DeFi와 AI를 깊이 융합한 DeFAI, AI 에이전트의 새로운 물결을 촉발할 수 있을까?
저자: YBB Capital 리서처 Ac-Core
1. DeFAI가 말하는 이야기란?
1.1 DeFAI란 무엇인가?
간단히 말해, DeFAI는 AI + DeFi를 의미한다. 시장은 이미 AI에 대한 여러 차례의 투기를 거쳤으며, AI 컴퓨팅 파워부터 AI 밈(Meme), 다양한 기술 아키텍처와 인프라까지 폭넓게 다뤘다. 최근에는 AI 에이전트 전체 시가총액이 하락세를 보이고 있지만, DeFAI 개념은 새로운 돌파구로 떠오르고 있다. 현재 DeFAI는 대략적으로 AI 추상화, 자율형 DeFi 에이전트, 시장 분석 및 예측의 세 가지 카테고리로 나눌 수 있으며, 각 세부 분류는 아래 그림과 같다.
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1.2 DeFAI는 어떻게 작동하는가?
DeFi 시스템에서 AI 에이전트의 핵심은 LLM(대규모 언어 모델)이며, 데이터 수집에서부터 의사결정 실행에 이르기까지 다층적인 프로세스와 기술을 포함한다. IOSG의 @3sigma 연구에 따르면, 대부분의 모델은 데이터 수집, 모델 추론, 의사결정 수립, 호스팅 및 실행, 상호운용성, 지갑 관리라는 여섯 단계의 특정 워크플로우를 따르며, 아래에 이를 요약한다:
1. 데이터 수집: AI 에이전트의 첫 번째 임무는 운영 환경에 대한 포괄적인 이해를 갖추는 것이다. 여기에는 여러 소스로부터 실시간 데이터를 수집하는 작업이 포함된다:
● 체인 내 데이터: 인덱서, 오라클 등을 통해 거래 내역, 스마트 계약 상태, 네트워크 활동 등의 실시간 블록체인 데이터를 수집하여 에이전트가 시장 동향과 동기화되도록 한다.
● 체인 외 데이터: 외부 데이터 제공업체(CoinMarketCap, Coingecko 등)로부터 가격 정보, 시장 뉴스, 거시경제 지표를 수집하여 외부 조건에 대한 이해를 확보한다. 이러한 데이터는 일반적으로 API 인터페이스를 통해 에이전트에 전달된다.
● 탈중앙화 데이터 소스: 일부 에이전트는 탈중앙화된 데이터 피드 프로토콜을 통해 가격 오라클 데이터를 취득하여 데이터의 탈중앙성과 신뢰성을 보장할 수도 있다.
2. 모델 추론: 데이터 수집 후, AI 에이전트는 추론 및 계산 단계로 진입한다. 이 단계에서는 복잡한 추론과 예측을 위해 다양한 AI 모델을 활용한다:
● 지도학습 및 비지도학습: 라벨링된 또는 라벨링되지 않은 데이터 위에서 학습함으로써 AI 모델은 시장 동향과 거버넌스 포럼의 행동을 분석할 수 있다. 예를 들어, 과거 거래 데이터를 분석해 미래 시장 흐름을 예측하거나, 거버넌스 포럼 데이터를 해석해 특정 투표 제안의 결과를 추정할 수 있다.
● 강화학습: 시행착오와 피드백 메커니즘을 통해 AI 모델은 자체적으로 전략을 최적화할 수 있다. 예를 들어, 토큰 거래에서 AI 에이전트는 다양한 거래 전략을 시뮬레이션하여 최적의 매수 또는 매도 시점을 결정할 수 있으며, 이 방식은 변화하는 시장 조건 속에서도 지속적으로 성능을 개선하게 한다.
● 자연어 처리(NLP): 사용자의 자연어 입력을 이해하고 처리함으로써, 에이전트는 거버넌스 제안이나 시장 논의에서 핵심 정보를 추출하여 사용자가 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 특히 탈중앙화 거버넌스 포럼을 스캔하거나 사용자 명령을 처리할 때 중요하다.
