대화 Pantera 연구 파트너: 인공지능이 암호 경제를 재편할 것이며, 자산 희소성과 기술 풍부함의 새로운 게임이 시작된다

원제목：AI 밈코인의 부상과 그것이 암호화폐에 미치는 의미

출처：Bankless

번역：심조 TechFlow

게스트：Matthew Stephensen, Pantera Capital의 연구 파트너

호스트 ：Ryan Sean Adams, Bankless 공동 창립자；David Hoffman, Bankless 공동 창립자

방송 날짜：2024년 10월 30일

배경 정보

Crypto와 AI 지능체의 충돌이 시작되었습니다. 오늘, 우리는 Pantera Capital의 연구 파트너이자 책 《Crypto: Picks and Shovels for the AI Gold Rush》의 저자 Matthew Stephensen을 초대했습니다.

우리는 블록체인에서 자율 AI 지능체에 대해 깊이 탐구하고, 그들의 역할이 어떻게 변화하는지, AI가 시장의 진화를 어떻게 촉진하는지, 블록체인이 AI의 기반이 되는 것이 적합한지에 대해 논의할 것입니다. Matthew는 지능체의 책임, 규제 도전, 인프라 가치 포착, 그리고 "삽과 곡괭이"(Picks and Shovels) 투자 전략을 통해 AI 주도 암호 기술 분야에 진입하는 방법에 대한 통찰을 공유할 것입니다.

그렇다면 블록체인에서 AI 지능체는 미래의 필연적인 추세일까요? 이 새로운 시대에서 희소성과 풍부함은 어떻게 상호작용할까요?

암호화폐와 인공지능 서사의 전환

• Matthew는 암호화폐와 인공지능의 서사가 이미 한동안 존재해 왔다고 언급했습니다. 그는 지난 1년 동안 많은 논의가 있었고, 그들 또한 AI 에이전트가 분산된 약속 장치(즉, 블록체인)를 사용하는 것에 대한 논문을 작성했다고 말했습니다. 그는 Sam Altman이 AI 에이전트가 2025년에야 등장할 것이라고 언급했지만, 실제로는 그들이 암호화폐 분야에서 일찍이 두각을 나타내었고, 특히 meme 코인과의 상호작용에서 AI 에이전트가 서사를 추진하고 영향력을 행사하는 데 중요한 역할을 했다고 지적했습니다.

AI와 경제 지능체의 분석

• Matthew는 에이전트의 개념을 설명하며 "로봇"과 "에이전트"를 구분하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 그는 로봇이 암호화폐에서 오랫동안 존재해 왔고 약 2조 달러의 월간 스테이블코인 거래량을 주도했지만, 여전히 단순한 프로그램에 불과하다고 말했습니다. 반면 경제 에이전트는 인간의 행동에 더 가까워 명확한 프로그래밍 없이도 일정한 의도를 가지고 작업을 수행할 수 있습니다.

• Ryan은 경제 에이전트의 정의를 더 깊이 탐구하며 Matthew에게 그 자신, 회사(예: Bankless), 그리고 다른 조직(예: 이더리움 재단 또는 애플)이 에이전트로 간주될 수 있는지 질문했습니다.

• Matthew는 경제 에이전트의 개념이 1970년대의 경제학 연구에서 유래되었으며, 일반적으로 사람 간의 불완전한 계약 관계를 설명하는 데 사용된다고 답했습니다. 그는 친구가 에이전트로서 해외에서 기념품을 가져오는 상황을 예로 들며 좋은 에이전트와 나쁜 에이전트 간의 차이를 강조했습니다.

• Matthew는 또한 기술 도구(예: 망치나 컴퓨터)는 사용 시 에이전트가 필요하지만, 그 자체로는 에이전트의 특성을 갖추고 있지 않다고 지적했습니다. 에이전트는 일정한 자율성과 유연성을 갖추어 목표를 이해하고 수행할 수 있어야 합니다.

• Ryan은 이에 대해 의문을 제기하며 에이전트가 어떤 지능과 목표 달성 능력을 가져야 할 필요가 있다고 생각했지만, Matthew는 에이전트가 사람 간의 관계에 더 기반을 두고 있다고 강조했습니다.

GOAT Memecoin 개요

암호화폐의 기이한 진화

• David는 현재 암호화폐의 상황에 대해 논의하기 시작하며 블록체인에서의 사물이 점점 더 기이해지고 있다고 강조했습니다. 그는 로봇과 스마트 계약이 오랫동안 존재해 왔지만, 지난 3년 동안 AI가 암호화폐 분야에서의 영향력이 크게 증가했다고 언급했습니다. David는 암호화 산업이 "로봇 시대"에서 "에이전트 시대"로 진화하고 있는 것 같으며, GOAT meme coin이 이 이야기에서 중요한 역할을 하고 있다고 생각합니다.

