[TL;DR]:
ตลาดที่ประสบการณ์การเปลี่ยนแปลงซ้ำ ๆ กันเมื่อเร็ว ๆ นี้ โดยอารมณ์ทั่วไปในตลาด AI Agent ยังคงอ่อนหวาดล้าง
อย่างไรก็ตาม ในขณะนี้ ในแนวทางนี้ แนวคิดของ DeFAI ก็เพิ่มขึ้นในช่วงเวลาที่ไม่เหมือนใคร กลายเป็นจุดฮอตในตลาดใหม่และนำโอกาสที่ไม่เคยมีมาให้แก่นักลงทุน
บทนำ
DeFi เป็นเส้นทางสำคัญสำหรับบล็อกเชนในการดึงดูดผู้ใช้ทั่วไป แต่ประสบปัญหาในประสบการณ์ดำเนินการที่ซับซ้อนเป็นอุปสรรคใหญ่ต่อการนำมาใช้งานอย่างแพร่หลาย มีเรื่องราวใหม่เกิดขึ้น — DeFAI (การเงินที่ไม่มีส่วนรวม + ปัญญาประดิษฐ์) — ซึ่งเสนอหวังที่จะผ่านข้อจำกัดเหล่านี้ ตามความฮือฮาเกี่ยวกับเฟรมเวิร์ก AI DeFAI กำลังเป็นหนึ่งในทางลัดที่ร้อนแรงที่สุดในภาคตัวแทน AI ในโลกคริปโท ดังนั้น DeFAI คืออะไรแท้จริง? มันจะเปลี่ยนรูปแบบอุตสาหกรรม DeFi อย่างไร? และอาจนำพาไปสู่ที่ไหนในอนาคต?
DeFAI คืออะไร?
ในคำพูดที่ง่าย ๆ DeFAI คือ DeFi ที่ได้รับการปรับปรุงด้วยความสามารถของ AI การนำเอาเอเจนต์ AI เข้ามาใช้มีผลต่อประสบการณ์ของผู้ใช้อย่างมาก โดยทำให้ผู้ใช้ไม่ต้องทำการดำเนินการที่ซับซ้อนบนเชน
เราจะใช้การดำเนินการ DeFi ที่ตัวอย่างเป็นอีกตัวอย่างหนึ่ง: หากคุณต้องการแลกเปลี่ยน 0.1 ETH เป็น SOL วิธีแบบดั้งเดิมนี้ประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:
ค้นหาโปรโตคอลสำหรับการโอนสินทรัพย์ข้ามเชน Solana;
ค้นหาตลาดนัด (DEX) ที่ Solana;
ในที่สุด ดำเนินการสวอพ
กระบวนการนี้ซับซ้อน ยาวนานและใช้เวลามาก ซึ่งบ่งบอกว่าผู้เริ่มต้นและการนำมาใช้บล็อกเชนอาจถูกขัดขวาง การเกิดของ DeFAI เป็นหวังให้เกิดการเปลี่ยนแปลง โดยอาจทำให้ทุกอย่างง่ายขึ้น
ด้วย DeFAI การดำเนินการเดียวกัน - แลกเปลี่ยน 0.1 ETH เป็น SOL - จะต้องใช้ผู้ใช้ทำการป้อนคำสั่งแลกเปลี่ยนเท่านั้น ปัญญาประดิษฐ์จะจัดการขั้นตอนที่เหลือทั้งหมด คุณไม่จำเป็นต้องใช้เวลานานในการเรียนรู้วิธีการใช้โครงสร้างพื้นฐานของ DeFi เช่นกระเป๋าเงินดิจิตอล DEXs หรือการแลกเปลี่ยนอีกต่อไป
ลองนึกภาพอนาคตที่อินเทอร์เฟซของ DeFAI คล้ายกับ ChatGPT ผู้ใช้ไม่เพียง แต่สามารถโต้ตอบกับ AI เท่านั้น แต่ยังดําเนินการแบบ on-chain อีกด้วย DeFAI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและความปลอดภัยของโครงการ DeFi โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถในการคํานวณและการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพของ AI ในขณะเดียวกันอุตสาหกรรม DeFi สามารถพัฒนาไปสู่ระบบนิเวศทางการเงินที่ใช้งานง่ายชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