3. 의사결정 수립: 수집된 데이터와 추론 결과를 바탕으로 AI 에이전트는 의사결정 단계로 진입한다. 이 단계에서 에이전트는 현재 시장 상황뿐 아니라 다양한 변수 간 균형을 고려해야 한다:
● 최적화 엔진: 다양한 조건에서 최적의 실행 방안을 찾기 위해 최적화 엔진을 사용한다. 예를 들어 유동성 제공 또는 차익거래 전략을 수행할 때 슬리피지, 거래 수수료, 네트워크 지연, 자금 규모 등을 종합적으로 고려하여 최적의 실행 경로를 산출한다.
● 다중 에이전트 시스템 협업: 복잡한 시장 상황에 대응하기 위해 단일 에이전트로는 모든 결정을 최적화하기 어려울 수 있다. 이 경우 서로 다른 분야에 특화된 여러 AI 에이전트를 배치하고 협업함으로써 전체 시스템의 의사결정 효율성을 높일 수 있다. 예를 들어, 한 에이전트는 시장 분석에 집중하고 다른 하나는 거래 전략 실행에 집중하는 식이다.
4. 호스팅 및 실행: AI 에이전트는 많은 계산을 필요로 하므로 일반적으로 오프체인 서버나 분산 컴퓨팅 네트워크에 모델을 호스팅한다:
● 중심화 호스팅: 일부 AI 에이전트는 AWS 같은 중심화된 클라우드 컴퓨팅 서비스를 이용해 계산 및 저장 요구사항을 처리한다. 이 방식은 모델의 고효율 실행을 보장하지만, 동시에 중심화 리스크를 수반한다.
● 탈중앙화 호스팅: 중심화 리스크를 줄이기 위해 Akash 같은 탈중앙화 분산 컴퓨팅 네트워크 및 Arweave 같은 분산 저장 솔루션을 사용해 모델과 데이터를 호스팅하기도 한다. 이러한 솔루션은 모델의 탈중앙화된 실행을 보장하며, 데이터 저장의 지속성도 제공한다.
● 체인 상호작용: 모델 자체는 오프체인에 위치하지만, AI 에이전트는 스마트 계약 실행(예: 거래 실행, 유동성 관리), 자산 관리를 위해 체인 상의 프로토콜과 상호작용해야 한다. 이를 위해서는 MPC(다자간 계산) 지갑이나 스마트 계약 지갑과 같은 안전한 키 관리 및 트랜잭션 서명 메커니즘이 필요하다.
5. 상호운용성: AI 에이전트는 DeFi 생태계 내에서 다양한 DeFi 프로토콜 및 플랫폼과 원활하게 상호작용하는 것이 핵심이다:
● API 통합: 에이전트는 API 브리지를 통해 다양한 탈중앙화 거래소, 유동성 풀, 대출 프로토콜과 데이터 교환 및 상호작용을 수행한다. 이를 통해 실시간으로 시장 가격, 거래 상대방, 대출 금리 등의 핵심 정보에 접근하고 이에 기반한 거래 결정을 내릴 수 있다.
● 탈중앙화 메시지 전달: 에이전트와 체인 상 프로토콜 간의 동기화를 보장하기 위해 IPFS나 Webhook과 같은 탈중앙화 메시지 전달 프로토콜을 통해 업데이트를 수신할 수 있다. 이를 통해 AI 에이전트는 거버넌스 제안의 투표 결과, 유동성 풀 변동과 같은 외부 이벤트를 실시간으로 처리하고 전략을 조정할 수 있다.
6. 지갑 관리: AI 에이전트는 블록체인 상에서 실제 작업을 수행해야 하며, 이는 모두 지갑 및 키 관리 메커니즘에 의존한다:
● MPC 지갑: 다자간 계산(MPC) 지갑은 개인키를 여러 참여자에게 분할 저장함으로써, 단일 키 노출 리스크 없이도 안전한 거래를 가능하게 한다. 예를 들어 Coinbase Replit 지갑은 MPC를 활용한 안전한 키 관리 사례로, 사용자가 일정한 통제력을 유지하면서도 AI 에이전트에게 부분적인 자율 작업을 위임할 수 있도록 한다.
