원저자: BlockBooster 연구원 Kevin
DeFAI는 Framework 이후 시장에서 또 다른 화두입니다. 1월 15일 Kaito의 데이터에 따르면 DeFAI의 마인드셰어는 Meme과 같은 수준에 도달했습니다. Meme은 지난 두 달 동안 Agent 열풍으로 인해 다소 방치되었지만 여전히 DeFAI의 시장 인기를 최신 서사로 보여줍니다. DeFAI는 DeFi와 AI 에이전트의 결합입니다. 현재 많은 프로토콜이 에이전트와 DeFi의 전통적인 내러티브를 결합하여 새로운 불꽃을 일으키기를 열망하고 있습니다.
AI 추상화는 DeFAI 애플리케이션의 주류 방향이 될 것으로 예상됩니다.
며칠 전 @poopmandefi가 DeFAI 애플리케이션 매핑을 컴파일했습니다. 그 중에서 AI Abstraction 유형의 DeFAI 애플리케이션이 버블 생성 능력이 더 뛰어나고 고품질 애플리케이션을 생산할 가능성이 더 높다고 생각합니다. 포트폴리오 관리 및 시장 분석 DeFAI 애플리케이션도 마찬가지로 매력적이지만 추상적인 애플리케이션보다 상상력이 덜하고 신뢰 가정에 더 많이 의존합니다.
에이전트 자동화에 초점을 맞춘 포트폴리오 관리 애플리케이션은 이전 주기까지 추적될 수 있습니다. 자동화된 애플리케이션은 간단한 스크립트일 수도 있고 복잡한 알고리즘일 수도 있지만 핵심은 동일합니다. 즉, 사용자 맞춤화를 추구하는 것입니다. 즉, 사용자는 자신의 거래 습관과 위험 선호도를 기반으로 플랫폼에서 제공하는 옵션 중에서 자신에게 적합한 것을 DIY할 수 있습니다. 전략. 따라서 자동화된 응용 프로그램의 목표는 사용자가 프로그램을 실행한 후 안심할 수 있도록 하는 것입니다.
이는 자동화 애플리케이션에 상상의 여지가 제한되어 있음을 의미합니다. 그들은 사용자의 수직적으로 상세한 경험에 더 초점을 맞추고, 프로토콜 간의 해자는 종종 알고리즘 설계에 반영됩니다. 자동화된 포트폴리오 관리와 수익 최적화 애플리케이션 간의 경쟁은 본질적으로 팀의 전략 수립 능력입니다. 경쟁은 언제 차익거래를 시작할지, 언제 청산 위험을 줄일지, 포지션을 어떻게 할당하고 파밍 수익을 극대화할지에 관한 것입니다.
Agent의 참여 기회는 시장이 기대하는 것만큼 크지 않다고 생각합니다. 그 이유는 사용자가 미세 조정하고 훈련한 개인 에이전트가 빠르게 반복되는 전문 팀의 알고리즘을 능가하기 어렵기 때문입니다. 에이전트가 체인에서 거래 기회를 찾도록 도와주세요. 현재 단계에서는 다른 사람의 출구 유동성이 되지 않는 것이 어렵습니다. 그러므로 에이전트가 자신만의 잠자는 동안 돈을 찍어내는 기계가 된다는 서사는 이상적으로만 보일 수 있다.
DeFAI의 시장 분석 카테고리는 혼합백입니다. 그 이유는 모든 에이전트가 토큰 가격에 대해 의견을 표명할 수 있지만 대부분의 의견이 동일하여 아무도 관심을 기울이지 않기 때문입니다. 이러한 분석에서는 Zara AI와 같은 자체 개발 프레임워크를 적용하여 지속적인 훈련과 최적화를 통해 특정 지표를 분석하며, AIXBT는 업계 선두주자로서 오랫동안 Kaito 마인드셰어 1위 자리를 차지하며 최고의 KOL이 되었습니다. 시장 분석 DeFAI는 큰 편차를 가지고 있습니다. 대부분의 에이전트는 거품이 가득하고 상업적 가치를 창출하기 어려운 대포 사료입니다. 사용자가 Agent의 시장 분석을 인식하는 시점부터 Agent가 비즈니스 모델을 형성하고 트래픽 수익화를 실현하는 시점까지가 시장 분석형 DeFAI의 단기 상한선일 수 있습니다.
