原作者: Squid
原文翻訳: ルフィ、フォーサイトニュース
市場が急激な下落を経験した後、本当のチャンスがどこにあるのかを見てみましょう。
過去2週間で、DeFAIの市場価値は1月中旬から50％以上、1月下旬のピークからは70％下落した。データソース: @cookiedotfun。
分散型金融 (DeFi) は現在 1,250 億ドルの市場です。DeFAI が 10% を占めると仮定すると、まだ 15 倍の成長機会があることになります。実際、さまざまなセグメントにおける現在の価格設定は正当化されていないため、DeFAI 市場における機会はさらに大きいと考えています。
最近、私たちは暗号通貨の壮大な清算を目撃しました。この期間中、資産は区別なく売却されました。最も大きな打撃を受けている分野には、人工知能（AI）とDeFAIがあります。
さあ、宝物を見つける時間です。飛び込んでみましょう。
DeFAI がなぜ人気があるのでしょうか?まず、暗号通貨と人工知能の組み合わせをより広い視点から見てみましょう。暗号通貨と人工知能の組み合わせは、100億ドル規模の市場であり、必死に「実用性」を見つける必要があり、DeFAI は実用性を見つける可能性が最も高い分野のようです。
これらの暗号ブローカーのほとんどにとって、商品はトークンです。このため、チームがトークン化されたソーシャル エージェントを簡単に起動できるようにするフレームワークとローンチパッドには、最も高い製品市場適合性 (PMF) があると考えられます。トークンの供給が飛躍的に増加するにつれて、この市場は飽和状態になり、ソーシャル プロキシ トークンとローンチパッドの需要は減少し、コミュニティは新しい開発の方向性を期待して懸命に取り組む必要があります。
パックの進む方向にスケートをする（流れに身を任せる）
マクロ的な観点から見ると、DeFAI は実用的な意義を持っています。この分野は、暗号通貨の最も強力な応用シナリオである DeFi と、人工知能の最も満たされていないニーズの 1 つである金融が交わる場所です。
そうは言っても、その分野がマクロレベルで理にかなっているからといって、それがすべてのプロジェクトで機能するとは限りません。もう少し深く掘り下げて、どこにチャンスがあるかを見てみましょう。
最近の DeFAI 市場グラフを見ると、立ち上げられたプロジェクトのほとんどは DeFi での有用性が限られていることがわかります。これは、この分野が新しいことと、プロジェクトの構築に時間がかかることが原因だと思います。
人々はトークンを手に入れたいと思っており、これまでに立ち上げられたプロジェクトのほとんどは、最も簡単に手に入るものを狙っています。
評価マップ、今月初めに@cookiedotfunから取得したプロジェクトのスナップショット、現在は評価額が大幅に下がっている
DeFAI の市場価値の大部分は「抽象」カテゴリに集中しています。抽象化は主にテキストベースの代替ユーザー エクスペリエンス (UX) です。このカテゴリは、既存の DeFi プロジェクトと、ロジックが限定され、主に意図に基づいた Large Language Model (LLM) アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を活用するため、「簡単に実現できる」ものです。この分野の現在のプロジェクト数と評価額を考えると、勝者はすでに現れている可能性が高く、他のカテゴリに比べてここでの機会は限られていると思います。
投資家の方々にもこれらの製品を試してみることをお勧めいたします。個人的には、抽象化分野のほとんどのプロジェクトは優れたユーザー エクスペリエンスを提供していないと感じています。
興味深いことに、この市場構造はトレーダーにとっていくつかのチャンスを生み出します…
DeFAI の評価額は最近大幅に下落しており、反対派の意見が正しかったことが証明されたようです... 製品開発には時間がかかり、プロジェクトの段階を考えると、この評価額の低下はほぼ妥当だと思います。そうは言っても、価格が下がれば人々は飽きてしまうので、市場を注視している人にとっては将来的にチャンスがあるかもしれないと私は信じています。
では、チャンスはどこにあるのでしょうか?
