AI 에이전트 서사의 부상, 어떤 프로젝트를 미리 주목해야 할까?
글: TechFlow
AI 개념에는 언제나 시장이 존재한다.
올해 내내 지속된 주제로서 암호화폐 전체 시장의 등락과 관계없이 항상 AI 프로젝트들이 두각을 나타내고 있다. 다양한 요약 및 전망 기사들을 살펴보면 거의 일제히 AI에 대한 긍정적인 전망을 제시하고 있다.
그러나 AI는 매우 광범위한 개념이다. 어떤 세부 분야의 프로젝트에 투자하는 것이 더 유리할까?
상대적으로 안정적인 선택은 단기적인 핫 이벤트를 촉매제로 삼아 개념적으로 직접 연관된 암호화 프로젝트를 찾는 것이다.
예를 들어 AI 에이전트(AI Agent)가 있다.
1월 11일, ChatGPT는 공식적으로 스토어 기능을 출시했다. 기존 애플리케이션과 달리 GPT 스토어는 사용자가 프로그래밍 경험 없이도 자연어로 원하는 기능을 입력하면 시스템이 전용 맞춤형 AI 챗봇을 만들어준다.
말하자면 이는 AI 에이전트 상점이며, 일정한 로직에 따라 사용자의 고정된 작업을 대신 수행할 수 있는 다수의 로봇을 포함하고 있다. GPT의 영향력을 바탕으로 스토어 내 애플리케이션이 폭발적으로 증가할 것으로 예상되며, 그 중에는 암호화폐와 관련된 에이전트 로봇도 등장할 가능성이 있다.
이 로봇들이 실제로 잘 작동하는지는 별개 문제이고, AI 에이전트라는 개념이 유행하게 될 조짐을 보이고 있다는 점이 중요하다.
거의 같은 시기에 유명 암호화폐 VC인 Pantera는 최근 발표한 장문의 보고서에서 2024년 AI 에이전트와 Web3의 융합에 관심을 갖고 있다고 명확히 밝혔다.
(참고 기사: Pantera 2024 주목 분야: AI 트렌드 지속, Web3는 추론·데이터 프라이버시·인센티브 부문서 발전 지원)
만약 GPT 앱 스토어를 도화선이라 하고, 최정상급 VC의 관심을 바람이라 한다면, 올해 AI 에이전트 서사가 불붙을 수 있을까?
미래를 예측할 수는 없지만 미리 준비할 수는 있다.
따라서 지금 우리가 더욱 명확히 파악해야 할 것은 다음과 같다:
AI 에이전트의 원리는 정확히 무엇이며, 어떤 암호화 프로젝트가 이로 인해 직접적인 혜택을 받을 수 있을까?
AI 에이전트가 암호화업계와 무슨 상관이란 말인가?
먼저 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 정확히 이해해야 하며, 이를 통해 어떤 프로젝트가 진짜 AI 에이전트 범주에 속하는지, 혹은 단지 개념을 편승하고 있는지를 구분할 수 있다.
GPT 스토어의 로봇들은 AI 에이전트에 대한 감각적인 이해를 제공하지만, 원리적 차원에서 보면 도대체 어떤 제품이 AI 에이전트라고 할 수 있을까?
필자는 하나의 제품이 AI 에이전트인지 판단하기 위해 핵심 포인트를 간단히 잡을 수 있다고 본다:
AI 기술을 활용하는 프로그램 또는 장치가 자동으로 과제를 수행하거나 사용자를 돕는 경우.
간단한 챗봇부터 복잡한 자동화 시스템까지 모두 AI 에이전트로 간주될 수 있다. 그러나 이러한 것들은 적어도 다음 조건을 갖춰야 한다:
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자동화 능력: 인간의 개입 없이 또는 최소한의 개입으로 작업을 수행할 수 있어야 한다.
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환경 인지: 센서 또는 데이터 입력을 통해 운영 환경을 인지할 수 있어야 한다.
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결정 수행: 프로그래밍 내용과 수신된 데이터에 기반하여 결정을 내릴 수 있어야 한다.
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학습 및 적응: 새로운 데이터와 경험을 기반으로 성능을 개선할 수 있는 학습 능력을 가져야 한다.
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상호작용성: 인간 사용자 또는 다른 시스템과 소통하며 요청에 응답하거나 정보를 제공할 수 있어야 한다.
