С быстрым расширением децентрализованных финансов (DeFi) в 2020 году они стали ключевым столпом криптоэкосистемы, особенно в предоставлении финансовых услуг без промежуточного для глобальных пользователей. DeFi, используя децентрализованный подход, предоставляет пользователям финансовые инструменты, такие как кредитование, торговля, страхование и производный, что полностью изменило облик традиционного финансирования. Однако с увеличением числа DeFi-приложений и растущей сложностью экосистемы, несмотря на появление многих инновационных протоколов, сложность и фрагментация DeFi также усиливаются, что делает даже опытным пользователям трудно ориентироваться в сложных операциях с кросс-чейн активами, протоколами и смарт-контрактами.
В то же время искусственный интеллект (AI) с 2023 года претерпел широкие изменения в нарративе и стал более специализированным, с акцентом на агентов. Этот переход породил новую область — сочетание децентрализованных финансов и искусственного интеллекта, известное как DeFi AI (DeFAI). Эта область усиливает DeFi за счет автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала, помогая пользователям преодолевать сложности экосистемы и позволяя децентрализованным протоколам работать более эффективно и умно.
Многоуровневая структура DeFAI
Архитектура DeFAI может быть разделена на несколько уровней, каждый из которых предоставляет различные функции и ценности. Самый нижний уровень — это уровень блокчейна, поскольку AI-агенты должны взаимодействовать с определенной цепочкой для выполнения сделок и выполнения смарт-контрактов. Блокчейн обеспечивает Децентрализацию доверительной основы, позволяя AI-агентам выполнять задачи в условиях недоверия.
На этом основании, уровень данных и вычислительный уровень являются важными компонентами DeFAI. Уровень данных предоставляет исторические данные, рыночные настроения и данные анализа на цепочке, необходимые для обучения моделей ИИ. Собирав и анализируя эти данные, ИИ может извлекать инсайты, что позволяет оптимизировать его решения и стратегии. Вычислительный уровень же предоставляет ИИ необходимую инфраструктуру, обеспечивая возможность для агентів ИИ выполнять обработку данных в реальном времени и прогнозный анализ.
Приватность и проверяемый уровень критически важны для защиты финансовых данных пользователей. Децентрализованные финансы подчеркивают механизмы доверия, поэтому то, как обеспечить защиту данных, не раскрывая при этом конфиденциальность пользователей, стало ключевым вызовом. Технические разработки в этой области позволяют DeFi AI проводить эффективный анализ данных и принятие решений, не нарушая приватность.
В конце концов, промежуточное уровень фрейма является основным для DeFAI, позволяя разработчикам создавать специфические приложения, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепи. Эти управляемые ИИ агенты могут независимо выполнять задачи и взаимодействовать с различными Децентрализованные финансы протоколами, предоставляя автоматизированные услуги.
Основные категории DeFAI
С развитием экосистемы DeFAI все больше проектов начинает появляться и классифицироваться по категориям. В настоящее время наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:
Абстрактный уровень
Протокол абстрактного уровня в Децентрализованных финансах выполняет функции пользовательского интерфейса, аналогичного ChatGPT, упрощая сложные операции на блокчейне и позволяя пользователям выполнять действия с помощью простых подсказок. Пользователю достаточно предоставить простую команду, и протокол абстрактного уровня автоматически выполнит ряд сложных задач, устраняя необходимость в ручном вмешательстве. Типичные функции включают кросс-чейн обмен, заем/вывод средств, автоматическое выполнение стоп-лоссов и тейк-профитов.
Например, предположим, что пользователь хочет вывести ETH с платформы Aave и выполнить кросс-чейн на Solana, обменять его на SOL или Fartcoin и предоставить ликвидность на платформе Raydium. Традиционный ручной процесс может быть громоздким и подверженным ошибкам, тогда как через протокол абстрактного слоя пользователю нужно просто предоставить одну простую инструкцию, и протокол сможет выполнять эти действия на нескольких цепях без ручного вмешательства пользователя.
Автономный торговый агент
Автономные торговые агенты отличаются от традиционных торговых роботов тем, что они не просто следуют заранее установленным правилам для проведения сделок. Напротив, эти агенты могут адаптировать свои торговые стратегии в зависимости от изменений на рынке и новой информации. Анализируя данные на блокчейне и рыночные настроения, автономные торговые агенты могут постоянно оптимизировать свои торговые решения, предсказывать тенденции рынка и на этой основе выполнять сложные стратегии торговли в области DeFi.
