작가: David Han, David Duong, Coinbase; 번역: 덩통, 진써차이징
요약
인공지능 에이전트는 인공지능 x 암호화 분야에서 가장 유망한 내러티브 중 하나가 되었지만, 기술의 빠른 발전과 에이전트의 급속한 확산으로 인해 이 분야는 아직 초기 단계이며 다루기 어려운 상황이다.
투자자들의 인공지능 에이전트에 대한 관심은 주로 에이전트의 핵심 인프라 구축 및 관리와 개별 에이전트 자체에 집중되고 있다.
우리는 암호화 분야의 인공지능 에이전트 기능이 계속 확장됨에 따라 향후 큰 성장 잠재력이 있다고 생각한다. 그러나 적어도 현재로서는 인공지능 에이전트에 대한 기대가 기술 자체의 발전을 초과할 수 있다.
AI 에이전트는 암호화 분야뿐만 아니라 더 광범위한 기술 분야에서도 혁명적인 주제가 되고 있다. 시장 뉴스 소스 또는 기타 외부 데이터를 분석하고 실시간 의사 결정을 내릴 수 있는 자율 엔티티의 개념은 많은 기관 투자자들의 상상력을 사로잡고 있다. 다른 곳에서는 일부 기술 업계 리더들이 AI 에이전트가 결국 거대한 SaaS(Software as a Service) 산업을 대체할 수 있다고 믿고 있다. 즉, 훈련된 AI 에이전트는 원칙적으로 디지털 인터페이스와 관련된 모든 작업을 수행할 수 있다.
우리는 암호화 트랙이 미래에 핵심적인 역할을 하여 AI 에이전트의 주요 가치 전달 메커니즘이 될 수 있다고 생각한다. 암호화의 프로그래밍 가능한 특성과 무권한 설계는 포트폴리오 관리에서 오프라인 서비스 결제에 이르는 더 광범위한 사용 사례를 위해 이러한 에이전트의 확장과 배포를 지원한다. 이러한 잠재적 기회를 감안할 때, 1월 초 AI 암호화 자산 에이전트의 시가총액이 200억 달러를 넘어섰지만 월말에는 80억 달러 근처로 떨어졌다.
최근의 하락은 인공지능 에이전트에 대한 기대가 기술 자체의 실제 발전을 초과하기 시작했음을 나타낼 수 있다. 우리는 이 주제가 장기적으로 암호화 x 인공지능 지형을 변화시킬 것으로 예상하지만, 단기적인 적용은 통합 및 에이전트 차별화 과제와 에이전트 토큰의 장기 효용성 불확실성으로 인해 제한을 받고 있다. 다시 말해, 인공지능 에이전트의 전체 잠재력을 실현하는 데는 많은 사람들이 생각하는 것보다 더 오랜 시간이 걸릴 수 있다.
차이 이해: 에이전트 vs. 모델
ChatGPT와 같은 많은 인기 AI 도구와 Stable Diffusion과 같은 이미지 생성기는 모두 생성 AI 모델의 래퍼이다. 그들은 정의된 입력 및 출력 세트로 구성되며 일반적으로 텍스트, 오디오 및 이미지 형식으로 나타난다. AI 에이전트는 이러한 모델의 직접 기능을 확장하는 새로운 응용 프로그램 범주를 도입한다. 이는 "추론, 논리 및 외부 정보에 대한 액세스의 조합"(Google 정의)을 나타낸다.
구체적으로 AI 에이전트는 더 광범위한 데이터와 도구에 액세스하고 상호 작용할 수 있어 데이터베이스 검색에서 여행 계획 및 항공편 예약에 이르는 더 복잡한 행동을 주도할 수 있다. 온체인 지갑 통합을 통해 AI 에이전트 활동 범위는 지불 서비스를 도구 세트에 포함시킴으로써 크게 확장된다.
