一文讀懂DeFAI，AI如何賦能Web3金融？| Nx.one Research

隨著去中心化金融（DeFi）在2020年迅速擴張，它已經成為加密生態系統的核心支柱，尤其是在為全球用戶提供無需中介的金融服務方面。DeFi通過去中心化的方式，為用戶提供借貸、交易、保險、衍生品等金融工具，徹底改變了傳統金融行業的面貌。然而，隨著DeFi應用程序的增多和生態系統的複雜性不斷提升，儘管已有許多創新協議問世，DeFi的複雜性和碎片化也在加劇，造成了即便是經驗豐富的用戶也難以駕馭跨鏈資產、協議和智能合約的複雜操作。

與此同時，人工智能（AI）已經從2023年廣泛的基礎敘事轉變為更加專業化、以代理為導向的焦點。這種轉變催生了一個新興領域——去中心化金融與人工智能結合的DeFi AI（DeFAI）。這一領域通過自動化、風險管理和資本優化來增強DeFi，幫助用戶克服生態系統的複雜性，並且使得DeFi協議能夠更高效、更智能地進行操作。

DeFAI的多層次結構

DeFAI的架構可以分為多個層次，每個層次提供不同的功能和價值。最底層是區塊鏈層，因為AI代理必須與特定鏈交互才能執行交易和執行智能合約。區塊鏈提供了去中心化的信任基礎，使得AI代理能夠在無信任的環境下執行任務。

在此之上，數據層和計算層是DeFAI的重要組成部分。數據層提供了訓練AI模型所需的歷史數據、市場情緒以及鏈上分析數據。通過收集和分析這些數據，AI可以從中提取洞察，進而優化其決策和策略。而計算層則為AI提供了所需的基礎設施，確保AI代理能夠進行實時數據處理和預測分析。

隱私和可驗證層對於保護用戶的財務數據至關重要。去中心化金融強調去信任機制，因此如何確保數據在保持去中心化的同時不洩露用戶隱私，成為了一個關鍵挑戰。這個層面上的技術發展使得DeFi AI能夠在不侵犯隱私的情況下進行有效的數據分析和決策。

最後，代理框架層是DeFAI的核心，允許開發者構建特定應用程序，如自主交易機器人、信用風險評估器和鏈上治理優化器等。這些AI驅動的代理能夠獨立執行任務並與不同的DeFi協議交互，提供自動化服務。

DeFAI的主要類別

隨著DeFAI生態系統的不斷髮展，越來越多的項目開始湧現並按類別進行劃分。當前，最為突出的項目可分為以下三個主要類別：

1. 抽象層

抽象層協議在DeFi中充當類似ChatGPT的用戶友好界面，簡化了複雜的鏈上操作，使用戶能夠通過簡單的提示完成操作。用戶只需提供一個簡單的指令，抽象層協議便會自動執行一系列複雜的任務，消除了人工干預的需要。典型的功能包括跨鏈交換、借出/取款、自動執行止損止盈等操作。

例如，假設用戶希望從Aave平臺提取ETH，並將其跨鏈到Solana，交換為SOL或Fartcoin，並在Raydium平臺提供流動性。傳統的手動操作過程可能繁瑣且易出錯，而通過抽象層協議，用戶只需提供一個簡單的指令，協議便能夠在多個鏈上執行這些操作，無需用戶手動干預。

2. 自主交易代理

自主交易代理與傳統的交易機器人不同，它們並不只是遵循預設的規則進行交易。相反，這些代理能夠根據市場變化和新信息調整其交易策略。通過分析鏈上數據和市場情緒，自主交易代理能夠不斷優化其交易決策，預測市場走勢，並在此基礎上執行復雜的DeFi交易策略。

這些代理的優勢在於其適應能力，它們能夠根據市場的動態變化調整策略，而不僅僅是死板地執行預設的規則。自主交易代理通過機器學習技術，不斷提高其決策能力，並在此基礎上產生更多的alpha（超額收益）。

3. AI驅動的DApps

去中心化應用（DApps）在DeFi中起著至關重要的作用，包括借貸、交易、流動性挖礦等。然而，AI和AI代理的加入使得這些傳統DApp變得更加智能和高效。通過AI技術，這些DApp可以自動優化其提供的服務，提高用戶的收益，並降低風險。

例如，AI可以通過重新平衡流動性提供者（LP）的頭寸，來優化流動性供應，從而提高用戶的年化收益率（APY）。此外，AI還可以通過分析代幣的智能合約，自動檢測潛在的風險，如rug pull或蜜罐，幫助用戶規避潛在的騙局。

