新年新赛道——DeFAI能带来什么新机会？
[TL；DR]:
近期，市场震荡反复，AI Agent 板块整体情绪低迷。
然而，在这样的背景下，DeFAI 概念逆势崛起，成为全新市场热点，也为投资者带来了前所未有的机遇。
引言
DeFi 一直是区块链吸引普通用户的重要入口，但其复杂的操作体验却成为普及的主要障碍。最近兴起的全新叙事——DeFAI（去中心化金融 + 人工智能），则让人们看到了突破瓶颈的希望。继 AI 框架炒作热潮后，DeFAI 正悄然成为加密 AI Agent 的热门赛道。那么，究竟什么是 DeFAI？它将如何重塑 DeFi 领域？未来又会走向何方？
什么是DeFAI？
DeFAI ，简单来说就是就是增加了AI属性的DeFi。通过引入 AI 代理，显著改善用户体验，用人工智能代替用户完成复杂的链上操作。
以 DeFi 的典型操作为例，如果你想将 0.1 ETH 兑换成 SOL，传统方式需要经历以下步骤：
- 找到一个桥接协议，将资产跨链到 Solana；
- 找到 Solana 上的去中心化交易所（DEX）；
- 最后执行兑换操作。
这种操作方式，不仅复杂冗长，还耗时繁琐，很容易让初学者望而却步，阻碍区块链的普及。而DeFAI 的出现，让人们看到了改变的希望，这一切都可能变得简单。
同样是将 0.1 ETH 兑换成 SOL，通过DeFAI，用户只需要输入兑换指令，然后剩下的繁琐操作，AI都会替你完成。你再也不需要花大量的时间，去学习如何使用 DeFi 的基础设施比如钱包，dex 或者 swap 等。
可以想象，未来 DeFAI 的交互界面可能类似 ChatGPT。用户不仅可以与AI对话，还能执行链上操作。通过 AI 的强大计算能力和数据分析能力，DeFi 有力提升了 DeFi 项目的效率和安全性，同时 DeFi 行业也将可能转变为一个更加用户友好、智能和高效的金融生态系统。
DeFAI 带来了哪些想象空间？
根据 CoinGecko 的数据，DeFai 在近来大盘震荡期间，市值不断上升几乎走出了独立行情，截至目前市值已突破 27 亿美元，展现出极大的市场潜力。
然而，从项目实际运作来看，DeFAI 仍处于概念验证阶段，其主要探索方向可以归纳为以下四类：
AI Abstraction（AI 抽象）
所谓AI 抽象，其实就是把AI 大模型的信息处理能力，装在DeFi产品里，让用户能简单的完成建议操作。
但这种产品，目前阶段还会因为交互体验不够完善而遭受质疑，例如用户输入的模糊指令与 AI 后端执行的精确性之间存在容错问题，导致体验不佳。但借助AI不断优化和完善体验，也展现了这类产品的长期潜力。
这类产品，通过新颖的交互模式，最终不仅能解决基础交易需求，还可能推动新交易范式的形成。
Autonomous Portfolio Management & Yield Optimization（自动化投资组合管理与收益优化）
自动化投资组合管理与收益优化，其实是上一轮 DeFi 市场竞争的产物。简单来说，就是通过链上数据的实时监控和分析，制定并执行收益优化策略。
这类产品的核心，在于结合实时链上数据与交易机会的捕捉能力，提供资金分配、套利执行、收益预估、风险控制等一整套策略优化方案。而通过与 AI 技术的结合，这类产品的效率得到进一步提升，例如通过 AI Agent 微调个性化策略，让每位用户拥有一个专属的高级交易助手，自动化寻找链上投资机会并执行交易。这种结合不仅延续了 DeFi 的精细化运营逻辑，还为用户提供了更高效、更个性化的投资体验。
Market Analysis or Prediction（市场分析和预测）
