DeFAI: Cómo la IA puede liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas
Las Finanzas descentralizadas ( DeFi ) han sido un pilar central del ecosistema cripto desde su rápida evolución en 2020. A pesar de que se han establecido muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento en la complejidad y la fragmentación, lo que hace que incluso los usuarios experimentados tengan dificultades para navegar entre las numerosas cadenas, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha pasado de un amplio relato básico 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 (DeFAI) 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 cálculo 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 garantiza que los datos financieros sensibles se mantengan seguros mientras se mantiene la ejecución sin confianza. Por último, 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 abstracta
Este tipo de protocolos actúan como una interfaz amigable para el usuario similar a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar comandos que se ejecutan en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, ejecutando la intención del usuario, al mismo tiempo que eliminan los pasos manuales en transacciones complejas.
Algunas de las funciones que estos protocolos pueden ejecutar incluyen:
Intercambiar, cadena cruzada, prestar/retiro, ejecutar transacciones en cadena cruzada
Monedero de trading de seguimiento o perfil de redes sociales
Ejecutar automáticamente la toma de ganancias/pérdidas según el porcentaje del tamaño de la posición.
Por ejemplo, no es necesario retirar ETH manualmente de la plataforma de préstamos, cruzarlo a Solana, intercambiar SOL y proporcionar liquidez en 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 predefinidas, 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 datos para mejorar continuamente la estrategia
Predecir la tendencia del mercado para tomar mejores decisiones de compra/venta.
Ejecutar estrategias DeFi complejas como transacciones básicas
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de Finanzas descentralizadas ofrecen funciones de préstamo, intercambio y agricultura 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 posiciones de LP para obtener un mejor APY
Escanear tokens para detectar riesgos mediante la detección de posibles rug o honeypots.
Los principales protocolos en estas capas enfrentan algunos desafíos:
Depender 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 en las rutas, fallos en las operaciones o falta de 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 diversificados y de alta calidad para mantener su efectividad.
Es necesario tener un conocimiento completo de la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para comprender la situación general del mercado.
Los protocolos basados en estas categorías han sido bien recibidos en el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y obtener los mejores resultados, deberían considerar integrar diversos conjuntos de datos de diferentes calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporciona energía a la inteligencia DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos en 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 APIs de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias requieren datos para mejorar aún más sus estrategias de trading y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar un análisis predictivo del comportamiento futuro de los precios, ofreciendo recomendaciones para el comercio, adaptándose a sus preferencias por posiciones largas o cortas en ciertos activos.
Además de construir una capa de datos para la IA y los agentes, cierta blockchain se está posicionando como una blockchain de pila completa para construir el futuro de las Finanzas descentralizadas de IA. Recientemente, desplegaron un terminal, que es el co-piloto de las Finanzas descentralizadas de IA, para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones de los usuarios, que pronto estará disponible para los stakers.
Además, esta blockchain también admite muchos equipos basados en IA y agentes. Han hecho un gran esfuerzo para integrar múltiples protocolos de IA en su ecosistema, y a medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones, esta blockchain se está desarrollando rápidamente.
Estas medidas se implementaron al mismo tiempo que actualizaban la red con IA, siendo la más notable el equipar su blockchain con un clasificador de IA. Al utilizar simulaciones y análisis de IA antes de la ejecución de las transacciones, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento, para garantizar la seguridad en la cadena. Como L2 de la supercadena, esta blockchain se encuentra en un punto intermedio, conectando a los usuarios humanos y agentes con el mejor ecosistema de Finanzas descentralizadas.
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 de predicción.
Los agentes de IA pueden generar alpha a través del análisis, pero carecen de ejecución de operaciones independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas y no activas.
La próxima fase de DeFAI podría centrarse en la integración de una capa de datos útil para desarrollar la mejor plataforma o agente de intermediación. Esto requerirá datos en cadena profundos sobre la actividad de los grandes tenedores, cambios en la liquidez, etc., al mismo tiempo que genera datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, y combina el análisis de sentimientos del mercado en general, ya sea la volatilidad de los tokens en categorías específicas ( como los agentes de IA, DeSci, etc. ) o la volatilidad de los tokens en las redes sociales.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading de manera fluida desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, es posible que veamos en el futuro a los traders de Finanzas descentralizadas depender de agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con mínima intervención humana.
Conclusión
Dado el gran desinflado de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas pueden pensar que DeFAI es solo una moda pasajera. Sin embargo, DeFAI todavía se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la disponibilidad 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 trading impulsadas por IA. Cada vez más protocolos integran diferentes capas de datos, y los protocolos de datos construyen complementos para el marco, lo que destaca la importancia de los datos en la toma de decisiones de los agentes.
