AI Memecoins의 부상과 이것이 암호화폐에 미치는 영향

암호화폐와 AI 에이전트의 충돌이 시작되었습니다. 오늘은 Pantera Capital의 연구 파트너이자 "Crypto: Picks and Shovels for the AI ​​Gold Rush"라는 책의 저자인 Matthew Stephensen을 초대합니다.

This Bankless episode features a conversation with Matthew Stephensen, Research Partner at Pantera Capital, about the rise of AI memecoins and their implications for the crypto landscape. Here's a summary of the key points discussed:

이번 Bankless 에피소드에서는 Pantera Capital의 연구 파트너인 Matthew Stephensen과 AI 밈코인의 부상과 암호화폐 환경에 미치는 영향에 대한 대화를 다룹니다. 논의된 주요 사항을 요약하면 다음과 같습니다.

- The collision between crypto and AI agents is unfolding, withトークンized agents emerging as a new frontier in the crypto space. These agents, distinct from the "robots" that have been driving stablecoin transactions, are closer to human behavior and can perform tasks with a degree of will, without needing explicit programming. Economic agents, a concept originating in the 1970s, describe incomplete contractual relationships between people, and can be applied to a range of entities, including friends, organizations, and even AIs.

- 암호화폐와 AI 에이전트 간의 충돌이 펼쳐지고 있으며, 토쿤화된 에이전트가 암호화폐 공간의 새로운 개척지로 부상하고 있습니다. 스테이블코인 거래를 주도해 온 "로봇"과 구별되는 이러한 에이전트는 인간 행동에 더 가깝고 명시적인 프로그래밍 없이도 어느 정도 의지를 가지고 작업을 수행할 수 있습니다. 1970년대에 시작된 개념인 경제 주체는 사람 간의 불완전한 계약 관계를 설명하며 친구, 조직, 심지어 AI를 포함한 다양한 개체에 적용될 수 있습니다.

- The increasing presence of AI agents in the crypto domain is leading to a shift in the narrative surrounding both AI and cryptocurrency. While traditional AI models are often constrained, people may hope that AI agents can autonomously generate more exciting outputs. This contradiction fuels the imagination and anticipation for the future of AI agents.

- 암호화폐 도메인에서 AI 에이전트의 존재가 증가하면서 AI와 암호화폐를 둘러싼 이야기의 변화가 일어나고 있습니다. 전통적인 AI 모델은 종종 제약을 받는 반면, 사람들은 AI 에이전트가 자율적으로 더 흥미로운 결과를 생성할 수 있기를 바랄 수도 있습니다. 이러한 모순은 AI 에이전트의 미래에 대한 상상력과 기대를 불러일으킨다.

- A new memecoin, dubbed "GOAT," has emerged as a testament to the narrative-driven nature of the crypto market. This token, pegged to the performance of Luna AI, has sparked a wave of derivative projects, highlighting the dynamic interplay between AI and crypto narratives. Some have even attempted to influence AI agents by engaging in content creation and social media interactions, aiming to extract value within the MEV (Maximally Extractable Value) space.

- "GOAT"라고 불리는 새로운 밈코인이 암호화폐 시장의 내러티브 중심 성격에 대한 증거로 등장했습니다. Luna AI의 성능에 고정된 이 토큰은 AI와 암호화폐 내러티브 간의 역동적인 상호 작용을 강조하는 파생 프로젝트의 물결을 촉발시켰습니다. 일부는 MEV(Maximally Extractable Value) 공간 내에서 가치를 추출하는 것을 목표로 콘텐츠 제작 및 소셜 미디어 상호 작용에 참여하여 AI 에이전트에 영향을 미치려고 시도하기도 했습니다.

- As AI agents continue to advance, they may play a crucial role in shaping the future of decentralized infrastructure. Projects like Filecoin, which provide storage and computing resources, could be utilized by AI to operate more efficiently. Additionally, concerns about data ownership and privacy may drive the creation of new business models that allow data providers to earn revenue without disclosing sensitive information.

