DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين التمويل اللامركزي
التمويل اللامركزي ( DeFi ) تطور بسرعة منذ عام 2020، ليصبح ركيزة أساسية في النظام البيئي المشفر. على الرغم من ظهور بروتوكولات مبتكرة باستمرار، إلا أن تعقيد النظام البيئي DeFi ودرجة تجزئته قد زادت، حتى المستخدمين ذوي الخبرة يجدون صعوبة في التعامل مع العديد من سلاسل الكتل، والأصول، والبروتوكولات.
في الوقت نفسه، تطورت الذكاء الاصطناعي (AI) من السرد الأساسي الواسع في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا موجهًا نحو الوكالة في عام 2024. وقد أدى هذا التحول إلى ظهور DeFi AI(DeFAI) - مجال ناشئ يعزز التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة، إدارة المخاطر، وتحسين رأس المال.
DeFAI يمتد عبر مستويات متعددة. المستوى الأساسي هو blockchain، حيث يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى التفاعل مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. فوقه توجد طبقة البيانات وطبقة الحساب، والتي توفر البنية التحتية المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم هذه النماذج بيانات الأسعار التاريخية، والمشاعر السوقية، والتحليل على السلسلة. يضمن مستوى الخصوصية والقابلية للتحقق حماية البيانات المالية الحساسة مع الحفاظ على التنفيذ غير الموثوق. في أعلى المستويات يوجد إطار الوكيل، مما يسمح للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مثل روبوتات التداول المستقلة، ومقيمي مخاطر الائتمان، ومحسني الحوكمة على السلسلة.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8d2047d5e1d3cb0bfeb8958d29d81336.webp)
مع توسع نظام DeFAI الإيكولوجي، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى ثلاث فئات رئيسية:
1. الطبقة التجريدية
تعمل هذه الأنظمة كواجهة مستخدم صديقة للتمويل اللامركزي، مما يسمح للمستخدمين بإدخال التعليمات التي يتم تنفيذها على السلسلة. غالبًا ما تتكامل مع سلاسل متعددة وdApps، وتنفذ نوايا المستخدمين، بينما تبسط الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.
تشمل الوظائف التي يمكن تنفيذها بواسطة هذه البروتوكولات:
تبادل،跨链، اقتراض، تنفيذ交易 عبر السلاسل
محفظة تداول متزامنة أو ملف شخصي على وسائل التواصل الاجتماعي
تنفيذ أوامر جني الأرباح / وقف الخسارة تلقائيًا بناءً على نسبة حجم المركز
على سبيل المثال، لا حاجة لسحب ETH يدويًا من منصة الإقراض، ونقله عبر السلسلة إلى سولانا، وتبادل الرموز وتوفير السيولة، فبروتوكول طبقة التجريد يمكنه إتمام العملية في خطوة واحدة فقط.
2. وكيل التداول الذاتي
على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع القواعد المحددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول المستقلين التعلم والتكيف مع ظروف السوق، وتعديل استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن أن يكون لهؤلاء الوكلاء:
تحليل البيانات لتحسين الاستراتيجيات باستمرار
توقع اتجاه السوق، واتخاذ قرارات أفضل في الشراء/البيع
يمكن لتطبيقات التمويل اللامركزي (DeFi dApp) تقديم خدمات مثل الإقراض، والتبادل، وزراعة العائدات. يمكن أن تعزز الذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكيون هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:
من خلال إعادة توازن مراكز LP لتحسين توفير السيولة، للحصول على APY أفضل
من خلال الكشف عن المخاطر المحتملة لمسح الرموز
التحديات الرئيسية
تواجه البروتوكولات الرائدة المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:
تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات الحية لتحقيق أفضل تنفيذ للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات السيئة إلى كفاءة منخفضة في المسارات، وفشل الصفقات أو عدم ربحيتها.
تعتمد نماذج الذكاء الصناعي على البيانات التاريخية، لكن سوق العملات المشفرة يشهد تقلبات كبيرة. يجب على الوكلاء قبول تدريب على مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على الفعالية.
يحتاج إلى فهم شامل لعلاقات الأصول، وتغيرات السيولة، ومشاعر السوق، من أجل فهم الحالة العامة للسوق.
