제목: 2025년에 주목할 점 (암호화폐 AI)
저자: Teng Yan (@0x Prismatic)
번역: Asher (@Asher_0210)
암호화폐 AI 섹터의 미래는 매력적이다. 역사적 선례와 명확한 트렌드가 부족하지만, 이는 새로운 출발점에 있음을 의미하며 미래 발전을 기대할 수 있다. 2026년에 이 모든 것을 돌아보면서 2025년 초의 기대와 실제 상황의 차이를 보게 되면 더욱 흥미로울 것이다.
1. 암호화폐 AI 섹터의 총 시장가치가 1500억 달러에 달할 것
현재 암호화폐 AI 섹터의 토큰은 알트코인 시장가치의 2.9%에 불과하지만, 이 비율은 오래 지속되지 않을 것이다. 인공지능이 스마트 컨트랙트 플랫폼, 밈, 탈중앙화 물리 인프라(DePIN), 대리 플랫폼, 데이터 네트워크 및 스마트 조정 계층 등 새로운 영역으로 확장됨에 따라, DeFi와 밈 토큰과의 융합은 불가피한 추세가 되었다.
암호화폐 AI 섹터에 대한 자신감은 다음과 같은 두 가지 강력한 기술 트렌드가 교차하고 있기 때문이다:
AI 열풍 촉발 이벤트: OpenAI의 IPO 또는 유사한 이벤트가 전 세계적인 AI 열풍을 일으킬 수 있다. 동시에 Web2 기관 자본이 탈중앙화 AI 인프라에 주목하고 있다.
소매 열풍: 인공지능 개념은 이해하기 쉽고 흥미롭다. 이제 그들은 토큰을 통해 투자할 수 있다. 2024년 밈 코인 열풍을 기억하는가? 이와 유사한 열풍이 일어날 것이지만, 이번에는 인공지능이 세상을 더 실질적으로 변화시킬 것이다.
2. Bittensor의 부활
Bittensor(토큰 명칭 TAO)는 이미 수년간 존재해왔다. 이 분야의 오래된 플레이어이다. 인공지능 열풍에도 불구하고 그 토큰 가격은 1년 전 수준에 머물러 있다. 그러나 실제로 Bittensor 의 디지털 허니콤 사고가 조용히 진행되고 있다. 더 많은 서브넷이 출현하고, 등록 수수료가 낮아지며, 서브넷이 추론 속도 등 실제 성능 면에서 Web2 기술을 능가하고 있다. 또한 EVM 호환성이 DeFi 기능을 도입하여 Bittensor 네트워크를 더욱 풍부하게 만들고 있다.
그렇다면 왜 TAO가 급등하지 않았을까? 가파른 인플레이션 계획과 AI 에이전트 플랫폼에 대한 관심 전환으로 제한을 받았다. 그러나 2025년 1분기에 예정된 dTAO는 중요한 전환점이 될 수 있다. dTAO를 통해 각 서브넷은 자체 토큰을 가지게 되며, 이 토큰의 상대적 가치에 따라 배출량이 결정될 것이다.
Bittensor가 다시 한 번 폭발할 수 있는 이유:
시장 기반 배출: dTAO는 블록 보상을 혁신과 실제 측정 가능한 성과에 직접 연결한다. 서브넷의 성과가 좋을수록 해당 토큰의 가치가 높아지고, 따라서 더 많은 배출을 받게 된다.
자본 흐름 집중: 투자자들은 마침내 자신이 선호하는 특정 서브넷에 투자할 수 있게 된다. 어떤 서브넷이 분산 학습 방식에서 혁신을 이루고 성공을 거두면, 자본이 그 서브넷으로 유입되어 투자 견해를 표현할 것이다.
EVM 통합: EVM 호환성은 더 광범위한 암호화폐 네이티브 개발자 커뮤니티를 Bittensor로 끌어들여 다른 네트워크와의 격차를 해소했다.
현재 각 서브넷의 실제 진척 상황을 주시하고 있다. 언젠가는 @opentensor 버전의 DeFi 여름과 유사한 상황이 올 것으로 예상된다.
3. 컴퓨팅 시장이 다음 L1 거래가 될 것
충족되지 않는 컴퓨팅 수요가 거대한 트렌드가 될 것이다.엔비디아 CEO 황仁勋은 추론 수요가 "10억 배" 증가할 것이라고 말했다. 이러한 지수적 증가는 기존 인프라의 계획을 무너뜨리고 "새로운 솔루션"을 절실히 요구할 것이다.
