บทนำ: เมื่อ AI กลายเป็น "ผู้เล่นใหม่" ในเกมบนเครือข่าย

ในปี 2025 มูลค่ารวมที่ถูกล็อค (TVL) ในโปรโตคอล DeFi ทั่วโลกมีมูลค่าเกิน 1 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ แต่ปัญหาต่างๆ เช่น ความไม่มีประสิทธิภาพของตลาดและสภาพคล่องที่กระจัดกระจายยังคงไม่ได้รับการแก้ไข ในขณะเดียวกัน การเติบโตอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี AI (เช่น GPT-4, Llama 2) ได้นำตัวแปรใหม่มาสู่ DeFi นั่นคือ AI agents "หุ่นยนต์" บนเครือข่ายเหล่านี้ไม่เพียงแต่สามารถดำเนินการตามกลยุทธ์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้าเท่านั้น แต่ยังสามารถปรับการตัดสินใจแบบไดนามิกผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง และแม้แต่มีส่วนร่วมในการเล่นเกมกับระบบ AI อื่นๆ อย่างไรก็ตาม การปฏิวัติทางเทคโนโลยีนี้มาพร้อมกับข้อโต้แย้งที่รุนแรง: AI จะผลักดัน DeFi ไปสู่ห้วงเหวของการเล่นเกมแบบผลรวมเป็นศูนย์หรือไม่ จะรับประกันความเป็นธรรมในตลาดบนเครือข่ายได้อย่างไร

ในส่วนแรก เราจะเจาะลึกกรณีที่เป็นสัญลักษณ์และเปิดเผยเส้นทางทางเทคนิคของการบูรณาการ AI และ DeFi และในส่วนที่สอง เราจะมุ่งเน้นไปที่ผลกระทบทางเศรษฐกิจและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

AI ปรับเปลี่ยนตรรกะพื้นฐานของ DeFi

1.1 ความต้องการเชิงวิวัฒนาการของ DeFi

นับตั้งแต่การบูรณาการเทคโนโลยีบล็อกเชนเข้ากับการเงินแบบกระจายอำนาจ (DeFi) ระบบนิเวศ DeFi ได้ประสบกับนวัตกรรมและการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ในช่วงแรก หลักการสำคัญของ DeFi คือ "code is law" ซึ่งหมายความว่าโปรโตคอลและพฤติกรรมการทำธุรกรรมทั้งหมดถูกควบคุมโดยสัญญาอัจฉริยะ ซึ่งช่วยลดการพึ่งพาตัวกลาง อย่างไรก็ตาม เมื่อขนาดตลาดขยายตัวและปริมาณการทำธุรกรรมเพิ่มขึ้น ความต้องการของ DeFi ก็เปลี่ยนไป โดยมีการดำเนินงานทางการเงินที่ซับซ้อนมากขึ้นและความต้องการเชิงกลยุทธ์ที่เกิดขึ้น ซึ่งผลักดันให้ DeFi มุ่งสู่ทิศทางที่ละเอียดและชาญฉลาดมากขึ้น

การซื้อขายความถี่สูง การจัดการสภาพคล่อง และกลยุทธ์เก็งกำไร ซึ่งเป็นเรื่องปกติมากในตลาดการเงินแบบดั้งเดิม ได้แทรกซึมเข้าไปในขอบเขตของ DeFi อย่างค่อยเป็นค่อยไป ด้วยความผันผวนและความซับซ้อนของตลาดที่เพิ่มขึ้น กฎเกณฑ์แบบดั้งเดิมและอัลกอริธึมแบบคงที่ไม่สามารถตอบสนองความต้องการได้อีกต่อไป ณ จุดนี้ การนำ AI มาใช้จึงกลายเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหานี้ ด้วยการเรียนรู้เชิงลึกและอัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลตลาดจำนวนมหาศาลได้แบบเรียลไทม์ เพื่อกำหนดกลยุทธ์การซื้อขายและการแก้ปัญหาการจัดการสภาพคล่องที่แม่นยำยิ่งขึ้น นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยลดอุปสรรคในการใช้โครงการ DeFi ได้อีกด้วย การดำเนินการชุดของการโต้ตอบบนเครือข่ายผ่าน AI agents โดยใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติสามารถลดต้นทุนการเรียนรู้ของผู้ใช้ได้อย่างมาก

