💸Как используют ИИ в децентрализованных финансах

Фото из моего далекого 2021🤡

Раньше, ещё по молодости, сидел в крипте: свечки, биржи, твиттер, вера в «ту зе мун».

Потом ушёл больше в классические финансы - там всё привычнее: отчётность, макро, модели, аналитика.

В криптовалюте же всегда было ощущение хаоса: волатильность, мемы, нарративы, которые меняются быстрее рынка.
И тут стало интересно посмотреть, что вообще принёс ИИ-бум в эту сферу

ИИ-агенты в DeFi

По сути, это многоагентные системы. Каждый агент - связка из LLM и классической ML-модели поверх ончейн-данных (информация о транзакциях, активах, взаимодействиях и других действиях, которая непосредственно записывается, хранится и подтверждается в децентрализованном реестре (блокчейне)).

LLM здесь не «предсказывает цену», а оркестрирует логику: читает состояние портфеля и протоколов в структурированном виде и решает, что делать - ребалансировать, выходить из пула или перекладываться в стейбл монеты.

А MLP или XGBoost работают как скоринг: риск ликвидации, ожидаемая доходность, устойчивость протокола на горизонте.

В итоге получается почти чистый DeFi-pipeline:
ончейн-данные → фичи → ML-оценка → LLM принимает решение → смарт-контракт исполняет транзакцию.

Ончейн-аналитика и антифрод

Антифрод в крипте давно перестал быть просто «анти-скам ботами». Сейчас это полноценный графовый ML поверх блокчейна.

GNN и MLP по граф-эмбеддингам ищут аномалии: связанные кошельки, схемы обналички, подготовку к pump & dump.

Сверху - LLM-интерфейс. Вместо того чтобы смотреть на сырые транзакции, можно написать:
«покажи подозрительные кластеры вокруг этого адреса» - и получить уже сжатый инсайт.

Cхема выглядит примерно так:
блокчейн → графовая база → ML для детекции аномалий → LLM как объяснительный слой.

Децентрализованный рынок ИИ

Самая интересная часть - когда ИИ становится ончейн-субъектом.

Узлы обучают модели (от простых до LLM-подобных), регистрируют их ончейн, а вклад оценивается через качество и использование. Вознаграждение - токеном.

Вывод чаще всего оффчейн, но экономические действия - ончейн: подписать транзакцию, проголосовать в DAO, перераспределить стейк.

Здесь сходятся сразу несколько технологий: распределённое обучение, криптографическая верификация вычислений, и LLM-агенты как исполнитель логики.

💵В итоге имеем что, в традиционных финансах ИИ - это скорее сервисный слой: скоринг, антифрод, подсказки аналитикам.

💰В криптовалюте ИИ уже больше похож на отдельного игрока:
агенты сами гоняют ликвидность, читают ончейн-графы, находят «умные деньги» и скам-паттерны, а сами модели превращаются в актив с экономикой вокруг них