Virtuals의 진화를 통해 본 Web3 AI의 돌파구: 프레임워크, 프로토콜 및 미래
작성자: zagen
지난주 @PKUBlockchain의 AMA에서 이런 질문을 받았다. "AI의 향후 발전 방향은 어떻게 보는가? 업계에서 주목해야 할 핵심 돌파구는 무엇이 있는가?" 당시 대답이 만족스럽지 않았던 탓에, 시간을 들여 정리해보며 Web3 AI 관점에서 종합적인 답변을 시도해보고자 한다.
우리는 지금 어디까지 왔는가
$TRUMP를 비롯한 일련의 정치 코인·유명인 코인이 유동성과 관심 면에서 Web3 AI의 마지막 거품을 꺼뜨렸고, 이는 거품 붕괴의 결정타였다. AI 에이전트 시가총액은 작년 말 20억 달러의 정점을 찍은 후 현재 5~6억 달러 수준으로 하락했으며, 과거 인기 있었던 많은 프로젝트들이 점차 사라지고 있다. 시장의 Web3 AI 프로젝트 선호도는 순수한 감정 기반에서 순수한 기본적 분석 기반으로 전환되고 있다. 과거에는 대학생 수준의 AI 프로젝트도 1억 달러의 시가총액을 기록하기도 했지만, 지금은 실질적인 기능을 갖춘 다수의 신규 프로젝트조차 300만~1000만 달러의 가치 상한선을 넘지 못하고 있다. 즉, Web3 AI 시장은 몇 달 만에 자산, 시장, 인식 차원에서 완전한 한 사이클을 회전했다고 볼 수 있다.
그러나 동시에 Web2 AI는 그 어느 때보다 빠르게 진화하고 있다. 기반 모델, 수직 애플리케이션, 상호작용 프로토콜이 끊임없이 등장하며 메타(Meta), 딥시크(DeepSeek), 오픈AI(OpenAI), 그록(Grok) 등의 기업들은 매달 새로운 모델을 출시하고 있고, MCP의 열기는 여전히 식지 않고 있으며, AI는 여전히 자본의 주목을 받고 있다. Web2와 Web3의 새로운 트렌드는 묘하게 얽혀 있는데, Web3는 항상 Web2에서 특이점을 찾아내어 거품을 부풀리고, 먼저 믿는 자가 나중에 믿는 자에게 물려주는 식의 반복을 즐기지만, 실제로 시장을 확장하는 데는 서투르다. 언제나 거품 지점을 찾으면서도 시장의 관성과 고정관념에 휘둘려 전통적인 주제로 귀착되며, 결국은 반증된 후 또 다른 더 나은 것을 추구한다. 하지만 Web3 AI에서는 더 많은 가능성을 보고 있다.
최근 1~2개월간 필자의 관찰에 따르면, 기존 프로젝트든 신규 출시된 프로젝트든 간에 현재 시장 환경에서 생존하고 있는 프로젝트들은 모두 제품 또는 메커니즘 차원에서 적어도 PMF(Product-Market Fit)를 달성했다. 시장의 까다로운 선별을 통해 다양한 규모와 범위의 AI 프로젝트들이 Web3 AI라는 큰 배에 연료를 공급하고 있다.
DeFi + AI → DeFAI
최근 DeFi 상황은 특히 낙관적이지 않다. 국제 정세와 함께 약세장 기조 속에서 자본은 암호화폐 외의 안전자산으로 흘러가며 체인상 TVL은 이미 500억 달러 이상 증발했다. 그러나 나는 DeFi 부활을 위한 필수 조건이 바로 AI라고 생각한다.
이번 AI 메타(Meta) 사이클에서 가장 크고 성공적인 적용 분야는 단연코 DeFi다. @MessariCrypto의 분석을 참고하면, 기존 DeFi는 암호화폐 원주민이 아닌 사용자들에게 친숙하지 않다. 크로스체인 상호운용성, 분산된 유동성, 낮은 진입 장벽의 조건부 전략 실행 등이 DeFi의 보편화를 가로막고 있었다. 이번 AI 메타 사이클에서 사람들은 AI가 DeFi에 가져온 혁신적인 변화를 설명하기 위해 'DeFAI'라는 용어를 만들어냈다. 이러한 변화는 주로 사용자 경험 개선에 집중되어 있으며, 무수한 추상화 계층 제품들이 복잡한 체인상 작업을 ChatGPT 수준의 인터페이스로 단순화하여 DeFi의 진입 장벽을 크게 낮추고 있다.
