빠르게 변하는 크립토 세계에서는 종종 과대광고(hype)가 시장을 움직입니다. 최근 X(구 Twitter)에 올라온 한 스레드는 AI 발전의 실제 상태에 대한 논쟁을 촉발했습니다. @basedkarbon이 올린 이 스레드는 화려한 데모와 벤치마크 향상이 일상 사용자들에게 실질적인 가치를 제공하는지—특히 실제 환경에서—의문을 제기합니다.

대화는 @BTCmoto의 인용 트윗에서 시작됐습니다. 그들은 AI를 창고 관리 시스템에 적용하려다 짜증나는 경험을 했다고 공유했습니다. 연초부터의 주문 기록을 업로드해 피킹 주문 최적화를 위한 효율적 레이아웃을 기대했지만, AI는 완전히 잘못된 총합을 내놓았습니다. 이 일화는 흔한 불만을 드러냅니다: AI는 통제된 테스트에서는 빛나지만, 지저분한 실제 데이터에는 자주 실패한다는 점입니다.

@basedkarbon은 이어서 우리가 보는 대부분의 "미친" AI 능력은 잘 골라 뽑은 사례라는 주장을 덧붙였습니다. 실제 사용자로서 그들은 지난 3년간 AI 성능에서 큰 개선을 체감하지 못했다고 합니다. 수학 문제나 이미지 인식 같은 과제를 기준으로 삼는 표준화된 테스트인 벤치마크는 올라갈 수 있지만, 실제 유틸리티나 생산성을 높이지는 못합니다. 마치 자동차의 엔진 스펙을 종이상으로 개선했지만, 울퉁불퉁한 도로에서는 여전히 고생하는 것과 같습니다.

답글들이 쏟아지며 비슷한 의견을 반영했습니다. @0xbmg는 AI가 코드 작성에 도움을 주는 수준이 한동안 오히려 나빠져 사용을 중단했다는 경험을 남겼고, @Valerhius는 데모에서는 과대광고가 넘치지만 실제 생산성 향상은 천천히 온다고 지적했습니다. @arash41201 같은 이들은 화려한 벤치마크와 실용성 사이의 시간 차이를 언급했고, @sammycrip는 암호화폐 전용 AI는 아니지만 Grok 같은 도구에서 개선이 보인다고 긍정했습니다.

이러한 회의론은 단순한 잡담이 아닙니다. AI 테마 프로젝트와 밈 토큰이 폭발적으로 인기를 끌고 있는 크립토 공간에 실질적 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. ChatGPT 출시에 편승한 이야기나 autonomous agents 같은 서사를 따르는 토큰들을 생각해보면, AI의 실사용 진전이 정체돼 있다면 이런 자산들의 거품이 꺼질 가능성도 있습니다.

블록체인에서는 AI 통합이 스마트 컨트랙트의 고도화부터 거래 예측 분석까지 다양한 약속을 합니다. 하지만 이 스레드의 사용자들처럼 기본적인 작업에서조차 AI가 신뢰를 얻지 못한다면, 복잡한 암호화폐용 애플리케이션에 적용할 준비가 되어 있는지 의문이 생깁니다. 밈 토큰 지지자들에게는 AI 과대광고 사이클에 대한 베팅을 재평가할 신호일 수 있습니다. 밈 코인은 종종 서사에 의해 번성합니다—Elon Musk의 트윗으로 촉발된 Dogecoin 급등을 기억하시나요? AI 밈도 비슷하게 움직일 수 있지만, 지속적인 가치는 실제 기술적 돌파구에 달려 있을 수 있습니다.

물론 모두가 회의적인 것은 아닙니다. @Agusx1211은 원래의 시각이 틀렸다고 반박하며 전환기 동안 AI가 주는 어떤 경쟁 우위도 기꺼이 받아들이겠다고 말했습니다. 일부는 정체를 보지만 다른 이들은 현재의 도구를 효과적으로 활용하고 있다는 점을 상기시켜줍니다.

블록체인 실무자들에게 이 스레드는 과대광고를 넘어서 보라는 호출입니다. AI 밈 프로젝트나 기술 통합을 평가할 때는 벤치마크 점수보다 검증된 유틸리티에 집중하세요. Fetch.ai나 SingularityNET 같은 플랫폼의 분산형 AI 네트워크는 AI의 민주화를 목표로 하지만, 성공 여부는 실제 문제 해결에 달려 있습니다.

크립토 커뮤니티의 논쟁이 계속되는 가운데 한 가지는 분명합니다: AI가 블록체인을 혁신하는 길은 데모가 시사하는 것만큼 직선적이지 않습니다. 사용자 경험을 주목하세요—그들이 아마도 이 진화하는 분야에서 다음에 올 것을 가장 잘 알려줄 지표일 것입니다.