AI 서사가 강조되며, DeFi는 어떻게 혜택을 받을 수 있을까?
저자: DeSpread Research
번역: TechFlow
면책 조항: 본 보고서의 내용은 작성자의 개인적인 견해를 반영하며 참고용으로만 제공됩니다. 본 문서는 토큰 구매나 판매, 또는 특정 프로토콜 사용을 권장하기 위한 목적이 아닙니다. 보고서 내 어떤 내용도 투자 자문으로 간주될 수 없으며, 투자 조언으로 해석되어서도 안 됩니다.
1. 서론
IT 산업의 발전과 함께 컴퓨팅 파워의 증가 및 빅데이터의 광범위한 활용으로 인공지능(AI) 모델의 성능도 크게 향상되었습니다. 최근 몇 년간 AI 능력은 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 인간 수준에 도달하거나 이를 초월하는 수준에 이르렀으며, 신속하게 실생활에 적용되고 있습니다.
AI 상용화의 대표 사례로는 OpenAI가 2022년 11월 출시한 생성형 AI 모델 ChatGPT가 있습니다. 이 모델은 인간의 자연어를 이해하고 응답할 수 있으며, 출시 후 단 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보했고, 2개월 만에 월 1억 명의 활성 사용자 수를 기록하며 역사상 가장 빠르게 성장한 소비자 앱이 되었습니다.
주요 AI 플랫폼 개발에 필요한 GPU를 설계 및 제조하는 NVIDIA 역시 이러한 트렌드의 수혜를 입었습니다. 2024년 1분기 NVIDIA의 순이익은 전년 동기 대비 628% 증가한 148억 달러를 기록했으며, 주가는 전년 대비 약 3배 상승하여 시가총액이 3.2조 달러에 달하는 뛰어난 성과를 거두었습니다.
AI 산업의 부상은 암호화폐 시장에도 상당한 영향을 미쳤습니다. 2022년 6월 NFT 예술 프로젝트가 호황을 누리던 시기에, OpenAI가 개발한 AI 모델 DALL-E 2가 발표되면서 한국의 주요 암호화 Telegram 채널에서 AI 관련 키워드 언급량이 8배 증가했습니다. 또한 2022년 하반기부터 AI와 블록체인을 더욱 직접적으로 결합하려는 시도들이 늘어나면서 AI 관련 언급량은 추가로 2배 더 증가했습니다.
암호화 커뮤니티의 AI에 대한 높은 관심은 AI 관련 암호화 프로젝트에 대한 투자 추세에서도 드러납니다. 가상자산 통계 사이트 Coingecko에 따르면, 2024년 8월 20일 기준 2022년 하반기부터 AI와 블록체인을 융합한 프로젝트들이 등장하면서, AI 분야로 분류된 277개 블록체인 프로젝트의 시가총액은 빠르게 성장해 총 210억 달러에 달했으며, 이는 Layer2 카테고리보다 약 25% 높은 수치입니다.
다만 현재 주목받는 AI 분야의 블록체인 프로젝트들은 대부분 블록체인 기술을 이용해 AI 산업 발전 과정에서 노출된 한계를 해결하려는 데 초점을 맞추고 있습니다. 주요 활용 사례는 다음과 같습니다:
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분산형 GPU 네트워크: 이들 프로젝트는 블록체인 기술을 활용해 누구나 GPU 연산 능력을 기여하고 토큰 보상을 받을 수 있는 분산형 GPU 네트워크를 구축함으로써, AI 모델 학습에 필요한 고가의 GPU 비용으로 인한 진입 장벽을 낮추는 것을 목표로 합니다(예: IO.NET, Akash Network).
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탈중앙화된 AI 학습 및 모델 개발: 여러 참여자가 공동으로 AI 학습과 모델 개발에 참여하고 블록체인 기술을 통해 토큰 보상을 받을 수 있도록 함으로써, 중앙집중형 AI 개발 환경에서 발생하는 AI 편향 문제를 해결하려는 목적을 가지고 있습니다(예: Bittensor).
