AI와 블록체인의 융합: 디파이(DeFi)

1. 서론

블록체인과 인공지능(AI)은 각각 디지털 금융 혁신의 양대 축으로 자리매김해 왔다. 블록체인은 탈중앙성과 투명성을 기반으로 기존 금융 시스템의 구조를 근본적으로 바꾸는 잠재력을 지녔으며, AI는 방대한 데이터를 학습해 예측하고 자동화할 수 있는 능력을 통해 금융 서비스의 정밀성과 효율성을 비약적으로 높여왔다. 이러한 두 기술이 융합될 때, 디지털 금융의 새로운 가능성으로 주목받는 분야가 바로 디파이(DeFi: Decentralized Finance)이다. 디파이는 중앙기관 없이 스마트 계약을 통해 다양한 금융 기능을 구현하며, AI의 결합을 통해 더 지능적이고 안정적인 생태계로 진화할 수 있다. 본 보고서는 AI와 디파이의 융합 배경과 기술적 구조, 사례, 과제, 그리고 향후 전략적 전망을 종합적으로 고찰한다.

2. 디파이(DeFi)의 개념과 발전

디파이(DeFi: Decentralized Finance)는 블록체인 기술을 기반으로 중앙기관 없이 운영되는 탈중앙화 금융 생태계를 의미한다. 이는 기존 은행이나 금융기관과 같은 중개인을 거치지 않고, 스마트 계약(smart contract)을 통해 직접 금융 서비스를 제공함으로써 운영의 효율성과 투명성을 획기적으로 높이는 특징을 가진다. 디파이는 전통 금융 시스템의 진입 장벽을 낮추고, 전 세계 누구나 지리적·사회적 제약 없이 금융 서비스에 접근할 수 있게 한다는 점에서 큰 의미를 가진다. 특히 이더리움(Ethereum) 블록체인은 디파이 생태계의 핵심 인프라로, 스마트 계약을 통해 다양한 금융 프로토콜을 가능하게 만들었다.

대표적인 디파이 애플리케이션에는 탈중앙화 거래소(DEX), 예치 및 이자 서비스, 대출 및 차입 플랫폼, 파생상품 시장, 보험, 알고리즘 스테이블코인 등이 있다. 예를 들어, 유니스왑(Uniswap)과 같은 DEX는 사용자들이 중앙 서버 없이도 자유롭게 토큰을 교환할 수 있게 해 주며, 아베(Aave)와 컴파운드(Compound)는 담보 기반으로 가상자산을 대출하거나 예치하고 이자를 받을 수 있는 플랫폼을 제공한다. 커브(Curve)는 스테이블코인 간의 거래를 효율적으로 처리하는 DEX로서 디파이 유동성 시장의 핵심 역할을 수행하고 있다.

2020년을 기점으로 디파이는 '디파이 여름(DeFi Summer)'이라는 폭발적인 성장기를 맞이했다. 이 시기에 다양한 디파이 프로젝트들이 생겨났고, 전 세계 사용자들이 탈중앙화된 방식의 금융 서비스에 주목하기 시작했다. 디파이의 총 예치자산(TVL: Total Value Locked)은 수십억 달러 규모로 성장했으며, 이더리움 외에도 솔라나(Solana), 아발란체(Avalanche), 폴리곤(Polygon) 등 다양한 퍼블릭 블록체인에서 디파이 서비스가 구현되고 있다. 최근에는 레이어 2 설루션을 통한 확장성 확보, DAO 기반의 커뮤니티 거버넌스, 실물자산과의 연동(Real World Assets, RWA) 등 디파이의 진화 방향도 다각도로 전개되고 있다.

궁극적으로 디파이는 기존 금융이 가진 불투명성, 높은 수수료, 중앙 집중 구조에 대한 대안으로서의 역할을 수행하고 있으며, 이러한 철학과 기술적 구조는 AI 등 다른 혁신 기술과의 결합을 통해 더욱 발전할 수 있는 가능성을 지니고 있다.

