원저자: SAURABH DESHPANDE 번역자: LlamaC
버튼 하나만 클릭하면 모든 사람이 개인 은행원을 가질 수 있다면 어떨까요? 은행원이 분석가, 규정 준수 및 집행 직원으로 구성된 군대를 고용해 당신 대신 거래를 하게 한다면 어떨까요? 조금 지나친 주장처럼 들리겠지만, Saurabh가 오늘의 기사에서 탐구하는 내용은 바로 그것입니다. 우리는 로봇이 인간보다 더 많은 돈을 움직이는 세상으로 나아가고 있습니다. 트럼프가 대통령으로 남는다면 더 많은 자산이 토큰화되는 모습을 보게 될 것입니다. 오늘의 Saurabh의 스토리는 암호화폐의 에이전시 경제가 금융의 미래와 어떻게 충돌하고 있는지 살펴봅니다.
1995년에 누군가에게 수십 년 후에는 주머니에 기기를 넣고 음식을 주문하고, 택시를 부르고, 전 세계 친구에게 돈을 이체할 수 있을 거라고 말했다면 아마도 회의적일 것입니다. 하지만 지금은 스마트폰 덕분에 예전에는 복잡했던 작업이 화면을 간단히 탭하는 것으로 간소화된 시대입니다.
DeFi는 오늘날 비슷한 전환점에 서 있습니다. DeFi는 수익을 창출하고 새로운 토큰을 일찍 발견할 수 있는 기회를 제공하지만, 대부분의 사람들에게는 너무 복잡합니다. 지갑을 관리하고, 다양한 블록체인 네트워크를 탐색하고, 스마트 계약 상호 작용을 이해하는 것은 새로운 언어를 배우는 것과 같습니다. 게다가 많은 사람들이 규제상의 불확실성으로 인해 DeFi에 참여하기를 주저하고 있습니다. DeFi가 중앙화 거래소 현물 거래량의 10-20%에 불과하다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. CEX는 사용이 간편하고 규정이 명확하기 때문입니다.
이 기사에서는 AI가 어떻게 수천 명의 사람들에게 서비스를 제공하는 복잡한 생태계인 DeFi를 수백만 명의 사람들에게 서비스를 제공하는 접근 가능한 금융 플랫폼으로 전환할 수 있는지 살펴봅니다. AI 기반 인터페이스가 DeFi의 엄청난 기회와 일반 사용자의 단순성에 대한 요구 사이의 격차를 점진적으로 메우는 방법을 살펴보겠습니다. 모든 DeFAI(DeFi 및 AI) 애플리케이션은 아직 초기 단계이지만, DeFi가 어디까지 발전할 수 있는지 보여줍니다. 즉, 자동 거래 전략부터 복잡한 거래도 자연스럽게 느껴지게 하는 대화형 인터페이스에 이르기까지 금융 상품과 상호 작용할 때 원활한 경험을 제공하는 것입니다.
먼저, 금융 시장이 어떻게 컴퓨터와 알고리즘과 처음 결합되었는지 살펴보겠습니다. 알고리즘은 1980년대부터 의미 있는 방식으로 금융 시장의 일부가 되었습니다. 그들은 현대 시장의 초석입니다. 주식 거래부터 환전까지.
알고리즘과 금융 시장
금융 분야에서 알고리즘을 생각할 때, 짐 사이먼스가 떠오른다. 그의 이름 앞에는 "전설"이라는 단어가 쉽게 등장한다. 그는 양적 거래의 판도를 바꾼 미국의 투자 회사인 르네상스 테크놀로지를 설립했습니다. 주력 펀드인 메달리온은 30년간(1988년~2018년) 무려 39%의 연평균 성장률(CAGR)을 달성했습니다.
이것이 얼마나 놀라운 일인지 이해해 보세요. 메달리온 펀드에 투자한 100달러는 30년 후에 210만 달러로 늘어났지만, S&P 500에 투자한 1,014달러에 불과했습니다. 그 차이는 거의 이해할 수 없을 정도입니다.
하지만 정말 마법같은 것은 그들이 그것을 하는 방식입니다. 르네상스 테크놀로지스의 팀은 월가의 베테랑들과 함께 일하는 대신, 수학, 물리학 및 기타 자연과학 분야의 박사 학위를 소지한 사람들로 구성되어 있습니다. 그들의 접근 방식은 거래 시장 위해 전적으로 수학적 모델과 알고리즘에 의존합니다. 이는 데이터 기반 의사 결정의 힘을 입증합니다.
알고리즘에 대한 이런 관심은 헤지 펀드에만 국한되지 않습니다. 전통적인 금융 시장에서 거래는 점점 더 알고리즘화되고 있습니다. 최근 기사에 따르면 일일 외환 현물 거래의 75% 이상, 즉 7.5조 달러 중 5.6조 달러가 알고리즘을 통해 이루어진다고 합니다. 이러한 시스템은 트레이딩 데스크를 재편하고, 초점을 인간의 직관에서 자동화된 의사 결정으로 전환했습니다.
자동화 측면에서 DeFi는 아직 초기 단계에 있습니다. 이와 대조적으로 알고리즘 거래는 전통적인 금융 분야에서 30년 이상 존재해 왔습니다. 2020년부터 월가를 변화시킨 동일한 데이터 중심 혁명이 DeFi의 문을 두드리기 시작했습니다.
