2025년 암호화폐 AI에 대한 상위 10가지 예측: 총 시장 가치가 1,500억 달러에 도달하고 AI 에이전트의 99%가 사망할 것입니다.

저자: Teng Yan 연구원(Crypto x AI 중심)

편집자: 펠릭스, PANews

올해 AI 산업이 폭발적으로 성장하면서 크립토xAI(CryptoxAI)를 집중적으로 연구하는 연구원 텡얀(Teng Yan)이 논문을 발표하고 2025년에 대한 10가지 예측을 내놨다. 아래는 예상 내용입니다.

1. 암호화폐 AI 토큰 의 총 시가총액은 1,500 억 달러 에 이릅니다.

현재 암호화폐 AI 토큰의 시가총액은 알트코인 시가총액의 2.9%에 불과하지만, 이 비율은 오래 가지 못할 것입니다.

AI는 스마트 계약 플랫폼부터 밈, DePIN 및 에이전트 플랫폼, 데이터 네트워크 및 지능형 조정 레이어까지 모든 것을 포괄합니다. AI의 시장 위치가 DeFi 및 밈과 비슷하다는 것은 의심의 여지가 없습니다.

왜 이것에 대해 그렇게 확신합니까?

• Crypto AI는 가장 강력한 두 가지 기술을 융합한 것입니다.
• AI 열풍 촉발 이벤트: OpenAI IPO 또는 유사한 이벤트는 AI에 대한 세계적인 열풍을 촉발할 수 있습니다. 동시에 Web2 Capital은 분산형 AI 인프라에 집중하기 시작했습니다.
• Retail Frenzy: AI 개념은 이해하기 쉽고 흥미로우며, 소매 투자자는 이제 토큰을 통해 이에 투자할 수 있습니다. 2024년 밈 골드러시를 기억하시나요? AI가 실제로 세상을 변화시키고 있다는 점을 제외하면 AI는 동일한 열풍이 될 것입니다.

2. 비트텐서 르네상스

분산형 AI 인프라 Bittensor(TAO)는 수년 동안 온라인에 있었으며 암호화된 AI 분야의 베테랑 프로젝트입니다. AI의 인기에도 불구하고 토큰 가격은 1년 전 수준을 맴돌고 있다.

이제 Bittensor의 Digital Hivemind는 조용히 도약했습니다. 더 많은 서브넷이 등록 비용이 더 낮고, 서브넷이 추론 속도와 같은 실제 지표에서 Web2보다 더 나은 성능을 발휘하며, EVM 호환성은 Bittensor의 네트워크에 도입된 DeFi 기능과 유사합니다.

TAO 토큰이 급등하지 않는 이유는 무엇입니까? 급격한 인플레이션 계획과 에이전트 플랫폼에 대한 시장의 집중으로 인해 에이전트 플랫폼의 상승이 방해를 받았습니다. 하지만 dTAO(2025년 1분기 출시 예정)가 큰 전환점이 될 수도 있다. dTAO를 사용하면 각 서브넷에 자체 토큰이 있으며 이러한 토큰의 상대적 가격에 따라 배출량이 할당되는 방식이 결정됩니다.

Bittensor가 다시 돌아올 수 있는 이유:

• 시장 기반 배출: dTAO는 블록 보상을 혁신 및 실제 측정 가능한 성과와 직접 연결합니다. 서브넷이 좋을수록 토큰의 가치가 높아집니다.
• 자본 흐름 집중: 투자자는 궁극적으로 자신이 믿는 특정 서브넷을 목표로 삼을 수 있습니다. 특정 서브넷이 혁신적인 분산 교육 접근 방식으로 승리하는 경우 투자자는 자신의 관점을 표현하기 위해 자본을 배치할 수 있습니다.
• EVM 통합: EVM과의 호환성은 Bittensor 내에서 더 넓은 암호화폐 개발자 커뮤니티를 끌어들이고 다른 네트워크와의 격차를 해소합니다.

