디파이와 AI의 만남

원래 게시자: SAURABH DESHPANDE  편집자: LlamaC

모든 사람이 버튼 클릭 한 번으로 프라이빗 뱅커를 가질 수 있다면 어떨까요? 그 은행원이 분석가, 컴플라이언스 및 실행 직원들을 고용하여 트레이딩을 대행해준다면 어떨까요? 다소 억지스럽게 들리겠지만, 오늘 포스팅에서 사우라브가 탐구하는 것은 바로 이 부분입니다. 우리는 로봇이 인간보다 더 많은 돈을 움직이는 세상으로 향하고 있습니다. 트럼프가 대통령으로 남는다면 더 많은 자산이 토큰화되는 것을 계속 보게 될 것입니다. 오늘 사우라브의 이야기에서는 암호화폐의 대리 경제가 금융의 미래와 어떻게 충돌하고 있는지 살펴봅니다.

< span text="">1995년에 누군가에게 수십 년 안에 주머니 속의 디바이스로 음식을 주문하고 택시를 호출하거나 전 세계 친구에게 송금할 수 있을 것이라고 말했다면 회의적인 반응을 보였을지도 모릅니다. 하지만 우리는 지금 그 시대에 살고 있으며, 스마트폰은 한때 복잡했던 이러한 작업을 화면을 터치하는 간단한 작업으로 줄였습니다.

디파이도 오늘날 비슷한 전환점에 있습니다. 디파이는 수익을 창출하고 새로운 토큰을 조기에 발견할 수 있는 기회를 제공하지만, 대부분의 사람들이 사용하기에는 너무 복잡합니다. 지갑을 관리하고, 여러 블록체인 네트워크를 탐색하고, 스마트 컨트랙트 상호 작용을 이해하는 것은 마치 새로운 언어를 배우는 것처럼 느껴집니다. 또한 많은 사람들이 규제의 불확실성 때문에 탈중앙화 금융에 참여하기를 주저합니다. 탈중앙화 금융이 중앙화된 거래소(CEX)에서 현물 거래량의 10~20%만을 차지한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이는 CEX가 사용하기 더 간단하고 규제가 더 명확하기 때문입니다.

이 백서에서는 AI가 어떻게 디파이를 수천 명에게 서비스를 제공하는 복잡한 생태계에서 수백만 명에게 서비스를 제공하는 접근 가능한 금융 플랫폼으로 변화시키고 있는지 살펴봅니다. 또한, AI 기반 인터페이스가 어떻게 DeFi의 방대한 기회와 일반 사용자의 단순성에 대한 요구 사이의 간극을 점차적으로 메우기 시작하고 있는지 살펴볼 것입니다. 모든 DeFAI(디파이와 인공지능) 앱은 아직 초기 단계에 있지만, 자동화된 트레이딩 전략부터 복잡한 거래를 자연스럽게 느끼게 하는 대화형 인터페이스까지 금융상품과 상호작용할 때의 유연한 경험, 즉 디파이의 가능성을 보여줍니다.

금융 시장이 컴퓨터 및 알고리즘과 처음 융합하게 된 과정부터 살펴보겠습니다. 1980년대부터 알고리즘은 의미 있는 방식으로 금융 시장의 일부가 되기 시작했습니다. 알고리즘은 현대 시장의 초석입니다. 주식 거래부터 외환 거래까지.

알고리즘과 금융 시장

금융 환경에서의 알고리즘을 생각하면 Jim Simons가 떠오릅니다." 그의 이름 앞에는 '전설'이라는 단어가 쉽게 붙습니다. 그는 퀀트 트레이딩의 판도를 바꾼 미국 투자 회사인 르네상스 테크놀로지스를 설립했습니다. 대표 펀드인 메달리온은 30년(1988~2018년) 동안 39%라는 놀라운 연평균 성장률(CAGR)로 성장했습니다.

메달리온 펀드에 투자한 100달러가 30년 후에는 210만 달러로 불어나는 반면, S&P 500에 투자한 금액은 1,014달러에 불과하다는 점을 이해하면 이것이 얼마나 대단한 일인지 알 수 있습니다. 그 차이는 거의 이해할 수 없을 정도입니다.

하지만 진짜 마술은 그들이 그것을 하는 방식입니다. 르네상스 테크놀로지스의 팀은 월스트리트 베테랑들과 함께 일하는 대신 수학, 물리학 및 기타 어려운 과학 분야의 박사들로 구성되어 있습니다. 이들의 접근 방식은 전적으로 수학적 모델과 알고리즘에 의존해 시장을 거래하며, 이는 데이터 기반 의사결정의 힘을 증명합니다.

알고리즘에 대한 이러한 관심은 헤지펀드에만 국한되지 않습니다. 전통적인 금융 시장에서도 트레이딩은 알고리즘에 점점 더 의존하고 있습니다. 최근 기사에 따르면 일일 외환 현물 거래의 75% 이상, 즉 7조 5천억 달러 중 5조 6천억 달러가 알고리즘을 통해 이루어지고 있다고 합니다. 이러한 시스템은 트레이딩 데스크를 재편하여 인간의 직관에서 자동화된 의사 결정으로 초점을 옮기고 있습니다.

자동화에 관한 한 DeFi는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 이에 비해 알고리즘 트레이딩은 전통 금융에서 30년 이상 사용되어 왔습니다. 2020년부터 월스트리트를 변화시킨 데이터 기반 혁명이 디파이의 문을 두드리고 있습니다.

알고리즘과 디파이

탈중앙화 거래소(DEX)와 대출 계약은 2020년 이 새로운 금융 생태계의 기본 축이 될 것입니다.

컴파운드가 유동성 채굴 프로그램을 시작하면서 디파이가 본격적으로 활기를 띠기 시작했고, 활동이 폭발적으로 증가했습니다. 비슷한 시기에 Aave(당시 EthLend라고 불렸던)의 TVL과 가격도 급등했습니다. 매일 여러 개의 새로운 수익 농장이 시작되었습니다. 이러한 수익 농장은 수익성이 높은 수익을 제공하며, 보통 프로토콜의 네이티브 토큰으로 지급됩니다. 그러나 이러한 수익의 가치는 토큰의 시장 가격에 직접적으로 연결되어 있어 수익에 복잡성이 더해집니다. 샘 뱅크먼-프라이드가 인터뷰에서 했던 말이 기억납니다 -

아무 일도 하지 않는 마법의 상자가 있는데 사람들이 그 안에 수백만 달러를 쏟아붓는다고 상상해 보세요. 왜 안 될까요? 점점 더 많은 돈이 쌓이면 그 상자는 모두가 동의하기 때문에 가치가 있게 됩니다. 어느 시점에서 정교한 상인이 들어 와서 와우,이 상자 안에있는 모든 돈을보세요! 대단한 상자네요! 그리고 그 사이클은 물론 계속되지 않을 때까지 그렇게 계속됩니다.

이 역학 관계는 분열을 일으킵니다. . 노련한 트레이더는 농장에서 농장으로 이동하며 토큰으로 수익을 얻고 기회를 활용하며 번창합니다. 반면, 경험이 부족한 참여자는 변동성이 큰 시장에서 지속적인 수익 창출의 중요성을 이해하지 못하고 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이 버전의 디파이가 틈새 고객을 넘어서 확장하도록 설계되지 않았다는 것은 분명합니다.

생태계가 확장됨에 따라 디파이 상호 작용을 간소화하는 도구의 필요성이 더욱 절실해지고 있습니다. 대출 계약이 계속 증가하면서 애그리게이터에 대한 필요성이 커지고 있습니다.

Year Finance는 2020년 2월에 총 250만 이더(당시 약 70억 달러)의 락업으로 출시되었습니다. 이는 탈중앙 금융 발전의 전환점이 되었습니다.

자동화된 볼트를 도입하여 온체인 수익을 최적화하고 사용자에게 명확한 위험 보상 프로필을 제공합니다. 이러한 볼트를 통해 사용자는 스테이블코인, 이더리움, 특정 토큰 등 자산을 예치할 수 있으며, DeFi 전문가가 수익 전략을 제안하고 실행합니다. 그런 다음 이러한 전략에 따라 자금이 DeFi 생태계 전체에 배포되고, 수익은 사용자, 플랫폼, 전략 생성자(펀드 매니저 역할을 함)가 공유합니다.

이 모델은 디파이의 진일보한 모델로, 처음으로 더 많은 사람들이 디파이에 접근할 수 있게 되었습니다. yearn은 생태계 참여에 필요한 수작업을 상당 부분 제거하면서 이해관계자 간의 인센티브를 조정합니다. 이는 효율적이고 사용자 친화적이며 확장 가능한 다음 단계의 DeFi를 엿볼 수 있는 사례입니다.

Yearn은 탈중앙 금융을 더 쉽게 사용할 수 있게 했지만, 생태계가 진화하면서 그 한계가 분명해졌습니다. 온체인 수익이 정상화되기 시작했고 Yearn의 전략은 우위를 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. 안드레 크론제 같은 주요 혁신가들이 떠나고 2022년 시장 상황이 어려워지면서 TVL은 최고치에서 2억 5천만 달러까지 급락했습니다.

Year는 디파이 분야에서 자동화된 수익률 최적화를 위한 첫 번째 주요 시도로, 사용자가 숙련된 매니저에게 자금을 위임할 수 있도록 함으로써 수동 수익률 파밍을 개선했습니다. 하지만 여전히 사람의 의사결정에 의존합니다. 전략 수립자는 시장 상황을 지속적으로 추적하여 기회를 파악하고, 새로운 프로토콜을 평가하고, 전략을 실행해야 합니다.

두 가지 주요 병목 현상이 발생합니다. 첫째, 인력 관리자는 제한된 양의 시장 데이터만 처리할 수 있습니다. 둘째, 사용자 경험 문제로 인해 수백만 명의 사용자로 확장하는 것은 비현실적입니다.

AI는 이러한 과제를 극복할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 머신러닝과 자동화를 활용하면 이제 DeFi 플랫폼은 대량의 온체인 데이터를 분석하고 패턴을 파악하며 인간 관리자보다 훨씬 더 효율적으로 전략을 실행할 수 있습니다. 자연어를 사용해 사용자의 요구를 이해하면 많은 사용자가 접근할 수 있어 DeFi의 규모를 확장하는 데 도움이 됩니다.

