DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات التمويل اللامركزي ؟
التمويل اللامركزي ( DeFi ) منذ أن توسعت بسرعة منذ عام 2020، كانت دائمًا دعامة أساسية للنظام البيئي للعملات المشفرة. على الرغم من إنشاء العديد من البروتوكولات المبتكرة، إلا أنها أدت أيضًا إلى زيادة التعقيد والتجزئة، حتى أن المستخدمين ذوي الخبرة يجدون صعوبة في التنقل بين العديد من السلاسل والأصول والبروتوكولات.
في الوقت نفسه، تطور الذكاء الاصطناعي (AI) من سرد واسع النطاق في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا وبتوجيه للوكيل في عام 2024. وقد أدي هذا التحول إلى ظهور التمويل اللامركزي AI (DeFAI) - مجال ناشئ، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة، وإدارة المخاطر، وتحسين رأس المال.
التمويل اللامركزي تتجاوز عدة مستويات. تعتبر blockchain هي الطبقة الأساسية، ويجب أن يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع سلسلة محددة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. توفر طبقات البيانات والحسابات البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تستند إلى بيانات الأسعار التاريخية، والمشاعر السوقية، والتحليلات على السلسلة. تضمن طبقات الخصوصية والقابلية للتحقق أن تظل البيانات المالية الحساسة آمنة مع الحفاظ على تنفيذ بلا ثقة. أخيرًا، يسمح إطار الوكلاء للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مخصصة، مثل الروبوتات التجارية المستقلة، ومقيمي مخاطر الائتمان، ومحسنات الحوكمة على السلسلة.
مع توسع بيئة DeFAI ، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى ثلاثة فئات رئيسية:
1.层 التجريد
تعمل هذه البروتوكولات كواجهة مستخدم ودية مشابهة لـ ChatGPT للتمويل اللامركزي ، مما يسمح للمستخدمين بإدخال التعليمات التي يتم تنفيذها على السلسلة. عادةً ما تتكامل مع عدة سلاسل وdApp، وتنفذ نوايا المستخدم، مع القضاء على الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.
تشمل بعض الوظائف القابلة للتنفيذ لهذه البروتوكولات:
تبادل، عبر السلسلة، إقراض/سحب، تنفيذ المعاملات عبر السلسلة
محفظة تداول تتبع أو ملف تعريف وسائل التواصل الاجتماعي
تنفيذ عمليات جني الأرباح/وقف الخسائر تلقائيًا بناءً على نسبة حجم المركز
على سبيل المثال، لا حاجة لسحب ETH يدويًا من منصة الإقراض، ونقلها عبر السلسلة إلى Solana، وتبادلها بـ SOL، وتوفير السيولة على DEX - بروتوكول طبقة التجريد يمكنه إتمام العملية في خطوة واحدة فقط.
2. وكيل التداول الذاتي
على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع قواعد محددة سلفاً، يمكن لوكلاء التداول المستقلين التعلم والتكيف مع ظروف السوق، وضبط استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن لهؤلاء الوكلاء:
تحليل البيانات لتحسين الاستراتيجية بشكل مستمر
توقع اتجاهات السوق، من أجل اتخاذ قرارات أفضل بشأن الشراء/البيع
تنفيذ استراتيجيات DeFi المعقدة مثل التداول الأساسي
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b3de8eebf7e695c25e40629c04db3ed8.webp)
التمويل اللامركزي dApp توفر ميزات مثل الإقراض، والتبادل، وزراعة العائدات. يمكن للذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكاء الاصطناعي تعزيز هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:
تحسين عرض السيولة من خلال إعادة توازن مراكز LP للحصول على APY أفضل
مسح الرموز للكشف عن المخاطر من خلال الكشف عن rug أو الفخاخ المحتملة
التحديات الرئيسية
تواجه البروتوكولات الرائدة المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:
تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات في الوقت الفعلي لتحقيق أفضل تنفيذ للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات السيئة إلى ضعف كفاءة المسار، وفشل الصفقة، أو عدم جدوى الصفقة.
