OKX Ventures gần đây đã tổ chức một buổi chia sẻ trực tuyến (Twitter Space) với chủ đề "Các tác nhân tự trị đang định hình lại DeFi", đi sâu vào một trong những điểm giao thoa thú vị nhất trong Web3: sự trỗi dậy của các tác nhân tự trị DeFi.

Buổi thảo luận lần vượt qua cơn sốt khái niệm ban đầu về chatbot AI để giải quyết câu hỏi cốt lõi: Làm thế nào các tác nhân tự động có thể tạo ra giá trị thực, quản lý rủi ro và định hình lại cơ bản trải nghiệm người dùng trong tài chính phi tập trung ? Để có được những hiểu biết sâu sắc từ các nhà phát triển, chúng tôi đã mời bốn người tiên phong trong ngành, những người đang định hình tương lai của Agentic Finance:

• Giám đốc điều hành và nhà sáng lập của Cambrian Network Sam

• Neo , Tổng giám đốc điều hành và Nhà sáng lập Almanak

• Giám đốc điều hành và Nhà sáng lập Giza Renç

• Colin, Trưởng nhóm sản phẩm của Makina

Tóm tắt AMA:

1. AI không phải là một cải tiến gia tăng cho DeFi; mà là một sự thay đổi mô hình. Mục tiêu của nó là chuyển đổi DeFi từ mô hình phức tạp, tập trung vào sản phẩm hiện tại sang một dịch vụ đơn giản, lấy người dùng làm trung tâm và được cá nhân hóa. Cuối cùng, các mục tiêu tài chính của người dùng có thể đạt được một cách tự động mà không cần kiến ​​thức độ sâu về kỹ thuật.

2. Sự phân công lao động rõ ràng của AI: "bộ não ngoài Chuỗi", chứ không phải "tay trên Chuỗi". Hiện tại, nhân vật của AI trong DeFi đã được định nghĩa rõ ràng. Nó chủ yếu hoạt động như "bộ não ngoài Chuỗi", thực hiện các suy luận phức tạp, phân tích dữ liệu, phân tích ý định của người dùng và tạo ra mã chiến lược xác định và có thể xác minh. Bản thân AI không trực tiếp tác động hoặc quản lý các quỹ trên Chuỗi; việc thực thi cuối cùng của nó dựa trên logic kiểm toán tương tự như tài chính truyền thống.

3. An toàn là trên hết: Quản lý Rủi ro thông qua "Giám sát Con người + Rào cản Kỹ thuật". Chúng ta phải ưu tiên an toàn và kiểm soát rủi ro để giải quyết những lo ngại của người dùng về AI không được kiểm soát. Phương pháp cốt lõi là các hoạt động AI phải được vận hành trong khuôn khổ "rào cản" được thiết lập sẵn bởi các nhà quản lý rủi ro, và mã chính sách được tạo ra phải được kiểm toán và xác minh đầy đủ bởi con người. Điều này đảm bảo rằng các quyết định AI có thể kiểm soát và truy xuất nguồn gốc.

4. Phục vụ hai loại khách hàng: nâng cao hiệu quả cho các tổ chức và giảm rào cản gia nhập cho nhà đầu tư bán lẻ cá nhân. Sản phẩm hướng đến cả người dùng tổ chức và cá nhân, nhưng theo những cách khác nhau. Các khách hàng tổ chức như Quỹ phòng hộ và DAO sử dụng AI để giảm đáng kể chi phí và thời gian phát triển chiến lược và vận hành. Đối với người dùng cá nhân, mục tiêu là "trừu tượng hóa triệt để" - tất cả những phức tạp của DeFi đều được ẩn giấu. Người dùng chỉ cần nêu một mục tiêu quản lý tài sản đơn giản (ví dụ: "Tôi muốn có lợi nhuận ổn định"), và đại lý sẽ xử lý phần còn lại.

5. Sự đồng bộ của hệ sinh thái: Các lớp ứng dụng và cơ sở hạ tầng phát triển cùng nhau. Việc triển khai Agentic DeFi đòi hỏi một hệ sinh thái hoàn chỉnh. Điều này không chỉ bao gồm các lớp ứng dụng chính sách hướng đến người dùng như Giza và Almanak, mà còn bao gồm lớp "đường ray/ quyết toán " như Makina, cung cấp một hoàn cảnh thực thi Chuỗi chéo an toàn, và lớp cơ sở hạ tầng như Cambrian Network, cung cấp "nhiên liệu" dữ liệu đáng tin cậy và có thể xác minh cho các tác nhân.

6. Mục tiêu cuối cùng: Dân chủ hóa các chiến lược tài chính chuyên nghiệp. Thông qua AI Agent, chúng tôi mong muốn phá bỏ những rào cản hạn chế khả năng tiếp cận các chiến lược định lượng phức tạp trong tài chính truyền thống. Các chiến lược cấp độ Quỹ phòng hộ, vốn trước đây đòi hỏi hàng triệu đô la và nhiều tháng phát triển, sẽ được cung cấp cho tất cả mọi người với chi phí và tốc độ chỉ bằng một phần nhỏ, thực sự hướng đến sự hòa nhập tài chính.

Câu hỏi và thảo luận gốc của AMA:

1. Giới thiệu về sản phẩm và trọng tâm chính

• Sam (Mạng lưới Cambri):

Tôi bắt đầu sự nghiệp mật mã học tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Hoa Kỳ, chủ yếu là kỹ thuật đảo ngược phần cứng crypto. Sau đó, tôi lấy bằng Tiến sĩ về học tăng cường tại Đại học California, Santa Barbara. Sau đó, tôi thành lập công ty đầu tiên của mình, Semiotic Labs, nơi chúng tôi là đội ngũ phát triển cốt lõi đằng sau The Graph Protocol, tập trung vào AI, khả năng xác minh và hệ thống thanh toán của The Graph.

Trong thời gian đó, chúng tôi lượng lớn rất nhiều công việc liên quan đến các đại lý. Ví dụ, năm 2022, chúng tôi đã phát hành các đại lý học tăng cường đầu tiên cho định giá động trong The Graph. Năm 2023, chúng tôi phát hành thiết bị đầu cuối dữ liệu blockchain công khai đầu tiên, cho phép người dùng truy vấn dữ liệu thời gian thực và dữ liệu lịch sử bằng SQL được tạo bằng ngôn ngữ tự nhiên. Đến năm 2024, dựa trên những kinh nghiệm này và niềm tin rằng AI sẽ có tác động tức thời và đáng kể, đồng thời crypto sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong nền kinh tế toàn cầu, chúng tôi quyết định nuôi dưỡng Cambrian từ Semiotic. Cambrian tập trung vào việc cung cấp thông tin tài chính Chuỗi và ngoài Chuỗi. Việc cung cấp thông tin này cho các đại lý là thị trường trọng điểm của chúng tôi.

• Neo (Niên giám):

Tôi đã làm việc trong lĩnh vực này được chín năm rồi. Trước khi thành lập Almanak, tôi đã điều hành một công ty cung cấp dịch vụ khoa học dữ liệu và tư vấn cho DeFi, giao dịch và quản lý tài sản crypto , vì vậy tôi rất quen thuộc với cách thức hoạt động của lĩnh vực này.

Về Almanak, chúng tôi đã hoạt động trên thị trường được bốn năm. Chúng tôi tự gọi mình là một công ty mã hóa rung cảm, và bạn có thể coi chúng tôi là Con trỏ của DeFi. Về cơ bản, chúng tôi sử dụng AI Agent để khám phá và xây dựng các chiến lược giao dịch và quản lý tài sản phức tạp. Các chiến lược này là mã xác định, có thể xác minh hoàn toàn. Bạn có thể cho rằng chúng giống như các chiến lược mà bất kỳ Quỹ phòng hộ nào cũng sẽ sử dụng để giao dịch.

• Renç (Giza):

Tôi có bối cảnh sản phẩm và tiếp thị. Trước khi thành lập Giza, tôi đã có năm năm kinh nghiệm làm trưởng nhóm sản phẩm tại Johnson & Johnson. Trong thời gian đó, tôi đã xây dựng các hệ thống hợp đồng thông minh cho nhiều ứng dụng tài chính khác nhau. Tôi may mắn có một đội ngũ giàu bối cảnh về học máy và khoa học dữ liệu , vì vậy chúng tôi đang tập trung nhiều hơn vào học máy và AI, đặc biệt là những người có kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính.

Chúng tôi đã xây dựng Giza từ năm 2022. Giza xây dựng các ứng dụng đại lý cho tài chính tự động — các hệ thống tự động có thể thực hiện các chiến lược tài chính phức tạp thay mặt cho người dùng và tổ chức mà không tốn bất kỳ chi phí vận hành nào. Tôi muốn nói rằng đây chính là phiên bản "giao dịch ngân hàng cho người chưa có tài khoản ngân hàng" của chúng tôi. Chúng tôi tin rằng loại trừ tài chính không chỉ là việc có một nơi an toàn để lưu trữ đồng tiền pháp định đang ngày càng lạm phát của bạn; mà còn là việc bị loại trừ khỏi các cơ hội. Liệu bạn có thể thích ứng với những thị trường đang thay đổi, tận dụng những cơ hội to lớn này và giảm thiểu rủi ro khi cần thiết? Đây là những câu hỏi chúng tôi tìm kiếm lời giải đáp. Công việc của chúng tôi tại Giza là dân chủ hóa tất cả những khả năng này.

• Colin (Makina):

Tôi phụ trách sản phẩm tại Makina. Tôi gia nhập đội ngũ khoảng bốn tháng trước. Tôi đã làm việc trong lĩnh vực crypto hơn một thập kỷ. Bối cảnh ban đầu của tôi là tài chính truyền thống, nhưng tôi bắt đầu tham gia vào DeFi vào khoảng năm 2016 và đã xây dựng sản phẩm kể từ đó.

Tại Makina, chúng tôi tập trung vào việc thể chế hóa cái mà chúng tôi gọi là "thực thi DeFi". Ngoài các chiến lược và kho lưu trữ, chúng tôi thực sự quan tâm đến việc tạo ra một phương thức an toàn và đáng tin cậy để tương tác với bất kỳ giao thức DeFi hoặc tương tác EVM nào. Điều này rất quan trọng đối với bất kỳ ai đang cố gắng vận hành một chiến lược, dù đó là hoạt động của con người theo cách truyền thống, chiến lược thụ động hoặc tự động hơn, hay chiến lược được xây dựng thông qua phương pháp tiếp cận tác nhân do AI điều khiển.

Chúng tôi ứng xử vấn đề này từ nhiều góc độ. Đầu tiên, chúng tôi tập trung vào nhân vật mà chúng tôi gọi là "người vận hành". Điều này tương tự như "người quản lý" mà bạn thấy trong các giao thức khác. Họ cho phép các giao dịch được thực hiện an toàn trong khi vẫn kiểm soát được những gì họ có thể và không thể làm. Hơn nữa, bản thân chúng tôi cũng sử dụng AI lượng lớn để cải thiện trải nghiệm người dùng, chẳng hạn như cung cấp các đề xuất tốt hơn, hiểu rõ hơn những gì người dùng đang làm và nghiên cứu các cách khác nhau để tích hợp các giao thức mới nhằm đảm bảo rằng dù con người, tác nhân hay các loại thuật toán khác đang vận hành kho lưu trữ, họ đều có thể nhanh chóng bắt đầu một cách an toàn và tạo ra giá trị cao nhất.

2. Điều gì đã truyền cảm hứng cho bạn bắt đầu dự án hiện tại? Tại sao bạn cho rằng AI sẽ mang lại giá trị cho sản phẩm của bạn? Giá trị cốt lõi của dự án là gì?

• Sam (Mạng lưới Cambri):

Tôi đã hoàn thành chương trình Tiến sĩ vào tháng 12 năm 2019. Học tăng cường đang rất được ưa chuộng hiện nay, nhưng chúng tôi đã ở trong thị trường gấu đối với học tăng cường vào năm 2019. Đây là một trong những lý do tại sao chúng tôi tập trung vào crypto đồng cấu hoàn toàn khi mới thành lập công ty.

Nhưng khi GPT ra mắt vào năm 2022, ban đầu tôi cũng sốc như bao người khác. Nhưng thực ra tôi cho rằng chúng ta đang ở giai đoạn đầu của một bong bóng - và tôi biết nhiều người vẫn cho rằng như vậy cho đến tận bây giờ. Nhưng đến năm 2023, một năm sau khi GPT ra mắt, tôi đã thấy những tiến triển liên tục, và tôi đã có một niềm tin sâu sắc, mà tôi vẫn giữ cho đến ngày nay, rằng chúng ta đang ở giai đoạn đầu của một cuộc cách mạng mới. Cuộc cách mạng trước đó là Cách mạng Internet. Trước đó nữa, chúng ta đã có Cách mạng Thung lũng Silicon, và trước đó nữa là Cách mạng Công nghiệp, vân vân.

Vậy nên, chúng ta đang ở những năm đầu của một cuộc cách mạng mới, một cuộc cách mạng không thể kết thúc. Tôi khuyến khích mọi người ở đây hãy chuẩn bị. Năng lực AI sẽ tăng gấp đôi mỗi năm trong tương lai gần. Điều này sẽ tác động đến mọi thứ, mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Nó đã bắt đầu rồi.

Ngoài niềm tin này, tôi còn tham gia vào lĩnh vực DeFi. Năm 2021, công ty cũ của tôi đã thành lập Odos.xyz, sau đó chúng tôi phân tách ra. Đây là một nền tảng tổng hợp giao dịch phi tập trung. Vì vậy, tôi có niềm tin sâu sắc vào các ứng dụng tài chính, sự tự do tài chính và kiến ​​thức mà crypto có thể mang lại.

Một trong những thách thức lớn nhất mà tôi nhận thấy trong các dự án thí điểm và thử nghiệm được đề cập trong phần giới thiệu là việc dữ liệu và thông tin về những gì đang diễn ra trên Chuỗi , cũng như các thông tin liên quan khác, vốn rất quan trọng cho việc ra quyết định tài chính cả trên Chuỗi và ngoài Chuỗi, là rất khó khăn. Và điều này rất quan trọng đối với việc ra quyết định tài chính. Đó là lý do tại sao chúng tôi tập trung vào Cambrian. Chúng tôi tin rằng mọi dự án hoạt động trong lĩnh vực tài chính dựa trên đại lý hoặc tự chủ đều cần thông tin đáng tin cậy, nhanh chóng, toàn diện và có thể xác minh để cung cấp cho đại lý. Điều này rất quan trọng cho sự thành công của các dự án này, vì vậy chúng tôi quyết định tập trung vào trí tuệ tài chính.

• Neo (Niên giám):

Chúng tôi tự gọi mình là "AI cho DeFi". Nguồn cảm hứng của Almanak bắt đầu từ một công ty sử dụng AI để tối ưu hóa các chiến lược giao dịch và quản lý tài sản. Chúng tôi đã hợp tác với các nhà quản lý tài sản và phân bổ tài sản lớn, giúp chúng tôi tiếp cận nguồn vốn lớn. Almanak đã hoạt động được bốn năm.

Ba năm trước, khi cơn sốt ChatGPT bắt đầu, chúng tôi đã biết nó sẽ rất lớn. Vì vậy, chúng tôi đã hỏi những khách hàng lớn của mình: "Này, điều gì sẽ thuyết phục bạn tin tưởng giao tiền cho AI?" Họ nói - và đây là những người phân bổ đặc biệt lớn - rằng họ sẽ không bao giờ gửi quá 100 đô la. Họ rất sợ bị thao túng bởi AI, bị tiêm tiền tức thời gián tiếp, và đủ loại "những điều chưa biết". Hay nói một cách đơn giản, nếu tiền của họ gặp vấn đề, họ muốn có người khởi kiện.

Vậy nên, khi chúng ta nói chuyện với những tổ chức quản lý hàng tỷ đô la, chúng ta thường tự hỏi: "Vậy AI giỏi nhất ở điểm nào?". AI ngày nay giỏi nhất ở khả năng lập trình. Nó có thể lập trình nhanh hơn người bình thường hàng trăm lần. AI cũng rất giỏi trong việc lập luận; nó có thể xử lý thông tin nhanh hơn con người hàng nghìn tỷ lần.

Chúng tôi đã áp dụng hai đặc điểm này vào Almanak. Chúng tôi tạo ra một "Đàn Đại lý" - hay còn gọi là đội ngũ đại lý - với mục tiêu là xây dựng chiến lược hiệu suất cao, xác định cơ hội thị trường, xử lý động thái thị trường, tối ưu hóa các chiến lược hiện có và cung cấp tất cả thông tin này cho người dùng.

Trong hệ sinh thái của chúng tôi, AI hợp tác với người dùng. Nó cung cấp cho bạn ý tưởng về chiến lược, tối ưu hóa và cuối cùng là mã nguồn. Tuy nhiên, nếu có vấn đề gì xảy ra, bạn chính là người mà Quỹ phòng hộ sẽ tìm đến. Chúng tôi đã tạo ra một phương pháp giúp rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường để phát triển bất kỳ chiến lược tài chính phức tạp nào từ vài tháng xuống còn vài phút. Hơn nữa, chúng tôi đã giảm chi phí phát triển các chiến lược này từ hàng triệu đô la xuống chỉ còn vài đô la, hoặc thậm chí dưới mười đô la, tùy thuộc vào độ phức tạp.

Sau khi chiến lược được tạo ra, nó hoàn toàn giống với bất kỳ chiến lược Quỹ phòng hộ nào khác. Nó mang tính quyết định, có thể xác minh và bạn có thể kiểm tra ngược, mô phỏng và triển khai nó - vì vậy bạn biết điều gì sẽ xảy ra. AI không bao giờ tác động đến tiền của bạn. Nó chỉ đơn giản là nâng cao quá trình tạo và khám phá chiến lược, nhưng không bao giờ tác động đến tiền. Cho đến nay, phương pháp này đã hiệu quả. Chúng tôi đã chứng kiến ​​sự tự tin của các nhà phân bổ lớn, và tổng giá trị khóa vị thế(TVL) hiện tại của chúng tôi là 160 triệu đô la.

Điều cũng rất quan trọng là sau khi tạo ra một chiến lược Python xác định, bạn có thể gói nó vào một kho lưu trữ. Các kho lưu trữ này hoàn toàn có thể cấu hình được—bạn có thể đặt chúng trên Pendle , Curve, v.v. Điều đó cũng khá tuyệt. Chúng tôi muốn cho rằng mình đã tạo ra một loại tài sản mới có tên là "kho lưu trữ AI token hóa ". Một lần nữa, AI không bao giờ chạm vào tiền, vì vậy những người phân bổ lớn cảm thấy rất thoải mái khi gửi tiền vào đây. Họ biết phải tìm đến ai—họ sẽ tìm đến bạn, người vận hành kho lưu trữ—và bạn chỉ sử dụng Almanak như một công cụ để viết mã nhanh hơn gấp 100 lần và học nhanh hơn gấp hàng tỷ lần.

Như Sam đã đề cập, chúng tôi cũng tập trung vào việc xây dựng đội ngũ chuyên viên tư vấn tài chính. Các chuyên viên của chúng tôi được đào tạo bài bản về tư duy định lượng, vì vậy chúng tôi đảm bảo họ thông minh ngang bằng, hoặc thậm chí thông minh hơn, bất kỳ chuyên viên tư vấn định lượng nào khác trong ngành. Nhưng nguồn cảm hứng của chúng tôi chủ yếu đến từ việc hợp tác chặt chẽ với các nhà phân bổ vốn lớn, thay vì cố gắng đáp ứng nhu cầu của họ ở mức độ thực tế. Chúng tôi chỉ đơn giản hỏi họ: "Được rồi, các anh chị, các anh chị cần gì? Các anh chị sẽ đầu tư tiền vào đâu?", rồi chúng tôi xây dựng đội ngũ đó.

• Renç (Giza):

Như tôi đã đề cập, trước khi thành lập Giza, tôi và các đối tác đã xây dựng các hệ thống hợp đồng thông minh cho nhiều ứng dụng tài chính khác nhau. Một điều rõ ràng là: mặc dù các hợp đồng tự thực thi này đã mở ra viễn cảnh mong đợi của tài chính mở, nhưng chúng tôi thẳng thắn cho rằng rằng tốc độ đổi mới, ở trạng thái hiện tại, còn quá chậm để có thể cạnh tranh với tài chính truyền thống. Đây chính là động lực chính thúc đẩy chúng tôi tìm kiếm phương pháp đưa các phép tính phức tạp ngoài Chuỗi lên Chuỗi, nhằm nâng cao đáng kể khả năng của các hệ thống phi tập trung và trải nghiệm người dùng khi tương tác với thế giới tài chính phi tập trung .

Chúng tôi đã tham gia sâu vào lĩnh vực AI có thể xác minh (Verifiable AI) từ năm 2022. Chúng tôi đã thực hiện điều này trước khi nó trở nên phổ biến, đồng thời giải thích tầm quan trọng của nó, đặc biệt là trong các trường hợp sử dụng tài chính. Chúng tôi đã khám phá tất cả điểm nóng về học máy và các trường hợp sử dụng tài chính tiềm năng trong tài chính phi tập trung .

Đối với chúng tôi, giá trị của AI mang tính hai mặt. Một mặt, xử lý ý định tổng quát là chìa khóa để hiểu những gì người dùng muốn đạt được về mặt tài chính, mà không cần đầu vào kỹ thuật hay các hành động chuyên biệt, tự động. Mặt khác, nó liên quan đến việc thực hiện các chiến lược thích ứng phức tạp trên Chuỗi với độ chính xác và chi phí bằng không. Thành phần thứ hai này hướng đến các mô hình học máy nhỏ, được phát triển nội bộ và các thuật toán tài chính truyền thống được tái sử dụng, có thể diễn giải, xác minh và tùy chỉnh hoàn toàn.

• Colin (Makina):

Câu chuyện của chúng tôi tại Makina bắt đầu với Dialectic. Dialectic là đối tác thiết kế của chúng tôi; hiện tại chúng tôi đã độc lập với họ, nhưng họ đã nhận ra điều này khi thành lập quỹ riêng. Với những ai chưa biết, Dialectic là một nhà đầu tư rất năng động trong lĩnh vực này, là một trong những đơn vị tiên phong và tiên tiến nhất trong các chiến lược lợi nhuận Chuỗi kể từ năm 2021. Họ quản lý nhiều hoạt động khác nhau thông qua một hệ thống mà họ đã xây dựng trong nhiều năm.

Một điều họ nhanh chóng nhận ra là để cạnh tranh trong lĩnh vực này, để kiếm tiền, để vượt qua , để thu hút thêm người gửi tiền và đối tác hữu hạn (LP) vào các quỹ này, họ cần phải vượt qua các chiến lược khác trên cơ sở điều chỉnh rủi ro . Để làm được điều này, họ đã xây dựng một số công cụ khác nhau tận dụng công nghệ mã nguồn mở. Một trong những công nghệ họ sử dụng là một dự án mã nguồn mở có tên Oiler, mà họ đã tích cực đóng góp. Họ nhận ra rằng nhiều công cụ họ đã xây dựng thực sự sẽ phát triển tốt hơn khi được sử dụng như một cơ sở hạ tầng mở. Đó chính là khởi đầu cho câu chuyện Makina.

Về cơ bản, chúng tôi đã đưa sản phẩm ra thị trường, hợp tác với họ và hiện đang mở rộng sang các nhà khai thác khác trong lĩnh vực này. Chúng tôi muốn hỗ trợ định hướng phát triển trong tương lai, hướng tới tự động hóa nhiều hơn. Việc tự động hóa này sẽ phụ thuộc rất nhiều vào những gì đang diễn ra trong blockchain, những gì đang diễn ra trong hoàn cảnh vĩ mô — bất kể bạn lấy thông tin đó ở đâu. Và cách tốt nhất để xử lý thông tin đó chính là những gì chúng tôi đã nghe từ mọi người ở đây.

Đầu tiên, chúng tôi tiếp cận vấn đề này từ góc độ của DeFi và các vấn đề về cơ sở hạ tầng tài chính, sau đó xem xét nơi chúng tôi có thể áp dụng phương pháp thực thi tốt nhất, ra quyết định tốt nhất, phân tích dữ liệu tốt nhất và rõ ràng đó là các tác nhân tự chủ.

Chúng tôi nhận ra rằng, như đã nghe từ Neo — nhân tiện, đây là một lời mở đầu tuyệt vời về một số lo ngại của mọi người khi giao tiền cho AI — chúng tôi tiếp cận vấn đề này theo một cách hơi khác. Nhưng chúng tôi tin chắc rằng khi các công nghệ này ngày càng tốt hơn, và mọi người bắt đầu hiểu rõ hơn, chúng tôi có thể bổ sung và mở rộng các dịch vụ của mình, đồng thời giải quyết một số vấn đề chi phí lớn phát sinh trong ngành quản lý tài sản. Vì vậy, chúng tôi rất tin tưởng vào DeFi, tin tưởng vào Ethereum, và tin tưởng vào AI cũng như sự tiến bộ của nó trong các ngành này.