3. AI 기술 개요 및 디파이에의 응용

AI는 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 자연어처리(NLP), 강화학습(Reinforcement Learning) 등 다양한 기술로 구성되며, 인간의 학습과 판단 과정을 모방해 복잡한 문제를 해결하고, 방대한 데이터를 통해 패턴을 인식하는 능력을 가진다. 특히 최근에는 생성형 AI의 발전과 함께 데이터 기반 분석뿐 아니라, 창의적인 콘텐츠나 시나리오 생성까지 가능해지며 다양한 분야에서 활용 범위가 확대되고 있다. 이러한 AI 기술은 이미 전통 금융 분야에서 신용평가, 자산운용, 사기 탐지, 고객 응대 자동화 등 실무 전반에 걸쳐 적용되고 있으며, 그 효과성과 확장성 면에서 주목받고 있다.

디파이 영역에서도 AI는 점차 활용 범위를 넓혀가고 있다. 예컨대, 스마트 계약의 조건 실행을 자동화하거나, 유동성 풀의 운영을 최적화하고, 대출 위험도를 분석하여 이자율을 실시간 조정하는 등 정밀한 자산관리와 위험 대응을 가능케 한다. 가격 예측 모델링에서도 AI는 과거 온체인 데이터와 실시간 시장 정보를 학습하여 디파이 참여자들에게 의사결정 기반을 제공할 수 있다. 또한 알고리즘 트레이딩에 있어서도 AI는 사용자의 거래 성향과 포트폴리오 상태를 분석해 자동으로 거래 전략을 실행할 수 있게 해 준다. 이를 통해 디파이 시스템 전반의 효율성과 보안성이 동시에 향상되며, 운영 비용 절감과 사용자 경험 개선에도 기여하게 된다.

한편 AI는 디파이 생태계의 복잡성과 변동성에 대응하는 데 있어 특히 유용하다. 예를 들어, 플래시 론(flash loan) 공격과 같은 새로운 해킹 수법이나 시장 급변에 따른 유동성 위기에 대해, AI는 이상 행동을 조기에 감지하고 사전 대응할 수 있는 능력을 지닌다. 이는 디파이의 자율성과 개방성이 가져올 수 있는 불확실성을 줄이는 중요한 도구로 작용할 수 있으며, 향후 DAO(탈중앙화 자율조직)와의 결합을 통해 AI가 거버넌스 의사결정까지 지원하는 고차원적 융합도 기대된다. 궁극적으로 AI는 디파이의 실시간성과 복잡성을 보완해 주는 촉매제로서, 디파이의 신뢰성과 확장성을 동시에 끌어올릴 수 있는 핵심 기술로 자리 잡고 있다.

4. AI-디파이 융합의 주요 사례

현재 글로벌 디파이 생태계에서는 AI가 결합된 다양한 서비스가 등장하고 있다. 예를 들어, Numerai는 AI 기반의 데이터 과학자 모델링 플랫폼으로, 토큰을 통해 집단 지성을 모으고 투자 전략을 블록체인 상에서 구현한다. Fetch.ai는 자율적 스마트 에이전트를 통해 디파이 거래를 자동화하는 기능을 제공하며, 이들은 AI와 블록체인의 조화를 보여주는 대표적 사례다. 또한 디파이 보험 분야에서는 AI를 활용해 청구 위험도를 자동 평가하거나 사기를 탐지하는 알고리즘이 적용되고 있으며, DAO 운영에서도 AI를 활용한 제안 분석, 거버넌스 의사결정 지원 등이 실험되고 있다. 향후에는 생성형 AI를 활용한 사용자 맞춤형 금융설계 기능도 디파이에 접목될 것으로 기대된다.

