DeFAI：AIはどのように分散型金融の潜在能力を解放するのか？

分散型金融（DeFi）は2020年から急速に発展し、暗号エコシステムの中心となっています。多くの革新的なプロトコルが構築されたにもかかわらず、複雑さと断片化が増加し、経験豊富なユーザーでさえも多くのチェーン、資産、プロトコルを把握する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年にはより専門的で代理志向の焦点に発展しました。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越えています。ブロックチェーンは基盤レイヤーであり、AIエージェントは取引やスマートコントラクトを実行するために特定のチェーンと相互作用する必要があります。データレイヤーと計算レイヤーは、過去の価格データ、市場の感情、オンチェーン分析から得られたAIモデルのトレーニングに必要なインフラを提供します。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、開発者が自律取引ロボット、信用リスク評価ツール、オンチェーンガバナンス最適化ツールなどの特化したAI駆動アプリケーションを構築できるようにします。

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DeFAIエコシステムが拡大するにつれて、最も際立ったプロジェクトは3つの主要なカテゴリに分けることができます：

1. 抽象化レイヤー

このようなプロトコルは、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、複雑な取引における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機能のいくつかには、

• 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
• ポジション規模の割合に基づいて、自動的に利益確定/損切りなどの取引を実行します。

例えば、ある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/その他のトークンと交換し、あるDEXで流動性を提供する必要はありません - 抽象層プロトコルは一歩で操作を完了できます。

2. 自律型取引エージェント

従来のルールに従った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し適応し、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継続的に改善する
• 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
• 基本的な取引のように複雑な分散型金融戦略を実行する

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ポジションのリバランスを通じ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や罠を検出する

これらの層の上に構築されたトップレベルのプロトコルはいくつかの課題に直面しています:

1. リアルタイムデータストリームに依存して、最適な取引実行を実現します。データ品質が低いと、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. 資産の関連性、流動性の変化、市場の感情を全体的に理解する必要があり、そうすることで全体の市場状況を理解することができる。

より良い製品と最良の結果を提供するために、これらのプロトコルはさまざまな異なる品質のデータセットを統合することを検討すべきです。

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データ層 - DeFAIスマートに力を提供する

AIの良し悪しは、それが依存するデータによって決まります。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とソーシャルネットワークAPIを通じてオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引と収益最適化エージェントは、取引戦略をさらに洗練し、リソースを再配分するためのデータを必要とします。

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、トレードの提案を行うことを可能にし、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適応します。

DeFAIの主要なデータプロバイダーには次のものが含まれます：

1. モードシンセ：財務予測のための合成データで、完全な価格変動分布を捉え、AIモデルの予測に使用されます。

2. Chainbase：全チェーン構造化データセットで、取引、予測、アルファ取得のためのAI強化データを提供します。

3. sqd.ai：AIエージェント向けの分散型データレイクで、スケーラブルでカスタマイズ可能なマルチチェーンデータアクセスを提供し、ゼロ知識証明のセキュリティを備えています。

4. Cookie：AIエージェント向けのソーシャルメディアマインドとオンチェーンデータレイヤーで、18の専用AIエージェントを使用して20以上のチェーン上の7TBを超えるオンチェーンエージェントデータを処理します。

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AIエージェントの基盤となる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やトークンの構築および発行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、これらのチェーンの高スループットと低遅延ネットワーク、さらには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ます。これらにはハッカソンや資金のインセンティブがあるものの、チェーンとしてのAIプログラムに関しては、特定のチェーンが達成したレベルにはまだ達していません。

いくつかのパブリックチェーンは以前、自らをAI中心のL1ブロックチェーンとして定義し、その機能にはAIタスク市場、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、完全に自律的で検証可能なエージェントをチェーン上で拡張するための大規模な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、分散型金融の大多数のAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制約に直面しています。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、通常は予測能力に欠けています。

2. AIエージェントはアルファを生成するために分析を行う可能性がありますが、独立した取引実行が不足しています。

3. AI駆動のdAppは保険庫や取引を処理できますが、能動的ではなく受動的です。

DeFAIの次の段階は、有用なデータ層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。これには、大口活動や流動性の変化などに関する深いオンチェーンデータが必要であり、同時により良い予測分析のための有用な合成データを生成し、特定のカテゴリのトークンの変動や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を組み合わせる必要があります。

最終目標は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し、実行できることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的にDeFiトレーダーがAIエージェントに頼り、最小限の人為的介入で自律的に金融戦略を評価、予測、実行するのを見る可能性があります。

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まとめ

AI代理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がただの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代理が分散型金融の可用性とパフォーマンスを向上させる可能性は否定できません。

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レイヤーを統合しており、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ており、エージェントの意思決定におけるデータの重要性を強調しています。

未来を展望すると、検証可能性とプライバシーがプロトコルが解決しなければならない重要な課題となるでしょう。現在、多くの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、ユーザーは資金をそれに委ね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-proof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高め、自律性への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で、DeFAI代理は広く利用されることができる。

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