크립토 AI, 막 시작되었을 뿐인가요, 아니면 버블의 순간일까요?
진행자: Alex, Mint Ventures 연구 파트너
게스트: Max, 유튜브 채널 《Max의 블록체인 공간》 운영자; Lydia, Mint Ventures 전 리서처, 현재 Particle Network 연구원
안녕하세요, Mint Ventures가 기획한 WEB3 Mint To Be에 오신 것을 환영합니다. 이곳에서 우리는 지속적으로 질문하고 깊이 있게 사고하며, WEB3 세계 속에서 사실을 명확히 하고 현실을 파악하며 공감대를 찾아갑니다. 핵심 이슈 뒤에 숨겨진 논리를 정리하고, 사건 자체를 넘어서는 통찰력을 제공하며 다양한 사고의 관점을 제시해 드립니다.
이번 에피소드는 'Web3 분야의 현황과 미래' 시리즈의 첫 번째 편으로, 최근 큰 주목을 받고 있는 Crypto AI 분야에 대해 이야기 나눕니다. 이후 진행될 시리즈에서는 DeFi, Meme, 공용 블록체인, DePIN, 게임&소셜, PayFi 및 web3 정책 관련 주제들에 대해 각 분야 전문가들을 초청해 대화를 이어갈 예정입니다.
공지사항: 본 팟캐스트에서 논의된 내용은 출연하신 분들의 소속 기관의 견해를 반영하지 않으며, 언급된 프로젝트들은 어떠한 투자 권유도 아닙니다.
Alex: 오늘은 많은 관심을 받고 있는 Crypto AI 분야에 대해 이야기해보겠습니다. 저희는 그동안 Crypto AI 분야를 꾸준히 주목해 온 두 분의 리서처를 모셨습니다. 먼저 Max님은 유튜브 채널 'Max의 블록체인 공간'을 운영 중이십니다. 그리고 Lydia님은 우리 Mint Ventures의 전 리서처로서 현재 Particle Network에서 연구원으로 활동 중이시며, Crypto AI 외에도 체인 추상화(Chain Abstraction) 분야에도 꾸준히 주목하고 계십니다. 두 분 간단한 자기소개 부탁드립니다.
Max: 안녕하세요, 저는 Max입니다. Web2 세계에서는 항공우주 엔지니어이지만, 밤과 주말에는 암호화폐 리서처로 활동하며 가끔 연구 결과를 유튜브와 Substack에 게시하고 있습니다. 이번 Crypto AI 서머 랠리에서 제가 가장 기대하는 내러티브에 대해 여러분과 이야기할 수 있어 기쁩니다. 감사합니다.
Lydia: 안녕하세요, 저는 Lydia입니다. 작년 말부터 AI 분야를 주목해왔으며, AI와 체인 추상화가 이번 사이클에서 애플리케이션 레이어의 가장 중요한 두 가지 새로운 내러티브라고 생각합니다. 오늘 함께 이야기 나눌 수 있어 기쁩니다.
Crypto AI에 대한 이해
Alex: 오늘 이 주제를 다루는 것은 매우 적절한 시점이라고 생각합니다. 첫째, 요즘 많은 Crypto AI 프로젝트들의 가격 상승세가 인상적이고, 둘째로 최근 전통적인 AI 분야에서도 빠르게 기술이 발전하고 있습니다. OpenAI는 공식적으로 ChatGPT Pro 버전을 출시했으며, 가격이 월 200달러로 크게 상승했습니다. 또한 Sam Altman은 최근 12일 동안 다수의 제품 기능을 발표할 예정입니다. 이제 Web3 세계에서 Crypto AI 분야의 동향과 통찰을 살펴보겠습니다. 첫 번째 질문은, 두 분께서 Crypto AI라는 분야를 어떻게 바라보고 계신가요? 이 분야가 해결하려는 상업적 문제는 무엇이며, 이러한 문제들이 얼마나 절박한가요?
Max: 저는 Crypto AI가 등장하게 된 배경에는 두 가지 주요 문제가 있다고 봅니다. 첫째, 인문학적 관점에서 보면 중심화된 AI 자체가 해결해야 할 몇 가지 문제가 존재합니다. 예를 들어 검열 문제나 기타 중심화로 인한 문제들이 있죠. 여기에 크립토(Crypto)를 더함으로써 탈중앙화 효과를 얻고, 보다 대중이 원하는 방향으로 나아갈 수 있게 됩니다. 또 다른 재미있는 점은 인센티브 메커니즘의 도입입니다. 크립토의 핵심은 바로 토큰(Tokens)인데, 이 토큰을 통해 탈중앙화된 AI 시스템에 다양한 시도가 가능해집니다. 예를 들어 제가 매우 좋아하는 프로젝트인 Bittensor를 들 수 있습니다. 이 프로젝트는 토큰 메커니즘을 통해 서로 다른 하위 네트워크(subnet)를 만들어 각각 다른 연구 분야를 담당하게 합니다. 이를 통해 오픈소스(open source), 즉 코드 공개를 연결할 수 있죠. 오픈소스는 모두가 원하는 이상이지만, 실제 AI 연구자들이 오픈소스 개발에 참여할 때 가장 큰 문제는 성과에 대한 보상 체계가 없다는 점입니다. 그런데 이를 크립토, 즉 토큰과 연결하면 오픈소스 개발에 대한 보상을 제공할 수 있게 되고, 모든 회사가 연구 성과를 독점하는 것이 아니라 누구나 기여할 수 있는 구조가 형성됩니다. 사실 OpenAI 역시 AI를 오픈화하려 했지만, 지금은 오히려 Close AI처럼 변했습니다. 사용자가 모델을 이용하려면 비용을 지불해야 하는데, 이는 그들의 비즈니스 모델을 유지하기 위해 어쩔 수 없는 선택입니다. 따라서 제 생각에는 Crypto AI가 지금 하고 있거나 앞으로 할 수 있는 일은, 크립토와 토큰을 통해 오픈소스 모델과 개방성, 탈중앙화 발전을 장려하는 인센티브 메커니즘을 만드는 것입니다.
