암호화폐 AI는 환영할 만한 추가 기능인가요, 아니면 거품의 순간인가요?

진행자: Alex, 민트벤처스 리서치 파트너

게스트: Max, 유튜브 채널 Max의 블록체인 스페이스 진행자; Lydia. 전 민트벤처스 연구원, 현재 파티클 네트워크

안녕하십니까, 민트벤처스의 이니셔티브인 WEB3에서 일어나는 일에 대해 계속 질문하고 깊이 생각해보는 WEB3 Mint To Be에 오신 것을 환영합니다. 이곳에서 우리는 사실을 명확히 하고, 현실을 탐구하며, WEB3 세계에서 합의를 찾기 위해 계속해서 질문하고 깊이 생각합니다. 우리는 핫스팟의 논리를 명확히 하고, 이벤트 자체를 넘어서는 인사이트를 제공하며, 다양한 관점의 사고를 소개하기 위해 이곳에 있습니다.

이 팟캐스트는 웹3 트랙의 현황과 미래에 대한 시리즈 중 첫 번째로 많은 기대를 받고 있는 암호화폐 및 AI 트랙에 대해 이야기합니다. 이후 시리즈 에피소드에서는 디파이, 밈, 퍼블릭 체인, 디핀, 게임 및 소셜, 페이파이, 웹3.0 정책에 대해 게스트와 함께 이야기를 나눌 예정입니다.

면책 조항: 이 팟캐스트에서 논의되는 내용은 게스트가 소속된 조직의 견해를 대변하지 않으며, 언급된 프로젝트는 투자 조언을 구성하지 않습니다.

Alex: 오늘은 많은 화제를 불러일으킨 암호화폐 AI 트랙에 대해 이야기합니다. 오랫동안 크립토 AI 트랙을 연구해 온 두 명의 연구원이 함께했습니다. 한 명은 유튜브 채널 "Max's Blockchain Space"를 운영하는 Max입니다. 다른 한 명은 민트 벤처스의 전직 연구원이자 현재 파티클 네트워크의 연구원으로 일하고 있는 리디아입니다. 그녀는 크립토 AI 외에도 체인 추상화 분야에 지속적으로 집중하고 있습니다. 두 분을 초대해 자기소개를 부탁드리겠습니다.

Max: 안녕하세요, 저는 Web2에서 항공우주 엔지니어로 일하고 있지만 저녁과 주말에는 암호화폐 연구원으로 가끔씩 연구를 해서 유튜브에 올리거나 서브스택에 연구 보고서를 작성하고 있습니다. 서브스택에 대한 리서치 보고서를 작성합니다. 이번 암호화폐 강세장에서 제가 기대하는 이야기 중 하나에 대해 여러분과 이야기할 수 있게 되어 기쁩니다.

Lydia: 안녕하세요, 저는 작년 말부터 AI 트랙을 팔로우하고 있으며, 이번 사이클에서 앱 계층에서 가장 중요한 두 가지 새로운 이야기인 AI와 체인 추상화에 대해 오늘 여러분과 이야기를 나누게 되어 매우 기쁘게 생각합니다.

암호화 AI의 이해

Alex: 오늘 적절한 타이밍에 이 자리에 모인 것 같습니다. 첫 번째는 오늘날 많은 크립토 AI 프로젝트가 매우 잘 진행되고 있다는 점이고, 두 번째는 지난 며칠 동안 전통적인 AI 분야에서 많은 진전이 있었기 때문입니다. OpenAI는 현재 월 200달러의 가격으로 ChatGPT의 프로 버전을 공식적으로 출시했고, Sam Altman은 지난 12일 동안 많은 기능을 출시했습니다. 웹3.0 세계의 크립토 AI 트랙에 대한 몇 가지 발전과 인사이트를 살펴보겠습니다. 첫 번째 질문은 Crypto AI 트랙에 대해 어떻게 생각하시나요? 여러분은 Crypto AI 트랙이 어떤 비즈니스 문제를 해결하려고 한다고 생각하시나요? 이러한 문제의 시급성은 무엇인가요?

Max: 저는 크립토 AI가 두 가지 주요 문제를 해결하기 위해 시작했다고 생각합니다. 첫 번째 문제는 인간의 관점에서 볼 때 중앙화된 AI 자체에 해결해야 할 몇 가지 문제가 있다는 것입니다. 예를 들어 검열 문제, 중앙 집중화로 인해 발생하는 모든 종류의 문제에 직면하게 되는데, 크립토 AI는 여기에 크립토를 넣어서 탈중앙화의 효과를 가져와서 대중이 원하는 것에 더 부합하는 것들이 있을 수 있습니다. 또 하나 더 흥미로운 것은 인센티브 메커니즘을 추가하는 것인데, 크립토의 대표적인 것이 토큰인데, 이 토큰을 통해 모든 탈중앙화된 AI들이 이 인센티브 메커니즘을 이용해 더 다양한 시도를 할 수 있습니다. 예를 들어, 제가 매우 좋아하는 프로젝트가 있는데 나중에 이야기 할 Bittensor라는 프로젝트가 있는데, 토큰 메커니즘을 사용하여 서로 다른 서브넷을 만들고 각각 다른 것을 연구하는 역할을 담당합니다. 이를 통해 오픈소스, 즉 누구나 하고 싶어하는 오픈소스 코드를 연결하는데, 모든 인공지능 연구자들이 오픈소스를 하면서 겪는 가장 큰 문제는 오픈소스의 진행에 대해 보상할 방법이 없다는 것입니다. 이를 암호화폐와 토큰으로 연결하면 각 회사가 자신의 연구 결과를 사유화하는 대신 오픈소스 작업을 계속할 수 있도록 보상할 수 있는 무언가를 가질 수 있습니다. OpenAI 자체도 AI를 개방하고 싶지만, 이제는 Close AI처럼 모델을 사용하려면 돈을 내야 하는 상황이 되고 있는데, 이는 비즈니스 모델을 뒷받침할 수 있는 수익 모델을 찾아야 하기 때문에 불가피한 선택입니다. 그래서 저는 크립토 AI가 하고 있거나 할 수 있는 가장 중요한 일은 오픈 소스 모델에 대한 보상, 개방성 보상, 탈중앙화 보상을 위한 인센티브로 전환할 수 있는 토큰이 있다는 점이라고 생각합니다.

Alex: 알겠습니다. 암호화폐를 통해 보상하는 방식은 현재 전통적인 세계에서 인공지능이 가고 있는 길과는 완전히 다른 길인 것 같네요. 현재 대부분의 대형 주류 모델은 클로즈드 소스이고 오픈 소스는 많지 않은 것이 사실이기 때문입니다. 그리고 이제 일부 오픈소스 모델은 필연적으로 폐쇄형 소스의 방향으로 갈 수 있다는 분석이 많이 나오고 있습니다. 토큰이 존재하기 때문에 웹3.0 분야에서는 많은 인공지능이 동시에 오픈소스를 시도하고, 동시에 다양한 개발을 할 수 있고, 좋은 인센티브 방식도 가질 수 있을 것 같은데, 이 문제에 대해 리디아는 어떻게 생각하시나요?

Lydia: 사실 비즈니스적인 질문에 대해 말씀드리자면, 저는 주로 암호화폐 차원에서 특별히 명확한 답을 드릴 수 있는 것은 아니라고 생각해요. "AI가 효율성을 개선하면 크립토가 공정성을 보장할 수 있다"는 말이 있지만, 생각해 보면 현 단계에서는 비즈니스 가치 관점에서 볼 때 공정성 보장보다 효율성 개선이 더 시급하다는 것을 알 수 있습니다. 이 대목에서 저는 항상 웹3.0의 근본 가치에 대한 Alex의 2022년 기사가 생각납니다. 그 글에서 저에게 큰 영향을 준 내용 중 하나는 'Web3의 근본적인 가치는 무엇인가? 그것은 더 많은 자유와 더 저렴한 신뢰입니다. 좋은 웹3.0 프로젝트는 자유와 신뢰 측면에서 기존 서비스의 단점을 찾아내어 보다 경쟁력 있는 솔루션을 제공해야 합니다. 크립토 AI의 경우 AI에 더 많은 자유가 필요하나요? 기술적 구현의 관점에서 보면 컴퓨팅 리소스가 제한되어 있고 데이터 공급이 제한되어 있어 AI의 자유가 제한되어 있습니다. 윤리적 관점에서도 진정으로 자유로운 AI는 상상하기 어렵습니다. 지금 AI의 신뢰 비용이 너무 높은가요? 저는 그렇게 생각하지 않습니다. 방금 오픈 소스와 클로즈드 소스 문제를 언급하셨고, 많은 사람들이 데이터의 블랙박스를 언급할 것입니다. 그러나 한편으로 이에 관심을 갖는 사람들은 일반 사용자가 아니라 전문가와 학자 또는 미디어 실무자입니다. 반면에 체인을 사용하여 문제를 해결하면 현재로서는 비용이 더 많이 드는 것 같습니다. 방금 말씀드린 내용이 다소 비관적으로 들릴 수 있지만, 이는 기존의 문제를 해결하고 비즈니스 가치를 증명하는 관점에서 본 것이며, 암호화 AI는 아직 초기 단계에 있습니다. 저도 소셜 미디어에서 A16z의 파트너들이 말한 것과 같은 말을 하는 사람들을 보았습니다. 중요한 기술들이 처음에는 비싼 장난감처럼 보인다는 말이죠. 따라서 현재 크립토 AI의 가장 큰 가치는 아마도 현재 대안의 상업적 수준보다는 내러티브 수준에 더 많이 반영되어 있다고 생각합니다. 사람들의 상상력을 열어주고, 서로 전혀 상관없어 보이지만 특히나 최첨단이고 모범적인 기술인 암호화폐와 AI가 사람들의 머릿속에서 충돌하도록 하는 것이죠. 그래서 저는 이 두 기술에 시간을 줘야 한다고 생각하며, 어쩌면 이 두 기술이 가장 잘 해결할 수 있는 문제는 현재가 아닌 미래에 속할지도 모릅니다.

