유명 벤처캐피털 회사인 a16z의 최근 보고서는 암호화 기술이 블록체인 영역을 넘어 2026년까지 다른 산업에 지대한 영향을 미칠 세 가지 핵심 방식을 제시합니다.
기사 작성 및 번역: a16z crypto, Felix
기사 출처: PANews
1. 예측 시장 규모가 더 크고, 적용 범위가 더 넓으며, 정보 수준이 더 높습니다.
—앤디 홀, a16z 암호화폐 연구 자문, 스탠포드 대학교 정치경제학 교수
예측 시장은 주류로 자리 잡았으며, 2026년까지 암호화폐 및 인공지능과의 통합을 통해 규모, 영향력, 지능이 더욱 커질 것이며, 동시에 예측 시장 구축자들에게 새롭고 중요한 과제를 안겨줄 것입니다.
첫째, 올해 더 많은 계약이 상장 것입니다. 이는 주요 선거 또는 지정학적 사건뿐만 아니라 다양한 수준의 세부 정보와 복잡하게 얽힌 사건에 대한 실시간 확률 정보에 접근할 수 있게 된다는 것을 의미합니다. 이러한 새로운 계약들이 더 많은 정보를 공개하고 뉴스에 통합함에 따라(이미 이러한 현상이 나타나고 있음), 정보의 가치 균형을 어떻게 맞출 것인지, 그리고 어떻게 하면 더 투명하고 감사 방식으로 정보를 설계할 것인지와 같은 중요한 사회적 질문들이 제기될 것입니다. 그리고 암호화폐는 바로 이러한 질문에 대한 해답을 제시할 수 있습니다.
방대한 계약량을 처리하기 위해서는 합의를 도출하고 계약 내 문제를 해결하는 새로운 방법이 필요합니다. 중앙 집중식 플랫폼은 사건 발생 여부(확인 방법)를 판단하는 데 중요하지만, 젤렌스키 대통령의 '정장 사건'이나 베네수엘라 선거 시장과 같은 논란이 된 사례에서 그 한계가 드러났습니다. 이러한 극단적인 사례를 해결하고 예측 시장을 보다 실용적인 분야에 적용하기 위해, 새로운 탈중앙화 거버넌스와 LLM 오라클 논란이 된 결과의 진실을 밝히는 데 도움을 줄 수 있습니다.
인공지능(AI)은 유한 원장 지표(LLM)를 넘어 오라클 에 새로운 가능성을 열어주었습니다. 예를 들어, 이러한 플랫폼에서 거래하는 AI 에이전트는 글로벌 신호를 탐색하여 단기 거래 이점을 확보함으로써 새로운 세계관과 미래 사건 예측 방식을 제시할 수 있습니다. 이러한 에이전트들은 통찰력을 제공하는 정교한 정치 분석가 역할을 넘어, 복잡한 사회적 사건의 근본적인 예측 요인에 대한 새로운 정보까지 밝혀낼 수 있는 전략을 개발하고 있습니다.
예측 시장이 여론 조사를 대체할까요? 아닙니다. 예측 시장은 여론 조사를 더욱 개선할 것입니다(여론 조사에서 얻은 정보를 예측 시장에 활용할 수도 있습니다). 정치학자로서 제가 가장 기대하는 부분은 예측 시장이 풍부하고 역동적인 여론 조사 시스템과 어떻게 시너지 효과를 낼 수 있는지입니다. 하지만 이를 위해서는 인공지능(AI)과 같은 신기술이 필요합니다. AI는 설문 조사 경험을 개선하고, 암호화 기술은 응답자가 봇이 아닌 실제 사람임을 증명하는 새로운 방법을 제공할 수 있습니다.
2. 올해 암호화 기술은 블록체인을 넘어 다양한 산업 분야에 새로운 기반 도구를 제공할 것입니다.
—저스틴 탈러, a16z 암호화 연구팀 구성원, 조지타운 대학교 컴퓨터 과학 부교수
수년간 SNARK(계산을 다시 수행하지 않고 검증하는 암호화 증명)는 주로 블록체인 분야에서 사용되어 왔습니다. 하지만 그 오버헤드가 너무 큽니다. 단일 계산을 증명하는 데 드는 작업량이 해당 계산을 직접 실행하는 것보다 백만 배나 더 많을 수 있습니다. 이러한 비용이 수천 명의 검증자에게 분산된다면 가치가 있을 수 있지만, 그렇지 않은 상황에서는 비현실적입니다.