Alex: 알겠습니다. 크립토를 통한 보상이라는 개념이 현재 전통적인 AI 발전 경로와는 완전히 다르다는 말씀이시네요. 실제로 대부분의 주류 대규모 모델(Large Model)은 폐쇄형이며, 오픈소스 모델은 많지 않습니다. 최근 여러 분석에서는 일부 오픈소스 모델들도 결국 폐쇄형으로 전환할 수밖에 없을 것이라고 지적하고 있죠. 반면 토큰의 존재는 Web3 영역에서 AI가 오픈소스를 시도하면서도 다양한 방향으로 발전하고, 동시에 건강한 인센티브 구조를 유지할 수 있도록 해줍니다. Lydia님은 이 문제에 대해 어떻게 생각하시나요?
Lydia: 상업적 문제라는 관점에서 보면, 솔직히 저에게는 답이 명확하지 않습니다. 특히 크립토(Crypto) 측면에서 그렇습니다. 흔히 "AI는 효율성을 높이고, 크립토는 공정성을 보장한다"는 말이 있지만, 자세히 생각해보면 현재 단계에서 상업적 가치 측면에서 보면 효율성 증대의 필요성이 공정성 보장보다 훨씬 큽니다. 이때마다 저는 Alex가 2022년에 쓴 Web3의 근본적 가치에 관한 글이 떠오릅니다. 그 글에서 강조했던 핵심은 "Web3의 근본적 가치란 더 넓은 자유와 더 낮은 신뢰 비용"이라는 점이었는데, 이 말이 제게 큰 영향을 주었습니다. 우수한 Web3 프로젝트란 기존 서비스가 자유와 신뢰 측면에서 어떤 부족함을 가지고 있는지를 발견하고, 더 경쟁력 있는 해결책을 제공해야 한다는 것이죠. 이를 Crypto AI에 적용해보면, AI는 더 큰 자유를 필요로 할까요? 기술적 실현 측면에서 보면 컴퓨팅 자원과 데이터 공급은 한정되어 있으므로 AI의 자유 역시 제한적입니다. 윤리적 측면에서도 진정한 의미에서 자유로운 AI란 우리가 상상하기조차 어려운 존재일 것입니다. 그럼 현재 AI의 신뢰 비용이 과도하게 높을까요? 저는 반드시 그렇다고 보지는 않습니다. 앞서 말씀드린 오픈소스와 폐쇄소스 문제, 혹은 데이터 블랙박스(Data Black Box) 문제 등을 언급하시는 분들이 많지만, 이런 문제에 민감한 사람들은 주로 학자나 언론 종사자들이지 일반 사용자는 아닙니다. 게다가 만약 블록체인에 올리는 방식으로 해결하려 한다면, 현재로서는 비용이 오히려 더 높아질 수 있습니다. 이렇게 말씀드리면 다소 비관적으로 들릴 수 있지만, 이것은 기존 문제를 해결하고 상업적 가치를 입증한다는 관점에서의 접근입니다. 하지만 Crypto AI는 아직 초기 단계입니다. SNS에서는 A16z의 파트너가 했다는 말, 즉 "많은 중요한 기술들이 처음엔 고가의 장난감처럼 보인다"는 말을 종종 봅니다. 따라서 제 생각에는 Crypto AI의 현재 최대 가치는 당장의 상업적 대체 방안으로서의 가치보다는 내러티브 차원에서의 가치일 수 있습니다. 즉 크립토와 AI라는 서로 별개처럼 보이지만 각각 매우 선도적이며 멋진 기술들이 사람들 머릿속에서 충돌하고 결합되면서 상상력을 자극하는 것이죠. 그러므로 우리는 이 두 기술에 시간을 줘야 합니다. 아마도 이들이 가장 잘 해결할 수 있는 문제들은 현재가 아닌 미래에 있을지도 모릅니다.
