DeFAI es otro tema candente en el mercado después de Framework. Según los datos de Kaito del 15 de enero, la cuota de mercado de DeFAI ha alcanzado el mismo nivel que Meme. Aunque Meme ha estado algo tranquilo durante la reciente locura de Agent en los últimos dos meses, aún muestra que DeFAI es el tema más candente en el mercado como la narrativa más reciente.

DeFAI es la combinación de DeFi y Agente de IA, y muchos protocolos están ansiosos por combinar el Agente con la narrativa tradicional de DeFi, con la esperanza de generar nuevas ideas.

Se espera que la abstracción de IA se convierta en la dirección principal de las aplicaciones DeFAI

Hace unos días,@poopmandefiOrganizó el mapeo de la aplicación de DeFAI, entre los que creo que las aplicaciones de DeFAI en la categoría de Abstracción de IA son más propensas a crear burbujas y tienen un mayor potencial para producir aplicaciones de alta calidad. Aunque las aplicaciones de DeFAI en las categorías de gestión de carteras y análisis de mercado son igualmente atractivas, en comparación con las aplicaciones abstractas, tienen menos espacio imaginativo y dependen más de suposiciones de confianza.

La aplicación de gestión de cartera que se centra en la automatización del Agente se remonta al ciclo anterior. Las aplicaciones de automatización pueden ser un simple script o un algoritmo complejo, pero el núcleo sigue siendo la búsqueda de la personalización del usuario, es decir, los usuarios pueden personalizar sus propias estrategias basadas en sus hábitos de trading y preferencias de riesgo entre las opciones proporcionadas por la plataforma. Por lo tanto, el objetivo de las aplicaciones de automatización es permitir a los usuarios estar tranquilos después de ejecutar el programa.

Esto significa que el espacio de imaginación para las aplicaciones automatizadas es limitado. Están más enfocadas en la experiencia vertical detallada de los usuarios, y el foso entre los protocolos a menudo se refleja en el diseño de los algoritmos. La competencia de la gestión automatizada de carteras y las aplicaciones de optimización de rendimiento esencialmente radica en la capacidad del equipo para formular estrategias, compitiendo en cuándo desencadenar arbitraje, cuándo reducir el riesgo de liquidación, cómo asignar posiciones y maximizar el rendimiento de Farming.

Creo que las oportunidades de participación del Agente en ello no son tan grandes como las expectativas del mercado. La razón es que es difícil para los usuarios entrenar y ajustar finamente sus Agentes privados para superar los algoritmos de iteración rápida de los equipos profesionales. Es difícil para los Agentes ayudarse a sí mismos a encontrar oportunidades de negociación en la cadena sin convertirse en la liquidez de salida de otra persona en esta etapa. Por lo tanto, la narrativa de hacer que los Agentes sean su propia 'máquina de impresión de dinero' puede parecer solo ideal.

El análisis de mercado de DeFAI en el idioma chino simplificado es mixto. La razón es que cualquier agente puede expresar sus opiniones sobre los precios de los tokens, pero la mayoría de las opiniones son repetitivas y reciben poca atención. En estos análisis, aplicaciones como Zara AI, que tienen marcos autodesarrollados, entrenan y optimizan continuamente para analizar indicadores específicos. AIXBT, como líder de la industria, ha ocupado durante mucho tiempo el primer lugar en la mente de Kaito y se ha convertido en un KOL destacado. El análisis de mercado de DeFAI tiene desviaciones significativas, con la mayoría de los agentes siendo carne de cañón y llenos de burbujas, lo que dificulta generar valor comercial. Desde el reconocimiento del mercado del análisis de mercado basado en agentes hasta la formación de modelos de negocio de los agentes y la monetización del tráfico, este puede ser el techo a corto plazo del análisis de mercado de DeFAI.

Sin embargo, el análisis público de Agent puede ser tanto una señal de compra como una noticia de venta. Esta puede ser una de las razones por las cuales los principales KOLs como AIXBT no han comenzado a gestionar de forma independiente los activos de los usuarios. Esto se debe a que el análisis de Agent se basa en datos públicos y no impulsa artificialmente los precios como lo hacen los KOLs humanos a través de artículos y colaboración en equipo. La diferencia entre los dos es una de las razones por las cuales el análisis del mercado de DeFAI tiene un espacio de imaginación limitado.

Entonces, ¿por qué es diferente la clase de Abstracción de IA DeFAI? Creo que sus características radican en la baja previsibilidad y el alto crecimiento. La baja previsibilidad proviene de las limitaciones objetivas de la IA Web3, con muchos 'proyectos basura' en Web3 desde el 'bot de IA' en 2023, 'Envoltura GPT' en la primera mitad de 2024, hasta el reciente Agente ajustado finamente en los últimos meses. Estos proyectos, con ChatGPT como núcleo, encapsulan la entrada y salida del modelo en el frontend de la aplicación, y los usuarios pueden utilizar comandos de lenguaje natural la primera vez que lo utilizan. Sin embargo, debido a la falta de protección de rendimiento, existe una fricción significativa en la experiencia real. Esta experiencia de usuario deficiente de más de un año es la razón por la que las expectativas de la aplicación abstracta son bajas.

