2023년 말부터 인공지능(AI)과 실물자산(RWA, Real World Assets)이 암호화 분야의 차세대 강세장을 이끄는 핵심 서사가 될 것이다. RWA는 채권, 부동산, 상품 등과 같은 유형 또는 무형 자산을 나타내는 블록체인 기반 암호화 토큰 클래스입니다. RWA를 사용하면 이러한 자산을 탈중앙화 금융(DeFi)을 통해 거래할 수 있어 종종 접근하기 어려운 금융 상품의 가용성을 높이고 새로운 애플리케이션 가능성을 열어줍니다. 현재 2030년에는 RWA와 AI 시장 규모가 각각 4조~5조 달러, 7,388억 달러에 이를 것으로 예상된다.
이 기사에서는 이 두 가지 신흥 분야 간의 시너지 효과에 초점을 맞추고 이들이 어떻게 서로 협력하여 미래를 재편할 수 있는지 분석할 것입니다.
RWA를 향한 AI의 길
첫째, AI 모델, 특히 GPT-4와 같은 고급 모델은 자연어 처리 및 기계 학습 분야에서 최고 수준의 혁신을 나타냅니다. 이를 개발하려면 최첨단 알고리즘, 대규모 데이터 세트 및 방대한 컴퓨팅 리소스에 대한 상당한 투자가 필요합니다. 이러한 모델을 특정 산업 분야에 맞게 미세 조정하면 그 가치가 크게 높아집니다. 더욱이, 이러한 모델을 훈련하는 데 사용되는 방대한 양의 데이터는 정보의 보고일 뿐만 아니라 그 자체로도 이미 매우 귀중한 자산입니다. 더욱이 AI 기술과 그 기반이 되는 특허, 저작권 등 지적재산권은 그 창작자나 소유자에게 독특한 수익 기회를 제공합니다. 따라서 AI 모델, 훈련 데이터 및 이를 보호하기 위한 지적 재산권은 고급 RWA로 간주될 수 있습니다.
RWA를 향한 AI의 길
AI의 힘은 모든 계층의 삶을 재편하고 있으며, RWA 형성을 위한 중요한 도구이며, 이는 특히 여러 측면에서 반영됩니다.
보안 강화: 사이버 보안에서 AI의 역할은 과소평가될 수 없습니다. 특히 AI 시스템은 거래 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석하여 보안 위협을 나타낼 수 있는 비정상적인 활동의 징후를 식별할 수 있습니다. 이러한 시스템은 사기 거래의 미묘한 징후나 사이버 공격의 초기 징후와 같이 인간이 놓칠 수 있는 패턴과 이상 현상을 감지할 수 있습니다. 잠재적인 위협이 식별되면 AI는 의심스러운 거래를 차단하거나 영향을 받는 시스템을 격리하여 추가 피해를 방지하는 등 이를 무력화하기 위한 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 보안 접근 방식은 RWA 서비스의 무결성과 신뢰성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
사용자 개인 정보 보호 강화: 개인 정보 보호 문제는 RWA 거래의 주요 관심사입니다. AI는 무단 당사자가 해독하기 어려운 더욱 복잡한 암호화 기술을 사용하여 개인 정보 보호를 향상합니다. 또한 AI는 생체 인증(안면 인식, 지문)과 같은 방법을 사용하여 사용자 신원을 더욱 정확하고 중단 없이 관리하고 확인하여 보안 계층을 추가할 수 있습니다. AI의 지원으로 사용자 데이터는 기밀로 안전하게 유지되므로 데이터 유출 및 신원 도용 위험을 크게 줄일 수 있습니다.
의사결정 지원 및 시장 예측: RWA 거래 플랫폼을 포함한 금융 시장은 변동성과 복잡성으로 잘 알려져 있습니다. AI는 과거 거래량, 가격 변동, 경제 지표 등 대량의 시장 데이터를 분석하여 미래 시장 행동의 추세와 패턴을 파악하는 데 탁월합니다. 이 분석은 글로벌 이벤트, 소셜 미디어 정서 및 시장에 영향을 미치는 기타 외부 요인으로 확장될 수 있습니다. AI는 이러한 통찰력을 사용하여 거래자와 투자자에게 시장 동향에 대한 정보를 제공하고 유리한 거래 기회를 식별하거나 잠재적인 하락 위험을 경고하는 기능을 제공할 수 있습니다. 이 능력은 거래 결정, 투자 수익 극대화 및 위험 최소화에 매우 중요합니다.
요약하면, AI의 다양한 기능을 활용하면 실제 자산 서비스의 보안, 개인 정보 보호 및 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 서비스 제공업체가 위험을 줄이고 고객 만족도를 높이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 보다 안전하고 신뢰할 수 있으며 효율적인 거래 및 투자 플랫폼을 제공함으로써 사용자 경험을 향상시킵니다.
AI 기술이 발전함에 따라 RWA 서비스에서 AI의 역할은 더욱 중요해지며 혁신을 주도하고 암호화폐 공간 및 그 이상에서 새로운 기회를 창출할 것으로 예상됩니다. 그러나 이러한 통합에도 어려움이 있습니다. AI 알고리즘의 불투명성과 취약점으로 인한 잠재적인 시스템적 위험은 신뢰할 수 있고 투명한 AI 솔루션의 개발을 필요로 합니다. 즉, 이는 데이터 수집, 전처리, 모델 훈련을 포함한 전체 AI 배포 주기를 포함하여 분산형 AI를 미래의 중요한 트렌드로 만들 것입니다.
저자: OORT 창립자이자 컬럼비아 대학교 교수인 Dr. Li Chong
Forbes에 게재된 원본 기사:
