O Futuro do Desempenho de DeFi e sua Redefinição por Motores de Execução Aprimorados por IA.

A finança descentralizada (DeFi) trouxe um novo reino de transparência, programabilidade e acesso ao mercado global. No entanto, apesar de tais desenvolvimentos, ainda existe um grande obstáculo que restringe seu desenvolvimento: a qualidade da execução. Com o crescimento do DeFi em várias blockchains, redes de camada 2 e ambientes de execução heterogêneos, a eficiência da realidade para a teórica aumentou, dependendo do desempenho de negociação individual. Os formadores de mercado automatizados convencionais (AMMs) e os modelos de livros de ordens puramente em cadeia não podem fornecer execução previsível e de qualidade institucional em mercados fragmentados e adversariais.

Isso despertou um novo interesse em designs de mercado híbridos que combinam liquidez baseada em AMMs com a precisão característica dos livros de ordens. Mais importante ainda, trouxe o foco nos motores de execução aprimorados por IA como o componente ausente necessário para abrir a próxima fase de desempenho e adoção do DeFi.

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Desde os primeiros dias do DeFi, AMMs têm sido usados para fornecer liquidez continuamente, eliminando a necessidade de jogadores centralizados. As exchanges descentralizadas cresceram rapidamente devido à sua simplicidade e composição. No entanto, a literatura acadêmica demonstrou que AMMs de função constante são estruturalmente ineficientes, especialmente em mercados voláteis ou para grandes negociações, onde deslizamento e ineficiência de capital em aumento não linear são observados (Angeris et al., 2019).

Em vez disso, sistemas baseados em livros de ordens têm spreads mais estreitos e descoberta de preços melhorada, que é mais consistente com a microestrutura de mercado convencional. No entanto, eles se tornam dramaticamente lentos quando usados on-chain, devido a altos custos de atualização, problemas de latência e sendo propensos a reordenamento de transações e frontrunning. Essas características têm sido mostradas na literatura MEV como discriminatórias para traders regulares e impactam negativamente a qualidade da execução (Daian et al., 2019).

Essas compensações estão sendo tentadas para serem resolvidas com os modelos de AMM-livros de ordens híbridos. Designs híbridos oferecem um ambiente de execução mais flexível, pois permitem que AMMs forneçam liquidez básica e livros de ordens ofereçam informações de preços mais transparentes. No entanto, o sucesso desse tipo de sistema não se baseia tanto em sua arquitetura, mas na maneira como as decisões são tomadas em relação à sua execução.



A Execução Não é Mais um Problema de Roteamento.

Os primeiros sistemas DeFi consideraram a execução como pouco mais do que um problema de roteamento: encontrar o pool ou local que cota o melhor preço em um determinado momento. Essa estratégia é adequada em uma escala de varejo, mas colapsa quando instituições estão envolvidas. Participantes de mercado de grau profissional não medem a execução pelo preço, mas pelo resultado, que é um agregado do impacto do preço, deslizamento, tempo, consistência e a probabilidade de conclusão.

O resultado da execução on-chain é influenciado por liquidez que muda dinamicamente, mercados de gás voláteis, tempo de bloco e participantes adversariais na competição MEV. A execução em tais situações é um problema preditivo e não estático. Envolve olhar para as tendências de mercado de curto prazo, em vez de responder a instantâneas das condições atuais.

É nesta área que a inteligência artificial realmente muda o cenário da execução.

Motores de Execução Aprimorados por Inteligência Artificial: Uma Reação à Previsão.

Motores de execução aprimorados com IA transformam o DeFi de roteamento reativo para roteamento em nível de decisão. Heurísticas fixas não governam esses sistemas; em vez disso, eles aprendem continuamente com base em dados históricos e em tempo real para avaliar estratégias de execução probabilisticamente.

As capacidades baseadas em IA mais importantes são:

Previsão de liquidez e volatilidade, que permite ajustar as trajetórias de execução com antecedência.

Otimização do tempo, que leva em consideração a produção de blocos, o comportamento do sequenciador e a congestão.

Alteração na seleção da estratégia adaptativa, dinamicamente entre a liquidez AMM e a execução do livro de ordens.

Execução que é consciente do MEV e previne a seleção adversa pela previsão e consciência de sequenciamento.

