DeFAI:AIが分散型金融の可能性を解き放つ方法

分散型金融(DeFi)は2020年の急速な発展以来、暗号エコシステムの中心的な柱となっています。革新的なプロトコルが次々と登場していますが、それは複雑さと断片化の増加をもたらし、経験豊富なユーザーでさえ多くのチェーン、資産、プロトコルに対処するのが難しくなっています。

その一方で、人工知能(AI)は、2023年の広範な基盤の物語から2024年のより専門的で代理指向の焦点へと発展しました。この変化は、DeFi AI(DeFAI)を生み出しました - 自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化する新興領域です。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

DeFAIは複数のレイヤーを超えています。ブロックチェーンは基盤レイヤーであり、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用して取引やスマートコントラクトを実行する必要があります。その上にデータレイヤーと計算レイヤーがあり、AIモデルをトレーニングするための必要なインフラを提供しています。これらのモデルは、過去の価格データ、市場の感情、オンチェーン分析を利用します。プライバシーと検証可能なレイヤーは、信頼のない実行を維持しつつ、敏感な財務データを安全に保つことを保証します。最後に、エージェントフレームワークは、開発者が自主的な取引ロボット、信用リスク評価ツール、オンチェーンガバナンスの最適化ツールなどの専用のAI駆動アプリを構築できるようにします。

DeFAIエコシステムが拡大するにつれて、最も目立つプロジェクトは3つの主要なカテゴリに分けることができます:

1. 抽象化レイヤー

このようなプロトコルは、DeFiのChatGPTのようなユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、ユーザーがオンチェーンで実行されるプロンプトを入力できるようにします。これらは通常、複数のチェーンやdAppを統合し、ユーザーの意図を実行しながら、複雑な取引における手動ステップを排除します。

これらのプロトコルが実行できるいくつかの機能には次のものが含まれます:

• 交換、クロスチェーン、貸出/引き出し、クロスチェーン取引実行
• フォロー取引ウォレットまたはソーシャルメディアのプロフィール
• ポジション規模の割合に基づいて自動的に利益確定/損切りなどの取引を実行する

例えば、借貸プラットフォームから手動でETHを引き出し、それをSolanaにクロスチェーンしてSOLに交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません - 抽象レイヤープロトコルは操作を1ステップで完了できます。

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2. 自主取引エージェント

従来のルールに従った取引ロボットとは異なり、自律取引エージェントは市場条件を学習し、適応し、新しい情報に基づいてその戦略を調整することができます。これらのエージェントは:

• データを分析して戦略を継続的に改善する
• 市場の動向を予測し、より良いロング/ショートの決定を行うために
• 複雑なDeFi戦略の実行

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3. AI搭載のDApps

分散型金融dAppは、借入、交換、利回りファーミングなどの機能を提供します。AIおよびAIエージェントは、これらのサービスを次の方法で強化できます:

• LPポジションをリバランスすることによって流動性供給を最適化し、より良いAPYを得る
• トークンをスキャンしてリスクを発見するために、潜在的なrugやハニーポットを検出します。

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主な課題

これらの層の上に構築されたトッププロトコルは、いくつかの課題に直面しています:

1. これらのプロトコルは、最適な取引実行を実現するためにリアルタイムデータストリームに依存しています。データの質が低いと、ルートの効率が低下したり、取引が失敗したり、取引が利益をもたらさないことがあります。

2. AIモデルは過去のデータに依存していますが、暗号通貨市場は非常に変動します。エージェントは、多様で高品質なデータセットのトレーニングを受けて有効性を維持する必要があります。

3. 資産の相関性、流動性の変化、市場の感情を全面的に理解する必要があり、全体の市場状況を把握することができる。

これらのカテゴリに基づくプロトコルは市場で人気を博しています。しかし、より良い製品と最良の結果を提供するためには、さまざまな質のデータセットを統合して、製品を新しいレベルに引き上げることを検討すべきです。

