원제: 2025년에 우리가 보고 있는 것 (Crypto AI)
원작자: 텡옌(Teng Yan)
편집자: Asher
암호화폐 AI 분야의 미래는 역사적 사례와 명확한 추세가 부족하지만 미래의 발전을 기다리는 새로운 출발점에 있다는 의미이기도 합니다. 2026년을 되돌아보면서 2025년 초에 예상했던 것과 실제로 일어난 일 사이의 격차를 살펴보는 것은 더욱 흥미로울 것입니다.
1. 암호화폐 AI 부문의 총 시장 가치는 미화 1,500억 달러에 달할 것입니다.
현재 암호화폐 AI 부문의 토큰은 알트코인 시장가치에서 차지하는 비중이 2.9%에 불과하지만 이 비율은 오래가지 못할 것으로 본다. 인공지능이 스마트 계약 플랫폼, Meme, 분산형 물리적 인프라(DePIN), 에이전시 플랫폼, 데이터 네트워크, 지능형 조정 레이어 등 새로운 영역으로 점차 확장됨에 따라 DeFi 및 Meme 토큰과의 통합은 불가피한 추세가 되었습니다.
암호화 AI 부문에 대한 신뢰는 가장 강력한 두 가지 기술 동향의 교차점에 있습니다.
- AI 매니아 촉발 이벤트: OpenAI IPO 또는 유사한 이벤트는 AI에 대한 전 세계적 매니아를 촉발할 수 있습니다. 동시에 Web2의 기관 자본은 이미 분산형 AI 인프라를 투자로 주목하고 있습니다.
- Retail Frenzy: 인공 지능의 개념은 이해하기 쉽고 흥미롭습니다. 이제 토큰을 통해 투자할 수 있습니다. 2024년 Meme 코인 골드러시를 기억하시나요? 인공지능이 세상을 보다 실용적인 방식으로 변화시키는 것만으로도 똑같은 열풍이 될 것입니다.
2. Bittensor의 부활
Bittensor(토큰 이름 TAO)는 수년 동안 존재해 왔습니다. 이 분야에서 확고한 위치를 차지하고 있는 플레이어입니다. 인공지능을 둘러싼 열풍에도 불구하고 토큰 가격은 1년 전 수준을 맴돌고 있다. 그러나 실제로 Bittensor를 뒷받침하는 디지털 하이브 사고는 조용히 발전하고 있으며 더 많은 서브넷이 등장하고 등록 비용이 절감되었으며 서브넷은 추론 속도와 같은 실제 성능 측면에서 Web2의 해당 기술을 능가했습니다. 동시에 EVM 호환성. DeFi 기능을 도입하여 Bittensor의 네트워크를 더욱 강화했습니다.
그렇다면 TAO는 왜 급등하지 않는 걸까요? 급격한 인플레이션 계획과 AI 에이전트 중심 플랫폼으로의 초점 전환으로 인해 제한이 발생했습니다. 하지만 dTAO(2025년 1분기 예상)가 중요한 전환점이 될 수 있습니다. dTAO를 사용하면 각 서브넷에 자체 토큰이 있으며 이러한 토큰의 상대적 가격에 따라 릴리스 배포 방법이 결정됩니다.
Bittensor가 다시 폭발할 기회가 있는 이유:
- 시장 기반 출시: dTAO는 블록 보상을 혁신 및 실제 측정 가능한 성과와 직접 연결합니다. 서브넷의 성능이 향상될수록 토큰의 가치가 높아지므로 더 많은 릴리스가 제공됩니다.
- 자본 흐름에 초점: 투자자는 마침내 낙관적인 특정 서브넷을 목표로 삼을 수 있습니다. 서브넷이 분산 교육에 대한 혁신적인 접근 방식을 채택하고 성공하면 투자 관점을 표현하기 위해 자본이 해당 서브넷으로 유입될 수 있습니다.
- EVM 통합: EVM 호환성은 암호화 기반 개발자로 구성된 광범위한 커뮤니티를 Bittensor로 끌어들여 다른 네트워크와의 격차를 해소합니다.
