나는 왜 점차 Web3 프로젝트 연구를 포기하게 되었는가?

서론

최근, 제 에너지는 대부분 AI 분야로 향하고 있으며, Web3 관련 콘텐츠의 출력도 줄어들었습니다. 하지만 1년 이상 쌓아온 경험을 통해 이 산업에 대한 많은 새로운 통찰과 체험을 쌓았고, 이를 여러분과 공유할 가치가 있다고 생각합니다.

저를 일찍부터 지켜봐 주신 독자분들은 제가 프로젝트와 트랙에 대한 투자 연구 분석으로 글쓰기 경력을 시작했다는 것을 기억하실지도 모릅니다. 그러나 언제부터인지 저는 이러한 글을 거의 쓰지 않게 되었습니다. 그 이면에는 개인적인 시야의 확장 ------ Web3 세계의 더 높은 차원과 더 깊은 운영 논리를 엿볼 수 있게 된 것; 그리고 개인 자원과 부에 대한 관념의 일련의 변화가 있습니다.

이 기간 동안, 친구들이 저에게 "어떤 프로젝트는 어떤가요?" "그 트랙에 투자할 가치가 있나요?"라고 끊임없이 물어보았습니다. 저는 종종 대답할 수 없었습니다. 현재의 환경에서는 이러한 질문에 대한 확실한 답을 찾기가 매우 어려워졌기 때문입니다.

일정 시간의 고민과 정리를 거쳐, 저는 구체적인 프로젝트에 대한 투자 연구 분석이 점차 열정에서 포기로 변한 이유에 대해 체계적으로 이야기하고자 합니다.

핵심 1: 정보 장벽의 역전 ------ AI가 안개를 만드는 도구가 되다

부인할 수 없는 것은, Web3 산업의 핵심 수익 모델 중 하나가 정보 비대칭에서 비롯된다는 것입니다. "투자 연구"에 있어, 누가 프로젝트의 잠재 가치를 더 빨리 발견하고 미리 배치하느냐에 따라 초과 수익을 얻을 수 있습니다. 그러나 바로 이 이유 때문에 저는 결국 이 경로를 포기하게 되었습니다.

2018년, 2019년을 회상해보면, 저는 프로젝트 등급을 매기고 있었습니다. 제 컴퓨터 전공 배경 덕분에 많은 외부인들이 이해하기 어려운 블록체인 개념이 저에게는 익숙했습니다. 이 덕분에 어떤 프로젝트가 공허한 것인지, 어떤 프로젝트가 진정한 기술적 가치를 지니고 있는지를 비교적 쉽게 구별할 수 있었습니다.

그러나 2025년이 되자(주: 여기서는 현재 및 가까운 미래의 산업 환경을 지칭합니다), 이 방법론은 거의 무용지물이 되었습니다. 블록체인 기술 자체가 제 이해 범위를 넘어선 것이 아니라, 프로젝트 측이 최신 AI 대모델을 활용하여 자신을 "포장"하는 데 매우 능숙해졌기 때문입니다. 과거에는 한눈에 알아볼 수 있었던 저급 프로젝트가 이제 AI의 도움으로 내러티브, 기술 백서, 심지어 GitHub 코드 저장소까지 완벽하게 만들어낼 수 있습니다.

솔직히 말씀드리자면, 지난 2년 동안 저는 몇몇 거래소와 프로젝트 측의 "기술 전문" 홍보 문서를 작성하는 데 도움을 주었지만, 그 진정한 저자는 사실 AI였습니다. 심지어, 겉보기에는 활발한 프로젝트 상호작용 데이터와 체인 상 거래 기록도 많은 경우 AI가 작성한 스크립트를 통해 대량으로 생성된 것입니다.

이는 AI가 보편화된 시대에 전통적인 투자 연구의 비용이 기하급수적으로 증가하고 있음을 의미합니다. 프로젝트의 진위를 판별하기 위해 필요한 시간과 노력이 과거보다 훨씬 더 많이 소요됩니다. 공공 정보 채널은 AI가 생성한 "잡음"으로 심각하게 오염되었고, 우리는 마치 AI 간의 "마법 대결"을 지켜보는 것처럼 느껴지며, 진정하고 유효한 정보는 여러 겹으로 가려져 있습니다. 저 개인도 AI를 사용하여 Web3 프로젝트를 분석해보려 했지만, 진전이 거의 없었고 AI 생성 콘텐츠 간의 상호 검증의 악순환에 빠진 느낌이었습니다.

핵심 2: 가치의 분리 ------ 프로젝트 품질과 토큰 가격의 괴리

많은 Web3 투자 연구에 깊이 관여하지 않은 사람들에게 이는 높은 수익을 가져다주는 경로로 여겨집니다. 실제로, 이전 두 사이클 동안 저는 투자 연구를 통해 상당한 수익을 올렸습니다. 그러나 그 시기는 산업이 상대적으로 "순수"했던 시절 ------ 좋은 프로젝트는 정말로 상승했습니다.

오늘날 Web3는 고도로 성숙하고 분업이 명확한 산업 체인으로 발전했습니다. 프로젝트 준비, 자금 조달, 발행, 홍보에서 시가 총액 관리에 이르기까지, 각 단계마다 전문 기관이나 인큐베이터가 뒤에서 조종하고 있습니다. 심지어 여러분이 보는 많은 KOL의 뒤에도 거래소의 지원이 있습니다.

