Ленивые финансы: что такое DeFAI и может ли ИИ упростить жизнь «дегенам»
Искусственный интеллект (ИИ) является одной из наиболее массовых и быстро распространяющихся технологий в истории человечества — по данным исследователей Стэнфордского университета, в 2025 году уже около 78% предприятий используют ее в своей деятельности, что на 23% больше, чем годом ранее.
Не является исключением и криптоиндустрия, где разработчики уже несколько лет ищут векторы взаимодействия между блокчейном и различными решениями на базе ИИ.
На рынке уже есть примеры синергии этих технологий — проекты вроде Eliza, Bittensor и даже мемкоины, как GOAT. Внедрение моделей продолжается и в секторе децентрализованных финансов, где формируется отдельный сегмент — DeFAI.
По данным CoinGecko, его рыночная капитализация на момент написания составляет $1,3 млрд, что по оценке Binance равно 10% от общей капитализации проектов, работающих на пересечении блокчейна и ИИ.
Редакция Incrypted разобралась, как работают DeFAI-протоколы, действительно ли они упрощают взаимодействие с блокчейном, и какие продукты уже доступны пользователям
Что такое DeFAI
DeFAI (также встречаются название автономные финансы или AgentFi) — это сегмент крипторынка, сформировавшийся на пересечении децентрализованных финансов и искусственного интеллекта. Суть концепции в том, чтобы включить в экосистему DeFi ИИ- агентов и алгоритмы, которые анализируют данные и автоматически выполняют определенные операции.
Например, вместо того чтобы вручную переключаться между биржами, кошельками и фарминг-протоколами, пользователь может поручить управление активами ИИ-агенту, с которым можно общаться через интерфейс чата. Алгоритм сам подберет лучшие варианты фарминга или маршруты для обмена и проведет необходимые транзакции.
Одним из пионеров направления стал проект Autonolas, появившийся еще в 2021 году как инфраструктурная платформа для автономных агентов для Ethereum. Тем не менее, в мае 2025 года сектор все еще находится на ранней стадии, а потенциал искусственного интеллекта в этом направлении еще до конца не ясен и только начинает раскрываться.
Каким образом ИИ может трансформировать DeFi
Интеграция ИИ может преобразовать децентрализованные финансы на разных уровнях — от эффективности использования капитала до архитектуры платформ.
По состоянию на май 2025 года можно выделить несколько наиболее перспективных направлений, однако сразу заметим, что большинство упомянутых проектов находится на ранней стадии развития. Реальный прогресс разработки и функционал приложений пока заметно отстает от теоретических концепций и обещаний.
Трансформация интерфейса и UX
Благодаря взаимодействию через интерфейс чата, то, что раньше требовало серии ручных операций, теперь можно выполнить, отдав агенту команду естественным языком. Алгоритм сам найдет выгодный пул для обмена, проведет своп или внесет средства в стейкинг.
Подобные проекты формируют сегмент «абстракции DeFi», по аналогии с концепцией абстракции блокчейна. Он представлен проектами вроде HeyAnon или Orbit, которые снижают барьер входа для новичков, устраняя риск «нажать не туда» и потерять активы, но при этом не задевают архитектуру самих платформ.
Повышение рыночной эффективности
Крипторынок работает 24/7, но люди — нет. DeFi-агенты могут круглосуточно мониторить котировки, непрерывно ребалансировать портфель для соблюдения профиля риска и мгновенно реагировать на колебания цен.
Например, алгоритм способен каждые несколько минут переводить ликвидность между пулами, чтобы получать наивысшую доходность и одновременно осуществлять арбитраж. На уровне протокола это позволяет создавать хранилища или пулы с автоматизированным управлением, которые могут обеспечивать глубокую ликвидность или более высокие награды для участников.
Такие стратегии ранее были доступны лишь профессиональным трейдерам или разработчикам. Но с развитием DeFAI каждый пользователь сможет получить личного финансового менеджера, который будет непрерывно проводить транзакции для оптимизации прибыли.
Безопасность
Еще одно направление, в котором ИИ меняет DeFi — это защита активов. Так, ассистент может предупредить о подозрительном коде смарт-контракта или перевести на естественный язык запрос от приложения или разрешение, которое требуется предоставить.
Кроме того, ИИ уже применяется для анализа рисков и обнаружения мошенничества или нетипичной активности. В частности, об использовании подобных технологий сообщали некоторые централизованные криптобиржи. В будущем схожие инструменты могут быть доступны обычным пользователям, а не только разработчикам и специалистам в сфере кибербезопасности.
