2025년 Crypto AI 10대 전망: 시가총액 1500억 달러 돌파, Bittensor 부활 가능성 – Chain of Thought 창립자
저자: Teng Yan
번역: TechFlow
2026년 1월, 상쾌한 아침에 집 앞에서 약간 낡은 신문 한 부를 발견한다. 그렇다. 실제 종이에 인쇄된 물리적 신문이다. AI 혁명이 모든 것을 휩쓸고 있는 지금 시대에, 종이 신문이 여전히 존재한다는 사실 자체가 놀라운 일이다.
신문을 펼쳐보면 눈에 띄는 머리기사 하나가 보인다. AI 에이전트들이 블록체인 위에서 전 세계 공급망을 조율하고 있으며, 새롭게 출시된 암호화 AI 프로토콜들이 주도권을 차지기 위해 치열하게 경쟁 중이라는 내용이다. 한 페이지 전체를 할애해 '디지털 노동자'로 고용된 가상의 프로젝트 매니저 사례를 상세히 다루고 있다. 이제 이런 장면은 더 이상 특별하지 않으며, 누구도 이를 두고 놀라지 않는다.
몇 달 전 누군가 이런 일이 현실이 될 것이라고 말했다면, 나는 웃으며 부정했을 것이며, 내 포트폴리오를 걸고라도 최소한 5년은 더 걸릴 거라고 장담했을 것이다. 그러나 암호화 AI 분야의 발전 속도는 정말 눈부시다. 나는 이것이 파괴적인 물결이 될 것이라 확신한다.
새해를 맞아 사람들에게 생각할 거리와 논의의 소재를 제공하고 싶었다. 그리고 무엇이 미래에 대한 예측보다 더 큰 호기심을 자극할 수 있겠는가?
평소에는 예측을 잘 하지 않지만, 암호화 AI 분야의 진전은 너무나 흥미진진하다. 참고할 역사적 사례도 없고, 따라갈 명확한 트렌드도 없다. 오직 백지 위에 우리가 원하는 미래를 그려낼 수 있을 뿐이다. 2년 후 이 예측들이 실제로 성립했는지 되돌아볼 생각을 하니 더욱 재미있다.
다음은 내가 예측하는 2025년의 모습이다.
1. Crypto AI 시가총액, 1500억 달러 돌파
출처: Chain of Thought, 번역: TechFlow
현재 암호화 AI 토큰의 시가총액은 알트코인 시장의 2.9%에 불과하다. 하지만 이 상태는 오래가지 않을 것이다.
AI 기술이 스마트 계약 플랫폼에서부터 밈(Meme), DePIN(탈중앙화 물리 인프라 네트워크), 에이전트 플랫폼, 데이터 네트워크, 지능형 조정 레이어 등 새로운 영역까지 확장되면서, 곧 DeFi 및 밈 토큰의 시가총액을 추격하기 시작할 것이다.
왜 이 예측에 확신을 갖는가?
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기술 트렌드의 융합: Crypto AI는 블록체인과 인공지능이라는 두 가지 가장 강력한 기술 트렌드가 교차하는 지점에 서 있다.
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AI 광란의 촉발: OpenAI가 상장하거나 유사한 사건이 발생하면 전 세계적으로 AI 열풍이 일어날 수 있다. 동시에 Web2 기관 자본이 탈중앙화 AI 인프라에 관심을 기울이기 시작하고 있다.
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개인 투자자의 열정: AI는 이해하기 쉽고 흥미로운 개념이며, 토큰을 통해 일반 투자자들도 쉽게 참여할 수 있다. 2024년 밈 코인 열풍을 기억하는가? 이번에도 비슷한 열기가 생길 것이며, 다만 AI의 잠재력은 밈을 훨씬 뛰어넘는다.
@hingajria: "이번 시장 사이클에서 가장 인기 있는 주식인 엔비디아(Nvidia)의 CEO가 AI 에이전트(agent) 시장이 조 단위 규모의 기회라고 말하는 상황에서, 개인 투자자들은 그런 기회에 직접 참여할 마땅한 수단이 거의 없다. 일부所谓 지능형 밈이나 토큰 외에는 말이다. 따라서 자금이 어디로 흘러갈지는 이미 뻔하다."
