原作者：うんちマン
オリジナル編集: Deep Chao TechFlow
従来の DeFi が新興 AI と出会うとき、どのような火花が衝突するのでしょうか?どのような新しいバリエーションや技術革新を生み出すことができるでしょうか?
今日は、DeFAI (分散型金融 + AI) の初期のエコシステムを調査します。
この記事があなたにインスピレーションを与えることができれば幸いです。
(*20 ページの詳細な分析記事を Medium で公開する予定です。今日の内容は、この新興分野を簡単に理解していただくための簡単な概要にすぎません。)
なぜ DeFAI を気にする必要があるのでしょうか?
人工知能 (AI) とブロックチェーンの組み合わせは新しいものではありません。 Bittensor サブネットでの初期の分散モデル トレーニングから、Akash やio.netなどの分散 GPU およびコンピューティング リソース市場、Solana で登場した AI とミームコインの組み合わせまで、あらゆる段階でブロックチェーンがどのように機能を補完できるかが実証されています。リソースの集約を通じて AI を活用し、主権 AI と消費者レベルのアプリケーション シナリオの実現を促進します。
CoinGecko のデータによると、2025 年 1 月 13 日の時点で、DeFAI の市場価値総額は約 10 億米ドルに達しています。このうち、Griffin は市場シェアの 45% を占め、 $ANON は22% を占めます。
2024 年 12 月 25 日から、Virtual や ai16z などのフレームワークやプラットフォームがクリスマス休暇後の「アメリカの資金」の返還を先導するにつれて、DeFAI 業界は加速し始めます。
これはほんの始まりにすぎません。 DeFAI の可能性は現在のパフォーマンスをはるかに超えています。
現在のアプリケーションはまだ概念実証の段階にありますが、AI テクノロジーを通じて DeFi をよりインテリジェントでユーザーフレンドリーで効率的な金融エコシステムに変える可能性を過小評価すべきではありません。
DeFAI のエコシステムを詳しく調べる前に、まず AI エージェントが DeFi およびブロックチェーン環境でどのように動作するかについての基本原則を理解する必要があります。
DeFiにおけるAIエージェントの動作メカニズム
AI エージェントは、特定のワークフローに従ってユーザーに代わってタスクを実行するプログラムです。これらのエージェントの中核は大規模言語モデル (LLM) によって強化されており、トレーニング データに基づいて応答を生成できます。
ブロックチェーンでは、エージェントはスマート コントラクトやアカウントと対話して、ユーザーの継続的な介入を必要とせずに複雑なタスクを処理できます。
例えば：
DeFi ユーザー エクスペリエンスの簡素化: 複数ステップのクロスチェーン ブリッジングと流動性マイニングの操作をワンクリックで完了します
流動性マイニング戦略を最適化: ユーザーにより高い収益を提供
自動取引執行: (サードパーティまたは独自のモデルからの) 市場分析に基づいた資産の売買
@threesigmaxyzの研究を参照すると、AI モデルは通常、次の 6 つのコア ワークフローに従います。
データ収集
モデル推論
意思決定
ホスティングと運用
相互運用性
ウォレット管理
上記の 6 つのコア要素を「収集」すると、ブロックチェーン上に独自の自律型インテリジェンスを構築できます。これらのエージェントは DeFi エコシステム内でさまざまな役割を果たすことができるため、オンチェーンの効率とユーザーのトランザクション エクスペリエンスが向上します。
DeFAI v2 の世界を探索する
全体として、私は DeFi と AI (DeFAI) の組み合わせを 4 つの主要なカテゴリに分類します。
抽象化/ユーザーフレンドリーな AI
収入の最適化とポートフォリオ管理
DeFAI インフラストラクチャまたはプラットフォーム
市場分析と予測
抽象AIまたはAI ChatGPT
この分野では、理想的な AI ソリューションには次の機能が必要です。
ユーザーが専門的な知識を必要とせずに、複数ステップのトランザクションとステーキング操作を自動的に実行します。
リアルタイムで市場調査を実施し、ユーザーが情報に基づいた取引の意思決定を行うのに役立つ重要な情報とデータを提供します。
複数のプラットフォームからデータを取得し、市場機会を特定し、包括的な分析をユーザーに提供します。
次に、この分野で人気のあるツールをいくつか見てみましょう。
グリフィン
@griffaindotcomは現在、Solana ブロックチェーン上で最初で最もパフォーマンスの高い抽象 AI ツールであり、トランザクションの実行、ウォレット管理、NFT ミント、および迅速なトークン購入などの複数の機能をサポートしています。
その主な機能は次のとおりです。
自然言語入力を使用してトランザクション操作を完了する
トークンプロジェクトを立ち上げ、Pumpfunを通じてNFTを鋳造し、エアドロップのアドレス選択をサポートします
マルチエージェント連携機能
エージェントはユーザーに代わってツイートできる
特定のキーワードまたは条件に基づいて、Pumpfun で新しく発売された Meme コインを購入する
自動化されたステーキングと DeFi 戦略の実行
タスクのスケジュール設定、ユーザーはメモリ データを入力してパーソナライズされたエージェントをカスタマイズできます
特定のトークンの主要保有者の特定など、市場分析のために複数のプラットフォームからデータを取得します。
ウォレットの機能:
アカウントを作成すると、システムは Privy を通じてウォレットを自動的に生成します。ユーザーは自分のアカウントをエージェントに認可することができ、エージェントは自律的に取引を実行し、投資ポートフォリオを管理します。セキュリティを強化するために、秘密鍵は Shamir 秘密共有テクノロジーを介して個別に保存され、Griffin と Privy が独立してウォレットを制御できないようにします。