이 외에도 일부 디파이 대출 플랫폼에서는 AI를 활용해 사용자의 신용 기록 없이도 온체인 활동 데이터를 분석하여 신용도를 추정하는 시스템을 개발 중이다. 이는 특히 개발도상국이나 신용 기록이 없는 사용자에게 금융 서비스를 제공하는 데 유리한 구조를 만들어준다. 예를 들어, Credmark나 Arcx 같은 프로젝트는 블록체인상의 활동 이력과 거래 패턴을 분석해 개인화된 신용 점수를 생성하고 이를 대출 조건에 반영하고 있다. 또한 AI는 복잡한 파생상품이나 옵션 계약을 설계하고 자동 실행하는 데도 활용되며, 시장분석과 투자 전략 수립에 있어 기존보다 훨씬 더 정교하고 빠른 대응을 가능하게 한다.

AI는 디파이 사용자 인터페이스의 진입 장벽을 낮추는 데에도 기여하고 있다. 생성형 AI를 기반으로 사용자가 복잡한 스마트 계약 조건을 자연어로 명령하면, 이를 자동으로 코드로 변환해주는 자연어-스마트계약 인터페이스가 개발되고 있다. 예를 들어, DeFi Wizard나 Alchemy의 일부 서비스는 사용자 질문에 따라 즉시 금융 조건을 분석하고, 이를 기반으로 자동화된 스마트 계약 실행을 안내하는 방식이다. 이러한 시스템은 비전문가도 디파이에 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 만들어, 탈중앙화 금융의 진입 장벽을 한층 낮춰주고 있다.

AI 기반 퀀트 분석 도구도 디파이에서 점점 더 활용되고 있다. 특정 토큰의 시장 움직임, 온체인 유동성, 거래 빈도 등을 분석하여, 특정 디파이 프로토콜의 건강성을 점검하거나 향후 수익률을 예측하는 데 활용된다. 이는 개인 투자자뿐 아니라, DAO 형태로 운영되는 커뮤니티 기반 투자 집단에서도 전략 수립의 핵심 수단으로 주목받고 있다. 향후에는 이러한 데이터 기반 의사결정을 더욱 고도화하여, AI가 DAO 내부에서 투표 제안 생성이나 거버넌스 전략 설계까지 담당하게 될 가능성도 열려 있다.

5. 기술적·보안적 과제

AI와 디파이의 융합은 분명 많은 가능성을 제시하지만, 그만큼 복잡한 기술적, 보안적 문제도 함께 내포하고 있다. 먼저 가장 근본적인 문제는 데이터 품질과 신뢰성이다. AI 시스템은 양질의 학습 데이터를 통해 성능을 발휘하지만, 디파이에서는 실시간으로 생성되는 온체인 데이터 외에도 외부 시장 정보, 사용자 행동 패턴, 규제 환경 등 다양한 오프체인 데이터가 필요하다. 이를 온체인으로 전달하는 오라클 시스템은 필수 구성요소지만, 해킹이나 조작, 데이터 지연 등에 매우 취약하다. 이로 인해 AI가 잘못된 정보로 학습하거나 판단할 위험이 상존하며, 이는 결국 디파이 생태계 전반의 안정성을 위협할 수 있다.

또한 AI가 내린 판단을 기반으로 스마트 계약이 자동 실행되는 구조에서는, 잘못된 예측이 되돌릴 수 없는 결과로 이어질 수 있다는 점에서 매우 민감한 문제다. 예를 들어, 시장 급락 예측 오류로 인해 자동 담보 청산이 발생하면 사용자 자산에 직접적인 손실을 입힐 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 고도화된 시뮬레이션, 모델 검증, 지속적 테스트 환경이 필요하며, 스마트 계약 또한 점검 주기를 갖는 지속형 감사 체계를 도입해야 한다. AI 자체의 설명 가능성(Explainability) 확보도 중요한 과제다. 블랙박스 형태의 AI 모델은 금융 서비스의 신뢰성을 저해할 수 있으며, 결과에 대한 해석 가능성과 검증 구조가 필수적으로 병행되어야 한다.

