DeFAI: Конвергенция искусственного интеллекта и Децентрализованное финансирование

Рост ИИ на рынках Блокчейн

Всего за три месяца монеты AI x MEME накопили впечатляющую капитализацию рынка в 13,4 миллиарда долларов, что ставит этот новый сектор в прямую конкуренцию с устоявшимися сетями блокчейна Layer-1, такими как AVAX и SUI.

Интеграция искусственного интеллекта с технологией блокчейн прошла через несколько этапов — от раннего децентрализованного обучения моделей на подсетях Bittensor до децентрализованных вычислительных рынков, таких как Akash и io.net, culminating в текущей экосистеме фреймворков ИИ и токенов внутри сети Solana. Эта траектория развития демонстрирует, как технологии распределенного реестра могут улучшить возможности ИИ, позволяя суверенному искусственному интеллекту и различным потребительским приложениям через эффективную агрегацию ресурсов.

Начальная волна токенов ИИ на Solana вышла за рамки простой спекуляции, продемонстрировав ощутимую полезность через такие реализации, как:

• Фреймворк ELIZA от ai16z
• AI-агент Aixbt от Virtual для анализа рынка и генерации контента
• Различные инструменты, которые интегрируют возможности ИИ с функциями на цепочке

В настоящее время рынок переживает вторую волну развития ИИ, когда технологическая зрелость сместила акцент на практические приложения и реализации в качестве основных факторов стоимости. Децентрализованные финансы (DeFi) стали идеальной экспериментальной областью для этих ИИ-инноваций.

Согласно рыночным данным, сектор DeFai (AI + DeFi) в настоящее время занимает примерно 1 миллиард долларов США в общей рыночной капитализации. В рамках этой экосистемы Griffian представляет собой доминирующий проект с долей рынка 45%, в то время как ANON контролирует 22%. Этот сектор испытал ускоренный рост с 25 декабря, что было обусловлено значительными притоками капитала в AI-структуры и платформы после праздничного периода.

Техническая архитектура ИИ-агентов в средах DeFi

Агенты ИИ функционируют как автономные программы, которые выполняют предопределенные рабочие процессы, выполняя задачи без человеческого вмешательства. Эти системы в основном работают на основе больших языковых моделей (LLMs), которые генерируют ответы на основе своих обучающих наборов данных и предопределенных параметров.

Конкурентное преимущество этих агентов заключается в их способности сохранять память — они могут хранить истории взаимодействий и учиться на паттернах поведения пользователей, чтобы создавать все более персонализированные ответы. Этот адаптивный процесс обучения позволяет им уточнять алгоритмы рекомендаций и процессы стратегического принятия решений на основе исторического контекста.

В экосистемах блокчейна агенты ИИ напрямую взаимодействуют с умными контрактами и учетными записями на блокчейне для независимого управления сложными операциями DeFi. Их функциональность включает в себя:

• Упрощение опыта DeFi: выполнение многоэтапных кросс-цепочных операций и стратегий оптимизации доходности через упрощенные пользовательские интерфейсы
• Улучшение доходного фермерства: анализ рыночных условий для максимизации доходности по различным протоколам
• Автономная торговля: выполнение сделок и динамическая корректировка инвестиционных распределений на основе рыночных условий
• Аналитика рынка: проведение комплексного анализа данных для информирования решений по управлению портфелем

Исследования показывают, что большинство операционных AI-агентов следуют шести основным компонентам рабочего процесса:

1. Сбор данных: сбор актуальной информации о рынке и в блокчейне
2. Моделирование вывода: обработка собранных данных через обученные AI модели
3. Принятие решений: генерация практических выводов на основе анализа
4. Хостинг и операции: поддержание доступности и производительности системы
5. Интероперабельность: обеспечение функциональности между платформами и цепочками.
6. Интеграция кошелька: безопасное подключение к финансовым ресурсам пользователя

Систематическая классификация экосистемы DeFai

Экосистема DeFai — представляющая собой слияние Децентрализованных Финансов и Искусственного Интеллекта — может быть классифицирована на четыре различных категории:

1. Абстракция / Удобный для пользователя ИИ

Фундаментальная цель внедрения искусственного интеллекта заключается в повышении эффективности, снижении сложности и упрощении задач. В контексте DeFi системы искусственного интеллекта, ориентированные на абстракцию, стремятся минимизировать технические барьеры, делая сложные финансовые протоколы доступными как для новичков, так и для опытных трейдеров.

Эффективное AI-решение для приложений Блокчейн должно обеспечивать следующие возможности:

• Автоматизация многоступенчатых транзакций и процессов стекинга, позволяющая интуитивно управлять без необходимости глубоких технических знаний
• Обеспечение исследования рынка в режиме реального времени и консолидации информации для поддержки обоснованного принятия решений
• Агрегирование данных с различных платформ для выявления арбитражных возможностей и предоставления всесторонних аналитических данных

2. Автономная оптимизация доходности и управление портфелем

В отличие от традиционных стратегий доходности, протоколы с поддержкой ИИ используют машинное обучение для анализа данных на блокчейне с целью выявления тенденций и стратегических инсайтов, что позволяет оптимизировать управление доходностью и методы распределения портфеля. Современные реализации обычно проводят обучение модели на подсетях Bittensor или с помощью оффчейн процессов для максимизации вычислительной эффективности. Для ситуаций, требующих автономного выполнения транзакций, реализуются механизмы верификации, такие как Нулевое доказательство (ZKP), чтобы обеспечить целостность модели и проверяемость результатов.

