원작자 : Squid
원문 번역: 루피, 포사이트 뉴스
시장이 급격한 하락세를 겪은 후에야 실제 기회가 어디에 있는지 살펴보겠습니다.
지난 2주 동안 DeFAI의 시장 가치는 1월 중순 대비 50% 이상 하락했고 1월 말 최고치 대비 70% 하락했습니다. 데이터 출처: @cookiedotfun.
탈중앙화 금융(DeFi)은 현재 1,250억 달러 규모의 시장입니다. DeFAI가 10%를 차지한다고 가정하면 여전히 15배의 성장 기회가 있다는 뜻입니다. 사실 저는 DeFAI 시장 내에 더 큰 기회가 있다고 생각합니다. 왜냐하면 현재 다양한 세그먼트의 가격이 정당화되지 않았기 때문입니다.
최근 우리는 암호화폐의 엄청난 청산을 목격했습니다. 이 기간 동안 자산은 차별 없이 매각되었습니다. 가장 큰 타격을 입은 분야로는 인공지능(AI)과 DeFAI가 있다.
이제 보물을 찾을 시간입니다. 탐험해 볼까요?
DeFAI가 이렇게 인기가 있는 이유는 무엇인가요? 먼저, 암호화폐와 인공지능의 결합을 더 넓은 관점에서 살펴보겠습니다. 암호화폐와 인공지능의 결합은 100억 달러 규모의 시장으로, 절실하게 실용성을 찾아야 하며, DeFAI는 실용성을 찾을 가능성이 가장 높은 분야인 듯합니다.
대부분의 암호화폐 브로커에게 있어서 상품은 토큰입니다. 이러한 이유로 우리는 팀이 토큰화된 소셜 에이전트를 쉽게 출시할 수 있도록 하는 프레임워크와 런치패드에서 가장 높은 제품-시장 적합성(PMF)을 확인합니다. 토큰 공급이 기하급수적으로 늘어나면서 이 시장은 포화 상태에 이르고 있으며, 소셜 프록시 토큰과 Launchpad에 대한 수요는 감소할 것이고, 커뮤니티는 새로운 개발 방향을 기대하기 위해 열심히 노력해야 할 것입니다.
퍽이 가는 방향으로 스케이트를 타세요(흐름에 맞춰 가세요)
거시적 관점에서 볼 때, DeFAI는 실질적인 중요성을 갖습니다. 이 분야는 암호화폐의 가장 강력한 적용 시나리오인 DeFi와 인공 지능의 가장 충족되지 않은 요구 중 하나인 금융의 교차점입니다.
즉, 해당 분야가 거시적으로 의미가 있다고 해서 모든 프로젝트에 적용될 수 있다는 의미는 아닙니다. 조금 더 깊이 파고들어 기회가 어디에 있는지 살펴보겠습니다.
최근 DeFAI 시장 그래프를 살펴보면, 출시된 프로젝트 대부분은 DeFi에서 효용성이 제한적입니다. 저는 이것이 이 분야가 아직 생소하고 프로젝트를 구축하는 데 시간이 걸리기 때문이라고 생각합니다.
사람들은 토큰을 손에 넣고 싶어 하며, 지금까지 출시된 대부분의 프로젝트는 가장 쉬운 목표를 목표로 합니다.
이번 달 초 @cookiedotfun에서 촬영한 프로젝트 스냅샷인 평가 맵은 현재 훨씬 낮은 가치로 평가됨
DeFAI 시장 가치의 대부분은 추상적 범주에 집중되어 있습니다. 추상화는 대부분 텍스트 기반의 대체 사용자 경험(UX)입니다. 이 범주는 기존 DeFi 프로젝트와 논리가 제한적이고 주로 의도 기반인 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 활용하므로 쉽게 따낼 수 있는 목표에 가깝습니다. 현재 이 분야의 프로젝트 수와 가치 평가를 고려하면 이미 승자가 등장했을 가능성이 높으며, 이 분야의 기회는 다른 범주에 비해 제한적이라고 생각합니다.
저는 투자자들에게도 이러한 제품을 시도해보라고 권하고 싶습니다. 개인적으로, 저는 추상화 공간의 대부분 프로젝트가 좋은 사용자 경험을 제공하지 못한다는 걸 발견했습니다.
흥미롭게도, 이 시장 구조는 거래자들에게 몇 가지 기회를 만들어냅니다…
DeFAI의 가치 평가는 최근 상당히 하락했으며, 비판론자들이 옳았다는 것이 증명된 것 같습니다. 제품 개발에는 시간이 걸리고, 프로젝트 단계를 감안할 때 이러한 가치 평가 하락은 대체로 합리적이라고 생각합니다. 그럼에도 불구하고, 가격이 떨어지면 사람들은 지루해질 것이고, 시장을 주시하는 사람들에게는 앞으로 기회가 있을 것이라고 생각합니다.
그렇다면 기회는 어디에 있을까요?
첫째, 저는 대부분의 기회가 아직 출시되지 않은 토큰에 있다고 믿습니다. 그렇긴 하지만, 이러한 세그먼트는 이미 존재하며 일부 프로젝트는 이미 온라인에 올라와 있으므로, 기회를 잡으려면 시장에 주의를 기울이고 준비해야 합니다. 초점을 맞추는 데 도움이 되도록 DeFAI 시장에 대한 사고 프레임워크를 검토해 보겠습니다.
정보 에이전트
이는 AI 에이전트가 정보를 채굴하고 단순한 의도를 충족시키는 시대입니다.
대규모 언어 모델은 텍스트를 처리하고 텍스트로 소통하는 데 매우 뛰어납니다. 오늘날 대부분의 AI 에이전트는 기존 모델의 API를 활용하므로, 가장 강력한 적용 시나리오는 자연어 처리(NLP)입니다. 이 주제를 다루는 다른 자료가 많으므로 여기서는 자세히 설명하지 않겠지만, 두 가지 주요 영역은 다음과 같습니다.
대체 UI/추상화: 이는 DeFi 프로토콜과 블록체인을 집계하고 추상화하는 채팅 기반 UI입니다. 이들은 매크로 정보를 제공하고, 항목을 찾고, 간단한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, SOL을 사고 싶습니다 -> Jup을 통해 SOL을 구매하세요. 궁극적으로 이러한 도구는 기존 DeFi 기본 요소/집계기와 크로스 체인 브리지를 사용하여 작업을 수행합니다. 제 추측으로는 이미 승자가 등장했을 가능성이 크고, 시장이 소수의 플랫폼으로 통합되는 모습을 보게 될 가능성이 큽니다. 성장은 AI와 통합 역량을 개선하고 아직 검증되지 않은 시장에서 사용자 기반을 확대함으로써 이루어질 것입니다. 저는 텍스트 기반 인터페이스가 DeFi에서 사용자 경험을 실제로 개선한다고 생각하지 않습니다.
분석 도구: 이는 거래자가 정보를 수집하고 처리하는 데 도움이 되는 보조 도구입니다. 이는 다양한 범주이며, 몇 가지 예로는 코드 검토, 토큰 분석, 소셜 감정 분석 등이 있습니다. 분석 도구는 앞으로도 더욱 정교해지고, 진화하는 암호화폐/AI 생태계에서 중요한 역할을 할 것입니다. AI 기반 분석 도구는 기존 분석 도구와 동일한 시장에서 경쟁합니다. 전반적으로 암호화폐 분석은 발전 가능성이 많습니다. 저는 세분화된 분석 도구가 일반적인 분석 도구보다 더 많은 가치를 포착할 수 있을 것으로 생각합니다.
주요 프로젝트:
추상화: 그리핀, 뉴르, 더 하이브, 베니스 등…
분석: 쿠키 DAO, 카이토 AI, 히에로 터미널 등…
스마트 디파이
정보에서 실행으로 옮겨가며, 정보를 파헤치고 그 정보에 따라 행동할 수 있습니다.
현재 이 시장 규모는 2억 달러이며, 결국 DeFAI 시장의 대부분을 차지하게 될 것으로 생각합니다. 시장 규모가 120억 달러이고 스마트 DeFi가 50%를 차지한다고 가정하면 이 부문에는 여전히 30배의 기회가 있습니다. 다시 한번 말씀드리지만, 아직 우승자가 나오지 않은 것 같습니다...
실용성(가치)은 어디에 있나요? 처음에는 지속적인 모니터링과 자동화가 유용성을 제공할 것이며, 이를 통해 사용자는 시장에서 눈에 띄지 않거나 시간을 들일 가치가 없다고 느낄 수 있는 작은 비효율성을 이용할 수 있게 됩니다. 이런 시장은 이미 존재합니다. 이 분야가 발전함에 따라 대규모 언어 모델을 통해 DeFAI 프로토콜은 자동화를 구현할 뿐만 아니라 시장 도달 범위를 적응시키고 확장하여 수익을 더욱 개선할 수 있게 될 것입니다. 시간이 지남에 따라 지능, 추론 능력, 인프라의 성장에 따라 수익도 증가할 것입니다.
