DeFAI 도가니: 초기 시장에서 신뢰와 자동화 탐색
최적의 무신뢰성과 사이버 보안은 DeFAI 산업의 DeFi와 AI 양쪽 모두를 회피하여 2020년 이후 침해 및 해킹으로 인해 DeFi에서 590억 달러가 삭제되었습니다. 이를 하나의 시장에 통합한다는 것은 두 부문의 문제를 해결하는 것을 의미합니다.
블랙박스 추론 문제가 지속되고 AI 모델의 불투명성으로 인해 업계 전반에 걸쳐 개발자의 불만이 발생하고 있지만 AI 에이전트는 디지털 자산 관리에서 더욱 보편화되었습니다. 블록체인 거래의 투명한 특성과 달리 독점 AI 알고리즘의 내부 작동 및 의사 결정 프로세스는 사용자에게 대체로 불투명하여 DeFi에 대한 사용자 신뢰를 약화시킵니다.
\ 블록체인 리더와 기업 수장이 일반적인 표준을 확립한 방식과 유사하게 AI 에이전트 배포의 감사 가능성과 투명성에 대한 업계 전반의 표준이 없으면 DeFi 회사는 AI 시장에 진입함으로써 광범위한 제품/서비스 채택 측면에서 상당한 역풍에 직면하게 됩니다.
젠가 또는 도미노?
DeFi 프로토콜 전반에 걸쳐 자율 에이전트에 대한 의존도가 높아지는 것은 서류상으로는 획기적인 일입니다. 거래 효율성과 속도를 향상시키고, 대량, 대량 전략 및 거래와 같은 복잡한 작업을 밀리초 단위로 자동화하고, 실시간 블록체인 사이버 보안을 제공할 수 있습니다.
\ 그러나 여기서 자동화 측면은 새로운 시스템적 위험을 초래합니다. 적지 않은 수의 에이전트가 품질이 좋지 않거나 의심스러운 데이터에 대해 교육을 받았거나 교육 데이터를 일관되게 잘못 해석한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 프로토콜 전반에 걸쳐 단일 실패 지점 역학과 상관된 시장 이벤트를 도입할 수 있습니다. 이는 심각하고, 확대되고, 즉각적인 재정적 손실의 도미노 효과로 이어질 수 있습니다.
에이전트 설계 다양성을 촉진하는 강력한 프레임워크와 기술을 개선하고 더 폭넓은 채택을 가속화하기 위해 계단식 실패 보호 장치를 도입하는 플랫폼을 포함하여 이 문제에 대처하고 DeFi와 AI의 결합을 확보하기 위해 완전히 새로운 솔루션 시장이 등장하고 있습니다.
사례 연구 및 비교
DeFAI의 장기적인 성공은 신뢰와 회복력에 달려 있지만 과거에는 AI 블랙박스 문제로 인해 발전이 방해를 받았습니다. HEIR(이전 DEFAI)의 CEO인 Logan Golema는 AI 블랙박스 문제에 대한 독특한 접근 방식을 추구하고 있습니다. DEFAI는 이익을 위해 AI 에이전트를 배포하고 해당 에이전트가 작동할 수 있는 안전하고 투명한 인프라와 생태계를 구축하는 것부터 시작했습니다. 초기 팀은 웹3 친화적인 에이전트 금융 프레임워크인 ElizaOS를 사용하여 DeFAI 공간 내에서 감사 가능한 AI 에이전트를 활성화했습니다. 2025년 1월, DEFAI는 디지털 부동산법을 위해 설립된 싱가포르 법인 HEIR이 되었습니다.
\ 규정 준수를 두 배로 강화한 팀은 관할권 매핑을 사용하여 193개 국가의 상속법을 실시간으로 분석하여 자산 분배를 자동 조정하는 3중 규정 준수 엔진을 구축했습니다. FINRA/SEC 표준을 충족하는 생체 인식 및 온체인 KYC 프로토콜과 코드가 법인 법적 공증인이 있는 온체인 에스크로인 No Probate Assurance를 통한 수혜자 확인입니다.
\ DEFAI의 에이전트 프레임워크는 GenAI 기반 규정 준수 도구인 HEIR의 세대 코어로 발전했습니다.
- 이제 자연어 통역사가 복잡한 다중 조건 유언장을 구문 분석합니다(“내 아이가 의사가 되면 ETH의 50%를 공개하고, 예술가라면 75%를 공개합니다”).
