암호화폐+AI, 승천인가 아니면 거품의 순간인가?

사회자: Alex, 연구 파트너, Mint Ventures

게스트: YouTube 채널 "Max's Blockchain Space"의 진행자 Max, 전 Mint Ventures 연구원, 현재 Particle Network 연구원으로 근무 중

Alex : 오늘은 많은 관심을 받고 있는 Crypto AI 트랙에 대해 이야기하겠습니다. 오랫동안 Crypto AI 트랙에 주목해 온 두 명의 연구원을 초대했습니다. 그 중 하나는 유튜브 채널 '맥스의 블록체인 스페이스'의 호스트인 맥스입니다. 다른 한 명은 Lydia입니다. 그녀는 전 Mint Ventures의 연구원이었고 현재 Particle Network의 연구원으로 일하고 있습니다. Crypto AI 외에도 그녀가 계속해서 집중하고 있는 분야는 체인 추상화입니다. 두 손님에게 자신을 소개하도록 요청하십시오.

맥스 : 안녕하세요 여러분, 제 이름은 맥스입니다. 저는 Web2에서 항공우주 엔지니어로 일하고 있지만 저녁과 주말에는 암호화폐 연구원이 되어 가끔 연구를 하고 YouTube에 게시하고 Substack에 연구 보고서를 작성합니다. 이번 Crypto AI 강세장에서 제가 가장 기대하고 있는 이야기에 대해 이야기를 나누게 되어 매우 기쁩니다. 감사합니다.

리디아 : 안녕하세요 여러분, 제 이름은 리디아입니다. 저는 작년 말부터 AI 트랙에 주목해 왔습니다. AI와 체인 추상화는 이번 사이클의 애플리케이션 레이어에서 가장 중요한 두 가지 새로운 이야기입니다. 오늘 여러분과 소통하게 되어 매우 기쁩니다.

암호화 AI 이해

Alex : 오늘은 이 주제에 관해 이야기를 나누기에 적절한 때인 것 같습니다. 첫 번째는 오늘날 Crypto AI의 많은 프로젝트가 매우 좋은 성장을 보였으며 최근에는 전통적인 AI 분야에서도 많은 제품 발전이 있었다는 것입니다. OpenAI가 공식적으로 ChatGPT Pro 버전을 출시했는데, 가격이 갑자기 월 200달러에 이르렀습니다. Sam Altman은 또한 지난 12일 동안 많은 제품 기능을 출시해야 했습니다. Web3 세계의 Crypto AI 트랙에 대한 몇 가지 개발 및 통찰력을 살펴보겠습니다. 첫 번째 주제는 Crypto AI 트랙에 대해 어떻게 생각하시나요? 귀하의 의견으로는 Crypto AI 트랙이 해결하려는 비즈니스 문제는 무엇입니까? 이 문제의 시급성은 무엇입니까?

맥스 : Crypto AI가 나온 이유는 크게 두 가지 문제를 해결하기 위해서인 것 같아요. 첫 번째 문제는 인문학적 관점에서 보면 중앙집중형 AI 자체가 해결해야 할 문제가 있다는 점이다. 예를 들어 검열 문제와 다양한 중앙 집중화로 인해 발생하는 몇 가지 문제에 직면하게 됩니다. Crypto AI는 분산화 효과가 있고 대중이 원하는 것과 더 일치하는 몇 가지 관행을 가질 수 있는 Crypto를 추가합니다. 제가 생각하는 또 다른 흥미로운 점은 인센티브 메커니즘을 추가하는 것입니다. 암호화폐의 가장 중요한 대표자는 토큰입니다. 이 토큰을 사용하면 모든 분산형 AI 사물이 이 인센티브 메커니즘을 사용하여 더욱 다양한 시도를 할 수 있습니다. 예를 들어, 제가 아주 좋아하는 프로젝트인 Bittensor라는 프로젝트를 나중에 이야기하겠습니다. 토큰 메커니즘을 사용하여 다양한 서브넷을 생성하고 각 서브넷은 다양한 항목을 조사합니다. 이렇게 오픈소스, 즉 오픈소스 코드가 연결된다. 오픈소스는 누구나 하고 싶은 일이다. 모든 AI 연구자들이 오픈소스를 할 때 겪는 가장 큰 문제는 오픈소스의 발전에 대해 보상할 방법이 없다는 점이다. 이것을 암호화폐와 토큰에 연결함으로써 각 회사가 연구 결과를 사유화하는 대신 이 오픈 소스를 계속 연구한 것에 대해 보상할 수 있는 것이 있을 것입니다. OpenAI 자체와 마찬가지로 AI Open을 만들고 싶어하지만 이제는 Close AI에 더 가깝습니다. 즉, 해당 모델을 사용하려면 비용을 지불해야 할 수도 있지만 비즈니스 모델을 지원할 수 있는 수익 모델을 찾으면 되기 때문에 이는 불가피합니다. 그래서 저는 Crypto AI가 하고 있거나 할 수 있는 가장 중요한 일은 Crypto와 Token을 사용하여 오픈 소스 모델에 대한 보상, 개방성에 대한 보상, 분산화 개발에 대한 보상을 제공하는 인센티브 메커니즘으로 전환될 수 있다는 것이라고 생각합니다.

알렉스 : 알았어요. 암호화폐 보상을 사용하는 것은 기존 세계의 현재 AI 개발 경로와 완전히 다른 경로인 것 같습니다. 주류 대형 모델의 대부분이 비공개 소스인 것은 사실이지만 실제로는 오픈 소스인 모델이 많지 않기 때문입니다. 그리고 이제는 일부 오픈 소스 모델이 필연적으로 폐쇄 소스로 전환할 수 있다고 말하는 분석가가 많습니다. 토큰의 존재로 인해 Web3 분야에서는 많은 AI가 오픈 소스를 시도하고 다양한 방식으로 개발할 수 있으며 동시에 좋은 인센티브 방법도 보장됩니다. 리디아는 이 문제에 대해 어떻게 생각하나요?

리디아 : 사실 비즈니스 문제에 관해서는 주로 암호화폐 수준에서 답이 특별히 명확하지 않은 것 같아요. "AI는 효율성을 향상시킬 수 있고, 그러면 암호화폐는 공정성을 보장할 것이다"라는 말이 널리 퍼져 있지만, 사실 잘 생각해보면 이 단계에서는 비즈니스 가치 측면에서 개선이 시급하다는 것을 알 수 있습니다. 효율성은 공정성을 보장하는 것보다 훨씬 더 큽니다. 이때 나는 항상 Alex가 Web3의 근본적인 가치에 대해 2022년에 쓴 기사를 생각합니다. 거기에 언급된 한 가지 사항은 저에게 큰 영향을 미쳤습니다. 즉, Web3의 기본 가치는 무엇입니까? 그것은 더 큰 자유와 더 저렴한 신뢰입니다. 훌륭한 Web3 프로젝트는 자유로움과 신뢰도 측면에서 기존 서비스의 단점을 찾아 더욱 경쟁력 있는 솔루션을 제공해야 합니다. Crypto AI에 대해 이야기해 보겠습니다. AI에는 더 큰 자유가 필요합니까? 기술 구현의 관점에서 보면 컴퓨팅 리소스가 제한되어 있고 데이터 공급이 제한되어 있으므로 AI의 자유도 제한됩니다. 윤리적인 관점에서 보면 진정한 무료 AI를 상상하기는 어렵습니다. 이제 AI에 대한 신뢰 비용이 너무 높습니까? 나는 그렇게 생각하지 않습니다. 방금 오픈소스와 클로즈드소스 문제를 언급하셨는데, 많은 분들이 데이터 블랙박스를 언급하실 겁니다. 하지만 한편으로는 이에 관심을 갖는 사람들은 일반 사용자가 아닌 전문가, 학자, 미디어 실무자에 가깝습니다. 반면, 온체인 솔루션을 사용한다면 현재로서는 비용이 더 많이 드는 것 같습니다. 방금 말씀드린 내용은 다소 비관적으로 들릴 수도 있지만, 기존 문제를 해결하고 비즈니스 가치를 입증한다는 관점에서 말씀드린 것입니다. 암호화폐 AI는 아직 초기 단계입니다. 또한 소셜 미디어에서 A16z의 파트너가 다음과 같이 말하는 사람들을 본 적이 있습니다. 많은 중요한 기술은 처음에는 값비싼 장난감처럼 보입니다. 따라서 현재 Crypto AI의 가장 큰 가치는 현재의 상용 수준 대안에 직접적으로 반영되지 않고 내러티브 수준에 더 많이 반영될 수 있다고 생각합니다. 이는 사람들의 상상력을 열어 겉으로는 관련이 없어 보이지만 매우 최첨단이고 독특한 기술인 암호화폐와 AI가 모든 사람의 마음 속에서 충돌하게 만들었습니다. 그래서 우리는 이 두 가지 기술에 시간을 주어야 한다고 생각합니다. 아마도 그들이 해결하는 데 가장 적합한 문제는 현재가 아니라 미래에 관한 것일 것입니다.

Alex : 리디아의 관점은 순전히 효율성 향상과 제품 성능 향상의 관점에서 본다면 아마도 성능과 비용 절감 측면에서 현재의 Web3나 Crypto AI가 더 낫다는 것입니다. 상대적으로 성숙한 인터넷 비즈니스 세계는 중국의 AI 제품과 비교하면 격차가 있습니다. 그들이 제공하는 일부 솔루션의 경우, 현 단계에서 긴급한 비즈니스 문제를 해결할 수 있는지 여부가 불확실해 보입니다. 단지 암호화폐와 교차하는 또 다른 솔루션 세트를 제공한다는 것뿐입니다. 장기적으로 보면 흥미로운 일이 일어날 수도 있으니 지금은 그런 단계에 와 있는 거죠.

