바이낸스 리서치: AI 관련 토큰 가격 급등, 시가총액 상위 5대 AI 토큰, BTC 및 ETH 성과 상회
원문 작성자: JieXuan Chua, CFA
번역: Kate, 화싱차이징
요점
• 지난 몇 달 동안 인공지능(AI)에 대한 관심이 증가했으며, 이는 구글 검색 트렌드와 AI 관련 토큰 가격 급등에서 확인할 수 있다.
• 2023년에는 AI 관련 웹3 프로젝트의 자금 조달이 급증하여 2억9800만 달러에 달했다. 이는 2016년부터 2022년까지 AI 프로젝트 총 투자액(1억4850만 달러)보다 많은 금액이다.
• AI 관련 토큰은 2023년 전반적으로 양호한 실적을 기록했으며, 시가총액 기준 상위 5개 AI 토큰은 BTC와 ETH보다 두드러진 성과를 보였고, 연간 상승률은 200%에서 650%에 이르렀다.
• 우리는 AI와 암호화폐의 융합으로 발생하는 여러 가지 추세와 실제 사례들을 관찰해왔다. 탈중앙화 물리 인프라 네트워크(DePIN)의 성장을 촉진하거나 소비자를 위한 더 몰입감 있는 애플리케이션을 만드는 것 등 본 보고서에서는 주목할 만한 발전 사례를 중심으로 다룬다.
소개
2023년은 인공지능(AI)의 이정표가 된 해로서, OpenAI의 ChatGPT, 구글의 Bard, 마이크로소프트의 Bing Chat 등의 AI 챗봇이 널리 사용되며 그 변혁적 힘이 더욱 명확해졌다. 특히 ChatGPT는 출시 후 불과 두 달 만에 1억 명의 사용자라는 이정표를 달성하며 두각을 나타냈다.
이는 틱톡(TikTok)이나 유튜브(YouTube) 같은 주요 소셜 미디어 플랫폼을 넘어선 성과이다.
그림 1: ChatGPT는 출시 두 달 만에 1억 명의 사용자를 확보한 가장 빠르게 성장한 애플리케이션 중 하나
출처: demandsage, 바이낸스 리서치
더욱 중요한 것은 AI가 암호화 분야에서도 점차 재편되고 있으며, 실제 활용 사례뿐 아니라 AI 관련 토큰에 대한 강한 관심도 그러하다. 이러한 두 가지 혁신 기술의 융합은 업계 내에서 두드러진 화두로 떠올랐다. 이전 보고서에서 암호화 분야 내 AI의 활용 사례를 제시했던 바 있는데, 이제 우리는 계속 변화하는 이 지형을 다시 한번 살펴본다. 최근 해당 분야에 대한 관심이 다시 고조된 점을 감안하여 현재의 시장 상황과 새로운 발전 동향을 분석하고자 한다.
시장 현황
2023년에는 전 세계적으로 AI에 대한 관심이 눈에 띄게 증가했으며, 구글 글로벌 '인공지능' 검색량의 급증이 이를 입증한다. 이러한 관심 증가는 대중이 AI 관련 주제에 대해 더욱 적극적으로 참여하고 있음을 반영한다. 이는 주로 AI 챗봇의 보급, 새로운 AI 도구의 출시, 그리고 언론 보도와 AI 이해에 대한 욕구 증가 때문인 것으로 분석된다.
그림 2: 2023년 구글에서 AI에 대한 검색 관심이 크게 상승하여 '암호화' 및 '비트코인'을 크게 앞질렀다
출처: Google Trends, 바이낸스 리서치 (2023년 12월 31일 기준)
참고: 숫자는 특정 지역 및 기간에서 그래프 최고점 대비 검색 관심도를 나타낸다.