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データ層 - DeFAIスマートに力を提供

AIの良し悪しは、それが依存するデータによって決まります。AIエージェントがDeFAIで効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化され、検証可能なデータが必要です。たとえば、抽象層はRPCおよびソーシャルネットワークAPIを介してオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引や収益最適化エージェントは、取引戦略をさらに洗練させ、リソースを再配分するためのデータが必要です。

高品質なデータセットは、エージェントが将来の価格動向をより良く予測分析できるようにし、取引に対する提案を行い、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに適応させます。

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最も注目されているAIエージェントブロックチェーン

AIやエージェントのためのデータレイヤを構築することに加えて、あるブロックチェーンはDeFAIの未来のために全スタックを構築するブロックチェーンとして自らを位置付けています。彼らは最近、ユーザーのプロンプトに基づいてオンチェーン取引を実行するためのDeFAIのコーパイロットを展開し、まもなくトークンステーキング者に開放される予定です。

さらに、このブロックチェーンは多くのAIとエージェントに基づくチームをサポートしています。彼らは複数のAIプロトコルをそのエコシステムに統合するために大きな努力を払っており、より多くのエージェントの開発と取引の実行とともに、このチェーンは急速に発展しています。

これらの措置は、彼らがAIを使ってネットワークをアップグレードする際に実現されており、最も注目すべきは、彼らのブロックチェーンにAIのソーターを装備したことです。取引を実行する前にシミュレーションとAI分析を使用することで、高リスク取引を処理前にブロックし、審査することができ、チェーン上の安全性を確保します。あるスーパー チェーンのL2として、このブロックチェーンは中間の立場にあり、人間と代理ユーザーを最良の分散型金融エコシステムに接続します。

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DeFAIの次のステップ

現在、DeFiにおけるほとんどのAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制限に直面しています。例えば:

1. 抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常予測能力が不足しています。

2. AIエージェントはアルファを生成するために分析を行う可能性がありますが、独立した取引実行が欠けています。

3. AI駆動のdAppは保管庫や取引を処理できますが、受動的であり能動的ではありません。

DeFAIの次の段階は、有用なデータレイヤーの統合に重点を置き、最適な代理プラットフォームまたは代理を開発する可能性があります。これには、巨大なクジラの活動、流動性の変化などに関する深層のオンチェーンデータが必要であり、同時により良い予測分析のために有用な合成データを生成し、特定のカテゴリーのトークンの変動やソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関する一般市場からの感情分析を組み合わせる必要があります。

最終的な目標は、AIエージェントが単一のインターフェースからシームレスに取引戦略を生成し、実行できることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的にDeFiトレーダーがAIエージェントに依存して、最小限の人的介入で自主的に金融戦略を評価し、予測し、実行する様子が見られるかもしれません。

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まとめ

AIエージェントトークンとフレームワークの大幅な縮小を考慮すると、一部の人々はDeFAIがただの一時的な現象に過ぎないと考えるかもしれません。しかし、DeFAIはまだ初期段階にあり、AIエージェントがDeFiの可用性とパフォーマンスを向上させる可能性は否定できません。

この潜在能力を引き出す鍵は、高品質なリアルタイムデータを取得することであり、これによりAI駆動の取引予測と実行が改善されます。ますます多くのプロトコルが異なるデータ層を統合しており、データプロトコルはフレームワークにプラグインを構築しており、これは代理の意思決定におけるデータの重要性を強調しています。

未来を展望すると、検証可能性とプライバシーはプロトコルが解決すべき重要な課題となる。現在、多くのAIエージェントの操作は依然としてブラックボックスであり、ユーザーは資金をそのエージェントに預けなければならない。そのため、検証可能なAI決定の発展は、エージェントプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立つ。TEE、FHE、さらにはzk-proofsに基づくプロトコルの統合は、AIエージェントの行動の検証可能性を高め、自律性への信頼を実現することができる。

高品質なデータ、堅牢なモデル、透明な意思決定プロセスを成功裏に結びつけることで、DeFAIエージェントは広く利用されるようになります。

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