원래 제목: Vertical Agents: The Crypto-Native Agent Use Cases
원래 저자: Defi0xJeff, 스테이크 스튜디오 책임자
원래 번역: Ashley, BlockBeats

편집자 주: 이 글에서는 Web2와 Web3에서 AI 에이전트의 적용 방법을 살펴봅니다. Web2는 판매 및 마케팅 등의 분야를 포괄하여 효율성을 개선하기 위해 AI 에이전트를 널리 도입했습니다. Web3는 블록체인 기술을 결합하여 특히 DeFi와 분산화 분야에서 새로운 응용 분야를 개척했습니다. Web3 Agent는 토큰 인센티브, 분산형 플랫폼, 온체인 데이터를 통해 Web2 Agent를 능가할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 저자는 Web3가 단기적으로 어려움에 직면할지라도, Web3만의 독특한 장점으로 인해 중장기적으로 Web2와 경쟁하고 업계 환경을 새롭게 정의할 가능성이 높다고 지적합니다.

다음은 원본 텍스트입니다(원본 내용은 읽고 이해하기 쉽도록 재구성되었습니다).

Web3 외부의 일반적인 응용 프로그램 시나리오를 살펴보면 대기업부터 소기업까지 많은 회사가 AI 에이전트를 영업, 마케팅, 금융, 법률, IT, 프로젝트 관리, 물류, 고객 서비스, 워크플로 자동화 등 상상할 수 있는 거의 모든 분야 등 일상 업무에 통합하기 시작했습니다.

인간이 수동으로 숫자를 처리하고 반복적인 작업을 수행하며 Excel 시트를 작성하는 것에서, 자율적으로 작업하고 24시간 내내 온라인 상태인 디지털 근로자(AI 에이전트)로 전환되었습니다. 이러한 에이전트는 효율성이 높아질 뿐만 아니라, 비용도 크게 절감합니다.

Web2 기업은 AI 기반 영업 및 마케팅 대행에 5만 달러에서 20만 달러 이상을 지불할 의향이 있습니다. 많은 에이전트 제공자는 SaaS 구독 모델이나 토큰 사용에 따라 요금을 청구하는 소비 기반 모델을 통해 수익성이 높은 사업을 운영합니다.

Web2 AI 에이전트 적용 시나리오

Apten_AI

AI + SMS 에이전트, 영업/마케팅 프로세스를 홍보합니다.

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건물 청사진을 읽고, 자재/사양 데이터를 추출하고, 수집된 데이터를 기반으로 비용을 추산합니다.

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마케팅 에이전트는 Reddit에서 인기 있는 주제를 파악하고, 응답을 자동화하며, 브랜드 참여를 높입니다. 이 제품을 CT에 적용해 보세요!

이러한 예는 AI 에이전트가 수동 작업을 자동화하고 워크플로를 최적화함으로써 기존 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다. Web2 기업들이 AI 기반 에이전트를 빠르게 도입하는 한편, Web3 분야도 이 기술을 수용하기 시작했지만, 한 가지 주요 차이점이 있습니다.

Web3 AI Agent는 운영 효율성에만 초점을 맞추는 것이 아니라, 블록체인 기술을 통합하여 새로운 응용 프로그램 시나리오를 열어줍니다.

Web3 AI 에이전트: 단순한 '헛소리 문학' 로봇 이상

몇 달 전만 해도 대부분의 Web3 에이전트는 Twitter의 대화형 로봇에 불과했습니다. 그러나 업계 환경은 상당히 바뀌었습니다. 이러한 에이전트는 이제 다양한 도구 및 플러그인과 통합되어 더욱 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.

sendaifun

기본 토큰 관리부터 복잡한 DeFi 운영까지 지원하는 Solana AI Agent 제품군입니다.

ai16zdao

소셜 미디어 상호작용부터 자동 거래 및 DeFi 운영에 이르기까지 100개 이상의 플러그인과 통합되었습니다.

Cod3xOrg, @Almanak__

사용자가 자율적인 거래 에이전트를 생성할 수 있는 코드 없는 인프라입니다.

gizatechxyz

투자자를 위해 맞춤화된 자율형 DeFi 도우미.

DeFi는 암호화폐에서 가장 큰 산업이며(TVL은 1,000억 달러를 초과함) 가장 영향력 있는 암호화폐 기반 AI 에이전트 애플리케이션 시나리오는 DeFAI에 속합니다.

DeFi의 AI 에이전트는 NLP 인터페이스를 통해 복잡한 경험을 단순화하는 것 이상의 역할을 합니다. 또한 그들은 온체인 데이터를 활용하여 새로운 기회를 창출합니다.

