เมื่อเร็ว ๆ นี้ OKX Ventures ได้จัดเซสชันแบ่งปันออนไลน์ (Twitter Space) ภายใต้หัวข้อ "Autonomous Agents Reshaping DeFi" ซึ่งเจาะลึกถึงจุดตัดที่น่าตื่นเต้นที่สุดจุดหนึ่งใน Web 3: การเพิ่มขึ้นของตัวแทนอัตโนมัติ DeFi

การอภิปรายครั้งนี้ก้าวข้ามขอบเขตของแนวคิดแชทบอท AI ในยุคแรกๆ ไปจนถึงการตอบคำถามสำคัญ: ตัวแทนอัตโนมัติจะสร้างมูลค่าที่แท้จริง จัดการความเสี่ยง และปรับเปลี่ยนประสบการณ์ผู้ใช้ในระบบการเงินแบบกระจายศูนย์ได้อย่างไร? เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากผู้สร้าง เราได้เชิญผู้บุกเบิกในอุตสาหกรรม 4 ท่านที่กำลังกำหนดอนาคตของ Agentic Finance:

• แซม ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Cambrian Network
• นีโอ ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Almanak
• ซีอีโอและผู้ก่อตั้งกิซา เรนซ์
• หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Makina โคลิน

บทสรุป AMA:

1. AI ไม่ใช่การพัฒนา DeFi เพียงเล็กน้อย แต่มันคือการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ เป้าหมายของ AI คือการเปลี่ยนผ่าน DeFi จากรูปแบบปัจจุบันที่ซับซ้อนและเน้นผลิตภัณฑ์ ไปสู่บริการที่เรียบง่าย เน้นผู้ใช้ และปรับแต่งตามความต้องการส่วนบุคคล ท้ายที่สุดแล้ว เป้าหมายทางการเงินของผู้ใช้สามารถบรรลุได้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องมีความรู้ทางเทคนิคเชิงลึก
2. AI มีการแบ่งงานที่ชัดเจน นั่นคือ "สมองนอกเครือข่าย" ไม่ใช่ "มือบนเครือข่าย" ปัจจุบัน บทบาทของ AI ใน DeFi นั้นมีจำกัดอย่างมาก โดยหลักแล้ว AI ทำหน้าที่เป็น "สมองนอกเครือข่าย" ทำหน้าที่วิเคราะห์เหตุผลที่ซับซ้อน วิเคราะห์ข้อมูล ตีความเจตนาของผู้ใช้ และสร้างโค้ดกลยุทธ์ที่ตรวจสอบได้และกำหนดได้เอง AI เองไม่ได้เกี่ยวข้องหรือจัดการกองทุนบนเครือข่ายโดยตรง แต่การดำเนินการขั้นสุดท้ายจะขึ้นอยู่กับตรรกะที่ตรวจสอบได้ เช่นเดียวกับระบบการเงินแบบดั้งเดิม
3. ความปลอดภัยต้องมาก่อน: จัดการความเสี่ยงผ่านการผสมผสานระหว่าง "การกำกับดูแลโดยมนุษย์ + มาตรการป้องกันทางเทคนิค" เราต้องให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและการควบคุมความเสี่ยง เพื่อจัดการกับข้อกังวลของผู้ใช้เกี่ยวกับ AI ที่ไม่สามารถควบคุมได้ แนวทางหลักคือ การดำเนินงานของ AI ต้องดำเนินการภายใต้ "มาตรการป้องกัน" ที่บังคับใช้โค้ด ซึ่งกำหนดไว้โดยผู้จัดการความเสี่ยงที่เป็นมนุษย์ และโค้ดนโยบายที่สร้างขึ้นต้องสามารถตรวจสอบและยืนยันได้โดยมนุษย์อย่างเต็มที่ เพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจของ AI สามารถควบคุมและตรวจสอบย้อนกลับได้
4. ให้บริการลูกค้าสองประเภท ได้แก่ การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับสถาบัน และการลดอุปสรรคในการเข้าถึงสำหรับนักลงทุนรายย่อย ผลิตภัณฑ์นี้มุ่งเป้าไปที่ทั้งผู้ใช้สถาบันและผู้ใช้รายย่อย แต่ด้วยรูปแบบที่แตกต่างกัน ลูกค้าสถาบัน เช่น กองทุนป้องกันความเสี่ยงและ DAO ใช้ AI เพื่อลดต้นทุนและเวลาในการพัฒนากลยุทธ์และการดำเนินงานอย่างมีนัยสำคัญ สำหรับผู้ใช้รายย่อย เป้าหมายคือ "การนามธรรมแบบสุดโต่ง" ซึ่งซ่อนความซับซ้อนทั้งหมดของ DeFi ผู้ใช้เพียงแค่ระบุเป้าหมายทางการเงินง่ายๆ (เช่น "ฉันต้องการผลตอบแทนที่มั่นคง") และตัวแทนจะจัดการส่วนที่เหลือเอง
5. การทำงานร่วมกันของระบบนิเวศ: ชั้นแอปพลิเคชันและชั้นโครงสร้างพื้นฐานพัฒนาไปพร้อมๆ กัน การสร้าง Agentic DeFi จำเป็นต้องมีระบบนิเวศที่สมบูรณ์ ซึ่งรวมถึงไม่เพียงแต่ชั้นแอปพลิเคชันนโยบายที่ผู้ใช้ต้องเผชิญ เช่น Giza และ Almanak เท่านั้น แต่ยังรวมถึงชั้น "rails/settlement" เช่น Makina ซึ่งมอบสภาพแวดล้อมการทำงานข้ามสายโซ่ที่ปลอดภัย และชั้นโครงสร้างพื้นฐาน เช่น Cambrian Network ซึ่งมอบ "เชื้อเพลิง" ข้อมูลที่เชื่อถือได้และตรวจสอบได้สำหรับเอเจนต์
6. เป้าหมายสูงสุด: การทำให้กลยุทธ์ทางการเงินระดับมืออาชีพเป็นประชาธิปไตย เรามุ่งมั่นที่จะทำลายอุปสรรคที่จำกัดการเข้าถึงกลยุทธ์เชิงปริมาณที่ซับซ้อนในระบบการเงินแบบดั้งเดิม ผ่านตัวแทน AI กลยุทธ์ระดับกองทุนป้องกันความเสี่ยง ซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้เงินทุนหลายล้านดอลลาร์และต้องใช้เวลาหลายเดือนในการพัฒนา จะทำให้ทุกคนเข้าถึงได้ในราคาเพียงเศษเสี้ยวของต้นทุนและความรวดเร็ว เพื่อบรรลุการเข้าถึงบริการทางการเงินอย่างแท้จริง

คำถามและการอภิปราย AMA ดั้งเดิม:

1. การแนะนำผลิตภัณฑ์และประเด็นหลัก

• แซม (Cambrian Network): ผมเริ่มต้นอาชีพในฐานะนักเข้ารหัสลับที่ห้องปฏิบัติการแห่งชาติของสหรัฐอเมริกา โดยเน้นการวิศวกรรมย้อนกลับฮาร์ดแวร์เข้ารหัสลับเป็นหลัก จากนั้นผมสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอกสาขาการเรียนรู้แบบเสริมกำลังที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานตาบาร์บารา จากนั้นผมได้ก่อตั้งบริษัทแรกของตัวเองชื่อ Semiotic Labs ซึ่งเราเป็นทีมพัฒนาหลักที่อยู่เบื้องหลัง The Graph Protocol โดยมุ่งเน้นไปที่ AI การตรวจสอบความถูกต้อง และระบบการชำระเงินของ The Graph ในช่วงเวลานั้น เราได้ทำงานร่วมกับเอเจนต์ต่างๆ มากมาย ยกตัวอย่างเช่น ในปี 2022 เราได้เปิดตัวเอเจนต์การเรียนรู้แบบเสริมกำลังตัวแรกสำหรับการกำหนดราคาแบบไดนามิกภายใน The Graph ในปี 2023 เราได้เปิดตัวเทอร์มินัลข้อมูลบล็อกเชนที่เผยแพร่สู่สาธารณะเป็นครั้งแรก ซึ่งอนุญาตให้ผู้ใช้สามารถสืบค้นข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลย้อนหลังโดยใช้ SQL ที่สร้างด้วยภาษาธรรมชาติ ในปี 2024 จากประสบการณ์เหล่านี้และความเชื่อมั่นของเราที่ว่า AI จะส่งผลกระทบในทันทีและอย่างมีนัยสำคัญ และสกุลเงินดิจิทัลจะมีความสำคัญเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในระบบเศรษฐกิจโลก เราจึงตัดสินใจแยก Cambrian ออกจาก Semiotic Cambrian มุ่งเน้นไปที่การนำเสนอข้อมูลทางการเงินทั้งแบบออนเชนและออฟเชน การให้ข้อมูลข่าวสารนี้แก่ตัวแทนถือเป็นตลาดหลักของเรา
• นีโอ (อัลมานัก): ผมอยู่ในวงการนี้มาเก้าปีแล้ว ก่อนที่จะก่อตั้งอัลมานัก ผมเคยบริหารบริษัทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและที่ปรึกษาที่เชี่ยวชาญด้าน DeFi การเทรด และการจัดการสินทรัพย์คริปโต ดังนั้นผมจึงคุ้นเคยกับการทำงานของวงการนี้เป็นอย่างดี สำหรับอัลมานัก เราอยู่ในตลาดมาสี่ปีแล้ว เราชอบเรียกตัวเองว่า บริษัทเขียนโค้ดแบบไวบ์ แต่คุณอาจมองว่าเราเป็นเสมือนเคอร์เซอร์ของ DeFi โดยพื้นฐานแล้ว เราใช้เอเจนต์ AI เพื่อค้นพบและสร้างกลยุทธ์การเทรดและการจัดการสินทรัพย์ที่ซับซ้อน กลยุทธ์เหล่านี้เป็นโค้ดที่ตรวจสอบได้อย่างสมบูรณ์และกำหนดได้ คุณอาจมองว่าเป็นกลยุทธ์เดียวกับที่กองทุนป้องกันความเสี่ยงทุกแห่งใช้ในการเทรด
• Renç (กิซา): ผมมีพื้นฐานด้านผลิตภัณฑ์และการตลาด ก่อนที่จะก่อตั้งกิซา ผมดำรงตำแหน่งหัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ที่ Johnson & Johnson เป็นเวลาห้าปี ในช่วงเวลานั้น ผมได้สร้างระบบสัญญาอัจฉริยะสำหรับกรณีการใช้งานทางการเงินที่หลากหลาย ผมโชคดีที่มีทีมที่มีความรู้ด้านการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดังนั้นเราจึงดำเนินการในมุมมองของการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ด้วยประสบการณ์ทางการเงิน เราสร้างกิซามาตั้งแต่ปี 2022 กิซาสร้างแอปพลิเคชันตัวแทนสำหรับการเงินอัตโนมัติ ซึ่งเป็นระบบอัตโนมัติที่สามารถดำเนินกลยุทธ์ทางการเงินที่ซับซ้อนแทนผู้ใช้และสถาบันต่างๆ ได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ผมอยากจะบอกว่านี่คือ "การธนาคารให้กับผู้ที่ไม่มีบัญชีธนาคาร" ในแบบฉบับของเรา เราเชื่อว่าการถูกกีดกันทางการเงินไม่ได้หมายถึงการมีบัญชีที่ปลอดภัยสำหรับจัดเก็บสกุลเงินเฟียตที่พุ่งสูงขึ้นเรื่อยๆ เท่านั้น แต่หมายถึงการถูกแยกออกจากโอกาสต่างๆ คุณสามารถปรับตัวให้เข้ากับตลาดที่เปลี่ยนแปลง ใช้ประโยชน์จากโอกาสอันยิ่งใหญ่เหล่านี้ และลดความเสี่ยงเมื่อจำเป็นได้หรือไม่ นี่คือคำถามที่เราแสวงหาคำตอบ งานของเราที่กิซาคือการทำให้ความสามารถทั้งหมดนี้กลายเป็นประชาธิปไตย
• คอลิน (มาคิน่า): ผมรับผิดชอบผลิตภัณฑ์ที่มาคิน่าครับ ผมเข้าร่วมทีมมาประมาณสี่เดือนแล้ว ผมทำงานด้านคริปโตมานานกว่าทศวรรษแล้ว เดิมทีผมมีพื้นฐานด้านการเงินแบบดั้งเดิม แต่ผมเริ่มเข้ามาเกี่ยวข้องกับ DeFi ประมาณปี 2016 และได้สร้างผลิตภัณฑ์ต่างๆ ขึ้นมาเรื่อยๆ ที่มาคิน่า เรามุ่งเน้นไปที่การสร้างสิ่งที่เราเรียกว่า "การดำเนินการ DeFi" นอกเหนือจากกลยุทธ์และคลังข้อมูลแล้ว เรายังสนใจที่จะสร้างวิธีการที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ในการโต้ตอบกับโปรโตคอล DeFi หรือ EVM ใดๆ ก็ตาม สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งสำหรับทุกคนที่พยายามดำเนินกลยุทธ์ ไม่ว่าจะเป็นการดำเนินการโดยมนุษย์แบบดั้งเดิม กลยุทธ์แบบพาสซีฟหรือแบบอัตโนมัติ หรือกลยุทธ์ที่สร้างขึ้นโดยใช้ตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย AI เราพิจารณาจากหลายมุมมอง ประการแรก เรามุ่งเน้นไปที่บทบาทที่เราเรียกว่า "ผู้ดำเนินการ" ซึ่งคล้ายกับ "ผู้ดูแล" ที่คุณเห็นในโปรโตคอลอื่นๆ พวกเขาช่วยให้สามารถดำเนินการธุรกรรมได้อย่างปลอดภัย พร้อมกับควบคุมสิ่งที่ทำได้และทำไม่ได้ นอกเหนือจากนั้น เรายังใช้ AI อย่างกว้างขวางเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ เช่น การให้คำแนะนำที่ดีขึ้น การเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้กำลังทำ และการวิจัยวิธีการต่างๆ ในการบูรณาการโปรโตคอลใหม่ๆ เพื่อให้แน่ใจว่าไม่ว่าจะเป็นมนุษย์ ตัวแทน หรืออัลกอริทึมประเภทอื่นๆ ที่เป็นผู้ควบคุมห้องนิรภัย ก็สามารถเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วและสร้างมูลค่าสูงสุดในลักษณะที่ปลอดภัย

2. อะไรเป็นแรงบันดาลใจให้คุณเริ่มต้นโครงการปัจจุบันของคุณ? ทำไมคุณถึงคิดว่า AI จะเพิ่มมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์ของคุณ และคุณค่าหลักที่นำเสนอคืออะไร?

