1. 简介

随着包括计算能力提升和大数据可用性扩展在内的信息技术行业的进步，人工智能（AI）模型的性能也大幅提升。近年来，AI 的表现已在多个领域达到或超过人类能力，并迅速应用于医疗、金融、教育等各行各业。

AI 商业化的一个代表性例子是由 OpenAI 于 2022 年 11 月开发的生成式 AI 模型 ChatGPT，它能够理解和回应人类自然语言。ChatGPT 在发布后仅 5 天便获得了 100 万用户，并在两个月内达到了 1 亿月活跃用户，成为历史上增长最快的消费级应用程序。

设计和制造用于训练和计算主要 AI 平台的 GPU 的 NVIDIA 也从这一趋势中获益匪浅。2024 年第一季度，NVIDIA 的净利润同比增长 628%，达到 148 亿美元，其股价同比上涨约 3 倍，市值达 3.2 万亿美元，展现了卓越的业绩。

AI 领域的崛起也对加密市场产生了重大影响。2022 年 6 月，当 NFT 艺术项目蓬勃发展时，OpenAI 开发的 DALL-E 2 作为一款能够根据文本生成高质量图像的 AI 发布，导致国内加密货币 Telegram 频道中 AI 关键词提及次数激增 8 倍。此外，从 2022 年下半年起，尝试更直接地将 AI 与区块链结合的努力开始涌现，AI 提及次数再次增加了 2 倍。

AI 领域的崛起同样对加密市场产生了显著影响。2022 年 6 月，当 NFT 艺术项目盛行时，OpenAI 开发的 DALL-E 2 发布，这是一款能够基于文本生成高质量图像的 AI，使韩国主要加密货币 Telegram 频道中 AI 关键词提及次数激增 8 倍。此外，自 2022 年下半年以来，越来越多将 AI 和区块链直接结合的尝试开始出现，AI 的提及次数进一步增长了 2 倍。

加密社区对 AI 的高度关注也反映在 AI 相关加密项目的投资趋势中。根据虚拟资产统计网站 Coingecko 的数据，截至 2024 年 8 月 20 日，分类为 AI 领域的 277 个区块链项目的总市值在 2022 年下半年 AI 与区块链结合的项目开始出现后的两年内迅速增长，达到 210 亿美元，比 Layer2 类别高出约 25%。然而，到目前为止，出现并获得关注的 AI 领域区块链项目主要采用利用区块链技术来解决 AI 行业发展过程中所暴露出的局限性。主要的应用案例如下：

去中心化 GPU 网络：利用区块链技术创建分布式 GPU 网络，任何人都可以贡献 GPU 算力并获得代币奖励，解决了 AI 模型训练所需的高昂 GPU 成本所带来的准入门槛问题（如 IO.NET、Akash Network）。

去中心化 AI 训练与模型开发：多个参与者贡献 AI 训练和模型开发，利用区块链技术获得代币奖励，以解决由集中化 AI 开发环境导致的 AI 偏见问题（如 Bittensor）。

链上 AI 市场：去中心化的 AI 市场项目，利用区块链技术透明地评估和交易 AI 模型/代理的性能和可靠性，以应对对行业和功能专用 AI 模型/代理的需求（如 SingularityNET、Autonolas）。

除了这些例子之外，利用区块链基础设施来克服当前 AI 行业面临的挑战的各种尝试也在不断涌现，如去中心化数据市场和 IP 协议。这些尝试通过为 AI 行业提供更稳定的基础设施，同时扩展区块链技术的应用范围，创造了协同效应。另一方面，将 AI 集成到区块链生态系统中也拥有无限的发展潜力。特别是在建立在无需许可基础上的 DeFi 服务中，如果能够通过引入 AI 来减少对可信第三方的依赖，有望实现现有智能合约难以实现的各种功能。本文将具体探讨 AI 在当前 DeFi 协议中的应用案例、面临的挑战以及 AI 在 DeFi 中的未来发展。

2. 智能DeFi

AI 具有出色的实时分析大量数据并得出结论的能力。这一能力在将 DeFi 协议提供的收益和风险等数据具体化，以帮助用户进行资金执行和风险管理方面可以发挥重要作用。在这种情况下，AI 主要在 Dapp 的用户界面上发挥作用，使现有的 DeFi 协议能够在不进行重大结构修改的情况下利用 AI。

