제목: 《AI, 암호화폐, 그리고 미국》
저자: Derek Edws, Collab+Currency 관리 파트너
번역: Zen, PANews
우리의 전통적인 전략 솔루션이 미래의 새로운 현실, 특히 인공지능 기술의 놀라운 가속화와 미국 노동력에 대한 파괴적 잠재력에 대응할 수 있을지 확신할 수 없습니다.
미국은 새로운 노동 현실에 적응하기 위해 새로운 프레임워크로 나아가기 시작해야 합니다. 이는 지난 20년간 가장 파괴적인 두 가지 기술 혁신인 AI와 암호화폐를 이해하는 것부터 시작됩니다.
인공지능
30년 전, 인터넷 검색 엔진이 처음 등장했습니다. 그들의 가치는 전 세계 데이터를 검색하는 것으로 보였습니다. 25년 후, OpenAI의 ChatGPT는 역사상 가장 빠르게 성장한 소비자 애플리케이션이 되었습니다. 이 제품은 주간 활성 사용자 3억 명, 월간 유료 구독자 1,000만 명을 넘어섰습니다. 2년도 채 되지 않아 연간 수익이 약 30억 달러에 달합니다.
이러한 인공지능 시스템의 가치는 무엇일까요? "검색"과 "완성"을 결합하는 것입니다. 간단히 말해:
자연어로 어떤 작업이든 요청할 수 있습니다.
작업 완성을 컴퓨터 지능에 맡길 수 있습니다.
지난 3개월 동안 우리는 이러한 제품들이 작업 요청을 수행하는 능력이 빠르게 향상되고 있으며, 다루는 영역도 계속 확장되고 있음을 분명히 볼 수 있습니다 - 텍스트, 수학, 오디오, 비디오, 기하학, 프로그래밍 등.
지금까지 AI 시스템의 확장 가정은 여전히 유효합니다: 더 많은 데이터, 더 많은 컴퓨팅 능력, 그리고 더 나은 모델. 또한 새로운 확장 차원이 탐구되고 있는데, 테스트 시간 계산(test-time compute)과 같은 혁신이 등장했습니다. 지난 달 OpenAI의 최신 추론 모델은 선도적인 수학 벤치마크에서 25%의 점수를 얻었는데, 이는 깊이 전문적인 수학자만이 해결할 수 있는 문제였습니다.
이러한 차세대 추론 모델은 새로운 과제에 적응하고 관찰 가능한 결과를 생성하고 있습니다. 동시에 로봇 기술의 새로운 발전으로 기계가 점점 더 복잡한 물리적 작업을 수행할 수 있게 되고 있습니다. 지능화되고 인간과 유사한 하드웨어는 피로하지 않고, 쉬지 않으며, 파업하지 않을 것입니다.
이러한 기술 생산성의 해방은 새로운 것이 아닙니다 - 18세기의 산업혁명과 20세기의 디지털 혁명은 비용을 크게 낮추고 효율성을 높이며 다양한 형태의 노동 시장과 경제 구조를 변화시켰습니다.
그러나 인공지능은 다른 유형의 기술 혁명으로 보입니다. 이러한 시스템은 전례 없는 방식으로 가치를 창출할 수 있으며, 전통적인 비용 구조를 넘어섭니다. Anthropic의 CEO Dario Amodei는 인공지능이 향후 5-10년 내에 우리에게 약 50-100년의 생물학적 진보를 가져다 줄 수 있다고 믿고 있으며, 이를 위해서는 우리의 대부분의 인간 노동 구조를 인공지능 시스템으로 전환하면 된다고 말합니다.
이러한 시스템의 성장을 지원하는 기반 인프라가 계속 발전함에 따라 전 세계 인류가 두 가지 추세를 점점 더 뚜렷이 볼 수 있을 것이라고 믿습니다:
모든 지적 노동의 비용은 인공지능 시스템을 운영하는 비용으로 수렴할 것입니다.
모든 육체 노동의 비용은 로봇 기계 부품 비용으로 수렴할 것입니다.
이 기술의 약속은 매우 명확합니다:
무한한 결과
가격 대폭 인하
모든 가치 범주를 넘나듦
이 글의 목적을 위해 위의 추세가 성립한다고 가정합니다. 다음 세대의 미국인들이 선배들과 동등한 기회를 누리기를 바라는 사람으로서 저는 두 가지 질문에 시달립니다: 첫째, 미국은 어떻게 인공지능 혁명에서 우위를 점할 수 있을까요? 둘째, 개인 미국인으로서 우리는 인공지능 시스템의 혁신적인 노동 잠재력을 인식하며 그 혜택에 어떻게 참여할 수 있을까요?
