DeFAI 전체 설명: AI는 어떻게 DeFi의 잠재력을 발휘하는가?

저자: Geng Kai, DFG

DeFAI란 무엇인가요?

분산형 금융(DeFi)은 2020년 급속한 확장 이후 암호화폐 생태계의 핵심이 되어 왔습니다. 많은 새로운 혁신적 프로토콜이 구축된 반면, 이로 인해 복잡성과 단편화가 증가했으며, 숙련된 사용자조차도 방대한 수의 체인, 자산, 프로토콜을 탐색하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

한편, 인공지능(AI)은 2023년에 광범위한 내러티브에서 2024년에는 보다 전문화되고 에이전트 중심적인 초점으로 발전했습니다. 이러한 변화로 인해 DeFi AI(DeFAI)가 탄생했습니다. DeFAI는 AI가 자동화, 위험 관리, 자본 최적화를 통해 DeFi를 강화하는 새로운 분야입니다.

DeFAI는 여러 수준에 걸쳐 있습니다. AI 에이전트가 거래를 수행하고 스마트 계약을 실행하려면 특정 체인과 상호 작용해야 하므로 블록체인이 기본 계층입니다. 이에 더해, 데이터 및 컴퓨팅 계층은 과거 가격 데이터, 시장 심리, 온체인 분석에서 파생된 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 인프라를 제공합니다. 개인정보 보호 및 검증 계층은 신뢰할 수 없는 실행을 유지하는 동시에 민감한 재무 데이터의 보안을 보장합니다. 마지막으로, Agent Framework를 사용하면 개발자가 자율 거래 봇, 신용 위험 평가자, 온체인 거버넌스 최적화 도구와 같은 특수 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

이 생태계 맵은 더 확장될 수 있지만, 이는 DeFAI 기반으로 구축된 프로젝트의 최상위 범주입니다.

DeFAI 생태계가 계속 확장됨에 따라 가장 눈에 띄는 프로젝트는 세 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.

1. 추상화 계층

이 범주에 기반한 프로토콜은 DeFi를 위한 ChatGPT와 같은 사용자 친화적 인터페이스 역할을 하며, 사용자가 온체인 실행을 위한 프롬프트를 입력할 수 있도록 합니다. 이들은 종종 여러 체인과 dApp을 통합하고, 복잡한 거래에서 수동 단계를 제거하면서 사용자 의도를 실행합니다.

이러한 프로토콜이 수행할 수 있는 기능은 다음과 같습니다.

• 거래소, 크로스체인, 대출/인출, 크로스체인 거래 실행

• 복사 트레이딩 지갑 또는 Twitter/X 프로필

• 포지션 크기 비율에 따라 자동으로 이익 실현/손절매 및 기타 거래를 실행합니다.

예를 들어, Aave에서 ETH를 수동으로 인출하고 Solana로 크로스 체인하고 SOL/Fartcoin으로 전환하고 Raydium에 유동성을 제공할 필요가 없습니다. 추상화 계층 프로토콜이 모든 작업을 한 단계로 처리합니다.

주요 계약:

• @griffaindotcom — 사용자를 대신하여 거래를 실행하는 브로커 네트워크

• @HeyAnonai — DeFi 거래 및 실시간 통찰력에 대한 사용자 알림을 처리하기 위한 프로토콜

• @orbitcryptoai — DeFi 상호작용을 위한 AI 동반자

https://x.com/griffaindotcom/status/1887682734027645055

2. 자율 거래 에이전트

사전 설정된 규칙을 따르는 기존의 거래 로봇과 달리 자율 거래 에이전트는 시장 상황을 학습하고 적응하며 , 새로운 정보에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터를 분석하여 전략을 지속적으로 개선합니다.

• 더 나은 장기/단기 결정을 내리기 위해 시장 동향을 예측하세요

• 기본 거래와 같은 복잡한 DeFi 전략을 실행합니다.

