DeFAI:AIがDeFiの可能性を解き放つ方法

分散型金融(DeFi)は2020年の急速な発展以来、暗号エコシステムの重要な柱となっています。多くの革新的なプロトコルが構築されているものの、複雑さと断片化が増し、経験豊富なユーザーでさえ多数のチェーン、資産、プロトコルを扱うのが難しくなっています。

同時に、人工知能(AI)は2023年の広範な基盤の物語から2024年にはより専門的で代理指向の焦点へと発展しました。この変化はDeFi AI (DeFAI)を生み出しました - 新興分野であり、AIが自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化します。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

DeFAIは複数のレイヤーを超えています。ブロックチェーンは基本的なレイヤーであり、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用して取引やスマートコントラクトを実行する必要があります。データレイヤーと計算レイヤーは、歴史的価格データ、市場の感情、オンチェーン分析から得られたAIモデルをトレーニングするために必要なインフラを提供します。プライバシーと検証可能なレイヤーは、信頼のない実行を維持しながら、機密の財務データを安全に保つことを保証します。最後に、エージェントフレームワークは、開発者が自律取引ボット、信用リスク評価ツール、オンチェーンガバナンス最適化ツールなどの特化したAI駆動アプリケーションを構築できるようにします。

DeFAIエコシステムが拡大するにつれて、最も際立ったプロジェクトは主に3つのカテゴリに分けられます:

1. 抽象化レイヤー

この種のプロトコルは、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、ユーザーがチェーン上で実行されるプロンプトを入力できるようにします。通常、複数のチェーンやdAppと統合され、ユーザーの意図を実行し、複雑な取引の手動ステップを排除します。

これらのプロトコルが実行できるいくつかの機能には次のものがあります:

• 交換、クロスチェーン、貸出/引き出し、クロスチェーンでの取引実行
• コピー取引ウォレットまたはソーシャルメディアプロフィール
• ポジション規模のパーセンテージに基づいて自動的に利食い/損切りなどの取引を実行します。

例えば、借貸プラットフォームから手動でETHを引き出し、SolanaにクロスチェーンしてSOLに交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません - 抽象層プロトコルは1ステップで操作を完了します。

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2. 自主取引エージェント

従来のルールに従った取引ロボットとは異なり、自律取引エージェントは市場の状況を学習し適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整することができます。これらのエージェントは:

• データを分析して戦略を継続的に改善する
• 市場の動向を予測し、より良いロング/ショートの決定を行う
• 基本的な取引のように複雑な分散型金融戦略を実行する

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3. AI搭載のDApps

分散型金融 dAppは、借入、交換、利益のファーミングなどの機能を提供します。AIとAIエージェントは、以下の方法でこれらのサービスを強化できます:

• LPポジションのリバランスを通じて流動性供給を最適化し、より良いAPYを得る
• リスクを発見するために、トークンをスキャンして潜在的なラグやハニーポットを検出する

これらの層のトッププロトコルは、いくつかの課題に直面しています:

1. リアルタイムデータストリームに依存して最適な取引実行を実現します。データ品質が低いと、ルートの効率が低下し、取引が失敗するか、利益が出ない可能性があります。

2. AIモデルは歴史データに依存しますが、暗号通貨市場は非常に変動性があります。エージェントは多様で高品質なデータセットのトレーニングを受ける必要があります。

3. 資産の相関性、流動性の変化、市場の感情を全面的に理解する必要があり、全体の市場状況を把握することができる。

これらのカテゴリに基づくプロトコルは市場で人気を集めています。しかし、より良い製品と最良の結果を提供するために、彼らは製品を新しいレベルに引き上げるために、さまざまな品質のデータセットを統合することを検討すべきです。

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データ層 - DeFAIスマートに力を提供する

AIの良し悪しは、それが依存するデータによって決まります。AIエージェントがDeFAIで効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化された検証可能なデータが必要です。例えば、抽象レイヤーはRPCやソーシャルネットワークAPIを介してオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引と収益最適化エージェントは、取引戦略をさらに洗練し、リソースを再配分するためのデータが必要です。

高品質なデータセットにより、エージェントは将来の価格動向をより良く予測分析し、取引に対する提案を行うことができ、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに適応します。

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AIやエージェントのためのデータレイヤーを構築することを除いて、あるブロックチェーンはDeFAIの未来のために全スタックのブロックチェーンを構築することを自ら位置付けています。彼らは最近、DeFAIのco-pilotである端末を展開し、ユーザーのプロンプトに従ってオンチェーン取引を実行する予定で、まもなくステーキング者に開放されます。

さらに、このブロックチェーンは、AIやエージェントに基づく多くのチームをサポートしています。彼らは、多くのAIプロトコルをそのエコシステムに統合するために大きな努力を払っており、より多くのエージェントの開発と取引の実行とともに、このブロックチェーンは急速に発展しています。

これらの措置は、彼らがAIを用いてネットワークをアップグレードしている間に実現されており、最も注目すべきは彼らのブロックチェーンにAIソーターを装備したことです。実行前にシミュレーションとAI分析を使用して取引を行うことで、高リスク取引を処理前に阻止し、審査することができ、チェーン上の安全性を確保します。スーパー チェーンのL2として、このブロックチェーンは中間地点に立ち、人間とエージェントユーザーを最高の分散型金融エコシステムと接続します。

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DeFAIの次のステップ

現在、分散型金融におけるほとんどのAIエージェントは、完全な自律を実現する上で重大な制約に直面しています。例えば:

1. 抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力に欠けています。

2. AIエージェントは分析を通じてアルファを生成する可能性がありますが、独立した取引実行が欠けています。

3. AI駆動のdAppは保険庫または取引を処理できますが、受動的であり、能動的ではありません。

DeFAIの次の段階は、有用なデータ層の統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームまたは代理を開発する可能性があります。これには、ウォレットアクティビティや流動性の変化などに関する深層のオンチェーンデータが必要であり、より良い予測分析のために有用な合成データを生成し、AI代理、DeSciなど(の特定のカテゴリや、ソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関する一般市場の感情分析を組み合わせる必要があります。

最終目標はAIエージェントが単一のインターフェースからシームレスに取引戦略を生成し、実行できることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来の分散型金融取引者がAIエージェントに依存し、最小限の人的介入で自律的に金融戦略を評価、予測、実行するのを見ることができるかもしれません。

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まとめ

AIエージェントトークンとフレームワークの大幅な縮小を考慮すると、一部の人々はDeFAIがただの一時的な現象に過ぎないと考えるかもしれません。しかし、DeFAIはまだ初期段階にあり、AIエージェントが分散型金融の可用性とパフォーマンスを向上させる潜力は否定できません。

この潜在能力を解放する鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することであり、これによりAI駆動の取引予測と実行が改善されます。ますます多くのプロトコルが異なるデータ層を統合しており、データプロトコルはフレームワークにプラグインを構築し、エージェントの意思決定に対するデータの重要性を際立たせています。

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未来を見据えると、検証可能性とプライバシーはプロトコルが解決すべき重要な課題となるでしょう。現在、多くのAIエージェントの操作は依然としてブラックボックスであり、ユーザーは資金をそのエージェントに委ねなければなりません。したがって、検証可能なAI意思決定の発展は、エージェントプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立つでしょう。TEE、FHE、さらにはzk-proofsに基づくプロトコルの統合は、AIエージェントの行動の検証可能性を高め、自律性への信頼を実現することができます。

高品質なデータ、堅牢なモデル、透明な意思決定プロセスを成功裏に組み合わせることで、DeFAIエージェントは広範な応用を得ることができる。

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