AI 與 DeFi 整合：超越 AlphaGo 的鏈上遊戲（I）

導論：當 AI 成為鏈上遊戲的「新玩家」

2025 年，全球 DeFi 協議中的總鎖定價值 (TVL) 超過 1000 億美元，但市場效率低下和流動性分散等問題仍未解決。同時，AI 技術（如 GPT-4、Llama 2）的爆炸性增長為 DeFi 引入了一個新的變數——AI 代理。這些鏈上「機器人」不僅可以執行預設策略，還可以通過機器學習動態優化決策，甚至可以與其他 AI 系統進行遊戲。然而，這場技術革命也伴隨著激烈的爭議：AI 是否會將 DeFi 推向零和遊戲的深淵？如何保證鏈上市場的公平性？

在第一部分，我們將深入研究這個標誌性案例，揭示 AI 與 DeFi 整合的技術路徑；在第二部分，我們將重點關注其經濟影響和潛在風險。

AI 重塑 DeFi 的底層邏輯

1.1 DeFi 的演進需求

自區塊鏈技術與去中心化金融 (DeFi) 整合以來，DeFi 生態系統經歷了快速的創新和發展。在早期階段，DeFi 的核心原則是「代碼即法律」，意味著所有協議和交易行為都由智能合約控制，從而減少了對中介機構的依賴。然而，隨著市場規模的擴大和交易量的激增，DeFi 的需求發生了變化，出現了更複雜的金融操作和策略要求，推動 DeFi 朝著更精細化和智能化的方向發展。

高頻交易、流動性管理和套利策略——在傳統金融市場中非常常見——已逐漸滲透到 DeFi 領域。隨著市場波動性和複雜性的增加，傳統規則和靜態演算法已無法滿足需求。此時，引入 AI 成為解決這個問題的關鍵。通過深度學習和優化演算法，AI 可以即時分析大量的市場數據，以制定更精確的交易策略和流動性管理解決方案。此外，AI 還有助於進一步降低使用 DeFi 專案的門檻。通過 AI 代理使用自然語言命令執行一系列鏈上互動，可以顯著降低用戶的學習成本。

1.2 AI 與 DeFi 的協同效應

隨著 AI 技術的不斷進步，DeFi 領域正逐漸從純粹的代碼驅動轉向智能、數據驅動的決策模型。AI 不僅有助於提高策略執行效率，還可以通過深度數據分析發現市場中的潛在機會和風險，從而提高整個 DeFi 系統的智慧化程度。

1.2.1 資訊優勢：鏈上和鏈下數據的整合

在傳統的 DeFi 協議中，市場數據主要來自鏈上資訊，例如區塊鏈交易數據、資產池餘額和流動性池狀態。然而，AI 的引入使 DeFi 能夠有機地將鏈下數據與鏈上數據結合起來，從而進一步增強預測能力。例如，通過引入預言機來提供鏈下價格數據，並使用機器學習技術分析這些數據，AI 可以更準確地預測市場價格趨勢，從而有助於制定高效的交易策略。這種資訊整合的優勢使 AI 成為 DeFi 協議中的重要技術工具。

1.2.2 遊戲升級：MEV 的自動化

在去中心化金融系統中，礦工可提取價值 (MEV) 一直是備受關注的熱點話題。MEV 指的是礦工通過調整區塊中交易的順序可以獲得的額外收入。過去，MEV 的提取主要依賴於手動策略和操作，這不僅效率低下，而且容易受到人為因素的影響。

然而，隨著 AI 技術的發展，MEV 提取方法已經從傳統的手動狙擊發展到自動化的智慧操作。AI 可以在幾毫秒內分析鏈上數據，並通過演算法優化交易排序，以最大化回報。這種轉變不僅提高了效率，還推動 DeFi 協議朝著更高效和公平的方向發展。借助 AI 自動化，DeFi 市場的遊戲規則正在被重新定義。

1.3 DeFAI 的明確定義

DeFAI (DeFi + AI) 是 DeFi 和 AI 深度整合的產物，旨在提高 DeFi 生態系統的智慧化、用戶體驗和資本效率。其核心是通過 AI 代理實現自動化決策、複雜任務執行（如交易、收益優化、跨鏈操作）和用戶互動的抽象化（如自然語言指令），從而降低 DeFi 的使用門檻並優化金融策略。

