최근 제시는 X(이전의 Twitter) 플랫폼에서 실험을 진행했습니다. 그는 가치 있는 정보와 순수한 스팸 사이의 "경계선"에 있는 암호화된 콘텐츠 3개를 게시하여 Kaito 플랫폼에서 Yap 포인트 알고리즘의 경계를 테스트했습니다. 예상치 못하게 24시간도 채 되지 않아 제 계정 @jessethecook69가 Kaito Yapper 목록에서 세계 9위에 올랐고, 중국 지역에서는 1위를 차지했습니다. 콘텐츠의 질이 좋지 않다는 이유만으로 빠르게 순위권에 진입하는 현상은 카이토가 주장하는 AI의 콘텐츠 채점 알고리즘이 실제로 주장하는 만큼 공정하고 엄격한지 의문을 갖게 합니다. 아니면 악용할 수 있는 허점이 있는 걸까?
이 실험의 일환으로 게시된, 내용에 경계를 이루는 세 개의 트윗은 다음과 같습니다. 이러한 콘텐츠의 스타일은 일상생활에 가깝고, 재미있고 시각적인 효과를 통해 빠르게 대량 상호작용을 얻습니다.
사실, 커뮤니티에는 이미 비슷한 질문이 많이 있습니다. Blockworks의 보고서에 따르면, 한 사용자가 같은 단어로 트윗에 반복적으로 답글을 달아(예: 계속해서 "답글"을 달아) 실수로 수백 개의 Yap 포인트를 획득했다고 합니다. 당국이 이러한 허점을 신속하게 수정할 수는 있겠지만, 이러한 사례만으로도 토론을 촉발하기에 충분합니다. 카이토가 만든 "정보는 자본이다"(InfoFi) 모델이 실제로 고품질 정보에 대한 인센티브를 제공할 수 있을까요? 아니면 어떤 경우에는 새로운 교통 게임으로 변질될 수 있을까요?
이러한 질문에 답하려면 Kaito의 기본 원리를 심층적으로 분석하고 Twitter API가 제공하는 방대한 메타데이터를 어떻게 사용하는지, 의미 분석 및 추세 판단을 위해 OpenAI의 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델과 이를 결합하는 방법, 그리고 스마트 팔로워 시스템 및 Yap 포인트와 같은 "사회적 인센티브" 메커니즘을 통해 탈중앙화 정보 생태계를 구축하는 방법을 이해해야 합니다. 다음으로 제시는 이 문제를 두 가지 관점, 즉 업계의 중요성과 기술적 세부 사항에서 분석할 것입니다.
정보는 자본이다: 카이토의 플랫폼 혁신과 산업적 중요성
카이토가 주장하는 새로운 인포파이(InfoFi) 모델은 기술과 제품 측면에서 혁신적인 실험일 뿐만 아니라, 암호화폐 산업의 정보 전파 메커니즘과 마케팅 패러다임에 구조적인 영향을 미치고 있습니다. 과거에는 암호화폐 프로젝트의 마케팅이 주로 전통적인 수단에 의존했습니다. 즉, 홍보 대행사를 고용하고 KOL(암호화폐계의 주요 여론 선도자)과 협력하여 소셜 미디어에서 추진력을 얻는 방식이었습니다. 이 모델에서는 정보가 불투명하고 비효율적으로 전달되는 경우가 많고, "소프트 기사"와 아첨하는 게시물도 대량 생겨났습니다. 이와 대조적으로, 카이토는 알고리즘 기반 커뮤니티 인센티브를 통해 게임의 규칙을 바꾸고 있습니다. 프로젝트 소유자, KOL, 일반 사용자 간의 관계가 콘텐츠 가치와 기여도에 따른 경쟁 환경으로 대체됩니다.
프로젝트 마케팅 패러다임은 '전달'에서 '참여'로 전환됩니다.
기존 모델에서 프로젝트 소유자는 종종 사용자의 관심을 돈으로 살 수 있는 광고 공간으로 여겼습니다. 즉, 홍보 게시물을 게시하기 위해 큰 Vs를 지불한 다음, 후자의 거대한 팬층을 이용해 정보를 전파했습니다. 하지만 이런 유형의 마케팅에는 분명한 위험이 있습니다.
그 효과는 측정하기 어렵습니다. KOL 팬 중 실제로 이 프로젝트에 관심을 갖는 사람이 몇 명이나 될까요? 전환율은 얼마입니까? 프로젝트 파티는 많은 예산을 썼지만 실제 사용자 전환이 거의 이루어지지 않아 과장된 "목소리"만 얻었을 뿐입니다.
· 정보의 신뢰성이 의심스럽습니다. 요즘 시청자는 어떤 콘텐츠가 유료 광고인지 쉽게 알아낼 수 있으며, 이런 강렬한 광고 게시물에 대해서는 경계심을 갖거나 심지어 혐오감을 느끼는 경우가 많습니다.
Kaito의 등장으로 참여형 분산 커뮤니케이션 패러다임이 생겨났습니다. "Yap-to-Earn"을 통해 프로젝트는 더 이상 마케팅 예산을 몇몇 큰 V에 집중할 필요가 없고 대신 Kaito의 Yapper 목록 시스템에 연결하여 커뮤니티 구성원이 프로젝트를 대신하여 자발적으로 발언할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 새로운 프로젝트가 영향력을 확대하고 싶다면 Kaito와 협력하여 플랫폼에서 해당 프로젝트의 커뮤니티 리더보드를 시작할 수 있습니다. 프로젝트에 대한 오리지널 콘텐츠를 게시하는 모든 사용자는 포인트 경쟁에 참여하게 됩니다.
실제 효과는 전국민이 참여하는 콘텐츠 창작 경연대회와 비슷합니다. 앞으로 Yap 포인트나 에어드랍 보상을 얻기 위해 사용자들은 연구 프로젝트를 위해 경쟁하고, 심층 분석이나 고유한 통찰력을 게시하고, 보상을 받기 위해 리더보드에 오르려고 노력합니다. 프로젝트 당사자들은 비교적 낮은 비용(예: 목록 상단에 있는 사용자에게 토큰 에어드랍 이나 상품을 제공하겠다고 약속)으로 대량의 고품질 UGC(사용자 제작 콘텐츠)를 확보했습니다. 이러한 콘텐츠는 Twitter와 같은 공개 플랫폼에서 사용자에 의해 적극적으로 공유되며 전염성과 설득력이 더 강한 경우가 많습니다. 결국 이는 차가운 광고가 아니라 커뮤니티 구성원의 실제 목소리이기 때문입니다(인센티브가 있더라도 콘텐츠는 사용자 스스로가 만듭니다). 이 모델은 "주의 증명"의 사회적 버전이라고 불립니다. 리더보드에서 높은 순위를 차지한 게시자는 높은 가치의 정보를 제공한 것으로 간주되므로 이에 상응하는 혜택을 받습니다.
이런 관행을 InfoFi라고 부르든 SocialFi라고 부르든, 이는 본질적으로 프로젝트 커뮤니케이션이 구성되는 방식을 바꾸고 있습니다. 마케팅은 더 이상 중앙집중형 팀에 의해 전적으로 주도되지 않고, 대신 커뮤니티의 인센티브 중심의 집단적 창조물이 되었습니다. 프로젝트 당사자의 역할도 전통적인 광고 후원자에서 지역 사회 활동을 시작하고 보상을 제공하는 자로 바뀌었습니다.
더 이상 팬만으로 영웅을 판단하지 않는다: 소규모 KOL은 카이토를 이용해 어떻게 성공적으로 반격할 수 있을까?
InfoFi 생태계에서 기존 암호화폐 KOL의 역할도 바뀌었습니다. 한편, 최고의 KOL은 여전히 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, Vitalik과 jesse.base와 같은 업계 리더는 여전히 Yapper 목록의 상위에 있습니다. 이는 실제 통찰력과 대량 팔로워를 보유한 의견 리더가 여전히 해당 주제를 지배할 수 있음을 보여줍니다. 반면, 이러한 KOL은 이제 공개 경쟁 환경에 있습니다. 즉, 그들이 말할 때마다 알고리즘에 의해 객관적으로 기록되고 점수가 매겨지며, 점수는 한눈에 알 수 있습니다. 실제로 정보를 제공하는 KOL에게 이는 긍정적인 인센티브입니다. 하지만 과거에 명성에만 의존하고 실질적인 콘텐츠를 거의 생산하지 않았던 KOL의 경우, InfoFi 메커니즘 하에서 그들의 영향력은 점차 약해질 수 있습니다. 광고만 올리고 포인트를 얻지 못하며, 토론과 상호작용에 적극적으로 참여하지 않는다면 리더보드에서 순위가 떨어지고 커뮤니티에서 "실체가 없는 사람"으로 간주될 것입니다. 이런 방식으로 KOL은 커뮤니티 토론에 더욱 적극적이고 진지하게 참여해야 하며, 그렇지 않으면 늦게 참여하는 사람들에게 뒤처질 수 있습니다.
제시는 일부 중간 레벨 KOL이 카이토의 도움으로 "복귀"를 달성했다는 것을 관찰했습니다. 이들은 상위 V만큼 팬이 많지는 않지만, 고품질의 콘텐츠를 부지런히 제작하기 때문에 순위가 높고 상위 V와 비슷한 수준의 노출도를 얻습니다. 이는 기존 KOL의 영향력 패턴에 대한 충격입니다. 영향력은 더 이상 팬의 수에 의해서만 결정되지 않고, 콘텐츠의 가치와 평판에 의해서도 결정됩니다. 이는 일종의 "영향력 채굴"에 비유할 수 있습니다. KOL은 지속적으로 고품질 정보를 제공하여 영향력 포인트(Yap)를 "채굴"합니다. 단순히 팬을 장기적으로 축적하는 것에 의존하던 과거의 관행과 비교하면, 이 모델에서는 영향력을 획득하는 방식이 더욱 입체적이고 역동적입니다.
