인공지능이 암호화폐 시장 혁신... Ascn.ai의 도전

뉴스알리미 · 25/05/12 16:00:38 · mu/뉴스

암호화폐 투자자가 더 이상 리서치 리포트를 기다릴 필요가 없어질 전망이다. 분석, 상담, 문서화, 토큰 추천이 모두 가능한 AI 플랫폼이 등장했기 때문이다. 지난 4월 싱가포르에서 열린 블록체인 포럼에서 공개된 ‘Ascn.ai’는 발표 직후 암호화폐 커뮤니티에서 큰 반향을 일으켰다. 개발사 아비트라지스캐너의 공동창립자 알렉세이 키트로프는 이 플랫폼이 “트레이더의 시간과 인력을 대체하는 암호화폐 특화 AI 어시스턴트”라고 소개했다.

# 사람이라면 며칠 걸릴 분석을 3분 만에

이날 행사에 앞서 일부 미디어는 해당 플랫폼에 사전 접근해 실제 사례를 테스트했다. 과제는 “탈중앙화 거래소(DEX)에서 새로 상장된 저시가총액 토큰 중, 온체인 지표가 긍정적인 자산을 찾는 것”이었다. AI 어시스턴트는 3분 만에 아래 작업을 마쳤다.

  • 24시간 내 거래된 수천 개 토큰 분석

  • 유동성 급감 등 스캠 의심 종목 자동 제외

  • 온체인 활동량과 커뮤니티 반응이 상승 중인 6개 토큰 도출

  • 각각의 토큰에 대해 ‘보유·매도·창립자 지갑 추적’ 등의 맞춤형 전략 제시

사람이 이 같은 작업을 한다면 최소 이틀 이상이 걸린다. 그러나 Ascn.ai는 이를 몇 분 만에 처리해, 빠른 판단이 필요한 암호화폐 시장에 적합한 도구임을 입증했다. 테스트에 참여한 한 관계자는 “단기 매매자뿐 아니라 펀드매니저, VC까지 활용할 수 있는 도구”라고 말했다.

# “개발자 없어도 된다”… 누구나 만드는 브랜드 전용 AI

Ascn.ai의 가장 큰 특징은 플랫폼 사용자 누구나 자신만의 AI를 만들 수 있다는 점이다. ‘어시스턴트빌더(Assistant Builder)’ 기능을 활용하면 코딩 지식이 없어도 약 10~15분 만에 다음과 같은 AI 어시스턴트를 구축할 수 있다.

  • 웹사이트나 텔레그램 상담용 AI

  • 토큰 분석 및 추천 기능 포함

  • 프로젝트 백서·토크노믹스 자동 요약

  • 브랜드 화법과 톤앤매너 반영 가능

구현 방식은 노코드 챗봇 빌더와 유사하지만, 암호화폐 프로젝트에 최적화된 구조라는 점에서 차별화된다. 사용자는 백서·사이트·토큰 주소 등을 입력하면, 플랫폼이 이를 학습해 자동으로 커스터마이징된 AI를 생성한다.

업계 관계자는 “기존 AI는 일반적인 텍스트 생성엔 강하지만, 암호화폐 분석에 최적화돼 있지 않다”며 “Ascn.ai는 온체인 정보, DEX 거래, 창립자 지갑 추적 등 실전 정보에 기반한 분석을 제공하는 점에서 차별화된다”고 평가했다.

# 월 30달러·질문당 1센트… 챗GPT보다 저렴한 '맞춤형 분석'

가격 경쟁력도 상당하다. 전체 기능을 사용할 수 있는 요금제는 월 30달러 수준이며, 질의 1건당 비용은 약 0.01달러다. 이는 오픈AI의 챗GPT나 일론머스크가 내놓은 그록(Grok) 등과 비교해도 월등히 낮은 가격이다.

Ascn.ai는 실제로 다양한 비용을 절감해준다. 24시간 고객센터를 운영하지 않아도 되고, 별도의 토큰 분석 인력을 둘 필요도 없다. 스타트업이나 신규 프로젝트 입장에서는 개발 부담 없이 자체 AI 서비스를 만들 수 있는 기회가 열린 셈이다.

아비트라지도 “소규모 자본으로도 브랜드 어시스턴트를 출시할 수 있어, 크립토 시장의 서비스 진입장벽이 크게 낮아질 것”이라고 했다.

# 폭발적 반응… “ChatGPT가 콘텐츠 바꿨다면, ASCN은 크립토를 바꾼다”

공개 직후 플랫폼에는 빠르게 이용자가 몰리고 있다. 포럼 종료 이후 24시간 내 수십 개 팀이 등록했으며 탈중앙화거래소(DEX), DAO 프로젝트, NFT 플랫폼 등이 초기 사용자로 참여했다.

한 참가자는 “콘텐츠는 챗GPT, 디자인은 미드저니가 바꿨다면, 이제 암호화폐는 Ascn.ai가 바꿀 차례”라고 말했다.

업계에서는 향후 수개월 내 AI 기반 어시스턴트가 암호화폐 커뮤니티에 대거 등장할 것으로 보고 있다. 아비트라지스캐너도 Ascn.ai를 ‘AI 인프라 플랫폼’으로 포지셔닝하고 있다.

전문가들은 Ascn.ai에 대해 현재로선 신생 플랫폼에 불과하지만, 앞으로 “왜 쓰냐?”보다 “왜 아직 안 쓰냐?”가 더 많이 들릴 정도로 대중화될 것이라고 전망했다.

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