Наконец, некоторые проекты начали использовать ИИ и для повышения безопасности на уровне протокола. Так, разработчики Mode планируют интегрировать в сеть «ИИ-файрвол», который оценивает каждую транзакцию перед включением в блок и позволяет остановить подозрительную активность, например, попытку эксплойта.
Другим преимуществом взаимодействия с DeFi через ИИ-интерфейс является отсутствие необходимости открывать различные сайты и приложения вручную, что снижает риск фишинга — один из основных векторов атак в криптоиндустрии.
Важно отметить, что новые возможности несут и новые риски — передав управление средствами автономному алгоритму, пользователь должен быть уверен в его корректности и эффективности. Так что на первый план вновь выходит проблема «черного ящика» ИИ и потребность в инфраструктурных проектах, позволяющих верифицировать механизмы принятия решений и гарантировать безопасность их реализации. Поэтому, вероятно, DeFAI даст толчок развитию концепций zkML и opML, а также алгоритмов типа Proof-of-Sampling.
Рабочие DeFi-продукты на основе ИИ
Разберем несколько примеров конкретных сервисов и платформ, уже сейчас способных упростить жизнь DeFi-пользователям и повысить финансовую эффективность их операций.
YieldSeeker
YieldSeeker — это ИИ-ассистент, который автоматически находит и реализует лучшие возможности для заработка на цифровых активах. Проект появился в рамках хакатона ETHGlobal Agentic Ethereum 2025 и получил приз от Coinbase за лучшую работу с Base AgentKit.
Сервис ориентирован на максимизацию пассивного дохода через перемещение капитала между разными протоколами DeFi. Алгоритм мониторит пулы, сравнивает текущие процентные ставки, учитывает вознаграждения и анализирует риски. Далее агент перемещает депозит туда, где совокупная прибыль будет максимальной.
Если через некоторое время появятся более выгодные условия, YieldSeeker сам переместит активы, не дожидаясь команды пользователя. При этом агент регулярно делает отчеты о том, где сейчас активы и почему были перемещены. Это должно смягчить эффект «черного ящика».
По данным разработчиков, бэктесты на исторических данных показали доходность алгоритма на уровне выше среднерыночного.
Spectra Vault
Spectra Vault — первый «хедж-фонд», управляемый автономной ИИ-системой. Технически функционирует как пул (Vault) на бирже Hyperliquid, куда пользователи могут внести средства, чтобы получить долю от заработанной агентом прибыли.
В отличие от традиционных фондов, здесь нет управляющего — внутри Spectra Vault действует несколько специализированных агентов. Эти агенты генерируют торговые идеи, обсуждают их между собой, голосуют, а затем исполняют через смарт-контракты Hyperliquid.
Все операции — от инициации предложения до открытия ордера — фиксируются на платформе Spectral Syntax. Благодаря этому пользователь может момент отслеживать историю сделок и логику решений в реальном времени.
Публичный запуск пула произошел в мае 2025 года, поэтому данных еще недостаточно, чтобы делать конкретные выводы об эффективности агента. И все же отметим, на момент написания фонд демонстрирует убыточность в 12%.
HeyAnon
HeyAnon — это ИИ-протокол, призванный упростить взаимодействие пользователя с разрозненными DeFi-сервисами. По сути, это интерфейс чата, через который пользователь может получать информацию о проектах и рынке, а также проводить транзакции.
Например, вместо того, чтобы вручную открывать десятки сайтов, инвестор пишет в чате что-то вроде «подбери лучший пул для размещения 1000 USDT». HeyAnon подключается к API интегрированных протоколов (более 40 на момент написания), получает актуальные данные о годовой ставке, ликвидности и дополнительных наградах, а затем выдает список опций с объяснениями. По крайней мере, так это должно работать в теории.
На практике же алгоритм нуждается в крайне точных и подробных инструкциях и часто выдает нерелевантные данные. Во время тестирования, несколько попыток сформировать список пулов для размещения USDT, даже с конкретизацией платформы и сети, не позволили получить необходимую информацию. Причем для поиска использовался как HeyAnon, так и Gemma — специальный чат-бот, который должен в реальном времени предоставлять информацию о протоколах, настроениях инвесторов и трендах.
Для сравнения, вот так выглядит ответ ChatGPT с использованием модели GPT-4o и активированной функцией онлайн-поиска.
Что касается автоматизации операций, то агент действительно может инициировать и подписывать транзакцию, но при нескольких условиях:
- требуется предоставить адрес смарт-контракта пула, а также токена;
- для доступа к активам при подключении к платформе нужно импортировать приватный ключ существующего кошелька или создать новый адрес и внести на него средства.
