저자: YBB Capital Researcher Ac-Core
I. DeFAI가 전하는 이야기
1.1 DeFAI란 무엇인가
DeFAI는 AI+DeFi를 간단히 표현한 것입니다. AI 시장은 이미 여러 번의 과열 국면을 거쳤는데, AI 연산 능력부터 AI 밈까지, 다양한 기술 구조와 기반 인프라가 등장했습니다. 최근 AI 에이전트의 전반적인 시가총액이 하락세를 보이고 있지만, DeFAI 개념은 새로운 돌파구가 되고 있습니다. 현재 DeFAI는 크게 AI 추상화, 자율 DeFi 에이전트, 시장 분석 및 예측의 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.
출처: 저자 제작
1.2 DeFAI는 어떻게 작동하는가
DeFi 시스템에서 AI 에이전트의 핵심은 LLM(대규모 언어 모델)입니다. 작동 과정에는 다층적인 프로세스와 기술이 포함되며, 데이터 수집부터 의사 결정 실행까지 모든 부분을 다룹니다. IOSG의 @3sigma 연구에 따르면 대부분의 모델이 데이터 수집, 모델 추론, 의사 결정, 위탁 및 운영, 상호운용성, 지갑의 6가지 특정 워크플로를 따르고 있습니다.
1. 데이터 수집: AI 에이전트의 첫 번째 과제는 작동 환경을 완전히 이해하는 것입니다. 이를 위해 다양한 출처에서 실시간 데이터를 수집합니다:
온-체인 데이터: 인덱서, 오라클 등을 통해 실시간 블록체인 데이터(거래 기록, 스마트 계약 상태, 네트워크 활동)를 확보하여 시장 동향을 파악합니다.
오프-체인 데이터: CoinMarketCap, Coingecko 등 외부 데이터 공급자로부터 가격 정보, 시장 뉴스, 거시 경제 지표를 수집하여 시장 외부 조건을 이해합니다. 이 데이터는 일반적으로 API를 통해 에이전트에게 제공됩니다.
탈중앙화 데이터 소스: 일부 에이전트는 탈중앙화 데이터 피드 프로토콜을 통해 가격 예측 데이터를 확보하여 데이터의 탈중앙화와 신뢰성을 보장합니다.
2. 모델 추론: 데이터 수집이 완료되면 AI 에이전트가 추론 및 계산 단계에 들어갑니다. 여기서 에이전트는 다양한 AI 모델을 활용하여 복잡한 추론과 예측을 수행합니다:
지도 학습 및 비지도 학습: 레이블이 있거나 없는 데이터로 학습하여 AI 모델이 시장 행동과 거버넌스 포럼을 분석할 수 있습니다. 예를 들어 과거 거래 데이터 분석을 통해 미래 시장 동향을 예측하거나, 거버넌스 포럼 데이터 분석을 통해 특정 투표 제안의 결과를 추론할 수 있습니다.
강화 학습: 시행착오와 피드백 메커니즘을 통해 AI 모델이 자율적으로 전략을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 토큰 거래에서 AI 에이전트는 다양한 거래 전략을 시뮬레이션하여 최적의 매수/매도 시기를 결정할 수 있습니다. 이러한 학습 방식을 통해 에이전트는 변화하는 시장 환경에 지속적으로 적응할 수 있습니다.
자연어 처리(NLP): 사용자의 자연어 입력을 이해하고 처리하여 에이전트는 거버넌스 제안이나 시장 토론에서 핵심 정보를 추출할 수 있습니다. 이는 탈중앙화 거버넌스 포럼을 스캔하거나 사용자 지시를 처리할 때 특히 중요합니다.
3. 의사 결정: 수집된 데이터와 추론 결과를 바탕으로 AI 에이전트가 의사 결정 단계에 들어갑니다. 이 단계에서 에이전트는 현재 시장 상황을 분석할 뿐만 아니라 여러 변수 간의 균형을 고려해야 합니다:
최적화 엔진: 에이전트는 최적화 엔진을 사용하여 다양한 조건에서 최선의 실행 방안을 찾습니다. 예를 들어 유동성 공급 또는 차익 거래 전략을 수행할 때 에이전트는 슬리피지, 거래 수수료, 네트워크 지연, 자금 규모 등 요인을 고려하여 최적의 실행 경로를 찾아야 합니다.
