Tích hợp AI và DeFi: Vượt xa trò chơi trên chuỗi của AlphaGo (I)

Giới thiệu: Khi AI Trở Thành "Người Chơi Mới" trong Game On-Chain

Vào năm 2025, Tổng Giá Trị Khóa (TVL) trong các giao thức DeFi toàn cầu đã vượt quá 100 tỷ đô la, nhưng các vấn đề như thị trường kém hiệu quả và tính thanh khoản phân mảnh vẫn chưa được giải quyết. Trong khi đó, sự tăng trưởng bùng nổ của các công nghệ AI (chẳng hạn như GPT-4, Llama 2) đã giới thiệu một biến số mới cho DeFi—các tác nhân AI. Những "robot" on-chain này không chỉ có thể thực hiện các chiến lược được thiết lập sẵn mà còn có thể tối ưu hóa các quyết định một cách linh hoạt thông qua máy học và thậm chí tham gia vào các trò chơi với các hệ thống AI khác. Tuy nhiên, cuộc cách mạng công nghệ này đi kèm với những tranh cãi gay gắt: Liệu AI có đẩy DeFi đến vực thẳm của trò chơi có tổng bằng không không? Làm thế nào để đảm bảo tính công bằng trên thị trường on-chain?

Trong phần đầu tiên, chúng ta sẽ xem xét sâu sắc trường hợp mang tính biểu tượng và tiết lộ con đường kỹ thuật của việc tích hợp AI và DeFi, và trong phần thứ hai, chúng ta sẽ tập trung vào tác động kinh tế và các rủi ro tiềm ẩn.

AI Định Hình Lại Logic Nền Tảng của DeFi

1.1 Nhu Cầu Phát Triển của DeFi

Kể từ khi tích hợp công nghệ blockchain với tài chính phi tập trung (DeFi), hệ sinh thái DeFi đã trải qua sự đổi mới và phát triển nhanh chóng. Trong giai đoạn đầu, nguyên tắc cốt lõi của DeFi là "mã là luật", có nghĩa là tất cả các giao thức và hành vi giao dịch đều được kiểm soát bởi các hợp đồng thông minh, giảm sự phụ thuộc vào các bên trung gian. Tuy nhiên, khi quy mô thị trường mở rộng và khối lượng giao dịch tăng vọt, nhu cầu của DeFi đã thay đổi, với các hoạt động tài chính phức tạp hơn và các yêu cầu chiến lược mới nổi lên, thúc đẩy DeFi theo các hướng tinh tế và thông minh hơn.

Giao dịch tần suất cao, quản lý thanh khoản và các chiến lược арbitrage—rất phổ biến trên thị trường tài chính truyền thống—đã dần thâm nhập vào lĩnh vực DeFi. Với sự biến động và phức tạp ngày càng tăng của thị trường, các quy tắc truyền thống và các thuật toán tĩnh không còn đáp ứng được nhu cầu. Tại thời điểm này, việc giới thiệu AI trở thành chìa khóa để giải quyết vấn đề này. Thông qua học sâu và các thuật toán tối ưu hóa, AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu thị trường trong thời gian thực để xây dựng các chiến lược giao dịch và giải pháp quản lý thanh khoản chính xác hơn. Ngoài ra, AI có thể giúp giảm hơn nữa các rào cản đối với việc sử dụng các dự án DeFi. Thực hiện một loạt các tương tác on-chain thông qua các tác nhân AI bằng cách sử dụng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên có thể giảm đáng kể chi phí học tập của người dùng.

1.2 Hiệu Ứng Hiệp Đồng của AI và DeFi

Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI, lĩnh vực DeFi đang dần chuyển từ mô hình ra quyết định hoàn toàn dựa trên mã sang mô hình ra quyết định thông minh, dựa trên dữ liệu. AI không chỉ giúp cải thiện hiệu quả thực hiện chiến lược mà còn khám phá các cơ hội và rủi ro tiềm ẩn trên thị trường thông qua phân tích dữ liệu sâu, từ đó nâng cao mức độ thông minh của toàn bộ hệ thống DeFi.