주요 계약:

• @Almanak__ — 자율적인 금융 에이전트를 교육, 최적화 및 배치하기 위한 플랫폼

• @Cod3xOrg — 블록체인에서 재무 작업을 수행하는 AI 에이전트 출시

• @Spectral_Labs — 자율적인 온체인 거래 에이전트 네트워크 생성

3. AI 기반 DApps

DeFi dApp은 대출, 거래, 수익 농사와 같은 기능을 제공합니다. AI 및 AI 에이전트는 다음을 통해 이러한 서비스를 개선할 수 있습니다.

• LP 포지션을 재조정하여 유동성 공급을 최적화하여 더 나은 APY를 얻으세요

• 잠재적인 러그나 허니팟을 감지하여 토큰에서 위험을 스캔합니다.

주요 계약:

• @gizatechxyz 의 ARMA - 모드 및 베이스에서 USDC 수익률을 최적화하기 위한 AI 에이전트

• @SturdyFinance — AI 기반 수익 보험

• @derivexyz — 스마트 AI 조종사를 활용한 최적화된 옵션 및 영구 계약 플랫폼

주요 과제

이러한 계층에 구축된 최상위 프로토콜은 다음과 같은 여러 가지 과제에 직면합니다.

1. 이러한 프로토콜은 최적의 거래 실행을 달성하기 위해 실시간 데이터 스트림을 활용합니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 비효율적인 라우팅, 실패한 거래 또는 수익성 없는 거래가 발생할 수 있습니다.

2. AI 모델은 과거 데이터에 의존하지만, 암호화폐 시장은 매우 변동성이 큽니다. 에이전트는 효율성을 유지하기 위해 다양하고 고품질의 데이터 세트에 대한 교육을 받아야 합니다.

3. 전반적인 시장 상황을 파악하려면 자산 상관관계, 유동성 변화, 시장 심리에 대한 포괄적인 이해가 필요합니다.

이러한 범주에 기반한 프로토콜은 시장에서 환영을 받았습니다. 그러나 더 나은 제품과 최적의 결과를 제공하려면 다양한 품질의 여러 데이터세트를 통합하여 제품을 다음 단계로 끌어올리는 것을 고려해야 합니다.

데이터 레이어 - DeFAI 인텔리전스 강화

AI의 성능은 의존하는 데이터의 품질에 따라 결정됩니다. AI 에이전트가 DeFAI에서 효과적으로 작동하려면 실시간이고 구조화되고 검증 가능한 데이터가 필요합니다. 예를 들어, 추상화 계층은 RPC 및 소셜 네트워크 API를 통해 온체인 데이터에 액세스해야 하며, 거래 및 수익 최적화 에이전트는 거래 전략을 더욱 세부화하고 리소스를 재분배하기 위해 데이터가 필요합니다.

고품질 데이터 세트를 통해 거래자는 미래의 가격 동향에 대해 더 나은 예측 분석을 수행하고, 특정 자산에 대한 롱 포지션 또는 숏 포지션에 대한 선호도에 맞춰 거래 추천을 제공할 수 있습니다.

DeFAI의 주요 데이터 제공자

모드 합성 서브넷

Bittensor의 50번째 하위 네트워크인 Synth는 에이전트의 재무 예측 기능을 위한 합성 데이터를 생성합니다. 기존의 다른 가격 예측 시스템과 비교해 Synth는 가격 변동의 전체 분포와 관련 확률을 포착하여 프록시와 LLM을 강화하는 세계에서 가장 정확한 합성 데이터를 구축합니다.

보다 고품질의 데이터 세트를 제공하면 AI 에이전트가 거래에서 더 나은 방향성 결정을 내릴 수 있으며, 다양한 시장 상황에서 APY 변동을 예측하여 필요할 때 유동성 풀이 유동성을 재분배하거나 추출할 수 있습니다. 메인넷 출시 이후 DeFi 팀으로부터 API를 통해 Synth의 데이터를 통합해 달라는 강력한 요청을 받았습니다.

