작성자: a16z crypto

작성자: 테크 플로우 (Techflowpost) TechFlow

올해 인공지능은 더욱 실질적인 연구 과제를 수행할 것입니다.

수리경제학자인 저는 2025년 1월 당시만 해도 일반 소비자용 AI 모델이 제 작업 방식을 이해하도록 만드는 데 어려움을 겪었습니다. 하지만 2025년 11월이 되자 박사 과정 학생들에게 추상적인 명령을 내리듯 쉽게 AI 모델에 지시를 내릴 수 있게 되었고, 심지어는 참신하고 정확한 답을 내놓기도 했습니다. 제 개인적인 경험을 넘어, AI는 연구, 특히 추론 분야에서 더욱 폭넓게 활용되고 있습니다. 이러한 모델들은 발견 과정을 직접적으로 도울 뿐만 아니라, 퍼트넘 문제(아마도 세계에서 가장 어려운 대학 수학 시험일 것입니다)와 같은 난제를 자율적으로 해결할 수도 있습니다.

이러한 연구 지원 방식이 어떤 분야에서 가장 도움이 될지, 그리고 구체적으로 어떻게 구현될지는 아직 불분명합니다. 하지만 저는 올해 인공지능 연구가 새로운 "만능형" 연구 스타일을 주도하고 보상할 것이라고 예상합니다. 이러한 스타일은 다양한 아이디어 간의 관계를 개념화하고, 보다 가설적인 답변으로부터 신속하게 추론을 도출하는 데 중점을 둡니다.

이러한 답변들이 완전히 정확하지는 않을 수 있지만, (적어도 특정한 위상학적 틀 안에서는) 연구를 올바른 방향으로 이끌어 줄 수 있습니다. 아이러니하게도, 이는 모델의 "착각"을 활용하는 것과 어느 정도 유사합니다. 모델이 "충분히 똑똑"할 때, 사고를 자극할 수 있는 추상적인 공간을 제공하면 여전히 무의미한 결과가 나올 수도 있지만, 때로는 획기적인 발견으로 이어질 수 있습니다. 마치 인간이 선형적으로 생각하거나 명확한 방향으로 나아가지 않을 때 가장 창의적인 것처럼 말입니다.

이러한 방식으로 추론하려면 단순한 "에이전트 간" 상호작용이 아닌, "에이전트 안에 에이전트가 중첩된" 복잡한 협업 모델이라는 새로운 AI 워크플로 스타일이 필요합니다. 이 모델에서는 다양한 계층의 모델들이 연구자들이 초기 모델 제안을 평가하고 그 핵심을 점진적으로 추출하는 데 도움을 줍니다. 저 또한 이미 이 방법을 논문 작성에 활용하고 있으며, 다른 연구자들은 특허 검색, 새로운 형태의 예술 작품 창작, 심지어 (안타깝게도) 스마트 계약을 공격하는 새로운 방법까지 발견하고 있습니다.

하지만 연구를 위해 이러한 중첩 추론 에이전트 조합을 운영하려면 모델 간의 더 나은 상호 운용성과 각 모델의 기여도를 식별하고 적절하게 보상하는 방법이 여전히 필요하며, 블록체인 기술이 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

—스콧 코미너스(@skominers), a16z 암호화 연구팀 멤버, 하버드 경영대학원 교수

고객확인제도(KYC)에서 에이전트확인제도(KYA)로: 신원 확인 방식의 변화

에이전시 경제의 병목 현상이 정보 수집에서 신원 인증으로 옮겨가고 있습니다. 금융 서비스 부문에서 "인간이 아닌 신원"의 수는 이제 인간 직원의 96배가 넘지만, 이러한 "신원"들은 여전히 ​​은행 서비스 접근을 막는 "유령"과 같은 존재로 남아 있습니다.

여기서 가장 중요한 것은 "에이전트 신원 확인(KYA)" 인프라가 부족하다는 점입니다. 사람이 대출을 받기 위해 신용 점수가 필요한 것처럼, 에이전트도 거래를 수행하기 위해 암호화 서명된 자격 증명이 필요합니다. 이 자격 증명은 에이전트를 법적 실체, 의무 및 책임과 연결해 줍니다. 이러한 인프라가 구축될 때까지 기업들은 방화벽 수준에서 이러한 에이전트들을 계속 차단할 것입니다.

수십 년 동안 KYC(고객 신원 확인) 인프라를 구축해 온 업계는 이제 KYA를 어떻게 구현할지 알아낼 시간이 단 몇 달밖에 남지 않았습니다.

—션 네빌(@psneville), 서클 공동 창립자, USDC 설계자, 카테나 랩스 CEO

오픈 네트워크 에서 "숨겨진 세금" 문제 해결: AI 시대의 경제적 과제

인공지능 에이전트의 등장은 오픈 네트워크 에 "숨겨진 세금"을 부과하여 경제적 기반을 근본적으로 뒤흔들고 있습니다. 이러한 혼란은 인터넷의 "맥락 계층"과 "실행 계층" 간의 불일치가 심화되는 데서 비롯됩니다. 현재 인공지능 에이전트는 광고에 의존하는 웹사이트(맥락 계층)에서 데이터를 클레임 사용자에게 편의를 제공하는 동시에, 콘텐츠를 지원하는 수익원(광고 및 구독 등)을 체계적으로 우회하고 있습니다.

오픈 네트워크 의 점진적인 쇠퇴를 막고(그리고 AI를 지탱하는 다양한 콘텐츠를 보호하기 위해) 우리는 대규모로 기술적, 경제적 해결책을 도입해야 합니다. 이러한 해결책에는 차세대 스폰서 콘텐츠 모델, 마이크로 어트리뷰션 시스템, 또는 기타 새로운 자금 조달 모델이 포함될 수 있습니다. 그러나 기존의 AI 라이선스 계약은 재정적으로 지속 가능하지 않으며, AI 트래픽 전환으로 인해 콘텐츠 제공자가 잃는 수익의 극히 일부만을 보상하는 경우가 많습니다.

인터넷은 가치가 자동으로 흐르도록 하는 완전히 새로운 기술경제 모델을 시급히 필요로 합니다. 내년에는 정적인 권한 부여 모델에서 실시간 사용량 기반의 보상 메커니즘으로의 전환이 핵심적인 변화가 될 것입니다. 이는 블록체인 기반 나노 결제 및 정교한 귀속 기준을 활용하여 AI 에이전트의 작업 완료에 필요한 정보를 제공하는 모든 주체에게 자동으로 보상하는 시스템을 테스트하고 확장하는 것을 의미합니다.

—리즈 하카비 (@liz_harkavy), a16z 암호화폐 투자팀