작성자: 0xJeff , Crypto KOL
편집자: Felix, PANews
예측은 인간 진화의 핵심 능력이었습니다. 고대부터 인간은 감각과 본능에 의존하여 환경에서 위협과 기회를 예측해 왔습니다. 여기에는 포식자 활동 패턴 감지, 먹이 출현 가능성, 계절별 식량 가용성 등이 포함되며, 이 모든 것이 생존에 필수적입니다.
그 이후로 이 예측 모델은 도구와 계획(작물 재배, 도축, 육류 보존의 필요성 예측 등)을 활용하고, 사회적 신호(의도, 감정, 행동)를 예측하며, 통계, 컴퓨터, 머신 러닝, 인공 지능과 같은 글쓰기, 과학, 수학, 현대 도구의 개발로 발전했으며, 이 모든 것이 인간의 예측 능력을 향상시키는 데 사용됩니다.
특히 예측 시장은 경제, 정치, 문화적 결과를 예측하는 인간의 능력을 활용하는 경제적 도구로 발전했습니다. 기존의 여론조사와 달리, 폴리마켓이나 칼시와 같은 예측 시장은 참가자들이 실제 돈을 걸고 정확한 예측을 위한 경제적 인센티브를 활용합니다.
폴리마켓은 2024년 미국 대선 시장에서 40억 달러에 가까운 베팅을 유치했으며, 트럼프의 승리를 예측하는 데 있어 여론 조사보다 더 나은 성과를 보였습니다. 이는 크라우드소싱 예측의 경제적 가치를 보여줍니다.
동일한 진화가 현물 및 영구 계약 거래에도 적용됩니다. 전 세계적으로 암호화폐에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 CEX가 등장한 것부터, CEX와 유사한 거래 경험을 제공하며 자체 보관 및 KYC가 필요 없는 서비스를 제공하는 Hyperliquid가 최근 혁신적으로 개발되었습니다.
예측은 인간 진화의 핵심 역량이며, 인공지능/머신러닝 예측 모델의 등장으로 사건, 자산 가격, 변동성을 예측하는 능력이 극적으로 향상되고 있습니다.
이로써 인류는 진화의 다음 단계로 나아간다.
디파이 3.0
DeFi 1.0은 스마트 컨트랙트와 탈중앙화 애플리케이션을 도입하여 누구나 언제 어디서나 이체, 매수, 매도, 담보 설정, 대출, 수익 채굴을 할 수 있도록 했습니다. 본질적으로, Uniswap, AAVE, Compound, Curve, Yearn, Maker와 같은 온체인 운영에 암호화폐 자산을 투입하여 경제적 가치를 창출하는 것입니다.
DeFi 2.0은 1.0을 확장하여 프로토콜의 다양한 이해관계자(예: Olympus/Wonderland, Solidly/Aerodrome)의 이익을 조정하도록 설계된 새로운 토큰 경제와 인센티브 분배 메커니즘을 도입했으며, 대체 수입원을 제공하는 새로운 시장(예: Maple, Pendle, Ethena, Ondo, Clearpool, Solv, USDai 등)을 탄생시켰습니다.
DeFi 3.0은 DeFi에 인공지능을 도입합니다. 어떤 사람들은 이를 DeFAI라고 부르고, 어떤 사람들은 AiFi라고 부릅니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM) 및/또는 머신러닝 모델(ML)을 DeFi 제품에 통합하는 것을 의미합니다.
간단한 LLM 통합(사용자가 프로토콜을 탐색하도록 돕기 위한 고객 지원/조종사 역할)부터 근본적으로 제품을 개선하는 다중 에이전트/군집 및 머신 러닝 시스템(거래 수익 증가, 일시적 손실 감소, LP 수익 증가, 영구 거래의 청산 위험 감소 등)까지 다양합니다.
오늘은 DeFAI 추상화 계층과 완전 자율형 금융 에이전트 외에도 DeFi 및 기타 수직 시장을 혁신하는 데 있어 AI/ML 시스템과 예측 모델의 역할에 대해 논의해보겠습니다.
예측 시스템
신경망과 의사결정 트리는 2000년대부터 사용되어 왔으며, 헤지펀드들이 주식과 상품 가격을 예측하는 데 이러한 시스템을 사용했습니다. 초기 주식 예측 결과는 단기 예측 정확도가 50~60%에 달하는 등 상당히 긍정적이었지만, 과적합과 데이터 부족으로 인해 적용에 제약이 있었습니다.