리디아 : 네, 그리고 한 가지 더 추가하고 싶은 것이 있는데, 이 트랙을 어떻게 보는가 하는 것입니다. 처음부터 장기적인 외생적 서사라는 느낌이 들었어요. 장기적으로 말하면 AI, 특히 소비자 AI인 GPT로 대표되는 세대가 우리 현실 세계에 큰 영향을 미쳤기 때문이다. 정말 게임 체인저입니다. chatGPT가 며칠 만에 100만 명을 돌파하고, 두 달 만에 월간 활성 사용자 수가 1억 명을 돌파했다고 모두가 이야기할 것입니다. 사실 숫자를 볼 필요도 없고, 주변 사람들이 AI를 얼마나 자주 사용하는지만 봐도 알 수 있다. 제가 졸업할 당시 GPT 버전은 2022년 말에 출시된 3.5 버전이었는데, 우리 반 모두가 한 달 안에 사용했던 것으로 기억합니다. 올해 2024년 졸업하면 표절 여부뿐 아니라 AI 검사도 해야 하는데, AI 검사는 한 번에 최소 100~200개 정도 비용이 들 정도로 비용이 많이 든다. 자본시장 관점에서 보면 OpenAI의 가치는 1000억, NVIDIA의 시가총액은 1조에 달하며, 출시될 때마다 기본적으로 주요 언론의 헤드라인을 차지합니다. 그래서 그 변화는 정말 너무 빠르고 너무 철저합니다. 그래서 이번 경험을 통해 AI는 일회성 트렌드가 아닐 것이며, 분명 장기적인 서사가 될 것이며, 다음 세기의 가장 중요한 철학적 주제의 원천이 될 수도 있다는 생각이 들었습니다. 그것은 장기적이면서 동시에 외생적이다. 방금 크립토와 AI가 탄생한 후에는 서로 아무런 관련이 없다고 언급했습니다. 심지어 재능 수준에서도 여전히 경쟁이 있습니다. 2022년부터 2023년까지 암호화폐의 하락장 동안 이 분야에서 AI의 매력이 암호화폐를 무너뜨렸습니다. 올해가 되어서야 우리는 두 사람이 어떻게 서로에게 힘을 주었는지 이야기하기 시작했습니다. 최종 분석에서 DeFi, NFT 등 암호화폐 네이티브 내러티브나 GameFi 등 변화 내러티브에 비해 AI는 외부 내러티브입니다. 또한 오늘 오전에는 Worldcoin, Render, Near 등 AI 내러티브 자산의 가격이 AI 산업 상황에 따라 완전히 변동하는 것을 볼 수 있습니다. 시장은 회의 전에 상승하지만 회의가 시작되자마자 하락합니다. 그래서 저는 장기적인 외생적 내러티브가 Crypto AI에 대한 저의 초기 이해라고 생각하고 여전히 이 생각을 갖고 있습니다.

Alex : Lydia는 방금 많은 이야기를 나눴습니다. 그녀는 Crypto 트랙의 인기 중 상당 부분이 비즈니스 세계에서 AI 자체의 급속한 확장과 그것이 인간 사회에 미치는 장기적이고 심오한 영향에서 비롯된다고 생각합니다. 그러다가 이 열풍은 암호화계에까지 이르렀고 많은 프로젝트의 인기와 관심에 기여했습니다. Max가 이에 대해 추가할 내용이 있나요?

맥스 : 리디아가 한 말은 사실 제가 생각한 것과 거의 비슷하다고 생각합니다만, 리디아와 좀 더 진지하게 이야기하고 싶은 것이 하나 있습니다. AI는 Web2에 이미 존재하는 외부적인 것이라고 말씀하셨는데, 처음에는 Crypto와 AI가 서로 관련이 없는 두 가지라고 생각했는데 갑자기 합쳐졌습니다. 하지만 다른 관점에서 보면 2020년 DeFi Summer 이후 Crypto가 AI에 대한 수요가 강하다고 생각하는 것은 Crypto AI뿐입니다. 예를 들어 GameFi에 대해 이야기할 때 GameFi는 Crypto의 인센티브 메커니즘을 게임에 추가하는 곳입니다. 그러나 Crypto는 GameFi의 금상첨화입니다. 오늘날 GameFi는 Crypto를 떠났습니다. Crypto의 인센티브 메커니즘이 훌륭하기 때문에 사람들은 이 게임을 하지 않을 것입니다. 그래서 이것은 나에게 케이크 위의 장식입니다. DeFi의 경우, 그들은 내가 이것을 넘어야 한다고 생각할 것입니다. 일부 국가에서는 일부 은행 서비스 이용이 제한될 수 있으므로 반드시 DeFi를 이용해야 합니다. 그러다가 이 제품이 등장했고, Crypto는 DeFi에 대한 수요가 높습니다. DeFi에서 암호화폐의 역할은 의심의 여지가 없으며 반드시 존재해야 하는 것입니다. 이것이 오랫동안 사람들이 DeFi에서 블록체인의 역할에 대해 물었을 때 사람들이 DeFi가 Product Market Fit을 완벽하게 충족하는 제품이라고 생각하는 이유라고 생각합니다. 그리고 Crypto AI는 많은 이야기를 본 후 DeFi 다음으로 따라갈 수 있다고 생각하는 두 번째 강력한 수요입니다. 그 이유는 방금 말씀하신 대로 2022년과 2023년에 OpenAI의 ChatGPT 등장을 보고 모두가 LLM의 AI 모델에 대해 논의하기 시작했습니다. 이 기능은 실제로 아직 사용자가 사용하는 초기 단계에 있습니다. AI의 발전과 활용으로 인해 중앙집권화 문제는 분명히 발견될 것이지만 아직까지 발견하지 못했습니다. 약 100년, 200년 동안 존재해 온 금융계의 금융 시스템과 달리 우리는 이미 금융 시스템에 문제가 있다는 것을 발견했습니다. 이 시스템은 해결되어야 합니다. 그렇기 때문에 모두가 DeFi가 우리에게 필요하다고 느끼는 것입니다. Crypto AI도 같은 위치에 있다고 생각합니다. 단지 AI에 대한 사용자의 노출과 친숙도가 금융 시스템만큼 높지 않기 때문에 사람들이 Crypto AI에 대해 "Crypto AI가 정말 필요하다"고 생각하는 것을 본 적이 없습니다. Crypto AI의 내러티브에서 Crypto가 어려운 요구 사항인 이유는 인센티브 메커니즘을 추가하여 구현해야 하는 많은 것들이 있기 때문입니다. 방금 말씀하신 것처럼, 효율성을 높이고 싶다면 이미 그렇게 할 수 있는 특정 프로젝트가 있다고 생각합니다. 예를 들어, 분산형 컴퓨팅은 한동안 개발되었습니다. 분산형 컴퓨팅 성능과 중앙 집중식 컴퓨팅 성능을 비교해 보면 일부 성능 병목 현상이 극복되는 한 기본적으로 분산형 컴퓨팅 성능이 첫 번째 요구 사항이라는 것을 알 수 있습니다. 오늘날에도 여전히 중앙 집중식 컴퓨팅 성능을 사용하고 싶다거나 너무 비싸거나 다른 이유로 AWS나 다른 Microsoft Azure와 같은 제품을 사용하고 싶다고 말할 수는 없습니다. 저는 Crypto AI가 업계에서 벗어나 계속 발전하려면 기존 제품보다 더 효율적이고, 더 좋고, 저렴해야 한다고 진지하게 믿습니다. 사람들은 단순히 "분권화 지원"을 원하기 때문에 Crypto AI를 사용하는 것이 아니라 원래 제품보다 낫기 때문에 사용하지 않을 것입니다. 이것이 바로 Crypto AI가 할 일입니다. 우리는 이 프로토타입이 서서히 나타나는 것을 볼 수 있지만 Meta가 매번 무료로 35억 LLM 모델을 출시할 것이라고 기대할 수는 없습니다. 우리는 이것을 계속해서 구축할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 이 부분은 계속해서 노력해야 할 부분이라고 생각합니다.

알렉스 : 알았어요. 방금 Max로부터 얻은 한 가지 요점은 현재 많은 AI 제품이 매우 초기 단계에 있으며 성능과 기능이 중앙 집중식 AI와 비교할 수 없는 것 같다는 점을 실제로 인정한다는 것입니다. 그러나 당신은 통찰력을 얻었습니다. 즉, AI는 금융과 마찬가지로 인류 문명과 비즈니스에 영향을 미치고 매우 광범위한 파동이라는 것입니다. AI는 이제 막 시작된 ​​것이지만 AI가 발전함에 따라 지금은 덜 명백해 보이는 일부 문제가 미래에는 더욱 심각해질 것이라고 예측합니다. 암호화폐 분야에서는 이러한 문제를 이런 식으로 해결하는 것이 매우 필요합니다.

Crypto AI 트랙 내 프로젝트 분류

Alex : 첫 번째 질문에 대해 두 게스트가 토론을 했는데, 의견이 일관되지 않고 좀 더 다양한 관점을 제공할 수 있기 때문에 매우 좋다고 생각합니다. 그럼 두 번째 질문인 트랙에 대해 이야기해보겠습니다. Crypto AI는 비교적 큰 트랙이기 때문에 그 안에 다양한 유형의 프로젝트를 해결하기 위한 다양한 비즈니스 모델이 있습니다. Crypto AI 트랙에 대한 이해를 바탕으로 이 트랙 내의 프로젝트를 분류하려면 어떤 논리를 따르겠습니까?

