原文作者： Poopman
原文編譯：深潮TechFlow
當傳統DeFi 遇上新興AI，會碰撞出什麼樣的火花？我們能創造出什麼樣的全新變種或技術創新？
今天，我們將一同探討DeFAI (Decentralized Finance + AI) 的早期生態。
希望這篇文章能為你提供一些啟發！
（*我即將在Medium 上發布一篇20 頁的深度分析文章。今天的內容只是一個速覽，讓你快速了解這個新興領域。）
為什麼要關注DeFAI？
人工智慧(AI) 與區塊鏈的結合並非新鮮事。從早期在Bittensor 子網中進行去中心化模型訓練，到Akash 和io.net等去中心化GPU 及運算資源市場，再到如今在Solana 上興起的AI 與memecoin 的結合，每個階段都展示了區塊鏈如何透過資源聚合來補充AI 的能力，並推動主權AI 和消費者級應用場景的實現。
根據CoinGecko 數據，截至2025 年1 月13 日，DeFAI 的總市值已達到約10 億美元。其中，Griffain 佔據了45% 的市場份額，而$ANON則佔22% 。
從2024 年12 月25 日起，隨著Virtual 和ai16z 等框架和平台在聖誕假期後迎來「美國資金」的回歸，DeFAI 產業開始加速發展。
這只是個開始。 DeFAI 的潛力遠遠超出了當前的表現。
儘管目前的應用仍處於概念驗證階段，但我們不應低估其透過AI 技術將DeFi 轉變為更智慧、用戶友好且高效的金融生態系統的潛力。
在深入探討DeFAI 的生態之前，我們需要先了解AI 智能體如何在DeFi 和區塊鏈環境中運作的基本原理。
AI 智能體在DeFi 中的運作機制
AI 智能體是一種根據特定工作流程代表使用者執行任務的程式。這些智能體的核心是由大語言模型(LLM) 提供支持，能夠基於其訓練資料產生回應。
在區塊鏈中，智能體可以與智能合約和帳戶交互，處理複雜任務，而無需用戶的持續幹預。
例如：
簡化DeFi 使用者體驗：透過一鍵完成多步驟的跨鏈橋接和流動性挖礦的操作
優化流動性挖礦策略：提供使用者更高的回報
自動化交易執行：根據市場分析（無論是第三方的還是自身模型的）買入或賣出資產
參考@threesigmaxyz的研究，AI 模型通常遵循以下6 大核心工作流程：
數據收集
模型推斷
決策制定
託管與操作
互通性
錢包管理
當你「收集」了以上6 個核心元素後，就可以在區塊鏈上建立屬於自己的自主智能體。這些智能體可以在DeFi 生態中扮演不同角色，進而提升鏈上效率和使用者的交易體驗。
探索DeFAI v2 的世界
整體來說，我將DeFi 與AI 的結合(DeFAI) 分為四大主要類別：
抽象化/使用者友善的AI
收益優化與投資組合管理
DeFAI 基礎設施或平台
市場分析與預測
抽象AI 或AI ChatGPT
在這一領域，理想的AI 解決方案應具備以下能力：
自動執行多步驟的交易與Staking 操作，無需使用者俱備任何專業知識。
即時進行市場研究，並提供使用者所需的關鍵資訊與數據，幫助其做出明智的交易決策。
從多個平台取得數據，識別市場機會，並提供使用者全面分析。
接下來，我們來看看這一領域的一些熱門工具：
Griffain
@griffaindotcom是目前Solana 區塊鏈上首個且表現最優的抽象AI 工具，支援執行交易、錢包管理、NFT 鑄造、Token 快速搶購等多種功能。
其主要功能包括：
使用自然語言輸入即可完成交易操作
透過Pumpfun 發起Token 計畫、鑄造NFT，並支援選擇地址進行空投
多智能體協作功能
智能體可代用戶發推文
根據特定關鍵字或條件，在Pumpfun 上搶購新上線的Meme 幣