알고리즘과 DeFi
2020년에 탈중앙화 거래소(DEX)와 대출 프로토콜이 이 새로운 금융 생태계의 기반을 이루는 기둥으로 등장했습니다.
Compound가 유동성 채굴 프로그램을 출시하면서 DeFi가 활기를 띠기 시작했고, 활동이 폭발적으로 증가했습니다. 거의 같은 시기에 Aave(당시 이름은 EthLend)는 TVL과 가격이 급등했습니다. 매일 새로운 수확형 농장이 여러 개 출시됩니다. 이러한 농장은 종종 프로토콜의 기본 토큰으로 지불되는 수익성 있는 수익을 제공합니다. 그러나 이러한 혜택의 가치는 토큰의 시장 가격에 직접적으로 연결되므로 수익에 복잡성을 더합니다. 저는 Sam Bankman-Fried가 인터뷰에서 한 말을 기억합니다.
아무것도 하지 않는 마법의 상자를 상상해보세요. 그런데 사람들이 수백만 달러를 그 안에 넣는 이유는…왜 안 되겠어요? 점점 더 많은 돈이 상자 안에 쌓이면서 상자는 점점 더 귀중해진다. 모두가 상자가 귀중하다고 동의하기 때문이다. 어느 순간, 똑똑한 거래자 들어와서 "와, 이 상자 안에 돈이 얼마나 많은지 좀 보세요!"라고 말합니다. 아주 좋은 상자인가 봐요! 그리고 이런 순환은 계속됩니다. 물론, 더 이상 반복되지 않을 때까지 말입니다.
이런 역학관계가 분열을 만들어낸다. 영리한 거래자 농장에서 농장으로 옮겨 다니며 토큰을 이용해 수익을 창출하고 모든 기회를 최대한 활용하면서 성공합니다. 반면, 경험이 부족한 참가자들은 어려움을 겪으며, 종종 그러한 변동성이 큰 시장에서 지속적으로 수익을 내는 것의 중요성을 이해하지 못합니다. 이 버전의 DeFi는 틈새 시장을 넘어서 확장되도록 설계되지 않았다는 것이 분명합니다.
생태계가 확장됨에 따라 DeFi 상호작용을 단순화하는 도구에 대한 필요성이 더욱 시급해지고 있습니다. 대출 프로토콜의 확산으로 인해 통합자에 대한 필요성이 생겨났습니다.
Yearn Finance는 2020년 2월에 출시되었으며, 총 잠금 규모는 250만 ETH(당시 약 70억 달러)였습니다. 이는 DeFi 발전의 전환점입니다.
자동화된 금고를 도입하고, 온체인 수익을 최적화하며, 사용자에게 명확한 리스크-보상 프로필을 제공합니다. 이러한 볼트를 통해 사용자는 스테이블코인, ETH, 특정 토큰 등의 자산을 예치할 수 있으며, DeFi 전문가는 수익 전략을 고안하여 구현합니다. 그런 다음 이러한 전략에 따라 DeFi 생태계 전반에 자금이 배치되고, 수익은 사용자, 플랫폼, 전략 수립자(기본적으로 펀드 매니저 역할을 함) 간에 공유됩니다.
이 모델은 DeFi의 발전된 형태입니다. 처음으로 DeFi가 더 많은 대중에게 접근 가능하게 되었습니다. Yearn은 이해관계자들 간의 인센티브를 조정하는 동시에 생태계 참여에 필요한 수동 작업의 대부분을 제거합니다. DeFi의 다음 반복이 어떤 모습일지 살펴보겠습니다. 효율적이고 사용자 친화적이며 확장 가능합니다.
Yearn은 DeFi의 접근성을 높였지만, 생태계가 성장함에 따라 한계가 분명해졌습니다. 온체인 수익률이 정상화되기 시작했고 Yearn의 전략은 이점을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 안드레 크론예 등 주요 혁신가들의 이탈과 2022년의 어려운 시장 상황으로 인해 TVL은 최고치에서 약 2억 5천만 달러로 폭락했습니다.
Yearn은 DeFi 분야에서 자동화된 수익 최적화를 시도한 최초의 주요 사례로, 사용자가 숙련된 관리자에게 자금을 맡길 수 있도록 하여 수동 일드파밍(YieldFarming) 개선했습니다. 하지만 여전히 인간의 의사결정에 의존합니다. 전략 수립자는 기회를 파악하고, 새로운 프로토콜을 평가하고, 전략을 실행하기 위해 지속적으로 시장 상황을 추적해야 합니다.
이로 인해 두 가지 주요 병목 현상이 발생합니다. 첫째, 인간 관리자는 한정된 양의 시장 데이터만 처리할 수 있습니다. 두 번째로, 사용자 경험 문제로 인해 수백만 명의 사용자에 맞게 확장하는 것은 비현실적입니다.
