AI가 Web3를 '정리 중'이다: 어떤 분야가 기술적 변화를 맞이하게 될까?
AI 맥락에서 유일한 확실성은 불확실성이다. 사람들은 확실한 것을 선호하지만, AI가 가져온 이러한 불확실성은 기술 발전의 거대한 흐름 속에서 되돌릴 수 없다. 낙관론자들은 AI의 등장이 전 세계에 상상할 수 없을 정도로 비용 절감과 효율성 증대를 가져올 것이라고 본다. 비관론자들은 AI가 현재 각 산업의 게임 룰에 깊은 영향을 미쳐 대규모 실업을 초래할 것이라고 주장한다.
어찌 됐든 ChatGPT 등장 이후 지금까지 사람들의 AI에 대한 인식은 놀라움과 우려에서 서서히 수용하는 방향으로 변화하고 있다. 사람들은 환영하든 배척하든 간에 AI가 모든 분야에 명백하게 깊숙이 침투할 것이며, 그 자체의 메커니즘과 잠재력을 바탕으로 각 산업에 혁신을 가져올 것임을 깨닫고 있는 듯하다.
이제 AI는 Web3에 진입하여 전 산업에 영향을 미치고 있다.
OneKey의 전 창립자 왕이스(王一石)는 트위터에서 "Web3의 내러티브가 암호화폐에서 AI로 옮겨가고 있다"고 언급했다. 왕이스의 관점은 특별한 예가 아니다. Web3 업계에는 AI가 Web3에 미치는 영향이 특히 NFT와 GameFi 분야에서 매우 크다고 보는 이들이 많으며, AIGC 개념의 등장은 콘텐츠 제작 분야에 완전히 새로운 패러다임을 의미한다.
PGC(Professionally Generated Content, 전문가 생성 콘텐츠)에서 UGC(User Generated Content, 사용자 생성 콘텐츠)를 거쳐 현재는 AIGC로, 콘텐츠 제작 작업이 프로그램에 위임되고 있다.
AIGC가 Web3 콘텐츠에 미치는 영향 외에도 실제로 AI가 Web3에 미치는 영향은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 심오하다.
AI가 Web3를 '정리整顿'하고 있다
AI의 Web3 '정리整顿'는 두 가지 측면에서 나타난다. 첫째, AI 기술의 등장으로 인해 자본의 관심이 Web3에서 분산되고 있다는 점이다.
AI 등장 이전, Web3는 벤처캐피탈(Venture Capital)과 기관들 사이에서 각광받는 핵심 테마였으며, 다양한 산업에서도 디지털 컬렉터블, 메타버스 등 다양한 Web3 관련 개념을 도입해 마케팅 소재로 활용했다. 그러나 AI가 등장한 이후 이런 상황이 변화했다.
기관 입장에서 AIGC는 적어도 Web3보다 더 현실적으로 보이며, 미래 예측이 필요한 추상적 개념이 아니라 구체적인 실물처럼 느껴진다. 기관들의 관심이 이동하고 있으며, 여기에 약세장과 규제 등의 요인이 더해졌다. 토라연구원(TuoLuo Research) 통계에 따르면, 2023년 3월 Web3 분야의 글로벌 펀딩 건수는 86건, 금액은 56.76억 위안으로 전년 동기 대비 47.98% 감소했다.
자금이 Web3 분야를 떠나 AI로 흘러가고 있다.
두 번째 '정리整顿'의 측면은 바로 AI의 등장으로 Web3의 메커니즘과 논리 자체가 변화하고 있다는 점이다. Web3 프로젝트들이 생태계 내에 AI 요소를 추가하기 시작했으며, 일부 프로젝트는 최소한 AI 개념이나 GPT 인터페이스를 갖추지 않으면 경쟁력이 없다고 여긴다. 이를 우리는 AI가 Web3 세계를 '정리整顿'한다고 볼 수도 있고, Web3 세계가 AI의 강력한 '침공'에 대한 자기방어 수단으로 적응하고 있다고 볼 수도 있다.
그 결과 AI+Web3 개념이 등장하게 되었으며, AI와 Web3의 융합 과정에서 시장에는 다양한 제품들이 등장했다. 대략 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 하나는 기존 프로젝트 방향성을 유지하면서 AI 요소를 추가하는 경우다. 이 유형의 제품들은 주로 자체 제품에 AI 도구 인터페이스를 결합하며, 외부 PR에서는 AI가 제품에 어떤 역량 부여와 추진력을 제공하는지 강조한다. 예를 들어 AIGOGE가 있다.
