Coinbase 인사이트: 크립토와 AI, 서로 시너지 효과를 내며 세부 분야의 모든 기회 조망
저자: Jonathan King
번역: TechFlow
요약: 인공지능(AI)의 미래는 블록체인 기술을 기반으로 발전할 수 있으며, 암호화 기술은 신생 기술의 접근성과 투명성, 활용 가능성을 높일 수 있다. 암호화 기술의 효율성, 국경 없는 특성 및 프로그래밍 가능성은 AI와 결합함으로써 디지털 경제 내 인간과 기계 간 상호작용 방식을 변화시킬 수 있으며, 사용자가 자신의 개인 데이터를 통제할 수 있도록 한다. 여기에는 '에이전트 웹(Agentic Web)'의 등장도 포함되는데, 이 네트워크에서는 암호화 인프라에서 작동하는 AI 에이전트가 경제 활동과 성장을 주도하게 된다.
공개 및 각주: Coinbase Ventures 포트폴리오 기업은 본문에서 처음 언급될 때 별표(*)로 표시됩니다.
그렇다면 구체적으로 어떻게 이루어질까? AI 에이전트가 암호화 인프라 위에서 거래를 수행하고, AI가 생성한 소프트웨어 코드(스마트 계약 포함)는 체인상 애플리케이션과 경험의 급증을 촉진한다. 사용자는 자신이 참여하는 AI 모델을 소유하고 관리하며 그로부터 수익을 얻을 수 있다. 암호화 생태계 내 사용자와 개발자의 경험을 향상시키고, 스마트 계약 기능을 강화하며 새로운 활용 사례를 창출하기 위해 AI를 활용하는 것도 가능하다.
우리는 이러한 암호화 기술과 AI의 융합된 미래를 상상하면서 오늘날 이 혁신적 기술 융합에 대한 핵심 견해를 발표한다. 요약하면 다음과 같다:
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암호화/블록체인 기술이 반드시 AI 기술 스택의 모든 계층을 진전시키거나 새롭게 부상하는 문제들을 해결해야 하는 것은 아니다. 대신 암호화 기술은 AI에게 보다 많은 배포, 검증, 검열 저항성 및 원주민 지불 수단을 제공하는 데 중요한 역할을 할 수 있으며, 동시에 AI 메커니즘을 활용하여 체인상 새로운 사용자 경험을 창출할 수 있다.
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암호화 기술과 AI의 결합은 "Agentic Web"이라는 변혁적인 패러다임을 낳을 수 있는데, 이곳에서 암호화 인프라 위에서 실행되는 AI 에이전트들이 경제 활동과 성장의 주요 동력이 될 수 있다. 우리는 앞으로 에이전트들이 자체 암호화 지갑을 가지게 되고, 사용자의 의도를 자율적으로 실행하며, 저비용의 탈중앙화된 컴퓨팅 및 데이터 자원을 확보하거나, 안정화폐(stablecoin)를 이용해 인간이나 다른 에이전트들에게 과제를 완료하기 위한 작업을 맡기며 전체 목표를 달성할 것이라고 예측한다.
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이 주장의 기초가 되는 초기 신념은 다음과 같다: (1) 암호화폐는 에이전트와 인간, 그리고 에이전트 간 상업 거래의 선호되는 결제 수단이 될 것이며, (2) 생성형 AI와 자연어 인터페이스가 체인상 거래의 주요 수단이 되며, (3) AI가 대부분의 소프트웨어 코드(스마트 계약 포함)를 생성함으로써 체인상 애플리케이션과 경험의 '캄브리아 폭발'을 일으킬 것이다.
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암호화 기술과 AI의 융합은 두 가지 핵심 하위 분야로 나눌 수 있다: (1) 탈중앙화 AI (Crypto → AI): 현대 P2P 블록체인 네트워크의 특성을 갖춘 범용 AI 인프라를 구축하는 것, (2) 체인상 AI (AI → Crypto): 기존 및 새로운 활용 사례를 지원하기 위해 AI를 활용하는 인프라 및 애플리케이션을 구축하는 것.