3. Khách hàng chính của bạn hiện nay là ai? Họ đang gặp khó khăn gì?

• Neo (Niên giám):

Tại Almanak, sản phẩm của chúng tôi cần giải quyết hai vấn đề. Chúng tôi phải giải quyết vấn đề làm thế nào để cung cấp các chiến lược phức tạp và cung cấp kho lưu trữ. Vì vậy, chúng tôi đã làm việc với nhiều DAO khác nhau và tất cả các nhà quản lý trên Morpho, chẳng hạn như Stake DAO, MEV Capital, Block Analitica, Gauntlet—tất cả họ. Khi nói đến DAO, chúng tôi đang đàm phán với hầu hết 20 DAO hàng đầu trên DeFi Llama. Tại sao họ lại sử dụng sản phẩm của chúng tôi? Về cơ bản, họ sẽ tạo ra các kho lưu trữ tận dụng tài sản của họ.

Hãy để tôi lấy Ethena, một trong những công ty quản lý tài sản lớn nhất, làm ví dụ. Hãy tưởng tượng bạn có một kho USDe liên tục tối ưu hóa và tìm kiếm lợi nhuận USDe cao nhất trên tất cả các giao thức DeFi. Chúng tôi đang nói chuyện với những người này ngay bây giờ.

Chúng tôi cũng đang đàm phán với rất nhiều dự án mới. Tôi không biết bạn có theo dõi thông tin này không, nhưng đã có rất nhiều phàn nàn về kinh tế học token FDV cao. Vì vậy, tại Almanak, chúng tôi cũng cho phép các dự án tận dụng AI để triển khai chiến lược cung cấp thanh khoản hoặc giao dịch riêng. Người dùng có thể dễ dàng sử dụng thuật toán của chúng tôi để khởi chạy một thị trường hoặc một cuộc thi giao dịch.

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là người dùng trung bình, nguồn vốn đến từ đâu. Vậy nên, tôi vừa giải thích về nguồn cung của các kho tiền. Nguồn cung vốn đến từ người dùng. Một khi các kho tiền này được triển khai, bất kỳ ai cũng có thể gửi tiền và hưởng lợi từ chúng, đổi lại họ sẽ chia sẻ một phần lợi nhuận với người quản lý kho tiền. Các kho tiền này sẽ hoàn toàn không cần xin phép, vì vậy bất kỳ ai cũng có thể triển khai. Nhưng tôi chỉ muốn cung cấp cho bạn một số góc nhìn về việc ai sẽ quản lý chúng và ai sẽ là khách hàng đầu tiên của chúng tôi.

Tiếp theo là các nhà quản lý tài sản và Quỹ phòng hộ. Chúng tôi đang nói đến các tổ chức tài chính tập trung (CeFi) quản lý hàng tỷ đô la, những đơn vị chỉ muốn tự động hóa hệ thống triển khai của mình. Các nhà phân tích định lượng (quant) cực kỳ đắt đỏ và khó tìm. Họ có thể thuê ngoài tất cả những việc này cho các đại lý của chúng tôi và triển khai các chiến lược giao dịch phức tạp rất nhanh chóng, trở thành một Quỹ phòng hộ trong một tuần hoặc thậm chí vài ngày.

Tôi cũng muốn đề cập đến một điểm quan trọng ở đây. Là người dùng, bạn sẽ có thể đặt token vào một hợp đồng rất giống với hợp đồng VEX. Vì vậy, bạn có thể bỏ phiếu cho kho lưu trữ yêu thích của mình, bỏ phiếu cho DAO yêu thích của mình, hoặc thậm chí đặt cọc tài sản của mình để tăng phần thưởng khi gửi chúng vào kho lưu trữ. Sản phẩm của chúng tôi rất phức tạp. Nguồn cung của kho lưu trữ sẽ do người dùng chuyên nghiệp cung cấp, nhưng nguồn cung vốn sẽ mở cho tất cả mọi người.

• Sam (Mạng lưới Cambri):

Colin vừa đề cập đến việc phân bổ vốn giữa các kho tiền tạo ra lợi nhuận và giao thức cho vay. Trọng tâm của chúng tôi là đo lường nơi tạo ra lợi nhuận . Để tối ưu hóa các chiến lược như Colin đã đề cập, bạn cần hiểu lợi nhuận lịch sử được tạo ra trên Chuỗi khác nhau và trên các giao thức khác nhau trong Chuỗi đó. Điều này đòi hỏi việc xử lý dữ liệu phức tạp, theo dõi hoạt động trên Chuỗi, bao gồm cả Chuỗi EVM và không phải EVM, và theo dõi các giao thức trong Chuỗi đó.

Các nhà xây dựng cần cả thông tin lịch sử để điều chỉnh chiến lược và thông tin thời gian thực để thực hiện chúng. Đây là một trong những lĩnh vực chuyên môn của chúng tôi - theo dõi tất cả thông tin này. Nếu bạn nghĩ về một nhà cung cấp RPC, họ cung cấp thông tin thô theo thời gian thực, điều đó có nghĩa là thông tin từ nhà cung cấp RPC không phải lúc nào cũng rõ ràng và súc tích. Chúng tôi giải mã tất cả dữ liệu lịch sử và, dựa trên sự hiểu biết về giao thức, chúng tôi có thể giải mã thông tin và bắt đầu theo dõi, ví dụ, lợi nhuận đang được tạo ra.

Hiện tại, chúng tôi đang trong giai đoạn thử nghiệm beta kín và hợp tác với Nền tảng Nhà phát triển Coinbase. Chúng tôi đang hợp tác với Olas để trở thành một phần của Cụm Quỹ Quỹ phòng hộ Olas, cung cấp dữ liệu lịch sử và dữ liệu theo thời gian thực Chuỗi và ngoài Chuỗi cho các đại lý trong Olas.

Chúng tôi cũng đang hợp tác với một số dự án khác: Chúng tôi hợp tác chặt chẽ với Truflation, cung cấp cho họ phân tích tâm lý và hoạt động ví. Một dự án khác thậm chí còn thú vị hơn mà chúng tôi đang hợp tác là AskPire. Họ đang theo dõi hàng chục nghìn kho lưu trữ GitHub liên quan đến các dự án token hóa. Chúng tôi theo dõi các đóng góp lịch sử và chất lượng của những người đóng góp, và AskPire đang xây dựng các chiến lược giao dịch tùy chỉnh bằng cách sử dụng dữ liệu của chúng tôi, cho phép họ liên hệ hoạt động của dự án với giá token trong tương lai. Vì vậy, tôi hy vọng điều này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về loại thông tin mà chúng tôi cung cấp. Tất cả đều dựa trên những nhu cầu chung mà chúng tôi thấy giữa các dự án tài chính ủy quyền.

• Renç (Giza):

Nói một chút, tại Giza, chúng tôi không thực sự quan tâm đến những cải tiến gia tăng. Tôi cho rằng DeFi đã bị mắc kẹt trong một chu kỳ cải tiến gia tăng trong một thời gian dài. Điều chúng tôi muốn đạt được là một sự thay đổi hoàn toàn về trải nghiệm người dùng (UX) trong lĩnh vực tài chính—không chỉ Web3, mà là toàn bộ ngành tài chính. Chúng tôi muốn chuyển đổi tài chính từ phương pháp tiếp cận lấy sản phẩm làm trọng tâm sang phương pháp tiếp cận lấy người dùng làm trọng tâm. Chúng tôi có một niềm tin rất vững chắc về điểm này: tài chính cá nhân hóa chính là con đường phía trước.

Viễn cảnh mong đợi của chúng tôi không phải là tạo ra một giao thức DeFi khác—không bao giờ. Thay vào đó, chúng tôi muốn tạo ra một người bạn đồng hành 24/7, thực hiện và cung cấp thông tin chi tiết về tình hình tài chính của bạn, giúp bạn đạt được các mục tiêu tài chính. Đây chính là kim chỉ nam mà chúng tôi đang theo đuổi. Với cơ sở hạ tầng vững chắc và kim chỉ nam về tài chính cá nhân hóa, được thiết kế riêng, các đại lý Giza giờ đây có thể phục vụ cả người dùng cá nhân và tổ chức.

