DeFAI : Comment l'intelligence artificielle renforce la Finance Décentralisée
Finance Décentralisée ( DeFi ) a rapidement évolué depuis 2020, devenant un pilier central de l'écosystème crypto. Bien que de nouveaux protocoles innovants continuent d'émerger, la complexité et le degré de fragmentation de l'écosystème DeFi ont également augmenté, rendant difficile pour même les utilisateurs expérimentés de faire face à la multitude de blockchains, d'actifs et de protocoles.
Parallèlement, l'intelligence artificielle (AI) évolue d'un récit de base large en 2023 vers un focus plus spécialisé et orienté vers les agents en 2024. Ce changement a donné naissance à DeFi AI(DeFAI) - un domaine émergent qui améliore la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, la gestion des risques et l'optimisation des capitaux.
DeFAI s'étend sur plusieurs niveaux. Le niveau inférieur est la blockchain, où les agents AI doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus se trouvent le niveau de données et le niveau de calcul, fournissant l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles AI, qui utilisent des données historiques de prix, des sentiments de marché et des analyses on-chain. Le niveau de confidentialité et de vérifiabilité garantit que les données financières sensibles sont protégées tout en maintenant une exécution sans confiance. Le niveau supérieur est le cadre d'agents, permettant aux développeurs de construire des applications pilotées par AI spécialisées, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.
Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois catégories principales :
1. Couche d'abstraction
Ces protocoles servent d'interface conviviale pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs d'entrer des instructions exécutées sur la chaîne. Ils s'intègrent généralement à plusieurs chaînes et dApps, exécutant l'intention des utilisateurs tout en simplifiant les étapes manuelles dans des transactions complexes.
Les fonctionnalités que ces protocoles peuvent exécuter comprennent :
Échange, inter-chaînes, prêt, exécution de transactions inter-chaînes
Portefeuille de trading social ou profil de média social
Exécuter automatiquement des ordres de prise de profit/perte selon le pourcentage de la taille de la position.
Par exemple, il n'est pas nécessaire d'extraire manuellement des ETH de la plateforme de prêt, de les transférer sur Solana, d'échanger des jetons et de fournir de la liquidité, le protocole de couche d'abstraction peut effectuer l'opération en une seule étape.
2. Agent de trading autonome
Contrairement aux robots de trading traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les agents de trading autonomes peuvent apprendre et s'adapter aux conditions du marché, ajustant leurs stratégies en fonction des nouvelles informations. Ces agents peuvent :
Analyser les données pour améliorer continuellement la stratégie
Prévoir les tendances du marché, prendre de meilleures décisions haussières/baissières
Exécuter des stratégies DeFi complexes
3. DApps alimentés par l'IA
Les dApps DeFi offrent des fonctionnalités de prêt, d'échange, de rendement farming, etc. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :
Optimiser l'offre de liquidité en rééquilibrant les positions LP pour obtenir un meilleur APY
Scanner les jetons en détectant les risques potentiels
Principaux défis
Les protocoles de premier plan construits sur ces couches font face à certains défis :
Ces protocoles dépendent des flux de données en temps réel pour garantir une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité de routage réduite, des échecs de transactions ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatile. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les changements de liquidité et le sentiment du marché pour saisir l'état global du marché.
Pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ces protocoles devraient envisager d'intégrer divers ensembles de données de qualité différente pour élever leurs produits à un nouveau niveau.
Couche de données - Fournir une puissance intelligente à DeFAI
Les performances de l'IA dépendent des données sur lesquelles elle s'appuie. Pour que les agents IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche d'abstraction doit accéder aux données de la chaîne via RPC et les API de réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des rendements ont besoin de données pour affiner davantage leurs stratégies de trading et redistribuer les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux prédire l'analyse du comportement futur des prix, en fournissant des conseils de trading pour s'adapter à leurs préférences pour des positions longues ou courtes sur certains actifs.
La blockchain des agents IA la plus suivie
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, une certaine blockchain se positionne comme une solution full-stack pour l'avenir de la DeFAI. Ils ont récemment déployé un co-pilote DeFAI pour exécuter des transactions en chaîne en fonction des invites des utilisateurs, qui sera bientôt ouvert aux stakers de tokens.
De plus, cette blockchain prend en charge de nombreuses équipes basées sur l'IA et les agents. Ils ont déployé des efforts considérables pour intégrer plusieurs protocoles dans leur écosystème, qui se développe rapidement avec le développement de plus d'agents et l'exécution des transactions.
