分散型金融(DeFi)が2020年に急速に拡大するにつれて、特に世界中のユーザーに仲介者不要の金融サービスを提供することに関しては、暗号エコシステムの中心的な柱となっています。 DeFiは、貸付、取引、保険、デリバティブなどの金融ツールを分散型でユーザーに提供することで、従来の金融業界の様相を完全に変えました。 しかし、DeFiアプリケーションの数とエコシステムの複雑さが増し続けるにつれて、DeFiの複雑さと断片化が増し、経験豊富なユーザーでさえ、クロスチェーン資産、プロトコル、スマートコントラクトの複雑さをナビゲートすることが困難になっています。
一方で、人工知能（AI）は2023年の幅広い基盤の物語から、より専門化された代理指向の焦点に移行しています。この変化は、新たな分野を生み出しました——分散型金融と人工知能の融合によるDeFi AI（DeFAI）。この分野は、自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化し、ユーザーがエコシステムの複雑性を克服できるようにし、DeFiプロトコルがより効率的かつスマートに機能できるようにします。
DeFAIのマルチレベル構造
DeFAIのアーキテクチャは複数のレイヤーに分かれており、それぞれのレイヤーが異なる機能と価値を提供します。最下層はブロックチェーン層であり、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用して取引を実行し、スマートコントラクトを実行する必要があります。ブロックチェーンは分散型の信頼基盤を提供し、AIエージェントが信頼のない環境でタスクを実行できるようにします。
その上で、データ層と計算層はDeFAIの重要な構成要素です。データ層は、AIモデルのトレーニングに必要な歴史データ、市場の感情、及びオンチェーン分析データを提供します。これらのデータを収集し分析することで、AIは洞察を抽出し、それによって意思決定や戦略を最適化することができます。一方、計算層はAIに必要なインフラストラクチャを提供し、AIエージェントがリアルタイムデータ処理と予測分析を行えるようにします。
プライバシーと検証可能なレイヤーは、ユーザーの財務データを保護するために重要です。分散型金融は信頼を必要としないメカニズムを強調しており、したがってデータを分散化を保持しながらユーザーのプライバシーを漏らさないようにする方法が重要な課題となっています。この分野における技術の進展により、DeFi AIはプライバシーを侵害することなく効果的なデータ分析と意思決定を行うことができるようになりました。
最後に、エージェントフレームワーク層はDeFAIのコアであり、開発者が自律取引ロボット、信用リスク評価者、オンチェーンガバナンス最適化ツールなどの特定のアプリケーションを構築できるようにします。これらのAI駆動のエージェントは、独立してタスクを実行し、さまざまな分散型金融プロトコルと相互作用して、自動化されたサービスを提供します。
分散型金融の主要なカテゴリ
DeFAIエコシステムの継続的な発展に伴い、ますます多くのプロジェクトが出現し、カテゴリに分けられています。現在、最も目立つプロジェクトは以下の3つの主要なカテゴリに分けられます：
抽象化レイヤープロトコルは、DeFiのChatGPTのような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、複雑なオンチェーン操作を簡素化し、ユーザーが簡単なプロンプトで操作を完了できるようにします。 抽象化レイヤプロトコルは、簡単な命令で一連の複雑なタスクを自動的に実行し、手動による介入の必要性を排除します。 典型的な機能には、クロスチェーンスワップ、貸し出し/引き出し、ストップロスおよびテイクプロフィット操作の自動化などがあります。
例えば、ユーザーがAaveプラットフォームからETHを引き出し、Solanaにクロスチェーンで移動してSOLまたはFartcoinに交換し、Raydiumプラットフォームで流動性を提供したいと仮定します。従来の手動操作プロセスは煩雑でエラーが発生しやすいですが、抽象レイヤープロトコルを使用することで、ユーザーは単純な指示を提供するだけで、プロトコルが複数のチェーンでこれらの操作を実行でき、ユーザーが手動で介入する必要はありません。
自律的取引エージェントは従来の取引ロボットとは異なり、あらかじめ設定されたルールに従って取引を行うだけではありません。むしろ、これらのエージェントは市場の変化や新しい情報に基づいて取引戦略を調整することができます。オンチェーンデータと市場のセンチメントを分析することによって、自律的な取引エージェントは取引の意思決定を継続的に最適化し、市場の動向を予測し、その基盤の上で複雑な分散型金融取引戦略を実行することができます。
