DeFAI: Bagaimana AI Melepaskan Potensi Keuangan Desentralisasi?
Keuangan Desentralisasi (DeFi) telah menjadi pilar inti dari ekosistem kripto sejak perkembangannya yang pesat pada tahun 2020. Meskipun banyak protokol inovatif muncul, hal ini juga menyebabkan peningkatan kompleksitas dan fragmentasi, sehingga bahkan pengguna yang berpengalaman pun sulit untuk menguasai banyaknya rantai, aset, dan protokol.
Sementara itu, kecerdasan buatan (AI) telah berkembang dari narasi dasar yang luas di tahun 2023 menjadi fokus yang lebih profesional dan berorientasi pada agen di tahun 2024. Perubahan ini melahirkan Keuangan Desentralisasi AI (DeFAI) - sebuah bidang yang sedang berkembang, di mana AI meningkatkan DeFi melalui otomatisasi, manajemen risiko, dan optimisasi modal.
Keuangan Desentralisasi DeFAI melintasi beberapa lapisan. Blockchain adalah lapisan dasar, dan agen AI harus berinteraksi dengan rantai tertentu untuk mengeksekusi transaksi dan kontrak pintar. Lapisan data dan lapisan komputasi menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model AI, yang berasal dari data harga historis, sentimen pasar, dan analisis on-chain. Lapisan privasi dan verifikasi memastikan bahwa data keuangan sensitif tetap aman sambil menjaga pelaksanaan tanpa kepercayaan. Kerangka agen memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi berbasis AI khusus, seperti robot perdagangan otonom, penilai risiko kredit, dan pengoptimalan tata kelola on-chain.
Seiring dengan semakin berkembangnya ekosistem DeFAI, proyek yang paling menonjol dapat dibagi menjadi tiga kategori utama:
1. Tingkat Abstraksi
Protokol yang dibangun di atas kategori ini berfungsi sebagai antarmuka ramah pengguna yang mirip dengan ChatGPT untuk Keuangan Desentralisasi, memungkinkan pengguna memasukkan petunjuk yang dijalankan di blockchain. Mereka biasanya terintegrasi dengan beberapa rantai dan dApp, dan melaksanakan niat pengguna sambil menghilangkan langkah manual dalam transaksi yang kompleks.
Beberapa fungsi yang dapat dieksekusi oleh protokol ini termasuk:
Dompet perdagangan salinan atau profil media sosial
Melakukan eksekusi otomatis untuk take profit/stop loss berdasarkan persentase ukuran posisi
Misalnya, tidak perlu secara manual menarik ETH dari platform pinjaman, mengalirkannya ke Solana, menukar SOL, dan menyediakan likuiditas di DEX - protokol lapisan abstrak hanya memerlukan satu langkah untuk menyelesaikan operasi.
2. Agen Perdagangan Mandiri
Berbeda dengan robot perdagangan tradisional yang mengikuti aturan yang ditetapkan, agen perdagangan mandiri dapat belajar dan beradaptasi dengan kondisi pasar, serta menyesuaikan strategi mereka berdasarkan informasi baru. Agen ini dapat:
Menganalisis data untuk terus menyempurnakan strategi
Memprediksi pergerakan pasar untuk membuat keputusan bullish/bearish yang lebih baik
Melaksanakan strategi DeFi yang kompleks seperti perdagangan dasar
3. DApps yang Didorong oleh AI
Keuangan Desentralisasi dApp menyediakan fungsi peminjaman, pertukaran, dan pertanian hasil. AI dan agen AI dapat meningkatkan layanan ini melalui cara-cara berikut:
Mengoptimalkan pasokan likuiditas dengan menyeimbangkan kembali posisi LP untuk mendapatkan APY yang lebih baik
Memindai token untuk menemukan risiko dengan mendeteksi potensi rug atau perangkap.
Tantangan Utama
Protokol-protokol teratas yang dibangun di atas lapisan-lapisan ini menghadapi beberapa tantangan:
Protokol ini bergantung pada aliran data waktu nyata untuk mencapai eksekusi perdagangan yang optimal. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan efisiensi rute yang rendah, kegagalan transaksi, atau transaksi yang tidak menguntungkan.