自動化Staking 與DeFi 策略執行
任務調度，使用者可透過輸入記憶資料來客製化個人化智能體
從多個平台取得數據，用於市場分析，例如識別某個Token 的主要持有者
錢包功能：
在建立帳戶時，系統會透過Privy 自動產生一個錢包。使用者可將帳戶授權給智能體，智能體將自主執行交易並管理投資組合。為了增強安全性，私鑰透過Shamir 秘密共享技術分割存儲，確保Griffain 和Privy 都無法獨立控制錢包。
Anon
@HeyAnonai是由知名開發者@danielesesta打造，曾創立DeFi 協定Wonderland 和MIM。 Anon 的目標是簡化DeFi 的互動體驗，無論是新手或資深用戶都能輕鬆上手。
主要功能包括：
基於LayerZero 實現跨鏈資產橋接
透過Pyth 提供即時價格與數據更新
提供基於時間與Gas 價格的自動化操作與觸發器
即時市場洞察，例如情緒分析與社交數據分析
支持與Aave、Sparks、Sky 和Wagmi 等協議合作進行借貸操作
支援多語言（包括中文）的自然語言交易功能
此外，Anon 最近發布了兩項重要更新：
自動化框架
專注於Gemma 研究的智能體功能
這些更新使得Anon 成為目前最受期待的抽象化工具之一。
Slate（尚未發幣）
Slate 由BigBrain Holdings 投資支持，其創始人@slate_ceo將其定位為“Alpha AI”，能夠基於鏈上數據信號實現自主交易。目前，Slate 是唯一能夠在@hyperliquidX平台上實現交易自動化的抽象AI 工具。
值得注意的一件事是他們的費用結構。
在Slate 的服務中，費用主要分為兩類：
一般操作：對於常規的轉帳或提現，Slate 不收取任何費用。但在執行一些更複雜的操作時，例如交換(Swap)、跨鏈橋接(Bridge)、索賠(Claim)、借款(Borrow)、放款(Lend)、還款(Repay)、質押(Stake)、取消質押(Unstake)、做多(Long)、做空(Short)、鎖倉(Lock) 和解鎖(Unlock) 等，平台會收取0.35% 的手續費。
條件操作：如果使用者設定了條件訂單（例如限價訂單），Slate 會根據不同的條件類型收取費用：
對基於Gas 的條件操作收取0.25% 的費用；
對其他所有條件操作收取1.00% 的費用。
除了Slate，這一領域還有許多新興的抽象AI 工具，以下是部分代表性項目：
以及更多正在開發中的項目…
以下是一張比較多個抽象化AI 工具的比較表格：
圖：由深潮TechFlow 編譯
自動化收益優化與投資管理：與傳統的收益策略不同，這一領域的DeFi 協議透過AI 分析鏈上數據，識別趨勢並提供洞察，幫助團隊制定更有效率的收益優化和投資組合管理策略。
T 3A I
@trustIn Web3是一個支持未完全抵押貸款的借貸協議，利用AI 作為中介和風險管理引擎。
T 3A I 的AI 智能體可以即時監控貸款的健康狀況，並透過其風險指標框架，確保貸款始終處於可償還的狀態。這是一個AI 在DeFi 中的有趣應用實例。
Kudai
@Kudai_IO是一個實驗性的智能體，專注於GMX 生態系統，由GMX Blueberry Club 借助EmpyrealSDK 工具包開發。目前，$KUDAI Token 已在Base 網路上交易。
以下是Kudai 的發展路線圖：
Kudai 的核心理念是將所有透過$KUDAI賺取的交易費用用於資助自主交易操作的智能體，並將這些操作產生的利潤返還給Token 持有者。
在即將到來的第二階段（共四個階段）中，Kudai 將具備以下功能，使用者可以透過Twitter 上的自然語言指令觸發：
