a16z 2024년 전망 목록: 모듈화, AI, Web3 게임……

저자: a16z

편집: 1912212.eth, Foresight News

American Dynamism, 생물학, 소비 기술, 암호화, 기업, 핀테크, 게임, 인프라 등 분야의 파트너 피드백에 따라, 우리는 기술 구축자가 향후 1년 동안 탐색할 수 있는 대규모 창의적 종합 목록을 발표했습니다. 다음은 일부 암호화 파트너가 2024년에 흥미로운 트렌드로 생각하는 내용입니다.

탈중앙화의 새로운 시대에 접어들다

우리가 여러 번 목격했듯이, 강력한 시스템이나 플랫폼의 통제권이 소수의 사람(하물며 단일 리더)에게 쥐어질 때, 사용자 자유를 침해하는 것은 너무 쉬워집니다. 이것이 바로 탈중앙화가 중요한 이유입니다: 그것은 신뢰할 수 있는 중립적이고 조합 가능한 인터넷 인프라를 구현함으로써 시스템을 민주화하는 도구입니다; 경쟁과 생태계의 다양성을 촉진합니다; 그리고 사용자에게 더 많은 선택권과 더 많은 소유권을 제공합니다.

하지만 실제로 탈중앙화를 대규모로 구현하는 것은 항상 어려웠습니다. 특히 중앙 집중식 시스템의 효율성과 안정성과 비교할 때 더욱 그렇습니다. 동시에, 대부분의 Web3 거버넌스 모델은 DAO를 포함하며, 이 DAO는 직접 민주주의 또는 기업 거버넌스를 기반으로 한 단순하지만 번거로운 거버넌스 모델을 사용합니다. 이러한 모델은 탈중앙화 거버넌스의 사회 정치적 현실에 적합하지 않습니다.

그러나 지난 몇 년간 Web3의 활동 실험실 덕분에 탈중앙화의 모범 사례가 나타나기 시작했습니다. 이러한 관행에는 더 풍부한 기능을 가진 애플리케이션에 적합한 탈중앙화 모델이 포함됩니다; 또한 DAO가 마키아벨리 원칙을 채택하여 더 효과적인 탈중앙화 거버넌스를 설계하고 리더십이 이에 대해 책임을 지도록 합니다. 이러한 모델이 발전함에 따라, 우리는 전례 없는 탈중앙화 조정, 운영 기능 및 혁신 수준을 곧 보게 될 것입니다.

---Miles Jennings, 총 법률 고문 및 탈중앙화 책임자 (@milesjennings on Farcaster | on Twitter)

미래의 사용자 경험 재구성

암호화 분야의 사용자 경험은 2016년 이후로 많은 비판을 받아왔지만, 그 기본 원리는 실제로 큰 변화가 없었습니다. 여전히 너무 복잡합니다: 키를 직접 관리해야 하고; 지갑을 탈중앙화 애플리케이션(dApps)과 연결해야 하며; 서명된 거래를 점점 더 많은 네트워크 엔드포인트로 전송해야 합니다. 이는 사용자가 암호화 애플리케이션을 사용하는 첫 몇 분 안에 이 모든 것을 배우기를 기대할 수 없는 이유입니다.

하지만 지금, 개발자들은 향후 1년 동안 암호화 프론트엔드 사용자 경험을 재설정할 수 있는 새로운 도구를 적극적으로 테스트하고 배포하고 있습니다. 이러한 도구 중 하나는 애플리케이션과 웹사이트에 로그인할 때 사용하는 전달 비밀번호를 간소화하는 것입니다; 사용자 수동 작업이 필요한 비밀번호와 달리, 전달 비밀번호는 자동 생성되는 암호입니다. 다른 혁신으로는 계정 자체를 프로그래밍할 수 있어 관리가 더 쉬운 스마트 계정; 내장된 애플리케이션에서 원활한 입문을 가능하게 하는 내장 지갑; 사용자의 키를 보관하지 않고 서명을 지원하는 제3자를 더 쉽게 만드는 다자간 계산; 사용자 요구를 인식하고 격차를 메우는 고급 RPC(원격 프로시저 호출) 엔드포인트 등이 있습니다. 이러한 모든 것은 Web3의 더 넓은 적용을 도울 뿐만 아니라 사용자 경험을 Web2보다 더 좋고 안전하게 만듭니다.

