作者：Saurabh Deshpande 來源：Decentralised.co 翻譯：善歐巴，喜來順財經
假如每個人都能輕松一鍵擁有私人銀行家，會是怎樣的情況？假如這個銀行家能雇傭一支分析師團隊、合規人員和執行團隊為你執行交易呢？聽起來有些遙不可及，但這正是Saurabh在今天的文章中探討的內容。我們正在朝著一個機器人比人類交易更多資金的世界前進。如果特朗普繼續擔任總統，我們將看到越來越多的資產被代幣化。
如果你在1995年告訴某人，幾十年后他們將能通過口袋里的設備訂餐、叫出租車或向全球的朋友轉賬，他們可能會感到懷疑。然而，今天我們已經身處這樣的現實，智能手機將曾經復雜的任務簡化為屏幕上的輕點。
如今，DeFi正處于類似的轉折點。DeFi提供了賺取收益和早期發現新代幣的機會，但對大多數人來說，它太復雜，難以使用。管理錢包、瀏覽不同的區塊鏈網絡以及理解智能合約的交互，可能就像是在學習一門新語言。而且，由于不確定的監管，許多人猶豫是否參與DeFi。毫不奇怪，DeFi僅占總的中心化交易所（CEX）現貨交易量的10-20%。這是因為CEX的使用更加簡便，且監管更為明確。
本文探討了人工智能如何將DeFi從一個為少數人服務的復雜生態系統轉變為一個可供百萬用戶訪問的金融平臺。我們將探討AI驅動的界面如何逐漸彌合DeFi廣泛機遇與普通用戶對簡易性的需求之間的鴻溝。盡管所有DeFi與AI（DeFAI）應用目前仍處于初期階段，但它們展示了DeFi的未來潛力：在與金融工具互動時提供順暢的體驗，從自動化交易策略到使復雜交易變得自然的對話界面。
讓我們從金融市場首次與計算機和算法結合的歷史開始講起。自1980年代以來，算法開始在金融市場中發揮重要作用，成為現代市場的基石。從股票交易到貨幣兌換，算法在金融市場中的角色不斷擴大。
當我想到金融領域中的算法時，Jim Simons便浮現于腦海，“傳奇”一詞毫不費力地與他關聯。他創立了美國投資公司Renaissance Technologies，這家公司改變了定量交易的規則。其旗艦基金The Medallion在1988年至2018年的30年間，年均復合增長率（CAGR）高達39%。
要理解這一點有多么非凡：投資100美元于Medallion基金，30年后將增值至210萬美元，而同樣金額投資S&P 500指數僅增長至1,014美元。這一差距幾乎是難以理解的。
但真正的魔力在于他們如何做到這一點。Renaissance Technologies的團隊并非由華爾街的老兵組成，而是由數學、物理及其他硬科學領域的博士組成。他們的交易方法完全依賴數學模型和算法，這充分證明了數據驅動決策的力量。
這種對算法的關注不僅僅局限于對沖基金。在傳統金融市場，交易正變得越來越依賴算法。最近的一篇文章指出，現在超過75%的日常貨幣現貨交易，即5.6萬億美元中的7.5萬億美元，都是通過算法進行的。這些系統重新定義了交易桌的運作，將重點從人工直覺轉向了自動化決策。
與自動化相比，DeFi仍處于初級階段。而算法交易在傳統金融中已有超過三十年的歷史。自2020年以來，推動華爾街的同樣數據驅動革命，已開始在DeFi的門前敲響。
2020年，去中心化交易所（DEX）和借貸協議成為了這個新金融生態系統的基礎支柱。
