저자: Revc, 진써차이징(Jinse)

인공지능(AI)과 블록체인(Web3)의 결합이 중요한 추세로 부상하고 있습니다. 특히 AI 에이전트(Agent)의 응용 분야에서 그렇습니다. AI 에이전트는 블록체인에서 자율적으로 작동하며, 경제 활동의 도구에서 독립적인 경제 주체로 발전할 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 현재 AI 에이전트가 기반 인프라 레이어보다는 응용 레이어의 AI 개발에 집중해야 하는지에 대해서는 논란이 있습니다.

이 글에서는 생산성 발전, 생산 관계 조정, 모델 학습 비용, 인센티브 메커니즘 등 다양한 관점에서 Web3와 AI 결합의 잠재력과 현재 한계를 분석하고, AI 에이전트가 더 광범위한 AI 경제로 나아가는 방법을 모색합니다.

1. Web3의 기반 인프라 한계

1.1 생산성과 모델 학습 비용

AI 모델 학습은 계산 자원(해시레이트)과 고품질 데이터에 크게 의존하지만, Web3의 탈중앙화 특성으로 인해 자원 통합이 어려워집니다.

- 해시레이트 제한: 탈중앙화 해시레이트 플랫폼(예: DePIN)은 유휴 해시레이트를 활용하려 하지만, 아직 집중화 플랫폼(예: AWS, Azure)에 비해 효율과 규모가 낮습니다.

- 데이터 비용과 품질: 온체인 데이터로는 대규모 AI 학습을 지원하기 어렵고, 탈중앙화 데이터 레이블링과 조정 효율이 중앙화 플랫폼보다 낮습니다.

- 하드웨어 의존성: 엔비디아 등 주요 하드웨어 공급업체의 생산 능력이 OpenAI, XAI 등 기업에 거의 독점되어, Web3 기반 인프라가 이 분야에 진입하기 어렵습니다.

1.2 생산 관계의 조정 비용

탈중앙화 시스템의 핵심은 공정성과 투명성이지만, 복잡한 조정 메커니즘으로 인해 의사결정 비용이 증가합니다.

- 인센티브 메커니즘 설계 복잡: 사용자가 제공한 데이터와 해시레이트의 가치 평가, 보상 분배 등 문제가 Web3에서 아직 성숙하지 않았습니다.

- 조정 효율 저하: 중앙화 기업에 비해 Web3 조직은 분산성으로 인해 대응 속도가 느리고 효율이 낮아, 빠르게 변화하는 AI 수요에 적응하기 어렵습니다.

2. Web3의 응용 레이어 장점과 잠재력

2.1 AI 에이전트의 응용 탐색

AI 에이전트는 Web3 응용 레이어에서 더 명확한 사용 사례와 수익 모델을 가질 수 있습니다:

- 개인화 시나리오: AI 에이전트는 Web3 기술을 통해 맞춤형 애플리케이션(예: 탈중앙화 금융(DeFi) 어시스턴트, 온체인 게임 상호작용 등)을 구현할 수 있습니다.

- 밈(meme) 전파와 커뮤니티 주도: AI 에이전트는 밈 경제와 결합하여 창의적인 내러티브와 소셜 상호작용을 통해 커뮤니티 참여를 높이고 프로젝트 영향력을 높일 수 있습니다.

- 자율성과 투명성: Web3는 AI 에이전트에 디지털 정체성과 자산 관리 능력을 부여하여 사용자 신뢰를 높일 수 있습니다.

2.2 경제적 인센티브와 사용자 성장

Web3는 토큰화 모델을 통해 사용자 진입 장벽을 낮출 수 있습니다:

- 부의 효과: 토큰 발행은 많은 투기 자금과 사용자 참여를 끌어들였습니다.

- 사용자 참여와 공동 구축: 사용자는 단순 소비자가 아니라 토큰 보유자이자 커뮤니티 참여자로, 이러한 모델은 사용자 충성도를 높입니다.

3. AI 에이전트의 AI 경제로의 전환 과제와 경로

3.1 현재의 버블: AI + 암호화폐 밈(meme)

현재 많은 AI 에이전트 관련 프로젝트는 토큰 발행과 밈 전파 단계에 머물러 있어, 기능과 실제 구현 능력이 제한적입니다.

- 혁신적 기능 부족: 많은 AI 에이전트가 단순한 상호작용이나 콘텐츠 생성을 넘어서지 못하고 있어 사용자 니즈를 해결하지 못하고 있습니다.

