Web2 대 Web3 AI 프로젝트: 둘 다 돈을 위한 것인데, 왜 이렇게 차이가 클까?
글: Wenser, Odaily 스타 지구일보
이전의 AI 에이전트 개념 코인 투기 열풍을 겪은 후, Web3 AI 프로젝트는 드물게 차분한 시기에 접어들었다. 이에 따라 나는 Web2 AI 프로젝트에 대한 궁금증을 가지고 항저우에서 열린 두 가지 AI 관련 행사에 참석했다. 하나는 참여자들이 다양하고 방향성이 복잡다단한 AI 해커톤이었고, 다른 하나는 AI를 수익 창출 도구로 활용하는 오프라인 커뮤니티 모임이었다. 여기서 나는 Web2 AI 프로젝트와 Web3 AI 프로젝트 사이에 상당한 차이가 있음을 발견하게 되었고, 이를 정리해 보았다. 아래 내용은 필자의 주관적인 사색과 견해이며, Odaily 스타 지구일보의 공식 입장과는 무관하다. 다만 AI 시대라는 거대한 조류 속 한 줄기 관찰 기록으로 독자 여러분께 참고를 제공하고자 한다.
Web2 AI 대 Web3 AI의 가장 큰 차이점: 하나는 제품을 만들고, 다른 하나는 자산을 만든다
필자의 관점에서 보면 Web2 AI 프로젝트와 Web3 AI 프로젝트 간 차이는 적지 않지만, 가장 핵심적인 차이점은 결국 산출물에 있다—전자는 주로 제품 중심이며, 대규모 모델, AI 애플리케이션 또는 AI 솔루션 등이 그 증거다. 반면 후자는 본질적으로 AI를 포장재로 삼아 개념 자산을 만들어내며, 성패를 토큰 시장의 성과로 가늠한다. 그래서 GOAT, AI16Z, ACT, swarms 등의 AI 에이전트 개념 토큰이 AI 에이전트라는 개념에 힘입어 일시적으로 각광받았다가도, 시장의 관심이 다른 곳으로 옮겨가자 금세 침체된 것이다. 다음은 개인적인 시각에서 본 Web2 및 Web3 AI 프로젝트의 차이점 분석이다—
개발자 집단: 모두가 개발자 VS 기술 전문 개발자
이 점은 내가 두 차례 Web2 AI 오프라인 행사에 참여하면서 느낀 가장 큰 인상이다. Web2 AI 행사에는 다양한 계층의 사람들이 참여하는데, 여덟 아홉 살 어린이부터 몇십 살의 할아버지까지 Web2 AI에 매우 높은 관심을 보인다. 반면 Web3 AI 프로젝트는 주로 기술 개발자(Dev) 그룹에 국한되어 있으며, 나머지 사람들은 토큰 거래나 프로젝트 투자 같은 방식으로만 참여한다. 많은 AI 에이전트 프로젝트가 "누구나 자신의 AI 에이전트를 만들 수 있다"고 외치지만 실제로 참여하는 사람은 극소수이며, 실제 개발 활동도 거의 없다.
그 이유는 Web3의 진입 장벽이 높고 사용 사례가 제한적이기 때문에 다수가 접근하기 어렵기 때문이다. 반면 Web2 AI 프로젝트는 인터넷 환경에 더 가까워 개발자가 많고, 범위도 넓으며, 더욱 포괄적이다. 특히 Cursor, Windsurf 등의 AI 프로그래밍 도구 출현 이후에는 말 그대로 '모두가 개발자'가 된 시대다.
AI 해커톤에 참가한 두 명의 '최연소 참가자'
프로젝트 시작점: 니즈에서 출발 VS 시장에서 출발
프로젝트의 시작점 측면에서 Web2 AI 프로젝트는 일반적으로 사용자의 요구에서 출발하여 구체적인 문제를 해결하려 하고, 이를 통해 제품을 만들어 수익을 얻는다. 반면 Web3 AI 프로젝트는 시장에서 출발하며, 시장이 어떤 서사, 어떤 개념, 어떤 자산을 원하는지를 우선 고려하고, 이를 중심으로 프로젝트를 기획하며 자금 유치를 목표로 한다. 이러한 이유로 Web2 AI 프로젝트는 주로 애플리케이션 레이어에 집중하는 반면, Web3 AI 프로젝트는 ‘컴퓨팅 파워, 알고리즘, 데이터’의 3요소 기반으로 프로젝트를 준비하는 경향이 있다. 예를 들어 과거 인기를 끌었던 Myshell이나 최근 주목받고 있는 Nillion, SaharaAI 등이 그러하다.
