DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات التمويل اللامركزي
التمويل اللامركزي ( DeFi ) منذ أن تطورت بسرعة منذ عام 2020، كانت دائمًا العمود الفقري لنظام التشفير البيئي. على الرغم من أن البروتوكولات الابتكارية تتوالى، إلا أنها أدت أيضًا إلى زيادة التعقيد والتجزئة، مما يجعل من الصعب حتى على المستخدمين ذوي الخبرة التنقل بين العديد من السلاسل والأصول والبروتوكولات.
في الوقت نفسه، تطورت الذكاء الاصطناعي (AI) من مفهوم أساسي واسع في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا ووكالة في عام 2024. وقد أثمرت هذه التحولات عن DeFi AI (DeFAI) - وهو مجال ناشئ حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال.
DeFAI يتجاوز عدة مستويات. تعتبر blockchain الطبقة الأساسية، ويجب أن تتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. فوق ذلك، توفر الطبقة البيانية وطبقة الحوسبة البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تستند إلى بيانات الأسعار التاريخية، ومشاعر السوق، والتحليلات على السلسلة. تضمن طبقة الخصوصية والتحقق حماية البيانات المالية الحساسة مع الحفاظ على التنفيذ بدون ثقة. أخيرًا، يسمح إطار الوكلاء للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مخصصة، مثل روبوتات التجارة الذاتية، ومقيّمي مخاطر الائتمان، ومحسّني الحوكمة على السلسلة.
مع توسع نظام DeFAI البيئي، يمكن تقسيم المشاريع الأكثر بروزًا إلى ثلاث فئات رئيسية:
1. الطبقة التجريدية
تعمل البروتوكولات المبنية على هذه الفئة كواجهة مستخدم ودية تشبه ChatGPT للتمويل اللامركزي، مما يسمح للمستخدمين بإدخال التعليمات التي يتم تنفيذها على السلسلة. غالبًا ما تتكامل مع سلاسل متعددة وتطبيقات لامركزية، وتنفذ نوايا المستخدم، بينما تلغي الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.
تشمل بعض الوظائف التي يمكن أن تنفذها هذه البروتوكولات:
تبادل، عبر السلاسل، إقراض/سحب، تنفيذ المعاملات عبر السلاسل
محفظة تداول النسخ أو الملف الشخصي على وسائل التواصل الاجتماعي
تنفيذ أوامر جني الأرباح / وقف الخسارة تلقائيًا بناءً على نسبة حجم المركز
على سبيل المثال، لا حاجة لسحب ETH يدويًا من منصة الإقراض، ونقله عبر السلسلة إلى Solana، وتبادل SOL، وتوفير السيولة في DEX - بروتوكول الطبقة المجردة يكفي لإكمال العملية بخطوة واحدة.
2. وكيل التداول الذاتي
على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع قواعد محددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول الذاتي أن يتعلموا ويتكيفوا مع ظروف السوق، وضبط استراتيجياتهم بناءً على معلومات جديدة. يمكن لهؤلاء الوكلاء أن:
تحليل البيانات لتحسين الاستراتيجيات باستمرار
توقع اتجاه السوق من أجل اتخاذ قرارات أفضل بشأن الشراء/البيع
تنفيذ استراتيجيات DeFi المعقدة كما هو الحال في التداول الأساسي
تقدم تطبيقات التمويل اللامركزي DeFi خدمات مثل الإقراض، والتبادل، وزراعة العوائد. يمكن أن تعزز الذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكيون هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:
تحسين توفير السيولة من خلال إعادة توازن مراكز LP للحصول على APY أفضل
من خلال الكشف عن المخاطر المحتملة لمسح الرموز لاكتشاف المخاطر
التحديات الرئيسية
تواجه البروتوكولات العليا المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:
تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي لتحقيق أفضل تنفيذ للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات الضعيفة إلى كفاءة منخفضة في الطرق، وفشل في التداول، أو عدم تحقيق أرباح من الصفقات.
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، ولكن سوق العملات المشفرة يتسم بتقلبات كبيرة. يجب على الوكلاء قبول تدريب مجموعة بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على فعاليتهم.
تحتاج إلى فهم شامل لعلاقة الأصول، وتغيرات السيولة، والمشاعر السوقية لفهم حالة السوق العامة
لقد حظيت البروتوكولات القائمة على هذه الفئات بشعبية في السوق. ومع ذلك، من أجل تقديم منتجات أفضل وتحقيق أفضل النتائج، يجب عليهم التفكير في دمج مجموعات بيانات مختلفة ذات جودة متنوعة لرفع منتجاتهم إلى مستوى جديد.
