Автор оригіналу: Haotian (X: @tme l0 211)
“Неначе нічого не сталося, аж раптом як нічний вітер, залітає весна, і залісіти вже й залісіти. Як же так в кілька митей, мов магія, з’явилося так багато проектів DeFai? Ще навіть не розібралися в стандартах і рамках, а вже почалася нова хвиля битви внутрішнього змагання DeFai? Добре, далі я розповім з популярно-наукової точки зору, що насправді стоїть за кількома великими категоріями проектів DeFai.
- Цих днів @poopmandefi старший брат поділився картою розподілу проектів екосистеми DeFai, яка широко поширилася в спільноті, і в коментарях ще багато супутніх проектів не було включено. Багато людей можуть бути в тривозі, переживаючи, що пропустять фінансові можливості, але насправді цього робити не варто.
Спочатку слід зауважити, що серед них, безумовно, є деякі досить популярні проекти штучного інтелекту, такі як: $AIXBT, $BUZZ, #NEUR 、#GRIFT, #Cod3x тощо, але більшість з них це нові обличчя, що випромінюють явно “старий” смак.
Основна причина полягає в тому, що більшість з них є старими проектами, яким було надано нові очікування через новий AI-агент нового наративу, деякі з них були оптимізовані для DeFi, але не знайшли популярності, інші - це старі проекти, які були важко знайти під час попереднього раунду привабливості для VC та індивідуальних інвесторів.
- На зображенні є чотири великі категорії, я спробую розібрати їх по одній, пояснюючи моє розуміння:
1、Абстракція штучного інтелекту (AI Абстракція): Як саме назва вказує, це деякі здатності абстрагувати інформаційні можливості великих моделей штучного інтелекту та упаковати їх у фронтендовий продукт для прямого семантичного взаємодії з користувачем. Користувач може вводити певні команди безпосередньо в діалогове вікно та викликати інтерфейс торгівлі, який автоматично виконує операції за допомогою штучного інтелекту від серверної сторони.
Наприклад, «неоднозначність» вхідного запиту користувача та «точність» внутрішньої обробки інформації AIGC та вимог до виконання вимагають «відмовостійкого» механізму, або користувач відчуває, що інструкції, які можна вводити та виконувати, занадто прості, щоб конкурувати з поточним досвідом DeFi, або користувач вводить занадто багато інструкцій із завищеними очікуваннями та виявляє, що у фоновому режимі програми немає точного виконання розв’язувача, який не може бути оброблений.
Продукти цього типу можуть здобути довіру великої кількості користувачів завдяки новітній інтерактивній моделі та вирішенню деяких основних проблем, таких як Swap, Staking. Одна з причин полягає в тому, що міць його майбутнього може бути передбаченою. Тому що спосіб введення користувачем Prompt може бути текстовим, аудіо тощо, що відповідає зручному способу використання, це дуже знижує поріг використання. У той же час здатність обробки за кулісами AIGC буде поступово упаковувати більше нових Solver для виконання рішень, щоб покращити використання користувачів.
В будь-якому випадку, це спроба дослідити новий парадигму угод, так само як Uniswap, колишній ринок обміну AMM Swap пулу парадигми, на початку також скаржилися на велике затримання. AI Abstraction короткостроково дійсно може бути не дуже привабливим в гонці, але велика можливість для довгострокового перенесення парадигми варта уваги.
2、Автономний управління портфелем та оптимізація доходів（Автономне управління портфелем та оптимізація доходів）: Цей тип продукту є результатом попереднього витоку на ринку DeFi, коли велика кількість проєктів, які хотіли б забрати свою долю в змаганні DeFi, продовжували працювати в напрямку індивідуалізації, спеціалізації, вертикального сегментації, спеціалізованого досвіду тощо, але, перш ніж вони змогли зібрати плоди перемоги, промисловість DeFi майже опустошена.