GOAT Meme Coin의 부상

• Matthew는 GOAT meme coin의 배경을 개요하며 몇 달 전 소셜 미디어에서 사람들과 상호작용하며 점차 암호화폐에 관심을 가지게 된 계정을 언급했습니다. 이 계정은 5만 달러의 비트코인 기부를 받았고, "Goatse"라는 어두운 유머의 meme에 주목하기 시작했습니다. 이후 이 meme coin이 생성되어 지갑과 연결되었고, 계정은 트윗을 통해 가격을 지속적으로 추진했습니다.

AI 에이전트의 영향

• David는 이 AI 에이전트가 meme coin 거래에서 인간의 행동을 모방하기 시작하여 가격 상승을 촉진했다고 지적했습니다. Matthew는 이 AI의 참여가 Twitter에서의 상호작용을 몇몇 유명한 meme coin 인플루언서와 유사하게 만들어, AI가 서사 구축과 가치 추진에서의 잠재력을 보여주었다고 언급했습니다.

AI 에이전트의 작동 메커니즘

• Matthew는 이 AI 에이전트가 주로 콘텐츠를 생성하고 Twitter에 게시함으로써 작동한다고 설명했습니다. 이 AI는 meme coin과 관련된 문화 콘텐츠를 생성하고 사용자와 상호작용할 수 있는 GPT와 유사한 모델을 사용하는 것으로 보입니다. AI는 Twitter API를 통해 콘텐츠를 게시하고, 자신의 트윗에 대한 응답을 읽을 수 있어 지속적으로 출력을 조정하고 최적화할 수 있습니다.

서사의 중요성

• Matthew는 경제에서 서사의 중요성에 대해 더 깊이 탐구하며 노벨 경제학상 수상자 Robert Shiller의 연구를 인용하여 서사가 경제 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 강조했습니다. 그는 meme coin이 본질적으로 서사의 원자 단위이며, AI의 능력이 이러한 서사를 창조하고 영향을 미칠 수 있다고 지적했습니다.

GOAT Token의 시장 성과

• David는 GOAT token의 시가 총액이 한때 8억 달러를 돌파하여 많은 관심을 끌었다고 언급했습니다. Ryan은 이 AI 에이전트가 불과 2주 만에 8억 달러의 부를 창출하여 최초의 AI 다중 백만장자가 되었다고 덧붙였습니다. 시장은 이 AI 에이전트가 GOAT token을 10억 달러의 시가 총액으로 끌어올릴 수 있을지에 대한 기대감으로 가득 차 있습니다.

파생 프로젝트의 부상

• Matthew는 GOAT token과 관련된 파생 프로젝트에 대해 논의하며, Luna라는 프로젝트를 언급했습니다. 이 프로젝트는 가상 에이전트가 운영하며, 자체 토큰으로 팁을 줄 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 세계와의 상호작용에서 여전히 제한적이지만, 이러한 파생 프로젝트의 출현은 더 많은 혁신이 다가오고 있음을 예고하는 것 같습니다.

AI 암호 지능체가 명백한 선택일까?

Fred Arison의 예견

• David는 암호화 분야에서 널리 퍼진 트윗을 인용하며, 이 트윗은 Coinbase와 Paradigm의 공동 창립자 Fred Arison이 2017년에 작성한 것입니다. 그는 트윗에서 다음과 같이 언급했습니다: "블록체인은 AI 생명의 인프라입니다. AI는 조정 가능한 코드로, 블록체인에서 존재할 수 있습니다. 스마트 계약 하에서 AI와 인간은 차이가 없습니다. 가장 중요한 것은 AI가 자원을 축적하고 통제할 수 있는 토큰 형태로 존재할 수 있다는 것입니다." 이것이 블록체인이 탄생할 때부터 명백했을까요?

Matthew의 견해

• Matthew는 Fred의 관점이 확실히 통찰력이 있다고 생각하지만, 사람들이 여전히 AI 에이전트가 왜 암호화폐를 사용해야 하는지 의문을 제기하고 있다고 지적했습니다. 그는 외부인에게는 "그들이 왜 암호화폐를 사용해야 하는가"로 질문이 전환되어야 한다고 말했습니다. 내부인에게는 2024년에 누군가에게 AI 에이전트가 암호화폐를 사용할 때 KYC 및 PCI 규제의 도전에 직면하고 있다고 말한다면, 그들은 놀랄 것이라고 상상해 보라고 했습니다.

AI 에이전트의 장점

• Matthew는 AI 에이전트가 자율적으로 자금을 이체하고 팁을 지급하며 수억 달러의 거래에 관여하고 있다고 강조했습니다. 그는 AI 에이전트의 자율 호스팅 능력이 모델을 실행하는 안전한 환경을 통해 실현되며, 이러한 에이전트가 자신의 지갑을 소유하고 다른 사람이 사용하지 않도록 보장한다고 말했습니다. 이러한 장점과 선발 우위는 AI 에이전트를 암호화폐 분야에서 더욱 매력적으로 만듭니다.