一个代表性的例子是 Yearn Finance，这是一款收益农业聚合器。为了为用户提供更安全的投资环境，Yearn Finance 正在与 AI 代理构建平台 GIZA 合作，为 Yearn Finance v3 保险库建立一个实时策略风险评估系统。

然而，我更关注的是 AI 与 DeFi 生态系统融合时，利用 AI 的自主思考和行动能力赋予 DeFi 协议自主权的能力。目前的 DeFi 协议被动地对用户生成的交易做出反应。换句话说，协议的智能合约根据用户的互动以预定义的方式运作。然而，通过将 AI 融入 DeFi 协议，协议本身可以分析市场状况，做出最佳决策，并主动生成交易。这使得提供新型金融服务的 DeFi 协议得以出现，而这些服务在以前是难以实现的。

接下来，我们将具体探讨利用 AI 作为主要运作机制的智能 DeFi 协议的例子。

2.1.Fyde Treasury: AI 代币基金

Fyde Treasury 是一个提供名为 Liquid Vault 的篮子型基金服务的协议，该服务共同运营多个代币，并由 AI 管理投资组合。用户将获得与存入 Liquid Vault 资产对应的流动性代币 $TRSY，并可以使用该代币。

资产选择和基金运营方法

Liquid Vault 的关键任务是在市场下行趋势中增加低波动代币的比例，从而为用户提供较低的下跌幅度，进而从长期角度提供优于其他资产类别的投资组合。Fyde Treasury 通过以下三个步骤标准来选择纳入 Liquid Vault 投资组合的资产：

评估是否有充足的交易流动性

审查协议创始人的背景、协议代码审计等，以确定是否存在问题

通过 AI 分析链上数据，以评估洗盘交易的存在、代币的集中度、自然增长趋势等

通过这些标准筛选的代币将被纳入 Liquid Vault 投资组合，Fyde Treasury 还在 Liquid Vault 的资产管理过程中利用 AI，具体如下：

市场分析与预测：分析链上交易数据、市场趋势、新闻等，以预测未来市场趋势。

权重计算与再平衡：根据预测的市场趋势和投资组合中代币的近期表现及波动性，计算最佳代币权重并执行再平衡。

风险管理与应对：实时快速识别投资组合中每个代币的治理攻击、流动性池耗尽、特定钱包的异常交易等，并调整投资组合或将相关代币从投资组合中隔离。

高级资产管理策略：持续评估投资组合表现，分析策略有效性，并得出数据以修改和开发策略。然后，进行现有策略与新得出策略的比较测试，衡量表现，并反思实际操作策略。

截至撰写日期 8 月 23 日，Liquid Vault 投资组合中共包含 29 个代币，涵盖基于以太坊网络的多个行业代币。

此外，Fyde Treasury 提供了一项功能，允许用户在 Liquid Vault 中存入特定协议的治理代币，并通过提供这些代币的流动性代币来保持其治理投票权。用户在 Liquid Vault 中存入的治理代币会以 $gTRSY-token 的形式发送到存款人的钱包中，该代币可用于在 Fyde Treasury 的治理标签中执行相应协议的治理投票。

然而，投票权会受到投资组合中代币权重的影响，因此每次调整投资组合时，投票权可能会发生变化。

2.1.2. 流动性挖矿活动

Fyde Treasury 正在向改善 $TRSY（Liquid Vault 流动性代币）市场流动性的流动性提供者奖励 Fyde 积分，并承诺未来根据这些积分分发 $FYDE（Fyde Treasury 的治理代币）。

与其他项目通常进行的流动性挖矿活动不同，用户必须直接在去中心化交易所存入代币对并获得代币或积分，而 Fyde Treasury 接受用户将 $FYDE 存入协议的内部流动性挖矿合约，并直接在 Uniswap v3（一个允许设置流动性提供范围的去中心化交易所）执行流动性提供。

在为 Uniswap v3 提供流动性的过程中，它通过基于 AI 的仿真环境计算并执行将存入流动性挖矿合约的一部分 $FYDE 转换为 $ETH 的最佳交易路径。此外，根据市场情况，AI 还实时管理和优化在 Uniswap v3 上的流动性提供存款范围，达到与使用相同资本在一般去中心化交易所提供流动性相比约 4 倍的资本效率。

通过这种方式，Fyde Treasury 正在建立一个篮子型基金，利用 AI 对用户在协议中存入的资产进行实时管理，以最小化人为判断并防止市场中存在的各种风险。

2.1.3. 协议表现

Fyde Treasury 自 2024 年 1 月推出以来，其总锁仓价值（TVL）稳步增长，已达到 200 万美元，并持续保持在 200 万美元左右。然而，由于自 5 月底以来市场持续疲软，$TRSY 代币的价值在过去三个月中显示出 -35% 的回报。

然而，将 $TRSY 的回报与以太坊生态系统中其他主要代币进行比较时，可以看到 $TRSY 代币在相对稳定的价格波动基础上显示出较小的下跌幅度。

Fyde Treasury 上线还不到一年，Fyde 的 AI 模型也在通过市场数据不断学习和发展。因此，随着 AI 学习的积累和优化，未来有可能展现出更好的表现，因此需要关注 Fyde Treasury 的未来发展方向和表现。

2.2. Mozaic Finance: AI 收益优化器

Mozaic Finance 是一个收益优化协议，通过 AI 优化使用特定 DeFi 协议的收益 farming 策略。Mozaic Finance 以金库的形式为用户提供各种 DeFi 生态系统的资产管理策略，并利用以下两种类型的 AI 进行策略优化：

Conon：实时分析链上数据，以预测市场条件和收益 farming 策略的 APY 变化

Archimedes：根据 Conon 得出的预测数据计算最佳投资策略并执行资金分配

因此，在 Mozaic Finance 中，AI 代理 Conon 作为“分析师”，而 Archimedes作为“战略家”，协同管理用户存入的资产。

2.2.1. 金库类型

Hercules：一个可以使用稳定币进行收益 farming 的金库，存款人会获得 MOZ-HER-LP 代币作为流动性代币。

用户在金库中存入的资产被作为流动性提供给桥接协议 Stargate，以生成收益。AI 利用 Stargate 的特点，实时桥接和重新平衡金库资产到收益更高的流动性池，尽管是同一资产，但各网络的 APY 设置会根据流动性程度有所不同。

Theseus：一个使用各种波动资产生成收益的金库，存款人会获得 MOZ-THE-LP 代币作为流动性代币。

用户在金库中存入的资产被存入 GMX 协议的 GM 池，这是一个去中心化的永续期货交易所，为交易者提供交易流动性并获得激励。在此过程中，流动性部署会考虑每个 GM 池交易资产的波动性和利率，并根据市场条件，可能会增加稳定币的比例并存入 Stargate，以生成额外的收益。

Perseus：一个积极利用 PoL（流动性证明）共识机制的金库，通过为即将推出主网的 Berachain 生态系统协议提供流动性来获得网络奖励。Mozaic Finance 团队目前正在开发并准备推出使用 Berachain 测试网的策略，具体信息将稍后披露。

有关 Berachain 和 PoL 共识机制的详细信息，请参考文章“Berachain — The Bear Catching Two Rabbits: Liquidity and Security”。

与构建代币篮子基金的 Fyde Treasury 不同，Mozaic Finance 是一个通过 AI 优化流动性供应策略和流程的协议，在将用户资产存入 DeFi 协议时进行风险管理。

截至 2024 年 1 月，Hercules 和 Theseus 金库的预期 APY 分别约为 11% 和 50%，表现良好。然而，由于 Mozaic Finance 金库发生资金盗窃事件，这两个金库目前已暂停。

截至 2024 年 1 月，Hercules 和 Theseus 金库的预期年回报，来源：@Mozaic_Fi

2.2.2. 资金盗窃事件与 Mozaic 2.0

Mozaic Finance 的资金盗窃事件发生在 2024 年 3 月 15 日，当时正在过渡到 Hypernative 开发的新安全解决方案，以增强链上风险和安全性。

在安全更新完成之前，一名内部开发人员发现可以使用核心团队成员的私钥盗取金库资金。他们黑入了核心团队成员的电脑以获取私钥。然后，利用被盗的密钥，他们盗取了约 200 万美元的资产并将其转移到集中交易所进行清算。

由于此事件，Mozaic Finance 团队暂停了 Hercules 和 Theseus 金库的操作，$MOZ（治理和协议费用收取代币）的价值下跌了约 80%。在盗窃事件发生后，Mozaic Finance 团队透明地披露了事件的进展，并与安全公司合作，追踪被盗资产的流向，并向存放被盗资产的交易所申请冻结和归还被盗资金，努力恢复协议操作。