طبقة البيانات - لتزويد DeFAI الذكي بالطاقة
تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الحقيقي، وهيكلية وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، تحتاج الطبقة التجريدية إلى الوصول إلى البيانات على السلسلة من خلال RPC وواجهات برمجة التطبيقات للشبكات الاجتماعية، بينما يحتاج وكلاء تحسين الصفقة والعائد إلى البيانات لتحسين استراتيجياتهم التجارية وإعادة تخصيص الموارد.
تسمح مجموعات البيانات عالية الجودة للوكالات بتحليل توقعات سلوك الأسعار المستقبلية بشكل أفضل وتقديم نصائح للتداول لتناسب تفضيلاتهم في المراكز الطويلة أو القصيرة لبعض الأصول.
أكثر سلاسل الكتل التي تحظى باهتمام الوكلاء الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى بناء طبقة بيانات لـ AI و الوكلاء، قامت بعض البلوكشين بتحديد موقعها كبلوكشين متكاملة لبناء مستقبل DeFAI. لقد نشروا مؤخرًا محطة، وهي مساعد DeFAI، لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال تلميحات المستخدم، والتي سيتم فتحها قريبًا لمستثمري الرموز.
بالإضافة إلى ذلك، تدعم هذه البلوكشين العديد من الفرق المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والوكلاء. لقد بذلوا جهدًا كبيرًا في دمج العديد من البروتوكولات في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكلاء وتنفيذ المعاملات، تتطور هذه السلسلة بسرعة.
تم تنفيذ هذه التدابير في الوقت الذي يقومون فيه بتحديث الشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرزها تجهيز سلسلة الكتل الخاصة بهم بترتيب ذكاء اصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة وتحليل الذكاء الاصطناعي للمعاملات قبل التنفيذ، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة، لضمان الأمان على السلسلة. باعتبارها L2 لسلسلة فائقة، فإن هذه السلسلة تقف في منطقة وسطى، تربط بين المستخدمين البشريين والوكيل بأفضل بيئة التمويل اللامركزي.
الخطوة التالية لـ DeFAI
في الوقت الحالي، تواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:
الطبقة التجريدية تحول نية المستخدم إلى تنفيذ، لكنها غالبًا ما تفتقر إلى القدرة على التنبؤ.
قد تقوم وكالات الذكاء الاصطناعي بتحليل إنتاج الألفا، ولكن تفتقر إلى تنفيذ التداول المستقل.
التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تعالج خزائن أو تداولات، لكنها تندرج تحت الفئة السلبية وليس النشطة.
قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة لتطوير أفضل منصة أو وكيل. سيتطلب ذلك بيانات سلسلة عميقة حول نشاط كبار الملاك، وتغيرات السيولة، وغيرها، بينما سيتم إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لتحليل التنبؤ بشكل أفضل، ودمجها مع تحليل مشاعر السوق العامة، سواء كان ذلك يتعلق بتقلبات رموز فئة معينة أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.
الهدف النهائي هو أن تتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من توليد وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد نشهد في المستقبل أن يعتمد المتداولون في التمويل اللامركزي على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ استراتيجيات مالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.
الخاتمة
نظرًا للتقلص الكبير في رموز الوكلاء الذكيين والإطار، قد يعتقد البعض أن DeFAI هو مجرد ظاهرة عابرة. ومع ذلك، لا يزال DeFAI في مرحلة مبكرة، ومن المؤكد أن قدرة الوكلاء الذكيين على تعزيز قابلية استخدام DeFi وأدائه لا يمكن إنكارها.
إن مفتاح إطلاق هذه الإمكانيات يكمن في الحصول على بيانات حقيقية عالية الجودة، مما سيحسن من توقعات وتنفيذ التداول المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تتكامل المزيد من البروتوكولات مع طبقات بيانات مختلفة، حيث تبني بروتوكولات البيانات المكونات الإضافية للإطار، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ القرارات الوكيلة.