これらのエージェントの利点は、その適応能力にあります。市場の動的な変化に応じて戦略を調整できるため、単に予め設定されたルールを厳格に実行するだけではありません。自律型取引エージェントは機械学習技術を活用して、常にその意思決定能力を向上させ、その基盤の上でより多くのアルファ（超過収益）を生み出します。
3.AIを活用したDApps
分散型アプリケーション(DApps)は、貸付、取引、流動性マイニングなど、DeFiにおいて重要な役割を果たします。 しかし、AIとAIエージェントが加わったことで、これらの従来のDAppsはよりスマートで効率的になりました。 これらのDAppsは、AI技術を通じて、提供するサービスを自動的に最適化し、ユーザーの収益を増やし、リスクを軽減することができます。
例えば、AIは流動性プロバイダー(LP)のポジションをリバランスすることで流動性供給を最適化し、ユーザーの年率換算収益率(APY)を高めることができます。 さらに、AIは、トークンのスマートコントラクトを分析して、ラグプルやハニーポットなどの潜在的なリスクを自動的に検出することで、ユーザーが潜在的な詐欺を回避するのにも役立ちます。
DeFAIが直面している課題
DeFAIプロジェクトは市場で大きな注目を集めていますが、いくつかの課題にも直面しています。 まず、DeFiプロトコルはリアルタイムのデータストリームに依存して、最適なトランザクションの実行を保証します。 データ品質はトランザクションの効率と成功率に直接影響し、低品質のデータはトランザクションの失敗や利益の損失につながる可能性があります。 AIモデルがデータに依存しているということは、モデルの有効性がデータセットの品質と密接に関連していることを意味します。 エージェントの意思決定が正確であることを保証するためには、多様で高品質のデータセットを提供することが不可欠です。
第二に、暗号通貨市場は非常に不安定であり、AIエージェントは市場の急激な変動に適応できなければなりません。 過去のデータはAIのトレーニング資料を提供しますが、暗号市場の高いボラティリティにどのように対処するかは、DeFAIエージェントにとって大きな課題です。 したがって、AIエージェントの長期的な有効性を確保するためには、多様なデータをトレーニングし、モデルを定期的に更新する必要があります。
最後に、分散型金融エージェントは、市場の全体的な状況を理解できる必要があります。これには、資産の相関性、流動性の変化、市場の感情などが含まれます。これにより、AIエージェントは単一のデータポイントを処理する能力だけでなく、複数のデータソースを包括的に分析し、全体的な予測と最適化を行う能力も求められます。
AIとWeb3の最適なパラダイム
AIと中央集権型取引所の結合は、現在Web3分野でAIが最も成功し、最も発展の可能性がある方向性です。例えば、Nx.oneは、ユーザーにスマートで自動化された取引体験を提供することを目的とした、世界をリードするAI駆動型暗号通貨取引所です。プラットフォームはスポット、契約、資産運用などの多様な取引商品をカバーし、AI技術を組み合わせて、ユーザーにカスタマイズ戦略、リアルタイムデータ分析、収益最適化を提供します。
AIによって駆動されるNx.oneは、あらゆるシナリオでAIによって強化され、ユーザーに市場で最高の取引および投資体験を提供します。 このプラットフォームは、スポット、先物、資産管理などのさまざまな取引商品をカバーし、AIテクノロジーを組み合わせて、カスタマイズされた戦略、リアルタイムのデータ分析、および収入の最適化をユーザーに提供します。 Nx,oneはAI技術に深く関わっており、現在、業界で最もAI技術の採用度が高い取引所です。 取引所の各シナリオはAIによって強化されており、ユーザーに市場で最高の取引および投資体験をもたらします。 現在、Nx.oneは、AIスポット、AI契約、AI財務管理、AI戦略、AIコピーなど、あらゆるAI取引体験をユーザーに提供しています。 ユーザーは、Nx.oneでリアルタイムの市場データ分析、パーソナライズされた投資推奨、自動取引サービス、包括的なデータインターフェース、および高頻度更新AIツールを体験できます。 特に、Nx.oneAI戦略機能により、ユーザーは同じターゲットでロングポジションとショートポジションを同時に開くことができるため、ユーザーは不確実な市場で確実かつ安定した利益を得ることができます。
