Il Futuro delle Performance DeFi e la Sua Ridefinizione da Motori di Esecuzione Potenziati da AI.

La finanza decentralizzata (DeFi) ha portato un nuovo regno di trasparenza, programmabilità e accesso al mercato globale. Tuttavia, nonostante tali sviluppi, c'è ancora un grande ostacolo che ne limita lo sviluppo: la qualità dell'esecuzione. Con la crescita della DeFi attraverso molteplici blockchain, reti Layer-2 e ambienti di esecuzione eterogenei, l'efficienza reale-teorica è aumentata, a seconda delle performance di trading individuali. I tradizionali market maker automatici (AMM) e i modelli di order book puri on-chain non possono fornire esecuzioni prevedibili e di livello istituzionale in mercati frammentati e avversariali.

Ciò ha suscitato un nuovo interesse per progetti di mercato ibridi che combinano liquidità basata su AMM con la precisione caratteristica dei libri degli ordini. Più precisamente, ha portato l'attenzione sui motori di esecuzione potenziati dall'IA come componente assente necessaria per aprire la prossima fase di prestazione e adozione del DeFi.

Mercati a Modello Singolo: I Mercati a Modello Singolo sono progettati per affrontare solo un singolo aspetto di un problema. Mercati a Modello Singolo per Progettazione I Mercati a Modello Singolo sono costruiti per coprire solo un singolo aspetto di un problema.

Sin dai primi giorni del DeFi, gli AMM sono stati utilizzati per fornire liquidità continuamente, eliminando la necessità di attori centralizzati. Gli scambi decentralizzati sono cresciuti rapidamente a causa della loro semplicità e composizione. Tuttavia, la letteratura accademica ha dimostrato che gli AMM a funzione costante sono strutturalmente inefficienti, specialmente nei mercati volatili o per grandi operazioni, dove si osservano slippage e inefficienza di capitale in crescita non lineare (Angeris et al., 2019).

Invece, i sistemi basati su libro degli ordini hanno spread più ristretti e una migliore scoperta dei prezzi, che è più coerente con la microstruttura del mercato convenzionale. Tuttavia, diventano drammaticamente lenti quando utilizzati on-chain, a causa di costi elevati di aggiornamento, problemi di latenza e una maggiore suscettibilità al riordino delle transazioni e al frontrunning. Queste caratteristiche sono state dimostrate nella letteratura MEV come discriminatorie nei confronti dei trader regolari e influiscono negativamente sulla qualità dell'esecuzione (Daian et al., 2019).

Questi compromessi vengono cercati di essere risolti con i modelli di AMM-libro degli ordini ibridi. I progetti ibridi offrono un ambiente di esecuzione più flessibile, poiché consentono agli AMM di fornire liquidità di base e ai libri degli ordini di offrire informazioni sui prezzi più trasparenti. Tuttavia, il successo di questo tipo di sistema non dipende tanto dalla sua architettura quanto dal modo in cui vengono prese le decisioni riguardo alla loro esecuzione.



L'esecuzione non è più un problema di instradamento.

I primi sistemi DeFi consideravano l'esecuzione poco più di un problema di instradamento: trovare il pool o il luogo che quotava il miglior prezzo in un determinato momento. Questa strategia è adeguata su scala retail, ma crolla quando sono coinvolte le istituzioni. I partecipanti al mercato di grado professionale non misurano l'esecuzione in base al prezzo, ma in base al risultato, che è un aggregato di impatto sul prezzo, slippage, tempistica, coerenza e probabilità di completamento.

Il risultato dell'esecuzione on-chain è influenzato da liquidità che cambia dinamicamente, mercati del gas volatili, tempistiche dei blocchi e partecipanti avversi nella competizione MEV. L'esecuzione in tali situazioni è un problema predittivo e non statico. Comporta l'analisi delle tendenze di mercato a breve termine, contrapposta alla risposta a istantanee delle condizioni attuali.

È in quest'area che l'intelligenza artificiale cambia realmente il panorama dell'esecuzione.

Motori di Esecuzione Potenziati dall'Intelligenza Artificiale: Una Reazione alla Predizione.

I motori di esecuzione potenziati dall'IA trasformano il DeFi da instradamento reattivo a instradamento a livello decisionale. Le euristiche fisse non governano questi sistemi; invece, apprendono continuamente basandosi su dati storici e in tempo reale per valutare le strategie di esecuzione probabilisticamente.

Le capacità più importanti basate sull'IA sono:

Predizione della liquidità e della volatilità, che consente di regolare in anticipo le traiettorie di esecuzione.

Ottimizzazione del timing, che tiene conto della produzione dei blocchi, del comportamento del sequencer e della congestione.

Alterazione nella selezione della strategia adattiva, dinamicamente tra la liquidità AMM e l'esecuzione del libro degli ordini.

Esecuzione consapevole del MEV e prevenzione della selezione avversa tramite previsione e consapevolezza del sequenziamento.

