Avec l'expansion rapide de la Finance Décentralisée (DeFi) en 2020, elle est devenue un pilier central de l'écosystème cryptographique, notamment en fournissant des services financiers sans intermédiaire aux utilisateurs du monde entier. La DeFi, par son approche décentralisée, offre aux utilisateurs des outils financiers tels que le prêt, le trading, l'assurance et les dérivations, transformant ainsi complètement le visage de l'industrie financière traditionnelle. Cependant, avec l'augmentation du nombre d'applications DeFi et la complexité croissante de l'écosystème, bien que de nombreux protocoles innovants aient vu le jour, la complexité et la fragmentation de la DeFi s'intensifient également, rendant difficile pour même les utilisateurs expérimentés de maîtriser les opérations complexes liées aux actifs cross-chain, aux protocoles et aux smart contracts.
Dans le même temps, l'intelligence artificielle (IA) est passée d'un récit de base largement répandu en 2023 à un accent plus spécialisé et orienté vers les agents. Cette transformation a donné naissance à un nouveau domaine - la combinaison de la finance décentralisée et de l'intelligence artificielle, le DeFi AI (DeFAI). Ce domaine renforce la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital, aidant les utilisateurs à surmonter la complexité de l'écosystème, et permettant aux protocoles DeFi de fonctionner de manière plus efficace et plus intelligente.
La structure multi-niveaux de DeFAI
L'architecture de DeFAI peut être divisée en plusieurs niveaux, chaque niveau offrant différentes fonctionnalités et valeurs. Le niveau le plus bas est le niveau de la blockchain, car les agents AI doivent interagir avec une chaîne spécifique pour exécuter des transactions et des smart contracts. La blockchain fournit une base de confiance décentralisée, permettant aux agents AI d'exécuter des tâches dans un environnement sans confiance.
Au-delà de cela, la couche de données et la couche de calcul sont des composants importants de DeFAI. La couche de données fournit les données historiques, le sentiment du marché et les données d'analyse en chaîne nécessaires pour entraîner les modèles d'IA. En collectant et en analysant ces données, l'IA peut en extraire des insights, optimisant ainsi ses décisions et ses stratégies. La couche de calcul, quant à elle, fournit l'infrastructure nécessaire à l'IA, garantissant que les agents d'IA peuvent effectuer un traitement de données en temps réel et une analyse prédictive.
La couche de confidentialité et de vérification est essentielle pour protéger les données financières des utilisateurs. La Finance Décentralisée met l'accent sur des mécanismes de confiance, donc comment garantir que les données restent décentralisées tout en protégeant la vie privée des utilisateurs constitue un défi clé. Les avancées technologiques dans ce domaine permettent à l'IA DeFi de réaliser des analyses de données et des prises de décision efficaces sans compromettre la confidentialité.
Enfin, le cadre des intermédiaires est au cœur de DeFAI, permettant aux développeurs de construire des applications spécifiques telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance sur la chaîne. Ces intermédiaires alimentés par l'IA peuvent exécuter des tâches de manière autonome et interagir avec différents protocoles DeFi, offrant des services automatisés.
Les principales catégories de DeFi
Avec le développement continu de l'écosystème DeFAI, de plus en plus de projets commencent à émerger et à être classés par catégorie. Actuellement, les projets les plus remarquables peuvent être divisés en trois grandes catégories :
Couche d'abstraction
Le protocole de couche d'abstraction agit comme une interface conviviale similaire à ChatGPT dans la Finance Décentralisée, simplifiant les opérations complexes en chaîne et permettant aux utilisateurs de réaliser des opérations par le biais d'instructions simples. Les utilisateurs n'ont qu'à fournir une instruction simple, et le protocole de couche d'abstraction exécutera automatiquement une série de tâches complexes, éliminant ainsi le besoin d'intervention humaine. Les fonctionnalités typiques incluent l'échange cross-chain, le prêt/retrait, l'exécution automatique des stop-loss et des take-profit, etc.