Преимущества этих агентов заключаются в их адаптивности, они могут настраивать стратегии в зависимости от динамики рынка, а не просто бездумно выполнять предустановленные правила. Автономные торговые агенты с помощью технологий машинного обучения постоянно повышают свои способности к принятию решений и на этой основе генерируют больше альфа (избыточной прибыли).
DApps на основе ИИ
Децентрализованные приложения (DApps) играют жизненно важную роль в Децентрализованных финансах (DeFi), включая кредитование, торговлю, ликвидность и майнинг. Однако добавление ИИ и ИИ-агентов делает эти традиционные DApp более умными и эффективными. Благодаря технологиям ИИ, эти DApp могут автоматически оптимизировать предоставляемые услуги, повышать доходность пользователей и снижать риски.
Например, ИИ может оптимизировать поставку ликвидности, перераспределяя позиции поставщиков ликвидности (LP), что увеличивает годовую процентную доходность (APY) пользователей. Кроме того, ИИ может автоматически обнаруживать потенциальные риски, такие как rug pull или蜜罐, анализируя смарт-контракты токенов, помогая пользователям избегать потенциальных мошенничеств.
Вызовы, с которыми сталкивается DeFAI
Несмотря на то, что проект DeFAI привлек большое внимание на рынке, он также сталкивается с некоторыми вызовами. Во-первых, протоколы DeFi зависят от потоков данных в реальном времени для обеспечения оптимального выполнения сделок. Качество данных напрямую влияет на эффективность и вероятность успеха сделок, низкокачественные данные могут привести к неудачам в сделках или потерям прибыли. Зависимость моделей ИИ от данных означает, что эффективность моделей тесно связана с качеством наборов данных. Чтобы обеспечить точность решений агентов, необходимо предоставить разнообразные и высококачественные наборы данных.
Во-вторых, волатильность криптовалютного рынка велика, и AI-агенты должны уметь адаптироваться к резким колебаниям рынка. Хотя исторические данные предоставляют AI обучающие материалы, вопрос о том, как справляться с высокой волатильностью крипторынка, является одной из основных проблем, с которыми сталкивается DeFAI-агент. Поэтому, чтобы гарантировать долгосрочную эффективность AI-агента, необходимо обучать на разнообразных данных и регулярно обновлять модель.
В конце концов, DeFAI-агент должен быть в состоянии понять общую ситуацию на рынке, включая корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения. Это требует от AI-агента не только способности обрабатывать отдельные данные, но и возможности комплексного анализа различных источников данных для глобального прогнозирования и оптимизации.
Лучшие парадигмы сочетания ИИ и Web3
Сочетание ИИ и централизованных бирж является самым успешным и перспективным направлением применения ИИ в области Web3. Например, Nx.one, как одна из ведущих в мире бирж криптовалют, управляемая ИИ, стремится предоставить пользователям интеллектуальный и автоматизированный торговый опыт. Платформа охватывает различные торговые продукты, такие как спотовая торговля, контракты и финансовые услуги, и использует технологии ИИ для предоставления пользователям индивидуальных стратегий, анализа данных в реальном времени и оптимизации доходности.
Управляемый искусственным интеллектом, Nx.one использует искусственный интеллект в каждом сценарии, чтобы предоставить пользователям лучший опыт торговли и инвестиций на рынке. Платформа охватывает различные торговые продукты, такие как спот, фьючерсы и управление капиталом, и сочетает в себе технологию искусственного интеллекта для предоставления пользователям настраиваемых стратегий, анализа данных в режиме реального времени и оптимизации доходов. Nx,one глубоко вовлечена в технологии искусственного интеллекта и в настоящее время является биржей с самой высокой степенью внедрения технологий искусственного интеллекта в отрасли. Каждый сценарий на бирже наделяется искусственным интеллектом, чтобы предоставить пользователям лучший торговый и инвестиционный опыт на рынке. В настоящее время Nx.one предоставляет пользователям полный спектр торговых возможностей с помощью ИИ, таких как спот с ИИ, контракты с ИИ, управление финансами с помощью ИИ, стратегии ИИ и копирование с помощью ИИ. Пользователи смогут испытать анализ рыночных данных в режиме реального времени, персонализированные инвестиционные рекомендации, услуги автоматической торговли, комплексные интерфейсы данных и инструменты искусственного интеллекта с высокой частотой обновления на Nx.one. В частности, функция стратегии Nx.oneAI позволяет пользователям открывать длинные и короткие позиции по одной и той же цели одновременно, помогая пользователям получать определенную и стабильную прибыль на неопределенном рынке.
