Fusion de l'IA et de la Blockchain : Perspectives de la nouvelle génération de Finance Décentralisée

Dans le monde futur, les agents intelligents d'IA pourraient établir une relation symbiotique numérisée avec les humains. Ces agents autonomes peuvent clarifier les intentions en fonction des besoins en langage naturel des utilisateurs grâce à des dialogues, et décomposer automatiquement les tâches pour atteindre les résultats escomptés.

Un certain projet a établi un réseau parallèle asynchrone basé sur des acteurs, en ne parvenant à un consensus que sur l'ordre des transactions, en supposant de manière optimiste que les résultats d'exécution dans la machine virtuelle sont cohérents pour un ordre de transaction fixe. Cette conception permet d'étendre massivement la capacité de calcul du réseau, et même de prendre en charge tout type de calcul. Ce projet utilise un certain réseau de stockage comme couche de consensus sur l'ordre des transactions et comme couche de stockage de l'état des résultats des transactions.

Comparé aux projets de blockchain grand public actuels, l'infrastructure de ce projet est compatible avec des capacités de calcul plus complexes, y compris l'exécution de modèles d'IA. Son unité de calcul, après la récente mise à jour de la machine virtuelle WASM, peut désormais accéder à 16 Go de mémoire, ce qui est suffisant pour exécuter de grands modèles de langage, tels que la série Falcon de Llama 3 dans sa version non quantifiée.

Ce projet utilise également une technologie qui permet aux utilisateurs d'accéder aux données sur le réseau comme s'ils accédaient à un disque dur local, et prend en charge l'interaction des processus de différents types de machines virtuelles dans un environnement partagé. Cela offre davantage de sources de données et de possibilités de combinaison pour le développement d'applications futures.

Ce design de système rend possible l'intégration de contrats intelligents avec des agents AI. Grâce à la programmation, il est possible de créer des agents AI qui prennent des décisions intelligentes sur le marché, ces agents peuvent s'affronter entre eux ou représenter des humains contre d'autres humains. Ce design pourrait changer la manière dont le trading quantitatif est réalisé à l'avenir, rendant le processus de conception et de sélection de modèles d'apprentissage automatique, ainsi que l'exécution de transactions automatisées, plus facilement automatisable par l'AI.

Le développement de la Finance Décentralisée au cours des dernières années a permis d'exécuter diverses opérations financières sur la chaîne sans avoir besoin de faire confiance à des entités centralisées. Cependant, le cœur de la vitalité du marché reste le flux de capitaux et la prise de décision. Avec le développement des applications de ce projet, nous pourrions voir une expansion de la partie décisionnelle intelligente du marché, où des agents IA filtrent les informations, traitent les données, combinent des stratégies et prennent des décisions en temps réel, créant ainsi un riche système financier d'agents autonomes décentralisés.

Actuellement, certains projets ont commencé à réaliser cette vision, comme Autonomous Finance, Dexi et Outcome. Parmi eux, les résultats d'Autonomous Finance sont les plus remarquables.

Finance Autonome

Autonomous Finance se concentre sur la recherche et le développement d'applications financières combinant l'IA sur une certaine Blockchain, essayant de mettre la couche de décision intelligente sur la chaîne. Ses principales activités comprennent les infrastructures de base, la finance par agents intelligents et la finance de contenu.

Les infrastructures clés comprennent des protocoles tels que des échanges décentralisés, des prêts, des dérivés et des actifs synthétiques.

Les agents financiers intelligents exécutent principalement des stratégies de trading via des agents semi-autonomes et entièrement autonomes combinables. Ces agents utilisent des flux de données on-chain pour l'auto-apprentissage, exécutant des stratégies d'investissement sur divers pools de liquidité et bases financières au sein de l'écosystème, sans avoir besoin de signaux off-chain ou d'intervention humaine.

Les agents autonomes typiques incluent les agents de gestion d'actifs par la méthode du dollar-cost averaging, les fonds indiciels autonomes auto-rééquilibrants, les fonds de couverture autonomes avec des stratégies de risque personnalisées, les agents d'agrégation de revenus, les agents de prévision en chaîne et les agents de trading à haute fréquence, etc.

Parmi eux, la méthode de coût moyen en dollars agit comme un agent de base, offrant divers paramètres personnalisables, tels que le déclenchement de transactions dans des plages de prix spécifiques, l'ajustement de la durée des intervalles de transactions fixes et le trading pondéré par le prix des actifs.

La finance de contenu est un cadre permettant d'attribuer et de monétiser les données stockées sur un réseau permanent en tant qu'actifs combinables. Elle permet aux contributeurs de données ou aux fonds de contenu de contribuer des données au réseau, qui seront utilisées comme signaux en chaîne pour des agents autonomes et l'apprentissage automatique.

Actuellement, Autonomous Finance a lancé deux principaux produits : AO Link et Data OS. AO Link est le navigateur de messages du réseau, offrant des fonctionnalités de calcul de messages, une visualisation graphique des liens de messages, des flux de messages en temps réel, etc. Data OS est un protocole financier de contenu, utilisant des agents AI autonomes pour obtenir du contenu et générer des produits dérivés de contenu.

Dexi

Dexi est une interface d'interaction importante, ainsi qu'une application réalisée par des agents sur le réseau, capable d'identifier, de collecter et de résumer de manière autonome les données financières des divers événements sur le réseau. Elle sert principalement les utilisateurs finaux et les applications réseau, offrant des services d'abonnement aux données.

Résultat

Outcome est une plateforme de marché prédictif qui offre aux utilisateurs la possibilité de parier sur divers événements. Actuellement, les thèmes de prédiction sur le marché couvrent des domaines tels que la technologie, les mèmes, les affaires, les jeux, la Finance Décentralisée, etc. Le projet prévoit à l'avenir de permettre aux utilisateurs de construire des agents autonomes basés sur de grands modèles de langage pour effectuer des paris automatiques sur le marché prédictif.

Ces innovations nous offrent une nouvelle perspective pour explorer la possibilité de déployer directement des modèles d'IA sur la Blockchain et d'utiliser divers agents d'IA pour exécuter des transactions automatisées. Nous sommes impatients de voir davantage de cas d'agents d'IA réalisant des stratégies financières, propulsant ainsi le développement de la Finance Décentralisée.