Vijay Lakshminarayanan은 분산형 금융 (DeFi) 프로토콜인 VCRED와 소비자 AI 회사인 RNDM의 설립자입니다. ^{[1] [2]} 그의 경력은 Oracle에서의 소프트웨어 엔지니어링, McKinsey & Company 및 PwC를 포함한 회사의 전략 컨설팅, 그리고 Web3 및 인공 지능 분야에서의 벤처 창업을 아우릅니다. ^[2]

교육

Vijay Lakshminarayanan은 2011년부터 2013년까지 인도 경영 대학원, 콜카타에서 재무 및 전략에 중점을 둔 MBA 학위를 받았습니다. 경영학 연구에 앞서 2006년에서 2008년 사이에 Purdue University에서 컴퓨터 과학 석사 (MS) 학위를 받았습니다. 그의 학부 교육은 Madras University에서 2001년부터 2005년까지 컴퓨터 과학 학사 (B.E.) 학위를 받았습니다. ^[2]

경력

초기 경력 및 컨설팅

Lakshminarayanan은 2005년 7월부터 2006년 6월까지 인도 첸나이의 Covansys (현재 CSC의 일부)에서 소프트웨어 엔지니어로 경력을 시작했습니다. 미국에서 석사 학위를 받은 후 2008년 6월부터 2011년 5월까지 San Francisco Bay Area의 Oracle에 Staff Engineer로 합류했습니다. MBA를 마친 후 2013년 9월에 McKinsey & Company에 합류하여 경영 컨설팅으로 전환했습니다. 그는 첸나이에서 Associate로 시작하여 San Francisco 사무실로 이전하여 2018년 6월까지 Senior Engagement Manager로 근무했습니다. 그 후 2018년 6월부터 2021년 4월까지 San Francisco Bay Area의 PwC에서 디지털 전환 디렉터로 근무하면서 고객에게 기술 전략 및 구현에 대한 자문을 제공하는 데 집중했습니다. ^[2]

VCRED

2021년 5월, Lakshminarayanan은 분산형 금융 (DeFi) 프로토콜인 VCRED를 설립하고 CEO로 재직했습니다. ^[2] 이 프로젝트는 주로 과도한 담보 대출 모델에 의존하는 DeFi 생태계의 자본 비효율성을 해결하기 위해 설립되었습니다. ^[3]

초기 개념 및 출시

VCRED는 원래 Avalanche 블록체인에 플래시 대출을 도입하기 위한 프로토콜로 개념화되고 소개되었습니다. ^[4] 2021년 초의 Medium 게시물에서 Lakshminarayanan은 VCRED를 "Avalanche C-Chain에 플래시 대출을 처음으로 도입한" 것으로 설명하며 Fuji 테스트넷에서 작동하는 프로토타입을 시연했습니다. ^[4] 플래시 대출은 단일 블록체인 트랜잭션 내에서 빌리고 상환되는 무담보 대출의 한 유형입니다. 상환이 발생하지 않으면 전체 트랜잭션이 되돌려져 대출 기관의 자금 안전을 보장합니다. ^[3] 명시된 목표는 차익 거래, 담보 스왑 및 자체 청산과 같은 자본 효율적인 DeFi 전략을 가능하게 하는 것이었습니다. ^[4]

다음 비디오는 Lakshminarayanan이 게시한 것으로, Avalanche 테스트넷에서 VCRED 프로토타입을 시연합니다.

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</iframe> </div><div> VCRED 플래시 대출 프로토콜 프로토타입의 2021년 시연 비디오. </div> </div> </div>

진화 및 기술

시간이 지남에 따라 VCRED의 비전은 플래시 대출을 넘어 확장되었습니다. 이 프로젝트는 신용 위임 시스템을 통해 무담보 및 저담보 대출을 위한 프로토콜로 진화했습니다. ^[2] 이 모델은 자본을 예치하는 대출 기관, 전체 담보 없이 대출에 접근할 수 있도록 화이트리스트에 등록된 차용인, 차용인을 심사하고 위험을 인수하기 위해 최초 손실 자본을 제공하는 "Vault Creators"로 구성된 3자 마켓플레이스로 설계되었습니다. ^[3]

