암호화 슈퍼 애플리케이션 시대, 데이터 인프라는 준비가 되었나요?

2025-08-25 23:10:33

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호위 성은 "실행 가능한 신호"와 "기초 데이터 능력"으로 전환하고 있으며, 긴 꼬리 자산과 거래 데이터의 폐쇄 루프는 암호화 원주율 창업자에게 독특한 기회입니다.

저자：Story，IOSG Ventures

TL;DR

데이터 도전: 고성능 퍼블릭 블록체인의 블록 생성 시간 경쟁이 아초 수준으로 진입했습니다. C 단의 높은 동시성, 높은 트래픽 변동 및 다중 체인 이종 요구는 데이터 측의 복잡성을 증가시켰고, 데이터 인프라는 실시간 증분 처리 + 동적 확장으로 전환해야 합니다. 전통적인 배치 처리 ETL은 지연이 분에서 시간 단위로 발생하여 실시간 거래를 충족하기 어렵습니다. The Graph, Nansen, Pangea와 같은 신흥 솔루션은 스트리밍 컴퓨팅을 도입하여 지연을 실시간 추적 수준으로 압축했습니다.

데이터 경쟁의 패러다임 전환: 지난 주기는 "이해할 수 있는 것"을 충족했으며; 이번 주기는 "수익을 창출할 수 있는 것"을 강조합니다. Bonding Curve 모델 하에서, 1분 지연의 비용은 수배의 차이를 보일 수 있습니다. 도구의 반복: 수동 슬리피지 설정 → 스나이퍼 봇 → GMGN 통합 터미널. 거래 블록체인 능력은 점차 상품화되고 있으며, 핵심 경쟁의 최전선은 데이터 자체로 이동하고 있습니다: 누가 더 빨리 신호를 포착할 수 있는가, 누가 사용자에게 수익을 도울 수 있는가.

거래 데이터의 차원 확장: Meme의 본질은 주목의 금융화이며, 핵심은 서사, 주목도 및 후속 전파입니다. 오프체인 여론 × 온체인 데이터의 폐쇄 루프: 서사 추적 요약, 감정 정량화가 거래의 핵심이 됩니다. "수중 데이터": 자금 흐름, 역할 이미지, 스마트 머니/KOL 주소 태그화는 온체인 익명 주소 뒤의 숨은 게임을 드러냅니다. 차세대 거래 터미널은 온체인과 오프체인의 다차원 신호를 초 단위로 통합하여 진입 및 회피 판단을 향상시킵니다.

AI 기반의 실행 가능한 신호: 정보에서 수익으로. 새로운 단계의 경쟁 목표: 충분히 빠르고, 자동화되며, 초과 수익을 가져올 수 있는 것입니다. LLM+ 다중 모달 AI는 자동으로 의사 결정 신호를 추출하고, Copy Trading, 손익 실현 실행과 결합할 수 있습니다. 위험 도전: 환각, 신호 수명 단축, 실행 지연 및 위험 관리. 속도와 정확성의 균형을 맞추고, 강화 학습 및 시뮬레이션 백테스트가 핵심입니다.

데이터 대시보드의 생존 선택: 경량 데이터 집계/대시보드 애플리케이션은 방어막이 부족하여 생존 공간이 압축되고 있습니다. 하향: 고성능 기본 파이프라인 및 데이터 연구 통합에 깊이 파고듭니다. 상향: 애플리케이션 계층으로 확장하여 사용자 시나리오를 직접 다루고 데이터 호출의 활발함을 높입니다. 미래의 경주 구도: Web3의 전력, 수도, 석탄 인프라가 되거나 Crypto Bloomberg의 사용자 플랫폼이 되는 것입니다.

방어막은 "실행 가능한 신호"와 "기본 데이터 능력"으로 전환되고 있으며, 긴 꼬리 자산과 거래 데이터의 폐쇄 루프는 암호 원주율 기업가의 독특한 기회입니다. 향후 2-3년의 기회 창:

상류 인프라: Web2 수준의 처리 능력 + Web3 원주율 요구 → Web3 Databricks/AWS.
하류 실행 플랫폼: AI 에이전트 + 다차원 데이터 + 원활한 실행 → Crypto Bloomberg Terminal.

Hubble AI, Space & Time, OKX DEX 등 프로젝트의 지원에 감사드립니다!

서론: Meme, 고성능 퍼블릭 블록체인, AI의 삼중 공명

지난 주기 동안, 온체인 거래의 성장은 주로 인프라의 반복에 의존했으며, 새로운 주기로 진입하면서 인프라가 점차 성숙해짐에 따라 Pump.fun을 대표로 하는 슈퍼 애플리케이션이 암호 산업의 새로운 성장 엔진으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 자산 발행 모델은 통일된 발행 메커니즘과 정교한 유동성 설계를 통해 공정한 원초적 거래 참호를 형성했습니다. 이러한 고배율 부의 효과의 복제 가능성은 사용자의 수익 기대와 거래 습관을 깊이 변화시키고 있습니다. 사용자가 필요로 하는 것은 더 빠른 진입 기회뿐만 아니라 극히 짧은 시간 내에 다차원 데이터를 수집, 분석 및 실행할 수 있는 능력입니다. 그러나 기존 데이터 인프라는 이러한 밀도와 실시간성 요구를 감당하기 어렵습니다.

따라서 거래 환경에 대한 더 높은 수준의 요구가 따릅니다: 더 낮은 마찰, 더 빠른 확인, 더 깊은 유동성. 거래 장소는 Solana 및 Base를 대표로 하는 고성능 퍼블릭 블록체인 및 Layer2 Rollup으로 가속화되고 있습니다. 이러한 퍼블릭 블록체인의 거래 데이터 규모는 이전 주기의 이더리움에 비해 10배 이상 증가하여 기존 데이터 제공자에게 더 엄격한 데이터 성능 도전을 안겨주고 있습니다. Monad, MegaETH와 같은 차세대 고성능 퍼블릭 블록체인이 곧 출시됨에 따라 온체인 데이터 처리 및 저장 요구는 기하급수적으로 증가할 것입니다.

동시에 AI의 빠른 성숙은 스마트 평등을 실현하는 속도를 가속화하고 있습니다. GPT-5의 지능은 박사 수준에 도달했으며, Gemini와 같은 다중 모달 대형 모델은 K선 차트를 쉽게 이해할 수 있습니다… AI 도구를 통해 원래 복잡한 거래 신호는 이제 일반 사용자도 이해하고 실행할 수 있습니다. 이러한 추세 속에서 거래자는 AI에 의존하여 거래 결정을 내리기 시작했으며, AI 거래 결정은 다차원적이고 높은 효율의 데이터 없이는 불가능합니다. AI는 "보조 분석 도구"에서 "거래 결정 중심"으로 진화하고 있으며, 그 보급은 데이터의 실시간성, 설명 가능성 및 대규모 처리 요구를 더욱 확대하고 있습니다.

Meme 거래 열풍, 고성능 퍼블릭 블록체인 확장 및 AI 상품화의 삼중 공명 속에서 온체인 생태계는 새로운 데이터 인프라에 대한 요구가 더욱 절실해지고 있습니다.

10만 TPS, 밀리초 수준의 블록 생성 데이터 도전 대응

고성능 퍼블릭 블록체인과 고성능 Rollup의 부상으로 온체인 데이터의 규모와 속도는 새로운 단계에 진입했습니다.

고동시성과 저지연 아키텍처의 보급에 따라 하루 거래량은 쉽게 천만 건을 초과하고, 원시 데이터 규모는 수십 GB에 달합니다. Solana를 예로 들면, 최근 30일 일 평균 TPS는 1,200을 초과하고, 하루 거래 수는 1억 건을 넘습니다; 8월 17일에는 107,664 TPS의 역사적 최고치를 기록했습니다. 통계에 따르면, Solana 장부 데이터는 매년 80-95 TB의 속도로 빠르게 증가하고 있으며, 하루로 환산하면 210-260 GB에 달합니다.

