DeFi + AI 붐 속에서, DeFAI 네 가지 주요 영역 개요 확인
원문 제목: DeFai = DeFi + Ai
원문 저자: Poopman, 암호화폐 연구원
원문 번역: 심천 TechFlow
전통적인 DeFi가 신생 AI와 만나면 어떤 반응을 일으키나요? 우리는 어떤 새로운 종류의 변종이나 기술 혁신을 창조할 수 있을까요?
오늘, 우리는 함께 DeFAI (탈중앙화된 금융 + AI)의 초기 생태계를 탐험해보겠습니다.
이 기사가 여러분에게 영감을 주기를 바랍니다!
(*저는 곧 Medium에 20페이지 분량의 심층 분석 기사를 게시할 예정입니다. 오늘의 내용은 단지 빠르게 이 새로운 분야에 대해 이해하도록 하는 개요일 뿐입니다.)
DeFAI에 관심을 기울여야 하는 이유
인공지능 (AI)과 블록체인의 결합은 새로운 것이 아닙니다. Bittensor 네트워크에서 탈중앙화 모델 훈련을 수행한 초기 단계부터 Akash 및 io.net과 같은 탈중앙화 GPU 및 컴퓨팅 리소스 시장에 이르기까지, 그리고 현재 Solana에서 우락원과 memecoin의 결합이 봉착해 있습니다. 각 단계에서 블록체인은 AI의 능력을 보완하고 주권 AI 및 소비자 친화적 애플리케이션 시나리오를 촉진하기 위해 리소스 집합을 통해 나아갔습니다.
CoinGecko 데이터에 따르면, 2025년 1월 13일 현재, DeFAI의 총 시가총액은 약 10억 달러에 이릅니다. 여기서 Griffain은 시장 점유율의 45%를, $ANON은 22%를 차지하고 있습니다.
2024년 12월 25일부터, Virtual 및 ai16z와 같은 프레임워크 및 플랫폼이 크리스마스 이후 "미국 자금"의 귀환을 맞으며 DeFAI 산업은 가속화되었습니다.
이것은 단지 시작일 뿐입니다. DeFAI의 잠재력은 현재의 성과를 훨씬 뛰어넘습니다.
현재 응용 프로그램은 여전히 개념 검증 단계에 있지만, 우리는 DeFi를 AI 기술을 통해 보다 지능적이고 사용자 친화적이며 효율적인 금융 생태계로 변화시킬 수 있는 잠재력을 과소평가해서는 안됩니다.
DeFAI 에코시스템을 깊이 이해하기 위해, 먼저 AI 스마트 에이전트가 DeFi 와 블록체인 환경에서 작동하는 기본 원리를 이해해야 합니다.
DeFi 내에서 AI 스마트 에이전트의 작동 메커니즘
AI 스마트 에이전트는 특정 작업 흐름에 따라 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 프로그램입니다. 이러한 에이전트들의 핵심은 대형 언어 모델 (LLM)에 의해 지원되며, 훈련 데이터를 기반으로 응답을 생성할 수 있습니다.
블록체인에서, 스마트 에이전트는 스마트 계약 및 계정과 상호 작용하며 사용자의 지속적인 개입 없이 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
예를 들어:
· DeFi 사용자 경험 간소화: 단일 클릭으로 다중 단계의 크로스 체인 브리지 및 유동성 공급 작업 완료
· 유동성 공급 최적화: 사용자에게 더 높은 수익을 제공
· 자동 거래 실행: 시장 분석에 기반하여 (제3자 또는 자체 모델의 경우) 자산을 매수하거나 매도
@threesigmaxyz의 연구를 참고하면, AI 모델은 일반적으로 다음 6 가지 핵심 작업 흐름을 따릅니다:
· 데이터 수집
· 모델 추론
· 결정 수립
· 관리 및 운영
· 상호 운용성
· 지갑 관리
위 6가지 핵심 요소를 "수집"한 후, 블록체인 상에 자체 스마트 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이러한 스마트 에이전트는 DeFi 생태계에서 다양한 역할을 수행하여 온체인 효율성과 사용자 거래 경험을 향상시킬 수 있습니다.
DeFAI v2 세계 탐험
전체적으로, 나는 DeFi 와 AI 의 결합 (DeFAI)을 다음 네 가지 주요 범주로 분류합니다:
· 추상화/사용자 친화적인 AI
· 수익 최적화 및 포트폴리오 관리
· DeFAI 인프라 또는 플랫폼
· 시장 분석과 예측
추상화 AI 또는 AI ChatGPT
이 분야에서, 이상적인 AI 솔루션이 다음 능력을 갖추어야 합니다:
· 사용자가 전문 지식을 보유하지 않아도 자동으로 다단계 거래 및 Staking 작업을 실행합니다.