Это только начало, сотрудничество ИИ с централизованными биржами является необходимым предварительным шагом для сочетания ИИ и Децентрализованных финансов. Через биржи трафик и средства будут в полной мере интегрированы с ИИ-технологиями, одновременно основываясь на собственном DeFi-экосистеме биржи для окончательной реализации DeFAI.
Будущее развития DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi все еще имеют определенные ограничения. Например, абстрактный уровень, хотя и может преобразовывать намерения пользователей в фактические операции, обычно не обладает способностью к прогнозированию рынка. AI-агенты могут генерировать альфа при анализе данных, но у них нет возможности самостоятельно выполнять сделки. Хотя DApp, управляемые AI, могут выполнять некоторые специфические задачи, такие как предоставление ликвидности или выполнение сделок, они обычно находятся в пассивном состоянии, не в состоянии активно прогнозировать рыночные тренды и принимать решения в реальном времени.
Таким образом, следующий шаг DeFAI может быть сосредоточен на усилении построения слоя данных и улучшении возможностей прогнозирования и независимого выполнения агентов ИИ. Интегрируя более богатые ончейн-данные и данные о настроениях рынка, DeFAI может помочь пользователям более точно предсказывать изменения рынка, тем самым повышая качество торговых решений. Особенно с развитием технологий больших данных и глубокого обучения, агенты ИИ могут получать информацию из более широкого спектра источников данных для оптимизации своих торговых стратегий и предоставления более персонализированных и эффективных услуг.
В конечном итоге цель DeFAI состоит в том, чтобы AI-агенты могли безшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса, позволяя пользователям принимать сложные финансовые решения всего лишь через простой интерфейс. С постоянным развитием технологий AI трейдеры DeFi смогут полагаться на AI-агентов для самостоятельной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимизацией человеческого вмешательства, что значительно повысит эффективность и прибыльный потенциал торговли DeFi.
Заключение
Сочетание Децентрализованные финансы и AI представляет будущее финансовых технологий, а DeFAI в качестве этого будущего пионера переопределяет способы функционирования Децентрализованное финансирование. С постоянным прогрессом и инновациями DeFAI станет неотъемлемой частью экосистемы Децентрализованные финансы, помогая пользователям находить оптимальные стратегии и достигать роста благосостояния на сложных и волатильных рынках.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Награда
лайк
1
Поделиться
комментарий
0/400
Lai1316
· 04-01 08:17
Сядьте поудобнее и держитесь крепче, мы скоро На луну 🛫
Всё о DeFAI: как ИИ усиливает Web3 финансы? | Исследования Nx.one
С быстрым расширением децентрализованных финансов (DeFi) в 2020 году они стали ключевым столпом криптоэкосистемы, особенно в предоставлении финансовых услуг без промежуточного для глобальных пользователей. DeFi, используя децентрализованный подход, предоставляет пользователям финансовые инструменты, такие как кредитование, торговля, страхование и производный, что полностью изменило облик традиционного финансирования. Однако с увеличением числа DeFi-приложений и растущей сложностью экосистемы, несмотря на появление многих инновационных протоколов, сложность и фрагментация DeFi также усиливаются, что делает даже опытным пользователям трудно ориентироваться в сложных операциях с кросс-чейн активами, протоколами и смарт-контрактами.
В то же время искусственный интеллект (AI) с 2023 года претерпел широкие изменения в нарративе и стал более специализированным, с акцентом на агентов. Этот переход породил новую область — сочетание децентрализованных финансов и искусственного интеллекта, известное как DeFi AI (DeFAI). Эта область усиливает DeFi за счет автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала, помогая пользователям преодолевать сложности экосистемы и позволяя децентрализованным протоколам работать более эффективно и умно.
Многоуровневая структура DeFAI
Архитектура DeFAI может быть разделена на несколько уровней, каждый из которых предоставляет различные функции и ценности. Самый нижний уровень — это уровень блокчейна, поскольку AI-агенты должны взаимодействовать с определенной цепочкой для выполнения сделок и выполнения смарт-контрактов. Блокчейн обеспечивает Децентрализацию доверительной основы, позволяя AI-агентам выполнять задачи в условиях недоверия.
На этом основании, уровень данных и вычислительный уровень являются важными компонентами DeFAI. Уровень данных предоставляет исторические данные, рыночные настроения и данные анализа на цепочке, необходимые для обучения моделей ИИ. Собирав и анализируя эти данные, ИИ может извлекать инсайты, что позволяет оптимизировать его решения и стратегии. Вычислительный уровень же предоставляет ИИ необходимую инфраструктуру, обеспечивая возможность для агентів ИИ выполнять обработку данных в реальном времени и прогнозный анализ.
