AI 敘事升溫 DeFi 如何從中受益？
作者：Tranks來源：DeSpreadResearch1.引言
隨著IT行業的發展，計算能力的提升和大數據的廣泛應用，人工智能(AI)模型的性能也顯著提高。近年來，AI的能力在許多領域已經達到甚至超越了人類水平，并迅速應用于醫療、金融和教育等行業。
AI商業化的一個典型案例是ChatGPT，這是一款由OpenAI于2022年11月推出的生成式AI模型，能夠理解并回應人類的自然語言。ChatGPT在上線僅5天后便吸引了100萬用戶，并在2個月內達到1億月活躍用戶，成為歷史上增長最快的消費應用。
設計和制造主要AI平臺所需GPU的NVIDIA也從這一趨勢中獲益良多。在2024年第一季度，NVIDIA的凈利潤同比增長628%達到148億美元，股價較去年上漲約三倍，市值達到3.2萬億美元，表現相當出色。
AI行業的崛起對加密市場產生了顯著影響。在2022年6月，當NFT藝術項目正處于繁榮期時，OpenAI開發的AI模型DALL-E2發布，它能夠根據文本生成高質量圖像，這導致韓國主要加密TG頻道中AI關鍵詞的提及量增加了8倍。此外，從2022年下半年開始，越來越多的嘗試將AI和Blockchain更直接地結合起來，AI的提及量又增加了2倍。
LiquidVaultDashboard,來源：Fyde
此外，FydeTreasury提供了一項功能，使得將特定協議治理Token存入LiquidVault的用戶可以通過流動性Token來保持其治理投票權。用戶存入LiquidVault的治理Token會以$gTRSY-token的形式發送到他們的錢包中，這些Token可以在FydeTreasury的治理選項卡中用于執行相應協議的治理投票。
不過，投票權會受到投資組合中Token權重的影響，因此每次調整投資組合時，投票權可能會發生變化。
2.1.2.流動性Mining活動
FydeTreasury向那些提高$TRSY（LiquidVault流動性Token）市場流動性的流動性提供者獎勵Fyde積分，并承諾未來將根據這些積分分發其治理Token$FYDE。
不同于其他項目通常要求用戶在DEX直接存入交易對以獲取Token或積分的流動性Mining活動，FydeTreasury接受用戶將$FYDE存入協議內部的流動性Mining合約，并直接在 Uniswap v3上提供流動性。Uniswapv3是一個允許用戶在提供流動性時設置供應范圍的DEX。
在向Uniswapv3提供流動性時，系統通過AI驅動的模擬環境來計算并執行將部分存入流動性Mining合約的$FYDE轉換為$ETH的最佳路徑。此外，AI還根據市場條件實時管理和優化Uniswapv3上的流動性存款范圍，使得資本效率相比在一般DEX提供相同資本的流動性高出約4倍。
StargateFarmDashboard,來源：Stargate
Theseus：這是一個通過各種波動性資產來產生收益的金庫，存款人會獲得MOZ-THE-LPToken作為流動性Token。
用戶的資產會被存入GMX協議的GM池中，這是一個Decentralization的永續期貨交易所，為交易者提供流動性并獲得激勵。在流動性部署時，會考慮每個GM池中交易資產的波動性和利率。根據市場情況，可能會增加穩定幣的比例，并將其存入Stargate以產生額外的利息。
截至2024年1月，Hercules和Theseus金庫的預期年回報率，來源：@Mozaic_Fi
2.2.2.資金盜竊事件和Mozaic2.0
MozaicFinance于2024年3月15日發生了一起資金盜竊事件。當時，團隊正在過渡到由 Hypernative 開發的新安全解決方案，以提升鏈上風險和安全性。在安全更新完成之前，一名內部開發人員發現可以通過使用核心團隊成員的私鑰來盜取金庫資金。他們入侵了該成員的電腦以獲取私鑰，并利用該密鑰盜取了約200萬美元的金庫資產，然后將這些資產轉移到CEX進行清算。
受此事件影響，MozaicFinance團隊暫停了Hercules和Theseus金庫的運作，治理和協議費用收集Token$MOZ的價值下跌了約80%。事件發生后，MozaicFinance團隊立即透明公布了事件進展，并與安全公司合作，追蹤被盜資產的流向。同時，他們向開發人員存放被盜資產的交易所申請凍結和返還資金，努力恢復協議的正常運作。
幸運的是，目前所有被盜資金的返還工作正在進行中。在等待從CEX返還被盜資金的同時，團隊正在準備推出Mozaic2.0。新版本包括以下改進：
增強安全性：通過TrustSecurity、Testmachine和Hypernative等安全專業公司進行代碼審計和安全增強。
AI 模型改進：全面升級現有的Archimedes模型，并基于專家知識預測和學習尚未發生的黑天鵝事件。此外，檢測異常決策并設置標志，以便進行人工審查和模型改進。
改善用戶體驗：改進Dapp的UI/UX，并通過賬戶抽象和橋接服務集成，增強用戶在各種鏈環境中對Dapp的訪問能力。
因此，盡管MozaicFinance經歷了一次重大的資金盜竊危機，他們正在積極籌備推出Mozaic2.0，致力于為用戶提供更安全和高效的資產管理服務。3.挑戰：AI的Decentralization和可擴展性困境
至今，我們通過FydeTreasury和MozaicFinance的案例，了解到智能DeFi協議如何將AI作為DeFi應用的核心組件。智能DeFi協議通過AI能夠帶來的優勢包括：