동시에 KOL의 수익화 모델도 변화하고 있습니다. 과거에는 인플루언서들이 주로 프로젝트 오너들의 유료 홍보를 통해 수익을 냈지만, 이제는 추가적인 채널이 생겼습니다. 바로 Yap 포인트를 모아두고 나중에 사용할 수 있도록 기다리는 것입니다(예: 플랫폼 토큰인 KAITO로 교환). 단기적으로 Yap 포인트 자체는 직접 현금화할 수 없지만, 상대적으로 높은 기대 가치가 부여됩니다(유통시장 해당 가치에 비해 할인된 가격으로 거래될 것이라는 기대가 이미 존재합니다). 야프는 희소하고 얻기 어렵기 때문에 많은 KOL은 카이토에서 활동적으로 지내기 위해 시간을 투자하는데, 이는 마치 초기 단계에서 "채굴"에 참여하여 미래의 이익을 얻는 것과 비슷합니다.
일부 프로젝트(예: Berachain)가 Kaito의 상위 Yappers에게 타깃 에어드랍 보상을 제공하면 KOL은 이러한 추가 혜택을 얻기 위해 리더보드 상위에 머물려는 동기가 더 커집니다. 이를 통해 프로젝트 소유자가 광고 비용을 KOL에게 직접 지불할 필요성이 눈에 띄게 줄어듭니다. 광고를 게시하기 위해 큰 금액을 지불하는 대신, Kaito에서 모든 사람이 토론에 참여하도록 장려하기 위해 예산의 일부를 커뮤니티 보상으로 따로 마련하는 것이 더 좋습니다. KOL도 이로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 KOL과 프로젝트 당사자의 관계는 기존의 A당사자와 B당사자 관계에서 커뮤니티 운영 활동에 공동으로 참여하는 파트너 관계로 변화합니다. KOL은 커뮤니티의 인정을 받기 위해 프로젝트에 대한 진정한 통찰력을 보여줘야 하며, 프로젝트 소유자 역시 KOL이 더 많은 사람들이 자신에 대해 논의하도록 이끄는 것을 기쁘게 생각합니다. 두 당사자는 개방형 플랫폼에서 상호작용하며, 정보는 더 투명하고 명확하게 드러납니다.
KOL 에이전시의 기회와 과제
KOL 에이전시의 경우, 카이토 모델은 양날의 검입니다. 한편으로는 KOL 에이전시가 과거에 가졌던 독점적 가치 중 일부를 약화시킵니다. 즉, 프로젝트 당사자는 Kaito가 제공하는 데이터와 순위를 직접 사용하여 에이전시의 네트워크 리소스에 지나치게 의존하지 않고도 실제로 효과적인 커뮤니케이터를 찾을 수 있습니다. Kaito는 정량적 KOL 맵과 성과 목록을 참고 자료로 제공하여 프로젝트 소유자가 해당 분야에서 가장 활발하게 소통하는 사람을 파악하고 프로젝트에 높은 참여도와 충성도를 보이는 사용자를 파악할 수 있도록 돕습니다. 과거에는 고위 KOL 기관만이 이러한 데이터 투명성에 접근할 수 있었습니다(장기적인 경험을 바탕으로 어떤 KOL이 전환을 잘 이루는지 알고 있었습니다). 이제 카이토는 이러한 지표를 공개하고 디지털화했습니다. 정확한 KOL 맵은 마케팅 효과를 개선하고 프로젝트 당사자의 가치 수익을 증가시킬 수 있습니다. 이 맵을 구축하는 데에는 방대한 데이터의 정리 및 가중치 부여가 필요한데, 이는 Kaito의 핵심 경쟁 우위 중 하나입니다. KOL 에이전시가 여전히 오래된 모델을 사용하고 모호한 KOL 목록과 광범위한 마케팅 전략만 제공한다면 그 가치는 필연적으로 의문시될 것입니다.
하지만 반면에 KOL Agency가 완전히 쓸모없는 것은 아닙니다. 관심이 있는 기관이라면 Kaito를 채택하여 새로운 도구로 활용할 수 있습니다. Kaito Pro와 같은 프리미엄 서비스를 구독하면 심층적인 데이터 통찰력을 얻고 고객을 위한 더욱 효과적인 커뮤니케이션 전략을 개발할 수 있습니다. Kaito 플랫폼의 도움으로 KOL Agency는 프로젝트 소유자가 다음과 같은 커뮤니케이션 목표를 보다 정확하게 달성하도록 도울 수 있습니다.