가장 중요한 것은 AI 에이전트가 추론 능력을 활용하여 동적 환경에서 자율적으로 행동할 수 있다는 것이다. AI 에이전트의 트리거는 수동 사용자 프롬프트로 제한되지 않는다. 그들은 X(이전 Twitter) 게시물 또는 Twitch 채팅과 같은 다양한 데이터 스트림을 기반으로 할 수 있다. 마찬가지로 그들의 응답은 주문 생성, 결제 및 관련 당사자에게 확인 보내기와 같은 다단계 출력을 포함할 수 있다.
에이전트는 일반적으로 (1) 추론 엔진으로 핵심 LLM 모델, (2) 단기 및 장기 메모리 구성 요소, (3) 잠재적 역할 또는 성격 프레임워크, 그리고 가장 중요한 것은 (4) API를 통해 더 광범위한 인터넷 및 기타 도구에 액세스할 수 있는 기능으로 구성된다. 따라서 에이전트가 내리는 결정은 현실 세계에 직접 영향을 미칠 수 있다.
AI 에이전트의 폭발적 성장
AI 에이전트의 기반 인프라와 도구 개발이 급속히 진행되면서 지난 1년 동안 가장 주목받는 기술 트렌드 중 하나가 되었다. CrewAI, LangGraph, AutoGen, phidata, Atomic Agents, AgentGPT, AutoGPT 등 AI 에이전트 구축을 위한 여러 개발자 프레임워크가 시장 채택을 두고 경쟁하고 있으며, 2025년 1월 Github 상위 15개 코드 저장소 모두가 인공지능 관련 주제이다.
인공지능과 그 에이전트 애플리케이션에 대한 관심과 열정이 암호화폐 내 인공지능 관련 토큰으로 이어지고 있다. 2024년 4분기 이후 토큰 가치의 최근 성장 대부분은 에이전트 인공지능 주제와 관련되어 있으며, 현재 모든 인공지능 관련 암호화폐 토큰 가치의 29%를 차지하고 있다. 에이전트 AI 생태계에서 에이전트 토큰은 대부분의 평가액을 차지하고 있으며, 45억 달러의 시가총액을 보유하고 있는 반면, cookie.fun(암호화폐 공간 내 AI 에이전트를 추적하는 플랫폼)에 따르면 런처와 프레임워크 관련 토큰의 시가총액은 29억 달러이다.
우리는 기반 인프라에 비해 에이전트에 대한 과도한 관심의 일부가 많은 "에이전트"의 밈 성격에 의해 주도되었다고 생각하며, 이는 2024년 대부분의 시간 동안 관찰된 밈 코인 활동 증가와 일치한다. 사실, 바이럴 확산을 가장 먼저 달성한 AI 관련 토큰 중 하나가 유명해진 이유는 운영하는 유명한 X 계정 truth_terminal의 AI 에이전트의 인정을 받았기 때문이지, 기저 프로젝트나 거버넌스 구조와 관련된 것이 아니다.
그럼에도 불구하고 일부 AI 에이전트 토큰은 토큰 게이트웨이 채팅 터미널 또는 서비스에 대한 액세스 권한을 부여함으로써 더 많은 실용성을 제공하며, 에이전트는 여기서 암호화폐 시장 상황과 같은 다양한 주제에 대해 차별화된 견해를 제공할 수 있다. 동시에 우리가 보기에 AI 인프라 토큰은 종종 특정 프로젝트의 수익에 더 많이 기반하며, 일반적으로 수수료 지불 및 거버넌스에 사용된다.
지금까지 대부분의 AI 에이전트, 런처 및 기타 인프라는 특히 솔라나와 베이스에서 자신의 자리를 찾았다. 솔라나는 42억 달러의 에이전트 AI 토큰 시가총액을 차지하고 있고, 베이스는 30억 달러, 나머지 체인은 15억 달러의 시가총액을 차지하고 있다. 우리는 이것이 AI 에이전트의 광범위한 보급을 지원하는 데 필요한 저비용 아키텍처 때문이라고 생각한다. 또한 우리는 선도 체인에서 형성된 강력한 개발자 생태계가 사상 공유와 채택의 선순환을 추진했다고 생각한다.
