암호화폐 공간에서 AI 에이전트의 개발 궤적

GOAT가 등장하기 전에 이 사이클에서 가장 인기 있는 부문은 강력한 포괄성을 특징으로 하는 밈 코인이었습니다. 동물원의 하마 무뎅부터 도지 오너가 새로 입양한 네이로, 인터넷 토종 밈 팝캣까지 '모든 것이 밈이 될 수 있다'는 트렌드를 보여줬다.

Cryptocurrency + AI, Seeking PMF

암호화폐+AI, PMF를 추구하다

PMF (Product Market Fit) is the degree of alignment between a product and market demand. It means that the product must meet market needs. Before starting a venture, entrepreneurs should confirm market conditions, understand what type of customers to target, and clarify the current market environment in the sector before product development.

PMF(Product Market Fit)는 제품과 시장 수요가 일치하는 정도를 말합니다. 이는 제품이 시장 요구를 충족해야 함을 의미합니다. 벤처를 시작하기 전에 기업가는 시장 상황을 확인하고, 어떤 유형의 고객을 타겟팅할지 이해하고, 제품 개발에 앞서 해당 부문의 현재 시장 환경을 명확히 해야 합니다.

This concept is applicable to avoid creating products/services that feel good to them but do not resonate with the market. It is also relevant in the cryptocurrency market, where project teams should understand the needs of crypto players to develop products, rather than piling up technology that is disconnected from the market.

이 개념은 자신에게는 좋다고 느껴지지만 시장에 반향을 일으키지 않는 제품/서비스를 만드는 것을 피하는 데 적용할 수 있습니다. 이는 암호화폐 시장과도 관련이 있는데, 프로젝트 팀은 시장과 단절된 기술을 쌓기보다는 제품 개발을 위해 암호화폐 플레이어의 요구 사항을 이해해야 합니다.

In the past, Crypto AI has often been bundled with DePIN, narrating the use of decentralized data from Crypto to train AI, thereby avoiding reliance on a single entity’s control, such as computing power and data. Data providers can then share the benefits brought by AI.

과거에는 Crypto AI가 DePIN과 함께 번들로 제공되는 경우가 많았으며, 이를 통해 Crypto의 분산형 데이터를 사용하여 AI를 교육함으로써 컴퓨팅 성능 및 데이터와 같은 단일 엔터티의 제어에 의존하지 않도록 설명했습니다. 그러면 데이터 제공자는 AI가 제공하는 이점을 공유할 수 있습니다.

According to the above logic, it is more like Crypto empowering AI. Besides tokenizing and distributing benefits to computing power providers, it is difficult for AI to onboard more new users. One could also say that this model is not very successful in terms of PMF.

위의 논리에 따르면 이는 AI에 힘을 실어주는 암호화폐에 가깝습니다. 컴퓨팅 전력 제공업체에 혜택을 토큰화하고 배포하는 것 외에도 AI가 더 많은 신규 사용자를 확보하는 것은 어렵습니다. 또한 이 모델은 PMF 측면에서 그리 성공적이지 않다고 말할 수도 있습니다.

The emergence of AI Agents seems more like an application end. In contrast, DePIN + AI serves as infrastructure, and clearly, applications are simpler and easier to understand, possessing a better ability to attract users, thus having a better PMF than DePIN + AI.

AI 에이전트의 출현은 애플리케이션 종료에 가깝습니다. 이에 비해 DePIN + AI는 인프라 역할을 하며, 분명히 애플리케이션이 더 간단하고 이해하기 쉬우며 사용자 유치 능력이 더 뛰어나 DePIN + AI보다 더 나은 PMF를 갖습니다.

First, it received sponsorship from A16 Z founder Marc Andreessen (the PMF theory was also proposed by him), leading to the creation of GOAT from a conversation between two AIs, marking the first shot for AI Agents. Now, both ai16 z and Virtual have their respective strengths and weaknesses. What is the development trajectory of AI Agents in the crypto space? What stage are they currently in? Where will they go in the future? Let WOO X Research take you through it.