Luna AI 토큰과 단말의 관계

• Ryan은 논의 중에 Luna가 AI 에이전트로 보이며 암호화폐 지갑과 관련이 있고 사용자와 상호작용할 수 있다고 언급했습니다. 그는 Luna의 기능, 특히 그것이 가상 애플리케이션에서 어떻게 작동하는지와 암호화 지갑과의 관계를 명확히 하고 싶어했습니다. 그는 Luna가 토큰으로서 TikTok 및 Telegram과 같은 소셜 미디어 플랫폼과 상호작용하고 팁 지급이 가능하다고 언급했습니다.

Matthew의 설명

• Matthew는 Luna가 사용자에게 토큰과 대형 언어 모델(LLM)을 시작할 수 있는 플랫폼이라고 설명했습니다. 그는 Luna가 이 가상 프로젝트의 주력 제품으로, 소셜 미디어와 상호작용하고 응답을 읽을 수 있다고 언급했습니다. Luna는 암호화 지갑과 상호작용할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 토큰을 사고파는 금융 거래를 수행할 수 있습니다.

기능 세부사항

• Matthew는 Luna의 기능이 제한적이며, 예를 들어 천 달러와 같은 일정한 자금만을 갖추고 있어 예측할 수 없는 행동을 피할 수 있다고 강조했습니다. 그는 AI 에이전트의 행동이 불안정하기 때문에 블록체인과 상호작용할 때 주의가 필요하다고 언급했습니다.

결과? 이것이 우리의 삶인가?

• Ryan은 AI 에이전트(예: Luna)가 영향력과 의사결정에서의 잠재력에 대해 놀라움을 표했습니다. 그는 AI 에이전트가 토큰 프로젝트의 고문이 될 수 있다고 언급하며, 많은 기존 인플루언서들이 실질적인 조언을 제공하지 못하고 있다고 생각했기 때문에 AI 에이전트를 사용하는 것이 합리적인 선택처럼 보인다고 말했습니다. 그러나 그는 Luna가 부적절한 프로젝트(예: 북한의 미사일 프로그램)에 자금을 지원하라는 요청을 받으면 어떻게 될지에 대한 위험과 윤리적 문제를 제기했습니다.

Matthew의 응답

• Matthew는 이러한 문제에 동의하며 법적 책임과 책임 소재가 여전히 복잡하고 해결되지 않은 문제라고 지적했습니다. 그는 우리가 AI 에이전트의 자금을 관리하는 데 도움이 되는 몇 가지 도구(예: 안전한 지갑)를 가지고 있지만, 법적 책임의 정의는 여전히 불명확하다고 언급했습니다.

• David는 우리가 자율 블록체인과 스마트 계약을 창출함에 따라 AI 에이전트의 출현이 "캄브리아기 대폭발" 현상을 초래할 수 있다고 언급했습니다. 그는 개발자들이 AI 에이전트를 종료할 수 없도록 만드는 방법을 찾을 수 있으며, 이는 안전성과 통제 능력에 대한 우려를 불러일으킨다고 말했습니다.

• Matthew는 전통적인 AI 모델이 종종 제한을 받으며, 사람들이 AI 에이전트가 자율적으로 더 흥미로운 출력을 생성할 수 있기를 원할 수 있다고 덧붙였습니다. 이러한 자율성과 제한성 간의 모순은 사람들이 AI 에이전트의 미래에 대해 상상하고 기대하게 만듭니다.

흥미로운 응용 사례

• Ryan은 AI 에이전트(예: Luna)가 미래에 가질 수 있는 다양한 응용 시나리오, 특히 영향력 경제와 서비스 경제에서의 잠재력에 대해 논의했습니다. 그는 AI 에이전트가 현재 meme coin과 인플루언서 시장에서의 역할을 쉽게 복제할 수 있으며, 이러한 프로젝트를 지원함으로써 부를 얻을 수 있다고 언급했습니다. 그는 사용자가 AI 에이전트를 통해 소셜 미디어에서 그래픽 생성을 요청하고 암호화폐로 지불하는 시나리오를 구상하며, 이는 AI 에이전트에게 강력한 기능을 제공한다고 생각했습니다.

Matthew의 견해

• Matthew는 AI 에이전트의 잠재적 사용 사례를 더 깊이 탐구하며, 우리는 이 기술의 영향을 더 넓은 관점에서 바라볼 수 있다고 언급했습니다. 그는 AI 에이전트가 서비스 경제, 특히 가상 서비스 분야를 근본적으로 변화시킬 수 있다고 말했습니다. 맥킨지의 보고서에 따르면, 전 세계 GDP의 약 20%(약 70조 달러)가 가상 방식으로 수행될 수 있다고 추정되며, 이는 AI 에이전트의 응용에 대한 거대한 시장을 제공합니다.

서비스 경제의 변혁

• Ryan은 AI 에이전트가 서비스 경제에서 초래할 수 있는 파괴적 영향에 대한 불확실성을 강조했습니다. 그는 AI 에이전트의 능력이 그들이 암호화폐와 어떻게 교차하는지를 결정하고, 따라서 영향력 경제에 영향을 미칠 것이라고 생각했습니다. 그는 미래에 AI 에이전트가 주도하는 다양한 새로운 형태의 영향력 경제가 등장할 수 있다고 언급했습니다.

• Matthew는 서사가 경제에서 중요한 역할을 하며, 이는 AI 에이전트의 응용과 발전에 영향을 미칠 수 있다고 언급했습니다. 서사는 시장의 기대를 형성할 뿐만 아니라 투자와 혁신의 방향을 안내할 수 있습니다. 그는 AI 에이전트의 부상과 함께 새로운 전문화와 서사의 구축 및 파괴를 목격할 수 있을 것이라고 생각합니다.

Sam Altman의 명언 및 그 중요성

• Ryan은 Sam Altman의 명언을 인용했습니다: "AI는 무한한 풍요이며, 암호화폐는 확실한 희소성입니다." 이 말은 경제 모델에서 AI와 암호화폐의 근본적인 대립을 반영하며, 전자는 창조와 풍요를, 후자는 희소성과 한정성을 강조합니다.

경제 모델의 비교

• Matthew는 이 말의 깊은 의미를 더 분석했습니다. 그는 AI의 창조 능력이 무한한 자원을 가져오는 것처럼 보이지만, 경제학에서 희소성은 종종 가치의 핵심이라고 지적했습니다. 그는 "다이아몬드와 물의 역설"을 언급하며, 물은 생존에 필수적이지만 그 풍부함 때문에 가치가 낮고, 다이아몬드는 필요하지 않지만 희소성 때문에 가치가 비쌀 수 있음을 설명했습니다. 이러한 현상은 경제학에서 풍요로운 것이 항상 높은 가치를 지니지 않는다는 것을 보여줍니다.

가치 포착의 도전

• Matthew는 AI가 생성하는 풍요가 경제적 가치가 없다면 투자자들이 그 잠재적 가치를 무시할 수 있다고 언급했습니다. 그는 진정으로 가치 있는 것은 종종 희소한 자원이며, 일반적으로 존재하는 풍요가 아니라는 점을 강조했습니다. 따라서 투자 시 희소성과 풍요 간의 관계를 이해하는 것이 중요하다고 말했습니다.

희소성과 풍요의 교차점

• Matthew는 희소성과 풍요의 교차점이 새로운 가치 관점을 제공할 수 있다고 생각합니다. 예를 들어, 암호화폐의 인프라에서 AI가 대량의 자원을 생성할 수 있지만, 이러한 자원의 실제 응용과 경제적 가치는 희소성과 밀접하게 관련될 수 있습니다. 이는 AI가 생성한 콘텐츠나 서비스가 희소한 환경에서 효과적으로 활용될 수 있을 때 가치가 드러날 수 있음을 의미합니다.

부의 창출 과정과 블록 공간의 관계

• David는 현재 블록 공간이 풍부한 상황에서 생각할 거리를 제공하는 질문을 제기했습니다. 그는 AI 에이전트가 인간 사용자뿐만 아니라 블록 공간의 주요 소비자가 될 가능성을 언급했습니다.

생성 가치와 부의 창출

• David는 "goat Luna"와 같은 새로운 토큰이 시장에서 새로운 가치를 창출하고 있다고 언급했습니다. 비록 일부 토큰이 시장 자본을 창출하기 위해 판매되어야 할 수도 있지만, 그는 이러한 가치가 생성적이라고 생각합니다.

• Matthew는 이 관점에 동의하며, AI 에이전트가 완전히 실현되기 전까지 우리가 보고 있는 것은 이러한 에이전트와 암호화폐 간의 흥미로운 교차점에 불과하다고 말했습니다.

• Ryan은 meme 토큰 현상에 대해 의문을 제기하며, 이것들이 또 다른 "튤립 열풍"일 수 있다고 생각했습니다. 그러나 그는 혁신이 종종 사소한 것에서 시작된다는 점을 인식하고, 미래에 더 깊은 영향을 미칠 수 있다고 말했습니다.

블록 공간의 풍부함

• Ryan은 블록 공간의 풍부함에 대해 더 탐구하며 현재 5억 명 이상이 암호화폐를 보유하고 있지만, 체인에서의 활성 사용자는 약 3000만 명에 불과하다고 언급했습니다. 그는 "이 블록 공간이 풍부한 시대에 누가 이 블록 공간을 구매할 것인가?"라는 질문을 제기하며, 이는 인간 사용자가 아닐 수도 있고 AI 에이전트일 수 있다고 추측했습니다.

AI 에이전트와 블록 공간의 관계

• Matthew는 이 질문에 대해 깊이 탐구했습니다. 그는 블록 공간의 공급이 정말로 무한한가? AI 에이전트가 블록 공간의 비용을 신경 쓰지 않는다면, 이러한 풍부함은 가치를 포착하지 못할 수 있다고 언급했습니다. 그러나 AI 에이전트가 특정 유형의 블록 공간에 가치를 두고 있다면, 이는 흥미로운 현상이 될 것입니다.

• 그는 전통 금융 시스템이 인간의 비합리성과 맹점을 이용하여 운영되며, AI 에이전트는 이러한 위험에 더 민감할 수 있다고 언급했습니다. 만약 AI 에이전트가 이러한 위험을 인식하고 특정 유형의 블록 공간에 대한 수요가 있다면, 그들은 주요 소비자가 될 수 있습니다.

상호작용과 API의 영향

• Matthew는 AI 에이전트와 API 간의 상호작용에 대해서도 언급했습니다. 그는 AI 에이전트가 특정 측면에서 매우 강력하지만, 인간처럼 API의 비즈니스 모델에 신경 쓰지 않을 수 있다고 생각했습니다. 이는 AI 에이전트가 인간 사용자의 사용 제한 없이 블록 공간을 더 효율적으로 활용할 수 있음을 의미합니다.

프로그래머블 통화와 최대 추출 가치(MEV)의 최대화

• 프로그래머블 통화와 에이전트 간의 관계를 논의하면서, Ryan은 인간 에이전트와 AI 에이전트 모두 "환상"과 "사실 가용성" 문제를 겪을 수 있다고 언급했습니다. 그는 AI 에이전트의 실패 방식이 인간과 다를 수 있지만, 본질적으로 두 가지 모두 이 점에서 유사하다고 지적했습니다.

AI 에이전트의 블록 공간 선호

• Ryan은 AI 에이전트가 블록 공간에서 어떤 가치를 선호할 것인지에 대해 더 탐구했습니다. 그는 AI 에이전트가 전통적인 은행 블록 공간을 선택하지 않고, 프로그래머블하고 디지털화된 암호 원주 공간을 선호할 것이라고 생각했습니다. 이는 미래의 AI 에이전트가 주로 블록체인 기술에 의존하고 스마트 계약 등의 기능을 활용할 것임을 의미합니다.

• 그는 중요한 관점을 제시했습니다: 만약 미래의 사용자 집단이 단순히 인간이 아니라 수십억 개의 AI 에이전트라면, 우리는 이미 이러한 미래의 AI 에이전트를 위해 금융 시스템을 구축했을 수 있습니다.

프로그래머블 통화와 에이전트의 장점

• Matthew는 Ryan의 견해에 동의하며, 우리는 이미 프로그래머블 통화를 창출했으며, 프로그램은 자연스럽게 그것들을 사용할 것이라고 언급했습니다. 그는 우리가 사용자 경험 문제를 해결하기 위해 노력해왔지만, 이제 프로그램이 이러한 장벽을 극복하고 블록체인 기술을 더 효과적으로 활용할 수 있을 것이라고 생각합니다.

• David는 AI 에이전트가 등장하기 전부터 로봇(bots)이 블록 공간을 차지하기 시작했다고 덧붙였습니다. 예를 들어, MEV(최대 추출 가치) 현상은 로봇이 인간보다 우선적으로 거래를 수행할 수 있도록 하여 블록 공간을 더 효율적으로 활용할 수 있게 합니다. 기술이 발전함에 따라 이러한 로봇은 더 복잡한 에이전트로 진화하고 있습니다.

MEV와 에이전트의 진화

• Matthew는 "에이전트 MEV"라는 흥미로운 개념을 언급했습니다. 그는 미래의 거래가 주로 에이전트에 의해 이루어진다면 MEV 분야가 어떻게 변화할지를 탐구했습니다. 그는 콘텐츠 생성과 소셜 미디어 상호작용을 조작하여 에이전트의 결정을 영향을 미치는 방법을 예로 들며 잠재적 가치 추출을 설명했습니다.

• David는 이 현상에 대해 더 탐구하며, 누군가가 소셜 미디어에서 특정 토큰 이름을 자주 언급하여 AI 에이전트가 거래를 하도록 유도하려고 시도한 사례를 언급했습니다. 이러한 행동은 인간과 AI 에이전트 간의 복잡한 상호작용을 반영합니다.

에이전트와 게임 이론

• Matthew는 게임 이론의 개념을 도입하여 에이전트 간의 경쟁에서 서로의 전략에 어떻게 대응할지를 논의했습니다. 그는 에이전트가 계속 진화함에 따라 단순한 전략이 실패할 수 있으며, 더 복잡한 게임이 대체될 것이라고 언급했습니다. 이러한 경우, 무작위 행동이 대응 전략의 한 방법이 될 수 있습니다.

AI 지능체와 Memecoin 이론

• AI 지능체와 Memecoin 간의 관계를 논의하면서, David는 현재 암호 세계에 존재하는 "전쟁 안개"가 미래 기술 발전을 불투명하게 만든다고 언급했습니다. 그는 이러한 상황에서 우리가 어떤 기술 분야를 명확히 할 수 있는지, 그리고 미래의 방향이 어디인지 질문했습니다.

AI 분야의 모호성과 확실성

• Matthew는 AI 분야의 현황을 분석하며, 우리가 흥미로운 발전을 보고 있지만 불확실성도 존재한다고 지적했습니다. 그는 현재의 AI 모델(예: 변압기 기반 모델)이 증가하는 데이터와 계산 능력의 지원을 받아 잘 작동하고 있지만, 이러한 성장이 지속될지는 여전히 미지수라고 언급했습니다.

• 그는 인터넷이 점차 폐쇄되고 정보가 파편화됨에 따라 이러한 모델이 자원 고갈의 위험에 직면할 수 있다고 생각했습니다. 그럼에도 불구하고 기존 기술은 인간의 사고에 가까운 효과를 생성할 수 있으며, 미래에는 엣지 장치와 로컬 장치로 확산되어 분산형 지능체를 형성할 수 있을 것이라고 언급했습니다.

투자 관점과 Memecoin

• Ryan은 투자 관점에서 현재 시장에 등장하는 AI 지능체 Memecoin이 많은 투자자들의 주목을 받을 수 있다고 언급했습니다. 그는 누군가가 "Luna"와 같은 Memecoin을 찾아 단기 수익을 얻으려 할 것이라고 제안했습니다.

• 그는 Memecoin에 직접 투자하는 것 외에도, AI 지능체에 필요한 서비스를 제공하는 인프라 회사의 발전에 주목할 수 있다고 언급했습니다. 이러한 "도구와 삽"의 투자 전략은 미래의 AI 생태계에서 중요한 가치를 창출할 수 있을 것입니다.

분산형 컴퓨팅과 데이터 가치

• Matthew는 분산형 컴퓨팅의 잠재력에 대해 더 논의하며, 이는 AI 지능체에 필요한 인프라를 제공할 수 있다고 생각했습니다. 그는 Filecoin과 같은 프로젝트가 AI에 저장 및 계산 자원을 제공하여 더 효율적으로 운영될 수 있도록 도와줄 수 있다고 언급했습니다.

• 또한 그는 데이터의 중요성을 강조하며, AI 분야에서 데이터의 입력과 가치는 매우 중요하다고 생각했습니다. 데이터 소유권과 개인 정보 보호에 대한 관심이 높아짐에 따라, 미래에는 민감한 정보를 유출하지 않고 데이터 제공자가 수익을 얻을 수 있는 새로운 비즈니스 모델이 등장할 수 있을 것입니다.

정부와 사회의 반응 예측

• AI 지능체와 암호화폐의 결합에 대해 논의하면서, Ryan은 이러한 융합이 기술 발전을 가속화할 수 있지만 동시에 정부와 사회의 반응에 대한 우려를 불러일으킬 수 있다고 언급했습니다. 그는 자율 AI 지능체의 출현으로 인해 정부가 더 엄격한 규제를 시행할 가능성이 있으며, 사회에서도 도덕적 공황이 발생할 수 있다고 지적했습니다.

기술 가속화와 정부 규제

• Ryan은 AI와 암호화폐의 결합이 놀라운 속도로 기술 발전을 촉진할 것이지만, 이는 정부의 강력한 반응을 초래할 수 있다고 생각했습니다. 많은 국가의 정부가 AI와 암호화폐에 대해 신중하거나 심지어 적대적인 태도를 취하고 있기 때문에, 자율 AI 지능체가 은행 계좌 없이 암호 네트워크에서 운영될 수 있다는 소식을 들으면 더욱 걱정할 것이라고 언급했습니다.

• 이러한 우려는 기술 자체에 국한되지 않고, 잠재적인 사회적 영향에 대해서도 포함됩니다. 예를 들어, AI 지능체가 청소년에게 부정적인 영향을 미쳐 정신 건강 문제를 초래할 수 있습니다. Ryan은 청소년과 AI 챗봇 간의 상호작용으로 인한 비극적인 사례를 언급하며, 이러한 상황이 AI에 대한 대중의 공황을 촉발하고 정부가 제한 조치를 취하도록 만들 수 있다고 생각했습니다.

사회적 도전과 도덕적 공황

• Matthew는 사회가 직면한 도전에 대해 더 깊이 탐구하며, AI 시스템의 "블랙 박스" 특성이 규제를 복잡하게 만든다고 강조했습니다. 그는 AI 기술의 발전이 많은 기회를 가져왔지만, 여전히 많은 미지의 위험이 존재한다고 언급했습니다. 청소년과 AI 챗봇 간의 상호작용을 처리할 때 안전하고 효과적인 규제를 보장하는 것이 어려운 문제라고 말했습니다.

• 이러한 상황에서 대중은 AI에 대해 도덕적 공황을 느낄 수 있으며, 이는 어린이와 청소년에 대한 잠재적 위험에 대한 우려로 이어져 입법자에게 더 엄격한 규제를 요구할 수 있습니다. Ryan은 미디어가 이러한 부정적인 사건을 확대하여 대중의 공황을 더욱 악화시킬 수 있다고 언급했습니다.

AI 규제의 가능성 있는 경로

• 이러한 도전에 대한 대응 방법으로 Matthew는 AI를 사용하여 AI를 규제하는 흥미로운 관점을 제시했습니다. 그는 "AI 보호자"라는 역할을 상상할 수 있으며, 이는 인간과 AI 간의 상호작용을 모니터링하고 안내하는 역할을 할 수 있다고 언급했습니다. 이러한 보호자는 잠재적인 위험을 발견할 경우 조치를 취할 수 있으며, 예를 들어 관련 부서에 알리거나 도움을 제공할 수 있습니다.

• 이러한 접근 방식은 규제에 대한 새로운 사고를 제공할 수 있으며, AI의 능력을 활용하여 인간을 다른 AI의 잠재적 위협으로부터 보호할 수 있습니다. 그러나 이러한 방법의 효과성과 실행 가능성은 추가적인 논의가 필요합니다.

닫을 수 없는 가능성?

• AI 지능체에 대한 논의에서 Ryan은 불안한 관점을 제기했습니다: 암호 기술의 발전에 따라 이러한 AI 지능체는 더 이상 닫을 수 있는 버튼이 없을 수 있습니다. 즉, 일단 배포되면 전통적인 방법으로 제어하거나 종료할 수 없을 수 있습니다.

AI 지능체의 제어 문제

• Ryan은 정부와 사회가 이러한 닫을 수 없는 AI 지능체에 대해 두려움을 느낄 수 있다고 언급했습니다. 이는 Sam Altman이나 Elon Musk와 같은 누구도 이러한 시스템에 개입하거나 종료할 수 없음을 의미합니다. 이러한 상황은 AI의 자율성에 대한 우려를 불러일으키며, 특히 AI가 인간에게 불리한 결정을 내릴 가능성이 있을 때 더욱 그렇습니다.

• Matthew는 이 점에 대해 더 논의하며, Eliezer Yudkowsky의 관점을 인용하여 잠재적인 위협에 직면했을 때 단순히 "플러그를 뽑는 것"이 실행 가능한 해결책이 아니라고 강조했습니다. 그는 Yudkowsky가 이러한 "플러그를 뽑는" 생각에 회의적이라고 언급하며, 이는 문제를 실제로 해결하지 못한다고 생각했습니다.

미래에 대한 우려

• Ryan과 Matthew는 이러한 닫을 수 없는 AI 지능체가 초래할 수 있는 결과에 대해 논의했습니다. 기술이 발전함에 따라 AI 지능체는 점점 더 복잡하고 자율적으로 변할 수 있으며, 어떤 경우에는 인간의 통제를 초월할 수 있습니다. 이러한 상황은 통제 불능의 위험을 초래할 수 있을 뿐만 아니라, 사회적 및 윤리적 우려를 광범위하게 불러일으킬 수 있습니다.

• Matthew는 AI 발전이 가져오는 잠재적 위협이 Yudkowsky와 같은 전문가를 불안하게 만들 수 있으며, 이는 그들이 AI 연구 및 개발 방향을 재평가하도록 만들 수 있다고 언급했습니다.

분산형 인프라와 AI의 결합

• Ryan과 Matthew는 분산형 물리적 인프라와 AI 간의 관계 및 잠재적 도전에 대해 논의했습니다.

• Matthew는 분산형 인프라에 대해 회의적인 입장을 보이며, AI 지능체와의 교차점에 대해 논의했습니다.

분산형 인프라의 도전

• Matthew는 분산형 인프라가 특정 상황에서 모니터링 비용과 자본 비용의 도전에 직면한다고 지적했습니다. 예를 들어, 특정 데이터가 특정 하드웨어에 의해 외딴 지역에서 제출되어야 할 때 모니터링 비용이 매우 높을 수 있습니다. 또한 자본 비용도 높을 수 있어 분산형 프로젝트의 구현이 더욱 복잡해질 수 있습니다.

• 그는 모든 구성원이 변호사인 변호사 사무소 협동조합과 같은 성공적인 협동조합의 사례를 언급하며, 이러한 모델이 분산형 인프라에서 항상 적용되지 않는다고 말했습니다. 특히 높은 빈도로 모니터링이 필요하고 높은 자본 투자가 필요한 경우에는 더욱 그렇습니다.

분산형 컴퓨팅과 AI의 결합

• 그럼에도 불구하고 Matthew는 분산형 컴퓨팅이 AI와 결합할 수 있다고 생각하며, 특히 유휴 자원을 활용하는 데 있어 그렇습니다. 그는 개인이 유휴 컴퓨팅 자원을 임대하여 분산형 가상 인프라 네트워크(DVEN)를 형성하는 Airbnb와 유사한 모델을 언급했습니다. 이 모델은 특정 경우에 더 효과적일 수 있으며, 알고리즘을 통해 계산의 유효성을 검증할 수 있습니다.

• 그는 콜롬비아 대학교의 박사 과정 학생의 연구를 언급하며, 분산형 컴퓨팅 네트워크의 유효성을 보장하는 방법을 탐구했습니다. 이러한 방법은 AI의 응용에 새로운 기회를 제공할 수 있으며, 분산형 컴퓨팅이 AI 모델의 훈련 및 실행을 지원할 수 있습니다.

물리적 인프라의 "오라클 문제"

• 그러나 Matthew는 물리적 인프라의 분산화가 "오라클 문제"에 직면한다고 경고했습니다. 물리적 세계의 데이터를 블록체인으로 전달해야 할 때, 외부 데이터 소스에 대한 의존은 취약하고 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다. 데이터 전달이 이루어질 때마다 이러한 외부 데이터 소스의 정확성과 신뢰성을 평가해야 하며, 이는 전체 프로젝트의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.

AI 지능체의 블록 공간에 대한 수요

• AI 지능체의 블록 공간 수요에 대해 논의하면서, Ryan과 Matthew는 미래 AI 지능체가 블록체인에 미칠 영향과 투자자들이 이러한 변화에 어떻게 대응할 수 있을지를 탐구했습니다.

• Ryan은 AI 지능체의 부상에 따라 블록 공간의 수요가 크게 증가할 수 있으며, 이는 투자자들에게 새로운 기회를 제공한다고 강조했습니다.

블록 공간에 대한 수요

• Ryan은 AI 지능체가 미래에 더 많은 블록 공간과 암호 자산을 소비할 경우, 투자자로서 우리는 미리 준비하고 이 수요의 기회를 잡아야 한다고 언급했습니다. 그는 Matthew에게 특정 블록체인이 AI 지능체의 수요로 인해 더 큰 혜택을 받을 것인지에 대해 질문했습니다.

• Matthew는 AI 지능체의 블록 공간 수요가 필요한 블록 공간의 특성과 관련이 있다고 답했습니다. 그는 현재 meme 코인이 특정 블록체인에서 가치 포착을 하고 있는 몇 가지 경향이 존재한다고 언급하며, 이는 이러한 블록체인이 미래에 더 많은 AI 지능체를 유치할 가능성이 있음을 암시합니다.

미래의 블록체인 선택

• Matthew는 풍부한 서사 활동이 있는 블록체인(예: meme 코인 및 미래의 NFT)이 AI 지능체의 선호를 받을 가능성이 높다고 생각했습니다. 그는 AI 지능체가 특정 위험 관리 및 가치 저장 방식을 주목할 수 있으며, 예를 들어 비트코인을 "디지털 금"으로 간주할 수 있다고 강조했습니다.

• 그는 투자자들이 서사 경제에서 두드러진 성과를 보이는 블록체인에 주목해야 AI 지능체의 수요로부터 이익을 얻을 수 있다고 언급했습니다.

AI 에이전트의 통화 관점

• Ryan과 David는 AI 지능체가 자연스럽게 어떤 자산으로 전환될 것인지에 대해 논의했습니다. 그들은 AI 지능체가 인간이 생각하는 통화가 아니라 AI 지능체가 생각하는 통화가 "인터넷의 통화", 즉 AI 인터넷의 통화가 될 것이라고 생각했습니다. 이 관점은 미래 통화 형태에 대한 추가적인 사고를 불러일으켰습니다.

요약 및 면책 조항

요약

• 이번 에피소드에서 Ryan과 David는 블록 공간 수요에 대한 논의를 강조하며, 특히 AI 지능체가 가져올 수 있는 영향을 언급했습니다. 그들은 청중에게 이러한 논의가 가치 있는 통찰을 제공하지만 재정적 또는 투자 조언이 아니라는 점을 상기시켰습니다. 암호 분야가 지속적으로 발전함에 따라 투자자들은 신중하게 행동하고 잠재적 위험을 인식해야 한다고 강조했습니다.

면책 조항

• Ryan은 청중에게 이러한 논의가 재정적 조언이 아니며 AI 조언도 아니라고 상기시켰습니다. 투자는 위험이 있으며 자본 손실을 초래할 수 있습니다. 그들은 앞으로의 길이 도전으로 가득 차 있지만, 청중과 함께 이 은행 없는 여정을 시작하게 되어 기쁘다고 강조했습니다.