Space 회고｜AINFT가 Web3 인프라로 AI 경험을 재구성하고 개방적이며 자율적인 생산성 진입점을 구축하다

시장에서는 변동성이 반복되고 서사도 순환하지만, 항상 확고한 논의 열기와 사용자 증가를 유지하는 분야가 있다. 그것은 바로 인공지능(AI)이다. 과거와 달리 현재의 AI 열풍은 개념의 화려함을 벗고 점차 실질적인 생산력으로 자리 잡고 있다. 점점 더 많은 사용자들이 AI를 활용해 작업을 보조하고, 영감을 얻으며, 일상 업무를 처리하기 시작하고 있다. 이는 기술의 성숙뿐만 아니라 AI가 "존경받는 존재"에서 "사용되는 존재"로 변화하고 있음을 의미한다. 그러나 기술의 실제 적용은 항상 높은 비용, 모델 선택의 어려움 등 여러 장벽을 동반하여 일반 사용자들이 경험하는 데 여러 가지 장애물에 직면하게 한다.

이러한 배경 속에서 AINFT는 Web3의 기반 시설을 활용하여 이러한 문제에 대응하고 AI 집합 플랫폼을 공식 출시했다. 그것은 거대한 파괴적 이야기를 하지 않고, 더 구체적인 사명에 집중한다: 어떻게 메커니즘과 경험의 혁신을 통해 강력한 AI 능력을 번거로운 제약에서 벗어나게 하고, 더 통제 가능하고, 더 매끄럽고, 신뢰할 수 있는 일상적인 동반자로 전환하여 개방적이고 자율적인 새로운 생태계를 형성할 수 있을까.

이에 따라 "일반 사용자가 AI를 어떻게 잘 활용할 수 있을까"에 초점을 맞춘 논의가 시작되었다. 이번 X Space 원탁 회의는 손오공 생태계와 AINFT가 공동 주최하며, 일반 사용자의 관점에서 업계 KOL을 초청하여 AI가 왜 변동 시장에서 다시 주선이 되었는지, 그리고 AINFT가 "지갑이 계좌"가 되고, 무료 체험, 다중 모델 통합 및 체인 상 소액 결제와 같은 혁신 메커니즘을 통해 AI 도구의 "즉시 사용 가능"이라는 보편적 비전을 어떻게 실현하는지를 논의했다. 다음은 이번 대화의 멋진 회고이다.

자본 서사에서 가치 응용으로: 왜 AI가 변동 시장에서 주선의 흐름을 개척할 수 있었는가?

최근 시장 전체 감정이 조심스러워지고 자금이 압박을 받는 배경 속에서 AI 섹터에 대한 관심은 오히려 증가하고 있다. 여러 게스트들은 이 현상의 핵심 논리를 다양한 각도에서 분석하며, 이는 단순한 시장의 투기적 순환이 아니라 더 깊은 구조적 변화에 의해 주도되고 있다고 일반적으로 생각하고 있다.

우선, 시장의 관심도 측면에서 AI의 "확실성"이 "상상 공간"을 대체했다. 여러 게스트들은 현재 시장 환경이 "가짜를 제거하고 진짜를 남기는" 과정을 겪고 있다고 지적했다. 미스 씨는 단순히 서사에 의존하는 프로젝트는 지속하기 어렵고, AI는 기업의 비용 절감과 효율 증대의 실질적인 가능성과 회복력을 보여주어 주기적으로 가치의 기준점이 되었다고 말했다. 안나탕위안은 사용자 측에서 중요한 증거를 제공하며, AI는 이미 방대한 실제 사용자 기반을 보유하고 있으며, 학습에서 작업에 이르는 일상적인 장면에 깊이 통합되어 있다고 강조했다. 시장의 선택은 점점 더 현실적이 되어가고 있으며, 자금은 자연스럽게 "독립적으로 혈액을 생성"할 수 있는 분야로 흐르고 있다.

코인계의 피터와 먹물도 자금 논리에서 보충하며, 그들은 불황과 호황에 관계없이 자금은 항상 가장 창의적인 방향을 추구한다고 말했다. AI는 장기 가치를 추구하는 "스마트 자금"을 끌어들였고, 주요 기관의 투자 동향과 소비자 AI 제품의 인기는 시장이 AI 분야에 장기적으로 배치할 수 있는 신뢰를 강화했다.

트랙 자체에 집중하여 게스트들은 이전 서사와 비교했을 때 본질적인 차이를 세 가지로 요약했다:

"단일 도구"에서 "작업 흐름"으로: 게스트 하이세븐은 "AI를 보는 것"에서 "AI를 사용하는 것"으로의 전환을 정확히 요약했다. AI는 더 이상 별도로 열어야 하는 앱이 아니라, 전기와 수도처럼 다양한 소프트웨어와 프로세스에 내장되어 있다.

"모델 경쟁"에서 "생태 통합"으로: 미스 씨는 산업이 인프라화 및 프로토콜화로 발전하고 있으며, MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)와 같은 표준이 AI 모델과 Web3 도구를 레고처럼 조합할 수 있게 해 생태계의 조합 가능성을 크게 향상시킨다고 지적했다. 먹물도 강조했다: "AI 기능의 집중화와 플랫폼화는 명백한 추세이며, 사용자가 필요로 하는 것은 여러 개의 고립된 도구가 아니라 다중 모드 작업을 처리할 수 있는 통합 플랫폼이다."

"투기 대상"에서 "가치 창출"로: 니우이는 논의 중 AI의 "돈 버는 방식"이 변했다고 언급하며, 시장의 관심이 토큰 가격에서 실제로 생산성을 창출하고 작업 주기를 단축할 수 있는지로 이동했다고 말했다. AI 작문, 프로그래밍, 디자인 및 금융 분석의 실제 응용은 그것이 측정 가능한 투자 수익을 제공하는 생산성 파트너가 되게 했다.

종합적으로 볼 때, 이번 AI의 부흥은 "개념 서사"에서 "응용 실현"으로의 중요한 도약을 이룬 데 그 핵심이 있다. 그것은 투자할 가치가 있는 트랙일 뿐만 아니라 작업 흐름과 비즈니스 모델을 재구성하는 실제 도구가 되고 있다. 이러한 "응용 확실성"은 복잡한 시장 환경에서 독특하고 확고한 매력을 형성한다.

집합 진입, 체인 상 결제: AINFT가 Web3로 AI 무결점 경험을 구축하다

AI 능력이 점점 강력해짐에 따라 일반 사용자와의 간극은 여전히 뚜렷하다: 복잡한 등록, 경직된 구독, 분산된 도구 및 불안한 결제 프로세스. 논의 중 하이세븐은 자신의 깊은 경험을 바탕으로 이러한 문제를 정확히 분석하고 AINFT AI 집합 플랫폼이 제공하는 실용적인 해결책을 공유했다.

우선, "입문이 어렵고" "결정 비용이 높다"는 문제다. 하이세븐은 전통적인 AI 서비스가 사용자가 이메일 등록, 비밀번호 관리 및 해외 결제를 반복해야 하며, 절차가 복잡해 많은 잠재 사용자들을 포기하게 만든다고 지적했다. AINFT AI 집합 플랫폼은 로그인 경험을 근본적으로 재구성하여 Web3 지갑(예: TronLink)을 통해 "원클릭 서명"을 실현하여 복잡함을 단순화했다. 동시에,** 플랫폼은 여러 주요 대모델을 원스톱으로 통합하여 사용자가 여러 웹사이트와 애플리케이션 간에 반복적으로 전환할 필요 없이 통합된 인터페이스에서 자유롭게 전환하고 상호 협력할 수 있도록 하여 모델 선택 및 시행착오의 숨은 비용을 크게 줄였다.**

이러한 변화의 의미는 단순한 작업 단계의 간소화에 그치지 않는다. 본질적으로 사용자를 "도구를 찾고 전환하는" 번거로운 관리에서 해방시켜 작업 흐름을 연속적이고 집중적으로 유지할 수 있게 한다. 창의적인 작업이 문서 생성에서 이미지 제작으로, 또는 코드 작성에서 데이터 분석으로 전환될 때, 사용자는 사고를 중단하거나 플랫폼을 전환할 필요 없이 동일한 장면에서 가장 적합한 AI 능력을 원활하게 호출할 수 있다. 이러한 매끄럽고 작업 중심의 경험은 AI가 "고립된 기능"에서 진정한 "생산성 파이프라인"으로 전환하는 데 중요한 단계이다.

둘째, "결제 모델이 유연하지 않다"와 "결제 장벽이 높다"는 핵심 문제다. 전통적인 AI 서비스는 월별 또는 연간 구독을 많이 사용하며, 이는 사용자가 불확실하거나 저빈도의 사용 요구에 대해 미리 고정된 주기의 비용을 지불해야 하므로 자금의 유휴 및 낭비를 초래하기 쉽다. AINFT AI 집합 플랫폼은 이에 대한 중요한 혁신을 이루었다:

1. "먼저 사용하고 나중에 구매"의 경험 설계: 신규 사용자가 등록하면 100만 무료 포인트를 제공하여 사용자가 각 기능을 충분히 탐색할 수 있도록 하여 즉각적인 결제 결정을 요구하지 않는다.

2. "사용한 만큼 지불"의 유연한 결제: 플랫폼은 TRON 체인 상의 다양한 자산(예: USDT, TRX 및 특정 NFT)을 소액 결제에 지원하여 진정으로 "사용한 만큼 지불"을 실현한다. 이러한 방식은 AI 도구의 고빈도, 분산된 사용 습관에 부합하여 장기 구독의 묶음 및 낭비에서 완전히 벗어난다. 사용자가 NFT로 충전하면 추가로 20%의 포인트 보너스를 받을 수 있다.

AINFT의 실천은 그 핵심 장점이 단일 모델의 성능 극대화를 추구하는 것이 아니라 제품 메커니즘과 Web3 결제 능력의 결합을 통해 사용자 경험 프로세스를 재구성하는 데 있음을 보여준다. 그것은 강력한 AI 능력이 번거로운 제약에서 벗어나 손쉽게 접근할 수 있도록 하는 데 전념하고 있다. 이는 AI 서비스가 "모델 중심"에서 "사용자 프로세스 중심"으로의 중요한 전환을 나타내며, 기술이 사람의 습관에 진정으로 적응하게 하고, 그 반대가 되지 않도록 한다. 사용자에게는 마찰 없는 출발점을 제공하며, 여기서부터 AI는 더 이상 "사용해야 하는" 도구가 아니라 자연스럽게 연장된 사고와 생산성 인터페이스가 된다.