· KOL 선별: Yapper 순위, Smart Follower(핵심 팔로워) 수 등의 지표를 참고하여 프로젝트에 가장 적합한 KOL을 선정하여 협력을 진행합니다.
· 주제 계획: Kaito의 업계 동향 분석을 활용하여 커뮤니티 토론에 포함될 프로젝트의 이슈 주제를 계획하고 더 많은 사용자가 토론에 참여하도록 유도합니다.
· 모니터링 효과: 프로모션 효과를 실시간으로 모니터링하고, 야프 포인트 증가 및 순위 변화를 통한 음성 전환을 측정하며, 언제든지 전략을 조정할 수 있습니다.
· 규칙 최적화: 프로젝트 소유자가 Kaito의 규칙 보너스를 최대한 활용할 수 있도록 안내합니다. 여기에는 Launchpad 커뮤니티 투표(커뮤니티가 목록에 있는 프로젝트에 투표하는 활동)를 시작하는 방법, 커뮤니티가 더욱 관련성 있는 콘텐츠를 제작하도록 인센티브를 제공하는 시기 등이 포함됩니다. 이 역할은 검색 엔진 시대의 SEO 컨설턴트와 다소 유사합니다. 이제는 Kaito 생태계에서 플레이하는 방법을 전문으로 하는 InfoFi 컨설턴트가 있습니다.
이 과정에서 KOL Agency의 가치 포지셔닝은 '자원 중개자'에서 '전략적 컨설턴트'로 바뀌게 되며, 이를 위해서는 Kaito의 알고리즘 메커니즘과 커뮤니티 운영 방식에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 예민한 후각을 가진 일부 여행사에서는 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 높은 점수를 유도하는 열쇠를 찾기 위해 카이토의 포인트 계산 방법을 연구하기 시작했을 것으로 예상됩니다. 물론, 카이토의 알고리즘은 지속적으로 업데이트되고 최적화되고 있다는 점은 주목할 만합니다. 간단한 루틴으로는 속이기 쉽지 않지만, 규정 준수 범위 내에서는 여전히 최적화의 여지가 많이 있습니다(가짜 게시물을 만들기 위해 화면을 스와이프하는 대신 실제 커뮤니티 토론을 유도하는 등). 전반적으로 Kaito는 KOL 에이전시에 도전 과제를 제시하지만 동시에 이러한 추진력을 바탕으로 새로운 기회를 제공합니다. InfoFi 도구를 완벽하게 숙지하고 잘 활용할 수 있는 사람이라면 새로운 패러다임에서도 고객에게 지속적으로 가치를 창출할 수 있을 것입니다.
정보 전달의 질 향상 및 알고리즘 과제
카이토가 업계 커뮤니케이션 콘텐츠의 질을 향상시켰다는 것은 누구나 알 수 있습니다. InfoFi 인센티브 메커니즘을 통해, 소셜 플랫폼에 넘쳐나던 순수한 광고와 주문형 게시물이 억제되었고, 보다 자세한 분석과 합리적인 토론으로 대체되었습니다. 이는 의심할 여지 없이 전체 암호화폐 커뮤니티의 정보 환경에 긍정적인 영향을 미칩니다. 투자자는 더욱 통찰력 있는 관점 볼 수 있고 무의미한 소음에 의해 오도될 리스크 줄일 수 있습니다. 프로젝트 소유자는 커뮤니티로부터 칭찬이나 모욕만이 아닌, 더욱 진정성 있는 피드백과 제안을 받을 수도 있습니다. 진정으로 가치 있는 정보에 주의를 기울이고, 정보 흐름의 효과와 가치가 크게 향상됩니다.
하지만 이 모든 것에는 우리의 주의를 요하는 숨겨진 문제, 즉 알고리즘의 지배 하에서 담론의 힘이 집중되는 문제가 숨겨져 있습니다. 점점 더 많은 산업 거래소가 Kaito와 같은 플랫폼으로 이전함에 따라 플랫폼 알고리즘 자체가 막대한 영향을 미치게 되었습니다. 사람들이 구글의 검색 알고리즘이 어떤 웹사이트가 보여질지 결정한다고 걱정했던 것처럼, 이제 카이토의 알고리즘은 실제로 어떤 목소리를 증폭할지 결정합니다. InfoFi는 공정하다고 주장하지만, 이전 분석에서 언급했듯이 해당 메커니즘은 평판이 좋은 사용자에게 유리합니다. 이로 인해 일부 혁신적인 아이디어나 반대 관점 대중 유명인사에게 인정받지 못하면 전파하기 어려울 수 있습니다. 시간이 지나면서 또 다른 종류의 "정보 고치"가 형성될까요?
