범용 대모델 이후, AI의 다음 단계는 수직 지능입니다: Match가 Web3.0 투자 전장을 어떻게 재편성할까요?

?오늘날 AI는 전통 금융 분야에서 정량 거래, 위험 관리, 심지어 규제 준수를 깊이 재구성하고 있지만, Web3.0은 여전히 인간의 감각과 운의 전장일 뿐만 아니라 정보 게임의 "어두운 숲"입니다.

플레이어는 텔레그램 그룹에서 스팸을 보내고, KOL의 트윗을 하나하나 살펴보며, 단편화된 정보 속에서 운을 걸 수밖에 없습니다. ChatGPT와 같은 범용 대모델을 사용하여 Web3.0 프로젝트를 조회하더라도, 다양한 공식 마케팅 문구나 정반대의 정보를 얻을 뿐이며, 투자 판단에 도움이 되는 것은 거의 없습니다. 투자자가 맹목적으로 대량 구매를 하게 되면, 프로젝트 측은 심지어 직접 가격을 폭락시키고, 사용자에게는 오직 제로가 된 코인만 남게 됩니다.

Match AI의 수직 대모델의 출현은 이 숲에 등대를 밝혀주는 틈을 열고 있습니다. 7월 28일, Match는 태국 수도 방콕에서 "Match AI 대모델 NexAlpha 발표회"를 공식 개최하여 Web3.0 투자가 AI 주도의 새로운 시대에 접어들었음을 알렸습니다.

발표회에서 Match 생태계 책임자는 Match AI가 일반인을 위해 설계된 체인 상 투자 상담사 및 Web3.0 재무 운영 시스템으로, 연구, 신호, 투자 대상 선택까지 모두 AI에 의해 구동된다고 밝혔습니다. "그의 사명은 사용자 자산의 성장을 돕고, 공정하고 다윈의 생태계를 구축하는 것입니다."

또한, Match AI는 두 가지 주요 기능을 곧 출시할 예정입니다: 체인 상 천안과 투자 전략 추천 시스템으로, Web3.0 사용자가 프로젝트의 기술적 측면, 자금 측면, 정보 측면, 감정 측면을 종합적으로 분석하고 명확한 투자 방향을 제공하며, 사전에 위험 경고를 발송하여 사용자가 고점에서 맹목적으로 추격하지 않도록 도와줍니다. "Match AI는 단순한 질문 응답 로봇이 아니라, 체인과 기회를 이해하고 위험을 인식하는 AI 투자 상담사입니다. 그는 다른 사람이 알려주기를 기다리지 않고, 실시간 기회나 투자 진입점을 능동적으로 제공할 수 있습니다."

Match 기술 책임자는 Match AI의 실거래 데이터 성과를 보여주었습니다: 지난해 12월부터 현재까지 1,300만 달러의 실거래 자금이 170만 달러의 수익을 올렸으며, 전문 트레이더가 Match AI를 사용할 경우 거래 승률이 90%에 달합니다. Match는 8월 1일 AI 섹션의 체인 상 천안과 투자 전략을 출시하고, 8월 8일 Match APP 핵심 지갑 코드 오픈 소스를 완료하며, 8월 18일 일부 핵심 AI 대모델 오픈 소스를 시작합니다.

수직 지능이 Web3.0을 재구성하고 있으며, Match AI는 이 변혁의 선두주자입니다. Web3.0 세계에서 투자 성공을 원하는 참여자에게 이러한 기술 혁신을 수용하는 것은 선택이 아니라 필연입니다.

범용 AI 대모델: 보급의 문을 열지만, 수직 깊이의 우려는 가리기 어려워

2022년 ChatGPT의 출시는 AGI(인공지능 일반 지능)에 대한 환상을 주목받게 했으며, 수년간의 발전을 거쳐 현재의 범용 AI 대모델은 각 산업의 발전 패턴을 재구성하고 있습니다.

특히 Elon Musk의 xAI가 Grok 4를 출시하면서, 이는 단순히 또 다른 대모델의 출시에 그치지 않고, 범용 AI가 "추론 능력을 갖춘 다중 모드 운영 시스템" 단계로 전면 진입하는 중요한 이정표가 되었습니다. Grok은 X 플랫폼의 실시간 데이터에 대한 깊은 통합과 다중 모드 이해 능력을 통해, 전 세계 사용자들이 거의 제로의 진입 장벽으로 AI가 정보 획득 방식을 혁신적으로 재구성하는 경험을 하게 했습니다. 세계는 다시 한 번 범용 AI 물결의 힘찬 흐름을 목격했습니다.

