피델리티는 AI 프록시의 급증이 퍼블릭 블록체인에 호재만은 아닐 수 있다고 경고했습니다.

원제목: AI 프록시 시스템이 퍼블릭 블록체인에 진정한 번영을 가져다줄까? 피델리티 경고: 두 가지 방향을 너무 빨리 동일시하지 마세요

몇 년 전으로 시간을 되돌려보면, 블록체인 업계에서는 "사용자들이 온체인으로 이동한다"는 이야기가 더 많이 나왔습니다. 사용자들은 지갑을 등록하고, 토큰을 구매하고, 거래를 수행한 다음, DeFi, NFT 또는 기타 온체인 애플리케이션을 통해 자산 관련 활동을 완료할 것이라고 예상했습니다.

인공지능 에이전트의 등장으로 이러한 사용 방식이 바뀔 수도 있습니다.

이론적으로 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트는 검색, 구매, 결제, 데이터 접근은 물론 사용자를 대신하여 소프트웨어 프로그램 간의 협업까지 처리할 수 있습니다. 만약 미래에 에이전트가 자체 지갑을 보유하거나 온체인 서비스에 접근하거나 기기 간 자동 정산을 수행해야 한다면, 블록체인은 선택적인 인프라가 될 수 있을 것입니다.

문제는 "사용할 수 있다"와 "반드시 사용해야 한다" 사이에는 큰 차이가 있다는 점입니다.

이것이 바로 피델리티 디지털 자산의 분석이 주목할 만한 이유입니다. 과거 시장은 "AI 에이전트는 결제와 신원 확인이 필요하다"는 사실에서 "AI 에이전트는 퍼블릭 블록체인이 필요하다"는 결론을 쉽게 도출했고, 더 나아가 "퍼블릭 블록체인 사용량 증가가 토큰 가치 상승을 견인할 것"이라고 추론했습니다.

하지만 이는 실제로 최소한 세 가지 가정을 수반합니다.

첫째, AI 에이전트는 온체인 정산을 수행해야 합니다. 둘째, 온체인 정산은 허가 없이 이용 가능한 공용 네트워크에서 이루어져야 합니다. 셋째, 공용 네트워크에서 생성된 경제 활동은 네이티브 토큰 보유자에게 효과적으로 전송되어야 합니다.

이러한 단계 중 하나라도 실패하면 전체 투자 논리를 재평가해야 합니다.

첫 번째 위험: AI 에이전트는 반드시 공개 블록체인을 필요로 하지 않을 수도 있습니다.

이것이 바로 피델리티가 제기한 첫 번째 핵심 질문이었습니다.

회사 내에 인공지능 에이전트가 있다고 상상해 보세요. 이 에이전트는 회사 데이터베이스에 접근하고, 클라우드 서비스를 호출하고, 구매 업무를 수행하고, 직원 권한에 따라 결제를 완료해야 합니다. 기업의 경우, 개방형 퍼블릭 블록체인보다는 대형 기술 기업이나 금융 기관이 구축한 폐쇄형 시스템이 실질적인 요구 사항을 더 잘 충족할 가능성이 높습니다.

이유는 복잡하지 않습니다.

기업들은 일반적으로 네트워크가 완전히 개방되어 있는지 여부보다는 시스템 속도, 비용, 안정성, 신원 인증, 접근 제어 및 규제 책임에 더 많은 관심을 기울입니다.

폐쇄형 인프라가 더 낮은 거래 비용, 더 안정적인 성능, 더 명확한 데이터 및 규정 준수 경계를 제공할 수 있다면, 기업이 단순히 "탈중앙화"되었다는 이유만으로 퍼블릭 블록체인을 선택할 만한 강력한 이유는 없습니다.

이는 AI 에이전트의 성장이 퍼블릭 블록체인의 성장으로 자동적으로 이어지지 않는다는 것을 의미합니다.

