これにより、開発者は自分の特定のニーズに基づいてデータ処理ワークフローをカスタマイズできます。生データを標準化し、クリーンで互換性のあるフォーマットに処理することで、データセットが AI システムの厳しい要件を満たすことを保証し、前処理時間を短縮し、モデルの精度を向上させ、信頼できる AI エージェントの作成を助けます。
The Graph、Chainlink、Alchemyなどのデータプロトコルはデータを提供しますが、AI中心ではありません。The Graphは、ブロックチェーンデータをクエリおよびインデックス化するプラットフォームを提供し、開発者に取引や戦略実行のために構築されていない生データへのアクセスを提供します。Chainlinkはオラクルデータフィードを提供しますが、予測のためのAI最適化データセットが不足しており、Alchemyは主にRPCサービスを提供しています。
DeFAI全解：AIはどのように分散型金融の潜力を解放するのか？
著者: Geng Kai, DFG
DeFAIとは何ですか？
2020年に急速に拡大して以来、分散型金融（DeFi）は暗号エコシステムの中核的な柱となっています。多くの新しい革新的なプロトコルが確立されましたが、それは複雑さと断片化の増加をもたらし、経験豊富なユーザーでさえも大量のチェーン、資産、プロトコルを扱うのが難しくなっています。
! DeFAIの説明:AIはDeFiの可能性をどのように解き放つことができるか?
一方で、人工知能 (AI) は 2023 年の広範な基盤ナarrative から 2024 年のより専門的で代理指向の焦点へと発展しました。この変化は DeFi AI (DeFAI) を生み出しました —— 自動化、リスク管理、資本最適化を通じて AI が DeFi を強化する新興分野です。
DeFAI は複数の階層にまたがっています。 ブロックチェーンは、AIエージェントがトランザクションを実行し、スマートコントラクトを実行するために特定のチェーンと相互作用する必要があるため、ベースレイヤーです。 さらに、データレイヤーとコンピュートレイヤーは、過去の価格データ、市場センチメント、オンチェーン分析からAIモデルをトレーニングするために必要なインフラストラクチャを提供します。 プライバシーと検証可能なレイヤーにより、機密性の高い財務データの安全性を確保しながら、トラストレスな実行を維持します。 最後に、プロキシフレームワークにより、開発者は自律型取引ボット、信用リスク評価者、オンチェーンガバナンスオプティマイザーなど、AIを活用した特殊なアプリケーションを構築できます。
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このエコシステム図はさらに拡張可能ですが、これらはDeFAI上に構築されたプロジェクトのトップカテゴリです。
DeFAI エコシステムの拡大に伴い、最も際立ったプロジェクトは主に三つのカテゴリーに分けることができます：
1. 抽象化レイヤー
このカテゴリに基づいて構築されたプロトコルは、DeFi の ChatGPT のようなユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、ユーザーがオンチェーンで実行されるプロンプトを入力できるようにします。これらは通常、複数のチェーンや dApp と統合され、ユーザーの意図を実行し、複雑な取引の手動ステップを排除します。
これらのプロトコルが実行できるいくつかの機能には、
例えば、AaveからETHを手動で引き出し、それをSolanaにクロスチェーンし、SOL / Fartcoinを交換し、Raydiumで流動性を提供する必要はありません——アブストラクションレイヤープロトコルは1ステップで操作を完了します。
主要プロトコル：
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2. 自主取引エージェント
従来の規則に従う取引ロボットとは異なり、自律取引エージェントは市場条件を学習し適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整することができます。これらのエージェントは：
主要プロトコル：
3. AI搭載のDApps
DeFi dApp は、貸出、交換、収益ファーミングなどの機能を提供します。AI と AI エージェントは、これらのサービスを次のように強化できます：
主要プロトコル：
主な課題
これらの層の上に構築されたトッププロトコルは、いくつかの課題に直面しています。
1.これらのプロトコルは、最適な取引執行のためにリアルタイムのデータストリームに依存しています。 データ品質が低いと、非効率的なルート、トランザクションの失敗、または不採算のトランザクションにつながる可能性があります 2. AIモデルは歴史データに依存していますが、暗号通貨市場は非常に変動性があります。エージェントは多様で高品質なデータセットのトレーニングを受けて有効性を維持する必要があります。 3. 資産の相関性、流動性の変化、市場の感情を包括的に理解する必要があり、全体の市場状況を把握することができる。
これらのカテゴリーに基づくプロトコルは市場で人気を博しています。しかし、より良い製品と最適な結果を提供するためには、さまざまな質のデータセットを統合することを検討すべきです。これにより、製品を新たなレベルに引き上げることができます。
データ層——DeFAI スマートに力を提供する