これは始まりに過ぎません。AIと中央集権型取引所の協力は、AIと分散型金融の組み合わせの前提条件です。取引所を通じて、流量と資金をAI技術と十分に結びつけると同時に、取引所自身の分散型金融エコシステムに基づいてDeFAIの最終的な実現を完了させます。
DeFAIの今後
現在、多くの分散型金融におけるAIエージェントにはまだ一定の限界があります。例えば、抽象レイヤーはユーザーの意図を実際の実行操作に変換できますが、通常は市場予測能力が不足しています。AIエージェントはデータ分析の際にアルファを生成することがありますが、独立して取引を実行する能力はありません。また、AI駆動のDAppは流動性提供や取引実行などの特定のタスクを処理できますが、通常は受動的であり、市場のトレンドを積極的に予測し、リアルタイムで意思決定を行うことはできません。
したがって、DeFAIの次のステップは、データ層の構築を強化し、AIエージェントの予測能力と独立した実行能力を向上させることに集中する可能性があります。より豊富なオンチェーンデータと市場の感情データを統合することで、DeFAIはユーザーが市場の変化をより正確に予測するのを助け、取引決定の質を向上させることができます。特にビッグデータとディープラーニング技術の発展に伴い、AIエージェントはより広範なデータソースから洞察を得て、取引戦略を最適化し、より個別化された効率的なサービスを提供することができます。
DeFAIの最終的な目標は、AIエージェントが単一のインターフェースから取引戦略をシームレスに生成して実行できるようにし、ユーザーがシンプルなインターフェースを通じて複雑な財務上の意思決定を行えるようにすることです。 AI技術の継続的な進歩により、DeFiトレーダーはAIエージェントに依存して、最小限の人間の介入で自律的に財務戦略を評価、予測、実行できるようになり、DeFi取引の効率と利益の可能性が大幅に向上します。
エピローグ
DeFiとAIの融合は金融技術の未来を代表しており、DeFAIはこの未来の先駆者として、分散型金融の運用モデルを再定義しています。技術の進歩と革新が続く中、DeFAIはDeFiエコシステムに欠かせない存在となり、ユーザーが複雑で変動の激しい市場で最適な戦略を見つけ、富を増やす手助けをします。
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DeFAIを1つの記事で読む、AIはWeb3ファイナンスをどのように強化するか? Nx.oneリサーチ
分散型金融(DeFi)が2020年に急速に拡大するにつれて、特に世界中のユーザーに仲介者不要の金融サービスを提供することに関しては、暗号エコシステムの中心的な柱となっています。 DeFiは、貸付、取引、保険、デリバティブなどの金融ツールを分散型でユーザーに提供することで、従来の金融業界の様相を完全に変えました。 しかし、DeFiアプリケーションの数とエコシステムの複雑さが増し続けるにつれて、DeFiの複雑さと断片化が増し、経験豊富なユーザーでさえ、クロスチェーン資産、プロトコル、スマートコントラクトの複雑さをナビゲートすることが困難になっています。
一方で、人工知能（AI）は2023年の幅広い基盤の物語から、より専門化された代理指向の焦点に移行しています。この変化は、新たな分野を生み出しました——分散型金融と人工知能の融合によるDeFi AI（DeFAI）。この分野は、自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化し、ユーザーがエコシステムの複雑性を克服できるようにし、DeFiプロトコルがより効率的かつスマートに機能できるようにします。
DeFAIのマルチレベル構造
DeFAIのアーキテクチャは複数のレイヤーに分かれており、それぞれのレイヤーが異なる機能と価値を提供します。最下層はブロックチェーン層であり、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用して取引を実行し、スマートコントラクトを実行する必要があります。ブロックチェーンは分散型の信頼基盤を提供し、AIエージェントが信頼のない環境でタスクを実行できるようにします。
その上で、データ層と計算層はDeFAIの重要な構成要素です。データ層は、AIモデルのトレーニングに必要な歴史データ、市場の感情、及びオンチェーン分析データを提供します。これらのデータを収集し分析することで、AIは洞察を抽出し、それによって意思決定や戦略を最適化することができます。一方、計算層はAIに必要なインフラストラクチャを提供し、AIエージェントがリアルタイムデータ処理と予測分析を行えるようにします。