通過自主性建立新型DeFi協議模型
通過分析和優化資金運作方式提高資本效率
實時分析和應對異常交易等風險
目前，Blockchain與AI的整合多集中于建立Blockchain基礎設施，以克服AI的局限性。然而，鑒于上述優勢，預計將有更多嘗試把AI引入DeFi協議。當然，在融合這兩個領域的過程中，也存在需要解決的挑戰。
AI需要一個能夠快速處理大量數據的環境，但當前的Blockchain基礎設施還達不到這種數據處理速度。例如，ChatGPT-3模型據估計需要每秒處理數萬億次數據才能回答問題，這比Solana的最大TPS（每秒交易數）65,000快了大約一千萬倍。
此外，即便Blockchain基礎設施發展到可以支持AI計算的程度，公共Blockchain的透明性仍可能會將AI模型的訓練數據和決策權重暴露給公眾。這意味著AI生成的交易可能會變得可預測，從而面臨各種外部攻擊的風險。
因此，包括FydeTreasury和MozaicFinance在內的希望利用AI的DeFi協議，目前選擇在集中式服務器上運行AI，并根據其結果與Blockchain進行交互。
然而，這種方法導致用戶在協議中存入資產時，必須信任負責管理AI的團隊的誠實性。這種情況削弱了DeFi通過智能合約消除對可信第三方需求，以提供無需信任的交易環境的核心原則。
在Blockchain中應用AI時，Decentralization和可擴展性的問題被視為DeFi應用在利用AI過程中必須解決的挑戰。而 zkML（零知識機器學習）技術正作為一種解決方案受到關注。3.1.zkML（零知識機器學習）
zkML是一種將零知識證明（ZKP）與機器學習（ML）相結合的技術。零知識證明是一種加密方法，它可以在不透露數據本身的情況下驗證數據的真實性，從而實現隱私保護和數據完整性驗證。zkML利用零知識證明的這些特性，應用于機器學習領域，使得在不公開輸入、參數和AI模型內部機制的情況下，能夠驗證模型輸出的正確性。
此外，通過設計DeFi協議的智能合約來驗證零知識證明，僅在AI模型按照預期誠實運行且沒有外部干擾時才生成鏈上交易，這樣就可以安全地將AI集成到DeFi協議中。
例如，之前提到的MozaicFinance計劃在未來將零知識證明技術引入其協議。他們在文檔中表示，這項技術將增強實時驗證Archimedes誠實決策和管理金庫的能力。
然而，零知識證明技術尚屬新興，需要大量的討論和開發才能實現實際應用。尤其是，對于復雜的AI模型來說，生成零知識證明雖然比直接在Blockchain上執行AI模型更高效，但仍然需要超出當前Blockchain基礎設施所能提供的計算能力和存儲空間。因此，為了使zkML真正實用化，必須在零知識證明和Blockchain基礎設施方面實現進一步的技術進步和優化。4.基于AI智能體的經濟與身份驗證
我預計，隨著Blockchain和AI技術的進一步發展，它們將逐步克服實現兩者融合所需的挑戰。基于這一進展，我相信在不久的將來，大多數DeFi協議將會把AI整合到其運營機制中。
此外，隨著SingularityNET和Autonolas等AI智能體部署和交易平臺的出現和成熟，不僅在協議層面可以集成AI，還為個人用戶創造了一個輕松使用AI智能體的環境。換句話說，每個參與Blockchain生態系統的人都能夠構建和使用為個人優化的智能DeFi協議。
例如，Autonolas的AI智能體在Gnosis網絡的預測市場平臺 Omen 上，通過分析鏈上和鏈下數據進行投注，其數量和活動穩步增加。從2023年7月起的一年內，這些智能體已經產生了超過一百萬筆交易。
WorldcoinOrb,來源：WorldcoinWhitepaper
目前，Worldcoin網絡只存儲掃描虹膜數據的哈希值，這樣可以防止用戶的虹膜被重建或識別。當需要進行WorldID認證時，用戶的設備會生成一個零知識證明并發送到網絡，從而保護用戶鏈上活動的數據隱私。然而，由于系統只在頒發WorldID時進行虹膜識別，仍然存在一些挑戰，比如通過交易持有私鑰的設備來轉移WorldID，以及AI智能體獲取私鑰。為了應對這些問題，Worldcoin正在討論在使用WorldID時引入生物識別驗證系統，并開發基于行為分析的AI檢測算法。5.結論
在本文中，我們探討了隨著AI融入Blockchain生態系統而涌現的新型服務協議，這些協議所面臨的挑戰，以及基于AI智能體的Blockchain生態系統的未來。
未來，AI和Blockchain技術將繼續發展并相互融合，彌補彼此的不足。通過這種融合，預計將為個人提供一個更便捷的環境，使其能輕松訪問和利用AI和Blockchain技術。
尤其是在未來以AI智能體為核心的鏈上經濟生態系統中，人們將無需具備深厚的金融知識即可輕松使用和提供金融服務。這將有助于大幅提升鏈上生態系統的流動性，并擴大金融行業的包容性。
此外，AI和Blockchain不僅可以相互影響，還具有成為各行業基礎設施的潛力。因此，這兩項技術的發展將對整個人類社會產生深遠影響，而不僅限于單個行業。
然而，AI相關的法規，如數據隱私保護和AI責任問題，以及Blockchain相關的法規，如Token的證券屬性，將對這些技術的未來發展方向和行業結構產生重大影響。因此，我們需要密切關注未來即將出臺的AI和Blockchain行業法規。
我們最終希望，這些技術的發展能夠為人類創造更好的環境，并幫助解決社會中的諸多問題。