AI와 Web3: 기술 성장의 쌍두마차인가, 아니면 이상화된 서사인가?

저자：far，Centreless

AI와 Web3의 결합은 다음 기술 혁명의 핵심 동력으로 널리 여겨지지만, 그 실제 영향과 실행 가능성은 기술, 경제 및 사회적 차원에서 변증법적으로 분석해야 합니다.

다음은 두 가지의 협력 잠재력, 현재의 실천 및 논란 지점에 대해 논의합니다.

기술 협력의 기본 논리

1. 상호 보완성: 생산력과 생산 관계의 재구성

AI는 "생산력 도구"로서 알고리즘 최적화, 자동화 결정 및 대규모 데이터 분석을 통해 효율성을 높입니다. Web3는 "생산 관계 혁신자"로서 탈중앙화 구조를 통해 데이터 소유권, 신뢰 메커니즘 및 경제적 인센티브를 재구성합니다. 두 가지의 결합은 전통적인 AI의 집중화 문제(예: 데이터 독점, 개인 정보 유출)와 Web3의 실용성 문제(예: 비효율적인 상호작용, 킬러 애플리케이션 부족)를 해결하려고 합니다.

사례: 탈중앙화 AI 계산 네트워크(예: 0G Labs, IO.NET)는 전 세계의 유휴 계산 능력을 통합하여 모델 훈련 비용을 낮추고, 블록체인을 활용하여 자원 배분의 투명성을 보장합니다.

2. 데이터 주권 및 개인 정보 보호

Web3의 암호 기술과 분산 저장(예: IPFS)은 AI에 안전한 데이터 공유 프레임워크를 제공합니다. 예를 들어, Vana 플랫폼은 블록체인을 통해 사용자 데이터를 토큰화하여 개인이 데이터 사용 권한을 제어하고 이익을 얻을 수 있도록 하여 AI 훈련에 합법적인 데이터 소스를 제공합니다. 제로 지식 머신 러닝(ZKML)은 모델 추론의 검증 가능성을 더욱 보장하여 "블랙 박스" 작동을 피합니다.

실천에서의 돌파구와 한계

1. 탈중앙화 AI의 초기 실현

기반 시설 층: DeAgentAI, Gaia Network와 같은 프로젝트는 다중 에이전트 협력의 분산 프레임워크를 구축하여 비즈니스 자동화 및 체인 상 거버넌스를 지원합니다.

응용 층: AI 에이전트는 DeFi(예: AIXBT 시장 분석), 게임(예: Narra의 동적 서사 생성) 및 소셜 분야에 침투하였으며, 일부 프로젝트는 토큰 경제를 통해 사용자의 참여를 유도합니다.

금융 혁신: X.Game 비트코인 선물은 AI 알고리즘을 결합하여 거래 전략을 최적화하고, 스마트 계약을 활용하여 투명성을 높여 기술 융합의 전형적인 사례가 되었습니다.

2. 기술 병목 현상 및 시장 거품

성능 및 비용: 블록체인의 처리량 제한과 AI의 실시간 요구 간의 모순이 존재합니다. 예를 들어, 탈중앙화 계산 네트워크는 통신 비용으로 인해 훈련 효율성이 저하될 수 있습니다.

데이터 품질 문제: 탈중앙화 데이터 주석 시장(예: Public AI)은 인적 검토에 의존하여 주석 효율성이 낮고 인센티브 메커니즘이 아직 성숙하지 않았습니다.

가짜 수요 논란: 일부 프로젝트(예: Meme 코인과 AI 에이전트의 결합)는 "핫 이슈를 이용한" 것으로 의심받으며 실제 가치 지원이 부족합니다.

논란 및 반성: 이상과 현실의 간극

1. 기술 이상주의 vs 상업적 실행 가능성

Web3의 "탈중앙화 신념"과 AI의 "중앙 집중화 효율성" 간에는 내재적 충돌이 존재합니다. 예를 들어, 대형 언어 모델(예: GPT-5)의 훈련은 여전히 중앙 집중식 계산 능력에 의존하며, 탈중앙화 네트워크(예: Akash)는 아직 그 규모화 능력을 입증하지 못했습니다.

2. 규제 및 윤리적 도전

규정 준수 위험: 탈중앙화 AI의 익명성은 심층 위조, 금융 사기 등의 문제를 악화시킬 수 있으며, 기존 법률 프레임워크는 체인 상 행동을 포괄하기 어렵습니다.

권력 이동의 역설: Web3가 사용자 주권을 주장하지만, 기술의 복잡성은 자원이 소수의 개발자에게 집중되도록 할 수 있어 새로운 형태의 독점을 형성할 수 있습니다.

미래 전망: 서사에서 실현으로의 핵심 경로

1. 기술 융합의 우선순위

• 단기: ZKML, 엣지 컴퓨팅 등 중간층 기술을 최적화하여 체인 상 AI의 실행 가능성과 효율성을 높입니다.

• 장기: 데이터 수집, 모델 훈련에서 추론 배포까지의 전체 프로세스를 탈중앙화하는 완전한 Web3 AI 스택을 구축합니다.

2. 생태계 공동 구축의 필요성

표준 결여 문제를 해결하기 위해 분야 간 협력이 필요합니다. 예를 들어, 전통적인 공공 블록체인(예: Sui, Near)은 기반 구조 업그레이드를 통해 AI 에이전트 상호작용을 지원하고 있으며, 학계(예: 홍콩 과학기술대학교)는 산학연 결합을 촉진하고 있습니다.

결론

AI와 Web3의 결합은 기술 패러다임을 재구성할 잠재력을 가지고 있지만, 그 "쌍 엔진" 지위가 확립될 수 있는지는 성능 병목 현상, 가짜 수요 함정 및 규제 맹점을 극복할 수 있는지에 달려 있습니다.

현재 두 가지는 "서사 검증기"에 더 가깝고, 일부 분야(예: 탈중앙화 계산, 데이터 주권)는 초기 가치를 보여주고 있지만 대규모 실현은 여전히 시간이 필요합니다. 기술 진화와 생태계 협력이 지속적으로 심화된다면, 이 조합은 디지털 사회의 기반 시설이 될 수 있습니다. 그렇지 않으면 과도한 투기의 개념으로 전락할 수 있습니다.