우리는 현재 각 서브넷에 초점을 맞추고 해당 분야에서 실제로 달성한 진행 상황을 문서화하고 있습니다. 언젠가는 @opentensor 버전과 유사한 DeFi 여름이 올 것으로 예상됩니다.
3. 시장 계산은 다음 L1 거래입니다.
만족할 줄 모르는 컴퓨팅 수요는 명백한 메가 트렌드가 될 것입니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 추론에 대한 수요가 "10억 배" 급증할 것이라고 말했습니다. 이러한 기하급수적인 성장은 전통적인 인프라 계획을 혼란에 빠뜨리고 "새로운 솔루션"이 시급히 요구될 것입니다.
분산형 컴퓨팅 계층은 검증 가능하고 비용 효율적인 방식으로 원시 계산(훈련 및 추론을 위한)을 제공합니다. @spheronfdn, @gensynai, @atoma_network 및 @kuzco_xyz와 같은 스타트업은 토큰보다는 제품에 중점을 두고 이를 활용하기 위해 조용히 강력한 기반을 구축하고 있습니다(이들 회사 중 현재 토큰을 보유하고 있는 회사는 없습니다). 분산형 AI 모델 훈련이 가능해짐에 따라 접근 가능한 시장은 급격히 성장할 것으로 예상됩니다.
암호화된 AI 섹터의 경우 L1 섹터와 비교합니다.
- 2021년과 같습니다. Solana, Terra, Avalanche가 "최고" L1이 되기 위해 싸웠던 때를 기억하시나요? 우리는 개발자와 AI 애플리케이션이 컴퓨팅 계층을 기반으로 구축하기 위해 경쟁하는 컴퓨팅 프로토콜 간의 유사한 전투를 보게 될 것입니다.
- Web2 수요: 6,800억 달러에서 2조 5,000억 달러 규모의 클라우드 컴퓨팅 시장은 암호화폐 AI 시장을 훨씬 능가합니다. 이러한 분산형 컴퓨팅 솔루션이 기존 클라우드 고객의 일부라도 포착할 수 있다면 다음 10배 또는 100배의 성장 물결을 볼 수 있는 기회가 있을 것입니다.
Solana가 L1 공간에 등장한 것처럼 여기서 승자는 신뢰성, 비용 효율성 및 개발자 친화적 도구라는 세 가지 기준에 세심한 주의를 기울여 새로운 영역을 지배하게 될 것입니다.
4. AI 에이전트가 블록체인 거래에 넘쳐날 것입니다.
2025년 말까지 온체인 거래의 90%는 더 이상 사람이 수동으로 "보내기"를 클릭하여 실행되지 않습니다. 대신 이러한 거래는 실시간 데이터 소스를 기반으로 지속적으로 유동성 풀의 균형을 재조정하고 보상을 분배하거나 소액 결제를 실행하는 AI 에이전트 군대에 의해 실행됩니다.
보이는 것만큼 그렇게 놀라운 것은 아닙니다. 지난 7년 동안 우리가 구축한 모든 것(L1, 롤업, DeFi, NFT 등)은 AI가 주도하는 온체인 세계를 위한 길을 조용히 열었습니다.
@autonolas는 Gnosis의 거래를 중개합니다.
그러면 왜 이런 변화가 일어나는 걸까요?
- 더 이상 인적 오류가 없습니다. 스마트 계약은 코딩된 대로 정확하게 실행됩니다. AI 에이전트는 인간으로 구성된 팀보다 더 빠르고 정확하게 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 소액 결제: AI 에이전트 기반 거래는 더 작아지고, 더 빈번해지고, 더 효율적이 될 것입니다. 특히 Solana, Base 및 기타 L1/L2의 거래 비용이 낮아지는 경향이 있습니다.