---Eddy Lazzarin, 최고 기술 책임자 (@eddy on Farcaster | @eddylazzarin on Twitter)

모듈화 기술 스택의 부상

네트워크 세계에서 항상 한 가지 힘이 다른 힘을 지배합니다: 네트워크 효과. 네트워크 효과는 일반적으로 너무 강력해서 사실상 두 가지 모듈화 방식만 존재합니다: 하나는 네트워크 효과를 확장하고 강화하는 모듈화; 다른 하나는 네트워크 효과를 파괴하고 약화시키는 모듈화입니다. 극소수의 경우를 제외하고는, 특히 오픈 소스와 관련하여 전자는 의미가 있습니다.

모놀리식 아키텍처는 원래 모듈화 경계에서 깊이 통합하고 최적화할 수 있는 이점을 가지고 있어 성능을 향상시킵니다… 적어도 처음에는 그렇습니다. 그러나 오픈 소스, 모듈화 기술 스택의 가장 큰 장점은 허가 없이 혁신을 잠금 해제하고; 참가자가 특정 분야에 집중할 수 있도록 하며; 더 많은 경쟁을 유도하는 것입니다. 이 세계에서는 이러한 것이 더 필요합니다.

---Ali Yahya, 파트너 (@alive.eth on Farcaster | @alive_eth on Twitter)

AI와 블록체인의 결합

탈중앙화된 블록체인은 중앙 집중식 AI에 대한 균형을 제공합니다. 현재 AI 모델(예: ChatGPT)은 몇몇 기술 대기업에 의해 훈련되고 운영될 수 있으며, 필요한 계산 및 훈련 데이터는 소규모 플레이어에게는 감당하기 어렵습니다. 그러나 암호화를 통해 다자간, 글로벌, 허가 없이 접근할 수 있는 시장을 만들 수 있으며, 누구나 네트워크의 특정 필요에 대해 계산이나 새로운 데이터 세트를 기여하고 보상을 받을 수 있습니다. 이러한 자원의 긴 꼬리는 이러한 시장이 AI 비용을 낮추고 더 쉽게 접근할 수 있도록 할 것입니다.

하지만 AI가 우리가 정보를 생산하는 방식을 변화시키고, 사회, 문화, 정치 및 경제를 변화시키면서, AI 생성 콘텐츠의 풍부한 세계도 만들어집니다. 여기에는 딥페이크도 포함됩니다. 암호화 기술은 이와 관련하여 블랙 박스를 열고; 우리가 온라인에서 보는 것의 출처를 추적하는 데 도움을 줄 수 있습니다; 등등. 우리는 또한 분산 생성 AI를 찾아 민주적으로 거버넌스하는 방법을 찾아야 합니다. 그래야 어떤 참가자가 다른 모든 사람을 최종적으로 결정하지 않게 됩니다; Web3는 이 문제를 해결하기 위한 실험실입니다. 분산되고 오픈 소스의 암호화 네트워크는 AI 혁신을 민주화하여(집중화가 아닌) 궁극적으로 소비자에게 더 안전하게 만들 것입니다.

---Andy Hall, 스탠포드 대학교 교수 (@ahallresearch); Daren Matsuoka, 데이터 과학자 (@darenmatsuoka on Farcaster | on Twitter); Ali Yahya, 파트너 (@alive.eth on Farcaster | @aliveeth on Twitter)

놀이로 돈을 벌다에서 놀이와 돈을 벌다로

플레이-투-언 게임에서, 플레이어는 게임에서 소비한 시간과 노력에 따라 현실 세계에서(단지 가상 세계가 아닌) 돈을 벌 수 있습니다. 이 추세는 게임 및 그 주변 분야를 변화시키고 있는 더 넓은 변화와 관련이 있습니다. 창작자 경제의 부상부터 플랫폼과의 관계 변화까지. Web3는 현재 게임을 하고 거래하는 모든 수익이 게임 회사로만 흐르는 관행을 깨뜨릴 수 있게 해줍니다. 사용자들은 이러한 플랫폼에서 많은 시간을 소비하고 많은 가치를 창출했으므로, 그들도 보상을 받아야 합니다.

하지만 게임은 반드시 직장으로 변해야 하는 것은 아닙니다(적어도 대부분의 플레이어에게는). 우리가 진정으로 필요한 것은 재미있고, 플레이어가 자신이 창출한 가치를 더 많이 포착할 수 있는 게임입니다. 따라서 플레이-투-언은 점점 더 재미있고 돈을 벌 수 있는 형태로 진화하고 있으며, 게임과 직장 사이의 중요한 구분을 만들어냅니다. 플레이-투-언 게임이 초기 성장 단계를 넘어가면서 게임 경제를 어떻게 관리할 것인지에 대한 역학은 계속 변화할 것입니다. 그러나 궁극적으로 이것은 단절된 추세가 아니라 게임의 일부일 뿐입니다.

---Arianna Simpson, @AriannaSimpson

AI가 게임 제작자가 될 때, 암호화폐가 보장을 제공하다

Web3 게임과 게임의 미래에 대해 많은 시간을 고민하는 사람으로서, 게임 내 AI 에이전트가 보장을 제공해야 한다는 것이 분명합니다: 그것들은 특정 모델을 기반으로 하며, 이러한 모델은 실행 중에 변조되지 않아야 합니다. 그렇지 않으면 게임은 무결성을 잃게 됩니다.

전설, 지형, 내러티브 및 논리가 모두 프로그램 생성될 때, 즉 AI가 게임 제작자가 될 때, 우리는 게임 제작자가 신뢰할 수 있는 중립적이라는 것을 알고 싶어합니다. 우리는 이 세계가 보장된 기반 위에 세워졌다는 것을 알고 싶어합니다. 암호화가 제공하는 가장 중요한 것은 이러한 보장입니다------AI에 문제가 발생했을 때 이해하고, 진단하고, 처벌할 수 있는 능력을 포함합니다. 이 의미에서 AI 정렬은 실제로 인센티브 설계 문제이며, 이는 모든 인간 에이전트를 다룰 때와 마찬가지로 인센티브 설계 문제입니다…… 그리고 이것이 바로 암호화폐가 집중하는 부분입니다.

---Carra Wu, 파트너 (@carra on Farcaster, @carrawu on Twitter)

공식 검증이 덜 공식적으로 변하다

공식적인 방법이 하드웨어 시스템 검증에서 인기가 있지만, 소프트웨어 개발에서는 그렇게 흔하지 않습니다. 대부분의 하드 또는 안전 필수 시스템과 관련이 없는 개발자에게 이러한 방법은 너무 복잡하여 상당한 비용과 지연을 초래할 수 있습니다. 그러나 스마트 계약 개발자는 다른 요구를 가지고 있습니다: 그들이 개발하는 시스템은 수십억 달러를 처리하며; 결함은 파괴적인 결과를 초래할 수 있고, 종종 즉각적인 수정을 할 수 없습니다. 따라서 소프트웨어 개발, 특히 스마트 계약 개발에서는 더 접근하기 쉬운 공식 검증 방법이 필요합니다.

지난 1년 동안, 우리는 전통적인 공식 시스템보다 개발 경험이 훨씬 더 나은 새로운 도구들이 등장하는 것을 보았습니다. 이러한 도구는 스마트 계약이 아키텍처적으로 일반 소프트웨어보다 더 간단하다는 사실을 활용합니다------원자적이고 결정론적 실행; 동시성이나 예외가 없음; 메모리 사용이 적고 루프가 적습니다. 이러한 도구의 성능도 빠르게 향상되고 있으며, SMT 솔버 성능의 최신 돌파구를 활용하고 있습니다(SMT 솔버는 소프트웨어 및 하드웨어 논리의 오류 존재를 식별하거나 확인하기 위해 복잡한 알고리즘을 사용합니다). 개발자와 보안 전문가가 공식 방법에서 영감을 받은 도구를 광범위하게 채택함에 따라, 우리는 다음 세대 스마트 계약 프로토콜이 더욱 견고해지고 비싼 해킹 공격에 덜 취약해질 것이라고 기대할 수 있습니다.

---Karma(Daniel Reynaud), 연구 엔지니어 파트너 (@karma on Farcaster, @0xkarmacoma on Twitter)

NFT가 보편적인 브랜드 자산으로 자리 잡다

점점 더 많은 유명 브랜드가 NFT 형태로 주류 소비자에게 디지털 자산을 출시하기 시작했습니다. 예를 들어, 스타벅스는 회사의 커피 제품을 탐색하는 동안 참여자가 디지털 자산을 수집하는 게임화된 충성도 프로그램을 도입했습니다(AR 호박 향신료 미로는 말할 것도 없습니다!). 동시에, 나이키와 레딧은 광범위한 청중을 대상으로 하는 디지털 수집 가능한 NFT를 개발했습니다. 그러나 브랜드가 할 수 있는 일은 이보다 훨씬 더 많습니다: 그들은 NFT를 사용하여 고객의 정체성과 커뮤니티 관계를 나타내고 강화할 수 있습니다; 실물 상품과 그 디지털 표현을 연결할 수 있습니다; 심지어 가장 충성스러운 팬들과 함께 새로운 제품과 경험을 공동 창출할 수 있습니다.

작년에는 저비용 NFT가 소비재로 대규모 수집되는 추세를 보았습니다------이 NFT는 일반적으로 호스팅 지갑 및/또는 "Layer 2" 블록체인을 통해 관리되며, 해당 거래 비용도 매우 낮습니다. 2024년이 다가오면서, NFT가 디지털 브랜드 자산으로 보편적으로 존재할 수 있는 조건이 갖춰졌습니다. 이는 Steve Kaczynski와 제가 곧 출간될 책에서 설명한 바와 같이 다양한 회사와 커뮤니티에 적용됩니다.

---Scott Duke Kominers, 연구 파트너 (@skominers on Farcaster | on Twitter)

SNARKs가 주류가 되다

역사적으로 기술 전문가들은 계산 작업 부하를 검증하기 위한 몇 가지 전략을 가지고 있었습니다:

1) 신뢰할 수 있는 기계에서 계산을 다시 실행합니다;

2) 해당 작업을 위해 특별히 설계된 기계에서 계산을 실행합니다, 즉(TEE 신뢰 실행 환경); 또는

3) 신뢰할 수 있는 중립적 인프라에서 계산을 실행합니다, 예를 들어 블록체인. 각 전략은 비용이나 네트워크 확장성 측면에서 제한이 있지만, 이제 SNARKs(간결 비대화형 지식의 증명)가 더 많이 사용 가능해졌습니다. SNARKs는 신뢰할 수 없는 "증명자"가 일부 계산 작업 부하에 대한 "암호학적 영수증"을 생성할 수 있도록 허용합니다: 과거에는 이러한 영수증을 계산하는 비용이 원래 계산보다 10^9배 더 비쌌지만, 최근의 발전은 이 숫자를 10^6 정도로 줄이고 있습니다.

따라서 초기 계산 제공자가 10^6의 비용을 감당할 수 있고 고객이 초기 데이터를 다시 실행하거나 저장할 수 없는 경우, SNARKs는 실행 가능해집니다. 이로 인해 발생하는 사용 사례는 많습니다: IoT의 엣지 장치는 업그레이드를 검증할 수 있습니다. 미디어 편집 소프트웨어는 콘텐츠의 진위와 변환 데이터를 내장할 수 있습니다; 혼합된 이모티콘은 원래 출처에 경의를 표할 수 있습니다. LLM 추론은 진위 정보를 포함할 수 있습니다. 우리는 자기 검증 세금 양식, 위조할 수 없는 은행 감사 등과 같은 소비자에게 유익한 많은 용도를 가질 수 있습니다.

---Sam Ragsdale, 투자 엔지니어 (@samrags on Farcaster, @samrags_ on Twitter)