AI의 판도를 바꾸는 영역<

DeFi는 탁월한 선택권을 제공하지만 여전히 사용하기 어렵고, CEX는 사용이 간편하지만 사용자 제어와 선택권이 제한되며, AI는 이러한 격차를 해소할 수 있는 기회를 제공합니다. 복잡한 DeFi 상호작용을 자동화하고 의사결정 과정을 간소화함으로써 AI는 선택권을 희생하지 않고도 중앙화된 플랫폼처럼 쉽게 사용할 수 있는 DeFi를 만들 수 있습니다. 다른 한편으로, AI는 시장 출시 결정을 더 빨리 내릴 수 있도록 도와주며, 현재보다 더 많은 선택권을 제공할 수 있습니다.

< strong>실제적인 예로 DeFi용 AI 기반 인터페이스인 Hey Anon을 들 수 있습니다. 직접 사용해 본 결과, 컨트랙트 주소를 수동으로 조회하거나 브리지를 선택할 필요 없이 매우 효율적으로 교환하고 교차 체인화할 수 있었습니다. 전체 상호작용이 채팅 기반으로 이루어지기 때문에 신규 사용자도 쉽게 사용할 수 있습니다. 하지만 이러한 트랜잭션을 수동으로 수행하는 것보다 속도가 느립니다. 또한, 더 많은 유연성을 제공하기 위해 포함되어야 하는 중요한 기능인 수동 전송에 대한 지원이 현재 부족합니다.

DeFi + AI는 시장?

AI와 탈중앙화 금융의 교차점을 살펴보기 전에 한 걸음 물러서서 총 주소 지정 가능한 시장(TAM)에 대해 살펴봅시다.

2024년 3분기 기준 액티브 및 패시브 규제 대상 개방형 펀드의 운용자산(AUM)이 80조 달러를 넘어섰습니다. 이에 비해 2025년 1월 21일 기준 비트코인(BTC)과 이더(ETH) ETF의 총 운용자산은 1,500억 달러에 달했습니다.

이 수치는 전 세계적으로 수조 달러의 자산이 다음과 같은 핵심 사항을 강조합니다. 대부분의 사람들이 자신의 재정을 직접 관리하는 것을 선호하지 않기 때문에 전문가에 의해 관리됩니다. 이들은 사용하기 쉽고 꾸준한 성장을 제공하는 상품을 선호합니다. 암호화폐도 다르지 않을 것입니다. 우리는 이미 사용자 선호도가 중앙화된 거래소(CEX)로 기울어지는 현상에서 이를 확인했습니다.

중앙화 거래소의 거래량은 여전히 탈중앙화 거래소의 약 5배에 달합니다. 이러한 격차의 중요한 요인은 사용성입니다. 지갑을 관리하고, 컨트랙트 주소를 탐색하고, 온체인 프로세스를 이해하는 것은 많은 이들에게 어려운 일입니다. 하지만 이는 또한 엄청난 이점을 가져다줍니다. 가장 큰 이점은 아마도 초기 수익의 잠재력일 것입니다. 온체인에서 트럼프의 시가총액이 10억 달러 미만이었다면, 중앙화된 거래소에 상장되었을 때는 그 5배에서 10배의 수익을 올렸을 것입니다. 이는 순유입이 정체되는 플레이어 간 거래(즉, PvP) 시장에서 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 기존 참여자 간에 자산이 교환됩니다.

회전이 게임의 이름입니다. 매주 새로운 인기 플레이버가 등장합니다.

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암호화폐를 오랫동안 사용했더라도 Jailstool이나 CAR 기회. 암호화폐에 대해 배우고, 실사를 하고, 사고 팔 수 있는 시간은 단 하루뿐이며, 대부분의 사람들에게 사전 지식 없이는 거의 불가능합니다. 이 기회를 안정적으로 활용할 수 있는 유일한 방법은 새로 배포된 계약, 거래량 및 가격 급등과 같은 온체인 지표와 X와 같은 소셜 미디어 정보를 결합하는 시스템을 설계하는 것입니다. 두 토큰은 현재 각각 고점 대비 80% 이상 하락했으며 아직 주요 중앙 집중식 거래소에 상장되어 있지 않습니다.

가격 발견 라운드가 끝났습니다. DEX 및/또는 OTC 데스크에서 상당한 양의 거래 활동이 발생했습니다. 트레이더, 유동성 공급자 또는 차익거래자와 같은 초기 참여자들이 비공식적인 시장 가격을 형성했습니다. 자산이 CEX에 도달할 때쯤이면 이미 초기 변동성과 가격 탐색이 상당 부분 진행된 상태입니다.