1.2 ผลกระทบเชิงบวกของ AI และ DeFi

ด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยี AI สาขา DeFi ค่อยๆ เปลี่ยนจากแบบจำลองการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยโค้ดอย่างแท้จริงไปสู่แบบจำลองอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล AI ไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินการตามกลยุทธ์เท่านั้น แต่ยังค้นพบโอกาสและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในตลาดผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ซึ่งจะช่วยเพิ่มระดับความฉลาดของระบบ DeFi ทั้งหมด

1.2.1 ความได้เปรียบด้านข้อมูล: การบูรณาการข้อมูลบนเครือข่ายและนอกเครือข่าย

ในโปรโตคอล DeFi แบบดั้งเดิม ข้อมูลตลาดส่วนใหญ่มาจากข้อมูลบนเครือข่าย เช่น ข้อมูลการทำธุรกรรมบล็อกเชน ยอดคงเหลือของกลุ่มสินทรัพย์ และสถานะของ liquidity pool อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้ทำให้ DeFi สามารถรวมข้อมูลนอกเครือข่ายเข้ากับข้อมูลบนเครือข่ายได้อย่างเป็นระบบ ซึ่งจะช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการคาดการณ์ ตัวอย่างเช่น โดยการแนะนำ oracles เพื่อให้ข้อมูลราคาจากภายนอกและวิเคราะห์ข้อมูลนี้โดยใช้เทคโนโลยี machine learning AI สามารถทำนายแนวโน้มราคาตลาดได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยกำหนดกลยุทธ์การซื้อขายที่มีประสิทธิภาพ ข้อได้เปรียบของการบูรณาการข้อมูลนี้ทำให้ AI เป็นเครื่องมือทางเทคโนโลยีที่สำคัญในโปรโตคอล DeFi

1.2.2 การอัปเกรดเกม: ระบบอัตโนมัติของ MEV

ในระบบการเงินแบบกระจายอำนาจ Miner Extractable Value (MEV) เป็นประเด็นร้อนที่ได้รับความสนใจอย่างต่อเนื่อง MEV หมายถึงรายได้เพิ่มเติมที่ miners สามารถได้รับโดยการปรับลำดับของการทำธุรกรรมในบล็อก ในอดีต การดึง MEV ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์และการดำเนินงานด้วยตนเอง ซึ่งไม่เพียงแต่ไม่มีประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังได้รับผลกระทบจากปัจจัยมนุษย์ได้ง่ายอีกด้วย

อย่างไรก็ตาม ด้วยการพัฒนาของเทคโนโลยี AI วิธีการดึง MEV ได้พัฒนาจากการซุ่มยิงด้วยตนเองแบบดั้งเดิมไปสู่การดำเนินงานอัจฉริยะอัตโนมัติ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลบนเครือข่ายในหน่วยมิลลิวินาทีและเพิ่มประสิทธิภาพการสั่งซื้อธุรกรรมผ่านอัลกอริธึมเพื่อเพิ่มผลตอบแทนสูงสุด การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังขับเคลื่อนโปรโตคอล DeFi ไปสู่ทิศทางที่มีประสิทธิภาพและยุติธรรมมากขึ้น ด้วยระบบอัตโนมัติของ AI กฎของเกมในตลาด DeFi กำลังถูกกำหนดใหม่

1.3 คำจำกัดความที่ชัดเจนของ DeFAI

DeFAI (DeFi + AI) เป็นผลิตภัณฑ์ที่เกิดจากการบูรณาการอย่างลึกซึ้งระหว่าง DeFi และ AI โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านความชาญฉลาด ประสบการณ์ผู้ใช้ และประสิทธิภาพด้านเงินทุนของระบบนิเวศ DeFi หัวใจสำคัญคือการบรรลุการตัดสินใจอัตโนมัติ การดำเนินการงานที่ซับซ้อน (เช่น การซื้อขาย การเพิ่มผลตอบแทนให้เหมาะสม การดำเนินการข้ามเชน) และการลดความซับซ้อนของการโต้ตอบของผู้ใช้ (เช่น คำสั่งภาษาธรรมชาติ) ผ่านเอเจนต์ AI ซึ่งจะช่วยลดอุปสรรคในการใช้งาน DeFi และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ทางการเงิน