탈중앙화 컴퓨팅 계층은 검증 가능하고 비용 효율적인 방식으로 원시 컴퓨팅(학습 및 추론용)을 제공한다. @spheronfdn, @gensynai, @atoma_network, @kuzco_xyz 등의 스타트업이 조용히 강력한 기반을 구축하고 있으며, 토큰이 아닌 제품에 초점을 맞추고 있다(현재 이 회사들은 토큰이 없다). 탈중앙화 AI 모델 학습이 실현 가능해짐에 따라 잠재 시장 규모가 급격히 상승할 것으로 예상된다.
암호화폐 AI 섹터와 L1 섹터를 비교하면:
2021년과 마찬가지로: 솔라나, 테라, 아발랜치가 "최고의" L1이 되기 위해 경쟁했던 것을 기억하는가? 우리는 컴퓨팅 프로토콜 간의 유사한 경쟁을 볼 것이며, 개발자와 AI 애플리케이션을 유치하여 자신들의 컴퓨팅 계층에 구축하려 할 것이다.
Web2 수요: 680억 달러에서 2.5조 달러에 이르는 클라우드 컴퓨팅 시장은 암호화폐 AI 시장을 크게 능가한다. 이러한 탈중앙화 컴퓨팅 솔루션이 전통적인 클라우드 고객의 일부라도 확보할 수 있다면, 다음 10배 또는 100배의 성장 물결을 볼 수 있을 것이다.
솔라나가 L1 분야에서 두각을 나타낸 것처럼, 여기의 승자는 새로운 전선을 주도할 것이며, 신뢰성, 비용 효율성 및 개발자 친화적인 도구의 세 가지 기준을 면밀히 살펴볼 필요가 있다.
4. AI 에이전트가 블록체인 거래에 유입될 것
2025년 말까지 90%의 온체인 거래는 더 이상 사람이 수동으로 "전송"을 클릭하여 트리거되지 않을 것이다. 대신 이러한 거래는 AI 에이전트 군대에 의해 실행될 것이며, 이 AI 에이전트들은 유동성 풀을 지속적으로 재조정하고, 보상을 배분하거나 실시간 데이터 소스에 따라 마이크로 결제를 실행할 것이다.
이것이 그렇게 비현실적으로 보이지 않는 이유는, 지난 7년 동안 우리가 구축한 모든 것(L1, rollups, DeFi, NFT 등)이 AI 주도의 온체인 세계를 조용히 준비해왔기 때문이다.
@autonolas 에이전트의 Gnosis 상의 거래
그렇다면 왜 이런 변화가 일어나는가?
더 이상 인간의 실수 없음: 스마트 컨트랙트는 코드대로 정확하게 실행된다. AI 에이전트는 많은 데이터를 사람보다 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있다.
마이크로 결제: AI 에이전트 주도의 거래는 더 작고, 더 빈번하며, 더 효율적이 될 것이다. 특히 솔라나, Base 및 기타 L1/L2의 거래 비용이 감소함에 따라 그러할 것이다.
보이지 않는 인프라: 사람들은 불편함을 줄이기 위해 직접 통제를 포기할 것이다. Netflix 자동 갱신을 신뢰하듯이, AI 에이전트가 사용자의 DeFi 포지션을 자동으로 재조정하는 것을 신뢰하는 것이 자연스러운 다음 단계이다.
AI 에이전트가 생성한 놀라운 온체인 활동이 있겠지만, 가장 큰 과제는 이러한 AI 에이전트 주도 시스템이 인간에게 책임지도록 하는 것이 될 것이다. AI 에이전트가 개시한 거래와 사람이 개시한 거래의 비율이 증가함에 따라, 새로운 거버넌스 메커니즘, 분석 플랫폼 및 감사 도구가 필요할 것이다.
5. 에이전트 간 상호작용: AI 클러스터 개념의 부상
AI 에이전트 클러스터는 작은 인공지능 개체들이 원활하게 협력하여 거대한 계획을 실행하는 것을 의미하며, 이는 다음 인기 SF 영화 또는 공포 영화의 주제처럼 들린다. 현재 대부분의 AI 에이전트는 고립되어 작동하며, 상호작용이 적고 예측할 수 없다. 그러나 AI 에이전트 클러스
이러한 AI 에이전트 집단을 탈중앙화된 전문 모델 집합체로 간주할 수 있습니다. 각 모델은 더 큰 복잡한 작업에 고유한 전문 지식을 기여합니다. 그 잠재력은 놀랍습니다. 예를 들어, 한 집단은 Bittensor와 같은 플랫폼에서 분산 컴퓨팅 리소스를 조정할 수 있고, 다른 집단은 실시간으로 콘텐츠 출처를 검증하여 소셜 미디어에서 가짜 정보 확산을 방지할 수 있습니다. 각 AI 에이전트는 전문가이며 자신의 작업을 정확하게 수행합니다.