Приватность и проверяемый уровень критически важны для защиты финансовых данных пользователей. Децентрализованные финансы подчеркивают механизмы доверия, поэтому то, как обеспечить защиту данных, не раскрывая при этом конфиденциальность пользователей, стало ключевым вызовом. Технические разработки в этой области позволяют DeFi AI проводить эффективный анализ данных и принятие решений, не нарушая приватность.
В конце концов, промежуточное уровень фрейма является основным для DeFAI, позволяя разработчикам создавать специфические приложения, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепи. Эти управляемые ИИ агенты могут независимо выполнять задачи и взаимодействовать с различными Децентрализованные финансы протоколами, предоставляя автоматизированные услуги.
Основные категории DeFAI
С развитием экосистемы DeFAI все больше проектов начинает появляться и классифицироваться по категориям. В настоящее время наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:
Протокол абстрактного уровня в Децентрализованных финансах выполняет функции пользовательского интерфейса, аналогичного ChatGPT, упрощая сложные операции на блокчейне и позволяя пользователям выполнять действия с помощью простых подсказок. Пользователю достаточно предоставить простую команду, и протокол абстрактного уровня автоматически выполнит ряд сложных задач, устраняя необходимость в ручном вмешательстве. Типичные функции включают кросс-чейн обмен, заем/вывод средств, автоматическое выполнение стоп-лоссов и тейк-профитов.
Например, предположим, что пользователь хочет вывести ETH с платформы Aave и выполнить кросс-чейн на Solana, обменять его на SOL или Fartcoin и предоставить ликвидность на платформе Raydium. Традиционный ручной процесс может быть громоздким и подверженным ошибкам, тогда как через протокол абстрактного слоя пользователю нужно просто предоставить одну простую инструкцию, и протокол сможет выполнять эти действия на нескольких цепях без ручного вмешательства пользователя.
Автономные торговые агенты отличаются от традиционных торговых роботов тем, что они не просто следуют заранее установленным правилам для проведения сделок. Напротив, эти агенты могут адаптировать свои торговые стратегии в зависимости от изменений на рынке и новой информации. Анализируя данные на блокчейне и рыночные настроения, автономные торговые агенты могут постоянно оптимизировать свои торговые решения, предсказывать тенденции рынка и на этой основе выполнять сложные стратегии торговли в области DeFi.
Преимущества этих агентов заключаются в их адаптивности, они могут настраивать стратегии в зависимости от динамики рынка, а не просто бездумно выполнять предустановленные правила. Автономные торговые агенты с помощью технологий машинного обучения постоянно повышают свои способности к принятию решений и на этой основе генерируют больше альфа (избыточной прибыли).
Децентрализованные приложения (DApps) играют жизненно важную роль в Децентрализованных финансах (DeFi), включая кредитование, торговлю, ликвидность и майнинг. Однако добавление ИИ и ИИ-агентов делает эти традиционные DApp более умными и эффективными. Благодаря технологиям ИИ, эти DApp могут автоматически оптимизировать предоставляемые услуги, повышать доходность пользователей и снижать риски.
Например, ИИ может оптимизировать поставку ликвидности, перераспределяя позиции поставщиков ликвидности (LP), что увеличивает годовую процентную доходность (APY) пользователей. Кроме того, ИИ может автоматически обнаруживать потенциальные риски, такие как rug pull или蜜罐, анализируя смарт-контракты токенов, помогая пользователям избегать потенциальных мошенничеств.
Вызовы, с которыми сталкивается DeFAI
Несмотря на то, что проект DeFAI привлек большое внимание на рынке, он также сталкивается с некоторыми вызовами. Во-первых, протоколы DeFi зависят от потоков данных в реальном времени для обеспечения оптимального выполнения сделок. Качество данных напрямую влияет на эффективность и вероятность успеха сделок, низкокачественные данные могут привести к неудачам в сделках или потерям прибыли. Зависимость моделей ИИ от данных означает, что эффективность моделей тесно связана с качеством наборов данных. Чтобы обеспечить точность решений агентов, необходимо предоставить разнообразные и высококачественные наборы данных.
Во-вторых, волатильность криптовалютного рынка велика, и AI-агенты должны уметь адаптироваться к резким колебаниям рынка. Хотя исторические данные предоставляют AI обучающие материалы, вопрос о том, как справляться с высокой волатильностью крипторынка, является одной из основных проблем, с которыми сталкивается DeFAI-агент. Поэтому, чтобы гарантировать долгосрочную эффективность AI-агента, необходимо обучать на разнообразных данных и регулярно обновлять модель.
