빠르게 진화하는 블록체인·암호화폐 세계에서 AI 에이전트는 차세대 혁신으로 큰 주목을 받고 있습니다. GPT-4 같은 대형 언어 모델(LLM)로 구동되는 이 스마트 도구들은 코드 작성, 작업 자동화, 프로젝트 구축 방식을 혁명적으로 바꿀 것이라 약속합니다. 그런데 Spearbit의 CEO이자 전 Solidity 기여자였던 Hari Krishnan의 최근 트윗에 따르면 뭔가 맞지 않는 부분이 있습니다.

X(구 Twitter)에서 @_hrkrshnn으로 활동하는 Hari는 이렇게 적었습니다. "AI 에이전트에 대해 이상한 느낌이 든다. LLM으로 코드 워크플로를 개발하는 사람들의 GitHub를 확인해보면 기여도가 기하급수적으로 늘어난 것을 보지 못했다. 무슨 일이 일어나고 있는 거지?" 이 관찰은 개발자들 사이에서 대화에 불을 지폈고, AI 지원 코딩에 대한 과대광고와 현실 사이의 간극을 드러냈습니다.

용어에 익숙하지 않은 이들을 위해: AI 에이전트는 코드 작성, 디버깅, 심지어 프로젝트 전반을 관리하는 등의 작업을 수행하도록 LLM을 활용하는 자율 프로그램입니다. LLM은 ChatGPT 같은 도구의 두뇌로, 방대한 데이터로 학습해 코드 스니펫을 포함한 인간과 유사한 텍스트를 생성합니다. 블록체인 개발에서는 스마트 계약, DeFi 프로토콜, 혹은 종종 간단하지만 바이럴한 인터넷 밈에서 영감을 받은 meme token 같은 것을 더 빠르게 만들 수 있다는 뜻일 수 있습니다.

Dogecoin처럼 잘 알려진 meme token이나 Solana·Ethereum상에 새로 등장하는 토큰들은 빠른 출시와 커뮤니티의 관심에 의해 번성합니다. 만약 AI 에이전트가 토큰 생성 과정을 자동화할 수 있다면—ERC-20 토큰용 Solidity 코드를 생성하고 배포하며 초기 마케팅까지 처리하는 것—실험하거나 트렌드를 활용하려는 블록체인 실무자들에겐 게임 체인저가 될 수 있습니다. 그러나 Hari의 지적은 아직 그 수준에 이르지 못했다는 점을 시사합니다.

답글을 들여다보면: 커뮤니티의 관점

해당 트윗에는 가능한 원인들을 밝히는 반응들이 달렸습니다. 한 사용자 Andreas Bigger(@andreaslbigger)는 GitHub 기여도가 최선의 지표가 아닐 수 있다고 주장했습니다. "기여도는 나쁜 지표다, LoC를 써봐라? 적절한 에이전트 프롬프트로 로컬에서 프로젝트 전체를 만들 수 있다. 끝에 commit + push 하면 전체 과정이 1개의 기여로 집계되는데, 같은 일을 사람이 했다면 기여도가 100이 됐을 수도 있다—수십 배 차이."

LoC는 작성된 코드의 줄수(Lines of Code)를 의미합니다. Andreas는 AI 덕분에 개발자들이 오프라인에서 더 효율적으로 작업하고 변경사항을 적은 커밋으로 묶을 수 있다고 제안합니다. 이 때문에 공개적인 GitHub 통계에서는 급증이 보이지 않을 수 있다는 설명입니다—작업은 이루어지고 있지만 통합되어 보이는 겁니다.

Abhishek Singh(@natoshi_sakmoto)는 간단히 "인간의 한계"라 답했습니다. 강력한 AI가 있어도 개발자는 여전히 병목이며, AI의 산출물을 안내하고 검증하며 반복해야 합니다.

좀 더 세심한 의견은 @0xterrah로부터 나왔습니다. "유능한 vibecoder들을 보면서 얻은 내 결론은 그들이 항상 피해를 최소화하려고 노력한다는 것이다. 작지만 잘못된 LLM 결정이 누적되어 결국 폭발한다. 그래서 정말 빨리 할 수 없고, 제대로 하려면 주니어들을 감독하는 것과 더 비슷하다."

블록체인에서는 이 말이 특히 와닿습니다. 스마트 계약의 단 한 줄 오류가 큰 손실로 이어질 수 있기 때문입니다—악명 높은 DAO 해킹이나 meme token 출시에서의 최근 익스플로잇을 떠올려보면 됩니다. AI 에이전트는 코드를 빠르게 생성할 수 있지만, 주의 깊은 감시가 없다면 교묘한 해커들이 악용할 취약점을 도입할 위험이 있습니다.

다른 반응으로는 @lgrowingupl의 "going wild"나 @R5Z5G의 "AI가 성숙할 시간이 필요하다" 같은 낙관과 현실의 혼합된 의견들이 있었습니다.

meme token 제작자와 블록체인 개발자에게 주는 시사점

Meme Insider에서는 AI 같은 신기술이 meme token 및 더 넓은 블록체인 생태계와 어떻게 교차하는지를 추적합니다. AI 에이전트가 아직 생산성을 기하급수적으로 끌어올리지 못하는 이유는 기술이 아직 성숙 단계에 있기 때문일 수 있습니다. 현재 LLM은 보일러플레이트 코드에는 능하지만, 이더리움 계약에서 가스 최적화(gas fees)나 meme token 유동성 풀의 보안처럼 복잡하고 문맥에 의존적인 작업에서는 어려움을 겪습니다.

meme token을 만들려는 입장이라면 AI는 기본 작업에 도움을 줄 수 있다는 점을 이해해야 합니다—예를 들어 Cursor나 GitHub Copilot 같은 도구를 사용해 토큰 계약 초안을 작성하는 것 등. 그러나 감사를 하지 않고 AI에 과도하게 의존하면 rug pull이나 실패한 출시로 이어져 프로젝트 평판에 타격을 줄 수 있습니다.

앞으로 AI 에이전트가 더 개선되면 진정한 붐을 볼 수도 있습니다. Devin 같은 프로젝트나 오픈소스 대체제가 솔로 개발자가 몇 시간 만에 meme token을 출시하도록 만들면 암호화폐 생성이 더 민주화될 가능성이 있습니다. 하지만 현재로서는 Hari의 "이상한 느낌"이 기대치를 조절하라는 경고를 떠올리게 합니다.

여러분 생각은 어떤가요? AI 에이전트는 과대평가된 걸까요, 아니면 단지 올바른 방식으로 측정되지 않았을 뿐일까요? 댓글로 경험을 공유해주시고, AI가 meme token 풍경을 어떻게 바꾸는지 더 보려면 Meme Insider를 계속 주목하세요.

원문 트윗은 여기에서 확인할 수 있습니다: https://x.com/_hrkrshnn/status/1957883472372207983.