그런 다음 딥 러닝과 빅데이터가 등장하면서 모델이 더 큰 데이터 세트(시계열 데이터, 뉴스 및 소셜 미디어와 같은 비정형 데이터)를 처리할 수 있게 되었고, 이를 통해 더 정확한 예측과 더 폭넓은 응용 분야가 가능해졌습니다.
지난 5년 동안 획기적인 발전이 이루어졌습니다. 트랜스포머 모델과 멀티모달 AI는 트위터 감정, 블록체인 거래, 오라클, 실시간 뉴스, 크라우드소싱 예측(폴리마켓, 칼시) 등 더욱 다양한 데이터 세트를 통합했습니다. 이를 통해 일부 AI 모델은 이벤트 결과 및 자산 가격 예측에서 80~90%의 정확도를 달성할 수 있었습니다.
이러한 모델이 지속적으로 개선됨에 따라 DeFi 시스템에 예측 기능을 통합하려는 수요가 크게 증가했습니다. 현재 DeFi 3.0의 초기 단계에 있으며, 일부 업체들이 AI/머신러닝 시스템을 Web3 애플리케이션 시나리오와 실시간으로 결합하는 모습을 목격하고 있습니다.
DeFi x AI/ML 시스템
알로라
Allora는 현재 가장 널리 사용되는 탈중앙화 예측 모델 네트워크일 것입니다. Allora는 DeFi 프로토콜 및 AI 에이전트 팀과 수많은 통합을 이루어 예측 기능을 제공하며, 특히 BTC, ETH, SOL과 같은 암호화폐 가격 예측에 중점을 두고 있습니다.
단기 암호화폐 가격 예측의 정확도는 약 80%라고 합니다.
주요 응용 분야는 다음과 같습니다.
- Vectis Finance는 Allora의 추론 기술을 활용하여 SOL 거래 수익률을 극대화하는 AI 기반 USDC 기반 금고입니다. 4월 23일 이후 누적 수익률은 2.4%이며, 연 이자율은 약 10%입니다.
- Steer Protocol의 AI LP Vault는 Allora의 예측 가격 데이터를 사용하여 가격 변동에 앞서 유동성을 더 잘 관리하여 일시적인 손실을 방지합니다.
- Allora는 Cod3x, Axal, Brahma, Virtuals Protocol 등 다양한 팀과 협력하여 거래 전략과 AI 에이전트 실행을 지원합니다.
비텐서 서브넷
Bittensor의 dTAO 인센티브 분배 메커니즘은 스타트업(서브넷)의 개발 비용 상쇄에 도움이 될 수 있으므로, 팀은 Bittensor를 활용하여 제품 개발을 시작하고 많은 개발 작업을 채굴자에게 아웃소싱합니다. 인센티브가 높을수록 채굴자의 품질이 향상됩니다.
머신 러닝 모델과 예측 시스템은 정량화하기 가장 쉬운 작업 중 하나(무언가를 정확하게 예측할 수 있는 모델을 구축하는 작업)이기 때문에 서브넷이 중점을 두는 가장 일반적인 수직 분야 중 하나입니다.
예측에 초점을 맞춘 하위 네트워크
- SN6 @플레이인프게임즈
- SN8 @taoshiio
- SN18 @zeussubnet
- SN41 @sportstensor
- SN44 @webuildscore
- SN50 @SynthdataCo
SN6, SN18, SN41, SN44는 이전에 자세히 소개되었으므로 이 하위 네트워크는 건너뛰겠지만 다시 한번 강조하고 싶습니다.
➔ SN6의 @aion5100(SN6의 AI 에이전트/예측 헤지펀드 레이어)이 사용자 예치금을 신뢰도 높은 이벤트/시장에 베팅할 수 있도록 자동으로 할당하는 DeFi 볼트를 출시할 예정입니다. 이 볼트는 곧 출시될 예정이며, 초기 테스트에서는 네 자릿수 이상의 연이율(APY)을 제공하는 것으로 알려졌습니다.
