DeFAI 도구 종합 안내: AI 에이전트를 활용해 체인상 자산 관리를 어떻게 구현할 수 있을까?
글쓴이: GO2MARS
본격적인 분석에 앞서 핵심 개념 하나를 명확히 해둘 필요가 있습니다. DeFAI입니다.
DeFAI는 탈중앙화 금융(DeFi)과 인공지능(AI)의 융합을 의미하는 약어로, AI 에이전트를 블록체인 기반 금융 환경에 도입하여 시장 상태를 인식하고, 전략을 자율적으로 수립하며, 체인 상에서 직접 실행할 수 있는 능력을 부여하는 것을 목표로 합니다. 즉, 인간의 실시간 개입 없이도 자산 배분, 리스크 관리, 프로토콜 상호작용 등 전통적으로 전문 인력이 수행하던 금융 활동을 완료할 수 있도록 합니다.
요약하자면, DeFAI는 단순히 DeFi 도구를 AI 기술로 업그레이드한 것이 아니라, 체인 상에서 자율적으로 작동하는 금융 실행 계층을 구축하려는 시도입니다.
이 분야는 2024년 4분기부터 급속도로 주목받기 시작했으며, 그 배후에는 세 가지 상징적 사건이 있으며, 이들은 각각 AI 에이전트가 Web3 진입 과정에서 거치는 세 가지 차원—서사 확산, 자산화 인프라 구축, 실제 실행 능력 실현—을 대표합니다.
첫 번째 사건은 2024년 7월 발생했습니다. 개발자 앤디 에이어리(Andy Ayrey)가 제작한 트위터 봇 '트루스 터미널(Truth Terminal)'이 a16z 공동 창립자 마크 앤더슨(Marc Andreessen)으로부터 5만 달러 상당의 BTC 기부를 받은 후 급부상했고, 이는 GOAT 토큰의 바이럴 확산을 촉발시켰습니다. 이는 AI 에이전트가 체인 상 경제 참여자로서 대중의 시야에 처음으로 진입한 사례였습니다.
두 번째 사건은 같은 해 10월에 발생했습니다. Virtuals 프로토콜이 Base 네트워크에서 폭발적인 인기를 끌며 AI 에이전트 자체를 토큰화했고, 생태계 시가총액은 최고 35억 달러를 돌파하며 DeFAI 분야의 자산화 인프라 구축 단계를 대표하는 전형적 사례가 되었습니다.
세 번째 사건은 Giza, HeyAnon, Almanak 등 프로젝트들이 체인 상 실행 계층에 본격적으로 안착함으로써 산업을 서사 중심에서 제품 중심으로 전환시키는 계기가 되었습니다. 즉, AI 에이전트가 이제 정보 교류 단계를 넘어 진정으로 ‘직접 손을 대고’ 체인 상 작업을 실행하기 시작한 것입니다.
글로벌 시장 규모 측면에서 보면, 여러 연구기관이 AI 에이전트 분야의 성장 전망에 대해 고도로 일치된 견해를 제시하고 있습니다:
그림 1: 글로벌 AI 에이전트 시장 규모 전망 비교, 출처: MarketsandMarkets(2025), Grand View Research(2025), BCC Research(2026.01)
하지만 자본의 열기와 산업 현장 적용 사이에는 여전히 눈에 띄는 괴리가 존재합니다. 맥킨토니(McKinsey)가 2025년 11월 발표한 보고서 《The State of AI in 2025》(105개국 1993명 응답자 기반)에 따르면, 조직의 88%가 이미 최소 한 가지 업무 분야에서 AI를 사용하고 있지만, 거의 3분의 2는 여전히 실험 또는 시범 운영 단계에 머물러 있습니다. 특히 AI 에이전트 분야에서는, 62%의 조직이 실험을 시작했고, 23%는 적어도 하나의 업무 분야에서 규모화를 추진 중이지만, 어느 특정 업무 분야에서도 규모화된 배포가 이루어진 조직은 10% 미만에 불과합니다.
