Коли традиційні користувачі Децентралізованих фінансів (DeFi) повинні вручну шукати найкращі доходи серед десятка протоколів, AI-агенти можуть виконати повне сканування у блокчейні та автоматично реалізувати найкращу стратегію всього за кілька секунд. За підвищенням ефективності стоїть DeFAI (Децентралізовані фінанси з використанням штучного інтелекту), який змінює спосіб взаємодії у фінансових послугах у блокчейні.
Автор: Clare Yang
Вхід розумного агента в DeFi: які технічні межі та ринкова реальність DeFAI?
У той час як традиційним користувачам DeFi потрібно вручну знаходити найкращу прибутковість у більш ніж десяти протоколах, агенти штучного інтелекту можуть сканувати весь ланцюжок і автоматично виконувати найкращу стратегію за лічені секунди. За підвищенням ефективності стоїть DeFAI (децентралізовані фінанси зі штучним інтелектом) змінює спосіб взаємодії фінансових послуг у мережі.
!
Прорив у технологічній архітектурі
Суть DeFAI полягає не в простому накладенні концепції AI + DeFi, а в «автоматизованій абстракції» прийняття фінансових рішень за допомогою інтелектуальних агентів. З точки зору технічної реалізації, поточні основні проєкти використовують чотирирівневу архітектуру: рівень збору даних інтегрує дані про транзакції в ланцюжку та сигнали поза ланцюговим ринком; Механізм аналізу обробляє багатовимірну інформацію на основі моделей машинного навчання; Модуль прийняття рішень формулює план виконання відповідно до схильності до ризику, встановленої користувачем; Гаманець смарт-контрактів завершує ончейн-операції та записує контрольні журнали.
Ця архітектурна розробка спрямована на вирішення основних проблем традиційних Децентралізованих фінансів: «недостатня обробна спроможність інформації» та «занадто висока складність операцій». Наприклад, щодо оптимізації прибутку, ручний моніторинг потребує одночасного відстеження змін процентних ставок у таких протоколах, як Aave, Compound, Curve, тоді як AI-агент може в реальному часі розрахувати оптимальний шлях для арбітражу між протоколами, включаючи ковзання угод, витрати на Gas та часові витрати.
Варто зазначити, що більшість поточних проєктів DeFAI використовують гібридну архітектуру «офчейн-обчислень і ончейн-виконання». Моделі штучного інтелекту працюють у хмарі або в довіреному середовищі виконання, отримуючи дані через оракули та контролюючи активи за допомогою смарт-контрактів. Конструкція не тільки забезпечує обчислювальну ефективність, але й зберігає основні атрибути децентралізації.
Ринкова структура та потоки коштів
Станом на середину 2025 року загальна ринкова капіталізація сектору DeFAI становить близько $1,22 млрд, що все ще знаходиться на ранніх стадіях порівняно з обсягом DeFi у $150 млрд. Але крива зростання крута: ринкова вартість суміжних проєктів у четвертому кварталі 2024 року зросла з $4,8 млрд до $15,5 млрд, тобто квартальне зростання склало понад 200%.
Розподіл предметів показав чіткий «ефект голови». Griffain і AIXBT лідирують з $390 млн і сотнями млн доларів відповідно, тоді як більшість проектів знаходяться на ринку $10 млн. Ця диференціація відображає визнання ринком технічної сили та переваги першопрохідця, а також виявляє ранні характеристики траси: обмежену базу користувачів на етапі підтвердження концепції.
З точки зору джерел фінансування, нинішні учасники в основному є криптографічними інвесторами та ранніми користувачами. Традиційні фінансові установи ще не зайшли в цю сферу в масштабах, частково через невизначеність регуляторної рамки. Проте деякі ознаки вказують на зростання інтересу з боку установ, наприклад, дослідження Stripe щодо AI платіжних інструментів, що може прокласти шлях до впровадження DeFi в установах.