하지만 이제 상황이 바뀔 것입니다. 올해 zkVM 증명기 의 오버헤드가 약 10,000배 감소하고 메모리 사용량도 수백 메가바이트에 불과해 모바일 폰에서도 실행될 만큼 빠르고 어디서든 실행할 수 있을 만큼 저렴해질 것입니다.
1만 배 증가는 놀라운 수치일 수 있는데, 이는 고성능 GPU가 노트북 CPU보다 약 1만 배 높은 병렬 처리량을 제공하기 때문입니다. 2026년 말까지 단일 GPU로 CPU 실행 증명을 실시간으로 생성할 수 있게 될 것입니다.
이는 이전 연구 논문에서 제시했던 '검증 가능한 클라우드 컴퓨팅'이라는 비전을 실현할 것으로 기대됩니다. 컴퓨팅 성능이 GPU를 사용하기에 부족하거나, 관련 전문 지식이 부족하거나, 혹은 과거의 이유로 이미 클라우드에서 CPU 워크로드를 실행하고 있는 경우에도, 합리적인 비용으로 암호학적 정확성 증명을 얻을 수 있게 됩니다. 증명기 이미 GPU에 최적화되어 있으므로, 사용자의 코드는 별도의 최적화 작업이 필요하지 않습니다.
3. "스테이킹 미디어"의 부상 목격
—로버트 해킷, a16z 암호화폐 편집팀
전통적인 미디어 모델(그리고 그 소위 객관성)은 오래전부터 균열을 보여왔습니다. 인터넷은 누구에게나 발언권을 주었고, 점점 더 많은 운영자, 실무자, 그리고 개발자들이 대중과 직접 소통하기 시작했습니다. 그들의 관점 현실 세계에서의 그들의 이익을 반영하며, 놀랍게도 청중은 이러한 이익 때문에 그들을 무시하기보다는 오히려 이러한 관계 때문에 존중하는 경우가 많습니다.
여기서 주목할 새로운 발전은 소셜 미디어의 부상이 아니라, 사람들이 공개적으로 검증 가능한 약속을 할 수 있도록 해주는 암호화 도구의 등장입니다. 인공지능(AI)이 무한한 콘텐츠 생성을 저렴하고 쉽게 만들어내면서(관점 이나 신원이 실제든 허구든 무엇이든 주장할 수 있게 되면서), 대중(또는 봇)의 의견에만 의존하는 것은 더 이상 충분하지 않습니다. 토큰화된 자산, 프로그래밍 가능한 락업 기간, 예측 시장, 온체인 기록은 신뢰를 위한 더욱 견고한 기반을 제공합니다. 논평가는 관점 표명하고 자신의 말과 행동의 일관성을 입증할 수 있습니다. 팟캐스터는 토큰을 락업하여 투기적인 과장 광고나 '펌프 앤 덤핑'를 하지 않는다는 것을 보여줄 수 있습니다. 분석가는 예측을 공개적으로 결제되는 시장과 연결하여 감사 실적을 구축할 수 있습니다.
제가 이해하는 "스테이킹 미디어"의 기본 형태는 바로 이것입니다. 이해관계자의 믿음을 지지할 뿐만 아니라 그에 대한 증거까지 제시하는 미디어 말입니다. 이 모델에서 신뢰성은 입소문이나 근거 없는 주장에서 나오는 것이 아니라, 투명하고 검증 가능한 스테이킹 통해 확보됩니다. "스테이킹 미디어"는 다른 미디어 형태를 대체하는 것이 아니라 기존 형태를 보완할 것입니다. 단순히 "믿으세요, 저는 중립적입니다"라는 메시지가 아니라, "이것이 제가 감수할 수 있는 리스크 이며, 제 말이 사실인지 직접 확인할 수 있습니다"라는 새로운 메시지를 전달하는 것입니다.
