불리한 시장 상황에서도 빠르게 성장하고 강력한 물량 조정을 단행한 $swarms, 과연 $arc의 다음 주자가 될 수 있을까?
글: TechFlow
비트코인이 하락하고 알트코인들이 붉은 장세를 보이는 와중에, 1차 체인 상의 메임(Meme) 자산들이 현재 시장의 일종의 '피난처'로 부상하고 있다. 일부 고시가총액에 거래소에 상장된 메임들도 대시황 영향으로 지속적으로 하락하고 있지만, 새로운 인기 자산(혹은 '초고속 성장형 프로젝트'라 부르는 것이 더 적절할 수도 있음)의 경우, 공포감이 팽배한 시장 분위기조차도 겉면의 일시적 충격 이상의 영향을 주지 못하고 있다.
지난 금요일, 엔터프라이즈급 다중 에이전트 협업 프레임워크인 Swarms가 트위터를 통해 Pump.Fun을 통해 발행된 토큰 $swarms를 '채택(claim)'한다고 발표했다. 이 '채택'이라는 표현이 사용된 이유는, $swarms 토큰이 공식 발표 당일에 발행된 것이 아니라, 이틀 전부터 이미 존재하고 있었기 때문이다. 당시 공식적인 후원 없이 존재했던 $swarms는 아마도 일반적인 '사기 프로젝트(scam project)'로 간주되었을 가능성이 크며, 시가총액이 무관심 속에서 단 6,000달러 수준의 저점까지 떨어졌었다.
$arc가 이미 앞서 좋은 사례를 만들어 놓았기에, 공식 인정을 받은 $swarms 역시 강력한 프레임워크 스토리와 함께 시장의 즉각적인 지지를 얻었다. 알트코인들이 줄줄이 폭락한 '블랙 프라이데이' 속에서도, $swarms는 시장이 가장 공포에 휩싸인 몇 시간 동안 일시적으로 횡보하며 조정하는 데 그쳤으며, 이후 곧바로 시가총액 7,000만 달러를 돌파했다.
Swarms의 공식 웹사이트와 기술 문서에 제공된 정보를 종합하여, 우리는 Swarms 프레임워크가 무엇을 하는지에 대해 초기 수준의 이해를 할 수 있었다.
참고: 메임 토큰은 가격 변동성이 매우 크며, 높은 위험을 내포하고 있습니다. 투자자는 리스크를 충분히 평가한 후 신중하게 참여해야 합니다. 본문은 시장의 핫이슈 기반 정보 공유 목적으로 작성되었으며, 필자 및 플랫폼은 내용의 완전성과 정확성에 대해 어떠한 보증도 하지 않으며, 투자 권유를 포함하지 않습니다.
또 한 번의 기술 진영 등장인가?
Swarms 공식 홈페이지에 공개된 토큰 주소 외에도, Swarms 프레임워크 개발자 @KyeGomezB 역시 해당 날짜에 지속적으로 토큰 관련 소식을 언급했다.
Kye Gomes의 Github 페이지에 따르면, Swarms 프레임워크는 이미 2,000개 이상의 스타를 확보했다($arc의 rig 프레임워크는 현재 1,300개 스타).
이처럼 Github를 통한 실질적인 증거가 있는 만큼, 적어도 $swarms 토큰이 '하드코어 기술' 프로젝트라는 점은 입증된 셈이다.
엔터프라이즈급 다중 에이전트 협업 프레임워크
Swarms 프레임워크는 원래 Web3 전용의 크립토 네이티브(Crypto Native) 서비스를 위해 설계된 것이 아니다. 그 핵심 포지셔닝은 'Swarms'라는 단어 자체의 의미인 '벌떼(swarm)'처럼, 엔터프라이즈급 다중 에이전트 협업 프레임워크이다. 단순한 AI 개발 도구를 넘어서, 기업이 AI를 실제 비즈니스에 적용하는 과정에서 마주하는 현실적 문제들을 해결하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공한다.
실제 응용에서는 Swarms가 완전한 도구 체계를 제공하여, 기업이 여러 AI 에이전트 간의 협업을 쉽게 구축하고 관리할 수 있게 한다. 이러한 AI 에이전트들은 서로 다른 언어 모델, 전문 도구 또는 사용자 정의 스마트 에이전트일 수 있으며, Swarms의 스케줄링 아래에서 복잡한 비즈니스 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 긴밀히 협력한다.