➔ SN44의 @thedkingdao는 축구/축구에서 지속적으로 개선된 신호를 확인하고 있습니다. 최근 클럽 월드컵에서 공격적인 베팅 규모를 보인 결과, 232%의 투자 수익률(ROI)을 달성했습니다. 또한, 팀은 위험 조정 방식을 더욱 강화한 DeFi 볼트 상품도 개발 중입니다.
CreatorBid에서 이 두 애플리케이션 계층을 대표하는 AI 에이전트/토큰은 SN6 및 SN44 인텔리전스의 역량을 훌륭하게 보여주었습니다. 이는 다른 많은 서브넷 팀들이 이를 따라 자사 서브넷의 역량을 입증하기 위해 AI 에이전트 토큰을 출시하는 계기가 되었습니다.
➔ SN50 Synth는 특히 흥미롭습니다. 이 서브넷은 매우 일반적인 변동성 예측 모델을 기반으로 구축되었습니다. 이는 청산 확률 예측, 영구 포지션의 수명/청산 시간 예측, Univ3 LP 범위 설정 및 비영구 손실 예측, 특정 기간 내 옵션 행사 가격 및 만기 시간 예측 등 다양한 가격 변동 가능성을 포괄하는 데 사용될 수 있습니다(미래 가격 예측뿐만 아니라).
- Synth는 기존 베이스라인 모델(기하학적 브라운 운동)보다 25~30% 더 우수한 성능을 보인다고 합니다.
DeFi 생태계에 이러한 엔진을 통합하고자 하는 L1/L2 생태계에 대한 수요가 엄청나게 많습니다.
지금까지 Synth는 다음 플랫폼과 통합되었습니다.
- Arbitrum, AI 트레이더 경쟁 지원
- 체인리스크, 변동성을 이해하여 파트너 계약이 변동성의 급격한 변화를 더 잘 처리할 수 있도록 함
- Solana는 알려지지 않은 사용 사례에 대한 마지막 주요 유동성 스테이킹 프로토콜입니다(팀에 따르면 공식 발표는 1~2일 내에 나올 예정입니다).
이 팀은 Mode L2(자체 L2)를 애플리케이션 계층으로 배치하여 트레이더가 Synth를 사용하여 자산 가격을 예측하고 Synth 추론을 Mode AI Terminal + Mode Perp 제품과 결합하여 더 나은 거래를 할 수 있도록 합니다.
SN6, SN44, SN50 및 기타 여러 서브넷을 매우 흥미롭게 만드는 점은 이들이 채굴자에게 예측 모델을 지속적으로 개선하기 위해 연간 200만 달러에서 1,000만 달러 이상의 dTAO 토큰에 대한 인센티브를 제공한다는 것입니다.
목표는 dTAO 인센티브를 자본 지출로 활용하여 제품 개발을 촉진하고 가능한 한 빨리 상용화/제품화를 달성함으로써 실질 수익을 창출하고 dTAO의 판매 압력을 상쇄하는 것입니다. 이러한 서브넷 중 일부는 상용화 단계로 진입하기 시작했습니다(DKING이 유명 스포츠 헤지펀드에 3억 달러를 투자한 사례에서 알 수 있듯이).
그 다음에는 무슨 일이 일어날까요?
더 높은 수익률과 더 낮은 위험을 추구하는 추세는 지속될 것이며, 이는 빌더들이 더 많은 RWA를 온체인에 도입하도록 유도할 것입니다. 기존 DeFi 수익원은 지속적으로 최적화되고 접근성이 더욱 높아질 것입니다.
예측 시장은 주요 정보원이 되고, AI는 시장 조성자 역할을 하며, 숙련된 참여자들은 대중의 지혜를 더욱 자극할 것입니다. 도구는 더욱 스마트해지고 모델은 더욱 정확해지며, 이미 일부 성과가 나타나고 있습니다.
이러한 시스템이 더 많이 학습할수록 그 가치는 더욱 커집니다. 그리고 Web 3의 다른 요소들과 더욱 유기적으로 결합될수록, 모든 것이 더욱 거침없이 진행될 것입니다.
여기서 중요한 점은… 결국 암호화폐의 모든 것은 미래에 대한 베팅이라는 것입니다.
따라서 집단적 지혜, 더 나은 데이터, 더 정확한 모델을 통해 미래를 조금 더 명확하게 볼 수 있는 인프라와 애플리케이션/에이전트는 상당한 이점을 갖게 될 것입니다.