2024년 초까지 이 프로젝트는 AI 기반 유동성 계층으로 설명되었습니다. ^[5] VCRED의 이 반복에서는 자동화된 봇 기반 볼트를 활용하여 분산형 거래소에서 정교한 시장 조성 전략을 실행했습니다. 이 프로토콜은 델타 중립 시장 조성을 위한 "Atlas Vault"와 더 방향성이 높고 보상이 높은 전략을 위한 "Ganesh Vault"와 같이 뚜렷한 위험 프로필을 가진 다양한 볼트를 제공했습니다. ^[6] 이 AI 기반 접근 방식의 명시된 목적은 일반적으로 양적 헤지 펀드에 예약된 전략에 대한 접근을 민주화하는 것이었습니다. ^[7]

Lakshminarayanan은 VCRED를 위해 Avalanche 블록체인을 선택했으며, 높은 처리량, 낮은 수수료, 빠른 트랜잭션 완결성 및 EVM 호환성을 프로토콜 구축의 핵심 요소로 꼽았습니다. ^[3]

자금 조달

초기 보고서에서는 VCRED가 자체 자금으로 운영되는 것으로 설명했지만, 이후 업계 데이터 플랫폼의 정보에 따르면 이 프로젝트는 외부 투자를 확보했습니다. VCRED는 2022년 9월 21일에 Crypto3 Capital과 GreenHorns Capital을 주요 투자자로 하여 시드 자금 조달 라운드에서 150만 달러를 모금한 것으로 보고되었습니다. ^[6] 다른 소스에서는 Avalanche의 생태계 펀드인 Blizzard와 AK44 Venture를 회사 투자자로 나열합니다. ^[8]

RNDM

2025년 말 현재 Lakshminarayanan의 공개 프로필에 따르면 그는 RNDM이라는 새로운 벤처의 설립자입니다. 이 회사의 명시된 임무는 소비자 대상 AI 에이전트의 채택을 가속화하는 것입니다. RNDM 산하의 관련 프로젝트에는 Atlas와 Jenius가 있습니다. 이 새로운 맥락에서 그의 자칭 역할은 "Trader"와 "Backend Dev"입니다. ^[1]

인터뷰

Vijay Lakshminarayanan에 따른 AI, 유동성 및 DeFi #01

Vijay Lakshminarayanan과의 인터뷰 DeFi, 유동성 및 AI는 2024년 2월 3일에 Blockchain Recorded Podcast에서 공개되었습니다. 이 에피소드는 유동성 조건, 자동화된 거래 시스템 및 블록체인 기반 시장에서 인공 지능의 통합에 대한 관찰을 포함하여 분산형 금융에서 그의 작업에 대한 Lakshminarayanan의 설명을 제시합니다.

녹음에서 그는 자동차 및 거래 애플리케이션을 위한 소프트웨어 엔지니어링에서 이전 경험을 쌓은 후 2019년에 Web3 부문에 진출한 과정을 설명합니다. 그는 초기 참여에는 해커톤 참여가 포함되었으며, 여기서 Avalanche 블록체인에 구축된 프로젝트인 VCRED 설립에 기여한 프로토타입을 개발했다고 보고합니다.

인터뷰 전반에 걸쳐 Lakshminarayanan은 유동성 파편화, 분산형 제한 주문서의 운영 복잡성, 일반 사용자를 위한 고급 거래 전략의 제한된 가용성을 포함하여 분산형 금융에서 반복되는 구조적 특성을 식별합니다. 그는 차익 거래, 시장 심도 및 거래소 아키텍처와 같은 개념을 언급하여 분산형 시장이 어떻게 기능하고 이러한 측면이 가격 역학에 어떻게 영향을 미치는지 설명합니다.

그는 VCRED를 분산형 거래소에서 사용하도록 설계된 AI 기반 유동성 시스템으로 설명합니다. 그의 설명에 따르면 이 시스템은 금융 시장 데이터를 지향하는 시계열 모델과 에이전트 기반 의사 결정 프로세스를 통합합니다. 이러한 구성 요소는 선택된 거래 및 유동성 관리 작업을 자동화하기 위한 데이터 저장 구조 및 스마트 계약 프레임워크와 함께 작동합니다.

