시장 내 기존 격차와 기회

데이터 및 그 파생 분야인 데이터 인덱싱, 저장, 분석의 영역에서, 암호화폐 분야 내에서 여전히 상당한 잠재력이 미개발 상태라는 데에는 공감대가 형성되어 있습니다. 이러한 잠재력은 다양한 Layer 2 솔루션과 모듈형 블록체인 아키텍처의 확산으로 더욱 뚜렷해지며, 이는 이들을 기반으로 한 애플리케이션 생태계를 풍요롭게 할 것을 약속합니다. 또한, AI 기술의 발전은 AI 에이전트에 의해 요구되는 데이터, 특히 구조화된 데이터의 수요를 극적으로 증가시킬 것으로 예상됩니다. AI 시나리오에서 데이터의 사용은 점점 더 복잡해질 것으로 보이며, 이는 두 가지 주요 측면에서 나타납니다:

1. 전통 금융 시장과의 점진적 융합: 비트코인 ETF의 승인은 단순한 온체인 데이터로는 포괄적인 데이터 분석이 부족하다는 것을 의미합니다. 전통 금융, 주식 및 채권 시장, 심지어 국가 차원의 정책까지 암호화폐 부문과 점점 더 연결되고 있습니다. 정보와 데이터는 다차원적이며, 다양한 데이터 소스에서 숨겨진 신호를 발견하기 위해서는 타임스탬프를 기반으로 정렬하고 분석해야 합니다.

2. AI 에이전트의 향상된 능력: AI 에이전트의 계산 능력은 매우 복잡한 데이터를 분석할 수 있는 수준에 도달했으며, 이제 대규모 모델의 파라미터는 수조에 달합니다. 인간의 능력을 넘어서는 데이터 분석 복잡성의 작업이 이제 AI의 역량 안에 포함되어 있습니다.

이는 다음과 같은 중요한 질문으로 이어집니다: AI의 분석 능력에 상응하는 방대한 데이터 저장소가 존재하는가? 만약 데이터가 존재한다면, 필요한 다양한 데이터 소스를 조합할 수 있는 AI 에이전트가 있을까? 이 질문들은 데이터와 AI 분야에서 암호화폐 산업과 전통 산업 모두의 기존 격차와 기회에 대한 더 넓은 논의로 이어집니다.:

1. 데이터 사일로와 독점화: Dune Analytics, Nansen, Chainbase, Alchemy와 같은 수많은 데이터 서비스 회사들이 거의 모든 블록체인에서 데이터를 인덱싱했지만, 이 데이터는 여전히 중앙 집중화되어 있습니다. 보편적으로 사용될 수 있는 데이터가 한 번 인덱싱되는 대신, 서로 다른 엔티티 간의 상호 운용성이 없어서 비효율적으로 산업 내에서 반복적으로 인덱싱되고 있습니다. 또한, 플랫폼 X(이전의 Twitter)에서 제공되는 오프체인 데이터는 점차 독점화되고 있으며, 이는 분산화와 신뢰성이 없다는 원칙에 반합니다. 결과적으로 많은 데이터 프로젝트는 암호화폐 네이티브 정신을 완전히 수용하지 못해 Web2.5로 분류되고 있습니다.

2. 통합된 데이터 수집 방법과 기준의 부족: 많은 오픈 소스 프레임워크가 온체인 데이터 ETL 처리를 위해 존재하지만, 데이터 정의에 대한 합의가 부족하여 플랫폼 간 분석 결과가 상이하게 나타납니다. 예를 들어, 블록체인에서 "활성 사용자"를 정의하는 방법은 분석자가 선택한 기준에 따라 크게 달라질 수 있으며, 이는 데이터 해석의 주관적 성격을 강조합니다. 또한, 플랫폼 X에서 데이터를 체계적으로 수집하고 정리할 수 있는 도구의 부재는 이 문제를 더욱 악화시킵니다.

3. 데이터의 불공정한 가치평가: Dune 및 Footprint와 같은 플랫폼은 커뮤니티가 생성한 데이터 분석 대시보드를 호스팅하여 데이터와 통찰력을 중앙집중화합니다. 그러나 이러한 통찰력을 제공하는 분석가와 개발자는 종종 실질적인 경제적 이익을 받지 못하고, 명성만 얻는 경우가 많습니다. 게다가, 플랫폼 X의 높은 API 사용 비용과 Grok와 같은 독점 모델 개발을 위한 데이터에 대한 독점적인 통제는 데이터 개방성을 저해합니다. 만약 플랫폼 X가 API 접근을 제한한다면, 이는 사실상 데이터를 독점하게 되어 모든 사용자에게 높은 비용을 부과하게 될 것입니다.

4. 대부분의 에이전트 프로젝트에서 데이터 요구 사항이 무시됨: 많은 사람들이 에이전트 플랫폼을 구축한다고 주장하지만, 에이전트 구축의 기초는 방대한 양의 데이터입니다. 데이터 없이는 이러한 노력은 헛수고에 불과합니다. 데이터는 AI의 능력 한계를 설정하고, AI는 데이터 사용의 효율성을 결정합니다. 이 시점에서 데이터 장벽과 도구를 구축하는 것이 중요하며, 알고리즘, 컴퓨팅 파워, 데이터는 AI 산업의 불변의 3원소임을 기억해야 합니다.

5. 차세대 자산으로서의 AI 에이전트: 데이터 계층, 에이전트 운영, 서비스 계층, 애플리케이션 계층을 포함한 포괄적인 인프라가 AI 에이전트에 필수적입니다. 각 계층은 엄청난 기회를 지니고 있으며, AI와 암호화폐 생태계에서 차세대 자산을 개발하기 위해서는 전체적인 접근 방식이 필요합니다.