DeFAI: Bagaimana Kecerdasan Buatan Memberdayakan Keuangan Desentralisasi

Keuangan Desentralisasi(DeFi) telah berkembang pesat sejak tahun 2020, menjadi pilar utama dari ekosistem kripto. Meskipun protokol inovatif terus muncul, kompleksitas dan tingkat fragmentasi ekosistem DeFi juga meningkat, sehingga bahkan pengguna yang berpengalaman pun sulit untuk menghadapi banyaknya blockchain, aset, dan protokol.

Sementara itu, Kecerdasan Buatan (AI) berkembang dari narasi dasar yang luas di tahun 2023, menjadi fokus yang lebih terampil dan berbasis agen pada tahun 2024. Perubahan ini melahirkan DeFi AI(DeFAI) - sebuah bidang baru yang meningkatkan DeFi melalui otomatisasi, manajemen risiko, dan optimisasi modal.

DeFAI melintasi beberapa lapisan. Lapisan dasar adalah blockchain, di mana agen AI perlu berinteraksi dengan rantai tertentu untuk melakukan transaksi dan kontrak pintar. Di atasnya terdapat lapisan data dan lapisan komputasi, yang menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model AI, yang memanfaatkan data harga historis, sentimen pasar, dan analisis on-chain. Lapisan privasi dan verifikasi memastikan bahwa data keuangan sensitif dilindungi sambil mempertahankan eksekusi tanpa kepercayaan. Lapisan teratas adalah kerangka agen, yang memungkinkan pengembang membangun aplikasi berbasis AI khusus, seperti robot perdagangan otonom, evaluator risiko kredit, dan pengoptimal pemerintahan on-chain.

Dengan berkembangnya ekosistem DeFAI, proyek yang paling menonjol dapat dibagi menjadi tiga kategori utama:

1. Lapisan Abstrak

Protokol semacam ini berfungsi sebagai antarmuka yang ramah pengguna untuk Keuangan Desentralisasi, memungkinkan pengguna untuk memasukkan perintah yang dieksekusi di blockchain. Mereka biasanya terintegrasi dengan beberapa blockchain dan dApp, mengeksekusi niat pengguna, sambil menyederhanakan langkah-langkah manual dalam transaksi yang kompleks.

Fungsi-fungsi yang dapat dieksekusi oleh protokol ini mencakup:

• Pertukaran, lintas rantai, pinjam meminjam, eksekusi transaksi lintas rantai
• Dompet perdagangan salinan atau profil media sosial
• Secara otomatis mengeksekusi take profit/stop loss berdasarkan persentase skala posisi

Misalnya, tanpa perlu secara manual menarik ETH dari platform pinjaman, mentransfernya ke Solana, menukar token, dan menyediakan likuiditas, protokol lapisan abstrak hanya perlu satu langkah untuk menyelesaikan operasi.

2. Agen Perdagangan Mandiri

Berbeda dengan robot perdagangan tradisional yang mengikuti aturan yang telah ditetapkan, agen perdagangan otonom dapat belajar dan beradaptasi dengan kondisi pasar, serta menyesuaikan strategi berdasarkan informasi baru. Agen-agen ini dapat:

• Menganalisis data untuk terus memperbaiki strategi
• Memprediksi pergerakan pasar, membuat keputusan bullish/bearish yang lebih baik
• Melaksanakan strategi DeFi yang kompleks

3. DApps yang Didukung AI

Aplikasi dApp DeFi menyediakan fungsi pinjam-meminjam, pertukaran, pertanian hasil, dan lainnya. AI dan agen AI dapat meningkatkan layanan ini melalui cara-cara berikut:

• Mengoptimalkan penyediaan likuiditas dengan menyeimbangkan kembali posisi LP untuk mendapatkan APY yang lebih baik
• Memindai token dengan mendeteksi risiko potensial

Tantangan Utama

Protokol teratas yang dibangun di atas lapisan ini menghadapi beberapa tantangan:

1. Protokol ini bergantung pada aliran data waktu nyata untuk mencapai eksekusi perdagangan yang optimal. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan efisiensi rute yang rendah, kegagalan perdagangan, atau perdagangan yang tidak menguntungkan.

2. Model AI bergantung pada data historis, tetapi pasar cryptocurrency sangat fluktuatif. Agen harus menerima pelatihan dari kumpulan data yang beragam dan berkualitas tinggi untuk tetap efektif.

3. Perlu pemahaman menyeluruh tentang korelasi aset, perubahan likuiditas, dan sentimen pasar untuk dapat memahami kondisi pasar secara keseluruhan.

Untuk memberikan produk yang lebih baik dan hasil terbaik, protokol ini harus mempertimbangkan integrasi berbagai kumpulan data dengan kualitas yang berbeda, untuk meningkatkan produk mereka ke tingkat yang baru.