1.2.1 Lợi Thế Thông Tin: Tích Hợp Dữ Liệu On-Chain và Off-Chain

Trong các giao thức DeFi truyền thống, dữ liệu thị trường chủ yếu đến từ thông tin on-chain, chẳng hạn như dữ liệu giao dịch blockchain, số dư nhóm tài sản và trạng thái nhóm thanh khoản. Tuy nhiên, việc giới thiệu AI cho phép DeFi kết hợp một cách hữu cơ dữ liệu off-chain với dữ liệu on-chain, giúp tăng cường hơn nữa khả năng dự đoán. Ví dụ: bằng cách giới thiệu các oracles để cung cấp dữ liệu giá off-chain và phân tích dữ liệu này bằng công nghệ máy học, AI có thể dự đoán chính xác hơn xu hướng giá thị trường, từ đó giúp xây dựng các chiến lược giao dịch hiệu quả. Lợi thế về tích hợp thông tin này làm cho AI trở thành một công cụ công nghệ quan trọng trong các giao thức DeFi.

1.2.2 Nâng Cấp Trò Chơi: Tự Động Hóa MEV

Trong các hệ thống tài chính phi tập trung, Giá Trị Có Thể Khai Thác của Thợ Đào (MEV) luôn là một chủ đề được quan tâm. MEV đề cập đến doanh thu bổ sung mà thợ đào có thể thu được bằng cách điều chỉnh thứ tự giao dịch trong một khối. Trong quá khứ, việc khai thác MEV chủ yếu dựa vào các chiến lược và hoạt động thủ công, không chỉ kém hiệu quả mà còn dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố con người.

Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ AI, các phương pháp khai thác MEV đã phát triển từ bắn tỉa thủ công truyền thống sang các hoạt động thông minh tự động. AI có thể phân tích dữ liệu on-chain trong mili giây và tối ưu hóa thứ tự giao dịch thông qua các thuật toán để tối đa hóa lợi nhuận. Sự chuyển đổi này không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn thúc đẩy các giao thức DeFi theo các hướng hiệu quả và công bằng hơn. Với tự động hóa AI, các quy tắc của trò chơi trên thị trường DeFi đang được xác định lại.

1.3 Định Nghĩa Rõ Ràng về DeFAI

DeFAI (DeFi + AI) là một sản phẩm của sự tích hợp sâu sắc giữa DeFi và AI, nhằm mục đích nâng cao trí thông minh, trải nghiệm người dùng và hiệu quả vốn của hệ sinh thái DeFi. Cốt lõi của nó là đạt được việc ra quyết định tự động, thực hiện các tác vụ phức tạp (chẳng hạn như giao dịch, tối ưu hóa lợi nhuận, hoạt động cross-chain) và trừu tượng hóa các tương tác của người dùng (như hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên) thông qua các tác nhân AI, từ đó giảm các rào cản đối với việc sử dụng DeFi và tối ưu hóa các chiến lược tài chính.

Các Tình Huống Ứng Dụng Cốt Lõi của AI trong DeFi

2.1 Thực Thi Hoạt Động Do AI Điều Khiển

Thông qua việc tổng hợp các mô hình hoặc tác nhân AI khác nhau và tích hợp các API từ các ứng dụng DeFi khác nhau, người dùng có thể nhanh chóng thực hiện các hoạt động DeFi thông qua giao diện trò chuyện giống như ChatGPT. Sự kết hợp DeFAI này giúp nâng cao trải nghiệm người dùng on-chain, cung cấp giao diện hoạt động DeFi một cửa. Người dùng không còn cần phải điều hướng giữa các UI khác nhau để thực hiện các hoạt động DeFi, cũng như không cần phải tìm kiếm và tìm hiểu cách kết hợp các giao thức khác nhau để đạt được kết quả mong muốn, chẳng hạn như hoán đổi 100 SOL sang USDC và sau đó gửi nó vào một giao thức cho vay. Người dùng chỉ cần truyền đạt ý định của họ thông qua trò chuyện trong giao diện Chat.