Par exemple, supposons qu'un utilisateur souhaite retirer de l'ETH de la plateforme Aave, le transférer de manière croisée vers Solana, l'échanger contre des SOL ou du Fartcoin, et fournir de la liquidité sur la plateforme Raydium. Le processus d'opération manuelle traditionnel peut être fastidieux et sujet à des erreurs, tandis qu'avec un protocole de couche d'abstraction, l'utilisateur n'a qu'à fournir une simple instruction, le protocole étant capable d'exécuter ces opérations sur plusieurs chaînes sans intervention manuelle de l'utilisateur.
Agent de négociation autonome
Les agents de trading autonomes diffèrent des robots de trading traditionnels, car ils ne se contentent pas de suivre des règles prédéfinies pour trader. Au contraire, ces agents sont capables d'ajuster leur stratégie de trading en fonction des changements du marché et des nouvelles informations. En analysant les données on-chain et le sentiment du marché, les agents de trading autonomes peuvent constamment optimiser leurs décisions de trading, prédire les tendances du marché et exécuter des stratégies de trading DeFi complexes sur cette base.
L'avantage de ces agents réside dans leur capacité d'adaptation, car ils peuvent ajuster leurs stratégies en fonction des dynamiques du marché, plutôt que de simplement exécuter des règles prédéfinies de manière rigide. Les agents de trading autonomes améliorent continuellement leur capacité de décision grâce à des techniques d'apprentissage automatique, et génèrent ainsi davantage d'alpha (rendement excessif).
DApps alimentés par l'IA
Les applications décentralisées (DApps) jouent un rôle crucial dans la Finance Décentralisée (DeFi), y compris le prêt, le trading, l'extraction de liquidités, etc. Cependant, l'ajout de l'IA et des agents IA rend ces DApps traditionnelles plus intelligentes et efficaces. Grâce à la technologie IA, ces DApps peuvent optimiser automatiquement les services qu'elles offrent, augmentant ainsi les bénéfices des utilisateurs et réduisant les risques.
Par exemple, l'IA peut optimiser l'approvisionnement en liquidités en rééquilibrant les positions des fournisseurs de liquidités (LP), ce qui augmente le rendement annuel en pourcentage (APY) des utilisateurs. De plus, l'IA peut également analyser les smart contracts des tokens pour détecter automatiquement les risques potentiels, tels que le rug pull ou les honeypots, aidant ainsi les utilisateurs à éviter les escroqueries potentielles.
Les défis auxquels la Finance décentralisée est confrontée
Bien que les projets DeFAI aient suscité beaucoup d'attention sur le marché, ils font également face à certains défis. Tout d'abord, les protocoles DeFi dépendent de flux de données en temps réel pour garantir une exécution optimale des transactions. La qualité des données impacte directement l'efficacité et le taux de réussite des transactions, des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des échecs de transactions ou des pertes de profits. La dépendance des modèles AI aux données signifie que l'efficacité du modèle est étroitement liée à la qualité de l'ensemble de données. Pour garantir l'exactitude des décisions des agents, il est essentiel de fournir des ensembles de données diversifiés et de haute qualité.
Deuxièmement, la volatilité du marché des cryptomonnaies est élevée, les agents AI doivent être capables de s'adapter aux fluctuations importantes du marché. Bien que les données historiques fournissent du matériel d'entraînement pour l'AI, la manière de traiter la haute volatilité du marché des cryptomonnaies est un grand défi auquel les agents DeFAI sont confrontés. Par conséquent, pour garantir l'efficacité à long terme des agents AI, il est nécessaire de s'entraîner sur des données diversifiées et de mettre régulièrement à jour le modèle.
Enfin, les agents DeFAI doivent être capables de comprendre l'état général du marché, y compris la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché, etc. Cela nécessite que les agents IA possèdent non seulement la capacité de traiter un seul point de données, mais aussi d'analyser de manière globale plusieurs sources de données, afin de réaliser des prévisions et des optimisations globales.
Meilleure approche de la combinaison de l'IA et du Web3
La combinaison de l'IA et des échanges centralisés est actuellement l'une des directions les plus réussies et les plus prometteuses de l'IA dans le domaine du Web3. Par exemple, Nx.one, en tant qu'échange de cryptomonnaies alimenté par l'IA de premier plan au monde, vise à offrir aux utilisateurs une expérience de trading intelligente et automatisée. La plateforme couvre divers produits de trading, y compris le spot, les contrats et la gestion de patrimoine, et combine des technologies IA pour fournir des stratégies personnalisées, des analyses de données en temps réel et une optimisation des rendements.
