인공지능(AI)은 컴퓨터 프로그램에 인간과 유사한 지능을 부여하는 데 전념하는 최첨단 기술입니다. AI는 인간 두뇌의 "신경망"을 모방하여 학습, 추론, 계획 및 예측과 같이 인간 지능이 필요한 작업을 컴퓨터 프로그램이 수행할 수 있도록 합니다. 현재 가장 널리 논의되는 핵심 AI 기술로는 대규모 언어 모델 (LLM)과 추론 시스템이 있습니다.
인공지능 기술과 밀접하게 관련된 또 다른 중요한 개념은 " AI 에이전트 "입니다. AI 에이전트는 인공지능 기술의 응용 사례로 볼 수 있으며, 자율적인 인지, 예측, 의사 결정 및 실행 능력을 갖춘 지능형 시스템입니다. 인공지능이 하나의 능력이라면, AI 에이전트는 실제로 행동을 취할 수 있는 인공지능 응용 프로그램이라고 할 수 있습니다.
이러한 강력한 특성 덕분에 AI 기술은 다양한 응용 분야에 도입되어 왔습니다. 그러나 기존 AI 시스템은 운영 과정에서 몇 가지 구조적 문제점을 안고 있습니다. 예를 들어, AI 모델은 막대한 컴퓨팅 자원을 요구하고 학습 비용이 상대적으로 높으며, AI 모델의 추론 과정을 검증하기 어렵고, 데이터, 모델, 컴퓨팅 파워 제공자들이 가치 분배에 공정하게 참여하지 못하는 문제가 있습니다. 이러한 문제점들은 웹3 기술의 고유한 장점을 통해 효과적으로 해결할 수 있습니다.
이러한 배경 속에서 웹3+AI 분야는 급속한 성장기에 접어들었습니다. 본 연구 보고서는 최근 투자 유치를 발표했거나 상당한 진전을 이룬 몇몇 프로젝트를 중심으로 이 분야의 원인, 현황, 그리고 미래 발전 방향을 심층적으로 분석하여, 그 근본적인 논리와 생태계적 가치를 더욱 깊이 이해하는 데 도움을 드리고자 합니다.
저자: 셜리 리 , Web3Caff 리서치 연구원
표지 사진: Unsplash 의 Andrew Kliatskyi 촬영, 타이포그래피: Web3Caff Research 제공
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목차
- 배경
- Web3+AI 통합의 배경 및 논리
- Web3+AI 트랙 배포
- 데이터 서비스
- Threshold AI Oracle s
- 대양
- MCP 프로토콜
- AI 컴퓨팅 성능/학습 네트워크
- 젠신
- 가이브
- AI 추론 네트워크
- 아이젠AI
- 추론 연구소
- 결정적 시기
- 판사
- AI 신뢰 및 신원 확인 프레임워크
- 트러스타.AI
- 키카드
- AI 결제 프로토콜
- x402 프로토콜 및 그 파생 프로토콜
- AP2 프로토콜
- 다른
- 다중 에이전트 아키텍처
- 가상 프로토콜
- AI 기반 블록체인
- 탈루스 네트워크
- 하이페리온
- Web3+AI 브라우저
- 도넛 랩스
- AI 생태계
- 마이셸
- 요약
- 다중 에이전트 아키텍처
- 데이터 서비스
- Web3+AI: "기술적 구조조정"인가, "허구적 담론"인가?
- 미래 전망
- 핵심 포인트 구조도
- 참고 자료
배경
2022년 ChatGPT가 등장하면서 웹2 환경에서 AI 기술이 지닌 엄청난 잠재력이 주목받기 시작했습니다. 이후 이러한 흐름은 웹3 환경으로 빠르게 확산되었고, 개발자들은 웹3에서 AI 기술의 가치를 탐구하기 시작했습니다.
2024년에는 Web3+AI 관련 논의가 폭발적인 성장을 경험했으며, 분산형 AI 컴퓨팅 파워 시장, 분산형 AI 추론 네트워크, AI 결제 프로토콜, AI 네이티브 블록체인과 같은 개념들이 잇따라 등장하여 Web3+AI 인프라의 다양한 하위 분야의 공백을 점차 메워 나갔습니다.
그렇다면 웹3는 왜 AI를 필요로 하고, AI는 왜 웹3 기술을 필요로 할까요?
첫째, 웹3의 경우 인공지능의 지능적 특성은 사용자가 복잡한 작업을 "추상적인" 방식으로 완료하도록 도울 수 있으며, 이는 웹3가 지향하는 "추상적인" 솔루션과 일맥상통합니다. 더욱이, AI 에이전트는 사용자의 사고방식을 모방하고, 사람을 대신하여 특정 작업을 자동으로 수행하며, 더 광범위한 데이터를 기반으로 사용자에게 예측 기능을 제공할 수 있습니다.
둘째로, AI 기술의 경우, 기존 웹2 기업들이 개발한 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 과정은 사용자에게 있어 "블랙박스"와 같습니다. 사용자는 모델이 요구대로 추론을 수행했는지, 선택한 모델이 추론 작업에 실제로 사용되었는지, 그리고 LLM이 제공하는 최종 결과가 조작되었는지 여부를 확인하기 어렵습니다. 따라서 웹3의 투명성, 추적성 , 그리고 분산된 특성은 이러한 문제들을 해결할 수 있습니다.
요약하자면, AI 기술의 도입은 새로운 성장 동력을 불어넣어 탈 중앙화 금융(DeFi) , 게임, 소셜 네트워킹 등 다양한 응용 분야에서 사용자 경험을 개선했을 뿐만 아니라 데이터 분석 및 예측 기능까지 강화했습니다. 특히 웹3는 AI 기술에 기존과는 다른 새로운 개발 모델을 제시했습니다. 이 둘은 서로를 보완하며, 이제 웹3+AI 인프라 분야의 현재 발전 현황을 살펴보고 미래 방향을 모색해 보겠습니다.
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- 맞춤형 연구 보고서 (고객의 요구에 맞춰 작성되며, 주제 선정은 검토가 필요합니다. 업계에서 높은 평판을 자랑하는 연구팀이 전문적인 연구를 수행하여 결과를 도출해 드립니다.)
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- 기관 전용 커뮤니티 (웹3 경영진, 기관, 펀드 등과 협력하여 공동 연구 및 개선을 진행)
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- 당사의 시장 동향 분석 및 자금 조달 프로젝트 분석 칼럼(주 2~4회 업데이트, 시장의 주요 관심사 및 인기 자금 조달 프로젝트를 손쉽게 파악 가능)
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