veDAO 연구원: AI가 Web3에 어떤 영향을 미칠까요?

출처: veDAO 연구원

AI 맥락에서, 유일한 확실성은 불확실성이다. 사람들은 확실한 것을 좋아하지만, AI가 가져오는 이러한 불확실성은 기술 발전의 대세 속에서 되돌릴 수 없다. 낙관론자들은 AI의 출현이 전 세계에 상상할 수 없는 비용 절감과 효율성 향상의 도움을 줄 것이라고 믿는다. 비관론자들은 AI가 현재 산업의 게임 규칙에 깊은 영향을 미칠 것이며, 그로 인해 대량의 실업이 발생할 것이라고 주장한다.

어쨌든, ChatGPT가 등장한 이후로 사람들은 AI에 대한 인식이 놀라움과 걱정에서 점차 수용으로 변화하고 있다. 사람들은 환영하든 거부하든 AI가 논란의 여지 없이 사람들의 다양한 분야에 깊숙이 침투할 것이며, 그 자체의 메커니즘과 잠재력으로 각 산업에 혁신을 가져올 것임을 인식하는 것 같다.

현재 AI는 Web3에 진입하기 시작했으며, 전체 산업에 영향을 미치고 있다.

OneKey의 전 창립자 왕이석은 트위터에서 Web3의 서사가 암호화폐에서 AI로 전환되었다고 밝혔다. 왕이석의 견해는 개인적인 것이 아니며, Web3 산업 내 많은 사람들이 AI가 Web3에 미치는 영향이 크다고 생각하고 있다. 특히 NFT와 GameFi 분야에서 AIGC 개념의 출현은 콘텐츠 창작에 있어 새로운 패러다임을 의미한다. PGC(Professionally Generated Content, 전문가 생성 콘텐츠)에서 UGC(User Generated Content, 사용자 생성 콘텐츠)를 거쳐 현재의 AIGC로, 콘텐츠 창작의 작업이 프로그램에 맡겨지고 있다.

AIGC가 Web3 콘텐츠에 미치는 영향 외에도, 사실 AI가 Web3에 미치는 영향은 우리가 생각하는 것보다 더 깊다.

AI가 Web3를 "정리"하고 있다

AI가 Web3를 "정리"하는 것은 두 가지 측면에서 발생하고 있다: 한편으로는 AI 기술의 출현이 자본의 Web3에 대한 관심을 분산시켰다.

AI가 등장하기 전, Web3는 VC와 기관의 눈에 띄는 인기 있는 분야였으며, 각 산업은 디지털 수집품, 메타버스 등 다양한 Web3 개념을 내놓으며 주목을 받았다. 그러나 AI가 등장한 이후, 이러한 상황은 변화했다.

기관의 눈에는 AIGC가 적어도 Web3보다 더 신뢰할 수 있어 보이며, 적어도 실제적인 것이고, 예측이 필요한 개념이 아니다. 기관의 관심은 이동하고 있으며, 여기에 불황과 규제 등의 다른 이유가 더해졌다. 타로 연구소의 통계에 따르면, Web3 분야에서 올해 3월 전 세계적으로 86건의 자금 조달 사건이 발생했으며, 금액은 567억 6천만 원으로, 지난해 대비 47.98% 감소했다.

자금은 Web3 분야를 떠나 AI로 이동하고 있다.

"정리"의 또 다른 측면은 AI의 출현으로 Web3 분야의 메커니즘과 논리가 변화하고 있다는 것이다. Web3 프로젝트는 자생 생태계에 AI 요소를 추가하는 데 중점을 두기 시작했다. 일부 프로젝트는 최소한 AI 개념이 있거나 최소한 GPT 인터페이스가 있어야만 주목받을 수 있게 되었다. 우리는 이 현상을 AI가 Web3 세계를 "정리"하는 것으로 볼 수 있으며, AI의 강력한 "침투"에 대한 Web3 세계의 자가 대응 수단으로 볼 수 있다.

그래서 AI Web3 개념이 등장하게 되었다. AI와 Web3의 융합 과정에서 시장에는 여러 가지 다른 제품이 쏟아져 나왔으며, 대체로 이러한 제품은 두 가지 범주로 나눌 수 있다: 하나는 프로젝트 자체 방향에 기반하여 AI 요소를 추가한 것이다. 이러한 제품은 대개 자사 제품의 기반 위에 AI 도구의 인터페이스를 도입하고, 외부 PR 시 AI가 제품에 미치는 힘과 추진력을 강조한다. 예를 들어 AIGOGE가 있다.

AI+Web3의 또 다른 결합은 비용 절감과 효율성 향상을 목표로 하며, AI+거래 전략을 주제로 하는 Pionex; AI+기반 시설 구축을 주제로 하는 Getch, Cortex, SingularityNET; AI+금융 예측에 중점을 둔 Numerai 등이 있다.

다양한 AI 개념의 Web3 제품의 출현은 시장과 자본이 이러한 유형의 제품에 대한 선호를 반영하고 있다. 예를 들어 4월 18일 출시된 AIDOGE 코인은 2일 만에 218.50% 상승했다. (Fetch.ai) FET, SingularityNET (AGIX), Ocean Protocol (Ocean) 등의 프로젝트 토큰은 90일 내에 각각 110%, 61.53%, 66.67% 성장했다.

AI Web3 개념의 2차 시장이 활발한 동시에, 1차 시장의 성과는 더욱 고무적이다. 올해 들어 AI Web3 개념 제품은 연이어 자금 조달에 성공했으며, 올해 3월 29일 Fetch.ai는 SWF Labs로부터 4천만 달러의 투자를 받았다.

현재로서는 AI+Web3 개념이 미래의 주요 트렌드가 될 것으로 보인다. 이에 따라 veDAO 연구원은 AI가 Web3에 가져올 수 있는 변혁의 다양한 트랙을 정리하였다.

AI가 Web3의 다양한 트랙에 힘을 실어준다

AI 기반 거래 전략

ChatGPT 기반의 유동성 채굴 전략의 일반적인 생각은 ChatGPT 모델을 사용하여 시장 상황을 예측하고 유동성 채굴에 참여할지 여부와 최적의 시기를 선택하는 것이다.

AI가 거래 전략에 미치는 영향:

• 데이터 수집: API를 사용하여 거래소에서 유동성 채굴에 필요한 데이터를 얻는다. 예를 들어 거래 쌍의 가격, 거래량, 유동성 제공량 및 유치량 등을 수집한다.
• 데이터 전처리: 수집된 데이터를 명확히 하고 변환 및 표준화하여 후속 분석 및 모델링을 위한 준비를 한다.
• ChatGPT 모델 구축: 훈련된 ChatGPT 모델을 사용하여 역사적 데이터를 분석하고 현재 및 미래의 유동성 채굴 추세와 수익을 예측한다.
• 위험 관리: ChatGPT의 예측 결과를 바탕으로 위험 관리 전략을 수립한다. 예를 들어 손절매 및 이익 실현 조건을 설정하고 거래량을 조절하여 투자자의 이익을 보호한다.
• 거래 전략 실행: ChatGPT 모델의 예측 결과에 따라 거래 전략을 수립하고, 거래 쌍을 선택하고 거래 시기를 결정하며 거래 가격을 설정한다.
• 거래 실행: 거래 전략에 따라 거래를 실행하고, AI 시스템이 자동으로 자금을 유동성 채굴에 투입하여 예상 수익을 얻는다.
• 모니터링 및 최적화: 정기적으로 거래 결과와 모델 성과를 모니터링하고 전략을 최적화 및 조정하여 좋은 투자 수익과 위험 관리 효과를 유지한다.

AI 기반 감정 분석 전략

이 전략은 ChatGPT의 자연어 처리 능력을 기반으로 하여 뉴스 보도, 소셜 미디어 게시물 등의 텍스트 데이터를 분석하여 시장 감정을 감정 분석한다. 대부분의 텍스트에서 감정 경향이 "긍정적" 또는 "매수"일 경우 거래 전략은 매수를 선택할 수 있으며, 반대의 경우도 마찬가지이다.

이 전략의 구현은 시장 관련 텍스트 데이터를 수집하고 이 데이터를 정리, 분석 및 모델링하는 것을 필요로 한다. 감정 분석 모델의 모델링은 감독 학습 알고리즘을 사용하여 레이블이 지정된 훈련 데이터를 통해 훈련하여 텍스트의 감정 경향을 예측한다. 거래 전략은 모델의 예측 결과와 시장 추세 등의 요소를 결합하여 조정할 수 있다.