สถานการณ์การใช้งานหลักของ AI ใน DeFi

2.1 การดำเนินการที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ด้วยการรวบรวมโมเดลหรือเอเจนต์ AI ต่างๆ และการบูรณาการ API จากแอปพลิเคชัน DeFi ต่างๆ ผู้ใช้สามารถดำเนินการ DeFi ได้อย่างรวดเร็วผ่านอินเทอร์เฟซแชทที่คล้ายกับ ChatGPT การผสมผสาน DeFAI นี้ช่วยเพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้บนเชน โดยมอบอินเทอร์เฟซการดำเนินการ DeFi แบบครบวงจร ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องนำทางระหว่าง UI ที่แตกต่างกันเพื่อดำเนินการ DeFi อีกต่อไป และไม่จำเป็นต้องค้นหาและเรียนรู้วิธีการรวมโปรโตคอลต่างๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น การสวอป 100 SOL เป็น USDC แล้วฝากเข้าสู่ Lending Protocol ผู้ใช้เพียงแค่สื่อสารความตั้งใจผ่านการแชทในอินเทอร์เฟซแชท

กรณีศึกษา: Bankr

Bankr เป็นแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีขั้นสูงและบูรณาการกับ Privy ผู้ให้บริการ Wallet บุคคลที่สาม เพื่อสร้าง Digital Wallet อย่างปลอดภัย และอำนวยความสะดวกในการทำธุรกรรม Blockchain รวมถึงการซื้อขายและการโอน Digital Asset (วิดีโอสาธิต: https://x.com/bankrbot/status/1893788678776070481)

กรณีศึกษา: Griffain

Griffain เป็นโปรเจกต์ DeFAI (DeFi + AI) ที่ใช้ Blockchain Solana โดยมีตำแหน่งหลักคือเป็น AI Agent Engine โดยมีเป้าหมายเพื่อลดความซับซ้อนในการดำเนินการ DeFi ผ่านการโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ ทำให้เกิดการเชื่อมต่อที่ราบรื่นระหว่างความต้องการของผู้ใช้และระบบนิเวศ Blockchain ผู้ใช้สามารถโต้ตอบโดยตรงกับ DeFi Protocol ผ่านคำสั่งภาษาที่เหมือนมนุษย์ (เช่น "ซื้อ SOL มูลค่า 200 USDC" หรือ "โอนข้ามเชนและ Stake") โดยไม่ต้องดำเนินการ Smart Contract ด้วยตนเองหรือทำความเข้าใจรายละเอียดทางเทคนิคเบื้องหลัง

Griffain ปรับใช้ Agent เฉพาะทางหลายตัวภายใน ซึ่งแต่ละตัวจะเน้นที่งานเฉพาะ:

Airdrop Management Agent: ติดตามและเคลม Airdrop ที่มีสิทธิ์โดยอัตโนมัติ

Yield Optimization Agent: วิเคราะห์ข้อมูลบนเชนและปรับการจัดสรรสินทรัพย์แบบไดนามิกเพื่อเพิ่มผลตอบแทนสูงสุด

Portfolio Management Agent: ตรวจสอบความเสี่ยงของสินทรัพย์และให้คำแนะนำในการปรับสมดุล

Token Research: สร้างรายงานตามข้อมูลบนเชน

2.2 การประเมินเครดิตและการบริหารความเสี่ยง

การประเมินเครดิตและการบริหารความเสี่ยงใน DeFi เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างความมั่นใจในเสถียรภาพของโปรโตคอลและความปลอดภัยของเงินทุนของผู้ใช้ เมื่อเทียบกับระบบการเงินแบบดั้งเดิม ระบบเครดิตของ DeFi ยังไม่สมบูรณ์ โดยการประเมินเครดิตของผู้ใช้ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับหลักทรัพย์ค้ำประกัน อย่างไรก็ตาม การนำเทคโนโลยี AI มาใช้ทำให้เกิดโอกาสที่สร้างสรรค์มากขึ้นสำหรับ DeFi Protocol โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประเมินเครดิตและการควบคุมความเสี่ยง