한편 악의적인 공격도 AI와 디파이 융합 시스템의 취약성을 노릴 수 있다. 악성 봇을 활용한 플래시 론 공격, AI 트레이딩 모델을 역이용한 시장 교란, 자동화된 투표 조작 등이 대표적이다. 이로 인해 코드 레벨에서의 보안 강화는 물론, AI의 의사결정 알고리즘에 대한 다층적 감시 시스템이 필요하다. 또한 다수의 AI 모델이 동시에 운용되는 멀티에이전트 환경에서는 의도하지 않은 상호작용이나 경쟁으로 인해 시장 왜곡이나 예기치 못한 시스템 오류가 발생할 수도 있다. 이러한 리스크는 단순 기술 개선만으로는 해결되지 않으며, 시스템 설계 초기 단계부터 복합 리스크를 고려한 시나리오 기반 설계가 요구된다.

궁극적으로 AI와 디파이의 결합은 자율성과 자동화를 추구하는 만큼, 그만큼 높은 수준의 보안성과 기술적 완성도가 전제되어야 한다. 이를 위해서는 생태계 전체가 협력하여 코드 감사, AI 검증 표준, 리스크 분석 체계 등을 정립해야 하며, 정부 및 민간이 공동으로 보안 가이드라인과 인증 체계를 마련해 신뢰할 수 있는 기술 환경을 조성해야 한다.

6. 규제 환경과 법적 고려사항

디파이와 AI는 모두 기존 금융 규제의 경계를 벗어난 기술로서, 전통적인 법적 프레임워크와 충돌하거나 새로운 법적 해석을 요구하는 경우가 많다. 디파이(DeFi)는 탈중앙화된 구조 때문에 명확한 운영 주체가 없으며, 스마트 계약을 통해 자동으로 실행되는 시스템 특성상 사용자 인증(KYC), 자금세탁방지(AML), 소비자 보호 등 기존 금융 규제 원칙을 적용하기 어렵다. 여기에 AI가 결합되면 의사결정이 알고리즘에 의해 이뤄지게 되면서 판단의 투명성, 결과에 대한 책임 소재, 알고리즘 편향 등의 문제가 더해진다. 이러한 구조는 규제 당국 입장에서 매우 복잡하고 민감한 과제가 된다.

예를 들어, AI가 자동으로 신용 점수를 평가하고, 이를 바탕으로 스마트 계약이 대출 여부를 결정하는 경우, 만약 판단 오류로 인한 피해가 발생했을 때 그 책임은 누구에게 있는가? 이는 금융 기관, 기술 개발자, 혹은 코드 자체에 책임을 물어야 하는가에 대한 논쟁을 야기한다. 또한 디파이는 종종 글로벌 분산 네트워크에서 운영되기 때문에, 국가 간 법적 기준의 차이도 고려해야 한다. 어떤 관할권이 적용되는지 불분명한 상태에서의 소송과 규제 집행은 매우 어렵고, 투자자 보호에도 취약할 수밖에 없다.

이러한 현실을 반영하여, 세계 각국의 규제 당국과 국제기구들은 AI 및 디파이에 대한 제도적 틀을 마련하려는 노력을 강화하고 있다. 유럽연합(EU)은 AI법(AI Act)을 통해 고위험 AI 시스템에 대한 규제를 도입하고 있으며, 디파이도 그 적용 대상이 될 수 있다. 미국의 증권거래위원회(SEC)와 상품선물거래위원회(CFTC)는 디지털 자산과 디파이 프로젝트에 대한 감독 권한을 놓고 조율 중이며, 싱가포르, 홍콩 등은 규제 샌드박스를 통해 디파이 실험을 장려하면서도 위험요소를 통제하려는 전략을 채택하고 있다. 한국 역시 금융위원회를 중심으로 디지털 자산 기본법 제정과 디파이 적용 사례 분석을 병행하고 있으며, AI 기술의 투명성과 윤리성을 중심으로 한 금융 기술 가이드라인을 강화하고 있다.