▲ Chainspect, 30일 평균 TPS

▲ Chainspect, 30일 거래량

단순한 처리량 상승뿐만 아니라, 신흥 퍼블릭 블록체인의 블록 생성 시간도 밀리초 수준에 진입했습니다. BNB 체인의 Maxwell 업그레이드는 블록 생성 시간을 0.8초로 단축시켰고, Base 체인의 Flashblocks 기술은 200ms로 압축했습니다. 올해 하반기, Solana는 Alpenglow를 통해 PoH를 대체하고 블록 확인 시간을 150ms로 줄일 계획이며, MegaETH 메인넷은 10ms의 실시간 블록 생성을 목표로 하고 있습니다. 이러한 합의 및 기술의 돌파구는 거래의 실시간성을 크게 향상시켰지만, 블록 데이터 동기화 및 디코딩 능력에 대한 전례 없는 요구를 제기하고 있습니다.

그러나 하류 데이터 인프라는 대부분 여전히 배치 처리 ETL 파이프라인에 의존하고 있어 데이터 지연이 불가피합니다. Dune을 예로 들면, Solana에서의 계약 상호작용 이벤트 데이터는 일반적으로 약 5분의 지연이 있으며, 프로토콜 레벨 집계 데이터는 심지어 1시간을 기다려야 합니다. 이는 사용자가 400ms 이내에 확인할 수 있는 온체인 거래가 수백 배의 지연을 겪어 분석 도구에서 보이기까지 거의 수용할 수 없는 상황을 의미합니다.

▲ Dune, Blockchain Freshness

데이터 공급 측의 도전에 대응하기 위해 일부 플랫폼은 스트리밍 및 실시간 아키텍처로 전환하고 있습니다. The Graph는 Substreams 및 Firehose를 통해 데이터 지연을 거의 실시간으로 압축합니다. Nansen은 ClickHouse와 같은 스트리밍 처리 기술을 도입하여 Smart Alerts 및 실시간 대시보드에서 수십 배의 성능 향상을 이루었습니다. Pangea는 커뮤니티 노드가 제공하는 컴퓨팅, 저장 및 대역폭을 집계하여 100ms 이하의 지연으로 시장 조성자, 양적 분석가, 중앙 제한 주문서(Clobs) 등 B 단에 실시간 스트리밍 데이터를 제공합니다.

▲ Chainspect

데이터 양이 방대할 뿐만 아니라, 온체인 거래는 명백한 트래픽 분포 불균형 특성을 보입니다. 지난 1년 동안, Pumpfun의 주간 거래량은 최저에서 최고까지 거의 30배 차이가 났습니다. 2024년, Meme 거래 플랫폼 GMGN은 4일 동안 6번의 서버 "폭주" 사고를 겪어 하위 데이터베이스를 AWS Aurora에서 오픈 소스 분산 SQL 데이터베이스 TiDB로 이전해야 했습니다. 이전 후, 시스템의 수평 확장 능력과 계산 탄력성이 크게 향상되었고, 비즈니스 민첩성이 약 30% 향상되어 거래 피크 시간의 압박을 상당히 완화했습니다.

▲ Dune, Pumpfun 주간 거래량

▲ Odaily, TiDB의 Web3 서비스 사례

다중 체인 생태계는 이러한 복잡성을 더욱 악화시킵니다. 서로 다른 퍼블릭 블록체인은 로그 형식, 이벤트 구조 및 거래 필드에서 차이를 보이며, 새로운 체인이 추가될 때마다 맞춤형 파싱 로직이 필요하여 데이터 인프라의 유연성과 확장성을 크게 시험합니다. 일부 데이터 제공자는 "고객 우선" 전략을 채택하여 활발한 거래 활동이 있는 곳에 우선적으로 해당 체인의 서비스를 접속하며, 유연성과 규모화 간의 균형을 맞추고 있습니다.