이 데이터는 우리에게 다음과 같은 통찰을 제공합니다: DeFAI 분야의 서사적 열기는 현재 실무 적용 속도를 여전히 앞서고 있다는 점입니다. 이러한 격차를 이해하는 것이, 이 분야 가치를 객관적으로 평가하는 전제 조건입니다.
DeFAI의 기술 기반: AI 에이전트는 어떻게 체인 상 세계와 상호작용하는가?
DeFAI가 어떻게 작동하는지를 이해하려면 먼저 다음 핵심 질문에 답해야 합니다: AI는 어떤 메커니즘을 통해 체인 상 금융 작업에 개입하는가?
DeFAI 시스템의 핵심 실행 단위는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 AI 에이전트입니다. Wang 등(2023)의 학술 종합에 따르면, 그 핵심 역량은 세 가지 계층 구조로 요약되며, 각 계층은 체인 상 시나리오에서 구체적인 기능을 담당합니다:
- 계획 계층(Planning Layer): 목표 분해 및 경로 최적화를 담당하며, 체인 상 시나리오에서는 전략 생성 및 리스크 평가에 해당합니다;
- 기억 계층(Memory Layer): 벡터 데이터베이스 등의 외부 저장소를 통해 주기 간 정보 축적을 가능케 하며, 역사적 시장 데이터 및 프로토콜 상태를 저장합니다;
- 도구 계층(Tool Layer): 모델의 기능을 확장하여 DeFi 프로토콜, 가격 오라클, 크로스체인 브리지 등 외부 시스템을 호출할 수 있게 합니다.
다만 여기서 분명히 해야 할 점은, AI 모델 자체는 블록체인과 직접 상호작용할 수 없다는 점입니다. 현재 대부분의 DeFAI 시스템은 오프체인 추론과 온체인 실행을 분리한 아키텍처를 채택하고 있습니다. 즉, AI 에이전트는 오프체인에서 전략 계산을 완료한 후 결과를 온체인 거래 신호로 변환하고, 이를 실행 모듈이 대신 제출합니다. 이 아키텍처 설계는 현재 기술 조건 하에서 현실적인 선택이자, 동시에 개인키 권한 부여, 권한 관리 등 일련의 보안 이슈를 야기하는 원인이기도 합니다.
AI 에이전트는 본질적으로 대규모 언어 모델 기반의 자율적 의사결정 시스템으로, 작업 분해, 기억 관리, 도구 호출을 통해 폐쇄형 실행을 실현하며, 현재 AI 에이전트와 체인 상 자산 영역 간 상호작용도 이미 초기 형태를 갖추고 있습니다.
그림 2: AI 에이전트 삼중 계층 구조
DeFAI의 진화: 정보 상호작용에서 실행 폐쇄까지
DeFAI의 기술 기반을 명확히 한 후, 자연스럽게 떠오르는 질문은 다음과 같습니다: 이 시스템은 어떻게 오늘날의 모습까지 진화해온가?
The Block의 연구에 따르면, DeFAI의 진화는 단번에 이루어진 것이 아니라 두 가지 다른 단계—초기 정보 처리 중심의 상호작용형 에이전트에서, 오늘날 체인 상 작업에 실제로 개입하는 실행형 시스템으로의 진화—를 거쳐 왔습니다.
이 두 유형은 목표 설정, 기술 수단, 리스크 수준 등에서 근본적인 차이를 보입니다.
그림 3: DeFAI의 두 차례 진화 경로 비교
이 두 단계의 진화 흐름은 다음과 같이 설명할 수 있습니다:
첫 번째 물결은 상호작용형 에이전트로, 대화 가능하고 분석 가능한 지능형 에이전트 프레임워크 구축에 초점을 맞춥니다. 대표적인 프로젝트로는 ElizaOS(구 ai16z)의 Eliza 프레임워크와 Virtuals의 G.A.M.E. 등이 있습니다. 이 단계의 본질은 여전히 정보 도구에 불과합니다. 즉, 에이전트는 읽고, 말하고, 분석할 수 있으나, 그 기능 범위는 정보 계층에 머무르며 자산 관련 실행 작업에는 전혀 개입하지 않습니다.