· 실시간으로 시장 조사를 수행하고 사용자가 필요로 하는 주요 정보 및 데이터를 제공하여 현명한 거래 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
· 다양한 플랫폼에서 데이터를 가져와 시장 기회를 파악하고 사용자에게 종합적인 분석을 제공합니다.
이제 이 분야의 일부 인기 있는 도구를 살펴보겠습니다:
Griffain
@griffaindotcom은 현재 Solana 블록체인에서 가장 우수한 추상화 AI 도구로, 거래 실행, 지갑 관리, NFT 발행, 토큰 빠른 구매 등 다양한 기능을 지원합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:
· 자연어 입력을 통해 거래 작업을 완료할 수 있음
· Pumpfun을 통해 토큰 프로젝트를 시작하고 NFT를 발행하며, 특정 주소를 선택하여 에어드랍을 지원함
· 다중 에이전트 협업 기능
· 에이전트가 사용자를 대신해 트윗을 게시함
· 특정 키워드나 조건에 따라 Pumpfun에서 새로 올라온 Meme 코인을 빠르게 구매함
· 자동화된 Staking 및 DeFi 전략 실행
· 작업 스케줄링으로 사용자는 메모리 데이터를 입력하여 맞춤형 에이전트를 만들 수 있음
· 다양한 플랫폼에서 데이터를 가져와 시장 분석에 활용하며, 특정 토큰의 주요 소유자를 식별함
지갑 기능:
계정을 만들 때 시스템은 Privy를 통해 자동으로 지갑을 생성함. 사용자는 계정을 에이전트에게 인가하고, 에이전트는 거래를 자율적으로 실행하고 투자 포트폴리오를 관리함. 보안을 강화하기 위해 개인 키는 Shamir 비밀 공유 기술을 통해 분할 보관되어 Griffain과 Privy가 지갑을 독립적으로 제어할 수 없도록 보장함.
Anon
@HeyAnonai는 알려진 개발자 @danielesesta가 개발한 것으로, 이전에 DeFi 프로토콜 Wonderland과 MIM을 만들었습니다. Anon의 목표는 DeFi 상호 작용 경험을 간소화하고, 초보자든 숙련자든 손쉽게 사용할 수 있도록 하는 것입니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:
· LayerZero를 기반으로 한 크로스체인 자산 브리징
· Pyth를 통한 실시간 가격 및 데이터 업데이트 제공
· 시간 및 Gas 가격 기반의 자동화된 작업 및 트리거 제공
· 실시간 시장 통찰, 감情 분석 및 소셜 데이터 분석과 같은 기능
· Aave, Sparks, Sky, Wagmi 등 프로토콜과의 협력을 통한 대출 작업 지원
· 다국어(중국어 포함) 자연어 거래 기능 제공
또한, 최근 Anon은 두 가지 중요한 업데이트를 발표했습니다:
· 자동화 프레임워크
· Gemma 연구에 초점을 맞춘 지능체 기능
이러한 업데이트로 Anon은 현재 가장 기대되는 추상화 도구 중 하나로 부상했습니다.
Slate(아직 미발행)
Slate는 BigBrain Holdings의 투자를 받았으며, 창업자인 @slate_ceo는 그것을 "알파 AI"로 위치하고 있으며 온체인 데이터 신호에 기반한 자율적 거래를 실현할 수 있습니다. 현재 Slate는 @hyperliquidX 플랫폼에서 거래 자동화를 실현할 수 있는 유일한 AI 추상화 도구입니다.
주목할 만한 한 가지는 그들의 수수료 구조입니다.
Slate의 서비스에서 수수료는 주로 두 가지 유형으로 나뉩니다:
1. 일반 작업: 일반적인 송금 또는 인출에 대해 Slate는 수수료를 부과하지 않습니다. 그러나 스왑(Swap), 크로스체인 브리지지(Bridge), 클레임(Claim), 대출(Borrow), 대출(Lend), 상환(Repay), 스테이크(Stake), 언스테이크(Unstake), 롱(Long), 숏(Short), 잠금(Lock) 및 잠금해제(Unlock)와 같이 더 복잡한 작업을 수행할 때는 플랫폼이 수수료로 0.35%를 부과합니다.
2. 조건 작업: 사용자가 조건 주문(예: 한정 가격 주문)을 설정한 경우 Slate는 다양한 조건 유형에 따라 수수료를 부과합니다:
가스 기반 조건부 거래에는 0.25%의 수수료가 부과됩니다.
