딥하게 융합된 DeFi와 AI의 DeFAI가 AI 에이전트의 새로운 물결을 일으킬 수 있을까?

저자: YBB Capital Researcher Ac-Core

1. DeFAI는 어떤 이야기를 하고 있나

1.1 DeFAI란 무엇인가

간결하게 말하자면 DeFAI는 AI + DeFi입니다. AI에 관해서는 시장이 여러 차례 과열되었고, AI 연산력에서 AI Meme, 다양한 기술 아키텍처에서 다양한 인프라까지 다양합니다. 최근 AI 에이전트의 전체 시가총액이 하락세를 보이고 있지만, DeFAI의 개념은 새로운 돌파구로 자리 잡고 있습니다. 현재 DeFAI는 대체로 AI 추상화, 자율 DeFi 에이전트, 시장 분석 및 예측의 세 가지 범주로 나눌 수 있으며, 각 대분류의 구체적인 분류는 아래 그림과 같습니다.

그림 출처: 저자 제작

1.2 DeFAI는 어떻게 작동하는가

DeFi 시스템에서 AI 에이전트의 핵심은 LLM(대형 언어 모델)이며, 작동은 데이터 수집에서 의사 결정 실행까지 여러 단계의 프로세스와 기술을 포함합니다. IOSG 문서의 @3sigma 연구에 따르면, 대부분의 모델은 데이터 수집, 모델 추론, 의사 결정, 호스팅 및 운영, 상호 운용성, 지갑이라는 여섯 가지 특정 작업 흐름을 따릅니다. 아래는 요약입니다:

1. 데이터 수집: AI 에이전트의 주요 임무는 운영 환경을 포괄적으로 이해하는 것입니다. 이는 여러 출처에서 실시간 데이터를 수집하는 것을 포함합니다:

• 온체인 데이터: 인덱서, 오라클 등을 통해 실시간 블록체인 데이터를 수집합니다. 예를 들어 거래 기록, 스마트 계약 상태, 네트워크 활동 등이 있습니다. 이는 에이전트가 시장 동향을 파악하는 데 도움을 줍니다;

• 오프체인 데이터: 외부 데이터 제공업체(예: CoinMarketCap, Coingecko)로부터 가격 정보, 시장 뉴스 및 거시 경제 지표를 수집하여 에이전트가 시장 외부 조건을 이해하도록 합니다. 이러한 데이터는 일반적으로 API 인터페이스를 통해 에이전트에 제공됩니다;

• 탈중앙화 데이터 소스: 일부 에이전트는 탈중앙화된 데이터 피드 프로토콜을 통해 가격 오라클 데이터를 수집하여 데이터의 탈중앙화와 신뢰성을 보장합니다.

2. 모델 추론: 데이터 수집이 완료되면 AI 에이전트는 추론 및 계산 단계로 들어갑니다. 여기서 에이전트는 여러 AI 모델에 의존하여 복잡한 추론과 예측을 수행합니다:

• 지도 학습 및 비지도 학습: 라벨이 있는 데이터 또는 라벨이 없는 데이터에서 학습하여 AI 모델은 시장 및 거버넌스 포럼의 행동을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 과거 거래 데이터를 분석하여 미래 시장 동향을 예측하거나 거버넌스 포럼 데이터를 분석하여 특정 투표 제안의 결과를 추측할 수 있습니다;

• 강화 학습: 시행착오 및 피드백 메커니즘을 통해 AI 모델은 전략을 자율적으로 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 토큰 거래에서 AI 에이전트는 다양한 거래 전략을 시뮬레이션하여 최적의 매수 또는 매도 시점을 결정할 수 있습니다. 이러한 학습 방식은 에이전트가 변화하는 시장 조건에서 지속적으로 개선될 수 있도록 합니다;

• 자연어 처리(NLP): 사용자 자연어 입력을 이해하고 처리함으로써 에이전트는 거버넌스 제안이나 시장 토론에서 핵심 정보를 추출하여 사용자가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이는 탈중앙화된 거버넌스 포럼을 스캔하거나 사용자 지시를 처리할 때 특히 중요합니다.

