Когда традиционные пользователи Децентрализованных финансов (DeFi) вынуждены вручную искать наилучшие доходности между несколькими протоколами, ИИ-агенты могут за считанные секунды выполнить полное сканирование в блокчейне и автоматически реализовать наилучшую стратегию. За повышением эффективности стоит то, что DeFAI (Децентрализованный искусственный интеллект в финансах) меняет способы взаимодействия в финансовых услугах в блокчейне.
Автор: Клэр Ян
Умные агенты в DeFi: каковы технологические границы DeFAI и рыночная реальность?
Когда традиционные пользователи Децентрализованных финансов (DeFi) нуждаются в ручном поиске оптимальной процентной ставки среди десятков протоколов, AI-агент может за несколько секунд выполнить полное сканирование в блокчейне и автоматически реализовать лучшую стратегию. За повышением эффективности стоит то, что DeFAI (Децентрализованный искусственный интеллект в финансах) меняет способ взаимодействия с финансовыми услугами в блокчейне.
!
Прорыв в технологической архитектуре
В основе DeFAI лежит не простое наложение концепции AI + DeFi, а «автоматизированная абстракция» принятия финансовых решений с помощью интеллектуальных агентов. С точки зрения технической реализации, текущие основные проекты используют четырехуровневую архитектуру: уровень сбора данных интегрирует данные о транзакциях в сети и сигналы рынка вне сети; Механизм анализа обрабатывает многомерную информацию на основе моделей машинного обучения; Модуль принятия решений формулирует план выполнения в соответствии с заданным пользователем склонностью к риску; Кошелек смарт-контракта выполняет операции в цепочке и записывает контрольные журналы.
Эта архитектурная концепция нацелена на решение ключевых проблем традиционных Децентрализованных финансов: «недостаточная способность обработки информации» и «слишком высокая сложность операций». Например, в случае оптимизации доходов, ручной мониторинг требует одновременного отслеживания изменений процентных ставок в таких Протоколах, как Aave, Compound, Curve, в то время как AI-агенты могут в режиме реального времени рассчитывать оптимальный маршрут для арбитража между протоколами, включая проскальзывание сделок, расходы на Gas и временные затраты.
Стоит отметить, что большинство текущих проектов DeFAI используют гибридную архитектуру «off-chain вычислений и on-chain execution». Модели ИИ работают в облаке или в доверенной среде выполнения, получая данные через оракулы и контролируя активы с помощью смарт-контрактов. Конструкция не только обеспечивает вычислительную эффективность, но и сохраняет основные атрибуты децентрализации.
Рыночная структура и поток капитала
К середине 2025 года общая рыночная капитализация сектора DeFAI составит около 1,22 миллиарда долларов, что по сравнению с 150 миллиардами долларов в Децентрализованных финансах все еще находится на ранней стадии. Но кривая роста крутая: в четвертом квартале 2024 года рыночная капитализация связанных проектов вырастет с 4,8 миллиарда долларов до 15,5 миллиарда долларов, что составляет более 200% квартального роста.
Распределение проектов демонстрирует явный «эффект головы». Griffain и AIXBT лидируют с рыночной капитализацией в 390 миллионов долларов и несколько сотен миллионов долларов соответственно, в то время как большинство проектов имеют рыночную капитализацию в десятки миллионов долларов. Дифференциация отражает признание рынка технологической силы и преимущества первопроходца, а также выявляет ранние характеристики сектора: стадия проверки концепции, ограниченная база пользователей.
Что касается источников финансирования, то в настоящее время участниками в основном являются крипто-нативные инвесторы и ранние последователи. Традиционным финансовым учреждениям еще предстоит выйти на рынок в больших масштабах, отчасти из-за неопределенности нормативно-правовой базы. Тем не менее, есть признаки того, что институциональный интерес находится на подъеме, такие как исследование Stripe платежных инструментов на основе искусственного интеллекта, которое может проложить путь к институциональному внедрению DeFAI.
Границы и ограничения сценариев применения
В настоящее время основные приложения DeFAI сосредоточены на трех направлениях: «автоматическая торговля», «оптимизация доходов» и «управление рисками». С точки зрения автоматической торговли, агенты ИИ могут реализовывать стратегии на основе технических индикаторов и анализа настроений, но их эффективность в экстремальных рыночных условиях еще предстоит проверить. Сфера оптимизации доходности является относительно зрелой, и агенты могут автоматически распределять средства между протоколами кредитования для получения дифференциалов процентных ставок, но увеличение доходности обычно находится в диапазоне нескольких процентных пунктов в год, что не является качественным изменением.