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، ولكن سوق العملات المشفرة متقلب للغاية. يجب على الوكلاء قبول تدريب مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على فعاليتهم.
تحتاج إلى فهم شامل لعلاقة الأصول، وتغيرات السيولة، والعواطف السوقية، لفهم حالة السوق العامة
لقد لاقت البروتوكولات القائمة على هذه الفئات شعبية في السوق. ومع ذلك، لتحسين المنتجات وتحقيق أفضل النتائج، يجب عليهم النظر في دمج مجموعات بيانات ذات جودة مختلفة لرفع منتجاتهم إلى مستوى جديد.
طبقة البيانات - لتوفير الطاقة لذكاء DeFAI
يعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الفعلي، منظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، يحتاج طبقة التجريد إلى الوصول إلى البيانات على السلسلة من خلال RPC وواجهة برمجة التطبيقات للشبكات الاجتماعية، بينما يحتاج وكلاء تحسين التداول والعائدات إلى بيانات لتحسين استراتيجيات تداولهم وإعادة تخصيص الموارد.
تتيح مجموعات البيانات عالية الجودة للوسطاء إجراء تحليل تنبؤي أفضل لسلوك الأسعار المستقبلية، وتقديم نصائح للتداول، لتناسب تفضيلاتهم في المراكز الطويلة أو القصيرة لبعض الأصول.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-71d4c0a59f18e7366698c6df17506767.webp)
أكثر سلاسل الكتل التي تركز عليها وكيل الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى بناء طبقة البيانات للذكاء الاصطناعي والوكلاء، قامت إحدى سلاسل الكتل بتحديد نفسها على أنها سلسلة الكتل الشاملة لبناء مستقبل التمويل اللامركزي للذكاء الاصطناعي. لقد نشروا مؤخرًا محطة، وهي المساعد التنفيذي للتمويل اللامركزي للذكاء الاصطناعي، لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال مطالبات المستخدم، والتي ستفتح قريبًا لمتعهدي الرموز.
علاوة على ذلك، تدعم هذه البلوكشين العديد من الفرق القائمة على الذكاء الاصطناعي والوكلاء. لقد بذلوا جهدًا كبيرًا لدمج بروتوكولات متعددة في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكلاء وتنفيذ المعاملات، تتطور هذه البلوكشين بسرعة.
تم تنفيذ هذه التدابير أثناء ترقيتهم لشبكتهم باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرز ما في الأمر هو تجهيز سلسلة الكتل الخاصة بهم بترتيب ذكاء اصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة وتحليل الذكاء الاصطناعي قبل التنفيذ، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة، لضمان الأمان على السلسلة. باعتبارها L2 لسلسلة فائق، تقع سلسلة الكتل هذه في منطقة وسطى، تربط بين المستخدمين البشر والعملاء بأفضل بيئة للتمويل اللامركزي.
الخطوة التالية في DeFAI
حاليًا، تواجه معظم الوكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:
الطبقة التجريدية تحول نية المستخدم إلى تنفيذ، لكنها عادةً تفتقر إلى القدرة التنبؤية.
قد تقوم وكالات الذكاء الاصطناعي بتحليل إنتاج ألفا، لكنها تفتقر إلى تنفيذ التداول المستقل.
يمكن لتطبيقات dApp المدفوعة بالذكاء الاصطناعي معالجة خزائن التأمين أو المعاملات، لكنها تعتبر سلبية وليست نشطة.
قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة، لتطوير أفضل منصة أو وكيل. وسيتطلب ذلك بيانات عميقة على السلسلة تتعلق بأنشطة كبار المستثمرين، وتغيرات السيولة، مع إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لتحليل التنبؤ بشكل أفضل، ودمج تحليل المشاعر من السوق العامة، سواء كانت تقلبات الرموز في فئات محددة مثل وكيل الذكاء الاصطناعي، وDeSci، أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.