DeFi真正崛起是在Compound推出流動性挖礦計劃之后，這一舉措引發了活躍度的爆炸性增長。與此同時，Aave（當時名為EthLend）的總鎖倉量（TVL）和價格飆升。每天都會有新的收益農場上線，這些農場提供豐厚的收益，通常以協議的原生代幣支付。但這些收益的價值與代幣市場價格直接掛鉤，增加了回報的復雜性。我記得Sam Bankman-Fried在一次訪談中說過——
想象有一個神奇的盒子，它什么也不做，但人們卻把數百萬投入其中，因為……為什么不呢？隨著越來越多的錢堆積進去，盒子變得有價值——因為大家都同意它有價值。此時，一些精明的交易員進來看到，“哇，這個盒子里有這么多錢！一定是個了不起的盒子！”然后這個循環就繼續——直到，當然，它不再繼續。
這種動態造成了分歧。精明的交易者在農場之間穿梭，從代幣中獲利，并抓住機會，從而蓬勃發展。與此同時，經驗不足的參與者卻舉步維艱，往往無法理解在如此動蕩的市場中持續獲利的重要性。很明顯，這一代 DeFi 的設計初衷并不是擴大到小眾受眾。
隨著生態系統的擴大，對簡化 DeFi 交互的工具的需求變得越來越迫切。借貸協議成倍增加，創造了對聚合器的需求。
Yearn Finance于 2020 年 2 月推出，總鎖定價值達到 250 萬 ETH（當時約合 70 億美元）。這是 DeFi 發展的一個轉折點。
它引入了自動化保險庫，以優化鏈上收益，為用戶提供明確的風險回報配置。這些保險庫允許用戶存入資產（穩定幣、ETH 和精選代幣），而 DeFi 專家則提出并實施收益策略。然后根據這些策略將資金部署到整個 DeFi 生態系統中，利潤由用戶、平臺和策略創建者（本質上充當基金經理）共享。
這種模式是 DeFi 的進步。DeFi 首次讓更廣泛的受眾感到可以接觸到它。Yearn 消除了參與生態系統所需的大量手動工作，同時協調了利益相關者之間的激勵措施。它讓我們看到了 DeFi 的下一個迭代版本：高效、用戶友好且可擴展。
雖然 Yearn 讓 DeFi 變得更容易獲得，但隨著生態系統的發展，它的局限性也變得明顯。鏈上收益率開始正?；?，Yearn 的策略難以保持優勢。安德烈·克龍耶 (Andre Cronje)等關鍵創新者的離職以及 2022 年嚴峻的市場環境導致 TVL 從峰值暴跌至約 2.5億美元。
Yearn 是 DeFi 在自動化收益優化方面的首次重大嘗試，它通過允許用戶將資金委托給經驗豐富的經理來改善手動收益耕作。但它仍然依賴于人類的決策。策略制定者必須不斷跟蹤市場狀況以發現機會、評估新協議并執行策略。
這造成了兩個主要瓶頸。首先，人類經理只能處理有限的市場數據。其次，由于用戶體驗方面的挑戰，擴展到數百萬用戶是不切實際的。
人工智能有潛力克服這些挑戰。通過利用機器學習和自動化，DeFi 平臺現在可以分析大量鏈上數據、識別模式并以遠高于人類管理者的效率執行策略。使用自然語言了解用戶需求有助于擴大 DeFi 的規模，讓大量用戶能夠使用 DeFi。
DeFi 提供了無與倫比的可選性，但使用起來仍然很困難。中心化交易所易于使用，但它們限制了用戶的控制和可選性。人工智能提供了彌補這一差距的機會。通過自動化復雜的 DeFi 交互并簡化決策，人工智能可以使 DeFi 像中心化平臺一樣易于訪問，同時又不會犧牲可選性。另一方面，人工智能可以幫助中心化交易所更快地做出上市決策，從而提供比目前更多的選擇。
一個實際的例子是Hey Anon?，一個 AI 驅動的 DeFi 界面。我自己嘗試了 Hey Anon；它在交換和橋接方面非常高效，無需手動查找合約地址或選擇橋接。整個交互都是基于聊天的，這使得新用戶可以使用它。但是，它比手動執行這些交易要慢。此外，它目前缺乏對手動轉賬的支持——這是一項必不可少的功能，應該納入其中以提供更大的靈活性。