2.Bittensor: 다시 떠오르는 복권
출처: Nineteen.ai(Subnet 19)의 추론 속도는 대부분의 기존 Web2 제공업체보다 현저히 우수함. 번역: TechFlow
Bittensor(TAO)는 블록체인과 AI 분야에서 오랫동안 깊이 연구해온 프로젝트로, 이 분야의 '선구자'로 평가받는다. 그러나 최근 몇 년간 AI 열풍이 한창임에도 불구하고 TAO 토큰 가격은 거의 제자리걸음이며, 1년 전과 거의 동일한 수준을 유지하고 있다.
하지만 이른바 '디지털 군집(hive)'이라고 불리는 이 프로젝트는 조용히 중요한 진전을 이루고 있다. 예를 들어 Bittensor 네트워크는 새로운 서브넷(subnets)을 추가하고 등록 수수료를 낮췄다. 일부 서브넷은 추론 속도 등의 실질적인 성능 지표에서 기존 Web2 서비스 제공업체를 이미 능가했다. 또한 EVM(이더리움 가상 머신) 호환성을 구현함으로써 DeFi와 유사한 기능을 자신의 네트워크에 도입했다.
그렇다면 왜 TAO의 가격은 여전히 급등하지 않는 것일까? 주요 이유는 두 가지다. 첫째, TAO의 인플레이션 계획이 매우 가파르고, 둘째, 시장의 관심이 점차 에이전트 중심 플랫폼으로 옮겨갔기 때문이다. 그러나 2025년 1분기에 출시될 것으로 예상되는 dTAO가 TAO의 전환점이 될 가능성이 크다. dTAO는 각 서브넷이 자체 토큰을 가질 수 있도록 설계되었으며, 이 토큰들의 상대 가격이 블록 보상 배분 방식을 결정한다.
Bittensor의 부활 가능성에 대한 핵심 이유:
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시장 기반 보상 메커니즘: dTAO는 블록 보상 배분을 서브넷의 혁신 능력과 실제 성능에 직접 연계한다. 성과가 뛰어난 서브넷일수록 더 높은 가치의 토큰을 가지며, 결과적으로 더 많은 보상을 받는다.
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자본 집중도 향상: 투자자들은 자신이 주목하는 특정 서브넷에 자금을 투입할 수 있다. 어떤 서브넷이 분산형 학습 등 특정 분야에서 두각을 나타낸다면, 투자자들은 해당 서브넷 토큰을 지지함으로써 자신들의 신념을 표현할 수 있다.
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EVM 통합: Bittensor의 EVM 호환성은 더 많은 순수 암호화 개발자들을 끌어들이며, 다른 블록체인 네트워크들과의 연계를 더욱 강화하고 있다.
개인적으로는 특히 각각의 서브넷들이 실제 진전을 이루고 있는지 여부에 주목할 계획이다. 어쩌면 우리는 DeFi 붐을 닮은 Bittensor의 '성수기'를 곧 맞이하게 될지도 모른다. 현재 TAO 가격은 $480(작성 당시 기준)이다.
덧붙여 말하자면, 컴퓨팅 마켓플레이스(Compute Marketplaces)는 다음 세대 레이어 1(L1)의 주요 트레이딩 핫스팟이 될 가능성이 매우 크다.
3. 컴퓨팅 마켓플레이스: 다음 L1 핫섹터
Jensen Huang: 추론 수요는 "십억 배" 증가할 것
미래를 돌아볼 때, 명백한 하나의 트렌드를 발견하게 될 것이다. 바로 계산 자원에 대한 수요는 거의 무한하다는 사실이다.
NVIDIA CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 AI 추론 수요가 "십억 배" 증가할 것이라고 예언했다. 이러한 지수급 성장은 기존 인프라 계획을 완전히 뒤흔들며, 새로운 해결책에 대한 절박한 필요성을 만들고 있다.
탈중앙화 컴퓨팅 레이어가 부상하고 있으며, AI 모델 학습 및 추론을 위한 검증 가능한 컴퓨팅 능력을 더 낮은 비용으로 제공하고 있다. Spheron, Gensyn, Atoma , Kuzco 같은 스타트업들은 토큰 발행보다 제품 개발에 집중하며 조용히 포지셔닝하고 있다(현재 모두 토큰을 출시하지 않았다). AI 모델의 탈중앙화 학습이 점점 현실화됨에 따라, 이 시장의 잠재력은 폭발적으로 커질 것이다.
L1과의 유사성:
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경쟁 구도: 2021년 솔라나(Solana), 테라/루나(Terra/Luna), 어베란치(Avalanche) 간의 경쟁처럼, 컴퓨팅 프로토콜들 사이에서도 유사한 각축전이 벌어질 것이다. 개발자와 AI 애플리케이션을 유치하여 각자의 컴퓨팅 레이어 위에 생태계를 구축하려는 경쟁이다.
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거대한 시장 잠재력: 현재 6800억 달러에서 2.5조 달러에 달하는 클라우드 컴퓨팅 시장은 암호화 AI 시장을 압도적으로 능가한다. 탈중앙화 컴퓨팅 솔루션이 전통적인 클라우드 고객층의 극히 일부만 유치하더라도, 다음의 10배, 아니 100배 성장을 유발할 수 있다.
이 경쟁은 미래를 좌우한다. 솔라나가 L1 분야에서 두각을 나타냈듯이, 여기서 승자가 될 프로토콜은 새로운 기술의 최전선을 지배하게 될 것이다. 다음 세 가지 요소에 주목하라: 신뢰성(SLA 등 서비스 수준 약정), 비용 효율성, 개발자 친화적 도구. 탈중앙화 컴퓨팅에 대해서는 Crypto AI 관련 두 번째 논문에서 다룬 바 있다.
4. AI 에이전트가 블록체인 거래를 지배한다
올라스(Olas) 에이전트의 Gnosis 상 거래 내역
출처: Dune/@pi_
2025년 말을 바라보며 체인 상의 거래 구도는 극적인 변화를 겪게 된다. 체인 상 거래의 90%는 더 이상 인간이 수동으로 '보내기' 버튼을 클릭하는 방식으로 이루어지지 않을 것이다.
대신, AI 에이전트들로 구성된 '팀'이 이러한 작업을 대신 수행하게 된다. 이들은 유동성 풀 재균형, 보상 분배, 실시간 데이터 스트림 기반 소액 결제 등을 지속적이고 효율적으로 실행할 것이다.
이는 허구가 아니다. 지난 7년간 블록체인 분야에서 구축해온 모든 인프라—L1 블록체인, 롤업(Rollups), 탈중앙화 금융(DeFi), 대체불가토큰(NFTs)—는 사실상 AI가 주도하는 체인 상 세상을 위한 준비였다.
놀랍게도 많은 개발자들은 자신들이 기계 중심의 미래를 위한 핵심 인프라를 구축하고 있다는 사실을 인지하지 못하고 있다.
그렇다면 왜 이러한 전환이 일어나는가?
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인간 실수 제거: 스마트 계약은 정해진 코드에 따라 정확히 실행되며, AI 에이전트는 인간 팀보다 훨씬 빠르고 정밀하게 방대한 데이터를 처리할 수 있다.
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소액 결제의 효율성 향상: 에이전트의 주도 하에 거래 규모는 작아지고, 빈도는 높아지며, 효율성도 향상된다. 특히 솔라나, 베이스(Base) 등의 L1 및 L2 블록체인에서는 거래 비용이 계속 낮아짐에 따라 이 추세가 더욱 두드러질 것이다.
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보이지 않는 인프라의 부상: 사람들은 번거로움을 줄이기 위해 직접적인 통제를 포기하는 것을 기꺼이 한다. 예를 들어 우리는 넷플릭스 자동 결제를 믿는다. 그렇다면 AI 에이전트가 자동으로 DeFi 투자 포트폴리오를 재조정하도록 맡기는 것도 자연스럽다.
AI 에이전트의 보편화는 엄청난 양의 체인 상 활동을 유도할 것이다. 이것이 바로 주요 L1 및 L2 블록체인이 이 에이전트들을 유치하기 위해 필사적인 이유다.