또한 대부분의 중앙화된 거래소는 수수료를 부과하지 않는 주피터와 레이디움과 같은 거래소에 비해 높은 수수료를 부과하며, 레이디움은 거래소당 0.25%를 부과합니다. 문샷 거래 앱은 사용자에게 2.5%를 부과하는 반면 바이낸스와 코인베이스 같은 거래소는 거래량에 따라 사용자에게 2.5%를 부과합니다. 문샷 거래 앱은 사용자에게 2.5%를 청구하는 반면, 바이낸스 및 코인베이스와 같은 거래소는 거래량에 따라 다양한 수수료를 부과합니다. 이러한 수수료는 일반적으로 0.1퍼센트에서 0.6퍼센트까지 다양합니다. 이러한 수수료에는 패턴이 있는데, 사용자 환경이 더 좋은 플랫폼일수록 더 높은 수수료를 부과할 수 있습니다.

코인베이스의 사용자 수는 1억 1천만 명 이상으로, DeFi보다 훨씬 많은 활성 사용자 기반. 이 엄청난 격차를 고려할 때, DeFi의 잠재적 총 시장 규모는 엄청납니다. 수십억 명에 이르지는 않더라도, 사용성 측면만 제대로 갖춘다면 DeFi가 현재 중앙화된 거래소 사용자 기반의 상당 부분을 흡수할 수 있을 것으로 보수적으로 추정할 수 있습니다. 바로 이 부분에서 AI가 혁신적인 역할을 할 수 있습니다.

DFAI로 들어가기 : DeFi 간소화하기

새로운 디파이 트렌드인 DeFAI는 디파이 사용자 경험을 간소화하는 것을 목표로 합니다. 브로커와 대화하여 주식을 매매하는 것만큼 간단해질 것입니다. 텍스트나 음성을 결정론적 온체인 작업으로 변환하고 데이터 기반 추천을 제공할 수 있는 AI 에이전트와 상호 작용하게 됩니다.

체인 추상화와 스마트 지갑이 암호화폐 사용자 경험을 개선하는 도구라는 글에서 체인 추상화와 스마트 지갑에 대해 설명한 바 있습니다. 체인 추상화는 체인과 브리지 관리의 복잡성을 제거하며, 스마트 지갑은 패스 키와 같은 기술을 통해 지갑 관리를 간소화하고 보호합니다.

그러나 AI 에이전트는 DeFi 파이를 실제로 확장할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 사용자 경험 문제를 해결하는 데 있어 점진적인 개선이 이루어지고 있지만, 제대로 실행된다면 AI 에이전트는 DeFi가 채택의 격차를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.

임팩트 시각화

오늘날 DeFi의 사용자층은 개발자로 구성되어 있습니다, 고급 사용자 및 후기 단계의 온체인 채택자로 구성됩니다. AI 에이전트가 진입 장벽을 낮추면서 탈중앙화 금융의 복잡성을 피하고 싶어하는 더 많은 CEX 사용자를 끌어들여 탈중앙화 금융 사용자층이 크게 확대될 수 있습니다.

추상화와 인텔리전스의 만남

사용자 경험을 추상화하는 것은 AI 에이전트가 도울 수 있는 일 중 하나에 불과합니다. 지능은 두 번째 측면입니다. 평균적인 중앙 집중식 거래소 사용자를 생각해 보세요. 그들이 사용할 수 있는 온체인 앱과 투자 또는 거래를 고려할 수 있는 자산에 대해 이미 알고 있을 가능성은 거의 없습니다. 이러한 콘텐츠는 이들을 위해 큐레이션되어야 합니다. 인터넷 초창기에 야후는 수백만 명의 사람들이 웹을 검색하고 탐색하는 데 도움을 주는 큐레이터 역할을 했습니다. 오늘날의 앱 스토어도 비슷한 기능을 수행하여 어떤 앱이 노출되고 어떤 앱이 노출되지 않을지 결정합니다.

중앙화된 거래소는 이미 어느 정도 큐레이터 역할을 하고 있습니다. 그들이 진열대에 올려놓는 토큰에 따라 대부분의 소매 사용자가 쉽게 거래할 수 있는 토큰이 효과적으로 결정됩니다. 사용자가 온체인 거래로 이동하도록 강제함으로써 이러한 큐레이션 기능이 제거된다면, 기회와 애플리케이션을 발견하는 것은 어려운 일이 될 것입니다. 사용자에게는 이러한 복잡성을 헤쳐나갈 수 있는 신뢰할 수 있는 가이드가 필요합니다. 문제는 인공지능 에이전트가 이러한 큐레이션을 민주화할 것인가, 아니면 단순히 중앙화된 거래소에서 통제하는 사람들에게 권력을 이전할 것인가 하는 것입니다.

큐레이션과 인텔리전스의 결합이 진정한 힘을 발휘하는 곳입니다. 기회를 보여주는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사용자에게는 맥락, 분석 및 실행 전략이 필요합니다.

체인에서 많은 일이 일어나고 있는 상황에서 신규 사용자는 어떻게 기회를 평가하기 시작할까요? 답해야 할 질문이 많이 있습니다. 대출과 거래에 어떤 앱을 사용하시나요? 대체 불가능한 토큰을 어디서 구매하고 올바른 콘트랙트 주소를 어떻게 찾나요? AIXBT와 같은 AI 도구/에이전트는 웨이파인더나 헤이 아논과 같은 추상화 도구에 정보를 제공할 수 있습니다.