Alex: 알겠습니다. Lydia의 요점은 순전히 효율성 향상과 제품 기능 강화의 관점에서 보면 현재 Web3나 Crypto AI가 인터넷 비즈니스 세계에서 더 성숙한 AI 제품의 성능과 비용 절감에 미치지 못할 수 있다는 것입니다. 성능과 비용 절감 측면에서 Web3 또는 Crypto AI와 인터넷 비즈니스 세계에서 성숙한 AI 제품 사이에는 격차가 있습니다. 이들이 제공하는 일부 솔루션이 현 단계에서 시급한 비즈니스 문제를 해결할 수 있는지 여부는 반드시 그렇지는 않은 것 같습니다. 단지 그들은 Crypto와 교차하는 또 다른 솔루션 세트를 제공하고 있으며 장기적으로 흥미로운 일로 이어질 매우 최첨단 실험 일 것이므로 지금은 그 단계에 있습니다.

Lydia: 네, 그리고 이 트랙을 바라보는 시각에 대해 한 가지 더 말씀드리고 싶습니다. 저는 처음부터 이 트랙을 장기적인 외생적 내러티브로 보았습니다. 장기적이라고 하는 이유는 인공지능, 특히 GPT로 대표되는 소비자 인공지능이 우리의 현실 세계에 큰 영향을 미치고 있기 때문입니다. 정말 파괴적인 변화입니다. 며칠 만에 100만 명을 돌파하고 두 달 만에 월 1억 건의 활동을 달성한 채팅GPT에 대해 모두가 이야기할 것입니다. 사실 숫자를 볼 필요도 없이 주변 사람들이 AI를 사용하는 빈도만 봐도 알 수 있습니다. 제가 졸업할 때인 2022년 말에 GPT가 3.5 버전이었는데, 한 달 만에 같은 반 학생들이 모두 사용했던 기억이 납니다. 2024년 졸업할 때는 가중치뿐만 아니라 AI도 확인해야 했고, 한 번에 최소 1~2백 달러씩 하는 AI 확인 비용이 매우 비쌌습니다. 자본 시장의 관점에서 볼 때 OpenAI는 수천억 달러의 가치를 지니고 있고, 엔비디아는 수조 달러의 가치를 지니고 있으며, 기본적으로 출시 때마다 모든 주요 미디어의 헤드라인을 장악하고 있습니다. 너무 빠르고 너무 완벽하게 다가오고 있는 변화입니다. 이러한 경험으로 볼 때 인공지능은 단발적인 흐름이 아니라 장기적인 흐름이며, 다음 세기의 가장 중요한 철학적 주제의 원천이 될 수도 있다고 생각합니다. 장기적이면서 동시에 외생적인 것이기도 합니다. 방금 말씀드렸듯이 암호화폐와 인공지능은 탄생 이후에는 서로 큰 관련이 없었고, 인재 수준에서도 여전히 경쟁 관계에 있습니다. 2022년부터 2023년까지의 암호화폐 약세장에서 AI의 매력이 암호화폐를 압도했고, 올해가 되어서야 두 가지가 서로에게 힘을 실어주기 시작했다는 이야기가 나오기 시작했습니다. 결국, AI는 디파이나 NFT와 같은 암호화폐 네이티브 내러티브나 게임파이와 같은 변형된 내러티브에 비해 이질적인 내러티브입니다. 또한 월드코인, 렌더, 니어와 같은 AI 내러티브의 자산 가격은 오늘과 마찬가지로 오로지 AI 산업에서 일어나는 일에 따라 변동하고 있음을 알 수 있습니다. 회의가 시작되기 전에 상승했다가 회의가 시작되자마자 하락하고 있습니다. 그래서 저는 장기적인 외생적 내러티브가 크립토 AI에 대한 저의 초기 이해라고 생각하며 여전히 그 생각을 유지하고 있습니다.

Alex: Lydia는 방금 크립토 서킷 열풍의 상당 부분이 비즈니스 세계에서 AI 자체가 빠르게 확장되면서 인간 사회에 장기적으로 광범위한 영향을 미치고 있기 때문이라고 느꼈다고 많이 이야기했습니다. 그리고 이러한 열풍이 암호화폐 커뮤니티로 확산되면서 많은 프로젝트에 대한 관심과 열기로 이어졌습니다. 이에 대해 Max가 덧붙이고 싶은 말이 있나요?

Max: 리디아가 말한 내용이 제 생각과 거의 비슷하다고 생각하지만, 한 가지 더 솔직하게 이야기하고 싶은 것이 있습니다. AI가 웹2.0의 외부적인 요소라고 말씀하시는데, 처음에는 크립토와 AI가 서로 어울리지 않는 두 가지라고 생각했다가 갑자기 합쳐졌다는 것입니다. 하지만 다른 측면에서 보면, 2020년 디파이 서머 이후에는 크립토가 AI의 강력한 필수 요건이라고 생각하는 것은 크립토 AI뿐이라고 생각합니다. 예를 들어 게임파이에 대해 이야기할 때, 게임파이는 게임에 암호화폐의 인센티브를 추가하는 곳입니다. 하지만 크립토는 게임파이를 위한 장식입니다. 오늘 GameFi가 암호화폐를 떠나면 사람들은 암호화폐 인센티브가 좋아서 게임을 플레이하는 것이 아니라 게임이 재미있어서 게임을 플레이할 것입니다. 그래서 저는 그 순간이 가장 기쁩니다. 그렇다면 디파이는 다른 차원의 문제이고, 사람들은 이 문제를 반드시 넘어야 한다고 느낄 것입니다. 일부 국가에서는 일부 은행 서비스 이용이 제한될 수 있기 때문에 디파이를 이용해야 하는데, 이 상품이 등장했고, 디파이의 필수 요건은 암호화폐이며, 디파이에서 암호화폐가 꼭 필요하다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 그렇기 때문에 오랫동안 사람들이 블록체인이 무엇을 하느냐고 물었을 때, 사람들은 디파이가 제품 시장 적합성에 완벽하게 부합하는 제품이라고 생각했습니다. 그리고 크립토 AI는 제가 많은 이야기를 읽으면서 파악할 수 있는 DeFi 다음으로 두 번째로 강력한 니즈라고 생각합니다. 방금 말씀하신 것처럼 2022년 또는 2023년에 OpenAI의 ChatGPT가 출시되면 사람들이 LLM AI 모델에 대해 이야기하기 시작할 것이기 때문입니다. 아직은 사용자들이 사용하는 초기 단계입니다. AI가 발전하고 사용됨에 따라 아직 발견하지 못했을 뿐이지 중앙 집중화된 문제를 분명히 발견하게 될 것입니다. 100년, 200년 동안 존재해 온 금융계의 금융 시스템이 2008년 금융 쓰나미를 겪은 후에야 시스템에 문제가 있다는 것을 깨닫고 해결해야 한다는 것을 알게 된 것과는 다릅니다. 그래서 사람들은 디파이가 우리에게 필요하다고 생각합니다. 크립토 AI도 같은 입장에 있다고 생각합니다. 다만 사용자들이 AI에 대한 노출과 친숙함이 금융 시스템만큼 크지 않기 때문에 아직 사람들이 크립토 AI에 대해 "이 크립토 AI가 정말 필요해"라고 생각하는 것을 보지 못했을 뿐이죠. 크립토 AI 이야기에서 크립토가 필요한 이유에 관해서는 인센티브를 추가해야 할 것들이 많기 때문입니다. 더 효율적이고 싶다고 말씀하신 것처럼, 이미 이를 실현할 수 있는 구체적인 프로젝트가 몇 가지 있다고 생각합니다. 예를 들어 탈중앙화 컴퓨팅은 이미 오래전부터 진행되어 왔습니다. 분산형 컴퓨팅과 중앙 집중식 컴퓨팅을 비교해보면, 성능의 병목 현상만 극복한다면 분산형 컴퓨팅이 기본적으로 첫 번째 요건이라는 것을 알 수 있습니다. 지금 당장 중앙 집중식 연산을 사용하고 싶다고 말할 수는 없을 것이며, 너무 비싸다는 이유로 AWS나 다른 Microsoft Azure 유형의 제품을 사용하고 싶지 않을 것입니다. 저는 크립토 AI가 기존 제품보다 더 효율적이고, 더 좋고, 더 저렴해야 하며, 그렇게 되어야만 지속 가능한 제품이 될 수 있다고 생각합니다. 사람들은 단순히 "탈중앙화 지원"을 원한다고 해서 Crypto AI를 사용하지 않을 것이지만, 기존 제품보다 더 나은 제품이어야 합니다. 이것이 바로 크립토 AI가 지금 하고자 하는 일입니다. 이것이 서서히 구체화되는 것을 볼 수 있지만, Meta가 매번 35억 LLM 모델을 무료로 출시할 수는 없습니다. 이를 지속적으로 구축할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 계속 노력해야 할 부분이라고 생각합니다.

