DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Finanzas descentralizadas(DeFi)se ha desarrollado rápidamente desde 2020, siendo un pilar central del ecosistema criptográfico. A pesar de la creación de muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento de la complejidad y la fragmentación, haciendo que incluso los usuarios experimentados tengan dificultades para navegar por las numerosas cadenas, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha pasado de una narrativa básica amplia en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi AI (DeFAI) - un campo emergente en el que la IA mejora DeFi a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI abarca múltiples niveles. La blockchain es la capa base, ya que los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Encima de esto, 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. 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.
A medida que el ecosistema DeFAI sigue expandiéndose, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa de abstracción
Los protocolos construidos sobre esta categoría actúan como una interfaz amigable para el usuario de DeFi similar a ChatGPT, permitiendo a los usuarios ingresar indicaciones para su ejecución en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, y ejecutan la intención del usuario, eliminando los pasos manuales en transacciones complejas.
Algunas de las funciones que estos protocolos pueden ejecutar incluyen:
Intercambio, cadena cruzada, préstamo/retiro, ejecución de transacciones entre cadenas
Monedero de seguimiento de operaciones o perfil en redes sociales
Ejecutar automáticamente las órdenes de take profit / stop loss según el porcentaje del tamaño de la posición
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH del protocolo de préstamos, transferirlo 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 trading 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, ajustando su estrategia según 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 en el comercio básico
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de DeFi ofrecen funciones como préstamos, 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 potenciales.
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 eficiencia de ruta baja, fallos en las transacciones o transacciones no rentables.
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 el estado 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 la integración de conjuntos de datos de diversas calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporcionar potencia a la inteligencia DeFAI
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 datos en cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y rendimientos requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de transacción y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar análisis predictivos sobre el comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de trading para adaptarse a sus preferencias de posiciones largas o cortas en ciertos activos.
La cadena de bloques de agentes de IA más popular
Además de construir una capa de datos para AI y agentes, cierta blockchain también se posiciona como una blockchain de pila completa para construir el futuro de DeFAI. Recientemente han desplegado un terminal, que es el co-piloto de DeFAI, para ejecutar transacciones en cadena a través de las indicaciones de los usuarios, que pronto estará abierto a los stakers.
Además, esta blockchain también admite muchos equipos basados en IA y agentes. Han hecho un gran esfuerzo para integrar múltiples protocolos en su ecosistema, y a medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones, esta cadena se desarrolla rápidamente.
Estas medidas se implementaron al mismo tiempo que actualizaban la red con IA, siendo lo más destacado la incorporación de un clasificador de IA a su blockchain. Al utilizar simulaciones y análisis de IA en las transacciones antes de su ejecución, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de ser procesadas, para garantizar la seguridad en la cadena. Como L2 de una supercadena, esta blockchain se sitúa en un punto intermedio, conectando a 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 abstracta convierte la intención del usuario en ejecución, pero generalmente carece de capacidad predictiva.
Los agentes de IA pueden generar alfa a través del análisis, pero carecen de ejecución de operaciones independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas en lugar de activas.
La próxima etapa de DeFAI podría centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de proxy. Esto requerirá datos on-chain profundos sobre las actividades de las ballenas, cambios en la liquidez, etc., al tiempo que genera datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, combinando además el análisis de sentimientos del mercado en general, ya sea sobre la volatilidad de los tokens de categorías específicas (como 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 sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduren, es posible que veamos en el futuro a los traders de DeFi depender de agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de manera autónoma con mínima intervención humana.
Conclusión
Dado el fuerte desplome de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas podrían pensar que DeFAI es solo una moda pasajera. Sin embargo, DeFAI todavía está 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 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 para 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. 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 en 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 la confianza en la autonomía.
Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos sólidos y un proceso de toma de decisiones transparente, los agentes DeFAI podrán obtener una amplia aplicación.
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HorizonHunter
· 07-22 10:44
¿Así que AI está involucrándose en Web3, verdad? Es realmente difícil tomar a la gente por tonta.
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SerumDegen
· 07-21 21:54
ngmi... los bots de inteligencia artificial nos destruirán a todos mientras comerciamos mientras dormimos
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0xSherlock
· 07-21 10:42
Todos están especulando sobre la IA, ¿para qué sirve? No se puede manejar Finanzas descentralizadas.