그러나 에이전트의 공개 분석은 매수 신호 또는 매도 뉴스일 수 있습니다. 이것이 AIXBT와 같은 상위 KOL이 사용자 자산을 독립적으로 관리하기 시작하지 않은 이유일 수 있습니다. 에이전트의 분석은 공개 데이터를 기반으로 하기 때문에 인간 KOL처럼 게시물 게시를 통해 팀과 협력하여 가격을 올리지 않습니다. 이 둘의 차이는 DeFAI가 시장 분석에 있어 상상력을 제한하는 이유 중 하나입니다.
그렇다면 AI 추상화 클래스 DeFAI는 왜 다른가요? 낮은 기대치와 높은 성장이 특징이라고 생각합니다. 낮은 기대치는 Web3 AI의 객관적인 한계에서 비롯됩니다. 2023년의 AI 봇, 2024년 상반기의 GPT Wrapper, 최근 몇 달간의 Agent Fine-tuning까지 Web3에는 많은 기타 프로젝트가 있습니다. 이 프로젝트는 ChatGPT를 핵심으로 사용하고 애플리케이션 프런트 엔드에서 모델의 입력 및 출력을 캡슐화합니다. 사용자는 초기 사용 중에 자연어 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 그러나 성능 해자가 부족하여 실제 경험에는 상당한 마찰이 있습니다. 1년 넘게 지속된 열악한 사용자 경험이 바로 추상 앱에 대한 기대치가 낮은 이유입니다.
추상 애플리케이션의 정의는 인공 지능을 통해 복잡한 온체인 작업을 추상화하여 초보 사용자의 경험을 단순화하고 초보 사용자가 DeFi 프로토콜에 대한 심층적인 경험을 가질 수 있도록 하는 것입니다. 이러한 애플리케이션은 단순화된 방식으로 수많은 쓰레기 프로젝트와 유사하지만 사용자는 자연어를 통해 에이전트 프런트엔드와 상호 작용하고 다양한 API를 호출하며 에이전트는 백엔드에서 작업을 완료하지만 상호 작용 방법은 다음과 같습니다. 크게 업그레이드되지 않았습니다. 따라서 대부분의 사용자 또는 시장의 일반적인 인식은 추상 응용 프로그램에 대한 기대치가 낮다고 믿는 경향이 있습니다.
그러나 점점 더 많은 Web2 개발자가 이 트랙에 진입함에 따라 추상 애플리케이션의 개발이 가속화되고 이는 이러한 유형의 애플리케이션에 엄청난 성장 잠재력을 제공합니다. 현재 추상 응용 프로그램은 매우 높은 성장 단계에 있으며 앞으로 획기적인 발전을 이룰 것으로 예상됩니다.
높은 성장은 사용자 경험을 완전히 최적화하는 추상적 애플리케이션의 능력에서 비롯되는 반면, 낮은 사용자 경험은 일반적으로 두 가지 측면에서 발생합니다.
사용자는 애플리케이션의 실제 기능에 대한 이해가 부족합니다. Swap, Stake 등과 같은 명령을 입력할 때 이러한 작업은 성공적으로 실행될 수 있지만 이러한 상호 작용 방법은 사용자를 놀라게 하지 않습니다.
사용자는 애플리케이션의 기능을 과대평가하고 복잡한 지침을 입력합니다. 그러나 단일 모델의 경우 이러한 지침을 정확하게 실행하기 어려운 경우가 많아 파이프라인 워크플로의 특정 단계에서 오류가 발생합니다.