투자자 마음 점유율 경쟁: 소셜 영향력
현재 AI 에이전트 분야에는 이미 이 분야를 주도하고 있는 몇 가지 선도적인 에이전트가 있다. 지금까지 가장 두드러진 AI 에이전트 aixbt는 암호화폐 청중과 상호 작용하기 위해 전용으로 운영되는 X 계정(현재 465K 이상의 팔로워)을 통해 주목을 받았다. 이 계정에는 프로젝트 토큰을 충분히 보유한 사용자만 액세스할 수 있는 토큰 게이트웨이 채팅 공간이 있어 에이전트의 실시간 "견해"에 비공개로 액세스할 수 있다.
119K 팔로워를 보유한 zerebro와 같은 다른 선도적인 에이전트도 유사한 패턴을 따르며 두드러진 소셜 미디어 프로필을 통해 이 분야의 관심을 끌고 있다. Zerebro는 특히 온체인 아트 생성에 중점을 두고 있으며, 이미지 생성 비용 지불에 사용할 수 있는 고유 토큰과 NFT로 제어되는 채팅 터미널을 보유하고 있다.
그러나 모든 에이전트 AI 토큰이 실용성을 가지고 있는 것은 아니다. cookie.fun이 추적하는 가장 주목받는 AI 토큰 중 하나는 Fartcoin으로, 이는 위에서 언급한 truth_terminal AI 에이전트와의 대화에서 착안된 것이다. 즉, 토큰 자체의 기원은 AI 에이전트와 관련되어 있지만, 토큰 자체의 장기 효용성은 밈 중요성 이외에는 아직 불분명하다.
우리는 밈(meme)과 AI 에이전트의 토큰 효용성 간의 상호작용이 투기자에서 가치 투자자에 이르는 다양한 거래자들을 끌어들였다고 생각합니다. 그러나 이 분야의 빠른 발전을 고려할 때 개별 토큰의 최종 범위와 용량은 여전히 상당 부분 알려지지 않은 상태입니다. 즉, AI 에이전트와 관련된 밈 코인이 순수한 투기를 넘어 발전하고/또는 커뮤니티 거버넌스나 접근 제어 이외의 효용성을 보여줄 것인지 여부는 여전히 미지수입니다. 이 점은 아래 위험 및 미래 부분에서 더 자세히 다루겠습니다.
자금 추적: 런칭 플랫폼과 기반 시설
2024년 11월과 12월에 가장 우수한 암호화폐 분야 중 하나가 된 후 AI 에이전트 토큰은 2025년 1월에 상당한 타격을 받았는데, 그 부분적인 이유는 시장이 그렇게 짧은 시간 내에 심각하게 포화되었기 때문입니다. 이로 인해 일부 시장 통합이 발생했습니다. 이러한 토큰 중 많은 것들이 암호화폐의 주목 경제에서 밈코인과 직접 경쟁하고 있기 때문에, 이 분야에서 가치 축적을 계획하기가 여전히 어렵습니다. 단기적으로 우리는 직접 프로토콜 수익이 종종 AI 에이전트 토큰 자체보다는 이를 배포하는 거래 인터페이스와 런칭 보드에 집중되는 것을 발견했습니다.
Base에서 Virtuals Protocol은 게임 및 다양한 애플리케이션 분야에서 AI 에이전트와 토큰 런칭을 간소화하는 선도적인 AI 런칭 플랫폼이었습니다. (참고: Virtuals는 1월 25일 Solana로 확장을 발표했습니다.) Virtuals 에이전트를 생성하려면 코딩이 필요하지 않습니다. 사용자는 간단한 양식을 작성하고 필요한 Virtuals 플랫폼 토큰을 지출하기만 하면 됩니다. 제출하면 Virtuals 인프라에서 기준 에이전트가 초기화되고 관련 토큰이 체인에 민팅됩니다. 처음에는 토큰이 바인딩 곡선에 배포되지만, 일정 유동성 임계값에 도달하면 Uniswap 풀로 전환됩니다. (참고: 이는 pump.fun의 토큰 출시 및 Raydium 풀로의 전환과 유사합니다.)