또한, DAO(탈중앙화 자율조직)의 법적 인정 여부도 중요한 이슈다. AI가 DAO 내부의 의사결정에 영향을 미치는 경우, 알고리즘 기반 의사결정의 법적 유효성, 그로 인한 손실의 책임 구조가 불명확해질 수 있다. 이에 따라 스마트 계약의 법적 구속력, 알고리즘 감사 기준, 디지털 서명과 계약의 효력 등에 대한 국제적 합의가 요구되고 있다. 앞으로는 스마트 계약을 법적으로 해석할 수 있는 새로운 '코드 법(code as law)'에 대한 논의가 본격화될 가능성이 크며, 이와 관련한 기술 표준, 윤리 기준, 글로벌 협의체 구성도 함께 추진되어야 할 것이다.

7. 디파이-AI 융합의 미래 전망

AI와 디파이의 융합은 향후 금융 산업의 판도를 바꾸는 결정적인 역할을 할 것으로 기대된다. 이 두 기술의 결합은 단순한 효율성 향상을 넘어, 완전히 새로운 형태의 금융 생태계를 만들어낼 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 예를 들어, AI는 온체인 및 오프체인 데이터를 동시에 분석해 개인 맞춤형 투자 전략을 제안하고, 디파이 프로토콜은 이를 실시간으로 실행함으로써 자동화된 투자 포트폴리오 관리가 가능해진다. 사용자는 복잡한 금융 지식 없이도 AI가 설계한 전략을 기반으로 디파이 생태계에 참여할 수 있으며, 이는 금융의 민주화를 한층 앞당기는 계기가 될 수 있다.

특히, 디파이의 개방성과 AI의 학습 능력이 결합되면 금융 포용성 확대에 큰 기여를 할 수 있다. 신용 기록이 부족하거나 기존 금융 시스템에 접근이 어려운 개발도상국 사용자들도, 블록체인 기반 신원정보와 온체인 활동 이력을 기반으로 AI가 신용도를 평가하고 적절한 금융 서비스를 매칭해 줄 수 있다. 이는 탈중앙화 금융이 실질적인 글로벌 인프라로 작용할 수 있는 가능성을 의미하며, 향후 디지털 아이덴티티와 AI 신용 모델의 결합은 디파이의 핵심 혁신 요소로 자리 잡을 것이다.

또한 AI는 DAO와 같은 디파이 거버넌스 구조 내에서 중요한 조력자가 될 수 있다. 예를 들어, 수많은 커뮤니티 제안과 투표 데이터를 분석하여, 의미 있는 제안의 우선순위를 추천하거나, 토큰 보유자들의 투표 성향을 학습해 거버넌스 전략을 제안할 수 있다. 더 나아가 AI는 DAO 내 분산형 의사결정 과정을 자동화하고, 지속적인 피드백 학습을 통해 자율적으로 진화하는 스마트 거버넌스 모델을 실현할 수 있다. 이는 기존 중앙집중형 금융 조직이 갖지 못했던 유연성과 반응성을 갖춘 조직 운영의 새로운 모델이 될 수 있다.

디파이와 AI의 통합은 또한 전통 금융(CeFi)과의 연결성을 높이는 역할도 할 수 있다. 기존 금융 기관들이 백엔드에서 디파이 인프라를 활용하고, 프론트엔드에서는 AI 기반 고객 서비스를 제공하는 하이브리드 금융 모델이 점차 현실화되고 있다. 예컨대, 은행이 자체적으로 AI 디파이 플랫폼을 통해 스테이블코인 예치, 자동화 대출, 리스크 분석 서비스를 제공하는 것이 가능해질 수 있다. 이는 디지털 자산의 제도권 편입과 함께, 블록체인 기반의 새로운 금융 질서로의 전환을 촉진할 것이다.

