저자: 텡얀
편집자: 테크 플로우 (Techflowpost) TechFlow
2026년 1월의 어느 상쾌한 아침, 당신은 문앞에서 약간 오래된 신문을 발견했습니다. 실제로는 실제 종이에 인쇄된 신문이었습니다. AI 혁명이 모든 것을 휩쓸고 있는 이 시대에 종이신문이 아직까지 살아남는 경우는 드물다.
신문을 펼치면 눈에 띄는 헤드라인이 보입니다. AI 에이전트가 온체인 글로벌 공급망을 조정하고 있는 반면, 새로 출시된 암호화 AI 프로토콜은 지배력을 위해 치열하게 경쟁하고 있습니다. 전체 페이지 기사에는 프로젝트 관리자로 고용된 디지털 "작업자"가 자세히 설명되어 있습니다. 오늘날에는 그러한 장면이 너무 흔해져서 더 이상 아무도 놀라지 않습니다.
몇 달 전에 누군가 나에게 이런 일이 일어날 것이라고 말했다면 나는 웃으며 아니라고 대답했을 것이고, 심지어 이 일이 일어나기까지 적어도 5년은 걸릴 것이라고 내 포트폴리오에 걸었을 것입니다. 그러나 암호화폐 AI 개발 속도는 엄청납니다. 나는 이것이 파괴적인 물결이 될 것이라고 굳게 믿습니다.
저는 올해 새해를 시작하면서 여러분에게 생각과 토론을 자극할 무언가를 전해드리고 싶습니다. 그리고 미래를 예측하는 것보다 더 많은 호기심을 불러일으킬 수 있는 것은 무엇일까요?
예측을 거의 하지 않지만, 암호화폐 AI의 발전은 너무나 흥미롭습니다. 따라야 할 역사적 경험도 없고, 참고할 기성 트렌드도 없습니다. 우리가 미래를 위한 청사진을 상상할 수 있는 백지 한 장만 있을 뿐입니다. 이러한 예측이 실현되었는지 알아보기 위해 지금으로부터 2년 뒤를 되돌아보는 것이 나에게는 훨씬 더 흥미롭습니다.
2025년에 대한 나의 예측은 다음과 같습니다.
1.암호화 AI 시총 1,500억 달러를 초과합니다.
사진: 테크 플로우 (techflowpost) TechFlow가 편집한 Chain of Thought 에서 발췌
현재 암호화된 AI 토큰의 시총 알트코인 시장의 2.9%에 불과합니다. 그러나 이것은 오래 가지 않을 것입니다.
AI 기술은 스마트 계약 플랫폼부터 Meme 및 DePIN(탈중앙화 물리적 인프라 네트워크), 에이전트 플랫폼, 데이터 네트워크 및 지능형 조정 레이어와 같은 새로운 영역에 이르기까지 모든 것을 포괄하므로 시총 DeFi 및 DeFi와 같아지는 것은 시간 문제입니다. 밈 토큰.
나는 왜 이 예측을 확신하는가?
기술 트렌드의 교차점: Crypto AI는 가장 강력한 두 가지 기술 트렌드인 블록체인과 인공 지능의 교차점에 있습니다.
AI 열풍 촉발: OpenAI 상장 유사한 사건이 발생하면 글로벌 AI 열풍이 촉발될 수 있습니다. 동시에 Web2 기관 자본은 탈중앙화 주목하기 시작했습니다.
개인 투자자 의 열정 : AI는 이해하기 쉽고 흥미로운 개념으로, Token을 통해 일반 투자자도 참여할 수 있습니다. 2024년 밈 코인 열풍을 기억하시나요? 이번에도 비슷한 열풍이겠지만 AI의 잠재력은 밈(Meme)을 훨씬 뛰어넘는다.
@hingajria: “이 시장 사이클에서 가장 인기 있는 주식인 Nvidia의 CEO가 AI 에이전트가 1조 달러 규모의 시장 기회라고 말했을 때 소위 말하는 일부 투자자 외에는 소매 투자자의 직접적인 참여가 거의 없었습니다. 스마트 밈이나 토큰을 사용하면 자금이 어디로 흘러갈지 분명합니다.”