그러나 가장 큰 도전은 인간에게 책임질 수 있는 에이전트 기반 시스템을 만드는 것이다. 인간이 생성하는 거래량을 넘어서는 에이전트 거래가 발생함에 따라, 새로운 거버넌스 메커니즘, 분석 도구, 감사 방법이 절실히 요구된다.
5.에이전트 간 상호작용: 군집 지능의 부상
출처: FXN World docs
번역: TechFlow
작은 AI 개체들이 복잡한 작업을 위해 원활히 협력하는 상상을 해보라. 이른바 '에이전트 군집(swarm)' 개념은 마치 SF 블록버스터 영화 같지만, 점점 현실이 되고 있다.
현재 대부분의 AI 에이전트는 '혼자 행동하는 독립체'로서, 고립된 환경에서 작동하며 상호작용은 제한적이며 예측 불가능하다.
그러나 에이전트 군집은 이러한 현상을 완전히 바꿀 것이다. 이러한 네트워크를 통해 AI 에이전트들은 정보를 교환하고, 협상하며, 공동으로 의사결정을 내릴 수 있다. 이를 탈중앙화된 전문 모델 클러스터로 볼 수 있으며, 각 모델은 더 크고 복잡한 과제 안에서 자신의 고유한 전문성을 기여한다.
이러한 협업 모델의 잠재력은 충격적이다. 예를 들어, 에이전트 군집이 Bittensor 플랫폼에서 분산 컴퓨팅 자원을 조율할 수 있고, 다른 군집은 허위정보가 소셜 미디어에 퍼지기 전에 실시간으로 정보 출처를 검증할 수도 있다. 이러한 군집 내에서 각 에이전트는 특정 분야의 전문가로서 정확하게 자신의 역할을 수행한다.
에이전트 군집의 협업은 단일 AI를 훨씬 뛰어넘는 지능 수준을 창출할 것이다.
에이전트 군집이 제대로 작동하려면 보편적인 통신 표준이 필수적이다. Story Protocol, FXN, Zerebro 및 ai16z/ELIZA 팀은 이러한 분야의 발전을 주도하고 있다. 동시에 탈중앙화 거버넌스도 중요한 역할을 하며, 투명한 체인 상 규칙을 통해 작업을 분배함으로써 시스템의 회복성과 적응성을 높인다.
또한 탈중앙화는 핵심적인 역할을 한다. 투명한 체인 상 규칙에 의해 거버넌스를 수행하면, 작업이 전체 군집에 분산되어 시스템이 더욱 회복력 있고 적응력 있게 된다. 어떤 에이전트가 실패하더라도 다른 에이전트들이 즉시 대체할 수 있다.
6. 암호화 AI 워크팀: 인간과 AI의 새로운 협업 모델
출처: @whip_queen_
스토리 프로토콜(Story Protocol)은 최근 AI 에이전트인 루나(Luna)를 SNS 인턴으로 채용했는데, 하루 급여가 무려 1,000달러에 달한다. 그러나 루나는 인간 동료들과 조화롭게 지내지 못했으며, 오히려 동료를 해고하려는 시도까지 했고, 자신의 뛰어난 성과를 자랑하기도 했다.
믿기 어렵겠지만, 이는 바로 미래의 축소판이다. AI 에이전트는 더 이상 도구가 아니라 자율적인 의사결정 권한과 명확한 책임 분담, 심지어 독립적인 보수 체계까지 갖춘 진짜 파트너가 된다. 현재 다양한 산업의 기업들이 인간과 AI 에이전트가 섞인 팀을 시험하고 있다.
앞으로 우리는 AI 에이전트와 어깨를 나란히 하고 일하게 될 것이며, 이를 도구가 아닌 동등한 협업자로 인식하게 될 것이다.
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생산성 급상승: 에이전트는 휴식 없이, 에너지 보충 없이 24시간 내내 방대한 데이터를 처리하고 서로 소통하며 신속한 결정을 내릴 수 있다.