이것은 빙산의 일각에 불과합니다. ChatGPT의 전 국민적인 열광에서부터 Claude 3의 긴 텍스트 처리에서의 놀라운 성과, Gemini의 다중 모드에 대한 매끄러운 제어까지------범용 대모델은 놀라운 속도로 기술 독점의 장벽을 허물고, AI의 성화를 수십억의 일반인에게 전달하고 있습니다. 현재 AI는 "도구가 곧 인프라" 시대에 전면 진입하고 있으며, 각 산업은 AI를 자신의 비즈니스 프로세스에 통합하는 방법을 고민하고 있습니다.

전통 금융 분야에서 이러한 변화는 이미 뼈 속까지 스며들고 있습니다. 월스트리트의 정량 거래 시스템은 이미 AI 알고리즘을 도입하였고, 스마트 투자 상담 서비스는 일반 투자자에게 개인화된 자산 배분 조언을 제공합니다. 위험 관리 시스템은 머신 러닝을 통해 시장의 이상을 실시간으로 모니터링합니다. 골드만삭스, JP모건 등 투자은행 거대 기업들은 매년 AI 기술에 수십억 달러를 투자하고 있으며, 그들은 금융 시장의 경쟁에서 더 진보된 AI 도구를 가진 자가 경쟁의 주도권을 쥐고 있음을 잘 알고 있습니다.

노동 시장에서, 마이크로소프트 Copilot은 Office 생태계에 깊이 통합되어 있으며, 사용자는 "지난 주 회의 요점을 차트 요약이 포함된 PPT로 만들어줘"라는 모호한 자연어 명령만으로도 AI가 즉시 이메일을 정리하고, 기록을 전사하며, 논리를 정리하고, 멋진 슬라이드를 생성할 수 있습니다. 전통적인 사무에서 기계적이고 시간 소모적인 정보 이동 및 형식 작업은 자동화된 지능에 의해 조용히 사라지고 있습니다.

교육 분야에서 범용 대모델은 새로운 교육 혁명을 일으키고 있습니다. 칸 아카데미는 GPT-4를 활용하여 "Khanmigo" 스마트 도우미를 만들었으며, 이는 수많은 학생들에게 24시간 온라인 소크라테스식 멘토로 변신했습니다. 이는 특정 수학 문제의 독특한 오류에 대해 개인화된 안내 경로를 생성하여, "개별 맞춤 교육"이라는 천 년 교육 이상이 대규모 보급에서 처음으로 손에 닿을 수 있게 했습니다.

범용 대모델이 보여주는 강력한 일반화 능력은 프로메테우스의 불꽃과 같아 AI의 보편적 길을 밝히고 있습니다. 그러나 기술의 광채가 수직 산업의 깊은 계곡에 비추어질 때, 그 "통하지만 정밀하지 않은" 한계는 그림자처럼 드러납니다. 이러한 모델은 전문적인 심층 장면에서 종종 "충분히 깊이 이해하지 못한다"는 결함이 실제 산업 응용에서 드러나고 있습니다.

예를 들어, 싱가포르의 DBS은행은 GPT-4를 사용하여 대출 계약을 자동으로 검토하는 테스트를 진행했는데, AI가 핵심 조항 중 "변동 금리 상한"을 "고정 금리 약속"으로 잘못 해석하여 수천만 달러의 위험 노출을 초래할 뻔했습니다. 범용 모델의 금융 용어 체계 및 산업 규제 논리에 대한 "피상적 인식"은 밀리미터 단위의 정밀도가 필요한 규제 장면에서 치명적인 위험을 내포하고 있습니다. 또한 일부 제조 기업은 대모델을 사용하여 터빈 진동 센서 데이터를 분석하려고 했지만, 스펙트럼 그래프에서 미세한 변동을 인식하지 못하고 "정렬 문제의 가능성이 있다"는 모호한 결론만을 제공했습니다. 변호사들은 Claude를 사용하여 국경 간 인수합병 사건의 지역 법규를 정리할 때, 모델이 최신 반독점 시행 세칙을 놓치고, 훈련 데이터가 해당 세분 분야의 지역 입법 동적 데이터베이스와 깊이 통합되지 않았기 때문이라고 반응했습니다.

