Mira Network: 암호화 보고서를 더 쉽게 만드는 방법, 우리의 AI가 하는 방식
작가: Mira
번역: TechFlow
연구의 역설
Delphi의 리서치 보고서는 암호화폐 업계에서 전설로 통한다. 새로운 토큰 메커니즘 또는 DeFi 프로토콜에 대한 분석을 발표하면, 프로젝트 창립자들은 핵심 포인트를 기록하고, 벤처 캐피탈(VC)은 투자 전략을 조정하며, 트레이더들은 포트폴리오를 재구성한다. 그들의 연구는 Web3 분야 수십억 달러의 자본 배분에 깊은 영향을 미친다.
하지만 문제는 있다. 기관 리서치의 골드 스탠다드로서, 예상치 못한 딜레마를 낳은 것이다. 바로 그 깊이 있고 엄격한 분석이 무척 소중하게 만들지만 동시에 접근하기 어렵게 만든다는 점이다. 일반적인 Delphi 보고서는 수십 개의 다른 보고서를 인용하며, 배경 지식이 필요할 정도의 기술적 개념과 암호화폐 산업 발전 동향을 이해하고 있다고 가정하는 시장 메커니즘을 다룬다.
"놀라운 양의 연구 성과를 보유하고 있지만, 사람들이 내용을 소화하기 어렵다고 끊임없이 듣고 있습니다,"라고 Delphi Digital의 운영 부사장 카터 런디(Carter Lundy)는 설명한다. "누군가는 MEV(최대 추출 가능 가치)에 관한 보고서를 우연히 접했지만, 그 이면의 개념을 모르기 때문에 혼란스러워할 수 있습니다. 우리는 이렇게 잠재적 가치를 많이 놓치고 있었습니다."
명백한 해결책은 AI 어시스턴트였다. 언제든지 개념을 설명해주고, 긴 분석을 요약하며, Delphi 방대한 연구 라이브러리를 안내해주는 도구 말이다. 2023년, ChatGPT가 전 세계를 강타하면서 이 길은 명확해 보였다.
첫 번째 시도의 실패
Delphi는 초기에 AI 어시스턴트를 탐색하면서 이 문제가 생각보다 훨씬 복잡함을 깨달았다. 팀은 최첨단 언어 모델을 플랫폼에 통합하고 테스트를 시작했지만 결과는 우려스러웠다. AI는 자신감 있게 개념을 잘못 해석하거나, 합리적으로 들리지만 완전히 거짓인 토큰 지표를 만들어내기도 했다. 때로는 Delphi 자체가 발표한 견해조차 잘못 해석했다.
"우리는 우리 브랜드와 연결될 수 있는 오정보를 퍼뜨릴 수 있는 제품을 출시할 수 없습니다,"라고 런디는 회상한다. "우리의 신뢰도가 전부입니다."
당시 가장 진보된 모델을 사용하더라도 경제적 비용은 감당하기 어려웠다. 토큰 이코노믹스나 DeFi 메커니즘에 관한 복잡한 질의 하나당 수 달러의 처리 비용이 들었다. 매일 수천 명의 사용자가 있는 플랫폼에서는 이러한 비용은 명백히 지속 가능하지 않았다.
수개월간의 좌절 끝에 그들은 결국 이 프로젝트를 중단했다. AI 어시스턴트 구현은 더 진보된 기술의 등장을 기다려야 했다.
Web3 네이티브 솔루션
돌파구는 예상치 못한 곳에서 찾아왔다. 즉시 출시될 보고서를 위해 AI와 암호화폐 분야의 교차점을 연구하던 중, Delphi 팀은 Mira Network를 발견했다. 그들을 사로잡은 것은 또 다른 AI API가 아니라, AI를 더 신뢰 가능하고 경제적으로 실현 가능한 방식으로 만들기 위한 Mira의 획기적인 접근법이었다.
"대부분의 AI 기업들은 더 큰 모델을 만들거나 프롬프트를 최적화하는 데 집중합니다,"라고 런디는 설명한다. "반면 Mira는 다른 질문을 던집니다. 어떻게 하면 AI의 답변을 신뢰할 수 있게 만들 수 있을까? 어떻게 하면 고품질의 AI를 대규모 적용에서도 경제적으로 실현 가능하게 할 수 있을까?"