- 보이지 않는 인프라: 문제가 덜해진다면 인간은 기꺼이 직접적인 통제를 포기할 것입니다. Netflix가 자동으로 갱신하도록 신뢰하고 AI 에이전트를 신뢰하여 사용자의 DeFi 위치를 자동으로 재조정하는 것은 자연스러운 다음 단계입니다.
AI 에이전트는 엄청난 양의 온체인 활동을 생성하지만 가장 큰 과제는 이러한 AI 에이전트 기반 시스템을 인간에게 책임을 부여하는 것입니다. AI 에이전트가 시작한 트랜잭션과 인간이 시작한 트랜잭션의 비율이 증가함에 따라 새로운 거버넌스 메커니즘, 분석 플랫폼 및 감사 도구가 필요할 것입니다.
5. 에이전트 간 상호작용: AI 클러스터 개념의 등장
AI 에이전트 떼는 원대한 계획을 실행하기 위해 원활하게 협력하는 작은 인공 지능 개체입니다. 이는 다음 히트 공상 과학 소설이나 공포 영화의 줄거리처럼 들립니다. 현재 AI 에이전트의 대부분은 상호 작용이 거의 없고 예측 불가능하며 격리되어 작동합니다. 그러나 AI 에이전트 그룹은 이러한 상황을 변화시켜 여러 AI 에이전트가 네트워크에서 함께 정보를 교환하고 협상하고 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
이러한 AI 에이전트 그룹은 각 모델이 더 크고 복잡한 작업에 고유한 전문 지식을 제공하는 분산된 전문 모델 집합으로 생각할 수 있습니다. 잠재력은 놀랍습니다. 예를 들어, 한 그룹은 Bittensor와 같은 플랫폼에서 분산 컴퓨팅 리소스를 조정할 수 있고, 다른 그룹은 실시간으로 콘텐츠 소스를 확인하고 소셜 미디어에서 허위 정보가 확산되는 것을 방지할 수 있습니다. 그룹의 각 AI 에이전트는 전문가이며 각자의 작업을 정확하게 수행합니다.
이러한 스웜 네트워크의 지능은 고립된 단일 AI의 지능을 훨씬 능가합니다. 에이전트 커뮤니티가 번영하려면 공통 커뮤니케이션 표준이 필수적입니다. 에이전트는 기본 프레임워크의 제한을 받지 않고 검색, 인증 및 협업할 수 있어야 합니다. Story, FXN, ZEREBRO 및 ai16z와 같은 팀은 에이전트 커뮤니티의 성장을 위한 기반을 마련하기 위해 노력하고 있습니다.
동시에 이는 투명한 온체인 규칙에 따라 관리되는 에이전트 그룹에 작업을 할당하여 시스템을 더욱 유연하고 적응 가능하게 만드는 분산화의 핵심 역할을 가져옵니다. 한 에이전트에 장애가 발생하면 다른 에이전트가 개입하여 시스템 실행을 유지할 수 있습니다.
6. 암호화폐 AI 작업팀은 인간과 인공지능의 혼합으로 구성될 것입니다
Story는 Luna(AI 에이전트 프로젝트)를 소셜 미디어 인턴으로 고용하고 하루에 1,000달러를 지불했습니다. 이상하게 들릴 수도 있지만 이는 AI 에이전트가 자율성, 책임, 급여까지 갖춘 진정한 협력자가 되는 미래의 전조입니다. 산업 전반에 걸쳐 기업들은 인간-기계 하이브리드 팀을 테스트하고 있습니다.
우리는 노예가 아닌 동등한 파트너로서 AI 에이전트와 협력할 것입니다.
- 생산성 급증: AI 에이전트는 잠을 자거나 커피를 마시지 않고도 대량의 데이터를 처리하고, 서로 통신하고, 연중무휴 24시간 의사결정을 내릴 수 있습니다.
- 스마트 계약을 통한 신뢰 구축: 블록체인은 편견이 없고, 지치지 않으며, 결코 잊지 않는 감독자입니다. 온체인 원장은 중요한 AI 에이전트 동작이 특정 경계 조건/규칙을 따르도록 보장합니다.