근본적으로, 범용 대모델의 수직 장면에서의 "깊이 부족"은 세 가지 구조적 모순에서 기인합니다: 첫째, 사전 훈련된 말뭉치는 방대하지만, 고도로 전문화된 "지식 암흑 물질"을 포괄하기 어렵습니다; 둘째, 모델은 산업의 암묵적 논리와 맥락 규칙에 대한 진정한 내재적 이해가 부족합니다; 셋째, 전문 분야의 데이터 장벽과 프라이버시 제약으로 인해 범용 모델은 가장 핵심적인 산업 민감 데이터 소스에 접근하기 어렵습니다.

범용 대모델이 AI 보급의 대문을 열고 있는 지금, 우리는 수직 깊이의 단층선을 더욱 명확히 바라봐야 합니다. 미래의 AI 생태계는 "범용 기반 + 수직 심층"의 이중 궤도 진화를 나타낼 것입니다: 범용 모델은 슈퍼 정보 인터페이스로서 지속적으로 사용 장벽을 낮추고, 의료, 금융 투자, 산업 등 분야에 뿌리를 둔 전문 모델은 산업 지식 그래프, 실시간 데이터 흐름 및 분야 전문가 피드백을 깊이 통합하여 견고한 전문 심층 방어선을 구축해야 합니다.

AI의 궁극적인 형태는 "넓이"와 "깊이"의 변증법적 통일로 나아갈 것입니다. 범용 대모델의 빛이 세계의 모든 구석을 비출 때, 수직 장면에서 깊이 파고든 전문 지능체들은 산업의 근본 논리를 변화시키는 힘을 조용히 축적하고 있으며, 이것이 AI 혁명 물결 속에서 가장 심오하고도 흥미로운 잠재력입니다.

Web3.0 투자: 범용 AI의 무능력한 "어두운 숲"

범용 AI는 언어 이해 및 생성에서 뛰어난 성과를 보이지만, 깊이 있는 전문 지식과 실시간 데이터 분석이 필요한 수직 장면에서는 여전히 뚜렷한 능력 부족이 존재합니다. 특히 Web3.0과 같이 변화가 극심하고 정보 밀도가 높은 분야에서는 범용 모델의 "만능" 특성이 오히려 단점이 되어 매우 쓸모없게 됩니다.

예를 들어, 현재 비트코인은 11.8만 달러의 높은 가격에 있으며, 각 AI 대모델에 "비트코인 현재 가격이 투자할 가치가 있습니까?"라고 질문하면, 각 모델의 답변은 천차만별입니다: Grok 4는 정책 차원에서 비트코인이 합법화되었고 미국 상장 기업이 비트코인에 투자하고 있다고 알려줍니다; DeepSeek는 국내에서 가상 화폐 투자가 금지되며 비트코인의 변동 위험이 크므로 신중히 투자하라고 합니다; ChatGPT는 비트코인의 과거 역사적 상승폭을 언급하며 분석가의 의견을 나열합니다; 다른 AI 대모델은 기술적 관점에서 분산 원장 기술의 발전 가능성을 분석하여 비트코인의 잠재력을 논증합니다…

이러한 설명은 겉보기에는 매우 포괄적이지만, 실질적으로는 본질을 회피하고 있으며, 문제에 대한 정면 답변을 하지 않습니다: 비트코인 현재 가격을 구매할 수 있는지 여부는 가격에 영향을 미칠 수 있는 매매 주문을 종합적으로 분석하고 기술 지표 분석을 결합해야 하는 문제입니다. 이는 현재의 각종 범용 AI 대모델이 결여하고 있는 부분입니다.

범용 AI 대모델이 Web3.0 세계에서의 열세는 또 다른 장면에서 더욱 명확하게 드러납니다. 사용자가 특정 Meme 프로젝트에 투자할 가치가 있는지 물어보면, 이러한 대모델은 사용자에게 다양한 공식 마케팅 자료를 나열하고, 더 나아가 커뮤니티 감정을 나열하며, 이러한 정보를 바탕으로 "해당 프로젝트 백서의 기술 설명이 완전하고, 커뮤니티의 열기가 높아 성장 잠재력이 있다"는 평가를 제공합니다. 사용자가 모든 것을 걸고 구매한 후, 며칠 지나지 않아 프로젝트 측이 Rug을 시작하고 토큰을 팔아버립니다. 사후 분석 결과, 체인 상 데이터는 초기 유동성 풀이 이미 철회되었고, 99%의 토큰이 5개의 관련 주소에 집중되어 있다는 것을 보여줍니다------이러한 치명적인 신호는 범용 대모델이 언급하지 않았습니다.

