مع توسع التمويل اللامركزي (DeFi) بسرعة في عام 2020، أصبح ركيزة أساسية في نظام التشفير البيئي، خاصة في توفير الخدمة المالية العالمية بدون وسطاء. يوفر DeFi أدوات مالية مثل الإقراض والتداول والتأمين والمشتقات بطريقة لامركزية، مما يغير تمامًا ملامح صناعة TradFi. ومع ذلك، مع زيادة تطبيقات DeFi وتعقيد النظام البيئي، على الرغم من ظهور العديد من بروتوكولات الابتكار، تزايدت تعقيدات DeFi وتجزئتها، مما جعل حتى المستخدمين ذوي الخبرة يجدون صعوبة في التعامل مع العمليات المعقدة للأصول عبر السلاسل، والبروتوكولات، والعقود الذكية.
في الوقت نفسه، تحولت الذكاء الاصطناعي (AI) من سرد واسع النطاق في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا وموجهًا نحو الوكلاء. لقد أدى هذا التحول إلى ظهور مجال ناشئ - دمج التمويل اللامركزي مع الذكاء الاصطناعي DeFi AI (DeFAI). يعزز هذا المجال التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال، مما يساعد المستخدمين على التغلب على تعقيدات النظام البيئي، ويسمح لبروتوكولات التمويل اللامركزي بالعمل بكفاءة وذكاء أكبر.
الهيكل متعدد المستويات لـ DeFAI
يمكن تقسيم هيكل DeFAI إلى عدة طبقات، حيث توفر كل طبقة وظائف وقيمة مختلفة. الطبقة الأساسية هي طبقة blockchain، حيث يجب على وكيل الذكاء الاصطناعي التفاعل مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات وتنفيذ العقود الذكية. توفر blockchain أساسًا موثوقًا غير مركزي، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام في بيئة غير موثوقة.
فوق ذلك، تعتبر طبقة البيانات وطبقة الحوسبة جزءين مهمين من DeFAI. توفر طبقة البيانات البيانات التاريخية والعواطف السوقية وبيانات التحليل على السلسلة اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال جمع وتحليل هذه البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج الرؤى منها، وبالتالي تحسين قراراته واستراتيجياته. بينما توفر طبقة الحوسبة البنية التحتية اللازمة للذكاء الاصطناعي، مما يضمن أن الوكلاء الذكاء الاصطناعي قادرون على إجراء معالجة البيانات في الوقت الفعلي والتحليل التنبؤي.
تعتبر طبقات الخصوصية والتحقق ضرورية لحماية البيانات المالية للمستخدمين. يسلط التمويل اللامركزي الضوء على آلية عدم الثقة، وبالتالي فإن كيفية ضمان عدم تسرب بيانات المستخدمين مع الحفاظ على اللامركزية أصبحت تحديًا رئيسيًا. إن التطور التكنولوجي في هذا المجال يمكّن الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي من إجراء تحليلات وقرارات فعّالة دون انتهاك الخصوصية.
أخيرا ، تقع طبقة إطار عمل الوكيل في قلب DeFAI ، مما يسمح للمطورين ببناء تطبيقات محددة مثل روبوتات التداول المستقلة ، ومقيمي مخاطر الائتمان ، ومحسنات الحوكمة على السلسلة. هذه الخوادم الوكيلة التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي قادرة على أداء المهام بشكل مستقل والتفاعل مع بروتوكولات DeFi المختلفة لتوفير خدمات آلية.
فئات DeFAI الرئيسية
مع استمرار تطور نظام DeFAI البيئي، بدأت المزيد والمزيد من المشاريع في الظهور وتصنيفها حسب الفئات. حاليًا، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى الفئات الثلاث الرئيسية التالية:
طبقة التجريد
يعمل بروتوكول طبقة التجريد كواجهة سهلة الاستخدام تشبه ChatGPT في DeFi ، مما يبسط العمليات المعقدة على السلسلة ، مما يتيح للمستخدمين إكمال العمليات بمطالبات بسيطة. من خلال تعليمات بسيطة ، يقوم بروتوكول طبقة التجريد تلقائيا بتنفيذ سلسلة من المهام المعقدة ، مما يلغي الحاجة إلى التدخل اليدوي. تشمل الميزات النموذجية المقايضات عبر السلسلة ، والإقراض / السحب ، وأتمتة عمليات وقف الخسارة وجني الأرباح ، والمزيد.
