DeFAI - ще одна гаряча тема на ринку після Framework. За даними Кайто на 15 січня, популярність DeFAI досягла того ж рівня, що і Meme. Хоча Meme трохи замовкла під час нещодавнього безладу з агентами за останні два місяці, це все одно показує, що DeFAI - найгарячіша тема на ринку в останній наратив.

DeFAI - це поєднання DeFi та AI Agent, і багато протоколів прагнуть поєднати Agent з традиційною концепцією DeFi, сподіваючись запалити нові ідеї.

AI Абстракція очікується, що стане основним напрямком застосувань DeFAI

Кілька днів тому,@poopmandefiОрганізував картографування застосування DeFAI, серед яких я вважаю, що застосування DeFAI в категорії AI Абстракція ймовірніше створять пухирі та мають більший потенціал для створення високоякісних додатків. Хоча DeFAI-застосування в категоріях управління портфелем і аналізу ринку так само привабливі, порівняно з абстрактними застосуваннями, вони мають менше простору для уяви та більше покладаються на довір'я.

Додаток управління портфелем, який фокусується на автоматизації агента, може бути відстежений до попереднього циклу. Автоматизовані програми можуть бути простим скриптом або складним алгоритмом, але основа залишається зусиллям у напрямку користувацької настройки, тобто користувачі можуть налаштувати власні стратегії на основі своїх торгових звичок та вибору, наданого платформою, серед власних ризикових уподобань. Таким чином, метою автоматизованих програм є дозволити користувачам спокійно відпочивати після запуску програми.

Це означає, що простір уяви для автоматизованих додатків обмежений. Вони більше фокусуються на вертикальному дрібнозерновому досвіді користувачів, а рівень між протоколами часто відображається в алгоритмах. Конкуренція автоматизованого управління портфелем та оптимізації доходу в основному залежить від здатності команди формулювати стратегії, конкуруючи, коли спровокувати арбітраж, коли зменшити ризик ліквідації, як розподілити позиції та максимізувати доходи від фармінгу.

Я вважаю, що можливості для участі Агента у цьому не такі великі, як очікування ринку. Причина полягає в тому, що користувачам складно навчити та налаштувати своїх приватних Агентів так, щоб вони перевершували алгоритми професійних команд, що швидко розробляються. Агентам важко самостійно знайти торгові можливості на ланцюжку, не ставши чиїмось ліквідним виходом на цьому етапі. Тому, ідеальний сценарій зробити Агентів своїми власними 'грошодруківками' може бути лише уявним.

Аналіз ринку DeFAI китайською спрощеною мовою неоднозначний. Причина в тому, що будь-який агент може висловити свою думку щодо цін на токени, але більшість думок повторюються і їм приділяється мало уваги. У цьому аналізі такі програми, як Zara AI, які мають самостійно розроблені фреймворки, постійно навчаються та оптимізуються для аналізу конкретних показників. AIXBT, як лідер галузі, вже давно займає перше місце в майндшері Kaito і став топовим KOL. Аналіз ринку DeFAI має значні відхилення, більшість агентів є гарматним м'ясом і наповнені бульбашками, що ускладнює створення комерційної цінності. Від визнання ринком аналізу ринку на основі агентів до агентів, які формують бізнес-моделі та реалізують монетизацію трафіку, це може бути короткостроковою стелею ринкового аналізу DeFAI.

Однак публічний аналіз агента може бути як сигналом купівлі, так і продажу новин. Це може бути одна з причин, чому топові KOL, такі як AIXBT, ще не почали незалежно управляти користувацькими активами. Тому що аналіз агента ґрунтується на загальнодоступних даних і не штучно підвищує ціни, як це роблять людські KOL через статті та командну співпрацю. Різниця між ними - одна з причин, чому ринковий аналіз DeFAI має обмежений простір уяви.

Отже, чому клас AI Abstraction DeFAI відрізняється? Я думаю, що його характеристики полягають у низькій передбачуваності та високому зростанні. Низька передбачуваність пов'язана з об'єктивними обмеженнями Web3 AI, з безліччю «сміттєвих проєктів» у Web3 від «бота штучного інтелекту» у 2023 році, «GPT Wrapper» у першій половині 2024 року до нещодавнього доопрацьованого Agent за останні кілька місяців. Ці проєкти, ядром яких є ChatGPT, інкапсулюють введення та виведення моделі у зовнішній частині програми, і користувачі можуть використовувати підказки природною мовою під час її першого використання. Однак через відсутність захисту від продуктивності існує значне тертя в реальному досвіді. Цей більш ніж річний поганий користувацький досвід є причиною низьких очікувань від абстрактних додатків.

Визначення абстрактної ​​додаткової програми полягає в абстрагуванні складних операцій на ланцюжку за допомогою штучного інтелекту, що спрощує досвід для початківців, щоб новачки також могли глибоко ознайомитися з протоколами DeFi. Хоча ці додатки схожі на велику кількість 'сомнівних проектів' за способом спрощення, користувачі взаємодіють з фронтендом агента за допомогою природної мови та викликають різні API, а агент виконує операцію у фоновому режимі, метод взаємодії значно не поліпшився. Тому більшість користувачів, або загальне сприйняття ринку, часто вважають очікування абстрактних додатків низькими.