Alex: 알겠습니다. 제가 방금 Max에게 전달한 요점 중 하나는 현재 많은 AI 제품이 초기 단계에 있으며, 효율성이나 기능 면에서 중앙 집중식 AI와 비교할 수 없다는 점을 인정하셨다는 것입니다. 하지만 AI는 금융이 그랬던 것처럼 인류 문명과 비즈니스에 영향을 미칠 매우 광범위한 물결이며, AI는 이제 막 시작되는 단계이지만 AI가 발전함에 따라 지금 당장 눈에 띄지 않는 문제들이 앞으로 더 심각해질 것이라는 예측을 하셨습니다. 그리고 이러한 문제들이 암호화폐 공간에서 현재와 같은 방식으로 해결되어야 할 필요성이 매우 높습니다.

크립토 AI 트랙 내 프로젝트 분류

Alex: 첫 번째 질문에 대해 두 게스트 간에 토론이 있었는데, 저는 이것이 좋다고 생각합니다. 일관된 의견이 아니라 더 다양한 관점을 제공한다는 점에서 훌륭하다고 생각합니다. 그럼 두 번째 질문인 트랙에 대해 이야기해 보겠습니다. 크립토 AI는 비교적 큰 트랙이기 때문에 그 안에는 다양한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 비즈니스 모델을 가진 매우 다양한 유형의 프로젝트가 있습니다. 크립토 AI 트랙에 대한 지식을 바탕으로 트랙 내 프로젝트를 분류한다면 어떤 논리를 따르시겠습니까?

Lydia: 프로젝트를 분류하는 가장 일반적인 방법은 두 가지 주요 아이디어인 AI를 지원하는 암호화폐 또는 AI를 지원하는 암호화폐로 분류하는 것입니다. 현재로서는 AI를 지원하는 크립토, 즉 약간의 AI 속성을 추가하는 방법을 찾는 크립토 프로젝트가 더 많이 보입니다. 이전에는 API에 액세스하여 Web3 버전의 챗봇을 만들어 프로젝트에 대한 질문에 답하거나, AI를 사용하여 Web3 프로젝트의 코드를 개선하거나, 수익 전략 수립에 AI가 참여했을 수도 있습니다. 지금은 AI 에이전트가 코인을 발행하는 것뿐인데, 이는 AI가 가져올 수 있는 효율성 향상이나 공정성과는 거의 관련이 없고 프로젝트가 새로운 내러티브를 만들고자 하는 것에 더 가깝습니다. 두 번째 아이디어인 암호화 기반 AI는 실제로 천장이 더 높지만 달성하고 확인하기가 더 어렵고 더 많은 시간이 필요하며, 기념비의 암호화 기반 AI 방향은 Crypto가 AI 기술 스택에 깊이 들어가 개인 정보 보호, 투명성을 강화할 수 있지만 랜딩 사이클이 조금 더 길 수 있다는 것입니다. 따라서 현재 Crypto에서 더 많은 것은 AI 산업의 특정 부분을 개선 할 수있는 기회가 있습니다. 예를 들어 방금 Max가 GPU를 수행하기 위해 언급 한 것처럼 주요 Crypto가 집계 될 수 있고, 유휴 산술 자원을 인센티브하고, 비용을 절감 한 다음 다시 데이터 시장, 알고리즘 시장을 수행하기 위해 자유의 관점에서 적합한 제품 시장을 찾으려고 노력하고 있지만 위에서 언급했습니다. 하지만 앞서 말씀드린 것처럼 현 단계에서는 이에 대한 수요가 특별히 증명하기 쉽지 않다고 생각합니다. IO의 GPU 사용량 데이터를 보면 아직 개인 사용자의 비중이 상대적으로 적다는 것을 알 수 있습니다. 개인 사용자의 총 GPU 렌탈 수익은 하루에 약 1,000달러 정도입니다. 코인베이스와 베이스가 AI 에이전트와 결제라는 방향으로 가고 있다는 점이 제가 생각하는 돌파구, 혹은 예외라고 생각하는 부분입니다. 물론 결제 속성이라는 것은 케이크의 장식이기 때문에 당연히 AI 에이전트가 충분히 훌륭하고 유용해야 한다는 전제가 있습니다. 이것이 제가 분류하는 두 가지 방법입니다.

Max: 저는 크게 세 가지 트랙으로 나눕니다. 세 가지 트랙은 아키텍처 레이어, 리소스 레이어, 애플리케이션 레이어입니다. 아키텍처 레이어는 다양한 AI 프로젝트를 개발할 수 있는 베이스 레이어 아키텍처에 가깝고, 이 아키텍처 레이어 위에 다른 리소스 레이어 프로젝트나 애플리케이션 레이어 프로젝트가 구축될 수 있습니다. 블록체인에 대해 더 많이 알고 계신다면 레이어 1 블록체인과 아키텍처 레이어라고 하는 다른 인프라로 생각할 수 있습니다. 예를 들어 비텐서, 니어, 사하라는 모두 아키텍처 레이어의 일부로 간주됩니다. 아키텍처 레이어가 구축된 후에는 이 아키텍처 레이어 위에 구축되는 리소스 레이어가 있습니다. 이는 연산, 데이터, 모델 등 다양한 AI 개발에 필요한 리소스이며, 이를 리소스 레이어라고 합니다. 탈중앙화된 컴퓨팅 파워를 제공하는 아카시나 렌더, 탈중앙화된 데이터를 제공하는 바나 같은 프로젝트가 리소스 레이어에 속합니다. 리소스 레이어와 아키텍처 레이어 위에 있는 레이어를 애플리케이션 레이어라고 합니다. 저는 이 레이어에 사용자가 실제로 사용해야 하는 것, 예를 들어 디파이 사용 가속화와 더 가까운 AI 에이전트를 애플리케이션 레이어에 넣었습니다. 이것이 세 가지 주요 트랙입니다. 크립토 AI라는 개념이 이제 막 등장했기 때문에 사람들은 아직 이를 제대로 분류하는 방법을 모르고 있으며, 어떻게 분류할지에 대한 합의도 이루어지지 않았습니다. 하지만 이 보드 구조는 현재의 크립토 트랙과 공명할 수 있는 분류법이라고 생각합니다.

암호화 AI의 기회와 도전

Alex: 좋아요, 방금 암호화 AI 트랙의 종류를 분류하는 두 가지 방법에 대해 대화를 나눴습니다. 소통하는 방법. 좀 더 심도 있는 이야기를 해보겠습니다. 첫 번째 주제에서 실제로 이야기했던 크립토 AI가 이 시점에서 그 필요성이 입증되었는지 여부에 대한 질문입니다. 이것은 사실 많은 사람들이 내러티브 수준에서 도전하고 있는 크립토 AI 트랙의 핵심 포인트 중 하나라고 생각합니다. 그들은 크립토 AI가 디핀이나 게임파이처럼 PMF를 찾지 못한 이전의 많은 트랙과 매우 유사하다고 생각하는데, 이는 순전히 내러티브 투기라고 생각하거나 방금 리디아가 언급한 것처럼 외부 세계의 비즈니스 붐의 관심이 투기 기회를 제공하는 웹3으로 옮겨간 것일 수 있다고 생각합니다. 그것이 그들이 생각하는 곳입니다. 이 주제의 특징에 대해 명확한 답을 드릴 수는 없습니다. 하지만 분명한 것은 현재 크립토 AI가 직면한 몇 가지 과제가 있다는 것입니다. 첫 번째 질문은 현재 암호화 AI가 직면한 주요 과제는 무엇이라고 생각하시나요? 두 번째 질문은 이러한 도전 과제 외에도 지난 1~2년 동안 Web3의 AI는 물론 외부 AI가 매우 빠른 속도로 계속 발전할 것이라고 생각합니다. 향후 1~2년 동안 크립토 AI의 산업적 또는 이야기적 기회에는 어떤 것들이 있을까요?