Model AI bergantung pada data historis, tetapi pasar cryptocurrency sangat fluktuatif. Agen harus dilatih dengan kumpulan data yang beragam dan berkualitas tinggi untuk tetap efektif.
Diperlukan pemahaman menyeluruh tentang keterkaitan aset, perubahan likuiditas, dan sentimen pasar untuk memahami kondisi pasar secara keseluruhan.
Berdasarkan kategori-kategori ini, protokol telah diterima dengan baik di pasar. Namun, untuk memberikan produk yang lebih baik dan hasil yang optimal, mereka harus mempertimbangkan untuk mengintegrasikan berbagai dataset berkualitas berbeda, untuk mengangkat produk mereka ke level yang baru.
Lapisan Data - Memberikan Daya untuk DeFAI Cerdas
Kualitas AI tergantung pada data yang digunakannya. Agar agen AI dapat bekerja secara efektif dalam DeFAI, mereka memerlukan data yang real-time, terstruktur, dan dapat diverifikasi. Misalnya, lapisan abstraksi perlu mengakses data on-chain melalui RPC dan API jejaring sosial, sementara agen optimasi transaksi dan pendapatan memerlukan data untuk lebih menyempurnakan strategi perdagangan mereka dan mendistribusikan kembali sumber daya.
Kumpulan data berkualitas tinggi memungkinkan agen untuk melakukan analisis prediktif yang lebih baik terhadap perilaku harga di masa depan, memberikan saran untuk perdagangan agar sesuai dengan preferensi mereka terhadap posisi beli atau jual pada aset tertentu.
Perbandingan Blockchain Teratas yang Didasari oleh AI代理
Beberapa blockchain publik tanpa diragukan lagi adalah rantai utama untuk kerangka kerja dan penerbitan token AI bagi kebanyakan. Agen AI memanfaatkan jaringan dengan throughput tinggi dan latensi rendah serta sistem operasi sumber terbuka untuk menerapkan token agen, sementara beberapa platform bertindak sebagai launchpad untuk penerapan agen. Meskipun mereka semua memiliki hackathon dan insentif dana, dalam hal program AI mereka sebagai sebuah rantai, mereka belum mencapai tingkat yang dicapai oleh beberapa blockchain publik yang muncul.
Sebuah blockchain publik sebelumnya mendefinisikan dirinya sebagai blockchain L1 yang berfokus pada AI, yang fungsinya mencakup pasar tugas AI, pusat penelitian AI dengan kerangka agen AI sumber terbuka, dan asisten AI. Mereka baru-baru ini mengumumkan dana agen AI sebesar 20 juta dolar untuk memperluas agen yang sepenuhnya mandiri dan dapat diverifikasi di atas rantai mereka.
Langkah Selanjutnya DeFAI
Saat ini, sebagian besar agen AI dalam Keuangan Desentralisasi menghadapi batasan besar dalam mencapai otonomi penuh. Contohnya:
Lapisan abstrak mengubah niat pengguna menjadi eksekusi, tetapi biasanya kurang memiliki kemampuan prediksi.
AI agen mungkin menghasilkan alpha melalui analisis, tetapi kurang memiliki eksekusi perdagangan yang independen.
dApp yang didorong oleh AI dapat menangani penyimpanan atau transaksi, tetapi bersifat pasif dan bukan aktif.
Tahap berikutnya dari DeFAI mungkin akan fokus pada integrasi lapisan data yang berguna, untuk mengembangkan platform atau agen terbaik. Ini akan membutuhkan data on-chain yang mendalam mengenai kegiatan paus besar, perubahan likuiditas, dan sebagainya, sambil menghasilkan data sintetis yang berguna untuk analisis prediktif yang lebih baik, serta menggabungkan analisis sentimen dari pasar umum, baik itu fluktuasi token di kategori tertentu (seperti agen AI, DeSci, dll.) atau fluktuasi token di jejaring sosial.
