Web3가 아프지만, 해독제는 AI가 아니다

저자：Zhou, ChainCatcher

지난 1년 동안 AI 기술의 돌파 속도는 예상보다 훨씬 빨랐습니다. GPT-4o부터 각종 AI Agent 도구의 출현까지, 몇 달마다 새로운 능력의 경계가 무너졌습니다.

특히 OpenClaw와 같은 차세대 AI Agent 제품의 폭발적인 인기는 많은 암호화폐 종사자들에게 AI가 자신의 업무 경계에 이미 닿기 시작했음을 실감하게 했습니다.

그래서 "AI 불안"이 암호화폐 업계에 퍼지기 시작했습니다.

거시적 전략에서 미시적 작업 방식까지, 주요 기관에서 1선 종사자까지, 많은 암호화폐 프로젝트와 종사자들이 자신들의 가치와 작업 방식을 다시 검토하기 시작했습니다------자신이 하는 일이 대체될 수 있을까? 이 산업에 미래가 있을까? 이러한 질문들은 지난 1년 동안 반복적으로 제기되었습니다.

1. 프로젝트와 기관들이 먼저 당황했다

제품 대응

AI Agent가 직접 키보드와 마우스를 제어하고 컴퓨터에서 작업을 수행할 수 있게 되면, 사용자는 앞으로 AI를 통해 직접 체인 상의 작업을 완료할 수 있으며, 거래소나 지갑을 열 필요가 전혀 없습니다. 그렇다면 거래소의 진입 가치는 어디에 나타날까요?

이번 달 초, OKX, 바이낸스, Coinbase 등 주요 거래소들이 AI 제품 배치에 대해 집중적으로 발표했습니다.

그중 OKX는 Onchain OS AI 업그레이드를 출시하여 AI Agent가 60개 이상의 블록체인과 500개 이상의 탈중앙화 거래소에서 자율적으로 운영될 수 있도록 지원했습니다; 바이낸스는 각 AI Agent에 바이낸스급 두뇌를 제공하여 거래소 수준의 거래 지능을 AI Agent에 직접 내장하겠다고 발표했습니다; Coinbase는 AI 자율 작동을 위한 Agentic Wallet을 출시했습니다.

이러한 조치 뒤의 논리는 간단합니다: 사용자가 AI로 작업할 수 있지만, 기본 인프라가 여전히 내 손에 있다면 진입점도 여전히 내 손에 있습니다.

하지만, 떠들썩한 분위기와는 달리 실제 데이터는 훨씬 차분합니다.

a16z 보고서에 따르면, 이전에 보도된 데이터는 AI 에이전트가 30일 내에 2400만 달러의 결제를 완료했다고 하지만, 독립 검증 후 실제 금액은 약 160만 달러로, 거의 15배가 줄어들었습니다.

이는 AI Agent의 체인 상 결제 규모가 현재 외부에서 그려진 것만큼 크지 않으며, 더 많은 것은 감정과 서사가 실제 데이터보다 앞서 나가고 있음을 보여줍니다.

Inception Capital의 창립자 David Gan은 ChainCatcher와의 인터뷰에서 모든 AI가 Crypto를 필요로 하는 것은 아니며, 오늘날 대부분의 AI 응용 프로그램은 본질적으로 정보 처리, 콘텐츠 생성 및 작업 흐름 효율화에 집중하고 있다고 말했습니다. 그러나 AI Agent가 말하는 것에서 행동하는 것으로 전환되어 서비스 호출, 예산 관리, 거래 시작, 결제를 완료하게 되면, Crypto는 선택 사항에서 점차 인프라로 변할 것입니다.

인력 축소

올해 2월, 핀테크 회사 Block은 약 4000명을 해고했으며, CEO Jack Dorsey는 이전에 해고 결정이 잘못되었을 수 있다고 인정하고 AI 기술의 빠른 발전이 6000명 규모의 팀 재편성을 촉진했다고 밝혔습니다. 하지만 예상치 못한 일이 빠르게 일어났고, 한 달 후 Block은 문서 오류와 인프라 직무 인력 부족으로 일부 직원을 조용히 재소환했습니다.

암호화폐 산업 내부도 예외가 아닙니다. 최근, Crypto.com이 약 12%의 직무를 축소하고 기업 AI 통합을 추진한다고 발표했습니다; Gemini 직원 규모는 연초 해고 이후 약 30% 줄어들었으며, AI 도구를 도입하여 생산성을 높이고 있습니다; Algorand 재단은 약 25%의 직원을 축소한다고 발표했으며, Messari도 인력 최적화를 발표했습니다.

AI 대체의 바람은 이제 기술 분야를 넘어 암호화폐 산업에 실질적으로 영향을 미치고 있습니다. AI 도구의 강제 도입, 채용 규모 축소, 직무 필요성 재평가는 이미 테이블에 올라와 있습니다.

하지만, 더 객관적인 관점도 있습니다. 암호화폐 종사자 Forest Bai는 ChainCatcher에 대해 해고는 불황과 AI 사용의 이중 영향을 받았으며, 기업주에게 AI가 가져오는 비용 대비 이익 비율이 사람보다 낮아질 때 대체가 발생한다고 말했습니다. 이 논리는 LLM이 등장하기 전부터 존재해왔습니다.

2. 개인 종사자의 불안, 더 깊이 숨겨져 있다

거래소의 불안은 제품 조치로 가릴 수 있지만, 개인 종사자에게는 이제 AI 도구 없이 시대에 뒤떨어진 것처럼 느껴집니다.

CZ는 트위터에 "OpenClaw를 설치하면 아무것도 할 필요가 없다"고 주장하며, 이후 모든 시간을 아무것도 할 수 없는 그 로브스터를 조정하는 데 보냈다고 자조했습니다.

이 자조는 광범위한 공감을 불러일으켰고, 한 암호화폐 빌더는 비기술 출신의 사람들이 OpenClaw를 다룰 기회가 거의 없으며, 조정 난이도가 매우 높다고 솔직하게 말했습니다.

일반 종사자에게는 필요한 데이터 호출 및 기술 모듈을 구성하는 것만으로도 이미 대부분의 사람들을 포기하게 만들 정도로 높은 장벽이 있습니다. 떠들썩한 분위기는 사실이지만, 실제로 실행 가능한 장면은 현재 소수의 사람들의 게임입니다.

더 깊은 불안은 이미 떠난 사람들에게서 옵니다.

지난 2년 동안, 암호화폐 업계에서 가장 똑똑하고 불안한 사람들이 AI 세계에 나타났습니다.

• OpenSea 공동 창립자 Alex Atallah은 OpenRouter를 설립하여 암호화폐 산업에서 쌓은 통합 사고를 AI 인프라로 직접 이전했습니다.
• FTX Future Fund의 핵심 멤버 Leopold Aschenbrenner는 현재 수십억 달러 규모의 AI 투자 기금을 관리하며 전력 인프라, 반도체 및 컴퓨팅 센터에 전문적으로 투자하고 있습니다.
• FTX Future Fund 출신의 Avital Balwit는 현재 Anthropic CEO Dario Amodei의 비서실장으로, 회사 최고 경영진의 전략적 결정에 참여하고 있습니다.

이들의 이탈은 암호화폐가 실패했기 때문이 아닙니다. 또는 암호화폐는 그들의 훈련 캠프였으며, 위험에 대한 감각, 권력 구조에 대한 민감성, 높은 불확실성 환경에서 판단하는 능력을 제공했습니다. 그들은 이러한 능력을 가지고 더 큰 전장으로 나아갔습니다.

남아 있는 사람들에게는 AI에 의해 대체될 것이라는 불안보다 더 무력한 딜레마가 있습니다. 유명한 암호화폐 KOL 0xSun은 대다수의 일반인에게 AI 산업이 번창하는 것과 산업의 혜택을 누릴 수 있는 것은 큰 관계가 없다고 솔직하게 말했습니다. 대부분의 사람들은 수리 능력, 교육, 성장 경험 등의 이유로 AI 산업에 진입할 수 없습니다.

Forest Bai는 현재 암호화폐 종사자의 불안이 시장 가격의 지속적인 하락에서 비롯된 것이지 단순히 새로운 기술의 파괴 때문이 아니라고 지적했습니다. 또 다른 암호화폐 KOL은 AI 시대의 핵심 능력이 생산성에서 의사결정력으로 변화할 것이며, AI가 대체하는 것은 사람이 아니라 이미 표준화, 복제, 자동화될 수 있는 부분이라고 제안했습니다. 남아 있는 사람들은 아마도 이 산업에서 자신의 위치를 재정의할 기회를 가질 수 있습니다.

3. 서사적 딜레마는 현실적이지만, AI는 해답이 아니다

전체 암호화폐 업계의 AI에 대한 반응은 하나의 공통된 전제를 가지고 있습니다: Crypto는 AI가 서사를 구해야 한다. 이 논리는 이해할 수 있지만, 깊이 있는 검증을 견디지 못합니다.

새로운 서사로 오래된 문제를 가리다

암호화폐 산업의 지난 2년 동안의 서사적 딜레마는 현실적입니다. Web3의 비전은 크지만 남아 있는 사용자 규모는 항상 제한적이며, DeFi는 전통 금융 산업의 변화를 계속 진행 중이고, NFT의 창작자 경제 거품은 터졌으며, 메타버스는 일찍이 식었습니다.

각 서사가 침묵한 후, 산업은 새로운 이야기를 찾아야 하며, 이번에는 AI가 그 역할을 맡았습니다.

David Gan은 많은 프로젝트가 전형적인 실수를 범한다고 지적하며, 먼저 AI와 Crypto가 반드시 결합해야 한다고 가정한 후, 그 결합에 대한 장면을 찾으려고 한다고 말했습니다. 진정으로 좋은 프로젝트는 어느 한 쪽을 제거해도 제품 가치가 명확히 감소하는 것이며, 이 기준은 매우 높습니다.

탈중앙화 AI 컴퓨팅 네트워크 Gonka의 공동 창립자 David와 Daniil Liberman은 ChainCatcher와의 인터뷰에서 대부분의 프로젝트가 서사나 토큰 경제 측면에서 AI를 통합하려고 하며, 인프라 측면에서 통합하려고 하지 않는다고 밝혔습니다. 진정한 도전은 AI를 암호화폐에 추가하는 것이 아니라, 개방적이고 확장 가능한 계산 자원 접근을 제공할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.

AI 인프라 Axis Robotics의 CEO Chris Feng은 ChainCatcher와의 인터뷰에서 제품에 AI 레이블을 붙이는 것은 본질적으로 감정적 이익을 쫓는 것이지 실제 문제를 해결하는 것이 아니며, 중요한 분수령은 단 하나라고 덧붙였습니다: 당신이 현실 세계의 문제를 해결하고 있는가.

암호화폐 산업의 진정한 문제는 서사가 충분히 좋지 않아서가 아니라, 실제 응용 장면이 너무 적고, 사용자를 유지하지 못해 지속 가능한 상업적 가치를 창출하지 못하는 것입니다.

AI는 이 점을 바꿀 수 없습니다. 거래소가 AI 기능을 도입한다고 해서 더 많은 사람들이 암호화폐가 필요해지지는 않으며; 프로젝트가 AI 레이블을 붙인다고 해서 체인 상의 활동이 실제로 활성화되지는 않습니다.

AI와 Crypto의 진정한 교차점은 어디인가?

물론, AI와 Crypto의 진정한 교차점을 진지하게 고민하는 사람들도 있습니다.

AI Agent가 대화에서 실행으로 넘어가면서 자율 결제와 체인 상 결제가 필요해지며, 전통 금융 시스템의 계좌 체계와 KYC 프로세스는 적합하지 않습니다. 스테이블코인과 프로그래머블 계약은 이 장면에서 실제로 사용될 수 있습니다.

Chris Feng은 Agent가 자율 결제 능력, 검증 가능한 신원, 추적 가능한 작업 로그를 필요로 하며, 이러한 것들은 전통적인 Web2 시스템에서 자연스러운 해결책이 없다고 생각하며, Crypto가 이 부분을 보완한다고 말했습니다.

이러한 추세는 데이터에서 나타나고 있으며, AI 에이전트의 결제 수요 증가에 따라 USDC 공급량이 역사적 정점에 가까운 수준으로 반등하고, 조정 후 거래량이 전년 대비 90% 이상 증가하며, 점점 더 암호화폐 거래 외의 장면에서도 사용되고 있습니다. 동시에 Stripe, Cloudflare, Google도 각자의 AI 에이전트 프로토콜에 체인 상 결제 표준을 통합했습니다.

AI 분야에서 오랫동안 연구해온 Bill Sun은 ChainCatcher와의 인터뷰에서 Circle의 진정한 경쟁자는 USDT가 아니라 Stripe여야 하며, 금융 분야에서는 전략적 가치를 진지하게 다루는 회사가 필요하다고 말했습니다. 그는 암호화폐 산업이 지난 몇 년 동안 단기 소매 거래와 투기에 지나치게 집중하여 많은 의미 있는 개발 에너지를 낭비했으며, 이러한 에너지는 진정으로 가치 있는 일에 사용되어야 했다고 언급했습니다.

체인 상 결제라는 방향은 현실적이지만, 그것이 해결하는 것은 AI의 문제이지 암호화폐의 문제가 아닐 수 있습니다. Forest Bai가 말했듯이, AI 결제 경로로서 스테이블코인을 인정하더라도 현재 비율은 매우 작으며, 스테이블코인과 블록체인 결제 네트워크는 이미 존재하는 인프라로, 반드시 새로운 것이 필요하지는 않습니다.

David Gan은 AI가 Crypto에 제공하는 가치는 산업에 또 다른 인기 있는 레이블을 제공하는 것이 아니라, 체인이 진정으로 소프트웨어, 기계 및 자동화 실행을 위해 서비스할 수 있는 기회를 제공하는 것이라고 말했습니다.

만약 산업이 이 기회를 통해 진정으로 기계 경제와 개방 네트워크 협력의 기반으로 들어갈 수 있다면, 이는 구조적 기회가 될 것입니다; 만약 단순히 AI를 새로운 서사로 삼아 기존 모델에 붙인다면, 그것은 빠르게 과거 몇 차례의 서사처럼 식을 것입니다.

결론

결국, 암호화폐 업계의 AI 불안은 서사가 고갈된 산업이 외부 충격을 받은 후의 스트레스 반응입니다. 불안은 현실적이지만, AI는 해답이 아닙니다.

지난 몇 년 동안, 각 대서사가 무너진 후 암호화폐 산업은 같은 방식으로 자가 치유해왔습니다: 새로운 이야기를 찾고, 새로운 개념을 만들고, 새로운 사람들을 끌어들이는 것입니다.

이번에도 예외는 아니며, 거래소들은 AI 기능을 집중적으로 출시하고, 종사자들은 로브스터를 평가하며, 프로젝트들은 레이블을 붙이기 위해 경쟁하고 있습니다. 그러나 떠들썩한 분위기 뒤에는 여전히 답이 없습니다: 체인 상 세계가 실제 사용자에게 어떤 문제를 해결할 수 있을까요?

이 질문은 아마도 AI가 대답할 수 없을 것입니다.