DWF Ventures giải mã DeFAI: Bạn nên chú ý đến các dự án cốt lõi trong bốn lĩnh vực chính này
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
DWF Ventures giải mã DeFAI: Bạn nên chú ý đến các dự án cốt lõi trong bốn lĩnh vực chính này
Giá trị của DeFAI không chỉ nằm ở việc đơn giản hóa sự phức tạp hay nâng cao trải nghiệm người dùng, mà còn đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy sự phổ biến của DeFi.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: DWF Ventures
Biên dịch: TechFlow
Chỉ trong vòng hơn một tuần, DeFAI đã trỗi dậy nhanh chóng trở thành lĩnh vực dự án được chú ý và có tiềm năng thể hiện mạnh mẽ trong những tháng tới.
Vậy điều gì khiến DeFAI trở nên quan trọng đến vậy? Nó giải quyết những vấn đề cốt lõi nào? Hãy cùng tìm hiểu.
Mở đầu
Những năm gần đây, DeFi đã phát triển đáng kể — từ làn sóng đầu tiên của các giao thức (như Maker, hiện nay gọi là @SkyEcosystem), @Uniswap và @compoundfinance) cho đến nay đã có hơn 3.000 giao thức DeFi khác nhau.
Mặc dù sự tiến bộ của DeFi rất quan trọng đối với toàn ngành, nhưng quá trình này cũng bộc lộ một số thách thức then chốt.
Thách thức
Vấn đề lớn đầu tiên là độ phức tạp ngày càng tăng trong vận hành các sản phẩm DeFi. Dù là do kiến trúc nền tảng phức tạp hay quy trình tham gia dài dòng, điều này đều dẫn đến mức độ chấp nhận thấp ở người dùng đối với một số sản phẩm DeFi.
Vấn đề thứ hai là việc tìm kiếm chiến lược sinh lời hiệu quả về vốn và hấp dẫn nhất hiện đang phụ thuộc vào thao tác thủ công và thiếu hiệu suất. Ví dụ, các sản phẩm như cung cấp thanh khoản tập trung và cho vay thậm chí yêu cầu người gửi tiền phải quản lý chủ động liên tục.
Mặc dù các giải pháp như giao thức tự động hóa quản lý thanh khoản và tài khoản trừu tượng (account abstraction) giúp giảm ma sát vận hành, nhưng DeFAI hứa hẹn sẽ giải quyết triệt để các vấn đề này.
Để giải quyết hai thách thức trên, một mô hình hoàn toàn mới đã ra đời.
DeFAI là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và tài chính phi tập trung (DeFi), nhằm đơn giản hóa và tự động hóa các thao tác DeFi phức tạp, thu hẹp khoảng cách giữa các giải pháp hiện tại và trải nghiệm thân thiện với người dùng.
Thông qua dạng tác nhân AI (AI agent), DeFAI có thể tự động thực hiện nhiệm vụ cho người dùng theo các tham số đã thiết lập trước. Những tác nhân này không chỉ có thể tương tác với hợp đồng thông minh và tài khoản mà không cần can thiệp thủ công, mà còn học được sở thích và thói quen hành vi của người dùng, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm theo thời gian.
@danielesesta: “@DWFLabs là đội ngũ đầu tiên nhận ra xu hướng DeFAI và hành động nhanh chóng. Hôm nay, lĩnh vực tiền mã hóa đã đón nhận một danh mục hoàn toàn mới — DeFAI.
Ban đầu, đây chỉ là một thử nghiệm thú vị khi tôi kết hợp tình yêu DeFi của mình với công nghệ mới nổi mà chúng tôi đang phát triển tại @heyanonai, nhưng giờ đây, nó đã trở thành hiện thực. DeFAI đã đến, và chắc chắn sẽ tồn tại lâu dài. Con sóng DeFAI vừa mới bắt đầu!”
Phân loại các dự án DeFAI
Các dự án DeFAI có thể được chia thành các nhóm sau, mỗi nhóm giải quyết các vấn đề khác nhau trong DeFi:
-
Trừu tượng hóa (Abstraction)
-
Phân tích (Analysis)
-
Tối ưu hóa (Optimisation)
-
Cơ sở hạ tầng (Infrastructure)
Trừu tượng hóa
Các dự án thuộc nhóm Trừu tượng hóa tập trung vào việc đơn giản hóa DeFi, giúp người dùng dễ tiếp cận ngay cả khi độ phức tạp sản phẩm gia tăng.
Những dự án này đạt được mục tiêu bằng nhiều cách, ví dụ như hỗ trợ chức năng chuyển đổi văn bản thành hành động (text-to-action), tự động hóa quy trình đa bước và đa chuỗi.
Thực tế, các phương pháp này đã rút gọn quy trình tham gia DeFi xuống chỉ còn hai bước đơn giản: Bước đầu tiên là xác định cơ hội tốt nhất dựa trên nhu cầu và sở thích người dùng; bước thứ hai là ra lệnh duy nhất để tác nhân thực hiện tất cả các thao tác cần thiết.
Một số dự án mở rộng thêm các chức năng này.
Ví dụ, @HeyAnonai không chỉ cung cấp công cụ nghiên cứu và thực thi tự động, mà còn cung cấp một khung phát triển cho phép các nhà phát triển tích hợp trực tiếp giao thức DeFi của họ vào hệ sinh thái tác nhân, từ đó mở rộng khả năng phục vụ của tác nhân.
Trong khi đó, @griffaindotcom giới thiệu nhiều tác nhân chuyên biệt, cho phép người dùng đơn giản hóa sâu hơn các quy trình cụ thể, ví dụ như mua token nhanh (token sniping).
Phân tích
Các dự án trong nhóm này có phần tương đồng với nhóm Trừu tượng hóa, nhưng trọng tâm là tập hợp và phân tích dữ liệu on-chain cùng dữ liệu từ nhiều nguồn để xác định xu hướng và cơ hội trong DeFi và thị trường token.
Qua một giao diện người dùng, người dùng có thể đặt câu hỏi với tác nhân về các chỉ báo kỹ thuật (technical), thông tin cơ bản (fundamental) và tâm lý thị trường. Ngoài ra, hầu hết các tác nhân loại này còn vận hành tài khoản riêng trên X, chủ động chia sẻ phân tích và tương tác với cộng đồng.
@aixbt_agent là một trong những tiên phong của nhóm này, nổi bật với khung mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tùy chỉnh, bộ chỉ mục dữ liệu và thuật toán độc quyền để nhận diện xu hướng. Tác nhân này nhanh chóng hòa nhập văn hóa CT, xây dựng uy tín như một KOL nhờ các dự đoán tương đối chính xác.
Một tác nhân mới nổi khác là @AcolytAI, sử dụng Oracle độc đáo để cung cấp chức năng tương tác động, có thể cộng tác với nhóm tác nhân khác để đưa ra phản hồi dựa trên dữ liệu tổng hợp. Trong tương lai, nó thậm chí sẽ hỗ trợ sử dụng tập dữ liệu riêng tư.
Tối ưu hóa
Các dự án thuộc nhóm Tối ưu hóa bao gồm các tác nhân và giao thức sử dụng AI để tối ưu lợi nhuận và cấu hình danh mục đầu tư.
Các giao thức thường tích hợp sẵn mô hình AI, trực tiếp triển khai tiền gửi của người dùng dựa trên các chiến lược backtest trước đó. Trong khi đó, các tác nhân thiên về tính linh hoạt, cho phép người dùng tự tùy chỉnh chiến lược và phương pháp đầu tư.
Ví dụ, SN10 của @SturdyFinance (trên mạng con Bittensor) là một công cụ tối ưu lợi nhuận do AI điều khiển, có thể tự quyết định cách phân bổ tiền gửi của người dùng vào các hồ vay khác nhau, mang lại lợi nhuận tốt nhất cho người cho vay, đồng thời hoạt động hoàn toàn tự động.
Sản phẩm chủ lực Autopilot của @getaxal cho phép người dùng thiết lập tham số để tự động cân bằng lại danh mục và thu hoạch lợi nhuận. Điều này không chỉ giúp người dùng duy trì mức độ rủi ro phù hợp mà còn tránh các quyết định phi lý do cảm xúc, đồng thời đạt được tái đầu tư lợi nhuận một cách tự động.
Cơ sở hạ tầng
Khác với các tác nhân chức năng đơn lẻ, các dự án trong nhóm này tập trung cung cấp cơ sở hạ tầng cốt lõi cho các tác nhân DeFAI. Cơ sở hạ tầng này bao gồm từ huấn luyện và suy luận mô hình, quản lý dữ liệu, bảo mật an toàn, cho đến cơ chế phối hợp và cộng tác giữa các tác nhân.
ConsoleKit của @BrahmaFi giới thiệu các tính năng như mô phỏng trước khi thực thi, tài khoản thông minh tùy chỉnh, động cơ chiến lược mô-đun nhằm hỗ trợ các tác nhân quản lý tài sản và vận hành một cách an toàn, hiệu quả.
Trong khi đó, @OmoProtocol là một lớp cộng tác đa tác nhân toàn diện, cho phép người dùng và nhà phát triển tạo ra mạng lưới tác nhân chuyên biệt làm việc cùng nhau, hỗ trợ các tương tác và thiết kế chiến lược phức tạp hơn. Ngoài ra, nó còn cung cấp một bộ công cụ tổng hợp, giúp người dùng nhanh chóng tạo tác nhân.
Kết luận
Dù lĩnh vực DeFAI vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhiều dự án chưa hoàn thiện và thiếu điểm khác biệt rõ ràng, nhưng tiềm năng của lĩnh vực này là không thể phủ nhận.
Mặc dù cần thêm thời gian để hiện thực hóa đầy đủ các khả năng mà DeFAI mang lại, nhưng nó đã cho thấy năng lực giải quyết một số vấn đề cấp bách nhất hiện nay trong DeFi.
Giá trị của DeFAI không chỉ nằm ở việc đơn giản hóa sự phức tạp hay nâng cao trải nghiệm người dùng — nó còn đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy sự phổ cập DeFi, giúp lĩnh vực này thân thiện hơn với cả người mới và người dùng lâu năm. Khi hệ sinh thái DeFAI dần trưởng thành, chúng ta có thể kỳ vọng DeFi sẽ trở nên trực quan, hiệu quả và thân thiện hơn, tạo nền tảng cho các đổi mới sâu sắc và sự tham gia rộng rãi hơn từ người dùng.
Ảnh gốc từ DWF Ventures, được TechFlow biên dịch
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@DWFLabs