Межі та обмеження застосування
В даний час основні додатки DeFAI зосереджені на трьох напрямках: «автоматизована торгівля», «оптимізація доходів» і «управління ризиками». З точки зору автоматизованої торгівлі, агенти штучного інтелекту здатні виконувати стратегії на основі технічних індикаторів та аналізу настроїв, але їхня робота в екстремальних ринкових умовах ще належить перевірити. Сфера оптимізації прибутковості є відносно зрілою, і агенти можуть автоматично розподіляти кошти між протоколами кредитування для отримання різниці в процентних ставках, але збільшення прибутковості зазвичай знаходиться в діапазоні кількох відсоткових пунктів на рік, що не є якісною зміною.
Управління ризиками є одним з основних напрямків. Штучний інтелект чудово розпізнає образи та може виявляти аномальну поведінку транзакцій або виявляти вразливості смарт-контрактів. Наприклад, проксі можуть відстежувати моделі транзакцій гаманців користувачів і своєчасно надавати попередження про виявлення операцій, які значно відрізняються від історичної поведінки, що має практичну цінність для запобігання інцидентам безпеки, таких як витік приватного ключа.
Однак існують значні обмеження щодо поточних програм. Моделі штучного інтелекту схильні до «галюцинацій», тобто генерують, здавалося б, правдоподібні, але насправді помилкові результати, які можуть призвести до значних втрат у фінансових сценаріях. Крім того, можливості штучного інтелекту більшості проєктів зосереджені на аналізі даних та виконанні стратегії, а справжнє «розумне» прийняття рішень все ще спирається на заздалегідь встановлені правила, що все ще далеко не повністю автономний фінансовий агент.
Виклики регулювання та дослідження відповідності
Регуляторні проблеми, з якими стикається DeFAI, є складнішими, ніж у традиційних DeFi. Ключовим питанням є «підзвітність»: коли агент штучного інтелекту виконує незаконну або шкідливу транзакцію, чи повинен розробник, користувач або платформа нести відповідальність? Наразі в різних юрисдикціях немає чіткого положення про це.
Іншим викликом є визначення «маніпуляції на ринку». AI-агенти можуть випадково вдаватися до дій, схожих на фальшиві котирування або відмивання торгівлі, щоб оптимізувати виконання, але в традиційних ринках це вважається порушенням правил. Як забезпечити оптимізацію AI, уникаючи при цьому порушення існуючих норм, потребує тонкого технічного дизайну та юридичних міркувань.
У відповідь на виклик провідні проєкти почали вживати проактивних заходів щодо дотримання вимог. Деякі платформи запровадили «механізм перевірки кількох моделей», який вимагає, щоб різні моделі штучного інтелекту погодилися на одне й те саме рішення, перш ніж його можна буде виконати. Інші проекти встановлюють детальні аудиторські сліди, які документують джерела даних і логіку кожного рішення. Існують також проєкти, які співпрацюють із традиційними фінансовими установами для надання інституційним користувачам послуг штучного інтелекту, які відповідають існуючій нормативній базі.
Шлях еволюції технологій
У короткостроковій перспективі розвиток DeFAI буде в основному спрямований у двох напрямках: «інструменталізація» та «спеціалізація». Інструменталізація означає інтеграцію можливостей ШІ в існуючі протоколи DeFi, як покращення інтерфейсу користувача, а не як заміну. Наприклад, децентралізовані біржі можуть запровадити функцію торгових рекомендацій, керовану ШІ, але остаточне рішення все ще залишається за користувачем.
Спеціалізація – це розробка спеціалізованих AI-агентів для конкретних сценаріїв. Агенти, які спеціалізуються на оптимізації кредитування або управлінні ліквідністю, можуть реалізувати комерційну цінність швидше, ніж помічники загального призначення. Перевага програми полягає в тому, що вона має чіткі вимоги, контрольовані ризики та легше завоювати довіру користувачів.