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체인 상의 AI 마켓플레이스: 탈중앙화된 AI 마켓플레이스 프로젝트들은 블록체인 기술을 활용해 AI 모델이나 에이전트의 성능과 신뢰성을 투명하게 평가하고 거래할 수 있도록 하며, 다양한 산업 및 특정 기능에 대한 AI 모델 또는 에이전트 수요를 충족시키려 합니다(예: SingularityNET, Autonolas).
위의 사례 외에도, 탈중앙화 데이터 마켓플레이스 및 IP 프로토콜과 같은 블록체인 인프라를 활용해 현재 AI 산업이 직면한 문제들을 해결하려는 새로운 시도들이 계속해서 나타나고 있습니다. 이러한 시도들은 AI 산업에 보다 안정적인 인프라를 제공함과 동시에 블록체인 기술의 활용 범위를 확장시켜 시너지를 창출하고 있습니다.
동시에 AI를 블록체인 생태계에 통합하는 것은 무궁무진한 잠재력을 지니고 있습니다. 특히 허가 없이도 이용 가능한 DeFi 서비스에서는 AI를 도입함으로써 신뢰할 수 있는 제3자에 대한 의존도를 줄이고, 기존 스마트 계약으로는 구현하기 어려운 많은 기능들을 실현할 수 있게 됩니다.
본 글에서는 현재 DeFi 프로토콜에서 AI가 어떻게 구체적으로 활용되고 있는지, 그에 따른 도전 과제들과 DeFi 내 AI의 미래 방향성에 대해 살펴보고자 합니다.
2. 스마트 DeFi
AI는 방대한 데이터에서 결론을 도출할 수 있는 뛰어난 실시간 데이터 분석 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 특성은 사용자의 자금 운용과 리스크 관리를 지원할 때 DeFi 프로토콜이 제공하는 수익 및 리스크 데이터를 구체화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 맥락에서 AI는 주로 Dapp의 사용자 인터페이스(UI)에 적용되며, 기존 DeFi 프로토콜이 큰 구조적 변경 없이도 AI를 활용할 수 있도록 합니다.
Yearn Finance 는 수익률 집계기(Yield Aggregator)로서 대표적인 사례입니다. 보다 안전한 투자 환경을 제공하기 위해 Yearn Finance는 AI 에이전트 구축 플랫폼 GIZA와 협력하여 v3 보관소(Vault)에 실시간 전략 리스크 평가 시스템을 구축하고 있습니다.
그러나 저는 DeFi 생태계와 AI의 융합에서 AI의 자율적 사고 및 행동 능력을 활용해 DeFi 프로토콜 자체에 자율성을 부여할 가능성에 더 큰 관심을 갖고 있습니다.
현재의 DeFi 프로토콜은 일반적으로 사용자의 거래를 수동적으로 처리합니다. 즉, 프로토콜의 스마트 계약이 사용자와의 상호작용에 따라 미리 정의된 방식으로 작동하는 것입니다. 그러나 DeFi 프로토콜에 AI를 통합함으로써 프로토콜이 자율적으로 시장 상황을 분석하고 최적의 결정을 내리며, 주도적으로 거래를 생성할 수 있게 됩니다. 이는 기존에는 어렵거나 불가능했던 새로운 형태의 금융 서비스를 제공할 수 있는 DeFi 프로토콜의 가능성을 여는 것입니다.
다음은 주요 운영 메커니즘에 AI를 적용한 스마트 DeFi 프로토콜들의 구체적인 사례를 살펴보겠습니다.
2.1. Fyde Treasury: AI 기반 토큰 펀드
Fyde Treasury는 여러 토큰을 함께 운용하는 바스켓형 펀드 서비스인 Liquid Vault를 제공하며, 이 펀드는 AI가 포트폴리오를 관리합니다. 사용자는 Liquid Vault에 예치한 자산에 해당하는 유동성 토큰 $TRSY를 받고 이를 자유롭게 사용할 수 있습니다.
