Nuevo año, nueva pista——¿Qué oportunidades puede traer DeFAI?
[TL;DR]:
El mercado ha experimentado recientemente fluctuaciones repetidas, con un sentimiento general en el sector de los Agentes de IA que sigue siendo moderado.
Sin embargo, en medio de este telón de fondo, el concepto de DeFAI ha surgido en contra de la corriente, convirtiéndose en un nuevo punto caliente del mercado y brindando oportunidades sin precedentes para los inversores.
Introducción
DeFi siempre ha sido una puerta de entrada importante para que la cadena de bloques atraiga a los usuarios convencionales, pero su compleja experiencia operativa ha sido un obstáculo importante para la adopción masiva. Ha surgido una nueva narrativa: DeFAI (Finanzas Descentralizadas + Inteligencia Artificial), ofreciendo esperanza para superar estos cuellos de botella. Siguiendo la moda en torno a los marcos de IA, DeFAI está convirtiéndose silenciosamente en una de las pistas más populares en el sector de los Agentes de IA criptográficos. Entonces, ¿qué es exactamente DeFAI? ¿Cómo remodelará el espacio DeFi? ¿Y a dónde podría llevar en el futuro?
¿Qué es DeFAI?
En términos sencillos, DeFAI es DeFi mejorado con capacidades de IA. La introducción de agentes de IA mejora significativamente la experiencia del usuario al reemplazar a los usuarios en la realización de operaciones complejas en cadena.
Tomemos una operación DeFi típica como ejemplo: si quieres intercambiar 0.1 ETH por SOL, el método tradicional implica los siguientes pasos:
Encuentra un protocolo de puente para transferir activos de cadena cruzada a Solana;
Localiza un exchange descentralizado (DEX) en Solana;
Finalmente, ejecuta el intercambio.
Este proceso es complejo, largo y lleva mucho tiempo, lo que a menudo desanima a los principiantes y dificulta la adopción de blockchain. La aparición de DeFAI ofrece esperanza de cambio, potencialmente simplificando todo.
Con DeFAI, realizar la misma operación, cambiar 0,1 ETH por SOL, solo requiere que el usuario ingrese el comando de intercambio. La inteligencia artificial se encarga del resto de los pasos tediosos. Ya no es necesario pasar una cantidad significativa de tiempo aprendiendo a usar la infraestructura DeFi como billeteras, DEX o intercambios.
Imagina un futuro en el que la interfaz de DeFAI se parezca a ChatGPT. Los usuarios no solo podrían interactuar con la IA sino también ejecutar operaciones en cadena. DeFAI podría mejorar la eficiencia y seguridad de los proyectos de DeFi aprovechando las potentes capacidades de cálculo y análisis de datos de la IA. Al mismo tiempo, la industria de DeFi podría evolucionar hacia un ecosistema financiero más amigable, inteligente y eficiente.
¿Qué posibilidades imaginativas ofrece DeFAI?
Según los datos de CoinGecko, durante las recientes fluctuaciones del mercado, la capitalización de mercado de DeFAI ha seguido aumentando, casi formando una tendencia independiente. Su capitalización de mercado ahora ha superado los $2.7 mil millones, mostrando un inmenso potencial de mercado.
Sin embargo, desde la perspectiva de las operaciones del proyecto real, DeFAI todavía se encuentra en la etapa de prueba de concepto. Sus principales áreas de exploración se pueden resumir en cuatro categorías:
Abstracción de IA
La abstracción de IA se refiere a incrustar las capacidades de procesamiento de información de modelos de IA grandes en productos DeFi, lo que permite a los usuarios realizar operaciones con facilidad.
Estos productos a menudo enfrentan críticas en esta etapa debido a experiencias de interacción incompletas. Por ejemplo, puede haber discrepancias entre comandos vagos ingresados por los usuarios y la ejecución precisa por parte del backend de IA, lo que conduce a una mala experiencia del usuario. Sin embargo, con la optimización y el perfeccionamiento continuos de la IA, estos productos también demuestran un potencial a largo plazo.
A través de modelos de interacción novedosos, estos productos podrían abordar en última instancia las necesidades básicas de transacción e incluso promover la formación de nuevos paradigmas comerciales.
Gestión autónoma de carteras y optimización de rendimiento
La gestión autónoma de carteras y la optimización de rendimiento son productos esenciales de la ronda anterior de competencia en el mercado de DeFi. En pocas palabras, implican el seguimiento y análisis en tiempo real de los datos en la cadena para desarrollar y ejecutar estrategias de optimización de rendimiento.
El núcleo de tales productos radica en combinar datos en cadena en tiempo real con la capacidad de capturar oportunidades comerciales, proporcionando una solución integral de optimización de estrategias que incluye la asignación de fondos, la ejecución de arbitraje, la previsión de rendimientos y el control de riesgos.
Al integrar la tecnología de IA, la eficiencia de estos productos se mejora aún más. Por ejemplo, los agentes de IA pueden ajustar estrategias personalizadas, lo que permite a los usuarios contar con un asistente de comercio avanzado dedicado que identifica automáticamente oportunidades de inversión en la cadena y ejecuta transacciones. Esta combinación no solo continúa la lógica operativa refinada de DeFi, sino que también ofrece a los usuarios una experiencia de inversión más eficiente y personalizada.