Kaito 플랫폼이 상업적 이익을 위해 알고리즘을 미세하게 조정할 가능성도 주목할 가치가 있습니다. 예를 들어, 알고리즘은 협력 프로젝트에 대한 정보를 홍보하는 데 편향될 수 있습니다(Kaito와 연결된 프로젝트의 경우, 시스템이 사용자에게 더 많은 논의를 하도록 분명히 독려하는 것으로 관찰되었습니다). 탈중앙화 옹호하는 암호화폐 커뮤니티로서, 우리는 알고리즘 독점에 대해 경계해야 하며, 카이토에게 규칙을 만드는 데 있어 투명하고 공정해야 한다고 촉구해야 합니다. 카이토는 현재 몇 가지 FAQ와 기본 원칙을 공개했지만, 구체적인 점수 세부 사항은 여전히 블랙박스 상태입니다. 앞으로는 커뮤니티가 알고리즘 진화를 감독하고 InfoFi 모델이 진정으로 고품질 정보에 공정한 인센티브를 제공하는지 확인하기 위해 DAO 기반 거버넌스가 더 필요할 수 있습니다.
기술 원리: 데이터 수집부터 AI 분석까지의 메커니즘
Twitter API 데이터 수집: 콘텐츠 기반 및 과제
암호화된 정보에 중점을 둔 플랫폼인 카이토는 먼저 트위터(X)로부터 지속적으로 데이터를 얻어야 합니다. Kaito는 공식 API 인터페이스를 통해 각 트윗의 텍스트, 게시 시간, 좋아요 및 리트윗 수와 같은 메타데이터를 자동으로 수집하고, 이를 작성자 정보 및 대화형 사용자 목록과 연결하여 이후 알고리즘 판단의 기초를 마련합니다.
예를 들어, 비트코인을 논의하는 트윗의 경우 Kaito는 트윗 내용, 게시 시간, 상호작용 인기도, 게시자의 영향력을 기록합니다. 업계의 큰 V가 상호작용에 참여하면 알고리즘은 해당 정보가 더 가치 있다고 판단합니다. 이 모든 것을 달성하기 위한 전제 조건은 Twitter API의 효율적인 스케줄링과 활용입니다.
일론 머스크가 취임한 이래로 Twitter는 API 사용 비용을 상당히 인상했습니다. 기업용 인터페이스의 시작 가격은 한 달에 최대 42,000달러입니다(쿼리할 수 있는 트윗 수는 약 5,000만 개에 불과합니다). 암호화폐 커뮤니티 전체의 동향을 추적하려면 필요한 통화 수가 이 수준을 훨씬 넘어서며, 이로 인해 기업 프로젝트에 엄청난 비용 압박이 가해집니다. Kaito 관계자는 구체적인 대책을 자세히 설명하지 않았지만, 해당 팀이 모든 API 호출을 신중하게 계산했을 것으로 추측할 수 있습니다. 그들은 데이터 수집 비용을 통제하기 위해 다음과 같은 전략을 채택했을 가능성이 높습니다.
핵심 영역에 집중하세요: 호출 할당량을 절약하기 위해 전체 플랫폼에서 무차별적으로 데이터를 크롤링하는 것보다 특정 암호화 영역에서 핵심 계정과 주제를 크롤링하는 것을 우선시하세요.
일괄 쿼리 및 캐시: 일괄 쿼리, 캐시 및 기타 기술적 수단을 사용하여 반복되는 요청을 줄이고 API 호출 수를 최소화합니다.
사용자 승인 크라우드소싱: 일부 분석가는 Kaito가 사용자에게 X 계정을 연결하여 승인 토큰을 얻도록 요구하고 일부 데이터 크롤링 작업을 사용자에게 직접 "크라우드소싱"하여 공식적인 빈도 제한을 우회한다고 추측합니다.
제시의 견해에 따르면, 이러한 전략은 핵심 기능에 영향을 미치지 않으면서 데이터 비용과 리스크 최대한 줄이는 것을 목표로 하며, 이를 통해 InfoFi 모델이 안정적인 데이터 소스를 확보할 수 있도록 합니다.
ChatGPT 콘텐츠 분석: AI가 정보 가치를 강화합니다
엄청난 양의 데이터를 수집하는 것은 단지 시작일 뿐입니다. 카이토의 더 중요한 마법 무기는 OpenAI의 ChatGPT 모델을 사용하여 콘텐츠에 대한 의미 분석과 품질 평가를 수행하는 것입니다. 간단히 말해서, 카이토는 AI가 정보를 "맛보는" 것과 "필터" 역할을 할 수 있도록 해줍니다. 사용자가 X에 게시할 때마다 백그라운드 알고리즘이 콘텐츠에 대한 지능적인 분석을 수행합니다. 여기에는 트윗에서 논의된 주제를 식별하고, 콘텐츠가 가치 있는지 평가하고, 콘텐츠에 부정행위가 있는지 확인하는 것이 포함됩니다.