В конце концов, DeFAI-агент должен быть в состоянии понять общую ситуацию на рынке, включая корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения. Это требует от AI-агента не только способности обрабатывать отдельные данные, но и возможности комплексного анализа различных источников данных для глобального прогнозирования и оптимизации.
Лучшие парадигмы сочетания ИИ и Web3
Сочетание ИИ и централизованных бирж является самым успешным и перспективным направлением применения ИИ в области Web3. Например, Nx.one, как одна из ведущих в мире бирж криптовалют, управляемая ИИ, стремится предоставить пользователям интеллектуальный и автоматизированный торговый опыт. Платформа охватывает различные торговые продукты, такие как спотовая торговля, контракты и финансовые услуги, и использует технологии ИИ для предоставления пользователям индивидуальных стратегий, анализа данных в реальном времени и оптимизации доходности.
Управляемый искусственным интеллектом, Nx.one использует искусственный интеллект в каждом сценарии, чтобы предоставить пользователям лучший опыт торговли и инвестиций на рынке. Платформа охватывает различные торговые продукты, такие как спот, фьючерсы и управление капиталом, и сочетает в себе технологию искусственного интеллекта для предоставления пользователям настраиваемых стратегий, анализа данных в режиме реального времени и оптимизации доходов. Nx,one глубоко вовлечена в технологии искусственного интеллекта и в настоящее время является биржей с самой высокой степенью внедрения технологий искусственного интеллекта в отрасли. Каждый сценарий на бирже наделяется искусственным интеллектом, чтобы предоставить пользователям лучший торговый и инвестиционный опыт на рынке. В настоящее время Nx.one предоставляет пользователям полный спектр торговых возможностей с помощью ИИ, таких как спот с ИИ, контракты с ИИ, управление финансами с помощью ИИ, стратегии ИИ и копирование с помощью ИИ. Пользователи смогут испытать анализ рыночных данных в режиме реального времени, персонализированные инвестиционные рекомендации, услуги автоматической торговли, комплексные интерфейсы данных и инструменты искусственного интеллекта с высокой частотой обновления на Nx.one. В частности, функция стратегии Nx.oneAI позволяет пользователям открывать длинные и короткие позиции по одной и той же цели одновременно, помогая пользователям получать определенную и стабильную прибыль на неопределенном рынке.
Это только начало, сотрудничество ИИ с централизованными биржами является необходимым предварительным шагом для сочетания ИИ и Децентрализованных финансов. Через биржи трафик и средства будут в полной мере интегрированы с ИИ-технологиями, одновременно основываясь на собственном DeFi-экосистеме биржи для окончательной реализации DeFAI.
Будущее развития DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi все еще имеют определенные ограничения. Например, абстрактный уровень, хотя и может преобразовывать намерения пользователей в фактические операции, обычно не обладает способностью к прогнозированию рынка. AI-агенты могут генерировать альфа при анализе данных, но у них нет возможности самостоятельно выполнять сделки. Хотя DApp, управляемые AI, могут выполнять некоторые специфические задачи, такие как предоставление ликвидности или выполнение сделок, они обычно находятся в пассивном состоянии, не в состоянии активно прогнозировать рыночные тренды и принимать решения в реальном времени.
Таким образом, следующий шаг DeFAI может быть сосредоточен на усилении построения слоя данных и улучшении возможностей прогнозирования и независимого выполнения агентов ИИ. Интегрируя более богатые ончейн-данные и данные о настроениях рынка, DeFAI может помочь пользователям более точно предсказывать изменения рынка, тем самым повышая качество торговых решений. Особенно с развитием технологий больших данных и глубокого обучения, агенты ИИ могут получать информацию из более широкого спектра источников данных для оптимизации своих торговых стратегий и предоставления более персонализированных и эффективных услуг.
В конечном итоге цель DeFAI состоит в том, чтобы AI-агенты могли безшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса, позволяя пользователям принимать сложные финансовые решения всего лишь через простой интерфейс. С постоянным развитием технологий AI трейдеры DeFi смогут полагаться на AI-агентов для самостоятельной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимизацией человеческого вмешательства, что значительно повысит эффективность и прибыльный потенциал торговли DeFi.
Заключение
Сочетание Децентрализованные финансы и AI представляет будущее финансовых технологий, а DeFAI в качестве этого будущего пионера переопределяет способы функционирования Децентрализованное финансирование. С постоянным прогрессом и инновациями DeFAI станет неотъемлемой частью экосистемы Децентрализованные финансы, помогая пользователям находить оптимальные стратегии и достигать роста благосостояния на сложных и волатильных рынках.