미래에는 겉보기에 역설적인 상황이 펼쳐질 수도 있습니다. 인공지능 에이전트의 수는 크게 증가하겠지만, 그 활동의 상당 부분은 기업 데이터베이스, 사설 네트워크, 컨소시엄 시스템 또는 대형 플랫폼이 제어하는 폐쇄형 인프라 내에서 이루어질 것입니다.

퍼블릭 블록체인에 있어 진정한 질문은 "AI가 블록체인을 사용할 것인가?"가 아니라 "퍼블릭 블록체인을 사용하는 것이 왜 필요한가?"입니다.

두 번째 위험: 온체인 거래량 증가가 토큰에 반드시 이익이 되는 것은 아닙니다.

이는 시장이 가장 쉽게 간과하는 부분입니다.

과거 암호화폐 시장은 흔히 다음과 같은 단순한 논리를 따랐습니다. 네트워크 사용량 증가 → 거래량 증가 → 거래 수수료 증가 → 네이티브 토큰 수요 증가 → 토큰 가치 상승.

하지만 AI 에이전트가 수행하는 결제 활동은 그렇게 직접적이지 않을 수도 있습니다.

향후 수많은 AI 에이전트가 블록체인을 통해 소액 결제를 처리하게 된다면 온라인 거래 건수는 급격히 증가할 수 있습니다. 그러나 각 거래 금액이 매우 적거나 네트워크 거래 수수료가 장기간 낮은 수준을 유지한다면, 이러한 대규모 거래가 그에 상응하는 경제적 가치를 창출하지 못할 수도 있습니다.

더욱 중요한 것은, 수익의 실제 수혜자는 퍼블릭 체인 토큰 보유자가 아닐 수도 있다는 점입니다.

스테이블코인 발행기관, 결제 서비스 제공업체, 지갑, 그리고 프록시 인프라를 담당하는 기업들은 모두 가치 사슬에서 서로 다른 위치를 차지할 수 있습니다.

이는 실제로 퍼블릭 블록체인 투자에서 오랫동안 제기되어 온 질문, 즉 네트워크의 번영과 토큰 가치 사이의 격차가 얼마나 되는지에 대한 의문을 다시금 제기합니다.

만약 AI가 결제 건수 증가로 이어지지만, 이러한 결제가 주로 스테이블코인을 통해 이루어진다면, AI 경제의 성장은 특정 퍼블릭 블록체인의 고유 자산을 직접적으로 강화하기보다는 스테이블코인 사용을 먼저 강화하는 결과를 낳을 수 있습니다.

따라서 미래의 AI와 블록체인의 가능성을 판단할 때 단순히 온체인 거래 건수만 세는 것으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 거래 수수료 수익, 자산 결제 방식, 그리고 어떤 계층에서 가치가 포착되는지 등을 함께 살펴보아야 합니다.

세 번째 위험은 AI가 더 많은 코드를 작성한다고 해서 더 많은 가치를 창출하는 것은 아니라는 점입니다.

인공지능은 소프트웨어 개발 비용을 빠르게 절감하고 있으며, 이는 비교적 분명한 추세입니다.

이전에는 여러 명의 엔지니어가 몇 주에 걸쳐 구현해야 했던 기능들을 이제 AI 프로그래밍 도구를 사용하면 훨씬 짧은 시간 안에 구현할 수 있습니다. 블록체인 업계에서 이는 진입 장벽이 낮아져 더 많은 팀이 지갑, 스마트 계약, DeFi 애플리케이션 및 다양한 프록시 도구를 개발할 수 있게 된다는 것을 의미합니다.

하지만 피델리티는 중요한 점을 지적합니다. 코드의 개수와 경제적 가치는 동일한 개념이 아니라는 것입니다.

인공지능이 블록체인 애플리케이션 개발 비용을 낮추면 시장에 새로운 프로젝트가 급증할 수 있지만, 프로젝트 수의 증가가 반드시 사용자 수요의 증가로 이어지는 것은 아닙니다.

반대로 개발 문턱이 낮을수록 공급 과잉이 발생하기 쉽습니다.

