배경: 암호화폐 + AI, PMF 찾기
PMF(Product Market Fit)는 제품 시장 적합도를 의미하며, 제품이 시장 수요에 부합해야 한다는 것을 뜻합니다. 창업 전에 시장 상황을 확인하고, 어떤 유형의 고객에게 판매할지 이해하며, 현재 시장 환경을 파악한 후 제품 개발을 진행해야 합니다.
PMF 개념은 창업자에게 적용되어, 자신감은 있지만 시장에서 외면받는 제품/서비스를 만들지 않도록 합니다. 이 개념은 암호화폐 시장에도 적용되어, 프로젝트 측에서는 코인 유저의 수요를 이해하고 제품을 만들어야 하며, 단순히 기술을 쌓고 시장과 동떨어지면 안 됩니다.
과거 Crypto AI는 대부분 DePIN과 결합되어 있었으며, 분산형 데이터를 활용해 AI를 학습시켜 단일 주체의 통제를 피하고자 하는 내러티브였습니다. 데이터 제공자는 AI로 인한 수익을 공유할 수 있습니다.
이러한 논리에 따르면 사실 Crypto가 AI를 지원하는 것이며, AI는 채굴 참여자에게 토큰을 분배하는 것 외에는 새로운 사용자를 유치하기 어려워 PMF 측면에서 성공적이지 않습니다.
AI Agent의 등장은 애플리케이션 측면이며, DePIN + AI는 기반 인프라라고 볼 수 있습니다. 애플리케이션이 더 단순하고 이해하기 쉬우며 사용자 유치 능력이 뛰어나 DePIN + AI보다 PMF가 더 좋습니다.
A16Z 창업자 Marc Andreessen의 후원을 받은 GOAT로 AI Agent의 첫 발을 내디딘 이후, ai16z와 Virtual 진영 간 장단점이 있는 상황입니다. AI Agent의 암호화폐 시장 발전 궤적은 어떨까요? 현재 어느 단계에 있으며 향후 어떻게 될까요? WOO X Research와 함께 살펴보겠습니다.
1단계: 밈 시작
GOAT 등장 이전, 이번 주기에서 가장 핫한 분야는 밈 코인이었습니다. 밈 코인의 특징은 포용성이 강해, 하마 MOODENG부터 DOGE의 새로운 반려동물 Neiro, 인터넷 원생 밈 Popcat 등 다양한 소재를 다룹니다. 이러한 겉보기에는 무의미해 보이는 내러티브 아래에서 AI Agent가 성장할 토양을 제공했습니다.
GOAT는 두 AI의 대화에서 생성된 밈 코인으로, AI가 암호화폐와 인터넷을 통해 자신의 목표를 실현한 첫 사례입니다. 밈 코인만이 이런 실험적인 프로젝트를 담아낼 수 있었고, 이와 유사한 개념 코인들이 쏟아져 나왔지만 대부분 단순한 트위터 자동 게시, 답글 등의 기능에 그쳐 실제 활용도가 낮았습니다. 이 시기 AI Agent 코인은 일반적으로 'AI + Meme'으로 불렸습니다.
대표 프로젝트:
- Fartcoin: 시가총액 812M, 온체인 유동성 15.9M
- GOAT: 시가총액 430M, 온체인 유동성 8.1M
- Bully: 시가총액 43M, 온체인 유동성 2M
- Shoggoth: 시가총액 38M, 온체인 유동성 1.8M
2단계: 응용 탐색
점차 AI Agent가 단순한 트위터 상호작용을 넘어 더 가치 있는 영역으로 확장될 수 있다는 것이 인식되었습니다. 음악, 영상 콘텐츠 제작부터 투자 분석, 자금 관리 등 코인 유저에게 더 밀접한 서비스까지 등장했습니다. 이 단계부터 AI Agent는 밈 코인과 분리되어 새로운 트랙을 형성했습니다.
대표 프로젝트:
- ai16z: 시가총액 1.67B, 온체인 유동성 14.7M
- Zerebro: 시가총액 453M, 온체인 유동성 14M
- AIXBT: 시가총액 500M, 온체인 유동성 19.2M
- GRIFFAIN: 시가총액 243M, 온체인 유동성 7.5M
- ALCH: 시가총액 68M, 온체인 유동성 2.8M
외전: 발행 플랫폼
AI Agent 응용이 다양해지면서, 창업자가 어떤 트랙을 선택해 AI와 암호화폐의 물결을 잡을 수 있을까요?
답은 런치패드입니다.
런치패드 내 코인이 부의 효과를 가지면, 사용자는 지속적으로 해당 플랫폼이 발행한 토큰을 찾아 구매할 것입니다. 사용자 구매로 발생한 실수익이 플랫폼 코인의 가격 상승을 이끌고, 가격 상승은 다시 플랫폼 내 발행 코인으로 자금이 흘러들어가는 선순환이 형성됩니다.
비즈니스 모델이 명확하고 긍정적인 선순환 효과가 있지만, 주의해야 할 점은 런치패드가 승자독식의 마태 효과가 있다는 것입니다. 핵심 기능은 새로운 토큰 발행이므로, 유사 기능의 경우 플랫폼 내 프로젝트의 품질이 관건입니다. 단일 플랫폼이 안정적으로 우수 프로젝트를 배출하고 부의 효과를 가지면, 사용자의 플랫폼 충성도가 자연스럽게 높아질 것입니다.
