Masa Depan Kinerja DeFi dan Redefinisi Oleh Mesin Eksekusi yang Ditingkatkan AI.
Keuangan terdesentralisasi (DeFi) telah membawa wilayah baru transparansi, pemrograman, dan akses ke pasar global. Namun, meskipun ada perkembangan tersebut, masih ada satu hambatan besar yang membatasi perkembangannya: kualitas eksekusi. Dengan pertumbuhan DeFi di berbagai blockchain, jaringan Layer-2, dan lingkungan eksekusi yang heterogen, efisiensi nyata terhadap teori telah meningkat, tergantung pada kinerja perdagangan individu. Pembuat pasar otomatis (AMM) konvensional dan model buku pesanan on-chain murni tidak dapat memberikan eksekusi yang dapat diprediksi dan setara institusi di pasar yang terfragmentasi dan bermusuhan.
Ini telah memicu minat baru dalam desain pasar hibrida yang menggabungkan likuiditas berdasarkan AMM dengan karakteristik presisi buku pesanan. Yang lebih penting, ini telah membawa fokus pada mesin eksekusi yang ditingkatkan AI sebagai komponen yang hilang yang diperlukan untuk membuka tahap kinerja dan adopsi DeFi berikutnya.
Pasar Model Tunggal: Pasar Model Tunggal dirancang untuk menangani hanya satu aspek dari masalah. Pasar Model Tunggal untuk Desain Hibrida Pasar Model Tunggal Pasar Model Tunggal dibangun untuk mencakup hanya satu aspek dari sebuah masalah.
Sejak awal DeFi, AMM telah digunakan untuk menyediakan likuiditas secara terus-menerus, menghilangkan kebutuhan akan pemain terpusat. Bursa terdesentralisasi tumbuh dengan cepat karena kesederhanaan dan komposisinya. Namun, literatur akademis telah menunjukkan bahwa AMM fungsi konstan secara struktural tidak efisien, terutama di pasar yang volatil atau untuk perdagangan besar, di mana slippage yang meningkat secara nonlinier dan ketidakefisienan modal teramati (Angeris et al., 2019).
Sebaliknya, sistem berbasis buku pesanan memiliki spread yang lebih sempit dan peningkatan penemuan harga, yang lebih konsisten dengan mikrosstruktur pasar konvensional. Namun, mereka menjadi sangat lambat saat digunakan di on-chain, karena biaya pembaruan yang mahal, masalah latensi, dan rentan terhadap pengurutan transaksi dan front-running. Fitur-fitur ini telah ditunjukkan dalam literatur MEV menjadi diskriminatif terhadap pedagang biasa dan berdampak negatif pada kualitas eksekusi (Daian et al., 2019).
Trade-off ini berusaha untuk diselesaikan dengan model-model buku pesanan AMM-hibrida. Desain hibrida menawarkan lingkungan eksekusi yang lebih fleksibel, karena memungkinkan AMM untuk menyediakan likuiditas dasar dan buku pesanan untuk menawarkan informasi harga yang lebih transparan. Namun, keberhasilan jenis sistem ini tidak begitu banyak bergantung pada arsitekturnya, tetapi pada cara keputusan dibuat mengenai eksekusinya.
Eksekusi Tidak Lagi Menjadi Masalah Pengalihan.
Sistem DeFi pertama dianggap eksekusi sebagai sedikit lebih dari sekadar masalah pengalihan: menemukan kolam atau tempat yang menawarkan harga terbaik pada waktu tertentu. Strategi ini memadai pada skala retail, tetapi runtuh ketika lembaga terlibat. Peserta pasar yang memiliki grade profesional tidak mengukur eksekusi berdasarkan harga, tetapi berdasarkan hasil, yang merupakan agregat dari dampak harga, slippage, waktu, konsistensi, dan kemungkinan penyelesaian.
Hasil eksekusi on-chain dipengaruhi oleh likuiditas yang berubah secara dinamis, pasar gas yang volatil, waktu blok, dan peserta yang bersaing dalam kompetisi MEV. Eksekusi dalam situasi semacam itu adalah masalah prediktif dan bukan statis. Ini melibatkan melihat ke depan pada tren pasar jangka pendek, alih-alih merespons snapshot kondisi saat ini.
Di sinilah kecerdasan buatan benar-benar mengubah lanskap eksekusi.
Mesin Eksekusi yang Ditingkatkan Kecerdasan Buatan: Respon terhadap Prediksi.
Mesin eksekusi yang ditingkatkan dengan AI mengubah DeFi dari pengalihan reaktif menjadi pengalihan tingkat keputusan. Heuristik tetap tidak mengatur sistem ini; sebaliknya, mereka terus belajar berdasarkan data historis dan waktu nyata untuk menilai strategi eksekusi secara probabilistik.
Kemampuan berbasis AI yang paling penting adalah:
Prediksi likuiditas dan volatilitas, yang memungkinkan penyesuaian jalur eksekusi sebelumnya.
Optimisasi waktu, yang mempertimbangkan produksi blok, perilaku sequencer dan kemacetan.
Perubahan dalam pemilihan strategi adaptif, secara dinamis antara likuiditas AMM dan eksekusi buku pesanan.
Eksekusi yang sadar MEV dan mencegah pemilihan yang merugikan melalui kesadaran prediksi dan urutan.
