MCP를 통한 AI와 Web3의 연결: 종합적 분석

서론

AI와 Web3는 강력한 방식으로 융합되고 있으며, 이제 AI 범용 인터페이스는 탈중앙화 웹을 위한 연결 조직으로 구상되고 있습니다. 이러한 융합에서 나타나는 핵심 개념은 MCP로, 이는 Anthropic이 소개한 "모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)"을 의미하거나, 더 넓은 논의에서는 **메타버스 연결 프로토콜(Metaverse Connection Protocol)**로 느슨하게 설명됩니다. 본질적으로 MCP는 AI 시스템이 외부 도구 및 네트워크와 자연스럽고 안전한 방식으로 상호 작용할 수 있게 하는 표준화된 프레임워크로, 잠재적으로 **AI 에이전트를 Web3 생태계의 모든 곳에 "연결"**할 수 있습니다. 이 보고서는 AI 범용 인터페이스(대규모 언어 모델 에이전트 및 신경-기호 시스템 등)가 MCP를 통해 Web3 세계의 모든 것을 어떻게 연결할 수 있는지에 대한 포괄적인 분석을 제공하며, 역사적 배경, 기술 아키텍처, 산업 환경, 위험 및 미래 잠재력을 다룹니다.

1. 개발 배경

1.1 Web3의 진화와 미완의 약속

"Web3"라는 용어는 2014년경 블록체인 기반의 탈중앙화 웹을 설명하기 위해 만들어졌습니다. 그 비전은 야심 찼습니다: 사용자 소유권 중심의 무허가형 인터넷. 지지자들은 Web2의 중앙화된 인프라를 블록체인 기반의 대안으로 대체하는 것을 상상했습니다. 예를 들어, DNS를 위한 이더리움 네임 서비스(ENS), 스토리지를 위한 파일코인(Filecoin)이나 IPFS, 금융 레일을 위한 DeFi 등이 있었습니다. 이론적으로 이는 빅테크 플랫폼으로부터 통제권을 빼앗고 개인에게 데이터, 신원, 자산에 대한 자기 주권을 부여하는 것이었습니다.

현실은 기대에 미치지 못했습니다. 수년간의 개발과 과대광고에도 불구하고 Web3의 주류 영향력은 미미했습니다. 일반 인터넷 사용자들이 탈중앙화 소셜 미디어로 몰려들거나 개인 키를 관리하기 시작하지 않았습니다. 주요 원인으로는 열악한 사용자 경험, 느리고 비싼 트랜잭션, 세간의 이목을 끈 사기, 규제 불확실성 등이 있었습니다. 탈중앙화된 "소유권 웹"은 대체로 틈새 커뮤니티를 넘어서 "실현되지 못했습니다". 2020년대 중반까지 암호화폐 지지자들조차 Web3가 일반 사용자에게 패러다임 전환을 가져오지 못했다는 것을 인정했습니다.

한편, AI는 혁명을 겪고 있었습니다. 자본과 개발자 인재가 암호화폐에서 AI로 이동하면서 딥러닝과 파운데이션 모델(GPT-3, GPT-4 등)의 혁신적인 발전이 대중의 상상력을 사로잡았습니다. 생성형 AI는 암호화폐 애플리케이션이 고군분투했던 방식으로 콘텐츠, 코드, 결정을 생성하는 등 명확한 유용성을 보여주었습니다. 실제로, 대규모 언어 모델이 불과 몇 년 만에 미친 영향은 10년간의 블록체인 사용자 채택 속도를 현저히 앞질렀습니다. 이러한 대조는 일부 사람들로 하여금 *"Web3는 암호화폐에 낭비되었다"*고 비꼬게 했고, 진정한 Web 3.0은 AI 물결에서 나타나고 있다고 말하게 했습니다.