2.1.1. 자산 선정 및 펀드 운영 방식
Liquid Vault의 핵심 임무는 하락장에서 저변동성 토큰의 비중을 늘려 사용자에게 작은 손실률을 제공함으로써 장기적으로 다른 자산군보다 우수한 성과를 내는 포트폴리오를 구성하는 것입니다.
Fyde Treasury는 다음 세 가지 단계를 통해 Liquid Vault 포트폴리오에 포함할 자산을 선정합니다:
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거래 유동성이 충분한지 평가
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프로토콜 창립자의 배경과 코드 감사를 점검하여 문제 여부 확인
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AI를 통해 체인 상 데이터를 분석하여 스포포깅(Spoofing), 토큰 집중도, 자연스러운 성장 추세 등을 평가
이러한 기준을 충족하는 토큰들이 Liquid Vault 포트폴리오에 포함됩니다. 또한 Fyde Treasury는 Liquid Vault의 자산 관리 과정에서도 AI를 활용하는데, 구체적으로는 다음과 같습니다:
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시장 분석 및 예측: 체인 상 거래 데이터, 시장 동향, 뉴스 등을 분석해 미래 시장 흐름을 예측
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비중 산정 및 리밸런싱: 예측된 시장 동향과 포트폴리오 내 토큰들의 최근 성과 및 변동성을 기반으로 최적의 토큰 비중을 산정하고 리밸런싱 수행
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리스크 관리 및 대응: 포트폴리오 내 각 토큰의 거버넌스 공격, 유동성 풀 고갈, 특정 지갑의 이상 거래 등을 실시간으로 신속히 식별하고 포트폴리오 조정 또는 관련 토큰 격리
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고급 자산 관리 전략: 포트폴리오 성과를 지속적으로 평가하고 전략의 효율성을 분석해 데이터를 추출하여 전략 수정 및 신규 전략 개발. 이후 기존 전략과 신규 전략을 비교 테스트하고 실제 운영 전략에 적용
작성일 기준인 8월 23일 현재, Liquid Vault 포트폴리오에는 이더리움 네트워크 기반의 다양한 산업 토큰 29개가 포함되어 있습니다.
Liquid Vault 대시보드, 출처:Fyde
또한 Fyde Treasury는 특정 프로토콜의 거버넌스 토큰을 Liquid Vault에 예치한 사용자가 유동성 토큰을 통해 거버넌스 투표권을 유지할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자가 Liquid Vault에 예치한 거버넌스 토큰은 $gTRSY 토큰 형태로 지갑에 전송되며, 이 토큰은 Fyde Treasury의 거버넌스 탭에서 해당 프로토콜의 거버넌스 투표를 실행하는 데 사용할 수 있습니다.
다만 투표권은 포트폴리오 내 토큰 비중에 따라 영향을 받기 때문에, 매번 포트폴리오가 조정될 때마다 투표권이 변화할 수 있습니다.
2.1.2. 유동성 마이닝 활동
Fyde Treasury는 $TRSY(Liquid Vault 유동성 토큰)의 시장 유동성을 높이는 유동성 제공자(LP)에게 Fyde 포인트를 보상하며, 향후 이 포인트를 기반으로 거버넌스 토큰 $FYDE를 분배할 예정입니다.
기타 프로젝트들이 일반적으로 탈중앙화 거래소에서 거래쌍을 예치해 토큰이나 포인트를 얻는 방식의 유동성 마이닝과 달리, Fyde Treasury는 사용자가 $FYDE를 프로토콜 내 유동성 마이닝 계약에 예치하도록 하고, Uniswap v3에서 직접 유동성을 제공합니다. Uniswap v3는 유동성 제공 시 공급 범위를 설정할 수 있는 탈중앙화 거래소입니다.
Uniswap v3에 유동성을 제공할 때, 시스템은 AI 기반 시뮬레이션 환경을 통해 유동성 마이닝 계약에 예치된 $FYDE 일부를 $ETH로 전환하는 최적 경로를 계산하고 실행합니다. 또한 AI는 시장 상황에 따라 Uniswap v3 상의 유동성 예치 범위를 실시간으로 관리 및 최적화하여, 동일한 자본을 일반 탈중앙화 거래소에 제공하는 것과 비교해 자본 효율성을 약 4배 높입니다.