가장 주목받는 AI 에이전트 블록체인

Mode는 AI와 에이전트를 위한 데이터 계층을 구축하는 것 외에도 DeFAI의 미래를 위한 풀스택 블록체인을 구축하기 위해 자리매김하고 있습니다. 그들은 최근 사용자 프롬프트를 통해 온체인 거래를 실행하는 DeFAI의 공동 파일럿인 Mode Terminal을 배포했으며, 이는 곧 $MODE 스테이커에게 공개될 예정입니다.

https://x.com/modenetwork/status/1882803123523383435?s=46&t=JaMReQ6LUFL_qJEJqpfTPw

또한 Mode는 다양한 AI 및 에이전트 기반 팀을 지원합니다. Mode는 Autonolas, Giza, Sturdy와 같은 프로토콜을 자사 생태계에 통합하기 위해 많은 노력을 기울였으며, 더 많은 에이전트가 개발되고 거래를 실행함에 따라 빠르게 성장했습니다.

이러한 움직임은 네트워크를 AI로 업그레이드하면서 이루어졌으며, 가장 주목할 만한 것은 블록체인에 AI 기반 분류기를 장착한 것입니다. 시뮬레이션과 AI를 활용해 거래를 실행하기 전에 분석을 실시함으로써, 위험도가 높은 거래를 차단하고 처리 전에 검토하여 체인상 보안을 보장할 수 있습니다. Optimism 슈퍼체인의 L2인 Mode는 중간 지점에 위치하여 인간과 프록시 사용자를 최고의 DeFi 생태계에 연결합니다.

AI 에이전트가 기반으로 하는 최고의 블록체인 비교

Solana와 Base는 의심할 여지 없이 대부분 AI 에이전트 프레임워크와 토큰이 구축되고 출시되는 두 개의 주요 체인 입니다. AI Agents는 Solana의 높은 처리량과 낮은 지연 시간 네트워크와 오픈 소스 ElizaOS를 활용하여 에이전트 토큰을 배포하는 반면, Virtuals는 Base에 에이전트를 배포하기 위한 런치패드 역할을 합니다. 이들 모두 해커톤과 자금 지원 혜택을 갖추고 있지만, 체인으로서의 AI 이니셔티브 측면에서 Mode가 달성한 수준에는 아직 도달하지 못했습니다.

NEAR은 이전에 자신을 AI 중심 L1 블록체인으로 정의했으며, AI 작업 마켓플레이스 , 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크를 갖춘 NEAR AI 연구 센터, NEAR AI Assistant 등의 기능을 갖추고 있습니다. 그들은 최근 NEAR에서 완전 자율적이고 검증 가능한 에이전트를 확장하기 위해 2,000만 달러 규모의 AI 에이전트 펀드를 발표했습니다.

체인베이스

Chainbase는 AI 에이전트의 거래, 통찰력, 예측, 알파 찾기 및 기타 기능을 강화하는 완전히 검증 가능한 온체인 구조화 데이터 세트를 제공합니다. 그들은 무제한 쿼리와 분석을 위한 온체인 및 오프체인 데이터를 대상 데이터 저장소로 통합하는 블록체인 데이터 흐름 프레임워크 인 Manuscripts를 출시했습니다.

이를 통해 개발자는 특정 요구 사항에 맞춰 데이터 처리 워크플로를 맞춤화할 수 있습니다. 원시 데이터를 표준화하고 처리하여 명확하고 호환 가능한 형식으로 만들면 데이터 세트가 AI 시스템의 엄격한 요구 사항을 충족하도록 보장하여 사전 처리 시간을 줄이는 동시에 모델 정확도를 높이고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 만드는 데 도움이 됩니다.

그들은 광범위한 온체인 데이터를 기반으로 Theia 라는 모델을 개발했습니다. 이 모델은 복잡한 코딩 지식이 필요 없이 온체인 데이터를 사용자를 위한 데이터 분석으로 변환합니다. Chainbase 데이터의 유용성은 AI 프로토콜이 데이터를 사용하여 다음을 수행하는 파트너십에서 분명하게 드러납니다.

