ตัวแทนอัตโนมัติใน DeFi: การปรับเปลี่ยนการเงินด้วย AI

อ่านบทความนี้ใน 151 นาที

ตัวแทนอัตโนมัติของ DeFi ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ โดยมุ่งหวังที่จะเปลี่ยนจากโมเดล DeFi ที่ซับซ้อนและเน้นที่ผลิตภัณฑ์ในปัจจุบัน ไปสู่บริการส่วนบุคคลที่เรียบง่าย เน้นผู้ใช้ และบรรลุเป้าหมายทางการเงินของผู้ใช้โดยไม่ต้องมีความรู้ทางเทคนิคที่ลึกซึ้ง

ที่มา: OKX

เมื่อเร็วๆ นี้ OKX Ventures ได้จัดเซสชันแบ่งปันออนไลน์ (Twitter Space) ในหัวข้อ "Autonomous Agents Reshaping DeFi" โดยเจาะลึกถึงจุดตัดที่น่าตื่นเต้นที่สุดจุดหนึ่งใน Web3: การเพิ่มขึ้นของตัวแทนอัตโนมัติใน DeFi

การอภิปรายนี้ก้าวข้ามความคลั่งไคล้ในแนวคิดเริ่มแรกของ AI chatbots ไปจนถึงการตอบคำถามสำคัญที่ว่า ตัวแทนอัตโนมัติจะสร้างมูลค่าที่แท้จริง จัดการความเสี่ยง และปรับเปลี่ยนประสบการณ์ผู้ใช้ในระบบการเงินแบบกระจายอำนาจได้อย่างไร เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากผู้สร้าง เราได้เชิญผู้บุกเบิกในอุตสาหกรรม 4 ท่านที่กำลังกำหนดอนาคตของ Agentic Finance:

• Sam ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Cambrian Network

• Neo ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Almanak

• Renç ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Giza

• Colin หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Makina

สรุปจาก AMA:

1. AI ไม่ใช่การปรับปรุง DeFi เพียงเล็กน้อย แต่มันคือการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ เป้าหมายของ AI คือการเปลี่ยนรูปแบบ DeFi จากรูปแบบปัจจุบันที่ซับซ้อนและเน้นผลิตภัณฑ์ ไปสู่รูปแบบบริการที่เรียบง่าย เน้นผู้ใช้ และปรับแต่งตามความต้องการส่วนบุคคล ในที่สุดแล้ว เป้าหมายทางการเงินของผู้ใช้จะบรรลุผลได้โดยอัตโนมัติโดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ทางเทคนิคเชิงลึก

2. AI มีการแบ่งงานที่ชัดเจน นั่นคือ "สมองนอกเครือข่าย" ไม่ใช่ "มือบนเครือข่าย" ปัจจุบัน บทบาทของ AI ใน DeFi ได้รับการกำหนดไว้อย่างชัดเจน โดยหลักแล้ว AI ทำหน้าที่เป็น "สมองนอกเครือข่าย" ทำหน้าที่วิเคราะห์เหตุผลที่ซับซ้อน วิเคราะห์ข้อมูล แยกวิเคราะห์เจตนาของผู้ใช้ และสร้างโค้ดนโยบายที่ชัดเจนและตรวจสอบได้ ตัว AI เองไม่ได้เกี่ยวข้องหรือจัดการกองทุนบนเครือข่ายโดยตรง และการดำเนินการขั้นสุดท้ายจะขึ้นอยู่กับตรรกะที่ตรวจสอบได้ เช่นเดียวกับการเงินแบบดั้งเดิม

3. ความปลอดภัยต้องมาก่อน: จัดการความเสี่ยงผ่าน "การกำกับดูแลโดยมนุษย์ + มาตรการป้องกันทางเทคนิค" เราต้องให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและการควบคุมความเสี่ยง เพื่อจัดการกับข้อกังวลของผู้ใช้เกี่ยวกับ AI ที่ควบคุมไม่ได้ วิธีแก้ปัญหาหลักคือ การดำเนินงานของ AI ต้องดำเนินการภายใต้ "มาตรการป้องกัน" ที่บังคับใช้โค้ด ซึ่งกำหนดไว้โดยผู้จัดการความเสี่ยงที่เป็นมนุษย์ และโค้ดนโยบายที่สร้างขึ้นต้องสามารถตรวจสอบและยืนยันได้โดยมนุษย์อย่างเต็มที่ เพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจของ AI สามารถควบคุมและตรวจสอบได้

4. ให้บริการลูกค้าสองประเภท: การปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับสถาบันและลดอุปสรรคสำหรับนักลงทุนรายย่อย ผลิตภัณฑ์มีเป้าหมายที่ผู้ใช้ทั้งสถาบันและรายย่อย แต่ด้วยวิธีการที่แตกต่างกัน ลูกค้าสถาบัน เช่น กองทุนป้องกันความเสี่ยงและ DAO ใช้ AI เพื่อลดต้นทุนและเวลาในการพัฒนากลยุทธ์และการดำเนินงานอย่างมีนัยสำคัญ สำหรับผู้ใช้รายย่อย เป้าหมายคือ "การแยกส่วนแบบสุดโต่ง" ซึ่งซ่อนความซับซ้อนทั้งหมดของ DeFi ผู้ใช้เพียงแค่ระบุเป้าหมายทางการเงินที่เรียบง่าย (เช่น "ฉันต้องการผลตอบแทนที่มั่นคง") และตัวแทนจะจัดการส่วนที่เหลือ 5. การทำงานร่วมกันของระบบนิเวศ: การพัฒนาร่วมกันของเลเยอร์แอปพลิเคชันและโครงสร้างพื้นฐาน การสร้าง Agentic DeFi จำเป็นต้องมีระบบนิเวศที่สมบูรณ์ ซึ่งรวมถึงเลเยอร์แอปพลิเคชันกลยุทธ์ที่ผู้ใช้ต้องเผชิญ เช่น Giza และ Almanak เท่านั้น แต่ยังรวมถึงเลเยอร์ "rails/settlement" เช่น Makina ซึ่งมอบสภาพแวดล้อมการดำเนินการข้ามสายโซ่ที่ปลอดภัย และเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐาน เช่น Cambrian Network ซึ่งมอบ "เชื้อเพลิง" ข้อมูลที่เชื่อถือได้และตรวจสอบได้สำหรับตัวแทน 6. เป้าหมายสูงสุด: สร้างความเท่าเทียมให้กับกลยุทธ์ทางการเงินระดับมืออาชีพ เป้าหมายของเราคือการทำลายอุปสรรคที่จำกัดการเข้าถึงกลยุทธ์เชิงปริมาณที่ซับซ้อนในระบบการเงินแบบดั้งเดิม ผ่านตัวแทน AI เราจะทำให้กลยุทธ์ระดับกองทุนป้องกันความเสี่ยง ซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้เงินหลายล้านดอลลาร์และต้องใช้เวลาหลายเดือนในการพัฒนา ให้ทุกคนเข้าถึงได้ในราคาเพียงเศษเสี้ยวของต้นทุนและรวดเร็วปานสายฟ้าแลบ เพื่อให้บรรลุการเข้าถึงบริการทางการเงินอย่างแท้จริง คำถามและการอภิปรายของ AMA ฉบับดั้งเดิม: 1. บทนำเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และประเด็นสำคัญ • แซม (Cambrian Network): ผมเริ่มต้นอาชีพด้านการเข้ารหัสที่ห้องปฏิบัติการแห่งชาติของสหรัฐอเมริกา โดยเน้นการวิศวกรรมย้อนกลับฮาร์ดแวร์การเข้ารหัสเป็นหลัก ต่อมาผมได้รับปริญญาเอกสาขาการเรียนรู้แบบเสริมแรงที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานตาบาร์บารา จากนั้นผมได้ก่อตั้งบริษัทแรกของผม Semiotic Labs ซึ่งเราเป็นทีมพัฒนาหลักของ The Graph Protocol โดยมุ่งเน้นไปที่ AI การตรวจสอบความถูกต้อง และระบบการชำระเงินของ The Graph ในช่วงเวลานั้น เราได้ทำงานอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับตัวแทน ตัวอย่างเช่น ในปี 2022 เราได้เปิดตัวตัวแทนการเรียนรู้แบบเสริมแรงตัวแรกสำหรับการกำหนดราคาแบบไดนามิกภายใน The Graph ในปี 2023 เราได้เปิดตัวเทอร์มินัลข้อมูลบล็อกเชนสาธารณะแห่งแรก ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถสืบค้นข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลย้อนหลังได้โดยใช้ภาษาธรรมชาติ SQL ภายในปี 2024 จากประสบการณ์เหล่านี้และความเชื่อมั่นของเราที่ว่า AI จะส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในทันที และสกุลเงินดิจิทัลจะมีความสำคัญเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในเศรษฐกิจโลก เราจึงตัดสินใจบ่มเพาะ Cambrian จาก Semiotic Cambrian มุ่งเน้นไปที่การนำเสนอข้อมูลทางการเงินทั้งแบบ on-chain และ off-chain การนำเสนอข้อมูลนี้ให้กับตัวแทนถือเป็นตลาดหลักของเรา• Neo (Almanak): ผมอยู่ในวงการนี้มาเก้าปีแล้ว ก่อนที่จะก่อตั้ง Almanak ผมบริหารบริษัทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและที่ปรึกษาที่เน้น DeFi การเทรด และการจัดการสินทรัพย์คริปโต ดังนั้นผมจึงคุ้นเคยกับการทำงานของวงการนี้เป็นอย่างดี สำหรับ Almanak เราอยู่ในตลาดมาสี่ปีแล้ว เราชอบเรียกตัวเองว่าบริษัทเขียนโค้ดแบบ Vibe แต่คุณอาจมองว่าเราเป็นเสมือน Cursor ของ DeFi โดยพื้นฐานแล้ว เราใช้เอเจนต์ AI เพื่อค้นพบและสร้างกลยุทธ์การเทรดและการจัดการสินทรัพย์ที่ซับซ้อน กลยุทธ์เหล่านี้เป็นโค้ดที่ตรวจสอบได้อย่างสมบูรณ์และกำหนดได้ คุณอาจมองว่าเป็นกลยุทธ์เดียวกับที่กองทุนเฮดจ์ฟันด์ทุกแห่งใช้ในการเทรด • Renç (Giza): ผมมีพื้นฐานด้านผลิตภัณฑ์และการตลาด ก่อนที่จะก่อตั้ง Giza ผมใช้เวลาห้าปีในฐานะหัวหน้าผลิตภัณฑ์ที่ Johnson & Johnson ในช่วงเวลานั้น ผมได้สร้างระบบสัญญาอัจฉริยะในกรณีการใช้งานทางการเงินที่หลากหลาย ผมโชคดีที่มีทีมงานที่มีความรู้ด้านแมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดังนั้นเราจึงมุ่งเน้นเรื่องนี้จากมุมมองของแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ควบคู่ไปกับประสบการณ์ด้านการเงิน เราสร้าง Giza ขึ้นมาตั้งแต่ปี 2022 Giza สร้างแอปพลิเคชันตัวแทนสำหรับการเงินอัตโนมัติ ซึ่งเป็นระบบอัตโนมัติที่สามารถดำเนินกลยุทธ์ทางการเงินที่ซับซ้อนแทนผู้ใช้และสถาบันต่างๆ ได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ผมอยากจะบอกว่านี่คือ "ธนาคารสำหรับคนไม่มีบัญชีธนาคาร" ในแบบฉบับของเรา เราเชื่อว่าการถูกกีดกันทางการเงินไม่ได้หมายถึงการมีบัญชีที่ปลอดภัยสำหรับจัดเก็บสกุลเงินเฟียตที่พุ่งสูงขึ้นเรื่อยๆ เท่านั้น แต่หมายถึงการถูกแยกออกจากโอกาสต่างๆ คุณสามารถปรับตัวให้เข้ากับตลาดที่เปลี่ยนแปลง ใช้ประโยชน์จากโอกาสอันยิ่งใหญ่เหล่านี้ และลดความเสี่ยงเมื่อจำเป็นได้หรือไม่ นี่คือคำถามที่เราต้องการคำตอบ งานของเราที่ Giza คือการทำให้ความสามารถทั้งหมดนี้กลายเป็นประชาธิปไตย • คอลิน (Makina): ผมเป็นหัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ที่ Makina ผมเข้าร่วมทีมเมื่อประมาณสี่เดือนที่แล้ว ผมอยู่ในแวดวงคริปโตมานานกว่าทศวรรษแล้ว เดิมทีผมมีพื้นฐานด้านการเงินแบบดั้งเดิม และผมเริ่มเข้ามาเกี่ยวข้องกับ DeFi ประมาณปี 2016 และสร้างผลิตภัณฑ์ต่างๆ นับตั้งแต่นั้นมา

ที่ Makina เรามุ่งเน้นการสร้างสิ่งที่เราเรียกว่า "การดำเนินการ DeFi" ให้เป็นรูปธรรม นอกเหนือจากกลยุทธ์และคลังข้อมูลแล้ว เรายังให้ความสำคัญกับการสร้างวิธีการที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ในการโต้ตอบกับโปรโตคอล DeFi หรือ EVM ใดๆ ก็ตาม สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งสำหรับทุกคนที่ต้องการดำเนินกลยุทธ์ ไม่ว่าจะเป็นการใช้มนุษย์ดำเนินการแบบดั้งเดิม กลยุทธ์แบบพาสซีฟหรือแบบอัตโนมัติ หรือกลยุทธ์ที่สร้างขึ้นโดยใช้วิธีการของตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย AI

เราพิจารณาเรื่องนี้จากหลายมุมมอง อันดับแรก เรามุ่งเน้นไปที่บทบาทที่เราเรียกว่า "ผู้ดำเนินการ" ซึ่งคล้ายกับ "ผู้ดูแล" ที่คุณเห็นในโปรโตคอลอื่นๆ พวกเขาช่วยให้การทำธุรกรรมดำเนินไปได้อย่างปลอดภัย พร้อมกับควบคุมสิ่งที่ทำได้และทำไม่ได้ นอกจากนี้ เรายังใช้ AI อย่างกว้างขวางเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ เช่น การให้คำแนะนำที่ดีขึ้น การทำความเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้กำลังทำ และการวิจัยวิธีการต่างๆ ในการผสานรวมโปรโตคอลใหม่ๆ เพื่อให้แน่ใจว่าไม่ว่าจะเป็นมนุษย์ ตัวแทน หรืออัลกอริทึมประเภทอื่นๆ ที่กำลังควบคุม Vault อยู่ พวกเขาสามารถออนบอร์ดและสร้างมูลค่าสูงสุดได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัย 2. อะไรเป็นแรงบันดาลใจให้คุณเริ่มต้นโครงการปัจจุบันของคุณ? ทำไมคุณคิดว่า AI จะสร้างมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์ของคุณ และคุณค่าหลักที่นำเสนอคืออะไร? • แซม (Cambrian Network): ผมจบปริญญาเอกในเดือนธันวาคม 2019 การเรียนรู้แบบเสริมแรงกำลังได้รับความนิยมอย่างมากในขณะนี้ แต่ในปี 2019 เราอยู่ในช่วงตลาดหมี นี่เป็นหนึ่งในเหตุผลที่เรามุ่งเน้นไปที่การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์เมื่อเราเริ่มต้นบริษัท

แต่เมื่อ GPT เปิดตัวในปี 2022 ตอนแรกผมก็ตกใจพอๆ กับคนอื่นๆ แต่จริงๆ แล้วผมคิดว่าเรากำลังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของฟองสบู่ และผมรู้ว่าหลายคนยังคงคิดว่าเรากำลังอยู่ในช่วงนั้นอยู่ แต่ในปี 2023 หนึ่งปีหลังจากการเปิดตัว GPT ผมยังคงเห็นความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง และผมเชื่อมั่นอย่างลึกซึ้ง ซึ่งผมยังคงยึดมั่นมาจนถึงทุกวันนี้ว่าเรากำลังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการปฏิวัติครั้งใหม่ การปฏิวัติครั้งก่อนคือการปฏิวัติอินเทอร์เน็ต ก่อนหน้านั้นเรามีการปฏิวัติซิลิคอนแวลลีย์ และก่อนหน้านั้นก็มีการปฏิวัติอุตสาหกรรม และอื่นๆ

ดังนั้น เราจึงอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการปฏิวัติครั้งใหม่ที่จะไม่หายไป ผมขอเชิญชวนทุกท่านให้เตรียมตัว: ความสามารถของ AI จะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกปีในอนาคตอันใกล้ ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อทุกสิ่ง ทุกแง่มุมในชีวิตของเรา มันได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว

นอกจากความเชื่อนี้แล้ว ผมยังมีส่วนร่วมใน DeFi ด้วย ย้อนกลับไปในปี 2021 บริษัทเดิมของผมได้ก่อตั้ง Odos.xyz ซึ่งเราแยกตัวออกมา เป็นบริษัทที่รวบรวม DEX ผมจึงมีความเชื่อมั่นอย่างลึกซึ้งในแอปพลิเคชันทางการเงิน รวมถึงอิสรภาพทางการเงินและความรู้ความเข้าใจที่คริปโทเคอร์เรนซีมอบให้

หนึ่งในสิ่งที่ยากที่สุดที่ผมสังเกตเห็นระหว่างโครงการนำร่องและการทดลองที่กล่าวถึงในบทนำของเราคือความยากลำบากในการเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นบนเครือข่าย รวมถึงข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งมีความสำคัญต่อการตัดสินใจทางการเงินทั้งบนเครือข่ายและนอกเครือข่าย และนี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการตัดสินใจทางการเงิน นั่นคือเหตุผลที่เรามุ่งเน้นไปที่ Cambrian เราเชื่อว่าทุกโครงการที่ทำงานในด้านการเงินของหน่วยงานหรือการเงินอิสระ จำเป็นต้องมีข้อมูลที่เชื่อถือได้ รวดเร็ว ครอบคลุม และตรวจสอบได้ เพื่อส่งให้กับตัวแทนของพวกเขา ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของโครงการเหล่านี้ ดังนั้นเราจึงตัดสินใจมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลทางการเงิน

• Neo (Almanak): เราชอบเรียกตัวเองว่า "AI for DeFi" สำหรับแรงบันดาลใจ Almanak เริ่มต้นจากการเป็นบริษัทที่ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขายและการจัดการสินทรัพย์ เราทำงานร่วมกับผู้จัดการสินทรัพย์และผู้จัดสรรสินทรัพย์รายใหญ่มาโดยตลอด ดังนั้นเราจึงสามารถเข้าถึงเงินทุนจำนวนมากได้ Almanak ก่อตั้งมาสี่ปีแล้ว สามปีที่แล้ว ตอนที่กระแส ChatGPT กำลังมาแรง เรารู้ว่ามันจะต้องยิ่งใหญ่มาก เราจึงถามลูกค้ารายใหญ่ของเราว่า "เฮ้ อะไรจะโน้มน้าวให้คุณไว้วางใจให้ AI ดูแลเงินของคุณ?" พวกเขาตอบว่า (โดยเฉพาะผู้จัดสรรสินทรัพย์รายใหญ่) ว่าจะไม่ฝากเงินเกิน 100 ดอลลาร์ พวกเขากลัวการจัดการของ AI การฉีดเงินทางอ้อม และ "สิ่งที่ไม่รู้" มากมาย หรือพูดง่ายๆ ก็คือ ถ้าเงินของพวกเขาหายไป พวกเขาก็อยากให้มีคนฟ้องร้อง ดังนั้น เมื่อเราพูดคุยกับสถาบันเหล่านี้ที่บริหารเงินหลายพันล้านดอลลาร์ เราจึงถามตัวเองว่า "เอาล่ะ AI เก่งอะไรที่สุด?" AI ในปัจจุบันเก่งที่สุดในการเขียนโค้ด มันสามารถเขียนโค้ดได้เร็วกว่าคนทั่วไปหลายร้อยเท่า นอกจากนี้ AI ยังเก่งด้านการใช้เหตุผลอีกด้วย มันสามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วกว่ามนุษย์หลายล้านล้านเท่า ดังนั้นเราจึงนำคุณลักษณะสองประการนี้มาประยุกต์ใช้กับ Almanak เราได้สร้าง "Agentic Swarm" หรือทีมตัวแทนที่ทำหน้าที่ตามวัตถุประสงค์เดียว นั่นคือ เขียนกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพสูง ระบุโอกาสทางการตลาด ประมวลผลพลวัตของตลาด ปรับแต่งกลยุทธ์ที่มีอยู่ให้เหมาะสมที่สุด และรายงานข้อมูลทั้งหมดนี้กลับไปยังผู้ใช้ ในระบบนิเวศของเรา AI จะทำงานร่วมกับผู้ใช้ มอบแนวคิดสำหรับกลยุทธ์ แนวคิดสำหรับการปรับแต่งให้เหมาะสมที่สุด และท้ายที่สุดก็นำโค้ดไปใช้งานจริง อย่างไรก็ตาม หากมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น คุณคือคนที่กองทุนเฮดจ์ฟันด์กำลังมองหา สิ่งที่เราสร้างขึ้นคือวิธีการที่ลดระยะเวลาในการนำกลยุทธ์ทางการเงินที่ซับซ้อนออกสู่ตลาดจากหลายเดือนเหลือเพียงไม่กี่นาที และเราได้ลดต้นทุนในการพัฒนากลยุทธ์เหล่านี้จากหลายล้านดอลลาร์เหลือเพียงไม่กี่ดอลลาร์ หรือแม้แต่ไม่ถึงสิบดอลลาร์ ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน เมื่อสร้างกลยุทธ์แล้ว ก็จะเหมือนกับกลยุทธ์ของกองทุนเฮดจ์ฟันด์ทั่วไป มันเป็นแบบกำหนดได้ ตรวจสอบได้ และคุณสามารถทดสอบย้อนหลัง จำลองสถานการณ์ และนำไปใช้งานจริงได้ เพื่อให้คุณรู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้น AI จะไม่เข้าไปยุ่งเกี่ยวกับเงินทุนของคุณเลย มันเพียงแค่ช่วยปรับปรุงกระบวนการสร้างและค้นหากลยุทธ์ แต่จะไม่เข้าไปยุ่งเกี่ยวกับเงินทุนเลย จนถึงตอนนี้ วิธีการนี้ได้ผลดี เราได้เห็นความเชื่อมั่นของผู้จัดสรรรายใหญ่ และมูลค่ารวมที่ถูกล็อก (TVL) ของเราในปัจจุบันอยู่ที่ 160 ล้านดอลลาร์ ที่สำคัญอย่างยิ่ง เมื่อสร้างกลยุทธ์ Python แบบกำหนดได้สำเร็จแล้ว คุณสามารถรวมกลยุทธ์นั้นไว้ใน Vault ได้ Vault เหล่านี้สามารถประกอบขึ้นได้อย่างสมบูรณ์ คุณสามารถนำไปวางไว้บน Pendle, Curve และอื่นๆ ได้ ซึ่งนั่นก็ยอดเยี่ยมมากเช่นกัน เราคิดว่าเราได้สร้างคลาสสินทรัพย์ใหม่ที่เรียกว่า "tokenized AI vaults" อีกครั้ง AI จะไม่เข้าไปยุ่งเกี่ยวกับเงินทุน ดังนั้นผู้จัดสรรรายใหญ่จึงรู้สึกสบายใจที่จะฝากเงินที่นี่ พวกเขารู้ว่าต้องไปหาใคร พวกเขาจะไปหาคุณ เจ้าหน้าที่ห้องนิรภัย และคุณก็แค่ใช้ Almanak เป็นเครื่องมือในการเขียนโค้ดให้เร็วขึ้น 100 เท่า และเรียนรู้ได้เร็วขึ้นเป็นพันล้านเท่า

นอกจากนี้ ดังที่แซมได้กล่าวไว้ เรายังมุ่งเน้นไปที่การสร้างตัวแทนทางการเงิน ตัวแทนของเราได้รับการฝึกฝนมาเป็นอย่างดีสำหรับการใช้เหตุผลเชิงปริมาณ ดังนั้นเราจึงมั่นใจว่าพวกเขามีความฉลาดเทียบเท่าหรืออาจจะฉลาดกว่านักคำนวณเชิงปริมาณคนอื่นๆ ในอุตสาหกรรม แต่แรงบันดาลใจของเราส่วนใหญ่มาจากการทำงานอย่างใกล้ชิดกับผู้จัดสรรรายใหญ่ ไม่ใช่จากการตอบสนองความต้องการของพวกเขาในทางปฏิบัติ เราเพียงแค่ถามพวกเขาว่า "โอเค ทุกคน คุณต้องการอะไร คุณจะลงทุนเงินของคุณที่ไหน" จากนั้นเราก็สร้างมันขึ้นมา

• Renç (กิซา):

อย่างที่ผมได้กล่าวไปแล้ว ก่อนที่จะก่อตั้งกิซา ผมและพันธมิตรได้สร้างระบบสัญญาอัจฉริยะสำหรับกรณีการใช้งานทางการเงินที่หลากหลาย สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนคือ แม้ว่าสัญญาที่ดำเนินการเองเหล่านี้จะปลดล็อกศักยภาพของการเงินแบบเปิด แต่เราเชื่ออย่างตรงไปตรงมาว่าความก้าวหน้าของนวัตกรรมในสถานะปัจจุบันนั้นช้าเกินกว่าที่จะแข่งขันกับการเงินแบบดั้งเดิมได้ นี่คือแรงผลักดันหลักที่อยู่เบื้องหลังการค้นหาวิธีนำการคำนวณแบบออฟเชนที่ซับซ้อนมาไว้บนเชน เพื่อยกระดับความสามารถของระบบแบบกระจายศูนย์และประสบการณ์ผู้ใช้ในการโต้ตอบกับโลกการเงินแบบกระจายศูนย์อย่างมีนัยสำคัญ เรามีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งกับ AI ที่ตรวจสอบได้ตั้งแต่ปี 2022 เราดำเนินการนี้ก่อนที่มันจะเป็นที่นิยม โดยอธิบายถึงความสำคัญของมัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีการใช้งานทางการเงิน เราได้สำรวจทุกจุดสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องและกรณีการใช้งานทางการเงินที่เป็นไปได้ในระบบการเงินแบบกระจายศูนย์ สำหรับเรา คุณค่าของ AI มีสองประการ ประการหนึ่ง การประมวลผลเจตนาทั่วไปเป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการบรรลุทางการเงิน โดยไม่ต้องมีอินพุตทางเทคนิคหรือการดำเนินการเฉพาะทางที่เป็นอิสระ ในอีกประการหนึ่ง คือการดำเนินกลยุทธ์การปรับตัวที่ซับซ้อนบนเชนด้วยความแม่นยำและไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ส่วนที่สองนี้มุ่งเน้นไปที่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขนาดเล็กที่พัฒนาภายในองค์กร และการนำอัลกอริทึมทางการเงินแบบดั้งเดิมกลับมาใช้ใหม่ ซึ่งสามารถตีความ ตรวจสอบ และปรับแต่งได้อย่างเต็มที่ • คอลิน (Makina): เรื่องราวของเราที่ Makina เริ่มต้นจาก Dialectic Dialectic คือพันธมิตรด้านการออกแบบของเรา ตอนนี้เราเป็นอิสระจากพวกเขาแล้ว แต่พวกเขาเพิ่งตระหนักได้ตอนที่ตั้งกองทุนของตัวเอง สำหรับคนที่ยังไม่คุ้นเคย Dialectic เป็นนักลงทุนที่กระตือรือร้นมากในวงการนี้ โดยเป็นหนึ่งในผู้เล่นรายแรกๆ และก้าวหน้าที่สุดในกลยุทธ์ผลตอบแทนแบบออนเชนตั้งแต่ปี 2021 พวกเขาบริหารจัดการธุรกิจหลายด้านผ่านระบบที่พวกเขาสร้างขึ้นมาตลอดหลายปี สิ่งหนึ่งที่พวกเขาตระหนักได้อย่างรวดเร็วคือ เพื่อที่จะแข่งขันในวงการนี้ สร้างรายได้ สร้างผลงานที่เหนือกว่า และดึงดูดผู้ฝากเงินและหุ้นส่วนจำกัด (LP) เข้ามาลงทุนในกองทุน พวกเขาจำเป็นต้องสร้างผลงานที่เหนือกว่ากลยุทธ์อื่นๆ เมื่อปรับตามความเสี่ยงแล้ว เพื่อจุดประสงค์นี้ พวกเขาได้สร้างเครื่องมือต่างๆ มากมายที่ใช้ประโยชน์จากการเขียนสคริปต์ หนึ่งในเทคโนโลยีที่พวกเขาใช้คือโครงการโอเพนซอร์สชื่อ Oiler ซึ่งพวกเขามีส่วนร่วมอย่างแข็งขัน พวกเขาตระหนักว่าเครื่องมือหลายอย่างที่พวกเขาสร้างขึ้นจะเติบโตได้ดีกว่าในฐานะโครงสร้างพื้นฐานแบบเปิด นั่นคือจุดเริ่มต้นของเรื่องราวของ Makinaโดยพื้นฐานแล้ว เราได้นำเทคโนโลยีนี้ออกสู่ตลาด ร่วมมือกับพวกเขา และตอนนี้กำลังขยายไปยังผู้ให้บริการรายอื่นๆ ในวงการ เราต้องการสนับสนุนทิศทางการพัฒนาในอนาคต ซึ่งกำลังมุ่งสู่ระบบอัตโนมัติที่มากขึ้น ระบบอัตโนมัตินี้จะขึ้นอยู่กับสิ่งที่เกิดขึ้นภายในบล็อกเชน สิ่งที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมมหภาค ไม่ว่าคุณจะได้รับข้อมูลนั้นจากที่ใด และวิธีที่ดีที่สุดในการประมวลผลข้อมูลนั้นคือสิ่งที่เราได้ยินมาจากทุกคนที่นี่ เราเริ่มต้นแก้ไขปัญหานี้จากมุมมองของ DeFi และโครงสร้างพื้นฐานทางการเงิน จากนั้นจึงพิจารณาว่าจะสามารถนำการดำเนินการที่ดีที่สุด การตัดสินใจที่ดีที่สุด และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีที่สุดไปประยุกต์ใช้ที่ไหน ซึ่งแน่นอนว่าก็คือตัวแทนอิสระ เราตระหนักดีว่า ดังที่เราได้ฟังจาก Neo ซึ่งเป็นคำกล่าวเปิดที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับความกังวลของผู้คนเกี่ยวกับการโอนเงินให้กับ AI เราใช้วิธีที่แตกต่างออกไปเล็กน้อย แต่เราเชื่อมั่นว่าเมื่อเทคโนโลยีเหล่านี้พัฒนาขึ้นและผู้คนเริ่มเข้าใจมากขึ้น เราจะสามารถเสริมและขยายข้อเสนอของเราไปพร้อมๆ กับการแก้ไขปัญหาต้นทุนหลักๆ ที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมการจัดการสินทรัพย์ได้ ดังนั้นเราจึงเชื่อมั่นอย่างยิ่งใน DeFi, Ethereum และ AI รวมถึงความก้าวหน้าในอุตสาหกรรมเหล่านี้ 3. ใครคือลูกค้าหลักของคุณในขณะนี้? อะไรคือปัญหาที่พวกเขามี? • Neo (Almanak): ที่ Almanak ผลิตภัณฑ์ของเราจำเป็นต้องแก้ปัญหาสองประการ เราต้องแก้ปัญหาเกี่ยวกับวิธีการจัดเตรียมกลยุทธ์และ Vault ที่ซับซ้อน ดังนั้นเราจึงได้ร่วมมือกับ DAO มากมายและผู้ดูแลทุกคนใน Morpho เช่น Stake DAO, MEV Capital, Block Analitica, Gauntlet ทั้งหมด เมื่อพูดถึง DAO เรากำลังพูดคุยกับ DAO ชั้นนำ 20 อันดับแรกใน DeFi Llama ทำไมพวกเขาถึงใช้ผลิตภัณฑ์ของเรา? พวกเขาจะสร้าง Vault ที่ใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์ของพวกเขา ยกตัวอย่างเช่น Ethena ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการจัดการสินทรัพย์รายใหญ่ ลองนึกภาพว่ามีคลัง USDe ที่กำลังปรับแต่งและค้นหาผลตอบแทน USDe สูงสุดอย่างต่อเนื่องในทุกโปรโตคอล DeFi เรากำลังพูดคุยกับคนเหล่านั้นอยู่ในขณะนี้

เรายังกำลังพูดถึงโครงการใหม่ๆ มากมาย ผมไม่รู้ว่าคุณสนใจหรือเปล่า แต่มีข้อร้องเรียนมากมายเกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์โทเค็น FDV ที่สูง ดังนั้นที่ Almanak เราจึงอนุญาตให้โครงการต่างๆ ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อเปิดตัวกลยุทธ์การจัดหาสภาพคล่องหรือกลยุทธ์การซื้อขายของตนเอง ผู้ใช้สามารถใช้งานอัลกอริทึมของเราเพื่อเปิดตลาดหรือการแข่งขันการซื้อขายได้อย่างง่ายดาย

สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด คือผู้ใช้ทั่วไป ซึ่งเป็นแหล่งที่มาของเงินทุน ผมเพิ่งอธิบายฝั่งอุปทานของวอลต์ไป ฝั่งอุปทานของเงินทุนมาจากผู้ใช้ เมื่อวอลต์เหล่านี้ถูกนำไปใช้งาน ใครๆ ก็สามารถฝากเงินและรับผลประโยชน์จากมันได้ โดยแลกกับการแบ่งปันกำไรบางส่วนกับผู้ดูแลวอลต์ วอลต์เหล่านี้จะไม่ต้องขออนุญาตใดๆ ดังนั้นใครๆ ก็นำไปใช้งานได้เลย แต่ผมแค่อยากจะให้คุณเห็นภาพว่าใครจะเป็นผู้จัดการ และใครคือลูกค้ารายแรกของเรา นอกจากนี้ยังมีผู้จัดการสินทรัพย์และกองทุนป้องกันความเสี่ยง เรากำลังเจรจากับหน่วยงานการเงินแบบรวมศูนย์ (CeFi) ที่บริหารจัดการเงินหลายพันล้านดอลลาร์ และต้องการทำให้ระบบการใช้งานเป็นระบบอัตโนมัติ นักวิเคราะห์เชิงปริมาณ (quant) มีค่าใช้จ่ายสูงมากและหายาก พวกเขาสามารถจ้างตัวแทนของเราให้จัดการทั้งหมดนี้ และปรับใช้กลยุทธ์การซื้อขายที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว จนกลายเป็นกองทุนป้องกันความเสี่ยงได้ภายในหนึ่งสัปดาห์หรือแม้กระทั่งไม่กี่วัน ผมขอพูดถึงประเด็นสำคัญในที่นี้ด้วย ในฐานะผู้ใช้ คุณจะสามารถเดิมพันโทเค็นในสัญญาที่คล้ายกับสัญญา Vee มาก คุณสามารถโหวตให้ Vault ที่คุณชื่นชอบ โหวตให้ DAO ที่คุณชื่นชอบ หรือโหวตสินทรัพย์ของคุณเพื่อเพิ่มรางวัลเมื่อคุณฝากเงินเข้า Vault ผลิตภัณฑ์ของเราค่อนข้างซับซ้อน ฝั่งอุปทานของ Vault จะจัดทำโดยผู้ใช้มืออาชีพ แต่ทุกคนสามารถเข้าถึงเงินทุนได้ • Sam (Cambrian Network): Colin เพิ่งพูดถึงการจัดสรรเงินทุนระหว่าง Vault และโปรโตคอลการให้กู้ยืมที่สร้างผลตอบแทน เรามุ่งเน้นไปที่การวัดผลว่าผลตอบแทนเหล่านั้นเกิดขึ้นที่ใด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ที่ Colin กล่าวถึง คุณจำเป็นต้องเข้าใจผลตอบแทนในอดีตที่สร้างขึ้นบนเชนต่างๆ และข้ามโปรโตคอลต่างๆ ภายในเชนเหล่านั้น ซึ่งต้องใช้การรวบรวมข้อมูลที่ซับซ้อน การติดตามกิจกรรมบนเชน รวมถึงเชน EVM และที่ไม่ใช่ EVM และการติดตามโปรโตคอลภายในเชนเหล่านั้น ผู้สร้างต้องการทั้งข้อมูลในอดีตเพื่อปรับกลยุทธ์และข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อดำเนินการ นี่เป็นหนึ่งในความเชี่ยวชาญของเรา นั่นคือการติดตามข้อมูลทั้งหมดนี้ หากคุณนึกถึงผู้ให้บริการ RPC พวกเขาจะให้ข้อมูลดิบแบบเรียลไทม์ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลที่ออกมาจากผู้ให้บริการ RPC นั้นไม่ได้ชัดเจนและกระชับเสมอไป สิ่งที่เราทำคือการถอดรหัสข้อมูลย้อนหลังทั้งหมด และจากความเข้าใจในโปรโตคอลของเรา เราสามารถถอดรหัสข้อมูลนั้นและเริ่มติดตาม เช่น ผลตอบแทนที่เกิดขึ้น

ขณะนี้ เรากำลังอยู่ในช่วงเบต้าแบบปิดและทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มนักพัฒนาของ Coinbase เรากำลังทำงานร่วมกับ Olas เพื่อเป็นส่วนหนึ่งของ Olas Hedge Fund Cluster โดยให้ข้อมูลทั้งแบบ on-chain และ off-chain ทั้งแบบเรียลไทม์และย้อนหลังให้กับตัวแทนภายใน Olas

เรายังร่วมมือกับโครงการอื่นๆ อีกหลายโครงการ: เราทำงานอย่างใกล้ชิดกับ Truflation โดยให้บริการวิเคราะห์อารมณ์และกิจกรรมในกระเป๋าเงิน อีกหนึ่งโครงการที่น่าสนใจที่เรากำลังร่วมงานด้วยคือ AskPire พวกเขากำลังติดตามคลังข้อมูล GitHub หลายหมื่นแห่งที่เกี่ยวข้องกับโครงการโทเค็น เราติดตามการมีส่วนร่วมในอดีตและคุณภาพของผู้ร่วมสนับสนุน และ AskPire กำลังสร้างกลยุทธ์การซื้อขายที่กำหนดเองโดยใช้ข้อมูลของเรา ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถเชื่อมโยงกิจกรรมของโครงการกับราคาโทเค็นในอนาคตได้ ดังนั้น ผมหวังว่าข้อมูลนี้จะทำให้คุณเข้าใจถึงประเภทของข้อมูลที่เรานำเสนอ ทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับความต้องการทั่วไปที่เราเห็นในโครงการทางการเงินของหน่วยงานต่างๆ • Renç (กิซา): เพื่อปูทางเล็กน้อย ที่กิซา เราไม่ได้สนใจการปรับปรุงแบบค่อยเป็นค่อยไปมากนัก ผมคิดว่า DeFi ติดอยู่กับการปรับปรุงแบบค่อยเป็นค่อยไปมานานแล้ว สิ่งที่เราต้องการบรรลุคือการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์อย่างสมบูรณ์ในด้านประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) ในภาคการเงิน ไม่ใช่แค่ Web3 แต่รวมถึงทั่วทั้งอุตสาหกรรมการเงิน เราต้องการเปลี่ยนรูปแบบการเงินจากแนวทางที่เน้นผลิตภัณฑ์เป็นศูนย์กลางไปสู่แนวทางที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง เรามีความเชื่อมั่นอย่างแรงกล้าว่าการเงินส่วนบุคคลคือหนทางสู่อนาคต วิสัยทัศน์ของเราไม่ใช่การสร้างโปรโตคอล DeFi แบบใหม่ แต่มันไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน แต่เป็นการสร้างเครือข่ายที่คอยช่วยเหลือตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน คอยดำเนินการและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเงินของคุณ ช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายทางการเงิน นี่คือดาวเหนือที่เรากำลังไล่ตาม ด้วยความแข็งแกร่งของโครงสร้างพื้นฐานของเราและดาวเหนือแห่งการเงินส่วนบุคคลที่ปรับแต่งตามความต้องการเฉพาะบุคคลนี้ ตัวแทนของ Giza จึงสามารถให้บริการทั้งผู้ใช้รายย่อยและผู้ใช้สถาบันได้ สถาบันที่เราร่วมงานด้วยในปัจจุบันมีความต้องการที่เข้มงวดและซับซ้อนมากขึ้น ตั้งแต่ข้อกำหนดด้านการดูแลสินทรัพย์ กรอบความเสี่ยง ไปจนถึงข้อกำหนดด้านสภาพคล่อง Giza ถูกสร้างขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านี้ด้วยกลยุทธ์ตัวแทนที่ปรับแต่งได้ ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป ซึ่งรวมถึงทุกสิ่งตั้งแต่การออกแบบตัวแทนแบบกำหนดเองไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐานที่แยกส่วน การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ เส้นทางการตรวจสอบ และการใช้งานแบบ White-label สำหรับกองทุน พันธมิตรด้านเทคโนโลยีการเงิน และธนาคารดิจิทัล (ซึ่งมีความต้องการเชิงรุกมากมาย) สำหรับผู้ใช้รายบุคคล ผมคิดว่ายังมีช่องว่างให้สำรวจในด้านนี้ ซึ่งเป็นจุดที่เรายังคงสามารถนำเสนอความซับซ้อนในระดับเดียวกันได้ แต่จะไม่มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้น สำหรับผู้ใช้รายย่อย หรือที่เรียกว่า "ธนาคารที่เข้าถึงผู้ที่ไม่มีบัญชีธนาคาร" เราช่วยให้พวกเขาสามารถโต้ตอบกับระบบการเงินแบบกระจายอำนาจผ่านอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง ซึ่งตัดทอนชั้นนโยบายออกไปอย่างสิ้นเชิง เรารับหน้าที่ในการตัดสินใจทางการเงินไว้บนบ่าของผู้ใช้ เราทำให้กระบวนการตัดสินใจเป็นระบบอัตโนมัติ ผมเชื่อว่านี่เป็นหนึ่งในสิ่งที่ทำให้กิซาแตกต่างอย่างชัดเจนที่สุด และเรามีความกล้าหาญ ความเชี่ยวชาญ และพรสวรรค์ที่จะรับภารกิจอันยิ่งใหญ่นี้