在探索 AI 與 DeFi 的交集之前，讓我們先退一步來檢查一下總目標市場（TAM）。
截至 2024 年第三季度，主動和被動管理的受監管開放式基金的資產管理規模 (AUM) 超過80 萬億美元。相比之下，截至 2025 年 1 月 21 日，比特幣 (BTC) 和以太坊 (ETH) ETF 管理的總資產為1500 億美元。
這些數字凸顯了一個關鍵點：全球有數萬億美元由專業人士管理，因為大多數人不愿意直接處理自己的財務。他們傾向于使用簡單且增長穩定的產品。加密貨幣也不例外。我們已經看到用戶偏好偏向 CEX 的情況。
CEX 仍支持大約五倍于 DEX 的交易量。造成這種差異的一個重要因素是可用性。管理錢包、瀏覽合約地址以及了解鏈上流程對許多人來說都是艱巨的任務。但它帶來了巨大的好處。也許，最大的好處是早期獲利的可能性。如果你在鏈上發現 TRUMP 的價值低于 10 億美元，那么當它在 CEX 上推出時，你已經賺了五到十倍。這在市場的玩家對玩家（又名 PvP）階段越來越適用，在這個階段，凈流入停滯不前。資產在現有參與者之間易手。
游戲規則是輪換。每周都會有新的熱門口味。
即使你在加密貨幣領域呆了很長時間，你也不太可能發現Jailstool或CAR?。你只有一天的時間來了解它、進行任何盡職調查、購買和出售——對于大多數人來說，在沒有事先了解的情況下幾乎不可能執行這些操作。你可靠地發現這一點的唯一方法是設計一個系統，該系統將新部署的合約等鏈上指標與交易量和價格激增以及 X 等社交活動進行協調。這兩種代幣都比各自的高點下跌了 80% 以上，尚未在任何主要的 CEX 上上市。
一輪價格發現已經結束。DEX 和/或 OTC 柜臺已經發生了大量交易活動。交易員、流動性提供者或套利者等早期參與者已經建立了非正式的市場價格。當資產到達 CEX 時，大部分初始波動和價格探索已經發生。
此外，與 Jupiter 和 Raydium 等交易所相比，大多數中心化交易所收取更高的交易費。Jupiter 不收取任何費用，而 Raydium 每次交易收取 0.25% 的費用。Moonshot 交易應用程序向用戶收取 2.5% 的費用，而 Binance 和 Coinbase 等交易所則根據用戶的交易量收取不同的費用。這些費用通常在 0.1% 到 0.6% 之間。從這些費用中可以看出一種模式——用戶體驗更好的平臺可以獲得更高的溢價。
Coinbase 擁有超過 1.1 億用戶，與 DeFi 的活躍用戶群相差甚遠。鑒于這一巨大差距，DeFi 的潛在 TAM 非常巨大。保守估計，即使不是數十億美元，如果 DeFi 在可用性方面做得好，它也可以吸引相當一部分當前的 CEX 用戶。這就是人工智能可以發揮變革作用的地方。
DeFAI 是一種新興的 DeFi 趨勢，旨在簡化 DeFi 用戶體驗。它將像與經紀人交談以買賣股票一樣簡單——而且更棒。你將與 AI 代理進行交互，該代理可以將文本或語音轉換為確定性的鏈上操作，并提供由數據支持的建議。
因此，當代幣在你不熟悉或從未將資產橋接到的鏈上啟動時，你可以轉到聊天界面并告訴 AI，你想要將資產橋接到此新鏈以執行 XYZ 操作。AI 代理會為你完成此操作。
