호랑이 연구: 암호화 회사는 어떤 AI 서비스를 제공하나요?

이 보고서는 Tiger Research가 작성하였으며, 암호화폐 회사들은 일반적으로 "놓치는 두려움"(FOMO)에 직면해 있습니다. 거래소에서 보안 회사까지, 그들은 인공지능 기반 서비스를 출시하기 위해 경쟁하고 있습니다. 우리는 그들이 왜 지금 행동을 취하는지 탐구할 것입니다.

요점 요약

• 거래소, 보안, 결제 및 연구 등 분야의 암호화폐 회사들이 인공지능 서비스를 동시다발적으로 출시하고 있습니다.
• 이전 주기와는 달리, Coinbase와 Binance와 같은 수익을 올릴 수 있는 회사들이 트렌드를 선도하고 있습니다. 인공지능은 이제 이론에서 실제 운영의 필수품으로 변모했습니다.
• 산업별 채택 동기는 각기 다릅니다: 거래소는 사용자 이탈을 방지하고자 하며; 보안 회사는 감사의 맹점을 메우고자 하며; 결제 인프라는 신흥 대리 경제를 겨냥하고 있습니다.
• 특정 기능을 보유하는 것과 실제로 사용하는 것은 별개의 문제입니다. 인공지능 분야의 "FOMO"와 경쟁 압력이 그 적용을 가속화하고 있으며, 이는 실제 수요를 훨씬 초과합니다.
• 실제 수요와 경쟁 불안이 모두 작용하고 있습니다. 가치를 창출하는 채택과 단순히 라벨을 붙이는 채택을 구별하는 것이 핵심 문제입니다.

1. 암호화폐 회사들이 인공지능 서비스를 제공하고 있습니다

인공지능(AI)은 오늘날 글로벌 시장에서 가장 주목받는 분야입니다. ChatGPT와 Claude와 같은 범용 도구는 일상 생활에 통합되었으며, OpenClaw와 같은 플랫폼은 지능형 에이전트를 구축하는 장벽을 낮추고 있습니다.

암호화폐 산업은 이 물결을 놓쳤지만, 지금은 각기 다른 수직 분야에서 인공지능을 통합하고 있습니다.

이 회사들은 어떤 인공지능 서비스를 제공하고 있습니까? 그들은 왜 이 시장에 진입하고 있습니까?

2. 암호화폐 회사들이 AI 기술을 어떻게 채택하고 있습니까

2.1 연구

암호화폐 연구는 구조적 문제를 안고 있습니다: 체인 상 데이터, 사회적 감정 및 주요 지표가 여러 플랫폼에 분산되어 있어 검증이 어렵습니다. 범용 인공지능은 종종 암호화폐 쿼리에 대해 부정확한 답변을 반환합니다.

Surf와 같은 프로젝트는 암호화폐 전용 AI 연구 도구를 제공하여 이 문제를 해결하고 있으며, 이러한 도구는 분산된 데이터 소스를 통합할 수 있습니다. 모든 암호화폐 AI 응용 시나리오 중에서 연구는 일반 사용자에게 가장 낮은 진입 장벽을 가지고 있으며, 프로그래밍이나 거래에 대한 전문 지식이 필요하지 않습니다.

2.2 거래

거래소는 거래 분야에서 인공지능의 적용을 선도하고 있습니다.

방법은 다양합니다. 일부 방법은 사용자에게 독점 거래 데이터를 공개하고; 다른 방법은 사용자가 인공지능 에이전트에게 자연어 명령을 발송하여, 인공지능 에이전트가 분석에서 실행까지의 전체 과정을 한 번에 수행하도록 합니다.

거래소는 API를 제공한 지 수년이 되었습니다. 오늘날의 차이점은 새로운 레이어가 추가되었다는 것입니다: MCP 및 AI Skills와 같은 인터페이스는 비개발자가 AI 에이전트를 통해 거래소의 기능에 접근할 수 있도록 합니다. 한때 개발자만 사용할 수 있었던 도구가 이제는 자연어를 통해 접근할 수 있게 되었습니다.