• 체인 기반 의사결정을 위한 ElizaOS 프록시 플러그인

• Vana AI Assistant 구축

• Flock.io 소셜 네트워크 인텔리전스, 사용자 행동에 대한 통찰력 제공

• DeFi를 위한 Theoriq의 데이터 분석 및 예측

• 0G, Aethir 및 io.net 과도 협력

기존 데이터 프로토콜과 비교

The Graph, Chainlink, Alchemy와 같은 데이터 프로토콜은 데이터를 제공하지만 AI 중심이 아닙니다. Graph는 블록체인 데이터를 쿼리하고 인덱싱할 수 있는 플랫폼을 제공하며, 이를 통해 개발자는 거래 또는 정책 실행을 위해 구축되지 않은 원시 데이터에 액세스할 수 있습니다. Chainlink는 오라클 데이터 피드를 제공하지만 예측을 위한 AI 최적화 데이터 세트가 부족한 반면, Alchemy는 주로 RPC 서비스를 제공합니다.

반면, Chainbase 데이터는 AI 애플리케이션이나 에이전트가 보다 체계적이고 통찰력 있는 형태로 쉽게 활용할 수 있는 특별히 준비된 블록체인 데이터로, 이를 통해 에이전트가 온체인 시장, 유동성, 토큰 데이터와 관련된 데이터를 더 쉽게 얻을 수 있습니다.

에스큐디에이아이

sqd.ai (이전 Subsquid)는 AI 에이전트와 Web3 서비스에 맞춤형 개방형 데이터베이스 네트워크를 개발하고 있습니다. 분산형 데이터 레이크는 허가 없이도 막대한 양의 실시간 및 과거 블록체인 데이터에 비용 효율적으로 접근할 수 있게 해주어 AI 에이전트가 더 효율적으로 운영될 수 있도록 해줍니다.

sqd.ai는 초당 최대 150,000개 이상의 블록을 처리하는 속도로 실시간 데이터 인덱싱(미처리 블록 인덱싱 포함)을 제공하며, 이는 다른 모든 인덱서보다 빠른 속도입니다. 지난 24시간 동안 그들은 11TB가 넘는 데이터를 제공했고 , 수십억 명의 자율 AI 에이전트와 개발자들의 높은 처리량 요구를 충족했습니다.

https://x.com/helloSQD/상태/1879575591118414003

맞춤형 데이터 처리 플랫폼은 AI 에이전트의 요구 사항에 따라 맞춤형 데이터를 제공하고, DuckDB는 로컬 쿼리에 대한 효율적인 데이터 검색을 제공합니다. 포괄적인 데이터 세트는 100개가 넘는 EVM과 Substrate 네트워크를 지원하고 이벤트 로그와 거래 세부 정보를 포함하는데, 이는 여러 블록체인에서 운영되는 AI 에이전트에게 매우 귀중한 정보입니다.

제로 지식 증명을 포함하면 AI 에이전트가 개인 정보를 침해하지 않고 민감한 데이터에 액세스하고 처리할 수 있습니다. 또한, sqd.ai는 더 많은 처리 노드를 추가하여 증가하는 데이터 부하를 처리함으로써 수십억에 달할 것으로 추정되는 AI 에이전트를 지원할 수 있습니다.

매력적인 여자

쿠키는 소셜 데이터를 처리하도록 특별히 설계된 AI 에이전트와 클러스터를 위한 모듈식 데이터 계층을 제공합니다. 이 솔루션은 체인상과 소셜 플랫폼에서 상위 에이전트의 사고방식을 추적하는 AI 에이전트 대시보드를 제공하며, 최근에는 다른 AI 에이전트가 CT에서 인기 있는 내러티브와 사고방식의 변화를 감지할 수 있는 플러그 앤 플레이 데이터 클러스터링 API를 출시했습니다.