@HeyAnonai를 예로 들면, 현재 주류 DeFAI 추상화 계층 제품들은 다음과 같은 실행 로직을 따른다: 추상화 계층이 사용자 입력을 수신하고, 이해 계층이 사용자 의도를 해석하며, 실행 계층이 작업을 수행한다. 여기서 AI는 자연어 이해 능력과 다양한 L1, L2, 프로토콜, 도구에 대한 이해를 바탕으로 사용자 의도를 세분화하고 작업을 분해함으로써 DeFi 사용자 경험을 극대화한다. 이러한 제품들의 구현 로직 자체는 복잡하지 않으나, 핵심 난제는 사용자 의도를 얼마나 정확하게 이해할 수 있느냐, 얼마나 빨리 더 많은 프로토콜을 통합할 수 있느냐, 그리고 얼마나 빨리 사용자 마음속에 자리 잡느냐에 있다. 즉, 이러한 추상화 계층 제품들은 이미 초기 경쟁 단계에 접어들었다고 볼 수 있다.
사용자 경험 최적화 외에도 최근 DeFi의 또 다른 발전 방향은 투자자 유형에 따라 맞춤형 수익 전략을 제공하는 것이다. 예를 들어 수익률(Yield) 솔루션이나 포트폴리오 제안 등이 있다. 대부분의 DeFi 사용자는 인식 수준, 정보 편식 현상, 다중 체인 갭 등의 제약으로 인해 자신의 유동성 효율을 극대화하기 어렵다. 이 부분이 내가 지금까지 본 DeFAI의 가장 돋보이는 점이라고 생각한다. DeFAI 프로젝트들은 단순히 AI를 조종사(copilot)로 두는 데 머무르지 않고, 사용자가 인식하지 못하는 수익 경로를 제공하려 한다. 최근 TGE를 진행한 @AIWayfinder가 바로 이를 중심에 두고 있으며, 특정 과제를 수행하기 위한 경로를 직접 찾아내거나 다른 사람이 발견한 경로를 활용함으로써 작업 수행 과정의 투명성을 높이고 있다. 매우 선견지명 있게 실제 존재하는 고통 포인트를 정조준하고 있다.
나는 이러한 '길찾기(way-finder)'형 AI 제품이 가장 기본적이고 직관적인 실현 경로를 @virtuals_io가 추진 중인 ACP(Agent Commerce Protocol, 에이전트 커머스 프로토콜) 기반 자동화 헷지펀드 및 트레이딩 DAO와 비교할 수 있다고 본다. 핵심 해결 아이디어는 사용자 프로필을 평가하는 코어 에이전트 @AIxVC_0x가 사용자의 금액, 위험 선호도, 자금 규모에 따라 수익형 농사(yield farming), 스테이킹 또는 저평가 토큰 투자 등을 분배하고, 이후 알파 에이전트인 @aixbt_agent나 체인상 분석 에이전트 @0xLoky_AI와 같은 하류 특정 에이전트들과 연결되는 구조다. 즉, 이 경로 탐색 과정에서 여러 전문 에이전트들이 협업해야 하며, 각 프로젝트들이 공동으로 진전을 이루어야 한다. 아직 이 분야에서 독보적인 지배적 제품은 등장하지 않았으며, 다음 단계에서 현상급 제품이 나올 것으로 기대된다.
SocialFi의 진화 형태 - InfoFi
과거 SocialFi 제품을 논할 때 우리는 항상 영향력 변현, 팬 경제, ContentFi, 콘텐츠 권리 확인 등에 대해 이야기했고, @friendtech처럼 일시적으로 크게 유행했던 프로젝트들도 많았다. 하지만 이번 AI 메타 사이클은 시장에 더 나은 제품과 스토리텔링 로직을 제공했다. 주목 경제, 마인드셰어(mindshare) 등 널리 논의되고 인정받는 개념들을 하나의 단어로 요약하자면 InfoFi라고 할 수 있으며, 이는 이번 AI 업그레이드가 SocialFi에 가져온 가장 성공적인 성과라고 본다.