또 다른 AI+Web3 융합 형태는 비용 절감과 효율성 증대를 목표로 한 것으로, AI+거래 전략을 중심으로 하는 Pionex, AI+인프라 구축을 지향하는 Getch, Cortex, SingularityNET, AI+금융 예측에 집중하는 Numerai 등이 있다.
다양한 AI 개념의 Web3 제품들의 등장은 시장과 자본이 해당 유형 제품에 대해 호의적임을 반영한다. 예를 들어, 4월 18일 출시된 AIDOGE 토큰은 이틀 만에 218.50% 상승했다. Fetch.ai(FET), SingularityNET(AGIX), Ocean Protocol(Ocean) 등의 프로젝트 토큰은 최근 90일간 각각 110%, 61.53%, 66.67% 상승했다.
AI+Web3 개념의 2차 시장이 활기를 띠는 동시에, 1차 시장은 더욱 고무적인 성과를 보이고 있다. 올해 들어 AI+Web3 관련 제품들이 연이어 펀딩에 성공했는데, 3월 29일 Fetch.ai는 SWF Labs로부터 4000만 달러의 투자를 받았다.
현재로서는 AI+Web3 개념이 향후 주요한 트렌드가 될 가능성이 높아 보인다. 이에 veDAO 연구원은 AI가 Web3에 변혁을 가져올 수 있는 다양한 분야를 정리하여 참고 자료로 제공하고자 한다.
AI가 Web3의 다양한 분야에 부여하는 역량
AI 기반 거래 전략
ChatGPT 기반 유동성 공급 전략의 일반적인 아이디어는 ChatGPT 모델을 이용해 시장 동향을 예측하고, 유동성 공급에 참여할지 여부와 최적의 타이밍을 결정하는 것이다.
AI가 거래 전략에 미치는 영향:
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데이터 수집: API를 사용해 거래소로부터 유동성 공급에 필요한 데이터(예: 거래쌍 가격, 거래량, 유동성 공급량, 유입량 등)를 수집한다.
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데이터 전처리: 수집된 데이터를 정제하고 변환하며 표준화하여 후속 분석 및 모델링에 용이하게 한다.
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ChatGPT 모델 구축: 훈련된 ChatGPT 모델을 이용해 과거 데이터를 분석하고, 현재 및 미래의 유동성 공급 동향과 수익을 예측한다.
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리스크 관리: ChatGPT의 예측 결과를 기반으로 리스크 관리 전략을 수립한다. 예를 들어 스탑로스(stop-loss) 및 스탑프로핏(take-profit) 조건 설정, 거래량 조절 등을 통해 투자자의 이익을 보호한다.
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거래 전략 실행: ChatGPT 모델의 예측 결과에 따라 거래 전략을 수립한다. 예를 들어 거래쌍 선택, 거래 시점 결정, 거래 가격 설정 등.
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거래 실행: 거래 전략에 따라 거래를 수행하며, AI 시스템이 자동으로 자금을 유동성 풀에 투입하고 기대 수익을 얻는다.
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모니터링 및 최적화: 정기적으로 거래 결과와 모델 성능을 모니터링하며 전략을 개선하고 조정함으로써 좋은 수익률과 리스크 관리 효과를 유지한다.
AI 기반 감성 분석 전략
이 전략은 ChatGPT의 자연어 처리 능력을 기반으로 하며, 뉴스 기사, 소셜미디어 게시글 등의 텍스트 데이터를 분석해 시장 감성(sentiment)을 파악한다. 예를 들어, 대부분의 텍스트 감성이 '긍정적' 또는 '매수'일 경우 거래 전략은 매수를 선택할 수 있고, 그 반대의 경우도 마찬가지다.
이 전략의 구현을 위해서는 시장 관련 텍스트 데이터를 수집하고, 이를 정제하며 분석·모델링해야 한다. 감성 분석 모델은 지도학습 알고리즘을 사용해 라벨링된 학습 데이터로 훈련시키고, 텍스트의 감성 방향을 예측할 수 있도록 구성할 수 있다. 거래 전략 수립은 모델의 예측 결과와 시장 동향 등을 종합적으로 고려하여 조정할 수 있다.