2. Bittensor : 다가오는 르네상스
출처: Nineteen.ai(서브넷 19)는 대부분의 기존 Web2 공급자보다 추론 속도가 훨씬 빠릅니다. 테크 플로우 (techflowpost) TechFlow가 편집함
Bittensor(TAO)는 수년 동안 블록체인 및 AI 분야에 깊이 관여해 왔으며 이 분야의 "선구자"로 간주됩니다. 그러나 최근 몇 년간 급증하는 AI 열풍에도 불구하고 TAO의 토큰 가격은 1년 전과 거의 같은 수준을 유지하고 있습니다.
그러나 'Digital Hive'로 알려진 이 프로젝트는 이면에서 중요한 진전을 이루었습니다. 예를 들어, Bittensor 네트워크는 더 많은 서브넷을 추가하고 등록 비용을 줄였습니다. 일부 서브넷은 추론 속도와 같은 실제 성능 지표에서 기존 Web2 서비스 제공업체를 능가했으며 EVM(이더 Virtual Machine) 호환성도 구현했습니다. - 네트워크와 유사한 기능을 제공합니다.
그렇다면 왜 TAO의 가격은 아직도 떨어지지 않는 걸까요? 두 가지 주요 이유가 있습니다. 첫째, TAO의 인플레이션 계획이 상대적으로 가파르고, 둘째, 시장의 초점이 점차 에이전트 중심 플랫폼으로 이동했습니다. 하지만 2025년 1분기 출시 예정인 dTAO가 TAO에게 전환점이 될 수도 있다. dTAO 의 설계를 통해 각 서브넷은 자체 토큰을 가질 수 있으며 이러한 토큰의 상대적 가격에 따라 블록 보상이 분배되는 방식이 결정됩니다.
Bittensor가 르네상스를 누리고 있는 주요 이유는 다음과 같습니다.
시장 기반 보상 메커니즘: dTAO는 블록 보상 분배를 서브넷의 혁신 역량 및 실제 성능에 직접 연결합니다. 더 나은 성능을 발휘하는 서브넷은 더 가치 있는 토큰을 가지므로 더 많은 보상 분배를 받습니다.
자본 흐름이 더욱 집중됩니다. 투자자는 자신이 낙관하는 특정 서브넷에 돈을 투자할 수 있습니다. 특정 서브넷이 분산 교육 등의 분야에서 좋은 성능을 발휘한다면 투자자는 해당 서브넷의 토큰을 지원함으로써 자신감을 표현할 수 있습니다.
EVM 통합: Bittensor의 EVM 호환성으로 인해 더 많은 기본 암호화 개발자가 참여하게 되었고, 이를 통해 다른 블록체인 네트워크와 더욱 가까워졌습니다.
개인적인 관점에서 저는 다양한 서브넷의 개발, 특히 해당 분야에서 실질적인 진전을 이루고 있는 서브넷의 발전을 면밀히 관찰하고 있습니다. 아마도 우리는 DeFi 열풍과 유사한 Bittensor 여름을 맞이할 것입니다. 현재 TAO의 가격은 480달러입니다(작성 시점 기준).
또한, Compute Marketplace가 레이어 1(L1) 분야의 다음 트랜잭션 이슈 될 가능성이 높다는 점도 언급할 가치가 있습니다.
3. 컴퓨팅 시장: 차세대 L1 이슈
Jensen Huang: 추론에 대한 수요는 "10억 배" 증가할 것입니다
미래를 되돌아보면 컴퓨팅 리소스에 대한 수요가 거의 끝이 없다는 분명한 추세를 보게 될 것입니다.
NVIDIA CEO Jensen Huang은 AI 추론에 대한 수요가 "10억 배" 증가할 것이라고 예측한 적이 있습니다. 이러한 기하급수적인 성장은 기존의 인프라 계획을 완전히 뒤집을 것이며 새로운 솔루션이 시급히 필요할 것입니다.
AI 모델의 훈련이든 추론이든 저렴한 비용으로 검증 가능한 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있는 탈중앙화 컴퓨팅 레이어가 등장하고 있습니다. Spheron , Gensyn , Atoma 처럼 Kuzco 및 Kuzco와 같은 스타트업은 토큰 발행보다는 제품 개발에 눈을 돌리지 않고 제품 개발에 집중하고 있습니다(이들 회사 중 아직 토큰을 출시한 회사는 없습니다). AI 모델의 탈중앙화 훈련이 점차 현실화되면서 이 시장의 잠재력은 폭발적인 성장을 가져올 것입니다.