"외부"에 있는 독립 연구자로서, 공개 정보만으로 연구하고 수익을 올릴 가능성은 거의 없습니다.

더 깊은 문제는, 대다수의 Web3 프로젝트에서 기술 팀과 운영 팀이 분리되어 있다는 것입니다. 다시 말해, 실제로 뛰어난 기술을 구축하는 기술 괴짜들이 있을 수 있지만, 토큰의 가격 추세는 그들이 결정하지 않습니다. 프로젝트 자금 조달 단계에서, 토큰의 시장 조작 권한은 종종 전문 운영 팀에 이양됩니다.

따라서 프로젝트가 중요한 호재를 발표할 때, 예를 들어 기술이 돌파구를 찾았을 때, 운영 팀에게는 오히려 훌륭한 배포 기회가 될 수 있습니다. 이는 왜 기술이 돌파되었음에도 가격이 오히려 폭락하는 현상이 자주 발생하는지를 설명합니다.

결국, 산업은 현재의 상황으로 변모했습니다: 프로젝트 자체의 품질과 그것의 토큰 가격 성과는 완전히 별개의 문제입니다. 이것이 제가 친구들이 "프로젝트가 좋은지, 토큰을 살 수 있는지"와 같은 질문에 답할 수 없는 궁지에 빠지는 근본적인 이유입니다.

핵심 3: 기본面的 소멸 ------ 유동성과 감정이 지배하는 시대

이 점은 아마도 가장 가슴 아픈 부분일 것입니다: Meme 문화가 만연한 오늘날, 프로젝트 품질 자체는 더 이상 중요하지 않습니다. 프로젝트 측도 신경 쓰지 않고, 대부분의 참여자도 신경 쓰지 않습니다. 유동성과 감정이 오히려 프로젝트의 성공 여부를 판단하는 유일한 지표가 되었습니다.

저 자신도 몇몇 프로젝트를 주목하고 있습니다. 예를 들어, 기대를 모으고 있는 Monad 생태계가 곧 에어드랍을 할 예정이지만, 그 전체적인 열기와 커뮤니티 참여도는 갑자기 인기를 끌고 있는 어떤 Meme 프로젝트에 비해 훨씬 떨어질 수 있습니다.

이는 Web3의 현재 잔혹한 특성을 드러냅니다: "나는 Web3에 돈을 벌기 위해 왔고, 내 목표는 수익을 내는 것이지, 우수한 프로젝트를 구축하는 것이 아니다." 전체 시장의 합의가 여기에 기반을 두게 되면, 프로젝트 기본면에 대한 깊이 있는 연구는 무의미해지고, 심지어 "시기적절하지 않다"고 여겨질 수 있습니다.

한편, 제가 접하는 산업의 수준이 높아짐에 따라, 많은 프로젝트 측이 투자자나 운영 기관과 협상할 때 프로젝트 자체의 품질이 핵심 주제가 아니라는 것을 점차 깨닫게 되었습니다. 그저 듣기 좋은, 열기가 있는 트랙을 선택하고, AI를 사용하여 내러티브를 충분히 매력적으로 엮어내면, 나머지는 모두 인간관계와 자산 분배의 게임이 됩니다. 프로젝트의 개발 진행 상황은 그들이 언제 자산을 배포할지를 결정하는 시간 노드에 불과합니다.

결론: 투자 연구의 진정한 가치

이 글을 쓰는 목적은 "투자 연구"의 가치를 전면 부정하는 것이 아닙니다. 정반대로, 투자 연구는 개인의 시야를 넓히고, 인식의 깊이를 향상시키며, 지식 체계를 구축하는 데 있어 측량할 수 없는 큰 역할을 합니다. 적어도 저를 무지한 "채소"에서 대부분의 함정을 피할 수 있는 참여자로 성장시켰습니다.

하지만, 만약 당신의 유일한 목표가 단기적인 수익을 내는 것이라면, 현재 이 시대에 공개 정보에 의존한 투자 연구로 돈을 벌기란 매우 좁은 길이 되었다고 생각합니다.

현재 공개된 투자 연구 콘텐츠는 그 속성이 더 이상 "유입 도구"로 변모했습니다. 예를 들어, 저는 한 달 동안 투자 연구 계정을 운영하며 글이 쉽게 1만에서 2만의 조회수를 기록했습니다. 그러나 이 경로의 끝은 종종 제3자 유료 커뮤니티로 유입시키고, 커뮤니티가 다양한 방법으로 특정 토큰 구매를 유도하는 것이며, 최종 수익 포인트는 여전히 "코인 판매"에 있습니다. 저는 이 모델이 그리 빛나지 않다고 생각했고, 그로 인해 수익을 얻지 못했기에 나중에 포기했습니다.

이 몇 년간의 투자 연구 경험은 제가 버핏의 그 유명한 명언을 전례 없이 깊이 이해하게 만들었습니다:

"Never invest in a business you cannot understand."

"절대 이해할 수 없는 사업에 투자하지 마라."

과거에는 "이해한다"는 것이 기술과 모델을 이해하는 것이라고 생각했습니다. 그러나 이제는 Web3에서 "이해한다"는 것이 그 이면의 자본 구조, 이해관계의 게임, 인간의 심리까지 포함해야 한다는 것을 깨달았습니다. 그리고 이러한 것들은 공개 정보로는 절대 알 수 없는 것들입니다.