이 분야에서 성공하는 팀은 맞춤형 모델, DeFi 인프라, 데이터 파이프라인을 구축하거나 사용해야 합니다. 더욱 심층적인 통합에 대한 필요성 때문에 이 분야는 추상화 분야에 비해 덜 발달되어 있습니다. 이런 것들을 만드는 데는 시간이 걸립니다.
Smart DeFi는 새로운 시장이 아니지만 AI는 이를 개선하고 확장할 수 있습니다. 기존 제품의 예로는 수익 최적화 프로젝트인 Lulo, Carrott과 애그리게이터인 Ranger 및 Jupiter가 있습니다.
기존 도메인은 결정론적 모델이 좋은 성과를 거두는 영역입니다. 예를 들어, X 프로토콜 중 가장 저렴한 요금은 Y이므로 Z를 사용하세요. 결국 대규모 언어 모델에 기반한 운영은 대체 사용자 경험이나 향상된 정보를 제공하여 이러한 프로토콜을 개선하는 데 도움이 될 수 있지만 기존 프로젝트가 중단될 가능성은 낮습니다.
이 시장에서 Smart DeFi는 어떻게 확장될까요?
대규모 언어 모델은 확률적입니다. 고정된 시장에서는 이로 인해 성과가 좋지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 거래 가격을 비교할 때 가장 싼 것이 항상 가장 좋습니다.
확률적 특성과 다양한 유형의 정보를 처리할 수 있는 능력은 DeFi가 새로운, 더 역동적인 시장으로 확장되는 데 도움이 될 수 있는 이점을 제공합니다.
매일 50,000개 이상의 새로운 토큰이 생성됩니다. 이 자료가 좀 오래된 건 알지만, 이런 추세는 계속되고 있습니다...
시장의 롱테일(long tail)에서는 거래량과 가치가 새로운 자산 사이에서 끊임없이 변화합니다. 기존 DeFi 기본 유형은 변동성으로 인해 이 범주에 서비스를 제공하는 데 어려움을 겪습니다. 우리가 세계를 토큰화하는 것을 계속함에 따라 이 시장은 계속 확장될 것입니다.
더욱이 토큰은 자본이 아니며, 토큰은 다양한 방식으로 구조화되거나 가치를 표현할 수 있습니다. 시장의 자산 다양성이 높은 것도 지능형 시스템에 유리한 요소입니다.
Smart DeFi는 다음과 같은 이유로 DeFi가 이 시장으로 확장되는 데 도움이 될 수 있습니다.
새로운 자산을 발견/평가하는 능력
새로운 시장 이야기를 동적으로 모니터링, 이해하고 이를 바탕으로 조치합니다.
그들은 소셜 데이터, 온체인 데이터, 오프체인 데이터를 결합하고 추론을 적용하여 다양한 조치를 취할 수 있습니다.
거시적인 측면에서는 시너지 효과가 있지만, 기회는 어디에 있을까요?
유망한 틈새 시장인 스마트 유동성 제공(Smart LPing)을 살펴보겠습니다.
각 풀의 위험 프로필이 다르고 자산 전체에 걸쳐 수익률이 크게 변동하기 때문에 유동성 공급이 어렵습니다. 현재 사용자의 투자 철학에 따라 자산을 구성하는 데 도움이 되는 도구는 있지만 구성 가능성/자동화에는 제한이 있습니다.
유동성 공급자 에이전트의 비전은 온체인과 소셜 데이터를 결합하여 위험 매개변수를 조정하고 자산/풀을 선택하여 유동성 공급의 수익을 동적으로 최적화할 수 있는 것입니다. 궁극적으로, 시장의 롱테일에서 역동적으로 수익을 창출할 수 있는 새로운 자산이 창출될 수 있으며, 이를 통해 전반적인 시장 효율성이 향상될 수 있습니다.
Raydium의 거래 수수료는 온체인 거래량의 지표로 사용될 수 있습니다.
Native AI 팀을 선택해야 하는 이유는 무엇입니까?
