트럼프 스테이블코인 USD1, 민주당의 이해상충 논란 속 법안 통과 난항
도널드 트럼프 전 대통령이 추진하는 스테이블코인 USD1이 미국 의회에서 거센 저항에 직면했다. 민주당이 ’정치적 이해상충’을 이유로 강력히 반발하면서 법안 통과가 불투명해진 상황.
화폐 안정성을 표방한 이 프로젝트는 공화당 지지층을 겨냥한 것으로 보이지만, 워싱턴의 냉소적인 반응은 ’선거용 코인’이라는 의혹을 부채질하고 있다.
암호화폐 시장은 이번 소식에 USD1의 페그 유지 능력에 대한 의문을 제기하며 변동성을 보이고 있다. 정치와 금융의 교차점에서 또 다른 스테이블코인 드라마가 시작됐다.
작년 10월 메타가 발표한 AR glass, Meta
오픈AI(OpenAI)도 챗GPT에 쇼핑 및 상품 검색 기능을 추가했다. 상품 정보와 가격, 후기를 제공하며 직접 구매까지 가능하다. AI가 유통과 광고 수익화 구조까지 장악하는 모습이다.
듀오링고(Duolingo)는 교육 콘텐츠 제작에 외부 계약자 대신 AI를 투입하는 ‘AI 우선(AI-first)’ 모델로 전환했다.
그러나 이 모든 혁신은 사용자 데이터로 이루어지고 있다. 사용자는 데이터를 제공하지만, 그 대가로 돌아오는 것은 없다. 기업 모델과 수익은 모두 플랫폼 소유주의 몫이다.
웹3 AI 영역에서는 이와 다른 미래가 펼쳐지고 있다. 사용자 주도의 AI 생태계를 구축하는 작업이 속도를 내고 있다.
바나(VANA)와 플라워랩스(Flower Labs)는 70억 개 파라미터 모델 ‘Collective-1’을 개발했다. 바나는 레딧, 엑스, 텔레그램의 데이터dao를 제공했고, 플라워AI는 오픈소스 연합학습(federated learning)으로 모델을 훈련했다.
젠신AI(Gensyn AI)는 720억 개 패러미 매개변수 ‘RL Swarm 72B’를 선보였다. 이는 고급 수학적 추론 능력을 갖춘 탈중앙형 강화학습 모델이다.
플록(Flock.io)는 알리바바 췐(Alibaba Qwen)과 협력해 엣지 디바이스(휴대폰 등)에서도 소형언어모델(SLM) 훈련이 가능한 ‘비텐서(bittensor) 서브넷 96(SN96)’을 출시했다.
프라임인텔렉트(Prime Intellect)는 320억개 파라미터를 사용한 모델의 탈중앙형 강화학습을 완수했으며, 전체 소스코드와 기술 보고서를 곧 공개할 예정이다.
참고로 메타의 LLaMA 4는 4000억개의 파라미터를 사용한 것으로 알려져 있다. 파라미터가 증가할 경우 학습 필요 계산 소요가 선형적으로 증가하는 것이 아니라 기하학적으로 증가하는 경향이 있다.
2027년. 당신은 자신의 AI 에이전트를 소유하게 될 것이라고 0xjeff는 말한다. 각자 소유한 에이전트의 모델 가중치, 기억, 성격은 개인 지갑이나 로컬 노드에 저장된다.
에이전트는 표준화된 웹3 프로토콜을 통해 △상품·서비스 구매 △탈중앙 금융(defi) 활용 △프로젝트 공동 창작 등에 다른 에이전트와 자유롭게 소통한다.
원한다면 비텐서 서브넷, 젠신, FetchAI 확장을 통해 에이전트를 로컬에서 파인튜닝하거나 재훈련할 수도 있다. AI의 행동이 마음에 들지 않으면 기업에 수정 요청하는 대신 모델을 직접 포크할 수 있다.
이러한 미래는 개방성, 주권성, 조합 가능성, 탈중앙 인프라를 바탕으로 웹3 AI가 자체 경쟁력을 확보할 때 가능하다. 누스리서치(Nous Research), 플루랄리스(Pluralis), 템플러(Templar), 프라임인텔렉트 같은 기업들이 강력한 베이스 모델을 출시하고, 탈중앙 네트워크를 통한 자유로운 파인튜닝과 에이전트 데이터 소유권을 제공하면 사용자는 빅AI 연구소에서 빌리는 모델보다 자신의 AI를 선호하게 될 것이다.
또, 분산형 훈련 플랫폼이 △유휴 GPU 집계 △훈련 작업 크라우드소싱 △AWS·애저·엔비디아 의존 축소를 실현하면 단일 기업이 지배할 수 없는 진정한 탈중앙 AI 경제가 탄생한다.
웹3가 에이전트 표준(오픈 프로토콜)을 조기에 확립하면 중앙집중형 Api 에이전트보다 웹3 AI 네트워크가 선호될 가능성이 높다. 더 이상 AI를 ‘사용’하는 것이 아니라, ‘소유’하는 시대가 열린다.
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