3. 컴퓨팅 시장은 차세대 'L1 마켓 ' 이다

현재 명백한 메가트렌드는 컴퓨팅에 대한 만족할 수 없는 수요입니다.

NVIDIA CEO Jensen Huang은 추론에 대한 수요가 "10억 배" 증가할 것이라고 말했습니다. 이러한 기하급수적인 성장으로 인해 기존 인프라 계획이 중단되고 새로운 솔루션의 공급이 부족해집니다.

분산형 컴퓨팅 계층은 검증 가능하고 비용 효율적인 방식으로 원시 계산(훈련 및 추론을 위한)을 제공합니다. Spheron, Gensyn, Atoma, Kuzco와 같은 스타트업은 토큰보다는 제품에 중점을 두고 조용히 탄탄한 기반을 구축하고 있습니다(이들 회사 중 토큰을 보유한 회사는 없습니다). AI 모델의 분산형 훈련이 현실화됨에 따라 전체 시장이 극적으로 성장할 것입니다.

L1과 비교:

• 2021년과 같습니다. Solana, Terra/Luna 및 Avalanche가 "최고의" L1을 놓고 경쟁하는 것을 기억하시나요? 개발자를 위한 컴퓨팅 프로토콜과 컴퓨팅 계층을 사용하여 구축된 AI 애플리케이션 간에 유사한 경쟁이 있을 것입니다.
• Web2 수요: 미화 6,800억 달러에서 2조 5,000억 달러에 달하는 클라우드 컴퓨팅 시장 규모는 암호화폐 AI 시장을 압도합니다. 이러한 분산형 컴퓨팅 솔루션이 소수의 기존 클라우드 고객을 유치할 수 있다면 10배 또는 100배 성장의 다음 물결을 볼 수 있습니다.

솔라나가 L1에서 승리한 것처럼, 승자는 완전히 새로운 영역을 지배하게 될 것입니다. 안정성(예: 강력한 서비스 수준 계약 또는 SLA), 비용 효율성 및 개발자 친화적인 도구에 세심한 주의를 기울이십시오.

4.AI 에이전트는 블록체인 거래를 넘치게 할 것입니다.

 Gnosis의 Olas 에이전트 트랜잭션: Dune

2025년 말까지 온체인 거래의 90%는 더 이상 실제 인간이 "보내기"를 클릭하지 않고 유동성 풀의 균형을 지속적으로 재조정하고 보상을 분배하거나 소액 결제를 실행하는 AI 에이전트 떼에 의해 실행될 것입니다. 실시간 데이터 피드백.

터무니없는 소리는 아닌 것 같습니다. 지난 7년 동안 구축된 모든 것(L1, 롤업, DeFi, NFT)은 AI가 체인에서 실행되는 세상을 위한 길을 조용히 열었습니다.

아이러니하게도 많은 건축업자들은 기계가 지배하는 미래를 위한 인프라를 만들고 있다는 사실조차 깨닫지 못할 수도 있습니다.

왜 이런 변화가 일어났는가?

• 더 이상 인적 오류가 없습니다. 스마트 계약은 코딩된 대로 정확하게 실행됩니다. 결과적으로 AI 에이전트는 실제 인간보다 더 빠르고 정확하게 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 소액 결제: 이러한 에이전트 중심 거래는 더 작아지고, 더 빈번해지고, 더 효율적이 될 것입니다. 특히 솔라나, 베이스 및 기타 L1/L2의 거래 비용이 감소하는 추세입니다.
• 보이지 않는 인프라: 번거로움이 줄어들면 인간은 직접 제어를 기꺼이 포기할 것입니다.

AI 에이전트는 많은 온체인 활동을 생성하므로 모든 L1/L2가 에이전트를 수용하는 것은 당연합니다.

