AI Arena: 1100만 달러 투자 유치, AI+Web3+게임 3대 컨셉을 융합한 제품
작자: SenseAI
AI Arena는 AI 기반의 Web3 전투 게임으로, 사용자가 자신만의 AI 캐릭터를 훈련시켜 대결할 수 있는 플랫폼이다. 각 전투의 결과는 사용자의 훈련 능력에 따라 결정되며, 사용자가 인공지능의 작동 원리와 학습 과정을 이해하도록 돕는 것을 목표로 한다. 현재 AI Arena는 사전 등록을 진행 중이며, ArenaX Labs는 곧 Arbitrum 메인넷에 게임의 테스트 버전을 출시할 예정이다.
AI Arena 개발사인 ArenaX Labs는 600만 달러 규모의 신규 펀딩 라운드를 완료했다고 발표했다. 이번 라운드는 Framework Ventures가 주도했으며, SevenX Ventures, FunPlus/Xterio, Moore Strategic Ventures가 참여했다. 이 자금은 PvP 전투 플랫폼 구축 및 유사한 게임 개발에 사용될 예정이다.
Sense 성찰
본문 내용을 바탕으로 더 넓은 방향으로의 추론과 깊이 있는 사색을 시도해보며, 의견 교환을 환영합니다.
- AI Arena는 단순히 AI를 접목한 게임을 넘어서, 사용자의 AI 역량을 기르는 플랫폼이다. AI 시대가 도래함에 따라 자신에게 맞는 AI 어시스턴트를 어떻게 훈련시킬 것인지가 업무와 일상에서 필수적인 스킬이 되었으며, 직장 내 직원의 업무 역량을 평가하는 중요한 지표가 되고 있다.
- 게임과 AI의 융합은 사용자가 여가 시간을 즐기면서도 특정 소프트 스킬을 향상시킬 수 있게 해준다. AI Arena는 이러한 점에서 과감한 시도를 했으며 적절한 진입점을 찾았다. 앞으로 점점 더 많은 사용자들이 AI 어시스턴트를 훈련시키는 능력을 갖추게 된다면, AI Arena는 AI 종사자의 지적 재산권을 보호하는 AI 양방향 거래 시장을 제공하고 매수자와 매도자를 연결하는 중개 역할까지 수행할 수 있을 것이다.
본문 글자 수: 2334자, 정독 소요 시간 약 8분
AI 네이티브 제품 분석
AI Arena
1. 제품: AI Arena
2. 창립자: AI Arena는 모회사인 ArenaX Labs가 개발했다. ArenaX Labs는 2018년 Brandon Da Silva, Dylan Pereira, Wei Xie 세 명의 공동 창립자가 설립하였으며, 인디 게임 제작을 목표로 하고 있다.
3. 제품 개요:
AI Arena는 이더리움 기반의 게임으로, 전 세계 플레이어들이 AI 기반 NFT 캐릭터를 구매하고, 훈련하며, 전투를 벌일 수 있다. 이는 진정한 AI 기술로 구동되는 NFT 토큰화 플랫폼이다. 게임 내에서 플레이어는 글로벌 PVP 아레나에서 AI 기반 NFT 격투 캐릭터를 설계하고 훈련시킨 후 자동 전투를 통해 상대방을 경기장 밖으로 밀어내는 것이 최종 목표다. 플레이어는 '모방 학습(imitation learning)'이라는 과정을 통해 AI 캐릭터의 성장을 도울 수 있으며, 인간의 행동을 관찰함으로써 AI가 기술을 익힌다. 반대로 플레이어는 'AI Inspector'를 통해 AI의 능력을 평가하고 약점을 식별하여 향후 훈련의 초점을 정할 수 있다.