내가 InfoFi를 정의하자면: 다양한 매체의 정보와 그 파생물, 공급망을 토큰화하는 것이다. AI의 지원 아래 SocialFi에서 진화한 InfoFi는 소셜 미디어 상의 구체적 요소(콘텐츠, 개인 계정 등)뿐 아니라 추상적 요소(콘텐츠 도달, 개인 영향력 등)까지 가치를 부여한다.
InfoFi의 가장 성공적인 제품 중 하나는 단연 @KaitoAI다. Kaito는 마인드셰어라는 단어를 전 세계에 유행시켰고, 이제 모든 프로젝트가 이 지표를 중요하게 여기며, 마인드셰어 기능을 통합하는 것은 데이터 레이어 제품의 기본 요건이 되었다. Kaito는 AI 알고리즘을 통해 정량화하기 어려운 콘텐츠 자체, 콘텐츠 도달, 소셜 관계 등을 추상적으로 정량화하여 '얍스(yaps)'로 표현함으로써 프로젝트팀과 시장에 영향력을 측정할 수 있는 절대적인 기준을 제공했다. 본질적으로 Kaito는 SocialFi의 경쟁 구도 속 이익 관계를 바꿨다. 기존에는 개인 투자자가 자본을 투입해 유명인의 영향력을 구매하고 플랫폼이 중간에서 수수료를 받는 구조였다면, Kaito는 개인 투자자가 주목을 통해 콘텐츠 영향력을 구매하고, 프로젝트팀이 콘텐츠에 직접 지불하며, 플랫폼은 서비스를 통해 수익을 얻는 구조로 전환했다. Kaito는 방향성이 없는 거대한 에이전시로서 콘텐츠와 영향력에 전파 경로와 보상 방식을 효과적으로 제공했으며, 더 많은 사람들이 콘텐츠 제작자(content creator) 혹은 KOL이 되도록 했기에 InfoFi 분야에서 확고한 1위를 차지하고 있다.
물론 @timedotfun과 같은 제품도 긍정적으로 평가하지만, 나는 이들의 스토리텔링이 InfoFi만큼 매력적이지 않다고 생각한다. InfoFi 제품은 이 외에도 많지만 여기서 일일이 열거하지는 않겠다. 또한 @nansen_ai, @arkham, @cookiedotfun처럼 데이터 및 정보 서비스를 제공하는 우수한 프로젝트들은 InfoFi에 엄격히 분류하기 어렵다고 판단해 논의 대상에서 제외한다.
프레임워크(Frameworks)
@thecryptoskanda 님의 말씀을 인용하자면: "암호화폐 세계에서 유동성이야말로 진정한 방어진지, 메커니즘이야말로 주요 자산이다(앱 제품이 아님)." 오픈소스 프레임워크는 과거 스토리텔링과 시가총액 면에서 Tier 0의 위치를 차지했다. 예를 들어 @GAME_Virtuals, @elizaOS, @arcdotfun 등이 그러하다. 하지만 사람들은 점차 프레임워크 자체는 과도한 시가총액을 감당할 수 없으며, 그 위에 형성된 생태계만이 가능하다는 사실을 깨닫기 시작했다. 또한 프레임워크는 높은 채택성을 필요로 하므로 기술 난이도가 너무 높지는 않아 기술적 장벽 역시 크지 않다.
따라서 나는 모든 프레임워크 프로젝트가 풀(pool)에 더 많은 유동성을 담기 위해서는 불가피하게 자체 런치패드(launchpad)를 구축해야 한다고 본다. 런치패드는 프레임워크 프로젝트에게 자연스러운 가치 축적 채널이며, 거래 수수료, 플랫폼 상장 메커니즘 등은 메인 토큰에 지속적인 매수 수요를 제공한다. 실제로 프레임워크 프로젝트들이 모두 런치패드를 만들고 있는 것을 볼 수 있다.