Max: 주요 과제는 말씀하신 것과 같다고 생각하며, 저도 사실 Lydia의 의견에 동의합니다. 크립토 AI는 아직 너무 이르다고 생각하며, 비트센서가 50억 달러까지 올라간 것처럼 대부분의 시가총액이 매우 높게 올라갔고, 이런 종류의 시가총액 뒤에는 투기가 더 많을 것입니다. 제품 시장 적합성, 즉 실제로 사용할 수 있는 애플리케이션을 찾아야 하는데, 이를 위해 개발할 수 있는 애플리케이션이 많지 않다고 생각합니다. 이런 애플리케이션을 보면 아직 초기 단계에 있는 것도 있고, 사람들이 비전을 갖고 그 비전을 투기할 수 있는 것으로 전환하는 것들도 많다고 생각합니다. 방금 말씀드린 세 가지 트랙을 통해 다양한 도전 과제에 대해 이야기할 수 있을 것 같습니다. 현재 더 성숙한 것은 리소스 레이어인데, 이는 웹2.0에서 개발되었던 것과 동일한 것이지만 암호화폐의 한 형태일 뿐입니다. 예를 들어 탈중앙화 산술은 일종의 오래된 트랙이며, IO나 아카시 등 다양한 탈중앙화 산술 프로젝트가 등장하고 있는 것을 볼 수 있습니다. 리디아는 IO가 소매 사용자나 개인 사용자가 적다고 언급했지만, 이는 각 탈중앙화 산술의 초점과 관련이 있다고 생각합니다. IO는 기관을 더 타겟으로 할 수 있고, 아카시는 둘 다에 더 가깝고 프로젝트마다 다른 비즈니스 모델을 가지고 있는 것처럼 말이죠. 리소스 계층은 더 성숙하다고 생각하며, 효율성이나 어떤 측면에서 사람들이 채택을 늘리든 개발할 기회가 부족할 수 있습니다. 리소스 계층 이 부분은 크게 걱정하지 않습니다. 아키텍처 계층으로 돌아가서 아키텍처 계층은 과대 광고, 즉 사람들이 이것이 앞으로 매우 강력하게 발전 할 수 있다고 생각하지만 아직 증명되지 않았을 수 있다고 생각합니다. 비트센서의 경우 토큰 인센티브를 사용하여 서브넷이 자체 AI 모델을 최적화 할 수 있도록 하는데, 이는 실제로 회전하는 플라이휠, 즉 코인 가격이 높을수록 노드에 지불 할 수있는 토큰의 가치가 높아질수록 노드는 자체 AI 모델을 최적화하고 싶어 할 것입니다. 하지만 지금처럼 가격이 하락하면 인센티브가 지속되지 않는 죽음의 나선과 같습니다. 이것이 바로 주의해야 할 점 중 하나입니다. 애플리케이션 측면에서는 현재 AI 에이전트가 상당히 인기 있고 리디아와 저도 트위터에서 이에 대해 이야기하는 것 같지만, 실제로 Defi 프로세스를 간소화하거나 일부 게임파이를 간소화하는 데 사용할 수 있는 애플리케이션은 아직 적다고 생각합니다. 지금까지 제가 본 AI 에이전트는 가상의 캐릭터가 춤을 추는 것을 보고 토큰을 조금 주면 다른 일을 하라고 지시하는 등 밈과 비슷하며, 이런 종류의 것이 더 재미있고 밈과 비슷합니다. 이런 것들을 통해 사람들의 관심을 이곳으로 돌릴 수 있다고 생각하며, 향후 AI 에이전트의 개발이 체인의 일부 사용, 디파이의 일부 사용을 단순화할 수 있다고 생각하기 시작할 수 있습니다.

산업과 내러티브 기회, 저는 비트코인이 방금 10만 달러를 돌파하고 모든 사람들의 관심이 암호화폐로 옮겨가고, 미국의 규제 정책이 완화되고 새로운 미국 대통령이 취임하고 백악관, 상원, 하원이 재선되면서 프로 암호화폐가 된 것처럼 우리가 매우 좋은 시점에 있다고 생각합니다. 이 경우 암호화폐에 대한 관심이 높아지면 다양한 시도를 할 수 있는 기회와 시간, 자원이 더 많아질 것입니다. 인류에게 정말 가치 있는 무언가를 찾아내고, 그것이 살아남을 수 있을지는 시장이 결정하도록 하는 것은 항상 시행착오의 문제라고 생각합니다. 하지만 적어도 SEC가 모든 곳에 법정 전단지를 배포하고 법정에 가서 소송을 제기하고 대치하는 상황은 아닙니다. 그래서 저는 지금이 매우 좋은 시기라고 생각하며, 웹2.0에서 AI가 많은 관심을 받고 있기 때문에 그 관심을 암호화폐로 돌리고 더 많은 멋진 빌더들이 더 유용한 프로젝트를 만들 수 있도록 할 수 있습니다.

Alex: 방금 Max는 우리가 매우 좋은 시기에 있다고 언급했는데, 적어도 SEC가 법정에 가서 소송을 당하라고 법정 전단지를 여기저기에 보내고 대립하는 때는 아니지만 우리는 매우 좋은 시기에 있습니다. Alex: 방금 Max가 북미에서 끝났다고 언급했는데, 오늘 트럼프가 암호화폐 분야를 이끌 새로운 책임자로 데이비드 색스를 임명했다는 새로운 발표가 있었습니다. 마침내 정부 내에 암호화폐 생태계를 관리하고 억압이 아닌 성장을 도울 정책 부서의 수장이 생겼다는 것도 좋은 소식입니다. 리디아에게 돌아와서 현재 직면한 몇 가지 과제와 향후 1~2년 안에 좋은 산업이나 이야기의 기회가 무엇인지에 대해 그녀의 견해에 대해 조금 더 이야기해 달라고 부탁해 보겠습니다.

Lydia: 저희의 이야기는 전체적으로 암호화 AI 트랙이 초기 단계에 있다는 것이고, 이를 조금 더 구체화하면 아마도 Gartner 성숙도 곡선의 정점에 가까워졌다고 생각합니다. 시장이 매우 포모하고 공급 측면이 폭발적으로 증가하고 있지만 바다에는 물고기와 용이 많이있는 단계입니다. 이 트랙에서 비교적 성숙한 것은 에이전트인데, 최근에야 뜨기 시작했지만 C엔드에 매우 가깝기 때문에 웹2에 가까운 성숙한 기술을 많이 사용할 수 있어서 가장 괜찮은 방식으로 연착륙한 것 같습니다. 도전 과제에 대해서는 시장 정서와 기술 발전 사이에 미스매치가 있을 수 있다고 생각합니다. 이런 일이 발생하는 이유는 연구를 하든, 투자를 하든, 프로젝트를 진행하든 크립토 사람들이 AI에 대해 잘 모르고, 아직은 집단적으로 보완하는 단계라고 생각하기 때문이죠. 그렇기 때문에 특히 질문과 관련된 크립토 AI 프로젝트에 대한 세부적인 논의가 활발하게 오가는 것을 많이 보지 못했습니다. 에이전트는 이러한 정서가 곪아 터진 예이지만, 그다지 유용하지도 않고 언론의 자유 등 약속된 자유를 충족시키지 못한다는 이유로 아무도 문제 삼지 않고 있습니다. 이는 장기적으로 볼 때 업계에 반드시 좋은 일은 아닙니다. 루나를 예로 들면, 라이브로 본 사람이라면 노래도 춤도 안 추고 그냥 빙빙 도는 아주 조잡한 애니메이션 캐릭터라고 생각할 수 있지만, 가격이 계속 올라가기 때문에 질문하지 않습니다. 그러자 다른 프로젝트 당사자들이 그걸 보고 '다들 그렇게 미쳤어? 그럼 내가 비슷한 걸 만들 테니 어차피 차이도 못 느끼겠지'라고 말하죠. 이전에는 서로 다른 케이스를 가진 밈의 체인 버전 사이에 션트가 있었지만, 이제는 에이전트 추측과 관련하여 동일한 에이전트 프레임워크 아래에 션트가 실제로 존재합니다. 기본적으로 트위터 포스팅을 주로 하는 에이전트들의 기능에 큰 차별화가 없기 때문에 기본적으로 코인 발행 테마에 많은 서브 스로우를 가지고 있습니다. 가장 큰 문제는 정서와 실제 기술 발전 사이의 불일치라고 생각합니다. 물론 이 문제는 오랫동안 지속될 것이지만, 이 두 가지가 어떤 단계로 넘어가는지를 어떻게 바라보느냐의 문제일 뿐입니다.

미래의 기회는 산업 측면에서 Max의 프레임워크로 돌아가 각 부문의 비용과 수요를 살펴볼 수 있다고 생각합니다. 예를 들어 AI 개발의 3대 요소는 컴퓨팅 파워, 데이터, 알고리즘인데, 동일한 리소스를 확보하는 데 드는 비용을 크게 줄일 수 있는지 여부가 수요의 주요 원천이 될 것입니다. 에이전트 관련 프로젝트의 경우 가상에서 현실로 이동하는 것이 중요하다고 생각합니다. 제 석사 논문은 가상 디지털 사람에 대한 연구인데, 연구 과정에서 웹 2.0 디지털 사람이이 IP가 서클에서 불이 터지는 형태의 짧은 비디오 네티즌과 매우 유사하다는 것을 발견했기 때문에 네티즌, 대변인, 아이돌, 호스트 등의 많은 IP 형 디지털 사람이 뒤 따르지만 PMF를 찾지 못해 많은 자원이 낭비되고 있다는 것을 알게되었습니다. 반대로 지난 2 년 동안 뉴스 미디어에서 가상 디지털 사람이 많이 보이지 않는 것을 볼 수 있지만 우리가 보는 것은 Meituan 및 Taobao와 같은 전자 상거래 플랫폼이 점점 더 많은 디지털 사람을 살고 있으며 매우 현실적이며 많은 사람들이 전혀 볼 수 없다는 것입니다. 이런 종류의 기능적 디지털 사람들은 실제로 실제 사람과 비교하여 PMF를 찾습니다. 즉, 비번이고 전원 코드가 될 수 있으며 장기적으로 비용이 매우 낮습니다. 이는 가상을 현실로 제거하는 방법에 대한 Crypto, AI 에이전트에 해당하며, 더 자연스러운 방향은 마지막 질문의 분류의 첫 번째 범주, 즉 AI가 Crypto에이 관점을 강화하여 개선의 효율성을 깊이 파고 들어 어떤 Crypto 프로젝트가 AI를 통합하는 가장 우아한 방법이 될 수 있는지 확인하고 제품의 경험을 실질적으로 개선 할 수 있다고 생각합니다. 예를 들어, 저는 이제 자연스럽게 AI를 사용하여 시장의 현재 자금 흐름을 분석하고 예측하는 체인의 솔버 계층에 대해 이야기하고 있는데, SOL 흐름에서 BASE로 또는 그 반대로 BNB로 더 많이, 자금의 배치 및 청산에 앞서 좋은 일을 할 수 있으므로 자산 흐름의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 최종 사용자에게 가져온 경험은이 제품이 정말 빠르고 저렴하며 다른 제품을 사용한 경험을 능가한다는 것입니다. 이는 산업적인 부분이지만, 이야기적인 측면에서는 특히 학술 포럼이 아닌 대중 언론에 나오는 비암호화 AI 세계의 진행 상황을 따라가는 것을 적극 추천하고 싶습니다. 이는 앞서 말씀드린 AI의 외생적 내러티브 특성에 대한 저의 요점으로 돌아갑니다. 최근 크립토가 잘 되고 AI가 잠시 잠잠해지면서 크립토 AI는 AI 에이전트파이 방식으로 완성되었지만, 향후 시장 환경이 변하거나 이런 방식의 AI 에이전트파이 성장 규모가 제한된다면 크립토는 다시 AI로 돌아가 주제를 찾아야 할지도 모릅니다. 제가 주목하고 있는 것은 딥페이크 등 윤리와 관련된 주제입니다. 이런 주제는 아직 깊이 파고들지 않은 것 같아요. 어떤 모델이나 기술 업데이트에 우선순위를 두지 않는 이유는 웹3.0 사람들이 잘 이해하지 못할 것 같고, 윤리는 감정적 경험을 공유하는 것에 가깝고, AI 윤리에 관해서는 크립토가 자연스럽게 개방적이고 투명하기 때문에 시작하기에 좋은 곳이라고 생각하기 때문이죠.

