Web3 + AI 트랙에 대한 코인 베팅이 곧 폭발적으로 증가할까요?

최근 코인의 벤처 캐피털 부문인 바이낸스 랩은 투자 책임자 맥스 코니글리오가 "AI와 블록체인은 강력한 조합"이라고 공개적으로 언급하면서 AI 분야에 대한 투자를 강화했습니다.

그렇다면 AI + 블록체인의 매력은 무엇일까요?

핵심은 서로를 보완하고 서로의 약점을 공격할 수 있다는 점입니다. 한편으로 AI는 블록체인의 사용자 경험을 개선하고 탈중앙화 시스템을 강화할 수 있습니다. 다른 한편으로 블록체인은 AI 데이터의 신뢰성을 보장하고, 오픈 소스 프로젝트의 협업을 촉진하며, AI의 연산 요구를 지원할 수 있습니다.

한편, AI 트랙은 이 사이클에서 가장 핫한 분야입니다. 이번 포스트에서는 바이낸스 랩이 투자한 AI 프로젝트와 그에 따른 참여 방법을 살펴보고자 합니다.

프로젝트 요약

비고: 총 자금 조달은 모두 공개

1. 사하라: AI 네트워킹 AI 자산화를 위한 인프라. 바이낸스 랩스, 판테라 캐피탈 등으로부터 총 4,900만 달러의 자금 조달.

2, 마이쉘: 탈중앙화 AI 에이전트 생성 플랫폼. 바이낸스 랩스, OKX, 드래곤플라이 등이 투자하여 총 1,660만 달러의 자금을 유치했습니다.

3. DIN: 모듈식 AI 네이티브 데이터 전처리 레이어. 바이낸스 랩스, 해시키 캐피털 등으로부터 총 800만 달러의 자금을 유치했습니다.

4. 펜타곤 게임즈: 웹3.0 AI 게임 퍼블리셔. 바이낸스 랩스, 애니모카 브랜드 등으로부터 총 600만 달러의 투자를 유치했습니다.

5. Privasea: 완전 동형 암호화를 기반으로 하는 AI 프라이버시 컴퓨팅 플랫폼. 바이낸스 랩스, OKX 등이 총 5백만 달러의 자금을 투자했습니다.

6. 스완 체인: AI 컴퓨팅을 위해 특별히 구축된 L2 OP 슈퍼 체인. 총 자금은 300만 달러이며, 바이낸스 랩스, SNZ 홀딩 등이 투자했습니다.

7, 코랄앱: 코인 최초의 휴대폰 프로젝트인 코랄폰 출시. 바이낸스 랩스 등이 총 300만 달러의 자금을 투자했습니다.

8, Aggregata: 인공지능 기반 탈중앙화 데이터 마켓플레이스. 총 자금 조달은 공개되지 않았으며, 바이낸스 랩스 등이 투자했습니다.

9, 스타리니프트: NFT 생성과 거래를 통합하는 게임화 플랫폼. 총 자금 조달은 공개되지 않았으며, 바이낸스 랩스, OKX 등이 투자했습니다.

10, QnA3.AI: 인공지능 기반 웹3.0 지식 공유 플랫폼. 바이낸스 랩스 등이 투자하여 총 2억 5천만 달러의 자금을 유치했습니다.

11, NFPrompt: 프라이버시 중심의 확장 가능한 지분 증명(PoS) 레이어 1 스마트 컨트랙트 플랫폼. 바이낸스 랩스, a16z, 폴리체인 등으로부터 총 4,500만 달러의 투자를 유치했습니다.

12, Hooked Protocol:은 AI, 메타 유니버스, 웹3 교육을 통합합니다. 바이낸스 랩스, 홍산 등이 총 850만 달러의 자금을 투자했습니다.

13, 아캄: AI 기반 암호화폐 분석 플랫폼 및 데이터 추적 칸반. 바이낸스 랩스 등으로부터 총 250만 달러 투자 유치.

14, Sleepless AI: AI 기반 가상 짝꿍 게임. 바이낸스 랩스, 포사이트 벤처스 등이 투자했으며 총 투자금은 공개되지 않음.

전망 분석

바이낸스 랩의 AI 투자는 AI와 블록체인 기술의 결합을 발전시켜 탈중앙화 애플리케이션( 디앱). 예를 들어, 사하라 AI와 마이쉘과 같은 탈중앙화 플랫폼에 투자하여 블록체인 사용자 경험을 향상하고 데이터 신뢰성과 보안을 보장하는 데 AI를 활용하고 있습니다.

2024년 상반기에 AI 트랙은 분명한 성장 가능성을 보였으며, 기술 발전과 시장 수요 증가에 따라 하반기에는 AI 트랙이 더욱 탄력을 받을 것으로 예상됩니다. 그러나 낙관적인 전망에도 불구하고 시장은 여전히 도전에 직면해 있습니다. 예를 들어, AI 애플리케이션의 수명 주기가 일반적으로 짧고 사용자들의 지불 의향이 낮아 혁신과 지속적인 성장을 저해할 수 있습니다. 또한 전반적인 시장 환경은 규제와 유동성 등의 요인에 영향을 받으며, 향후 투자 기회는 이러한 도전에 대한 시장의 대응 능력에 따라 달라질 것입니다.

따라서 AI 트랙은 강력한 성장 잠재력을 보여주지만, 이러한 리스크는 신중하게 평가할 필요가 있습니다. 좋은 프로젝트를 위해서는 혁신적인 기술 기반과 지속 가능한 비즈니스 모델이 필수적이며, 기회를 포착할 수 있는 사람이 AI 트랙의 미래 승자가 될 수 있습니다.