코인베이스 보고서: AI 토큰의 잠재적 가치가 과대 평가되었을 가능성

코인베이스는 AI 토큰은 그 잠재적 가치가 과장되고 있으며, 단중기적으로 보면 현재 수요를 유지하는 견인력이 부족할 가능성이 있다고 말했다. 이를 코인포스트가 7일 전했다.

‘암호화폐의 AI 환상’이라는 제목의 보고서에서 코인베이스는 AI 토큰의 퍼포먼스는 AI 시장의 톱 기사에 지원되어 왔다고 지적. 특히 생성 AI의 지속적인 진보로 AI 업계의 주목이 높아져 그 교차로에 위치한 암호화폐 프로젝트에도 (투기적인) 기회가 찾아왔다고 분석했다.

보고서는 AI와 암호화폐의 교차점으로 크게 나누어 AI 제품이 암호화폐 업계를 개선하는 유스케이스와 암호화폐가 컴퓨팅, 검증, 아이덴티티 등 분산형 기법으로 AI 파이프라인을 격변시키는 것을 목표로하는 유스케이스의 두 가지가 있다고 한다.

코인베이스는 후자의 카테고리가 유동성있는 토큰을 사용하기에 적합하기 때문에 주목받고 있다고 지적. 그러나 이 카테고리의 기술적 과제에 대해서는 해결할 수 있을 가능성이 있지만, 광범위한 시장과 규제와의 싸움이 큰 장애가 될 것으로 보고 있다. 그 때문에 특히 고정적인 토크노믹스 모델을 채용하고 있는 AI 토큰이 장기적으로 가치를 만들어 나가는 길은 불투명하다고 평가했다.

그러나 거래 가능한 AI 토큰이 부족한 것도 영향을 미쳐 투자자들의 투자 의욕은 꺾이지 않고 있는 것으로 알려졌다. 따라서 보고서에서 많은 AI 토큰은 “일반적으로 AI의 진보를 나타내는 대리품으로 계속 거래될 수 있다”고 생각했다.

암호화폐가 AI에 미치는 영향

리포트에서는, 암호화폐가 AI에 영향을 줄 수 있는 단계를 이하의 4개로 크게 나누고 있다.

1. 데이터 수집, 보관 및 데이터 엔지니어링
2. 모델의 트레이닝과 추론
3. 모델의 출력 검증
3. AI 모델의 출력 추적

데이터 관련 암호화폐 프로젝트로 리포트는 사용하지 않는 인터넷 통신 대역을 거래하는 ‘그래스(Grass)’, 데이터를 암호화하고 분산 저장하는 분산형 스토리지 네트워크를 제공하는 ‘파일코인(FIL)’, 분산형 스토리지 ‘알위브(AR)’를 언급했다.

파일코인이나 알위브 등의 분산형 스토리지 플랫폼에는 기밀 데이터를 호스트하기 위한 규제의 골조가 없는 것이 과제가 된다고 리포트는 지적. 또 가격 면에서는 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 등 주요 클라우드 공급업체와 저비용 클라우드 기업이 이미 시장점유율을 경쟁하는 상태여서 분산형 스토리지 기업이 시장점유율을 얻기 위해서는 독자적인 가치 제안을 내놓는 것이 필수적이라고 말했다.

분산형 컴퓨팅

AI 붐에 의한 GPU 공급 부족을 배경으로 집중형 클라우드 컴퓨팅을 대체하는 선택사항으로서 분산형 컴퓨팅이라는 섹터도 대두하고 있다.

이 분야의 대표적인 프로젝트로서 리포트는 ‘아카시(AKT)’와 ‘렌더(RNDR)’를 거론했다. 아카시와 렌더는 분산형 GPU 렌더링 및 분산형 클라우드 컴퓨팅 네트워크로 DePIN(분산형 물리 인프라 네트워크) 브랜드로 분류된다.

아카시는 연초부터 현재까지 스토리지와 컴퓨팅 사용량의 증가에 따라 사용자 수가 3배로 급증. 지난달 말 코인베이스에 상장 검토가 보도되면 가격이 급등했다.

또 렌더(RNDR) 가격도 1년 만에 767% 상승하는 등 주목도가 매우 높다.

그러나, 리포트에서는 GPU의 공급이 수요를 웃돌았기 때문에, 네트워크 수수료가 저하했다고 지적. GPU 수요와 공급 관계에서 가격이 좌우되는 네트워크에서 어떻게 네이티브 토큰에 대한 지속적인 수요가 발생할지는 분명치 않다고 보고서는 밝혔다.

기술면에서는 분산형 컴퓨팅 솔루션은 네트워크 대역폭 제한이라는 과제가 있다.또 분산형 컴퓨팅과 스토리지가 장기적으로 성공하려면 집중형 클라우드 서비스 공급자와의 치열한 경쟁에 직면할 것으로 예상됨에 따라 “어려운 여정이 될 것”이라고 코인베이스는 예상하고 있다.

분산화가 목적으로는 불충분

리포트는 생성 AI 모델은 수년 전부터 존재해 시장 경쟁과 오픈 소스 소프트웨어에 의해 이미 일정 레벨의 분산화가 달성되고 있다고 지적. 더욱이 중앙집권형 개발은 분산형 개발보다 고속인 경우가 많으며, 특히 AI와 같이 급속히 진화하고 있는 분야에서는 분산형이 불리할 수 있다고 말했다.

이러한 점을 고려하면, AI와 암호화폐의 중첩되는 부분은 아직 여명기에 있어, AI의 발전에 수반해 향후 몇 년간 급속히 변화할 가능성이 높다고 보는 것과 동시에, 현재 암호화폐 업계가 생각하고 있는 것과 같은 「분산형의 AI의 미래는 보증되지 않는다」라고 주장했다.

때문에 어떻게 하면 암호화폐 기반 솔루션이 진정으로 의미 있는 대체 수단이 될 수 있는지 깊이 있게 살펴보는 것이 중요하다고 총괄했다.

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