プライバシーと検証可能なレイヤーは、ユーザーの財務データを保護するために重要です。分散型金融は信頼を必要としないメカニズムを強調しており、したがってデータを分散化を保持しながらユーザーのプライバシーを漏らさないようにする方法が重要な課題となっています。この分野における技術の進展により、DeFi AIはプライバシーを侵害することなく効果的なデータ分析と意思決定を行うことができるようになりました。
最後に、エージェントフレームワーク層はDeFAIのコアであり、開発者が自律取引ロボット、信用リスク評価者、オンチェーンガバナンス最適化ツールなどの特定のアプリケーションを構築できるようにします。これらのAI駆動のエージェントは、独立してタスクを実行し、さまざまな分散型金融プロトコルと相互作用して、自動化されたサービスを提供します。
分散型金融の主要なカテゴリ
DeFAIエコシステムの継続的な発展に伴い、ますます多くのプロジェクトが出現し、カテゴリに分けられています。現在、最も目立つプロジェクトは以下の3つの主要なカテゴリに分けられます：
抽象化レイヤープロトコルは、DeFiのChatGPTのような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、複雑なオンチェーン操作を簡素化し、ユーザーが簡単なプロンプトで操作を完了できるようにします。 抽象化レイヤプロトコルは、簡単な命令で一連の複雑なタスクを自動的に実行し、手動による介入の必要性を排除します。 典型的な機能には、クロスチェーンスワップ、貸し出し/引き出し、ストップロスおよびテイクプロフィット操作の自動化などがあります。
例えば、ユーザーがAaveプラットフォームからETHを引き出し、Solanaにクロスチェーンで移動してSOLまたはFartcoinに交換し、Raydiumプラットフォームで流動性を提供したいと仮定します。従来の手動操作プロセスは煩雑でエラーが発生しやすいですが、抽象レイヤープロトコルを使用することで、ユーザーは単純な指示を提供するだけで、プロトコルが複数のチェーンでこれらの操作を実行でき、ユーザーが手動で介入する必要はありません。
自律的取引エージェントは従来の取引ロボットとは異なり、あらかじめ設定されたルールに従って取引を行うだけではありません。むしろ、これらのエージェントは市場の変化や新しい情報に基づいて取引戦略を調整することができます。オンチェーンデータと市場のセンチメントを分析することによって、自律的な取引エージェントは取引の意思決定を継続的に最適化し、市場の動向を予測し、その基盤の上で複雑な分散型金融取引戦略を実行することができます。
これらのエージェントの利点は、その適応能力にあります。市場の動的な変化に応じて戦略を調整できるため、単に予め設定されたルールを厳格に実行するだけではありません。自律型取引エージェントは機械学習技術を活用して、常にその意思決定能力を向上させ、その基盤の上でより多くのアルファ（超過収益）を生み出します。
3.AIを活用したDApps
分散型アプリケーション(DApps)は、貸付、取引、流動性マイニングなど、DeFiにおいて重要な役割を果たします。 しかし、AIとAIエージェントが加わったことで、これらの従来のDAppsはよりスマートで効率的になりました。 これらのDAppsは、AI技術を通じて、提供するサービスを自動的に最適化し、ユーザーの収益を増やし、リスクを軽減することができます。
例えば、AIは流動性プロバイダー(LP)のポジションをリバランスすることで流動性供給を最適化し、ユーザーの年率換算収益率(APY)を高めることができます。 さらに、AIは、トークンのスマートコントラクトを分析して、ラグプルやハニーポットなどの潜在的なリスクを自動的に検出することで、ユーザーが潜在的な詐欺を回避するのにも役立ちます。
DeFAIが直面している課題
DeFAIプロジェクトは市場で大きな注目を集めていますが、いくつかの課題にも直面しています。 まず、DeFiプロトコルはリアルタイムのデータストリームに依存して、最適なトランザクションの実行を保証します。 データ品質はトランザクションの効率と成功率に直接影響し、低品質のデータはトランザクションの失敗や利益の損失につながる可能性があります。 AIモデルがデータに依存しているということは、モデルの有効性がデータセットの品質と密接に関連していることを意味します。 エージェントの意思決定が正確であることを保証するためには、多様で高品質のデータセットを提供することが不可欠です。
