a16z 2024년 전망 리스트: 모듈화, AI, 웹3 게임…
글: a16z
번역: 1912212.eth, Foresight News
American Dynamism, 생명공학, 소비자 기술, 암호화, 엔터프라이즈, 핀테크, 게임, 인프라 등 다양한 분야의 파트너들의 피드백을 바탕으로, 향후 1년 동안 기술 개발자들이 탐구할 수 있는 주요 아이디어들을 종합한 목록을 발표한다. 다음은 일부 암호화 파트너들이 2024년에 주목하고 있는 흥미로운 트렌드들이다.
탈중앙화의 새로운 시대로 진입
우리가 반복적으로 목격하듯이, 강력한 시스템이나 플랫폼의 통제권이少数(더 나아가 단일 리더)에게 집중될 때, 사용자 자유 침해는 너무나 쉽게 발생한다. 바로 이것이 탈중앙화가 중요한 이유다. 탈중앙화는 신뢰 가능한 중립성과 조합 가능한 인터넷 인프라를 실현함으로써 시스템을 민주화하고, 경쟁과 생태계 다양성을 촉진하며, 사용자에게 더 많은 선택과 소유권을 제공하는 도구다.
그러나 현실에서 대규모 탈중앙화는 여전히 어렵다. 특히 중심화된 시스템의 효율성과 안정성과 비교하면 더욱 그렇다. 동시에 대부분의 Web3 거버넌스 모델은 DAO를 포함하며, 직접 민주주의 또는 기업 지배 구조를 기반으로 한 단순하지만 번거로운 거버넌스 모델을 사용하는데, 이는 탈중앙화된 거버넌스의 사회 정치적 현실에 부적합하다.
하지만 지난 몇 년간 Web3 실험실에서의 활발한 활동 덕분에, 탈중앙화의 최선의 사례들이 나타나기 시작했다. 여기에는 보다 풍부한 기능을 갖춘 애플리케이션에 적합한 탈중앙화 모델도 포함되며, 또한 마키아벨리 원칙을 적용하여 리더십에 책임을 부여하는 더 효과적인 탈중앙화 거버넌스를 설계하는 DAO들도 포함된다. 이러한 모델들이 발전함에 따라, 곧 전례 없는 수준의 탈중앙화된 협업, 운영 기능 및 혁신을 목격하게 될 것이다.
—마일스 제닝스(Miles Jennings), 총 고문 겸 탈중앙화 책임자(@milesjennings on Farcaster | on Twitter)
미래의 사용자 경험 재구성
암호화 기술의 사용자 경험은 2016년 이후 줄곧 비판받아 왔지만, 그 기본 개념 자체는 크게 변화하지 않았다. 여전히 너무 복잡하다. 개인 키를 직접 관리해야 하고, 지갑을 탈중앙화 앱(dApp)에 연결해야 하며, 점점 늘어나는 네트워크 끝점들로 서명된 트랜잭션을 보내야 한다. 우리는 사용자가 암호화 앱 사용 첫 몇 분 만에 이런 모든 것을 익히기를 기대할 수 없다.
하지만 현재 개발자들은 향후 1년 내 암호화 프론트엔드의 사용자 경험을 다시 정의할 수 있는 새로운 도구들을 적극적으로 테스트하고 배포하고 있다. 예를 들어, 로그인을 간소화하는 패스키(Passkey)가 있다. 기존의 수작업이 필요한 비밀번호와 달리, 패스키는 자동 생성되는 암호화된 비밀번호다. 또 다른 혁신으로는 스마트 계정이 있는데, 계정 자체를 프로그래밍 가능하게 만들어 관리가 쉬워진다. 또한 애플리케이션 내장형 지갑은 입문 과정을 마찰 없이 만들고, 다자간 계산(MPC)은 제3자가 사용자의 키를 보관하지 않고도 서명을 지원할 수 있게 해준다. 고급 RPC(원격 프로시저 호출) 끝점은 사용자 요구를 인식하고 격차를 메워주는 역할도 한다. 이러한 모든 기술들은 Web3의 광범위한 확산뿐 아니라, Web2보다 더 우수하고 안전한 사용자 경험을 제공할 수 있다.
