AI 에이전트 분야에 대한 고민과 판단

2024.10.18

AI 에이전트 분야에 대한 고민과 판단

AI 에이전트 분야가 왜 그렇게 큰 시장 점유율을 차지할 수 있는가?

2024.10.18 - 14:24:33

AIAgent

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

AI 에이전트 분야가 왜 그렇게 큰 시장 점유율을 차지할 수 있는가?

글: cryptoHowe.eth

최근 ArkStream Capital이 AI 에이전트(AI Agent) 분야에 대한 산업 리서치 보고서를 발표했다. 이를 읽고 나서 상당히 타당하다고 느꼈으며, 많은 견해들에 공감할 수 있었다. 이번에는 이 보고서에서 언급된 일부 포인트들을 바탕으로 확장하여 내 생각과 관점을 공유하고자 하며, 모두의 의견 교환을 환영한다.

선언: 본 문서는 강한 개인적 주관이 담겨 있으며, 언급된 견해는 어떠한 투자 권유도 포함하지 않으며 오직 정보 공유와 토론 목적임을 밝힌다. 또한 본문은 필자가 현재까지 가진 인식과 기존 데이터를 기반으로 한 추론이며, 언제든지 업데이트될 수 있다.

AI 에이전트가 왜 그렇게 큰 시장 점유율을 차지할 수 있는가?

보고서를 통해 우리는 현재 AI 에이전트가 전체 AI 시장의 약 4분의 1 가량을 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 이처럼 거대한 점유율을 차지하게 된 이유로 나는 다음 두 가지를 들 수 있다고 생각한다:

1. 에이전트는 적용 범위가 넓고 진입 장벽이 낮으며 제품 개발 주기가 짧다

현재 AI 산업은 데이터, 저장, 컴퓨팅, 알고리즘, 통신의 다섯 가지 요소로 구성되어 있다. 데이터 분야는 충분한 자원 축적이 필요하며 지정학적 영향을 쉽게 받는 반면, 저장 및 컴퓨팅은 경쟁이 치열하고 자원 소모가 크며, 알고리즘과 통신은 높은 기술 장벽을 요구한다.

에이전트 분야는 일종의 "모든 것이 적절한 균형"을 이루고 있다. 일반 대규모 모델처럼 방대한 데이터, 저장 공간, 컴퓨팅 파워를 필요로 하지도 않고, 알고리즘 및 통신 기술의 비약적인 발전을 기다릴 필요도 없다. 단지 제품 개발 자체의 요구사항만 충족하면 된다. 따라서 다른 AI 제품들과 비교했을 때 에이전트는 높은 진입 장벽이 없으며, 활용 범위가 광범위하고 개발 주기가 짧아 사업화 속도가 빠르다. 즉, 소규모지만 효율적인 '작고 아름다운' 프로젝트라 할 수 있다.

2. 에이전트는 일반 사용자의 니즈에 더 부합하며 현실 적용이 용이하고, 대중적 채택(Mass Adoption) 서사를 실현 가능케 한다

에이전트 제품의 서사는 체인 추상화(Chain Abstraction) 분야와 매우 유사하다. 사용자가 중간 과정이나 다양한 참여자들에 대해 고민하지 않고 자신의 필요에만 집중할 수 있도록 돕는다는 점에서 그렇다. 에이전트는 Web2 사용자가 Web3로 진입하는 데 있어 중요한 역할을 수행한다. 이제 사용자는 지갑, 서명 등의 기초 지식을 처음부터 배울 필요 없이 자연어로 자신의 요구를 표현하기만 하면, 관련 작업들이 자동으로 실행된다. 예를 들어, 사용자가 BTC를 전부 ETH로 교환하고 싶다면, 에이전트는 자동으로 크로스체인 전송 및 거래 절차를 계획하고 실행하며, 사용자는 결과만 기다리면 된다. 따라서 에이전트는 실제로 Mass Adoption을 실현할 수 있는 방향 중 하나로 분류될 수 있다.

콘텐츠 생성형 에이전트의 생존 위기

보고서에서는 에이전트 제품을 인프라 구축형과 콘텐츠 생성형으로 나누었으며, 현재 대부분의 제품이 인프라 구축형에 속한다. 그렇다면 콘텐츠 생성형의 성장이 상대적으로 더디게 나타나는 이유는 무엇일까? 즉, 콘텐츠 생성형 에이전트의 생존 위기는 무엇인가? 나는 다음과 같은 두 가지 이유를 제시하고자 한다:

1. 콘텐츠 생성형은 감성적 니즈를 충족시키는 방식이 중심인데, 감성적 니즈는 가격 책정이 어렵다

핵심은 바로 비즈니스 모델의 폐쇄성이 어려움에 있다. 인프라 제품의 경우, 관련 서비스 또는 자원 제공만 하면 되는데, 예를 들어 AI 개발자에게 필요한 컴퓨팅 파워나 모델 서비스 등을 제공하는 것이다. 이 과정에서 제품의 가격은 명확하게 산출 가능하다. 어떤 사양의 GPU를 얼마나 사용했는지 등 간단한 산술 계산으로 가격을 도출할 수 있으며, 가격 변동폭도 작다.

반면 콘텐츠 생성형 제품은 사용자의 감성적 니즈를 만족시키면서도 지속 가능한 수익 구조를 갖추는 것이 매우 어렵다. 사용자의 감성적 상태는 불안정하기 때문이다. 오늘은 기쁘다가도 내일은 우울해질 수 있으며, 제품과의 상호작용 의지도 그때그때 다르다. 게다가 각 사용자마다 다른 시기에 따라 니즈가 달라지고, 지불 의사와 지불 수준도 다양하므로 가격 변동폭이 크다.

2. 에이전트가 생성한 콘텐츠가 사용자의 요구를 충족했는지 판단하는 것이 큰 난제이다

콘텐츠 생성형 제품에서는 인간의 주관적 판단이 제품의 상당 부분을 차지한다. 예를 들어 이미지 생성 결과가 마음에 드는지 여부는 명확한 기준이 없으며, 주로 사용자의 주관적 느낌에 의존한다. 컴퓨팅 파워 시장처럼 명확한 성능 지표와 시장 가격이 존재하지 않기 때문에, 이러한 제품의 사용자 유지율과 전환율 확보가 더욱 어렵다.

내가 바라본 AI 에이전트에 대한 몇 가지 전망

AI 에이전트 분야의 미래 발전에 대해 나는 다음과 같이 네 가지 점을 주목해야 한다고 본다:

1. 순수하게 에이전트만을 내세우는 서사는 시장에서 유리한 경쟁 위치를 확보하기 어렵다. 차별화된 경쟁 전략이 필요하다. 현재 환경에서 점점 더 많은 AI 프로젝트들이 자사의 서사에 에이전트를 포함시키고 있다. 따라서 순수하게 에이전트만을 강조하는 프로젝트가 두각을 나타내기란 어렵다. 수백에서 수천 개의 AI 프로젝트 사이에서 오직 에이전트라는 서사만으로는 사용자의 관심을 끌기 어렵다. 지금은 정말로 '술이 좋더라도 골목이 깊으면 팔리지 않는다'는 상황이다.

2. AI 에이전트는 각각 독립된 형태에서 점차 서로 연결되는 AgentFi 형태로 진화할 것이다. 현재 에이전트 제품들은 서로 독립되어 있으며, 데이터나 서비스가 공유되지 않는다. 사용자가 서로 다른 에이전트 제품을 사용할 때마다 매번 개인정보를 새로 입력해야 하는 상황이다. 만약 서로 다른 제품 간에 합리적인 연동 방식이 마련된다면, 예를 들어 A 제품에서 훈련된 에이전트를 B 제품에서도 사용할 수 있게 된다면, 그 상상력과 사용자 경험은 크게 향상될 것이다.

3. '물 파는 로직'(Sell Water Logic)의 프로젝트들이 가장 먼저 시장을 선도하고 시장 점유율의 대부분을 차지할 것이다. 쉽게 말해, 모두가 에이전트 제품을 개발하고 있다면, 나는 그 에이전트를 효과적으로 개발할 수 있는 도구를 만들겠다는 접근법이다. 이런 종류의 제품은 기본적으로 안정적인 수익을 창출하는 '골드 스푸(Gold Spade)' 프로젝트라 할 수 있다.

4. 에이전트 제품의 수익은 주로 toB에서 발생하며, toC는 주로 평판을 쌓는 전략적 수단이다. 이는 AI 분야 전반의 일반적인 현상이라 할 수 있다. C 단계 사용자의 지불 의사와 능력은 B 단계 사용자에 비해 훨씬 낮기 때문에, 제품이 실제 수익을 내기 위해서는 주로 B 단계 파트너십의 질에 달려 있다. 그러나 C 단계 사용자의 입소문 및 홍보 능력 역시 무시할 수 없으며, 충분한 사용자층이 제품을 사용하는 것은 이후 마케팅과 홍보에 긍정적인 영향을 미친다.

마지막으로 최근 본 훌륭한 AI 에이전트 프레임워크 요약도를 함께 첨부한다.