✨NFT와 럭셔리의 만남, 그리고 이별: 9dcc의 실험이 남긴 것

5월의 마지막 주, 조용히 하나의 실험이 막을 내렸습니다.
NFT와 럭셔리 패션을 결합하며 등장했던 브랜드 9dcc가 영업 종료를 선언했기 때문입니다. ‘블록체인 위에 럭셔리를 입히겠다’는 그들의 야심 찬 실험은 왜 이 시점에서 멈춰야 했을까요?

“최초의 크립토 네이티브 럭셔리 브랜드”

9dcc는 NFT 인플루언서 gmoney가 만든 브랜드입니다. 그 이름도 그의 지갑 주소 마지막 네 자리에서 따왔죠.
이 브랜드의 특징은 ‘의류에 NFC 칩을 심고, 그걸 이더리움 블록체인에 연결’한 점이었습니다. 옷을 입는 순간, 블록체인 상에서 나의 소유를 인증하고, 디지털 서명도 가능한, 말 그대로 온체인 럭셔리였던 셈이죠.

“We’re early...” – 너무 빨랐던 실험

2025년 5월 27일, gmoney는 X(구 트위터)를 통해 공식적으로 사업 종료를 발표했습니다.
그는 편지에서 이렇게 말합니다.

• “Web3 소비 시장의 거시경제적 역풍과 럭셔리 리테일 시장의 침체는 우리가 이겨내기엔 벅찼다.”

그리고 의미심장하게 덧붙이죠.

• “우리는, 너무 빨랐다.”

블록체인과 NFT 기술의 미래를 믿었던 그들의 도전은 결국 시장의 준비 부족 앞에서 멈추게 되었습니다.

NFT와 럭셔리, 충돌 혹은 융합?

9dcc는 2024년 2월 풀 컬렉션을 선보이며 ‘야쿠자 스트리트 스타일’을 럭셔리 코드로 풀었습니다. 브래들리 쿠퍼, 찬스 더 래퍼, 패티 밀스 같은 셀러브리티가 착용하며 화제를 모았고, OpenSea에서 진행한 “Black Box” 컬렉션은 완판, 최고 구매자에게는 크립토펑크 NFT까지 증정했죠.

하지만 이런 혁신도 결국 “럭셔리는 무엇으로 존재하는가”라는 본질적 질문 앞에서 벽을 만났습니다. NFT를 디지털 트윈으로 사용하는 것이 오히려 물리적 명품의 희소성과 영속성에 대한 인식을 약화시킬 수 있어요. 고가의 시계, 백, 옷을 소유한다는 것은 단순히 자산이 아니라 '느낌'이기 때문이죠. 디지털에 박제된 소유는, 때로는 그 진정성을 지워버릴 수 있습니다.

남은 것, 그리고 다음은?

9dcc는 6월부터 90일간 남은 제품의 교환 서비스를 진행합니다. 하지만 이보다 더 오래 남을 건, 그들이 만든 ‘실험의 흔적’일 겁니다. NFT와 럭셔리의 조합은 실패였을까요? 기술이 만든 새로운 언어는, 과연 오랜 시간 쌓인 ‘브랜드의 감성’을 담아낼 수 있을까?

그 실험은 끝났지만, 그 질문은 이제 시작입니다.

🧵 기술과 패션의 만남, 그 이면의 이야기

9dcc의 사업 종료는 기술과 패션의 융합이 항상 성공적인 결과를 낳는 것은 아님을 보여주는 대표적인 사례입니다. 이와 유사하게, 패션업계에서는 기술을 도입하려는 다양한 시도들이 있었지만, 모두가 성공적이지는 않았습니다.

👓 Google Glass: 패션과 기술의 부조화

2013년 출시된 Google Glass는 혁신적인 웨어러블 기술로 주목받았지만, 디자인과 프라이버시 문제로 인해 대중의 외면을 받았습니다. 패션 아이템으로서의 매력 부족과 사회적 수용성의 한계가 주요 실패 요인으로 지적되었습니다.

🧥 Levi's x Google Jacquard: 실용성과 수요의 간극

Levi's와 Google이 협업한 Jacquard 재킷은 터치 센서를 통해 스마트폰을 제어할 수 있는 기능을 제공했지만, 높은 가격과 제한된 기능성으로 인해 소비자들의 관심을 끌지 못했습니다. 기술의 도입이 실제 소비자에게 어떤 가치를 제공하는지가 중요함을 보여주는 사례입니다.

👜 Ringly: 기술보다 중요한 것은 디자인

패션과 기술의 결합을 시도한 Ringly는 스마트 주얼리로 주목받았지만, 기술적 기능보다 패션 아이템으로서의 디자인과 브랜드 이미지가 더 중요하다는 소비자 인식을 간과했습니다. 그 결과, 시장에서의 반응은 미미했고, 결국 사업을 중단하게 되었습니다.

🧭 기술 브랜딩, 균형과 타이밍

이러한 사례들은 신규 기술 브랜딩을 할 때, 다음과 같은 점들을 고려해야 함을 시사합니다:

• 소비자 중심의 접근: 기술의 도입이 소비자에게 실제로 어떤 가치를 제공하는지를 명확히 해야 합니다.

• 브랜드 정체성과의 조화: 기술이 브랜드의 기존 이미지와 어떻게 조화를 이루는지를 고민해야 합니다.

• 시장 수용성 평가: 기술의 도입 시점과 시장의 준비 상태를 정확히 파악해야 합니다.