我們在關于鏈抽象和智能錢包的文章中寫道，兩者都是增強加密貨幣用戶體驗的工具。鏈抽象消除了管理鏈和橋的復雜性，而智能錢包則利用密鑰等技術來簡化和保護錢包管理。
但是，AI 代理有潛力真正擴大 DeFi 市場。雖然已經取得了一些進步來解決用戶體驗挑戰，但如果正確執行，AI 代理可以幫助 DeFi 跨越采用鴻溝。
如今，DeFi 的用戶群由開發者、高級用戶和鏈上后期采用者組成。隨著人工智能代理降低進入門檻，DeFi 用戶圈可以大幅擴大，吸引更多 CEX 用戶，否則這些用戶會非常樂意避免去中心化金融的復雜性。
抽象用戶體驗只是人工智能代理可以提供幫助的一件事。智能是第二件事。想想一個普通的 CEX 用戶。他們不可能已經知道他們可以使用的鏈上應用程序以及他們可以考慮投資或交易的資產。必須為他們策劃。在互聯網早期，雅虎是一個策展人，幫助數百萬人發現和瀏覽網絡。今天的應用商店發揮著類似的作用，決定哪些應用可以獲得可見性，哪些不能。
在某種程度上，CEX 已經充當了策展人的角色。選擇要上架哪些代幣，并有效地決定大多數散戶用戶可以輕松交易哪些代幣。如果你通過強迫用戶上鏈來取消這種策展，那么發現機會和應用將是一項艱巨的任務。他們需要一個值得信賴的向導來應對這種復雜性。問題是：人工智能代理是否會使這種策展民主化，還是只是將權力從中心化交易所轉移到控制這些代理的人身上？
策展與智能的結合才是真正強大的。僅僅展示機會是不夠的；用戶需要背景、分析和執行策略。
鏈上發生了這么多事情，新用戶如何開始評估機會？有太多問題需要回答。你使用哪些應用程序進行借貸和交易？你在哪里購買 NFT？你如何找到正確的合約地址？像 AIXBT 這樣的人工智能工具/代理可以為Wayfinder和Hey Anon等抽象工具提供信息。
AIXBT 是一個代理，它可以收集有關 X 的信息并將其置于上下文中。它每天發布數百甚至數千條推文。有時，它的推文或帖子甚至會影響市場。Shlok 的論文是關于 AIXBT 的。它說，該代理之所以脫穎而出，是因為它與加密社區的聯系緊密，擁有復雜的分析能力，以及通過 IP 和消費者參與實現增長的潛力。只要 AIXBT 繼續創新并保持運營透明度，它未來可能會發展成為人工智能和加密消費者市場的重要參與者。
GudTech是我們一直密切合作的團隊之一，旨在簡化零售入門流程。Gud 由Zircuit下屬團隊創建，其愿景是在支持交易執行的同時提供背景信息。請允許我解釋一下。在上面的 TRUMP 代幣示例中，用戶不確定美國總統是否發行了某種代幣。或者多個知名的大型鯨魚錢包是否在大量購買該代幣。你可能只是在 DEX 上看到了股票代碼，然后在沒有足夠的背景信息的情況下購買了它。當今加密貨幣領域最大的問題之一是，目前有 3400 萬個代幣（并且還在增加），但背景信息卻很少。加密貨幣領域充滿了非結構化和碎片化的數據，這些數據往往有偏見且不可靠。
Gud 將鏈上數據與來自社交網絡的上下文信息相結合，允許直接在鏈上購買資產。它解決了減少新用戶進入加密貨幣領域的學習曲線和認知負擔的問題。你會看到該資產在過去 24 小時內上漲了 100 次，特朗普總統確實在推特上發布了股票代碼。
在理想情況下，Gud 甚至會驗證合約地址并為你執行交易。Gud 正在構建一個代理經濟，在該經濟中，可以通過對話界面從加密原生用戶的角度購買所有鏈上的資產，并提供上下文信息。Gud 終端還具有批判性思維能力，能夠推斷交易的積極或消極方面。此外，Gud 終端每天最多可免費使用 10 次查詢，類似于 Perplexity 等 web2 平臺，并且專注于激勵采用和使用，而不是囤積代幣。