Trường hợp: Bankr

Bankr là một nền tảng do AI điều khiển, tận dụng công nghệ tiên tiến và tích hợp với nhà cung cấp ví bên thứ ba Privy để tạo ví kỹ thuật số một cách an toàn và tạo điều kiện cho các giao dịch blockchain, bao gồm giao dịch và chuyển tài sản kỹ thuật số. (Video demo: https://x.com/bankrbot/status/1893788678776070481)

Trường hợp: Griffain

Một dự án DeFAI (DeFi + AI) dựa trên blockchain Solana, định vị cốt lõi của nó là một công cụ tác nhân AI, nhằm mục đích đơn giản hóa các hoạt động DeFi thông qua tương tác ngôn ngữ tự nhiên, đạt được kết nối liền mạch giữa nhu cầu của người dùng và hệ sinh thái blockchain. Người dùng có thể tương tác trực tiếp với các giao thức DeFi thông qua các hướng dẫn bằng ngôn ngữ giống con người (chẳng hạn như "mua SOL trị giá 200 USDC" hoặc "chuyển cross-chain và stake") mà không cần phải vận hành thủ công các hợp đồng thông minh hoặc hiểu các chi tiết kỹ thuật cơ bản.

Griffain triển khai nhiều Tác Nhân chuyên biệt bên trong, mỗi Tác Nhân tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể:

Tác nhân quản lý Airdrop: Tự động theo dõi và yêu cầu các airdrop đủ điều kiện;

Tác nhân tối ưu hóa lợi nhuận: Phân tích dữ liệu on-chain và điều chỉnh động phân bổ tài sản để tối đa hóa lợi nhuận;

Tác nhân quản lý danh mục đầu tư: Giám sát rủi ro tài sản và cung cấp các đề xuất tái cân bằng;

Nghiên cứu Token: Tạo báo cáo dựa trên thông tin on-chain.

2.2 Đánh Giá Tín Dụng và Quản Lý Rủi Ro

Đánh giá tín dụng và quản lý rủi ro trong DeFi là chìa khóa để đảm bảo sự ổn định của giao thức và bảo mật quỹ của người dùng. So với các hệ thống tài chính truyền thống, hệ thống tín dụng của DeFi vẫn chưa hoàn thiện, với việc đánh giá tín dụng của người dùng chủ yếu dựa vào tài sản thế chấp. Tuy nhiên, việc giới thiệu công nghệ AI mang lại nhiều cơ hội đổi mới hơn cho các giao thức DeFi, đặc biệt là trong đánh giá tín dụng và kiểm soát rủi ro.

Trường hợp: Mô Hình Chấm Điểm Tín Dụng AI của Spectral Finance

Spectral Finance lần đầu tiên giới thiệu điểm Multi-Asset Credit Risk Oracle (MACRO) vào năm 2022, kết hợp hành vi on-chain của người dùng với dữ liệu lịch sử tín dụng để cung cấp phân tích rủi ro tín dụng thông minh hơn cho thị trường cho vay.

Các Yếu Tố Cốt Lõi của Mô Hình Điểm MACRO

Điểm MACRO của Spectral Finance áp dụng dữ liệu đa chiều, bao gồm lịch sử cho vay, trả nợ, thanh lý và thậm chí cả các yếu tố biến động thị trường. Những dữ liệu này được xử lý định lượng thông qua các mô hình máy học để cung cấp cho người dùng điểm tín dụng chính xác. Điểm tín dụng của người dùng dựa trên một số yếu tố chính:

Lịch sử cho vay, trả nợ và gửi tiền: Hành vi giao dịch của người dùng trên các giao thức DeFi, đặc biệt là tần suất và độ tin cậy của việc cho vay và trả nợ.

