추상적 앱의 상세 분석: DeFAI에서 일반 사용자들이 가장 강하게 체감하는 분야
저자: BlockBooster 리서처 Kevin
DeFAI는 Framework에 이어 또 하나의 시장 핫이슈가 되고 있다. Kaito의 1월 15일 데이터에 따르면, DeFAI의 마인드셰어(mindshare)는 이미 Meme와 동등한 수준에 도달했다. 최근 두 달간 Agent 열풍 속에서 Meme가 다소 침체된 상황임에도 불구하고, DeFAI가 최신 서사로서 시장에서 어느 정도 주목받고 있음을 보여준다.
DeFAI는 DeFi와 AI 에이전트(Agent)의 융합으로, 현재 많은 프로토콜들이 전통적인 DeFi 서사에 Agent를 결합해 새로운 가능성을 창출하고자 하는 움직임을 보이고 있다.
AI 추상화(Abstraction)가 DeFAI 애플리케이션의 주류 방향이 될 전망
며칠 전 @poopmandefi가 DeFAI 애플리케이션들을 분류한 맵핑 자료를 정리했는데, 그 중에서도 나는 AI 추상화(Abstraction) 유형의 DeFAI 앱이 더 큰 버블을 만들 수 있으며 고품질 애플리케이션이 등장할 가능성이 크다고 본다. 투자 포트폴리오 관리 및 시장 분석 유형의 DeFAI 앱도 매력적이지만, 추상화 앱에 비해 상상력의 폭이 좁고 신뢰 가정(trust assumption)에 더 크게 의존한다는 한계가 있다.
에이전트 기반 자동화 투자 포트폴리오 관리 앱은 이전 사이클부터 존재해왔다. 자동화 앱은 단순한 스크립트일 수도 있고 복잡한 알고리즘일 수도 있으나, 핵심은 사용자의 맞춤화(customization)를 추구하는 것이다. 즉 사용자가 자신의 거래 습관과 리스크 선호도에 따라 플랫폼이 제공하는 옵션 중에서 자신만의 전략을 DIY로 구성할 수 있도록 한다. 따라서 자동화 앱의 목표는 사용자가 프로그램을 실행한 후 안심하고 쉴 수 있도록 만드는 것이다.
이는 자동화 앱의 상상력이 제한적이라는 의미다. 이러한 앱들은 주로 사용자의 세분화된 경험에 집중하며, 프로토콜 간 차별점은 대개 알고리즘 설계에 달려 있다. 자동화 포트폴리오 관리 및 수익 최적화 앱들의 경쟁 본질은 팀의 전략 수립 능력이며, 언제 아비트리지를 트리거할지, 언제 청산 리스크를 줄일지, 포지션을 어떻게 배분하고 Farming 수익을 극대화할지 등을 겨루는 것이다.
내가 보기에 에이전트의 실제 참여 가능성은 시장이 기대하는 것만큼 크지 않다. 이유는 사용자가 직접 미세 조정(fine-tune)하고 훈련시킨 개인용 에이전트가 전문 팀이 빠르게 반복 개선하는 알고리즘에 승산이 거의 없기 때문이다. 현재 단계에서 에이전트가 체인 상에서 거래 기회를 찾아주는 것은 다른 사람의 유동성 출구가 되기 쉽다. 따라서 에이전트가 "잠자는 동안 인쇄기(印钞机)"가 된다는 서사는 이상적으로 보이지만 현실에서는 어려울 수 있다.
시장 분석형 DeFAI는 혼재되어 있다. 어떤 에이전트든 토큰 가격에 대한 의견을 낼 수 있지만, 대부분의 주장은 획일적이라 관심을 끌지 못한다. Zara AI처럼 자체 프레임워크를 개발해 특정 지표를 분석하며 지속적으로 훈련하고 최적화하는 사례도 있고, AIXBT처럼 장기간 Kaito 마인드셰어 1위를 차지하며 업계 선두 KOL이 된 경우도 있다. 그러나 시장 분석형 DeFAI는 큰 편차를 보이며, 대부분의 에이전트는 실패하고 버블만 양산하며 상업적 가치 창출이 어렵다. 사용자가 에이전트의 시장 분석을 인정하는 수준에서 시작해, 비즈니스 모델을 형성하고 트래픽을 수익화하는 것까지—이것이 바로 시장 분석형 DeFAI의 단기적 천장이다.
또한 에이전트의 공개 분석은 Buy Signal일 수도 있지만 Sell News일 수도 있다. 이것이 AIXBT 같은 상위 KOL들이 아직 사용자 자산을 직접 위탁 운용하지 않는 이유일지도 모른다. 에이전트의 분석은 공개 데이터에 기반하며, 인간 KOL처럼 글을 쓰며 팀과 협력해 가격을 끌어올리는 방식과 다르다. 이러한 차이점이 시장 분석형 DeFAI의 상상력이 제한되는 원인 중 하나다.
그렇다면 왜 AI 추상화(Abstraction) 유형의 DeFAI는 다를까? 나는 그것의 특징이 낮은 기대감과 높은 성장성에 있다고 본다. 낮은 기대감은 Web3 AI의 객관적 제약에서 비롯된다. 2023년의 'AI bot', 2024년 상반기의 'GPT Wrapper'에서부터 최근 몇 달간의 미세 조정 에이전트에 이르기까지 Web3 내 '잡다한 프로젝트(杂鱼项目)'가 매우 많았다. 이들 프로젝트는 ChatGPT를 핵심으로 하여 모델의 입력과 출력을 앱 프론트엔드에 감싸는 구조인데, 초기 사용 시 자연어로 프롬프트를 입력할 수 있다는 점에서 매력이 있다. 하지만 성능상의 차별점이 부족해 실제 사용 경험에는 상당한 마찰이 발생한다. 이런 식으로 1년 넘도록 나쁜 사용자 경험을 만들어온 것이 바로 추상화 앱에 대한 기대가 낮은 이유다.