1.2 AI 범용 인터페이스의 부상

수십 년에 걸쳐 사용자 인터페이스는 정적인 웹 페이지(Web1.0)에서 상호작용적인 앱(Web2.0)으로 진화했지만, 항상 버튼을 클릭하고 양식을 채우는 한계 내에 있었습니다. 현대 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 함께 새로운 인터페이스 패러다임이 등장했습니다: 자연어. 사용자는 평이한 언어로 의도를 표현하기만 하면 AI 시스템이 여러 도메인에 걸쳐 복잡한 작업을 실행할 수 있습니다. 이러한 변화는 너무나 심오해서 일부에서는 "Web 3.0"을 이전의 블록체인 중심 정의가 아닌 AI 기반 에이전트의 시대("에이전틱 웹")로 재정의할 것을 제안합니다.

그러나 자율 AI 에이전트에 대한 초기 실험은 결정적인 병목 현상을 드러냈습니다. AutoGPT와 같은 프로토타입 에이전트들은 텍스트나 코드를 생성할 수는 있었지만, 외부 시스템 및 서로와 통신할 수 있는 견고한 방법이 부족했습니다. 상호 운용성을 위한 *"공통된 AI 네이티브 언어"*가 없었습니다. 도구나 데이터 소스와의 각 통합은 맞춤형 해킹이었고, AI 간의 상호 작용에는 표준 프로토콜이 없었습니다. 실질적으로, AI 에이전트는 뛰어난 추론 능력을 가졌을지라도 웹 앱이나 온체인 서비스를 사용하는 데 필요한 작업을 실행하는 데 실패할 수 있었습니다. 단순히 해당 시스템과 대화하는 방법을 몰랐기 때문입니다. 이러한 불일치, 즉 강력한 두뇌와 원시적인 I/O는 마치 서투른 GUI 뒤에 갇힌 초지능 소프트웨어와 같았습니다.

1.3 융합과 MCP의 출현

2024년까지 AI가 잠재력을 최대한 발휘하고 Web3가 약속을 이행하기 위해서는 융합이 필요하다는 것이 명백해졌습니다. AI 에이전트는 Web3의 기능(탈중앙화 앱, 계약, 데이터)에 원활하게 접근해야 하고, Web3는 AI가 제공할 수 있는 더 많은 지능과 사용성이 필요합니다. 이것이 바로 **MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)**가 탄생한 배경입니다. 2024년 말 Anthropic에 의해 소개된 MCP는 LLM에게 자연스럽게 느껴지는 AI-도구 통신을 위한 개방형 표준입니다. 이는 AI "호스트"(ChatGPT, Claude 등)가 MCP 서버를 통해 다양한 외부 도구와 리소스를 찾고 사용할 수 있는 구조화되고 발견 가능한 방법을 제공합니다. 즉, MCP는 AI 에이전트가 각 통합을 맞춤 코딩하지 않고도 웹 서비스, API, 심지어 블록체인 기능에 연결할 수 있게 하는 공통 인터페이스 계층입니다.

MCP를 **"AI 인터페이스의 USB-C"**라고 생각해보세요. USB-C가 장치 연결 방식을 표준화하여 각 장치마다 다른 케이블이 필요 없게 만든 것처럼, MCP는 AI 에이전트가 도구 및 데이터에 연결하는 방식을 표준화합니다. 개발자는 모든 서비스(Slack 대 Gmail 대 이더리움 노드)에 대해 서로 다른 API 호출을 하드코딩하는 대신, MCP 사양을 한 번 구현하면 MCP 호환 AI는 해당 서비스를 사용하는 방법을 이해할 수 있습니다. 주요 AI 기업들은 그 중요성을 빠르게 인식했습니다. Anthropic은 MCP를 오픈소스로 공개했으며, OpenAI와 Google 같은 회사들은 자사 모델에 이에 대한 지원을 구축하고 있습니다. 이러한 움직임은 MCP(또는 유사한 "메타 연결 프로토콜")가 마침내 AI와 Web3를 확장 가능한 방식으로 연결하는 중추가 될 수 있음을 시사합니다.