Lịch sử thanh lý: Tác động của các bản ghi thanh lý từ các địa chỉ ví khác trong ví của người dùng đối với đánh giá tín dụng.

Các yếu tố sức khỏe: Chẳng hạn như tỷ lệ cho vay trên giá trị (LTV) và đánh giá các yếu tố rủi ro thị trường khác.

Thời gian sử dụng ví và xu hướng giao dịch: Thời gian sử dụng ví và các mẫu giao dịch cũng ảnh hưởng đến điểm tín dụng.

Biến động thị trường và tương tác với các giao thức cho vay: Tần suất tương tác với các giao thức DeFi khác nhau và biến động thị trường cũng đóng vai trò quan trọng trong đánh giá tín dụng.

Token NFC (Tín Dụng Không Thể Thay Thế) và Quản Lý Tín Dụng

Để phản ánh và sử dụng tốt hơn tín dụng của người dùng trong hệ sinh thái DeFi, Spectral Finance đã giới thiệu các token Tín Dụng Không Thể Thay Thế (NFC). Token NFC là các token ERC721 đại diện cho lịch sử giao dịch on-chain của người dùng. Mỗi token NFC mang điểm MACRO của người dùng và có thể tính toán lại điểm khi các khoản vay mới được bắt đầu.

Hiện tại, Spectral đã chuyển sang phát triển một khung tác nhân AI trong sách trắng của họ, mặc dù mô hình đánh giá tín dụng AI của họ vẫn là một khám phá tốt.

2.3 Các Chiến Lược Tự Động và Tối Ưu Hóa Lợi Nhuận

Trong thị trường DeFi, các chiến lược tự động và tối ưu hóa lợi nhuận là chìa khóa để cải thiện lợi nhuận cho người dùng và giảm thiểu rủi ro đầu tư. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI và học máy, nhiều giao thức đổi mới đã bắt đầu khám phá cách sử dụng các công nghệ này để tự động hóa các quyết định đầu tư và phân bổ tài sản nhằm đạt được hiệu quả tối ưu hóa lợi nhuận cao hơn. ARMA và Amplifi Lending Agents là hai ví dụ điển hình giúp người dùng đạt được lợi nhuận đầu tư tốt hơn trên thị trường DeFi thông qua tự động hóa và trí tuệ nhân tạo.

Trường hợp: Giao thức Quản lý Tài sản ARMA

ARMA là một giao thức quản lý lợi nhuận tự động được phát triển bởi Giza Tech, tập trung vào tài sản USDC. ARMA liên tục theo dõi và đánh giá các cơ hội trên các giao thức như AAVE, Morpho, Compound và Moonwell, tự động phân bổ lại tiền vào các nhóm có lợi suất cao nhất. Các chức năng cốt lõi của nó bao gồm tự động phân bổ lại tài sản, tối ưu hóa lợi nhuận, giảm thiểu chi phí giao dịch và duy trì tính bảo mật cao cũng như khả năng kiểm soát hoàn toàn của người dùng.

Chiến lược tối ưu hóa lợi nhuận của ARMA hoạt động thông qua một số khía cạnh:

Tái cân bằng tự động giữa các giao thức: ARMA phân tích tỷ lệ cho vay theo thời gian thực trên nhiều giao thức cho vay, đánh giá APR, phần thưởng giao thức, phần thưởng hệ sinh thái và chi phí giao dịch, sau đó tự động chuyển tiền vào các nhóm có lợi nhất. Sự điều chỉnh linh hoạt này đảm bảo người dùng có thể tối đa hóa lợi nhuận.

Cơ chế gộp lãi thông minh: ARMA tự động yêu cầu và tái đầu tư các khoản thu nhập tích lũy, trao đổi tất cả các token phần thưởng trở lại stablecoin ban đầu, tối đa hóa hiệu ứng gộp lãi. Tần suất gộp lãi được tối ưu hóa động dựa trên quy mô vị thế, APR và chi phí giao dịch, giúp tăng lợi nhuận.