Các tổ chức mà chúng tôi hợp tác hiện nay có những nhu cầu khắt khe và phức tạp hơn, từ yêu cầu lưu ký, khuôn khổ rủi ro đến các quy định về thanh khoản. Giza được xây dựng để đáp ứng những nhu cầu này thông qua các chiến lược đại lý được thiết kế riêng, thay vì các sản phẩm có sẵn. Điều này bao gồm việc thiết kế các đại lý tùy chỉnh với cơ sở hạ tầng riêng biệt, giám sát theo thời gian thực, theo dõi kiểm toán và cung cấp các giải pháp triển khai nhãn trắng cho các quỹ, đối tác công nghệ tài chính và ngân hàng số (những đối tượng có nhiều yêu cầu chủ động).

Đối với người dùng cá nhân, tôi cho rằng vẫn còn nhiều tiềm năng để khám phá trong lĩnh vực này. Đây là nơi chúng tôi vẫn có thể cung cấp cùng một mức độ tinh vi, nhưng không cần thêm bất kỳ sự phức tạp nào. Đối với người dùng bán lẻ - tức là "giao dịch ngân hàng cho người chưa có tài khoản ngân hàng" - chúng tôi có thể cho phép họ tương tác với tài chính phi tập trung thông qua một giao diện được đơn giản hóa triệt để, loại bỏ hoàn toàn lớp chính sách. Chúng tôi chịu trách nhiệm ra quyết định tài chính thay mặt người dùng. Chúng tôi tự động hóa quy trình ra quyết định. Tôi cho rằng đây là một trong những điểm khác biệt nổi bật nhất của Giza, và chúng tôi có đủ can đảm, chuyên môn và tài năng để đảm nhận nhiệm vụ to lớn này.

Chúng tôi đang khám phá các yêu cầu riêng biệt cho cả phân khúc thị trường bán lẻ và tổ chức. Nói một cách đơn giản, người dùng bán lẻ mong muốn sự trừu tượng hóa và khả năng truy cập triệt để, trong khi các tổ chức yêu cầu các tiêu chuẩn cao hơn về bảo mật, giám sát và báo cáo. Chúng tôi có vị thế tốt để đáp ứng cả hai yêu cầu này.

Giza đã và đang xây dựng một nền tảng tài sản quan trọng: thị trường stablecoin. Rõ ràng, thị trường này sẽ không sớm biến mất. Giá trị vốn hóa thị trường đã đạt 300 tỷ đô la, và mỗi stablecoin đang lưu hành đều đại diện cho nguồn vốn tiềm năng có thể được tối ưu hóa tự động bởi các đại lý của Giza. Đó là lý do tại sao chúng tôi xây dựng đại lý đầu tiên cho lĩnh vực này và sẽ tiếp tục mở rộng phạm vi hoạt động cũng như năng lực của nó. Tất nhiên, điều này cũng cho phép chúng tôi phục vụ các quỹ kho bạc, DAO, quỹ đầu tư tổ chức - bất cứ nơi nào DeFi có thể được trừu tượng hóa, bất cứ nơi nào có người hỏi, "Làm thế nào để tôi đầu tư vào stablecoin?" Giza luôn ở đó.

• Colin (Makina):

Renç vừa nói một điều rất thú vị về việc chúng ta cần vượt qua những thay đổi gia tăng trong tài chính. Tôi nghĩ tất cả chúng ta đều đang lao vào công nghệ này vì chúng ta nhận ra rằng hệ thống tài chính truyền thống hiện không còn phù hợp với mọi người nữa. Tôi cho rằng đó là một trong những kim chỉ nam cho tất cả những ai tham gia Ethereum.

Điều chúng tôi luôn nỗ lực thực hiện tại Makina là xây dựng yếu tố an toàn và bảo mật làm nền tảng cho mọi hoạt động, đồng thời đảm bảo khả mở rộng. Chúng tôi tin tưởng chắc chắn rằng bằng cách cung cấp cơ sở hạ tầng này, chúng tôi có thể đạt được kết quả tốt nhất cho tất cả mọi người, dù là tổ chức lớn hay người dùng bán lẻ nhỏ lẻ.

Chúng tôi ứng xử thế giới rất giống với những gì Neo đã mô tả. Có những thực thể có nhu cầu đầu tư, và có những thực thể muốn đáp ứng những nhu cầu đó. Chúng tôi đang nỗ lực để đảm bảo rằng những nhà quản lý tài chính giỏi nhất có thể tiếp cận các công cụ để thực hiện điều đó một cách an toàn. Chúng tôi tin chắc rằng đây là một lĩnh vực sẽ tăng trưởng.

Nếu nhìn vào thị trường tài chính truyền thống, tài sản toàn cầu đang được quản lý hiện đạt khoảng 150 nghìn tỷ đô la. Một sự thật thú vị là khoảng 60-70% trong đó được quản lý chủ động, và thị phần này đang giảm. Điều này phần lớn là do phí lượng lớn mà mọi người phải trả mà không nhất thiết phải vượt trội hơn ETF. Chúng ta cũng đã nghe rất nhiều về ETF trong thế giới crypto. ETF là một cuộc cách mạng thực sự, và chi phí thấp của chúng đã thay đổi suy nghĩ của nhiều người trong lĩnh vực tài chính truyền thống.

Chúng tôi tin chắc rằng khi chứng kiến ​​những tiến bộ về bảo mật và tự động hóa với các công nghệ như Ethereum, EVM và AI, những chi phí này có thể được giảm thiểu, cho phép mọi người đạt được lợi nhuận vượt trội một cách hiệu quả hơn về mặt chi phí thông qua các chiến lược tốt hơn. Điều này thực sự quan trọng đối với chúng tôi trên phạm vi toàn cầu. Vấn đề không chỉ là làm tốt hơn cho một thực thể duy nhất trên Phố Wall hay tại Thành phố Luân Đôn. Mà là đảm bảo rằng bất kỳ ai cần đạt được kết quả tài chính đều có thể làm được điều đó.

Hơn thế nữa, chúng tôi tin chắc rằng điều này nên được tích hợp trực tiếp vào các giao thức DeFi. Chúng ta nên xây dựng các công cụ cho phép các nhà quản lý chuyển đổi tài sản sinh lời này thành tài sản thế chấp hoặc sử dụng chúng dưới nhiều hình thức khác nhau trong hệ sinh thái DeFi. Đây chính là cách chúng ta thực sự phát triển nền kinh tế DeFi. Có thể là stablecoin, nhưng nó cũng có thể vượt xa hơn thế, cho phép mọi người kết hợp các khoản nợ tương lai của họ với tài sản hiện có và truyền lại cho các thế hệ sau. Chúng tôi cho rằng điều này sẽ thay đổi căn bản cách mọi người đạt được sự thịnh vượng thông qua tài sản của họ. Tôi xin nhắc lại, chúng tôi rất ủng hộ AI và Ethereum để đạt được điều này.

4. Trong hệ thống công nghệ của bạn, bộ phận nào phụ thuộc nhiều hơn vào khả năng AI và bộ phận nào ít hơn, và tại sao? Hơn nữa, vì chúng ta đang thảo luận về việc xây dựng một hệ thống tài chính tận dụng AI, nên việc quản lý và kiểm soát rủi ro là rất quan trọng. Khi xem xét tính an toàn của AI, bạn đưa việc quản lý hoặc kiểm soát rủi ro vào quy trình làm việc của mình như thế nào?

• Ray (OKX Ventures):

Khi mọi người thảo luận về các tác nhân DeFi, có vẻ như nhiều người dùng, đặc biệt là người dùng cá nhân, vẫn hiểu sai khái niệm này. Họ có thể cho rằng, "Này, chúng ta có thể sử dụng AI Agent và hoàn toàn dựa vào chúng để đưa ra quyết định tài chính, quản lý quỹ và tìm kiếm alpha", nhưng thực tế không phải vậy. Chúng tôi thực sự muốn giúp khách hàng xây dựng các hệ thống tài chính tận dụng khả năng của AI ở một mức độ nào đó, từ đó cải thiện hiệu quả công việc hoặc chất lượng quyết định. Tuy nhiên, chúng tôi vẫn cần xây dựng một quy trình làm việc đáng tin cậy, mang tính quyết định hoặc có thể xác minh được vì chúng tôi cần một hệ thống tài chính đáng tin cậy trước khi đầu tư vốn lượng lớn. Đó là lý do tại sao tôi muốn hỏi một số câu hỏi về cách bạn xem xét các yếu tố rủi ro tiềm ẩn trong hệ thống của mình.