Если учесть что пользователю все равно требуется искать конкретные данные и адреса самостоятельно, не совсем понятно как HeyAnon «упрощает» взаимодействие с DeFi. Поэтому, хотя в теории такой интерфейс может быть проще для новичков, опытным пользователям, вероятно, будет удобнее работать напрямую с платформами или агрегаторами данных вроде DeFiLlama.
Среди других DeFAI-продуктов стоит отметить:
- Griffain — платформа ИИ-агентов на Solana, которая предоставляет интерфейс для создания алгоритмов под разные цели: от DCA-стратегий до отслеживания постов в соцсетях. Сервис делает акцент на персонализации, достигаемой за счет гибкой системы параметров и обучения агентов на действиях пользователя;
- Orbit — ИИ-ассистент, позволяющий управлять активами в ряде сетей с поддержкой более 200 DeFi-протоколов. В целом работает по тому же принципу, что и HeyAnon, но с более сложной логикой и обширной экосистемой, которая включает мосты и DEX-агрегаторы;
- MushyAgent — узконаправленный алгоритм, специализирующийся на оптимизации пассивного дохода от стейблкоинов за счет автоматического перемещения активов между платформами. Сервис создан при помощи конструктора Fungi Agents и, по сути, является нишевой и упрощенной версией YieldSeeker;
- Giza — инфраструктурный проект, позволяющий разворачивать на блокчейне ИИ-алгоритмы, верифицируемые с помощью технологии ZKP. Команда также запустила ассистента по оптимизации доходности от стейблкоинов — ARMA. Работает так же, как и MushyAgent, но каждое действие и решение алгоритма (например, изменение пула) верифицируется при помощи доказательств с нулевым разглашением.
Этот перечень демонстрирует, что DeFAI-продукты пока имеют довольно узкую специализацию и в части автоматизации стратегий ориентированы на пассивный доход со сравнительно предсказуемой динамикой и легко отслеживаемыми данными. Более сложные трейдинговые пулы, как Spectra, скорее являются экспериментами и на момент написания демонстрируют не лучшие результаты.
Что касается HeyAnon, то в части предоставления данных продукт не превосходит аналоги вроде агрегаторов данных или даже LLM-интерфейсов общего назначения, а инициация транзакции требует весьма точных инструкций и доступа к приватному ключу пользователя.
Таким образом, опытные пользователи вероятнее всего смогут найти прибыльные инструменты гораздо быстрее и эффективнее через агрегаторы данных. Для новичков же потребность в ручном поиске адресов и смарт-контрактов нивелирует все преимущества естественного языка.
Ключевым преимуществом остается круглосуточная оптимизация вложений, которую обеспечивает YieldSeeker, но и тут нужно учитывать фактическую доходность позиции, сравнив ее с результатами вложений, производимых вручную.
Экосистема и основные компоненты DeFAI
Binance Research делит экосистему DeFAI на четыре компонента.
В более развернутом виде такая классификация позволяет рассматривать сектор как своего рода айсберг. То, что сейчас классифицируется как DeFAI, то есть маркетплейсы и протоколы, — его видимая часть. Однако «скрытая»основа куда массивнее, поскольку те же фреймворки объединяют множество других технических решений, включая:
- большие языковые модели (LLM);
- среды исполнения;
- модули памяти, персонализации и обучения;
- интерфейсы для настройки и конфигурации алгоритмов.
То есть, фундаментом DeFAI являются большие языковые модели, а также построенные на их основе агенты. Однако их интеграция в реальное управление финансами связана с новыми, специфическими проблемами, которые требуют решений.
Так, одним из условий эффективной работы алгоритма являются правильно структурированные входные данные, позволяющие обучаться и принимать решения с учетом контекста. Сами по себе блокчейн-транзакции не несут достаточно данных для прогнозирования или сложной аргументации и нуждаются в метках или дополнениях. Уже упоминаемая сеть Mode пытается решить эту проблему через запуск подсети Synth на базе Bittensor, которая создает синтетические рыночные данные, позволяющие алгоритмам делать обоснованные прогнозы ценовой динамики
Другой специфический вопрос — это управление сессиями (Session Management). Здесь речь сразу о двух аспектах:
- во-первых, ИИ-ассистент должен «помнить» контекст: ваши прошлые вопросы, настройки, допустимый риск, подключенные кошельки. LLM-интерфейс, как правило, хранит историю диалога и параметры. Но где и как хранить эту информацию в децентрализованной среде — вопрос пока открытый;
- во-вторых, сессия — это период, в течение которого агент может действовать от имени пользователя, не требуя подтверждения каждой транзакции. Поэтому DeFAI требуются механизмы делегирования доступа для конкретных действий и временных промежутков. Причем, по истечении определенного срока такие разрешения должны отзываться или обновляться. Что-то подобное предлагает Giza.
