DeFAI の完全な説明: AI はどのようにして DeFi の可能性を引き出すのでしょうか?

著者: Geng Kai、DFG

DeFAIとは何ですか?

分散型金融（DeFi）は、2020 年の急速な拡大以来、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構築されている一方で、複雑さと断片化も増大し、経験豊富なユーザーでさえ、膨大な数のチェーン、資産、プロトコルをナビゲートすることが困難になっています。

一方、人工知能 (AI) は、2023 年の広範な物語から、2024 年のより専門的なエージェント指向の焦点へと進化しました。この変化により、DeFi AI (DeFAI) が誕生しました。これは、AI が自動化、リスク管理、資本最適化を通じて DeFi を強化する新しい分野です。

DeFAI は複数のレベルにまたがります。 AI エージェントは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対話する必要があるため、ブロックチェーンは基本レイヤーです。さらに、データ層とコンピューティング層は、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得られた 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性のレイヤーにより、信頼性のない実行を維持しながら、機密性の高い財務データが安全に保たれます。最後に、エージェント フレームワークを使用すると、開発者は、自律取引ボット、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の特殊な AI 駆動型アプリケーションを構築できます。

このエコシステム マップはさらに拡張できますが、これらは DeFAI 上に構築されたプロジェクトのトップレベルのカテゴリです。

DeFAI エコシステムが拡大し続けるにつれて、最も顕著なプロジェクトは次の 3 つの主なカテゴリに分けられます。

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 用の 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実行のプロンプトを入力できるようにします。多くの場合、複数のチェーンや dApp と統合され、複雑なトランザクションにおける手動の手順を排除しながらユーザーの意図を実行します。

これらのプロトコルが実行できる機能の一部は次のとおりです。

• 交換、クロスチェーン、貸出/引き出し、クロスチェーン取引実行

• トレーディングウォレットまたはTwitter/Xプロフィールをコピーする

• ポジションサイズのパーセンテージに基づいて、利益確定/損切りなどの取引を自動的に実行します。

たとえば、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。抽象化レイヤー プロトコルがすべてを 1 つのステップで実行します。

主な合意事項:

• @griffaindotcom — ユーザーに代わって取引を実行するブローカーのネットワーク

• @HeyAnonai — DeFi トランザクションに関するユーザーアラートとリアルタイムの洞察を処理するためのプロトコル

• @orbitcryptoai — DeFi のやり取りのための AI コンパニオン

https://x.com/griffaindotcom/status/1887682734027645055

2. 自律取引エージェント

事前に設定されたルールに従う従来の取引ロボットとは異なり、自律型取引エージェントは市場の状況を学習して適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整できます。これらのエージェントは次のことができます。

• データを分析して戦略を継続的に改善する

• 市場動向を予測して、より良いロング/ショートの決定を下す

• 基本的な取引のような複雑なDeFi戦略を実行する

主な合意事項:

• @Almanak__ — 自律的な金融エージェントをトレーニング、最適化、展開するためのプラットフォーム

• @Cod3xOrg — ブロックチェーン上で金融タスクを実行する AI エージェントを立ち上げ

• @Spectral_Labs — 自律的なオンチェーントランザクションエージェントのネットワークの作成

3. AI駆動型DApps

DeFi dApp は、貸付、交換、イールド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、次の方法でこれらのサービスを強化できます。

• LPポジションをリバランスして流動性供給を最適化し、より良いAPYを獲得

• 潜在的なラグやハニーポットを検出してトークンのリスクをスキャンする

主な合意事項:

• @gizatechxyzの ARMA — モードとベースで USDC の利回りを最適化する AI エージェント

• @SturdyFinance — AI を活用した利回り保険

• @derivexyz — スマート AI 副操縦士を使用した最適化されたオプションと永久契約プラットフォーム

主な課題

これらのレイヤー上に構築されたトップレベルのプロトコルには、いくつかの課題があります。

1. これらのプロトコルは、最適な取引実行を実現する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、ルーティングが非効率になったり、取引が失敗したり、取引が不採算になったりする可能性があります。

2. AI モデルは履歴データに依存しますが、暗号通貨市場は非常に不安定です。エージェントが効果を発揮し続けるためには、多様で高品質なデータセットでトレーニングする必要がある

3. 市場全体の状況を理解するには、資産の相関関係、流動性の変化、市場感情を包括的に理解する必要がある。

これらのカテゴリに基づくプロトコルは市場で歓迎されています。しかし、より良い製品と最適な結果を提供するためには、さまざまな品質のデータセットを統合して製品を次のレベルに引き上げることを検討する必要があります。