AI는 이런 과제를 극복할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. DeFi 플랫폼은 머신러닝(ML) 과 자동화를 활용하여 이제 대량 의 온체인 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 인간 관리자보다 훨씬 더 효율적으로 전략을 실행할 수 있습니다. 자연어를 사용하여 사용자의 요구를 이해하면 대량 의 사용자가 DeFi에 접근할 수 있게 되어 DeFi의 규모를 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI가 게임의 규칙을 바꾸는 분야
DeFi는 비교할 수 없을 만큼 선택성이 뛰어나지만, 사용하기는 여전히 어렵습니다. CEX는 사용하기 간편하지만 사용자의 통제와 선택이 제한적입니다. AI는 이러한 격차를 메울 수 있는 기회를 제공합니다. AI는 복잡한 DeFi 상호작용을 자동화하고 의사 결정 프로세스를 간소화함으로써 선택권을 희생하지 않고도 DeFi를 중앙 집중식 플랫폼만큼 사용하기 쉽게 만들 수 있습니다. 반면, AI는 CEX가 상장 결정을 더 빠르게 내리는 데 도움을 주어 현재 제공되는 옵션보다 더 많은 옵션을 제공할 수 있습니다.
이에 대한 실제 사례로는 AI 기반 DeFi 인터페이스인 Hey Anon이 있습니다. 저는 Hey Anon을 직접 사용해 봤습니다. 계약 주소를 수동으로 찾거나 브리지를 선택하지 않고도 스왑과 크로스 체인이 매우 효율적입니다. 전체 상호작용 과정은 채팅 기반으로, 새로운 사용자가 사용하기 쉽습니다. 하지만 이 방법은 수동으로 거래를 수행하는 것보다 느립니다. 또한 현재는 수동 전송에 대한 지원이 부족합니다. 이는 더 많은 유연성을 제공하기 위해 통합되어야 하는 중요한 기능입니다.
DeFi + AI에 대한 시장이 있나요?
AI와 탈중앙화 금융의 교차점을 살펴보기 전에 한 걸음 물러서서 총 주소 가능 시장(TAM)을 살펴보겠습니다.
2024년 3분기 현재, 적극적 및 수동적으로 관리되는 규제형 개방형 펀드의 자산 관리 규모(AUM)이 80조 달러를 넘어섰습니다. 비교해 보면 2025년 1월 21일 현재 비트코인(BTC)과 이더(ETH) ETF가 관리하는 자산의 총 규모는 1,500억 달러입니다.
이러한 통계는 중요한 사실을 강조합니다. 대부분의 사람이 자신의 재정을 직접 처리하기를 원하지 않기 때문에 전 세계 전문가들이 수조 달러를 관리하고 있다는 것입니다. 그들은 사용하기 쉽고 꾸준한 성장을 제공하는 제품을 선택하는 경향이 있습니다. 암호화폐도 다를 바 없습니다. 우리는 이미 사용자 선호도가 중앙화 거래소(CEX)로 이동하는 것을 보고 있습니다.
중앙화 거래소 거래량은 분산형 거래소 탈중앙화 약 5배 정도 많습니다. 이 격차에서 큰 요인은 가용성입니다. 지갑 관리, 계약 주소 탐색, 온체인 프로세스 이해는 많은 사람들에게 어려운 일입니다. 하지만 큰 이점도 있습니다. 아마도 가장 큰 이점은 조기 수익 창출 가능성일 것입니다. 시총 10억 달러 미만일 때 온체인 TRUMP를 발견했다면 중앙화 거래소 에 상장되었을 때 이미 5~10배의 수익을 냈을 것입니다. 이는 시장의 플레이어 대 플레이어(PvP) 단계에서 점점 더 두드러지는데, 이 단계에서는 순 유입이 침체됩니다. 기존 참가자 간에 자산이 교환됩니다.
게임의 이름은 회전입니다. 매주 새로운 이슈 이 나옵니다.
오랫동안 암호화폐 분야에 종사해 왔더라도 Jailstool이나 CAR에서 기회를 잡는 것은 어렵습니다. 이에 대해 알아보고, 실사를 하고, 사고 파는 데는 단 하루밖에 없습니다. 사전 지식 없이 이 작업을 수행하는 것은 대부분 사람에게는 거의 불가능합니다. 이 기회를 안정적으로 포착할 수 있는 유일한 방법은 새로 배포된 계약과 같은 온체인 지표, 거래량과 가격 급등, X와 같은 소셜 미디어 정보를 결합하는 시스템을 설계하는 것입니다. 두 토큰은 현재 각각 최고가에서 80% 이상 하락한 상태이며 아직 주요 중앙화 거래소 에 상장 되지 않았습니다.
가격 조사가 종료되었습니다. 이미 DEX 및/또는 OTC 데스크에서 대량 의 거래가 이루어지고 있습니다. 거래자, 유동성 공급자 또는 중재자와 같은 초기 참여자는 비공식적인 시장 가격을 확립했습니다. 자산이 CEX에 도달할 무렵에는 대부분의 초기 변동성과 가격 탐색이 이미 이루어졌습니다.
게다가 대부분의 중앙화 거래소 Jupiter나 Raydium 등의 거래소에 비해 더 높은 거래 수수료를 부과합니다. Jupiter는 수수료를 부과하지 않지만 Raydium은 각 거래에 대해 0.25%의 수수료를 부과합니다. Moonshot 거래 앱은 사용자에게 2.5% 수수료를 부과하는 반면, Binance와 Coinbase와 같은 거래소 사용자의 거래량에 따라 다른 수수료를 부과합니다. 이러한 수수료는 일반적으로 0.1%~0.6%입니다. 이러한 수수료에서는 패턴이 발견됩니다. 사용자 경험이 더 좋은 플랫폼일수록 수수료가 더 높습니다.
