การบูรณาการ AI และ DeFi: เหนือกว่าเกมบนเชนของ AlphaGo (II)

ในขณะที่การบูรณาการ AI และ DeFi สัญญาว่าจะมอบประสิทธิภาพและความชาญฉลาดที่ไม่เคยมีมาก่อน แต่ก็ยังนำมาซึ่งความเสี่ยงและข้อโต้แย้งทางจริยธรรมมากมาย ตั้งแต่การปั่นราคาตลาดไปจนถึงการตรวจสอบด้านกฎระเบียบ เส้นทางสู่ระบบการเงินแบบกระจายอำนาจที่เป็นธรรมอย่างแท้จริงนั้นเต็มไปด้วยความท้าทาย ในส่วนที่สองของการวิเคราะห์ของเรานี้ เราจะตรวจสอบปัญหาสำคัญเหล่านี้ และสำรวจว่าอุตสาหกรรมจะสามารถนำทางปัญหาเหล่านี้เพื่อให้บรรลุการเติบโตที่ยั่งยืนได้อย่างไร

ความเสี่ยงและข้อโต้แย้งทางจริยธรรม

4.1 การปั่นราคาตลาดและความเสี่ยงเชิงระบบ

การสั่นพ้องของอัลกอริทึม AI กระตุ้นให้เกิด Flash Crash

การสั่นพ้องของอัลกอริทึม AI สามารถกลายเป็นตัวเร่งให้เกิดภาวะตลาด Flash Crash ได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลไกที่ขึ้นอยู่กับเสถียรภาพของอัลกอริทึมเป็นอย่างมาก อัลกอริทึม AI ถูกนำมาใช้กันทั่วไปในการคาดการณ์ราคา การบริหารความเสี่ยง การจัดสรรสินทรัพย์ และด้านอื่น ๆ แต่เมื่อกลยุทธ์การตัดสินใจระหว่างระบบ AI หลายระบบไม่สอดคล้องกันหรือมีปฏิสัมพันธ์กัน อาจเกิดผลกระทบจากการสั่นพ้อง ทำให้เกิดความผันผวนของตลาดอย่างรุนแรง หรือแม้แต่ Flash Crash ได้

การโจมตีแบบ Adversarial: ตัวอย่างการหลอกลวง AI ที่มุ่งเป้าไปที่ DeFi Protocols (เช่น การปลอมแปลงข้อมูลปริมาณการซื้อขาย)

ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI การโจมตีแบบ Adversarial ที่มุ่งเป้าไปที่ DeFi protocols จึงมีความซับซ้อนและอันตรายมากขึ้น การโจมตีแบบ Adversarial หมายถึงการทำให้ AI models เข้าใจผิดผ่านข้อมูลนำเข้าที่ออกแบบมาอย่างระมัดระวัง ซึ่งจะส่งผลต่อการตัดสินใจของ DeFi protocol และพฤติกรรมของตลาด ในระบบนิเวศ DeFi, AI models ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในการจัดการ liquidity pools, การกำหนดราคา trading pairs, การประเมินความเสี่ยง และด้านอื่น ๆ และความถูกต้องของ models เหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง

การโจมตีแบบ Adversarial ทั่วไปคือการปลอมแปลงข้อมูลปริมาณการซื้อขาย รบกวนการกำหนดราคาตลาดและการตัดสินใจด้านสภาพคล่องผ่านการซื้อขายปลอมจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น ผู้โจมตีสามารถสร้างบัญชีปลอมหลายบัญชีและดำเนินการซื้อขายต้นทุนต่ำขนาดใหญ่เพื่อปลอมแปลงปริมาณการซื้อขายที่สูงสำหรับสินทรัพย์ พฤติกรรมนี้สามารถหลอกลวง AI models ทำให้พวกเขาตัดสินมูลค่าที่แท้จริงของสินทรัพย์และแนวโน้มของตลาดผิดพลาด สำหรับ DeFi protocol smart contracts การโจมตีดังกล่าวสามารถนำไปสู่การกำหนดค่าสภาพคล่องและการตัดสินใจด้านราคาที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งจะทำให้ความไม่มั่นคงของตลาดรุนแรงขึ้นไปอีก นอกจากนี้ยังอาจกระตุ้นปฏิกิริยาลูกโซ่ ทำให้เกิดการขายสินทรัพย์เดียวจำนวนมากใน LPs เพื่อให้ได้สภาพคล่องและโอนออกไปอย่างรวดเร็ว