• แซม (Cambrian Network): ผมจบปริญญาเอกในเดือนธันวาคม 2019 การเรียนรู้แบบเสริมแรงกำลังได้รับความนิยมอย่างมากในขณะนี้ แต่ในปี 2019 เราอยู่ในภาวะตลาดหมี นี่เป็นหนึ่งในเหตุผลที่เรามุ่งเน้นไปที่การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์เมื่อเราเริ่มต้นบริษัท เมื่อ GPT ออกมาในปี 2022 ตอนแรกผมก็ตกใจพอๆ กับคนอื่นๆ แต่จริงๆ แล้วผมคิดว่าเราอยู่ในช่วงเริ่มต้นของฟองสบู่ และผมรู้ว่าหลายคนยังคงคิดว่าเราอยู่ในภาวะนั้นอยู่ แต่ในปี 2023 หนึ่งปีหลังจากการเปิดตัว GPT ผมเห็นความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง และผมมีความเชื่อมั่นอย่างลึกซึ้ง ซึ่งผมยังคงยึดมั่นมาจนถึงทุกวันนี้ว่าเรากำลังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการปฏิวัติครั้งใหม่ การปฏิวัติครั้งก่อนคือการปฏิวัติอินเทอร์เน็ต ก่อนหน้านั้นเรามีการปฏิวัติซิลิคอนแวลลีย์ และก่อนหน้านั้นก็มีการปฏิวัติอุตสาหกรรม และอื่นๆ ดังนั้น เรากำลังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการปฏิวัติครั้งใหม่ที่จะไม่หายไป ผมขอเชิญชวนทุกท่านให้เตรียมตัวให้พร้อม: ความสามารถของ AI จะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกปีในอนาคตอันใกล้ สิ่งนี้จะส่งผลกระทบต่อทุกสิ่ง ทุกแง่มุมในชีวิตของเรา มันเริ่มต้นขึ้นแล้ว นอกเหนือจากความเชื่อนี้ ผมยังมีส่วนร่วมใน DeFi อีกด้วย ย้อนกลับไปในปี 2021 บริษัทเดิมของผมได้ก่อตั้ง Odos.xyz ซึ่งเราแยกตัวออกมา เป็นบริษัทรวบรวม DEX ดังนั้น ผมจึงมีความเชื่อมั่นอย่างลึกซึ้งในแอปพลิเคชันทางการเงิน รวมถึงอิสรภาพทางการเงินและความรู้ที่คริปโทเคอร์เรนซีมอบให้ ระหว่างโครงการนำร่องและการทดลองที่กล่าวถึงในบทนำ หนึ่งในสิ่งที่ท้าทายที่สุดที่ผมสังเกตเห็นคือความยากลำบากในการเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นบนเครือข่าย รวมถึงข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องซึ่งสำคัญต่อการตัดสินใจทางการเงินทั้งแบบ on-chain และ off-chain ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการตัดสินใจทางการเงิน นั่นคือเหตุผลที่เรามุ่งเน้นไปที่ Cambrian เราเชื่อว่าทุกโครงการที่เกี่ยวข้องกับการเงินของหน่วยงานหรือการเงินอิสระ จำเป็นต้องมีข้อมูลที่เชื่อถือได้ รวดเร็ว ครอบคลุม และตรวจสอบได้ เพื่อส่งให้กับตัวแทนของพวกเขา สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของโครงการเหล่านี้ ดังนั้นเราจึงตัดสินใจที่จะมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลทางการเงิน
• นีโอ (Almanak) เรามักเรียกตัวเองว่า "AI for DeFi" เกี่ยวกับแรงบันดาลใจของเรา Almanak เริ่มต้นจากการเป็นบริษัทที่ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขายและการจัดการสินทรัพย์ เราทำงานร่วมกับผู้จัดการสินทรัพย์และผู้จัดสรรสินทรัพย์รายใหญ่ ดังนั้นเราจึงสามารถเข้าถึงเงินทุนจำนวนมากได้เสมอ Almanak ก่อตั้งมาสี่ปีแล้ว สามปีที่แล้ว เมื่อกระแส ChatGPT ได้รับความนิยม เรารู้ว่ามันจะสำคัญมาก เราจึงถามลูกค้ารายใหญ่ของเราว่า "เฮ้ อะไรจะโน้มน้าวให้คุณไว้วางใจให้ AI ดูแลเงินของคุณ" พวกเขาตอบว่า (โดยเฉพาะผู้จัดสรรสินทรัพย์รายใหญ่) ว่าจะไม่ฝากเงินเกิน 100 ดอลลาร์ พวกเขากลัวการจัดการของ AI อย่างมาก การแทรกคิวทางอ้อม และ "สิ่งที่ไม่รู้" มากมาย หรือพูดง่ายๆ ก็คือ หากเงินของพวกเขาลดลง พวกเขาก็ต้องการให้มีคนฟ้องร้อง ดังนั้น เมื่อพูดคุยกับสถาบันเหล่านี้ที่บริหารเงินหลายพันล้านดอลลาร์ เราจึงถามตัวเองว่า "เอาล่ะ AI เก่งที่สุดด้านไหน" ปัจจุบัน AI เก่งที่สุดในการเขียนโค้ด มันสามารถเขียนโค้ดได้เร็วกว่าคนทั่วไปหลายร้อยเท่า นอกจากนี้ AI ยังเก่งด้านการใช้เหตุผลอีกด้วย มันสามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วกว่ามนุษย์หลายล้านล้านเท่า เรานำคุณลักษณะสองประการนี้มาประยุกต์ใช้กับ Almanak เราได้สร้าง "Agentic Swarm" หรือทีมตัวแทน ซึ่งมีหน้าที่หลักในการเขียนกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพสูง ระบุโอกาสทางการตลาด ประมวลผลพลวัตของตลาด ปรับปรุงกลยุทธ์ที่มีอยู่ให้เหมาะสมที่สุด และสื่อสารข้อมูลทั้งหมดนี้กลับไปยังผู้ใช้ ในระบบนิเวศของเรา AI จะทำงานร่วมกับผู้ใช้ โดยจะนำเสนอแนวคิดสำหรับกลยุทธ์ การปรับปรุง และท้ายที่สุดคือโค้ด อย่างไรก็ตาม หากมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น คุณคือคนที่กองทุนเฮดจ์ฟันด์จะเรียกใช้ สิ่งที่เราสร้างขึ้นคือวิธีการที่ลดระยะเวลาในการพัฒนากลยุทธ์ทางการเงินที่ซับซ้อนจากหลายเดือนเหลือเพียงไม่กี่นาที นอกจากนี้ เรายังลดต้นทุนในการพัฒนากลยุทธ์ดังกล่าวจากหลายล้านดอลลาร์เหลือเพียงไม่กี่ดอลลาร์ หรือแม้แต่ไม่ถึงสิบดอลลาร์ ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน เมื่อสร้างกลยุทธ์แล้ว ก็จะเหมือนกับที่กองทุนเฮดจ์ฟันด์ทั่วไปใช้ เป็นระบบที่กำหนดได้ ตรวจสอบได้ และสามารถทดสอบย้อนหลัง จำลองสถานการณ์ และปรับใช้ได้ เพื่อให้คุณรู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้น AI จะไม่เข้าไปยุ่งเกี่ยวกับเงินทุนของคุณเลย มันเพียงแค่ช่วยปรับปรุงกระบวนการสร้างและค้นหากลยุทธ์ แต่จะไม่เข้าไปยุ่งเกี่ยวกับเงินทุน จนถึงปัจจุบัน วิธีการนี้ได้ผลดี เราได้เห็นความเชื่อมั่นของผู้จัดสรรรายใหญ่ และมูลค่ารวมที่ถูกล็อก (TVL) ของเราในปัจจุบันอยู่ที่ 160 ล้านดอลลาร์ สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งคือ เมื่อสร้างกลยุทธ์ Python แบบกำหนดได้สำเร็จแล้ว คุณสามารถรวมกลยุทธ์นั้นไว้ใน Vault ได้ Vault เหล่านี้สามารถประกอบขึ้นได้อย่างสมบูรณ์ คุณสามารถนำไปวางไว้บน Pendle, Curve และอื่นๆ ได้ ซึ่งนั่นก็ยอดเยี่ยมเช่นกัน เราคิดว่าเราได้สร้างคลาสสินทรัพย์ใหม่ที่เรียกว่า "tokenized AI vaults" อีกครั้ง AI จะไม่เข้าไปยุ่งเกี่ยวกับเงินทุน ดังนั้นผู้จัดสรรรายใหญ่จึงรู้สึกสบายใจที่จะฝากเงินทุนไว้ที่นี่ พวกเขารู้ว่าต้องไปหาใคร—พวกเขาจะไปหาคุณ ผู้ควบคุมวอลต์—และคุณก็แค่ใช้ Almanak เป็นเครื่องมือที่ทำให้การเขียนโค้ดเร็วขึ้น 100 เท่า และเข้าใจได้เร็วเป็นพันล้านเท่า นอกจากนี้ ดังที่แซมได้กล่าวไว้ เรายังมุ่งเน้นการสร้างตัวแทนทางการเงินด้วย ตัวแทนของเราได้รับการฝึกฝนมาเป็นอย่างดีสำหรับการใช้เหตุผลเชิงปริมาณ ดังนั้นเราจึงมั่นใจว่าพวกเขามีความฉลาดเทียบเท่าหรืออาจจะฉลาดกว่านักควอนต์คนอื่นๆ ในอุตสาหกรรม แต่แรงบันดาลใจของเราส่วนใหญ่มาจากการทำงานอย่างใกล้ชิดกับผู้จัดสรรรายใหญ่ ไม่ใช่จากการพยายามตอบสนองความต้องการของพวกเขาในทางปฏิบัติ เราเพียงแค่ถามพวกเขาว่า "โอเค ทุกคน คุณต้องการอะไร คุณจะลงทุนเงินของคุณที่ไหน" จากนั้นเราก็สร้างมันขึ้นมา
• Renç (กิซา): อย่างที่ผมได้กล่าวไปแล้ว ก่อนที่จะก่อตั้งกิซา ผมและพันธมิตรได้สร้างระบบสัญญาอัจฉริยะสำหรับกรณีการใช้งานทางการเงินที่หลากหลาย สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนคือ แม้ว่าสัญญาที่ดำเนินการได้เองเหล่านี้จะปลดล็อกศักยภาพของการเงินแบบเปิด แต่เราเชื่ออย่างตรงไปตรงมาว่าในสถานะปัจจุบัน นวัตกรรมยังคงเติบโตช้าเกินกว่าที่จะแข่งขันกับการเงินแบบดั้งเดิมได้ นี่เป็นแรงผลักดันหลักที่อยู่เบื้องหลังการค้นหาวิธีนำการคำนวณแบบออฟเชนที่ซับซ้อนมาไว้บนเชน เพื่อยกระดับความสามารถของระบบแบบกระจายศูนย์และประสบการณ์ผู้ใช้ในการโต้ตอบกับโลกการเงินแบบกระจายศูนย์อย่างมีนัยสำคัญ ตั้งแต่ปี 2022 เราได้ทำการวิจัย AI ที่ตรวจสอบได้อย่างละเอียดถี่ถ้วน เราทำสิ่งนี้ก่อนที่มันจะเป็นที่นิยม โดยอธิบายถึงความสำคัญของมัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีการใช้งานทางการเงิน เราได้สำรวจจุดสำคัญที่เป็นไปได้ทั้งหมดของการเรียนรู้ของเครื่องและกรณีการใช้งานทางการเงินในระบบการเงินแบบกระจายศูนย์ สำหรับเรา คุณค่าของ AI มีสองประการ ประการหนึ่ง การประมวลผลเจตนาทั่วไปเป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการบรรลุผลทางการเงิน โดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลทางเทคนิคหรือการดำเนินการเฉพาะทางที่เป็นอิสระ ในทางกลับกัน มันเกี่ยวกับการดำเนินกลยุทธ์การปรับตัวที่ซับซ้อนบนเครือข่าย (on-chain) ด้วยความแม่นยำและต้นทุนที่ต่ำ ส่วนที่สองนี้จะมุ่งเน้นไปที่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขนาดเล็กที่พัฒนาภายในองค์กร และอัลกอริทึมทางการเงินแบบดั้งเดิมที่ถูกนำมาใช้ซ้ำๆ และสามารถตีความ ตรวจสอบ และปรับแต่งได้อย่างเต็มที่
• โคลิน (Makina): เรื่องราวของเราที่ Makina เริ่มต้นด้วย Dialectic ซึ่ง Dialectic เป็นพันธมิตรด้านการออกแบบของเรา ปัจจุบันเราเป็นอิสระจากพวกเขาแล้ว แต่พวกเขาได้ตระหนักถึงสิ่งนี้ในขณะที่สร้างกองทุนของตัวเอง สำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคย Dialectic เป็นนักลงทุนที่กระตือรือร้นมากในแวดวงนี้ และเป็นหนึ่งในผู้เล่นรายแรกๆ และก้าวหน้าที่สุดในกลยุทธ์ผลตอบแทนแบบออนเชนตั้งแต่ปี 2021 พวกเขาจัดการสิ่งต่างๆ มากมายผ่านระบบที่พวกเขาสร้างขึ้นมาตลอดหลายปี สิ่งหนึ่งที่พวกเขาตระหนักได้อย่างรวดเร็วคือ เพื่อที่จะแข่งขันในวงการนี้ สร้างรายได้ สร้างผลงานที่เหนือกว่า และดึงดูดผู้ฝากเงินและหุ้นส่วนจำกัด (LP) ให้เข้ามาลงทุนในกองทุนเหล่านั้น พวกเขาจำเป็นต้องสร้างผลงานที่เหนือกว่ากลยุทธ์อื่นๆ เมื่อปรับตามความเสี่ยงแล้ว เพื่อจุดประสงค์นี้ พวกเขาได้สร้างเครื่องมือต่างๆ มากมายที่ใช้ประโยชน์จากการเขียนสคริปต์ หนึ่งในเทคโนโลยีที่พวกเขาใช้คือโครงการโอเพนซอร์สชื่อ Oiler ซึ่งพวกเขามีส่วนร่วมอย่างแข็งขัน พวกเขาตระหนักว่าเครื่องมือหลายอย่างที่พวกเขาสร้างขึ้นจะเติบโตได้ดีกว่าในฐานะโครงสร้างพื้นฐานแบบเปิด นั่นคือจุดเริ่มต้นของเรื่องราวของ Makina โดยพื้นฐานแล้ว เราได้นำเทคโนโลยีนี้ออกสู่ตลาด ร่วมมือกับพวกเขา และตอนนี้กำลังขยายไปยังผู้ให้บริการรายอื่นๆ ในพื้นที่นี้ เราต้องการสนับสนุนทิศทางการพัฒนาในอนาคต ซึ่งกำลังมุ่งสู่ระบบอัตโนมัติที่มากขึ้น ระบบอัตโนมัตินี้จะขึ้นอยู่กับสิ่งที่เกิดขึ้นภายในบล็อกเชน สิ่งที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมมหภาค ไม่ว่าคุณจะได้รับข้อมูลเหล่านั้นจากที่ใด และวิธีที่ดีที่สุดในการเข้าถึงข้อมูลนั้นคือสิ่งที่เราได้ยินมาจากทุกคนที่นี่ เรากำลังแก้ไขปัญหานี้จากมุมมองของ DeFi และโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินก่อน จากนั้นจึงพิจารณาว่าจะสามารถนำการดำเนินการที่ดีที่สุด การตัดสินใจที่ดีที่สุด และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีที่สุดไปประยุกต์ใช้ที่ไหน ซึ่งเห็นได้ชัดว่าคือตัวแทนอิสระ เราตระหนักดีว่า ดังที่เราได้ฟังจาก Neo ซึ่งเป็นคำกล่าวเปิดที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับความกังวลของผู้คนเกี่ยวกับการโอนเงินให้กับ AI เราดำเนินการในวิธีที่ต่างออกไปเล็กน้อย แต่เราเชื่อมั่นว่าเมื่อเทคโนโลยีเหล่านี้พัฒนาขึ้นและผู้คนเริ่มเข้าใจมากขึ้น เราจะสามารถเสริมและขยายข้อเสนอของเราได้ พร้อมกับแก้ไขปัญหาต้นทุนหลักๆ ที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมการจัดการสินทรัพย์ ดังนั้นเราจึงเชื่อมั่นอย่างยิ่งใน DeFi เชื่อมั่นอย่างยิ่งใน Ethereum และเชื่อมั่นอย่างยิ่งใน AI และความก้าวหน้าในอุตสาหกรรมเหล่านี้

3. ตอนนี้ลูกค้าหลักของคุณคือใคร? ปัญหาของพวกเขาคืออะไร?