على سبيل المثال، افترض أن المستخدم يرغب في سحب ETH من منصة Aave، ونقله عبر السلاسل إلى Solana، وتبادله بـ SOL أو Fartcoin، وتوفير السيولة على منصة Raydium. قد تكون العملية اليدوية التقليدية معقدة وعرضة للأخطاء، بينما من خلال بروتوكول طبقة التجريد، يحتاج المستخدم فقط إلى تقديم تعليمات بسيطة، وسيكون البروتوكول قادرًا على تنفيذ هذه العمليات عبر عدة سلاسل دون تدخل يدوي من المستخدم.
وكيل التداول الذاتي
تختلف الوكلاء المستقلون للتداول عن الروبوتات التجارية التقليدية، حيث إنهم لا يلتزمون فقط بالقواعد المحددة مسبقًا للتداول. على العكس من ذلك، يمكن لهؤلاء الوكلاء تعديل استراتيجيات تداولهم بناءً على تغيرات السوق والمعلومات الجديدة. من خلال تحليل البيانات على السلسلة ومشاعر السوق، يمكن لوكلاء التداول المستقلين تحسين قراراتهم التجارية باستمرار، وتوقع اتجاهات السوق، وتنفيذ استراتيجيات تداول معقدة في التمويل اللامركزي على هذا الأساس.
تتمثل مزايا هذه الوكلاء في قدرتهم على التكيف، حيث يمكنهم تعديل استراتيجياتهم وفقًا للتغيرات الديناميكية في السوق، وليس مجرد تنفيذ القواعد المحددة بشكل صارم. يتمتع وكلاء التداول المستقلين بقدرة متزايدة على اتخاذ القرار بفضل تقنيات التعلم الآلي، وينتجون المزيد من alpha (عائدات فائقة) بناءً على ذلك.
التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تُعتبر التطبيقات اللامركزية (DApps) ذات أهمية كبيرة في التمويل اللامركزي (DeFi)، بما في ذلك الإقراض، والتداول، واستخراج السيولة، وغيرها. ومع ذلك، فإن دخول الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي يجعل هذه التطبيقات التقليدية أكثر ذكاءً وكفاءة. من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكن لهذه التطبيقات اللامركزية تحسين الخدمات التي تقدمها تلقائيًا، وزيادة عائدات المستخدمين، وتقليل المخاطر.
على سبيل المثال ، يمكن الذكاء الاصطناعي تحسين المعروض من السيولة عن طريق إعادة توازن مواقف مزودي السيولة (LPs) ، وبالتالي زيادة معدل العائد السنوي (APY) للمستخدمين. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن الذكاء الاصطناعي أيضا مساعدة المستخدمين على تجنب عمليات الاحتيال المحتملة من خلال تحليل العقود الذكية للرمز المميز لاكتشاف المخاطر المحتملة تلقائيا ، مثل سحب البساط أو مصيدة العسل.
تحديات DeFAI
على الرغم من أن مشاريع DeFAI قد اكتسبت الكثير من الاهتمام في السوق ، إلا أنها تواجه أيضا بعض التحديات. أولا ، تعتمد بروتوكولات DeFi على تدفقات البيانات في الوقت الفعلي لضمان التنفيذ الأمثل للمعاملات. تؤثر جودة البيانات بشكل مباشر على كفاءة ومعدل نجاح المعاملات ، ويمكن أن تؤدي البيانات منخفضة الجودة إلى معاملات فاشلة أو أرباح مفقودة. إن اعتماد نموذج الذكاء الاصطناعي على البيانات يعني أن فعالية النموذج ترتبط ارتباطا وثيقا بجودة مجموعة البيانات. لضمان دقة عملية صنع القرار لدى الوكيل ، من الضروري توفير مجموعة بيانات متنوعة وعالية الجودة.
ثانياً، يتميز سوق العملات المشفرة بتقلباته الكبيرة، ويجب أن تكون الوكلاء الذكيين قادرين على التكيف مع تقلبات السوق الشديدة. على الرغم من أن البيانات التاريخية توفر مواد تدريب للذكاء الاصطناعي، إلا أن كيفية التعامل مع التقلبات العالية في سوق التشفير تعد تحدياً كبيراً يواجهه الوكلاء DeFAI. لذلك، لضمان فعالية الوكلاء الذكيين على المدى الطويل، من الضروري تدريبهم على بيانات متنوعة وتحديث النموذج بانتظام.
