편집자: Tim, PANews
미래의 인터넷이 AI 에이전트가 서비스에 대한 대가를 서로 지불하는 시장으로 발전한다면, 암호화폐는 우리가 이전에 꿈꿔왔던 것 이상으로 주류 제품-시장 적합성을 달성하게 될 것입니다. 저는 AI 에이전트 간에 서비스에 대한 대가가 지불되는 상황이 생길 것이라고 확신하지만, 시장 모델이 승리할 것인지에 대해서는 여전히 회의적입니다.
"마켓플레이스"란, 독립적으로 개발되고 느슨하게 조정되는 에이전트로 구성된 분산되고 허가가 필요 없는 생태계를 의미합니다. 그러한 인터넷은 중앙 계획 시스템이라기보다는 개방된 시장에 더 가깝습니다. 가장 전형적인 "승리" 사례는 Linux입니다. 이와 대조적으로 "대성당" 모델은 몇몇 거대 기업이 통제하는 수직적 통합과 긴밀한 서비스 시스템으로, Windows가 대표적입니다. (이 용어는 에릭 레이먼드의 고전 에세이 "성당과 시장"에서 유래되었는데, 이 에세이에서는 오픈 소스 개발을 겉보기에는 혼란스럽지만 적응력이 있는 것으로 묘사합니다. 오픈 소스는 시간이 지남에 따라 신중하게 설계된 시스템보다 성능이 더 뛰어난 진화하는 시스템입니다.)
이러한 비전을 실현하기 위한 두 가지 전제 조건, 즉 지능형 에이전트 결제의 대중화와 바자 경제의 부상을 하나씩 분석해 보겠습니다. 그러면 두 가지가 모두 현실이 되었을 때 암호화폐가 유용할 뿐만 아니라 없어서는 안 될 존재가 될 이유를 설명하세요.
조건 1: 결제는 대부분의 프록시 거래에 통합됩니다.
우리가 알고 있는 인터넷의 비용-보조 모델은 앱 페이지에 대한 인간의 견해를 기반으로 광고를 게재하는 데 의존합니다. 하지만 지능형 에이전트가 지배하는 세상에서는 인간은 더 이상 온라인 서비스에 접속하기 위해 직접 웹사이트를 방문할 필요가 없게 될 것입니다. 애플리케이션은 기존의 사용자 인터페이스 모델보다는 지능형 에이전트 기반 아키텍처로 점차 전환될 것입니다.
에이전트는 광고를 판매할 "시선"(즉, 사용자의 주의)이 없으므로 애플리케이션은 시급히 수익 창출 전략을 에이전트에게 직접 서비스 비용을 청구하는 방식으로 전환해야 합니다. 이는 본질적으로 현재 API의 비즈니스 모델과 유사합니다. 예를 들어 LinkedIn을 살펴보겠습니다. 기본 서비스는 무료이고 개방적이지만 API(즉, "로봇" 사용자 인터페이스)를 호출하려면 해당 수수료를 지불해야 합니다.
이를 바탕으로 볼 때 대부분의 에이전트 간 거래에 지불 시스템이 통합될 가능성이 높아 보입니다. 지능형 에이전트는 서비스를 제공할 때 사용자나 다른 지능형 에이전트에게 소액 거래 형태로 요금을 청구합니다. 예를 들어, LinkedIn에서 훌륭한 구직자를 찾아달라고 개인 에이전트에게 요청할 수 있습니다. 그러면 개인 에이전트가 LinkedIn 채용 에이전트와 상호 작용하게 되고, 에이전트는 서비스에 대한 수수료를 선불로 청구합니다.
조건 2: 사용자는 고도로 전문화된 프롬프트, 데이터, 도구를 갖춘 독립 개발자가 구축한 에이전트를 신뢰하게 됩니다. 이러한 중개인들은 서로의 서비스를 호출하여 "시장"을 형성하지만, 시장 내에서 중개인 간에는 신뢰 관계가 없습니다.
이런 조건은 이론적으로는 타당하지만, 실제로는 어떻게 적용될지는 잘 모르겠습니다.
바자 모델이 형성되는 이유는 다음과 같습니다.
현재 대부분의 서비스 작업은 인간이 수행하고 있으며, 특정 작업은 인터넷을 통해 해결합니다. 하지만 지능형 에이전트의 등장으로 기술이 수행할 수 있는 작업의 범위가 기하급수적으로 확대될 것입니다. 사용자는 특정 작업을 완료하기 위해 전용 프롬프트, 도구 호출 기능, 데이터 지원을 갖춘 지능형 에이전트가 필요합니다. 이러한 작업 세트의 다양성은 몇몇 신뢰할 수 있는 회사의 적용 범위를 훨씬 뛰어넘을 것입니다. 마치 iPhone이 모든 잠재력을 발휘하려면 방대한 타사 개발자 생태계에 의존해야 하는 것과 같습니다.
독립 개발자는 이 역할을 맡게 되며, 매우 낮은 개발 비용(예: 비디오 코딩)과 오픈 소스 모델을 결합하여 특수화된 지능형 에이전트를 만드는 능력을 얻게 됩니다. 이를 통해 다양한 세그먼트에 속한 수많은 에이전트로 구성된 롱테일 시장이 생겨나 시장과 유사한 생태계가 형성됩니다. 사용자가 에이전트에게 작업을 수행하도록 요청하면, 에이전트는 특정 전문 역량을 갖춘 다른 에이전트에게 전화하여 함께 작업하게 됩니다. 호출된 상담원은 더 많은 수직 상담원에게 계속해서 전화를 걸어 계층적 체인 협업 네트워크를 형성합니다.
이런 시장 상황에서 서비스를 제공하는 대부분의 프록시는 서로 신뢰할 수 없습니다. 왜냐하면 이러한 프록시는 알려지지 않은 개발자가 제공하고 용도가 비교적 틈새 시장에 국한되기 때문입니다. 롱테일 에이전트가 신뢰할 수 있는 인정을 받을 만큼 충분한 평판을 쌓는 것은 어려울 것입니다. 이러한 신뢰 문제는 데이지 체인 모델에서 특히 두드러집니다. 서비스가 계층별로 위임될 때, 서비스 에이전트가 사용자가 처음에 신뢰했던 에이전트(또는 사용자가 합리적으로 식별할 수 있는 에이전트)와 점점 더 멀어지면서, 각 위임 링크에서 사용자의 신뢰는 점차 감소합니다.
그러나 실제로 이를 달성하는 방법을 고려할 때, 다음과 같은 많은 의문점이 있습니다.
우리는 시장에서 지능형 에이전트의 주요 응용 시나리오로서 전문 데이터부터 시작하여 구체적인 사례를 통해 이해를 심화합니다. 암호화폐 고객을 대신해 대량의 거래를 처리하고 수백 건의 협상된 조건서를 축적한 소규모 로펌을 생각해 보세요. 시드 라운드에서 자금을 조달하는 암호화폐 회사라면, 이러한 조건서를 기반으로 모델을 미세 조정하는 에이전트가 자금 조달 조건이 시장 기준을 충족하는지 여부를 효과적으로 평가할 수 있는 시나리오를 상상해 보세요. 이는 중요한 실무적 가치를 지닙니다.
하지만 좀 더 깊이 생각해 볼 필요가 있습니다. 지능형 에이전트를 통해 이러한 데이터에 대한 추론 서비스를 제공하는 것이 정말로 로펌의 이익이 될까요?
API 형태로 이 서비스를 대중에게 공개하는 것은 본질적으로 로펌의 독점 데이터를 상품화하는 반면, 로펌의 실제 사업적 매력은 변호사의 전문적인 서비스 시간을 통해 프리미엄 수입을 얻는 것입니다. 법적 규제 관점에서 볼 때, 고가의 법률 데이터는 종종 엄격한 기밀 유지 의무가 적용되는데, 이는 상업적 가치의 핵심이며 ChatGPT와 같은 공공 모델이 이러한 데이터를 얻을 수 없는 중요한 이유입니다. 신경망이 "정보 원자화"의 특성을 가지고 있다고 하더라도, 변호사-의뢰인 간의 비밀 유지 의무라는 틀에서, 알고리즘의 블랙박스의 설명할 수 없는 특성이 로펌이 민감한 정보를 유출하지 못하도록 보장하기에 충분할까요? 이는 주요 규정 준수 위험을 초래합니다.
모든 요소를 고려할 때, 로펌이 더 나은 전략으로 삼을 수 있는 것은 법률 서비스의 정확성과 효율성을 개선하고, 전문 서비스 부문에서 차별화된 경쟁 우위를 구축하고, 데이터 자산을 수익화하는 데 위험을 감수하기보다는 변호사의 지적 자산을 핵심 수익 모델로 계속 사용하기 위해 AI 모델을 내부적으로 배포하는 것입니다.
제 생각에 전문 데이터와 지능형 에이전트에 대한 "최상의 적용 시나리오"는 다음 세 가지 조건을 충족해야 합니다.
- 데이터는 상업적 가치가 높습니다
- 민감하지 않은 산업 분야(의료/법률 분야 제외)
- 본 사업 외의 "데이터 부산물"입니다.
예를 들어 해운회사(민감하지 않은 산업)의 경우, 물류 및 운송 중에 생성되는 선박 위치, 화물량, 항구 회전율 등에 대한 데이터(핵심 사업 외부의 "데이터 배출")는 상품 헤지펀드가 시장 동향을 예측하는 데 귀중한 자료가 될 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터를 수익화하는 핵심은 데이터 수집의 한계 비용이 거의 0에 가깝고 핵심적인 비즈니스 비밀이 포함되지 않는다는 것입니다. 유사한 시나리오는 다음과 같은 분야에서도 존재할 수 있습니다. 소매업계의 고객 흐름에 대한 히트맵(상업용 부동산 가치 평가), 전력망 회사의 지역별 전기 소비 데이터(산업 생산 지수 예측), 영화 및 TV 플랫폼의 사용자 시청 행동 데이터(문화적 추세 분석).
현재 알려진 전형적인 사례로는 항공사가 여행 플랫폼에 정시성 데이터를 판매하고, 신용카드 기관이 지역 소비 추세 보고서를 소매업체에 판매하는 것이 있습니다.
즉각적인 답변과 도구 호출과 관련하여, 주류 브랜드에서 제품화되지 않은 가치를 인디 개발자가 제공할 수 있는지 잘 모르겠습니다. 제 간단한 논리는 이렇습니다. 프롬프트 단어와 도구 호출의 조합이 독립 개발자가 수익을 낼 수 있을 만큼 가치가 있다면, 신뢰할 수 있는 대형 브랜드가 뛰어들어 상용화하지 않겠습니까?
이는 내 상상력이 부족하기 때문일 수도 있습니다. GitHub의 틈새 코드 저장소의 롱테일 분포는 지능형 신체 생태계에 대한 좋은 비유를 제공합니다. 구체적인 사례를 공유해 주시면 좋겠습니다.
실제 상황이 시장 모델을 뒷받침하지 못한다면, 서비스를 제공하는 대부분의 에이전트는 유명 브랜드에 의해 개발되었기 때문에 비교적 신뢰할 만할 것입니다. 이러한 프록시는 상호 작용을 신뢰할 수 있는 프록시 집합으로 제한하여 신뢰 체인 메커니즘을 통해 서비스 보장을 시행할 수 있습니다.
왜 암호화폐는 필수적인가?
인터넷이 전문화되어 있지만 대체로 신뢰할 수 없는 에이전트(조건 2)가 서비스를 제공하는 대가로 돈을 받는(조건 1) 시장이 된다면, 암호화폐의 역할은 훨씬 더 명확해집니다. 암호화폐는 신뢰도가 낮은 환경에서 거래를 지원하는 데 필요한 신뢰를 제공합니다.
사용자들은 무료 온라인 서비스를 이용할 경우 주저하지 않고 투자할 것입니다(최악의 결과가 나와도 시간 낭비일 뿐이기 때문입니다). 하지만 금전적 거래와 관련된 경우 사용자들은 "값에 상응하는 서비스를 받는다"는 확실성을 강력히 요구할 것입니다. 현재 사용자는 "먼저 신뢰하고 나중에 확인"하는 프로세스를 통해 이러한 보호 기능을 구현합니다. 즉, 결제 시 상대방이나 서비스 플랫폼을 신뢰하고, 서비스가 완료된 후 성과를 확인하기 위해 추적합니다.
하지만 많은 에이전트로 구성된 시장에서는 신뢰와 사후 검증을 달성하는 것이 다른 시나리오에 비해 훨씬 어렵습니다.
신뢰하다. 앞서 언급했듯이 롱테일 분포에 속하는 에이전트는 다른 에이전트의 신뢰를 얻을 만큼 충분한 평판을 축적하기 어려울 것입니다.
사후 검증. 에이전트들은 매우 긴 체인 구조로 서로를 호출하므로 사용자가 작업을 수동으로 확인하고 어느 에이전트가 부주의하거나 부적절하게 행동하는지 식별하기가 훨씬 더 어려울 것입니다.
문제는 우리가 현재 의지하고 있는 "신뢰하지만 검증한다"는 모델은 이 (기술) 생태계에서는 지속 가능하지 않다는 것입니다. 바로 이 부분에서 암호화 기술이 유용하게 활용되며, 신뢰할 수 없는 환경에서도 가치 교환이 가능합니다. 암호화 기술은 암호 검증 메커니즘과 암호 경제적 인센티브 메커니즘의 이중 보호를 통해 신뢰, 평판 시스템 및 수동 이후 검증에 의존하는 기존 모델을 대체합니다.
암호화 검증: 서비스를 수행하는 에이전트는 약속된 작업을 완료했다는 것을 서비스를 요청한 에이전트에게 암호화 증명을 제공할 수 있는 경우에만 비용을 지불받습니다. 예를 들어, 에이전트는 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE) 증명이나 제로 지식 전송 계층 보안(zkTLS) 증명을 통해 지정된 웹사이트에서 데이터를 크롤링했다는 사실, 특정 모델을 실행했다는 사실, 특정 양의 컴퓨팅 리소스를 기여했다는 사실을 증명할 수 있습니다(이러한 검증을 충분히 낮은 비용이나 충분히 빠른 속도로 달성할 수 있다고 가정할 때). 이러한 유형의 작업은 결정적이며 암호화 기술을 통해 비교적 쉽게 검증할 수 있습니다.
암호경제학: 서비스를 제공하는 에이전트는 자산을 투자해야 하며, 사기 행위가 적발되면 벌금이 부과됩니다. 이 메커니즘은 경제적 인센티브를 통해 정직한 행동을 보장하며 신뢰할 수 없는 환경에서도 작동합니다. 예를 들어, 에이전트는 어떤 주제를 조사하고 보고서를 제출할 수 있지만, 그것이 "좋은 일을 했다"는 것을 어떻게 알 수 있을까요? 이는 결정적이지 않기 때문에 검증 가능성이 더 복잡한 형태이며, 정확한 퍼지 검증 가능성을 달성하는 것이 오랫동안 암호 프로젝트의 궁극적인 목표였습니다.
하지만 저는 AI를 중립적인 중재자로 사용함으로써 마침내 모호한 검증 가능성을 달성할 수 있다고 믿습니다. 신뢰가 최소화된 환경(예: 신뢰 실행 환경)에서 분쟁 해결 및 삭감 프로세스를 운영하는 AI 위원회를 상상해 볼 수 있습니다. 에이전트가 다른 에이전트의 작업에 의문을 제기하면 위원회의 각 AI는 에이전트의 입력 데이터, 출력 결과, 관련 배경 정보(네트워크에서 과거에 논란이 되었던 기록, 과거 작업 등 포함)를 얻습니다. 그런 다음 압수할지 여부를 결정할 수 있습니다. 이는 경제적 인센티브를 통해 참가자가 부정행위를 하는 것을 근본적으로 방지하는 낙관적인 검증 메커니즘을 형성합니다.
실용적인 관점에서 볼 때, 암호화폐는 서비스 증명을 통해 지불의 원자성을 달성할 수 있게 해줍니다. 즉, AI 에이전트가 지불을 받기 전에 모든 작업이 완료되었는지 검증해야 한다는 의미입니다. 허가가 필요 없는 프록시 경제에서 이것은 네트워크 가장자리에서 안정적으로 보장을 제공할 수 있는 유일한 확장 가능한 솔루션입니다.
요약하자면, 대다수의 에이전트 거래에 자금 지불이 포함되지 않는 경우(즉, 조건 1을 충족하지 못하는 경우) 또는 신뢰할 수 있는 브랜드를 통해 이루어지는 경우(즉, 조건 2를 충족하지 못하는 경우) 에이전트를 위한 암호화폐 지불 채널을 구축할 필요가 없을 수 있습니다. 자금이 안전하면 사용자는 신뢰할 수 없는 당사자와의 상호 작용을 마다하지 않기 때문입니다. 그리고 금전 거래의 경우, 에이전트는 상호 작용할 수 있는 객체를 몇몇 신뢰할 수 있는 브랜드와 기관의 허용 목록으로만 제한하고, 신뢰 체인을 사용하여 각 에이전트가 서비스 제공 약속을 이행하도록 보장하면 됩니다.
하지만 두 가지 조건이 모두 충족된다면 암호화폐는 신뢰도가 낮고 허가가 필요 없는 환경에서 작업을 검증하고 대규모로 지불을 시행할 수 있는 유일한 방법이기 때문에 필수적인 인프라가 될 것입니다. 암호화는 시장이 대성당과 경쟁할 수 있는 도구를 제공합니다.