Управление рисками является основным направлением. ИИ отлично справляется с распознаванием образов и может обнаруживать аномальное поведение транзакций или выявлять уязвимости смарт-контрактов. Например, прокси-серверы могут отслеживать шаблоны транзакций кошельков пользователей и предоставлять своевременные предупреждения при обнаружении операций, которые значительно отклоняются от исторического поведения, что имеет практическую ценность для предотвращения инцидентов безопасности, таких как утечка закрытого ключа.
Однако текущие приложения все еще имеют явные ограничения. Модели ИИ легко испытывают «галлюцинации», то есть генерируют кажущиеся разумными, но на самом деле ошибочные выводы, что в финансовых сценариях может привести к значительным потерям. Кроме того, в большинстве проектов возможности ИИ сосредоточены на анализе данных и выполнении стратегий, настоящие «умные» решения все еще зависят от заранее заданных правил, и до полностью автономных финансовых агентов еще далеко.
Регуляторные вызовы и исследование соответствия
Регуляторные проблемы, с которыми сталкивается DeFAI, более сложны, чем у традиционных Децентрализованных финансов. Основной вопрос заключается в «ответственности»: когда ИИ-агент совершает незаконные или вредные сделки, кого следует привлекать к ответственности — разработчика, пользователя или платформу? На данный момент в разных юрисдикциях нет четких правил по этому вопросу.
Другим вызовом является определение «манипуляции на рынке». AI-агенты могут непреднамеренно осуществлять действия, подобные ложным котировкам или сделкам по отмыванию, чтобы оптимизировать исполнение, но в традиционных рынках это считается нарушением. Как гарантировать возможности оптимизации AI, избегая при этом нарушения существующих норм, требует тщательной технической разработки и юридических соображений.
Чтобы справиться с вызовами, ведущие проекты начали принимать проактивные меры по соблюдению норм. Некоторые платформы ввели «механизм многомодельной валидации», требующий от различных AI моделей достижения согласия по одному и тому же решению для его выполнения; другие проекты создают подробные системы аудиторского отслеживания, фиксирующие источники данных и логические процессы каждого решения. Есть также проекты, сотрудничающие с традиционными финансовыми учреждениями, чтобы предоставить институциональным пользователям AI услуги, соответствующие существующей регуляторной базе.
Путь эволюции технологий
В краткосрочной перспективе развитие DeFAI будет в основном идти по двум направлениям: «инструментализация» и «специализация». Инструментализация относится к интеграции возможностей ИИ в существующие протоколы DeFi в качестве дополнения пользовательского интерфейса, а не замены. Например, децентрализованная биржа может запустить функцию рекомендаций по торговле на основе искусственного интеллекта, но окончательное решение остается за пользователем.
Профессионализация заключается в разработке специализированных AI-агентов для конкретных сценариев. В отличие от универсальных помощников, агенты, которые занимаются оптимизацией кредитования или управлением ликвидностью, могут быстрее достигнуть коммерческой ценности. Преимущества приложений заключаются в четком спросе и контролируемом риске, что облегчает получение доверия пользователей.
С точки зрения среднесрочной и долгосрочной перспективы, DeFAI может пересекаться с другими технологическими тенденциями. Зрелость инфраструктуры стабильных монет обеспечит более лучшие ценностные носители для AI-агентов; развитие кросс-чейн технологий расширит диапазон операций агентов; применение вычислений с защитой конфиденциальности решит противоречие между обменом данными и защитой личной информации.
Более того, с увеличением приемлемости цифровых активов традиционными финансовыми учреждениями, DeFAI может стать мостом между традиционными финансами и криптоэкономикой. AI-агенты могут помочь институциональным инвесторам лучше понимать и участвовать в рынке Децентрализованных финансов, одновременно принося больше ликвидности и стабильного капитала в Протоколы DeFi.
Границы создания стоимости
Ценностное предложение DeFAI заключается в «снижении порога участия» и «повышении операционной эффективности», но создание ценности имеет свои границы. Для простых операций, таких как базовый обмен токенов, добавленная стоимость ИИ ограничена; для сложных стратегий, таких как арбитраж между несколькими протоколами, преимущества ИИ очевидны, но могут быть связаны с более высоким риском.
Ключевым моментом является нахождение подходящих сценариев применения и целевых групп пользователей. Для новичков AI-агенты могут существенно снизить затраты на обучение; для профессиональных трейдеров AI может больше играть вспомогательную роль в анализе; для институциональных инвесторов ценность AI заключается в управлении рисками и соблюдении нормативных требований.
С точки зрения развития отрасли, DeFAI скорее будет «постепенной эволюцией», а не разрушительной инновацией. Он не заменит полностью человеческие решения, а предоставит автоматизированную поддержку на определенных этапах. Истинный прорыв может прийти от внедрения возможностей ИИ в базовую инфраструктуру финансов, делая интеллектуальные решения стандартным вариантом, а не дополнительной функцией.