AI 시뮬레이션 대시보드, 출처:Fyde Docs
이처럼 Fyde Treasury는 AI를 활용해 프로토콜에 예치된 자산을 실시간으로 관리함으로써 인간의 판단 오류를 줄이고 시장의 다양한 리스크를 예방하는 바스켓형 펀드를 구축하고 있습니다.
2.1.3. 프로토콜 성과
2024년 1월 출시 이후 Fyde Treasury의 TVL은 꾸준히 증가해 약 200만 달러 수준에서 안정화되었습니다. 그러나 5월 말 이후 시장이 지속적으로 부진한 영향으로 지난 3개월간 $TRSY 토큰의 수익률은 -35%를 기록했습니다.
하지만 $TRSY의 수익률을 이더리움 생태계 내 주요 토큰들과 비교하면, $TRSY의 가격 변동은 상대적으로 안정적이며 하락폭이 작았습니다.
비록 Fyde Treasury가 출시된 지 1년이 되지 않았지만, 그 AI 모델은 시장 데이터를 통해 끊임없이 학습하고 발전하고 있습니다. AI의 학습이 축적되고 최적화됨에 따라 향후 더 나은 성과를 낼 가능성도 있어, Fyde Treasury의 향후 방향성과 성과를 주목할 필요가 있습니다.
2.2. Mozaic Finance: AI 기반 수익률 최적화기
Mozaic Finance는 AI를 활용해 수익률 농사 전략을 최적화하는 수익률 최적화 프로토콜로, 특정 DeFi 프로토콜을 통해 수익을 창출합니다. 다양한 DeFi 생태계 자산 관리 전략을 금고(Vault) 형태로 제공하며, 다음 두 가지 AI를 활용해 전략을 최적화합니다:
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Conon: 체인 상 데이터를 실시간으로 분석해 시장 상황과 수익률 농사 전략의 APY 변화를 예측
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Archimedes: Conon의 예측 데이터를 기반으로 최적의 투자 전략을 산정하고 자금 배분을 실행
Mozaic Finance에서 AI 에이전트 Conon은 "애널리스트" 역할을 하고, Archimedes는 "전략가" 역할을 하여 사용자가 예치한 자산을 공동으로 관리합니다.
2.2.1. 금고 종류
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Hercules: 스테이블코인을 활용해 수익률 농사를 하는 금고이며, 예치자는 MOZ-HER-LP 토큰을 유동성 토큰으로 받습니다.
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사용자의 자산은 유동성 제공을 위해 브릿지 프로토콜 Stargate를 통해 수익을 창출합니다. AI는 실시간으로 금고 자산을 브릿지하고 수익률이 더 높은 유동성 풀로 리밸런싱합니다. Stargate의 특징은 동일한 자산이라도 네트워크별로 유동성 차이로 인해 APY가 다를 수 있다는 점입니다.
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Stargate Farm 대시보드, 출처:Stargate
Theseus: 다양한 변동성 자산을 활용해 수익을 창출하는 금고이며, 예치자는 MOZ-THE-LP 토큰을 유동성 토큰으로 받습니다.
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사용자의 자산은 GMX 프로토콜의 GM 풀에 예치되며, 이는 트레이더에게 유동성을 제공하고 인센티브를 받는 탈중앙화 영구선물 거래소입니다. 유동성 배치 시 각 GM 풀 내 거래 자산의 변동성과 금리를 고려합니다. 시장 상황에 따라 스테이블코인 비중을 늘려 추가 이자를 창출하기 위해 Stargate에 예치할 수도 있습니다.
GMX GM Pool 대시보드, 출처:GMX
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Perseus: PoL(Proof of Liquidity) 합의 메커니즘을 적극 활용하는 금고로, 메인넷 출시를 앞둔 Berachain 생태계 프로토콜에 유동성을 제공함으로써 네트워크 보상을 획득합니다. Mozaic Finance 팀은 Berachain 테스트넷을 활용한 전략을 개발 중이며, 자세한 정보는 추후 공개될 예정입니다.
Berachain 및 PoL 합의 메커니즘에 대한 자세한 내용은 Berachain — The Bear Catching Two Rabbits: Liquidity and Security 기사를 참고하세요.
Fyde Treasury가 토큰 바스켓 펀드를 구성하는 것과 달리, Mozaic Finance는 사용자 자산을 DeFi 프로토콜에 예치할 때 AI를 통해 유동성 제공 전략과 절차를 최적화하고 리스크를 관리하는 프로토콜입니다.
2024년 1월 기준 Hercules 및 Theseus 금고는 양호한 성과를 보였으며, 예상 APY는 각각 약 11%, 50%였습니다. 다만 Mozaic Finance의 금고에서 자금 도난 사건이 발생해 현재 두 금고 모두 운영이 일시 중단된 상태입니다.
2024년 1월 기준 Hercules 및 Theseus 금고의 예상 연간 수익률, 출처:@Mozaic_Fi
2.2.2. 자금 도난 사건 및 Mozaic 2.0
Mozaic Finance는 2024년 3월 15일 자금 도난 사건을 경험했습니다. 당시 팀은 체인 상 리스크 및 보안 강화를 위해 Hypernative가 개발한 새로운 보안 솔루션으로 전환 중이었습니다. 보안 업데이트가 완료되기 전, 한 내부 개발자가 핵심 팀원의 개인키를 이용해 금고 자금을 탈취할 수 있음을 발견했습니다. 이 개발자는 해당 팀원의 컴퓨터를 해킹해 개인키를 확보하고, 이를 이용해 약 200만 달러 상당의 금고 자산을 탈취한 후 중심화 거래소로 이체하여 현금화했습니다.
이 사건의 영향으로 Mozaic Finance 팀은 Hercules 및 Theseus 금고의 운영을 일시 중단했으며, 거버넌스 및 프로토콜 수수료 수집용 토큰 $MOZ의 가치는 약 80% 하락했습니다. 사건 발생 후 Mozaic Finance 팀은 즉각 투명하게 사건 진행 상황을 공개하고 보안 회사와 협력해 도난 자산의 흐름을 추적했습니다. 동시에 개발자가 도난 자산을 예치한 거래소에 동결 및 반환 요청을 하며 프로토콜의 정상 운영 회복을 위해 노력했습니다.
다행히 현재 모든 도난 자산의 반환 작업이 진행 중입니다. 중심화 거래소로부터 자산이 반환되는 동안 팀은 Mozaic 2.0 출시를 준비하고 있습니다. 새 버전은 다음과 같은 개선 사항을 포함합니다:
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보안 강화: Trust Security, Testmachine, Hypernative 등 보안 전문 회사와 함께 코드 감사 및 보안 강화 작업 수행.
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AI 모델 개선: 기존 Archimedes 모델을 전면 업그레이드하고, 전문가 지식을 기반으로 아직 발생하지 않은 블랙스완 이벤트를 예측 및 학습. 또한 비정상적 의사결정을 탐지하고 플래그를 설정해 인공 검토 및 모델 개선을 가능하게 함.
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사용자 경험 개선: Dapp의 UI/UX를 개선하고, 계정 추상화(Account Abstraction) 및 브릿지 서비스 통합을 통해 다양한 체인 환경에서 Dapp 접근성을 강화.
따라서 Mozaic Finance는 중대한 자금 도난 위기를 겪었음에도 불구하고 Mozaic 2.0 출시를 적극적으로 준비하며, 사용자에게 보다 안전하고 효율적인 자산 관리 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
3. 도전 과제: AI의 탈중앙화 및 확장성 문제
지금까지 Fyde Treasury와 Mozaic Finance의 사례를 통해 스마트 DeFi 프로토콜이 AI를 DeFi 애플리케이션의 핵심 요소로 어떻게 활용하는지 살펴보았습니다. 스마트 DeFi 프로토콜이 AI를 통해 얻을 수 있는 장점은 다음과 같습니다:
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자율성을 기반으로 한 새로운 형태의 DeFi 프로토콜 모델 구축
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자금 운용 방식 분석 및 최적화를 통한 자본 효율성 향상
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이상 거래 등 리스크에 대한 실시간 분석 및 대응
현재 블록체인과 AI의 융합은 주로 AI의 한계를 극복하기 위한 블록체인 인프라 구축에 집중되어 있습니다. 그러나 위에서 언급한 장점들을 고려하면, 향후 DeFi 프로토콜에 AI를 도입하려는 시도가 더욱 늘어날 것으로 예상됩니다. 물론 두 영역을 융합하는 과정에서는 해결해야 할 도전 과제도 존재합니다.
AI는 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 환경을 필요로 하지만, 현재의 블록체인 인프라는 그러한 데이터 처리 속도를 따라잡지 못하고 있습니다. 예를 들어, ChatGPT-3 모델은 질문에 답변하기 위해 초당 수조 번의 데이터 처리가 필요하다고 추정되며, 이는 Solana의 최대 TPS(초당 거래 수) 65,000보다 약 천만 배 빠릅니다.
또한 블록체인 인프라가 AI 계산을 지원할 수 있을 정도로 발전한다 하더라도, 공개 블록체인의 투명성은 AI 모델의 학습 데이터와 결정 가중치를 공개할 위험을 안고 있습니다. 이는 AI가 생성하는 거래가 예측 가능해지고, 다양한 외부 공격에 취약해질 수 있음을 의미합니다.
따라서 Fyde Treasury와 Mozaic Finance를 포함한 AI를 활용하고자 하는 DeFi 프로토콜들은 현재 AI를 중앙화된 서버에서 실행하고, 그 결과를 블록체인과 상호작용하는 방식을 선택하고 있습니다.
그러나 이러한 방법은 사용자가 프로토콜에 자산을 예치할 때 AI를 관리하는 팀의 정직성에 신뢰를 두어야 한다는 문제를 야기합니다. 이는 스마트 계약을 통해 신뢰할 수 있는 제3자에 대한 필요성을 제거함으로써 신뢰 없는 거래 환경을 제공하려는 DeFi의 핵심 원칙을 약화시킵니다.
블록체인에 AI를 적용할 때 탈중앙화와 확장성 문제는 DeFi 애플리케이션이 AI 활용 과정에서 반드시 해결해야 할 도전 과제로 여겨지고 있습니다. 그리고 이 문제의 해결책으로 주목받고 있는 기술이 바로 zkML(제로지식 머신러닝)입니다.
3.1. zkML(제로지식 머신러닝)
zkML은 제로지식 증명(ZKP)과 머신러닝(ML)을 결합한 기술입니다. 제로지식 증명은 데이터 자체를 공개하지 않으면서도 그 진위를 검증할 수 있는 암호학적 방법으로, 개인정보 보호와 데이터 무결성 검증을 가능하게 합니다. zkML은 이러한 제로지식 증명의 특성을 머신러닝 분야에 적용해 입력값, 파라미터, AI 모델 내부 메커니즘을 공개하지 않은 상태에서 모델 출력의 정확성을 검증할 수 있게 합니다.
또한 DeFi 프로토콜의 스마트 계약을 설계해 제로지식 증명을 검증하고, AI 모델이 예상대로 정직하게 작동하며 외부 간섭이 없을 경우에만 체인 상에서 거래를 생성하게 함으로써 AI를 안전하게 DeFi 프로토콜에 통합할 수 있습니다.
예를 들어 앞서 언급한 Mozaic Finance는 향후 프로토콜에 제로지식 증명 기술을 도입할 계획이라고 밝혔습니다. 공식 문서에서 이 기술은 Archimedes의 정직한 의사결정과 금고 관리를 실시간으로 검증하는 능력을 강화할 것이라고 설명하고 있습니다.
다만 제로지식 증명 기술은 아직 초기 단계로, 실제 적용을 위해서는 많은 논의와 개발이 필요합니다. 특히 복잡한 AI 모델의 경우 제로지식 증명 생성은 블록체인 상에서 직접 AI 모델을 실행하는 것보다 효율적일 수 있지만, 여전히 현재의 블록체인 인프라가 제공할 수 있는 계산 능력과 저장 공간을 초과합니다. 따라서 zkML을 실제로 실용화하기 위해서는 제로지식 증명 및 블록체인 인프라 측면에서 기술적 진보와 최적화가 추가로 이루어져야 합니다.