• Neo (Almanak): ที่ Almanak ผลิตภัณฑ์ของเราจำเป็นต้องแก้ปัญหาสองอย่าง เราต้องแก้ปัญหาเกี่ยวกับวิธีการนำเสนอกลยุทธ์และวอลต์ที่ซับซ้อน ดังนั้นเราจึงได้ทำงานร่วมกับ DAO มากมายและผู้ดูแลทุกคนใน Morpho เช่น Stake DAO, MEV Capital, Block Analitica, Gauntlet ทั้งหมดนั้น เมื่อพูดถึง DAO เรากำลังพูดคุยกับ DAO ชั้นนำ 20 อันดับแรกบน DeFi Llama ทำไมพวกเขาถึงใช้ผลิตภัณฑ์ของเรา? พวกเขาจะสร้างวอลต์ที่ใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์ของพวกเขา ยกตัวอย่างเช่น Ethena ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้จัดการสินทรัพย์รายใหญ่ ลองนึกภาพว่าคุณมีวอลต์ USDe ที่ปรับแต่งอย่างต่อเนื่องและแสวงหาผลตอบแทน USDe สูงสุดในทุกโปรโตคอล DeFi เรากำลังพูดคุยกับคนเหล่านั้น และเรากำลังพูดคุยกับโครงการใหม่ๆ อีกมากมาย ผมไม่รู้ว่าคุณสนใจหรือไม่ แต่มีข้อร้องเรียนมากมายเกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์โทเค็น FDV ที่สูง ที่ Almanak เรายังอนุญาตให้โครงการต่างๆ ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อเปิดตัวกลยุทธ์การจัดหาสภาพคล่องหรือการซื้อขายของตนเอง ผู้ใช้สามารถใช้อัลกอริทึมของเราเพื่อเปิดตลาดหรือการแข่งขันการซื้อขายได้อย่างง่ายดาย สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุดคือผู้ใช้ทั่วไป ซึ่งเป็นแหล่งที่มาของเงินทุน ผมได้อธิบายเกี่ยวกับฝั่งอุปทานของห้องนิรภัยไปแล้ว ฝั่งอุปทานของเงินทุนมาจากผู้ใช้ เมื่อห้องนิรภัยเหล่านี้ถูกนำไปใช้งานแล้ว ทุกคนสามารถฝากเงินและรับประโยชน์จากมันได้ โดยแลกกับการแบ่งปันผลกำไรบางส่วนกับผู้ดูแลห้องนิรภัย ห้องนิรภัยเหล่านี้จะไม่มีการอนุญาตใดๆ ดังนั้นทุกคนจึงสามารถนำไปใช้งานจริงได้ แต่ผมแค่อยากจะให้คุณเห็นมุมมองว่าใครจะเป็นผู้จัดการห้องนิรภัย และใครจะเป็นลูกค้ารายแรกของเรา นอกจากนี้ยังมีผู้จัดการสินทรัพย์และกองทุนป้องกันความเสี่ยงอีกด้วย เรากำลังเจรจากับหน่วยงานด้านการเงินแบบรวมศูนย์ (CeFi) ที่บริหารจัดการเงินหลายพันล้านดอลลาร์ และต้องการเพียงทำให้ระบบการใช้งานเป็นระบบอัตโนมัติ นักวิเคราะห์เชิงปริมาณ (quant) มีราคาแพงมากและหายาก พวกเขาสามารถเอาท์ซอร์สทั้งหมดนี้ให้กับตัวแทนของเรา และปรับใช้กลยุทธ์การซื้อขายที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว จนกลายเป็นกองทุนป้องกันความเสี่ยงได้ภายในหนึ่งสัปดาห์หรือแม้กระทั่งไม่กี่วัน ผมขอพูดถึงประเด็นสำคัญตรงนี้ด้วย ในฐานะผู้ใช้ คุณจะสามารถเดิมพันโทเค็นในสัญญาที่คล้ายกับสัญญา VEX มาก ดังนั้น คุณสามารถโหวตให้กับ Vault ที่คุณชื่นชอบ โหวตให้กับ DAO ที่คุณชื่นชอบ หรือโหวตสินทรัพย์ของคุณเพื่อเพิ่มผลตอบแทนเมื่อคุณฝากเงินเข้า Vault ผลิตภัณฑ์ของเรามีความซับซ้อนมาก ฝั่งซัพพลายของ Vault จะจัดทำโดยผู้ใช้มืออาชีพ แต่ทุกคนสามารถเปิดกว้างสำหรับการจัดหาเงินทุนได้
• Sam (Cambrian Network): คอลินเพิ่งพูดถึงการจัดสรรเงินทุนระหว่างห้องนิรภัยที่สร้างผลตอบแทนและโปรโตคอลการให้กู้ยืม เรามุ่งเน้นไปที่การวัดผลว่าผลตอบแทนเหล่านั้นเกิดขึ้นที่ใด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ตามที่คอลินกล่าวไว้ คุณจำเป็นต้องเข้าใจผลตอบแทนย้อนหลังที่สร้างขึ้นบนเชนต่างๆ และข้ามโปรโตคอลต่างๆ ภายในเชนเหล่านั้น ซึ่งจำเป็นต้องมีการรวบรวมข้อมูลที่ซับซ้อน การติดตามกิจกรรมบนเชนทั้งบน EVM และบนเชนที่ไม่ใช่ EVM และการติดตามโปรโตคอลภายในเชนเหล่านั้น ผู้สร้างจำเป็นต้องใช้ทั้งข้อมูลย้อนหลังเพื่อปรับกลยุทธ์และข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อดำเนินการ นี่เป็นหนึ่งในความเชี่ยวชาญของเรา นั่นคือการติดตามข้อมูลทั้งหมดนี้ หากคุณนึกถึงผู้ให้บริการ RPC พวกเขาจะให้ข้อมูลดิบแบบเรียลไทม์ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลที่ออกมาจากผู้ให้บริการ RPC นั้นไม่ได้ชัดเจนและกระชับเสมอไป สิ่งที่เราทำคือถอดรหัสข้อมูลย้อนหลังทั้งหมด และจากความเข้าใจของเราเกี่ยวกับโปรโตคอล เราสามารถถอดรหัสข้อมูลนั้นและเริ่มติดตาม เช่น ผลตอบแทนที่สร้างขึ้น ขณะนี้เราอยู่ในช่วงเบต้าแบบปิดและกำลังทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มนักพัฒนา Coinbase เรายังทำงานร่วมกับ Olas ในฐานะส่วนหนึ่งของ Olas Hedge Fund Cluster โดยให้ข้อมูลทั้งแบบ on-chain และ off-chain ทั้งแบบเรียลไทม์และย้อนหลังแก่ตัวแทนภายใน Olas เรายังร่วมมือกับโครงการอื่นๆ อีกมากมาย ได้แก่ Truflation อย่างใกล้ชิด โดยให้บริการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและกิจกรรมในกระเป๋าเงิน อีกหนึ่งโครงการที่น่าสนใจยิ่งกว่าที่เรากำลังร่วมงานด้วยคือ AskPire ซึ่งกำลังติดตามคลังข้อมูล GitHub หลายหมื่นแห่งที่เกี่ยวข้องกับโครงการโทเค็น เราติดตามประวัติการมีส่วนร่วมและคุณภาพของผู้ร่วมสนับสนุน และ AskPire กำลังสร้างกลยุทธ์การซื้อขายที่ปรับแต่งได้โดยใช้ข้อมูลของเรา ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถเชื่อมโยงกิจกรรมของโครงการกับราคาโทเค็นในอนาคตได้ ดังนั้น ผมหวังว่าข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจประเภทของข้อมูลที่เรานำเสนอ ทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับความต้องการทั่วไปที่เราเห็นในโครงการการเงินแบบพร็อกซี