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SchroedingersFrontrun
· 07-20 05:26
Vaya, otro que está especulando.
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JustHereForAirdrops
· 07-19 17:34
No es más que una trampa financiera con un disfraz de IA para tomar a la gente por tonta.
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HalfPositionRunner
· 07-19 17:28
¿Los viejos tontos de Finanzas descentralizadas van a Todo dentro?
DeFAI: ¿Cómo la IA empodera las Finanzas descentralizadas para lograr transacciones autónomas y optimización de riesgos?
DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Finanzas descentralizadas(DeFi)se ha desarrollado rápidamente desde 2020, siendo un pilar central del ecosistema criptográfico. A pesar de la creación de muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento de la complejidad y la fragmentación, haciendo que incluso los usuarios experimentados tengan dificultades para navegar por las numerosas cadenas, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha pasado de una narrativa básica amplia en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi AI (DeFAI) - un campo emergente en el que la IA mejora DeFi a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI abarca múltiples niveles. La blockchain es la capa base, ya que los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Encima de esto, 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. 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.
A medida que el ecosistema DeFAI sigue expandiéndose, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa de abstracción
Los protocolos construidos sobre esta categoría actúan como una interfaz amigable para el usuario de DeFi similar a ChatGPT, permitiendo a los usuarios ingresar indicaciones para su ejecución en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, y ejecutan la intención del usuario, eliminando los pasos manuales en transacciones complejas.
Algunas de las funciones que estos protocolos pueden ejecutar incluyen:
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH del protocolo de préstamos, transferirlo 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 trading 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, ajustando su estrategia según nueva información. Estos agentes pueden:
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de DeFi ofrecen funciones como préstamos, 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 eficiencia de ruta baja, fallos en las transacciones o transacciones no rentables.
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 el estado 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 la integración de conjuntos de datos de diversas calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporcionar potencia a la inteligencia DeFAI
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 datos en cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y rendimientos requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de transacción y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar análisis predictivos sobre el comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de trading para adaptarse a sus preferencias de posiciones largas o cortas en ciertos activos.
La cadena de bloques de agentes de IA más popular
Además de construir una capa de datos para AI y agentes, cierta blockchain también se posiciona como una blockchain de pila completa para construir el futuro de DeFAI. Recientemente han desplegado un terminal, que es el co-piloto de DeFAI, para ejecutar transacciones en cadena a través de las indicaciones de los usuarios, que pronto estará abierto a los stakers.
Además, esta blockchain también admite muchos equipos basados en IA y agentes. Han hecho un gran esfuerzo para integrar múltiples protocolos en su ecosistema, y a medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones, esta cadena se desarrolla rápidamente.
Estas medidas se implementaron al mismo tiempo que actualizaban la red con IA, siendo lo más destacado la incorporación de un clasificador de IA a su blockchain. Al utilizar simulaciones y análisis de IA en las transacciones antes de su ejecución, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de ser procesadas, para garantizar la seguridad en la cadena. Como L2 de una supercadena, esta blockchain se sitúa en un punto intermedio, conectando a 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 abstracta convierte la intención del usuario en ejecución, pero generalmente carece de capacidad predictiva.
Los agentes de IA pueden generar alfa a través del análisis, pero carecen de ejecución de operaciones independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas en lugar de activas.
La próxima etapa de DeFAI podría centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de proxy. Esto requerirá datos on-chain profundos sobre las actividades de las ballenas, cambios en la liquidez, etc., al tiempo que genera datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, combinando además el análisis de sentimientos del mercado en general, ya sea sobre la volatilidad de los tokens de categorías específicas (como 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 sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduren, es posible que veamos en el futuro a los traders de DeFi depender de agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de manera autónoma con mínima intervención humana.
Conclusión
Dado el fuerte desplome de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas podrían pensar que DeFAI es solo una moda pasajera. Sin embargo, DeFAI todavía está 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 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 para 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. 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 en 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 la confianza en la autonomía.
Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos sólidos y un proceso de toma de decisiones transparente, los agentes DeFAI podrán obtener una amplia aplicación.