두 번째 물결은 실행형 DeFAI 에이전트로, 비로소 의사결정 및 실행 폐쇄를 실현합니다. 대표 프로젝트로는 HeyAnon, Wayfinder, Giza(ARMA 에이전트), Almanak 등이 있습니다. 이 유형 시스템의 공통 특징은 AI가 오프체인에서 작동하여 구조화된 전략 신호를 출력하고, 이를 온체인 실행 모듈이 거래로 완료한다는 점입니다. 즉, 기존 DeFi 프로토콜을 대체하는 것이 아니라, 그 위에 AI 기반 의사결정 메커니즘을 추가함으로써 전체 작업 흐름을 ‘사람이 명령 내림’에서 ‘에이전트가 자율 실행’으로 전환시킵니다.
이 두 차례 진화의 근본적 차이는 기술적 복잡성에 있지 않고, 자산에 대한 실제 접근 여부에 있습니다. 이는 또한 두 번째 물결 시스템이 신뢰 메커니즘, 권한 설계, 보안 아키텍처 등에서 직면하는 도전이 첫 번째 물결보다 훨씬 더 복잡하다는 것을 의미합니다. 바로 이것이 다음 장에서 집중적으로 논의할 내용입니다.
DeFAI의 실제 적용 전망: 네 가지 주요 활용 사례
기술 아키텍처에서 진화 경로에 이르기까지, DeFAI가 ‘무엇을 할 수 있는가’는 점차 명확해지고 있습니다. 그렇다면 실제 제품 차원에서는 어떤 현실적 문제를 해결하고 있는가?
전반적으로 볼 때, 현재 DeFAI의 응용 탐색은 네 가지 핵심 방향을 중심으로 비교적 성숙한 실제 적용 구조를 형성해가고 있으며, 이는 체인 상 작업에서 직면하는 ‘수익 효율성, 전략 실행, 상호작용 장벽, 리스크 관리’라는 네 가지 핵심 과제에 각각 대응합니다.
수익 최적화: 프로토콜 간 자동 자산 재배분
수익 최적화는 현재 가장 성숙하게 정착된 DeFAI 응용 사례입니다. 그 핵심 논리는 Aave, Compound, Fluid 등 주요 DeFi 프로토콜의 예금 연간 수익률(APY)을 지속적으로 스캔하고, 사전 설정된 리스크 매개변수를 기준으로 자산 재배분이 필요한지 판단한 후, 매 거래 전에 거래 비용 분석을 수행하는 것입니다. 즉, 수익 증가분이 전체 가스비 및 거래 수수료를 상회할 경우에만 자금 이체를 실행함으로써, 프로토콜 간 자동화된 최적 자산 배분을 실현합니다.
예를 들어, Giza의 ARMA 에이전트는 2025년 2월 Base 네트워크에 스테이블코인 수익 전략을 출시하여, Aave, Morpho, Compound, Moonwell 등 프로토콜의 금리 변화를 지속적으로 모니터링하고, 프로토콜 APY, 수수료 비용, 유동성 등을 종합적으로 고려해 사용자 자금을 지능적으로 운용하여 수익을 극대화합니다. 공개 자료에 따르면, ARMA는 현재 약 6만 명의 독립 보유자와 3.6만 개 이상의 배포된 에이전트를 보유하고 있으며, 관리 자산 규모(AUA)는 2,000만 달러를 넘습니다.
DeFi 프로토콜 수익률이 지속적으로 요동치는 시장 환경에서, 인간에 의한 수동 모니터링과 조정은 자동화 시스템의 효율성과 신속성에 훨씬 못 미칩니다. 바로 이것이 이 응용 사례의 핵심 가치입니다.
