DeFAI: Yapay Zeka ve Merkezi Olmayan Finansın Birleşimi

Blok Zincirindeki AI'nın Yükselişi

Sadece üç ayda, AI x MEME coin'leri dikkat çekici bir şekilde 13.4 milyar $ piyasa değerine ulaştı ve bu yeni sektör, AVAX ve SUI gibi yerleşik Layer-1 blok zinciri ağlarıyla doğrudan rekabet halinde.

Yapay zekanın blok zinciri teknolojisi ile entegrasyonu, Bittensor alt ağlarında erken merkeziyetsiz model eğitiminden Akash ve io.net gibi merkeziyetsiz hesaplama pazarlarına kadar bir dizi aşamadan geçmiştir ve bu süreç, Solana ağı içindeki AI çerçeveleri ve tokenleri ile mevcut ekosistemle sonuçlanmaktadır. Bu gelişimsel yol, dağıtık defter teknolojilerinin AI yeteneklerini nasıl geliştirebileceğini, etkili kaynak toplama yoluyla egemen yapay zeka ve çeşitli tüketici odaklı uygulamaları mümkün kıldığını göstermektedir.

Solana'daki AI tokenlerinin ilk dalgası, sıradan spekülasyonun ötesine geçerek, aşağıdaki gibi uygulamalar aracılığıyla somut bir fayda göstermiştir:

• ai16z'den ELIZA çerçevesi
• Aixbt AI ajanı, piyasa analizi ve içerik üretimi için Sanal tarafından
• Yapay zeka yeteneklerini zincir üzerindeki işlevlerle entegre eden çeşitli araç setleri

Pazar şu anda AI geliştirmelerinin ikinci dalgasını yaşıyor; burada teknolojik olgunluk, pratik uygulamalar ve uygulamaların ana değer itici güçler olarak odak noktasını değiştirmiştir. Merkeziyetsiz Finans (DeFi), bu AI yenilikleri için ideal bir deneysel alan olarak ortaya çıkmıştır.

Piyasa verilerine göre, DeFai (AI + DeFi) sektörü şu anda yaklaşık 1 milyar $ toplam piyasa değerine sahiptir. Bu ekosistem içinde, Griffian %45 piyasa payı ile baskın proje olarak temsil edilmektedir, ANON ise %22 kontrol etmektedir. Bu sektör, tatil döneminin ardından AI çerçevelerine ve platformlarına önemli sermaye akışları ile 25 Aralık'tan bu yana hızlanan bir büyüme yaşamıştır.

DeFi Ortamlarındaki AI Ajanlarının Teknik Mimarisi

Yapay zeka ajanları, önceden tanımlanmış iş akışlarını yerine getiren ve insan müdahalesi olmadan görevleri tamamlayan otonom programlar olarak işlev görür. Bu sistemler esasen, eğitim veri setleri ve önceden tanımlanmış parametreler temelinde yanıtlar üreten büyük dil modelleri (LLMs) tarafından güçlendirilir.

Bu ajanların rekabet avantajı, bellek saklama yeteneklerinde yatmaktadır—etkileşim geçmişlerini depolayabilir ve kullanıcı davranış kalıplarından öğrenerek giderek daha kişiselleştirilmiş yanıtlar oluşturabilirler. Bu uyumlu öğrenme, geçmiş bağlama dayalı olarak öneri algoritmalarını ve stratejik karar verme süreçlerini geliştirmelerine olanak tanır.

Blok zinciri ekosistemlerinde, AI ajanları akıllı sözleşmeler ve zincir üzerindeki hesaplarla doğrudan etkileşim kurarak karmaşık DeFi işlemlerini bağımsız şekilde yönetir. Fonksiyonellikleri şunları içerir:

• DeFi deneyimi basitleştirme: basitleştirilmiş kullanıcı arayüzleri aracılığıyla çok aşamalı çapraz zincir işlemleri ve getiri optimizasyon stratejileri yürütme
• Getiri tarımı geliştirme: çeşitli protokoller arasında getirileri maksimize etmek için piyasa koşullarını analiz etme
• Otonom ticaret: piyasa koşullarına göre işlemleri gerçekleştirme ve yatırım tahsisatlarını dinamik olarak ayarlama
• Pazar istihbaratı: portföy yönetimi kararlarını bilgilendirmek için kapsamlı veri analizi yapmak