Kaito는 고급 대규모 언어 모델의 도움으로 언어 장벽을 극복하고 영어와 중국어 등 여러 언어의 콘텐츠를 동등하게 이해하고 점수를 매길 수 있으며, 어느 한쪽을 선호하지 않는다고 주장합니다. 즉, 사용자가 자신의 의견을 표현하는 데 어떤 언어를 사용하든 이론적으로는 적절한 Yap 포인트 보상을 받을 수 있다는 의미입니다.
ChatGPT 모델은 스팸 및 플러딩 콘텐츠를 식별하는 데에도 사용됩니다. 카이토 관계자와 커뮤니티에 따르면, 그들은 콘텐츠의 독창성과 깊이를 매우 중요하게 여긴다고 합니다. 그들은 단순히 표면적으로 높은 상호작용 데이터만 가지고는 높은 점수를 주지 않을 것이고, 단순히 화면을 넘기는 행동이나 무의미한 상호작용에는 보상하지도 않을 것입니다. 예를 들어, 게시물에 "암호화폐", "암호화폐"와 같은 키워드를 기계적으로 스팸으로 입력하더라도, 시스템은 실제적이고 의미 있는 토론을 우선시하기 때문에 AI가 보너스 포인트를 얻도록 속일 수 없습니다.
제시 자신의 경험은 이런 이상에 의문을 제기합니다. 실험에서 저는 모호한 의미를 지닌 멋진 사진 3장과 몇 단어의 트윗만 게시했고, 예상치 못하게 야프 포인트 190점을 획득했습니다. 이 세 트윗의 댓글 섹션은 칭찬으로 가득 차 있고 실질적인 정보는 거의 없습니다.
이렇게 수분이 많은 콘텐츠가 높은 점수를 받을 수 있다는 사실은 우리에게 의문을 제기합니다. 비용 문제로 인해 Kaito의 알고리즘이 각 트윗을 단어별로 심층적으로 의미 분석하지 않았을 수도 있고, 점수 매기기 과정에서 어떤 단순화 전략을 채택했을 수도 있습니다. 아마도 현재 시스템은 여전히 기본적인 상호작용 데이터를 기반으로 점수를 결정하고 의미적 이해에 어느 정도 균형을 맞추고 있을 것입니다. 이러한 발견으로 인해 제시는 카이토 알고리즘의 엄격성에 의문을 품게 되었습니다. 소위 지능형 콘텐츠 채점 메커니즘이 실제로 어느 정도 구현되어 있을까요?
스마트 팔로워 메커니즘: 영향력 평가에서 양보다 질
카이토는 콘텐츠 수준에서 AI 분석을 도입했지만, '연결' 요소도 무시하지 않았습니다. 이 플랫폼의 혁신은 암호화폐 세계에서 소셜 그래프를 구축하고 팔로워의 질을 콘텐츠 가치 평가에 통합하는 "스마트 팔로워" 메커니즘을 도입한 데 있습니다. 카이토에게는 팔로워 수보다 누가 당신을 팔로워하는지가 더 중요합니다. 서로를 팔로우하고 암호화의 핵심을 형성하는 잘 알려진 개인 계정은 알고리즘에 의해 스마트 팔로워로 분류됩니다.
만약 어떤 작가가 많은 팬(비탈릭 부테린, 바이낸스 CZ 등)을 보유하고 있다면, 그 작가의 영향력은 분명 엄청나며, 그에 따라 그가 콘텐츠를 게시하여 얻을 수 있는 포인트의 상한도 높아질 것입니다.
이러한 소셜 그래프 모델을 통해 카이토는 각 트윗의 "서클 내부 확산"을 보다 객관적으로 측정할 수 있습니다. 즉, 서클 밖을 지나가는 사람들에게 퍼졌는지, 아니면 업계 최고 인물의 비전에 직접 도달했는지를 측정할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 메시지가 100번 리트윗되었다 하더라도, 그 대부분이 소규모 계정 간의 상호 오락에서 나온 것이라면, 그 메시지의 실제 가치는 제한적일 수 있습니다. 반면 다른 메시지는 리트윗이 10개에 불과하지만 비탈릭과 같은 거물급 인사가 참여했다면 후자의 "골드 함량"은 당연히 더 높을 것입니다. 이 두 가지 상황에서, 카이토는 단순히 리포스트나 좋아요 수로만 판단하지 않고 완전히 다른 야프 포인트를 부여합니다.
실제 결과를 보면, Yap 목록 상위에 랭크된 계정은 팔로워가 가장 많은 인플루언서가 아닌, 상위 KOL에게 인정받는 영향력 있는 플레이어일 가능성이 더 높습니다. 한 연구 보고서에 따르면, 카이토는 팬 수나 조회수와 같은 전통적인 지표를 믿지 않고 "스마트 팬"의 평판 가중치에 보상을 집중합니다. 팬이 수십만 명이라 하더라도 콘텐츠에 실제 가치가 없다면 야프를 얻는 사람은 매우 적을 수 있습니다. 이러한 "양보다 질"을 중시하는 평가 방식은 순전히 트래픽 경쟁의 단점을 어느 정도 바로잡았고, InfoFi의 정보 배포에 학계의 "동료 평가"의 영향을 미쳤습니다. 즉, 전문가의 칭찬을 받은 콘텐츠만이 눈에 띄게 될 수 있다는 것입니다.