В общем, DeFAI все еще находится на стадии проверки концепции, и его дальнейшее развитие будет зависеть от комплексной эволюции зрелости технологий, регуляторной среды и степени принятия на рынке.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Умные агенты подняться на борт Децентрализованные финансы: Каковы технические границы и рыночная реальность DeFAI?
Автор: Клэр Ян
Умные агенты в DeFi: каковы технологические границы DeFAI и рыночная реальность?
Когда традиционные пользователи Децентрализованных финансов (DeFi) нуждаются в ручном поиске оптимальной процентной ставки среди десятков протоколов, AI-агент может за несколько секунд выполнить полное сканирование в блокчейне и автоматически реализовать лучшую стратегию. За повышением эффективности стоит то, что DeFAI (Децентрализованный искусственный интеллект в финансах) меняет способ взаимодействия с финансовыми услугами в блокчейне.
!
Прорыв в технологической архитектуре
В основе DeFAI лежит не простое наложение концепции AI + DeFi, а «автоматизированная абстракция» принятия финансовых решений с помощью интеллектуальных агентов. С точки зрения технической реализации, текущие основные проекты используют четырехуровневую архитектуру: уровень сбора данных интегрирует данные о транзакциях в сети и сигналы рынка вне сети; Механизм анализа обрабатывает многомерную информацию на основе моделей машинного обучения; Модуль принятия решений формулирует план выполнения в соответствии с заданным пользователем склонностью к риску; Кошелек смарт-контракта выполняет операции в цепочке и записывает контрольные журналы.
Эта архитектурная концепция нацелена на решение ключевых проблем традиционных Децентрализованных финансов: «недостаточная способность обработки информации» и «слишком высокая сложность операций». Например, в случае оптимизации доходов, ручной мониторинг требует одновременного отслеживания изменений процентных ставок в таких Протоколах, как Aave, Compound, Curve, в то время как AI-агенты могут в режиме реального времени рассчитывать оптимальный маршрут для арбитража между протоколами, включая проскальзывание сделок, расходы на Gas и временные затраты.
Стоит отметить, что большинство текущих проектов DeFAI используют гибридную архитектуру «off-chain вычислений и on-chain execution». Модели ИИ работают в облаке или в доверенной среде выполнения, получая данные через оракулы и контролируя активы с помощью смарт-контрактов. Конструкция не только обеспечивает вычислительную эффективность, но и сохраняет основные атрибуты децентрализации.
Рыночная структура и поток капитала
К середине 2025 года общая рыночная капитализация сектора DeFAI составит около 1,22 миллиарда долларов, что по сравнению с 150 миллиардами долларов в Децентрализованных финансах все еще находится на ранней стадии. Но кривая роста крутая: в четвертом квартале 2024 года рыночная капитализация связанных проектов вырастет с 4,8 миллиарда долларов до 15,5 миллиарда долларов, что составляет более 200% квартального роста.
Распределение проектов демонстрирует явный «эффект головы». Griffain и AIXBT лидируют с рыночной капитализацией в 390 миллионов долларов и несколько сотен миллионов долларов соответственно, в то время как большинство проектов имеют рыночную капитализацию в десятки миллионов долларов. Дифференциация отражает признание рынка технологической силы и преимущества первопроходца, а также выявляет ранние характеристики сектора: стадия проверки концепции, ограниченная база пользователей.
Что касается источников финансирования, то в настоящее время участниками в основном являются крипто-нативные инвесторы и ранние последователи. Традиционным финансовым учреждениям еще предстоит выйти на рынок в больших масштабах, отчасти из-за неопределенности нормативно-правовой базы. Тем не менее, есть признаки того, что институциональный интерес находится на подъеме, такие как исследование Stripe платежных инструментов на основе искусственного интеллекта, которое может проложить путь к институциональному внедрению DeFAI.
Границы и ограничения сценариев применения
В настоящее время основные приложения DeFAI сосредоточены на трех направлениях: «автоматическая торговля», «оптимизация доходов» и «управление рисками». С точки зрения автоматической торговли, агенты ИИ могут реализовывать стратегии на основе технических индикаторов и анализа настроений, но их эффективность в экстремальных рыночных условиях еще предстоит проверить. Сфера оптимизации доходности является относительно зрелой, и агенты могут автоматически распределять средства между протоколами кредитования для получения дифференциалов процентных ставок, но увеличение доходности обычно находится в диапазоне нескольких процентных пунктов в год, что не является качественным изменением.
Управление рисками является основным направлением. ИИ отлично справляется с распознаванием образов и может обнаруживать аномальное поведение транзакций или выявлять уязвимости смарт-контрактов. Например, прокси-серверы могут отслеживать шаблоны транзакций кошельков пользователей и предоставлять своевременные предупреждения при обнаружении операций, которые значительно отклоняются от исторического поведения, что имеет практическую ценность для предотвращения инцидентов безопасности, таких как утечка закрытого ключа.
