DeFAI : Comment l'intelligence artificielle libère le potentiel de la Finance Décentralisée
Finance Décentralisée ( DeFi ) a rapidement évolué depuis 2020, devenant un pilier central de l'écosystème crypto. Bien que de nombreux protocoles innovants aient vu le jour, cela a également entraîné une augmentation de la complexité et de la décentralisation, rendant difficile la navigation à travers les nombreuses chaînes, actifs et protocoles, même pour les utilisateurs expérimentés.
Dans le même temps, l'intelligence artificielle ( AI ) est passée d'un récit de base largement répandu en 2023 à un accent plus professionnel et axé sur l'agent en 2024. Cette transformation a donné naissance à DeFi AI ( DeFAI ) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital.
DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est le niveau de base, car les agents d'IA doivent interagir avec une chaîne spécifique pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus de cela, le niveau des données et le niveau de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles d'IA, qui proviennent des données historiques des prix, du sentiment du marché et de 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 des agents permet aux développeurs de construire des applications alimentées par l'IA spécialisées, 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 d'abstraction
Les protocoles construits sur cette catégorie agissent comme une interface conviviale de type ChatGPT pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs de saisir des instructions à exécuter sur la chaîne. Ils s'intègrent généralement avec plusieurs chaînes et applications décentralisées, et exécutent l'intention de l'utilisateur tout en éliminant les étapes manuelles dans des transactions complexes.
Ces protocoles peuvent exécuter certaines fonctions, notamment :
Échange, interopérabilité, prêt/retrait, exécution de transactions inter-chaînes
Portefeuille de trading de suiveur ou profil de médias sociaux
Exécution automatique des prises de bénéfices / des stop-loss en fonction du pourcentage de la taille de la position.
Par exemple, il n'est pas nécessaire d'extraire manuellement des ETH de la plateforme de prêt, de les transférer sur Solana, d'échanger des SOL et de fournir de la liquidité sur un échange décentralisé - le protocole de couche d'abstraction peut effectuer l'opération en une seule étape.
2. Agent 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 des nouvelles informations. Ces agents peuvent :
Analyser les données pour améliorer continuellement les stratégies
Prédire les tendances du marché afin de prendre de meilleures décisions haussières/baissières
Exécuter des stratégies DeFi complexes comme un trading de base
3. Applications décentralisées alimentées par l'IA
Les applications DeFi de Décentralisation offrent des fonctionnalités telles que le prêt, l'échange, et l'agriculture de rendement. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante:
Optimiser l'offre de liquidité en rééquilibrant les positions de liquidité pour obtenir un meilleur rendement annualisé
Scanner les jetons pour détecter les risques en identifiant les fraudes ou les pièges potentiels.
Les protocoles de premier plan construits sur ces couches font face à certains défis :
Ces protocoles dépendent de flux de données en temps réel pour une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une faible efficacité des itinéraires, des échecs de transaction ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatil. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les changements 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 d'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 rendements ont besoin de données pour affiner davantage leurs stratégies de trading et réaffecter des ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux prédire l'analyse du comportement futur des prix, de fournir des recommandations de trading, afin de s'adapter à leurs préférences pour des positions longues ou courtes sur certains actifs.
Les principaux fournisseurs de données de DeFAI comprennent :
Mode Synth: Données synthétiques pour les prévisions financières
Chainbase: ensemble de données structurées de toute la chaîne
sqd.ai: Lacs de données décentralisés pour les agents AI
Cookie : mentalité des médias sociaux et couche de données on-chain destinée aux agents AI
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, certaines blockchains se positionnent également comme des plateformes full-stack pour construire l'avenir de la Finance Décentralisée AI. Ils ont récemment déployé un terminal, qui est un outil de collaboration pour la Finance Décentralisée AI, permettant d'exécuter des transactions en chaîne via des invites utilisateur. De plus, ils soutiennent de nombreuses équipes basées sur l'IA et les agents en intégrant plusieurs protocoles dans leur écosystème.
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance Décentralisée (DeFi) font face à des limitations majeures en matière d'autonomie complète. Par exemple:
La couche d'abstraction transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais manque souvent de capacité prédictive.
Les agents IA peuvent générer de l'alpha par l'analyse, mais manquent d'exécution de trading indépendante.
Les applications décentralisées alimentées par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais elles sont passives plutôt qu'actives.
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 concernant les activités des gros porteurs, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour une meilleure analyse prédictive, et en combinant l'analyse des sentiments du marché général, que ce soit les fluctuations des tokens de catégories spécifiques ou les fluctuations des tokens sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que l'agent IA puisse générer et exécuter des stratégies de trading de manière fluide 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.
Étant donné la forte baisse des jetons et des cadres d'agents IA, 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 IA pour améliorer l'utilisabilité et la performance 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 pilotées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, les protocoles de données construisent des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour la prise de décision des agents.