Alex: 알겠습니다. Lydia님의 말씀을 정리하면, 단순히 효율성 향상이나 제품 능력 강화 측면에서 보면 현재 Web3 또는 Crypto AI는 성능이나 비용 절감 측면에서 이미 상당히 성숙한 인터넷 상업 세계의 AI 제품들과 비교했을 때 차이가 있다는 말씀이시죠. 또한 이들이 제공하는 솔루션이 현재의 급박한 상업적 문제들을 해결할 수 있는지 여부도 불확실하다는 말씀이십니다. 다만 크립토와 교차하는 또 다른 해결책을 제시하고 있으며, 장기적으로 흥미로운 변화가 생길 수 있는 실험적인 시도라는 점에서 현재의 위치를 설명하신 것 같습니다. 맞으신가요?
Lydia: 네, 한 가지 더 보완하자면, 이 분야를 어떻게 바라볼 것인지에 대한 것입니다. 처음부터 저는 이 분야를 장기적인 외생적 내러티브(external narrative)로 보았습니다. 장기적이라는 이유는 AI, 특히 GPT를 대표로 하는 컨슈머 AI(consumer AI)가 우리의 현실 세계에 미치는 충격이 너무나도 크기 때문입니다. 진정한 혁신이죠. 모두가 chatGPT가 며칠 만에 백만 사용자를 돌파하고, 두 달 만에 월 1억 명의 활성 사용자를 달성했다는 이야기를 합니다. 숫자를 굳이 볼 필요도 없이 주변 사람들이 AI를 얼마나 자주 사용하는지를 보면 알 수 있습니다. 제가 졸업할 당시인 2022년 말, GPT 3.5 버전이 나왔는데, 한 달 안에 우리 반 친구들 모두가 사용하기 시작했습니다. 2024년인 올해 졸업할 무렵에는, 이제 단순히 표절 검사뿐만 아니라 AI 생성물 검출까지 해야 하고, 그것도 비용이 많이 듭니다. 한 번에 최소 100~200위안 정도가 필요하죠. 자본시장 측면에서도 OpenAI는 천억 달러 규모의 평가를 받고 있고, 엔비디아는 조 달러 시가총액을 기록하며, 매번 제품 발표회마다 주요 언론의 헤드라인을 장식합니다. 변화가 너무나 급속하고 철저합니다. 이런 경험을 거친다면, AI는 일시적인 열풍이 아니라 장기적인 내러티브가 될 것이며, 다음 세기의 중요한 철학적 주제의 근원이 될 수도 있다고 생각합니다. 장기적이며 동시에 외생적입니다. 앞서도 말씀드렸듯이, 크립토와 AI는 탄생 후 거의 아무런 관계가 없었고, 심지어 인재 측면에서도 경쟁 관계였습니다. 2022년부터 2023년까지의 크립토 약세장 기간 동안 AI의 매력은 크립토를 압도했습니다. 올해에야 비로소 두 기술이 서로를 강화한다는 이야기를 하기 시작했죠. 결국 DeFi나 NFT 같은 암호화폐 고유의 내러티브나 GameFi 같은 변형 내러티브와 비교했을 때, AI는 외부에서 유입된 내러티브입니다. 오늘 아침 Worldcoin, Render, Near 등의 AI 관련 자산 가격이 AI 산업의 동향에 따라 완전히 등락하는 것도 그런 이유에서입니다. 회의 전에 상승하고 회의 시작과 동시에 하락하죠. 따라서 제 처음부터의 이해이자 현재까지 유지하고 있는 견해는 '장기적 외생 내러티브'입니다.
Alex: Lydia님이 말씀해주신 내용 중 하나는, 크립토 분야의 열기가 상당 부분 AI 자체가 상업 세계에서 빠르게 확장되고 인류 사회에 장기적이고 깊은 영향을 미치면서 생긴 것이라는 점입니다. 이 열기가 암호화폐 커뮤니티로 넘어오면서 많은 프로젝트에 주목받는 계기가 되었다는 말씀이셨죠. Max님께서 이 점에 대해 보충하실 말씀이 있으신가요?
Max: Lydia님의 의견과 제 생각은 거의 일치합니다. 다만 한 가지 더 솔직하게 논의하고 싶은 부분이 있습니다. 즉 AI는 본래 Web2 세계에 존재하던 외부 요소이며, 처음에는 크립토와 AI가 전혀 어울리지 않는 것으로 여겨졌지만 갑자기 결합하게 되었다는 말씀이셨죠. 하지만 다른 관점에서 보면, 저는 2020년 DeFi Summer 이후 Crypto AI가 유일하게 크립토가 AI에 대해 강한 수요를 갖는 분야라고 생각합니다. 예를 들어 GameFi의 경우, 크립토의 인센티브 메커니즘을 게임에 접목한 것입니다. 그러나 크립토는 GameFi에 있어서 단지 锦上添花(기 existing 좋은데 더 좋은 것을 더하는 것) 역할에 불과합니다. 만약 GameFi가 크립토 없이도 존재한다면, 사용자들은 크립토 인센티브가 좋다는 이유로 게임을 하지 않고, 게임이 재미있기 때문에 플레이합니다. 따라서 이건 锦上添花일 뿐입니다. 반면 DeFi는 다른 수준입니다. 특정 국가에서 은행 서비스 이용이 제한되는 경우, 반드시 DeFi를 사용해야만 합니다. 따라서 이 제품이 등장했을 때, 크립토는 DeFi에 있어 필수적인 요소입니다. 크립토의 역할은 의심의 여지없이 필수적이며 존재해야만 하는 것입니다. 그래서 오랫동안 블록체인이 어떤 역할을 하는지 묻는 질문에 대해 DeFi가 완벽한 제품-시장 적합(Product Market Fit)을 이루었다고 느껴지는 이유입니다. 저는 Crypto AI가 DeFi 이후 수많은 내러티브를 본 끝에 두 번째로 강한 수요를 가질 수 있는 분야라고 생각합니다. 이유는 방금 말씀하신 것처럼, 2022~2023년 OpenAI의 ChatGPT가 등장한 이후 LLM 기반 AI 모델에 대한 논의가 활발해졌습니다. 이는 아직 초기 단계로 사용자가 직접 체험하는 수준입니다. AI가 발전하고 사용이 늘어날수록 중심화 문제를 반드시 발견하게 될 것이며, 다만 아직까지는 그 문제를 발견하지 못했을 뿐입니다. 금융 시스템의 경우 수백 년 동안 존재해 왔기 때문에 문제점을 이미 알고 있었고, 2008년 금융 위기가 발생했을 때야 비로소 시스템에 문제가 있다는 것을 인식하게 되었으며, 그래서 이를 해결해야 한다고 느꼈습니다. 그래서 DeFi가 필요한 기술이라고 생각하게 된 것이죠. 저는 Crypto AI도 마찬가지라고 봅니다. 다만 사용자가 AI에 노출되고 익숙해진 정도가 금융 시스템만큼 높지 않기 때문에, 아직 "정말로 Crypto AI가 필요하다"고 느끼는 사람은 많지 않습니다. 왜 Crypto AI 내러티브에서 크립토가 필수적인 수요가 되는지를 설명하자면, 많은 요소들이 반드시 인센티브 메커니즘이 있어야만 실현 가능하기 때문입니다. 방금 말씀하신 효율성 향상 측면에서는 이미 특정 프로젝트들이 성과를 내고 있다고 봅니다. 예를 들어 탈중앙화 컴퓨팅(Decentralized Compute)은 어느 정도 기간 동안 진행되어 왔으며, 탈중앙화된 컴퓨팅 자원과 중심화된 컴퓨팅 자원을 비교해보면, 성능상의 병목 현상을 극복하기만 하면 탈중앙화 컴퓨팅이 기본적인 수요가 된다는 것을 알 수 있습니다. AWS나 Microsoft Azure 같은 제품을 더 이상 사용하고 싶지 않게 되는 이유는 너무 비싸거나 기타 이유 때문이죠. 저는 진심으로 Crypto AI가 범용화되고 지속적으로 발전하기 위해서는 전통적인 제품보다 더 효율적이고, 더 우수하며, 더 저렴해야 한다고 믿습니다. 사용자들은 단순히 "탈중앙화를 지지한다"는 이유만으로 Crypto AI를 사용하지 않을 것이며, 기존 제품보다 더 좋아야 사용하게 됩니다. 이것이 현재 Crypto AI가 해야 할 일입니다. 아직 초기 형태이지만 점차 그 모습이 드러나고 있습니다. 하지만 우리는 Meta가 무료로 35억 파라미터 규모의 LLM 모델을 계속해서 발표해줄 것이라고 기대할 수 없습니다. 우리는 이를 지속적으로 개발할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 이는 우리가 계속 노력해야 할 부분입니다.
Alex: 알겠습니다. Max님의 핵심 포인트는 현재 많은 AI 제품들이 초기 단계이기 때문에 성능이나 기능 측면에서 중심화된 AI와 비교할 수 없다는 점을 인정하셨습니다. 하지만 AI가 금융과 마찬가지로 인류 문명과 상업에 막대한 영향을 미치는 깊고 넓은 물결이라는 통찰을 주셨습니다. AI는 이제 막 시작된 것이지만, 발전에 따라 현재는 명확하지 않은 문제들이 미래에 더욱 심각해질 것이라 예측하고 계시며, 이러한 문제를 크립토의 방식으로 해결하는 것이 매우 절실하다는 말씀이셨습니다.
Crypto AI 분야 내 프로젝트 분류
Alex: 두 분께서 첫 번째 질문에 대해 다양한 의견을 나누어 주셔서 매우 좋습니다. 일치된 의견이 아니기 때문에 더 다채로운 관점을 제공할 수 있었죠. 이제 두 번째 질문으로 넘어가겠습니다. 바로 '분야'에 관한 것입니다. Crypto AI는 비교적 큰 분야이며, 내부에는 다양한 비즈니스 모델을 통해 서로 다른 문제를 해결하려는 프로젝트들이 다양하게 존재합니다. 두 분께서 Crypto AI 분야를 어떻게 이해하고 계신지에 기반해, 이 분야 내 프로젝트들을 분류한다면 어떤 논리로 나누시겠습니까?
