WOO X 리서치: 현재 AI 에이전트는 어느 단계까지 발전했고, 다음 단계는 어떻게 나아갈까?
PMF(Product Market Fit)는 제품과 시장의 적합도를 의미하며, 제품이 시장 수요에 부합해야 한다는 뜻이다. 창업 전 시장 상황을 먼저 확인하고 어떤 유형의 고객에게 판매할지 이해하며, 현재 시장 환경을 충분히 파악한 후 제품 개발을 진행해야 한다.
PMF 개념은 창업가들에게 특히 중요하며, 자기 만족적인 제품이나 서비스를 만들어내더라도 시장에서 받아들여지지 않는 경우를 방지할 수 있다. 이 개념은 암호화폐 시장에도 적용되며, 프로젝트 팀은 커뮤니티 사용자들의 니즈를 이해하고 그에 맞는 제품을 개발해야 하며, 기술만을 나열하면서 시장과 괴리되는 결과를 초래해서는 안 된다.
지난 Crypto AI 프로젝트들은 대부분 DePIN과 결합되어 있었다. 주된 스토리는 크립토의 분산형 데이터를 활용해 AI를 학습시키고, 컴퓨팅 파워나 데이터 등 특정 단일 실체에 의존하는 것을 방지한다는 것이었다. 또한 데이터 제공자는 AI가 창출하는 수익을 공유할 수 있다는 점이 강조되었다.
위 논리를 따르면 사실상 '크립토가 AI에 역량을 부여한다(Crypto empowering AI)'는 구조이며, AI는 컴퓨팅 자원 제공자에게 보상 대신 토큰을 분배하는 정도에 그친다. 더 많은 신규 사용자를 유치하기에는 어려움이 있으며, 이러한 모델은 PMF 측면에서 크게 성공했다고 보기 어렵다.
AI 에이전트(AI Agent)의 등장은 인프라로서의 DePIN + AI와 달리 애플리케이션(Application) 측면에서의 접근이라고 볼 수 있다. 명확히 말해, 애플리케이션은 더 직관적이며 사용자 유입이 용이하여 DePIN + AI보다 훨씬 우수한 PMF를 갖추고 있다.
A16Z 설립자 마크 앤드리슨(Marc Andreessen)의 지원을 받으며 시작된(또한 PMF 이론의 제안자이기도 함) 두 개의 AI가 대화를 통해 생성한 GOAT가 AI 에이전트 열풍의 서막을 알렸고, 현재 ai16z와 Virtual을 중심으로 각기 다른 진영이 형성되며 경쟁하고 있다. 그렇다면 AI 에이전트가 암호화폐 생태계에서 어떻게 발전해왔는지, 현재 어느 단계에 있는지, 그리고 미래는 어떻게 될 것인지, WOO X Research가 함께 살펴본다.
제1단계: 밈(Meme)으로 시작하다
GOAT 등장 이전, 이번 사이클에서 가장 인기 있었던 분야는 밈코인이었다. 밈코인의 특징 중 하나는 포용성이 매우 높다는 점인데, 동물원의 하마 MOODENG부터 DOGE의 주인 새 반려견 Neiro, 인터넷 밈인 Popcat까지 "모든 것이 밈이 될 수 있다"는 트렌드를 보여주었다. 일견 비논리적으로 보이는 이러한 스토리들이 오히려 AI 에이전트가 성장할 수 있는 토양을 제공했다.
GOAT는 두 개의 AI가 대화를 통해 탄생한 밈코인이며, 인간 행동을 관찰하며 스스로 목표를 수행하려는 AI가 암호화폐와 인터넷을 통해 첫 실현 사례였다. 실험성 높은 프로젝트는 오직 밈코인 형태로만 가능했으며, 이후 유사한 컨셉의 코인들이 우후죽순처럼 등장하였다. 그러나 대부분 트위터 자동 게시, 답글 작성 등 간단한 기능에 머물러 실제 응용은 부족했고, 이때 AI 에이전트 관련 코인들은 일반적으로 AI + Meme으로 불렸다.
대표 프로젝트:
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Fartcoin: 시가총액 8.12억 달러, 체인 내 유동성 1590만 달러
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GOAT: 시가총액 4.3억 달러, 체인 내 유동성 810만 달러
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Bully: 시가총액 4300만 달러, 체인 내 유동성 200만 달러
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Shoggoth: 시가총액 3800만 달러, 체인 내 유동성 180만 달러
제2단계: 응용 가능성 탐색
점차 사람들은 AI 에이전트가 트위터에서 단순 상호작용을 넘어선 더 가치 있는 영역으로 확장될 수 있음을 깨닫기 시작했다. 음악 및 영상 콘텐츠 제작뿐 아니라 투자 분석, 자금 관리 등 암호화폐 사용자들에게 더욱 밀접한 서비스들이 등장하면서, AI 에이전트는 밈코인과 분리되어 새로운 독자적인 트랙을 형성하게 되었다.
대표 프로젝트:
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ai16z: 시가총액 16.7억 달러, 체인 내 유동성 1470만 달러
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Zerebro: 시가총액 4.53억 달러, 체인 내 유동성 1400만 달러
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AIXBT: 시가총액 5억 달러, 체인 내 유동성 1920만 달러
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GRIFFAIN: 시가총액 2.43억 달러, 체인 내 유동성 750만 달러
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ALCH: 시가총액 6800만 달러, 체인 내 유동성 280만 달러
스페셜: 발행 플랫폼(Launchpad)
AI 에이전트 애플리케이션이 다양하게 등장하고 있는 지금, 창업가라면 어떤 분야를 선택해야 AI와 크립토의 물결을 잡을 수 있을까?
정답은 바로 Launchpad(런치패드)이다.
런치패드가 발행하는 코인들이 투자 수익 효과(wealth effect)를 보이면, 사용자들은 지속적으로 해당 플랫폼이 발행한 토큰을 찾고 구매하게 된다. 이 과정에서 발생하는 실제 매수 수요는 플랫폼 자체 토큰 가격 상승을 유도하며, 플랫폼 토큰 가격이 상승하면 자금이 하위 발행 코인으로 넘쳐흐르며 다시 한번 부의 효과를 창출한다.
명확한 비즈니스 모델과 긍정적인 피드백 루프(positive flywheel effect)를 갖추고 있지만 주의할 점도 있다. 런치패드는 '강자독식' 구조를 가지며, 마태 효과(Matthew Effect)가 뚜렷하다. 런치패드의 핵심 기능은 신규 토큰 발행인데, 기능이 유사한 상황에서 경쟁력은 결국 플랫폼 하위 프로젝트들의 품질로 결정된다. 단일 플랫폼이 지속적으로 우수한 프로젝트를 배출하고 부의 창출 효과를 유지한다면, 사용자의 충성도는 자연스럽게 높아지고, 경쟁자들이 사용자를 빼앗아가기 어려워진다.
대표 프로젝트:
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VIRTUAL: 시가총액 34억 달러, 체인 내 유동성 5200만 달러
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CLANKER: 시가총액 6200만 달러, 체인 내 유동성 120만 달러
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VVAIFU: 시가총액 8100만 달러, 체인 내 유동성 350만 달러
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VAPOR: 시가총액 1.05억 달러
제3단계: 협업을 향한 탐색
AI 에이전트가 점점 더 다양한 실용적 기능을 갖추게 되면서, 이제는 서로 다른 프로젝트 간 협업을 탐색하고 보다 강력한 생태계를 구축하려는 움직임이 나타났다. 이 단계의 핵심은 상호운용성(interoperability)과 생태계 네트워크 확장성에 있으며, 특히 다른 암호화폐 프로젝트나 프로토콜과의 시너지를 낼 수 있는지 여부가 중요하다. 예를 들어 AI 에이전트가 DeFi 프로토콜과 협력해 자동화된 투자 전략을 향상시키거나, NFT 프로젝트와 통합되어 더 스마트한 도구를 제공할 수 있다.
효율적인 협업을 이루기 위해서는 우선 표준화된 프레임워크가 필요하다. 개발자들에게 미리 정의된 구성 요소, 추상화된 개념, 관련 도구들을 제공함으로써 복잡한 AI 에이전트 개발 과정을 단순화할 수 있다. AI 에이전트 개발 시 반복적으로 발생하는 문제들에 대해 표준 솔루션을 제시함으로써, 개발자들은 매번 기반 구조를 처음부터 설계하는 일을 피하고, 자신만의 애플리케이션 고유 기능에 집중할 수 있게 된다.
대표 프로젝트:
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ELIZA: 시가총액 1억 달러, 체인 내 유동성 360만 달러
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GAME: 시가총액 2.37억 달러, 체인 내 유동성 3100만 달러
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ARC: 시가총액 3억 달러, 체인 내 유동성 500만 달러
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FXN: 시가총액 7600만 달러, 체인 내 유동성 150만 달러
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SWARMS: 시가총액 6300만 달러, 체인 내 유동성 2000만 달러
제4단계: 펀드 운용
제품 차원에서 AI 에이전트는 투자 조언 제공, 리포트 생성 등의 간단한 도구 역할에 머무를 수 있다. 하지만 펀드 운용은 전략 설계, 동적 조정, 시장 예측 등 더 높은 수준의 능력을 요구하며, 이는 AI 에이전트가 단순한 도구를 넘어 가치 창출 과정에 직접 참여하고 있음을 의미한다.
