DeFAI непрерывно падает, есть ли ещё возможности?

Автор: Squid

Перевод: Luffy, Foresight News

После того как рынок пережил серьезное падение, давайте рассмотрим, где находятся реальные возможности.

За последние две недели рыночная капитализация DeFAI упала более чем на 50% по сравнению с серединой января и на 70% по сравнению с пиковыми значениями конца января. Данные предоставлены @cookiedotfun.

Децентрализованные финансы (DeFi) сегодня представляют собой рынок объемом 125 миллиардов долларов, и если предположить, что доля DeFAI достигнет 10%, это означает возможность роста в 15 раз. На самом деле, я считаю, что возможностей внутри рынка DeFAI еще больше, поскольку текущее ценообразование в различных сегментах нерационально.

Недавно мы стали свидетелями эпической ликвидации в криптовалютах. В этот период активы распродавались без разбора. Искусственный интеллект (AI) и DeFAI оказались одними из наиболее пострадавших секторов.

Сейчас самое время искать сокровища, давайте углубимся в детали.

Почему DeFAI так популярен? Во-первых, давайте рассмотрим сочетание криптовалют и искусственного интеллекта в более широком контексте. Сочетание криптовалют и искусственного интеллекта — это рынок объемом 10 миллиардов долларов, который остро нуждается в поиске «практической пользы», и DeFAI кажется наиболее вероятной областью для ее нахождения.

Для большинства таких крипто-агентов продукт — это их токены. Именно поэтому мы видим, что области с наибольшим соответствием продукта рынку (PMF) — это фреймворки и Launchpad (платформы запуска проектов), которые позволяют командам легко выпускать токенизированные социальные агенты. По мере экспоненциального роста предложения токенов этот рынок насыщается, спрос на токены социальных агентов и Launchpad будет снижаться, и сообществу придется усердно искать новые направления развития.

Кататься туда, куда движется шайба (следование тренду)

С макроуровня DeFAI имеет практический смысл, эта область находится на пересечении самого сильного варианта использования криптовалют DeFi и одной из самых неудовлетворенных потребностей искусственного интеллекта —— финансов.

Тем не менее, тот факт, что эта область имеет смысл на макроуровне, не означает, что каждый проект будет успешным. Давайте углубимся и посмотрим, где могут быть возможности.

Если посмотреть на недавнюю карту рынка DeFAI, большинство запущенных проектов имеют ограниченную практическую пользу в плане DeFi. Я считаю, что это связано с новизной этой области и тем, что создание проектов требует времени.

Люди хотят получать токены, и в настоящее время большинство запущенных проектов нацелены на самые легко достижимые, но наименее полезные цели.

Карта оценочной стоимости, снимок проектов, полученный от @cookiedotfun ранее в этом месяце, сейчас оценки значительно ниже

Большая часть рыночной стоимости DeFAI сосредоточена в категории «Абстракция». Абстракция — это в основном альтернативный пользовательский опыт (UX) на основе текста. Эта категория является «низко висящим фруктом», поскольку она использует существующие проекты DeFi и интерфейсы прикладного программирования (API) больших языковых моделей (LLM), она имеет ограниченную логику и в основном основана на намерениях. Учитывая текущее количество проектов и оценочную стоимость в этой области, вероятно, победители уже определились, и по сравнению с другими категориями я считаю, что здесь возможностей ограничено.

Я также призываю инвесторов опробовать эти продукты. Что касается меня, я обнаружил, что большинство проектов в области абстракции не обеспечивают хорошего пользовательского опыта.

Интересно, что эта рыночная структура создает некоторые возможности для трейдеров……

Недавно оценочная стоимость DeFAI значительно упала, и пессимисты, кажется, оказались правы…… Разработка продукта требует времени, и учитывая стадию, на которой находятся проекты, я считаю, что это снижение оценки в основном обосновано. Тем не менее, по мере падения цен людям становится скучно, и я верю, что для тех, кто следит за рынком, в будущем могут возникнуть возможности.

Так где же именно находятся возможности?

Во-первых, я считаю, что большинство возможностей заключается в токенах, которые еще не выпущены. Тем не менее, эти сегменты уже существуют, и некоторые проекты уже запущены; чтобы воспользоваться возможностями, вы должны следить за рынком и быть готовы. Чтобы помочь определить направление внимания, давайте рассмотрим框架 для анализа рынка DeFAI.

Информационные агенты

Это эпоха, когда AI-агенты добывают информацию и выполняют простые намерения.

