DeFAI 脚斩 70%、まだ投資の機会はありますか？

作者：Squid

編纂：Luffy，Foresight News

市場が一度の大暴落を経験した後、真の機会はどこにあるのかを見てみましょう。

過去2週間、DeFAIの時価総額は1月中旬に比べて50%以上減少し、1月下旬のピークに比べて70%も下落しました。データは@cookiedotfunからのものです。

分散型金融（DeFi）は現在1250億ドルの市場であり、DeFAIの占有率が10%に達するなら、15倍の成長機会があることを意味します。実際、私はDeFAI市場内の機会はさらに大きいと考えています。なぜなら、現在の各細分野の価格設定は合理的ではないからです。

最近、私たちは暗号通貨の歴史的な清算を目撃しました。この期間中、資産は優劣を問わず投げ売りされました。人工知能（AI）とDeFAIは、最も影響を受けた分野の一つです。

今こそ宝を探す時です。深く掘り下げてみましょう。

なぜDeFAIはこれほど人気があるのでしょうか？まず、暗号通貨と人工知能の結合をより広い視点から見てみましょう。暗号通貨と人工知能の結合は100億ドル規模の市場であり、「実用性」を見つけることが急務であり、DeFAIは実用性を見つける可能性が最も高い分野のようです。

ほとんどのこの種の暗号代理にとって、製品はそれらのトークンです。このため、私たちは製品市場適合性（PMF）が最も高い分野が、チームが簡単にトークン化されたソーシャルエージェントを立ち上げることができるフレームワークやLaunchpad（プロジェクト開始プラットフォーム）であることを見ています。トークン供給が指数関数的に増加するにつれて、この市場は飽和に向かっており、ソーシャルエージェントトークンやLaunchpadの需要も減少し、コミュニティは新たな発展方向を模索せざるを得なくなります。

アイスホッケーのパスに沿って（順応する）

マクロの観点から見ると、DeFAIは実際に意味があります。この分野は、暗号通貨の最も強力なアプリケーションシーンであるDeFiと、人工知能の最も満たされていないニーズの交差点の一つです。

とはいえ、この分野がマクロ的に理にかなっているからといって、すべてのプロジェクトがうまくいくわけではありません。もう少し深く掘り下げて、機会がどこにあるのかを見てみましょう。

最近のDeFAI市場の地図を観察すると、すでに立ち上げられたプロジェクトのほとんどはDeFiにおける実用性が限られています。これは、この分野の新しさとプロジェクト構築に時間がかかるためだと考えています。

人々はトークンを手に入れたいと思っていますが、現在立ち上げられているプロジェクトのほとんどは、最も実現しやすいが実用性が最も低い目標を狙っています。

評価の地図、今月初めに@cookiedotfunから取得したプロジェクトのスナップショット、現在の評価は大幅に低下しています

ほとんどのDeFAI市場の価値は「抽象化」カテゴリーに集中しています。抽象化は主にテキストに基づく代替的なユーザー体験（UX）です。このカテゴリーは「低い果実」であり、既存のDeFiプロジェクトと大規模言語モデル（LLM）のAPIを利用しており、論理が限られ、主に意図に基づいています。この分野の現在のプロジェクト数と評価を考慮すると、勝者がすでに現れている可能性が高く、他のカテゴリーと比較してここでの機会は限られていると考えています。

私は投資家にこれらの製品を試してみることをお勧めします。私の経験では、抽象化分野のほとんどのプロジェクトは良好なユーザー体験を提供していません。

興味深いことに、この市場構造はトレーダーにいくつかの機会を生み出しています……

最近、DeFAIの評価が大幅に下落し、悲観論者が正しいことが証明されたようです…… 製品開発には時間がかかります。プロジェクトの段階を考慮すると、この評価の下落は大部分が合理的だと思います。とはいえ、価格が下がるにつれて人々は退屈を感じるでしょう。市場に目を光らせている人々にとって、将来の機会が存在するかもしれません。

では、機会はどこにあるのでしょうか？

まず、私は大部分の機会がまだ立ち上げられていないトークンにあると考えています。とはいえ、これらの細分分野はすでに存在しており、一部のプロジェクトはすでにオンラインです。機会をつかむためには、市場に注意を払い、準備を整える必要があります。注目すべき方向を特定するために、DeFAI市場を考えるためのフレームワークを振り返ってみましょう。

情報代理

これはAI代理が情報を掘り起こし、簡単な意図を達成する時代です。

大規模言語モデルはテキストを処理し、テキストでコミュニケーションを取るのが得意です。現段階では、ほとんどのAI代理が既存のモデルのAPIを利用しているため、彼らの最も強力なアプリケーションシーンは自然言語処理（NLP）です。ここでは深く掘り下げませんが、他の資料が多く存在します。ここでは2つの高次の分野を挙げます：