3. 의사 결정: 수집된 데이터와 추론 결과를 바탕으로 AI 에이전트는 의사 결정 단계로 들어갑니다. 이 단계에서 에이전트는 현재 시장 상황을 분석할 뿐만 아니라 여러 변수 간의 균형을 맞춰야 합니다:

• 최적화 엔진: 에이전트는 최적화 엔진을 사용하여 다양한 조건에서 최상의 실행 계획을 찾습니다. 예를 들어 유동성 제공이나 차익 거래 전략을 수행할 때 에이전트는 슬리피지, 거래 수수료, 네트워크 지연, 자금 규모 등의 요소를 고려하여 최적의 실행 경로를 찾아야 합니다;

• 다중 에이전트 시스템 협력: 복잡한 시장 상황에 대응하기 위해 단일 에이전트가 모든 결정을 최적화할 수 없는 경우가 있습니다. 이 경우 여러 AI 에이전트를 배치하여 각기 다른 작업 분야에 집중하고 협력하여 전체 시스템의 의사 결정 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 한 에이전트는 시장 분석에 집중하고 다른 에이전트는 거래 전략 실행에 집중합니다.

4. 호스팅 및 운영: AI 에이전트는 대량의 계산을 처리해야 하므로 일반적으로 모델을 오프체인 서버나 분산 컴퓨팅 네트워크에 호스팅해야 합니다:

• 중앙화 호스팅: 일부 AI 에이전트는 AWS와 같은 중앙화된 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하여 계산 및 저장 요구 사항을 호스팅할 수 있습니다. 이러한 방식은 모델의 효율적인 운영을 보장하는 데 도움이 되지만, 동시에 중앙화된 잠재적 위험을 초래할 수 있습니다;

• 탈중앙화 호스팅: 중앙화 위험을 줄이기 위해 일부 에이전트는 탈중앙화된 분산 컴퓨팅 네트워크(예: Akash)와 분산 저장 솔루션(예: Arweave)을 사용하여 모델과 데이터를 호스팅합니다. 이러한 솔루션은 모델의 탈중앙화 운영을 보장하고 데이터 저장의 지속성을 제공합니다;

• 온체인 상호작용: 모델 자체는 오프체인에 호스팅되지만 AI 에이전트는 스마트 계약 기능(예: 거래 실행, 유동성 관리)을 수행하고 자산을 관리하기 위해 온체인 프로토콜과 상호작용해야 합니다. 이를 위해서는 안전한 키 관리 및 거래 서명 메커니즘이 필요합니다. 예를 들어 MPC(다자간 계산) 지갑이나 스마트 계약 지갑이 있습니다.

5. 상호 운용성: AI 에이전트는 DeFi 생태계에서 여러 다른 DeFi 프로토콜 및 플랫폼과 원활하게 상호작용하는 중요한 역할을 합니다:

• API 통합: 에이전트는 API 브릿지를 통해 다양한 탈중앙화 거래소, 유동성 풀 및 대출 프로토콜과 데이터 교환 및 상호작용을 수행합니다. 이를 통해 에이전트는 실시간으로 시장 가격, 거래 상대방, 대출 금리 등의 핵심 정보에 접근하고 이를 바탕으로 거래 결정을 내릴 수 있습니다;

• 탈중앙화 메시징: 에이전트가 온체인 프로토콜과의 동기화를 보장하기 위해 탈중앙화 메시징 프로토콜(예: IPFS 또는 Webhook)을 통해 업데이트를 수신할 수 있습니다. 이를 통해 AI 에이전트는 거버넌스 제안의 투표 결과, 유동성 풀의 변동과 같은 외부 이벤트를 실시간으로 처리하여 전략을 조정할 수 있습니다.