Alex: 좋아요, 여기에 몇 가지 생각을 덧붙이고 싶습니다. 방금 두 가지 주제에 대해 이야기했는데, 첫 번째 주제는 AI 에이전트인데 이 주제를 반복해야 하는 이유는 무엇인가요? 첫 번째는 AI 에이전트, 왜이 주제를 반복해야합니까? 최근에 많은 사람들이 저에게 이것에 대해 이야기했고, 많은 사람들이 Crypto 투자를하고있는 많은 사람들이 "AI 에이전트에 대해 어떻게 생각하십니까?"라고 묻습니다. 다음 큰 물결이라고 생각하세요?"라고 묻습니다. 물론 주된 이유는이 트랙의 프로젝트가 최근에 많이 올라 갔고 비교적 새로운 프로젝트이기 때문입니다. 지금까지의 우리의 관점은 실제로 두 선생님이 방금 말씀하신 것과 비슷하며, 주식 투기 주제와 마찬가지로 밈 트랙의 주제라고 생각하며 주제는 끊임없이 변화하고 있습니다. 반드시 비즈니스 모델의 획기적인 발전이 아니라 이제 이 주제가 시장의 열기에 대한 공통된 인식이라는 것입니다. 왜 그럴까요? 방금 Lydia가 말했듯이 Max를 포함하여 AI 에이전트는 비즈니스 모델 측면에서 새로운 제품을 제공하는 것이 아니라 기존 인터넷 세계에서 오랫동안 할 수있는 몇 가지 작업을 수행한다고 언급했기 때문입니다. 예를 들어 전체 인터넷을 검색하여 구매할 수있는 토큰을 추천 할 수 있으며 추천 이유는 무엇이며 한 시간에 한 메시지 또는 하루에 여러 메시지를 보낼 수 있습니다. 그런 다음 최근 유통 시장이 매우 뜨겁고 일부 토큰이 많이 올랐고, 우리는 그것이 매우 강력한 AI 지능형 투자 고문 인 것처럼 좋은 하나님 아, 그런 느낌이들 것이라고 느낍니다. 하지만 사실 이것은 상품으로 보면 마술이 아니라 이전에 할 수있는 일이 많다고 생각합니다. 사람들이 과대 광고하기 때문에 얼마 전에 우리가 매우 뜨거웠던 Desci 분산 형 과학 연구 나 정치인을 과대 광고하고 정치 장르를 과대 광고하는 다람쥐와 비슷하다고 생각합니다. 다만 이쪽에 대한 관심이라서 사람들이 과대 포장하는 것이지, 산업적인 측면에서 큰 혁신이라기보다는 아직 그런 개념은 아닌 것 같아요.

또 하나 아까 향후 1~2년의 내러티브를 말씀드렸는데, 사실 큰 내러티브가 있다고 생각해요. 올해 하반기를 포함해서 올해 상반기에 머스크와 샘 알트만 두 사람 모두 2025년까지 AGI, 이른바 일반 인공지능이 탄생할 것 같다고 언급했습니다. 오늘 샘 알트먼이 공개한 제품 계획에 따르면 2025년에는 오픈AI의 인공지능 에이전트 제품도 나올 예정이라고 합니다. 그 시점이 되면 2024년까지 일반 대중은 어떤 종류의 AGI 제품이 나올지 아직 완전히 준비되지 않았을 가능성이 매우 높다고 생각합니다. 실제로 현재 많은 사람들이 이 GPT 제품을 도구로 더 많이 사용하고 있기 때문입니다. 조판을 하거나, 기사를 작성하거나, 다이어그램을 만들 때 이 제품을 사용할 수 있습니다. 의사결정을 돕는 도구에 가깝고, 인간과 매우 유사한 지능적인 존재가 되지는 않았으며 아직 그런 순간을 맞이하지 못했습니다. 하지만 2025년이나 2026년에 그런 순간이 올 가능성이 매우 높다고 생각합니다. 그때가 되면 노동의 가치, 심지어 존재의 가치까지도 크게 영향을 받을 것입니다. 그래서 전 인류 차원의 경제적, 상업적 차원에서 이런 영향이 닥치면 AI에 대한 사람들의 관심과 위기감이 완전히 새로운 차원에 도달할 것이라고 생각합니다. 그 때, 그 파급력, 시장의 관심은 암호화폐 세계에서 AI에 많은 투기적 가치를 가져올 것입니다. 그렇기 때문에 장기적으로 워드코인 토큰의 상승 여력이 상당히 클 것이라고 생각했습니다. 워드코인이 해결하려고 하는 것은 우선 실제 사람과 소위 말하는 AI 지능체를 어떻게 식별할 것인가 하는 것을 해결하려고 하기 때문에, 지금은 AI 지능체가 그렇게 많이 돌아다니지 않는데 식별의 필요성이 뭐냐는 것처럼 이 부분이 크게 중요하지 않은 것 같습니다. 하지만 2025 년 이후에는 경험에 큰 위기가있을 것이라고 생각합니다. 사람들은 이 가치가 진짜 가치가 된 것 같다고 느낄 것입니다. 또한 수많은 인공지능의 등장으로 인건비가 매우 낮은 수준으로 떨어지고 많은 사람들이 실직하게 될 것이며, 특히 많은 사무직 일자리가 사라질 가능성이 있습니다. 그 때 워드 코인의 소위 보편적 보편 소득의 주요 초점, 모든 사람들에게 돈을주고 기본 생존 소득을 보장하기 위해이 점이 다시 많은 사람들이 가치 있다고 느낄 수있는 포인트가 될 것입니다. 그래서 이 이야기는 앞으로 1~2년 안에 대중적으로 영향력을 발휘할 수 있는 중요한 지점이 될 수 있다고 생각합니다.

관심해야 할 암호화폐 AI 프로젝트

Alex: 좀 더 구체적인 주제에 대해 이야기해 보겠습니다. 우리 채널을 팔로우하는 많은 사람들이 실제로 암호화폐 투자자인데, 그들이 궁금해하는 한 가지 질문은 두 게스트가 가장 주목할 만한 AI 프로젝트 한두 개를 꼽는다면 어떤 것을 추천하시겠습니까? 추천하는 이유와 해당 프로젝트가 직면할 수 있는 잠재적 위험은 무엇이라고 생각하는지 말씀해 주세요.

Lydia: 가장 먼저 떠오르는 것은 방금 전 최고가에 근접하고 있고 오늘 최고치를 경신할 수도 있는 Bittensor입니다. 오늘은 기술 아키텍처와 특정 토큰 이코노미가 아닌 세 가지 측면에 대해 이야기하겠습니다. 사실 이 팀, 이 프로젝트의 가장 인상적인 점은 매우 수준 높은 내러티브를 가지고 있다는 것입니다. 이 부분은 계속 언급되는 부분이라고 생각하지만, 실제로 많은 사람들이 그 중요성을 제대로 파악하지 못하고 있습니다. 저는 유튜브에 올라온 비텐서의 동영상은 물론 커뮤니티와 소셜 미디어에 올린 글도 많이 봤어요. 특히 개발자들에게 매우 친근하고 진지하면서도 야심찬 이미지를 주는 팀입니다. 사슴처럼 순진한 눈빛으로 '내가 대단한 일을 할 테니 응원해줄래요'라고 말하는 것 같은 느낌이 듭니다. 많은 개발자가 거절하기 어려운 유혹이죠. 그리고 팀의 핵심 멤버 중 몇몇이 자유 시장과 신자유주의에 대한 하이에크의 견해를 팬이라고 할 수 있는데, 그들은 많은 동영상에서 인용하고 있으며, 자체 토큰 경제 설계와 자원 배치 과정에서 이러한 종류의 다소 실험적인 접근 방식을 의식적으로 차용할 것입니다. 이는 자본 시장과 신자유주의에 관심이 있는 투자자들에게 어필할 수 있습니다. 그리고 이러한 인상을 강화하기 위해 라이브 스트리밍, 다큐멘터리, 오프라인 모임 등 다양한 활동을 하고 있습니다. 이 팀의 이미지와 함께 단기간에 그들이 하고 있는 일을 조작할 방법이 없다는 점, 그리고 바람의 정점에 있다는 점 때문에 저는 비트센서에 대해 트위터를 하는 유명 기관 연구자나 투자자, 비트센서 생태계에 합류했음을 대대적으로 발표하는 경험 많은 AI 또는 웹3 개발자를 포함해 매우 수준 높은 팬이 많다는 것을 느꼈습니다. 비트센서의 모든 오프라인 모임은 마치 전도하듯 새로운 팬들을 불러 모을 것이고, 이는 가격에도 반영될 것입니다. 이것이 첫 번째 내러티브 파워입니다.