• Renç (กิซา): เพื่อปูทางให้ชัดเจนขึ้น ที่กิซา เราไม่ได้สนใจการปรับปรุงแบบค่อยเป็นค่อยไปมากนัก ผมคิดว่า DeFi ติดอยู่ในวงจรของการปรับปรุงแบบค่อยเป็นค่อยไปมานานแล้ว สิ่งที่เราต้องการบรรลุคือการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์อย่างสมบูรณ์ในด้านประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) ในภาคการเงิน ไม่ใช่แค่ Web 3 แต่รวมถึงอุตสาหกรรมการเงินทั้งหมด เราต้องการเปลี่ยนรูปแบบการเงินจากแนวทางที่เน้นผลิตภัณฑ์เป็นศูนย์กลางไปสู่แนวทางที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง เรามีมุมมองที่แน่วแน่ในประเด็นนี้ว่า การเงินส่วนบุคคลคือหนทางข้างหน้า วิสัยทัศน์ของเราไม่ใช่การสร้างโปรโตคอล DeFi ใหม่ ซึ่งไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน แต่เป็นการสร้างเครือข่ายที่คอยช่วยเหลือตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน เพื่อดำเนินการและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถานการณ์ทางการเงินของคุณ ช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายทางการเงิน นี่คือดาวเหนือของเรา ด้วยความแข็งแกร่งของโครงสร้างพื้นฐานของเราและดาวเหนือแห่งการเงินส่วนบุคคลที่ปรับแต่งตามความต้องการนี้ ตัวแทนของกิซาจึงสามารถให้บริการทั้งผู้ใช้รายย่อยและผู้ใช้สถาบันได้ สถาบันที่เราร่วมงานด้วยในปัจจุบันมีความต้องการที่เข้มงวดและซับซ้อนมากขึ้น ตั้งแต่ข้อกำหนดด้านการดูแล ไปจนถึงกรอบความเสี่ยง ไปจนถึงข้อกำหนดด้านสภาพคล่อง Giza ถูกสร้างขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านี้ด้วยกลยุทธ์ตัวแทนที่ปรับแต่งได้ ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป ตั้งแต่การออกแบบตัวแทนแบบกำหนดเอง ไปจนถึงการจัดหาโครงสร้างพื้นฐานที่แยกส่วน การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ เส้นทางการตรวจสอบ และการใช้งานแบบ White-label สำหรับกองทุน พันธมิตรด้านฟินเทค และธนาคารดิจิทัล (ซึ่งมีความต้องการเชิงรุกมากมาย) สำหรับผู้ใช้รายบุคคล ผมคิดว่ายังมีช่องว่างสำหรับการสำรวจในส่วนนี้ ซึ่งเราอาจยังคงนำเสนอความซับซ้อนในระดับเดียวกัน แต่มีความซับซ้อนน้อยกว่า สำหรับผู้ใช้รายย่อย หรือที่เรียกว่า "ธนาคารที่เข้าไม่ถึงบริการทางการเงิน" เราสามารถทำให้พวกเขาสามารถโต้ตอบกับระบบการเงินแบบกระจายอำนาจได้ผ่านอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายอย่างสุดขั้ว ซึ่งตัดทอนชั้นนโยบายออกไปอย่างสิ้นเชิง เรารับผิดชอบการตัดสินใจทางการเงินแทนผู้ใช้ เราทำให้กระบวนการตัดสินใจเป็นระบบอัตโนมัติ ผมคิดว่านี่เป็นหนึ่งในจุดเด่นที่โดดเด่นที่สุดของ Giza และเรามีความกล้าหาญ ความเชี่ยวชาญ และพรสวรรค์ที่จะรับมือกับภารกิจที่ท้าทายนี้ เรากำลังสำรวจความต้องการเฉพาะสำหรับทั้งกลุ่มตลาดค้าปลีกและกลุ่มสถาบัน พูดง่ายๆ คือ ผู้ใช้รายย่อยต้องการความเป็นนามธรรมและการเข้าถึงแบบสุดขั้ว ในขณะที่สถาบันต่างๆ ต้องการมาตรฐานความปลอดภัย การตรวจสอบ และการรายงานที่สูงขึ้น เราอยู่ในสถานะที่ดีที่จะตอบสนองทั้งสองสิ่งนี้ได้ Giza ได้สร้างฐานสินทรัพย์ที่สำคัญ นั่นคือตลาด Stablecoin ซึ่งเห็นได้ชัดว่ามันจะไม่หายไปในเร็วๆ นี้ มูลค่าตลาดรวมของ Stablecoin สูงถึง 3 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ และ Stablecoin ทุกตัวที่หมุนเวียนอยู่นั้นถือเป็นเงินทุนที่มีศักยภาพ ซึ่งตัวแทนของ Giza สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้โดยอัตโนมัติ นั่นเป็นเหตุผลที่เราสร้างพร็อกซีตัวแรกสำหรับพื้นที่นี้ และจะขยายขอบเขตและขีดความสามารถของ Stablecoin ต่อไป แน่นอนว่าสิ่งนี้ยังช่วยให้เราสามารถให้บริการแก่คลัง DAO และกองทุนสถาบัน ทุกที่ที่สามารถ Stablecoin ออกมาเป็นนามธรรม หรือทุกที่ที่ใครบางคนถามว่า "ฉันจะลงทุนใน Stablecoin ได้อย่างไร" Giza อยู่ที่นั่น
• โคลิน (มาคินา): เรนซ์เพิ่งพูดอะไรบางอย่างที่น่าสนใจมากเกี่ยวกับวิธีที่เราสามารถก้าวข้ามการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ในด้านการเงินได้ ผมคิดว่าพวกเราทุกคนมีส่วนร่วมในเทคโนโลยีนี้ เพราะเราตระหนักดีว่าระบบการเงินแบบดั้งเดิมยังไม่เหมาะกับผู้คนในขณะนี้ ผมคิดว่านั่นเป็นหนึ่งในแสงนำทางสำหรับทุกคนที่เกี่ยวข้องกับ Ethereum สิ่งที่เรามุ่งมั่นทำที่มาคินา คือการสร้างความปลอดภัยและความมั่นคงให้กับรากฐานของทุกสิ่งที่เราทำ ควบคู่ไปกับการทำให้ระบบสามารถปรับขนาดได้ เราเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่าการจัดหาโครงสร้างพื้นฐานนี้จะทำให้เราสามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับทุกคน ไม่ว่าจะเป็นสถาบันขนาดใหญ่หรือผู้ใช้รายย่อย เรามองโลกในทำนองเดียวกันกับที่นีโอพูด มีองค์กรที่ต้องการการลงทุน และมีองค์กรที่ต้องการตอบสนองความต้องการเหล่านั้น เรากำลังดำเนินการเพื่อให้แน่ใจว่าผู้จัดการผลลัพธ์ทางการเงินที่ดีที่สุดสามารถเข้าถึงเครื่องมือที่ช่วยให้พวกเขาดำเนินการได้อย่างปลอดภัย เราเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่านี่เป็นพื้นที่ที่กำลังเติบโต หากเรามองไปที่ตลาดการเงินแบบดั้งเดิม ปัจจุบันมีสินทรัพย์ภายใต้การจัดการประมาณ 150 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐทั่วโลก ข้อเท็จจริงที่น่าสนใจอย่างหนึ่งคือ ปัจจุบัน ประมาณ 60-70% ของสินทรัพย์เหล่านั้นได้รับการบริหารจัดการอย่างแข็งขัน และเปอร์เซ็นต์ดังกล่าวก็กำลังลดลง สาเหตุหลักมาจากการที่ผู้คนจ่ายค่าธรรมเนียมจำนวนมากและไม่ได้ให้ผลตอบแทนที่ดีกว่า ETF เสมอไป เราได้ยินเกี่ยวกับ ETF มากมายในโลกคริปโตเช่นกัน ETF ถือเป็นนวัตกรรมที่ปฏิวัติวงการอย่างมาก โดยเปลี่ยนมุมมองของหลายฝ่ายในวงการการเงินแบบดั้งเดิมด้วยต้นทุนที่ต่ำ เราเชื่อมั่นว่าเมื่อเราเห็นความก้าวหน้าด้านความปลอดภัยและระบบอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยีอย่าง Ethereum, EVM และ AI ต้นทุนเหล่านี้สามารถลดลงได้ ทำให้ผู้คนได้รับผลตอบแทนส่วนเกินได้อย่างคุ้มค่ามากขึ้นผ่านกลยุทธ์ที่ดีกว่า สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งสำหรับเราในระดับโลก ไม่ใช่แค่การทำให้สิ่งต่างๆ ดีขึ้นสำหรับหน่วยงานใดหน่วยงานหนึ่งใน Wall Street หรือใน City of London เท่านั้น แต่คือการสร้างความมั่นใจว่าทุกคนที่ต้องการเข้าถึงผลลัพธ์ทางการเงินสามารถทำได้ นอกจากนี้ เราเชื่อมั่นว่าสิ่งนี้ควรถูกรวมไว้ในโปรโตคอล DeFi โดยตรง เราควรสร้างเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้จัดการสามารถเปลี่ยนสินทรัพย์ที่สร้างผลกำไรเหล่านี้เป็นหลักประกัน หรือนำไปใช้ในรูปแบบต่างๆ ภายในระบบนิเวศ DeFi นี่คือวิธีที่เราพัฒนาเศรษฐกิจ DeFi อย่างแท้จริง ซึ่งอาจรวมถึง Stablecoin ก็ได้ แต่อาจก้าวไปไกลกว่านั้นอีกมาก ช่วยให้ผู้คนสามารถจับคู่หนี้สินในอนาคตกับสินทรัพย์ที่มีอยู่ และส่งต่อไปยังรุ่นต่อรุ่นได้ เราเชื่อว่าสิ่งนี้จะเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างความเจริญรุ่งเรืองผ่านความมั่งคั่งของผู้คนอย่างสิ้นเชิง ขอย้ำอีกครั้งว่า เราเป็นแฟนตัวยงของ AI และ Ethereum ในการบรรลุเป้าหมายนี้

