저자: Teng Yan, 연구원(Crypto x AI 전문)
편집: Felix, PANews
올해 AI 산업의 폭발적인 성장으로 Crypto x AI가 급부상하고 있습니다. Crypto x AI 전문 연구원 Teng Yan은 2025년에 대한 10가지 예측을 발표했습니다.
1. 암호화 AI 토큰의 총 시장가치가 1500억 달러에 달할 것
현재 암호화 AI 토큰의 시장가치는 알트코인 시장의 2.9%에 불과하지만, 이 비율은 오래 지속되지 않을 것입니다.
AI는 스마트 계약 플랫폼부터 밈, DePIN, 에이전트 플랫폼, 데이터 네트워크, 스마트 조정 계층 등 다양한 영역을 포함하며, DeFi와 밈 시장에 필적할 만한 지위를 차지할 것입니다.
- 암호화 AI는 두 가지 강력한 기술의 융합
- AI 열풍 유발 사건: OpenAI IPO 또는 유사한 사건이 전 세계적인 AI 열풍을 일으킬 수 있습니다. 동시에 Web2 자본이 탈중앙화 AI 인프라에 주목하기 시작했습니다.
- 개인 투자자 열풍: AI 개념은 이해하기 쉽고 흥미롭습니다. 개인 투자자들은 이제 토큰을 통해 AI에 투자할 수 있습니다. 2024년 밈 열풍을 기억하시나요? AI도 마찬가지의 열풍이 될 것이지만, AI는 실제로 세상을 변화시키고 있습니다.
2. Bittensor의 부활
탈중앙화 AI 인프라 Bittensor(TAO)는 암호화 AI 분야의 오래된 프로젝트입니다. AI 열풍에도 불구하고 TAO 토큰 가격은 1년 전 수준에 머물러 있었습니다.
그러나 이제 Bittensor의 디지털 집단지성(Digital Hivemind)이 비약적인 발전을 이루었습니다. 더 낮은 서브넷 등록 수수료, 실제 지표에서 Web2 경쟁자를 능가하는 성능, EVM 호환성을 통한 DeFi 기능 도입 등이 그 이유입니다.
TAO 토큰이 상승하지 않은 이유는 급격한 인플레이션 계획과 에이전트 플랫폼에 대한 시장의 관심 때문입니다. 그러나 2025년 1분기 출시 예정인 dTAO는 중요한 전환점이 될 것입니다. dTAO를 통해 각 서브넷은 자체 토큰을 가지게 되며, 이 토큰의 상대적 가치가 보상 배분을 결정할 것입니다.
- 시장 기반 보상: dTAO는 블록 보상을 혁신과 실제 성과에 직접 연결합니다. 서브넷이 더 나은 성과를 내면 해당 토큰의 가치가 높아집니다.
- 자본 집중: 투자자들은 특정 서브넷에 자금을 배치할 수 있습니다. 혁신적인 분산 학습 방법으로 특정 서브넷이 우위를 점하면 투자자들이 이를 지지할 수 있습니다.
- EVM 통합: EVM 호환성은 Bittensor에 더 많은 암호화폐 네이티브 개발자 커뮤니티를 끌어들여 다른 네트워크와의 격차를 해소했습니다.
3. 계산 시장이 다음 "L1 시장"이 될 것
현재 명백한 큰 추세는 계산에 대한 끝없는 수요입니다.
NVIDIA CEO 황仁勋은 추론 수요가 "10억 배" 증가할 것이라고 말했습니다. 이러한 지수 성장은 기존 인프라 계획을 파괴할 것이며, 새로운 솔루션이 절실히 필요합니다.
탈중앙화 계산 계층은 검증 가능하고 경제적으로 효율적인 방식으로 원시 계산(학습 및 추론용)을 제공합니다. Spheron, Gensyn, Atoma, Kuzco 등의 스타트업이 조용히 단단한 기반을 구축하고 있습니다.
- L1과 유사: 2021년과 마찬가지로 Solana, Terra/Luna, Avalanche 등이 "최고의" L1을 놓고 경쟁했듯이, 계산 프로토콜 간에도 유사한 경쟁이 벌어질 것입니다.
- Web2 수요: 680억 달러에서 2.5조 달러에 이르는 클라우드 컴퓨팅 시장 규모는 암호화 AI 시장을 압도합니다. 이러한 탈중앙화 계산 솔루션이 기존 클라우드 고객의 일부라도 끌어들일 수 있다면 10배 또는 100배의 성장을 볼 수 있습니다.
Solana가 L1 분야에서 승리한 것처럼, 승자가 새로운 영역을 지배할 것입니다. 신뢰성(강력한 SLA 등), 비용 효율성, 개발자 친화적 도구에 주목해야 합니다.
