Con la rápida expansión de las Finanzas descentralizadas (DeFi) en 2020, se ha convertido en un pilar central del ecosistema encriptación, especialmente en la provisión de Servicios financieros sin intermediario para usuarios de todo el mundo. DeFi, a través de un enfoque descentralizado, ofrece herramientas financieras como préstamos, transacciones, seguros y derivación, transformando por completo el panorama de la TradFi. Sin embargo, a medida que aumentan las aplicaciones de DeFi y se eleva la complejidad del ecosistema, a pesar de que han surgido muchos protocolos innovadores, la complejidad y fragmentación de DeFi también están en aumento, lo que hace que incluso los usuarios experimentados encuentren difícil manejar las operaciones complejas de activos cross-chain, protocolos y contratos inteligentes.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de una narrativa amplia en 2023 a un enfoque más especializado y orientado a agentes. Esta transformación ha dado lugar a un campo emergente: las Finanzas descentralizadas combinadas con inteligencia artificial, conocido como DeFi AI (DeFAI). Este campo mejora las Finanzas descentralizadas mediante la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital, ayudando a los usuarios a superar la complejidad del ecosistema y permitiendo que los protocolos DeFi operen de manera más eficiente e inteligente.
La estructura de múltiples niveles de DeFAI
La arquitectura de DeFAI se puede dividir en múltiples capas, cada una de las cuales proporciona diferentes funciones y valores. La capa más baja es la capa de blockchain, ya que los agentes de IA deben interactuar con una cadena específica para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. La blockchain proporciona una base de confianza descentralizada, lo que permite que los agentes de IA realicen tareas en un entorno sin confianza.
Sobre esto, la capa de datos y la capa de cálculo son componentes importantes de DeFAI. La capa de datos proporciona los datos históricos, el sentimiento del mercado y los datos de análisis en cadena necesarios para entrenar modelos de IA. Al recopilar y analizar estos datos, la IA puede extraer información de ellos, optimizando así sus decisiones y estrategias. Por otro lado, la capa de cálculo proporciona la infraestructura necesaria para la IA, asegurando que los agentes de IA puedan realizar procesamiento de datos en tiempo real y análisis predictivos.
La privacidad y la capa verificable son fundamentales para proteger los datos financieros de los usuarios. Las Finanzas descentralizadas enfatizan el mecanismo de desconfianza, por lo que asegurar que los datos no revelen la privacidad del usuario mientras se mantiene la descentralización se ha convertido en un desafío clave. El desarrollo tecnológico en este ámbito ha permitido que la IA DeFi realice análisis de datos y toma de decisiones efectivas sin infringir la privacidad.
Por último, la capa del marco de intermediarios es el núcleo de DeFAI, permitiendo a los desarrolladores construir aplicaciones específicas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en cadena. Estos agentes impulsados por IA pueden ejecutar tareas de forma independiente e interactuar con diferentes protocolos DeFi, proporcionando servicios automatizados.
La categoría principal de DeFAI
Con el continuo desarrollo del ecosistema DeFAI, cada vez más proyectos comienzan a surgir y se clasifican por categorías. Actualmente, los proyectos más destacados se pueden dividir en las siguientes tres categorías principales:
Capa abstracta
El protocolo de capa abstracta actúa como una interfaz amigable para el usuario similar a ChatGPT en las Finanzas descentralizadas, simplificando las complejas operaciones en cadena y permitiendo a los usuarios realizar operaciones a través de simples indicaciones. Los usuarios solo necesitan proporcionar una instrucción simple, y el protocolo de capa abstracta ejecutará automáticamente una serie de tareas complejas, eliminando la necesidad de intervención manual. Las funciones típicas incluyen intercambio cross-chain, préstamo/retiro, ejecución automática de stop-loss y take-profit, entre otras.
Por ejemplo, supongamos que un usuario desea retirar ETH de la plataforma Aave y cruzarlo a Solana, intercambiarlo por SOL o Fartcoin, y proporcionar liquidez en la plataforma Raydium. El proceso manual tradicional puede ser engorroso y propenso a errores, mientras que a través de un protocolo de capa de abstracción, el usuario solo necesita proporcionar una simple instrucción, y el protocolo podrá ejecutar estas operaciones en múltiples cadenas sin intervención manual del usuario.