データレイヤー - DeFAI インテリジェンスの強化

AI の良し悪しは、それが依存するデータ次第です。 AI エージェントが DeFAI で効果的に機能するには、リアルタイムで構造化された検証可能なデータが必要です。たとえば、抽象化レイヤーは RPC およびソーシャル ネットワーク API を介してオンチェーン データにアクセスする必要があり、取引および収益最適化エージェントは取引戦略をさらに改良し、リソースを再割り当てするためにデータを必要とします。

高品質のデータセットにより、エージェントは将来の価格動向をより正確に予測分析し、特定の資産のロングまたはショートポジションの好みに合った取引の推奨を提供できるようになります。

DeFAIの主要データプロバイダー

モードシンセサブネット

Bittensor の 50 番目のサブネットワークである Synth は、エージェントの財務予測機能用の合成データを作成します。他の従来の価格予測システムと比較して、Synth は価格変動の分布とそれに関連する確率を完全に把握し、プロキシや LLM を強化する世界で最も正確な合成データを構築します。

より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適切な方向性の決定を下せるようになると同時に、さまざまな市場状況下での APY の変動を予測し、流動性プールが必要に応じて流動性を再配分または抽出できるようになります。メインネットの立ち上げ以来、 DeFi チームからは、API を通じて Synth のデータを統合してほしいという強い要望がありました。

最も注目されているAIエージェントブロックチェーン

Mode は、AI とエージェントのデータ レイヤーの構築に加えて、DeFAI の将来に向けたフルスタック ブロックチェーンの構築も目指しています。彼らは最近、ユーザープロンプトを介してオンチェーントランザクションを実行するための DeFAI の副操縦士である Mode Terminal を導入しました。これはまもなく $MODE ステーカーに公開される予定です。

https://x.com/modenetwork/status/1882803123523383435?s=46&t=JaMReQ6LUFL_qJEJqpfTPw

さらに、Mode は多くの AI およびエージェントベースのチームをサポートします。 Mode は、Autonolas、Giza、Sturdy などのプロトコルを自社のエコシステムに統合するために多大な努力を払っており、より多くのエージェントが開発され、トランザクションを実行するにつれて急速に成長しています。

これらの動きは、AI を活用してネットワークをアップグレードする中で行われ、最も注目すべきは、ブロックチェーンに AI 搭載のソーターを装備することです。シミュレーションと AI を使用してトランザクションを実行前に分析することで、リスクの高いトランザクションをブロックして処理前に確認し、オンチェーンのセキュリティを確保できます。 Mode は Optimism スーパーチェーンの L2 として中間的な立場に立ち、人間とプロキシのユーザーを最高の DeFi エコシステムで結び付けます。

AIエージェントがベースとするトップブロックチェーンの比較

Solana と Base 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が構築され、起動される 2 つの主要なチェーンです。 AI Agents は、Solana の高スループットかつ低レイテンシのネットワークとオープンソースの ElizaOS を活用してエージェント トークンを展開し、Virtuals は Base に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。いずれもハッカソンや資金援助のインセンティブはあるものの、チェーンとしての AI イニシアチブに関しては、Mode が達成したレベルにはまだ達していません。

NEARは以前、AIタスクマーケットプレイス、オープンソースAIエージェントフレームワークを備えたNEAR AIリサーチセンター、NEAR AIアシスタントなどの機能を備えたAI中心のL1ブロックチェーンであると定義していました。同社は最近、NEAR 上で完全に自律的で検証可能なエージェントを拡大するための2,000 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、アルファ検索などの機能を強化する、完全に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、オンチェーンとオフチェーンのデータを宛先データストアに統合し、無制限のクエリと分析を行うブロックチェーン データフロー フレームワークであるManuscriptsを立ち上げました。

これにより、開発者はデータ処理ワークフローを特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。生データを標準化し、クリーンかつ互換性のある形式に処理することで、データセットが AI システムの厳しい要件を満たすことが保証され、前処理時間が短縮されるとともにモデルの精度が向上し、信頼性の高い AI エージェントの作成に役立ちます。

彼らは、豊富なオンチェーンデータに基づいて、複雑なコーディング知識を必要とせずにオンチェーンデータをユーザー向けのデータ分析に変換するTheiaと呼ばれるモデルも開発しました。 Chainbase のデータの有用性は、AI プロトコルがデータを使用して次のことを行っているパートナーシップからも明らかです。