وأخيرًا، يجب أن يكون وكيل DeFAI قادرًا على فهم الحالة العامة للسوق، بما في ذلك ارتباط الأصول، وتغيرات السيولة، ومشاعر السوق، وما إلى ذلك. يتطلب ذلك من وكيل الذكاء الاصطناعي أن يكون لديه القدرة على معالجة نقطة بيانات واحدة فحسب، بل يجب أن يكون أيضًا قادرًا على تحليل مجموعة متنوعة من مصادر البيانات بشكل شامل، وإجراء التنبؤات العالمية والتحسين.
أفضل نموذج لدمج الذكاء الاصطناعي وWeb3
إن دمج الذكاء الاصطناعي مع البورصات المركزية هو الاتجاه الأكثر نجاحًا والأكثر احتمالًا للتطور في مجال Web3 حاليًا، مثل Nx.one، التي تعد بورصة مشفرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي رائدة عالميًا، تهدف إلى تقديم تجربة تداول ذكية وآلية للمستخدمين. يغطي المنصة مجموعة متنوعة من منتجات التداول مثل التداول الفوري، والعقود، واستثمار الأموال، ويجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقديم استراتيجيات مخصصة، وتحليل بيانات في الوقت الحقيقي، وتحسين العوائد.
مدفوعا الذكاء الاصطناعي ، يتم تمكين Nx.one من خلال الذكاء الاصطناعي في كل سيناريو لتزويد المستخدمين بأفضل تجربة تداول واستثمار في السوق. تغطي المنصة مجموعة متنوعة من منتجات التداول مثل إدارة الثروات الفورية والعقود الآجلة والثروات ، وتجمع بين التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتزويد المستخدمين باستراتيجيات مخصصة وتحليل البيانات في الوقت الفعلي وتحسين الدخل. Nx ، واحد منخرط بعمق في التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وهو حاليا التبادل مع أعلى درجة من اعتماد التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في هذه الصناعة. يتم تمكين كل سيناريو في البورصة من خلال الذكاء الاصطناعي لتزويد المستخدمين بأفضل تجربة تداول واستثمار في السوق. في الوقت الحاضر ، يوفر Nx.one للمستخدمين مجموعة كاملة من تجارب تداول الذكاء الاصطناعي ، مثل الذكاء الاصطناعي الفورية وعقود الذكاء الاصطناعي والإدارة المالية الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات الذكاء الاصطناعي ونسخ الذكاء الاصطناعي. سيتمكن المستخدمون من تجربة تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي ، وتوصيات الاستثمار الشخصية ، وخدمات التداول الآلي ، وواجهات البيانات الشاملة ، وأدوات التحديث الذكاء الاصطناعي عالية التردد على Nx.one. على وجه الخصوص ، تتيح ميزة إستراتيجية Nx.oneAI للمستخدمين فتح صفقات طويلة وقصيرة على نفس الهدف في نفس الوقت ، مما يساعد المستخدمين على كسب أرباح معينة ومستقرة في سوق غير مؤكد.
هذه مجرد بداية، التعاون بين الذكاء الاصطناعي ومنصات التداول المركزية هو بالضبط الخطوة الضرورية المبدئية لدمج الذكاء الاصطناعي مع التمويل اللامركزي، من خلال البورصات، يتم دمج الحركة ورأس المال بشكل كامل مع تقنية الذكاء الاصطناعي، وفي نفس الوقت بناءً على النظام البيئي للتمويل اللامركزي الخاص بالبورصات، يتم تحقيق التنفيذ النهائي لـ DeFAI.
مستقبل تطوير DeFAI
حاليا ، هناك قيود معينة على الذكاء الاصطناعي الوكلاء في معظم DeFi. على سبيل المثال ، طبقة التجريد ، في حين أنها قادرة على ترجمة نية المستخدم إلى إجراء فعلي ، غالبا ما تفتقر إلى قدرات التنبؤ بالسوق. قد يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بإنشاء ألفا أثناء تحليل البيانات ، ولكن ليس لديه القدرة على تنفيذ الصفقات بشكل مستقل. في حين أن التطبيقات اللامركزية التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي قادرة على التعامل مع مهام محددة ، مثل توفير السيولة أو تنفيذ التجارة ، إلا أنها غالبا ما تكون تفاعلية وغير قادرة على التنبؤ بنشاط باتجاهات السوق واتخاذ قرارات في الوقت الفعلي.