6. 지갑 관리: AI 에이전트는 블록체인에서 실제 작업을 수행할 수 있어야 하며, 이는 지갑 및 키 관리 메커니즘에 의존합니다:

• MPC 지갑: 다자간 계산 지갑은 개인 키를 여러 참여자 간에 분할하여 에이전트가 단일 지점 키 위험 없이 안전하게 거래를 수행할 수 있도록 합니다. 예를 들어, Coinbase Replit의 지갑은 MPC를 활용하여 안전한 키 관리를 구현하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 사용자는 일정한 통제를 유지하면서 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 격리 환경에 저장하는 것입니다. 이러한 방식은 AI 에이전트가 완전 자율 환경에서 거래 및 결정을 수행할 수 있도록 하며, 제3자의 개입에 의존하지 않습니다. 그러나 TEE는 현재 하드웨어 중앙화 및 성능 오버헤드 문제에 직면해 있지만, 이러한 문제들이 해결되면 완전 자율 AI 시스템이 가능해질 것입니다.

1.3 교파의 기원? 의도에서 DeFAI로

그림 출처: 저자 제작

DeFAI의 비전이 AI 에이전트와 다양한 AI 플랫폼을 통해 사용자가 자율적으로 포트폴리오를 관리하고 모든 사람이 쉽게 암호화폐 시장 거래에 참여할 수 있도록 하는 것이라면, 이 비전은 "의도"라는 개념을 자연스럽게 떠올리게 합니다.

Paradigm이 처음 제안한 "의도" 개념을 되돌아보면, 우리가 정상적으로 거래할 때는 명확한 실행 경로를 지정해야 합니다. 예를 들어 Uniswap에서 Token A를 Token B로 교환할 때, 의도 주도 시나리오에서는 실행 경로가 해결자와 AI에 의해 함께 매칭되고 최종적으로 결정됩니다. 다시 말해: 거래 = 내가 TX의 실행 방식을 지정하는 것; 의도 = 나는 TX 결과만 필요하고 실행 과정에는 관심이 없다. 후방 거울의 관점에서 볼 때, DeFAI의 서사는 AI 에이전트의 궁극적인 이념에 가까울 뿐만 아니라 AI와 잘 맞아떨어지며 의도를 실현하는 비전과도 완벽하게 일치합니다. 종합적으로 볼 때 DeFAI는 의도의 새로운 추가 경로처럼 보입니다.

미래에 블록체인의 대규모 응용 프로그램이 실현되는 궁극적인 버전은: AI 에이전트 + 해결자 + 의도 중심 + DeFAI = 미래?

2. DeFAI 관련 프로젝트

그림 출처: 저자 제작

2.1 Griffain

@griffaindotcom $GRIFFAIN: AI 에이전트와 블록체인을 결합한 혁신 플랫폼으로, 사용자가 AI 에이전트를 발행할 수 있도록 돕습니다. 강력하고 확장 가능한 탈중앙화 금융(DeFi) 솔루션을 만드는 데 중점을 두며, 원활한 토큰 교환, 유동성 제공 및 생태계 성장을 지원합니다. 지갑, 거래 및 NFT를 쉽게 관리하고 Memecoin 발행 및 에어드롭과 같은 작업을 자동으로 수행합니다.

2.2 Hey Anon

@HeyAnonai $ANON: 인공지능 기반의 DeFi 프로토콜로, 상호작용을 단순화하고 실시간 프로젝트 데이터를 집계하며 자연어 처리를 통해 복잡한 작업을 수행하여 사용자의 DeFi 추상화 레이어를 편리하게 합니다. DWF Labs는 AI 에이전트 기금을 통해 DeFAI 프로젝트인 Hey Anon을 지원한다고 발표했으며, 1월 14일 Moonshot에 출시되었습니다.

2.3 Orbit

@orbitcryptoai $GRIFT: 복잡한 DeFi 인터페이스와 작업을 단순화하여 일반인의 참여 장벽을 낮추었습니다. 현재 (EVM 및 Solana) 100개 이상의 블록체인 및 200개 이상의 프로토콜을 지원하며, GRIFT 토큰은 플랫폼에 활력을 불어넣기 위해 사용됩니다.

2.4 Neur

@neur_sh $NEUR: LLM 모델과 블록체인 기술 기능을 통합한 오픈 소스 풀 스택 애플리케이션으로, Solana 생태계를 위해 설계되었으며 Solana Agent Kit을 사용하여 원활한 프로토콜 상호작용을 구현합니다.