해당 데이터 클러스터는 20개의 데이터 브로커가 지원하는 7TB 이상의 실시간 온체인 및 소셜 데이터 소스를 포괄하여 시장 심리와 온체인 분석에 대한 통찰력을 제공합니다. 최신 AI 에이전트 @agentcookiefun 은 7% 용량의 데이터 세트를 활용하여 시장 예측을 제공하고 그 기반에서 실행되는 다양한 에이전트를 활용하여 새로운 기회를 발견합니다.

DeFAI의 다음 단계

현재 DeFi에 있는 대부분의 AI 에이전트는 완전한 자율성을 달성하는 데 상당한 한계에 직면해 있습니다. 예를 들어:

1. 추상화 계층은 사용자 의도를 행동으로 변환하지만 종종 예측 기능이 부족합니다.

2. AI 에이전트는 분석을 통해 알파를 생성할 수 있지만 독립적인 거래 실행이 부족합니다.

3. AI 기반 dApp은 볼트나 거래를 처리할 수 있지만 사전 대응적이기보다는 사후 대응적입니다.

DeFAI의 다음 단계에서는 최적의 에이전트 플랫폼이나 에이전트를 개발하기 위해 유용한 데이터 계층을 통합하는 데 중점을 둘 가능성이 높습니다. 이를 위해서는 고래 활동, 유동성 변화 등에 대한 심층적인 온체인 데이터가 필요하며, 더 나은 예측 분석을 위한 유용한 합성 데이터와 일반 시장의 감정 분석을 결합해야 합니다. 여기에는 특정 카테고리(예: AI 에이전트, DeSci 등)의 토큰 변동이나 소셜 네트워크의 토큰 변동이 포함됩니다.

궁극적인 목표는 AI 에이전트가 단일 인터페이스에서 원활하게 거래 전략을 생성하고 실행할 수 있도록 하는 것입니다. 이러한 시스템이 성숙해지면 DeFi 트레이더가 AI 에이전트에 의존하여 최소한의 인간 개입으로 금융 전략을 자율적으로 평가, 예측하고 실행하는 미래를 볼 수 있을 것입니다.

마지막 생각

AI 에이전트 토큰과 프레임워크가 엄청나게 감소한 상황에서 일부 사람들은 DeFAI가 단지 일시적인 유행일 뿐이라고 생각할 수도 있습니다. 그러나 DeFAI는 아직 초기 단계이며, AI 에이전트가 DeFi의 활용성과 성능을 향상시킬 수 있는 잠재력은 부인할 수 없습니다.

이러한 잠재력을 끌어내는 열쇠는 고품질의 실시간 데이터에 접근하는 데 있으며, 이를 통해 AI 기반 거래 예측 및 실행이 개선됩니다. 점점 더 많은 프로토콜이 다양한 데이터 계층을 통합하고 있으며, 데이터 프로토콜은 프레임워크에 대한 플러그인을 구축하고 있습니다. 이는 에이전트의 의사 결정에 있어 데이터의 중요성이 부각됨을 보여줍니다.

앞으로 검증 가능성과 개인정보 보호는 프로토콜이 해결해야 할 핵심 과제가 될 것입니다. 현재 대부분의 AI 에이전트는 사용자가 자금을 맡겨야 하는 블랙박스처럼 작동합니다. 따라서 검증 가능한 AI 의사결정의 개발은 기관 프로세스의 투명성과 책임을 보장하는 데 도움이 될 것입니다. TEE, FHE 또는 zk-proofs 기반 프로토콜을 통합하면 AI 에이전트 행동의 검증 가능성을 향상시켜 자율성에 대한 신뢰를 구축할 수 있습니다.

고품질 데이터, 견고한 모델, 투명한 의사 결정 프로세스를 성공적으로 결합해야만 DeFAI 에이전트가 널리 채택될 수 있습니다.