AIの良し悪しは、それが依存するデータに依存します。AIエージェントがDeFAIで効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化され、検証可能なデータが必要です。例えば、抽象レイヤーはRPCとソーシャルネットワークAPIを通じてオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引および利益最適化エージェントは取引戦略をさらに洗練し、リソースを再配分するためのデータを必要とします。
高品質なデータセットは、エージェントが将来の価格動向をより良く予測分析し、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに応じた取引の提案を提供できるようにします。
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DeFAIの主要データプロバイダー
| プロトコル | 詳細 | 機能 | | Mode Synth | 財務予測のための合成データ | AIモデル予測のための完全な価格変動分布を捉える | | チェーンベース | フルチェーン構造化データセット | 取引、予測、アルファのためのAIで強化されたデータの提供| | sqd.ai | AIエージェント向けの分散型データレイク | 拡張可能でカスタマイズ可能なマルチチェーンデータアクセス、ゼロ知識証明のセキュリティを備えています | | Cookie | AI エージェント向けの CT メンタリティとオンチェーンデータ層 | 18 の専用 AI エージェントを使用して、20 以上のチェーン上の 7TB を超えるオンチェーンプロキシデータを処理 |
Mode Synth サブネット
Bittensorの第50のサブネットワークとして、Synthはエージェントの財務予測能力のために合成データを生成します。他の従来の価格予測システムと比較して、Synthは価格変動の完全な分布と関連する確率を捉え、エージェントとLLMをサポートする世界で最も正確な合成データを構築します。
高品質なデータセットを提供することで、AIエージェントは取引においてより良い方向性の意思決定を行うことができ、異なる市場条件下でのAPYの変動を予測し、流動性プールが必要なときに流動性を再配分または引き出すことができます。自律ネットワークが開始されて以来、彼らはDeFiチームからの要求が強く、APIを通じてSynthのデータを統合しています。
最も注目されているAIエージェントブロックチェーン
AIとエージェントのためにデータ層を構築することに加えて、ModeはDeFAIの未来のためにフルスタックのブロックチェーンを構築することを自ら位置付けています。彼らは最近、DeFAIのコ-pilotであるMode Terminalを展開しました。これは、ユーザーのプロンプトを介してオンチェーン取引を実行するためのもので、$MODEのステーキング者に開放される予定です。
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さらに、ModeはAIおよび代理に基づく多くのチームをサポートしています。ModeはAutonolas、Giza、Sturdyなどのプロトコルをそのエコシステムに統合するために大きな努力を払っており、より多くの代理の開発と取引の実行に伴い、Modeは急速に成長しています。
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これらの措置は、彼らがAIを使ってネットワークをアップグレードする際に実施されており、最も注目すべきは、彼らのブロックチェーンにAIのソーターを備えたことです。取引を実行する前にシミュレーションとAI分析を使用することで、高リスク取引を処理前にブロックし、レビューすることができ、チェーン上の安全性が確保されます。OptimismスーパーチェーンのL2として、Modeは中間の立場に立ち、人間とエージェントユーザーを最高のDeFiエコシステムに接続します。
AI代理に基づくトップブロックチェーン比較
ソラナとベースは、間違いなくほとんどのAIエージェントフレームワークとトークンの構築および展開のための2つの主要なチェーンです。AIエージェントは、ソラナの高いスループットと低遅延ネットワーク、オープンソースのElizaOSを利用してエージェントトークンを展開し、Virtualsはベース上でエージェントを展開するためのランチパッドとして機能します。彼らはハッカソンや資金のインセンティブを持っていますが、チェーンとしてのAI計画の点では、まだModeが達成したレベルには達していません。
NEARは以前、AI中心のL1ブロックチェーンとして定義されており、その機能にはAIタスクマーケット、オープンソースのAIエージェントフレームワークを持つNEAR AI研究センター、そしてNEAR AIアシスタントが含まれています。彼らは最近、NEAR上で完全に自律的で検証可能なエージェントを拡張するための2000万ドルのAIエージェントファンドを発表しました。
チェーンベース
Chainbaseは、AIエージェントの取引、洞察、予測、アルファ探索などの機能を強化する、全チェーン検証可能なオンチェーン構造化データセットを提供します。彼らはmanuscriptsを発表しました。これは、オンチェーンとオフチェーンのデータをターゲットデータストレージに統合するためのブロックチェーンデータストリームフレームワークであり、制限のないクエリと分析を可能にします。
! DeFAIの説明:AIはDeFiの可能性をどのように解き放つことができるか?