L1과의 유사점:
경쟁 환경: 2021년 솔라나(Solana), 테라/루나(Terra/Luna), 아발란치(Avalanche) 간의 경쟁과 유사하게 컴퓨팅 프로토콜 간에도 유사한 전투가 벌어질 것입니다. 이들은 개발자와 AI 애플리케이션을 유치하고 컴퓨팅 계층을 기반으로 생태계를 구축하기 위해 경쟁할 것입니다.
거대한 시장 잠재력: 현재 클라우드 컴퓨팅 시장은 6,800억 달러에서 2조 5,000억 달러 규모로 암호화된 AI 시장을 훨씬 능가합니다. 탈중앙화 컴퓨팅 솔루션이 기존 클라우드 컴퓨팅 고객의 작은 부분이라도 끌어들일 수 있다면 10배 또는 심지어 100배의 성장이라는 차세대 물결을 촉발할 수 있습니다.
이번 대회는 미래에 관한 것입니다. Solana가 L1 공간에 등장한 것처럼 여기서 승자는 새로운 기술 영역을 장악하게 될 것입니다. 세 가지 주요 요소인 안정성(예: 서비스 수준 계약(SLA)), 비용 효율성, 개발자 친화적인 도구에 중점을 둡니다. 우리는 Crypto AI 논문의 두 번째 부분 에서 탈중앙화 컴퓨팅에 대해 썼습니다.
4.AI 에이전트가 블록체인 거래를 지배할 것입니다.
Gnosis의 Olas 에이전트 거래
출처: 듄/@pi_
2025년 말을 예상하면 온체인 거래 환경이 극적으로 바뀔 것입니다. 거래의 90%는 더 이상 사람이 수동으로 "보내기" 버튼을 클릭하여 완료되지 않을 것입니다.
대신 AI 에이전트로 구성된 '팀'이 이러한 작업을 맡게 됩니다. 그들은 실시간 데이터 스트림을 기반으로 유동성 풀 재조정, 보상 분배 또는 소액 결제 완료와 같은 작업을 계속해서 효율적으로 수행할 것입니다.
이것은 환상이 아닙니다. 지난 7년 동안 L1 블록체인, 롤업(온체인 확장 기술), 탈중앙화 금융(DeFi)에서 대체 불가능한 토큰(NFT)에 이르기까지 우리가 블록체인 공간에 구축한 모든 인프라는 실제로 다음을 위한 길을 닦고 있습니다. AI가 주도하는 온체인 세상.
놀랍게도 많은 개발자는 자신이 기계 중심의 미래를 위한 핵심 인프라를 구축하고 있다는 사실을 깨닫지 못할 수도 있습니다.
그렇다면 왜 그런 변화가 있었나요?
인적 오류 제거: 스마트 계약은 사전 결정된 코드에 따라 엄격하게 실행될 수 있으며, AI 에이전트는 인간 팀을 능가하는 속도와 정확성으로 막대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
소액 결제가 더 효율적입니다. 대리인이 주도하면 거래가 더 작아지고, 더 빈번해지고, 더 효율적이 됩니다. 특히 Solana 및 Base와 같은 온체인 거래 비용이 계속 감소함에 따라 이러한 추세가 더욱 분명해질 것입니다.
보이지 않는 인프라의 부상: 사람들은 번거로움을 덜기 위해 직접 통제를 기꺼이 포기합니다. 예를 들어 Netflix가 구독 서비스를 자동으로 갱신한다고 신뢰한다면 AI 에이전트를 신뢰하여 DeFi 포트폴리오를 자동으로 재조정하는 것이 논리적입니다.
AI 에이전트의 인기는 대량 온체인 활동을 가져올 것입니다. 이것이 주요 L1 및 L2 블록체인이 이러한 에이전트의 참여를 유도하기 위해 최선을 다하는 이유입니다.