AI 기반 거래 전략 분석
이 전략은 ChatGPT가 거래 전략에 대한 텍스트 설명을 이해하는 능력을 기반으로 하여, 거래 전략을 분석하고 평가하는 것이다. 예를 들어, 거래 전략의 백테스팅 결과, 과거 수익률 등을 분석해 전략의 유효성과 신뢰성을 평가하고, 이를 바탕으로 거래 전략을 수립한다. 거래 전략 분석 및 평가에는 머신러닝 알고리즘을 사용해 모델을 훈련하고 최적화함으로써 수익률과 리스크를 예측할 수 있다. 거래 전략은 모델의 예측 결과와 시장 동향 등을 종합적으로 고려해 조정할 수 있다.
AI 기반 자산 포트폴리오 관리
ChatGPT 기반 자산 포트폴리오 관리 도구는 자연어 처리 기술을 활용해 사용자가 자산 포트폴리오를 더 잘 관리하고, 자산 배분과 리스크 관리를 최적화하며, 투자 의사결정에 더 정확한 예측과 조언을 제공할 수 있다. 다음과 같은 기능을 수행할 수 있다:
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자동화된 자산 분석 및 코인 선정: ChatGPT의 자연어 처리 기술을 활용해 다양한 자산의 기본적 분석(fundamentals), 시장 상황, 거시경제 요인 등을 분석하고 평가함으로써 적절한 투자 대상을 자동으로 선정하고, 잘못된 의사결정의 위험을 줄인다.
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자산 포트폴리오 최적화: ChatGPT가 시장 동향과 리스크를 예측함으로써 사용자에게 자산 포트폴리오 최적화 제안을 제공하여 리스크 분산과 수익 극대화를 실현한다.
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자동화된 거래 실행: ChatGPT 기반 거래 의사결정 모델에 따라 매매 거래를 자동으로 실행하여 자산의 실시간 조정과 최적화를 실현하고, 인간의 개입으로 인한 리스크를 줄인다.
AI 기반 시뮬레이션 거래 도구(AI Demo Account)
AI 기반 가상 암호화폐 거래 도구는 AI 알고리즘을 기반으로 실제 암호화폐 시장 환경을 시뮬레이션하는 가상 플랫폼으로, 가상 자금을 제공해 사용자가 리스크 없이 시뮬레이션 거래를 할 수 있도록 한다. 사용자는 이 플랫폼에서 암호화폐 거래를 배우고, 거래 전략을 수립하고 시뮬레이션할 수 있으며, AI 기능을 경험하면서 자신의 투자 실력을 향상시킬 수 있다.
DEX + AI의 가능한 방향:
의사결정 지원: 거래 데이터 분석 및 마이닝을 통해 보다 정확하고 포괄적인 시장 분석과 예측을 제공하여 거래자들이 더 현명한 투자 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.
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자산 포트폴리오 관리 최적화: AI 기술은 사용자의 투자 선호도, 리스크 감내 능력, 과거 거래 데이터 등을 분석해 사용자에게 더욱 개인화되고 효율적인 자산 포트폴리오 관리 서비스를 제공할 수 있다.
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사용자 경험 개선: AI 기술은 스마트 고객센터, 스마트 추천, 스마트 응답 등의 방식을 통해 사용자에게 더욱 지능적이고 빠르며 세심한 거래 서비스 경험을 제공하여 사용자 만족도와 충성도를 높일 수 있다.
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투자 정보 수집: AI는 여론, 감성, 리스크 정보를 제공할 수 있다.
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가격 예측: AI는 빅데이터와 머신러닝 기술을 사용해 시장 데이터를 분석하고 암호화폐 가격의 향방을 예측함으로써 사용자가 더 현명한 투자 결정을 내리는 데 도움을 준다.
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거래 의사결정: 인공지능은 사전 설정된 규칙과 전략에 따라 거래를 수행하는 자동화 거래 시스템을 사용함으로써 인간의 주관적 요인이 거래에 미치는 영향을 줄일 수 있다.
AI 보안:
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사기 분석: AI 기술은 인공지능을 통해 네트워크 트래픽을 모니터링하고 분석하여 사이버 공격 및 사기 행위를 식별하고 예방함으로써 DEX의 보안성과 신뢰도를 높일 수 있다.
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계약 감사: AI 기술은 스마트 계약의 작성 및 배포를 최적화하여 코드의 품질과 신뢰성을 높이는 데 도움을 줄 수 있다. 또한 악의적 행위를 모니터링하고 예방하여 DEX의 리스크와 취약점을 줄일 수 있다.