Coinbase의 사용자는 1억 1,000만 명이 넘으며, 이는 DeFi의 활성 사용자 기반을 훨씬 넘어섭니다. 이처럼 엄청난 격차를 감안할 때, DeFi의 총 잠재적 시장 규모는 엄청납니다. 수십억 달러는 아니더라도, DeFi가 사용성 측면에서 좋은 성과를 보인다면 현재 중앙화 거래소 사용자의 상당 부분을 흡수할 수 있을 것으로 보수적으로 추산됩니다. AI가 혁신적인 역할을 할 수 있는 분야는 바로 여기입니다.
DeFAI 소개: AI로 DeFi 간소화
떠오르는 DeFi 트렌드인 DeFAI는 DeFi 사용자 경험을 단순화하는 것을 목표로 합니다. 주식을 사거나 파는 것은 중개인과 상담하는 것만큼 쉬울 뿐 아니라 더 쉽습니다. 텍스트나 음성을 결정적 온체인 작업으로 변환하고 데이터 기반 추천을 제공하는 AI 에이전트와 상호 작용하게 됩니다.
따라서 익숙하지 않거나 자산을 연결한 적이 없는 온체인 토큰이 출시되면 채팅 인터페이스로 이동하여 AI에게 이 새로운 온체인 에 자산을 연결하여 XYZ 작업을 수행하고 싶다고 말할 수 있습니다. AI 에이전트가 귀하를 대신하여 이 과정을 수행해 드립니다.
저희는 기사에서 체인 추상화와 스마트 지갑에 관해 언급했는데, 둘 다 암호화폐 사용자 경험을 개선하는 도구입니다. 체인 추상화는 체인과 브리지 관리의 복잡성을 제거하는 반면, 스마트 지갑은 패스키와 같은 기술을 활용하여 지갑 관리를 간소화하고 안전하게 보호합니다.
그러나 AI 에이전트는 DeFi 시장을 실제로 확대할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. UX 과제를 해결하기 위해 점진적으로 개선이 이루어지고 있지만, AI 에이전트가 적절히 실행된다면 DeFi가 도입 격차를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
영향을 시각화하다
오늘날 DeFi의 사용자 기반은 개발자, 고급 사용자, 후기 단계의 온체인 채택자로 구성되어 있습니다. AI 에이전트가 진입 장벽을 낮추면 DeFi 사용자 기반이 크게 확대되어 원래 탈중앙화 금융의 복잡성을 피하고 싶어하던 더 많은 CEX 사용자를 유치할 수 있습니다.
추상과 지능이 만나다
사용자 경험을 추상화하는 것은 AI 에이전트가 도움을 줄 수 있는 일 중 하나일 뿐입니다. 두 번째 측면은 지능입니다. 평균적인 중앙화 거래소 사용자에 대해 생각해 보세요. 그들은 이미 온체인 애플리케이션과 투자 또는 거래를 위해 고려될 수 있는 자산을 이해하고 있을 가능성이 낮습니다. 콘텐츠는 그들에게 맞춰 큐레이션되어야 합니다. 인터넷 초창기, 야후는 수백만 명의 사람들이 웹을 발견하고 탐색할 수 있도록 도움을 준 천재 기업이었습니다. 오늘날 앱 스토어는 어떤 앱이 노출되고 어떤 앱이 노출되지 않는지 판단하는 유사한 기능을 수행합니다.
중앙화 거래소 이미 어느 정도 큐레이터 역할을 수행하고 있습니다. 어떤 토큰을 상장할지에 따라 실제로 대부분의 개인 투자자 사용자가 쉽게 거래할 수 있는 항목이 결정됩니다. 이러한 큐레이션 기능이 제거되어 사용자가 온체인 거래로 이동해야 한다면, 기회와 애플리케이션을 발견하는 것이 어려운 일이 될 것입니다. 사용자는 이러한 복잡한 과정을 안내할 수 있는 신뢰할 수 있는 가이드가 필요합니다. 문제는 AI 에이전트가 이런 큐레이션을 민주화할 것인가, 아니면 단순히 중앙화 거래소 에서 권한을 빼내어 이러한 에이전트를 제어하는 사람들의 손에 넘길 것인가입니다.
큐레이션과 지능을 결합하면 정말 강력한 효과를 얻을 수 있습니다. 단순히 기회를 제시하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사용자에게는 맥락, 분석, 실행 전략이 필요합니다.
온체인 많은 일이 일어나는 가운데, 새로운 사용자는 어떻게 기회를 평가할 수 있을까요? 답해야 할 질문이 많습니다. 대출과 거래에 어떤 앱을 사용하시나요? NFT는 어디서 구매할 수 있나요? 올바른 계약 주소를 찾는 방법은? AIXBT와 같은 AI 도구/에이전트는 Wayfinder와 Hey Anon과 같은 추상 도구에 정보를 제공할 수 있습니다.