그러나 가장 큰 과제는 이러한 에이전트 중심 시스템을 인간에게 책임을 부여하는 것입니다. 에이전트가 시작한 트랜잭션이 사람이 시작한 트랜잭션보다 훨씬 많기 때문에 새로운 거버넌스 메커니즘, 분석 도구 및 감사 방법이 중요해질 것입니다.
5. 에이전트 간 상호작용: 군집 지능 의 부상
출처: FXN World 문서
테크 플로우 (techflowpost) TechFlow가 편집함
복잡한 작업을 완료하기 위해 원활하게 협력할 수 있는 작은 AI 개체를 상상해 보십시오. '지능형 떼'라는 개념은 SF 블록버스터의 줄거리처럼 들리지만 점차 현실이 되어가고 있습니다.
현재 대부분의 AI 에이전트는 서로 제한적이고 예측할 수 없는 상호 작용이 있는 격리된 환경에서 작동하는 "외로움"으로 남아 있습니다.
그러나 지능형 에이전트 떼는 이러한 상황을 완전히 바꿀 것입니다. 이러한 네트워크를 통해 AI 에이전트는 정보를 교환하고 협상하고 공동 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 각각 더 크고 복잡한 작업에 고유한 전문 지식을 제공하는 탈중앙화 전문 모델 클러스터로 생각하십시오.
이 협업 모델의 잠재력은 놀랍습니다. 예를 들어, 에이전트 그룹은 Bittensor 플랫폼에서 분산된 컴퓨팅 리소스를 조정할 수 있으며, 다른 그룹은 정보의 출처를 실시간으로 확인하여 허위 정보가 소셜 미디어로 확산되기 전에 차단할 수 있습니다. 이 그룹에서 각 에이전트는 특정 분야의 전문가이며 해당 작업을 정확하게 완료합니다.
지능형 에이전트 그룹의 협력은 단일 AI를 훨씬 뛰어넘는 지능 수준을 가져올 것입니다 .
수많은 에이전트가 실제로 유용하려면 공통 통신 표준이 중요합니다. Story Protocol , FXN , Zerebro 및 ai16z/ELIZA 와 같은 팀이 이 분야의 개발을 주도하고 있습니다. 동시에 시스템의 유연성과 적응성을 향상시키기 위해 투명한 온체인 규칙을 통해 작업을 할당하는 탈중앙화 거버넌스도 작동할 것입니다.
또한, 탈중앙화 도 중요한 역할을 합니다. 투명한 온체인 규칙 거버넌스를 통해 작업을 그룹 전체에 분산시켜 시스템의 탄력성과 적응성을 높일 수 있습니다. 한 에이전트에 장애가 발생하면 다른 에이전트가 신속하게 인계받을 수 있습니다.
6. 암호화된 AI 작업팀: 인간과 AI의 새로운 협업 모델
출처: @whip_queen_
Story Protocol은 최근 Luna 라는 AI 에이전트를 소셜 미디어 인턴으로 고용했으며, 일일 급여는 최대 $1,000입니다. 하지만 루나는 인간 동료들과 잘 어울리지 못하고, 뛰어난 성과를 뽐내다가 동료 한 명을 해고할 뻔하기도 한다.
믿을 수 없을 것 같지만 이것이 미래의 전형입니다. AI 에이전트는 자율적인 의사결정권, 명확한 책임 분담, 심지어 독립적인 보상 시스템을 갖춘 진정한 파트너가 될 것입니다. 오늘날 다양한 산업 분야의 기업들은 인간과 AI 에이전트로 구성된 하이브리드 팀을 실험하고 있습니다.
앞으로 우리는 AI 에이전트와 더 이상 도구가 아닌 동등한 협력자로서 함께 일할 것입니다.
생산성의 극적인 향상: 상담원은 휴식이나 에너지 보충 없이도 막대한 양의 데이터를 처리하고, 서로 통신하며, 24시간 내내 빠른 결정을 내릴 수 있습니다.
신뢰 메커니즘: 블록체인은 지능형 에이전트의 행동이 온체인 스마트 계약을 통해 확립된 규칙을 준수하도록 보장하기 위해 공정하고 사심 없는 "감독자" 역할을 합니다.