第二に、暗号通貨市場は非常に不安定であり、AIエージェントは市場の急激な変動に適応できなければなりません。 過去のデータはAIのトレーニング資料を提供しますが、暗号市場の高いボラティリティにどのように対処するかは、DeFAIエージェントにとって大きな課題です。 したがって、AIエージェントの長期的な有効性を確保するためには、多様なデータをトレーニングし、モデルを定期的に更新する必要があります。
最後に、分散型金融エージェントは、市場の全体的な状況を理解できる必要があります。これには、資産の相関性、流動性の変化、市場の感情などが含まれます。これにより、AIエージェントは単一のデータポイントを処理する能力だけでなく、複数のデータソースを包括的に分析し、全体的な予測と最適化を行う能力も求められます。
AIとWeb3の最適なパラダイム
AIと中央集権型取引所の結合は、現在Web3分野でAIが最も成功し、最も発展の可能性がある方向性です。例えば、Nx.oneは、ユーザーにスマートで自動化された取引体験を提供することを目的とした、世界をリードするAI駆動型暗号通貨取引所です。プラットフォームはスポット、契約、資産運用などの多様な取引商品をカバーし、AI技術を組み合わせて、ユーザーにカスタマイズ戦略、リアルタイムデータ分析、収益最適化を提供します。
AIによって駆動されるNx.oneは、あらゆるシナリオでAIによって強化され、ユーザーに市場で最高の取引および投資体験を提供します。 このプラットフォームは、スポット、先物、資産管理などのさまざまな取引商品をカバーし、AIテクノロジーを組み合わせて、カスタマイズされた戦略、リアルタイムのデータ分析、および収入の最適化をユーザーに提供します。 Nx,oneはAI技術に深く関わっており、現在、業界で最もAI技術の採用度が高い取引所です。 取引所の各シナリオはAIによって強化されており、ユーザーに市場で最高の取引および投資体験をもたらします。 現在、Nx.oneは、AIスポット、AI契約、AI財務管理、AI戦略、AIコピーなど、あらゆるAI取引体験をユーザーに提供しています。 ユーザーは、Nx.oneでリアルタイムの市場データ分析、パーソナライズされた投資推奨、自動取引サービス、包括的なデータインターフェース、および高頻度更新AIツールを体験できます。 特に、Nx.oneAI戦略機能により、ユーザーは同じターゲットでロングポジションとショートポジションを同時に開くことができるため、ユーザーは不確実な市場で確実かつ安定した利益を得ることができます。
これは始まりに過ぎません。AIと中央集権型取引所の協力は、AIと分散型金融の組み合わせの前提条件です。取引所を通じて、流量と資金をAI技術と十分に結びつけると同時に、取引所自身の分散型金融エコシステムに基づいてDeFAIの最終的な実現を完了させます。
DeFAIの今後
現在、多くの分散型金融におけるAIエージェントにはまだ一定の限界があります。例えば、抽象レイヤーはユーザーの意図を実際の実行操作に変換できますが、通常は市場予測能力が不足しています。AIエージェントはデータ分析の際にアルファを生成することがありますが、独立して取引を実行する能力はありません。また、AI駆動のDAppは流動性提供や取引実行などの特定のタスクを処理できますが、通常は受動的であり、市場のトレンドを積極的に予測し、リアルタイムで意思決定を行うことはできません。
したがって、DeFAIの次のステップは、データ層の構築を強化し、AIエージェントの予測能力と独立した実行能力を向上させることに集中する可能性があります。より豊富なオンチェーンデータと市場の感情データを統合することで、DeFAIはユーザーが市場の変化をより正確に予測するのを助け、取引決定の質を向上させることができます。特にビッグデータとディープラーニング技術の発展に伴い、AIエージェントはより広範なデータソースから洞察を得て、取引戦略を最適化し、より個別化された効率的なサービスを提供することができます。
DeFAIの最終的な目標は、AIエージェントが単一のインターフェースから取引戦略をシームレスに生成して実行できるようにし、ユーザーがシンプルなインターフェースを通じて複雑な財務上の意思決定を行えるようにすることです。 AI技術の継続的な進歩により、DeFiトレーダーはAIエージェントに依存して、最小限の人間の介入で自律的に財務戦略を評価、予測、実行できるようになり、DeFi取引の効率と利益の可能性が大幅に向上します。
エピローグ
DeFiとAIの融合は金融技術の未来を代表しており、DeFAIはこの未来の先駆者として、分散型金融の運用モデルを再定義しています。技術の進歩と革新が続く中、DeFAIはDeFiエコシステムに欠かせない存在となり、ユーザーが複雑で変動の激しい市場で最適な戦略を見つけ、富を増やす手助けをします。