الهدف النهائي هو أن تتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد نرى في المستقبل أن المتداولين في التمويل اللامركزي يعتمدون على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ استراتيجيات مالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.
آخر الأفكار
نظرًا للتقلبات الكبيرة في رموز الوكلاء الذكاء الاصطناعي والأطر، قد يعتقد البعض أن DeFAI مجرد ظاهرة عابرة. ومع ذلك، لا يزال DeFAI في مراحله المبكرة، ومن غير الممكن إنكار إمكانيات تعزيز الوكلاء الذكاء الاصطناعي لملاءمة وأداء التمويل اللامركزي.
إن مفتاح إطلاق هذه الإمكانية يكمن في الحصول على بيانات حية عالية الجودة، مما سيحسن توقعات وتنفيذ التداول المدفوع بالذكاء الاصطناعي. تدمج المزيد والمزيد من البروتوكولات طبقات بيانات مختلفة، حيث تبني بروتوكولات البيانات إضافات للإطار، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ القرارات بالوكالة.
تتطلع المستقبل، ستصبح القابلية للتحقق والخصوصية التحديات الرئيسية التي يجب على البروتوكولات معالجتها. في الوقت الحالي، لا تزال معظم عمليات الوكلاء الذكاء الاصطناعي عبارة عن صندوق أسود، حيث يجب على المستخدمين إيداع أموالهم فيه. لذلك، سيساعد تطوير قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق في ضمان شفافية وموثوقية عمليات الوكلاء. يمكن أن تعزز البروتوكولات المدمجة القائمة على TEE وFHE وحتى الإثباتات الصفرية من قابلية التحقق من سلوك الوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يحقق الثقة في الاستقلالية.
فقط من خلال الجمع الناجح بين البيانات عالية الجودة، والنماذج القوية، وعمليات اتخاذ القرار الشفافة، يمكن لوكلاء DeFAI أن يحصلوا على تطبيق واسع.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 18
أعجبني
18
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
HypotheticalLiquidator
· 08-08 15:27
إذا انهار حد التحكم في المخاطر، فلا تبحث عني
شاهد النسخة الأصليةرد0
MeltdownSurvivalist
· 08-07 04:38
هل هذا؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في شراء الانخفاض؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
ImpermanentTherapist
· 08-07 04:37
متى يمكنني تعويض خسارتي المؤقتة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
CoffeeOnChain
· 08-07 04:28
عالم العملات الرقمية حمقى كلهم يلعبون الذكاء الاصطناعي الآن
التمويل اللامركزي: كيف يدفع الذكاء الاصطناعي الابتكار وكفاءة التمويل اللامركزي
DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات التمويل اللامركزي ؟
التمويل اللامركزي ( DeFi ) منذ أن توسعت بسرعة منذ عام 2020، كانت دائمًا دعامة أساسية للنظام البيئي للعملات المشفرة. على الرغم من إنشاء العديد من البروتوكولات المبتكرة، إلا أنها أدت أيضًا إلى زيادة التعقيد والتجزئة، حتى أن المستخدمين ذوي الخبرة يجدون صعوبة في التنقل بين العديد من السلاسل والأصول والبروتوكولات.
في الوقت نفسه، تطور الذكاء الاصطناعي (AI) من سرد واسع النطاق في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا وبتوجيه للوكيل في عام 2024. وقد أدي هذا التحول إلى ظهور التمويل اللامركزي AI (DeFAI) - مجال ناشئ، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة، وإدارة المخاطر، وتحسين رأس المال.
التمويل اللامركزي تتجاوز عدة مستويات. تعتبر blockchain هي الطبقة الأساسية، ويجب أن يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع سلسلة محددة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. توفر طبقات البيانات والحسابات البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تستند إلى بيانات الأسعار التاريخية، والمشاعر السوقية، والتحليلات على السلسلة. تضمن طبقات الخصوصية والقابلية للتحقق أن تظل البيانات المالية الحساسة آمنة مع الحفاظ على تنفيذ بلا ثقة. أخيرًا، يسمح إطار الوكلاء للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مخصصة، مثل الروبوتات التجارية المستقلة، ومقيمي مخاطر الائتمان، ومحسنات الحوكمة على السلسلة.
