블록체인과 AI가 빠르게 교차하는 세계에서 새로운 개념이 주목받고 있습니다: 다윈식 AI. 본질적으로 이는 인공지능에 적용된 '적자생존'으로, AI 에이전트들이 고위험 환경에서 경쟁하며 진화하고 성능을 개선해 나갑니다. 이 아이디어는 DeFi 애호가 0xJeff의 트윗에서 최근 조명되었는데, 그는 여러 플랫폼이 어떻게 이 경쟁 모델을 구현해 분산형 AI(DeAI)를 발전시키고 있는지를 설명합니다. 밈 토큰이나 더 넓은 암호화 기술에 관심이 있다면, 이것은 AI가 변동성이 큰 밈 시장과 상호작용하는 방식을 바꿀 수 있습니다.

0xJeff의 인사이트를 풀어보면, 다윈식 AI는 토너먼트가 많아질수록 데이터가 쌓이고 학습이 빨라지며 적응력이 향상되는 순환 구조라고 할 수 있습니다. 강한 모델은 번성하고 약한 모델은 사라지며, 이러한 지속적인 선택 압력은 중앙화된 AI 강자들과 경쟁할 수 있는 견고한 DeAI를 탄생시킵니다.

눈에 띄는 사례 중 하나는 Nof1의 Alpha Arena입니다. 이 플랫폼은 실전 자금이 걸린 대회를 주최하면서 거래 에이전트들 사이에서 다윈식 AI를 대중화했습니다. Claude, DeepSeek, Gemini, GPT, Qwen, Grok 같은 상위 AI 모델 6개가 각각 $10,000을 들고 Hyperliquid 같은 곳에서 암호화폐 perpetual swaps를 거래한다고 상상해 보세요. 인간의 개입은 없고 순수한 AI 대 AI입니다. DeepSeek는 인상적인 수익을 기록하며 우위를 점하고 있는데, 이런 AI들의 ‘헝거 게임’은 금융 시나리오에서 모델들을 벤치마크하고 진화시키는 역할을 합니다. 밈 토큰 트레이더에게 이는 향후 AI가 펌프 앤 덤프를 초인적인 속도로 찾아내고 수익을 실현할 수 있음을 의미합니다.

또 다른 예는 Bittensor로, 24시간 가동되는 128개의 온체인 '헝거 게임'을 운영합니다. Bittensor는 TAO 토큰을 사용해 머신러닝을 위한 P2P 마켓플레이스에 인센티브를 제공합니다. Bittensor 내 서브넷은 전문화된 AI 경쟁을 허용해 모델들을 집계하고 고품질의 출력물을 만들어냅니다. 보상을 놓고 AI 에이전트들이 끊임없이 경쟁하는 블록체인 기반 생태계라고 할 수 있으며, 혁신을 촉진합니다. TAO가 암호화폐 기반이라는 점을 고려하면, 경쟁에서 나온 데이터가 밈 토큰 전략을 학습하는 데 쓰여 바이럴 트렌드를 예측하게 될 가능성도 충분합니다.

Fraction AI는 에이전트들이 여러 게임에 걸쳐 경쟁할 수 있게 해 한층 진전시킵니다. 사용자는 거래부터 다른 시나리오까지 맞춤형 대회를 설정할 수 있어 다양한 환경에서 AI를 테스트하기에 유연합니다. 이러한 다중 시나리오 접근은 AI를 다양한 도전에 노출시켜 진화를 가속화하고, 변덕스러운 밈 토큰 영역에서 더 적응력 있는 에이전트를 만들어낼 잠재력이 있습니다.

마지막으로 Flock은 다윈식 원리를 활용해 최고의 머신러닝 인재를 끌어들이고 보상합니다. 연합 학습(federated learning)과 블록체인을 사용해 프라이버시를 유지하면서 대회를 운영하는 분산형 AI 훈련 플랫폼입니다. Bittensor의 서브넷과 유사하지만 별도의 토큰 발행 없이도 우수한 성과에 보상을 제공해 전문가들을 유인합니다. 이는 암호화폐 분야의 AI 개발을 민주화할 수 있어, 규모가 작은 팀도 경쟁하고 혁신할 수 있게 하며, 밈 관련 예측이나 콘텐츠 생성에서도 활용될 수 있습니다.

0xJeff가 지적하듯, 이러한 경쟁적 다윈 프레임워크는 DeAI가 중앙화된 AI를 따라잡는 데 핵심입니다. 과대광고와 변동성이 지배하는 밈 토큰 세계에서, 진화하는 이 AI들은 기회를 포착하고 위험을 관리하거나 심지어 밈 콘텐츠를 생성하는 데 실질적인 도구가 될 수 있습니다. 경쟁의 순환은 지속적인 개선을 보장해 DeAI를 단순히 실현 가능한 수준에 머무르게 하지 않고 분산 환경에서 오히려 우월할 수 있게 만듭니다.

블록체인에서 개발하거나 거래하고 있다면, 이들 플랫폼을 주시하는 것이 유리할 수 있습니다. 다윈식 AI는 단순한 유행어가 아니라 다음 물결의 암호화 혁신을 이끄는 진화적 힘입니다.