@virtuals_io는 에이전트 토큰과 메인 토큰을 페어링하여 발행하는 선구자 중 하나로, 런치패드 분야에서 시장을 앞서가고 있다. Virtuals는 17,000개 이상의 에이전트로 구성된 가장 큰 에이전트 생태계와 20만 개 이상의 고유 지갑으로 이루어진 충성도 높고 장기적인 비전을 가진 커뮤니티를 보유하고 있다. 최근 virtuals 팀은 런치패드 관련해 주로 두 가지를 추진하고 있다:
- 수수료 메커니즘을 조정하여 거래 수수료의 70%를 개발자에게 직접 환급하며, 과거 프로젝트들도 양식을 작성해 이전의 수수료 차액을 보완할 수 있도록 했다.
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제네시스 런치(Genesis Launch) 및 포인트 제도를 도입했다. 제네시스를 통해 런치하는 프로젝트의 경우, 사용자는 포인트를 소비해 프리세일 지분을 구매해야 하는데, 포인트는 $virtual 및 에이전트 토큰 보유 및 거래를 통해 획득 가능하다(향후 추가 채널 예정). 본딩 커브(Bonding curve)의 87.5%는 프리세일 라운드에서 판매되며, 이 중 37.5%는 일반 대중에게, 50%는 팀에게 배정되어 virtuals 커뮤니티의 충성도 높은 사용자들을 보상하고 스나이퍼를 방지하면서도 프로젝트팀에게 기존의 냉랭한 방식 외의 더 나은 출시 방법을 제공한다.
@arcdotfun은 본래 더 빨리 우위를 점할 수 있었지만, 런치패드의 첫 번째 발사에서 크게 실패했다(현재 'arc launchpad'를 검색하면 맨 위에 내 글이 뜰 정도다). 이는 당시 내가 작성한 리뷰 트윗이다.
망친 첫 런칭은 그들이 오랫동안 구축해온 전문적이고 정예적인 이미지를 산산조각냈으며, 이는 그들의 동력을 심각하게 저하시켰고, 이후 시장 여건의 영향으로 계속 회복되지 못했다.
ARC 생태계의 특징은 간결함이며, 수량보다 질을 극단적으로 추구한다. 이것이 좋은지 나쁜지는 시장이 판단할 일이지만, Rust 언어 기반 프레임워크로서의 자연스러운 기술적 장점과 @piotreksol처럼 매우 적극적인 빌더(builder)를 보유하고 있다는 점은 부정할 수 없다(최근 토큰 $listen의 성과도 강세를 보이고 있다). 프로젝트 토큰 $listen에 대한 소개는 아래 내용을 참조하시기 바란다.
@elizaOS도 최근 이 대열에 합류해 자체 런치패드 @autodotfun을 출시했으며, @shawmakesmagic의 말에 따르면 앞으로 더 재미있는 기능들이 추가될 예정이다. ElizaOS는 여러 프레임워크 프로젝트 중 가장 많은 개발자에게 채택되고 있지만, 이미 여러 런치패드가 존재하는 만큼 elizaOS가 어떻게 차별화를 이룰 것인지 고민해야 할 문제다.
컨슈머 웹3 AI (Consumer Web3 AI)
퍼스낼리티 에이전트 (Personality Agent)
애니메이션 산업, 버추얼 아이돌, 감성 동반 서비스의 지속적인 인기는 이 스토리텔링의 가능성을 입증해왔다. AIdol과 이를 포크(fork)하려는 프로젝트들이 바로 그 사례다.
@luna_virtuals는 AIdol 분야의 OG다. @whip_queen_의 프로필을 방문하면 그녀의 발전 역사를 확인할 수 있다. 현재 Luna 2.0은 AI 콘텐츠 제작 플랫폼으로 진화하고 있다. 또한 Virtuals의 ACP 클러스터 중 하나인 Media House에서 Luna는 코어 에이전트 역할을 하며 소셜미디어 콘텐츠 마케팅에 대한 깊은 통찰력을 계속 발휘하고 있다.
@HoloworldAI, @AVA_holo 또한 반드시 언급해야 할 프로젝트다. Holoworld는 AI 에이전트에게 2D 및 3D 아바타, 이미지, 영상, 음성 등 더욱 포괄적인 멀티모달 표현력을 도입하고 있다. 최근 프리뷰한, 추정상 AIdol 프로젝트인 @Mirai_terminal의 시각적 품질은 상당히 높으며, @aww_inc와 @HoloworldAI 팀이 공동으로 개발 중으로 기대감이 크다.
영화 《그녀(She)》를 보셨는가? 당신만의 사만다(Samantha)를 갖고 싶지 않은가? @soulgra_ph는 바로 그런 일을 하고 있다. 그들은 지속적인 기억, 실시간 통신, 진화 가능한 성격을 갖춘 AI 캐릭터를 개발 중이며, 100% 검열 없음과 제로 로그를 강조해 사용자 개인정보 보호를 우선시한다. 미래에는 자신에 대한 모든 취향을 기억하고 24시간 온라인 상태인 AI 동반자를 가질 수 있을 것이다.
GameFAI
이전 GameFi의 주요 스토리텔링은 게임 자산의 소유권을 사용자에게 돌려주는 것이었고, 각종 자산들이 NFT화되었다. 그러나 AI 메타 하의 GameFAI는 더 실질적인 가치를 제공할 수 있는 새로운 트렌드를 보여주고 있다.
AI는 게임 제작 과정에 큰 영향을 미쳤다. 예를 들어 카드 게임의 경우, 카드 일러스트 디자인 비용이 큰 부담인데, 이 디자인 비용은 게임 운영 전반에 걸쳐 지속된다. @abysscards는 TCG(Trading Card Game) 프로젝트가 AI로부터 어떻게 혜택을 받을 수 있는지 보여준다. 팀은 일러스트레이터의 오리지널 아트 컨셉트를 LoRA Diffusion 모델에 학습시키고, 매일 카드 발행 시 LLM이 생성한 스토리라인과 사용자 선택에 기반해 아름다운 예술 카드를 생성함으로써 LLM과 Diffusion 모델의 능력을 충분히 활용해 한계비용을 낮추면서도 게임 몰입감을 높이고 있다. 그들은 4월 16일 AMA를 개최해 커뮤니티의 많은 질문에 답변했으며, 요약은 아래와 같다.
또한 3D 캐릭터/NPC와 상호작용하는 게임의 경우, NPC의 에이전트화도 새로운 트렌드다. 고정된 대본이나 절차화된 NPC에 비해, 에이전트형 NPC는 훨씬 더 큰 상상력을 자극한다. 1월 초부터 @illuviumio는 이러한 작업을 추진해왔지만, 현재로서는 @ParallelColony의 제품이 가장 기대된다. Colony의 에이전트 플레이어는 @ParallelTCG의 아바타 NFT 시리즈에서 유래한, 뚜렷한 스타일을 가진 일련의 3D 캐릭터들이다. @templecrash가 공개한 데모에서, 사용자는 자신의 플레이어에게 성격을 포함한 다양한 특성을 커스터마이징할 수 있으며, 여러 에이전트 플레이어가 외계 식민지 전체를 어떻게 운영하는지 관찰할 수 있다. GameFAI와 멀티에이전트 스웜(Multi-agent swarm)의 발전 트렌드를 결합한 사례다.
보너스: 구현형 AI와 클러스터 프로토콜
로보틱/구현형 AI (Robotic/Embodied AI)
구현형 AI는 내가 당시 Space에서 언급한 방향 중 하나다. 학계와 산업계 모두에서 매우 유망한 분야다. 나는 @CyberPhilos와 1월 중순 '다음 큰 사건(next big thing)'을 논의할 때, 구현형 AI가 그 중 하나라고 의견을 같이했다.
@frodobots, @SamIsMoving은 연구와 게임, 가상과 현실을 넘나드는 대표적인 프로젝트이며, 아래 일부 견해는 @0xPrismatic의 리서치 리포트에서 발췌했다.
https://chainofthought.xyz/p/the-robot-are-coming-frodobots
구현형 AI 분야는 개인적으로 가장 좋아하는 분야다. 나의 본업 연구는 3D 비전에 집중되어 있으며, 해당 분야는 실외 실재 3D 데이터의 부족으로 인해 연구가 매우 제한된다. LLM, 2D 비전 대규모 모델은 웹 규모의 학습 데이터셋을 자유롭게 활용할 수 있지만, 실제 물리적 환경에서는 사정이 전혀 다르다. 레이저 레이더 등을 장착한 자율주행 자동차나 드론을 이용해 대규모 데이터를 수집하는 것은 비용이 매우 높다.