まず、チャンスのほとんどは、まだ発売されていないトークンにあると私は考えています。そうは言っても、これらのセグメントはすでに存在しており、一部のプロジェクトはすでにオンラインになっているため、機会をつかむには市場に注意を払い、準備する必要があります。焦点を定めるために、DeFAI 市場について考えるためのフレームワークを確認しましょう。
情報エージェント
今は、AI エージェントが情報をマイニングし、単純な意図を実現する時代です。
大規模言語モデルは、テキストの処理とテキストでのコミュニケーションに非常に優れています。今日の AI エージェントの大部分は既存モデルの API を活用しているため、最も強力なアプリケーション シナリオは自然言語処理 (NLP) です。これについては他にも多くの資料があるのでここでは詳しく説明しません。ただし、ここでは 2 つの高レベルの領域について説明します。
代替 UI/抽象化: これらは、DeFi プロトコルやブロックチェーンを集約して抽象化するチャットベースの UI です。マクロ情報を提供したり、アイテムを検索したり、簡単なアクションを実行したりできます。たとえば、「SOL を購入したい -> Jup を通じて SOL を購入する」などです。最終的には、これらのツールは既存の DeFi プリミティブ/アグリゲータとクロスチェーン ブリッジを使用して操作を実行します。私の推測では、おそらく「勝者」はすでに現れており、市場は少数のプラットフォームに統合される可能性が高いでしょう。成長は、AI と統合機能の向上、そしてまだ実証されていない市場でのユーザーベースの拡大によってもたらされます。私としては、テキストベースのインターフェースが DeFi のユーザーエクスペリエンスを本当に向上させるかどうかはわかりません。
分析ツール: トレーダーが情報をマイニングして処理するのに役立つ補助ツールです。これは多様なカテゴリであり、例としては、コードレビュー、トークン分析、ソーシャル感情分析などがあります。分析ツールは今後もさらに洗練され、進化する暗号通貨/AI エコシステムにおいて重要な役割を果たすでしょう。 AI 駆動型分析ツールは、従来の分析ツールと同じ市場で競合します。全体的に、暗号通貨の分析には大きな発展の余地があります。セグメント化された分析ツールは、一般的な分析ツールよりも多くの価値を獲得できると思います。
注目プロジェクト:
抽象化: griffain、neur、The Hive、Venice など
分析: Cookie DAO、Kaito AI、Hiero Terminal など
スマートDeFi
情報から行動へ移行し、情報を掘り起こしてその情報に基づいて行動できるようになります。
現在、これは 2 億ドルの市場であり、最終的には DeFAI 市場の大部分を占めることになると思います。市場規模が120億ドルで、「スマートDeFi」が50％を占めると仮定すると、このセグメントにはまだ30倍のチャンスがあります。繰り返しますが、まだ勝者が決まっていないと思います…
実用性（価値）はどこにあるのでしょうか？当初、実用性は継続的な監視と自動化から生まれ、ユーザーは、そうでなければ気付かなかったり、小さすぎて時間をかける価値がないと感じたりする市場の小さな非効率性を活用できるようになります。この市場はすでに存在しています。この分野が発展するにつれて、大規模な言語モデルにより、DeFAI プロトコルは自動化だけでなく、適応して市場範囲を拡大し、収益をさらに向上させることが可能になります。時間の経過とともに、知性、推論能力、インフラストラクチャの成長に合わせて収益が増加します。
この分野で成功するチームは、カスタム モデル、DeFi インフラストラクチャ、データ パイプラインを構築または使用する必要があります。このより深い統合の必要性こそが、抽象化の分野に比べてこの分野が未発達である理由です。これらを構築するには時間がかかります。
スマート DeFi は新しい市場ではありませんが、AI によって強化および拡大することができます。既存の製品の例としては、収益最適化プロジェクトの Lulo、Carrott、アグリゲータの Ranger および Jupiter などがあります。
既存のドメインは、決定論的モデルが適切に機能する領域です。たとえば、「X プロトコル間の最も安いレートは Y なので、Z を使用してください。」最終的には、大規模な言語モデルに基づく操作により、代替のユーザー エクスペリエンスや強化された情報が提供され、これらのプロトコルが改善される可能性がありますが、既存のプロジェクトが中断される可能性は低いでしょう。
この市場でスマート DeFi はどのように拡大するのでしょうか?
大規模言語モデルは確率的です。固定市場では、これはパフォーマンスの低下につながる可能性があります。たとえば、取引価格を比較する場合、最も安いものが常に最良となります。
確率的な性質とさまざまな種類の情報を処理する能力は、DeFi がよりダイナミックな新しい市場に拡大することを可能にする利点を提供します。
毎日 50,000 を超える新しいトークンが作成されます。このデータは少し古いですが、傾向は続いています...
市場のロングテールでは、取引量と価値が新しい資産間で絶えず変化しています。既存の DeFi プリミティブは、ボラティリティのためにこのカテゴリに対応するのに苦労しています。 「世界のトークン化」が進むにつれて、この市場は拡大し続けるでしょう。
さらに、トークンは株式ではなく、さまざまな方法で構造化/価値を表すことができます。市場における資産の多様性の高さは、インテリジェント システムにとってもう一つの有利な要因です。
Smart DeFi は、次の理由により、DeFi がこの市場に拡大するのに役立ちます。
新しい資産を発見/評価する能力
新しい市場の物語を動的に監視、理解し、行動する
ソーシャル、オンチェーン、オフチェーンのデータを組み合わせて推論を適用し、さまざまなアクションを実行できます。
マクロレベルでは相乗効果はありますが、チャンスはどこにあるのでしょうか?