Araştırmalar, çoğu operasyonel AI ajanının altı temel iş akışı bileşenini takip ettiğini göstermektedir:

1. Veri Toplama: ilgili piyasa ve blok zinciri bilgilerini toplama
2. Model Çıkarımı: toplanan verileri eğitilmiş AI modelleri aracılığıyla işleme
3. Karar Verme: analiz temelinde eyleme geçirilebilir içgörüler üretmek
4. Barındırma ve Operasyonlar: sistemin kullanılabilirliğini ve performansını sürdürmek
5. Etkileşimlilik: çapraz platform ve çapraz zincir işlevselliğini sağlamak
6. Cüzdan Entegrasyonu: kullanıcı finansal kaynaklarına güvenli bir şekilde bağlanma

DeFai Ekosisteminin Sistematik Sınıflandırması

DeFai ekosistemi—Merkeziyetsiz Finans ve Yapay Zeka'nın birleşimini temsil eden—dört ayrı kategoriye sınıflandırılabilir:

1. Soyutlama / UX-Dostu AI

Yapay zeka uygulamasının temel amacı verimlilik artırma, karmaşıklığı azaltma ve görevleri basitleştirmedir. DeFi bağlamında, soyutlamaya yönelik yapay zeka sistemleri, teknik engelleri en aza indirmeyi hedefler ve karmaşık finansal protokolleri hem yeni başlayanlar hem de deneyimli traderlar için erişilebilir hale getirir.

Blok zinciri uygulamaları için etkili bir AI çözümü bu yetenekleri sunmalıdır:

• Çok adımlı işlemlerin ve staking süreçlerinin otomatikleştirilmesi, kapsamlı teknik bilgi gerektirmeden sezgisel bir işlem yapma imkanı sağlar.
• Gerçek zamanlı piyasa araştırması ve bilgi birleştirmesi sağlayarak bilinçli karar verme süreçlerini desteklemek
• Birden fazla platformda verileri toplayarak arbitraj fırsatlarını belirlemek ve kapsamlı analitik içgörüler sunmak

2. Otonom Getiri Optimizasyonu ve Portföy Yönetimi

Geleneksel getiri stratejilerinin aksine, AI destekli protokoller, trend tanımlama ve stratejik içgörüler için zincir üstü verileri analiz etmek üzere makine öğrenimini kullanır, optimize edilmiş getiri yönetimi ve portföy tahsis metodolojilerini bilgilendirir. Mevcut uygulamalar genellikle Bittensor alt ağlarında veya hesaplama verimliliğini maksimize etmek için zincir dışı süreçler aracılığıyla model eğitimi gerçekleştirir. Otonom işlem yürütme gerektiren durumlar için, model bütünlüğünü ve çıktı doğruluğunu sağlamak amacıyla Sıfır Bilgi Kanıtları (ZKP) gibi doğrulama mekanizmaları uygulanmaktadır.

3. Piyasa Analizi Ajanları

AixBT, kripto para alanındaki 400'den fazla etkili Twitter hesabından veri toplayan ve işleyen karmaşık bir piyasa duygu takip sistemini temsil etmektedir. Kendine ait analitik motoru aracılığıyla AixBT, gerçek zamanlı olarak ortaya çıkan trendleri tanımlar ve sürekli piyasa içgörüleri üretir. Ekosistemdeki tüm AI ajanları arasında AixBT, piyasa dikkatinin %14.76'sını elinde bulundurarak sektördeki en önemli analitik platformlardan biri olarak kendini göstermektedir.

4. DeFi Altyapısı ve Platformları

Merkeziyetsiz altyapı bileşenleri, Web3 AI ajanlarının işleyişi için esastır. Bu temel projeler, model eğitim çerçeveleri, çıkarım yetenekleri, veri erişilebilirliği, doğrulama metodolojileri ve AI ajanlarının dağıtımı ve işletimi için gerekli koordinasyon katmanları dahil olmak üzere kritik hizmetler sunar.

DeFai Sistemlerinin Evrimsel İzleri

DeFi AI (DeFai) geliştirilmesi dört farklı evrimsel aşamada ilerleyecektir:

Aşama 1: Verimlilik Artışı İlk geliştirme aşaması, karmaşık DeFi etkileşimlerini basitleştiren ve kullanıcı deneyimini derin protokol bilgisi gerektirmeden artıran araçlar sunarak operasyonel verimliliği önceliklendirir.

