AI 자산의 등장한 토큰화: Web3 의 차세대 혁신 파도

Web3는 지난 5년 동안 여러 혁신 트렌드를 목격했으며, 각각 강력한 매력과 시장을 가지고 있습니다. 이러한 트렌드 중 일부는 사라졌지만, 다른 일부는 강하게 유지되었습니다(예: 스테이킹). 이는 Web3 경험의 더 성숙한 기능으로 진화했습니다.

RWAs는 지난 몇 년 동안 흥미로운 트렌드였으며, 토큰화된 실제 세계 자산으로 무엇이 가능한지에 대한 단서를 보여주었습니다. 그러나 이러한 사용 사례의 대부분은 금융 자산에 집중되어 있으며, 다른 금융 자산의 온체인 보유자 역할을 합니다. 물론 이러한 역할이 있을 수 있지만, 이러한 사용 사례의 훨씬 더 넓은 다양성을 보지 못했다는 점은 시장 참여자들에게 실망감을 안겨주었습니다. 새로운 사용 사례의 단서가 여기저기서 나타나고 있으며, 그들이 나타날 때마다 RWAs 세계에서 우리가 발견해야 할 것이 많다는 메시지를 전달합니다.

비탈릭 부테린도 이러한 견해를 표명하며, X에서 RWAs의 사용 방식에 대한 훨씬 더 많은 다양성을 보고 싶다고 공유했습니다. 좋은 소식은 이 다양성이 곧 폭발할 것이라는 점입니다. AI 분야가 다른 모든 산업으로 침투하고 있기 때문입니다. 블록체인도 예외는 아니며, AI도 여기서 발자취를 남기고 있습니다. 우리는 Web3 산업에서 AI의 다양한 용도를 볼 수 있지만, AI 산업 자체가 Web3로부터 상당한 혜택을 받을 수 있다는 것을 깨닫기 시작했습니다. RWAs는 여기서 막대한 잠재력을 가지고 있으며, 아마도 가장 큰 사용 사례인 AI 산업의 핵심 자산을 토큰화하는 데서 가장 큰 혜택을 얻을 수 있습니다. RWAs가 AI 산업에 어떻게 혜택을 줄 수 있는지, AI 관련 RWAs가 포트폴리오를 크게 다양화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지, 그리고 이러한 유형의 토큰화가 어떻게 작동할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 이 주제에 대한 통찰력을 얻기 위해 우리는 Cogito Finance의 CEO인 Cloris Chen에게 AI와 RWAs의 교차점에 대한 의견을 공유해 달라고 요청했습니다.

> 사람들이 토큰 형태로 해당 회사의 주식을 구매할 수 있도록 허용

이것이 RWA 는 아닌가요?

(나는 RWAs를 지지하며, 앱이 단일 발행자나 자산 클래스의 시스템적 위험에 노출되지 않고 이를 사용할 수 있도록 온체인에서 RWAs의 훨씬 더 큰 다양성을 보고 싶습니다)

— vitalik.eth (@VitalikButerin) 26월 2024일

RWAs는 금융을 넘어설 필요가 있습니다

위에서 언급했듯이, 현재의 RWAs는 전통적인 금융 자산에 지나치게 집중하는 경향이 있습니다. 이러한 자산이 좋지 않거나 토큰화가 좋은 아이디어가 아니라는 뜻은 아닙니다(자산 은 좋고 토큰화도 좋습니다). T-Bills와 같은 저위험 자산과 연결된 RWAs는 다각화된 포트폴리오의 훌륭한 부분이 될 수 있습니다. T-Bills가 암호화폐 시장과 무관하다는 사실은 급격한 변동성을 더욱 차단하여 포트폴리오에 원하는 안정성을 제공합니다. 지금까지는 모두 잘 진행되고 있죠, 맞습니까?

문제는 RWAs가 이러한 금융 상품의 대리인이 되어 다양성의 환상을 제공하지만 실제로는 그렇게 다양하지 않을 때 발생합니다. 대신, RWAs를 비금융 자산과 연결하는 추가적인 방법을 찾고, 이러한 자산을 포트폴리오에 통합하여 견고한 균형을 제공해야 합니다. AI 산업의 경우, 이러한 자산에는 AI 모델 자체, 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터셋, 그리고 처리 능력을 통해 모델을 실제로 실행하는 GPU가 포함됩니다.  

