La nueva dirección de AI Agent marca el comienzo de una nueva ronda de la gran batalla interna de DeFAI.

Autor original: Haotian (X: @tme l0 211 )

“Como si la brisa de primavera hubiera llegado en una noche, incluso los árboles de hierro florecen como perales.” ¿Cómo es posible que en tan poco tiempo hayan surgido tantos proyectos DeFai como si fuera magia? ¿Aún no se han establecido los estándares y marcos, y ya ha comenzado una nueva ronda de competencia feroz en DeFai? Bueno, a continuación, compartiré desde una perspectiva de divulgación qué son realmente los proyectos DeFai en las principales categorías.

En los últimos días, @poopmandefi ha compartido un mapa de distribución de proyectos del ecosistema DeFai, que se ha difundido ampliamente en la comunidad. En los comentarios, hay muchos proyectos relacionados que aún no han sido incluidos. Muchas personas pueden sentir ansiedad y preocupación por perder una clave de riqueza tras otra, pero en realidad no es necesario.

En primer lugar, es necesario señalar que, si bien hay algunos proyectos de IA “nuevos” muy populares en la actualidad, como $AIXBT, $BUZZ, #NEUR 、#GRIFT, #Cod 3 x, la mayoría de ellos son caras nuevas que irradian un sabor “antiguo”.

La razón principal es que la mayoría de ellos son proyectos antiguos que han sido reasignados con nuevas expectativas a través de la narrativa AI Agent, algunos de los cuales han realizado mucho trabajo de optimización de la experiencia en el área de DeFi pero han sido ignorados, y algunos de los cuales son proyectos antiguos que fueron difíciles de descubrir bajo la atención dispersa de VC y minoristas en la última ronda.

2）En la imagen, hay un total de cuatro categorías principales, intentaré analizarlas una por una según mi comprensión:

1. Abstracción de IA (AI Abstraction): como su nombre lo indica, es la capacidad de abstracción para encapsular la capacidad de procesamiento de información de modelos de IA en productos frontales con los que los usuarios pueden interactuar semánticamente directamente. Los usuarios pueden ingresar algunos indicadores directamente en la interfaz de diálogo para llamar a la interfaz de transacción, que luego se completa automáticamente por la IA en el backend.

Por esta razón, este tipo de productos a primera vista son despreciados, porque la experiencia de interacción de productos tempranos tiene mucha fricción, por ejemplo, la “ambigüedad” de la entrada del usuario prompt y la “precisión” del procesamiento de la información y la ejecución de la solicitud por parte del backend AIGC requiere un mecanismo de “Tolerancia a fallos”, o bien el usuario siente que las instrucciones que puede introducir y ejecutar son demasiado simples para competir con la experiencia actual de DeFi, o bien el usuario introduce demasiadas instrucciones de alta expectativa y descubre que el backend del programa no ejecuta con precisión el Solver, no puede manejarlo.

Pero este tipo de productos también pueden ganarse la confianza de una gran cantidad de usuarios con su novedoso modo de interacción y la resolución de algunos problemas básicos como Swap y Staking. La razón es que se espera que tengan un impulso fuerte en el futuro. Esto se debe a que la forma en que los usuarios ingresan el comando puede ser en texto, audio, etc., lo que es conveniente y se ajusta a los hábitos de uso, lo que reducirá en gran medida la barrera de entrada. Al mismo tiempo, la capacidad de procesamiento en segundo plano de AIGC gradualmente encapsulará más nuevos Solver para ejecutar soluciones y mejorar la experiencia de uso del usuario.

De todos modos, este es un intento de explorar un nuevo paradigma comercial, similar a cuando Uniswap introdujo al mercado el paradigma del grupo de intercambio AMM Swap, al principio también se quejaron de la gran fricción del deslizamiento. A corto plazo, la abstracción de IA en el campo de la competencia es realmente insignificante, pero vale la pena prestar atención a la gran oportunidad de transferencia de paradigma a largo plazo que está gestando.

2. Gestión autónoma de carteras y optimización de rendimiento (Autonomous Portfolio Management & Yield Optimization): Este tipo de productos es el resultado de la última ronda de competencia en el mercado DeFi, donde un gran número de proyectos que deseaban obtener una parte del pastel en el campo DeFi se enfocaron en la personalización, la personalización a medida, la segmentación vertical, la experiencia especializada, entre otros aspectos. Sin embargo, justo cuando aún no habían logrado cosechar los frutos de la victoria, la industria DeFi se volvió casi desolada.

