「DeFAI」,助力DeFi破圈的新概念?

Odaily星球日报Dipublikasikan tanggal 2025-01-06Terakhir diperbarui pada 2025-01-06

Abstrak

AI 工具使 DeFi 更加易用,降低了操作复杂性来推动去中心化金融的普及

原文标题:The New Era of DeFi: DeFAI

原文作者:danielesesta,加密 Kol

原文编译:zhouzhou,BlockBeats

编者按:这篇文章介绍了 DeFAI,即人工智能与去中心化金融的结合,旨在简化 DeFi 的使用,降低进入门槛。文章探讨了三大应用场景:AI 界面,通过自然语言命令简化交易流程;自主 DeFi 代理,AI 自动执行复杂交易;研究与沟通代理,AI 帮助用户获取和分析 DeFi 数据。

以下为原文内容(为便于阅读理解,原内容有所整编):

去中心化金融长期以来承诺赋予个人对其资产的完全控制——绕过传统中介,提供一个开放的全球金融生态系统。

然而,对于许多人来说,DeFi 仍然像是一个复杂的迷宫,充斥着复杂的用户界面、无数的协议和高风险的决策。

现在,进入 DeFi 的下一个时代:DeFAI,人工智能与去中心化金融的融合。通过利用先进的 AI 工具简化用户体验并优化决策过程,DeFAI 旨在降低入门门槛,实现真正自主、用户友好的金融互动。

本文将探讨 AI 在 DeFi 中的三大主要应用场景,并展示每种应用如何有望改变我们访问和从去中心化金融服务中受益的方式。

AI 作为 DeFi 界面

DeFi 中的新手和资深用户面临的最大痛点之一是跨多个协议执行交易的复杂性。通常,你需要:

  • 访问正确的去中心化应用(dApp)。

  • 连接你的钱包(如 Metamask、Ledger、Phantom)。

  • 输入交易细节。

  • 确认(有时需要重新确认)交易。

这个过程既繁琐又容易出错,尤其是在你需要同时使用多个 DeFi 平台时。然而,AI 驱动的界面可以显著简化这个工作流程。

你无需手动点击各种界面,仔细验证合同地址,你可以使用自然语言命令,比如「将 3 ETH 兑换为 USDC」或「提供 ETH-USDC 池的流动性」。

在后台,AI 解决方案将:

  • 解析你的请求,

  • 找到最佳的流动性来源,

  • 生成相关的交易数据,并

  • 提示你使用选择的钱包(托管型或自托管型,如 Ledger 或 Phantom)签名。

通过有效地自动化交易构建,仅剩下最终的签名步骤,DeFAI 极大改善了用户体验,并消除了许多人在尝试使用 DeFi 时遇到的阻力。这是使去中心化金融对所有人都能轻松接触的巨大进步,让用户可以专注于交易的目的,而非交易的过程。

DeFi 代理:自主交易执行

虽然 AI 驱动的界面简化了用户输入并生成需要手动批准的交易,但集成的下一步更进一步:自主 DeFi 代理。这些专业的 AI 代理掌控着热钱包,并可以利用相同的自然语言到交易的基础设施,执行复杂的多步骤策略——只需一个命令。

想象一下发出这样的指令:

「将我的 ETH 从 Mainnet 转移到 Base,兑换一半为 USDC,创建一个 Uniswap v2 LP 然后将 LP 代币发送回我的主钱包。」

DeFi 代理将自动处理整个工作流程:

1. 确定一个安全的桥接协议(基于开发者批准的工具)。

2. 找到最具成本效益的兑换路径。

3. 在 Uniswap(或其他 DEX)上创建流动性池。

4. 将生成的 LP 代币发送回你的钱包。

至关重要的是,这样的代理不仅仅是「智能」的,它还针对安全性和成本效益进行了优化。AI 可以被编程为检查可靠的协议,比较 gas 费用,监控滑点,并只执行最安全、最便宜、最快速的交易。

这将复杂的多步骤 DeFi 操作,从令人焦虑的冒险,转变为单一、直接的用户请求——对于专家和新手来说,这都是一个巨大的进步。

研究与沟通代理

随着 DeFi 的不断扩展,用户必须导航的信息海洋也在不断增加。价格数据、链上分析、协议文档、治理论坛、社交媒体讨论——监控所有这些数据流可能是一个令人不堪重负的全职工作。而这仅仅是你开始考虑资金分配之前的准备工作。

此时,研究与沟通代理应运而生,这是一个专注于获取、筛选和解释相关数据的 DeFAI 解决方案。通过连接到各种工具和数据源——如链上浏览器、公共论坛、GitHub 仓库、实时市场数据和策划的内部数据集——该代理可以回答诸如:

  • 「根据我当前的投资组合,ETH 的最佳收益策略是什么?」

  • 「你能找到一个市值更大的与 $ANON 相似的币种吗?它们有什么关键差异,$ANON 需要上涨多少才能达到那个市值?」

与其花费数小时甚至数天手动研究、验证并交叉检查多个来源,用户可以依赖研究与沟通代理提供简明扼要、数据驱动的建议和洞见。

这使得个人能够专注于更高层次的决策,同时确保他们依据来自多个可信来源的最新信息做出决策。

Heyanon.ai 提供支持

这三种 DeFAI 应用场景——自然语言交易界面、自治 DeFi 代理和研究与沟通代理——都由 Heyanon.ai 开发,预计将在 1 月底发布公开测试版。这些工具旨在减少摩擦、增强信任并民主化访问,使任何人都能够轻松探索 DeFi,而不必感到不知所措。

通过利用 AI 自动化处理最具挑战性的协议导航、信息验证和复杂交易执行,DeFAI 具备了真正的金融赋能潜力——即在去中心化和中心化选项之间做出选择,而无需担心访问去中心化金融时的陡峭学习曲线。

DeFi 的未来:降低门槛,获得更大自由

从 Metamask 的手动 UI 操作到 AI 辅助的交易构建,从单步骤签名到多步骤自主 DeFi 代理,再到从孤立的链上数据到全面的研究能力,这一切展示了去中心化金融下一步的范式转变。

用户不再需要通过无尽的复杂性,AI 使得他们能够做出明智的决策、管理风险,并无缝地执行指令。

在这个新兴的 DeFAI 领域中,任何人,无论是资深的加密货币大户还是新手,都可以轻松运用 DeFi 的巨大能力,而不必担心犯错或遗漏关键信息。

通过提供一个可信、以用户为中心的方法,DeFAI 开创了一个时代,在这个时代,传统金融和去中心化金融之间的选择成为个人偏好问题,而不再是技术能力问题。

随着 DeFi 的不断成熟以及像 Heyanon.ai 这样的 AI 工具变得更加精细,我们将看到更广泛的应用、更强的安全性和一个更加包容的金融生态系统。

借助 DeFAI,DeFi 是否能扩展到数百万新用户的问题不再是「能否」,而是「多快」。

欢迎来到 DeFi 的新时代:DeFAI。

原文链接

Bacaan Terkait

Dari Keuangan Mobil ke Bitcoin hingga Mesin AI: Analisis Strategi 'Apa yang Tidak Boleh Dilakukan' Kongo

Dari Pembiayaan Mobil ke Bitcoin hingga Mesin AI: Strategi "Apa yang Tidak Dilakukan" Cango Cango, perusahaan yang semula merupakan platform pembiayaan mobil di China, telah melakukan transformasi besar. Setelah go public di NYSE pada 2018, mereka beralih ke penambangan Bitcoin pada 2024 dengan mengakuisisi penambang senilai ratusan juta dolar. Kini, mereka masuk ke sektor kecerdasan buatan (AI) dengan meluncurkan EcoHash, anak perusahaan untuk AI inference. Berbeda dengan banyak penambang yang beralih menyewakan daya ke penyedia cloud besar untuk pelatihan AI, Cango memilih strategi unik. Mereka fokus pada AI inference (penyimpulan) dengan memanfaatkan situs-situs penambangan skala kecil (10-50 MW) yang tersebar di seluruh dunia. Menurut perusahaan, situs-situs kecil ini, yang menguasai 70% daya di industri penambangan, tidak menarik bagi raksasa cloud namun sempurna untuk AI inference yang memerlukan kedekatan dengan pengguna untuk mengurangi latensi. Cango menyediakan perangkat lunak EcoLink untuk menghubungkan dan mengelola situs-situs ini, menawarkan keandalan dengan mengalihkan beban kerja jika satu situs mati. Mereka menargetkan klien seperti platform penyewaan GPU dan startup AI yang membutuhkan harga lebih kompetitif dibanding layanan cloud besar. Perusahaan tetap mempertahankan sebagian operasi penambangan Bitcoin (31.7 EH/s) sebagai mesin kas, sambil membersihkan utang dan mengumpulkan dana untuk ekspansi AI. Meski ada skeptisisme mengenai biaya transformasi dan gelembung AI, Cango yakin pada disiplin strategi "apa yang tidak dilakukan" mereka—menghindari persaingan langsung di pelatihan AI—dan memanfaatkan peluang di segmen AI inference yang terdistribusi.

Foresight News1j yang lalu

Dari Keuangan Mobil ke Bitcoin hingga Mesin AI: Analisis Strategi 'Apa yang Tidak Boleh Dilakukan' Kongo

Foresight News1j yang lalu

Laporan Goldman Sachs Membedah Peta Persaingan Model AI Besar Tiongkok: Siapa yang Akan Menjadi Pemenang Jangka Panjang?

