DeFAI：AI có thể giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) kể từ khi phát triển nhanh chóng vào năm 2020, luôn là trụ cột cốt lõi của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù các giao thức đổi mới xuất hiện liên tục, nhưng điều này cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, khiến ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó khăn trong việc điều khiển nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một khái niệm cơ bản rộng rãi vào năm 2023 thành một tiêu điểm chuyên môn hơn, hướng đến đại lý vào năm 2024. Sự chuyển đổi này đã tạo ra DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, trong đó AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, các đại lý AI phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Trên đó, lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo các mô hình AI, những mô hình này đến từ dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp quyền riêng tư và khả năng xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được bảo mật trong khi vẫn duy trì thực thi không cần tin cậy. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI chuyên biệt, chẳng hạn như robot giao dịch tự động, bộ đánh giá rủi ro tín dụng và bộ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:
1. Lớp trừu tượng
Các giao thức được xây dựng trên danh mục này hoạt động như một giao diện thân thiện với người dùng tương tự như ChatGPT cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các lệnh thực hiện trên chuỗi. Chúng thường được tích hợp với nhiều chuỗi và ứng dụng phi tập trung, thực hiện ý định của người dùng trong khi loại bỏ các bước thủ công trong các giao dịch phức tạp.
Những chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Hoán đổi, chuỗi chéo, cho vay/rút tiền, thực hiện giao dịch chuỗi chéo
Ví giao dịch theo dõi hoặc hồ sơ cá nhân trên mạng xã hội
Tự động thực hiện lệnh chốt lời/stop loss theo tỷ lệ phần trăm quy mô vị trí
Ví dụ, không cần phải rút ETH từ nền tảng cho vay một cách thủ công, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, đổi lấy SOL, và cung cấp thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã được thiết lập, các đại lý giao dịch tự động có thể học hỏi và thích ứng với các điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của họ dựa trên thông tin mới. Các đại lý này có thể:
Phân tích dữ liệu để không ngừng hoàn thiện chiến lược
Dự đoán xu hướng thị trường để đưa ra quyết định mua/bán tốt hơn
Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp giống như giao dịch cơ bản
3. Ứng dụng phi tập trung được điều khiển bởi AI
Các ứng dụng DeFi phi tập trung cung cấp các chức năng cho vay, trao đổi, kiếm lợi nhuận farming và nhiều hơn nữa. AI và các đại lý AI có thể tăng cường những dịch vụ này theo các cách sau:
Tối ưu hóa việc cung cấp thanh khoản để có APY tốt hơn thông qua việc cân bằng lại vị trí LP.
Quét token để phát hiện rủi ro bằng cách kiểm tra các rủi ro tiềm ẩn
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang phải đối mặt với một số thách thức:
Những giao thức này dựa vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện việc thực hiện giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu quả tuyến đường thấp, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lãi.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động rất lớn. Các đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần hiểu rõ mối tương quan tài sản, sự biến động thanh khoản và tâm lý thị trường để nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Dựa trên các loại giao thức này đã được thị trường ưa chuộng. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và kết quả tốt nhất, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều bộ dữ liệu chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Dữ liệu - Cung cấp sức mạnh cho DeFAI thông minh
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu theo thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện thêm chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể phân tích dự đoán hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp lời khuyên cho giao dịch, phù hợp với sở thích của họ đối với các vị thế mua hoặc bán của một số tài sản.
Blockchain đại diện AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một blockchain còn định vị mình là blockchain toàn diện để xây dựng tương lai DeFAI. Gần đây họ đã triển khai một terminal, đây là co-pilot của DeFAI, được sử dụng để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các gợi ý của người dùng, sẽ được mở cho những người stake token.
Ngoài ra, blockchain này còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Họ đã nỗ lực rất lớn để tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình, và với sự phát triển và thực hiện giao dịch của nhiều đại lý, chuỗi này đã phát triển nhanh chóng.
Những biện pháp này đều được thực hiện trong khi họ nâng cấp mạng bằng AI, điều đáng chú ý nhất là việc trang bị cho blockchain của họ một bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể ngăn chặn và kiểm tra các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là một L2 của một siêu chuỗi nào đó, chuỗi này đứng ở vị trí trung gian, kết nối người dùng và người đại diện với hệ sinh thái DeFi tốt nhất.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện nay, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung (DeFi) đều gặp phải những hạn chế nghiêm trọng trong việc đạt được tính tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực thi, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
Ứng dụng phi tập trung được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc về thụ động chứ không phải chủ động.
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích, nhằm phát triển nền tảng hoặc đại lý môi giới tối ưu nhất. Điều này sẽ cần có dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các nhà đầu tư lớn, biến động thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để thực hiện phân tích dự đoán tốt hơn, kết hợp với phân tích tâm lý từ thị trường nói chung, bất kể là biến động của các loại token cụ thể hay biến động của token trên mạng xã hội.
Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi những hệ thống này trở nên trưởng thành, chúng ta có thể thấy trong tương lai rằng các nhà giao dịch DeFi sẽ dựa vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Kết luận
Xét thấy sự suy giảm mạnh mẽ của các token đại diện AI và khung, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng thoáng qua. Tuy nhiên, DeFAI vẫn ở giai đoạn đầu, tiềm năng của AI đại diện trong việc nâng cao khả năng sử dụng và hiệu suất của DeFi là không thể phủ nhận.
Chìa khóa để giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI. Ngày càng nhiều giao thức tích hợp các lớp dữ liệu khác nhau, các giao thức dữ liệu xây dựng các plugin cho khung, điều này nổi bật tầm quan trọng của dữ liệu đối với quyết định của đại lý.
Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và tính riêng tư sẽ trở thành những thách thức quan trọng mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các đại lý AI vẫn hoạt động như một hộp đen, người dùng phải giao tiền cho nó. Do đó, sự phát triển của những quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình đại lý. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE thậm chí là bằng chứng không biết cũng có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của đại lý AI, từ đó đạt được sự tin tưởng vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, các đại lý DeFAI mới có thể áp dụng rộng rãi.
 và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
DeFAI：AI如何推动 Tài chính phi tập trung đổi mới và phát triển
DeFAI：AI có thể giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) kể từ khi phát triển nhanh chóng vào năm 2020, luôn là trụ cột cốt lõi của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù các giao thức đổi mới xuất hiện liên tục, nhưng điều này cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, khiến ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó khăn trong việc điều khiển nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một khái niệm cơ bản rộng rãi vào năm 2023 thành một tiêu điểm chuyên môn hơn, hướng đến đại lý vào năm 2024. Sự chuyển đổi này đã tạo ra DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, trong đó AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, các đại lý AI phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Trên đó, lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo các mô hình AI, những mô hình này đến từ dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp quyền riêng tư và khả năng xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được bảo mật trong khi vẫn duy trì thực thi không cần tin cậy. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI chuyên biệt, chẳng hạn như robot giao dịch tự động, bộ đánh giá rủi ro tín dụng và bộ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:
1. Lớp trừu tượng
Các giao thức được xây dựng trên danh mục này hoạt động như một giao diện thân thiện với người dùng tương tự như ChatGPT cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các lệnh thực hiện trên chuỗi. Chúng thường được tích hợp với nhiều chuỗi và ứng dụng phi tập trung, thực hiện ý định của người dùng trong khi loại bỏ các bước thủ công trong các giao dịch phức tạp.
Những chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Ví dụ, không cần phải rút ETH từ nền tảng cho vay một cách thủ công, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, đổi lấy SOL, và cung cấp thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã được thiết lập, các đại lý giao dịch tự động có thể học hỏi và thích ứng với các điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của họ dựa trên thông tin mới. Các đại lý này có thể:
3. Ứng dụng phi tập trung được điều khiển bởi AI
Các ứng dụng DeFi phi tập trung cung cấp các chức năng cho vay, trao đổi, kiếm lợi nhuận farming và nhiều hơn nữa. AI và các đại lý AI có thể tăng cường những dịch vụ này theo các cách sau:
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang phải đối mặt với một số thách thức:
Những giao thức này dựa vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện việc thực hiện giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu quả tuyến đường thấp, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lãi.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động rất lớn. Các đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần hiểu rõ mối tương quan tài sản, sự biến động thanh khoản và tâm lý thị trường để nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Dựa trên các loại giao thức này đã được thị trường ưa chuộng. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và kết quả tốt nhất, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều bộ dữ liệu chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Dữ liệu - Cung cấp sức mạnh cho DeFAI thông minh
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu theo thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện thêm chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể phân tích dự đoán hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp lời khuyên cho giao dịch, phù hợp với sở thích của họ đối với các vị thế mua hoặc bán của một số tài sản.
Blockchain đại diện AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một blockchain còn định vị mình là blockchain toàn diện để xây dựng tương lai DeFAI. Gần đây họ đã triển khai một terminal, đây là co-pilot của DeFAI, được sử dụng để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các gợi ý của người dùng, sẽ được mở cho những người stake token.
Ngoài ra, blockchain này còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Họ đã nỗ lực rất lớn để tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình, và với sự phát triển và thực hiện giao dịch của nhiều đại lý, chuỗi này đã phát triển nhanh chóng.
Những biện pháp này đều được thực hiện trong khi họ nâng cấp mạng bằng AI, điều đáng chú ý nhất là việc trang bị cho blockchain của họ một bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể ngăn chặn và kiểm tra các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là một L2 của một siêu chuỗi nào đó, chuỗi này đứng ở vị trí trung gian, kết nối người dùng và người đại diện với hệ sinh thái DeFi tốt nhất.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện nay, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung (DeFi) đều gặp phải những hạn chế nghiêm trọng trong việc đạt được tính tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực thi, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
Ứng dụng phi tập trung được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc về thụ động chứ không phải chủ động.
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích, nhằm phát triển nền tảng hoặc đại lý môi giới tối ưu nhất. Điều này sẽ cần có dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các nhà đầu tư lớn, biến động thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để thực hiện phân tích dự đoán tốt hơn, kết hợp với phân tích tâm lý từ thị trường nói chung, bất kể là biến động của các loại token cụ thể hay biến động của token trên mạng xã hội.
Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi những hệ thống này trở nên trưởng thành, chúng ta có thể thấy trong tương lai rằng các nhà giao dịch DeFi sẽ dựa vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Kết luận
Xét thấy sự suy giảm mạnh mẽ của các token đại diện AI và khung, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng thoáng qua. Tuy nhiên, DeFAI vẫn ở giai đoạn đầu, tiềm năng của AI đại diện trong việc nâng cao khả năng sử dụng và hiệu suất của DeFi là không thể phủ nhận.
Chìa khóa để giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI. Ngày càng nhiều giao thức tích hợp các lớp dữ liệu khác nhau, các giao thức dữ liệu xây dựng các plugin cho khung, điều này nổi bật tầm quan trọng của dữ liệu đối với quyết định của đại lý.
Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và tính riêng tư sẽ trở thành những thách thức quan trọng mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các đại lý AI vẫn hoạt động như một hộp đen, người dùng phải giao tiền cho nó. Do đó, sự phát triển của những quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình đại lý. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE thậm chí là bằng chứng không biết cũng có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của đại lý AI, từ đó đạt được sự tin tưởng vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, các đại lý DeFAI mới có thể áp dụng rộng rãi.
![DeFAI toàn diện: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01