Tác giả: DFG Nguồn chính thức: medium Bản dịch: Shan Ou Ba, Golden Finance

DeFAI là gì

Kể từ khi mở rộng nhanh chóng vào năm 2020, tài chính phi tập trung (DeFi) đã trở thành trụ cột cốt lõi của hệ sinh thái tiền điện tử. Trong khi nhiều giao thức cải tiến mới đã được xây dựng, điều này cũng dẫn đến sự gia tăng tính phức tạp và phân mảnh, ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng thấy khó khăn khi điều hướng số lượng lớn các chuỗi, tài sản và giao thức.

Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một câu chuyện rộng rãi vào năm 2023 thành một trọng tâm chuyên biệt hơn hướng đến cơ quan vào năm 2024. Sự thay đổi này đã làm nảy sinh DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi trong đó AI nâng cao DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.

DeFAI bao gồm nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở vì các tác nhân AI phải tương tác với một chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và thực thi hợp đồng thông minh. Ngoài ra, các lớp dữ liệu và tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo các mô hình AI có nguồn gốc từ dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Các lớp bảo mật và khả năng xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm vẫn an toàn trong khi vẫn duy trì việc thực hiện không cần tin cậy. Cuối cùng, Agent Framework cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng chuyên biệt chạy bằng AI như bot giao dịch tự động, công cụ đánh giá rủi ro tín dụng và công cụ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi. Mặc dù bản đồ hệ sinh thái này có thể được mở rộng, nhưng đây là những danh mục cấp cao nhất dành cho các dự án được xây dựng trên DeFAI.

Khi hệ sinh thái DeFAI tiếp tục mở rộng, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:

1. Lớp trừu tượng

Các giao thức được xây dựng trên loại này hoạt động như một giao diện thân thiện với người dùng giống như ChatGPT dành cho DeFi, cho phép người dùng nhập lời nhắc để thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và dApp và thực hiện ý định của người dùng đồng thời loại bỏ 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, bắc cầu, cho vay/rút tiền, thực hiện giao dịch trên các chuỗi

• Sao chép ví giao dịch hoặc hồ sơ Twitter/X

• Tự động thực hiện các giao dịch như chốt lời/dừng lỗ dựa trên tỷ lệ phần trăm quy mô vị thế

Ví dụ: thay vì rút ETH thủ công từ Aave, bắc cầu sang Solana, hoán đổi SOL/Fartcoin và cung cấp thanh khoản trên Raydium — giao thức lớp trừu tượng có thể thực hiện điều đó chỉ trong một bước.

Các giao thức chính:

• @griffaindotcom — Một mạng lưới các tác nhân thực hiện giao dịch cho người dùng

• @HeyAnonai — Một giao thức xử lý cảnh báo người dùng về các giao dịch DeFi và thông tin chi tiết theo thời gian thực

• @orbitcryptoai — Một người bạn đồng hành AI cho các tương tác DeFi

2. Các tác nhân giao dịch tự động

Không giống như các bot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc được đặt trước, các tác nhân giao dịch tự động có thể học hỏi và thích nghi với các điều kiện thị trường và điều chỉnh các chiến lược của họ dựa trên thông tin mới. Các tác nhân này có thể: Phân tích dữ liệu để liên tục cải thiện các chiến lược Dự đoán biến động thị trường để đưa ra quyết định dài hạn/ngắn hạn tốt hơn Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp như giao dịch cơ bản Các giao thức chính: @Almanak__ — Nền tảng để đào tạo, tối ưu hóa và triển khai các tác nhân tài chính tự chủ @Cod3xOrg — Ra mắt các tác nhân AI thực hiện các nhiệm vụ tài chính trên blockchain @Spectral_Labs — Tạo mạng lưới các tác nhân giao dịch tự động trên chuỗi

3. DApp do AI điều khiển

DApp DeFi cung cấp các chức năng như cho vay, trao đổi và canh tác lợi nhuận. AI và các tác nhân AI có thể nâng cao các dịch vụ này bằng cách: Tối ưu hóa việc cung cấp thanh khoản bằng cách cân bằng lại các vị thế LP để có được APY tốt hơn Quét mã thông báo để tìm rủi ro bằng cách phát hiện các thảm hoặc bẫy tiềm ẩn Các giao thức chính: ARMA của @gizatechxyz — Tác nhân AI để tối ưu hóa lợi suất USDC trong Chế độ và Cơ sở @SturdyFinance — Kho tiền lợi suất hỗ trợ AI @derivexyz — Các tùy chọn và perps được tối ưu hóa bằng cách sử dụng đồng phi công AI thông minh Nền tảng