Logic trao đổi token: ARMA sử dụng USDC và USDT để tiếp cận nhiều cơ hội lợi nhuận. Khi sự khác biệt về lợi nhuận giữa các token khác nhau là đáng kể, ARMA thực hiện hoán đổi token để tối ưu hóa lợi nhuận. Tất cả các hoạt động được thực hiện thông qua các giao thức DEX tích hợp, đảm bảo người dùng có thể rút token tiền gửi ban đầu của họ bất kỳ lúc nào.

Trường hợp: Chiến lược Đầu tư Amplifi Lending Agents

Amplifi Lending Agents là một công cụ tối ưu hóa chiến lược cho vay tự động được phát triển bởi Amplifi.Fi dựa trên các thuật toán AI. Giao thức này tối ưu hóa hành vi cho vay và các chiến lược tạo lợi nhuận của người dùng trên thị trường DeFi thông qua học sâu và phân tích dữ liệu. Mục tiêu cốt lõi của nó là giúp người dùng đạt được lợi nhuận đầu tư tốt nhất trong môi trường thị trường phức tạp thông qua phân bổ tài sản thông minh, quản lý rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận.

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

Các chức năng cốt lõi của Amplifi Lending Agents:

Quản lý tài sản động (tối ưu hóa và tái cân bằng): Công cụ AI/ML của Amplifi liên tục tối ưu hóa việc phân bổ tài sản dựa trên các chiến lược cấp tổ chức độc quyền. Nó tự động phân bổ lại tài sản vào các nhóm có lợi suất cao nhất và đảm bảo quản lý hiệu quả các chiến lược Bitcoin và stablecoin.

Chức năng chuỗi chéo: Thông qua Polyhedras zkBridge, Amplifi cung cấp tính thanh khoản chuỗi chéo liền mạch, với việc người dùng không phải tự thực hiện cầu nối hoặc trả phí gas. zkBridge đảm bảo các hoạt động chuỗi chéo hiệu quả và an toàn, đơn giản hóa trải nghiệm người dùng đồng thời giảm rủi ro.

Trừu tượng hóa tài khoản: Amplifi hỗ trợ các giao dịch không tốn gas (do nhà tài trợ trả) và đăng nhập Web2 (chẳng hạn như Facebook, Gmail, v.v.), giúp người dùng dễ dàng tạo và quản lý ví hơn. Bằng cách này, Amplifi đơn giản hóa các hoạt động DeFi, cho phép những người dùng không quen thuộc với blockchain dễ dàng tham gia.

Các chiến lược thông minh của Amplifi: Công cụ AI/ML của Amplifi kết hợp nhiều thuật toán tối ưu hóa, bao gồm thuật toán tiến hóa, gradient descent và lý thuyết danh mục đầu tư Markowitz. Các chiến lược này cân bằng rủi ro và lợi nhuận thông qua các phương pháp có trọng số và liên tục tối ưu hóa việc phân bổ tài sản để đảm bảo các nhà đầu tư đạt được lợi nhuận tốt nhất trong các điều kiện thị trường khác nhau.

Chiến lược tối ưu hóa: Amplifi liên tục đánh giá những thay đổi của thị trường và điều chỉnh động việc phân bổ tài sản thông qua ứng dụng toàn diện các kỹ thuật học máy để duy trì lợi nhuận hàng năm ổn định (APY). Khi biến động APY vượt quá ngưỡng hợp lý, hệ thống sẽ tự động kích hoạt các chiến lược phân bổ lại để đảm bảo danh mục đầu tư luôn ở trạng thái tối ưu.

Phân bổ lại tài sản: Bằng cách theo dõi các thay đổi APY trên các nền tảng DeFi (chẳng hạn như AAVE), Amplifi có thể tự động phân bổ lại tài sản khi APY biến động đáng kể để tối đa hóa lợi nhuận cho người dùng.