สำหรับทั้งกลุ่มตลาดค้าปลีกและสถาบัน เรากำลังสำรวจความต้องการเฉพาะตัว กล่าวโดยสรุปคือ ผู้ใช้รายย่อยต้องการความเป็นนามธรรมและการเข้าถึงที่ล้ำหน้า ในขณะที่สถาบันต้องการมาตรฐานความปลอดภัย การตรวจสอบ และการรายงานที่สูงขึ้น เราอยู่ในสถานะที่ดีที่จะตอบสนองทั้งสองสิ่งนี้

กิซ่าได้สร้างฐานสินทรัพย์สำคัญ นั่นคือตลาด Stablecoin เห็นได้ชัดว่ามันจะยังคงไม่หายไปในเร็วๆ นี้ มูลค่าตลาดรวมของตลาดนี้สูงถึง 3 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ และ Stablecoin ทุกตัวที่หมุนเวียนอยู่นั้น ล้วนเป็นเงินทุนที่มีศักยภาพ ซึ่งเอเจนต์ของกิซ่าสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างอัตโนมัติ นั่นเป็นเหตุผลที่เราสร้างเอเจนต์ตัวแรกสำหรับตลาดนี้ และจะขยายขอบเขตและขีดความสามารถของเอเจนต์ต่อไป แน่นอนว่าสิ่งนี้ยังช่วยให้เราสามารถให้บริการแก่คลัง DAO กองทุนสถาบัน ทุกที่ที่สามารถแยก DeFi ออกมาได้ หรือทุกที่ที่ใครบางคนถามว่า "ฉันจะลงทุนใน Stablecoin ได้อย่างไร" กิซ่าก็พร้อมอยู่เคียงข้างคุณ • โคลิน (มากินา): เรนซ์เพิ่งพูดบางอย่างที่น่าสนใจมากเกี่ยวกับวิธีที่เราจำเป็นต้องก้าวข้ามการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ในด้านการเงิน ผมคิดว่าเราทุกคนต่างหลงใหลในเทคโนโลยีนี้ เพราะเราตระหนักดีว่าระบบการเงินแบบดั้งเดิมยังไม่เหมาะกับผู้คนในขณะนี้ ผมคิดว่านั่นเป็นหนึ่งในแสงนำทางสำหรับเราทุกคนที่เกี่ยวข้องกับ Ethereum สิ่งที่เรามุ่งมั่นทำที่มากินา คือการสร้างความปลอดภัยและความมั่นคงให้กับรากฐานของทุกสิ่งที่เราทำ ขณะเดียวกันก็ทำให้สามารถปรับขนาดได้ เราเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่าการจัดหาโครงสร้างพื้นฐานนี้จะช่วยให้เราสามารถมอบผลลัพธ์ที่ดีที่สุดให้กับทุกคน ไม่ว่าจะเป็นสถาบันขนาดใหญ่หรือผู้ใช้รายย่อย เรามองโลกในทำนองเดียวกันกับที่ Neo กล่าวไว้ มีองค์กรที่ต้องการการลงทุน และมีองค์กรที่ต้องการตอบสนองความต้องการเหล่านั้น เรากำลังดำเนินการเพื่อให้มั่นใจว่าผู้จัดการผลลัพธ์ทางการเงินที่ดีที่สุดสามารถเข้าถึงเครื่องมือที่ช่วยให้พวกเขาดำเนินงานได้อย่างปลอดภัย เราเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่านี่เป็นตลาดที่กำลังเติบโต หากเราพิจารณาตลาดการเงินแบบดั้งเดิม ปัจจุบันสินทรัพย์ภายใต้การจัดการทั่วโลกอยู่ที่ประมาณ 150 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ข้อเท็จจริงที่น่าสนใจคือ ปัจจุบันมีการจัดการเชิงรุกประมาณ 60-70% และสัดส่วนนี้กำลังลดลง ส่วนใหญ่เป็นเพราะผู้คนจ่ายค่าธรรมเนียมจำนวนมากโดยไม่จำเป็นต้องให้ผลตอบแทนดีกว่า ETF เรายังได้ยินเกี่ยวกับ ETF มากมายในโลกของคริปโต ETF ถือเป็นนวัตกรรมที่ปฏิวัติวงการ เปลี่ยนมุมมองของผู้คนจำนวนมากในวงการการเงินแบบดั้งเดิมด้วยต้นทุนที่ต่ำ เราเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่า เมื่อเราเห็นความก้าวหน้าด้านความปลอดภัยและระบบอัตโนมัติของเทคโนโลยีอย่าง Ethereum, EVM และ AI ต้นทุนเหล่านี้สามารถลดลงได้ ทำให้ผู้คนได้รับผลตอบแทนส่วนเกินอย่างคุ้มค่ามากขึ้นผ่านกลยุทธ์ที่ดีกว่า สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งสำหรับเราในระดับโลก ไม่ใช่แค่การทำให้สิ่งต่างๆ ดีขึ้นสำหรับหน่วยงานใดหน่วยงานหนึ่งใน Wall Street หรือใน City of London เท่านั้น แต่คือการสร้างความมั่นใจว่าทุกคนที่ต้องการบรรลุผลลัพธ์ทางการเงินสามารถทำได้ นอกจากนี้ เราเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่าสิ่งนี้ควรถูกรวมไว้ในโปรโตคอล DeFi โดยตรง เราควรสร้างเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้จัดการสามารถเปลี่ยนสินทรัพย์ที่สร้างผลผลิตเหล่านี้เป็นหลักประกัน หรือนำไปใช้ในรูปแบบต่างๆ ภายในระบบนิเวศ DeFi นี่คือวิธีที่เราจะเติบโตอย่างแท้จริงในเศรษฐกิจ DeFi นี่อาจเป็น Stablecoin แต่มันสามารถก้าวไปไกลกว่านั้นได้ ช่วยให้ผู้คนสามารถจับคู่หนี้สินในอนาคตกับสินทรัพย์ที่พวกเขามีอยู่แล้ว และส่งต่อไปยังรุ่นต่อรุ่นได้ เราเชื่อว่าสิ่งนี้จะเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างความมั่งคั่งผ่านความมั่งคั่งของผู้คนอย่างสิ้นเชิง ขอย้ำอีกครั้งว่า เราเป็นแฟนตัวยงของ AI และ Ethereum ที่จะทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้นได้4. ในกลุ่มเทคโนโลยีของคุณ ส่วนใดที่ต้องพึ่งพาความสามารถของ AI มากกว่าและส่วนใดที่ต้องพึ่งพาน้อยกว่า และเพราะเหตุใด นอกจากนี้ เนื่องจากเรากำลังพูดถึงการสร้างระบบการเงินที่ใช้ประโยชน์จาก AI การจัดการความเสี่ยงและการควบคุมจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง เมื่อคุณพิจารณาถึงความปลอดภัยของ AI คุณคำนึงถึงการจัดการความเสี่ยงหรือการควบคุมในขั้นตอนการทำงานของคุณอย่างไร • Ray (OKX Ventures): เมื่อผู้คนพูดถึงตัวแทน DeFi ดูเหมือนว่าผู้ใช้จำนวนมาก โดยเฉพาะผู้ใช้รายย่อย ยังคงเข้าใจแนวคิดนี้ผิด พวกเขาอาจคิดว่า "เฮ้ เราสามารถใช้ตัวแทน AI และพึ่งพาพวกเขา 100% ในการตัดสินใจทางการเงิน จัดการเงินทุน และค้นหาอัลฟ่าได้" แต่จริงๆ แล้วไม่ใช่แบบนั้น เราต้องการช่วยลูกค้าสร้างระบบการเงินที่ใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI ในระดับหนึ่ง ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานหรือคุณภาพการตัดสินใจในท้ายที่สุด อย่างไรก็ตาม เรายังจำเป็นต้องสร้างขั้นตอนการทำงานที่เชื่อถือได้ กำหนดได้ หรือตรวจสอบได้ เพราะเราต้องการระบบการเงินที่เชื่อถือได้ก่อนที่เราจะลงทุนเงินทุนจำนวนมาก นั่นเป็นเหตุผลที่ผมอยากถามคำถามเกี่ยวกับวิธีที่คุณคำนึงถึงปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในระบบของคุณ • Renç (Giza): ใช่ แน่นอน ผมคิดว่าเรื่องนี้สำคัญมาก และในฐานะบริษัทผู้บุกเบิกตัวแทนที่ตัดสินใจทางการเงินแทนผู้ใช้และสถาบัน นี่เป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่เราต้องเอาชนะในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา นั่นคือการให้ความรู้แก่สาธารณชนเกี่ยวกับคำถามที่ถูกต้องตามกฎหมายที่คุณยกขึ้นมา ตัวแทนจะเอาเงินของฉันไปแล้วหนีไปไหม? เราอธิบายได้ไหมว่า AI กำลังทำอะไรกับเงินของเรา? แน่ใจแค่ไหน? พวกเขากำลังประสาทหลอนหรือเปล่า? เราต้องผ่านสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดเพื่อให้ผู้คนยอมรับ เพราะมันเป็นเครื่องมือใหม่หมดจด ในกรณีของกิซ่า มันไม่ใช่ห้องนิรภัยที่ผู้คนคุ้นเคยกับการฝากเงิน แต่มันเป็นอะไรที่ใหม่หมดจด ผู้ใช้แต่ละคนมีตัวแทนเฉพาะที่ทำงานเพื่อพวกเขา สิ่งสำคัญคือต้องแยกแยะหรือนิยามว่า "AI" คืออะไรในบริบทนี้ในคำถามของคุณ คำถามส่วนใหญ่ของคุณมาจากความเข้าใจในหลักสูตร LLM สำหรับเรา ความสามารถของ LLM ในการวิเคราะห์ความต้องการทั่วไปของผู้ใช้และกำหนดค่าพารามิเตอร์เหล่านั้นเป็นการตั้งค่าส่วนบุคคลนั้นยอดเยี่ยมมาก โดยพื้นฐานแล้วคือการแปลงข้อมูลอินพุตที่คลุมเครือในระดับมนุษย์ ตั้งแต่ "ฉันต้องการสร้างรายได้อย่างปลอดภัยจาก stablecoin ของฉัน" ไปจนถึง "ฉันต้องการเอาชนะอัตราเงินเฟ้อของสหรัฐฯ ให้ได้ 5%" หรือ "ฉันต้องการความเสี่ยงปานกลางจาก ETH" ให้เป็นพารามิเตอร์ทางการเงินที่มีโครงสร้าง