これにより、開発者は自分の特定のニーズに基づいてデータ処理ワークフローをカスタマイズできます。生データを標準化し、クリーンで互換性のあるフォーマットに処理することで、データセットが AI システムの厳しい要件を満たすことを保証し、前処理時間を短縮し、モデルの精度を向上させ、信頼できる AI エージェントの作成を助けます。
彼らは、その広範なオンチェーンデータに基づいて、ユーザーのデータ分析にオンチェーンデータを翻訳する「Theia」と呼ばれるモデルを開発しました。これは、複雑なコーディング知識を必要としません。Chainbaseのデータの実用性は、彼らのパートナーシップにおいて明らかであり、AIプロトコルは彼らのデータを使用して次のことを行っています：
従来のデータプロトコルと比較して
The Graph、Chainlink、Alchemyなどのデータプロトコルはデータを提供しますが、AI中心ではありません。The Graphは、ブロックチェーンデータをクエリおよびインデックス化するプラットフォームを提供し、開発者に取引や戦略実行のために構築されていない生データへのアクセスを提供します。Chainlinkはオラクルデータフィードを提供しますが、予測のためのAI最適化データセットが不足しており、Alchemyは主にRPCサービスを提供しています。
対照的に、Chainbase データは特に準備されたブロックチェーンデータであり、AI アプリケーションやエージェントがより構造化され、より洞察に満ちた形で簡単に利用できるようになっています。これにより、エージェントはオンチェーン市場、流動性、トークンデータに関連するデータをより便利に取得できます。
sqd.ai
sqd.ai（旧名 Subsquid）は、AIエージェントとWeb3サービス向けに特別に設計されたオープンデータベースネットワークを開発しています。彼らの分散型データレイクは、許可なしで、経済的に効率的な大量のリアルタイムおよび歴史的なブロックチェーンデータへのアクセスを提供し、AIエージェントがより効率的に機能できるようにします。
sqd.ai 不完全なブロックのインデックス作成を含むリアルタイムのデータインデックス作成を、他のどのインデクサーよりも高速な最大150,000+ブロック/秒の速度で提供します。 過去 24 時間で 11TB を超えるデータを提供し、何十億もの自律型 AI エージェントと開発者の高スループットのニーズを満たしています。
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彼らのカスタマイズ可能なデータ処理プラットフォームは、AI エージェントのニーズに応じたカスタムデータを提供し、DuckDB はローカルクエリのための効率的なデータリトリーバルを提供します。彼らの統合データセットは、100 以上の EVM および Substrate ネットワークをサポートしており、イベントログや取引の詳細を含んでいます。これは、複数のブロックチェーンで運用される AI エージェントにとって非常に価値があります。
ゼロ知識証明の追加により、AIエージェントはプライバシーを損なうことなく、機密データにアクセスし、処理できるようになります。また、sqd.aiは、処理ノードを追加することで、増大し続けるデータ負荷を処理できるため、AIエージェントの数が数十億に達すると見込まれています。
クッキー
Cookieは、ソーシャルデータを処理するために特別に設計されたAIエージェントとクラスターにモジュール式のデータレイヤーを提供します。 オンチェーンおよびソーシャルプラットフォーム上のトップエージェントの心を追跡するAIエージェントダッシュボードを特徴とし、最近では、他のAIエージェントがCTで人気のある物語やマインドシフトを検出するためのプラグアンドプレイデータクラスタリングAPIをリリースしました。
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彼らのデータグループは、20のデータエージェントによってサポートされ、7TBを超えるリアルタイムのオンチェーンおよびソーシャルデータソースをカバーしており、市場の感情やオンチェーン分析に対する洞察を提供しています。彼らの最新のAIエージェント@agentcookiefunは、7%の容量で彼らのデータグループを活用し、その下で動作するさまざまな他のエージェントを利用して市場予測を提供し、新しい機会を発見しています。
DeFAI の次のステップ
現在、DeFi におけるほとんどの AI エージェントは、完全な自律性の実現に重大な制約に直面しています。例えば：
DeFAIの次の段階は、有用なデータ層の統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームまたは代理の開発を行う可能性があります。これには、巨大なクジラの活動、流動性の変化などに関する深層のオンチェーンデータが必要であり、より良い予測分析のために有用な合成データを生成し、一般市場からの感情分析と組み合わせる必要があります。特定のカテゴリー（AI代理、DeSciなど）のトークンの変動や、ソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関しても同様です。
最終的な目標は、AIエージェントが単一のインターフェースからシームレスに取引戦略を生成し、実行できるようにすることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的にはDeFiトレーダーがAIエージェントに依存して、最小限の人的介入で自律的に金融戦略を評価、予測、実行する姿が見られるかもしれません。
最後の考え
AIエージェントトークンとフレームワークの大幅な縮小を考慮すると、一部の人々はDeFAIがただの一時的なものであると考えるかもしれません。しかし、DeFAIはまだ初期段階にあり、AIエージェントがDeFiの可用性とパフォーマンスを向上させる潜在能力は否定できません。
この潜在能力を解放する鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することであり、これによりAI駆動の取引予測と実行が改善されます。ますます多くのプロトコルが異なるデータ層を統合しており、データプロトコルはフレームワークにプラグインを構築しており、これはエージェントの意思決定におけるデータの重要性を強調しています。
未来を見据えると、検証可能性とプライバシーはプロトコルが解決しなければならない重要な課題となるでしょう。現在、大多数のAIエージェントの操作は依然としてブラックボックスであり、ユーザーは資金をそのエージェントに委ねなければなりません。したがって、検証可能なAIの意思決定の発展は、エージェントのプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立ちます。TEE、FHE、さらにはzk-proofに基づくプロトコルを統合することで、AIエージェントの行動の検証可能性が強化され、自律性への信頼を実現することができます。
高品質なデータ、堅牢なモデル、透明な意思決定プロセスを成功裏に結びつけることができて初めて、DeFAIエージェントは広く利用されることができます。