DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات التمويل اللامركزي

التمويل اللامركزي(DeFi)منذ أن شهد تطوراً سريعاً في عام 2020، أصبح أحد الأعمدة الأساسية للنظام البيئي المشفر. على الرغم من أن البروتوكولات المبتكرة تتوالى، إلا أنها أدت أيضاً إلى زيادة التعقيد والتجزئة، مما جعل حتى المستخدمين ذوي الخبرة يجدون صعوبة في التعامل مع العديد من الشبكات والأصول والبروتوكولات.

في الوقت نفسه، تطور الذكاء الاصطناعي ( AI ) من سرد واسع النطاق في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا وموجهًا نحو الوكلاء في عام 2024. وقد أوجد هذا التحول التمويل اللامركزي بالذكاء الاصطناعي ( DeFAI ) - مجال ناشئ، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال.

DeFAI يمتد عبر عدة مستويات. تعتبر البلوكشين المستوى الأساسي، حيث يجب أن تتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. فوقها توجد طبقة البيانات وطبقة الحوسبة، التي توفر البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم هذه النماذج بيانات الأسعار التاريخية، ومشاعر السوق، والتحليل على السلسلة. تضمن طبقة الخصوصية والقابلية للتحقق الحفاظ على بيانات المالية الحساسة آمنة مع الحفاظ على التنفيذ بدون ثقة. أخيراً، يتيح إطار الوكيل للمطورين بناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مخصصة، مثل روبوتات التداول المستقلة، وأدوات تقييم مخاطر الائتمان، ومحسنات الحوكمة على السلسلة.

مع توسع نظام DeFAI البيئي، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى ثلاث فئات رئيسية:

1. الطبقة التجريدية

تعمل هذه البروتوكولات كواجهة مستخدم ودية شبيهة بـ ChatGPT لـ التمويل اللامركزي، مما يسمح للمستخدمين بإدخال الإرشادات التي سيتم تنفيذها على السلسلة. غالبًا ما تتكامل مع سلاسل متعددة و dApp، لتنفيذ نوايا المستخدمين بينما تلغي الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.

تشمل بعض الوظائف التي يمكن تنفيذها بواسطة هذه البروتوكولات:

• التبادل، عبر السلسلة، الإقراض/السحب، تنفيذ المعاملات عبر السلسلة
• محفظة تداول مرافقة أو ملف شخصي على وسائل التواصل الاجتماعي
• تنفيذ عمليات جني الأرباح / وقف الخسائر 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 على DEX - بروتوكول الطبقة المجردة يكفي لإكمال العملية في خطوة واحدة.

! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cb3bdaee47242cf206572b3411f452ce.webp)

2. وكيل التداول الذاتي

على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع قواعد محددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول الذاتي أن يتعلموا ويتكيفوا مع ظروف السوق، ويقوموا بتعديل استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن لهؤلاء الوكلاء:

• تحليل البيانات لتحسين الاستراتيجيات باستمرار
• توقع اتجاهات السوق من أجل اتخاذ قرارات أفضل بشأن الشراء/البيع
• تنفيذ استراتيجيات التمويل اللامركزي المعقدة

3. التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

تقدم تطبيقات التمويل اللامركزي خدمات مثل الإقراض، والتبادل، وزراعة العائدات. يمكن أن تعزز الذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكاء الاصطناعي هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:

• من خلال إعادة توازن مراكز LP لتحسين توفير السيولة، للحصول على APY أفضل
• مسح الرموز لاكتشاف المخاطر من خلال الكشف عنrug أو المصائد المحتملة

! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-84359fdd4f09d82ba2482b309782baa0.webp)

التحديات الرئيسية

تواجه البروتوكولات الرائدة المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:

1. تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات في الوقت الفعلي لتحقيق أفضل تنفيذ للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات السيئة إلى كفاءة منخفضة في المسار، وفشل الصفقة، أو صفقات غير مربحة.

2. تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، لكن سوق العملات المشفرة يتسم بتقلب كبير. يجب أن تقبل الوكالات تدريبها على مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على فعاليتها.

3. تحتاج إلى فهم شامل للعلاقة بين الأصول، وتغير السيولة، ومشاعر السوق لفهم الحالة العامة للسوق.

لقد لاقت البروتوكولات المستندة إلى هذه الفئات استحسان السوق. ومع ذلك، من أجل تقديم منتجات أفضل وأفضل النتائج، يجب عليهم التفكير في دمج مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات ذات الجودة المختلفة لرفع منتجاتهم إلى مستوى جديد.

