Tác giả:Poopman
Biên tập: TechFlow
Khi Tài chính phi tập trung (DeFi) truyền thống gặp gỡ Trí tuệ nhân tạo (AI) mới nổi, sẽ tạo ra những tia lửa như thế nào? Chúng ta có thể tạo ra những biến thể hoàn toàn mới hay những đổi mới công nghệ như thế nào?
Hôm nay, chúng ta sẽ cùng khám phá hệ sinh thái sơ khai của DeFAI (Tài chính phi tập trung + Trí tuệ nhân tạo).
Hy vọng bài viết này sẽ mang lại một số gợi ý cho bạn!
(*Tôi sẽ sớm đăng một bài phân tích sâu rộng 20 trang trên Medium. Nội dung hôm nay chỉ là một cái nhìn tổng quan, giúp bạn nhanh chóng hiểu về lĩnh vực mới nổi này.)
Tại sao nên quan tâm đến DeFAI?
Sự kết hợp giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) và blockchain không phải là điều mới. Từ việc thực hiện đào tạo mô hình phi tập trung trên mạng con Bittensor, đến các thị trường tài nguyên GPU và tính toán phi tập trung như Akash và io.net, và gần đây là sự kết hợp giữa AI và memecoin trên Solana, mỗi giai đoạn đều thể hiện cách blockchain có thể bổ sung năng lực cho AI thông qua việc tập hợp tài nguyên, thúc đẩy sự ra đời của các ứdụng AI chủ quyền và ứng dụng cấp người tiêu dùng.
Theo dữ liệu từ CoinGecko, tính đến ngày 13 tháng 1 năm 2025, tổng giá trị vốn hóa thị trường của DeFAI đã đạt khoảng 1 tỷ USD. Trong đó, Griffain chiếm 45% thị phần, trong khi $ANON chiếm 22%.
Kể từ ngày 25 tháng 12 năm 2024, khi các khuôn khổ và nền tảng như Virtual và ai16z được "vốn hóa Mỹ" trở lại sau kỳ nghỉ lễ Giáng sinh, ngành công nghiệp DeFAI bắt đầu phát triển nhanh chóng.
Đây chỉ là khởi đầu. Tiềm năng của DeFAI vượt xa so với hiện tại.
Mặc dù các ứng dụng hiện tại vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm, nhưng chúng ta không nên đánh giá thấp khả năng của nó trong việc chuyển đổi DeFi thành một hệ sinh thái tài chính thông minh hơn, thân thiện với người dùng và hiệu quả hơn thông qua công nghệ AI.
Trước khi đi sâu vào khám phá hệ sinh thái DeFAI, chúng ta cần hiểu rõ hơn về cách các tác nhân AI hoạt động trong môi trường DeFi và blockchain.
Cơ chế hoạt động của các tác nhân AI trong DeFi
Các tác nhân AI là những chương trình thực hiện nhiệm vụ thay mặt người dùng dựa trên các quy trình công việc cụ thể. Cốt lõi của các tác nhân này là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cho phép chúng tạo ra các phản hồi dựa trên dữ liệu đào tạo của mình.
Trong blockchain, các tác nhân có thể tương tác với các hợp đồng thông minh và tài khoản, xử lý các nhiệm vụ phức tạp mà không cần sự can thiệp liên tục của người dùng.
Ví dụ:
Đơn giản hóa trải nghiệm người dùng DeFi: Thực hiện các thao tác đa bước như cầu nối xuyên chuỗi và khai thác thanh khoản chỉ bằng một nút bấm
Tối ưu hóa chiến lược khai thác thanh khoản: Mang lại lợi nhuận cao hơn cho người dùng
Tự động hóa việc thực hiện giao dịch: Mua hoặc bán tài sản dựa trên phân tích thị trường (từ bên thứ ba hoặc mô hình của chính mình)
Tham khảo nghiên cứu của @threesigmaxyz, các mô hình AI thường tuân theo 6 quy trình công việc cốt lõi sau:
Thu thập dữ liệu
Suy luận mô hình
Đưa ra quyết định
Quản lý và vận hành
Khả năng tương tác
Quản lý ví
Khi bạn đã "thu thập" được 6 yếu tố cốt lõi này, bạn có thể xây dựng các tác nhân AI tự chủ của riêng mình trên blockchain. Những tác nhân này có thể đảm nhận các vai trò khác nhau trong hệ sinh thái DeFi, từ đó nâng cao hiệu quả trên chuỗi và trải nghiệm giao dịch của người dùng.