那個未來似乎有些遙遠，但這種模式在兩個方面是有效的。首先，如何獲取信息、將其融入背景并與行業新進入者分享。想象一下，讓一位私人財富經理解釋行業的最新趨勢。這已經在咨詢或法律等行業中發生，在這些行業中，啟動 ChatGPT 實例可以讓你獲得 80% 的洞察。
如今，滿足加密貨幣原生需求所需的互動環境尚不存在。Gud 旨在將其捆綁成一種簡單的體驗，以擴大當今加密貨幣的用戶數量。不過，這項工作仍在進行中。截至撰寫本文時，該產品的交易系統尚未上線，Twitter 上的代理已發生過幾次錯誤的互動。但我們會做到的。
Wayfinder是另一款備受期待的應用程序，由開發過Parallel的團隊開發，Parallel 是使用區塊鏈軌道的領先游戲之一。以下是Wayfinder 代理如何匯總跨鏈資金并將其發送到不同錢包的演示。Hey?Anon已經集成了多個鏈和應用程序。它將執行交易的功能與來自 Twitter、Telegram 和 Discord 等多個平臺的實時洞察相結合。
想象一下：你打開一個類似于 ChatGPT 或 Claude 的簡潔界面，并與你的個人 AI 交易代理開始對話。你分享你的風險承受能力、投資目標和偏好。代理了解你的參數，自主管理你的投資組合 - 執行交易、開倉和實時調整策略，同時保持在你定義的范圍內。這不是科幻小說；這是我們前進的方向。以下是可能實現的一瞥。
像WayFinder這樣的應用程序尚未普及到每個人。然而，在被DeFAI（去中心化金融和人工智能）敘事推動的炒作和代幣價格裹挾時，我們必須退后一步，審視現實。令人清醒的事實是，我們還沒有到達那個階段。我無法完全理解實現目標所需的工程復雜性，因此也無法預測需要多長時間才能實現。不過，有一點是明確的：DeFi中的智能化和抽象化仍然存在著巨大的空白需要填補。
舉個例子，看看AIXBT，這可能是這個領域中最好的智能或信息合成代理。它每天發布幾條推文，這使得手動評估每一個投資或交易想法變得不可能。如果你跟隨它在1000萬到1億美元區間的所有建議，你的平均回報率將是2%，勝率為39%。這表明，盡管AI能夠處理大量數據并揭示機會，但它仍然缺乏經驗豐富的交易員的精細判斷。而且，這一表現有一個重要的警告：少數代幣顯著超過了其他代幣的表現。如果錯過了這些贏家，你很可能會從AIXBT的建議中遭受損失。
考慮到這一警告，容易就會忽視AIXBT的價值。然而，這也與傳統金融中的長期辯論相關：主動投資真的比被動投資表現更好嗎？《華爾街的隨機漫步》普及了市場大致高效的觀點，認為即便是專業人士也很難持續戰勝指數基金。事實上，研究表明，隨機將飛鏢投向股票列表的猴子所產生的回報，甚至可以與專業投資者相當。這強調了一個更廣泛的現實——市場是不可預測的，僅憑人類的專業知識并不總能保證獲得優勢。然而，The Medallion基金在30年間持續超越市場的表現，證明了當人類智慧與算法結合時，可以創造出市場優勢。
我個人無法跟上AIXBT發布的推文來做出交易決策。然而，我會使用一個篩選器，將成千上萬條AIXBT推文提煉為五個最佳交易想法。目前，它作為一個篩選器表現尚可，但仍需大量優化。需要在其基礎上增加一層，能夠有效地過濾其輸出，并做出更智能、更具戰略性的決策。智能化的挑戰不僅僅是處理數據量，更多的是優先級的判斷。所需的是一個復雜的篩選系統，將AIXBT的眾多建議提煉成可操作的、高概率的交易。