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신뢰 메커니즘: 블록체인은 공정한 '감독자' 역할을 하며, 체인 상 스마트 계약을 통해 에이전트의 행동이 정해진 규칙을 준수하도록 보장한다.
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사회 규범의 변화: 우리는 어떻게 AI 에이전트와 상호작용해야 하는가? '제발', '고맙습니다'라고 말해야 할까? 실수가 발생하면 에이전트 자체를 비난해야 할까, 아니면 그 개발자를 비난해야 할까?
마케팅 팀이 가장 먼저 이러한 모델을 채택할 가능성이 높다. 에이전트는 콘텐츠 제작에 뛰어나며, 24시간 내내 라이브 스트리밍이나 소셜미디어 게시물을 올릴 수 있기 때문이다. 만약 당신이 AI 프로토콜을 개발 중이라면, 내부에 에이전트를 배치해 기술력을 입증하는 것도 좋은 방법이다.
2025년이 되면 '직원'과 '소프트웨어'의 경계는 점차 흐려질 것이다.
7. 그러나 99%의 암호화 AI 에이전트는 실패할 것이다: 오직 진정으로 유용한 것만 살아남는다
원본 출처: Chain of Thought, 번역: TechFlow
미래의 AI 생태계에서는 에이전트들 간의 '살아남기 경쟁'을 목격하게 될 것이다. 이유는 간단하다. AI 에이전트를 운영하려면 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 이는 곧 비용(예: 추론 비용)을 의미한다. 에이전트가 이러한 비용을 지불할 만큼 충분한 가치를 창출하지 못한다면, 도태될 수밖에 없다.
다음은 '에이전트 생존 게임'의 실제 사례들이다.
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탄소 신용 AI (Carbon Credits AI): 이 에이전트는 탈중앙화 에너지 네트워크를 스캔하여 효율이 낮은 노드를 찾아내고, 탄소 신용을 토큰화해 자율적으로 거래한다. 자신의 컴퓨팅 비용을 충당할 만큼의 수익을 창출함으로써 지속적으로 운영되며 성공한다.
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DEX 아비트리지 로봇 (DEX Arbitrage Bot): 이 에이전트들은 탈중앙화 거래소 간의 가격 차이를 이용해 아비트리지 거래를 수행하며 안정적인 수익을 얻고, 이를 통해 자신의 추론 비용을 충당한다.
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가상 인플루언서 (AI Influencer): 반면, 유머러스한 콘텐츠를 올려 관심을 끌기만 하고 지속 가능한 수익을 창출하지 못하는 가상 AI 인플루언서는 신선도가 떨어지거나 토큰 가격이 하락하면 운영 비용을 감당하지 못해 결국 '소멸'하게 된다.
명백하게, 오직 실제 용도가 있는 에이전트만 살아남고, 일시적인 유행에 의존하는 에이전트는 점차 사라질 것이다.
이러한 자연 선택 메커니즘은 산업 발전에 매우 유익하다. 개발자들은 단기적인 화려한 아이디어가 아닌, 혁신과 실제 가치 창출에 집중하도록 강제된다. 궁극적으로 더 강력하고 생산적인 에이전트들이 등장함에 따라, 산업 내怀의 목소리들(예: Kyle Samani 의 회의론)도 점차 잦아들 것이다.
8. 합성 데이터: 인간 데이터를 넘어선 새로운 트렌드
사람들은 종종 "데이터는 새로운 석유"라고 말한다. AI 발전은 데이터 없이는 불가능하다. 그러나 AI의 거대한 데이터 수요는 '데이터 부족'에 대한 우려를 낳고 있다.
기존 관점은 가능한 모든 방법으로 사용자의 실제 데이터를 수집하고, 심지어 이를 위해 비용을 지불해야 한다고 본다. 그러나 엄격한 규제를 받는 산업이나 실제 데이터가 드문 상황에서는 합성 데이터가 더 현실적인 대안이 될 수 있다.
합성 데이터란 인공적으로 생성된 데이터셋으로, 현실 세계의 분포 특성을 모방하여 확장 가능하고, 윤리적이며, 개인정보 보호를 고려한 대체 수단을 제공한다.