DeFAI นำเสนอความเป็นไปได้ที่สร้างสรรค์อย่างไร? ตามข้อมูลจาก CoinGecko ระหว่างการเงินล่าสุด DeFAI ตลาดทุนตลาดของเขาได้ทำการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยเกือบสร้างแนวโน้มที่เป็นอิสระ ทุนตลาดของเขาตอนนี้ได้เกิน 2.7 พันล้านเหรียญ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของตลาดที่ยิ่งใหญ่
อย่างไรก็ตามจากมุมมองของการดำเนินการโครงการจริง DeFAI ยังคงอยู่ในขั้นตอนการพิสูจน์ความสามารถ พื้นที่หลักของการสำรวจสามารถสรุปได้เป็นสี่หมวดหมู่:
การนำเสนอ AI
การนำเสนอ AI หมายถึงการฝังความสามารถในการประมวลผลของแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่เข้ากับผลิตภัณฑ์ DeFi เพื่อให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการได้อย่างง่ายดาย
ผลิตภัณฑ์ที่แบบนี้มักถูกวิพากษ์วิจารณ์ในขั้นตอนนี้เนื่องจากประสบการณ์การโต้ตอบที่ไม่สมบูรณ์ ตัวอย่างเช่นอาจมีความไม่สอดคล้องระหว่างคำสั่งที่ไม่ชัดเจนที่ผู้ใช้ป้อนเข้าไปและการดำเนินการที่แม่นยำโดย AI backend ซึ่งส่งผลให้ประสบการณ์ของผู้ใช้ที่ไม่ดี อย่างไรก็ตาม ด้วยการปรับปรุงและการดูแลรักษา AI อย่างต่อเนื่อง ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ยังแสดงศักยภาพทางระยะยาว
ผ่านรูปแบบการโต้ตอบที่ไม่เหมือนใคร เครื่องมือเหล่านี้อาจจะสามารถตอบสนองความต้องการในการทำธุรกรรมพื้นฐานและอาจสนับสนุนในการสร้างเชิงพาณิชย์แบบใหม่ได้อย่างสมบูรณ์
Autonomous การจัดการพอร์ตโฟลิโอและการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทน
การจัดการพอร์ตโฟลิโออัตโนมัติและการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนเป็นผลิตภัณฑ์หลักของการแข่งขันในตลาด DeFi รอบก่อนหน้า พูดง่ายๆก็คือพวกเขาเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลแบบออนเชนแบบเรียลไทม์เพื่อพัฒนาและดําเนินกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทน
ส่วนสำคัญของผลิตภัณฑ์เช่นนี้อยู่ในการรวมข้อมูล on-chain แบบ real-time กับความสามารถในการจับโอกาสในการซื้อขาย ซึ่งให้ความสามารถในการดำเนินการในกลยุทธ์ชัดเจนที่รวมถึงการจัดสรรเงินทุน การดำเนินการอาร์บิทราจ การทำนายผลตอบแทน และควบคุมความเสี่ยง
โดยการรวมเทคโนโลยี AI ประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์เหล่านี้ถูกปรับปรุงมากขึ้น ตัวอย่างเช่น เอไอเอเจนต์สามารถปรับปรุงกลยุทธ์ที่ประเมินค่าได้ส่วนบุคคลให้สามารถมีผู้ช่วยการซื้อขายคลังสินค้าขั้นสูงที่มีการระบุโอกาสการลงทุนบนเชือกและดำเนินการซื้อขายโดยอัตโนมัติ การผสมผสานนี้ไม่เพียงทำให้ตรรกะการดำเนินงานของ DeFi ดีขึ้นแต่ยังมอบประสบการณ์การลงทุนที่มีประสิทธิภาพและบุคลิกภาพที่เหมาะสมกับผู้ใช้
วิเคราะห์ตลาดหรือคาดการณ์
ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ใช้ AI เพื่อให้บริการการวิเคราะห์กลยุทธ์การซื้อขายและการคาดการณ์แนวโน้มของตลาด ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญสำหรับนักเทรดหลายคนแล้ว
