원본｜오데일리플래닛데일리( @OdailyChina )
작성자: Wenser ( @wenser 2010 )
이전에 AI 에이전트 컨셉 코인에 대한 과대광고를 경험한 후, Web3 AI 프로젝트는 희귀한 냉각 기간을 겪고 있습니다. 이러한 상황에서 저는 Web2 AI 프로젝트에 대한 호기심을 가지고 두 가지 AI 관련 활동에 참여하기 위해 항저우로 갔습니다. 그 중 하나는 서로 다른 정체성과 눈부신 방향을 가진 참가자들이 참여한 AI 해커톤이었습니다. 다른 하나는 AI를 도구로 사용해 돈을 버는 오프라인 커뮤니티 활동이었습니다. 여기서 저는 Web2 AI 프로젝트와 Web3 AI 프로젝트 간의 몇 가지 주요 차이점을 발견한 것 같아서 이 글을 썼습니다. 다음 내용은 개인의 주관적인 생각과 의견일 뿐이며, Odaily Planet Daily의 공식 의견을 대변하는 것은 아닙니다. 이 책은 AI 시대에 대한 간략한 개요를 독자들의 참고 자료로 제공하고 있습니다. (또한 열심히 일하고 있는 모든 AI 프로젝트가 우리와 함께 참여하여 빌드를 직접 볼 기회를 제공해 주시기를 환영합니다.)
Web2 AI와 Web3 AI의 가장 큰 차이점은 하나는 제품을 만드는 것이고 다른 하나는 자산을 만드는 것입니다.
제 생각에 Web2 AI 프로젝트와 Web3 AI 프로젝트 사이에는 많은 차이점이 있지만 가장 중요한 차이점은 결과에 있습니다. 전자는 주로 제품에 대해 이야기하는데, 대규모 모델이든, AI 애플리케이션이든, AI 솔루션이든 말입니다. 후자는 AI를 패키지로 사용하며, 본질적으로 개념적 자산을 만들고 토큰 시장의 성과에 따라 영웅을 판단하는 데 있습니다. 이는 이전에는 AI Agent 컨셉으로 인해 GOAT, AI16Z, ACT, Swarms 등의 AI Agent 컨셉 토큰이 큰 인기를 끌었지만, 시장의 관심 전환으로 점차 잊혀진 이유이기도 합니다. 다음은 개인적인 관점에서 Web2와 Web3 AI 프로젝트의 차이점을 분석한 것입니다.
개발자 그룹: 모두가 개발자 VS 기술 개발자
이것은 Web2 AI의 오프라인 활동을 두 번이나 참여한 후에 제가 느낀 가장 큰 감정입니다. Web2 AI 활동은 종종 8~9세 어린이부터 40대 할아버지까지 다양한 연령대의 사람들을 포괄하며, 모두가 Web2 AI에 큰 열정을 가지고 있습니다. Web3 AI 프로젝트는 종종 기술 개발 그룹에 국한되고 다른 사람들은 토큰 거래, 프로젝트 투자 등을 통해 더 많이 참여합니다. 많은 AI 에이전트 프로젝트도 모든 사람이 자신의 AI 에이전트를 만들 수 있다는 개념에 초점을 맞추지만 실제 참여자가 적고 많은 개발 작업이 필요하지 않습니다.
그 이유는 Web3의 진입 장벽과 좁은 사용 시나리오가 많은 사람들에게 낙담을 안겨주었기 때문입니다. Web2 AI 프로젝트는 인터넷에 더 가깝기 때문에 더 많고 광범위하며 포괄적인 개발자가 있습니다. 특히 Cursor 및 Windsurf와 같은 AI 프로그래밍 애플리케이션이 등장한 후에는 모든 사람이 개발자라고 할 수 있습니다.
AI 해커톤에 참가한 가장 어린 참가자 2명
프로젝트 시작점: 수요에서 시작 vs 시장에서 시작
프로젝트의 출발점에 관해서 말하자면, Web2 AI 프로젝트는 종종 사용자의 요구 사항에서 시작하는데, 이는 수익을 위해 제품을 만들기 위해 특정 문제를 해결하는 것입니다. Web3 AI 프로젝트는 종종 시장에서 시작됩니다. 시장에는 어떤 종류의 내러티브, 개념, 자산이 필요한가? 그러면 Web3 AI 프로젝트는 이런 측면에 초점을 맞춰서 자금 조달을 모색합니다. 위와 같은 이유로 일반적으로 Web2 AI 프로젝트는 애플리케이션 계층에 더 중점을 둡니다. Web3 AI 프로젝트는 프로젝트 준비를 위해 컴퓨팅 파워, 알고리즘, 데이터의 3단계 방법을 채택하는 경향이 있습니다. 이전에 인기를 끌었던 Myshell이나 최근에 주목을 받고 있는 Nillion, SaharaAI 및 기타 프로젝트가 그 예입니다.
비교해 보면, 현재 주류 Web3 AI 프로젝트가 해결하고 있는 문제는 토큰을 만드는 방법과 유동성을 대가로 AI 컨셉트 토큰을 시장에 판매하는 방법일 수 있습니다.
해커톤 주제: AI 문제 해결 경쟁
프로젝트 운영: 제품 중심 vs 주의 중심
프로젝트 운영 측면에서 Web2 AI 프로젝트는 일반적으로 제품 중심 접근 방식을 취하여 제품 데모, 제품 기능 설명, 제품 적용 시나리오 등을 통해 성장하고 운영됩니다. Web3 AI 프로젝트는 종종 주의 중심적 접근 방식을 취하는데, 모든 것이 시장 주의 리소스에 대한 경쟁을 우선시합니다. 이는 Web3 분야에서 주의 집중이 종종 유동성을 나타내는 반면, 주의는 가장 비싼 자산 운반자이기 때문입니다. 따라서 a16z 창립자가 Truth Of Terminal 개발사에 투자한 것, ai16z 창립자 Shaw의 잦은 터무니없는 발언, Swarms 개발자가 코드를 표절한 사실이 폭로된 것 등의 이전 사건들은 AI 프로젝트 자체에는 큰 영향을 미치지 않았을 뿐만 아니라, 오히려 프로젝트와 해당 토큰의 개발에 활력을 불어넣었습니다.
Web3 AI 분야에서는 좋은 상품은 자체 트래픽을 끌어들이고 자연스럽게 말한다는 개념을 정립하기 어렵습니다. 이곳에서는 목소리가 가장 큰 사람이 더 많은 관심을 얻을 수 있다는 믿음이 있습니다. 단순히 좋은 제품이 있다고 해서 프로젝트와 해당 토큰이 좋은 결과를 얻을 수는 없습니다. 결국, 현실적으로 대부분의 Web3 AI 프로젝트는 어떠한 기술적 응용 프로그램도 없는 단순한 밈 코인일 뿐입니다.
소위 분산형 컴퓨팅 리소스와 분산형 데이터 자산은 프로젝트 당사자와 소매 투자자들의 희망적 사고에 불과합니다.
AI는 최고의 그래피티펜
종료 메커니즘: 비즈니스 모델 수익성 대 토큰 유동성
출구 메커니즘 측면에서 볼 때 가장 눈에 띄고 단순하고 거친 비교입니다.
Web2 AI 프로젝트의 종료 메커니즘은 종종 비즈니스 모델의 수익성에 따라 달라집니다. AI를 자동화 도구로 활용하든, AI 애플리케이션, AI 제품, AI 대규모 모델을 만들든 최종 목표는 최대한 많은 사용자를 유치하는 것입니다. 그런 다음 구독료, 멤버십 메커니즘, 솔루션, 제품 매입, 광고 판매 등을 통해 수익성을 달성하고 안정적인 수익 사업 모델을 구축하는 것입니다. 대부분의 Web3 AI 프로젝트에는 토큰 유동성 외에 다른 출구 메커니즘이 없습니다. 결국, 이러한 Web3 AI 프로젝트를 실제로 사용하는 사람은 극소수에 불과합니다. 마치 이더리움 생태계의 일부 L2 네트워크가 유령 도시와도 같은 것처럼요.
이 완전히 다른 종료 메커니즘은 전자가 제품에 더 중점을 두는 반면, 후자는 토큰 자산에 더 많은 주의를 기울인다는 것을 결정합니다.
AI가 AI를 관리하게 하고, AI가 돈을 벌게 하라
요약: AI가 과거의 일이 되면 Web3 AI 프로젝트는 Web2 AI 기술이 넘쳐날 때까지 기다릴 수밖에 없습니다.
2025년 4월 초입니다. 작년 말부터 올해 초까지 두 차례의 AI 프로젝트 열풍을 겪은 후 Web3 AI 프로젝트는 잠시 건설 기간에 들어갔습니다. 도무지 불가능합니다. 시장의 관심과 유동성이 동시에 긴축되고, 유명인과 대통령이 암호화폐의 수확용 낫이 되면서 Web3 AI 프로젝트도 컴퓨팅 파워, 스토리지, 데이터, AI 에이전트, 프레임워크 등 다양한 과대광고 핫스팟을 거쳐 이 단계에서는 일시적인 것이 되었습니다.
앞으로 Web3 AI 프로젝트가 재편성되어 시장의 주목과 리소스를 더 많이 확보할 수 있을지 여부는 Web2 AI 거대 기업, 스타트업, 혁신적 기업의 기술적 확산을 기다리는 데 달려 있을 수 있습니다. 그렇지 않으면 Web3 AI 프로젝트는 여전히 AI 개념으로 포장된 개념 토큰 디스크일 뿐입니다. 그냥 현실을 직시하세요.
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