Однак, з появою все більшої кількості розробників Web2 у цій галузі та прискорення розвитку абстрактних додатків, це надає великий потенціал для таких додатків. На даний момент абстрактні додатки перебувають на етапі стрімкого зростання і очікується досягнення проривів в майбутньому.

Високий ріст походить від абстрактних застосувань, які можуть повністю оптимізувати користувацький досвід, тоді як поганий користувацький досвід зазвичай походить з двох аспектів:

1. Користувачі не мають розуміння реальних можливостей додатку. При введенні команд, таких як Swap, Staking тощо, хоча ці операції можуть бути успішно виконані, цей спосіб взаємодії не захоплює користувачів.
2. Користувач переоцінив здатність додатка, вводячи складні інструкції, які часто важко виконати точно для однієї моделі, що призводить до помилок на певному етапі робочого процесу конвеєра.

Поточна версія програми Agent все ще має достатньо можливостей для зростання та може подолати вищезазначені проблеми. На прикладі Questflow абстрактний додаток об'єднує кілька агентів у рій для оптимізації користувацького досвіду. У рої, чим більше агентів використовується, тим більш уточненими стають варіанти використання користувача. Наприклад, «Сигнальний рій криптотокенів» на платформі Questflow складається з п'яти агентів: агента розкладу, агента Telegram, агента Techcrunch, агента OKLink та агрегованого інформаційного агента Web3. Завдяки впровадженню Swarm користувачі можуть швидко зрозуміти його призначення: моніторинг цін на токени, аналіз проєктів та доставлення уточненої інформації про Альфа до груп Telegram. Таким чином, взаємодіючи з цим роєм, очікування користувачів можуть бути повністю задоволені, а фактичний зворотний зв'язок може відповідати їхнім очікуванням. Що ще важливіше, складні інструкції не спрощуються і не пропускаються, оскільки інструкції користувача розділені та призначаються різним агентам, при цьому кожен агент виконує лише свої власні завдання, роблячи весь робочий процес більш ефективним і лаконічним.

Бульбашка і хаос на абстрактній доріжці застосування поступово відступають, і ринок починає переходити до більш позитивного та серйозного розвитку. Зовсім скоро з'явиться зовсім новий спосіб взаємодії, який дійсно допоможе користувачам вирішувати проблеми та покращувати ефективність. Цей новий спосіб взаємодії принесе нові торговельні парадигми, і в процесі прискореного розвитку на трасі AI Agent очікується, що абстрактні застосування стануть піонерами, що захоплюють цінність ринку DeFAI.

Екосистема Solana активно сприймає DeFAI

Solana і Base - два основні поля битви в треку AI Agent, але напрямки розвитку цих двох екосистем повністю різні. Віртуальні активи, спираючись на зрілу модель токенів, займають більшість ринкової вартості в треку Base AI Agent; тоді як в Solana, не зважаючи на участь ai16z, через слабкі фундаментальні показники та вплив атмосфери Solana memecoin, частка Solana на ринку треку AI Agent є відносно низькою.

Для Solana поточний різноманітний екосистема не є найідеальнішою ситуацією. Solana потребує значного характерного прапорця, щоб досягти наступної ринкової цінності. В контексті невдачі Depin, DeFAI безсумнівно є найкращою можливістю для Solana. За даними, що були підведені підсумково Solana Daily, багато DeFAI додатків вибрали платформу Solana. Це може бути пов'язано з частим проведенням Agent hackathons та її грантовими ініціативами. В цілому, Solana перегоняє Base у гонці DeFAI.

Solana випустила DeFAI Landscape на Solana минулого тижня. Я вибрав проекти з ринковою капіталізацією понад 10 мільйонів доларів на 19 січня та надав короткий опис їх основних функцій та категорій.

Про BlockBooster

BlockBooster - азійський веб-студія Web3, підтримувана OKX Ventures та іншими провідними установами, яка зобов'язується бути надійним партнером для видатних підприємців. Ми з'єднуємо проекти Web3 з реальним світом та допомагаємо високоякісним підприємницьким проектам зростати за допомогою стратегічних інвестицій та глибокого інкубування.

Заява:

1. Цю статтю взято з 【Tech Flow ShenchaoАвторське право належить оригінальному автору, Кевіну, досліднику в BlockBooster. Якщо у вас є які-небудь зауваження до перепублікації, будь ласка, зв'яжіться Команда Gate LearnКоманда обробить його якнайшвидше відповідно до відповідних процедур.
2. Попередження: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно думкою автора і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Інші мовні версії статті перекладені командою gate Learn. Якщо не вказано інше, заборонено копіювання, поширення або плагіат перекладених статей.