Piloté par l’IA, Nx.one s’appuie sur l’IA dans tous les scénarios pour offrir aux utilisateurs la meilleure expérience de trading et d’investissement du marché. La plateforme couvre une variété de produits de trading tels que les contrats au comptant, les contrats à terme et la gestion de patrimoine, et combine la technologie de l’IA pour fournir aux utilisateurs des stratégies personnalisées, une analyse des données en temps réel et une optimisation des revenus. Nx, one est profondément engagé dans la technologie de l’IA et est actuellement l’échange avec le plus haut degré d’adoption de la technologie de l’IA dans l’industrie. Chaque scénario de l’échange est alimenté par l’IA pour offrir aux utilisateurs la meilleure expérience de trading et d’investissement sur le marché. À l’heure actuelle, Nx.one offre aux utilisateurs une gamme complète d’expériences de trading d’IA, telles que l’IA au comptant, les contrats d’IA, la gestion financière de l’IA, les stratégies d’IA et la copie d’IA. Les utilisateurs pourront faire l’expérience d’une analyse des données de marché en temps réel, de recommandations d’investissement personnalisées, de services de trading automatisés, d’interfaces de données complètes et d’outils d’IA de mise à jour à haute fréquence sur Nx.one. En particulier, la fonctionnalité de stratégie Nx.oneAI permet aux utilisateurs d’ouvrir des positions longues et courtes sur la même cible en même temps, aidant ainsi les utilisateurs à réaliser des bénéfices certains et stables dans un marché incertain.
Ce n'est que le début, la collaboration entre l'IA et les échanges centralisés est précisément une étape préalable nécessaire à la combinaison de l'IA avec la Finance Décentralisée. Grâce aux échanges, le trafic et les fonds seront pleinement combinés avec la technologie AI, tout en complétant le déploiement final de DeFAI basé sur l'écosystème DeFi propre aux échanges.
L'avenir du développement de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents AI dans la Finance Décentralisée présentent encore certaines limites. Par exemple, bien que le niveau d'abstraction puisse traduire l'intention de l'utilisateur en opérations réelles, il manque souvent de capacité de prévision du marché. Les agents AI peuvent générer de l'alpha lors de l'analyse des données, mais n'ont pas la capacité d'exécuter des transactions de manière autonome. Bien que les DApps alimentés par l'AI puissent gérer certaines tâches spécifiques, comme la fourniture de liquidités ou l'exécution de transactions, elles se trouvent généralement dans un état passif, incapables de prédire activement les tendances du marché et de prendre des décisions en temps réel.
Par conséquent, la prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur le renforcement de la construction de la couche de données, améliorant la capacité de prédiction et la capacité d'exécution indépendante des agents AI. En intégrant des données on-chain plus riches et des données sur le sentiment du marché, DeFAI peut aider les utilisateurs à prédire plus précisément les variations du marché, améliorant ainsi la qualité des décisions de trading. Surtout avec le développement des technologies de big data et d'apprentissage profond, les agents AI peuvent obtenir des insights à partir de sources de données plus larges, optimisant ainsi leurs stratégies de trading et fournissant des services plus personnalisés et efficaces.
En fin de compte, l'objectif de DeFAI est de permettre aux agents AI de générer et d'exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique, permettant aux utilisateurs de prendre des décisions financières complexes via une interface simple. Avec les progrès continus de la technologie AI, les traders DeFi pourront compter sur des agents AI pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine, ce qui augmentera considérablement l'efficacité et le potentiel de profit des transactions DeFi.
Conclusion
La combinaison de la Finance décentralisée et de l'IA représente l'avenir de la technologie financière, et DeFAI, en tant que pionnier de cet avenir, redéfinit le mode de fonctionnement de la Finance Décentralisée. Avec les progrès et l'innovation technologiques continus, DeFAI deviendra une partie intégrante de l'écosystème DeFi, aidant les utilisateurs à trouver les meilleures stratégies et à réaliser une croissance de la richesse dans des marchés complexes et volatils.
