DeFAI: Sự hội tụ của Trí tuệ nhân tạo và Tài chính phi tập trung

Sự Trỗi Dậy của AI trong Thị Trường Blockchain

Chỉ trong ba tháng, các đồng tiền AI x MEME đã tích lũy được 13,4 tỷ USD vốn hóa thị trường, đặt lĩnh vực mới nổi này vào cuộc cạnh tranh trực tiếp với các mạng lưới blockchain Layer-1 đã được thiết lập như AVAX và SUI.

Sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo với công nghệ Blockchain đã phát triển qua nhiều giai đoạn—từ việc đào tạo mô hình phi tập trung ban đầu trên các subnet Bittensor đến các thị trường điện toán phi tập trung như Akash và io.net, đạt đến hệ sinh thái hiện tại của các khung AI và token trong mạng Solana. Đường đi phát triển này cho thấy cách mà công nghệ sổ cái phân phối có thể nâng cao khả năng của AI, cho phép trí tuệ nhân tạo độc lập và nhiều ứng dụng hướng đến người tiêu dùng thông qua việc tập hợp tài nguyên hiệu quả.

Làn sóng đầu tiên của các mã thông báo AI trên Solana đã vượt qua sự suy đoán đơn thuần, thể hiện tính hữu dụng rõ rệt thông qua các ứng dụng như:

• Khung ELIZA từ ai16z
• Đại lý Aixbt AI của Virtual cho phân tích thị trường và tạo nội dung
• Nhiều bộ công cụ tích hợp khả năng AI với các chức năng trên chuỗi

Thị trường hiện đang trải qua làn sóng phát triển AI thứ hai, nơi sự trưởng thành của công nghệ đã chuyển sự chú ý về các ứng dụng và triển khai thực tiễn như là những động lực giá trị chính. Tài chính phi tập trung (DeFi) đã nổi lên như một lĩnh vực thử nghiệm lý tưởng cho những đổi mới AI này.

Theo dữ liệu thị trường, lĩnh vực DeFai (AI + DeFi) hiện đang chiếm khoảng 1 tỷ đô la tổng vốn hóa thị trường. Trong hệ sinh thái này, Griffian đại diện cho dự án chiếm ưu thế với 45% thị phần, trong khi ANON kiểm soát 22%. Lĩnh vực này đã trải qua sự tăng trưởng nhanh chóng kể từ ngày 25 tháng 12, được thúc đẩy bởi dòng vốn lớn vào các khung và nền tảng AI sau kỳ nghỉ lễ.

Kiến trúc Kỹ thuật của Các tác nhân AI trong Môi trường DeFi

Các tác nhân AI hoạt động như các chương trình tự động thực hiện các quy trình đã được định nghĩa, hoàn thành nhiệm vụ mà không cần can thiệp của con người. Những hệ thống này về cơ bản được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tạo ra các phản hồi dựa trên các tập dữ liệu huấn luyện và các tham số đã được định nghĩa.

Lợi thế cạnh tranh của những tác nhân này nằm ở khả năng giữ lại trí nhớ của chúng—chúng có thể lưu trữ lịch sử tương tác và học hỏi từ các mẫu hành vi của người dùng để tạo ra những phản hồi ngày càng cá nhân hóa. Việc học tập thích ứng này cho phép chúng tinh chỉnh các thuật toán gợi ý và quy trình ra quyết định chiến lược dựa trên bối cảnh lịch sử.

Trong hệ sinh thái blockchain, các tác nhân AI giao diện trực tiếp với các hợp đồng thông minh và các tài khoản trên chuỗi để quản lý độc lập các hoạt động DeFi phức tạp. Chức năng của chúng bao gồm:

• Đơn giản hóa trải nghiệm DeFi: thực hiện các hoạt động đa giai đoạn xuyên chuỗi và các chiến lược tối ưu hóa lợi suất thông qua các giao diện người dùng đơn giản hóa
• Nâng cao canh tác lợi suất: phân tích điều kiện thị trường để tối đa hóa lợi nhuận trên các giao thức khác nhau
• Giao dịch tự động: thực hiện các giao dịch và điều chỉnh linh hoạt phân bổ đầu tư dựa trên điều kiện thị trường
• Thông tin thị trường: tiến hành phân tích dữ liệu toàn diện để thông báo các quyết định quản lý danh mục đầu tư

Nghiên cứu cho thấy rằng hầu hết các tác nhân AI hoạt động theo sáu thành phần quy trình cơ bản:

1. Thu thập dữ liệu: thu thập thông tin thị trường và thông tin trên chuỗi liên quan
2. Suy diễn mô hình: xử lý dữ liệu thu thập được thông qua các mô hình AI đã được đào tạo
3. Quyết Định: tạo ra những hiểu biết có thể hành động dựa trên phân tích
4. Lưu trữ và Vận hành: duy trì tính khả dụng và hiệu suất của hệ thống
5. Khả năng tương tác: cho phép chức năng đa nền tảng và đa chuỗi
6. Tích hợp ví: kết nối an toàn với tài nguyên tài chính của người dùng

Phân loại hệ thống của hệ sinh thái DeFai

Hệ sinh thái DeFai—đại diện cho sự hội tụ của Tài chính Phi tập trung và Trí tuệ Nhân tạo—có thể được phân loại thành bốn loại rõ ràng:

1. Trừu tượng / AI thân thiện với người dùng

Mục đích cơ bản của việc triển khai trí tuệ nhân tạo là tăng cường hiệu quả, giảm độ phức tạp và đơn giản hóa nhiệm vụ. Trong bối cảnh DeFi, các hệ thống AI định hướng trừu tượng nhằm giảm thiểu rào cản kỹ thuật, giúp các giao thức tài chính phức tạp trở nên dễ tiếp cận đối với cả những người mới và các nhà giao dịch có kinh nghiệm.

Một giải pháp AI hiệu quả cho các ứng dụng blockchain nên cung cấp những khả năng này:

• Tự động hóa các giao dịch nhiều bước và quy trình staking, cho phép vận hành trực quan mà không cần kiến thức kỹ thuật sâu rộng.
• Cung cấp nghiên cứu thị trường theo thời gian thực và tổng hợp thông tin để hỗ trợ việc ra quyết định thông minh
• Tập hợp dữ liệu từ nhiều nền tảng để xác định cơ hội chênh lệch giá và cung cấp những hiểu biết phân tích toàn diện

2. Tối ưu hóa lợi suất tự động và quản lý danh mục đầu tư

Khác với các chiến lược sinh lợi thông thường, các giao thức tăng cường AI tận dụng học máy để phân tích dữ liệu trên chuỗi nhằm xác định xu hướng và thông tin chiến lược, thông báo cho việc quản lý lợi suất tối ưu và phương pháp phân bổ danh mục. Các triển khai hiện tại thường tiến hành đào tạo mô hình trên các subnet Bittensor hoặc thông qua các quy trình ngoài chuỗi để tối đa hóa hiệu quả tính toán. Đối với các tình huống yêu cầu thực hiện giao dịch tự động, các cơ chế xác minh như Bằng chứng không kiến thức (ZKP) được triển khai để đảm bảo tính toàn vẹn của mô hình và khả năng xác minh đầu ra.

3. Phân Tích Thị Trường Đại Lý

AixBT đại diện cho một hệ thống theo dõi tâm lý thị trường tinh vi, tổng hợp và xử lý dữ liệu từ hơn 400 tài khoản Twitter có ảnh hưởng trong lĩnh vực tiền điện tử. Thông qua động cơ phân tích độc quyền của mình, AixBT xác định các xu hướng mới nổi trong thời gian thực và liên tục tạo ra những hiểu biết về thị trường. Trong số tất cả các đại lý AI trong hệ sinh thái, AixBT chiếm 14.76% sự chú ý của thị trường, thiết lập nó như một trong những nền tảng phân tích quan trọng nhất trong lĩnh vực.

4. Hạ tầng và Nền tảng DeFi

Các thành phần hạ tầng phi tập trung là cần thiết cho việc hoạt động của các tác nhân AI Web3. Những dự án cơ bản này cung cấp các dịch vụ quan trọng bao gồm khung đào tạo mô hình, khả năng suy luận, khả năng truy cập dữ liệu, phương pháp xác minh và các lớp phối hợp cần thiết cho việc triển khai và vận hành các tác nhân AI.

Đường đi tiến hóa của các hệ thống DeFai

Sự phát triển của DeFi AI (DeFai) sẽ tiến triển qua bốn giai đoạn tiến hóa khác nhau:

Giai đoạn 1: Tăng cường hiệu quả Giai đoạn phát triển ban đầu ưu tiên hiệu quả hoạt động, cung cấp các công cụ làm đơn giản hóa các tương tác DeFi phức tạp và nâng cao trải nghiệm người dùng mà không cần kiến thức sâu về giao thức.

Giai đoạn 2: Khả năng giao dịch tự động Khi công nghệ trưởng thành, các tác nhân AI sẽ phát triển khả năng giao dịch tự động với sự giám sát tối thiểu của con người. Các hệ thống giao dịch này có thể thực hiện các chiến lược lấy từ phân tích bên thứ ba hoặc dữ liệu do các tác nhân AI chuyên biệt khác cung cấp, thiết lập các mô hình mới cho sự tham gia vào thị trường DeFi.

Giai đoạn 3: Quản lý ví và Hệ thống xác minh Với việc ngày càng nhiều người áp dụng, nhu cầu về tính minh bạch và an ninh cũng tăng lên. Giai đoạn này sẽ tập trung vào các giải pháp quản lý ví tiên tiến và các khung xác minh AI vững chắc. Các công nghệ bao gồm Môi trường thực thi tin cậy (TEEs) và Bằng chứng không kiến thức sẽ đảm bảo tính toàn vẹn của hệ thống và khả năng chống lại sự thao túng.

Giai đoạn 4: Hệ sinh thái công cụ AI và Kinh tế đại lý Sau khi thiết lập các khả năng cơ bản này, các nền tảng phát triển DeFi không mã và các giao thức AI-as-a-Service sẽ xuất hiện, tạo điều kiện cho việc xây dựng một hệ thống kinh tế dựa trên tác nhân. Ở giai đoạn nâng cao này, các mô hình AI chuyên biệt sẽ có khả năng giao dịch tiền điện tử trực tiếp và thực hiện các hoạt động tài chính phức tạp.

Những thách thức trong việc triển khai kỹ thuật và các yếu tố an ninh

Việc tích hợp các hệ thống AI với các giao thức DeFi mang lại những thách thức kỹ thuật đáng kể liên quan đến bảo mật, tính minh bạch và tuân thủ quy định. Bản chất "hộp đen" vốn có của nhiều thuật toán AI tạo ra những điểm yếu tiềm ẩn khi giao tiếp với các hợp đồng thông minh không thể thay đổi.

Các nhà nghiên cứu bảo mật đã xác định một số yếu tố quan trọng khi triển khai AI trong các hệ thống tài chính phi tập trung:

• Giải thích và Hiệu suất: Các mô hình AI phức tạp hơn thường mang lại hiệu suất vượt trội nhưng lại giảm tính minh bạch trong các quy trình ra quyết định.
• Độ chính xác dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu huấn luyện AI vẫn chính xác và chống lại các nỗ lực thao túng
• Rủi ro giao diện hợp đồng thông minh: Các lỗ hổng có thể xuất hiện tại các điểm tương tác giữa các hệ thống AI và các hợp đồng trên chuỗi.
• Khung Quản trị: Thiết lập các cơ chế giám sát hiệu quả cho các hoạt động tài chính được hỗ trợ bởi AI

Theo nghiên cứu trong ngành, việc triển khai các khung quản trị toàn diện và quy trình kiểm toán bảo mật định kỳ là điều cần thiết để giảm thiểu những rủi ro này trong môi trường sản xuất.

Tác động thị trường và ứng dụng thực tiễn

Tác động thực tiễn của DeFi vượt ra ngoài các khung lý thuyết, với một số ứng dụng cho thấy những tác động đáng kể đến thị trường:

• Nâng cao Đánh giá Rủi ro: Phân tích dự đoán tiên tiến đã cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán mặc định khoản vay bằng cách xác định các mẫu phức tạp trong hành vi trên chuỗi.
• Phát hiện bất thường: Các hệ thống giám sát dựa trên AI đã thành công trong việc xác định các mẫu giao dịch nghi vấn, nâng cao an ninh trên các giao thức
• Tối ưu hóa thanh khoản: Các thuật toán máy học đã tối ưu hóa các chiến lược thực hiện giao dịch, giảm trượt giá và cải thiện hiệu quả vốn.

Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sự tích hợp sâu hơn giữa khả năng trí tuệ nhân tạo và cơ sở hạ tầng tài chính phi tập trung, tạo ra các sản phẩm và dịch vụ tài chính ngày càng tinh vi.