لذلك قد تركز الخطوة التالية في DeFAI على تعزيز بناء طبقة البيانات، وزيادة قدرة الوكلاء الذكائيين على التنبؤ والتنفيذ المستقل. من خلال دمج بيانات سلسلة أكثر ثراءً وبيانات مشاعر السوق، يمكن لـ DeFAI مساعدة المستخدمين في التنبؤ بالتغيرات في السوق بدقة أكبر، مما يحسن من جودة قرارات التداول. خاصة مع تطور تقنيات البيانات الضخمة والتعلم العميق، يمكن للوكلاء الذكائيين الحصول على رؤى من مصادر بيانات أكثر تنوعًا، وبالتالي تحسين استراتيجيات التداول الخاصة بهم، وتقديم خدمات أكثر تخصيصًا وكفاءة.
في نهاية المطاف، فإن هدف DeFAI هو تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة، حيث يمكن للمستخدمين إتمام القرارات المالية المعقدة من خلال واجهة بسيطة فقط. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، سيكون بإمكان متداولي DeFi الاعتماد على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ الاستراتيجيات المالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري، مما سيعزز بشكل كبير كفاءة التداول في DeFi وإمكانات الربح.
خاتمة
يمثل دمج DeFi و AI مستقبل التكنولوجيا المالية، و DeFAI كطليعة لهذا المستقبل، يعيد تعريف نماذج تشغيل التمويل اللامركزي. مع التقدم المستمر في التكنولوجيا والابتكار، ستصبح DeFAI جزءًا لا يتجزأ من نظام DeFi البيئي، مما يساعد المستخدمين في العثور على استراتيجيات مثلى وتحقيق نمو الثروة في أسواق معقدة ومتقلبة.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
فهم DeFAI في مقال واحد، كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين التمويل في Web3؟ | بحث Nx.one
مع توسع التمويل اللامركزي (DeFi) بسرعة في عام 2020، أصبح ركيزة أساسية في نظام التشفير البيئي، خاصة في توفير الخدمة المالية العالمية بدون وسطاء. يوفر DeFi أدوات مالية مثل الإقراض والتداول والتأمين والمشتقات بطريقة لامركزية، مما يغير تمامًا ملامح صناعة TradFi. ومع ذلك، مع زيادة تطبيقات DeFi وتعقيد النظام البيئي، على الرغم من ظهور العديد من بروتوكولات الابتكار، تزايدت تعقيدات DeFi وتجزئتها، مما جعل حتى المستخدمين ذوي الخبرة يجدون صعوبة في التعامل مع العمليات المعقدة للأصول عبر السلاسل، والبروتوكولات، والعقود الذكية.
في الوقت نفسه، تحولت الذكاء الاصطناعي (AI) من سرد واسع النطاق في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا وموجهًا نحو الوكلاء. لقد أدى هذا التحول إلى ظهور مجال ناشئ - دمج التمويل اللامركزي مع الذكاء الاصطناعي DeFi AI (DeFAI). يعزز هذا المجال التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال، مما يساعد المستخدمين على التغلب على تعقيدات النظام البيئي، ويسمح لبروتوكولات التمويل اللامركزي بالعمل بكفاءة وذكاء أكبر.
الهيكل متعدد المستويات لـ DeFAI
يمكن تقسيم هيكل DeFAI إلى عدة طبقات، حيث توفر كل طبقة وظائف وقيمة مختلفة. الطبقة الأساسية هي طبقة blockchain، حيث يجب على وكيل الذكاء الاصطناعي التفاعل مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات وتنفيذ العقود الذكية. توفر blockchain أساسًا موثوقًا غير مركزي، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام في بيئة غير موثوقة.