고성능 체인이 유행하는 배경 속에서 데이터 처리가 여전히 고정 간격 모드의 배치 처리 ETL 단계에 머물러 있다면, 지연 누적, 디코딩 병목 및 쿼리 지연의 어려움에 직면하게 되어 실시간성, 세분화 및 동적 상호작용의 데이터 소비 요구를 충족할 수 없습니다. 따라서 온체인 데이터 인프라는 스트리밍 증분 처리 및 실시간 계산 아키텍처로 더욱 발전해야 하며, 부하 균형 메커니즘과 결합하여 암호화폐 시장의 주기적 거래 피크가 가져오는 동시성 압박에 대응해야 합니다. 이는 기술 경로의 자연스러운 연장이자 실시간 쿼리 안정성을 보장하는 핵심 요소이며, 차세대 온체인 데이터 플랫폼의 경쟁에서 진정한 분수령을 형성할 것입니다.

속도가 곧 부: 온체인 데이터 경쟁의 패러다임 전환

온체인 데이터의 핵심 명제는 "시각화"에서 "실행 가능"으로 전환되었습니다. 지난 주기 동안, Dune은 온체인 분석의 표준 도구였습니다. 연구자와 투자자의 "이해할 수 있는" 요구를 충족시켰고, 사람들은 SQL 차트를 사용하여 온체인 서사를 연결했습니다.

GameFi 및 DeFi 플레이어들은 Dune을 통해 자금의 유입과 유출을 추적하고, 금전적 수익률을 계산하며, 시장의 전환점에서 적시에 철수합니다.
NFT 플레이어들은 Dune을 통해 거래량 추세, 고래 보유 및 분포 특성을 분석하여 시장의 열기를 예측합니다.

그러나 이번 주기에서는 Meme 플레이어가 가장 활발한 소비 집단입니다. 그들은 현상적인 애플리케이션 Pump.fun을 통해 7억 달러를 누적 수익을 올렸으며, 이는 지난 주기의 소비급 선두 애플리케이션 Opensea의 총 수익의 2배에 가깝습니다.

Meme 경주에서 시장의 시간 민감성은 극대화되었습니다. 속도는 더 이상 부가적인 요소가 아니라 손익을 결정하는 핵심 변수입니다. Bonding Curve 가격 책정의 일차 시장에서 속도는 비용입니다. 토큰 가격은 구매 수요에 따라 기하급수적으로 상승하며, 1분 지연이 발생하더라도 진입 비용은 수배 차이가 날 수 있습니다. Multicoin의 연구에 따르면, 이 게임에서 가장 수익성이 높은 플레이어는 일반적으로 10%의 슬리피지를 지불해야 경쟁자보다 3포인트 먼저 블록에 들어갈 수 있습니다. 부의 효과와 "부자 신화"는 플레이어들이 초 단위 K선, 동일 블록 거래 실행 엔진 및 원스톱 의사 결정 패널을 추구하게 하여 정보 수집 및 주문 속도를 겨루게 합니다.

▲ Binance

Uniswap의 수동 거래 시대에는 사용자가 슬리피지 및 가스를 직접 설정해야 했고, 프론트엔드에서는 가격을 볼 수 없었으며, 거래는 마치 "복권을 사는" 것과 같았습니다; BananaGun 스나이퍼 봇 시대에는 자동 스나이핑 및 슬리피지 기술이 소매 플레이어가 과학자와 같은 출발선에 서게 했습니다; PepeBoost 시대에 이르면, 봇은 첫 번째로 풀 정보와 함께 전방 보유 데이터를 동기화하여 전달합니다; 결국 현재의 GMGN 시대에 이르러 K선 정보, 다차원 데이터 분석 및 거래 실행을 통합한 터미널이 만들어져 meme 거래의 "Bloomberg Terminal"이 되었습니다.

거래 도구가 지속적으로 발전함에 따라 실행 장벽이 점차 해소되고 있으며, 경쟁의 최전선은 불가피하게 데이터 자체로 이동하고 있습니다: 누가 더 빠르고 정확하게 신호를 포착할 수 있는가, 누가 급변하는 시장에서 거래 우위를 구축하고 사용자를 도울 수 있는가.