그렇습니다. 이 비전을 실현하려면 시간이 걸릴 것입니다. 그럼에도 불구하고, 저는 시장의 효율성이 낮고 절대 수익이 낮은 분야에서는 토착 AI 팀이 더 경쟁력이 있다고 생각합니다. 그 이유는 수익의 대부분이 지능에 기인하기 때문입니다. 네이티브 AI 팀은 규모가 작기 때문에 더 빠르게 움직이고 스마트 요소에 더 집중할 수 있습니다.
제가 언급하고 싶은 몇몇 팀은 클레오페트라, 알리스의 요원, 볼트르입니다.
제가 심도 있게 다루지 않을 다른 영역으로는 지능형 주기적 투자, 거래 실행, 소셜 신호 기반 제품이 있습니다. 지능이 높아질수록 인간에게 귀속되는 수익의 비중은 AI 도구로 인해 침식되기 시작할 것입니다.
Project Plutus는 스마트 한도 주문으로 흥미로운 초기 결과를 보여주었고, 저는 이를 직접 테스트해 볼 수 있기를 기대하고 있습니다.
다음은 알파 헌터입니다.
에이전트가 알파를 생성할 수 있는지 살펴보겠습니다.
다음은 업계의 전문적인 사람들 중 일부의 일반적인 답변입니다. 저는 우리가 아직 그 목표에 도달하기까지는 먼 길이라는 데 동의하지만, 알파 프록시를 완전히 무시하는 것은 무지한 일이라고 생각합니다. 믿을 만한 것이...
알파를 생성하는 것은 어렵습니다.
기존 시장에서 헤지펀드는 매년 수십억 달러를 투자해 세계에서 가장 똑똑한 인재들과 협력해 우위를 점합니다. 그러나 체계적인 마찰로 인해 암호화폐 시장은 기존 시장보다 훨씬 효율적이지 못하며, 이로 인해 프록시가 알파를 생성하는 것이 더 실현 가능합니다. 매주 새로운 자산 클래스/내러티브가 등장하는데, 이는 동일한 전략을 암호화폐와 전통적인 금융에 직접 적용할 수 없다는 것을 의미합니다.
알파를 포기하는 이유는?
저는 알파헌터가 0에서 1까지의 혁신이 아니라 점진적으로 등장할 것이라고 굳게 믿습니다. 예측 가능한 미래에도 알파 수익은 사람이 주도하고 AI가 도울 것입니다. 시간이 지남에 따라 보상은 점차적으로 에이전트에게 누적됩니다. 일단 특정한 전환점에 도달하면, 우리는 인간을 고용하거나 인간과 협력하는 진정한 알파 헌터 에이전트의 등장을 볼 수 있을 것입니다.
토큰은 새로운 생태계를 출시, 조정, 통합하는 데 도움이 될 것입니다.
현재 흥미로운 접근 방식을 취하는 프로토콜이 두 가지 있습니다.
알마낙: 알마낙은 부티크 데이터 파이프라인, 고급 리스크 엔진, AI 기반 에이전트를 통합하여 인간의 감독 하에 여러 가지 재무 전략을 생성하고 실행합니다. 지속적으로 알파 수익을 파악하고 안전한 비보관 환경에서 사용자에게 서비스를 제공하는 에이전시/전략 플랫폼입니다.
Allora: Allora 추론 시스템은 실시간 정확도를 기반으로 AI 예측을 지능적으로 집계하고 가중치를 부여합니다. 인간 참여자는 근로자 역할을 하여 예측을 제공하고 추론의 질을 평가하여 시스템의 시장 예측을 개선합니다. 목표는 이러한 예측을 시장에 적용하는 것입니다.
모델 개발에 참여하는 암호화 기반 팀도 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결국 지능이 핵심이다.
내가 좋아하는 다른 프로토콜은 다음과 같습니다. Pond(체인 데이터를 사용하여 암호화 네이티브 모델을 개발하는 데 중점을 둠)와 Nous Research(탈중앙화된 훈련을 위한 최초의 최적 모델을 개발하는 데 도움이 될 수 있는 많은 작업을 수행 중이며 탐색 에이전트에 대한 필요성도 언급함).
이 분야는 아직 초기 단계이므로 성장하고 발전할 잠재력이 있는 팀에 주목하세요.
지능의 한계비용이 지속적으로 감소하고 매일 새로운 시장의 수가 늘어나면서, 로봇은 인간에게는 너무 덧없고 로봇에게는 너무 역동적인 새로운 시장 부문을 공략할 준비가 되었습니다. 뭔가를 믿어라.
