지난 한 달 동안 범AI 분야의 다양한 동향을 관찰한 결과, 매우 흥미로운 진화적 논리를 발견했습니다. web2AI는 중앙집중화에서 분산형으로, web3AI는 개념 증명에서 실용성으로 진화했습니다. 이 둘은 빠른 속도로 융합되고 있습니다.
1) 먼저 web2AI의 발전 과정을 살펴보겠습니다. Apple의 로컬 인텔리전스와 다양한 오프라인 AI 모델의 인기는 AI 모델이 더욱 가볍고 편리해지고 있음을 보여줍니다. 이는 AI가 더 이상 대규모 클라우드 서비스 센터에만 국한되지 않고 모바일, 엣지 디바이스, 심지어 IoT 단말기에도 적용될 수 있음을 시사합니다.
클로드와 제미니는 MCP를 통해 AI와 AI 간의 대화를 구현합니다. 이 혁신은 AI가 단일 지능에서 클러스터 협업으로 전환되는 것을 의미합니다.
문제는, AI 운반자가 고도로 분산되면 이러한 분산된 AI 인스턴스 간에 데이터 일관성과 의사 결정 신뢰성을 어떻게 보장할 수 있느냐는 것입니다.
여기에는 수요 논리의 계층이 있습니다. 기술 진보(모델 경량화) → 배포 방식의 변화(분산형 통신 사업자) → 새로운 수요의 출현(분산형 검증).
2) web3AI의 진화 경로를 살펴보겠습니다. 초기 AI 에이전트 프로젝트는 대부분 MEME 속성에 기반했지만, 최근 들어 시장은 단순한 런치패드 과대광고에서 벗어나 더욱 근본적인 아키텍처를 갖춘 AI 레이어1 인프라의 체계적인 구축으로 전환되기 시작했습니다.
프로젝트들은 컴퓨팅 파워, 추론, 데이터 주석, 저장 및 기타 기능적 측면에 특화되기 시작했습니다. 예를 들어, 분산 컴퓨팅 파워 집계에 중점을 둔 @ionet, 분산 추론 네트워크 구축에 중점을 둔 Bittensor, 연합 학습 및 엣지 컴퓨팅에 중점을 둔 @flock_io, 분산 데이터 인센티브를 지향하는 @SaharaLabsAI, 분산 합의 메커니즘을 통해 AI의 환상을 줄이는 @Mira_Network 등을 분석했습니다.
여기에는 점차적으로 명확한 공급 논리가 있습니다. MEME 열풍이 가라앉습니다(거품 제거) → 인프라 수요가 발생합니다(경직된 수요에 의해 주도됨) → 전문화된 노동 분업이 발생합니다(효율성 최적화) → 생태적 시너지 효과(네트워크 가치).
보시다시피, web2AI의 "단점"은 점차 web3AI가 제공할 수 있는 "강점"에 가까워지고 있습니다. web2AI와 web3AI의 진화 경로는 점차 수렴되고 있습니다.
Web2AI는 기술적으로 점점 더 성숙해지고 있지만, 경제적 인센티브와 거버넌스 메커니즘이 부족합니다. Web3AI는 경제 모델 측면에서 혁신을 이루었지만, 기술 구현 측면에서는 Web2에 비해 뒤처져 있습니다. 두 기술의 통합은 서로의 강점을 보완할 수 있습니다.
사실, 두 가지가 융합되면서 오프체인 "효율적 컴퓨팅"과 온체인 "빠른 검증"을 결합한 새로운 AI 패러다임이 탄생하고 있습니다.
이 패러다임에 따르면 AI는 더 이상 단순한 도구가 아니라 경제적 정체성을 가진 참여자가 됩니다. 컴퓨팅 파워, 데이터, 추론 등의 리소스에 대한 초점은 오프라인이 되겠지만, 가벼운 검증 네트워크도 필요합니다.
이러한 조합은 독창적입니다. 오프라인 컴퓨팅의 효율성과 유연성을 유지하는 동시에 가벼운 온체인 검증을 통해 신뢰성과 투명성을 보장합니다.
참고사항: 지금까지 일부 사람들은 web3AI가 거짓된 명제라고 항상 생각했지만, 주의 깊게 생각하고 미래지향적인 통찰력을 가지면 AI의 급속한 발전으로 인해 AI가 web2와 web3를 구분하지 못할 것이라는 것을 알게 될 것입니다. 그러나 인간의 편견이 구분할 수 있을 것입니다.
