DeFAI: Trí tuệ nhân tạo làm thế nào để giải phóng tiềm năng của tài chính phi tập trung?
Tài chính phi tập trung(DeFi) kể từ khi mở rộng nhanh chóng vào năm 2020, luôn là trụ cột chính của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù đã có nhiều giao thức đổi mới được thiết lập, nhưng điều này cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, ngay cả với những người dùng có kinh nghiệm cũng khó khăn để điều hướng qua nhiều blockchain, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã từ câu chuyện nền tảng rộng rãi năm 2023 phát triển thành một trọng tâm chuyên nghiệp và định hướng đại lý hơn vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã sinh ra DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, nơi AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, các đại lý AI phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Ở trên lớp này, lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo mô hình AI, những mô hình này được lấy từ dữ liệu giá lịch sử, cảm xúc thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp bảo mật và xác minh đảm bảo rằng dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì thực thi không cần tin cậy. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng dựa trên AI chuyên biệt, chẳng hạn như robot giao dịch tự động, công cụ đánh giá rủi ro tín dụng và tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:
1. Lớp trừu tượng
Các giao thức được xây dựng trên danh mục này đóng vai trò như một giao diện thân thiện với người dùng tương tự như ChatGPT cho DeFi, cho phép người dùng nhập các gợi ý được thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và dApp, và thực hiện ý định của người dùng, đồng thời loại bỏ các bước thủ công trong giao dịch phức tạp.
Một số chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Hoán đổi, chuỗi chéo, cho vay/rút tiền, thực hiện giao dịch chuỗi chéo
Ví giao dịch theo dõi hoặc hồ sơ cá nhân trên mạng xã hội
Thực hiện tự động chốt lời/cắt lỗ theo tỷ lệ phần trăm quy mô vị trí.
Ví dụ, không cần phải tự động rút ETH từ giao thức cho vay, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, hoán đổi thành các token khác, và cung cấp thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo quy tắc đã được thiết lập, các đại lý giao dịch tự chủ có thể học hỏi và thích ứng với điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới. Những đại lý này có thể:
Phân tích dữ liệu để liên tục hoàn thiện chiến lược
Dự đoán xu hướng thị trường để đưa ra quyết định tốt hơn về lệnh mua/bán
Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp giống như giao dịch cơ bản
3. DApps được điều khiển bởi AI
Các dApp DeFi cung cấp các chức năng như cho vay, trao đổi, farming lợi nhuận. AI và các đại lý AI có thể cải thiện những dịch vụ này theo các cách sau:
Tối ưu hóa cung cấp thanh khoản bằng cách cân bằng lại vị thế LP để có APY tốt hơn
Quét token để phát hiện rủi ro thông qua việc phát hiện rug hoặc bẫy tiềm ẩn
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang đối mặt với một số thách thức:
Những giao thức này phụ thuộc vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện việc giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu quả tuyến đường thấp, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có sự biến động rất lớn. Đại lý phải chấp nhận việc đào tạo từ các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì tính hiệu quả.
Cần hiểu rõ về mối tương quan giữa tài sản, sự thay đổi thanh khoản và tâm lý thị trường để hiểu tình hình thị trường tổng thể.
Các giao thức dựa trên các loại này đã nhận được sự ưa chuộng từ thị trường. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và đạt được kết quả tối ưu, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều bộ dữ liệu khác nhau với chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Lớp dữ liệu - Cung cấp sức mạnh cho trí tuệ DeFAI
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện thêm chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Bộ dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể phân tích dự đoán hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp đề xuất giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua hoặc bán đối với một số tài sản.
Chế độ Synth子网
Là mạng con thứ 50 của Bittensor, Synth tạo ra dữ liệu tổng hợp cho khả năng dự đoán tài chính của các tác nhân. So với các hệ thống dự đoán giá truyền thống khác, Synth nắm bắt đầy đủ phân phối biến động giá và xác suất liên quan, từ đó xây dựng dữ liệu tổng hợp chính xác nhất trên thế giới, hỗ trợ cho các tác nhân và LLM.
Cung cấp nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao hơn có thể giúp các đại lý AI đưa ra quyết định định hướng tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán sự biến động của APY trong các điều kiện thị trường khác nhau, để các bể thanh khoản có thể phân bổ lại hoặc rút thanh khoản khi cần thiết. Kể từ khi mạng tự chủ được khởi động, họ đã nhận được yêu cầu mạnh mẽ từ các đội DeFi về việc tích hợp dữ liệu Synth thông qua API của họ.