4.2 ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกด้านกฎระเบียบและการปฏิบัติตามกฎเกณฑ์

คำจำกัดความของ U.S. SEC เกี่ยวกับคุณสมบัติของหลักทรัพย์ของ "AI Tokens" (เมื่อเทียบกับกรณี Ripple)

เกี่ยวกับว่า tokens เหล่านี้ตรงตามคำจำกัดความของหลักทรัพย์หรือไม่ และจำเป็นต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านหลักทรัพย์ที่เกี่ยวข้องหรือไม่ เราสามารถตั้งสมมติฐานได้โดยการมองย้อนกลับไปในอดีต เนื่องจาก SEC อาจอ้างอิงถึงกรณี XRP เมื่อกำหนดคุณสมบัติของหลักทรัพย์ของ "AI tokens"

ในกรณี Ripple, SEC พิจารณาว่า XRP tokens ของ Ripple เป็นหลักทรัพย์เนื่องจากถูกขายให้กับนักลงทุนผ่านการเสนอขายเหรียญเริ่มต้น (ICO) และ Ripple Labs ได้ดำเนินกิจกรรมทางการตลาดหลายชุดในระหว่างกระบวนการขายเพื่อส่งเสริมการซื้อขาย XRP คำตัดสินนี้บ่งชี้ว่า SEC มุ่งเน้นไปที่วิธีการออก token และ token แสดงถึงความสัมพันธ์ด้านส่วนของผู้ถือหุ้นหรือหนี้สินกับบริษัทหรือโครงการหรือไม่

สำหรับ "AI tokens" SEC อาจใช้เกณฑ์การตัดสินที่คล้ายกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หาก AI tokens เหล่านี้ถูกออกผ่านวิธีการที่คล้ายกับ ICOs หรือ IEOs และเกี่ยวข้องกับโครงการหรือบริษัท AI, SEC อาจพิจารณาว่า tokens เหล่านี้มีคุณสมบัติของหลักทรัพย์ ซึ่งหมายความว่าผู้ถือ AI tokens อาจถูกพิจารณาว่ามีผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจบางอย่าง เช่น สิทธิ์ในการจัดสรรรายได้ของโครงการหรือการเพิ่มขึ้นของมูลค่าทุนผ่านการเพิ่มขึ้นของมูลค่า token กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI tokens อาจอยู่ภายใต้การคว่ำบาตรของ SEC

ความท้าทายในการต่อต้านการฟอกเงิน: ความยากลำบากในการติดตาม AI Mixers (เช่น Tornado Cash เวอร์ชันอัปเกรด)

เทคโนโลยี AI ยังถูกใช้เพื่อพัฒนาเครื่องมือผสมที่ซ่อนเร้นมากขึ้น เช่น Tornado Cash เวอร์ชันอัปเกรด เทคโนโลยีการปกป้องความเป็นส่วนตัวนี้ให้การรับประกันความเป็นส่วนตัวที่ดีกว่าสำหรับผู้ใช้ที่ถูกต้องตามกฎหมาย แต่ยังนำมาซึ่งความท้าทายในการต่อต้านการฟอกเงิน (AML) อย่างมากสำหรับหน่วยงานกำกับดูแล

ปัญหาหลักของ mixers คือวิธีการที่ทำให้การไหลของเงินทุนติดตามได้ยากมาก Mixers เช่น Tornado Cash ใช้โมเดล "ring transaction" กระจายเงินทุนไปยังที่อยู่และการทำธุรกรรมหลายรายการก่อนที่จะรวมเข้าด้วยกันใหม่ ทำลายห่วงโซ่การไหลของเงินทุน เทคโนโลยีนี้สามารถปกปิดแหล่งที่มาและปลายทางของเงินทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพิ่มความยากลำบากอย่างมากสำหรับหน่วยงานกำกับดูแลในการติดตาม