Estudos atuais indicam que o aprendizado por reforço em configurações de livros de ordens limite pode ser eficaz na produção de políticas de execução que são mais poderosas do que políticas fixas, devido à sua capacidade de se adaptar às dinâmicas de mercado endógenas (Cheridito et al., 2025). A IA em sistemas DeFi híbridos não substitui AMMs ou livros de ordens; simplesmente os coordena.

O que surgiu é uma mudança na lógica do melhor preço para a de otimização do melhor resultado, que se assemelha estreitamente às práticas de execução no mercado financeiro tradicional (Madhavan, 2000).

Implicações dos Mercados DeFi no desempenho.

Arquiteturas de execução híbridas que são aprimoradas com IA podem melhorar o desempenho do DeFi em várias dimensões que são importantes para participantes institucionais:

Diminuição na variância de deslizamento, que minimiza resultados negativos severos.

Estabilização em circunstâncias mais difíceis.

Melhor eficiência de capital, especialmente em grandes negociações.

Redução do efeito MEV por meio de execução previsiva e oportuna.

Essas melhorias trazem o DeFi um passo mais perto dos níveis de desempenho necessários nos mercados de negociação profissional, e um dos principais impedimentos à adoção institucional.

AID: Inteligência Artificial como Infraestrutura Financeira.

Neste novo paradigma, o exemplo da AID com execução híbrida aprimorada por IA pode ser visto como uma maneira de realizar a infraestrutura das operações financeiras essenciais na forma de execução híbrida aprimorada por IA, em vez de apenas uma aparência otimista.

A arquitetura da AID incorpora inteligência artificial nos dados, execução e pilha de tomada de decisão da AID. Em vez de ver a IA como um complemento, a plataforma coloca a inteligência no centro da ação, onde pode revisar continuamente o estado do mercado, liquidez e indicadores de risco, e liquidar negociações.

AID é um agregador de dados que usa sua camada de dados para calcular métricas on-chain, incluindo fluxos de volume, profundidade de liquidez, regimes de volatilidade e dinâmicas de rendimento. Esses insumos são alimentados em modelos preditivos, que orientam decisões de execução em tempo real. No nível de implementação, a AID permite uma variedade de fontes de liquidez e estilos de execução, permitindo o balanceamento dinâmico da liquidez de uma AMM e um livro de ordens.

Como uma FinTech, a maior contribuição da AID é seu foco na consistência e mensurabilidade da execução. Ao tornar a execução a infraestrutura, e não uma característica, a AID prioriza a negociação DeFi entre instituições, que precisam saber com antecedência, controlar riscos e repetir.

Tal estratégia representa um movimento mais amplo dentro do ecossistema DeFi. A próxima geração de adoção não será aprimorada por pequenas melhorias em velocidade ou rendimento, mas sim por sistemas que podem fornecer execução estável sob pressão.

O futuro da arquitetura do mercado DeFi é um híbrido de AMM-livros de ordens, que são controlados por motores de execução aprimorados por IA. Esses sistemas transformam a execução em um exercício de roteamento reativo em um processo de tomada de decisão preditiva baseado em resultados.

À medida que a qualidade da execução surge como a nova métrica de desempenho do DeFi, o nível de infraestrutura das plataformas que se tornam inteligentes se tornará o padrão. AID é um exemplo dessa direção, incorporando IA na execução, inteligência de liquidez e avaliação de risco, como uma ilustração de como os mercados descentralizados podem ser desenvolvidos para alcançar o desempenho de uma instituição.

Aqui, motores de execução híbridos aprimorados por IA não são uma otimização, mas uma melhoria estrutural das fundações financeiras do DeFi.

Referências

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

Cheridito, P., Dupret, J.-L., & Wu, Z. (2025). ABIDES-MARL: Uma formação de preço endógena e execução em um livro de ordens limite, um ambiente de aprendizado por reforço 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, reordenação em transações e instabilidade de consenso em exchanges descentralizadas. Simpósio IEEE sobre Privacidade e Segurança.

Madhavan, A. (2000). Microestrutura de mercado: Pesquisa. Journal of Financial Markets, 3(3), 205-258.

AID. (2024-2026). Documentação da plataforma AID. https://aid-1.gitbook.io/aid.

AID. (2024-2026). Site oficial da AID. https://aidav2.com.

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