특히, 일부 기술자들은 이러한 AI 중심의 연결성이 Web3.0의 진정한 실현이라고 주장합니다. Simba Khadder의 말에 따르면, "MCP는 LLM과 애플리케이션 간의 API를 표준화하는 것을 목표로 하며," 이는 REST API가 Web 2.0을 가능하게 한 것과 유사합니다. 즉, Web3의 다음 시대는 단지 블록체인이 아닌 지능형 에이전트 인터페이스에 의해 정의될 수 있습니다. 탈중앙화 그 자체를 위한 탈중앙화 대신, AI와의 융합은 자연어와 자율 에이전트 뒤에 복잡성을 숨김으로써 탈중앙화를 유용하게 만들 수 있습니다. 이 보고서의 나머지 부분에서는 기술적으로나 실질적으로 AI 범용 인터페이스가 (MCP와 같은 프로토콜을 통해) Web3 세계의 모든 것을 어떻게 연결할 수 있는지 자세히 살펴봅니다.

2. 기술 아키텍처: Web3 기술을 연결하는 AI 인터페이스

AI 에이전트를 Web3 스택에 내장하려면 블록체인 네트워크 및 스마트 계약, 탈중앙화 스토리지, 신원 시스템, 토큰 기반 경제 등 여러 수준에서의 통합이 필요합니다. 대규모 파운데이션 모델부터 하이브리드 신경-기호 시스템에 이르기까지 AI 범용 인터페이스는 이러한 구성 요소들을 연결하는 "범용 어댑터" 역할을 할 수 있습니다. 아래에서는 이러한 통합의 아키텍처를 분석합니다.

그림: MCP 아키텍처의 개념도. AI 호스트(Claude나 ChatGPT와 같은 LLM 기반 앱)가 MCP 클라이언트를 사용하여 다양한 MCP 서버에 연결하는 방법을 보여줍니다. 각 서버는 외부 도구나 서비스(예: Slack, Gmail, 캘린더 또는 로컬 데이터)에 대한 브리지를 제공하며, 이는 범용 허브를 통해 연결되는 주변 장치와 유사합니다. 이 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 AI 에이전트는 하나의 공통 프로토콜을 통해 원격 서비스와 온체인 리소스에 접근할 수 있습니다.

2.1 Web3 클라이언트로서의 AI 에이전트 (블록체인과의 통합)

Web3의 핵심에는 블록체인과 스마트 계약이 있습니다. 이는 신뢰가 필요 없는 방식으로 로직을 강제할 수 있는 탈중앙화된 상태 기계입니다. AI 인터페이스는 이들과 어떻게 상호 작용할 수 있을까요? 두 가지 방향을 고려할 수 있습니다.

• 블록체인에서 데이터를 읽는 AI: AI 에이전트는 결정을 내리기 위한 맥락으로 온체인 데이터(예: 토큰 가격, 사용자의 자산 잔액, DAO 제안)가 필요할 수 있습니다. 전통적으로 블록체인 데이터를 검색하려면 노드 RPC API나 서브그래프 데이터베이스와 상호 작용해야 합니다. MCP와 같은 프레임워크를 사용하면, AI는 표준화된 "블록체인 데이터" MCP 서버에 질의하여 실시간 온체인 정보를 가져올 수 있습니다. 예를 들어, MCP 지원 에이전트는 특정 토큰의 최신 거래량을 묻거나 스마트 계약의 상태를 물을 수 있으며, MCP 서버는 블록체인에 연결하는 저수준 세부 사항을 처리하고 AI가 사용할 수 있는 형식으로 데이터를 반환합니다. 이는 AI를 특정 블록체인의 API 형식에서 분리하여 상호 운용성을 높입니다.