2.5 Modenetwork

@modenetwork $MODE: 이더리움 Layer2의 AI x DeFi 혁신 중심 플랫폼으로 자리 잡고 있으며, 소유자는 MODE를 스테이킹하여 veMODE를 얻고 AI 에이전트의 에어드롭을 받을 수 있도록 합니다. DeFAI 스택이 되는 것을 목표로 하고 있습니다.

2.6 The Hive

@askthehive_ai $BUZZ: Solana에 구축되어 OpenAI, Anthropic, XAI, Gemini 등 여러 모델을 통합하여 거래, 스테이킹, 대출 등의 복잡한 DeFi 작업을 수행합니다.

2.7 Bankr

@bankrbot $BNKR: 인공지능 기반의 암호화폐 동반자로, 사용자는 메시지를 보내기만 하면 쉽게 구매, 판매, 교환, 한정가 주문 및 지갑 관리를 수행할 수 있으며, 최근에는 토큰 교환 및 온체인 추적 기능을 추가할 계획입니다. 모든 사람이 DeFi를 사용하고 자동화된 거래를 실현할 수 있도록 하는 비전을 가지고 있습니다.

2.8 HotKeySwap

@HotKeySwap $HOTKEY: AI 기반 DEX 집계기 및 분석 도구, 크로스 체인 거래 등 다양한 DeFi 도구를 제공하며, 크로스 체인 거래 및 분석을 지원합니다.

2.9 Gekko AI

@Gekko_Agent $GEKKO: Virtuals 프로토콜에 의해 생성된 AI 에이전트로, 포괄적인 자동화 거래 솔루션을 제공하며 예측 시장을 위해 특별히 제작된 AI 에이전트입니다. GEKKO 토큰의 자동화 거래 전략에는 자동 리밸런싱, 수익 수확 및 새로운 토큰 지수 생성 기능이 포함됩니다.

2.10 ASYM

@ASYM41b07 $ASYM: AI 기반 DEX 집계기 및 분석 도구를 제공하여 높은 투자 수익률 기회를 식별하고 발생한 이익을 $ASYM으로 정산합니다.

2.11 Wayfinder Foundation

@AIWayfinder $Wayfinder: 카드 게임 체인 게임 Parallel에서 출시한 AI 전체 체인 상호작용 도구로, 에이전트가 온체인 환경에서 탐색하고 거래를 수행하며 탈중앙화 애플리케이션과 상호작용할 수 있도록 돕습니다.

2.12 Slate

@slate_ceo $Slate: 일반적인 인공지능 에이전트와 에이전트의 연결 인프라 레이어로, 자연어 명령을 통해 이를 온체인 작업으로 변환하여 자동화 거래 전략의 실행에 집중하며 특정 조건에서 매수 또는 매도를 수행하여 온체인 작업을 생각처럼 간단하게 만듭니다.

2.13 Cod3x

@Cod3xOrg $Cod3x: Solana AI 해커톤 프로젝트로, 코드 없는 개발 도구를 제공하여 자동화된 DeFi 전략을 구축할 수 있는 에이전트를 만듭니다. 에이전트 인터페이스(Agentic Interface)는 의도 표현만으로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 도구입니다.

2.14 Almanak

@Almanak__ $Almanak: 자가 학습 능력을 갖춘 AI 에이전트로, 자율적으로 작업을 수행하며 에이전트 기반 모델링을 통해 DeFi 및 게임 프로젝트를 최적화합니다. 데이터 과학과 거래 지식을 활용하여 프로토콜의 수익성을 극대화하고 경제적 안전성을 보장하는 것이 사명입니다.

2.15 HIERO

@HieroHQ $HTERM: Solana 및 Base 네트워크의 다중 체인 스마트 도구로, 사용자가 자연어 명령을 사용하여 에이전트가 자율적으로 거래를 완료할 수 있도록 허용합니다. 여기에는 토큰 매매, 간단한 토큰 분석 등이 포함됩니다.