암호화폐
2008년, 사토시 나카모토가 비트코인 백서를 발표했습니다. 이 논문은 전 세계에 분산된 컴퓨터가 함께 작업하여 비트코인 장부에 대한 공유 디지털 합의를 달성하는 새로운 게임화된 회계 시스템을 제안했습니다.
오늘날 비트코인은 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터가 되었습니다. 이 네트워크의 규모는 아마존, 구글, 마이크로소프트 등 기업 네트워크의 총합을 훨씬 능가합니다. 그러나 15년의 발전 끝에도 블록체인은 여전히 무거워 보입니다:
잘못 작성된 코드로 인해 취약점이 생겨 도난당하거나 계정 잔액이 0이 될 수 있습니다.
사용자의 개인 키 관리 실수가 지난해 암호화폐 도난의 가장 큰 원인이었습니다.
전통적인 웹 애플리케이션에 비해 탈중앙화 애플리케이션의 사용이 더 어렵고 이탈률도 매우 높습니다.
이러한 제한이 있음에도 불구하고 암호화폐와의 상호작용은 역사적 최고점에 도달했습니다. 한 연구에 따르면 미국 인구의 40%가 현재 암호화폐를 보유하고 있으며, 2023년에는 30%에 달할 것으로 추정됩니다. 전 세계적으로 매월 약 24,000명의 개발자가 블록체인 및 블록체인 애플리케이션 개발에 적극적으로 참여하고 있는데, 이는 10년 전 매월 1,000명에 불과했던 것에 비해 크게 증가한 수치입니다.
이 모든 한계에도 불구하고 암호화폐는 여전히 성장하고 있습니다. 이는 암호화폐가 다음의 다섯 가지 고유한 특성을 가지고 있기 때문이라고 믿습니다 - 이 특성들이 함께 작용하여 어떤 다른 데이터베이스 아키텍처로도 복제할 수 없습니다:
디지털 소유권. 블록체인 데이터베이스는 전 세계적이고, 완전히 감사 가능하며, 커뮤니티가 소유하고, 변조 방지되며, 연중무휴로 작동합니다. 블록체인을 통해 개인은 인터넷상의 모든 디지털 객체를 소유할 수 있게 되어, 최초로 전 세계적인 디지털 자산 권리 체계가 수립되었습니다.
조정 인센티브. 자동 실행 계약을 통해 블록체인 기반 프로토콜은 프로그래밍 가능한 인센티브 메커니즘을 활용하여 네트워크의 새로운 디지털 작업 형태를 조정할 수 있습니다. 이러한 인센티브 메커니즘은 제품이나 서비스를 사용하거나, 경제적 안전을 제공하거나, 핵심 코드를 기여하거나, 시장 공급 또는 수요를 제공하거나, 다른 사람들에게 제품 사용을 추천하는 사람들에게 적용될 수 있습니다.
마찰 없는 소액 결제. 오늘날 대부분의 인터넷 기업은 거래 비용이 너무 높아 구독, 번들링, 광고 지원 비즈니스 모델을 채택해야 합니다. 이러한 제한은 인터넷 비즈니스 모델 혁신을 저해하고 소비자 친화적인 대안 출현을 막습니다. 반면 블록체인 데이터베이스는 전 세계적으로 마찰 없고 저비용의 디지털 결제를 가능하게 합니다 - 전통 결제 시스템의 비효율성을 우회하고 환불 위험도 없습니다. 또한 모든 암호자산은 임의의 작은 단위로 분할될 수 있습니다.
공유 표준. 블록체인에서 공유 정산 표준을 활용함으로써 다양한 프로토콜 토큰, 스테이블코인, 애플리케이션, 게임 및 금융 서비스가 레고 블록처럼 seamlessly 결합될 수 있습니다.
분산 보안. 블록체인 네트워크는 일반적으로 전 세계 여러 노드에 분산되어 있어 단일 장애점이 없습니다. 이러한 탈중앙화 아키텍처로 인해 악의적인 행위자가 이 네트워크 시스템을 공격하기 어려워졌습니다. 왜냐하면 그들은 동시에 대부분의 노드를 통제해야 하기 때문입니다.
오늘날 암호화폐 경제의 시가총액은 약 3.6조 달러이며, 여러 새로운 분야를 포괄하고 있습니다.
을 창조하는 것이 목표입니다. 그러나 이번에 인공지능을 지원하는 기반 시설은 특정 지역에 국한되지 않습니다. 이러한 것들은 데이터, 컴퓨팅 능력, 전력 네트워크로, 전 세계적으로 경쟁자들에 의해 구축되고 있습니다.</p><p><img src=)
예상대로 AI 기반 시설의 훈련, 최적화, 배포에 필요한 자본과 컴퓨팅 능력은 매우 비싸며, 소수의 기업만이 감당할 수 있습니다. 보수적으로 추정하면 GPT-3의 한 번 훈련 비용이 400만 달러를 넘고, GPT-4의 훈련 비용은 6000만 달러를 넘습니다.