두 번째는 조금 더 현실적인 것은 제도적 채택이 아닐까 싶습니다. 그레이스케일은 올해 7월 탈중앙화 AI 펀드의 출시를 발표했습니다. 당시 첫 번째 프로젝트에는 타오, 필, 니어, 렌더 등이 포함되었습니다. 하지만 당시 타오의 비중은 3% 정도로 매우 낮았습니다. 당시에는 조금 이상하다고 생각했지만 곧 한 달도 채 되지 않아 타오에 대한 별도의 트러스트를 발표했습니다. 지난달 그레이스케일의 모회사는 비텐서 생태계 개발에 집중하기 위해 별도의 자회사 유마를 설립했고, 그레이스케일 모회사의 설립자이자 CEO가 타오 생태계 자회사의 CEO를 겸임하고 있는데, 이는 그레이스케일은 물론 다른 대형 기관 보유 기업들에게도 전례가 없는 거래라고 생각합니다. 그레이 타오와 다른 대형 기관의 입장에서는 매우 전례 없는 대우라고 생각합니다. 그리고 타오는 너무 젊어서 많은 사람들이 2023년까지 출시되지 않을 것이라는 사실을 모르기 때문에 매우 다른 입장을 취하고 있습니다.

세 번째 요점은 이 프로젝트가 엄청난 FUD를 겪었지만 활력을 보였다는 점입니다. 이는 갑자기 등장했다가 불발로 끝나는 현재의 많은 AI 프로젝트와는 다릅니다. 3월에 트위터에서 비트센서에 대해 서브넷, 토큰 이코노미, 팀 등 여러 가지 이유로 많은 FUD가 있었던 것으로 기억합니다. 3월부터 7~8월까지 가격이 계속 내려가서 기본적으로 3분의 2 정도 하락한 200달러 정도까지 내려갔던 것 같아요. 하지만 인공지능 에이전트가 등장하기 전인 9월에 가격이 빠르게 반등했고 더 이상 하락하지 않았습니다. 이 과정을 통해 이 프로젝트가 살아 있고 개발 마인드를 가지고 있다는 것을 알 수 있습니다. 현재 비텐서 서브넷이 어떤 일을 하고 있는지 살펴보면 3월에 보셨던 것과는 매우 다르다는 것을 알 수 있습니다. 일부 연구자들은 비트센서 생태계에서 다양한 서브넷을 배포하기도 했고, 실제로 이미 인공지능 생태계의 형태를 갖추고 있습니다. 타오는 기본적으로 생태계에서 다양한 토큰 패키지의 최종 조합이 될 수 있기 때문에 저는 이 프로젝트에 더 많은 관심을 가지고 있습니다. 또한 각 서브넷은 실제로 별도의 프로젝트입니다. 타오의 열렬하고 충성스러운 팬들은 기본적으로 모든 AI 프로젝트가 타오의 생태계에 통합되어 타오를 중개 토큰으로 사용하여 통합된 방식으로 파견될 수 있다고 느낄 것입니다. 따라서 더 완벽한 생태계가 될 것이며, 제거 메커니즘이 있습니다. 예를 들어 최근 에이전트가 인기가 높으면 에이전트 영역에서 더 경쟁력 있는 프로젝트가 더 많이 참여하여 토큰 캡처와 토큰 배출 영역에서 약했던 프로젝트가 탈락할 수 있습니다. 이는 오래된 물을 새로운 물로 교체하는 또 다른 과정입니다.

Alex: 좋아요, 맥스도 참여할 수 있습니다. Max의 가장 큰 초점도 비텐서라면, 당신의 관점에 대해 이야기해도 괜찮습니다.

Max: 비텐서에 대해 진지하게 이야기한다면 한 에피소드 전체를 할 수 있을 것 같아요. 저도 비텐서에 대한 연구 기사를 쓴 적이 있고, 리디아도 몇 편 썼던 것으로 기억합니다. 저는 확실히 비텐서에 대해 가장 우려하고 있지만, 리디아가 방금 언급하지 않은 위험에 대한 몇 가지 사항을 추가할 수 있습니다. 우선 제가 비텐서에 집중하는 이유는 방금 말씀드린 것처럼 크립토와 크립토 AI의 주요 기능은 인센티브 메커니즘, 즉 이 인센티브 메커니즘을 사용하여 다양한 제품을 만들고 탈중앙화되고 투명하며 개방적인 방식으로 할 수 있기 때문입니다. 따라서 비텐서는 매우 간단합니다. 오늘 이 포트폴리오를 설정하고 좋은 인센티브 메커니즘을 만들겠다는 것입니다. 저는 이 인센티브 메커니즘을 잘 수행하기만 하면 됩니다. 암호화폐, 이 기능은 훌륭합니다. 이 기능만 잘 만들면 분명히 성공적인 개발이 될 것입니다. 인센티브가 잘 작동하기만 하면 자연스럽게 더 나쁜 모델은 메인 네트워크에서 제외되거나 더 새롭고 더 강력한 서브넷 또는 더 강력한 컴퓨터 모델이 승격되어 더 많은 인센티브를 받게 될 것입니다. 따라서 지금 하고 있는 일은 실제로 이러한 인센티브 메커니즘을 구축하는 것이며, 향후 5년, 10년, 20년 동안 유마 컨센서스, 합의 메커니즘, 메인 비텐서 네트워크가 이 탈중앙화된 AI 생태계를 계속 발전시킬 수 있도록 할 수 있습니다. 이는 최초의 시도라는 점에서 매우 특별한 점입니다. 토큰노믹스는 비트코인 발행 방식을 기반으로 하고 있으며, 총 2,100만 개에 달합니다. 리디아는 또한 팀이 매우 똑똑하고 거의 모든 유튜브 동영상이 매우 기술적이므로 기본 지식이 없으면 이해할 수 없다고 언급했습니다. 하루 종일 토큰 가격에 대해 이야기하는 것이 아니라, 직면한 모든 문제를 진지하게 제기하고 해결하라고 말합니다. 올해나 작년, 얼마 전에 메인 네트워크가 해킹당했을 때 바로 2~3일 만에 원인을 찾아내서 모두 해결했던 기억이 납니다. 저는 그것이 매우 강력하다고 생각합니다.

비트센서의 장점에 대해 이야기한 다음에는 위험성에 대해 조금 이야기하고 싶습니다. 첫 번째는 비트코인의 토큰노믹스를 염두에 두고 만들어졌기 때문에 현재 발행량이 20~30% 정도로 굉장히 많아서 하루에 많은 토큰을 발행하고 있기 때문에 토큰의 가치가 계속 희석되고 있지만 지금처럼 시장 심리가 높은 상황에서는 가격이 움직인다는 것을 느끼지 못할 수도 있다는 점입니다. 두 번째는 비트센서가 탈중앙화 생태계를 지향하고 있지만, 실제로 메인 네트워크는 비트센서 개발팀인 오픈텐서 재단에서 통제하고 있다는 점입니다. 그래서 실제로는 그들이 메인 네트워크의 통제권을 가지고 있지만, 앞으로는 지분 증명 형태로 토큰을 스테이킹하는 사람들에게 메인 네트워크의 통제권을 분배하고 그들이 커뮤니티나 생태계를 관리하도록 할 계획이라고 합니다. 하지만 현재 비텐서는 탈중앙화된 생태계를 지향하지만, 실제로는 매우 중앙화된 프로젝트입니다. 제가 언급하고 싶은 두 가지 큰 위험은 바로 이 두 가지이며, 비트센서는 매우 매력적인 프로젝트입니다. 비트센서는 매우 흥미로운 프로젝트입니다. 비트센서에 들어가면 배울 것이 많다는 것을 깨닫게 되고, 현재 50~60개의 서브넷이 있으며, 각 서브넷은 각기 다른 일을 하고 있습니다. 딥페이크 탐지 기능을 강화하는 사람, LLM 모델을 최적화하는 사람, 탈중앙화된 리소스, 탈중앙화된 연산, 탈중앙화된 데이터 등을 연구하는 사람들도 있습니다.

비텐서 외에도 기대하거나 따라야 할 흥미로운 것들이 몇 가지 더 있다고 생각합니다. 예를 들어, Vana는 탈중앙화 데이터를 다루고 있습니다. 그들은 앞으로 점점 더 많은 데이터가 LLM 학습에 사용됨에 따라 진본 데이터가 점점 더 귀중해질 것이라고 믿습니다. 따라서 바나 같은 회사는 토큰 인센티브 모델을 자체 데이터 관리를 위한 인센티브로 사용할 수 있습니다. 앞으로 다른 AI 애플리케이션이 이 데이터를 사용하려면 바나에 수수료를 지불해야 할 것입니다. 그리고 아키텍처 측면에 좀 더 집중하여 AI 컴퓨터를 만드는 Arweave도 기대할 만한 업체입니다. 체인 추상화를 하는 Nier도 있으며, 인큐베이터 프로그램을 통해 다양한 AI 애플리케이션을 육성하고 있습니다. 기대할 만한 가치가 있는 몇 가지 프로젝트를 여러분과 공유하고자 합니다.