У середньостроковій та довгостроковій перспективі DeFAI може перетинатися з іншими технологічними тенденціями. Доступність інфраструктури стабільних монет забезпечить кращі ціннісні носії для AI-агентів; розвиток крос-ланкових технологій розширить сферу операцій агентів; застосування обчислень з приватності вирішить конфлікт між обміном даними та захистом приватності.
Більш важливо, що з підвищенням прийняття цифрових активів традиційними фінансовими установами, DeFAI може стати містком між традиційними фінансами та криптоекономікою. AI агенти можуть допомогти інституційним інвесторам краще зрозуміти та брати участь у ринку Децентралізованих фінансів, одночасно приносячи більше ліквідності та стабільного фінансування для Децентралізовані фінанси протоколів.
Межі створення вартості
Ціннісна пропозиція DeFAI полягає в тому, щоб «знизити бар'єр для участі» та «підвищити операційну ефективність», але створення цінності має свої межі. Для простих операцій, таких як базовий обмін токенами, штучний інтелект має обмежену додану вартість; Для складних стратегій, таких як багатопротокольний арбітраж, переваги штучного інтелекту очевидні, але вони можуть супроводжуватися більш високими ризиками.
Ключовим є знаходження відповідних сценаріїв використання та цільових груп користувачів. Для новачків AI-агенти можуть значно знизити витрати на навчання; для професійних трейдерів AI, можливо, більше виконує роль допоміжного аналізу; для інституційних інвесторів цінність AI полягає у управлінні ризиками та моніторингу відповідності.
З точки зору розвитку галузі, DeFAI, скоріш за все, є «поступовою еволюцією», а не руйнівною інновацією. Він не замінить повністю людське рішення, а надасть автоматизовану підтримку на певних етапах. Справжній прорив може бути досягнутий шляхом вбудовування можливостей ШІ в фінансову інфраструктуру на базовому рівні, що зробить інтелектуальне прийняття рішень стандартним варіантом, а не додатковою функцією.
Отже, DeFAI все ще перебуває на етапі перевірки концепції, а його подальший розвиток у довгостроковій перспективі залежатиме від комплексної еволюції зрілості технологій, регуляторного середовища та прийняття на ринку.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Розумні агенти приєднуйтесь Децентралізовані фінанси: які технічні межі та ринкова реальність DeFAI?
Автор: Clare Yang
Вхід розумного агента в DeFi: які технічні межі та ринкова реальність DeFAI?
У той час як традиційним користувачам DeFi потрібно вручну знаходити найкращу прибутковість у більш ніж десяти протоколах, агенти штучного інтелекту можуть сканувати весь ланцюжок і автоматично виконувати найкращу стратегію за лічені секунди. За підвищенням ефективності стоїть DeFAI (децентралізовані фінанси зі штучним інтелектом) змінює спосіб взаємодії фінансових послуг у мережі.
!
Прорив у технологічній архітектурі
Суть DeFAI полягає не в простому накладенні концепції AI + DeFi, а в «автоматизованій абстракції» прийняття фінансових рішень за допомогою інтелектуальних агентів. З точки зору технічної реалізації, поточні основні проєкти використовують чотирирівневу архітектуру: рівень збору даних інтегрує дані про транзакції в ланцюжку та сигнали поза ланцюговим ринком; Механізм аналізу обробляє багатовимірну інформацію на основі моделей машинного навчання; Модуль прийняття рішень формулює план виконання відповідно до схильності до ризику, встановленої користувачем; Гаманець смарт-контрактів завершує ончейн-операції та записує контрольні журнали.
Ця архітектурна розробка спрямована на вирішення основних проблем традиційних Децентралізованих фінансів: «недостатня обробна спроможність інформації» та «занадто висока складність операцій». Наприклад, щодо оптимізації прибутку, ручний моніторинг потребує одночасного відстеження змін процентних ставок у таких протоколах, як Aave, Compound, Curve, тоді як AI-агент може в реальному часі розрахувати оптимальний шлях для арбітражу між протоколами, включаючи ковзання угод, витрати на Gas та часові витрати.