Большие языковые модели очень хорошо обрабатывают текст и общаются с помощью текста. Поскольку на данном этапе большинство AI-агентов используют API существующих моделей, их наиболее мощным сценарием использования является обработка естественного языка (NLP). Я не буду здесь углубляться, так как есть много других материалов по этой теме, но вот две области высокого уровня:

Альтернативный пользовательский интерфейс / Абстракция: это пользовательские интерфейсы на основе чата, которые агрегируют и абстрагируют протоколы DeFi и даже блокчейн. Они могут предоставлять макроинформацию, находить проекты и выполнять простые операции. Например, «Я хочу купить SOL -> купить SOL через Jup». В конечном итоге эти инструменты будут использовать существующие примитивы DeFi / агрегаторы и кроссчейн-мосты для выполнения операций. Я полагаю, что «победители» уже могли появиться, и мы, скорее всего, увидим консолидацию рынка вокруг нескольких платформ. Рост проявится в улучшении искусственного интеллекта и функций интеграции, а также в расширении пользовательской базы; это все еще непроверенный рынок. Что касается меня, я не уверен, что интерфейсы на основе текста действительно могут улучшить пользовательский опыт DeFi.

Инструменты анализа: это вспомогательные инструменты, которые могут помочь трейдерам добывать и обрабатывать информацию. Это разнообразная категория, некоторые примеры включают обзор кода, анализ токенов и анализ социальных настроений. Инструменты анализа будут становиться все более сложными и играть важную роль в развивающейся экосистеме криптовалют / искусственного интеллекта. Инструменты анализа на основе искусственного интеллекта конкурируют на одном рынке с традиционными инструментами анализа. В целом, у анализа криптовалют еще есть большое пространство для развития. Я считаю, что специализированные инструменты анализа смогут захватить больше ценности, чем универсальные инструменты анализа.

Проекты, заслуживающие внимания:

• Абстракция: griffain, neur, The Hive, Venice и т.д.……

• Анализ: Cookie DAO, Kaito AI, Hiero Terminal и т.д.……

Умный DeFi

Переход от информации к действиям, способность добывать информацию и действовать на основе этой информации.

В настоящее время это рынок объемом 200 миллионов долларов, и я считаю, что в конечном итоге он займет большую часть рынка DeFAI. Если предположить, что размер рынка составляет 12 миллиардов долларов, а «Умный DeFi» составляет 50%, то в этом сегменте все еще есть возможность роста в 30 раз. Точно так же я считаю, что победители еще не определились……

Где же практическая польза (ценность)? Изначально практическая польза будет исходить от постоянного мониторинга и автоматизации, позволяя пользователям использовать незначительные неэффективности на рынке, которые они иначе могли бы не заметить или счесть слишком незначительными, чтобы тратить на них время. Этот рынок уже существует. По мере развития этой области большие языковые модели позволят протоколам DeFAI не только автоматизировать процессы, но и адаптироваться и расширять охват рынка для дальнейшего повышения доходности. Со временем степень повышения доходности будет синхронизироваться с развитием интеллекта, способностей к рассуждению и инфраструктуры.

Командам, добившимся успеха в этой области, придется создавать или использовать специализированные модели, инфраструктуру DeFi и каналы данных. Эта потребность в более глубокой интеграции является причиной того, что эта область развита меньше по сравнению с областью абстракции. Создание этих вещей требует времени.

Умный DeFi — это не новый рынок, но искусственный интеллект может усилить и расширить его. Примеры существующих продуктов включают проекты оптимизации доходности Lulo, Carrott, а также агрегаторы Ranger и Jupiter.

Существующие области — это области, где детерминированные модели показывают отличные результаты. Например, «Самая дешевая процентная ставка между протоколами X — это Y, поэтому используйте Z». В конечном итоге операции на основе больших языковых моделей могут помочь улучшить эти протоколы, предоставляя альтернативный пользовательский опыт или улучшая информацию, но существующие проекты вряд ли будут вытеснены.

Как Умный DeFi будет расширяться на этом рынке?

Большие языковые модели являются вероятностными. На фиксированных рынках это приводит к худшей производительности, например, если вы сравниваете цены сделок, самая дешевая всегда лучшая.

Вероятностная природа и способность обрабатывать различные типы информации действительно предоставляют преимущества, что может позволить DeFi расшириться на новые, более динамичные рынки.

Каждый день создается более 50 000 новых токенов. Я знаю, что эти данные немного устарели, но эта тенденция продолжается……

В длинном хвосте рынка объемы торгов и стоимость постоянно меняются между новыми активами. Из-за волатильности существующие примитивы DeFi трудно обслуживают эту категорию. По мере того как мы продолжаем «токенизировать мир», этот рынок будет постоянно расширяться.

Кроме того, токены — это не акции, токены могут быть построены / представлять ценность самыми разными способами. Высокое разнообразие активов на рынке является еще одним благоприятным фактором для интеллектуальных систем.

Умный DeFi может помочь DeFi расшириться на этот рынок по следующим причинам:

• Способность добывать / оценивать новые активы

• Динамический мониторинг, понимание и действия в ответ на новые рыночные нарративы

• Они могут объединять социальные, ончейн и оффчейн данные и использовать рассуждения для принятия различных действий.