Studi attuali indicano che l'apprendimento per rinforzo in impostazioni di libro degli ordini a limite può essere efficace nel produrre politiche di esecuzione più potenti rispetto alle politiche fisse, a causa della loro capacità di adattarsi alle dinamiche di mercato endogene (Cheridito et al., 2025). L'IA nei sistemi DeFi ibridi non sostituisce gli AMM o i libri degli ordini; semplicemente li coordina.

Ciò che è emerso è un cambiamento nella logica del miglior prezzo verso quella di ottimizzare il miglior risultato, che somiglia strettamente alle pratiche di esecuzione nel mercato finanziario tradizionale (Madhavan, 2000).

Implicazioni dei Mercati DeFi sulle prestazioni.

Le architetture di esecuzione ibrida potenziate con IA possono migliorare le prestazioni del DeFi in diverse dimensioni importanti per i partecipanti istituzionali:

Diminuzione della varianza dello slippage, che minimizza gravi risultati negativi.

Stabilizzazione in circostanze più difficili.

Migliore efficienza del capitale, specialmente per grandi operazioni.

Ridotto l'effetto MEV attraverso un'esecuzione lungimirante e tempestiva.

Questi miglioramenti avvicinano il DeFi ai livelli di prestazione necessari nei mercati di trading professionale, e uno dei principali ostacoli all'adozione istituzionale.

AID: Intelligenza Artificiale come Infrastruttura Finanziaria.

In questo nuovo paradigma, l'esempio di AID con esecuzione ibrida potenziata dall'IA può essere visto come un modo per realizzare l'infrastruttura delle operazioni finanziarie di base sotto forma di esecuzione ibrida potenziata dall'IA, piuttosto che solo una vernice ottimistica.

L'architettura di AID incorpora l'intelligenza artificiale nei dati, nell'esecuzione e nello stack decisionale di AID. Piuttosto che vedere l'IA come un supplemento, la piattaforma pone l'intelligenza al centro dell'azione, dove può rivedere continuamente lo stato del mercato, la liquidità e gli indicatori di rischio, e regolare le operazioni.

AID è un aggregatore di dati che utilizza il suo strato di dati per calcolare metriche on-chain, inclusi flussi di volume, profondità di liquidità, regimi di volatilità e dinamiche di rendimento. Tali input vengono alimentati a modelli predittivi, che guidano le decisioni di esecuzione in tempo reale. A livello di implementazione, AID consente una varietà di fonti di liquidità e stili di esecuzione, consentendo un bilanciamento dinamico della liquidità di un AMM e di un libro degli ordini.

Come FinTech, il maggior contributo di AID è il suo focus sulla coerenza e misurabilità dell'esecuzione. Rendendo l'esecuzione l'infrastruttura, non una caratteristica, AID dà priorità al trading DeFi tra le istituzioni, che devono sapere in anticipo, controllare il rischio e ripetere.

Tale strategia rappresenta un movimento più ampio all'interno dell'ecosistema DeFi. La prossima generazione di adozione non sarà migliorata da miglioramenti minori in velocità o rendimento, ma piuttosto da sistemi che possono fornire esecuzione stabile sotto pressione.

Il futuro dell'architettura del mercato DeFi è un ibrido di AMM-libri degli ordini, controllati da motori di esecuzione potenziati dall'IA. Tali sistemi trasformano l'esecuzione in un esercizio reattivo di instradamento in un processo decisionale predittivo basato sui risultati.

Poiché la qualità dell'esecuzione emerge come la nuova metrica delle prestazioni DeFi, il livello di infrastruttura delle piattaforme che diventano intelligenti diventerà lo standard. AID è un esempio di questa direzione, incorporando l'IA nell'esecuzione, nell'intelligenza della liquidità e nella valutazione del rischio, come illustrazione di come i mercati decentralizzati possano essere sviluppati per raggiungere le prestazioni di un'istituzione.

Qui, i motori di esecuzione ibridi potenziati dall'IA non sono un'ottimizzazione ma un miglioramento strutturale delle fondamenta finanziarie del DeFi.

Riferimenti

Angeris, G., Chitra, T., Kao, H. T., Chiang, R., e Noyes, C. (2019). Analisi UNI mercati Uniswap. arXiv:1911.03380.

Cheridito, P., Dupret, J.-L., & Wu, Z. (2025). ABIDES-MARL: Una formazione e esecuzione dei prezzi endogeni in un libro degli ordini a limite, un ambiente di apprendimento per rinforzo multi-agente. arXiv:2511.02016.

Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., e Juels, A. (2019). Flash Boys 2.0: Frontrunning, riordino nelle transazioni e instabilità del consenso negli scambi decentralizzati. Simposio IEEE sulla Privacy e Sicurezza.

Madhavan, A. (2000). Microstruttura del mercato: Indagine. Giornale dei Mercati Finanziari, 3(3), 205-258.

AID. (2024-2026). Documentazione della piattaforma AID. https://aid-1.gitbook.io/aid.

AID. (2024-2026). Sito ufficiale di AID. https://aidav2.com.

AID. (2024-2026). Libri AID. https://medium.com/AIDAv2.