AI & Web3 네러티브에 대해 투자 스탠스 정립해보기
Disclaimer : 본 리서치에는 순수한 개인적 의견이 포함되어 있습니다. 큰 네러티브 안의 다양한 프로젝트를 둘러보다 보니, 테크니컬한 deep-dive가 되기보단 (워낙 초기라 그럴 수 있는 프로젝트도 별로 없었던 것 같습니다^^;), 두루두루 살펴보는 형식의 리서치가 되었습니다. 전공필수보다는 교양수업의 느낌으로 이해해주시면 감사하겠습니다!)
들어가며
’24년 4분기부터 비트코인 현물 ETF 승인과 반감기에 대한 기대감으로 상승 랠리가 시작되었습니다. 본 블로그를 작성하는 시기는 ’24년 5월 중순입니다.상승장이라 여겨지는 분위기 속에서 한 차례 싸이클이 지나갔고, 시장은 조정국면에 접어들었습니다. 포트폴리오를 재조정하기에 좋은 시기입니다.
이번 싸이클의 네러티브를 살펴보고, 다음 싸이클에서 hype이 발생할 만한 네러티브를 선정해서 투자 스탠스를 정립해보는 것이 본 리서치의 목적입니다.
1. 이번 싸이클의 주요 네러티브는 무엇일까?
여러 매체에서 공통적으로 제시하는 이번 싸이클의 네러티브는 다음과 같습니다.
- MEME Coin : 커뮤니티와 인지도 경제 (attention economy)를 가장 잘 드러내는 이번 싸이클의 대표적인 메타입니다. 대장 PEPE가 이끌고 있습니다. (Coinmarketcap MEME 카테고리)
- AI & Web3 : 웹3 생태계와 AI를 접목시키려는 시도가 두드러집니다. Coinmarketcap에도 AI 카테고리가 신설되었습니다. Sigularity NET, Bittensor, Phoenix Global 등의 프로젝트가 대표적입니다.
- RWA (Real World Asset) : 대표적으로 미국채 이자와 연동된 RWA 프로젝트들이 주목받고 있습니다. ONDO, Goldfinch, 간접적으로는 MakerDao 등의 프로젝트가 대표적입니다.
- LST (Liquidity Staking Token) & LRT (Liquidity Restaking Token) : ‘23년 LST 붐을 이어받아 Eigen Layer로 대표되는 리스테이킹 플랫폼, 리스테이킹된 가치를 토큰화한 LRT가 주목받고 있습니다.
- Internet Bond : 이더리움 스테이킹 일드와 Short 포지션에서 발생하는 Funding Fee + Basis Arbitrage를 결합하여 연 10%의 이자를 제공하는 Etheana 프로젝트가 회자되었습니다. 상상만 해오던 DeFi와 Central Exchange 인프라를 모두 활용한 합성자산으로, 몇 가지 리스크는 존재하지만 여타 프로젝트와 차별화된 일드를 제공하고 있습니다.
- Layer N : 여전한 메타입니다. Solana, Near, Avax 등 기존 Layer 1들의 활성화, CELO 등 기존 프로젝트들의 Layer 2로의 전환, Blast 메인넷 런칭, OP stack의 지속적인 발전, Arbitrum의 사용성 증가, Celestia 등 모듈러 블록체인의 런칭 등 웹3 생태계의 근본이 되는 메인넷 인프라와 관련된 테마입니다.
- Bitcoin Ecosystem : 비트코인 Layer 2로 칭해지는 Stacks, 인스크립션 유행을 일으킨 Ordinals 등이 대표적인 프로젝트입니다.
- DePIN (Decentralized Physical Infra Network) : 사실 ’17년부터 이어지는 꽤 전통적인 메타입니다. 타겟은 조금씩 다르지만 공통적으로 분산된 유휴 컴퓨팅 자원을 클라우드로 제공하고 보상을 획득하는 프로젝트입니다. Filecoin, Arweave, Render Network, Golem Network, Helium 등 다양한 프로젝트들이 있습니다.
1.2. 왜 AI & Web3 네러티브인가?
여기서 보다 깊이 검토해볼 네러티브를 아래의 기준으로 선정해보고자 합니다.
- 아직 명확하게 무엇인지 증명되거나 설명되지 않은 것 : 어쨋든 일반 크립토 투자자로서 hype이 발생할 가능성이 높은 네러티브가 좋을 것 같습니다. 경험적으로 hype이 발생하려면 그럴듯 한데, 아직 정확하게 시장에 증명되거나 설명되지 않은 것일수록 유리합니다. 리서치 관점에서 정확하게 이해하고 의미를 파악하는 의의도 있을 것 같습니다.
- 최소한의 계량지표로 추후 변화를 추적할 수 있는 것 : 아직 모호한 네러티브라고 하더라도, 관련된 최소한의 지표를 확인할 수 있으면 좋을 것 같습니다. 비록 현재 데이터가 없거나, 혹은 수치가 작더라도, 이후 변화를 추적하면서 hpye에서 시작된 움직임이 더 많은 사람들에게 쉽게 설득될 수 있는 수치로 변할 수 있으면 좋을 것 같습니다.
- 가능한 신규 네러티브일 것 : 역시 경험적이긴 하지만, Bull cycle과 궁합이 잘 맞는 것은 신규 네러티브입니다. 새로운 네러티브에 기대감이 실리고, 많은 인플루언서들이 이를 해석하고 주도할수록 유리합니다.
이러한 기준으로 각 8개의 정성적으로 네러티브를 평가해보았을 때, AI + Layer N + DePIN의 종합적인 관점에서 AI & Web3 네러티브의 대표적인 프로젝트를 비판적으로 검토해보면 좋을 것 같다는 생각이 들었습니다.
2. AI & Web3 네러티브의 대표 프로젝트들은?
역시 여러 매체에서 공통적으로 언급하는 AI & Web3 네러티브의 대표 프로젝트들을 분류해보았습니다.
- AI 마켓 플레이스 구축 : AI와 관련된 어플레케이션을 배포하는 플랫폼을 만들고 이에 대한 보상체계 도입
- 신생 AI 특화 Layer 1, Layer 2 : 메인넷으로 포지셔닝, 자신의 메인넷 위에 AI 키워드를 담은 (생성형 AI, 머신러닝 AI 모두) dApp을 포섭
- AI를 위한 분산형 컴퓨터 : 분산된 유휴 컴퓨팅 자원을 클라우드로 특정 테스크 해결을 위해 제공
- 탈중앙화 협업을 통한 AI 모델 개선 : 모델이나 앱을 쓰는 것에 집중하는 것이 아닌, 중앙식 개발모델보다 더 나은 방식으로 AI 모델을 개발하겠다는 취지의 프로젝트들
- 인간 신원인증과 보편적 기본소득 : 특정 주소를 인간으로 정의, 생성형 AI 시대에서 인간이면 기본소득을 제공한다는 사회정치적 프로젝트
- 기존 Layer 1 프로젝트에 AI 네러티브 탑재 : 기존 Layer 1 플레이를 계속하면서 로드맵에 AI 네러티브를 중점적으로 포함
각각의 세부 네러티브의 대표 프로젝트를 리서치해보고, 조금은 비판적인 관점에서 정말 의미가 있는지 검토해보도록 하겠습니다.
2.1. AI 마켓에서 AI 프로젝트 연합으로 : SingularityNET
핵심만 몰아보기 : AI Marketplace
SingularityNET은 AI 어플리케이션을 배포할 수 있는 인프라와 마켓 플레이스를 구축하며 시작되었습니다.
- 재단이 선별적으로 선별한 공급자들만 어플리케이션 올릴 수 있습니다. (신청은 자유)
- 2017년에 시작된 프로젝트로, 현재 트렌드의 주류가 되는 생성형 AI 기반의 app이 아닌, 대부분이 판별형 AI 모델을 활용한 캐주얼한 기능들이 개발되어 있습니다.
- 각 어플리케이션의 rating 개수를 보면 사용성이 매우 저조하고, 솔직히 쓸만한 앱이 잘 보이지는 않습니다^^;
- API로 앱이 공개되어 있어 누구나 사용할 수 있고, 일정량 이상을 사용하려면 AGIX 토큰으로 지불해야 합니다.
비판적으로 생각해보기
- 먼저, AI 마켓플레이스의 공급자 진입장벽이 존재합니다. 진입장벽이 낮을수록 큰 커뮤니티 형성에 유리합니다. 누구나 참여해서 기여분에 대한 경제적 이익을 얻을 수 있어야 합니다. 과연 AI app을 만들어서 이곳에 배포하고 싶은 웹3 노마드가 얼마나 있을지 궁금합니다.
- App들의 사용성이 떨어집니다. ’17년에 시작된 프로젝트라 그런지 판별형 AI 기반의 분류 서비스가 대다수입니다. 쓰고 싶은 서비스도 별로 없는데, 지불도 AGIX로 하라니 유저 입장에서는 friction만 더 생기는 것 같습니다.
- 마켓 플레이스는 사실 웹3일 필요가 없습니다. 플랫폼 구조를 만들어서 공급자, 수요자에게 토큰으로 보상을 주는 모델은 사실 예전부터 있었던 메타입니다. 웹2 플랫폼에서 보상 구조를 fiat에서 토큰으로 바꾼 것은 탈중앙화도 아니고 웹3도 아닙니다. 단순히 콜드 스타터 문제를 푸는 하나의 인센티브일 뿐입니다.
- 더 나아가, AI 기반의 어플레케이션의 부가가치가 상대적으로 크지 않습니다. 현재는 판단형 AI 기반의 앱 중심인데, 설령 향후 생성형 AI 앱들로 전환된다고 하더라도, AI는 모델 자체에서 많은 부가가치가 창출됩니다. 웹2에서 생성형 AI를 인프라로 삼아 프롬프팅 앱을 제공하는 스타트업들이 등장하고 있지만, 프롬프팅보다 모델 자체의 성능이 훨씬 중요합니다. 잠깐 프롬프팅 앱과 노는 수준이 아니라, 생성형 AI가 정말 문제를 해결해주기 위해서는 특화된 데이터로 학습한 소규모 모델이 효과적이지, 프롬프팅으로 아웃풋을 커스터마이즈한 서비스가 필요한 것은 아닌 것 같습니다.
펀더멘탈 지표 살펴보기
- AI 마켓플레이스에 90개 정도 어플리케이션이 있으나, 대부분 재단이 직접 만든 것들입니다.
- 메인넷 없이 토큰이 리워드와 지불 수단으로만 사용되기 때문에 온체인 지표가 아직 없습니다. AGIX 토큰은 ERC20 기반으로 이더스캔에서 토큰 컨트랙트만 확인 가능합니다. 온체인 상 홀더는 약 9.3만 명입니다.
- 처음에는 카르다노에서 토큰 런치했으나 추후에 ERC-20 토큰으로 전환한 것으로 보입니다. 카르다노, 이더리움 체인 모두에서 스테이킹이 가능한데, 스테이킹 포털에서 스테이킹과 관련된 온체인 컨트랙트들이 공개되어 있지는 않습니다.
- 토크노믹스 : 최대 공급량 20억 개, 현재 공급량 13억 개로 매년 약 5.7%의 인플레이션률를 보이고 있습니다.
- Backers : ‘17년 이전에 이미 private sale 및 ICO를 진행했으며 최근의 Top-tier 백커들이 관찰되지는 않습니다.
- 커뮤니티 : 트위터 팔로워는 151K 정도로 마켓 플레이스 등의 활성도에 비해 커뮤니티 규모는 큰 편입니다.
SingularityNET의 최근 행보
Fetch.AI, Ocean Protocol과 합병하면서‘Artificial Superintelligence Alliance’를 출범했습니다. Fetch의 경우 AI agent (= Siri)를 만드는 프로젝트를 하고 있고 Ocean의 경우 자체적으로 만든 AI 모델을 공급하거나 (BTC등 주요 티커들의 5분, 1시간 뒤 종가예측 앱) 데이터를 제공하면 토큰 보상을 주는 서브 프로젝트들을 하고 있습니다.
이렇SigularityNET보다 더 생성형 AI 메타에 가깝거나, 조금 더 통해 실용적인 어플리케이션을 제공하는 프로젝트들을 합쳐서 새로운 토큰을 런칭하고자 하는 이니셔티브입니다.
예전 한국의 옐로모바일이 생각나는데요, 유사한 프로젝트를 병렬적으로 합쳐서 1 + 1 + 1을 한다고 반드시 3+가 되지는 않을 것 같습니다. 병렬적으로 AI 어플리케이션을 늘리는 것보다는 명확하고 창대한 비전을 주장하거나, 정말 문제를 해결하는 AI dApp이 더 기대감 형성에 도움이 될 것 같습니다.
2.2. AI 특화 Layer 1 & 2 : Phoenix Global
핵심만 몰아보기 : AI 특화 Layer 1
레이어 1, 레이어 2를 운영하는 기술적인 부분에서 AI 기술을 적용한다는 의미는 아닙니다. 본인들을 레이어 1으로 포지셔닝하고, 어느 부분에라도 AI라는 키워드를 가지고 서비스를 제공하는 dApp을 생태계에 올리는 것을 목표로 하는 것으로 보입니다.
- 대표적인 dApp으로는 PHOENIX LLM 등이 있고, 피닉스 계정에 텔레그램 핸들 등록하면 사용할 수 있는 텔레그램 기반 LLM입니다.
- ‘AI enhanced’ dApp이라고 주장하는 dApp들이 대다수인데 막상 들어가면 일반 dApp과 크게 다른 부분은 없고 (DEX + AI로 만들었다고 주장하는 트레이딩 시그널 등)
- 온보딩한 dApp들도 아직 PHB 메인넷이 연동되지 않은 상태로, 다른 생태계 위의 dApp인 경우가 많습니다.
- 이 외에 SKYNET이라는 No-code AI computing 플랫폼도 있는데, 판단형 AI 모델을 업로드한 데이터로 학습 시켜서 inference 결과 얻을 수 있는 플랫폼입니다.
- AI 모델을 돌리려면 CCP라는 크레딧이 한데, PHB 토큰으로 바로 스왑할 수 있는 기능은 없었습니다.
- Skynet에서 실행한 job이 체인에 남는데, 굳이 Skynet 플랫폼에서 실행해야 할 필요가 있는지 생각이 들었습니다.
비판적으로 생각해보기
- Layer 1 프로젝트들이 중점적으로 다루는 기술적 차별점이 두드러지지는 않습니다. Layer 1과 더불어 자체 Layer 2까지 준비하고 있다고 하는데, Layer 2의 필요성이 현재 필요한지 의문이 들었습니다. SKYNET이라는 AI 테스크를 처리할 수 있는 클라우드 인프라를 구축한 뒤 dApp들이 여기에 AI 테스크를 요청해서 처리하고, Layer 1 & Layer 2로 기록한다…? 정도로 이해됩니다.
- Web3에서 유효한 dApp은 몇 종류가 없는데, AI를 키워드로 하면 생태계에 편입될 수 있는 dApp의 스펙트럼이 너무 좁아지는 것 같습니다. Web2에서의 AI + App의 경우, 유저에게 이미 서비스를 통해 가치를 전달하는 과정에서 특정 부분을 AI를 통해 효율화, 자동화 하는 부분에 초점을 맞추고 있습니다. 어느정도 실효성이 있는 DeFi 등의 dApp에 AI를 통해 그 가치를 제고할 수 있는 요소가 많지 않을 것 같습니다.
- 본인들의 생태계라고 전시해 놓은 dApp들에 막상 들어가면 아직 Phoenix Layer 1에 온보딩이 안되어 있습니다. 현재 dApp들이 Manta 등 10개 정도의 다른 메인넷을 지원하고 있습니다 (zkSync, BNB, Mantle, Manta 등).
- SKYNET은 판단형 AI 모델을 누구나 쉽게 돌려볼 수 있는 컴퓨팅 인프라인데, 실용적으로 봤을 때 과연 여기서 돌려야할 이유가 있을지 의문입니다. 특히 dApp에 어떤 판단형 AI 모델이 필요하다면 자체 서버를 통해 처리하는 것이 속도, 시간, 비용 측면에서 유리할 것 같습니다. 또한 판단형 AI 모델을 클라우드로 아웃소싱하는 것은 현재 생성형 AI 혁신과 직접 관련이 있는 네러티브는 아닌 것 같습니다.
펀더멘탈 지표 살펴보기
- 자체 메인넷은 일 TX는 1000개 정도입니다. 유저 간 transfer는 아닌 것 같고 컴퓨테이션 노드 돌리는 과정의 트렌젝션으로 보입니다.
- 메인넷임에도 아직 Messari, Tokenterminal에 관련된 데이터가 제공되지는 않습니다.
- BEP20 형식으로 온체인상 홀더는 6.5천 명으로 공시됩니다.
- 토크노믹스 : 최대 공급량 6.4천만 개, 현재 공급량 5천만 개로 매년 약 10%의 인플레이션률을 보이고 있습니다. 30개 주소가 전체의 97%를 보유하고 있습니다.
- Backers : Binance Lab, Hashed 등이 투자했으며 베이스는 상하이입니다.
- 이러한 연유로 바이낸스 BTC 마켓에도 꽤 일찍 상장되었고, USDT 시장 상장 시 부스팅도 있었습니다.
- 커뮤니티 : 트위터 팔로워는 101K명 수준입니다.
Phoenix Global의 최근 행보
AI를 키워드로 게임, 디파이 등을 가리지 않고 파트너십을 확장하고 있는 것으로 보입니다. 구체적인 성과가 나온 사례보다는, 해당 dApp이 AI 관련된 feature가 필요할 때 협력하겠다라는 취지로 보입니다.
생태계 내 dApp 중에서 가장 실체가 있고 지속적으로 개발이 이뤄지는 AlphaNet의 경우 BTC 등 주요 코인에 대한 AI 기반의 기술적 지표, 매매 시그널을 제공합니다. 엄밀히는 온체인 활동은 없기 때문에 dApp이기 보다는 시그널 제공 서비스에 가깝고, 종류가 많지 않아서 사실 이런 시그널들은 트레이딩 뷰에 훨씬 많이 배포되어 있는 것 같습니다.
2.3. 분산 컴퓨터 (DePIN)와 AI : Akash Network, Golem Network, Render Network 등
핵심만 몰아보기 : 유휴 컴퓨팅 클라우드
- 공통적으로 유휴 컴퓨팅 자원을 클라우드로 제공하고, 이에 따른 보상을 토큰으로 수령하는 프로젝트들입니다 (CPU, GPU, RAM, HD).
- 전반적으로 빌려주는지, 특정 부분에만 특화하든지의 차이는 있습니다 (RenderNetwork : GPU 렌더링에만 특화)
- 컴퓨팅 파워 사용하려면 토큰이 필요하고, 노드 운영자들의 레퓨테이션에 따라 작업량 할당받고 이에 결과에 따른 보상을 토큰으로 수령합니다.
펀더멘탈 지표 살펴보기
- 매우 직관적인 개념의 프로젝트이기 때문에 사용지표를 간단하게 체크해보았습니다.
- ’24년 초 AI 네러티브가 시작되며 공급자 수가 크게 늘었으나, 토큰 가격이 상승하면서 노드 제공 보상이 늘어났기 때문일 가능성이 큽니다. 토큰 가격이 하락하면서 노드 제공자들도 같이 감소하는 모습을 보였습니다.
비판적으로 생각해보기
- 중앙형 클라우드 제공업체와 직접적인 경쟁이 불가피한데, 명확한 비교 우위가 있을지 의문입니다. 컴퓨팅 자원의 공급자 관점에서 보면, RNDR의 경우 노드당 월 $1,400 정도의 수익이 발생합니다. 현재 한 달의 epoch 당 760,567 RNDR가 5,600개 노드에게 보상으로 제공됩니다. 개인이 참여한다면 보상의 총액이 적지는 않은데, 공급자가 되려면 일정 수준 이상의 컴퓨팅 파워를 갖춰야 하기 때문에 집에 남는 랩탑으로 참여하기는 어렵습니다. 에어드랍의 핵심은 더 많은 사람들이 참여해서 경제적 이익을 얻을 수 있는 것이라 생각합니다. 그래야 큰 커뮤니티가 될 수 있는데, DePIN은 구조적으로 진입장벽이 존재합니다. 수요자 입장에서는 그 사용에 있어 중앙형 클라우드보다 싸야합니다. 모든 비교는 어려웠으나, RNDR의 경우 이미 중앙 서버에서 렌더링해주는 렌더팜 비즈니스가 있고 가격적인 측면에서는 약간 우위가 있는 것으로 보입니다. 허나 DePIN을 사용하려면 토큰을 사야만 하는 friction이 있습니다. 또 중앙형 서버를 테크니컬하게 잘 사용하는 방법도 있고, 헤비한 작업의 경우 자체 온프렘 서버도 대안이 될 수 있습니다. 때문에 아직 수요자에게 차별화된 가치를 주는 수준은 아닌 것 같습니다.
- 너무 명확하게 수치와 매출이 찍히는 프로젝트가 hype 측면에서 효과적일지 의문입니다. 약 600여 개의 DePIN 프로젝트에서 나오는 1년 총 매출이 $15M 수준 (on chain 상)이라고 합니다. Akash의 경우 자체적으로 공시하는 전체 매출이 약 $500K, Golem Network의 경우는 $100K라고 합니다. 그런데 DePIN 프로젝트들의 전체 시가총액은 약 $20B로, PSR이 약 1,300배 이상으로 책정되어 있습니다. 큰 hype은 어느정도의 불명확성에서 나온다고 생각되는데, 프로젝트의 본질이 매우 명확하고 이와 관련된 지표가 실시간으로 공개되니, 계량적인 가치 평가 상으로는 지나치게 시가총액이 높다는 판단을 하기가 쉽습니다.
- 근본적으로, 생성형 AI 등의 학습을 위한 컴퓨팅 파워를 하나의 entity가 제공하는 것보다, 불특정 다수가 클라우드 형태로 제공하는 것이 더 효율적인지 생각해볼 필요가 있습니다. GPT의 버전이 업데이트 될 수록 변수가 약 1천 개씩 증가하고, 이로 인해 학습을 위한 연산량은 1백만 배씩 증가한다고 합니다. 어느 강연에서 ‘투자 퀀트와 함께하는 위험 헤지’의 저자 이승환님의 설명에 따르면 현재 GPT의 전략 소비량은 0.05TWh이고, 미국의 연간 전체 전력 소비량은 약 5,000TWh라서, GPT7이 되면 학습 과정에서 미국의 전체 전력 소비량 이상의 전력이 필요하다고 합니다. 우선 거대 언어모델을 발전시키려면 천문학적인 리소스가 소요된다고 생각해볼 수는 있겠습니다. 허나, 일반적인 기업들은 이정도 수준의 거대 모델을 구축하지 않고, 현재까지의 빅테크 경쟁처럼 생성형 AI 모델의 경쟁도 극소수의 거대 기업끼리 심화될 가능성이 높습니다. 그렇다면 천문학적인 리소스가 필요한 주체는 오히려 다수의 기업이나 개인들이기 보다, 거대 기업일 가능성이 높습니다. 언젠가 자신이 가진 모든 리소스로도 처리할 수 없을 때, 이 때에 분산형 컴퓨팅 자원이 필요할지도 모르겠습니다. 당분간은 소수의 거대한 entity가 컴퓨팅 작업을 위한 리소스를 스스로 충분히 커버할 수 있을 것 같습니다.
기타 지표 살펴보기
- 토크노믹스 : 지속적으로 네트워크 참여자에게 보상을 주어야 하기 때문에 5% 내외의 인플레이션률 존재합니다. 매출로 buyback & burn을 실행하나 신규 공급량의 1%도 미치지 못하는 상황입니다.
- Backers : Top-tier VC들에게 많은 투자를 받았으나 프로젝트 역사가 오래되었기 때문에 투자자 입장에서 가격 펌핑의 필요성은 크지 않을 가능성이 높습니다.
- 커뮤니티 : 메이저 프로젝트들은 기본적으로 100K 이상의 트위터 팔로워들을 보유하고 있습니다. 다만 컴퓨팅 자원을 공급해야 에어드랍이 진행되기 때문에, 많은 사람들이 적극적으로 참여하고 socializing 할 수 있는 커뮤니티는 아닌 것 같습니다.
DePIN 프로젝트들의 최근 행보
이미 년식이 오래된 프로젝트고, 근본적인 목표가 확실하여 크게 변화되는 노선은 없는 것 같습니다. 본인들의 클라우드 컴퓨팅 인프라에서 보다 실용적인 컴퓨팅 작업을 지원하는 쪽으로 horizontal 하게 서비스를 확장해가고 있습니다.
2.4. AI 모델 개선을 위한 탈중앙화 협업 : Bittensor
핵심만 몰아보기 : 생성형 AI 모델 자체를 탈중앙화 협업으로 개발
AI 모델이나 어플리케이션을 쓰게 만드는 것이 아니라, 특정 분야에 특화된 생성형 AI 모델을 탈중앙화 협업을 통해 만들어가자는 프로젝트입니다.
- 폴카닷 SDK 기반이고, 개선하고자 하는 생성형 AI 모델별로 서브넷을 구축합니다. 각 서브넷별 검증 & 보상 작업을 진행하며 특화 생성형 AI 모델 을 개발합니다. 대부분의 프로젝트가 LLM을 기반으로 합니다.
- 검증인은 input을 넣고 output을 원하는 유저입니다. 프롬프팅 관점의 요구사항과 원하는 예상 답변을 함께 제출하면 각기 다른 LLM 프롬프팅을 보유하고 있는 노드들이 답변 제출합니다. 검증인이 제출한 예상 답변과 가장 유사한 답을 제출한 노드에 보상을 제공합니다. 이를 통해 각 서브넷이 계속 목적에 최적화된 LLM으로 발전해 갈 것이다는 개념입니다.
대표적인 서브넷 예시들입니다.
- 서브넷 3, MyShell TTS : 최고의 텍스트 음성 변환(TTS) 모델을 만들고자 합니다.
- Subnet 5, Open Kaito : 웹3 정보를 보편적으로 접근할 수 있도록 하는 데 전념하며, 웹3의 방대한 데이터를 정리하고 대중이 해석하기 쉬운 형태로 제공하는 것을 목표로 합니다.
- 서브넷 30, 웜보AI : AI를 통해 아이디어를 애니메이션 이미지로 바꾸거나 몇 문장으로 예술 작품으로 만들어줍니다.
비판적으로 생각해보기
- 엄밀히 얘기하면 LLM 모델 자체를 개발하기 보다, 특정 상황에 특화된 sLLM을 만들어가는 협업입니다. 그리고 현재는 단순히 검증인이 원하느 답변에 가장 가까운 답을 낸 노드들에 보상을 주기 때문에, 프롬프팅 단에서의 협업에 가깝습니다. Eric Wall 등 VC 출신의 크립토 인플루언서들이 최근에 신랄한 비판을 공개적으로 했던 이유이기도 합니다. 실제로는 각 노드들이 제출한 답변이 거의 유사했고, 노드들이 실질적으로 sLLM 발전에 기여하지 않으면서 토큰 보상만 받아간다는 것이 요지였습니다. 유통 시가총액 $2.5B의 프로젝트의 노드들이 실질적으로는 단순한 프롬프팅으로 해결할 수 있는 작업을 하고 있기 때문이죠 (어쩌면 커스텀 프롬프팅도 안했을 수도 있습니다). 다만, 아직 프로젝트 초기인 점을 고려할 수 있을 것 같고, sLLM을 개발하는 방식도 결국 유저 입장에서 더 좋은 rating을 주는 답변을 만들도록 학습한다는 점에서 아직은 지켜볼 여지가 있는 것 같습니다.
- 현재의 AI 텔런트들이 OpenAI에서 일할까 Bittensor에서 기여할까 궁금해집니다. 근본적으로 문제를 해결하고 가치제안을 줄 수 있는 결과물은 아직까지 많은 자원을 보유하고 위계질서를 가진 중앙화 조직에서 내는 경우가 많습니다. 만약 그렇지 않았다면 현재도 생활 속 다양한 문제를 dApp이 해결하고 있었겠죠. DAO의 한계와도 일맥하는 부분이 있습니다. 웹3는 데이터 주권을 가지고, 이를 기반으로 한 여러 거래를 탈중앙화 인프라가 검증한다는 점에서 차별적 가치를 갖습니다. 이러한 관점에서는 사실 사람에 기대지 않기 때문에 가치로울 수 있는 것이지요. DAO의 경우 사람들이 일하는 방식을 탈중앙화적으로 풀려고 합니다. 그리고 사람은 천성적으로 탈중앙화된 방식으로 관리, 협업이 쉽지 않은 존재입니다. 탈중앙화 AI 모델이라고 하더라도, 학습에 필요한 데이터 등 탈중앙화가 더 필요한 부분이 있고 그렇지 않은 부분이 있을 텐데, 비텐서는 어쩌면 탈중앙화가 오히려 불리한 부분에서 비전을 잡고 있지는 않은지 생각해보았습니다.
펀더멘탈 지표 살펴보기
- 현재 총 36개의 서브넷이 있으며, 가장 보상을 많이 받는 서브넷은 전체 보상의 약 10%를 수령하고 있습니다.
- 자체 메인넷, 자체 지갑을 보유하고 있습니다. TAO를 보유하고 있는 지갑은 약 8만 개이고, 지갑 수는 꾸준히 증가하고 있습니다.
- 토크노믹스 : 최대 공급량 2.1천만 개, 현재 유통 공급량 6.8백만 개, 연 인플레이션율 39%을 기록하고 있습니다 . 매일 7,200 TAO가 검증인과 노드 운영자에게 보상으로 발행됩니다. 서브넷을 만드려면 TAO를 락업해야 합니다. 또한 검증인이나 노드 운용자로 참여하려면 일정량의 TAO를 지불하거나 소각해야 합니다.
- Backers : 2019년부터 Polychain Capital에서 인큐베이팅 된 것으로 보이고, 그간 $200M 가치의 TAO 토큰을 VC들에게 private sale했던 것으로 추정됩니다. 자세한 VC 투자정보가 공개되어 있지는 않고, 여러 뉴스를 통해 비공개적으로 투자유치를 해왔다는 것을 파악해볼 수 있습니다. (출처 : Yahoo Finance)
- 커뮤니티 : 운영하지 않는 트위터 팔로워는 24K 정도로, 시총에 비해 일반 유저 커뮤니티를 적극적으로 육성하는 모습을 보이지는 않습니다.
Bittensor의 최근 행보
아직 프로젝트 초기로 메인넷 및 지갑 개발, 서브넷 추가, 서브넷 간 보상비율 조정 등 개발에 집중하는 모습을 보이고 있습니다. 뚜렷한 대외적인 이벤트는 포착되지 않고 있습니다.
2.5. 신원인증과 기본소득의 함의 : WorldCoin
핵심만 몰아보기 : 지갑주소를 홍채로 검증하면 월드토큰 제공
너무도 잘 알려진 프로젝트입니다. 월드앱을 설치해서 받은 주소에 오브를 통해 홍채를 인증하면 ~70 WLD 토큰을 제공합니다.
- 현재까지 전 세계적으로 약 5.3백만 명 이상이 홍채 인증을 완료했습니다.
- 현재까지 약 1.6억 개의 WLD를 보조금으로 수령했습니다 (현재 기준 $800M 가치, 전체 유통 공급량의 약 75%). 인당 평균 $150 가치를 수령한 샘입니다.
- 남미, 아프리카 유저들이 중심입니다.
비판적으로 생각해보기
- 생성형 AI 컨텐츠와 신원인증이 정확하게 무슨 관련이 있는지 생각해봐야 합니다. 사실 AI가 만들어내는 컨텐츠의 진위 여부와 해당 주소가 실제 사람의 주소인지는 크게 관련이 없습니다. AI 만든 컨텐츠가 페이크인지 진짜인지 구분하는 것이 중요하죠. 인간이라고 인증된 주소에서 하는 활동이 AI로 자동화된 행위라면 실제 사람의 주소라고 검증된 사실이 크게 중요하지 않습니다.
- 인간으로서의 기본소득이 AI와 무슨 관련이 있을까 생각해봐야 합니다. 사실 지금까지는 AI 시대에서 인간임을 인증한다는 대가만으로 마케팅 비용으로 지출되는 토큰일 뿐입니다. 보조금으로 지급되는 토큰에 대한 가치를 유지하려면 홀더의 인증된 주소로 부가가치를 창출해야 합니다. 데이터가 가치롭기 위해선 익명을 전제한 상태에서 구체적인 페르소나 설정이 가능해야 합니다. 즉, 온체인 데이터 뿐만 아니라 모바일 데이터 전반 필요하고, 해당 페르소나로부터 나오는 데이터 자체가 지불대상이 되거나 타겟 마케팅을 통해 부가가치가 창출되어야 합니다.
하지만 생성형 AI로 변화하는 미래에 대한 상상을 조금 해볼 수는 있습니다.
- WLD 토큰을 뿌려 더 많은 사람을 모으고 해당 인증자의 온체인 & 모바일 데이터를 수집합니다.
- 데이터로 부가가치를 창출하는 생태계를 만듭니다. 데이터 자체를 생성형 AI (sLLM)의 학습 원천으로 제공하거나 타겟 마케팅에 활용합니다.
- 해당 데이터로 학습된 모델 & 생성 컨텐츠의 부가가치를 배분받은 뒤 WLD 토큰을 buy-back 하거나 WLD 보유자에게 부가가치를 배분합니다.
- 홀더는 매일 모바일 & 디지털 활동을 하면서 데이터를 생성하고, 자신이생성한 데이터에 대한 익명성과 소유권을 주장하게 됩니다. 인간의 데이터를 생성하고, 여기서 부가가치가 나오기 때문에 기본소득으로 배분받을 수 있게 됩니다.
- 제3 세계일수록 상대적인 소득이 높을 것이고 더 많은 사람들이 참여할 것입니다. 부가가치가 높은 사람의 데이터일수록 가치가 높아서 (니치한 페르소나, 세그먼트) 경제수준이 높은 국가의 홀더도 참여할 유인이 존재합니다.
생성형 AI는 학습하는 데이터가 핵심입니다. Mega player들 간 데이터 교류는 상대적으로 미약합니다. 기존의 LLM 모델을 프롬프팅 하는 것보다 , 특정 영역의 데이터를 재학습한 sLLM이 훨씬 부가가치를 낼 수 있습니다. 특정 목적을 위해 특화된 sLLM이 고도화, 대중화될 수록 더 많은 사람들이 가치 공급자로 전환하기 쉬울 것입니다 (유튜브 컨텐츠 쉽게 만들어주는 생성형 AI). 데이터가 부가가치 창출에 있어 더 중요한 원천이 되고, 그 원천을 제공한 사람을 특정하여 창출된 경제가치를 투명하게 배분할 필요성이 대두될 것입니다. 여기서 데이터 주권, 블록체인 개념이 적용된다고 생각합니다.
월드코인은 생성형 AI로 변화될 부가가치 창출 방식에 따라, 그 컨텐츠를 만드는 기술이 아닌 (= 생성형 AI가 대체) 그 기술을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 해준 ‘데이터’를 제공한 사람들에게 가치를 되돌려 줄 수 있는 첫 단추가 될 수 있다고 생각합니다. 즉, 생성형 AI 경제 생태계의 뿌리를 구축하는 프로젝트로 해석해볼 수도 있습니다.
인간이 만든 데이터라는 것을 인증하고 여기서 부가가치를 창출할 수 있다면, 인간이기 때문에 기본소득을 받을 수 있게 됩니다. 이것이 대중화되면 데이터 주권을 핵심으로 하는 웹3로의 전환이 이루어질 수 있습니다.
펀더멘탈 지표는 어떠한가?
- 토크노믹스 : 연 인플레이션률이 5%으로 설정되어 있습니다. 월드ID 발급자 등 커뮤니티에 75억 개, 초기 개발팀에 9억8000만 개, 투자자에 13억5000만 개를 할당했습니다. 나머지 1억7000만 개는 예비용으로 개발사가 보유하고 있습니다. 커뮤니티에 할당된 75억 WLD는 15년에 걸쳐 배포할 계획입니다.
- 공급물량 리스크 : 전체 총 공급량 100억 개 중 현재 유통량은 2.2억 개입니다. 커뮤니티에 할당된 연 인플레이션률은 5%이지만 ’24년 7부터 약 1년 간, 투자자 물량 9.5억 개, 개발팀 물량 13.5억 개의 락업이 풀리게 됩니다. 덤핑 리스크가 존재합니다.
- FDV : 총 공급량 대비 유통량이 2% 내외 밖에 안되는 상황에서, 현재 FDV는 약 $51B 수준입니다. WLD 토큰이 모두 발행된 15년 뒤의 가치를 현재로 당겨왔을 때의 가치로 볼 수 있고, 유통시총과 비교하면 현재 솔라나가 $82B 수준입니다. 15년 뒤 월드코인 프로젝트의 가치가 현재의 솔라나 프로젝트의 가치 대비 약 60%로 평가되고 있다고 해석할 수 있습니다.
- Backers : Top-tier VC들이 주요 백커로 참여하고 있습니다.
- 커뮤니티 : 트위터 팔로워 수는 약 322K명으로 인지도에 비해 작은 편이라고 느껴졌습니다.
Worldcoin의 최근 행보
신원인증을 할 수 있는 오브를 전 세계 각국에 배포하는 것에 주력하고 있습니다. 동시에 각국의 개인정보 보호법과 관련된 제재조치에 대응하고 있습니다.
2.6. Mass Adoption 이후 AI 네러티브로 : Near Protocol
핵심만 몰아보기 : ’데이터 주권’의 비전 유지
니어프로토콜은 레이어 1이 풀어야 하는 가장 중요한 문제인 Mass Adoption과 생성형 AI 시대의 핵심인 데이터 주권이라는 비전에 지속적으로 집중하고 있는 프로젝트입니다.
- Kai ching (KAIKAI) : 싱가포르에서 이미 수백만 명의 MAU를 보유한 모바일 커머스 플랫폼입니다. 쇼핑몰 포인트를 니어 프로토콜에 기반하여 지급하는 방식으로 전환하였습니다. 기존 포인트와 달리 시간이 지나도 소멸하지 않고, 포인트로 결제 시 fait으로 PG를 통해 결제할 때보다 수수료가 저렴한 장점이 있습니다.
- Hot Game : 텔레그램 기반 Near Wallet 출시 (기존 계정과 연동)한 뒤 Hot Game이라는 미니게임 플랫폼과 연동한 사례입니다. 각종 니어 밈코인 에어드랍 되면서 역시 높은 수의 MAU를 기록하게 되었습니다. HOT 토큰으로 Hot Games 내 다양한 미니게임 이용이 가능합니다.
- NEAR TASK : NEAR 보상 기반 AI Crowd Task Platform입니다. AI task를 외주로 맡기면 (vendors), taker들이 자유롭게 이에 대한 작업을 제출하고 퀄리티에 따라 레퓨테이션 평가 & NEAR 보상을 주는 플랫폼입니다. 초반에는 AI 개발자들이 참여하는 테스크들이 주어지고 있습니다. 추후 일반 사람들도 참여할 수 있는 Task (주로 데이터 제공 중심)이 나온다면 더 많은 사람들이 참여 가능할 것으로 보입니다.
월드코인 프로젝트와 유사하게 AI로 부가가치를 창출하는 원천이 되는 데이터에 대한 주권을 실현하고, 이에 대한 가치를 배분하고자 하는 경제 생태계 프로젝트에 가까워지고 있습니다.
생성형 AI를 통해 데이터 주권이 실현된 웹3 경제 생태계가 실현되기 우해서는 일단 사람들이 익명화된 인프라를 많이 써야 합니다. 그러러면 레이어 1에 온보딩 하기 쉬워야 하고 (TG Near Wallet), 이미 많이 사용되는 Web2 플랫폼에서 레이어1이 차별화된 가치를 주면서 Mass Adoption을 이루어 가야 합니다 (Kai Ching).
레이어 1은 향후 오랜 기간에 걸쳐 인터넷의 기반을 변화시킬 기술입니다. 그러려면 명확하게 무엇을 위해 레이어 1 기술과 생태계를 만들어 가야 하는지 하나의 명확한 비전이 주창되어야 합니다. 니어는 이를 ‘데이터 주권', 그리고 이를 통해 구현된 AI 모델의 부가가치에 대한 배분으로 정의합니다. 생성형 AI를 통해 부가가치 창출의 진입장벽이 낮아지고, 어느새 그것이 대중적으로 스며들 때 레이어 1도 곁에 있어야 합니다. 이를 위해서는 많은 사람들이 이미 레이어 1에 온보딩 되어 있어야 합니다. 그래야 그 때 생성되는 부가가치를 투명하고 공정하게, 데이터로서 기여한 사람에게 배분할 수 있을 것입니다.
기타 지표는 어떠한가?
- 토크노믹스 : 유통 공급량 10.7억 개, 총 공급약 12억 개로 전체 물량의 90% 공급된 상태입니다. 인플레이션률 약 5%로 설정되어 있습니다.
- 커뮤니티 규모 : 트위터 팔로워는 약 1.9M명입니다.
Near Protocol의 최근행보
특별히 새로운 점은 없습니다. 전방위적으로 레이어 1이 해야 하는 확장을 하고 있습니다. D3와 협력하여 .near 도메인을 접목하고, Stargate V2에 인테그레이션 해서 USDC 브릿징을 하고, 최근 확장되는 CEX들의 온체인 지갑들에 인테그레이션 하고 있습니다.
3. 이번 싸이클에서 거시적인 투자 스탠스는 무엇인가?
6개의 AI & Web3에 대한 주요 네러티브를 모두 훑어보았습니다. 어떤 프로젝트들이 주목받는지 검토해 보았으니, 이번에는 투자 스탠스를 정하기에 앞서 현재에 롱포지션을 진입하는 것이 맞는지에 대해 간단하게 판단해 보도록 하겠습니다. 순수하게 개인적인 의견입니다.
현재 경제규모를 전제하면 향후 비트코인의 가격 상승여력은 3~4배 정도가 될 것 같습니다.
- Top-down : 현재 금의 시가총액은 약 $14조 달러입니다. 비트코인의 핵심적인 기능이 가치저장이라 했을 때, 많은 전통 기관 전문가들은 기존 금 시장의 30~40%를 비트코인이 대체할 것으로 전망하고 있습니다. 현재 비트코인 시가총액은 약 $1.3조 달러이며, 금 시총의 30% 점유를가정하면 4.2조 달러에 해당하며 이는 현재 대비 약 3배에 해당합니다. (투자기관 “비트코인 금보다 큰 잠재력 갖췄다” …시총 $6조 예상)
- Bottom-up : 몇 가지 핵심 지표들이 비트코인의 상한선 (현재 지구경제가 더 이상 성장하지 않는다는 가정 하에)을 예상하고 있습니다. 위에 첨부한 비트코인 반감기 이후 상대 고점이 계속 낮아지고 있고, MVRV 지표의 상대 점수에 해당하는 Z-score의 고점도 계속 낮아지고 있습니다. 지표의 추세가 지속된다고 전제하면 이 지표들 역시 향후 비트코인 가격이 현재 대비 약 3~5배 사이에서 수렴하게 됨을 암시합니다.
대신, 전보다 고점이 천천히 올 가능성이 높을 것 같습니다.
- 최소한 두 차례 이상 전세계의 매체에서 크립토 싸이클에 대해서 대대적으로 다루었습니다. 비트코인 반감기로 인해 기회가 생긴다는 것을 6억 명이 넘는 사람들이 있습니다 (Global Cryptocurrency Owners Grow to 580 Million Through 2023). 이미 많이 알고 있는 것은 광기로 이어지기 어렵습니다. 이전보다 FOMO가 발동되기 어려우며, 현재 시장의 집단지성을 뛰어넘는 특이한 요인이 발굴되어야만 합니다.
- 현물 ETF 승인 이후 기관 보유량이 전체 유통 가능물량의 15% (전년대비 60% 상승)가 되며 많은 기관이 이미 진입한 상태입니다. 하방이 지지되는 장점도 있지만 대대적으로 들어올 수 있는 자본은 이미 어느정도 들어온 것으로 생각할 수 있습니다.
따라서 특정 이벤트를 노리기보다는 긴 호흡으로 이번 싸이클에서 수 개월 이상 보유하는 것이 중요할 것 같습니다.
- 대게 ‘big thing’은 특정 이벤트를 예상해서 준비할 수 있는 것이 아니었습니다. 사실 bull market의 싸이클이 중요한 것이 아니라, 이러한 싸이클이 지나고서도 살아있는 것 자체가 더 중요할지도 모르겠습니다. ’24년 초까지 기존 고점 대비 가격을 어느정도 회복한 프로젝트는 정말 소수입니다.
- 아직도 ADA, XRP의 시총은 왜 이렇게 높을까 의문이 들 때가 있습니다. 오랜 기간 여러번 살아남았기 때문이지 않을까 생각이 듭니다.
결론적으로 롱포지션은 맞는 것 같은데, 예전처럼 과감한 Bull cycle을 기대하면서 진입하기 보다는, 이와 관계 없이 오래 생존할 프로젝트를 고르는 것이 이제는 더 맞지 않을까 생각이 듭니다. 한 Bull Cycle에서 수십 배 이상 갈 프로젝트를 선별해 내는 것은 너무도 어렵기 때문입니다.
3.1. AI 혁신이 Web3와 맞닿는 부분은 무엇인가?
거시적인 스탠스에서 한 단계 더 나아가서, 현재 회자되는 AI 혁신이 주요한 동인이 된다면, 본질적으로 AI 혁신과 맞닿는 스토리가 무엇일지 생각해볼 필요가 있습니다. 이 부분 또한 순수하게 개인적인 의견과 상상입니다.
세간의 열풍은 판단형 AI가 아니라 생성형 AI가 핵심입니다.
- 더 많은 사람들이 딥러닝 모델을 쉽게 활용하게 되었다가 아니라, 더 많은 사람들이 기술을 배울 필요 없이, 무언가를 더 쉽게 배우고 창작할 수 있게 되었다가 핵심입니다.
- 활자가 없던 시절엔 기억력이 중요했습니다.
- 활자가 생긴 이후 계산력이 중요했습니다.
- 컴퓨터가 계산을 대신한 이후 학습력과 전문기술이 중요했습니다.
- 생성형 AI가 학습력과 기술을 대신한 이후에는 창작력이 중요할 것 같습니다.
- 많은 20년 이전에 시작된 대부분의 AI 프로젝트들은 판단형 AI를 AI 네러티브로 시작했고, 현재 AI 혁신의 흐름과는 상대적으로 관련성이 적다고 생각됩니다.
생성형 AI는 앱이 중요한 것이 아니라 모델이 중요합니다.
- 생성형 AI는 프롬프팅보다 모델 자체의 성능이 더 중요하고 (모델 위의 앱이 아니라, 모델 자체가 특정 문제를 해결) 모델 자체의 성능을 위해서는 데이터가 중요합니다. 그리고 모델의 경쟁력을 구축하려면 엄청난 자원과 데이터가 필요합니다.
- 블록체인이 어플리케이션보다 프로토콜이 더 많은 가치를 가졌듯이, 생성형 모델 또한 그러합니다. 생성형 AI 위의 dApp이 아니라 훌륭한 생성형 AI 모델 자체가 중요합니다.
그래서 생성형 AI 혁신의 핵심은 특정 데이터에 기반한 실용성 있는 sLLM의 대중화, 이로 인한 창작의 용이성 증대, 결론적으로 더 많은 사람들이 가치공급자화 되는 것이라고 생각합니다.
- 이미 많은 유튜버들이 생성형 AI를 활용해서 컨텐츠 생산을 보다 효율적으로 하고 있습니다. 다양한 플랫폼에서 생성형 AI를 기반으로 한 컨텐츠가 많아지고 상업화될 것 같습니다.
- 여기에 직/간접적으로 기여한 사람들에 대한 보상 요구 증가할 것입니다. 컨텐츠 자체를 만들었으니 플랫폼과 보상을 배분하는 것을 넘어, 컨텐츠를 더 쉽게 만드는데 기여했으니 보상을 배분해야 한다는 담론이 발생할 수도 있을 것 같습니다.
- 더 많은 사람들이 가치생산에 기여할수록, 특정 플랫폼에 국한되지 않고 동시다발적으로, 분산된 형태로 투명한 가치배분 수요가 생길 것입니다.
- 어쩌면 그냥 웹3의 정의와 블록체인 기술은 생성형 AI로 발생하는 새로운 가치생산 & 분배 경제를 설명하고, 구동하는 그 자체가 될 수도 있을 것 같습니다.
- 그래서 AI & Web3는 AI의 특정 부분을 다루는 부분담론이 아니라, 생성형 AI 혁명은 웹3 & 블록체인 기술과 한 몸이 될 수도 있겠다는 생각이 들었습니다.
3.2. 결론적으로 어떤 네러티브에 투자하는 것이 좋을까?
케이스 스터디 총평
- 최근 주목받는 AI 관련 프로젝트들은 생성형 AI 혁신의 본질과 먼 경우가 많았습니다.
- 생성형 AI의 모델, 인프라, 앱 자체에 직접적으로 연관된 프로젝트들은 주로 웹3의 토큰경제를 차용하는데, 웹2 방식으로 진행하는 것 대비 friction이 커서 실효성이 부족한 것 같았습니다.
- 웹3의 본질은 커뮤니티, 에어드랍 & 파밍, 인지도 경제라고 생각됩니다. 오히려 AI와 기술적으로 긴밀하게 연결될수록 웹3의 본질과는 멀어지는 것 같습니다. 그러면 hype이 떨어집니다.
- 생성형 AI로 인한 혁신은 인간 기술자를 대체하는 것이라 생각됩니다. 더 많은 사람들이 창작자의 역할을 하도록 만들며, 데이터 주권에 기반하여 창출된 가치를 더 많은 사람들이 배분받도록 하는 방향인 것 같습니다. 기술 발전은 빠르지만 여전히 초기입니다.
- 초기엔 정확하지 않은 메타인지에 기반하여 ‘AI 테마’ 자체만으로도 hype이 생길 수 있을 것 같습니다. 지금이 그런 시기로 보입니다 (Coinbase Report : 크립토의 AI 신기루). 어쩌면 본질과 더 먼, 제대로 이해는 안되지만 무엇인가 자꾸 언급되는 프로젝트가 엄청난 hype이 생길 수도 있을 것 같습니다. 하지만 중장기적으로 살아남지 못할 것 같습니다.
- 중장기적으로는 결국 생성형 AI 혁신의 본질에 더 가깝고, 오래 생존한 프로젝트가 수익률이 높을 것 같습니다. 정작 AI & Web3 네러티브의 근간이 되는 ‘전방위적인 생성형 AI 혁신’은 어쩌면 이번 싸이클이 지나고 나서 도래할만큼 아직 먼 미래이기 때문입니다.
AI 네러티브 투자 스탠스를 정리해보면…
- 이번 싸이클이 지나고 나서도 살아남을 만한 프로젝트는 무엇인가?
- 판단형 AI가 아닌 생성형 AI 네러티브에 합치하는 프로젝트는 무엇인가?
- 가치를 증명하는 구체적인 지표 뿐만 아니라 비전이 가치평가에 영향을 주는 프로젝트는 무엇인가?
- 최대한 많은 사람이 쉽게 참여할 수 있고, 쉽게 경제적 보상을 얻어가며, 합심해서 이익을 추구할 (= 커뮤니티 활동) 프로젝트는 무엇인가?
- 발행 리스크가 적거나, 아직 발행이 남았다면 가격 부양을 위해 단기적으로 확실히 밀어줄 백커가 있는 프로젝트는 무엇인가?
딱 하나의 결론을 내자면 NEAR protocol
데이터 소유권의 비전과 매스 어덥션을 동시에 이룬 Layer 1, NEAR protocol
- 한참을 스터디하고 생각을 정리한 뒤에, 최종적인 결론은 약간 허무하게도 이 네러티브 안에서도 건강한 생태계의 Layer 1에 투자해야 생성형 AI로 인한 혁신이 한창 진행될 때에 그 가치를 누릴 수 있을 것 같다는 생각이었습니다.
- Layer 1이 가장 웹3스럽고, 가장 웹3스러운 것이 생성형 AI 혁신에 맞다는 생각이 들었습니다.
- 생성형 AI 혁신은 이제 시작입니다. 수년에서 10년 이상 걸릴 수도 있는데, 생성형 AI로 도래할 경제체제와 웹3, 블록체인 기술의 궁합을 시장이 전반적으로 이해하는 시점에 max value가 될 가능성이 높습니다.
- 그러면 그때까지 생성형 AI 시대에서 가장 중요한 익명을 유지하면서도 데이터 소유권을 다양한 방면에서 증명할 수 있는 프로젝트가 살아남아 있고, 또 대중화되어 있어야 합니다.
- 데이터 소유권을 실현 (= 데이터에 대한 가치 배분)이라는 확실한 구심점을 항상 유지하고, 약간은 먼 미래에 매스 어덥션까지 실현한 프로젝트가 결국 가장 성공적일 것 같다는 생각이 들었습니다.
약간의 무지와 FOMO를 고려하여 단기 트레이딩을 한다면 Phoenix Global
펌핑 백커가 확실하고 아직 초기 프로젝트이며, 모든 AI 네러티브가 골고루 (하지만 실제로 파악해보면 매력적이지 않은) 들어간 신규 Layer 1
- Layer 1이라고 주장하면, 일단 여러 프로젝트 중에서도 가장 높은 벨류에이션 획득할 수 있습니다.
- 또한 네이티브 토큰을 보유하면 에어드랍 받을 수 있을 것 같아 커뮤니티가 잘 모입니다.
- Layer 1으로 포지셔닝하면서 AI 관련된 프로젝트 이것저것 온보딩시켜서 왠지 잘 될 것만 같고, 이 씬을 리드하는 것처럼 마케팅할 수 있을 것 같습니다.
- 아직 유통량 기준 시가총액 $150M으로 작은 편입니다.
- 바이낸스 랩스가 핵심 백커이고, 올초 $3.7 고점을 찍고 $1.3까지 하락, 기술적 관점에서도 좋은 편입니다.
- 싸이클 오면 MM들이 펌핑하며 AI 테마 티커로 단기 hype 발생할 가능성이 있을 것 같습니다. 일단 비전이 원대하고, 초기 프로젝트이고, 정확하게 무엇을 하는지는 잘 모르겠는데 AI 관련된 것들이 거의 다 들어있고, 하루에 몇10%씩 상승하면 FOMO가 발생할 수 있을 것 같습니다.
가장 높은 잠재수익률을 추구한다면 Worldcoin
객관적인 근거나 로직보다 미래의 스토리 자체의 벨류가 높은 프로젝트
- 확률은 매우 낮고, 애초에 예상이 안되는 것이지만, 엄청난 수익률은 정말 큰 비전을 그리면서 왠지 실현될 것 같은 그럴듯함도 있는 프로젝트 (종교스러운, 마치 구 테라처럼)인 것 같습니다.
- 생성형 AI 혁명과 현재의 국제정세를 종합하여 가장 이상적인 스토리를 상상했을 때, 정말로 제3 국가의 수십억 명의 사람들이 월드코인에 동참하게 된다면?이라는 상상을 해볼 수 있습니다.
- 월드코인이 디지털 국가로 발전하여 현재의 중국이나 인도 같은 포지션이 된다면?이라는 상상을 해볼 수 있습니다.
- 월드코인이 시총 Top5 안에 든다면?이라는 상상을 해볼 수 있습니다. 왠지 그럴 수도 있을 것 같습니다. 그렇게 되면 현재 대비 유통시총 80배입니다.
- 없는 샘 치고 WLD에 배분해서 끝까지 가볼까?라는 생각을 하게 됐습니다.
마치며
아직 매스어덥션 관점에서 Web3도 초반인데, 여기에 초기인 생성형 AI 혁신까지 겹치니, 다시금 아직도 투자할 시간은 많이 남았다는 생각이 들었습니다.
남들과 다른 관점을 가지고 오랜 시간 기다린 대가가 수익률이라고 한다면, 현재의 AI 네러티브를 전면에 내세우는 프로젝트들에 대해 무조건적으로 동의하지 않고, 근본적인 원리를 더 많이 고려하여 장기 투자하는 것이 더 좋은 연습이 될 것 같다는 생각이 들었습니다.
대신 베어장에서는 펀더멘탈과 합리가 좌우하나, 불장에서는 그렇지 않다는 것을 여러번 체감했습니다 (아쉽게도…). 알면서도 비합리적인 hype에 어느정도 투자해보는 것도 이번 불장에서 시도해볼 가치가 있다고 생각이 들었습니다.
다만, 대부분 프로젝트들이 아직 초기 스타트업에 투자하는것과 크게 다르지 않다는 점을 다시 상기하게 됩니다. 탈중앙화 되지도 않고, 블록체인의 장점도 살리고 있지 않은 경우가 대부분이기 때문입니다. 꽤 괜찮은 팀이라고 하면 이미 초기 투자자들이 싸게 들어가서 투자시점엔 높은 가치가 책정되어있을 가능성이 크고, 잘 모르는 팀이라면 러그풀 등 스캠의 가능성이 큽니다. 또 크립토 투자자들 입장에서, 중앙화되어 있는 프로젝트는 개발팀의 선의에 기댈수 밖에 없습니다. 법망에서 벗어나있기 때문에 투자자가 권리를 주장할 수 있는 방법도 거의 없기 때문입니다.
이러한 조심스러움을 전제하고, 그럼에도 불구하고 전체 포트폴리오의 일부를 AI 네러티브로, 그 안에서 2~3 종목을 선별하여 담아두면 이번 싸이클에서 또 하나 배워갈 수 있지 않을까 생각이 듭니다.
참고 리포트 : [번역] Web3와 AI: Web3+AI 현황 총정리
