DeFAI：AIはDeFiの潜在能力をどのように解放するか？

分散型金融(分散型金融)は2020年に急速に発展して以来、暗号エコシステムの重要な柱となっています。多くの革新的なプロトコルが誕生したものの、分散型金融の複雑性と断片化の程度も増加しており、経験豊富なユーザーでさえ、多くのチェーン、資産、プロトコルに対処するのが難しくなっています。

同時に、人工知能(AI)は2023年のマクロな叙事から2024年により専門化された、代理を重視した焦点へと移行しました。この変化は分散型金融AI(DeFAI)という新興分野を生み出し、AIは自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化します。

分散型金融AIは複数のレイヤーを跨いでいます。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と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する必要があります。その上のデータレイヤーと計算レイヤーは、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AIモデルをトレーニングするために必要なインフラを提供します。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、機密の財務データを安全に保つことを保証します。最後に、エージェントフレームワークは、独立した取引ロボット、信用リスク評価ツール、オンチェーンガバナンス最適化ツールなど、専門的なAI駆動アプリケーションを開発者が構築することを可能にします。

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DeFAIエコシステムの拡大に伴い、最も顕著なプロジェクトは3つの主要なカテゴリに分けられます:

1. 抽象化レイヤー

このようなプロトコルは、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すると同時に、複雑な取引の手動ステップを簡素化します。

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
• ポジション規模のパーセンテージに基づいて自動的に利益確定/損切りなどの取引を実行します。

例えば、借貸プラットフォームから手動でETHを引き出し、Solanaにクロスチェーンし、他のトークンと交換し、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、操作を一度のステップで完了します。

2. 自主取引エージェント

従来の規則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条件を学習し適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整することができます。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/ショートの判断を行うために
• 複雑なDeFi戦略の実行

3. AI搭載のDApps

分散型金融 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ポジションをリバランスして流動性供給を最適化し、より良いAPYを得る
• トークンの潜在的なリスクをスキャンすることによって検出する

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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、最適な取引実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。データの質が低いと、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ていますが、暗号通貨市場は非常にボラティリティがあります。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なければ、有効性を維持できません。

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博しています。しかし、より良い製品と最良の結果を提供するために、彼らはさまざまな品質のデータセットを統合することを検討すべきです。これによって、彼らの製品を新たなレベルに引き上げることができます。

データ層——DeFAIスマートのための力を提供する

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。たとえば、抽象レイヤーはRPCとソーシャルネットワークAPIを介してオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引と収益の最適化エージェントは、取引戦略をさらに洗練させ、リソースを再分配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良く予測分析し、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できるようにします。

DeFAIの主要なデータ提供者には:

• モードシンセ: 財務予測のための合成データで、価格変動の完全な分布を捉え、AIモデルの予測に使用されます。

• Chainbase:全チェーン構造化データセット、AI強化データを提供し、取引、予測、アルファを取得するために使用されます。

• sqd.ai:AIエージェント向けの分散型データレイク、スケーラブルでカスタマイズ可能なマルチチェーンデータアクセス、ゼロ知識証明のセキュリティを備えています。

• Cookie: AIエージェント向けのソーシャルメディアメンタリティとオンチェーンデータ層。20以上のチェーン上で7TBを超えるオンチェーンエージェントデータを処理するために、18の専用AIエージェントを使用しています。

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Mode SynthサブネットはBittensorの第50のサブネットとして、エージェントの財務予測能力のための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。

より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、異なる市場条件下でのAPYの変動を予測し、流動性プールが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。

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にデータ層を構築することに加えて、あるブロックチェーンはDeFAIの未来に向けてフルスタックプラットフォームを構築することを自ら定義しています。彼らは最近、ユーザーのプロンプトを通じてオンチェーン取引を実行するためのDeFAIのコ・パイロットを展開し、トークンステーキング者に向けて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、多くのプロトコルをエコシステムに統合するために大きな努力をしており、より多くのエージェントの開発と取引の実行が進むにつれて、このブロックチェーンは急速に成長しています。

これらの措置は、彼らがAIを使っ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ており、最も注目すべき点は、彼らのブロックチェーンにAIのソーターを装備したことです。取引を実行する前にシミュレーションとAI分析を使用することで、高リスクの取引を処理前にブロックし、審査することができ、チェーン上の安全性を確保します。

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AIエージェントに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公開の主要な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の高いスループットと低遅延ネットワーク、そしてオープンソースのオペレーティングシステムを利用してエージェントトークンを展開し、あるプラットフォームが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ています。両者はハッカソンや資金インセンティブを提供していますが、チェーンとしてのAIプランの観点からは、他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ており、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研究センター、AIアシスタントが含まれています。彼らは最近、NEAR上で完全に自律的かつ検証可能なエージェントを拡張するために2000万ドルのAIエージェント基金を発表しました。

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DeFAIの次のステップ

現在、分散型金融のほとんどの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約に直面しています。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、通常は予測能力が欠けています。

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欠けています。

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、最適な代理プラットフォームや代理を開発するために、有用なデータ層の統合に焦点を当てる可能性があります。これには、大口の活動、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、特定のカテゴリーのトークンの変動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ことが求められます。

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ようになることです。これらのシステムが成熟するにつれて、私たちは将来、分散型金融のトレーダーがAIエージェントに依存して最小限の人為的介入で自律的に金融戦略を評価、予測、および実行するのを見ることができるかもしれません。

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まとめ

AIエージェントトークンとフレームワークの大幅な縮小を考慮すると、一部の人々はDeFAIが単なる一時的なものであると考えるかもしれません。しかし、DeFAIはまだ初期段階にあり、AIエージェントが分散型金融の可用性と性能を向上させる可能性は否定できません。

この潜在能力を解放する鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することであり、これによりAI駆動の取引予測と実行が改善されます。ますます多くのプロトコルが異なるデータレイヤーを統合しており、データプロトコルはフレームワークのプラグインを構築しており、エージェントの意思決定に対するデータの重要性を浮き彫りにしています。

未来を展望すると、検証可能性とプライバシー性はプロトコルが解決すべき重要な課題となります。現在、多くのAIエージェントの操作は依然としてブラックボックスであり、ユーザーは資金を預けなければなりません。したがって、検証可能なAI意思決定の発展は、エージェントプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立ちます。TEE、FHE、さらにはzk-proofsに基づくプロトコルを統合することで、AIエージェントの行動の検証可能性を高め、自律性への信頼を実現することができます。

高品質なデータ、堅牢なモデル、透明な意思決定プロセスを成功裏に結合することで、DeFAI代理は広範に応用されることができる。

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