4. ในกลุ่มเทคโนโลยีของคุณ ส่วนใดที่ต้องพึ่งพาความสามารถของ AI มากขึ้นและส่วนใดที่ต้องพึ่งพาน้อยกว่า และเพราะเหตุใด นอกจากนี้ เนื่องจากเรากำลังพูดถึงการสร้างระบบการเงินที่ใช้ประโยชน์จาก AI การจัดการและการควบคุมความเสี่ยงจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง เมื่อคุณพิจารณาถึงความปลอดภัยของ AI คุณคำนึงถึงการจัดการความเสี่ยงหรือการควบคุมอย่างไรในเวิร์กโฟลว์ของคุณ

• เรย์ (OKX Ventures): เมื่อผู้คนพูดถึงตัวแทน DeFi ดูเหมือนว่าผู้ใช้จำนวนมาก โดยเฉพาะผู้ใช้รายย่อย ยังคงเข้าใจแนวคิดนี้ผิด พวกเขาอาจคิดว่า "เฮ้ เราแค่ใช้ตัวแทน AI และพึ่งพาพวกเขา 100% ในการตัดสินใจทางการเงิน จัดการเงินทุน และค้นหาอัลฟ่า" แต่จริงๆ แล้วไม่ใช่แบบนั้นเลย ที่จริงแล้ว เราต้องการช่วยลูกค้าสร้างระบบการเงินที่ใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI ในระดับหนึ่ง ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานหรือคุณภาพการตัดสินใจ อย่างไรก็ตาม เรายังต้องสร้างเวิร์กโฟลว์ที่เชื่อถือได้ กำหนดได้ และสามารถตรวจสอบได้ เพราะก่อนที่เราจะลงทุนเงินจำนวนมาก เราจำเป็นต้องมีระบบการเงินที่เชื่อถือได้ นี่คือเหตุผลที่ผมอยากถามคำถามเกี่ยวกับวิธีที่คุณพิจารณาปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในระบบของคุณ
• Renç (กิซา): ใช่ครับ ผมคิดว่ามันสำคัญมาก ในฐานะบริษัทผู้บุกเบิกตัวแทนที่ตัดสินใจทางการเงินแทนผู้ใช้และสถาบัน นี่เป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่เราต้องเอาชนะในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา นั่นคือการให้ความรู้แก่สาธารณชนเกี่ยวกับคำถามที่ถูกต้องตามกฎหมายที่คุณถาม ตัวแทนจะเอาเงินของฉันไปแล้ววิ่งหนีหรือเปล่า? เราอธิบายได้ไหมว่า AI กำลังทำอะไรกับเงินของเรา? แน่ใจแค่ไหน? พวกเขากำลังประสาทหลอนหรือเปล่า? เราต้องผ่านสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดเพื่อให้ผู้คนยอมรับ เพราะมันเป็นเครื่องมือใหม่หมดจด ในกรณีของกิซา มันไม่ใช่ห้องนิรภัยที่ผู้คนคุ้นเคยกับการเก็บเงิน แต่มันเป็นอะไรที่ใหม่หมดจด ผู้ใช้แต่ละคนมีตัวแทนเฉพาะที่คอยให้บริการพวกเขา ในคำถามของคุณ สิ่งสำคัญคือต้องแยกแยะหรือนิยามว่า "AI" คืออะไรในบริบทนี้ คำถามส่วนใหญ่ที่คุณถามมาจากความเข้าใจในหลักสูตร LLM สำหรับเรา LLM มีความสามารถอย่างน่าทึ่งในการวิเคราะห์ความต้องการทั่วไปของผู้ใช้และกำหนดค่าพารามิเตอร์เหล่านั้นให้เป็นค่ากำหนด ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วคือการแปลงข้อมูลอินพุตที่คลุมเครือในระดับมนุษย์ ตั้งแต่ "ฉันต้องการสร้างรายได้อย่างปลอดภัยจาก stablecoin ของฉัน" ไปจนถึง "ฉันต้องการเอาชนะอัตราเงินเฟ้อของสหรัฐฯ ให้ได้ 5%" หรือ "ฉันต้องการเข้าถึง ETH ในระดับปานกลาง" ให้เป็นพารามิเตอร์ทางการเงินที่มีโครงสร้าง แต่แง่มุมที่เข้าใจกันโดยทั่วไปของ AI หรือ LLM นั้นสำหรับเราหยุดอยู่แค่นั้น เมื่อกำหนดพารามิเตอร์ของเจตนาแล้ว การดำเนินการจะเปลี่ยนไปสู่เอเจนต์เฉพาะทางที่สร้างขึ้นบนตรรกะเชิงอัลกอริทึมและฟังก์ชันการปรับให้เหมาะสมที่สุด ซึ่งกำหนดได้ ตรวจสอบได้ และสามารถปรับตัวเองได้อย่างต่อเนื่องในตลาดและโปรโตคอลต่างๆ ดังนั้น การผสมผสานสองสิ่งนี้เข้าด้วยกัน เราจึงได้ AI ที่สามารถปรับแต่งได้อย่างเหนือชั้น พร้อมด้วยการดำเนินการอย่างมืออาชีพ แข็งแกร่ง ปลอดภัย และเป็นไปตามนโยบายของเอเจนต์เฉพาะทางที่โดดเด่นในตลาดการเงิน
• นีโอ (อัลมาแนก): ผมไม่แน่ใจว่า AI จะกำหนดได้และพิสูจน์ได้พร้อมกันได้อย่างไร แต่ประเด็นสำคัญคือ เราใช้ AI อย่างไรและจัดการกับความปลอดภัยอย่างไร อีกครั้ง เราเน้นที่การปฏิบัติจริงในทุกสิ่ง เราไม่ต้องการคิดค้นสิ่งเดิมๆ เราเพียงแค่นำสิ่งที่พิสูจน์แล้วและเป็นที่ต้องการในตลาดมาใช้ เราใช้ AI เพื่อสร้างโค้ดโดยเฉพาะ ซึ่งเร็วกว่าถึง 100 เท่า และโค้ดนั้นกำหนดได้และพิสูจน์ได้ ถ้าคุณถามผู้จัดการกองทุนเฮดจ์ฟันด์ นักวิเคราะห์เชิงปริมาณ หรือนักพัฒนาคนใดก็ตามว่าพวกเขาคุ้นเคยกับสิ่งที่ตัวแทนของเราสร้างขึ้นหรือไม่ พวกเขาก็จะรู้ หากพวกเขาได้รับโทรศัพท์จากหุ้นส่วนจำกัด (LP) หรือธนาคารที่บอกว่า "เฮ้ ช่วยแสดงโค้ดให้ผมดูหน่อยได้ไหม" พวกเขาก็สามารถแสดงโค้ดได้ หากเงินหาย คุณจะบอกได้ว่าใครขโมยไปและถูกขโมยมาอย่างไร เพราะมีบั๊กหรืออะไรอย่างอื่นอยู่ในโค้ด นั่นจึงสำคัญมาก ความปลอดภัยมีความปลอดภัยเทียบเท่ากับกองทุนเฮดจ์ฟันด์หรือธนาคารอื่นๆ เมื่อพูดถึงการดำเนินการและการสร้างแนวคิด เราใช้เอเจนต์ในลักษณะที่คล้ายคลึงกับคนอื่นๆ ที่นี่มาก นั่นคือการคัดกรองตลาด การค้นหาอัลฟ่า การหาโซลูชันที่ดีที่สุด การหาการเทรดที่ดีที่สุด การจำลองกลยุทธ์ การทดสอบย้อนหลัง และการจำลองการเทรดเพื่อหลีกเลี่ยงการลื่นไถล ดังนั้น AI จึงทำงานร่วมกับคุณเพื่อสร้างแนวคิด แต่ท้ายที่สุดแล้ว คุณคือผู้ตัดสินใจ คุณตัดสินใจว่าจะใช้กลยุทธ์ที่ AI มอบให้คุณหรือไม่ และคุณตัดสินใจว่าจะอัปเดตโค้ดหรือไม่ โค้ดนี้สามารถตรวจสอบได้อย่างสมบูรณ์และกำหนดได้ อีกครั้ง เราเพียงแค่นำแนวทางที่ผ่านการพิสูจน์แล้วมาใช้และทำให้เร็วขึ้น 100 เท่าในแง่ของการเขียนโค้ด และเร็วขึ้นเป็นพันล้านเท่าในแง่ของการอนุมาน เมื่อพูดถึงเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชน เราไม่ได้ต้องการสร้างสิ่งใหม่ เราเพียงแค่นำสิ่งที่ได้ผลมาใช้ เราต้องการให้ทุกอย่างสามารถประกอบกันได้อย่างสมบูรณ์ ดังนั้นเราจึงใช้ Vault ที่ประกอบได้ ความปลอดภัยเกิดขึ้นได้จากสิทธิ์ที่โปร่งใส แต่ละ Vault มีสิทธิ์ที่โปร่งใส คุณจึงสามารถดูสิ่งที่ Vault เข้าถึงได้บนเชน เมื่อใดก็ตามที่มีคน – ผู้จัดการห้องนิรภัยหรือผู้ดูแล – เปลี่ยนแปลงสิทธิ์เหล่านี้ จะมองเห็นได้และโปร่งใส นี่คือแบบจำลองที่สมบูรณ์แบบของสิ่งที่กองทุนป้องกันความเสี่ยงทำ ยิ่งไปกว่านั้น เรายังได้สร้าง – ซึ่งผมคิดว่านี่เป็นสิ่งที่ไม่รบกวนสายตามากนัก แต่เป็นหนึ่งในสิ่งที่ต้องใช้ทักษะทางเทคนิคและยากที่สุดที่เราเคยทำ – เวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้างสำหรับตัวแทนของเรา ปัจจุบันเรามีตัวแทน 18 คน และตอนนี้ทุกคนสามารถใช้งานได้ 7 คน ตัวแทนเหล่านี้เปรียบเสมือนนักวิเคราะห์เชิงปริมาณ แต่พวกเขาทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานที่คล้ายกับกองทุนป้องกันความเสี่ยงแบบดั้งเดิม เรายืมโครงสร้างพื้นฐานจากกองทุนป้องกันความเสี่ยงแบบดั้งเดิม – ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการสร้าง การทดสอบย้อนหลัง การจำลอง และการปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม – แต่เราสร้างมันขึ้นมาเพื่อ AI ไม่ใช่มนุษย์ แม้แต่กระบวนการสร้างเองก็มีความเข้มงวดพอๆ กับกองทุนป้องกันความเสี่ยงอื่นๆ โดยพื้นฐานแล้ว เราใช้ AI เฉพาะในส่วนที่ไม่สำคัญต่อการสูญเสียเงิน ซึ่งสร้างความมั่นใจให้กับผู้คนในการฝากเงิน และเราได้รับคำขอเชิงรุกมากมายจากกองทุนและผู้จัดการสินทรัพย์ให้ใช้เครื่องมือนี้ ผมขอยืนยันว่าความปลอดภัยของเราปลอดภัยพอๆ กับบล็อกเชน