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Lai1316
· 04-01 08:17
Asseyez-vous bien et préparez-vous, nous allons décoller To the moon 🛫
Tout comprendre sur DeFAI, comment l'IA dynamise la finance Web3 ? | Recherche Nx.one
Avec l'expansion rapide de la Finance Décentralisée (DeFi) en 2020, elle est devenue un pilier central de l'écosystème cryptographique, notamment en fournissant des services financiers sans intermédiaire aux utilisateurs du monde entier. La DeFi, par son approche décentralisée, offre aux utilisateurs des outils financiers tels que le prêt, le trading, l'assurance et les dérivations, transformant ainsi complètement le visage de l'industrie financière traditionnelle. Cependant, avec l'augmentation du nombre d'applications DeFi et la complexité croissante de l'écosystème, bien que de nombreux protocoles innovants aient vu le jour, la complexité et la fragmentation de la DeFi s'intensifient également, rendant difficile pour même les utilisateurs expérimentés de maîtriser les opérations complexes liées aux actifs cross-chain, aux protocoles et aux smart contracts.
Dans le même temps, l'intelligence artificielle (IA) est passée d'un récit de base largement répandu en 2023 à un accent plus spécialisé et orienté vers les agents. Cette transformation a donné naissance à un nouveau domaine - la combinaison de la finance décentralisée et de l'intelligence artificielle, le DeFi AI (DeFAI). Ce domaine renforce la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital, aidant les utilisateurs à surmonter la complexité de l'écosystème, et permettant aux protocoles DeFi de fonctionner de manière plus efficace et plus intelligente.
La structure multi-niveaux de DeFAI
L'architecture de DeFAI peut être divisée en plusieurs niveaux, chaque niveau offrant différentes fonctionnalités et valeurs. Le niveau le plus bas est le niveau de la blockchain, car les agents AI doivent interagir avec une chaîne spécifique pour exécuter des transactions et des smart contracts. La blockchain fournit une base de confiance décentralisée, permettant aux agents AI d'exécuter des tâches dans un environnement sans confiance.
Au-delà de cela, la couche de données et la couche de calcul sont des composants importants de DeFAI. La couche de données fournit les données historiques, le sentiment du marché et les données d'analyse en chaîne nécessaires pour entraîner les modèles d'IA. En collectant et en analysant ces données, l'IA peut en extraire des insights, optimisant ainsi ses décisions et ses stratégies. La couche de calcul, quant à elle, fournit l'infrastructure nécessaire à l'IA, garantissant que les agents d'IA peuvent effectuer un traitement de données en temps réel et une analyse prédictive.
La couche de confidentialité et de vérification est essentielle pour protéger les données financières des utilisateurs. La Finance Décentralisée met l'accent sur des mécanismes de confiance, donc comment garantir que les données restent décentralisées tout en protégeant la vie privée des utilisateurs constitue un défi clé. Les avancées technologiques dans ce domaine permettent à l'IA DeFi de réaliser des analyses de données et des prises de décision efficaces sans compromettre la confidentialité.
Enfin, le cadre des intermédiaires est au cœur de DeFAI, permettant aux développeurs de construire des applications spécifiques telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance sur la chaîne. Ces intermédiaires alimentés par l'IA peuvent exécuter des tâches de manière autonome et interagir avec différents protocoles DeFi, offrant des services automatisés.
Les principales catégories de DeFi
Avec le développement continu de l'écosystème DeFAI, de plus en plus de projets commencent à émerger et à être classés par catégorie. Actuellement, les projets les plus remarquables peuvent être divisés en trois grandes catégories :
Le protocole de couche d'abstraction agit comme une interface conviviale similaire à ChatGPT dans la Finance Décentralisée, simplifiant les opérations complexes en chaîne et permettant aux utilisateurs de réaliser des opérations par le biais d'instructions simples. Les utilisateurs n'ont qu'à fournir une instruction simple, et le protocole de couche d'abstraction exécutera automatiquement une série de tâches complexes, éliminant ainsi le besoin d'intervention humaine. Les fonctionnalités typiques incluent l'échange cross-chain, le prêt/retrait, l'exécution automatique des stop-loss et des take-profit, etc.
