Fusión de AI y Cadena de bloques: Nuevo paradigma financiero inteligente en la red AO

En el mundo futuro, los agentes inteligentes de IA podrían formar una relación de simbiosis digital con los humanos. Estos agentes autónomos pueden, según las necesidades de lenguaje natural del usuario, aclarar intenciones en la conversación, descomponer tareas automáticamente y lograr los resultados esperados.

La red AO ha establecido un sistema asíncrono y paralelo basado en actores, logrando una escalabilidad masiva de la capacidad de cálculo al alcanzar consenso únicamente sobre el orden de las transacciones, en lugar de sobre todo el proceso de cálculo del contrato. Este diseño permite que la red soporte cualquier tipo de cálculo, incluida la ejecución de modelos de IA.

En comparación con otros proyectos principales de Cadena de bloques, la infraestructura de AO es compatible con capacidades de cálculo más complejas. La máquina virtual WASM actualizada recientemente permite que las unidades de cálculo de AO accedan a 16 GB de memoria, suficiente para ejecutar grandes modelos de lenguaje como la serie Falcon de Llama 3 en su versión no cuantificada.

AO también utiliza la tecnología WeaveDrive, lo que permite a los usuarios acceder a los datos en la capa de almacenamiento de AO como si estuvieran accediendo a un disco duro local. Este diseño aumenta las posibilidades de fuentes de datos y combinaciones, al mismo tiempo que incentiva a los usuarios a subir más datos a la capa de almacenamiento, ya que estos datos pueden ser utilizados directamente en el programa AO.

El diseño del sistema de AO hace posible que los contratos inteligentes integren agentes de IA. Al programar en AO, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado; estos agentes pueden ser antagonistas entre sí o pueden representar a humanos contra humanos. Este modelo podría cambiar la forma en que se realizan las transacciones financieras en el futuro, facilitando que la IA "abra la caja" y automatice la ejecución de estrategias de negociación.

El desarrollo de DeFi en los últimos años ha permitido realizar diversas operaciones financieras en la cadena sin la necesidad de confiar en entidades centralizadas. Sin embargo, el núcleo de la vitalidad del mercado sigue residiendo en el flujo de capital y la toma de decisiones. Con el desarrollo de las aplicaciones de AO, podríamos ver un sistema financiero de agentes autónomos descentralizados más rico, donde los agentes de IA pueden filtrar información en la red, procesar datos, combinar estrategias y tomar decisiones en tiempo real.

Actualmente, ya hay algunos proyectos que han comenzado a realizar esta visión, siendo los resultados de Autonomous Finance (AF) los más destacados. AF se centra en desarrollar aplicaciones financieras que combinan IA en AO, que incluyen principalmente tres partes: infraestructura central, finanzas de agentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).

El AgentFi de AF ejecuta estrategias de trading a través de agentes semiautónomos y completamente autónomos que son combinables. Estos agentes utilizan flujos de datos en cadena para auto-aprender y ejecutan estrategias de inversión dentro del ecosistema AO, sin necesidad de señales fuera de la cadena o intervención humana. Los agentes autónomos típicos incluyen agentes de gestión de activos DCA, fondos índice autónomos de auto-balanceo, fondos de cobertura autónomos, etc.

El contenido financiero de AF es un marco para atribuir y monetizar datos almacenados en la red permanente como activos componibles en el proceso AO. Esto permite a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir con datos a la red, como inteligencia de mercado histórica y en tiempo real, como señales en la cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.

Además de AF, Dexi, como una aplicación en la red AO, puede identificar, recopilar y resumir diversos datos financieros en la red de forma autónoma. Dexi ofrece servicios de suscripción de datos para usuarios finales y aplicaciones AO, lo que les permite aprovechar los datos recopilados.

Otro proyecto que merece atención es Outcome, que es una plataforma de mercado de predicciones que permite a los usuarios apostar en diversos eventos. En el futuro, los usuarios podrían ser capaces de construir agentes autónomos basados en modelos de lenguaje grandes, utilizando datos del mundo real para realizar apuestas automáticas.

AgentFi en AO nos ofrece una nueva perspectiva, explorando la posibilidad de implementar modelos de IA directamente en la cadena de bloques y utilizar diversos agentes de IA para realizar transacciones automatizadas. Con la aparición de más aplicaciones y la implementación de estrategias financieras de agentes de IA, esperamos ver más casos innovadores surgir en este campo.