현재 버전의 에이전트 애플리케이션에는 위의 문제를 극복할 만큼 성장할 여지가 충분합니다. Questflow를 예로 들면 추상 애플리케이션은 여러 에이전트를 Swarm으로 결합하여 사용자 경험을 최적화합니다. Swarm에서는 더 많은 에이전트를 사용할수록 사용자의 사용 사례가 더 자세해집니다. 예를 들어 Questflow 플랫폼의 Crypto Token Signal Swarm은 Schedule Agent, Telegram Agent, Techcrunch Agent, OKLink Agent 및 Aggregated Web3 Information Agent의 5개 에이전트로 구성됩니다. Swarm의 도입을 통해 사용자는 통화 가격 모니터링, 프로젝트 분석, Telegram 그룹에 푸시하기 위한 알파 정보 정제 등의 목적을 빠르게 이해할 수 있습니다. 따라서 Swarm과 상호 작용할 때 사용자의 기대가 완전히 충족되고 실제 피드백이 기대와 일치합니다. 더 중요한 것은 사용자의 지침이 분할되어 다른 에이전트에 할당되고 각 에이전트가 자체 작업만 완료하여 전체 워크플로를 더욱 효율적이고 간결하게 만들기 때문에 복잡한 지침이 단순화되거나 누락되지 않는다는 것입니다.
추상적 응용 과정의 거품과 혼돈은 점차 사라지고 있으며 시장은 보다 긍정적이고 진지한 발전 방향으로 전환하기 시작했습니다. 사용자가 문제를 해결하고 효율성을 향상시키는 데 진정으로 도움이 되는 새로운 대화형 방법이 곧 시작됩니다. 이 새로운 상호 작용 방식은 새로운 거래 패러다임을 가져올 것입니다. AI 에이전트 트랙의 진화가 가속화되는 과정에서 추상 애플리케이션은 DeFAI의 시장 가치를 포착하는 선구자가 될 것으로 예상됩니다.
솔라나 생태계, DeFAI를 적극적으로 수용
솔라나와 베이스는 AI 에이전트 트랙의 두 주요 전장이지만, 이 두 생태계의 발전 방향은 전혀 다릅니다. Virtuals는 기본 AI 에이전트 트랙의 시장 가치의 대부분을 차지하기 위해 성숙한 토큰 모델에 의존하고 있습니다. 반면, 솔라나는 ai16z의 참여에도 불구하고 취약한 펀더멘털과 솔라나 밈코인 분위기의 영향으로 인해 솔라나에 속해 있습니다. AI 에이전트 트랙의 점유율은 상대적으로 낮습니다.
솔라나에게 있어서 백 송이의 꽃이 피어나는 현재의 생태계는 가장 이상적인 상황은 아닙니다. 솔라나가 다음 시가총액 이정표를 향해 나아가기 위해서는 강력한 내러티브가 필요합니다. Depin의 실패 상황에서 DeFAI는 의심할 여지없이 현재 솔라나에게 가장 좋은 기회입니다. 솔라나 데일리(Solana Daily)가 요약한 DeFAI 애플리케이션 분포를 보면, 많은 DeFAI 애플리케이션이 솔라나 플랫폼을 선택했음을 알 수 있습니다. 이는 솔라나의 빈번한 에이전트 해커톤 및 보조금 발행 계획과 밀접한 관련이 있을 수 있습니다. 전반적으로 Solana는 DeFAI 서킷을 주도하며 Base를 추월했습니다.
솔라나는 지난 주 솔라나에 DeFAI Landscape를 공개했는데, 여기서 저는 1월 19일 현재 시가총액이 1,000만 달러가 넘는 프로젝트를 선정하고 해당 프로젝트의 핵심 기능과 분류에 대해 간략하게 요약했습니다.
BlockBooster 소개: BlockBooster는 OKX Ventures 및 기타 최고 기관의 지원을 받는 아시아 Web3 벤처 캐피털 스튜디오로 뛰어난 기업가를 위한 신뢰할 수 있는 파트너가 되기 위해 최선을 다하고 있습니다. 전략적 투자와 심층적인 인큐베이션을 통해 Web3 프로젝트를 현실 세계와 연결하고 고품질의 기업가적 프로젝트가 성장할 수 있도록 돕습니다.
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