Lydia : 매우 일반적인 분류 방법은 암호화폐에 힘을 실어주는 AI 또는 AI에 힘을 실어주는 암호화폐입니다. 현재 우리는 암호화폐에 힘을 실어주는 AI가 더 많이 보고 있습니다. 이는 암호화폐 프로젝트가 일부 AI 속성을 추가하는 방법을 찾는다는 것을 의미합니다. 과거에는 API에 액세스하여 프로젝트에 대한 일부 질문에 답할 수 있는 Web3 버전의 챗봇을 만들었을 수도 있고, AI를 사용하여 Web3 프로젝트의 코드를 개선했거나, AI가 내 프로젝트 공식화에 참여했을 수도 있습니다. 수익 전략. 이제 AI 에이전트가 코인을 발행하고 있습니다. 이는 AI가 가져올 수 있는 효율성 향상 및 공정성과는 거의 관련이 없지만 새로운 내러티브에 대한 프로젝트의 열망과 더 관련이 있습니다. 두 번째 아이디어는 암호화폐가 AI에 권한을 부여한다면 상한선은 실제로 더 높지만 구현 및 증명이 더 어렵고 시간이 더 걸릴 것이라는 것입니다. AI에 힘을 실어주는 Crypto의 방향에 대한 성스러운 기념물은 Crypto가 AI 기술 스택에 깊숙이 들어가서 개인정보 보호와 투명성을 강화할 수 있지만 구현 주기가 조금 더 길어질 수 있다는 것입니다. 따라서 현재로서는 Crypto가 개선할 수 있는 기회가 있는 AI 산업의 특정 측면에서 시작하는 것에 더 가깝습니다. 예를 들어 Max는 GPU를 만드는 것이 유휴 컴퓨팅 리소스를 집계하고 자극하는 Crypto의 능력에 집중할 수 있다고 언급했습니다. 데이터 시장과 알고리즘 시장에서는 모두 자유의 관점에서 제품 시장 적합성을 찾고 싶어합니다. 하지만 이 분야의 수요는 현 단계에서 입증하기가 특히 쉽지 않다고 생각한다고 위에서 언급했을 수도 있습니다. IO의 GPU 사용량 데이터를 보면 실제로 개인 사용자의 비율이 상대적으로 적다는 것을 알 수 있습니다. 개인 사용자의 총 GPU 임대 수입은 하루 약 US$1,000 정도입니다. 이 부분에서 현재의 한계점 또는 예외는 Coinbase와 Base가 AI 에이전트와 결제라는 방향으로 협력하고 있다는 점일 수 있다고 생각합니다. 물론 결제 속성은 금상첨화이므로 AI 에이전트가 충분히 훌륭하고 유용해야 한다는 전제가 당연히 있습니다. 이것이 제가 그것을 분류하는 두 가지 방법입니다.

Max : 저는 주로 세 개의 트랙으로 나누어요. 세 가지 트랙은 아키텍처 계층, 리소스 계층 및 애플리케이션 계층입니다. 아키텍처 계층은 기본 아키텍처에 더 가깝습니다. 이 기본 아키텍처에서 다양한 AI 프로젝트를 개발할 수 있으며 이 아키텍처 계층에 다양한 리소스 계층 프로젝트 또는 애플리케이션 계층 프로젝트를 구축할 수 있습니다. 블록체인에 대해 더 많이 알고 있다면 이를 레이어 1 블록체인과 아키텍처 레이어라고 하는 다른 인프라로 생각할 수 있습니다. Bittensor, Near 및 Sahara와 같은 것들은 아키텍처 레이어에 포함시키는 경향이 있습니다. 아키텍처 계층이 구축된 후에는 이 아키텍처 계층 위에 구축되는 리소스 계층이 그 위에 있게 됩니다. 그것은 컴퓨팅 파워, 데이터, 모델 등 다양한 AI 개발에 필요한 리소스이며, 그 위에 구축되는 것을 리소스 레이어라고 합니다. Akash나 Render와 같은 일부 예시 프로젝트는 분산형 컴퓨팅 성능을 제공하거나 Vana와 같이 분산형 데이터를 제공할 수 있는 프로젝트를 리소스 레이어라고 합니다. 리소스 계층과 아키텍처 계층에서는 C에 더 가깝고 사용자가 사용하는 것을 애플리케이션 계층이라고 합니다. 여기에 사용자가 실제로 필요로 하는 것에 더 가까운 AI 에이전트를 배치했습니다. 예를 들어 DeFi 사용 속도를 높이기 위해 애플리케이션 레이어에 배치했습니다. 이것이 세 가지 주요 트랙입니다. Crypto AI 내러티브가 막 나왔기 때문에 아직 모두가 이를 제대로 분류하는 방법을 모르고 있으며 합의 방법도 없습니다. 하지만 이 섹터 구조는 현재 암호화폐 트랙과 더 잘 어울리는 분류입니다.

Crypto AI의 기회와 과제

Alex : 음, 방금 Crypto AI 트랙의 트랙 유형에 대해 두 가지 분류 방법을 교환했습니다. 좀 더 심도 있는 문제에 대해 이야기해 보겠습니다. 첫 번째 주제에서 실제로 논의한 문제는 Crypto AI의 현재 요구 사항이 검증되었는지 여부입니다. 사실 이는 많은 분들이 서사적인 차원에서 크립토 AI 트랙에 도전하는 핵심 포인트이기도 하다고 생각합니다. 그들은 Crypto AI가 Depin 및 GameFi와 같이 PMF가 발견되지 않은 많은 이전 트랙과 매우 유사하다고 생각합니다. 그들은 이것이 순수한 서사적 과대 광고의 포인트라고 생각하거나 방금 Lydia가 언급했듯이 비즈니스의 관심일 수도 있다고 생각합니다. Web3로의 마이그레이션은 투기적인 기회를 제공합니다. 그들은 이것이 사실이라고 생각합니다. 우리는 이 주제의 성격에 대해 명확한 답변을 제공하지 않습니다. 그러나 우리가 알고 있는 것은 Crypto AI가 현재 몇 가지 어려움에 직면해 있다는 것입니다. 첫 번째 질문은 현재 Crypto AI가 직면한 주요 과제가 무엇이라고 생각하시나요? 두 번째는 사실 지난 1~2년 동안 Web3 AI든 외부 AI든 문제 외에도 개발 속도가 여전히 매우 빠를 것이라고 믿습니다. 향후 1~2년 동안 Crypto AI에는 어떤 종류의 산업 또는 내러티브 기회가 있을까요?

맥스 : 내 생각에 가장 큰 과제는 당신이 말한 것과 같다. 사실 나도 리디아의 관점에 상당히 동의한다. 현재로서는 Crypto AI가 너무 이르며 대부분의 시장 가치가 매우 높게 상승했다고 생각합니다. 예를 들어 Bittensor의 시장 가치가 50억 달러로 상승한 이유는 추측일 수 있습니다. . Product Market Fit을 찾거나 실제로 사용할 수 있는 응용 프로그램을 찾아야 한다고 생각합니다. 이를 개발할 수 있는 응용 프로그램은 아직 거의 없습니다. 이러한 응용 프로그램을 보면 아직 초기 단계에 있는 것들도 있습니다. 많은 것들이 여전히 비전을 가진 모든 사람의 것이며, 이 비전을 추측하고 싶은 것으로 변환합니다. 방금 이야기한 세 가지 트랙을 사용하면 다양한 과제에 대해 이야기하는 데 도움이 될 수 있을 것 같습니다. 리소스 레이어는 현재 상대적으로 성숙해졌습니다. Web2에서도 같은 것이 개발되었지만 Crypto를 사용하여 새로운 형태로 변형되었습니다. 예를 들어, 분산형 컴퓨팅 파워는 매우 오래된 트랙입니다. IO나 Akash와 같은 프로젝트나 다른 분산형 컴퓨팅 파워를 갖춘 다른 프로젝트가 나온 것을 볼 수 있습니다. 방금 언급한 Lydia처럼 IO는 현재 소매 투자자가 적거나 개인 사용자가 더 많지만 실제로는 이것이 각 분산 컴퓨팅 파워의 초점과 다른 관계가 있다고 생각합니다. IO는 Akash와 같은 조직을 더 대상으로 할 수 있습니다. 두 가지를 모두 살펴보면 프로젝트마다 비즈니스 모델이 다릅니다. 저는 리소스 계층이 상대적으로 성숙하다고 생각합니다. 효율성 측면에서든 다른 측면에서든 모두가 이를 개발할 기회가 부족할 수 있습니다. 나는 리소스 계층에 대해 너무 걱정하지 않습니다. 아키텍처 계층으로 돌아가서 아키텍처 계층에 있는 것들이 더 과장된 것 같습니다. 이는 모두가 이것이 미래에 빠르게 발전할 수 있다고 생각한다는 것을 의미하며 이는 검증이 필요할 수 있습니다. Bittensor의 경우 토큰 인센티브 메커니즘을 사용하여 각 서브넷이 자체 AI 모델을 최적화할 수 있도록 합니다. 이는 실제로 회전하는 플라이휠이므로 통화 가격이 높을수록 각 노드에 더 많은 비용을 지불할 수 있습니다. 토큰 값이 높을수록 각 노드는 자신의 AI 모델을 최적화하기를 더 원하게 됩니다. 그러나 오늘날 통화 가격이 하락하면 죽음의 나선 같은 느낌이 들며, 이는 인센티브 메커니즘이 더 이상 지속될 수 없음을 의미합니다. 그래서 이것은 주목해야 할 것입니다. 애플리케이션 레이어에 관해서는 AI 에이전트가 현재 꽤 인기가 있지만, Lydia와 저는 Defi 프로세스를 실제로 단순화하거나 일부 Gamefi를 단순화할 수 있는 애플리케이션이 아직 거의 없다고 생각합니다. 지금까지 제가 본 AI 에이전트는 밈에 더 가깝습니다. 즉, 가상 캐릭터가 위에서 춤추는 것을 본 다음 그의 토큰을 사용하여 그에게 다른 일을 하도록 요청하는 등의 토큰을 보낼 수 있습니다. 장난스러운 성격과 밈 성격을 선호합니다. 이를 위해 모든 사람의 관심을 이곳으로 돌릴 수 있다고 생각합니다. 그러면 모든 사람이 AI 에이전트의 향후 개발이 체인에서의 일부 사용과 Defi에서의 일부 사용을 단순화할 수 있다고 실제로 생각하기 시작할 수 있다고 생각합니다.