Studi saat ini menunjukkan bahwa pembelajaran penguatan dalam pengaturan buku pesanan terbatas dapat efektif dalam menghasilkan kebijakan eksekusi yang lebih kuat daripada kebijakan tetap, karena kemampuannya untuk beradaptasi dengan dinamika pasar endogen (Cheridito et al., 2025). AI dalam sistem DeFi hibrida tidak menggantikan AMM atau buku pesanan; ia hanya mengoordinasikan mereka.
Apa yang muncul adalah pergeseran dalam logika harga terbaik menjadi mengoptimalkan hasil terbaik, yang sangat mirip dengan praktik eksekusi di pasar keuangan tradisional (Madhavan, 2000).
Implikasi Pasar DeFi terhadap kinerja.
Arsitektur eksekusi hibrida yang ditingkatkan dengan AI dapat meningkatkan kinerja DeFi dalam beberapa dimensi yang penting bagi peserta lembaga:
Penurunan varian slippage, yang meminimalkan hasil negatif yang parah.
Stabilisasi dalam keadaan yang lebih sulit.
Efisiensi modal yang lebih baik, terutama untuk perdagangan besar.
Mengurangi efek MEV dengan eksekusi yang berpandangan jauh dan tepat waktu.
Peningkatan ini membawa DeFi selangkah lebih dekat ke level kinerja yang dibutuhkan di pasar perdagangan profesional, dan salah satu hambatan utama untuk adopsi lembaga.
AID: Kecerdasan Buatan sebagai Infrastruktur Keuangan.
Dalam paradigma baru ini, contoh AID dengan eksekusi hibrida yang ditingkatkan AI dapat dilihat sebagai cara untuk mewujudkan infrastruktur operasi keuangan inti dalam bentuk eksekusi hibrida yang ditingkatkan AI, alih-alih hanya lapisan optimis.
Arsitektur AID menggabungkan kecerdasan buatan ke dalam data, eksekusi, dan tumpukan pengambilan keputusan AID. Alih-alih melihat AI sebagai pelengkap, platform ini menempatkan kecerdasan di pusat tindakan, di mana ia dapat terus meninjau keadaan pasar, likuiditas, dan indikator risiko, serta menyelesaikan perdagangan.
AID adalah agregator data yang menggunakan lapisan datanya untuk menghitung metrik on-chain, termasuk aliran volume, kedalaman likuiditas, rejim volatilitas, dan dinamika hasil. Input semacam itu diberikan kepada model prediktif, yang membimbing keputusan eksekusi waktu nyata. Di tingkat implementasi, AID memungkinkan berbagai sumber likuiditas dan gaya eksekusi, memungkinkan penyeimbangan dinamis likuiditas AMM dan buku pesanan.
Sebagai FinTech, kontribusi terbesar AID adalah fokusnya pada konsistensi dan pengukuran eksekusi. Dengan menjadikan eksekusi sebagai infrastruktur, bukan fitur, AID memprioritaskan perdagangan DeFi di antara lembaga, yang perlu tahu sebelumnya, mengendalikan risiko, dan mengulangi.
Strategi semacam itu mewakili langkah yang lebih luas dalam ekosistem DeFi. Generasi adopsi berikutnya tidak akan ditingkatkan oleh perbaikan kecil dalam kecepatan atau hasil, tetapi oleh sistem yang dapat memberikan eksekusi yang stabil di bawah tekanan.
Masa depan arsitektur pasar DeFi adalah hibrida dari buku pesanan AMM, yang dikendalikan oleh mesin eksekusi yang ditingkatkan AI. Sistem semacam itu mengubah eksekusi menjadi latihan pengalihan reaksi menjadi proses pengambilan keputusan berbasis hasil dan prediktif.
Seiring dengan munculnya kualitas eksekusi sebagai metrik baru kinerja DeFi, tingkat infrastruktur platform yang menjadi cerdas akan menjadi standar. AID adalah contoh dari arah ini, menggabungkan AI ke dalam eksekusi, kecerdasan likuiditas, dan penilaian risiko, sebagai ilustrasi bagaimana pasar terdesentralisasi dapat dikembangkan untuk mencapai kinerja lembaga.
Di sini, mesin eksekusi hibrida yang ditingkatkan AI bukanlah sebuah optimalisasi tetapi perbaikan struktural dari fondasi keuangan DeFi.
Referensi
Angeris, G., Chitra, T., Kao, H. T., Chiang, R., dan Noyes, C. (2019). Analisis UNI pasar Uniswap.arXiv:1911.03380.
Cheridito, P., Dupret, J.-L., & Wu, Z. (2025). ABIDES-MARL: Pembentukan harga endogen dan eksekusi dalam buku pesanan terbatas, lingkungan pembelajaran penguatan multi-agen. arXiv:2511.02016.
Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., dan Juels, A. (2019). Flash Boys 2.0: Frontrunning, pengurutan dalam transaksi dan ketidakstabilan konsensus di bursa terdesentralisasi. Simposium IEEE tentang Privasi dan Keamanan.
Madhavan, A. (2000). Mikrosstruktur pasar: Survei. Jurnal Pasar Keuangan, 3(3), 205-258.
AID. (2024-2026). Dokumentasi platform AID. https://aid-1.gitbook.io/aid.
AID. (2024-2026). Situs resmi AID. https://aidav2.com.
AID. (2024-2026). Buku AID. https://medium.com/AIDAv2.