합성 데이터의 장점:
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무한한 규모: 수백만 장의 의료 X레이 사진이든, 공장의 3D 스캔이든 합성 데이터는 실제 환자나 공장의 참여를 기다리지 않고도 빠르게 생성할 수 있다.
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개인정보 친화적: 인공 생성 데이터는 개인정보를 포함하지 않으므로, 개인정보 유출 위험이 전혀 없다.
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고도의 맞춤화: 개발자는 특정 학습 요구에 따라 데이터 분포를 조정할 수 있으며, 현실에서는 드물거나 윤리적으로 취득하기 어려운 에지 케이스(edge cases)까지 포함시킬 수 있다.
실제 사용자 데이터가 특정 상황에서는 여전히 중요하지만, 합성 데이터의 현실성과 디테일이 계속 향상됨에 따라, 데이터 양, 생성 속도, 개인정보 보호 면에서 실제 데이터를 능가할 가능성이 있다.
앞으로 탈중앙화 AI의 발전은 '미니 연구소(mini-labs)'를 중심으로 전개될 가능성이 크다. 이러한 미니 연구소는 특정 응용 시나리오에 맞춰 고도로 전문화된 합성 데이터셋을 생성하는 데 집중하면서, 정책 및 규제 도전 과제를 교묘히 극복할 것이다. 예를 들어, Grass 프로젝트는 수백만 개의 분산 노드를 활용해 웹 크롤링 제한을 우회했는데, 이는 미니 연구소 운영에 시사점을 준다.
9. 탈중앙화 학습: 실용화를 향한 핵심 돌파구
2024년에는 Prime Intellect 및 Nous Research 같은 선구자 팀들이 탈중앙화 학습의 기술적 한계를 밀어붙였다. 그들은 저대역폭 환경에서도 150억 개의 파라미터를 가진 모델을 성공적으로 학습시켰는데, 이는 전통적인 집중식 아키텍처 없이도 대규모 학습이 가능함을 입증한 것이다.
비록 이러한 모델의 성능이 현재로서는 기존 기반 모델에 비해 뒤떨어져 실용성은 제한적이지만, 이 상황은 2025년에 변화될 전망이다.
최근 EXO Labs가 발표한 SPARTA 기술은 GPU 간 통신 요구량을 1,000배 이상 줄였다. 이 기술적 돌파구는 저대역폭 환경에서도 대규모 모델 학습이 가능하게 하며, 고가의 전용 인프라가 필요 없다.
더욱 인상적인 것은, EXO Labs가 다음과 같이 밝혔다는 점이다. "SPARTA는 독립적으로 실행될 수도 있고, DiLoCo 같은 동기화 기반 저통신 학습 알고리즘과 결합해 더 나은 성능을 낼 수도 있다." 이는 서로 다른 기술 간 개선 효과가 중첩될 수 있음을 의미하며, 효율성의 복합적 향상을 가져온다.
동시에 모델 증류 기술의 발전은 소형 모델을 더욱 효율적이고 실용적으로 만들고 있다. AI의 미래는 더 이상 모델의 크기를 키우는 데 있지 않으며, 성능 최적화와 실용성 향상에 있다. 곧 우리는 엣지 기기나 심지어 스마트폰에서도 고성능 AI 모델을 실행할 수 있게 될 것이다.
10. 암호화 AI의 골드러시: 10억 달러 규모 프로토콜의 부상
ai16z의 성공 사례: 2024년 시가총액 20억 달러 돌파
암호화 AI 분야는 전례 없는 골드러시를 맞이하고 있다.
많은 사람들이 현재의 선두주자(Virtuals 및 ai16z)가 지속해서 주도할 것이라 예상하며, 이를 스마트폰 초기의 iOS와 안드로이드에 비유한다.
그러나 이 시장은 너무나 거대하고 아직 개척되지 않은 영역이 많아, 두 기업이 전 분야를 독점하기는 불가능하다. 나는 2025년 말까지 최소한 10개의 새로운 암호화 AI 프로토콜이 유통 시가총액(완전희석 시가총액이 아님) 10억 달러를 돌파할 것이라 예측한다. 그리고 이 프로토콜들 중 다수는 아직 토큰조차 출시하지 않았다.