Những thách thức chính

Các giao thức cấp cao nhất được xây dựng trên các lớp này phải đối mặt với một số thách thức:

1. Các giao thức này dựa vào nguồn cấp dữ liệu thời gian thực để đạt được hiệu quả thực hiện giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến việc định tuyến không hiệu quả, giao dịch không thành công hoặc giao dịch không có lợi nhuận

2. Các mô hình AI dựa vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử lại rất biến động. Các tác nhân phải được đào tạo về các tập dữ liệu đa dạng, chất lượng cao để duy trì hiệu quả

3. Cần có sự hiểu biết toàn diện về mối tương quan tài sản, thay đổi thanh khoản và tâm lý thị trường để hiểu được tình hình chung của thị trường

Các giao thức dựa trên các danh mục này đã được thị trường hoan nghênh. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và kết quả tối ưu, họ nên cân nhắc tích hợp nhiều tập dữ liệu có chất lượng khác nhau để đưa sản phẩm lên tầm cao mới.

Lớp dữ liệu – Cung cấp năng lượng cho trí tuệ DeFAI

AI chỉ hiệu quả khi dữ liệu mà nó dựa vào tốt. Để các tác nhân AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, chúng cần dữ liệu có cấu trúc, thời gian thực và có thể xác minh được. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các tác nhân giao dịch và tối ưu hóa lợi nhuận cần dữ liệu để tinh chỉnh thêm các chiến lược giao dịch và phân bổ lại nguồn lực.

Các tập dữ liệu chất lượng cao cho phép các tác nhân thực hiện phân tích dự đoán tốt hơn về hành vi giá trong tương lai, đưa ra các khuyến nghị giao dịch phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua hoặc bán khống đối với một số tài sản nhất định.

Nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI

Mạng con tổng hợp mẫu

Như Bittensor Mạng con thứ 50 của Synth tạo ra dữ liệu tổng hợp cho khả năng dự báo tài chính của tác nhân. So với các hệ thống dự đoán giá truyền thống khác, Synth nắm bắt được toàn bộ sự phân bổ của biến động giá và xác suất liên quan, từ đó xây dựng dữ liệu tổng hợp chính xác nhất thế giới để cung cấp cho các nhà môi giới và LLM.

Việc cung cấp nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao hơn có thể giúp các tác nhân AI đưa ra quyết định định hướng tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán biến động APY trong các điều kiện thị trường khác nhau để các nhóm thanh khoản có thể phân bổ lại hoặc trích xuất thanh khoản khi cần. Kể từ khi ra mắt mạng chính, các nhóm DeFi đã nỗ lực tích hợp dữ liệu của Synth thông qua API của họ.

Chuỗi khối tác nhân AI được theo dõi nhiều nhất

Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo và tác nhân, Mode còn định vị mình là chuỗi khối đầy đủ cho tương lai của DeFAI. Gần đây, họ đã triển khai Mode Terminal, chương trình đồng thí điểm của DeFAI để thực hiện các giao dịch trên chuỗi thông qua lời nhắc của người dùng, sẽ sớm khả dụng cho những người đặt cược $MODE.

Ngoài ra, Mode còn hỗ trợ nhiều nhóm dựa trên AI và tác nhân. Mode đã nỗ lực rất nhiều để tích hợp các giao thức như Autonolas, Giza, Sturdy, v.v. vào hệ sinh thái của mình và đang phát triển nhanh chóng khi ngày càng có nhiều tác nhân được phát triển và thực hiện giao dịch. Những động thái này diễn ra khi họ nâng cấp mạng lưới của mình bằng trí tuệ nhân tạo, đáng chú ý nhất là trang bị cho blockchain của họ một máy phân loại được bảo mật bằng AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và AI để phân tích các giao dịch trước khi thực hiện, các giao dịch có rủi ro cao có thể bị chặn và xem xét trước khi xử lý để đảm bảo an ninh trên chuỗi. Với tư cách là L2 trên siêu chuỗi Optimism, Mode đóng vai trò trung gian, kết nối người dùng thực và người dùng proxy với hệ sinh thái DeFi tốt nhất.

So sánh các blockchain hàng đầu mà các tác nhân AI được xây dựng trên đó

Solana và Base chắc chắn là hai chuỗi chính mà hầu hết các khuôn khổ và mã thông báo tác nhân AI được xây dựng và ra mắt. AI Agents tận dụng mạng có thông lượng cao và độ trễ thấp của Solana cùng ElizaOS nguồn mở để triển khai mã thông báo tác nhân, trong khi Virtuals hoạt động như một bệ phóng để triển khai các tác nhân trên Base. Mặc dù tất cả đều có các cuộc thi hackathon và các ưu đãi tài trợ, nhưng họ vẫn chưa đạt đến trình độ mà Mode đã đạt được về các sáng kiến ​​AI của họ dưới dạng một chuỗi.