• Renç (Giza):

Vâng, chắc chắn rồi. Tôi cho rằng điều này rất quan trọng. Là một công ty tiên phong trong lĩnh vực đại lý đưa ra quyết định tài chính thay mặt cho người dùng và các tổ chức, đây là một trong những thách thức lớn nhất mà chúng tôi phải vượt qua trong vài tháng qua—tuyên truyền cho công chúng về những câu hỏi chính đáng mà bạn đặt ra. Liệu đại lý có lấy tiền của tôi rồi bỏ trốn không? Chúng tôi có thể giải thích AI đang làm gì với tiền của chúng tôi không? Điều này chắc chắn đến mức nào? Họ có bị ảo giác không? Chúng tôi đã phải trải qua tất cả những điều này để thuyết phục mọi người tham gia. Bởi vì đây là một công cụ hoàn toàn mới. Trong trường hợp của Giza, nó không phải là một kho tiền mà mọi người thường gửi tiền; nó là một thứ hoàn toàn mới. Mỗi người dùng đều có một đại lý chuyên dụng làm việc cho họ. Trong câu hỏi của bạn, điều quan trọng là phải phân biệt hoặc định nghĩa "AI" là gì trong bối cảnh này.

Hầu hết các câu hỏi bạn đặt ra đều xuất phát từ việc hiểu biết về LLM. Đối với chúng tôi, LLM đã rất tuyệt vời trong việc phân tích nhu cầu chung của người dùng và tham số hóa chúng thành sở thích — về cơ bản là chuyển đổi các thông tin đầu vào mơ hồ, ở cấp độ con người, từ "Tôi muốn kiếm tiền an toàn từ stablecoin của mình" thành "Tôi muốn vượt lạm phát ở Mỹ 5%" hoặc "Tôi muốn đầu tư ETH ở mức rủi ro trung bình" thành các thông số tài chính có cấu trúc.

Nhưng khía cạnh thường được hiểu của AI—LLM—dừng lại ở đó. Một khi ý định được tham số hóa, việc thực thi sẽ chuyển sang các tác nhân chuyên biệt được xây dựng trên logic thuật toán và các hàm tối ưu hóa có tính xác định, có thể xác minh, có thể kiểm toán và có khả năng tự điều chỉnh liên tục trên các thị trường và giao thức. Vì vậy, bằng cách kết hợp cả hai yếu tố này, chúng ta có được khả năng tùy chỉnh cực cao của AI với khả năng thực thi chuyên nghiệp, mạnh mẽ, an toàn và tuân thủ chính sách của các tác nhân chuyên biệt đang hoạt động hiệu quả trên thị trường tài chính.

• Neo (Niên giám):

Tôi không chắc AI có thể vừa mang tính quyết định vừa có thể xác minh được như thế nào, nhưng vấn đề ở đây là: cách chúng ta sử dụng AI và cách chúng ta giải quyết các vấn đề bảo mật.

Một lần nữa, chúng tôi rất thực tế trong mọi việc. Chúng tôi không muốn phát minh lại bánh xe; chúng tôi chỉ đơn giản áp dụng những gì đã được chứng minh và đang được thị trường ưa chuộng. Chúng tôi đặc biệt sử dụng AI để tạo ra mã nhanh hơn gấp 100 lần, mang tính quyết định và có thể kiểm chứng. Nếu bạn hỏi bất kỳ nhà quản lý Quỹ phòng hộ, nhà phân tích định lượng hay nhà phát triển nào xem họ có quen thuộc với những gì chúng tôi tạo ra không, họ sẽ trả lời là có. Nếu họ nhận được cuộc gọi từ các đối tác hữu hạn (LP) hoặc ngân hàng nói rằng: "Này, anh có thể cho tôi xem mã được không?", họ có thể cho xem. Nếu tiền bị mất, bạn sẽ có thể biết ai đã đánh cắp nó và nó bị đánh cắp như thế nào, bởi vì có lỗi hoặc điều gì đó không ổn với mã. Vì vậy, điều đó cực kỳ quan trọng. Bảo mật của chúng tôi an toàn như bất kỳ Quỹ phòng hộ hay ngân hàng nào khác.

Về mặt thực thi và lên ý tưởng, chúng tôi sử dụng các tác nhân theo cách rất giống với mọi người khác ở đây: về cơ bản là sàng lọc thị trường, tìm kiếm alpha, tìm giải pháp tối ưu, tìm giao dịch tốt nhất, mô phỏng chiến lược, kiểm tra ngược và mô phỏng giao dịch để tránh trượt giá. Vì vậy, AI sẽ lên ý tưởng cùng bạn, nhưng cuối cùng, bạn là người đưa ra quyết định. Bạn quyết định có nên triển khai chiến lược mà AI cung cấp hay không; bạn quyết định có nên cập nhật mã hay không. Mã hoàn toàn có thể xác minh và mang tính quyết định. Một lần nữa, chúng tôi chỉ đơn giản sử dụng phương pháp đã được chứng minh và làm cho chúng nhanh hơn gấp 100 lần về mặt mã hóa và nhanh hơn gấp một tỷ lần về mặt lý luận.

Khi nói đến tầng cơ sở hạ tầng blockchain , chúng tôi không muốn phát minh lại bánh xe; chúng tôi chỉ đơn giản áp dụng những gì hiệu quả. Chúng tôi muốn mọi thứ đều có thể cấu hình hoàn toàn, vì vậy chúng tôi sử dụng các kho lưu trữ có thể cấu hình. Bảo mật được đạt được thông qua các quyền minh bạch. Mỗi kho lưu trữ đều có các quyền minh bạch, vì vậy bạn có thể nhìn lên Chuỗi những gì kho lưu trữ được truy cập. Mỗi khi ai đó - người quản lý hoặc người quản lý kho lưu trữ - thay đổi các quyền này, mọi thứ đều hiển thị và minh bạch. Đây chính xác là những gì Quỹ phòng hộ làm.

Chúng tôi cũng đã tạo ra—một điều mà tôi cho rằng là rất tinh tế, nhưng cũng là một trong những điều khó khăn và đòi hỏi kỹ thuật cao nhất mà chúng tôi từng làm—một quy trình làm việc có cấu trúc cho các đại lý của chúng tôi. Hiện tại, chúng tôi có 18 đại lý; giờ đây, mọi người đều có thể sử dụng bảy trong đó. Các đại lý này giống như các nhà phân tích định lượng, nhưng họ hoạt động trên cơ sở hạ tầng tương tự như Quỹ phòng hộ truyền thống. Chúng tôi đã mượn những gì Quỹ phòng hộ truyền thống có—cơ sở hạ tầng để tạo ra, kiểm tra ngược, mô phỏng và tối ưu hóa chiến lược—nhưng chúng tôi xây dựng nó không phải cho con người, mà cho AI. Vì vậy, ngay cả quá trình tạo ra nó cũng nghiêm ngặt như bất kỳ Quỹ phòng hộ nào khác.

Về cơ bản, chúng tôi chỉ sử dụng AI cho những lĩnh vực không quá quan trọng để mất tiền. Điều này giúp mọi người tự tin hơn khi gửi tiền, và chúng tôi đã nhận được lượng lớn yêu cầu từ các nhà quản lý quỹ và tài sản về việc sử dụng công cụ này. Tôi cho rằng tính bảo mật của chúng tôi an toàn như chính blockchain vậy.

• Colin (Makina):

Tôi đã nghe rất nhiều điều thú vị từ những người bạn này, và có lẽ tôi không thể tranh luận về tính quyết định của AI, vì vậy tôi sẽ để bạn tự quyết định.

Một lần nữa, chúng ta đang tiếp cận vấn đề này từ góc độ tài chính. Để trả lời câu hỏi đầu tiên về việc chúng ta đang sử dụng AI ở đâu, tôi muốn nhấn mạnh rằng đây chính là cách chúng ta đang sử dụng nó hiện nay. Tôi không phải là chuyên gia về hoạt động bên trong của AI Agent này; chúng tôi nỗ lực cung cấp công cụ cho những chuyên gia đó. Chúng ta đang chứng kiến ​​một sự tiến hóa. Bất kỳ ai ở đây đã sử dụng AI theo bất kỳ nghĩa nào đều đã thấy những tiến bộ vượt bậc trong một khoảng thời gian rất ngắn, và sự tiến bộ này sẽ tiếp tục.