• โคลิน (มาคินา): ผมได้ยินเรื่องน่าสนใจมากมายจากคนเหล่านี้ ผมคงเถียงไม่ได้เกี่ยวกับลักษณะเฉพาะของ AI ดังนั้นผมจะปล่อยให้คุณเป็นคนตัดสินใจ อีกครั้ง เรากำลังพิจารณาเรื่องนี้จากมุมมองทางการเงิน เพื่อตอบคำถามแรกเกี่ยวกับจุดที่เรากำลังใช้ AI ผมอยากจะเน้นย้ำว่านี่คือวิธีที่เรากำลังใช้อยู่ ในปัจจุบัน ผมไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญในการสร้างกลไกการทำงานภายในของเอเจนต์ AI เหล่านี้ เรามุ่งมั่นที่จะมอบเครื่องมือให้กับผู้เชี่ยวชาญเหล่านั้น เรากำลังเห็นวิวัฒนาการ ใครก็ตามที่เคยใช้ AI อย่างจริงจังจะเห็นความก้าวหน้าอย่างมากในช่วงเวลาสั้นๆ และความก้าวหน้านี้จะยังคงดำเนินต่อไป สิ่งที่เรากำลังพึ่งพา AI อย่างแท้จริงในขณะนี้คือการใช้ระบบอัตโนมัติ แน่นอน อย่างที่เราได้ยินจากเรนซ์และนีโอ คุณจำเป็นต้องมีรั้วกั้นสำหรับเรื่องนี้ มาคินา ประเด็นที่น่าสนใจจริงๆ อย่างหนึ่งคือเรากำลังนำรั้วกั้นเหล่านี้มาใช้กับธุรกรรมข้ามเครือข่าย L2 เป็นองค์ประกอบสำคัญของ Ethereum เช่นเดียวกับ L1 ซึ่งเป็นตัวทดแทน EVM และเรายังคงควบคุมเหมือนเดิมเมื่อโอนสินทรัพย์ข้ามเครือข่าย ซึ่งหมายความว่าเราสามารถเปิดพื้นที่ใหม่ๆ สำหรับการลงทุนและดูดซับข้อมูลได้มากมาย แซมกล่าวถึงแหล่งข้อมูลที่ยอดเยี่ยมมากมายที่บริษัทของเขาให้บริการ การสามารถอ่านสิ่งที่เกิดขึ้นบนโซเชียลมีเดียได้—คือตอนนี้เราทุกคนใช้ X (Twitter)—เป็นสิ่งสำคัญจริงๆ พวกเราส่วนใหญ่คงเคยใช้เวลาคิดถึง Monad มาบ้างแล้วในสัปดาห์นี้ ไม่ว่าจะโดยรู้ตัวหรือไม่ก็ตาม มีหลายสิ่งหลายอย่างเกิดขึ้นบน Monad และการเริ่มลงทุนตั้งแต่เนิ่นๆ สามารถช่วยให้บางคนทำผลงานได้ดีกว่าคนอื่นๆ แต่คุณไม่ควรทำแบบนั้นโดยไม่มีการควบคุม นั่นคือสิ่งที่เรากำลังแนะนำ เราเชื่อว่า AI จะมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจว่าจะจัดสรรเงินทุนเมื่อใดและที่ไหน แต่ไม่ใช่หากไม่มีการควบคุม
• เราเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่าการควบคุมเหล่านี้ยังคงต้องการการตรวจสอบและถ่วงดุลในขณะนี้ เรามีบทบาท "ผู้จัดการความเสี่ยง" ภายในห้องนิรภัย ซึ่งหมายความว่าทุกคนสามารถตัดสินใจได้โดยอิงจากรายการอนุญาต (whitelist) ว่าผู้ปฏิบัติการ ไม่ว่าจะเป็นตัวแทนหรือบุคคลอื่น จะได้รับอนุญาตให้เข้าถึงสิ่งใดได้บ้าง ข้อมูลนี้จะถูกเข้ารหัสและจัดเก็บไว้ในบล็อกเชนทุกแห่งที่เปิดใช้งานบนเครื่องของเราหรือภายในห้องนิรภัย ดังนั้นเมื่อผู้ปฏิบัติการตัดสินใจ ระยะเวลา ทิศทาง และขนาด ทั้งหมดนี้สามารถกำหนดได้หลายวิธีโดยผู้ปฏิบัติการเหล่านั้น แต่การจำกัดการเข้าถึงเป็นสิ่งที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ และเราจำเป็นต้องรักษาการควบคุมนั้นไว้ เราอนุญาตให้ผู้จัดการความเสี่ยงใช้เครื่องมือ AI สำหรับการวนซ้ำอย่างรวดเร็วและสร้างสิ่งที่เราเรียกว่าบลูพริ้นท์หรือสคริปต์ แต่ท้ายที่สุดแล้ว มนุษย์ก็ยังคงเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย ในทางกลับกัน จากมุมมองของผู้ใช้ เรากำลังดำเนินการทดลองจำนวนมากเพื่อทำความเข้าใจให้ดียิ่งขึ้นว่าผู้ฝากเงินของเราต้องการคำแนะนำใด ซึ่งไม่ได้เกี่ยวกับการดำเนินการตัดสินใจ แต่เป็นการทำความเข้าใจว่าผู้ใช้กำลังพยายามบรรลุสิ่งใด และช่วยให้พวกเขาสอดคล้องกับสิ่งที่มีอยู่ อย่างที่ผมได้กล่าวไปแล้ว ผมเคยทำงานด้านการเงินแบบดั้งเดิม และใครก็ตามที่เคยทำงานที่นั่นย่อมเข้าใจดีว่าการเข้าถึงข้อมูลนั้นยากเพียงใด เราต้องการช่วยให้ผู้คนได้รับข้อมูลที่ต้องการ และเข้าใจประสิทธิภาพการทำงานของตนเองได้ดียิ่งขึ้น โดยอิงจากสัญชาตญาณและเป้าหมายของตนเอง เราคิดว่า AI เป็นเครื่องมือที่ดีมากสำหรับเรื่องนี้ มันไม่ได้สมบูรณ์แบบ เราได้ทดลองใช้คำถามที่พบบ่อย (FAQ) ซึ่งรันผ่านบอท LLM ทีมงานจะแจ้งให้คุณทราบว่ายังต้องปรับปรุงและป้อนข้อมูลอีกมาก แต่ผู้ใช้ของเราต่างชื่นชมกับสิ่งนี้มาก และสิ่งนี้ช่วยให้เราปรับแต่งส่วนติดต่อผู้ใช้และประสบการณ์ส่วนหน้าของเราเอง เพื่อให้บริการผู้ใช้เหล่านี้ได้ดียิ่งขึ้น ช่วยให้พวกเขาค้นหาสิ่งที่ต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องอ่านคำถามที่พบบ่อย (FAQ) ยาว 18 หน้า อีกสิ่งหนึ่งที่ผมอยากจะเน้นย้ำคือ เราไม่ได้ใช้ AI ในการเขียนสัญญาอัจฉริยะ เรามีนักพัฒนา Solidity ระดับแนวหน้าอย่างแท้จริง เรากำลังทำงานร่วมกับผู้ตรวจสอบจำนวนมากเพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างมีความปลอดภัยภายใน เราเชื่อว่า ณ จุดนี้ ทุกสิ่งนี้ควรทำโดยมนุษย์ที่มีประสบการณ์สูง และเรายินดีเป็นอย่างยิ่งที่มีมนุษย์ที่มีประสบการณ์ร่วมอยู่ในทีมของเรา
• แซม (Cambrian Network): ในระดับสูง ผมอยากจะแบ่งปันมุมมองของผมต่อเอเจนต์ ผมเชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์มีขอบเขตจำกัด เอเจนต์ที่คุณเห็นในปัจจุบันคือสิ่งที่ผมจัดว่าเป็นเอเจนต์เชิงอัลกอริทึม กลยุทธ์การตัดสินใจของเอเจนต์เหล่านี้มีการกำหนดตายตัว พวกมันเป็นเชิงคณิตศาสตร์ ใช้การเพิ่มประสิทธิภาพ และทำงานตามที่ผู้สร้างตั้งใจไว้ทุกประการ อีกด้านหนึ่ง เรามีเอเจนต์ AI เอเจนต์ที่ก้าวหน้าที่สุดในปัจจุบันคือ LLM (ปริญญาโทสาขาบริหารธุรกิจ) LLM มีความคิดสร้างสรรค์และสามารถปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันได้ อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่เราเผชิญกับเอเจนต์ AI ในปัจจุบันคือเอเจนต์เหล่านี้ไม่มีการกำหนดตายตัว คุณสามารถให้คำสั่งแบบเดิมกับ GPT แล้วได้คำตอบที่แตกต่างกันทุกครั้งที่คุณใช้งาน นอกจากจะไม่กำหนดตายตัวแล้ว เอเจนต์เหล่านี้ยังมักทำผิดพลาด พวกมันอาจเกิดอาการประสาทหลอนได้ เอเจนต์ AI ที่มีศักยภาพอยู่ที่ความสามารถในการปรับตัว ซึ่งเหนือกว่าเอเจนต์เชิงอัลกอริทึมมาก ผมเชื่อว่าเราจะเห็น และผมมั่นใจมากว่า ปัญหาการกำหนดตายตัวของ LLM จะได้รับการแก้ไข ยกตัวอย่างเช่น มีบริษัทชื่อ Sakana AI ซึ่งแยกตัวออกมาจาก Google Brain และเพิ่งเผยแพร่ผลการวิจัยที่แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในการทำให้นักศึกษาปริญญาโทสาขาบริหารธุรกิจ (LLM) สร้างเนื้อหาเดียวกันทุกครั้ง ผมเชื่อว่า EigenLayer ก็จะเผยแพร่ผลงานที่คล้ายคลึงกันนี้เช่นกัน ในแง่ของการปรับปรุงความแม่นยำและภาพลวงตา คุณสามารถคาดการณ์ได้ว่าอัตราความผิดพลาดในงานที่ไม่ธรรมดาใดๆ จะลดลงครึ่งหนึ่งทุกปี สรุปก็คือ ณ ขณะนี้ ดังที่ Renç ได้กล่าวไว้ นักศึกษาปริญญาโทสาขาบริหารธุรกิจ (LLM) มีความสามารถอย่างมากในการจับเจตนาและแปลงเป็นพารามิเตอร์ที่สามารถป้อนเข้าสู่ตัวแทนอัลกอริทึมและทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ ในอีกด้านหนึ่งของ AI คุณสามารถคาดการณ์ได้ว่าประสิทธิภาพของพวกเขาจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกปี และพวกเขาจะเป็นผู้ตัดสินใจที่กระตือรือร้นในการบริหารจัดการการตัดสินใจทางการเงินของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับสิ่งที่ Cambrian กำลังทำอยู่ ผมกังวลเกี่ยวกับข้อมูลเป็นอย่างมาก เกี่ยวกับปัญหาข้อมูล เรารับประกันความถูกต้องโดยใช้การเข้ารหัสเพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลที่เราป้อนทั้งหมดถูกต้อง หากคุณเริ่มพยายามดึงข้อมูลจากบล็อกเชน คุณจะพบว่าบ่อยครั้งที่มันผิดพลาด การเข้ารหัสลับคือทางออกที่จะทำให้มั่นใจว่าข้อมูลถูกต้อง ข้อมูลดิบเหล่านี้จะถูกบันทึกลงในฐานข้อมูล และเมื่อเราเริ่มติดตามสิ่งต่างๆ เช่น ผลตอบแทน เราต้องมั่นใจว่าอัลกอริทึมการติดตามผลตอบแทนของเราสอดคล้องกับวิธีที่สัญญาอัจฉริยะถูกเขียนขึ้นสำหรับทุกโปรโตคอลที่เราติดตาม ดังนั้นเราจึงต้องทำการตรวจสอบแบบสุ่มและทดสอบอย่างละเอียดกับแหล่งข้อมูลอื่นๆ

