DeFAI: ¿Cómo puede la IA liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Las Finanzas descentralizadas (DeFi) se han convertido en un pilar central del ecosistema de criptomonedas desde su rápido desarrollo en 2020. A pesar de la aparición de muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento en la complejidad y fragmentación, lo que dificulta incluso a los usuarios experimentados navegar entre las numerosas cadenas, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado de una narrativa amplia en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a Finanzas descentralizadas AI (DeFAI) - un campo emergente donde la IA mejora las Finanzas descentralizadas a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
Las Finanzas descentralizadas (DeFi) cruzan múltiples niveles. La blockchain es la capa base, y los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. La capa de datos y la capa de computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificación asegura que los datos financieros sensibles se mantengan seguros mientras se ejecutan de manera confiable. El marco de agentes permite a los desarrolladores construir aplicaciones impulsadas por IA especializadas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en cadena.
Con la expansión continua del ecosistema DeFAI, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa de abstracción
Los protocolos que se construyen sobre esta categoría actúan como una interfaz de usuario amigable similar a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar indicaciones que se ejecutan en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, y ejecutan la intención del usuario, al mismo tiempo que eliminan los pasos manuales en transacciones complejas.
Estas son algunas de las funciones que pueden ejecutar estos protocolos:
Intercambio, cadena cruzada, préstamo/retiro, ejecución de transacciones en cadena cruzada
Cartera de copy trading o perfil de redes sociales
Ejecutar automáticamente las órdenes de toma de ganancias/pérdidas según el porcentaje del tamaño de la posición.
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, trasladarlo a Solana, intercambiarlo por SOL y proporcionar liquidez en un DEX: el protocolo de capa de abstracción puede completar la operación en un solo paso.
2. Agente de comercio autónomo
A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas preestablecidas, los agentes de trading autónomos pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, y ajustar sus estrategias en función de nueva información. Estos agentes pueden:
Analizar los datos para mejorar continuamente la estrategia
Predecir la tendencia del mercado para tomar mejores decisiones de compra/venta.
Ejecutar estrategias DeFi complejas como en el trading básico
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de Finanzas descentralizadas ofrecen funciones de préstamo, intercambio y farming de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Optimizar el suministro de liquidez mediante el reequilibrio de las posiciones de LP para obtener un mejor APY
Escanear tokens para detectar riesgos mediante la identificación de posibles rug pulls o honeypots.
Principales desafíos
Los principales protocolos construidos sobre estos niveles enfrentan algunos desafíos:
Estos protocolos dependen de flujos de datos en tiempo real para lograr la mejor ejecución de operaciones. Una mala calidad de los datos puede llevar a una baja eficiencia de la ruta, fallos en las operaciones o operaciones sin rentabilidad.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben ser entrenados con conjuntos de datos diversos y de alta calidad para mantener su efectividad.
Es necesario comprender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para entender la situación general del mercado.
Los protocolos basados en estas categorías han sido bien recibidos por el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y obtener los mejores resultados, deberían considerar la integración de conjuntos de datos de diferentes calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Potenciando la inteligencia DeFi
La calidad de la IA depende de los datos de los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen de manera efectiva en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa de abstracción necesita acceder a los datos en cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de trading y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar un mejor análisis predictivo del comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones para el comercio que se adapten a sus preferencias de posiciones largas o cortas en ciertos activos.
Comparación de las principales blockchains en las que se basan los agentes de IA
Ciertas cadenas de bloques públicas son, sin duda, las principales cadenas para la construcción y publicación de la mayoría de los marcos y tokens de agentes de IA. Los agentes de IA utilizan redes de alto rendimiento y baja latencia, así como sistemas operativos de código abierto, para implementar tokens de agentes, mientras que algunas plataformas actúan como launchpad para la implementación de agentes. A pesar de que todos tienen hackathons e incentivos financieros, en lo que respecta a sus planes de IA como cadena, aún no han alcanzado el nivel de algunas cadenas de bloques emergentes.
Una cadena pública se definió anteriormente como una cadena de bloques L1 centrada en la IA, cuyas funciones incluyen un mercado de tareas de IA, un centro de investigación de IA con un marco de agentes de IA de código abierto y asistentes de IA. Recientemente anunciaron un fondo de agentes de IA de 20 millones de dólares para expandir agentes completamente autónomos y verificables en su cadena.