代替的ユーザーインターフェース / 抽象化：これらはチャットベースのユーザーインターフェースで、DeFiプロトコルやブロックチェーンを集約し、抽象化します。これらはマクロ情報を提供し、プロジェクトを見つけ、簡単な操作を実行できます。例えば、「SOLを買いたい -> Jupを通じてSOLを購入」。最終的に、これらのツールは既存のDeFi原語 / アグリゲーターやクロスチェーンブリッジを使用して操作を実行します。私は「勝者」がすでに現れている可能性が高く、市場が少数のプラットフォームに統合されるのを目にするかもしれません。成長は、人工知能の改善と機能の統合、ユーザー基盤の拡大に現れるでしょう。これはまだ未確認の市場です。私の見解では、テキストベースのインターフェースが本当にDeFiのユーザー体験を改善できるかどうかは不明です。

分析ツール：これらはトレーダーが情報を掘り起こすのを助ける補助ツールです。これは多様なカテゴリーであり、いくつかの例にはコードレビュー、トークン分析、ソーシャルセンチメント分析が含まれます。分析ツールはますます複雑になり、進化する暗号通貨 / 人工知能エコシステムで重要な役割を果たすでしょう。AI駆動の分析ツールは、従来の分析ツールと同じ市場で競争します。全体的に見て、暗号通貨分析にはまだ大きな発展の余地があります。私は、細分化された分析ツールが一般的な分析ツールよりも多くの価値を引き出すことができると考えています。

注目すべきプロジェクト：

• 抽象化：griffain、neur、The Hive、Veniceなど……
• 分析：Cookie DAO、Kaito AI、Hiero Terminalなど……

スマートDeFi

情報から行動へ、情報を掘り起こし、その情報に基づいて行動を取ることができる。

現在、これは2億ドルの市場であり、最終的にはDeFAI市場の大部分を占めると考えています。市場規模が120億ドルと仮定し、「スマートDeFi」が50%を占めるなら、この細分分野には依然として30倍の機会があります。同様に、私は勝者がまだ現れていないと考えています……

実用性（価値）はどこにあるのでしょうか？最初は、実用性は継続的な監視と自動化から来るでしょう。これにより、ユーザーは市場の微小な非効率を利用できるようになり、さもなければこれらの機会に気づかなかったり、機会が小さすぎて時間をかける価値がないと感じたりするかもしれません。この市場はすでに存在しています。この分野が進化するにつれて、大規模言語モデルはDeFAIプロトコルが自動化を実現するだけでなく、市場範囲を適応させ、拡大させてリターンをさらに向上させることを可能にします。時間が経つにつれて、リターンの向上の程度は、知性、推論能力、インフラの進展と同期するでしょう。

この分野で成功するチームは、カスタムモデル、DeFiインフラ、データパイプラインを構築または使用する必要があります。このようなより深い統合の必要性が、抽象化分野と比較してこの分野の発展が不足している理由です。これらを構築するには時間がかかります。

スマートDeFiは新しい市場ではありませんが、人工知能はそれを強化し、拡張することができます。既存の製品の例には、収益最適化プロジェクトのLulo、Carrott、アグリゲーターのRangerやJupiterがあります。

既存の分野は、決定論的モデルが優れたパフォーマンスを示す分野です。例えば、「Xプロトコル間で最も安い金利はYなので、Zを使用します」。最終的に、大規模言語モデルに基づく操作は、代替的なユーザー体験を提供したり、情報を強化したりすることで、これらのプロトコルを向上させるのに役立つかもしれませんが、既存のプロジェクトが覆される可能性は低いでしょう。

スマートDeFiはこの市場でどのように拡大するのでしょうか？

大規模言語モデルは確率的です。固定市場では、これがパフォーマンスの低下を引き起こす可能性があります。例えば、取引価格を比較する際、最も安いものが常に最良であるとは限りません。

確率的な本質とさまざまなタイプの情報を処理する能力は、確かに利点を提供します。これにより、DeFiは新しい、より動的な市場に拡大することができます。

毎日50000以上の新しいトークンが誕生しています。このデータは少し古いですが、この傾向は続いています……

市場のロングテール部分では、取引量と価値が新しい資産間で絶えず変動しています。ボラティリティのため、既存のDeFi原語はこのカテゴリーにサービスを提供するのが難しいです。「世界をトークン化する」ことを続けるにつれて、この市場は拡大し続けます。

さらに、トークンは株式ではなく、トークンはさまざまな方法で構築 / 価値を表すことができます。市場における資産の高度な多様性は、スマートシステムのもう一つの有利な要因です。