幸运的是，目前所有被盗资金的归还工作正在进行中。在等待来自集中交易所的被盗资金归还的同时，团队正准备推出 Mozaic 2.0，包括以下改进：

增强安全性：通过 Trust Security、Testmachine 和 Hypernative 等安全专业公司进行代码审计和安全增强

AI 模型改进：全面升级现有的 Archimedes 模型，预测并学习由于缺乏数据而未发生的黑天鹅场景。同时，检测异常决策并设置人工审核和模型改进的标志

改善用户体验：改善 Dapp 的 UI/UX，并通过账户抽象和桥接服务集成增强用户在各种链环境下对 Dapp 的可访问性

因此，尽管 Mozaic Finance 由于资金盗窃事件经历了一次重大危机，他们仍在准备推出 Mozaic 2.0，努力为用户提供更安全、更高效的资产管理服务。

3. 挑战：AI的去中心化与可扩展性困境

到目前为止，我们已经通过 Fyde Treasury 和 Mozaic Finance 的案例，探讨了智能 DeFi 协议如何将 AI 作为 DeFi 应用的核心组件。智能 DeFi 协议通过利用 AI 可以获得的好处可以总结如下：

建立通过自主性的新型 DeFi 协议模型

通过对资金操作方法的分析和优化，提高资本效率

实时分析和应对异常交易等风险

目前，区块链与 AI 的整合主要集中在建立区块链基础设施以解决 AI 的局限性。然而，预计由于上述好处，尝试将 AI 引入 DeFi 协议的努力将会增加。当然，在结合这两个领域的过程中，也存在需要解决的挑战。

AI 需要能够快速处理大量数据的环境，但当前的区块链基础设施无法满足 AI 所需的数据处理速度。例如，ChatGPT-3 模型估计需要每秒处理数万亿的数据才能生成答案，这个速度约是 Solana 最大 TPS（每秒交易数）65,000 的一千万倍。

此外，即使区块链基础设施发展到可以进行 AI 计算的程度，公共区块链的透明性可能会将 AI 模型的训练数据和决策权重暴露给公众。这就限制了 AI 生成的交易变得可预测，可能会让其受到各种外部攻击。

因此，包括上述的 Fyde Treasury 和 Mozaic Finance 在内，想要利用 AI 的 DeFi 协议目前都在集中服务器上运行 AI，并基于结果与区块链进行交互。

然而，这种方法导致了一个情况：在协议中存入资产的用户必须信任管理 AI 的团队的诚实，这削弱了 DeFi 通过智能合约消除对可信第三方的需求而提供无信任交易环境的原则。利用 AI 过程中的去中心化与可扩展性之间的这一困境被认为是 DeFi 应用在利用 AI 过程中必须解决的挑战，而 zkML（零知识机器学习）技术正作为一种替代方案受到关注。

3.1. zkML（零知识机器学习）

zkML 是一种结合了零知识证明（ZKP）和机器学习（ML）的技术。零知识证明是一种加密技术，可以在不披露特定数据内容的情况下证明其内容，从而实现隐私保护和数据完整性验证。zkML 将零知识证明的这些特性应用于机器学习，使得可以证明模型输出是正确计算的，而无需透露输入、参数和 AI 模型的内部工作原理。

此外，通过构建 DeFi 协议的智能合约来验证零知识证明，并仅在 AI 模型按预期无外部干扰地正常运行时生成链上交易，AI 可以安全地集成到 DeFi 协议中。

例如，之前介绍的 Mozaic Finance 计划在未来将零知识证明技术引入协议，并在其文档中表示，这将增强实时证明 Archimedes 诚实做出决策并管理资金池的能力。

然而，零知识证明技术的历史并不悠久，实际采用前还需要大量讨论和开发。特别是，为复杂 AI 模型生成零知识证明虽然比直接在区块链上实现 AI 模型更高效，但仍然需要比当前区块链基础设施所能提供的更多计算成本和存储容量。因此，为了使 zkML 切实可行，还需要进一步推动零知识证明和区块链基础设施的技术进步和优化。

4. 代理经济和身份证明

我预计随着区块链和人工智能技术的不断发展，它们将逐渐克服两者融合所需的挑战。此外，基于这一进展，我预期在不久的将来，大多数去中心化金融（DeFi）协议将把人工智能作为其运营机制的一部分进行整合。

此外，随着SingularityNET和Autonolas等人工智能代理部署和交易平台的出现和日益成熟，正在创造一个环境，不仅可以在协议层面集成人工智能，个人用户也可以轻松利用人工智能代理。换句话说，参与区块链生态系统的每一个“人”都将能够构建和利用针对个人优化的智能DeFi协议。