그림 4: Giza 플랫폼 ARMA 에이전트 예시
양적 전략 자동화: 기관급 역량의 민주화
양적 전략 자동화 분야에서는 DeFAI 플랫폼이 전통적인 양적 팀의 전 과정 작업을 모듈화·자동화하여 개인 사용자도 기관급 전략 실행 역량을 활용할 수 있도록 시도합니다.
델파이 디지털(Delphi Digital)이 지원하는 알마낙(Almanak)의 경우, AI Swarm 시스템을 통해 양적 프로세스를 네 가지 단계로 분해합니다:
- 전략 모듈은 Python SDK를 통해 투자 로직을 작성하고 백테스트를 수행할 수 있도록 지원;
- 실행 엔진은 사용자의 승인을 받아 심사된 전략 코드를 자동으로 실행하고 DeFi 호출을 트리거;
- 보안 지갑은 Safe + Zodiac 기반의 다중 서명 시스템을 구성하여 역할 기반 권한 제어를 통해 전략 실행 권한을 AI 에이전트에게 위임함으로써, 자금이 항상 사용자 통제 하에 유지되도록 보장;
- 전략 금고(Kennel)는 전략을 ERC-7540 표준의 거래 가능한 금고로 패키징하여, 투자자가 마치 펀드 지분처럼 전략 수익 배분에 참여할 수 있도록 함.
이 아키텍처의 의의는, AI 에이전트가 데이터 분석, 전략 반복 개선, 리스크 관리 업무를 담당하고, 사용자는 시스템 출력 결과에 대한 최종 검토만 수행하면 된다는 점에 있습니다. 즉, 전문 양적 팀을 따로 구성하지 않아도 ‘기관급 전략의 평등화’(프로젝트 선언문)를 실현하는 것입니다.
그림 5: Almanak 플랫폼 홈페이지 전시도
자연어 명령 실행: DeFi 작업을 메시지 보내듯 간편하게
이 시나리오의 핵심은 사용자 의도 기반의 DeFi 작업(Intent-based DeFi)입니다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 사용자가 일상 언어로 거래 명령을 입력하면, AI가 이를 해석하여 다단계 체인 상 작업으로 변환함으로써 일반 사용자의 조작 장벽을 획기적으로 낮추는 것입니다.
HeyAnon은 DeFAI 기반 채팅 플랫폼을 구축했는데, 사용자는 채팅창에 명령어를 입력하기만 하면, AI가 토큰 교환, 크로스체인 브리징, 대출, 스테이킹 등 다양한 체인 상 작업을 자동으로 실행합니다. 이는 LayerZero 크로스체인 브리지 및 Aave v3 등 프로토콜과 통합되어 이더리움, Base, 솔라나 등 멀티체인 환경에서 작동합니다.
그림 6: HeyAnon 플랫폼 홈페이지 전시도
웨이파인더(Wayfinder)는 파라다임(Paradigm)이 투자한 프로젝트로, 보다 진보된 전체 체인 거래 서비스를 제공합니다. 웨이파인더의 AI 에이전트(‘쉘즈(Shells)’라 명명)는 서로 다른 체인 간 최적 거래 경로를 자동으로 탐색하여 크로스체인 송금, 토큰 교환, NFT 상호작용 등을 실행합니다. 사용자는 가스비, 크로스체인 호환성 등 기술적 세부사항을 고려할 필요가 없습니다.
그림 7: Wayfinder 플랫폼 홈페이지 전시도
종합적으로 볼 때, 자연어 인터페이스는 DeFi 조작 장벽을 크게 낮추지만, 동시에 하위 의도 해석의 정확성에 대한 요구 수준도 높아집니다. 만약 AI가 명령어를 잘못 해석한다면, 실제 실행 결과는 사용자의 기대와 크게 어긋날 수 있습니다.
