DWF Ventures 디코딩 DeFAI: 당신이 주목해야 할 네 가지 방향의 핵심 프로젝트

원문 출처：DWF Ventures X 계정

저자：DWF Ventures

편집：심조 TechFlow

단 일주일 남짓한 시간 안에 DeFAI는 빠르게 부상하여 주목받는 프로젝트 분야가 되었으며, 향후 몇 달 내에 강력한 성과를 보일 것으로 기대되고 있습니다.

그렇다면 DeFAI가 이렇게 중요한 이유는 무엇일까요? 그것은 어떤 핵심 문제를 해결하고 있을까요? 함께 살펴보겠습니다.

서론

최근 몇 년 동안 DeFi는 눈에 띄는 발전을 이루었습니다------첫 번째 물결의 프로토콜(예: Maker, 현재 @SkyEcosystem, @Uniswap 및 @compoundfinance)에서 현재 3000개 이상의 다양한 DeFi 프로토콜로 발전했습니다.

DeFi의 발전은 전체 산업에 중요한 의미를 가지지만, 이 과정에서 몇 가지 주요 도전 과제가 드러났습니다.

도전 과제

첫 번째 주요 문제는 DeFi 제품의 운영 복잡성이 날로 증가하고 있다는 것입니다. 기초 구조의 복잡성이나 참여에 필요한 단계가 많아지면서 일부 DeFi 제품의 사용자 수용도가 낮아지고 있습니다.

두 번째 문제는 가장 자본 효율적이고 매력적인 수익 전략을 찾는 과정이 수작업에 의존하고 효율성이 낮다는 것입니다. 예를 들어, 집중 유동성 제공 및 대출과 같은 제품은 예금자가 지속적으로 능동적으로 관리해야 합니다.

자동화된 유동성 관리 프로토콜과 계정 추상화와 같은 솔루션이 운영 마찰을 줄이는 데 도움을 주고 있지만, DeFAI는 이러한 문제를 근본적으로 해결할 것으로 기대됩니다.

위의 두 가지 도전 과제를 해결하기 위해 새로운 패러다임이 등장했습니다.

DeFAI는 인공지능(AI)과 탈중앙화 금융(DeFi)의 결합으로, 복잡한 DeFi 작업을 간소화하고 자동화하여 기존 솔루션과 사용자 친화적인 경험 간의 격차를 메우는 것을 목표로 합니다.

AI 에이전트의 형태로 DeFAI는 사전 설정된 매개변수에 따라 사용자에게 자동으로 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 인력의 개입 없이 스마트 계약 및 계정과 상호작용할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자의 선호도와 행동 습관을 학습하여 시간이 지남에 따라 사용자 경험을 더욱 최적화할 수 있습니다.

@danielesesta：" @DWFLabs는 DeFAI 트렌드를 처음 발견하고 신속하게 행동에 나선 팀입니다. 오늘날 암호화 분야는 완전히 새로운 범주인 DeFAI를 맞이했습니다.

처음에는 제가 DeFi에 대한 열정을 @heyanonai에서 개발한 신흥 기술과 결합한 재미있는 시도에 불과했지만, 이제는 현실이 되었습니다. DeFAI는 이미 도래했으며, 장기적으로 존재할 운명입니다. DeFAI의 물결은 이제 막 시작되었습니다!"

DeFAI 프로젝트의 분류

DeFAI 프로젝트는 다음과 같은 여러 범주로 나눌 수 있으며, 각 범주는 DeFi가 직면한 다양한 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다:

• 추상화 (Abstraction)

• 분석 (Analysis)

• 최적화 (Optimisation)

• 인프라 (Infrastructure)

추상화

추상화 범주의 프로젝트는 DeFi를 간소화하는 데 전념하며, 제품의 복잡성이 증가하더라도 사용자가 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

이러한 프로젝트는 텍스트-작업(text-to-action) 기능 지원, 다단계 및 다중 체인 프로세스의 자동화 실행 등 다양한 방법으로 목표를 달성합니다.

이러한 방법은 실제로 DeFi 참여 과정을 두 가지 간단한 단계로 단순화합니다: 첫 번째 단계는 사용자의 요구와 관심에 따라 최적의 기회를 식별하는 것이고, 두 번째 단계는 단일 명령으로 에이전트가 모든 필요한 작업을 수행하도록 하는 것입니다.

일부 프로젝트는 이러한 기능을 더욱 확장했습니다.

예를 들어, @HeyAnonai는 연구 도구와 자동 실행 기능을 제공할 뿐만 아니라, 개발자가 자신의 DeFi 프로토콜을 에이전트의 생태계에 직접 통합할 수 있는 프레임워크를 제공하여 에이전트의 서비스 능력을 확장합니다.

@griffaindotcom은 사용자가 특정 프로세스를 더욱 간소화할 수 있도록 여러 전문 에이전트를 도입하여, 예를 들어 Token 스나이핑(token sniping)을 신속하게 완료할 수 있도록 합니다.