AIXBT는 X에 대한 정보를 수집하여 맥락에 맞게 배치하는 에이전트입니다. 매일 수백, 수천 개의 트윗을 게시합니다. 때때로 이 에이전트의 트윗이나 게시물이 시장에 영향을 미치기도 하는데, Shlok은 AIXBT에 관한 논문을 썼습니다. 이 논문은 이 에이전트가 암호화폐 커뮤니티와의 긴밀한 통합, 정교한 분석, 지적 재산과 소비자 참여를 통한 성장 가능성으로 인해 두드러진다고 지적하며, AIXBT가 지속적으로 혁신하고 운영의 투명성을 유지한다면 AI 및 암호화폐 소비자 시장의 주요 플레이어로 발전할 수 있을 것이라고 전망했습니다.

소매 사용자의 진입 프로세스를 간소화하기 위해 긴밀히 협력하고 있는 팀 중 하나는 맥락에 맞는 정보를 제공하면서 거래를 실행할 수 있게 하겠다는 비전을 가진 Zircuit 관련 팀이 구축한 GudTech입니다. 설명해드리겠습니다. 위의 트럼프 토큰 사례를 예로 들면, 사용자는 미국 대통령이 실제로 토큰을 발행했는지 또는 잘 알려진 대형 지갑 여러 곳에서 토큰을 대량으로 구매하고 있는지 확신하지 못할 수 있습니다. 충분한 배경 정보 없이 DEX에서 토큰 코드를 보고 바로 구매할 수도 있습니다. 현재 암호화폐 업계에서 가장 큰 문제 중 하나는 관련 맥락 정보가 거의 없는 3,400만 개의 토큰이 존재하고 그 수는 계속 증가하고 있다는 것입니다. 암호화폐 공간은 편향되고 신뢰할 수 없는 비정형적이고 파편화된 데이터로 가득 차 있습니다.

Gud는 온체인 데이터와 소셜 네트워크의 컨텍스트 정보를 결합하여 자산을 온체인에서 직접 구매할 수 있도록 합니다. 이는 암호화폐 공간에 진입하는 신규 사용자의 학습 곡선과 인지 부하를 줄이는 문제를 해결합니다. 지난 24시간 동안 자산이 100배 상승하는 것을 보셨을 것이고, 트럼프 대통령도 시세 심볼을 트윗했습니다.

이상적인 세계에서는 Gud가 계약 주소의 유효성을 검사하고 거래를 실행할 수도 있습니다.Gud는 대화형 인터페이스를 통해 사용자가 모든 온체인 자산을 구매하고 암호화폐의 기본 사용자의 관점에서 맥락을 파악할 수 있는 에이전트 경제를 구축하고 있습니다.Gud 단말기는 비판적 사고 능력을 갖추고 있으며 거래의 긍정적 또는 부정적 측면을 추론할 수 있습니다. 또한, 퍼플렉시티와 같은 웹2.0 플랫폼과 유사하게 하루에 최대 10개의 쿼리를 무료로 사용할 수 있으며, 토큰을 비축하기보다는 채택과 사용을 장려하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 미래는 다소 멀게 느껴질 수 있지만, 이 모델은 크게 두 가지 측면에 기반을 두고 있습니다. 첫 번째는 정보를 수집하고, 맥락을 파악하고, 업계에 새로 진입한 사람들과 공유하는 방식입니다. 개인 자산 관리자가 업계의 최신 트렌드를 설명해 준다고 상상해 보세요. 컨설팅이나 법률과 같은 산업에서는 이미 이러한 일이 일어나고 있으며, ChatGPT 인스턴스를 시작하는 것만으로도 이러한 인사이트의 80%를 얻을 수 있습니다.

암호화폐의 고유한 요구를 충족하는 상호작용에 필요한 환경은 아직 존재하지 않으며, Gud는 이를 간단한 경험으로 패키지화하여 현재 암호화폐 공간에서 사용자 수를 확대하는 것을 목표로 하고 있습니다. 하지만 아직은 진행 중인 작업입니다. 이 글을 쓰는 현재 이 제품의 거래 시스템은 아직 출시되지 않았으며, 트위터에서 프록시와의 잘못된 상호작용이 몇 차례 발생하기도 했습니다. 하지만 곧 출시될 예정입니다.

Wayfinder는 선도적인 블록체인 게임인 Parallel을 개발한 팀이 개발한 또 다른 기대작입니다. 다음은 웨이파인더 에이전트가 여러 체인에서 자금을 모아 다른 지갑으로 보내는 방법을 보여주는 데모입니다.헤이아논은 여러 체인 및 애플리케이션과 통합되었습니다. 트랜잭션을 실행하는 기능과 트위터, 텔레그램, 디스코드 등 여러 플랫폼의 실시간 인사이트를 결합한 것입니다.

상상해 보세요: ChatGPT 또는 Claude와 같은 정교한 인터페이스를 열고 개인 AI 트레이딩 에이전트와 대화를 시작한다고 가정해 보세요. 위험 허용 범위, 투자 목표 및 선호도를 공유합니다. 에이전트는 사용자의 매개변수를 이해하고 사용자가 정의한 범위 내에서 실시간으로 거래를 체결하고 포지션을 개설하고 전략을 조정하는 등 포트폴리오를 자율적으로 관리합니다. 이것은 공상 과학 소설이 아니라 우리가 나아가고 있는 방향입니다. 어떤 것이 가능한지 살펴보세요.

