AI를 활용한 DeFi 자금 지출 분석: 지출 비율 및 지속 가능성
AI를 활용한 DeFi 자금 지출 분석은 탈중앙화 금융 프로토콜이 성숙해지고 자본 효율성이 성장 중심의 접근 방식을 대체함에 따라 중요한 능력이 되었습니다. 투자자, DAO 거버너, 프로토콜 운영자에게 자금이 얼마나 빨리 소진되는지, 그리고 그 지출이 지속 가능한지 이해하는 것은 장기적인 생존과 조용한 재무 고갈 사이의 차이를 의미할 수 있습니다.
SimianX AI에서는 지출 분석을 정적인 회계 작업이 아닌 온체인 데이터, 행동 신호 및 기계 학습 모델에 기반한 동적 예측 시스템으로 취급합니다. 이 기사에서는 AI가 DeFi 자금 지출 분석을 어떻게 변화시키는지, 특히 지출 비율, 런웨이, 스트레스 하의 지속 가능성에 초점을 맞추어 살펴봅니다.
DeFi 자금 지출 분석이 그 어느 때보다 중요한 이유
전통 금융에서는 지출 분석이 분기 보고서, 예산 및 감사에 의존합니다. DeFi에서는 자본이 지속적이고 투명하며 전 세계적으로 이동하지만 해석은 여전히 어렵습니다.
주요 도전 과제는 다음과 같습니다:
투명성이 명확성을 의미하지는 않습니다. 온체인 데이터는 공개되어 있지만 AI 없이는 거의 실행 가능하지 않습니다.
DeFi 자금 지출 분석은 세 가지 핵심 질문에 답하는 것을 목표로 합니다:
1. 프로토콜이 자금을 얼마나 빠르게 소진하고 있습니까?
2. 그 지출의 목적과 효율성은 무엇입니까?
3. 현재의 지출 비율이 불리한 조건에서도 지속될 수 있습니까?
AI는 이러한 질문에 거의 실시간으로 답할 수 있게 합니다.
DeFi 맥락에서의 지출 비율 정의
DeFi에서의 지출 비율(종종 소모 비율이라고 불림)은 재무 자산이 프로토콜이 통제하는 주소에서 얼마나 빠르게 빠져나가는지를 측정합니다.
스타트업과 달리 DeFi 지출은 더 복잡합니다:
핵심 지출 범주
| 범주 | 설명 | 지속 가능성 위험 |
|---|---|---|
| 핵심 운영 | 개발자 급여, 감사, 인프라 | 중간 |
| 유동성 인센티브 | 토큰 배출, LP 보상 | 높음 |
| 보조금 | 생태계 개발 | 중간 |
| 마케팅 | 사용자 확보 캠페인 | 낮음–중간 |
| 재무 운영 | 재조정, 스왑, 헤지 | 가변적 |
AI 모델은 이러한 흐름을 자동으로 분류하고 정규화하여 수동 대시보드가 어려워하는 작업을 수행합니다.
AI가 진정한 DeFi 지출 비율을 식별하는 방법
AI 기반 DeFi 자금 지출 분석의 주요 장점은 신호 추출입니다. 이는 시끄러운 온체인 활동에서 유용한 정보를 추출하는 것입니다.
일반적으로 사용되는 AI 기술
SimianX AI는 이러한 기술을 적용하여 경제적 현실을 반영하는 실제 지출 비율을 계산합니다. 이는 외형적인 토큰 이동이 아닌 실제 경제적 상황을 반영합니다.
TVL이 증가하는 프로토콜도 여전히 자본을 비효율적으로 소모할 수 있습니다.
지출 비율 vs. 재무 런웨이
지출 비율이 측정되면 AI 모델은 재무 런웨이를 추정합니다. 이는 프로토콜이 자금이 고갈되기 전에 얼마나 오랫동안 운영할 수 있는지를 나타냅니다.
