원작자: Poopman
원본 편집: Deep Chao TechFlow
전통적인 DeFi가 신흥 AI를 만나면 어떤 불꽃이 충돌할까요? 어떤 새로운 변형이나 기술 혁신을 만들 수 있습니까?
오늘은 DeFAI(Decentralized Finance + AI)의 초기 생태계를 살펴보겠습니다.
이 기사가 당신에게 영감을 줄 수 있기를 바랍니다!
(*미디엄에 20페이지 분량의 심층 분석 기사를 게재하려고 합니다. 오늘의 내용은 이 신흥 분야에 대한 빠른 이해를 돕기 위한 간략한 개요일 뿐입니다.)
왜 DeFAI에 관심을 가져야 합니까?
인공지능(AI)과 블록체인의 결합은 새로운 것이 아니다. Bittensor 서브넷의 초기 분산형 모델 교육부터 Akash 및 io.net 과 같은 분산형 GPU 및 컴퓨팅 리소스 시장, Solana에서 등장하는 AI와 Memecoin의 결합에 이르기까지 모든 단계에서 블록체인이 기능을 보완할 수 있는 방법이 입증되었습니다. 자원 집합을 통해 AI를 구축하고 주권 AI 및 소비자 수준 애플리케이션 시나리오의 실현을 촉진합니다.
CoinGecko 데이터에 따르면 2025년 1월 13일 현재 DeFAI의 총 시장 가치는 약 10억 달러에 도달했습니다. 이 중 그리핀(Griffin)이 45%의 시장점유율을 차지하고 있으며, $ANON은 22%를 차지하고 있다.
2024년 12월 25일부터 DeFAI 업계는 Virtual, ai16z 등의 프레임워크와 플랫폼이 크리스마스 연휴 이후 미국 펀드의 복귀를 안내하면서 가속화되기 시작할 것입니다.
이것은 시작에 불과합니다. DeFAI의 잠재력은 현재 성능을 훨씬 뛰어넘습니다.
현재 애플리케이션은 아직 개념 증명 단계에 있지만 AI 기술을 통해 DeFi를 더욱 지능적이고 사용자 친화적이며 효율적인 금융 생태계로 변화시킬 수 있는 잠재력을 과소평가해서는 안 됩니다.
DeFAI 생태계를 살펴보기 전에 먼저 DeFi 및 블록체인 환경에서 AI 에이전트가 작동하는 방식에 대한 기본 원칙을 이해해야 합니다.
DeFi에서 AI 에이전트의 작동 메커니즘
AI 에이전트는 특정 워크플로에 따라 사용자를 대신해 작업을 수행하는 프로그램입니다. 기본적으로 이러한 에이전트는 훈련 데이터를 기반으로 응답을 생성할 수 있는 LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 합니다.
블록체인에서 에이전트는 스마트 계약 및 계정과 상호 작용하여 지속적인 사용자 개입 없이 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
예를 들어:
DeFi 사용자 경험 단순화: 한 번의 클릭으로 다단계 크로스체인 브리징 및 유동성 채굴 작업을 완료합니다.
유동성 채굴 전략 최적화: 사용자에게 더 높은 수익 제공
자동 거래 실행: 시장 분석(제3자 또는 자체 모델)을 기반으로 자산 구매 또는 판매
@3sigmaxyz 의 연구를 참조하면 AI 모델은 일반적으로 다음 6가지 핵심 워크플로우를 따릅니다.
데이터 수집
모델 추론
의사결정
호스팅 및 운영
상호 운용성
지갑 관리
위의 6가지 핵심 요소를 수집한 후에는 블록체인에서 자신만의 자율 지능을 구축할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 DeFi 생태계에서 다양한 역할을 수행하여 온체인 효율성과 사용자의 거래 경험을 향상시킬 수 있습니다.
DeFAI v2의 세계를 탐험해보세요
전반적으로 저는 DeFi와 AI(DeFAI)의 결합을 네 가지 주요 범주로 나눕니다.
추상화/사용자 친화적인 AI
소득 최적화 및 포트폴리오 관리
DeFAI 인프라 또는 플랫폼
시장 분석 및 예측
추상 AI 또는 AI ChatGPT
이 분야에서 이상적인 AI 솔루션은 다음과 같은 기능을 갖추어야 합니다.