Lydia: 흔히 쓰이는 분류법 중 하나는 '크립토가 AI를 강화한다(Crypto empowers AI)' 또는 'AI가 크립토를 강화한다(AI empowers Crypto)'는 두 가지 접근 방식입니다. 현재 더 많이 보이는 것은 AI가 크립토를 강화하는 방식입니다. 즉 크립토 프로젝트가 AI 요소를 추가하는 것입니다. 예를 들어 API를 연동해 Web3 버전의 챗봇을 만들거나, 프로젝트에 대한 정보를 답변하거나, AI를 활용해 Web3 프로젝트의 코드를 개선하거나, 수익 전략 수립에 AI를 참여시키는 경우입니다. 요즘은 AI 에이전트(Agent)에 토큰을 발행하는 경우도 있는데, 이는 효율성 향상이나 공정성과는 크게 관련되지 않고, 주로 프로젝트가 새로운 내러티브를 찾기 위한 목적입니다. 반면 '크립토가 AI를 강화한다'는 접근은 잠재력이 더 크지만 실현과 검증이 어렵고 더 많은 시간이 필요합니다. 크립토가 AI 기술 스택 내부에 깊이 관여해 프라이버시와 투명성을 강화하는 것이 궁극적인 목표이지만, 실제 적용까지는 시간이 걸릴 수 있습니다. 따라서 현재는 크립토가 AI 산업의 특정 단계를 개선할 수 있는 가능성에 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어 Max가 언급한 GPU 활용은 크립토가 유휴 컴퓨팅 자원을 집약하고 인센티브를 제공해 비용을 낮추는 것을 목표로 합니다. 이후 데이터 마켓, 알고리즘 마켓 등도 자원의 자유로운 접근이라는 측면에서 제품-시장 적합을 찾고자 합니다. 하지만 앞서도 언급했듯이, 이 수요는 현재 단계에서 입증되기 어렵다고 봅니다. IO의 GPU 사용 데이터를 보면 개인 사용자의 비중은 여전히 작습니다. 개인 사용자의 일일 GPU 임대 수익은 약 1000달러 수준입니다. 현재로서는 Coinbase와 Base가 추진하고 있는 AI Agent + 결제(Payment) 방향이 돌파구가 될 가능성이 있습니다. 물론 결제 기능은 锦上添花이지만, 전제 조건은 AI Agent 자체가 충분히 유용하고 훌륭해야 한다는 점입니다. 이것이 제가 나누는 두 가지 분류 방식입니다.
Max: 저는 크게 세 가지 분야로 나눕니다. 즉 아키텍처 레이어(architecture layer), 리소스 레이어(resource layer), 애플리케이션 레이어(application layer)입니다. 아키텍처 레이어는 기반이 되는 인프라로, 이 위에 다양한 AI 프로젝트를 개발할 수 있으며, 리소스 레이어나 애플리케이션 레이어의 프로젝트들도 이 위에 구축됩니다. 블록체인에 익숙하신 분이라면 이를 레이어 1 블록체인과 같은 인프라로 이해할 수 있습니다. Bittensor, Near, Sahara 같은 프로젝트를 저는 아키텍처 레이어에 포함시킵니다. 아키텍처 레이어 위에는 리소스 레이어가 자리잡습니다. 이는 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 파워, 데이터, 모델 등 다양한 리소스를 제공하는 계층입니다. Akash나 Render처럼 탈중앙화 컴퓨팅을 제공하는 프로젝트, Vana처럼 탈중앙화 데이터를 제공하는 프로젝트들이 여기에 해당합니다. 리소스 레이어와 아키텍처 레이어 위에는 최종 사용자(C)에게 더 가까운 애플리케이션 레이어가 있습니다. 저는 AI 에이전트를 이 계층에 포함시켰습니다. 사용자가 실제로 필요로 하는 기능, 예를 들어 DeFi 사용을 가속화하는 도구 등을 애플리케이션 레이어로 보는 것입니다. 이 세 가지가 주요 분류입니다. 현재 Crypto AI 내러티브가 막 시작된 단계라, 어떻게 분류할지에 대한 합의도 없고 명확한 방법도 없습니다. 하지만 이 구조는 현재의 크립토 분야와 잘 공명하는 분류법이라고 생각합니다.
Crypto AI의 기회와 도전
Alex: 좋습니다. 방금 두 분께서 Crypto AI 분야의 프로젝트 분류에 대해 두 가지 방식으로 의견을 나누셨습니다. 이제 좀 더 깊이 있는 질문으로 넘어가겠습니다. 사실 이 주제는 첫 번째 토론에서도 다뤘던 것이며, 현재 Crypto AI의 수요가 실제로 입증되었는지 여부에 관한 것입니다. 이는 내러티브 차원에서 많은 사람들이 Crypto AI 분야를 도전하는 핵심 포인트이기도 합니다. 이들은 Crypto AI가 Depin, GameFi처럼 PMF(Product-Market Fit)를 찾지 못한 이전의 많은 분야들과 비슷하다고 보며, 순수한 내러티브 과열 또는 투기적 기회에 불과하다고 생각합니다. 또는 앞서 Lydia가 언급했듯이, 외부 세계의 상업적 열풍이 Web3로 주목을 이동시킨 결과라고 보는 시각도 있습니다. 이러한 주장들이 존재합니다. 이 주제에 대해 확정적인 답을 내리진 않겠습니다. 하지만 현재 Crypto AI는 분명 여러 도전에 직면해 있다는 점을 알고 있습니다. 첫 번째 질문은, 두 분께서 현재 Crypto AI가 직면한 가장 큰 도전이 무엇이라고 보시는지요? 두 번째로, 도전 외에도 최근 1~2년 사이 Web3 내외부의 AI 분야는 여전히 매우 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 향후 1~2년 동안 Crypto AI에겐 어떤 산업적 또는 내러티브적 기회가 있을까요?
Max: 제가 보기에 주요 도전은 말씀하신 것과 같습니다. Lydia님의 견해에도 어느 정도 동의합니다. 현재 Crypto AI는 너무 초기 단계이며, 대부분의 시가총액이 크게 상승했는데, 예를 들어 Bittensor는 이미 50억 달러의 시가총액을 기록했습니다. 이런 상승 뒤에는 더 많은 투기적 요인이 있을 수 있습니다. 진정한 의미에서 제품-시장 적합을 찾거나 실제로 사용 가능한 애플리케이션을 개발한 사례는 여전히 적습니다. 그런 애플리케이션들을 살펴보면, 여전히 초기 단계이며, 많은 것들이 비전만 있고, 그 비전을 투기 대상으로 전환한 수준에 머물러 있다고 생각합니다. 방금 제가 언급한 세 가지 레이어를 기준으로 각각의 도전을 설명해보겠습니다. 현재 가장 성숙한 것은 리소스 레이어입니다. Web2 세계에서도 유사한 시도가 있었고, 크립토 방식으로 형태를 바꾼 것뿐입니다. 탈중앙화 컴퓨팅은 이미 오래된 분야이며, IO, Akash 등 다양한 탈중앙화 컴퓨팅 프로젝트들이 등장했습니다. 앞서 Lydia가 언급한 IO의 개인 사용자 비중이 낮은 점은 각 프로젝트의 목표 고객층과 관련이 있습니다. IO는 주로 기관을 타깃으로 하고, Akash는 개인과 기관 모두를 고려한다고 알고 있습니다. 각 프로젝트마다 다른 비즈니스 모델이 있기 때문입니다. 리소스 레이어는 비교적 성숙했으며, 효율성이나 기타 측면에서 채택을 확대하기 위한 계기가 필요할 뿐이라고 봅니다. 이 부분에 대해서는 크게 걱정하지 않습니다. 아키텍처 레이어는 여전히 과대광고(hype) 수준에 머물러 있습니다. 즉, 향후 발전 가능성이 크다고 여겨지지만, 아직 검증되지 않았습니다. 예를 들어 Bittensor는 토큰 인센티브 메커니즘을 통해 각 하위 네트워크가 자신의 AI 모델을 최적화하도록 유도합니다. 이는 일종의 회전하는 비행기 날개(플라이휠)와 같아서, 토큰 가격이 높아질수록 노드에 지급할 수 있는 토큰 가치도 높아지고, 노드는 더 열심히 모델을 최적화하게 됩니다. 그러나 토큰 가격이 하락하면 인센티브 메커니즘이 지속되지 못하고, 이른바 '사망 나선(death spiral)' 상태에 빠질 수 있습니다. 이 점은 주의 깊게 살펴봐야 할 부분입니다. 애플리케이션 레이어의 AI 에이전트는 현재 매우 뜨겁지만, Twitter에서 Lydia와 대화한 적도 있는데, Defi 과정을 단순화하거나 GameFi 애플리케이션을 간소화하는 데 실제로 사용되는 사례는 여전히 적습니다. 현재의 AI 에이전트는 다소 밈(meme) 느낌이 강합니다. 가상 인물이 화면 위에서 춤을 추고, 토큰을 보내면 다른 행동을 하도록 지시할 수 있는 등, 다소 오락적인 성격이 강합니다. 하지만 저는 이런 관심이 AI 에이전트가 향후 체인 상의 사용, 특히 Defi 사용을 단순화할 수 있다는 인식을 심어주는 데 도움이 된다고 봅니다.