กรณีศึกษา: AI Credit Scoring Model ของ Spectral Finance

Spectral Finance ได้เปิดตัว Multi-Asset Credit Risk Oracle (MACRO) Score เป็นครั้งแรกในปี 2022 โดยผสมผสานพฤติกรรมบนเชนของผู้ใช้กับข้อมูลประวัติเครดิต เพื่อให้การวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านเครดิตที่ชาญฉลาดมากขึ้นสำหรับตลาด Lending

ปัจจัยหลักของ MACRO Score Model

MACRO Score ของ Spectral Finance ใช้ข้อมูลหลายมิติ รวมถึง Lending, Repayment, Liquidation History และแม้แต่ปัจจัยความผันผวนของตลาด ข้อมูลเหล่านี้ได้รับการประมวลผลเชิงปริมาณผ่าน Machine Learning Model เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับ Credit Score ที่แม่นยำ Credit Score ของผู้ใช้อิงตามปัจจัยหลักหลายประการ:

Lending, Repayment และ Deposit History: พฤติกรรมการทำธุรกรรมของผู้ใช้บน DeFi Protocol โดยเฉพาะอย่างยิ่งความถี่และความน่าเชื่อถือของการ Lending และ Repayment

Liquidation History: ผลกระทบของ Liquidation Record จาก Wallet Address อื่นๆ ใน Wallet ของผู้ใช้ต่อการประเมินเครดิต

Health Factors: เช่น Loan-to-Value Ratio (LTV) และการประเมินปัจจัยความเสี่ยงของตลาดอื่นๆ

Wallet History Length และ Transaction Trends: ระยะเวลาการใช้งาน Wallet และรูปแบบการทำธุรกรรมก็มีผลต่อ Credit Score

Market Volatility และ Interaction กับ Lending Protocol: ความถี่ในการโต้ตอบกับ DeFi Protocol ที่แตกต่างกันและความผันผวนของตลาดก็มีบทบาทสำคัญในการประเมินเครดิต

NFC (Non-Fungible Credit) Token และการบริหารจัดการเครดิต

เพื่อให้สะท้อนและใช้ประโยชน์จากเครดิตของผู้ใช้ในระบบนิเวศ DeFi ได้ดียิ่งขึ้น Spectral Finance จึงได้เปิดตัว Non-Fungible Credit (NFC) tokens โทเค็น NFC คือโทเค็น ERC721 ที่แสดงถึงประวัติการทำธุรกรรมบนบล็อกเชนของผู้ใช้ โทเค็น NFC แต่ละรายการมีคะแนน MACRO ของผู้ใช้ และสามารถคำนวณคะแนนใหม่ได้เมื่อมีการเริ่มต้นสินเชื่อใหม่

ปัจจุบัน Spectral ได้เปลี่ยนไปมุ่งเน้นการพัฒนาโครงร่างเอเจนต์ AI ในเอกสารไวท์เปเปอร์ แม้ว่าแบบจำลองการประเมินเครดิต AI ของพวกเขายังคงเป็นการสำรวจที่ดี

2.3 กลยุทธ์อัตโนมัติและการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทน

ในตลาด DeFi กลยุทธ์อัตโนมัติและการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนเป็นกุญแจสำคัญในการปรับปรุงผลตอบแทนของผู้ใช้และลดความเสี่ยงในการลงทุน ด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยี AI และ Machine Learning หลายโปรโตคอลนวัตกรรมใหม่ได้เริ่มสำรวจวิธีการใช้เทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อทำให้การตัดสินใจลงทุนและการจัดสรรสินทรัพย์เป็นไปโดยอัตโนมัติ เพื่อให้บรรลุการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ARMA และ Amplifi Lending Agents เป็นตัวอย่างทั่วไปสองตัวอย่างที่ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนที่ดีขึ้นในตลาด DeFi ผ่านระบบอัตโนมัติและระบบอัจฉริยะ

