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本篇內容摘錄 Poopman 推文,由幣研團隊編譯且整理如下
當我們將原先的 DeFi 與全新的 AI 結合起來,會發生什麼?
將能有什麼樣的創新?
今天,我們將探索 DeFai 的早期藍圖。
AI 與區塊鏈有著悠久的歷史,從去中心化模型訓練的早期時代(如 Bittensor 子網),到去中心化 GPU / 計算資源市場(如 Akash 和 io.net),再到當前 AI x memecoins 和 Solana 上的框架浪潮。
每個階段都表明,某種程度上,加密技術可以透過資源聚合來補充 AI,實現自主 AI 和消費者用例。
根據 CoinGecko 的數據,截至 1 月 13 日,DeFai 的市值約為 10 億美元。在撰寫本文時,Griffian 以 45% 的市場份額主導市場,而 $ANON 擁有 22%。
註:1 月 15 日數據,Coingecko 將此板塊新增許多幣種,包含 aixbt 等,市值已突破 26 億美元。
自 12 月 25 日以後,隨著框架和平台(如 Virtual 和 ai16z)在聖誕假期後「美國資金」回流後獲得動能,該領域開始經歷快速增長。
這僅僅是開始。DeFai 的潛力遠遠超出其當前狀態。
儘管它的整合仍處於概念驗證階段,但我們不應低估它透過 AI 功能將 DeFi 轉變為更智能、更易用、更高效的金融生態的能力。
在探索 DeFai 的藍圖之前,了解代理如何在 DeFi 和區塊鏈環境中運作的基本機制至關重要。
AI 代理是一種程式,按照特定的工作流程代表用戶執行任務。本質上,這些代理由大型語言模型(LLM)驅動,根據其訓練數據生成回應。
在區塊鏈中,代理可以與智能合約和帳戶交互,處理複雜任務,而無需用戶不斷介入。
舉例:
簡化 DeFi 用戶體驗(例如,一鍵完成多步跨鏈和 farming 操作)。
優化 farming 策略以獲得更高回報。
基於第三方或自身的市場分析,獨立執行交易(買入/賣出)。
根據 threesigmaxyz 的研究,模型通常遵循以下 6 個特定工作流程:
數據收集(Data collections)
模型推斷(Model inferences)
決策制定(Decision making)
託管與運營(Hosting and operations)
互操作性(Interoperability)
錢包(Wallet)
當你「集齊」了 AI 元素的 6 顆寶石後,就可以在區塊鏈上構建屬於你的自主代理。不同的代理可以在 DeFi 生態中扮演角色,提升鏈上效率和交易體驗。
我將 DeFi x AI 分類為四個主要類別:
抽象化 / 用戶體驗友好的 AI
收益優化或投資組合管理
DeFai 基礎建設或平台
市場分析或預測
在這個領域,一個有效的 AI 解決方案應該能夠:
自動執行多步交易和質押操作,無需用戶具備任何先前的產業知識。
執行即時研究,並提供用戶做出明智交易決策所需的所有必要資訊和數據。
從各種平台獲取數據,識別市場機會,並為用戶提供全面的分析。
話不多說,讓我們分析一些在這個領域中的熱點:
Griffain 是目前 Solana 上第一個,也是性能最強的抽象化 AI,可以執行兌換、錢包管理、NFT 鑄造、代幣狙擊等多項功能。
具體來說,Griffain 提供以下功能:
使用自然語言執行交易。
啟動代幣,搭配 pumpfun,鑄造 NFT,並可選擇地址進行空投。
多代理協調能力。
代理可以代表用戶發推文。
基於特定關鍵字或條件,使用 pumpfun 狙擊新推出的 memecoins。
質押、自動化操作及執行 DeFi 策略。
排程任務,用戶可為代理輸入記憶以構建定制化代理。
從平台獲取數據進行市場分析,例如識別某代幣的頂級持有者。
錢包:
在用戶創建帳戶時,系統會透過 Privy 生成一個錢包,用戶可以將帳戶委派給代理,自主執行交易並管理投資組合。其中,私鑰使用 Shamir 秘密共享方法分割,因此無論 Griffain 還是 Privy 都無法單獨持有錢包的託管權限。
