新年、新しいトラック——DeFAIがもたらすチャンスは何ですか?

2025-01-15, 09:08

[TL;DR]:

最近、市場は繰り返し変動し、AIエージェントセクター全体のセンチメントは沈んだままです。

しかしながら、この背景の中で、DeFAIの概念は潮流に逆らって浮上し、新しい市場の焦点となって投資家に前例のない機会をもたらしています。

導入

DeFiは常にブロックチェーンが主流ユーザーを引き付けるための重要なゲートウェイでしたが、その複雑な運用経験は大量採用の主要な障害となってきました。新しい物語が登場しました—DeFAI(分散型金融+人工知能)—これはこれらのボトルネックを打破する可能性を提供しています。AIフレームワークの周りでの興奮に続いて、DeFAIは静かに暗号AIエージェント部門で最もホットなトラックの1つになりつつあります。では、DeFAIとは具体的に何でしょうか?それはDeFiの空間をどのように変えるのでしょうか?そして将来、どこに向かうのでしょうか?

DeFAIとは何ですか?

簡単に言えば、DeFAIはAIの能力を備えたDeFiです。AIエージェントを導入することで、複雑なオンチェーン操作をユーザー自身で行う代わりに、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上します。

典型的なDeFiオペレーションを例に取ると、0.1 ETHをSOLに交換したい場合、従来の方法は以下の手順が必要です:

  1. クロスチェーンで資産を転送するためのブリッジングプロトコルを見つける Solana;

  2. で分散型取引所(DEX)を見つけます Solana;

  3. 最後に、スワップを実行してください。

このプロセスは複雑で長くて時間がかかるため、初心者を des し、ブロックチェーンの採用を妨げることがよくあります。DeFAI の登場は変化の希望をもたらし、すべてを簡素化する可能性があります。

DeFAIを使用すると、同じ操作を行うには、0.1 ETHをSOLと交換するだけで、ユーザーは交換コマンドを入力するだけです。AIがその他の煩雑な手順を処理します。もはやウォレット、DEX、スワップなどのDeFiインフラストラクチャの使用方法を学ぶために多くの時間を費やす必要はありません。

DeFAIのインターフェースがChatGPTに似ている未来を想像してみてください。ユーザーはAIとやり取りするだけでなく、オンチェーンの操作も実行できるようになります。DeFAIはAIの強力な計算能力とデータ分析能力を活用することで、DeFiプロジェクトの効率とセキュリティを向上させることができるかもしれません。同時に、DeFi業界はよりユーザーフレンドリーで、知的で、効率的な金融エコシステムに進化するかもしれません。

DeFAIがもたらす想像力豊かな可能性は何ですか?

CoinGeckoのデータによると、最近の市場変動中、DeFAIの時価総額は引き続き上昇し、ほぼ独立したトレンドを形成しています。その時価総額は現在27億ドルを超え、巨大な市場潜在力を示しています。


しかし、実際のプロジェクト運営の観点からは、DeFAIはまだ概念実証段階にあります。その主な探索領域は、次の4つのカテゴリにまとめることができます。

AI抽象化

AI抽象化とは、大規模なAIモデルの情報処理能力をDeFi製品に組み込み、ユーザーが簡単に操作を行えるようにすることを指します。

このような製品は、インタラクションの経験が不完全であるため、しばしば批判にさらされます。たとえば、ユーザーが入力した曖昧なコマンドとAIバックエンドによる正確な実行との間に不一致があるため、ユーザーエクスペリエンスが低下することがあります。しかし、AIの継続的な最適化と改善により、これらの製品も長期的な可能性を示しています。

これらの製品は、新しいインタラクションモデルを通じて、基本的な取引ニーズを解決し、新しい取引パラダイムの形成を促進することができる。

自律ポートフォリオ管理および収益最適化

自律ポートフォリオ管理および収益最適化は、前のDeFi市場競争の結果生まれた製品です。要するに、オンチェーンデータのリアルタイムモニタリングと分析を行い、収益最適化戦略を開発および実行することを意味します。

そのような製品の中核は、リアルタイムのオンチェーンデータを組み合わせて取引機会を捉える能力にあり、資金配分、アービトラージ実行、収益予測、リスク管理を含む包括的な戦略最適化ソリューションを提供することにあります。

AI技術を統合することで、これらの製品の効率がさらに向上します。たとえば、AIエージェントは個人に合わせた戦略を微調整でき、ユーザーにはチェーン上の投資機会を自動的に特定し取引を実行する専用の高度な取引アシスタントが提供されます。この組み合わせはDeFiの洗練された運用ロジックを継続するだけでなく、ユーザーにより効率的で個人に適した投資体験を提供します。

