최근 바이낸스의 리스크 캐피탈 계열사인 바이낸스 랩스는 AI 분야에 대한 투자를 늘렸습니다. 투자 이사인 Max Coniglio는 “AI와 블록체인은 강력한 조합입니다.”라고 공개적으로 밝혔습니다.
그렇다면 AI+블록체인의 매력은 무엇일까요?
가장 중요한 점은 서로를 보완하고, 서로의 약점을 극복할 수 있다는 점이다. 한편으로 AI는 블록체인의 사용자 경험을 개선하고 탈중앙화 시스템을 향상시킬 수 있습니다. 반면, 블록체인은 AI 데이터의 신뢰성을 보장하고, 오픈 소스 프로젝트에 대한 협업을 촉진하며, AI의 컴퓨팅 요구 사항을 지원할 수 있습니다.
동시에 AI 트랙도 이번 사이클의 이슈 이다. 따라서 이 글에서 Biteye는 Binance Labs가 투자한 AI 프로젝트와 해당 참여 방법을 살펴봅니다.
프로젝트 인벤토리
참고: 총 융자 은 공개된 융자 전체임
1. 사하라(Sahara): AI를 활용하는 데 도움이 되는 AI 네트워크 인프라. 총 융자, Binance Labs, Pantera Capital 등이 투자했습니다.
2. MyShell: 탈중앙화 AI 에이전트 생성 플랫폼. 총 융자 1,660만 달러이며, Binance Labs, OKX, Dragonfly 등이 투자했습니다.
3. DIN: 모듈 AI 네이티브 데이터 전처리 레이어. 총 융자 800만 달러이며, Binance Labs, HashKey Capitall 등이 투자했습니다.
4. 펜타곤게임즈(Pentagon Games): Web3 인공지능 게임 퍼블리셔. 총 융자 600만 달러이며, Binance Labs, Animoca Brands 등이 투자했습니다.
5. Privasea: 완전동형암호 기반의 AI 프라이버시 컴퓨팅 플랫폼. 총 융자 500만 달러이며, Binance Labs, OKX 등이 투자했습니다.
6. 스완 체인(Swan Chain): AI 컴퓨팅을 위해 특별히 제작된 L2 OP 슈퍼 체인입니다. 총 융자 300만 달러이며, Binance Labs, SNZ Holding 등이 투자했습니다.
7. CoralApp: 바이낸스의 첫 번째 휴대폰 프로젝트인 Coral Phone을 출시했습니다. 총 융자 300만 달러이며, Binance Labs 등이 투자했습니다.
8. Aggregata: AI를 기반으로 한 탈중앙화 데이터 시장. 총 융자 규모는 공개되지 않았으며 Binance Labs 등에서 투자했습니다.
9. StarryNift: NFT 생성과 거래를 통합한 게임화 플랫폼입니다. 총 융자 규모는 공개되지 않았으며 Binance Labs, OKX 등이 투자했습니다.
10. QnA3.AI: AI 기반 Web3 지식 공유 플랫폼. 총 융자, Binance Labs 등이 투자했습니다.
11. NFPrompt: 개인 정보 보호 중심의 확장 가능한 지분 증명(PoS) 레이어 1 스마트 계약 플랫폼입니다. 총 융자 4,500만 달러이며, Binance Labs, a16z, Polychain 등이 투자했습니다.
12. Hooked Protocol: AI, Metaverse 및 Web3 교육을 통합합니다. 총 융자 850만 달러이며, Binance Labs, Hongshan 등이 투자했습니다.
13. Arkham: AI 암호화 분석 플랫폼 및 데이터 추적 대시보드를 기반으로 합니다. 총 융자, Binance Labs 등이 투자했습니다.
14. Sleepless AI: AI를 기반으로 한 가상 동반 게임입니다. 총 융자 규모는 공개되지 않았으며 Binance Labs, Foresight Ventures 및 기타 업체에서 투자했습니다.
전망 분석
Binance Labs의 AI 투자는 AI와 블록체인 기술의 결합을 촉진하여 탈중앙화 애플리케이션(DApp)의 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, Sahara AI 및 MyShell과 같은 탈중앙화 투자함으로써 AI는 블록체인의 사용자 경험을 향상시키고 데이터의 신뢰성과 보안을 보장하는 데 사용됩니다.
AI 트랙은 2024년 상반기에 뚜렷한 개발 잠재력을 보여주었습니다. 기술 발전과 시장 수요 증가에 따라 하반기 AI 트랙의 추가 개발을 기대합니다. 그러나 긍정적인 전망에도 불구하고 시장은 여전히 어려움에 직면해 있습니다. 예를 들어, AI 애플리케이션의 수명주기는 일반적으로 짧고 사용자의 지불 의향이 낮아 혁신과 지속 가능한 개발을 방해할 수 있습니다. 또한, 전반적인 시장 환경 역시 규제, 유동성 등의 요인에 의해 영향을 받으며, 향후 투자 기회는 이러한 도전에 대응하는 시장의 능력에 따라 달라질 것입니다.
따라서 AI 트랙이 강력한 성장 잠재력을 보여주더라도 이러한 리스크 여전히 신중하게 평가되어야 합니다. 좋은 프로젝트를 위해서는 혁신적인 기술 기반과 지속 가능한 업무 모델이 필수적입니다. 기회를 잡을 수 있는 사람은 누구나 미래에 AI 트랙의 승자가 될 수 있습니다.