리스크 관리 및 청산 모니터링: 체인 상 프로토콜 내장형 메커니즘
DeFi 대출 및 레버리지 시나리오에서 AI 에이전트의 가장 흔한 응용은 체인 상 포지션 건강도를 실시간으로 감시하고, 청산 임계값에 도달하기 전에 자동으로 방어 조치를 실행하는 것입니다. 이 응용은 현재 주요 DeFi 프로토콜들에 점차 통합되고 있으며, DeFi 플랫폼의 고유 기능으로 자리잡고 있습니다.
- Aave는 ‘건강 지수(Health Factor)’를 사용해 포지션의 안전성을 측정하며, 건강 지수가 1.0 미만일 경우 차입자의 포지션이 청산 대상이 됩니다;
- Compound은 ‘청산 담보 인자(Liquidation Collateral Factor)’ 메커니즘을 채택합니다. 계좌의 차입 잔액이 이 인자가 설정한 상한을 초과하면 청산이 트리거되며, 각 담보 자산의 구체적 매개변수는 체인 상 거버넌스를 통해 별도로 설정됩니다.
24시간 7일, 고변동성의 체인 상 시장에서 인간의 모니터링은 일관된 반응 속도를 유지하기 어렵습니다. 이에 반해 AI 에이전트는 지속적인 추적, 지능형 평가, 자동 개입을 가능하게 하여, 리스크 관리 효율성을 인간 또는 규칙 기반 자동화 시스템이 달성할 수 없는 수준으로 향상시킵니다.
그림 8: Agent×DeFi의 네 가지 주요 응용 사례
종합적으로, 위 네 가지 응용 사례는 서로 독립적이지 않으며, 동일한 주선을 따라 보완 관계를 형성합니다. 수익 최적화와 양적 전략 자동화는 일정 규모의 자산을 보유한 고급 사용자를 대상으로 하며, 실행 효율성과 전략 정확성이 핵심 강점입니다. 자연어 상호작용은 일반 사용자의 조작 장벽을 낮추는 데 초점을 맞추고 있고, 리스크 관리는 모든 시나리오를 관통하는 하위 보안 기반입니다. 이 세 가지가 협력함으로써 DeFAI의 현재 생태계 기본 구조를 구성하며, 이후 더욱 복잡한 체인 상 에이전트 응용을 위한 토대를 마련합니다.
DeFAI의 보안 기준선: 개인키 관리 및 권한 제어
앞서 살펴본 네 가지 응용 사례—수익 최적화든 양적 전략 자동화든—모두 실현되기 위한 전제 조건은 하나뿐입니다: AI 에이전트가 어떤 형태로든 서명 권한, 즉 개인키 접근 권한을 보유해야 한다는 점입니다. 이는 전체 DeFAI 분야에서 가장 핵심적이면서도 서사적 열기에 의해 쉽게 가려지는 기술적 도전입니다. 만일 서명 메커니즘에 취약점이 있다면, 상위 모든 전략 역량은 무의미해집니다.
현재 업계의 주류 개인키 보안 관리 솔루션은 두 가지로 나뉩니다: MPC(멀티파티 컴퓨테이션, 다자간 계산)와 TEE(트러스티드 실행 환경, 신뢰 실행 환경). 이 두 방식은 보안 모델, 자동화 수준, 엔지니어링 복잡도 측면에서 각기 다른 강점을 지닙니다.
그림 9: 개인키 보안 관리 두 가지 주류 솔루션 비교표
- MPC(Multi-Party Computation, 다자간 계산)의 핵심 아이디어는 키 분할을 통해 단일 실패 지점을 제거하는 것입니다. 일반적인 2-of-3 임계값 서명 예시를 들면, 어느 한 부분의 키가 유출되더라도 공격자는 독립적으로 서명을 완료할 수 없으므로 자금 보안에는 영향을 미치지 않습니다. Vultisig는 이 방향의 대표적 제품으로, MPC/TSS 기술 기반의 오픈소스 멀티체인 자가 보관 지갑이며, 단일 암호화 문구 없이 키 보안과 사용자 자가 보관을 결합합니다.
