Crypto AI가 Nvidia에 의해 거부되었습니다. 암호화폐 프로젝트가 주류의 지지를 얻기 어려운 이유는 무엇입니까?

인공지능(AI) 물결 속에서 암호화 AI 프로젝트들이 블랙호스로 등장하며, 블록체인과 토큰 이코노미로 전통 AI의 안정적인 발걸음을 뒤흔들고 있습니다. 그러나 엔비디아의 스타트업 가속화 프로그램(Inception Program)은 암호화폐 관련 프로젝트들에 대해 보이지 않는 문턱을 세웠습니다. 2025년 4월 Hive Intelligence 등의 프로젝트가 AI 핵심 기술로 장벽을 돌파했음에도 불구하고, 암호화 AI는 여전히 엔비디아의 높은 문턱을 넘기 어려운 상황입니다. 도대체 무엇이 이러한 프로젝트들의 발목을 잡고 있는 걸까요? [이하 생략]

비트텐서는 인플레이션 메커니즘을 최적화하고, dTAO의 출시를 가속화하여 서브넷의 매력을 높이며, 기술적 진입 장벽을 낮추기 위해 더 사용자 친화적인 인터페이스를 개발해야 합니다.

페치(Fetch.AI)（FET）: 생태계 통합 및 경쟁 압박

프로젝트 개요

페치(Fetch.AI)（FET）는 탈중앙화 머신러닝(ML) 네트워크를 통해 디파이(DeFi), 교통 등의 분야를 지원하며, 2024년 싱귤러리티넷(SingularityNET)과 오션 프로토콜(Ocean Protocol)과 합병하여 ASI 연합을 형성했고, 토큰 $ASI는 두 배로 성장했습니다. FET는 개방적이고 허가 없는 네트워크를 특징으로 하여 개발자와 기업 사용자를 유인합니다.

한계점 분석

1. 합병 통합 도전：
2. ASI 연합은 탈중앙화 AGI를 가속화하기 위해 세 기관의 자원을 통합하려 하지만, 토큰 마이그레이션과 생태계 융합으로 복잡성이 증가합니다. 일부 사용자는 합병이 FET의 독립성을 약화시킬 수 있다고 우려하며, 단기적으로 자원 배분의 불균형이 개발 진행에 영향을 미칠 수 있습니다.
3. 경쟁 압박：
4. 2024년 암호화 AI 프로젝트는 600개를 넘어 시가총액이 700억 달러를 돌파했으며, 페치(Fetch.AI)는 비트텐서, 니어(NEAR Protocol) 등의 경쟁자와 맞서고 있습니다. 솔라나(Solana) 생태계의 AI 에이전트 프로젝트는 낮은 비용과 높은 처리량으로 그 시장 점유율을 위협하고 있어, FET는 성능과 비용 면에서 더욱 최적화해야 합니다.
5. 애플리케이션 구현 부족：
6. FET가 디파이(DeFi)와 교통 분야에서 애플리케이션을 가지고 있음에도 불구하고, 실제 채택률은 예상보다 낮습니다. 전통적 AI의 성숙한 기업 사례와 비교해, FET의 탈중앙화 네트워크는 상업화에 있어 여전히 돌파구가 필요하며, 더 많은 대표적인 사용 사례로 가치를 증명해야 합니다.

개선 방향

페치(Fetch.AI)는 ASI 연합 통합을 가속화하고, 경쟁에 대응하기 위해 네트워크 성능을 최적화하며, 대표적인 애플리케이션 구현을 통해 시장 인정을 높여야 합니다.

암호화 AI의 공통 병목 현상과 엔비디아의 심사

ai16z, 비트텐서, 페치(Fetch.AI)의 한계는 암호화 AI의 공통 문제를 드러냅니다:

• 토큰 투기: 인플레이션 또는 불투명한 분배(TAO와 같은)가 신뢰를 약화시키고, 투기성이 기술적 가치를 가립니다.
• 기술적 장벽: 블록체인 통합으로 개발 난이도가 높아져 비암호화 사용자의 참여를 제한합니다.
• 시장 파편화: 새로운 프로토콜이 계속 등장하여 기존 프로젝트는 경쟁력 유지를 위해 지속적으로 혁신해야 합니다.
• 규제 리스크: 토큰 이코노미가 증권법 검토를 촉발할 수 있어 불확실성을 증가시킵니다.

이러한 문제들은 엔비디아의 선별 논리와 직접적으로 관련됩니다. 가속화 프로그램은 기술 주도적이고 리스크가 낮은 프로젝트를 선호하며, 암호화 AI의 투기성과 복잡성은 "격이 낮다"고 여겨질 수 있습니다. 그러나 ai16z의 커뮤니티 활력, 비트텐서의 서브넷 혁신, FET의 오픈 네트워크는 여전히 잠재력을 보여주며, 최적화된다면 돌파구를 찾을 수 있습니다.

엔비디아의 문을 두드리기: 암호화 AI의 돌파구

암호화 AI가 엔비디아의 호감을 얻으려면 다음과 같이 개선해야 합니다:

• AI 핵심에 집중: 알고리즘 혁신 또는 GPU 집중 애플리케이션을 강조하고, 토큰 투기 색채를 희석시킵니다.
• 진입 장벽 낮추기: 사용하기 쉬운 도구를 개발하여 전통적 AI 개발자를 유인하고 사용자 기반을 확대합니다.
• 투명한 거버넌스: 토큰 분배와 커뮤니티 의사결정을 최적화하여 신뢰를 강화합니다.
• 실제 애플리케이션: 대표적인 사용 사례를 만들어 탈중앙화 AI의 상업적 가치를 증명합니다.

하이브 인텔리전스의 성공 사례는 엔비디아가 기술 혁신에 개방적인 태도를 가지고 있음을 보여줍니다. 암호화 AI는 AI를 기치로, 블록체인을 보조 수단으로 삼아 "투기" 꼬리표에서 벗어나야 합니다.

결론: 문 밖에서 문을 부수기까지

엔비디아의 초기 가속화 프로그램은 AI와 암호화의 교차점에 있는 시험장입니다. 암호화 AI에 대한 그들의 신중함은 혁신과 리스크 사이의 대결을 반영합니다. 전통적 AI의 안정성과 암호화 AI의 파괴적 특성은 대조를 이루며, ai16z, 비트텐서, 페치(Fetch.AI)의 한계점인 투기, 복잡성, 경쟁 압박은 그들이 왜 "격이 높은 자리"에 오르기 어려운지 설명합니다. 그러나 암호화 AI의 잠재력은 간과할 수 없습니다. 탈중앙화의 꿈, 기술과 경제의 융합은 산업을 앞으로 밀어내고 있습니다. 엔비디아의 "문 밖으로 내쫓음"은 종착점이 아니라 도전입니다. 암호화 AI가 기술을 검, 신뢰를 방패로 삼는다면, 문을 두드리고 AI와 블록체인이 함께 춤추는 새로운 장을 쓸 수 있을 것입니다.