현재 AI 에이전트는 어떤 단계에 발전했나요? 다음 단계는 어떻게 나아갈까요?

저자：WOO X

배경： Crypto + AI ， PMF 찾기

PMF (Product Market Fit)는 제품 시장 적합도를 의미하며, 제품이 시장의 요구에 부합해야 함을 나타냅니다. 창업 전에 시장 상황을 확인하고, 어떤 유형의 고객에게 판매할 것인지 이해하며, 현재 시장 환경을 파악한 후 제품 개발을 진행해야 합니다.

PMF 개념은 창업자에게 적용되어, 스스로 만족스러운 제품/서비스를 만들지만 시장에서 받아들여지지 않는 상황을 피할 수 있도록 합니다. 이 개념은 암호화폐 시장에도 적용되며, 프로젝트 팀은 암호화폐 사용자들의 요구를 이해하고 제품을 개발해야 하며, 기술을 쌓는 것과 시장의 괴리를 피해야 합니다.

과거 Crypto AI는 대부분 DePIN과 결합되어 있었으며, Crypto의 분산형 데이터를 활용하여 AI를 훈련시키고, 단일 실체의 통제를 피하는 방식으로 이야기되었습니다. 예를 들어, 계산력, 데이터 등의 유형이 있으며, 데이터 제공자는 AI가 가져오는 수익을 공유할 수 있습니다.

위의 논리에 따르면, 사실 Crypto가 AI를 강화하는 것에 더 가깝습니다. AI는 혜택을 제공하는 토큰을 계산력 제공자에게 분배할 뿐만 아니라, 더 많은 신규 사용자를 온보드하기 어려운 상황이며, 이 모델은 PMF에서 그렇게 성공적이지 않다고 할 수 있습니다.

AI 에이전트의 출현은 응용 프로그램 측면에서 더 많은 것으로 보이며, DePIN + AI는 인프라와 같고, 분명히 응용 프로그램은 더 간단하고 이해하기 쉬우며, 사용자 흡수 능력이 더 뛰어나고, DePIN + AI보다 더 나은 PMF를 가지고 있습니다.

먼저 A16 Z 창립자 Marc Andreessen의 후원을 받았고( PMF 이론도 그가 제안한 것), 두 개의 AI 대화에서 생성된 GOAT가 AI 에이전트의 첫 발을 내딛었습니다. 현재 ai16 z와 Virtual 양쪽 진영은 각각 장단점이 있으며, AI 에이전트는 암호화폐 시장에서 어떤 발전 경로를 가지고 있을까요? 현재 어떤 단계에 있으며, 미래는 어떻게 될까요? WOO X Research가 여러분에게 보여드리겠습니다.

첫 번째 단계：밈 시작

GOAT가 등장하기 전, 이번 주기에서 가장 인기 있는 트랙은 밈코인이었으며, 밈코인의 특징은 포용성이 강하다는 것입니다. 동물원에서의 하마 MOODENG, DOGE 주인이 새로 입양한 Neiro, 인터넷 원주율 밈 Popcat 등은 "모든 것이 밈이 될 수 있다"는 트렌드를 보여주었고, 이러한 무의미한 이야기 속에서도 AI 에이전트가 성장할 수 있는 토양을 제공했습니다.

GOAT는 두 개의 AI 대화에서 생성된 밈코인으로, 이는 AI가 암호화폐와 인터넷을 통해 자신의 목표를 실현한 첫 사례입니다. 인간 행동에서 학습하는 것입니다. 오직 밈코인만이 이렇게 높은 실험적 성격의 프로젝트를 수용할 수 있으며, 동시에 유사한 개념의 코인들이 우후죽순처럼 등장했지만, 대부분의 기능은 트위터 자동 게시, 답변 등으로 실제 응용이 없습니다. 이때 AI 에이전트 코인은 일반적으로 AI + Meme이라고 불립니다.

대표 프로젝트：

• Fartcoin ：시가총액 812M ，체인 상 유동성 15.9M
• GOAT ：시가총액 430M ，체인 상 유동성 8.1M
• Bully ：시가총액 43M ，체인 상 유동성 2M
• Shoggoth ：시가총액 38M ，체인 상 유동성 1.8M

두 번째 단계：응용 탐색

점차 사람들은 AI 에이전트가 단순히 트위터에서 상호작용하는 것뿐만 아니라, 더 많은 가치 있는 장면으로 확장할 수 있다는 것을 깨닫기 시작했습니다. 여기에는 음악, 영상 등 콘텐츠 생산이 포함되며, 투자 분석, 자금 관리 등 암호화폐 사용자에게 더 적합한 서비스가 등장했습니다. 이 단계부터 AI 에이전트는 밈코인과 분리되어 새로운 트랙을 형성하게 됩니다.