반면, '암호화'에 대한 검색 관심은 연내 전반적으로 안정적인 흐름을 유지했다. 1~5월 소폭 하락세를 보이다가 이후 일정 기간 안정세를 유지하였고, 연말 들어 다시 소폭 상승하였다. '비트코인'의 검색 추세 또한 '암호화'와 유사하나 변동성이 더 컸다. 비트코인에 대한 관심 변동은 Ordinals/BRC-20, 스팟 ETF 가능성, 2024년 예정된 비트코인 반감기 등 주요 이슈들과 관련이 있을 수 있다. 이러한 사건들은 비트코인 가격 상승을 유도하며 대중의 관심을 다시 불러일으켰다.
전반적으로 검색 트렌드는 AI에 대한 관심이 빠르게 증가하는 반면, 비트코인 및 암호화폐에 대한 관심은 비교적 안정적인 모습을 보이며, AI가 여전히 빠른 속도로 대중의 주목을 받고 있으며 지금까지 관심 감소 징후는 뚜렷하지 않다는 점을 드러낸다.
투자자들의 높은 관심
2023년 AI 산업은 투자자들 사이에서도 강한 관심을 끌었다. 전체 펀딩 규모는 줄었음에도 불구하고 미국 스타트업 펀딩에서 AI가 차지하는 비중은 전년 대비 230% 증가하여 약 26%에 달했다. 이 같은 성장은 AI 및 비-AI 분야 모두 투자 위축기를 겪은 상황에서 이루어졌으며, 전체 시장 대비 AI 분야의 특별한 회복력을 보여준다.
그림 3: 2023년 미국 스타트업 펀딩에서 AI 부문 점유율이 두 배로 증가함*
출처: Crunchbase, Binance Research (2023년 8월 29일 기준)
* 참고: 2023년 최신 데이터는 아직 공개되지 않았다. 독자는 분석 시 이 한계점을 염두에 두어야 한다.
2022년과 비교하면 비-AI 분야의 경우 절대 투자금이 65% 감소한 반면, AI 분야는 상대적으로 단 6%만 줄어든 데 그쳤다.
또한 펀딩 라운드 건수를 고려하면, 비-AI 산업은 55% 감소한 반면 AI 분야는 45% 감소에 그쳤다. AI 펀딩과 라운드 건수의 상대적 감소 폭이 작다는 점은 2021년 정점을 찍은 이후 전체적으로 펀딩 금액이 감소 추세임에도 불구하고, 투자자들이 여전히 AI 응용 분야에 높은 관심을 갖고 있음을 의미한다. 이는 AI 기술과 응용의 장기적 잠재력과 실행 가능성에 대한 지속적인 신념을 반영할 수도 있다.
더불어 2023년에는 웹3 내 AI 부문의 자금 조달이 폭발적으로 증가했다. Rootdata에 따르면 2016년부터 2022년까지 AI 프로젝트의 총 펀딩액은 1억4850만 달러였으나, 2023년 한 해 동안만 2억9800만 달러를 기록했다. 2023년의 이 금액은 이전 7년간의 총합의 두 배에 달하며, 해당 연도 AI에 대한 매력도가 급상승했음을 보여준다.
그림 4: 2023년 AI 프로젝트 펀딩액은 2억9800만 달러로, 웹3 프로젝트 중 7위를 기록했으며 전체 펀딩의 3.7%를 차지함
출처: Rootdata, 바이낸스 리서치 (2023년 12월 31일 기준)
웹3 분야 내 다른 부문과 비교하면, 2023년 AI 프로젝트의 펀딩액 2억9800만 달러는 NFT(2억9300만 달러), DAO(4200만 달러)를 넘어섰으며, 2023년 웹3 프로젝트 총 펀딩의 약 3.7%를 차지한다. 3.7%라는 비중은 크지 않아 보일 수 있으나, AI가 2023년에야 비로소 두각을 나타내기 시작했다는 점을 고려하면, 이처럼 상당한 자금 증가는 해당 산업에 대한 점증하는 인정과 가치를 강조한다.
강력한 실적
가격 측면에서도 AI 토큰은 전반적인 시장을 능가하며 지난 분기 및 1년간 큰 폭의 상승세를 기록했다. 해당 분야에 대한 관심 증가는 AI 관련 토큰의 강력한 가격 상승을 이끌었다.
