원제: AI 에이전트 버블 이후: Web3 AI의 진정한 가치는 어디에 있을까?
원래 작성자: 0x Jeff( @Defi 0x Jeff )
편집자: Ethan( @ethanzhang_web3 )
간략한 개요:
AI 에이전트의 총 시장 가치는 몇 달 만에 0에서 200억 달러 이상으로 증가한 후, 급격히 붕괴되었습니다. 하지만 이 분야는 점차 성숙해지고 있습니다. 인프라, 분산형 AI, 진정한 유용성이 서서히 자리 잡고 있습니다. 다음 발전의 물결은 미래를 어떻게 형성할 것인가? 그리고 우리는 왜 이에 주의를 기울여야 하는가?
작년 4분기에 우리는 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나인 AI 에이전트가 단 몇 달 만에 0에서 200억 달러 이상으로 성장하는 것을 보았습니다. 재미있고 카리스마 넘치고 즐거운 에이전트에서 거래와 투자를 통해 세상을 바꾸고 하룻밤 사이에 부자가 되게 해주겠다고 약속하는 금융 에이전트로 바뀌었습니다. 그리고... 부자가 될 수 있는 것은 에이전트뿐만이 아닙니다. 투자 DAO도 등장하고 있습니다... 다른 에이전트에 투자하는 인간(또는 에이전트) DAO(3, 3)입니다.
과대광고에서 인프라까지: Web3 AI 에이전트의 진화
우리 모두는 새로운 분야(그리고 Web2 AI, 트럼프의 당선, 암호화폐와 AI에 대한 지지와 같은 새로운 촉매의 맥락에서)에서 사람들이 기본적인 사항에 관심을 두지 않는다는 것을 알고 있습니다. 소음을 내면서도 과장되고 멋지게 보이는 모든 데모는 거의 즉시 시가총액 1억 달러를 돌파할 수 있습니다.
@virtuals_io는 시장을 사로잡고, 시장의 관심을 끌고, 좋은 스토리를 전하고, 최고의 내러티브를 만들어내는 생태계가 되었습니다. 이로 인해 많은 창작자가 Virtuals에서 콘텐츠를 게시하고 프로젝트를 시작하게 되었고, 과대광고를 이용하려는 소매 투자자들의 관심도 끌렸습니다.
그러다 @elizaOS가 등장해 다른 접근 방식을 취했습니다. 모든 개발자가 삽을 들고 금을 파낼 수 있도록 AI를 오픈 소스로 공개한 것입니다. 이 아이디어는 엄청난 전도 효과를 가져왔고, 채택이 급속히 늘어났으며, GitHub의 별점과 포크의 수가 극적으로 늘어났습니다(그리고 이 숫자는 계속해서 늘어나고 있습니다).
Virtuals는 50억 달러 이상의 가치로 성장했으며, Eliza는 최고점에서 그 중 약 절반을 차지했고, AIXBT가 10억 달러를 기록하는 등 다른 흥미로운 프록시도 8~9자리 가치에 도달하고 있습니다. 물론, 지금은 상황이 많이 달라졌습니다. 새로 시작한 괜찮은 실적을 보이는 에이전트의 평균 가치는 300만 달러에서 1,000만 달러 사이입니다. 경력이 있고 실적이 좋은 에이전트의 평균 가치는 1,000만 달러에서 5,000만 달러 사이입니다. 평가 한도는 압축되었고, 전체 시장 가치도 200억 달러에서 40억 달러에서 60억 달러 범위로 줄어들었습니다.
인프라 가속화 및 Web2의 급속한 발전
시장은 이제 순수한 기본 원칙에 초점을 맞추기 시작했습니다. 사람들은 인프라, 분산형 AI, 특히 Web2의 AI 모델에 대해 더욱 관심을 갖고 있으며, 이러한 AI 모델은 놀라운 속도로 계속 가속화되고 있습니다. Meta의 Llama, OpenAI의 GPT, Grok, DeepSeek, Alibaba Qwen 등은 매달 새로운 개선 사항과 더욱 최적화된 모델을 출시하고 있습니다. ChatGPT의 이미지 생성 모델은 출시 후 곧바로 지브리화 트렌드를 불러일으켰습니다.
이 모든 것에 더해, AI 모델 역량의 향상으로 인해 Web2의 소비자 계층은 이전보다 훨씬 빠르게 발전하고 있습니다. 이전에는 불가능했던 일들이 이제는 가능해졌습니다. Lovable, Bolt, Cursor, Windsurf와 같은 도구를 사용하면 개발자가 더 많은 제품을 더 빠르게 출시할 수 있습니다. 에이전트 워크플로와 AI 에이전트는 어디에나 있습니다. 진입 장벽이 낮아지고 사용자의 전환 비용이 거의 0에 가깝습니다. 앱이 마음에 들지 않더라도 더 나은 인터페이스와 사용자 경험을 제공하는 경쟁력 있는 서비스나 제품을 쉽게 찾을 수 있습니다.
데이터 소유권의 각성: 분산형 AI에 대한 요구
동시에 많은 사람들이 다음과 같은 의문을 품기 시작했습니다. 많은 에이전트 애플리케이션이 중앙 집중식 기술을 사용하고 있는데, 내 데이터는 누가 소유할까요? 내 데이터는 어디로 갈까요? AI와 개인적인 내용을 논의하면 기밀로 유지될까요, 아니면 유출될까요? 이 질문은 특히 중요합니다. 특히 OpenAI의 최근 업데이트에서 ChatGPT가 이제 이전 채팅을 참조하여 더욱 개인화된 응답을 제공할 수 있다고 언급했기 때문입니다.
안녕하세요... 정말 멋진 이야기네요. 조종사, 개인 비서, 치료사, 동반자 등의 역할을 하는 개인화된 AI 에이전트가 등장할 가능성이 큽니다. 하지만 다른 사람이 귀하의 데이터를 소유하거나 통제할 때 어떤 결과가 초래될지 상상해 보십시오.
탈중앙화 AI(DeAI): 미래를 이끄는 힘
제가 작년에 내린 예측 중 하나는 2025년 2분기에 분산형 AI가 주목을 받고 인프라가 기밀성, 투명성, 검증 가능성, 데이터 소유권을 강화하여 더 큰 채택과 추진력을 가져올 것이라는 것이었습니다.
이러한 추세는 세 가지 주요 부분으로 나눌 수 있으며, 그 중 많은 부분이 서로 교차하거나 얽혀 있습니다.
Web2 AI 벤처 캐피털 동향(YC가 수직 에이전시를 출범시키고, a16z가 미래 소비자 트렌드를 제시하며, Perplexity가 AI 펀드를 출범시켰습니다)
Web3 AI 벤처 캐피털 동향(DeAI 인프라 투자, 분산형 학습, 추론 네트워크 등)
Web3 AI 리테일 트렌드(AI 에이전트 생태계, 소비자 에이전트, AI 소비자 애플리케이션)
Web2와 Web3 AI: 두 세계의 충돌
Web2의 경우 전체 주소 시장(TAM)이 Web3보다 훨씬 크기 때문에 많은 회사가 AI를 통해 비즈니스를 혁신하고 최적화하고, 워크플로우를 개선하여 더 많은 리드, 전환, 매출을 창출하고, 더 많은 고객을 유지하고, 관리 비용을 줄이고, 보다 효율적으로 운영하려고 합니다. 결과적으로 많은 기업이 자사의 특정 문제점을 해결할 수 있는 솔루션을 모색하게 되었습니다.
최적화에 대한 필요성으로 인해 많은 젊은 기업가들이 워크플로에 AI 에이전트를 도입하는 더 나은 방법을 찾게 되었습니다. AI 에이전트는 기존 SaaS보다 상당한 비용을 절감하거나 더 많은 리드를 생성할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 프록시 스타트업은 사용료로 더 높은 가입비를 청구할 수 있습니다(이것이 많은 스타트업이 몇 개월 내에 연간 7~8자리 수의 수익을 올리는 이유입니다).
Web3 벤처 캐피털의 경우 , 블록체인이 DeAI를 위한 완벽한 인프라 계층을 제공하기 때문에 이러한 추세는 완전히 다릅니다. 여기에는 검증 가능/변경 불가능한 거래 기록, 신뢰할 수 없는 환경, 분산 컴퓨팅, 신뢰가 최소화된 AI 추론 및 교육(전문 용어를 사용해서 죄송하지만 요점은 이해하셨을 겁니다)이 포함됩니다.
간단히 말해, 미래의 발전 방향은 사람들이 자신의 데이터가 어떻게 처리되는지 이해하고, AI의 사고 과정을 이해하고, 자신의 데이터를 소유하고, 자신의 모델과 사용 시나리오를 가지며, (검열 없이) 공유하려는 동기를 갖는 것입니다. Web3 벤처 캐피털은 이미 이러한 미래 트렌드에 투자하고 있습니다.
소매업의 AI 에이전트 붐: 단순한 엔터테인먼트 그 이상
DeAI는 Web3 소매 시장에서 이해하기가 매우 어렵습니다. 많은 용어를 배우고 핵심 요점을 이해해야 하기 때문입니다(때로는 외계어처럼 느껴집니다). 그렇기 때문에 소매 시장 사용자는 이해하기 쉬운 것을 선호합니다. 대화형 봇으로 시작하여 재미있고 흥미로운 콘텐츠를 만들 수 있는 Web3 AI 에이전트가 그 예입니다.
소매 시장이 이 산업에 점점 더 깊이 관여하게 되면서, 단순히 채팅하고 분석하는 기본적인 기술만으로는 사용자에게 지속 가능한 가치를 창출하기에 충분하지 않다는 사실을 점차 깨닫게 되었습니다. 이러한 인식(열악한 시장 상황과 결합)은 시장 통합으로 이어졌고, 쓸모없는 대리인은 점차 사라지는 반면 유용한 대리인은 여전히 살아남습니다(비록 그들의 가치 평가가 크게 낮아지더라도).
사람들은 AI 제품에는 핵심적인 실용적 사용 시나리오가 있어야 한다는 사실을 깨닫기 시작했습니다. 이러한 깨달음으로 인해 팀은 실제 AI 제품을 개발하거나 @AlloraNetwork 및 @opentensor (Bittensor)와 같은 실제 기술을 보유한 실제 AI 회사와 협업하게 되었습니다.
이러한 변화의 이점은 두 가지입니다.
(i) 사람들에게 인프라에 대한 더 많은 이해를 제공했습니다.
(ii) AI 에이전트에 대한 실제 사용 사례를 제공하여 커뮤니티에 대한 가치를 입증할 수 있습니다.
이전: 기본적인 기술/사용 사례(채팅, 분석 등)를 갖춘 에이전트
이후: 고급 실무 기술을 갖춘 에이전트(AI 기반 베팅, 거래, 유동성 공급, 농업 등)
@AskBillyBets 와 @thedkingdao 와 같은 에이전트는 Bittensor 서브넷을 시연하고 멋진 기술을 주류로 끌어올려 이상적인 에이전트가 되었습니다.
Bittensor 생태계: 분산형 AI의 새로운 투자 기회
Bittensor 생태계의 흥미로운 점 중 하나는 누구나 투자할 수 있는 탈중앙화 AI로 가득한 생태계라는 점입니다. 오늘날 대부분의 탈중앙화 AI 프로젝트는 초기 단계에 있고 많은 프로젝트가 아직 토큰을 발행하지 않았기 때문에 비공개로 VC나 전략적 투자자에게만 제한됩니다.
하지만 Bittensor를 사용하면 누구나 자신이 지원하려는 서브넷에 $TAO를 스테이킹하여 서브넷의 알파 토큰으로 변환할 수 있습니다(DeAI 프로젝트에 직접 참여).
저는 브릿지와 거래 경험에 대해 공개적으로 실망감을 표명했지만, Bittensor의 기술, 제품, 분위기는 뛰어나며 특히 @rayon_labs 팀은 뛰어납니다.
제가 Rayon Labs를 좋아하는 이유는 UI/UX 최적화에 있어서 소비자 친화적인 작업을 많이 했기 때문입니다. dTAO의 특성(시장이 각 하위 그리드의 배출량과 하위 그리드의 가격을 결정함)을 고려할 때, 각 하위 그리드에 대해 쉽게 이해하고 이해할 수 있는 제품을 만드는 것이 특히 중요해집니다.
Rayon에는 멋진 하위 네트워크가 많이 있습니다(그 중 가장 멋진 것은 아마도 Gradients일 것입니다. 이는 플랫폼에서 모델을 쉽게 학습할 수 있게 해주는 AutoML 플랫폼입니다). 하지만 그보다 더 멋진 것은 최신 주력 제품인 Squad AI 에이전트 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 사용하면 사용자는 상자를 드래그 앤 드롭하여 에이전트를 만들 수 있습니다(Figma가 AI 에이전트를 만드는 방식과 유사).
결론
저는 아직 Bittensor에 대해 더 알아가는 초기 단계에 있으며, 나중에 제가 흥미롭게 여겼던 내용을 공유하고 이를 통해 기회를 잡는 방법을 보여드리는 전문 기사를 게시할 예정입니다.
시장의 다른 트렌드와 변화를 알고 싶다면 대화 형 비서에서 지능형 실행까지, AI 에이전트는 앞으로 어떻게 돌파구를 찾을 것인가?라는 기사를 참고하시기 바랍니다. 》 。