3. AI 에이전트의 종착지는 어떤 체계인가

그림 출처: 저자 제작

시간은 경쟁입니다. DeFAI 프로젝트는 비가 내린 후의 봄싹처럼 끊임없이 등장하고 있습니다. 비트코인이 1월 13일에 9만 달러 아래로 크게 하락한 후, 다음 날 CoinGecko 데이터에 따르면 DeFAI 관련 토큰은 반대로 38.73% 상승했습니다. 이 중 $GRIFT, $BUZZ, $ANON의 상승폭이 가장 컸습니다. 그러나 AI 에이전트의 금융 방향이 어떻게 나아가야 할지는 우리가 고민해야 할 문제입니다. 현재의 갈림길은 왼쪽의 게임과 오른쪽의 DeFi를 가리키고 있습니다.

3.1 왼쪽의 게임:

M3 (Metaverse Makers )(@m3org)는 아마도 가장 잠재력이 큰 대표 사례일 것입니다. 이 프로젝트는 의심되는 ai16z 뒤의 조직의 예술가와 오픈 소스 해커 커뮤니티로 구성되어 있으며, 팀의 핵심 멤버로는 JIN(@dankvr), Reneil(@reneil1337), Saori(@saorixbt), Shaw(@shawmakesmagic) 등이 있습니다. 그러나 게임의 가장 큰 현실적 장애물은 인력과 자원이 풍부한 Web2 시장에서 진정으로 성공한 AI 게임이 없다는 점입니다. 2024년 1월에 주목받고 있는 《환수 파루》는 그 비상한 개발 효율성으로 AI 디자인 사용 여부에 대한 논란을 일으켰지만, CEO는 결국 이를 부인했습니다. 또한 게임 자체가 요구하는 긴 개발 주기를 고려할 때, 오른쪽의 DeFi에 비해 AI 게임은 더 많은 시장 열정을 필요로 하는 것 같습니다.

3.2 오른쪽의 DeFi:

프로젝트 시가총액 순위는 $GRIFFAIN, $ANON, $OLAS, $GRIFT, $SPEC, $BUZZ, $RSS3, $SNAI, $GATSBY로, GRIFFAIN과 ANON의 총 시가총액은 DeFAI 전체 시가총액의 37.29%를 차지합니다.

GRIFFAIN: Solana에 구축되어 현재 $457M의 시가총액과 10.3만의 트위터 팔로워 수로 DeFAI 시가총액 순위 1위를 차지하고 있습니다. 그 핵심 기능은 지갑 생성을 통해 거래를 지시하고 빠른 거래 등을 수행하는 것입니다. 현재 0.01 Sol을 사용하여 The Agent Engine의 NFT를 발행할 수 있습니다.

Hey Anon: 다중 체인 모델을 채택하여 현재 Sonic Insider, Solana, EVM, opBNB 등 다양한 공체인을 지원합니다. $ANON의 갑작스러운 상승은 창립자 Daniele(@danielesesta)의 영향으로, 그는 또한 Wonderland, Abracadabra 및 WAGMI의 창립자입니다. 그의 유입만으로도 $ANON에 많은 활력을 불어넣었습니다. Hey Anon은 그의 다음 창업 프로젝트로 현재 $248M의 시가총액으로 2위를 차지하고 있습니다.

4. 결론

DeFAI의 출현은 우연이 아닙니다. 블록체인의 핵심 특성은 강력한 금융 시나리오에 적합합니다. 현재 왼쪽의 GameFAI든 오른쪽의 DeFAI든 모두 동등한 시장 잠재력을 드러내고 있습니다. 왼쪽의 게임 방향에서는 미래에 메타버스의 연속성이 나타날 수 있으며, AI의 도움으로 가상 자산, 캐릭터, 경제 등을 관리할 수 있습니다. AI 에이전트의 Meme 요소를 활용하여 자율적으로 진화하는 메타버스의 자치와 번영을 실현할 수 있습니다.

DeFi가 오른쪽으로 발전하면, 반드시 열정적인 감정의 과열에서 실제 가치 지향의 종착점으로 나아갈 것입니다. AI 에이전트의 가치는 Meme을 발행하여 시장 흐름에 맞추는 데 의존할 수 없지만, AI 에이전트의 이야기가 지속되기 위해서는 DeFi 수익 구조의 지원이 필요합니다. 승리하는 왕자는 영원히 갑옷을 입고 있지 않을 것이며, 시장 경쟁의 최종 결과는 우리가 기대해야 할 것입니다.