a16z는 30조 AI 에이전트라는 꿈을 어떻게 실현할 것인가? 정답은 "AI 헝거 게임"에 있다.
원문 제목: Crypto AI Agents의 요점은 무엇일까요?
원문 작성자: 0xJeff, AI 투자자
원문 번역: AididiaoJP, Foresight News
2024년 4분기에 AI Agents 열풍이 시작된 지 벌써 1년이 지났습니다.
당시 @virtuals_io는 AI 애플리케이션/토큰을 공정 출시 토큰과 연결하는 "AI Agents 토큰화"라는 개념을 개척했습니다.
이 짧은 1년 동안 Crypto AI 분야는 엄청난 변화를 겪었습니다. 일반 AI의 오픈 소스 운동을 주도했고, 개발자와 초보 사용자가 프로젝트를 쉽게 구축할 수 있도록 하는 다양한 도구가 등장했습니다.
처음에는 토큰 발행만 진행되었습니다. 낮은 가치 평가와 공정한 출시를 통해 독립 개발자 또는 소규모 팀이 주도하는 AI 제품의 경우,
이제 수백 개의 뛰어난 팀이 각자의 비전을 구축하는 완전한 Crypto AI 생태계로 발전했습니다. 최근 x402에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이 글에서는 업계의 현재 상황을 검토하고, 변화를 이해하며, 주요 참여자들의 진행 상황을 분석하여 가장 중요한 질문을 탐구합니다. 이 모든 것은 어디로 향하고 있을까요? Crypto AI Agents의 핵심 가치는 무엇일까요? 저처럼 AI에 관심이 많고 배우고 싶어 하는 분이라면 AI가 얼마나 빠르게 발전하고 있는지 눈치채셨을 것입니다. 매달 새롭고 멋진 것들이 등장합니다. 모든 것이 지브리 스타일로 표현된 것처럼 "충분히 괜찮은" 기본 애플리케이션부터 프로덕션 품질의 AI 생성 비디오, 그리고 일반 주니어 프로그래머보다 생산성이 뛰어난 AI Agents까지 다양합니다. 하지만 Crypto 세계에서는 항상 그런 것은 아닙니다. 작년 이맘때 AI 에이전트 이야기가 나왔을 때 가장 인기 있었던 프로젝트는 다음과 같습니다. · @truth_terminal이 a16z의 @pmarca와 협력하여 투자를 유치했습니다. · @aixbt_agent는 통찰력 있는 분석을 제공했을 뿐만 아니라 X 플랫폼에서 독특한 네이티브 암호화폐 플레이어이기도 했습니다. · @virtuals_io는 "에이전트 협회"로서 10~50배의 가격 급등을 자주 보였던 "에이전트 토큰"을 출시했습니다.
· @dolos_diary는 인터넷에서 가장 인기 있는 "괴롭힘꾼"으로, 날카로운 재치와 유머로 사랑받고 있습니다.
· @luna_virtuals는 최초의 AI 아이콘입니다.
이야기가 시작되면 엔터테인먼트가 주요 주제입니다. 하지만 오랫동안 AI 에이전트가 새로운 형태의 엔터테인먼트를 제공하는 모습은 보이지 않았습니다(좋은 현상일 수도 있지만, 초기 AI 시대의 매력은 이미 사라져 버렸습니다).
이제 암호화폐가 탁월한 분야, 즉 (손실 없이) 수익을 창출하는 금융 활용 사례에 관심이 집중되고 있습니다.
a16z는 최신 "암호화폐 산업 현황" 보고서에서 지능형 에이전트 경제의 잠재적 시장 규모를 30조 달러로 제시했는데, 2030년까지 전체 AI 시장 규모가 수조 달러에 불과할 것으로 예상되는 점을 고려하면 다소 비현실적인 수치일 수 있습니다.
그렇지만, 저는 지능형 에이전트 경제 전체의 가치가 실제로 수조 달러에 달할 수 있다고 생각합니다.