Tujuan akhirnya adalah agar agen AI dapat menghasilkan dan mengeksekusi strategi perdagangan secara mulus dari satu antarmuka. Seiring dengan matangnya sistem ini, kita mungkin akan melihat di masa depan trader DeFi mengandalkan agen AI untuk secara mandiri mengevaluasi, memprediksi, dan mengeksekusi strategi keuangan dengan intervensi manusia yang minimal.
Pemikiran Terakhir
Mengacu pada penurunan signifikan token dan kerangka kerja agen AI, beberapa orang mungkin menganggap DeFAI hanya sebagai fenomena sementara. Namun, DeFAI masih berada di tahap awal, dan potensi agen AI untuk meningkatkan kegunaan dan kinerja Keuangan Desentralisasi tidak dapat disangkal.
Kunci untuk melepaskan potensi ini terletak pada pengambilan data waktu nyata berkualitas tinggi, yang akan meningkatkan prediksi dan eksekusi perdagangan yang didorong oleh AI. Semakin banyak protokol yang mengintegrasikan lapisan data yang berbeda, dan protokol data membangun plugin untuk kerangka kerja, yang menyoroti pentingnya data untuk pengambilan keputusan oleh agen.
Melihat ke depan, verifikasi dan privasi akan menjadi tantangan kunci yang harus diatasi oleh protokol. Saat ini, sebagian besar operasi agen AI masih merupakan kotak hitam, di mana pengguna harus mempercayakan dana mereka kepada agen tersebut. Oleh karena itu, perkembangan keputusan AI yang dapat diverifikasi akan membantu memastikan transparansi dan akuntabilitas dalam proses agen. Protokol yang mengintegrasikan TEE, FHE, atau bahkan bukti zk dapat meningkatkan verifikasi perilaku agen AI, sehingga menciptakan kepercayaan terhadap otonomi.
Hanya dengan menggabungkan data berkualitas tinggi, model yang kuat, dan proses pengambilan keputusan yang transparan, agen DeFAI dapat diterapkan secara luas.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
6 Suka
Hadiah
6
4
Bagikan
Komentar
0/400
BridgeNomad
· 3jam yang lalu
setelah wormhole, saya sangat skeptis tentang AI yang menyentuh tumpukan defi saya... keamanan dulu fam
Lihat AsliBalas0
LiquidatedAgain
· 3jam yang lalu
Apakah manajemen risiko AI dapat diandalkan, baru saja ditanya tentang likuidasi cerdas.
Lihat AsliBalas0
OnchainDetective
· 4jam yang lalu
Sudah menduga AI akan mengurus Keuangan Desentralisasi.
Keuangan Desentralisasi: AI Memimpin Era Baru Keuangan Desentralisasi, Data dan Agen Menjadi Kunci
DeFAI: Bagaimana AI Melepaskan Potensi Keuangan Desentralisasi?
Keuangan Desentralisasi (DeFi) telah menjadi pilar inti dari ekosistem kripto sejak perkembangannya yang pesat pada tahun 2020. Meskipun banyak protokol inovatif muncul, hal ini juga menyebabkan peningkatan kompleksitas dan fragmentasi, sehingga bahkan pengguna yang berpengalaman pun sulit untuk menguasai banyaknya rantai, aset, dan protokol.
Sementara itu, kecerdasan buatan (AI) telah berkembang dari narasi dasar yang luas di tahun 2023 menjadi fokus yang lebih profesional dan berorientasi pada agen di tahun 2024. Perubahan ini melahirkan Keuangan Desentralisasi AI (DeFAI) - sebuah bidang yang sedang berkembang, di mana AI meningkatkan DeFi melalui otomatisasi, manajemen risiko, dan optimisasi modal.
Keuangan Desentralisasi DeFAI melintasi beberapa lapisan. Blockchain adalah lapisan dasar, dan agen AI harus berinteraksi dengan rantai tertentu untuk mengeksekusi transaksi dan kontrak pintar. Lapisan data dan lapisan komputasi menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model AI, yang berasal dari data harga historis, sentimen pasar, dan analisis on-chain. Lapisan privasi dan verifikasi memastikan bahwa data keuangan sensitif tetap aman sambil menjaga pelaksanaan tanpa kepercayaan. Kerangka agen memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi berbasis AI khusus, seperti robot perdagangan otonom, penilai risiko kredit, dan pengoptimalan tata kelola on-chain.
