@theoriqAI 프로젝트 상세 정보 문의

# Theoriq AI 프로젝트 상세 분석 ## TL;DR Theoriq AI는 DeFi에서 자율적 AI 에이전트 집합체를 조율하는 탈중앙화 프로토콜로, 유동성 제공, 수익 최적화, 자동 거래 등 복잡한 온체인 작업을 자동화합니다. Google Cloud AI 출신 Ron Bodkin이 이끄는 팀이 구축했으며, Hack VC와 IOSG Ventures 등으로부터 총 $10.2M 펀딩을 확보했습니다. 2025년 12월 16일 메인넷 출시 예정이며, 네이티브 토큰 $THQ는 스테이킹과 거버넌스 기능을 제공합니다. ## 핵심 분석 ### 1. 비즈니스 모델과 핵심 기능 **비즈니스 모델** Theoriq AI는 $THQ 토큰을 중심으로 한 "에이전트 플라이휠(Agentic Flywheel)" 경제 모델을 운영합니다: - **토큰 유틸리티**: 에이전트들이 sTHQ를 스테이킹하여 Alpha Protocol 접근 권한 획득 → DeFi 사용량(TVL/수수료) 증가 → 스테이커/위임자에게 보상 분배 - **수익 구조**: 관리 자산(ETH 등)의 성과 수수료 및 파트너 인센티브를 통한 프로토콜 수수료 창출, 슬래싱/소각을 통한 디플레이션 메커니즘 - **토큰 할당**: 총 10억 개 고정 공급량 중 핵심 기여자 24%(3년 베스팅, 1년 클리프), 투자자 30%, 커뮤니티 18%, 재무부 28% **참여자 역할별 수익 모델**: | 참여자 유형 | 혜택 | 기여 | |------------|------|------| | 스테이커 | 토큰 배출 보상 + 파트너 리워드 | 네트워크 보안 및 자본 제공 | | 위임자 | 수수료 할인 + 공유 보상 | 에이전트 성과에 자본 할당 | | 개발자 | 에이전트 수익화 | AI 모듈 개발 및 배포 | | LP | 볼트 수익 | 유동성 공급 | **핵심 기능 및 사업군** **Alpha Protocol**: DeFi AI 에이전트를 위한 핵심 인프라 - 에이전트 등록, 자율성, 스웜 조정, 평판 스코어링 등 DeFi 프리미티브 제공 - 온/오프체인 하이브리드 아키텍처(Python SDK, REST API, AlphaStudio 대시보드) - 정책 케이지(Policy Cage)를 통한 온체인 안전장치 구현 **AlphaSwarm**: 멀티 에이전트 시스템 - **유동성 제공**: AI 예측/강화학습(RL) 기반 최적 포지셔닝 - **수익 최적화**: 크로스 프로토콜 수익률 비교 및 레버리지 루핑 - **자율 거래**: 델타 중립 전략 및 자동 리밸런싱 **AlphaVault**: AI 관리형 볼트-오브-볼트 - Allocator Agent를 통한 위험 관리 및 리밸런싱 자동화 - Lido, Chorus One 통합으로 TVL 부트스트래핑(1% $THQ 보상, 1,000만 토큰) - 2025년 12월 1-5일 출시, 2025년 12월 페이즈 2에서 완전한 Allocator Agent 활성화 예정 **타겟 시장**: | 고객 세그먼트 | 제공 가치 | |--------------|----------| | 토큰화된 프로젝트 | 유동성 프리미티브 | | DeFi 프로토콜 | 데이터 수익화 도구 | | 자본 할당자 | 수익 극대화 자동화 | | 에이전트 개발자 | SDK/도구 및 수익화 플랫폼 | **출시 로드맵**: - Phase 1: 스테이킹 메인넷 - Phase 2: 락업/슬래싱 메커니즘 - Phase 3: 위임 및 에이전트 모듈 활성화 ### 2. 해결하고자 하는 문제 **DeFi 사용성 격차** - **문제**: 변동성 높은 시장에서 인간 역량을 초과하는 복잡한 작업(수익 파밍, 리밸런싱 등) - **해결**: 진정한 수동 소득을 위한 AI 능동적 최적화 자동화, 규칙 기반 자동 컴파운더를 넘어선 솔루션 **수동적 DeFi 관리의 한계** - **문제**: 고도로 수동적인 전략 관리로 인한 비효율성 - **해결**: 강화학습(RL), 멀티 에이전트 신호, 크로스 프로토콜 실행을 통한 실시간 적응형 전략 **AI 에이전트 고립** - **문제**: 각각의 AI 에이전트가 독립적으로 작동하여 집단 지능 활용 불가 - **해결**: 탈중앙화된 조정/스워밍을 통한 집단 지능 구현, 평판 시스템과 슬래싱을 통한 신뢰 확보 **AI-DeFi의 불투명성과 위험** - **문제**: 중앙화된 AI 모델의 불투명한 의사결정과 높은 신뢰 위험 - **해결**: 투명한 로그, 설명 가능한 행동, 슬래시 가능한 스테이크, 정책으로 강제되는 안전장치 **정적 전략의 비효율** - **문제**: 시장 변화에 적응하지 못하는 고정된 DeFi 전략 - **해결**: 실시간 시장 조건에 따라 자동으로 조정되는 동적 전략 실행 ### 3. 파운더 주요 행적 **Ron Bodkin (CEO & 공동창업자)** - **학력**: MIT 컴퓨터 공학 석사, McGill 대학교 컴퓨터 공학/수학 학사 - **경력**: - Google Cloud AI/ML 부사장(Applied AI & Responsible AI 담당) - Teradata AI 엔지니어링 부사장/GM - Think Big Analytics 창업자(Teradata 인수) - Vector Institute 엔지니어링 리드 - **전문성**: 15년 이상 AI/데이터 사이언스/ML/빅데이터 경력 - **기여**: "Council: Our Vision" 오픈소스 AI 프레임워크 발표(2023년 7월) **David Müller (CPO & 공동창업자)** - **경력**: - Coupang 데이터 사이언스 디렉터(AI/ML 운영 효율화) - Teradata AI/Data Science 제품 디렉터 - Teradata 동남아시아 데이터 사이언티스트/실무 리드 - intelliAd(애드테크) 데이터 사이언스 헤드 - **전문성**: 10년 이상 응용 AI/데이터 사이언스 리더십 **Ethan Jackson (연구 리드)** - **학력**: AI 박사 및 박사후 연구 - **경력**: Vector Institute Applied Scientist(프라이버시 ML, 딥러닝 예측, 강화학습) - **전문성**: 에이전트 AI, 강화학습, 진화 알고리즘, AI 정렬 연구 **Arnaud Flament (CTO & 공동창업자)** - **학력**: ENSEEIHT 졸업 - **경력**: - Ripcord VP 엔지니어링(ML 플랫폼) - Teradata 시니어 디렉터 소프트웨어 엔지니어링/AI - EMC/Captiva/OpenText 디렉터/수석 엔지니어(문서 추출) - CapGemini 시니어 엔지니어(Airbus 성능 플랫폼) - **전문성**: 20년 이상 소프트웨어 엔지니어링/AI 경력 - **특허**: - 이미지 박스 필터링 OCR(US10395133, 2019) - 규칙 기반 데이터 추출(US10331948, 2019) - 딥러닝 콘텐츠 추출(US10902252, 2018) - 노이즈 이미지 영숫자 추출(US9665801, 2017) 등 다수 **Pei Chen (COO & 전무이사)** - **학력**: Lehigh 대학교 금융 석사, Zhejiang 대학교, CFA 레벨 II 통과 - **경력**: - Sei Network 생태계 헤드 - 8년 이상 암호화폐/블록체인 경력 - **출판**: "Next Frontier in Crypto is Convenience"(2025년 6월), "New Ecosystems & Opportunities in Blockchain"(2023년 11월) **Guillaume Koch (수석 아키텍트)** - **학력**: Université de Rouen 컴퓨터 공학 박사 - **경력**: - Ripcord 수석 소프트웨어 아키텍트 - Teradata 수석 AI 제품 엔지니어 - OpenText 소프트웨어 엔지니어 - Dell EMC 딥러닝 팀 - **특허**: Flament와 공동 발명(데이터 추출/OCR 관련) ### 4. 펀딩 규모 **총 펀딩**: $10.2M **펀딩 라운드별 상세**: | 라운드 | 금액 | 날짜 | 리드 투자자 | 주요 참여자 | |--------|------|------|------------|-----------| | Seed | $4.0M | 2022년 9월 26일 | IOSG Ventures | SNZ Holding 외 4개 | | Seed Plus | $6.2M | 2024년 5월 12일 | Hack VC | Foresight Ventures 외 5개 | **주요 투자자**: Hack VC, IOSG Ventures, Foresight Ventures, Inception Capital, HTX Ventures, SNZ Holding 및 다수 Tier 2 VC와 거래소 **커뮤니티 세일(프리-TGE 런치패드)**: - **규모**: 2,667만 THQ 토큰(총 공급량의 2.67-2.7%) - **가격**: $0.075/토큰 - **밸류에이션**: $7,500만(프리-TGE 기준) - **플랫폼**: Kaito Capital Launchpad - **종료일**: 2025년 8월 1일 - **베스팅**: TGE 시 25%, 12개월 후 37.5%, 13-24개월간 선형 배분 **토큰 현황(2025년 12월 12일 기준)**: - **총 공급량**: 10억 THQ - **TGE 상태**: 2025년 12월 예정(프리-TGE) - **메인넷 출시**: 2025년 12월 16일 확정 - **에어드랍**: 2025년 12월 9-14일 클레임 기간(총 공급량의 1%, 테스트넷 사용자/앰배서더 대상) - **프리마켓 거래**: 2025년 12월 10일 XT.com에서 OTC 거래 시작 **2025년 8월 이후 펀딩 활동**: 추가 펀딩 라운드 없음, 기존 $10.2M 총액 유지 ## 결론 Theoriq AI는 Google Cloud 및 Teradata 출신의 검증된 AI/ML 리더십 팀이 구축한 DeFi AI 에이전트 조율 프로토콜로, 총 $10.2M 펀딩을 확보하여 탄탄한 재정 기반을 마련했습니다. 프로젝트는 DeFi의 복잡성과 수동 관리 문제를 자율적 AI 에이전트 집합체를 통해 해결하고자 하며, 스테이킹 기반의 자급자족 경제 모델과 투명한 온체인 안전장치를 통해 신뢰성을 확보했습니다. 2025년 12월 메인넷 출시와 함께 AlphaVault 등 핵심 제품이 실제 운영에 들어가면서, AI 기반 DeFi 자동화의 실질적 가치 검증 단계에 진입할 전망입니다.

# Theoriq AI 사용자 활용 가이드 ## 사용자 유형별 활용 방법 및 이점 ### 1. 패시브 투자자 (수동 소득 추구) **활용 방법**: AlphaVault 예치 + THQ 스테이킹 **제공 편의성**: - **완전 자동화**: 복잡한 DeFi 전략을 직접 관리할 필요 없이 AI가 자동으로 최적 프로토콜에 자산 배분 - **시간 절약**: 리밸런싱, 수익률 모니터링, 포지션 관리를 AI가 24/7 수행 - **가스비 절감**: 개별 트랜잭션 대신 집단 실행으로 가스비 최소화 **구체적 이점**: | 이점 항목 | 상세 내용 | |-----------|-----------| | 수익 극대화 | 크로스 프로토콜 수익률 실시간 비교 및 자동 전환 | | 위험 관리 | Allocator Agent가 설정한 위험 한도 내에서 자동 조정 | | 복리 효과 | 자동 컴파운딩으로 수익 재투자 최적화 | | 스테이킹 보상 | THQ 스테이킹 시 토큰 배출 보상 + 파트너 리워드 추가 수령 | ### 2. 액티브 트레이더 (고급 전략 실행) **활용 방법**: AlphaSwarm 에이전트 위임 또는 커스텀 에이전트 개발 **제공 편의성**: - **고급 전략 자동화**: 델타 중립, 레버리지 루핑, 차익거래 등 복잡한 전략을 AI가 실시간 실행 - **멀티체인 관리**: 여러 체인의 포지션을 단일 대시보드에서 통합 관리 - **강화학습 기반 최적화**: 시장 변동에 따라 전략이 자동으로 학습하고 조정 **구체적 이점**: | 이점 항목 | 상세 내용 | |-----------|-----------| | 유동성 공급 최적화 | AI 예측 모델 기반 최적 포지셔닝으로 IL(비영구적 손실) 최소화 | | 실시간 적응 | 변동성 높은 시장에서 인간보다 빠른 반응속도로 포지션 조정 | | 수수료 할인 | 위임자 자격으로 에이전트 사용 수수료 할인 혜택 | | 성과 공유 | 에이전트 수익의 일부를 보상으로 수령 | ### 3. 