AI 에이전트 궁극적 투자 연구: 상승장 뒤의 혁신 핵심과 미래 트렌드 분석

1. AI 에이전트 기초 정리

AI 에이전트는 2023년 3월에 처음 세상에 등장했습니다. AutoGPT라는 프레임워크 프로젝트가 발표되었고, 이 프로젝트는 대형 언어 모델을 활용하여 큰 작업을 작은 작업으로 자동으로 분해하고 도구를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.

AutoGPT는 발표되자마자 세상을 놀라게 했습니다. 이는 언어 처리, 콘텐츠 생성, 논리적 추론 능력과 인지 행동 기술이 응용 분야로 확장된 첫 번째 사례이기 때문입니다. 이어서 OpenAI는 일련의 GPT를 출시했고, 많은 기술 회사들이 각자의 능력에 따라 응용 계층, 플랫폼 계층, 개발 계층 및 운영 계층 등 다양한 방향으로 배치를 시작하여 다음 생태계의 장벽을 높였습니다.

AI 에이전트란 무엇일까요? 어떻게 작동할까요? "에이전트"는 중국어로 "대리인"을 의미합니다. AI 에이전트는 간단히 말해 AI 기술로 구동되는 대리인으로, 전통적인 소프트웨어와는 달리 지시를 수동적으로 수행하지 않습니다. 그 작업 흐름은 다음과 같습니다: 인지 모듈(입력 수집) → LLM(이해, 추론 및 계획) → 도구 호출(작업 수행) → 피드백 및 최적화(검증 및 조정).

OpenAI는 "AI 에이전트"를 LLM을 두뇌로 구동하여 자율적으로 이해하고, 인지하고, 계획하고, 기억하며 도구를 사용할 수 있는 능력을 가진 시스템으로 정의합니다. 전통적인 인공지능과는 달리 AI 에이전트는 독립적으로 사고하고 도구를 호출하여 주어진 목표를 단계적으로 완료할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

예를 들어, 감기와 열이 났을 때 전통적인 소프트웨어는 병원에 가보라고 하거나 예방 조치를 취하라고만 알려줍니다. 그러나 AI 에이전트는 체온과 기타 건강 지표를 감지하고, 온라인 정보를 결합하여 적절한 약물을 매칭하고, 결제를 요청한 후 집으로 배달하며, 다음 날의 병가 신청서도 작성해주는 것입니다. 이것이 AI 에이전트의 놀라운 점입니다.

2. AI 에이전트 프로젝트 및 분석

Cookie.fun의 최신 데이터에 따르면, 12월 30일 기준으로 AI 에이전트의 전체 시가총액은 116.8억 달러에 달하며, 지난 7일 동안의 상승률은 거의 39.1%에 달합니다. 이러한 성장 추세는 AI 에이전트 생태계가 암호화폐 시장에서 빠르게 성장하고 있음을 나타냅니다.

이 AI 에이전트 열풍 속에서 ai16z와 Virtuals Protocol은 의심할 여지 없이 가장 강력한 두 가지 대표 프로젝트입니다. 구체적으로, Virtuals의 생태계 시가총액은 50.1억 달러, ai16z는 16.3억 달러로, 두 프로젝트는 AI 에이전트 시장 점유율의 56.8%를 차지하며 절반 이상의 기여를 하고 있습니다.

체인 상 분포 상황을 보면, Base와 Solana가 AI 에이전트의 두 주요 전장입니다. 그중 Base의 AI 에이전트 시가총액은 약 57.6억 달러, Solana의 시가총액은 54.7억 달러로, 두 프로젝트가 전체 시장의 96.1%를 기여하고 있으며, 다른 체인 상 프로젝트의 시가총액은 총 9.2억 달러에 불과합니다.

이는 AI 에이전트 생태계가 암호화폐 시장에서 빠르게 부상하고 많은 관심과 자본을 끌어모으고 있지만, 시장 구조는 여전히 단일하며 소수의 주요 프로젝트에 의존하고 있다는 것을 반영합니다. AI 에이전트 생태계는 여전히 초기 단계에 있습니다.

현재 시장 상황을 바탕으로 AI 에이전트의 인기 생태계 프로젝트를 분석해보겠습니다. 기준은 세 가지입니다: 1. 프로젝트의 장기 가치 2. 시장의 진정한 수요 3. 현금 흐름 수익 상황. 이 세 가지 기준을 바탕으로 다시 검토해보시기 바랍니다. 아래 프로젝트의 의견은 참고용으로만 제공되며 재정적 조언으로 간주되지 않습니다.

1. Virtuals

Virtuals는 사실 작년에 출시되었습니다. Virtuals 프로토콜은 게임 및 엔터테인먼트 분야의 AI 에이전트를 공동 관리하기 위해 설계되었습니다. AI 에이전트는 블록체인을 통해 토큰화되고 공동 관리될 수 있으며, 에이전트 기능에는 자율 계획, 목표 달성, 환경 상호작용 및 체인 상 지갑 제어가 포함됩니다.

Virtuals와 다른 Web3 AI 에이전트 프로토콜의 가장 큰 혁신과 차별점은 AI 에이전트의 복잡성을 단순화하여 비AI 전문가들이 게임 및 소비자 애플리케이션에서 AI 에이전트를 쉽게 배포할 수 있도록 하는 Shopify와 유사한 플러그 앤 플레이 솔루션을 제공한다는 것입니다. 이를 통해 비AI 전문가들이 AI 에이전트로부터 프로토콜 수익을 얻을 수 있습니다.

또한 Virtuals는 AI 기술 원리를 활용하여 AI 가상 아이돌인 AI-dol 밴드를 생성하였으며, TikTok에서 수십만 명의 팬을 보유하고 있어 꽤 흥미롭습니다.

Virtuals의 총 토큰 수량은 10억 개이며, 현재 모두 발행되었습니다. 토큰 분배는 다음과 같습니다: 60%는 대중이 보유하고, 5%는 유동성 풀, 35%는 생태계 금고로, 3년 내 매년 최대 10%가 발행됩니다. 현재 생태계 기금의 30% 이상이 토큰으로 되어 있습니다.

프로젝트의 장기 가치를 보면, 현재 비AI 전문가들이 AI 열풍에 참여할 수 없는 문제를 해결하고 있으며, 일정한 사용자 기반이 있고, 토큰 경제가 비교적 공개적이고 투명하며, 마케팅도 매우 잘 이루어지고 있습니다. 시가총액 측면에서 AI 에이전트 생태계의 선두주자로서 이 상승세는 거의 조정 없이 진행되었으므로, 향후 큰 규모의 조정이 있을 가능성이 높아 Virtuals는 단기적으로 위험이 높습니다.

2. ai16z

ai16z는 유명한 벤처 캐피탈 a16z와 같은 이름을 가지고 있지만, 이 프로젝트는 A16Z와 아무런 관계가 없으며 A16Z의 투자를 받지 않았습니다. 유일한 연관점은 a16z 창립자 Marc Andreessen의 관심을 받았다는 것입니다.

총 토큰 수량은 10.9억 개이며, 프로젝트는 DAO 운영 방식입니다. 프로젝트의 핵심 영향자인 Shaw에 따르면, 앞으로 ai16z는 Eliza 프레임워크를 기반으로 한 여러 게임을 출시할 예정이며, 더 많은 에너지를 실용적인 AI 에이전트 투자 도구인 DeFi AI 에이전트를 만드는 데 집중할 것입니다. 창립자의 말에 따르면, ai16z의 목표는 a16z를 모방하는 AI 로봇을 만드는 것이 아니라, 그들이 가장 잘하는 투자 분야에서 그들을 이기는 것입니다.

즉, AI16Z 프로젝트는 투자 모델에 집중하는 AI 에이전트로 보이며, 이전의 AI 봇이나 텔레그램 봇과는 아무런 차이가 없어 보입니다. AI가 정말로 투자에서 수익을 낼 수 있을까요? 이는 의문입니다. 가장 중요한 핵심 기술인 Eliza OS는 OpenAI의 능력 기반 위에서 간단한 개발을 한 것이며, 이후 OpenAI가 자신의 AI 에이전트를 공개하면 Shaw는 어떻게 대응할까요?

