DeepSeek이 글로벌 기술계에서 효율성 혁명을 일으켰을 때 AI+Web3의 교차 내러티브가 드물게 침묵 속으로 사라진 것을 눈치챘는지 모르겠습니다.
특히 인터넷 거대 기업이 DeepSeek, Web3 및 AI를 통합하기 위해 서두르고 있을 때, 이 새로운 패러다임 경쟁에서 거의 완전히 벗어났습니다. 전통적인 DeAI 컴퓨팅 파워/데이터 프로젝트이든 AI Agent, DeFAI이든, 모두 거의 주목을 받지 못했습니다. Consensus 2025 무대에서도 AI 주제는 분명히 초점이 맞지 않습니다.
관련 주제의 비중이 급격히 떨어졌고, 논의의 초점은 여전히 기술계의 DeepSeek 물결과 거의 동떨어진 전통적인 도구적 서사에 머물러 있습니다. 획기적인 서사가 부족하고 AI계의 새로운 변수와 빠르게 상호 작용하는 이전의 태도와 완전히 다릅니다.
솔직히 말해서, DeepSeek이 AI에 가져온 엄청난 변화에도 불구하고 AI와 Web 3의 통합은 아직 다음 라운드의 획기적인 내러티브가 무엇일지 알아내지 못했습니다. 이로 인해 사람들은 Web 3가 차세대 AI 패러다임에 필요한 토대인지에 대해 의문을 제기하게 되었습니다.
흥미롭게도, Consensus 컨퍼런스 동안 OpenAI의 전 CTO와 전직 동료 그룹은 공식적으로 새로운 회사인 Thinking Machines를 발표했는데, 이 회사는 특히 사람들이 AI 시스템을 조정하여 특정 인간의 요구에 적응하도록 돕는 흥미로운 새로운 방향을 언급했습니다.
어느 정도까지, DeepSeek이 OpenAI와 다른 기술에 가져온 균열은 올해 Web3와 AI가 불확실성으로부터 확실성을 찾는 가장 좋은 영역이 될 수 있습니다.
AI+Web3, DeepSeek 순간은 없나요?
지난달 말부터 DeepSeek은 거의 모든 기술 페이지의 헤드라인을 장식하며 전례 없는 AI 혁명적 폭풍의 절대적인 소용돌이가 되었습니다. 특히 OpenAI와 같은 AI 리더보다 훨씬 낮은 비용 및 효율성 이점을 통해 비슷한 성과를 달성하여 전체 AI 트랙에 새로운 가능성을 가져왔습니다.
그래서 지난달 동안 주요 Web2 기술 거대 기업과 심지어 전통적인 제조 및 국내 정부 서비스 부서조차도 DeepSeek에 대한 액세스를 개방하거나 DeepSeek을 기반으로 하는 세분화된 맞춤형 모델을 배포하는 등 시장에 적극적으로 뛰어들었으며 GPT 웨이브 이후의 새로운 랜딩 패러다임의 물결을 이끌어내기 시작했습니다.
이와 대조적으로, 이번 Consensus 컨퍼런스의 AI 주제는 초점을 잃는 명백한 징후를 보였습니다. io.net과 Aethir와 같은 이전의 Web3 AI 리더들은 여전히 컴퓨팅 파워 임대와 데이터 라벨링의 도구적 서사에 갇혀 있었습니다.
솔직히 말해서, DeepSeek이 AI가 비용과 응용 측면에서 물, 전기, 석탄과 같은 새로운 시대의 인프라가 될 수 있음을 증명했을 때, Web3는 AI 시대의 체인에서 AWS와 스케일 AI라는 이야기에 집착해서는 안 됩니다. 결국, 이것은 컴퓨팅 파워와 데이터 라벨링을 덤핑하는 2차 시장이 되었을 뿐입니다.
반대로 Web3 및 AI는 특히 Web3와 같은 네이티브 패러다임이 절실히 필요하며, AI가 인간의 요구를 충족시킬 수 있는 방법을 탐구하고 자체적인 새로운 가치 위치를 개척하는 데 있어 더욱 중요하고 핵심적인 역할을 해야 하며, 진정한 돌파구는 OpenAI의 전 CTO인 Mira Murati의 새로운 움직임에 숨겨져 있을 수 있습니다.
Thinking Machines 블로그에서는 모든 사람이 AI를 각자의 고유한 요구와 목표에 맞게 조정할 수 있는 지식과 도구에 접근할 수 있는 미래를 구축하기 위해 회사가 수행하고 있는 작업에 대한 흥미로운 세부 정보를 공개합니다.
간단히 말해, 문제는 디지털 시대의 가장 진보된 생산성 도구인 AI를 어떻게 하면 기술적 잠재력을 인간의 실제 삶과 일에서 다양한 문제를 해결하는 최고의 조수로 진정으로 변형시킬 수 있는가입니다. 개인의 투자 결정과 창의적인 생산을 최적화하는 것부터 기업 공급망 관리와 사회적 거버넌스를 재구조화하는 것까지 말입니다. AI는 인간의 필요와 깊이 일치하는 적응적 진화가 필요합니다.
새로운 유형의 생산 관계인 Web3 의 분산형 재산권 메커니즘, 토큰 인센티브 모델, 온체인 거버넌스 프레임워크는 자연스럽게 AI에 적용되어 새로운 유형의 생산성을 나타내며 이러한 진화를 위한 자연스러운 시험장을 제공합니다.
이러한 관점에서 Web3는 AI를 위한 컴퓨팅 파워 시장과 데이터 배관공 그 이상이 될 수 있습니다. 대신, AI 문명의 자체 진화를 위한 토착 토양이 될 것으로 예상됩니다. 이를 통해 AI 역량과 인간의 요구를 진정으로 연결하는 1,000억 달러 이상의 가치가 있는 상상의 공간이 열립니다.
암호화 권리 확인, 토큰 경제, 분산형 거버넌스를 통해 AI가 사회적 관계, 경제적 행동, 문화적 패러다임을 자율적으로 진화시킬 수 있는 메타 프로토콜 계층을 구축할 수 있습니다. 이를 기반으로 Web3는 AI가 사회적 지능을 달성하기 위한 메타 인큐베이터가 될 것입니다.
이는 실제로 Thinking Machines의 개인화된 AI 시스템의 새로운 아이디어이기도 합니다. Web3 소셜 프레임워크를 통해 AI 에이전트는 자율적으로 상호 작용하고 암호화된 경제 시스템에서 가치를 창출하여 문명 수준의 출현을 달성할 수 있습니다.
AI 도구에서 AI 문명으로 에이전트 사고 재구성
관점을 거시적 수준으로 되돌려 AI Agent 트랙을 종합적으로 관찰하면 변동성 기간에 있으며 긴급하게 획기적인 내러티브가 필요하다는 것이 분명합니다. Cookie.fun 통계에 따르면 2025년 2월 24일 현재 AI Agent 부문의 전체 시장 가치는 66억 달러에 도달하여 정점에 비해 절반 이상 감소했으며 사용자 유지율은 계속 감소했습니다.
이는 또한 선두 주자임에도 불구하고 AI Agent 트랙이 여전히 과도한 기술과 불충분한 시나리오라는 딜레마에서 벗어날 수 없다는 것을 의미합니다. 최근 인기 있는 AI Agent와 DeFi 융합 내러티브 DeFAI는 지능형 솔루션을 통해 도달 범위를 심화하고 보다 일반적인 사용자의 요구를 충족하고 있습니다 .
그러나 객관적으로 보면 DeFAI의 본질은 여전히 도구 업그레이드 논리, 즉 AI를 통해 DeFi 운영 프로세스를 단순화하고 사용자가 APY 계산, 일시적 손실과 같은 전문 용어를 이해하지 않아도 되도록 하는 것입니다. 하지만 더 깊은 구조적 모순에는 접근하지 못합니다. 단일 시나리오 에이전트 도구가 만연할 때 시장에 필요한 것은 AI 자율 협업을 지원하고 사회적 관계를 발전시킬 수 있는 기본 프로토콜입니다.
결국 AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제는 몇 가지에 불과하며, 일상적인 워크플로의 일부에 불과할 수도 있습니다. AI가 도구 속성을 돌파하려면 자율적인 상호 작용, 가치 교환 및 그룹 협업을 위한 소셜 운영 체제가 있어야 합니다.
예를 들어, 온체인 투자에 참여하는 사용자의 요구를 충족하기 위해 투자 담당자는 실시간 추세 투자 조언을 제공해야 하고, 모니터링 담당자는 비정상적인 지갑 이체를 면밀히 감시해야 하며, 심지어 추적 담당자에게 자금 흐름을 추적하도록 요청해야 합니다. 이렇게 하면 인간의 투자 위험 관리 기관보다 효율적인 온체인 면역 체계를 형성할 수 있습니다.
미래에도 현실에서 음식 배달 에이전트는 자동으로 귀하의 심박수/혈압 데이터를 검색하여 특별한 건강 식단을 추천할 것입니다. 일정 에이전트가 귀하가 긴급한 회의가 있다는 것을 감지하면 음식 배달 에이전트에게 배달 시간을 늦추라고 알립니다. 동시에 금융 에이전트는 가격을 비교하고 JD.com 음식 배달이 Meituan 음식 배달보다 유리하다고 판단되면 자동으로 지불 채널을 전환합니다.
단일 에이전트는 단지 도구일 뿐이지만, 그룹 협업은 우리의 일과 삶의 흐름을 재구성할 수 있습니다. 이는 AI 에이전트를 더 이상 사용하고 버릴 수 있는 일회용 장난감이 아니라 1+1>2의 만능 도구 상자로 만들어 AI 에이전트가 자율적으로 결합하여 인간이 다양한 실질적인 문제를 해결하도록 도울 수 있습니다.
이러한 기반 위에서 AI Agent의 소셜 운영 체제는 Web3 네이티브 메커니즘을 사용하여 무한히 확장 가능한 AI Agent 서비스 시나리오와 심지어 경제 시스템을 구축할 수 있는 AI+ 수직 시나리오를 위한 최고의 진입점이 될 것으로 기대됩니다.
그러나 지금으로서는 이 분야에서 모든 사람의 탐구가 가능한 한 맹목적입니다. 핵심 과제는 지능형 엔티티 간의 데이터 사일로를 어떻게 깨고 대규모 AI 에이전트가 복잡한 시나리오에서 적응적으로 학습할 수 있도록 하는 방법에 있습니다. 핵심은 대규모 AI 에이전트가 자율적으로 학습하고 서로 협력하는 적응적 환경을 파악하는 데 있습니다.
최근 250만 달러의 Pre-Seed 라운드 자금 조달을 완료한 AMMO(흥미롭게도 창립 멤버에는 Google의 수석 기술 관리자, DeepMind의 연구원, Meta의 기술 책임자, ACM-ICPC 세계 챔피언이 포함되어 기본적으로 AI 거인들의 모든 버프를 모았습니다)는 AI 소셜 프로토콜 계층에 대한 유사한 아이디어를 가지고 있습니다.
Massive Agent Factory: 개발자가 복잡한 논리를 작성하지 않고도 재무 관리, 소셜 협업과 같은 소셜 기능을 갖춘 AI 에이전트 클러스터를 배포할 수 있도록 지원
구성 가능한 임베딩 공간: OpenAI의 Neural MMO 프레임워크를 금융 및 교육과 같은 실제 시나리오에 적응할 수 있는 대화형 샌드박스로 업그레이드합니다.
분산형 RL: 인간의 피드백 강화 학습(RLHF)과 AI 기술을 결합하여 에이전트가 게임에서 도덕적 기준을 동적으로 발전시킬 수 있도록 합니다.
간단히 말해서, 우리는 AI 에이전트 메타버스를 하나씩 구축합니다. 투자 및 재무 관리, 건강 관리, 교육 계획을 위한 다양한 메타버스에서 AI 에이전트는 더 이상 고립된 도구 모듈이 아니라 사회적 인식을 가진 디지털 종이 됩니다. 그들은 서로 상호 작용하고, 그룹으로 협업하고, 심지어 자율적으로 학습하여 사람들이 다양한 복잡한 현실 세계의 요구를 충족하도록 돕습니다.
메타버스에 투자하기: 귀하의 재무 에이전트는 실시간으로 시장 분석 에이전트와 협업합니다. 특정 DeFi 프로토콜에서 중재 기회가 발견되면 자동으로 거래 에이전트를 호출하여 전략을 실행하고 위험 에이전트에게 비정상적인 변동을 모니터링하도록 알립니다.
건강 메타버스: 피트니스 에이전트는 수면 데이터에 따라 트레이닝 계획을 조정하고, 영양 에이전트는 요리법을 업데이트하고 재료를 주문하며, 의료 에이전트는 정기적으로 건강 보고서를 의사 에이전트에게 보냅니다.
이는 실제로 매직폰에서 실리 걸의 역할로, AI 에이전트가 특정 분야에서 자체 조직화 네트워크를 형성하고 AI 도구에서 AI 문명으로 진정으로 전환할 수 있게 해줍니다. 마치 실제 사회에서 변호사, 의사, 교사가 각자의 임무를 수행하고 서로 협력하여 문명의 운영을 공동으로 지원하는 것과 같습니다.
GPT 이후 시대의 Web3 AI 시드 내러티브
글로벌 기술 주류와 긴밀하게 연관된 Web3 통합 내러티브로서, 예상되는 Web3 AI 개발은 본질적으로 AI 분야의 최신 개발 내용을 반영하고 추가하는 것입니다.
AMMO의 첫 번째 실험적 하위 공간인 FakersAI를 예로 들어보겠습니다. 온체인 투자를 위한 AI 에이전트 게임 필드로서, AI 에이전트는 현재 뉴스와 시장 동향을 자율적으로 추적한 다음, 커뮤니티 감정과 소셜 신호와 결합된 다각적 기술 분석과 온체인 데이터 통찰력을 수행하여 AI 에이전트가 강화 학습을 통해 게임에서 전략을 지속적으로 업그레이드하여 자체 학습 진화 플라이휠을 형성할 수 있도록 합니다.
그 중 사용자는 관찰자이자 참여자입니다(출시 12일 만에 사용자 수가 90만 명을 돌파했는데, 이는 매우 인상적인 성과이며 이론적으로 충분한 데이터와 행동 지원을 생성할 수 있습니다). AI Agent의 대결, 협업 및 관심 게임을 통해 AI는 관심 게임에서 신용 시스템, 협업 규칙 및 윤리 기준을 형성하는 방법을 더욱 학습할 수 있습니다. 즉, 사람들의 피드백과 훈련을 통해 점차 실제 운영과 더 일치하는 더 나은 행동 패턴을 형성합니다.
이는 루샤오촨의 영향을 받은 실리 걸이 점차 인간의 감정과 사회적 규칙을 이해하는 법을 배우고, AI가 수동적으로 지시를 실행하는 것에서 사회적 협업에 적극적으로 참여하는 것으로 진화하는 것과 유사합니다.
물론, FakersAI는 시작점일 뿐입니다. AMMO의 궁극적인 목표는 다차원 샌드박스 매트릭스를 만드는 것입니다. 이러한 샌드박스는 기술 테스트 장소일 뿐만 아니라 AI 에이전트 문명의 인큐베이터이기도 합니다. AI가 DeFi 시장에서 차익거래를 배우고, DAO에서 투표하고, 소셜 네트워크에서 밈을 퍼뜨리면 더 이상 도구가 아니라 디지털 사회의 시민이 됩니다.
우리는 상상력을 사용할 수도 있습니다. 현재 출시된 Fakers Information Battlefield는 단지 초기 샌드박스일 뿐이며, 앞으로 더 많은 하위 공간 유형이 파생될 것입니다.
경제 샌드박스: DeFi 시장에서 AI 마켓 메이커 게임을 시뮬레이션합니다.
거버넌스 샌드박스: DAO와 AI 대표 간 협력적 의사 결정 모델 테스트
문화 샌드박스: AI 에이전트가 밈과 NFT 아트를 생성하고 확산하며, 문화 밈의 연쇄 진화를 관찰합니다.
이는 단순한 기술적 혁신이 아니라 패러다임 수준의 답변을 제공합니다. 즉, AI 산업에 있어 Web3는 컴퓨팅 파워나 데이터 시장이 아니라 iOS 및 Android와 유사한 사회화된 AI 메타 운영 체제입니다.
이 새로운 내러티브는 의심할 여지 없이 매우 상상력이 풍부하지만, 지금까지 논의가 거의 없었기 때문에 OpenAI의 전 CTO인 미라 무라티가 새롭게 설립한 Thinking Machines와 AI 소셜 프로토콜 계층을 핵심으로 하는 Web3 및 AI 퓨전 내러티브 프로젝트인 AMMO는 모두 아직 초기 단계에 있습니다.
방금 끝난 Consensus 컨퍼런스에서 CoinDesk만이 AMMO 및 이 주제에 대한 다른 팀과 Web3 네이티브 메커니즘을 통해 AI 소셜 운영 체제를 구축하는 방법을 구체적으로 논의했습니다. 2025년에 새로운 AI 내러티브가 실제로 도출될 수 있는지는 아직 장기적인 관찰이 필요합니다.
결론
AI가 결국 새로운 종이 된다면, 거인의 폐쇄된 정원에서 태어날까요, 아니면 Web3의 개방형 프로토콜에서 성장할까요?
이것이 AI Web3가 게임 후반부에서 답해야 할 궁극적인 질문입니다. 따라서 분위기를 조금 더 높이면 Web3는 AI의 주유소가 아니라 실리콘 기반 종의 기원 대륙이 되어야 합니다.
솔직히 말해서, 새로운 유형의 생산 관계인 Web3는 자연스럽게 AI에 적응되어 새로운 유형의 생산성을 나타냅니다. 이는 또한 기술과 생산 관계 역량의 동시적 발전입니다. 그러나 현재의 AI+Web3 탐색은 주로 컴퓨팅 파워/데이터의 생산 관계 혁신에 초점을 맞추고 있으며, 심지어 제로섬 컴퓨팅 파워/데이터 군비 경쟁에 깊이 관여하고 있습니다.
따라서 AI 에이전트를 위한 소셜 프로토콜 계층 아키텍처는 이 딜레마에 대한 해결책을 제공합니다. 특히, Consensus 컨퍼런스에서 AI 주제의 초점 상실은 Web3 및 AI의 교차 내러티브가 혼란스러운 기회와 함께 중요한 지점에 있음을 의미합니다.
수많은 AI 에이전트가 암호화된 레고 세계에서 자발적으로 협력적인 도시 국가와 문화 부족을 형성하여 탄소 기반 종(인간)과 실리콘 기반 종(AI)의 진화 이론을 다시 씁니다.