مع توسع بيئة DeFAI ، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى ثلاثة فئات رئيسية:
1.层 التجريد
تعمل هذه البروتوكولات كواجهة مستخدم ودية مشابهة لـ ChatGPT للتمويل اللامركزي ، مما يسمح للمستخدمين بإدخال التعليمات التي يتم تنفيذها على السلسلة. عادةً ما تتكامل مع عدة سلاسل وdApp، وتنفذ نوايا المستخدم، مع القضاء على الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.
تشمل بعض الوظائف القابلة للتنفيذ لهذه البروتوكولات:
على سبيل المثال، لا حاجة لسحب ETH يدويًا من منصة الإقراض، ونقلها عبر السلسلة إلى Solana، وتبادلها بـ SOL، وتوفير السيولة على DEX - بروتوكول طبقة التجريد يمكنه إتمام العملية في خطوة واحدة فقط.
2. وكيل التداول الذاتي
على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع قواعد محددة سلفاً، يمكن لوكلاء التداول المستقلين التعلم والتكيف مع ظروف السوق، وضبط استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن لهؤلاء الوكلاء:
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b3de8eebf7e695c25e40629c04db3ed8.webp)
3. التطبيقات اللامركزية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
التمويل اللامركزي dApp توفر ميزات مثل الإقراض، والتبادل، وزراعة العائدات. يمكن للذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكاء الاصطناعي تعزيز هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:
التحديات الرئيسية
تواجه البروتوكولات الرائدة المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:
تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات في الوقت الفعلي لتحقيق أفضل تنفيذ للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات السيئة إلى ضعف كفاءة المسار، وفشل الصفقة، أو عدم جدوى الصفقة.
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، ولكن سوق العملات المشفرة متقلب للغاية. يجب على الوكلاء قبول تدريب مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على فعاليتهم.
تحتاج إلى فهم شامل لعلاقة الأصول، وتغيرات السيولة، والعواطف السوقية، لفهم حالة السوق العامة
لقد لاقت البروتوكولات القائمة على هذه الفئات شعبية في السوق. ومع ذلك، لتحسين المنتجات وتحقيق أفضل النتائج، يجب عليهم النظر في دمج مجموعات بيانات ذات جودة مختلفة لرفع منتجاتهم إلى مستوى جديد.
طبقة البيانات - لتوفير الطاقة لذكاء DeFAI
يعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الفعلي، منظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، يحتاج طبقة التجريد إلى الوصول إلى البيانات على السلسلة من خلال RPC وواجهة برمجة التطبيقات للشبكات الاجتماعية، بينما يحتاج وكلاء تحسين التداول والعائدات إلى بيانات لتحسين استراتيجيات تداولهم وإعادة تخصيص الموارد.
تتيح مجموعات البيانات عالية الجودة للوسطاء إجراء تحليل تنبؤي أفضل لسلوك الأسعار المستقبلية، وتقديم نصائح للتداول، لتناسب تفضيلاتهم في المراكز الطويلة أو القصيرة لبعض الأصول.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-71d4c0a59f18e7366698c6df17506767.webp)
أكثر سلاسل الكتل التي تركز عليها وكيل الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى بناء طبقة البيانات للذكاء الاصطناعي والوكلاء، قامت إحدى سلاسل الكتل بتحديد نفسها على أنها سلسلة الكتل الشاملة لبناء مستقبل التمويل اللامركزي للذكاء الاصطناعي. لقد نشروا مؤخرًا محطة، وهي المساعد التنفيذي للتمويل اللامركزي للذكاء الاصطناعي، لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال مطالبات المستخدم، والتي ستفتح قريبًا لمتعهدي الرموز.