● TEE(신뢰 실행 환경): 또 다른 키 관리 방식으로는 TEE 기술을 사용해 개인키를 보호된 하드웨어 격리 영역에 저장하는 방법이 있다. 이를 통해 AI 에이전트는 외부 개입 없이 완전히 자율적인 환경에서 거래 및 의사결정을 수행할 수 있다. 다만 현재 TEE는 하드웨어 중심화 및 성능 오버헤드 문제를 안고 있으나, 이러한 과제가 해결된다면 완전한 자율형 AI 시스템 구현이 가능해질 것이다.
1.3 교파의 근원? 의도(Intent)에서 DeFAI로
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DeFAI의 비전이 "AI 에이전트와 다양한 AI 플랫폼을 통해 사용자가 자신의 투자 포트폴리오를 자율적으로 관리하고 누구나 암호화폐 시장 거래에 쉽게 참여할 수 있도록 하는 것"이라면, 이 비전은 우리가 자연스럽게 '의도(Intent)' 개념을 떠올리게 하지 않는가?
Paradigm이 처음 제안한 '의도' 개념을 되짚어보자. 일반적인 거래에서는 명확한 실행 경로를 지정해야 한다. 예를 들어 Uniswap에서 토큰 A를 토큰 B로 교환하는 경우다. 그러나 의도 중심(Intent-Centric) 시나리오에서는 실행 경로가 솔버(Solver)와 AI에 의해 매칭되고 최종 결정된다. 즉, '거래 = 내가 TX 실행 방식을 지정', '의도 = 나는 TX 결과만 원하고 실행 과정은 신경 쓰지 않음'이다. 후견적 관점에서 보면, DeFAI의 스토리는 AI 에이전트의 궁극적 개념에 매우 근접하며, AI와 결합하는 동시에 의도 실현 비전에도 완벽하게 부합한다. 종합적으로 볼 때, DeFAI는 의도를 실현하는 새로운 경로라고 할 수 있다.
블록체인이 대규모로 실생활에 적용되는 궁극적 형태는 다음처럼 표현될 수 있을까? AI 에이전트 + 솔버 + 의도 중심 + DeFAI = 미래?
2. DeFAI 관련 프로젝트
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2.1 Griffain
@griffaindotcom $GRIFFAIN: AI 에이전트와 블록체인을 결합한 혁신 플랫폼으로, 사용자가 AI 에이전트를 발행할 수 있도록 지원하며, 탄탄하고 확장 가능한 탈중앙화 금융(DeFi) 솔루션 구축에 중점을 둔다. 토큰 스왑, 유동성 제공, 생태계 성장을 원활하게 지원하며, 지갑, 거래, NFT 관리를 쉽게 하고, 밈코인 발행 및 에어드롭 등의 작업을 자동화할 수 있다.
2.2 Hey Anon
@HeyAnonai $ANON: 인공지능 기반의 DeFi 프로토콜로, 상호작용을 간소화하고 실시간 프로젝트 데이터를 집계하며 자연어 처리를 통해 복잡한 작업을 수행한다. 사용자 친화적인 DeFi 추상화 계층을 제공한다. DWF Labs는 AI 에이전트 펀드를 통해 DeFAI 프로젝트 Hey Anon을 지원한다고 발표했으며, 1월 14일 Moonshot에 상장했다.
2.3 Orbit
@orbitcryptoai $GRIFT: 복잡한 DeFi 인터페이스와 작업을 단순화하여 일반 사용자의 진입 장벽을 낮춘다.
현재 EVM 및 Solana 포함 100개 이상의 블록체인과 200개 이상의 프로토콜을 지원하며, GRIFT 토큰은 플랫폼 활성화에 기여한다.
2.4 Neur
@neur_sh $NEUR: LLM 모델과 블록체인 기술 기능을 통합한 오픈소스 풀스택 애플리케이션으로, Solana 생태계 전용으로 설계되었으며, Solana Agent Kit을 사용해 프로토콜과 원활한 상호작용을 구현한다.