AI 기반 거래 전략 분석

이 전략은 ChatGPT의 거래 전략 텍스트 설명 이해 능력을 기반으로 거래 전략을 분석하고 평가한다. 예를 들어 거래 전략의 백테스트 결과, 역사적 수익률 등을 분석하여 전략의 유효성과 신뢰성을 평가하고 이에 따라 거래 전략을 수립한다. 거래 전략의 분석 및 평가는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 모델의 훈련 및 최적화를 통해 전략의 수익률과 위험을 예측할 수 있다. 거래 전략은 모델의 예측 결과와 시험 생산 추세 등의 요소를 결합하여 조정할 수 있다.

AI 기반 자산 포트폴리오 관리

ChatGPT 기반의 자산 포트폴리오 관리 도구는 자연어 처리 기술을 사용하여 사용자가 자산 포트폴리오를 더 잘 관리하고 자산 배분 및 위험 관리를 최적화하며, 투자 결정方案에 대해 더 정확한 예측과 조언을 제공할 수 있도록 돕는다. 다음과 같은 기능을 제공할 수 있다:

자동화된 자산 분석 및 코인 선택: ChatGPT의 자연어 처리 기능을 활용하여 다양한 자산의 기본 면, 시장 상황 및 거시 경제 요소 등을 분석하고 평가하여 적합한 투자 대상을 자동으로 선택하여 잘못된 결정의 위험을 줄인다.

자산 포트폴리오 최적화: ChatGPT가 시장 추세와 위험을 예측하여 사용자에게 자산 포트폴리오 최적화 제안을 제공하여 위험 분산 및 수익 극대화를 실현한다.

자동화된 거래 실행: ChatGPT의 거래 결정 모델을 기반으로 자동으로 매매 거래를 실행하여 자산을 실시간으로 조정하고 최적화하며, 인위적 개입의 위험을 줄인다.

AI 기반 모의 거래 도구 (AI Demo Account)

AI 기반의 모의 암호화폐 거래 도구는 AI 알고리즘을 기반으로 하여 실제 암호화폐 시장 환경을 시뮬레이션하고 사용자에게 가상 자금을 제공하여 모의 거래를 할 수 있는 가상의 거래 플랫폼이다. 사용자는 플랫폼에서 암호화폐 거래를 배우고 거래 전략을 수립하여 모의 거래를 수행할 수 있으며, 실제 거래에서의 위험을 감수할 필요 없이 AI 기능을 경험하면서 자신의 투자 수준을 향상시킬 수 있다.

DEX+AI의 실행 가능한 방향:

결정 지원: 거래 데이터 분석 및 발굴을 통해 보다 정확하고 포괄적인 시장 분석 및 예측을 제공하여 거래자가 더 현명한 투자 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.

• 자산 포트폴리오 관리 최적화: AI 기술은 사용자의 투자 선호도, 위험 감내 능력, 역사적 거래 데이터 등의 정보를 분석하여 사용자에게 보다 개인화되고 효율적인 자산 포트폴리오 관리 서비스를 제공할 수 있다.
• 사용자 경험 개선: AI 기술은 스마트 고객 서비스, 스마트 추천, 스마트 Q&A 등의 방식으로 사용자에게 보다 스마트하고 신속하며 친절한 거래 서비스 경험을 제공하여 사용자 만족도와 충성도를 높인다.
• 투자 정보 수집: AI는 여론, 감정, 위험 정보를 제공하는 데 도움을 줄 수 있다.
• 가격 예측: AI는 빅데이터와 머신러닝 기술을 사용하여 시장 데이터를 분석하여 암호화폐 가격의 추세를 예측하고 사용자에게 더 현명한 투자 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.
• 거래 결정: 인공지능은 자동화된 거래 시스템을 사용하여 거래 결정을 실행할 수 있으며, 예를 들어 미리 설정된 규칙과 전략에 따라 거래를 수행하여 인위적 요소가 거래에 미치는 영향을 줄인다.

AI 보안:

• 사기 분석: AI 기술은 인공지능을 통해 네트워크 트래픽을 모니터링하고 분석하여 네트워크 공격 및 사기 행위를 식별하고 예방하여 DEX의 보안성과 신뢰성을 높인다.
• 계약 감사: AI 기술은 스마트 계약의 작성 및 배포를 최적화하여 코드의 품질과 신뢰성을 높이고, 악의적인 행위를 모니터링하고 예방하여 DEX의 위험과 취약점을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다.
• 신용 분석: 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용하여 인공지능은 고객의 신용 이력, 재무 상태, 소셜 네트워크, 행동 데이터 등 다차원 정보를 분석하여 고객의 신용 위험 수준을 평가할 수 있다. 인공지능은 빅데이터와 머신러닝 알고리즘을 사용하여 고객의 신용 이력, 재무 상태 및 기타 관련 데이터를 분석하여 고객의 위험 수준을 평가하고, 고객의 채무 불이행 위험을 예측할 수 있다.
• 사기 탐지: 인공지능은 자연어 처리 및 이미지 인식 기술을 사용하여 고객의 거래 기록 및 기타 행동 데이터를 분석하여 잠재적인 사기 행위를 탐지할 수 있다.
• 거래 모니터링: 인공지능은 실시간 데이터 분석 기술을 사용하여 거래 활동을 모니터링하여 잠재적인 비정상 거래 행동을 식별할 수 있다.
• 위험 관리: ChatGPT 기반의 위험 관리 시스템은 자연어 처리 기술을 활용하여 금융 시장 위험을 분석하고 평가하는 시스템이다. 금융 데이터와 실시간 시장 뉴스를 분석하여 시장 위험에 대한 예측과 경고를 생성하여 투자자가 위험을 더 잘 관리할 수 있도록 돕는다.
• 거래 속도 및 효율성 향상: AI 기술을 통해 거래 프로세스를 최적화(예: 최적 경로 선택)하여 거래 혼잡을 줄이고 거래 비용을 낮추며 거래 완료 시간을 단축할 수 있다.

현재 DEX의 몇 가지 주요 문제 해결:

• 유동성 부족: DEX는 CEX에 비해 거래량이 적어 유동성이 부족하고, 거래 가격이 시장 변동의 영향을 받기 쉽다. AI 기술을 사용하여 거래 로봇의 지능화를 높여 거래 효율성과 수익성을 향상시키고 거래량과 유동성을 증가시킬 수 있다.
• 보안 문제: DEX는 탈중앙화 특성으로 인해 거래 과정에서 보안 위험이 존재하며, 자산 도난, 계약 취약점 등이 발생할 수 있다. AI 기술을 사용하여 위험 관리 능력을 향상시키고 스마트 리스크 관리 및 보안 모니터링을 통해 위험 사건의 발생을 예방할 수 있다.
• 사용자 경험 저하: DEX의 사용자 인터페이스는 CEX에 비해 다소 단순하여 사용자 경험이 좋지 않다. AI 기술을 사용하여 사용자 맞춤형 서비스 능력을 향상시키고 스마트 고객 관계 및 추천 시스템을 구현하여 사용자 경험을 개선할 수 있다.
• 거래 비용 높음: CEX에 비해 DEX는 현재 채굴 수수료 등의 이유로 거래 비용이 상대적으로 높다. AI 기술을 사용하여 거래 로봇의 거래 전략을 최적화하여 거래 비용과 위험을 줄이고 수익성을 높일 수 있다.

요약:

전반적으로 AI의 출현은 단순한 새로운 기술이 아니라 새로운 개념과 새로운 분야이며, 사회의 기본 운영 논리에 일련의 반복적이고 심지어 혁신적인 변화를 가져올 것이다. Web3 세계도 마찬가지이다. AI와 Web3의 관계는 단순히 개념의 융합이나 특정 프로젝트가 AI 도구를 간단히 추가하는 것에 국한되지 않는다. 오히려 Web3의 기본 논리에 깊숙이 침투하여 Web3 내의 모든 행동이 AI 존재의 의미를 부여받게 하고, Web3를 더 효율적이고 더 스마트하게 만든다.

생산 도구와 생산 관계의 철학적 연관성과 마찬가지로, 두 가지는 독립적으로 볼 수 없다. 어떤 생산 도구가 있느냐에 따라 생산성이 결정되며, 어떤 생산성이 있느냐에 따라 그에 상응하는 생산 관계의 발생과 보급이 필요한 조건을 제공한다. 블록체인을 기반으로 한 Web3가 새로운 생산 관계를 대표한다면, AI는 이 시대의 가장 진보된 생산 도구임에 틀림없다. 따라서 생산 도구로서 AI 기술의 출현, 보급 및 융합은 향후 Web3 개념의 보급과 확산에 결정적인 역할을 할 것이라고 믿을 이유가 있다.