從智能化方面退后一步，我想了解執行/抽象化方面的工作原理。我嘗試使用Orbit來購買一個它認為具有最高潛力的memecoin。我與’Meme_Radar_TK_Agent’進行了互動，但并未得到我想要的結果。我不得不多次來回與代理進行溝通，澄清我的請求。盡管我選擇了AI推薦的代幣，但它卻未能獲取到該代幣的相關信息。代理在處理基本任務時遇到了困難：它會推薦一個代幣，但卻無法拉取關于自己推薦的代幣的關鍵細節。
Orbit（$GRIFT）在1月22日的交易量為1.8億美元。然而，它未能順利執行一個對于新用戶來說十分簡單的任務。這揭示了AI的分析能力與其有效執行現實交易之間的巨大差距。
當然，這一領域仍處于初級階段，產品會隨著時間的推移不斷發展。我們自己的產品SentientMarketCap也在開放開發中，正在根據用戶反饋和實際測試不斷改進。
類似的，像Griffain和WayFinder這樣的平臺可能會提供更好的解決方案，但它們仍然在實際環境中未經充分測試。整個DeFAI領域仍是一個不斷發展的實驗，產品通過持續的迭代和現實世界的洞察不斷優化。
顯而易見，成功的DeFAI平臺需要在三個關鍵領域表現卓越：
?可靠的智能，能夠持續篩選有利的、具體的數據，識別有利的機會
?無縫的執行，最大限度地減少決策與行動之間的摩擦
?用戶友好的界面，使普通用戶能夠輕松操作復雜的DeFi操作
技術正在迅速發展，但我們仍處于這一演變的初期階段。關鍵是要管理好預期，同時根據現實世界的表現和用戶反饋，繼續創新和改進這些系統。
AI在DeFi中的應用并非沒有風險。模型訓練不充分、對歷史市場條件的依賴以及潛在的操縱行為，都是在AI驅動的DeFi平臺大規模采用之前需要解決的問題。
理查德·費曼關于機器智能的論點與DeFAI（去中心化金融與人工智能）有著高度的相關性。他認為，機器在特定任務上可以超越人類。如果我們能夠將這些特定的任務組合成一個超集——一個新的系統，它將極大地幫助我們在金融市場中的決策和執行。DeFi中的AI應該遵循這一原則：它不應取代人類直覺，而是通過整合多個智能層——自動化執行、市場分析和風險評估——來增強我們的能力，為用戶創造一個無縫的體驗。
這種模塊化的AI能力對DeFi的發展有深遠的影響。DeFi不僅僅需要自動化——它還需要能夠優化執行的智能。舉個例子，一個運營良好的對沖基金有不同的團隊，專注于特定領域。有的團隊專注于以最小的滑點執行交易，其他團隊則分析模式以預測市場走勢，還有一個團隊則確保資本在不同市場之間流動高效。
DeFi中的AI代理也可以以相同的方式運作。一個代理可以專注于通過減少價格影響和避免MEV攻擊來高效執行交易。另一個則可以檢測鏈上數據中的模式，預測流動性變化或市場趨勢。例如，這個代理可以連接到像GMGN和Cielo這樣的工具，跟蹤鏈上錢包，以幫助其進行其他分析。第三個代理可以管理跨鏈轉賬，確保資金在不同生態系統之間的最佳分配。當這些代理結合在一起時，它們不僅僅是簡單的自動化工具，它們還將智能帶入執行過程中——從提供交易建議，到確保交易在最佳價格下發生，最小化風險，并在多個網絡間無縫流動。
大多數DeFAI產品正在嘗試同時解決智能化（分析、合成）和抽象化（執行）能力的問題，原因很簡單。單一的組件提供的價值有限，就像有地圖卻沒有交通工具，反之亦然。然而，真正的力量在于專業化和整合。
