[투자의 단상/250211] AI 에이전트와 크립토의 접점(코빗)#3

오늘도 그제에 이어 AI 에이전트와 크립토 접점 관련 자료를 리뷰해 보도록 하겠습니다.

Kinji - @SteimetzKinji
온체인 및 오픈 소스: 잠재적 리스크

필자의 생각에 가상자산 분야에서 AI 에이전트를 가장 실용적으로 활용할 수 있는 사례는 오프체인이 될 것이고, 온체인 배포를 필요로 하는 경우에는 오프체인 또는 중앙화된 경쟁사를 능가하지 못할 가능성이 높다.
정보 에이전트(예: AIXBT)와 같은 오프체인 활용 사례의 경우, 가상자산 관련 데이터를 집계하고 분석하는 데 있어 제품-시장 적합성을 찾고 있다. 그러나, 이와 연계된 토큰은 비슷한 수준의 주목을 받지 못하고 있다.
AIXBT가 대체하고자 하는 메사리와 같은 기존 강자들을 살펴보면, 이들 기업은 온체인에서 운영되지 않는다.
가상자산 리서치 회사는 오프체인으로 콘텐츠를 발행하고, 전통적인 API를 통해 데이터를 제공하며, 기존의 결제 시스템을 통해 대금을 수취한다. 에이전트 플랫폼과 연계된 토큰이 주목을 받을 수는 있지만, 의미 있는 자본 배분이 이루어지려면 근본적인 가치 창출 내러티브가 필요하다. 이것이 없으면 토큰은 단순히 밈(meme) 주도형 투자로 전락할 위험이 있으며, 더 강력한 밈이 필연적으로 더 좋은 성과를 낳을 것이다.

->드디어 AI 및 크립토 관련 인프라가 접목될 수준의 성능향상과 생태계 구축이 이루어지고 있는 상황인 것 같습니다.
따라서, 본격적으로 온체인의 오프체인 대비 경쟁력/가성비/유틸리티를 따져봐야 하는 시점에 온 것으로 보입니다.

AI 에이전트의 또 다른 활용 사례로는 자동화된 포트폴리오 관리와 같이 사용자를 대신한 온체인 작업 실행이 자주 언급된다. 하지만 이 분야에서는 성과(outperformance)가 유일한 핵심 지표이며 오픈소스 에이전트가 폐쇄형 에이전트를 능가할 가능성은 낮다고 본다. 이 분야에서 성공하려면 모델의 정교한 튜닝과 다양한 독점 데이터 파이프라인을 활용해야 한다.

->결국 핵심은 누가 독점적 데이터, 정교한 튜닝과 성과 모델을 가지고 있느냐 하는 것이고 이것은 아직까지 온체인/오픈소스 보다는 오프체인에서 더 나은 퍼포먼스를 보여줄 수 밖에 없는 상황인 것 같습니다.

결과적으로 우리는 오픈소스 에이전트가 자본 흐름을 지배하기보다는 금융 서비스 전문 기업들이 내부적으로 개발한 블랙박스 방식의 AI 에이전트를 통해 온체인에서 비수탁(non-custodial) 예금을 받는 모습을 더 자주 보게 될 것이다.

필자의 관점에서 시장은 에이전트 기반 경제의 미래를 평가하는 데 있어 아직 표면만 건드린 수준에 불과하다.
AI 에이전트나 온체인 봇의 보급이 현재의 프로토콜들이 장기적인 승자가 될 것임을 보장하지는 않는다. 더 깊이 들어가 보면 많은 플랫폼의 오픈소스 특성은 자산이라기보다는 오히려 부채로 작용할 가능성이 높으며, 성과 저하로 이어질 가능성이 크다. 미래가 에이전트 중심의 세상이 될 수는 있지만, 그것은 현재 시장이 기대하는 모습과는 완전히 다를 것이다.

->아직 표면적으로는 온체인/오픈소스 모델과 AI 에이전트를 결합하는 방식에 있어서 오프체인 대비 경쟁우위는 나타나고 있지 않은 상황인 것 같습니다.

Dylan - @dylangbane
분산형 물리적 인공 지능 네트워크(DePAIN)

AI 에이전트 개발 초기 단계에서는 대부분의 가치는 궁극적으로 현실 세계와 상호 작용하는 물리적 계층에 축적될 것이다. AI 에이전트 소프트웨어는 로봇, 자율 주행 차량 및 기타 기계를 작동시켜 AI와 세계의 통합이라는 마지막 관문을 넘어설 것이다.