Не менее важна в этом контексте и мультисессионность. Продвинутым пользователям наверняка потребуется несколько агентов под разные задачи — фарминг, трейдинг, ребалансировка портфеля и так далее. Система должна отслеживать их сессии раздельно, не путая контекст и для каждого предоставлять отдельные разрешения.
Тот факт, что большинство этих вопросов все еще нуждаются в эффективных решениях указывает, что мы «все еще рано». Для превращения DeFAI в полноценный сегмент потребуется время и развитие специфического технического стека.
По этой же причине на момент написания львиная доля продуктов DeFAI — это, по сути, интерактивные агрегаторы данных и «консультанты». В лучшем случае — чат-интерфейсы, которые могут инициировать транзакцию по команде пользователя. Для массового распространения и освоения новых направлений нужно устранить сложности, возникающие при интеграции ИИ.
Ограничения и вызовы DeFAI
Некоторые разработчики позиционируют DeFAI как «будущее финансов», но, как и в других сферах, интеграции искусственного интеллекта — сложный процесс. Ожидания пользователей и концепции разработчиков пока во многом опережает реальное состояние технологий, а их реализация упирается сразу в несколько барьеров.
Технические ограничения
LLM и сложные алгоритмы требуют много вычислительных ресурсов и работают сравнительно медленно. В задачах, где счет идет на миллисекунды, например, в высокочастотном трейдинге, это становится лимитирующим фактором. Причем ограничения возможны сразу на нескольких уровнях:
- инфраструктура — пока непонятно, будет ли ИИ столь же децентрализованным как DeFi-платформы. Распределенная инфраструктура для LLM повышает задержки в работе агентов, традиционная — требует доверия к провайдеру;
- среда исполнения — блок Ethereum формируется примерно 12 секунд, в большинстве L2-сетей речь идет о 2-3 секундах. Высокоскоростные блокчейны вроде Solana устраняют проблему, но и ограничивают сферу работы агента, привязывая его к конкретной экосистеме.
Это не позволяет ИИ реагировать на рыночные изменения столь быстро, как того требуют определенные стратегии торговли и заработка.
Кроме того, интеграция LLM — это дорого. Применение наиболее производительных моделей вроде серии GPT-4 предусматривает плату за каждый запрос, а если добавить к этому стоимость транзакционных комиссий, то некоторые стратегии просто окажутся невыгодными.
Поэтому разработчикам придется либо субсидировать расходы либо переходить на более дешевые среды, например, локально разворачивать модели с открытым исходным кодом вроде DeepSeek или Llama, что тоже связано с определенными сложностями.
Другим специфическим ограничением для крипторынка могут стать данные для обучения, поскольку высокая волатильность и зависимость от множества факторов затрудняют применение теханализа и исторических данных. Это потребует создания более сложных и, соответственно, более дорогих агентов с постоянным самообучением и адаптацией.
Пользовательские барьеры
Одна из целей DeFAI — сделать децентрализованные финансы доступнее, но на практике пока не всем это удается. Для запуска многих ИИ-платформ все равно требуется регистрировать кошельки, настраивать сложные параметры риска и разбираться в тонкостях DeFi-сервисов. Для широкой аудитории это сложно и не намного удобнее выставления параметров свопа вручную.
Кроме того, на психологическом уровне опытных инвесторов останавливает проблема потери контроля — «ветераны» привыкли перепроверять адреса, вручную просматривать контракты и сравнить параметры доходности. Доверить все это алгоритму — эмоционально сложно. Особенно учитывая риски взломов и краж.
Это общая проблема для ИИ-продуктов, однако в DeFi она ощущается особо остро поскольку пользователей годами приучали работать по принципам «только вы в ответе за свои активы» и «не твои ключи, не твои монеты». Теперь же эти «ментальные тиски» должны разжаться настолько, чтобы в них пролез алгоритм, имеющий доступ к вашему кошельку и право на совершение сделок.
Пользовательский интерес к HeyAnon косвенно подтверждает низкий спрос на подобные продукты — на момент написания cookie.fun оценивает узнаваемость проекта в 0,04%. Для сравнения, у платформы для запуска блокчейн-агентов Virtual этот показатель равен 3,7%.