AIXBT는 X에 대한 정보를 섭취하여 맥락에 맞게 해석하는 에이전트입니다. 이 사이트는 매일 수백, 아니 수천 개의 트윗을 게시합니다. 때로는 트윗이나 게시물이 시장을 움직이기도 합니다. Shlok은 AIXBT에 관한 논문을 썼습니다. 이 논문에서는 해당 에이전트가 암호화폐 커뮤니티와의 긴밀한 통합, 정교한 분석 기능, 지적 재산과 소비자 참여를 통한 성장 잠재력 등으로 인해 두드러진다고 기술합니다. AIXBT는 혁신을 계속하고 운영의 투명성을 유지한다면 AI 및 암호화폐 소비자 시장에서 중요한 역할을 하는 회사로 미래가 발전할 수 있습니다.
우리가 긴밀히 협력해 온 팀 중 하나는 GudTech인데, 이 팀은 소매 사용자를 위한 온보딩 프로세스를 간소화하기 위해 노력하고 있습니다. GudTech는 Zircuit 팀이 상황에 맞는 정보를 제공하는 동시에 거래 실행을 가능하게 한다는 비전을 가지고 만든 제품입니다. 설명해 드리죠. 위의 TRUMP 토큰의 예를 들어보면, 사용자는 미국 대통령이 실제로 토큰을 발행했는지, 아니면 여러 개의 잘 알려진 대형 지갑이 대량 의 토큰을 구매하고 있는지 확신할 수 없습니다. DEX에서 토큰 코드를 보고 충분한 맥락 없이 구매할 수도 있습니다. 현재 암호화폐 업계의 가장 큰 문제 중 하나는 토큰이 3,400만 개(계속 늘어나고 있음)나 되지만, 이에 대한 맥락적 정보가 거의 없다는 것입니다. 암호화 공간은 종종 편향적이고 신뢰할 수 없는 비정형적이고 단편화된 데이터로 가득 차 있습니다.
Gud는 온체인 데이터와 소셜 네트워크의 상황적 정보를 결합하여 온체인 직접 자산을 구매할 수 있도록 합니다. 이는 암호화폐 분야에 새로 진입하는 사용자의 학습 곡선과 인지 부하를 줄이는 문제를 해결합니다. 자산이 지난 24시간 동안 100배나 상승한 것을 볼 수 있었고, 트럼프 대통령은 문자 그대로 티커를 트윗했습니다.
이상적인 상황이라면 Gud가 계약 주소를 확인하고 거래를 대신 실행해 줄 수도 있을 겁니다. Gud는 대화형 인터페이스를 통해 사용자가 온체인 자산을 구매하고 암호화폐를 사용하는 사용자의 관점에서 상황적 정보를 얻을 수 있는 에이전트 경제를 구축하고 있습니다. Gud Terminal은 또한 비판적 사고 능력을 갖추고 있으며 거래의 긍정적 또는 부정적 측면을 추론할 수 있습니다. 또한 Gud 터미널은 하루 최대 10개의 쿼리까지 무료로 사용할 수 있으며, 이는 토큰을 쌓아두는 것보다 채택과 사용에 대한 인센티브에 중점을 두는 Perplexity 등의 Web2 플랫폼과 유사합니다.
이러한 미래는 조금 멀리 있는 것처럼 보일 수도 있지만, 이 모델은 두 가지 주요 측면에 기초하고 있습니다. 첫째, 업계의 신규 참여자와 정보를 수집하고, 맥락에 맞게 정리하고, 공유하는 방법입니다. 개인 재산 관리자가 업계의 최신 동향을 설명해 준다고 상상해보세요. 이러한 현상은 컨설팅이나 법률 업계에서 이미 일어나고 있으며, 이 업계에서는 ChatGPT 인스턴스를 실행하면 80%의 통찰력을 얻을 수 있습니다.
암호화 기본 요구 사항을 충족하는 이러한 상호 작용에 필요한 환경은 현재 존재하지 않습니다. Gud는 간편한 경험으로 패키징하여 현재 암호화폐 공간에 있는 사용자 수를 늘리는 것을 목표로 합니다. 하지만 아직 진행 중인 작업입니다. 이 글을 쓰는 시점에서는 제품의 거래 시스템이 아직 활성화되지 않았으며 Twitter의 에이전트는 여러 가지 오류 상호 작용을 경험했습니다. 하지만 우리는 반드시 이룰 것입니다.
Wayfinder는 대표적인 블록체인 게임인 Parallel을 개발한 팀이 개발한 또 다른 기대작인 앱입니다. 다음은 Wayfinder 프록시가 여러 온체인 의 자금을 어떻게 집계하여 다른 지갑으로 보내는지 보여주는 데모입니다. Hey Anon은 여러 체인과 애플리케이션과 통합되었습니다. Twitter, Telegram, Discord 등 다양한 플랫폼에서 얻은 실시간 통찰력과 거래를 실행하는 기능을 결합합니다.
상상해보세요. ChatGPT나 Claude와 비슷한 멋진 인터페이스를 열고 개인 AI 트레이딩 에이전트와 대화를 시작합니다. 귀하는 귀하의 리스크 감수성, 투자 목표 및 선호도를 공유합니다. 에이전트는 귀하의 매개변수를 이해하고 귀하의 포트폴리오를 자율적으로 관리합니다. 즉, 귀하가 정의한 범위 내에서 거래를 실행하고, 포지션 진입, 실시간으로 전략을 조정합니다. 이것은 공상과학이 아닙니다. 이것이 바로 우리가 향하고 있는 방향입니다. 다음은 가능한 일의 일부입니다.