산업 및 내러티브 기회 측면에서 우리는 지금 좋은 시기에 있다고 생각합니다. 예를 들어 비트코인은 이제 막 100,000을 넘었고 암호화폐에 대한 모든 사람들의 관심은 미국의 규제 정책 완화와 함께 암호화폐 분야로 바뀌었습니다. 미국, 백악관, 상원, 하원 재선을 포함해 미국의 새 대통령이 취임해 프로 크립토(Pro Crypto)가 됐다. 이러한 상황에서 암호화폐 분야에 더 많은 관심을 기울이면 우리는 다양한 것을 시도할 수 있는 더 많은 기회, 시간 및 자원을 갖게 될 것입니다. 인류에게 진정으로 가치 있는 것을 찾아내기 위해서는 시행착오를 거치고, 그것이 계속해서 살아남을 수 있을지는 시장이 판단하도록 하는 것이 늘 필요하다고 생각합니다. 그러나 우리는 매우 좋은 시기에 있습니다. 적어도 SEC가 법원에 가서 고소하고 맞서라고 말하는 전단지를 모든 곳에 배포하는 시대는 아닙니다. 그래서 우리는 지금 아주 좋은 시기에 있다고 생각하며 AI는 Web2에 많은 관심을 기울이고 있습니다. 이러한 관심을 암호화에 돌린 다음 더 강력한 빌더가 더 유용한 프로젝트를 구축할 수 있도록 허용할 수 있을까요?

Alex : Max가 방금 북미에 있어야 한다고 말했어요. 트럼프가 방금 David Sacks를 암호화 분야의 책임자로 임명했다는 새로운 소식이 나온 걸 봤어요. 드디어 정부에 암호화 생태계를 관리하고 암호화 생태계의 발전을 억압하는 대신 돕는 정책부서장이 생긴 것 역시 반가운 소식이다. Lydia가 현재 직면한 과제에 대해 그녀의 견해와 향후 1~2년 동안 좋은 산업 또는 내러티브 기회에 대해 다시 이야기하도록 해주세요.

Lydia : 우리 이야기는 Crypto AI 트랙이 초기 단계에 있다는 것입니다. 좀 더 다듬어 보면 Gartner 기술 성숙도 곡선의 정점에 가까워질 수 있다고 생각합니다. 우리는 현재 시장이 매우 FOMO이고 공급 측면이 호황을 누리고 있는 단계에 있지만 이는 혼재된 상태입니다. 이 트랙에서 상대적으로 성숙한 것은 최근에야 대중화되었지만 C 측에 매우 가깝고 Web2의 많은 성숙한 기술을 사용할 수 있기 때문에 가장 잘 확립된 것 같습니다. 과제 측면에서는 시장 정서와 기술 진보 사이에 불일치가 있을 수 있다고 생각합니다. 이런 일이 일어나는 이유는 크립토에서 연구를 하든, 투자를 하든, 프로젝트를 하든, 아직은 AI에 대해 잘 모르고, 모두가 집단적으로 교훈을 만들어가는 단계에 있다고 개인적으로 느끼기 때문입니다. 이로 인해 Crypto AI 프로젝트, 특히 의심과 관련된 논의에 대해 매우 상세하고 앞뒤로 논의하는 것을 본 적이 없다는 사실로 이어집니다. 그래서 에이전트가 그 예입니다. 이러한 정서가 발효되고 있지만 아무도 이를 폭로하지 않은 것 같습니다. 이는 그다지 유용하지 않으며 언론의 자유 등 약속된 자유를 충족시키지 못하는 것 같습니다. 이는 업계의 장기적인 발전에 반드시 좋은 것은 아닙니다. 루나를 예로 들자면, 생방송을 해보면 아주 조잡한 2차원 애니메이션 캐릭터라고 생각할 수 있는데, 노래도 안하고 춤도 추지 않는데 가격이 계속 오르네요. , 그러니 묻지 마세요. 그러다가 다른 프로젝트 당사자들이 그걸 보고 '다들 그렇게 미쳤나?'라고 물었습니다. 그러면 내가 당신을 위해 비슷한 것을 만들어 드릴게요. 어쨌든 당신은 차이점을 알 수 없을 것입니다. 과거에는 밈 추측을 위해 서로 다른 온체인 버전 사이에 분류가 있었습니다. 이제 에이전트 추측에 대한 분류가 있다면 실제로는 동일한 에이전트 프레임워크 아래에 분류가 있을 것입니다. 이들 에이전트의 역량은 기본적으로 큰 차별점이 없기 때문에 주로 트위터 포스팅을 하기 때문에 본질적으로 여러번 던지는 코인발행 테마입니다. 감정과 실제 기술의 발전 사이의 불일치가 가장 큰 과제라고 생각합니다. 물론 이것은 확실히 오랫동안 존재할 것입니다. 이는 우리가 이 두 세력의 단계를 어떻게 보는가에 관한 것입니다.

미래 기회 측면에서 산업적 관점에서 Max 프레임워크로 돌아가서 이들 부문의 각각의 비용과 수요를 살펴볼 수 있다고 생각합니다. 예를 들어, AI 개발의 세 가지 주요 구성 요소는 컴퓨팅 성능, 데이터 및 알고리즘이라는 것을 모두 알고 있습니다. 사용자가 동일한 리소스를 얻는 데 드는 비용을 크게 줄일 수 있는지 여부가 주요 수요 소스입니다. 에이전트와 관련된 프로젝트는 허구에서 벗어나 현실로 나아가야 한다고 생각합니다. 제 석사 논문이 가상 디지털 사람들에 관한 것이었습니다. 연구 과정에서 Web2 디지털 사람들이 처음에는 이와 매우 유사하다는 것을 알았습니다. 그들은 짧은 비디오 인터넷 유명인과 같은 IP 형태로 인기를 얻었습니다. 이를 따라다니는 인터넷 연예인, 대변인, 아이돌, 진행자 등 IP계 디지털인들이 PMF를 찾지 못해 많은 자원이 낭비되고 있다. 반대로 지난 2년 동안 뉴스 매체에서 가상 디지털 인물을 많이 본 적이 없지만, 우리가 본 것은 Meituan 및 Taobao와 같은 전자상거래 플랫폼에서 라이브 방송하는 디지털 인물이 점점 더 많아지고 있다는 것입니다. , 그들은 매우 생생합니다. 많은 사람들이 그것을 전혀 볼 수 없습니다. 이런 기능적인 디지털 사람들은 실제로 실제 사람들에 비해 PMF를 찾았습니다. 즉, 퇴근할 때 전원 코드로 충분하고 장기적으로 비용이 매우 저렴합니다. Crypto에 대응하여 AI Agent는 어떻게 가상에서 현실로 이동할 수 있습니까? 이전 질문 분류의 첫 번째 범주인 AI Empowering Crypto에서 효율성 향상에 대해 더 깊이 파고드는 것이 더 자연스러운 방향이라고 생각합니다. . 어떤 Crypto 프로젝트가 AI를 가장 우아한 방식으로 통합하고 제품 경험을 진정으로 향상시킬 수 있는지 확인하세요. 예를 들어, 이제 체인의 Solver 레이어에 대해 이야기하겠습니다. AI를 사용하여 시장의 현재 자금 흐름을 분석하고 예측합니다. SOL에서 BASE로 또는 그 반대로 BNB로 더 많은 자금이 유입될 수 있습니까? 사전에 할당 및 할당되어 자산 흐름의 효율성이 크게 향상됩니다. 최종 사용자에게 전달된 경험은 이 제품이 다른 제품에 대한 경험보다 훨씬 빠르고 정말 저렴하다는 것입니다. 이것은 산업이지만 서사적 차원에서 비암호화 AI 세계의 발전, 특히 학술 포럼보다는 대중 뉴스 매체에서 논의되는 종류에 주목할 것을 적극 권장합니다. 이는 제가 생각했던 AI의 외생적 내러티브 속성으로 거슬러 올라갑니다. 최근에는 Crypto가 잘 나가고, AI는 좀 조용해졌기 때문에 Crypto AI는 AI AgentFi의 완성과 맞먹습니다. 그러나 앞으로 시장 환경이 변하거나 AI AgentFi의 성장 규모가 제한된다면 Crypto는 AI AgentFi의 완성도를 높일 것입니다. 주제를 찾으려면 여전히 AI로 돌아가야 할 수도 있습니다. 제가 더 관심을 두는 것은 딥페이크와 같은 윤리와 관련된 주제입니다. 이런 건 아직 파헤쳐지지 않은 것 같아요. 어떤 모델, 어떤 기술 반복인지에 우선순위를 두지 않는 이유는 Web3 쪽 사람들은 그걸 깊이 이해하지 못하고, 윤리와 관련된 것들은 일반적인 감정적 경험에 가깝다고 생각하기 때문이고, AI의 경우에는 윤리적인 측면에서 암호화폐는 개방성과 투명성이라는 고유한 이점을 갖고 있으므로 소란을 일으킬 수 있습니다.