추상화 앱의 정의는 복잡한 체인 상 작업을 인공지능을 통해 추상화함으로써 초보자도 쉽게 DeFi 프로토콜을 깊이 있게 이용할 수 있도록 사용자 경험을 단순화하는 것이다. 이러한 앱들은 다수의 '잡다한 프로젝트'와 유사하게 자연어로 에이전트 프론트엔드와 상호작용하고 API를 호출하며, 백엔드에서 에이전트가 작업을 수행한다. 그러나 상호작용 방식의 획기적인 진전은 없다. 따라서 대부분의 사용자나 시장의 일반적 인식은 추상화 앱의 잠재력이 낮다고 보는 경향이 있다.
하지만 점점 더 많은 Web2 개발자들이 이 분야에 진입하면서 추상화 앱의 발전 속도가 빨라지고 있으며, 이는 해당 유형 앱에 큰 성장 가능성을 제공하고 있다. 현재 추상화 앱은 매우 높은 성장 단계에 있으며, 향후 돌파구를 마련할 가능성이 크다.
높은 성장성은 추상화 앱이 사용자 경험을 극도로 최적화할 수 있다는 점에서 비롯되며, 나쁜 사용자 경험은 일반적으로 두 가지 원인에서 발생한다:
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사용자가 앱의 실제 기능을 제대로 이해하지 못하는 경우. Swap, Staking 등의 명령을 입력하면 작업은 성공적으로 수행되지만, 이런 방식의 상호작용은 사용자에게 강한 인상을 주지 못한다.
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사용자가 앱의 능력을 과대평가하여 복잡한 명령을 입력하지만, 단일 모델로는 이를 정확히 수행하기 어렵고 파이프라인 작업 흐름(pipeline workflow) 중 일부 단계에서 오류가 발생하는 경우.
현재 버전의 에이전트 앱은 여전히 충분한 성장 여지가 있어 위 문제들을 해결할 수 있다. 예를 들어 Questflow의 경우, 여러 에이전트를 하나의 스웜(Swarm)으로 통합해 사용자 경험을 개선했다. 스웜 내에서 사용되는 에이전트가 많을수록 사용 사례는 더욱 세밀해진다. 예컨대 Questflow 플랫폼의 'Crypto Token Signal Swarm'은 다섯 개의 에이전트로 구성되어 있는데, 각각 Schedule Agent, Telegram Agent, Techcrunch Agent, OKLink Agent, Aggregated Web3 Information Agent이다. 스웜의 설명을 통해 사용자는 곧바로 그 용도를 이해할 수 있다: 코인 가격 모니터링, 프로젝트 분석, 알파 정보 추출 후 텔레그램 그룹으로 푸시하는 기능이다. 따라서 이 스웜과 상호작용할 때 사용자의 기대는 충족되며, 실제 피드백도 기대와 일치한다. 무엇보다 중요한 것은 복잡한 명령이 단순화되거나 누락되지 않는다는 점이다. 사용자의 명령이 분해되어 각기 다른 에이전트에게 할당되고, 각 에이전트는 자신만의 역할만 수행하므로 전체 작업 흐름이 더욱 효율적이고 간결해진다.
추상화 앱 분야의 버블과 혼란은 점차 해소되고 있으며, 시장은 보다 긍정적이고 진지한 개발 방향으로 전환되고 있다. 새로운 상호작용 방식이 본격적으로 사용자의 문제 해결과 효율성 향상에 기여하게 될 것이며, 이는 새로운 거래 패러다임을 만들어낼 것이다. AI 에이전트 분야가 가속화되는 과정에서 추상화 앱은 DeFAI 시장 가치를 선도적으로 확보할 가능성이 크다.
Solana 생태계, DeFAI 적극 수용 중
Solana와 Base는 AI 에이전트 분야의 두 주요 전장이지만, 두 생태계의 발전 방향은 뚜렷이 다르다. Virtuals는 성숙한 토큰 모델을 기반으로 Base의 AI 에이전트 분야에서 대부분의 시가총액을 차지하고 있다. 반면 Solana는 ai16z의 참여에도 불구하고 기본적인 탄탄함이 부족하고 Solana의 메모코인 분위기 영향을 받아 AI 에이전트 분야에서의 점유율이 비교적 낮은 상태다.
Solana 입장에서 현재 다양하게 퍼져 있는 생태계는 가장 이상적인 상황이 아니다. Solana는 다음 단계의 시가총액 마일스톤을 달성하기 위해 무게감 있는 서사적 라벨이 필요하다. Depin이 실패한 상황에서 DeFAI는 현재 Solana에게 가장 좋은 기회다. Solana Daily가 정리한 DeFAI 앱 분포를 보면, 많은 DeFAI 앱들이 Solana 플랫폼을 선택하고 있음을 알 수 있다. 이는 Solana가 꾸준히 에이전트 해커톤을 개최하고, Grant 지원 정책을 시행한 것과 관련이 있을 것이다. 종합적으로 볼 때, Solana는 DeFAI 분야에서 Base를 앞서고 있다.
Solana는 지난주 'Solana 위의 DeFAI 랜드스케이프(DeFAI Landscape on Solana)'를 발표했으며, 나는 1월 19일 기준 시가총액 1000만 달러를 초과한 프로젝트들을 선별해 핵심 기능과 분류를 간략히 정리했다.
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