산업 및 내러티브적 기회 측면에서 보면, 우리는 매우 좋은 시점에 있습니다. 비트코인이 10만 달러를 돌파했고, 암호화폐 커뮤니티에 대한 관심이 다시 집중되고 있으며, 미국의 규제 정책이 완화되고, 새 대통령이 취임하고, 백악관 상하원이 재선돼 친 크립토 성향을 띠고 있습니다. 이런 상황에서 크립토 분야에 더 많은 관심, 시간, 자원이 투입되며 다양한 시도가 가능해집니다. 인간에게 진정한 가치를 제공하는 것을 찾기 위해서는 시행착오를 겪어야 하며, 시장이 그 가치를 판단하게 해야 합니다. 하지만 우리는 SEC가 법원 소송장을 여기저기 보내며 당신을 법정에 소환하려는 시기보다 훨씬 좋은 시점에 있습니다. 따라서 현재는 매우 좋은 시기이며, Web2에서도 AI에 대한 관심이 매우 높습니다. 이 관심을 크립토 분야로 이끌어내고, 더 많은 훌륭한 개발자들이 유용한 프로젝트를 만들 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
Alex: 방금 Max님이 언급하셨듯이 북미 지역에 계신 것 같은데, 오늘 나온 새 소식으로 트럼프가 David Sacks를 암호화폐 분야 책임자로 임명했다는 소식이 있습니다. 마침내 정부 안에 암호화폐 생태계를 보호하고 발전시키는 정책 담당자가 생긴 셈이죠. 이는 매우 좋은 소식입니다. Lydia님도 현재의 도전과 향후 1~2년간의 산업적 또는 내러티브적 기회에 대해 말씀해주시기 바랍니다.
Lydia: 전체적으로 Crypto AI 분야는 초기 단계에 있다고 말씀드렸습니다. 좀 더 세분화하자면, 이 분야는 Gartner의 기술 성숙도 곡선(Hype Cycle)에서 정점에 근접한 상태라고 봅니다. 현재 시장은 FOMO 상태이며, 공급 측면에서 폭발적인 증가가 있지만 품질은 천차만별인 상황입니다. 이 분야에서 상대적으로 성숙한 것은 Agent인데, 최근에야 주목받기 시작했지만 C단과 가깝고 Web2의 성숙한 기술을 활용하기 때문에 오히려 가장 현실감 있게 구현된 것처럼 보입니다. 도전 과제로는 시장 심리와 기술 진전 사이의 불일치가 있다고 봅니다. 이런 현상이 나타나는 이유는 크립토 업계 사람들이, 연구자든, 투자자든, 프로젝트 담당자든, 아직 AI를 잘 모른다는 점에서 비롯된다고 생각합니다. 모두가 집단적으로 AI를 공부하는 단계이기 때문입니다. 그래서 Crypto AI 프로젝트에 대한 매우 상세하고 설득력 있는 논의를 거의 본 적이 없으며, 특히 비판적인 시각에서의 논의는 더더욱 드뭅니다. AI Agent가 그 예시입니다. 감정은 계속 고조되지만, 누군가 "이거 별로 유용하지 않다", "약속된 자유, 예를 들어 표현의 자유 등을 실현하지 못했다"고 지적하지 않습니다. 이는 장기적인 산업 발전에 좋은 일이 아닙니다. Luna의 사례를 들어보겠습니다. 라이브 방송을 본다면, 이건 그냥 어설픈 2차원 애니메이션 캐릭터가 허우적거리는 모습일 뿐입니다. 노래도, 춤도 없이 허우적거릴 뿐인데도 가격은 계속 오릅니다. 그래서 질문하지 않게 되죠. 다른 프로젝트 팀들은 "모두가 이렇게 미쳐 날뛰는구나?"라고 생각하고는 비슷한 것을 만들어냅니다. 어차피 차이를 알아보지도 못하니까요. 이전에는 밈 코인에서 체인 간 버전 차이로 분산이 있었고, 지금은 Agent 분야에서도 같은 Agent 프레임워크 아래에서 분산이 발생합니다. 이 Agent들의 기능은 거의 차별화되지 않으며, 주로 트위터 포스팅을 하는 수준이기 때문에 본질적으로는 수많은 작은 투기성 발행 주제에 불과합니다. 따라서 가장 큰 도전은 시장 감정과 기술적 진전 사이의 불일치입니다. 물론 이는 장기적으로 계속 존재할 것이며, 다만 우리가 이 두 세력이 어떤 단계에 있는지를 어떻게 바라보느냐의 문제입니다.