차원이 곧 우위: K선 너머의 진실

Memecoin의 본질은 주목의 금융화입니다. 우수한 서사는 지속적으로 경계를 허물고 주목을 집결시켜 가격과 시가총액을 끌어올립니다. Meme 거래자에게 실시간성은 물론 중요하지만, 큰 결과를 얻기 위해서는 세 가지 질문에 답하는 것이 더 중요합니다: 이 토큰의 서사는 무엇인가, 누가 주목하고 있는가, 그리고 주목은 어떻게 미래에 지속적으로 확대될 것인가. 이러한 것들은 K선 차트에만 그림자를 남기며, 진정한 동력은 다차원 데이터에 의존해야 합니다 - 오프체인 여론, 온체인 주소 및 보유 구조, 그리고 두 가지의 정밀한 매핑입니다.

온체인 × 오프체인: 주목에서 거래로의 폐쇄 루프

사용자는 오프체인에서 주목을 끌고, 온체인에서 거래를 완료하며, 이 두 가지의 폐쇄 루프 데이터가 Meme 거래의 핵심 우위가 되고 있습니다.

#서사 추적 및 전파 체인 식별

Twitter와 같은 소셜 플랫폼에서 XHunt와 같은 작은 도구는 Meme 플레이어가 프로젝트의 KOL 주목 목록을 분석하여 프로젝트 뒤의 관련자 및 잠재적 주목 전파 체인을 판단하는 데 도움을 줍니다. 6551 DEX는 트위터, 공식 웹사이트, 트윗 댓글, 발행 기록, KOL 주목 등을 집계하여 거래자에게 완전한 AI 보고서를 생성하여 여론의 실시간 변화를 반영합니다.

#감정 지표 정량화

Kaito와 Cookie.fun과 같은 Infofi 도구는 Crypto Twitter의 콘텐츠를 집계하고 여론 분석을 수행하여 Mindshare, Sentiment, Influence의 정량화된 지표를 제공합니다. Cookie.fun의 경우, 이 두 가지 지표 데이터를 가격 차트에 직접 중첩시켜 오프체인 감정을 읽을 수 있는 "기술 지표"로 변환합니다.

▲ Cookie.fun

#온체인과 오프체인의 동등한 중요성

OKX DEX는 제품에서 Vibes 분석과 시장을 나란히 표시하여 KOL의 발언 시간, 주요 관련 KOL, 서사 요약 및 종합 점수를 집계하여 오프체인 정보 검색 시간을 단축합니다. 서사 요약은 이미 사용자 반응이 가장 좋은 AI 제품 기능이 되었습니다.

수중 데이터 전시: "가시적 장부"를 "사용 가능한 알파"로 전환

전통 금융의 주문 흐름 데이터는 대형 중개업체가 소유하고 있으며, 양적 회사는 거래 전략을 최적화하기 위해 매년 수억 달러를 지불해야 합니다. 반면, Crypto의 거래 장부는 완전히 공개되어 있으며, 이는 고가 정보를 "오픈 소스화"하여 채굴이 필요한 노천 금광을 형성합니다.

수중 데이터의 가치는 가시적인 거래에서 보이지 않는 의도를 추출하는 데 있습니다. 여기에는 자금 흐름 및 역할 묘사 - 주식가의 건설 또는 배포 단서, KOL의 소규모 주소, 자금 집중 또는 분산, 번들 거래 및 비정상 자금 흐름이 포함됩니다; 또한 주소 이미지 연결 - 각 주소에 대해 스마트 머니, KOL/VC, 개발자, 피싱, 내부자 거래 등의 태그를 부여하고 오프체인 신원과 연결하여 온체인과 오프체인 데이터를 연결합니다.

이러한 신호는 일반 사용자가 인식하기 어려운 경우가 많지만, 단기 시장 동향에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 주소 태그, 보유 특성 및 번들 거래를 실시간으로 분석함으로써 거래 보조 도구는 "수면 아래"의 게임 동향을 드러내어 거래자가 초 단위의 시장에서 위험을 회피하고 알파를 찾는 데 도움을 줍니다.