- AI 에이전트가 계속 발전함에 따라 분산형 인프라의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 스토리지 및 컴퓨팅 리소스를 제공하는 Filecoin과 같은 프로젝트는 AI를 활용하여 보다 효율적으로 운영될 수 있습니다. 또한 데이터 소유권 및 개인정보 보호에 대한 우려로 인해 데이터 제공업체가 민감한 정보를 공개하지 않고도 수익을 얻을 수 있는 새로운 비즈니스 모델이 탄생할 수 있습니다.

- Despite the potential benefits of AI, there are also concerns about its regulation and the challenges posed by its interactions with young people. The "black box" nature of AI systems makes it difficult for regulators to understand and effectively handle these interactions, especially in cases like teenagers interacting with AI chatbots, which could lead to mental health issues and trigger public panic.

- AI의 잠재적인 이점에도 불구하고 규제와 젊은이와의 상호작용으로 인한 어려움에 대한 우려도 있습니다. AI 시스템의 "블랙박스" 특성으로 인해 규제 기관이 이러한 상호 작용을 이해하고 효과적으로 처리하기가 어렵습니다. 특히 청소년이 AI 챗봇과 상호 작용하는 경우 정신 건강 문제를 일으키고 대중의 공황을 유발할 수 있습니다.

- To address these challenges, some propose using AI to regulate AI, envisioning an "AI guardian" that monitors human interactions with AI and takes actions like notifying authorities or providing assistance when potential dangers are detected. This approach aims to leverage AI's capabilities to protect humans from potential threats posed by other AIs.

- 이러한 과제를 해결하기 위해 일부에서는 AI를 사용하여 AI를 규제하고 AI와의 인간 상호 작용을 모니터링하고 잠재적인 위험이 감지되면 당국에 알리거나 지원을 제공하는 등의 조치를 취하는 "AI 보호자"를 구상할 것을 제안합니다. 이 접근 방식은 AI의 기능을 활용하여 다른 AI가 제기하는 잠재적인 위협으로부터 인간을 보호하는 것을 목표로 합니다.

- As AI agents become more advanced and autonomous, there may be increasing concerns about those without an "off switch," especially if AI makes decisions that are ultimately harmful to humans. This raises questions about who controls these systems and the potential consequences of advanced AI agents operating without the ability to be shut down.

- AI 에이전트가 더욱 발전하고 자율화됨에 따라, 특히 AI가 궁극적으로 인간에게 해로운 결정을 내리는 경우 "스위치를 끄지" 않는 사람들에 대한 우려가 커질 수 있습니다. 이는 이러한 시스템을 누가 제어하는지, 그리고 종료할 수 없는 상태에서 작동하는 고급 AI 에이전트의 잠재적인 결과에 대한 의문을 제기합니다.

- The combination of decentralized physical infrastructure and AI presents its own set of challenges and opportunities. For instance, decentralized infrastructure may face challenges in certain situations, such as those requiring high-frequency monitoring and significant capital investment. However, decentralized computing can be combined with AI, especially in utilizing idle resources.

- 분산형 물리적 인프라와 AI의 결합은 고유한 도전과 기회를 제시합니다. 예를 들어 분산형 인프라는 고주파 모니터링 및 상당한 자본 투자가 필요한 상황과 같은 특정 상황에서 문제에 직면할 수 있습니다. 그러나 분산형 컴퓨팅은 특히 유휴 리소스 활용에 있어 AI와 결합될 수 있습니다.

- As AI agents rise, the demand for block space may increase significantly, presenting new opportunities for investors. Those who can identify and capitalize on this demand early on may stand to benefit greatly.

- AI 에이전트가 증가함에 따라 블록 공간에 대한 수요가 크게 증가하여 투자자에게 새로운 기회를 제공할 수 있습니다. 이러한 수요를 조기에 파악하고 활용할 수 있는 사람들은 큰 이익을 얻을 수 있습니다.