향후 기회 측면에서 산업적 관점에서는 Max의 프레임워크로 돌아가 각 부문의 비용과 수요를 살펴보는 것이 좋겠습니다. AI 발전의 세 가지 핵심 요소인 컴퓨팅 파워, 데이터, 알고리즘이 사용자에게 동일한 자원을 확보하는 비용을 현저히 낮출 수 있는지가 주요 수요 원천입니다. Agent 관련 프로젝트의 경우, 반드시 현실로 나아가야 합니다. 저는 석사 졸업논문을 가상 디지털 휴먼(Virtual Digital Human)에 대해 연구했는데, 그 과정에서 Web2 세계의 디지털 휴먼이 처음에 이와 매우 유사하게, 단편 동영상 인플루언서(IP) 형태로 인기를 끌며 주목받았다는 것을 알게 되었습니다. 이후 IP형 디지털 휴먼 인플루언서, 대변인, 아이돌, 진행자 등이 등장했지만, 대부분 PMF를 찾지 못했고 많은 자원이 낭비되었습니다. 반면 최근에는 뉴스 미디어에서 디지털 휴먼을 거의 보기 힘들지만, 메이퇀, 타오바오 같은 전자상거래 플랫폼에서 디지털 휴먼을 활용한 라이브 방송이 점점 많아지고 있으며, 매우 사실적으로 제작되어 많은 사람이 진짜인지 가짜인지 구분하지 못합니다. 이러한 기능 중심의 디지털 휴먼은 인간 대비 PMF를 찾았습니다. 즉 인간은 퇴근하지만, 디지털 휴먼은 전원만 꽂으면 되고, 장기적으로 비용이 매우 낮기 때문입니다. Crypto 세계에서 AI Agent가 어떻게 현실로 나아갈 수 있을까요? 저는 이전 질문에서 언급한 분류의 첫 번째, 즉 AI가 크립토를 강화하는 방향으로 효율성 향상을 깊이 있게 파고드는 것이 자연스러운 방향이라고 봅니다. 즉 어떤 크립토 프로젝트가 가장 우아한 방식으로 AI를 통합해 제품 경험을 실질적으로 향상시키는지를 보는 것입니다. 예를 들어, 체인 상의 Solver 계층이 AI를 활용해 현재 자금 흐름이 SOL에서 BASE로 더 많이 흐르는지, 아니면 BNB로 흐르는지를 분석하고 예측함으로써 사전에 자금을 조정하고 정산함으로써 자산 유동성 효율을 현저히 높일 수 있습니다. 최종 사용자에게는 "이 제품 정말 빠르고 저렴하다"는 체험이 제공되며, 이는 다른 제품을 사용할 때보다 훨씬 우월한 경험입니다. 이것이 산업적 측면입니다. 내러티브 측면에서는 비 크립토 분야의 AI 세계 진전, 특히 학술 포럼이 아닌 대중 뉴스 미디어에 등장하는 소식을 주목할 것을 추천합니다. 이는 제가 앞서 언급한 AI의 외생 내러티브 특성으로 다시 돌아가는 것입니다. 요즘은 크립토 시장이 호황이라 AI는 다소 잠잠한 편인데, Crypto AI는 AI AgentFi 방식으로 주목받고 있습니다. 하지만 향후 시장 환경이 바뀌거나 AI AgentFi 방식의 성장 한계에 부딪힐 경우, 크립토는 다시 AI로부터 화제를 찾아야 할 수도 있습니다. 저는 윤리적 주제, 특히 딥페이크(Deepfake)와 같은 주제를 주목합니다. 이런 주제는 아직 충분히 파고들지 않았다고 생각합니다. 특정 모델이나 기술의 업데이트보다 우선시하는 이유는, Web3 사람들이 깊이 이해하기 어렵기 때문이며, 윤리적 주제는 보편적인 감정적 경험과 연결되기 때문입니다. 또한 AI 윤리와 관련되면 크립토는 본질적으로 공개성, 투명성에서 강점을 가지므로 이야기거리로 삼을 수 있습니다.
Alex: OK, 제가 두 가지 의견을 덧붙이겠습니다. 방금 두 가지 주제를 다뤘습니다. 첫 번째는 AI Agent인데, 왜 이 주제를 반복해서 다루는지 설명드리겠습니다. 최근 이 주제로 제게 조언을 구하는 친구들이 매우 많기 때문입니다. 특히 크립토 투자자들이 "AI Agent에 대해 어떻게 생각하십니까? 다음 큰 물결이 될까요?"라고 자주 묻습니다. 주된 이유는 최근 이 분야의 프로젝트들이 가격이 크게 상승했고, 대부분 새로운 프로젝트들이기 때문입니다. 저희의 현재 입장은 방금 두 분이 말씀하신 것과 유사합니다. 즉 이는 밈(Meme)이라는 큰 카테고리 아래의 하나의 테마에 불과하다고 봅니다. 마치 주식 시장의 테마주처럼, 테마는 끊임없이 변화합니다. 반드시 비즈니스 모델에서 획기적인 진전이 있었기 때문이 아니라, 현재 이 테마가 시장의 집중을 받고 있기 때문입니다. 왜 그렇게 말하는지 설명드리겠습니다. 앞서 Lydia가 지적했고, Max도 언급했듯이, 현재의 AI Agent는 비즈니스 모델 측면에서 새로운 제품을 제공하지 않습니다. 전통적인 인터넷 세계에서 이미 할 수 있는 일을 하는 데 그칩니다. 예를 들어, 전 세계 정보를 수집해 어떤 토큰을 살지 추천해주고, 그 이유를 설명해줄 수 있으며, 한 시간에 한 번, 하루에 수십 번 추천할 수 있습니다. 마침 최근 2차 시장이 매우 활발해져 일부 추천 토큰들이 상당히 상승했고, 사람들은 "정말 대단하다, 마치 훌륭한 AI 자산관리사 같다"는 인상을 받습니다. 하지만 저희는 이걸 하나의 제품으로 보면 그리
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