전문가들: 2025년 AI 에이전트, 암호화폐 혁신 가속화 전망

주요 시사점:

• 전문가들은 2025년에 AI가 암호화폐 산업에 더욱 도입되고 블록체인 기술의 기능을 향상시킬 것이라고 말한다.
• 또한 AI 토큰이 아닌 애플리케이션 수준의 AI 기반 솔루션이 암호화폐 분야의 판도를 바꿀 것이라고 믿는다.
• 디파이에서 AI는 “수동적인 도움이자 적극적인 참여자” 역할을 한다.

업계 관계자들은 인공지능(AI)과 암호화폐의 자연스러운 융합을 예상했다. 하지만 예상치 못한 일이 벌어졌다.

설계상 블록체인은 기계를 기존의 중앙집중식 권한에서 해방시킨다. 이제 우리는 그 동안 사람이 하던 역할을 맡는 전례 없는 의사 결정 능력을 갖춘 AI 시스템의 탄생을 목격하고 있다.

다가오는 슈퍼사이클의 주요 행위자는 특정 작업을 수행하도록 설계된 자율 프로그램인 AI 에이전트다. 블록체인을 통해 이러한 에이전트는 퍼미션리스 네트워크 내에서 운영되어 자율적으로 의사 결정을 내리고, 거래를 체결하고, 상호 작용을 조정하고, 독립적으로 기업을 대표할 수 있다.

AI가 무서운 속도로 발전함에 따라 2025년에는 암호화폐에 더욱 도입되고 블록체인 기술을 향상시킬 수 있을 것으로 전망된다. 전문가들은 이 분야에서 AI 토큰이 아닌 애플리케이션 수준의 AI 기반 솔루션이 판도를 바꿀 것으로 보고 있다.

이러한 융합은 AI 자체의 본질을 재구성할 수도 있다. 일부 전문가들은 이러한 에이전트가 한때 인간 고유의 특성으로 여겨졌던 ‘자율성(agency)’을 보이기 시작했다고 주장한다. AI와 블록체인의 융합은 기술이 세상과 어떻게 작동하고 상호 작용하는지에 대한 기념비적인 순간을 의미할 수 있다.

블록체인 인프라 기업 ‘브레인봇 GmbH’의 제품 개발 책임자인 루이스 베젠버거는 크립토뉴스와의 인터뷰에서 다음과 같이 말했다:

“블록체인은 블록체인 지갑을 통해 대형 언어 모델(LLM) 기반 에이전트에게 완전한 자율성과 대리권을 부여하여 AI 에이전트들이 사람처럼 거래할 수 있도록 함으로써 AI를 ‘자유롭게’ 할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 궁극적으로 언젠가는 AI가 금융 및 기타 생태계 내에서 자율적으로 작동하는 ‘합성 생명체’로 간주될 수도 있다.”

사람과 더욱 닮아지는 AI

AI는 복잡한 인간의 사고방식을 알고리즘으로 축소한다는 비판을 자주 받는다. 예를 들어 신용 회사는 알고리즘을 사용하여 여러 출처의 데이터를 분석하여 고객의 신용도를 평가한다. 검색 엔진과 소셜 미디어 회사도 알고리즘을 사용하여 특정 소비자에 맞게 콘텐츠를 조정한다.

자율 AI 에이전트가 우리를 대신해 행동하기 위해서는 인간을 모방할 필요보다는 AI로서 역량을 강화하면 된다는 것이다.

유틸리티 기반 AI 에이전트로는 정교한 투자 리서치를 제공하는 버추얼(Virtuals)의 Axbt와 독창적 디지털 아트를 제작하는 지어브로(Zerebro)가 있다. 이러한 에이전트들응 비즈니스 및 문화적 이점을 모두 분석하기 위해 기존의 챗봇들보다 훨씬 더 많은 데이터에 액세스할 수 있다.

꾸준히 진화하도록 설계된 이 에이전트는 현재 업무를 개선할 뿐만 아니라 새로운 업무를 처리하고 시간이 지남에 따라 더 높은 난이도의 작업에 적응할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 이를 통해 향후 작업에 대한 신뢰성을 높인다.

베젠버거는 “AI 기반 시스템은 신용 디폴트 스왑이나 보험 옵션이 없는 특정 회사의 채무 불이행에 대한 헤지 수단 등 구체적이고 맞춤형 헤지 전략을 제공할 수 있다.”라고 말했다:

“명령만 하면 AI 에이전트는 유동 파생상품을 사용하여 맞춤형 옵션 또는 파생상품 전략을 구성할 수 있다. 그런 다음 의도 기반 거래 인프라가 작동해 구체적이고 잠재적 비유동성 파생상품에 대한 효율적인 가격 책정을 제공할 것이다.”

AI 에이전트, 금융 툴 민주화

전문가들은 AI 에이전트를 통해 협업과 경쟁의 경계가 모호해 진다는 점에 주목해야 한다고 말한다. 두 가지 모두 궁극적으로 AI 배포 기업에 도움이 되는 동시에 데이터 과학의 진화를 촉진한다.

인투더블록의 수석 리서치 분석가인 후안 펠리서는 크립토뉴스와의 인터뷰에서 “수익률 경쟁을 하면서 시장 인텔리전스 데이터를 수집하는 협업 AI 트레이딩 시스템의 등장이 기대되며 이는 잠재적으로 더 효율적인 시장을 만들어낼 수 있다.”라고 말했다:

“첨단 자연어 처리는 방대한 양의 소셜 미디어, 뉴스, 거버넌스, 온체인 데이터를 실시간으로 처리하여 심층 시장 심리 분석을 제공할 수 있다. 이러한 AI 에이전트는 특히 분산형 금융 환경에서 포트폴리오 재조정 및 리스크 평가에 대한 보다 정교한 전략을 수립할 수 있다.”

메타데이터 정렬 플랫폼 Cadastry.io의 창업자 겸 CEO인 비토미르 제브레모비치에 따르면 AI는 분산 금융(DeFi)의 수동적인 조력자이자 적극적인 참여자 역할을 할 것이다. 이를 통해 “시장 상황에 따라 프로토콜을 통해 자율적으로 가치를 이동할 뿐만 아니라 일드 파밍 및 위험 평가를 위한 보안과 알고리즘을 강화할 수 있을 것”이라고 한다.

그는 크립토뉴스와의 인터뷰에서 “AI 시스템은 1) 유동성 변화를 예측하고 2) 자산을 동적으로 재조정하며 3) 복잡한 차익거래 전략을 실행하여 분산 금융 생태계에서 최대한의 가치를 추출할 수 있다.”라고 설명한다.

전문가들은 AI 에이전트가 비즈니스 사용자뿐만 아니라 개인이 금융 툴을 활용할 수 있도록 한다고 말한다.

AI 에이전트는 계약 체결이나 거래 완료 등의 작업을 처리할 수 있어 사용자는 다른 업무에 집중할 수 있다.

일반 사용자의 경우 에이전트를 몇 번만 탭하면 된다. 예를 들어 버츄얼스 프로토콜(Virtuals Protocol)을 통해 사용자가 필요한 에이전트 유형을 정하기만 하면 바로 사용할 수 있다.

유니스왑에서 AI 에이전트를 실행하려면 소량의 암호화폐가 필요하다. ‘터미널 오브 트루스(Terminal of Truths, ToT)‘ 등 일부 에이전트는 사람이나 기관을 위해 지갑을 수탁하는 대신 자체 지갑을 제공하고 있다.

이러한 지갑은 인간 또는 다른 에이전트와의 상호 작용에 사용되며 서비스에 대한 결제도 가능하다. 전문가들은 AI를 통한 운영이 AI 암호화폐보다 암호화폐의 기능을 더 효과적으로 높인다고 말한다.

2016년부터 이더리움 레이어 2(L2) 프로토콜을 구축해 온 베젠버거는 “가장 흥미로운 발전은 소위 ‘AI 코인’이 아닌 AI를 효과적으로 활용하는 비AI 프로젝트에서 비롯될 것이라는 주장이 제기되고 있다”고 설명했다.

“AI 기반 암호화폐 중 상당수는 개발에 몇 가지 추가 작업이 필요한 밈 코인에 불과한 것으로 보인다. 진정한 돌파구는 AI를 사용하는 프로젝트보다는 AI를 도구로 사용하여 의미 있는 실제 혁신을 제공하는 프로젝트에서 나올 가능성이 높다.”

하지만 종종 참신함은 AI 토큰의 인기를 높인다. 처음에는 일시적 유행으로 예상되었던 밈 코인인 고테우스 막시무스(GOAT)는 막대한 상승을 기록했다.

스마트 컨트랙트의 기술

인투더블락(IntoTheBlock)의 수석 리서치 분석가인 펠리서는 AI 모델을 통해 스마트 컨트랙트 개발이 개선될 것으로 예상한다.

그는 “엄청난 양의 계약과 기술 문서를 통해 훈련될 코드 어시스턴트는 개발 장벽을 낮출 수 있을 것이다.”라고 말한다.

에이전트들은 훈련이 점진적으로 발전함에 따라 보다 다양한 뉘앙스를 가질 수 있도록 진화할 것이다. 펠리서는 “머신 러닝 알고리즘은 트랜잭션 라우팅, 블록 검증 및 합의 메커니즘을 최적화하여 블록체인 처리량을 개선할 것으로 기대된다.”고 설명한다.

거래 관련하여 자율성이 작용한다. 에이전트는 스마트 계약을 체결하거나 지갑에 입금 및 송금할 수 있다. 브레인봇 GmbH의 베젠버거에 따르면 위협과 시나리오를 시뮬레이션하여 효과적으로 예측하고 대응함으로써 거래를 개선할 수도 있다.

예를 들어 브레인봇은 셔터(Shutter)라는 암호화 프로토콜을 구축했다. 이 프로토콜은 “AI 에이전트를 사용한 프론트 러닝 및 샌드위치 공격 등 악의적인 MEV 전술을 시뮬레이션”하기 위해 분산형 인공지능 네트워크 OLAS를 사용하여 실험하고 있다.

베젠버그는 “이러한 시뮬레이션은 특정 거래가 이익 또는 손실에 미치는 영향을 분석하여 행동을 예측하고 위험을 최소화하며 조작에 대응하기 위한 사전 전략을 개발하는 데 도움이 된다.”라고 설명한다.

“이 접근 방식은 MEV와 관련된 복잡한 경제 시스템을 테스트하는 수단이며 주류금융으로도 확장될 수 있다.”

최대 추출 가능 값(MEV)은 사용자 그룹이 디파이 프로토콜에서 추출할 수 있는 최대 값이다.