체인 상의 게임을 재정의하다: AI로 거래 혁신을 주도하는 Monad 최상위 프로젝트 aPriori와 데이터 기여 계획의 동시 시작

2025.08.06

체인 상의 게임을 재정의하다: AI로 거래 혁신을 주도하는 Monad 최상위 프로젝트 aPriori와 데이터 기여 계획의 동시 시작

"거래 속도가 목적이 아니라, 공정성과 효율성이야말로 DeFi의 근본 신념이다."

2025.08.06 - 01:32:12

MonadaPrioriAI

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

"거래 속도가 목적이 아니라, 공정성과 효율성이야말로 DeFi의 근본 신념이다."

Pantera Capital, YZi Lab, OKX Ventures 등 주요 기관들의 대규모 투자를 받은 aPriori는 탈중앙화 거래의 근본 이념을 재구성하고 있다. Jump, Coinbase, Citadel Securities, dYdX 출신의 핵심 팀원들이 블록체인 원생 기술과 월스트리트 고주파 거래 경험을 융합해, aPriori는 고성능 공용 블록체인 위에 차세대 거래 실행 시스템을 구축하며 DeFi에 진정한 경쟁 우위를 갖춘 거래 인프라를 제공하고 있다.

aPriori는 블록체인 상의 거래 프로세스를 완전히 재편하고 있다. AI 기반 DEX 어그리게이터와 MEV 기반 유동성 스테이킹 모듈을 통해 aPriori는 주문의 생성, 매칭에서 수익 창출까지 전 과정을 하나의 지속 가능한 제품 체계로 통합한다.

지난주 AI 기반 DEX 어그리게이터 Swapr을 출시한 이후, aPriori는 이제 블록체인 거래의 "인지 두뇌", 즉 주문 흐름 분할(Order Flow Segmentation) 시스템에 주목하고 있다. 이 시스템은 행동 태그, 지갑 클러스터링, AI 분석 및 체인상 피드백 메커니즘을 결합하여 모든 거래가 더 스마트하고 공정하게 처리되도록 하며, 아비트리지 슬리피지 등의 "악성 주문 흐름(toxic flow)"으로부터 피해를 방지하면서 유동성을 가장 필요한 곳으로 보낸다. 이는 단순히 거래를 더욱 스마트하게 만들 뿐 아니라, 전체 체인상 시장의 유동성이 더욱 질서 있고 신뢰할 수 있도록 만든다.

"모든 거래를 이해하는 것이 공정한 실행의 시작이다."

주문 흐름 식별은 aPriori의 핵심 기술 중 하나로, 거래 행동, 지갑 이력, 시장 반응 등을 분석하여 거래 발생 전에 해당 거래가 일반 사용자의 행동인지, 아니면 아비트리지나 프론트런ning 같은 "악성 주문 흐름(toxic flow)"인지 판단한다. 기존에는 단순히 거래가 체결되었는지만 확인했지만, 이러한 식별 방식은 잠재적 리스크를 조기에 필터링할 수 있어 LP에게 더 안전한 상대방을 제공하고 경로 선택 및 실행의 공정성을 향상시킨다.

"기술+에코시스템: Monad를 위한 완벽한 순간"

각 공용 블록체인 에코시스템은 서로 다른 데이터 특성을 가진다. Solana는 고속 거래와 활발한 사용자 기반을 갖추고 있지만, 대부분의 계약이 소스 코드를 비공개로 해 훈련에 활용 가능한 데이터가 제한된다. 이더리움 및 기타 EVM 기반 체인은 데이터가 개방적이지만 성능 병목 현상으로 인해 전반적인 거래 행동이 보수적이며 데이터 밀도가 낮다.

Monad는 성능과 투명성 사이에서 드물게 균형을 이루고 있다. Solana 수준의 고처리량과 공격적인 거래 스타일을 갖추면서도, EVM 아키텍처가 제공하는 가독성과 개방성을 유지한다. 이는 aPriori가 차세대 주문 흐름 식별 모델을 구축하기 위한 이상적인 환경을 제공한다.

"사용자의 데이터는 단순한 참여를 넘어, 차세대 거래 인지를 훈련시키는 자산이다."

커뮤니티 데이터 기여 프로그램: AI가 거래 행동을 더욱 스마트하게 식별할 수 있도록 하기 위해 aPriori는 커뮤니티 참여형 데이터 기여 프로그램을 시작했다. 각 사용자는 아래 간단한 작업을 통해 모델이 체인상 세계를 더 잘 "이해"하도록 도울 수 있다.

지갑 연결: 사용자가 자주 사용하는 지갑 주소를 연결해 보다 완전한 행동 정보를 제공;
지원 체인: 이더리움, BNB 체인, Monad 테스트넷;
소셜 계정 연동: 선택적으로 Twitter, Discord 등을 연결해 신원 정보를 추가로 제공;
출석 및 작업 추적: 전용 패널에서 사용자의 출석 기록, 거래 행동, 기여 진행 상황을 확인 가능.

이러한 데이터는 시스템이 어떤 주소들이 동일한 사용자에 속하는지, 협업 운영 여부를 판단하고, AI의 거래 유형 및 리스크 식별 능력을 향상시키는 데 도움을 준다.

"어떻게 하면 한 건의 거래에 악성 주문 흐름(toxic flow)가 포함되어 있는지 판단할 수 있을까?"

Swapr의 핵심 엔진에서는 모든 거래가 확정되기 전에 AI 모델이 리스크를 평가하며, 주로 다음 요소들을 참고한다:

거래 자체: 매수/매도 방향, 코인 경로, 가스, 수수료, 슬리피지 등;
주소 이력: 거래 빈도, 과거 행동, 자산 변화 상황;
시장 반응: 거래 후 1초에서 24시간 내의 가격 흐름;
수익 판단: 해당 거래가 다양한 시간대에 수익을 냈는지, LP에게 피해를 줄 가능성이 있는지.

모델은 아비트리지나 프론트런ning 등 정보 우위를 기반으로 한 거래 행동과 같은 "악성 주문 흐름(toxic flow)"인지 여부를 식별하고, 시스템 공정성에 대한 잠재적 위협을 판단한다.

"모델은 복잡할수록 좋은 것이 아니라, 거래를 더 잘 이해할수록 가치 있다."

규칙 기반 엔진에서 AI 뉴럴 네트워크로: aPriori는 단일 알고리즘에 국한되지 않고, 전통 모델(XGBoost, LightGBM)과 시계열 모델(RNN, Transformer)을 융합한다. 전자는 구조화된 데이터 처리에 효율적이고 설명 가능성이 높으며, 후자는 시계열 내 행동 변화를 포착하는 데 강점이 있다.

Swapr은 궁극적으로 앙상블(Ensemble) 아키텍처를 채택하여, 각 서브 모델이 자신만의 데이터 차원과 시간 창에서 학습한 후 점수를 통합함으로써 복잡한 거래 행동에 보다 정확하게 대응한다.