https://x.com/griffaindotcom/status/1878904638092820903
HeyAnon ai 是由 Danielesesta 建立的,他因上一個週期創建 DeFi 協議 Wonderland 和穩定幣 $MIM 而聞名。Anon 的設計目的是簡化他在 DeFi 中的交互,無論是對新手還是對老手來說都更加友好。
https://x.com/danielesesta/status/1878794062808928694
Anon 提供以下功能:
透過 LayerZero 執行跨鏈。
使用 Pyth 獲取實時價格和數據。
提供基於時間、Gas 價格的自動化和觸發器。
提供實時市場洞察,例如情緒偵測、社群檔案分析等。
與合作協議(如 Aave、Sparks、Sky 和 Wagmi)進行借貸和資金供應。
支援自然語言執行交易(包括中文等國際語言)。
此外,Daniele 最近發布了有關 Anon 的兩大更新:
自動化框架
Gemma Research 專注代理
這使得 Anon 成為該領域中最受期待的抽象化工具之一。
由 BigBrain Holdings 支持,Slate 將自己定位為一種「Alpha AI」,能夠根據鏈上訊號自動執行交易。
目前,Slate 是唯一能在 hyperliquidX 平台上實現交易自動化和執行的抽象化 AI。
https://x.com/bicep_pump/status/1876437958271926713
值得注意的一點是 Slate 的費用結構:
整體來說,分為兩種:
一般操作費用:Slate 不對常規轉帳或提款收費,但對以下操作收取 0.35% 的費用:
交換(Swap)、跨鏈(Bridge)、提領(Claim)、借貸(Borrow、Lend、Repay)、質押與解質押(Stake、Unstake)、多頭(Long)、空頭(Short)、鎖倉(Lock)、解鎖(Unlock)等。
條件操作費用:若用戶設置條件單(例如限價單),Slate 會收取 0.25% 用於 Gas 條件操作,以及 1.00% 用於其他所有條件操作。
此外,這一領域還有許多新玩家正在進場,包括:
askthehive_ai $BUZZ
Spectral Labs $SPEC
以下是一些抽象 AI 比較的表格:
自動化收益優化與投資組合管理
與傳統收益策略不同,此領域的協議使用 AI 分析鏈上數據進行趨勢分析,然後提供見解,幫助團隊制定更高效的收益優化和投資組合分配策略。
trustInWeb3 是一個貸款協議,透過使用 AI 作為中介和風險引擎,支援抵押不足的貸款。
協議的 AI 代理能夠實時監控貸款健康狀況,並透過 T3AI 的風險指標框架確保貸款保持可償還性。
老實說,這是 AI 在 DeFi 中一個非常有趣的應用案例。
https://x.com/trustInWeb3/status/1875238723941704011
Kudai 是一個實驗性的代理工具,專注於 GMX 生態,由 GMX Blueberry Club 使用 EmpyrealSDK 工具包推出。目前其代幣 $KUDAI 在 Base 平台上交易。
以下是 Kudai 的 roadmap:
https://x.com/Kudai_IO/status/1878833386984521953
Kudai 的概念是將所有由 $KUDAI 賺取的交易費用用於資助代理的自動化交易操作,然後將利潤分配給代幣持有者。
在即將到來的第二階段(Phase 2/4),Kudai 將解讀 Twitter 上的自然語言指令來:
購買並質押 $GMX 以創造新收入來源。
投資 GMX 的 GM 池以進一步提升收益。
以地板價格掃購 GBC NFTs,擴大投資組合。