지금까지 Virtuals에서 약 16,000개의 에이전트 토큰이 출시되었고 2,000만 개 이상의 Virtuals 토큰이 수수료로 생성되었습니다. 그러나 최근 몇 주 동안 출시된 에이전트 수가 줄어들어 1월 마지막 주에는 하루 평균 31개로 감소했습니다. 또한 충분한 유동성을 가진 토큰의 수도 하루 1-2개로 감소했습니다. 전체적으로 출시된 15,985개 토큰 중 334개(2%)만이 Uniswap 풀로 전환할 수 있을 만큼 충분한 유동성을 확보했는데, 이는 관심과 자본에 대한 경쟁이 매우 치열함을 보여줍니다.
이러한 감소의 주요 원인은 기존 에이전트와 충분히 구별되는 새로운 에이전트를 만들기가 어렵기 때문입니다. Virtuals 에이전트는 인지, 음성 및 시각 핵심에서 사용자 정의가 가능하지만, Virtuals에서 시작된 에이전트 간의 차이를 해석하는 것이 점점 더 어려운 과제가 되었습니다. 이는 밈코인과 같은 사고 공유 경쟁과 유사합니다. 그럼에도 불구하고 우리는 AI 에이전트 통합 확장과 사용 사례 탐구가 진행됨에 따라 Virtuals와 같은 런칭 보드가 이 생태계에서 에이전트 확산에 핵심적인 역할을 할 것으로 믿습니다. 실제로 앞서 언급한 aixbt는 Virtuals에서 시작되었습니다.
Virtuals 런칭 보드의 주요 대안은 ElizaOS 에이전트 프레임워크입니다. 성숙한 런칭 보드의 간소화된 배포와 달리 ElizaOS와 같은 에이전트 개발자 프레임워크는 에이전트 구축에 필요한 기술적 지원만 제공합니다. 즉, 더 기술적으로 성향 있는 에이전트 생성자는 ElizaOS를 사용하여 다양한 블록체인 네트워크에서 고도로 사용자 정의된 에이전트를 시작할 수 있습니다. 그러나 Fleek과 같은 AI 에이전트 호스팅 회사는 ElizaOS 기반 모델의 무코드 배포도 지원합니다.
순수 AI 에이전트 개발 프레임워크인 ElizaOS에는 네이티브 토큰이 없습니다. 그러나 Solana의 ai16z 거버넌스 토큰(현재 ElizaOS 토큰으로 개명)은 일반적으로 이 기술 채택의 대리인으로 간주됩니다. 이는 ai16z 분산 자율 조직(DAO)의 창립자 Shaw Walters가 ElizaOS 개발을 감독하는 Eliza Labs의 창립자이기 때문입니다. ai16z DAO 자체는 온체인 및 오프체인 투자를 관리하며, AI 펀드 매니저(ElizaOS 프레임워크로 구축)가 거래와 포지셔닝을 관리합니다.
특히 주목할 만한 것은 ElizaOS 프레임워크의 코드베이스가 출시 이후 지속적으로 관심을 받아왔다는 점입니다. 일정 기간 동안 Github에서 가장 인기 있는 저장소가 되었습니다. 개발자가 특정 프로젝트에 큰 영향을 미친다고 생각하면 저장소에 "별"을 지정할 수 있는데, 이는 소셜 미디어에서 사진이나 게시물에 좋아요를 누르는 것과 유사합니다. ElizaOS가 받은 별은 Microsoft와 같은 기술 대기업이 출시한 프레임워크를 포함한 많은 선도적인 AI 에이전트 프레임워크와 상당한 경쟁력을 갖게 해주었습니다. (그림 3 참조.) 이는 더 광범위한 소프트웨어 엔지니어링 커뮤니티가 AI 에이전트와 온체인 활동의 교차점에 대해 진정한 관심을 가지고 있음을 보여준다고 생각합니다. 이것이 ElizaOS가 AI 에이전트 프레임워크로서 갖는 핵심적인 차별화 요소입니다.