• 블록체인에 데이터를 쓰는 AI: 더 강력하게, AI 에이전트는 Web3 통합을 통해 스마트 계약 호출이나 트랜잭션을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 특정 조건이 충족되면 탈중앙화 거래소에서 자율적으로 거래를 실행하거나 스마트 계약의 매개변수를 조정할 수 있습니다. 이는 AI가 블록체인 트랜잭션 기능을 래핑하는 MCP 서버를 호출함으로써 달성됩니다. 구체적인 예로는 EVM 체인을 위한 thirdweb MCP 서버가 있으며, 이는 MCP 호환 AI 클라이언트가 체인별 메커니즘을 추상화하여 이더리움, 폴리곤, BSC 등과 상호 작용할 수 있게 합니다. 이러한 도구를 사용하여 AI 에이전트는 "인간의 개입 없이" 온체인 작업을 트리거할 수 있으며, 이는 자율 dApp을 가능하게 합니다. 예를 들어, 시장 상황이 변할 때 트랜잭션에 서명하여 자체적으로 리밸런싱하는 AI 기반 DeFi 볼트가 있습니다.

내부적으로 이러한 상호 작용은 여전히 지갑, 키, 가스비에 의존하지만, AI 인터페이스는 트랜잭션을 수행하기 위해 (적절한 보안 샌드박스와 함께) 지갑에 대한 통제된 접근 권한을 부여받을 수 있습니다. 오라클과 크로스체인 브리지도 중요한 역할을 합니다. 체인링크(Chainlink)와 같은 오라클 네트워크는 AI와 블록체인 간의 다리 역할을 하여, AI 출력이 신뢰할 수 있는 방식으로 온체인에 제공될 수 있도록 합니다. 예를 들어, 체인링크의 크로스체인 상호운용성 프로토콜(CCIP)은 신뢰할 수 있다고 판단되는 AI 모델이 사용자를 대신하여 여러 다른 체인에 걸쳐 여러 계약을 동시에 트리거할 수 있게 합니다. 요약하자면, AI 범용 인터페이스는 표준화된 프로토콜을 통해 블록체인 데이터를 소비하고 블록체인 트랜잭션을 생성할 수 있는 새로운 유형의 Web3 클라이언트 역할을 할 수 있습니다.

2.2 신경-기호 시너지: AI 추론과 스마트 계약의 결합

AI-Web3 통합의 흥미로운 측면 중 하나는 AI의 학습 능력(신경망)과 스마트 계약의 엄격한 논리(기호 규칙)를 결합하는 신경-기호 아키텍처의 잠재력입니다. 실제로 이는 AI 에이전트가 비정형적인 의사 결정을 처리하고 특정 작업을 검증 가능한 실행을 위해 스마트 계약에 전달하는 것을 의미할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 시장 심리(모호한 작업)를 분석할 수 있지만, 사전에 설정된 위험 규칙을 따르는 결정론적 스마트 계약을 통해 거래를 실행할 수 있습니다. MCP 프레임워크 및 관련 표준은 AI에게 계약 함수를 호출하거나 행동하기 전에 DAO의 규칙을 질의할 수 있는 공통 인터페이스를 제공함으로써 이러한 핸드오프를 실현 가능하게 합니다.

구체적인 예로는 **싱귤래리티넷(SingularityNET)의 AI-DSL(AI 도메인 특화 언어)**이 있으며, 이는 탈중앙화 네트워크상의 AI 에이전트 간 통신을 표준화하는 것을 목표로 합니다. 이는 신경-기호 통합을 향한 한 걸음으로 볼 수 있습니다. 즉, 에이전트가 서로에게 AI 서비스나 데이터를 요청하기 위한 형식 언어(기호)입니다. 유사하게, **딥마인드(DeepMind)의 알파코드(AlphaCode)**나 다른 프로젝트들도 결국 연결되어 스마트 계약이 온체인 문제 해결을 위해 AI 모델을 호출할 수 있게 될 것입니다. 오늘날 대규모 AI 모델을 직접 온체인에서 실행하는 것은 비현실적이지만, 하이브리드 접근 방식이 등장하고 있습니다. 예를 들어, 특정 블록체인은 영지식 증명이나 신뢰 실행 환경을 통해 ML 계산의 검증을 허용하여 오프체인 AI 결과의 온체인 검증을 가능하게 합니다. 요약하자면, 기술 아키텍처는 AI 시스템과 블록체인 스마트 계약을 공통 프로토콜을 통해 조율되는 상호 보완적인 구성 요소로 구상합니다. AI는 인식과 개방형 작업을 처리하고, 블록체인은 무결성, 메모리, 합의된 규칙의 집행을 제공합니다.

