최근 일부 스타트업 창업자 및 벤처캐피털리스트와 대화한 결과, AI + 암호화폐 분야에 대한 기대는 여전히 확고하지만 Web3 AI 에이전트의 내러티브 진화에 대해서는 모두 다소 혼란스러워하고 있습니다. 어떻게 해야 할까요? 저는 향후 AI 내러티브의 잠재적 변화 방향을 정리해보았습니다:
1) AI 에이전트의 밈(meme) 토큰화는 더 이상 장점이 아니며, 심지어 "토큰에 대한 두려움"이 있습니다. 만약 프로젝트에 PMF 지원 없이 단순히 토큰노믹스만 존재한다면, 순수한 밈(meme) 투기로 간주될 것이며, 늑대의 양의 가죽일 뿐 AI와는 관련이 없습니다;
2) 원래의 AI 에이전트 > AI 프레임워크 > AI 플랫폼 > AI DePIN의 구현 순서가 조정될 수 있습니다. 에이전트 시장의 거품이 터지면, 에이전트는 대규모 모델 미세조정, 데이터 알고리즘 등의 기술이 성숙된 후의 "운반체"가 될 것입니다. 핵심 기술 지원 없이는 단순한 AI 에이전트로는 더 이상 경쟁력을 가질 수 없을 것입니다;
3) 원래 AI 데이터, 해시레이트, 알고리즘 등의 서비스 플랫폼 프로젝트들이 AI 에이전트를 넘어 주목의 중심이 될 수 있습니다. 즉, 새로운 AI 에이전트가 출시되더라도 이러한 AI 플랫폼 프로젝트에서 만든 에이전트가 더 시장성 있을 것입니다. 결국 AI 플랫폼을 운영할 수 있는 프로젝트의 팀과 기술력이 단순 프레임워크 기반 저비용 배포 개발자보다 훨씬 더 신뢰할 만합니다;
4) Web3 AI 에이전트는 더 이상 Web2 팀과 정면으로 대결할 수 없으며, Web3의 차별화된 방향을 찾아야 합니다. Web2 에이전트는 유틸리티에 중점을 두어 저비용 배포 개발 플랫폼의 논리가 통하지만, Web3 에이전트는 토큰노믹스에 중점을 둡니다. 저비용 배포를 과도하게 강조하면 더 많은 자산 발행 거품을 촉발할 뿐입니다. 의심할 여지 없이 Web3 AI 에이전트는 블록체인 분산 합의 아키텍처와 결합하여 혁신적인 개척을 해야 합니다(제 첫 페이지 고정 문서에 자세히 설명되어 있습니다);
5) AI 에이전트의 가장 큰 장점은 "애플리케이션 우선"이며, "두꺼운 프로토콜, 얇은 애플리케이션" 논리에 속합니다. 하지만 프로토콜을 어떻게 두껍게 만들 것인가? 유휴 해시레이트 리소스를 어떻게 동원하고, 분산 아키텍처로 알고리즘의 저비용 애플리케이션 장점을 구동하여 금융, 의료, 교육 등 더 수직적인 세분화된 시나리오를 활성화할 것인가입니다. 그리고 애플리케이션은 어떻게 얇아질 수 있을까요? AI 에이전트의 자율적인 자산 관리, 자율적 의도 거래, 자율적 멀티모달 상호작용 등은 한순간에 이루어질 수 없습니다. 한 번에 큰 것을 먹으려 하지 말고, 요구 사항을 세분화하고 천천히 구현해야 합니다. 그렇지 않으면 DeFi 시나리오의 성숙한 표준도 1-2년이 소요될 것입니다;
6) Web2 영역의 MCP 프로토콜과 Manus 자동화 실행 등은 Web3 영역의 혁신에 영감을 줍니다. MCP + Manus를 기반으로 Web3 애플리케이션 시나리오에 적합하게 직접 확장 개발하거나, 분산 협업 프레임워크로 MCP 위에 향상된 업무 시나리오를 만들 수 있습니다. 처음부터 모든 것을 전복하려 하지 말고, 기존 제품 프로토콜을 적절히 최적화하여 Web3의 대체 불가능한 차별화된 장점을 발휘하는 것으로 충분합니다. Web2든 Web3든 모두 이번 AI LLM 대혁신 과정에 있으며, 이념은 중요하지 않습니다. 진정으로 AI 기술 발전 과정을 추진할 수 있는 것이 중요합니다.