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Reality Check

앱과 같은 이와 같은 WayFinder 앱은 아직 모든 사람이 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 하지만 디파이에 대한 과대광고와 토큰 가격에 휩쓸리기 전에 한 발짝 물러서서 현실을 평가하는 것이 중요합니다. 냉정한 진실은 우리는 아직 거기에 도달하지 못했다는 것입니다. 목표를 달성하는 데 필요한 공학적 복잡성을 완전히 이해하지 못했기 때문에 시간이 얼마나 걸릴지 예측할 수 없습니다. 그러나 분명한 것은 디파이의 지능과 추상화에는 여전히 채워야 할 상당한 격차가 존재한다는 것입니다.

예를 들어, 이 분야 최고의 지능형 또는 정보 합성 에이전트라고 할 수 있는 AIXBT를 예로 들어보겠습니다. 이 에이전트는 하루에 여러 개의 트윗을 생성하므로 모든 투자 또는 거래 아이디어를 수동으로 평가하는 것은 불가능합니다. 천만 달러에서 1억 달러 범위의 모든 추천을 따를 경우 평균 2%의 수익률과 39%의 승률을 얻을 수 있습니다. 이는 AI가 대량의 데이터를 처리하고 기회를 포착할 수는 있지만 숙련된 트레이더의 세밀한 판단력에는 아직 미치지 못한다는 것을 보여줍니다. 또한 이 성과에는 중요한 주의 사항이 있습니다. 소수의 토큰이 다른 토큰을 크게 앞질렀다는 것입니다. 이 소수의 승자를 놓치면 AIXBT의 추천으로 인해 손실을 입을 가능성이 높습니다.

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이러한 주의 사항을 고려하면 AIXBT의 가치를 간과하기 쉬울 수 있습니다. 하지만 이는 전통 금융의 오랜 논쟁과 관련이 있습니다. 과연 액티브 투자가 패시브 투자보다 더 나은가? 월스트리트 산책은 시장이 대체로 효율적이며 전문가조차도 인덱스 펀드를 지속적으로 이기기 어렵다는 생각을 대중화했습니다. 실제로 원숭이가 무작위로 주식 목록에 다트를 던지면 전문 투자자와 맞먹는 수익률을 낸다는 연구 결과도 있습니다. 이는 시장은 예측할 수 없으며 인간의 전문성만으로는 항상 우위를 점할 수 없다는 보다 광범위한 현실을 강조합니다. 그러나 메달리온 펀드가 30년 연속 시장 대비 초과수익을 달성한 것은 인간의 지능과 알고리즘이 결합하면 실제로 우위를 점할 수 있다는 것을 증명합니다.

개인적으로는 AIXBT의 트윗을 따라잡아 매매 결정을 내릴 수 없습니다. 하지만 수천 개의 AIXBT 트윗을 상위 5개의 트레이딩 아이디어로 추출하는 필터를 사용합니다. 현재 이 필터는 괜찮은 스크리너 역할을 하고 있지만 상당히 최적화되어야 합니다. 그 위에 출력을 효과적으로 필터링하고 더 스마트하고 전략적인 결정을 내릴 수 있는 추가 계층을 추가해야 합니다. 인텔리전스의 과제는 단순히 양적인 문제가 아니라 우선순위를 정하는 것입니다. AIXBT의 수많은 추천을 실행 가능하고 확률이 높은 거래로 추출할 수 있는 정교한 필터링 시스템이 필요합니다.

현재 AI의 단점

지능 측면을 검토하면서 실행/추상화 측면이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력하고 있습니다. 저는 Orbit을 사용하여 가장 잠재력이 높다고 생각되는 팬인 코인을 구매하려고 했습니다. "Meme_Radar_TK_Agent"와 상호 작용했지만 원하는 결과를 얻지 못했습니다. 제 요청을 명확히 하기 위해 에이전트와 여러 번 왔다 갔다 해야 했습니다. AI가 추천한 토큰을 선택했지만 해당 토큰에 대한 정보를 검색하지 못했습니다. 에이전트는 토큰을 추천했지만 추천 토큰에 대한 주요 세부 정보를 제공하지 못하는 기본적인 작업에 어려움을 겪었습니다.

< strong>오빗($GRIFT)은 1월 22일에 1억 8천만 달러의 거래액을 달성했습니다. 그러나 처음 사용하는 사용자에게는 간단한 작업도 원활하게 수행하지 못했습니다. 이는 AI의 분석 능력과 실제 거래를 효율적으로 실행하는 능력 사이에 상당한 격차가 있음을 보여줍니다.

물론 이 카테고리는 아직 초기 단계에 있으며 시간이 지나면서 제품이 발전할 것입니다. 시간이 지남에 따라 진화할 것입니다. 저희의 자체 제품인 SentientMarketCap은 공개 개발 중이며 사용자 피드백과 실제 테스트를 기반으로 지속적으로 개선되고 있습니다.