AI 在 DeFi 中的核心應用場景

2.1 AI 驅動的操作執行

通過聚合各種 AI 模型或代理，並整合來自各種 DeFi 應用程式的 API，用戶可以通過類似 ChatGPT 的聊天介面快速執行 DeFi 操作。這種 DeFAI 組合增強了鏈上用戶體驗，提供了一站式 DeFi 操作介面。用戶不再需要在不同的 UI 之間導航來執行 DeFi 操作，也不需要搜尋和學習如何組合各種協議來實現他們想要的結果，例如將 100 SOL 兌換為 USDC，然後將其存入借貸協議。用戶只需在聊天介面中通過聊天傳達他們的意圖即可。

案例：Bankr

Bankr 是一個 AI 驅動的平台，它利用先進的技術並與第三方錢包提供商 Privy 整合，以安全地創建數位錢包並促進區塊鏈交易，包括交易和轉移數位資產。（演示影片：https://x.com/bankrbot/status/1893788678776070481）

案例：Griffain

一個基於 Solana 區塊鏈的 DeFAI (DeFi + AI) 專案，其核心定位是作為一個 AI 代理引擎，旨在通過自然語言互動簡化 DeFi 操作，實現用戶需求與區塊鏈生態系統之間的無縫連接。用戶可以直接通過類似人類語言的指令（例如「購買價值 200 USDC 的 SOL」或「跨鏈轉帳和質押」）與 DeFi 協議互動，而無需手動操作智能合約或理解底層技術細節。

Griffain 在內部部署了多個專業代理，每個代理都專注於特定任務：

空投管理代理：自動追蹤和領取符合條件的空投；

收益優化代理：分析鏈上數據並動態調整資產配置以最大化回報；

投資組合管理代理：監控資產風險並提供重新平衡建議；

代幣研究：根據鏈上資訊生成報告。

2.2 信用評估和風險管理

DeFi 中的信用評估和風險管理是確保協議穩定性和用戶資金安全的關鍵。與傳統金融系統相比，DeFi 的信用體系仍不完善，用戶信用評估主要依賴於抵押品。然而，AI 技術的引入為 DeFi 協議提供了更多創新機會，尤其是在信用評估和風險控制方面。

案例：Spectral Finance 的 AI 信用評分模型

Spectral Finance 於 2022 年首次推出了多資產信用風險預言機 (MACRO) 評分，將用戶的鏈上行為與信用歷史數據相結合，為借貸市場提供更智慧的信用風險分析。

MACRO 評分模型的核心因素

Spectral Finance 的 MACRO 評分採用多維數據，包括借貸、還款、清算歷史，甚至市場波動因素。這些數據通過機器學習模型進行量化處理，為用戶提供精確的信用評分。用戶的信用評分基於以下幾個主要因素：

借貸、還款和存款歷史：用戶在 DeFi 協議上的交易行為，尤其是借貸和還款的頻率和可靠性。

清算歷史：用戶錢包中其他錢包地址的清算記錄對信用評估的影響。

健康因素：例如貸款價值比 (LTV) 和對其他市場風險因素的評估。

錢包歷史長度和交易趨勢：錢包使用時間和交易模式也會影響信用評分。

市場波動和與借貸協議的互動：與不同 DeFi 協議的互動頻率和市場波動也在信用評估中發揮重要作用。

NFC（非同質化信用）代幣和信用管理

為了更好地反映和利用用戶在 DeFi 生態系統中的信用，Spectral Finance 引入了非同質化信用 (NFC) 代幣。NFC 代幣是 ERC721 代幣，代表用戶的鏈上交易歷史。每個 NFC 代幣都帶有用戶的 MACRO 評分，並且可以在啟動新貸款時重新計算評分。

目前，Spectral 已轉向在其白皮書中開發 AI 代理框架，儘管他們的 AI 信用評估模型仍然是一個很好的探索。

2.3 自動化策略和收益優化

在 DeFi 市場中，自動化策略和收益最佳化是提高用戶回報和降低投資風險的關鍵。隨著人工智慧技術和機器學習的不斷進步，多個創新協議已開始探索如何利用這些技術來自動化投資決策和資產配置，以實現更高效的收益最佳化。ARMA 和 Amplifi Lending Agents 是兩個典型的例子，它們透過自動化和智慧化幫助用戶在 DeFi 市場中獲得更好的投資回報。