2.3 AI를 위한 탈중앙화 스토리지 및 데이터

AI는 데이터를 기반으로 성장하며, Web3는 데이터 저장 및 공유를 위한 새로운 패러다임을 제공합니다. 탈중앙화 스토리지 네트워크(IPFS/파일코인, Arweave, Storj 등)는 AI 모델 아티팩트의 저장소이자 훈련 데이터의 소스로 사용될 수 있으며, 블록체인 기반 접근 제어를 제공합니다. AI 범용 인터페이스는 MCP 등을 통해 Web2 API에서와 마찬가지로 쉽게 탈중앙화 스토리지에서 파일이나 지식을 가져올 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 적절한 키나 지불 수단이 있다면 오션 프로토콜(Ocean Protocol)의 마켓에서 데이터셋을 가져오거나 분산 스토리지에서 암호화된 파일을 가져올 수 있습니다.

특히 오션 프로토콜은 자신을 "AI 데이터 경제" 플랫폼으로 자리매김했으며, 블록체인을 사용하여 데이터와 심지어 AI 서비스를 토큰화합니다. 오션에서는 데이터셋이 접근을 제어하는 데이터토큰으로 표현됩니다. AI 에이전트는 데이터토큰을 획득하고(아마도 암호화폐로 지불하거나 특정 접근 권한을 통해) 오션 MCP 서버를 사용하여 실제 데이터를 분석용으로 검색할 수 있습니다. 오션의 목표는 AI를 위해 "잠자고 있는 데이터"를 잠금 해제하고, 프라이버시를 보존하면서 공유를 장려하는 것입니다. 따라서 Web3에 연결된 AI는 이전에 사일로화되었던 개인 데이터 금고에서부터 개방형 정부 데이터에 이르기까지 방대하고 탈중앙화된 정보 코퍼스를 활용할 수 있습니다. 블록체인은 데이터 사용이 투명하고 공정하게 보상받을 수 있도록 보장하여, 더 많은 데이터가 AI에 제공되고 더 많은 AI 기여(훈련된 모델 등)가 수익화될 수 있는 선순환을 촉진합니다.

탈중앙화 신원 시스템도 여기서 역할을 합니다(다음 하위 섹션에서 더 자세히 논의됨). 이는 누가 또는 무엇이 특정 데이터에 접근할 수 있는지 제어하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 의료 AI 에이전트는 환자의 개인 IPFS 스토리지에서 의료 데이터셋을 해독하기 전에 검증 가능한 자격 증명(HIPAA 또는 유사한 규정 준수에 대한 온체인 증명)을 제시해야 할 수 있습니다. 이러한 방식으로 기술 아키텍처는 적절한 경우 AI로 데이터가 흐르도록 보장하되, 권한을 강제하기 위해 온체인 거버넌스와 감사 추적을 사용합니다.

2.4 탈중앙화 환경에서의 신원 및 에이전트 관리

자율 AI 에이전트가 Web3와 같은 개방형 생태계에서 작동할 때, 신원과 신뢰는 가장 중요해집니다. 탈중앙화 신원(DID) 프레임워크는 암호학적으로 검증될 수 있는 AI 에이전트를 위한 디지털 신원을 설정하는 방법을 제공합니다. 각 에이전트(또는 이를 배포하는 인간/조직)는 DID와 관련 검증 가능한 자격 증명을 가질 수 있으며, 이는 그 속성과 권한을 명시합니다. 예를 들어, AI 트레이딩 봇은 특정 위험 한도 내에서 작동할 수 있음을 인증하는 규제 샌드박스에서 발급한 자격 증명을 가질 수 있거나, AI 콘텐츠 중재자는 신뢰할 수 있는 조직에 의해 생성되었고 편향성 테스트를 거쳤음을 증명할 수 있습니다.

