Được viết bởi: Phòng thí nghiệm Kava

Trước đây, chúng tôi đã tiến hành khám phá chuyên sâu về việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và công nghệ chuỗi khối , cho thấy tiềm năng to lớn của hai công nghệ mang tính cách mạng này, đồng thời chỉ ra một số cạm bẫy và thách thức mà chúng gặp phải trên con đường đi đến thành công chính thống.

Bây giờ, hãy xem AI và DeFi (tài chính phi tập trung) va chạm như thế nào và điều này có ý nghĩa gì đối với tương lai của ngành tài chính. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá các kịch bản ứng dụng của AI trong lĩnh vực tài chính phi tập trung, cách sử dụng AI cũng như quyền riêng tư, bảo mật và khả năng mở rộng dữ liệu phải được giải quyết trong các câu hỏi phát triển mới về tài chính phi tập trung, v.v.

Kể từ khi nổi lên vào năm 2017, DeFi đã bắt đầu nuốt chửng ngành tài chính truyền thống. Nó mở ra cơ sở hạ tầng ngân hàng và đầu tư quan trọng cho bất kỳ ai có kết nối internet.

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo và sự áp dụng rộng rãi của nó kể từ năm 2022 đã có tác động tương tự trong hầu hết mọi lĩnh vực phần mềm, mặc dù tiềm năng thực sự của nó vẫn chưa được phát huy hết. Hiện chúng ta đang bắt đầu chứng kiến ​​​​sự hội tụ của hai công nghệ mang tính cách mạng này, có tiềm năng biến đổi hơn nữa ngành tài chính và cuối cùng là đẩy việc sử dụng DeFi trở thành xu hướng phổ biến.

Tuy nhiên, trước khi ứng dụng kết hợp của hai công nghệ này có thể thực sự vượt qua vực thẳm và được áp dụng rộng rãi, cần phải giải quyết một số hạn chế và thách thức nhất định. Bài viết này sẽ khám phá cách AI tác động đến tình trạng hiện tại của DeFi, các trường hợp sử dụng tốt nhất của nó và những thách thức cấp bách mà chúng phải đối mặt.

AI và DeFi đang thay đổi ngành tài chính như thế nào

Phát hiện gian lận và cải tiến bảo mật

Hoạt động gian lận vẫn là một trong những vấn đề lớn nhất đang diễn ra trong DeFi. Kể từ khi DeFi ra đời, giao dịch rửa tiền, gian lận và lừa đảo bơm và đổ đã lan tràn trong toàn ngành. Chúng là một phần gây khó chịu trong quá trình đổi mới công nghệ nguồn mở, thường tạo ra sự u ám cho toàn bộ ngành và khiến người dùng mới hoài nghi về những lợi ích do DeFi tạo ra. Chainalysis báo cáo rằng tin tặc đã đánh cắp hơn 1,1 tỷ USD tài sản của người dùng chỉ trong năm 2023.

Mặc dù việc đưa các địa chỉ vào danh sách trắng và khóa các giao dịch mới có thể ngăn chặn hoạt động gian lận của người dùng cuối ở một mức độ nhất định, nhưng chúng vẫn chưa đủ để giải quyết các lỗ hổng an ninh mạng ngày càng phức tạp trên nền tảng tài sản kỹ thuật số.

Và AI giúp giảm các cuộc tấn công gian lận và hack vì thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu hiệu quả hơn, xác định các mẫu và phát hiện những điểm bất thường trong hệ sinh thái phi tập trung. Uniswap đã bắt đầu triển khai AI để xác định và chặn các giao dịch gian lận .

Thuật toán giao dịch dựa trên AI

Trước DeFi, đã có các bot giao dịch tự động có thể thực hiện giao dịch cho các nhà giao dịch sau khi đạt được các thông số nhất định. Ngay từ năm 2014, các sàn giao dịch tập trung như Tômy , 3Commas , Cryptohopper và Kucoin đã cung cấp các dịch vụ này.

Hầu hết các thông số của những robot giao dịch ban đầu này cần được chủ sở hữu cài đặt thủ công và chủ yếu được sử dụng để giao dịch dừng lỗ. Các thuật toán giao dịch do AI điều khiển mở rộng trên các mô hình ban đầu này, sử dụng công nghệ học sâu và tích hợp các mô hình AI tự sửa lỗi về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các thuật toán điều khiển AI dựa trên deep learning mới này có thể tự điều chỉnh trong thời gian thực, tích hợp tâm lý thị trường thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên của các kênh tin tức và điều chỉnh chiến lược dựa trên lịch sử giao dịch trước đó, thay vì chỉ dừng các tham số tùy ý.

Cải thiện giao diện người dùng

Cải thiện giao diện người dùng có lẽ là khía cạnh kém ấn tượng nhất về mặt kỹ thuật của khả năng AI. Tuy nhiên, điều quan trọng nhất là từ quan điểm của người dùng cuối.

DeFi phần lớn là một khía cạnh thích hợp của tài chính, chỉ những người đủ thành thạo về mặt kỹ thuật mới có thể điều hướng các giao diện phức tạp của nó. Bằng cách hợp lý hóa quy trình và làm cho nó dễ tiếp cận hơn thông qua chatbot và trợ lý ảo, DeFi có thể ngay lập tức trở nên thân thiện hơn với người dùng bình thường. Những chatbot mới này có thể cung cấp thông tin, viết mã cơ bản và tạo các tác nhân để thực hiện các giao dịch xuyên chuỗi. Kết hợp với các thuật toán giao dịch DeFi dựa trên AI có sẵn trên 3Commas, Cryptohopper và Shrimpy, bất kỳ người dùng nào cũng có thể thực hiện ngay các kỹ thuật giao dịch phức tạp.