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분석

이 범주의 프로젝트는 추상화 범주와 유사한 점이 있지만, 그들의 초점은 온체인 데이터와 다양한 출처의 데이터를 집계하고 분석하여 DeFi와 Token의 트렌드 및 기회를 식별하는 데 있습니다.

사용자 인터페이스를 통해 사용자는 에이전트에게 프로젝트의 기술 지표(기술적 측면), 기본 속성(기본적 측면) 및 시장 감정과 같은 관련 정보를 문의할 수 있습니다. 또한, 대부분의 이러한 에이전트는 X 플랫폼에서 자신의 계정을 운영하며, 분석 결과를 적극적으로 공유하고 커뮤니티와 상호작용합니다.

@aixbt_agent은 이 범주에서 선두주자 중 하나로, 사용자 정의 대형 언어 모델(LLM) 프레임워크, 데이터 인덱서 및 트렌드를 식별하기 위한 전용 알고리즘을 갖추고 있습니다. 이는 CT 커뮤니티 문화에 빠르게 통합되었으며, 상대적으로 정확한 예측으로 유사 의견 리더(KOL)의 명성을 쌓아가고 있습니다.

또 다른 신흥 에이전트 @AcolytAI는 독특한 오라클(예언기)을 통해 동적 상호작용 기능을 제공하여, 에이전트 집단과 협력하여 사용자에게 집계된 데이터 기반의 응답을 제공합니다. 향후에는 개인 데이터 세트의 사용도 지원할 예정입니다.

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최적화

최적화 범주의 프로젝트는 AI를 활용하여 수익 및 포트폴리오 구성을 최적화하는 에이전트와 프로토콜을 포함합니다.

프로토콜은 일반적으로 AI 모델을 내장하고 있으며, 사용자의 이전 백테스트 전략에 따라 사용자의 예금을 직접 배치합니다. 에이전트는 사용자에게 유연성을 제공하여 자신의 투자 전략과 방법을 사용자 정의할 수 있도록 합니다.

예를 들어, @SturdyFinance의 SN10(비텐서 서브넷 기반)은 AI 기반의 수익 최적화 엔진으로, 사용자의 예금을 다양한 대출 풀에 어떻게 배분할지를 자율적으로 결정하여 대출자에게 최상의 수익을 제공하며, 완전한 자동화 작업을 실현합니다.

@getaxal의 플래그십 제품 Autopilot은 사용자가 매개변수를 설정하여 포트폴리오 재조정 및 수익 수확을 자동화할 수 있도록 합니다. 이는 사용자가 언제든지 위험 노출을 유지하도록 도와줄 뿐만 아니라, 감정의 변동으로 인한 비합리적인 결정을 피하고 수익의 자동 복리 성장을 실현합니다.

인프라

단일 기능의 에이전트와는 달리, 이 범주의 프로젝트는 DeFAI 에이전트에 핵심 인프라를 제공하는 데 중점을 둡니다. 이러한 인프라는 모델 훈련 및 추론, 데이터 관리, 보안 보장, 심지어 에이전트 간의 조정 및 협력 메커니즘까지 포괄합니다.

@BrahmaFi가 출시한 ConsoleKit은 사전 실행 시뮬레이션, 사용자 정의 스마트 계정, 모듈화 전략 엔진 등의 기능을 도입하여 에이전트가 안전하고 효율적으로 자산 관리 및 작업을 수행할 수 있도록 돕습니다.

@OmoProtocol은 사용자와 개발자가 협력형 전용 에이전트 네트워크를 생성할 수 있도록 허용하는 포괄적인 다중 에이전트 협력 레이어입니다. 이를 통해 더 복잡한 상호작용 및 전략 설계를 지원합니다. 또한, 사용자가 신속하게 에이전트를 생성할 수 있도록 도와주는 집계 도구 키트를 제공합니다.

결론

비록 DeFAI 분야는 아직 발전 초기 단계에 있으며, 많은 프로젝트가 완전히 성숙하지 않았고 명확한 차별성이 부족하지만, 이 분야의 잠재력은 의심의 여지가 없습니다.

DeFAI가 제공할 수 있는 다양한 가능성을 완전히 실현하는 데는 시간이 필요하지만, 이미 DeFi 분야의 현재 가장 긴급한 문제를 해결할 수 있는 능력을 보여주고 있습니다.

DeFAI의 가치는 단순히 복잡성을 간소화하거나 사용자 경험을 향상시키는 데 그치지 않고------DeFi의 보급을 촉진하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 초보자와 숙련된 사용자 모두에게 더 친숙하게 만들고 있습니다. DeFAI 생태계가 점차 완성됨에 따라, 우리는 DeFi가 더욱 직관적이고 효율적이며 사용자 친화적으로 발전하여 더 깊은 혁신과 더 넓은 사용자 참여의 기초를 마련할 것으로 기대할 수 있습니다.