С макроуровня существует синергия, но где же возможности?

Давайте рассмотрим перспективный сегмент, умное предоставление ликвидности (Smart LPing).

Предоставление ликвидности сложно, потому что каждый пул ликвидности имеет разный профиль риска, и доходность сильно колеблется между различными активами. В настоящее время существуют некоторые инструменты, которые помогают настраивать активы на основе инвестиционных идей пользователя, но композируемость / уровень автоматизации ограничены.

Видение агентов предоставления ликвидности заключается в возможности динамической оптимизации доходности предоставления ликвидности путем настройки параметров риска и выбора активов / пулов на основе комбинации ончейн и социальных данных. В конечном итоге может быть создан новый актив, который сможет динамически получать доходность из длинного хвоста рынка, тем самым повышая эффективность рынка в целом.

Комиссии Raydium, могут служить индикатором объема торгов на цепочке

Почему выбирать нативные AI-команды?

Да, реализация этого видения требует времени. Тем не менее, я верю, что нативные AI-команды более конкурентоспособны в областях с низкой эффективностью рынка / меньшей абсолютной доходностью, поскольку большая часть доходности может быть приписана интеллекту. Нативные AI-команды будут меньше, поэтому они могут действовать быстрее и больше фокусироваться на факторе «интеллект».

Некоторые команды, которые я хочу упомянуть: Cleopetra, Alris agent и Voltr.

Другие области, которые я не буду углубленно обсуждать, включают умные периодические инвестиции, исполнение сделок и продукты на основе социальных сигналов. По мере роста уровня интеллекта доля доходности, приписываемая людям, начнет размываться инструментами искусственного интеллекта.

Project Plutus уже продемонстрировал интересные ранние результаты в области умных лимитных ордеров, и я с нетерпением жду возможности протестировать это лично.

Далее, Охотники за альфой

Давайте посмотрим, сможет ли агент генерировать альфа-доходность.

Вот常见的 ответы некоторых более профессиональных людей в отрасли. Хотя я согласен, что мы еще далеки от этой цели, я считаю, что полностью отрицать альфа-агентов — это невежество. Нужно во что-то верить……

Генерировать альфа-доходность сложно.

На традиционных рынках хедж-фонды ежегодно тратят миллиарды долларов, сотрудничая с самыми умными людьми в мире, чтобы создать преимущество. Но системное трение означает, что рынок криптовалют гораздо менее эффективен, чем традиционный рынок, и именно поэтому агентам более возможно генерировать альфа-доходность. Каждую неделю появляются новые классы активов / нарративы, что означает, что криптовалюты и традиционные финансы не могут напрямую использовать одни и те же стратегии.

Почему отказываться от альфы?

Я твердо убежден, что «Охотники за альфой» не будут инновацией от 0 до 1, а появятся постепенно. В обозримом будущем альфа-доходность все еще будет управляться людьми при поддержке AI. Со временем доходность будет постепенно приписываться агентам. Как только будет достигнута определенная критическая точка, мы можем увидеть появление настоящих «агентов-охотников за альфой», которые будут нанимать людей или сотрудничать с ними.

Токены помогут запустить, координировать и интегрировать возникающие экосистемы.

Два протокола, использующих интересные подходы в настоящее время:

• Almanak: Almanak интегрирует бутик каналы данных, продвинутые движки рисков и агентов на основе искусственного интеллекта, генерируя и выполняя多种 финансовые стратегии под наблюдением человека. Это платформа агентов / стратегий, которая постоянно идентифицирует альфа-доходность и предоставляет услуги пользователям в безопасной некастодиальной среде.

• Allora: Система вывода Allora интеллектуально агрегирует и взвешивает прогнозы искусственного интеллекта на основе точности в реальном времени. Человеческие участники выступают в роли работников, предоставляя прогнозы и оценивая качество вывода, чтобы усовершенствовать рыночные прогнозы системы. Цель состоит в том, чтобы применить эти прогнозы к рынку.

Крипто-нативные команды, занимающиеся разработкой моделей, также сыграют ключевую роль. В конечном итоге интеллект является ключом.

Протоколы, которые мне нравятся, также включают: Pond (фокусируется на разработке крипто-нативных моделей с использованием ончейн данных) и Nous Research (они проделали большую работу, которая может помочь разработать первую оптимальную модель для децентрализованного обучения, они также упомянули исследование «спроса» агентов).

Эта область все еще находится на ранней стадии, следите за командами, которые имеют потенциал для роста.

По мере того как предельные затраты на интеллект продолжают снижаться, а количество новых рынков, создаваемых каждый день, увеличивается, агенты готовы迎接 новый сегмент рынка, который является мимолетным для людей и слишком динамичным для роботов. Во что-то нужно верить.