끊임없이 가속화되는 암호화폐 세계에서 변동성은 트레이더들이 직면한 유일한 도전이 아닙니다. 수백만 건의 온체인 거래, 일일 토큰 출시, 변화하는 내러티브, 그리고 X, 텔레그램, 디스코드, 파케스터와 같은 플랫폼의 끊임없는 소음 사이에서 이 산업은 더욱 마비시키는 위협인 정보 과부하에 시달리고 있습니다.
많은 이들에게 암호화폐 공간의 빠른 속도를 따라가는 것은 시간제 작업에서 본격적인 직업으로 변모했습니다. 투자자들은 이제 모든 순간적인 트렌드를 쫓거나 아니면 진정한 기회를 완전히 놓칠 위험에 처해 있습니다. 하지만 이 섹터가 성숙해짐에 따라 혼란을 관리할 수 있는 새로운 도구 계층이 등장하고 있습니다: 도메인별 인공지능입니다.
암호화폐의 연구 딜레마
최근 설문조사에 따르면, 대략 48%의 암호화폐 투자자들이 주로 소셜 미디어 콘텐츠를 기반으로 결정을 내리고, 63%는 자신들이 적극적으로 참여하는 시장 자체를 신뢰하지 않는다고 보고합니다. 한편, 20% 미만만이 투자 전 토큰에 대해 1시간 이상 조사합니다. 너무 많은 사람들이 파편화되고 종종 신뢰할 수 없는 출처에 의존하기 때문에 실수는 불가피합니다.
기존 플랫폼은 암호화폐의 빠른 속도에 맞게 설계되지 않았습니다. 트레이더들은 뉴스 집계기, 온체인 탐색기, DEX 추적기, 감성 모니터 사이를 오갑니다. 이는 파편화된 워크플로우로, 스마트 머니가 소매 투자자들이 내러티브를 파악하기도 전에 이미 움직이는 반응적 사고방식으로 이어집니다.
일반 AI가 부족한 이유
ChatGPT와 같은 범용 대규모 언어 모델(LLM)의 인기가 높아지고 있음에도 불구하고, 이러한 도구들은 암호화폐에 적용될 때 한계에 부딪힙니다. 그 한계에는 오래된 훈련 데이터, 실시간 블록체인 접근 부족, 도메인별 용어와 토큰 역학을 이해하는 데 있어서의 어려움이 포함됩니다.
LLM은 종종 통찰력을 환각하거나, 계약 논리를 잘못 읽거나, LP 소각, 허니팟 위험, 또는 고래 지갑 움직임과 같은 미묘한 부분을 간과할 수 있습니다. 이는 잘못된 자신감, 지연된 반응, 그리고 비용이 많이 드는 실수로 이어질 수 있습니다.
사이버 AI와 서프의 공동 창립자 라이언 리는 AI가 결국 인간의 인지에 더 자연스럽게 부합하기 때문에 암호화폐의 "기본 인터페이스"로 봉사할 것이라고 예측했습니다. 그는 이것이 사용자가 있는 곳에서 직관적이고 만나는 도구를 구축함으로써 달성된다고 설명했습니다.
특화된 AI의 등장
해결책은 수직적 AI, 즉 암호화폐별 데이터로 훈련된 특화된 시스템에 있습니다. 이러한 플랫폼은 실시간 블록체인 활동을 소화하고, 소셜 감성을 모니터링하며, 지갑 행동을 해석하고, 시장 내러티브를 통합하도록 설계되었습니다 - 모든 것을 하나의 간소화된 흐름으로.
일반 AI가 토큰이 트렌딩되고 있음을 알아차릴 수 있는 반면, 수직적 AI는 그 이유를 설명할 수 있습니다. 예를 들어, 단순히 거래량 급증을 식별하는 대신, 암호화폐 중심 AI 도구는 상위 성과 지갑이 방금 소셜 대화가 증가하고 있는, 유동성이 낮은, 최근에 계약을 포기한 토큰에 투자했음을 강조할 수 있습니다 - 맥락과 실행 가능한 통찰력을 모두 제공합니다.
수직적 AI 기법을 다루는 전문가들은 특화된 시스템이 "다차원 분석"을 사용하여 지갑 흐름, 소셜 감성, 계약 이벤트와 같은 온체인 및 오프체인 데이터를 통합함으로써 정확한 추론을 가능하게 하고 "정보 과부하"를 최소화한다고 지적합니다.
(이하 생략, 동일한 방식으로 번역됨)