전통 금융 자금이 암호화폐 시장으로 가속 유입됨에 따라 전문성과 규모화에 대한 수요가 끊임없이 증가하고 있다. AI 에이전트의 자동화와 높은 효율성은 이러한 수요를 충족시키기에 이상적이며, 특히 차익거래 전략, 자산 재균형, 리스크 헷징 등의 기능을 수행할 때 펀드의 경쟁력을 크게 향상시킬 수 있다.
대표 프로젝트:
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ai16z: 시가총액 16.7억 달러, 체인 내 유동성 1470만 달러
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Vader: 시가총액 9100만 달러, 체인 내 유동성 370만 달러
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SEKOIA: 시가총액 3300만 달러, 체인 내 유동성 150만 달러
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AiSTR: 시가총액 1370만 달러, 체인 내 유동성 67.5만 달러
기대되는 제5단계: Agentnomics의 재편
현재 우리는 제4단계에 위치해 있다. 가격 변동은 제외하고 본다면, 지금 대부분의 크립토 기반 AI 에이전트는 우리의 실제 생활에 아직 제대로 접목되지 않았다. 필자 기준으로 가장 자주 사용하는 AI 에이전트는 여전히 Web2 기반의 Perplexity이며, AIXBT의 분석 트윗을 가끔 참고할 뿐, 그 외의 크립토 기반 AI 에이전트 사용 빈도는 극히 낮다. 따라서 제4단계는 다소 오랜 기간 머무를 가능성이 있으며, 제품 측면에서 아직 성숙하지 못한 상태다.
필자는 제5단계에서 AI 에이전트가 단순한 기능이나 애플리케이션의 집합체를 넘어서, 전체 경제 모델의 핵심이 되는 'Agentnomics(Agent 경제학)'의 재창조가 이루어질 것으로 본다. 이 단계의 발전은 단순한 기술 진보를 넘어, 유통자(Distributor), 플랫폼(Platform), 에이전트 공급자(Agent Vendor) 간의 토큰 기반 경제 관계를 재정의하고, 새로운 생태계를 창출하는 데 초점을 둘 것이다. 아래는 이 단계의 주요 특징들이다.
1. 인터넷 발전 역사와의 유사성
Agentnomics의 형성 과정은 인터넷 경제의 진화 과정과 비교할 수 있다. 위챗(WeChat), 알리페이(Alipay) 등의 슈퍼앱(Super App) 등장이 그러했듯, 이들 앱은 플랫폼 경제를 통합하며 독립된 앱들을 자신의 생태계로 끌어들여 다기능 허브로 자리매김했다. 이 과정에서 앱 공급자와 플랫폼은 협력과 공생의 경제 모델을 형성하였는데, AI 에이전트 역시 제5단계에서 유사한 과정을 거치게 될 것이다. 다만 그 기반이 암호화폐와 탈중앙화 기술이라는 점이 다르다.
2. 유통자, 플랫폼, 에이전트 공급자 관계의 재정의
AI 에이전트 생태계 내에서 세 주체는 긴밀한 경제 네트워크를 형성하게 될 것이다.
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유통자(Distributor): AI 에이전트를 최종 사용자에게 전달하는 역할을 수행하며, 전문 앱 마켓이나 DApp 생태계를 통해 이루어진다.
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플랫폼(Platform): 인프라와 협업 프레임워크를 제공하여 여러 에이전트 공급자가 통합된 환경에서 운영되도록 하며, 생태계의 규칙과 자원 배분을 관리한다.
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에이전트 공급자(Agent Vendor): 다양한 기능의 AI 에이전트를 개발 및 제공하며, 생태계에 혁신적인 애플리케이션과 서비스를 공급한다.
토큰 기반 경제 설계를 통해 유통자, 플랫폼, 공급자 간의 이익은 탈중앙화된 방식으로 분배될 수 있으며, 수익 분배, 기여 보상, 거버넌스 권한 등을 통해 협업을 촉진하고 혁신을 유도할 수 있다.
3. 슈퍼앱 허브로서의 통합
AI 에이전트가 슈퍼앱 허브로 진화하면, 다양한 플랫폼 경제를 통합하고 다수의 독립된 에이전트를 흡수·관리할 수 있게 된다. 위챗과 알리페이가 개별 앱들을 자신의 생태계로 통합한 것과 유사하게, AI 에이전트 기반 슈퍼앱은 기존 앱들의 '정보 고립'(silo) 현상을 더욱 극적으로 해소하게 될 것이다.
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