- TEE(Trusted Execution Environment, 신뢰 실행 환경)는 또 다른 길을 걷습니다: 개인키와 에이전트 코드를 하드웨어 보호 하의 격리된 영역(enclave)에 함께 봉인하여, AI 에이전트가 enclave 내에서 전략 계산 및 서명을 완료하고, 서명 결과만 체인 상으로 출력하도록 합니다. 외부 환경은 개인키에 대해 완전히 접근 불가능합니다. 인텔 SGX, AMD SEV, ARM CCA 등 주요 칩셋은 모두 하드웨어 수준의 격리 및 암호화 지원을 제공합니다. 체인링크(Chainlink)는 이미 TEE를 오라클 네트워크에 도입하여 민감 데이터를 처리하고, 원격 인증 메커니즘을 통해 실행 환경의 무결성을 외부에 입증합니다.
그러나 키 보안은 단지 첫 번째 방어선일 뿐입니다. 실제 배포 시에는 어떤 키 관리 방식을 채택하든, 그 위에 권한 제어 메커니즘을 중첩하여 에이전트의 권한 초과 실행을 방지해야 합니다. 알마낙(Almanak)의 실천 사례는 비교적 완전한 참조 프레임워크를 제공합니다: 플랫폼은 전략 로직 및 기밀 매개변수 보호를 위해 TEE를 동시에 활용하고, 배포 엔진과 사용자가 소유한 Safe 스마트 계정 사이에 Zodiac Roles Modifier 권한 계층을 삽입합니다. 즉, AI가 발행하는 모든 거래는 사전에 설정된 계약 주소, 함수, 매개변수 화이트리스트와 일일이 대조되어, 승인 범위를 벗어난 거래는 자동으로 거부됩니다.
이러한 최소 권한 원칙(Minimum Privilege Principle)의 실천 방식은 현재 DeFAI 시스템 보안 설계의 중요한 참고 자료가 되었습니다. 이는 더 깊은 논리를 드러냅니다: DeFAI의 보안 문제는 단일 기술 선택 문제가 아니라, 키 관리, 권한 경계, 실행 감사 세 가지가 협력하여 구성되는 시스템 공학 문제라는 점입니다. 어느 한 고리라도 빠지면, 전체 체인 상에서 가장 약한 연결 고리가 될 수 있습니다. 바로 이것이 다음 장의 리스크 분석 출발점입니다.
현실과 서사의 괴리: DeFAI 핵심 리스크 분석
앞선 분석은 하나의 핵심 결론을 도출합니다:
VCX는 자산 선택 우수성이나 수익 전망이 높아서가 아니라, 단순히 ‘채널 자체’를 판매하기 때문에 프리미엄을 받는 것입니다. 여기서 우리는 한 가지 질문에 답해야 합니다: VCX는 도대체 어떤 성격의 상품인가?
법적 형태로 보면, VCX는 미국 증권거래위원회(SEC)에 등록·신고된 폐쇄형 펀드로, 보유 자산이 투명하고 구조가 규제 준수 상태이며, 시장에서 흔히 볼 수 있는 일반 주식형 ETF와 본질적으로 차이가 없습니다. 그러나 실제 기능 측면에서는, 전통적인 ‘투자 수익 전망’이 아니라 자산 측면의 접근 자격(access right)을 판매하고 있습니다. 이 자격은 과거에는 최정상 VC 기관과 적격 투자자만 누릴 수 있었던 것이었는데, 지금은 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 거래 가능한 단위 지분으로 패키징된 것입니다.
따라서, 시장이 VCX에 대해 순자산가치(NAV) 대비 16~30배의 프리미엄을 지불하는 것은, 본질적으로 이 접근 자격에 대한 가격 책정이며, 하위 자산의 미래 수익에 대한 평가가 아닙니다.