4. AI 에이전트가 블록체인 거래를 지배할 것
Gnosis의 Olas 에이전트 거래; 출처: Dune
2025년 말까지 체인 상의 거래의 90%는 더 이상 실제 사람이 "전송"버튼을 누르는 것이 아니라, 유동성 풀을 지속적으로 재조정하고 보상을 배분하며 실시간 데이터 피드백에 따라 소액 결제를 실행하는 AI 에이전트들에 의해 이루어질 것입니다.
이는 결코 과장된 것이 아닙니다. 지난 7년 동안 구축된 모든 것(L1, rollup, DeFi, NFT)이 조용히 AI가 체인 상에서 운영될 수 있는 세상을 만들어 왔습니다.
아이러니하게도 많은 개발자들조차 자신들이 기계 주도의 미래를 위한 인프라를 구축하고 있다는 사실을 인식하지 못하고 있습니다.
- 인간 오류 제거: 스마트 계약은 코드대로 완전히 실행됩니다. 반대로 AI 에이전트는 실제 사람보다 더 빠르고 정확하게 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 소액 결제: 이러한 에이전트 주도 거래는 더 작고 더 빈번하며 더 효율적이 될 것입니다. 특히 Solana, Base 등 L1/L2의 거래 비용이 하락하는 상황에서 그러합니다.
- 투명한 인프라: 일부 불편함을 줄일 수 있다면 사람들은 직접 통제를 포기할 것입니다.
AI 에이전트가 엄청난 양의 체인 활동을 생성할 것이므로, 모든 L1/L2가 에이전트를 받아들이고 있는 것도 놀랍지 않습니다.
가장 큰 과제는 이러한 에이전트 주도 시스템이 인간에게 책임지도록 하는 것입니다. 에이전트가 개시하는 거래와 사람이 개시하는 거래의 비율이 계속 증가함에 따라, 새로운 거버넌스 메커니즘, 분석 플랫폼, 감사 도구가 필요할 것입니다.
5. 에이전트 간 상호작용: 군집 부상
출처: FXN World
에이전트 군집 개념 - 소규모 AI 에이전트가 원대한 계획을 수행하기 위해 seamless하게 협력하는 것 - 다음 큰 SF/공포 영화 플롯 같아 보입니다.
현재 대부분의 AI 에이전트는 "외로운 늑대"로, 고립되어 작동하며 상호작용이 거의 없고 예측할 수 없습니다.
에이전트 군집은 이 상황을 바꿀 것입니다. AI 에이전트 네트워크가 정보를 교환하고 협상하며 공동 의사 결정을 할 수 있게 됩니다. 이는 분산된 전문 모델 집합체로 볼 수 있으며, 각 모델은 더 큰 복잡한 작업에 고유한 전문성을 기여합니다.
한 군집은 Bittensor 등 플랫폼의 분산 컴퓨팅 리소스를 조정할 수 있습니다. 다른 군집은 잘못된 정보를 처리하고 소셜 미디어에 퍼지기 전에 실시간으로 출처를 확인할 수 있습니다. 군집 내 각 에이전트는 전문가이며 자신의 임무를 정확하게 수행할 수 있습니다.
이러한 군집 네트워크는 어떤 단일 고립된 AI보다 강력한 지능을 생성할 것입니다.
군집이 번창하려면 범용 통신 표준이 필수적입니다. 기반 프레임워크와 관계없이 에이전트는 발견, 검증, 협업할 수 있어야 합니다. Story Protocol, FXN, Zerebro, ai16z/ELIZA 팀 등이 에이전트 군집 출현의 기반을 마련하고 있습니다.
이는 탈중앙화의 핵심적인 역할을 보여줍니다. 투명한 체인 규칙 아래에서 작업을 다양한 군집에 할당함으로써 시스템의 탄력성과 적응성을 높일 수 있습니다. 한 에이전트가 실패하면 다른 에이전트가 개입할 것입니다.