علاوة على ذلك، تدعم هذه البلوكشين العديد من الفرق القائمة على الذكاء الاصطناعي والوكلاء. لقد بذلوا جهدًا كبيرًا لدمج بروتوكولات متعددة في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكلاء وتنفيذ المعاملات، تتطور هذه البلوكشين بسرعة.
تم تنفيذ هذه التدابير أثناء ترقيتهم لشبكتهم باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرز ما في الأمر هو تجهيز سلسلة الكتل الخاصة بهم بترتيب ذكاء اصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة وتحليل الذكاء الاصطناعي قبل التنفيذ، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة، لضمان الأمان على السلسلة. باعتبارها L2 لسلسلة فائق، تقع سلسلة الكتل هذه في منطقة وسطى، تربط بين المستخدمين البشر والعملاء بأفضل بيئة للتمويل اللامركزي.
الخطوة التالية في DeFAI
حاليًا، تواجه معظم الوكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:
الطبقة التجريدية تحول نية المستخدم إلى تنفيذ، لكنها عادةً تفتقر إلى القدرة التنبؤية.
قد تقوم وكالات الذكاء الاصطناعي بتحليل إنتاج ألفا، لكنها تفتقر إلى تنفيذ التداول المستقل.
يمكن لتطبيقات dApp المدفوعة بالذكاء الاصطناعي معالجة خزائن التأمين أو المعاملات، لكنها تعتبر سلبية وليست نشطة.
قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة، لتطوير أفضل منصة أو وكيل. وسيتطلب ذلك بيانات عميقة على السلسلة تتعلق بأنشطة كبار المستثمرين، وتغيرات السيولة، مع إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لتحليل التنبؤ بشكل أفضل، ودمج تحليل المشاعر من السوق العامة، سواء كانت تقلبات الرموز في فئات محددة مثل وكيل الذكاء الاصطناعي، وDeSci، أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.
الهدف النهائي هو أن تتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد نرى في المستقبل أن المتداولين في التمويل اللامركزي يعتمدون على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ استراتيجيات مالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.
آخر الأفكار
نظرًا للتقلبات الكبيرة في رموز الوكلاء الذكاء الاصطناعي والأطر، قد يعتقد البعض أن DeFAI مجرد ظاهرة عابرة. ومع ذلك، لا يزال DeFAI في مراحله المبكرة، ومن غير الممكن إنكار إمكانيات تعزيز الوكلاء الذكاء الاصطناعي لملاءمة وأداء التمويل اللامركزي.
إن مفتاح إطلاق هذه الإمكانية يكمن في الحصول على بيانات حية عالية الجودة، مما سيحسن توقعات وتنفيذ التداول المدفوع بالذكاء الاصطناعي. تدمج المزيد والمزيد من البروتوكولات طبقات بيانات مختلفة، حيث تبني بروتوكولات البيانات إضافات للإطار، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ القرارات بالوكالة.
تتطلع المستقبل، ستصبح القابلية للتحقق والخصوصية التحديات الرئيسية التي يجب على البروتوكولات معالجتها. في الوقت الحالي، لا تزال معظم عمليات الوكلاء الذكاء الاصطناعي عبارة عن صندوق أسود، حيث يجب على المستخدمين إيداع أموالهم فيه. لذلك، سيساعد تطوير قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق في ضمان شفافية وموثوقية عمليات الوكلاء. يمكن أن تعزز البروتوكولات المدمجة القائمة على TEE وFHE وحتى الإثباتات الصفرية من قابلية التحقق من سلوك الوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يحقق الثقة في الاستقلالية.
فقط من خلال الجمع الناجح بين البيانات عالية الجودة، والنماذج القوية، وعمليات اتخاذ القرار الشفافة، يمكن لوكلاء DeFAI أن يحصلوا على تطبيق واسع.
![التمويل اللامركزي全解：AI如何释放التمويل اللامركزي的潜力？](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01