Ces mesures ont été mises en œuvre en même temps qu'ils mettent à niveau leur réseau avec l'IA, le plus remarquable étant l'équipement de leur blockchain avec un ordonneur basé sur l'IA. En utilisant la simulation et l'analyse IA des transactions avant l'exécution, il est possible de bloquer et d'examiner les transactions à haut risque avant leur traitement, afin d'assurer la sécurité sur la chaîne.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance Décentralisée rencontrent des limitations majeures en matière d'autonomie complète. Par exemple:
La couche d'abstraction transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais manque souvent de capacité de prévision.
Les agents IA peuvent générer de l'alpha par l'analyse, mais manquent d'exécution de trading indépendante.
Les dApps alimentés par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais appartiennent à la catégorie passive plutôt qu'à la catégorie active.
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration de couches de données utiles pour développer la meilleure plateforme ou agent de courtage. Cela nécessitera des données on-chain approfondies concernant les activités de transactions importantes, les variations de liquidité, tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prédictives, et en combinant des analyses de sentiment provenant du marché général, que ce soit des fluctuations de jetons dans des catégories spécifiques ou des fluctuations de jetons sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir à l'avenir des traders DeFi s'appuyer sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Conclusion
Bien que les jetons et les cadres d'agents IA aient récemment subi une forte baisse, DeFAI est encore à un stade précoce, et le potentiel des agents IA pour améliorer l'utilisabilité et la performance de la Finance Décentralisée est indéniable.
La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'acquisition de données en temps réel de haute qualité, ce qui améliorera les prévisions et l'exécution des transactions alimentées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, les protocoles de données construisant des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour la prise de décision par les agents.
En regardant vers l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront relever. Actuellement, la plupart des opérations des agents d'IA restent une boîte noire, les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ceux-ci. Par conséquent, le développement de décisions d'IA vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité des processus d'agent. L'intégration de protocoles basés sur des environnements d'exécution de confiance, le chiffrement homomorphe complet et même les preuves à connaissance nulle peuvent renforcer la vérifiabilité du comportement des agents d'IA, permettant ainsi de faire confiance à l'autonomie.
Seule une combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra à l'agent DeFAI d'être largement utilisé.
DeFAI : l'IA aide la Finance décentralisée à réaliser des transactions autonomes et une optimisation intelligente
DeFAI : Comment l'intelligence artificielle renforce la Finance Décentralisée
Finance Décentralisée ( DeFi ) a rapidement évolué depuis 2020, devenant un pilier central de l'écosystème crypto. Bien que de nouveaux protocoles innovants continuent d'émerger, la complexité et le degré de fragmentation de l'écosystème DeFi ont également augmenté, rendant difficile pour même les utilisateurs expérimentés de faire face à la multitude de blockchains, d'actifs et de protocoles.
Parallèlement, l'intelligence artificielle (AI) évolue d'un récit de base large en 2023 vers un focus plus spécialisé et orienté vers les agents en 2024. Ce changement a donné naissance à DeFi AI(DeFAI) - un domaine émergent qui améliore la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, la gestion des risques et l'optimisation des capitaux.
DeFAI s'étend sur plusieurs niveaux. Le niveau inférieur est la blockchain, où les agents AI doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus se trouvent le niveau de données et le niveau de calcul, fournissant l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles AI, qui utilisent des données historiques de prix, des sentiments de marché et des analyses on-chain. Le niveau de confidentialité et de vérifiabilité garantit que les données financières sensibles sont protégées tout en maintenant une exécution sans confiance. Le niveau supérieur est le cadre d'agents, permettant aux développeurs de construire des applications pilotées par AI spécialisées, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.
Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois catégories principales :
1. Couche d'abstraction
Ces protocoles servent d'interface conviviale pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs d'entrer des instructions exécutées sur la chaîne. Ils s'intègrent généralement à plusieurs chaînes et dApps, exécutant l'intention des utilisateurs tout en simplifiant les étapes manuelles dans des transactions complexes.
Les fonctionnalités que ces protocoles peuvent exécuter comprennent :
Par exemple, il n'est pas nécessaire d'extraire manuellement des ETH de la plateforme de prêt, de les transférer sur Solana, d'échanger des jetons et de fournir de la liquidité, le protocole de couche d'abstraction peut effectuer l'opération en une seule étape.