กรณีศึกษา: โปรโตคอลการจัดการสินทรัพย์ ARMA

ARMA คือโปรโตคอลการจัดการผลตอบแทนอัตโนมัติที่พัฒนาโดย Giza Tech โดยมุ่งเน้นไปที่สินทรัพย์ USDC ARMA จะตรวจสอบและประเมินโอกาสอย่างต่อเนื่องในโปรโตคอลต่างๆ เช่น AAVE, Morpho, Compound และ Moonwell โดยจะจัดสรรเงินทุนใหม่ไปยังพูลที่ให้ผลตอบแทนสูงสุดโดยอัตโนมัติ ฟังก์ชันหลักของมันรวมถึงการจัดสรรสินทรัพย์อัตโนมัติ การเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทน การลดต้นทุนการทำธุรกรรม และการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งและการควบคุมของผู้ใช้ที่สมบูรณ์

กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนของ ARMA ทำงานผ่านหลายด้าน:

การปรับสมดุลอัตโนมัติข้ามโปรโตคอล: ARMA วิเคราะห์อัตราดอกเบี้ยเงินกู้แบบเรียลไทม์ในโปรโตคอลการให้กู้ยืมหลายแห่ง ประเมิน APR, รางวัลโปรโตคอล, รางวัลระบบนิเวศ และต้นทุนการทำธุรกรรม จากนั้นจะโอนเงินทุนไปยังพูลที่เอื้ออำนวยที่สุดโดยอัตโนมัติ การปรับแบบไดนามิกนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้จะสามารถเพิ่มผลตอบแทนได้สูงสุด

กลไกการทบต้นอัจฉริยะ: ARMA จะเคลมและนำผลกำไรสะสมไปลงทุนใหม่โดยอัตโนมัติ โดยแลกเปลี่ยนโทเค็นรางวัลทั้งหมดกลับเป็น Stablecoin เดิม ซึ่งจะช่วยเพิ่มผลกระทบแบบทบต้น ความถี่ในการทบต้นได้รับการปรับให้เหมาะสมแบบไดนามิกตามขนาดของตำแหน่ง APR และต้นทุนการทำธุรกรรม ซึ่งจะช่วยเพิ่มผลตอบแทน

ตรรกะการแลกเปลี่ยนโทเค็น: ARMA ใช้ USDC และ USDT เพื่อเข้าถึงโอกาสในการสร้างผลตอบแทนที่หลากหลาย เมื่อส่วนต่างของผลตอบแทนระหว่างโทเค็นต่างๆ มีนัยสำคัญ ARMA จะดำเนินการแลกเปลี่ยนโทเค็นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทน การดำเนินการทั้งหมดดำเนินการผ่านโปรโตคอล DEX ที่รวมเข้าด้วยกัน ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้สามารถถอนโทเค็นเงินฝากเดิมได้ตลอดเวลา

กรณีศึกษา: กลยุทธ์การลงทุน Amplifi Lending Agents

Amplifi Lending Agents เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การให้กู้อัตโนมัติที่พัฒนาโดย Amplifi.Fi โดยอิงตามอัลกอริทึม AI โปรโตคอลนี้ปรับพฤติกรรมการให้กู้ยืมของผู้ใช้และกลยุทธ์การสร้างผลตอบแทนในตลาด DeFi ให้เหมาะสมผ่าน Deep Learning และการวิเคราะห์ข้อมูล เป้าหมายหลักคือการช่วยให้ผู้ใช้ได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนที่ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมตลาดที่ซับซ้อน ผ่านการจัดสรรสินทรัพย์อัจฉริยะ การบริหารความเสี่ยง และการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทน

source：https://amplifi-2.gitbook.io/documentation

ฟังก์ชันหลักของ Amplifi Lending Agents:

การจัดการสินทรัพย์แบบไดนามิก (การเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับสมดุล): กลไก AI/ML ของ Amplifi จะปรับการจัดสรรสินทรัพย์ให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง โดยอิงตามกลยุทธ์ระดับสถาบันที่เป็นกรรมสิทธิ์ จะจัดสรรสินทรัพย์ใหม่ไปยังพูลที่ให้ผลตอบแทนสูงสุดโดยอัตโนมัติ และรับประกันการจัดการ Bitcoin และกลยุทธ์ Stablecoin ที่มีประสิทธิภาพ