2.4 Phân tích Thị trường và Theo dõi Tâm lý

Phân tích thị trường và theo dõi tâm lý của AI trong DeFi tập trung vào hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu, với các khả năng cốt lõi là tích hợp thông tin đa chiều theo thời gian thực và định lượng rủi ro thị trường. Các hệ thống AI có thể đồng thời phân tích hành vi giao dịch trên chuỗi (chẳng hạn như chuyển khoản lớn, thay đổi nhóm thanh khoản), tâm lý truyền thông xã hội ngoài chuỗi (chẳng hạn như tâm lý trên Twitter) và các chỉ số thị trường vĩ mô (chẳng hạn như biến động giá BTC), dự đoán xu hướng biến động tài sản ngắn hạn thông qua các mô hình học máy và xác định các tín hiệu rủi ro tiềm ẩn (chẳng hạn như cảnh báo lỗ hổng hợp đồng hoặc rủi ro cạn kiệt thanh khoản). Đồng thời, AI sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để chấm điểm các sự kiện tin tức một cách cảm tính, tạo động các đề xuất phân bổ tài sản hoặc kích hoạt các chiến lược phòng ngừa rủi ro tự động, giúp người dùng giảm sự bất cân xứng thông tin và cải thiện hiệu quả quyết định trong môi trường thị trường phức tạp.

Trường hợp: AIXBT

Một công cụ AI agent chuyên dụng tập trung vào lĩnh vực tiền điện tử, tích hợp phân tích dữ liệu theo thời gian thực và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cung cấp cho người dùng thông tin chi tiết về xu hướng thị trường và hỗ trợ quyết định giao dịch. Nó có thể theo dõi và phân tích các chủ đề nóng, tâm lý thị trường và các chỉ số chính trên Crypto Twitter theo thời gian thực, giúp các nhà đầu tư nhanh chóng nắm bắt động lực ngành và xác định các cơ hội đầu tư tiềm năng. Các chức năng cốt lõi của AIXBT bao gồm tổng hợp dữ liệu đa nền tảng, phân tích tâm lý xã hội và tạo chiến lược tự động, đặc biệt vượt trội trong việc phân tích các tweet từ hơn 400 KOL, chắt lọc thông tin giá trị cao và tạo ra các đề xuất giao dịch có thể thực hiện được.

Ngoài ra, AIXBT có các khả năng tương tác, cho phép người dùng giao tiếp trực tiếp với nó thông qua phương tiện truyền thông xã hội để có được các báo cáo phân tích tùy chỉnh. Trong tương lai, khi công nghệ AI agent trưởng thành, AIXBT dự kiến sẽ tiếp tục giảm các rào cản tham gia vào thị trường tiền điện tử, thúc đẩy DeFi theo hướng thông minh và tự động hơn.

Kiến trúc Kỹ thuật và Bối cảnh Cạnh tranh

3.1 Lộ trình cho các Mô hình AI On-Chain

Hiện tại, hướng phát triển tiềm năng chủ đạo nhất là triển khai lightweight on-chain. Điều này liên quan đến việc giảm tiêu thụ tài nguyên on-chain bằng cách tính toán off-chain và đẩy kết quả và bằng chứng tính toán. Một cách tiếp cận là zkML.

zkML xác minh quá trình suy luận của các mô hình học máy thông qua các bằng chứng không kiến thức (chẳng hạn như zkSNARK), đảm bảo tính chính xác của kết quả tính toán mà không tiết lộ các tham số mô hình hoặc dữ liệu đầu vào. Quá trình cốt lõi của nó là:

Tính toán off-chain: Chạy mô hình ML off-chain để tạo ra kết quả suy luận.

Tạo bằng chứng: Sử dụng công nghệ zk để tạo ra một bằng chứng toán học ngắn gọn chỉ ra rằng quá trình suy luận phù hợp với mô hình được xác định trước (chẳng hạn như trọng số mô hình, kiến trúc) và không bị giả mạo.