기술 아키텍처 측면에서, Swarms 프레임워크는 다음과 같은 핵심 구성 요소를 포함한다:
-
작업 스케줄링 시스템: 복잡한 작업을 분해하여 적합한 AI 에이전트에게 배분
-
에이전트 관리 모듈: 각 AI 에이전트의 수명 주기 및 상태 관리
-
통신 미들웨어: 에이전트 간 정보 전달의 정확성과 효율성 보장
-
모니터링 및 로그 시스템: 전체 시스템의 실행 상태 실시간 추적
기업 적용 측면에서, Swarms는 다음을 제공한다:
-
높은 가용성 보장: 자동 오류 대응 및 복구 메커니즘
-
완전한 모니터링 체계: AI 에이전트의 성능 및 상태 실시간 추적
-
유연한 확장성: 새로운 AI 기능 및 비즈니스 로직을 쉽게 추가 가능
-
보안 고려: 철저한 권한 관리 및 데이터 보호 메커니즘
Swarms의 작동 방식을 이해하기 위해선 교향악단에 비유할 수 있다:
대규모 오케스트라가 교향곡을 연주하는 상황을 상상해보자. 전통적인 AI 솔루션은 모든 악기를 혼자서 연주하려는 '올라운더'와 같다. 반면 Swarms는 각 '악수(musician)'(AI 에이전트)가 자신의 전문 분야에 집중하도록 하고, '지휘자'(Swarms 프레임워크)의 지휘 아래 협업하게 만든다. 악보는 전체 시스템의 표준화된 작업 프로세스이며, 리허설은 시스템의 지속적인 최적화 과정이다.
예를 들어 전자상거래 환경에서 사용자가 맞춤형 쇼핑 추천을 요청하면, 시스템은 여러 전문 에이전트를 자동으로 조정한다. 사용자 프로필 분석 에이전트가 사용자의 니즈를 심층적으로 파악하고, 상품 추천 에이전트가 이를 바탕으로 최적의 상품을 선별하며, 평가 분석 에이전트는 사용자 피드백을 정리하고, 마지막으로 대화형 어시스턴트 에이전트가 이 모든 정보를 통합하여 사용자 친화적인 제안으로 전달한다. 각 에이전트가 역할을 명확히 하며 유기적으로 협력함으로써, 사용자에게 정확한 서비스를 제공하는 것이다.
동일 분야 타 프로젝트들과의 차별점은?
AI 프레임워크 분야의 경쟁 제품으로서, ELIZA 프레임워크를 기반으로 한 $ai16z 및 $ELIZA, 혹은 RIG(Rust-based Intelligent Generative) 프레임워크 기반의 $arc 모두, 시장이 인프라 계층 개념에 대한 가치를 인정하고 있음을 보여주는 사례다.
그렇다면 Swarms 프레임워크는 이 두 프로젝트와 경쟁 관계인지, 아니면 각자의 강점을 결합하여 협업할 수 있는 관계일까?
트위터 사용자 @tmel0211는 세 가지 프레임워크 간 가능한 관계를 다음과 같이 요약했다:
-
ELIZA → RIG($arc) → Swarms로 이어지는 표준 및 프레임워크의 진화 논리는 타당하다. ELIZA는 가볍고 신속한 배포를 강점으로 AI 에이전트를 만들 수 있게 해주며, ARC는 Rust 언어를 통해 AI 에이전트 시스템의 리소스 최적화 및 성능 향상을 꾀한다. Swarms는 다수의 AI 에이전트가 복잡한 작업을 분해하고 조율하는 협업 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 하며, 다중 에이전트 혼합 오케스트레이션, 직렬 및 병렬 처리의 유연한 조합, 다층적 메모리 처리 아키텍처 등을 갖추고 있다. 기술적 진화 논리의 필요성과 방향성만 보면 매우 설득력 있다.
-
이론적으로 Swarms는 ARC를 통합할 수 있고, ARC는 다시 ELIZA를 최적화할 수 있다. 세 프레임워크 모두 모듈화 설계 사상을 공유하며, 기술적 비전이 점점 더 거대해지고 있다. 다만 이는 지나치게 '개념 중심(conceptual)'이 되는 잠재적 우려를 낳을 수 있다. 여전히 표준 프레임워크로서의 우열을 판단하거나 승패를 결정할 시기는 아니다. 프레임워크 코드베이스의 완성도와, 이를 기반으로 한 개별 AI 애플리케이션의 실제 적용 사례를 지켜보는 것이 중요하다. 초기 기술의 우열을 판단하기 어렵다면, 실제 적용 사례에 초점을 맞춰야 한다. 기술은 공중에 떠 있을 수 있어도, 사용자 경험은 반드시 현실에 발붙이게 마련이다.
