AI와 Web3의 포지셔닝 기회: 투자자들이 바라보는 전망과 기회
글: 라오바이, ABCDE 리서치 및 투자 파트너
최근에 BTC 생태계에 대한 글을 쓴 후, 본래 NFT와 NFTFi에 관한 포스팅을 이어갈 예정이었으나, 최근 NFT 시장이 정말 식어버렸다. 2차 시장뿐만 아니라 1차 시장에서도 두 달 가까이 NFT 혹은 NFTFi 관련 프로젝트를 거의 접해보지 못했다. 반면 AI 프로젝트는 마치 분출하듯 쏟아지고 있어, NFT 관련 글은 계속 미루고 먼저 AI+Web3 결합 트렌드에 대해 다뤄보기로 한다.
일. 우선 AI 자체에 대해 말해보자
사실상 AI 산업은 거의 사장될 뻔했다. Near의 창립자 일용(一龙)을 아시는가? 그는 사실 과거 AI 분야에서 활동했으며, 가장 유명한 머신러닝 프레임워크인 TensorFlow의 주요 코드 기여자였다. 많은 사람들이 그가 AI(대규모 모델 이전의 머신러닝) 분야에서 더 이상 전망이 없다고 판단하여 Web3로 전향했다고 추측한다.
그러나 작년 말 ChatGPT-3.5가 등장하면서 업계에 큰 변화가 왔고, 이 분야는 다시 살아났다. 이번 변화는 단순한 과장이나 양적 변화가 아닌 질적 도약이라 할 수 있다. 몇 달 지나지 않아 이 AI 창업 열풍은 우리 Web3 세계에도 전파되었다. 실리콘밸리의 Web2 진영에서는 경쟁이 치열해졌고, 각종 자본이 FOMO 상태에 빠져 동질화된 솔루션들 간 가격 전쟁이 벌어지고 있으며, 대기업들의 대규모 모델들이 서로 겨루고 있다.
하지만 주목할 점은, AI가 반년 넘게 폭발적인 성장을 한 이후 현재 상대적인 정체기에 접어들었다는 것이다. 예를 들어 Google에서 AI에 대한 검색 관심도가 급락했고, ChatGPT의 사용자 증가율도 크게 둔화되었으며, AI 출력물의 임의성(randomness)으로 인해 적용 가능한 실질적인 시나리오가 제한되고 있다. 요컨대 우리가 말하는 'AGI(범용 인공지능)'까지는 아직 아주 먼 길이 남아 있다.
현재 실리콘밸리 벤처투자계에서는 AI의 다음 단계 발전 방향에 대해 다음과 같은 전망을 하고 있다:
1. 수직 전문화된 모델은 없고, 오직 대규모 모델 + 수직 전문화 애플리케이션만 존재한다(Web3+AI를 논할 때 다시 언급하겠다);
2. 모바일과 같은 엣지(edge) 장치의 데이터가 벽이 될 수 있으며, 이를 기반으로 한 AI가 새로운 기회가 될 수 있다;
3. 컨텍스트(context) 길이의 확장이 향후 질적 변화를 이끌 수 있다(현재는 벡터 데이터베이스를 AI의 기억 저장소로 활용하고 있지만, 여전히 컨텍스트 길이가 부족하다).
이. Web3 + AI
AI와 Web3는 사실 근본적으로 전혀 다른 두 분야다. AI는 집중된 컴퓨팅 파워와 방대한 데이터를 필요로 하며 매우 중앙집중적인 성격을 띠지만, Web3는 탈중앙화를 핵심 가치로 한다. 따라서 쉽게 결합하기는 어렵다. 하지만 'AI는 생산력을 바꾸고, 블록체인은 생산관계를 바꾼다'는 서사가 너무 강력하게 자리 잡고 있기 때문에, 끊임없이 두 영역의 융합점을 찾으려는 노력이 이어지고 있다. 최근 두 달 사이에 내가 만난 AI 프로젝트만 해도 10개 이상이다.
새로운 융합 트렌드를 이야기하기 전에, 기존의 AI+Web3 프로젝트들부터 살펴보자. 대부분 플랫폼형이며, FET와 AGIX가 대표적이다. 어떻게 보면, 국내에서 전문적으로 AI를 하는 친구가 내게 이렇게 말했다. "예전에 AI를 하던 사람들은 지금 거의 다 쓸모없어졌어. Web2든 Web3든 간에, 많은 경우 경험보다는 오히려 짐이 되고 있지. 앞으로의 방향은 OpenAI처럼 Transformer 기반의 대규모 모델뿐이야. 대규모 모델이야말로 AI를 구원했지." 스스로 한번 생각해보라.
따라서 일반적인 플랫폼형은 Web3+AI의 이상적인 형태가 아니라고 볼 수 있으며, 내가 만난 10여 개의 프로젝트들 역시 이런 유형은 하나도 없었다. 현재 확인되는 주요 트렌드는 아래와 같다:
1. Bot/Agent/Assistant 모델의 자산화
2. 컴퓨팅 파워 플랫폼
3. 데이터 플랫폼
4. 생성형 AI
5. DeFi 거래/감사/리스크 관리
6. ZKML
오늘은 그중에서도 1번, 즉 Bot/Agent/Assistant의 자산화에 대해 중심적으로 다뤄보겠다. 이 분야는 가장 많이 논의되지만 동시에 동질화가 가장 심한 분야이기도 하다. 간단히 말하면, 이들 프로젝트는 대부분 OpenAI를 백본으로 삼고, TTS(Text to Speech) 등의 오픈소스 또는 자체 개발 기술과 특정 데이터를 결합하여 파인튜닝(fine-tune)을 통해 '특정 분야에서 ChatGPT보다 더 나은' 로봇을 만들어낸다.
예를 들어 영어를 가르쳐주는 미녀 선생님을 훈련시킬 수 있다. 미국식 발음인지 영국식인지 선택할 수 있고, 성격이나 대화 스타일도 조절 가능하다. ChatGPT의 기계적이고 공식적인 답변보다 훨씬 자연스럽고 몰입감 있는 상호작용이 가능해지는 셈이다. 최근에는 가상의 연인을 제공하는 여성 타깃 DApp 게임인 HIM이 이러한 유형의 대표 사례라 할 수 있다.
이런 아이디어를 확장하면, 다양한 목적에 맞춰 여러 개의 Bot/Agent를 활용할 수 있다. 예를 들어 마파두부 요리를 배우고 싶다면, 요리 전문으로 파인튜닝된 Cooking Bot이 도와줄 수 있고, 제공되는 정보는 ChatGPT보다 더욱 전문적일 것이다. 여행을 계획한다면 여행 보조 Bot이 출장지 추천 및 일정 계획을 도와줄 수 있으며, 프로젝트팀 입장에서는 Discord 커뮤니티 질문을 처리하는 고객 서비스용 봇을 만들 수도 있다.
이러한 'GPT 기반의 수직 전문화 애플리케이션형' 봇 외에도 파생 프로젝트들도 등장하고 있다. 예를 들어 Bot은 일종의 '모델 자산화'이며, NFT의 '작은 이미지 자산화'와 비슷한 의미를 갖는다. 그렇다면 AI에서 널리 쓰이는 Prompt도 자산화할 수 있지 않을까? MidJourney에서 각각의 Prompt가 다른 이미지를 생성하듯, 모델 훈련 시 다른 Prompt는 다른 효과를 낳으므로, Prompt 자체도 가치를 가지며 자산화가 가능하다.