案例：資產管理協議 ARMA

ARMA 是一個由 Giza Tech 開發的自動化收益管理協議，專注於 USDC 資產。ARMA 持續監控和評估 AAVE、Morpho、Compound 和 Moonwell 等協議的機會，自動將資金重新分配到收益最高的池中。其核心功能包括自動資產重新配置、收益最佳化、交易成本最小化，以及保持強大的安全性和完整的用戶控制權。

ARMA 的收益最佳化策略透過以下幾個方面運作：

跨協議自動重新平衡：ARMA 分析多個借貸協議的即時借貸利率，評估 APR、協議獎勵、生態系統獎勵和交易成本，然後自動將資金轉移到最有利的池中。這種動態調整確保用戶可以最大化回報。

智慧複利機制：ARMA 自動領取並再投資累積收益，將所有獎勵代幣兌換回原始穩定幣，從而最大化複利效應。複利頻率根據倉位大小、APR 和交易成本進行動態最佳化，從而提高收益。

代幣兌換邏輯：ARMA 使用 USDC 和 USDT 來存取廣泛的收益機會。當不同代幣之間的收益差異顯著時，ARMA 會執行代幣交換以最佳化回報。所有操作均透過整合的 DEX 協議進行，確保用戶可以隨時提取其原始存款代幣。

案例：投資策略 Amplifi Lending Agents

Amplifi Lending Agents 是一個由 Amplifi.Fi 基於 AI 演算法開發的自動化借貸策略最佳化工具。該協議透過深度學習和資料分析，最佳化用戶在 DeFi 市場中的借貸行為和收益產生策略。其核心目標是透過智慧資產配置、風險管理和收益最佳化，幫助用戶在複雜的市場環境中實現最佳投資回報。

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

Amplifi Lending Agents 的核心功能：

動態資產管理（最佳化和重新平衡）：Amplifi 的 AI/ML 引擎根據專有的機構級策略持續最佳化資產配置。它會自動將資產重新分配到收益最高的池中，並確保有效地管理 Bitcoin 和穩定幣策略。

跨鏈功能：透過 Polyhedras zkBridge，Amplifi 提供無縫的跨鏈流動性，用戶無需手動橋接或支付 gas 費用。zkBridge 確保高效且安全的跨鏈操作，簡化用戶體驗，同時降低風險。

帳戶抽象化：Amplifi 支援免 gas 費（贊助商支付）交易和 Web2 登入（例如 Facebook、Gmail 等），讓用戶可以更輕鬆地建立和管理錢包。透過這種方式，Amplifi 簡化了 DeFi 操作，讓不熟悉區塊鏈的用戶也能輕鬆參與。

Amplifi 的智慧策略：Amplifi 的 AI/ML 引擎結合了多種最佳化演算法，包括進化演算法、梯度下降和 Markowitz 投資組合理論。這些策略透過加權方法平衡風險和回報，並持續最佳化資產配置，以確保投資者在不同的市場條件下獲得最佳回報。

最佳化策略：Amplifi 持續評估市場變化，並透過全面應用機器學習技術來動態調整資產配置，以維持穩定的年度回報 (APY)。當 APY 波動超過合理閾值時，系統會自動觸發重新配置策略，以確保投資組合始終處於最佳狀態。

資產重新配置：透過監控 DeFi 平台（例如 AAVE）上的 APY 變化，當 APY 波動顯著時，Amplifi 可以自動重新配置資產，以最大化用戶回報。

2.4 市場分析和情緒追蹤

AI 在 DeFi 中的市場分析和情緒追蹤側重於資料驅動的決策支援，其核心能力在於多維資訊的即時整合和市場風險的量化。AI 系統可以同時解析鏈上交易行為（例如大額轉帳、流動性池變化）、鏈下社群媒體情緒（例如 Twitter 情緒）和巨集市場指標（例如 BTC 價格波動），透過機器學習模型預測短期資產波動趨勢，並識別潛在的風險訊號（例如合約漏洞警告或流動性耗盡風險）。同時，AI 使用自然語言處理技術對新聞事件進行情感評分，動態產生資產配置建議或觸發自動避險策略，幫助用戶在複雜的市場環境中減少資訊不對稱並提高決策效率。