그리핀이나 웨이파인더와 같은 플랫폼은 향상된 솔루션을 제공할 수 있지만 실제 환경에서는 아직 검증되지 않은 상태입니다. 전체 DeFAI 영역은 지속적인 반복과 실제 인사이트를 통해 제품을 적극적으로 개선하면서 진화하는 실험으로 남아 있습니다.

1. 1. 수익성 있는 기회를 식별하기 위해 맥락화된 데이터를 지속적으로 수집하는 신뢰할 수 있고 지능적인 시스템. span>

2. 2. 결정과 실행 사이의 간극을 최소화하는 원활한 실행. 의사 결정과 실행 사이의 마찰을 최소화

3. 일반 사용자도 복잡한 DeFi 작업을 쉽게 할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스기술은 빠르게 발전하고 있지만 아직은 초기 단계에 머물러 있습니다. 핵심은 기대치를 관리하면서 실제 성능과 사용자 피드백을 바탕으로 시스템을 지속적으로 혁신하고 개선하는 것입니다.

탈중앙화 금융에서 AI를 사용하는 데 위험이 없는 것은 아닙니다. 충분히 훈련되지 않은 모델, 과거 시장 상황에 대한 의존도, 조작 가능성 등은 AI 기반 탈중앙화 금융 플랫폼이 대중화되기 전에 해결해야 할 문제입니다.

파인만으로부터 배우는 교훈

리처드 파인만: 기계도 생각할 수 있을까?"

https://youtu.be/ipRvjS7q1DI

기계 지능에 대한 리처드 파인만의 주장은 DeFAI와 매우 관련이 있습니다. 그는 기계가 특정 작업에서 인간보다 더 잘할 수 있다고 주장합니다. 이러한 특정 작업을 상위 집합, 즉 새로운 시스템으로 결합할 수 있다면 금융 시장에서 의사 결정과 실행에 큰 도움이 될 수 있습니다. 디파이의 AI는 다음과 같은 원칙을 따라야 합니다: 인간의 직관을 대체해서는 안 되며, 다음을 통합하여 이를 수행해야 합니다. 자동화된 실행, 시장 분석, 위험 평가 등 다양한 차원의 인텔리전스를 통합하여 사용자에게 원활한 경험을 제공할 수 있는 능력을 강화해야 합니다.

AI 기능에 대한 이러한 모듈식 접근 방식은 자동화뿐만 아니라 실행을 최적화할 수 있는 인텔리전스를 필요로 하는 DeFi 개발에 큰 영향을 미쳤습니다. 잘 운영되는 헤지펀드를 예로 들어보겠습니다. 헤지펀드에는 각각 특정 분야에 전문성을 갖춘 여러 팀이 있습니다. 어떤 팀은 슬리피지를 최소화하면서 거래를 체결하는 데 집중하고, 다른 팀은 패턴을 분석하여 시장 움직임을 예측하며, 세 번째 팀은 시장 간에 자금이 효율적으로 이동할 수 있도록 합니다.

AI 에이전트는 DeFi에서 동일한 방식으로 작동할 수 있습니다. 한 에이전트는 가격에 미치는 영향을 줄이고 MEV 공격을 피함으로써 거래를 효율적으로 실행하는 데 특화할 수 있습니다. 다른 에이전트는 온체인 데이터의 패턴을 감지하여 유동성 변화나 시장 동향을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 이 에이전트는 GMGN이나 Cielo와 같은 도구에 액세스하여 온체인 지갑을 추적하여 다른 분석에 도움을 줄 수 있습니다. 세 번째 에이전트는 크로스체인 전송을 관리하여 생태계 전반에서 최적의 자금 분배를 보장할 수 있습니다. 이러한 에이전트들이 한데 모이면 단순한 자동화를 뛰어넘습니다. 거래 입력을 제공하는 것부터 최적의 가격으로 거래가 이루어지고, 위험을 최소화하며, 여러 네트워크에서 원활하게 거래가 이루어지도록 보장하는 것까지 거래 체결에 인텔리전스를 가져다줍니다.

대리인 협업을 향해 나아가기

대부분의 DeFAI 제품은 지능(분석, 합성)과 추상화(실행) 기능을 모두 해결하려고 시도하고 있으며, 그럴 만한 이유가 있습니다. 차량이 없는 지도나 그 반대의 경우처럼 어느 한 구성 요소만으로는 제한적인 가치를 제공합니다. 하지만 진정한 힘은 전문화와 통합에 있습니다.

현재의 환경은 서로 다른 영역에서 뛰어난 에이전트가 존재하는 파편화된 생태계와 유사합니다. 시장 분석과 패턴 인식에 뛰어난 에이전트가 있는가 하면, 복잡한 DeFi 거래를 전문적으로 처리하는 에이전트도 있습니다. 최상의 솔루션은 서로의 강점을 활용하는 에이전트 간의 협업일 수 있습니다. 시장 인사이트를 거래 실행으로 원활하게 전환하는 원활한 경험을 제공하는 협업을 통해 Anon의 DeFi 통합 전문성과 AIXBT의 분석 역량을 결합한다고 상상해 보십시오.