طبقة البيانات - لتوفير الطاقة لذكاء DeFAI

تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الفعلي، منظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، يحتاج مستوى التجريد إلى الوصول إلى البيانات على السلسلة من خلال RPC وواجهات برمجة التطبيقات لشبكات التواصل الاجتماعي، بينما يحتاج وكلاء تحسين التداول والعائدات إلى البيانات لتحسين استراتيجياتهم التجارية وإعادة تخصيص الموارد.

تساعد مجموعة البيانات عالية الجودة الوكلاء على تحسين توقعاتهم لتحليل سلوك الأسعار المستقبلية، وتقديم التوصيات للتداول، لتناسب تفضيلاتهم في المراكز الطويلة أو القصيرة على بعض الأصول.

أكثر سلسلة الكتل التي تحظى باهتمام وكيل الذكاء الاصطناعي

بالإضافة إلى بناء طبقة البيانات لـ AI والوكلاء، قامت إحدى سلاسل الكتل بتحديد موقعها ككتلة كاملة لبناء مستقبل DeFAI. وقد نشروا مؤخرًا مساعد DeFAI، والذي يُستخدم لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال مطالبات المستخدم، وسيكون متاحًا قريبًا لمتعهدي الرموز.

بالإضافة إلى ذلك، تدعم هذه البلوكشين العديد من الفرق القائمة على الذكاء الاصطناعي والوكلاء. لقد بذلوا جهودًا كبيرة لدمج بروتوكولات الذكاء الاصطناعي المتعددة في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكلاء وتنفيذ المعاملات، تتطور هذه السلسلة بسرعة.

تم تنفيذ هذه التدابير أثناء قيامهم بترقية الشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرزها تجهيز سلسلة الكتل الخاصة بهم بترتيب يعتمد على الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة وتحليل الذكاء الاصطناعي للمعاملات قبل التنفيذ، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة، لضمان الأمان على السلسلة. كطبقة ثانية لسلسلة كتل معينة، تقف هذه السلسلة في المنطقة الوسطى، تربط بين المستخدمين البشريين والمستخدمين الآليين مع أفضل بيئة تمويل لامركزية.

الخطوة التالية لـ DeFAI

حاليًا، تواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية التامة. على سبيل المثال:

1. الطبقة المجردة تحول نية المستخدم إلى تنفيذ، لكنها غالبًا ما تفتقر إلى القدرة على التنبؤ.

2. قد يتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من تحقيق alpha من خلال التحليل، لكنهم يفتقرون إلى تنفيذ التداول المستقل

3. يمكن لتطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي معالجة الخزائن أو المعاملات، لكنها تنتمي إلى الجانب السلبي بدلاً من الجانب النشط.

قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة، لتطوير أفضل منصة أو وكيل. سيتطلب ذلك بيانات سلسلة عميقة حول أنشطة الحيتان، وتغيرات السيولة، مع إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لتحليلات تنبؤية أفضل، ودمجها مع تحليل المشاعر من السوق العامة، سواء كانت تقلبات الرموز في فئات معينة أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.

الهدف النهائي هو أن تكون الوكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد نشهد في المستقبل أن تجار التمويل اللامركزي يعتمدون على الوكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ الاستراتيجيات المالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.

الخاتمة

نظرًا للتقلب الكبير في رموز وأنظمة وكلاء الذكاء الاصطناعي، قد يعتقد البعض أن DeFAI مجرد ظاهرة عابرة. ومع ذلك، لا يزال DeFAI في مرحلة مبكرة، ومن الواضح أن قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على تعزيز قابلية استخدام التمويل اللامركزي وأدائه لا يمكن إنكارها.

المفتاح لإطلاق هذه الإمكانية هو الحصول على بيانات حقيقية عالية الجودة، مما سيحسن توقعات وتنفيذ التداول المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تدمج المزيد والمزيد من البروتوكولات طبقات بيانات مختلفة، حيث تقوم بروتوكولات البيانات ببناء ملحقات للإطار، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ القرارات.

في المستقبل، ستصبح القابلية للتحقق والخصوصية من التحديات الرئيسية التي يجب أن تحلها البروتوكولات. في الوقت الحالي، لا يزال معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون كصندوق أسود، حيث يجب على المستخدمين إيداع الأموال فيه. لذلك، سيساعد تطوير قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق على ضمان شفافية وموثوقية عمليات الوكلاء. يمكن أن تعزز البروتوكولات المستندة إلى TEE وFHE وحتى zk-proofs من قابلية التحقق من سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يحقق الثقة في الاستقلالية.

فقط من خلال الجمع الناجح بين البيانات عالية الجودة والنماذج القوية وعمليات اتخاذ القرار الشفافة، يمكن لوكلاء DeFAI أن يحصلوا على تطبيق واسع.

! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-878bec495ad46b22ccff5200424900fe.webp)

![DeFAI بالكامل: كيف تطلق الذكاء الاصطناعي إمكانيات التمويل اللامركزي؟](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01