6. 加密 AI 工作团队将是人机混合体
来源：@whip_queen_
Story Protocol 聘请了 Luna(一名 AI Agent)作为其社交媒体实习生，每天支付她 1000 美元。Luna 与她的人类同事相处得并不融洽——她差点解雇其中一名同事，同时吹嘘自己的出色表现。
虽然听起来很奇怪，但这是未来 AI Agent 成为真正合作者的先兆，他们拥有自主权、责任，甚至薪水。各个行业的公司都在对人机混合团队进行 beta 测试。
未来将与 AI Agent合作，不是作为奴隶，而是作为平等的人：
- 生产力激增：Agent 可以处理大量数据、相互交流，并全天候做出决策，而无需睡觉或喝咖啡休息。
- 通过智能合约建立信任：区块链是一个不偏不倚、不会疲倦、永远不会忘记的监督者。一个链上账本，可确保重要的Agent操作遵循特定的边界条件/规则。
- 社会规范不断发展：很快就会开始思考与 Agent 互动的礼仪问题——会对 AI 说"请"和"谢谢"吗？会让他们对错误负道义责任，还是责怪他们的开发者？
"员工"和"软件"之间的界限将在 2025 年开始消失。
7. 99% 的 AI Agent 都会消亡——只有有用的才能生存
未来将看到 AI agents 之间的"达尔文式"淘汰。因为运行 AI agents 需要以计算能力（即推理成本）的形式支出。如果 Agent 无法产生足够的价值来支付其"租金"，游戏就结束了。
Agent 生存游戏示例：
- 碳信用人工智能：想象一个 Agent 搜索分散的能源网，识别效率低下，并自主交易代币化的碳信用额度。它赚到的钱足以支付自己的计算费用，才会蓬勃发展。
- DEX 套利机器人：利用去中心化交易所之间价格差异的 Agent 可以产生稳定的收入，支付其推理费用。
- X 上的 Shitposter：虚拟 AI KOL 有可爱的笑话，但没有可持续的收入来源？一旦新鲜感消失（代币价格暴跌），就无法支付自己的费用。
效用驱动的 Agent 蓬勃发展，而分散注意力的 Agent 则逐渐无关紧要。
这种淘汰机制有利于行业。开发人员被迫进行创新，优先考虑生产用例而不是噱头。随着这些更强大、更高效的 Agent 出现，能让怀疑论者闭嘴。
8. 合成数据超过人类数据
"数据是新的石油"。AI 依靠数据蓬勃发展，但其胃口引发了人们对迫在眉睫的数据枯竭的担忧。
传统观点认为想方设法收集用户的私人真实数据甚至为此付费。但更实用的途径是使用合成数据，尤其是在监管严格的行业或真实数据稀缺的行业。
合成数据是人工生成的数据集，旨在模仿现实世界的数据分布。为人类数据提供了一种可扩展、合乎道德且隐私友好的替代方案。
合成数据为何如此有效：
- 无限规模：需要一百万张医疗 X 光片或工厂的 3D 扫描？合成生成可以无限量地制造，无需等待真正的患者或真正的工厂。
- 隐私友好：使用人工生成的数据集时，不会有任何个人信息受到威胁。
- 可自定义：可以根据确切训练需求自定义分布。
用户拥有的人类数据在许多情况下仍然很重要，但如果合成数据在现实中持续改进，可能会在数量、生成速度和不受隐私限制方面超过用户数据。
下一波去中心化 AI 可能以"微型实验室"为中心，这些实验室可以创建针对特定用例量身定制的高度专业化的合成数据集。
这些微型实验室将巧妙地绕过数据生成中的政策和监管障碍——就像 Grass 通过利用数百万个分布式节点绕过网络抓取限制一样。
9. 去中心化训练更有用
2024 年，Prime Intellect 和 Nous Research 等先驱突破了去中心化训练的界限。在低带宽环境中训练了一个 150 亿参数的模型，这证明在传统的中心化设置之外也可以进行大规模训练。
虽然这些模型与现有的基础模型相比没有实际用处（性能较低），但这种情况将在 2025 年发生变化。
本周，EXO Labs 借助 SPARTA 取得了进一步进展，将 GPU 间通信减少了 1,000 多倍。SPARTA 无需专门的基础设施即可在慢速带宽上进行大型模型训练。
印象深刻的是其声明："SPARTA 可以独立运行，但也可以与基于同步的低通信训练算法（如 DiLoCo）结合使用，以获得更好的性能。"
这意味着这些改进可以叠加，从而增加效率。
随着技术进步，微型模型变得更实用、更高效，AI 的未来不在于规模，而在于变得更好、更易用。预计很快将拥有可以在边缘设备甚至手机上运行的高性能模型。
10. 十个新的加密 AI 协议流通市值达 10 亿美元（尚未推出）
ai16z 在 2024 年实现 20 亿美元市值
欢迎来到真正的淘金热。
人们很容易认为当前的领导者将继续获胜，许多人将 Virtuals 和 ai16z 与早期的智能手机（iOS 和 Android）进行比较。
但这个市场过于庞大且尚未开发，仅靠两个参与者无法占据主导地位。到 2025 年底，预计至少有十个新的加密 AI 协议（尚未推出代币）的流通（未完全稀释）市值将超过 10 亿美元。
去中心化 AI 仍处于起步阶段。而且，人才库正在不断壮大。
期待新协议、新颖的代币模型和新的开源框架的到来。这些新参与者可以通过激励措施（如空投或巧妙的质押）、技术突破（如低延迟推理或链互操作性）和用户体验改进（无代码）的组合来取代现有参与者。公众观念的转变可能是瞬间且戏剧性的。
这既是这个领域的美妙之处，也是挑战所在。市场规模是一把双刃剑：蛋糕巨大，但对于技术团队来说，进入门槛很低。这为项目的大爆发奠定了基础，许多项目会逐渐消失，但少数项目具备变革性力量。
Bittensor、Virtuals 和 ai16z 不会一直领衔太久，下一个价值 10 亿美元的加密 AI 协议即将到来。精明的投资者有大量机会，这就是它如此令人兴奋的原因。