ฟังก์ชันข้ามสายโซ่: ผ่าน Polyhedras zkBridge, Amplifi ให้สภาพคล่องข้ามสายโซ่ที่ราบรื่น โดยที่ผู้ใช้ไม่ต้องบริดจ์ด้วยตนเองหรือจ่ายค่าธรรมเนียม Gas zkBridge ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการดำเนินงานข้ามสายโซ่ที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัย ทำให้ประสบการณ์ผู้ใช้ง่ายขึ้นพร้อมทั้งลดความเสี่ยง

Account Abstraction: Amplifi รองรับธุรกรรมที่ไม่ต้องเสียค่า Gas (ผู้สนับสนุนเป็นผู้จ่าย) และการล็อกอิน Web2 (เช่น Facebook, Gmail ฯลฯ) ทำให้ผู้ใช้สร้างและจัดการ Wallet ได้ง่ายขึ้น ด้วยวิธีนี้ Amplifi ทำให้การดำเนินการ DeFi ง่ายขึ้น ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่คุ้นเคยกับ Blockchain สามารถเข้าร่วมได้อย่างง่ายดาย

กลยุทธ์อัจฉริยะของ Amplifi: กลไก AI/ML ของ Amplifi ผสานรวมอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพหลายรายการ รวมถึง Evolutionary Algorithms, Gradient Descent และ Markowitz Portfolio Theory กลยุทธ์เหล่านี้สร้างสมดุลระหว่างความเสี่ยงและผลตอบแทนผ่านวิธีการถ่วงน้ำหนัก และปรับการจัดสรรสินทรัพย์ให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้มั่นใจว่านักลงทุนจะได้รับผลตอบแทนที่ดีที่สุดภายใต้สภาวะตลาดที่แตกต่างกัน

กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ: Amplifi ประเมินการเปลี่ยนแปลงของตลาดอย่างต่อเนื่อง และปรับการจัดสรรสินทรัพย์แบบไดนามิกผ่านการประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอย่างครอบคลุม เพื่อรักษาผลตอบแทนรายปี (APY) ที่มีเสถียรภาพ เมื่อความผันผวนของ APY เกินเกณฑ์ที่สมเหตุสมผล ระบบจะกระตุ้นกลยุทธ์การจัดสรรใหม่โดยอัตโนมัติเพื่อให้มั่นใจว่าพอร์ตการลงทุนอยู่ในสถานะที่เหมาะสมที่สุดเสมอ

การจัดสรรสินทรัพย์ใหม่: ด้วยการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง APY บนแพลตฟอร์ม DeFi (เช่น AAVE) Amplifi สามารถจัดสรรสินทรัพย์ใหม่โดยอัตโนมัติเมื่อ APY ผันผวนอย่างมีนัยสำคัญ เพื่อเพิ่มผลตอบแทนของผู้ใช้ให้สูงสุด

2.4 การวิเคราะห์ตลาดและการติดตามความรู้สึก

การวิเคราะห์ตลาดและการติดตามความรู้สึกของ AI ใน DeFi มุ่งเน้นไปที่การสนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยมีความสามารถหลักในการบูรณาการข้อมูลหลายมิติแบบเรียลไทม์ และการวัดปริมาณความเสี่ยงของตลาด ระบบ AI สามารถแยกวิเคราะห์พฤติกรรมการทำธุรกรรมบนเครือข่าย (เช่น การโอนขนาดใหญ่ การเปลี่ยนแปลง liquidity pool) ความรู้สึกของโซเชียลมีเดียภายนอกเครือข่าย (เช่น ความรู้สึกบน Twitter) และตัวบ่งชี้ตลาดมหภาค (เช่น ความผันผวนของราคา BTC) พร้อมกัน คาดการณ์แนวโน้มความผันผวนของสินทรัพย์ในระยะสั้นผ่านแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง และระบุสัญญาณความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น (เช่น คำเตือนช่องโหว่ของสัญญา หรือความเสี่ยงจากการลดลงของสภาพคล่อง) ในขณะเดียวกัน AI ใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อให้คะแนนเหตุการณ์ข่าวสารทางอารมณ์ สร้างคำแนะนำการจัดสรรสินทรัพย์แบบไดนามิก หรือกระตุ้นกลยุทธ์การป้องกันความเสี่ยงอัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ใช้ลดความไม่สมดุลของข้อมูล และปรับปรุงประสิทธิภาพการตัดสินใจในสภาพแวดล้อมตลาดที่ซับซ้อน