Khám phá thế giới DeFAI v2
Nhìn chung, tôi chia sự kết hợp giữa DeFi và AI (DeFAI) thành bốn danh mục chính:
AI trừu tượng hóa/thân thiện với người dùng
Tối ưu hóa lợi nhuận và quản lý danh mục đầu tư
Cơ sở hạ tầng hoặc nền tảng DeFAI
Phân tích và dự báo thị trường
AI trừu tượng hóa hoặc AI ChatGPT
Trong lĩnh vực này, giải pháp AI lý tưởng nên có các khả năng sau:
Tự động thực hiện các thao tác giao dịch và Staking nhiều bước, mà không yêu cầu người dùng có bất kỳ kiến thức chuyên môn nào.
Tiến hành nghiên cứu thị trường theo thời gian thực và cung cấp cho người dùng các thông tin và dữ liệu then chốt để họ có thể đưa ra quyết định giao dịch sáng suốt.
Tích hợp dữ liệu từ nhiều nền tảng, nhận diện cơ hội thị trường và cung cấp cho người dùng một bức tranh toàn cảnh.
Tiếp theo, hãy cùng xem xét một số công cụ nổi bật trong lĩnh vực này:
Griffain
@griffaindotcom là công cụ AI trừu tượng hóa đầu tiên và hiệu quả nhất trên blockchain Solana, hỗ trợ thực hiện giao dịch, quản lý ví, đúc NFT, nhanh chóng mua token và nhiều chức năng khác.
Các tính năng chính bao gồm:
Thực hiện giao dịch chỉ bằng cách nhập văn bản tự nhiên
Phát hành dự án Token, đúc NFT và lựa chọn địa chỉ để thực hiện airdrop thông qua Pumpfun
Khả năng đa tác nhân hợp tác
Tác nhân có thể đăng tweet thay mặt người dùng
Tự động mua các Meme coin mới niêm yết trên Pumpfun dựa trên từ khóa hoặc điều kiện cụ thể
Tự động hóa việc thực hiện Staking và các chiến lược DeFi
Lập lịch nhiệm vụ, người dùng có thể tùy chỉnh tác nhân cá nhân hóa bằng cách nhập dữ liệu nhớ lại
Thu thập dữ liệu từ nhiều nền tảng để phân tích thị trường, chẳng hạn như xác định các chủ sở hữu chính của một Token
Chức năng ví:
Khi tạo tài khoản, hệ thống sẽ tự động tạo một ví thông qua Privy. Người dùng có thể ủy quyền tài khoản cho tác nhân, để tác nhân tự chủ thực hiện giao dịch và quản lý danh mục đầu tư. Để tăng cường bảo mật, khóa riêng tư được chia nhỏ và lưu trữ thông qua kỹ thuật chia sẻ bí mật Shamir, đảm bảo rằng cả Griffain và Privy đều không thể độc lập kiểm soát ví.
Anon
@HeyAnonai được xây dựng bởi nhà phát triển nổi tiếng @danielesesta, người đã tạo ra các giao thức DeFi như Wonderland và MIM. Mục tiêu của Anon là đơn giản hóa trải nghiệm tương tác DeFi, để cả người mới bắt đầu và người dùng lâu năm đều có thể dễ dàng sử dụng.
Các tính năng chính bao gồm:
Cầu nối xuyên chuỗi tài sản dựa trên LayerZero
Cung cấp bản cập nhật giá và dữ liệu thời gian thực thông qua Pyth
Cung cấp tự động hóa dựa trên thời gian và giá Gas
Cung cấp nhận thức thị trường thời gian thực, chẳng hạn như phân tích tâm lý và phân tích dữ liệu xã hội
Hỗ trợ hợp tác với các giao thức như Aave, Sparks, Sky và Wagmi để thực hiện các hoạt động vay mượn
Hỗ trợ chức năng giao dịch bằng ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm c
Dưới đây là bản dịch tiếng Việt của văn bản, với các từ được giữ nguyên như yêu cầu:Sẽ thu 1.00% phí cho tất cả các hoạt động khác.