• オンチェーン駆動の意思決定のためのElizaOSプロキシプラグイン

• Vana AIアシスタントの構築

• Flock.ioソーシャル ネットワーク インテリジェンス、ユーザー行動に関する洞察を提供

• TheoriqのDeFiに関するデータ分析と予測

• 0G、Aethir、 io.netでも活動中

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。 Graph は、ブロックチェーン データのクエリとインデックス作成のためのプラットフォームを提供し、開発者が取引やポリシー実行用に構築されていない生データにアクセスできるようにします。 Chainlink はオラクル データ フィードを提供しますが、予測用の AI に最適化されたデータセットが不足しています。一方、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、より構造化された洞察に富んだ形式で AI アプリケーションやエージェントが簡単に使用できるように特別に準備されたブロックチェーン データであり、エージェントがオンチェーン市場、流動性、トークン データに関連するデータを簡単に取得できるようになります。

sqd.ai

sqd.ai (旧 Subsquid) は、AI エージェントと Web3 サービス向けにカスタマイズされたオープン データベース ネットワークを開発しています。分散型データレイクは、大量のリアルタイムおよび履歴ブロックチェーンデータへの許可不要でコスト効率の高いアクセスを提供し、AI エージェントがより効率的に動作できるようにします。

sqd.ai は、他のどのインデクサーよりも高速な、最大 150,000 ブロック/秒以上の速度で、リアルタイムのデータ インデックス作成 (未処理ブロックのインデックス作成を含む) を提供します。 過去 24 時間で 11 TB を超えるデータを処理して、数十億の自律 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ました。

https://x.com/helloSQD/status/1879575591118414003

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基づいてカスタマイズされたデータを提供し、DuckDB はローカル クエリに対して効率的なデータ取得を提供します。彼らの包括的なデータセットは、100 を超える EVM および Substrate ネットワークをサポートし、イベント ログとトランザクションの詳細を含んでいるため、複数のブロックチェーンで動作する AI エージェントにとって非常に価値があります。

ゼロ知識証明を組み込むことで、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て処理できるようになります。さらに、 sqd.ai は、増加するデータ負荷を処理するために処理ノードを追加することで、増加する AI エージェント (数十億と推定) をサポートできます。

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用のモジュール式データ 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 エージェントの考え方を追跡する AI エージェント ダッシュボードを備えており、最近では他の AI エージェントが CT で人気のあるナラティブや考え方の変化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。

同社のデータ クラスターは、20 のデータ ブローカーによって駆動される 7 TB 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、市場感情とオンチェーン分析に関する洞察を提供します。同社の最新の AI エージェント@agentcookiefun は、データセットの 7% の容量を活用し、その下で実行されているさまざまな他のエージェントを活用して市場予測を提供し、新しい機会を発見します。

DeFAIの次のステップ

現在、DeFi のほとんどの AI エージェントは、完全な自律性を実現する上で大きな制限に直面しています。例えば：

1. 抽象化レイヤーはユーザーの意図を行動に変換しますが、予測機能が欠けていることが多いです。

2. AIエージェントは分析を通じてアルファを生み出すかもしれないが、独立した取引執行が欠けている

3. AI駆動型dAppは金庫や取引を処理できるが、プロアクティブではなくリアクティブである。

DeFAI の次のフェーズでは、最適なエージェント プラットフォームまたはエージェントを開発するために、有用なデータ レイヤーを統合することに重点が置かれる可能性があります。これには、クジラの活動、流動性の変化などに関する詳細なオンチェーンデータが必要になると同時に、特定のカテゴリ（AIエージェント、DeSciなど）でのトークンの変動であれ、ソーシャルネットワークでのトークンの変動であれ、一般市場からの感情分析と組み合わせて、より優れた予測分析のための有用な合成データを生成する必要があります。

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取引戦略をシームレスに生成し、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、DeFi トレーダーが AI エージェントに依存して、人間の介入を最小限に抑えながら金融戦略を自律的に評価、予測、実行する未来が訪れるかもしれません。

最後に

AI エージェント トークンとフレームワークの大幅な減少を考えると、DeFAI は一時的な流行に過ぎないと考える人もいるかもしれません。しかし、DeFAI はまだ初期段階にあり、AI エージェントが DeFi の使いやすさとパフォーマンスを向上させる可能性は否定できません。

この可能性を解き放つ鍵は、AI による取引の予測と実行を改善する高品質のリアルタイム データへのアクセスにあります。ますます多くのプロトコルがさまざまなデータ レイヤーを統合し、データ プロトコルがフレームワーク用のプラグインを構築しており、エージェントの意思決定におけるデータの重要性が強調されています。

今後、検証可能性とプライバシーはプロトコルが対処しなければならない重要な課題となるでしょう。現在、ほとんどの AI エージェントは、ユーザーが資金を信頼して預けるブラックボックスとして動作します。したがって、検証可能な AI 決定の開発は、機関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 証明ベースのプロトコルを統合すると、AI エージェントの動作の検証可能性が強化され、自律性に対する信頼が実現します。

高品質のデータ、堅牢なモデル、透明性の高い意思決定プロセスをうまく組み合わせることによってのみ、DeFAI エージェントは広く採用されるようになります。