그림 5: 지난 3개월 동안 AI 토큰은 두 번째로 좋은 실적을 기록한 카테고리로 평가됨
출처: Dune Analytics (@cryptokoryo_research), 2023년 1월 2일 기준, AI 토큰 포함: AGIX, CTXC, FET, OCEAN, ORAI, RNDR
Dune 대시보드는 다양한 서사 또는 부문의 대표 토큰 실적을 집계했는데, AI 토큰은 지난 3개월간 두 번째로 좋은 성과를 기록했다. 원래 대시보드에는 밈(MEME) 코인이 포함되어 있었지만, 낮은 시가총액으로 인해 과도하게 큰 백분율 수익률을 보일 수 있어 본 분석에서는 제외하였다.
시가총액 상위 5개 AI 토큰을 BTC 및 ETH와 비교하면, AI 토큰이 2023년 주요 토큰들을 명백히 능가한 것을 알 수 있다.
이러한 AI 토큰의 연간 실적은 200%에서 최대 650%에 이르렀다. 반면 BTC는 연말 기준 150% 상승했고, ETH는 44% 올랐다.
다만, 이러한 AI 토큰들과 비교할 때 BTC와 ETH의 시가총액이 훨씬 크다는 점을 유념해야 한다. 따라서 백분율 수익률은 자연스럽게 작을 수밖에 없다. 이 비교는 주로 최근 몇 달간 AI 토큰의 강력한 실적과 증가하는 영향력을 부각하기 위한 것이다.
그림 6: 2023년 시가총액 상위 5개 AI 토큰은 BTC와 ETH를 크게 능가하며 200%에서 최대 650%까지 상승함
출처: CoinMarketCap, 바이낸스 리서치 (2023년 12월 31일 기준)
전반적으로 AI는 거대한 관심을 얻고 있다. AI 응용의 채택은 가속화되고 있으며, 투자자와 일반 투자자의 지속적인 관심을 끌고 있다. 또한 AI 토큰의 실적도 꾸준히 강세를 유지하고 있다. 이러한 추세 외에도 다음 섹션에서 설명할 주목할 만한 AI x 암호화 혁신 사례들이 존재한다.
AI x 암호화 발전
AI에 대한 관심 증가는 AI 관련 암호화 애플리케이션의 성장을 촉진하며, 이 분야의 지속적인 혁신을 위한 기반을 마련하고 있다. 본 섹션에서는 AI와 암호화 기술의 융합을 통해 나타난 몇 가지 추세와 실제 활용 사례를 심층적으로 살펴본다. 탈중앙화 물리 인프라 네트워크(DePIN)의 성장을 촉진하거나 소비자 중심의 더 몰입감 있는 애플리케이션을 만드는 것 등, 이 분야의 주목할 만한 발전 사례들을 소개한다.
AI x DePIN
대규모 언어 모델(LLM), 딥러닝 및 다양한 AI 응용은 그래픽 처리 장치(GPU)의 계산 능력에 크게 의존한다. 그러나 지난 1년간 AI에 대한 관심 증가는 GPU 수요를 급격히 늘려 칩 부족 현상을 초래했다. GPU 접근이 어렵거나 비용이 너무 높다면, AI 관련 연구를 수행하는 연구자 및 스타트업들에게는 큰 장벽이 될 수 있다. 여기서 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크(DePIN의 하위 범주)가 등장한다. 이들은 중앙집중식 클라우드 제공업체 및 하드웨어 제조사가 지배하는 기존 솔루션에 대한 대안을 제공한다. 실제로 GPU 수요 증가에 힘입어 이 산업은 강력한 성장을 경험하고 있다.
GPU가 항상 100% 용량으로 작동하는 것은 아니므로, 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 유휴 계산 능력을 가진 사람들과 이를 필요로 하는 사람들을 연결하려 한다. 이는 계산 능력 제공자가 구매자로부터 보상을 받을 수 있도록 하는 양방향 시장을 통해 이루어진다. Akash, Render, Gensyn, io.net 등이 이에 해당하는 사례이다. 또한 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크의 가격은 경쟁력이 있는데, 공급자가 네트워크에 계산 능력을 제공하는 데 추가 비용이 거의 들지 않기 때문이다.