ดังนั้น ด้วยการปรับปรุงเทคโนโลยี AI มิกเซอร์จึงสามารถใช้อัลกอริทึมที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นเพื่อเลือกที่อยู่รีเลย์หลายแห่งแบบไดนามิก เปลี่ยนเส้นทางการทำธุรกรรมโดยอัตโนมัติ และแม้กระทั่งคาดการณ์แนวโน้มของตลาดเพื่อหลีกเลี่ยงระบบตรวจสอบบนบล็อกเชน ทำให้เครื่องมือวิเคราะห์บล็อกเชนแบบเดิมไม่มีประสิทธิภาพอีกต่อไป นอกจากนี้ AI mixer อาจนำเหรียญความเป็นส่วนตัว (เช่น Monero) มาใช้เป็นพื้นฐานสำหรับเครื่องมือทำธุรกรรม ซึ่งจะช่วยเพิ่มการไม่เปิดเผยตัวตน หน่วยงานกำกับดูแลต้องเผชิญกับความท้าทายด้านขีดความสามารถทางเทคนิคที่สูงมากเมื่อเผชิญกับเทคโนโลยีการเข้ารหัสขั้นสูงและรูปแบบการไม่เปิดเผยชื่อดังกล่าว มาตรการกำกับดูแลการต่อต้านการฟอกเงินแบบดั้งเดิม (เช่น นโยบาย KYC/AML) ไม่สามารถจัดการกับภัยคุกคามใหม่ที่เกิดจาก AI mixer ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เพื่อแก้ไขความท้าทายนี้ หน่วยงานกำกับดูแลจำเป็นต้องนำเทคโนโลยีการตรวจสอบตามการวิเคราะห์พฤติกรรมมาใช้มากขึ้น โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติและรูปแบบการทำธุรกรรมที่ผิดกฎหมายที่อาจเกิดขึ้น

4.3 ขอบเขตทางจริยธรรม

ทฤษฎี "Dark Forest": AI นำไปสู่การทำให้ DeFi เป็นเกมผลรวมศูนย์โดยสมบูรณ์หรือไม่

ทฤษฎี "Dark Forest" เดิมทีเสนอโดย Liu Cixin ในชุด "The Three-Body Problem" ทฤษฎีนี้ตั้งสมมติฐานว่าจักรวาลเป็นสภาพแวดล้อมที่ไม่เป็นมิตรและไม่แน่นอน ซึ่งการอยู่รอดของอารยธรรมขึ้นอยู่กับการปกปิดการมีอยู่ของตนเองและกำจัดภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นอื่น ๆ ให้มากที่สุด ภายในกรอบทฤษฎีนี้ อารยธรรมทุกแห่งในจักรวาลอยู่ในสถานะของการเล่นเกมอย่างต่อเนื่อง และการกระทำใด ๆ ที่เปิดเผยตนเองอาจนำมาซึ่งผลกระทบที่ร้ายแรง

การนำทฤษฎีนี้มาใช้ในบริบทของ DeFi การคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพและการตัดสินใจอัตโนมัติของ AI ช่วยให้ผู้เข้าร่วมตลาดได้รับผลกำไรผ่านกลยุทธ์ที่แม่นยำ ในขณะที่ผู้เข้าร่วมรายอื่นอาจเผชิญกับการสูญเสีย ตัวอย่างเช่น การซื้อขายความถี่สูงที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจทำให้ผู้เข้าร่วมรายอื่น ๆ ตามการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้ยาก หรืออาจบิดเบือนราคาตลาดได้อย่างแม่นยำ ทำให้ความพยายามของผู้เข้าร่วมจำนวนมากเปลี่ยนไปเป็นผลกำไรของคู่แข่งในท้ายที่สุด กลไกตลาดในสถานการณ์ดังกล่าวเข้าใกล้เกมผลรวมศูนย์

นอกจากนี้ ด้วยการประยุกต์ใช้กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ AI และการเรียนรู้เชิงลึก "การซ่อนตัว" ของตลาดก็อาจเพิ่มขึ้น ทำให้พฤติกรรมของตลาดคาดเดาได้ยากขึ้น การเล่นเกมสไตล์ "dark forest" นี้อาจทำให้โครงการ DeFi ขนาดเล็กและผู้เข้าร่วมใหม่เสียเปรียบอย่างมาก เนื่องจากพวกเขาขาดทรัพยากรเพียงพอที่จะแข่งขันกับอัลกอริทึมขนาดใหญ่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจะทำให้ความมั่งคั่งกระจุกตัวและการกระจายทรัพยากรที่ไม่สม่ำเสมอมากขึ้น

ดังนั้น AI จึงมีศักยภาพที่จะทำให้การแข่งขันในระบบนิเวศ DeFi รุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ โดยมีแนวโน้มไปสู่การทำให้เป็นเกมผลรวมศูนย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผู้เข้าร่วมตลาดจำนวนมากใช้การซื้อขายอัตโนมัติและกลยุทธ์เชิงอัลกอริทึมที่คล้ายคลึงกัน