그러나 위 특징들을 추상화하면 AI 에이전트는 스마트 계약과 유사하다는 것을 알 수 있다. 즉, 사전 설정된 조건이 주어지면 결과를 자동으로 실행한다는 점에서 말이다.
따라서 어떤 프로젝트가 진짜로 AI 에이전트를 사용하고 있는지, 아니면 스마트 계약으로 AI 개념을 편승하고 있는지를 구분하려면 다음 기준을 사용할 수 있다:
주도성(autonomy)의 존재 여부.
스마트 계약은 자율성이 없다. 외부 명령 없이 스스로 행동하지 못하며, 미리 작성된 규칙에 따라 수동적으로 반응(Reactive)할 뿐이다. 예를 들면 특정 가격에 도달하면 자동으로 토큰을 매수하도록 설정하는 경우가 있다.
반면 AI 에이전트는 일반적으로 능동적(active)이라고 여겨진다. 데이터를 수집하고 학습하며 의사결정을 내리고, 외부 명령 없이 스스로 작업을 시작할 수 있다. 예를 들어 시장 데이터를 모니터링하다가 AI가 자체적으로 수익성이 적절하다고 판단되는 가격에서 토큰을 매수하는 경우가 있다.
이런 차이점을 이해한 후, 이제 AI 에이전트와 암호화업계의 연결 고리를 살펴보자.
유명 암호화 프로젝트 Space and Time의 공동 창립자 @chiefbuidl은 매우 고전적이면서도 생생한 비유를 했다:
암호화폐는 현금 같고, 블록체인은 계산기 같으며, Dapp은 POS 기계와 같고, AI 에이전트는 계산원과 같다.
이 문장을 곱씹어보면, 암호화폐가 현금처럼 거래 수단으로 사용될 때, 그 이면의 공용 블록체인은 기록과 계산을 담당한다. Dapp은 POS 기계와 같은 거래 인터페이스 역할을 하며, AI 에이전트는 마치 계산원처럼 사용자에게 직접 말한다:
"어떻게 돈을 쓰고 계산할지 신경 쓰지 마세요. 의도만 대략적으로 알려주세요. 제가 알아서 돈을 쓰고 원하시는 서비스를 제공하겠습니다."
이 체인에서 암호화폐, 블록체인, Dapp은 사실 난해하고 어렵지만, AI 에이전트는 사용자와 직접 소통하며 복잡한 것을 단순화하는 가장 중요한 연결고리가 될 수 있다.
따라서 AI 에이전트는 암호화업계와 관련이 있으며, 암호화 제품의 사용자 경험을 개선하는 데 기여할 수 있다(거래 경험을 포함하여 그 외에도).
어떤 암호화 프로젝트들이 AI 에이전트와 관련이 있을까?
그렇다면 어떤 프로젝트들이 AI 에이전트 개념과 연결될 수 있을까?
아마도 프로젝트들을 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 프로젝트 자체가 타인의 이용을 위한 AI 에이전트 기능을 제공하는 것이고, 다른 하나는 기존 제품의 사용자 경험을 향상시키기 위해 AI 에이전트를 활용하는 프로젝트이다.
유형 1: 직접 AI 에이전트 사업을 하는 암호화 프로젝트
Autonolas($OLAS): 암호화 프로젝트 효율화를 위한 AI 에이전트
Autonolas는 AI 에이전트와 직접 연관된 프로젝트로, 암호화업계를 위해 다양한 시나리오에서 업무를 처리할 수 있는 AI 에이전트를 설계하는 것이 핵심 사업이다.
구체적으로 Autonolas의 기술 스택은 다음과 같다:
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자율 에이전트 서비스
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조합 가능한 자율 애플리케이션
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에이전트 서비스를 보호하고 발전을 유도하는 체인 상의 프로토콜
(참고 기사: Autonolas 심층 분석: AI 에이전트 기반 오프체인 서비스, 제품 및 경제 모델 종합 해설)
여기서 핵심은 자율 에이전트 서비스다.
이러한 서비스를 구성하는 AI 에이전트는 세계 어디에서든 AI 모델로부터 데이터를 추출할 수 있다. 각 GPT, LMM 또는 서브넷이 포함되며(이는 $TAO와 연동 가능함을 의미함), 서비스 조정을 통해 특정 과제를 처리할 모델이 특정 에이전트에 할당된다.
그렇다면 이러한 에이전트는 구체적으로 무엇을 할 수 있을까?