แต่องค์ประกอบ AI ที่คนทั่วไปรับรู้กัน นั่นคือ LLM นั้นสิ้นสุดลงสำหรับเรา เมื่อกำหนดพารามิเตอร์ของเจตนาแล้ว การดำเนินการจะเปลี่ยนไปสู่เอเจนต์เฉพาะทางที่สร้างขึ้นบนตรรกะเชิงอัลกอริทึมและฟังก์ชันการปรับให้เหมาะสมที่สุด ซึ่งกำหนดได้ ตรวจสอบได้ ตรวจสอบได้ และสามารถปรับตัวเองได้อย่างต่อเนื่องในตลาดและโปรโตคอลต่างๆ ดังนั้น เมื่อรวมทั้งสองสิ่งนี้เข้าด้วยกัน เราจึงได้ความสามารถในการปรับแต่งขั้นสูงสุดจาก AI พร้อมด้วยการดำเนินการที่เชี่ยวชาญ แข็งแกร่ง ปลอดภัย และเป็นไปตามนโยบายของเอเจนต์เฉพาะทางที่เชี่ยวชาญในตลาดการเงิน

• นีโอ (อัลมาแนก): ผมไม่แน่ใจว่า AI จะกำหนดได้และพิสูจน์ได้พร้อมกันได้อย่างไร แต่ประเด็นสำคัญคือ เราใช้ AI อย่างไรและจัดการกับความปลอดภัยอย่างไร อีกครั้ง เราเน้นที่การปฏิบัติจริงในทุกสิ่ง เราไม่ต้องการประดิษฐ์สิ่งเดิมๆ เราแค่นำสิ่งที่พิสูจน์แล้วและเป็นที่ต้องการในตลาดมาใช้ เราใช้ AI เพื่อสร้างโค้ดโดยเฉพาะ ซึ่งเร็วกว่า 100 เท่า และกำหนดได้และพิสูจน์ได้ ถ้าคุณถามผู้จัดการกองทุนเฮดจ์ฟันด์ นักวิเคราะห์เชิงปริมาณ หรือนักพัฒนาคนใดก็ตามว่าพวกเขาคุ้นเคยกับสิ่งที่เราสร้างขึ้นหรือไม่ พวกเขาก็จะรู้ ถ้าพวกเขาได้รับโทรศัพท์จากหุ้นส่วนจำกัด (LP) หรือธนาคารที่บอกว่า "เฮ้ ช่วยแสดงโค้ดให้ผมดูหน่อยได้ไหม" พวกเขาก็สามารถแสดงโค้ดได้ ถ้าเงินหาย คุณจะบอกได้ว่าใครขโมยไปและถูกขโมยมาอย่างไร เพราะมีบั๊กหรืออะไรอย่างอื่นอยู่ในโค้ด นั่นจึงสำคัญมาก ความปลอดภัยมีความปลอดภัยเทียบเท่ากับกองทุนเฮดจ์ฟันด์หรือธนาคารอื่นๆ เมื่อพูดถึงการดำเนินการและการสร้างไอเดีย เราใช้เอเจนต์ในลักษณะเดียวกับที่ทุกคนในที่นี้ใช้ นั่นคือ การคัดกรองตลาด การหาอัลฟ่า การหาทางออกที่ดีที่สุด การหาการเทรดที่ดีที่สุด การจำลองกลยุทธ์ การทดสอบย้อนหลัง และการจำลองการเทรดเพื่อหลีกเลี่ยงการลื่นไถล ดังนั้น AI จึงคิดไอเดียไปพร้อมกับคุณ แต่ท้ายที่สุดแล้วคุณคือผู้ตัดสินใจ คุณตัดสินใจว่าจะใช้กลยุทธ์ที่ AI มอบให้หรือไม่ และคุณตัดสินใจว่าจะอัปเดตโค้ดหรือไม่ โค้ดนี้สามารถตรวจสอบได้และกำหนดได้อย่างสมบูรณ์ อีกครั้ง เราเพียงแค่นำสิ่งที่ได้ผลมาใช้และทำให้เร็วขึ้น 100 เท่าในการเขียนโค้ด และเร็วขึ้นเป็นพันล้านเท่าในการอนุมาน เมื่อพูดถึงเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชน เราไม่ต้องการสร้างสิ่งที่ซ้ำซ้อน เราเพียงแค่นำสิ่งที่ได้ผลมาใช้ เราต้องการให้ทุกอย่างสามารถประกอบเข้าด้วยกันได้อย่างสมบูรณ์ ดังนั้นเราจึงใช้ Vault ที่ประกอบกันได้ ความปลอดภัยได้รับการจัดการผ่านสิทธิ์ที่โปร่งใส แต่ละ Vault มีสิทธิ์ที่โปร่งใส คุณจึงสามารถดูสิ่งที่ Vault นั้นเข้าถึงได้บนเครือข่าย ทุกครั้งที่มีคน ไม่ว่าจะเป็นผู้จัดการห้องนิรภัยหรือผู้ดูแล เปลี่ยนแปลงสิทธิ์เหล่านั้น สิทธิ์นั้นจะมองเห็นได้และโปร่งใส นี่คือวิธีการทำงานของกองทุนป้องกันความเสี่ยงอย่างแท้จริง

นอกจากนี้ เรายังได้สร้างเวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้างชัดเจนสำหรับตัวแทนของเรา ซึ่งผมคิดว่านี่เป็นสิ่งที่ไม่รบกวนสายตานัก แต่เป็นหนึ่งในสิ่งที่ยากและซับซ้อนที่สุดที่เราเคยทำมา ปัจจุบันเรามีตัวแทน 18 คน ทุกคนสามารถใช้งานได้ 7 คน ตัวแทนเหล่านี้ก็เหมือนกับนักวิเคราะห์เชิงปริมาณ แต่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานที่คล้ายกับกองทุนป้องกันความเสี่ยงแบบดั้งเดิม เราหยิบยืมสิ่งที่กองทุนป้องกันความเสี่ยงแบบดั้งเดิมมี นั่นคือโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการสร้าง ทดสอบย้อนหลัง จำลองสถานการณ์ และปรับแต่งกลยุทธ์ แต่เราสร้างมันขึ้นมาเพื่อ AI ไม่ใช่เพื่อมนุษย์ ดังนั้นแม้แต่กระบวนการสร้างเองก็มีความเข้มงวดพอๆ กับกองทุนป้องกันความเสี่ยงอื่นๆ