이러한 관점에서, 9dcc의 사례는 기술과 패션의 융합이 단순한 결합이 아닌, 깊은 이해와 전략적 접근이 필요하다는 중요한 교훈을 제공합니다.

🌀 AI 에이전트와 자율주행차: 같은 듯 다른 '자율성'의 두 얼굴

자율주행 자동차와 AI 에이전트. Waymo가 도로 위를 누비고 OpenAI의 모델들이 디지털 세상을 탐험하는 지금, 두 기술 모두 스스로 판단하고 움직인다는 점에서 ‘자율성(Autonomy)’이라는 공통분모를 갖습니다. 하지만 현재까지의 발전 양상은 사뭇 다릅니다. 복잡한 물리적 세계를 정복하려는 전자의 기술이, 상대적으로 무형의 디지털 환경에서 작동하는 후자보다 한발 앞서 있는 듯 보이죠. 왜 이런 차이가 발생하는 걸까요? 그리고 미래에는 이 관계가 어떻게 변화할까요?

▶️ 자율성 스택(Autonomy Stack): 네 가지 기둥

두 시스템의 작동 방식을 이해하려면 ‘자율성 스택(Autonomy Stack)’이라는 네 가지 핵심 요소를 살펴봐야 합니다. 마치 Waymo의 차량이 주변을 ‘보고’ OpenAI의 GPT가 텍스트를 ‘이해’하는 것처럼 말이죠.

1. 인식(Perception): 주변 환경을 감지하고 이해하는 능력입니다. Waymo 차량에게는 카메라, LiDAR, 레이더 등 센서(Sensors)를 통해 도로 상황, 보행자, 다른 차량을 정밀하게 파악하는 것이고, OpenAI의 AI 에이전트에게는 사용자의 자연어 명령어, 웹페이지의 구조, 이미지의 맥락 등 디지털 환경의 데이터를 이해하는 것입니다.

2. 추론(Reasoning): 인식한 정보를 바탕으로 상황을 판단하고 다음 행동을 계획하는 능력입니다. Waymo는 차선 변경, 회피 기동 등을 결정하고, AI 에이전트는 사용자의 의도에 맞는 답변 생성, 필요한 정보 검색 경로 등을 계획합니다.

3. 행동(Action): 계획에 따라 실제로 움직이는 것입니다. Waymo 차량에게는 가속(Throttle), 제동(Brake), 조향(Steer)이라는 물리적 제어가 될 것이고, AI 에이전트에게는 텍스트 생성, 코드 실행, API 호출, 웹사이트에서의 클릭(Click)이나 입력(Input) 등 디지털 명령이 될 수 있습니다.

4. 데이터 플라이휠(Data Flywheel): 실제 행동 결과를 통해 데이터를 수집하고, 이를 학습하여 시스템을 개선하는 선순환 구조입니다. Waymo는 실제 주행 데이터를, OpenAI는 사용자 인터랙션 데이터를 통해 모델을 끊임없이 발전시킵니다.

🤖 현재의 격차와 본질적 유사성: ‘행동(Action)’ 레이어와 AI의 역할

🌍 미래의 역전: 데이터 플라이휠(Data Flywheel)의 힘

하지만 이 격차는 머지않아 역전될 가능성이 높습니다. 핵심은 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’입니다. OpenAI와 같은 범용 디지털 에이전트는 Waymo와 같은 차량 형태의 시스템보다 훨씬 빠르고, 저렴하며, 효율적으로 방대한 데이터를 수집하고 학습할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 디지털 환경에서의 시뮬레이션, 다양한 사용자 인터랙션을 통한 테스트, 그리고 실제 적용을 통한 개선 과정은 물리적 제약이 크고 실제 도로 주행 테스트에 막대한 비용과 시간이 소요되는 자동차보다 훨씬 용이하기 때문입니다. 또한, 단순한 챗봇에서 시작하여 복잡한 작업을 스스로 계획하고 수행하는 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems)으로 빠르게 진화하는 디지털 에이전트의 발전 속도와 MCP(Machine Collaboration Protocol)와 같은 표준화된 프로토콜의 등장은 협업을 통한 폭발적인 성장을 예고합니다.

"개인 AI 비서가 1억 명 유료 사용자를 달성하는 시점이, 1억 명이 레벨4 자율주행차를 타는 시점보다 훨씬 빠를 것" _ Apoorv Agrawal

📌 핵심 인사이트: 자율 시스템(Autonomous Systems)의 미래는 결국 자율성 스택(Autonomy Stack)의 각 단계를 얼마나 효율적으로 구축하고, 데이터 플라이휠(Data Flywheel)을 얼마나 빠르게 가속하느냐에 달려 있습니다.

• Data Flywheel: 데이터 수집 → AI 학습 및 모델 개선 → 더 나은 성능과 사용자 경험 → 사용자 증가 → 더 많은 데이터 확보

Waymo가 수백만 마일의 실제 주행 데이터를 쌓아 올리듯, OpenAI는 수십억 개의 대화와 코드를 학습합니다. 기업은 현재 시스템의 병목 지점(Bottlenecks)이 어디인지 정확히 파악하고, 이를 해결하기 위한 창의적인 접근이 필요합니다. 디지털 AI 에이전트는 아직 초기 단계이지만, 그 발전 속도와 잠재력은 특정 영역에 국한되지 않고 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 마치 과거 스마트폰이 그랬던 것처럼, 이러한 지능형 에이전트는 새로운 시대의 ‘기본값(Default)’이 될 준비를 하고 있습니다.