DeFAI est un autre sujet chaud sur le marché après Framework. Selon les données de Kaito du 15 janvier, la part d'esprit de DeFAI a atteint le même niveau que Meme. Bien que Meme soit resté quelque peu silencieux pendant la récente frénésie d'Agent au cours des deux derniers mois, cela montre toujours que DeFAI est le sujet le plus chaud sur le marché en tant que dernière tendance narrative.

DeFAI est la combinaison de DeFi et d'Agent IA, et de nombreux protocoles sont impatients de combiner l'Agent avec le récit traditionnel de DeFi, espérant susciter de nouvelles idées.

L'abstraction de l'IA devrait devenir la direction principale des applications DeFAI

Il y a quelques jours,@poopmandefiOrganisé la cartographie des applications DeFAI, parmi lesquelles je crois que les applications DeFAI de la catégorie Abstraction AI sont plus susceptibles de créer des bulles et ont un plus grand potentiel pour produire des applications de haute qualité. Bien que les applications DeFAI dans les catégories de gestion de portefeuille et d'analyse de marché soient tout aussi attractives, elles ont moins d'espace d'imagination et reposent davantage sur des hypothèses de confiance par rapport aux applications abstraites.

L'application de gestion de portefeuille qui se concentre sur l'automatisation de l'Agent peut être retracée au cycle précédent. Les applications d'automatisation peuvent être un simple script ou un algorithme complexe, mais l'objectif reste la recherche de la personnalisation de l'utilisateur, c'est-à-dire que les utilisateurs peuvent personnaliser leurs propres stratégies en fonction de leurs habitudes de trading et de leurs préférences en matière de risque parmi les choix fournis par la plateforme. Par conséquent, l'objectif des applications d'automatisation est de permettre aux utilisateurs de se reposer tranquilles après avoir exécuté le programme.

Cela signifie que l'espace d'imagination pour les applications automatisées est limité. Ils se concentrent davantage sur l'expérience utilisateur fine et verticale, et le fossé entre les protocoles se reflète souvent dans la conception des algorithmes. La concurrence des applications de gestion de portefeuille automatisées et d'optimisation des rendements repose essentiellement sur la capacité de l'équipe à formuler des stratégies, à rivaliser sur le moment de déclencher l'arbitrage, à réduire le risque de liquidation, à allouer des positions et à maximiser le rendement de l'agriculture.

Je crois que les opportunités de participation des agents ne sont pas aussi grandes que les attentes du marché. La raison en est qu'il est difficile pour les utilisateurs de former et de peaufiner leurs agents privés pour surpasser rapidement les algorithmes itératifs professionnels des équipes. Il est difficile pour les agents de s'aider eux-mêmes à trouver des opportunités de trading sur la chaîne sans devenir la liquidité de sortie de quelqu'un d'autre à ce stade. Par conséquent, le récit de faire des agents sa propre 'machine à imprimer de l'argent' ne semble peut-être qu'idéal.

L'analyse du marché de DeFAI en chinois simplifié est mitigée. La raison en est que n'importe quel agent peut exprimer ses vues sur les prix des jetons, mais la plupart des opinions sont répétitives et reçoivent peu d'attention. Dans ces analyses, des applications comme Zara AI, qui ont des cadres auto-développés, s'entraînent et s'optimisent en continu pour analyser des indicateurs spécifiques. AIXBT, en tant que leader de l'industrie, occupe depuis longtemps la première place dans l'esprit de Kaito et est devenu un KOL de premier plan. L'analyse du marché de DeFAI présente des écarts significatifs, la majorité des agents étant de la chair à canon et remplie de bulles, ce qui rend difficile la génération de valeur commerciale. De la reconnaissance du marché de l'analyse du marché basée sur les agents à la formation de modèles commerciaux par les agents et à la monétisation du trafic, cela pourrait être le plafond à court terme de l'analyse du marché de DeFAI.

Cependant, l'analyse publique de l'Agent peut être à la fois un signal d'achat et une nouvelle de vente. C'est peut-être l'une des raisons pour lesquelles les principaux KOL comme AIXBT n'ont pas commencé à gérer de manière indépendante les actifs des utilisateurs. Parce que l'analyse de l'Agent est basée sur des données publiques et ne stimule pas artificiellement les prix comme le font les KOL humains à travers des articles et une collaboration d'équipe. La différence entre les deux est l'une des raisons pour lesquelles l'analyse du marché DeFAI a une imagination limitée.

Alors, pourquoi la classe d'abstraction de l'IA DeFAI est-elle différente? Je pense que ses caractéristiques résident dans sa faible prévisibilité et sa forte croissance. La faible prévisibilité provient des limites objectives de l'IA Web3, avec de nombreux 'projets indésirables' dans Web3, allant du 'bot AI' en 2023, au 'Wrapper GPT' dans la première moitié de 2024, jusqu'à l'Agent récemment affiné au cours des derniers mois. Ces projets, avec ChatGPT comme noyau, encapsulent l'entrée et la sortie du modèle dans l'interface utilisateur de l'application, et les utilisateurs peuvent utiliser des invites en langage naturel lors de leur première utilisation. Cependant, en raison du manque de protection des performances, il existe une friction significative dans l'expérience réelle. Cette mauvaise expérience utilisateur de plus d'un an est la raison pour laquelle les attentes des applications abstraites sont faibles.

La définition de l'application abstraite consiste à abstraire les opérations complexes on-chain grâce à l'intelligence artificielle, simplifiant ainsi l'expérience des utilisateurs novices, afin que les utilisateurs débutants puissent également expérimenter profondément les protocoles DeFi. Bien que ces applications soient similaires à un grand nombre de 'projets louches' dans la manière dont elles simplifient, les utilisateurs interagissent avec l'interface Agent à travers un langage naturel et appellent diverses API, et l'Agent effectue l'opération en arrière-plan, mais la méthode d'interaction n'a pas significativement amélioré. Par conséquent, la plupart des utilisateurs, ou la perception générale du marché, considèrent souvent les attentes des applications abstraites comme faibles.

Cependant, à mesure que de plus en plus de développeurs Web2 entrent dans ce domaine et que le développement d'applications abstraites s'accélère, cela offre un énorme potentiel de croissance pour de telles applications. Actuellement, les applications abstraites sont en phase de croissance rapide et devraient réaliser des percées à l'avenir.

La croissance élevée provient d'applications abstraites qui peuvent optimiser pleinement l'expérience utilisateur, tandis qu'une mauvaise expérience utilisateur provient généralement de deux aspects :

1. Les utilisateurs manquent de compréhension des capacités réelles de l'application. Lorsqu'ils saisissent des commandes telles que Swap, Staking, etc., bien que ces opérations puissent être exécutées avec succès, cette méthode d'interaction n'impressionne pas les utilisateurs.
2. L'utilisateur a surestimé la capacité de l'application, en entrant des instructions complexes qui sont souvent difficiles à exécuter avec précision pour un seul modèle, ce qui entraîne des erreurs à une certaine étape du flux de travail de Pipeline.

La version actuelle de l’application Agent dispose encore d’une grande marge de croissance et peut surmonter les problèmes ci-dessus. Si l’on prend l’exemple de Questflow, l’application abstraite combine plusieurs agents en un essaim pour optimiser l’expérience utilisateur. Dans un Swarm, plus il y a d’agents utilisés, plus les cas d’utilisation de l’utilisateur sont raffinés. Par exemple, le « Crypto Token Signal Swarm » sur la plateforme Questflow se compose de cinq agents : Schedule Agent, Telegram Agent, Techcrunch Agent, OKLink Agent et Aggregated Web3 Information Agent. Grâce à l’introduction de Swarm, les utilisateurs peuvent rapidement comprendre son objectif : surveiller les prix des jetons, analyser les projets et fournir des informations Alpha affinées aux groupes Telegram. Par conséquent, lorsqu’ils interagissent avec cet essaim, les attentes des utilisateurs peuvent être pleinement satisfaites et les commentaires réels peuvent correspondre à leurs attentes. Plus important encore, les instructions complexes ne sont pas simplifiées ou omises, car les instructions utilisateur sont divisées et attribuées à différents agents, chaque agent n’effectuant que ses propres tâches, ce qui rend l’ensemble du flux de travail plus efficace et concis.

La bulle et le chaos dans la catégorie d'application abstraite reculent progressivement et le marché commence à se tourner vers un développement plus positif et sérieux. Une toute nouvelle façon d'interaction est sur le point d'aider véritablement les utilisateurs à résoudre des problèmes et à améliorer leur efficacité. Cette nouvelle façon d'interaction apportera de nouveaux paradigmes de négociation et, dans le processus d'accélération de l'évolution dans la catégorie de l'agent d'IA, les applications abstraites devraient devenir les pionniers capturant la valeur du marché DeFAI.

L'écosystème Solana adopte activement DeFAI

Solana et Base sont les deux principaux champs de bataille dans la piste de l'Agent IA, mais les directions de développement de ces deux écosystèmes sont complètement différentes. Virtuals, s'appuyant sur un modèle de jeton mature, occupent la grande majorité de la valeur marchande dans la piste de l'Agent IA de Base; tandis que dans Solana, malgré la participation de ai16z, en raison des fondamentaux faibles et de l'influence de l'atmosphère memecoin de Solana, la part de marché de Solana dans la piste de l'Agent IA est relativement faible.

Pour Solana, l'écosystème actuellement diversifié n'est pas la situation idéale. Solana a besoin d'une étiquette narrative substantielle pour atteindre le prochain jalon de valeur marchande. Dans le contexte de l'échec de Depin, DeFAI est sans aucun doute la meilleure opportunité pour Solana. D'après la distribution des applications DeFAI résumée par Solana Daily, de nombreuses applications DeFAI ont choisi la plateforme Solana. Cela peut être lié aux fréquentes hackathons organisés par Solana et à ses initiatives de subventions. Dans l'ensemble, Solana est en tête de course dans le domaine de DeFAI, dépassant Base.

Solana a publié le paysage DeFAI sur Solana la semaine dernière. J'ai sélectionné des projets avec une capitalisation boursière de plus de 10 millions de dollars au 19 janvier et fourni un bref résumé de leurs fonctions principales et de leurs catégories.

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