โดยพื้นฐานแล้ว เราใช้ AI เฉพาะในส่วนที่ไม่สำคัญต่อการสูญเสียเงิน นั่นเป็นเหตุผลที่ผู้คนรู้สึกสบายใจที่จะฝากเงิน และเราได้รับคำขอเชิงรุกจำนวนมากจากกองทุนและผู้จัดการสินทรัพย์ให้ใช้เครื่องมือนี้ ผมคิดว่าความปลอดภัยของเราปลอดภัยพอๆ กับบล็อกเชน • คอลิน (มาคินา): ผมได้ยินเรื่องที่น่าสนใจมากมายจากคนเหล่านี้ และผมคงเถียงไม่ได้ถึงลักษณะเฉพาะของ AI ดังนั้นผมจะปล่อยให้คุณเป็นคนตัดสินใจ เรากำลังพิจารณาเรื่องนี้จากมุมมองทางการเงิน เพื่อตอบคำถามแรกเกี่ยวกับสถานที่ที่เราใช้ AI ผมขอเน้นย้ำว่านี่คือวิธีที่เราใช้ในปัจจุบัน ผมไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำงานภายในของการสร้างเอเจนต์ AI เหล่านี้ เรามุ่งมั่นที่จะจัดหาเครื่องมือสำหรับผู้เชี่ยวชาญเหล่านั้น เราเห็นกระบวนการวิวัฒนาการ ใครก็ตามที่เคยใช้ AI อย่างจริงจังจะเห็นความก้าวหน้าอย่างมากในช่วงเวลาสั้นๆ และความก้าวหน้านี้จะยังคงดำเนินต่อไป สิ่งที่เรากำลังพึ่งพา AI อย่างแท้จริงในขณะนี้คือการใช้ระบบอัตโนมัติ แน่นอน อย่างที่เราได้ยินจาก Renç และ Neo คุณจำเป็นต้องมี Guardrail สำหรับเรื่องนี้ สิ่งที่น่าสนใจอย่างหนึ่งเกี่ยวกับ Makina คือเรากำลังนำ Guardrail เหล่านั้นมาใช้กับธุรกรรมข้ามเครือข่าย L2 เป็นองค์ประกอบสำคัญของ Ethereum เช่นเดียวกับ L1 ซึ่งเป็นตัวมาแทนที่ EVM และเรายังคงควบคุมแบบเดิมเมื่อโอนสินทรัพย์ข้ามเครือข่าย ซึ่งหมายความว่าเราสามารถเปิดพื้นที่ใหม่ๆ สำหรับการลงทุนและดูดซับข้อมูลได้มากมาย Sam กล่าวถึงแหล่งข้อมูลที่ยอดเยี่ยมและหลากหลายที่บริษัทของเขาให้บริการ การที่สามารถอ่านสิ่งที่เกิดขึ้นบนโซเชียลมีเดียได้ — คือตอนนี้เราทุกคนใช้ X (Twitter) — เป็นสิ่งสำคัญจริงๆ พวกเราส่วนใหญ่คงใช้เวลาคิดถึง Monad มาบ้างแล้วในสัปดาห์นี้ ไม่ว่าจะโดยรู้ตัวหรือไม่ก็ตาม Monad สามารถเกิดขึ้นได้มากมาย และการเข้าร่วมตั้งแต่เนิ่นๆ จะช่วยให้บางคนทำผลงานได้ดีกว่าคนอื่นๆ แต่คุณไม่ควรทำแบบนั้นโดยไม่มีการควบคุม นั่นคือสิ่งที่เรากำลังนำเสนอ เราเชื่อว่า AI จะมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจว่าจะจัดสรรเงินทุนเมื่อใดและที่ไหน แต่ไม่ใช่หากไม่มีการควบคุม • เราเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่า ณ เวลานี้ การควบคุมเหล่านี้ยังคงต้องมีความสมดุล เรามีบทบาทเป็น "ผู้จัดการความเสี่ยง" ภายในห้องนิรภัย ซึ่งหมายความว่าทุกคนสามารถตัดสินใจได้โดยอิงจากรายการอนุญาต (whitelist) ว่าผู้ปฏิบัติการ ไม่ว่าจะเป็นตัวแทนหรือบุคคลอื่น จะได้รับอนุญาตให้เข้าถึงสิ่งใดได้บ้าง ข้อมูลนี้จะถูกจัดเก็บในรูปแบบเข้ารหัสบนทุกบล็อกเชนที่เปิดใช้งานบนเครื่องหรือห้องนิรภัยของเรา ดังนั้นเมื่อผู้ปฏิบัติการตัดสินใจ เวลา ทิศทาง และขนาด ทั้งหมดนี้สามารถกำหนดได้หลายวิธีโดยผู้ปฏิบัติการเหล่านั้น แต่การจำกัดการเข้าถึงเป็นสิ่งที่ต้องใช้ความคิดมากขึ้น และเราจำเป็นต้องรักษาการควบคุมนั้นไว้ เราอนุญาตให้ผู้จัดการความเสี่ยงใช้เครื่องมือ AI เพื่อทำซ้ำอย่างรวดเร็วและสร้างสิ่งที่เราเรียกว่าบลูพริ้นท์หรือสคริปต์ แต่ท้ายที่สุดแล้ว มนุษย์คือผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้ายในปัจจุบันในทางกลับกัน จากมุมมองของผู้ใช้ เรากำลังทำการทดลองมากมายเพื่อทำความเข้าใจให้ดียิ่งขึ้นว่าผู้ฝากเงินของเราต้องการคำแนะนำอะไร การทดลองนี้ไม่ได้เกี่ยวกับการดำเนินการตามการตัดสินใจ แต่เป็นการทำความเข้าใจว่าผู้ใช้กำลังพยายามบรรลุสิ่งใด และช่วยให้พวกเขาสอดคล้องกับสิ่งที่มีอยู่ อย่างที่ผมได้กล่าวไปแล้ว ผมเคยทำงานด้านการเงินแบบดั้งเดิม และทุกคนที่เคยทำงานที่นั่นย่อมเข้าใจดีว่าการเข้าถึงข้อมูลนั้นยากเพียงใด เราต้องการช่วยให้ผู้คนได้รับข้อมูลที่ต้องการ และเข้าใจวิธีการดำเนินการตามสัญชาตญาณและเป้าหมายของตนเองได้ดียิ่งขึ้น เราคิดว่า AI เป็นเครื่องมือที่ดีมากสำหรับเรื่องนี้ มันไม่ได้สมบูรณ์แบบ เราได้ทดลองใช้คำถามที่พบบ่อย (FAQ) ซึ่งดำเนินการผ่านบอท LLM ทีมงานจะแจ้งให้คุณทราบว่ายังต้องปรับปรุงและป้อนข้อมูลอีกมาก แต่ผู้ใช้ของเราประทับใจมาก และมันช่วยให้เราปรับแต่ง UI และประสบการณ์ส่วนหน้าของเราเอง เพื่อให้บริการผู้ใช้เหล่านี้ได้ดียิ่งขึ้น ทำให้พวกเขาเข้าใจสิ่งที่พวกเขาต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องอ่านคำถามที่พบบ่อย (FAQ) 18 หน้า อีกสิ่งหนึ่งที่ผมอยากจะเน้นย้ำคือ เราไม่ได้ใช้ AI ในการเขียนสัญญาอัจฉริยะ เรามีนักพัฒนา Solidity ระดับแนวหน้าอย่างแท้จริง เรากำลังทำงานร่วมกับผู้ตรวจสอบจำนวนมากเพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างมีความปลอดภัยภายใน เราเชื่อว่า ณ จุดนี้ ทั้งหมดนี้ควรดำเนินการโดยมนุษย์ที่มีประสบการณ์สูง และเรารู้สึกสบายใจมากกับมนุษย์ที่มีประสบการณ์ในทีมของเรา • แซม (Cambrian Network): ในระดับสูง ผมอยากจะแบ่งปันมุมมองเกี่ยวกับเอเจนต์ ผมเชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์มีอยู่หลายระดับ เอเจนต์ที่คุณเห็นในปัจจุบัน ผมจัดว่าเป็นเอเจนต์เชิงอัลกอริทึม กลยุทธ์การตัดสินใจของเอเจนต์เหล่านี้เป็นแบบกำหนดตายตัว พวกมันเป็นเชิงคณิตศาสตร์ ใช้การปรับให้เหมาะสมที่สุด และทำงานตามที่ผู้สร้างตั้งใจไว้ทุกประการ ในอีกด้านหนึ่ง เรามีเอเจนต์ AI เอเจนต์ที่ก้าวหน้าที่สุดในปัจจุบันคือ LLM (ปริญญาโทสาขาบริหารธุรกิจ) LLM มีความคิดสร้างสรรค์และสามารถปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันได้ อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่เราเผชิญกับเอเจนต์ AI ในปัจจุบันคือ พวกมันเป็นแบบกำหนดตายตัว คุณสามารถให้คำสั่งแบบเดิมกับ GPT และคุณจะได้รับคำตอบที่แตกต่างกันทุกครั้งที่คุณรัน นอกจากจะไม่ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าแล้ว พวกมันยังมักจะทำผิดพลาด พวกมันอาจเกิดอาการประสาทหลอนได้ ศักยภาพของเอเจนต์ AI อยู่ที่ความสามารถในการปรับตัว ซึ่งเหนือกว่าเอเจนต์เชิงอัลกอริทึมอย่างมาก ผมเชื่อว่าเราจะเห็น – และผมมั่นใจมาก – ว่าปัญหาการกำหนดไว้ล่วงหน้าในสาขา LLM จะได้รับการแก้ไข ตัวอย่างเช่น มีบริษัทชื่อ Sakana AI ซึ่งแยกตัวออกมาจาก Google Brain พวกเขาเพิ่งเผยแพร่ผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในการทำให้สาขา LLM สร้างเนื้อหาเดียวกันทุกครั้ง ผมเชื่อว่า EigenLayer ก็จะเผยแพร่ผลงานที่คล้ายคลึงกันนี้เช่นกัน ในแง่ของการปรับปรุงความแม่นยำและอาการประสาทหลอน คุณสามารถสันนิษฐานได้ว่าอัตราความผิดพลาดในงานที่ไม่ธรรมดาใดๆ จะลดลงครึ่งหนึ่งทุกปีสรุปแล้ว ณ ตอนนี้ อย่างที่ Renç ได้กล่าวไว้ หลักสูตร LLM นั้นยอดเยี่ยมมากสำหรับการจับภาพเจตนาและแปลงเป็นพารามิเตอร์ที่สามารถป้อนเข้าสู่ตัวแทนอัลกอริทึมและทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ ในอีกด้านหนึ่งของ AI คุณสามารถคาดการณ์ได้ว่าประสิทธิภาพของหลักสูตรจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกปี และหลักสูตรเหล่านี้จะกลายเป็นผู้ตัดสินใจที่กระตือรือร้นในการบริหารจัดการการตัดสินใจทางการเงินของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับสิ่งที่ Cambrian กำลังทำอยู่ ผมกังวลมากเกี่ยวกับข้อมูล เกี่ยวกับปัญหาข้อมูล เรารับประกันความถูกต้องโดยใช้การเข้ารหัสเพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลอินพุตทั้งหมดของเราถูกต้อง หากคุณเริ่มพยายามดึงข้อมูลบล็อกเชน คุณจะพบว่าบ่อยครั้งที่มันผิดพลาด การเข้ารหัสคือวิธีแก้ปัญหาเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้อง จากนั้นข้อมูลดิบนี้จะถูกส่งไปยังฐานข้อมูล และเมื่อเราเริ่มติดตามสิ่งต่างๆ เช่น ผลตอบแทน เราต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าอัลกอริทึมการติดตามผลตอบแทนของเราสอดคล้องกับวิธีที่เขียนสัญญาอัจฉริยะสำหรับโปรโตคอลทั้งหมดที่เราติดตาม ดังนั้น เราจึงต้องทำการตรวจสอบแบบสุ่มตัวอย่างและการทดสอบอย่างละเอียดกับแหล่งข้อมูลอื่นๆ วิทยานิพนธ์ของ OKX Ventures เกี่ยวกับ DeFi Autonomous Agents