有望なニッチであるスマート流動性提供（スマート LPing）を見てみましょう。
各プールのリスク プロファイルは異なり、収益は資産間で大きく変動するため、流動性の提供は困難です。現在、ユーザーの投資哲学に基づいて資産を構成するのに役立つツールはありますが、構成可能性/自動化には限界があります。
流動性プロバイダーエージェントのビジョンは、オンチェーンデータとソーシャルデータの組み合わせに基づいてリスクパラメータを調整し、資産/プールを選択することにより、流動性提供のリターンを動的に最適化できるようにすることです。最終的には、市場のロングテールから動的に収益を獲得できる新しい資産が創出され、市場全体の効率性が向上する可能性があります。
Raydiumの取引手数料は、オンチェーン取引量の指標として使用できます。
ネイティブ AI チームを選ぶ理由は何ですか?
はい、このビジョンを実現するには時間がかかります。そうは言っても、市場の効率性が低い/絶対的な収益が低い分野では、より多くの収益がインテリジェンスに起因するため、ネイティブ AI チームの方が競争力が高いと私は考えています。ネイティブ AI チームは規模が小さくなるため、より迅速に行動し、「スマート」な要素に重点を置くことができます。
私が言及したいチームとしては、Cleopetra、Alris agent、Voltr などがあります。
私が詳しく説明しない他の分野としては、インテリジェントな定期投資、取引実行、ソーシャルシグナルに基づく製品などがあります。知能が増加するにつれて、人間に起因する収益の割合は AI ツールによって侵食され始めます。
Project Plutus はスマート リミット オーダーで興味深い初期結果を示しており、私自身もそれをテストすることを楽しみにしています。
次はアルファハンター
エージェントがアルファを生成できるかどうか見てみましょう。
以下は、業界のよりプロフェッショナルな人々からの一般的な回答です。その目標にはまだ程遠いことには同意しますが、Alpha Proxy を完全に無視するのは無知なことだと考えます。信じられるもの...
アルファを生成するのは難しい。
伝統的な市場では、ヘッジファンドは毎年数十億ドルを費やして世界で最も優秀な人材と協力し、優位性を築いています。しかし、システム上の摩擦により、暗号通貨市場は従来の市場よりもはるかに効率性が低く、そのためプロキシがアルファを生み出す可能性が高くなっています。毎週新しい資産クラスやナラティブが出現しており、同じ戦略を暗号通貨や従来の金融に直接適用することはできません。
なぜアルファを放棄するのですか?
「アルファハンター」は0から1へのイノベーションではなく、徐々に生まれてくるものだと確信しています。当面の間、アルファリターンは引き続き人間によって推進され、AI によって支援されることになります。時間が経つにつれて、エージェントへの報酬は徐々に増えていきます。一定の転換点に達すると、人間を雇用したり、人間と協力したりする真の「アルファ ハンター エージェント」が出現する可能性があります。
このトークンは、新たなエコシステムの立ち上げ、調整、統合に役立ちます。
現在、興味深いアプローチを採用しているプロトコルが 2 つあります。
Almanak: Almanak は、ブティック データ パイプライン、高度なリスク エンジン、AI 駆動型エージェントを統合し、人間の監督下で複数の財務戦略を生成および実行します。継続的にアルファリターンを特定し、安全な非管理環境でユーザーにサービスを提供するエージェンシー/戦略プラットフォームです。
Allora: Allora 推論システムは、リアルタイムの精度に基づいて AI 予測をインテリジェントに集約し、重み付けします。人間の参加者は労働者として行動し、予測を提供し、推論の質を評価して、システムの市場予測を改良します。目標はこれらの予測を市場に適用することです。
モデル開発に取り組んでいる暗号ネイティブチームも重要な役割を果たすでしょう。結局のところ、知性が鍵となります。
私が気に入っている他のプロトコルとしては、Pond（オンチェーン データを使用した暗号ネイティブ モデルの開発に重点を置いている）と Nous Research（分散型トレーニング用の最初の最適モデルの開発に役立つ可能性のある多くの作業を行っており、探索エージェントの「必要性」についても言及している）などがあります。
この分野はまだ初期段階なので、成長と発展の可能性があるチームに注目してください。
知能の限界費用が下がり続け、日々創出される新しい市場の数が増加するにつれ、エージェントは、人間にとっては短命で、ロボットにとっては動的すぎる新興市場セグメントに取り組む態勢が整っています。何かを信じなさい。
