글쓴이: 젠, PANews

당신은 6개월 동안 ChatGPT가 당신의 업무 습관, 글쓰기 스타일, 그리고 장기 프로젝트를 이해하도록 했습니다. ChatGPT는 당신이 일반적으로 기사를 편집하는 방식, 자주 팔로우하는 회사, 그리고 콘텐츠 구조, 어조, 정보 밀도에 대한 당신의 선호도를 점차 파악하게 되었습니다.

하지만 어느 날, 훨씬 강력한 새로운 모델이 등장합니다. 클로드, 제미니, 또는 딥시크 같은 도구를 켜보면 모든 것을 처음부터 다시 시작해야 한다는 사실을 깨닫게 됩니다. 새로운 모델은 당신을 모르고, 지난 몇 달 동안 쌓아온 업무 환경도 모르며, 당신이 생각하고, 글을 쓰고, 결정을 내리는 방식도 알지 못합니다.

지난 2년간 인공지능 업계에서 가장 중요한 경쟁은 "모델 성능"을 중심으로 펼쳐졌습니다. 더 뛰어난 추론 능력, 풍부한 맥락적 지식, 그리고 탁월한 코딩 실력을 가진 기업이 거의 모든 것을 좌우해 왔습니다. 하지만 이제 새로운 질문이 제기됩니다. 인공지능은 점점 더 우리를 이해하게 되었지만, 과연 이 "이해"는 누구의 것일까요?

역할 변화: AI가 채팅 도구에서 개인 디지털 비서로 변모하다

2022년 11월, AI 챗봇 ChatGPT가 등장하며 센세이션을 일으켰습니다. 출시 직후 전 세계적인 채팅 열풍이 불며 단 두 달 만에 월간 활성 사용자 1억 명을 돌파했고, 역사상 가장 빠르게 성장하는 소비자 애플리케이션으로 등극했습니다. 당시 ChatGPT는 '고급 검색'에 가까운 형태였습니다. 사용자가 AI에게 질문을 하면 AI는 즉시 답변을 생성했고, 대화가 끝나면 관계가 종료되었습니다.

하지만 지난 2년 동안 인공지능의 역할은 상당한 변화를 겪었습니다. 추론, 코딩, 도구 활용 능력이 지속적으로 향상되면서 인공지능은 실제 업무 현장에 깊숙이 스며들기 시작했습니다. 점점 더 많은 사람들이 인공지능을 활용하여 코드를 작성하고, 문서를 정리하고, 데이터를 분석하고, 일정을 계획하고, 약속을 관리하고, 나아가 콘텐츠 제작 및 장기적인 비즈니스 의사 결정에 참여하고 있습니다.

많은 경우, 사용자들은 더 이상 단순히 "AI에게 질문하는" 수준에 머무르지 않고, 장기적으로 AI와 협업하고 있습니다. AI는 사용자의 업무 스타일, 소통 방식, 장기 목표를 이해하기 시작하며, 점차 동일한 프로젝트와 워크플로에 참여하고, 실행 작업까지 일부 담당하게 됩니다. 어느 정도까지는 AI가 일회성 질문과 답변 도구에서 장기적인 개인 디지털 비서로 진화하고 있는 것입니다.

모델 기능이 크게 향상되고, 주요 제품들의 성능이 점점 비슷해지며, AI가 광범위하게 오랫동안 사용됨에 따라 새로운 문제들이 나타나기 시작합니다.

인공지능이 장기간 협업을 시작하면, 과거 경험을 저장하고 불러와 의사 결정 및 전반적인 성능을 향상시키는 '기억'은 더 이상 단순한 데이터베이스에 그치지 않습니다. 많은 애플리케이션에서 병목 현상은 더 이상 모델의 추론 능력이 아니라 장기 기억과 맥락을 관리하는 능력에 있습니다. 클라우드플레어는 기관 기억을 현재 AI 인프라에서 가장 큰 과제이자 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나로 직접 지목했습니다.

선도적인 AI 기업들은 장기 기억이 제품 경험의 필수적인 부분이 되고 있다는 점을 인식하고 있습니다. OpenAI는 ChatGPT의 기억을 저장된 기억과 참조 채팅 기록으로 나누었습니다. 전자는 사용자가 장기적으로 보관하고 싶은 정보를 저장하는 반면, 후자는 ChatGPT가 과거 대화에서 유용한 콘텐츠를 추출하여 맞춤형 응답을 제공할 수 있도록 합니다. Gemini 또한 이전 대화를 기반으로 사용자 선호도를 학습하기 시작했습니다. Claude는 기억 가져오기 및 내보내기를 지원하는 Memory 기능을 출시했습니다.