Envisageant l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront relever. Actuellement, la plupart des opérations des agents d'IA restent une boîte noire, les utilisateurs doivent confier leurs fonds à celui-ci. Ainsi, le développement de décisions d'IA vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité des processus des agents. L'intégration de protocoles basés sur des environnements d'exécution de confiance, le chiffrement homomorphe complet et même les preuves à divulgation nulle de connaissance peuvent renforcer la vérifiabilité des comportements des agents d'IA, permettant ainsi de faire confiance à l'autonomie.
Seule une combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles solides et de processus décisionnels transparents permettra aux agents DeFAI d'être largement adoptés.
DeFAI : un domaine émergent libérant le potentiel de la Finance Décentralisée grâce à l'intelligence artificielle.
DeFAI : Comment l'intelligence artificielle libère le potentiel de la Finance Décentralisée
Finance Décentralisée ( DeFi ) a rapidement évolué depuis 2020, devenant un pilier central de l'écosystème crypto. Bien que de nombreux protocoles innovants aient vu le jour, cela a également entraîné une augmentation de la complexité et de la décentralisation, rendant difficile la navigation à travers les nombreuses chaînes, actifs et protocoles, même pour les utilisateurs expérimentés.
Dans le même temps, l'intelligence artificielle ( AI ) est passée d'un récit de base largement répandu en 2023 à un accent plus professionnel et axé sur l'agent en 2024. Cette transformation a donné naissance à DeFi AI ( DeFAI ) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital.
DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est le niveau de base, car les agents d'IA doivent interagir avec une chaîne spécifique pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus de cela, le niveau des données et le niveau de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles d'IA, qui proviennent des données historiques des prix, du sentiment du marché et de 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 des agents permet aux développeurs de construire des applications alimentées par l'IA spécialisées, 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 d'abstraction
Les protocoles construits sur cette catégorie agissent comme une interface conviviale de type ChatGPT pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs de saisir des instructions à exécuter sur la chaîne. Ils s'intègrent généralement avec plusieurs chaînes et applications décentralisées, et exécutent l'intention de l'utilisateur tout en éliminant les étapes manuelles dans des transactions complexes.
Ces protocoles peuvent exécuter certaines fonctions, notamment :
Par exemple, il n'est pas nécessaire d'extraire manuellement des ETH de la plateforme de prêt, de les transférer sur Solana, d'échanger des SOL et de fournir de la liquidité sur un échange décentralisé - le protocole de couche d'abstraction peut effectuer l'opération en une seule étape.
2. Agent 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 des nouvelles informations. Ces agents peuvent :
3. Applications décentralisées alimentées par l'IA
Les applications DeFi de Décentralisation offrent des fonctionnalités telles que le prêt, l'échange, et l'agriculture de rendement. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante:
Les protocoles de premier plan construits sur ces couches font face à certains défis :
Ces protocoles dépendent de flux de données en temps réel pour une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une faible efficacité des itinéraires, des échecs de transaction ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatil. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les changements 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 d'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 rendements ont besoin de données pour affiner davantage leurs stratégies de trading et réaffecter des ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux prédire l'analyse du comportement futur des prix, de fournir des recommandations de trading, afin de s'adapter à leurs préférences pour des positions longues ou courtes sur certains actifs.
Les principaux fournisseurs de données de DeFAI comprennent :
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, certaines blockchains se positionnent également comme des plateformes full-stack pour construire l'avenir de la Finance Décentralisée AI. Ils ont récemment déployé un terminal, qui est un outil de collaboration pour la Finance Décentralisée AI, permettant d'exécuter des transactions en chaîne via des invites utilisateur. De plus, ils soutiennent de nombreuses équipes basées sur l'IA et les agents en intégrant plusieurs protocoles dans leur écosystème.
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance Décentralisée (DeFi) font face à des limitations majeures en matière d'autonomie complète. Par exemple:
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 concernant les activités des gros porteurs, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour une meilleure analyse prédictive, et en combinant l'analyse des sentiments du marché général, que ce soit les fluctuations des tokens de catégories spécifiques ou les fluctuations des tokens sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que l'agent IA puisse générer et exécuter des stratégies de trading de manière fluide 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.
Étant donné la forte baisse des jetons et des cadres d'agents IA, 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 IA pour améliorer l'utilisabilité et la performance 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 pilotées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, les protocoles de données construisent des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour la prise de décision des agents.
Envisageant l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront relever. Actuellement, la plupart des opérations des agents d'IA restent une boîte noire, les utilisateurs doivent confier leurs fonds à celui-ci. Ainsi, le développement de décisions d'IA vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité des processus des agents. L'intégration de protocoles basés sur des environnements d'exécution de confiance, le chiffrement homomorphe complet et même les preuves à divulgation nulle de connaissance peuvent renforcer la vérifiabilité des comportements des agents d'IA, permettant ainsi de faire confiance à l'autonomie.
Seule une combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles solides et de processus décisionnels transparents permettra aux agents DeFAI d'être largement adoptés.
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