2. Agent de trading autonome
Contrairement aux robots de trading traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les agents de trading autonomes peuvent apprendre et s'adapter aux conditions du marché, ajustant leurs stratégies en fonction des nouvelles informations. Ces agents peuvent :
3. DApps alimentés par l'IA
Les dApps DeFi offrent des fonctionnalités de prêt, d'échange, de rendement farming, etc. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :
Principaux défis
Les protocoles de premier plan construits sur ces couches font face à certains défis :
Ces protocoles dépendent des flux de données en temps réel pour garantir une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité de routage réduite, des échecs de transactions ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatile. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les changements de liquidité et le sentiment du marché pour saisir l'état global du marché.
Pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ces protocoles devraient envisager d'intégrer divers ensembles de données de qualité différente pour élever leurs produits à un nouveau niveau.
Couche de données - Fournir une puissance intelligente à DeFAI
Les performances de l'IA dépendent des données sur lesquelles elle s'appuie. Pour que les agents IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche d'abstraction doit accéder aux données de la chaîne via RPC et les API de réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des rendements ont besoin de données pour affiner davantage leurs stratégies de trading et redistribuer les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux prédire l'analyse du comportement futur des prix, en fournissant des conseils de trading pour s'adapter à leurs préférences pour des positions longues ou courtes sur certains actifs.
La blockchain des agents IA la plus suivie
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, une certaine blockchain se positionne comme une solution full-stack pour l'avenir de la DeFAI. Ils ont récemment déployé un co-pilote DeFAI pour exécuter des transactions en chaîne en fonction des invites des utilisateurs, qui sera bientôt ouvert aux stakers de tokens.
De plus, cette blockchain prend en charge de nombreuses équipes basées sur l'IA et les agents. Ils ont déployé des efforts considérables pour intégrer plusieurs protocoles dans leur écosystème, qui se développe rapidement avec le développement de plus d'agents et l'exécution des transactions.
Ces mesures ont été mises en œuvre en même temps qu'ils mettent à niveau leur réseau avec l'IA, le plus remarquable étant l'équipement de leur blockchain avec un ordonneur basé sur l'IA. En utilisant la simulation et l'analyse IA des transactions avant l'exécution, il est possible de bloquer et d'examiner les transactions à haut risque avant leur traitement, afin d'assurer la sécurité sur la chaîne.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance Décentralisée rencontrent des limitations majeures en matière d'autonomie complète. Par exemple:
La couche d'abstraction transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais manque souvent de capacité de prévision.
Les agents IA peuvent générer de l'alpha par l'analyse, mais manquent d'exécution de trading indépendante.
Les dApps alimentés par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais appartiennent à la catégorie passive plutôt qu'à la catégorie active.
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration de couches de données utiles pour développer la meilleure plateforme ou agent de courtage. Cela nécessitera des données on-chain approfondies concernant les activités de transactions importantes, les variations de liquidité, tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prédictives, et en combinant des analyses de sentiment provenant du marché général, que ce soit des fluctuations de jetons dans des catégories spécifiques ou des fluctuations de jetons sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir à l'avenir des traders DeFi s'appuyer sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Conclusion
Bien que les jetons et les cadres d'agents IA aient récemment subi une forte baisse, DeFAI est encore à un stade précoce, et le potentiel des agents IA pour améliorer l'utilisabilité et la performance de la Finance Décentralisée est indéniable.
La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'acquisition de données en temps réel de haute qualité, ce qui améliorera les prévisions et l'exécution des transactions alimentées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, les protocoles de données construisant des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour la prise de décision par les agents.
En regardant vers l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront relever. Actuellement, la plupart des opérations des agents d'IA restent une boîte noire, les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ceux-ci. Par conséquent, le développement de décisions d'IA vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité des processus d'agent. L'intégration de protocoles basés sur des environnements d'exécution de confiance, le chiffrement homomorphe complet et même les preuves à connaissance nulle peuvent renforcer la vérifiabilité du comportement des agents d'IA, permettant ainsi de faire confiance à l'autonomie.
Seule une combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra à l'agent DeFAI d'être largement utilisé.
![DeFAI en intégralité : comment l'IA libère le potentiel de la Finance Décentralisée ?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01