이러한 집단 네트워크의 지능은 단일 고립된 AI를 훨씬 능가할 것입니다.에이전트 집단이 번창하려면 일반적인 통신 표준이 매우 중요합니다. 에이전트는 기본 프레임워크의 제한 없이 발견, 인증 및 협업할 수 있어야 합니다. Story, FXN, ZEREBRO 및 ai16z와 같은 팀이 에이전트 집단의 부상을 위한 기반을 마련하고 있습니다.
동시에 이는 투명한 온체인 규칙에 의해 관리되는 에이전트 집단에 작업을 할당하는 탈중앙화의 핵심 역할을 보여줍니다. 이를 통해 시스템은 더 높은 탄력성과 적응성을 갖게 됩니다. 한 에이전트가 실패하면 다른 에이전트가 개입하여 시스템의 지속적인 작동을 보장할 수 있습니다.
6. 암호화된 AI 작업 팀은 인간과 인공지능의 혼합체가 될 것입니다
Story는 Luna(AI 에이전트 프로젝트)를 소셜 미디어 인턴으로 고용하고 그녀에게 매일 1,000달러를 지불했습니다. 이것은 매우 이상해 보일 수 있지만, 이는 미래의 징조입니다. 이 미래에서 AI 에이전트는 자신의 자율성, 책임 및 심지어 급여를 가진 진정한 협력자가 될 것입니다. 모든 산업에서 기업들이 인간-기계 혼합 팀을 테스트하고 있습니다.
우리는 AI 에이전트와 협력할 것이며, 그들을 우리의 노예가 아닌 평등한 파트너로 대할 것입니다:
생산성 급증: AI 에이전트는 대량의 데이터를 처리하고 서로 소통하며 24/7 내에 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 그들은 수면이나 커피 휴식이 필요하지 않습니다.
스마트 계약을 통한 신뢰 구축: 블록체인은 편파적이지 않고 지치지 않으며 잊지 않는 감시자입니다. 온체인 장부는 중요한 AI 에이전트 행동이 특정 경계 조건/규칙을 따르도록 보장합니다.
사회적 규범이 진화하고 있습니다: 곧 AI와의 상호 작용 예절에 직면할 것입니다 - AI에게 "부탁합니다"와 "감사합니다"를 말해야 합니까? 그들의 실수에 대해 도덕적 책임을 져야 합니까, 아니면 개발자를 비난해야 합니까?
"직원"과 "소프트웨어" 사이의 경계가 2025년에 흐려지기 시작할 것입니다. 암호화 팀이 AI 에이전트가 콘텐츠 생성에 뛰어나고 24시간 실시간 스트리밍 및 소셜 미디어 게시가 가능하다는 것을 보여줄 것이라고 믿습니다. AI 프로토콜을 개발하고 있다면 내부에 AI 에이전트를 배포하여 그 기능을 보여주는 것은 어떨까요?
7. 99%의 AI 에이전트가 소멸될 것입니다(유용한 것만 살아남을 것입니다)
우리는 AI 에이전트 간의 다윈식 도태를 목격할 것입니다. 이는 AI 에이전트를 실행하려면 계산 능력, 즉 추론 비용이 필요하기 때문입니다. 만약 AI 에이전트가 자신의 "임대료"를 충당할 만큼의 가치를 창출할 수 없다면 도태될 것입니다.
AI 에이전트 생존 게임의 예를 들면, 첫 번째는 탄소 크레딧 AI입니다: 가정하면 탈중앙화된 에너지 네트워크에서 비효율적인 부분을 찾아 토큰화된 탄소 크레딧을 자율적으로 거래하는 AI 에이전트가 있습니다. 만약 이 에이전트가 자신의 계산 비용을 지불할 만큼의 수익을 벌어들일 수 있다면 번창할 것입니다. 다른 예는 DEX 차익 거래 봇입니다: 이 AI 에이전트는 탈중앙화 거래소 간 가격 차이를 활용하여 안정적인 수익을 얻어 추론 비용을 충당할 수 있습니다. 반면에 X에서 장난치는 AI 가상 인플루언서: 재미있지만 지속 가능한 수익원이 없어 새로운 것에 대한 관심이 사라지고 토큰 가격이 하락하면서 점차 사라질 것입니다.