- 사회 규범은 진화하고 있습니다. 곧 우리는 에이전트와 상호 작용하는 에티켓에 직면하게 될 것입니다. AI에게 "부탁드립니다"와 "감사합니다"라고 말해야 할까요? 그들은 자신의 실수에 대해 도덕적인 책임을 져야 합니까, 아니면 개발자를 비난해야 합니까?
2025년부터 '직원'과 '소프트웨어' 사이의 경계가 모호해지기 시작합니다. AI Agent는 콘텐츠 생성 능력이 뛰어나고 24시간 라이브 방송이 가능하며 소셜 미디어에 콘텐츠를 게시할 수 있기 때문에 더 많은 암호화폐 팀이 참여할 것이라고 믿습니다. AI 프로토콜이 개발되고 있다면 AI 에이전트를 온프레미스에 배포하여 그 기능을 입증해 보는 것은 어떨까요?
7. AI 에이전트의 99%가 죽습니다. (유용한 에이전트만 살아남을 수 있습니다.)
우리는 AI 에이전트들 사이에서 다윈주의적 제거를 보게 될 것입니다. AI 에이전트를 실행하려면 컴퓨팅 파워, 즉 추론 비용이 필요하기 때문이다. AI 에이전트가 "임대료"를 감당할 만큼 충분한 가치를 창출하지 못하면 노후화될 것입니다.
AI 에이전트 생존 게임을 예로 들어보겠습니다. 첫 번째는 탄소 크레딧 AI입니다. 분산형 에너지 네트워크에서 비효율적인 링크를 찾고 토큰화된 탄소 크레딧을 자율적으로 거래하는 AI 에이전트가 있다고 가정해 보겠습니다. 자체 컴퓨팅 비용을 지불할 만큼 충분한 수익을 얻을 수 있다면 AI 에이전트는 성공할 것입니다. 또 다른 예는 DEX 차익거래 로봇입니다. 이 AI 에이전트는 추론 비용을 충당하기에 충분한 분산형 거래소 간의 가격 차이를 활용하여 안정적인 수입을 얻습니다. 그에 비해 트롤은
차이점은 분명합니다. 유틸리티 중심의 AIAgent는 성공할 것이지만 주의를 산만하게 하고 속임수에 의존하는 AIAgent는 쓸모가 없게 될 것입니다. 이러한 자연 선택은 개발자가 화려한 기술보다 생산적인 응용 프로그램을 혁신하고 우선 순위를 정하도록 하기 때문에 업계에 좋습니다. 더욱 강력하고 생산적인 AIA 에이전트가 등장하면서 의심하는 사람들은 점차 침묵하게 될 것입니다.
8. AI 합성 데이터가 인간 데이터를 능가한다
'데이터가 새로운 석유'라는 말이 널리 퍼지고 있다. 그러나 AI의 데이터 의존도가 높기 때문에 데이터 부족이 임박할 것이라는 우려도 제기됩니다. 기존의 통념은 사용자로부터 개인 현실 데이터를 수집하고 그에 대한 비용을 지불하는 방법을 찾아야 한다는 것입니다.
그러나 규제가 엄격하거나 실제 데이터가 부족한 산업에서는 합성 데이터가 보다 실용적인 솔루션이 될 수 있습니다. 합성 데이터는 실제 데이터 분포를 시뮬레이션하기 위해 인위적으로 생성되고 설계되었습니다. 이는 인간 데이터에 대한 확장 가능하고 윤리적이며 개인 정보 보호가 안전한 대안을 제공합니다. 합성 데이터의 장점은 다음과 같습니다.
- 무제한 규모: 백만 개의 의료용 X-레이 또는 공장의 3D 스캔을 통해 실제 환자나 공장에 의존하지 않고도 합성 데이터를 무제한으로 생성할 수 있습니다.
- 개인 정보 보호: 합성 데이터를 처리할 때 개인 정보가 위협받지 않습니다.
