DeFAI: Конвергенція штучного інтелекту та Децентралізоване фінансування

Зростання ШІ на ринках Блокчейн

За лише три місяці монети AI x MEME накопичили вражаючі 13,4 мільярда доларів США ринкової капіталізації, ставлячи цей новий сектор в пряме змагання з усталеними мережами блокчейну Layer-1, такими як AVAX і SUI.

Інтеграція штучного інтелекту з технологією Блокчейн розвивалася через кілька фаз — від раннього децентралізованого навчання моделей на підмережах Bittensor до децентралізованих обчислювальних ринків, таких як Akash і io.net, що завершилося поточним екосистемою AI-фреймворків і токенів у мережі Solana. Ця траєкторія розвитку демонструє, як технології розподілених реєстрів можуть покращити можливості штучного інтелекту, дозволяючи суверенному штучному інтелекту та різним споживчим застосуванням через ефективну агрегацію ресурсів.

Початкова хвиля токенів ШІ на Solana вийшла за межі простих спекуляцій, демонструючи реальну корисність через впровадження, такі як:

• Фреймворк ELIZA від ai16z
• Aixbt AI агент від Virtual для аналізу ринку та генерації контенту
• Різні набори інструментів, які інтегрують можливості ШІ з функціональністю на блокчейні

Ринок наразі переживає другу хвилю розвитку штучного інтелекту, де технологічна зрілість змістила увагу до практичних застосувань і реалізацій як основних драйверів вартості. Децентралізовані фінанси (DeFi) стали ідеальною експериментальною сферою для цих інновацій штучного інтелекту.

Згідно з ринковими даними, сектор DeFai (AI + DeFi) наразі має приблизно 1 мільярд доларів США загальної капіталізації ринку. У цій екосистемі Griffian представляє домінуючий проект з 45% часткою на ринку, в той час як ANON контролює 22%. Цей сектор зазнав прискореного зростання з 25 грудня, підштовхнутого значними капіталовкладеннями в AI-структури та платформи після святкового періоду.

Технічна архітектура AI-агентів у DeFi середовищах

AI агенти функціонують як автономні програми, які виконують заздалегідь визначені робочі процеси, завершуючи завдання без втручання людини. Ці системи в основному працюють на основі великих мовних моделей (LLMs), які генерують відповіді на основі своїх навчальних наборів даних і заздалегідь визначених параметрів.

Конкурентна перевага цих агентів полягає в їхніх можливостях збереження пам'яті — вони можуть зберігати історії взаємодії та вивчати шаблони поведінки користувачів для створення дедалі більш персоналізованих відповідей. Це адаптивне навчання дозволяє їм вдосконалювати алгоритми рекомендацій та процеси стратегічного прийняття рішень на основі історичного контексту.

У блокчейн-екосистемах агенти ШІ безпосередньо взаємодіють з розумними контрактами та ончейн-рахунками для самостійного управління складними DeFi-операціями. Їх функціональність включає:

• Спрощення досвіду DeFi: виконання багатоступеневих крос-чейн операцій та стратегій оптимізації доходу через спрощені інтерфейси користувача
• Покращення доходності: аналізування ринкових умов для максимізації прибутків через різні протоколи
• Автономна торгівля: виконання транзакцій та динамічне коригування інвестиційних алокацій на основі ринкових умов
• Ринкова інтелектуальність: проведення комплексного аналізу даних для інформування рішень щодо управління портфелем

Дослідження показують, що більшість операційних агентів штучного інтелекту дотримуються шести основних компонентів робочого процесу:

1. Збір даних: збирання відповідної ринкової та ончейн інформації
2. Висновок моделі: обробка зібраних даних через навчальні AI моделі
3. Прийняття рішень: генерування дієвих висновків на основі аналізу
4. Хостинг та операції: підтримка доступності системи та продуктивності
5. Інтероперабельність: забезпечення функціональності між платформами та між ланцюгами
6. Інтеграція гаманця: надійне підключення до фінансових ресурсів користувача

Систематична класифікація екосистеми DeFai

Екосистема DeFai — що представляє собою злиття Децентралізованих фінансів та Штучного інтелекту — може бути класифікована на чотири різні категорії:

1. Абстракція / Зручний для користувача ШІ

Основною метою впровадження штучного інтелекту є підвищення ефективності, зменшення складності та спрощення завдань. У контексті DeFi, системи штучного інтелекту, орієнтовані на абстракцію, мають на меті мінімізувати технічні бар'єри, роблячи складні фінансові протоколи доступними як для новачків, так і для досвідчених трейдерів.

Ефективне рішення ШІ для блокчейн-додатків повинно надавати ці можливості:

• Автоматизація багатоступеневих транзакцій та процесів стейкінгу, що дозволяє інтуїтивно працювати без вимоги до значних технічних знань
• Надання досліджень ринку в реальному часі та консолідації інформації для підтримки обґрунтованого прийняття рішень
• Агрегування даних з кількох платформ для виявлення арбітражних можливостей та надання всебічних аналітичних висновків

2. Автономна оптимізація доходності та управління портфелем

На відміну від традиційних стратегій отримання доходу, протоколи з підтримкою ШІ використовують машинне навчання для аналізу даних на блокчейні з метою виявлення трендів і стратегічних інсайтів, що інформують про оптимізоване управління доходами та методології розподілу портфеля. Поточні реалізації зазвичай проводять навчання моделей на підмережах Bittensor або через оффчейн-процеси для максимізації обчислювальної ефективності. Для ситуацій, що вимагають автономного виконання транзакцій, реалізуються механізми верифікації, такі як Нульові Докази (ZKP), щоб забезпечити цілісність моделі та перевіряємість виходу.

