Binance Research：AI+Crypto 최신 데이터 및 발전

원문 제목：《AI × Crypto：Latest Data and Developments》
원문 출처：JieXuan Chua, CFA，Binance Research
원문 번역：Kate, 화성 금융

요점

• 지난 몇 개월 동안 인공지능(「AI」)에 대한 관심이 증가했으며, 이는 구글 검색 트렌드와 AI 관련 토큰 가격 급등에서 확인할 수 있습니다.

• 2023년에는 AI 관련 웹3 프로젝트의 자금이 급증하여 2.98억 달러에 달했습니다. 이는 2016년부터 2022년까지 AI 프로젝트의 총 자금 조달액(1.485억 달러)보다도 많습니다.

• AI 관련 토큰은 2023년에 전반적으로 좋은 성과를 보였으며, 시가총액 기준 상위 5개 AI 토큰의 성과는 BTC와 ETH를 명확히 초과하며, 2023년의 상승폭은 200%에서 650%에 이릅니다.

• 우리는 AI와 암호화폐의 융합에서 발생한 여러 트렌드와 실제 사례를 관찰했습니다. 분산형 물리적 인프라 네트워크(「DePIN」)의 성장 촉진부터 소비자 지향의 더 상호작용적인 애플리케이션 생성까지, 본 보고서에서는 주목할 만한 몇 가지 발전을 강조합니다.

소개

2023년은 인공지능(「AI」)의 이정표가 되었으며, AI의 혁신적인 힘이 더욱 분명해졌습니다. 특히 OpenAI의 ChatGPT, 구글의 Bard, 마이크로소프트의 Bing Chat과 같은 AI 챗봇의 광범위한 사용이 두드러집니다. ChatGPT는 특히 AI의 잠재력을 강조하며, 단 2개월 만에 1억 사용자라는 이정표를 달성했습니다.

이 성과는 TikTok과 YouTube와 같은 주요 소셜 미디어 플랫폼을 초월했습니다.

그림 1：ChatGPT는 출시 2개월 만에 1억 사용자를 확보하며 가장 빠르게 성장하는 애플리케이션 중 하나입니다.

자료 출처：demandsage、Binance 연구소

더 중요한 것은 AI가 실제 사례에서든 AI 관련 토큰에 대한 높은 관심에서든 암호화 분야를 재편하고 있다는 점입니다. 이 두 가지 혁신적인 기술의 융합은 업계에서 빠르게 두드러진 주제가 되었습니다. 이전 보고서를 바탕으로 암호화 분야에서 AI의 사용 사례를 밝혀내고, 우리는 현재 변화하는 이 패턴을 재조명합니다. 최근 이 분야에 대한 관심이 다시 불붙은 만큼, 현재 시장 상황을 살펴보고 새로운 발전을 연구하겠습니다.

시장 상황

2023년에는 대중의 AI에 대한 관심이 크게 증가했으며, 구글의 전 세계「AI」검색량이 현저히 증가한 것이 그 증거입니다. 이러한 높은 관심은 대중이 AI 관련 주제에 점점 더 많이 참여하고 있음을 나타냅니다. 이러한 급증은 AI 챗봇의 보급, 새로운 AI 도구의 출시, 그리고 미디어 보도와 AI에 대한 이해 욕구의 증가에 크게 기인합니다.

그림 2：2023년 구글의 AI 검색 관심이 크게 상승하여「암호화」와「비트코인」을 크게 초과했습니다.

자료 출처：구글 트렌드，바이낸스 연구소，截至 2023년 12월 31일
참고：숫자는 주어진 지역과 시간의 차트에서 최고점에 대한 검색 관심을 나타냅니다.

반면에「암호화」에 대한 검색 관심은 연중 상대적으로 안정적으로 유지되었습니다. 1월부터 5월까지는 약간의 하락세를 보였고, 이후 일정 기간 안정세를 유지하다가 연말에 약간 상승했습니다.「비트코인」의 검색 트렌드는「암호화」의 검색 트렌드를 반영하지만, 변동성이 더 뚜렷합니다. 비트코인에 대한 관심의 변동은 Ordinals/BRC-20, 잠재적인 현물 ETF, 그리고 2024년 비트코인 반감기와 같은 여러 인기 주제와 관련이 있을 수 있습니다. 이러한 사건들은 비트코인 가격을 상승시키고 대중의 관심을 다시 불러일으켰습니다.