Варто зазначити, що більшість поточних проєктів DeFAI використовують гібридну архітектуру «офчейн-обчислень і ончейн-виконання». Моделі штучного інтелекту працюють у хмарі або в довіреному середовищі виконання, отримуючи дані через оракули та контролюючи активи за допомогою смарт-контрактів. Конструкція не тільки забезпечує обчислювальну ефективність, але й зберігає основні атрибути децентралізації.
Ринкова структура та потоки коштів
Станом на середину 2025 року загальна ринкова капіталізація сектору DeFAI становить близько $1,22 млрд, що все ще знаходиться на ранніх стадіях порівняно з обсягом DeFi у $150 млрд. Але крива зростання крута: ринкова вартість суміжних проєктів у четвертому кварталі 2024 року зросла з $4,8 млрд до $15,5 млрд, тобто квартальне зростання склало понад 200%.
Розподіл предметів показав чіткий «ефект голови». Griffain і AIXBT лідирують з $390 млн і сотнями млн доларів відповідно, тоді як більшість проектів знаходяться на ринку $10 млн. Ця диференціація відображає визнання ринком технічної сили та переваги першопрохідця, а також виявляє ранні характеристики траси: обмежену базу користувачів на етапі підтвердження концепції.
З точки зору джерел фінансування, нинішні учасники в основному є криптографічними інвесторами та ранніми користувачами. Традиційні фінансові установи ще не зайшли в цю сферу в масштабах, частково через невизначеність регуляторної рамки. Проте деякі ознаки вказують на зростання інтересу з боку установ, наприклад, дослідження Stripe щодо AI платіжних інструментів, що може прокласти шлях до впровадження DeFi в установах.
Межі та обмеження застосування
В даний час основні додатки DeFAI зосереджені на трьох напрямках: «автоматизована торгівля», «оптимізація доходів» і «управління ризиками». З точки зору автоматизованої торгівлі, агенти штучного інтелекту здатні виконувати стратегії на основі технічних індикаторів та аналізу настроїв, але їхня робота в екстремальних ринкових умовах ще належить перевірити. Сфера оптимізації прибутковості є відносно зрілою, і агенти можуть автоматично розподіляти кошти між протоколами кредитування для отримання різниці в процентних ставках, але збільшення прибутковості зазвичай знаходиться в діапазоні кількох відсоткових пунктів на рік, що не є якісною зміною.
Управління ризиками є одним з основних напрямків. Штучний інтелект чудово розпізнає образи та може виявляти аномальну поведінку транзакцій або виявляти вразливості смарт-контрактів. Наприклад, проксі можуть відстежувати моделі транзакцій гаманців користувачів і своєчасно надавати попередження про виявлення операцій, які значно відрізняються від історичної поведінки, що має практичну цінність для запобігання інцидентам безпеки, таких як витік приватного ключа.
Однак існують значні обмеження щодо поточних програм. Моделі штучного інтелекту схильні до «галюцинацій», тобто генерують, здавалося б, правдоподібні, але насправді помилкові результати, які можуть призвести до значних втрат у фінансових сценаріях. Крім того, можливості штучного інтелекту більшості проєктів зосереджені на аналізі даних та виконанні стратегії, а справжнє «розумне» прийняття рішень все ще спирається на заздалегідь встановлені правила, що все ще далеко не повністю автономний фінансовий агент.
Виклики регулювання та дослідження відповідності
Регуляторні проблеми, з якими стикається DeFAI, є складнішими, ніж у традиційних DeFi. Ключовим питанням є «підзвітність»: коли агент штучного інтелекту виконує незаконну або шкідливу транзакцію, чи повинен розробник, користувач або платформа нести відповідальність? Наразі в різних юрисдикціях немає чіткого положення про це.
