AI 에이전트의 다음 목적지 - 지식인의 경제로의 전환

By Revc, Golden Finance

인공지능(AI)과 블록체인의 결합은 특히 AI 인텔리전트(에이전트)의 적용에서 주요 트렌드가 되고 있습니다.AI 인텔리전트(에이전트)는 는 블록체인에서 자율적으로 감지, 학습, 작업을 수행함으로써 경제 활동을 위한 도구에서 점차 독립적인 경제 주체로 변모할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 현재의 인공지능 에이전트가 인프라 계층이 아닌 애플리케이션 계층의 인공지능 개발에 집중해야 하는지에 대해서는 여전히 논란의 여지가 있습니다.

이 백서에서는 생산성 개발, 생산 관계 조정, 모델 학습 비용, 인센티브 등 다양한 관점에서 Web3와 AI 결합의 잠재력과 현재의 한계를 분석하고 AI 에이전트가 더 넓은 AI 경제로 나아가기 위한 방안을 모색해 보겠습니다.

1. Web3의 인프라적 한계

1.1 생산성 및 모델 트레이닝 비용

1.1 생산성 및 모델 트레이닝 비용

1. align: left;">AI 모델 학습은 연산 리소스(연산)와 고품질 데이터에 크게 의존하며, Web3의 분산된 특성으로 인해 리소스 통합이 어렵습니다.

- 연산 능력 제약: 탈중앙화 연산 플랫폼(예: DePIN)은 사용하지 않는 연산을 활용하여 분산 지원을 제공하려고 시도하지만 여전히 중앙화 플랫폼(예: AWS, Azure)에 비해 효율성과 확장성이 훨씬 떨어집니다.

- 데이터 비용 및 품질: 온체인 데이터는 대규모 AI 학습을 지원하기에는 충분하지 않으며, 탈중앙화된 데이터 주석 및 조정은 기존의 중앙화된 플랫폼보다 덜 효율적입니다.

- 하드웨어 종속성: NVIDIA 및 기타 헤드 하드웨어 공급업체의 역량은 OpenAI, XAI 및 기타 회사가 거의 독점하고 있어 Web3 인프라가 이 트랙에 진입하기 어렵습니다.

1.2 생산적 관계의 조정 비용

탈중앙화 시스템은 공정성과 투명성에 중점을 두지만 복잡한 조정 메커니즘으로 인해 의사 결정 비용이 증가하는 경향이 있습니다.

- 인센티브 설계가 복잡합니다. 사용자가 기여한 데이터와 산술의 가격 책정 방식과 보상 분배 방식은 Web3에서 아직 성숙하지 않은 문제입니다.

- 비효율적인 조정: 중앙 집중식 기업에 비해 Web3 조직은 분산된 특성으로 인해 대응 속도가 느리고 비효율적이어서 급변하는 AI 요구 사항에 적응하기 어렵습니다.

2. 애플리케이션 레이어에서 Web3의 장점과 잠재력

2.1 AI 에이전트의 애플리케이션 탐색

AI 에이전트는 Web3의 애플리케이션 레이어에서 보다 명확한 사용 사례와 수익 모델을 가지고 있습니다.

- 개인화 시나리오: 탈중앙화 금융(DeFi) 비서, 온체인 게임 상호작용 등과 같은 Web3 기술을 통해 AI 에이전트를 맞춤화할 수 있습니다.

- MEME 커뮤니케이션 및 커뮤니티 중심: AI 에이전트는 MEME 경제와 결합하여 창의적인 내러티브와 사회적 상호작용을 통해 커뮤니티 참여와 프로젝트 영향력을 강화합니다.

- 자율성 및 투명성: Web3는 AI 에이전트에 디지털 신원과 자율적인 자산 관리 기능을 부여하여 사용자 간의 신뢰를 높입니다.

2.2 경제적 인센티브와 사용자 성장

Web3는 토큰화 모델을 통해 사용자의 진입 장벽을 낮춥니다:

2.2 경제적 인센티브와 사용자 성장

Web3는 토큰화 모델을 통해 사용자의 진입 장벽을 줄입니다:

- 사용자 참여 및 공동 구축: 사용자는 소비자뿐만 아니라 토큰 보유자 및 커뮤니티 참여자이기도 하며, 이 모델은 사용자의 고착성을 높입니다.

3. AI 경제를 향한 AI 에이전트의 도전과 전환 경로

3.1 기존 거품: AI+크립토 밈

style="text-align: 왼쪽;">현재 많은 AI 에이전트 관련 프로젝트는 코인 발행과 MEME 보급 단계에 머물러 있으며, 기능이나 실제 착륙 능력은 제한적입니다.

- 혁신적인 기능 부족: 많은 AI 에이전트가 단순한 상호작용이나 콘텐츠 생성 수준을 넘어서지 못하여 사용자의 불만 사항을 해결하지 못하고 있습니다.

- 데이터 및 모델 부족: AI 에이전트는 여전히 Web2의 모델 학습 인프라에 크게 의존하고 있으며 자율적인 생태계를 형성하지 못하고 있습니다.

AI 에이전트에는 최소한 다음과 같은 명확한 반복 경로가 필요합니다.

- 다양한 데이터 모델 선택(현재 Web2 인프라에 의존)

- 데이터 소스 평가 및 사용자에 대한 토큰화된 인센티브 및 보상과 관련된 교육 메커니즘

- 시장(수익) 변화에 따라 보상을 동적으로 조정하는 메커니즘

- 상품 형태 및 AI 가치 정립을 위한 메커니즘

- 경제의 정량적 평가 메커니즘, 운영 및 개발 방향과 관련된 동적 조정 메커니즘

- 시장 피드백에 기반한 반복적 거버넌스 메커니즘

AI 에이전트가 이러한 메커니즘에 의해 뒷받침되지 않으면 상승장과 MEME의 열기가 지속되지 않을 수 있습니다. 시장의 빠른 성장은 1,000억 달러 트랙의 기반을 강화하기 위해 세밀한 운영이 필요합니다. 현재 AI 에이전트의 메커니즘과 제품 형태는 아직 초기 단계에 머물러 있지만, UBC와 새로워진 엘리자와 같은 일부 전문 AI 스타트업은 이미 트랙의 업그레이드를 주도하고 있습니다.

3.2 전환 경로: 경량 애플리케이션에서 인프라로의 전환

AI 에이전트는 Web3의 경량 애플리케이션에서 시작하여 점차 더 복잡한 경제 활동으로 확장할 수 있습니다.

- 애플리케이션 시나리오로 사용자 성장 촉진: 타겟이 명확하고 출시하기 쉬운 애플리케이션 시나리오(예: 가상 비서, 자동 거래 도구) 개발의 우선순위를 정합니다.

- MEME 경제와의 커뮤니케이션 강화: MEME 문화를 활용하여 프로젝트 커뮤니케이션과 커뮤니티 구축을 추진합니다.

- 인프라 기능의 점진적 구축: 분산 스토리지, 탈중앙화 주석, 산술 통합을 통해 기반 시설의 타당성을 탐색합니다.

- 경제적 자립과 생태적 자율성 달성: AI 에이전트에 자율적인 의사 결정 및 거버넌스 역량을 부여하여 점진적으로 AI 경제로 전환할 수 있도록 지원합니다.

4. AI 에이전트와 Web2의 비교: 장단점

Web2의 중앙 집중식 AI 플랫폼은 자원 통합, 시장 대응, 기술 연구 개발 측면에서 매우 효율적인 반면 Web3의 탈중앙화 AI 플랫폼은 사용자 경험의 중요성을 강조합니다. 중앙집중형 AI 플랫폼은 사용자 데이터의 자율성과 다양한 혁신을 강조합니다.

5. AI 에이전트는 현재 애플리케이션 계층에 적합하며 인프라 구축에는 아직 병목현상이 존재합니다

현재 Web3의 AI는 인프라 구축보다는 애플리케이션 레이어 탐색에 집중하는 것이 더 적합하며, Web3의 탈중앙화된 특성으로 인해 AI 에이전트의 자율성과 경제 참여도가 높지만 리소스 통합, 효율성 및 조정 측면에서 Web2의 중앙 집중식 플랫폼보다 열등합니다.

AI 에이전트가 보다 포괄적인 AI 경제로 나아가고자 한다면, 가벼운 애플리케이션과 독특한 Web3 커뮤니티 분위기에서 시작하여 고유한 제품 형태를 발전시키고 MEME 드라이버와 결합하여 점차적으로 사용자와 자원을 축적하는 동시에 분산 인프라 및 효율성 개선의 실현 가능성을 모색해야 합니다. Web3와 AI의 결합은 아직 초기 단계에 있으며, 앞으로의 발전은 기술 혁신과 사용자 수요의 지속적인 추진에 달려 있습니다.

요약

웹3에서 AI 에이전트 개발의 초기 성공에도 불구하고 인프라 구축, 리소스 통합 및 모델 학습 비용 등 여전히 많은 과제에 직면해 있습니다. 인프라 구축, 리소스 통합 및 모델 학습 비용. AI 에이전트를 AI 경제로 성공적으로 전환하려면 업계는 탈중앙화된 인프라를 점진적으로 개선하고 인센티브를 최적화하며 반복적인 경로를 명확하게 전달하여 시장과 커뮤니티의 구매와 지지를 확보해야 합니다.

AI와 Web3의 결합은 큰 잠재력을 가지고 있으며, 향후 AI 에이전트는 Web3 생태계의 핵심 구성 요소가 되어 탈중앙화 경제의 번영과 성장을 주도할 것으로 예상됩니다.