예를 들어, GMGN은 온체인 실시간 거래 및 토큰 계약 데이터 집합 위에 스마트 머니, KOL/VC 주소, 개발자 지갑, 내부자 거래, 피싱 주소, 번들 거래 등의 태그 분석을 통합하여 온체인 주소와 소셜 미디어 계정을 매핑하고 자금 흐름, 위험 신호 및 가격 행동을 초 단위로 정렬하여 사용자가 더 빠르게 진입 및 회피 판단을 할 수 있도록 돕습니다.

▲ GMGN

AI 기반의 실행 가능한 신호: 정보에서 수익으로

"다음 AI는 도구가 아니라 수익을 판매합니다." ------ 세쿼이아 캐피탈

이 판단은 Crypto Trading 분야에서도 동일하게 적용됩니다. 데이터의 속도와 차원이 모두 충족된 후, 이후의 경쟁 목표는 데이터 의사 결정 단계에서 다차원 복잡한 데이터를 직접 실행 가능한 거래 신호로 변환할 수 있는지 여부입니다. 데이터 의사 결정의 평가 기준은 세 가지로 요약될 수 있습니다: 충분히 빠르고, 자동화되며, 초과 수익률입니다.

충분히 빠름: AI 능력이 지속적으로 발전함에 따라 자연어 및 다중 모달 LLM의 장점이 여기서 점차 발휘될 것입니다. 이들은 방대한 데이터를 통합하고 이해할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 간의 의미적 관계를 구축하여 자동으로 의사 결정 결론을 추출할 수 있습니다. 온체인 고강도, 저거래 깊이의 거래 환경에서 각 신호는 매우 짧은 유효성과 자금 용량을 가지며, 속도는 신호가 가져올 수 있는 수익률에 직접적인 영향을 미칩니다.

자동화: 사람은 하루 24시간 거래를 모니터링할 수 없지만, AI는 가능합니다. 예를 들어, 사용자는 Senpi 플랫폼에서 Agent에게 손익 실현 및 손실 방지를 포함한 Copy Trading 조건으로 매수 주문을 할 수 있습니다. 이는 AI가 백그라운드에서 데이터를 실시간으로 폴링하거나 모니터링 처리하고, 추천 신호를 감지할 때 자동으로 결정을 내리는 것을 요구합니다.

수익률: 궁극적으로, 모든 거래 신호의 유효성은 그것이 지속적으로 초과 수익을 가져올 수 있는지 여부에 달려 있습니다. AI는 온체인 신호에 대한 충분한 이해 능력을 가져야 할 뿐만 아니라 위험 관리를 결합하여 변동성이 극히 높은 환경에서 위험 수익률을 최대한 높여야 합니다. 예를 들어 슬리피지 손실, 실행 지연 등 온체인 고유의 수익률 영향을 고려해야 합니다.

이러한 능력은 데이터 플랫폼의 비즈니스 논리를 재구성하고 있습니다: "데이터 접근 권한"을 판매하는 것에서 "수익 주도 신호"를 판매하는 것으로 변화하고 있습니다. 차세대 도구의 경쟁 초점은 데이터 범위가 아니라 신호의 실행 가능성 - "통찰"에서 "실행"으로의 마지막 1킬로미터를 실제로 완료할 수 있는지 여부입니다.

일부 신흥 프로젝트는 이 방향을 탐색하기 시작했습니다. 예를 들어, Truenorth는 AI 기반 발견 엔진으로 "결정 실행률"을 정보 유효성 평가에 포함시키고, 강화 학습을 통해 결과 출력을 지속적으로 최적화하여 무효 노이즈를 최대한 줄이고 사용자가 직접 주문할 수 있는 실행 가능한 정보 흐름을 구축하는 데 도움을 줍니다.

▲ Truenorth

AI가 실행 가능한 신호를 생성하는 데 큰 잠재력을 가지고 있지만, 여러 도전 과제에도 직면해 있습니다.