AI16Z 프로젝트를 요약하자면, 단순히 AI16Z의 이름을 빌린 것에 불과하며, 이 프로젝트의 장기 가치는 DeFi AI 에이전트에 있지만, 이 수요는 허위 수요이며, 이전 AI 봇의 논리로 돌아가게 됩니다. 기술 개발 능력은 OpenAI의 오픈 소스 데이터베이스에 의존하고 있으며, 상상력은 보통입니다.

3. SWARMS

Swarms는 AI 에이전트 다중 에이전트 LLM 프레임워크로, 대량의 클러스터 아키텍처와 원활한 제3자 통합을 제공합니다. 현재 기업이 여러 AI 에이전트 간의 협업을 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 하며, Swarms의 조정 하에 원활하게 협력하여 복잡한 비즈니스 작업을 완료할 수 있습니다. 간단히 말해, SWARMS의 사용자는 기업 B2B로, 기업 수준의 AI 에이전트 응용 프로그램을 제공합니다.

창립자 Dev는 20세의 Kye Gomez(출처: 인터넷)로, OpenAI가 팀의 지식 재산권을 침해하고 프로젝트 이름을 도용했으며 코드 구조와 방법을 표절했다고 공개적으로 주장했습니다. 이후 Gomez는 더 자세한 설명을 추가했습니다: Swarms는 거의 3년 동안 운영된 다중 에이전트 프레임워크입니다. 현재까지 4500만 개 이상의 에이전트가 생산 환경에서 운영되고 있으며, 세계 최대의 금융, 보험 및 의료 기관에 서비스를 제공하고 있습니다.

Swarms의 토큰은 12월 18일 발행된 후 21일에 시가총액 최고점인 7420만 달러에 도달했으나, 그 후 시가총액이 롤러코스터처럼 하락하여 약 600만 달러로 줄어들었습니다. 이후 1300만 달러에서 진동하며, 27일에 반격을 시작하여 저점 1200만 달러에서 3000만 달러로 상승하고, 다시 3배 가까이 상승하여 7000만 달러에 근접하며 이전 최고점을 거의 돌파했습니다.

AI16Z의 비현실적인 공중 누각과 비교할 때, 만약 Swarms가 20세의 AI 천재 Kye Gomez에 의해 창립되었다면, 의심할 여지 없이 Swarms는 강력한 기술 장벽을 가지고 있습니다. 공식 웹사이트에서는 많은 기업에 효율적인 솔루션을 제공하고 있으며, 그 실력은 분명합니다.

오픈 소스 프로젝트로서 Swarms는 개발자 커뮤니티에서 큰 관심을 받고 있으며, GitHub에서 Star 수가 2.1K를 초과하여 많은 개발자들의 지혜와 지원을 받고 있습니다. 따라서 Swarms가 축적한 모든 것은 기술의 성숙과 혁신을 입증합니다. Swarms의 기술 능력은 더 강력하며, 시장 수요도 강력합니다(기업 수준). AI 에이전트 경쟁에서 두각을 나타낼 것입니다.

4. GRIFFAIN

Griffain은 Solana 기반의 프로젝트로, 인공지능 에이전트 엔진입니다. Copilot 및 Perplexity와 유사하며, Agentic APP에 가장 가까운 프로젝트 중 하나입니다. AI 시대의 검색 엔진 최종 형태는 사용자가 직접 요구를 제시하고 AI가 직접 결과나 솔루션을 제공하는 것이어야 하며, 단순히 웹 페이지 링크를 제공하는 것이 아닙니다. 이 프로젝트의 촉진 요소 중 하나는 개방형 접근 메커니즘이며, 선도적인 에이전트 엔진으로서 Griffain은 의심할 여지 없이 많은 시장의 관심을 끌고 있습니다.

현재 Solana는 가장 많은 AI 에이전트 블록체인입니다. 10월에 Goat가 AI 에이전트로서 pumpfun을 통해 인류에게 자금을 조달했습니다. 이는 어떤 면에서 AI의 특이점이라고 할 수 있습니다. 왜냐하면 전체 체인의 뛰어난 유동성과 완벽한 AI 에이전트 개발자 커뮤니티 덕분에 Solana는 블록체인에서 가장 상상력이 풍부한 AI 에이전트 양성소라고 할 수 있습니다.

Sol이 가장 중요한 일은 Griffain을 통해 생태계를 재활성화하는 것입니다. 진정한 "Agentic app szn"을 가져오려면 AI 외에도 인프라 통로가 필요합니다. 현재 Griffain은 구체적인 토큰 사용 사례를 명확히 하지 않았지만, 미래에는 Griffain이 수요 측과 Solana 생태계를 연결하여 Solana의 기존 기술 체계 내에서 기본적으로 모든 것을 충족할 수 있도록 할 것입니다. Pumpfun에서 특정 요구를 충족하는 토큰을 조준하거나 토큰을 생성하는 등의 비전은 Toly의 인정을 받았으며, 이는 Griffain의 미래에 많은 상상력을 더해줍니다.

5. AIXBT

Aixbt는 Base 플랫폼을 기반으로 Virtuals에서 생성된 에이전트 중 하나입니다. 이 에이전트는 스마트 분석 도구를 통해 Crypto Twitter 및 시장 동향을 모니터링하여 사용자에게 가치 있는 시장 통찰력을 제공합니다. 일부 분석 내용은 Twitter에서 공유되며, 나머지는 토큰 보유자만 접근할 수 있습니다. 보유자는 전용 터미널을 통해 에이전트와 직접 대화할 수 있습니다.

Aixbt의 분석은 가격 추세 예측에서 일정한 정확성을 보여주며, AI가 블록체인 데이터를 어떻게 해석하고 거래자가 여러 플랫폼과 분야에서 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 돕는지를 보여줍니다.

Aixbt가 발표한 관련 내용을 살펴보니, 내용이 매우 풍부하고 거의 모든 트랙을 포함하고 있으며, 다양한 데이터에 대해 손쉽게 접근할 수 있습니다. 또한 단기 암호화폐의 분할에 대해 잠재적인 투자 기회를 발견할 수 있습니다. 예를 들어, hype에서의 vapor가 유사한 AI launchpad에 비해 저평가되어 있다는 것을 발견했습니다. 추천된 210개 토큰 중 183개가 Aixbt의 추천 이후 수익을 올렸으며, 수익 비율은 83%에 달합니다.

하지만 몇 가지 단점도 있습니다. 복잡한 항목을 완전하게 분할할 수 없으며, 분석과 데이터는 여전히 얕은 수준에 머물러 있어 투자 기회의 위험을 제시할 수 없습니다. 그러나 현재 일부 암호화폐 KOL보다 훨씬 나은 수준이라고 생각합니다.

프로젝트의 장기 가치를 보면, Aixbt는 세분화된 분야의 수요가 있으며, 사용자는 더 많은 정보 데이터와 가격 분석을 잠금 해제하기 위해 토큰을 보유할 동기가 있습니다. Aixbt가 지속적으로 데이터 공급을 통해 진화함에 따라, Aixbt는 시장 예측의 AI 스마트 에이전트의 절대적인 왕자가 될 것이라고 생각합니다.

현재 시장에서 5개의 인기 AI 에이전트를 분석한 결과, 앞서 언급한 세 가지 기준에 따라 이 5개 프로젝트를 시가총액 상상 공간에 따라 높은 순서로 나열하면: SWARMS, GRIFFAIN, Virtuals, AIXBT, Ai16z입니다.

3. AI 에이전트의 Web3 분야 미래 발전 추세

AI 에이전트의 Web3 분야 응용에 있어 현재 주목할 만한 몇 가지 방향이 있으며, 이는 미래의 추세를 나타냅니다. 하나는 개인 정보 보호와 보안입니다. AI는 설계 초기부터 사용자와 사회에 대한 존중과 보호를 기본 원칙으로 삼아야 합니다. 그러나 AI가 우리를 점점 더 잘 이해하게 되면, 개인 정보는 더욱 모호하고 취약해질 것입니다. 우리가 스마트 장치와 상호작용할 때마다, 개인 정보의 입력은 AI 진화의 먹이가 됩니다.

개인 정보 문제가 이렇게 중요한 이유는 개인 정보 문제와 보안 문제가 밀접하게 연결되어 있기 때문입니다. 개인 데이터를 저장하고 처리하는 시스템이 해커 공격의 목표가 되면 정보 유출, 신원 도용, 자산 손실 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 그렇다면 AI의 강력한 능력을 발휘하면서 개인 정보를 보호할 수 있는 환경은 있을까요? 분명히 Web3 분야에서는 전통적인 방식에 비해 사용자에게 더 높은 수준의 데이터 보호를 제공할 수 있으며, AI 개발 능력과 개인 정보 보호의 모순을 완벽하게 균형 잡을 수 있습니다.

따라서 우리는 많은 대형 모델의 데이터 저장이 블록체인에서 시도되고 있음을 보게 됩니다. Web3는 완벽한 AI 토양을 제공하며, 많은 AI 개발자들이 의료, 금융 등 개인 정보 요구가 높은 특정 산업에서 블록체인 기술을 통해 데이터의 안전성과 개인 정보를 보장하고 있습니다.

또 다른 중요한 방향은 컴퓨팅 파워와 데이터입니다. AI 에이전트, 특히 다중 에이전트 협업은 개발, 훈련 및 운영 비용 문제에 직면해 있습니다. 기업에게 AI 에이전트를 훈련시키는 데는 많은 컴퓨팅 파워가 필요하며, 보통 수백 대 또는 수천 대의 고성능 GPU 또는 TPU와 같은 전용 하드웨어가 필요합니다. 이러한 컴퓨팅 자원을 확보하고 사용하는 비용은 본래 높습니다. 예를 들어, 스탠포드의 가상 마을은 25개의 에이전트를 포함한 다중 에이전트 연구입니다. 그러나 마을 프레임워크가 오픈 소스화된 후, 한 에이전트를 테스트하는 데 하루에 2만 달러의 데이터 소스가 소모됩니다.

Web3에서는 합리적인 토큰 경제와 사용자 인센티브 계획을 통해 유휴 컴퓨팅 파워나 개인 데이터 세트를 재분배하여 컴퓨팅 파워와 데이터 비용을 더욱 낮출 수 있으며, 더 많은 개인 사용자가 AI 산업의 구축에 참여할 수 있도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 데이터 플랫폼은 사용자가 자신의 데이터를 화폐화하여 AI 에이전트에 저비용으로 데이터 소스를 제공할 수 있도록 합니다.

마지막으로 AI 에이전트는 Web3의 새로운 기반 시설로서 다른 핵심 요소와 깊이 통합되어 새로운 응용 모델을 창출할 수 있으며, 단순한 AI Memecoin이 아닙니다. 현재 Web3 분야에서 AI 에이전트는 사용자가 진입 장벽을 낮추고 경험을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있으며, 자산 발행 과정의 일부를 단순화하는 것만으로도 의미가 있습니다.

그러나 거시적인 Web3 관점에서 AI 에이전트는 체인 외의 산물로서 현재 단계에서는 스마트 계약의 보조 도구 역할만을 하고 있으므로 그 능력을 과도하게 과장할 필요는 없습니다. 올해 하반기에는 MeMe 외에 뚜렷한 부의 효과 서사가 부족했기 때문에 AI 에이전트가 MeMe를 중심으로 전개되어 인기를 끌었던 것은 정상입니다.

하지만 단순히 MeMe에만 의존해서는 장기적인 가치를 유지할 수 없으므로, AI 에이전트가 거래 과정에서 더 많은 혁신적인 플레이를 가져오고 실질적인 가치를 제공할 수 있다면, 이는 보편적인 인프라 도구로 발전할 가능성이 있습니다.

AI와 Web3 동적 연구

Web3와 AI가 만날 때, 어떤 새로운 서사가 탄생할까요?

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