4. AI 에이전트 기반 경제와 신원 인증
블록체인과 AI 기술의 지속적인 발전으로 인해 두 기술의 융합에 필요한 도전 과제들이 점차 극복될 것으로 예상합니다. 이러한 진전을 바탕으로, 가까운 미래에는 대부분의 DeFi 프로토콜이 운영 메커니즘에 AI를 통합하게 될 것이라 믿습니다.
또한 SingularityNET과 Autonolas와 같은 AI 에이전트 배포 및 거래 플랫폼들이 등장하고 성숙함에 따라, 프로토콜 수준뿐 아니라 개인 사용자들도 쉽게 AI 에이전트를 사용할 수 있는 환경이 조성될 것입니다. 즉, 블록체인 생태계에 참여하는 모든 사람이 자신에게 최적화된 스마트 DeFi 프로토콜을 구축하고 사용할 수 있게 됩니다.
예를 들어 Autonolas의 AI 에이전트는 Gnosis 네트워크의 예측 시장 플랫폼 Omen에서 체인 상·하 데이터를 분석해 베팅을 수행하며, 그 수와 활동량이 꾸준히 증가하고 있습니다. 2023년 7월부터 1년간 이 에이전트들은 100만 건 이상의 거래를 생성했습니다.
앞으로 24시간 내내 효율적으로 자본을 관리할 수 있는 개인화된 AI 에이전트의 수가 증가하고 블록체인 생태계에 적극적으로 참여할 것으로 예상됩니다. 이는 유휴 유동성의 활용과 더 효율적인 자본 운용을 촉진하여 생태계 전체의 유동성을 크게 향상시킬 것입니다. 궁극적으로는 AI 에이전트 간의 거래가 생태계의 주요 활동이 되어, 에이전트 중심의 새로운 경제 생태계가 형성될 수 있습니다.
또한 개인화된 AI 에이전트 모델의 지능 수준이 높아짐에 따라, 이 에이전트들은 '인간'을 위한 영역까지 활동 범위를 확장할 수 있습니다. 여기에는 개인의 취향에 맞춘 체인 상 자산 관리, 에어드랍 기회 포착 및 참여, 거버넌스 활동 참여 등이 포함됩니다.
따라서 AI 에이전트가 인간의 행동을 점점 더 정교하게 모방함에 따라, 앞으로 '진짜' 인간 사용자와 AI 에이전트를 구분하는 것이 점점 더 어려워질 것입니다. 이에 따라 사용자의 정체성과 독특함을 증명하는 메커니즘인 신원 인증(ID verification)의 중요성이 더욱 부각될 것으로 예상되며, 특히 인간의 가치와 대리권을 중시하는 프로토콜에서 더욱 그렇습니다.
4.1. 신원 인증
신원 인증은 인간만이 가진 고유한 특징을 온라인 상의 개인 계정과 연결함으로써 정체성과 독특함을 검증하는 메커니즘입니다. 현재 논의되고 개발 중인 방법은 주로 두 가지로 나뉩니다:
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물리적 인증 기반 방법: 얼굴 인식, 지문 인식, 홍채 인식 등의 고유한 생체정보를 하드웨어 장치를 통해 채취하는 방식.
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행동 분석 기반 방법: 사용자의 소셜 네트워크 그래프, 평판, 온라인 활동 패턴 등을 분석해 계정의 진위 및 독특함을 판단하는 방식. 이 방법은 특정 계정의 온라인 활동 및 다른 계정과의 상호작용에 의존합니다.
행동 분석 기반의 신원 인증 방법은 사용자 프라이버시를 잘 보호할 수 있으며 특수 하드웨어 없이도 구현 가능합니다. 그러나 인증의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해선 많은 양의 네트워크 데이터가 필요합니다. AI 에이전트의 복잡성이 증가함에 따라 이 방법의 식별 능력은 저하될 수 있으므로, 향후 물리적 인증 기반의 신원 인증 방법이 더욱 널리 사용될 것으로 예상됩니다.