โอเพนซอร์ส vs. โคลสซอร์ส: ความขัดแย้งระหว่าง Numerai Model Black-Boxing และการกำกับดูแลชุมชน

Numerai เป็นแพลตฟอร์มเฮดจ์ฟันด์แบบกระจายอำนาจที่ผสมผสาน AI และ cryptocurrency ดึงดูดนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วโลกให้ส่งแบบจำลองผ่านการมีส่วนร่วมแบบโอเพนซอร์สในการคาดการณ์ตลาด แต่เมื่อโครงการพัฒนาขึ้น ผู้คนจำนวนมากขึ้นเริ่มให้ความสนใจกับปัญหา "black-boxing" ของแบบจำลอง เมื่อแบบจำลองเหล่านี้ค่อยๆ ซับซ้อนมากขึ้นและเกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมในระดับสูง การใช้งานเฉพาะและการฝึกอบรมของแบบจำลองมักจะเข้าใจและอธิบายได้ยากขึ้น ซึ่งเกี่ยวข้องกับวิธีการสร้างสมดุลระหว่างความโปร่งใสของเทคโนโลยีและโครงสร้างการกำกับดูแลของโครงการระหว่างโอเพนซอร์สและโคลสซอร์ส

บนแพลตฟอร์มเช่น Numerai แบบจำลองโอเพนซอร์สอาจทำให้ผู้เข้าร่วมบางรายสามารถโจมตีพวกมันผ่านการวิศวกรรมย้อนกลับหรือพฤติกรรมที่เป็นอันตราย เมื่อเทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างต่อเนื่อง อัลกอริทึมที่ซับซ้อนมากขึ้นอาจถูก "black-boxed" ซึ่งหมายความว่ากระบวนการตัดสินใจของพวกเขาไม่สามารถนำเสนอต่อชุมชนได้อย่างโปร่งใส ทำให้เกิดปัญหาด้านความไว้วางใจ

ในทางกลับกัน แบบจำลองโคลสซอร์สสามารถปกป้องความลับทางการค้าและทรัพย์สินทางปัญญาของแบบจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยลดความเสี่ยงที่แบบจำลองจะถูกคัดลอกหรือดัดแปลงโดยประสงค์ร้าย สำหรับโครงการเช่น Numerai โคลสซอร์สสามารถรับประกันความปลอดภัยและมูลค่าทางการค้าของแบบจำลอง AI ของพวกเขาได้

ปรากฏการณ์ "black-boxing" นี้ขัดแย้งกับหลักการของชุมชนโอเพนซอร์ส ความตั้งใจเดิมของโอเพนซอร์สคือการอนุญาตให้ทุกคนมีส่วนร่วมและตรวจสอบระบบ แต่แบบจำลอง black-boxed ป้องกันไม่ให้สมาชิกในชุมชนเข้าใจกลไกการทำงานเบื้องหลังอัลกอริทึมอย่างเต็มที่ ซึ่งอาจนำไปสู่ความขัดแย้งด้านการกำกับดูแลและวิกฤตความไว้วางใจ

แนวโน้มในอนาคตและข้อเสนอแนะเชิงกลยุทธ์

5.1 แนวโน้มการบูรณาการเทคโนโลยี

ความเป็นอิสระ

แนวโน้มหลักของ DeFAI ในอนาคตคือการเปลี่ยนจากการทำงานอัตโนมัติไปสู่การทำงานด้วยตนเอง ขับเคลื่อนโดย Autonomous Agents ซึ่งเป็นเอนทิตีอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้จะก้าวข้ามข้อจำกัดของกฎเกณฑ์แบบเดิม และมีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลบนเครือข่ายอย่างต่อเนื่อง ทำความเข้าใจพลวัตของตลาด และดำเนินการตามกลยุทธ์ที่ซับซ้อน เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนจากการให้กู้ยืมในโปรโตคอลต่างๆ การคว้าโอกาสในการทำกำไรจากส่วนต่างของราคา และการปรับสมดุลพอร์ตการลงทุนแบบไดนามิก พวกเขาเพิ่มประสิทธิภาพของเงินทุนและนำผลตอบแทนที่ยั่งยืนมาสู่โปรโตคอลผ่านการดำเนินงานที่ไม่หยุดชะงักตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันและการตัดสินใจที่แม่นยำ ปรับเปลี่ยนวิธีการไหลของมูลค่า

