Web3 시대가 도래했습니다. 블록체인 기술을 핵심으로 한 이 인터넷 혁명은 인류 사회의 모든 측면을 재편하고 있습니다. 동시에, 인공지능(AI)이라는 최첨단 기술이 Web3와 깊이 융합되어 Web3 생태계의 다양한 응용 시나리오에 힘을 실어주고 있으며, Web3의 발전에 끊임없는 혁신 동력을 주입하고 있습니다.

수백 개의 "AI+ Web3" 개념 프로젝트 중에서 Match는 경주에서 다크호스로 두각을 나타냈습니다. 최근 폭발적으로 인기를 끌고 있는 GOAT는 "AI+Meme" 개념을 주력으로 하고 있지만, Match가 바로 이 플레이의 개척자입니다.

AI 기술과 SocialFi, Meme 등 최전선 요소를 깊이 융합하여 Match는 효율적인 가치 소셜 네트워크를 구축하였고, 사용자에게 정확한 투자 통찰력과 콘텐츠 추천을 제공하여 사회적 관계와 경제적 가치를 긴밀히 결합했습니다. 이러한 선견지명 있는 접근 방식은 투자자와 거래자가 새로운 트렌드와 내러티브를 포착할 수 있게 하여, 끊임없이 변화하는 암호화 시장에서 주도권을 잡을 수 있도록 합니다.

본 문서에서는 AI의 Web3 시장에서의 응용을 탐구하고, AI와 SocialFi의 결합 가능성과 가치를 전망합니다.

1. AI의 Web3 시장 응용 실천

AI는 Web3 시장에서 광범위한 응용 전망을 가지고 있으며, 스마트 계약의 최적화에서부터 탈중앙화 자치 조직(DAO)의 거버넌스, 데이터 프라이버시 보호에서 사용자 경험 향상 등 여러 방면에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.

(1) AI+ Web3 보안

AI와 Web3 보안의 결합은 탈중앙화 네트워크 환경을 보호하기 위한 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

우선 스마트 계약 감사가 있으며, 이는 Web3 인프라의 핵심입니다. AI는 스마트 계약 코드를 자동으로 감사하여 잠재적인 보안 취약점과 논리 오류를 감지할 수 있습니다. 머신러닝을 통해 AI는 일반적인 보안 패턴과 비정상적인 행동을 식별하여 가능한 공격을 사전에 예방할 수 있습니다. 또한, AI는 체인 상의 거래 패턴을 분석하여 자금 세탁, 사기 등의 불법 활동을 식별할 수 있습니다. 지속적으로 거래 행동을 학습함으로써 AI 시스템은 실시간으로 의심스러운 거래를 모니터링하고 표시하여 Web3 생태계의 보안을 강화합니다.

대표 사례로 OpenZeppelin이 있으며, 이는 스마트 계약 개발 도구와 보안 감사 서비스를 제공하여 개발자가 안전한 스마트 계약을 작성할 수 있도록 돕습니다. OpenZeppelin의 감사 도구는 AI 알고리즘을 통합하여 스마트 계약 코드의 보안 취약점과 코딩 오류를 자동으로 스캔합니다. AI는 머신러닝을 통해 지속적으로 탐지 능력을 최적화하여 감사의 정확성과 효율성을 높입니다.

또한, CertiK는 AI 기술을 사용하여 블록체인과 스마트 계약을 공격으로부터 보호하는 플랫폼입니다. CertiK의 Skynet AI 시스템은 스마트 계약 내의 잠재적 취약점을 자동으로 감지하고 수정 제안을 제공합니다. 게다가, CertiK는 AI를 활용하여 체인 상 모니터링을 수행하고 실시간으로 의심스러운 거래와 잠재적 보안 위협을 식별합니다.

마지막으로, AI 기술은 행동 생체 인식 기술과 같은 더 발전된 신원 인증 방법을 제공하여, 승인된 사용자만이 민감한 데이터에 접근하고 중요한 작업을 수행할 수 있도록 보장합니다. 이러한 지능형 신원 인증 메커니즘은 Web3 플랫폼의 보안성과 사기 방지 능력을 향상시킵니다. 대표 사례로 Evernym이 있으며, 그 Aries 프레임워크는 AI 기술을 통합하여 고급 생체 인식 신원 인증 서비스를 제공하며, 사용자의 행동 패턴을 분석하여 신원 인증의 안전성과 정확성을 보장합니다.

(2) AI+데이터 수집 및 분석

Web3에서는 대량의 체인 상 데이터, 분산 저장 데이터, 사용자 행동 데이터 등이 AI에 귀중한 데이터 자원을 제공합니다. AI 알고리즘은 이러한 방대한 데이터를 발굴하고 분석하여 숨겨진 가치 통찰력을 발견하고 Web3 응용에 힘을 실어줄 수 있습니다. 예를 들어, 블록체인 데이터를 기반으로 한 가격 예측, 사용자 프로파일 분석 등이 있습니다.

대표 사례로 Chainlink가 있으며, 이는 스마트 계약에 외부 데이터와 계산 자원을 제공하기 위해 설계된 탈중앙화 오라클 네트워크입니다. Chainlink Node는 AI 기술을 충분히 활용합니다. Chainlink Node는 AI 알고리즘을 통해 여러 데이터 소스에서 자동으로 데이터를 수집하고 이를 분석하여 정확성과 신뢰성을 보장합니다. 이는 스마트 계약이 외부 데이터를 얻는 효율성과 안전성을 크게 향상시키고, 스마트 계약이 외부 데이터와 연결되는 복잡성을 줄입니다. 물론, 이는 AI 알고리즘의 설명 가능성과 감사 가능성에 대한 더 높은 요구를 제기합니다. AI 시스템에 문제가 발생하면 전체 오라클 네트워크가 마비될 수 있습니다.

또 다른 대표 프로젝트는 Numerai로, 이는 AI를 사용하여 암호화 데이터를 분석하고 예측 모델을 생성합니다. 이러한 방식으로 Numerai는 더 정확한 시장 예측을 제공하여 투자자가 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 단점은 시장 데이터의 불완전성과 노이즈가 AI 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있다는 점입니다. 또한, 역사적 데이터를 과도하게 의존하여 예측할 경우 시장의 갑작스러운 변화에 효과적으로 대응하지 못할 수 있습니다.

(3) AI+메타버스

메타버스는 여러 개의 3D 가상 세계로 구성된 네트워크로, 사용자는 그 안에서 사회적 상호작용, 오락, 창작 및 거래 등의 활동을 할 수 있습니다. AI와 메타버스의 결합은 가상 세계의 구축과 사용자 경험 향상에 혁신적인 변화를 가져옵니다.

우선, AI는 메타버스 내의 가상 캐릭터(비플레이어 캐릭터 NPC 포함)에 지능적 행동과 자연어 소통 능력을 부여할 수 있습니다. 대표 사례로 Somnium Space가 있으며, 이는 개방형 탈중앙화 메타버스 플랫폼입니다. AI 기술을 통합함으로써 플랫폼 내의 NPC는 사용자와 자연스러운 대화를 할 수 있어 더욱 현실적이고 몰입감 있는 경험을 제공합니다. 단점은 NPC의 지능화가 사용자로 하여금 실제 사람과 가상 캐릭터를 구별하기 어렵게 만들어 윤리적 및 프라이버시 문제를 일으킬 수 있다는 점입니다. 또한, 고도로 지능화된 NPC는 많은 계산 자원을 필요로 할 수 있습니다.

또한, AI는 메타버스 내에서 건축물, 경관, 물품 등의 콘텐츠를 자동으로 생성하고 사용자 선호에 따라 개인화된 경험을 제공합니다. 대표 사례로 Decentraland가 있으며, AI 기술을 활용하여 플랫폼은 사용자 선호에 따라 자동으로 개인화된 환경과 활동을 생성하여 사용자 참여도와 만족도를 높입니다. 단점은 자동 생성된 콘텐츠가 다양성과 창의성이 부족할 수 있어 사용자 경험의 동질화를 초래할 수 있다는 점입니다. 또한, 콘텐츠의 개인화는 사용자 프라이버시 유출의 위험을 초래할 수 있습니다.

또한, AI는 메타버스 내에서 경제 활동을 시뮬레이션하고 자원 배분을 최적화하며 시장 트렌드를 예측할 수 있습니다. 대표 사례로 Cryptovoxels가 있으며, 이는 이더리움 기반의 가상 세계입니다. AI 기술을 적용하여 플랫폼은 사용자 행동과 거래 데이터를 분석하고 토지 및 물품의 가격 추세를 예측하여 투자자에게 의사결정 지원을 제공합니다. 단점은 AI의 시장 예측이 데이터 품질과 알고리즘 편향의 영향을 받을 수 있어 예측 결과의 부정확성을 초래할 수 있다는 점입니다. 또한, AI에 과도하게 의존할 경우 시장의 다양성과 혁신성이 상실될 수 있습니다.

(4) AI+DAO

DAO는 블록체인 기술에 기반한 새로운 조직 형태로, 그 핵심은 코드와 스마트 계약을 통해 의사결정 및 실행 과정을 자동화하여 조직의 탈중앙화 운영을 실현하는 것입니다. 그러나 DAO의 거버넌스 과정은 복잡하고 번거로우며, 많은 구성원 투표, 자금 배분 등의 업무를 처리해야 하므로 조직의 효율성과 투명성에 대한 높은 요구를 제기합니다.

이때 AI 기술이 다시 중요한 역할을 합니다. AI는 방대한 데이터와 복잡한 알고리즘을 기반으로 더 지능적이고 자율적인 결정을 내릴 수 있어 인위적인 개입을 줄입니다. 이는 DAO의 효율성을 높일 뿐만 아니라 자치 능력을 강화합니다. AI 기술은 DAO가 외부 환경 변화에 더 잘 인식하고 빠르게 대응할 수 있도록 도와줍니다. 동시에 AI는 DAO의 내부 운영 메커니즘을 자동으로 최적화하여 적응성을 향상시킬 수 있습니다. AI+DAO는 자동화 운영, 스마트 계약 관리, 위험 예측, 자원 조정 등 더 많은 혁신적 기능을 실현하여 DAO의 가치 창출 능력을 크게 강화할 수 있습니다.

대표 사례로 DAOstack가 있으며, 이는 DAO에 거버넌스 솔루션을 제공하는 플랫폼입니다. AI는 구성원이 의사결정을 내리는 데 도움을 줍니다. AI 시스템은 역사적 투표 데이터와 제안 내용을 분석하여 다양한 결정의 결과를 예측하고 구성원에게 의사결정 지원을 제공합니다. 이러한 응용은 거버넌스 효율성을 높이고 결정의 불확실성을 줄입니다. 그러나 이는 AI 모델이 높은 투명성과 설명 가능성을 가져야 구성원의 신뢰를 얻을 수 있다는 점을 요구합니다.

또 다른 사례로 Aragon이 있으며, 이는 DAO를 생성하고 관리하는 플랫폼으로, 사용자가 조직 구조와 거버넌스 프로세스를 사용자 정의할 수 있도록 허용합니다. Aragon에서 AI의 응용은 주로 자동화 실행 및 모니터링에 있습니다. AI 시스템은 DAO의 결정을 자동으로 실행하고 조직의 운영 상태를 실시간으로 모니터링하여 잠재적 문제를 신속하게 발견하고 대응합니다. 이는 DAO 운영의 효율성과 반응 속도를 높이지만, 동시에 엄격한 오류 처리 및 감독 메커니즘이 필요합니다.

2. AI+SocialFi+Meme, Match가 미래를 이끈다

앞서 AI의 Web3 내 다양한 응용 시나리오를 소개했지만, 필자는 AI+SocialFi(소셜 금융)가 다음으로 잠재력과 가치를 가진 산업 내러티브가 될 가능성이 있다고 생각합니다. AI+SocialFi는 사용자에게 새로운 디지털 자산 관리 경험을 제공하고 Web3 프로젝트에 새로운 성장 기회를 창출할 것입니다. 다른 프로젝트와 비교할 때, Match는 AI 기술 응용에서 두드러진 선견지명을 보여주며, 이는 다음과 같은 여러 측면에서 나타납니다.

소셜 관점의 가치 발견. Match 플랫폼은 AI 기술을 충분히 활용하여 소셜 미디어에서 사용자 대화를 깊이 분석하고 잠재적인 감정 변화와 가치 트렌드를 발견하여 사용자에게 더 선견지명이 있는 투자 조언을 제공합니다. 이러한 소셜 관점의 능동적 통찰력은 Match가 새로운 투자 기회를 사전에 포착하고 사용자가 시장의 선두주자가 될 수 있도록 안내합니다. 이러한 선제적 시장 판단 능력은 분명히 투자자가 치열한 경쟁에서 주도권을 잡는 데 도움을 줍니다.

정확한 사용자 프로파일링 및 매칭. 전통적인 소셜 플랫폼과 달리 Match는 AI 알고리즘을 통해 사용자 소셜 행동, 거래 데이터 등을 자동으로 추출하고 분석하여 정확한 가치 통찰력을 도출하고 사용자에게 개인화된 투자 조언과 콘텐츠를 추천하여 사용자와 프로젝트 간의 정확한 매칭을 실현합니다. AI 기반의 정확한 프로파일링과 최적화된 매칭은 사용자 유지율을 높일 뿐만 아니라 프로젝트 측에 지속적인 상업적 기회를 제공합니다.

생태 가치 네트워크 구축. Match는 AI 기술을 소셜 관계, Meme 문화 등 여러 요소와 깊이 융합하여 새로운 가치 네트워크를 구축하였습니다. 이 네트워크에서 사용자는 관심 있는 주제에 대해 소통할 수 있을 뿐만 아니라 Match의 다양한 활동에 참여하여 경제적 보상을 받을 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 Match NFT를 보유하여 스테이킹 채굴을 통해 RFG 토큰의 높은 수익을 얻을 수 있습니다. 또는 AI가 추천하는 정확한 투자 신호를 활용하여 거래를 통해 풍부한 투자 수익을 얻을 수 있습니다. 이러한 소셜 속성과 부의 암호를 결합한 혁신적인 모델은 사용자 참여 열정과 충성도를 크게 자극합니다. 사용자는 우수한 서비스를 누릴 수 있을 뿐만 아니라 지속적인 경제적 보상을 얻어 사회적 관계와 부의 깊은 결합을 실현할 수 있습니다.

종합적으로, Match 프로젝트는 AI 기술의 혁신 잠재력을 충분히 발휘하여 Web3 소셜 분야에서 소셜, 금융, 콘텐츠 창작이 통합된 새로운 생태계를 구축하였습니다. 이는 사용자에게 풍부한 가치 경험을 제공할 뿐만 아니라 프로젝트 자체의 장기 발전을 위한 견고한 기반을 마련합니다.

사용자 측면에서 보면, Match의 AI 구동 기능은 사용자가 관심 있는 콘텐츠와 우수한 투자 기회를 신속하게 발견하도록 도와줄 뿐만 아니라, 소셜 상호작용과 경제적 인센티브를 통해 사용자 충성도를 지속적으로 향상시킵니다. 사용자 가치를 중심으로 한 이러한 디자인 철학은 Match 커뮤니티의 지속적인 성장과 궁극적으로 모든 사람이 참여하는 팬 경제 시스템을 실현할 것입니다.

프로젝트 측면에서 보면, Match의 AI 기술은 플랫폼 운영 효율성을 높이고 비용 투자를 줄일 뿐만 아니라 SocialFi와 Meme 경제 등 혁신적인 응용 시나리오에 힘을 실어주어 지속적인 상업화 능력을 구축하였습니다. 이러한 선견지명의 기술적 이점은 Match가 치열한 Web3 경주에서 두각을 나타내고 산업의 새로운 방향을 이끌도록 도울 것입니다.

3. Match NFT 경매 진행 중

앞으로 Match는 선발 우위를 바탕으로 이러한 AI 응용을 더욱 완성하고 지속적으로 성능을 최적화하여 Web3 참여자에게 더 나은 서비스를 제공할 것입니다. 이는 Match 자체 및 그 참여자에게 좋은 발전 전망을 가져다줄 뿐만 아니라 Web3 생태계의 장기적인 번영을 도와 인류와 기계의 협동, 공동 발전을 실현할 것입니다.

현재 SocialFi 분야의 주요 응용의 시가총액은 모두 1억 달러 이상이며, FDV(어떤 면에서는 평가로 이해할 수 있음)는 10억 달러 이상입니다. 또한, AI 분야의 상위 응용의 시가총액은 모두 3억 달러 이상이며, WLD 유통 시가총액은 5.8억 달러, FDV는 무려 212억 달러에 달합니다. Meme 분야의 주요 프로젝트는 기본적으로 2억 달러 이상이며, 높은 경우 수십억 달러에 이릅니다. 세 가지 Buff가 겹쳐져 Match의 미래 가치는 최소 15억 달러 이상, 최고 200억 달러에서 300억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

Match의 두 가지 핵심 자산인 NFT와 RFG 토큰은 반드시 함께 상승할 것입니다. 특히, Match는 현재 NFT 경매 활동을 진행 중입니다.

백서에 따르면, Match에는 두 가지 자산 유형이 존재합니다: Match NFT와 RFG 토큰입니다. NFT 스테이킹 채굴은 초기 참여자가 RFG 토큰을 얻는 유일한 방법입니다. Match NFT는 세 가지 유형이 있으며, 각각 다른 채굴 가중치를 나타내며, 번호는 α, β, γ로, 채굴 가중치는 각각 1.1배, 1.2배, 1.3배입니다. γ의 채굴 가중치가 가장 높아 그 가치도 상대적으로 더 높습니다. 세 가지 유형의 발행량은 모두 15,000장으로 총 45,000장이 됩니다.

공정성을 고려하여, 그 중 90% (즉, 40,500장)는 Match의 독창적인 탈중앙화 영국식 경매를 통해 완전히 공정하게 사용자에게 배분됩니다. 완전히 무작위로 블라인드 경매로 진행되며, 입찰 금액에 따라 판매됩니다. 간단히 말해, 영국식 경매는 두 번째 회차의 시작 가격이 첫 번째 회차의 거래 가격에 의해 결정됩니다. 전체 경매는 총 10회로, 각 회차의 NFT 총 수량은 4,050장입니다.

현재 Match NFT 제7회 경매가 11월 7일에 시작됩니다. 앞서 6회 경매에서 누적 참여자는 23,000명을 초과하며, 총 거래 금액은 429만 달러에 달합니다.

특히 NFT의 가격도 첫 회의 70달러에서 259달러로 상승하여 270% 상승하였으며, 평균적으로 매회 30% 이상의 상승폭을 기록했습니다. 이러한 추세에 따르면, 마지막 회차 NFT의 바닥가는 740달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 첫 회 참여자가 보유한 NFT 자산의 가치가 710% 이상 증가하는 것입니다. 이 중에서 사용자가 보유한 것이 더 희귀한 γ 등급 NFT라면 그 가격도 일반 NFT보다 더 높고, 수익 증가폭도 더 클 것입니다.

많은 암호화 KOL들이 소셜 미디어에서 "자발적인 추천자"로 변신하여 자신의 추종자들에게 Match를 적극 추천하고 있습니다.

사용자에게는, 일찍 참여할수록 수익이 더 높습니다. 경험이 풍부한 암호화 투자자이든, 막 입장한 초보자이든, Match NFT는 우리 모두가 부의 새로운 기회를 여는 것을 함께 목격할 수 있는 귀중한 기회를 제공합니다.