이 관점에서 볼 때, VCX와 마이크로스트래티지(MicroStrategy, MSTR) 간 비교는 매우 시사적입니다. 두 회사는 겉보기에는 유사한 일을 하고 있습니다: 직접 접근하기 어려운 희귀 자산(비트코인 / 최정상 프리-IPO 주식)을 2차 시장에서 거래 가능한 증권으로 포장하고, 하위 자산 가치를 훨씬 초과하는 프리미엄을 시장에서 형성하고 있습니다. 그러나 두 회사의 자본 운용 논리는 근본적으로 다릅니다:
- MSTR은 지속적으로 전환사채 및 우선주를 발행하여 자금을 조달하고, 이를 다시 비트코인 매입에 투입함으로써, 자산 규모를 동적으로 확장하고 지속적으로 매수할 수 있는 메커니즘을 갖추고 있습니다. 이는 MSTR 주가 프리미엄을 어느 정도 내재적으로 지탱하는 기반이 됩니다.
- VCX는 폐쇄형 펀드의 구조적 제약을 받습니다: 발행 완료 후 자산 규모는 기본적으로 고정되며, 추가 자금 조달을 통한 새로운 자산 매입이 불가능합니다. 보유 자산의 유동성도 하위 기업의 IPO 또는 인수합병(M&A) 퇴출에 크게 의존합니다. 따라서 소매 투자자들의 감정이 식거나, 6개월 잠금기간 만료 후 유통 주식 수가 증가하면, VCX의 프리미엄 축소 압력은 MSTR보다 훨씬 클 것입니다.
VCX와 MSTR(Strategy) 모델 비교
즉, MSTR의 프리미엄은 지속적으로 작동하는 자본 메커니즘에 의해 뒷받침되지만, VCX의 프리미엄은 주로 ‘주식 희소성 + 감정 주도’에 기반합니다. 이 제품 논리 자체에 옳고 그름이 있는 것은 아니지만, 그 내재된 리스크는 일반 폐쇄형 펀드보다 시장에 의해 정확히 평가되기 훨씬 어렵습니다:
소매 투자자가 NAV 대비 훨씬 높은 가격으로 VCX를 매입할 경우, 사실상 자산 자체의 가치가 아니라 이 접근 자격에 대한 프리미엄을 지불하는 것입니다. 그런데 이 프리미엄은 하위 기업이 IPO를 완료하고, 공개 시장에서 직접 거래 채널이 형성되면, 급속히 0으로 수렴할 압력을 받게 됩니다.
추세 전망
앞선 분석을 종합하면, DeFAI의 진화 경로에 대해 단계적 판단을 내릴 수 있습니다. 전반적으로 이 분야는 개념 검증에서 제품화로의 전환을 겪는 핵심 시점에 있으며, 향후 세 가지 단계적 진화를 거칠 것으로 예상됩니다:
그림 11: DeFAI 발전 단계 전망
참고: 상기 표는 업계 공개 보고서, 프로젝트 진행 상황, 기술 성숙도 등을 종합하여 도출한 전망이며, 확정된 시간표가 아님
현재 시점에서 DeFAI는 보조 의사결정기(assistive decision-making) 단계에서 반자율적 실행기(semi-autonomous execution) 단계로의 전환기에 있습니다. 일부 프로젝트는 이미 제한된 범위 내에서 자율 실행 능력을 갖추기 시작했지만, 인간의 검토 및 보완 메커니즘이 여전히 주류 배포 형태입니다. 이 맥락에서 현재 기술 성숙도와 시장 현황을 고려할 때, 다음 세 가지 판단이 특히 주목할 만합니다.