양측은 협력하여 한계를 돌파하기로 결정했다. 만약 그들이 Delphi Oracle을 성공적으로 작동시킬 수 있다면, 이는 AI가 가장 복잡하고 정확성이 극도로 요구되는 콘텐츠까지도 처리할 수 있다는 증거가 될 것이다.
세 가지 혁신적 접근
Mira 및 그 생태계 앱 Klok과의 협력을 통해 팀은 Delphi Oracle을 '불가능'에서 '필수불가결'로 바꾸는 세 가지 혁신 기술을 개발했다.
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스마트 쿼리 라우팅
돌이켜보면 첫 번째 통찰은 놀랍도록 간단했다. 모든 질문을 AI 모델로 처리할 필요는 없다는 것이다. 누군가 ETH의 현재 가격을 묻는데, 왜 값비싼 언어 모델에 쿼리를 보내는가? 단순히 가격 API를 조회하면 되는 일이다.
팀은 쿼리를 즉시 분류하는 초고속 라우터를 개발했다.
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가격 요청은 직접 시장 데이터로 전달
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간단한 정의는 지식 베이스에서 추출
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복잡한 분석 질문만 전체 AI 모델에 처리 위임
이 라우팅 시스템은 비용을 크게 줄였으며, 동시에 일반적인 질문에 대한 응답 속도를 높였다.
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스마트 캐싱
두 번째 혁신은 사용자 행동 연구에서 비롯됐다. 많은 사용자가 거의 동일한 질문을 다르게 표현한다는 것을 발견한 것이다. 예를 들어, "이 보고서 요약해줘", "이 개념 설명해줘", "핵심 포인트는 무엇인가?" 등이다.
시스템은 흔한 질문들에 대해 고품질 답변을 미리 생성하여 캐시 형태로 제공함으로써 매번 새로 생성하는 것을 피한다. 중요한 것은 무엇을 캐시할지 아는 것이다. 보고서 요약은 고정되어 있지만, "최신 동향"에 관한 질문은 실시간으로 업데이트된 답변이 필요하다.
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검증 계층(Verification Layer)
세 번째 혁신은 신뢰성 문제를 해결했다. Mira의 검증 API를 통합함으로써, 시스템은 사용자에게 답변을 표시하기 전에 그 정확성을 확인할 수 있다. 이를 통해 Delphi 팀은 가장 복잡한 콘텐츠까지도 AI가 처리하도록 하는 데 확신을 가질 수 있었다.
변혁의 힘
출시 후 몇 주 안에 Delphi Oracle은 암호화폐 리서치 콘텐츠에 접근하는 중요한 도구가 되었다. 오늘날 평균적으로 각 사용자는 하루에 최소 한 번 이상 Oracle과 상호작용하며, 이 수치는 계속 증가하고 있다.
"가장 놀라운 점은 사용자들의 독서 습관이 어떻게 변했는지였습니다,"라고 런디는 밝힌다. "예전에는 사용자가 복잡한 부분을 만나면 읽기를 포기했지만, 지금은 Oracle에게 질문하고 설명을 받은 후 다시 읽기를 계속합니다. 중도 포기를 하지 않는 것이죠."
이 영향은 이해 차원에만 국한되지 않는다. 독자들은 이전에 놓쳤던 보고서 간의 연관관계를 스스로 발견하기 시작했다. 특정 주제와 관련된 연구를 Oracle에게 찾아달라고 요청한다. 일부 사용자는 팀이나 투자 위원회를 위해 요약본을 생성하는 데 활용하기도 한다.
가장 중요한 것은 경제성 문제가 마침내 해결되었다는 점이다. 스마트 라우팅, 캐싱, 그리고 Mira의 API를 결합함으로써, 쿼리당 실제 비용은 약 90% 감소했다. 과거에 비해 막대했던 비용이 이제는 대규모 적용에도 지속 가능한 수준이 되었다.