Seiring dengan semakin berkembangnya ekosistem DeFAI, proyek yang paling menonjol dapat dibagi menjadi tiga kategori utama:
1. Tingkat Abstraksi
Protokol yang dibangun di atas kategori ini berfungsi sebagai antarmuka ramah pengguna yang mirip dengan ChatGPT untuk Keuangan Desentralisasi, memungkinkan pengguna memasukkan petunjuk yang dijalankan di blockchain. Mereka biasanya terintegrasi dengan beberapa rantai dan dApp, dan melaksanakan niat pengguna sambil menghilangkan langkah manual dalam transaksi yang kompleks.
Beberapa fungsi yang dapat dieksekusi oleh protokol ini termasuk:
Misalnya, tidak perlu secara manual menarik ETH dari platform pinjaman, mengalirkannya ke Solana, menukar SOL, dan menyediakan likuiditas di DEX - protokol lapisan abstrak hanya memerlukan satu langkah untuk menyelesaikan operasi.
2. Agen Perdagangan Mandiri
Berbeda dengan robot perdagangan tradisional yang mengikuti aturan yang ditetapkan, agen perdagangan mandiri dapat belajar dan beradaptasi dengan kondisi pasar, serta menyesuaikan strategi mereka berdasarkan informasi baru. Agen ini dapat:
3. DApps yang Didorong oleh AI
Keuangan Desentralisasi dApp menyediakan fungsi peminjaman, pertukaran, dan pertanian hasil. AI dan agen AI dapat meningkatkan layanan ini melalui cara-cara berikut:
Tantangan Utama
Protokol-protokol teratas yang dibangun di atas lapisan-lapisan ini menghadapi beberapa tantangan:
Protokol ini bergantung pada aliran data waktu nyata untuk mencapai eksekusi perdagangan yang optimal. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan efisiensi rute yang rendah, kegagalan transaksi, atau transaksi yang tidak menguntungkan.
Model AI bergantung pada data historis, tetapi pasar cryptocurrency sangat fluktuatif. Agen harus dilatih dengan kumpulan data yang beragam dan berkualitas tinggi untuk tetap efektif.
Diperlukan pemahaman menyeluruh tentang keterkaitan aset, perubahan likuiditas, dan sentimen pasar untuk memahami kondisi pasar secara keseluruhan.
Berdasarkan kategori-kategori ini, protokol telah diterima dengan baik di pasar. Namun, untuk memberikan produk yang lebih baik dan hasil yang optimal, mereka harus mempertimbangkan untuk mengintegrasikan berbagai dataset berkualitas berbeda, untuk mengangkat produk mereka ke level yang baru.
Lapisan Data - Memberikan Daya untuk DeFAI Cerdas
Kualitas AI tergantung pada data yang digunakannya. Agar agen AI dapat bekerja secara efektif dalam DeFAI, mereka memerlukan data yang real-time, terstruktur, dan dapat diverifikasi. Misalnya, lapisan abstraksi perlu mengakses data on-chain melalui RPC dan API jejaring sosial, sementara agen optimasi transaksi dan pendapatan memerlukan data untuk lebih menyempurnakan strategi perdagangan mereka dan mendistribusikan kembali sumber daya.
Kumpulan data berkualitas tinggi memungkinkan agen untuk melakukan analisis prediktif yang lebih baik terhadap perilaku harga di masa depan, memberikan saran untuk perdagangan agar sesuai dengan preferensi mereka terhadap posisi beli atau jual pada aset tertentu.