과거에는 프로젝트의 기술 개발 능력에 따라 진입 장벽이 존재했습니다. 그러나 AI 연구 개발의 일부가 상용화됨에 따라 동일한 기능이 여러 버전으로 빠르게 출시될 수 있습니다. 결과적으로 경쟁의 초점은 점차 "누가 개발할 수 있는가"에서 "누가 사용자, 유동성, 브랜드, 보안 기록 및 유통 채널을 소유하는가"로 옮겨갈 것입니다.

이는 기업가들에게 있어 중요한 변화입니다.

인공지능은 사업 시작 비용을 낮췄지만, 경쟁 진입 장벽 또한 낮출 수 있습니다.

네 번째 위험은 기술적 우위가 더 이상 희소하지 않게 되고 있다는 점입니다.

만약 어떤 팀이든 AI의 도움을 받아 빠르게 코드를 생성할 수 있다면, '기술 리더십'이라는 개념 자체가 약화될 수도 있다.

과거에는 프로젝트의 경쟁 우위가 복잡한 스마트 계약, 기반 인프라 또는 개발팀의 역량에서 비롯되었을 수 있습니다. 그러나 미래에는 유사한 기능을 신속하게 복제할 수 있게 되면서 코드만으로 장기적인 경쟁 우위를 구축하는 것이 점점 더 어려워질 것입니다.

이는 기술이 중요하지 않다는 의미는 아닙니다.

반대로 보안, 안정성 및 아키텍처 기능이 더 중요할 수 있습니다.

달라진 것은 경쟁의 논리뿐입니다.

AI와 블록체인을 결합한 프로젝트에서 진정으로 모방하기 어려운 부분은 사용자 관계, 유동성, 브랜드 신뢰도, 생태계 협력 및 규정 준수 능력일 수 있습니다.

이는 또한 블록체인 프로젝트 간의 미래 경쟁이 전통적인 기술 경쟁보다는 인터넷 플랫폼 간의 경쟁과 점점 더 유사해질 수 있는 이유를 설명해 줍니다.

다섯 번째 위험: AI는 개발 비용을 줄여주지만, 공격 비용 또한 줄여줍니다.

이는 보안 전문가들이 여섯 가지 위험 요소 중 가장 경계해야 할 위험 요소입니다.

AI는 개발자가 코드를 작성하는 데 도움을 줄 수 있으며, 공격자가 코드의 문제점을 찾는 데에도 도움을 줄 수 있습니다.

과거에는 스마트 계약의 취약점을 발견하려면 전문 보안팀이 상당한 시간을 들여 코드 감사를 수행해야 했습니다. 그러나 AI 도구의 발전으로 취약점 분석, 코드 이해 및 자동화된 테스트에 대한 장벽이 낮아지고 있습니다.

이는 해당 산업이 동시에 두 가지 추세에 직면할 수 있음을 의미합니다.

한편으로 AI는 더 많은 팀이 블록체인 제품을 개발할 수 있도록 해주지만, 다른 한편으로는 더 많은 공격자가 취약점을 분석하고 찾아낼 수 있도록 만들 수도 있습니다.

개발 속도가 보안 감사 속도를 훨씬 앞지르면 전체 생태계에 대한 위험이 증가할 수 있습니다.

이는 특히 기관 투자자에게 중요합니다. 신흥 자산 시장에 진입할 때 기관 투자자는 수익률뿐만 아니라 자산 보관, 접근 제어, 스마트 계약 보안, 시스템 장애 발생 시 책임 범위 등에도 관심을 기울입니다.

따라서 인공지능이 온체인 애플리케이션의 급속한 확장을 진정으로 주도한다면, 보안 인프라가 동시에 성숙할 수 있는지 여부가 기관의 도입 속도를 결정하는 중요한 요소가 될 수 있습니다.

여섯 번째 위험: 기관들이 진정으로 필요로 하는 것은 "제어 가능한 블록체인"일지도 모릅니다.

마지막 질문은 규제 당국에서 나왔습니다.

퍼블릭 블록체인의 가장 큰 장점 중 하나는 개방성과 무허가성이라는 점이지만, 이는 대형 금융 기관의 일부 요구 사항과 상충될 수 있습니다.

은행, 결제 기관 및 대기업이 자산 처리를 위해 AI 에이전트를 사용할 때 "누가 운영하는지", "에이전트가 무엇을 할 수 있는지", "데이터가 어디로 가는지", "오류 발생 시 누가 책임지는지"를 알아야 합니다.

이는 신원 인증, 접근 제어, 감사 로그 및 규정 준수 제어가 개방성 자체보다 더 중요할 수 있음을 의미합니다.

따라서 논의할 가치가 있는 방향이 하나 떠올랐습니다. 미래에 기관들이 사용할 블록체인 인프라는 완전히 개방된 퍼블릭 네트워크가 아니라, 접근 제어 기능이 더욱 강화된 시스템일 수 있다는 것입니다.

이는 퍼블릭 블록체인이 반드시 사라진다는 의미가 아니라, 두 아키텍처가 오랫동안 공존할 수 있다는 것을 의미합니다.

공용 네트워크는 개방형 결제 및 자산 유통을 담당하는 반면, 기업이나 금융 기관은 권한 계층, 신원 확인 계층 및 규정 준수 인프라를 통해 위험을 관리합니다.

진정한 경쟁은 단순히 "퍼블릭 블록체인냐 프라이빗 블록체인이냐"의 문제가 아니라, AI 에이전트를 위한 개방성과 제어 가능성 사이에서 누가 더 적절한 균형을 찾을 수 있느냐에 달려 있을지도 모릅니다.

피델리티가 시장에 상기시키고자 하는 핵심은 두 가지 이야기를 단순히 합치는 것이 아니라는 점입니다.

궁극적으로 인공지능과 블록체인을 결합할 가능성은 분명히 존재합니다.

AI 에이전트는 결제 기능을 필요로 하며, 블록체인은 글로벌 결제, 스테이블코인, 프로그래밍 가능한 자산과 같은 기능을 제공합니다. 또한 AI는 소프트웨어 개발 효율성을 향상시키고 사용자가 복잡한 온체인 애플리케이션과 상호 작용하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 모든 것들은 현실적이고 잠재적인 요구 사항입니다.

하지만 잠재적 수요에서 실질적인 경제적 가치에 이르기까지는 아직 갈 길이 멀다.

과거 시장은 AI 에이전트 증가, 온체인 거래량 증가, 퍼블릭 체인 사용량 증가, 토큰 가치 상승이라는 매우 매끄러운 이야기를 들려주곤 했습니다.

피델리티가 제시한 6가지 위험 요소는 본질적으로 투자자들에게 이 연결 고리의 각 단계를 개별적으로 검증해야 한다는 점을 상기시켜 주는 것입니다.

인공지능(AI)은 블록체인 발전을 주도할 수도 있고, 폐쇄형 시스템을 강화할 수도 있습니다. 온체인 결제가 빠르게 성장할 수 있지만, 스테이블코인과 결제 서비스 제공업체의 가치가 더 높아질 수도 있습니다. AI는 개발을 더욱 활성화시킬 수 있지만, 제품의 획일화를 가속화할 수도 있습니다. 코드 비용은 저렴해지겠지만, 취약점 또한 더 쉽게 발견될 것입니다.

그러므로 진정으로 주목해야 할 것은 "AI가 퍼블릭 블록체인을 구할 것인가"가 아니라 , AI 경제가 구체화되었을 때 어떤 인프라가 실질적인 수요를 충족하고 그 수요를 지속 가능한 사업 가치로 전환할 수 있는가 하는 점입니다.

이는 인공지능과 블록체인에 대한 논의가 '스토리텔링'에서 '실증'으로 나아가는 다음 단계에서 중요한 발걸음이 될 수도 있습니다.