사회적 규범의 변화: 에이전트와 상호 작용하는 방식을 다시 생각해야 합니다. 에이전트에게 "부탁합니다"와 "고맙습니다"라고 말해야 할까요? 문제가 발생하면 에이전트 자체를 비난해야 할까요, 아니면 개발자를 비난해야 할까요?
상담원은 콘텐츠 제작에 탁월하고 하루 24시간 소셜 미디어 콘텐츠를 실시간 스트리밍하거나 게시할 수 있으므로 마케팅 팀이 이 모델을 가장 먼저 채택할 가능성이 높습니다. AI 프로토콜을 개발하는 경우 내부에 에이전트를 배포하여 기술적 역량을 입증할 수 있습니다.
2025년에는 '직원'과 '소프트웨어' 사이의 경계가 점차 사라질 것입니다.
7. 그러나 암호화 AI 에이전트의 99%는 실패할 것입니다. 진정으로 유용한 에이전트만이 살아남을 것입니다.
원본 사진은 테크 플로우 (techflowpost) TechFlow가 편집한 Chain of Thought 에서 가져온 것입니다.
미래의 AI 생태계에서는 에이전트 간의 '적자생존'을 목격하게 될 것입니다. 이유는 간단합니다. AI 에이전트를 실행하려면 컴퓨팅 리소스가 필요하며 이는 추론 비용 등의 비용을 의미합니다. 에이전트가 이러한 비용을 감당할 만큼 충분한 가치를 창출하지 못하면 제거됩니다.
다음은 "에이전트 생존 게임"의 몇 가지 실제 사례입니다.
탄소 배출권 AI (Carbon Credits AI): 이 에이전트는 탈중앙화 에너지 네트워크를 검색하고, 비효율적인 노드를 찾고, 토큰화된 탄소 배출권을 자율적으로 거래하는 데 중점을 둡니다. 자체 계산 비용을 지불할 만큼 충분한 수익을 창출함으로써 에이전트는 계속 작동하고 성공합니다.
DEX 차익거래 봇: 이 에이전트는 탈중앙화 거래소 간의 가격 차이를 포착하여 차익 거래를 수행함으로써 추론 비용을 충당할 만큼 안정적인 수입을 얻습니다.
가상 인터넷 유명인( AI 영향력자): 이와 대조적으로 관심을 끌기 위해 유머러스한 콘텐츠 게시에만 의존하고 지속 가능한 수입이 없는 가상 AI 영향력자는 참신함이 사라지거나 토큰 가격이 떨어지면 운영 비용을 지불할 수 없게 됩니다. 사라지다".
실용성을 갖춘 요원들만 살아남고, 기믹에만 의존하는 요원들은 점차 도태될 것은 자명하다.
이러한 자연 선택 메커니즘은 산업 발전에 큰 도움이 됩니다. 이는 개발자가 단기적인 화려한 개념을 쫓기보다는 혁신과 실제 가치에 집중하도록 강요합니다. 결국 더 강력하고 생산적인 에이전트가 등장함에 따라 업계에서는 Kyle Samani를 비롯한 회의적인 목소리가 들립니다. 의구심)은 점차 줄어들 것입니다.
8. 합성 데이터: 인간 데이터를 넘어선 새로운 트렌드
흔히 “데이터는 새로운 석유”라고 말하며, AI의 발전은 데이터와 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 하지만 AI의 엄청난 데이터 수요로 인해 '데이터 부족'에 대한 우려가 커지고 있다.
다양한 수단을 통해 사용자에 대한 실제 데이터를 수집하고 그에 대한 비용을 지불해야 한다는 것이 일반적인 관점 입니다. 그러나 규제가 엄격하거나 실제 데이터가 부족한 산업에서는 합성 데이터가 더 실용적인 경로일 수 있습니다.
합성 데이터는 실제 배포 속성을 모방하여 확장 가능하고 윤리적이며 개인 정보를 보호하는 대안을 제공하는 인위적으로 생성된 수단을 통해 생성된 데이터 세트를 의미합니다.
합성 데이터 의 장점 :
무한한 규모: 수백만 개의 의료용 X-레이 또는 공장의 3D 스캔이 필요한 경우 실제 환자나 공장이 참여할 때까지 기다리지 않고 신속하게 합성 데이터를 생성할 수 있습니다.