다중 에이전트 시스템 협업: 복잡한 시장 상황에 대응하기 위해 단일 에이전트로는 모든 의사 결정을 최적화할 수 없는 경우가 있습니다. 이때 여러 AI 에이전트를 배치하여 각자 다른 업무 영역에 전문화시키고 협업하면 전체 시스템의 의사 결정 효율을 높일 수 있습니다. 예를 들어 한 에이전트는 시장 분석에, 다른 에이전트는 거래 전략 실행에 전문화될 수 있습니다.
4. 위탁 및 운영: AI 에이전트는 방대한 계산을 처리해야 하므로 일반적으로 오프-체인 서버나 분산 컴퓨팅 네트워크에 모델을 위탁해야 합니다:
중앙화된 위탁: 일부 AI 에이전트는 AWS 등 중앙화된 클라우드 컴퓨팅 서비스를 활용하여 계산 및 저장 요구 사항을 처리할 수 있습니다. 이 방식은 모델의 효율적인 실행을 보장하지만 동시에 중앙화 위험도 존재합니다.
탈중앙화 위탁: 중앙화 위험을 낮추기 위해 일부 에이전트는 Akash 등 분산 컴퓨팅 네트워크와 Arweave 등 분산 저장 솔루션을 활용하여 모델과 데이터를 위탁합니다. 이러한 솔루션은 모델의 탈중앙화 실행과 데이터 영구성을 보장합니다.
온-체인 상호작용: 모델 자체는 오프-체인에 위탁되지만, AI 에이전트는 스마트 계약 기능(거래 실행, 유동성 관리 등) 및 자산 관리를 위해 온-체인 프로토콜과 상호작용해야 합니다. 이를 위해 MPC(다자간 계산) 지갑이나 스마트 계약 지갑 등의 안전한 키 관리 및 거래 서명 메커니즘이 필요합니다.
5. 상호운용성: DeFi 생태계에서 AI 에이전트의 핵심 역할은 다양한 DeFi 프로토콜 및 플랫폼과 seamless하게 상호작용하는 것입니다:
API 통합: 에이전트는 API 브리지를 통해 각 탈중앙화 거래소, 유동성 풀, 대출 프로토콜과 데이터 교환 및 상호작용을 수행합니다. 이를 통해 에이전트는 실시간 시장 가격, 거래 상대방, 대출 금리 등 핵심 정보에 접근하고 거래 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
탈중앙화 메시징: 에이전트와 온-체인 프로토콜의 동기화를 위해 IPFS, Webhook 등 탈중앙화 메시징 프로토콜을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 거버넌스 제안 투표 결과, 유동성 풀 변동 등 외부 이벤트를 실시간으로 처리하고 전략을 조정할 수 있습니다.
6. 지갑 관리: AI 에이전트는 블록체인 상에서 실제 작업을 수행해야 하므로 안전한 지갑 및 키 관리 메커니즘이 필요합니다:
MPC 지갑: 다자간 계산 지갑은 개인 키를 여러 참여자 간에 분할하여, 단일 키 위험 없이 에이전트가 안전하게 거래를 실행할 수 있게 합니다. 예를 들어 Coinbase Replit의 지갑은 MPC를 활용하여 사용자가 일정 수준의 통제권을 유지하면서도 AI 에이전트에게 일부 자율 작업을 위임할 수 있습니다.
TEE(신뢰 실행 환경): 또 다른 일반적인 키 관리 방식은 TEE 기술을 사용하여 개인 키를 보호된 하드웨어 영역에 저장하는 것입니다. 이 방식을 통해 AI 에이전트는 제3자의 개입 없이 완전히 자율적인 환경에서 거래와 의사 결정을 수행할 수 있습니다. 다만 TEE는 현재 하드웨어 집중화와 성능 오버헤드 문제를 겪고 있지만, 이러한 과제가 해결되면 완전히 자율적인 AI 시스템이 가능해질 것입니다.
1.3 교리의 근원? 의도에서 DeFAI로
출처: 저자 제작
DeFAI의 비전이 AI 에이전트와 다양한 AI 플랫폼을 통해 사용자가 자율적으로 포트폴리오를 관리하고
II. DeFAI 관련 프로젝트
출처: 저자 제작
2.1 Griffain
@griffaindotcom $GRIFFAIN: AI Agent와 블록체인을 결합한 혁신적인 플랫폼으로, 사용자가 AI Agent를 발행할 수 있도록 지원하며, 강력하고 확장 가능한 탈중앙화 금융(DeFi) 솔루션 구축에 중점을 두고 있습니다. 토큰 스왑, 유동성 제공, 생태계 성장을 지원하며, 지갑 관리, 거래, NFT 등을 쉽게 처리하고 Memecoin 발행, 에어드랍 등의 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다.
2.2 Hey Anon
@HeyAnonai $ANON: AI 구동 DeFi 프로토콜로, 상호작용을 단순화하고 실시간 프로젝트 데이터를 집계하며 자연어 처리를 통해 복잡한 작업을 수행하여 사용자의 DeFi 추상화 계층을 편리하게 만듭니다. DWF Labs는 AI Agent 펀드를 통해 Hey Anon DeFAI 프로젝트를 지원하고 1월 14일 Moonshot을 출시했습니다.
2.3 Orbit
@orbitcryptoai $GRIFT: 복잡한 DeFi 인터페이스와 작업을 단순화하여 일반인의 참여 장벽을 낮췄습니다.
현재 (EVM과 Solana) 100개 이상의 블록체인과 200개 이상의 프로토콜을 지원하며, GRIFT 토큰은 플랫폼에 활력을 불어넣는 데 사용됩니다.
2.4 Neur
@neur_sh $NEUR: Solana 생태계를 위해 설계된 오픈소스 풀스택 애플리케이션으로, LLM 모델과 블록체인 기술 기능을 결합하며 Solana Agent Kit을 사용하여 원활한 프로토콜 상호작용을 구현합니다.
2.5 Modenetwork
@modenetwork $MODE: 이더리움 Layer2의 AI x DeFi 혁신 중심 플랫폼으로 자리매김하고자 하며, 보유자는 MODE를 스테이킹하여 veMODE를 얻고 AI 에이전트의 에어드랍을 받을 수 있습니다. DeFAI Stack이 되는 것을 목표로 합니다.
2.6 The Hive
@askthehive_ai $BUZZ: Solana 기반으로 OpenAI, Anthropic, XAI, Gemini 등 다양한 모델을 통합하여 거래, 스테이킹, 대출 등 복잡한 DeFi 작업을 수행합니다.
2.7 Bankr
@bankrbot $BNKR: AI 구동 암호화폐 동반자로, 사용자는 메시지 한 번으로 쉽게 구매, 판매, 교환, 지정가 주문, 지갑 관리 등을 할 수 있으며, 향후 토큰 스왑과 온체인 추적 기능을 추가할 계획입니다. 모든 사람이 DeFi를 사용하고 자동화 거래를 실현하는 것을 목표로 합니다.
2.8 HotKeySwap
@HotKeySwap $HOTKEY: AI 구동 DEX 애그리게이터와 분석 도구, 크로스체인 거래 등 종합적인 DeFi 도구를 제공하며 크로스체인 거래와 분석을 지원합니다.
2.9 Gekko AI
@Gekko_Agent $GEKKO: Virtuals 프로토콜이 만든 AI 에이전트로, 포괄적인 자동화 거래 솔루션 제공에 주력하며 예측 시장을 위해 특별히 제작되었습니다. GEKKO 토큰의 자동화 거래 전략에는 자동 재조정, 수익 수확, 새로운 토큰 인덱스 생성 기능이 포함됩니다.
2.10 ASYM
@ASYM41b07 $ASYM: AI 구동 DEX 애그리게이터와 분석 도구를 제공하여 높은 투자수익률의 기회를 식별하고 그 수익을 $ASYM으로 정산합니다.
2.11 Wayfinder Foundation
@AIWayfinder $Wayfinder: 카드 게임 체인 게임 Parallel이 출시한 AI 전체 체인 상호작용 도구로, Agent가 온체인 환경을 탐색하고 거래를 실행하며 탈중앙화 애플리케이션과 상호작용할 수 있도록 지원합니다.
2.12 Slate
@slate_ceo $Slate: 범용 AI 에이전트와 에이전트 연결 기반 인프라 계층으로, 자연어 명령을 받아 체인 작업으로 번역하며 자동화 거래 전략 실행에 주력합니다. 특정 조건에서 매수 또는 매도하여 체인 작업을 사고하는 것처럼 간단하게 만듭니다.
2.13 Cod3x
@Cod3xOrg $Cod3x: Solana AI 해커톤 프로젝트로, 무코드 개발 도구를 제공하여 자동화 DeFi 전략 에이전트를 구축할 수 있습니다. 에이전트 인터페이스(Agentic Interface)는 의도 표현만으로 복잡한 작업을 실행할 수 있는 도구입니다.