사용자에게 전문 지식이 없어도 다단계 거래 및 스테이킹 작업을 자동으로 수행합니다.
실시간으로 시장 조사를 수행하고 사용자가 정보에 입각한 거래 결정을 내릴 수 있도록 필요한 주요 정보와 데이터를 제공합니다.
여러 플랫폼에서 데이터를 얻고, 시장 기회를 식별하고, 사용자에게 포괄적인 분석을 제공합니다.
다음으로 이 분야에서 인기 있는 도구 중 일부를 살펴보겠습니다.
그리핀
@griffaintotcom 은 현재 솔라나 블록체인의 최초이자 최고 성능을 자랑하는 추상 AI 도구로, 거래 실행, 지갑 관리, NFT 발행, 신속한 토큰 구매 등 다양한 기능을 지원합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:
자연어 입력을 사용하여 거래 작업 완료
토큰 프로젝트 실행, Pumpfun을 통한 NFT 발행, 에어드롭 주소 선택 지원
멀티 에이전트 협업 기능
에이전트는 사용자를 대신하여 트윗할 수 있습니다.
특정 키워드나 조건에 따라 Pumpfun에서 새로 출시된 Meme 코인을 구매하세요
자동화된 스테이킹 및 DeFi 전략 실행
작업 스케줄링, 사용자는 메모리 데이터를 입력하여 맞춤형 에이전트를 맞춤화할 수 있습니다.
특정 토큰의 주요 보유자를 식별하는 등 시장 분석을 위해 여러 플랫폼에서 데이터를 얻습니다.
지갑 기능:
계정을 생성하면 시스템이 Privy를 통해 자동으로 지갑을 생성합니다. 사용자는 에이전트에게 자신의 계정을 승인할 수 있으며, 에이전트는 자율적으로 거래를 실행하고 투자 포트폴리오를 관리합니다. 보안을 강화하기 위해 개인 키는 Shamir 비밀 공유 기술을 통해 별도로 저장되므로 Griffin이나 Privy가 독립적으로 지갑을 제어할 수 없습니다.
곧
@HeyAnonai 는 DeFi 프로토콜 Wonderland 및 MIM을 만든 유명한 개발자 @danielesesta 에 의해 구축되었습니다. Anon의 목표는 DeFi의 대화형 경험을 단순화하여 초보자와 숙련된 사용자 모두 쉽게 시작할 수 있도록 하는 것입니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:
LayerZero를 기반으로 크로스체인 자산 브리징 구현
Python을 통해 실시간 가격 및 데이터 업데이트 제공
시간 및 가스 가격을 기반으로 자동화된 작업 및 트리거 제공
감성 분석, 소셜 데이터 분석 등 실시간 시장 통찰력
대출 운영을 위해 Aave, Sparks, Sky 및 Wagmi와 같은 프로토콜과의 협력을 지원합니다.
다국어(중국어 포함)로 자연어 거래 기능 지원
또한 Anon은 최근 두 가지 중요한 업데이트를 발표했습니다.
자동화 프레임워크
Gemma 연구의 에이전트 기능에 중점을 둡니다.
이러한 업데이트를 통해 Anon은 가장 기대되는 추상화 도구 중 하나가 되었습니다.
슬레이트(아직 발행되지 않음)
Slate는 BigBrain Holdings가 투자하고 지원하며, 설립자 @slate_ceo는 이를 온체인 데이터 신호를 기반으로 자율 거래가 가능한 Alpha AI로 자리매김했습니다. 현재 Slate는 @hyperliquidX 플랫폼에서 거래를 자동화할 수 있는 유일한 추상 AI 도구입니다.
주목할만한 점은 수수료 구조입니다.
Slate 서비스에서 수수료는 주로 두 가지 범주로 나뉩니다.
일반 운영: Slate는 정기적인 이체 또는 인출에 대해 수수료를 부과하지 않습니다. 하지만 Swap, Bridge, Claim, Borrow, Lend, Repay, Stake, Cancellation 등 좀 더 복잡한 작업을 수행하는 경우 플랫폼은 스테이킹(Unstake), 롱(Long), 숏(Short)에 대해 0.35%의 처리 수수료를 부과합니다. , 잠금(Lock) 및 잠금 해제(Unlock).