案例：AIXBT

一種專門針對加密貨幣領域的 AI 代理工具，整合了即時資料分析和自然語言處理技術，為用戶提供市場趨勢洞察和交易決策支援。它可以即時追蹤和解析 Crypto Twitter 上的熱門話題、市場情緒和關鍵指標，幫助投資者快速掌握行業動態並識別潛在的投資機會。AIXBT 的核心功能包括多平台資料聚合、社群情緒分析和自動化策略生成，尤其擅長分析來自 400 多位 KOL 的推文，提取高價值資訊，並產生可執行的交易建議。

此外，AIXBT 具有互動功能，允許用戶透過社群媒體直接與其溝通，以獲得客製化的分析報告。未來，隨著 AI 代理技術的成熟，AIXBT 有望進一步降低參與加密貨幣市場的門檻，推動 DeFi 朝向更智慧化和自動化的方向發展。

技術架構和競爭格局

3.1 鏈上 AI 模型的途徑

目前，最主流的潛在發展方向是鏈上輕量級實現。這涉及透過鏈下計算並推送結果和計算證明來減少鏈上資源消耗。一種方法是 zkML。

zkML 透過零知識證明（例如 zkSNARKs）驗證機器學習模型的推論過程，確保計算結果的正確性，而無需揭露模型參數或輸入資料。其核心流程是：

鏈下計算：在鏈下執行 ML 模型以產生推論結果。

產生證明：使用 zk 技術產生一個簡潔的數學證明，表明推論過程符合預定義的模型（例如模型權重、架構）且未被篡改。

鏈上驗證：將證明提交到區塊鏈，智慧合約透過驗證證明來驗證結果的合法性，而無需重新執行計算。

這種機制解決了直接在鏈上執行 ML 模型的高成本問題（例如 EVM 的計算限制），同時確保透明度和抗審查性。

已經存在相關的用例，例如 Modulus Labs 的 ZKML 框架。

Modulus Labs 的核心技術是鏈下計算 + 鏈上驗證，其框架功能包括：

驗證 AI 執行完整性：透過零知識證明確保 AI 模型推論結果未被篡改（例如確保 NFT 價格評估模型輸出的真實性）。案例：與 Upshot 合作，透過 ZK 證明將 AI 產生的 NFT 價格評估結果（每小時 1 億個）上鏈，實現「AI 能力 + 鏈上安全性」的結合。

防作弊機制：在遊戲場景（例如 AI Arena）中，驗證玩家訓練的 AI 模型與實際部署在比賽中的模型之間的一致性，防止由經濟利益驅動的作弊行為。

開放 API：提供「防篡改 AI」API，允許 dApp 開發人員整合可驗證的 AI 功能，而無需犧牲去中心化安全性。

3.2 領先專案的比較

除了基礎設施層之外，DeFAI 應用層的競爭也很激烈。總體而言，產品壁壘並不是很高，並且沒有發現任何應用協議在產品穩定性和準確性方面遠遠優於其他競爭對手。同時，現有應用程式的產品市場契合度 (PMF) 正在接受用戶的測試。在當今快速發展的 AI 基礎設施中，更有效的 DeFAI 應用程式可能隨時出現，取代現有的領先專案。

目前，領先的專案是 Griffain。他們的產品允許用戶透過自然語言與區塊鏈互動，然後執行鏈上 DeFi 操作。Griffain 的產品更新速度令人印象深刻。他們目前已經推出了 Agent Sniper、Agentic Commerce、多代理 API 聚合（能源系統）等產品，整體建構方向是一個整合的自然語言操作平台，允許用戶透過機器人聊天視窗瀏覽和操作各種日常鏈上資訊。

隨著人工智慧持續透過先進的技術架構和創新應用重塑 DeFi 格局，務必認清伴隨此轉型而來的潛在風險和倫理挑戰。在接下來的分析中，我們將深入探討人工智慧驅動的 DeFi 陰暗面，探索可能定義這個新興生態系統未來的系統性風險、監管障礙和倫理困境。