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암호화 기술과 AI의 생태계는 다음 계층으로 구분할 수 있다: (1) 컴퓨팅 계층(예: AI 개발자를 위한 잠재적 GPU를 제공하는 네트워크), (2) 데이터 계층(예: AI 데이터 파이프라인의 탈중앙화된 접근, 조정, 검증을 지원하는 네트워크), (3) 미들웨어 계층(예: AI 모델/에이전트의 개발, 배포, 호스팅을 지원하는 플랫폼), (4) 애플리케이션 계층(예: B2B 또는 B2C 방식의 최종 사용자를 위한 체인상 AI 메커니즘을 활용하는 제품).
Coinbase에서는 금융 시스템을 업데이트하여 더 안전하고 신뢰할 수 있게 만들고, 동시에 소비자와 개발자의 접근성과 사용 편의성을 향상시키는 것을 미션으로 삼고 있다. 우리는 암호화 기술과 AI의 융합이 이 과정에서 중요한 역할을 할 것이라 믿는다. 본 블로그에서는 암호화 기술과 AI의 의미, 실현 방법, 미래 전망에 대해 깊이 있게 살펴본다.
암호화 기술과 AI 소개
최근 몇 년간 AI 시장은 눈부신 성장과 함께 막대한 투자가 이루어졌으며, 벤처 캐피탈들은 지난 5년간 이 분야에 거의 2900억 달러를 투자했다. 세계경제포럼(WEF)은 AI 기술이 향후 10년 내 미국의 연간 GDP 성장을 0.5~1.5% 가량 높일 수 있다고 지적했다. ChatGPT4와 같은 애플리케이션은 사용자 증가와 채택 속도에서 새로운 기록을 세우며 AI 애플리케이션의 강력한 매력을 입증했다. 그러나 AI 시장의 급속한 발전과 함께 데이터 프라이버시 문제, AI 인재에 대한 수요, 윤리적 고려사항, 중앙집중화 리스크, 딥페이크 기술의 부상 등의 도전 과제도 나타났다. 이러한 문제들로 인해 암호화 기술과 AI의 융합에 대한 관심이 커지고 있으며, 양 기술의 장점을 활용해 이러한 신규 문제들을 해결하려는 노력이 진행되고 있다.
그림: Vitalik Buterin의 블로그에서 발췌한 암호화 기술과 AI 차트
암호화 기술과 AI의 융합은 블록체인의 탈중앙화 인프라와 AI의 인간 인지 기능 모방 및 데이터 학습 능력을 결합하여 여러 산업을 뒤흔들 수 있는 시너지를 창출한다. 블록체인은 시스템 아키텍처, 데이터 및 거래의 검증 및 배포 방식을 재정의하고, AI는 데이터 계산 및 분석 능력을 향상시키며 새로운 콘텐츠 생성 방식을 제공한다. 이러한 결합은 두 기술 커뮤니티의 개발자들 사이에서 기대와 회의감을 동시에 불러일으키며, 장기적으로는 두 분야의 보급을 가속화할 수 있는 새로운 활용 사례 탐색을 촉진하고 있다. 암호화 기술과 AI라는 용어는 다양한 기술과 주제를 아우르는 광범위한 개념이지만, 우리는 이를 두 가지 핵심 하위 분야로 나눌 수 있다고 본다:
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탈중앙화 AI (Crypto → AI): 암호화 기술의 무허가(permissionless) 및 조합 가능(composable) 인프라를 통해 AI의 역량을 향상시킨다. 이를 통해 AI 자원(계산, 저장, 대역폭, 훈련 데이터 등)에 대한 민주화된 접근, 협업 가능한 오픈소스 모델 개발, 검증 가능한 추론, 변경 불가한 원장과 암호 서명을 통한 콘텐츠 출처 및 진위성 보장 등이 가능해진다.
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체인상 AI (AI → Crypto): 대규모 언어 모델(LLM)과 자연어 인터페이스를 통해 사용자 및 개발자 경험을 향상시키거나, 스마트 계약 기능을 강화하는 방식으로 AI의 장점을 암호화 생태계에 도입한다. 체인상 AI의 활용은 두 가지 방향으로 진행된다: (1) 개발자들이 AI 모델 또는 에이전트를 자신의 스마트 계약 및 체인상 애플리케이션에 통합하는 경우, (2) AI 에이전트가 암호화 채널(셀프 컨트롤 지갑, 안정화폐 등)을 통해 결제하고 탈중앙화 인프라 자원을 사용하는 경우.
현재 "암호화 기술 속의 AI" 혹은 "AI 속의 암호화 기술"은 여전히 초기 단계이지만, 특히 컴퓨팅 인프라와 스마트 속도가 지속적으로 향상되는 맥락에서 아직 상상조차 못한 다양한 활용 사례를 열어줄 잠재력이 크다.
암호화 기술과 AI: "에이전트 웹"의 열쇠
우리가 특히 흥미롭게 생각하는 분야 중 하나는 AI 에이전트가 암호화 인프라 위에서 작동하는 개념이다. 이 결합은 AI 기반 경제에서 보안, 효율성, 협업을 향상시키고 강력한 인센티브와 암호화 기술로 뒷받침되는 '에이전트 웹'이라는 변혁적인 패러다임을 창출할 수 있다.
우리는 AI 에이전트가 경제 활동과 성장의 주요 추진력이 되어 점차 인간을 대체하고, 체인상·체인외를 막론하고 애플리케이션의 주요 '사용자'가 될 것이라 믿는다. 이 패러다임 전환은 많은 인터넷 기업들이 미래에 대한 근본적 가정을 다시 생각하게 만들며, 에이전트 중심 경제를 가장 잘 지원할 수 있는 제품, 서비스, 비즈니스 모델을 제공하도록 요구할 것이다. 그러나 AI 기술 스택의 모든 계층에서 반드시 암호화 기술이나 블록체인이 능력을 향상시키거나 새롭게 발생하는 도전 과제를 해결해야 하는 것은 아니다. 오히려 암호화 기술은 AI에게 더 많은 배포, 검증 가능성, 검열 저항성, 원주민 결제 수단을 제공하는 데 중요한 역할을 하며, 동시에 AI 기술을 활용해 체인상 새로운 사용자 경험을 창출할 수 있다.
이 주장의 기초가 되는 초기 신념은 다음과 같다:
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암호화폐는 에이전트와 인간, 그리고 에이전트 간 상업 거래의 선호되는 결제 수단이 될 것이다: 암호화폐는 인터넷 원생 프로그래밍 가능한 화폐로서 에이전트 기반 경제를 추진하는 데 큰 장점이 있다. AI 에이전트가 더욱 자율적이 되고, 추론, 데이터, API 접근, 탈중앙화 컴퓨팅 또는 데이터 자원 등을 위한 마이크로 트랜잭션을 대규모로 수행하게 되면, 암호화폐의 효율성, 국경 없는 특성, 프로그래밍 가능성은 전통 법정화보다 더 매력적인 거래 수단이 된다. 또한 에이전트는 기업 및 최종 사용자와의 거래 시 규제 및 컴플라이언스 요건을 충족하기 위해 고유하고 검증 가능한 정체성("KYA(Know Your Agent)")이 필요하다. 저비용 블록체인, 스마트 계약, 셀프 컨트롤 지갑(예: Coinbase AI Wallets), 안정화폐는 에이전트 간 복잡한 금융 프로토콜의 비용을 줄이고 간소화할 수 있으며, 탈중앙화 네트워크의 검증 가능성과 불변성은 AI 에이전트 거래에 대한 신뢰와 감사 가능성을 보장한다.
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생성형 AI와 자연어 인터페이스는 사용자들의 체인상 거래 수단이 될 것이다: 자연어 처리 속도와 AI의 암호화 컨텍스트 이해도가 향상됨에 따라, 대화형 인터페이스를 통한 체인상 상호작용은 사용자들의 기본 행동 및 기대가 될 것이며, 현재의 web2 트렌드(ChatGPT 등)와 일치한다. 사용자는 자연어로 거래 의도(예: "X를 Y로 교환")를 표현하면, AI 에이전트가 이를 검증 가능한 스마트 계약 코드로 변환하여 가장 효율적이고 경제적인 거래 실행 경로를 제공한다.
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AI는 대부분의 소프트웨어 코드(스마트 계약 포함)를 생성하여 체인상 애플리케이션과 경험의 '캄브리아 폭발'을 일으킬 것이다: AI의 web2 내 코드 생성 능력(예: Devin, Replit)은 빠르게 향상되며 소프트웨어 개발 패턴을 근본적으로 변화시키고 있다. 우리는 이러한 변화가 곧 암호화 분야에서도 주목받을 것이며, 단기적으로는 신규 및 기존 개발자들의 진입 장벽을 크게 낮추는 데 집중할 것이라 믿는다. 그러나 장기적으로는 AI '소프트웨어 에이전트'가 사용자 선호에 따라 실시간으로 스마트 계약 및 고도로 맞춤화된 애플리케이션을 생성하고, 체인상에 저장 및 검증하게 될 것이다.