—에디 라자린(Eddy Lazzarin), 최고 기술 책임자(@eddy on Farcaster | @eddylazzarin on Twitter)
모듈화 기술 스택의 부상
인터넷 세계에서는 항상 한 가지 힘이 다른 힘을 지배한다. 바로 네트워크 효과다. 네트워크 효과는 보통 너무 강력해서 실제로 모듈화 방식은 두 가지밖에 존재하지 않는다. 하나는 네트워크 효과를 확장하고 강화하는 모듈화이며, 다른 하나는 그것을 파괴하고 약화시키는 모듈화다. 극소수의 경우를 제외하고는, 특히 오픈소스 환경에서는 전자만 의미가 있다.
단일 아키텍처(monolithic architecture)는 본래 모듈화 경계가 되어야 할 부분에서 깊은 통합과 최적화를 가능하게 하므로 성능을 높이는 장점이 있다. 하지만 초기 단계에만 해당된다. 반면 오픈소스 기반의 모듈화 기술 스택은 가장 큰 장점으로 무허가 혁신(unlicensed innovation)을 가능하게 하고, 참가자들이 특정 분야에 집중할 수 있도록 하며, 더 많은 경쟁을 유도한다. 우리 세상에는 이런 것이 더 많이 필요하다.
—알리 야히아(Ali Yahya), 파트너(@alive.eth on Farcaster | @alive_eth on Twitter)
AI와 블록체인의 융합
탈중앙화된 블록체인은 중심화된 AI에 대한 균형 장치다. 현재 AI 모델(예: ChatGPT)은 컴퓨팅 자원과 훈련 데이터가 막대하여 소수의 기술 거대 기업만이 훈련하고 운영할 수 있다. 그러나 암호화 기술을 통해 다자간·글로벌·무허가 시장을 창출할 수 있으며, 누구나 네트워크의 필요에 맞춰 컴퓨팅 자원이나 새로운 데이터셋을 기여하고 보상을 받을 수 있다. 이러한 자원의 롱테일을 활용하면 AI 비용을 낮추고 접근성을 높일 수 있다.
또한 AI는 정보 생산 방식을 바꾸면서 사회, 문화, 정치, 경제를 변화시키고, 딥페이크를 포함한 풍부한 AI 생성 콘텐츠 세계를 창출한다. 이때 암호화 기술은 블랙박스를 열고, 우리가 온라인에서 접하는 정보의 출처를 추적하는 데 기여할 수 있다. 또한 분산형 생성 AI를 개발하고 민주적으로 거버넌스하는 방법을 찾아야 하며, 어떤 단일 참여자가 다른 모든 사람을 결정짓는 상황을 피해야 한다. Web3는 이 문제를 해결하기 위한 실험실이다. 탈중앙화되고 오픈소스인 암호화 네트워크는 AI 혁신을 중앙집중화가 아닌 민주화함으로써 궁극적으로 소비자에게 더 안전하게 만들 것이다.
—앤디 홀(Andy Hall), 스탠포드 대학교 교수(@ahall_research); 다르렌 마츠오카(Daren Matsuoka), 데이터 과학자(@darenmatsuoka on Farcaster | on Twitter); 알리 야히아(Ali Yahya), 파트너(@alive.eth on Farcaster | @alive_eth on Twitter)
Play-to-Earn에서 Play-and-Earn으로
플레이 투 언(Play-to-Earn) 게임에서 플레이어는 게임 내 시간과 노력을 투자함으로써 가상 세계뿐만 아니라 현실 세계에서도 돈을 벌 수 있다. 이 트렌드는 크리에이터 경제의 부상과 플랫폼과 사용자 간 관계 변화 등 게임 산업 전반의 더 광범위한 변화와 관련이 있다. Web3는 게임을 하거나 거래하는 모든 수익이 현재처럼 게임 회사에만 돌아가는 기존 관행을 깨뜨릴 수 있다. 사용자는 이러한 플랫폼에 많은 시간을 투자하고 가치를 창출하므로, 그에 상응하는 보상을 받아야 한다.
그러나 게임이 반드시 직장이 되어야 하는 것은 아니다(적어도 대부분의 플레이어에게는). 우리가 진정으로 필요한 것은 단지 재미있기만 한 게임이 아니라, 플레이어가 자신이 창출한 가치를 더 많이 포착할 수 있는 게임이다. 따라서 플레이 투 언은 점차 '재미있는 동시에 수익을 얻는' 플레이 앤드 언(Play-and-Earn)으로 진화하고 있으며, 게임과 직장 사이의 중요한 구분이 이루어지고 있다. 플레이 투 언 게임이 초기 성장 단계를 넘어서면서, 게임 경제를 어떻게 관리할 것인지에 대한 역학이 계속 변할 것이다. 그러나 궁극적으로 이것은 분리된 트렌드가 아니라 게임의 자연스러운 일부가 될 것이다.
—아리아나 심슨(Arianna Simpson), @AriannaSimpson
AI가 게임 제작자가 될 때, 암호화폐가 보장을 제공한다
Web3 게임과 게임의 미래에 대해 깊이 생각하는 입장에서, 게임 내 AI 에이전트는 반드시 보장을 받아야 한다. 즉, 특정 모델에 기반하며, 실행 중에 조작되지 않아야 한다. 그렇지 않으면 게임은 무결성을 잃게 된다.
레전드, 지형, 서사, 논리가 모두 절차적으로 생성될 때, 즉 AI가 게임 제작자가 될 때, 우리는 게임 제작자가 신뢰 가능한 중립자임을 알고 싶어할 것이다. 우리는 이 세계가 확실한 보장 위에 세워졌다는 것을 알고 싶어할 것이다. 암호화기술이 제공하는 가장 중요한 것은 바로 이러한 보장이다. AI에 문제가 생겼을 때 이해하고, 진단하며, 처벌할 수 있는 능력 말이다. 이 의미에서 AI 정렬(alignment)은 본질적으로 인센티브 설계 문제이며, 인간 에이전트를 다룰 때와 마찬가지다. 그리고 바로 이것이 암호화폐가 집중하는 영역이다.
—카라 우(Carra Wu), 파트너(@carra on Farcaster, @carrawu on Twitter)
형식적 검증이 더 이상 형식적이지 않게 된다
형식적 방법(formal methods)은 하드웨어 시스템 검증에서는 인기가 있지만, 소프트웨어 개발에서는 일반적이지 않다. 하드 시스템이나 안전 중요 시스템을 다루지 않는 대부분의 개발자들에게는 이러한 방법은 너무 복잡하며, 상당한 비용과 지연을 초래할 수 있다. 그러나 스마트 계약 개발자들은 다른 요구사항을 가진다. 그들이 개발하는 시스템은 수십억 달러를 처리하며, 버그는 치명적인 결과를 초래할 수 있고, 즉각적인 수정이 불가능한 경우가 많다. 따라서 소프트웨어 개발, 특히 스마트 계약 개발에서는 보다 접근하기 쉬운 형식적 검증 방법이 필요하다.
지난 1년간, 기존의 형식적 시스템보다 훨씬 나은 개발자 경험을 제공하는 새로운 도구들이 등장했다(자사의 도구도 포함). 이러한 도구들은 스마트 계약이 일반 소프트웨어보다 아키텍처적으로 더 단순하다는 점을 활용한다. 즉, 원자적이고 결정론적인 실행, 동시성이나 예외 없음, 작은 메모리 사용량, 적은 루프 등이 그것이다. 또한 SMT 솔버(SMT solvers)의 최근 성능 향상(복잡한 알고리즘을 사용해 소프트웨어 및 하드웨어 로직의 오류 존재를 식별하거나 확인)을 활용함으로써 이러한 도구들의 성능도 급속히 향상되고 있다. 개발자들과 보안 전문가들이 형식적 방법에서 영감을 얻은 도구들을 폭넓게 채택함에 따라, 다음 세대의 스마트 계약 프로토콜은 더 견고해지고, 값비싼 해킹 공격에 더 취약하지 않을 것으로 기대된다.
