AIGC, 디파이 스마트 투자 시대를 앞당기다

저자: 카일 리우, 빙 벤처스 투자 매니저

소개: 디파이 영역의 성장은 암호화폐 생태계 전반의 발전에 매우 중요합니다. 그러나 탈중앙 금융 거래소, 유동성 풀, 스마트 콘트랙트의 설계, 구현, 유지 관리에는 여러 가지 과제가 남아 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공 지능(AI) 기술이 탈중앙 금융 생태계에서 널리 사용되고 있습니다.

시장 경쟁과 변화

AIGC와 디파이의 개념 정의

AIGC(AI 생성 콘텐츠)는 AI가 생성한 콘텐츠로, 기술이 계속 발전함에 따라 AIGC의 적용 분야가 점점 더 넓어지고 있습니다. 디파이 분야에서 AIGC는 데이터 분석과 스마트 컨트랙트 작성에 활용될 수 있지만, 동시에 콘텐츠 품질과 진위성 문제에도 직면해 있습니다. 앞으로 AIGC와 DeFi의 결합은 탈중앙화 대체 불가능한 토큰 시장과 디지털 신원 인증 등 디지털 경제에 더 많은 기회와 솔루션을 제공할 것입니다. 그러나 AIGC가 생성한 콘텐츠의 품질과 진위를 보장하기 위해서는 새로운 기술과 메커니즘이 개발되어야 합니다.

디파이 시장의 발전

디파이 시장의 인공지능 애플리케이션은 빠르게 성장하는 단계에 있으며, 향후 다양한 디파이 서비스에 더 많은 지원을 제공할 것입니다.디파이의 탈중앙화 및 오픈 데이터 특성은 자산 가격 변동을 예측하여 예상 수익을 극대화하기 위한 차익거래 봇 등과 같은 인공지능 모델을 훈련하고 개발할 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 예상되는 자산 가격 변동에서 수익을 극대화할 수 있습니다. 그러나 인공지능 모델을 학습시키는 데 사용되는 기초 데이터를 보호하는 것이 중요하며, 이를 영업비밀로 보호하거나 특허를 취득하는 등 다양한 보호 기법을 사용할 수 있습니다.

디파이 시장에서 스마트 컨트랙트, 탈중앙화 거래소, 대출 플랫폼 등 새로운 서비스가 등장하면서 금융 서비스의 효율성과 접근성이 향상될 수 있지만, 이러한 새로운 서비스에 대한 규제와 리스크 관리는 여전히 개선되어야 할 필요가 있습니다. 앞으로 데이터의 양이 증가함에 따라 인공지능의 활용 가능성은 더욱 넓어질 것이며, 디파이 시장의 잠재력과 금융 혁신의 범위는 더욱 확대될 수 있습니다.

출처: Peter Luo

디파이의 AIGC

AI 기술은 디파이 시스템의 최적화 및 지능화에 사용될 수 있으며, AI 알고리즘을 통해 보다 정확한 리스크 관리와 보다 효율적인 거래 전략. 한편, 디파이 시스템의 데이터와 거래 기록은 AI에 대량의 학습 데이터와 적용 시나리오를 제공하여 AI 기술의 적용과 개발을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 지능형 투자, 신용 평가, 스마트 계약, 탈중앙화 거버넌스는 디파이와 AI의 결합을 위한 중요한 응용 시나리오로, 시스템의 보안과 거버넌스의 효율성을 향상시킬 수 있으며, 디파이와 AI의 결합은 금융 부문의 혁신과 변화를 촉진하고 미래 금융 시장에서 다음과 같은 세 가지 주요 트렌드를 만들어 낼 것입니다.

거래에서의 AI

거래에서의 AI 적용 가능성은 무궁무진합니다. 비지도 학습을 사용하는 방법은 토큰 순위 예측을 생성할 수 있고, 클러스터링 알고리즘과 차원 축소 기법은 관련 특징을 추출하고 데이터 세트를 클러스터링할 수 있습니다. 이는 시장 동향을 더 잘 이해하고 정보에 입각한 의사결정을 내리는 데 도움이 되며, 트레이더가 차익거래를 실행하고 자산 배분 전략을 최적화하는 데도 AI가 도움이 될 수 있습니다.

AI는 거래의 위험 평가, 의심스러운 활동을 식별하고 플래그를 지정하여 사기 및 기타 금융 범죄로부터 사용자를 보호하는 데도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 디파이 시장이 계속 성장하고 AI 기술이 계속 발전함에 따라 디파이의 스마트 트레이딩 알고리즘에 AI가 활용될 가능성이 커질 것이며, 디파이 생태계의 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

자산 관리의 AIGC

AI 기술은 디파이 자산 관리 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 자동화된 시장 조성자(AMM)는 AI가 알고리즘을 최적화하여 매수-매도 스프레드를 줄이고 보다 경제적인 거래 방식을 제공할 수 있는 핵심 분야 중 하나입니다. 디파이 프로토콜은 AI를 사용하여 동적인 토큰 모음을 관리함으로써 자산 배분과 유동성 관리를 최적화하여 투자자에게 효율적이고 리스크가 낮은 투자 옵션을 제공할 수 있으며, AIGC 기술은 가장 유망한 투자 대상을 빠르게 선별하고 리스크를 헤지하여 수익을 높일 수 있습니다. AIGC 기술은 앞으로 디파이 자산 관리의 중요한 부분이 될 것입니다.

