DeFAI가 계속 하락세를 보이고 있는 가운데, 아직 기회가 있을까?
글: Squid
번역: Luffy, Foresight News
시장이 큰 폭의 하락을 겪은 후, 진정한 기회가 어디에 있는지 살펴보겠습니다.
지난 2주간 DeFAI 시가총액은 1월 중순 대비 50% 이상 하락했으며, 1월 말 고점 대비로는 무려 70% 감소했습니다. 데이터는 @cookiedotfun에서 제공했습니다.
현재 탈중앙화금융(DeFi)은 1250억 달러 규모의 시장이며, 만약 DeFAI가 여기서 10%를 차지한다면 이는 여전히 15배 성장 잠재력을 의미합니다. 실제로 저는 DeFAI 내부의 기회가 더 크다고 봅니다. 현재 각 세부 분야의 가격 책정이 합리적이지 않기 때문입니다.
최근 우리는 암호화폐 역사상 가장 거대한 청산 국면을 목격했습니다. 그동안 자산은 품질과 관계없이 매도되었습니다. 인공지능(AI)과 DeFAI는 가장 큰 타격을 입은 분야 중 하나였습니다.
이제 보물을 찾을 때입니다. 깊이 파고들어 보겠습니다.
왜 DeFAI가 그렇게 인기가 있을까요? 우선 암호화폐와 AI의 융합이라는 더 넓은 맥락에서 생각해봅시다. 암호화폐와 AI의 융합은 100억 달러 규모의 시장으로, 절박하게 "실용성"을 찾고 있으며, DeFAI는 실용성을 확보할 가능성이 가장 높은 영역처럼 보입니다.
대부분의 이러한 암호화 에이전트에게 제품 자체가 곧 토큰입니다. 그래서 팀이 쉽게 토큰화된 소셜 에이전트를 출시할 수 있도록 해주는 프레임워크 및 런치패드(Launchpad)가 가장 높은 제품-시장 적합도(PMF)를 보이고 있습니다. 토큰 공급이 기하급수적으로 증가함에 따라 이 시장은 포화 상태에 접어들었고, 소셜 에이전트 토큰과 런치패드에 대한 수요는 줄어들며 커뮤니티는 새로운 방향을 모색하기 위해 노력하고 있습니다.
퍽키가 미끄러져 가는 곳으로 스케이트를 타라 (Trend Following)
거시적으로 보면, DeFAI는 논리적입니다. 이 분야는 암호화폐에서 가장 강력한 실제 사용 사례인 DeFi와 인공지능이 가장 충족되지 않은 요구 중 하나인 금융이 만나는 교차점입니다.
물론 거시적으로 타당하다고 해서 모든 프로젝트가 성공한다는 보장은 없습니다. 그럼 어디에 기회가 있을지 좀 더 깊이 파헤쳐보겠습니다.
최근의 DeFAI 시장 지도를 살펴보면, 이미 출시된 대부분의 프로젝트들은 DeFi 측면에서 실용성이 제한적입니다. 이는 해당 분야의 신선도와 프로젝트 구축에 시간이 필요하기 때문이라고 생각합니다.
사람들은 토큰을 원하지만, 현재 출시된 대부분의 프로젝트들은 실현이 가장 쉬우면서도 실용성은 가장 낮은 목표를 노리고 있습니다.
평가 지도. 이번 달 초 @cookiedotfun으로부터 수집한 프로젝트 스냅샷으로, 현재는 훨씬 낮은 평가를 받고 있음
대부분의 DeFAI 시장 가치는 '추상화(abstraction)' 카테고리에 집중되어 있습니다. 추상화란 주로 텍스트 기반의 대체 사용자 경험(UX)을 의미합니다. 이 카테고리는 기존 DeFi 프로젝트들과 대규모 언어 모델(LLM) API를 활용하며, 제한된 로직을 기반으로 의도 중심(intention-based)으로 작동합니다. 현재 이 분야의 프로젝트 수와 평가를 고려하면 승자가 이미 등장했을 가능성이 높으며, 다른 카테고리와 비교했을 때 기회는 제한적이라고 봅니다.
저는 투자자들이 직접 이러한 제품들을 사용해보길 권장합니다. 제 경험상, 추상화 분야의 대부분 프로젝트들은 좋은 사용자 경험을 제공하지 못했습니다.
흥미롭게도, 이러한 시장 구조는 트레이더들에게 일부 기회를 창출하고 있습니다...