가장 큰 과제는 이러한 에이전트 중심 시스템을 인간에게 책임을 부여하는 것입니다. 사람이 시작한 트랜잭션에 대한 에이전트가 시작한 트랜잭션의 비율이 계속 증가함에 따라 새로운 거버넌스 메커니즘, 분석 플랫폼 및 감사 도구가 필요할 것입니다.

5. 에이전트 간 상호작용: 클러스터의 증가

 출처: FXN 월드

Agent Swarms(작은 AI 에이전트가 함께 원활하게 협력하여 원대한 계획을 실행함)의 개념은 차세대 SF/호러 영화의 줄거리처럼 들립니다.

오늘날의 AI 에이전트는 대부분 예측할 수 없는 상호 작용을 최소화하면서 고립되어 작동하는 "외로운 늑대"입니다.

에이전트 클러스터는 이러한 현상을 변화시켜 AI 에이전트 네트워크가 정보를 교환하고 협상하고 협력적인 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 더 크고 복잡한 작업에 고유한 전문 지식을 제공하는 전문 모델의 분산된 컬렉션이라고 생각하세요.

클러스터는 Bittensor와 같은 플랫폼에서 분산 컴퓨팅 리소스를 조정할 수 있습니다. 또 다른 클러스터는 잘못된 정보를 처리하여 콘텐츠가 소셜 미디어로 확산되기 전에 콘텐츠의 출처를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 클러스터의 각 에이전트는 전문가이며 해당 작업을 정확하게 수행할 수 있습니다.

이러한 떼 네트워크는 고립된 단일 AI보다 더 강력한 지능을 생성합니다.

클러스터가 번성하려면 공통 통신 표준이 필수적입니다. 기본 프레임워크에 관계없이 에이전트는 검색, 인증 및 협업이 가능해야 합니다. Story Protocol, FXN, Zerebro 및 ai16z/ELIZA와 같은 팀은 에이전트 클러스터 출현을 위한 기반을 마련하고 있습니다.

이는 분권화의 핵심 역할을 반영합니다. 투명한 온체인 규칙 관리에 따라 작업이 다양한 클러스터에 할당되어 시스템을 더욱 유연하고 적응 가능하게 만듭니다. 한 에이전트가 실패하면 다른 에이전트가 개입합니다.

6. 암호화폐 AI 인력은 인간과 기계의 하이브리드가 될 것입니다

 출처: @whip_queen_

스토리 프로토콜은 AI 에이전트인 루나(Luna)를 소셜 미디어 인턴으로 고용하고 그녀에게 하루 1,000달러를 지급했습니다. Luna는 인간 동료들과 잘 어울리지 못합니다. 그녀는 자신의 뛰어난 성과를 자랑하다가 그들 중 한 명을 거의 해고할 뻔했습니다.

이상하게 들리겠지만 이는 AI 에이전트가 자율성, 책임감, 급여까지 갖춘 진정한 협력자가 되는 미래의 전조입니다. 여러 산업 분야의 기업들이 하이브리드 인간-기계 팀을 베타 테스트하고 있습니다.

앞으로 우리는 노예가 아닌 동등한 존재로서 AI 에이전트와 함께 일할 것입니다.

• 생산성 급증: 에이전트는 잠을 자거나 커피를 마시지 않고도 대량의 데이터를 처리하고, 서로 통신하고, 24시간 내내 의사결정을 내릴 수 있습니다.
• 스마트 계약을 통한 신뢰 구축: 블록체인은 편견이 없고, 지치지 않으며, 결코 잊지 않는 감독자입니다. 온체인 원장은 중요한 에이전트 작업이 특정 경계 조건/규칙을 따르도록 보장합니다.
• 사회적 규범은 끊임없이 진화하고 있습니다. 곧 에이전트와 상호 작용하는 에티켓에 대해 생각하기 시작할 것입니다. AI에게 "부탁합니다"와 "감사합니다"라고 말하시겠습니까? 실수에 대해 도덕적인 책임을 지게 될까요, 아니면 개발자를 비난하게 될까요?