비용 최적화를 넘어서
진정한 승리는 비용 절감이 아니라, 그로 인해 가능해진 새로운 가능성들이다. Delphi는 더 이상 AI 기능을 고급 유료 구독자에게만 제한할 필요가 없어졌다. Oracle을 누구에게나 열어줄 수 있게 된 것이다. 이제 더 이상 쿼리당 비용을 걱정하지 않고, 제품을 얼마나 유용하게 만들 수 있을지에 집중할 수 있게 되었다.
오늘날 이 시스템은 "AMM이란 무엇인가?" 같은 기초 질문부터 "Delphi의 L2 확장성에 대한 견해는 초기 사이드체인 연구와 어떻게 다른가?" 같은 복잡한 종합 분석까지 다양한 요구를 처리할 수 있다. 이는 Delphi의 전문 분석가들과 광범위한 암호화폐 커뮤니티 사이를 잇는 다리가 된 것이다.
"우리는 보조 도구를 만들고 있다고 생각했습니다,"라고 런디는 회상한다. "하지만 실제로는 사람들이 리서치 콘텐츠와 상호작용하는 완전히 새로운 방식을 만들어낸 것입니다. 이제 일부 사용자들은 먼저 Oracle에서 시작해서, 배운 내용을 바탕으로 특정 보고서를 심층적으로 파고듭니다. 사용자의 여정 자체가 완전히 바뀐 것이죠."
미래 로드맵
Delphi Oracle은 유사한 과제를 해결하려는 다른 플랫폼들에게 모범 사례가 되고 있다. 금융 리서치 회사, 기술 문서 웹사이트, 교육 플랫폼 모두 동일한 난제에 직면해 있다. 정확성을 희생하지 않으면서 복잡한 콘텐츠를 쉽게 이해할 수 있도록 만들되, 동시에 비용을 통제하는 방법 말이다.
여기서 얻을 수 있는 교훈은 모든 플랫폼이 반드시 Mira의 특정 기술 구조를 따라야 한다는 것이 아니라, AI를 진정 유용하게 만들기 위해서는 모델 자체를 넘어서는 사고가 필요하다는 점이다. 효율적인 쿼리 라우팅 시스템, 대규모 비용 관리 전략, 그리고 정확성이 매우 중요할 때 신뢰성을 보장할 수 있는 방법이 필요하다.
앞으로의 전망
오늘날 Delphi Oracle은 하루 수천 건의 쿼리를 처리하며, 심층 분석을 원하는 기관 투자자부터 기초 개념을 이해하려는 초보자까지 다양한 사용자에게 혜택을 제공한다. 이 시스템은 유동성 풀이 무엇인지 설명할 수 있을 뿐 아니라, 여러 보고서에 걸쳐 있는 크로스체인 상호 운용성에 대한 관점을 종합할 수도 있다.
Delphi 팀은 지속적으로 Oracle의 기능을 확장하며, 이전의 비용 구조 아래서는 불가능했던 기능들을 시도하고 있다. 개인 맞춤형 리서치 경로, 텍스트와 차트를 결합한 멀티모달 분석, 심지어 개인 포트폴리오에 특화된 AI 생성 리서치 브리핑까지도 탐색 중이다.
종종 접근하기 어렵다고 비판받는 이 업계에서 Delphi Oracle은 중요한 돌파구를 의미한다. 내용의 깊이를 저하시키지 않으면서 전문 지식을 대중화할 수 있다는 것을 입증한 것이다. 당신이 신뢰성과 경제성이라는 두 가지 근본적인 과제를 해결한다면, 기존 제품을 단순히 개선하는 것을 넘어 사람들이 학습하고, 분석하고, 의사결정하는 완전히 새로운 방식을 제공하게 된다.
리서치 분야에서 AI의 미래는 인간 전문가를 대체하는 것이 아니라, 필요한 사람이 필요할 때마다, 자신이 이해할 수 있는 방식으로 전문 지식에 접근할 수 있도록 만드는 것이다. Delphi Oracle은 그런 미래가 이미 도래했음을 보여준다.
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