암호화 AI 프로젝트를 위한 평가 전략

Alex: 구체적인 프로젝트에 대해 이야기한 다음에는 투자에 대해 저희가 배운 몇 가지 인사이트나 방법론에 대해 이야기해 보겠습니다. 또는 방법론. 두 분 모두 자신이 본 AI 프로젝트와 그 프로젝트에 대해 낙관적인 논리를 언급하셨습니다. 이러한 사고방식을 추상화한다면, 암호화폐 AI 프로젝트를 조사하고 선택할 때 가장 중요하게 생각하는 측면은 무엇인가요? 또는 프로젝트에 투자할지 여부를 결정할 때 핵심적인 요소는 무엇인가요? 3~5개의 목록을 작성한다면 어떤 것들이 있을까요?

Max: 제가 직접 조사하고 분석할 때는 크게 다섯 가지 구조가 있습니다. 첫 번째는 창업자, 투자한 VC, 커뮤니티 등 프로젝트를 직접 구축한 사람들의 그룹인 팀입니다. 두 번째는 실제 제품입니다. 두 번째는 실제 제품, 즉 출시하는 제품입니다. 그리고 수익성, 향후 전망, 토큰 경제 모델이 있습니다. 제가 이 다섯 가지에서 가장 중요하게 보는 것은 팀입니다. 암호화폐 프로젝트에 투자하는 것은 기본적으로 스타트업에 투자하는 것이라고 생각합니다. 그렇다면 스타트업에서 가장 중요한 것은 무엇일까요? 바로 스타트업을 만드는 팀, 즉 제품입니다. 팀이 얼마나 좋은지에 따라 제품이 제품 시장 적합성을 달성할 수 있는지, 수익을 낼 수 있는지, 로드맵을 지속할 수 있는지, 다시 가치를 창출할 수 있는지 여부가 결정됩니다. 그래서 저는 크립토 AI 프로젝트를 볼 때 가장 먼저 그 프로젝트를 만든 팀의 창립자가 누구인지 알아보는 것입니다. 설립자를 찾은 후에는 프로젝트에 투자한 사람과 VC가 누구인지 알아보기 위해 검색을 확장합니다. 멀티코인이나 잘 알려진 VC 프로젝트라면 투자할 때 어느 정도 조사를 했을 테니 배후에 있는 투자자의 VC를 참고할 수도 있고, 커뮤니티도 그 중 하나인데, 팀 내에서 프로젝트를 지지하는 커뮤니티가 하루 종일 코인 가격에 대해 이야기하는지, 정말 프로젝트의 미래에 대해 이야기하는지, 어떤 어려움이 있는지, 어떻게 해결할 수 있는지 등 다양한 이야기를 나눕니다. 해결 방법. 사실 이것은 매우 양극화되어 있습니다. 커뮤니티를 관찰하면 사람들이 토큰이 오르기만 하면 그만인 프로젝트인지, 아니면 정말 프로젝트를 계획하고 커뮤니티에 참여하여 적극적으로 토론하고 문제를 해결하고 더 나은 제품을 만들고 싶어하는 프로젝트인지 알 수 있습니다. 장기적으로 머물러 있는지, 아니면 그저 투기만 하고 토큰이 오르기만 기다렸다가 사라지는 것인지요. 그래서 저는 크립토 AI, 탈중앙 금융 등 모든 암호화폐 프로젝트에 투자할 때 가장 중요한 요소 중 하나가 팀이라고 생각합니다. 가장 중요한 것은 그 팀이 능력이 있는지, 그 팀의 배후에 있는 커뮤니티와 VC는 누구인지, 그들의 평판은 어떤지, 그들이 어떤 관점을 가지고 팀에 참여하고 있는지입니다.

Lydia: 저는 팀을 가장 먼저 보고, 팀은 주로 내러티브와 일을 해낼 수 있는 능력이 중요하다는 점에서 Max와 거의 같은 입장입니다. 비텐서는 방금 최고의 내러티브 역량을 갖추고 있다고 언급했습니다. 또 하나는 버추얼 프로토콜로, 토큰인 $VIRTUAL이 시가총액 100위권에 진입했고 2주 만에 4배나 올랐는데, 이 프로젝트는 사실 아주 일찍 제 관심을 끌었고, 동남아시아 게임 연합으로 시작해서 이 사이클에서 AI 회사로 변신했고, 처음에 제가 본 관련 영상은 그들이 출시한 작은 게임으로, AI를 작동시킬 수 있다는 것이었습니다. 제가 처음 본 영상은 AI를 통해 마리오를 계속 달리게 할 수 있는 작은 게임을 출시한 것이었습니다. 그래서 무한한 게임 메커니즘을 구현하고 있었죠. 유한 게임과 무한 게임이라는 유명한 책이 있는데, 당시에는 이 게임이 흥미로웠어요. 약 두 달 후에 에이전트 플랫폼을 출시했습니다. 제가 생각하는 팀에 대한 미학, 즉 아이디어가 있어야 하고 실행할 수 있어야 하는 팀과 잘 맞아떨어졌죠. 이러한 팀의 특성은 프로젝트를 매우 유기적이고 생동감 있게 보이게 할 수 있습니다. 몇 가지 다른 예를 들자면, 제가 아는 한 로닌과 펜들은 암호화폐 업계에서 최고의 팀이라고 생각합니다. 따라서 좋은 팀이라면 게임, 디파이, AI 등 어떤 방향이든 내러티브를 포착할 수 있는 예리한 능력을 갖추고 있어야 하며, 전환할 때가 되면 가장 강점이 있는 방향을 찾아서 끝까지 따라갈 수 있어야 합니다.

투자가 수반되는 프로젝트이기 때문에 토큰이 이 프로젝트에서 어떤 의미를 갖는지 확실히 살펴볼 것입니다. 이것은 또한 팀이 깊이 파헤친 측면 중 하나입니다. 즉, 팀이 Crypto에 대해 충분히 깊이 이해하고 있는지, 그리고 성장을 위해 또는 프로젝트 메커니즘 자체에서 리소스 배포 작업을 수행하기 위해 Crypto이 속성을 더 잘 활용할 수 있는지 여부를 알고 있는지 여부입니다. 비텐서 탐사는 더 최첨단이며, 맥스도 많은 투자자의 눈에 인플레이션이 위험이나 문제가 될 수 있다고 말했습니다. 그러나 수십, 미래 또는 수천 개 이상의 거대한 생태계의 하위 네트워크를 지원해야한다고 생각하면 일일 배출량이 많지 않아 인센티브에서 플레이하기가 매우 어렵습니다. 아마도 자유 시장에 대한 팀의 이해에 대한 탐구라고 생각합니다. 그렇다면 가상 토큰이 더 실용적입니다. 가상 토큰은 플랫폼 코인에 해당하며, AI 에이전트에 대한 투기나 투자에 참여하려면 이 토큰을 구매해야 합니다. 하지만 이 두 가지의 공통점은 첫날부터 실용성이 있었다는 것입니다. 크립토 AI의 이야기는 거짓일 수 있지만, 이 토큰은 실용적인 방식으로 이루어져야 한다고 생각합니다.

또 다른 요점은 좀 더 유연할 수 있는데, 저는 프로젝트의 브랜드, 문화, 커뮤니티를 살펴보고 괜찮은지 살펴볼 것입니다. 딱히 통일된 기준은 없지만, 어떤 크립토 AI 프로젝트가 다른 프로젝트보다 무언가를 더 잘할 수 있다고 하면 그다지 멋지지 않다는 막연한 생각이 듭니다. 더 멋진 프로젝트는 "나는 너무 달라서 아무도 나와 경쟁할 수 없다"는 점을 강조할 것입니다. 저를 좋아하거나 저를 인정한다면 자연스럽게 제 커뮤니티로 오게 될 것입니다."라고 강조하는 것이죠. 제 말이 바로 그 말입니다.

Alex: 알겠습니다. 저도 약간의 관점을 덧붙이자면, 크립토 AI나 웹3.0 분야의 새로운 트랙을 연구하면서 주기적으로 판단을 내릴 것 같아요. 방금 리디아가 산업의 발전 곡선, 주요 혁신 프로젝트, 예를 들어 디파이를 포함한 혁신적인 프로젝트를 트랙의 관점에서 보면 처음 나왔을 때 단기적으로 지나친 낙관론을 경험하고 거품이 터진 후 장기적으로 지나친 비관론을 경험했을 것입니다. 우리가 투자하고자 하는 트랙이 매우 전망이 좋고 잠재력이 크더라도 단기 과잉 낙관 단계에 있는지, 장기 과잉 비관 단계에 있는지 몸으로 판단해야 한다고 생각해요. 이 트랙의 사업 가치가 정말 명확하다면 장기 비관적 단계에서 벗어날 것입니다. 따라서 장기 투자자들에게는 전체 시장이 이 트랙에 대해 장기적으로 지나치게 비관적인 단계에 있을 때가 참여하기 가장 좋은 시기라고 생각합니다. 예를 들어 2023년에 디파이의 프로젝트나 이런 종류의 고품질 L1 프로젝트를 매수할 수 있다고 가정해 보겠습니다. DeFi는 이번 라운드에서 특별히 크지는 않지만 최근 증가는 괜찮지 만 이런 종류의 프로젝트를 구매하면 비즈니스 가치를 깊이 이해하고 있기 때문에 무거운 위치에서 구매할 수 있고 감히 오랫동안 보유 할 수 있으며 비즈니스 변화가 가격 변화만큼 크지 않을 것이기 때문에 매일 가격을 볼 필요가 없습니다.

