De¹, BNB 체인 기반 '토큰화 자산 월드' 구축…AI 금융 학습 인프라 확대

온체인 금융 인공지능(AI) 인프라 프로젝트 De¹이 BNB 체인(BNB Chain)에서 토큰화 자산 시장에 특화된 '토큰화 자산 월드(Tokenized Asset World)'를 구축하고 있다고 밝혔다. 이번 프로젝트는 De¹의 금융 월드 모델(FWM) 아래 구축되는 첫 번째 금융 분야 특화 모델로, 토큰화 자산 시장에 특화된 금융 지능을 개발하는 데 초점을 맞춘다.

FWM은 실제 온체인 거래의 체결 결과, 유동성, 시장 충격 등의 데이터를 통해 금융시장의 작동 원리를 학습하고, AI 에이전트와 이용자의 거래 실행 및 의사결정을 지원하는 금융 월드 모델이다. De¹은 기존의 범용 금융 학습 모델을 토큰화 자산 시장의 거래와 담보, 대출, 신용 및 청산 구조까지 이해할 수 있는 특화 모델로 확장한다는 계획이다.

온체인 금융시장은 무기한 선물(Perpetual Futures), 예측시장, 스테이블코인, 토큰화 주식 등 다양한 영역으로 구성돼 있으며, 각 시장은 서로 다른 거래 구조와 위험 요인을 갖고 있다. De¹은 온체인 금융시장의 정보가 자동으로 연결되지는 않는다고 본다. 분산된 거래, 대출 및 리스크 데이터를 연결하는 것은 AI 에이전트가 RWA의 전체 금융 활동과 상호작용을 이해하는 데 핵심적이다.

첫 번째 특화 영역인 토큰화 자산 월드는 BNB 체인에서 운영되는 토큰화 주식과 실물자산(RWA)을 중심으로 현물 거래, 전문 거래 실행, 담보대출, 구조화 신용 및 AI 에이전트의 금융 활동을 연결하는 것을 목표로 한다.

BNB 체인 생태계에서는 팬케이크스왑(PancakeSwap), 리스타DAO(ListaDAO), 비너스(Venus) 등이 각각 토큰화 자산 거래와 담보대출, 신용시장 관련 기능을 제공하고 있다.

팬케이크스왑은 스톡 터미널(Stock Terminal)을 통해 토큰화 자산의 검색과 거래를 지원한다. De¹은 PancakeSwapX의 솔버(Solver) 중 하나로 거래 실행에 참여하며, 체결 가격, 슬리피지 및 실행 경로 데이터를 FWM 학습에 활용할 계획이다.

리스타DAO(ListaDAO)와 비너스(Venus)는 토큰화 자산을 활용한 대출 및 신용시장과 관련된다. De¹은 리스타DAO의 담보대출·청산 데이터와 비너스의 자산 공급·차입 및 위험 관리 데이터를 FWM에 반영해 거래시장과 신용시장 간 관계 및 자본 이동을 분석할 계획이다.

AI 에이전트 분야에서는 바이낸스 에이전트 OS(Binance Agent OS), BNB 에이전트 SDK(BNB Agent SDK) 등을 활용해 거래와 담보 관리, 대출 등 온체인 금융 활동을 수행하고, 그 결과를 모델 학습에 반영하는 구조를 구축할 방침이다.

이러한 방식은 개별 거래 데이터만 분석하는 것이 아니라 하나의 자산이 거래되고, 담보로 제공되며, 시장 변화에 따라 청산되거나 재배분되는 전체 과정을 연결해 학습한다는 점이 특징이다.

예를 들어 토큰화 주식의 거래 가격과 유동성이 변하면 해당 자산을 담보로 활용하는 대출시장의 위험도 함께 달라질 수 있다. De¹은 거래소의 유동성 정보와 대출시장의 담보·청산 데이터를 함께 분석해 AI 에이전트가 보다 종합적으로 시장 상황을 판단할 수 있도록 한다는 설명이다.

De¹이 구상하는 토큰화 자산 월드는 거래 실행에서 발생한 결과를 학습 데이터로 전환하고, 이를 통해 개선된 모델을 후속 거래와 위험 관리에 활용하는 순환 구조를 기반으로 한다.

실제 거래와 차입, 청산 등에서 확보한 데이터는 토큰화 자산 월드의 학습에 활용되며, 검증된 결과는 상위 금융 월드 모델에도 반영된다. 이를 통해 특정 자산군에 대한 이해를 높이는 동시에 향후 다른 금융 영역으로 특화 모델을 확장할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다.

De¹은 이러한 구조가 BNB 체인 내 토큰화 자산 시장의 분산된 정보를 연결하는 데 기여할 것으로 보고 있다. 현재 토큰화 자산의 거래와 대출, 신용 서비스는 서로 다른 프로토콜에서 운영되기 때문에 개별 서비스의 정보만으로는 자산의 전체 위험과 시장 영향을 파악하는 데 한계가 있다는 설명이다.

특히 거래 유동성만을 기준으로 실제 체결 가능 물량을 판단하면 담보대출과 청산 압력에 따른 위험을 충분히 반영하지 못할 수 있다. AI 에이전트 역시 실제 실행 결과에 대한 학습이 부족하면 시장에 미치는 영향을 정확하게 예측하기 어렵다.

De¹은 토큰화 자산 월드를 통해 이러한 정보를 하나의 학습 체계로 연결하고, 거래 실행과 위험 평가, AI 에이전트의 의사결정을 개선하는 것을 목표로 하고 있다.

장기적으로는 BNB 체인의 토큰화 자산 시장에서 확보한 학습 결과를 범용 FWM에 반영하고, 다른 금융 영역에도 특화된 학습 모델을 확대해 나갈 계획이다.

De¹은 "토큰화 자산 월드는 금융 월드 모델의 첫 번째 특화 영역으로, 실제 가격과 거래 체결, 부채 및 청산 데이터를 지속적으로 학습하는 구조"라며 "이를 통해 인간과 AI 에이전트가 시뮬레이션뿐 아니라 실제 온체인 금융시장의 움직임을 기반으로 의사결정할 수 있는 환경을 구축하고자 한다"고 설명했다.