3. Аналіз ринку Агенти

AixBT представляє собою складну систему відстеження ринкових настроїв, яка агрегує та обробляє дані з понад 400 впливових Twitter-акаунтів у сфері криптовалюти. Завдяки своєму власному аналітичному механізму AixBT ідентифікує нові тенденції в реальному часі та безперервно генерує ринкові інсайти. Серед усіх AI-агентів в екосистемі AixBT займає 14.76% ринкової уваги, що встановлює його як одну з найзначніших аналітичних платформ у секторі.

4. Інфраструктура DeFi та платформи

Децентралізовані інфраструктурні компоненти є суттєвими для функціонування Web3 AI агентів. Ці основоположні проекти забезпечують критично важливі послуги, включаючи рамки навчання моделей, можливості інференції, доступ до даних, методології верифікації та координаційні шари, необхідні для розгортання та роботи AI агентів.

Еволюційна траєкторія систем DeFai

Розвиток DeFi AI (DeFai) проходитиме через чотири різні еволюційні фази:

Фаза 1: Підвищення ефективності Початкова стадія розробки надає пріоритет оперативній ефективності, пропонуючи інструменти, які спрощують складні взаємодії в DeFi та покращують користувацький досвід без необхідності глибокого знання протоколу.

Фаза 2: Автономні торгові можливості У міру розвитку технології, AI-агенти розвиватимуть можливості для автономної торгівлі з мінімальним контролем з боку людини. Ці торгові системи можуть впроваджувати стратегії, отримані з аналітики третіх сторін або даних, наданих іншими спеціалізованими AI-агентами, встановлюючи нові парадигми для участі на ринку DeFi.

Етап 3: Керування гаманцями та системи перевірки Зі зростанням впровадження зростає також попит на прозорість і безпеку. Ця фаза зосередиться на вдосконалених рішеннях для управління гаманцями та надійних рамках перевірки ШІ. Технології, такі як Довірені середовища виконання (TEEs) і Нульові докази, забезпечать цілісність системи та стійкість до маніпуляцій.

Фаза 4: Екосистема інструментів штучного інтелекту та агентська економіка Після створення цих основоположних можливостей виникнуть платформи для розробки DeFai без коду та протоколи AI-as-a-Service, що полегшить створення агентської економічної системи. На цьому просунутому етапі спеціалізовані моделі ШІ зможуть здійснювати прямі торги криптовалютою та виконувати складні фінансові операції.

Технічні виклики впровадження та міркування щодо безпеки

Інтеграція систем штучного інтелекту з протоколами DeFi представляє значні технічні виклики, пов'язані з безпекою, прозорістю та відповідністю регуляторним вимогам. Внутрішня природа "чорної скриньки" багатьох алгоритмів штучного інтелекту створює потенційні вразливості при взаємодії з незмінними смарт-контрактами.

Дослідники безпеки виявили кілька критичних міркувань при впровадженні ШІ в децентралізовані фінансові системи:

• Пояснюваність проти ефективності: Більш складні моделі ШІ часто забезпечують вищу ефективність, але за рахунок зменшення прозорості в процесах прийняття рішень.
• Цілісність даних: Забезпечення того, щоб дані для навчання ШІ залишалися точними та стійкими до спроб маніпуляцій.
• Ризики інтерфейсу смарт-контрактів: Вразливості можуть виникати на точках взаємодії між системами ШІ та on-chain контрактами
• Фрейми управління: Встановлення ефективних механізмів нагляду за фінансовими операціями на базі ШІ

Згідно з галузевими дослідженнями, впровадження комплексних рамок управління та регулярних процедур аудиту безпеки є необхідними для зменшення цих ризиків у виробничих середовищах.

Вплив на ринок та практичні застосування

Практичний вплив DeFi виходить за межі теоретичних рамок, з кількома впровадженнями, що демонструють суттєві ринкові ефекти:

• Покращення оцінки ризиків: Розширена аналітика прогнозування підвищила точність прогнозування дефолту за кредитами, виявляючи складні патерни в поведінці на блокчейні.
• Виявлення аномалій: Системи моніторингу на основі ШІ успішно виявили підозрілі шаблони транзакцій, підвищуючи безпеку в різних протоколах
• Оптимізація ліквідності: Алгоритми машинного навчання оптимізували стратегії виконання торгів, зменшуючи проскок і покращуючи ефективність капіталу.

Оскільки ці технології продовжують зріти, ми можемо очікувати подальшої інтеграції між можливостями штучного інтелекту та децентралізованою фінансовою інфраструктурою, що створює дедалі більш складні фінансові продукти та послуги.