ว่าสินค้าเช่นนี้สามารถรักษาการเจริญอยู่ในระยะยาวได้ขึ้นอยู่กับว่าตัวแทน AI สามารถบริหารจัดการสินทรัพย์ของผู้ใช้อย่างอิสระและดำเนินการซื้อขายโดยอัตโนมัติขึ้นอยู่กับข้อมูลและการตัดสินใจแบบเรียลไทม์หรือไม่ แม้ว่าขั้นตอนนี้ยังไม่ได้เติบโตให้สมบูรณ์แบบ แต่ศักยภาพทางด้านการขับเคลื่อนและการพาณิชย์ได้แสดงให้เห็นถึงความสัญจรที่สำคัญแล้ว
โครงสร้างหรือแพลตฟอร์ม DeFAI
หมวดหมู่นี้ของโครงการให้การสนับสนุนพื้นฐานสำหรับการรวม AI และ DeFi ซึ่งรวมถึงด้านเชิงคำนวณ ข้อมูล และการปรับแต่งอย่างละเอียด
ขอบเขตของโปรโตคอลเหล่านี้กว้างมาก รวมถึงแพลตฟอร์ม AI Agent-native เช่น #ai16z และ #Virtual รวมถึงโครงการเช่น Bittensor, Atheir, และ Vana ซึ่งเกี่ยวข้องกับพลังงานคำนวณและข้อมูลทางด้าน AI
พื้นฐานเหล่านี้ไม่เพียงสนับสนุนการพัฒนาและดำเนินการของแอปพลิเคชัน AI เท่านั้น แต่ยังส่งเสริมนวัตกรรมและการเติบโตในระบบ AI+DeFi อีกด้วย ในฐานะพื้นฐานสำคัญพวกนี้มีบทบาทสำคัญในการจัดตั้งและขยายแอปพลิเคชัน AI+DeFi อื่น ๆ ซึ่งเป็นการฉีกฉางเส้นทางในอุตสาหกรรม
ทิศทางของ DeFAI อยู่ที่ไหน?
นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมมักเชื่อว่าการพัฒนาอนาคตของ DeFAI จะก้าวหน้าผ่านสี่ขั้นตอน:
ขั้นตอนที่ 1: ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพ
ขั้นตอนแรกของ DeFi AI จะเน้นไปที่ประสิทธิภาพโดยการพัฒนาเครื่องมือนวัตกรรมที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการ DeFi ที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องมีความรู้ลึกลับเกี่ยวกับโปรโตคอล
โฟกัสของขั้นตอนนี้อยู่ที่ความจำเป็นของปัญญาประดิษฐ์ที่จะต้องมีความสามารถในการเข้าใจคำโปรดของผู้ใช้ได้อย่างถูกต้อง ระบุความต้องการอย่างแม่นยำและตอบกลับได้ แม้กระทั่งเมื่อรูปแบบการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ไม่สม่ำเสมอ นอกจากนี้ยังต้องสามารถดำเนินการสวัสดิการแลกเปลี่ยนอย่างมีประสิทธิภาพภายในเวลาบล็อกที่สั้นที่สุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการทำธุรกรรม ในท้ายที่สุด การวิเคราะห์ตลาดแบบเรียลไทม์ควรช่วยให้ผู้ใช้ทำการตัดสินใจที่เหมาะสมตามเป้าหมายการลงทุนของพวกเขา ซึ่งจะช่วยให้มีการมีส่วนร่วมในนิเวศ DeFi ได้ดียิ่งขึ้น
หากนวัตกรรมเหล่านี้สามารถนําไปใช้ได้สําเร็จพวกเขาจะลดอุปสรรคในการทําธุรกรรมแบบ on-chain ได้อย่างมากช่วยประหยัดเวลาและความพยายามของผู้ใช้ ขั้นตอนนี้อาจเริ่มต้น "ช่วงเวลาผี" ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้าผลักดันการพัฒนาอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรม
ขั้นที่ 2: การซื้อขายอัตโนมัติด้วยตัวตนอัจฉริยะ