비교하자면 현재 Web3 AI 주류 프로젝트들이 해결하려는 문제는 아마도—"어떻게 토큰을 만들 것인가", "어떻게 AI 개념 토큰을 시장에 팔아 유동성을 확보할 것인가"—일 것이다.
해커톤 주제: AI로 문제 해결 경진대회
프로젝트 운영: 제품 중심 VS 주목도 중심
프로젝트 운영 방식에서도 차이가 뚜렷하다. Web2 AI 프로젝트는 일반적으로 제품 중심 운영(product-driven)을 취하며, 제품 데모, 기능 설명, 적용 가능한 시나리오 등을 통해 성장과 운영을 추진한다. 반면 Web3 AI 프로젝트는 주목도 중심 운영(attention-driven)을 취하며, 시장의 주목을 받는 것을 최우선 과제로 삼는다. Web3 분야에서는 주목이 곧 유동성이며, 주목 자체가 가장 비싼 가치를 지닌 자산이기 때문이다. 그래서 a16z 창립자가 Truth Of Terminal 개발자를 투자하거나, ai16z 창립자 Shaw가 논란 발언을 하거나, swarms 개발자가 코드 표절 의혹에 휩싸이는 사건들이 발생해도 프로젝트 자체에 큰 영향을 미치지 않을 뿐 아니라, 오히려 해당 프로젝트와 토큰의 성장을 부채질하기도 한다.
Web3 AI 세계에서는 "좋은 제품은 스스로 트래픽을 끌어오고, 자연스럽게 인정받는다"는 신념이 통하지 않는다. 여기서는 "누가 더 큰 소리를 내는가, 누가 더 많은 주목을 받는가"가 승부를 결정한다. 단순히 좋은 제품이라고 해서 프로젝트나 토큰이 좋은 결과를 낼 수 없는 것이 현실이며, 대부분의 Web3 AI 프로젝트는 기술적 실용성 없이 메멘코인(Meme coin)에 불과하다.
탈중앙화 컴퓨팅 리소스, 탈중앙화 데이터 자산이라는 주장은 프로젝트팀과 일반 투자자들의 일厢情願(일방적인 바람)에 지나지 않는다.
AI야말로 최고의 '낙서 붓'
퇴출 메커니즘: 비즈니스 모델 수익 VS 토큰 유동성
퇴출(exit) 메커니즘 측면에서는 가장 선명하고 직설적인 비교 항목이라 할 수 있다.
Web2 AI 프로젝트의 퇴출 메커니즘은 주로 비즈니스 모델을 통한 수익 창출에 의존한다. AI를 자동화 도구로 활용하든, AI 애플리케이션, 제품, 대규모 모델을 만드는 것이든, 궁극적인 목적은 가능한 많은 사용자를 유치해 구독료, 멤버십, 솔루션 판매, 제품 일회 구매, 광고 수익 등을 통해 수익을 내고, 안정적인 수익 구조를 구축하는 것이다. 반면 대부분의 Web3 AI 프로젝트는 퇴출 수단이 오직 토큰 유동성뿐이다. 왜냐하면 이들 Web3 AI 프로젝트의 실제 사용자는 극소수에 불과하기 때문이다. 마치 이더리움 생태계의 일부 L2 네트워크처럼, 마치 유령 도시와 같다.
이러한 극명한 차이점은 전자는 제품에 집중하게 하고, 후자는 토큰 자산에 집중하게 만든다.
AI가 AI를 관리하고, AI가 수익 창출을 위해 존재한다
결론: AI가 이미 과거가 되었을 때, Web3 AI 프로젝트는 Web2 AI의 기술 유출을 기다릴 뿐이다
2025년 4월 초, 작년 말부터 올해 초까지 두 차례의 AI 프로젝트 투기 열풍을 겪은 후, Web3 AI 프로젝트는 잠시 동안 '건설기'에 접어들었다—어쩔 수 없는 일이다. 시장의 관심과 유동성이 동시에 위축되고, 유명인과 대통령마저 암호화폐의 수확용 낫이 되는 상황에서, Web3 AI 프로젝트는 컴퓨팅 파워, 저장 공간, 데이터, AI 에이전트, 프레임워크 등 다양한 투기 포인트를 거쳐 지금은 '바람 따라 스쳐간 이야기'가 되었다.
앞으로 Web3 AI 프로젝트가 다시 기지개를 피고 시장의 주목을 되찾을 수 있을지는, 아마도 Web2 AI 거대 플랫폼들과 스타트업, 혁신 기업들의 기술 유출을 기다리는 수밖에 없다. 그렇지 않다면 Web3 AI 프로젝트는 여전히 AI 개념으로 포장된 '컨셉 토큰 게임'에 머무를 것이며, 현실을 직시할 필요가 있다.
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