먼저 A16 Z 창립자 Marc Andreessen(PMF 이론도 그가 제안함)의 후원을 받아 두 AI 간의 대화를 통해 GOAT가 생성되어 AI 에이전트의 첫 번째 샷이 되었습니다. 이제 ai16 z와 Virtual은 각각의 강점과 약점을 가지고 있습니다. 암호화폐 분야에서 AI 에이전트의 개발 궤적은 무엇입니까? 그들은 현재 어떤 단계에 있나요? 그들은 앞으로 어디로 갈 것인가? WOO X Research가 이를 안내해 드립니다.

Stage One: Meme Kickoff

1단계: 밈 시작

Before the emergence of GOAT, the hottest sector in this cycle was meme coins, characterized by strong inclusivity. From the hippopotamus MOODENG from the zoo to the newly adopted Neiro by the DOGE owner, and the internet-native meme Popcat, it showcased the trend of "everything can be a meme." Beneath this seemingly nonsensical narrative, it actually provided fertile ground for the growth of AI Agents.

GOAT가 등장하기 전에 이 사이클에서 가장 인기 있는 부문은 강력한 포괄성을 특징으로 하는 밈 코인이었습니다. 동물원의 하마 무뎅부터 도지 오너가 새로 입양한 네이로, 인터넷 토종 밈 팝캣까지 '모든 것이 밈이 될 수 있다'는 트렌드를 보여줬다. 무의미해 보이는 이 이야기 이면에는 실제로 AI 에이전트의 성장을 위한 비옥한 기반이 제공되었습니다.

GOAT is a meme coin generated from a conversation between two AIs, marking the first time AI achieved its goals through cryptocurrency and the internet, learning from human behavior. Only meme coins can carry such highly experimental projects. Meanwhile, similar concept coins have sprung up like mushrooms after rain, but most functionalities remain limited to automatic posting and replying on Twitter, with no practical applications. At this time, AI Agent coins are often referred to as AI + Meme.

GOAT는 두 AI 간의 대화에서 생성된 밈 코인으로, AI가 인간 행동을 학습하여 암호화폐와 인터넷을 통해 처음으로 목표를 달성한 것을 의미합니다. 오직 밈 코인만이 고도로 실험적인 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 한편 비슷한 컨셉의 코인들이 비 온 뒤 버섯처럼 생겨났지만, 대부분의 기능은 여전히 ​​트위터 자동 게시와 답글에만 국한되어 있어 실질적인 적용 사례는 없습니다. 이때 AI Agent 코인을 AI + Meme이라고 부르기도 합니다.

Representative projects:

대표 프로젝트:

People gradually realized that AI Agents could not only interact simply on Twitter but could extend to more valuable scenarios. This includes content production such as music and video, as well as investment analysis and fund management services that are more aligned with crypto users. From this stage onward, AI Agents began to separate from meme coins, forming an entirely new sector.

사람들은 AI 에이전트가 트위터에서 단순히 상호 작용할 수 있을 뿐만 아니라 더 가치 있는 시나리오로 확장될 수 있다는 것을 점차 깨달았습니다. 여기에는 음악, 비디오 등의 콘텐츠 제작은 물론, 암호화폐 사용자에게 더욱 부합하는 투자 분석 및 자금 관리 서비스도 포함됩니다. 이 단계부터 AI 에이전트는 밈 코인에서 분리되어 완전히 새로운 부문을 형성하기 시작했습니다.

Representative projects:

대표 프로젝트:

As AI Agent applications flourish, what sector should entrepreneurs choose to seize this wave of AI and Crypto?

AI 에이전트 애플리케이션이 번창함에 따라 기업가는 AI 및 암호화폐의 물결을 포착하기 위해 어떤 부문을 선택해야 합니까?

The answer is Launchpad.