- 사용자 정의 가능: 현실적으로 부족하거나 윤리적으로 복잡한 극단적인 사례를 삽입하는 등 특정 교육 요구 사항에 맞게 데이터 배포를 조정할 수 있습니다.
인간 소유 데이터는 많은 경우 여전히 중요하지만, 합성 데이터의 신뢰성이 지속적으로 향상된다면 볼륨, 생성 속도 및 개인 정보 보호 제약으로부터 자유로워지는 측면에서 사용자 데이터를 능가할 수 있습니다. 분산형 AI의 미래는 특정 사용 사례를 충족하기 위해 고도로 전문화된 합성 데이터 세트를 생성하는 데 초점을 맞춘 "미니 랩"을 중심으로 전개될 가능성이 높습니다.
9. 분산형 훈련이 역할을 하기 시작합니다.
2024년에는 Prime Intellect 및 Nous Research와 같은 선구자들이 분산형 훈련의 한계를 뛰어넘습니다. 예를 들어, 150억 개의 매개변수 모델이 낮은 대역폭 환경에서 성공적으로 훈련되었으며, 이는 전통적인 중앙 집중식 설정 외부에서 대규모 훈련을 달성할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 모델은 기존 기본 모델보다 실제 응용 프로그램에서 성능이 떨어지고 성능이 낮아 사용할 이유가 적지만 2025년에는 상황이 바뀔 것으로 예상됩니다.
EXO Labs는 GPU 간 통신을 1,000배 이상 줄이는 SPARTA를 통해 더욱 발전했습니다. SPARTA를 사용하면 전문 인프라에 의존하지 않고도 낮은 대역폭에서 대규모 모델을 훈련할 수 있습니다. 가장 인상적인 것은 다음과 같은 진술입니다. "SPARTA는 독립적으로 작동하지만 더 나은 성능을 위해 DiLoCo와 같은 동기화 기반 저통신 훈련 알고리즘과 결합할 수도 있습니다." 이는 이러한 개선 사항이 추가되고 효율성 향상이 점진적으로 축적된다는 것을 의미합니다.
모델 기술이 계속 발전함에 따라 더 작고 효율적인 모델이 더욱 유용해질 것이며, AI의 미래는 더 이상 규모에만 국한되지 않고 품질과 접근성에 관한 것입니다. 머지않아 엣지 디바이스는 물론 휴대폰에서도 실행할 수 있는 고성능 모델이 출시될 예정입니다.
10. 최소 10개의 새로운 암호화-AI 슈퍼 프로토콜이 있습니다.
많은 사람들이 Virtuals와 ai16z를 iOS 및 Android와 같은 초기 스마트폰 시대에 비교하면서 현재의 리더들이 계속해서 승리할 것이라고 주장하지만, 시장은 크고 아직 개척되지 않았으며 단지 두 명의 플레이어가 지배할 수는 없습니다. 2025년 말까지 최소 10개의 새로운 암호화폐 AI 프로토콜(아직 발행되지 않은 코인)이 10억 달러를 초과하는 시장 가치를 가질 것으로 예상됩니다.
분산형 인공지능은 아직 초기 단계이며, 많은 인재들이 모여들고 있습니다. 새로운 프로토콜, 새로운 토큰 모델, 새로운 오픈 소스 프레임워크는 인센티브(예: 에어드롭 또는 영리한 스테이킹), 기술 혁신(예: 짧은 지연 시간 추론 또는 체인 간 상호 운용성) 및 사용자 경험 개선을 통해 계속해서 등장할 것입니다. (예: 코드리스) 기존 액터를 교체합니다. 대중의 인식 변화는 즉각적이고 극적일 수 있습니다.
Bittensor, Virtuals 및 ai16z는 오랫동안 혼자가 아닐 것입니다. 수십억 달러 규모의 차세대 암호화폐 AI 프로토콜이 곧 출시될 것이며 현명한 투자자를 위한 수많은 기회가 있을 것이며 이것이 이 시장을 매우 흥미롭게 만듭니다.