생성적 AI 도구와 수직적 AI가 개인의 생산성 향상에 기여하고, 기업의 도입이 증가하며, 더욱 효율적인 AI 기반 워크플로가 조직 내에 도입되고 구현됨에 따라 이 시장은 계속해서 확장될 것입니다. 암호화폐 분야도 예외는 아닙니다. 그러나 이 산업은 돈 버는 데 극도로 집중하기 때문에 작업 흐름은 자연스럽게 돈 버는 것에 집중합니다.다음 범주가 두드러집니다.DeFi: 암호화 부문에서 가장 성숙한 제품-시장 적합성 • 거래(현물, 영구 계약, CEX/DEX에서 수행) • 자금 시장(대출, 암호화 자산 담보) • 스테이블코인(교환 매체/안정적 가치 단위, 구성 가능한 고수익 DeFi 전략) • 수익 프로토콜(금리 시장, 포인트 시장, 자금 조달 금리 시장, 수익 최적화/Vault 제품) • RWA/DePIN(실제 생산 자산을 온체인으로 가져오고, 온체인 자본을 연결하여 오프체인 요구 사항 충족) 이것은 가장 큰 잠재적 시장으로, 총 잠금 가치가 1,500억 달러를 초과하고 스테이블코인 시가총액이 3,000억 달러를 초과합니다. 규제의 명확성과 기관 채택이 증가함에 따라 더 많은 자본이 블록체인으로 유입되고 있습니다. 한편, 스테이블코인 도입 급증으로 더 많은 기업과 스타트업이 암호화폐 채널을 활용하고 있습니다. 이러한 이유로 자동화는 백엔드 인프라와 도구 역할을 모두 수행해야 하며, 기업/스타트업은 프런트엔드 역할을 수행하여 일반 사용자를 블록체인으로 유도함으로써 다음 단계의 도입을 주도하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.
DeFi의 복잡성을 추상화하고, 실행 프로세스를 단순화하거나, DeFi의 핵심 측면(예: 위험 관리, 자산 리밸런싱, 전략 큐레이션 등)을 개선할 수 있는 AI 에이전트는 DeFi 프로토콜로 유입되는 막대한 가치의 상당 부분을 차지할 가능성이 높습니다.
주요 생태계 참여자:
@almanak, @gizatechxyz, @Cod3xOrg, @TheoriqAI, @ZyfAI_
· DeAI는 Crypto AI 분야에서 가장 성숙한 제품-시장 적합성입니다.
· 예측 시장 x AI: Crypto 공간에서 가장 빠르게 성장하는 부문입니다.
생태계를 지속적으로 관찰하면 DeFi x AI 분야가 크게 변하지 않았다는 것을 알 수 있습니다. DeFi 관련 워크플로우를 뚫는 것은 매우 어렵기 때문입니다.
생태계를 계속 관찰해 보면 DeFi x AI 분야는 크게 변하지 않았다는 것을 알 수 있습니다. DeFi 관련 워크플로우를 뚫는 것은 매우 어렵기 때문입니다.
AI를 그냥 밀어넣고 좋은 결과를 기대할 수는 없습니다. 심각한 사고를 방지하기 위해 책임감 있는 구조 설계와 안전 장치를 구현해야 합니다. 왜 지금 "AI 에이전트"라는 일반적인 개념 대신 이러한 것들에 대해 이야기하는 것일까요? 초기 AI 에이전트 생태계는 기본적으로 Virtuals와 그 안에 구축된 에이전트(아마도 몇 개의 분산된 CreatorBid 등이 포함되었을 것입니다), 그리고 ai16z(현재 ElizaOS)와 같은 프레임워크로 구성되었습니다. 이러한 프레임워크 덕분에 Arc 및 Pippin과 같은 수많은 다른 프레임워크 외에도 다양한 도구를 호출할 수 있는 "에이전트" 또는 X 로봇을 쉽게 구축할 수 있었습니다. 이러한 요소들은 멋지고 흥미롭지만, 이것이 AI 에이전트의 진정한 정의는 아닙니다. 진정한 에이전트는 환경을 이해하고, 자신의 역할과 책임을 이해하며, 사전에 결정을 내리고, 최소한의 인간 개입으로 특정 목표를 달성하기 위해 행동하는 AI여야 합니다. 주변을 둘러보면 95% 이상의 프로젝트가 이 기준을 충족하지 못합니다. 이러한 프로젝트는 단순한 소프트웨어이거나, 생성적 AI 제품이거나, 아직 자율적인 AI 에이전트로 개발 중인 단계입니다. 누군가를 폄하하려는 것은 아닙니다. 우리는 아직 매우 초기 단계에 있으며, 대부분의 사람들이 무엇이 효과적인지 제대로 파악하지 못하고 있다는 점을 강조하고 싶습니다. 무엇이 효과적인지 파악한 사람들은 보통 "AI 에이전트"가 아니라 AI 프로젝트로 분류됩니다. 생태계의 현재 상황 최근 x402를 둘러싼 화제는 자본 순환과 Crypto AI에 대한 관심을 자극했지만, 새로운 생태계는 이전과는 매우 다릅니다.