Autonolas 공식 홈페이지에 소개된 제품군을 보면, 암호화업계와 관련된 업무로는 AI 에이전트를 통한 시장 예측, 특정 프로토콜의 APY 수익 예측, 보다 정확한 오프체인 데이터 제공을 위한 오라클 역할, DAO 거버넌스 지원, 스마트 계약 자동 운영관리, DeFi 풀 자동 생성 등이 있다.
전반적으로 암호화 프로젝트와 관련된 모든 프로세스 자동화 작업에 AI 에이전트가 활용될 수 있다.
Autonolas의 나머지 두 가지 사업은 이러한 자율 서비스를 기반으로 확장된다. 이러한 기본 자율 서비스를 통해 다른 개발자들이 자유롭게 기능을 조합해 자신만의 애플리케이션을 만들 수 있으며, Autonolas는 앱 스토어를 구축해 개발자들이 자신의 서비스를 등록하고 수익화할 수 있도록 할 수 있다.
데이터 상으로 이 프로젝트의 AI 에이전트 서비스 사용량은 계속 증가하고 있다. 협력 프로젝트를 가리지 않기 때문에 Autonolas는 이론적으로 모든 암호화 프로젝트의 표준으로 자리잡고, 프로젝트 내 자동화가 필요한 부분에 AI 에이전트 기능을 추가할 수 있다.
토큰 OLAS는 작년 7월 체인 상의 유동성 풀에서 출시되었으며 당시 가격은 약 0.1달러였으나 현재는 약 4.6달러로, 시가총액은 2억 달러에 이른다.
다만 AI의 지속적인 서사와 프로젝트의 기대되는 역할을 고려하면 현재의 시가총액과 가격은 과도하게 평가되었다고 보기 어렵다. 비교하자면, AI 서사를 공유하지만 사업 방향이 다른 $TAO는 시가총액이 약 15억 달러 수준이다.
Fetch.ai($FET): 오랜 역사, 전 산업 대상의 AI 에이전트
Fetch.AI(FET) 역시 AI 에이전트 서비스 구축과 보급에 집중하고 있다. 이러한 에이전트는 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍 가능한 모듈형 구성요소로 설계되어 자율적으로 연결, 검색, 거래할 수 있으며, 동적 시장을 형성해 전통적인 경제 활동을 변화시킨다.
OLAS와 비교하면 Fetch는 오래된 프로젝트다. 2017년 설립되어 2019년 12월 메인넷 출시. 현재 Cosmos의 IBC에 접속되어 있어 코스모스 생태계의 AI 프로젝트로도 분류된다.
다만 Fetch는 암호화 프로젝트에만 국한되지 않고, 서비스를 여러 산업으로 확장한다. 공식 사례를 보면 전자상거래, 자동차, 법률, 사물인터넷(IoT), 기상 등 다양한 서비스에 적용된다.
또한 Fetch의 또 다른 특징은 개발자 친화성이다.
Fetch는 Agentverse라는 노코드(no-code) 관리 서비스를 출시하여 AI 에이전트 배포를 단순화했다. 전통적인 노코드 플랫폼(Replit)이나 GitHub의 Copilot이 일반인이 코드를 작성할 수 있게 한 것처럼, Fetch는 독특한 방식으로 Web3 개발 민주화를 추진하고 있다.
Agentverse를 통해 사용자는 쉽게 첫 번째 에이전트를 시작할 수 있으므로, 선진 AI 기술 사용의 진입 장벽이 크게 낮아진다.
다만 오랜 역사를 지닌 프로젝트임에도 불구하고 Fetch의 실제 제품은 아직 '희망 목록' 단계에 머물러 있으며 완전히 공개되지 않았다. 이 점에서 프로젝트가 정말 실질적인 일을 하고 있는지 의문을 제기할 수 있다.
토큰 측면에서 FET는 네트워크의 가스 수수료로 사용되며, 노드 스테이킹을 통해 네트워크 운영을 유지하는 데도 사용된다. 시가총액은 이미 5억 달러에 달하며, 필자는 OLAS에 비해 가성비가 떨어지고 상승 여력이 제한적이라고 본다. 하지만 여전히 AI 에이전트 서사에서 촉매제가 발생할 때 일정한 상승을 기대할 수 있는 상대적으로 베타적인 프로젝트로 볼 수 있다.