Blockchain đại diện AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và các đại lý, một blockchain còn định vị mình là blockchain toàn diện cho tương lai DeFAI. Họ vừa triển khai Terminal, là co-pilot của DeFAI, được sử dụng để thực hiện giao dịch trên chuỗi qua các gợi ý của người dùng, sắp tới sẽ mở cho những người staker token gốc của chuỗi này.
Ngoài ra, blockchain này còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Họ đã nỗ lực rất lớn để tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình, và với việc phát triển nhiều đại lý hơn và thực hiện các giao dịch, hệ sinh thái này đã phát triển nhanh chóng.
Các biện pháp này đều được thực hiện trong khi họ nâng cấp mạng bằng AI, điều đáng chú ý nhất là việc trang bị cho blockchain của họ một bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể ngăn chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là một L2 của một blockchain công cộng nào đó, blockchain này đứng ở giữa, kết nối người dùng và người đại diện với hệ sinh thái DeFi tốt nhất.
So sánh các blockchain hàng đầu mà AI代理 dựa trên
Solana và Base chắc chắn là hai chuỗi chính cho hầu hết các khung và mã thông báo AI được xây dựng và phát hành. Các đại lý AI tận dụng thông lượng cao và mạng độ trễ thấp của Solana cùng với ElizaOS mã nguồn mở để triển khai mã thông báo đại lý, trong khi Virtuals đóng vai trò là nền tảng ra mắt để triển khai đại lý trên Base. Mặc dù chúng đều có hackathon và các động lực tài chính, nhưng về mặt kế hoạch AI của một chuỗi, chúng vẫn chưa đạt được mức độ mà một số blockchain đã đạt được.
NEAR trước đây đã định nghĩa mình là một blockchain L1 tập trung vào AI, với các chức năng bao gồm thị trường nhiệm vụ AI, trung tâm nghiên cứu NEAR AI với khung đại lý AI mã nguồn mở và trợ lý NEAR AI. Họ gần đây đã công bố quỹ đại lý AI trị giá 20 triệu đô la, nhằm mở rộng các đại lý hoàn toàn tự trị và có thể xác minh trên NEAR.
Chainbase
Chainbase cung cấp bộ dữ liệu cấu trúc trên chuỗi có thể xác minh toàn chuỗi, có thể tăng cường các chức năng giao dịch, hiểu biết, dự đoán và tìm kiếm alpha của các tác nhân AI. Họ đã ra mắt manuscripts, một khung dữ liệu chuỗi khối, được sử dụng để tích hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi vào kho dữ liệu mục tiêu, để thực hiện các truy vấn và phân tích không giới hạn.
Điều này cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh quy trình xử lý dữ liệu theo nhu cầu cụ thể của họ. Việc chuẩn hóa và xử lý dữ liệu thô thành định dạng sạch, tương thích có thể đảm bảo rằng tập dữ liệu của họ đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt của hệ thống AI, từ đó giảm thời gian tiền xử lý, đồng thời cải thiện độ chính xác của mô hình, giúp tạo ra các đại lý AI đáng tin cậy.
Dựa trên dữ liệu chuỗi rộng lớn của mình, họ cũng đã phát triển một mô hình mang tên Theia, mô hình này chuyển đổi dữ liệu chuỗi thành phân tích dữ liệu của người dùng mà không cần bất kỳ kiến thức lập trình phức tạp nào. Tính hữu ích của dữ liệu Chainbase rõ ràng trong các mối quan hệ đối tác của họ, trong đó các giao thức AI đang sử dụng dữ liệu của họ để:
ElizaOS plugin đại diện, dùng để điều khiển quyết định trên chuỗi
Xây dựng một trợ lý AI nào đó
Mạng xã hội thông minh, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi người dùng
Phân tích và dự đoán dữ liệu DeFi
Còn hợp tác với nhiều dự án khác
So với các giao thức dữ liệu truyền thống, các giao thức dữ liệu như The Graph, Chainlink và Alchemy cung cấp dữ liệu, nhưng không phải là trung tâm AI. The Graph cung cấp một nền tảng để truy vấn và lập chỉ mục dữ liệu blockchain, cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu thô cho các nhà phát triển, dữ liệu này không được xây dựng cho giao dịch hoặc thực hiện chiến lược. Chainlink cung cấp dữ liệu nguồn cấp, nhưng thiếu các bộ dữ liệu tối ưu hóa AI cho dự đoán, trong khi Alchemy chủ yếu cung cấp dịch vụ RPC.
