지난 2021년 동안 암호화폐 업계는 엄청난 격변을 겪었습니다. XNUMX년 부양책의 부양과 함께 벤처 캐피탈(VC) 회사가 투자했습니다. $33 암호화폐 및 블록체인 스타트업의 규모는 10억 달러입니다.

이듬해 연준은 테라(LUNA) 붕괴를 시작으로 FTX 폰지(FTX) 폰지 사기 붕괴로 이어지는 금리 인상 주기로 암호화폐 파산의 도미노를 촉발했습니다.

DeFi에 대한 약속은 3년 DeFi 해킹으로 인한 2023억 달러 이상의 손실로 인해 빛을 잃었습니다. 현재 진행 중인 비트코인 ​​강세장은 소위 알트코인에 대한 신뢰가 부족함을 보여줍니다. 알트 코인 시즌 아직 발현되지 않았습니다.

2023년 XNUMX월, BlackRock의 전략적 파트너십 책임자인 Joseph Chalom은 유명한 DeFi의 제도적 채택은 "수년, 수년, 수년"이 걸릴 것입니다. 그러나 새롭게 등장하는 AI 서사가 블록체인 기술 및 그 응용과 융합될 수 있는 사례가 있습니다.

이전 주기에서 교훈을 얻으면 AI-암호화 환경은 어떤 모습일까요?

암호화폐 결합성을 통해 AI 기반 구축

돌이켜보면 “DeFi”는 Celesius Network 또는 BlockFi와 같은 토큰화된 계층 위에 있는 회사에 포함되어 DeFi를 CeFi로 렌더링했다고 해도 과언이 아닙니다. 이들 회사는 암호화폐 채택을 성공적으로 추진했지만 결국 "암호화폐"라는 단어를 더럽히게 되었습니다.

새로워진 DeFi v2는 중앙 집중식 기업에 대한 수요를 촉발하지 않는 우수한 사용자 경험에 초점을 맞춰야 합니다. 가장 중요한 것은 DeFi 보안이 강화되어야 한다는 것입니다. 그 방향에서 가장 유망한 솔루션은 영지식 이더리움 가상 머신(zkEVM)입니다.

ZKP(영지식 증명)를 통해 체인 트랜잭션을 추상화함으로써 zkEVM은 네트워크 처리량을 늘리고 가스 비용을 줄입니다. 게다가, zkEVM은 가스 비용에 대한 대체 토큰 결제를 촉진하여 사용자 경험을 단순화합니다. 즉, zkEVM과 같은 솔루션은 AI 애플리케이션에 필요한 확장성을 향한 길을 열어줍니다.

AI 애플리케이션은 본질적으로 대량의 데이터를 포함하므로 블록체인 네트워크에 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 이러한 장애물을 앞두고 Polygon zkEVM을 사용하면 Midjourney 이미지 생성기를 통해 AI 아트웍을 생성할 수 있습니다. ~ 안에 이 과정, 결과는 낮은 수수료로 NFT로 토큰화될 수 있습니다.

다른 종류의 스마트 계약을 더욱 발전시켜 암호화폐 공간은 구성 가능성과 무허가 액세스를 갖춘 AI의 토대를 마련했습니다. 이를 결합하면 금융 시장을 위한 자율적이고 효율적인 인프라가 만들어집니다. 모든 시장 활동이 스마트 계약으로 분해될 수 있으므로 결합 가능성은 세 가지 결합 가능성 레이어에 걸쳐 혁신을 가져옵니다.

• 형태학적 – DeFi 프로토콜 간에 통신하는 구성 요소로, 새로운 메타 기능을 생성합니다.
• 원자성(Atomic) - 각 스마트 계약이 독립적으로 또는 다른 프로토콜의 스마트 계약과 결합하여 기능할 수 있는 능력입니다.
• 구문 – 프로토콜이 표준화된 프로토콜을 기반으로 통신하는 기능입니다. 

실제로 이는 레고 DeFi 블록으로 해석됩니다. 예를 들어, 화합물 (COMP) 사용자는 스마트 계약 풀에 유동성을 공급할 수 있습니다. 이는 사용자가 더 이상 대출이나 차용을 위해 다른 사람의 허가를 요구하지 않기 때문에 DeFi의 혁신적인 기둥 중 하나입니다. 유동성 풀 역할을 하는 스마트 계약을 통해 차용자는 담보를 제공하여 이를 활용할 수 있습니다. 

유동성 공급자는 이자의 대가로 cToken을 얻습니다. 공급된 토큰이 USDC인 경우, 산출되는 토큰은 cUSDC입니다. 그러나 이러한 토큰은 DeFi 보드 전반에 걸쳐 ERC-20 표준과 호환되는 모든 프로토콜에 통합될 수 있습니다.