Agente de negociación autónomo
Los agentes de negociación autónoma son diferentes de los robots de negociación tradicionales, ya que no solo siguen reglas preestablecidas para realizar operaciones. En cambio, estos agentes pueden ajustar sus estrategias de negociación según los cambios en el mercado y la nueva información. Al analizar datos en la cadena y el sentimiento del mercado, los agentes de negociación autónoma pueden optimizar continuamente sus decisiones de negociación, predecir tendencias del mercado y ejecutar estrategias de negociación complejas de Finanzas descentralizadas en base a esto.
Las ventajas de estos agentes radican en su capacidad de adaptación, ya que pueden ajustar sus estrategias según las dinámicas del mercado, y no solo ejecutar rígidamente reglas preestablecidas. Los agentes de trading autónomos mejoran continuamente su capacidad de decisión mediante técnicas de aprendizaje automático, y sobre esta base generan más alpha (rendimientos excesivos).
DApps impulsadas por IA
Las aplicaciones descentralizadas (DApps) juegan un papel crucial en las Finanzas descentralizadas, incluyendo préstamos, intercambios, minería de liquidez, etc. Sin embargo, la incorporación de la inteligencia artificial y los agentes de IA ha hecho que estas DApps tradicionales sean más inteligentes y eficientes. A través de la tecnología de IA, estas DApps pueden optimizar automáticamente los servicios que ofrecen, aumentar los rendimientos de los usuarios y reducir riesgos.
Por ejemplo, la IA puede optimizar el suministro de liquidez al reequilibrar las posiciones de los proveedores de liquidez (LP), lo que aumenta la tasa de rendimiento anual (APY) de los usuarios. Además, la IA también puede ayudar a los usuarios a evitar posibles estafas al detectar automáticamente riesgos potenciales, como el rug pull o el honeypot, mediante el análisis de los contratos inteligentes de los tokens.
Desafíos que enfrenta DeFAI
A pesar de que el proyecto DeFAI ha ganado mucha atención en el mercado, también enfrenta algunos desafíos. Primero, los protocolos de Finanzas descentralizadas dependen de flujos de datos en tiempo real para asegurar la mejor ejecución de transacciones. La calidad de los datos impacta directamente en la eficiencia y tasa de éxito de las transacciones; datos de baja calidad pueden resultar en fallos de transacción o pérdidas de ganancias. La dependencia de los modelos de IA en los datos significa que la efectividad del modelo está estrechamente relacionada con la calidad del conjunto de datos. Para asegurar decisiones precisas de los agentes, es necesario proporcionar conjuntos de datos diversos y de alta calidad.
En segundo lugar, la volatilidad del mercado de criptomonedas es alta, y los agentes de IA deben ser capaces de adaptarse a las bruscas fluctuaciones del mercado. Aunque los datos históricos proporcionan material de entrenamiento para la IA, cómo manejar la alta volatilidad del mercado de encriptación es un gran desafío que enfrenta el agente DeFAI. Por lo tanto, para garantizar la efectividad a largo plazo del agente de IA, es necesario entrenarlo con datos diversificados y actualizar el modelo de manera regular.
Por último, el agente DeFAI debe ser capaz de comprender la situación general del mercado, incluyendo la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado, entre otros. Esto requiere que el agente de IA no solo tenga la capacidad de procesar un solo punto de datos, sino que también pueda analizar de manera integral múltiples fuentes de datos, realizar predicciones globales y optimizar.
La mejor paradigma de la combinación de IA y Web3
La combinación de IA y los intercambios centralizados es actualmente una de las direcciones más exitosas y con mayor potencial de desarrollo de la IA en el ámbito de Web3. Por ejemplo, Nx.one, como un intercambio de criptomonedas impulsado por IA líder a nivel mundial, tiene como objetivo proporcionar a los usuarios una experiencia de trading inteligente y automatizada. La plataforma abarca una variedad de productos de trading, como spot, contratos y servicios financieros, y combina tecnología de IA para ofrecer estrategias personalizadas, análisis de datos en tiempo real y optimización de rendimientos.
Impulsado por la IA, Nx.one está potenciado por la IA en todos los escenarios para brindar a los usuarios la mejor experiencia comercial y de inversión en el mercado. La plataforma cubre una variedad de productos comerciales, como al contado, futuros y gestión de patrimonios, y combina tecnología de IA para proporcionar a los usuarios estrategias personalizadas, análisis de datos en tiempo real y optimización de ingresos. Nx,one está profundamente comprometido con la tecnología de IA y actualmente es el exchange con el mayor grado de adopción de tecnología de IA en la industria. Cada escenario en el exchange está potenciado por IA para brindar a los usuarios la mejor experiencia comercial y de inversión en el mercado. En la actualidad, Nx.one ofrece a los usuarios una gama completa de experiencias comerciales de IA, como spot de IA, contratos de IA, gestión financiera de IA, estrategias de IA y copia de IA. Los usuarios podrán experimentar análisis de datos de mercado en tiempo real, recomendaciones de inversión personalizadas, servicios de negociación automatizados, interfaces de datos completas y herramientas de IA de actualización de alta frecuencia en Nx.one. En particular, la función de estrategia Nx.oneAI permite a los usuarios abrir posiciones largas y cortas en el mismo objetivo al mismo tiempo, lo que ayuda a los usuarios a obtener ganancias seguras y estables en un mercado incierto.
Esto es solo el comienzo, la colaboración entre la IA y los intercambios centralizados es precisamente un paso necesario previo a la combinación de la IA con las Finanzas descentralizadas. A través de los intercambios, el flujo y los fondos se combinan completamente con la tecnología de IA, al mismo tiempo que se completa el aterrizaje final de DeFAI basado en el ecosistema DeFi del propio intercambio.
El futuro desarrollo de DeFAI
Actualmente, existen ciertas limitaciones para los proxies de IA en la mayoría de las DeFi. Por ejemplo, la capa de abstracción, si bien es capaz de traducir la intención del usuario en una acción real, a menudo carece de capacidades de pronóstico de mercado. Un agente de IA puede generar alfa mientras analiza datos, pero no tiene la capacidad de ejecutar operaciones de forma independiente. Si bien las DApps impulsadas por IA son capaces de manejar tareas específicas, como la provisión de liquidez o la ejecución de operaciones, a menudo son reactivas e incapaces de predecir activamente las tendencias del mercado y tomar decisiones en tiempo real.
Por lo tanto, el siguiente paso de DeFAI puede centrarse en fortalecer la construcción de la capa de datos, mejorando la capacidad de predicción y la capacidad de ejecución independiente de los agentes de IA. Al integrar datos en cadena más ricos y datos sobre el sentimiento del mercado, DeFAI puede ayudar a los usuarios a predecir los cambios en el mercado de manera más precisa, mejorando así la calidad de las decisiones comerciales. Especialmente con el desarrollo de grandes datos y tecnologías de aprendizaje profundo, los agentes de IA pueden obtener información de fuentes de datos más amplias, optimizando así sus estrategias comerciales y ofreciendo servicios más personalizados y eficientes.
En última instancia, el objetivo de DeFAI es permitir que los agentes de IA generen y ejecuten estrategias comerciales sin problemas desde una única interfaz, lo que permite a los usuarios tomar decisiones financieras complejas a través de una interfaz simple. Con el avance continuo de la tecnología de IA, los traders de DeFi podrán confiar en los agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar de forma autónoma estrategias financieras con una mínima intervención humana, lo que mejorará en gran medida la eficiencia y el potencial de ganancias del trading de DeFi.
Conclusión
La combinación de DeFi y AI representa el futuro de la tecnología financiera, y DeFAI, como pionero de este futuro, está redefiniendo los modelos de operación de las Finanzas descentralizadas. Con los constantes avances e innovaciones tecnológicas, DeFAI se convertirá en una parte indispensable del ecosistema DeFi, ayudando a los usuarios a encontrar las mejores estrategias y lograr el crecimiento de la riqueza en un mercado complejo y volátil.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Todo lo que necesitas saber sobre DeFAI, ¿cómo empodera la IA las finanzas Web3? | Investigación de Nx.one
Con la rápida expansión de las Finanzas descentralizadas (DeFi) en 2020, se ha convertido en un pilar central del ecosistema encriptación, especialmente en la provisión de Servicios financieros sin intermediario para usuarios de todo el mundo. DeFi, a través de un enfoque descentralizado, ofrece herramientas financieras como préstamos, transacciones, seguros y derivación, transformando por completo el panorama de la TradFi. Sin embargo, a medida que aumentan las aplicaciones de DeFi y se eleva la complejidad del ecosistema, a pesar de que han surgido muchos protocolos innovadores, la complejidad y fragmentación de DeFi también están en aumento, lo que hace que incluso los usuarios experimentados encuentren difícil manejar las operaciones complejas de activos cross-chain, protocolos y contratos inteligentes.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de una narrativa amplia en 2023 a un enfoque más especializado y orientado a agentes. Esta transformación ha dado lugar a un campo emergente: las Finanzas descentralizadas combinadas con inteligencia artificial, conocido como DeFi AI (DeFAI). Este campo mejora las Finanzas descentralizadas mediante la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital, ayudando a los usuarios a superar la complejidad del ecosistema y permitiendo que los protocolos DeFi operen de manera más eficiente e inteligente.
La estructura de múltiples niveles de DeFAI
La arquitectura de DeFAI se puede dividir en múltiples capas, cada una de las cuales proporciona diferentes funciones y valores. La capa más baja es la capa de blockchain, ya que los agentes de IA deben interactuar con una cadena específica para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. La blockchain proporciona una base de confianza descentralizada, lo que permite que los agentes de IA realicen tareas en un entorno sin confianza.
Sobre esto, la capa de datos y la capa de cálculo son componentes importantes de DeFAI. La capa de datos proporciona los datos históricos, el sentimiento del mercado y los datos de análisis en cadena necesarios para entrenar modelos de IA. Al recopilar y analizar estos datos, la IA puede extraer información de ellos, optimizando así sus decisiones y estrategias. Por otro lado, la capa de cálculo proporciona la infraestructura necesaria para la IA, asegurando que los agentes de IA puedan realizar procesamiento de datos en tiempo real y análisis predictivos.
La privacidad y la capa verificable son fundamentales para proteger los datos financieros de los usuarios. Las Finanzas descentralizadas enfatizan el mecanismo de desconfianza, por lo que asegurar que los datos no revelen la privacidad del usuario mientras se mantiene la descentralización se ha convertido en un desafío clave. El desarrollo tecnológico en este ámbito ha permitido que la IA DeFi realice análisis de datos y toma de decisiones efectivas sin infringir la privacidad.
Por último, la capa del marco de intermediarios es el núcleo de DeFAI, permitiendo a los desarrolladores construir aplicaciones específicas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en cadena. Estos agentes impulsados por IA pueden ejecutar tareas de forma independiente e interactuar con diferentes protocolos DeFi, proporcionando servicios automatizados.
La categoría principal de DeFAI
Con el continuo desarrollo del ecosistema DeFAI, cada vez más proyectos comienzan a surgir y se clasifican por categorías. Actualmente, los proyectos más destacados se pueden dividir en las siguientes tres categorías principales:
El protocolo de capa abstracta actúa como una interfaz amigable para el usuario similar a ChatGPT en las Finanzas descentralizadas, simplificando las complejas operaciones en cadena y permitiendo a los usuarios realizar operaciones a través de simples indicaciones. Los usuarios solo necesitan proporcionar una instrucción simple, y el protocolo de capa abstracta ejecutará automáticamente una serie de tareas complejas, eliminando la necesidad de intervención manual. Las funciones típicas incluyen intercambio cross-chain, préstamo/retiro, ejecución automática de stop-loss y take-profit, entre otras.
Por ejemplo, supongamos que un usuario desea retirar ETH de la plataforma Aave y cruzarlo a Solana, intercambiarlo por SOL o Fartcoin, y proporcionar liquidez en la plataforma Raydium. El proceso manual tradicional puede ser engorroso y propenso a errores, mientras que a través de un protocolo de capa de abstracción, el usuario solo necesita proporcionar una simple instrucción, y el protocolo podrá ejecutar estas operaciones en múltiples cadenas sin intervención manual del usuario.
Los agentes de negociación autónoma son diferentes de los robots de negociación tradicionales, ya que no solo siguen reglas preestablecidas para realizar operaciones. En cambio, estos agentes pueden ajustar sus estrategias de negociación según los cambios en el mercado y la nueva información. Al analizar datos en la cadena y el sentimiento del mercado, los agentes de negociación autónoma pueden optimizar continuamente sus decisiones de negociación, predecir tendencias del mercado y ejecutar estrategias de negociación complejas de Finanzas descentralizadas en base a esto.
Las ventajas de estos agentes radican en su capacidad de adaptación, ya que pueden ajustar sus estrategias según las dinámicas del mercado, y no solo ejecutar rígidamente reglas preestablecidas. Los agentes de trading autónomos mejoran continuamente su capacidad de decisión mediante técnicas de aprendizaje automático, y sobre esta base generan más alpha (rendimientos excesivos).
Las aplicaciones descentralizadas (DApps) juegan un papel crucial en las Finanzas descentralizadas, incluyendo préstamos, intercambios, minería de liquidez, etc. Sin embargo, la incorporación de la inteligencia artificial y los agentes de IA ha hecho que estas DApps tradicionales sean más inteligentes y eficientes. A través de la tecnología de IA, estas DApps pueden optimizar automáticamente los servicios que ofrecen, aumentar los rendimientos de los usuarios y reducir riesgos.
Por ejemplo, la IA puede optimizar el suministro de liquidez al reequilibrar las posiciones de los proveedores de liquidez (LP), lo que aumenta la tasa de rendimiento anual (APY) de los usuarios. Además, la IA también puede ayudar a los usuarios a evitar posibles estafas al detectar automáticamente riesgos potenciales, como el rug pull o el honeypot, mediante el análisis de los contratos inteligentes de los tokens.
Desafíos que enfrenta DeFAI
A pesar de que el proyecto DeFAI ha ganado mucha atención en el mercado, también enfrenta algunos desafíos. Primero, los protocolos de Finanzas descentralizadas dependen de flujos de datos en tiempo real para asegurar la mejor ejecución de transacciones. La calidad de los datos impacta directamente en la eficiencia y tasa de éxito de las transacciones; datos de baja calidad pueden resultar en fallos de transacción o pérdidas de ganancias. La dependencia de los modelos de IA en los datos significa que la efectividad del modelo está estrechamente relacionada con la calidad del conjunto de datos. Para asegurar decisiones precisas de los agentes, es necesario proporcionar conjuntos de datos diversos y de alta calidad.
En segundo lugar, la volatilidad del mercado de criptomonedas es alta, y los agentes de IA deben ser capaces de adaptarse a las bruscas fluctuaciones del mercado. Aunque los datos históricos proporcionan material de entrenamiento para la IA, cómo manejar la alta volatilidad del mercado de encriptación es un gran desafío que enfrenta el agente DeFAI. Por lo tanto, para garantizar la efectividad a largo plazo del agente de IA, es necesario entrenarlo con datos diversificados y actualizar el modelo de manera regular.
Por último, el agente DeFAI debe ser capaz de comprender la situación general del mercado, incluyendo la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado, entre otros. Esto requiere que el agente de IA no solo tenga la capacidad de procesar un solo punto de datos, sino que también pueda analizar de manera integral múltiples fuentes de datos, realizar predicciones globales y optimizar.
La mejor paradigma de la combinación de IA y Web3
La combinación de IA y los intercambios centralizados es actualmente una de las direcciones más exitosas y con mayor potencial de desarrollo de la IA en el ámbito de Web3. Por ejemplo, Nx.one, como un intercambio de criptomonedas impulsado por IA líder a nivel mundial, tiene como objetivo proporcionar a los usuarios una experiencia de trading inteligente y automatizada. La plataforma abarca una variedad de productos de trading, como spot, contratos y servicios financieros, y combina tecnología de IA para ofrecer estrategias personalizadas, análisis de datos en tiempo real y optimización de rendimientos.
Impulsado por la IA, Nx.one está potenciado por la IA en todos los escenarios para brindar a los usuarios la mejor experiencia comercial y de inversión en el mercado. La plataforma cubre una variedad de productos comerciales, como al contado, futuros y gestión de patrimonios, y combina tecnología de IA para proporcionar a los usuarios estrategias personalizadas, análisis de datos en tiempo real y optimización de ingresos. Nx,one está profundamente comprometido con la tecnología de IA y actualmente es el exchange con el mayor grado de adopción de tecnología de IA en la industria. Cada escenario en el exchange está potenciado por IA para brindar a los usuarios la mejor experiencia comercial y de inversión en el mercado. En la actualidad, Nx.one ofrece a los usuarios una gama completa de experiencias comerciales de IA, como spot de IA, contratos de IA, gestión financiera de IA, estrategias de IA y copia de IA. Los usuarios podrán experimentar análisis de datos de mercado en tiempo real, recomendaciones de inversión personalizadas, servicios de negociación automatizados, interfaces de datos completas y herramientas de IA de actualización de alta frecuencia en Nx.one. En particular, la función de estrategia Nx.oneAI permite a los usuarios abrir posiciones largas y cortas en el mismo objetivo al mismo tiempo, lo que ayuda a los usuarios a obtener ganancias seguras y estables en un mercado incierto.
Esto es solo el comienzo, la colaboración entre la IA y los intercambios centralizados es precisamente un paso necesario previo a la combinación de la IA con las Finanzas descentralizadas. A través de los intercambios, el flujo y los fondos se combinan completamente con la tecnología de IA, al mismo tiempo que se completa el aterrizaje final de DeFAI basado en el ecosistema DeFi del propio intercambio.
El futuro desarrollo de DeFAI
Actualmente, existen ciertas limitaciones para los proxies de IA en la mayoría de las DeFi. Por ejemplo, la capa de abstracción, si bien es capaz de traducir la intención del usuario en una acción real, a menudo carece de capacidades de pronóstico de mercado. Un agente de IA puede generar alfa mientras analiza datos, pero no tiene la capacidad de ejecutar operaciones de forma independiente. Si bien las DApps impulsadas por IA son capaces de manejar tareas específicas, como la provisión de liquidez o la ejecución de operaciones, a menudo son reactivas e incapaces de predecir activamente las tendencias del mercado y tomar decisiones en tiempo real.
Por lo tanto, el siguiente paso de DeFAI puede centrarse en fortalecer la construcción de la capa de datos, mejorando la capacidad de predicción y la capacidad de ejecución independiente de los agentes de IA. Al integrar datos en cadena más ricos y datos sobre el sentimiento del mercado, DeFAI puede ayudar a los usuarios a predecir los cambios en el mercado de manera más precisa, mejorando así la calidad de las decisiones comerciales. Especialmente con el desarrollo de grandes datos y tecnologías de aprendizaje profundo, los agentes de IA pueden obtener información de fuentes de datos más amplias, optimizando así sus estrategias comerciales y ofreciendo servicios más personalizados y eficientes.
En última instancia, el objetivo de DeFAI es permitir que los agentes de IA generen y ejecuten estrategias comerciales sin problemas desde una única interfaz, lo que permite a los usuarios tomar decisiones financieras complejas a través de una interfaz simple. Con el avance continuo de la tecnología de IA, los traders de DeFi podrán confiar en los agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar de forma autónoma estrategias financieras con una mínima intervención humana, lo que mejorará en gran medida la eficiencia y el potencial de ganancias del trading de DeFi.
Conclusión
La combinación de DeFi y AI representa el futuro de la tecnología financiera, y DeFAI, como pionero de este futuro, está redefiniendo los modelos de operación de las Finanzas descentralizadas. Con los constantes avances e innovaciones tecnológicas, DeFAI se convertirá en una parte indispensable del ecosistema DeFi, ayudando a los usuarios a encontrar las mejores estrategias y lograr el crecimiento de la riqueza en un mercado complejo y volátil.