리얼리티 체크
WayFinder와 같은 애플리케이션은 아직 모든 사람이 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 하지만 DeFAI 이야기로 인해 발생한 과장된 광고와 토큰 가격에 휘말리기 전에 한 걸음 물러나 현실을 평가하는 것이 중요합니다. 냉정한 사실은 우리가 아직 거기에 도달하지 못했다는 것입니다. 저희의 목표를 달성하는 데 필요한 공학적 복잡성을 완전히 이해하지 못하므로, 얼마나 걸릴지 예측할 수 없습니다. 하지만 분명한 것은 DeFi에는 여전히 채워야 할 지능과 추상화의 큰 격차가 있다는 것입니다.
예를 들어, AIXBT는 해당 분야에서 최고의 지능 또는 정보 합성 에이전트로 평가받고 있습니다. 매일 여러 개의 트윗이 생성되므로 각 투자나 거래 아이디어를 수동으로 평가하는 것은 불가능합니다. 만약 1,000만 달러에서 1억 달러 범위 내에서 모든 권장 사항을 따랐다면 평균 2%의 수익률을 얻었을 것이고, 승률은 39%였을 것입니다. 이는 AI가 대량 의 데이터를 처리하고 기회를 포착할 수 있지만, 여전히 숙련된 거래자 의 정교한 판단력에는 미치지 못한다는 것을 보여줍니다. 또한, 이러한 성과에는 중요한 단서가 있습니다. 일부 코인은 나머지보다 상당히 더 나은 성과를 보였습니다. 만약 여러분이 그 몇몇 당첨자를 놓치셨다면, 여러분은 AIXBT의 조언으로 인해 손실을 입으실 가능성이 큽니다.
이런 경고사항을 염두에 두면 AIXBT의 가치를 간과하기 쉽습니다. 하지만 이는 전통 금융 분야에서 오랫동안 이어져 온 논쟁과 연관이 있습니다. 즉, 능동적 투자가 수동적 투자보다 정말 더 나은가? 월가를 무작위로 산책하다 보면 시장은 대체로 효율적이며 전문가조차도 인덱스 펀드에서 꾸준히 이기는 데 어려움을 겪는다는 관점 대중화됩니다. 사실, 연구에 따르면 원숭이가 무작위로 선택된 주식에 다트를 던져도 전문 투자자와 비슷한 수익률을 낼 수 있다고 합니다. 이는 더 광범위한 현실을 보여줍니다. 즉, 시장은 예측할 수 없고 인간의 전문 지식만으로는 항상 이점이 보장되는 것은 아닙니다. 그러나 메달리온 펀드의 30년 동안의 일관된 시장 수익률은 인간의 지능이 알고리즘과 결합되면 실제로 이점을 창출할 수 있음을 입증합니다.
저는 개인적으로 AIXBT의 트윗을 계속 읽어서 거래 결정을 내릴 수가 없습니다. 그러나 저는 필터를 사용하여 수천 개의 AIXBT 트윗 중에서 상위 5개의 거래 아이디어를 추출하겠습니다. 현재로서는 괜찮은 필터 역할을 하지만, 상당한 최적화가 필요합니다. 그 위에 추가적인 계층이 필요합니다. 즉, 출력을 효과적으로 필터링하고 보다 스마트하고 전략적인 결정을 내릴 수 있는 계층이 필요합니다. 지능의 과제는 양에 대한 것만이 아닙니다. 우선순위에 대한 과제입니다. 필요한 것은 AIXBT의 다양한 권장 사항을 실행 가능하고 확률이 높은 거래로 정제할 수 있는 정교한 필터링 시스템입니다.
현재 AI의 단점
지능 측면을 돌이켜보면, 실행/추상화 측면이 어떻게 작동하는지 이해하고 싶습니다. 저는 Orbit을 사용해서 가장 잠재력이 있다고 생각되는 미메코인을 사보려고 했습니다. "Meme_Radar_TK_Agent"와 상호 작용했지만 원하는 결과를 얻지 못했습니다. 저는 제 요청 사항을 명확히 하기 위해 담당자와 반복적으로 대화를 나눠야 했습니다. AI가 추천한 코인을 선택했지만, 그 코인에 대한 관련 정보를 검색하지 못했습니다. 해당 상담원은 기본적인 작업에도 어려움을 겪었습니다. 토큰을 추천했지만 추천에 대한 주요 세부 정보를 제공하지 못했습니다.
Orbit($GRIFT)의 거래량은 1월 22일 1억 8,000만 달러였습니다. 하지만 처음 사용하는 사용자에게는 간단한 작업을 원활하게 수행하지 못합니다. 이는 AI의 분석 능력과 실제 거래를 효율적으로 실행하는 능력 사이에 상당한 차이가 있음을 보여줍니다.
물론, 이 카테고리는 아직 초기 단계이며 시간이 지남에 따라 제품도 발전할 것입니다. 우리의 제품인 SentientMarketCap은 현재 공개 개발 중이며 사용자 피드백과 실제 테스트를 기반으로 지속적으로 개선되고 있습니다.