من أجل تقديم منتجات أفضل ونتائج مثالية، يجب أن تأخذ هذه البروتوكولات في الاعتبار دمج مجموعات بيانات متنوعة الجودة لرفع منتجاتها إلى مستوى جديد.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1a6675fafd9467bb8f1dcff4674dba90.webp)
طبقة البيانات - لتوفير القوة الذكية لـ DeFAI
تعتمد أداء الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الحقيقي، منظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، يحتاج المستوى التجريدي إلى الوصول إلى بيانات السلسلة من خلال RPC وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالشبكات الاجتماعية، بينما يحتاج وكلاء تحسين التداول والعائدات إلى بيانات لتحسين استراتيجياتهم التجارية وإعادة توزيع الموارد.
تساعد مجموعات البيانات عالية الجودة الوكلاء على إجراء تحليل التنبؤ بسلوك الأسعار المستقبلية بشكل أفضل، وتقديم نصائح للتداول لتناسب تفضيلاتهم تجاه المراكز الطويلة أو القصيرة لبعض الأصول.
أكثر سلاسل الكتل التي تهم الوكلاء الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى بناء طبقة بيانات للذكاء الاصطناعي والوكيل، فإن إحدى البلوكتشينات قد وضعت نفسها كحل شامل لمستقبل DeFAI. لقد نشروا مؤخرًا مساعد DeFAI، الذي يُستخدم لتنفيذ المعاملات على السلسلة بناءً على مطالبات المستخدم، والذي سيفتح قريبًا لمُدخرات الرموز.
بالإضافة إلى ذلك، تدعم هذه البلوكتشين العديد من الفرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والوكالات. لقد بذلوا جهودًا كبيرة في دمج بروتوكولات متعددة في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكالات وتنفيذ الصفقات، يتطور هذا النظام البيئي بسرعة.
تم تنفيذ هذه التدابير أثناء تحديثهم للشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرزها تجهيز بلوكتشين الخاص بهم بترتيب يعتمد على الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة والتحليل بالذكاء الاصطناعي قبل تنفيذ المعاملات، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة، لضمان الأمان على السلسلة.
الخطوة التالية في DeFAI
حاليًا، تواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:
الطبقة التجريدية تحول نوايا المستخدم إلى تنفيذ، لكنها عادة تفتقر إلى القدرة على التنبؤ.
قد تقوم وكالات الذكاء الاصطناعي بتحليل إنتاج alpha، ولكن تفتقر إلى تنفيذ التداول المستقل
يمكن أن تتعامل التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مع خزائن أو معاملات، لكنها تظل سلبية وليست نشطة.
قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة، لتطوير أفضل منصة أو وكيل. سيتطلب ذلك بيانات عميقة حول أنشطة التداول الكبيرة، وتغيرات السيولة، مع إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لإجراء تحليلات تنبؤية أفضل، ودمجها مع تحليل مشاعر السوق العامة، سواء كانت تقلبات رموز فئات معينة، أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.
الهدف النهائي هو أن تتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد نرى في المستقبل أن متداولي التمويل اللامركزي يعتمدون على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ استراتيجيات مالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.
الخاتمة
على الرغم من الانخفاض الكبير الذي شهدته رموز وأطر وكيل الذكاء الاصطناعي مؤخرًا، إلا أن DeFAI لا يزال في مرحلة مبكرة، ولا يمكن إنكار القدرة على تعزيز قابلية استخدام DeFi وأدائها من خلال وكيل الذكاء الاصطناعي.
المفتاح لإطلاق هذه الإمكانية هو الحصول على بيانات حقيقية عالية الجودة، والتي ستعمل على تحسين توقعات التداول وتنفيذها المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تدمج المزيد من البروتوكولات طبقات بيانات مختلفة، حيث تبني بروتوكولات البيانات المكونات الإضافية للإطار، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ القرارات من قبل الوكلاء.
تتطلع إلى المستقبل، ستصبح القابلية للتحقق والخصوصية التحديات الرئيسية التي يجب على البروتوكولات معالجتها. حاليًا، لا تزال معظم عمليات الوكلاء الذكائيين عبارة عن صندوق أسود، حيث يتعين على المستخدمين إيداع أموالهم فيها. لذلك، سيساعد تطوير قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق في ضمان الشفافية والمساءلة في عمليات الوكلاء. يمكن أن تعزز البروتوكولات المدمجة التي تعتمد على بيئات التنفيذ الموثوقة، والتشفير المتجانس بالكامل، وحتى الإثباتات الصفرية من قابلية التحقق من سلوك الوكلاء الذكائيين، مما يؤدي إلى تحقيق الثقة في الاستقلالية.