궁극적으로 AI-디파이 융합의 미래는 기술적 진보뿐만 아니라, 제도적, 윤리적, 사회적 정합성을 기반으로 안정적으로 발전해야 한다. AI의 투명성, 설명 가능성, 편향 최소화와 함께, 디파이의 보안성, 거버넌스 구조, 사용자 교육 등이 균형을 이뤄야 지속 가능한 성장이 가능하다. 따라서 기술 기업, 금융 기관, 정책 당국, 커뮤니티가 긴밀히 협력해 전체 생태계의 건강한 성장을 이끌어야 하며, 이 과정에서 새로운 전문 인력 양성, 교육 플랫폼 확장, 국제 협력도 함께 병행되어야 한다.

8. 결론

AI와 블록체인의 융합은 디지털 금융의 경계를 넓히는 핵심 동력으로 자리잡고 있으며, 특히 디파이는 이러한 융합의 최전선에서 기술적·제도적 실험이 이루어지고 있는 중요한 플랫폼이다. 디파이는 탈중앙성과 개방성을 기반으로 누구나 접근 가능한 금융 생태계를 지향하며, AI는 이 구조에 정밀한 예측력, 자동화 능력, 맞춤형 서비스를 더함으로써 디파이의 기능성과 안정성을 크게 향상한다. 이러한 융합은 단지 금융 기술의 진보를 의미하는 것을 넘어, 금융에 대한 접근성 확대, 효율성 증대, 사용자 중심 금융으로의 전환을 가능하게 한다.

그러나 AI와 디파이의 융합이 성공적으로 안착하기 위해서는 기술적 진보 외에도 다수의 과제를 해결해야 한다. 첫째는 투명하고 설명 가능한 AI 시스템의 구현이다. 블랙박스 형태의 AI는 신뢰를 확보하기 어렵기 때문에, 알고리즘의 구조와 판단 근거가 명확히 제시될 수 있는 기술 개발이 필요하다. 둘째, 스마트 계약과 AI가 결합될 때 발생할 수 있는 판단 오류와 그에 따른 자동 실행 리스크를 줄이기 위한 검증 체계, 사전 시뮬레이션 환경, 자동화 오류 복구 메커니즘이 필수적으로 갖춰져야 한다. 셋째는 법적 프레임워크의 정비다. 글로벌 분산형 네트워크라는 특성상 AI 디파이 서비스에 대한 책임 소재, 법 적용, 분쟁 해결에 대한 국제적 기준이 필요하며, 이를 위해 각국 규제 당국과 기술 개발자 간의 협력 체계가 강화되어야 한다.

또한 사회적 수용성과 윤리 문제 역시 간과할 수 없다. AI가 자동화한 신용 평가가 사회적 약자에게 불리하게 작용하거나, 알고리즘 편향으로 인해 특정 집단이 소외되는 문제는 디지털 금융의 본질적인 목적을 훼손할 수 있다. 따라서 AI 디파이 서비스는 기술적 완성도뿐 아니라, 윤리적 기준, 사용자 보호 장치, 교육 콘텐츠와 함께 보급되어야 하며, 사용자 스스로도 디지털 금융 문해력을 갖추기 위한 노력이 필요하다.

종합적으로 볼 때, AI와 디파이의 융합은 단순한 기술 트렌드를 넘어 금융의 미래를 재설계하는 근본적 변화의 출발점이다. 이 둘의 조화는 인간 중심의 기술 사용, 사용자 권리 보호, 자율성과 신뢰의 균형을 전제로 해야 하며, 이를 위한 생태계 전반의 전략적 접근이 요구된다. 궁극적으로 이 융합은 신뢰와 효율, 포용이 공존하는 새로운 금융 질서를 창조할 수 있는 기회가 될 것이다.