Lapisan Data - Memberikan Daya Cerdas untuk DeFAI

Kinerja AI bergantung pada data yang digunakannya. Agar agen AI dapat berfungsi efektif dalam DeFAI, mereka memerlukan data yang real-time, terstruktur, dan dapat diverifikasi. Misalnya, lapisan abstraksi perlu mengakses data on-chain melalui RPC dan API jejaring sosial, sedangkan agen optimasi perdagangan dan pendapatan memerlukan data untuk lebih menyempurnakan strategi perdagangan mereka dan mendistribusikan kembali sumber daya.

Kumpulan data berkualitas tinggi memungkinkan agen untuk melakukan analisis prediksi perilaku harga di masa depan dengan lebih baik, memberikan saran untuk perdagangan, agar sesuai dengan preferensi mereka terhadap posisi beli atau jual pada aset tertentu.

Blockchain Agen AI yang Paling Diperhatikan

Selain membangun lapisan data untuk AI dan agen, suatu blockchain sedang memposisikan dirinya sebagai solusi full-stack untuk masa depan DeFAI. Mereka baru-baru ini mengimplementasikan co-pilot DeFAI, yang digunakan untuk melakukan transaksi on-chain berdasarkan prompt pengguna, dan akan segera dibuka untuk staker token.

Selain itu, blockchain ini juga mendukung banyak tim berbasis AI dan agen. Mereka telah bekerja keras untuk mengintegrasikan berbagai protokol ke dalam ekosistemnya, dan dengan semakin banyaknya pengembangan agen dan pelaksanaan transaksi, ekosistem ini berkembang pesat.

Langkah-langkah ini semua dilakukan bersamaan dengan peningkatan jaringan mereka menggunakan AI, yang paling mencolok adalah dilengkapi dengan pengurut AI untuk blockchain mereka. Dengan menggunakan simulasi dan analisis AI untuk transaksi sebelum pelaksanaan, transaksi berisiko tinggi dapat dihentikan dan diperiksa sebelum diproses, untuk memastikan keamanan di atas rantai.

Langkah Selanjutnya DeFAI

Saat ini, sebagian besar agen AI dalam DeFi menghadapi batasan signifikan dalam mencapai otonomi penuh. Misalnya:

1. Lapisan abstrak mengubah niat pengguna menjadi eksekusi, tetapi biasanya kurang memiliki kemampuan prediksi.

2. AI agen mungkin dapat menghasilkan alpha melalui analisis, tetapi kurangnya eksekusi perdagangan yang independen.

3. dApp yang didorong oleh AI dapat menangani asuransi atau transaksi, tetapi bersifat pasif dan bukan aktif.

Tahap berikutnya dari DeFAI mungkin akan fokus pada integrasi lapisan data yang berguna untuk mengembangkan platform atau agen terbaik. Ini akan membutuhkan data on-chain yang mendalam tentang aktivitas transaksi besar, perubahan likuiditas, dan lain-lain, sambil menghasilkan data sintetik yang berguna untuk analisis prediktif yang lebih baik, serta menggabungkan analisis sentimen dari pasar umum, baik itu fluktuasi token dalam kategori tertentu, atau fluktuasi token di media sosial.

Tujuan akhirnya adalah agar agen AI dapat menghasilkan dan mengeksekusi strategi perdagangan secara mulus dari satu antarmuka. Seiring dengan matangnya sistem-sistem ini, kita mungkin akan melihat di masa depan trader DeFi bergantung pada agen AI untuk secara mandiri mengevaluasi, memprediksi, dan mengeksekusi strategi keuangan dengan intervensi manusia yang minimal.

Kesimpulan

Meskipun token dan kerangka kerja AI agen baru-baru ini mengalami penurunan besar, DeFAI masih berada di tahap awal, dan potensi AI agen untuk meningkatkan kegunaan dan kinerja DeFi tidak dapat disangkal.

Kunci untuk melepaskan potensi ini terletak pada mendapatkan data real-time berkualitas tinggi, yang akan meningkatkan prediksi dan eksekusi perdagangan yang didorong oleh AI. Semakin banyak protokol yang mengintegrasikan lapisan data yang berbeda, dan protokol data membangun plugin untuk kerangka kerja, yang menyoroti pentingnya data bagi keputusan agen.

Melihat ke depan, verifikasi dan privasi akan menjadi tantangan kunci yang harus diatasi oleh protokol. Saat ini, sebagian besar operasi agen AI masih merupakan kotak hitam, di mana pengguna harus mempercayakan dananya kepada mereka. Oleh karena itu, perkembangan keputusan AI yang dapat diverifikasi akan membantu memastikan transparansi dan akuntabilitas dalam proses agen. Protokol yang mengintegrasikan lingkungan eksekusi terpercaya, enkripsi homomorfik penuh, bahkan bukti nol pengetahuan dapat meningkatkan verifikasi perilaku agen AI, sehingga membangun kepercayaan terhadap otonomi.

Hanya dengan menggabungkan data berkualitas tinggi, model yang kuat, dan proses pengambilan keputusan yang transparan, agen DeFAI dapat diterapkan secara luas.

![DeFAI secara lengkap: Bagaimana AI melepaskan potensi DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01