스마트 컨트랙트에서의 AIGC 적용

AI는 악성 코드를 식별하고, 네트워크 트래픽을 모니터링하며, 이상 행동을 감지함으로써 스마트 컨트랙트의 보안과 신뢰성을 강화할 수 있습니다. 또한 스마트 컨트랙트 코드를 자동으로 생성함으로써 개발자의 오류와 누락을 방지하고 계약의 품질과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 스마트 콘트랙트 생성 도구는 비전문 개발자도 스마트 콘트랙트 코드를 빠르게 생성할 수 있게 하여 탈중앙 금융 애플리케이션의 인기와 개발을 촉진할 수 있습니다. 무엇보다도 AIGC 기술은 지능형 컨트랙트 생성 및 테스트를 통해 컨트랙트 개발과 테스트를 자동화하여 개발 효율성을 높이고 인건비와 시간 비용을 절감할 수 있습니다.

출처: 싱귤래리티넷

향후 방향성 및 핵심 이슈

디파이에서 인공지능의 적용은 디파이 자체와 인공지능 적용, 그리고 향후 연구에 있어 주요한 관문이 될 수 있습니다. 내재적 보안과 외재적 보안에 대한 연구 등 보안 이슈가 더욱 주목받을 것이며, 금융기관에서의 AI 적용을 위해서는 이를 뒷받침할 수 있는 데이터가 더 많이 필요하지만 보안 이슈의 한계로 인해 아직은 실험의 수가 충분하지 않다. 디파이에서 인공지능 연구를 위해 집중해야 할 질문은 인공지능 적용이 디파이 고유의 유동성에 가치를 더할 수 있는지, 인공지능 적용이 보안 요건을 충족하는지, 시스템의 견고성 및 신뢰성과 보안 사이에서 어떤 트레이드오프가 발생할 것인지 등입니다.

AIGC 기술의 프라이버시 영향

• 데이터 프라이버시 및 보안 문제: AIGC 기술은 개인 프라이버시 정보를 공개할 수 있으며, 사용자의 데이터를 암호화하고 데이터 사용 범위를 제한하는 등 엄격한 프라이버시 보호 조치를 취해야 합니다.

• 오도 및 허위 정보의 유포: AIGC 기술은 허위 정보나 오해의 소지가 있는 내용을 포함할 수 있는 대량의 자연어 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있으며, AIGC 기술의 품질과 정확성을 개선하고 생성되는 콘텐츠에 대한 규제 및 감사를 강화할 필요가 있습니다.

탈중앙 금융 플랫폼의 보안 문제

• 스마트 컨트랙트의 취약성: AI가 생성한 콘텐츠에는 어느 정도의 오류와 결함이 있을 수 있으며, 이러한 결함은 스마트 컨트랙트의 코드 취약성으로 이어져 해커에게 공격의 빌미를 제공할 수 있습니다. 이는 해킹의 기회가 될 수 있으며, 스마트 컨트랙트에 대한 감사 및 테스트 강화가 필요합니다.

• 봇 공격 및 사기: 공격자는 AIGC 기술을 사용하여 허위 자연어 콘텐츠를 생성하여 사용자가 사기를 저지르도록 유도하거나 시스템 보안을 약화시킬 수 있으며, 사용자 인증 및 접근 제어를 강화하는 등 AIGC 기술에 대한 보안 및 예방 조치를 강화할 필요가 있습니다.

결론 및 조사 결과

우리는 AI 기술이 디파이 생태계에서 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 믿습니다. 특히 다음과 같은 부문에서 AI 적용에 대해 낙관적입니다.

1. 시장 예측 및 지능형 투자 의사결정: AI 기술은 머신러닝과 예측 분석을 통해 시장 추세 예측의 정확성을 높이고 트레이더에게 기술적, 펀더멘털 분석 서비스를 제공할 수 있습니다. 이는 트레이딩과 포트폴리오 관리를 자동화할 수 있는 기회를 디파이에 제공합니다.

2. 자동화된 감사/보안 보호: AI 기술은 자연어 처리 및 이미지 인식과 같은 기술을 통해 스마트 계약 감사의 속도와 정확성을 향상시키고, 스마트 계약의 유효성을 개선하기 위해 자동화하며, KYC/AML의 오류율과 사기 위험을 줄일 수 있습니다.

3. 사기 탐지 및 신용 평가: AI 기술은 빅데이터 세트의 추세를 분석하여 부정행위를 식별하고, 신용 평가를 통해 대출 활동을 촉진하고 더 나은 대출 가격을 제시할 수 있습니다.

4. 자동화된 포트폴리오 관리: AI 기술은 포트폴리오 계획, 전략 평가, 풀 가중치 계산, 신호 생성 및 감정 모니터링과 같은 작업에 머신러닝 예측 모델을 사용하여 능동적인 포트폴리오 관리를 위한 자동화 에이전트를 구축할 수 있습니다.

5. 분산 대출: AI 기술과 분산 원장 기술을 함께 사용하여 표준화, 자동화, 데이터 빈도 및 민감도와 같은 지표를 개선하는 스마트 계약을 설계하여 대출 운영을 보다 효율적으로 개선할 수 있습니다.

빙 벤처스는 이러한 트랙을 통해 AI 기술의 적용이 디파이 생태계에 더 큰 효율성, 더 나은 리스크 관리, 더 신뢰할 수 있는 투자 전략, 더 표준화되고 효율적인 대출 운영을 가져올 것이라고 믿습니다. 이러한 부문에서 저희는 AIGC 기술을 적용하여 디파이의 효율성과 투자 정확도를 개선하는 프로젝트에 낙관적으로 투자하고 있습니다.