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年に急速に発展して以来、暗号エコシステムの重要な柱であり続けています。革新的なプロトコルが次々と登場する一方で、複雑性と分散化が増加しており、経験豊富なユーザーでさえも多くのチェーン、資産、プロトコルを扱うのが難しくなっています。

同時に、人工知能(AI)は2023年の広範な基礎的ストーリーから2024年に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を強化する新興分野です。

! 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は複数のレベルを越えています。ブロックチェーンは基盤レベルであり、AIエージェントは取引やスマートコントラクトを実行するために特定のチェーンと相互作用する必要があります。その上に、データ層と計算層がAIモデルのトレーニングに必要なインフラを提供し、これらのモデルは歴史的価格データ、市場の感情、オンチェーン分析から来ています。プライバシーと検証可能な層は、信頼のない実行を維持しながら、機密の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、開発者が自律取引ロボット、信用リスク評価器、オンチェーンガバナンス最適化ツールなどの専用のAI駆動アプリケーションを構築できるようにします。

DeFAIエコシステムの拡大に伴い、最も際立ったプロジェクトは主に3つのカテゴリーに分かれます:

1. 抽象化レイヤー

このカテゴリに基づいて構築されたプロトコルは、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、複数のチェーンや分散型アプリケーションと統合され、ユーザーの意図を実行し、複雑な取引の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:

• 交換、クロスチェーン、借入/引き出し、クロスチェーン取引の実行
• フォロートレードウォレットまたはソーシャルメディアプロフィール
• ポジションサイズのパーセンテージに基づいて自動的に利益確定/損切りなどの取引を実行します

例えば、借入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、分散型取引所で流動性を提供する必要はありません——アブストラクト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

従来の定められたルールに従う取引ロボットとは異なり、自律取引エージェントは市場の状況を学習し適応することができ、新しい情報に基づいて戦略を調整します。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/ショートの意思決定を行うために
• 基礎的な取引のように複雑な分散型金融戦略を実行する

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3. AI駆動の分散化アプリケーション

DeFi分散型アプリケーションは、借入、交換、収益ファーミングなどの機能を提供します。AIとAIエージェントは、以下の方法でこれらのサービスを強化できます:

• 流動性供給を最適化するために流動性ポジションをリバランスし、より良い年率収益を得る
• トークンをスキャンしてリスクを発見するために、潜在的な詐欺や罠を検出します。

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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。データの質が悪いと、ルートの効率が低下したり、取引が失敗したり、取引が利益を上げられなくなる可能性があります。

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が激しいです。エージェントは多様で高品質なデータセットでトレーニングを受ける必要があります。

3. 資産の関連性、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、彼らはさまざまな異なる品質のデータセットを統合することを検討すべきです。

データ層——DeFAIスマートに力を提供する

AIの良し悪しは、それが依存するデータに依存します。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。例えば、抽象レイヤーはRPCやソーシャルネットワークAPIを通じてオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引と収益最適化エージェントはその取引戦略をさらに洗練し、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し、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するための取引の提案を行うことを可能にします。

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DeFAIの主要なデータ提供者には次のものが含まれます:

• モード合成: 財務予測のための合成データ
• Chainbase: フルチェーン構造のデータセット
• sqd.ai:AIエージェント向けの分散化データレイク
• Cookie:AIエージェント向けのソーシャルメディアメンタリティとオンチェーンデータ層

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AIやエージェントのためのデータレイヤーを構築することに加えて、特定のブロックチェーンはDeFAIの未来に向けてフルスタックプラットフォームを構築することを自ら位置付けています。彼らは最近、ユーザーのプロンプトを介してオンチェーン取引を実行するためのDeFAIのコラボレーションツールであるターミナルを展開しました。さらに、彼らはAIやエージェントに基づく多数のチームをサポートし、複数のプロトコルをエコシステムに統合しています。

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. 抽象レイヤーはユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力に欠けています。
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、独立した取引の実行が欠けています。
3. AI駆動の分散型アプリケーションは、保険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。

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DeFAIの次の段階は、有用なデータ層の統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームや代理を開発する可能性があります。これには、大口の活動や流動性の変化などに関する深層のチェーン上データが必要であり、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と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、将来的にはDeFiトレーダーがAIエージェントに依存し、最小限の人的介入で自主的に金融戦略を評価、予測、実行する姿を目にするかもしれません。

! 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?

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、いくつかの人々はDeFAIが一時的なもの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の利用可能性とパフォーマンスを向上させる潜力は否定できません。

この潜在能力を解放する鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することであり、これはAI駆動の取引予測と実行を改善します。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、これは代理決定におけるデータの重要性を際立たせています。

! 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?

未来を展望すると、検証可能性とプライバシーがプロトコルが解決しなければならない重要な課題になるでしょう。現在、ほとんどの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れに委ねる必要があります。したがって、検証可能なAI意思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ちます。信頼できる実行環境、完全同型暗号、さらにはゼロ知識証明に基づくプロトコルを統合することで、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できます。

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組み合わせることで、DeFAIエージェントは広範な応用を得ることができる。

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