개인 정보 보호: 인위적으로 생성된 데이터를 사용하면 개인 정보가 포함되지 않으므로 개인 정보 유출 리스크 전혀 없습니다.
높은 수준의 사용자 정의: 개발자는 특정 교육 요구 사항에 따라 데이터 배포를 조정할 수 있으며 현실적으로 드물거나 윤리적으로 얻기 어려운 극단적인 사례도 추가할 수 있습니다.
일부 시나리오에서는 사용자가 소유한 실제 데이터가 여전히 중요하지만, 합성 데이터의 신뢰성과 세부정보가 지속적으로 향상됨에 따라 데이터 볼륨, 생성 속도 및 개인 정보 보호 측면에서 실제 데이터를 능가할 수 있습니다.
미래에는 탈중앙화 AI 개발이 '미니 랩'을 중심으로 진행될 수도 있습니다. 이 랩에서는 정책 및 규제 문제를 능숙하게 해결하면서 특정 애플리케이션 시나리오에 대한 고도로 전문화된 합성 데이터 세트를 생성하는 데 중점을 둘 것입니다 . 예를 들어 잔디 이 프로젝트는 수백만 개의 분산 노드를 활용하여 웹 크롤링의 한계를 우회하며, 이는 미니 랩 운영에 영감을 줍니다.
9. 탈중앙화 교육: 실용성을 향한 핵심 혁신
2024년에는 Prime Intellect 및 Nous Research 와 같은 선구적인 팀이 탈중앙화 훈련의 기술적 한계를 뛰어넘고 있습니다. 그들은 낮은 대역폭 환경에서 150억 개의 매개변수로 모델을 성공적으로 훈련하여 전통적인 중앙 집중식 아키텍처 없이도 대규모 훈련이 가능하다는 것을 입증했습니다.
이들 모델의 성능은 현재 기존 기본 모델과 비교할 수 없지만(성능이 낮아 실제 적용이 제한됨) 2025년에는 이러한 상황이 바뀔 것입니다.
이번주 EXO Labs , SPARTA 출시 이 기술은 한 단계 더 발전하여 GPU 간 통신 요구 사항을 1,000배 이상 줄입니다. 이러한 기술적 혁신을 통해 값비싼 전용 인프라 없이도 낮은 대역폭 환경에서 대규모 모델을 훈련할 수 있습니다.
더욱 인상적인 점은 EXO Labs가 “SPARTA는 독립적으로 실행되거나 DiLoCo와 같은 동기화 기반 저통신 훈련 알고리즘과 결합되어 더 나은 성능을 발휘할 수 있다는 것”이라고 말합니다. 결과적으로 효율성이 복합적으로 향상됩니다.
동시에 모델 증류 기술의 발전으로 인해 소형 모델이 더욱 효율적이고 실용적이게 되었습니다. AI의 미래는 더 이상 단순히 모델 규모의 확장을 추구하는 것이 아니라, 성능 최적화와 사용성 향상을 추구합니다. 머지않아 우리는 엣지 디바이스는 물론 휴대폰에서도 고성능 AI 모델을 실행할 수 있게 될 것입니다.
10. 암호화폐 AI 골드 러시: 수십억 달러 프로토콜의 부상
ai16z의 성공 스토리: 2024년 시총 20억 달러를 초과합니다.
Crypto AI 분야는 전례 없는 골드러시를 경험하고 있습니다.
많은 사람들은 Virtuals 및 ai16z 와 같은 현재 리더들이 스마트폰 초기의 iOS 및 Android와 비교하여 계속해서 지배할 것이라고 믿습니다.
그러나 이 시장의 규모가 너무 크고 아직 완전히 발달되지 않았으며, 두 기업이 전체 산업을 독점하는 것은 불가능합니다. 나는 2025년 말까지 적어도 10개의 새로운 암호화된 AI 프로토콜이 있을 것이며, 이들 프로토콜의 순환 시총(완전히 희석되지 않은 시총)가 미화 10억 달러를 초과할 것으로 예상합니다. 그리고 이들 프로토콜은 아직 토큰을 발행하지도 않았습니다.
탈중앙화 AI는 아직 개발 초기 단계지만, 이미 대량 인재들이 합류하고 있습니다.