例如，Autonolas的人工智能代理通过分析链上和链下数据在Gnosis网络的预测市场平台Omen上执行投注的数量和活动 steadily increased，约在2023年7月的一年内生成超过一百万笔交易。

预计未来能够高效进行24小时资本管理的个性化人工智能代理将会增加，并积极参与区块链生态系统。这将导致闲置流动性的利用和更高效的资本运作，极大地提升生态系统的整体流动性。最终，人工智能代理之间的交易预计将成为生态系统的主要活动，形成一个新的基于代理的经济生态系统。

此外，随着个性化人工智能代理模型在未来变得更加智能，这些个人代理的活动范围可能会扩展到为“人类”设计的领域，包括针对个体倾向的链上资产管理、捕捉并参与空投机会以及参与治理等。

因此，随着人工智能代理越来越准确地模仿人类行为，未来将更加难以区分“真实”的人类用户和人工智能代理。因此，证明用户人性和唯一性的机制——人性证明（Proof of Personhood）的重要性预计将会凸显，特别是在那些重视人类价值和代理权的协议中。

4.1.人性证明

人性证明（Proof of Personhood）是一种机制，通过将只有人类才能拥有的特征与网络上的个人账户相联系，来证明个体的人性和唯一性。目前正在讨论和出现的方法大致可以分为两类：

基于物理认证：利用面部、指纹、虹膜等独特生物信息，通过硬件进行身份验证。

基于行为分析：根据特定账户的网络活动及其与其他账户的交互，分析用户的社交图谱和声誉，判断人性和唯一性。

基于行为分析的人性证明方法在保护用户隐私方面相对较好，且不需要专用硬件来识别身体，具有较好的可访问性，但它需要大量的网络数据以提高证明的准确性和可靠性。随着人工智能代理的不断发展，其判断能力可能会下降，因此预计基于物理认证的人性证明将在未来得到更广泛的应用。

一个采用基于物理认证的人性证明的代表性协议是 Worldcoin，该项目由 OpenAI 创始人 Sam Altman 共同创办，旨在通过人性证明为全球所有人分配唯一的数字身份，以实施普遍基本收入，并为因人工智能发展而失业的未来情况做准备。

4.1.1. Worldcoin

Worldcoin 是一个基于物理认证的人性证明项目，使用一种名为 Orb 的特殊硬件识别人的虹膜。虹膜识别后，将在 Worldcoin 网络上为该虹膜发放 World ID，并在用户个人设备上生成可以访问该 World ID 的私钥。

此时，Worldcoin 网络仅存储扫描的虹膜数据的哈希值，以便无法重建或识别用户的虹膜。每当需要验证 World ID 时，用户的设备会生成零知识证明并将其发送到网络，从而保护个人链上活动的数据隐私。

然而，由于系统仅在发放 World ID 时识别虹膜，因此仍然存在通过交易持有私钥的设备进行 World ID 转移以及 AI 代理访问私钥等挑战。Worldcoin 正在努力通过讨论在使用 World ID 时引入生物识别认证系统和开发基于行为分析的 AI 检测算法来解决这些问题。

5. 结论

在本文中，我们探讨了随着人工智能融入区块链生态系统而出现的新服务类型的协议，这些协议面临的挑战，以及基于人工智能代理的区块链生态系统的未来。

未来，人工智能和区块链技术将继续发展并融合，互补彼此的局限性，通过这种方式，预计将提供一个更便捷的环境，使个人能够更轻松地访问和利用人工智能和区块链。

特别是在未来以人工智能代理为中心的链上经济生态系统中，任何人都能轻松使用和提供金融服务，而无需具备高水平的金融知识。这预计将大大提高链上生态系统的流动性，扩大“金融”行业的包容性。

此外，人工智能和区块链不仅能够相互影响，还能作为各个行业的基础设施，因此，这两种技术的发展将给整个社会带来广泛的变化，超越其对单一行业的影响。

然而，关于人工智能的数据隐私保护和人工智能责任等相关机构监管，以及区块链上有关代币证券性质的机构监管，将对这些技术的未来发展方向和行业结构产生重大影响。因此，有必要密切关注未来将建立的人工智能和区块链行业监管内容。

最终，我们希望这些技术的发展能为人类提供更好的环境，并有助于解决我们社会中的各种问题。

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