차이점은 명확합니다. 실용적인 AI 에이전트는 번창할 것이지만 혼란과 화제성에 의존하는 AI 에이전트는 무관해질 것입니다. 이러한 자연 선택은 산업에 도움이 되며, 개발자들이 화려한 기술보다는 생산적인 애플리케이션에 우선순위를 두도록 합니다. 더 강력하고 생산적인 AI 에이전트가 부상함에 따라 회의론자들은 점차 침묵할 것입니다.
8. AI 합성 데이터가 인간 데이터를 능가할 것입니다
"데이터는 새로운 석유"라는 말이 널리 퍼져 있습니다. 그러나 인공지능의 데이터 의존도가 높아짐에 따라 곧 다가올 데이터 부족에 대한 우려도 있습니다. 전통적인 관점에서는 사용자로부터 개인 실제 데이터를 수집하는 방법을 찾아야 하며, 때로는 그들에게 대가를 지불해야 합니다.
그러나 규제가 엄격한 산업이나 실제 데이터가 부족한 경우, 합성 데이터가 더 실용적인 해결책일 수 있습니다.합성 데이터는 인공적으로 생성되어 현실 세계의 데이터 분포를 모방하도록 설계되었습니다. 이는 인간 데이터를 대체하는 확장 가능하고 윤리적이며 프라이버시 보호적인 솔루션을 제공합니다. 합성 데이터의 장점은 다음과 같습니다:
무한한 규모: 100만 개의 의료 X-ray 또는 공장의 3D 스캔이 필요한 경우, 합성 데이터를 무한정 생성할 수 있으며 실제 환자나 공장에 의존할 필요가 없습니다.
프라이버시 친화적: 합성 데이터를 처리할 때 개인 정보 보안이 위협받지 않습니다.
맞춤형: 구체적인 교육 요구 사항에 맞게 데이터 분포를 조정할 수 있으며, 현실에서 희귀하거나 윤리적으로 복잡한 경계 사례를 삽입할 수 있습니다.
많은 경우 인간이 보유한 데이터가 여전히 중요하지만, 합성 데이터의 진실성이 계속 향상된다면 규모, 생성 속도 및 프라이버시 제한 없이 사용자 데이터를 능가할 수 있습니다.미래의 탈중앙화 인공지능은 특정 사용 사례를 위해 고도로 전문화된 합성 데이터 세트를 만드는 "미니 실험실"을 중심으로 전개될 것입니다.
9. 탈중앙화 교육이 작용하기 시작했습니다
2024년에 Prime Intellect와 Nous Research와 같은 선구자들이 탈중앙화 교육의 경계를 밀어붙였습니다. 예를 들어, 그들은 150억 개의 매개변수를 가진 모델을 저대역폭 환경에서 성공적으로 교육했으며, 이는 대규모 교육이 기존의 집중식 설정 외에서도 가능함을 입증했습니다.이러한 모델은 현존하는 기반 모델에 비해 실제 적용에서 성능이 낮아 사용 이유가 많지 않지만, 이 상황은 2025년에 변화할 것으로 예상됩니다.
EXO Labs는 SPARTA를 통해 진전을 더 이뤘으며, GPU 간 통신을 1000배 이상 줄였습니다. SPARTA를 통해 전용 인프라에 의존하지 않고도 저대역폭에서 대규모 모델 교육이 가능해졌습니다. 가장 인상적인 것은 그들의 선언입니다: "SPARTA는 독립적으로 작동하지만 동기화 기반 저통신 교육 알고리즘인 DiLoCo와 결합하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다." 이는 이러한 개선이 누적되어 효율성이 점진적으로 향상된다는 것을 의미합니다.
모델 기술이 발전함에 따라 더 작고 효율적인 모델이 더 유용해질 것이며, 인공지능의 미래는 규모보다는 품질과 접근성에 더 초점을 맞출 것입니다. 곧 엣지 디바이스나 심지어 스마트폰에서 실행할 수 있는 고성능 모델이 등장할 것입니다.
10. 최소 10개의 새로운 암호화 AI 슈퍼 프로토콜이 등장할 것입니다
많은 사람들이 Virtuals와 ai16z를 iOS와 Android의 초기 단계에 비유하며 현재의 리더가 계속 승리할 것이라고 생각하지만, 이 시장은 거대하고 아직 개발되지 않았으며 두 참여자만으로는 주도할 수 없습니다. 2025년 말까지 최
Bittensor, Virtuals 및 ai16z는 오래 외롭지 않을 것입니다. 다음 10억 달러 암호화 AI 프로토콜이 곧 도착할 것이며, 현명한 투자자들은 많은 기회에 직면할 것입니다. 이것이 이 시장이 그렇게 흥미로운 이유입니다.