이는 더 넓은 커뮤니티의 전환 추세와 일치합니다. 비개발자 사용자는 점점 더 많은 자동화 거래 전략을 AI 에이전트를 통해 구축하고 있으며, 코드 작성 없이 전략을 설명하기만 하면 됩니다. 에이전트가 알고리즘을 구축하고 실행합니다.

거래소에게 이것은 기회이자 도전입니다. 인공지능 사용자 수가 증가함에 따라, 사용자는 단일 거래소에 대한 충성도가 낮아질 것입니다. 거래자는 어디에서나 거래를 실행할 수 있기 때문입니다. 거래소가 인공지능을 채택하는 이유는 간단합니다: 빠르게 사용자를 유치하고 플랫폼에서의 사용자 활동을 유지하기 위해서입니다.

거래는 실제 자산 관리와 관련이 있으며, 연구보다 더 높은 판단력과 책임감을 요구합니다. 그러나 진입 장벽이 낮아짐에 따라 이 분야도 일반 사용자에게 개방되고 있습니다.

2.3 보안/감사

전통적인 스마트 계약 감사는 수작업으로 코드의 각 줄을 검토하는 데 의존하며, 이 방법은 느리고 비용이 많이 들며, 서로 다른 감사자 간의 검토 기준도 일관되지 않습니다. 이제 인공지능이 작업 흐름에 통합되었습니다: 인공지능이 먼저 코드를 스캔한 후, 인공지능 감사자가 심층 검토를 수행합니다. 이는 감사자를 대체하지 않으면서 속도와 범위를 향상시킵니다.

CertiK는 전형적인 예입니다. 이 회사는 이전에 감사 프로젝트가 악용된 이유로 비판을 받았습니다. 그러나 이러한 사건은 감사 범위 밖에서 발생했습니다. 감사는 특정 시점에서 코드를 검사하며, 지속적인 모니터링은 포함되지 않습니다.

CertiK는 인공지능을 활용하여 이 부족함을 보완했습니다. 실시간 감사 후 모니터링 기능을 추가하고 공개 대시보드를 통해 모니터링 결과를 발표합니다. 확장된 모니터링 범위는 인공지능에 의해 구동되며, 수작업이 아닙니다. 따라서 CertiK와 그 감사 프로젝트는 모두 이로부터 혜택을 보고 있습니다.

보안 분야에서 인공지능의 적용은 기존 서비스를 혁신하는 것이 아니라, 인간 작업의 범위를 확장하는 것입니다: 감사 시의 정확성을 높이고 감사 후의 맹점을 보완합니다. 블록체인 보안 회사에게 인공지능은 새로운 비즈니스 영역이 아니라, 기존 보안 취약점을 해결하는 도구입니다.

2.4 결제 인프라

인공지능 에이전트(AI Agent)는 경제 활동에 참여하기 위해 결제 채널이 필요합니다: 예를 들어 결제 API 비용을 지불하거나 데이터를 구매하고, 다른 에이전트로부터 서비스를 구매하는 것입니다. 에이전트에게 가장 자연스러운 결제 방법은 체인 상 지갑과 스테이블 코인을 조합하는 것입니다.

두 가지 모델이 떠오르고 있습니다. 첫 번째는 일반 프로토콜로, 결제를 HTTP 요청에 통합하여 에이전트가 유료 API에 접근할 때 자동으로 체인 상 정산을 수행합니다. 두 번째는 특정 에이전트를 위한 결제 플러그인으로, 에이전트는 인공지능이 사전에 설정한 권한과 한도 내에서만 결제를 수행할 수 있습니다.

결제 인프라는 스테이블 코인과 가장 밀접한 분야입니다. 그러나 결제 주체가 인간이 아닌 인공지능 에이전트이기 때문에 현재 완전히 작동하는 모델은 나타나지 않았습니다.

USDC 발행사 Circle도 주목받고 있습니다. 이 회사는 Gateway 결제 인프라를 x402 프로토콜과 연결하기 위한 제안을 발표하고, 개발자와 연구자에게 검토 및 기여를 요청했습니다.