즉, 결합성은 다양한 수익을 창출할 수 있는 기회를 창출하므로 스마트 계약이 유휴 상태로 남지 않습니다. 문제는 이러한 복잡성 증가를 효율적으로 처리하는 방법입니다. 이것이 AI가 작용하는 곳입니다.

AI로 효율성 증폭

인공지능(AI)을 생각할 때 가장 먼저 떠오르는 특징은 초인적인 처리다. 금융 시장은 오래 전부터 인간의 정신이 감당하기에는 너무 복잡해졌습니다. 대신 인간은 예측 알고리즘, 자동화, 개인화에 의존하게 되었습니다.

TradFi에서 이는 일반적으로 사용자에게 요구 사항과 위험 허용 범위를 묻는 로보 어드바이저로 해석됩니다. 그런 다음 로보어드바이저는 사용자의 포트폴리오를 관리하기 위한 프로필을 생성합니다. 블록체인 구성 가능성 분야에서 이러한 AI 알고리즘은 수익률을 사이펀하는 데 있어 훨씬 더 큰 유연성을 얻을 수 있습니다.

AI 에이전트는 투명한 스마트 계약에 액세스하면서 시장 상황을 즉석에서 읽음으로써 시장 비효율성을 줄이고 인적 오류를 줄이며 시장 조정을 강화할 수 있는 잠재력을 갖습니다. 후자는 자산 가격 발견을 제공하는 자동화된 시장 조성자(AMM)의 형태로 이미 존재합니다.

주문 흐름, 유동성 및 변동성을 실시간으로 분석함으로써 AI 에이전트는 유동성 공급을 최적화하고 DeFi를 방지하는 데 이상적으로 적합합니다. 플래시 대출 악용 DeFi 플랫폼 간의 조정과 거래 규모 제한을 통해. 

필연적으로 AI 에이전트가 실시간 시장 모니터링과 머신러닝을 통해 시장 효율성을 높이면서 유동성이 심화되면서 새로운 예측 시장이 등장할 수 있습니다. 그런 다음 인간의 임무는 다른 봇에 대해 중재하도록 봇을 설정하는 것입니다.

At $ 42.5 억 2,500년 2023개 주식 라운드에서 AI 투자는 이미 2021년 암호화폐 최고치를 넘어섰습니다. AI 암호화폐 프로젝트 트렌드를 보여주나요?

AI-암호화 혁신가에 대한 스포트라이트

2022년 XNUMX월 OpenAI가 ChatGPT를 출시한 이후 AI는 주목을 받았습니다. 이전에 밈코인에 대한 관심은 추론, 예술 생성, 코딩 및 가장 최근에는 Sora를 통한 텍스트-비디오 생성 분야의 AI 발전으로 전환되었습니다.

인간의 관심 분야 전반에 걸쳐 모두 데이터 센터의 확장에 의존합니다. 스마트 계약인 암호화 토큰과 달리 AI 토큰은 AI 에이전트가 관계 단위로 분해하는 기본 텍스트 블록입니다. 각 AI 모델의 조정에 따라 이러한 토큰은 개념 간의 관계에 대한 상황별 창을 나타냅니다.

각 사용자 프롬프트에 대해 최대 처리 용량을 허용하는 것은 어렵습니다. AI 모델이 텍스트를 토큰으로 나누는 경우 출력은 토큰 크기에 따라 달라집니다. 결과적으로 토큰 크기는 생성된 콘텐츠의 품질을 결정합니다.

분명히 토큰 크기가 클수록 AI 모델이 콘텐츠를 생성할 때 더 많은 수의 개념을 고려할 가능성이 커집니다. 그러한 본질적인 한계를 감안할 때, AI 토큰 자연스럽게 맞는 블록체인 기술.

Web3 게이밍이 분산 소유권, 거래 가능한 통화 및 보상 인센티브를 위해 게임 내 자산을 토큰화하는 것처럼 AI에서도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 지목 사항, 가져 오기 .AI (FET) 개방형 경제 프레임워크를 통해 자율 경제 에이전트를 Fetch Smart Ledger에 연결하는 개방형 액세스 프로토콜입니다.

FET 토큰은 네트워크 거래로 수익을 창출하고, AI 모델 배포 비용을 지불하고, 네트워크 참가자에게 보상하고, 기타 서비스 비용을 지불하는 것을 목표로 합니다. 그리고 사람들이 지갑을 통해 DeFi 서비스에 연결하는 것처럼 Fetch Wallet을 사용하여 Fetch.AI의 에이전트버스에 연결하여 배포된 AI 프로토콜을 활용할 수 있습니다.

예를 들어 현재 베타 버전인 많은 AI 에이전트 중 하나는 에이전트버스 PDF 요약 에이전트입니다.

