一文读懂DeFAI，AI如何赋能Web3金融？| Nx.one Research

随着去中心化金融（DeFi）在2020年迅速扩张，它已经成为加密生态系统的核心支柱，尤其是在为全球用户提供无需中介的金融服务方面。DeFi通过去中心化的方式，为用户提供借贷、交易、保险、衍生品等金融工具，彻底改变了传统金融行业的面貌。然而，随着DeFi应用程序的增多和生态系统的复杂性不断提升，尽管已有许多创新协议问世，DeFi的复杂性和碎片化也在加剧，造成了即便是经验丰富的用户也难以驾驭跨链资产、协议和智能合约的复杂操作。

与此同时，人工智能（AI）已经从2023年广泛的基础叙事转变为更加专业化、以代理为导向的焦点。这种转变催生了一个新兴领域——去中心化金融与人工智能结合的DeFi AI（DeFAI）。这一领域通过自动化、风险管理和资本优化来增强DeFi，帮助用户克服生态系统的复杂性，并且使得DeFi协议能够更高效、更智能地进行操作。

DeFAI的多层次结构

DeFAI的架构可以分为多个层次，每个层次提供不同的功能和价值。最底层是区块链层，因为AI代理必须与特定链交互才能执行交易和执行智能合约。区块链提供了去中心化的信任基础，使得AI代理能够在无信任的环境下执行任务。

在此之上，数据层和计算层是DeFAI的重要组成部分。数据层提供了训练AI模型所需的历史数据、市场情绪以及链上分析数据。通过收集和分析这些数据，AI可以从中提取洞察，进而优化其决策和策略。而计算层则为AI提供了所需的基础设施，确保AI代理能够进行实时数据处理和预测分析。

隐私和可验证层对于保护用户的财务数据至关重要。去中心化金融强调去信任机制，因此如何确保数据在保持去中心化的同时不泄露用户隐私，成为了一个关键挑战。这个层面上的技术发展使得DeFi AI能够在不侵犯隐私的情况下进行有效的数据分析和决策。

最后，代理框架层是DeFAI的核心，允许开发者构建特定应用程序，如自主交易机器人、信用风险评估器和链上治理优化器等。这些AI驱动的代理能够独立执行任务并与不同的DeFi协议交互，提供自动化服务。

DeFAI的主要类别

随着DeFAI生态系统的不断发展，越来越多的项目开始涌现并按类别进行划分。当前，最为突出的项目可分为以下三个主要类别：

1. 抽象层

抽象层协议在DeFi中充当类似ChatGPT的用户友好界面，简化了复杂的链上操作，使用户能够通过简单的提示完成操作。用户只需提供一个简单的指令，抽象层协议便会自动执行一系列复杂的任务，消除了人工干预的需要。典型的功能包括跨链交换、借出/取款、自动执行止损止盈等操作。

例如，假设用户希望从Aave平台提取ETH，并将其跨链到Solana，交换为SOL或Fartcoin，并在Raydium平台提供流动性。传统的手动操作过程可能繁琐且易出错，而通过抽象层协议，用户只需提供一个简单的指令，协议便能够在多个链上执行这些操作，无需用户手动干预。

2. 自主交易代理

自主交易代理与传统的交易机器人不同，它们并不只是遵循预设的规则进行交易。相反，这些代理能够根据市场变化和新信息调整其交易策略。通过分析链上数据和市场情绪，自主交易代理能够不断优化其交易决策，预测市场走势，并在此基础上执行复杂的DeFi交易策略。

这些代理的优势在于其适应能力，它们能够根据市场的动态变化调整策略，而不仅仅是死板地执行预设的规则。自主交易代理通过机器学习技术，不断提高其决策能力，并在此基础上产生更多的alpha（超额收益）。

3. AI驱动的DApps

去中心化应用（DApps）在DeFi中起着至关重要的作用，包括借贷、交易、流动性挖矿等。然而，AI和AI代理的加入使得这些传统DApp变得更加智能和高效。通过AI技术，这些DApp可以自动优化其提供的服务，提高用户的收益，并降低风险。

例如，AI可以通过重新平衡流动性提供者（LP）的头寸，来优化流动性供应，从而提高用户的年化收益率（APY）。此外，AI还可以通过分析代币的智能合约，自动检测潜在的风险，如rug pull或蜜罐，帮助用户规避潜在的骗局。