3. Агентства рыночного анализа

AixBT представляет собой сложную систему отслеживания рыночного настроения, которая агрегирует и обрабатывает данные более чем из 400 влиятельных аккаунтов в Twitter в области криптовалют. С помощью своего запатентованного аналитического движка AixBT идентифицирует новые тренды в реальном времени и непрерывно генерирует рыночные инсайты. Среди всех AI-агентов в экосистеме AixBT занимает 14,76% рыночного внимания, что делает его одной из самых значительных аналитических платформ в секторе.

4. Инфраструктура и платформы DeFi

Децентрализованные компоненты инфраструктуры являются необходимыми для функционирования AI-агентов Web3. Эти базовые проекты предоставляют критически важные услуги, включая фреймворки для обучения моделей, возможности вывода, доступ к данным, методологии верификации и уровни координации, необходимые для развертывания и работы AI-агентов.

Эволюционная траектория систем DeFai

Развитие DeFi AI (DeFai) будет происходить через четыре различных эволюционных фазы:

Этап 1: Повышение эффективности Начальный этап разработки приоритизирует операционную эффективность, предоставляя инструменты, которые упрощают сложные взаимодействия в DeFi и улучшают пользовательский опыт, не требуя глубоких знаний протокола.

Этап 2: Автономные торговые возможности По мере зрелости технологии агенты ИИ будут развивать возможности для автономной торговли с минимальным человеческим контролем. Эти торговые системы могут реализовывать стратегии, основанные на аналитике третьих сторон или данных, предоставленных другими специализированными агентами ИИ, устанавливая новые парадигмы для участия на рынке DeFi.

Этап 3: Управление кошельками и системы верификации С увеличением принятия возникает больший спрос на прозрачность и безопасность. Эта фаза будет сосредоточена на передовых решениях для управления кошельками и надежных рамках проверки на основе ИИ. Технологии, включая Доверенные Исполнительные Среды (TEEs) и Нулевые Доказательства, будут обеспечивать целостность системы и устойчивость к манипуляциям.

Этап 4: Экосистема инструментов ИИ и экономика агентов После создания этих основных возможностей появятся платформы для разработки DeFai без кода и протоколы AI-as-a-Service, что упростит создание агентно-ориентированной экономической системы. На этом продвинутом этапе специализированные модели ИИ смогут осуществлять прямую торговлю криптовалютой и сложные финансовые операции.

Технические проблемы реализации и соображения безопасности

Интеграция систем ИИ с протоколами DeFi представляет собой значительные технические проблемы, связанные с безопасностью, прозрачностью и соблюдением нормативных требований. Внутренняя природа "черного ящика" многих алгоритмов ИИ создает потенциальные уязвимости при взаимодействии с неизменяемыми смарт-контрактами.

Исследователи безопасности выявили несколько критически важных аспектов при внедрении ИИ в децентрализованные финансовые системы:

• Объяснимость против Производительности: Более сложные модели ИИ часто обеспечивают превосходную производительность, но ценой уменьшенной прозрачности в процессах принятия решений
• Целостность данных: Обеспечение точности данных для обучения ИИ и их устойчивости к попыткам манипуляции.
• Риски интерфейса смарт-контрактов: Уязвимости могут возникать в точках взаимодействия между ИИ-системами и ончейн-контрактами
• Рамки управления: Установление эффективных механизмов надзора для финансовых операций с использованием ИИ

Согласно отраслевым исследованиям, внедрение комплексных рамок управления и регулярных процедур аудита безопасности является необходимым для смягчения этих рисков в производственных средах.

Влияние на рынок и практические приложения

Практическое воздействие DeFi выходит за рамки теоретических рамок, несколько реализаций демонстрируют значительные рыночные эффекты:

• Улучшение оценки рисков: Продвинутая предиктивная аналитика улучшила точность прогнозирования дефолта по займам, выявляя сложные паттерны в поведении на Блокчейне.
• Обнаружение аномалий: Системы мониторинга на основе ИИ успешно выявили подозрительные паттерны транзакций, повышая безопасность в рамках протоколов.
• Оптимизация ликвидности: Алгоритмы машинного обучения оптимизировали стратегии исполнения торговых операций, снижая проскальзывание и улучшая эффективность капитала

По мере того как эти технологии продолжают развиваться, мы можем ожидать дальнейшей интеграции между возможностями искусственного интеллекта и децентрализованной финансовой инфраструктурой, создавая все более сложные финансовые продукты и услуги.