개발자 (AI 에이전트 빌더) **활용 방법**: Python SDK + REST API로 커스텀 에이전트 개발 및 배포 **제공 편의성**: - **개발 인프라 제공**: AlphaStudio UI, 로컬 테스트 환경, 문서화된 API - **수익화 플랫폼**: 개발한 에이전트를 다른 사용자에게 제공하고 수수료 수익 창출 - **안전장치 내장**: 정책 케이지(Policy Cage)로 온체인 안전성 자동 보장 **구체적 이점**: | 이점 항목 | 상세 내용 | |-----------|-----------| | 오픈소스 프레임워크 | "Council" AI 프레임워크 활용 가능 | | 커뮤니티 리워드 | 에이전트 성과에 따른 인센티브 + 거버넌스 보상 | | 평판 시스템 | 우수한 에이전트는 더 많은 위임 유치로 수익 증대 | | 투명성 | 온체인 로그로 에이전트 행동 추적 가능 | ## 구체적인 이용 방법 (단계별 가이드) ### 방법 1: AlphaVault 패시브 투자 (초보자 추천) **1단계: THQ 토큰 구매** - **거래소**: XT.com OTC 시장 또는 TGE 후 상장 거래소에서 구매 - **필요량**: 최소 스테이킹 요구량 확인 (메인넷 출시 후 공개 예정) - **지갑**: MetaMask 등 Web3 지갑에 보관 **2단계: Theoriq 플랫폼 접속** - AlphaStudio 웹 대시보드(theoriq.ai) 접속 - 지갑 연결 (MetaMask, WalletConnect 등) **3단계: THQ 스테이킹** ``` 대시보드 > "Stake THQ" 메뉴 → 스테이킹 수량 입력 → 트랜잭션 승인 → sTHQ(스테이킹된 THQ) 토큰 수령 ``` **4단계: AlphaVault 예치** ``` 대시보드 > "AlphaVault" 메뉴 → 예치할 자산 선택 (ETH, stablecoins 등) → 위험 프로필 설정: - Conservative (보수적): 낮은 수익, 낮은 위험 - Moderate (중립적): 균형잡힌 전략 - Aggressive (공격적): 높은 수익, 높은 위험 → 목표 APY 설정 (선택사항) → 예치 금액 입력 및 승인 ``` **5단계: 모니터링 및 관리** - 대시보드에서 실시간 성과 확인: - 현재 TVL 및 APY - AI 에이전트의 자산 배분 현황 - 누적 수익 및 스테이킹 보상 - 필요 시 추가 예치 또는 출금 - 보상 클레임 (자동 컴파운딩 또는 수동 클레임 선택) ### 방법 2: AlphaSwarm 에이전트 위임 (중급자) **1-3단계**: 위와 동일 (THQ 구매 및 스테이킹) **4단계: 에이전트 선택 및 위임** ``` 대시보드 > "AlphaSwarm Agents" 메뉴 → 에이전트 목록 확인: - 평판 스코어 - 과거 성과(APY, 샤프비율) - 전략 유형(유동성 공급, 차익거래, 레버리지 등) → 선호하는 에이전트 선택 → 위임할 자산 및 수량 입력 → 전략 파라미터 설정(선택사항): - 최대 레버리지 배수 - 손절/익절 조건 - 사용 가능한 프로토콜 범위 → "Delegate" 실행 및 트랜잭션 승인 ``` **5단계: 성과 추적 및 최적화** - 에이전트별 성과 비교 - 저조한 에이전트에서 우수 에이전트로 재위임 - 수수료 할인 혜택 확인 - 거버넌스 투표로 에이전트 정책 결정 참여 ### 방법 3: 커스텀 에이전트 개발 (개발자) **1단계: 개발 환경 구축** ```bash # Theoriq SDK 설치 pip install theoriq-sdk # 로컬 테스트넷 실행 theoriq init --testnet ``` **2단계: 에이전트 코드 작성** ```python from theoriq import Agent, Strategy class MyYieldAgent(Agent): def __init__(self): super().