물리적 인증을 통해 신원 인증을 시행하는 대표적인 프로토콜은 Worldcoin입니다. 이 프로젝트는 ChatGPT의 창시자이기도 한 OpenAI의 공동 설립자 Sam Altman이 공동 설립했습니다. Worldcoin은 신원 인증을 통해 전 세계 모든 사람에게 고유한 디지털 ID를 배분하고, 해당 ID를 가진 사람들에게 $WLD 토큰을 분배하는 것을 목표로 합니다. 이는 AI 발전으로 인한 실업 문제에 대비해 보편적 기본소득(UBI)의 가능성을 연구하고 탐색하기 위한 시도입니다.
4.1.1. Worldcoin
Worldcoin은 Orb이라는 특수 하드웨어를 사용해 인간의 홍채를 인식하는 물리적 인증 기반의 신원 인증 프로젝트입니다. 홍채 인식을 완료하면 Worldcoin 네트워크는 해당 홍채에 대해 World ID를 발급하고, 사용자의 개인 장치에 이 World ID에 접근할 수 있는 개인키를 생성합니다.
Worldcoin Orb, 출처:Worldcoin Whitepaper
현재 Worldcoin 네트워크는 스캔된 홍채 데이터의 해시값만 저장하며, 이를 통해 사용자의 홍채를 재구성하거나 식별하는 것을 방지합니다. World ID 인증이 필요할 때 사용자의 장치는 제로지식 증명을 생성해 네트워크에 전송함으로써 체인 상 활동의 데이터 프라이버시를 보호합니다. 다만 시스템이 World ID 발급 시에만 홍채 인식을 수행하기 때문에, 개인키를 가진 장치를 거래해 World ID를 이전하는 문제나 AI 에이전트가 개인키를 확보하는 문제 등 여전히 해결해야 할 과제들이 존재합니다. 이에 대응하기 위해 Worldcoin은 World ID 사용 시 생체 인식 검증 시스템을 도입하고, 행동 분석 기반의 AI 탐지 알고리즘을 개발 중입니다.
5. 결론
본 글에서는 AI가 블록체인 생태계에 통합되면서 등장한 새로운 서비스 프로토콜들과 그들이 직면한 도전 과제, 그리고 AI 에이전트 기반의 블록체인 생태계의 미래에 대해 살펴보았습니다.
앞으로 AI와 블록체인 기술은 계속 발전하며 서로의 부족한 부분을 보완할 것입니다. 이러한 융합을 통해 개인이 AI와 블록체인 기술을 쉽고 편리하게 접하고 활용할 수 있는 환경이 조성될 것입니다.
특히 향후 AI 에이전트 중심의 체인 상 경제 생태계에서는 깊은 금융 지식 없이도 누구나 쉽게 금융 서비스를 이용하고 제공할 수 있게 될 것입니다. 이는 체인 상 생태계의 유동성을 크게 향상시키고 금융 산업의 포용성을 확대하는 데 기여할 것입니다.
또한 AI와 블록체인은 서로 영향을 주고받을 뿐 아니라, 각 산업의 인프라가 될 잠재력도 지니고 있습니다. 따라서 이 두 기술의 발전은 단일 산업에 국한되지 않고 인류 사회 전반에 깊은 영향을 미칠 것입니다.
다만 데이터 프라이버시 보호 및 AI 책임 문제와 같은 AI 관련 규제, 그리고 토큰의 증권성 여부와 같은 블록체인 관련 규제는 이 기술들의 향후 발전 방향과 산업 구조에 중대한 영향을 미칠 것입니다. 따라서 앞으로 도입될 AI 및 블록체인 산업 규제를 면밀히 주시할 필요가 있습니다.
우리는 궁극적으로 이러한 기술의 발전이 인류에게 더 나은 환경을 조성하고 사회의 다양한 문제들을 해결하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
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