2.14 Almanak
@Almanak__ $Almanak: 자기 학습 능력이 있고 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트로, 에이전트 기반 모델링을 활용하여 DeFi와 게임 프로젝트를 최적화하며, 데이터 과학과 거래 지식을 활용하여 프로토콜의 수익성을 극대화하면서도 경제적 안전성을 보장하는 것을 목표로 합니다.
2.15 HIERO
@HieroHQ $HTERM: Solana와 Base 네트워크의 멀티체인 스마트 도구로, 사용자가 자연어 명령을 통해 에이전트가 자율적으로 거래(토큰 매수/매도, 간단한 토큰 분석 등)를 수행할 수 있습니다.
III. AI 에이전트의 최종 지향점
출처: 저자 제작
시간이 촉박한 가운데, DeFAI 프로젝트가 봄비처럼 쏟아져 나오고 있습니다. 비트코인이 1월 13일 9만 달러 아래로 크게 하락한 후 다음 날 CoinGecko 데이터에 따르면 DeFAI 관련 토큰이 38.73% 상승했는데, 그중 $GRIFT, $BUZZ, $ANON의 상승폭이 가장 컸습니다. 그러나 AI 에이전트의 금융 방향이 어떻게 나아가야 할지 고민해볼 필요가 있습니다. 현재 갈림길은 왼쪽의 Game과 오른쪽의 DeFi를 가리키고 있습니다.
3.1 왼쪽의 Game:
M3 (Metaverse Makers _)(@m3org)가 가장 유망한 대표 사례일 수 있습니다. 이 프로젝트는 의심되는 a16z 조직의 예술가와 오픈소스 해커 커뮤니티로 구성되어 있으며, 핵심 멤버에는 JIN(@dankvr), Reneil(@reneil1337), Saori(@saori_xbt), Shaw(@shawmakesmagic) 등이 포함됩니다. 그러나 Game의 가장 큰 현실적 장벽은 인력과 자원이 풍부한 Web2 시장에서 아직 진정한 AI 게임이 등장하지 않았다는 점입니다. 2024년 1월 주목받은 '판타지 동물 파루'는 개발 효율이 비정상적으로 높아 AI 설계 사용 여부에 대한 논란이 일었지만, CEO는 이를 부인했습니다. 또한 게임 자체에 필요한 긴 개발 기간을 고려할 때, 오른쪽의 DeFi에 비해 AI Game이 더 많은 시장 열정을 필요로 할 것 같습니다.
3.2 오른쪽의 DeFi:
프로젝트 시총 순위는 $GRIFFAIN, $ANON, $OLAS, $GRIFT, $SPEC, $BUZZ, $RSS3, $SNAI, $GATSBY 순이며, GRIFFAIN과 ANON의 합계 시총이 DeFAI 전체 시총의 37.29%를 차지합니다.
GRIFFAIN: Solana 기반으로 현재 $457M의 시총 우위와 10.3만 명의 트위터 팔로워로 DeFAI 시총 순위 1위를 차지하고 있습니다. 핵심 기능은 지갑 생성을 통한 지향 거래, 빠른 거래 등이며, 현재 0.01 SOL로 The Agent Engine NFT 민팅이 가능합니다.
Hey Anon: 다중 학습 모드를 채택하고 있으며, 현재 Sonic Insider, Solana, EVM, opBNB 등 다양한 체인을 지원합니다. $ANON의 급격한 상승은 창립자 Daniele(@danielesesta)의 인지도 덕분인데, 그는 Wonderland, Abracadabra, WAGMI의 창립자이기도 합니다. 단순히 그의 인지도만으로도 $ANON에 활력을 불어넣었습니다. Hey Anon은 그의 다음 창업 프로젝트로 $248M의 시총으로 2위를 차지하고 있습니다.
IV. 요약
DeFAI의 등장은 우연이 아닙니다. 블록체인의 핵심 특성이 강력한 금융 시나리오에 적합하기 때문입니다. 현재 왼쪽의 GameFAI와 오른쪽의 DeFAI 모두 상당한 시장 잠재력을 보여주고 있습니다. 왼쪽의 Game 방향에서는 향후 메타버스의 연장선상에서 AI 에이전트의 도움으로 가상 자산, 캐릭터, 경제 등 다양한 부분을 관리할 수 있을 것이며, Meme 요소의 자생적 진화를 통해 메타버스의 자치와 번영을 실현할 수 있을 것입니다.
DeFi는 오른쪽으로 발전하면
