DeFAI : Comment l'intelligence artificielle libère le potentiel de la Finance Décentralisée

Finance Décentralisée ( DeFi ) depuis son développement rapide en 2020, a toujours été un pilier central de l'écosystème crypto. Bien que des protocoles innovants apparaissent sans cesse, cela a également conduit à une augmentation de la complexité et de la fragmentation, rendant même difficile pour les utilisateurs expérimentés de faire face aux nombreux chaînes, actifs et protocoles.

Dans le même temps, l'intelligence artificielle (AI) a évolué d'un récit de base largement répandu en 2023 vers un focus plus spécialisé et orienté vers l'agent en 2024. Cette transition a donné naissance à DeFi AI(DeFAI) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance Décentralisée par l'automatisation, la gestion des risques et l'optimisation du capital.

DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est le niveau de base, car les agents AI doivent interagir avec une chaîne spécifique pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus se trouvent le niveau de données et le niveau de calcul, fournissant l'infrastructure nécessaire pour entraîner les modèles AI, qui utilisent les données historiques des prix, le sentiment du marché et l'analyse on-chain. Le niveau de confidentialité et de vérifiabilité garantit que les données financières sensibles restent sécurisées tout en maintenant une exécution sans confiance. Enfin, le cadre d'agents permet aux développeurs de construire des applications spécialisées pilotées par l'AI, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.

Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois catégories principales :

1. Couche abstraite

Ces protocoles servent d'interface conviviale similaire à ChatGPT pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs d'entrer des invites pour être exécutées sur la chaîne. Ils intègrent généralement plusieurs chaînes et dApp, capables d'exécuter l'intention de l'utilisateur tout en éliminant les étapes manuelles dans des transactions complexes.

Certaines des fonctionnalités que ces protocoles peuvent exécuter incluent :

• Échange, inter-chaînes, emprunter/retrait, exécution de transactions inter-chaînes
• Portefeuille de trading en copie ou profil de médias sociaux
• Exécuter automatiquement des transactions telles que la prise de profit / la coupure de perte en fonction du pourcentage de la taille de la position.

Par exemple, il n'est pas nécessaire de retirer manuellement l'ETH de la plateforme de prêt, de le transférer sur Solana, d'échanger pour des SOL et de fournir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction peut accomplir l'opération en une seule étape.

2. Agence de trading autonome

Contrairement aux robots de trading traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les agents de trading autonomes peuvent apprendre et s'adapter aux conditions du marché, et ajuster leurs stratégies en fonction de nouvelles informations. Ces agents peuvent :

• Analyser les données pour améliorer continuellement la stratégie
• Prédire les tendances du marché afin de prendre de meilleures décisions haussières/baissières
• Exécuter des stratégies DeFi complexes

3. DApps alimentés par l'IA

Les dApps DeFi offrent des fonctionnalités de prêt, d'échange, de farming de rendement, etc. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :

• Optimiser l'offre de liquidité en rééquilibrant les positions LP pour obtenir un meilleur APY
• Scanner les jetons pour détecter les risques en identifiant les rug ou les honeypots potentiels.

Principaux défis

Les protocoles de premier plan construits sur ces couches font face à certains défis :

1. Ces protocoles dépendent des flux de données en temps réel pour obtenir une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité de routage réduite, des échecs de transactions ou des transactions non rentables.

2. Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatile. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.

3. Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché pour comprendre l'état général du marché.

Les protocoles basés sur ces catégories ont été bien accueillis par le marché. Cependant, pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ils devraient envisager d'intégrer divers ensembles de données de qualité différente afin d'élever leurs produits à un nouveau niveau.

Couche de données - Alimenter l'intelligence DeFAI

La qualité de l'IA dépend des données sur lesquelles elle s'appuie. Pour que les agents IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche d'abstraction doit accéder aux données on-chain via RPC et les API des réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des bénéfices ont besoin de données pour affiner davantage leurs stratégies de trading et réaffecter les ressources.

Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents d'effectuer une analyse prédictive du comportement futur des prix, fournissant des conseils de trading pour s'adapter à leurs préférences en matière de positions longues ou courtes sur certains actifs.

Les blockchains d'agents IA les plus suivies

En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, une certaine blockchain se positionne également pour construire une blockchain full-stack pour l'avenir de la Finance Décentralisée et de l'IA. Ils ont récemment déployé un co-pilote DeFAI, utilisé pour exécuter des transactions en chaîne via des invites utilisateur, qui sera bientôt ouvert aux stakers de jetons.

De plus, cette blockchain prend en charge de nombreuses équipes basées sur l'IA et des agents. Ils ont déployé d'énormes efforts pour intégrer plusieurs protocoles d'IA dans leur écosystème, et avec le développement et l'exécution de plus d'agents, cette chaîne se développe rapidement.

Ces mesures ont été mises en œuvre alors qu'ils mettaient à niveau le réseau avec l'IA, la plus remarquée étant l'équipement de leur blockchain avec un triage basé sur l'IA. En utilisant des simulations et des analyses IA avant l'exécution des transactions, il est possible de bloquer et d'examiner les transactions à haut risque avant leur traitement, afin d'assurer la sécurité sur la chaîne. En tant que L2 d'une super chaîne, cette blockchain se trouve à mi-chemin, reliant les utilisateurs humains et agents aux meilleures écosystèmes de Finance Décentralisée.

La prochaine étape de DeFAI

Actuellement, la plupart des agents AI dans la Finance Décentralisée rencontrent des limitations significatives en matière d'autonomie complète. Par exemple:

1. La couche d'abstraction transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais manque souvent de capacité de prévision.

2. Les agents IA peuvent générer de l'alpha par l'analyse, mais manquent d'exécution de transactions indépendante.

3. Les dApp alimentés par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais ils sont passifs plutôt qu'actifs.

La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration d'une couche de données utile pour développer la meilleure plateforme ou agent d'agent. Cela nécessitera des données on-chain approfondies sur les activités des grandes baleines, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prédictives, et en combinant des analyses de sentiments provenant du marché général, que ce soit pour les fluctuations des tokens d'une catégorie spécifique ou pour les fluctuations des tokens sur les réseaux sociaux.

L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir les traders DeFi du futur s'appuyer sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.

Conclusion

Étant donné la forte réduction des jetons et des cadres d'agents AI, certaines personnes pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI est encore à un stade précoce, et le potentiel des agents AI à améliorer l'utilisabilité et les performances de la Finance Décentralisée est indéniable.

La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'acquisition de données en temps réel de haute qualité, ce qui améliorera les prévisions et l'exécution des transactions alimentées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, les protocoles de données construisant des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour les décisions des agents.

Envisageant l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront résoudre. Actuellement, la plupart des opérations des agents IA restent une boîte noire, et les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ces agents. Par conséquent, le développement de décisions IA vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité des processus d'agents. L'intégration de protocoles basés sur TEE, FHE ou même des preuves zk peut renforcer la vérifiabilité des comportements des agents IA, permettant ainsi de faire confiance à l'autonomie.

Seule une combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra aux agents DeFAI d'être largement adoptés.