So với những điều này, dữ liệu Chainbase là dữ liệu blockchain được chuẩn bị đặc biệt, có thể được các ứng dụng hoặc đại lý AI dễ dàng sử dụng dưới dạng có cấu trúc hơn và có nhiều cái nhìn sâu sắc hơn, từ đó cho phép các đại lý dễ dàng truy cập dữ liệu liên quan đến thị trường trên chuỗi, tính thanh khoản và dữ liệu token.
sqd.ai
sqd.ai đang phát triển một mạng lưới cơ sở dữ liệu mở được thiết kế riêng cho các tác nhân AI và dịch vụ Web3. Hồ dữ liệu phi tập trung của họ cung cấp quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu blockchain theo thời gian thực và lịch sử một cách hiệu quả về chi phí và không cần sự cho phép, giúp các tác nhân AI hoạt động hiệu quả hơn.
sqd.ai cung cấp chỉ mục dữ liệu thời gian thực ( bao gồm chỉ mục của các khối chưa hoàn thành ), tốc độ chỉ mục đạt tới 150.000+ khối mỗi giây, nhanh hơn bất kỳ chỉ mục nào khác. Trong 24 giờ qua, họ đã cung cấp hơn 11TB dữ liệu, đáp ứng nhu cầu thông lượng cao của hàng tỷ đại lý AI tự chủ và các nhà phát triển.
Nền tảng xử lý dữ liệu tùy chỉnh của họ có thể cung cấp dữ liệu tùy chỉnh theo nhu cầu của các đại lý AI, trong khi DuckDB cung cấp khả năng truy xuất dữ liệu hiệu quả cho các truy vấn cục bộ. Bộ dữ liệu toàn diện của họ hỗ trợ hơn 100 mạng EVM và Substrate, bao gồm nhật ký sự kiện và chi tiết giao dịch, điều này rất có giá trị cho các đại lý AI hoạt động trên nhiều blockchain.
Việc thêm chứng minh không biết (zero-knowledge proof) đảm bảo rằng các đại lý AI có thể truy cập và xử lý dữ liệu nhạy cảm mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư. Hơn nữa, sqd.ai có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng bằng cách thêm nhiều nút xử lý hơn, từ đó hỗ trợ số lượng đại lý AI đang ngày càng gia tăng, ước tính sẽ đạt hàng tỷ (.
![DeFAI toàn diện: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-71d4c0a59f18e7366698c6df17506767.webp(
) Cookie
Cookie cung cấp lớp dữ liệu mô-đun cho các đại lý và cụm AI, chuyên dùng để xử lý dữ liệu xã hội. Nó có một bảng điều khiển đại lý AI, có thể theo dõi tâm lý đại lý hàng đầu trên chuỗi và các nền tảng xã hội, và gần đây đã ra mắt API cụm dữ liệu cắm và chạy cho các đại lý AI khác, nhằm phát hiện các câu chuyện và sự chuyển biến tâm lý phổ biến trên mạng xã hội.
Dữ liệu của họ bao gồm hơn 7TB nguồn dữ liệu trực tuyến và xã hội theo thời gian thực, được hỗ trợ bởi 20 đại lý dữ liệu, cung cấp cái nhìn về tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Đại lý AI mới nhất của họ đã sử dụng 7% công suất của dữ liệu nhóm của họ, thông qua việc tận dụng các đại lý khác đang hoạt động bên dưới để cung cấp dự đoán thị trường và phát hiện cơ hội mới.
![DeFAI toàn diện: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của DeFi?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-082e086a7d08141ddad8264adc07d48f.webp(
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung đang phải đối mặt với những hạn chế lớn trong việc đạt được hoàn toàn tự chủ. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực thi, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI代理 có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
DApp được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc về thụ động chứ không phải chủ động.
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp một lớp dữ liệu hữu ích, nhằm phát triển nền tảng đại lý hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các ông lớn, sự thay đổi thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để thực hiện phân tích dự đoán tốt hơn, và kết hợp với phân tích cảm xúc từ thị trường chung, bất kể là sự biến động của các token trong các danh mục cụ thể ) như token AI, DeSci, v.v. (, hay sự biến động của token trên mạng xã hội.
Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi các hệ thống này phát triển,
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
Token_Sherpa
· 13giờ trước
à vâng... một câu chuyện ponzinomics khác được khoác áo AI smh
Xem bản gốcTrả lời0
BTCRetirementFund
· 08-01 07:10
Lại thêm một đợt bẫy để hút máu bán lẻ.
Xem bản gốcTrả lời0
SellTheBounce
· 08-01 06:45
Một đợt ăn mừng của những người bắt dao rơi lại bắt đầu. Những chiêu trò cũ chỉ đổi tên mới mà thôi.
DeFAI trỗi dậy: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng DeFi và tái cấu trúc hệ sinh thái mã hóa
DeFAI: Trí tuệ nhân tạo làm thế nào để giải phóng tiềm năng của tài chính phi tập trung?
Tài chính phi tập trung(DeFi) kể từ khi mở rộng nhanh chóng vào năm 2020, luôn là trụ cột chính của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù đã có nhiều giao thức đổi mới được thiết lập, nhưng điều này cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, ngay cả với những người dùng có kinh nghiệm cũng khó khăn để điều hướng qua nhiều blockchain, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã từ câu chuyện nền tảng rộng rãi năm 2023 phát triển thành một trọng tâm chuyên nghiệp và định hướng đại lý hơn vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã sinh ra DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, nơi AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, các đại lý AI phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Ở trên lớp này, lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo mô hình AI, những mô hình này được lấy từ dữ liệu giá lịch sử, cảm xúc thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp bảo mật và xác minh đảm bảo rằng dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì thực thi không cần tin cậy. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng dựa trên AI chuyên biệt, chẳng hạn như robot giao dịch tự động, công cụ đánh giá rủi ro tín dụng và tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:
1. Lớp trừu tượng
Các giao thức được xây dựng trên danh mục này đóng vai trò như một giao diện thân thiện với người dùng tương tự như ChatGPT cho DeFi, cho phép người dùng nhập các gợi ý được thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và dApp, và thực hiện ý định của người dùng, đồng thời loại bỏ các bước thủ công trong giao dịch phức tạp.
Một số chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Ví dụ, không cần phải tự động rút ETH từ giao thức cho vay, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, hoán đổi thành các token khác, và cung cấp thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo quy tắc đã được thiết lập, các đại lý giao dịch tự chủ có thể học hỏi và thích ứng với điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới. Những đại lý này có thể:
3. DApps được điều khiển bởi AI
Các dApp DeFi cung cấp các chức năng như cho vay, trao đổi, farming lợi nhuận. AI và các đại lý AI có thể cải thiện những dịch vụ này theo các cách sau:
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang đối mặt với một số thách thức:
Những giao thức này phụ thuộc vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện việc giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu quả tuyến đường thấp, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có sự biến động rất lớn. Đại lý phải chấp nhận việc đào tạo từ các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì tính hiệu quả.
Cần hiểu rõ về mối tương quan giữa tài sản, sự thay đổi thanh khoản và tâm lý thị trường để hiểu tình hình thị trường tổng thể.
Các giao thức dựa trên các loại này đã nhận được sự ưa chuộng từ thị trường. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và đạt được kết quả tối ưu, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều bộ dữ liệu khác nhau với chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Lớp dữ liệu - Cung cấp sức mạnh cho trí tuệ DeFAI
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện thêm chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Bộ dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể phân tích dự đoán hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp đề xuất giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua hoặc bán đối với một số tài sản.
Chế độ Synth子网
Là mạng con thứ 50 của Bittensor, Synth tạo ra dữ liệu tổng hợp cho khả năng dự đoán tài chính của các tác nhân. So với các hệ thống dự đoán giá truyền thống khác, Synth nắm bắt đầy đủ phân phối biến động giá và xác suất liên quan, từ đó xây dựng dữ liệu tổng hợp chính xác nhất trên thế giới, hỗ trợ cho các tác nhân và LLM.