فوق ذلك، تعتبر طبقة البيانات وطبقة الحوسبة جزءين مهمين من DeFAI. توفر طبقة البيانات البيانات التاريخية والعواطف السوقية وبيانات التحليل على السلسلة اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال جمع وتحليل هذه البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج الرؤى منها، وبالتالي تحسين قراراته واستراتيجياته. بينما توفر طبقة الحوسبة البنية التحتية اللازمة للذكاء الاصطناعي، مما يضمن أن الوكلاء الذكاء الاصطناعي قادرون على إجراء معالجة البيانات في الوقت الفعلي والتحليل التنبؤي.
تعتبر طبقات الخصوصية والتحقق ضرورية لحماية البيانات المالية للمستخدمين. يسلط التمويل اللامركزي الضوء على آلية عدم الثقة، وبالتالي فإن كيفية ضمان عدم تسرب بيانات المستخدمين مع الحفاظ على اللامركزية أصبحت تحديًا رئيسيًا. إن التطور التكنولوجي في هذا المجال يمكّن الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي من إجراء تحليلات وقرارات فعّالة دون انتهاك الخصوصية.
أخيرا ، تقع طبقة إطار عمل الوكيل في قلب DeFAI ، مما يسمح للمطورين ببناء تطبيقات محددة مثل روبوتات التداول المستقلة ، ومقيمي مخاطر الائتمان ، ومحسنات الحوكمة على السلسلة. هذه الخوادم الوكيلة التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي قادرة على أداء المهام بشكل مستقل والتفاعل مع بروتوكولات DeFi المختلفة لتوفير خدمات آلية.
فئات DeFAI الرئيسية
مع استمرار تطور نظام DeFAI البيئي، بدأت المزيد والمزيد من المشاريع في الظهور وتصنيفها حسب الفئات. حاليًا، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى الفئات الثلاث الرئيسية التالية:
يعمل بروتوكول طبقة التجريد كواجهة سهلة الاستخدام تشبه ChatGPT في DeFi ، مما يبسط العمليات المعقدة على السلسلة ، مما يتيح للمستخدمين إكمال العمليات بمطالبات بسيطة. من خلال تعليمات بسيطة ، يقوم بروتوكول طبقة التجريد تلقائيا بتنفيذ سلسلة من المهام المعقدة ، مما يلغي الحاجة إلى التدخل اليدوي. تشمل الميزات النموذجية المقايضات عبر السلسلة ، والإقراض / السحب ، وأتمتة عمليات وقف الخسارة وجني الأرباح ، والمزيد.
على سبيل المثال، افترض أن المستخدم يرغب في سحب ETH من منصة Aave، ونقله عبر السلاسل إلى Solana، وتبادله بـ SOL أو Fartcoin، وتوفير السيولة على منصة Raydium. قد تكون العملية اليدوية التقليدية معقدة وعرضة للأخطاء، بينما من خلال بروتوكول طبقة التجريد، يحتاج المستخدم فقط إلى تقديم تعليمات بسيطة، وسيكون البروتوكول قادرًا على تنفيذ هذه العمليات عبر عدة سلاسل دون تدخل يدوي من المستخدم.
تختلف الوكلاء المستقلون للتداول عن الروبوتات التجارية التقليدية، حيث إنهم لا يلتزمون فقط بالقواعد المحددة مسبقًا للتداول. على العكس من ذلك، يمكن لهؤلاء الوكلاء تعديل استراتيجيات تداولهم بناءً على تغيرات السوق والمعلومات الجديدة. من خلال تحليل البيانات على السلسلة ومشاعر السوق، يمكن لوكلاء التداول المستقلين تحسين قراراتهم التجارية باستمرار، وتوقع اتجاهات السوق، وتنفيذ استراتيجيات تداول معقدة في التمويل اللامركزي على هذا الأساس.
تتمثل مزايا هذه الوكلاء في قدرتهم على التكيف، حيث يمكنهم تعديل استراتيجياتهم وفقًا للتغيرات الديناميكية في السوق، وليس مجرد تنفيذ القواعد المحددة بشكل صارم. يتمتع وكلاء التداول المستقلين بقدرة متزايدة على اتخاذ القرار بفضل تقنيات التعلم الآلي، وينتجون المزيد من alpha (عائدات فائقة) بناءً على ذلك.