플랫폼 간의 사일로 현상으로 인해 AI "메모리"는 업계의 새로운 격전지가 되었습니다.

문제는 이러한 메모리 기능들이 여전히 각 플랫폼에 국한되어 독립적인 계정 시스템과 제품 환경에 속해 고립된 상태로 남아 있다는 점입니다. Anthropic은 메모리 가져오기 및 내보내기를 지원하지만, 현재로서는 여러 회사가 채택하는 보편적인 메모리 표준이라기보다는 Claude를 마이그레이션하는 도구에 더 가깝게 느껴집니다.

제타체인은 이러한 격차를 해소하고자 합니다. 인공지능(AI)을 적극적으로 수용한 제타체인은 원래 암호화폐 세계의 일부였던 "소유권" 개념을 AI 메모리와 사용자 컨텍스트로 확장하고 있습니다. 제타체인은 단순한 채팅 제품을 넘어, 모델 플랫폼과 독립적인 개인 메모리 레이어를 구축하여 사용자가 장기 기억, 행동 선호도, AI 컨텍스트를 진정으로 소유할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

ZetaChain의 AI 소비자 제품인 Anuma는 사용자에게 암호화된 개인 메모리 세트를 제공하고 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 다양한 주요 AI 모델에서 원활하게 사용할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 모델을 바꿀 때마다 배경, 선호도, 작업 습관을 다시 설정할 필요 없이 접근 권한을 관리하고 과거의 메모리를 여러 모델과 에이전트에 그대로 가져올 수 있습니다.

인공지능이 사용자의 선호도, 글쓰기 습관, 작업 흐름, 과거 대화 기록 등을 점차 축적해 나가면서, 이른바 '기억'은 '성격의 거울'과 점점 더 닮아갈 것입니다. 이는 모델의 답변이 사용자의 선호도와 일치하는지 여부를 판단할 뿐만 아니라, 향후 사용자를 위해 결정을 내릴 때 사용자의 습관과 가치관에 따라 행동할지 여부까지 결정할 수 있게 됩니다.

Anuma는 사용자에게 자신의 기억에 대한 소유권을 부여하고 다양한 작업에 대해 서로 다른 강도를 선택할 수 있도록 하는 것 외에도, AI 에이전트가 기록을 즉시 읽고 언제든지 권한을 취소할 수 있는 프로그래밍 가능하고 감사 가능하며 취소 가능한 권한 시스템을 구축하고 있습니다. 모든 권한 변경 사항은 블록체인에 기록 및 추적될 수 있습니다.

또한, 사용자의 기억과 지식 그래프는 원본 데이터를 노출하지 않고도 공유, 라이선스 부여 및 수익 창출이 가능한 자산이 될 수 있습니다. 이를 통해 투자자, 의사, 변호사, 개발자와 같은 전문가들은 자신의 전문 지식을 에이전트에 담아 에이전트 마켓플레이스에 게시하고, 다른 사용자가 이를 이용할 때 수익을 얻을 수 있습니다.

제타체인은 왜 크로스체인 플랫폼에서 크로스 AI 플랫폼으로 변모하고 있는 걸까요?

Anuma가 이러한 기능을 구현할 수 있는 것은 ZetaChain이 개발한 기반 인프라인 프라이빗 메모리 레이어 덕분입니다. 프라이빗 메모리, 신원, 권한, 결제 및 에이전트를 위한 AI 중심 인프라인 프라이빗 메모리 레이어는 애플리케이션과 에이전트가 다양한 모델에서 협업할 수 있도록 지원하는 동시에 사용자가 항상 제어권을 유지할 수 있도록 합니다.

제타체인은 다양한 블록체인 간 자산 및 메시지 전송 문제를 해결하는 것을 핵심 목표로 삼고, 크로스체인 상호운용성 인프라 구축에 지속적으로 집중해 왔습니다. "통합된 멀티체인 진입점"이라는 개념을 중심으로 탄탄한 네트워크와 비전을 구축해 왔으며, 공식 데이터에 따르면 현재 1,190만 개의 고유 주소와 2억 4,100만 건의 거래를 기록하고 있습니다.

하지만 올해 4월 27일 아누마(Anuma)가 공식 출시되어 첫 달 만에 사용자 5만 명을 돌파하자, 제타체인(ZetaChain)은 인공지능(AI) 사업에 본격적으로 집중하고 크로스체인 상호운용성 사업을 점진적으로 종료하기로 결정했습니다. 이러한 변화에는 비교적 명확한 내부적인 논리가 있습니다.

과거 제타체인은 주로 블록체인 간의 상호운용성 문제를 다루었습니다. 오늘날 AI 세계에서도 이와 유사한 단절 현상이 존재합니다. 디지털 자산은 블록체인에서 AI의 메모리와 컨텍스트와 같은 역할을 합니다. 각 모델은 고유한 폐쇄형 메모리 시스템을 가지고 있으며, 사용자가 플랫폼을 전환할 때 오랫동안 축적된 컨텍스트와 행동 선호도가 종종 단절됩니다.

최근 몇 년간의 발전을 통해 제타체인은 오늘날 가장 큰 과제가 블록체인 간의 크로스체인 전송이 아니라, 서로 다른 모델과 에이전트 간의 연속성, 그리고 사용자가 자신의 컨텍스트를 소유하는 문제라고 생각합니다.

a16z crypto의 분석 기사에서 언급했듯이, 에이전트들은 경제 참여자로 자리매김하기 시작했지만, 여전히 휴대 가능한 신원, 프로그래밍 가능한 결제, 검증 가능한 권한 부여, 그리고 다양한 환경 간 협업에 필요한 공통 조정 계층이 부족합니다. 따라서 어색하게 적용 시나리오를 모색하는 많은 AI+암호화폐 프로젝트와 비교했을 때, 제타체인의 전환 논리는 훨씬 더 매끄럽습니다.

비즈니스 역사에서 인프라 기업의 성공적인 변혁은 드문 일이 아닙니다. 이러한 기업들은 단순히 방향을 바꾸는 것이 아니라, 제품 논리에 기반하여 새로운 병목 현상을 공략하는 경우가 많습니다. 엔비디아는 초기에는 그래픽 컴퓨팅과 게임용 그래픽 카드에 주력했지만, 인공지능(AI)의 등장과 함께 GPU 아키텍처는 궁극적으로 전체 AI 산업의 핵심 인프라가 되었습니다. 인프라는 영원히 동일한 제약 조건에 얽매이지 않으며, 진정한 승자는 종종 새롭게 등장하는 "차세대 제약 조건"을 가장 먼저 파악하는 기업입니다.

개인정보 보호 메모리 계층부터 AI 소비 계층까지

인공지능(AI)의 폭발적인 발전과 함께 미래의 AI는 채팅창에 국한되지 않고, 점차 다수의 장기적인 협업 AI 비서로 진화할 것입니다. 이러한 판단을 바탕으로 제타체인은 "프라이버시 메모리 레이어"를 제안하여 AI가 사용자를 장기적으로 이해하는 방법을 모색하는 한편, "AI 소비자 레이어"라는 개념을 제시하여 AI가 오랫동안 사용자를 위해 일한 후 사용자와 AI 간의 관계를 재정립하고자 합니다.

제타체인은 인공지능(AI)이 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 사용자의 업무 흐름과 일상적인 의사 결정에 깊이 관여하는 미래를 envisions합니다. 다양한 AI 비서들이 각기 다른 작업을 담당하게 될 것입니다. 어떤 AI는 코드를 처리하고, 어떤 AI는 재정을 관리하며, 어떤 AI는 여행 계획을 세우고, 또 다른 AI는 콘텐츠 제작 및 연구 분석을 담당할 것입니다. 이러한 AI들이 진정으로 협업하기 위해서는 동일한 장기적인 컨텍스트, 신원 및 권한 시스템을 공유해야 합니다.

따라서 소위 "AI 소비 계층"은 본질적으로 이전에 분산되어 있던 기능들을 통합된 프레임워크로 통합하려는 시도입니다. 메모리는 장기적인 컨텍스트를 담당하고, 권한은 접근 제어를, 신원은 신원 시스템을, 결제는 AI 간 호출 및 결제를 담당하며, 에이전트는 궁극적으로 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 AI 네트워크입니다.

이것이 바로 제타체인이 "소유권"을 핵심 개념으로 거듭 강조하는 이유입니다.

이 시스템에서 가장 중요한 것은 사용자가 자신의 맥락, 권한 및 정체성을 유지하는지 여부입니다. 예를 들어, 미래에는 코드 검토를 담당하는 AI가 GitHub 저장소를 읽을 수 있는 권한을 일시적으로 부여받을 수 있고, 세금 신고를 담당하는 AI는 모든 세금 관련 서류를 한꺼번에 읽을 수 있으며, 여행 예약을 담당하는 AI는 여행 이력과 캘린더 정보에만 접근할 수 있도록 제한될 수 있습니다. 권한은 더 이상 플랫폼에 의해 일률적으로 제어되지 않고, 사용자가 동적으로 할당하고 언제든지 철회할 수 있게 됩니다.

바로 이러한 이유로 블록체인이 인공지능과 다시 연결되기 시작하고 있습니다.

점점 더 많은 AI 시스템이 사용자를 대신하여 작동함에 따라 "누가 무엇에 접근할 수 있는가", "권한을 취소할 수 있는가", "통화 추적이 가능한가"와 같은 질문들이 점차 새로운 인프라 문제로 대두될 것입니다. 온체인 권한 시스템은 이러한 다자간 협업 관계를 처리하는 데 매우 적합합니다.

"AI 인프라 토큰"인 ZETA는 혁신과 함께 유틸리티 성장을 이끌어냅니다.

제타체인 전략과 함께 ZETA 토큰의 기능과 활용도 또한 조정되었습니다. 이전의 ZETA는 전통적인 퍼블릭 블록체인 토큰과 유사하게 주로 가스, 검증 및 크로스체인 네트워크 보안 제공자 역할을 했으며, 메커니즘 설계 측면에서 혁신이 거의 없었습니다. 그러나 새로운 비전 하에서 ZETA는 "AI 인프라 토큰"으로 거듭나며 활용도가 크게 향상될 것입니다.

제타체인의 현재 설명에 따르면, ZETA는 미래에 여러 가지 용도로 사용될 것입니다.

첫째, AI 모델 및 에이전트에 대한 접근 권한이 있습니다. 일부 고급 모델, 특수 AI 도구 또는 에이전트 서비스는 ZETA를 통해 잠금 해제하거나 통화료를 지불해야 합니다.

둘째로, 에이전트 간의 결제 정산이 있습니다. 제타체인은 미래에 다양한 AI와 애플리케이션 간의 상호 작용이 x402 프로토콜을 통한 온체인 결제로 이루어질 것이라고 언급했습니다. 목표는 분명합니다. 미래에 AI가 다른 AI를 자동으로 호출하게 된다면, 기기 간에 자체적인 결제 시스템이 필요할 것이라는 점입니다.

셋째로, 권한 및 메모리 업데이트를 위한 온체인 작업이 있습니다. 향후 사용자의 권한, 접근 제어 및 메모리 상태 변경 사항이 모두 블록체인에 기록될 수 있습니다.

네 번째는 크리에이터 경제입니다. 제타체인은 미래에 개발자, 연구원, 변호사, 의사 등의 전문가들이 자신의 지식을 AI 도구나 에이전트에 담아 활용하고 이를 통해 수익을 창출할 수 있기를 기대하며, 이 과정에서 제타(ZETA)가 가치 이전 매개체 역할을 하기를 바랍니다.

하지만 이러한 측면은 아직 논의 단계에 머물러 있다는 점에 유의해야 합니다. AI 에이전트 경제 자체는 성숙 단계와는 거리가 멀고, 진정한 의미의 대규모 "AI 통화"나 "에이전트 자율 결제"는 아직 등장하지 않았습니다. x402, 온체인 권한, AI 신원과 같은 개념들은 현재 검증된 대규모 수요가라기보다는 인프라 사전 구축 단계에 가깝습니다.

하지만 제타체인과 그 제품 논리는 단순히 AI 제품을 갖춘 인프라를 구축했다는 점뿐만 아니라, 미래의 사용자 기억, 정체성, 맥락, 그리고 AI 권한이 플랫폼에 속하는지 아니면 사용자 자신에게 속하는지를 재정의하려 한다는 점에서 주목할 만합니다. 본질적으로 제타체인은 이러한 요소들을 플랫폼의 통제에서 해방시켜 사용자에게 되돌려주는 것을 목표로 합니다.