การทำงานร่วมกันของ Multi-Agent

ความสามารถในการแข่งขันหลักของ DeFAI ในอนาคตจะเปลี่ยนจาก Intelligent Agents เดี่ยวไปสู่เครือข่ายการทำงานร่วมกันของ Multi-Agent ผ่านการแบ่งงานและการทำงานร่วมกันของกลุ่ม AI Agent แบบกระจาย (เช่น การแยกส่วนโมดูลการสังเกต การวางแผน และการดำเนินการ) ทำให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ที่ซับซ้อนแบบขนานได้ ระบบการทำงานร่วมกันของ Multi-Agent จะแบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นงานย่อยๆ โดยแต่ละ Agent จะรับผิดชอบส่วนใดส่วนหนึ่งของงานย่อยนั้น ตัวอย่างเช่น Observer Agents จะสแกนการโอนย้ายขนาดใหญ่บนเครือข่ายและความผันผวนของ LP แบบเรียลไทม์ Strategy Agents จะสร้างแบบจำลองการป้องกันความเสี่ยง และ Executor Agents จะกำหนดเส้นทางการซื้อขายที่เหมาะสมที่สุดโดยอัตโนมัติในหลายเชน ในขณะเดียวกัน โหมดการทำงานร่วมกันก็จะพัฒนาขึ้นเช่นกัน รวมถึงโหมดเครือข่าย (แต่ละ Agent สามารถสื่อสารกับ Agent อื่นๆ ทั้งหมดได้) และโหมดลำดับชั้น (ระบบ Agent หลายชั้นที่มีผู้ควบคุมดูแล)

5.2 โอกาสในการลงทุน

โครงสร้างพื้นฐาน: zkML ใช้ Zero-Knowledge Proofs เพื่อตรวจสอบกระบวนการอนุมานของแบบจำลอง Machine Learning ทำให้ Smart Contracts สามารถเชื่อถือผลการคำนวณ Machine Learning ภายนอกได้โดยไม่ต้องรันแบบจำลองทั้งหมดบนเครือข่าย นี่จะเป็นชั้นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับการนำ AI มาใช้บนเครือข่ายขนาดใหญ่อย่างแพร่หลายในยุคต่อไป โครงการที่มีศักยภาพ ได้แก่:

Giza

ความสามารถในการแข่งขันหลักของ Giza อยู่ที่ Technology Stack ที่เป็นเอกลักษณ์และการวางตำแหน่งในระบบนิเวศ โดยการแปลแบบจำลอง Machine Learning รูปแบบ ONNX เป็นโปรแกรม Cairo และบรรลุการตรวจสอบอนุมานบนเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพผ่าน ONNX Cairo Runtime ที่พัฒนาขึ้นเอง Giza แก้ปัญหาความเข้ากันได้ระหว่างแบบจำลองที่ซับซ้อนและวงจร Zero-Knowledge การวางตำแหน่งเป็นตลาดกลางแบบจำลอง AI แบบกระจายอำนาจดึงดูดผู้ให้บริการแบบจำลองและผู้บริโภคให้สร้าง Network Effect แบบสองด้าน ในขณะเดียวกันก็บูรณาการอย่างลึกซึ้งกับระบบนิเวศ StarkNet เสริมสร้างอุปสรรคทางเทคนิคผ่านโครงสร้างพื้นฐาน ZK ประสิทธิภาพสูง ในฐานะโครงการเริ่มต้นที่สำรวจการสร้างรายได้จาก AI บนเครือข่าย Giza ได้สร้างการจดจำแบรนด์ แต่ต้องระมัดระวังเกี่ยวกับการพึ่งพาการเติบโตของระบบนิเวศ StarkNet