인터뷰는 또한 자동화된 플래시 대출 프로토타입으로 시작하여 더 광범위한 유동성 중심 메커니즘으로 진화한 VCRED의 개발 경로에 대한 그의 설명을 기록합니다. 그는 신뢰할 수 있는 AI 모델 구축, 단순화된 인터페이스를 통해 복잡한 시스템 동작 전달, 기술적으로 전문화된 기여자 모집을 포함하여 이 과정에서 발생한 여러 가지 과제를 설명합니다.

에피소드 말미에 Lakshminarayanan은 2030년대의 잠재적 개발에 대한 자신의 견해를 제시합니다. 그는 자율 소프트웨어 에이전트가 지속적인 가용성과 개인 정보 보호에 중점을 두고 분산형 네트워크에서 금융 운영을 수행할 수 있는 시나리오를 설명합니다. 그는 이러한 시스템이 인간의 의사 결정과 함께 작동할 수 있으며 분산화가 이러한 환경에 대한 관련 조직 원칙으로 유지될 것이라고 말합니다. ^[10]

Aptos에서 Atlas 구축: Vijay Lakshminarayanan과의 인터뷰 노트 #02

2025년 11월 26일에 YouTube 채널 Aptos Developers에 게시된 인터뷰에서 Vijay Lakshminarayanan은 Ethereum 중심의 작업에서 Aptos에서 자동화된 에이전트를 통합하는 DeFi 플랫폼인 Atlas 개발로의 전환을 설명합니다. 토론에서 그는 Move 언어를 채택하기로 결정한 기술적 고려 사항을 설명합니다. 그는 Move의 리소스 지향적 구조, 특히 계약 논리와 관련 데이터가 계정에 직접 연결되는 모델을 관심사로 식별하며, 이는 Solidity에서 일반적으로 사용되는 스토리지 및 배포 구조와 다릅니다.

Lakshminarayanan은 Move가 더 유연한 구문을 가진 언어와 구별되는 학습 프로세스를 도입한다고 언급합니다. 그는 Move 2.0에 도입된 업데이트를 언급하면서 메서드 호출 및 문서 구성에 대한 수정이 초기 개발 워크플로의 일부 측면을 수정했다고 지적합니다. 인터뷰 전반에 걸쳐 그는 Move의 스토리지 및 소유권 프레임워크를 EVM의 글로벌 스토리지 접근 방식과 비교하면서 이러한 아키텍처 차이가 계약 설계 및 실행 패턴을 형성한다고 강조합니다.

인터뷰에서 강조된 프로젝트인 Atlas는 에이전트 기반 메커니즘을 통해 스테이블코인 운영을 관리하기 위해 구축된 시스템으로 설명됩니다. Lakshminarayanan에 따르면 이 플랫폼은 통합 풀을 유지하는 대신 리소스 계정을 사용하여 사용자별 전략을 격리합니다. 그는 이 구조가 직접적인 인간 개입 없이 에이전트가 실행하는 자동화된 프로세스를 지원하며, 이는 개별 계정에서 활동을 분산시킨다고 지적합니다.

대화는 또한 Solidity에 익숙한 개발자가 Move 환경에 어떻게 접근할 수 있는지에 대해 다룹니다. Lakshminarayanan은 더 작은 계약 상호 작용으로 시작하고 TypeScript SDK에 의존하면 초기 테스트를 단순화할 수 있다고 지적합니다. 그의 설명에 따르면 소개 문서 및 안내된 예제가 간단한 온보딩 프로세스에 기여했습니다.

인터뷰는 Aptos 생태계의 사회적 역학에 대한 의견으로 끝맺습니다. Lakshminarayanan은 보다 경쟁적인 상호 작용으로의 전환을 언급하고 대면 이벤트 및 대상 해커톤이 지속적인 협업에 기여할 수 있다고 제안합니다. 그는 커뮤니티 조직을 생태계 내에서 지식 교환에 영향을 미치는 요소로 특징짓습니다. ^[11]