DeFAI面臨的挑戰

儘管DeFAI項目在市場上獲得了很大的關注，但它們也面臨一些挑戰。首先，DeFi協議依賴於實時數據流來確保最佳的交易執行效果。數據質量直接影響到交易的效率和成功率，低質量的數據可能導致交易失敗或利潤損失。AI模型對數據的依賴性意味著，模型的有效性與數據集的質量緊密相關。為了確保代理的決策準確，必須提供多樣化且高質量的數據集。

其次，加密貨幣市場的波動性較大，AI代理必須能夠適應市場的劇烈波動。歷史數據雖然為AI提供了訓練素材，但如何處理加密市場的高波動性，是DeFAI代理面臨的一大挑戰。因此，為了保證AI代理的長期有效性，需要對多樣化的數據進行訓練，並定期對模型進行更新。

最後，DeFAI代理必須能夠理解市場的整體狀況，包括資產相關性、流動性變化和市場情緒等。這要求AI代理不僅具備處理單一數據點的能力，還要能夠全面分析多種數據源，進行全局預測和優化。

AI與Web3結合最佳範式

AI與中心化交易所的結合，是目前AI在Web3領域結合最成功，最有發展潛力的方向，比如Nx.one，作為一家全球領先的AI驅動型加密貨幣交易所,旨在為用戶提供智能化、自動化的交易體驗。平臺覆蓋現貨、合約、理財等多種交易產品,並結合AI技術,為用戶提供自定義策略、實時數據分析和收益優化。

基於AI驅動，Nx.one內各個場景都採用AI賦能，為用戶帶來市場最優交易、投資體驗。平臺覆蓋現貨、合約、理財等多種交易產品,並結合AI技術,為用戶提供自定義策略、實時數據分析和收益優化。Nx,one深耕AI技術，是當前全行業AI技術採用程度最高的交易所。交易所內各個場景都採用AI賦能，為用戶帶來市場最優交易、投資體驗。目前，Nx.one為用戶提供AI現貨、AI合約、AI理財以及AI策略、AI跟單等全方面AI交易體驗。用戶將能在Nx.one上體驗到實時市場數據分析、個性化投資建議、自動交易服務、全面數據接口、高頻更新AI工具等多方面體驗優化。尤其是Nx.oneAI策略功能，允許用戶在同一時間對同一標的同時建立多頭和空頭頭寸，幫助用戶在不確定的行情中賺取確定且穩定的收益。

這只是個開始，AI與中心化交易所的合作，恰恰是AI與DeFi結合的前置必要步驟，通過交易所，將流量和資金充分與AI技術進行結合，同時基於交易所自身的DeFi生態完成DeFAI的最終落地。

DeFAI的未來發展

目前，大多數DeFi中的AI代理還存在一定的侷限性。例如，抽象層雖然能夠將用戶的意圖轉化為實際執行操作，但通常缺乏市場預測能力。AI代理可能會在分析數據時生成alpha，但卻沒有獨立執行交易的能力。而AI驅動的DApp雖然能夠處理一些特定任務，如流動性提供或交易執行，但它們通常處於被動狀態，無法主動預測市場趨勢並進行實時決策。

因此，DeFAI的下一步可能會集中在加強數據層的建設，提升AI代理的預測能力和獨立執行能力。通過集成更豐富的鏈上數據和市場情緒數據，DeFAI可以幫助用戶更加精準地預測市場變化，從而提高交易決策的質量。尤其是隨著大數據和深度學習技術的發展，AI代理可以從更廣泛的數據源中獲得洞察，進而優化其交易策略，提供更加個性化和高效的服務。

最終，DeFAI的目標是能夠讓AI代理從單一界面無縫生成和執行交易策略，用戶只需通過一個簡單的界面即可完成複雜的金融決策。隨著AI技術的不斷進步，DeFi交易者將能夠依賴AI代理在最小化人為干預的情況下自主評估、預測和執行金融策略，這將極大提升DeFi交易的效率和盈利潛力。

結語

DeFi和AI的結合代表了金融技術的未來，而DeFAI作為這一未來的先鋒，正在重新定義去中心化金融的運作模式。隨著技術的不斷進步和創新，DeFAI將成為DeFi生態中不可或缺的一部分，幫助用戶在複雜且波動的市場中找到最優策略並實現財富增長。