PAAL AI($PAAL): 암호화 사용자를 위한 AI 어시스턴트에 집중
PAAL의 목표는 접근하기 쉽고 사용자 친화적이며 변하는 암호화폐 및 블록체인 기술 세계에서 포괄적인 지식, 지원, 도구를 제공하는 인공지능 기반 플랫폼을 만드는 것이다.
프로젝트는 사용자가 정확하고 신뢰할 수 있는 정보, 맞춤화 및 확장성 지원, 암호화 생태계에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있는 개인용 AI 어시스턴트를 제공하고자 한다.
구체적으로 PAAL은 암호화판 GPT와 거래 BOT으로 이해할 수 있다.
PAAL의 주요 AI 도구는 다음과 같다:
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Mypaal: 앞서 언급한 일정 수준의 지식을 갖춘 AI 로봇으로, 사용자가 묻는 암호화 프로젝트 관련 질문에 답변함.
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Autopaal: 암호화 전문가 역할을 하며 암호화폐 중심의 리서치, 통찰, 분석을 제공하고 시장 동향을 모니터링하여 특정 상황을 사용자에게 알림.
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Autopaal X (아직 출시되지 않음): 위 두 도구의 고급 버전으로 자동 거래 기능이 추가되었으며, $PAAL 스테이커들과 수익을 공유하여 스테이킹에 추가적인 인센티브를 제공함.
개념적으로 보면 PAAL도 분명 AI 에이전트에 속하지만, 앞선 두 프로젝트보다 사업 범위가 더 집중되어 있으며 현재는 암호화 사용자의 거래와 학습에만 집중하고 있다. 구체적인 차이를 따지지 않는다면 그냥 고급 거래 BOT으로 이해할 수도 있다.
현재 토큰 $PAAL의 시가총액은 약 1억 달러 수준으로 앞선 두 프로젝트보다 낮다. 그러나 사업 범위가 좁고 암호화 시장의 동향과 강하게 연동되어 있기 때문에 필자는 전체적인 가능성 면에서 OLAS만큼 크지 않다고 본다.
유형 2: 기존 사업에 AI 에이전트를 통합해 강화하는 프로젝트
위 프로젝트들은 모두 직접 AI 에이전트를 다루는 반면, 일부 프로젝트는 핵심 사업이 반드시 AI 에이전트는 아니지만 해당 기능을 기존 사업에 통합하여 성능을 향상시키고 있다.
편의상 이들 프로젝트의 원리에 대해서는 더 이상 자세히 설명하지 않고 나열만 한다: Root Network($ROOT): 메타버스, 게임, Web3 사용자 경험을 위해 최적화된 L1로, Futureverse 회사가 AI 및 메타버스 기술을 지원한다. 현재 이 네트워크가 지원하는 게임에 AI 에이전트 기능을 통합하여 게임 경험을 향상시킬 수 있다.
Parallel ($PRIME): Paradigm이 투자한 SF 배경의 카드 대전 게임. 이 게임은 현재 인공지능 캐릭터를 활용해 새로운 인게임 아이템을 생성하며, 이러한 아이템은 AI 캐릭터 자신의 지갑에 저장될 수 있으므로 일종의 게임 자산 생성 AI 에이전트라고 할 수 있다.
Oraichain($ORAI): AI Layer 1 데이터 경제 및 오라클 서비스를 제공하는 회사로, 신뢰할 수 있는 AI 도구를 구축해 Web3, 확장 가능한 dApp 및 데이터 경제를 지원하는 것을 목표로 한다. 최근에는 DeFi Lens라는 토큰 분석 도구를 출시했으며, AI 에이전트 기능을 추가해 토큰 예측 분석을 수행하고 있다.
시간과 노력의 제약으로 인해 AI 에이전트와 관련된 모든 시장 프로젝트를 나열하지는 못했다.
그러나 위에서 언급한 직접적이거나 간접적으로 AI 에이전트와 관련된 프로젝트 모두 AI라는 핫한 개념 외에도, 그들의 AI 에이전트 기능이 실제로 제대로 구현되었는지, 즉 AI 에이전트 사업 자체가 실제로 작동하는지 여부를 확인해야 한다. 단지 공염불에 그쳐서는 안 된다.
AI 버블은 크고, 암호화 프로젝트가 AI 열풍을 편승하는 버블은 더 클 수 있다.
기본적인 실적이 탄탄한 프로젝트에 주목하는 것이 올해 내내 지속될 AI 대서사시에서 견고하고 지속 가능한 가치를 포착하는 데 더 유리하다.
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