마찬가지로 Griffain과 WayFinder와 같은 플랫폼은 향상된 솔루션을 제공할 수 있지만 실제 환경에서는 아직 거의 테스트되지 않았습니다. DeFAI 분야 전체는 끊임없이 변화하는 실험의 장으로 남아 있으며, 지속적인 반복과 현실적인 통찰력을 통해 제품이 적극적으로 개선되고 있습니다.
성공적인 DeFAI 플랫폼은 세 가지 핵심 영역에서 탁월해야 한다는 점은 분명합니다.
1. 수익성 있는 기회를 식별하기 위해 상황에 맞는 데이터를 지속적으로 수집하는 안정적인 인텔리전스 시스템
2. 원활한 실행으로 결정과 실행 사이의 마찰 최소화
3. 일반 사용자도 복잡한 DeFi 작업을 쉽게 수행할 수 있는 사용자 친화적 인터페이스
기술은 급속히 발전하고 있지만, 우리는 여전히 이러한 진화의 초기 단계에 있습니다. 핵심은 실제 성과와 사용자 피드백을 토대로 이러한 시스템을 지속적으로 혁신하고 개선하면서 기대치를 관리하는 것입니다.
탈중앙화 금융에 AI를 적용하는 데는 리스크 따릅니다. 적절하게 훈련되지 않은 모델, 과거 시장 상황에 대한 의존성, 조작 가능성은 모두 AI 기반 탈중앙화 금융 플랫폼이 대중적으로 도입되기 전에 해결해야 할 문제입니다.
파인만으로부터 배우다
리처드 파인만: 기계가 생각할 수 있을까?
https://youtu.be/ipRvjS7q1DI
리처드 파인만의 기계 지능에 대한 주장은 DeFAI와 매우 관련이 있습니다. 그는 기계가 어떤 작업은 인간보다 더 잘 해낼 수 있다고 믿는다. 만약 우리가 이러한 특정 업무를 하나의 슈퍼세트, 즉 새로운 시스템으로 결합할 수 있다면, 그것은 금융 시장에서의 우리의 의사결정과 실행에 상당한 도움을 줄 수 있을 것입니다. DeFi의 AI는 다음 원칙을 따라야 합니다. 즉, 인간의 직관을 대체하는 것이 아니라 자동 실행, 시장 분석, 리스크 평가 등 여러 계층의 지능을 통합하여 인간의 역량을 증강하고, 사용자에게 원활한 경험을 제공해야 합니다.
AI 기능에 대한 이러한 모듈 접근 방식은 DeFi 개발에 광범위한 영향을 미칩니다. DeFi에는 자동화뿐만 아니라 실행을 최적화할 수 있는 인텔리전스도 필요합니다. 훌륭하게 운영되는 헤지펀드를 예로 들어보겠습니다. 각 팀은 특정 분야에 대한 전문지식을 갖추고 있습니다. 일부 팀은 최소한의 미끄러짐으로 거래를 실행하는 데 집중하고, 다른 팀은 패턴을 분석하여 시장 움직임을 예측하며, 세 번째 팀은 서로 다른 시장 간의 자금 흐름을 효율적으로 보장합니다.
AI 에이전트는 DeFi에서도 동일한 방식으로 작동할 수 있습니다. 프록시는 가격 영향을 줄이고 MEV 공격을 방지하여 거래를 효율적으로 실행하는 데 특화될 수 있습니다. 또 다른 방법은 온체인 데이터의 패턴을 감지하여 유동성 변화나 시장 동향을 예측하는 것입니다. 예를 들어, 이 프록시는 GMGN 및 Cielo와 같은 도구에 플러그인하여 온체인 지갑을 추적하고 다른 분석을 지원할 수 있습니다. 세 번째는 크로스체인 전송을 관리하여 자금이 생태계 전반에 걸쳐 최적으로 분산되도록 보장합니다. 이러한 에이전트를 결합하면 단순한 자동화를 넘어선다. 그들은 거래 입력 정보를 제공하는 것부터 거래가 최상의 가격으로 최소한 리스크 으로, 여러 네트워크에서 원활하게 실행되도록 보장하는 것까지, 실행에 지능을 적용합니다.
대행사 협력을 향해
대부분의 DeFAI 제품은 지능(분석, 합성)과 추상화(실행) 기능의 문제를 해결하려고 시도하며, 그럴 만한 이유가 있습니다. 구성요소 하나만으로는 제한적인 가치를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 차량이 없는 지도나 그 반대의 경우와 같습니다. 하지만 진정한 힘은 전문화와 통합에 있습니다.
현재의 환경은 서로 다른 주체가 각기 다른 분야에서 탁월한 성과를 거두는 분열된 생태계와 유사합니다. 일부 에이전트는 시장 분석과 패턴 인식에 능숙하고, 다른 에이전트는 복잡한 DeFi 거래를 실행하는 데 능숙합니다. 가장 좋은 해결책은 서로의 장점을 활용하여 에이전트 간의 협력을 이루는 것입니다. DeFi 통합 분야에서 Anon의 전문성과 AIXBT의 분석 역량을 결합해 보세요. 이 협업을 통해 시장 통찰력을 실행된 거래로 원활하게 전환하는 원활한 경험이 만들어질 수 있습니다.