กรณีศึกษา: AIXBT

เครื่องมือ AI agent เฉพาะทางที่มุ่งเน้นด้าน cryptocurrency โดยบูรณาการการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาดและการสนับสนุนการตัดสินใจซื้อขายแก่ผู้ใช้ สามารถติดตามและแยกวิเคราะห์หัวข้อที่กำลังเป็นที่นิยม ความรู้สึกของตลาด และตัวบ่งชี้สำคัญบน Crypto Twitter แบบเรียลไทม์ ช่วยให้นักลงทุนจับภาพพลวัตของอุตสาหกรรมได้อย่างรวดเร็ว และระบุโอกาสในการลงทุนที่อาจเกิดขึ้น ฟังก์ชันหลักของ AIXBT ได้แก่ การรวบรวมข้อมูลจากหลายแพลตฟอร์ม การวิเคราะห์ความรู้สึกทางสังคม และการสร้างกลยุทธ์อัตโนมัติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งมีความโดดเด่นในการวิเคราะห์ทวีตจาก KOL กว่า 400 ราย กลั่นกรองข้อมูลที่มีมูลค่าสูง และสร้างคำแนะนำการซื้อขายที่สามารถนำไปปฏิบัติได้

นอกจากนี้ AIXBT ยังมีความสามารถในการโต้ตอบ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสื่อสารโดยตรงกับ AIXBT ผ่านโซเชียลมีเดีย เพื่อขอรายงานการวิเคราะห์ที่ปรับแต่งได้ ในอนาคต เมื่อเทคโนโลยี AI agent มีความสมบูรณ์มากขึ้น คาดว่า AIXBT จะช่วยลดอุปสรรคในการเข้าร่วมในตลาด crypto เพิ่มมากขึ้น ขับเคลื่อน DeFi ไปสู่ทิศทางที่ชาญฉลาดและเป็นอัตโนมัติมากขึ้น

สถาปัตยกรรมทางเทคนิคและภูมิทัศน์การแข่งขัน

3.1 เส้นทางสำหรับแบบจำลอง AI บนเครือข่าย

ปัจจุบัน ทิศทางการพัฒนาที่มีศักยภาพและเป็นกระแสหลักมากที่สุดคือการใช้งานแบบ lightweight บนเครือข่าย ซึ่งเกี่ยวข้องกับการลดการใช้ทรัพยากรบนเครือข่ายโดยการคำนวณนอกเครือข่าย และผลักดันผลลัพธ์และหลักฐานการคำนวณ วิธีหนึ่งคือ zkML

zkML ตรวจสอบกระบวนการอนุมานของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องผ่าน zero-knowledge proofs (เช่น zkSNARKs) ทำให้มั่นใจในความถูกต้องของผลลัพธ์การคำนวณโดยไม่เปิดเผยพารามิเตอร์ของแบบจำลองหรือข้อมูลนำเข้า กระบวนการหลักคือ:

การคำนวณนอกเครือข่าย: เรียกใช้แบบจำลอง ML นอกเครือข่ายเพื่อสร้างผลลัพธ์การอนุมาน

สร้างหลักฐาน: ใช้เทคโนโลยี zk เพื่อสร้างหลักฐานทางคณิตศาสตร์ที่กระชับ ซึ่งบ่งชี้ว่ากระบวนการอนุมานเป็นไปตามแบบจำลองที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (เช่น น้ำหนักของแบบจำลอง สถาปัตยกรรม) และไม่ถูกแก้ไข

การตรวจสอบบนเครือข่าย: ส่งหลักฐานไปยัง blockchain ซึ่ง smart contracts จะตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์โดยการตรวจสอบหลักฐาน โดยไม่จำเป็นต้องดำเนินการคำนวณซ้ำ

กลไกนี้แก้ปัญหาต้นทุนสูงของการเรียกใช้แบบจำลอง ML โดยตรงบนเครือข่าย (เช่น ข้อจำกัดด้านการคำนวณของ EVM) ในขณะที่มั่นใจในความโปร่งใสและความต้านทานต่อการเซ็นเซอร์