Кроме того, продвинутым пользователям может не хватать гибкости агентов. Они привыкли к свободному взаимодействию со смарт-контрактами, а ИИ-платформы работают «из коробки» с предустановленным набором функций и поддерживаемых платформ. Скорее всего, это временное ограничение, но сейчас возможностей DeFAI не хватает для реализации сложных кастомизированных стратегий.
Прозрачность
Алгоритмическое управление страдает от недостатка прозрачности. Например, пользователь видит конечный результат — 5% дохода за месяц, но не всегда может легко узнать, как он получен, даже если все транзакции открыты. Вопрос «как» агент принимает решения часто, хоть и не всегда, остается «в черном ящике». Это создает слепую зону доверия и не позволяет самостоятельно проверить стратегию ассистента.
Пока же полная прозрачность возможна только на уровне ончейн-данных: видны транзакции агента, балансы, перемещения средств. Это повышает доверие, но все равно не дает гарантии правильности решений.
Централизация
Хотя DeFAI взаимодействуют с децентрализованными платформ, сами ИИ-модели, как и многие агенты, пока далеки от децентрализации.
Решения, которые используют проприетарные LLM типа OpenAI GPT-4 через API, по факту зависят от стороннего поставщика. Если OpenAI завтра изменит политику или в ее инфраструктуре возникнут проблемы, многие DeFAI-сервисы будут «парализованы».
Аналоги с открытым исходным кодом либо слабее, либо сложны в развертывании и требуют существенных вычислительных ресурсов, обеспечение которых ложится на плечи проекта.
Кроме того, у многих разработчиков есть доступ к, и определенным данным или параметрам алгоритмов. Даже если сама команда добросовестна, всегда остается вопрос доверия к конечному поставщику LLM, через которую «проходят» все запросы.
Ключевой вопрос — насколько это лучше, чем довериться, например, хедж-фонду или централизованной бирже?
Кроме того, остается теоретическая вероятность, что один или несколько «лучших» агентов смогут аккумулировать львиную долю ликвидности. Это может вылится в однообразие стратегий и появлением новых системных рисков. Даже банальный сбой или остановка доминирующего протокола может вызвать цепную реакцию на рынке.
Будет иронично, если DeFi на новом витке развития вернет на рынки посредников, только уже в форме больших «алгоритмических банкиров».
Взломы
DeFAI-протоколы подвержены рискам как ИИ-решений, так и смарт-контрактов, а автономный агент может создать новые векторы атаки для злоумышленников.
Например, через него можно попытаться осуществить prompt-injection — создать специальный вход, который может заставить ИИ принять ошибочное решение. Например, ложные данные о ценовых котировках или команду, изменяющую модель оценки рынка.
Кроме того DeFAI-протоколы должны иметь право на осуществление транзакций от имени пользователя. Это добавляет еще один уровень для атаки и требует от разработчиков создания высокозащищенных сред для хранения и передачи приватных ключей.
Рыночные риски
Автоматизированные стратегии могут как повысить прибыль, так и привести к убыткам. На рынках периодически возникают «черные лебеди» и модели не могут эффективно реагировать на них, просто потому, что эти события не прогнозируемы и не могут быть выведены на основе исторического опыта.
Чтобы избежать этого, разработчики внедряют различные «предохранители»: например, лимитируют размер позиции, закладывают стоп-лоссы и ограничивают кредитное плечо, если волатильность выходит за определенные показатели.
В целом, DeFAI демонстрирует как сильные стороны в виде автоматизации, скорости и удобства взаимодействия с крипторынком, так и ограничения, связанные с прозрачностью, безопасностью и зрелостью технологий. Это пока не полноценная замена человеческого участия в управлении финансами, а скорее переходной этап между DeFi и тем, чего многие пользователи ожидают от интеграции ИИ.
Инфраструктура еще далека от идеала: большинству решений не хватает скорости и гибкости, а сами инвесторы часто не готовы полностью доверить свои средства алгоритму. Разработчики только начинают учиться обрабатывать сложные рыночные сценарии и встраивать защитные механизмы.
Тем не менее, DeFAI закладывает фундамент для будущей децентрализованной экономики, где даже новичок сможет пользоваться выгодами сложных финансовых продуктов, которые ранее были доступны лишь профессионалам. И важно что это больше не «предсказания», а уже работающие прототипы.
Однако основной вопрос — как совместить удобство и эффективность ИИ со стандартами прозрачности и контроля, установленными блокчейн-индустрией — остается открытым.
Сообщение Ленивые финансы: что такое DeFAI и может ли ИИ упростить жизнь «дегенам» появились сначала на INCRYPTED.