Xác minh on-chain: Gửi bằng chứng lên blockchain, nơi các hợp đồng thông minh xác minh tính hợp lệ của kết quả bằng cách xác minh bằng chứng, mà không cần phải thực hiện lại tính toán.

Cơ chế này giải quyết vấn đề chi phí cao khi chạy trực tiếp các mô hình ML trên chuỗi (chẳng hạn như các giới hạn tính toán của EVM) đồng thời đảm bảo tính minh bạch và khả năng chống kiểm duyệt.

Các trường hợp sử dụng liên quan đã tồn tại, chẳng hạn như framework ZKML của Modulus Labs.

Công nghệ cốt lõi của Modulus Labs là tính toán off-chain + xác minh on-chain, với các tính năng framework bao gồm:

Xác minh tính toàn vẹn của việc thực thi AI: Đảm bảo kết quả suy luận của mô hình AI không bị giả mạo thông qua các bằng chứng không kiến thức (chẳng hạn như đảm bảo tính xác thực của các đầu ra mô hình đánh giá giá NFT). Trường hợp: Hợp tác với Upshot để đưa kết quả đánh giá giá NFT do AI tạo ra (100 triệu mỗi giờ) lên chuỗi thông qua các bằng chứng ZK, đạt được sự kết hợp giữa "khả năng AI + bảo mật trên chuỗi."

Cơ chế chống gian lận: Trong các kịch bản trò chơi (chẳng hạn như AI Arena), xác minh tính nhất quán giữa các mô hình AI do người chơi đào tạo và các mô hình thực tế được triển khai trong các cuộc thi, ngăn chặn các hành vi gian lận do lợi ích kinh tế thúc đẩy.

API mở: Cung cấp các API "AI chống giả mạo" cho phép các nhà phát triển dApp tích hợp chức năng AI có thể xác minh mà không làm giảm tính bảo mật phi tập trung.

3.2 So sánh các Dự án Hàng đầu

Vượt ra ngoài lớp cơ sở hạ tầng, sự cạnh tranh trong lớp ứng dụng DeFAI rất khốc liệt. Nhìn chung, các rào cản sản phẩm không quá cao và không có giao thức ứng dụng nào được tìm thấy có độ ổn định và độ chính xác của sản phẩm vượt trội hơn nhiều so với các đối thủ cạnh tranh khác. Trong khi đó, product-market fit (PMF) của các ứng dụng hiện có đang được người dùng kiểm tra. Trong cơ sở hạ tầng AI đang phát triển nhanh chóng ngày nay, các ứng dụng DeFAI hiệu quả hơn có thể xuất hiện bất kỳ lúc nào, thay thế các dự án hàng đầu hiện có.

Hiện tại, dự án hàng đầu là Griffain. Sản phẩm của họ cho phép người dùng tương tác với blockchain thông qua ngôn ngữ tự nhiên và sau đó thực hiện các hoạt động DeFi trên chuỗi. Tốc độ cập nhật sản phẩm của Griffain rất ấn tượng. Họ hiện có các sản phẩm như Agent Sniper, Agentic Commerce, tổng hợp API đa agent (hệ thống Năng lượng), v.v., đã ra mắt, với hướng xây dựng tổng thể là một nền tảng hoạt động ngôn ngữ tự nhiên tích hợp, cho phép người dùng duyệt và vận hành các thông tin trên chuỗi hàng ngày khác nhau thông qua cửa sổ chat bot.

Khi AI tiếp tục định hình lại bối cảnh DeFi thông qua các kiến trúc kỹ thuật tiên tiến và các ứng dụng sáng tạo, điều quan trọng là phải nhận ra những rủi ro tiềm ẩn và những thách thức về mặt đạo đức đi kèm với sự chuyển đổi này. Trong phần tiếp theo của phân tích, chúng ta sẽ đi sâu vào mặt tối của DeFi do AI điều khiển, khám phá những rủi ro hệ thống, những rào cản pháp lý và những tình huống khó xử về mặt đạo đức có thể định hình tương lai của hệ sinh thái mới nổi này.