这类产品，简单来说就是通过 AI 来提供交易策略分析和市场趋势预测，目前已经成为一些交易员的重要信息来源。
从长期看，这类产品能否长期发展，关于在于 AI Agent 能否自主托管用户资产，根据实时信息和决策自动执行交易操作。虽然目前这一步尚未完全实现，但其基于流量驱动和商业变现的能力，已经展现出不小的想象空间。
DeFai Infrastructure or Platform（基础设施和平台）
这一类项目，简单来说就是为 AI 与 DeFi 的结合提供底层支持，涵盖算力、数据、微调等多方面内容。
这类项目的协议范围非常广泛，既包括像 #ai16z 和 #Virtual 这样的 AI Agent Native 平台，也涉及 Bittensor、Atheir、Vana 等与 AI 算力和数据相关的项目。
这些基础设施不仅为 AI 应用的开发和运行提供支持，还推动了整个 AI+DeFi 生态的创新与发展。作为底层支撑，它们的存在是其他 AI+DeFi 应用落地与扩展的关键，为行业注入更多可能性。
DeFAI 未来将通向何方？
对于DeFAI的未来发展，行业分析人士普遍认为，大致会分为四个阶段：
第一阶段：聚焦效率
DeFi AI 的第一阶段将以效率为核心，通过创新工具改善用户体验，使用户能够轻松完成复杂的 DeFi 操作，而无需掌握深厚的协议知识。
这一阶段的重点在于，人工智能需要具备理解用户提示的能力，即使用户的输入格式不规范，也能准确识别需求并作出响应。其次，要能够在最短的区块时间内高效完成 swap 操作，提升交易效率。最后，通过实时的市场分析，帮助用户根据自身的投资目标制定最优决策，从而更好地参与 DeFi 生态。
如果这些创新能够成功落地，将显著降低链上交易的门槛，为用户节省时间和精力。这一阶段可能在未来几个月内开启一个「魅影时刻」，推动行业快速发展。
第二阶段：自主交易的智能代理
效率问题得到解决后，DeFi AI 就将迈入第二阶段——智能代理（agent）的自主交易时代。
在这一阶段，智能代理能够在极少人为干预的情况下独立执行交易策略。它们可以基于第三方的观点或其他智能代理提供的数据，动态调整决策。专业或资深的 DeFi 用户，可以通过微调模型来创建个性化代理，为自己或客户争取最佳收益，从而大幅减少对人工监控的依赖。
第三阶段：透明度与验证
而在经过前两个阶段的发展后，随着用户对透明度的需求增加，钱包管理和人工智能验证将成为关注重点。
为满足这些需求，诸如可信执行环境（TEE）和零知识证明（ZKP）等技术将被引入，以确保人工智能系统的安全性和透明性。这些技术的应用将进一步增强用户对 DeFi AI 的信任。
第四阶段：无代码工具与代理经济
当上述阶段完成后，DeFi AI 将进入最终阶段，即构建基于智能代理的经济体系。
在这一阶段，无代码的 DeFi AI 工程工具包或 AI 即服务协议将成为可能。用户无需编程技能即可创建和部署自己的智能代理，这将推动 DeFi 生态的进一步普及和发展。
通过这些工具，基于加密货币训练的人工智能模型可以被直接用于交易，形成一个由智能代理驱动的经济体系。这将使 DeFi 从专业用户的领域扩展到更广泛的用户群体，或许也将改变金融服务的格局。
当然，DeFAI 的发展仍面临诸多挑战。大多数现有工具只是简单地基于 ChatGPT 进行了包装，缺乏真正的创新能力，同时也没有明确的标准来评估工具的质量或识别高质量的项目，这使得优质项目难以脱颖而出。
此外，链上数据的碎片化问题尤为突出。由于数据分散且缺乏统一性，这种情况使得人工智能模型更倾向于走向中心化，而非去中心化。如何在这种环境下构建真正的去中心化链上代理，是行业亟待解决的核心难题。