최근 DeFAI 평가가 크게 하락하면서 비관론자들의 주장이 맞아가는 것처럼 보입니다... 제품 개발에는 시간이 걸리며, 프로젝트의 단계를 고려했을 때 이러한 평가 하락은 대부분 정당화될 수 있다고 생각합니다. 그렇긴 하지만, 가격이 하락함에 따라 사람들은 관심을 잃게 되고, 시장을 주시하는 사람들에게는 미래에 기회가 생길 수 있다고 믿습니다.
그렇다면 기회는 정확히 어디에 있을까요?
첫째, 저는 대부분의 기회가 아직 출시되지 않은 토큰에 있다고 봅니다. 물론 이러한 세부 분야는 이미 존재하며 일부 프로젝트는 이미 출시되었습니다. 기회를 포착하려면 시장을 주시하고 준비해야 합니다. 어떤 방향을 주목해야 할지 도움을 주기 위해 DeFAI 시장을 바라보는 프레임워크를 다시 한번 살펴보겠습니다.
정보 에이전트
이 시대는 AI 에이전트가 정보를 추출하고 간단한 의도를 수행하는 시대입니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트를 처리하고 텍스트로 의사소통하는 데 매우 능숙합니다. 현재 대부분의 AI 에이전트가 기존 모델의 API를 활용하고 있기 때문에, 이들의 가장 강력한 응용 분야는 자연어 처리(NLP)입니다. 이 부분은 다른 많은 자료에서 다루므로 깊이 들어가지는 않겠습니다. 다만 두 가지 상위 수준의 영역이 있습니다:
대체 사용자 인터페이스 / 추상화: 채팅 기반의 사용자 인터페이스로, DeFi 프로토콜이나 블록체인 전체를 통합하고 추상화합니다. 거观적인 정보를 제공하거나 프로젝트를 찾아내며 간단한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 "나는 SOL을 사고 싶다 → Jupiter를 통해 SOL 구매" 같은 것입니다. 궁극적으로 이러한 도구들은 기존 DeFi 프리미티브/애그리게이터와 크로스체인 브릿지를 사용하여 작업을 실행합니다. 저는 "승자"가 이미 나타났을 것으로 추측하며, 시장이 소수의 플랫폼으로 통합되는 것을 볼 수 있을 것이라 생각합니다. 성장은 AI 개선과 기능 통합, 사용자층 확대에 달려있겠지만, 여전히 입증되지 않은 시장입니다. 제 개인적인 생각으로는, 텍스트 기반 인터페이스가 정말로 DeFi 사용자 경험을 개선할 수 있을지 확신이 서지 않습니다.
분석 도구: 트레이더가 정보를 추출하고 처리하는 데 도움을 주는 보조 도구입니다. 다양한 카테고리로, 코드 리뷰, 토큰 분석, 소셜 감성 분석 등의 예가 있습니다. 분석 도구는 점점 더 정교해지며 발전하는 암호화폐/AI 생태계에서 중요한 역할을 할 것입니다. AI 기반 분석 도구는 기존 분석 도구와 동일한 시장에서 경쟁합니다. 전반적으로 암호화폐 분석은 여전히 큰 성장 잠재력을 지니고 있습니다. 저는 범용 분석 도구보다는 특정 분야에 특화된 분석 도구가 더 많은 가치를 창출할 수 있을 것이라 봅니다.
주목할 만한 프로젝트:
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추상화: griffain, neur, The Hive, Venice 등...
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분석: Cookie DAO, Kaito AI, Hiero Terminal 등...
스마트 DeFi
정보에서 행동으로 넘어가, 정보를 추출하고 이를 기반으로 행동을 취할 수 있는 분야입니다.
현재 이 시장은 2억 달러 규모이며, 저는 궁극적으로 DeFAI 시장의 대부분을 차지할 것이라 봅니다. 시장 규모를 120억 달러로 가정하고, '스마트 DeFi'가 50%를 차지한다면 이 세부 분야는 여전히 30배의 기회를 가지고 있습니다. 마찬가지로 저는 승자가 아직 등장하지 않았다고 생각합니다...