Hiện tại, chúng tôi thực sự đang dựa vào AI trong việc sử dụng tự động hóa. Tất nhiên, như chúng ta đã nghe từ Renç và Neo , bạn cần phải có các rào cản cho việc này. Một điều thực sự thú vị về Makina là chúng tôi đang mang những rào cản đó đến các giao dịch chuỗi Chuỗi. L2 là một thành phần quan trọng của Ethereum , cũng giống như L1, sự thay thế của EVM, và chúng tôi duy trì các biện pháp kiểm soát tương tự khi chuyển tài sản qua Chuỗi . Điều này có nghĩa là chúng tôi có thể mở ra các lĩnh vực mới để đầu tư và tiếp thu lượng lớn thông tin. Sam đã đề cập đến một số nguồn thông tin tuyệt vời khác nhau mà công ty anh ấy cung cấp. Có thể đọc những gì đang diễn ra trên phương tiện truyền thông xã hội - ý tôi là, tất cả chúng ta hiện đang sử dụng X (Twitter) - thực sự là chìa khóa.

Hầu hết chúng ta có lẽ đã dành chút thời gian suy nghĩ về Monad trong tuần này, dù có ý thức hay vô thức. Rất nhiều điều có thể xảy ra với Monad, và việc tham gia sớm có thể giúp một số người vượt trội hơn những người khác. Nhưng bạn không nên làm điều này mà không có sự kiểm soát. Đó mới thực sự là điều chúng tôi muốn giới thiệu. Chúng tôi cho rằng AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định thời điểm và địa điểm triển khai vốn, nhưng không phải là không có sự kiểm soát.

• Chúng tôi tin chắc rằng tại thời điểm này, các biện pháp kiểm soát này vẫn cần được kiểm tra và cân bằng. Chúng tôi có nhân vật "quản lý rủi ro " trong kho lưu trữ. Điều đó thực sự có nghĩa là ai đó có thể quyết định những gì một nhà điều hành - có thể là một đại lý hoặc một người khác - được phép truy cập dựa trên danh sách trắng. Danh sách trắng này được lưu trữ crypto trên mọi blockchain được kích hoạt trên máy của chúng tôi hoặc trong kho lưu trữ. Vì vậy, khi một nhà điều hành đưa ra quyết định, thời điểm, hướng đi, mức độ - tất cả những điều đó có thể được xác định theo nhiều cách khác nhau bởi những nhà điều hành đó. Nhưng việc hạn chế quyền truy cập là điều cần suy nghĩ nhiều hơn và chúng tôi cần duy trì sự kiểm soát đó. Chúng tôi đặc biệt cho phép các nhà quản lý rủi ro sử dụng các công cụ AI để lặp lại nhanh chóng và xây dựng những gì chúng tôi gọi là bản thiết kế hoặc tập lệnh, nhưng cuối cùng, con người vẫn là người đưa ra quyết định cuối cùng.

Mặt khác, từ góc độ người dùng, chúng tôi đang thực hiện lượng lớn thử nghiệm để hiểu rõ hơn những khuyến nghị mà người gửi tiền mong muốn. Điều này không phải là thực hiện một quyết định cụ thể; mà là hiểu rõ hơn những gì người dùng đang cố gắng đạt được và giúp họ điều chỉnh với những gì có sẵn. Như tôi đã đề cập, tôi đã làm việc trong lĩnh vực tài chính truyền thống, và bất kỳ ai đã từng làm việc ở đó đều thực sự hiểu việc tiếp cận thông tin khó khăn như thế nào. Chúng tôi muốn giúp mọi người có được thông tin họ muốn và hiểu rõ hơn cách thực hiện dựa trên trực giác và mục tiêu của riêng họ. Chúng tôi cho rằng AI là một công cụ rất tốt cho việc này. Tuy nhiên, nó không hoàn hảo. Chúng tôi đã thử nghiệm với phần Câu hỏi thường gặp (FAQ) của mình, được chạy thông qua một bot LLM. Đội ngũ sẽ cho bạn biết rằng nó vẫn cần được điều chỉnh và nhập thêm dữ liệu. Nhưng người dùng của chúng tôi rất đánh giá cao điều này, và nó đã giúp chúng tôi tinh chỉnh giao diện người dùng và trải nghiệm front-end của riêng mình để phục vụ tốt hơn cho những người dùng này, cho phép họ hiểu chính xác những gì họ muốn một cách rất hiệu quả mà không cần phải đọc hết 18 trang Câu hỏi thường gặp.

Một điều nữa tôi thực sự muốn nhấn mạnh là chúng tôi không sử dụng AI để viết hợp đồng thông minh. Chúng tôi có những nhà phát triển Solidity thực sự xuất sắc. Chúng tôi đang làm việc lượng lớn với kiểm toán để đảm bảo mọi thứ bên dưới đều an toàn. Chúng tôi cho rằng rằng tại thời điểm này, tất cả những điều này nên được thực hiện bởi những con người giàu kinh nghiệm, và chúng tôi rất hài lòng khi có những con người giàu kinh nghiệm trong đội ngũ.

• Sam (Mạng lưới Cambri):

Ở cấp độ cao hơn, tôi muốn chia sẻ ứng xử các tác nhân. Tôi cho rằng trí thông minh tồn tại trên một phổ. Các tác nhân mà bạn thấy được triển khai ngày nay, tôi phân loại là các tác nhân thuật toán. Các chiến lược ra quyết định của các tác nhân này mang tính quyết định; chúng mang tính toán học, sử dụng tối ưu hóa và hoạt động chính xác như ý định của người tạo ra chúng.

Ở đầu kia của quang phổ, chúng ta có AI Agent. AI tiên tiến nhất mà chúng ta có ngày nay là các LLM. LLM rất sáng tạo và có khả năng thích ứng với nhiều điều kiện khác nhau. Tuy nhiên, vấn đề mà chúng ta gặp phải với AI Agent hiện nay là chúng không mang tính xác định. Bạn có thể đưa ra cùng một lời nhắc cho GPT, và bạn sẽ nhận được một câu trả lời khác nhau lần chạy. Bên cạnh tính không xác định, chúng thường mắc lỗi; chúng có thể gây ảo giác.

Lời hứa hẹn của AI Agent nằm ở khả năng thích ứng của chúng, vượt xa các tác nhân thuật toán. Tôi tin rằng chúng ta sẽ thấy - và tôi rất tự tin - cho rằng vấn đề xác định của LLM sẽ được giải quyết. Ví dụ, một công ty có tên Sakana AI, nuôi dưỡng ra từ Google Brain, gần đây đã công bố một kết quả cho thấy tiến bộ đáng kể trong việc giúp LLM tạo ra cùng một nội dung lần. Tôi tin rằng EigenLayer cũng sẽ công bố những nghiên cứu tương tự. Về mặt cải thiện độ chính xác và ảo giác, bạn có thể giả định rằng tỷ lệ lỗi trong bất kỳ nhiệm vụ không tầm thường nào sẽ giảm nửa mỗi năm.

Tóm lại, hiện tại, như Renç đã nói, các LLM rất giỏi trong việc nắm bắt ý định và chuyển đổi ý định đó thành các tham số có thể được đưa vào các tác nhân thuật toán và sau đó chạy một cách đáng tin cậy. Ở đầu kia của phổ AI, bạn có thể cho rằng hiệu suất của họ sẽ tăng gấp đôi mỗi năm và họ sẽ trở thành những người ra quyết định tích cực trong việc quản lý các quyết định tài chính của chúng ta.

Hiện tại, cụ thể về những gì Cambrian đang làm, tôi rất quan tâm đến dữ liệu. Về vấn đề dữ liệu , chúng tôi sử dụng mật mã để kiểm tra xem tất cả dữ liệu đầu vào có chính xác hay không, đảm bảo tính chính xác. Nếu bạn bắt đầu tìm kiếm dữ liệu blockchain , bạn sẽ thấy rằng dữ liệu thường bị sai. Mật mã là giải pháp để đảm bảo tính chính xác. Dữ liệu thô này sau đó được đưa vào cơ sở dữ liệu, và khi chúng tôi bắt đầu theo dõi những thứ như lợi nhuận, chúng tôi phải đảm bảo rằng thuật toán theo dõi lợi nhuận của mình nhất quán với cách viết hợp đồng thông minh cho tất cả các giao thức mà chúng tôi theo dõi. Vì vậy, chúng tôi phải thực hiện lượng lớn kiểm tra ngẫu nhiên và thử nghiệm lượng lớn với các nguồn khác.

