DeFAI：AIはDeFiの可能性をどのように解放するのか？

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。多くの革新的なプロトコルが登場したものの、複雑性と断片化が進み、経験豊富なユーザーでさえも多数のチェーン、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年の広範な基盤の物語から2024年のより専門的で代理指向の焦点に進化しました。この変化はDeFi AI (DeFAI)を生み出しました - AIが自動化、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は複数のレイヤーを跨いでいます。ブロックチェーンは基盤レイヤーであり、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用しなければ、取引やスマートコントラクトを実行できません。データレイヤーと計算レイヤーは、AIモデルをトレーニングするために必要なインフラを提供し、これらのモデルは過去の価格データ、市場の感情、そしてチェーン上の分析から派生しています。プライバシーと検証可能なレイヤーは、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。エージェントフレームワークは、開発者が自律的な取引ロボット、信用リスク評価ツール、そしてチェーン上の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することを可能にします。

DeFAIエコシステムの拡大に伴い、最も顕著なプロジェクトは3つの主要なカテゴリーに分けられます：

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dApp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、貸出/引き出し、クロスチェーン実行取引
• コピー取引用のウォレットまたはソーシャルメディアのプロフィール
• 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する

例えば、貸出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、SOLに交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません - 抽象レイヤープロトコルは、操作を一歩で完了できます。

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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・適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整することができます。これらのエージェントは：

• データを分析して戦略を常に改善する
• 市場の動向を予測し、より良いロング/ショートの判断を行うために
• 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搭載のDApps

分散型金融 dApp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：

• LPポジションをリバランスして流動性供給を最適化し、より良いAPY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rugやハニーポットを検出します。

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主な課題

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、最適な取引執行を実現するためにリアルタイムデータフローに依存しています。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、取引が利益を生まなくなる可能性があります。

2. AIモデルは歴史的データに依存していますが、暗号通貨市場は非常に変動性があります。エージェントは、多様で高品質なデータセットのトレーニングを受ける必要があります。

3. 資産の相関性、流動性の変化、市場の感情を総合的に理解する必要があり、全体的な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好評を得ています。しかし、より良い製品と最適な結果を提供するために、彼らはさまざまな質のデータセットを統合することを検討すべきです。これにより、彼らの製品は新しいレベルに引き上げられるでしょう。

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データ層 - DeFAIスマートに力を提供

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およびソーシャルネットワークAPIを介してオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引および収益最適化エージェントは、その取引戦略をさらに洗練させ、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応じた取引の提案を提供できるようにします。

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AI代理が基づくトップブロックチェーンの比較

特定のパブリックチェーンは、ほとんどのAIエージェントフレームワークおよびトークンの構築と公開の主要なチェーンであることは間違いありません。AIエージェントは、高スループットと低遅延のネットワーク、およびオープンソースのオペレーティングシステムを利用してエージェントトークンを展開し、いくつかのプラットフォームはエージェントの展開のローンチパッドとして機能します。すべてのプラットフォームにはハッカソンや資金のインセンティブがありますが、チェーンとしてのAIプランの点では、彼らは特定の新興パブリックチェーンが達成したレベルには達していません。

あるパブリックチェーンは、以前AI中心のL1ブロックチェーンとして自らを定義しており、その機能にはAIタスクマーケット、オープンソースのAIエージェントフレームワークを持つAI研究センター、AIアシスタントが含まれています。彼らは最近、完全自律かつ検証可能なエージェントをそのチェーン上で拡張するための2000万ドルのAIエージェントファンドを発表しました。

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DeFAIの次のステップ

現在、分散型金融におけるほとんどのAIエージェントは、完全な自律の実現に重大な制限に直面しています。例えば：

1. 抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力が不足しています。

2. AIエージェントは分析によってアルファを生成する可能性がありますが、独立した取引実行が欠けています

3. AI駆動のdApp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。

DeFAIの次の段階は、有用なデータレイヤーの統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームまたは代理を開発する可能性があります。これは、巨大なクジラの活動や流動性の変化に関する深いオンチェーンデータを必要とし、より良い予測分析のために有用な合成データを生成し、AI代理やDeSciなどの特定のカテゴリのトークンの変動、または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および実行できるようにすることです。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律的に金融戦略を評価、予測、実行する姿を見るかもしれません。

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最終的な感想

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、一部の人々はDeFAIが単なる一時的な現象だ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エージェントが分散型金融の利用可能性とパフォーマンスを向上させる潜在能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、これによりAI駆動の取引予測と実行が改善されます。ますます多くのプロトコルが異なるデータ層を統合し、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、データがエージェントの意思決定において重要であることを強調しています。

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未来を展望すると、検証可能性とプライバシーはプロトコルが解決しなければならない重要な課題となります。現在、大多数の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、ユーザーは資金を預けなければなりません。したがって、検証可能なAI意思決定の発展は、エージェントの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。TEE、FHE、さらにはzk-proofsに基づくプロトコルの統合は、AIエージェントの行動の検証可能性を強化し、自律性に対する信頼を実現することができます。

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によって、DeFAIエージェントは広く利用されるようになります。

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