—카르마(Karma, Daniel Reynaud), 연구 엔지니어링 파트너(@karma on Farcaster, @0xkarmacoma on Twitter)
NFT가 보편적인 브랜드 자산이 된다
점점 더 많은 주요 브랜드들이 NFT 형태로 디지털 자산을 일반 소비자에게 선보이기 시작했다. 예를 들어, 스타벅스는 고객이 커피 제품을 탐색하면서 디지털 자산을 수집하는 게임화된 로열티 프로그램을 도입했다(AR 호박 향료 미로까지!). 동시에 나이키와 Reddit은 광범위한 대중을 대상으로 마케팅된 디지털 컬렉터블 NFT를 개발했다. 그러나 브랜드는 이것보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있다. NFT를 활용해 고객의 정체성과 커뮤니티 관계를 표현하고 강화할 수 있으며, 실물 상품과 그 디지털 표현을 연결할 수 있고, 가장 충성도 높은 팬들과 함께 새로운 제품과 경험을 공동 창조할 수도 있다.
지난해 우리는 저비용 NFT를 소비재로 대량 수집하는 트렌드를 목격했다. 이러한 NFT는 일반적으로 호스팅 지갑과/또는 'Layer 2' 블록체인을 통해 관리되며, 거래 비용도 매우 낮다. 2024년을 앞두고, NFT가 디지털 브랜드 자산으로 보편화될 조건이 이미 마련되어 있으며, 스티브 카지ński(Steve Kaczynski)와 내가 곧 출간할 책에서 설명하듯이, 다양한 기업과 커뮤니티에 적용 가능하다.
—스콧 듀크 코미너스(Scott Duke Kominers), 리서치 파트너(@skominers on Farcaster | on Twitter)
SNARKs가 대중화된다
역사적으로 기술 전문가들은 다음과 같은 전략들을 통해 계산 작업을 검증해왔다:
1) 신뢰할 수 있는 머신에서 계산을 다시 수행;
2) 해당 작업을 위해 특별히 할당된 머신(즉, TEE 신뢰 실행 환경)에서 계산 수행; 혹은
3) 블록체인과 같은 신뢰 가능한 중립 인프라에서 계산 수행. 각 전략은 비용 또는 네트워크 확장성 측면에서 제한이 있었으나, 이제 SNARKs(Succinct Non-interactive ARguments of Knowledge)가 더 실용적으로 사용 가능해졌다. SNARKs는 신뢰할 수 없는 '증명자(prover)'가 계산 작업에 대해 위조 불가능한 '암호학 영수증'을 생성할 수 있게 한다. 과거에는 이러한 영수증 생성 비용이 원래 계산보다 10^9배 더 들었지만, 최근의 진전으로 이 수치가 약 10^6 수준으로 줄어들고 있다.
따라서 초기 계산을 제공하는 측이 10^6의 오버헤드를 감당할 수 있고, 고객이 원본 데이터를 다시 실행하거나 저장할 수 없는 경우, SNARKs는 실용성이 있다.由此产生的 활용 사례는 다양하다. IoT의 엣지 장치가 업데이트를 검증할 수 있고, 미디어 편집 소프트웨어는 콘텐츠의 진위와 변환 데이터를 내장할 수 있으며, 믹스업된 밈(meme)은 원본 출처를 표시할 수 있다. LLM 추론은 진위 정보를 포함할 수 있고, 자기 검증 세금 양식, 위조 불가능한 은행 감사 등의 소비자 친화적 용도도 가능하다.
—샘 래그스데일(Sam Ragsdale), 투자 엔지니어(@samrags on Farcaster, @samrags_ on Twitter)
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