تُعتبر التطبيقات اللامركزية (DApps) ذات أهمية كبيرة في التمويل اللامركزي (DeFi)، بما في ذلك الإقراض، والتداول، واستخراج السيولة، وغيرها. ومع ذلك، فإن دخول الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي يجعل هذه التطبيقات التقليدية أكثر ذكاءً وكفاءة. من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكن لهذه التطبيقات اللامركزية تحسين الخدمات التي تقدمها تلقائيًا، وزيادة عائدات المستخدمين، وتقليل المخاطر.
على سبيل المثال ، يمكن الذكاء الاصطناعي تحسين المعروض من السيولة عن طريق إعادة توازن مواقف مزودي السيولة (LPs) ، وبالتالي زيادة معدل العائد السنوي (APY) للمستخدمين. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن الذكاء الاصطناعي أيضا مساعدة المستخدمين على تجنب عمليات الاحتيال المحتملة من خلال تحليل العقود الذكية للرمز المميز لاكتشاف المخاطر المحتملة تلقائيا ، مثل سحب البساط أو مصيدة العسل.
تحديات DeFAI
على الرغم من أن مشاريع DeFAI قد اكتسبت الكثير من الاهتمام في السوق ، إلا أنها تواجه أيضا بعض التحديات. أولا ، تعتمد بروتوكولات DeFi على تدفقات البيانات في الوقت الفعلي لضمان التنفيذ الأمثل للمعاملات. تؤثر جودة البيانات بشكل مباشر على كفاءة ومعدل نجاح المعاملات ، ويمكن أن تؤدي البيانات منخفضة الجودة إلى معاملات فاشلة أو أرباح مفقودة. إن اعتماد نموذج الذكاء الاصطناعي على البيانات يعني أن فعالية النموذج ترتبط ارتباطا وثيقا بجودة مجموعة البيانات. لضمان دقة عملية صنع القرار لدى الوكيل ، من الضروري توفير مجموعة بيانات متنوعة وعالية الجودة.
ثانياً، يتميز سوق العملات المشفرة بتقلباته الكبيرة، ويجب أن تكون الوكلاء الذكيين قادرين على التكيف مع تقلبات السوق الشديدة. على الرغم من أن البيانات التاريخية توفر مواد تدريب للذكاء الاصطناعي، إلا أن كيفية التعامل مع التقلبات العالية في سوق التشفير تعد تحدياً كبيراً يواجهه الوكلاء DeFAI. لذلك، لضمان فعالية الوكلاء الذكيين على المدى الطويل، من الضروري تدريبهم على بيانات متنوعة وتحديث النموذج بانتظام.
وأخيرًا، يجب أن يكون وكيل DeFAI قادرًا على فهم الحالة العامة للسوق، بما في ذلك ارتباط الأصول، وتغيرات السيولة، ومشاعر السوق، وما إلى ذلك. يتطلب ذلك من وكيل الذكاء الاصطناعي أن يكون لديه القدرة على معالجة نقطة بيانات واحدة فحسب، بل يجب أن يكون أيضًا قادرًا على تحليل مجموعة متنوعة من مصادر البيانات بشكل شامل، وإجراء التنبؤات العالمية والتحسين.
أفضل نموذج لدمج الذكاء الاصطناعي وWeb3
إن دمج الذكاء الاصطناعي مع البورصات المركزية هو الاتجاه الأكثر نجاحًا والأكثر احتمالًا للتطور في مجال Web3 حاليًا، مثل Nx.one، التي تعد بورصة مشفرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي رائدة عالميًا، تهدف إلى تقديم تجربة تداول ذكية وآلية للمستخدمين. يغطي المنصة مجموعة متنوعة من منتجات التداول مثل التداول الفوري، والعقود، واستثمار الأموال، ويجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقديم استراتيجيات مخصصة، وتحليل بيانات في الوقت الحقيقي، وتحسين العوائد.