Mua và stake $GMX để tạo ra nguồn thu nhập mới
Đầu tư vào các pool GM của GMX để tăng thêm lợi nhuận
Mua GBC NFT với giá thấp để mở rộng danh mục đầu tư
Các pool cách ly: Đây là các pool tài sản đơn lẻ, cho phép người dùng chỉ có thể vay hoặc cung cấp một loại tài sản, giảm thiểu rủi ro giữa các tài sản.
Lớp tích hợp: Dựa trên Yearn V3, tài sản của người dùng sẽ được phân bổ vào các pool cách ly được phê duyệt dựa trên mức sử dụng và lợi nhuận. Mạng con Bittensor cung cấp chiến lược phân bổ tối ưu cho lớp tích hợp này. Khi người dùng cung cấp tài sản vào lớp tích hợp, rủi ro của họ chỉ giới hạn ở loại tài sản thế chấp được chọn, tránh rủi ro từ các pool vay mượn hoặc tài sản thế chấp khác.
Cách tạo ra các mô hình
Cung cấp dữ liệu và tài nguyên tính toán
Vai trò của cơ chế xác minh
Nguyên lý hoạt động của môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE)
AI có thể hiểu các đầu vào không hoàn hảo
Các công cụ thực hiện giao dịch nhanh chóng
Nghiên cứu thị trường theo thời gian thực, giúp người dùng đưa ra quyết định sáng suốt hơn dựa trên mục tiêu của họ
Nhiều công cụ hiện tại chỉ là bao bọc đơn giản của ChatGPT, thiếu các tiêu chí đánh giá rõ ràng.
Xu hướng phân mảnh dữ liệu trên chuỗi có thể khiến các mô hình AI có xu hướng tập trung hơn là phi tập trung, hiện chưa có giải pháp rõ ràng.
Ngoài Slate, còn nhiều công cụ AI trừu tượng mới nổi trong lĩnh vực này, một số dự án tiêu biểu bao gồm:
Cũng như nhiều dự án khác đang trong quá trình phát triển...
Dưới đây là bảng so sánh các công cụ AI trừu tượng:
Hình ảnh: Được biên soạn bởi TechFlow
Tối ưu hóa và quản lý đầu tư tự động: Khác với các chiến lược sinh lời truyền thống, các giao thức DeFi trong lĩnh vực này sử dụng AI để phân tích dữ liệu trên chuỗi, nhận diện xu hướng và cung cấp những nhận định giúp các nhóm xây dựng chiến lược tối ưu hóa sinh lời và quản lý danh mục đầu tư hiệu quả hơn.
T3AI
@trustInWeb3 là một giao thức cho vay hỗ trợ các khoản vay không được đảm bảo hoàn toàn, sử dụng AI làm trung gian và động cơ quản lý rủi ro.
Các đại lý AI của T3AI có thể theo dõi tình trạng sức khỏe của các khoản vay theo thời gian thực và đảm bảo các khoản vay luôn ở trạng thái có thể hoàn trả thông qua khung chỉ số rủi ro của họ. Đây là một ví dụ thú vị về ứng dụng AI trong DeFi.
Kudai
@Kudai_IO là một đại lý thử nghiệm tập trung vào hệ sinh thái GMX, được phát triển bởi GMX Blueberry Club sử dụng công cụ EmpyrealSDK. Hiện tại, Token $KUDAI đang giao dịch trên mạng Base.
Dưới đây là lộ trình phát triển của Kudai:
Ý tưởng cốt lõi của Kudai là sử dụng tất cả các khoản phí giao dịch kiếm được thông qua $KUDAI để tài trợ cho các hoạt động giao dịch tự động của các đại lý, và chia lợi nhuận từ những hoạt động này cho người nắm giữ Token.
Trong giai đoạn thứ hai sắp tới (trong tổng số 4 giai đoạn), Kudai sẽ có các tính năng sau, có thể được kích hoạt thông qua lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên trên Twitter:
Sturdy Finance V2
@SturdyFinance là một giao thức kết hợp chức năng cho vay và tích hợp các nguồn sinh lời, sử dụng mô hình AI được huấn luyện bởi mạng con Bittensor SN10 để phân bổ động tài sản giữa các pool cách ly, từ đó tối ưu hóa lợi nhuận.