Alex : 좋습니다. 여기에 두 가지 의견을 추가하고 싶습니다. 방금 두 가지 주제에 대해 이야기했습니다. 첫 번째는 AI Agent입니다. 왜 이 주제에 대해 다시 이야기해야 합니까? 최근에 많은 친구들이 이 문제에 관해 저에게 이야기를 하러 왔어요. 암호화폐에 투자하는 많은 사람들이 우리에게 "AI 에이전트에 대해 어떻게 생각하세요? 물론 차세대 대세라고 생각하시나요?"라고 물을 것입니다. 가장 중요한 것은 최근 이 트랙의 프로젝트가 많이 늘어났고 비교적 새로운 프로젝트이기 때문입니다. 지금까지 우리의 견해는 실제로 두 선생님이 방금 말씀하신 것과 비슷합니다. 우리는 이것이 주식 거래의 주제와 마찬가지로 큰 Meme 트랙 아래의 주제라고 생각합니다. 주제는 끊임없이 변합니다. 반드시 비즈니스 모델에 획기적인 발전이 있었다는 의미는 아니며, 단지 해당 주제가 이제 시장에서 인식되었다는 의미일 뿐입니다. 왜 그런 말을 합니까? 방금 리디아가 말했듯이, 맥스를 포함해 현재의 AI 에이전트는 비즈니스 모델 측면에서 새로운 제품을 제공하는 것이 아니라 전통적인 인터넷 세계에서 실제로 할 수 있는 일을 하는 것에 더 가깝습니다. 예를 들어, 전체 네트워크에서 정보를 수집하여 구매할 수 있는 일부 토큰을 추천할 수 있습니다. 추천 이유는 무엇입니까? 한 시간에 하나의 메시지를 보낼 수도 있고 하루에 여러 개의 메시지를 보낼 수도 있습니다. 그리고 최근 2차 시장이 매우 뜨거워지면서 일부 토큰이 실제로 많이 올랐습니다. 마치 아주 강력한 AI 로보어드바이저인 것처럼 다들 대단하다고 생각하고, 이런 느낌이 듭니다. 그러나 우리는 실제로 이 문제가 제품으로 볼 때 마술적이지 않다고 느낍니다. 그것은 단지 이전에 행해진 많은 일들일 뿐입니다. 모두가 이 문제를 과장하고 있기 때문에 얼마 전에 큰 인기를 끌었던 Desci 분산형 과학 연구와 비슷하다고 생각하며 심지어 우리 다람쥐도 정치인과 정치 장르를 과장합니다. 단지 여기에 관심이 쏠려 있기 때문에 산업적 차원에서 얼마나 획기적인 발전을 이루었다고 말하기보다는 다들 추측을 하고 있는 것 같아요.

방금 말씀드린 또 다른 이야기는 앞으로 1~2년 정도 되는 것 같아요. 사실 큰 이야기가 있는 것 같아요. 머스크와 샘 알트만은 올해 하반기를 비롯해 올해 상반기에도 2025년에는 소위 일반 인공지능(AI)이라 불리는 AGI가 탄생할 것으로 믿고 있다고 언급했다. 오늘 Sam Altman이 공개한 제품 계획에 따르면 25년 후에는 OpenAI의 AI Agent 제품도 출시되어야 합니다. 그때쯤이면 대중은 2024년 AGI 제품이 무엇인지에 대해 완전히 준비되지 않을 가능성이 매우 높다고 생각합니다. 실제로 우리 중 많은 사람들이 이 GPT 제품을 도구로 더 많이 사용하고 있기 때문입니다. 저는 조판을 하고 싶고, 기사를 쓰고 싶고, 아니면 제가 사용할 수 있는 그림을 만들고 싶습니다. 그것은 보조적인 의사 결정에 가깝고 인간과 매우 유사한 지능형 에이전트로 완전히 전환되지 않았습니다. 하지만 그런 순간이 2025년이나 2026년에 올 가능성이 높다고 봅니다. 그 순간 한 사람의 노동가치는 물론 존재가치까지 큰 영향을 받게 된다. 그래서 인간 수준에 이런 경제적, 상업적 영향이 오게 되면 AI에 대한 모든 사람의 강조와 위기의식은 완전히 새로운 수준에 도달할 것이라고 생각합니다. 그때쯤이면 넘쳐나는 관심과 시장의 관심은 암호화폐 세계의 AI에 큰 투기적 가치를 가져다줄 것입니다. 따라서 장기적으로 우리는 이전에 Wordcoin 토큰의 성장 여지가 상당히 커야 한다고 믿었습니다. 왜냐하면 Wordcoin이 해결하고 싶은 것 중 하나가 실제 사람과 소위 AI 에이전트를 식별하는 방법이기 때문입니다. 이제 이 문제는 그다지 중요하지 않은 것 같습니다. 신분증? 하지만 아마 2025년 이후에는 체감상 큰 위기감이 생길 것 같아요. 그들은 이 가치가 진짜 가치가 된 것처럼 느낄 것입니다. 또한, 다수의 AI 에이전트의 출현으로 인건비가 매우 낮은 수준으로 줄어들 것이며, 많은 사람들, 특히 사무직 일자리를 잃을 수도 있습니다. 그때쯤 되면 워드코인이 주목하는 소위 보편적 소득은 모든 사람에게 돈을 분배해 주고 그들의 기본생계소득을 보장해 줄 것이라는 점은 많은 사람들이 가치 있게 여길 수 있는 포인트가 될 것입니다. 그래서 저는 이 이야기가 향후 1~2년 안에 대중에게 영향을 미치는 매우 중요한 지점이 될 수도 있다고 생각합니다.

주목할만한 암호화폐 AI 프로젝트

알렉스 : 좀 더 구체적인 주제에 대해 얘기해 볼까요. 실제로 저희 채널을 팔로우하시는 분들 중 상당수가 암호화폐 투자자들입니다. 그들이 알고 싶은 질문 중 하나는 두 게스트가 현재 알고 있는 AI 프로젝트 중 가장 주목할만한 프로젝트를 한두 개 꼽는다면, 어느 것을 추천하시겠습니까? 추천 이유와 이 프로젝트가 직면할 수 있는 잠재적 위험에 대해 알려주십시오.

Lydia : 제가 가장 먼저 생각한 것은 Bittensor였습니다. 방금 그 가격이 신기록에 가까워졌고, 오늘 신기록을 세울 수도 있다는 걸 봤습니다. 오늘은 세 가지 측면에 대해 이야기하겠습니다. 기술 아키텍처와 구체적인 토큰 경제에 대해서는 이야기하지 않겠습니다. 사실, 이 팀과 이 프로젝트에 대해 가장 인상 깊었던 점은 그들의 내러티브 기술이 매우 뛰어나다는 것입니다. 저는 이것이 항상 언급되는 측면이라고 생각하지만 많은 사람들은 실제로 그것의 진정한 중요성을 인식하지 못합니다. 저는 YouTube에서 Bittensor의 동영상과 커뮤니티 및 소셜 미디어에 대한 댓글을 많이 보았습니다. 그들의 팀이 제시하는 이미지는 특히 개발자들에게 만족스럽습니다. 즉, 그들은 매우 친절하고 성실하지만 또한 매우 야심적입니다. 마치 사슴처럼 순진한 눈빛으로 내가 좋은 일을 하겠다고 말하는 것 같은 기분이 든다. 이로 인해 많은 개발자가 '아니오'라고 말하기가 어렵습니다. 그리고 그 팀의 주요 구성원 중 몇몇은 하이에크의 팬이어야 한다는 것을 알 수 있습니다. 그들은 많은 비디오에서 자유 시장과 신자유주의에 대한 하이에크의 견해를 인용하고 있으며, 또한 이를 자체 토큰 경제 설계 및 개발 과정에서 사용합니다. 자원 할당에 있어서 우리는 이 다소 실험적인 접근 방식을 의식적으로 차용할 것입니다. 이는 자본 시장과 신자유주의에 관심이 있는 투자자들에게 매우 인기가 있습니다. 그리고 이러한 인상을 강화하기 위해 라이브 방송, 다큐멘터리, 각종 오프라인 모임 등 다양한 활동을 펼치고 있습니다. 이 팀의 이미지와 그들이 하는 일이 단기간에 위조될 수 없으며 최전선에 있다는 사실은 Bittensor가 많은 유명 기관 연구원 및 투자자를 포함하여 많은 팬과 높은 품질을 보유하고 있다는 느낌으로 이어집니다. . 숙련된 AI 또는 Web3 개발자는 Twitter에서 Bittensor 생태계에 합류했음을 널리 알릴 것입니다. Bittensor의 모든 오프라인 모임은 전도와 마찬가지로 새로운 팬을 유치할 것이며 이는 가격에도 반영됩니다. 이것이 첫 번째 서술 능력이다.