왜 이러한 한계가 존재하는가, 주로 Web3.0 자체가 인공 복잡 시스템 내의 "행동 미로"이기 때문입니다. 전통 금융 시장과 비교할 때, Web3.0 시장은 세 가지 뚜렷한 특징을 보이며, 이러한 특징은 전통적인 투자 분석 방법이 효과적으로 적용되기 어렵게 만듭니다. AI는 더욱 "원활해지기" 시작합니다.

첫째, 비구조화 데이터의 범람입니다. 전통 금융 시장의 정보는 상대적으로 규범적이며, 주로 재무 보고서, 공식 발표, 뉴스 보도 등 구조화된 경로에서 발생합니다. 그러나 Web3.0 세계에서는 핵심 정보가 종종 트위터의 트윗, GitHub의 코드 제출, Discord의 토론, 다양한 발표 채널의 메시지에 흩어져 있습니다. 이러한 정보는 형식이 다양할 뿐만 아니라 진위 여부를 판단하기 어려워 일반 투자자가 가치 있는 투자 신호를 추출하기 어렵습니다.

둘째, 높은 불확실성입니다. Web3.0 시장의 서사는 매우 빠르게 전환되며, 하나의 프로젝트는 새로운 기술 트렌드로 인해 하룻밤 사이에 인기를 끌 수 있고, 규제 정책의 변화로 인해 즉시 깊은 나락에 빠질 수 있습니다. 시장 감정의 변화는 종종 기본 분석보다 가격 동향에 더 큰 영향을 미치며, 이러한 높은 불확실성은 전통적인 가치 평가 모델을 무력화합니다.

셋째, 극단적인 반사성 특성입니다. Web3.0 시장에서는 시장의 기대가 종종 스스로 실현됩니다. 하나의 프로젝트가 널리 긍정적으로 평가되면, 실제로 더 많은 자금의 유입으로 인해 가치가 증가할 수 있습니다; 반대로 부정적인 기대는 프로젝트의 쇠퇴를 가속화할 수 있습니다. 이러한 반사성 메커니즘은 투자 결정이 프로젝트의 내재적 가치뿐만 아니라 시장 감정과 기대의 변화를 고려해야 함을 의미합니다.

이러한 복잡한 시스템에 직면하여 일반 사용자는 효과적인 투자 모델을 구축하기 어려우며, 투자 결정은 여전히 상당히 원시적인 단계에 머물러 있습니다. 개인 투자자들은 KOL의 추천에 의존하고, 다양한 텔레그램 그룹과 Discord 채널에서 "내부 정보"를 찾으며, 커뮤니티 감정의 변동에 따라 매수 및 매도 시점을 결정합니다. 이러한 높은 의존성의 인간 판단과 감정 주도의 투자 방식은 위험이 극히 높고, 경쟁성이 강하며, 전통 금융 시장의 과학적이고 체계적인 접근과 뚜렷한 대조를 이룹니다.

이러한 상황에서 범용 AI 대모델은 Web3.0의 투자 문제를 효과적으로 해결할 수 없으며, 이는 업계의 공감대가 되었습니다. 모델이 실시간 체인 데이터 지원이 부족할 경우, 합리적으로 보이지만 실제로는 잘못된 판단을 내릴 수 있으며, 이는 고위험 투자 환경에서 치명적입니다.

더욱 중요한 것은 범용 모델의 설계 목표가 "언어 생성"이지 "위험 인식"이 아니라는 점입니다. 이들은 유동성 채굴이 무엇인지 유창하게 설명할 수 있고, DeFi 프로토콜의 작동 메커니즘을 분석할 수 있지만, 구체적인 투자 결정에 직면했을 때는 종종 보수적인 위험 경고만을 제공할 뿐, 실행 가능한 투자 조언을 제공할 수 없습니다.

Match AI: Web3.0 투자를 위해 태어난 수직 AI 대모델

Web3.0 투자가 필요한 것은 언어를 이해하는 AI가 아니라, 게임 구조와 행동 판단을 이해하는 AI입니다. 이러한 AI는 Web3.0 시장의 독특한 규칙을 이해하고, 방대한 비구조화 데이터에서 핵심 정보를 추출하며, 시장 감정의 변화 추세를 인식하고, 높은 불확실성 환경에서 상대적으로 합리적인 예측을 할 수 있어야 합니다. 이것이 바로 수직 AI의 존재 가치입니다.

바로 이러한 배경 속에서 Match가 등장했습니다. Match는 "AI x Web3.0 투자 지능"이라는 세분화된 분야에 집중하여, 수직 모델을 통해 사용자가 실제 거래 장면에서 직면하는 인식 및 효율성 병목을 해결하고, 범용 AI가 이 분야에서 부족한 점을 메우고자 합니다. 범용 AI가 "정답을 맞추는 것"을 추구하는 것과 달리, Match AI의 목표는 "결정의 정확성"입니다------사용자의 질문을 올바르게 이해할 뿐만 아니라, 정확하고 신뢰할 수 있는 투자 결정 지원을 제공해야 합니다. Match AI의 출현은 이 추세에 중요한 이정표를 세웠습니다.

Match의 가치定位은 명확하고 독특합니다. 소음과 함정이 가득한 Web3.0 투자 환경에서 일반 투자자가 필요로 하는 것은 또 다른 대화 가능한 AI 도우미가 아니라, 진정으로 투자를 이해하고, Web3.0을 이해하며, 중요한 순간에 신뢰할 수 있는 조언을 제공할 수 있는 스마트 파트너입니다. Match AI는 이러한 요구를 충족시키기 위해 설계된 전문 투자 도우미입니다.

Match의 핵심 능력은 세 가지 주요 시스템에 반영되어 있으며, 각각은 Web3.0 투자에 대한 특정 문제점을 깊이 최적화했습니다.

첫째, Match의 "체인 상 천안" 시스템입니다. 이 시스템의 가치는 다양한 플랫폼에 분산된 정보를 통합 수집하고 분석하는 데 있습니다. 이는 계약 스캔을 수행하여 스마트 계약의 잠재적 위험과 기회를 식별하고, KOL 분석을 통해 의견 리더의 발언 및 행동 패턴을 추적하며, 거래소의 이상 거래를 모니터링하여 대규모 자금 흐름을 신속하게 발견하고, 프로젝트 성장 지표를 분석하여 프로젝트의 발전 가능성을 평가할 수 있습니다.

더 중요한 것은 "천안" 시스템의 출력 결과가 차가운 데이터의 집합이 아니라, 명확한 제안, 명확한 출처, 합리적인 설명이 포함된 실행 가능한 정보라는 점입니다. 시스템이 특정 토큰에 잠재적 위험이 있음을 식별하면, 사용자에게 위험의 존재를 알릴 뿐만 아니라, 위험의 출처, 영향 정도 및 대응 전략을 설명합니다. 이러한 출력 방식은 일반 사용자도 복잡한 시장 정보를 빠르게 이해하고, 이를 바탕으로 현명한 투자 결정을 내릴 수 있게 합니다.

둘째, 투자 전략 추천 시스템입니다. Web3.0 투자자의 위험 선호도와 투자 목표는 매우 다양합니다. 어떤 사람은 안정적인 수익을 추구하고, 어떤 사람은 높은 위험과 높은 수익의 투기 기회를 선호합니다. Match AI는 사용자의 위험 선호도에 따라 개인화된 투자 포트폴리오 전략을 제공합니다.

이 시스템의 핵심은 다차원 요인 가중 분석 메커니즘입니다. 이는 기술 지표(가격 추세, 거래량 변화, 기술적 형태 등), 감정 지표(소셜 미디어 논의 열기, 커뮤니티 활성도, 여론 경향 등), 자금 지표(대규모 투자자 동향, 자금 유입 및 유출, 보유 분포 등), 메시지 지표(프로젝트 진행 상황, 협력 발표, 규제 동향 등) 네 가지 차원의 정보를 동시에 고려하여 복잡한 가중치 알고리즘을 통해 종합 점수를 계산하고, 이를 바탕으로 가능한 가격 경로를 추론합니다.

이러한 다차원 분석 방법의 장점은 시장 동향을 보다 포괄적으로 파악할 수 있다는 점입니다. 전통적인 기술 분석은 종종 가격과 거래량에만 집중하고, 감정 및 자금 측면의 변화를 간과합니다; 기본 분석은 프로젝트의 내재적 가치를 고려하지만, 시장 감정의 변화에 대한 반응이 지연되는 경우가 많습니다. Match AI는 여러 차원의 정보를 통합하여 시장 동향을 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.