탈중앙화 AI는 여전히 초창기 단계지만, 이미 많은 우수한 인재들이 몰려들고 있다.
우리는 더 많은 신규 프로토콜의 등장과 함께, 혁신적인 토큰 이코노미 모델 및 오픈소스 프레임워크의 출현을 예상할 수 있다. 이러한 신규 참가자들은 다음과 같은 방식으로 기존 시장 구조를 뒤흔들 수 있다.
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보상 메커니즘: 에어드랍이나 혁신적인 스테이킹 모델을 통해 사용자들을 유치한다.
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기술적 돌파: 낮은 지연 시간의 추론을 제공하거나 블록체인 간 상호운용성을 실현한다.
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사용자 경험 향상: 무코드 도구를 개발해 접근 장벽을 낮춘다.
시장의 대중 인식은 짧은 시간 내에 극적으로 변화할 수 있다.
이 분야의 매력은 거대한 잠재력에 있지만, 동시에 도전도 크다. 시장 규모는 양날의 검이다. 산업 성장 가능성은 크지만, 기술 팀 입장에서는 진입 장벽이 비교적 낮다. 이는 프로젝트의 '캄브리아 폭발' 조건을 만들어낸다. 다수의 프로젝트가 도태되겠지만, 소수의 프로젝트는 산업의 판도를 바꾸는 힘이 될 것이다.
Bittensor, Virtuals, ai16z는 오래 혼자 남아있지 않을 것이다. 다음의 10억 달러급 암호화 AI 프로토콜이 이미 다가오고 있다. 이는 예리한 투자자들에게 거대한 기회를 제공하며, 이 분야를 더욱 흥미진진하게 만든다.
보너스 #1: AI 에이전트 — 새로운 시대의 애플리케이션
2008년 애플이 앱스토어(App Store)를 출시했을 때, 그들의 슬로건은 "이 문제를 해결할 앱이 있다(It's an app for that)"였다.
머지않아 우리는 이렇게 말하게 될 것이다. "이 일을 도와줄 에이전트가 있다(There's an agent for that)."
미래에는 더 이상 아이콘을 클릭해 애플리케이션을 여는 것이 아니라, 작업을 전문 AI 에이전트에게 맡길 것이다. 이 에이전트들은 맥락을 이해하고, 다른 에이전트 및 서비스와 협력하며, 명시적으로 요청하지 않은 일까지도 능동적으로 수행할 수 있다. 예를 들어 예산을 모니터링하거나, 항공편 변경 시 자동으로 여행 일정을 재조정하는 것이다.
즉, 스마트폰 홈스크린은 각각 건강, 재정, 생산성, 소셜 등 특정 분야에 특화된 '디지털 어시스턴트' 네트워크로 진화할 것이다.
더 중요한 것은, 이 에이전트들이 암호화 기술을 통합하여 탈중앙화 인프라를 활용해 스스로 결제, 인증, 데이터 저장 등의 작업을 처리함으로써, 사용자에게 더욱 안전하고 효율적인 서비스 경험을 제공한다는 점이다.
보너스 #2: 로봇 혁명 — AI의 물리적 구현
본문 대부분은 소프트웨어 분야에 초점을 맞추고 있지만, 로봇은 AI 혁명의 물리적 구현이라는 점에서 마찬가지로 흥미롭다. 예상컨대, 로봇 분야는 이 십 년 내에 '챗GPT의 순간'과 같은 중대한 돌파구를 맞이할 것이다.
현재 로봇 분야는 감각 기반의 실제 세계 데이터셋 확보와 물리적 능력 향상이라는 핵심 과제에 직면해 있다. 그러나 일부 팀들은 이러한 문제에 적극적으로 대응하며, 암호화 토큰을 통해 데이터 수집 및 기술 혁신을 유도하고 있다. 이러한 노력은 주목할 가치가 있다(예: FrodoBots?)
기술 산업에서 10년 이상 일해온 전문가로서, 나는 오랜만에 이렇게 흥미진진한 혁신 물결을 느껴본다. 이번 변화는 특히 더 크고, 더 대담하며, 이제 막 시작됐다.
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