이것은 성숙한 시장이 아니지만, 시장은 이미 이러한 발전 추세를 소화하기 시작했습니다. Circle 주가 상승의 주요 원인 중 하나는 인공지능 에이전트 결제 모델입니다. 결제 인프라의 구현 속도는 위의 다른 분야보다 느릴 것이지만, 현재 시장에서 가장 두드러진 거시적 주제 중 하나가 되었습니다.

3. 왜 암호화폐 회사들은 지금 인공지능 분야에 진출하고 있는가

ChatGPT가 2022년 11월에 출시되었을 때, 인공지능과 암호화폐 모두 성숙하지 않았습니다. 인공지능 모델은 인상적이지만, 신뢰할 수 있는 작업 수행이 불가능했습니다. 암호화폐 산업은 FTX 붕괴와 전면적인 신뢰 위기로 큰 타격을 입었습니다.

그 이후로 인공지능은 급속한 발전을 이루었습니다. 지난 1년 동안 모든 주류 모델의 기능과 실용성이 크게 향상되었습니다. 반면, 암호화폐는 같은 기간 동안 단지 인공지능을 "이용"했을 뿐입니다: 인공지능 라벨이 붙은 "밈 코인", 기능이 불완전한 인공지능 에이전트 및 마케팅 주도의 홍보로 가득 차 있습니다. 탈중앙화 인공지능 인프라 프로젝트는 계속해서 등장하고 있지만, 동등한 수준의 원주율 인공지능 서비스와 객관적으로 비교할 경우 그 품질은 분명히 미흡합니다.

현재, 격차는 더욱 확대되고 있습니다. 인공지능 산업에서 MCP(지능형 에이전트가 외부 도구를 직접 호출할 수 있도록 하는 기능)와 OpenClaw(코드 없는 지능형 에이전트 구축을 지원하는 기능)와 같은 인프라는 지능형 에이전트 시대를 현실로 만들었습니다. 반면 암호화폐 회사들은 이제 막 행동하기 시작했습니다.

이번 차이점은 행동 주체가 누구인가입니다. 더 이상 인공지능이라는 깃발을 내건 신생 스타트업이 아니라, 성숙한 수익 모델을 가진 기업들: Coinbase, Binance 및 Bitget입니다. 이들 회사가 인공지능 서비스를 출시하는 것은 마케팅 목적이 아니라, 당장의 수익이 아닌 뒤처질까 두려운 심리인 FOMO(놓치는 두려움)에 의해 추진되고 있습니다.

Coinbase CEO 브라이언 암스트롱의 행동은 이러한 긴박감을 잘 보여줍니다. 그는 회사의 모든 엔지니어에게 단 한 주 만에 인공지능 코딩 도구를 출시하라는 지시를 내렸고, 규정을 준수하지 않는 직원을 해고했습니다.

하지만 냉철한 판단을 유지하는 것도 중요합니다. 거래 자동화를 예로 들면, 에이전트는 가격을 확인하고 전략을 제안할 수 있지만, 실제로 얼마나 많은 사용자가 에이전트를 신뢰하고 그들에게 자금을 맡겨 실시간 거래를 수행할까요? 그리고 x402 프로토콜이 실제 세계에서 정말로 적용되고 있습니까?

결국, 암호화폐 분야에서 인공지능을 채택하는 것은 유행을 쫓는 것이 아닙니다. 인공지능 시대가 도래함에 따라, 각 회사는 시장 지위를 잃지 않기 위해 적극적으로 행동하고 있습니다. 특정 기능을 보유하는 것과 실제로 그 기능을 활용하는 것은 여전히 두 가지 다른 문제입니다. 그러나 누가 행동하는지가 중요합니다.

인공지능 산업을 물이 채워지고 있는 수영장으로 상상해 보십시오. 이전에 뛰어든 사람들은 수영을 할 수 있다고 가장하는 것뿐이었습니다. 이제 뛰어드는 사람들은 전 국가대표 서핑 선수들입니다. 물의 수위가 얼마나 높아질지, 이 수영장이 바다로 변할지 아무도 모릅니다. 그러나 암호화폐는 홍수 속에 잠기지 않을 것입니다.