DeFAI: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng DeFi?

Tài chính phi tập trung ( DeFi ) kể từ khi phát triển nhanh chóng từ năm 2020, đã luôn là trụ cột quan trọng của hệ sinh thái tiền mã hóa. Mặc dù đã xuất hiện nhiều giao thức đổi mới, nhưng độ phức tạp và mức độ phân mảnh của DeFi cũng đã tăng lên, ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó khăn để đối phó với nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.

Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã chuyển từ câu chuyện vĩ mô năm 2023 sang trọng tâm chuyên môn hóa và định hướng đại lý hơn vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã tạo ra lĩnh vực mới DeFi AI(DeFAI), trong đó AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.

DeFAI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, các đại lý AI cần tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Các lớp dữ liệu và tính toán phía trên cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo mô hình AI, những mô hình này dựa trên dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp bảo mật và có thể xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì việc thực hiện không cần tin cậy. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI được điều khiển chuyên biệt, chẳng hạn như robot giao dịch tự động, bộ đánh giá rủi ro tín dụng và bộ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.

Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:

1. Cấp độ trừu tượng

Các giao thức này hoạt động như một giao diện thân thiện với người dùng cho Tài chính phi tập trung tương tự như ChatGPT, cho phép người dùng nhập các gợi ý được thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và dApp, thực hiện ý định của người dùng trong khi đơn giản hóa các bước thủ công trong các giao dịch phức tạp.

Một số chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:

• Hoán đổi, chuỗi chéo, cho vay/rút tiền, thực hiện giao dịch chuỗi chéo
• Ví giao dịch theo dõi hoặc hồ sơ mạng xã hội
• Tự động thực hiện chốt lời/cắt lỗ giao dịch theo tỷ lệ phần trăm quy mô vị thế

Ví dụ, không cần phải rút ETH thủ công từ nền tảng cho vay, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, đổi thành các token khác, và cung cấp tính thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.

2. Đại lý giao dịch tự chủ

Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc thiết lập sẵn, các đại lý giao dịch tự động có thể học hỏi và thích ứng với điều kiện thị trường, đồng thời điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới. Các đại lý này có thể:

• Phân tích dữ liệu để liên tục hoàn thiện chiến lược
• Dự đoán xu hướng thị trường, để đưa ra quyết định mua/bán tốt hơn
• Thực hiện các chiến lược Tài chính phi tập trung phức tạp

3. DApps được驱动 bởi AI

Tài chính phi tập trung dApp cung cấp các chức năng như cho vay, trao đổi, và farming lợi nhuận. AI và đại lý AI có thể tăng cường các dịch vụ này qua các cách sau:

• Tối ưu hóa cung cấp thanh khoản bằng cách cân bằng lại vị trí LP để có APY tốt hơn
• Quét token bằng cách phát hiện rủi ro tiềm ẩn

Thách thức chính

Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang phải đối mặt với một số thách thức:

1. Những giao thức này phụ thuộc vào dòng dữ liệu thời gian thực để đạt được hiệu suất giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu suất tuyến đường kém, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lãi.

2. Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có độ biến động rất lớn. Đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì tính hiệu quả.

3. Cần hiểu rõ mối tương quan của tài sản, biến động thanh khoản và tâm lý thị trường để có thể nắm bắt được tình hình chung của thị trường.

Các giao thức dựa trên những loại này đã được thị trường ưa chuộng. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và đạt được kết quả tối ưu, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều tập dữ liệu khác nhau với chất lượng khác nhau, nhằm nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.

Tầng dữ liệu——cung cấp năng lượng cho DeFAI thông minh

Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu theo thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.

Các tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể phân tích dự đoán hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp các đề xuất giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về các vị thế mua hoặc bán đối với các tài sản nhất định.

Các nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI bao gồm:

• Mode Synth: Dữ liệu tổng hợp dùng để dự đoán tài chính, nắm bắt đầy đủ phân phối biến động giá, phục vụ cho dự đoán mô hình AI.

• Chainbase:Dữ liệu cấu trúc toàn chuỗi, cung cấp dữ liệu tăng cường AI, dùng cho giao dịch, dự đoán và lấy alpha.

• sqd.ai: Hồ dữ liệu phi tập trung dành cho các đại lý AI, truy cập dữ liệu đa chuỗi có thể mở rộng và tùy chỉnh, với tính năng bảo mật bằng chứng không kiến thức.

• Cookie: Tâm lý truyền thông xã hội và lớp dữ liệu trên chuỗi dành cho các đại lý AI, sử dụng 18 đại lý AI chuyên dụng để xử lý hơn 7TB dữ liệu đại lý trên chuỗi từ hơn 20 chuỗi.