더 많은 자본, 더 많은 컴퓨팅 능력, 더 나은 성능.
나는 전통적인 기업 형태 아래에서 미국이 인공지능에 기여한 것에 대해 매우 자랑스럽고 지지하지만, 그 구조적 한계를 인정할 필요가 있다고 생각합니다:
가치 포착. 중앙화된 기업이 벤처 자본을 활용하여 중요한 인공지능 혁신을 주도할 수 있지만, 이러한 제품의 경제적 이익은 소수의 주주에게만 국한되어 사회에 더 광범위한 영향을 미치지 못합니다.
전문 지식. 기술 프레임워크의 진보는 종종 중앙화된 기업 내부에 집중되어 있어, 다른 사람들이 핵심 돌파구에 접근할 기회가 제한되어 있습니다. 정보는 이제 인터넷 속도로 24시간 유통됩니다.
불투명한 시스템. 인공지능을 불투명하고 폐쇄적인 중앙화된 시스템에 집중시키면 독립적인 검증자가 데이터 수집, 보안, 책임 등 기업의 관행을 감사하기 어렵습니다.
폐쇄적 경쟁. 첨단 인공지능 개발에 필요한 막대한 컴퓨팅 자원은 신규 제품의 시장 진입에 큰 장벽이 되어, 자금력 있는 소수의 기업만이 기술 장벽을 계속 돌파할 수 있습니다.
미국의 인공지능 기반 시설을 암호화폐의 5가지 고유한 특성, 즉 디지털 소유권, 조정 인센티브, 마찰 없는 소액 결제, 공유 표준, 분산 보안과 결합함으로써 우리는 집중화된 AI의 부정적인 영향을 완화하고 장기적으로 미국 자본 시장의 경쟁 정신을 회복할 수 있다고 믿습니다. 또한 미국의 인공지능 기반 시설을 암호화폐와 결합하면 (a) 더 높은 투명성과 (b) 향후 수백만 명의 미국 참여자 간 더 공정한 소유권을 가진 성능이 더 뛰어난 AI 시스템이 나올 것이라고 믿습니다.
(a) 더 나은 성능
많은 자금 지원 없이도 AI가 어떤 돌파구를 달성할 수 있는지 이해하기 위해서는 DeepSeek 팀을 살펴볼 수 있습니다. 두 주 전, 이 중국 기반 연구 그룹은 670B 매개변수 모델인 DeepSeek-V3를 발표했는데, 이는 GPT-4o와 Claude-Sonnet-3.5를 포함한 많은 폐쇄 소스 SOTA 모델과 견줄 만한 성능을 보였습니다. DeepSeek는 지금까지 어떤 벤처 투자도 받지 않았습니다.
비트코인과 이더리움과 같은 오픈 소스 프로젝트가 증명했듯이, 전 세계 기여자 풀에 프로그래밍 가능한 인센티브를 제공하면 자격을 갖춘 인력과 컴퓨팅 네트워크를 크게 향상시킬 수 있어, 단일 실험실이나 중앙화된 시스템보다 강력한 힘을 발휘할 수 있습니다. 이 관점에서 볼 때, AI 인력과 컴퓨팅 네트워크에 대한 보상 시스템을 구축하는 것은 비트코인 인력과 컴퓨팅 네트워크에 대한 보상 시스템을 구축하는 것과 크게 다르지 않습니다.
몇 가지 예를 들면:
개선된 교육 데이터의 경우, 암호화 네트워크는 개인 데이터, 독점 정보 또는 기존 웹 크롤링으로 얻을 수 없는 정보를 포함하는 고품질 주석 데이터 세트에 기여한 사람들에게 보상할 수 있습니다.
더 강력한 컴퓨팅 네트워크의 경우, 암호화 네트워크는 개인과 조직이 초기 자본 투자 없이도 분산 시장을 통해 컴퓨팅 능력을 기여할 수 있도록 장려할 수 있습니다.
더 효율적인 모델 훈련의 경우, 오픈 소스 개발자는 기존 모델에 맞춤형 기여, 개선, 최적화를 제공하고 그에 상응하는 보상을 받을 수 있습니다. 또한 코드와 모델 가중치가 공개되면 수백 명의 연구원과 개발자가 동시에 개선, 디버깅, 미세 조정, 맞춤형 모델 및 에이전트를 만들고 네트워크의 인센티브 메커니즘을 통해 조정할 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 Nous Research, Prime Intellect, Bittensor와 같은 탈중앙화 프로젝트가 개척한 이러한 광범위한 협력 방식이 자금력 있는 민간 기업 내부에서 달성할 수 있는 수준을 넘어설 것이라고 믿습니다.