วิทยานิพนธ์ของ OKX Ventures เกี่ยวกับตัวแทนอัตโนมัติ DeFi

• เรย์ (OKX Ventures):

จากการวิจัยก่อนหน้านี้ของเรา ตลาด DeFi Agent ได้ผ่านช่วงเปลี่ยนผ่านที่สำคัญจากความกระตือรือร้นในเชิงแนวคิดสู่ความเป็นจริงในช่วงครึ่งหลังของปี 2024 โดยคลื่นลูกแรกซึ่งเน้นไปที่โมเดล "GPT Wrappers/Chatbots" ได้ให้คำมั่นสัญญาว่าผู้ใช้สามารถนำทางการดำเนินงาน DeFi ที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดายโดยใช้เพียงภาษาธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม วิสัยทัศน์ที่ดูเหมือนจะให้ความหวังนี้ได้เผยให้เห็นข้อบกพร่องพื้นฐานในทางปฏิบัติอย่างรวดเร็ว

โดยทั่วไปแล้ว "เทอร์มินัล DeFAI" ในช่วงแรกมักประสบปัญหาหลักสามประการในการใช้งานจริง ประการแรก ผู้ที่เรียนหลักสูตร LLM มักประสบปัญหาในการระบุเจตนาของผู้ใช้ที่ซับซ้อนและเป็นรายบุคคลในสถานการณ์ทางการเงินอย่างแม่นยำ ประการที่สอง อุตสาหกรรมขาดเครื่องมือสนับสนุนในการแปลงเจตนาที่คลุมเครือให้เป็นการดำเนินการบนเชนที่แม่นยำอย่างเสถียร และประการสุดท้าย แม้ว่าผู้ใช้จะมีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ แต่พวกเขาเองก็ยังมักจะตกอยู่ใน "ภาวะอัมพาตในการตัดสินใจ" ซึ่งพวกเขาไม่รู้ว่าจะต้องออกคำสั่งใด

อย่างไรก็ตาม รากฐานร่วมที่ลึกซึ้ง ของปัญหาเหล่านี้ก็คือ ตัวแทนรุ่นแรกพยายาม พึ่งพา LLM ที่ไม่กำหนดตายตัวโดยสิ้นเชิงเพื่อควบคุมกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การทำความเข้าใจความตั้งใจไปจนถึงการดำเนินธุรกรรม

ข้อบกพร่องของกระบวนทัศน์พื้นฐานนี้นำไปสู่การปรับเปลี่ยนตลาดอย่างรวดเร็ว เมื่อเผชิญกับอัตราการแปลงที่แท้จริงที่ต่ำมาก และประสบการณ์การใช้งานที่ย่ำแย่ โครงการส่วนใหญ่จึงหายไป ผู้ที่รอดชีวิตแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างอย่างชัดเจนในเส้นทางของพวกเขา:

• โครงการบางโครงการพยายามที่จะทำการปรับปรุงเพิ่มเติมในระดับ UI และเพิ่มประสิทธิภาพของคำกระตุ้น แต่สิ่งนี้ไม่ได้แก้ไขปัญหาหลัก
• ส่วนอื่น ๆ ซึ่งเป็นโครงการที่เป็นผู้นำตลาดอย่างแท้จริง ได้เลือกการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงยิ่งขึ้น โครงการเหล่านี้ไม่ได้บังคับให้ AI เข้าใจทุกอย่างโดยตรงอีกต่อไป แต่หันไปใช้ "ตัวแทนอัตโนมัติ" ที่มุ่งเน้นไปที่สถานการณ์เฉพาะ และมอบคุณค่าที่ชัดเจนแก่ผู้ใช้ผ่านเวิร์กโฟลว์ที่สร้างไว้ล่วงหน้า

ตัวแทนอัตโนมัติประเภทใหม่นี้ ซึ่งผ่านกระบวนการที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและผ่านการพิสูจน์แล้ว และมุ่งเน้นการสร้างขีดความสามารถที่ล้ำลึกอย่างแท้จริงบน DeFi Adapter Layer และ Cognitive Engine ได้เปลี่ยนจุดสนใจของตลาดไปที่ด้านหลังอย่างชัดเจน นำไปสู่ยุคของตัวแทนอัตโนมัติ เพื่อทำความเข้าใจธรรมชาติของการเปลี่ยนแปลงนี้ เราต้องทำความเข้าใจความแตกต่างพื้นฐานระหว่างกระบวนทัศน์การดำเนินการทั้งสองนี้เสียก่อน

เราเชื่อว่าโซลูชันทางการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ปลอดภัย เชื่อถือได้ และปรับขนาดได้ จะต้องเปลี่ยนจากรูปแบบการดำเนินการ LLM แบบตรงไปตรงมา และมุ่งสู่ เวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้างซึ่งเน้นที่การกำหนดล่วงหน้า (determinism) ซึ่งกำหนดว่าสำหรับอินพุตใดๆ ที่กำหนด ระบบจะต้องให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกันทุกประการเสมอ เปรียบเสมือนสูตรทางคณิตศาสตร์หรือโค้ดคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ที่มีพฤติกรรมที่สามารถคาดการณ์ ตรวจสอบ และทำซ้ำได้ เวิร์กโฟลว์นี้ควรยึดถือหลักการสำคัญสี่ประการ ได้แก่

1. การจัดหาแหล่งข้อมูลที่คัดสรรและการแยกสภาพแวดล้อม: ตัวแทนต้องเข้าถึงข้อมูลภายนอก (เช่น สภาวะตลาดและข้อมูลบนเครือข่าย) ผ่านตัวเชื่อมต่อ API ที่ผ่านการตรวจสอบและจัดรูปแบบอย่างเข้มงวด แทนที่จะดึงข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตแบบเปิดเพียงอย่างเดียว วิธีนี้จะช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกิดจากการปนเปื้อนของข้อมูลตั้งแต่ต้นทาง
2. กลยุทธ์ที่ผ่านการตรวจสอบล่วงหน้า ไม่ใช่การตัดสินใจเฉพาะหน้า: AI ไม่สามารถนำตรรกะการซื้อขายมาปรับใช้ได้ แต่ละกลยุทธ์ต้องได้รับการพัฒนาในสภาพแวดล้อมแบบแซนด์บ็อกซ์ และผ่านการทดสอบย้อนหลังและจำลองสถานการณ์อย่างเข้มงวดก่อนนำไปใช้จริง วัตถุประสงค์และขอบเขตพฤติกรรมของกลยุทธ์จะต้องชัดเจนก่อนเข้าสู่การซื้อขายจริง เพื่อให้มั่นใจว่าพฤติกรรมของกลยุทธ์เป็นไปตามที่คาดหวัง
3. ขอบเขตการดำเนินการที่ได้รับอนุญาตและความเสี่ยง: สิทธิ์ในการดำเนินการตามนโยบายควรมีการจำกัดอย่างเข้มงวด สัญญาอัจฉริยะควรกำหนดขอบเขตอำนาจและความรับผิดชอบที่ชัดเจน (เช่น จำกัดการโต้ตอบให้เฉพาะโปรโตคอลที่ได้รับอนุญาต ข้อจำกัดการโอนเงินที่เข้มงวด ฯลฯ) เพื่อให้มั่นใจว่าแม้ในสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด ความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นจะยังคงอยู่ในขอบเขตที่จัดการได้
4. การติดตามอย่างต่อเนื่องและเซอร์กิตเบรกเกอร์: หลังจากกลยุทธ์เริ่มใช้งานแล้ว จะต้องมีการติดตามแบบเรียลไทม์โดยระบบการจัดการความเสี่ยงอัตโนมัติที่ทำงานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน หากพฤติกรรมของกลยุทธ์เบี่ยงเบนไปจากที่คาดการณ์ไว้ หรือตลาดมีความผันผวนอย่างรุนแรง ระบบควรสามารถสั่งเซอร์กิตเบรกเกอร์ได้ทันที โดยดำเนินมาตรการแทรกแซง เช่น ลดสถานะหรือระงับกลยุทธ์ ซึ่งทำหน้าที่เป็นวาล์วนิรภัยขั้นสุดท้าย

เนื่องจากข้อบกพร่องของกระบวนทัศน์ของผลิตภัณฑ์รุ่นแรก ตลาดจึงปรับเปลี่ยนอย่างรวดเร็ว เมื่อเผชิญกับประสบการณ์ผู้ใช้ที่ย่ำแย่และอัตราการแปลงที่ต่ำมาก โครงการส่วนใหญ่จึงหายไป โครงการที่เหลือแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างอย่างชัดเจนในเส้นทางของตนเอง บางโครงการยังคงมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุง UI ทีละเล็กทีละน้อย ในขณะที่โครงการที่เป็นผู้นำอย่างแท้จริงคือโครงการที่เลือกการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ นั่นคือ ตัวแทนอิสระ อย่าเข้าใจผิดว่าแนวคิดนี้: ผลิตภัณฑ์ตัวแทนที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้ไม่จำเป็นต้องใช้ AI เพื่อทำความเข้าใจและดำเนินการทุกอย่างอีกต่อไป แต่มอบคุณค่าที่ชัดเจนให้กับผู้ใช้ในสถานการณ์เฉพาะผ่านเวิร์กโฟลว์ที่สร้างขึ้นล่วงหน้าและผ่านการตรวจสอบแล้ว การวิจัยและพัฒนาของพวกเขามุ่งเน้นไปที่การสร้างเลเยอร์อะแดปเตอร์ DeFi และกลไกการรับรู้ที่สามารถแข่งขันได้อย่างแท้จริง ด้วยเหตุนี้ ตลาดจึงมุ่งเน้นไปที่อย่างหลังอย่างชัดเจน ซึ่งเป็นการนำไปสู่ยุคของตัวแทนอิสระ

บทสรุป: แม้จะมีข้อกังขาอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับภาคส่วน Crypto-X AI แต่เราเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่าการยึดมั่นในหลักการดังกล่าวข้างต้นและการใช้ประโยชน์จากศักยภาพของหลักสูตร LLM อย่างเหมาะสม จะทำให้สาขานี้สามารถนำเสนอคุณค่าที่น่าสนใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับลูกค้าสถาบัน ซึ่งรวมถึง ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติที่ดีขึ้น (โดยจับความสัมพันธ์ของปัจจัยที่ซับซ้อน ซึ่งอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมไม่สามารถจับได้) การปรับปรุงประสิทธิภาพการพัฒนาและการปรับใช้โค้ดในระดับที่ สูงมาก และ ความสามารถในการดำเนินการอัตโนมัติที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ดังนั้นเราจึงมุ่งมั่นที่จะติดตามการพัฒนาของสาขานี้อย่างต่อเนื่องในระยะยาว และแสวงหาทีมงานในระยะเริ่มต้นที่สอดคล้องกับหลักการสำคัญของเรา