그림 7: 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크의 가격은 경쟁력 있음
출처: Cloudmos (2024년 1월 2일 기준)
참고: 가격은 1CPU, 1GB RAM, 1GB 디스크 기준
실제 문제 해결을 위한 잠재적 솔루션을 제공함으로써, 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 AI 성장의 파도를 타고 플랫폼 활동이 점차 증가하고 있다.
그림 8: 2023년 Render Network의 렌더링 장면 수 증가
출처: Dune Analytics (@lviswang), 2023년 12월 31일 기준
그림 9: 2023년 4분기 Akash 네트워크의 활성 임대 계약이 급증함
출처: Cloudmos, 2024년 1월 3일 기준
AI x 제로지식
코드 기반 자동화 기능 덕분에 스마트 계약은 효율성으로 잘 알려져 있다. 그러나 예정된 성격 때문에 예기치 못한 복잡한 상황에서 적응성 부족 문제가 발생할 수 있다. 바로 이 부분에서 머신러닝(ML)이라는 AI 하위 분야가 큰 개선을 가져올 수 있다. ML 모델은 방대한 데이터 세트로 훈련되어 학습, 적응, 매우 정확한 예측을 수행할 수 있는 능력을 갖춘다. 이러한 모델을 스마트 계약에 통합하면 다양한 적응성과 유연성을 확보할 수 있다.
이러한 통합의 주요 과제는 체인 상 ML 계산에 따른 과도한 계산 오버헤드이다. 이를 해결하기 위해 제로지식 머신러닝(ZKML) 개념이 등장했다. ZKML은 제로지식 증명과 머신러닝을 결합한 것이다. 이 설정에서는 ML 계산이 오프체인에서 처리되고, ZK 증명은 실제 데이터를 노출하지 않고도 이러한 계산의 무결성을 검증하는 데 사용된다. ZKML을 활용하면 스마트 계약은 블록체인 기술의 보안성과 투명성을 유지하면서도 효과적으로 AI의 힘을 활용할 수 있다.
그림 10: ZKML은 제로지식 증명과 머신러닝을 결합하여 먼저 오프체인 계산 후 온체인 검증을 수행함
출처: 바이낸스 리서치
주목할 만한 사례로 Upshot가 Modulus Labs와 협력하여 출시한 ZK Predictor가 있다. 이 도구를 통해 Upshot는 Modulus의 ZK 회로를 활용해 자산 평가를 검증하면서도 독점 IP를 노출하지 않을 수 있다. 이를 통해 장미 자산 가격 책정을 최적화하는 자동 시장 제조자(AMM), 운영 과정에 체인 상 암호학적 증명을 갖춘 AI 기반 인덱스 펀드, 혹은 특정 주제에 집중한 예측 시장 등을 개발할 수 있으며, 이는 다수의 가격 신호 정확도를 향상시키고 검증하는 데 기여할 수 있다. ZKML의 다른 제품으로는 가격 오라클이 있다. 예를 들어, Upshot는 NFT 같은 장미 자산 가치 평가를 위해 AI 모델에 복잡한 시장 데이터를 제공한다. 이후 Modulus 기술이 이러한 AI 계산의 정확성을 검증하고 증명서로 포장하여 이더리움에 제출하여 최종 검증을 진행한다.
이러한 사례들은 ZKML이 지원 가능한 무수한 애플리케이션의 시작에 불과하다. 이 기술은 여전히 초기 단계에 있으므로, 향후 몇 년 안에 더욱 성숙하고 광범위한 ZKML 애플리케이션이 등장할 것으로 예상된다.
AI x 소비자 d앱
지난 1년간 사용자 참여를 늘리고 몰입도를 높이기 위해 소비자 중심의 탈중앙화 애플리케이션(d앱)에 AI 통합이 증가하는 추세를 관찰하였다. 이 추세는 사용자가 플랫폼과 상호작용하는 방식을 변화시키며 개인화 및 상호작용성을 제공한다. AI를 활용함으로써 이러한 d앱은 사용자들을 수동적인 소비자에서 능동적인 참여자로 전환시킨다.