Laporan Goldman Sachs menganalisis persaingan model AI besar di Tiongkok, menyoroti titik balik historis dengan model open-source/berbobot terbuka yang kinerjanya mendekati model berpemilik global teratas. Laporan ini mengidentifikasi pola evolusi dari "momen efisiensi biaya DeepSeek tahun lalu ke momen kecerdasan model GLM Zhipu tahun ini". Dalam hal efisiensi, model Tiongkok mencapai kinerja hampir setara dengan biaya jauh lebih rendah, berkat inovasi arsitektur seperti MoE dan efisiensi parameter. Model seperti DeepSeek V4 Pro (1.6T parameter) dan GLM5.2 (0.7T) mengungguli dalam kemampuan pemrograman. Pasar terpolarisasi menjadi dua lapis: *pasar high-end* (contoh: GLM5.2, Qwen3.7 Max) dengan harga sekitar $1 per juta token dan margin kotor inferensi 10-20%, serta *pasar low-end* (harga serendah $0.06 per juta token) yang menargetkan UKM global. Pendapatan API/subskripsi diproyeksikan melonjak dari RMB 35 miliar (2026) menjadi RMB 879 miliar (2030). Strategi open-source mendorong adopsi luas tetapi membatasi monetisasi. Tren bergerak dari lisensi MIT gratis menuju model "bobot terbuka + lisensi komunitas" dengan bagi hasil untuk penggunaan komersial. Paradigma penggunaan global beralih dari "maksimalkan token" ke "utamakan ROI". Model Tiongkok mendapat porsi token yang tumbuh di pasar non-AS melalui platform seperti AWS Bedrock, dengan Microsoft mempertimbangkan menghosting DeepSeek di Copilot. Analisis posisi kompetitif Goldman Sachs menilai **Zhipu** dan **DeepSeek** paling kuat di model teks dasar, dengan keunggulan harga dan biaya. Di bidang multimodal/generasi video, **ByteDance** (Seedance) memimpin, diikuti Kuaishou (Kling) dan MiniMax. MiniMax pertahankan rating "beli" karena model M3-nya berada di kuadran maksimisasi ARR dengan harga menarik dan valuasi yang didiskon.

marsbit1j yang lalu

Laporan Goldman Sachs Membedah Peta Persaingan Model AI Besar Tiongkok: Siapa yang Akan Menjadi Pemenang Jangka Panjang?

marsbit1j yang lalu

Limit Penjualan BTC oleh Strategy Jauh Melebihi $12.5 Miliar: Detail yang Diabaikan Pasar

Dari artikel yang diterjemahkan dari Bankless, terungkap bahwa rencana penjualan Bitcoin (BTC) oleh MicroStrategy jauh lebih besar daripada yang dipahami pasar sebelumnya. Meskipun perusahaan sebelumnya mengungkapkan kuota pembangunan cadangan sebesar $12,5 miliar, ini hanyalah satu dari beberapa "kolam dana" untuk memonetisasi BTC. Rencana monetisasi BTC MicroStrategy sebenarnya mencakup tiga tujuan utama: 1) Membangun cadangan dolar hingga $12,5 miliar, 2) Menutupi biaya dividen saham preferen dan bunga utang, dan 3) Mendanai program pembelian kembali saham hingga $20 miliar. Dengan demikian, total penjualan BTC yang secara eksplisit berbatas bisa melebihi $30 miliar. Yang lebih penting, penjualan BTC baru-baru ini senilai $216 juta untuk membayar dividen dan "mengisi ulang" cadangan ternyata tidak mengurangi kuota $12,5 miliar yang ditujukan untuk "membangun" cadangan. Perbedaan terminologi akuntansi antara "membangun" dan "mengisi ulang" ini memberi perusahaan lebih banyak fleksibilitas untuk menjual BTC di luar batas yang terlihat oleh pasar. Artikel ini menyimpulkan bahwa MicroStrategy telah berubah dari sekadar akumulator Bitcoin pasif menjadi semacam "dana lindung nilai yang dikelola secara aktif." Perusahaan sekarang aktif mengelola struktur modalnya yang kompleks—yang melibatkan saham biasa (MSTR), saham preferen, cadangan dolar, dan aset BTC—untuk menyeimbangkan berbagai tekanan dan kewajiban. Investor sekarang harus menganalisis setiap istilah dalam pengumuman perusahaan dengan cermat, karena setiap kata dapat menyiratkan implikasi lebih lanjut untuk penjualan BTC di masa depan.

marsbit1j yang lalu

Limit Penjualan BTC oleh Strategy Jauh Melebihi $12.5 Miliar: Detail yang Diabaikan Pasar

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片