조건부 작업: 사용자가 조건부 주문(예: 지정가 주문)을 설정하면 Slate는 다양한 조건 유형에 따라 수수료를 부과합니다.
가스 기반 조건 운영에는 0.25%의 수수료가 부과됩니다.
기타 모든 조건부 작업에는 1.00% 수수료가 적용됩니다.
Slate 외에도 이 분야에는 새로운 추상 AI 도구가 많이 있습니다. 다음은 몇 가지 대표적인 프로젝트입니다.
그리고 더 많은 프로젝트가 개발 중입니다...
다음은 여러 추상화 AI 도구를 비교하는 비교표입니다.
그림: Shenchao TechFlow에서 편집
자동화된 소득 최적화 및 투자 관리: 기존 소득 전략과 달리 이 분야의 DeFi 프로토콜은 AI를 사용하여 온체인 데이터를 분석하고 추세를 식별하며 통찰력을 제공하여 팀이 보다 효율적인 소득 최적화 및 포트폴리오 관리 전략을 개발하도록 돕습니다.
T 3A 나
@trustIn Web3는 AI를 중개자 및 위험 관리 엔진으로 활용하여 과소담보 대출을 지원하는 대출 프로토콜입니다.
T 3A I의 AI 에이전트는 대출 상태를 실시간으로 모니터링하고 위험 지표 프레임워크를 통해 대출이 항상 상환 가능한지 확인할 수 있습니다. 이것은 DeFi에서 AI를 적용한 흥미로운 사례입니다.
쿠다이
@Kudai_IO 는 EmpyrealSDK 툴킷의 도움으로 GMX Blueberry Club에서 개발한 GMX 생태계에 초점을 맞춘 실험적 에이전트입니다. 현재 $KUDAI 토큰은 Base 네트워크에서 거래됩니다.
Kudai의 개발 로드맵은 다음과 같습니다.
Kudai의 핵심 개념은 $KUDAI 를 통해 얻은 모든 거래 수수료를 사용하여 자율적인 거래 작업을 수행하는 에이전트에 자금을 지원하고 이러한 작업으로 생성된 이익을 토큰 보유자에게 반환하는 것입니다.
다가오는 4단계 중 두 번째 단계에서 Kudai는 사용자가 트위터의 자연어 명령을 통해 실행할 수 있는 다음 기능을 갖게 됩니다.
$GMX를 구매하고 스테이킹하여 새로운 수익원을 창출하세요
수입을 더욱 늘리려면 GMX의 GM 풀에 투자하세요.
최저 가격으로 GBC NFT를 구매하여 투자 포트폴리오를 확장하세요
튼튼한 금융 V2
@SturdyFinance 는 Bittensor SN 10 서브넷 채굴자가 훈련한 AI 모델을 통해 서로 다른 화이트리스트에 있는 격리된 풀 간에 자금을 동적으로 할당함으로써 수익을 최적화하기 위해 대출 및 수익 집계 기능을 결합한 프로토콜입니다.
Study의 아키텍처는 격리된 풀과 집계 계층이라는 두 개의 계층으로 나뉩니다.
격리된 풀: 사용자가 하나의 자산만 빌려주거나 한 가지 유형의 담보로 빌릴 수 있는 단일 자산 풀로, 자산 간의 상호 위험을 줄입니다.
집계 계층: Yearn V3를 기반으로 구축된 사용자 자산은 사용량 및 수익을 기준으로 허용 목록에 있는 격리된 풀에 할당됩니다. Bittensor 서브넷은 집계 계층에 대한 최적의 할당 전략을 제공합니다. 사용자가 집합 레이어에 자산을 빌려줄 때 위험은 선택한 모기지 유형으로 제한되어 다른 대출 풀이나 모기지 자산의 위험을 피합니다.
소득 최적화 및 투자 관리 분야의 기타 대표적인 프로젝트는 다음과 같습니다.
그리고 더 많은 프로젝트가 개발 중입니다...