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신용 분석: 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용해 고객의 신용 이력, 재정 상태, 소셜 네트워크, 행동 데이터 등 다차원 정보를 분석하여 고객의 신용 리스크 수준을 평가할 수 있다. 인공지능은 고객의 신용 이력, 재정 상태 및 기타 관련 데이터를 분석하여 고객의 리스크 수준을 평가하고, 고객의 채무 불이행 가능성을 예측할 수 있다.
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사기 탐지: 인공지능은 자연어 처리 및 이미지 인식 기술을 사용해 고객의 거래 기록 및 기타 행동 데이터를 분석하여 잠재적 사기 행위를 탐지할 수 있다.
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거래 모니터링: 인공지능은 실시간 데이터 분석 기술을 사용해 거래 활동을 모니터링하고 잠재적 비정상 거래 행위를 식별할 수 있다.
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리스크 관리: ChatGPT 기반 리스크 관리 시스템은 자연어 처리 기술을 활용해 금융 시장 리스크를 분석하고 평가하는 시스템이다. 금융 데이터와 실시간 시장 뉴스를 분석하여 시장 리스크에 대한 예측과 경고를 생성함으로써 투자자가 리스크를 더 잘 관리할 수 있도록 돕는다.
거래 속도 및 효율성 향상: AI 기술을 통해 거래 프로세스를 최적화(예: 최적 라우팅 선택)함으로써 거래 혼잡을 줄이고, 거래 비용을 낮추며, 거래 완료 시간을 단축할 수 있다.
현재 DEX의 주요 문제 해결:
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유동성 부족: DEX는 CEX에 비해 거래량이 작아 유동성 부족 문제가 있으며, 거래 가격이 시장 변동에 쉽게 휘둘린다. AI 기술을 사용하면 거래 로봇의 지능화 수준을 높여 거래 효율성과 수익성을 제고하고, 거래량과 유동성을 증가시킬 수 있다.
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보안 문제: DEX는 탈중앙화 특성상 거래 과정에서 자산 도난, 스마트 계약 취약점 등의 보안 리스크가 존재한다. AI 기술을 사용하면 리스크 통제 능력을 향상시켜 지능형 리스크 관리와 보안 모니터링을 실현하고, 리스크 사건 발생을 예방할 수 있다.
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사용자 경험 부족: DEX의 사용자 인터페이스는 CEX에 비해 비교적 단순하여 사용자 경험(UX)이 떨어진다. AI 기술을 사용하면 사용자 맞춤형 서비스 능력을 높여 지능형 고객 관계 및 추천 시스템을 구현하고, 사용자 경험을 향상시킬 수 있다.
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거래 비용 과다: CEX의 저렴한 수수료에 비해 DEX는 마이너 수수료 등의 이유로 거래 비용이 상대적으로 높다. AI 기술을 사용하면 거래 로봇의 거래 전략을 최적화하여 거래 비용과 리스크를 줄이고 수익성을 높일 수 있다.
결론
전반적으로 AI의 등장은 단순한 새로운 기술을 넘어선 새로운 개념이자 새로운 영역이며, 사회 전체의 기초 운용 로직에 일련의 진화는 물론 혁신을 가져올 것이다. Web3 세계도 마찬가지다. AI와 Web3의 관계는 단순한 개념의 융합이나 특정 프로젝트에서 AI 도구를 덧붙이는 수준에 머무르지 않을 것이다. 오히려 Web3의 근본적인 로직 깊숙이 침투하여 Web3 내 모든 행동에 AI의 존재 의미를 부여하고, Web3를 더욱 효율적이고 지능화된 시스템으로 만들 것이다.
생산 도구와 생산 관계의 철학적 관계와 같다. 이 둘은 서로 분리해서 볼 수 없다. 어떤 생산 도구가 있느냐에 따라 그에 상응하는 생산력이 생기며, 그 생산력이 다시 새로운 생산 관계의 형성과 보급에 필수적인 조건을 제공한다. 블록체인을 기반으로 하는 Web3가 새로운 생산 관계를 의미한다면, AI는 분명这个时代 가장 진보된 생산 도구다. 따라서 우리는 AI라는 생산 도구의 등장, 보급 및 융합이 향후 Web3 개념의 보급과 확산에 결정적인 역할을 할 것이라 믿을 만한 이유가 있다.
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