이러한 견해들은 AI와 암호화 기술 간의 경계가 점점 흐려지며 새로운 지능형, 자율적, 탈중앙화 시스템 패러다임을 만들어낼 것임을 시사한다. 이러한 맥락에서 이제 Crypto x AI를 지원하는 기술 스택의 각 계층을 심층적으로 살펴보자.
Crypto x AI 스택의 기회(현황)
"암호화 기술을 AI에 접목"하거나 "AI를 암호화 기술에 접목"하려는 시도는 급속히 성장하는 복잡한 신생 분야를 낳았으며, 많은 개발자들이 시장 기회를 선점하기 위해 경쟁하고 있다. 우리는 현재의 Crypto x AI 분야를 다음과 같은 계층으로 나눌 수 있다고 본다: (1) 컴퓨팅 계층(AI 개발자에게 GPU 자원을 제공하는 네트워크), (2) 데이터 계층(AI 데이터 파이프라인의 탈중앙화된 접근, 조정, 검증을 지원하는 네트워크), (3) 미들웨어 계층(AI 모델 또는 에이전트의 개발, 배포, 호스팅을 지원하는 플랫폼 또는 네트워크), (4) 애플리케이션 계층(체인상 AI 메커니즘을 활용하는 최종 사용자 제품, B2B 또는 B2C).
컴퓨팅
AI 모델의 훈련과 추론 실행에는 막대한 GPU 컴퓨팅 자원이 필요하다. AI 모델의 복잡성이 증가함에 따라 컴퓨팅 자원에 대한 수요도 계속해서 늘어나고 있으며, 이는 Nvidia와 같은 고급 GPU의 공급 부족, 대기 시간 증가, 비용 상승을 초래하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크가 점차 현실적인 대안으로 부상하고 있다:
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물리적 GPU를 구매, 임대, 호스팅할 수 있는 개방형 시장 창출
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비트코인 채굴자 등 누구나 여분의 GPU 컴퓨팅 능력을 기여해 AI 작업을 수행하고 토큰 보상을 받을 수 있는 GPU 집합 플랫폼 구축
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물리적 GPU를 체인상 디지털 자산으로 대체화(Tokenization)하여 금융화
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훈련 및 추론과 같은 계산 집약적 작업을 지원하는 분산형 GPU 네트워크 개발
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개인 장치에서 AI 모델을 실행할 수 있도록 하는 인프라 구축(탈중앙화된 Apple Intelligence와 유사)
이러한 솔루션들은 GPU 컴퓨팅 자원의 공급과 접근성을 늘리고 매우 경쟁력 있는 가격을 제공하는 것을 목표로 한다. 그러나 대부분의 참여자들이 고급 AI 워크로드를 지원하는 데 다양한 제약을 가지고 있고, GPU 자원이 분산되어 있으며, 일부 경우 중앙집중형 솔루션과 맞먹는 개발 도구와 안정성 보장이 부족하기 때문에, 우리는 이러한 제품들이 단기에서 중기적으로는 광범위하게 채택되기 어려울 것이라 판단한다. 이 계층에서 발전 중인 분야 및 예시 프로젝트는 다음과 같다:
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범용 컴퓨팅: 다양한 애플리케이션에 사용 가능한 GPU 컴퓨팅 자원을 제공하는 탈중앙화 컴퓨팅 시장(예: Akash, Aethir)
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AI / ML 컴퓨팅: GPU 집합기, 분산 훈련 및 추론, GPU 대체화 등 특정 서비스를 위해 GPU 컴퓨팅 자원을 제공하는 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크(예: io.net, Gensyn, Prime Intellect, Hyperbolic, Hyperspace)
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엣지 컴퓨팅: 개인화 및 컨텍스트 기반 추론을 지원하는 디바이스 기반 LLM 컴퓨팅 및 스토리지 네트워크(예: PIN AI, Exo, Crynux.ai, Edge Matrix)
데이터
AI 모델을 확장하기 위해서는 더 대규모의 훈련 데이터셋이 필요하며, 현재 대규모 언어 모델(LLM)은 수조 단어의 인간 텍스트를 훈련에 사용하고 있다. 그러나 현재 공개적으로 이용 가능한 인간 생성 데이터는 제한적이며(Epoch AI의 추정에 따르면 고품질 언어 및 데이터 출처는 2024년에 고갈될 수 있음), 이는 훈련 데이터 부족이 AI 모델 발전의 주요 병목 현상이 되어 성능 향상이 정체될 수 있는지를 묻는 질문을 제기한다. 따라서 우리는 데이터 중심의 암호화 기술 및 AI 기업들이 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 다음과 같은 기회를 갖고 있다고 본다:
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사용자가 개인 또는 독점 데이터(예: "데이터 DAO"—체인상 실체이며, 소셜 플랫폼의 개인 데이터를 기여한 데이터 기여자가 경제적 이득을 얻고 데이터 사용 및 수익화를 통제할 수 있음)를 공유하도록 인센티브 제공
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자연어 프롬프트로부터 합성 데이터를 생성하거나, 사용자가 공개 웹사이트에서 데이터를 수집하도록 유도하는 도구 개발
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사용자가 모델 훈련을 위해 데이터셋 전처리를 돕고 데이터 품질을 유지하도록 장려(예: 데이터 라벨링 및 인간 피드백을 통한 강화 학습)
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누구나 데이터 기여에 대해 보상을 받을 수 있는 다자간 참여 개방형 데이터 시장 구축
이러한 기회들은 우리가 오늘날 데이터 계층에서 보는 많은 신생 기업들을 낳았다. 주목할 점은 AI 모델 생애주기 내 기존의 중앙집중형 기업들이 이미 강력한 네트워크 효과와 전통 기업이 중요하게 여기는 데이터 컴플라이언스 메커니즘을 보유하고 있어, 탈중앙화 대안에 남겨진 공간이 많지 않을 수 있다는 것이다. 그럼에도 불구하고 우리는 탈중앙화 AI의 데이터 계층이 '데이터 장벽' 문제 해결에 여전히 큰 장기적 잠재력을 지닌다고 믿는다. 이 분야에서 발전 중인 프로젝트 예시는 다음과 같다:
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데이터 시장: 데이터 제공자와 소비자가 데이터 자산을 공유하고 거래할 수 있도록 돕는 탈중앙화 데이터 교환 프로토콜(예: Ocean Protocol, Masa, Sahara AI)
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사용자 소유/개인 데이터(DataDAO 포함): 사용자 개인 소유 데이터를 포함한 독점 데이터셋 수집을 인센티브로 유도하는 네트워크(예: Vana*, NVG8)
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공개 및 합성 데이터: 공개 웹사이트에서 데이터를 수집하거나 자연어 프롬프트를 통해 새로운 데이터셋을 생성하는 플랫폼(예: Dria, Mizu, Grass, Synesis One)
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데이터 인텔리전스 도구: 체인상 데이터 인사이트를 쿼리, 분석, 시각화하는 플랫폼 및 애플리케이션(예: Nansen*, Dune*, Arkham, Messari*)
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데이터 스토리지: 장기 저장 및 아카이브를 위한 파일 스토리지 네트워크 및 빈번한 접근과 업데이트를 관리하는 구조화된 데이터의 관계형 데이터베이스 네트워크(예: Filecoin, Arweave*, Ceramic*, Tableland*)
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데이터 오케스트레이션/출처 추적: AI 및 데이터 집약적 애플리케이션의 데이터 처리를 최적화하고, AI 생성 콘텐츠의 출처 및 진위성을 보장하는 플랫폼(예: Space and Time, The Graph*, Story Protocol)
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데이터 라벨링: 분산된 인간 기여자들을 인센티브로 유도하여 고품질 훈련 데이터셋을 생성하고, AI 모델의 강화 학습 및 미세 조정 메커니즘을 개선하는 플랫폼(예: Sapien, Kiva AI, Fraction.AI)
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오라클: AI를 사용해 체인상 스마트 계약에 검증 가능한 오프체인 데이터를 제공하는 네트워크(예: Ora, OpenLayer, Chainlink)
미들웨어
개방적이고 탈중앙화된 AI 모델 또는 에이전트 생태계의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 새로운 인프라가 필요하다. 개발자들이 탐색 중인 고잠재력 분야로는 다음과 같은 것들이 있다:
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오픈 웨이트 대규모 언어 모델(LLM)을 사용해 체인상 AI 애플리케이션을 지원하고, 체인상 데이터를 빠르게 이해하고 처리할 수 있는 기반 모델을 개발
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1000억 이상의 파라미터를 가진 대규모 기반 모델에 대해 분산 훈련 솔루션 제공; 기술적 복잡성으로 인해 일반적으로 실현이 어렵다고 여겨졌으나, Nous Research, Bittensor, Prime Intellect의 최근 돌파구가 이를 바꾸고 있음
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제로노식 또는 낙관적 머신러닝(zkML, opML), 신뢰 실행 환경(TEE), 또는 완전 동형 암호화(FHE)를 활용해 개인정보 보호 및 검증 가능한 추론 실현
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자원 조정 네트워크를 통해 개방적이고 협업적인 AI 모델 개발을 지원하거나, 암호화 인프라를 활용하는 에이전트 네트워크/플랫폼을 구축하여 AI 에이전트의 체인상 및 체인외 애플리케이션 잠재력을 강화
이러한 인프라 건설에 어느 정도 진전이 있었으나, 생산 준비 상태의 체인상 LLM 및 AI 에이전트는 여전히 초기 단계이다. 우리는 하위 계층의 컴퓨팅, 데이터, 모델 인프라가 추가로 성숙하지 않는 한 단기에서 중기적으로는 큰 변화가 없을 것이라 예상한다. 그럼에도 불구하고 우리는 이 분야가 매우 유망하다고 보며, Coinbase Ventures의 투자 전략의 핵심 초점으로 삼고 있다. 장기적으로 AI 서비스의 성장과 수요가 이 분야를 이끌어갈 것으로 보기 때문이다. 이 계층에서 발전 중인 분야 및 예시 프로젝트는 다음과 같다:
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오픈 웨이트 대규모 언어 모델(LLM): AI 모델의 가중치가 공개되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있는 모델(예: LLama3, Mistral, Stability AI)
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체인상 모델 생성자: 체인상 시나리오에 적합한 기반 LLM을 생성하기 위한 네트워크 및 플랫폼(예: Pond*, Nous, RPS)
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훈련 및 미세 조정: 체인상 인센티브 및 검증 가능한 훈련 또는 미세 조정 메커니즘을 제공하는 네트워크 및 플랫폼(예: Gensyn, Prime Intellect, Macrocosmos, Flock.io)
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프라이버시: 개인정보 보호 메커니즘을 사용해 AI 모델의 개발, 훈련, 추론을 수행하는 네트워크 및 플랫폼(예: Bagel Network, Arcium*, ZAMA)
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추론 네트워크: 암호화 기술 또는 증명을 통해 AI 모델 출력의 정확성을 검증하는 네트워크(예: OpenGradient*, Modulus Labs, Giza, Ritual)
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자원 조정 네트워크: AI 모델 개발 내 자원 공유, 협업, 조정을 촉진하는 네트워크(예: Bittensor, Near*, Allora, Sentient)
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에이전트 네트워크 및 플랫폼: 체인상 및 체인외 환경에서 AI 에이전트를 생성, 배포, 수익화할 수 있도록 돕는 네트워크 및 플랫폼(예: Morpheus, Olas, Wayfinder, Payman*, Skyfire*)
애플리케이션
암호화 분야에서 AI 에이전트는 점차 모습을 드러내고 있다. 초기 사례로는 사용자 대신 거래를 보내고 프로토콜과 상호작용하는 AI 에이전트를 활용한 암호화 지갑 Dawn Wallet; 각자 지갑을 갖고 게임 내에서 자율적으로 경로를 만드는 AI 에이전트와 협력하는 플레이어를 특징으로 하는 체인상 게임 Parallel Colony*; 검증 가능한 추론과 개인정보 보호 메커니즘을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션 및 자연어 프롬프트 도구 Venice.ai 등이 있다. 그러나 현재 애플리케이션 개발은 여전히 실험 단계에 머물러 있으며 기회주의적인 성향이 강하고, 시장의 과열로 인해 많은 애플리케이션 아이디어가 쏟아지고 있다. 그럼에도 불구하고 우리는 AI 에이전트 인프라와 프레임워크가 지속적으로 발전함에 따라, 암호화 설계 공간이 반응형 스마트 계약에 주로 의존하는 애플리케이션에서 중장기적으로는 더욱 복잡하고 능동적인 애플리케이션으로 점차 전환될 것이라 믿는다. 이 계층에서 구축 중인新兴 분야 및 예시 프로젝트는 다음과 같다:
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AI 동반자: 개인화 및 컨텍스트 인식 기능을 갖춘 사용자 소유 AI 모델 및 에이전트를 생성, 공유, 수익화할 수 있는 애플리케이션(예: MagnetAI, MyShell, Deva, Virtuals Protocol)
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자연어 처리 기반 인터페이스: 자연어 프롬프트를 주요 인터페이스 및 진입점으로 삼아 체인상 거래를 상호작용하고 실행하는 애플리케이션(예: Venice.AI, Veldt)
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개발/보안 도구: AI 모델 또는 에이전트를 활용해 체인상 개발 경험과 보안 메커니즘을 향상시키는 개발자용 애플리케이션 및 도구(예: ChainGPT, Guardrail*)
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리스크 에이전트: 기계학습 모델 또는 AI 에이전트를 활용해 프로토콜이 체인상 리스크 파라미터를 동적으로 조정하고 실시간으로 대응하도록 돕는 서비스(예: Chaos Labs*, Gauntlet*, Minerva*)
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암호화 분야에서 AI 에이전트가 모습을 드러내기 시작했으며, 초기 사례로는 AI 에이전트를 활용해 거래를 보내는 암호화 지갑 Dawn Wallet이 있다.
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신원 인증(Identity Proof): 암호화 증명과 머신러닝 모델을 활용해 사용자 신원의 진위를 검증하는 애플리케이션(예: Worldcoin*)
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거버넌스: 인간의 거버넌스 결정 또는 피드백에 따라 거래를 실행하는 AI 에이전트를 활용하는 애플리케이션(예: Botto, Hats)
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거래/탈중앙화 금융(DeFi): AI 에이전트를 사용해 체인상 거래 실행을 자동화하는 AI 기반 거래 인프라 및 DeFi 프로토콜(예: Taoshi, Intent.Trade)
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게임: 스마트 NPC 또는 AI 메커니즘을 통해 핵심 게임 플레이를 주도하는 체인상 게임(예: Parallel*, PlayAI)
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소셜: AI 메커니즘을 활용해 체인상 소셜 경험을 향상시키는 애플리케이션(예: KaiKai, NFPrompt)
결론
암호화 기술과 AI의 융합은 아직 초기 단계이지만, 탈중앙화된 AI 인프라, 체인상 AI 애플리케이션의 진보, 그리고 '에이전트 네트워크'의 등장은 상당한 발전을 가져올 것이라 믿는다. 이 네트워크에서 AI 에이전트는 경제 활동의 주요 추진력이 될 것이다. 컴퓨팅 인프라와 데이터 가용성 면에서 여전히 도전 과제가 있지만, 암호화 기술과 AI의 융합은 두 분야의 혁신을 가속화하여 더욱 투명하고, 탈중앙화되며, 자율적인 시스템을 만들어낼 가능성이 있다. 새로운 팀들이 자금을 확보하고, 더 많은 성숙한 팀들이 제품-시장 적합성을 찾기 위해 노력함에 따라 전체 산업 구조는 빠르게 변화하고 있다. 인터넷 원생 기업과 개발자들에게는 이러한 변화에 적응하고 암호화 기술과 AI의 잠재력을 활용해 이전에 상상할 수 없었던 새로운 애플리케이션과 경험을 창출하는 것이 중요하다.
전반적으로 Coinbase Ventures는 암호화 기술과 AI 분야의 미래 잠재력과 기회에 매우 기대하고 있으며, 기술 스택의 모든 계층에 적극적으로 투자하고 있다. 당신이 엣지 컴퓨팅 인프라, 탈중앙화 데이터 수집 및 출처 추적 네트워크, 에이전트 네트워크, 체인상 결제 시스템을 활용하는 플랫폼, 또는 체인상 AI 메커니즘으로 구동되는 새로운 유형의 애플리케이션을 개발 중이라면, 여러분과 대화할 수 있기를 기대한다.
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