지난 1개월간 범 AI 영역의 다양한 동향을 관찰한 결과, 흥미로운 진화 논리를 발견했습니다: web2AI는 중앙화에서 분산형으로, web3AI는 개념 증명에서 실용성으로 나아가고 있으며, 두 영역은 현재 가속화되어 융합되고 있습니다.
1) 먼저 web2AI의 발전 동향을 보면, Apple의 로컬 인텔리전스와 다양한 오프라인 AI 모델의 보급은 AI 모델이 더 가볍고 편리해지고 있음을 반영합니다. 이는 AI의 매개체가 더 이상 대규모 클라우드 서비스 센터에 국한되지 않고 스마트폰, 엣지 디바이스, 심지어 IoT 단말기에도 배포될 수 있음을 의미합니다.
한편, 제미니(Gemini)와 Claude는 MCP를 통해 AI-AI 대화를 구현하며, 이러한 혁신은 AI가 단일 지능에서 클러스터 협업으로 전환되고 있음을 나타냅니다.
문제는, AI의 매개체가 고도로 분산될 때 이러한 분산 실행 중인 AI 인스턴스 간의 데이터 일관성과 의사결정 신뢰도를 어떻게 보장할 것인가입니다.
여기에는 다음과 같은 요구 논리가 있습니다: 기술 발전(모델 경량화) → 배포 방식 변화(분산형 매개체) → 새로운 수요 발생(탈중앙화 검증).
2) 다음으로 web3AI의 진화 경로를 보면, 초기 AI 에이전트 프로젝트는 대부분 밈(meme) 속성이 주를 이루었지만, 최근에는 시장이 단순한 런치패드 투기에서 더 기본적인 AI layer1 인프라 시스템의 체계적 구축으로 전환되고 있습니다.
해시레이트, 추론, 데이터 주석, 저장 등 다양한 기능 계층에서 전문화된 분업이 시작되고 있습니다. 예를 들어, @ionet은 탈중앙화 해시레이트 통합에 집중하고, 비트(Bit)센서는 탈중앙화 추론 네트워크를 구축하며, @flock_io는 연합 학습과 엣지 컴퓨팅에 힘쓰고, @SaharaLabsAI는 분산 데이터 인센티브 방향에서, @Mira_Network는 분산 합의 메커니즘을 통해 AI 환각을 줄이는 등의 노력을 하고 있습니다.
여기에는 점차 명확해지는 공급 논리가 있습니다: 밈(meme) 투기 냉각(버블 정리) → 기본 인프라 수요 부각(절실한 수요 주도) → 전문화된 분업 등장(효율성 최적화) → 생태계 협력 효과(네트워크 가치).
보시다시피, web2AI의 수요 "약점"이 점차 web3AI가 공급할 수 있는 "강점"에 가까워지고 있습니다. web2AI와 web3AI의 진화 경로가 점차 수렴하고 있습니다.
web2AI는 기술적으로 점점 더 성숙해지고 있지만 경제적 인센티브와 거버넌스 메커니즘이 부족합니다. web3AI는 경제 모델에서 혁신적이지만 기술적 구현은 web2에 뒤처져 있습니다. 두 영역의 융합은 서로의 장점을 보완할 수 있습니다.
사실, 이들의 융합은 온체인 "신속한 검증"과 온체인 "효율적인 컴퓨팅"의 AI 결합이라는 새로운 패러다임을 탄생시키고 있습니다.
이 패러다임에서 AI는 더 이상 단순한 도구가 아니라 경제적 정체성을 가진 참여자가 됩니다. 해시레이트, 데이터, 추론 등의 자원 중심은 오프라인에 있지만, 동시에 경량화된 검증 네트워크가 필요합니다.
이러한 조합은 매우 교묘합니다: 오프라인 컴퓨팅의 효율성과 유연성을 유지하면서 경량화된 온체인 검증을 통해 신뢰성과 투명성을 보장합니다.
참고: 아직도 많은 사람들이 web3AI를 언급하면 가짜 명제라고 생각하지만, 주의 깊게 관찰하고 약간의 선견지명을 가진다면, AI의 빠른 발전 속도는 결코 web2와 web3를 구분하지 않지만, 인간의 편견은 그렇다는 것을 알 수 있습니다.
