DeFAI en baisse continue, y a-t-il encore une chance ?
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DeFAI en baisse continue, y a-t-il encore une chance ?
Tu as peut-être toujours mal compris l'opportunité de DeFAI.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Squid
Traduction : Luffy, Foresight News
Après un nouveau repli du marché, examinons où se trouvent réellement les opportunités.
Au cours des deux dernières semaines, la capitalisation boursière de DeFAI a chuté de plus de 50 % par rapport à celle du début janvier et de 70 % par rapport à son pic fin janvier. Données fournies par @cookiedotfun.
La finance décentralisée (DeFi) est aujourd'hui un marché de 125 milliards de dollars. En supposant que DeFAI représente 10 %, cela signifierait encore une opportunité de croissance de 15 fois. En réalité, je pense que les opportunités au sein du marché DeFAI sont encore plus grandes, car les valorisations actuelles dans chaque sous-secteur ne sont pas justifiées.
Récemment, nous avons assisté à une liquidation historique dans le secteur des cryptomonnaies. Pendant cette période, les actifs ont été vendus sans distinction de qualité. L'intelligence artificielle (IA) et DeFAI ont été parmi les domaines les plus touchés.
C’est maintenant le moment de chercher des pépites. Plongeons-nous dedans.
Pourquoi DeFAI suscite-t-il autant d'engouement ? D’abord, regardons l'intersection entre cryptomonnaies et IA de manière plus large. Le marché combiné des cryptomonnaies et de l’IA est évalué à 10 milliards de dollars, et il cherche désespérément une « utilité concrète ». DeFAI semble être le domaine le plus prometteur pour y parvenir.
Pour la plupart de ces agents cryptographiques, le produit est leur jeton. C'est pourquoi nous observons que les domaines avec le meilleur ajustement produit-marché (PMF) sont ceux permettant aux équipes de facilement lancer des agents sociaux tokenisés via des frameworks ou des plateformes de lancement (Launchpad). Avec une offre de jetons en croissance exponentielle, ce marché sature rapidement, la demande pour les jetons d'agents sociaux et les Launchpad diminue, et les communautés doivent s'efforcer d'envisager de nouvelles directions.
Aller là où va le palet (suivre la tendance)
À un niveau macro, DeFAI a du sens : il se situe à l’intersection du cas d’utilisation le plus fort des cryptomonnaies – la DeFi – et du besoin le plus pressant de l’IA – la finance.
Cela dit, le fait qu’un domaine ait du sens à grande échelle ne signifie pas que chaque projet fonctionnera. Creusons davantage pour identifier où se trouvent les opportunités.
En observant la cartographie récente du marché DeFAI, la majorité des projets lancés offrent peu d'utilité concrète côté DeFi. Je pense que ceci est dû à la nouveauté du domaine et au temps nécessaire pour construire.
Les gens veulent des jetons, et la plupart des projets lancés visent actuellement les objectifs les plus faciles mais les moins utiles.
Cartographie des valorisations, instantané des projets récupéré début mois auprès de @cookiedotfun ; les valorisations sont désormais bien inférieures
La majeure partie de la valeur du marché DeFAI est concentrée dans la catégorie « abstraction ». L’abstraction correspond principalement à des expériences utilisateur (UX) alternatives basées sur le texte. Cette catégorie constitue le « fruit à portée de main », car elle exploite les API existantes de projets DeFi et de grands modèles linguistiques (LLM), avec une logique limitée, essentiellement basée sur l’intention. Étant donné le nombre actuel de projets et leurs valorisations, les gagnants sont probablement déjà apparus, et je pense que les opportunités ici sont limitées par rapport aux autres catégories.
Je recommande également aux investisseurs d’essayer ces produits. Pour ma part, je constate que la plupart des projets dans l’abstraction n’offrent pas une bonne expérience utilisateur.
Fait intéressant, cette structure de marché crée certaines opportunités pour les traders…
Les valorisations récentes de DeFAI ont fortement baissé, et les détracteurs semblent avoir eu raison… Le développement de produits prend du temps, et compte tenu du stade des projets, je pense que cette baisse est largement justifiée. Cela dit, avec la chute des prix, l’ennui s’installe, et je crois que des opportunités futures peuvent exister pour ceux qui surveillent attentivement le marché.
Où se trouvent donc les véritables opportunités ?
Tout d’abord, je pense que la majeure partie des opportunités réside dans les jetons non encore lancés. Cela dit, ces sous-domaines existent déjà, et certains projets sont déjà opérationnels. Pour saisir les opportunités, il faut rester vigilant et prêt. Pour aider à identifier les axes à suivre, revenons sur un cadre d’analyse du marché DeFAI.
Agents d'information
Nous sommes à l’ère où les agents d’IA extraient des informations et accomplissent des intentions simples.
