세 가지 사용 사례 암호화폐 업계에서 AI를 적용하는 방법

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Mikhail Vnuchkov

14.04.2025

세 가지 사용 사례 암호화폐 업계에서 AI를 적용하는 방법 — 다음은 실제 사례 세 가지입니다.

가장 큰 AI 기업 중 하나인 OpenAI는 최근 400억 달러의 투자를 유치하며 이 기술의 중요성을 다시 한 번 입증했습니다 . 모든 산업에서 저마다의 방식으로 AI를 사용하고 있으며, 암호화폐 세계도 예외는 아닙니다. 다음은 실제 사례 세 가지입니다.

사례 #1: 암호화폐 시장 조사

이 기사는 원문을 번역한 것입니다. 당사 특파원이 작성한 원문은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

AI 도구가 등장하기 전에는 사용자들이 구글, 야후, 빙 등 다양한 검색 엔진을 사용해 수동으로 정보를 수집해야 했습니다.하지만 이제는 상황이 근본적으로 바뀌었습니다. 암호화폐의 기원, 구조, 진화 등 암호화폐에 대한 모든 필수 정보를 포함하여 관련 데이터를 몇 초 안에 제공하는 도구가 시장에 가득합니다.

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하지만 우리는 모든 것을 저장했습니다 🙂.

그러나 플랫폼의 응답은 입력한 초기 데이터와 개발자의 우선순위에 따라 달라집니다. 예를 들어, "비트코인이란 무엇인가요?"라는 질문에 대해 AI 서비스마다 다른 답변을 제공합니다.

엘론 머스크가 X(이전의 트위터)에 성공적으로 통합한 Grok은 다음과 같이 시작합니다:

"비트코인은 2009년 사토시 나카모토라는 가명으로 익명의 개인 또는 그룹이 만든 탈중앙화된 디지털 화폐입니다."라고 답합니다.

반면, ChatGPT는 탈중앙화를 강조합니다:

"비트코인은 은행이나 정부 같은 중앙 기관 없이도 인터넷을 통해 사용자 간에 직접 거래할 수 있는 탈중앙화된 디지털 화폐입니다."전반적으로 AI 도구는 가격 변동과 시장 역학에 대한 정보를 제공합니다. 코인마켓캡이나 코인게코와 같은 출처의 데이터를 사용해 ChatGPT나 Grok과 같은 서비스는 모든 주요 암호화폐에 대한 차트를 빠르게 생성하고 가격 업데이트를 공유할 수 있습니다.

사례 #2: 트레이딩

트레이더들은 전략을 개선하고, 정보에 입각한 결정을 내리고, 거래 효율성을 높이기 위해 점점 더 AI 기술에 의존하고 있습니다.

AI는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하고 패턴을 인식하며 가격 변동을 예측할 수 있기 때문입니다. 이는 기존 시장보다 변동성이 큰 암호화폐 세계에서 특히 중요합니다. AI의 주요 장점 중 하나는 방대한 데이터 세트를 빠르게 처리하는 동시에 소셜 미디어와 뉴스 소스를 통해 시장 심리를 분석할 수 있다는 점입니다. 위험 관리 도구는 잠재적 손실을 감지하고 최소화하는 데 도움이 됩니다.

트레이딩을 위해 투자자들은 트레이딩 봇과 같은 도구를 자주 사용합니다. 이러한 봇은 다양한 데이터 포인트를 기반으로 미리 정의된 조건에 따라 자동으로 자산을 매매합니다. 또한 AI는 과거 데이터를 사용해 추세를 분석하여 미래 가격 변동을 예측하는 예측 분석을 활용합니다. 감정 분석 시스템은 소셜 미디어 플랫폼에서 여론을 평가합니다.

이러한 도구의 효과에도 불구하고 한계가 없는 것은 아닙니다. 높은 변동성, 갑작스러운 규제 변화, 지속적인 모델 업데이트의 필요성 및 기타 요인에 직면했을 때 AI는 시장 상황을 평가하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

사례 #3: 대체 불가능한 토큰과 디지털 아트

대체 불가능한 토큰(NFT)의 인기는 현저히 떨어졌지만, 사람들은 여전히 창작에 AI를 사용합니다. 많은 사람들이 이미지, 음악, 3D 오브젝트를 생성하기 위해 DALL-E, Midjourney 또는 GAN과 같은 AI 아트 모델을 사용하여 NFT 컬렉션을 제작합니다.

또한 일부 NFT 프로젝트는 사용자 상호작용이나 시장 트렌드에 따라 아트워크를 발전시키거나 변형하기 위해 AI를 사용합니다. 예를 들어, 암호화폐 지갑의 활동에 따라 변화하는 'AI 생성 아바타'가 있습니다.

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하지만 우리는 모든 것을 저장했습니다 🙂.

다양한 플랫폼에서는 기존 이미지를 혼합하여 새로운 창작물을 만들 수도 있습니다. 그러한 플랫폼 중 하나가 아트브리더입니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 아티스트는 예술 작품을 믹스 앤 매치하여 AI가 생성한 독특한 비주얼을 만들 수 있습니다.

아트브리더는 유전자 모델을 사용하여 사용자가 여러 장의 사진을 조합하여 새로운 이미지를 '번식'하여 완전히 새로운 작품을 생성할 수 있습니다. 고급 AI 알고리즘은 각 이미지가 생생한 디지털 실체처럼 보이도록 합니다.

함정은 무엇인가요?

분명한 장점에도 불구하고 AI에는 단점도 있습니다. GPT나 DALL-E와 같은 대규모 모델을 학습시키려면 상당한 에너지 자원이 필요하므로 환경 문제가 제기됩니다. 이 때문에 미국과 같은 국가의 의원들은 AI 데이터 센터에 대한 특별 벌금을 제안하고 있습니다.

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하지만 우리는 모든 것을 저장했습니다 🙂.

AI는 종종 완전히 정확하지 않은 결과를 도출하여 실제 상황을 왜곡할 가능성이 있습니다. 어느 순간 사람들은 비판적 사고 없이 AI의 결과를 맹목적으로 신뢰하기 시작할 수 있습니다. 또한 과도한 자동화는 탐색, 작문, 분석과 같은 기본 기술을 상실하게 만들 수 있습니다.

트레이딩과 같은 전문 영역에서 AI는 여러 분야에서 개선이 필요합니다. 여기에는 보다 정확하고 안정적인 트레이딩 알고리즘, 데이터를 공동으로 분석하는 협업 AI 시스템, 시장 데이터를 기반으로 한 지속적인 학습 등이 포함됩니다.

주요 AI 업체들은 이미 이러한 문제 중 상당수를 해결하고 있습니다. 특히 미국과 중국에서는 구글, 마이크로소프트, 메타, OpenAI와 같은 거대 기업이 AI 시스템 개발과 개선에 막대한 투자를 하고 있습니다.

특히 중국은 AI를 국가적 우선순위로 삼고 있습니다. 정부의 강력한 지원과 방대한 데이터 자원, 그리고 Baidu, Alibaba, Tencent와 같은 기업의 노력으로 중국은 특히 응용 AI 및 감시 기술 분야에서 빠르게 격차를 좁히고 있습니다.

AI의 단점을 얼마나 빠르고 효과적으로 해결할 수 있을지는 아직 불확실하지만, AI가 계속 발전할 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다.

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