DeFAI面临的挑战

尽管DeFAI项目在市场上获得了很大的关注，但它们也面临一些挑战。首先，DeFi协议依赖于实时数据流来确保最佳的交易执行效果。数据质量直接影响到交易的效率和成功率，低质量的数据可能导致交易失败或利润损失。AI模型对数据的依赖性意味着，模型的有效性与数据集的质量紧密相关。为了确保代理的决策准确，必须提供多样化且高质量的数据集。

其次，加密货币市场的波动性较大，AI代理必须能够适应市场的剧烈波动。历史数据虽然为AI提供了训练素材，但如何处理加密市场的高波动性，是DeFAI代理面临的一大挑战。因此，为了保证AI代理的长期有效性，需要对多样化的数据进行训练，并定期对模型进行更新。

最后，DeFAI代理必须能够理解市场的整体状况，包括资产相关性、流动性变化和市场情绪等。这要求AI代理不仅具备处理单一数据点的能力，还要能够全面分析多种数据源，进行全局预测和优化。

AI与Web3结合最佳范式

AI与中心化交易所的结合，是目前AI在Web3领域结合最成功，最有发展潜力的方向，比如Nx.one，作为一家全球领先的AI驱动型加密货币交易所,旨在为用户提供智能化、自动化的交易体验。平台覆盖现货、合约、理财等多种交易产品,并结合AI技术,为用户提供自定义策略、实时数据分析和收益优化。

基于AI驱动，Nx.one内各个场景都采用AI赋能，为用户带来市场最优交易、投资体验。平台覆盖现货、合约、理财等多种交易产品,并结合AI技术,为用户提供自定义策略、实时数据分析和收益优化。Nx,one深耕AI技术，是当前全行业AI技术采用程度最高的交易所。交易所内各个场景都采用AI赋能，为用户带来市场最优交易、投资体验。目前，Nx.one为用户提供AI现货、AI合约、AI理财以及AI策略、AI跟单等全方面AI交易体验。用户将能在Nx.one上体验到实时市场数据分析、个性化投资建议、自动交易服务、全面数据接口、高频更新AI工具等多方面体验优化。尤其是Nx.oneAI策略功能，允许用户在同一时间对同一标的同时建立多头和空头头寸，帮助用户在不确定的行情中赚取确定且稳定的收益。

这只是个开始，AI与中心化交易所的合作，恰恰是AI与DeFi结合的前置必要步骤，通过交易所，将流量和资金充分与AI技术进行结合，同时基于交易所自身的DeFi生态完成DeFAI的最终落地。

DeFAI的未来发展

目前，大多数DeFi中的AI代理还存在一定的局限性。例如，抽象层虽然能够将用户的意图转化为实际执行操作，但通常缺乏市场预测能力。AI代理可能会在分析数据时生成alpha，但却没有独立执行交易的能力。而AI驱动的DApp虽然能够处理一些特定任务，如流动性提供或交易执行，但它们通常处于被动状态，无法主动预测市场趋势并进行实时决策。

因此，DeFAI的下一步可能会集中在加强数据层的建设，提升AI代理的预测能力和独立执行能力。通过集成更丰富的链上数据和市场情绪数据，DeFAI可以帮助用户更加精准地预测市场变化，从而提高交易决策的质量。尤其是随着大数据和深度学习技术的发展，AI代理可以从更广泛的数据源中获得洞察，进而优化其交易策略，提供更加个性化和高效的服务。

最终，DeFAI的目标是能够让AI代理从单一界面无缝生成和执行交易策略，用户只需通过一个简单的界面即可完成复杂的金融决策。随着AI技术的不断进步，DeFi交易者将能够依赖AI代理在最小化人为干预的情况下自主评估、预测和执行金融策略，这将极大提升DeFi交易的效率和盈利潜力。

结语

DeFi和AI的结合代表了金融技术的未来，而DeFAI作为这一未来的先锋，正在重新定义去中心化金融的运作模式。随着技术的不断进步和创新，DeFAI将成为DeFi生态中不可或缺的一部分，帮助用户在复杂且波动的市场中找到最优策略并实现财富增长。