4. 발전 역사:
- 2021년 10월 Paradigm가 리드하고 Framework Ventures가 참여한 500만 달러 규모의 시드 펀딩 완료
- 2024년 1월 Framework Ventures가 리드하고 SevenX Ventures, FunPlus/Xterio, Moore Strategic Ventures가 참여한 600만 달러 규모의 추가 펀딩 완료
01.AI Arena 제품 비전
Brandon Da Silva는 AI Arena의 모회사인 ArenaX Labs의 CEO다. 그는 AI Arena를 창업하기 전, 캐나다 최대 연금 기금 OPTrust에서 5년간 투자 및 관리 업무를 맡았으며, 머신러닝을 투자 분석에 접목하는 것이 그의 커리어 중심이었다. Brandon은 자신의 트위터를 통해 AI Arena를 만들기로 한 이유를 설명한 바 있는데, 바로 AI 산업의 진입 장벽을 낮춰 학력에 구애받지 않고 모든 AI 애호가들이 자신의 능력을 발휘할 수 있는 플랫폼을 제공하고, NFT를 통해 AI 모델을 소유함으로써 기술자가 자신의 노동 성과를 완전히 소유할 수 있도록 하며, 더욱 흥미로운 방식으로 사람들이 AI에 접근하게 하고 게임 속에서 AI 학습에 대한 열정을 불러일으키기 위함이라고 밝혔다. 이 세 가지 목표가 AI Arena의 가치 순환 고리를 구성한다. 장기적으로 AI Arena는 게임 플랫폼을 기반으로 AI 양방향 시장을 구축해 AI 종사자의 지적 재산권을 보호하고 이를 통화화(monetization)할 수 있도록 하며, 매수자와 매도자의 수요를 매칭하려는 계획을 갖고 있다.
02.AI Arena의 AI 접목 방식
AI Arena는 닌텐도 스마시브라스나 스트리트 파이터와 같은 격투 게임이지만, 동시에 AI/ML, 암호화폐, 게임, NFT 등 여러 분야가 융합된 프로젝트이다. 다른 격투 게임과 가장 큰 차이점은 플레이어가 자신이 소유한 '선수(격투가)'를 직접 조종할 수 없다는 점이다.
그렇다면 어떻게 전투를 하는가?
각 선수는 AI가 구동하며, AI가 특정 상황에서 어떤 동작을 할지를 결정한다. 각 선수는 서로 다른 AI를 가지고 있기 때문에, 당신의 캐릭터를 챔피언으로 만들 수 있는지는 오직 플레이어 본인의 훈련 능력에 달려 있다.
이 게임을 전투 준비를 하는 권투 선수를 지도하는 것으로 생각하면 된다. 플레이어는 훈련 프로그램을 설정하거나 실전 대결을 통해 캐릭터를 강화하며, 자신의 동작을 복제하도록 가르칠 수 있다.
왜 신경망(Neural Network)이 필요한가?
간단히 말해, 신경망은 이론적으로 모든 사용자 동작을 매핑할 수 있다는 의미다. AI Arena는 선수가 신경망을 통해 전략을 배울 수 있도록 시뮬레이션 학습(Simulated Learning)과 강화 학습(Reinforcement Learning)을 활용하며, 신경망 아키텍처는 IPFS(InterPlanetary File System)에 저장된다.
뉴런 간의 연결은 '가중치(weights)'라고 불린다. 신경망이 '학습'하는 과정에서는 이 가중치의 값을 변경하는 것이다. 가중치는 궁극적으로 상태를 동작에 매핑하게 되며, 우리는 이를 '지능(intelligence)'으로 해석할 수 있다. 각 NFT의 신경망 가중치는 고유하며, 이더리움에 저장된다.
선수를 훈련한다는 것은 신경망 내부의 가중치를 변화시켜 AI가 효과적으로 작동하도록 만드는 과정이다. 예를 들어, 상대방 앞에 있을 때 공격적으로 나아가기를 원한다면, 이를 가능하게 하는 일련의 가중치가 존재한다. 훈련의 핵심은 AI가 특정 상황에서 특정 행동을 취하도록 배우게 만드는 것이다.
AI Arena는 애플리케이션 내에 다음과 같은 훈련 프로그램을 포함하고 있다.
(1) 모방 학습 (Imitation Learning)
관찰을 통해 배우는 방식으로, 모방 학습을 이해하는 가장 좋은 방법은 마치 당신이 스승이고, 당신의 AI가 전투를 준비하는 제자라고 상상하는 것이다. 당신이 직접 격투를 수행하면, AI는 특정 상황에서 당신의 동작을 학습하고 모방하게 된다.
실제 시범을 통해 일부 동작을 테스트하고, AI가 이를 어떻게 모방하는지 관찰할 수 있다. 주의할 점은 즉시 동작을 복제하지 않는다는 것이다. 신경망이 학습하는 데 시간이 필요하기 때문에, AI가 익숙해질 때까지 동작을 여러 번 반복해야 할 수 있다.