환각: 온체인 데이터는 고도로 이질적이고 노이즈가 많으며, LLM이 자연어 쿼리나 다중 모달 신호를 해석할 때 "환각"이나 과적합이 발생하기 쉬워 신호 수익률과 정확성에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 여러 동일 이름의 토큰에 대해 AI는 종종 CT Ticker에 해당하는 계약 주소를 찾지 못합니다. 또한 많은 AI 신호 제품에 대해 사람들은 종종 CT에서 AI에 대한 논의를 Sleepless AI로 지목합니다.

신호 수명: 거래 환경은 순간적으로 변합니다. 어떤 지연도 수익을 잠식하며, AI는 매우 짧은 시간 내에 데이터 추출, 추론 및 실행을 완료해야 합니다. 가장 간단한 Copy Trading 전략조차도 스마트 머니를 추적하지 않으면 수익이 긍정에서 부정으로 전환될 수 있습니다.

위험 관리: 고변동성 시나리오에서 AI가 연속적으로 온체인 실패를 하거나 슬리피지가 너무 크면 초과 수익을 가져올 수 없을 뿐만 아니라 몇 분 내에 모든 자본을 소모할 수 있습니다.

따라서 속도와 정확성 간의 균형을 찾고, 강화 학습, 전이 학습, 시뮬레이션 백테스트 등의 메커니즘을 통해 오류율을 낮추는 것이 AI가 이 분야에 진입하는 경쟁 포인트입니다.

상향 아니면 하향? 데이터 대시보드의 생존 선택

AI가 직접 실행 가능한 신호를 생성하거나 주문을 보조할 수 있게 되면서, 단순히 데이터 집계에 의존하는 "경량 중간 계층 애플리케이션"은 생존 위기에 직면하고 있습니다. 온체인 데이터를 대시보드 도구로 조합하든, 집계 위에 실행 논리를 추가한 거래 봇이든, 본질적으로 지속 가능한 방어막이 부족합니다. 과거에는 이러한 도구가 편리함이나 사용자 심리(예: 사용자가 Dexscreener에서 토큰 CTO 상황을 확인하는 습관)를 통해 자리 잡을 수 있었지만, 이제는 동일한 데이터가 여러 곳에서 얻을 수 있고, 실행 엔진이 점점 상품화되며, AI가 동일 데이터 위에서 직접 의사 결정 신호를 생성하고 실행을 촉발할 수 있을 때, 이들의 경쟁력은 빠르게 희석되고 있습니다.

미래에는 효율적인 온체인 실행 엔진이 지속적으로 성숙해져 거래 장벽을 더욱 낮출 것입니다. 이러한 추세 속에서 데이터 제공자는 선택을 해야 합니다: 하향으로, 더 빠른 데이터 수집 및 처리 인프라를 깊이 파고들거나; 상향으로, 애플리케이션 계층으로 확장하여 사용자 시나리오와 소비 흐름을 직접 통제하는 것입니다. 중간에 끼어들어 단순히 데이터 집계 및 경량 포장을 하는 모델은 생존 공간이 지속적으로 압축될 것입니다.

하향은 기본 인프라 방어막을 구축하는 것을 의미합니다. Hubble AI는 거래 제품을 개발하는 과정에서 단순히 TG 봇에 의존하는 것이 장기적인 이점을 형성할 수 없음을 인식하고, 상류 데이터 처리로 전환하여 "Crypto Databricks"를 구축하는 데 전념하고 있습니다. Solana 데이터 처리 속도를 극대화한 후, Hubble AI는 데이터 처리에서 데이터 연구 통합 플랫폼으로 전환하여 가치 사슬의 상류에서 자리를 잡고, 미국의 "금융 블록체인" 서사 및 온체인 AI 에이전트 애플리케이션의 데이터 요구에 대한 기본 지원을 제공합니다.