1. 프레임워크 열풍이 가라앉다
프레임워크는 한때 매우 중요했으며, 개발자들이 빠르게 시작하고 코드 학습 및 작성, 워크플로 설계에 소요되는 시간을 줄여주었습니다. MCP와 같은 도구는 에이전트의 API 호출 및 제공 기능을 향상시켰고, ERC-8004는 레지스트리를 구축하고 이더리움을 신뢰 및 결제 계층으로 굳건히 하는 데 도움이 되었으며, Google의 A2A 및 AP2는 개발자들이 선호하는 프레임워크가 되었고, n8n과 같은 AI 에이전트/워크플로 구축 도구는 많은 개발자와 일반 사용자의 관심을 끌었습니다.
결과적으로 "프레임워크" 자체를 둘러싼 열풍은 가라앉았고, 많은 프로젝트가 다른 방향으로 전환되었습니다. 예를 들어 @arcdotfun은 워크플로 빌더로 전환했습니다. @openservai는 처음에는 "클러스터"로 포지셔닝되었지만, 에이전트를 활용하여 Web3 AI 기반 비즈니스를 만들고 특정 사용자 그룹(예: 예측 시장 워크플로)을 타겟팅하도록 설계된 워크플로 빌더 및 도구로 전환했습니다.
결과적으로 "프레임워크" 자체를 둘러싼 과대광고는 식었고, 많은 프로젝트가 다른 방향으로 전환했습니다.
예를 들어, @arcdotfun은 워크플로 빌더로 전환했습니다. @openservai는 처음에는 "클러스터"로 포지셔닝되었지만, 이제는 에이전트를 활용하여 Web3 AI 기반 비즈니스를 만들고 특정 사용자 그룹(예: 예측 시장 워크플로)을 타겟팅하도록 설계된 워크플로 빌더 및 도구로 전환했습니다.
프레임워크는 여전히 중요하지만, Web2 AI 프레임워크 및 도구의 확산과 Web3 채널의 도입으로 Web3 프레임워크를 둘러싼 과대광고는 가라앉았습니다. 2. 공정한 시작 런치패드에서 ICO 모델로의 전환 공정한 시작 런치패드는 소규모 개인 투자자에게는 도움이 되지만, 팀의 확장을 어렵게 만듭니다. 또한 3~5년 이상 지속될 수 있는 장기적인 AI 사업을 구축하기보다는, 독립 개발자들이 단기적인 프로젝트를 만들거나 과대광고에 의존하는 온상이 되기 쉽습니다. 이러한 점에서 Virtuals가 Agent Business Protocol을 통해 사업을 확장하는 것은 논리적입니다. x402가 에이전트 결제 채널로 자리매김함에 따라, 에이전트 신뢰/평판 점수 산정을 위한 인프라 구축과 에이전트들이 서로 협력하고 서비스 비용을 지불할 수 있는 메커니즘 정의는 에이전트 비전을 실현하는 데 매우 중요합니다. 그러나 여전히 과제와 핵심적인 질문이 남아 있습니다. "사람들이 기꺼이 지불할 고품질 서비스가 있을까?" 대부분의 서비스가 쓸모없다면, 왜 사람들은 Web3 대신 Web2 AI 서비스를 직접 사용하지 않을까요? 만약 그렇다면 Web3 지능형 에이전트를 통합하는 이유는 무엇일까요? 7~8자리 수의 수익을 창출할 수 있는 지속 가능한 AI 사업을 구축하려면 자금, 의욕적인 인재, 비전을 개발할 시간이 필요하며, 공정한 런치패드 모델로는 이러한 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪습니다.반대로, 엔젤 투자자와 벤처 캐피탈리스트로부터 시드 자금을 확보하고 Kaito Launchpad, Legion, Echo 등 커뮤니티 라운드를 통해 시장에 진출할 수 있는 중대형 AI 팀의 인기가 높아지고 있습니다. 이러한 팀은 자금, 인재, 벤처 캐피탈 지원 등의 자원을 활용하여 훨씬 더 높은 품질의 제품/서비스를 제공하는 경우가 많으며, 이는 일반적으로 더 나은 토큰 성과로 이어집니다. 3. 비효율적인 수익 모델과 토큰 경제: AI 제품과 토큰을 모두 관리하려면 완전히 다른 두 가지 기술과 제품 성장 및 사용자 확보를 가속화하기 위한 신중하게 설계된 조합이 필요합니다(예: 적합한 사용자에게 토큰 에어드랍 → 사용자가 유료 사용자로 전환 → 제품 구매 → 더 많은 토큰 확보. 