La mayoría de las estrategias de optimización de ingresos DeFi como esta provienen de la capacidad de los equipos para monitorear y analizar los datos en la cadena, como la profundidad de las transacciones, los flujos de capital, la volatilidad de APY, la estimación del deslizamiento, la desviación de precios, oportunidades de arbitraje, alertas de riesgo, etc. Según este análisis en tiempo real de los datos en la cadena, luego se elabora un conjunto de estrategias de ejecución, como la asignación de fondos de la posición, la captura de oportunidades de arbitraje, la estimación de ingresos de rendimiento, estrategias de una sola piscina o combinadas, gestión de pérdidas impermanentes, control de riesgos de liquidación, entre otros.

En pocas palabras, el núcleo de este tipo de productos es la capacidad de captura de datos en tiempo real en la cadena y oportunidades de transacción, junto con un conjunto completo de capacidades de análisis y ejecución automatizadas optimizadas mediante contratos inteligentes. A primera vista, ¿qué tiene que ver con la IA? La combinación radica en la posibilidad de entrenar y ajustar estrategias de los operadores mediante análisis de datos y formulación de estrategias, lo que puede generar oportunidades de inversión más eficientes que las generadas por el trabajo manual.

Además, después de combinarlo con AI Agent, el espacio de imaginación es aún mayor, cada persona puede ajustar su propio agente de AI preferido para automatizar la búsqueda de oportunidades en la cadena y ejecutar operaciones comerciales. Hacer que AI Agent se convierta en un asistente avanzado de comercio para las personas es una narrativa atractiva y en línea a largo plazo.

3. Análisis o predicción de mercado: Este tipo de productos, como una IA completa y poderosa, ya ha captado la mayoría de la atención de los usuarios, como @aixbt_agent, que se ha convertido en una plataforma clave para obtener información para muchos comerciantes. Sin embargo, la aceptación de la capacidad real de escenarios de aplicación de un agente de IA que solo proporciona análisis de estrategias comerciales es limitada y falta de visión a largo plazo. Por ejemplo, ¿mi agente de IA puede monitorear las noticias de AIXBT y automáticamente tomar decisiones para comprar a precios bajos y obtener arbitraje? etc.

En teoría, es totalmente factible, de hecho, AIXBT y otros agentes de IA podrían gestionar de forma autónoma los activos de los usuarios y, basándose en su propia información, ayudar a los usuarios a realizar operaciones comerciales. Simplemente, este paso aún no se ha dado. Hasta el momento, la velocidad de adopción de este tipo de productos por parte de los usuarios es muy rápida, y el potencial de monetización empresarial impulsado por el tráfico no es insignificante.

4、Infraestructura o plataforma DeFai: esta clase de protocolos abarca un amplio rango, que va desde plataformas emergentes como #ai16z 、#Virtaual AI Agent Native, hasta otros marcos de negocio como Bittensor, io, Atheir, @hyperbolic_labs, Vana, SaharaAI, y cualquier proyecto relacionado con la potencia informática, los datos, el ajuste fino, entre otros.

Después de todo, el AI Agent debe funcionar correctamente, los datos son el petróleo, la potencia de cálculo es la red eléctrica, el razonamiento es el transformador, el AI Agent es el proveedor de servicios de terminal, etc., todos ellos son proveedores de servicios en la cadena de suministro.

Entonces, no hay mucho que decir, la segunda mitad de AI Agent debe acumular fuerzas, este tipo de plataformas DeFi definitivamente será poderoso. Originalmente, la narrativa de AI Agent es solo el primer paso en AI Narrative, y los enfoques narrativos clave como el marco y los estándares, DeFai, Gamfai, MetAiverse, etc., no pueden prescindir de estas plataformas de infraestructura de IA.

Arriba.

Aunque he presentado a todos una comprensión clara de DeFai, no significa que no vea con buenos ojos. En comparación con el mercado actual de ‘época caótica’ que es confuso y difícil de juzgar en términos de marco y estándar narrativo, DeFai al menos incorpora una aplicación más inclinada hacia el Agente de IA, que puede verse paso a paso a través de la experiencia, la consolidación de productos PMF, etc., para ver el progreso y las expectativas.

Esta también es una manifestación concreta de la popularidad actual del mercado de AI Agent, y además, ¿no es esta una oportunidad para que tantas especies antiguas liberen su potencial ante la nueva tendencia en la era anterior de DeFi?

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