블록체인은 자격 증명, 거래 내역, 손익, 거버넌스 활동, 대출 패턴 등 방대한 양의 구조화된 데이터를 제공합니다. AI는 이 데이터를 처리, 분석하고, 이를 통해 통찰력을 추출하여 작업 흐름을 자동화하고 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

암호화 기술을 활용한 Web2 수직 에이전트

또한 Web2 수직 에이전트와 암호화 기반 모델이 융합되는 모습도 목격하고 있습니다. 가장 대표적인 예가 Solana에서 virtuals_io를 출시한 것입니다.

_PerspectiveAI

커뮤니티 피드백을 통해 지속적으로 개선되는 AI 기반 사실 확인.

Roboagent69

항공편, 택시 예약, 식료품 구매, 회의 준비 등의 개인 비서 역할을 합니다.

HeyTracyAI

NBA를 시작으로 AI 기반 스포츠 해설 및 분석.

SaaS 모델과 달리 이러한 에이전트는 일반적으로 토큰 게이팅 메커니즘을 사용합니다. 즉, 사용자는 기본 계층 무료 액세스를 유지하면서 고급 권한을 얻으려면 일정량의 토큰을 지분을 보유하거나 보유해야 합니다. 수익은 토큰 거래 수수료와 API 사용 수수료를 통해 발생합니다.

Web3 AI 에이전트가 Web2 스타트업과 경쟁할 수 있을까?

단기적으로 Web3 팀은 제품-시장 적합성을 찾고 의미 있는 도입을 이루는 데 어려움을 겪습니다. 효과적으로 경쟁하려면 연간 최소 100만~200만 달러의 반복적 수익이 필요합니다. 그러나 중장기적으로 Web3 모델은 고유한 장점을 가지고 있습니다. 토큰 인센티브와 연계를 통한 커뮤니티 중심의 성장.

글로벌 유동성과 접근성, 분산형 및 비보관형 플랫폼은 도입에 대한 장벽을 제거합니다.

또한 DeepSeek의 부상과 Web2 AI 인재들의 오픈소스 AI에 대한 관심으로 인해 암호화와 AI 간의 시너지가 더욱 가속화되었습니다.

암호화 기반 AI 에이전트의 주요 응용 프로그램 시나리오

DeFAI – 추상화 계층, 자동화된 거래 에이전트, 스테이킹/대출/차용 솔루션으로, DeFi 인프라의 프런트 엔드 역할을 하면서 DeFi 제품의 효율성을 개선합니다.

연구 및 추론 에이전트 - 데이터를 분석하고, 노이즈를 제거하고, 실행 가능한 통찰력을 생성하는 AI 기반 연구 조종사. 요즘 제가 가장 좋아하는 것은 다음과 같은 보안 에이전트입니다.

@soleng_agent – GitHub 저장소를 분석하는 DevRel 에이전트.

@CertaiK_Agent – 잠재적 위협을 식별하기 위한 AI 기반 감사 서비스(에이전트 채점 시스템이 곧 출시될 예정입니다).

데이터 기반 AI 에이전트 - 온체인 데이터와 소셜 데이터를 사용하여 자율적인 의사 결정과 실행을 추진합니다.

이 세 가지 영역은 암호화 기반 AI 에이전트에 대한 가장 유망한 적용 방향을 나타냅니다.

결론

시장은 한 달 이상 통합되어 왔으며, 알트코인과 에이전트 관련 토큰은 급격한 조정을 겪었습니다. 하지만 이제 코인의 기본이 점점 명확해지는 단계에 접어들고 있습니다.

Web2 수직 에이전트는 그 가치가 입증되었으며, 많은 회사가 AI 기반 자동화를 구현하기 위해 상당한 비용을 지불할 의향이 있습니다. 동시에, Web3 수직 에이전트는 아직 초기 단계이지만 잠재력은 엄청납니다. 토큰 기반 인센티브, 분산형 액세스, 블록체인 데이터와의 긴밀한 통합을 결합함으로써 Web3 AI 에이전트는 Web2 대응업체를 앞지를 수 있는 기회를 얻습니다.

핵심 질문은 다음과 같습니다. Web3 수직 에이전트가 Web2와 비슷한 수준의 채택을 달성할 수 있을까요? 아니면 블록체인의 기본적인 이점을 활용하여 전체 산업 환경을 재정의할까요?

Web2 및 Web3의 수직 AI 에이전트가 계속 개발됨에 따라 이들 간의 경계가 모호해질 수 있습니다. AI의 효율성과 블록체인의 분산화를 활용하여 두 세계의 장점을 성공적으로 결합할 수 있는 팀은 디지털 경제에서 차세대 자동화 및 지능을 형성할 수 있습니다.

관련 자료: "YC 봄 스타트업 가이드 출시: AI Agent 외에 어떤 트랙이 다음 아웃렛이 될 수 있을까? 》

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