Cấu trúc của Sturdy gồm hai lớp:
Một số dự án tiêu biểu khác trong lĩnh vực tối ưu hóa sinh lời và quản lý đầu tư bao gồm:
Cũng như nhiều dự án khác đang trong quá trình phát triển...
Các đại lý phân tích tâm lý thị trường
AIXBT
@AIXBT_agent là một đại lý theo dõi tâm lý thị trường, tích hợp và phân tích dữ liệu từ hơn 400 ý kiến lãnh đạo chủ chốt (KOL) trên Twitter thông qua công cơ riêng. AIXBT có thể nắm bắt xu hướng thị trường theo thời gian thực và cung cấp những nhận định có giá trị cho người dùng quanh đồng hồ.
Trong số tất cả các đại lý AI trong lĩnh vực DeFi, AIXBT chiếm 14.76% lượng quan tâm thị trường, được coi là một trong những đại lý ảnh hưởng nhất trong hệ sinh thái.
Chức năng của AIXBT không chỉ dừng lại ở việc cung cấp nhận định thị trường, nó còn có khả năng tương tác, có thể trả lời câu hỏi của người dùng và thậm chí phát hành token thông qua nền tảng Twitter. Ví dụ, token $CHAOS được AIXBT hợp tác với chatbot tương tác khác là Simi tạo ra thông qua công cụ @EmpyrealSDK.
Một số đại lý phân tích thị trường khác bao gồm:
Cơ sở hạ tầng và nền tảng sinh thái DeFi
Việc triển khai các đại lý AI Web3 không thể tách rời khỏi cơ sở hạ tầng phi tập trung. Các dự án này không chỉ cung cấp dịch vụ huấn luyện và suy luận mô hình, mà còn cung cấp dữ liệu, cơ chế xác minh và lớp phối hợp cho việc phát triển các đại lý AI.
Dù là Web2 hay Web3, mô hình, khả năng tính toán và dữ liệu vẫn luôn là ba trụ cột then chốt thúc đẩy sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và đại lý AI.
Chúng tôi đã thảo sâu về các nội dung sau trên nền tảng Medium:
Do nội dung khá dài, vui lòng tham khảo các bài viết trên Medium để biết thêm chi tiết.
Dưới đây là bản đồ sinh thái cơ sở hạ tầng DeFi do @pinkbrains_io thực hiện:
Các tham gia chính trong lĩnh vực này bao gồm:
Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE)
Khung
Nền tảng / Giải pháp t
Cơ sở hạ tầng chung
Các công cụ
Tương lai phát triển của DeFi AI
Tôi tin rằng thị trường DeFi sẽ trải qua ba giai đoạn chính: đầu tiên là tập trung vào hiệu quả, sau đó là phi tập trung hóa, cuối cùng là chú trọng đến bảo mật quyền riêng tư.
Sự phát triển của DeFi AI sẽ trải qua 4 giai đoạn cụ thể.
Giai đoạn 1: Tập trung vào việc nâng cao hiệu quả, ra mắt các công cụ đơn giản hóa các thao tác DeFi phức tạp. Ví dụ:
Giai đoạn 2: Các tác nhân thông minh sẽ thực hiện giao dịch tự động, có thể thực hiện các chiến lược dựa trên dữ liệu của bên thứ ba hoặc các tác nhân thông minh khác. Người dùng nâng cao có thể tinh chỉnh mô hình, xây dựng các tác nhân thông minh để tối ưu hóa lợi nhuận cho chính họ hoặc khách hàng của họ.
Giai đoạn 3: Người dùng sẽ quan tâm đến quản lý ví và các vấn đề xác minh AI. Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) và bằng chứng không tri thức (ZKP) sẽ đảm bảo tính minh bạch và an toàn của hệ thống AI.
Giai đoạn 4: Cuối cùng, một bộ công cụ DeFi AI không mã hóa hoặc giao thức AI như dịch vụ có thể xuất hiện, tạo ra một hệ sinh thái dựa trên tác nhân, nơi người dùng có thể tinh chỉnh các mô hình được điều chỉnh bằng tiền điện tử.
Mặc dù tầm nhìn này rất đáng mong đợi, nhưng vẫn còn một số vấn đề cần được giải quyết:
