Base 대비 솔라나: 누가 AI 에이전트의 히트작 제조기가 될 수 있을까?
저자: 블록부스터의 리서처 케빈
AI 에이전트(AI Agent)라는 용어는 OpenAI의 로드맵에서 유래했다. 샘 알트먼(Sam Altman)은 AI가 가져야 할 능력을 5단계로 나누었으며, 그중 세 번째 단계인 AI 에이전트는 향후 몇 년 동안 자주 접하게 될 개념이다.
AI 에이전트란 스스로 학습하고, 의사결정을 하며, 작업을 수행할 수 있는 존재를 의미한다. 물론 지능 수준과 역량에 따라 다르지만, 스타포드 러셀(Stuart Russell)과 피터 노르빅(Peter Norvig)은 저서 『Artificial Intelligence: A Modern Approach』에서 AI 에이전트를 다섯 가지 방향으로 분류했다:
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단순 반사형 에이전트(Simple Reflex Agents): 현재 상태에만 반응한다.
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모델 기반 반사형 에이전트(Model-Based Reflex Agents): 결정 과정에서 과거 상태를 고려한다.
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목표 기반 에이전트(Goal-Based Agents): 특정 목표 달성을 위한 최적 경로 탐색에 집중한다.
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효용 기반 에이전트(Utility-Based Agents): 위험과 이익을 균형 있게 고려하여 효용을 극대화하려 한다.
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학습형 에이전트(Learning Agents): 경험을 통해 계속해서 학습하고 개선된다.
그렇다면 현재 시장 또는 산업 내에서 등장한 AI 에이전트는 어느 수준에 있으며, 어떤 방향의 에이전트인가?
OpenAI o1은 Level 2 수준의 인공지능에 도달했다. 개인적으로 현재 산업 내 AI 에이전트는 Level 2와 Level 3 사이, 즉 Level 2.5 수준이라고 본다. 이 말은 산업 전반의 에이전트가 OpenAI를 초월했다는 의미는 아니다. 실제로 Web3 에이전트는 여전히 GPT Wrapper 수준에 머물러 있다. 그렇다면 왜 Level 2.5라고 말하는가? 인간이나 프로그램의 개입을 일종의 '중개자'라 칭할 때, GPT Wrapper와 중개자의 조합은 겉보기에 취약하지만 객관적인 주도성을 갖춘 형태를 만들어내기 때문이다. 이는 OpenAI 모델의 특정 응용 분야를 확장한 결과물이다. 에이전트가 수행할 수 있는 기능 관점에서 보면 가장 기초적인 단순 반사형 에이전트에 해당한다. 일부 에이전트는 과거 상태를 고려하기도 하지만, 이 역시 사용자가 직접 입력해야 가능하다. 데이터를 지속적으로 주입해야 비로소 학습이 이루어지며, 이는 수동적인 모델 훈련 방식으로 Level 3의 정의에 한참 못 미친다. 이후 세 가지인 목표 기반, 효용 기반, 학습형 에이전트는 아직 시장에 등장하지 않았다. 따라서 필자는 현재의 AI 에이전트는 여전히 초기 단계이며, Level 2 범용 LLM의 미세 조정(fine-tuning) 수준에 머물러 있으며 아키텍처상으로도 Level 2를 벗어나지 못했다고 생각한다. 그렇다면 Level 3로 진화하기 위해선 암호화폐(crypto)만으로 가능할까? 아니면 OpenAI 같은 기업의 개발을 기다려야 할까?
왜 Base 또는 Solana가 AI 에이전트 서사의 중심이 될 수 있다고 논의되는가?
산업 내에서 Level 3 에이전트의 탄생을 촉진할 수 있는 생태계를 논의하기 전에, 우선 AI 에이전트의 비옥한 토양이 될 잠재력을 가진 생태계를 파악해야 한다. 그것은 Base일까, Solana일까?
이 질문에 답하기 위해 지난 2년간 AI가 Web3에 미친 영향을 먼저 되짚어보자. OpenAI가 ChatGPT를 발표했을 당시, 업계 프로토콜들은 관성적으로 인프라 버블에 빠르게 몰려들었다. 대규모 컴퓨팅 파워 및 추론 집약 플랫폼들이 등장했고, 이에 따라 AI + DePIN 인프라 또한 생겨났다. 두 경우 모두 거대한 비전을 제시했는데, 여기서 말하는 것은 거대한 비전 자체가 나쁘다는 것이 아니라, 실제 구현과 사용자 수요 측면에서 이러한 대규모 인프라 프로토콜들이 충분히 고려하지 않았다는 점이다. 이들이 견인하고자 하는 수요는 전통 인터넷 산업에서도 여전히 포화되지 않은 상태이며, 사용자 교육과 시장 교육도 부족하다. 메멘코인(Memecoin) 열풍의 충격 속에서 공중 누각과 같은 AI 인프라는 더욱 허약하게 느껴졌다.
따라서 인프라가 너무 무겁고 방대하다면, 가볍게 접근해보는 것도 방법이다. GPT Wrapper에서 파생된 에이전트는 시작과 사용자 확보 측면에서 매우 효율적이며 빠르게 반복 개선될 수 있다. 경량화된 에이전트는 거품을 형성할 충분한 잠재력을 가지고 있으며, 거품이 꺼진 후에는 새로운 생명이 태어날 수 있는 비옥한 토양이 마련된다.
더 나아가 현재 시장 환경에서는 에이전트와 메멘코인을 활용해 프로젝트를 시작하면 매우 짧은 시간 안에 제품을 출시할 수 있다. 사용자는 직접적인 체험을 할 수 있으며, 이 과정에서 에이전트는 메멘코인이 커뮤니티를 성장시키는 로드맵을 활용해 제품을 신속히 반복 개선할 수 있다. 이 반복은 저비용이며 빠르다. 진지한 AI 프로토콜은 더 이상 무거운 기존의 합의 틀에 얽매이지 않아도 된다. 감옥을 깨고 가벼운 몸으로 출발하여 경량화와 고속 반복을 통해 사용자에게 강력한 영향을 줄 수 있다. 시장 교육과 전파가 충분히 이루어진 후, 그 위에 다시 거대한 비전의 인프라를 구축할 수 있다. 경량화된 에이전트는 모호한 메멘코인의 외투를 입고 있으며, 커뮤니티 문화와 기본 가치가 더 이상 모순되지 않는다. 새로운 자산 발전 경로가 서서히 모습을 드러내고 있는데, 이는 미래의 새로운 AI 프로토콜이 선택할 수 있는 하나의 경로일 수 있다.
위 논의는 AI 에이전트가 핵심 서사가 될 수 있는 잠재력을 설명한다. AI 에이전트가 계속 급속도로 성장할 전제 하에 올바른 생태계를 선택하는 것이 특히 중요하다. Base일까, Solana일까? 이 질문에 답하기 전에 먼저 시장에서 진지하게 다뤄지고 있는 에이전트 프로토콜들의 현황을 살펴보자.
우선 Arweave/AO부터 보자. PermaDAO는 "AO는 액터 모델(Actor Model) 기반 설계를 채택하여 각 구성 요소가 독립적으로 작동하는 에이전트로서 병렬 처리가 가능하며, 이는 AI 에이전트 기반 애플리케이션 아키텍처와 매우 잘 맞는다"고 언급했다. AI는 모델, 알고리즘, 컴퓨팅 파워라는 세 가지 요소에 의존하는데, AO는 이러한 고자원 요구를 충족시킬 수 있다. AO는 각 에이전트 프로세스에 대해 계산 자원을 독립적으로 할당함으로써 계산 성능 병목 현상을 효과적으로 해소할 수 있다.
또한 Spectral은 소수의 에이전트 중심 프로토콜 중 하나로, 텍스트를 코드로 변환하고 모델 추론을 개발 방향으로 삼고 있다.
현재 시장에서 유통되는 에이전트 관련 토큰을 돌아보면, 이 에이전트들이 거의 블록체인 인프라를 활용하지 않는다는 사실을 알 수 있다. 사실 모든 모델, 심지어 에이전트까지도 오프체인(off-chain)에 존재한다. 데이터 입력은 오프체인에서 이뤄지고, 모델 훈련은 탈중앙화되지 않으며, 출력 정보도 체인에 올라가지 않는다. 이는 객관적인 현실인데, EVM 기반 체인은 AI와 스마트 계약의 결합을 지원하지 않기 때문이다. 물론 Base와 Solana도 마찬가지다. 내년에는 AO의 도입을 기대할 수 있는데, 모델이 체인에 올라가고 좋은 성능을 낼 수 있을지 주목된다. 만약 AO가 실패한다면, 모델의 체인 상재는 이더리움이 몇 년 후에야 도입할 수 있을 것이며, 적어도 2030년 이전에는 불가능하거나, 다른 퍼블릭 블록체인이 이를 실현해야 한다. 그러나 AO처럼 건축 구조와 역사적 자원을 갖춘 플랫폼조차 실패한다면, 다른 퍼블릭 블록체인에게는 더욱 어려울 수 있다.
현재 AI 에이전트 관련 토큰은 실제 사례가 거의 없다. 실제로 Base와 Solana 상의 AI 에이전트 코인과 AI 메멘코인의 차이를 명확히 설명하기 어렵다. 비록 에이전트 토큰이 특별한 용도는 없지만, 왜 AI 에이전트 코인과 AI 메멘코인을 혼동해서는 안 된다고 생각하는가? 필자는 현재가 AI 에이전트 거품을 만드는 단계라고 보기 때문이다.
왜 Base가 Solana와 AI 에이전트의 주도적 퍼블릭 체인 지위를 두고 경쟁하려는가?
이번 상승장 전반에서 Base는 많은 시장의 주목을 받았으며, 메멘코인 시장 점유율 경쟁에서도 $BRETT와 $DEGEN 등을 통해 잠깐 동안 눈에 띄는 성과를 거두었다. 하지만 여전히 Solana에 패배했다. 필자는 AI 에이전트가 Base의 다음 경쟁 분야이며, 이미 여러 가지 장점을 확보하고 있다고 본다.
AI 에이전트는 거품의 생성을 가속화하고 혼란을 초래하지만, 결국 사용자와 애플리케이션을 남긴다:
거품의 발생과 팽창은 시장의 주목을 끌며, 이 주목은 시간이 지남에 따라 질적인 변화를 겪는다. 이 질적 변화는 어떤 특징을 가질까? 시장의 관심이 지속적으로 증가함에 따라 다양한 사용자 문제점과 시장의 공백이 노출된다. 주요 모순이 조정되지 않는 가운데에도 관심이 계속 증가하면, 바로 그 순간 질적 변화가 발생한다. 질적 변화가 완료되면, 축적된 사용자와 애플리케이션은 거대한 비전을 받아들일 수 있게 된다. 이것은 메멘코인이 할 수 없거나 원치도 않는 일이다. 그래서 현재 에이전트와 메멘코인이 모호하게 보이더라도 절대 혼동해서는 안 된다고 생각하는 것이다.
질적 변화가 일어나기 전, 거품은 엉망진창과 각종 드라마(drama)를 낳는다. 예를 들어, 에이전트의 수는 기하급수적으로 증가하며 수천, 수만 개의 에이전트가 사용자의 시야에 몰려든다. 어떻게 몰려들까? 에이전트는 X, Farcaster 등의 소셜미디어에 연결되어 스스로 토큰을 홍보하며, degens들이 좋아하는 각도와 에이전트만의 높은 정보 밀도를 활용해 토큰을 판매한다.
이어서 빠르게 반복되는 에이전트는 체인 상 거래를 수행할 수 있으며, 어둠의 숲에 바이킹 해적단이 침입하는 것과 같다. 현재 시장의 패널 프로토콜, 텔레그램 그룹의 봇, Dune 대시보드는 모두 에이전트의 침략을 당하게 되고, 사용자가 익숙한 지표는 에이전트에 의해 조작된다. 거래량, 주소 수, 칩 분포, 모의庄家 행동 등 체인 상 데이터는 더욱 전문적인 클렌징을 거쳐야 가치를 드러낼 수 있으며, 그렇지 않으면 에이전트에게 재산을 약탈당할 수 있다.
시장이 이 단계에 도달한다면, AI 에이전트의 새로운 시대는 절반은 성공한 셈이다. 왜냐하면 "주목은 곧 가치"이기 때문에 에이전트는 중심 무대로 진입할 수 있기 때문이다. 이러한 잠재력은 다음과 같은 요소에서 비롯된다:
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강력한 배포 능력: Goat 등의 에이전트는 충분한 화제성을 일으키며, 안정적인 배포 경로를 복제할 수 있다.
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간편한 배포성: 에이전트 배포 플랫폼도 폭발적으로 증가할 것이며, Zerebro, vvaifu, Dolion, Griffain, Virtual 등은 사용자가 코드 지식 없이도 에이전트를 만들 수 있도록 한다. 또한 에이전트 배포 플랫폼의 UX도 경쟁을 통해 최적화될 것이다.
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메멘코인 효과: 초기 단계에서 에이전트 토큰은 적절한 비즈니스 모델이 없으며, 토큰 활용 사례도 거의 없다. 메멘코인의 외투를 입음으로써 신속하게 커뮤니티를 형성하고, 프로젝트 시작 성공률을 높일 수 있다.
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상한선이 매우 높음: OpenAI의 Level 3 에이전트는 아직 개발 중이며, 거대 기업조차 신속히 출시할 수 없는 제품이므로 시장 공간은 반드시 클 수밖에 없다. 에이전트의 하한선은 메멘코인이지만, 상한선은 자율성을 가진 고등 지능체다.
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시장 저항도 낮음: Goat를 중심으로 한 에이전트는 대규모 수용층을 형성할 수 있으며, AI 인프라와 달리 사용자들이 거부감을 느끼지 않는다. 사용자가 거부감을 느끼지 않을 때, 충분히 주목할 가능성이 있다.
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잠재적 인센티브: 에이전트의 토큰 활용 사례는 아직 개발되지 않았지만, 에이전트가 포인트 시스템을 도입하고 인센티브를 강화한다면 대량의 사용자를 유치할 수 있다.
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반복 가능성: 앞서 언급했듯이, 에이전트는 경량화되어 있어 신속한 반복이 가능한 제품이다. 이러한 객관적 반복 능력은 점점 더 매력적인 제품과 콘텐츠를 창출할 수 있다.
따라서 AI 에이전트는 핵심 서사가 될 수 있으며, 각 진영이 다투는 전략적 요충지다.
왜 Base가 Solana와 경쟁할 잠재력을 가졌는가?
Coinbase와 북미 자본의 강력한 지원 아래, Base 생태계는 2024년에 폭발적인 성장을 경험했다. 11월에는 자본 유입량이 Solana를 넘어섰으며, 지난 7일간 Solana를 크게 앞질렀다.
내년에 ETH가 ETH/BTC 환율에서 계속 돌파한다면, ETH 시즌의 오버플로 효과는 Base에 큰 영향을 미칠 것이다. 현재 ETH에서 유출되는 자금의 23%가 Base로 흘러가고 있으며, 이 수치는 계속 상승 중이다.
AI 에이전트 런치패드 맵핑
Virtual
V1 단계에서는 주로 모델 훈련, 데이터 기여, 상호작용 기능에 집중했으며, V2 단계에서는 AI 에이전트의 토큰 인큐베이션 플랫폼을 출시했다. 대표적인 업데이트는 10월에 공개된 fun.virtuals다.
여기서 LUNA는 독립된 정체성과 재정 능력을 갖춘 '독립 실체'로 성장했다. 이 과정에서 LUNA는 Coinbase의 로드맵과 맞물렸으며, Coinbase는 강력한 기술 도구와 지원을 제공해 Base 상에서 AI 에이전트의 실현을 지원했다.
AI 에이전트 기술은 브랜드 구축에서 뛰어난 성과를 보였으며, 특히 문화 브랜드 구축에서 두드러진 효과를 나타냈다. AI 에이전트를 통해 브랜드는 커뮤니티와 보다 효율적으로 소통할 수 있으며, 상호작용 작업을 단순화하고 유연하게 보상을 분배함으로써 사용자 유대감과 브랜드 인지도를 높일 수 있다.
특히 주목할 점은 모든 AI 에이전트의 거래가 Virtual의 네이티브 토큰으로만 지원된다는 것이다. Virtual 토큰은 전체 생태계의 가치를 포집하며, 생태계 발전의 중요한 기둥이 된다.
Virtual은 제품 기능의 완성도에 집중하며, AI 도구를 활용해 사용자에게 역량을 부여하고 Web2와 Web3 사이의 다리를 구축한다. 이 플랫폼은 "과장된 핫이슈"보다는 "실질적인 사용 가치"를 강조한다. 비록 도구형 제품이 실제 적용에서 자주 호출되지만, 암호화폐가 일반적으로 가지는 전파 효과가 부족해 V1 단계의 약점이기도 하다.
