TL;DR
AI驱动的主体性金融正在通过实现碎片化数字资产的自主管理、解决复杂的用户体验以及重塑去中心化金融的竞争格局来彻底改变加密生态系统。
- 增强的自主性 - AI代理利用实时区块链数据和机器学习,在各种平台上独立管理和优化用户的加密投资组合。
- 市场颠覆 - 这种转变通过青睐高效、协调的AI代理,挑战了中心化交易所的主导地位,可能增加DeFi的采用。
- 治理与安全担忧 - 尽管提供了显著优势,主体性金融引入了新的安全威胁,如内存投毒,并需要ETHOS等新颖的去中心化治理框架。
AI驱动的主体性金融正在通过实现碎片化数字资产的自主管理、解决复杂的用户体验以及重塑去中心化金融的竞争格局来彻底改变加密生态系统。
AI驱动的主体性金融有望彻底改变加密生态系统,通过优先考虑协调AI代理而非平台所有权,实现碎片化平台间的自主资产管理,并可能颠覆传统的中心化交易所。
主体性金融代表了加密货币管理领域的一次范式转变,它利用人工智能(AI)代理在不同平台上自主管理用户的碎片化加密资产。与需要大量手动干预的传统仪表盘或去中心化金融(DeFi)应用程序不同,AI代理根据用户定义的目标操作,例如“确保本月偿付能力”或“在不增加Gas费的情况下优化稳定币收益”。这些代理旨在抽象化与多个交易所、钱包、互换和桥接器交互的固有复杂性。
这些智能系统由实时区块链数据驱动,通常通过Chainlink等去中心化预言机获取,并采用包括强化学习在内的先进机器学习技术,以综合信息并执行策略。例如,一个AI代理可以监控Uniswap的ETH/USDC池,识别流动性失衡,并在几秒钟内自动重新平衡用户头寸,以优化回报或降低风险。Virtuals Protocol等项目已经展示了这种方法的强大潜力,其AI代理预测流动性变化并在2024年实现了26,596%的飙升。其他值得注意的举措包括SingularityNET、Fetch.ai和Ocean Protocol,它们正在构建此类AI驱动代理的去中心化网络。甚至像Coinbase这样的主要交易所也正在进入这一领域,提供“Based Agent”等工具,允许用户部署AI机器人进行自主交易和质押。
这项技术直接解决了当前DeFi领域普遍存在的显著摩擦和复杂性,这些摩擦和复杂性被比喻为“2010年的网络论坛与银行后台的结合”。需要不断处理Coinbase、Binance和MetaMask等平台,以及管理波动的Gas费和复杂的交易过程,这凸显了自主金融糟糕的用户体验。AI代理通过代表用户解释、执行和适应策略来简化这一点,有效地将混乱的碎片化转化为统一的智能。
主体性金融的出现对更广泛的Web3生态系统和投资者情绪产生了重大影响。短期内,这一概念正在推动研究和开发的增长,DeFAI——AI与DeFi的融合——已发展成为一个价值超过10亿美元的市场。长期影响则指向加密用户体验的显著简化,预计这将大大促进DeFi在更广泛、技术水平较低的用户群中的采用。
至关重要的是,这种转变可能会从根本上改变加密市场内的竞争动态。随着用户优先选择最有效的协调代理而非特定交易所平台的所有权,对Coinbase或Robinhood等单一实体的忠诚度可能会降低。价值可能从中心化平台转移到能够无缝管理和优化整个去中心化生态系统中资产的复杂AI服务。这种重新优先排序意味着开发卓越AI代理技术的实体将获得显著的竞争优势。AI代理优化收益、预测市场变化,甚至审计智能合约的能力(在Virtuals Protocol的案例中比手动审查快30%),凸显了它们提供切实的财务价值和运营效率的潜力。
行业评论员强调,主体性金融不仅仅是渐进式升级,更是加密金融管理领域的一次关键演变。Dylan Dewdney强调了DeFi用户体验的当前状态,他指出它“仍然感觉像是2010年的网络论坛与银行后台的结合”。这一观点突显了AI代理在抽象复杂性、自动化决策以及将加密固有的混乱转化为用户友好体验方面的巨大潜力。
专家认为,主体性金融的价值主张在于其通过实现目标而无需用户掌握去中心化协议的复杂技术细节来赋能用户。例如,用户可以简单地指示AI代理“将我20%的ETH分配到低风险收益策略中,如果USDT哪怕只是轻微脱钩也要转移”,而不是手动在Curve或Balancer等平台上研究和管理各种池。这种从手动执行到目标导向自动化的转变被认为是将加密货币的影响力扩展到早期采用者之外并进入主流金融意识所不可或缺的。正如一些人所建议的,忽视这一趋势意味着错失数字金融发展中的一个关键发展阶段。
虽然主体性金融提供了变革性机遇,但其自主适应性也引入了新的安全和治理挑战。与传统软件不同,具有长期记忆、推理循环和工具集成的AI代理带来了新的威胁向量。为主体性AI确定的三大安全担忧包括内存投毒,攻击者通过输入虚假数据逐渐改变代理的行为;工具滥用,通过精心设计的提示操纵代理执行恶意操作;以及权限泄露。其他值得注意的风险包括资源过载、会话间的级联幻觉、意图破坏与目标操纵,以及身份欺骗与冒充。这些有状态、动态和上下文驱动的威胁比独立大型语言模型(LLM)面临的威胁更难检测和修复。
现有的监管和治理框架,如欧盟AI法案和NIST AI风险管理框架,被认为不足以解决能够独立决策和适应的AI代理的复杂性。为了弥补这些差距,ETHOS(伦理技术与整体监督系统)框架已被提出。该模型利用Web3技术,包括区块链、智能合约和去中心化自治组织(DAO),为AI代理建立去中心化治理(DeGov)系统。ETHOS旨在为代理提供一个全球注册表、动态风险分类、使用灵魂绑定代币和零知识证明等工具进行自动化合规监控,以及用于透明争议解决的去中心化司法系统。此外,它还引入了具有强制保险的AI特定法律实体,以确保财务问责制并激励道德设计,最终旨在平衡创新与AI驱动金融未来的伦理责任。