# Yilun Zhang > Yilun Zhang은 기술 전문가이자 공동 창립자이며 현재 UnifAI Network의 CTO로 재직 중입니다. 이전에는 NKN의 공동 창립자이자 CTO였습니다. Zhang은 Ph.... - Canonical URL: https://iq.wiki/kr/wiki/yilun-zhang - Categories: People in crypto - Tags: AI Token, Developer, Founder - Created: 2025-11-17T22:48:29.835Z - Last updated: 2025-11-24T23:54:09.234Z - Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki) --- **Yilun Zhang**은 분산 네트워킹과 인공 지능 인프라의 교차점에 중점을 둔 기술 전문가이자 공동 창립자입니다. 그는 [UnifAI Network](https://iq.wiki/wiki/unifai-network)의 공동 창립자이자 최고 기술 책임자(CTO)입니다. 이전에는 분산 네트워킹 프로젝트인 [NKN](https://iq.wiki/wiki/nkn)의 공동 창립자이자 CTO로 재직했습니다. [\[1\]](#cite-id-r717k3h6HbF4TJi2) ## 교육 Zhang은 베이징 대학에서 물리학 학사 학위를 2013년에 취득했습니다. 그는 미국 캘리포니아 대학교 샌디에이고(UCSD)에서 학업을 계속했습니다. 2018년에는 박사 과정을 마치고 물리학 박사 학위를 받았습니다. [\[2\]](#cite-id-0V4W3sNrN4plalnz) ## 경력 Zhang의 전문 경력은 2017년 Neureka의 공동 창립자 겸 CTO로 시작되었으며, 회사의 초기 기술 방향에 기여했습니다. 2018년에는 NKN을 공동 창립하고 6년 동안 CTO로 재직하면서 분산 네트워킹 프레임워크 개발에 주력했습니다. 그는 이후 2024년에 [UnifAI Network](https://iq.wiki/wiki/unifai-network)를 공동 창립하고 현재 최고 기술 책임자로 재직하면서 Web3 시스템을 위한 AI 기반 자동화 도구 개발을 감독하고 있습니다. [UnifAI Network](https://iq.wiki/wiki/unifai-network)에서 Zhang은 자율 [DeFi](https://iq.wiki/wiki/defi) 에이전트 실행을 위한 분산 실행 레이어, 에이전트 성능 벤치마킹에 사용되는 AI 평가 시스템, 여러 [블록체인](https://iq.wiki/wiki/blockchain)에서 광범위한 [DeFi](https://iq.wiki/wiki/defi) 프로토콜 및 도구를 연결하는 오케스트레이션 레이어를 포함한 플랫폼의 핵심 인프라 설계를 이끌고 있습니다. 그의 기술 리더십 하에 이 프로젝트는 파트너십, 보조금 및 커뮤니티 협업을 통해 생태계를 확장했으며, 사용자와 커뮤니티 구성원은 플랫폼의 자동화된 전략 도구와 유동성 관리 및 다중 프로토콜 운영을 단순화하는 데 있어 그 역할을 강조하고 있습니다. [\[2\]](#cite-id-0V4W3sNrN4plalnz) [\[3\]](#cite-id-40Ziq89TyMQY1z1A) ## 패널 ### 자동 vs 수동 LP 2025년 9월, Zhang은 [UnifAI Network](https://iq.wiki/wiki/unifai-network) 라이브 스트림의 주요 연사였습니다. 2025년 9월 6일에 열린 패널 토론에는 [유동성 공급자](https://iq.wiki/wiki/liquidity-providers) 그룹인 "LP Army" 커뮤니티의 핵심 멤버도 참여했습니다. 이 행사는 커뮤니티 인물인 [Sunny He](https://iq.wiki/wiki/sunny-he)와 Otto가 주최했으며, Mikus, MichaelZogot, Mush247 등이 참여했습니다. 토론에서는 현대 유동성 공급과 관련된 몇 가지 주요 주제를 탐구했습니다. 주요 주제는 수익을 최적화하고 [비영구적 손실](https://iq.wiki/wiki/impermanent-loss)과 같은 위험을 완화하기 위해 지속적인 모니터링과 조정이 필요한 수동으로 유동성 공급(LP)을 관리하는 데 필요한 상당한 시간 투자였습니다. 참가자들은 자신의 경험을 공유하고 순전히 수동 전략에서 보다 자동화된 워크플로로 LP 커뮤니티 내에서 일반적인 변화를 반영했습니다. [UnifAI Network](https://iq.wiki/wiki/unifai-network)에서 개발한 도구는 이러한 워크플로를 단순화하고 공급자의 시간 요구를 줄이는 수단으로 논의되었습니다. 자동화의 장점에도 불구하고 패널리스트들은 인간의 판단이 여전히 필수적이라는 데 의견을 같이했습니다. 그들은 알고리즘 전략이 모든 시장의 뉘앙스나 블랙 스완 이벤트를 설명할 수 없는 변동성이 큰 자산과 관련된 포지션을 관리할 때 감독이 특히 중요하다고 강조했습니다. 패널리스트들은 또한 [UnifAI](https://iq.wiki/wiki/unifai-network) 도구의 유용성에 대한 직접적인 피드백을 제공하고 잠재적인 개선 사항에 대한 제안을 제공했습니다. 대화는 LP 경쟁에 대한 아이디어와 더 넓은 [DeFi](https://iq.wiki/wiki/defi) 생태계 내에서 성공적인 전략을 공유하고 협업하는 보다 효과적인 방법을 포함하여 미래의 커뮤니티 이니셔티브 탐색으로 마무리되었습니다. [\[4\]](#cite-id-Ga5k042Xi9Q6sksl) [YOUTUBE@VID](https://youtube.com/watch?v=ZLCeQe3JzVk)