Par exemple, supposons qu'un utilisateur souhaite retirer de l'ETH de la plateforme Aave, le transférer de manière croisée vers Solana, l'échanger contre des SOL ou du Fartcoin, et fournir de la liquidité sur la plateforme Raydium. Le processus d'opération manuelle traditionnel peut être fastidieux et sujet à des erreurs, tandis qu'avec un protocole de couche d'abstraction, l'utilisateur n'a qu'à fournir une simple instruction, le protocole étant capable d'exécuter ces opérations sur plusieurs chaînes sans intervention manuelle de l'utilisateur.
Les agents de trading autonomes diffèrent des robots de trading traditionnels, car ils ne se contentent pas de suivre des règles prédéfinies pour trader. Au contraire, ces agents sont capables d'ajuster leur stratégie de trading en fonction des changements du marché et des nouvelles informations. En analysant les données on-chain et le sentiment du marché, les agents de trading autonomes peuvent constamment optimiser leurs décisions de trading, prédire les tendances du marché et exécuter des stratégies de trading DeFi complexes sur cette base.
L'avantage de ces agents réside dans leur capacité d'adaptation, car ils peuvent ajuster leurs stratégies en fonction des dynamiques du marché, plutôt que de simplement exécuter des règles prédéfinies de manière rigide. Les agents de trading autonomes améliorent continuellement leur capacité de décision grâce à des techniques d'apprentissage automatique, et génèrent ainsi davantage d'alpha (rendement excessif).
Les applications décentralisées (DApps) jouent un rôle crucial dans la Finance Décentralisée (DeFi), y compris le prêt, le trading, l'extraction de liquidités, etc. Cependant, l'ajout de l'IA et des agents IA rend ces DApps traditionnelles plus intelligentes et efficaces. Grâce à la technologie IA, ces DApps peuvent optimiser automatiquement les services qu'elles offrent, augmentant ainsi les bénéfices des utilisateurs et réduisant les risques.
Par exemple, l'IA peut optimiser l'approvisionnement en liquidités en rééquilibrant les positions des fournisseurs de liquidités (LP), ce qui augmente le rendement annuel en pourcentage (APY) des utilisateurs. De plus, l'IA peut également analyser les smart contracts des tokens pour détecter automatiquement les risques potentiels, tels que le rug pull ou les honeypots, aidant ainsi les utilisateurs à éviter les escroqueries potentielles.
Les défis auxquels la Finance décentralisée est confrontée
Bien que les projets DeFAI aient suscité beaucoup d'attention sur le marché, ils font également face à certains défis. Tout d'abord, les protocoles DeFi dépendent de flux de données en temps réel pour garantir une exécution optimale des transactions. La qualité des données impacte directement l'efficacité et le taux de réussite des transactions, des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des échecs de transactions ou des pertes de profits. La dépendance des modèles AI aux données signifie que l'efficacité du modèle est étroitement liée à la qualité de l'ensemble de données. Pour garantir l'exactitude des décisions des agents, il est essentiel de fournir des ensembles de données diversifiés et de haute qualité.
Deuxièmement, la volatilité du marché des cryptomonnaies est élevée, les agents AI doivent être capables de s'adapter aux fluctuations importantes du marché. Bien que les données historiques fournissent du matériel d'entraînement pour l'AI, la manière de traiter la haute volatilité du marché des cryptomonnaies est un grand défi auquel les agents DeFAI sont confrontés. Par conséquent, pour garantir l'efficacité à long terme des agents AI, il est nécessaire de s'entraîner sur des données diversifiées et de mettre régulièrement à jour le modèle.
Enfin, les agents DeFAI doivent être capables de comprendre l'état général du marché, y compris la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché, etc. Cela nécessite que les agents IA possèdent non seulement la capacité de traiter un seul point de données, mais aussi d'analyser de manière globale plusieurs sources de données, afin de réaliser des prévisions et des optimisations globales.
Meilleure approche de la combinaison de l'IA et du Web3
La combinaison de l'IA et des échanges centralisés est actuellement l'une des directions les plus réussies et les plus prometteuses de l'IA dans le domaine du Web3. Par exemple, Nx.one, en tant qu'échange de cryptomonnaies alimenté par l'IA de premier plan au monde, vise à offrir aux utilisateurs une expérience de trading intelligente et automatisée. La plateforme couvre divers produits de trading, y compris le spot, les contrats et la gestion de patrimoine, et combine des technologies IA pour fournir des stratégies personnalisées, des analyses de données en temps réel et une optimisation des rendements.