アノン
@HeyAnonaiは、DeFi プロトコル Wonderland と MIM を作成した有名な開発者@danielesestaによって構築されています。 Anon の目標は、DeFi のインタラクティブなエクスペリエンスを簡素化し、初心者と経験豊富なユーザーの両方が簡単に始められるようにすることです。
主な機能は次のとおりです。
LayerZero に基づいたクロスチェーン資産ブリッジングの実装
Python 経由でリアルタイムの価格とデータの更新を提供します
時間とガス価格に基づいた自動操作とトリガーを提供します
感情分析やソーシャルデータ分析などのリアルタイムの市場洞察
融資操作のためのAave、Sparks、Sky、Wagmiなどのプロトコルとの連携をサポート
複数言語（中国語を含む）での自然言語取引機能をサポート
さらに、Anon は最近 2 つの重要なアップデートをリリースしました。
自動化フレームワーク
Gemma Researchのエージェント機能に注目
これらのアップデートにより、Anon は最も期待されている抽象化ツールの 1 つになりました。
スレート (未発行)
Slate は BigBrain Holdings によって投資および支援されており、創設者の@slate_ceo はオンチェーンのデータ信号に基づいて自律取引を実現できる「アルファ AI」と位置付けています。現在、Slate は@hyperliquidXプラットフォームで取引を自動化できる唯一の抽象 AI ツールです。
注目に値するのは料金体系です。
Slate のサービスでは、料金は主に 2 つのカテゴリに分類されます。
一般的な操作: Slate では、通常の送金または出金には手数料がかかりません。ただし、スワップ、ブリッジ、請求、借入、貸付、返済、ステーク、キャンセルなどのより複雑な操作を実行する場合、プラットフォームはステーキング (アンステーク)、ロング (Long)、ショート (Short) に対して 0.35% の手数料を請求します。 、ロック（Lock）とロック解除（Unlock）。
条件付き操作: ユーザーが条件付き注文 (指値注文など) を設定すると、Slate はさまざまな条件タイプに基づいて手数料を請求します。
ガスベースの条件操作には 0.25% の手数料がかかります。
他のすべての条件付き操作には 1.00% の手数料がかかります。
Slate に加えて、この分野では多くの抽象 AI ツールが登場しています。代表的なプロジェクトをいくつか示します。
そしてさらに多くのプロジェクトが開発中です...
以下は、複数の抽象化 AI ツールを比較した比較表です。
図: Shenchao TechFlow によって作成
自動化された収入の最適化と投資管理：従来の収入戦略とは異なり、この分野のDeFiプロトコルはAIを使用してオンチェーンデータを分析し、傾向を特定して洞察を提供し、チームがより効率的な収入の最適化とポートフォリオ管理戦略を開発するのを支援します。
T3AI
@trustIn Web3 は、仲介およびリスク管理エンジンとして AI を活用し、過少担保融資をサポートする融資プロトコルです。
T 3A I の AI エージェントは、ローンの健全性をリアルタイムで監視し、リスク指標フレームワークを通じてローンが常に返済可能であることを確認できます。これはDeFiにおけるAIの興味深い応用例です。
久代
@Kudai_IOは、GMX エコシステムに焦点を当てた実験的なエージェントであり、GMX Blueberry Club によって EmpyrealSDK ツールキットの助けを借りて開発されました。現在、$KUDAI トークンは Base ネットワーク上で取引されています。
Kudai の開発ロードマップは次のとおりです。
Kudai の中心的なコンセプトは、 $KUDAIを通じて得たすべての取引手数料を自律取引オペレーションを運営するエージェントに資金提供し、これらのオペレーションによって生成された利益をトークン所有者に還元することです。
今後の 4 つのフェーズのうち第 2 フェーズでは、ユーザーが Twitter 上の自然言語コマンドを介してトリガーできる次の機能が Kudai に追加されます。
$GMX を購入してステーキングして、新たな収益源を生み出す
GMX の GM プールに投資して収益をさらに増やしましょう
GBC NFT を最低価格で購入して投資ポートフォリオを拡大する
頑丈な財務 V2
@SturdyFinanceは、Bittensor SN 10 サブネット マイナーによってトレーニングされた AI モデルを通じて、ホワイトリストに登録された異なる分離プール間で資金を動的に割り当てることで収益を最適化する、融資機能と収益集約機能を組み合わせたプロトコルです。
Sturdy のアーキテクチャは、分離されたプールと集約層の 2 つの層に分かれています。
分離されたプール: これは、ユーザーが 1 つの資産を貸すか、1 種類の担保で借りることのみができる単一の資産プールであり、資産間の相互リスクを軽減します。
アグリゲーションレイヤー: Yearn V3 上に構築されており、ユーザーの資産は使用量と収益に基づいてホワイトリストに登録された分離プールに割り当てられます。 Bittensor サブネットは、アグリゲーション レイヤーに最適な割り当て戦略を提供します。ユーザーがアグリゲーションレイヤーに資産を貸す場合、そのリスクは選択した住宅ローンタイプに限定され、他の融資プールや住宅ローン資産からのリスクが回避されます。
収入の最適化と投資管理の分野におけるその他の代表的なプロジェクトには次のものがあります。
そしてさらに多くのプロジェクトが開発中です...