La definición de aplicación abstracta es abstraer las complejas operaciones en cadena a través de la inteligencia artificial, simplificando así la experiencia de los usuarios novatos, para que los usuarios principiantes también puedan experimentar profundamente los protocolos DeFi. Aunque estas aplicaciones son similares a una gran cantidad de 'proyectos sospechosos' en la forma en que simplifican, los usuarios interactúan con el frontend del Agente a través de lenguaje natural y llaman a varias APIs, y el Agente completa la operación en el backend, pero el método de interacción no ha mejorado significativamente. Por lo tanto, la mayoría de los usuarios o la percepción general del mercado a menudo consideran bajas las expectativas de las aplicaciones abstractas.

Sin embargo, a medida que más y más desarrolladores de Web2 ingresan a este campo y el desarrollo de aplicaciones abstractas se acelera, esto proporciona un enorme potencial de crecimiento para dichas aplicaciones. Actualmente, las aplicaciones abstractas se encuentran en una fase de crecimiento rápido y se espera que logren avances en el futuro.

El crecimiento alto proviene de aplicaciones abstractas que pueden optimizar completamente la experiencia del usuario, mientras que una mala experiencia de usuario suele provenir de dos aspectos:

1. Los usuarios no comprenden las capacidades reales de la aplicación. Al ingresar comandos como Swap, Staking, etc., aunque estas operaciones se puedan ejecutar con éxito, este método de interacción no impresiona a los usuarios.
2. El usuario sobrestimó la capacidad de la aplicación, ingresando instrucciones complejas que a menudo son difíciles de ejecutar con precisión para un solo modelo, lo que lleva a errores en cierto paso del flujo de trabajo de la canalización.

La versión actual de la aplicación Agente todavía tiene un amplio margen de crecimiento y puede superar los problemas mencionados anteriormente. Tomando Questflow como ejemplo, la aplicación abstracta combina múltiples Agentes en un Swarm para optimizar la experiencia del usuario. En un Swarm, cuantos más Agentes se utilicen, más refinados se vuelven los casos de uso del usuario. Por ejemplo, el 'Crypto Token Signal Swarm' en la plataforma Questflow consta de cinco Agentes: Agente de programación, Agente de Telegram, Agente de Techcrunch, Agente de OKLink y Agente de información Web3 Agregada. A través de la introducción del Swarm, los usuarios pueden comprender rápidamente su propósito: monitorear los precios de los tokens, analizar proyectos y entregar información Alpha refinada a grupos de Telegram. Por lo tanto, al interactuar con este Swarm, las expectativas de los usuarios pueden ser completamente satisfechas, y la retroalimentación real puede coincidir con sus expectativas. Más importante aún, las instrucciones complejas no se simplifican ni se omiten porque las instrucciones de los usuarios se dividen y asignan a diferentes Agentes, y cada Agente solo completa sus propias tareas, lo que hace que todo el flujo de trabajo sea más eficiente y conciso.

La burbuja y el caos en la pista de aplicación abstracta están disminuyendo gradualmente, y el mercado ha comenzado a orientarse hacia un desarrollo más positivo y serio. Una nueva forma de interacción está a punto de ayudar realmente a los usuarios a resolver problemas y mejorar la eficiencia. Esta nueva forma de interacción traerá nuevos paradigmas comerciales y, en el proceso de acelerar la evolución en la pista de Agente de IA, se espera que las aplicaciones abstractas se conviertan en los pioneros que capturen el valor del mercado DeFAI.

El ecosistema de Solana abraza activamente DeFAI

Solana y Base son los dos principales campos de batalla en la pista de AI Agent, pero las direcciones de desarrollo de estos dos ecosistemas son completamente diferentes. En Base AI Agent, Virtuals, basado en un modelo de token maduro, ocupa la gran mayoría del valor de mercado; mientras que en Solana, a pesar de la participación de ai16z, debido a los fundamentos débiles y la influencia del ambiente de memecoin de Solana, la cuota de mercado de Solana en la pista de AI Agent es relativamente baja.

Para Solana, el ecosistema diverso actual no es la situación más ideal. Solana necesita una etiqueta narrativa sustancial para alcanzar el próximo hito de valor de mercado. En el contexto del fracaso de Depin, DeFAI es, sin duda, la mejor oportunidad de Solana. Según la distribución de aplicaciones DeFAI resumida por Solana Daily, muchas aplicaciones DeFAI han elegido la plataforma Solana. Esto puede estar relacionado con la frecuente organización por parte de Solana de hackatones de Agent y sus iniciativas de subvenciones. En general, Solana lidera la carrera en DeFAI, superando a Base.

Solana lanzó el DeFAI Landscape en Solana la semana pasada. He seleccionado proyectos con una capitalización de mercado de más de $10 millones a partir del 19 de enero y proporcioné un breve resumen de sus funciones y categorías principales.

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