전반적으로 검색 트렌드는 AI에 대한 관심이 증가하는 것과 비트코인 및 암호화폐에 대한 상대적으로 안정적인 관심 사이의 뚜렷한 차이를 드러내며, 이는 AI가 점점 더 빠른 속도로 대중의 주목을 끌고 있음을 나타내며, 현재까지는 관심이 줄어들 조짐이 보이지 않습니다.

투자자의 높은 관심

AI 산업은 2023년 투자자 관심에서도 강력한 성과를 보였습니다. 자금 조달 금액이 전반적으로 감소했음에도 불구하고, AI는 미국 스타트업 자금 조달에서 230%의 상대적 증가를 보이며 약 26%를 차지했습니다. 이러한 성장은 AI와 비AI 분야 모두 자금 저조를 겪고 있는 상황에서 발생했습니다. 그러나 전체 시장과 비교할 때 AI는 특별한 탄력성을 보였습니다.

그림 3：2023년 AI는 미국 스타트업 자금 조달에서 두 배로 증가했습니다*

자료 출처：Crunchbase, Binance 연구소，截至 2023년 8월 29일
*참고：2023년 최신 데이터는 아직 발표되지 않았습니다. 독자는 분석 해석 시 이 제한을 고려해야 합니다.

2022년과 비교할 때 비AI 분야의 절대 자금은 65% 감소했지만, AI 분야의 자금 감소폭은 상대적으로 적어 6%에 불과했습니다.

또한 자금 조달 라운드를 고려할 때 비AI 산업은 55% 감소했으며, AI 분야는 45% 감소했습니다. AI 자금 조달과 자금 조달 라운드의 상대적으로 작은 감소는 2021년 정점 이후 자금 조달 금액이 전반적으로 감소하는 추세에도 불구하고, 투자자들이 AI 애플리케이션에 대한 관심을 여전히 상대적으로 높게 유지하고 있음을 나타냅니다. 이는 AI 기술과 애플리케이션의 장기적인 잠재력과 실행 가능성에 대한 지속적인 신념을 나타낼 수 있습니다.

또한, 웹3의 AI 부문은 2023년에 자금 측면에서 폭발적인 성장을 경험했습니다. Rootdata의 데이터에 따르면, 2016년부터 2022년까지 AI 프로젝트의 총 자금 조달액은 1.485억 달러였으며, 2023년의 자금 조달액은 2.98억 달러에 달했습니다. 2023년의 이 숫자는 이전 7년 동안의 총 자금의 두 배로, AI의 매력이 급증했음을 반영합니다.

그림 4：2023년 AI 프로젝트의 자금은 2.98억 달러로, 웹3 프로젝트 총 자금의 3.7%를 차지합니다.

자료 출처：Rootdata，Binance 연구소，截至 2023년 12월 31일

웹3 분야의 다른 분야와 비교할 때, 2023년 AI 프로젝트의 자금은 2.98억 달러로 7위에 올라 NFT의 2.93억 달러와 DAO의 4200만 달러를 초과했습니다. 이 자금은 2023년 웹3 프로젝트 총 자금의 약 3.7%를 차지합니다. 비록 3.7%가 적어 보일 수 있지만, AI가 2023년에야 본격적으로 주목받기 시작했다는 점을 고려할 때, 이 상당한 자금 증가가 해당 산업의 인식과 가치를 더욱 부각시킵니다.

강력한 성과

가격 측면에서 AI 토큰의 성과는 전체 시장보다 우수하며, 지난 분기와 1년 동안 크게 상승했습니다. 해당 산업에 대한 관심 증가가 AI 관련 토큰의 강력한 가격 성과를 촉진했습니다.

그림 5：지난 3개월 동안 AI 토큰은 두 번째로 좋은 성과를 기록한 카테고리로 평가되었습니다.

출처：Dune Analytics (@cryptokoryo_research)，截至 2023년 1월 2일，AI 토큰 포함：AGIX, CTXC, FET, OCEAN, ORAI, RNDR

Dune 대시보드에서 다양한 내러티브/부문의 대표 토큰 성과를 집계한 결과, AI 토큰은 지난 3개월 동안 두 번째로 좋은 성과를 기록했습니다. 초기 대시보드에는 MEME 코인이 포함되어 있었지만, 상대적으로 낮은 시가총액으로 인해 불균형한 비율의 성과 수익을 초래하므로 분석에서 제외했습니다.

시가총액 기준 상위 5개 AI 토큰을 BTC와 ETH와 비교할 때, AI 토큰이 2023년에 주요 토큰보다 명확히 우수한 성과를 보였다는 것이 분명합니다.

이 AI 코인의 연간 성과는 200%에서 최대 650%에 이릅니다. 반면 BTC는 연말에 150% 상승했으며, ETH는 44% 상승했습니다.

그러나 중요한 점은 이러한 AI 토큰과 비교할 때 BTC와 ETH의 시가총액이 훨씬 크다는 것입니다. 따라서 BTC와 ETH의 비율적 수익이 적은 것은 자연스러운 일입니다. 이러한 비교는 최근 몇 개월 동안 AI 토큰의 강력한 성과와 증가하는 끌림을 강조하기 위한 것입니다.

그림 6：2023년 시가총액 기준 상위 5개 AI 토큰의 성과는 BTC와 ETH를 명확히 초과하며, 상승폭은 200%에서 최대 650%에 이릅니다.

자료 출처：CoinMarketCap，Binance 연구소，截至 2023년 12월 31일

전반적으로 AI는 엄청난 매력을 얻었습니다. AI 애플리케이션의 채택은 가속화되고 있으며, 투자자와 소액 투자자의 지속적인 관심을 끌고 있습니다. 또한 AI 토큰의 성과는 계속해서 강력합니다. 이러한 트렌드 외에도 논의할 가치가 있는 새로운 AI x 암호화 혁신이 있으며, 다음 섹션에서 자세히 설명하겠습니다.

AI x Crypto 발전

인공지능에 대한 관심 급증은 AI 관련 암호화 애플리케이션의 성장을 촉진하여 이 분야의 지속적인 혁신을 위한 길을 열었습니다. 본 섹션에서는 인공지능과 암호화 기술의 융합에서 발생한 몇 가지 트렌드와 실제 사례를 깊이 탐구합니다. 분산형 물리적 인프라 네트워크(「DePIN」)의 성장 촉진부터 소비자 지향의 더 상호작용적인 애플리케이션 생성까지, 우리는 이 분야에서 주목할 만한 몇 가지 발전을 강조합니다.

AI x DePIN

대형 언어 모델, 딥러닝 및 다양한 인공지능 애플리케이션은 그래픽 처리 장치(「GPU」)의 계산 능력에 크게 의존합니다. 그러나 지난 1년 동안 AI에 대한 관심 급증으로 인해 GPU에 대한 수요가 폭발적으로 증가하여 칩 부족 현상이 발생했습니다. GPU를 편리하게 사용할 수 없다면, 높은 계산 비용은 AI 관련 연구를 수행하는 연구자와 스타트업에게 큰 부담이 될 수 있습니다. 이때 분산형 컴퓨팅 네트워크(DePIN의 하위 집합)가 작용합니다. 이들은 중앙 집중식 클라우드 제공업체와 하드웨어 제조업체가 주도하는 기존 솔루션에 대한 대안을 제공합니다. 따라서 우리는 GPU 수요에 의해 촉진된 이 산업의 강력한 성장을 목격하고 있습니다.

GPU가 항상 100% 용량으로 작동하지 않는 점을 고려할 때, 분산형 컴퓨팅 네트워크는 여유 계산 능력을 가진 사람들을 필요로 하는 사람들과 연결하려고 합니다. 이는 공급자가 구매자로부터 보상을 받을 수 있는 양면 시장을 구축함으로써 이루어집니다. 이러한 네트워크의 예로는 Akash, Render, Gensyn 및 io.net 등이 있습니다. 또한, 분산형 컴퓨팅 네트워크의 가격도 경쟁력이 있으며, 공급자가 네트워크에 계산 능력을 제공하는 데 추가 비용이 발생하지 않습니다.

그림 7：분산형 컴퓨팅 네트워크의 가격은 경쟁력이 있습니다.

자료 출처：Cloudmos，截至 2024년 1월 2일
참고：가격은 1개의 CPU, 1GB RAM 및 1GB 디스크에 대한 것입니다.

실제 문제에 대한 잠재적 솔루션을 제공함으로써, 분산형 컴퓨팅 네트워크는 AI 성장의 물결을 타고 있으며, 플랫폼에서의 활동이 점점 더 많아지고 있습니다.

그림 8：Render Network에서의 렌더링 장면 수가 2023년에 증가했습니다.

자료 출처：Dune Analytics (@lviswang)，截至 2023년 12월 31일

그림 9：2023년 4분기, Akash 네트워크의 활성 임대가 급증했습니다.

자료 출처：Cloudmos，截至 2024년 1월 3일

AI x 제로 지식

스마트 계약은 코드 기반의 자동화 기능 덕분에 효율성으로 유명합니다. 그러나 그들이 미리 정의된 특성으로 인해 예기치 않은 복잡한 상황에서 적응력이 부족할 수 있습니다. 이때 AI의 하위 분야인 머신 러닝(ML)이 큰 개선을 제공할 수 있습니다. 머신 러닝 모델은 방대한 데이터 세트로 훈련되어 학습하고 적응하며 매우 정확한 예측을 할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 모델을 스마트 계약에 통합하면 광범위한 적응성과 유연성을 열 수 있습니다.

이러한 통합의 주요 도전 과제 중 하나는 체인 상 ML 계산의 과도한 계산 비용입니다. 이는 제로 지식 머신 러닝(「ZKML」)의 개념을 도입합니다. ZKML은 제로 지식 증명과 머신 러닝을 결합합니다. 이 설정에서 ML 계산은 체인 외부에서 처리되며, ZK 증명은 실제 데이터를 누출하지 않고 이러한 계산의 완전성을 검증하는 데 사용됩니다. ZKML을 활용하면 스마트 계약은 AI의 힘을 효과적으로 활용하면서 블록체인 기술의 보안성과 투명성을 유지할 수 있습니다.

그림 10：ZKML은 제로 지식 증명을 머신 러닝과 결합하여 먼저 체인 외부에서 계산한 후 체인 상에서 검증합니다.

출처：Binance 연구

주목할 만한 발전 중 하나는 Upshot와 Modulus Labs의 협력으로 출시된 ZK Predictor입니다. 이 도구는 Upshot이 Modulus ZK 회로를 활용하여 자산 평가를 검증할 수 있게 하며, 독점 지식 재산을 누출하지 않습니다. 이는 최적화된 장기 자산 가격 책정을 위한 자동 시장 조성자(「AMM」), AI 기반의 체인 상 지수 펀드, 특정 주제에 집중한 예측 시장을 개발하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 집단 가격 신호의 정확성을 향상시키고 검증할 수 있습니다. ZKML의 다른 제품으로는 가격 예측기가 있습니다. 예를 들어, Upshot은 AI 모델에 복잡한 시장 데이터를 제공하여 NFT와 같은 장기 자산의 가치를 평가합니다. 그런 다음 Modulus의 기술은 이러한 AI 계산의 정확성을 검증하고 이를 증명으로 포장하여 이더리움에 제출하여 최종 검증을 받습니다.

이러한 예시는 ZKML이 지원할 수 있는 수많은 애플리케이션의 시작에 불과합니다. 이 기술이 아직 초기 단계에 있기 때문에 향후 몇 년 동안 더 성숙하고 광범위한 ZKML 애플리케이션이 등장할 것으로 예상됩니다.

AI x 소비자 dApps

지난 1년 동안 우리는 소비자 지향의 분산형 애플리케이션(「dApps」)에서 AI 통합이 증가하여 상호작용성과 사용자 참여를 촉진하고 있음을 관찰했습니다. 이 트렌드는 사용자가 플랫폼과 상호작용하는 방식을 변화시키고 개인화 및 상호작용성을 제공합니다. AI를 활용함으로써 이러한 dApp은 사용자가 단순한 사용자에서 적극적인 참여자로 변모할 수 있게 합니다.

한 예로 AI 사용자 생성 콘텐츠(「UGC」) 플랫폼인 NFPrompt가 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 AI UGC는 사용자가 자율 시스템의 도움을 받아 생성한 콘텐츠를 의미합니다. 이는 일련의 규칙을 설정하여 자동으로 출력되도록 하며, 알고리즘에 어떤 형태의 무작위성을 내장하여 실현할 수 있습니다. 즉, 사용자는 패턴, 색상, 형태와 같은 규칙이나 제약을 입력하면 AI가 이 프레임워크에 따라 콘텐츠를 생성합니다. 사용자가 창작 과정에 참여함으로써 AI UGC 플랫폼은 사용자와 플랫폼 간의 더 많은 참여 관계를 구축하며, 사용자에게 독특하고 독창적이며 무한히 확장 가능한 콘텐츠를 제안할 수 있게 합니다.

그림 11：NFPrompt에서 텍스트 프롬프트를 사용하여 NFT 생성

출처：NFPrompt

콘텐츠 생성 외에도 AI의 통합은 웹3 게임이나 가상 세계에 깊은 영향을 미칠 수 있으며, 이들 게임에서 게임 캐릭터의 상호작용성이 높아지고 대화가 더욱 사실적으로 이루어집니다. Sleepless AI의 게임《그와 그녀》가 좋은 예입니다. AI를 사용함으로써 게임 플레이는 맞춤형 및 현실적인 소통에 중점을 두고 있습니다. 이는 더 개인화된 경험을 제공하고 더 진정한 감정적 유대를 형성하여 사용자 충성도를 높입니다.

그림 12：'그와 그녀'는 AI를 사용하여 몰입형 경험을 제공합니다.

출처：Sleepless AI

AI x 데이터 분석

정확한 시장 데이터는 산업 트렌드를 이해하는 데 핵심적이며, 투자자가 현명한 투자 결정을 내리는 데 필수적입니다. 그러나 세탁 거래와 같은 실제 거래 사례는 판매를 인위적으로 과장하고 실제 판매량을 왜곡할 수 있습니다. AI를 분석에 통합함으로써 노이즈를 필터링하여 데이터를 보다 정확하게 출력할 수 있습니다. 이는 AI와 머신 러닝(「ML」)을 통해 광범위하게 이루어지며, 대량의 데이터가 입력으로 사용되어 세탁 거래 패턴이나 트렌드를 식별합니다. 최종 결과는 시장 활동에 대한 보다 정확한 설명입니다.

BitsCrunch를 예로 들 수 있습니다. 이는 AI 기반의 NFT 데이터 분석 플랫폼으로, AI와 머신 러닝을 활용하여 실시간으로 가짜 거래나 의심스러운 거래 패턴을 감지하여 정확한 데이터를 제공합니다. AI/ML의 사용은 플랫폼이 대량의 데이터를 비교적 쉽게 분석할 수 있게 하여, 플랫폼이 실제 거래량과 비유기적 거래량을 구별할 수 있도록 합니다. 이는 결국 현명한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

그림 13：BitsCrunch가 분석한 세탁 거래 지표

결론

인공지능과 암호화 기술의 융합은 이러한 최첨단 기술이 디지털 풍경을 재정의할 잠재력에 대한 큰 흥분을 불러일으켰습니다. AI 중심의 토큰은 점점 더 인기를 얻고 있으며, 온라인 검색 트렌드에서 반영된 관심은 날로 증가하고 있으며, AI 내러티브의 지속적인 가속화를 강조합니다.

확실히 우리는 아직 대규모 채택에 도달하지 않았습니다. 많은 AI 기반 암호화 프로젝트는 여전히 개발 초기 단계에 있으며, 다른 프로젝트는 주로 틈새 시장을 겨냥하고 있을 수 있습니다. 그러나 유의미한 사용 사례의 증가는 고무적인 추세이며, 장기적인 성장에 긍정적입니다. 이러한 점을 고려할 때, 투자자는 AI의 과대 광고를 활용하는 동시에 이러한 최첨단 기술에 대한 투자 위험을 인식해야 합니다.