購買並質押$GMX ，產生新的收入來源
投資GMX 的GM 池以進一步增加收益
以底價購買GBC NFT，擴大其投資組合
Sturdy Finance V2
@SturdyFinance是一個結合了借貸與收益聚合功能的協議，透過由Bittensor SN 10 子網路礦工訓練的AI 模型，在不同的白名單孤立池之間動態分配資金，從而實現收益優化。
Sturdy 的架構分為兩層：孤立池和聚合層。
孤立池：這是單一資產池，使用者只能藉出一種資產或用一種抵押品進行借款，降低了資產之間的相互風險。
聚合層：基於Yearn V3 構建，使用者的資產會根據使用率和收益被分配到白名單的孤立池中。 Bittensor 子網路為聚合層提供最佳指派策略。當使用者將資產借給聚合層時，其風險僅限於所選的抵押類型，避免了其他借貸池或抵押資產帶來的風險。
其他收益優化與投資管理領域的代表性項目包括：
以及更多正在開發中的項目…
市場情緒分析AI 智能體
AIXBT
@AIXBT_agent是一個市場情緒追蹤智能體，透過其專有引擎整合並分析來自Twitter 上超過400 位關鍵意見領袖(KOL) 的數據。 AIXBT 能夠即時捕捉市場趨勢，並全天候為用戶提供有價值的洞察。
在所有DeFi 領域的AI 智能體中，AIXBT 佔據了14.76% 的市場關注度，堪稱生態系中最具影響力的智能體之一。
AIXBT 的功能不僅限於提供市場洞察，它還具備互動性，能夠回答用戶提問，甚至透過Twitter 平台發行代幣。例如， $CHAOS代幣就是AIXBT 與另一款互動式機器人Simi 合作，透過@EmpyrealSDK工具包共同創建的。
其他市場分析智能體包括：
DeFi 基礎設施與生態平台
Web3 AI 智能體的實現離不開去中心化的基礎設施。這些項目不僅提供模型訓練和推理服務，也為AI 智能體的開發提供資料、驗證機制以及協調層。
無論是Web2 或Web3，模型、運算能力和資料始終是推動大語言模型(LLM) 和AI 智能體發展的三大核心支柱。
我們在Medium 平台上深入探討了以下內容：
如何創建模型
數據與運算資源的提供
驗證機制的作用
可信任執行環境(TEE) 的工作原理
由於內容較多，具體細節請關注Medium 上的文章。
以下是一張由@pinkbrains_io製作的DeFi 基礎設施生態地圖：
這一領域的主要參與者包括：
可信任執行環境 (TEE)
框架
平台/ 一體化解決方案
通用基礎設施
工具包
DeFi AI 的未來發展
我認為，DeFi 市場將經歷三個主要階段：首先追求效率，然後實現去中心化，最後專注於隱私保護。
DeFi AI 的發展將經歷4 個具體的階段。
第一階段：專注於提升效率，推出簡化複雜DeFi 操作的工具。例如：
能夠理解不完美輸入的AI
快速完成交易的工具
即時市場研究，幫助使用者根據目標做出更明智的決策
第二階段：智能體將實現自主交易，能夠基於第三方資料或其他智能體的洞察執行策略。進階用戶可以微調模型，建立智能體來為自己或客戶優化收益。
第三階段：用戶將關注錢包管理和AI 驗證問題。可信賴執行環境(TEE) 與零知識證明(ZKP) 將確保AI 系統的透明性與安全性。
第四階段：最終，一個無程式碼的DeFi AI 工具包或AI 即服務協議可能會出現，創建一個基於智能體的經濟體系，用戶可以透過加密貨幣交易微調後的模型。
儘管這個願景令人期待，但仍存在一些亟待解決的問題：
目前許多工具僅是ChatGPT 的簡單封裝，缺乏明確的評估標準。
鏈上資料的片段化趨勢可能導致AI 模型更傾向於中心化，而非去中心化，目前尚無明確解決方案。