Aşama 2: Otonom Ticaret Yetkinlikleri Teknoloji olgunlaştıkça, AI ajanları minimal insan gözetimi ile otonom ticaret yetenekleri geliştirecektir. Bu ticaret sistemleri, üçüncü taraf analizlerinden veya diğer özel AI ajanları tarafından sağlanan verilere dayanan stratejileri uygulayabilir, DeFi piyasa katılımı için yeni paradigmalar oluşturabilir.

Aşama 3: Cüzdan Yönetimi ve Doğrulama Sistemleri Artan benimseme ile birlikte şeffaflık ve güvenlik için daha büyük bir talep ortaya çıkıyor. Bu aşama, gelişmiş cüzdan yönetim çözümlerine ve sağlam AI doğrulama çerçevelerine odaklanacaktır. Trusted Execution Environments (TEEs) ve Zero-Knowledge Proofs gibi teknolojiler, sistem bütünlüğünü ve manipülasyona karşı direnci sağlayacaktır.

Aşama 4: AI Araç Seti Ekosistemi ve Ajan Ekonomisi Bu temel yeteneklerin kurulmasının ardından, kod yazmaya gerek olmayan DeFai geliştirme platformları ve AI-as-a-Service protokolleri ortaya çıkacak, ajan tabanlı bir ekonomik sistemin oluşturulmasını kolaylaştıracaktır. Bu gelişmiş aşamada, özel AI modelleri doğrudan kripto para ticareti ve karmaşık finansal işlemler gerçekleştirme kapasitesine sahip olacaktır.

Teknik Uygulama Zorlukları ve Güvenlik Hususları

AI sistemlerinin DeFi protokolleri ile entegrasyonu, güvenlik, şeffaflık ve düzenleyici uyum ile ilgili önemli teknik zorluklar getiriyor. Birçok AI algoritmasının doğasında bulunan "kara kutu" niteliği, değişmez akıllı sözleşmelerle etkileşimde potansiyel zayıflıklar oluşturuyor.

Güvenlik araştırmacıları, merkeziyetsiz finans sistemlerinde yapay zeka uygularken dikkate alınması gereken birkaç kritik husus belirlemiştir:

• Açıklanabilirlik vs. Performans: Daha karmaşık AI modelleri genellikle daha üstün performans sunar ancak bu, karar alma süreçlerinde şeffaflığın azalması pahasına olur.
• Veri Bütünlüğü: AI eğitim verilerinin doğru kalmasını ve manipülasyon girişimlerine karşı dayanıklı olmasını sağlamak
• Akıllı Sözleşme Arayüzü Riskleri: AI sistemleri ile blok zinciri sözleşmeleri arasındaki etkileşim noktalarında zayıflıklar ortaya çıkabilir.
• Yönetim Çerçeveleri: AI destekli finansal operasyonlar için etkili denetim mekanizmaları oluşturma

Sektör araştırmalarına göre, kapsamlı yönetişim çerçevelerinin ve düzenli güvenlik denetim prosedürlerinin uygulanması, üretim ortamlarındaki bu riskleri azaltmak için gereklidir.

Piyasa Etkisi ve Pratik Uygulamalar

DeFi'nin pratik etkisi, teorik çerçevelerin ötesine geçmekte olup, birkaç uygulama önemli piyasa etkilerini göstermektedir:

• Risk Değerlendirme Geliştirmesi: Gelişmiş tahmine dayalı analizler, zincir üzerindeki davranışta karmaşık kalıpları belirleyerek kredi temerrüt tahmin doğruluğunu artırmıştır.
• Anomali Tespiti: AI tabanlı izleme sistemleri, protokoller arasında güvenliği artırarak şüpheli işlem kalıplarını başarıyla tanımlamıştır.
• Likidite Optimizasyonu: Makine öğrenme algoritmaları, ticaret yürütme stratejilerini optimize ederek kaymaları azaltmış ve sermaye verimliliğini artırmıştır.

Bu teknolojiler geliştikçe, yapay zeka yetenekleri ile merkeziyetsiz finansal altyapı arasında daha fazla entegrasyon bekleyebiliriz, bu da giderek daha sofistike finansal ürünler ve hizmetler yaratacaktır.