AI도 그런 모델이 될 수 있다고 생각합니다. 크립토 AI는 이제 첫 번째 라운드이고 2024년에 정말 올라갈 것이기 때문에 지금은 단기적으로 지나치게 낙관적으로 발전하는 단계에 있다고 생각합니다. 아직 정점에 도달하지 못했을 수도 있지만, 베어마켓이 오면 대부분의 프로젝트, 특히 1라운드 첫해의 프로젝트는 지난 라운드의 디파이, 지난 라운드의 게임파이처럼 90%, 심지어 95% 이상 하락하는 경향이 있다는 것을 우리는 알고 있습니다. 하지만 AI의 발전은 게임파이와 같지 않을 수 있다고 생각하며, 폰지 속성이 강한 게임파이보다는 장기적인 생명력이 더 길 것이라고 생각합니다. 따라서 장기적인 투자 기회의 관점에서 볼 때 이번 약세장의 거품이 꺼지고 나면 대부분의 AI 프로젝트는 95% 이상 하락할 것이라고 생각합니다. 물론 타오가 지금 700에서 70으로 떨어질 수 있다는 것이 아니라 2000까지 올랐다가 다시 200 또는 100 위안으로 떨어질 수 있으며, 그 때가 좋은 기회가 될 수 있다고 생각합니다.

일반적인 AI 도구 공유

Alex: 주제 한 가지로 마무리하겠습니다. 이 주제는 반드시 Web3와 관련이 없을 수도 있습니다. 오늘은 AI에 대해 이야기하고 있는데, 두 분 모두 일상 생활에서 많은 AI 도구를 사용하고 계실 것 같습니다. 일상 생활이나 업무에서 어떤 도구를 사용하시나요? 어떤 도구를 어떻게 사용하며 어떤 역할을 하나요?

Lydia: 제가 가장 많이 사용하는 것 중 하나는 GPT인데, 두 가지 방식으로 사용합니다. 하나는 특별히 실용적인 것과는 상관없고 영어를 연습하는 데 도움이 될 뿐입니다. 제가 하고 싶은 말을 하면 그걸 표현할 수 있는 10가지 방법을 찾아주는데 매우 유용하다고 생각해요. 다른 하나는 제가 GPT와 대화하는 것을 좋아하기 때문에 저의 카운슬러가 되어주는 것입니다. GPT가 처음 나왔을 때 많은 사람들이 이런저런 이야기를 나누는 챗봇으로 취급했지만, 저는 여전히 그렇게 하고 있고, 채팅을 자주 하다 보니 이제는 GPT가 저를 아주 잘 알고 있습니다. 이제는 아주 간단한 질문만 하면 제가 이전에 말한 내용을 바탕으로 문제의 주요 원인이 무엇인지 추측할 수 있습니다. 특히 심리적으로 안정감을 주는 효과가 컸던 것 같아요. 두 번째 도구는 주로 검색에 사용되는 당혹감입니다. 검색 기능이 매우 뛰어나고 다양한 웹 페이지의 리소스, 특히 영어로 된 리소스가 매우 포괄적입니다. 관심 있는 프로젝트가 보이지만 백서를 읽을 시간이 없다면 우선 그 프로젝트에 대해, 즉 토큰노믹스의 설계 측면에서 A 프로젝트와 B 프로젝트의 차이점이나 VE 메커니즘에 어떤 차이가 있는지 직접 물어보게 되죠. 이런 종류의 질문을 입력하면 답을 찾아줍니다. 그리고 소스 페이지를 표시해주기 때문에 잘 이해가 안 되면 클릭해서 참조한 페이지를 읽을 수 있어 지식 요약의 효율성이 높아집니다. 세 번째는 예전에 알렉스에게 추천한 적이 있는 Beanbag이라는 플러그인인데요, 주로 유튜브 동영상을 볼 때 사용하는데 페이지 오른쪽에 타임라인을 요약해줘서 가장 듣고 싶은 부분을 쉽게 클릭해서 들을 수 있습니다. 제가 자주 사용하는 세 가지 도구입니다.

Max: 저는 ChatGPT를 많이 사용하는데, 지식 흡수 도구로서 ChatGPT는 저에게 훌륭한 도구입니다. 기사를 읽거나 팟캐스트를 들을 때는 대부분 ChatGPT가 요약해 주는 것 같아서 전체를 다 듣지만, 직접 듣고 싶은 작은 세부 사항이 있을 때가 있습니다. 하지만 매우 중요하다고 생각하지만 들을 시간이 없을 때는 20페이지 분량의 PDF를 게시하고 ChatGPT에 요약해 달라고 요청합니다. 정보를 수집하고 정리하는 데 매우 유용한 도구라고 생각합니다. 또한 저는 주로 유튜브 촬영과 리서치 보고서를 작성하기 때문에 제가 작성한 글은 저만의 스타일이 있어야 AI가 변경 후에도 저와 너무 비슷하게 느껴지지 않는다고 생각하기 때문에 텍스트 출력은 ChatGPT에 변경 요청을 자주 하지 않습니다. 하지만 이미지 출력의 경우 다양한 장면에 따라 이미지를 출력할 수 있도록 ChatGPT에 도움을 요청합니다. 이렇게 하면 영화나 연구 논문의 표지를 다시 디자인하기 위해 디자이너를 찾을 필요가 없습니다. 이 두 가지가 주요 기능이라고 생각합니다. 앞으로는 제가 직접 투자 리서치 프레임워크를 입력하면 인공지능 에이전트처럼 리서치 보고서를 대신 작성해주고 서로 토론하는 기능도 추가할 계획인데, 아직 연구 중입니다.

Alex: 네, 저는 GPT를 가장 많이 사용하는데, 두 가지 이유에서 좋은 것 같고, 하나는 저만의 TG 채널이 있는데, 기본적으로 웹3에서 매주 3~4개의 주간 투자 메모를 업데이트하고 그 중 한 주에 중요하다고 생각되는 것들을 이야기할 것입니다. 기본적으로 Web3에 대한 투자 메모를 매주 3~4개씩 업데이트하고, 이번 주에 더 중요하다고 생각되는 뉴스와 이에 대한 제 생각을 이야기할 것입니다. 한 번에 열두 개 정도의 이야기를 할 수 있는 매우 긴 채널입니다. 각 이야기 제목 앞에 작은 아이콘을 넣어 더 풍성해 보이도록 하고 싶습니다. 매번 이 작업을 요청할 것이므로 매일 이 기능을 사용할 것입니다. 또 한 가지 유용한 점은 책을 읽다 보면 더 깊이 생각해보고 싶은 개념을 자주 접하게 된다는 점입니다. 예를 들어 얼마 전에 미국의 차기 부통령으로 지명된 JD 밴스(JD Vance)의 자서전 '힐빌리 애가'를 읽었는데, 이 책에는 미국의 종교와 관련된 용어가 많이 나옵니다. 읽을 때는 나와는 별 상관이 없을 것 같기도 하고, 관심은 있지만 찾아보기 귀찮아서 그냥 무시하고 넘겼어요. 신복음주의나 세속주의와 비슷하다고 가정해 봅시다. 이제 GPT를 사용하면 세속주의가 무엇인지, 신복음주의가 무엇인지 물어보기만 하면 이 두 개념이 무엇인지, 어디서 유래했는지, 근대에서 현대에 이르기까지 개념이 어떻게 변했는지 매우 완벽하게 알려줍니다. 마치 하루 24시간 여러분과 함께 일하는 매우 지식이 풍부하고 인내심 있는 선생님과 같다고 생각합니다. 학습할 때는 교육 자료를 무제한으로 이용할 수 있습니다. 게다가 P2P이고 모든 사람의 문제가 다르기 때문에 교육에서 GPT의 미래 잠재력은 무한하다고 생각합니다. 앞으로 GPT가 더 많은 아바타를 추가할 수 있고 가상 공간의 상호 작용을 통해 큰 교실에 있는 선생님들의 역할이 정말 사라질 것이라고 생각해요. 아마도 사람들은 가상의 인간 선생님과 더 많이 상호작용할 것이고, 그들의 인내심과 수천 명을 교육하는 방식은 오늘날의 선생님들과는 정말 비교할 수 없을 것입니다. 리디아가 언급한 또 다른 것은 난해성 검색입니다. 저는 퍼플렉서티를 사용한 이후로 오랫동안 바이두나 구글 검색을 사용하지 않았던 기억이 납니다. 다양한 정보를 읽을 수 있고 출처를 통해 매우 정확한 답을 얻을 수 있기 때문이죠. 그래서 지금 퍼플렉서티 멤버십을 결제하기 시작했습니다. 오늘 현재 검색의 거인인 구글과 그 CEO인 피차이가 내년에 구글 검색이 AI 중심 접근 방식으로 매우 크게 바뀔 것이라는 이야기를 읽었습니다. 그는 사람들이 이러한 변화의 영향을 온전히 느낄 것이라고 말했습니다. 저는 검색의 미래가 AI 중심의 방향으로 전환될 것이라고 믿습니다. 따라서 향후 AI 도구의 사용은 20년 전 사람들이 컴퓨터를 완전히 사용할 수 있게 된 것과 같은 생산성 향상 효과를 가져올 것이라고 생각합니다.

오늘 매우 흥미롭고 다양하며 심도 있는 생각을 공유해 주셔서 감사합니다. 새로운 프로그램에서 다시 한 번 여러분을 초대할 수 있기를 바랍니다.