Virtuals와 Eliza 외에도 자신만의 틈새 시장을 찾은 많은 다른 AI 에이전트 프레임워크와 런칭 보드가 등장했습니다. 예를 들어 Griffain은 DeFi 활동에 맞춤화된 에이전트 네트워크를 만들고자 합니다. 한편 Arc 에이전트 프레임워크의 차별화 요소는 Rust로 구축되었다는 것과 더불어 설계가 더 경량화되고 모듈화되어 있다는 점입니다. 우리는 이러한 프레임워크의 발전과 새로운 프레임워크의 채택으로 인해 이 분야가 빠르게 발전할 것으로 예상합니다.
위험과 미래
또한 우리는 더 많은 자본이 DeFAI(탈중앙화 금융 + 인공 지능) 및/또는 기타 기반 시설로 전환되기 시작함에 따라 1월 AI 에이전트 성과 하락이 이 산업의 조기 성숙을 예고할 수 있다고 생각합니다.
DeFAI는 인공 지능과 암호 기술의 결합을 나타내며, 이를 통해 다양한 DeFi 기능을 강화할 수 있습니다. 그 이점에는 자동화된 수익 농사 전략을 실행하고 예측 알고리즘을 사용하여 더 나은 위험 관리와 사기 방지를 실현할 수 있는 기능이 포함됩니다. 많은 DeFi 프로토콜이 경직되기 시작함에 따라 기존 생태계와 AI 기능의 융합이 새로운 혁신을 이끌어낼 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이 산업은 AI의 계산 능력을 활용하여 새로운 금융 상품을 육성하고 많은 DeFi 플랫폼의 규모를 확장할 것으로 기대됩니다.
그러나 현재 AI 에이전트 토큰의 장기적인 효용성은 액세스 관리와 거버넌스 촉진 이외에는 불분명합니다. 현실은 AI 에이전트가 이미 엄청난 진전을 이루었지만, 완전히 자율적인 AI 에이전트가 감독 없이 복잡한 현실 세계 과제를 처리할 수 있는 단계에는 아직 도달하지 않았다는 것입니다. 그들의 신뢰성은 여전히 제한적이며 비용은 여전히 엄청납니다. 많은 AI 에이전트도 데이터 검증 문제를 일관되게 처리할 수 없어 법적 문제를 일으키거나 사용자 신뢰에 영향을 미칠 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 DeepSeek R1 모델과 같은 지속적인 돌파구 - 이는 고급 "추론" 작업에 초점을 맞추고 있습니다 - 는 속도 대비 비용에 대한 우려를 뒤집을 수 있습니다. 실제로 이러한 모델은 빠르게 발전하고 있으며 회계 법인 Deloitte는 2년 내에 현재 생성형 AI를 사용하는 모든 기업의 절반 이상이 AI 에이전트를 출시할 것으로 예측하고 있습니다.
궁극적으로 혁신적인 비전은 자율 AI 에이전트가 전략적으로 협력 및/또는 경쟁하여 현재보다 더 복잡한 결과를 최적화할 수 있는 다중 에이전트 시스템을 가질 수 있다는 것입니다. 그러나 이 분야의 신생으로 인해 예측이 어렵습니
결론
지난 몇 개월 동안 AI 대리인은 유동성 토큰 중에서 가장 주목받고 거래 기회가 많은 주제 중 하나였습니다. 많은 주요 토큰의 평가가 역사적 최고점에서 크게 떨어졌음에도 불구하고(1월 초에 이미 목격됨), 우리는 장기적으로 개발자의 관심과 자본 유입이 이 분야에 중요한 추진력을 가져다 줄 것으로 생각합니다.
그러나 동시에 우리는 암호화폐와 더 광범위한 기술 분야가 이 분야에 혼란을 초래할 수 있기 때문에, AI 토큰의 장기적인 가치 포착을 예측하기에는 아직 이르다고 생각합니다. 또한 우리는 현재 대리인의 온체인 효용성이 단기적으로 수천 명의 높은 사용률을 보장하기에는 부족할 수 있다고 생각합니다. 그럼에도 불구하고 우리는 혁신 속도가 빠르고 장기적 잠재력이 크기 때문에 이 분야가 여전히 주목할 만한 중요한 주제라고 생각합니다.