Однако текущие приложения все еще имеют явные ограничения. Модели ИИ легко испытывают «галлюцинации», то есть генерируют кажущиеся разумными, но на самом деле ошибочные выводы, что в финансовых сценариях может привести к значительным потерям. Кроме того, в большинстве проектов возможности ИИ сосредоточены на анализе данных и выполнении стратегий, настоящие «умные» решения все еще зависят от заранее заданных правил, и до полностью автономных финансовых агентов еще далеко.
Регуляторные вызовы и исследование соответствия
Регуляторные проблемы, с которыми сталкивается DeFAI, более сложны, чем у традиционных Децентрализованных финансов. Основной вопрос заключается в «ответственности»: когда ИИ-агент совершает незаконные или вредные сделки, кого следует привлекать к ответственности — разработчика, пользователя или платформу? На данный момент в разных юрисдикциях нет четких правил по этому вопросу.
Другим вызовом является определение «манипуляции на рынке». AI-агенты могут непреднамеренно осуществлять действия, подобные ложным котировкам или сделкам по отмыванию, чтобы оптимизировать исполнение, но в традиционных рынках это считается нарушением. Как гарантировать возможности оптимизации AI, избегая при этом нарушения существующих норм, требует тщательной технической разработки и юридических соображений.
Чтобы справиться с вызовами, ведущие проекты начали принимать проактивные меры по соблюдению норм. Некоторые платформы ввели «механизм многомодельной валидации», требующий от различных AI моделей достижения согласия по одному и тому же решению для его выполнения; другие проекты создают подробные системы аудиторского отслеживания, фиксирующие источники данных и логические процессы каждого решения. Есть также проекты, сотрудничающие с традиционными финансовыми учреждениями, чтобы предоставить институциональным пользователям AI услуги, соответствующие существующей регуляторной базе.
Путь эволюции технологий
В краткосрочной перспективе развитие DeFAI будет в основном идти по двум направлениям: «инструментализация» и «специализация». Инструментализация относится к интеграции возможностей ИИ в существующие протоколы DeFi в качестве дополнения пользовательского интерфейса, а не замены. Например, децентрализованная биржа может запустить функцию рекомендаций по торговле на основе искусственного интеллекта, но окончательное решение остается за пользователем.
Профессионализация заключается в разработке специализированных AI-агентов для конкретных сценариев. В отличие от универсальных помощников, агенты, которые занимаются оптимизацией кредитования или управлением ликвидностью, могут быстрее достигнуть коммерческой ценности. Преимущества приложений заключаются в четком спросе и контролируемом риске, что облегчает получение доверия пользователей.
С точки зрения среднесрочной и долгосрочной перспективы, DeFAI может пересекаться с другими технологическими тенденциями. Зрелость инфраструктуры стабильных монет обеспечит более лучшие ценностные носители для AI-агентов; развитие кросс-чейн технологий расширит диапазон операций агентов; применение вычислений с защитой конфиденциальности решит противоречие между обменом данными и защитой личной информации.
Более того, с увеличением приемлемости цифровых активов традиционными финансовыми учреждениями, DeFAI может стать мостом между традиционными финансами и криптоэкономикой. AI-агенты могут помочь институциональным инвесторам лучше понимать и участвовать в рынке Децентрализованных финансов, одновременно принося больше ликвидности и стабильного капитала в Протоколы DeFi.
Границы создания стоимости
Ценностное предложение DeFAI заключается в «снижении порога участия» и «повышении операционной эффективности», но создание ценности имеет свои границы. Для простых операций, таких как базовый обмен токенов, добавленная стоимость ИИ ограничена; для сложных стратегий, таких как арбитраж между несколькими протоколами, преимущества ИИ очевидны, но могут быть связаны с более высоким риском.
Ключевым моментом является нахождение подходящих сценариев применения и целевых групп пользователей. Для новичков AI-агенты могут существенно снизить затраты на обучение; для профессиональных трейдеров AI может больше играть вспомогательную роль в анализе; для институциональных инвесторов ценность AI заключается в управлении рисками и соблюдении нормативных требований.
С точки зрения развития отрасли, DeFAI скорее будет «постепенной эволюцией», а не разрушительной инновацией. Он не заменит полностью человеческие решения, а предоставит автоматизированную поддержку на определенных этапах. Истинный прорыв может прийти от внедрения возможностей ИИ в базовую инфраструктуру финансов, делая интеллектуальные решения стандартным вариантом, а не дополнительной функцией.
В общем, DeFAI все еще находится на стадии проверки концепции, и его дальнейшее развитие будет зависеть от комплексной эволюции зрелости технологий, регуляторной среды и степени принятия на рынке.