Іншим викликом є визначення «маніпуляції на ринку». AI-агенти можуть випадково вдаватися до дій, схожих на фальшиві котирування або відмивання торгівлі, щоб оптимізувати виконання, але в традиційних ринках це вважається порушенням правил. Як забезпечити оптимізацію AI, уникаючи при цьому порушення існуючих норм, потребує тонкого технічного дизайну та юридичних міркувань.
У відповідь на виклик провідні проєкти почали вживати проактивних заходів щодо дотримання вимог. Деякі платформи запровадили «механізм перевірки кількох моделей», який вимагає, щоб різні моделі штучного інтелекту погодилися на одне й те саме рішення, перш ніж його можна буде виконати. Інші проекти встановлюють детальні аудиторські сліди, які документують джерела даних і логіку кожного рішення. Існують також проєкти, які співпрацюють із традиційними фінансовими установами для надання інституційним користувачам послуг штучного інтелекту, які відповідають існуючій нормативній базі.
Шлях еволюції технологій
У короткостроковій перспективі розвиток DeFAI буде в основному спрямований у двох напрямках: «інструменталізація» та «спеціалізація». Інструменталізація означає інтеграцію можливостей ШІ в існуючі протоколи DeFi, як покращення інтерфейсу користувача, а не як заміну. Наприклад, децентралізовані біржі можуть запровадити функцію торгових рекомендацій, керовану ШІ, але остаточне рішення все ще залишається за користувачем.
Спеціалізація – це розробка спеціалізованих AI-агентів для конкретних сценаріїв. Агенти, які спеціалізуються на оптимізації кредитування або управлінні ліквідністю, можуть реалізувати комерційну цінність швидше, ніж помічники загального призначення. Перевага програми полягає в тому, що вона має чіткі вимоги, контрольовані ризики та легше завоювати довіру користувачів.
У середньостроковій та довгостроковій перспективі DeFAI може перетинатися з іншими технологічними тенденціями. Доступність інфраструктури стабільних монет забезпечить кращі ціннісні носії для AI-агентів; розвиток крос-ланкових технологій розширить сферу операцій агентів; застосування обчислень з приватності вирішить конфлікт між обміном даними та захистом приватності.
Більш важливо, що з підвищенням прийняття цифрових активів традиційними фінансовими установами, DeFAI може стати містком між традиційними фінансами та криптоекономікою. AI агенти можуть допомогти інституційним інвесторам краще зрозуміти та брати участь у ринку Децентралізованих фінансів, одночасно приносячи більше ліквідності та стабільного фінансування для Децентралізовані фінанси протоколів.
Межі створення вартості
Ціннісна пропозиція DeFAI полягає в тому, щоб «знизити бар'єр для участі» та «підвищити операційну ефективність», але створення цінності має свої межі. Для простих операцій, таких як базовий обмін токенами, штучний інтелект має обмежену додану вартість; Для складних стратегій, таких як багатопротокольний арбітраж, переваги штучного інтелекту очевидні, але вони можуть супроводжуватися більш високими ризиками.
Ключовим є знаходження відповідних сценаріїв використання та цільових груп користувачів. Для новачків AI-агенти можуть значно знизити витрати на навчання; для професійних трейдерів AI, можливо, більше виконує роль допоміжного аналізу; для інституційних інвесторів цінність AI полягає у управлінні ризиками та моніторингу відповідності.
З точки зору розвитку галузі, DeFAI, скоріш за все, є «поступовою еволюцією», а не руйнівною інновацією. Він не замінить повністю людське рішення, а надасть автоматизовану підтримку на певних етапах. Справжній прорив може бути досягнутий шляхом вбудовування можливостей ШІ в фінансову інфраструктуру на базовому рівні, що зробить інтелектуальне прийняття рішень стандартним варіантом, а не додатковою функцією.
Отже, DeFAI все ще перебуває на етапі перевірки концепції, а його подальший розвиток у довгостроковій перспективі залежатиме від комплексної еволюції зрілості технологій, регуляторного середовища та прийняття на ринку.