카이토와 버추얼스 프로토콜, '쓰기→보상' 실험… 소셜파이 모델의 진화

트위터(X)에서 글을 쓰면 토큰을 받는 시대가 열리고 있다. ‘소셜파이(SocialFi, Social Finance)’와 ‘W2E(Write-to-Earn)’ 모델이 등장하면서 △트윗 △해시태그 △의견 공유 같은 활동이 암호화폐 보상으로 연결되고 있다. 최근 대표 사례는 카이토(KAITO)와 버추얼 제네시스(Virtual Genesis, 버젠)다.

카이토는 웹3 기반 정보 검색 플랫폼 ‘인포파이(InfoFi, Information Finance)’를 표방한다. 인공지능(AI)이 사용자의 콘텐츠를 평가해 ‘얍(Yap)’ 점수를 부여하고, 이 점수를 기반으로 향후 카이토 토큰 에어드랍 보상을 분배하는 구조다.

버젠은 ‘버추얼스 프로토콜(VIRTUAL)’의 일부로, 커뮤니티 구성원이 AI 에이전트 프로젝트를 홍보하거나 관련 토큰을 보유하면 버추얼 포인트를 받는다. 이 포인트는 런치패드에서 새로운 AI 토큰에 참여할 수 있는 ‘할당’ 권한으로 바뀐다.

카이토의 핵심은 ‘얍 투 언(Yap-to-Earn)’ 구조다. 트위터에 유용한 정보를 @카이토AI 태그와 함께 올리면, AI가 게시물의 질과 영향력을 분석해 점수를 매긴다. 단순한 조회수보다 △내용의 참신함 △영향력 있는 사용자의 반응 △팔로워 수준 등 복합 지표가 반영된다.

버젠은 커뮤니티 기여도에 따른 포인트 분배 모델이다. 사용자가 트위터에서 $VIRTUAL 토큰이나 버추얼스 에이전트에 대해 글을 작성하고, Virtuals 앱에 계정을 연동하면 매일 포인트가 적립된다. 2025년 5월부터는 스테이킹 모델 ‘veVIRTUAL’이 도입돼 토큰 보유자에게도 포인트가 배분된다.

두 프로젝트 모두 ‘소셜 활동 데이터를 정량화해 보상한다’는 공통점이 있지만, 카이토는 ‘콘텐츠의 질’에 집중하고 버젠은 ‘기여도+지분’을 함께 본다는 차이가 있다.

카이토에 참여하려면 지갑과 트위터 계정을 연동하고, 크립토 관련 유익한 글을 작성하면서 @카이토AI를 태그하면 된다. AI가 해당 게시물을 평가해 점수를 부여하고, 점수는 리더보드에 누적된다. 많은 사용자는 향후 토큰 에어드랍을 노리고 있다.

버젠은 Virtuals 앱 접속 후 지갑과 X 계정을 연동해야 한다. 이후 $VIRTUAL 토큰 관련 글을 쓰면 일일 포인트가 적립된다. 특히 ‘한 번의 대박 글’도 상위 포인트로 연결될 수 있어, 단순 반복보다 ‘임팩트’ 있는 콘텐츠가 유리하다.

또한 veVIRTUAL을 스테이킹한 사용자에게는 전체 포인트의 20%가 별도로 분배돼, 콘텐츠 작성 외에 토큰 보유자도 보상을 받을 수 있다.

카이토는 AI를 통해 콘텐츠의 질을 평가하는 구조다. ‘의미 있는 정보’에 점수를 부여하려 하며, ‘스마트 팔로워’ 개념을 통해 업계 전문가의 반응이 반영되도록 설계했다. 다만 AI 평가 시스템에 허점도 존재한다. 2025년 초, 일부 사용자가 특정 단어를 반복 삽입해 점수를 높이는 ‘얍 점수 루프홀’을 공유하며 논란이 발생했다.

버젠은 카이토의 시스템을 참고하거나 연동하며 콘텐츠 질을 평가하는 것으로 보인다. 또 포인트로 받은 토큰을 단기 매도하면 손해가 발생하는 ‘TP 쿨다운’ 정책을 도입해, 장기 기여를 유도한다. 여러 지갑으로 나누는 시도를 막기 위한 클러스터 추적 기능도 탑재했다.

카이토 백서 발표 당시 Vitalik Buterin, CZ 등 유명 인사도 참여하면서 큰 주목을 받았다. “콘텐츠의 가치를 보상한다”는 이상에 긍정적 반응이 많았지만, “인기투표로 전락할 수 있다”는 회의론도 존재했다.

버젠은 AI 붐과 맞물리며 커뮤니티의 기대를 모았다. “AI 조각을 소유하고, 그 방향에 영향력을 행사할 수 있다”는 서사가 매력 포인트였다. 하지만 일부에서는 “토큰을 노린 단기 펌핑”이라며 거품 가능성을 지적하기도 했다.

이러한 SocialFi 모델은 AI 생태계에도 영향을 준다. 긍정적으로 보면, 콘텐츠를 AI가 평가해 학습용 고품질 데이터셋으로 만들 수 있다. 반대로, 보상을 노린 저품질 콘텐츠가 넘쳐나면 AI 학습 데이터가 오염돼 성능 저하를 초래할 수 있다.

또한, AI가 만든 콘텐츠를 사람이 포스팅하고 다시 AI가 평가하는 ‘AI 간 평가 순환 구조’가 생기면, 정보 왜곡이나 신뢰도 저하 문제가 불거질 수 있다. “Garbage in, Garbage out”은 AI 업계의 오래된 경고다.

카이토와 버젠은 웹2의 SNS를 웹3 토큰 경제로 재해석한 실험이다. 각각 △콘텐츠의 정보 가치 평가 △커뮤니티의 기여도 환산을 통해 새로운 보상 구조를 선보였다.

그러나 스팸, 어뷰징, 인기 경쟁 등 기존 소셜 문제의 반복 위험은 여전히 존재한다. 보상을 정당하게 배분하려면 알고리즘의 객관성과 시스템 투명성, 사용자 교육 등이 필수다.

AI와 SocialFi가 함께 발전하려면, 사람–콘텐츠–보상–AI 간 선순환 구조를 정립해야 한다. 이를 실패할 경우, “저품질 정보의 홍수”로 웹3 생태계 전체가 피로해질 수 있다는 점을 프로젝트 팀과 커뮤니티 모두 인식해야 한다.