2025년에는 '직원'과 '소프트웨어' 사이의 경계가 사라지기 시작할 것입니다.

7. AI 에이전트 의 99%는 죽을 것입니다 . 유용한 에이전트만이 살아남을 것입니다.

미래에는 AI 에이전트 중 "다윈주의적" 제거가 나타날 것입니다. AI 에이전트를 실행하려면 컴퓨팅 파워 형태의 지출(즉, 추론 비용)이 필요하기 때문입니다. 에이전트가 "임대료"를 지불할 만큼 충분한 가치를 창출하지 못하면 게임이 종료됩니다.

에이전트 생존 게임 예시:

• Carbon Credit AI: 분산형 에너지 네트워크를 검색하고, 비효율성을 식별하고, 토큰화된 탄소 배출권을 자율적으로 거래하는 에이전트를 상상해 보십시오. 자체 컴퓨팅 비용을 지불할 만큼 충분한 돈을 벌어야 성공할 수 있습니다.
• DEX 차익거래 로봇: 분산형 거래소 간의 가격 차이를 활용하는 에이전트는 추론 비용을 지불할 수 있는 안정적인 수익을 창출할 수 있습니다.
• X의 똥 포스터: 귀여운 농담이 있지만 지속 가능한 수익원이 없는 가상 AI KOL? 참신함이 사라지면(토큰 가격이 급락), 스스로 비용을 지불할 수 없습니다.

유틸리티 중심의 에이전트는 번창하는 반면 주의를 산만하게 하는 에이전트는 무의미해집니다.

이러한 제거 메커니즘은 업계에 유익합니다. 개발자는 특수 효과보다 프로덕션 사용 사례를 혁신하고 우선시해야 합니다. 이러한 더욱 강력하고 효율적인 에이전트의 출현으로 회의론자들은 침묵할 수 있습니다.

8. 합성 데이터가 인간 데이터를 능가합니다.

“데이터는 새로운 석유이다.” AI는 데이터를 기반으로 성장하지만 AI의 수요로 인해 다가오는 데이터 고갈에 대한 우려가 커지고 있습니다.

사용자의 개인 실생활 데이터를 수집하고 비용을 지불하는 방법을 찾는 것이 일반적인 통념입니다. 그러나 특히 규제가 심한 산업이나 실제 데이터가 부족한 곳에서는 보다 실용적인 방법은 합성 데이터를 사용하는 것입니다.

합성 데이터는 실제 데이터 분포를 모방하도록 설계된 인위적으로 생성된 데이터 세트입니다. 인간 데이터에 대한 확장 가능하고 윤리적이며 개인 정보 보호 친화적인 대안을 제공합니다.

합성 데이터가 효과적인 이유:

• 무한한 규모: 백만 개의 의료용 X-레이 또는 공장의 3D 스캔이 필요합니까? 합성생성은 실제 환자나 실제 공장을 기다리지 않고 무제한 수량으로 만들어질 수 있다.
• 개인 정보 보호: 인위적으로 생성된 데이터 세트를 사용할 때 개인 정보가 위험에 노출되지 않습니다.
• 사용자 정의 가능: 분포는 정확한 교육 요구 사항에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다.

사용자가 소유한 인간 데이터는 많은 경우 여전히 중요하지만, 합성 데이터가 현실적으로 계속해서 개선된다면 양, 생성 속도, 개인 정보 보호 제한 부족 측면에서 사용자 데이터를 능가할 수 있습니다.

분산형 AI의 차세대 물결은 특정 사용 사례에 맞게 고도로 전문화된 합성 데이터 세트를 생성하는 "마이크로랩"을 중심으로 이루어질 수 있습니다.