Les grands modèles linguistiques (LLM) excellent à traiter et communiquer via le texte. Comme la plupart des agents IA exploitent actuellement les API de modèles existants, leurs cas d’utilisation les plus puissants concernent le traitement du langage naturel (NLP). Je ne développerai pas davantage ici, car de nombreux autres documents traitent de ce sujet, mais voici deux domaines principaux :
Interfaces utilisateurs alternatives / Abstraction : ce sont des interfaces conversationnelles qui agrègent et abstraient les protocoles DeFi, voire les blockchains entières. Elles fournissent des informations macro, identifient des projets et réalisent des actions simples. Par exemple : « J’aimerais acheter SOL → Acheter SOL via Jup ». Finalement, ces outils utiliseront les primitives DeFi existantes, les agrégateurs et les ponts multichaînes pour exécuter des opérations. Je pense que les gagnants sont probablement déjà apparus, et que nous assisterons à une consolidation vers quelques rares plateformes. La croissance consistera à améliorer l’IA, intégrer davantage de fonctionnalités et élargir la base d’utilisateurs, mais ce marché reste à prouver. Pour ma part, je doute que les interfaces textuelles améliorent réellement l’expérience utilisateur en DeFi.
Outils d’analyse : ce sont des outils d’assistance permettant aux traders d’extraire et de traiter de l’information. Catégorie très diversifiée, incluant par exemple l’audit de code, l’analyse de jetons ou l’analyse des sentiments sociaux. Ces outils deviendront de plus en plus sophistiqués et joueront un rôle clé dans l’écosystème en évolution des cryptos/IA. Les outils d’analyse pilotés par l’IA concurrencent directement les outils traditionnels. Globalement, l’analyse en cryptomonnaie a encore un long chemin à parcourir. Je pense que les outils spécialisés créeront plus de valeur que les outils généralistes.
Projets à surveiller :
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Abstraction : griffain, neur, The Hive, Venice, etc…
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Analyse : Cookie DAO, Kaito AI, Hiero Terminal, etc…
DeFi intelligente
Du passage de l’information à l’action : capacité à extraire de l’information et à agir en fonction.
Actuellement, c’est un marché de 200 millions de dollars, que je pense finalement représenter la majeure partie du marché DeFAI. En supposant une taille totale de 12 milliards de dollars, avec 50 % pour la « DeFi intelligente », ce segment présente encore un potentiel de croissance de 30 fois. Là encore, je pense que les gagnants ne sont pas encore apparus…
Où se situe l’utilité (valeur) ? Initialement, l’utilité viendra de la surveillance continue et de l’automatisation, permettant aux utilisateurs de tirer parti des petites inefficacités du marché qu’ils ne remarqueraient pas ou jugeraient trop minimes pour y consacrer du temps. Ce marché existe déjà. À mesure que le domaine évolue, les LLM permettront aux protocoles DeFAI non seulement d’automatiser, mais aussi de s’adapter et d’élargir leur champ d’action pour accroître davantage les rendements. Au fil du temps, l’amélioration des rendements progressera au rythme de l’intelligence, du raisonnement et du développement des infrastructures.
Les équipes qui réussiront dans ce domaine devront construire ou utiliser des modèles personnalisés, des infrastructures DeFi et des pipelines de données. Ce besoin d’intégration plus profonde explique pourquoi ce secteur est moins développé que celui de l’abstraction. Construire tout cela prend du temps.
La DeFi intelligente n’est pas un nouveau marché, mais l’IA peut l’amplifier et l’étendre. Des exemples de produits existants incluent les projets d’optimisation de rendement comme Lulo, Carrott, ainsi que les agrégateurs Ranger et Jupiter.
Dans les domaines existants, les modèles déterministes excellent. Par exemple : « Le taux le moins cher entre les protocoles X est Y, donc utilise Z ». À terme, les opérations basées sur les LLM pourraient aider à améliorer ces protocoles via des interfaces alternatives ou un enrichissement de l’information, mais les projets existants risquent peu d’être disruptés.
Comment la DeFi intelligente pourrait-elle s’étendre sur ce marché ?
Les LLM sont probabilistes. Dans un marché fixe, cela entraîne des performances médiocres – par exemple, si comparer les prix conduit à toujours choisir le moins cher.
Mais la nature probabiliste, couplée à la capacité de traiter divers types d’informations, offre un avantage réel : elle permet à la DeFi de s’étendre vers des marchés nouveaux et plus dynamiques.
Plus de 50 000 nouveaux jetons naissent chaque jour. Je sais que ces données sont un peu anciennes, mais la tendance persiste…
Dans la longue traîne du marché, volumes et valeurs circulent constamment entre de nouveaux actifs. En raison de la volatilité, les primitives DeFi existantes peinent à servir cette catégorie. Et à mesure que nous continuons à « tokeniser le monde », ce marché ne cesse de s’agrandir.
De plus, les jetons ne sont pas des actions : ils peuvent être structurés ou représenter de la valeur de multiples façons. Cette grande diversité d’actifs sur le marché constitue un autre avantage pour les systèmes intelligents.
