DeFAI：人工知能はどのように分散型金融に力を与えるか

分散型金融(DeFi)は2020年以来急速に発展し、暗号エコシステムの重要な柱となっています。革新的なプロトコルが次々と登場する一方で、DeFiエコシステムの複雑性と分断化の度合いも上昇しており、経験豊富なユーザーでさえ多くのブロックチェーン、資産、プロトコルに対処するのが難しい状況です。

その一方で、人工知能(AI)は、2023年の広範な基盤の物語から、2024年にはより専門的で代理指向の焦点へと発展しました。この変化は、DeFi AI(DeFAI)という新興分野を生み出し、自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化します。

DeFAIは複数のレイヤーに跨っています。最下層はブロックチェーンで、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用して取引やスマートコントラクトを実行する必要があります。その上にデータレイヤーと計算レイヤーがあり、AIモデルのトレーニングに必要なインフラを提供します。これらのモデルは、過去の価格データ、市場の感情、オンチェーン分析を利用します。プライバシーと検証可能なレイヤーは、信頼のない実行を維持しながら、敏感な金融データが保護されることを保証します。最上層はエージェントフレームワークで、開発者が自律的な取引ボット、信用リスク評価器、オンチェーンガバナンス最適化ツールなどの専門的なAI駆動アプリケーションを構築できるようにします。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

DeFAIエコシステムが拡大するにつれて、最も注目されるプロジェクトは主に3つのカテゴリに分けられます:

1. 抽象化レイヤー

このようなプロトコルは、DeFiのユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、ユーザーがオンチェーンで実行されるプロンプトを入力できるようにします。これらは通常、複数のチェーンやdAppと統合され、ユーザーの意図を実行し、複雑な取引の手動ステップを簡素化します。

これらのプロトコルが実行できる機能には、

• 交換、クロスチェーン、貸出、クロスチェーン実行取引
• フォロートレーディングウォレットまたはソーシャルメディアのプロフィール
• ポジションサイズの割合に基づいて自動的に利食い/損切りなどの取引を実行します

例えば、借貸プラットフォームから手動でETHを引き出し、Solanaにクロスチェーンし、トークンを交換し、流動性を提供する必要はなく、アブストラクションレイヤープロトコルは1ステップで操作を完了できます。

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2. 自主取引エージェント

従来のルールに従った取引ロボットとは異なり、自律型取引エージェントは市場の状況を学習し適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整できます。これらのエージェントは:

• データを分析して戦略を継続的に改善する
• 市場の動向を予測し、より良いロング/ショートの意思決定を行う
• 複雑なDeFi戦略の実行

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3. AI搭載のDApps

分散型金融 dAppは、借入、交換、収益ファーミングなどの機能を提供します。AIとAIエージェントは、これらのサービスを次の方法で強化できます:

• 流動性供給を最適化するためにLPポジションを再バランスし、より良いAPYを得る
• 潜在的リスクを検出してトークンをスキャンする

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主な課題

これらの層の上に構築されたトッププロトコルは、いくつかの課題に直面しています:

1. これらのプロトコルは、最適な取引実行を実現するためにリアルタイムデータストリームに依存しています。データ品質が悪いと、ルート効率の低下、取引の失敗、または取引が利益を生まない可能性があります。

2. AIモデルは過去のデータに依存していますが、暗号通貨市場は非常にボラティリティが高いです。エージェントは多様で高品質なデータセットのトレーニングを受けなければ、その有効性を維持できません。

3. 資産の関連性、流動性の変化、市場の感情を全体的に理解する必要があり、全体の市場状況を把握することができる。

より良い製品と最良の結果を提供するために、これらのプロトコルはさまざまな品質のデータセットを統合することを考慮し、製品を新しいレベルに引き上げるべきです。

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データ層 - DeFAIにスマートな力を提供する

AIの性能は、その依存するデータに依存します。AIエージェントがDeFAIで効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化され、検証可能なデータが必要です。例えば、抽象層はRPCとソーシャルネットワークAPIを介してオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引および利益最適化エージェントは、取引戦略をさらに洗練させ、リソースを再配分するためのデータが必要です。

高品質なデータセットは、エージェントが将来の価格動向の予測分析をより良く行えるようにし、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに適応するための取引提案を提供します。

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最も注目されているAIエージェントブロックチェーン

AIやエージェントのためのデータ層を構築することに加えて、あるブロックチェーンはDeFAIの未来のフルスタックソリューションとして自らを位置づけています。彼らは最近、ユーザーのプロンプトを通じてオンチェーン取引を実行するためのDeFAIのコーパイロットを展開し、間もなくトークンステーカーに開放される予定です。

さらに、このブロックチェーンはAIおよびエージェントベースのチームを多数サポートしています。彼らはそのエコシステムに複数のプロトコルを統合するために多大な努力を注ぎ、より多くのエージェントが開発され、取引が実行されるにつれて、このエコシステムは急速に発展しています。

これらの措置は、彼らがAIを使ってネットワークをアップグレードする際に実現され、最も注目すべきは、彼らのブロックチェーンにAIのソートツールが装備されたことです。実行前にシミュレーションとAI分析を使用して取引を行うことで、高リスクの取引を処理する前にブロックし、審査することができ、オンチェーンの安全性が確保されます。

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DeFAIの次のステップ

現在、DeFiにおけるほとんどのAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制限に直面しています。例えば:

1. 抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力に欠けています。

2. AIエージェントはアルファを生成するために分析を行う可能性がありますが、独立した取引実行が欠けています。

3. AI駆動のdAppは保険庫や取引を処理できますが、受動的であり、能動的ではありません。

DeFAIの次の段階は、有用なデータ層の統合に焦点を当て、最適なエージェントプラットフォームまたはエージェントを開発する可能性があります。これには、大口取引活動や流動性の変化などに関する深層のオンチェーンデータが必要であり、同時により良い予測分析のために有用な合成データを生成し、特定のトークンの価格変動やソーシャルネットワークでのトークンの価格変動にかかわらず、一般市場からの感情分析と組み合わせる必要があります。

最終的な目標は、AIエージェントが単一のインターフェースからシームレスに取引戦略を生成し、実行できるようにすることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的にはDeFiトレーダーがAIエージェントに依存し、最小限の人為的介入で自律的に金融戦略を評価、予測、実行するのを見ることができるかもしれません。

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まとめ

AIエージェントトークンとフレームワークは最近大幅に縮小しましたが、DeFAIはまだ初期段階にあり、AIエージェントがDeFiの利用可能性とパフォーマンスを向上させる潜力は否定できません。

この潜在能力を解放する鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することであり、これはAI駆動の取引予測と実行を改善します。ますます多くのプロトコルが異なるデータレイヤーを統合しており、データプロトコルはフレームワークの構築にプラグインを提供しており、これはエージェントの意思決定におけるデータの重要性を強調しています。

未来を見据えると、検証可能性とプライバシー性はプロトコルが解決すべき重要な課題となるだろう。現在、大多数のAIエージェントの操作は依然としてブラックボックスであり、ユーザーは資金をそれに委ねなければならない。そのため、検証可能なAI意思決定の発展は、エージェントプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立つ。信頼できる実行環境、同型暗号、さらにはゼロ知識証明に基づくプロトコルの統合は、AIエージェントの行動の検証可能性を強化し、自律性への信頼を実現することができる。

高品質なデータ、堅牢なモデル、透明な意思決定プロセスを成功裏に組み合わせることで、DeFAIエージェントは広く応用されることができる。

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