El siguiente paso de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en Finanzas descentralizadas enfrentan importantes limitaciones para lograr una autonomía completa. Por ejemplo:
La capa de abstracción convierte la intención del usuario en ejecución, pero a menudo carece de capacidad predictiva.
Los agentes de IA pueden generar alfa mediante análisis, pero carecen de ejecución de trading independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas en lugar de activas.
La siguiente fase de DeFAI podría centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de proxy. Esto requerirá datos en cadena profundos sobre la actividad de las ballenas, cambios en la liquidez, etc., mientras se generan datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, combinando además el análisis de sentimientos del mercado general, ya sea sobre la volatilidad de los tokens en categorías específicas (como agentes de IA, DeSci, etc.) o sobre la volatilidad de los tokens en redes sociales.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, es posible que veamos en el futuro a los traders de Finanzas descentralizadas confiar en agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con la mínima intervención humana.
Últimos pensamientos
Dado el drástico descenso de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas pueden pensar que DeFAI es solo un fenómeno pasajero. Sin embargo, DeFAI todavía se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la usabilidad y el rendimiento de las Finanzas descentralizadas es innegable.
La clave para liberar este potencial radica en obtener datos en tiempo real de alta calidad, lo que mejorará las predicciones y ejecuciones de transacciones impulsadas por IA. Cada vez más protocolos integran diferentes capas de datos, y los protocolos de datos construyen complementos para el marco, lo que resalta la importancia de los datos en la toma de decisiones de los agentes.
De cara al futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en desafíos clave que los protocolos deben abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo una caja negra, y los usuarios deben confiar sus fondos a ellos. Por lo tanto, el desarrollo de decisiones de IA verificables ayudará a garantizar la transparencia y la responsabilidad de los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas zk puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, lo que permite confiar en la autonomía.
Solo combinando datos de alta calidad, modelos robustos y un proceso de toma de decisiones transparente, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
6 me gusta
Recompensa
6
4
Compartir
Comentar
0/400
BridgeNomad
· hace7h
después del wormhole, estoy muy escéptico sobre cualquier ai que toque mis pilas de defi... seguridad primero familia
Ver originalesResponder0
LiquidatedAgain
· hace8h
¿Es confiable el control de riesgo de IA? Acabo de ser liquidado por el libro de liquidación inteligente, solo quiero preguntar.
Ver originalesResponder0
OnchainDetective
· hace8h
Ya sospechaba que la IA iba a meterse en las Finanzas descentralizadas.
Ver originalesResponder0
NFTDreamer
· hace8h
De verdad, no juegues más, solo acabarás en más trampas.
DeFAI: La IA lidera una nueva era en Finanzas descentralizadas, donde los datos y los agentes son clave.
DeFAI: ¿Cómo puede la IA liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Las Finanzas descentralizadas (DeFi) se han convertido en un pilar central del ecosistema de criptomonedas desde su rápido desarrollo en 2020. A pesar de la aparición de muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento en la complejidad y fragmentación, lo que dificulta incluso a los usuarios experimentados navegar entre las numerosas cadenas, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado de una narrativa amplia en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a Finanzas descentralizadas AI (DeFAI) - un campo emergente donde la IA mejora las Finanzas descentralizadas a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
Las Finanzas descentralizadas (DeFi) cruzan múltiples niveles. La blockchain es la capa base, y los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. La capa de datos y la capa de computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificación asegura que los datos financieros sensibles se mantengan seguros mientras se ejecutan de manera confiable. El marco de agentes permite a los desarrolladores construir aplicaciones impulsadas por IA especializadas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en cadena.
Con la expansión continua del ecosistema DeFAI, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa de abstracción
Los protocolos que se construyen sobre esta categoría actúan como una interfaz de usuario amigable similar a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar indicaciones que se ejecutan en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, y ejecutan la intención del usuario, al mismo tiempo que eliminan los pasos manuales en transacciones complejas.
Estas son algunas de las funciones que pueden ejecutar estos protocolos:
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, trasladarlo a Solana, intercambiarlo por SOL y proporcionar liquidez en un DEX: el protocolo de capa de abstracción puede completar la operación en un solo paso.