目前的形勢類似于一個碎片化的生態系統，不同的代理在不同領域表現出色。有些在市場分析和模式識別方面表現突出，而另一些則擅長執行復雜的DeFi交易。最優的解決方案可能是讓這些代理合作，利用彼此的優勢。設想一下，Anon在DeFi整合方面的專長與AIXBT在分析方面的能力結合在一起——這樣的合作可以創造出一個無縫的體驗，將市場洞察順利轉化為已執行的交易。
Listen正在朝著這個方向發展。其目標是創建一個系統，讓多個具有專門功能的AI代理協作管理DeFi的復雜性。通過整合這些代理，Listen不僅僅是自動化單個任務，而是從端到端地自動化整個金融策略。
這種方法將允許用戶通過簡單的對話界面（語音或文本）發出復雜的指令，比如跨多個協議的投資組合再平衡或收益農業，這將使曾經即使是經驗豐富的DeFi用戶也感到棘手的任務，變得易于操作和管理。與Arc的合作旨在通過提供一個平臺，增強這些AI代理的能力，使它們能夠互動、學習和擴展。這確保了執行和智能層不僅是分開的，而且能夠協同工作，提供一個整體的DeFi體驗。
一個熟悉的進化過程
當前DeFAI的狀態讓人想起了銀行業的早期發展階段。最初，金融服務是碎片化的——用戶需要訪問不同的機構來進行賬單支付、投資和轉賬。當銀行上線后，集成平臺開始出現，提供一個無縫的金融管理體驗。
DeFAI需要的是它自己的“超級應用”時刻——一個無縫集成各種專業代理的平臺?？梢詫⑵湟暈橐粋€協調的系統，分析代理提供市場情報，執行代理處理交易，風險管理代理監控倉位，投資組合優化代理平衡分配。
這種集成將創造出一個統一的體驗，用戶通過一個界面與多個專門代理進行交互，而這些代理則在幕后協作，就像現代的外賣應用處理從餐廳發現到支付處理的所有環節一樣。DeFAI的未來將是關于如何讓專門代理協同工作，從而創造出一個更加流暢的系統。這種方法將允許每個代理專注于其核心優勢，同時參與到一個更大、更強大的生態系統中。
Robinhood通過讓股票交易對從未考慮過參與市場的數百萬人變得可訪問，徹底改變了零售投資。COVID疫情爆發時，僅在2020年初的四個月里，Robinhood就新增了超過300萬個資助賬戶，其中150萬是首次投資者。這一前所未有的增長不僅僅是由于免傭金交易和直觀的移動端設計，也與疫情期間的居家令等外部因素密切相關。
DeFAI也面臨著類似的機會。DeFi的復雜性長期以來一直是普及的重大障礙。繁瑣的錢包設置、混亂的界面和跨多個鏈的流動性碎片化，使得只有最專注的用戶才能參與其中。如果DeFAI要繁榮發展，它必須遵循Robinhood的操作手冊——去除摩擦，讓DeFi變得像打開一個應用程序、選擇一個資產并在幾秒鐘內執行交易一樣簡單。
除了易用性，AI驅動的篩選可能會重新定義DeFi中的發現過程。就像雅虎曾經策劃早期的網頁一樣，App商店如今引導著移動應用的發現，我也很好奇AI驅動的DeFi篩選如何孕育新的商業模式。一個懸而未決的問題是，這些創新是會真正賦能用戶，還是僅僅將控制權從集中式交易所轉移到那些構建和管理這些AI系統的人手中？
我們仍處于DeFi中AI應用的初期階段。未來幾年將決定這些技術是否真正能使去中心化金融變得普及，還是，具有諷刺意味的是，引入一種新的守門人制度。挑戰不僅僅是自動化——而是確保AI能夠增強可訪問性、透明性和去中心化，而不是用另一種守門人的方式替代掉原有的守門人。
期待使用新時代的DeFAI。
喜來順財經