فقط من خلال الجمع الناجح بين البيانات عالية الجودة، والنماذج القوية، وعمليات اتخاذ القرارات الشفافة، يمكن لوكلاء DeFAI الحصول على تطبيق واسع.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-878bec495ad46b22ccff5200424900fe.webp)
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 6
أعجبني
6
4
مشاركة
تعليق
0/400
LiquidationKing
· منذ 15 س
إنه من الواضح أن المتاجرة بالوافدين الجدد!
شاهد النسخة الأصليةرد0
PoetryOnChain
· منذ 15 س
هل لاعبو Web3 الحقيقيون يسعون فقط إلى الحرية المالية؟
التمويل اللامركزي: الذكاء الاصطناعي يعزز التمويل اللامركزي لتحقيق التداول الذاتي والتحسين الذكي
DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين التمويل اللامركزي
التمويل اللامركزي ( DeFi ) تطور بسرعة منذ عام 2020، ليصبح ركيزة أساسية في النظام البيئي المشفر. على الرغم من ظهور بروتوكولات مبتكرة باستمرار، إلا أن تعقيد النظام البيئي DeFi ودرجة تجزئته قد زادت، حتى المستخدمين ذوي الخبرة يجدون صعوبة في التعامل مع العديد من سلاسل الكتل، والأصول، والبروتوكولات.
في الوقت نفسه، تطورت الذكاء الاصطناعي (AI) من السرد الأساسي الواسع في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا موجهًا نحو الوكالة في عام 2024. وقد أدى هذا التحول إلى ظهور DeFi AI(DeFAI) - مجال ناشئ يعزز التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة، إدارة المخاطر، وتحسين رأس المال.
DeFAI يمتد عبر مستويات متعددة. المستوى الأساسي هو blockchain، حيث يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى التفاعل مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. فوقه توجد طبقة البيانات وطبقة الحساب، والتي توفر البنية التحتية المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم هذه النماذج بيانات الأسعار التاريخية، والمشاعر السوقية، والتحليل على السلسلة. يضمن مستوى الخصوصية والقابلية للتحقق حماية البيانات المالية الحساسة مع الحفاظ على التنفيذ غير الموثوق. في أعلى المستويات يوجد إطار الوكيل، مما يسمح للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مثل روبوتات التداول المستقلة، ومقيمي مخاطر الائتمان، ومحسني الحوكمة على السلسلة.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8d2047d5e1d3cb0bfeb8958d29d81336.webp)
مع توسع نظام DeFAI الإيكولوجي، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى ثلاث فئات رئيسية:
1. الطبقة التجريدية
تعمل هذه الأنظمة كواجهة مستخدم صديقة للتمويل اللامركزي، مما يسمح للمستخدمين بإدخال التعليمات التي يتم تنفيذها على السلسلة. غالبًا ما تتكامل مع سلاسل متعددة وdApps، وتنفذ نوايا المستخدمين، بينما تبسط الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.
تشمل الوظائف التي يمكن تنفيذها بواسطة هذه البروتوكولات:
على سبيل المثال، لا حاجة لسحب ETH يدويًا من منصة الإقراض، ونقله عبر السلسلة إلى سولانا، وتبادل الرموز وتوفير السيولة، فبروتوكول طبقة التجريد يمكنه إتمام العملية في خطوة واحدة فقط.
2. وكيل التداول الذاتي
على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع القواعد المحددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول المستقلين التعلم والتكيف مع ظروف السوق، وتعديل استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن أن يكون لهؤلاء الوكلاء:
3. التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
يمكن لتطبيقات التمويل اللامركزي (DeFi dApp) تقديم خدمات مثل الإقراض، والتبادل، وزراعة العائدات. يمكن أن تعزز الذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكيون هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:
التحديات الرئيسية
تواجه البروتوكولات الرائدة المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:
تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات الحية لتحقيق أفضل تنفيذ للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات السيئة إلى كفاءة منخفضة في المسارات، وفشل الصفقات أو عدم ربحيتها.
تعتمد نماذج الذكاء الصناعي على البيانات التاريخية، لكن سوق العملات المشفرة يشهد تقلبات كبيرة. يجب على الوكلاء قبول تدريب على مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على الفعالية.
يحتاج إلى فهم شامل لعلاقات الأصول، وتغيرات السيولة، ومشاعر السوق، من أجل فهم الحالة العامة للسوق.
من أجل تقديم منتجات أفضل ونتائج مثالية، يجب أن تأخذ هذه البروتوكولات في الاعتبار دمج مجموعات بيانات متنوعة الجودة لرفع منتجاتها إلى مستوى جديد.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1a6675fafd9467bb8f1dcff4674dba90.webp)
طبقة البيانات - لتوفير القوة الذكية لـ DeFAI
تعتمد أداء الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الحقيقي، منظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، يحتاج المستوى التجريدي إلى الوصول إلى بيانات السلسلة من خلال RPC وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالشبكات الاجتماعية، بينما يحتاج وكلاء تحسين التداول والعائدات إلى بيانات لتحسين استراتيجياتهم التجارية وإعادة توزيع الموارد.