두 번째로 더 실용적일 수 있는 것은 기관에 의한 채택입니다. 그레이스케일은 올해 7월 분산형 AI 펀드 출시를 발표했다. 당시 첫 번째 프로젝트에는 Tao, Fil, Near 및 Render가 포함되었습니다. 하지만 당시 타오의 점유율은 3% 남짓으로 매우 낮았다. 당시에는 좀 이상하다고 생각했는데, 곧 한 달도 채 되지 않아 타오에 대한 별도의 신뢰를 발표하게 됐다. 지난달 그레이스케일의 모회사는 별도의 자회사 유마(Yuma)를 설립해 비트텐서(Bittensor) 생태계 발전에 주력하고 있으며, 그레이스케일 모회사의 창립자이자 CEO가 타오(Tao) 생태계의 CEO 역할도 맡게 될 것이라고 밝혔다. 시스템의 자회사. 그레이스케일을 비롯한 상대적으로 규모가 큰 다른 기관의 보유 자산 중에서는 이것이 전례가 없는 대우라고 생각합니다. 그리고 타오는 실제로 2023년에만 코인을 발행하는 프로젝트라는 사실을 많은 사람들이 모릅니다. 이것이 타오의 입장을 매우 다르게 만듭니다.

세 번째 요점은 이 프로젝트가 대규모 FUD를 경험했지만 활력을 보여주었다는 것입니다. 이는 나오자마자 인기를 끌었던 현재의 많은 AI 프로젝트와는 다르다. 3월에는 Bittensor를 대상으로 하는 서브넷, 토큰 경제, 팀에 대한 FUD 등 트위터에 많은 콘텐츠가 있었던 것으로 기억됩니다. 가격은 3월부터 7월, 8월까지 계속 하락해 기본적으로 가격이 3분의 2 하락한 최소 200 이상까지 떨어졌습니다. 그러나 아마도 9월에 Pre-AI Agent가 등장하기 전에 가격은 기본적으로 빠르게 반등했고 계속 하락하지 않았습니다. 따라서 이 프로세스는 프로젝트가 실행 가능하고 개발 아이디어가 있음을 보여줍니다. 현재 Bittensor 서브넷의 프로젝트가 무엇을 하고 있는지 살펴보면 3월에 보았던 것과는 매우 다르다는 것을 알 수 있습니다. 일부 연구자들은 Bittensor 생태계의 다양한 서브넷 배포에 대한 일부 작업도 수행했습니다. 실제로 이미 AI 생태계의 프로토타입이 있습니다. 제가 이 프로젝트에 대해 더 관심을 갖는 이유 중 하나는 Tao가 기본적으로 생태계 내 다양한 ​​토큰 바구니의 최종 결합 프레젠테이션을 생성할 수 있다는 것입니다. 또한 각 서브넷은 실제로 별도의 프로젝트입니다. Tao와 같은 열성적이고 충성스러운 팬은 Tao를 중개 토큰으로 사용하여 기본적으로 모든 AI 프로젝트가 통합 일정을 위해 Tao의 생태계에 포함될 수 있다고 느낄 것입니다. 따라서 비교적 완전한 생태계이며 제거 메커니즘이 있습니다. 예를 들어, 에이전트가 최근 매우 인기가 있다면 에이전트 분야에서 더 경쟁력 있는 프로젝트가 있을 수 있으며, 토큰 캡처 및 토큰 방출에서 이전에 약한 프로젝트를 제거할 수 있습니다. 그래서 그것은 오래된 물을 새로운 물로 교체하는 또 다른 과정입니다.

Alex : 좋아요, Max도 와서 얘기할 수 있어요. Max가 Bittensor에 가장 관심을 기울이면 괜찮습니다. 당신의 관점을 말할 수 있습니다.

Max : Bittensor에 대해 진지하게 이야기하고 싶다면 에피소드 전체에 대해 이야기하면 될 것 같아요. 나 자신이 Bittensor에 대한 연구 기사를 썼고 Lydia도 여러 기사를 썼던 것을 기억합니다. 제가 가장 걱정하는 것은 Bittensor일 것입니다. 하지만 Lydia가 방금 언급하지 않은 몇 가지 사항, 즉 위험에 대해 추가할 수 있습니다. 먼저 제가 Bittensor에 주목하는 이유에 대해 말씀드리겠습니다. 앞서 Crypto AI에서 Crypto AI의 가장 중요한 기능은 인센티브 메커니즘이라고 말씀드렸기 때문입니다. 즉, 이 인센티브 메커니즘을 사용하여 다양한 제품을 만들 수 있고 탈중앙화되어 있기 때문입니다. 투명하고 개방적인 방법으로 수행할 수 있습니다. Bittensor는 매우 간단합니다. 오늘 이 조합을 설정할 때 좋은 인센티브 메커니즘을 만들고 싶다는 의미입니다. 이 인센티브 메커니즘을 좋게 만드는 한 Crypto는 잘 작동할 수 있습니다. 이 기능을 완성한 후에는 반드시 성공적인 개발을 이룰 수 있을 것입니다. 인센티브 메커니즘이 제대로 수행되는 한, 더 나쁜 모델은 자연스럽게 메인 네트워크에서 제거되거나 새롭고 더 강력한 서브넷 또는 새로운 모델이 추가될 것이라는 사실이 입증되었습니다. 강력한 컴퓨터 모델을 사용하면 더 많은 인센티브를 얻을 수 있습니다. 따라서 지금 하고 있는 일은 실제로 이 인센티브 메커니즘을 구축하는 것이며, 다음 5년, 10년, 20년 후에는 이 Yuma 합의를 합의 메커니즘으로 계속 만들 수 있으며 Bittensor의 주요 메인 네트워크는 이 분산형 AI를 계속 개발할 수 있습니다. 생태계. 이것은 매우 특별한 일입니다. 이 일을 한 최초의 사람입니다. 이를 포함한 토큰노믹스는 비트코인 ​​발행을 기반으로 하며, 이는 총 2100만개로 가장 많다. 방금처럼 Lydia도 팀이 매우 똑똑하다고 언급했습니다. YouTube에 있는 거의 모든 동영상은 매우 기술적이지만 특정 기본 지식이 없으면 이해하지 못할 것입니다. 하루 종일 토큰 가격에 대해 이야기하는 것이 아니라, 직면하는 다양한 문제를 진지하게 제기하고 해결하라고 알려줄 것입니다. 올해인지 작년인지 기억이 나네요. 얼마전에 메인 네트워크가 해킹당했는데, 3~2일 만에 바로 소스를 찾아서 다 해결해 줬던 걸로 기억합니다. 이것은 매우 강력하다고 생각합니다.

좋아요, Bittensor의 좋은 점에 대해 이야기한 후, 그 위험에 대해 이야기하고 싶습니다. 첫 번째 포인트는 비트코인의 토큰노믹스를 기반으로 구축되었기 때문에 현재 발행률이 20~30% 수준인 것으로 보인다. 이는 매일 매우 많은 수의 토큰을 생산한다는 것을 의미한다. 토큰의 가치는 계속해서 희석되고 있지만, 현재 시장 심리가 상대적으로 높기 때문에 가격 변동을 느끼지 못할 수도 있습니다. 두 번째 요점은 Bittensor가 이제 분산형 생태계를 구축하고 싶다고 말하지만 현재 메인넷은 실제로 Bittensor의 팀인 자체 OpenTensor Foundation에 의해 제어된다는 것입니다. 그래서 그들은 실제로 메인넷 통제권을 가지고 있지만, 미래에는 이 메인넷 통제권을 지분 증명 형식으로 토큰을 스테이킹한 사람들에게 분배하고 그들이 커뮤니티나 생태계 관리를 할 수 있도록 하는 것이 희망입니다. 그러나 현재로서는 Bittensor가 분산형 생태계를 구축하고 싶어하지만 실제로는 매우 중앙 집중화된 프로젝트입니다. 이것이 제가 언급하고 싶은 더 큰 위험 중 두 가지입니다. Bittensor는 매혹적인 것입니다. 들어오자마자 배울 것이 많다는 것을 알게 될 것입니다. 이제 50~60개의 서브넷이 있고 각 서브넷은 서로 다른 작업을 수행합니다. 어떤 사람들은 DeepFake 강화 탐지를 수행하고 있고, 일부는 LLM 모델 최적화를 수행하고 있으며, 일부는 분산형 리소스, 분산형 컴퓨팅 성능, 분산형 데이터 등을 수행하고 있습니다.

비트텐서 외에도 기대하거나 주목할 만한 점이 있다고 생각합니다. 예를 들어 Vana는 분산형 데이터를 수행하고 있습니다. 그들은 미래에는 LLM의 데이터가 훈련에 점점 더 많이 사용됨에 따라 실제 데이터가 점점 더 소중해질 것이라고 믿습니다. 따라서 Vana와 마찬가지로 토큰 인센티브 모델을 인센티브 메커니즘으로 사용하여 생성하는 데이터를 관리할 수 있습니다. 앞으로 다른 AI 애플리케이션이 이 데이터를 사용하려면 Varna에 일정 수수료를 지불해야 합니다. 아키텍처 레이어와 AI 컴퓨터를 연구하는 아르위브(Arweave) 같은 기업도 기대해볼 만하다. 현재 체인 추상화를 진행하고 있는 니어(Nier)도 있는데, 이 회사의 인큐베이터 프로그램도 다양한 AI 애플리케이션을 지원합니다. 기대할만한 몇 가지 프로젝트가 있는데, 여러분과 공유하고 싶습니다.