2. Agente de comercio autónomo
A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas preestablecidas, los agentes de trading autónomos pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, y ajustar sus estrategias en función de nueva información. Estos agentes pueden:
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de Finanzas descentralizadas ofrecen funciones de préstamo, intercambio y farming de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Principales desafíos
Los principales protocolos construidos sobre estos niveles enfrentan algunos desafíos:
Estos protocolos dependen de flujos de datos en tiempo real para lograr la mejor ejecución de operaciones. Una mala calidad de los datos puede llevar a una baja eficiencia de la ruta, fallos en las operaciones o operaciones sin rentabilidad.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben ser entrenados con conjuntos de datos diversos y de alta calidad para mantener su efectividad.
Es necesario comprender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para entender la situación general del mercado.
Los protocolos basados en estas categorías han sido bien recibidos por el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y obtener los mejores resultados, deberían considerar la integración de conjuntos de datos de diferentes calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Potenciando la inteligencia DeFi
La calidad de la IA depende de los datos de los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen de manera efectiva en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa de abstracción necesita acceder a los datos en cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de trading y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar un mejor análisis predictivo del comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones para el comercio que se adapten a sus preferencias de posiciones largas o cortas en ciertos activos.
Comparación de las principales blockchains en las que se basan los agentes de IA
Ciertas cadenas de bloques públicas son, sin duda, las principales cadenas para la construcción y publicación de la mayoría de los marcos y tokens de agentes de IA. Los agentes de IA utilizan redes de alto rendimiento y baja latencia, así como sistemas operativos de código abierto, para implementar tokens de agentes, mientras que algunas plataformas actúan como launchpad para la implementación de agentes. A pesar de que todos tienen hackathons e incentivos financieros, en lo que respecta a sus planes de IA como cadena, aún no han alcanzado el nivel de algunas cadenas de bloques emergentes.
Una cadena pública se definió anteriormente como una cadena de bloques L1 centrada en la IA, cuyas funciones incluyen un mercado de tareas de IA, un centro de investigación de IA con un marco de agentes de IA de código abierto y asistentes de IA. Recientemente anunciaron un fondo de agentes de IA de 20 millones de dólares para expandir agentes completamente autónomos y verificables en su cadena.
El siguiente paso de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en Finanzas descentralizadas enfrentan importantes limitaciones para lograr una autonomía completa. Por ejemplo:
La capa de abstracción convierte la intención del usuario en ejecución, pero a menudo carece de capacidad predictiva.
Los agentes de IA pueden generar alfa mediante análisis, pero carecen de ejecución de trading independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas en lugar de activas.
La siguiente fase de DeFAI podría centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de proxy. Esto requerirá datos en cadena profundos sobre la actividad de las ballenas, cambios en la liquidez, etc., mientras se generan datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, combinando además el análisis de sentimientos del mercado general, ya sea sobre la volatilidad de los tokens en categorías específicas (como agentes de IA, DeSci, etc.) o sobre la volatilidad de los tokens en redes sociales.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, es posible que veamos en el futuro a los traders de Finanzas descentralizadas confiar en agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con la mínima intervención humana.
Últimos pensamientos
Dado el drástico descenso de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas pueden pensar que DeFAI es solo un fenómeno pasajero. Sin embargo, DeFAI todavía se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la usabilidad y el rendimiento de las Finanzas descentralizadas es innegable.
La clave para liberar este potencial radica en obtener datos en tiempo real de alta calidad, lo que mejorará las predicciones y ejecuciones de transacciones impulsadas por IA. Cada vez más protocolos integran diferentes capas de datos, y los protocolos de datos construyen complementos para el marco, lo que resalta la importancia de los datos en la toma de decisiones de los agentes.
De cara al futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en desafíos clave que los protocolos deben abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo una caja negra, y los usuarios deben confiar sus fondos a ellos. Por lo tanto, el desarrollo de decisiones de IA verificables ayudará a garantizar la transparencia y la responsabilidad de los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas zk puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, lo que permite confiar en la autonomía.
Solo combinando datos de alta calidad, modelos robustos y un proceso de toma de decisiones transparente, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.
![Finanzas descentralizadas全解：AI如何释放Finanzas descentralizadas的潜力？](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01