상향은 애플리케이션 시나리오로 확장하여 최종 사용자에 대한 통제를 의미합니다. Space and Time은 처음에 아초 수준의 SQL 인덱스 및 오라클 푸시를 목표로 했지만, 최근에는 C 단 소비 시나리오를 탐색하고 이더리움에서 Dream.Space를 출시했습니다 - 일종의 "vibe coding" 제품입니다. 사용자는 자연어로 스마트 계약을 작성하거나 데이터 분석 대시보드를 생성할 수 있습니다. 이러한 전환은 자사의 데이터 서비스 호출 빈도를 높일 뿐만 아니라 최종 사용자와의 직접적인 유대감을 형성합니다.

따라서 중간에 끼어들어 단순히 데이터 인터페이스를 판매하는 역할은 생존 공간을 잃고 있습니다. 미래의 B2B2C 데이터 경주는 두 종류의 플레이어가 주도할 것입니다: 하나는 기본 파이프라인을 통제하고 "온체인 전력, 수도, 석탄"의 인프라형 회사; 다른 하나는 사용자 결정 시나리오에 가까워지고 데이터를 애플리케이션 경험으로 전환하는 플랫폼입니다.

요약

Meme 열풍, 고성능 퍼블릭 블록체인 폭발 및 AI 상업화의 삼중 공명 속에서 온체인 데이터 경주는 구조적 전환을 겪고 있습니다. 거래 속도, 데이터 차원 및 실행 신호의 반복은 "보이는 차트"가 더 이상 핵심 경쟁력이 아님을 보여주며, 진정한 방어막은 "사용자가 수익을 창출할 수 있는 실행 가능한 신호"와 "이 모든 것을 지원하는 기본 데이터 능력"으로 전환되고 있습니다.

향후 2-3년 동안 암호 데이터 분야에서 가장 매력적인 창업 기회는 Web2 수준의 인프라 성숙도와 Web3 온체인 원주율 실행 모델의 교차점에서 나타날 것입니다. BTC/ETH와 같은 대형 코인의 데이터는 높은 표준화로 인해 전통 금융 선물 제품과 유사한 특성을 가지며, 점차 전통 금융 기관 및 일부 Web2 핀테크 플랫폼의 데이터 범위에 포함되고 있습니다.

반면, Meme 코인 및 긴 꼬리 온체인 자산의 데이터는 극히 높은 비표준성과 파편화 특성을 보입니다 - 커뮤니티 서사, 온체인 여론에서 크로스 체인 유동성까지, 이러한 정보는 온체인 주소 이미지, 오프체인 소셜 신호 및 초 단위 거래 실행과 결합하여 해석해야 합니다. 바로 이러한 차이 속에서 긴 꼬리 자산과 Meme 데이터의 처리 및 거래 폐쇄 루프가 암호 원주율 기업가의 독특한 기회 창을 형성합니다.

우리는 다음 두 방향에서 장기적으로 깊이 파고들 프로젝트를 긍정적으로 보고 있습니다:

상류 인프라 - Web2 거대 기업의 처리 능력에 필적하는 스트리밍 데이터 파이프라인, 초저 지연 인덱스, 크로스 체인 통합 파싱 프레임워크를 갖춘 온체인 데이터 회사. 이러한 프로젝트는 Web3 버전의 Databricks/AWS가 될 가능성이 있으며, 사용자가 점차 온체인으로 이동함에 따라 거래량이 수량적으로 증가할 것으로 기대되며, B2B2C 모델은 장기적인 복리 가치를 지닙니다.

하류 실행 플랫폼 - 다차원 데이터, AI 에이전트 및 원활한 거래 실행을 통합한 애플리케이션. 온체인/오프체인의 파편화된 신호를 직접 실행 가능한 거래로 전환함으로써, 이러한 제품은 Crypto 원주율의 Bloomberg Terminal이 될 잠재력을 가지고 있으며, 그 비즈니스 모델은 더 이상 데이터 접근 비용에 의존하지 않고 초과 수익 및 신호 전달을 통해 수익을 창출합니다.

우리는 이 두 종류의 플레이어가 차세대 암호 데이터 경주를 주도하고 지속 가능한 경쟁 우위를 구축할 것이라고 믿습니다.

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