DeFAI 的定位不應被簡化為「鏈上策略優化工具」或某種技術效率疊加手段。更準確地說，它代表的是 Web3 使用者體驗架構的底層重構嘗試：能否在確保開放性與去中心化精神的前提下，建構出「自動化、可信賴、普惠可達」的新型鏈上操作體驗。

出品：外捕研究（Web3Caff Research）研究院

封面： Photo by Aedrian Salazar on Unsplash

字數：全文共 3000+ 字

說明：本內容為研究簡報版本，用於快速呈現本研究對象當前的結構位置與核心判斷，其權威性源自外捕研究（Web3Caff Research）及其研究員 Clare Yang 基於本研究對象發表的專項研究報告：《DeFAI 賽道萬字研報：在「意圖」驅動下，生成式 AI 正對 DeFi 服務形態產生變革？全景式拆解其市場規模、技術瓶頸、生態格局、風險挑戰及發展路徑》

目錄

  • 一、產業背景：DeFi 的結構性門檻催生 DeFAI
  • 二、技術範式：從 “指令式金融” 到 “意圖金融”
  • 三、系統架構：四層智慧金融基礎設施
  • 四、生態格局：四層分工逐漸形成
  • 五、代表專案與技術路徑
  • 六、關鍵挑戰：技術、風險與監管
  • 七、發展前景：智慧金融基礎設施的形成
  • 八、結論
  • 要點結構圖

一、產業背景：DeFi 的結構性門檻催生 DeFAI

過去五年，去中心化金融（DeFi）以「無許可、去中介」的敘事迅速發展，成為 Web3 最具代表性的創新之一。但其發展始終受到用戶體驗問題的限制：複雜的協議邏輯、多鏈操作流程、Gas 成本波動以及參數配置難度，使一般用戶難以高效參與。

在這種背景下，DeFAI（DeFi + AI）逐漸興起，其核心目標並非簡單疊加 AI 技術，而是透過自然語言互動、智慧代理和自動化策略執行，將複雜鏈上操作重構為「意圖驅動」的金融服務體驗。使用者只需表達需求，系統即可自動完成資產配置、跨協議操作及風險管理等流程，進而降低使用門檻並提升效率。

從產業規模來看，DeFAI 仍處於早期階段。截至 2025 年 6 月，DeFAI 協議 TVL 約 6000 萬美元，在整體 DeFi 1123 億美元 TVL 中佔比僅 0.06%，但相較 2024 年底不足 1500 萬美元已實現超過 4 倍增長，顯示出從概念驗證邁向生態形成的趨勢。

二、技術範式：從 “指令式金融” 到 “意圖金融”

傳統 DeFi 的互動模式本質上是指令式系統：使用者需要明確理解協議機制並手動完成每一步操作。而 DeFAI 試圖建構意圖驅動（Intent -based）金融架構。

DeFAI 賽道研究簡報：在「意圖」 驅動下，生成式AI 正對 DeFi 服務形態產生何種改變？-Web3Caff Research 外捕研究
圖源：DeFAI 和 DeFi 使用者門檻對比雷達圖，Web3caff Research 研究員 Clare Yang 自製

在這模式下，使用者僅需描述目標，例如：

“希望更穩妥地使用部分 USDC，並降低鏈上操作複雜度。”

系統即可透過 AI 代理自動完成：

  • 意圖解析
  • 策略規劃
  • 多協定路徑選擇
  • 自動交易執行

這項範式依賴三類關鍵技術突破：

自然語言理解能力

大型語言模型（LLM）使系統能夠識別使用者的風險偏好、時間偏好和資產結構，並結合市場資料產生策略建議。

多維決策優化

DeFAI 系統通常在 12 個維度進行綜合決策，包括：

  • 效益
  • 風險指標
  • Gas 成本
  • 滑點
  • 流動性
  • 合約風險
  • 監理風險
  • 資產相關性等

系統透過多目標最佳化演算法尋找帕累托最優解，而非簡單追求收益最大化。

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DeFAI 賽道研究簡報：在「意圖」 驅動下，生成式AI 正對 DeFi 服務形態產生何種改變？-Web3Caff Research 外捕研究 DeFAI 賽道研究簡報：在「意圖」 驅動下，生成式AI 正對 DeFi 服務形態產生何種改變？-Web3Caff Research 外捕研究
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