대표 프로젝트:
- VIRTUAL: 시가총액 3.4B, 온체인 유동성 52M
- CLANKER: 시가총액 62M, 온체인 유동성 1.2M
- VVAIFU: 시가총액 81M, 온체인 유동성 3.5M
- VAPOR: 시가총액 105M
3단계: 협력 모색
AI Agent가 더 많은 실용적 기능을 구현하면서, 프로젝트 간 협력을 모색하기 시작했습니다. 이 단계의 핵심은 상호운용성과 생태계 확장입니다. AI Agent는 DeFi 프로토콜과 협력해 자동화 투자 전략을 높일 수 있고, NFT 프로젝트와 통합해 더 스마트한 도구를 만들 수 있습니다.
효과적인 협력을 위해서는 표준화된 프레임워크가 필요합니다. 개발자에게 사전 구축된 구성 요소, 추상 개념, 관련 도구를 제공하여 복잡한 AI Agent 개발 과정을 단순화할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 각자의 고유한 애플리케이션에 집중할 수 있고, 기본 인프라를 매번 처음부터 설계할 필요가 없어 중복 작업을 피할 수 있습니다.
대표 프로젝트:
- ELIZA: 시가총액 100M, 온체인 유동성 3.6M
- GAME: 시가총액 237M, 온체인 유동성 31M
- ARC: 시가총액 300M, 온체인 유동성 5M
- FXN: 시가총액 76M, 온체인 유동성 1.5M
- SWARMS: 시가총액 63M, 온체인 유동성 20M
4단계: 자산 운용
제품 관점에서 AI Agent는 투자 제안 및 보고서 생성과 같은 단순한 도구 역할을 할 수 있습니다. 그러나 자산 운용에는 더 높은 수준의 능력이 필요합니다. 여기에는 전략 설계, 동적 조정, 시장 예측 등이 포함되며, AI Agent가 단순한 도구가 아닌 가치 창출 과정에 참여하기 시작했음을 의미합니다.
전통 금융 자금이 암호화폐 시장에 빠르게 유입되면서 전문화와 규모화에 대한 수요가 높아지고 있습니다. AI Agent의 자동화와 효율성이 이러한 수요를 충족시킬 수 있습니다. 특히 차익 거래 전략, 자산 재조정, 위험 헤지 등의 기능에서 AI Agent가 펀드의 경쟁력을 크게 높일 수 있습니다.
대표 프로젝트:
- ai16z: 시가총액 1.67B, 온체인 유동성 14.7M
- Vader: 시가총액 91M, 온체인 유동성 3.7M
- SEKOIA: 시가총액 33M, 온체인 유동성 1.5M
- AiSTR: 시가총액 13.7M, 온체인 유동성 675K
기대되는 5단계: Agentnomics 재정립
현재 우리는 4단계에 있습니다. 코인 가격을 제외하고, 대부분의 암호화폐 AI Agent가 실생활에 적용되지 않고 있습니다. 필자의 경우 가장 자주 사용하는 AI Agent는 여전히 Web 2.0의 Perplexity이며, 가끔 AIXBT의 분석 게시물을 보는 정도입니다. 따라서 4단계에 상당 기간 머물러 있을 가능성이 높으며, 제품 측면에서 아직 성숙하지 않은 상황입니다.
필자는 5단계에서 AI Agent가 단순한 기능이나 응용의 집합체가 아니라 경제 모델의 핵심인 'Agentnomics(Agent 경제학)'를 재정립할 것으로 기대합니다. 이 단계의 발전은 기술 진화뿐만 아니라 배포자(Distributor), 플랫폼(Platform), Agent 공급업체(Agent Vendor) 간 토큰 경제 관계를 재정의하여 전혀 새로운 생태계를 창출하는 것이 핵심입니다. 이 단계의 주요 특징은 다음과 같습니다:
1. 인터넷 발전사와 비교
Agentnomics의 형성 과정은 WeChat, Alipay 등 슈퍼앱의 등장과 같은 인터넷 경제 발전 과정에 비유할 수 있습니다. 이러한 앱은 플랫폼 경제를 통합하여 독립 애플리케이션을
2. 重塑分布者、平台与 Agent 供应商的关系
在 AI Agent 的生态中，三者将建立一个紧密联系的经济网络：
- 分布者(Distributor)：负责将 AI Agent 推广给最终用户，例如通过专业应用市场或 DApp 生态。
- 平台(Platform)：提供基础设施与协作框架，允许多个 Agent 供应商在统一的环境下运行，并负责管理生态的规则与资源分配。
- Agent 供应商(Agent Vendor)：开发并提供不同功能的 AI Agent，为生态系统输送创新应用与服务。
透过代币经济设计，分布者、平台与供应商之间的利益将实现去中心化分配，例如分成机制、贡献回报和治理权利，从而促进协作并激励创新。
3. 超级应用的入口与整合
当 AI Agent 进化为超级应用入口，将能够整合多种平台经济，吸纳并管理大量独立的 Agent。这类似于微信与支付宝如何整合独立应用进入其生态，AI Agent 的超级应用将进一步打破传统应用孤岛。