في المستقبل، ستصبح القابلية للتحقق والخصوصية التحديات الرئيسية التي يجب على البروتوكولات حلها. حاليًا، لا يزال معظم عملاء الذكاء الاصطناعي يعملون كصندوق أسود، مما يتطلب من المستخدمين توكيل أموالهم له. لذلك، سيساعد تطوير قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق في ضمان شفافية العملية وصلاحية المساءلة. يمكن أن تعزز البروتوكولات المدمجة المعتمدة على TEE وFHE وحتى إثباتات المعرفة الصفرية القابلية للتحقق من سلوك العملاء الذكاء الاصطناعي، مما يحقق الثقة في الاستقلالية.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-878bec495ad46b22ccff5200424900fe.webp)
فقط من خلال دمج البيانات عالية الجودة، والنماذج القوية، وعمليات اتخاذ القرار الشفافة، يمكن لوكلاء DeFAI الحصول على تطبيق واسع النطاق.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp)
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
DeFAI: كيف تدفع الذكاء الاصطناعي الابتكار والتطوير في التمويل اللامركزي
DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات التمويل اللامركزي
التمويل اللامركزي ( DeFi ) منذ أن تطورت بسرعة منذ عام 2020، كانت دائمًا العمود الفقري لنظام التشفير البيئي. على الرغم من أن البروتوكولات الابتكارية تتوالى، إلا أنها أدت أيضًا إلى زيادة التعقيد والتجزئة، مما يجعل من الصعب حتى على المستخدمين ذوي الخبرة التنقل بين العديد من السلاسل والأصول والبروتوكولات.
في الوقت نفسه، تطورت الذكاء الاصطناعي (AI) من مفهوم أساسي واسع في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا ووكالة في عام 2024. وقد أثمرت هذه التحولات عن DeFi AI (DeFAI) - وهو مجال ناشئ حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال.
DeFAI يتجاوز عدة مستويات. تعتبر blockchain الطبقة الأساسية، ويجب أن تتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. فوق ذلك، توفر الطبقة البيانية وطبقة الحوسبة البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تستند إلى بيانات الأسعار التاريخية، ومشاعر السوق، والتحليلات على السلسلة. تضمن طبقة الخصوصية والتحقق حماية البيانات المالية الحساسة مع الحفاظ على التنفيذ بدون ثقة. أخيرًا، يسمح إطار الوكلاء للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مخصصة، مثل روبوتات التجارة الذاتية، ومقيّمي مخاطر الائتمان، ومحسّني الحوكمة على السلسلة.
مع توسع نظام DeFAI البيئي، يمكن تقسيم المشاريع الأكثر بروزًا إلى ثلاث فئات رئيسية:
1. الطبقة التجريدية
تعمل البروتوكولات المبنية على هذه الفئة كواجهة مستخدم ودية تشبه ChatGPT للتمويل اللامركزي، مما يسمح للمستخدمين بإدخال التعليمات التي يتم تنفيذها على السلسلة. غالبًا ما تتكامل مع سلاسل متعددة وتطبيقات لامركزية، وتنفذ نوايا المستخدم، بينما تلغي الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.
تشمل بعض الوظائف التي يمكن أن تنفذها هذه البروتوكولات:
على سبيل المثال، لا حاجة لسحب ETH يدويًا من منصة الإقراض، ونقله عبر السلسلة إلى Solana، وتبادل SOL، وتوفير السيولة في DEX - بروتوكول الطبقة المجردة يكفي لإكمال العملية بخطوة واحدة.
2. وكيل التداول الذاتي
على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع قواعد محددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول الذاتي أن يتعلموا ويتكيفوا مع ظروف السوق، وضبط استراتيجياتهم بناءً على معلومات جديدة. يمكن لهؤلاء الوكلاء أن:
3. التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تقدم تطبيقات التمويل اللامركزي DeFi خدمات مثل الإقراض، والتبادل، وزراعة العوائد. يمكن أن تعزز الذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكيون هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:
التحديات الرئيسية
تواجه البروتوكولات العليا المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:
تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي لتحقيق أفضل تنفيذ للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات الضعيفة إلى كفاءة منخفضة في الطرق، وفشل في التداول، أو عدم تحقيق أرباح من الصفقات.
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، ولكن سوق العملات المشفرة يتسم بتقلبات كبيرة. يجب على الوكلاء قبول تدريب مجموعة بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على فعاليتهم.
تحتاج إلى فهم شامل لعلاقة الأصول، وتغيرات السيولة، والمشاعر السوقية لفهم حالة السوق العامة
لقد حظيت البروتوكولات القائمة على هذه الفئات بشعبية في السوق. ومع ذلك، من أجل تقديم منتجات أفضل وتحقيق أفضل النتائج، يجب عليهم التفكير في دمج مجموعات بيانات مختلفة ذات جودة متنوعة لرفع منتجاتهم إلى مستوى جديد.
طبقة البيانات - لتزويد DeFAI الذكي بالطاقة
تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الحقيقي، وهيكلية وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، تحتاج الطبقة التجريدية إلى الوصول إلى البيانات على السلسلة من خلال RPC وواجهات برمجة التطبيقات للشبكات الاجتماعية، بينما يحتاج وكلاء تحسين الصفقة والعائد إلى البيانات لتحسين استراتيجياتهم التجارية وإعادة تخصيص الموارد.
