De DeFi a DeFAI, DFG emite un nuevo informe sobre la próxima gran cosa en cripto

Una palabra de moda es un término o frase que se vuelve particularmente popular o de moda durante un período específico. En el mundo de la tecnología, estas palabras suelen venir con grandes promesas, pero a menudo se usan más por su atractivo pegadizo que por su valor real. El ciclo generalmente implica adoptar, usar en exceso y luego desechar estos términos, esperando que la próxima gran idea reemplace a la última.

Tome, por ejemplo, términos como finanzas descentralizadas (DeFi) e inteligencia artificial (IA). Aunque estos fueron considerados una vez palabras de moda, ambas frases han demostrado ser mucho más que modas pasajeras. Si bien las primeras discusiones sobre las tecnologías a menudo son especulativas, sus aplicaciones han sido más que impactantes. 

Y ahora, fusionar estas dos tecnologías ha producido un número creciente de casos de uso, lo que ha llevado a un nuevo concepto conocido como DeFAI. Este subcampo se centra en automatizar actividades en cadena a través de mecanismos impulsados por IA, incluidos agentes de comercio autónomos, capas de abstracción y aplicaciones descentralizadas (dApps) impulsadas por IA. 

Digital Finance Group (DFG), una firma líder de inversión en criptomonedas y Web3, ha compartido un informe titulado “DeFAI: Cómo la IA está desbloqueando el potencial de DeFi.” El informe aborda el potencial de este sector emergente, donde los desarrolladores están aprovechando la eficiencia de la IA para construir herramientas que automatizan y simplifican operaciones complejas en cadena. Aquí están las cuatro principales conclusiones del informe:

1. Entonces, ¿qué es DeFAI?

Como se mencionó, DeFAI es la intersección entre la IA y DeFi, donde la IA mejora DeFi específicamente a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital, funcionando en múltiples capas. La blockchain forma la base, permitiendo que los agentes de IA ejecuten transacciones y hagan cumplir los contratos inteligentes. Por encima de la capa base, los datos y la computación proporcionan datos históricos y análisis para entrenar modelos de IA. Las capas de privacidad protegen la información sensible, mientras que los marcos de agentes permiten aplicaciones impulsadas por IA como bots de trading y herramientas de gobernanza. 

2. El ecosistema está compuesto por 3 categorías principales

Aunque el ecosistema DeFAI se expande continuamente, la mayoría de los proyectos se agrupan en uno de los tres subsectores principales. Estos incluyen:

• Capa de abstracción: La capa de abstracción es para protocolos que operan de manera similar a ChatGPT, permitiendo a los usuarios ingresar prompts para la ejecución en cadena. Estos suelen estar integrados con múltiples cadenas y dApps, eliminando pasos manuales en transacciones complejas. Los protocolos en esta categoría incluyen Griffain, Hey Anon y Orbit.
• Agentes de comercio autónomos: A diferencia de los bots de trading tradicionales, que dependen de un conjunto predefinido de reglas, los agentes de comercio autónomos aprenden y ajustan sus estrategias basándose en las condiciones del mercado en tiempo real. Los protocolos clave en esta categoría incluyen Almanak, Cod3x y Spectral.
• dApps impulsadas por IA: Las aplicaciones DeFi mejoran las aplicaciones descentralizadas tradicionales integrando agentes de IA para optimizar servicios como préstamos, intercambios y agricultura de rendimiento. La IA y los agentes mejoran los servicios optimizando las provisiones de liquidez mediante el rebalanceo de las posiciones de los proveedores de liquidez (LP) para obtener un mejor rendimiento anual porcentual (APY). En esta categoría, los protocolos clave incluyen Giza, Sturdy y Derive.

3. Los datos juegan un papel crítico en el éxito de DeFAI

La efectividad de la IA depende de la calidad de sus datos. Para que los agentes de IA funcionen de la manera más óptima posible en DeFAI, el acceso a datos en tiempo real, estructurados y verificables es crucial. Los conjuntos de datos de alta calidad mejoran la capacidad del agente de IA para hacer predicciones precisas sobre los movimientos futuros de precios, lo que le permite ofrecer recomendaciones de comercio o ajustar el sesgo para posiciones largas o cortas. 

Según DFG, DeFAI tiene cuatro proveedores de datos principales, cada uno ofreciendo características distintas:

• Mode Synth crea datos sintéticos para la previsión financiera, ayudando a los agentes de IA a predecir con precisión los movimientos de precios y gestionar las pools de liquidez.
• Chainbase proporciona conjuntos de datos estructurados y omnicanal optimizados para agentes de IA, lo que permite un comercio eficiente y análisis de datos.
• sqd.ai ofrece una red de bases de datos de alta velocidad y de código abierto para agentes de IA. Indexa datos en tiempo real con pruebas zk (de conocimiento cero) para la privacidad entre cadenas. Al agregar más nodos de procesamiento, puede manejar cargas de datos crecientes, apoyando el número creciente de agentes de IA.
• Cookie ofrece una capa modular centrada en datos sociales, proporcionando información en tiempo real sobre el sentimiento del mercado y las tendencias a partir de su enjambre de datos de 7TB.

4. ¿Qué sigue? 

En su próxima fase, DeFAI se centrará en integrar capas de datos valiosas para desarrollar plataformas y agentes autónomos. Esto requerirá datos en cadena en profundidad, como movimientos de ballenas, cambios de liquidez y otras métricas clave, todo ello utilizando datos sintéticos para el análisis predictivo. 

El objetivo final de este subsector es que los agentes de IA generen y ejecuten estrategias de trading desde una única interfaz sin intervención humana. Sin embargo, se necesita información más precisa a medida que más protocolos integran capas de datos y sistemas.