DeAgentAI는 "AI 에이전트 + 물리적 AI" 분야에 집중하는 AIA 에코시스템 펀드 설립을 발표했습니다.

2026년 4월 14일, SUI와 BNB 생태계의 분산형 AI 인프라 DeAgentAI는 AIA 생태계 펀드를 출시하여 "AI Agent + Physical AI" 융합 분야에 집중 투자합니다.
이 펀드는 자율적인 의사 결정 능력을 가진 AI 애플리케이션을 육성하고 가속화하여 AI 기술을 체인에서 현실 세계로 확장하는 것을 목표로 합니다.
시드 라운드에서, 분산형 프로토콜을 통해 정보를 압축하여 검증 가능한 결정을 제공하는 예측 시장 시스템 AliceAI에 투자했습니다.
다른 투자 대상은 ASIC AI 칩으로, Transformer 추론의 에너지 효율을 최적화하여 비용을 절감하고 효율을 향상시킵니다.
DeAgentAI는 최소 엔트로피 합의 메커니즘을 통해 AI 에이전트의 정체성 일관성과 신뢰성 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 체인상 AI 생태계를 구축합니다.

2026년 4월 14일, SUI와 BNB 생태계의 선도적인 탈중앙화 AI 인프라 프로젝트인 DeAgentAI는 AIA 생태계 펀드 설립을 발표했습니다. 이 펀드는 "AI 에이전트 + 물리적 AI" 융합 트랙에 집중하여 자율적인 의사 결정 기능을 갖춘 차세대 AI 애플리케이션을 육성 및 가속화하고, AI 기술이 온체인 인텔리전스에서 현실 세계로 확장되는 것을 촉진하는 것을 목표로 합니다.

AI 시대의 생태계 가속기

AIA 에코시스템 펀드 설립은 DeAgentAI가 단일 인프라 제공업체에서 에코시스템 투자자로 전략적 확장을 이루었음을 의미합니다. DeAgentAI는 SUI, BSC, BTC 에코시스템에서 축적해 온 AI 에이전트 인프라 역량과 1억 9천 1백만 건 이상의 온체인 상호작용을 기록한 AlphaX 제품 매트릭스를 활용하여 투자 대상 프로젝트에 기술, 트래픽, 에코시스템 리소스 등 포괄적인 지원을 제공할 예정입니다.

이 펀드의 핵심 투자 분야는 크게 두 가지입니다.

● AI 에이전트 : 자율적인 의사 결정, 온체인 실행 및 다중 에이전트 협업 기능을 갖춘 애플리케이션 계층 프로젝트;

● 물리적 AI : AI 추론 기능을 현실 세계로 확장하는 하드웨어 인프라 및 컴퓨팅 성능 최적화 프로젝트.

초기 투자 단계에서 두 가지 주요 생태계 프로젝트가 수립되었습니다.

현재 AIA 에코시스템 펀드는 시드 라운드에 있는 두 프로젝트에 대한 전략 기획을 완료했습니다.

AliceAI: AI 기반 예측 시장 의사 결정 시스템

딥페이크가 만연하고 정보 과부하가 극심한 2026년, 단순한 예측은 더 이상 희소성이 없습니다. "검증 가능한 의사 결정"이 AI 시대의 핵심 가치가 되었습니다. AliceAI는 단순한 예측 도구가 아닙니다. 분산형 프로토콜을 사용하여 다양한 출처에서 수집된 파편적이고 비대칭적인 정보를 단일하고 변조 불가능한 의사 결정 신호로 압축합니다. 암호화폐 시장, 스포츠 경기, 정치 문제, 공공 행사 등 다양한 시나리오를 포괄합니다.

AliceAI는 경량 텔레그램 봇을 통해 신호 푸시 알림, 자동 주문 실행, 고정 금액 주문, 자동 손절매, 포지션 시각화 등의 핵심 기능을 제공하여 "신호 생성"부터 "자동 실행"까지 완벽한 폐쇄 루프를 구현합니다. AIA 에코시스템 펀드는 AliceAI가 개척한 "검증 가능한 판단"이라는 새로운 패러다임에 대해 낙관적으로 보고 있으며, 이는 예측 시장 부문의 핵심 인프라가 될 잠재력을 가지고 있다고 믿습니다.

ASIC AI 칩

인공지능 에이전트가 영혼이라면, 고성능 컴퓨팅 하드웨어는 물리적 인공지능의 몸체라고 할 수 있습니다. 현재 인공지능 추론 시장은 폭발적인 수요와 치솟는 비용이라는 구조적 모순에 직면해 있습니다. 범용 GPU 아키텍처는 대규모 트랜스포머 추론 워크로드를 처리할 때 상당한 연산 중복성과 에너지 소비 문제를 보이며, 이러한 병목 현상은 인공지능 에이전트의 대규모 배포를 가로막는 핵심 장애물이 되고 있습니다.

AIA 에코시스템 펀드가 투자한 ASIC AI 칩 프로젝트는 트랜스포머 아키텍처의 추론 컴퓨팅 특성에 맞춘 하드웨어 수준의 심층적인 맞춤화를 특징으로 합니다. 에너지 효율성 측면에서, 전용 추론 경로 설계는 동일한 전력 예산 내에서 더 높은 밀도의 토큰 처리량을 가능하게 하여 단위 토큰 처리 비용을 기존 주류 GPU 솔루션의 1/10 이하로 낮추는 동시에 추론 지연 시간을 크게 줄이는 것을 목표로 합니다.

추론 비용이 낮아지면 온체인 에이전트는 실시간으로 더 자주, 더 낮은 진입 장벽으로 자율적인 결정을 내릴 수 있습니다. 물리적 AI 시대의 경쟁은 본질적으로 컴퓨팅 성능 효율성 경쟁입니다. AIA 에코시스템 펀드는 이러한 판단에 따라 시드 라운드에 투자하기로 결정했습니다. 진정한 AI 민주화는 하드웨어 계층에서 시작하여 재구축되어야 한다는 것입니다.

DeAgentAI의 설립자는 "AI의 진화 경로는 '대화 상자 속의 영혼'에서 '물리적 세계 속의 육체'로 나아가고 있습니다. AIA 에코시스템 펀드의 초기 목표는 온체인 인텔리전스와 물리적 현실 사이의 경계를 허무는 것입니다. 우리는 단순히 훌륭한 프로젝트를 찾는 것이 아니라, 사용자를 미래의 물리적 AI 세계와 연결할 수 있는 '핵심 프로토콜'을 찾고 있습니다."라고 밝혔습니다.

DeAgentAI 소개:

DeAgentAI는 SUI 및 BNB 생태계 내에서 선도적인 탈중앙화 AI 인프라입니다. 자체 개발한 최소 엔트로피 합의 메커니즘을 통해 DeAgentAI는 분산 환경에서 AI 에이전트가 직면하는 세 가지 핵심 과제인 신원 일관성, 상태 연속성, 결과 신뢰성을 근본적으로 해결합니다. DeAgentAI는 진정으로 신뢰할 수 있는 온체인 AI 에이전트 생태계를 구축하는 데 전념하고 있습니다.