Da DeFi a DeFAI, DFG pubblica un nuovo rapporto sulla prossima grande novità nel mondo delle criptovalute

Una buzzword è un termine o una frase che diventa particolarmente popolare o di moda in un periodo specifico. Nel mondo della tecnologia, queste parole sono solitamente accompagnate da grandi promesse, ma spesso vengono utilizzate più per il loro fascino accattivante che per il loro valore effettivo. Il ciclo di solito prevede l'adozione, l'abuso e il successivo abbandono di questi termini, in attesa che la prossima grande idea sostituisca quella precedente.

Prendiamo, ad esempio, termini come finanza decentralizzata (DeFi) e intelligenza artificiale (IA). Sebbene un tempo fossero considerati parole d'ordine, entrambe le espressioni si sono rivelate molto più che semplici mode passeggere. Sebbene le prime discussioni sulle tecnologie siano spesso speculative, le loro applicazioni hanno avuto un impatto notevole. 

E ora, l'unione di queste due tecnologie ha prodotto un numero crescente di casi d'uso, dando vita a un nuovo concetto noto come DeFAI. Questo sottocampo si concentra sull'automazione delle attività on-chain attraverso meccanismi basati sull'intelligenza artificiale, tra cui agenti di trading autonomi, livelli ditrace applicazioni di decentralizzazione basate sull'intelligenza artificiale (dApp). 

Digital Finance Group (DFG), una delle principali società di investimento in criptovalute e Web3, ha pubblicato un report intitolato "DeFAI: come l'IA sta sbloccando DeFiil potenziale della  Il report analizza il potenziale di questo settore emergente, dove gli sviluppatori stanno sfruttando l'efficienza dell'IA per creare strumenti che automatizzano e semplificano complesse operazioni on-chain. Ecco i quattro punti chiave del report:

1. Quindi, cos'è DeFAI?

Come accennato, DeFAI è l'intersezione tra IA e DeFi, dove l'IA migliora DeFi specificamente attraverso l'automazione, la gestione del rischio e l'ottimizzazione del capitale, operando su più livelli. La blockchain costituisce la base, consentendo agli agenti di IA di eseguire transazioni e applicaretracintelligenti. Al di sopra del livello di base, dati e calcoli forniscono dati storici e analisi per l'addestramento dei modelli di IA. I livelli di privacy proteggono le informazioni sensibili, mentre i framework agentici consentono applicazioni basate sull'IA come bot di trading e strumenti di governance. 

2. L'ecosistema è composto da 3 categorie principali

Sebbene l'ecosistema DeFAI sia in continua espansione, la maggior parte dei progetti è raggruppata in uno dei tre sottosettori principali. Tra questi:

• :tracil livellotracè per protocolli che operano in modo simile a ChatGPT, consentendo agli utenti di immettere prompt per l'esecuzione on-chain. Questi sono in genere integrati con più catene e dApp, eliminando i passaggi manuali nelle transazioni complesse. I protocolli in questa categoria includono Griffain, Hey Anone Orbit.
• Agenti di trading autonomi: a differenza dei tradizionali bot di trading, che si basano su undefidi regole, gli agenti di trading autonomi apprendono e adattano le proprie strategie in base alle condizioni di mercato in tempo reale. I protocolli chiave in questa categoria includono Almanak, Cod3xe Spectral. 
• DApp basate sull'intelligenza artificiale: DeFi migliorano le applicazioni decentralizzate tradizionali integrando agenti di intelligenza artificiale per ottimizzare servizi come prestiti, swapping e yield farming. L'intelligenza artificiale e gli agenti migliorano i servizi ottimizzando le riserve di liquidità attraverso il ribilanciamento delle posizioni dei fornitori di liquidità (LP) per un migliore rendimento percentuale annuo (APY). In questa categoria, i protocolli chiave includono Giza, Sturdye Derive.

3. I dati svolgono un ruolo fondamentale nel successo del DeFAI

L'efficacia dell'intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei suoi dati. Affinché gli agenti di intelligenza artificiale funzionino nel modo più ottimale possibile in DeFAI, l'accesso a dati in tempo reale, strutturati e verificabili è fondamentale. Set di dati di alta qualità migliorano la capacità dell'agente di intelligenza artificiale di formulare previsioni accurate sui futuri movimenti dei prezzi, consentendogli di offrire raccomandazioni di trading o di correggere il bias per posizioni lunghe o corte. 

Secondo DFG, DeFAI ha quattro principali fornitori di dati, ognuno dei quali offre caratteristiche distinte:

• Mode Synth crea dati sintetici per le previsioni finanziarie, aiutando gli agenti di intelligenza artificiale a prevedere con precisione i movimenti dei prezzi e a gestire i pool di liquidità.
• Chainbase fornisce set di dati omnichain strutturati e ottimizzati per gli agenti di intelligenza artificiale, consentendo un trading e un'analisi dei dati efficienti. 
• sqd.ai offre una rete di database aperta e ad alta velocità per agenti di intelligenza artificiale. Indicizza i dati in tempo reale con prove zk (zero-knowledge) per la privacy cross-chain. Aggiungendo più nodi di elaborazione, può gestire carichi di dati crescenti, supportando il crescente numero di agenti di intelligenza artificiale. 
• Cookie fornisce un livello modulare incentrato sui dati social, fornendo in tempo reale informazioni sul sentiment del mercato e sulle tendenze grazie al suo sciame di dati da 7 TB.

4. Cosa succederà adesso? 

Nella fase successiva, DeFAI si concentrerà sull'integrazione di preziosi livelli di dati per sviluppare piattaforme e agenti autonomi. Ciò richiederà dati on-chain approfonditi, come i movimenti delle balene, le variazioni di liquidità e altre metriche chiave, il tutto utilizzando dati sintetici per l'analisi predittiva. 

L'obiettivo finale di questo sottosettore è che gli agenti di intelligenza artificiale generino ed eseguano strategie di trading da un'unica interfaccia, senza alcun intervento umano. Tuttavia, sono necessarie informazioni più accurate, poiché sempre più protocolli integrano livelli di dati e sistemi.