AI 에이전트 액세스 및 배포를 민주화하기 위한 장래 경로로 FET 토큰은 연초 이후 300% 가치를 얻었습니다. Market Research Future에 따르면 AI 에이전트 시장은 $ 110.42 억 2032년 6.03억 2023천만 달러에서 43.80년까지. 이는 연평균 복합 성장률(CAGR) XNUMX%를 나타냅니다.

궁극적으로 우리는 실시간 의사결정 자동화를 통해 이점을 얻을 수 있는 DeFi 프로토콜 및 기타 서비스와 상호 작용하는 AI 에이전트의 생태계를 보게 될 것입니다. 이는 자율 주행 EV를 지원하거나 섬세한 수술 및 환자 치료를 수행하는 데 도움을 주는 AI 에이전트로 확장될 수 있습니다. 소아과 의사 렉싱턴에 있는 켄터키 대학교 의과대학의 Danielle Walsh 박사는 다음과 같이 말했습니다.

“수술 후 이틀 뒤 새벽 1시에 깨어난 환자가 챗봇에 연락해 ‘나한테 이런 증상이 있는데 정상인가요?’라고 물어볼 수 있다.”

의료 진단 분야에서 매사추세츠에 본사를 둔 Lantheus Holdings(LNTH)는 이미 조기 전립선암 발견을 위해 PYLARIFY AI 영상 에이전트를 배포했습니다. Fetch.AI와 같은 AI 암호화 프로젝트를 통해 이러한 많은 서비스를 완전히 토큰화할 수 있습니다.

앞으로의 길: 도전과 기회

AI 통합에 앞서 블록체인 플랫폼은 제도적 채택이라는 동일한 문제에 직면해 있습니다. 소규모 프로토콜이 주류에 침투할 기회가 있습니까, 아니면 이것이 기관을 위한 것입니까?

DeFi가 토큰화된 금융 시장을 위한 길을 열었을 수도 있지만, 대형 플레이어는 대중의 신뢰를 심어줄 가능성이 더 높습니다.

예를 들어, 캔톤 네트워크어느입니다 Big Bank와 Big Tech의 지원을 받아 소규모 DeFi 물고기를 대체할 수 있습니다. 결국, 편리함은 당일 은행 송금 블록체인 네트워크에 원활하게 통합될 수 있습니다. 이는 Microsoft가 AI 제품을 개발하는 동안 Azure 클라우드를 통해 Canton Network를 강화하고 있다는 점을 고려할 때 특히 관련이 있습니다.

동시에 많은 사용자는 AI 암호화폐 토큰의 가치 평가를 타고 개방형 생태계에 머무르는 것을 선호합니다. 더욱이 암호화 프로토콜은 AI 에이전트 배포에 직접 맞춰질 필요가 없습니다. 예를 들어 The Graph(GRT)는 AI 앱에 블록체인 데이터 인덱싱 서비스로 사용될 수 있습니다.

이러한 추측을 바탕으로 이 "블록체인의 Google"은 현재까지 103%의 증가율을 얻었습니다. AI를 지원하는 가장 유망한 암호화폐 프로젝트 중 하나는 INJ(Injective Protocol)일 수 있습니다. 앞서 언급한 DeFi 시장 활동에 AI 알고리즘을 "주입"하므로, 주사 복잡한 DeFi 운영을 단순화하고 자동화하는 것을 목표로 합니다.

AI-암호화 교차점의 기본 레이어에는 알로라 네트워크, 영지식 기계 학습(zkML)과 연합 학습을 사용하여 증강 DeFi 경험을 위한 AI 앱을 구축합니다.

이러한 개방형 앱의 출시가 성공한다면 Canton과 같은 기관 네트워크의 매력이 줄어들 것입니다. 이러한 역학은 암호화폐 공간에 대한 규칙을 아직 구체화하지 않은 규제 기관에 크게 좌우될 것입니다.

결론

AI는 특정 사용자에게 더 이해하기 쉽고 실행 가능하며 관련성이 높은 데이터를 만들 준비가 되어 있습니다. 반면, 블록체인 기술은 인간 행동의 논리를 자체 실행 스마트 계약으로 공식화하고 분산화했습니다.

두 영역이 만나면 새로운 목적을 가진 AI 에이전트를 얻게 됩니다. DeFi 구성성을 최대한 활용하는 차세대 토큰화된 로보어드바이저입니다. 그리고 AI 에이전트가 새로운 가능성을 탐색함에 따라 새로운 시장이 등장할 것입니다.

예측 분석부터 온체인 시장에 유동성 주입에 이르기까지 AI 에이전트는 초금융화된 미래를 만들 준비가 되어 있습니다. 비트코인부터 시작해서 그 자체로 인간은 활용할 수 있는 많은 구성 요소를 만나게 될 것입니다.

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