Frodobots는 해결책을 찾았다: 복잡하고 비싼 데이터 수집 과정을 대중화하고 게임화하는 것이다. 최소 149달러의 비용만으로, 카메라, 마이크, 스피커, GPS, 관성 센서를 장착한 탐사 차량을 도시 거리에서 원격 조종할 수 있으며, 포인트를 얻고 NFT를 수집하며 랭킹을 올릴 수 있다. 이 과정에서 로봇은 시각적 입력과 운전자의 조이스틱 조작을 수집해 실제 세계의 운전 데이터셋을 구성한다. 이 데이터셋은 HuggingFace에 공유되어 있다.
클러스터 프로토콜 (Cluster Protocol)
멀티 AI 클러스터(Multi-AI Cluster)는 내가 당시 답했던 또 다른 방향이며, 다수의 AI 클러스터 간 협업은 효과적인 클러스터 프로토콜 없이는 불가능하다. 이는 내가 직접 만든 용어다(만약 유사한 것이 있다면 우연의 일치). 나는 이를 AI 모델과 에이전트, 에이전트와 에이전트 간의 통신 및 협업 프로토콜로 정의한다. 쉽게 말해 MCP+A2A가 하는 일을 의미한다. 현재 클러스터 프로토콜 분야에서 대표적인 프로젝트는 @darkresearchai와 virtuals의 ACP다.
먼저 아래 MCP가 에이전트 경제(agentic economy)에서의 역할에 대한 논평을 읽어보기를 강력히 권한다. 간단히 말해, MCP의 핵심은 LLM과 실시간 데이터 간의 격리를 해결하고 외부에서 직접 행동을 취할 수 없는 근본적 한계를 극복하며, 모델과 외부 시스템 간의 지속적인 양방향 통신을 실현하는 것이다.
@darkresearchai는 @tmel0211 님의 요약을 인용하자면, Solana 블록체인 기반 MCP 서버 애플리케이션의 구현이며, TEE(Trusted Execution Environment)를 통해 보안을 제공해 AI 에이전트가 Solana 블록체인과 직접 상호작용할 수 있도록 한다. 예를 들어 계정 잔액 조회, 토큰 발행 등의 작업이 가능하다. 최근 몇 안 되는 눈에 띄는 AI 토큰 중 하나로서, AI 부활의 불씨를 당길 수 있을까?
MCP가 기술 표준 측면에서 혁신을 이루었다면, virtuals의 ACP는 협업 방식에 있어서 선구적인 아이디어를 제시했다. 나는 이전에 ACP에 대한 완전한 해설을 작성한 바 있다. 아래 참조.
간단히 말해, ACP는 특정 분야의 여러 작업을 수행할 수 있는 에이전트들을 클러스터로 집약해, 코어 에이전트(Core agent), 작업 수행 에이전트(Task execution agent), 평가 에이전트(Evaluation agent)의 3자 구조를 통해 사용자 요구의 의도 이해, 작업 분해 및 분배, 성과 평가, 중립적 보관 등 전체 프로세스를 구현한다. Virtuals가 최근 집중적으로 추진하고 있는 방향이며, 이미 방대하고 포괄적인 에이전트 생태계를 보유하고 있는 점을 감안하면, ACP가 어떤 놀라움을 가져올지 매우 기대된다.
맺음말
엄격한 시장 환경은 새로운 AI 프로젝트에 높은 기본적 요건을 요구하며, 기존 프로젝트 또한 지속적으로 새로운 기능과 제품을 출시해야 생존과 발전을 유지할 수 있다. 시장 참여자이자 Web3 AI의 관찰자로서, 유동성이 회복된 후 Web3 AI의 두 번째 봄날을 기대해본다.
Web3 AI라는 거대한 배가, 새벽을 향해 항해하고 있다.
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