물론, 스마트 팔로워 시스템의 구체적인 알고리즘 세부 사항은 당국에 의해 비밀로 유지되고 있으며, 우리는 결과로부터 그 일반적인 논리를 추론할 수 있을 뿐입니다. 카이토 팀은 규칙이 완전히 투명해지면 일부 사람들이 불가피하게 속임수를 써서 점수를 높이고, 이로 인해 생태계의 공정성이 파괴될 것을 우려하고 있습니다. 현재 소셜 그래프가 도입되면서 알고리즘이 부정행위를 방지하기가 더 어려워졌지만, 신규 참가자에게는 새로운 과제가 생겼습니다. 즉, 서클 내 유명 인사들의 관심과 상호작용을 끌어내는 방법이 높은 점수를 얻는 주요 기준이 되었습니다. 한편으로는 콘텐츠 제작자에게 긍정적인 인센티브가 되지만, 다른 한편으로는 소수의 거물이 발언권을 장악하는 게임으로 전락할 수 있다는 막연한 우려가 있습니다. 결국 알고리즘이 아무리 똑똑하더라도 궁극적으로 가치를 부여하는 것은 대인 관계 네트워크이기 때문입니다.
기술 비용과 다층 AI 아키텍처 간의 균형
"블랙 테크놀로지"로 가능한 많은 기능을 도입한 만큼, 우리는 차분히 실제 비용을 검토해 볼 필요가 있습니다. 카이토의 복잡한 시스템을 뒷받침하는 기술적 비용은 결코 저렴하지 않습니다. 첫 번째는 데이터 수집 비용입니다. 앞서 언급했듯이, 공식적인 채널을 통해 대량의 트위터 데이터를 얻는 것은 매우 비용이 많이 들며, 한 달에 수만 달러의 비용이 쉽게 듭니다. 업계 소식통에 따르면, 카이토는 초창기에는 제3자 채널이나 비공개 인터페이스를 통해 데이터를 얻으려고 시도했지만, 트위터가 정책을 강화하면서 이러한 모호한 방법은 지속 불가능해졌고, 더 높은 수준의 API 권한에 대한 비용을 지불해야 했습니다. 이로 인해 Kaito는 제품 전략에서 타협을 해야 했습니다. 일반 사용자에게 대량 의 쿼리를 공개하면 월별 API 호출 한도가 곧 상한에 도달할 것이었습니다.
카이토는 최근 일반 사용자에게는 비교적 제한적인 무료 쿼리 서비스를 제공하고, 심층적인 데이터 분석 기능은 기관 및 전문 고객에게 판매하는 것을 선호합니다. 예를 들어, 일부 헤지펀드는 월 800달러가 넘는 비용을 내고 Kaito Pro 프로 버전을 구독합니다. 소수의 유료 "대규모 사용자"에게 높은 데이터 요금을 부담시키는 서비스를 제공함으로써, Kaito가 현재 주로 To B(기업 조직용) 사업 경로를 선택하는 이유도 설명할 수 있습니다.
또 다른 주요 비용은 AI 해시레이트 입니다. 카이토는 공식적으로 GPT-4 수준의 AI를 사용하여 콘텐츠를 이해한다고 주장하지만, ChatGPT-4 인터페이스에 대한 모든 호출은 돈 낭비일 뿐입니다. GPT-4 구문 분석이 모든 트윗에 대해 실시간으로 호출된다면 비용은 천문학적일 것입니다. 대략적인 추정: 더 저렴한 ChatGPT-3.5를 사용하더라도 50,000개의 트윗을 처리하는 데 수천 달러의 비용이 들 수 있습니다. 몇 배나 더 비싼 GPT-4 모델을 전체 분석에 사용하면 월 비용이 수만 달러에 달할 수도 있습니다.
당연히 카이토는 그런 짓을 하지 않을 것이다. 이 팀은 "AI 고용 합리화" 전략 세트를 개발했을 것으로 추정됩니다. 필요한 경우에만 대규모 모델을 사용하고, 중요하지 않은 장소에는 규칙 필터링이나 소규모 모델 예측을 사용하고, ChatGPT 호출 빈도를 최소화하는 것입니다. Kaito가 자체적으로 대규모 모델이나 다중 에이전트 시스템을 개발하고 있으며, 미세 조정된 오픈 소스 모델이 기본적인 의미적 채점 작업을 수행할 수 있도록 하려는 징후도 있습니다. 이런 방식으로 값비싼 GPT-4는 복잡한 문제가 발생하거나 긴 요약을 생성해야 할 때만 호출되므로 평균 호출 비용이 크게 줄어듭니다.