- 예측 분쟁 해결은 가족 채팅 기록을 분석하여 실행 전 갈등을 표시합니다.
- 크로스체인 가디언은 여러 블록체인에서 휴면 자산을 모니터링합니다.
\ HEIR의 포괄적인 레거시 자산 관리 블록체인 플랫폼은 레거시 자산을 온체인으로 관리할 뿐만 아니라 수년 동안 보유자보다 오래 지속될 수 있도록 구축되었습니다. 다른 제품은 에이전트 문제에 다르게 접근합니다. 암호화폐 연구, 분석 및 통찰력을 위한 도구를 제공하기 위해 고급 AI와 블록체인 데이터를 병합하여 암호화폐와 Web3 모두를 위한 맞춤형 AI 솔루션을 만들기 위해 AI 기반 암호화 기반 생태계가 등장하고 있습니다.
\ DeFi뿐만 아니라 토큰경제학 및 시장 동향에서도 PAAL과 같은 전체 회사는 사용자가 Telegram 및 Discord와 같은 플랫폼에서 커뮤니티 참여, 중재 및 특정 거래 작업을 위해 MyPaalBot과 같은 개인화된 AI 보조자를 만들 수 있도록 하는 맞춤형 AI 봇에 성공을 걸고 있습니다. 자동화된 거래 플랫폼조차도 거래 실행 및 암호화폐 포트폴리오 관리를 위한 AutoPaalX와 같은 AI 분석 도구로 구성되어 있습니다.
\ 다른 회사들은 AI 에이전트에 의존하여 투명한 온체인 자율 에이전트와 알고리즘, 자동화된 독점 금고 전략을 구축하기 위한 기본 프레임워크를 제공합니다. Yearn은 풀링된 사용자 자금 또는 “Vaults”를 생성 및 활용하는 알고리즘을 사용하여 분산된 수익률을 집계하고 자본 효율성을 자동화하여 DeFi에서 가장 높은 이자율을 자동으로 식별하고 활용합니다. 자동화된 코드를 사용하여 복잡하고 빈도가 높은 수익률 농사 전략을 민주화하고 개별 거래 비용을 줄이며 수동적 투자자에게 간단한 비구금 진입점을 제공합니다.
우리는 어디에 있었나요? + 우리는 어디로 가고 있나요?
AI 챗봇 초기부터 DeFi 및 AI 분야의 리더들은 잠재적으로 보다 탄력적인 시스템을 촉진하기 위해 에이전트 기반 아키텍처의 필요성을 깨달았습니다. 많은 AI 회사는 모놀리식 AI에 의존하는 시스템을 괴롭힐 수 있는 단일 실패 지점의 위험에 대한 최종 해결책으로 다양하고 독립적인 에이전트를 보고 있습니다.
\ 이는 수많은 플랫폼이 유사한 중앙 집중식 AI 모델에 의존하는 경우 상관 오류가 발생할 가능성과 대조됩니다. 단일 공급자의 인프라를 광범위하게 채택하거나 모델에 대한 집단 학습을 수행하면 정확하게 관리되지 않으면 SoP가 증폭될 수 있습니다. 이와 같은 중앙 집중식 관행은 분산된 맥락에서 재앙이 될 수 있으며, 확립된 DeFi 프로토콜이라도 대규모 사용자 기반에 대한 새로운 시스템적 위험을 피하기 위해 내결함성에 대한 주의를 포함하여 AI 구성 방법을 고려해야 하는 이유입니다.
\ 신뢰 및 체계적 위험과 관련된 DeFAI 시장의 근본적인 문제를 해결하려면 자율 AI를 지원하는 투명하고 강력한 인프라와 체계적 위험을 초래하지 않고 프로토콜 전반에서 작동할 수 있는 에이전트 운영 체제를 제공해야 합니다. DeFAI 시장이 대리인 금융의 기본 계층을 점점 더 우선시함에 따라 DeFi 및 AI 리더들은 보다 안전하고 투명하며 궁극적으로 지속 가능한 DeFAI 생태계 개발에 대한 의지를 보여줍니다.
\ 중앙 집중식 수집자, 인프라 제공업체 및 진화하는 DeFi 거대 기업과의 경쟁에 직면한 가운데, 결합된 시장은 기본 공유 프레임워크로의 진화를 통해 자동화되고 분산된 금융의 미래를 형성하는 핵심 원동력으로 성장할 수 있게 되었습니다.
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