Cung cấp nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao hơn có thể giúp các đại lý AI đưa ra quyết định định hướng tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán sự biến động của APY trong các điều kiện thị trường khác nhau, để các bể thanh khoản có thể phân bổ lại hoặc rút thanh khoản khi cần thiết. Kể từ khi mạng tự chủ được khởi động, họ đã nhận được yêu cầu mạnh mẽ từ các đội DeFi về việc tích hợp dữ liệu Synth thông qua API của họ.
Blockchain đại diện AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và các đại lý, một blockchain còn định vị mình là blockchain toàn diện cho tương lai DeFAI. Họ vừa triển khai Terminal, là co-pilot của DeFAI, được sử dụng để thực hiện giao dịch trên chuỗi qua các gợi ý của người dùng, sắp tới sẽ mở cho những người staker token gốc của chuỗi này.
Ngoài ra, blockchain này còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Họ đã nỗ lực rất lớn để tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình, và với việc phát triển nhiều đại lý hơn và thực hiện các giao dịch, hệ sinh thái này đã phát triển nhanh chóng.
Các biện pháp này đều được thực hiện trong khi họ nâng cấp mạng bằng AI, điều đáng chú ý nhất là việc trang bị cho blockchain của họ một bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể ngăn chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là một L2 của một blockchain công cộng nào đó, blockchain này đứng ở giữa, kết nối người dùng và người đại diện với hệ sinh thái DeFi tốt nhất.
So sánh các blockchain hàng đầu mà AI代理 dựa trên
Solana và Base chắc chắn là hai chuỗi chính cho hầu hết các khung và mã thông báo AI được xây dựng và phát hành. Các đại lý AI tận dụng thông lượng cao và mạng độ trễ thấp của Solana cùng với ElizaOS mã nguồn mở để triển khai mã thông báo đại lý, trong khi Virtuals đóng vai trò là nền tảng ra mắt để triển khai đại lý trên Base. Mặc dù chúng đều có hackathon và các động lực tài chính, nhưng về mặt kế hoạch AI của một chuỗi, chúng vẫn chưa đạt được mức độ mà một số blockchain đã đạt được.
NEAR trước đây đã định nghĩa mình là một blockchain L1 tập trung vào AI, với các chức năng bao gồm thị trường nhiệm vụ AI, trung tâm nghiên cứu NEAR AI với khung đại lý AI mã nguồn mở và trợ lý NEAR AI. Họ gần đây đã công bố quỹ đại lý AI trị giá 20 triệu đô la, nhằm mở rộng các đại lý hoàn toàn tự trị và có thể xác minh trên NEAR.
Chainbase
Chainbase cung cấp bộ dữ liệu cấu trúc trên chuỗi có thể xác minh toàn chuỗi, có thể tăng cường các chức năng giao dịch, hiểu biết, dự đoán và tìm kiếm alpha của các tác nhân AI. Họ đã ra mắt manuscripts, một khung dữ liệu chuỗi khối, được sử dụng để tích hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi vào kho dữ liệu mục tiêu, để thực hiện các truy vấn và phân tích không giới hạn.
Điều này cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh quy trình xử lý dữ liệu theo nhu cầu cụ thể của họ. Việc chuẩn hóa và xử lý dữ liệu thô thành định dạng sạch, tương thích có thể đảm bảo rằng tập dữ liệu của họ đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt của hệ thống AI, từ đó giảm thời gian tiền xử lý, đồng thời cải thiện độ chính xác của mô hình, giúp tạo ra các đại lý AI đáng tin cậy.
Dựa trên dữ liệu chuỗi rộng lớn của mình, họ cũng đã phát triển một mô hình mang tên Theia, mô hình này chuyển đổi dữ liệu chuỗi thành phân tích dữ liệu của người dùng mà không cần bất kỳ kiến thức lập trình phức tạp nào. Tính hữu ích của dữ liệu Chainbase rõ ràng trong các mối quan hệ đối tác của họ, trong đó các giao thức AI đang sử dụng dữ liệu của họ để:
So với các giao thức dữ liệu truyền thống, các giao thức dữ liệu như The Graph, Chainlink và Alchemy cung cấp dữ liệu, nhưng không phải là trung tâm AI. The Graph cung cấp một nền tảng để truy vấn và lập chỉ mục dữ liệu blockchain, cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu thô cho các nhà phát triển, dữ liệu này không được xây dựng cho giao dịch hoặc thực hiện chiến lược. Chainlink cung cấp dữ liệu nguồn cấp, nhưng thiếu các bộ dữ liệu tối ưu hóa AI cho dự đoán, trong khi Alchemy chủ yếu cung cấp dịch vụ RPC.