시장감정분석 AI 에이전트
AIXBT
@AIXBT_agent 는 자체 엔진을 통해 Twitter에 있는 400명 이상의 주요 오피니언 리더(KOL)의 데이터를 통합하고 분석하는 시장 정서 추적 에이전트입니다. AIXBT는 시장 동향을 실시간으로 포착하고 사용자에게 24시간 내내 귀중한 통찰력을 제공합니다.
DeFi 분야의 모든 AI 에이전트 중에서 AIXBT는 시장 관심의 14.76%를 점유하여 생태계에서 가장 영향력 있는 에이전트 중 하나입니다.
AIXBT의 기능은 시장 통찰력 제공에만 국한되지 않고 대화형이며 사용자 질문에 답변할 수 있고 Twitter 플랫폼을 통해 토큰을 발행할 수도 있습니다. 예를 들어, $CHAOS 토큰은 @EmpyrealSDK 툴킷을 통해 또 다른 대화형 로봇인 Simi와 협력하여 AIXBT에 의해 생성되었습니다.
기타 시장 분석 에이전트는 다음과 같습니다.
DeFi 인프라 및 생태 플랫폼
Web3 AI 에이전트의 구현은 분산형 인프라와 분리될 수 없습니다. 이러한 프로젝트는 모델 교육 및 추론 서비스를 제공할 뿐만 아니라 AI 에이전트 개발을 위한 데이터, 검증 메커니즘 및 조정 계층도 제공합니다.
Web2이든 Web3이든 모델, 컴퓨팅 성능 및 데이터는 항상 LLM(대형 언어 모델) 및 AI 에이전트의 개발을 촉진하는 세 가지 핵심 기둥이었습니다.
Medium 플랫폼에서 우리가 심층적으로 살펴본 내용은 다음과 같습니다.
모델을 만드는 방법
데이터 및 컴퓨팅 자원 제공
검증 메커니즘의 역할
TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)의 작동 방식
내용이 많기 때문에 구체적인 내용은 미디엄 기사를 참고해 주시기 바랍니다.
다음은 @pinkbrains_io 가 제작한 DeFi 인프라 생태학적 지도입니다.
이 분야의 주요 플레이어는 다음과 같습니다.
신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)
액자
플랫폼/통합 솔루션
공통 인프라
도구 키트
DeFi AI의 미래 발전
저는 DeFi 시장이 효율성 추구, 탈중앙화 달성, 개인정보 보호 집중이라는 세 가지 주요 단계를 거칠 것이라고 믿습니다.
DeFi AI 개발은 4가지 특정 단계를 거쳐 진행됩니다.
첫 번째 단계: 효율성 향상에 중점을 두고 복잡한 DeFi 운영을 단순화하는 도구를 출시합니다. 예를 들어:
불완전한 입력을 이해할 수 있는 AI
거래를 신속하게 완료하기 위한 도구
사용자가 목표에 따라 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 실시간 시장 조사
2단계: 에이전트는 자율적인 트랜잭션을 실현하고 제3자 데이터나 다른 에이전트의 통찰력을 기반으로 전략을 실행할 수 있습니다. 고급 사용자는 모델을 미세 조정하고 에이전트를 구축하여 자신이나 고객의 수익을 최적화할 수 있습니다.
3단계: 사용자는 지갑 관리 및 AI 검증 문제에 집중합니다. TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)와 ZKP(영지식 증명)는 AI 시스템의 투명성과 보안을 보장합니다.
4단계: 결국에는 코드가 없는 DeFi AI 툴킷 또는 서비스형 AI 프로토콜이 등장하여 사용자가 암호화폐 거래를 통해 모델을 미세 조정할 수 있는 에이전트 기반 경제 시스템을 만들 수 있습니다.
이 비전은 유망하지만 여전히 해결해야 할 몇 가지 시급한 문제가 있습니다.
현재의 많은 도구는 ChatGPT의 단순한 패키지일 뿐이며 명확한 평가 기준이 부족합니다.
온체인 데이터의 단편화 추세로 인해 AI 모델이 분산형보다 중앙 집중화되는 경향이 있을 수 있으며 현재로서는 명확한 해결책이 없습니다.