Clanker
"게시하면 바로 토큰 발행"이라는 컨셉은 토큰 발행의 진입 장벽을 낮추며, 많은 사용자가 참여하도록 유도한다. 사람들은争相 @Clanker를 멘션하며, 이는 소셜미디어에서 AI가 영상 내용을 요약하게 하는 행위와 유사하다. 하지만 차이점은 여기서 콘텐츠 게시가 바로 자산 발행으로 전환된다는 점이다.
Clanker는 어떻게 작동하는가?
TokenBot(즉 Clanker)는 Base 상의 메멘코인을 단방향 유동성 풀(LP)에 배포하며, 유동성은 즉시 잠금된다. 토큰 발행자는 다음 수익을 얻는다:
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모든 스왑 수수료의 0.25%.
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총 공급량의 1% 토큰(해제 기간 1개월).
사용자는 clanker.world 웹사이트에서 토큰 배포 수량을 확인하거나 자신만의 토큰을 생성할 수 있다.
PumpFun과 비교하면, 후자는 Raydium에서 bonding curve를 통해 토큰을 발행하며, 이 과정에서 1%의 거래 수수료와 2 SOL의 고정 수수료를 부과한다. 반면 Clanker는 bonding curve 모델을 사용하지 않고 Uni v3 거래에서 1% 수수료를 수익으로 취한다.
AI Agent Layer
AI Agent Layer는 Base 생태계 내에서 AI 에이전트 및 런치패드를 전문으로 하는 플랫폼으로, 11월 18일 정식 출시되었다. 플랫폼 출시 전, AIFUN 토큰은 11월 14일 선출시되었으며, 현재 MEXC 및 Gate 등의 거래소에 상장되어 있으며, 현재 가격은 0.09달러, 시가총액은 약 2500만 달러다.
Creator.bid
Creator.bid는 처음에는 디지털 콘텐츠의 화폐화와 소유권에 초점을 맞춘 AI 플랫폼이었다. 올해 4월, 플랫폼은 신규 펀딩 라운드를 완료했다.
10월 21일, Creator.bid는 Base 메인넷에 정식 출시하며, AI 에이전트를 일클릭으로 생성하고 배포할 수 있는 기능을 제공한다고 발표했다. 이는 콘텐츠 제작자들에게 새로운 도구와 수익 모델을 제공한다.
Simulacrum
Simulacrum은 Empyreal 기반으로 구축되었으며, Twitter, Farcaster, Reddit, TikTok 등의 플랫폼을 블록체인 상호작용 계층으로 전환한다. 사용자는 간단한 소셜미디어 게시를 통해 체인 상 작업을 수행할 수 있으며, 예를 들어 토큰 거래나 팁 지불이 가능하다.
계정 추상화(Account Abstraction), AI 에이전트, 인텐트 기반(Intent-Driven), 언어 모델 등의 기술을 활용해 복잡한 블록체인 백엔드 작업을 단순화하며, DeFi를 일반 사용자가 쉽게 이용할 수 있도록 한다.
vvaifu.fun
Pump.fun과 유사하게, 사용자는 쉽게 AI 에이전트와 그 연계 토큰을 생성할 수 있다. AI 에이전트는 Twitter, Telegram, Discord 등의 소셜 플랫폼과 원활하게 통합되어 자동화된 사용자 상호작용을 실현한다.
Dasha는 vvaifu.fun에서 제작한 AI 에이전트로, 독립된 Twitter 계정, Telegram 채널, Discord 커뮤니티를 보유하고 있으며, 운영과 관리는 모두 AI가 수행한다.
Top Hat
Top Hat은 텍스트뿐 아니라 이미지 콘텐츠도 이해하고 처리할 수 있다. 사용자가 이미지를 보내면, AI 에이전트는 그 내용을 "이해"하고 응답할 수 있다.
Griffain
훈련 가능한 AI 에이전트 플랫폼인 Griffain은 이미 1,000개의 훈련 가능한 AI 에이전트를 출시하며 스마트 계약과 자동 거래의 미래 가능성을 보여줬다.
블록부스터(BlockBooster) 소개: BlockBooster는 OKX Ventures 및 기타 주요 기관이 지원하는 아시아의 Web3 벤처 스튜디오로, 탁월한 창업가들의 믿을 수 있는 동반자가 되는 것을 목표로 한다. 우리는 전략적 투자와 심층 인큐베이션을 통해 Web3 프로젝트와 현실 세계를 연결하고, 우수한 스타트업의 성장을 지원한다.
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