예를 들어 NFPrompt와 같은 AI 기반 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 플랫폼이 있다. 이름에서 알 수 있듯이, AI UGC는 자율 시스템의 도움을 받아 사용자가 창작하는 콘텐츠를 의미한다. 이는 알고리즘에 일정한 무작위성을 내장한 규칙 세트를 설정함으로써 자동 출력을 생성하는 방식으로 구현될 수 있다. 즉, 사용자가 패턴, 색상, 형태 등의 규칙이나 제약 조건을 입력하면 AI가 그 틀 안에서 콘텐츠를 생성하는 것이다. 이를 통해 사용자는 창작 과정에 직접 참여하게 되며, 사용자와 플랫폼 간의 더 몰입도 높은 관계를 형성할 수 있고, 동시에 독특하고 유일무이하며 무한히 확장 가능한 콘텐츠를 만들 수 있다.
그림 11: NFPrompt의 텍스트 프롬프트를 이용해 NFT 생성
출처: NFPrompt
콘텐츠 생성 외에도 AI 통합은 웹3 게임이나 메타버스에서도 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이는 게임 캐릭터의 상호작용성과 대화의 현실감을 높인다. Insomnium AI의 '그 남자'와 '그 여자' 게임이 좋은 예다. AI를 활용함으로써 게임플레이는 맞춤형이고 현실감 있는 대화에 초점을 맞추게 된다. 이는 더 개인화된 경험을 제공하며, 보다 진정한 감정적 연결을 형성해 사용자 이탈률을 낮추는 데 기여한다.
그림 12: '그 남자'와 '그 여자'는 AI를 활용해 몰입형 경험 제공
출처: Sleepless AI
AI x 데이터 분석
정확한 시장 데이터는 산업 동향을 이해하고 투자자가 현명한 의사결정을 내리는 데 필수적이다. 그러나 실제 거래 사례 중에서 워시 트레이딩(wash trading)과 같은 행위는 판매량을 인위적으로 부풀려 실제 거래량을 왜곡할 수 있다. AI를 분석에 통합하면 노이즈를 제거하고 더 정확한 데이터를 도출할 수 있다. 이는 AI 및 머신러닝(ML)을 통해 대량의 데이터를 입력하여 세탁 거래 패턴이나 경향을 식별함으로써 달성된다. 궁극적으로는 시장 활동에 대한 더 정확한 묘사를 가능하게 한다.
예를 들어 BitsCrunch는 AI 기반 NFT 데이터 분석 플랫폼으로, AI와 머신러닝을 활용해 허위 거래나 의심스러운 거래 패턴을 실시간으로 탐지함으로써 정확한 데이터를 제공한다. AI/ML의 활용은 플랫폼이 대량의 데이터를 비교적 쉽게 분석할 수 있게 하며, 진짜 거래량과 인위적 거래량을 구분하는 데 도움이 된다. 이는 결국 현명한 의사결정을 지원한다.
그림 13: BitsCrunch가 분석한 워시 트레이딩 지표
마무리
AI와 암호화 기술의 융합은 이 선도 기술들이 디지털 지형을 재정의할 잠재력에 대한 큰 기대를 불러일으키고 있다. AI 중심 토큰의 인기는 점점 높아지고 있으며, 온라인 검색 트렌드에서 나타나는 관심 증가는 AI 서사가 지속적으로 가속화되고 있음을 강조한다.
확실히 우리는 아직 대규모 채택 단계에 도달하지는 못했다. 많은 AI 기반 암호화 프로젝트는 여전히 초기 단계이며, 일부는 특정 니치 시장에만 집중할 수 있다. 그러나 실제 사례들이 늘어나는 것은 장기 성장에 긍정적인 고무적인 추세이다. 이러한 점들을 고려할 때, 투자자들은 AI 열풍을 활용하면서도 이 선도 기술에 투자하는 위험을 이해해야 한다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
Binance Research