셋째, 능동 신호 푸시 시스템입니다. 이 시스템의 설계 개념은 투자가 더 이상 "입을 열고 질문해야" 하지 않도록 하는 것입니다. 전통적인 AI 상호작용 방식에서 사용자는 AI에게 질문을 해야 AI가 답변을 제공합니다. 그러나 빠르게 변화하는 Web3.0 시장에서는 사용자가 무엇을 질문해야 할지 인식할 때, 최적의 투자 시점이 이미 지나가버리는 경우가 많습니다.

Match AI의 능동 푸시 시스템은 7x24시간 시장 동향을 모니터링하며, 잠재적인 폭등 또는 폭락 토큰을 식별할 경우, 사용자에게 위험 또는 기회 알림을 자동으로 푸시합니다. 이러한 능동적인 서비스 모델은 사용자가 첫 번째 순간에 핵심 정보를 얻을 수 있게 하여, 정보 지연으로 인해 투자 기회를 놓치거나 불필요한 손실을 입지 않도록 합니다.

푸시 시스템의 지능화 수준은 매우 높습니다. 이는 모든 시장 변화를 단순히 푸시하는 것이 아니라, 사용자의 투자 선호도와 과거 행동에 따라 가장 관련성 높은 정보를 선별하여 푸시합니다. 이렇게 함으로써 정보의 시의성과 과부하 문제를 모두 보장합니다. 푸시 시스템은 내부 및 외부, 체인 상 및 체인 하의 데이터를 결합하여 전방위적인 깊이 인식을 수행하고, 신호의 추론 연역을 통해 Agent와 결합하여 정밀한 신호 해석을 수행합니다. 이를 통해 보다 지능적이고 개인화된 깊이 푸시를 완성합니다.

Match AI 기술 돌파구, 원주율 Web3.0 투자 대모델 구축 핵심 경쟁력

Web3.0 투자 분야에서 기술 장벽과 시장 복잡성은 전례 없는 수준입니다. 전통적인 투자 분석 도구는 종종 힘을 발휘하지 못합니다. Match AI는 Web3.0을 위해 설계된 자산 관리 대모델로, 단순히 범용 대모델에 Web3.0의 외피를 씌운 것이 아니라, 기술 아키텍처에서 여러 핵심 돌파구를 실현하여 독특한 기술적 장점을 형성하고, 진정한 의미의 "0에서 1" 원주율 투자 지능 시스템을 구축했습니다.

(1) 다원 데이터 융합: Web3 투자 전경 구축

Match AI의 데이터 층은 전통 금융 분석의 한계를 넘어, 체인 상 및 체인 하의 전방위 다원 데이터 융합 시스템을 구축했습니다. 체인 상 데이터 측면에서 시스템은 각 주요 공공 체인의 거래 기록, 스마트 계약 실행 상태, DeFi 프로토콜 자금 흐름, 토큰 이동 경로 등의 핵심 정보를 실시간으로 수집합니다. 이러한 데이터는 투자 분석에 가장 직접적이고 진실한 시장 기반을 제공합니다.

더 중요한 것은 Match AI가 Twitter의 감정 변화, GitHub의 프로젝트 활성도, 주요 CEX의 깊이 데이터, 프로젝트 측의 공식 동향, Medium 및 뉴스 매체 보도, 커뮤니티 토론 등 풍부한 체인 하 정보 출처를 통합했다는 점입니다. 다원 데이터는 Web3 산업 내 수직 모델의 깊이를 결합하여, 무관한 내용을 노이즈 감소하고, 일반 모델이 발굴할 수 없는 Web3 고유의 산업 신호, 특성 및 데이터 결과 분석을 인식할 수 있습니다.

이러한 다차원 데이터 수집 능력은 Web3 투자 분석의 핵심 장점입니다. 암호화 시장의 가격 변동은 종종 체인 하 여론과 감정의 강한 영향을 받기 때문입니다. 전방위 데이터 수집 능력은 Match AI가 정확한 분석을 수행하는 기반입니다.

데이터의 가치는 수량뿐만 아니라 품질과 시의성에도 있습니다. Match AI 시스템은 이종 데이터 표준화 처리를 사용하여 서로 다른 플랫폼과 형식의 데이터를 분석 가능한 표준 형식으로 통합 변환할 수 있으며, 실시간 데이터 업데이트 메커니즘을 구축하여 데이터 생성의 첫 순간에 수집 및 처리할 수 있는 기술 능력을 제공합니다. 이러한 기술 능력은 후속 지능 분석에 고품질 데이터 기반을 제공합니다. 동시에 시스템은 데이터 정화 및 노이즈 제거 능력을 갖추고 있어, 허위 정보와 무관한 노이즈를 필터링하고, 진정으로 가치 있는 투자 신호를 추출할 수 있습니다.

(2) 스마트 조정 엔진: Agent 그룹의 협동 지혜

Match AI는 엔진 층에서 COT(Chain of Thought) 반성을 기반으로 한 조정 협동 엔진을 채택했습니다. 이는 기술 아키텍처의 핵심 혁신 중 하나입니다. 전통 AI 시스템과 달리 Match AI의 추론 과정은 추적 가능성과 자기 수정 능력을 갖추고 있으며, 질문에 답변할 때 전체 사고 체인을 보여주고 논리 오류를 발견하면 능동적으로 수정합니다.

Multi-Agent 병렬 협동 메커니즘은 또 다른 기술적 장점입니다. 시스템은 전문화된 Agent 그룹을 구축하여, 각 Agent는 기술 분석 Agent, 기본 분석 Agent, 감정 분석 Agent 등 특정 분석 작업에 집중합니다. 이러한 Agent는 병렬로 작업하며 각자의 전문적 장점을 발휘한 후, 협동 메커니즘을 통해 분석 결과를 통합합니다.

가장 주목할 점은 인과 추론 내핵의 도입입니다. Web3 시장은 복잡한 인과 관계로 가득 차 있습니다. 예를 들어, 연준 정책 변화와 암호화폐 가격의 연관성, 프로젝트 측 행동과 토큰 성과의 인과 관계 등이 있습니다. Match AI는 인과 추론 모델을 통해 사건 간의 진정한 인과 관계를 식별하고 구축할 수 있으며, 단순한 상관관계 분석이 아닙니다. 이는 투자 결정에 더 신뢰할 수 있는 논리적 기반을 제공합니다.

(3) AI 모델 융합 층: 전문화된 다중 모델 협력

AI 모델 층에서 Match AI는 다중 모델 앙상블 구조를 채택했습니다. 이러한 설계의 장점은 다양한 작업 특성에 따라 가장 적합한 모델을 선택할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 어떤 대모델은 텍스트 출력을 잘하고, 어떤 것은 소셜 여론 모니터링에 적합하며, 어떤 것은 차트 분석에 적합하고, 어떤 것은 코드 분석에 적합합니다. 다양한 모델의 장점을 상호 보완하여 전체 분석 능력을 향상시키고, 단일 모델 공급자에 대한 의존도를 줄입니다.

또한 Match AI는 Planner 모델과 인과 추론 모델을 통합했습니다. 예를 들어, 이더리움이 급등하는 것을 보면, 사람의 진짜 반응은 "산지 시즌이 온 것 같다"는 것입니다. 이는 사람의 인과적 사고 판단에 기반한 것이지만, 기계는 그렇게 연관짓지 않습니다. 인과 전략 모델을 통해 AI는 사람처럼 역사적 데이터를 기반으로 인과 추론을 통해 특정 실시간 뉴스가 얼마나 많은 암호화폐의 성장을 이끌 수 있는지 또는 얼마나 많은 트랙의 성장을 이끌 수 있는지를 연결할 수 있습니다.

Web3 사전 훈련 모델은 Match AI의 또 다른 특징으로, Web3.0 산업 지식을 깊이 통합하여 "Web3.0 박사"와 같은 역할을 하며, 범용 대모델처럼 통하지만 정밀하지 않으며, 대부분의 답변이 질문과 관련이 없습니다. Match AI가 하고자 하는 것은 의미 있는 답변을 제공하고, 사용자가 원하는 것을 충족시키는 것입니다.

GRPO(Group Robust Policy Optimization) 그룹 전략 최적화는 Match AI의 또 다른 기술적 돌파구입니다. 전통 AI 대모델은 종종 단일 "최적 해"만을 제공하지만, Match AI는 집단 의사결정 최적화를 통해 다양한 유형의 투자자에게 다양한 전략 선택을 제공하여 진정한 "천인천면" 개인화 서비스를 실현합니다.