Piloté par l’IA, Nx.one s’appuie sur l’IA dans tous les scénarios pour offrir aux utilisateurs la meilleure expérience de trading et d’investissement du marché. La plateforme couvre une variété de produits de trading tels que les contrats au comptant, les contrats à terme et la gestion de patrimoine, et combine la technologie de l’IA pour fournir aux utilisateurs des stratégies personnalisées, une analyse des données en temps réel et une optimisation des revenus. Nx, one est profondément engagé dans la technologie de l’IA et est actuellement l’échange avec le plus haut degré d’adoption de la technologie de l’IA dans l’industrie. Chaque scénario de l’échange est alimenté par l’IA pour offrir aux utilisateurs la meilleure expérience de trading et d’investissement sur le marché. À l’heure actuelle, Nx.one offre aux utilisateurs une gamme complète d’expériences de trading d’IA, telles que l’IA au comptant, les contrats d’IA, la gestion financière de l’IA, les stratégies d’IA et la copie d’IA. Les utilisateurs pourront faire l’expérience d’une analyse des données de marché en temps réel, de recommandations d’investissement personnalisées, de services de trading automatisés, d’interfaces de données complètes et d’outils d’IA de mise à jour à haute fréquence sur Nx.one. En particulier, la fonctionnalité de stratégie Nx.oneAI permet aux utilisateurs d’ouvrir des positions longues et courtes sur la même cible en même temps, aidant ainsi les utilisateurs à réaliser des bénéfices certains et stables dans un marché incertain.
Ce n'est que le début, la collaboration entre l'IA et les échanges centralisés est précisément une étape préalable nécessaire à la combinaison de l'IA avec la Finance Décentralisée. Grâce aux échanges, le trafic et les fonds seront pleinement combinés avec la technologie AI, tout en complétant le déploiement final de DeFAI basé sur l'écosystème DeFi propre aux échanges.
L'avenir du développement de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents AI dans la Finance Décentralisée présentent encore certaines limites. Par exemple, bien que le niveau d'abstraction puisse traduire l'intention de l'utilisateur en opérations réelles, il manque souvent de capacité de prévision du marché. Les agents AI peuvent générer de l'alpha lors de l'analyse des données, mais n'ont pas la capacité d'exécuter des transactions de manière autonome. Bien que les DApps alimentés par l'AI puissent gérer certaines tâches spécifiques, comme la fourniture de liquidités ou l'exécution de transactions, elles se trouvent généralement dans un état passif, incapables de prédire activement les tendances du marché et de prendre des décisions en temps réel.
Par conséquent, la prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur le renforcement de la construction de la couche de données, améliorant la capacité de prédiction et la capacité d'exécution indépendante des agents AI. En intégrant des données on-chain plus riches et des données sur le sentiment du marché, DeFAI peut aider les utilisateurs à prédire plus précisément les variations du marché, améliorant ainsi la qualité des décisions de trading. Surtout avec le développement des technologies de big data et d'apprentissage profond, les agents AI peuvent obtenir des insights à partir de sources de données plus larges, optimisant ainsi leurs stratégies de trading et fournissant des services plus personnalisés et efficaces.
En fin de compte, l'objectif de DeFAI est de permettre aux agents AI de générer et d'exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique, permettant aux utilisateurs de prendre des décisions financières complexes via une interface simple. Avec les progrès continus de la technologie AI, les traders DeFi pourront compter sur des agents AI pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine, ce qui augmentera considérablement l'efficacité et le potentiel de profit des transactions DeFi.
Conclusion
La combinaison de la Finance décentralisée et de l'IA représente l'avenir de la technologie financière, et DeFAI, en tant que pionnier de cet avenir, redéfinit le mode de fonctionnement de la Finance Décentralisée. Avec les progrès et l'innovation technologiques continus, DeFAI deviendra une partie intégrante de l'écosystème DeFi, aidant les utilisateurs à trouver les meilleures stratégies et à réaliser une croissance de la richesse dans des marchés complexes et volatils.