투자자 눈에 비친 AI와 Web3 결합의 기회는 무엇인가?

저자：Laobai

마지막으로 BTC 생태계에 대한 글을 쓴 후, 원래는 NFT와 NFTFI에 대한 글을 보충해야 했지만, 최근 NFT가 정말로 차가워져서, 2차 시장뿐만 아니라 1차 시장에서도 두 달 동안 NFT나 NFTFI 관련 프로젝트에 대해 이야기하지 않은 것 같습니다. 대신 AI 프로젝트는 정말로 폭발적으로 나타나고 있어서, NFT에 대한 글은 계속 미루고 AI+Web3의 결합 추세에 대한 글을 먼저 올리겠습니다.

너무 길어질 것 같아서 Twitter 스레드의 제한 때문에 오늘은 먼저 올리겠습니다.

1. 먼저 AI 자체에 대해 이야기해보겠습니다.

AI 산업은 사실상 한때 차가워질 뻔했습니다. 여러분도 알다시피 Near의 창립자 이룡이죠, 이 친구는 사실 예전에는 AI를 했던 사람입니다. 그는 TensorFlow(가장 인기 있는 머신러닝 프레임워크)의 주요 코드 기여자였습니다. 사람들은 그가 AI(대모델 이전의 머신러닝) 쪽에서 희망이 보이지 않아서 Web3로 넘어온 것이라고 추측합니다.

결국 지난해 말 업계는 ChatGpt3.5를 맞이하게 되었고, 이로 인해 이 산업은 다시 살아났습니다. 이번에는 정말로 질적 변화라고 할 수 있으며, 이전의 몇 차례의 과대 광고와 양적 변화와는 다릅니다. 몇 달이 지나 AI 창업의 물결이 Web3로도 전파되었습니다. 실리콘밸리의 Web2 쪽은 경쟁이 치열해지고 있으며, 다양한 자본의 Fomo와 동질화된 솔루션들이 가격 전쟁을 벌이고, 다양한 대기업 대모델 PK가 진행되고 있습니다…

하지만 AI는 반년 이상의 폭발기를 겪은 후 상대적으로 정체기에 접어들었다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, Google의 AI 검색 열도가 급격히 하락하고, ChatGPT 사용자 증가 속도가 크게 둔화되며, AI Output의 무작위성이 많은 실제 적용 장면을 제한하고 있습니다… 요약하자면, 우리는 전설적인 "AGI - 일반 인공지능"과는 아직 매우 먼 거리입니다.

현재 실리콘밸리의 벤처 캐피탈계는 AI의 다음 단계 발전에 대해 몇 가지 판단을 내리고 있습니다.

1. 수직형 모델이 아니라 대모델 + 수직형 응용 프로그램만 존재한다(잠시 후 Web3+AI에 대해 이야기할 때 다시 언급할 것입니다).

2. 모바일 기기와 같은 엣지 장치의 데이터가 장벽이 될 수 있으며, 엣지 장치를 기반으로 한 AI도 기회가 될 수 있습니다.

3. Context의 길이가 미래에 질적 변화를 일으킬 수 있다(현재는 벡터 데이터베이스를 AI 메모리로 사용하고 있지만, 맥락 길이는 여전히 부족합니다).

2. Web3+AI

AI와 Web3는 사실 완전히 다른 두 분야입니다. AI는 집중된 컴퓨팅 파워와 방대한 데이터로 훈련이 필요하며, 매우 중앙집중화된 것입니다. 반면 Web3는 분산화를 주로 강조하므로 결합하기가 쉽지 않습니다. 하지만 AI가 생산성을 변화시키고 블록체인이 생산 관계를 변화시킨다는 주장은 너무 깊이 박혀 있어서, 항상 누군가는 그 결합점을 찾으려 합니다. 최근 두 달 동안 10개 이상의 AI 프로젝트에 대해 이야기했습니다.

새로운 결합 경로에 대해 이야기하기 전에, 먼저 오래된 AI+Web3 프로젝트에 대해 이야기해보겠습니다. 기본적으로 플랫폼형이며, FET와 AGIX가 대표적입니다. 어떻게 말하냐면, 제 국내 AI 전문 친구가 이렇게 말했습니다 - "예전에는 AI를 하던 사람들이 이제는 거의 쓸모가 없어요. Web2든 Web3든 많은 것이 짐일 뿐 경험이 아닙니다. 방향과 미래는 OpenAI와 같은 Transformer 기반의 대모델입니다. 대모델이 AI를 구했습니다." 여러분이 스스로 판단해보세요.

그래서 일반 플랫폼형은 그가 보기에 Web3+AI의 모델이 아닙니다. 제가 이야기한 10개 이상의 프로젝트도 실제로는 이와 관련이 없습니다. 현재 보고 있는 것은 기본적으로 다음과 같은 몇 가지 경로입니다.

1. Bot/Agent/Assistant 모델 자산화

2. 컴퓨팅 파워 플랫폼

3. 데이터 플랫폼

4. 생성형 AI

5. DeFi 거래 / 감사 / 리스크 관리

6. ZKML

오늘은 주로 1번, 즉 Bot/Agent/Assistant의 자산화 경로에 대해 자세히 이야기하겠습니다. 이것이 가장 많이 이야기되고 동질화가 가장 심한 경로입니다.

간단히 말하자면, 이러한 프로젝트는 대부분 OpenAI를 기반으로 하고, 다른 오픈소스/자체 개발 기술 수단과 결합하여 TTS(텍스트 음성 변환)와 같은 특정 데이터를 추가하여 특정 분야에서 "ChatGPT보다 더 나은" 로봇을 FineTune합니다.

예를 들어, 영어를 가르쳐주는 미녀 선생님을 훈련시킬 수 있습니다. 그녀의 미국식 발음이나 런던식 발음을 선택할 수 있으며, 그녀의 성격과 대화 방식도 조정할 수 있습니다. 이렇게 하면 ChatGPT의 기계적이고 공식적인 답변에 비해 상호작용 경험이 더 나아질 것입니다.

최근에 업계에서 가상 남자친구 DAPP인 HIM이라는 Web3 여성 지향 게임이 등장했는데, 이는 이러한 유형의 대표적인 사례로 볼 수 있습니다.

이러한 사고방식에서 출발하면 이론적으로 여러 개의 Bot/Agent가 여러분을 위해 서비스할 수 있습니다. 예를 들어, 물고기 요리를 하고 싶다면, 이 분야에 특화된 Cooking Bot이 여러분에게 가르쳐줄 수 있으며, ChatGPT보다 더 전문적인 답변을 제공할 것입니다. 여행을 가고 싶다면, 여행 보조 Bot이 다양한 여행 제안과 계획을 제공할 수 있습니다. 또는 프로젝트 측이라면 Discord 고객 서비스 로봇을 만들어 커뮤니티 질문에 답변할 수 있습니다.

이러한 "GPT 기반의 수직형 응용 프로그램" Bot 외에도, Bot을 "모델 자산화"로 간주하는 파생 프로젝트도 있습니다. 이는 NFT의 "작은 이미지 자산화"와 유사한 의미를 가집니다. 현재 AI에서 유행하는 Prompt도 자산화할 수 있을까요? MidJourney의 다양한 Prompt가 서로 다른 이미지를 생성할 수 있는 것처럼, Bot을 훈련할 때 서로 다른 Prompt도 서로 다른 효과를 내므로 Prompt 자체도 가치를 지니며 자산화할 수 있습니다.

또한 이러한 Bot을 기반으로 한 포털 인덱스 및 검색 프로젝트도 있습니다. 언젠가 수천 개의 Bot이 생기면, 어떻게 가장 적합한 Bot을 찾을 수 있을까요? 그때는 Web2 세계의 Hao123와 같은 포털이나 Google과 같은 검색 엔진이 여러분을 "위치"시키는 데 필요할 것입니다.

제 개인적인 생각으로는, Bot(모델) 자산화는 현재 두 가지 단점과 두 가지 방향이 있습니다.

단점 1 - 동질화가 너무 심합니다. 이는 사용자가 가장 쉽게 이해할 수 있는 AI+Web3 경로로, 약간의 유틸리티 속성을 가진 NFT와 비슷합니다. 그래서 현재 1차 시장은 레드오션 트렌드가 나타나고 있으며, 경쟁이 치열해졌습니다. 하지만 기본적으로 모두 OpenAI에 기반하고 있어서, 사실 기술 장벽이 없고 디자인과 운영으로만 경쟁할 수 있습니다.

단점 2 - 때때로 스타벅스 멤버십 카드 NFT와 같은 일이 발생하는데, 이는 좋은 시도이지만 대부분의 사용자에게는 실제 또는 전자 멤버십 카드보다 편리하지 않을 수 있습니다. Web3 기반의 Bot도 이 문제를 가지고 있습니다. 로봇에게 영어를 배우거나 마스크, 소크라테스와 대화하고 싶다면, 직접 Web2의 http://Character.AI를 사용하는 것이 더 좋지 않을까요?

두 가지 방향 - 하나는 근/중기적으로 모델을 블록체인에 올리는 것이 아마도 하나의 생각이 될 것입니다. 현재 이러한 모델은 ETH NFT의 작은 이미지와 비슷한 의미가 있으며, 메타데이터의 대부분은 체인 외 서버나 IPFS를 가리키고 있습니다. 모델의 크기는 보통 수십에서 수백 메가바이트로, 서버에 저장해야 합니다.

하지만 최근 저장 가격의 급속한 하락(2TB SSD가 500위안)과 Filecoin FVM, ETHStorage와 같은 저장 프로젝트의 발전 덕분에, 앞으로 2~3년 내에 백 메가바이트급 모델을 블록체인에 올리는 것은 어려운 일이 아닐 것입니다.

여러분은 블록체인에 올리는 것이 어떤 이점이 있는지 물어볼 수 있습니다. 블록체인에 올리면 모델이 다른 계약에서 직접 호출될 수 있어, 더 크립토 네이티브가 되고, 더 많은 재미를 제공할 수 있습니다. 모든 데이터가 체인 원주율이기 때문에, 현재 이 분야에서 탐색하고 있는 팀들이 있습니다. 물론 아직 매우 초기 단계입니다.

또 다른 방향은 중/장기적으로, 스마트 계약이라는 것이 사실상 가장 적합한 것은 인간-기계 상호작용이 아니라 "기계-기계 상호작용"이라는 점입니다. AI 쪽에서는 현재 AutoGPT라는 개념이 생겼고, 여러분의 "가상 아바타"나 "가상 비서"를 만들어서 단순히 대화하는 것뿐만 아니라 여러분의 요구에 따라 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 비행기 표를 예약하거나 호텔을 예약하거나 도메인을 구매하여 웹사이트를 만드는 등의 작업을 도와줄 수 있습니다…

여러분은 AI 비서가 다양한 은행 계좌나 알리페이 등을 조작하는 것이 편리할까요, 아니면 블록체인 주소로 송금하는 것이 편리할까요? 답은 명백합니다. 그럼 미래에는 AutoGPT와 같은 AI 비서가 다양한 작업 장면에서 자동으로 블록체인과 스마트 계약을 통해 C2C, B2C, 심지어 B2B의 결제 및 정산을 수행하는 일이 생길까요? 그때는 Web2와 Web3의 경계가 매우 모호해질 것입니다.

이번 글은 여기까지입니다. 1번이 너무 많은 분량을 차지했기 때문에, 며칠 후에 2, 3, 4, 5, 6 부분에 대해 간단히 이야기하겠습니다.