市場分析または予測

これらの製品はAIを使用して、トレーディング戦略の分析と市場トレンドの予測を提供します。これらはすでに多くのトレーダーにとって重要な情報源となっています。

このような製品が長期的に成長を維持できるかどうかは、AIエージェントがユーザーの資産を自律的に管理し、リアルタイムの情報と判断に基づいて自動的に取引を実行できるかどうかにかかっています。このステップはまだ完全に実現していませんが、トラフィック駆動型および商業的な収益化の可能性は既に大きな約束を示しています。

DeFAIインフラストラクチャまたはプラットフォーム

このカテゴリのプロジェクトは、AIとDeFiの統合に基盤を提供し、計算能力、データ、微調整などを含んでいます。

これらのプロトコルの範囲は広範囲であり、#ai16zや#VirtualなどのAIエージェントネイティブプラットフォーム、Bittensor、Atheir、VanaなどのAI計算能力とデータに関連するプロジェクトを含みます。

これらのインフラストラクチャは、AIアプリケーションの開発と運用だけでなく、AI+DeFiエコシステム全体のイノベーションと成長を促進します。基盤としてのサポートは、他のAI+DeFiアプリケーションの展開と拡大において重要であり、産業により多くの可能性を注入します。

DeFAIの行方はどこですか?
産業アナリストは一般的に、DeFAIの将来の発展が4つの段階を通過すると信じています:

ステージ1: 効率に注力

DeFi AIの最初のステージは、効率に重点を置き、プロトコルの深い知識を必要とせずに、複雑なDeFi操作を簡単に完了させるための革新的なツールを通じて、ユーザーエクスペリエンスを向上させることに焦点を当てます。

このステージの焦点は、人工知能がユーザープロンプトを理解し、ニーズを正確に特定し、ユーザーの入力形式が不規則な場合でも応答できる能力を持つことにあります。第二に、最短のブロック時間内でスワップ操作を効率的に完了できる必要があり、取引効率を向上させることです。最後に、リアルタイムの市場分析は、投資目標に基づいて最適な決定を行うためにユーザーをサポートし、DeFiエコシステムへのより良い参加を可能にするはずです。

これらの革新が成功裏に実装されれば、オンチェーン取引の障壁が大幅に低下し、ユーザーの時間と労力を節約できる可能性があります。この段階では、今後数ヶ月で業界の急速な発展をもたらす「幻の瞬間」が始まるかもしれません。

ステージ2:知的エージェントを用いた自律取引

効率の課題が解決されると、DeFi AIは第2ステージに進むことになります。それは知的エージェントを用いた自律取引です。

この段階では、知的エージェントが最小限の人間の介入で取引戦略を実行します。彼らは第三者の洞察や他の知的エージェントによって提供されるデータに基づいて、動的に意思決定を調整します。プロまたは経験豊富なDeFiユーザーは、パーソナライズされたエージェントを作成するためにモデルを微調整し、自分自身またはクライアントのために収益を最大化する一方で、手動モニタリングへの依存を大幅に減らすことができます。

ステージ3:透明性と検証

最初の2つのステージの開発に続いて、透明性へのユーザーの要求が増加するにつれて、ウォレット管理とAI検証が重要な焦点となります。

これらのニーズに応えるために、Trusted ution Environments(TEE)やZero-Knowledge Proofs(ZKP)などの技術が導入され、AIシステムのセキュリティと透明性が確保されます。これらの技術により、ユーザーのDeFi AIへの信頼がさらに向上します。

ステージ4:ノーコードツールとエージェントエコノミー

上記のステージを完了した後、DeFi AIは最終フェーズに入ります:知能エージェントに基づく経済の構築。

このフェーズでは、プログラミングスキルを持たないユーザーでも、自分自身のインテリジェントエージェントを作成し、展開することが可能になります。これにより、DeFiエコシステムのさらなる採用と開発が推進されます。

これらのツールを通じて、暗号通貨データにトレーニングされたAIモデルを直接取引に使用できるため、知的エージェントによって駆動される経済が形成されます。これにより、DeFiはプロのユーザーの領域から広範なユーザーベースに拡大し、金融サービスの景観を再構築する可能性があります。

もちろん、DeFAIの開発にはまだ多くの課題があります。ほとんどの既存のツールはChatGPTの再梱包バージョンであり、本物のイノベーションを欠いています。また、ツールの品質を評価したり、優れたプロジェクトを特定するための明確な基準がないため、優れたプロジェクトが浮かび上がるのは困難です。

また、オンチェーンデータの断片化は重要な問題です。データの分散化と一貫性のない性質により、AIモデルは分散化よりも中央集権化に傾きやすくなります。このような環境で真に分散化されたオンチェーンエージェントを構築する方法は、業界が取り組むべき核心的な課題です。


著者:Orisi, Gate.ioのリサーチャー
翻訳者:オリシ
この記事は研究者の意見のみを表し、投資の提案を構成しません。すべての投資には固有のリスクが伴います。慎重な意思決定が不可欠です。
Gate.ioはこの記事のすべての権利を留保します。記事の転載はGate.ioが引用される場合に許可されます。いずれの場合も、著作権侵害に対して法的措置が取られます。


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