กรณีการใช้งานที่เกี่ยวข้องมีอยู่แล้ว เช่น เฟรมเวิร์ก ZKML ของ Modulus Labs

เทคโนโลยีหลักของ Modulus Labs คือการคำนวณนอกเครือข่าย + การตรวจสอบบนเครือข่าย โดยมีคุณสมบัติของเฟรมเวิร์ก ได้แก่:

การตรวจสอบความสมบูรณ์ของการดำเนินการ AI: การตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลลัพธ์การอนุมานของแบบจำลอง AI ไม่ถูกแก้ไขผ่าน zero-knowledge proofs (เช่น การตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์แบบจำลองการประเมินราคา NFT) กรณีศึกษา: การทำงานร่วมกับ Upshot เพื่อนำผลลัพธ์การประเมินราคา NFT ที่สร้างโดย AI (100 ล้านรายการต่อชั่วโมง) ไปไว้บนเครือข่ายผ่าน ZK proofs ทำให้เกิดการผสมผสานระหว่าง "ความสามารถของ AI + ความปลอดภัยบนเครือข่าย"

กลไกป้องกันการโกง: ในสถานการณ์เกม (เช่น AI Arena) การตรวจสอบความสอดคล้องระหว่างแบบจำลอง AI ที่ผู้เล่นฝึกฝนและแบบจำลองที่ใช้งานจริงในการแข่งขัน ป้องกันพฤติกรรมการโกงที่ขับเคลื่อนด้วยผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจ

Open API: การจัดหา API "AI ที่ป้องกันการแก้ไข" ช่วยให้นักพัฒนา dApp สามารถรวมฟังก์ชัน AI ที่ตรวจสอบได้โดยไม่ลดทอนความปลอดภัยแบบกระจายอำนาจ

3.2 การเปรียบเทียบโครงการชั้นนำ

นอกเหนือจากชั้นโครงสร้างพื้นฐานแล้ว การแข่งขันในชั้นแอปพลิเคชัน DeFAI ก็มีความเข้มข้น โดยรวมแล้ว อุปสรรคด้านผลิตภัณฑ์ไม่สูงมากนัก และยังไม่พบโปรโตคอลแอปพลิเคชันใดที่มีเสถียรภาพและความแม่นยำของผลิตภัณฑ์ที่เหนือกว่าคู่แข่งรายอื่นอย่างมาก ในขณะเดียวกัน ผู้ใช้กำลังทดสอบ Product-Market Fit (PMF) ของแอปพลิเคชันที่มีอยู่ ในโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่พัฒนาอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน แอปพลิเคชัน DeFAI ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอาจเกิดขึ้นได้ตลอดเวลา ซึ่งจะเข้ามาแทนที่โครงการชั้นนำที่มีอยู่

ปัจจุบัน โครงการชั้นนำคือ Griffain ผลิตภัณฑ์ของพวกเขาช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับบล็อกเชนผ่านภาษาธรรมชาติ จากนั้นจึงดำเนินการ DeFi บนเชน ความเร็วในการอัปเดตผลิตภัณฑ์ของ Griffain นั้นน่าประทับใจ ปัจจุบันพวกเขามีผลิตภัณฑ์ เช่น Agent Sniper, Agentic Commerce, การรวม API แบบ Multi-Agent (ระบบพลังงาน) และอื่นๆ ที่เปิดตัวไปแล้ว โดยทิศทางการสร้างโดยรวมคือแพลตฟอร์มการดำเนินการด้วยภาษาธรรมชาติแบบบูรณาการ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียกดูและดำเนินการข้อมูลบนเชนรายวันต่างๆ ผ่านหน้าต่างแชทบอท

ในขณะที่ AI ยังคงปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ DeFi ผ่านสถาปัตยกรรมทางเทคนิคขั้นสูงและแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรม การตระหนักถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและความท้าทายทางจริยธรรมที่มาพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงนี้เป็นสิ่งสำคัญ ในส่วนต่อไปของการวิเคราะห์ของเรา เราจะเจาะลึกด้านมืดของ DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำรวจความเสี่ยงเชิงระบบ อุปสรรคด้านกฎระเบียบ และภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกทางจริยธรรมที่อาจกำหนดอนาคตของระบบนิเวศที่เกิดขึ้นใหม่นี้

การบูรณาการ AI และ DeFi: เหนือกว่าเกมบนเชนของ AlphaGo (I)