현실 세계 에이전트를 가능하게 하는 발전은 현재의 AI 에이전트 열풍과 DePIN의 확산이 결합되면서 웹2보다 가상자산에서 훨씬 더 빠르게 이루어질 수 있다. 에이전트는 DePIN 센서, 로봇, 조정 메커니즘을 활용하여 현실 세계와 상호 작용하고 물리적 인프라를 운영할 수 있다. 이러한 비전은 Peaq와 같은 L1이 제시한 기계 경제(machine economy) 개념과 Auki와 같은 공간 컴퓨팅 네트워크에서 찾아볼 수 있다. Auki는 DePIN을 “AGI가 시간을 거슬러 올라가 스스로를 구축하는 과정”으로 개념화하며 AI가 현실 세계와 상호작용하는 데 필요한 센서와 기타 인프라를 활용하는 방식을 구상하고 있다.

->현재 AI 에이전트와 Web3 생태계 결합의 가장 문제점은 AI 에이전트 자체도 성장중인 기술이며 자체 생태계 구축을 위한 초기 단계를 겪고 있다는 점이며, 이러한 생태계와 유틸리티를 온체인/오픈소스로 전환하는 일은 또 다시 별도의 내러티브가 필요한 상황인 것 같습니다.
->그러한 점에서 오히려 그러한 생태계 결합과 유틸리티가 빠르게 생겨나고 성장할 수 있는 분야가 DePIN 분야가 아니가 생각됩니다.
그것은 DePIN 분야 자체가 물리적 인프라를 다루는 분야이고 이러한 물리적 인프라는 다양한 센서와 구조물, 로봇과 같은 개체물을 대상으로 하고 있기 때문일 것 같습니다.

현실 세계 AI 에이전트를 지원하는 데 필요한 인프라를 설명하기 위해 새로운 약어, DePAIN(분산형 물리적 인공지능 네트워크)이 등장했다. 이러한 네트워크는 AI 에이전트 소프트웨어, 데이터 수집을 위한 물리적 인프라, AI 에이전트가 운영하는 물리적 인프라가 필요하다. DePAIN 네트워크는 당초 예상보다 더 빠르게 실현될 가능성이 높아 보인다. 1월 9일, IoTeX는 ai16z의 기반이 되는 재단인 Eliza Labs와 파트너십을 체결하여 IoTeX의 DePIN 네트워크를 ElizaOS와 통합한다고 발표했다. 이 통합을 통해 Eliza 기반 에이전트는 IoTeX의 센서를 통해 실시간 데이터에 액세스하고, DePIN 인프라를 제어하며, 궁극적으로 현실 세계와 상호 작용할 수 있다. 초기 단계에서 AI 에이전트는 Nubila의 날씨 네트워크, GEODNET의 RTK 보정 네트워크, Pebble Tracker의 데이터 수집 기능에 접근할 수 있게 될 예정

현재 공개된 현실 관련 로봇 프로젝트에 액세스할 수 있는 기회는 많으며, 이 분야에서 구축할 여지가 충분히 존재한다. 에이전트 프레임워크를 활용하여 DePINs를 통해 탈중앙화된 AI-현실 데이터를 생성하는 것은 이러한 데이터를 활용하는 Eliza 에이전트를 차별화한다. 이는 AI 에이전트 열풍의 다음 단계로 이어질 잠재력을 가지고 있다. 특히, Eliza 에이전트가 운영하는 DePIN 로봇은 흥미로운 활용 사례가 될 수 있다. 현재 공개된 DePIN 관련 로봇 프로젝트는 Frodobots와 Xmaquina 뿐이지만, 이 분야에서 구축하고 확장할 수 있는 기회는 충분히 존재한다. 에이전트 프레임워크를 활용하여 중앙화된 에이전트 제공업체와 경쟁할 수 있는 탈중앙화 AI 운영 로봇을 개발하는 데 많은 가능성이 열려 있다.

->향후 탈중앙화된 (ElizaOS와 같은) DePIN 플랫폼을 통해 운영되는 로봇 등의 물리 인프라 네트워크는 과연 오프체인 대비 얼마나 효율성/가성비/유틸리티 관점에서 차별성과 독창성을 가지고 생태계를 구축해 나가게 될지 자못 기대가 되는 것 같습니다.

AI 에이전트와 크립토 접점이라는 주제를 잠시 다루어 보았으나 시장이 막 개화되고 있는 상황이며 상당히 모호하고 광범위한 분야에 있어서 적용 가능성을 타진하고 있는 상황이라 앞으로도 꾸준한 관심과 자신만의 관점을 가지고 시장과 기술을 이해하고 접근해 보려는 노력을 기울여야 할 것 같습니다.

오늘 하루도 활기찬 하루들 되시기 바랍니다.~