Ray (OKX Ventures): จากการวิจัยก่อนหน้านี้ของเรา ตลาด DeFi Agent ได้ผ่านช่วงเปลี่ยนผ่านครั้งสำคัญจากความกระตือรือร้นในเชิงแนวคิดสู่ความเป็นจริงในช่วงครึ่งหลังของปี 2024 คลื่นลูกแรก ซึ่งเน้นไปที่โมเดล "GPT Wrappers/Chatbots" ได้ให้คำมั่นสัญญาว่าผู้ใช้สามารถนำทางการดำเนินงาน DeFi ที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดายโดยใช้เพียงภาษาธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม วิสัยทัศน์ที่ดูเหมือนมีความหวังนี้ได้เผยให้เห็นข้อบกพร่องพื้นฐานในทางปฏิบัติอย่างรวดเร็ว

โดยทั่วไปแล้ว "เทอร์มินัล DeFAI" ในยุคแรกๆ เหล่านี้ประสบปัญหาหลักสามประการในการใช้งานจริง ประการแรก นักศึกษากฎหมาย (LLM) ประสบปัญหาในการระบุเจตนาของผู้ใช้ที่ซับซ้อนและเฉพาะบุคคลในสถานการณ์ทางการเงินอย่างแม่นยำ ประการที่สอง อุตสาหกรรมขาดเครื่องมือสนับสนุนในการแปลงเจตนาที่คลุมเครือให้เป็นการดำเนินการบนเชนที่แม่นยำ และท้ายที่สุด แม้ว่าผู้ใช้จะมีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ แต่พวกเขามักจะประสบปัญหา "การตัดสินใจที่ผิดพลาด" เนื่องจากไม่แน่ใจว่าควรออกคำสั่งใด

อย่างไรก็ตาม รากเหง้าร่วมของปัญหาเหล่านี้อยู่ที่ข้อเท็จจริงที่ว่าตัวแทนรุ่นแรกพยายามพึ่งพา LLM แบบไม่กำหนดตายตัวทั้งหมดเพื่อนำทางกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การทำความเข้าใจเจตนาไปจนถึงการดำเนินการธุรกรรม

ข้อบกพร่องของกระบวนทัศน์พื้นฐานนี้นำไปสู่การสั่นสะเทือนของตลาดอย่างรวดเร็ว เมื่อเผชิญกับอัตราการแปลงจริงที่ต่ำอย่างมากและประสบการณ์ผู้ใช้ที่ไม่ดี โครงการส่วนใหญ่จึงหายไป โครงการที่ยังคงอยู่รอดแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างอย่างชัดเจนในเส้นทางของตน:

• บางโครงการได้พยายามปรับปรุงในระดับ UI ทีละส่วน เช่น การปรับปรุงข้อความแจ้งเตือนให้เหมาะสม แต่ยังไม่ได้แก้ไขปัญหาหลัก • โครงการอื่นๆ ที่เป็นผู้นำตลาดอย่างแท้จริง ได้เลือกที่จะเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่กว่าเดิม โดยไม่ได้บังคับให้ AI เข้าใจทุกอย่างโดยตรงอีกต่อไป แต่หันมาใช้ "ตัวแทนอิสระ" ที่มุ่งเน้นไปที่สถานการณ์เฉพาะและมอบคุณค่าที่ชัดเจนแก่ผู้ใช้ผ่านเวิร์กโฟลว์ที่สร้างไว้ล่วงหน้า ตัวแทนอิสระที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้ใช้กระบวนการที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและผ่านการพิสูจน์แล้ว และมุ่งเน้นไปที่การสร้างความสามารถที่ล้ำลึกอย่างแท้จริงภายใน DeFi Adapter Layer และ Cognitive Engine ด้วยเหตุนี้ ตลาดจึงมุ่งเน้นไปที่ส่วนหลังอย่างชัดเจน ซึ่งนำไปสู่ยุคของตัวแทนอิสระ เพื่อทำความเข้าใจธรรมชาติของการเปลี่ยนแปลงนี้ เราต้องอธิบายความแตกต่างพื้นฐานระหว่างกระบวนทัศน์การดำเนินการทั้งสองแบบเสียก่อน เราเชื่อว่าโซลูชันทางการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ปลอดภัย เชื่อถือได้ และปรับขนาดได้ จะต้องเปลี่ยนจากรูปแบบการดำเนินการโดยตรงของหลักสูตรนิติศาสตรมหาบัณฑิต (LLM) ไปสู่เวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้างและมุ่งเน้นที่การกำหนดอนาคต (determinism) ซึ่งระบบจะสร้างผลลัพธ์ที่เหมือนกันทุกประการสำหรับอินพุตใดๆ ก็ตาม สิ่งนี้คล้ายกับสูตรทางคณิตศาสตร์หรือโค้ดคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ซึ่งพฤติกรรมสามารถคาดการณ์ ตรวจสอบได้ และทำซ้ำได้ เวิร์กโฟลว์นี้ควรยึดตามหลักการสำคัญสี่ประการ ได้แก่ 1. การจัดหาแหล่งข้อมูลที่คัดสรรและการแยกสภาพแวดล้อม: ตัวแทนต้องเข้าถึงข้อมูลภายนอก (เช่น สภาวะตลาดและข้อมูลบนเครือข่าย) ผ่านตัวเชื่อมต่อ API ที่ผ่านการตรวจสอบและจัดรูปแบบอย่างเข้มงวด แทนที่จะดึงข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตแบบเปิด วิธีนี้จะช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกิดจากการปนเปื้อนของข้อมูลตั้งแต่ต้นทาง 2. กลยุทธ์ที่ผ่านการตรวจสอบล่วงหน้า ไม่ใช่การตัดสินใจเฉพาะหน้า: AI ไม่สามารถปรับปรุงตรรกะการซื้อขายใดๆ ได้เลย แต่ละกลยุทธ์ต้องได้รับการพัฒนา ทดสอบย้อนหลังอย่างเข้มงวด และจำลองในสภาพแวดล้อมแบบแซนด์บ็อกซ์ก่อนนำไปใช้งาน วัตถุประสงค์และขอบเขตพฤติกรรมของกลยุทธ์จะต้องชัดเจนก่อนเข้าสู่การซื้อขายจริง เพื่อให้มั่นใจว่าเป็นไปตามพฤติกรรมที่คาดหวัง

3. การดำเนินการตามสิทธิ์อนุญาตและขอบเขตความเสี่ยง: ควรจำกัดสิทธิ์การดำเนินการตามกลยุทธ์อย่างเคร่งครัด สัญญาอัจฉริยะกำหนดขอบเขตของอำนาจและความรับผิดชอบที่ชัดเจน (ตัวอย่างเช่น การจำกัดการโต้ตอบให้เป็นไปตามโปรโตคอลที่อยู่ในบัญชีขาว การจำกัดการโอนเงินที่เข้มงวด ฯลฯ) เพื่อให้แน่ใจว่าแม้ในสถานการณ์เลวร้ายที่สุด การสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นก็ยังคงอยู่ในขอบเขตที่จัดการได้4. การติดตามอย่างต่อเนื่องและเซอร์กิตเบรกเกอร์: หลังจากเปิดตัวกลยุทธ์แล้ว จะต้องมีการติดตามแบบเรียลไทม์โดยระบบการจัดการความเสี่ยงอัตโนมัติที่ทำงานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน หากพฤติกรรมของกลยุทธ์เบี่ยงเบนไปจากที่คาดการณ์ไว้ หรือตลาดมีความผันผวนอย่างรุนแรง ระบบควรสามารถเรียกใช้กลไก "เซอร์กิตเบรกเกอร์" ได้ทันที โดยแทรกแซง เช่น การลดสถานะหรือหยุดกลยุทธ์ชั่วคราว ซึ่งทำหน้าที่เป็น "วาล์วนิรภัย" ขั้นสุดท้าย เนื่องมาจากข้อบกพร่องเชิงกระบวนทัศน์ของผลิตภัณฑ์รุ่นแรก ตลาดจึงปรับเปลี่ยนอย่างรวดเร็ว เมื่อเผชิญกับประสบการณ์ผู้ใช้ที่ไม่ดีและอัตราการแปลงที่ต่ำมาก โครงการส่วนใหญ่จึงหายไป โครงการที่เหลือมีความแตกต่างกันอย่างชัดเจนในทิศทางที่แตกต่างกัน บางโครงการยังคงมุ่งมั่นที่จะปรับปรุง UI ทีละเล็กทีละน้อย ในขณะที่โครงการที่เป็นผู้นำอย่างแท้จริงกำลังเลือกการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ นั่นคือ ตัวแทนอัตโนมัติ อย่าเข้าใจผิดว่าแนวคิดนี้: ผลิตภัณฑ์ตัวแทนที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้ไม่จำเป็นต้องใช้ AI ในการทำความเข้าใจและดำเนินการทุกอย่างอีกต่อไป แต่มอบคุณค่าที่ชัดเจนให้กับผู้ใช้ในสถานการณ์เฉพาะผ่านเวิร์กโฟลว์ที่สร้างขึ้นล่วงหน้าและผ่านการตรวจสอบแล้ว พวกเขากำลังมุ่งเน้นความพยายามด้านการวิจัยและพัฒนา (R&D) ในการสร้างเลเยอร์อะแดปเตอร์ DeFi ที่สามารถแข่งขันได้อย่างแท้จริงและกลไกการรับรู้ (Cognitive Engine) ด้วยเหตุนี้ ตลาดจึงหันไปให้ความสำคัญกับสิ่งหลังอย่างชัดเจน ซึ่งเป็นการนำไปสู่ยุคของตัวแทนอัตโนมัติ

บทสรุป:

แม้ว่าภาคส่วน Crypto x AI จะเผชิญกับข้อกังขาอย่างมาก แต่เราเชื่อมั่นว่าการยึดมั่นในหลักการดังกล่าวข้างต้นและการใช้ประโยชน์จากความสามารถของ LLM อย่างเหมาะสม จะทำให้สาขานี้สามารถนำเสนอคุณค่าที่น่าสนใจอย่างยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับลูกค้าสถาบัน ซึ่งรวมถึงการพัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบหลายมิติ (การจับความสัมพันธ์ของปัจจัยที่ซับซ้อน ซึ่งอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมไม่สามารถจับได้) การปรับปรุงประสิทธิภาพการพัฒนาและการปรับใช้โค้ดอย่างมีนัยสำคัญ และการบรรลุความสามารถในการดำเนินการอัตโนมัติที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ดังนั้น เราจึงมุ่งมั่นที่จะติดตามการพัฒนาของสาขานี้อย่างต่อเนื่องในระยะยาว และค้นหาทีมในช่วงเริ่มต้นที่สอดคล้องกับหลักการหลักของเรา