대표 프로젝트：

• ai16 z ：시가총액 1.67B ，체인 상 유동성 14.7M
• Zerebro ：시가총액 453M ，체인 상 유동성 14M
• AIXBT ：시가총액 500M ，체인 상 유동성 19.2M
• GRIFFAIN ：시가총액 243M ，체인 상 유동성 7.5M
• ALCH ：시가총액 68M ，체인 상 유동성 2.8M

외전：발행 플랫폼

AI 에이전트 응용이 다채롭게 펼쳐질 때, 창업자가 어떤 트랙을 선택해야 AI와 Crypto의 물결을 잡을 수 있을까요?

답은 Launchpad입니다.

발행 플랫폼 아래의 코인이 부의 효과를 가지면, 사용자는 해당 플랫폼에서 발행한 토큰을 지속적으로 찾고 구매하게 됩니다. 사용자의 구매로 발생한 실제 수익은 플랫폼 코인의 가격 상승을 촉진하며, 플랫폼 코인의 가격이 지속적으로 상승하면 자금은 그 아래 발행된 코인으로 외부로 흘러가 부의 효과를 형성합니다.

비즈니스 모델이 명확하고 긍정적인 플라이휠 효과를 가지지만, 여전히 주의해야 할 점은 Launchpad가 승자 독식의 마태효과에 해당한다는 것입니다. Launchpad의 핵심 기능은 새로운 토큰을 발행하는 것이며, 유사한 기능의 경우, 경쟁해야 할 것은 프로젝트의 품질입니다. 만약 단일 플랫폼이 안정적으로 우수한 프로젝트를 생산하고 부의 효과를 가진다면, 사용자는 해당 발행 플랫폼에 대한 충성도가 자연스럽게 높아지며, 다른 프로젝트가 사용자를 빼앗기 어려워집니다.

대표 프로젝트：

• VIRTUAL ：시가총액 3.4B ，체인 상 유동성 52M
• CLANKER ：시가총액 62M ，체인 상 유동성 1.2M
• VVAIFU ：시가총액 81M ，체인 상 유동성 3.5M
• VAPOR ：시가총액 105M

세 번째 단계：협력 탐색

AI 에이전트가 더 많은 실용 기능을 실현하기 시작한 후, 프로젝트 간의 협력을 탐색하고 더 강력한 생태계를 구축하기 시작합니다. 이 단계의 초점은 상호 운용성과 생태 네트워크의 확장에 있으며, 특히 다른 암호화 프로젝트나 프로토콜과의 시너지 효과를 낼 수 있는지 여부입니다. 예를 들어, AI 에이전트는 DeFi 프로토콜과 협력하여 자동화된 투자 전략을 향상시키거나 NFT 프로젝트와 통합하여 더 스마트한 도구를 구현할 수 있습니다.

효율적인 협력을 실현하기 위해서는 먼저 표준화된 프레임워크를 구축해야 하며, 개발자에게 미리 설정된 구성 요소, 추상 개념 및 관련 도구를 제공하여 복잡한 AI 에이전트 개발 과정을 간소화해야 합니다. AI 에이전트 개발 중 자주 발생하는 문제에 대한 표준화된 해결책을 제시함으로써 이러한 프레임워크는 개발자가 각자의 응용 프로그램의 독특성에 집중할 수 있도록 도와주며, 매번 처음부터 기본 구조를 설계하는 문제를 피할 수 있습니다.

대표 프로젝트：

• ELIZA ：시가총액 100M ，체인 상 유동성 3.6M
• GAME ：시가총액 237M ，체인 상 유동성 31M
• ARC ：시가총액 300M ，체인 상 유동성 5M
• FXN ：시가총액 76M ，체인 상 유동성 1.5M
• SWARMS ：시가총액 63M ，체인 상 유동성 20M

네 번째 단계：펀드 관리

제품 측면에서 AI 에이전트는 투자 조언 및 보고서 생성을 제공하는 간단한 도구 역할을 할 수 있습니다. 그러나 펀드 관리는 전략 설계, 동적 조정 및 시장 예측 등 더 높은 수준의 능력을 요구하며, 이는 AI 에이전트가 단순한 도구가 아니라 가치 창출 과정에 참여하기 시작했음을 나타냅니다.

전통 금융 자금이 암호화 시장에 빠르게 유입됨에 따라 전문화 및 규모화의 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. AI 에이전트의 자동화 및 높은 효율성은 이러한 수요를 충족시킬 수 있으며, 특히 차익 거래 전략, 자산 재조정 및 위험 헤지와 같은 기능을 실행할 때 AI 에이전트는 펀드의 경쟁력을 크게 향상시킬 수 있습니다.

대표 프로젝트：

• ai16z ：시가총액 1.67B ，체인 상 유동성 14.7M
• Vader ：시가총액 91M ，체인 상 유동성 3.7M
• SEKOIA ：시가총액 33M ，체인 상 유동성 1.5M
• AiSTR ：시가총액 13.7M ，체인 상 유동성 675K

기대하는 다섯 번째 단계：Agentnomics 재구성

현재 우리는 네 번째 단계에 있으며, 가격을 떠나 현재 대부분의 Crypto AI 에이전트는 우리의 생활 응용에 실현되지 않고 있습니다. 필자를 예로 들면, 가장 자주 사용하는 AI 에이전트는 여전히 Web 2의 Perplexity이며, 가끔 AI XBT의 분석 트윗을 보곤 합니다. 그 외에도 Crypto AI 에이전트의 사용 빈도는 극히 낮아, 네 번째 단계에서 오랜 시간 머무를 가능성이 있으며, 제품 측면에서 아직 성숙하지 않았습니다.

필자는 다섯 번째 단계에서 AI 에이전트가 단순히 기능이나 응용의 집합체가 아니라, 전체 경제 모델의 핵심인 Agentnomics(에이전트 경제학)의 재구성이 이루어질 것이라고 생각합니다. 이 단계의 발전은 기술 진화뿐만 아니라, 분배자(Distributor), 플랫폼(Platform) 및 에이전트 공급자(Agent Vendor) 간의 토큰 경제 관계를 재정의하여 새로운 생태계를 창출하는 것이 중요합니다. 다음은 이 단계의 주요 특징입니다:

1. 인터넷 발전 역사와의 유사성

Agentnomics의 형성 과정은 인터넷 경제의 진화와 유사하게 비유할 수 있습니다. 예를 들어, WeChat과 Alipay와 같은 슈퍼 애플리케이션의 탄생이 있습니다. 이러한 애플리케이션은 플랫폼 경제를 통합하여 독립적인 애플리케이션을 자신의 생태계로 끌어들여 다기능 진입점이 됩니다. 이 과정에서 애플리케이션 공급자와 플랫폼 간에는 협력과 공생의 경제 모델이 형성되며, AI 에이전트도 다섯 번째 단계에서 유사한 과정을 재연할 것이며, 암호화폐와 분산 기술을 기반으로 할 것입니다.

2. 분배자, 플랫폼 및 에이전트 공급자 관계 재구성

AI 에이전트의 생태계에서 세 가지는 긴밀하게 연결된 경제 네트워크를 구축할 것입니다:

• 분배자(Distributor)：AI 에이전트를 최종 사용자에게 홍보하는 역할을 하며, 전문 애플리케이션 마켓이나 DApp 생태계를 통해 이루어집니다.
• 플랫폼(Platform)：기반 시설과 협력 프레임워크를 제공하여 여러 에이전트 공급자가 통합된 환경에서 운영될 수 있도록 하며, 생태계의 규칙 및 자원 분배를 관리합니다.
• 에이전트 공급자(Agent Vendor)：다양한 기능의 AI 에이전트를 개발하고 제공하여 생태계에 혁신적인 애플리케이션과 서비스를 공급합니다.

토큰 경제 설계를 통해 분배자, 플랫폼 및 공급자 간의 이익은 탈중앙화된 분배를 실현하며, 예를 들어 수익 분배 메커니즘, 기여 보상 및 거버넌스 권한을 통해 협력을 촉진하고 혁신을 유도합니다.

3. 슈퍼 애플리케이션의 진입점 및 통합

AI 에이전트가 슈퍼 애플리케이션 진입점으로 진화하게 되면, 다양한 플랫폼 경제를 통합하고 대량의 독립적인 에이전트를 흡수하고 관리할 수 있게 됩니다. 이는 WeChat과 Alipay가 독립 애플리케이션을 자신의 생태계로 통합하는 방식과 유사하며, AI 에이전트의 슈퍼 애플리케이션은 전통적인 애플리케이션의 고립을 더욱 깨뜨릴 것입니다.