2.5 Modenetwork
@modenetwork $MODE: 이더리움 레이어2 기반의 AI x DeFi 혁신 허브로서 정체성을 갖고 있으며, MODE 보유자는 veMODE를 얻기 위해 스테이킹할 수 있으며, 이에 따라 AI 에이전트 에어드롭 혜택을 누릴 수 있다. DeFAI 스택이 되는 것을 목표로 한다.
2.6 The Hive
@askthehive_ai $BUZZ: Solana 기반으로 OpenAI, Anthropic, XAI, Gemini 등 여러 모델을 통합하여 거래, 스테이킹, 대출 등의 복잡한 DeFi 작업을 수행한다.
2.7 Bankr
@bankrbot $BNKR: 인공지능 기반 암호화폐 동반자로, 사용자는 단 한 문장의 메시지만으로도 쉽게 구매, 판매, 교환, 지정가 주문 설정, 지갑 관리가 가능하다. 향후 토큰 스왑 및 체인 상 추적 기능 추가 예정이며, 모든 사람이 DeFi를 사용하고 자동화된 거래를 실현할 수 있도록 하는 것이 비전이다.
2.8 HotKeySwap
@HotKeySwap $HOTKEY: AI 기반 DEX 어그리게이터 및 분석 도구, 크로스체인 거래 등 포괄적인 DeFi 도구군을 제공하며, 크로스체인 거래 및 분석을 지원한다.
2.9 Gekko AI
@Gekko_Agent $GEKKO: Virtuals 프로토콜이 개발한 AI 에이전트로, 예측 시장을 위한 전용 AI 에이전트이며, 포괄적인 자동화 거래 솔루션을 제공한다. GEKKO 토큰의 자동화 전략에는 자동 재균형, 수익 수확, 새로운 토큰 지수 생성 기능이 포함된다.
2.10 ASYM
@ASYM41b07 $ASYM: AI 기반 DEX 어그리게이터 및 분석 도구를 제공하며, 높은 투자 수익률(ROI) 기회를 식별하고 발생한 수익을 $ASYM으로 정산한다.
2.11 Wayfinder Foundation
@AIWayfinder $Wayfinder: 카드 게임 블록체인 게임 Parallel이 출시한 AI 멀티체인 상호작용 도구로, 에이전트가 체인 상 환경을 탐색하고 거래를 수행하며 탈중앙화 애플리케이션과 상호작용하도록 돕는다.
2.12 Slate
@slate_ceo $Slate: 범용 인공지능 에이전트 및 에이전트 연결 인프라 계층으로, 자연어 명령을 체인 상 작업으로 변환하며, 자동화된 거래 전략 실행에 집중한다. 특정 조건에서 자동 매수/매도를 통해 체인 상 작업을 생각하듯 쉬운 경험으로 만든다.
2.13 Cod3x
@Cod3xOrg $Cod3x: Solana AI 해커톤 프로젝트로, 무코드(no-code) 개발 도구를 제공하여 자동화된 DeFi 전략을 구축할 수 있는 에이전트를 만들어낸다. 에이전트 인터페이스(Agentic Interface)는 순수한 의도 표현만으로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 도구이다.
2.14 Almanak
@Almanak__ $Almanak: 자기학습 능력을 갖추고 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트로, 에이전트 기반 모델링을 활용해 DeFi 및 게임 프로젝트를 최적화한다. 데이터 과학과 거래 지식을 활용해 프로토콜의 수익성을 극대화하고 동시에 경제적 안정성을 보장하는 것이 미션이다.
2.15 HIERO
@HieroHQ $HTERM: Solana 및 Base 네트워크를 지원하는 멀티체인 스마트 도구로, 사용자가 자연어 명령을 통해 에이전트에게 거래 자동 수행을 지시할 수 있으며, 토큰 매수/매도, 간단한 토큰 분석 등을 수행한다.