La DeFi intelligente peut aider à étendre la DeFi vers ce marché, pour plusieurs raisons :
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Capacité à découvrir et évaluer de nouveaux actifs
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Surveillance dynamique, compréhension et action face aux nouvelles narrations de marché
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Ils peuvent combiner données sociales, on-chain et off-chain, et appliquer un raisonnement pour effectuer plusieurs actions.
Il existe un effet synergique à grande échelle, mais où se situent les opportunités ?
Examinons un sous-domaine prometteur : la fourniture intelligente de liquidités (Smart LPing).
Fournir de la liquidité est difficile, car chaque pool comporte des risques différents et les rendements varient fortement entre actifs. Actuellement, certains outils aident à configurer des allocations selon la stratégie d’investissement de l’utilisateur, mais avec une composabilité/automatisation limitée.
La vision d’un agent de liquidité serait de pouvoir optimiser dynamiquement les rendements en ajustant les paramètres de risque et en sélectionnant actifs/pools selon une combinaison de données on-chain et sociales. Cela pourrait aboutir à un nouvel actif capable de générer dynamiquement des rendements à partir du marché de la longue traîne, améliorant ainsi l’efficacité globale du marché.
Frais de Raydium, pouvant servir d'indicateur du volume des transactions on-chain
Pourquoi privilégier les équipes natives IA ?
Oui, réaliser cette vision prend du temps. Cependant, je crois que les équipes natives IA sont plus compétitives dans les domaines où l’efficacité du marché est faible et les rendements absolus limités, car une plus grande part des gains peut alors être attribuée à l’intelligence. Ces équipes sont souvent plus petites, donc plus rapides et plus concentrées sur le facteur « intelligence ».
Quelques équipes que je souhaite mentionner : Cleopetra, Alris agent et Voltr.
Autres domaines que je n’approfondirai pas : investissements programmés intelligents, exécution de trades et produits basés sur des signaux sociaux. À mesure que l’intelligence progresse, la part des rendements attribuée aux humains sera progressivement absorbée par les outils d’IA.
Project Plutus a déjà montré des résultats intéressants précoces sur les ordres limites intelligents, et j’ai hâte de le tester personnellement.
Ensuite, les chasseurs d'Alpha
Voyons si un agent peut générer un rendement Alpha.
Voici une réponse courante parmi les professionnels du secteur. Bien que je convienne que nous en sommes encore loin, je pense qu’ignorer totalement les agents Alpha relève de l’ignorance. Croyez en quelque chose…
Générer un Alpha est difficile.
Dans les marchés traditionnels, les hedge funds dépensent des milliards chaque année avec les esprits les plus brillants pour créer un avantage. Mais les frictions systémiques font que les marchés cryptos sont bien moins efficaces que les marchés traditionnels, rendant ainsi la génération d’Alpha par des agents plus faisable. De nouvelles catégories d’actifs ou narrations apparaissent chaque semaine, ce qui signifie que les stratégies traditionnelles ne peuvent pas être directement transposées aux cryptos.
Pourquoi renoncer à l’Alpha ?
Je suis convaincu que les « chasseurs d’Alpha » n’apparaîtront pas soudainement, mais émergeront progressivement. Dans un avenir prévisible, l’Alpha restera piloté par l’humain, assisté par l’IA. Puis, au fil du temps, la part des rendements attribuée aux agents augmentera progressivement. Une fois un certain seuil atteint, nous pourrions voir apparaître de véritables « agents chasseurs d’Alpha », qui embaucheraient ou collaboreraient avec des humains.
Les jetons aideront à lancer, coordonner et intégrer cet écosystème émergent.
Deux protocoles actuels adoptant des approches intéressantes :
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Almanak : Almanak intègre des pipelines de données spécialisés, un moteur de risque avancé et des agents pilotés par l’IA pour générer et exécuter diverses stratégies financières sous supervision humaine. Il s’agit d’une plateforme d’agents/stratégies capable d’identifier continuellement des sources d’Alpha et de les proposer aux utilisateurs dans un environnement sécurisé et non gardien.
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Allora : Le système de raisonnement d’Allora agrège et pondère intelligemment les prévisions d’IA selon leur exactitude en temps réel. Les participants humains agissent comme travailleurs, fournissant des prévisions et évaluant la qualité du raisonnement pour affiner les prévisions du marché du système. L’objectif est d’appliquer ces prévisions aux marchés.
Les équipes natives cryptos axées sur le développement de modèles joueront également un rôle crucial. Finalement, l’intelligence reste la clé.
Autres protocoles que j’apprécie : Pond (axé sur le développement de modèles natifs crypto à partir de données on-chain) et Nous Research (qui a accompli beaucoup de travail pouvant aider à développer le premier modèle optimal décentralisé d’entraînement, et qui explore aussi la « demande » des agents).
Ce domaine en est encore à ses débuts, concentrez-vous sur les équipes ayant un potentiel de croissance.
Avec un coût marginal de l’intelligence en baisse constante et un nombre croissant de nouveaux marchés créés chaque jour, les agents sont prêts à conquérir un nouveau segment de marché, trop fugace pour les humains, trop dynamique pour les robots. Croyez en quelque chose.
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