市場センチメント分析AIエージェント
AIXBT
@AIXBT_agentは、独自のエンジンを通じて Twitter 上の 400 名を超える主要オピニオン リーダー (KOL) からのデータを統合および分析する市場感情追跡エージェントです。 AIXBT は市場トレンドをリアルタイムで捉え、貴重な洞察をユーザーに 24 時間提供します。
DeFi分野のすべてのAIエージェントの中で、AIXBTは市場の注目の14.76%を占めており、エコシステム内で最も影響力のあるエージェントの1つとなっています。
AIXBT の機能は市場に関する洞察を提供することに限定されず、対話型でもあり、ユーザーの質問に答えたり、Twitter プラットフォームを通じてトークンを発行したりすることもできます。たとえば、 $CHAOSトークンは、 @EmpyrealSDKツールキットを介して、別の対話型ロボットである Simi と提携して AIXBT によって作成されました。
その他の市場分析エージェントには次のようなものがあります。
DeFiインフラストラクチャとエコロジカルプラットフォーム
Web3 AI エージェントの実装は、分散型インフラストラクチャと切り離すことができません。これらのプロジェクトは、モデルのトレーニングと推論サービスを提供するだけでなく、AI エージェント開発のためのデータ、検証メカニズム、調整層も提供します。
Web2 であっても Web3 であっても、モデル、コンピューティング能力、データは常に、大規模言語モデル (LLM) と AI エージェントの開発を促進する 3 つの中心的な柱でした。
私たちが Medium プラットフォームについて詳しく調査した内容は次のとおりです。
モデルの作成方法
データとコンピューティングリソースの提供
検証メカニズムの役割
信頼できる実行環境 (TEE) の仕組み
内容が非常に多いので、具体的な内容についてはMediumの記事をご覧ください。
以下は、 @pinkrains_ioによって作成された DeFi インフラストラクチャの生態マップです。
この分野の主要なプレーヤーは次のとおりです。
信頼できる実行環境 (TEE)
フレーム
プラットフォーム/統合ソリューション
共通インフラ
ツールキット
DeFi AIの今後の展開
私は、DeFi市場は、まず効率性の追求、次に分散化の実現、そして最後にプライバシー保護に焦点を当てるという3つの主要な段階を経ると考えています。
DeFi AI の開発は 4 つの特定の段階を経ます。
第 1 フェーズ: 効率の向上と、複雑な DeFi 運用を簡素化するツールの立ち上げに重点を置きます。例えば：
不完全な入力を理解できるAI
取引を迅速に完了するためのツール
ユーザーが目標に基づいてより賢明な意思決定を行えるよう支援するリアルタイムの市場調査
フェーズ 2: エージェントは自律的なトランザクションを実現し、サードパーティのデータや他のエージェントからの洞察に基づいて戦略を実行できるようになります。上級ユーザーは、モデルを微調整し、エージェントを構築して、自分自身またはクライアントの収益を最適化できます。
フェーズ 3: ユーザーはウォレット管理と AI 検証の問題に焦点を当てます。 Trusted Execution Environment (TEE) と Zero-Knowledge Proof (ZKP) により、AI システムの透明性とセキュリティが確保されます。
フェーズ4：最終的には、コードレスのDeFi AIツールキットまたはAI-as-a-serviceプロトコルが登場し、ユーザーが暗号通貨取引を通じてモデルを微調整できるエージェントベースの経済システムが構築される可能性があります。
このビジョンは有望ですが、解決する必要がある差し迫った問題がまだいくつかあります。
現在のツールの多くは ChatGPT の単純なパッケージにすぎず、明確な評価基準がありません。
オンチェーンデータの断片化傾向により、AI モデルは分散型よりも集中型になる傾向にある可能性があり、現時点では明確な解決策はありません。