3. AI 에이전트의 종착지는 어떤 체계인가?
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시간은 소중하며, DeFAI 프로젝트는 우후죽순처럼 계속해서 등장하고 있다. 비트코인은 1월 13일 9만 달러 아래로 크게 하락했지만, 그 다음날 CoinGecko 데이터에 따르면 DeFAI 관련 토큰은 오히려 38.73% 상승했으며, 특히 $GRIFT, $BUZZ, $ANON의 상승폭이 가장 컸다. 하지만 AI 에이전트의 금융적 방향성은 여전히 고민해볼 필요가 있으며, 현재의 갈림길은 좌측의 게임(GAME)과 우측의 DeFi로 나뉜다.
3.1 좌측의 Game:
M3 (Metaverse Makers _) (@m3org)는 가장 가능성 있는 대표주자일 수 있다. 이 프로젝트는 ai16z의 배후 조직으로 추정되는 아티스트 및 오픈소스 해커 커뮤니티로 구성되어 있으며, 핵심 팀원으로는 JIN(@dankvr), Reneil(@reneil1337), Saori(@saori_xbt), Shaw(@shawmakesmagic) 등이 있다. 그러나 게임 분야의 현실적인 장애물은 인력과 자원이 풍부한 Web2 시장에서도 아직 진정으로 히트한 AI 게임이 등장하지 않았다는 점이다. 2024년 1월 큰 주목을 받았던 《판서 파루》는 초인적인 개발 효율성으로 인해 AI 설계 여부에 대한 논란이 있었으나, CEO는 결국 이를 부인했다. 또한 게임 자체가 긴 개발 주기를 요구한다는 점에서, 우측의 DeFi와 비교하면 AI 게임은 더욱 뜨거운 시장 열기를 필요로 한다.
3.2 우측의 DeFi:
프로젝트 시가총액 순위는 다음과 같다: ＄GRIFFAIN, ＄ANON, ＄OLAS, ＄GRIFT, ＄SPEC, ＄BUZZ, ＄RSS3, ＄SNAI, ＄GATSBY. 이 중 GRIFFAIN과 ANON의 시가총액 합계는 DeFAI 전체 시가총액의 37.29%를 차지한다.
GRIFFAIN: Solana 기반으로, 현재 4억 5700만 달러의 시가총액과 트위터 팔로워 10.3만 명을 기록하며 DeFAI 시가총액 랭킹 1위를 차지하고 있다. 핵심 기능은 지갑 생성을 통한 목적 기반 거래, 빠른 거래 등이며, 현재 0.01 SOL을 지불하면 The Agent Engine NFT를 민팅할 수 있다.
Hey Anon: 멀티체인 모델을 채택하고 있으며, 현재 Sonic Insider, Solana, EVM, opBNB 등 다양한 공개 블록체인을 지원한다. $ANON의 급격한 상승은 창립자 Daniele(@danielesesta)의 화려한 경력 덕분이다. 그는 Wonderland, Abracadabra, WAGMI의 창립자이기도 하며, 단독으로도 상당한 유입 효과를 가져왔으며, Hey Anon은 그의 차기 창업 프로젝트로 현재 2억 4800만 달러의 시가총액으로 2위를 차지하고 있다.
4. 맺음말
DeFAI의 등장은 우연이 아니다. 블록체인의 핵심 특성은 강력한 금융 시나리오에 적합하며, 현재 좌측의 GameFAI와 우측의 DeFAI 모두 상당한 시장 잠재력을 보여주고 있다. 좌측 게임 방향은 미래에 메타버스의 계승을 이어갈 수 있으며, AI의 도움으로 가상 자산, 캐릭터, 경제 등을 관리하고, AI 에이전트가 밈 요소를 활용한 자율 진화 메타버스의 자치와 번영을 실현할 수 있을 것이다.
DeFi가 우측으로 발전한다면, 감정 기반의 과열 투기에서 서서히 실질 가치 중심의 종착지로 나아갈 것이다. AI 에이전트의 가치는 밈 토큰 발행으로 시장 흐름에 맞추는 것으로는 입증되지 않겠지만, AI 에이전트 스토리의 지속을 위해서는 DeFi 수익 구조와 유사한 '수익 꼬임' 지원이 필수적이다. 승리의 왕자는 항상 갑옷을 입은 채 있지는 않을 것이며, 시장 경쟁의 최종 결과는 우리가 기대하며 지켜볼 만하다.
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