تسمح مجموعات البيانات عالية الجودة للوكالات بتحليل توقعات سلوك الأسعار المستقبلية بشكل أفضل وتقديم نصائح للتداول لتناسب تفضيلاتهم في المراكز الطويلة أو القصيرة لبعض الأصول.
أكثر سلاسل الكتل التي تحظى باهتمام الوكلاء الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى بناء طبقة بيانات لـ AI و الوكلاء، قامت بعض البلوكشين بتحديد موقعها كبلوكشين متكاملة لبناء مستقبل DeFAI. لقد نشروا مؤخرًا محطة، وهي مساعد DeFAI، لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال تلميحات المستخدم، والتي سيتم فتحها قريبًا لمستثمري الرموز.
بالإضافة إلى ذلك، تدعم هذه البلوكشين العديد من الفرق المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والوكلاء. لقد بذلوا جهدًا كبيرًا في دمج العديد من البروتوكولات في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكلاء وتنفيذ المعاملات، تتطور هذه السلسلة بسرعة.
تم تنفيذ هذه التدابير في الوقت الذي يقومون فيه بتحديث الشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرزها تجهيز سلسلة الكتل الخاصة بهم بترتيب ذكاء اصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة وتحليل الذكاء الاصطناعي للمعاملات قبل التنفيذ، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة، لضمان الأمان على السلسلة. باعتبارها L2 لسلسلة فائقة، فإن هذه السلسلة تقف في منطقة وسطى، تربط بين المستخدمين البشريين والوكيل بأفضل بيئة التمويل اللامركزي.
الخطوة التالية لـ DeFAI
في الوقت الحالي، تواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:
الطبقة التجريدية تحول نية المستخدم إلى تنفيذ، لكنها غالبًا ما تفتقر إلى القدرة على التنبؤ.
قد تقوم وكالات الذكاء الاصطناعي بتحليل إنتاج الألفا، ولكن تفتقر إلى تنفيذ التداول المستقل.
التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تعالج خزائن أو تداولات، لكنها تندرج تحت الفئة السلبية وليس النشطة.
قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة لتطوير أفضل منصة أو وكيل. سيتطلب ذلك بيانات سلسلة عميقة حول نشاط كبار الملاك، وتغيرات السيولة، وغيرها، بينما سيتم إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لتحليل التنبؤ بشكل أفضل، ودمجها مع تحليل مشاعر السوق العامة، سواء كان ذلك يتعلق بتقلبات رموز فئة معينة أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.
الهدف النهائي هو أن تتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من توليد وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد نشهد في المستقبل أن يعتمد المتداولون في التمويل اللامركزي على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ استراتيجيات مالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.
الخاتمة
نظرًا للتقلص الكبير في رموز الوكلاء الذكيين والإطار، قد يعتقد البعض أن DeFAI هو مجرد ظاهرة عابرة. ومع ذلك، لا يزال DeFAI في مرحلة مبكرة، ومن المؤكد أن قدرة الوكلاء الذكيين على تعزيز قابلية استخدام DeFi وأدائه لا يمكن إنكارها.
إن مفتاح إطلاق هذه الإمكانيات يكمن في الحصول على بيانات حقيقية عالية الجودة، مما سيحسن من توقعات وتنفيذ التداول المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تتكامل المزيد من البروتوكولات مع طبقات بيانات مختلفة، حيث تبني بروتوكولات البيانات المكونات الإضافية للإطار، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ القرارات الوكيلة.
في المستقبل، ستصبح القابلية للتحقق والخصوصية التحديات الرئيسية التي يجب على البروتوكولات حلها. حاليًا، لا يزال معظم عملاء الذكاء الاصطناعي يعملون كصندوق أسود، مما يتطلب من المستخدمين توكيل أموالهم له. لذلك، سيساعد تطوير قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق في ضمان شفافية العملية وصلاحية المساءلة. يمكن أن تعزز البروتوكولات المدمجة المعتمدة على TEE وFHE وحتى إثباتات المعرفة الصفرية القابلية للتحقق من سلوك العملاء الذكاء الاصطناعي، مما يحقق الثقة في الاستقلالية.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-878bec495ad46b22ccff5200424900fe.webp)
فقط من خلال دمج البيانات عالية الجودة، والنماذج القوية، وعمليات اتخاذ القرار الشفافة، يمكن لوكلاء DeFAI الحصول على تطبيق واسع النطاق.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp)