원저자 : YBB캐피털 연구원 Ac-Core
1. DeFAI는 어떤 이야기를 전하나요?
1.1 DeFAI란?
간결하고 명확하게 말하면 DeFAI는 AI+DeFi입니다. AI와 관련하여 시장은 AI 컴퓨팅 성능에서 AI Meme, 다양한 기술 아키텍처에서 다양한 인프라에 이르기까지 일련의 과대 광고를 완료했습니다. 최근 AI 에이전트의 전반적인 시장 가치가 전반적으로 하락하고 있지만, DeFAI 개념이 새로운 획기적인 트렌드로 자리잡고 있습니다. 현재 DeFAI는 크게 AI 추상화, 자율 DeFi 에이전트, 시장 분석 및 예측의 세 가지 범주로 나눌 수 있으며, 주요 범주의 구체적인 구분은 아래 그림과 같습니다.
출처 : 작가가 직접 제작
1.2 DeFAI 작동 방식
DeFi 시스템에서 AI 에이전트의 핵심은 LLM(Large Language Model)이며, 이 모델의 운영에는 데이터 수집부터 의사결정 실행까지 모든 측면을 다루는 다단계 프로세스와 기술이 포함됩니다. IOSG 기사의 @ 3 시그마 연구에 따르면 대부분의 모델은 데이터 수집, 모델 추론, 의사 결정, 호스팅 및 운영, 상호 운용성 및 지갑의 6가지 특정 워크플로우를 따릅니다.
1. 데이터 수집: AI 에이전트의 주요 임무는 운영 환경에 대한 포괄적인 이해를 개발하는 것입니다. 여기에는 여러 소스에서 실시간 데이터를 얻는 것이 포함됩니다.
온체인 데이터: 인덱서, 오라클 및 기타 수단을 통해 거래 기록, 스마트 계약 상태, 네트워크 활동과 같은 실시간 블록체인 데이터를 얻습니다. 이는 에이전트가 시장 역학과 동기화를 유지하는 데 도움이 됩니다.
오프체인 데이터: 외부 데이터 제공자(예: CoinMarketCap, Coingecko)로부터 가격 정보, 시장 뉴스 및 거시 경제 지표를 확보하여 에이전트가 외부 시장 상황을 이해할 수 있도록 합니다. 이 데이터는 일반적으로 API 인터페이스를 통해 에이전트에 제공됩니다.
분산형 데이터 소스: 일부 에이전트는 데이터의 분산화 및 신뢰성을 보장하기 위해 분산형 데이터 피드 프로토콜을 통해 가격 오라클 데이터를 얻을 수 있습니다.
2. 모델 추론 : 데이터 수집이 완료되면 AI Agent가 추론 및 계산 단계에 들어갑니다. 여기서 에이전트는 복잡한 추론과 예측을 위해 여러 AI 모델을 사용합니다.
감독 및 비지도 학습: AI 모델은 레이블이 지정되거나 지정되지 않은 데이터에 대한 교육을 통해 시장 및 거버넌스 포럼의 동작을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 과거 거래 데이터를 분석하여 미래 시장 동향을 예측하거나 거버넌스 포럼 데이터를 분석하여 특정 투표 제안의 결과를 추측할 수 있습니다.
강화 학습: AI 모델은 시행착오와 피드백 메커니즘을 통해 자동으로 전략을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 토큰 거래에서 AI 에이전트는 여러 거래 전략을 시뮬레이션하여 구매 또는 판매에 가장 적합한 시간을 결정할 수 있습니다. 이 학습 방법을 통해 에이전트는 변화하는 시장 상황에서 지속적으로 개선할 수 있습니다.
자연어 처리(NLP): 에이전트는 사용자의 자연어 입력을 이해하고 처리함으로써 거버넌스 제안이나 시장 토론에서 주요 정보를 추출하여 사용자가 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 분산형 거버넌스 포럼을 스캔하거나 사용자 지침을 처리할 때 특히 중요합니다.
3. 의사결정 : 수집된 데이터와 추론 결과를 바탕으로 AI Agent가 의사결정 단계에 들어갑니다. 이 단계에서 에이전트는 현재 시장 상황을 분석해야 할 뿐만 아니라 여러 변수 간의 균형을 맞춰야 합니다.
최적화 엔진: 에이전트는 최적화 엔진을 사용하여 다양한 조건에서 최상의 실행 계획을 찾습니다. 예를 들어, 유동성 제공 또는 차익거래 전략을 수행할 때 에이전트는 최적의 실행 경로를 찾기 위해 미끄러짐, 거래 수수료, 네트워크 지연, 자금 규모 등과 같은 요소를 고려해야 합니다.
다중 에이전트 시스템 협업: 복잡한 시장 상황에 대처하기 위해 단일 에이전트가 모든 결정을 완전히 최적화할 수 없는 경우가 있습니다. 이 경우 서로 다른 작업 영역에 초점을 맞춘 여러 AI 에이전트를 배치하여 협업을 통해 전체 시스템의 의사 결정 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 한 에이전트는 시장 분석에 중점을 두고 다른 에이전트는 거래 전략 실행에 중점을 둡니다.
4. 호스팅 및 운영: AI 에이전트는 많은 양의 계산을 처리해야 하기 때문에 해당 모델은 일반적으로 오프체인 서버 또는 분산 컴퓨팅 네트워크에서 호스팅되어야 합니다.
중앙 집중식 호스팅: 일부 AI 에이전트는 AWS와 같은 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하여 컴퓨팅 및 스토리지 요구 사항을 호스팅할 수 있습니다. 이 접근 방식은 모델의 효율적인 운영을 보장하는 데 도움이 되지만 중앙 집중화의 잠재적인 위험도 초래합니다.
분산 호스팅: 중앙 집중화의 위험을 줄이기 위해 일부 에이전트는 분산 분산 컴퓨팅 네트워크(예: Akash) 및 분산 스토리지 솔루션(예: Arweave)을 사용하여 모델과 데이터를 호스팅합니다. 이러한 솔루션은 모델의 분산된 운영을 보장하는 동시에 데이터 저장의 내구성을 제공합니다.
온체인 상호작용: 모델 자체는 오프체인에서 호스팅되지만 AI 에이전트는 스마트 계약 기능(예: 거래 실행, 유동성 관리)을 수행하고 자산을 관리하기 위해 온체인 프로토콜과 상호작용해야 합니다. 이를 위해서는 MPC(다자간 계산) 지갑이나 스마트 계약 지갑과 같은 안전한 키 관리 및 거래 서명 메커니즘이 필요합니다.
5. 상호 운용성: DeFi 생태계에서 AI 에이전트의 핵심 역할은 다양한 DeFi 프로토콜 및 플랫폼과 원활하게 상호 작용하는 것입니다.
API 통합: 에이전트는 API 브리지를 통해 데이터를 교환하고 다양한 분산형 거래소, 유동성 풀 및 대출 프로토콜과 상호 작용합니다. 이를 통해 에이전트는 시장 가격, 거래 상대방 및 대출 금리와 같은 주요 정보에 실시간으로 액세스하고 이를 기반으로 거래 결정을 내릴 수 있습니다.
분산 메시징: 에이전트와 온체인 프로토콜의 동기화를 보장하기 위해 에이전트는 IPFS 또는 Webhooks와 같은 분산 메시징 프로토콜을 통해 업데이트를 받을 수 있습니다. 이를 통해 AI 에이전트는 거버넌스 제안 투표 결과, 유동성 풀 변경 등 외부 이벤트를 실시간으로 처리해 전략을 조정할 수 있다.
6. 지갑 관리: AI 에이전트는 블록체인에서 실제 작업을 수행할 수 있어야 하며 이 모든 것은 지갑과 키 관리 메커니즘에 의존합니다.
MPC 지갑: 다자간 계산 지갑은 개인 키를 여러 참가자에게 분할하여 에이전트가 단일 지점 키 위험 없이 안전하게 거래를 수행할 수 있도록 합니다. 예를 들어, Coinbase Replit의 지갑은 MPC를 활용하여 안전한 키 관리를 달성하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 사용자는 일부 자율 작업을 AI 에이전트에 위임하면서 일부 제어를 유지할 수 있습니다.
TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경): 키를 관리하는 또 다른 일반적인 방법은 TEE 기술을 사용하여 보호된 하드웨어 엔클레이브에 개인 키를 저장하는 것입니다. 이 접근 방식을 통해 AI 에이전트는 제3자의 개입 없이 완전히 자율적인 환경에서 트랜잭션을 수행하고 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 TEE는 현재 하드웨어 중앙화 및 성능 오버헤드 문제에 직면해 있지만, 이러한 문제가 해결되면 완전한 자율 AI 시스템이 가능해질 것입니다.
1.3 종파의 기원은 무엇입니까? 의도에서 DeFAI로
출처 : 작가가 직접 제작
DeFAI의 비전이 AI 에이전트와 다양한 AI 플랫폼을 통해 사용자가 자신의 포트폴리오를 자율적으로 관리할 수 있도록 하여 누구나 쉽게 암호화폐 시장 거래에 참여할 수 있도록 하는 것이라면, 이 비전은 자연스럽게 우리에게 “의도”라는 개념을 떠오르게 하는 것일까요?
패러다임이 개척한 의도 개념을 다시 살펴보자. 일반적인 트랜잭션에서는 Uniswap에서 토큰 A를 토큰 B로 교환하는 등 명확한 실행 경로를 지정해야 하지만, 의도 중심 시나리오에서는 실행 경로가 일치하고 최종적으로 솔버와 AI에 의해 결정됩니다. 즉, Transaction = TX의 실행 방법을 지정합니다. Intent = TX 결과만 원하고 실행 프로세스에는 관심을 기울이지 않습니다. 백미러 관점에서 볼 때 DeFAI의 내러티브는 AI Agent의 최종 개념에 가까울 뿐만 아니라 의도를 실현하려는 비전에도 완벽하게 부합합니다. 전반적으로 DeFAI는 의도를 추가하는 새로운 경로에 가깝습니다.
향후 블록체인의 대규모 적용을 달성하기 위한 최종 버전은 AI Agent + Solver + Intent - Centric + DeFAI = Future?
2. DeFAI 관련 프로젝트
출처 : 작가가 직접 제작
2.1 그리핀
@griffaintotcom $GRIFFAIN: AI 에이전트와 블록체인을 결합하여 사용자가 AI 에이전트를 발행할 수 있도록 지원하는 혁신적인 플랫폼입니다. 원활한 토큰 교환, 유동성 제공 및 생태계를 지원하는 강력하고 확장 가능한 탈중앙화 금융(DeFi) 솔루션을 만드는 데 중점을 두고 있습니다. 성장. 지갑, 거래, NFT를 쉽게 관리하고 Memecoin 발행 및 에어드롭과 같은 작업을 자동화하세요.
2.2 안녕 아논
@HeyAnonai $ANON: 상호 작용을 단순화하고 실시간 프로젝트 데이터를 집계하며 자연어 처리를 통해 복잡한 작업을 수행하는 AI 기반 DeFi 프로토콜이자 사용자 친화적인 DeFi 추상화 계층입니다. DWF Labs는 AI Agent Fund를 통해 DeFAI 프로젝트 Hey Anon에 대한 지원을 발표하고 1월 14일 Moonshot을 출시했습니다.
2.3 궤도
@orbitcryptoai $GRIFT: 복잡한 DeFi 인터페이스와 운영을 단순화하고 일반 사람들의 참여 임계값을 낮춥니다.
현재 100개 이상의 블록체인과 200개 이상의 프로토콜(EVM 및 Solana)을 지원하며 GRIFT 토큰은 플랫폼에 활력을 불어넣는 데 사용됩니다.
2.4뉴르
@neur_sh $NEUR: LLM 모델과 블록체인 기술 기능을 결합한 오픈 소스 풀스택 애플리케이션으로 Solana 생태계를 위해 특별히 설계되었으며 Solana Agent Kit를 사용하여 원활한 프로토콜 상호 작용을 달성합니다.
2.5 모드 네트워크
@modenetwork $MODE: 이더리움 레이어 2에서 AI x DeFi 혁신을 위한 중앙 플랫폼으로 자리잡고 있습니다. 보유자는 MODE를 약속하여 veMODE를 획득함으로써 AI 에이전트의 에어드랍을 누릴 수 있으며 DeFAI 스택이 되기 위해 노력합니다.
2.6 하이브
@askthehive_ai $BUZZ: Solana를 기반으로 구축되었으며 OpenAI, Anthropic, XAI, Gemini 등을 포함한 여러 모델을 통합하여 거래, 스테이킹, 대출과 같은 복잡한 DeFi 작업을 구현합니다.
2.7 뱅커
@bankrbot $BNKR: 사용자가 메시지를 보내는 것만으로 쉽게 구매, 판매, 교환, 지정가 주문 및 지갑 관리를 할 수 있는 인공 지능 기반 암호화폐 동반자입니다. 가까운 미래에 모든 사람이 DeFi를 사용하고 자동화된 거래를 실현할 수 있도록 하는 것이 비전입니다.
2.8 핫키스왑
@HotKeySwap $HOTKEY: AI 기반 DEX 수집기 및 분석 도구, 크로스체인 트랜잭션과 같은 완전한 DeFi 도구 세트를 제공하고 크로스체인 트랜잭션 및 분석을 지원합니다.
2.9 게코 AI
@Gekko_Agent $GEKKO: Virtuals 프로토콜에 의해 생성된 AI 에이전트로, 포괄적인 자동 거래 솔루션 제공에 중점을 두고 있으며 예측 시장을 위해 특별히 제작된 AI 에이전트입니다. GEKKO 토큰의 자동 거래 전략에는 자동 재조정, 수익률 수확 및 새로운 토큰 지수 기능 생성이 포함됩니다.
2.10 비대칭
@ASYM 41 b 07 $ASYM: 높은 ROI 기회를 식별하고 창출된 이익을 $ASYM으로 정산하는 AI 기반 DEX 수집기 및 분석 도구를 제공합니다.
2.11 웨이파인더 재단
@AIWayfinder $Wayfinder: 에이전트가 온체인 환경에서 탐색하고 트랜잭션을 수행하며 분산 애플리케이션과 상호 작용할 수 있도록 카드 게임 체인 게임 Parallel에서 출시한 AI 풀체인 대화형 도구입니다.
2.12 슬레이트
@slate_ceo $Slate: 일반 인공지능 에이전트이자 에이전트의 연결 인프라 계층으로, 자연어 명령을 통해 자동화된 거래 전략을 실행하고 이를 온체인 작업으로 변환하여 특정 조건에서 구매 또는 판매하는 데 중점을 둡니다. 체인에서 작동하는 것은 생각만큼 쉽습니다.
2.13 대구 3배
@Cod 3 xOrg $Cod 3 x: Solana AI Hackathon 프로젝트는 DeFi 전략을 자동화할 수 있는 에이전트를 구축하기 위한 코드 없는 개발 도구를 제공합니다. 해당 에이전트 인터페이스는 의도 표현만 사용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있는 도구입니다.
2.14 알마낙
@Almanak__ $Almanak: 에이전트 기반 모델링을 사용하여 DeFi 및 게임 프로젝트를 최적화하여 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 자체 학습 기능을 갖춘 AI 에이전트의 임무는 데이터 과학 및 트랜잭션 지식을 사용하여 프로토콜의 수익성을 극대화하는 것입니다. 경제적 안정을 보장합니다.
2.15히에로
@HieroHQ $HTERM: 사용자가 자연어를 사용하여 에이전트에 명령을 내려 토큰 구매 및 판매, 간단한 토큰 분석 수행 등을 포함한 거래를 자동으로 완료할 수 있게 해주는 솔라나 및 베이스 네트워크용 멀티체인 스마트 도구입니다.
3. AI Agent의 엔드포인트는 어떤 시스템에 속해 있나요?
출처 : 작가가 직접 제작
항상 경쟁이 존재하며, DeFAI 프로젝트는 비가 내린 뒤 버섯처럼 솟아오르고 있습니다. 1월 13일 비트코인이 90,000달러 아래로 급락한 후 다음날 CoinGecko 데이터 DeFAI 관련 토큰은 추세를 거스르고 38.73% 상승했으며 $GRIFT, $BUZZ 및 $ANON이 가장 큰 증가세를 보였습니다. 그러나 AI 에이전트의 재정적 방향은 우리가 고려할 가치가 있습니다. 현재의 교차점은 왼쪽의 게임과 오른쪽의 DeFi를 가리킵니다.
3.1 왼쪽 게임
M 3(Metaverse Makers_)(@m 3 org)는 아마도 ai16z의 배후 조직으로 의심되는 아티스트와 오픈 소스 해커 커뮤니티로 구성되어 있을 것입니다. 그 팀의 핵심 구성원으로는 JIN(@dankvr)이 있습니다. , Reneil(@renei l1 337), Saori(@saori_xbt), Shaw(@shawmakesmagic) 등 하지만 게임의 가장 큰 현실적 장애물은 인력과 자원이 풍부한 Web2 시장에서 진정으로 인기 있는 AI 게임이 없었다는 점이다. 2024년 1월, 세간의 이목을 끄는 팬텀 팔루가 일반인을 훨씬 뛰어넘는 개발 효율성 때문에 AI 디자인을 활용하느냐는 논란을 일으켰으나, CEO는 결국 이 발언을 부인했다. 게다가 게임 자체도 긴 개발 주기가 필요한데, 오른쪽의 DeFI에 비해 AI Game은 좀 더 시장의 열정이 필요한 것 같습니다.
3.2 오른쪽의 DeFi
프로젝트 시장 가치는 $GRIFFAIN, $ANON, $OLAS, $GRIFT, $SPEC, $BUZZ, $RSS3, $SNAI, $GATSBY 순으로 나열됩니다. GRIFFAIN과 ANON의 시장 가치를 합하면 전체 시장 가치의 37.29%를 차지합니다. DeFAI의 시장 가치.
GRIFFAIN: Solana를 기반으로 구축된 이 회사는 현재 4억 5,700만 달러의 시가총액 이점과 트위터 팔로어 103,000명으로 DeFAI 시장 가치 순위에서 1위를 차지하고 있습니다. 핵심 기능은 지갑을 생성하여 포인팅 트랜잭션, 빠른 트랜잭션 및 기타 기능을 완료하는 것입니다. 현재 에이전트 엔진의 NFT 캐스팅을 완료하는 데 0.01 Sol을 사용할 수 있습니다.
Hey Anon: 다중 훈련 모델을 사용하여 현재 Sonic Insider, Solana, EVM, opBNB 등과 같은 다양한 공개 체인을 지원합니다. $ANON의 갑작스러운 질주는 전적으로 창업자 Daniele(@danielesesta)의 아우라에 의해 주도되었습니다. 또한 Wonderland의 창립자인 Abracadabra이자 WAGMI의 창립자는 트래픽에만 의존하여 그의 다음 기업 프로젝트로 $ANON에 많은 활력을 불어넣었습니다. Hey Anon은 현재 2억 4,800만 달러에 판매되고 있습니다. 시가총액 2위다.
4. 요약
DeFAI의 출현은 우연이 아닙니다. 블록체인의 핵심 기능 적용은 강력한 재무 시나리오입니다. 현재 왼쪽의 GameFAI와 오른쪽의 DeFAI는 비슷한 시장 잠재력을 보여주었습니다. 왼쪽의 게임 방향에서는 앞으로 AI의 도움으로 상속된 메타버스가 계속될 수 있으며, 확산되는 Meme의 가상 속성, 캐릭터, 경제 및 기타 측면을 관리할 수 있습니다. 메타버스의 자율성과 번영을 달성합니다.
DeFi가 오른쪽으로 발전함에 따라 필연적으로 열정적인 감정적 과대광고에서 실제 가치를 지향하는 엔드포인트로 이동할 것입니다. AI 에이전트의 가치는 시장 트렌드에 맞춰 밈을 발행하는 것에 의존할 수 없지만, AI 에이전트 스토리의 지속은 DeFi와 같은 소득 마트료시카가 뒷받침되어야 하며, 승리한 왕은 영원히 갑옷을 입지 않을 것이며, 최종 결과는 다음과 같습니다. 시장 경쟁은 우리의 열망에 합당합니다.