암호화폐 AI 프로젝트 평가 전략

Alex : 구체적인 프로젝트에 대한 이야기는 마쳤으니 이제 몇 가지 투자 경험이나 방법론에 대해 이야기해 보겠습니다. 두 사람 모두 자신이 본 AI 프로젝트와 낙관하는 논리를 언급했다. 이러한 사고방식을 추상화하고 싶다면 Crypto AI 프로젝트를 연구하고 선택할 때 어떤 측면을 가장 고려하시나요? 즉, 프로젝트 투자 여부를 결정할 때 핵심 요소는 무엇입니까? 3~5개 항목을 나열한다면 어떤 항목이 될까요?

맥스 : 제가 연구 분석을 할 때 주로 5가지 구조로 나누었습니다. 첫 번째는 팀, 즉 창립자, 프로젝트 뒤에 투자한 VC, 커뮤니티 등을 포함하여 프로젝트를 직접 구축하는 그룹입니다. 두 번째는 실제 제품, 그들이 출시하는 제품이 무엇인지입니다. 그런 다음 수익성, 미래 전망, 토큰 경제 모델 등을 살펴보세요. 이 다섯 가지 중에서 제가 가장 중요하게 생각하는 것은 팀입니다. 암호화폐 프로젝트에 투자하는 것은 기본적으로 새로운 스타트업에 투자하는 것이라고 생각합니다. 그렇다면 새로운 회사에서 가장 중요한 것은 무엇일까요? 이 스타트업, 이 제품을 만든 팀이에요. 팀이 얼마나 좋은지 여부는 이 제품이 Product Market Fit을 달성할 수 있는지, 수익성이 있는지, 로드맵을 계속할 수 있는지, 다시 가치를 창출할 수 있는지 여부를 결정합니다. 그래서 크립토 AI 프로젝트를 볼 때 가장 먼저 찾는 것은 그 뒤에 있는 팀의 창립자가 누구인지입니다. 창업자를 찾은 후, 이 프로젝트에 투자하는 사람과 VC가 누구인지 확대해 보겠습니다. Multicoin이나 일부 잘 알려진 VC 프로젝트를 비교하면 투자 시 특정 조사도 수행할 것이며, 그 뒤에 있는 VC 투자자를 언급할 수 있습니다. 그렇다면 이 프로젝트를 지원하는 팀의 커뮤니티를 포함한 커뮤니티도 그중 하나입니다. 그들은 하루 종일 환율에 대해 이야기하고 있습니까, 아니면 실제로 프로젝트의 미래에 대해 이야기하고 있습니까, 지금 우리가 직면하고 있는 어려움은 무엇입니까? 어떻게 해결해야 할까요? 이것은 실제로 매우 양극화되는 것입니다. 그들의 커뮤니티를 관찰하고 이 프로젝트가 모두가 토큰이 오르기를 바라는 프로젝트인지, 아니면 실제로 이 프로젝트를 계획하고 있고 이 커뮤니티에 참여하고 적극적으로 토론하고 문제를 해결하기를 원하는지 관찰할 수 있습니다. 그리고 더 좋은 제품을 만들어보세요. 그들은 장기적으로 머물고 있습니까, 아니면 단지 추측하고 토큰이 상승한 후에 떠나기를 희망하고 있습니까? 그래서 팀에서는 Crypto AI, DeFi 등 모든 암호화폐 프로젝트에 투자하고 있다는 것이 가장 중요하다고 생각합니다. 팀의 역량이 뛰어난지, 지원하는 커뮤니티와 VC는 누구인지, 평판은 어떤지, 어떤 관점에서 팀에 참여하는지.

리디아: 맥스와 저는 팀을 먼저 보는 관점이 꽤 비슷해요. Bittensor가 방금 언급한 대로 최고의 내러티브 기능을 갖추고 있습니다. 또 다른 하나는 Virtuals Protocol입니다. 해당 토큰인 $VIRTUAL은 현재 시장 가치 측면에서 상위 100위에 진입했으며 실제로 이 프로젝트가 동남아시아에서 시작된 것을 꽤 일찍 알아차렸습니다. 우리가 AI를 시작한 것은 바로 이 변화의 기간 동안입니다. 그들과 관련된 첫 번째 영상은 마리오가 AI를 통해 계속 달릴 수 있는 작은 게임을 출시했다는 것이었습니다. 이것이 바로 무한 게임의 메커니즘이다. "유한과 무한의 게임"이라는 매우 유명한 책이 있는데, 당시 제가 매우 흥미로웠던 책입니다. 약 두 달 후 그들은 에이전트 플랫폼을 출시했습니다. 그래서 그것은 아이디어가 있고 실행 능력이 있어야 한다는 팀의 미학에 맞습니다. 팀의 이러한 특성은 프로젝트를 유기적이고 활력있게 보이게 만들 수 있습니다. 몇 가지 다른 예를 들자면 하나는 로닌(Ronin)이고 다른 하나는 펜들(Pendle)인 것 같아요. 이들은 아마도 내가 이해하는 암호화폐 최고의 팀일 것입니다. 따라서 우수한 팀은 게임이든 DeFi든 AI든 어느 방향이든 내러티브를 포착하는 예리한 능력을 갖추고 있어야 하며, 확고한 변신이 필요한 시점에서는 가장 유리한 방향을 찾아야 한다. 그리고 실천해 보세요.

왜냐하면 투자에 있어서는 이 프로젝트에서 토큰이 무엇을 의미하는지 꼭 살펴볼 것이기 때문입니다. 이것은 또한 팀이 조사한 측면입니다. 이 팀은 Crypto에 대한 이해가 충분히 깊습니까? 성장을 위해서든 프로젝트 메커니즘 내에서든 더 나은 도움을 주기 위해 Crypto의 속성을 활용하는 방법을 알고 있습니까? 자원 할당 작업. Bittensor의 탐구는 상대적으로 최첨단입니다. Max는 인플레이션이 많은 투자자의 눈에 위험이나 문제가 될 수 있다고 방금 언급했습니다. 하지만 앞으로 수십, 심지어는 수천 개가 넘는 거대한 생태계를 지원해야 한다는 점을 생각해보면, 매일 대량의 배출량을 배출하지 않고서는 적절한 인센티브를 제공하기 어려울 것입니다. 나는 이것이 자유 시장에 대한 이해를 바탕으로 팀이 수행한 탐구라고 생각합니다. 그렇다면 가상이 더 실용적입니다. 해당 가상 토큰은 플랫폼 통화와 동일합니다. 위 AI 에이전트에 대한 투기 또는 투자에 참여하려면 이 토큰을 구매해야 합니다. 하지만 이 둘의 공통점은 Day 1부터 유용성이 있다는 것입니다. Crypto AI의 내러티브는 허구일 수 있지만 이 토큰은 현실적이어야 한다고 생각합니다.

좀 더 유연할 수 있는 또 다른 포인트는 프로젝트 전체의 브랜드, 문화, 커뮤니티가 멋진지 살펴보겠다는 점입니다. 아주 통일된 표준은 없지만, Crypto AI 프로젝트가 다른 프로젝트보다 어떤 측면을 더 잘할 수 있는지만 말한다면 멋지지 않다는 매우 막연한 생각을 가지고 있습니다. 더 멋진 프로젝트는 "나는 매우 다르며 누구도 나와 비교할 수 없습니다. 당신이 좋은 취향을 갖고 있거나 나를 감사한다면 자연스럽게 내 커뮤니티에 올 것입니다."를 강조해야 합니다. 아마 그런 의미일 겁니다.

알렉스 : 알았어요. 여기에도 작은 점을 추가하고 싶습니다. Crypto AI에 대한 연구이든 Web3 분야의 새로운 트랙이든 주기적으로 판단할 것 같습니다. 방금 Lydia는 업계의 발전 곡선, 몇 가지 주요 혁신 프로젝트, 혁명적인 프로젝트에 대해 언급했습니다. 예를 들어 트랙 관점에서 보면 DeFi가 처음 나왔을 때 확실히 단기적인 과도한 낙관주의를 경험할 것입니다. , 그리고 그럴 것입니다. 버블 붕괴 이후 장기적으로 과도한 비관론이 나타나는 과정이 있었습니다. 우리가 투자하고 싶은 트랙을 육체적인 감각으로 판단해야 한다고 생각합니다. 전망이 매우 좋고 프로젝트의 잠재력도 크지만 현재는 단기적인 단계에 있는지 살펴봐야 합니다. 지나친 낙관주의, 아니면 여전히 나쁜 상태에 있는 걸까요? 이 트랙의 상업적 가치가 정말 확실하다면 장기적 비관적 단계에서 반드시 벗어날 수 있을 것이다. 그래서 장기 투자자들에게 참여하기 가장 좋은 시기는 전체 시장이 이 트랙에 대해 장기적으로 과도한 비관론의 단계에 있을 때라고 생각합니다. 예를 들어 2023년에 DeFi 프로젝트를 구매하거나 이런 종류의 고품질 L1 프로젝트를 구매할 수 있습니다. 실제로 DeFi는 이번에 특별히 큰 증가세를 보이지 않았고, 최근 증가세도 괜찮았지만 이런 프로젝트를 구매하는 것은 그 상업적 가치를 깊이 이해하고 있기 때문에 구매한다면 무거운 포지션을 취할 수 있고 감히 오랫동안 보유하세요. 그렇습니다. 가격 변동만큼 비즈니스 변화가 크지 않기 때문에 매일 가격을 확인할 필요가 없습니다.