실용성(가치)은 어디에 있을까요? 초기에는 실용성이 지속적인 모니터링과 자동화에서 나올 것입니다. 사용자가 시장의 미세한 비효율성을 활용할 수 있게 되며, 그렇지 않으면 이런 기회를 알아채지 못하거나 너무 작아서 시간을 들이지 않을 것입니다. 이 시장은 이미 존재합니다. 이 분야가 발전함에 따라 대규모 언어 모델(LLM)은 DeFAI 프로토콜이 자동화를 넘어서 적응하고 시장 범위를 확대하여 수익을 더욱 높이는 데 기여할 것입니다. 시간이 지남에 따라 수익 향상 정도는 지능, 추론 능력, 인프라의 발전과 함께 이루어질 것입니다.
이 분야에서 성공할 팀들은 맞춤형 모델, DeFi 인프라, 데이터 파이프라인을 구축하거나 활용해야 할 것입니다. 이러한 더 깊은 수준의 통합 요구가 바로 추상화 분야에 비해 이 분야가 덜 발전한 이유입니다. 이런 것들을 구축하는 데는 시간이 필요합니다.
스마트 DeFi는 새로운 시장이 아니지만, AI는 이를 강화하고 확장할 수 있습니다. 기존 제품의 예로는 수익 최적화 프로젝트인 Lulo, Carrott, 그리고 애그리게이터 Ranger, Jupiter 등이 있습니다.
기존 분야는 결정론적 모델이 잘 작동하는 영역입니다. 예를 들어, 'X 프로토콜 사이에서 가장 저렴한 수수료는 Y이므로 Z를 사용하라'. 궁극적으로 LLM 기반 운영은 대체 사용자 경험을 제공하거나 정보를 강화함으로써 이러한 프로토콜의 효율을 높일 수 있지만, 기존 프로젝트가 완전히 대체되기는 어렵습니다.
스마트 DeFi는 어떻게 이 시장을 확장해 나갈 수 있을까요?
LLM은 확률적입니다. 고정된 시장에서는 이로 인해 성능이 저하될 수 있습니다. 예를 들어 거래 가격을 비교할 때 항상 가장 저렴한 것이 최선이기 때문입니다.
그러나 확률적 특성과 다양한 유형의 정보를 처리할 수 있는 능력은 장점이 되며, 이를 통해 DeFi가 새로운, 더 동적인 시장으로 확장할 수 있습니다.
매일 5만 개 이상의 새 토큰이 생성됩니다. 제가 아는 한 이 데이터는 다소 오래되었지만, 이 추세는 계속되고 있습니다...
시장의 롱테일(Long-tail) 부분에서, 신규 자산들 사이에서 거래량과 가치가 계속해서 변화합니다. 변동성으로 인해 기존 DeFi 프리미티브는 이 범주를 서비스하기 어렵습니다. 우리가 계속해서 '세계를 토큰화'함에 따라 이 시장은 지속적으로 확대될 것입니다.
또한 토큰은 주식이 아니며, 다양한 방식으로 구성/가치를 대표할 수 있습니다. 자산의 높은 다양성은 지능형 시스템에 또 다른 유리한 요소입니다.
스마트 DeFi가 이 시장으로 확장할 수 있는 이유는 다음과 같습니다:
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새 자산을 추출/평가할 수 있음
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동적으로 새로운 시장 내러티브를 모니터링하고 이해하며 대응할 수 있음
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소셜, 온체인, 오프체인 데이터를 종합하고 추론을 통해 다양한 조치를 취할 수 있음
거시적으로 보면 시너지 효과가 존재하지만, 기회는 어디에 있을까요?
잠재력 있는 세부 분야 중 하나인 스마트 유동성 제공(Smart LPing)을 살펴보겠습니다.
유동성 제공은 어렵습니다. 각 풀마다 위험 상태가 다르며, 수익률 또한 자산 간에 크게 변동하기 때문입니다. 현재 사용자의 투자 철학에 따라 자산을 구성할 수 있도록 도와주는 일부 도구가 있지만, 상호운용성/자동화 수준은 제한적입니다.
유동성 제공 에이전트의 비전은 위험 매개변수를 조정하고 온체인 및 소셜 데이터 조합을 기반으로 자산/풀을 선택함으로써 유동성 제공 수익을 동적으로 최적화하는 것입니다. 궁극적으로 이는 롱테일 시장에서 동적으로 수익을 창출하는 새로운 자산을 만들어낼 수 있으며, 전반적인 시장 효율성을 높일 수 있습니다.
Raydium의 수수료는 온체인 거래량의 지표로 사용할 수 있음
왜 원생 AI 팀을 선택해야 하는가?