تساعد مجموعات البيانات عالية الجودة الوكلاء على إجراء تحليل التنبؤ بسلوك الأسعار المستقبلية بشكل أفضل، وتقديم نصائح للتداول لتناسب تفضيلاتهم تجاه المراكز الطويلة أو القصيرة لبعض الأصول.
أكثر سلاسل الكتل التي تهم الوكلاء الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى بناء طبقة بيانات للذكاء الاصطناعي والوكيل، فإن إحدى البلوكتشينات قد وضعت نفسها كحل شامل لمستقبل DeFAI. لقد نشروا مؤخرًا مساعد DeFAI، الذي يُستخدم لتنفيذ المعاملات على السلسلة بناءً على مطالبات المستخدم، والذي سيفتح قريبًا لمُدخرات الرموز.
بالإضافة إلى ذلك، تدعم هذه البلوكتشين العديد من الفرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والوكالات. لقد بذلوا جهودًا كبيرة في دمج بروتوكولات متعددة في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكالات وتنفيذ الصفقات، يتطور هذا النظام البيئي بسرعة.
تم تنفيذ هذه التدابير أثناء تحديثهم للشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرزها تجهيز بلوكتشين الخاص بهم بترتيب يعتمد على الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة والتحليل بالذكاء الاصطناعي قبل تنفيذ المعاملات، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة، لضمان الأمان على السلسلة.
الخطوة التالية في DeFAI
حاليًا، تواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:
الطبقة التجريدية تحول نوايا المستخدم إلى تنفيذ، لكنها عادة تفتقر إلى القدرة على التنبؤ.
قد تقوم وكالات الذكاء الاصطناعي بتحليل إنتاج alpha، ولكن تفتقر إلى تنفيذ التداول المستقل
يمكن أن تتعامل التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مع خزائن أو معاملات، لكنها تظل سلبية وليست نشطة.
قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة، لتطوير أفضل منصة أو وكيل. سيتطلب ذلك بيانات عميقة حول أنشطة التداول الكبيرة، وتغيرات السيولة، مع إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لإجراء تحليلات تنبؤية أفضل، ودمجها مع تحليل مشاعر السوق العامة، سواء كانت تقلبات رموز فئات معينة، أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.
الهدف النهائي هو أن تتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد نرى في المستقبل أن متداولي التمويل اللامركزي يعتمدون على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ استراتيجيات مالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.
الخاتمة
على الرغم من الانخفاض الكبير الذي شهدته رموز وأطر وكيل الذكاء الاصطناعي مؤخرًا، إلا أن DeFAI لا يزال في مرحلة مبكرة، ولا يمكن إنكار القدرة على تعزيز قابلية استخدام DeFi وأدائها من خلال وكيل الذكاء الاصطناعي.
المفتاح لإطلاق هذه الإمكانية هو الحصول على بيانات حقيقية عالية الجودة، والتي ستعمل على تحسين توقعات التداول وتنفيذها المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تدمج المزيد من البروتوكولات طبقات بيانات مختلفة، حيث تبني بروتوكولات البيانات المكونات الإضافية للإطار، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ القرارات من قبل الوكلاء.
تتطلع إلى المستقبل، ستصبح القابلية للتحقق والخصوصية التحديات الرئيسية التي يجب على البروتوكولات معالجتها. حاليًا، لا تزال معظم عمليات الوكلاء الذكائيين عبارة عن صندوق أسود، حيث يتعين على المستخدمين إيداع أموالهم فيها. لذلك، سيساعد تطوير قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق في ضمان الشفافية والمساءلة في عمليات الوكلاء. يمكن أن تعزز البروتوكولات المدمجة التي تعتمد على بيئات التنفيذ الموثوقة، والتشفير المتجانس بالكامل، وحتى الإثباتات الصفرية من قابلية التحقق من سلوك الوكلاء الذكائيين، مما يؤدي إلى تحقيق الثقة في الاستقلالية.
فقط من خلال الجمع الناجح بين البيانات عالية الجودة، والنماذج القوية، وعمليات اتخاذ القرارات الشفافة، يمكن لوكلاء DeFAI الحصول على تطبيق واسع.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-878bec495ad46b22ccff5200424900fe.webp)