명백히 ELIZA, RIG, Swarms 모두 그 실현 가능성과 확장 가능성은 초기 단계에 머물러 있으며, 각 언어 기반 프레임워크는 AI의 대규모 채택 과정에서 발생하는 다양한 문제 해결에 초점을 맞추고 있다. 그리고 '상호 협업'은 향후 프레임워크들 간 불가피하게 다뤄져야 할 주제가 될 것이다.
창립자에 대한 의혹 제기와 토큰 가격의 요동침
시장이 처음부터 $swarms의 스토리를 긍정적으로 받아들였지만, 사건은 순탄하게 진행되지는 않았다.
$swarms 토큰이 급부상한 바로 그날, $ai16z의 창립자 Shaw @shawmakesmagic은 트위터를 통해 Swarms 개발자 @KyeGomezB를 공개 비판하며 "남의 문제를 공개적으로 지적하는 걸 정말 좋아하지 않는다. 우리 프로젝트에 큰 리스크가 되며 많은 사람들을 긴장하게 만들고, 열심히 일하는 개발자들의 사기를 떨어뜨릴 수도 있기 때문이다. 하지만 누군가는 타인의 작품을 훔쳐 자신이 한 것처럼 행동한다"고 주장했다. 그는 또한 Kye의 표절 행위를 입증하기 위해 2023년의 Reddit 게시물을 인용했다. 해당 글은 특정 깃허브 저장소가 타인의 성과를 훔친 흔적이 있다고 지적했으며, 이 저장소는 Swarms 개발자 Kye의 것이었다.
Shaw의 FUD(공포·불안·의심)는 $swarms의 가격을 거의 반 토막 내는 결과를 낳았다. 그러나 이에 대응해 Swarms 창립자 Kye는 굴복하지 않고 트위터에서 반박하며, Swarms 프레임워크 기반의 애플리케이션인 Medicalswarm의 새 토큰 $mcs를 발행해 자신의 프레임워크가 실제로 '쓸모 있는 것'임을 증명하려 했다.
아마도 Kye는 AI 메임의 운영 방식에 익숙하지 않았던 탓일 것이다. $swarms의 커뮤니티 합의가 아직 안정되지 않았고, 가격이 하락 추세에 있던 상황에서 새 토큰을 발행하는 것은 많은 무경험 투자자들에게 '$swarms의 개발자가 이 프로젝트를 포기했다', '$swarms는 더 이상 할 만한 가치가 없다'는 인상을 주기에 충분했다. 따라서 $mcs의 출시는 처음에는 $swarms를 구제하는 데 실패했으며, 오히려 $swarms의 가격을 더 깊이 끌어내렸다. $swarms의 시가총액은 7,400만 달러의 고점에서 일시 600만 달러까지 추락했고, 새로 출시된 $mcs 역시 함께 폭락했다.
결국 Kye도 이런 상황을 보고 자신의 접근 방식에 문제가 있었음을 깨닫고, 급히 라이브 스트리밍을 시작하며 진정으로 프로젝트를 건설하겠다는 의지를 밝혔으며, 자신이 보유한 $swarms 토큰을 1년간 락업(lock-up)하겠다고 선언했다. 창립자가 각종 FUD에 맞서 자신을 증명하고자 한 것인지, 아니면 뒷배에 숨은 고수가 시장 합의가 불안정한 틈을 이용해 물량을 모으기 위한 전략인지 알 수 없지만, 어쨌든 이 일련의 '삼진삼출(3번의 씻기기)' 과정은 초기 진입한 많은 투자자들을 완전히 쫓아내는 결과를 낳았다. 그러나 정신을 차린 시장은 이후 다시 $swarms를 매수하기 시작했고, 시가총액은 서서히 회복되어 약 3,000만 달러 수준에서 안정되었다.
마무리
기사 작성 시점 기준, $swarms의 가격 흐름은 점차 안정세를 보이고 있으며, 시가총액은 여전히 약 4,000만 달러 수준에 머물고 있다.
$swarms의 '초고속 성장 시나리오'는 $arc와 다소 유사하다. 기술적 배경을 지닌 토큰으로서 시장의 관심이 쏠리면, 시장이 광란 상태로 매수에 나서며 단기간 내 천만 달러 이상의 시가총액을 달성한다. 이후 이익 실현 매도가 나오고, 시장의 이해와 커뮤니티의 합의 형성도 시간이 필요하기 때문에, 이러한 종류의 토큰은 초기에 필연적으로 큰 변동성을 겪게 된다.
이 프로젝트가 창립자가 주장하는 만큼 실제로 '쓸모 있는 것'인지 여부는, 시장이 스스로 판단할 것이다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