리슨은 이 방향으로 움직이고 있습니다. 이 아이디어는 여러 AI 에이전트가 전문화된 기능을 가지고 협업하여 DeFi의 복잡성을 관리하는 시스템을 만드는 것입니다. 이러한 에이전트를 통합함으로써 개별 업무뿐만 아니라 종단 간 재무 전략도 자동화하는 것이 목표입니다.
이러한 접근 방식을 사용하면 사용자는 간단한 대화형 인터페이스(음성 및 텍스트)를 통해 포트폴리오 리밸런싱이나 여러 프로토콜에 걸친 일드파밍(YieldFarming) 와 같은 복잡한 명령을 내릴 수 있으며, 한때 숙련된 DeFi 사용자에게는 벅찼던 작업도 일반인이 쉽게 관리할 수 있습니다. Arc와의 협업은 AI 에이전트가 상호 작용하고, 학습하고, 확장할 수 있는 플랫폼을 제공하여 역량을 강화하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 실행 계층과 인텔리전스 계층이 분리될 뿐만 아니라 함께 작동하여 포괄적인 DeFi 경험을 제공할 수 있습니다.
익숙한 진화
DeFAI의 현재 상태는 은행업 초기와 비슷합니다. 초기에는 금융 서비스가 분산되어 있었습니다. 즉, 사용자들은 청구서 지불, 투자, 송금을 위해 여러 기관을 방문해야 했습니다. 은행이 온라인에 접속하면서 원활한 재무 관리를 한곳에서 제공하는 통합 플랫폼이 등장했습니다.
DeFAI는 다양한 전문 에이전트와 원활하게 통합될 수 있는 플랫폼인 자체 "슈퍼 앱" 모멘트를 갖춰야 합니다. 분석 에이전트가 시장 정보를 제공하고, 실행 에이전트가 거래를 처리하고, 리스크 관리 에이전트가 포지션을 모니터링하고, 포트폴리오 최적화 에이전트가 자산 배분을 균형 있게 조정하는 조정된 시스템이라고 생각해 보세요.
이러한 통합을 통해 사용자는 하나의 인터페이스만 사용하여 상호 작용하고 여러 전문 에이전트가 백그라운드에서 함께 작업하는 통합된 경험이 구축됩니다. 이는 현대식 음식 배달 앱이 식당 검색에서 결제 처리까지 모든 것을 처리하는 방식과 비슷합니다. DeFAI의 미래는 전문 에이전트가 원활하게 협업할 수 있는 방법을 만드는 데 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 각 에이전트는 더 크고 강력한 생태계에 참여하는 동시에 핵심 역량에 집중할 수 있습니다.
채택 장벽 낮추기
Robinhood는 주식 시장에 참여할 생각을 한 번도 하지 않았던 수백만 명의 사람들에게 주식 거래를 가능하게 하여 개인 투자에 혁명을 일으켰습니다. 신종 코로나 바이러스 감염증이 발발한 이후, Robinhood는 2020년 첫 4개월 동안만 300만 개 이상의 자금 계좌를 추가했습니다. 이들 중 150만 명이 처음으로 투자자입니다. 이러한 전례 없는 성장은 수수료 없는 거래와 직관적인 모바일 우선 디자인뿐만 아니라, 팬데믹 기간 동안의 집에 머무르라는 명령과 같은 외부 요인으로 인해 가능했습니다.
DeFAI도 비슷한 기회를 가지고 있습니다. DeFi의 복잡성은 오랫동안 광범위한 채택을 방해하는 주요 장벽이었습니다. 복잡한 지갑 설정, 혼란스러운 인터페이스, 여러 체인에 걸친 분산된 유동성 등으로 인해 매우 헌신적인 사용자 외에는 대부분 사용하지 않게 되었습니다. DeFAI가 성공하려면 Robinhood가 한 것처럼 DeFi를 앱을 열고 자산을 선택하고 몇 초 만에 거래를 실행하는 것처럼 쉽게 만들고 마찰을 없애야 합니다.
사용성을 넘어, AI 기반 큐레이션은 DeFi 공간에서 발견 프로세스를 새롭게 정의할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. Yahoo가 초기 웹을 큐레이션했고, App Store가 현재 모바일 검색을 안내하는 것처럼, 저는 AI 기반 DeFi 큐레이션을 중심으로 어떤 새로운 비즈니스 모델이 등장할지 궁금합니다. 이러한 혁신이 사용자에게 권한을 부여할지, 아니면 중앙화 거래소 에서 AI 시스템을 구축하고 관리하는 사람에게 통제권을 넘길 뿐인지는 아직 불분명한 문제입니다.
DeFi 분야에 AI를 적용하는 것은 아직 초기 단계에 있습니다. 앞으로 몇 년은 이러한 기술이 탈중앙화 금융을 진정으로 민주화할 것인지, 아니면 역설적으로 새로운 형태의 게이트키핑을 도입할 것인지를 결정하게 될 것입니다. 과제는 단순히 자동화에 대한 것이 아니라, 한 게이트키퍼를 다른 게이트키퍼로 대체하는 것이 아니라 AI가 접근성, 투명성, 탈중앙화 향상시키도록 하는 것입니다.
새로운 시대의 DeFAI를 사용하기를 기다리고 있습니다.
