[번역] 바이낸스 리서치: AI x 크립토, 최신 데이터 및 개발 현황
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주요 내용
- 구글 검색 트렌드와 AI 관련 토큰 가격의 급등에서 알 수 있듯이 지난 몇 달 동안 인공지능(AI)에 대한 관심이 급증했습니다.
- 2023년 AI 관련 Web3 프로젝트에 대한 펀딩이 급증하여 2억 9,800만 달러를 기록했습니다. 이는 2016년부터 2022년까지 AI 프로젝트에 투자된 총 자금 1억 4,850만 달러보다 많은 금액입니다.
- 시가총액 기준 상위 5개 AI 코인은 2023년에 200%에서 650%에 이르는 상승률을 기록하며 비트코인(BTC)과 이더리움(ETH)을 크게 앞지르는 등 AI 관련 토큰은 전반적으로 긍정적인 성과를 보였습니다.
- 저희는 AI와 암호화폐의 융합으로 인해 나타난 몇 가지 트렌드와 가시적인 사용 사례를 관찰했습니다. 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)의 성장 지원부터 보다 인터랙티브한 컨슈머 댑 개발에 이르기까지, 이번 보고서에서는 몇 가지 주목할 만한 발전 사항을 강조합니다.
소개
2023년은 인공지능("AI")에 있어 기념비적인 해로, 특히 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Bard, Microsoft의 Bing Chat 등과 같은 AI 챗봇이 널리 사용되면서 AI의 혁신이 분명하게 드러난 한 해였습니다.
특히 ChatGPT는 단 두 달 만에 사용자 수 1억 명을 돌파하며 AI의 잠재력을 보여줬는데, 이는 틱톡이나 유튜브와 같은 주요 SNS를 앞지른 성과입니다.
이와 관련하여, AI는 관련 토큰과 실제 사용 사례에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이 두 가지 파괴적인 기술의 융합은 빠르게 업계에서 중요한 이야깃거리로 떠오르고 있습니다.
암호화폐에서 AI의 활용 사례를 조명한 이전 보고서를 바탕으로, 바이낸스 리서치는 이제 이 진화하는 환경을 다시 살펴보고자 합니다. 최근 이 분야에 대한 관심이 다시 고조되고 있는 가운데, 현재 시장 현황을 살펴보고 새로운 발전 방향을 살펴보겠습니다.
시장 현황
2023년에는 전 세계적으로 구글에서 'AI' 검색이 눈에 띄게 증가한 것으로 보아 AI에 대한 대중의 관심이 크게 증가했습니다. 이러한 관심의 증가는 AI 관련 주제에 대한 대중의 참여가 증가하고 있음을 시사합니다.
이러한 급증은 AI 챗봇의 인기, 새로운 AI 도구의 출시, 미디어의 AI 관련 보도 증가 및 AI에 대한 학습 욕구 증가에 주로 기인합니다.
반대로 '암호화폐'에 대한 검색 관심도는 연중 비교적 안정적으로 유지되었습니다. 1월부터 5월까지 약간의 하락 추세를 보이다가 안정세를 보이다가 연말에 소폭 상승하는 모습을 보였습니다.
'비트코인'의 검색 트렌드는 '암호화폐'의 검색 트렌드와 비슷했지만 변동폭이 더 컸습니다. 비트코인에 대한 관심의 변동성은 비트코인을 둘러싼 여러 가지 이야기와 관련이 있습니다.
여기에는 인스크립션, BRC-20, 비트코인 현물 ETF, 2024년 반감기 등이 포함됩니다. 이러한 이벤트는 비트코인 가격 상승에 기여하여 대중의 관심을 다시 불러일으켰습니다.
전반적으로, 검색 트렌드를 보면 AI에 대한 관심의 증가와 비트코인 및 암호화폐에 대한 상대적으로 안정적인 관심 사이에 뚜렷한 차이가 있음을 알 수 있습니다. 이는 AI가 점점 더 빠른 속도로 대중의 관심을 끌고 있으며 아직까지 뚜렷한 관심의 약화 조짐은 보이지 않는다는 것을 의미합니다.
투자자들의 높은 관심
AI 분야는 2023년 투자자들의 관심에 있어서도 견고한 성과를 보여주었습니다. 전반적인 펀딩 금액의 감소에도 불구하고 미국 스타트업 펀딩에서 AI가 차지하는 비중은 230% 증가하여 약 26%를 차지했습니다.
이러한 성장은 AI와 비AI 부문 모두 자금 조달이 감소한 상황에서 이루어졌습니다. 그러나 AI는 전체 시장에 비해 특히 탄력적인 모습을 보였습니다.
비AI 분야는 2022년 대비 절대 펀딩 금액이 65%나 크게 감소한 반면, AI 분야는 6%로 감소폭이 비교적 크지 않았습니다. 또한 펀딩 라운드 수를 고려할 때 비AI 분야는 55% 감소한 반면, AI 분야는 45% 감소했습니다.
이처럼 AI 펀딩과 라운드의 감소폭이 상대적으로 작다는 것은 2021년 펀딩 금액이 정점을 찍은 이후 전반적인 감소 추세에도 불구하고 AI 애플리케이션에 대한 투자자의 관심이 여전히 높다는 것을 의미합니다.
이는 또한 AI 기술 및 애플리케이션의 장기적인 잠재력과 실행 가능성에 대한 믿음이 지속되고 있음을 시사하는 것이기도 합니다.
또한 Web3의 AI 부문은 2023년에 펀딩 금액 면에서 폭발적인 성장을 경험했습니다. 루트데이터의 데이터에 따르면 2016년부터 2022년까지 총 1억 4,850만 달러에 달했던 AI 프로젝트의 총 펀딩 금액과 2023년에만 2억 9,800만 달러에 달한 펀딩 금액은 극명한 대조를 이룹니다. 2023년의 펀딩 금액은 지난 7년간의 총 펀딩 금액의 두 배에 달하는 수치로, 한 해 동안 AI의 급격한 성장세를 반영합니다.
Web3의 다른 섹터와 비교했을 때, 2023년 AI 프로젝트의 펀딩 금액은 2억 9,800만 달러로 2억 9,300만 달러의 NFT와 4,200만 달러의 DAO를 제치고 7위를 차지했습니다.
이 자금은 2023년 Web3 프로젝트의 전체 자금 중 약 3.7%를 차지했습니다. 3.7%는 적은 수치로 보일 수 있지만, AI가 2023년에야 큰 주목을 받기 시작했다는 점을 고려하면 상당히 주목할 만한 수치입니다. 또 펀딩의 상당한 성장은 이 분야에 대한 인식과 가치가 높아지고 있다는 점을 강조합니다.
높은 성과
가격 측면에서도 AI 토큰은 전체 시장을 능가하는 성과를 보였으며, 지난 분기와 한 해 동안 상당한 급등을 경험했습니다. 이 분야에 대한 관심의 증가는 AI 관련 토큰의 가격 강세에 기여했습니다.
듄 대시보드에 따르면, 지난 3개월 동안 AI 토큰이 두 번째로 높은 성과를 보인 카테고리로 나타났습니다. 원래 대시보드에는 밈 코인이 포함되어 있지만, 상대적으로 낮은 시가총액으로 인해 성과 상승률이 불균형적으로 높았기 때문에 분석에서 제외했습니다.
시가총액 기준 상위 5개 AI 토큰을 비트코인 및 이더리움과 비교했을 때, 2023년 AI 토큰이 메이저 암호화폐를 크게 앞질렀다는 것을 알 수 있습니다. 이들 AI 코인의 1년 성과는 200%에서 최고 650%까지 다양했습니다. 반면, BTC는 150%, ETH는 44%의 상승률로 한 해를 마감했습니다.
하지만 당연히 BTC와 ETH의 시가총액이 이러한 AI 토큰에 비해 훨씬 더 크다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 BTC와 ETH의 상승률이 더 적은 것은 당연한 결과입니다. 이 비교는 주로 최근 몇 달 동안 AI 코인의 강력한 성능과 증가하는 견인력을 강조하기 위한 것입니다.
전반적으로 AI는 상당한 주목을 받고 있습니다. AI 애플리케이션의 채택이 가속화되고 있으며, 투자자와 리테일의 지속적인 관심을 받고 있습니다. 또한, AI 토큰의 성과도 견고했습니다. 이러한 추세와 함께, 다음 섹션에서 논의할 가치가 있는 몇 가지 새로운 AI x 암호화폐 혁신에 대해 설명하겠습니다.
AI x 크립토 트렌드
인공지능에 대한 관심이 급증하면서 인공지능 관련 암호화폐 애플리케이션의 성장이 가속화되었고, 이는 이 분야의 지속적인 혁신을 위한 기반을 마련했습니다. 이번 섹션에서는 AI와 암호화폐 기술의 융합을 통해 나타난 몇 가지 트렌드와 실질적인 사용 사례를 살펴봅니다.
탈중앙화된 물리적 인프라 네트워크("DePIN")의 성장부터 보다 인터랙티브한 컨슈머 디앱까지, 이 분야에서 주목할 만한 몇 가지 트렌드를 살펴봅니다.
AI x DePIN
대규모 언어 모델, 딥러닝 및 다양한 AI 애플리케이션은 계산 능력을 위해 그래픽 처리 장치("GPU")에 크게 의존합니다. 하지만 지난 한 해 동안 AI에 대한 관심이 급증하면서 GPU에 대한 수요가 급증하여 칩이 부족해졌습니다.
GPU에 쉽게 접근할 수 없다면, AI 관련 연구를 하는 연구자나 스타트업에게는 높은 컴퓨팅 비용이 부담스러울 수 있습니다. 이러한 상황에서 DePIN의 하위 집합인 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크가 등장합니다.
탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 중앙화된 클라우드 제공업체와 하드웨어 제조업체가 지배하는 기존 솔루션에 대한 대안을 제시합니다. 그 결과, GPU에 대한 수요로 인해 이 분야가 크게 성장하는 것을 목격했습니다.
GPU가 항상 100% 용량으로 작동하는 것은 아니기 때문에, 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 유휴 컴퓨팅 파워를 가진 사용자와 이를 필요로 하는 사용자를 연결하고자 합니다. 이는 컴퓨팅 파워 공급자가 구매자로부터 인센티브를 받을 수 있는 양면 시장을 구축함으로써 달성할 수 있습니다.
이러한 네트워크의 예로는 아카시, 렌더, 젠신, io.net 등이 있습니다. 또한, 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 공급자가 네트워크에 컴퓨팅 파워를 제공하는 데 큰 추가 비용이 들지 않기 때문에 가격도 경쟁력이 있습니다.
탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 가시적인 문제에 대한 잠재적인 해결책을 제공함으로써 AI 성장의 물결에 편승하여 플랫폼에서의 활동이 증가하고 있습니다.
AI x 영지식 (Zero-Knowledge)
스마트 컨트랙트는 코드 기반 자동화로 인해 효율성이 높은 것으로 알려져 있습니다. 하지만 사전 정의된 특성 때문에 특히 예기치 못한 복잡한 상황에서 적응력이 부족할 수 있습니다.
이러한 상황에서 AI의 하위 분야인 머신러닝("ML")을 활용하면 상당한 개선 효과를 얻을 수 있습니다. 광범위한 데이터 세트로 학습된 ML 모델은 학습하고 적응하며 매우 정확한 예측을 할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 모델을 스마트 컨트랙트에 통합하면 광범위하고 유연한 적응력을 확보할 수 있습니다.
이러한 통합의 주요 과제 중 하나는 온체인 머신러닝 계산의 막대한 계산 오버헤드입니다. 이는 영지식 머신러닝("ZKML")의 개념으로 이어집니다. ZKML은 영지식 증명과 머신러닝을 결합한 것입니다.
이 설정에서 ML 계산은 오프체인에서 처리되며, 영지식 증명은 실제 데이터를 공개하지 않고 이러한 계산의 무결성을 검증하는 데 사용됩니다. 스마트 컨트랙트는 ZKML을 활용하여 블록체인 기술의 보안과 투명성을 유지하면서 AI의 힘을 효과적으로 활용할 수 있습니다.
주목할 만한 발전은 업샷이 모듈러스 랩스와 협력하여 도입한 ZKPredictor입니다. 이 툴을 통해 업샷은 독점적인 지적 재산을 노출하지 않고도 모듈러스의 ZK 회로를 활용하여 자산 가치 평가를 검증할 수 있습니다.
이는 롱테일 자산의 가격 책정에 최적화된 자동화된 시장 메이커나, 온체인 암호화 증명으로 운영되는 AI 기반 온체인 인덱스 펀드, 크라우드 파워 가격 신호의 정확성을 높이고 검증할 수 있는 예측 시장을 개발하는 데 유용할 수 있습니다.
다른 ZKML 제품에는 가격 오라클이 있습니다. 예를 들어, 업샷은 NFT와 같은 롱테일 자산의 가치를 평가하기 위해 AI 모델에 복잡한 시장 데이터를 제공합니다. 그런 다음 모듈러스의 기술은 이러한 AI 계산의 정확성을 검증하고, 이를 증명으로 캡슐화하여 최종 검증을 위해 이더리움에 제출합니다.
이러한 예는 ZKML로 구현할 수 있는 수많은 애플리케이션의 시작에 불과합니다. 이 기술은 아직 초기 단계이므로 앞으로 몇 년 안에 더욱 성숙하고 광범위한 ZKML 애플리케이션을 기대할 수 있습니다.
AI x 컨슈머 디앱
지난 한 해 동안, 상호작용을 극대화하고 사용자 참여를 촉진하기 위해 컨슈머 대상의 분산형 애플리케이션("dApp")에 AI를 통합하는 사례가 증가하는 것을 목격했습니다.
이러한 추세는 사용자가 플랫폼에 참여하는 방식을 변화시켜 개인화와 상호 작용을 모두 제공하고 있습니다. 이러한 디앱은 AI를 활용하여 사용자가 단순한 사용자에서 적극적인 참여자로 전환할 수 있도록 지원합니다.
예를 들어 NFPrompt 와 같은 AI 사용자 제작 콘텐츠("UGC") 플랫폼이 있습니다. 용어에서 알 수 있듯이 AI UGC는 사용자가 자율 시스템의 도움을 받아 만든 콘텐츠를 말합니다.
이는 대체로 출력을 자동화하는 일련의 규칙을 설정하고 알고리즘에 일종의 무작위성을 포함시킴으로써 달성할 수 있습니다. 즉, 사용자가 일련의 규칙이나 제약 조건(예: 패턴, 색상, 모양)을 입력하면 AI가 이 프레임워크를 기반으로 콘텐츠를 생성합니다.
AI UGC 플랫폼은 제작 과정에 사용자를 참여시킴으로써 사용자와 플랫폼 간의 참여 관계를 더욱 공고히 하는 동시에 사용자가 무한히 확장할 수 있는 독특하고 유일한 콘텐츠를 만들 수 있도록 합니다.
콘텐츠 제작 외에도 AI의 통합은 게임 내 캐릭터의 대화가 실제와 비슷해지는 Web3 게임이나 가상 세계에도 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
Sleepless AI의 게임 'HIM'과 'HER'가 좋은 예입니다. 해당 게임은 AI를 사용하여 맞춤형의 사실적인 커뮤니케이션에 초점을 맞춘 게임플레이가 특징입니다. 이를 통해 보다 개인화된 경험을 제공하고 보다 진정성 있는 연결을 통해 사용자 참여를 높일 수 있습니다.
AI x 데이터 분석
정확한 시장 데이터는 업계 동향을 이해하는 데 핵심이며 투자자가 정보에 입각한 투자 결정을 내리는 데 중요합니다. 그러나 워시 트레이딩과 같은 허위 거래는 매출을 인위적으로 부풀리고 실제 판매량을 왜곡할 수 있습니다.
분석에 AI를 통합하여 노이즈를 걸러내면 보다 정확한 데이터 출력이 가능합니다. 이는 주로 AI와 머신러닝을 통해 이루어지며, 대량의 데이터를 입력으로 제공하여 워시 거래 패턴이나 추세를 파악합니다. 그 결과 시장 활동을 보다 정확하게 묘사할 수 있습니다.
대표적인 예로 AI 기반 NFT 데이터 분석 플랫폼인 비츠크런치는 AI와 머신러닝을 활용해 워시 트레이딩이나 의심스러운 거래 패턴을 실시간으로 감지하여 정확한 데이터를 제공합니다.
AI/ML을 사용하면 대량의 데이터를 비교적 쉽게 분석할 수 있어 플랫폼이 실제 거래량과 비정상적인 거래량을 구분할 수 있습니다. 이는 결국 정보에 입각한 의사결정에 도움이 됩니다.
마무리 생각
인공지능과 암호화폐의 결합은 디지털 환경을 재정의할 수 있는 첨단 기술의 잠재력에 대해 상당한 흥분을 불러일으켰습니다. AI 관련 토큰의 인기 상승과 온라인 검색 트렌드에 반영된 급증하는 관심은 인공지능에 대한 논의가 지속적으로 가속화되고 있음을 보여줍니다.
물론 아직 대중적으로 채택될 시점에 도달하지는 못했습니다. 많은 AI 기반 암호화폐 프로젝트가 아직 개발 초기 단계에 있으며, 일부 프로젝트는 주로 틈새 고객층을 대상으로 합니다.
그러나 가시적인 사용 사례의 증가는 장기적인 성장에 긍정적이라는 점에서 고무적인 추세입니다. 이러한 점을 고려할 때, 투자자들은 이러한 첨단 기술에 대한 투자와 관련된 리스크를 이해하면서 AI의 거품과 과대광고에 투자하는 옵션 사이에서 균형을 잡아야 합니다.
해당 콘텐츠는2024년 1월 5일 바이낸스 리서치에서 발행한 "AI x Crypto: Latest Data and Developments" 리포트를 번역한 콘텐츠입니다. 저는 전문 번역가가 아니기 때문에 오역이 있을 수 있습니다. 또한 본 글은 원저작자의 요청에 따라 불시에 삭제될 수 있습니다. 감사합니다.