เมื่อแก้ไขปัญหาความมีประสิทธิภาพแล้ว DeFi AI จะเข้าสู่ขั้นตอนที่สอง - การซื้อขายอัตโนมัติด้วยตัวตนอัจฉริยะ
ตัวแทนอัจฉริยะจะดำเนินกลยุทธ์การซื้อขายในช่วงนี้โดยมีการแทรกแซงมนุษย์เป็นจำนวนน้อย พวกเขาจะปรับการตัดสินใจโดยไดนามิกตามข้อมูลที่ได้รับจากองค์กรภายนอกหรือข้อมูลที่ได้จากตัวแทนอัจฉริยะอื่น ๆ ผู้ใช้ DeFi ที่มีความเชี่ยวชาญหรือมืออาชีพสามารถปรับแต่งโมเดลเพื่อสร้างตัวแทนที่ประสิทธิภาพสูงสุดเพื่อเพิ่มผลตอบแทนสำหรับตัวเองหรือลูกค้าของพวกเขาในขณะที่ลดการพึ่งพาต่อการตรวจสอบด้วยมืออย่างมาก
ขั้นตอนที่ 3: ความโปร่งใสและการตรวจสอบ
ตามการพัฒนาของขั้นตอนสองขั้นแรก เมื่อความต้องการของผู้ใช้เพิ่มขึ้นสำหรับความโปร่งใส การจัดการกระเป๋าเงินและการตรวจสอบด้วยปัญญาประดิษฐ์จะกลายเป็นพื้นที่ในศูนย์ศูนย์
เพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านี้ จะมีการนำเทคโนโลยีเช่น Trusted ution Environments (TEE) และ Zero-Knowledge Proofs (ZKP) เข้ามาเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยและความโปร่งใสของระบบ AI โดยเฉพาะ การนำเทคโนโลยีเหล่านี้จะเพิ่มความเชื่อมั่นของผู้ใช้ใน DeFi AI ได้อีก
ขั้นที่ 4: เครื่องมือโค้ดไม่มี และเศรษฐกิจเอเจ้นต์
หลังจากที่เสร็จสิ้นขั้นตอนดังกล่าว DeFi AI จะเข้าสู่ช่วงสุดท้าย: การสร้างเศรษฐกิจที่ขึ้นอยู่กับเอเจ้นต์ที่ฉลาด
ในช่วงนี้เครื่องมือวิศวกรรม DeFi AI แบบ no-code หรือโปรโตคอล AI-as-a-Service จะเป็นไปได้ ผู้ใช้ที่ไม่มีทักษะในการเขียนโปรแกรมสามารถสร้างและใช้งานตัวแทนอัจฉริยะของตนเองได้ ซึ่งจะเป็นส่วนสำคัญในการสนับสนุนและพัฒนานิยมของนิเวศ DeFi ไปอีกขั้น
ผ่านเครื่องมือเหล่านี้ ตัวแบบ AI ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลเกี่ยวกับสกุลเงินดิจิตอลสามารถใช้งานได้โดยตรงสำหรับการซื้อขาย ซึ่งจะเป็นการเคลื่อนไหวที่มีการขับเคลื่อนด้วยตัวแทนอัจฉริยะ สิ่งนี้อาจขยายขอบเขตของ DeFi จากการเป็นโดเมนสำหรับผู้ใช้มืออาชีพเป็นผู้ใช้ทั่วไปอื่น ๆ ที่อาจทำให้เปลี่ยนรูปแบบภูมิทัศน์บริการทางการเงินได้
แน่นอน การพัฒนา DeFAI ยังคงเผชิญหน้ากับอุปสรรคมากมาย ส่วนมากเครื่องมือที่มีอยู่เพียงแค่เป็นเวอร์ชันที่ถูกแพคใหม่ของ ChatGPT โดยขาดนวัตกรรมแท้จริง นอกจากนี้ยังไม่มีมาตรฐานชัดเจนสำหรับการประเมินคุณภาพของเครื่องมือหรือการระบุโปรเจกต์ที่มีคุณภาพสูง ซึ่งทำให้ยากสำหรับโปรเจกต์ที่โดดเด่นจะเกิดขึ้น
นอกจากนี้ยังมีปัญหาการแยกแยะข้อมูลบนเชื่อมต่อเป็นสิ่งสำคัญ ความไม่สม่ำเสมอและธรรมชาติของข้อมูลทำให้โมเดล AI มีแนวโน้มที่จะเน้นไปทางการจัดกลุ่มมากกว่าการกระจายตัว วิธีการสร้างตัวแทนบนเชื่อมต่อเป็นแบบกระจายจริง ๆ ในสภาพแวดล้อมเช่นนี้ยังเป็นอุปสรรคใหญ่ที่อุตสาหกรรมต้องจัดการ