ChatGPT phổ quát của OpenAI và Claude của Anthropic có thể cung cấp kiến ​​thức, viết mã đơn giản và cung cấp thông tin chuyên sâu về DeFi. Tuy nhiên, nếu người dùng thực sự muốn tận dụng sức mạnh của các chatbot AI mới này, họ nên tìm đến các giao thức như ChainGPT và Kava AI , những giao thức có thể viết và triển khai hợp đồng thông minh, tạo NFT và cung cấp hỗ trợ giao dịch bằng thuật toán.

Những hạn chế và thách thức mà mô hình AI trong DeFi phải đối mặt

Mô hình AI chủ yếu được điều khiển bởi các bộ dữ liệu chất lượng cao với tính toàn vẹn cao phản ánh chính xác những gì chúng báo cáo. Tuy nhiên, thật không may, hầu hết dữ liệu trong DeFi đều được lưu trữ trong các hệ sinh thái khác nhau và khả năng tương tác giữa các chuỗi vẫn là một trở ngại khó vượt qua. Điều này dẫn đến các tập dữ liệu bị phân mảnh chỉ phản ánh ảnh chụp nhanh của các khu vực khác nhau trong DeFi, gây khó khăn cho việc tạo các giao thức AI toàn diện.

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là một lĩnh vực khác được quan tâm đối với các giao thức AI đang muốn triển khai trên DeFi. Một trong những lý do khiến DeFi thu hút nhiều người dùng là tính riêng tư và ẩn danh được cung cấp bởi các giao thức phi tập trung. Nhiều người dùng DeFi thích sử dụng các giao thức trong đó dữ liệu có thể được xác minh nhưng giảm nhu cầu về các chính sách KYC vốn phổ biến trong tài chính truyền thống (TradFi) và sàn giao dịch tập trung (CEX).

Các giao thức AI cần cấu trúc dữ liệu trong khi duy trì chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu đồng thời tôn trọng các ranh giới pháp lý của chủ sở hữu dữ liệu. Trong lịch sử, cách tiếp cận là " các công ty phải thông báo cho các cá nhân về loại dữ liệu họ thu thập, cách dữ liệu đó sẽ được sử dụng và ai sẽ có quyền truy cập vào dữ liệu đó ." Việc thực thi theo cách này trở nên khó khăn vì giao thức AI không trực tiếp lấy dữ liệu người dùng riêng lẻ cho trường hợp sử dụng mà thay vào đó tạo ra các mô hình để dự đoán các phản hồi nhất quán. Dữ liệu mà mô hình dựa vào có thể vô tình làm lộ dữ liệu nhạy cảm của người dùng khi người dùng khác ra lệnh.

Khả năng mở rộng và nhu cầu tính toán

Cộng đồng blockchain đã tận mắt chứng kiến ​​​​sự đưa tin rầm rộ của các phương tiện truyền thông truyền thống về mức tiêu thụ năng lượng của các cơ chế đồng thuận như PoW. Mặc dù PoW rất chuyên sâu về các yêu cầu năng lượng, nhưng quy mô và phạm vi hiện được yêu cầu để cung cấp năng lượng cho các hoạt động AI là ở mức độ lớn hơn toàn bộ ngành công nghiệp tiền điện tử.

Khả năng mở rộng và nhu cầu tính toán

Cộng đồng blockchain đã tận mắt chứng kiến ​​​​sự đưa tin rầm rộ của các phương tiện truyền thông truyền thống về mức tiêu thụ năng lượng của các cơ chế đồng thuận như PoW. Mặc dù PoW rất chuyên sâu về các yêu cầu năng lượng, nhưng quy mô và phạm vi hiện được yêu cầu để cung cấp năng lượng cho các hoạt động AI là ở mức độ lớn hơn toàn bộ ngành công nghiệp tiền điện tử.

Báo cáo của Wells Fargo và Morgan Stanley cho thấy mức sử dụng năng lượng cho nhu cầu trí tuệ nhân tạo sẽ tăng 550% vào năm 2026, từ 8TWh năm 2024 lên 52TWh và sẽ tăng trở lại vào năm 2030 là 1.150%, đạt 652TWh. Tốc độ đổi mới và nhu cầu năng lượng này gây áp lực đáng kể lên chuỗi cung ứng GPU và các nguồn cung cấp năng lượng sẵn có trên lưới năng lượng. Các chính phủ, nhà sản xuất năng lượng và nhà sản xuất chip sẽ cần điều chỉnh các phương pháp tiếp cận hiện tại của họ để theo kịp AI và nếu không thể, mối quan hệ giữa các ngành này sẽ trở nên căng thẳng.

Tóm tắt

Mặc dù việc đưa AI vào DeFi có thể đại diện cho sự thay đổi mô hình tiếp theo trong lĩnh vực tài chính, nhưng thực tế rõ ràng là các giao thức AI vẫn bị hạn chế bởi dữ liệu đào tạo của chúng. Những giao thức đã có quyền truy cập vào lượng lớn dữ liệu hệ sinh thái đáng tin cậy và các nguồn sâu trong chuỗi cung ứng vi mạch cạnh tranh có khả năng nổi lên như những công ty AI mạnh nhất.

Các yêu cầu về quy định, bảo mật dữ liệu và điện toán chỉ là một số rào cản mà các công ty AI sẽ phải đối mặt trong những năm tới. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI và DeFi trong thị trường dự đoán , tài chính cá nhân và phát hiện gian lận có thể cách mạng hóa ngành tài chính theo những cách mà chúng ta chưa từng thấy trước đây.