Kaito의 창립자인 Yu Hu는 현재 AutoGPT 이기종 에이전트 아키텍처를 사용하고, 백엔드에 여러 ChatGPT 모델을 배포하여 함께 작동하며, ChatGPT-4를 기본 핵심 모델로 사용한다고 밝혔습니다. 동시에, 그들은 자체 모델을 미세 조정하여 제3자에 대한 의존도를 줄입니다. 이러한 다층 모델 아키텍처는 효과와 비용 간의 카이토의 어려운 균형을 반영합니다. 한편으로는 알고리즘 분석이 뛰어나고 충분히 신뢰할 수 있어야 하며, 다른 한편으로는 검소하게 비용을 줄여야 합니다. 이러한 "두 가지 딜레마 사이의 균형"은 현재 InfoFi 사업 모델이 피할 수 없는 운영상의 과제입니다. 카이토는 "기술적 도박"을 하고 있다고 할 수 있습니다. 즉, 미래에 더 경제적이고 실행 가능한 대안을 찾기를 바라면서 기술적 참호를 만드는 데 돈을 쓰는 것입니다.
결론: InfoFi 모델의 반영과 미래
Kaito의 플랫폼 디자인은 최첨단 기술과 비즈니스 모델을 대담하게 융합한 것입니다. 소셜 콘텐츠를 "주목 자산"으로 정량화한 다음 토큰 인센티브를 사용하여 고품질 정보의 출력을 안내합니다. 듣기에는 좋지만, 실제로 구현하는 과정은 항상 순조롭지만은 않습니다. 카이토의 소위 "인포파이"는 어떤 면에서는 이름이 다른 SocialFi와 더 비슷합니다. 야프 포인트든 다른 이름이든, 핵심은 소셜 네트워크를 통해 트래픽과 영향력을 수익화하는 게임을 하는 것입니다. 이 점에서 이 프로젝트는 Friend.tech, Stars Arena 등 초기 SocialFi 프로젝트와 공통점이 있습니다.
차이점은 카이토가 AI 필터링과 평판 가중치를 추가하여 게임의 "품질 임계값"을 높이고 순수한 물 군대 트래픽이 난무하는 것을 막으려 했다는 것입니다. 그러나 지금까지의 결과를 보면 이 시스템도 여전히 마태 효과에서 벗어날 수 없습니다. 즉, 유명 기업이 목록을 장악하고, 높은 점수와 최상위 영향력은 매우 일관적이며, 눈에 띄고 싶은 소규모 기업은 유명 기업의 지원에 의존해야 합니다. 이는 정보 독점을 깨는 것인가, 아니면 기존의 시장을 강화하는 위장된 방식인가? 이는 카이토가 앞으로 직면해야 할 핵심 문제 중 하나가 될 것입니다.
더욱 현실적인 과제는 모델의 지속 가능성에 있습니다. 카이토는 이제 트위터 생태계에 크게 의존하고 있습니다. 데이터 소스와 사용자 상호작용은 거의 모두 X 플랫폼에 연결되어 있습니다. 타인에게 의존하는 이런 개발 모델은 어디까지 갈 수 있을까? 트위터가 API 가격을 다시 인상하고 데이터 접근 권한을 강화하면 카이토는 살아남을 수 있을까? 현재 높은 API 수수료로 인해 Kaito는 운영을 지원하기 위해 유료 고객에게 서비스를 제공해야 했습니다. 하지만 InfoFi 모델을 확대하여 보편적 참여를 허용하려면 결국에는 비용을 분산해야 할 것입니다.
반면, Yap 인센티브를 뒷받침하는 토큰 이코노미 에 대한 불확실성도 있습니다. 현재 야프 포인트의 가치는 예상 수준에 머물러 있습니다. 시장의 관심이 식고 기대 가치도 떨어지면 플랫폼의 상위 KOL들이 다른 곳으로 이동하여 Kaito가 콘텐츠 손실 리스크 직면하게 될까요? 다양한 플랫폼을 돌아다니는 KOL은 수익이 더 높은 곳으로 이동하는 경향이 있습니다. 카이토가 수익이나 영향력에 대한 충분한 수익을 지속적으로 제공할 수 없다면, 감정만으로는 이러한 상위 사용자를 유지하기에 충분하지 않습니다.
일반적으로 InfoFi 모델이 효과를 발휘하려면 심층적인 콘텐츠 제작에 대한 인센티브 제공과 자체 수익 창출 능력 유지 사이에서 더 나은 균형을 찾아야 합니다. 치열한 경쟁과 자원 제약 속에서 카이토는 지속 가능한 개발 경로를 찾을 수 있을까? 기다려 보죠.
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