Perbandingan Blockchain Teratas yang Didasari oleh AI代理
Beberapa blockchain publik tanpa diragukan lagi adalah rantai utama untuk kerangka kerja dan penerbitan token AI bagi kebanyakan. Agen AI memanfaatkan jaringan dengan throughput tinggi dan latensi rendah serta sistem operasi sumber terbuka untuk menerapkan token agen, sementara beberapa platform bertindak sebagai launchpad untuk penerapan agen. Meskipun mereka semua memiliki hackathon dan insentif dana, dalam hal program AI mereka sebagai sebuah rantai, mereka belum mencapai tingkat yang dicapai oleh beberapa blockchain publik yang muncul.
Sebuah blockchain publik sebelumnya mendefinisikan dirinya sebagai blockchain L1 yang berfokus pada AI, yang fungsinya mencakup pasar tugas AI, pusat penelitian AI dengan kerangka agen AI sumber terbuka, dan asisten AI. Mereka baru-baru ini mengumumkan dana agen AI sebesar 20 juta dolar untuk memperluas agen yang sepenuhnya mandiri dan dapat diverifikasi di atas rantai mereka.
Langkah Selanjutnya DeFAI
Saat ini, sebagian besar agen AI dalam Keuangan Desentralisasi menghadapi batasan besar dalam mencapai otonomi penuh. Contohnya:
Lapisan abstrak mengubah niat pengguna menjadi eksekusi, tetapi biasanya kurang memiliki kemampuan prediksi.
AI agen mungkin menghasilkan alpha melalui analisis, tetapi kurang memiliki eksekusi perdagangan yang independen.
dApp yang didorong oleh AI dapat menangani penyimpanan atau transaksi, tetapi bersifat pasif dan bukan aktif.
Tahap berikutnya dari DeFAI mungkin akan fokus pada integrasi lapisan data yang berguna, untuk mengembangkan platform atau agen terbaik. Ini akan membutuhkan data on-chain yang mendalam mengenai kegiatan paus besar, perubahan likuiditas, dan sebagainya, sambil menghasilkan data sintetis yang berguna untuk analisis prediktif yang lebih baik, serta menggabungkan analisis sentimen dari pasar umum, baik itu fluktuasi token di kategori tertentu (seperti agen AI, DeSci, dll.) atau fluktuasi token di jejaring sosial.
Tujuan akhirnya adalah agar agen AI dapat menghasilkan dan mengeksekusi strategi perdagangan secara mulus dari satu antarmuka. Seiring dengan matangnya sistem ini, kita mungkin akan melihat di masa depan trader DeFi mengandalkan agen AI untuk secara mandiri mengevaluasi, memprediksi, dan mengeksekusi strategi keuangan dengan intervensi manusia yang minimal.
Pemikiran Terakhir
Mengacu pada penurunan signifikan token dan kerangka kerja agen AI, beberapa orang mungkin menganggap DeFAI hanya sebagai fenomena sementara. Namun, DeFAI masih berada di tahap awal, dan potensi agen AI untuk meningkatkan kegunaan dan kinerja Keuangan Desentralisasi tidak dapat disangkal.
Kunci untuk melepaskan potensi ini terletak pada pengambilan data waktu nyata berkualitas tinggi, yang akan meningkatkan prediksi dan eksekusi perdagangan yang didorong oleh AI. Semakin banyak protokol yang mengintegrasikan lapisan data yang berbeda, dan protokol data membangun plugin untuk kerangka kerja, yang menyoroti pentingnya data untuk pengambilan keputusan oleh agen.
Melihat ke depan, verifikasi dan privasi akan menjadi tantangan kunci yang harus diatasi oleh protokol. Saat ini, sebagian besar operasi agen AI masih merupakan kotak hitam, di mana pengguna harus mempercayakan dana mereka kepada agen tersebut. Oleh karena itu, perkembangan keputusan AI yang dapat diverifikasi akan membantu memastikan transparansi dan akuntabilitas dalam proses agen. Protokol yang mengintegrasikan TEE, FHE, atau bahkan bukti zk dapat meningkatkan verifikasi perilaku agen AI, sehingga menciptakan kepercayaan terhadap otonomi.
Hanya dengan menggabungkan data berkualitas tinggi, model yang kuat, dan proses pengambilan keputusan yang transparan, agen DeFAI dapat diterapkan secara luas.