EZKL

ข้อดีของ EZKL มุ่งเน้นไปที่ความเป็นมิตรต่อนักพัฒนาและการเพิ่มประสิทธิภาพโดเมนแนวตั้ง รองรับแบบจำลอง PyTorch/TensorFlow ที่ส่งออกผ่าน ONNX และคอมไพล์เป็นวงจร zkSNARK ซึ่งช่วยลดอุปสรรคในการย้ายข้อมูลของนักพัฒนาได้อย่างมาก ประสิทธิภาพมีความโดดเด่น (เช่น การทำ Proofs แบบจำลอง MNIST เสร็จสิ้นใน 2 วินาที) เพิ่มความสามารถในการใช้งานจริงผ่านการจัดการหน่วยความจำและการออกแบบวงจรที่ได้รับการปรับปรุง EZKL มีความกระตือรือร้นในชุมชนนักพัฒนา ได้รับการยอมรับจากโครงการ Hackathon หลายโครงการ (เช่น AI Coliseum) และเร่งการทำซ้ำโดยการเปิด Toolchains แบบ Open-Sourcing (เช่น การรองรับ Halo2 Backend) โดยมุ่งเน้นที่การตรวจสอบอนุมาน Deep Learning โดยเฉพาะอย่างยิ่งจะเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานวงจรของฟังก์ชัน Activation ที่ไม่ใช่เชิงเส้น (เช่น ReLU) และบูรณาการอย่างลึกซึ้งกับระบบ Proofs แบบ Plonkish (เช่น Halo2) จัดการการคำนวณ ML อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ฟังก์ชัน Lookup อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องจัดการกับการแข่งขันที่อาจเกิดขึ้นจากเครื่องมือ ZK ทั่วไป (เช่น Risc Zero)

Giza และ EZKL แสดงถึงสองแนวทางของโครงสร้างพื้นฐาน zkML: Giza สร้าง Moats ผ่านการวางตำแหน่งในตลาดแนวตั้งและการผูกมัดระบบนิเวศ (เช่น StarkNet) เหมาะสำหรับการวางผังระยะยาวของการสร้างรายได้จากแบบจำลอง AI EZKL กลายเป็นตัวเลือกที่ต้องการสำหรับสถานการณ์แบบจำลอง Lightweight (เช่น DeFi Oracles) ด้วยความสมบูรณ์ของ Toolchain และข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพ ทั้งสองจำเป็นต้องเอาชนะการสูญเสียความแม่นยำในการ Quantization และความท้าทายในการเร่งความเร็วของฮาร์ดแวร์ แต่ระบบนิเวศ First-Mover และความเชี่ยวชาญทางเทคนิคได้สร้างอุปสรรคในระยะสั้นสำหรับพวกเขา การแข่งขันในอนาคตจะขึ้นอยู่กับความเร็วในการทำซ้ำทางเทคโนโลยีและความสามารถในการขยายระบบนิเวศ

Application Layer: เมื่อเทียบกับการลงทุนใน Infrastructure Layer การลงทุนใน Application Layer นั้นยากต่อการเลือกมากกว่า ตลาดยังคงสำรวจ Product-Market Fit (PMF) ของ AI+Crypto และผลิตภัณฑ์ที่ผลักดันเข้าสู่ตลาดมีการกำจัดและอัปเดตอย่างต่อเนื่อง ด้วยความก้าวหน้าของ Crypto Infrastructure และ AI ในโลก Web2 จะมีแอปพลิเคชันจำนวนมากขึ้นถูกผลักดันเข้าสู่ตลาดเพื่อทำการทดสอบ ปัจจุบัน DeFi + Natural Language Execution ดูเหมือนจะเป็นทิศทางที่ค่อนข้างสมบูรณ์ โครงการชั้นนำในด้านนี้คือ Griffain

Griffain สร้างขึ้นบน Solana ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการ on-chain ที่เกี่ยวข้องผ่านการแชทด้วยภาษาธรรมชาติกับ AI ปัจจุบันเป็นเฟรมเวิร์กกระแสหลักในวงการ ได้รับการยอมรับจากอุตสาหกรรมและการบูรณาการในหลายด้าน โดยมีการอัปเดตผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม ราคาของมันกำลังถูกทดสอบ นี่เป็นปัญหาทั่วไปสำหรับโครงการ AI+Crypto อื่นๆ ในแง่ของการลงทุน นั่นคือได้รับการจับตามองและเงินทุนไหลเข้ามากเกินไปในระยะสั้น ทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกันระหว่างมูลค่าตลาดและมูลค่าที่แท้จริงของผลิตภัณฑ์ ขณะนี้อาจต้องใช้เวลานานพอสมควรในการแก้ไข UI ที่ราบรื่นคุณภาพสูงและความเร็วในการผสานรวม API ใหม่ที่รวดเร็วเป็นกุญแจสำคัญในการเสริมสร้างตำแหน่งผู้นำ