- 데이터와 모델 부족: AI 에이전트는 여전히 Web2 모델 학습 기반 인프라에 크게 의존하고 있어 자체 생태계를 구축하지 못했습니다.

AI 에이전트는 최소한 다음과 같은 명확한 발전 경로를 가져야 합니다:

- 데이터 모델 선택의 다양성(현재 Web2 인프라에 의존)

- 데이터 출처와 학습에 대한 평가 메커니즘, 사용자 토큰화 인센티브와 보상 포함

- 시장 변화(수익)에 따른 동적 보상 조정 메커니즘

- 제품 형태와 AI 가치관 정립 메커니즘

- 경제 체계의 정량적 평가 메커니즘, 운영 개발 등 방향의 동적 조정 메커니즘

- 시장 피드백에 따른 반복 거버넌스 메커니즘

이러한 메커니즘을 확보하지 못한다면, 불장(Bull market)과 밈(meme)으로 인한 열기가 지속되기 어려울 것입니다. 수십억 달러 규모 시장의 빠른 성장을 위해서는 정교한 운영이 필요합니다. 현재 AI 에이전트의 메커니즘과 제품 형태는 초기 단계이지만, UBC, 업데이트된 ELIZA 등 전문 AI 스타트업이 이 분야 업그레이드를 주도하고 있습니다.

3.2 전환 경로: 경량 응용에서 기반 인프라로

AI 에이전트는 Web3의 경량 응용에서 시작하여 점진적으로 더 복잡한 경제 활동으로 확장할 수 있습니다:

- 응용 시나리오 주도 사용자 성장: 타깃이 뚜렷하고 확산이 용이한 응용 시나리오(예: 가상 어시스턴트, 자동 거래 도구)를 우선 개발합니다.

- 밈(meme) 경제와 결합하여 전파 효과 강화: 밈 문화를 활용하여 프로젝트 전파와 커뮤니티 구축을 추진합니다.

- 점진적으로 기반 인프라 역량 구축: 분산 저장, 탈중앙화 레이블링, 해시레이트 통합 등을 통해 기반 시설의 실현 가능성을 탐색합니다.

- 경제적 독립과 생태계 자치 실현: AI 에이전트에 자율 의사결정과 거버넌스 능력을 부여하여 점진적으로 AI 경제로 전환합니다.

4. AI 에이전트와 Web2의 비교: 장단점

Web2의 중앙화 AI 플랫폼은 자원 통합, 시장 대응, 기술 R&D 측면에서 효율성이 높지만, Web3의 탈중앙화 AI 플랫폼은 사용자 데이터 자주권과 다양한 혁신을 강조합니다.

5. AI 에이전트는 현재 응용 레이어에 적합, 기반 인프라 구축에 여전히 과제

현재 AI는 Web3 영역에서 기반 인프라 구축보다는 응용 레이어 탐색에 더 적합합니다. Web3의 탈중앙화 특성은 AI 에이전트에 더 큰 자율성과 경제 참여도를 부여하지만, 자원 통합, 효율성, 조정 측면에서는 Web2 중앙화 플랫폼에 뒤처집니다.

AI 에이전트가 더 포괄적인 AI 경제로 나아가려면 경량 응용에서 시작하여, Web3 커뮤니티 특유의 분위기를 활용하고 밈(meme) 동력을 결합하여 점진적으로 사용자와 자원을 축적하는 한편, 탈중앙화 기반 인프라의 실현 가능성과 효율 향상을 모색해야 합니다. Web3와 AI의 결합은 초기 단계이며, 기술 혁신과 사용자 수요의 지속적인 추동에 따라 미래 발전이 달려 있습니다.

요약

AI 에이전트의 Web3 내 발전이 일정 성과를 거두었지만, 기반 인프라 구축, 자원 통합, 모델 학습 비용 등 많은 과제에 직면해 있습니다. AI 에이전트가 AI 경제로 성공적으로 전환하려면 탈중앙화 기반 인프라를 점진적으로 개선하고, 인센티브 메커니즘을 최적화하며, 발전 경로를 명확히 전달하여 시장과 커뮤니티의 인정과 지원을 확보해야 합니다.

AI와 Web3의 결합 잠재력은 막대합니다. 미래에 AI 에이전트는 Web3 생태계의 핵심 구성 요소가 되어 탈중앙화 경제 체계의 번영을 주도할 것으로 기대됩니다.