이 방향으로 나아가고 있습니다. 전문화된 기능을 갖춘 여러 AI 에이전트가 협업하여 디파이의 복잡성을 관리하는 시스템을 구축하는 것입니다. 이러한 에이전트를 통합하여 개별 작업뿐만 아니라 엔드투엔드 금융 전략을 자동화하는 것이 목표입니다.

이 접근 방식을 통해 사용자는 간단한 대화 인터페이스(음성 및 텍스트)를 통해 여러 프로토콜에 걸쳐 포트폴리오 재조정이나 수익률 파밍과 같은 복잡한 명령을 내릴 수 있어 숙련된 DeFi 사용자에게는 벅찬 작업이었던 것을 일반인들도 관리할 수 있게 될 것입니다. Arc와의 파트너십은 이러한 AI 에이전트가 상호 작용하고 학습하며 확장할 수 있는 플랫폼을 제공함으로써 기능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 실행 계층과 인텔리전스 계층이 분리된 것이 아니라 함께 작동하여 종합적인 DeFi 경험을 제공할 수 있습니다.

익숙한 진화

현재 DeFAI의 상태는 마치 은행 초창기를 연상시킵니다. 초기에는 금융 서비스가 파편화되어 있어 사용자가 청구서를 지불하고, 투자하고, 돈을 이체하기 위해 여러 기관을 방문해야 했습니다. 은행이 온라인화되면서 한 곳에서 원활한 재무 관리를 제공하는 통합 플랫폼이 등장했습니다.

DeFAI는 다양한 전문 에이전트를 원활하게 통합할 수 있는 플랫폼인 자체 '슈퍼 애플리케이션'이 필요했습니다. 분석 에이전트가 시장 정보를 제공하고, 체결 에이전트가 거래를 처리하고, 리스크 관리 에이전트가 포지션을 모니터링하고, 포트폴리오 최적화 에이전트가 자산 배분의 균형을 조정하는 조정 시스템으로 생각하면 됩니다.

이 통합은 최신 음식 배달 애플리케이션이 레스토랑 검색부터 결제 처리까지 모든 것을 처리하는 것과 같은 방식으로 사용자가 단일 인터페이스와 상호 작용하는 동시에 여러 전문 에이전트가 뒤에서 함께 작업하는 통합된 환경을 만들 것입니다.DeFAI의 미래는 전문 에이전트가 원활하게 협업할 수 있는 방법을 만드는 데 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 각 에이전트는 더 크고 강력한 에코시스템에 참여하면서 각자의 핵심 강점에 집중할 수 있습니다.

입양 장벽을 낮추기. strong>

로빈후드는 수백만 명의 사람들이 는 시장 참여를 고려하지 않았던 수백만 명의 사람들이 주식 거래에 접근할 수 있도록 하여 소매 투자에 혁명을 일으켰습니다. 뉴 크라운 사태 이후 2020년 첫 4개월 동안에만 3백만 개 이상의 펀딩 계좌를 추가했습니다. 이 중 150만 개는 첫 투자자였습니다. 이러한 전례 없는 성장은 수수료 없는 거래와 직관적인 모바일 우선 설계뿐만 아니라 코로나19 확산 기간 동안의 재택 주문과 같은 외부 요인에 의해 주도되었습니다.

DeFAI도 비슷한 기회를 가지고 있습니다.DeFi의 복잡성은 오랫동안 광범위한 채택을 가로막는 주요 장애물이었습니다. 번거로운 지갑 설정, 혼란스러운 인터페이스, 여러 체인에 걸쳐 파편화된 유동성은 가장 헌신적인 사용자를 제외한 모든 사용자를 외면하게 만들었습니다. 디파이가 번창하기 위해서는 마찰을 없애고 앱을 열고 자산을 선택하고 몇 초 만에 거래를 체결하는 것처럼 쉽게 디파이를 이용할 수 있도록 하는 Robinhood의 선례를 따라야 합니다.

사용성 외에도 AI 기반 큐레이션은 디파이 공간에서 검색 프로세스를 재정의할 수 있습니다. 초창기 웹과 앱 샵을 큐레이션했던 Yahoo가 지금은 모바일 검색을 안내하는 것처럼, AI 기반 DeFi 큐레이션을 중심으로 어떤 새로운 비즈니스 모델이 등장할지 궁금합니다. 이러한 혁신이 사용자에게 힘을 실어줄지, 아니면 단순히 중앙화된 거래소에서 이러한 AI 시스템을 구축하고 관리하는 업체로 통제권을 옮길지는 아직 미지수입니다.

디파이 분야의 AI 애플리케이션은 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 향후 몇 년 동안 이러한 기술이 탈중앙화 금융을 진정으로 민주화할지, 아니면 역설적으로 새로운 형태의 게이트키핑을 도입할지가 결정될 것입니다. 문제는 단순히 자동화하는 것이 아니라 AI가 기존의 게이트키퍼를 다른 게이트키퍼로 대체하는 것이 아니라 접근성, 투명성, 탈중앙화를 강화하도록 하는 것입니다.

새로운 시대의 DeFAI 사용을 기다리고 있습니다.