So với những điều này, dữ liệu Chainbase là dữ liệu blockchain được chuẩn bị đặc biệt, có thể được các ứng dụng hoặc đại lý AI dễ dàng sử dụng dưới dạng có cấu trúc hơn và có nhiều cái nhìn sâu sắc hơn, từ đó cho phép các đại lý dễ dàng truy cập dữ liệu liên quan đến thị trường trên chuỗi, tính thanh khoản và dữ liệu token.
sqd.ai
sqd.ai đang phát triển một mạng lưới cơ sở dữ liệu mở được thiết kế riêng cho các tác nhân AI và dịch vụ Web3. Hồ dữ liệu phi tập trung của họ cung cấp quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu blockchain theo thời gian thực và lịch sử một cách hiệu quả về chi phí và không cần sự cho phép, giúp các tác nhân AI hoạt động hiệu quả hơn.
sqd.ai cung cấp chỉ mục dữ liệu thời gian thực ( bao gồm chỉ mục của các khối chưa hoàn thành ), tốc độ chỉ mục đạt tới 150.000+ khối mỗi giây, nhanh hơn bất kỳ chỉ mục nào khác. Trong 24 giờ qua, họ đã cung cấp hơn 11TB dữ liệu, đáp ứng nhu cầu thông lượng cao của hàng tỷ đại lý AI tự chủ và các nhà phát triển.
Nền tảng xử lý dữ liệu tùy chỉnh của họ có thể cung cấp dữ liệu tùy chỉnh theo nhu cầu của các đại lý AI, trong khi DuckDB cung cấp khả năng truy xuất dữ liệu hiệu quả cho các truy vấn cục bộ. Bộ dữ liệu toàn diện của họ hỗ trợ hơn 100 mạng EVM và Substrate, bao gồm nhật ký sự kiện và chi tiết giao dịch, điều này rất có giá trị cho các đại lý AI hoạt động trên nhiều blockchain.
Việc thêm chứng minh không biết (zero-knowledge proof) đảm bảo rằng các đại lý AI có thể truy cập và xử lý dữ liệu nhạy cảm mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư. Hơn nữa, sqd.ai có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng bằng cách thêm nhiều nút xử lý hơn, từ đó hỗ trợ số lượng đại lý AI đang ngày càng gia tăng, ước tính sẽ đạt hàng tỷ (.
![DeFAI toàn diện: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-71d4c0a59f18e7366698c6df17506767.webp(
) Cookie
Cookie cung cấp lớp dữ liệu mô-đun cho các đại lý và cụm AI, chuyên dùng để xử lý dữ liệu xã hội. Nó có một bảng điều khiển đại lý AI, có thể theo dõi tâm lý đại lý hàng đầu trên chuỗi và các nền tảng xã hội, và gần đây đã ra mắt API cụm dữ liệu cắm và chạy cho các đại lý AI khác, nhằm phát hiện các câu chuyện và sự chuyển biến tâm lý phổ biến trên mạng xã hội.
Dữ liệu của họ bao gồm hơn 7TB nguồn dữ liệu trực tuyến và xã hội theo thời gian thực, được hỗ trợ bởi 20 đại lý dữ liệu, cung cấp cái nhìn về tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Đại lý AI mới nhất của họ đã sử dụng 7% công suất của dữ liệu nhóm của họ, thông qua việc tận dụng các đại lý khác đang hoạt động bên dưới để cung cấp dự đoán thị trường và phát hiện cơ hội mới.
![DeFAI toàn diện: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của DeFi?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-082e086a7d08141ddad8264adc07d48f.webp(
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung đang phải đối mặt với những hạn chế lớn trong việc đạt được hoàn toàn tự chủ. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực thi, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI代理 có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
DApp được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc về thụ động chứ không phải chủ động.
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp một lớp dữ liệu hữu ích, nhằm phát triển nền tảng đại lý hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các ông lớn, sự thay đổi thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để thực hiện phân tích dự đoán tốt hơn, và kết hợp với phân tích cảm xúc từ thị trường chung, bất kể là sự biến động của các token trong các danh mục cụ thể ) như token AI, DeSci, v.v. (, hay sự biến động của token trên mạng xã hội.
Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi các hệ thống này phát triển,