スマートDeFiはこの市場に拡大するのを助けることができます。その理由は以下の通りです：

• 新しい資産を掘り起こし / 評価する能力
• 新しい市場の物語を動的に監視し、理解し、行動を取る能力
• 社会的、オンチェーン、オフチェーンデータを統合し、推論を用いてさまざまな行動を取ることができます。

マクロの観点からはシナジー効果がありますが、機会はどこにあるのでしょうか？

有望な細分分野、スマート流動性提供（Smart LPing）を見てみましょう。

流動性提供は難しいです。なぜなら、各資金プールには異なるリスク状況があり、収益が異なる資産間で大きく変動するからです。現在、ユーザーの投資理念に基づくいくつかのツールが資産の構成を助けていますが、組み合わせや自動化の程度は限られています。

流動性提供代理のビジョンは、リスクパラメータを調整し、オンチェーンおよびソーシャルデータの組み合わせに基づいて資産 / 資金プールを選択することで、流動性提供の収益を動的に最適化できることです。最終的には、ロングテール市場から動的に収益を得る新しい資産が創出され、市場全体の効率を向上させることができるでしょう。

Raydiumの手数料は、オンチェーン取引量の指標として使用できます

なぜネイティブAIチームを選ぶのか？

はい、このビジョンを実現するには時間がかかります。とはいえ、私はネイティブAIチームが市場効率が低い / 絶対的な収益が少ない分野でより競争力があると信じています。なぜなら、より多くのリターンが知性に起因するからです。ネイティブAIチームは規模が小さいため、より迅速に行動し、「知性」要素により集中できます。

私が言及したいチームには、Cleopetra、Alris agent、Voltrがあります。

他に深く掘り下げない分野には、スマート定期的投資、取引実行、ソーシャルシグナルに基づく製品があります。知性が向上するにつれて、人間に起因するリターンの割合は人工知能ツールによって侵食され始めるでしょう。

Project Plutusはスマートリミットオーダーに関して興味深い初期成果を示しており、私は実際にテストするのを楽しみにしています。

次に、アルファハンター

代理がアルファ収益を生み出すことができるか見てみましょう。

以下は業界のいくつかの専門家からの一般的な反応です。私たちがこの目標からまだ遠いことには同意しますが、アルファ代理を完全に否定するのは無知だと思います。何かを信じてみましょう……

アルファ収益を生み出すのは難しい。

伝統的な市場では、ヘッジファンドは毎年数十億ドルを費やし、世界で最も賢い人々と協力して優位性を生み出しています。しかし、システミックな摩擦により、暗号通貨市場は伝統的な市場ほど効率的ではありません。だからこそ、代理がアルファ収益を生み出すことがより実行可能です。毎週新しい資産カテゴリー / 物語が登場し、暗号通貨は伝統的な金融に同じ戦略を直接適用することができません。

なぜアルファを放棄するのか？

私は「アルファハンター」がゼロから一への革新ではなく、段階的に出現するものだと信じています。近い将来、アルファ収益は依然として人間によって駆動され、AIが補助します。時間が経つにつれて、リターンは徐々に代理に起因するようになるでしょう。ある臨界点に達すると、真の「アルファハンター代理」が現れる可能性があり、彼らは人間を雇ったり、人間と協力したりするでしょう。

トークンは新興のエコシステムを立ち上げ、調整し、統合するのに役立ちます。

現在、興味深い方法を採用している2つのプロトコル：

• Almanak：Almanakは、洗練されたデータパイプライン、高度なリスクエンジン、AI駆動の代理を統合し、人間の監視の下でさまざまな金融戦略を生成し、実行します。これは代理 / 戦略プラットフォームであり、アルファ収益を継続的に特定し、安全な非保管環境でユーザーにサービスを提供します。
• Allora：Alloraの推論システムは、リアルタイムの正確性に基づいてAI予測をインテリジェントに集約し、重み付けします。人間の参加者は作業者として機能し、予測を提供し、推論の質を評価してシステムの市場予測を改善します。目標は、これらの予測を市場に適用することです。

モデル開発に取り組む暗号ネイティブチームも重要な役割を果たします。最終的に、知性が鍵です。

私が好きなプロトコルには、Pond（オンチェーンデータを利用して暗号ネイティブモデルを開発することに焦点を当てている）やNous Research（彼らは最初の分散型トレーニングの最適モデルを開発するのを助けるために多くの作業を行い、代理の「需要」を探求することにも言及しています）があります。

この分野はまだ初期段階にあり、成長の可能性があるチームに注目してください。

知性の限界コストが引き続き低下し、毎日新たに創出される市場の数が増加する中で、代理は新興の市場細分野に備えています。この分野は人間にとっては瞬時に過ぎ去り、ロボットにとっては過度に動的です。何かを信じてみましょう。