온체인 신원 등록소와 평판 시스템을 통해 Web3 세계는 AI 행동에 대한 책임성을 강제할 수 있습니다. AI 에이전트가 수행하는 모든 트랜잭션은 그 ID로 추적될 수 있으며, 문제가 발생하면 자격 증명이 누가 만들었는지 또는 누가 책임이 있는지 알려줍니다. 이는 중요한 과제를 해결합니다. 신원이 없으면 악의적인 행위자가 시스템을 악용하거나 잘못된 정보를 퍼뜨리기 위해 가짜 AI 에이전트를 만들 수 있으며, 아무도 봇과 합법적인 서비스를 구별할 수 없습니다. 탈중앙화 신원은 강력한 인증을 가능하게 하고 진짜 AI 에이전트와 스푸핑을 구별함으로써 이를 완화하는 데 도움이 됩니다.

실제로 Web3와 통합된 AI 인터페이스는 신원 프로토콜을 사용하여 자신의 행동과 요청에 서명합니다. 예를 들어, AI 에이전트가 도구를 사용하기 위해 MCP 서버를 호출할 때, 서버가 승인된 에이전트로부터의 호출임을 확인할 수 있도록 탈중앙화 신원에 연결된 토큰이나 서명을 포함할 수 있습니다. 블록체인 기반 신원 시스템(이더리움의 ERC-725 또는 원장에 고정된 W3C DID 등)은 이 검증이 신뢰가 필요 없고 전 세계적으로 검증 가능하도록 보장합니다. 새롭게 등장하는 "AI 지갑" 개념은 이와 관련이 있습니다. 본질적으로 AI 에이전트에게 신원과 연결된 암호화폐 지갑을 제공하여 키를 관리하고, 서비스 비용을 지불하거나, (잘못된 행동에 대해 삭감될 수 있는) 보증금으로 토큰을 스테이킹할 수 있게 합니다. 예를 들어, ArcBlock은 *"AI 에이전트가 탈중앙화 환경에서 책임감 있게 운영되기 위해 지갑이 필요하다"*고 논의했습니다.

요약하자면, 기술 아키텍처는 AI 에이전트를 Web3의 일등 시민으로 구상하며, 각 에이전트는 온체인 신원과 시스템에 대한 지분을 가질 수 있고, MCP와 같은 프로토콜을 사용하여 상호 작용합니다. 이는 신뢰의 웹을 만듭니다. 스마트 계약은 협력하기 전에 AI의 자격 증명을 요구할 수 있으며, 사용자는 특정 온체인 인증을 충족하는 AI에게만 작업을 위임하도록 선택할 수 있습니다. 이는 AI의 능력과 블록체인의 신뢰 보증이 결합된 것입니다.

2.5 AI를 위한 토큰 경제 및 인센티브

토큰화는 Web3의 특징이며, AI 통합 영역으로도 확장됩니다. 토큰을 통해 경제적 인센티브를 도입함으로써 네트워크는 AI 개발자와 에이전트 자체 모두에게 바람직한 행동을 장려할 수 있습니다. 몇 가지 패턴이 나타나고 있습니다.

• 서비스에 대한 지불: AI 모델과 서비스는 온체인에서 수익화될 수 있습니다. **싱귤래리티넷(SingularityNET)**은 개발자가 AI 서비스를 배포하고 각 호출에 대해 네이티브 토큰(AGIX)으로 사용자에게 요금을 부과할 수 있도록 함으로써 이를 개척했습니다. MCP가 활성화된 미래에는 모든 AI 도구나 모델이 플러그 앤 플레이 서비스가 되어 사용량이 토큰이나 소액 결제를 통해 측정될 수 있다고 상상할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트가 MCP를 통해 타사 비전 API를 사용하는 경우, 서비스 제공업체의 스마트 계약으로 토큰을 전송하여 자동으로 지불을 처리할 수 있습니다. Fetch.ai도 유사하게 *"자율 경제 에이전트"*가 서비스와 데이터를 거래하는 마켓플레이스를 구상하며, 새로운 Web3 LLM(ASI-1)은 가치 교환을 위해 암호화폐 거래를 통합할 것으로 추정됩니다.

• 스테이킹 및 평판: 품질과 신뢰성을 보장하기 위해 일부 프로젝트는 개발자나 에이전트에게 토큰을 스테이킹하도록 요구합니다. 예를 들어, DeMCP 프로젝트(탈중앙화 MCP 서버 마켓플레이스)는 유용한 MCP 서버를 만드는 개발자에게 보상하기 위해 토큰 인센티브를 사용할 계획이며, 서버 보안에 대한 약속의 표시로 토큰을 스테이킹하게 할 수도 있습니다. 평판도 토큰과 연결될 수 있습니다. 예를 들어, 지속적으로 좋은 성과를 내는 에이전트는 평판 토큰이나 긍정적인 온체인 리뷰를 축적할 수 있는 반면, 잘못된 행동을 하는 에이전트는 스테이크를 잃거나 부정적인 평가를 받을 수 있습니다. 이 토큰화된 평판은 위에서 언급한 신원 시스템에 피드백될 수 있습니다(스마트 계약이나 사용자는 에이전트를 신뢰하기 전에 온체인 평판을 확인).

• 거버넌스 토큰: AI 서비스가 탈중앙화 플랫폼의 일부가 되면, 거버넌스 토큰은 커뮤니티가 그 진화를 이끌 수 있게 합니다. 싱귤래리티넷과 오션 같은 프로젝트에는 토큰 보유자가 프로토콜 변경이나 AI 이니셔티브 자금 지원에 투표하는 DAO가 있습니다. 싱귤래리티넷, Fetch.ai, 오션 프로토콜의 합병으로 새로 발표된 인공 초지능(ASI) 얼라이언스에서는 통합 토큰(ASI)이 공동 AI+블록체인 생태계의 방향을 결정하게 될 것입니다. 이러한 거버넌스 토큰은 채택할 표준(예: MCP 또는 A2A 프로토콜 지원), 인큐베이팅할 AI 프로젝트, AI 에이전트에 대한 윤리 지침 처리 방법과 같은 정책을 결정할 수 있습니다.

• 접근 및 유틸리티: 토큰은 데이터(오션의 데이터토큰처럼)뿐만 아니라 AI 모델 사용에 대한 접근도 제어할 수 있습니다. 가능한 시나리오는 "모델 NFT" 또는 이와 유사한 것으로, 토큰을 소유하면 AI 모델의 출력에 대한 권리나 수익의 일부를 얻게 됩니다. 이는 탈중앙화 AI 마켓플레이스의 기반이 될 수 있습니다. 고성능 모델의 부분 소유권을 나타내는 NFT를 상상해보세요. 소유자들은 모델이 추론 작업에 사용될 때마다 공동으로 수익을 얻고, 미세 조정에 대해 투표할 수 있습니다. 실험적이지만, 이는 AI 자산에 적용된 Web3의 공유 소유권 정신과 일치합니다.

기술적으로 토큰을 통합한다는 것은 AI 에이전트가 지갑 기능이 필요하다는 것을 의미합니다(언급했듯이, 많은 에이전트가 자체 암호화폐 지갑을 가질 것입니다). MCP를 통해 AI는 잔액을 확인하고, 토큰을 보내거나, DeFi 프로토콜을 호출(아마도 서비스 비용을 지불하기 위해 한 토큰을 다른 토큰으로 교환)할 수 있는 *"지갑 도구"*를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 이더리움에서 실행되는 AI 에이전트가 데이터셋