이 세 가지 새로운 자산이 RWA 형태로 존재하면 거래 포트폴리오를 더욱 균형 있게 만들 수 있습니다. 하지만 수익률 측면에서는 어떻게 될까요?  

첸에 따르면 “토큰화된 AI 자산은 일반적으로 높은 리스크/보상 프로필을 지니고 있지만, 시장 맥락—특히 AI 서비스의 급속한 성장—을 고려하는 것이 필수적입니다. 이러한 자산은 이미 AI 서비스의 지수적 증가에 힘입어 높은 수요를 보이고 있습니다. 더구나 AI는 지속적으로 존재할 것이므로, 이러한 자산의 토큰화와 투자는 장기적으로 흔한 일이 될 것입니다. 초기 단계의 토큰화된 AI 경제는 전통적인 금융 시장과 비교했을 때 낮은 유동성을 보일 수 있지만, 이는 증가하는 수의 투자자들에게 매력적인 신흥 시장을 창출합니다.”

AI 토큰화

AI 분야에서 토큰화의 가능성은 포트폴리오에 독특한 기회를 제공할 뿐만 아니라, AI 자산 자체의 관점에서도 시급히 필요한 사항입니다. GPU는 특히 AI 모델을 훈련하는 데 최대 사용량이 필요하지만 반드시 운영해야 하는 것은 아닐 경우 매우 비쌀 수 있습니다. 이는 주요한 효율성 문제를 야기하며, 동기화되어 작동하며 다양한 작업을 처리하는 연결된 GPU들의 집합이 하드웨어의 최적 활용을 제공할 수 있는 상황입니다. GPU가 토큰화될 수 있다면, 이러한 활용을 모니터링하고 수익화할 수 있습니다. 또한, GPU(또는 처리량이 많은 경우 여러 대)의 높은 비용은 매우 부담스럽지만, RWA의 분할 소유는 비용과 보상을 분산하는 데 도움이 될 수 있습니다.

천은 AI 모델도 토큰화될 수 있는 방법에 대해 논의합니다: "핵심적인 장점 중 하나는 전통적인 형식에서 notoriously 어렵게 여겨져 온 지적재산권(IP) 강제 집행 문제를 해결하는 방식입니다. 토큰화를 통해 AI 연구자들은 토큰 자체에 IP 권리를 직접 내장하여 마켓플레이스에 토큰화된 버전을 리스팅함으로써 모델을 수익화할 수 있습니다."

이는 AI 모델의 처리를 완전히 제어할 수 있는 중요한 장점으로, 모델을 외부에 제공하여 IP가 도용될 위험이 없습니다. 분할 소유권을 통해 구성원은 자신의 지분을 매입 및 매도할 수 있으며, 이는 물리적 자산의 소유권 이전이 발생하지 않더라도 완전히 유동적인 시장을 창출합니다.

AI 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터셋도 관리 방식의 변화를 겪어야 합니다. 전통적인 데이터 브로커들은 자신의 데이터와 프로세스에 대해 불편할 정도로 강력한 통제력을 행사해 왔습니다. 그러나 Web3에서는 프로세스가 훨씬 더 민주적입니다. 천은 데이터 브로커들에 대해 "많은 전통적인 데이터 브로커들이 자신들에게 지나친 데이터 통제력을 부여하는 방식으로 운영됩니다. 그러나 데이터 제공자들이 자신의 데이터가 어떻게 수익화되는지에 대한 투명성과 통제력을 더 많이 요구함에 따라, 이러한 기업들은 진화하는 시장 기준을 충족하기 위해 적응해야 할 것입니다. 즉, 전통적인 데이터 브로커와 토큰화 플랫폼 간의 가능한 파트너십을 예상합니다."라고 말합니다.

향후 전망

AI는 그 자체로 혁명적이지만 이미 많은 산업에 침투했습니다. Web3도 예외는 아니며, RWA(실물자산)가 무엇이어야 하는지를 재정의하려는 과정에서 AI를 완전히 활용하고 있습니다. 그러나 Web3는 분할 소유권, AI 모델의 유용한 수명 주기에 맞춰 진화할 수 있는 프로그래머블 토큰, 커뮤니티가 데이터셋을 구축하고 운영할 수 있는 능력 등 AI 산업에도 많은 혜택을 제공합니다. 우리는 이러한 두 기술이 서로의 길을 찾아 intertwine하며 더 많은 혜택을 발견하기를 바라며 계속 주시할 것입니다.