DWF Ventures, DeFAI 해독: 주목해야 할 4대 핵심 프로젝트

2025.01.24

DWF Ventures, DeFAI 해독: 주목해야 할 4대 핵심 프로젝트

DeFAI의 가치는 복잡성을 단순화하거나 사용자 경험을 향상시키는 데 그치지 않고, 탈중앙화 금융(DeFi)의 보급을 촉진하는 데 중요한 역할을 한다는 점에 있다.

2025.01.24 - 03:52:37

DeFAI

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

저자: DWF Ventures

번역: TechFlow

그렇다면 과연 DeFAI가 왜 이토록 중요한 걸까요? 어떤 핵심 문제들을 해결할 수 있을까요? 함께 알아보겠습니다.

서론

최근 몇 년간 탈중앙화금융(DeFi)은 상당한 발전을 거듭해왔습니다. 처음에는 Maker(현 @SkyEcosystem), @Uniswap, @compoundfinance 등의 초기 프로토콜에서 시작해, 현재는 3,000개 이상의 다양한 DeFi 프로토콜이 존재하게 되었습니다.

비록 이러한 DeFi의 진보가 업계 전체에 큰 의미를 지니고 있지만, 동시에 여러 가지 핵심적인 도전 과제도 드러내고 있습니다.

도전 과제

첫 번째 주요 문제는 DeFi 제품들의 조작 난이도가 점점 증가하고 있다는 점입니다. 이는 근본적인 아키텍처의 복잡성 때문이든, 참여를 위해 필요한 단계가 많기 때문이든 간에, 일부 DeFi 제품들의 사용자 수용도를 낮추는 원인이 되고 있습니다.

두 번째 문제는 자본 효율성과 매력적인 수익 전략을 찾는 과정이 수작업에 의존하며 비효율적이라는 점입니다. 예를 들어 집중형 유동성 공급 및 대출과 같은 제품은 예금자가 지속적으로 능동적인 관리를 해야 할 정도로 요구됩니다.

자동화된 유동성 관리 프로토콜이나 계정 추상화(account abstraction)와 같은 솔루션이 조작의 마찰을 줄이는 데 도움이 되긴 하지만, DeFAI는 이러한 문제들을 근본적으로 해결할 잠재력을 지니고 있습니다.

위 두 가지 주요 과제를 해결하기 위해 새로운 패러다임이 등장했습니다.

DeFAI란 인공지능(AI)과 탈중앙화금융(DeFi)의 융합으로, 복잡한 DeFi 작업을 단순화하고 자동화하여 기존 솔루션과 사용자 친화적인 경험 사이의 격차를 메우는 것을 목표로 합니다.

AI 에이전트 형태로 구현된 DeFAI는 사전 설정된 파라미터에 따라 사용자를 대신해 자동으로 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 에이전트들은 인간의 개입 없이 스마트 계약 및 계정과 상호작용할 수 있을 뿐 아니라, 사용자의 선호도와 행동 패턴을 학습함으로써 시간이 지남에 따라 사용자 경험을 더욱 최적화할 수 있습니다.

@danielesesta: " @DWFLabs는 DeFAI 트렌드를 가장 먼저 포착하고 신속히 움직인 팀입니다. 오늘날 암호화폐 분야에 완전히 새로운 카테고리—DeFAI가 등장했습니다.

처음엔 제가 DeFi에 대한 열정과 @heyanonai에서 개발 중인 신기술을 결합한 재미있는 시도였지만, 이제 현실이 되었고, DeFAI는 오랫동안 지속될 운명입니다. DeFAI의 물결은 이제 막 시작되었을 뿐입니다!"

DeFAI 프로젝트의 분류

DeFAI 프로젝트는 다음과 같은 카테고리로 나눌 수 있으며, 각각은 DeFi가 직면한 서로 다른 문제를 해결합니다:

추상화 (Abstraction)
분석 (Analysis)
최적화 (Optimisation)
인프라스트럭처 (Infrastructure)

추상화

추상화 카테고리의 프로젝트들은 DeFi를 단순화하는 데 목적이 있으며, 제품의 복잡성이 증가하더라도 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 돕습니다.

이러한 프로젝트들은 텍스트 기반 명령 실행(text-to-action) 기능을 제공하거나, 다단계·다체인 프로세스를 자동화하는 방식으로 그 목표를 달성합니다.

이러한 접근법은 실제로 DeFi 참여를 다음 두 가지 간단한 단계로 축소합니다. 첫째, 사용자의 필요와 관심에 따라 최적의 기회를 식별하는 것. 둘째, 하나의 명령어로 에이전트가 모든 필요한 작업을 수행하게 하는 것입니다.

일부 프로젝트는 더 나아가 이러한 기능을 확장합니다.

예를 들어, @HeyAnonai는 연구 도구와 자동 실행 기능을 제공할 뿐 아니라, 개발자들이 자신의 DeFi 프로토콜을 에이전트 생태계에 직접 통합할 수 있는 프레임워크를 제공함으로써 에이전트의 서비스 범위를 확대합니다.

@griffaindotcom은 특수 목적의 전용 에이전트들을 도입하여, 토큰 스나이핑(token sniping)과 같은 특정 프로세스를 더욱 간소화할 수 있도록 지원합니다.

(트윗 보기)

분석

이 카테고리의 프로젝트는 추상화와 유사하지만, 체인 상 데이터 및 다양한 외부 소스의 데이터를 집계·분석하여 DeFi 및 토큰의 트렌드와 기회를 식별하는 데 초점을 맞춥니다.

사용자는 UI를 통해 에이전트에게 해당 프로젝트의 기술적 지표(테크니컬), 기본적 특성(펀더멘털), 시장 감성 등의 정보를 질문할 수 있습니다. 또한 대부분의 이들 에이전트는 X 플랫폼에 자체 계정을 운영하며, 분석 결과를 적극적으로 공유하고 커뮤니티와 소통합니다.

@aixbt_agent는 이 분야의 선도적 존재로, 자체 제작된 대규모 언어 모델(LLM) 프레임워크, 데이터 인덱서, 트렌드 식별 알고리즘을 갖추고 있습니다. CT 커뮤니티 문화에 빠르게 적응하며 상대적으로 정확한 예측을 통해 KOL과 유사한 평판을 쌓아가고 있습니다.

또 다른 신진 에이전트 @AcolytAI는 고유한 오라클(Oracle)을 통해 역동적인 상호작용 기능을 제공하며, 에이전트 간 협업을 통해 집계된 데이터 기반 응답을 사용자에게 제공합니다. 향후에는 개인 데이터셋 활용도 지원할 계획입니다.

(트윗 링크)

최적화

최적화 카테고리는 AI를 활용해 수익률과 포트폴리오 구성 전략을 최적화하는 에이전트 및 프로토콜을 포함합니다.

프로토콜은 일반적으로 사용자가 이전에 백테스팅한 전략을 기반으로 예금을 자동 배치하는 AI 모델을 내장하고 있습니다. 반면 에이전트는 사용자가 직접 자신의 투자 전략과 방법을 정의할 수 있게 하여 유연성을 강조합니다.

예를 들어, @SturdyFinance의 SN10(Bittensor 서브넷 기반)은 AI 기반 수익 최적화 엔진으로, 예금을 다양한 대출 풀에 어떻게 분배할지 자율적으로 결정함으로써 대출 제공자에게 최고의 수익을 제공하면서도 완전한 자동화를 실현합니다.

@getaxal의 주력 제품인 오토파일럿(Autopilot)은 사용자가 파라미터를 설정하면 포트폴리오 리밸런싱 및 수익 수확을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 위험 노출을 지속적으로 유지하면서 감정 기반 비합리적 의사결정을 피하고, 수익의 자동 복리 재투자를 가능하게 합니다.

인프라스트럭처

특정 기능에 국한된 에이전트와 달리, 이 카테고리의 프로젝트는 DeFAI 에이전트를 위한 핵심 인프라를 제공하는 데 집중합니다. 이 인프라는 모델 훈련 및 추론, 데이터 관리, 보안, 그리고 에이전트 간 조정 및 협업 메커니즘까지 포괄합니다.

@BrahmaFi가 출시한 ConsoleKit은 사전 실행 시뮬레이션, 맞춤형 스마트 계정, 모듈화된 전략 엔진 등의 기능을 통해 에이전트가 안전하고 효율적인 자산 관리 및 운영을 수행할 수 있도록 지원합니다.

@OmoProtocol은 포괄적인 다중 에이전트 협업 레이어로, 사용자와 개발자가 협업형 전용 에이전트 네트워크를 생성할 수 있게 하며, 보다 복잡한 상호작용과 전략 설계를 가능하게 합니다. 또한 사용자가 빠르게 에이전트를 만들 수 있도록 도와주는 통합 툴킷도 제공합니다.

결론

DeFAI 분야는 여전히 초기 단계이며, 많은 프로젝트들이 완전히 성숙되지 않았고 명확한 차별화도 부족하지만, 그 잠재력은 의심의 여지가 없습니다.

DeFAI가 제공할 수 있는 모든 가능성을 완전히 실현하려면 아직 시간이 필요하지만, 이미 DeFi 분야의 현재 가장 시급한 문제들을 해결할 수 있음을 입증하고 있습니다.

DeFAI의 가치는 단순히 복잡성을 줄이거나 사용자 경험을 개선하는 데 그치지 않습니다. 오히려 초보자와 숙련자 모두에게 더 친숙한 환경을 제공함으로써 DeFi의 보편화를 촉진하는 핵심적인 역할을 하고 있습니다. DeFAI 생태계가 점차 발전함에 따라, 우리는 앞으로 더 직관적이고 효율적이며 사용자 중심적인 DeFi를 기대할 수 있으며, 이는 보다 깊이 있는 혁신과 광범위한 사용자 참여의 기반이 될 것입니다.