네, 이 비전을 실현하려면 시간이 필요합니다. 하지만 저는 원생 AI 팀이 시장 효율이 낮고 절대 수익이 적은 분야에서 더 경쟁력이 있다고 믿습니다. 왜냐하면 더 많은 수익이 지능에 기인하기 때문입니다. 원생 AI 팀은 규모가 작아 더 빠르게 움직일 수 있으며, '지능' 요소에 더 집중할 수 있습니다.
제가 언급하고 싶은 몇몇 팀들: Cleopetra, Alris agent, Voltr.
저는 더 깊이 다루지 않을 다른 분야들로는 스마트 정기 투자, 거래 실행, 소셜 신호 기반 제품 등을 포함합니다. 지능이 향상됨에 따라 인간에게 귀속되는 수익 비율은 점차 AI 도구에 의해 침식될 것입니다.
Project Plutus는 스마트 지정가 주문에서 흥미로운 초기 성과를 보여주었으며, 직접 테스트해보고 싶습니다.
다음은 알파 헌터
에이전트가 알파 수익을 창출할 수 있는지 살펴보겠습니다.
업계의 더 전문적인 일부 인사들의 일반적인 반응은 다음과 같습니다. 저는 이 목표까지 아직 멀었다는 데 동의하지만, 알파 에이전트를 완전히 부정하는 것은 무지하다고 생각합니다. 무엇인가를 믿어야 합니다...
알파 수익 창출은 어렵다.
전통 시장에서 헤지펀드는 세계에서 가장 똑똑한 사람들과 협력하며 매년 수십억 달러를 지출하여 우위를 창출합니다. 그러나 시스템적 마찰로 인해 암호화폐 시장은 전통 시장보다 훨씬 덜 효율적입니다. 따라서 에이전트가 알파 수익을 창출할 가능성은 더 큽니다. 매주 새로운 자산 클래스/내러티브가 등장하므로, 암호화폐는 전통 금융과 동일한 전략을 그대로 적용할 수 없습니다.
왜 알파를 포기해야 하는가?
저는 '알파 헌터'가 0에서 1로 혁신하는 것이 아니라 점진적으로 등장할 것이라 굳게 믿습니다. 가까운 미래에는 알파 수익이 여전히 인간 중심으로, AI가 보조하는 형태일 것입니다. 시간이 지남에 따라 수익은 점차 에이전트에게归因될 것입니다. 일정 임계점을 넘어서면 인간을 고용하거나 인간과 협력하는 진정한 '알파 헌터 에이전트'가 등장할 수 있습니다.
토큰은新兴 생태계의 시작, 조정, 통합에 기여할 것입니다.
현재 흥미로운 접근 방식을 채택한 두 프로토콜:
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Almanak: Almanak은 고품질 데이터 파이프라인, 고급 리스크 엔진, AI 기반 에이전트를 통합하여 인간의 감독 하에 다양한 금융 전략을 생성하고 실행합니다. 이는 지속적으로 알파 수익을 식별하고 안전한 논커스터디얼 환경에서 사용자에게 서비스를 제공하는 에이전트/전략 플랫폼입니다.
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Allora: Allora 추론 시스템은 실시간 정확성에 따라 AI 예측을 지능적으로 집계하고 가중치를 부여합니다. 인간 참여자는 작업자로서 예측을 제공하고 추론 품질을 평가함으로써 시스템의 시장 예측을 개선합니다. 목표는 이러한 예측을 시장에 적용하는 것입니다.
모델 개발에 집중하는 암호화 원생 팀들도 핵심적인 역할을 할 것입니다. 결국 지능이 핵심입니다.
제가 좋아하는 다른 프로토콜들: Pond(온체인 데이터를 활용해 암호화 원생 모델 개발에 집중), Nous Research(최초의 탈중앙화 훈련 최적 모델 개발을 위해 많은 작업을 수행했으며, 에이전트의 '수요' 탐색도 언급함).
이 분야는 여전히 초기 단계이며, 성장 가능성을 지닌 팀들을 주목하세요.
지능의 한계비용이 계속해서 하락하고 매일 새로운 시장이 생성되는 가운데, 에이전트는 인간에게는 지나치게 빠르고, 로봇에게는 지나치게 동적인新兴 세그먼트를 맞이할 준비가 되어 있습니다. 무엇인가를 믿으세요.
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