Sturdy Finance 是一個借貸和收益聚合器,透過 AI 模型(由 Bittensor SN10 子網礦工訓練)優化收益,將資金在不同的白名單隔離池之間轉移以實現收益最大化。
具體來說,Sturdy 運行在兩層架構上,包括:
隔離池(Silo Pools)單資產隔離池,用戶只能借貸單一資產或以單一抵押品進行借款。
聚合層(Aggregator Layer)基於 Yearn V3 架構,根據利用率和收益,將用戶資產分配至白名單內的隔離池。Bittensor 子網為聚合器提供最佳分配策略。當用戶將資產借給聚合器時,他們僅需承擔所選抵押品類型的風險,完全消除了其他借貸池或抵押資產帶來的風險。
更多收益/投資組合管理領域的還包括:
Aixbt:
Aixbt 是一個市場情緒追蹤代理,透過聚合和分析超過 400 位 Twitter KOL 的數據,追蹤市場情緒。依靠其專有引擎,Aixbt 能夠分辨實時趨勢,並全天候發布洞察資訊。
在所有 AI 代理中,Aixbt 擁有 14.76% 的 mindshare,使其成為生態中最具影響力的代理之一。
AixBT 不僅可以發布市場洞察,還具有互動性,能夠回應用戶提問,甚至透過 Twitter 使用專業工具套件發起代幣發行。例如,$CHAOS 代幣就是 Aixbt 與另一個互動機器人 Simi 使用 Empyreal 合作創建的。
其他市場分析代理包括:
這是一個範圍非常廣泛的領域。
Web3 AI 代理的實現離不開去中心化基礎建設的支持。這些項目不僅提供模型訓練與推理,還包括數據、驗證方法以及 AI 代理開發所需的協調層。
無論是 Web2 還是 Web3 的 AI,模型、計算能力與數據都是驅動大型語言模型(LLM)和 AI 代理卓越表現的三大基石。
在 Medium 上,我們詳細探討了以下內容:
模型創建
數據與計算供應商
驗證方法
可信執行環境(TEE)如何運作?
由於需要涵蓋的內容非常多,我已將所有細節與概念撰寫在 Medium 中,敬請期待!
以下是一張由 Pink Brains 創建的優秀 DeFai 基礎建設生態圖
該領域的一些關鍵項目包括:
TEE(可信執行環境):
框架:
平台 / 一體化解決方案:
通用基礎建設:
工具包:
我一直相信市場將經歷三個階段:首先需求效率,然後去中心化,最後是隱私。
DeFai 將會有四個階段。
第一階段將專注於效率,提供工具以改善用戶體驗,讓複雜的 DeFi 任務無需深入協議知識也能完成。例如:
能理解用戶輸入的 AI,即使格式不完美。
在最小區塊時間內快速執行交換。
即時市場研究,幫助用戶根據目標做出盈利決策。
如果這些創新得以實現,能節省時間和精力,同時降低鏈上交易的門檻,有可能在未來幾個月內創造「Phantom」時刻。
第二階段:代理將以最少的人工干預進行交易。交易代理能基於第三方見解或其他代理的數據執行策略。專業或高級的 DeFi 用戶可以調整模型,搭建代理,為自己或客戶生成最佳收益,並減少手動監控需求。這將創造新的 DeFi。
第三階段:用戶將開始關注錢包管理問題和 AI 驗證,因為用戶需求透明度。像 TEE 和 ZKP 這樣的解決方案將確保 AI 系統是防篡改的,受到第三方干擾保護並可被驗證。
第四階段:當這些階段完成,一個無需編碼的 DeFi AI 工程工具包或 AI 即服務協議可能會誕生,創造一個基於代理的經濟,用戶可以交易經過微調的模型,使用加密貨幣作為交易媒介。
雖然這個願景雄心勃勃且令人興奮,但有幾個瓶頸仍未解決:
當前大多數工具僅是 ChatGPT 包裝,沒有清晰的基準來識別真實項目。
鏈上數據碎片化推動 AI 模型走向中心化,而非去中心化,目前尚不明確鏈上代理如何解決這一問題。
原文連結:
https://x.com/poopmandefi/status/1879165318217769151
Alvin
熱愛充滿變動與挑戰的環境,保持學習熱忱與輸出習慣
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