Análisis o Predicción del Mercado
Estos productos utilizan la inteligencia artificial para proporcionar análisis de estrategias de trading y predicciones de tendencias del mercado, lo cual se ha convertido en una importante fuente de información para muchos traders.
Si tales productos pueden sostener su crecimiento a largo plazo depende de si los agentes de IA pueden gestionar de forma autónoma los activos de los usuarios y ejecutar automáticamente operaciones comerciales basadas en información y decisiones en tiempo real. Aunque este paso aún no se ha realizado completamente, el potencial para la monetización impulsada por el tráfico y comercial ya ha demostrado un prometedor significativo.
Infraestructura o plataforma DeFAI
Esta categoría de proyectos proporciona soporte fundamental para la integración de AI y DeFi, abarcando aspectos como potencia computacional, datos y ajuste fino.
El alcance de estos protocolos es amplio, incluyendo plataformas nativas de AI Agent como #ai16z y #Virtual, así como proyectos como Bittensor, Atheir, y Vana, que están relacionados con la potencia computacional y los datos de AI.
Estas infraestructuras no solo apoyan el desarrollo y la operación de aplicaciones de IA, sino que también impulsan la innovación y el crecimiento en todo el ecosistema de IA+DeFi. Como soporte fundamental, son críticas para implementar y expandir otras aplicaciones de IA+DeFi, inyectando más posibilidades en la industria.
¿Hacia dónde se dirige DeFAI?
Los analistas de la industria generalmente creen que el desarrollo futuro de DeFAI se llevará a cabo en cuatro etapas:
Etapa 1: Enfoque en la eficiencia
La primera etapa de DeFi AI se centrará en la eficiencia, mejorando la experiencia del usuario a través de herramientas innovadoras que permiten a los usuarios completar fácilmente operaciones complejas de DeFi sin requerir un profundo conocimiento de los protocolos.
El enfoque de esta etapa está en la necesidad de que la inteligencia artificial posea la capacidad de comprender las indicaciones del usuario, identificar con precisión las necesidades y responder incluso cuando el formato de entrada del usuario es irregular. En segundo lugar, debería ser capaz de completar eficientemente operaciones de intercambio dentro del tiempo de bloque más corto para mejorar la eficiencia de la transacción. Finalmente, el análisis del mercado en tiempo real debería ayudar a los usuarios a tomar decisiones óptimas basadas en sus objetivos de inversión, lo que les permitirá participar mejor en el ecosistema DeFi.
Si estas innovaciones se pueden implementar con éxito, reducirán significativamente las barreras para las transacciones en cadena, ahorrando tiempo y esfuerzo a los usuarios. Esta etapa puede iniciar un ‘momento fantasma’ en los próximos meses, impulsando un desarrollo rápido en la industria.
Etapa 2: Comercio Autónomo con Agentes Inteligentes
Una vez que se aborden los desafíos de eficiencia, DeFi AI entrará en la segunda etapa: comercio autónomo con agentes inteligentes.
Los agentes inteligentes ejecutarán estrategias comerciales durante esta fase con intervención humana mínima. Ajustarán dinámicamente las decisiones basándose en información de terceros o datos proporcionados por otros agentes inteligentes. Los usuarios profesionales o experimentados de DeFi pueden ajustar los modelos para crear agentes personalizados, maximizando los retornos para ellos mismos o sus clientes, al tiempo que reducen significativamente la dependencia de la supervisión manual.
Etapa 3: Transparencia y Verificación
Siguiendo el desarrollo de las dos primeras etapas, a medida que la demanda de los usuarios por transparencia aumenta, la gestión de la billetera y la verificación de IA se convertirán en áreas clave de enfoque.
Para satisfacer estas necesidades, se introducirán tecnologías como Entornos de Ejecución Confiables (TEE) y Pruebas de Conocimiento Cero (ZKP) para garantizar la seguridad y transparencia de los sistemas de IA. Estas tecnologías mejorarán aún más la confianza del usuario en DeFi AI.
Etapa 4: Herramientas sin código y Economía de agentes
Después de completar las etapas anteriores, DeFi AI ingresará a su fase final: construir una economía basada en agentes inteligentes.
En esta fase, las herramientas de ingeniería de IA DeFi sin código o los protocolos de IA como servicio serán posibles. Los usuarios sin habilidades de programación pueden crear e implementar sus propios agentes inteligentes, impulsando aún más la adopción y el desarrollo del ecosistema DeFi.
A través de estas herramientas, los modelos de IA entrenados en datos de criptomonedas pueden ser utilizados directamente para el comercio, formando una economía impulsada por agentes inteligentes. Esto podría ampliar DeFi de ser un dominio para usuarios profesionales a una base de usuarios más amplia, potencialmente remodelando el panorama de los servicios financieros.
Por supuesto, el desarrollo de DeFAI todavía enfrenta muchos desafíos. La mayoría de las herramientas existentes son simplemente versiones reempaquetadas de ChatGPT, careciendo de una verdadera innovación. Además, no hay estándares claros para uar la calidad de las herramientas o identificar proyectos de alta calidad, lo que dificulta que proyectos destacados surjan.
Además, la fragmentación de los datos en la cadena es un problema significativo. La naturaleza descentralizada e inconsistente de los datos hace que los modelos de IA tiendan más hacia la centralización que hacia la descentralización. Cómo construir agentes verdaderamente descentralizados en la cadena en un entorno así sigue siendo un desafío central que la industria debe abordar.