Mirando hacia el futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en desafíos clave que los protocolos deben abordar. En este momento, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo una caja negra, y los usuarios deben confiar sus fondos a estos. 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 zk-proofs puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, lo que permite la confianza en la autonomía.
Solo al combinar con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de toma de decisiones transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.
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· hace11h
Otra vez están engañando a los tontos con un nuevo concepto.
DeFAI: ¿Cómo la IA está remodelando el ecosistema DeFi y liberando un gran potencial?
DeFAI: Cómo la IA puede liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas
Las Finanzas descentralizadas ( DeFi ) han sido un pilar central del ecosistema cripto desde su rápida evolución en 2020. A pesar de que se han establecido muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento en la complejidad y la fragmentación, lo que hace que incluso los usuarios experimentados tengan dificultades para navegar entre las numerosas cadenas, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha pasado de un amplio relato básico 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 (DeFAI) 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 cálculo 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 garantiza que los datos financieros sensibles se mantengan seguros mientras se mantiene la ejecución sin confianza. Por último, 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 abstracta
Este tipo de protocolos actúan como una interfaz amigable para el usuario similar a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar comandos que se ejecutan en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, ejecutando la intención del usuario, al mismo tiempo que eliminan los pasos manuales en transacciones complejas.
Algunas de las funciones que estos protocolos pueden ejecutar incluyen:
Por ejemplo, no es necesario retirar ETH manualmente de la plataforma de préstamos, cruzarlo a Solana, intercambiar SOL y proporcionar liquidez en 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 predefinidas, 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 agricultura de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Los principales protocolos en estas capas enfrentan algunos desafíos:
Depender 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 en las rutas, fallos en las operaciones o falta de 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 diversificados y de alta calidad para mantener su efectividad.
Es necesario tener un conocimiento completo de la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para comprender la situación general del mercado.
Los protocolos basados en estas categorías han sido bien recibidos en el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y obtener los mejores resultados, deberían considerar integrar diversos conjuntos de datos de diferentes calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporciona energía a la inteligencia DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos en 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 APIs de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias requieren datos para mejorar aún más sus estrategias de trading y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar un análisis predictivo del comportamiento futuro de los precios, ofreciendo recomendaciones para el comercio, adaptándose a sus preferencias por posiciones largas o cortas en ciertos activos.
Además de construir una capa de datos para la IA y los agentes, cierta blockchain se está posicionando como una blockchain de pila completa para construir el futuro de las Finanzas descentralizadas de IA. Recientemente, desplegaron un terminal, que es el co-piloto de las Finanzas descentralizadas de IA, para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones de los usuarios, que pronto estará disponible para los stakers.
Además, esta blockchain también admite muchos equipos basados en IA y agentes. Han hecho un gran esfuerzo para integrar múltiples protocolos de IA en su ecosistema, y a medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones, esta blockchain se está desarrollando rápidamente.
Estas medidas se implementaron al mismo tiempo que actualizaban la red con IA, siendo la más notable el equipar su blockchain con un clasificador de IA. Al utilizar simulaciones y análisis de IA antes de la ejecución de las transacciones, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento, para garantizar la seguridad en la cadena. Como L2 de la supercadena, esta blockchain se encuentra en un punto intermedio, conectando a los usuarios humanos y agentes con el mejor ecosistema de Finanzas descentralizadas.
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 de predicción.
Los agentes de IA pueden generar alpha a través del análisis, pero carecen de ejecución de operaciones independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas y no activas.
La próxima fase de DeFAI podría centrarse en la integración de una capa de datos útil para desarrollar la mejor plataforma o agente de intermediación. Esto requerirá datos en cadena profundos sobre la actividad de los grandes tenedores, cambios en la liquidez, etc., al mismo tiempo que genera datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, y combina el análisis de sentimientos del mercado en general, ya sea la volatilidad de los tokens en categorías específicas ( como los agentes de IA, DeSci, etc. ) o la volatilidad de los tokens en las redes sociales.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading de manera fluida desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, es posible que veamos en el futuro a los traders de Finanzas descentralizadas depender de agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con mínima intervención humana.
Conclusión
Dado el gran desinflado de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas pueden pensar que DeFAI es solo una moda pasajera. Sin embargo, DeFAI todavía se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la disponibilidad 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 trading impulsadas por IA. Cada vez más protocolos integran diferentes capas de datos, y los protocolos de datos construyen complementos para el marco, lo que destaca la importancia de los datos en la toma de decisiones de los agentes.
Mirando hacia el futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en desafíos clave que los protocolos deben abordar. En este momento, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo una caja negra, y los usuarios deben confiar sus fondos a estos. 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 zk-proofs puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, lo que permite la confianza en la autonomía.
Solo al combinar con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de toma de decisiones transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.