첫째, 현재 대부분의 DeFAI 프로젝트는 진정한 의미의 자율 에이전트라기보다는 자동화 도구에 불과합니다. 현재 ‘DeFAI’라는 태그가 붙은 제품의 핵심 역량은, 인간의 명령을 사전 정의된 DeFi 작업 시퀀스로 번역하는 데 집중되어 있으며, 본질적으로는 고도로 효율적인 실행 인터페이스에 가깝지, 독립적 추론 및 의사결정 능력을 갖춘 자율 시스템이라 보기 어렵습니다. 맥킨토니 2025년 보고서에 따르면, 일반 기업 환경조차도 단일 업무 분야에서 AI 에이전트의 규모화된 배포를 달성한 조직은 10% 미만입니다. 체인 상 환경은 신뢰 장벽과 조작 복잡도가 훨씬 높기 때문에, 기술 시연에서 진정한 상업적 폐쇄 사이에는 여전히 상당한 거리가 있습니다.
둘째, AI 에이전트가 현재 가장 성숙하고, 기관의 신뢰를 얻기 쉬운 적용 방향은 고위험 자율 거래가 아니라 체인 상 모니터링, 경고, 거버넌스 보조입니다. 24시간 7일의 포지션 모니터링, 청산 경고, 거버넌스 제안 분석 등 시나리오는, LLM 환각(hallucination)에 대한 용인 수준이 상대적으로 높습니다. 즉, 잘못된 출력이 자금 손실을 직접 유발하지 않기 때문입니다. 동시에 인간의 주의력 지속성에 대한 천생적 한계를 효과적으로 보완할 수 있습니다. 이 시나리오는 DeFAI가 ‘기술 시연’에서 ‘기관 채택’으로 나아가는 더 현실적인 경로입니다.
셋째, AI 에이전트와 RWA(Real World Assets, 실물 자산)의 융합은 이 분야의 다음 주요 관심 교차 분야입니다. RWA.xyz 자료에 따르면, 2026년 4월 초 기준 체인 상 토큰화된 RWA 자산 총액은 안정화폐를 제외하고 270억 달러를 넘었습니다. 이는 미국 국채, 사적 신용, 원자재, 기업 채권 등 다양한 자산군을 포함합니다. 만일 AI 에이전트가 국채 RWA와 안정화폐를 포함한 조합 자산 관리에 개입할 수 있다면—예를 들어 시장 환경에 따라 두 자산의 배분 비율을 자동으로 조정하는 것—이로 인해 접근 가능한 자산 규모는 현재 DeFi 원생 자산 중심의 범위를 훨씬 넘어서게 될 것이며, 진정으로 자산 측면에서 체인 상·체인 하를 연결하고, Web3+AI+TraFi(TradFi)의 연동을 실현함으로써 시장 상상력을 크게 확장시킬 수 있습니다.
맺음말
AI 에이전트와 체인 상 자산 관리는 개념 검증에서 제품화로의 전환을 겪는 핵심 시점에 있습니다. 기술적 실현 가능성은 이미 초기 단계에서 검증되었지만, LLM 환각 리스크, 체인 상 데이터 이기종성, 신뢰 인프라 부재 등 산업이 직면한 도전은 단순한 기술 반복만으로 해결될 수 없으며, 프로젝트 아키텍처 설계, 규제 준수 경로 계획, 보안 체계 구축, 비즈니스 모델 검증이라는 체계적 진전이 필요합니다.
이것은 바로 이 분야가 여전히 초기 건설 단계에 있으며, 진정한 경쟁 구도는 아직 형성되지 않았음을 의미합니다. Web3와 AI라는 두 축을 동시에 다룰 수 있는 팀에게는 현재가 바로 진입 창구기입니다. 실행 계층에서 더 신뢰할 수 있는 체인 상 에이전트 시스템을 구축하든, 인프라 계층에서 데이터, 권한, 신뢰의 핵심 고리를 연결하든, 아직 채워지지 않은 상당한 공간이 남아 있습니다.
DeFAI의 경쟁 벽은 궁극적으로 단일 모델 역량이나 프로토콜 통합 깊이에 있지 않고, 기술, 규제 준수, 보안 사이에서 진정으로 자기 일관적인 폐쇄 고리를 구축할 수 있는 능력에 달려 있습니다.
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