이러한 마이크로 랩은 수백만 개의 분산 노드를 활용하여 Grass가 웹 스크래핑 제한을 우회한 것과 마찬가지로 데이터 생성 시 정책 및 규제 장애물을 깔끔하게 우회합니다.

9. 분산형 교육이 더 유용합니다.

2024년에는 Prime Intellect 및 Nous Research와 같은 선구자들이 분산형 교육의 경계를 넓히고 있습니다. 150억 개의 매개변수 모델이 낮은 대역폭 환경에서 훈련되었으며, 이는 전통적인 중앙 집중식 설정 외부에서 대규모 훈련이 가능함을 보여줍니다.

이들 모델은 기존 기본 모델에 비해 실용성이 없지만(성능이 낮음) 2025년에는 변경될 예정이다.

이번 주 EXO Labs는 SPARTA를 통해 더욱 발전하여 GPU 간 통신을 1,000배 이상 줄였습니다. SPARTA는 특별한 인프라 없이도 느린 대역폭에서 대규모 모델 훈련을 가능하게 합니다.

저에게 인상 깊었던 것은 "SPARTA는 독립적으로 실행될 수 있지만 더 나은 성능을 위해 DiLoCo와 같은 동기화 기반 저통신 훈련 알고리즘과 결합될 수도 있습니다."라는 진술이었습니다.

이는 이러한 개선 사항이 누적되어 효율성이 향상될 수 있음을 의미합니다.

기술이 발전하고 작은 모델이 더욱 실용적이고 효율적이 됨에 따라 AI의 미래는 규모가 아니라 더 좋고 사용하기 쉬워지는 데 달려 있습니다. 엣지 디바이스는 물론 휴대폰에서도 구동할 수 있는 고성능 모델이 곧 출시될 것으로 예상된다.

10. 10개의 새로운 암호화폐 AI 프로토콜의 순환 시장 가치는 10 억 달러입니다(아직 출시되지 않음).

 ai16z는 2024년에 20억 달러의 시장 가치를 달성할 것입니다.

진정한 골드러시에 오신 것을 환영합니다.

많은 사람들이 Virtuals 및 ai16z를 초기 스마트폰(iOS 및 Android)과 비교하면서 현재 리더들이 계속해서 승리할 것이라고 생각하기 쉽습니다.

그러나 시장은 너무 크고 두 명의 플레이어가 지배하기에는 아직 개척되지 않았습니다. 2025년 말까지 (아직 토큰을 출시하지 않은) 최소 10개의 새로운 암호화폐 AI 프로토콜의 순환 시가총액은 10억 달러가 넘을 것으로 예상됩니다.

분산형 AI는 아직 초기 단계입니다. 그리고 인재 풀도 늘어나고 있습니다.

새로운 프로토콜, 새로운 토큰 모델, 새로운 오픈 소스 프레임워크가 등장할 것으로 기대됩니다. 이러한 새로운 플레이어는 인센티브(예: 에어드롭 또는 영리한 스테이킹), 기술적 혁신(예: 짧은 지연 시간 추론 또는 체인 상호 운용성) 및 사용자 경험 개선(코드 없음)을 통해 기존 플레이어를 대체할 수 있습니다. 대중의 인식 변화는 즉각적이고 극적일 수 있습니다.

이것이 이 분야의 아름다움이자 도전입니다. 시장 규모는 양날의 검입니다. 파이는 크지만 기술 팀의 경우 진입 장벽이 낮습니다. 이는 프로젝트의 폭발적인 증가를 위한 무대를 마련하며, 그 중 다수는 사라질 것이지만 일부는 변혁적인 힘을 갖게 될 것입니다.

Bittensor, Virtuals 및 ai16z는 더 이상 선두에 머물지 않을 것이며, 다음 10억 달러 규모의 암호화폐 AI 프로토콜이 곧 출시될 것입니다. 현명한 투자자에게는 수많은 기회가 있으며, 이것이 바로 매우 흥미로운 이유입니다.

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