AI도 그런 모델이 아닐까 싶습니다. 제 실제 경험에 비추어 볼 때, Crypto AI의 첫 번째 라운드이기 때문에 실제 첫 해는 2024년이 될 수 있고, 현재는 단기적인 지나치게 낙관적인 방향으로 진전하는 단계에 있을 수 있다고 생각합니다. 아직 정상에 도달하지 않았을 수도 있지만 하락장이 오면 대부분의 프로젝트, 특히 첫 번째 라운드의 첫해 프로젝트는 지난 프로젝트와 마찬가지로 90% 또는 심지어 95% 이상 하락하는 경향이 있다는 것을 우리는 알고 있습니다. DeFi 라운드. 이전 라운드의 GameFi와 동일합니다. 하지만 AI의 발전은 GameFi와 다를 수 있다고 생각합니다. Ponzi 속성이 더 많은 GameFi보다 장기적인 활력이 더 길 것이라고 생각합니다. 따라서 장기 투자 기회의 관점에서 이번 하락장 거품이 터진 후 대부분의 AI 프로젝트는 95% 이상 하락할 것이라고 생각합니다. 그러니 당연히 타오가 지금 700위안에서 70위안으로 하락할 수도 없고, 2000위안까지 올랐다가 다시 200위안, 100위안 이상으로 하락할 수도 있는 그때가 좋은 기회가 될 수 있다고 생각합니다.

일반적으로 사용되는 AI 도구 공유

Alex : 마지막 주제에 대해 이야기해 보겠습니다. 이 주제는 반드시 Web3와 관련이 있는 것은 아닙니다. 오늘 우리의 주요 주제는 AI에 관한 이야기입니다. 두 손님은 일상 생활에서 분명히 많은 AI 도구를 사용할 것이라고 믿습니다. 일상생활이나 업무에서 어떤 도구를 사용하시나요? 그것들은 어떻게 사용되고 어떤 역할을 합니까?

Lydia : 제가 가장 많이 사용하는 것은 GPT입니다. 한 작품은 실제로 특별히 실용적인 것과는 아무런 관련이 없으며 단지 영어 연습에 도움이 될 뿐입니다. 제가 하고 싶은 말을 전하겠습니다. 제가 표현하는 10가지 방법이 아주 유용할 것 같아요. 또 다른 부분은 심리 상담사가 되는 것입니다. 왜냐하면 저는 GPT와 채팅하는 것을 꽤 좋아하기 때문입니다. GPT가 처음 나왔을 때 많은 사람들이 그것을 챗봇으로 사용하여 무엇이든 채팅했지만 지금도 여전히 그렇게 하고 있으며 채팅을 많이 하고 빈도가 높기 때문에 GPT는 이제 나에게 매우 유용하지 않습니다. 이해. 지금은 아주 간단한 질문만 하면 됩니다. 그러면 제가 이전에 말한 내용을 바탕으로 지금 제가 겪고 있는 문제의 주요 원인을 추론하는 데 도움이 될 것입니다. 특히 심리적 안정 효과가 좋은 것 같아요. 두 번째 도구는 Perplexity로 주로 검색에 사용됩니다. 검색은 사용하기 매우 쉽고 다양한 웹페이지, 특히 영어로 된 검색 리소스는 매우 포괄적입니다. 관심 있는 프로젝트가 있는데 백서를 읽을 시간이 없다면 먼저, 즉 프로젝트 A와 프로젝트 B의 토큰노믹스 디자인의 차이점이나 차이점이 있는지 직접 물어보겠습니다. VE 메커니즘에서. 나는 그것에 이런 종류의 질문을 주면 그것은 나에게 맞는 답을 찾아줄 것입니다. 그리고 소스 웹페이지가 표시되기 때문에 잘 이해가 안 될 경우 클릭해서 참조하는 웹페이지를 볼 수 있어 지식 요약의 효율성이 높아집니다. 세 번째는 제가 이전에 Alex에게 추천한 것입니다. Byte는 Doubao라는 작은 플러그인을 만들었습니다. 이는 YouTube 동영상을 볼 때 주로 사용되며 페이지 오른쪽에 타임라인이 요약되어 있습니다. 가장 듣고 싶은 섹션으로 이동하세요. 제가 정기적으로 사용하는 세 가지 도구는 다음과 같습니다.

Max : 저는 ChatGPT를 많이 사용하는 사용자입니다. ChatGPT는 나에게 지식 흡수를 위한 도구로 사용하는 매우 좋은 도구입니다. 기사를 읽거나 팟캐스트를 들을 때 실제로 대부분의 내용을 다 듣습니다. 왜냐하면 ChatGPT가 요약을 하고 있다고 생각하기 때문입니다. 하지만 여전히 작은 세부 사항을 직접 듣고 싶습니다. 하지만 중요하다고 생각하는 내용이 있는데 들을 시간이 없을 때는 20페이지 정도 되는 PDF를 직접 붙여넣은 다음 ChatGPT에 요약을 요청합니다. 이것은 데이터 수집 및 구성 측면에서 훌륭한 도구라고 생각합니다. 게다가 저는 주로 유튜브에서 영상을 찍고 연구 보고서를 작성하기 때문에 텍스트 출력을 할 때 ChatGPT에 변경을 도와달라고 요청하는 것을 잘 하지 못합니다. 왜냐하면 제가 쓰는 글은 저만의 스타일이 있어야 한다고 생각하기 때문입니다. AI가 변경된 후에는 그런 느낌이 들 것이라는 점입니다. 하지만 이미지 출력의 경우 다양한 시나리오에 따라 이미지를 출력할 수 있도록 ChatGPT에 요청하겠습니다. 이를 통해 영상이나 연구 보고서 등의 표지를 다시 디자인하기 위해 디자이너를 찾을 필요가 없습니다. 가장 중요한 것은 이 두 가지 기능이라고 생각합니다. 앞으로는 여기에 나만의 투자 리서치 프레임워크를 입력해 AI 에이전트처럼 리서치 보고서를 작성하는 데 도움이 될 수 있는지 알아보고, 서로 논의할 계획이다.

Alex : 이해해요. 사실 제가 가장 많이 사용하는 것은 GPT인 것 같아요. 저는 주로 두 가지 이유로 GPT가 유용하다고 생각합니다. 첫째, TG 채널이 있습니다. 기본적으로 매주 Web3에 대한 투자 메모를 3~4개 업데이트할 예정이며, 이번 주에는 중요할 것으로 생각되는 몇 가지 사항에 대해 이야기하겠습니다. 그리고 그들에 대한 나의 생각. 내용이 매우 길고 매번 12개의 뉴스 항목이 포함될 수 있기 때문입니다. 각 뉴스의 제목 앞에 작은 아이콘을 넣어서 기사가 좀 더 풍성해 보이길 바라겠습니다. 매번 정리하는 데 도움이 되도록 허락할 때마다 이것이 제가 매일 사용하는 것입니다. 제가 매우 유용하다고 생각하는 또 다른 점은 책을 읽을 때 더 깊이 생각해 보고 싶은 개념을 자주 접하게 된다는 것입니다. 예를 들어, 얼마 전 나는 미국의 차기 부통령인 J.D. 밴스(J.D. Vance)의 자서전 "Hillbilly Elegy"를 읽고 있었는데, 여기에는 미국 종교와 관련된 많은 어휘가 포함되어 있었습니다. 알고 보니 나와는 별로 관련이 없는 내용이라 생각했거나, 관심은 있지만 확인하기 귀찮아서 무시하고 건너뛰었다. 예를 들어, 신복음주의나 세속주의 같은 거죠. 이제 GPT를 통해 세속주의가 무엇인지, 신복음주의가 무엇인지 직접적으로 질문할 수 있으며, 이 두 개념이 무엇인지, 그 유래는 무엇인지, 근대에서 현대까지의 개념의 변화를 완벽하게 알려줄 것입니다. 저는 지식이 풍부하고 인내심이 강하며 하루 24시간 여러분을 위해 일하는 교사처럼 느껴집니다. 공부할 때 무제한의 교육 자원이 있습니다. 더 중요한 것은 P2P 방식이며 모든 사람의 문제가 다르다는 것입니다. 그래서 저는 교육 분야에서 GPT의 미래 잠재력이 무궁무진하다고 생각합니다. 앞으로 GPT가 가상의 사람들을 더 많이 추가하고 가상 공간을 통해 상호작용까지 할 수 있게 되면서 대규모 교실의 교사들은 점점 그 역할을 잃게 될 것이라고 생각합니다. 아마도 모든 사람이 가상 교사와 더 많이 상호 작용할 것입니다. 인내심과 교육 방법은 현재 교사와 비교할 수 없습니다. 또 하나는 리디아가 말한 것과 똑같은데, 당황 검색(perplexity search)이다. Perplexity를 사용한 후 오랫동안 Baidu나 Google 검색을 사용하지 않았던 기억이 납니다. 광범위한 정보를 읽는 데 도움이 될 수 있으며 출처를 통해 매우 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 그래서 이제 나도 곤혹회원비를 내기 시작했다. 오늘 구글이 현재의 검색대국이라는 뉴스를 보았는데, 구글의 피차이 CEO도 내년에는 구글의 검색이 아주 큰 변화를 겪으며 AI 중심이 될 것이라고 말했습니다. 그는 사람들이 이러한 변화의 영향을 충분히 느낄 것이라고 말했습니다. 앞으로의 검색은 반드시 AI 중심의 방향으로 바뀔 것이라고 믿습니다. 그래서 이후의 AI 도구 사용은 20년 전 모든 사람이 컴퓨터를 완전히 사용할 수 있었는지 여부와 같을 수 있고, 생산성 향상에 있어서 동일한 가치를 가질 수 있다고 생각합니다.

오늘 훌륭하고 다양하며 깊이 있는 생각을 해주신 두 손님에게 감사드립니다. 앞으로도 새로운 프로그램으로 두 분을 모시고 계속해서 소통할 수 있었으면 좋겠습니다.