또한, 이러한 Bot들을 위한 포털이나 검색 엔진도 등장할 수 있다. 수만 개의 Bot이 존재하게 된다면, 자신에게 가장 적합한 Bot을 어떻게 찾을 것인가? 그때쯤엔 Web2의 Hao123 같은 포털이나 Google 같은 검색 엔진이 필요하게 될지도 모른다.
내 개인적인 의견으로는, Bot(모델) 자산화는 현재 두 가지 단점과 두 가지 방향성을 가지고 있다:
단점 1 - 동질화가 지나치게 심하다. 이 분야는 사용자가 이해하기 쉬운 AI+Web3의 대표적 접근 방식이며, 일종의 유틸리티 기능을 갖춘 NFT과 유사하다. 따라서 1차 시장에서 이미 레드오션화되고 있으며, 경쟁이 치열해지고 있다. 그러나 백본이 모두 OpenAI이기 때문에 기술적 장벽은 거의 없고, 디자인과 운영 능력만으로 경쟁해야 한다.
단점 2 - 웹3 기반 봇은 때때로 스타벅스 멤버십 카드를 NFT로 발행하는 것과 비슷한 문제를 안고 있다. 화제를 만들 수는 있지만, 대부분의 사용자들에게는 실물이나 전자 카드보다 불편할 수 있다. 예를 들어 AI 영어 선생님과 대화하거나 마스크, 소크라테스와 대화하고 싶다면, 굳이 Web3 기반 솔루션을 쓸 필요 없이 Web2의 http://Character.AI를 쓰는 것이 더 편하지 않은가?
두 가지 방향성 — 첫 번째는 단기~중기적 관점으로, 모델의 블록체인 상재화(on-chain)가 하나의 가능성이 될 수 있다는 점이다. 현재 대부분의 모델은 마치 ETH의 NFT 이미지처럼 메타데이터가 체인 외 서버나 IPFS를 가리키고 있으며, 순수하게 체인상에 존재하지 않는다. 모델의 크기는 수십~수백MB에 달하기 때문에 당연히 서버에 저장된다.
하지만 최근 저장 비용이 급격히 하락하고 있으며(2TB SSD가 500위안), Filecoin FVM, ETHStorage 등 저장 기반 프로젝트들이 발전함에 따라, 앞으로 2~3년 내 수백MB 규모의 모델을 체인에 올리는 것은 어렵지 않을 것으로 보인다.
블록체인에 올리는 것이 무슨 이점이 있냐고 묻겠지만, 일단 모델이 체인에 있으면 스마트 계약에서 직접 호출할 수 있게 되고, 훨씬 더 크립토 네이티브(crypto native)한 환경이 조성된다. 더 다양한 응용이 가능해지며, Fully Onchain Game과 유사한 느낌을 줄 수 있다. 현재 일부 팀들이 이 분야에서 초기 탐색을 진행하고 있으나, 여전히 매우 초기 단계다.
다른 하나의 방향은 중기~장기적 관점에서, 스마트 계약이 실제로 인간과의 상호작용보다는 '기계 간 상호작용(machine-to-machine)'에 더 적합하다는 점이다. AI 쪽에서는 현재 AutoGPT라는 개념이 있는데, 사용자의 '가상 분신' 또는 '가상 조수'를 만들어 대화뿐 아니라 특정 작업을 수행하게 할 수 있다. 예를 들어 항공권 예약, 호텔 예약, 도메인 구매 및 웹사이트 구축 등을 대신 수행하는 것이다.
AI 조수가 당신의 은행 계좌나 알리페이 계정을 조작하는 것이 편리할까, 아니면 블록체인 주소를 통한 송금이 더 편리할까? 답은 명확하다. 미래에 AutoGPT와 같은 AI 조수들이 C2C, B2C, 심지어 B2B 거래에서 블록체인과 스마트 계약을 통해 자동으로 결제 및 정산을 수행하는 세상이 올 수 있을까? 그때쯤이면 Web2와 Web3의 경계는 매우 흐릿해질 것이다.
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Lao Bai