Luận án của OKX Ventures về các tác nhân tự động DeFi

• Ray (OKX Ventures):

Theo nghiên cứu trước đây của chúng tôi, thị trường DeFi Agent đã trải qua một bước chuyển đổi quan trọng từ lý thuyết sang thực tế vào nửa cuối năm 2024. Làn sóng đầu tiên, tập trung vào mô hình "GPT Wrappers/Chatbot", hứa hẹn người dùng có thể dễ dàng điều hướng các hoạt động DeFi phức tạp chỉ bằng ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, viễn cảnh mong đợi đầy hứa hẹn này đã nhanh chóng bộc lộ những sai sót cơ bản trong thực tế.

Những "thiết bị đầu cuối DeFAI" ban đầu này thường gặp phải ba khó khăn lớn trong ứng dụng thực tế: thứ nhất, LLM gặp khó khăn trong việc xác định chính xác ý định của người dùng rất phức tạp và mang tính cá nhân hóa trong các tình huống tài chính; thứ hai, ngành này thiếu các công cụ hỗ trợ để chuyển đổi ổn định các ý định mơ hồ thành các hoạt động chính xác Chuỗi; cuối cùng, ngay cả khi người dùng có các công cụ mạnh mẽ, bản thân họ thường rơi vào "tình trạng tê liệt khi ra quyết định" khi họ không biết phải đưa ra hướng dẫn nào.

Tuy nhiên, gốc rễ sâu xa của những vấn đề này là thế hệ tác nhân đầu tiên đã cố gắng hoàn toàn dựa vào LLM không xác định để chi phối toàn bộ quá trình từ hiểu ý định đến thực hiện giao dịch.

Sai lầm cơ bản này đã dẫn đến sự thay đổi nhanh chóng của thị trường. Đối diện tỷ lệ chuyển đổi thực tế cực kỳ thấp và trải nghiệm người dùng kém, phần lớn các dự án đã biến mất. Những dự án sống sót đã thể hiện sự khác biệt rõ ràng trên con đường của họ:

• Một số dự án đã cố gắng thực hiện những cải tiến gia tăng ở cấp độ UI và tối ưu hóa kỹ thuật từ gợi ý, nhưng điều này không giải quyết được vấn đề cốt lõi.

• Phần còn lại, là những dự án thực sự dẫn đầu xu hướng thị trường, đã lựa chọn một sự chuyển đổi triệt để hơn - họ không còn buộc AI phải hiểu trực tiếp mọi thứ nữa mà thay vào đó chuyển sang "các tác nhân tự động" tập trung vào các kịch bản cụ thể và cung cấp giá trị rõ ràng cho người dùng thông qua quy trình làm việc được xây dựng sẵn.

Lớp tác nhân tự động mới nổi này, thông qua các quy trình được xác định trước và đã được chứng minh, tập trung vào việc xây dựng các khả năng thực sự độ sâu trên Lớp Bộ điều hợp DeFi và Công cụ Nhận thức, rõ ràng đã chuyển hướng trọng tâm thị trường sang loại thứ hai, mở ra kỷ nguyên của các tác nhân tự động. Để hiểu bản chất của sự thay đổi này, trước tiên chúng ta cần làm rõ những khác biệt cơ bản giữa hai mô hình thực thi.

Chúng tôi cho rằng một giải pháp tài chính an toàn, đáng tin cậy và mở rộng dựa trên AI phải chuyển từ mô hình thực thi trực tiếp của các chương trình Thạc sĩ Luật (LLM) sang một quy trình làm việc có cấu trúc, tập trung vào tính tất định - nguyên tắc cho rằng với bất kỳ đầu vào nào, hệ thống luôn tạo ra cùng một kết quả đầu ra. Điều này giống như một công thức toán học hoặc một đoạn mã máy tính truyền thống, với hành vi có thể dự đoán, xác minh và tái tạo. Quy trình làm việc này cần tuân thủ bốn nguyên tắc cốt lõi sau:

1. Dữ liệu được quản lý và cách ly hoàn cảnh : Các tác nhân phải thu thập thông tin bên ngoài (chẳng hạn như tình hình thị trường và dữ liệu Chuỗi ) thông qua các kết nối API được định dạng và kiểm duyệt nghiêm ngặt, thay vì chỉ thu thập dữ liệu từ internet mở. Điều này giúp loại bỏ rủi ro bảo mật do dữ liệu bị nhiễm bẩn ngay từ nguồn.

2. Chiến lược được kiểm tra trước, không phải quyết định tùy tiện: AI không thể ứng biến bất kỳ logic giao dịch nào. Mỗi chiến lược phải được phát triển trong hoàn cảnh thử nghiệm (sandbox) và được kiểm tra ngược và mô phỏng nghiêm ngặt trước khi triển khai. Mục tiêu và ranh giới hành vi của nó được "củng cố" trước khi đưa vào giao dịch thực tế, đảm bảo hành vi của nó đáp ứng được kỳ vọng.

3. Thực thi được cấp phép và Giới hạn Rủi ro: Quyền thực thi chính sách cần được giới hạn chặt chẽ. Hợp đồng thông minh cần thiết lập ranh giới rõ ràng về thẩm quyền và trách nhiệm (ví dụ: giới hạn tương tác với các giao thức được liệt kê trong danh sách trắng, hạn chế chuyển tiền nghiêm ngặt, v.v.) để đảm bảo rằng ngay cả trong trường hợp xấu nhất, tổn thất tiềm ẩn vẫn nằm trong giới hạn có thể kiểm soát được.

4. Giám sát Liên tục & Ngắt Mạch: Sau khi một chiến lược ra mắt, nó phải được giám sát theo thời gian thực bởi một hệ thống quản lý rủi ro tự động 24/7. Nếu hành vi của chiến lược đi chệch khỏi kỳ vọng hoặc nếu thị trường biến động cực đoan, hệ thống phải có khả năng kích hoạt ngay lập tức một ngắt mạch, thực hiện các biện pháp can thiệp như giảm vị thế hoặc tạm dừng chiến lược, hoạt động như một van an toàn cuối cùng.

Chính vì những sai sót về mô hình của thế hệ sản phẩm đầu tiên, thị trường đã nhanh chóng bị xáo trộn. Đối diện trải nghiệm người dùng kém và tỷ lệ chuyển đổi cực kỳ thấp, phần lớn các dự án đã biến mất. Các dự án còn lại cho thấy sự phân kỳ rõ ràng trên con đường tương ứng của chúng: một số dự án vẫn tập trung vào việc cải thiện giao diện người dùng gia tăng, trong khi những dự án thực sự dẫn đầu là những dự án lựa chọn một sự chuyển đổi triệt để: các tác nhân tự động. Đừng hiểu lầm khái niệm này; những sản phẩm tác nhân mới nổi này không còn yêu cầu AI để hiểu và thực hiện mọi thứ. Thay vào đó, chúng cung cấp giá trị rõ ràng cho người dùng trong các tình huống cụ thể thông qua các quy trình làm việc được xác thực và xây dựng sẵn. Trọng tâm R&D của họ là xây dựng một lớp bộ điều hợp DeFi và công cụ nhận thức thực sự hệ thống bảo vệ. Do đó, trọng tâm thị trường rõ ràng đã chuyển sang cái sau, mở ra kỷ nguyên của các tác nhân tự động.

kết luận:

Bất chấp sự hoài nghi lan rộng xung quanh lĩnh vực AI Crypto-X, chúng tôi tin chắc rằng bằng cách tuân thủ các nguyên tắc đã đề cập ở trên và tận dụng năng lực của chương trình Thạc sĩ Luật (LLM), lĩnh vực này có thể mang lại giá trị hấp dẫn, đặc biệt là cho các khách hàng tổ chức. Điều này bao gồm việc nâng cao năng lực phân tích thông tin đa chiều (ghi lại các mối tương quan phức tạp mà các thuật toán truyền thống khó nắm bắt), cải thiện đáng kể hiệu quả phát triển và triển khai mã, và đạt được khả năng thực thi tự động mạnh mẽ hơn. Do đó, chúng tôi cam kết liên tục theo dõi sự phát triển của lĩnh vực này trong dài hạn và tìm kiếm đội ngũ giai đoạn đầu phù hợp với các nguyên tắc cốt lõi của chúng tôi.

Nhấn để tìm hiểu về các vị trí tuyển dụng BlockBeats của BlockBeats

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức BlockBeats :

Nhóm Telegram: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia