DeFAI:人工知能はどのように分散型金融の可能性を解放するのか?

分散型金融(DeFi)は2020年に急速に拡張して以来、暗号エコシステムの核心的な柱となっています。多くの革新的なプロトコルが構築されましたが、複雑さと断片化が増加し、経験豊富なユーザーでさえも多くのブロックチェーン、資産、プロトコルを扱うのが難しくなっています。

その一方で、人工知能(AI)は2023年の広範な基盤の物語から2024年により専門的でエージェント指向の焦点へと進化しました。この変化はDeFi AI (DeFAI)を生み出しました - 自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化する新興分野です。

DeFAIは複数のレベルを跨いでいます。ブロックチェーンは基盤レイヤーであり、AIエージェントは取引やスマートコントラクトを実行するために特定のチェーンと相互作用しなければなりません。その上に、データレイヤーと計算レイヤーがAIモデルのトレーニングに必要なインフラを提供し、これらのモデルは過去の価格データ、市場の感情、オンチェーン分析に基づいています。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、敏感な財務データを安全に保ちます。最後に、エージェントフレームワークは、開発者が自律的な取引ロボット、信用リスク評価ツール、オンチェーンガバナンスの最適化ツールなどの特化型AI駆動アプリケーションを構築できるようにします。

! 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エコシステムが拡大するにつれて、最も際立ったプロジェクトは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

このカテゴリーに基づくプロトコルは、DeFiのChatGPTのような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、ユーザーがオンチェーン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ながら、複雑な取引の手動ステップを排除します。

これらのプロトコルが実行できるいくつかの機能には、

• 交換、クロスチェーン、貸出/引き出し、クロスチェーン取引の実行
• コピー取引ウォレットまたはソーシャルメディアのプロフィール
• ポジション規模の割合に基づいて自動的に利確/損切りなどの取引を実行する

例えば、借貸プロトコルから手動でETHを引き出し、それをSolanaにクロスチェーンして他のトークンに交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません - 抽象レイヤープロトコルは1ステップで操作を完了します。

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の状況を学習し適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整できます。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/ショートの意思決定を行うために
• 基礎的な取引のように複雑な分散型金融戦略を実行する

3. AI搭載のDApps

DeFi dAppは、貸付、交換、利回りファーミングなどの機能を提供します。AIとAIエージェントは、以下の方法でこれらのサービスを強化できます:

• 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
• リスクを発見するために、トークンをスキャンして潜在的なラグやハニーポットを検出する

主な課題

これらの層の上に構築された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. これらのプロトコルは、最適な取引執行を実現するためにリアルタイムデータストリームに依存しています。データの質が悪いと、ルートの効率が低下したり、取引が失敗したり、取引が利益を生まない可能性があります。

2. AIモデルは歴史的データに依存しますが、暗号通貨市場のボラティリティは非常に高いです。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です。

3. 資産の相関性、流動性の変化、市場の感情を全面的に理解する必要があり、全体の市場状況を把握することができる。

これらのカテゴリに基づくプロトコルは市場で人気を得ています。しかし、より良い製品と最良の結果を提供するために、彼らはさまざまな異なる質のデータセットを統合することを検討すべきです。

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データ層 - DeFAIスマートに力を提供する

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、取引および収益最適化エージェントは取引戦略をさらに洗練させ、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よく予測分析できるようにし、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに適応するための取引提案を提供します。

モードシンセサイザサブネット

Bittensorの50番目のサブネットワークとして、Synthは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。他の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、世界で最も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。

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におけるAPYの変動を予測できるようになり、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。自律型ネットワークの立ち上げ以来、彼らはDeFiチームからのSynthデータのAPI統合に対する強い要求を受けています。

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最も注目されている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レイヤーを構築することに加えて、あるブロックチェーンはDeFAIの未来のためのフルスタックブロックチェーンとして自らを位置づけています。彼らは最近、ユーザーのプロンプトに基づいてオンチェーン取引を実行するためのDeFAIのco-pilotであるTerminalを展開しました。まもなく、このチェーンのネイティブトークンをステーキングするユーザーに開放される予定です。

さらに、このブロックチェーンはAIおよびエージェントベースのチームを多くサポートしています。彼らは複数のプロトコルをエコシステムに統合するために多大な努力を払い、より多くのエージェントが開発され、取引が実行されるにつれて、このエコシステムは急速に発展しています。

これらの措置は、彼らがAIを用いてネットワークをアップグレードしている間に実現されたもので、最も注目すべきは、彼らのブロックチェーンにAIのソーターを備えたことです。取引の実行前にシミュレーションとAI分析を使用することで、高リスク取引を処理前にブロックし、審査することができ、オンチェーンの安全性を確保します。あるパブリックチェーンのL2として、このブロックチェーンは中間的な立ち位置にあり、人間とエージェントユーザーを最高の分散型金融エコシステムとつなげています。

AIエージェントが基づくトップブロックチェーンの比較

SolanaとBaseは、ほとんどのAIエージェントフレームワークとトークンの構築および発行のための主要な2つのチェーンであることは間違いありません。AIエージェントは、Solanaの高スループットと低遅延ネットワーク、さらにオープンソースのElizaOSを利用してエージェントトークンを展開し、VirtualsはBase上でエージェントを展開するためのランチパッドとして機能します。両者はハッカソンや資金インセンティブを持っていますが、チェーンとしてのAIプログラムの観点では、特定のブロックチェーンが達成したレベルにはまだ達していません。

NEARは以前、AI中心のL1ブロックチェーンとして自らを定義し、その機能にはAIタスクマーケット、オープンソースのAIエージェントフレームワークを持つNEAR AI研究センター、NEAR AIアシスタントが含まれます。彼らは最近、NEAR上で完全自律かつ検証可能なエージェントを拡張するための2000万ドルのAIエージェントファンドを発表しました。

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チェーンベース

Chainbaseは、AIエージェントの取引、洞察、予測、アルファ探索などの機能を強化するために、全チェーンで検証可能なオンチェーン構造化データセットを提供します。彼らはmanuscriptsを発表しました。これは、オンチェーンとオフチェーンのデータをターゲットデータストレージに統合するためのブロックチェーンデータストリームフレームワークであり、無制限のクエリと分析を行うために使用されます。

これにより、開発者は自分の特定のニーズに基づいてデータ処理ワークフローをカスタマイズできるようになります。生データを標準化し、クリーンで互換性のあるフォーマットに処理することで、データセットがAIシステムの厳しい要件を満たすことができ、前処理時間を短縮し、モデルの精度を向上させ、信頼性のあるAIエージェントを作成するのに役立ちます。

彼らは、その広範なオンチェーンデータに基づいて、Theiaという名前のモデルを開発しました。このモデルは、複雑なコーディング知識なしに、オンチェーンデータをユーザーのデータ分析に翻訳します。Chainbaseのデータの有用性は、彼らのパートナーシップの中で明らかであり、AIプロトコルは彼らのデータを使用している:

• ElizaOSプロキシプラグイン、オンチェーンドライブ決定に使用されます
• AIアシスタントを構築する
• 特定のソーシャルネットワークのインテリジェンス、ユーザー行動の洞察を提供
• DeFiのデータ分析と予測
• 他のプロジェクトとも協力している

従来のデータプロトコルと比較して、The Graph、Chainlink、Alchemyなどのデータプロトコルはデータを提供しますが、AI中心ではありません。The Graphは、ブロックチェーンデータのクエリとインデックスを作成するプラットフォームを提供し、開発者に取引や戦略の実行のために構築されていない生データへのアクセスを提供します。Chainlinkはオラクルデータフィードを提供しますが、予測のためのAI最適化データセットが不足しており、Alchemyは主にRPCサービスを提供しています。

対照的に、Chainbaseのデータは特別に準備されたブロックチェーンデータであり、AIアプリケーションやエージェントがより構造化され、洞察に富んだ形で簡単に使用できるようになっています。これにより、エージェントはチェーン上の市場、流動性、トークンデータに関連するデータをより便利に取得することができます。

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sqd.ai

sqd.aiは、AIエージェントとWeb3サービス専用に設計されたオープンデータベースネットワークを開発しています。彼らの分散化データレイクは、許可不要で経済的に効率的な大量のリアルタイムおよび履歴ブロックチェーンデータへのアクセスを提供し、AIエージェントがより効果的に機能できるようにします。

sqd.aiはリアルタイムデータインデックス(を提供し、未完了のブロックのインデックス)を含み、インデックス速度は毎秒150,000以上のブロックに達し、他のインデクサーよりも速いです。過去24時間で、彼らは数十億の自律AIエージェントや開発者の高スループットニーズを満たすために11TBを超えるデータを提供しました。

彼らのカスタマイズ可能なデータ処理プラットフォームは、AIエージェントの要求に応じたカスタムデータを提供し、DuckDBはローカルクエリのために効率的なデータ検索を提供します。彼らの統合データセットは、100を超えるEVMおよびSubstrateネットワークをサポートしており、イベントログや取引の詳細を含んでいます。これは、複数のブロックチェーンで動作するAIエージェントにとって非常に価値があります。

ゼロ知識証明の導入により、AIエージェントはプライバシーを損なうことなく、機密データにアクセスし処理できるようになります。さらに、sqd.aiは、処理ノードを追加することで増加し続けるデータ負荷に対応し、数十億に達すると推定されるAIエージェント(の増加する数をサポートします)。

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クッキー

CookieはAIエージェントとクラスターにモジュール式データ層を提供し、特にソーシャルデータの処理に特化しています。それは、オンチェーンおよびソーシャルプラットフォーム上のトップエージェントのメンタリティを追跡するためのAIエージェントダッシュボードを備えており、最近では他のAIエージェントのためにプラグアンドプレイのデータクラスターAPIを導入し、ソーシャルメディアにおける流行のナラティブやメンタリティの変化を検出することができます。

彼らのデータグループは、20のデータプロバイダーによってサポートされ、7TBを超えるリアルタイムのオンチェーンおよびソーシャルデータソースをカバーしており、市場の感情とオンチェーン分析に関する洞察を提供しています。彼らの最新のAIプロキシは、7％の容量を利用してデータグループを活用し、その下で動作するさまざまな他のプロキシを利用して市場予測を提供し、新しい機会を発見します。

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DeFAIの次のステップ

現在、DeFiにおける大多数のAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制限に直面しています。例えば:

1. 抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力が不足しています。

2. AIエージェントはアルファを生成するために分析を行う可能性がありますが、独立した取引実行が不足しています。

3. 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、有用なデータ層の統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームまたはエージェントを開発する可能性があります。これには、巨鯨の活動や流動性の変化などに関する深層のオンチェーンデータが必要であり、より良い予測分析のために有用な合成データを生成し、特定のカテゴリー(（AIエージェント、DeSciなど）やソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関する一般市場からの感情分析を組み合わせる必要があります。

最終的な目標は、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および実行できることです。これらのシステムの成