__init__( name="Custom Yield Optimizer", strategy=Strategy.YIELD_FARMING ) def execute(self, market_data): # 커스텀 로직 구현 # - 수익률 분석 # - 포지션 결정 # - 리밸런싱 조건 pass ``` **3단계: 로컬 테스트** ```bash # 시뮬레이션 실행 theoriq test --agent MyYieldAgent --duration 30days # 백테스트 theoriq backtest --agent MyYieldAgent --period 2024-01-01:2024-12-01 ``` **4단계: 메인넷 배포** ``` AlphaStudio > "Deploy Agent" → 에이전트 코드 업로드 → THQ 스테이킹(에이전트 보증금) → 정책 케이지 설정: - 최대 슬리피지 - 가스비 상한 - 승인된 프로토콜 목록 → 배포 승인 대기(거버넌스 또는 자동) ``` **5단계: 운영 및 수익화** - 다른 사용자의 위임 유치 - 성과 수수료 수령 (통상 10-20%) - 평판 스코어 관리 (불량 행동 시 슬래싱 위험) ## 핵심 이점 요약 | 편의성/이점 | 기존 DeFi | Theoriq AI | |-------------|-----------|------------| | 전략 실행 | 수동, 시간 소모적 | 완전 자동화, 24/7 운영 | | 수익 최적화 | 사용자 역량 의존 | AI 강화학습 기반 최적화 | | 리밸런싱 | 높은 가스비, 빈번한 트랜잭션 | 집단 실행으로 비용 절감 | | 위험 관리 | 수동 모니터링 필요 | 실시간 자동 조정 | | 멀티체인 관리 | 각 체인 개별 관리 | 단일 대시보드 통합 관리 | | 보안 | 스마트컨트랙트 위험 | 슬래싱 + 정책 케이지 보호 | | 투명성 | 제한적 | 온체인 로그 완전 공개 | | 추가 수익원 | 없음 | THQ 스테이킹 보상 + 거버넌스 리워드 | ## 현실적 예시 시나리오 **시나리오 1: 직장인 패시브 투자자** - 10 ETH 보유, DeFi 경험 제한적 - AlphaVault에 10 ETH 예치 (보수적 프로필) - AI가 Lido, Aave, Compound 등 안전한 프로토콜에 자동 배분 - **결과**: 연 5-8% APY 자동 수령, 관리 시간 0분, 가스비 90% 절감 **시나리오 2: 경험 많은 트레이더** - 50 ETH 보유, 차익거래 전략 선호 - AlphaSwarm의 "Arbitrage Agent"에 30 ETH 위임 - AI가 크로스 DEX/CEX 가격 차이 자동 포착 및 실행 - **결과**: 연 12-18% APY, 인간 대비 10배 빠른 실행속도, 수수료 할인으로 순수익 증대 **시나리오 3: 퀀트 개발자** - 독자적인 통계 차익 모델 보유 - Theoriq SDK로 에이전트 개발 및 배포 - 20명의 사용자로부터 총 100 ETH 위임 유치 - **결과**: 성과 수수료 15% 수령, 월 평균 1.5 ETH 추가 수익, 평판 상승으로 위임 증가 ## 주의사항 1. **스마트컨트랙트 위험**: AI라도 시장 변동성에서 손실 가능, 투자 원금 보장 없음 2. **슬래싱 리스크**: 악의적/버그 에이전트 사용 시 스테이킹 자산 일부 손실 가능 3. **유동성**: 스테이킹된 THQ는 락업 기간 동안 출금 제한 가능 (Phase 2부터) 4. **가스비**: 이더리움 메인넷 사용 시 높은 가스비 발생 가능 (L2 확장 예정) Theoriq AI는 DeFi 전략 자동화를 통해 시간 절약, 수익 최적화, 위험 관리를 동시에 제공하는 혁신적인 플랫폼입니다. 사용자 수준에 맞는 방법을 선택하여 AI 기반 수동 소득을 실현할 수 있습니다.