Trước đây, NEAR tự định nghĩa mình là blockchain L1 tập trung vào AI, với các tính năng bao gồm thị trường tác vụ AI, Trung tâm nghiên cứu AI của NEAR với khuôn khổ tác nhân AI nguồn mở và Trợ lý AI của NEAR. Gần đây, họ đã công bố Quỹ đại lý AI trị giá 20 triệu đô la để mở rộng quy mô các đại lý hoàn toàn tự động và có thể xác minh trên NEAR.

Chainbase

Chainbase cung cấp một tập dữ liệu có cấu trúc trên chuỗi có thể xác minh hoàn toàn giúp nâng cao khả năng giao dịch, hiểu biết sâu sắc, dự báo, tìm kiếm alpha và các khả năng khác của tác nhân AI. Họ đã ra mắt Manuscripts, một khuôn khổ luồng dữ liệu blockchain để tích hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi vào kho dữ liệu đích để truy vấn và phân tích không giới hạn.

Điều này cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh quy trình xử lý dữ liệu theo nhu cầu cụ thể của họ. Việc chuẩn hóa và xử lý dữ liệu thô thành định dạng sạch, tương thích đảm bảo rằng các tập dữ liệu của họ đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt của hệ thống AI, do đó giảm thời gian xử lý trước đồng thời cải thiện độ chính xác của mô hình và giúp tạo ra các tác nhân AI đáng tin cậy.

Dựa trên dữ liệu chuỗi mở rộng của mình, họ cũng đã phát triển một mô hình có tên là Theia, mô hình này có thể dịch dữ liệu chuỗi thành phân tích dữ liệu cho người dùng mà không cần bất kỳ kiến ​​thức lập trình phức tạp nào. Tiện ích của dữ liệu Chainbase thể hiện rõ trong quan hệ đối tác của họ, nơi các giao thức AI đang sử dụng dữ liệu của họ để:

• Plugin tác nhân ElizaOS để ra quyết định dựa trên chuỗi

• Xây dựng trợ lý AI Vana

• Trí thông minh mạng xã hội Flock.io để hiểu rõ hơn về hành vi của người dùng

• Phân tích dữ liệu và dự đoán Theoriq cho DeFi

• Cũng hoạt động với 0G, Aethir và io.net

So với các giao thức dữ liệu truyền thống

Các giao thức dữ liệu như The Graph, Chainlink và Alchemy cung cấp dữ liệu nhưng không tập trung vào AI. Graph cung cấp nền tảng để truy vấn và lập chỉ mục dữ liệu blockchain, giúp các nhà phát triển truy cập vào dữ liệu thô không được xây dựng để giao dịch hoặc thực hiện chính sách. Chainlink cung cấp nguồn cấp dữ liệu oracle nhưng thiếu bộ dữ liệu được tối ưu hóa bằng AI để dự đoán, trong khi Alchemy chủ yếu cung cấp dịch vụ RPC.

Ngược lại, dữ liệu Chainbase là dữ liệu blockchain được chuẩn bị đặc biệt có thể dễ dàng được các ứng dụng AI hoặc tác nhân sử dụng theo dạng có cấu trúc và sâu sắc hơn, cho phép các tác nhân thuận tiện hơn trong việc thu thập dữ liệu liên quan đến thị trường trên chuỗi, tính thanh khoản và dữ liệu mã thông báo. sqd.ai (trước đây là Subsquid) đang phát triển một mạng cơ sở dữ liệu mở dành riêng cho các tác nhân AI và dịch vụ Web3. Hồ dữ liệu phi tập trung của họ cung cấp quyền truy cập không cần cấp phép và tiết kiệm chi phí vào lượng lớn dữ liệu blockchain theo thời gian thực và lịch sử, cho phép các tác nhân AI hoạt động hiệu quả hơn.

sqd.ai cung cấp tính năng lập chỉ mục dữ liệu theo thời gian thực (bao gồm lập chỉ mục các khối chưa hoàn thiện) với tốc độ lên tới 150.000 khối mỗi giây, nhanh hơn bất kỳ công cụ lập chỉ mục nào khác. Trong 24 giờ qua, họ đã phục vụ hơn 11TB dữ liệu, đáp ứng nhu cầu thông lượng cao của hàng tỷ tác nhân và nhà phát triển AI tự động.

Nền tảng xử lý dữ liệu có thể tùy chỉnh của họ cung cấp dữ liệu tùy chỉnh dựa trên nhu cầu của tác nhân AI, trong khi DuckDB cung cấp khả năng truy xuất dữ liệu hiệu quả cho các truy vấn cục bộ. Bộ dữ liệu toàn diện của họ hỗ trợ hơn 100 mạng EVM và Substrate và bao gồm nhật ký sự kiện và thông tin chi tiết về giao dịch, điều này cực kỳ có giá trị đối với các tác nhân AI hoạt động trên nhiều blockchain.

Việc bổ sung bằng chứng không kiến ​​thức đảm bảo rằng các tác nhân AI có thể truy cập và xử lý dữ liệu nhạy cảm mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư. Ngoài ra, sqd.ai có thể hỗ trợ số lượng tác nhân AI ngày càng tăng (ước tính lên tới hàng tỷ) bằng cách thêm nhiều nút xử lý hơn để xử lý lượng dữ liệu ngày càng tăng.

Cookie

Cookie cung cấp lớp dữ liệu mô-đun cho các tác nhân và cụm AI, được thiết kế riêng để xử lý dữ liệu xã hội. Nó có bảng điều khiển tác nhân AI theo dõi tư duy của tác nhân hàng đầu trên chuỗi và trên các nền tảng xã hội và gần đây đã ra mắt API cụm dữ liệu cắm và chạy cho các tác nhân AI khác để phát hiện các câu chuyện phổ biến và sự thay đổi tư duy trong CT.

Cơ sở dữ liệu của họ bao gồm hơn 7TB dữ liệu chuỗi và nguồn dữ liệu xã hội theo thời gian thực, được hỗ trợ bởi 20 tác nhân dữ liệu, cung cấp thông tin chi tiết về tâm lý thị trường và phân tích chuỗi. Công cụ AI mới nhất của họ, @agentcookiefun, tận dụng 7% công suất dữ liệu, cung cấp dự báo thị trường và khám phá các cơ hội mới bằng cách tận dụng nhiều công cụ khác chạy bên dưới.

Các bước tiếp theo cho DeFAI

Hiện tại, hầu hết các tác nhân AI trong DeFi đều phải đối mặt với những hạn chế đáng kể trong việc đạt được quyền tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:

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

2. Các tác nhân AI có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực thi giao dịch độc lập

3. Các dApp hỗ trợ AI có thể xử lý các két hoặc giao dịch, nhưng mang tính phản ứng hơn là 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 các tác nhân tốt nhất. Điều này sẽ yêu cầu dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của cá voi, thay đổi thanh khoản, v.v., đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để phân tích dự đoán tốt hơn, kết hợp với phân tích tâm lý từ thị trường chung, cho dù đó là biến động mã thông báo trong các danh mục cụ thể (như tác nhân AI, DeSci, v.v.) hay biến động mã thông báo trên mạng xã hội.

Mục tiêu cuối cùng là để các tác nhân AI có thể tạo và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi các hệ thống này hoàn thiện, chúng ta có thể thấy tương lai mà các nhà giao dịch DeFi dựa vào các tác nhân AI để tự động đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Suy nghĩ cuối cùng

Do sự suy giảm mạnh mẽ của các mã thông báo và khuôn khổ tác nhân AI, một số người có thể nghĩ rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng nhất thời. Tuy nhiên, DeFAI vẫn đang trong giai đoạn đầu và tiềm năng của các tác nhân AI trong việc nâng cao khả năng sử dụng và hiệu suất của DeFi là không thể phủ nhận.

Chìa khóa để mở khóa tiềm năng này nằm ở khả năng tiếp cận dữ liệu chất lượng cao, thời gian thực, giúp cải thiện khả năng dự đoán và thực hiện giao dịch do AI điều khiển. Ngày càng có nhiều giao thức tích hợp các lớp dữ liệu khác nhau và các giao thức dữ liệu đang xây dựng các plugin cho các khuôn khổ, điều này làm nổi bật tầm quan trọng của dữ liệu đối với việc ra quyết định của tác nhân.

Nhìn về phía trước, khả năng xác minh và quyền riêng tư sẽ là những thách thức chính mà các giao thức phải giải quyết. Hiện nay, hầu hết các tác nhân AI hoạt động như một hộp đen mà người dùng phải tin tưởng giao phó tiền của mình. Do đó, việc phát triển các quyết định AI có thể kiểm chứng sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình của các quy trình của cơ quan. Việc tích hợp các giao thức TEE, FHE và thậm chí là zk-proofs có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của tác nhân AI, do đó tạo ra sự tin tưởng vào tính tự chủ.

Chỉ bằng cách kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình mạnh mẽ và quy trình ra quyết định minh bạch, các tác nhân DeFAI mới có thể được áp dụng rộng rãi.