정답은 런치패드입니다.

When the tokens issued under the platform have a wealth effect, users will continuously seek and purchase tokens issued by that platform. The real profits generated from user purchases also empower the platform token to drive price increases. As the platform token price continues to rise, funds will overflow to the tokens issued under it, creating a wealth effect.

플랫폼에서 발행된 토큰이 부의 효과를 가지게 되면 사용자는 해당 플랫폼에서 발행된 토큰을 지속적으로 찾고 구매하게 됩니다. 사용자 구매로 인해 발생하는 실제 이익은 플랫폼 토큰이 가격 인상을 주도할 수 있는 힘을 실어줍니다. 플랫폼 토큰 가격이 계속 상승하면 그에 따라 발행된 토큰에 자금이 넘쳐 부의 효과가 발생하게 됩니다.

The business model is clear and has a positive flywheel effect. However, it is essential to note that Launchpad belongs to the winner-takes-all category with a Matthew effect. The core function of Launchpad is to issue new tokens. In similar functional situations, the competition lies in the quality of the projects under it. If a single platform can consistently produce high-quality projects and has a wealth effect, user stickiness to that issuing platform will naturally increase, making it difficult for other projects to capture users.

비즈니스 모델은 명확하고 긍정적인 플라이휠 효과를 가지고 있습니다. 하지만 런치패드는 매튜 효과가 있는 승자독식 범주에 속한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. Launchpad의 핵심 기능은 새로운 토큰을 발행하는 것입니다. 유사한 기능적 상황에서 경쟁은 해당 프로젝트의 품질에 있습니다. 단일 플랫폼이 지속적으로 고품질의 프로젝트를 생산할 수 있고 부(富)효과가 있다면 해당 발행 플랫폼에 대한 사용자 집착도는 자연스럽게 높아져 다른 프로젝트가 사용자를 사로잡는 것이 어려워질 것입니다.

Representative projects:

대표 프로젝트:

As AI Agents begin to realize more practical functions, they start exploring collaboration between projects to build a more robust ecosystem. The focus of this stage is on interoperability and the expansion of the ecosystem, particularly whether synergies can be created with other crypto projects or protocols. For example, AI Agents might collaborate with DeFi protocols to enhance automated investment strategies or integrate with NFT projects to create smarter tools.

AI 에이전트가 보다 실용적인 기능을 실현하기 시작하면서 보다 강력한 생태계를 구축하기 위해 프로젝트 간 협업을 모색하기 시작합니다. 이 단계의 초점은 상호 운용성과 생태계 확장, 특히 다른 암호화폐 프로젝트나 프로토콜과 시너지 효과를 창출할 수 있는지 여부에 있습니다. 예를 들어 AI 에이전트는 DeFi 프로토콜과 협력하여 자동화된 투자 전략을 향상하거나 NFT 프로젝트와 통합하여 더 스마트한 도구를 만들 수 있습니다.

To achieve efficient collaboration, a standardized framework needs to be established first, providing developers with preset components, abstract concepts, and related tools to simplify the complex development process of AI Agents. By proposing standardized solutions to common challenges in AI Agent development, these frameworks can help developers focus on the uniqueness of their applications rather than starting from scratch each time, thus avoiding the problem of reinventing the wheel.

효율적인 협업을 달성하려면 먼저 표준화된 프레임워크를 구축하여 개발자에게 사전 설정된 구성 요소, 추상적인 개념 및 관련 도구를 제공하여 AI 에이전트의 복잡한 개발 프로세스를 단순화해야 합니다. AI 에이전트 개발의 일반적인 문제에 대한 표준화된 솔루션을 제안함으로써 이러한 프레임워크는 개발자가 매번 처음부터 시작하는 대신 애플리케이션의 고유성에 집중할 수 있도록 도와주므로 바퀴를 재발명하는 문제를 피할 수 있습니다.

Representative projects:

대표 프로젝트:

From a product

제품에서