다른 모든 조건부 거래에는 1.00%의 수수료가 부과됩니다.
Slate를 포함한이 분야에는 다양한 신흥 AI 추상화 도구가 있으며, 일부 대표적인 프로젝트는 다음과 같습니다:
· @AIWayfinder
· @orbitcryptoai
· @dolion_ai
· @askthehive_ai
· @HeyElsaAI
· @Spectral_Labs
· @Infinit_Labs
· @ProjectPlutus_
· @bankrbot
그리고 개발 중인 더 많은 프로젝트들이 있습니다...
다음은 여러 AI 추상화 도구를 비교한 표입니다:
그림: Deep Tide TechFlow가 편집함
수익 자동화 최적화 및 투자 관리: 전통적인 수익 전략과 달리, DeFi 프로토콜은 AI를 사용하여 온체인 데이터를 분석하고 트렌드를 식별하여 팀이 보다 효율적인 수익 최적화 및 포트폴리오 관리 전략을 수립하는 데 도움을줍니다.
T3AI
@trustInWeb3는 부분 담보 대출을 지원하는 대출 프로토콜로, AI를 중개 및 리스크 관리 엔진으로 활용합니다.
T3AI의 AI 에이전트는 대출 건강 상태를 실시간으로 모니터링하며, 그의 리스크 지표 프레임 워크를 통해 항상 상환 가능한 상태를 유지하도록 보장합니다. 이것은 DeFi에서 AI의 흥미로운 응용 사례입니다.
Kudai
@Kudai_IO는 GMX 생태계에 중점을둔 실험적 인 AI이며, GMX Blueberry Club이 EmpyrealSDK 툴킷을 활용하여 개발했습니다. 현재 $KUDAI 토큰은 Base 네트워크에서 거래됩니다.
다음은 Kudai의 발전 로드맵입니다:
Kudai의 핵심 아이디어는 $KUDAI로 벌어들인 모든 거래 수수료를 자체 거래 작업을 자금 지원하는 스마트 컨트랙트에 사용하고, 이러한 작업에서 발생하는 이익을 토큰 보유자에게 돌려준다는 것입니다.
다가오는 두 번째 단계(총 네 단계 중)에서, Kudai는 다음과 같은 기능을 갖추며 사용자는 트위터에서 자연어 명령을 사용해 이를 활성화할 수 있습니다:
· $GMX를 구매하고 스테이킹하여 새로운 수익원 생성
· GMX의 GM 풀에 투자하여 수익을 추가로 증가
· 최저가로 GBC NFT 구매하여 투자 포트폴리오 확장
Sturdy Finance V2
@SturdyFinance는 대출과 수익 집계 기능을 결합한 프로토콜로, Bittensor SN10 서브넷 마이너가 훈련한 AI 모델을 통해 다른 화이트리스트 격리 풀 사이에서 자금을 동적으로 분배하여 수익을 최적화합니다.
Sturdy의 아키텍처는 격리 풀과 집계 층으로 나뉩니다.
1. 격리 풀: 이는 단일 자산 풀로, 사용자는 단일 자산을 대출하거나 대출 시 담보로 사용할 수 있으며 자산 간 상호 리스크를 줄입니다.
2. 집계 층: Yearn V3 기반으로, 사용자 자산은 이용률과 수익에 따라 화이트리스트 격리 풀에 할당됩니다. Bittensor 서브넷은 집계 층에 최적의 할당 전략을 제공합니다. 사용자가 자산을 집계 층에 대출하면 선택한 담보 유형에 대한 리스크만 감당하며 다른 대출 풀이나 담보 자산에 따른 리스크를 피합니다.
기타 수익 최적화 및 투자 관리 분야 대표적인 프로젝트는 다음과 같습니다:
· @derivexyz
· @Thales_ai
· @Mozaic_Fi
· @boltrade_ai
· @vainguard_ai
· @Ensofi_xyz
· @0xARMAgeddon
· @glamsystems
그리고 개발 중인 프로젝트들이 더 많이 있습니다...
시장 감성 분석 AI 에이전트
AIXBT
@AIXBT_agent는 시장 감성 추적 에이전트로, 트위터에서 400명 이상의 주요 의견 지도자(KOL)로부터 데이터를 통합하고 분석하는 고유 엔진을 통해 시장 트렌드를 실시간으로 포착하고 유용한 통찰을 제공합니다.
모든 DeFi 분야의 AI 에이전트 중에서 AIXBT는 시장 관심도의 14.76%를 차지하며, 생태계에서 가장 영향력 있는 에이전트 중 하나로 꼽힙니다.
AIXBT의 기능은 시장 통찰을 제공하는 데만 그치지 않습니다. 그것은 상호작용적이며 사용자의 질문에 답변하고 심지라는 다른 상호작용 로봇과 함께 @EmpyrealSDK 도구 키트를 통해 생성한 예를 들어 Twitter 플랫폼을 통해 토큰을 발행할 수 있습니다. $CHAOS 토큰은 AIXBT와 Simi가 협력하여 만든 것입니다.
다른 시장 분석 AI 에이전트는 다음과 같습니다:
· @tri_sigma_
· @ASYM41b07
· @kwantxbt
· @gemach_io
DeFi 기반 인프라 및 생태 플랫폼
Web3 AI 에이전트의 구현은 탈중앙화된 인프라에 의존합니다. 이러한 프로젝트들은 AI 에이전트 개발을 위한 데이터, 검증 메커니즘 및 조정 층을 제공하는 뿐만 아니라 모델 훈련과 추론 서비스도 제공합니다.
Web2와 Web3 모두에서 모델, 컴퓨팅 리소스 및 데이터는 대규모 언어 모델 (LLM) 및 AI 에이전트 개발을 촉진하는 세 가지 핵심 지주입니다.
다음 내용에 대해 Medium 플랫폼에서 자세히 다루어 보겠습니다:
· 모델 생성 방법
· 데이터 및 컴퓨팅 리소스 제공
· 검증 메커니즘의 역할
· 신뢰 실행 환경 (TEE) 작동 방식
콘텐츠가 많으므로 자세한 내용은 Medium의 게시물을 참조하시기 바랍니다.
다음은 @pinkbrains_io가 제작한 DeFi 기반 인프라 생태지도입니다:
이 분야의 주요 참여자는 다음과 같습니다:
신뢰 실행 환경 (TEE)
· @PhalaNetwork
· @MarlinProtocol
· @AutomataNetwork
프레임워크
· @arcdotfun
· @ai16zdao
플랫폼 / 통합 솔루션
· @virtuals_io
· @aisweatshop
· @Almanak__
· @autonolas
· @Cod3xOrg
· @crestalnetwork
· @CreatorBid
· @openservai
· @WaveformBackup
· @getaxal
· @EmpyrealSDK
일반 인프라
· @joinFXN
· @TheoriqAI
· @hyperbolic_labs
· @BagelOpenAI
· @Hive_Intel
도구 모음
· @sendaifun
· @lexiconinfra
DeFi AI의 미래 발전
나는 DeFi 시장이 세 가지 주요 단계를 겪게 될 것으로 보고 있습니다: 먼저 효율성을 추구하고, 그 후에 탈중앙화를 실현하며, 마지막으로는 개인정보 보호에 초점을 맞출 것입니다.
DeFi AI의 발전은 구체적으로 4가지 단계를 거치게 될 것입니다.
첫 번째 단계: 효율성 향상에 중점을 둬, 복잡한 DeFi 작업을 간소화하는 도구들을 출시합니다. 예를 들면:
· 불완전한 입력을 이해하는 AI
· 거래를 신속히 처리하는 도구
· 실시간 시장 연구를 통해 사용자가 목표에 따라 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다
두 번째 단계: 스마트 에이전트는 자율 거래를 실현하며, 제3자 데이터나 다른 스마트 에이전트의 통찰력을 기반으로 전략을 실행할 수 있습니다. 고급 사용자는 모델을 세밀하게 조정하고 수익을 최적화하기 위해 자신이나 고객을 위해 스마트 에이전트를 구축할 수 있습니다.
세 번째 단계: 사용자는 지갑 관리 및 AI 검증 문제에 초점을 맞출 것입니다. 신뢰할 수 있는 실행 환경 (TEE) 및 제로 지식 증명 (ZKP)은 AI 시스템의 투명성과 안전성을 보장할 것입니다.
네 번째 단계: 마지막으로, 코드 없는 DeFi AI 도구 상자 또는 AI as a Service 계약이 나타날 수 있으며, 스마트 에이전트 기반의 경제 생태계를 생성할 것이며, 사용자는 암호화폐 거래로 조정된 모델을 통해 수익을 최적화할 수 있을 것입니다.
이러한 비전은 기대감을 줍니다만, 아직 해결해야 할 몇 가지 문제가 있습니다:
· 현재 많은 도구가 ChatGPT의 간단한 포장이며, 명확한 평가 기준이 부족합니다.
· 체인 상의 데이터의 조각화 추세는 AI 모델이 중앙 집중화에 더 치우치도록 만들 수 있으며, 분산화가 아닌 현재 명확한 해결책이 없습니다.
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