우리는 더 많은 새로운 프로토콜의 탄생과 혁신적인 토큰 이코노미 모델 및 오픈 소스 프레임 의 출현을 예측할 수 있습니다. 이러한 새로운 플레이어는 다음과 같은 방식으로 기존 시장 구조를 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다.
인센티브 메커니즘: 에어드랍 이나 혁신적인 스테이킹 모델을 통해 사용자를 유치합니다.
기술 혁신: 지연 시간이 짧은 추론을 제공하거나 블록체인 간의 상호 운용성을 활성화합니다.
향상된 사용자 경험: 사용 임계값을 낮추기 위해 코드가 없는 도구를 개발합니다.
시장에 대한 대중의 인식은 단기간에 극적으로 바뀔 수 있습니다.
이 분야의 매력은 엄청난 잠재력에 있지만 도전도 가득합니다. 시장 규모는 양날의 검입니다. 업계에는 성장 여지가 크지만 기술 팀의 진입 장벽은 상대적으로 낮습니다. 이는 프로젝트의 "캄브리아기 폭발"을 위한 조건을 조성합니다. 많은 프로젝트가 제거되지만 일부 프로젝트는 업계 변화의 원동력이 될 것입니다.
Bittensor, Virtuals 및 ai16z는 오랫동안 혼자가 아닐 것입니다. 수십억 달러 규모의 차세대 암호화 AI 프로토콜이 진행 중입니다. 이는 기민한 투자자들에게 엄청난 기회를 제공하고 흥미로운 가능성으로 가득 찬 공간을 만듭니다.
보너스 #1: AI 에이전트 – 새로운 시대를 위한 애플리케이션
Apple이 2008년에 App Store를 출시했을 때, 그들의 슬로건은 "이 문제를 해결하는 앱이 있습니다."였습니다.
그리고 가까운 미래에 "당신을 위해 이 일을 해줄 수 있는 대리인이 있어요."라고 말할 수도 있습니다.
앞으로는 애플리케이션을 열기 위해 더 이상 아이콘을 클릭할 필요가 없고, 전용 AI 에이전트에게 작업을 넘겨줄 것입니다. 이러한 상담원은 상황을 이해하고, 다른 상담원 및 서비스와 협력할 수 있으며, 예산을 모니터링하거나 항공편 변경 시 여행 계획을 자동으로 조정하는 등 명시적으로 요청하지 않은 작업을 사전에 완료할 수도 있습니다.
즉, 스마트폰 홈 화면은 각각 건강, 재정, 생산성 또는 사회적 상호 작용과 같은 특정 영역에 초점을 맞춘 "디지털 비서" 네트워크로 진화할 수 있습니다.
더 중요한 것은 이러한 에이전트가 암호화 기술을 통합하고 탈중앙화 인프라를 사용하여 결제, 신원 확인, 데이터 저장 등의 작업을 자율적으로 처리하여 사용자에게 보다 안전하고 효율적인 서비스 경험을 제공한다는 것입니다.
보너스 #2: 로봇 혁명 - AI의 물리적 구현
이 기사의 대부분은 소프트웨어에 초점을 맞추고 있지만 로봇은 AI 혁명의 물리적 구현만큼이나 흥미롭습니다. 로봇공학 분야는 이번 10년 동안 " chatGPT 순간"과 유사한 획기적인 발전을 가져올 것으로 예상됩니다 .
현재 로봇 공학 분야는 특히 인식 기반의 실제 데이터 세트를 획득하고 물리적 능력을 향상시키는 데 있어 여전히 몇 가지 주요 과제에 직면해 있습니다. 그러나 일부 팀은 이러한 문제에 적극적으로 대처하고 암호화 토큰을 통해 데이터 수집 및 기술 혁신을 장려하고 있습니다. 이러한 노력은 세심한 주의를 기울일 가치가 있습니다( FrodoBots를 생각해 보세요).
10년 넘게 기술 업계에 몸담아온 실무자로서 이렇게 흥미진진한 혁신의 물결을 느낀 것은 오랜만이었습니다. 이번 변화는 특히나 다릅니다. 더 크고, 더 대담하며, 이제 막 시작하는 단계입니다.