(b) 더 높은 투명성
오픈 소스 AI 모델을 통해 연구 커뮤니티는 전체 훈련 과정, 아키텍처, 행동을 완전히 검토하고 개선할 수 있습니다. 이러한 투명성은 잠재적인 위험이나 편향을 조기에 식별하고 더 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다. 블록체인을 활용하여 AI 프로토콜의 생성, 보상, 개선 전 과정을 투명하고 감사 가능하게 만들 수 있습니다.
(c) 더 공정한 소유권
암호화 네트워크는 인공지능 기술 스택의 각 수직 영역에 맞게 설계되어 현재의 중앙화된 모델보다 더 공정한 소유권 구조를 구축할 것입니다. 프로그래밍 가능한 인센티브를 통해 모든 암호화 프로토콜의 기여자와 참여자가 투명하게 보상받을 수 있습니다.
또한 인공지능 기반 시설 스택의 다양한 작업과 그에 따른 완전한 시장 형성은 인공지능 설계 분야의 더 세분화된 경쟁을 촉발할 것입니다. 데이터, 컴퓨팅, 훈련, 배포 등의 범주와 하위 범주가 상호 독립적인 환경에서 경쟁하고 가치를 축적할 수 있습니다.
그러나 최종 수혜자는 AI 기반 시설뿐만 아닙니다. 나는 AI 에이전트가 암호화폐 채택의 현재 궤적을 근본적으로 재구성할 것이라고 믿습니다. 모든 응용 수직 영역을 아우르게 될 것입니다.
AI와 암호화폐 응용
오랫동안 암호화폐 응용의 복잡성은 광범위한 채택을 위한 주요 장벽으로 여겨져 왔습니다. 지난 15년 동안 블록체인은 사용자가 복잡한 승인 절차에 참여하고, 개인 키를 관리하며, 복잡한 UI 패턴을 이해해야 한다는 요구 사항을 가지고 있었는데, 이는 대부분의 인터넷 사용자에게 불가능했습니다.
그러나 에이전트 기술의 등장으로 이러한 사용자 패턴이 빠르게 변화하고 있습니다. AI 모델을 이전 훈련 데이터에 따라 반응하는 반응형 인프라로 간주한다면, AI 에이전트를 능동적으로 적용되는 응용 프로그램으로 볼 수 있습니다. 즉, 모델을 새로운 아키텍처에 통합하여 좁은 목표를 달성하는 것입니다.
간단히 말해, AI 에이전트는 기반 모델을 활용하여 자동으로 사고하고, 계획하고, 행동을 실행합니다. 에이전트는 우리가 알고 있던 "로봇"과 다르다는 점을 이해해야 합니다. 로봇과 달리 AI 에이전트는 필요에 따라 추론할 수 있습니다. 그들은 자신의 성과를 분석하고 전략을 조정하며, 때로는 수백 또는 장차 수천 개의 고유한 단계가 필요한 복잡한 작업을 해결할 수 있습니다.
2024년 9월, 저는 블록체인 네비게이션을 위한 AI 에이전트 프로토콜을 구축하고 있는 포트폴리오 창업자와 만났습니다. 이 프로토콜의 이름은 Wayfinder입니다. 그의 휴대폰을 통해 몇 가지 간단한 자연어 프롬프트를 사용하여 저는 프런트엔드와 토큰 계약을 배포하고, 비트코인의 통화 정책을 BASE 블록체인에 복제하고, 이더리움 메인넷에서 ETH를 크로스체인했습니다. 전체 과정은 5분도 걸리지 않았습니다.
Wayfinder와 같은 초기 애플리케이션은 중요한 추세를 보여줍니다. AI 에이전트는 암호화폐의 오랜 기술적 마찰을 중재할 것입니다. 향후 12개월 내에 에이전트는 블록체인의 복잡한 구조를 원활한 자연어 상호 작용으로 변환하여 프로토콜의 접근성을 높이고, 사용자를 자신의 실수로부터 보호하며, 개발자가 더 안전한 코드를 배포하도록 돕고, 복잡한 탈중앙화 제품 및 서비스에서 소비자 이탈률을 크게
이러한 유도적 역할과 장점은 모든 암호화 응용 프로그램에 혁명적인 돌파구를 제공했습니다. 수백만 명의 새로운 사용자가 이러한 방식으로 참여할 것이며, 어떤 분야도 이를 피할 수 없습니다.