5.3 กลยุทธ์สำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้

วิธีการเข้าร่วมในระบบเศรษฐกิจ AI Agent: ตั้งแต่การมีส่วนร่วมของข้อมูลการฝึกอบรมไปจนถึงการแบ่งปันผลกำไรจากกลยุทธ์

ในแพลตฟอร์ม DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ข้อมูลการฝึกอบรมมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ผู้ใช้และนักพัฒนาสามารถมีส่วนร่วมในระบบเศรษฐกิจ AI agent ได้โดยการจัดหาชุดข้อมูลคุณภาพสูง

กรณีตัวอย่างเศรษฐกิจ AI อย่างง่ายมีดังนี้ โดยตลาดประกอบด้วยผู้ใช้ ผู้ให้บริการกลยุทธ์ และนักพัฒนา:

ผู้ใช้: สามารถมีส่วนร่วมในข้อมูลการทำธุรกรรมของตนเอง ข้อมูลพฤติกรรมตลาด และแม้แต่ข้อมูลราคาของสินทรัพย์ ข้อมูลนี้สามารถช่วยให้แบบจำลอง AI เข้าใจแนวโน้มของตลาด ความผันผวนของราคา และปัจจัยเสี่ยงได้ดีขึ้น ปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์และประสิทธิภาพการซื้อขาย ผู้ใช้ในฐานะผู้มีส่วนร่วมด้านข้อมูลโดยทั่วไปจะได้รับรางวัลหรือส่วนแบ่งผลกำไรตามปริมาณและคุณภาพของข้อมูลที่พวกเขาให้ โดยได้รับรางวัลเป็นโทเค็น

ผู้ให้บริการกลยุทธ์: สามารถรับส่วนแบ่งผลกำไรจากการดำเนินการตามกลยุทธ์โดยการแบ่งปันหรือขายกลยุทธ์ของตนบนแพลตฟอร์ม AI agent สามารถสร้างผลกำไรผ่านการซื้อขายอัตโนมัติ การเก็งกำไร การขุดสภาพคล่อง และกลยุทธ์อื่นๆ

นักพัฒนา: สามารถสร้างแพลตฟอร์ม AI strategy agent และนำกลยุทธ์เหล่านี้ไปใช้ผ่าน AI agent นักพัฒนาสามารถสร้างรายได้จากค่าธรรมเนียม ก่อให้เกิดระบบนิเวศที่ชนะหลายฝ่าย

การป้องกันความเสี่ยงของผู้ใช้ทั่วไป: คู่มือการเอาตัวรอดใน DeFi ภายใต้การควบคุมของ AI

ในฐานะผู้ใช้ทั่วไป แม้ว่าข้อมูลและทรัพยากรที่มีอยู่นั้นมีจำกัด แต่พวกเขายังคงสามารถลดความเสี่ยงบางอย่างได้ด้วยวิธีการที่เป็นไปได้

การลงทุนที่หลากหลาย:

กลยุทธ์การลดความเสี่ยงอเนกประสงค์ ผู้ใช้ทั่วไปสามารถหลีกเลี่ยงการ集中สินทรัพย์ทั้งหมดของตนในโปรโตคอล DeFi เดียว ระบบ AI อาจผลักดันราคาของตลาด DeFi ไปในทิศทางใดทิศทางหนึ่ง และหากการลงทุนของผู้ใช้ขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์ม DeFi เดียวอย่างสมบูรณ์ พวกเขาอาจประสบกับการสูญเสียขนาดใหญ่ในระยะเวลาอันสั้น การลงทุนที่หลากหลายสามารถกระจายความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นเมื่อกลยุทธ์เดียวล้มเหลว

การใช้เครื่องมือตรวจสอบ AI สำหรับการประเมินความเสี่ยง:

ผู้ใช้ทั่วไปสามารถใช้เครื่องมือตรวจสอบ AI ที่เปิดตัวในตลาดสำหรับการประเมินความเสี่ยงและการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ แพลตฟอร์มบุคคลที่สามจำนวนมากมีเครื่องมือประเมินความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถช่วยให้ผู้ใช้ระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและทำการปรับเปลี่ยนโดยการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดและเงื่อนไขสินทรัพย์ของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น การตรวจสอบบางอย่างสามารถตรวจจับความผิดปกติของตลาด การขายขนาดใหญ่ การซื้อ และพฤติกรรมอื่นๆ ได้ทันที ทำให้ผู้ใช้สามารถจับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้