DeFAI：AIはどのように分散型金融に力を与えるのか？

分散型金融(分散型金融)は2020年に急速に発展して以来、暗号エコシステムの重要な構成要素となっています。新しい革新的なプロトコルが次々と登場していますが、それはシステムの複雑化と断片化を招き、経験豊富なユーザーでさえも多数のチェーン、資産、プロトコルに対処するのが難しくなっています。

一方で、人工知能(AI)は、2023年のマクロな物語から2024年のより専門的でエージェンシー志向の焦点へと移行しました。この変化は、DeFi AI(DeFAI)という新しい分野を生み出し、AIは自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiの機能を強化します。

! 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含んでいます。最下層はブロックチェーンで、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用して取引やスマートコントラクトを実行する必要があります。その上にはデータレイヤーと計算レイヤーがあり、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。これらのモデル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、敏感な財務データが安全に保たれることを保証します。最上層はエージェントフレームワークで、開発者が自律トレーディングボット、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駆動アプリを構築できるようにします。

DeFAIエコシステムが拡大する中、最も顕著なプロジェクトは3つの主要なカテゴリーに分けられます:

1. 抽象化レイヤー

このようなプロトコルは、DeFiのChatGPTに似た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、ユーザーがチェーン上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、同時に複雑な取引における手動ステップを簡素化します。

これらのプロトコルが実行できる機能には次のものがあります:

• 交換、クロスチェーン、貸出、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食い/損切りなどの取引を実行する

例えば、借貸プラットフォームから手動でETHを引き出し、他のネットワークにクロスチェーンし、トークンを交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません——アブストラクションレイヤープロトコルは、操作を一歩で完了できます。

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2. 自主取引エージェント

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条件を学習し適応し、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、より良いロングとショートの決定を行うために
• 基礎となる取引のような複雑なDeFi戦略を実行する

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3. AI搭載のDApps

分散型金融 DAppは、借入、交換、収益農場などの機能を提供します。AIとAIエージェントは、これらのサービスを次の方法で強化できます:

• 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
• トークンの潜在的なリスクを検出してスキャンする

これらの側面におけるトッププロトコルは、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。データ品質が悪いと、ルートの効率が低下したり、取引が失敗したり、利益が得られない可能性があります。

2. AIモデルは過去のデータに依存しますが、暗号市場の変動性は非常に高いです。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、有効性を維持するために。

3. 資産の関連性、流動性の変化、市場の感情を包括的に理解する必要があり、全体的な市場状況を把握することができる。

より良い製品と結果を提供するために、これらのプロトコルは、製品のレベルを向上させるためにさまざまな高品質なデータセットを統合することを検討する必要があります。

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データ層——DeFAIスマートに力を提供

AIの良し悪しは、それが依存するデータに依存します。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、抽象層はRPCや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洗練し、リソースを再配分するためのデータが必要です。

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し、特定の資産に対するロングおよびショートポジションの好みに適した取引を提供するのに役立ちます。

DeFAIの主要なデータプロバイダーには:

• 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る
• Chainbase:全チェーン構造化データセット、AI強化データを提供し、取引、予測、αの取得に使用されます。
• sqd.ai:AIエージェント向けの分散型データレイク、拡張可能でカスタマイズ可能なマルチチェーンデータアクセス、ゼロ知識証明の安全性を備えています。
• Cookie: AIエージェント向けのソーシャルおよびオンチェーンデータレイヤーで、複数の専門AIエージェントを使用して複数のチェーン上の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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Mode SynthはBittensorのサブネットワークとして、エージェントの財務予測能力のために合成データを作成します。従来の価格予測システムと比較して、Synthは価格変動の完全な分布とその関連確率を捉え、正確な合成データを構築し、エージェントとLLMをサポートします。

より高品質なデータセットを提供することで、AIエージェントは取引においてより良い方向性の意思決定を行い、さまざまな市場条件下でのAPYの変動を予測できるようになります。これにより、流動性プールは必要に応じて流動性を再配分または引き出すことができます。

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AIエージェントブロックチェーン

AIやエージェントのためのデータ層を構築することに加え、特定のブロックチェーンはDeFAIのフルスタックソリューションとして位置付けられています。たとえば、Modeはユーザーのプロンプトを通じてオンチェーン取引を実行するためのDeFAI co-pilotを展開しました。彼らはまた、複数のプロトコルをエコシステムに統合するAIおよびエージェントベースのチームをサポートしています。

これらの措置は、ブロックチェーンにAIソーターを装備することを含め、AIを使用してネットワークをアップグレードすることと同時に行われています。取引を処理する前にシミュレーションとAI分析を使用することで、高リスクの取引を処理する前に阻止およびレビューすることができ、チェーン上の安全性が確保されます。

他の主流のブロックチェーン、例えばSolanaやBaseもAIエージェントフレームワークやトークン構築の重要なプラットフォームです。NEARは自らをAI中心のL1ブロックチェーンとして定義し、AIタスクマーケットやオープンソースのAIエージェントフレームワークなどの機能を提供しています。

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DeFAIの未来

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依然として制限に直面しています。例えば、抽象レイヤー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。AIエージェントは分析を通じてアルファを生み出すことができますが、独立した取引実行には欠けています。AI駆動のDAppは保険庫や取引を処理できますが、受動的であり、能動的ではありません。

DeFAIの次の段階は、有用なデータレイヤーの統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームを開発する可能性があります。これは、深層のオンチェーンデータを必要とし、同時により良い予測分析のために有用な合成データを生成し、市場の感情分析と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。システムが成熟するにつれて、将来的には分散型金融のトレーダーが最小限の人的介入でAIエージェントに自律的に金融戦略を評価、予測、実行させることができるようになるかもしれません。

! 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はまだ初期段階にあり、AIエージェント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無視できません。高品質なリアルタイムデータを取得することは、この潜在能力を引き出す鍵であり、AI駆動の取引予測と実行を改善します。

未来、検証可能性とプライバシーはプロトコルが解決すべき重要な課題となるでしょう。TEE、FHE、さらにはゼロ知識証明に基づく技術を統合することで、AIエージェントの行動の検証可能性を高め、自律性への信頼を築くことができます。

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ができて初めて、DeFAIエージェントは広く応用されることができる。

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