이는 수익 공유, 바이백, 거버넌스 등을 통해 사용자를 프로젝트의 장기적인 이익에 연결 → 끊임없이 돌아가는 플라이휠). 말하기는 쉽지만 실천하기는 어렵습니다. 대부분의 소규모 AI 에이전트 팀은 토큰 경제의 30~80%를 할당하기 때문에 성장 플라이휠을 가동할 자원이 부족합니다. 대부분의 프로젝트는 SaaS 구독 모델이나 사용량 기반 결제/크레딧 요금제를 채택하며, 토큰 결제 시 할인 옵션을 제공합니다. 많은 프로젝트가 구독 수익의 일부를 토큰을 매입하거나 결제 서비스에 사용된 토큰을 소각하는 데 사용합니다. 구독 수익으로 토큰을 매입하는 것은 가능하지만, 단순히 토큰 결제를 의무화하거나 할인만 제공하는 것은 확장성이 어렵습니다. 암호화폐 토큰은 매우 변동성이 큽니다. 결제 수단으로 사용하는 것은 바람직하지 않습니다. (오늘 20% 상승했다가 내일 30% 하락할 수 있어 예산 책정이 어려워질 수 있습니다.) 4. 다윈식 AI: 자본 형성을 위한 새로운 길과 명확한 토큰 경제 @opentensor(Bittensor)는 창업자들이 아이디어를 시작하고, 채굴자들이 AI에 기여하고, 투자자들이 차세대 혁신적 DeAI 기업에 투자하는 플랫폼으로 자리 잡았습니다. @flock_io는 연합 학습을 활용하여 개인정보 보호 및 도메인별 AI 표준을 설정하여 웹 2.0 기업, 정부 기관, 그리고 AI에 기여하고자 하는 트레이너(채굴자)를 유치하고 있습니다. Bittensor와 마찬가지로 Flock은 기업이 외부 인재를 활용하여 멋지고 의미 있는 AI 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. Bittensor에서 영감을 받은 @BitRobotNetwork는 로봇 중심의 서브넷 생태계를 안내하기 위해 유사한 접근 방식을 취하고 있습니다.한편, 실제 돈 거래를 기반으로 한 실제 벤치마크/평가 방식 또한 등장하고 있으며, 이는 고품격 엔터테인먼트의 한 형태로 자리 잡고 있습니다. * @the_nof1의 알파 아레나(Alpha Arena)는 6개의 최첨단 AI 모델이 실제 돈(각각 1만 달러)을 걸고 무기한 계약 거래 경쟁을 벌입니다. * @FractionAI_xyz는 AI 에이전트 간의 경쟁을 활용하여 더 나은 결과, 신호, 수익 및 위험 관리를 위해 AI 에이전트를 개선/지속적으로 미세 조정합니다. * @openservai는 AI 모델이 예측 시장 거래에서 경쟁할 수 있도록 OpenArena를 개발했습니다. 다윈의 AI는 자본 형성 문제를 해결하고 있으며, 암호화폐 AI 혁신을 이끄는 원동력입니다.
· 최고 순위의 Bittensor 서브넷인 Chutes는 이미 일반 AI 개발자를 위한 세계에서 가장 인기 있는 통합 API 게이트웨이인 OpenRouter에서 1위 추론 서비스 제공업체입니다.
· 최고 컴퓨팅 서브넷(3-4)은 연간 반복 수익에서 총 2,000만~3,000만 달러를 생성합니다.
· 예측 관련 서브넷은 알파 신호를 수익화하거나 더 나은 거래/예측을 위해 해당 신호를 활용하여 연간 반복 수익에서 수십만~수백만 달러를 생성하기 시작했습니다.
다윈의 경쟁적 AI = 자본 형성(벤처 자본 불필요) + 혁신 가속기(AI/ML 엔지니어 유치하여 기여) = 이것이 AI 에이전트 내러티브의 핵심 원동력이 될 것입니다. 2026년.
다윈의 경쟁적 AI = 자본 형성(벤처 캐피털 불필요) + 혁신 가속기(AI/ML 엔지니어 유치) = 이는 2026년 AI 에이전트 내러티브를 이끄는 핵심 동력이 될 것입니다.
참고: "다윈의 AI"는 경쟁과 시장 경제에 의해 구동되는 분산형 생태계를 구체적으로 지칭하며, AI 모델 개발, 평가 및 보상이 경쟁과 시장 경제에 기반합니다. 핵심 아이디어는 다윈의 자연 선택 이론과 유사한 "적자 생존"으로, 가장 우수하고 유용한 AI 모델이 공개 경쟁에서 승리하고 보상을 받을 수 있도록 합니다. 그렇다면 현재 소규모 팀이나 AI 에이전트에게 흥미로운 것은 무엇일까요? 솔직히 말해서, 제가 잘 작동하는 AI가 몇 가지 있지만 아직 구매할 의향이 있는 것은 없습니다. • 연구: Grok은 X 플랫폼을 다루고, ChatGPT는 일반적인 도메인을 다룹니다. • 심층 분석: 저는 주로 뉴스레터와 Messari 보고서를 살펴봅니다.* **빠른 시장 전망:** @elfa_ai의 텔레그램 챗봇을 활용합니다. * **시장 예측:** @AskBillyBets, @Polysights, @aion5100의 @futuredotfun을 활용합니다. (@sire_agent의 aVault를 기대하고 있지만 아직 공개되지는 않았습니다.) * **DeFi:** 대부분 자체 운영되며, @almanak과 @gizatechxyz를 사용하기도 합니다. 하지만 이들은 엄밀히 말하면 "AI 에이전트"가 아니며, 적절한 시작점이 아닙니다. * **트레이딩:** EVM 거래소에서는 @DefiLlama를, Solana 거래소에서는 @JupiterExchange를 활용합니다. 무기한 계약은 사용하지 않습니다(필요한 경우 @Cod3xOrg를 사용하여 분석 및 실행). 암호화폐 시장은 사용자에게 모든 것을 무료로 제공하는 데 익숙하기 때문에, 사용자들은 무료 도구를 선호합니다. 토큰 게이팅이나 수수료 게이팅은 효과가 없지만, 제품에 수수료를 자연스럽게 내장하는 것은 가능합니다. 이것이 바로 결과 기반 가격 책정 모델*이 매우 효과적인 이유입니다. 사람들은 매달 40달러를 지불하고 싶어 하지 않지만, 성공적인 거래를 위해서는 40달러의 가스비를 기꺼이 지불합니다. 최적의 결과(높은 수익률, 최상의 거래 가격)를 제공할 수 있다면, 결과가 충분히 좋다면 내장된 수수료가 있어도 아무도 개의치 않을 것입니다. 수많은 암호화폐 AI 애플리케이션이나 에이전트를 사용해 본 결과, 현재 최고의 제품은 수익을 창출하는 제품이며, 이를 달성하기 위한 최적의 분야는 런치패드(그리고 곧 출시될 예측 시장)라는 것을 알게 되었습니다. 런치패드는 본질적으로 온체인 "카지노"를 운영하고 거래 수수료를 누적하는 방식입니다. 향후 전망 • 주류로 자리매김할 실제 사용 사례(즉, 일반 AI 개발자나 AI 커뮤니티 외부 사용자가 사용하는 사례)는 내년에 등장할 것으로 예상되며, 이는 DeAI/다윈 AI 생태계에서 비롯될 가능성이 높습니다. • 2026년은 DeFi 활용 사례, DeAI 인프라, 그리고 예측 활용 사례가 급증하는 Crypto AI의 해가 될 것입니다. • 대부분의 소규모 AI 에이전트 팀은 점차 사라지거나, 인수/합병되거나, 다윈의 AI 생태계 내에서 구축하는 방향으로 전환될 것입니다. • Crypto AI와 AI 에이전트가 하위 분야로 융합됨에 따라 Crypto AI의 제품 방향과 비전이 더욱 명확해질 것입니다.런치패드는 크립토 트위터 생태계의 핵심으로 남아 거래량과 수수료를 창출할 것입니다. 하지만 산업 발전을 주도하는 진정한 획기적인 혁신은 자본, 인재, 유통 채널, 사용자 도입 등 자원이 가장 집중된 곳에서 이루어질 것입니다. 크립토 AI 에이전트의 중요성은 정확히 무엇일까요? "AI 에이전트"에게 있어 공정한 출발점은 "투자 기술"로 위장한 거래 경험을 설계하는 것입니다. 대부분의 AI 에이전트는 토큰 셸로 포장된 LLM 래퍼에 불과하지만 말입니다. 대부분의 경우, 이는 소액 투자자들에게 이러한 "AI 에이전트" 투기 자산에 조기에 투자하여 수익을 창출할 수 있는 최상의 방법을 제공합니다. 결론적으로, 크립토 AI 에이전트는 블록체인이 핵심 인프라/채널 역할을 하여 이 모든 것을 가능하게 하는 미래 에이전트 경제의 토대를 마련합니다.
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