Match 기술 책임자 Lucas는 생생한 비유를 했습니다. "예를 들어 Match AI가 다양한 분석을 종합한 결과, 특정 사용자의 프로필이 공격적인 투자자이며, 높은 레버리지 거래를 선호하는 것으로 나타났습니다. 이 사용자가 Match AI와 상호작용할 때, 대모델은 사용자의 투자 스타일에 기반하여 감당할 수 있는 위험 범위 내에서 더 넓은 차원의 데이터를 추천하여 더 높은 수익률을 추구할 것입니다."

분야 특화 미세 조정 기능은 DeFi, NFT, GameFi 등 다양한 Web3.0 수직 장면에 대해 특별히 최적화되어 대모델이 Web3.0을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 시스템은 각 트랙의 특성에 따라 분석 모델을 조정하여 사용자에게 더 정확한 투자 조언을 제공합니다. 이러한 세밀한 전문화 조정은 범용 AI 모델이 구현할 수 없는 것입니다.

(4) 강화 생성 시스템: 지식 그래프와 RAG의 깊은 융합

Match AI는 지속 가능한 지식 그래프 시스템을 구축하여, 이 시스템은 Web3.0 분야의 방대한 지식 포인트를 저장하고 연결하여 완전한 지식 네트워크를 형성하며, 사용자의 모든 상호작용도 기록됩니다.

그리고 전통적인 정적 지식베이스와 달리, 이 시스템은 동적 업데이트 능력을 갖추고 있어 시장의 새로운 패턴과 변화를 실시간으로 학습할 수 있습니다. 동적 지식 업데이트 메커니즘은 시스템이 지속적으로 학습하고 시장 변화에 적응할 수 있게 합니다. Web3 시장은 빠르게 발전하고 있으며, 새로운 프로젝트, 새로운 방식, 새로운 위험이 끊임없이 등장하고 있습니다. 전통적인 정적 모델은 종종 시장 발전에 뒤처지게 됩니다. Match AI는 지속적인 학습 메커니즘을 통해 이러한 새로운 변화를 신속하게 포착하고 이해할 수 있습니다.

검색 강화 생성(RAG) 메커니즘은 AI 환각률을 낮추는 핵심 기술로, AI 대모델이 오판을 하지 않도록 하며, 사용자가 제기한 문제의 방향과 세분화된 트랙을 정확하게 인식할 수 있게 합니다. 시스템은 "먼저 검색한 후 생성"의 프로세스를 사용하여, 사용자의 질문에 답변할 때 먼저 지식 그래프에서 관련 실제 데이터를 검색한 후, 이러한 데이터를 바탕으로 답변을 생성합니다. 이는 훈련 시의 역사적 데이터에 의존하여 추측하는 것이 아닙니다. 이러한 메커니즘은 고위험 투자 환경에서 특히 중요하며, 분석 결과의 신뢰성을 보장합니다. 전통적인 LLM이 훈련 데이터를 기반으로 정적 추론 방식을 사용하는 것과 달리, RAG는 최신 사실을 동적으로 도입하여 생성 콘텐츠의 실시간성, 정확성 및 설명 가능성을 향상시키고, 훈련 말뭉치의 노후화나 결여로 인한 허위 답변을 효과적으로 회피할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 특정 프로젝트에 대해 질문하면, RAG 모듈은 체인 상 데이터, API, DEX 속보에서 정보를 검색한 후, AI가 "요약 정리"하여 AI의 허위 발언 확률을 낮추고, 즉 대모델 환각이 "근거가 있고, 추적 가능"한 출력을 하도록 합니다.

(5) 폐쇄 루프 신호 시스템: 인식에서 실행까지의 완전한 체인

Match AI의 신호 시스템은 "환경 인식 → 스마트 판단 → 정밀 제안"의 폐쇄 루프 감지 시스템을 구축했습니다. 환경 인식 모듈은 다차원 이상 감지 알고리즘을 통해 거래량 이상, 자금 흐름 변화, 소셜 미디어 논의 열기 급증 등 시장 내 다양한 이상 신호를 인식할 수 있습니다.

스마트 판단 단계는 인과 추론을 기반으로 위험 평가를 수행하여, 이상 신호의 존재를 인식할 뿐만 아니라, 이상 신호의 배경과 가능한 영향을 분석할 수 있습니다. 이러한 심층 분석 능력은 투자자가 시장 변화의 본질을 이해하는 데 도움을 주며, 표면 현상에 의해 오도되지 않도록 합니다.

정밀 제안은 실행 가능한 거래 전략을 출력하며, 구체적인 운영 제안, 위험 관리 조치, 예상 수익 분석 등을 포함합니다. 이러한 엔드 투 엔드 서비