(2) 자기 학습 (Self-Learning)
완벽한 격투 파트너는 다름 아닌 사용자 자신이다. 자기 학습을 통해 AI는 끊임없이 스스로와 경쟁하며 계속해서 개선된다. 하지만 자기 학습에서 AI가 자신과 똑같은 복제본과 싸우는 것은 큰 의미가 없다. 그렇다면 전문가가 AI에게 어떻게 싸워야 하는지 보여주지 않는다면, AI는 무엇을 해야 할지를 어떻게 배울 수 있을까? — 바로 '보상(reward)'을 통해 배운다. AI는 긍정적인 보상을 주는 행동을 취하도록 학습하며, 부정적인 보상을 받는 행동은 줄이게 된다.
물론 AI Arena는 누구에게나 공평한 기회를 제공하는 것을 매우 중요하게 생각한다. 개발팀은 더 많은 자원을 가진 사용자보다 꾸준히 AI를 훈련하는 사용자에게 더 많은 보상을 주고자 한다.
03.게임과 AI 융합의 혁신적 도전
현재 주목받는 인공 일반 지능(AGI, Artificial General Intelligence) 기술에서 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 중심 역할을 하고 있다. 점점 더 많은 팀들이 LLM 기반 AI 에이전트(AI-Agents) 시스템 개발에 뛰어들고 있으며, 이러한 AI 에이전트들이 Web3 게임의 혁신을 재정의할 가능성도 커지고 있다. 예를 들어, 게임 '심즈(The Sims)'는 LLM 기술을 활용해 25명의 가상 캐릭터를 생성했는데, 각 캐릭터는 LLM 기반 에이전트에 의해 제어되며 샌드박스 환경 내에서 생활하고 상호작용한다.
제너레이티브 에이전트(Generative Agents)의 설계는 매우 영리하다. LLM에 기억, 계획, 반성 기능을 결합함으로써, 에이전트는 과거 경험을 바탕으로 의사결정을 내리고 다른 에이전트와 상호작용할 수 있다. 이 게임은 AI 에이전트의 능력을 잘 보여주는데, 새로운 사회적 행동을 생성하거나, 정보 전파, 관계 기억(두 캐릭터가 이전 대화 주제를 계속 논의), 사회적 활동 조율(파티 개최 및 다른 캐릭터 초대) 등을 수행할 수 있다. 요컨대, AI 에이전트는 매우 흥미로운 도구이며, 게임 내 적용 가능성은 더욱 깊이 탐구할 가치가 있다.
AI가 Web3 게임 분야에 적용된 사례는 이미 다양하게 시도되고 있지만, 현재 Web3 게임 분야에서 가장 성숙하게 적용되고 있다고 인정받는 것은 NFT 에이전트(NFT Agent)다. 앞으로 NFT는 Web3 게임의 핵심 구성 요소가 될 것이다. 이더리움 생태계 내 메타데이터 관리 기술이 발전하면서, 프로그래밍 가능한 동적 NFT(Dynamic NFTs)가 등장했다. NFT 제작자 입장에서는 알고리즘을 통해 NFT의 기능을 더욱 유연하게 만들 수 있고, 사용자 입장에서는 NFT와의 상호작용이 늘어나며, 그로부터 생성되는 데이터 자체가 또 하나의 정보 출처가 된다. AI 에이전트는 이러한 상호작용 과정을 최적화하고, 상호작용 데이터의 활용 범위를 확장시켜 NFT 생태계에 더 많은 혁신과 가치를 불어넣을 수 있다.
앞서 언급한 AI Arena는 전 세계 최초로 AI와 NFT를 결합한 전투 게임으로, 사용자는 LLM 모델을 이용해 자신의 전투 정령(NFT)을 지속적으로 훈련시킨 후 이를 PvP/PvE 전장에 투입해 대결할 수 있다. 전투 방식은 닌텐도 스마시브라스와 유사하지만, AI 훈련을 통해 경쟁의 재미를 한층 더 강화했다.
결국 게임과 AI의 융합은 Web3 게임이 보안성과 탈중앙화를 위해 희생했던 사용자 경험(UX) 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라, AI가 실제 적용되는 분야 중에서 가장 먼저 사용자 기반을 크게 확장할 가능성이 높은 영역이기도 하다.
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