مدفوعا الذكاء الاصطناعي ، يتم تمكين Nx.one من خلال الذكاء الاصطناعي في كل سيناريو لتزويد المستخدمين بأفضل تجربة تداول واستثمار في السوق. تغطي المنصة مجموعة متنوعة من منتجات التداول مثل إدارة الثروات الفورية والعقود الآجلة والثروات ، وتجمع بين التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتزويد المستخدمين باستراتيجيات مخصصة وتحليل البيانات في الوقت الفعلي وتحسين الدخل. Nx ، واحد منخرط بعمق في التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وهو حاليا التبادل مع أعلى درجة من اعتماد التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في هذه الصناعة. يتم تمكين كل سيناريو في البورصة من خلال الذكاء الاصطناعي لتزويد المستخدمين بأفضل تجربة تداول واستثمار في السوق. في الوقت الحاضر ، يوفر Nx.one للمستخدمين مجموعة كاملة من تجارب تداول الذكاء الاصطناعي ، مثل الذكاء الاصطناعي الفورية وعقود الذكاء الاصطناعي والإدارة المالية الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات الذكاء الاصطناعي ونسخ الذكاء الاصطناعي. سيتمكن المستخدمون من تجربة تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي ، وتوصيات الاستثمار الشخصية ، وخدمات التداول الآلي ، وواجهات البيانات الشاملة ، وأدوات التحديث الذكاء الاصطناعي عالية التردد على Nx.one. على وجه الخصوص ، تتيح ميزة إستراتيجية Nx.oneAI للمستخدمين فتح صفقات طويلة وقصيرة على نفس الهدف في نفس الوقت ، مما يساعد المستخدمين على كسب أرباح معينة ومستقرة في سوق غير مؤكد.
هذه مجرد بداية، التعاون بين الذكاء الاصطناعي ومنصات التداول المركزية هو بالضبط الخطوة الضرورية المبدئية لدمج الذكاء الاصطناعي مع التمويل اللامركزي، من خلال البورصات، يتم دمج الحركة ورأس المال بشكل كامل مع تقنية الذكاء الاصطناعي، وفي نفس الوقت بناءً على النظام البيئي للتمويل اللامركزي الخاص بالبورصات، يتم تحقيق التنفيذ النهائي لـ DeFAI.
مستقبل تطوير DeFAI
حاليا ، هناك قيود معينة على الذكاء الاصطناعي الوكلاء في معظم DeFi. على سبيل المثال ، طبقة التجريد ، في حين أنها قادرة على ترجمة نية المستخدم إلى إجراء فعلي ، غالبا ما تفتقر إلى قدرات التنبؤ بالسوق. قد يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بإنشاء ألفا أثناء تحليل البيانات ، ولكن ليس لديه القدرة على تنفيذ الصفقات بشكل مستقل. في حين أن التطبيقات اللامركزية التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي قادرة على التعامل مع مهام محددة ، مثل توفير السيولة أو تنفيذ التجارة ، إلا أنها غالبا ما تكون تفاعلية وغير قادرة على التنبؤ بنشاط باتجاهات السوق واتخاذ قرارات في الوقت الفعلي.
لذلك قد تركز الخطوة التالية في DeFAI على تعزيز بناء طبقة البيانات، وزيادة قدرة الوكلاء الذكائيين على التنبؤ والتنفيذ المستقل. من خلال دمج بيانات سلسلة أكثر ثراءً وبيانات مشاعر السوق، يمكن لـ DeFAI مساعدة المستخدمين في التنبؤ بالتغيرات في السوق بدقة أكبر، مما يحسن من جودة قرارات التداول. خاصة مع تطور تقنيات البيانات الضخمة والتعلم العميق، يمكن للوكلاء الذكائيين الحصول على رؤى من مصادر بيانات أكثر تنوعًا، وبالتالي تحسين استراتيجيات التداول الخاصة بهم، وتقديم خدمات أكثر تخصيصًا وكفاءة.
في نهاية المطاف، فإن هدف DeFAI هو تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة، حيث يمكن للمستخدمين إتمام القرارات المالية المعقدة من خلال واجهة بسيطة فقط. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، سيكون بإمكان متداولي DeFi الاعتماد على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ الاستراتيجيات المالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري، مما سيعزز بشكل كبير كفاءة التداول في DeFi وإمكانات الربح.
خاتمة
يمثل دمج DeFi و AI مستقبل التكنولوجيا المالية، و DeFAI كطليعة لهذا المستقبل، يعيد تعريف نماذج تشغيل التمويل اللامركزي. مع التقدم المستمر في التكنولوجيا والابتكار، ستصبح DeFAI جزءًا لا يتجزأ من نظام DeFi البيئي، مما يساعد المستخدمين في العثور على استراتيجيات مثلى وتحقيق نمو الثروة في أسواق معقدة ومتقلبة.