Більшість таких стратегій оптимізації доходу DeFi ґрунтуються на здатності команди моніторити та аналізувати дані ланцюжка, такі як глибина торгівлі, напрямок коштів, коливання APY, оцінка зміщення, арбітражний простір, попередження про ризики та інші. На основі цього аналізу реальних даних ланцюжка розробляються виконавчі стратегії, такі як розподіл коштів позиції, реалізація можливостей арбітражу, прогнозування доходів Yield, стратегії одиночного або комбінованого басейну, управління втратами від зміни вартості активу, контроль ризику ліквідації тощо.
У простих термінах, ядро таких продуктів - це реальний час даних ланцюжка + можливість отримати угоди, плюс повний набір автоматизованих аналітичних та виконавчих операцій, оптимізованих за допомогою розумних контрактів. При першому погляді, яка взаємозв’язок з штучним інтелектом? Основна ідея полягає в тому, що аналіз даних і розробка стратегії можуть у трейдера, навченого і налаштованого на стратегію, виявити можливість інвестицій, які працюють більш ефективно, ніж ручна праця.
Крім того, поєднуючи Штучний Інтелект Агента, уявний простір стає ще більшим, кожен може налаштувати свій власний стратегічний Штучний Інтелект Агента для автоматизації пошуку можливостей в ланцюжку та автоматизації угод, відповідно до власних уподобань. Зробити Штучний Інтелект Агента висококласним торговим помічником для людини - це тривалий та захоплюючий наратив.
- Аналіз ринку або прогнозування: Цей вид продукту захопив більшу частину Mindshare користувачів як супермонолітний штучний інтелект, наприклад, @aixbt_agent справді став ключовою платформою для збору інформації для багатьох трейдерів як провідний KOL. Однак усі визнають здатність AI Agent, який забезпечує лише аналіз торгової стратегії, для сценаріїв її практичного застосування, але менше місця для довгострокової уяви. Наприклад, чи може мій ШІ-агент відстежувати повідомлення AIXBT і автоматично допомагати мені приймати рішення про купівлю дна та арбітражу? Зачекай хвилинку.
Теоретично це можливо, на практиці AI Agent, такий як AIXBT, повністю може управляти активами користувачів і приймати торгові рішення на основі власної інформації, просто цей крок ще не був зроблений. В даний час такі продукти швидко завойовують серця користувачів, а здатність до комерціалізації на основі потоків трафіку відкриває значний потенціал.
- Інфраструктура або платформа DeFai (інфраструктура та платформа): цей тип протоколів охоплює широкий спектр, крім нових платформ, таких як Virtaual і т. Д. AI Agent Native, інші проекти, пов’язані з бізнес-структурою, пов’язаної з AI, такі як Bittensor, io, Atheir, @hyperbolic_labs, Vana, SaharaAI, тощо, пов’язані з обчислювальною силою, даними, налаштуваннями та іншими справами.
В кінцевому рахунку, AI Agent буде нормально працювати, дані - це нафта, потужність - це електрична мережа, міркування - це трансформатор, AI Agent - це кінцевий користувач, і т. Д., Вони всі є постачальниками послуг, які надають вищестоящі послуги.
Таким чином, немає багато що сказати, друга половина AI Agent повинна набрати силу, такі платформи DeFi обов’язково виявлять велику силу. Зазвичай, AI Agent Narrative є лише початковим етапом в AI Narrative, і фреймворки, стандарти, DeFai, Gamfai, MetAiverse та інші фокусні оповіді не можуть обійтися без цих платформ AI infra.
Вище.
Хоча я надав усім вам чітке розуміння DeFai, це не означає, що я не вірю, що, порівняно з поточним хаотичним і важким для оцінки ринком “хаотичної ери”, DeFai принаймні включив більше застосувань AI Agent, яке можна побачити крок за кроком через досвід, продуктивність та інші.
Це також прояв популярності на ринку AI Agent, якій перетворюється на реальність. Крім того, чи не це саме нагода для старих видів, які не знайшли шансів в старі часи DeFi, розкрити свій потенціал перед новими тенденціями?
Посилання на оригінальний текст