Mạng con Mode Synth là mạng con thứ 50 của Bittensor, tạo ra dữ liệu tổng hợp cho khả năng dự đoán tài chính của các tác nhân. So với các hệ thống dự đoán giá truyền thống khác, Synth nắm bắt đầy đủ phân phối biến động giá và xác suất liên quan, từ đó xây dựng dữ liệu tổng hợp chính xác nhất thế giới, hỗ trợ cho các tác nhân và LLM.

Cung cấp nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao có thể giúp các đại lý AI đưa ra quyết định định hướng tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán sự biến động của APY trong các điều kiện thị trường khác nhau, để các bể thanh khoản có thể tái phân bổ hoặc rút thanh khoản khi cần thiết.

Blockchain đại lý AI được quan tâm nhất

Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một blockchain còn định vị mình là nền tảng toàn diện để xây dựng tương lai DeFAI. Gần đây, họ đã triển khai một co-pilot DeFAI, để thực hiện các giao dịch trên chuỗi thông qua các yêu cầu của người dùng, sắp tới sẽ mở cho những người nắm giữ token.

Ngoài ra, blockchain này còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Họ đã nỗ lực rất lớn để tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình, và với việc phát triển thêm nhiều đại lý và thực hiện giao dịch, blockchain này đã phát triển nhanh chóng.

Những biện pháp này đều được thực hiện trong khi họ nâng cấp mạng bằng AI, điểm nổi bật nhất là việc trang bị cho chuỗi khối của họ một bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI để kiểm tra giao dịch trước khi thực hiện, có thể ngăn chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi.

So sánh các blockchain hàng đầu mà AI đại lý dựa trên

Solana và Base chắc chắn là hai chuỗi chính cho việc xây dựng và phát hành các khung và mã thông báo AI. Các đại lý AI sử dụng khả năng thông lượng cao và mạng độ trễ thấp của Solana cùng với hệ điều hành mã nguồn mở để triển khai mã thông báo đại lý, trong khi một nền tảng nào đó đóng vai trò là launchpad để triển khai đại lý trên Base. Mặc dù chúng đều có hackathon và các động lực tài chính, nhưng về mặt kế hoạch AI của từng chuỗi, chúng vẫn chưa đạt được mức độ mà một số blockchain đã đạt được.

NEAR trước đây đã định nghĩa mình là một blockchain L1 tập trung vào AI, với các chức năng bao gồm thị trường nhiệm vụ AI, trung tâm nghiên cứu với khung đại lý AI mã nguồn mở và trợ lý AI. Họ gần đây đã công bố quỹ đại lý AI 20 triệu đô la, nhằm mở rộng các đại lý hoàn toàn tự chủ và có thể xác minh trên NEAR.

Bước tiếp theo của DeFAI

Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung đang đối mặt với những hạn chế lớn trong việc đạt được sự tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:

1. Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực hiện, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.

2. AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.

3. DApp được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc về thụ động chứ không phải chủ động.

Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích để phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần đến dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các nhà đầu tư lớn, sự thay đổi thanh khoản, đồng thời tạo ra các dữ liệu tổng hợp hữu ích để thực hiện phân tích dự đoán tốt hơn, và kết hợp với phân tích tâm lý thị trường chung, cho dù là sự biến động của các token trong các danh mục cụ thể hay sự biến động của token trên mạng xã hội.

Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi các hệ thống này phát triển, chúng ta có thể thấy các nhà giao dịch Tài chính phi tập trung trong tương lai dựa vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với ít sự can thiệp của con người nhất.

Kết luận

Xét về việc giảm mạnh giá trị của token và khung AI, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là nhất thời. Tuy nhiên, DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, tiềm năng của việc tăng cường khả năng sử dụng và hiệu suất DeFi của các đại lý AI là điều không thể phủ nhận.

Chìa khóa để giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI. Ngày càng nhiều giao thức tích hợp các lớp dữ liệu khác nhau, các giao thức dữ liệu xây dựng các plugin cho khung, điều này làm nổi bật tầm quan trọng của dữ liệu đối với quyết định của đại lý.

Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và tính riêng tư sẽ trở thành những thách thức quan trọng mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các tác vụ của AI vẫn là một hộp đen, người dùng phải giao quỹ cho nó. Do đó, sự phát triển của quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và khả năng giải trình của quy trình đại lý. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE thậm chí là zk-proofs có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của đại lý AI, từ đó tạo ra niềm tin vào tính tự chủ.

Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, thì các đại lý DeFAI mới có thể được áp dụng rộng rãi.