HolmesAI는 최근 Bitrise Capital, CatcherVC, Cryptomeria Capital 등을 포함한 투자자들로부터 500만 달러 규모의 신규 융자 완료했습니다. 융자 발표 이후 플랫폼 사용자 기반은 빠르게 성장하여 현재 220만 명 이상의 등록 사용자, 124만 명의 에이전트 생성, 그리고 약 217만 명의 사용자 계정을 보유하고 있습니다. 또한 HolmesAI는 2026년 1분기에 TGE(Time Going Enhancement)를 출시할 계획이라고 밝혔습니다.

기사 작성자: HolmesAI

기사 출처: ME News

ME 그룹은 최근 HolmesAI를 중심으로 "2026년 해독: AI 에이전트의 폭발적 성장"이라는 주제로 성공적인 AMA(Ask Me Anything) 이벤트를 개최했습니다. 이번 AMA에는 HolmesAI의 CTO인 Ky와 Dill의 공동 창립자인 Ted가 게스트로 참여하여 AI 에이전트 산업의 발전, 자본이 이 분야에 대한 투자를 가속화하는 이유, 그리고 Web3 생태계 내 디지털 아바타의 장기적인 가치에 대해 심도 있는 논의를 진행했습니다. 본 글에서는 자본 논리, 기술적 해자, 미래 예측이라는 세 가지 관점에서 2026년을 향해 나아가는 AI 에이전트 분야의 주요 트렌드를 체계적으로 분석하고자 합니다.

I. 자본 논리: 비트라이즈/캐처VC/크립토메리아는 왜 2025년 말까지 AI 에이전트에 대규모 투자를 결정했을까요?

2025년 암호화폐 시장은 전반적으로 침체된 정서 였지만, Ky는 Web3 내부에서 일련의 중요한 구조적 변화를 관찰했습니다. 예측 시장 거래량은 지속적으로 상승, 실용적인 기능을 갖춘 새로운 AI 에이전트들이 출시되었으며, 스테이블코인 결제 사용자가 급증했고, 심지어 일반 사용자들도 온체인 주식과 같은 자산을 거래하기 시작했습니다. 무려 5,400만 건의 온체인 상호작용 기록은 실질적인 네트워크 효과를 입증했습니다. 이러한 변화들은 모두 하나의 추세를 보여줍니다. 바로 Web3의 활용 사례가 가격 중심의 금융 거래에서 점차 실생활의 필요에 더 가까운 애플리케이션으로 확장되고 있다는 것입니다.

이러한 배경에서 Bitrise, CatcherVC, Cryptomeria와 같은 기관들이 AI 에이전트 분야에 대한 투자를 늘리기로 결정했습니다. Ky는 이러한 결정의 핵심적인 이유로 AI 에이전트 시장이 웹2 및 웹3 생태계 모두에서 아직 초기 단계에 있다는 점을 꼽습니다. 업계 전체가 여전히 AI 기능을 소화하고 있으며 가장 확실한 응용 분야를 모색하고 있습니다. 아직 완전히 형성되지 않은 AI 에이전트 및 데이터 시장은 향후 1~2년 내에 엄청난 성장 잠재력을 발휘할 수 있으며, 장기 투자자들이 선제적으로 투자 포지션을 확보할 수 있는 기회를 제공할 것입니다.

애플리케이션 진화 관점에서 Ky는 명확한 로드맵을 제시했습니다. 스테이블코인 결제가 사용자 진입 장벽을 낮추면서 암호화 자산 보유는 일반 사용자에게 점차 보편화될 것이며, 웹3 활용 사례는 더 이상 금융 투기에만 국한되지 않을 것입니다. AI 에이전트가 예측 시장과 같은 복잡한 의사결정 시나리오에 참여하기 시작하면, 그 가치는 단순한 보조 도구가 아닌 결과에 직접적인 영향을 미치는 주체로 자리매김할 것입니다. 이러한 과정에서 데이터의 속성 또한 변화할 것입니다. 과거에는 사용자들이 특정 토큰이나 주식에 투자할 가치가 있는지에 대한 분석 결과를 구매했지만, 미래에는 판단과 투자에 직접 활용될 수 있는 "정보 그 자체"가 거래될 것입니다.

Ky는 데이터 공급원이 매우 다양해질 것이라고 믿습니다. 전문적인 배경, 업계 경험, 특정 사건에 대한 판단 등 모든 것이 판매 가능한 데이터 소스가 될 수 있다는 것입니다. 그는 a16z가 집중하는 "스테이크 미디어"와 같은 모델이 본질적으로 데이터 수익화의 한 형태라고 언급했습니다. 사용자 수, 데이터 유형, 응용 시나리오가 동시에 확장됨에 따라 AI 에이전트와 데이터 거래 간에 긍정적인 피드백 루프가 형성될 것입니다.

테드의 의견은 인프라 관점에서 이러한 자본 논리를 더욱 강화했습니다. 그는 기존 인프라가 HolmesAI와 같은 대규모 온체인 에이전트 경제를 지원하는 데 있어 비용과 효율성 측면에서 여전히 상당한 병목 현상에 직면해 있다고 지적했습니다. AI 에이전트는 소액 결제, 소규모 작업 실행 및 빈번한 온체인 거래 제출 시 거래 비용과 처리량에 매우 민감합니다. 모든 작업이 온체인에서 이루어질 필요는 없지만, 더 많은 핵심 작업이 온체인 옮겨짐에 따라 저비용 고성능을 달성할 수 있는 인프라의 능력은 에이전트 경제의 지속적인 확장을 직접적으로 좌우할 것입니다.

테드에 따르면, 인프라 계층과 애플리케이션 계층은 상호 배타적인 것이 아니라 오히려 상호 의존적입니다. 인프라는 비용을 절감하고 성능을 향상시켜 에이전트의 대규모 운영을 위한 조건을 제공하며, 애플리케이션 계층이 사용자에게 실질적인 가치를 창출하면 온체인 활동과 네트워크 효과를 증폭시킵니다. 이러한 관점에서 AI 에이전트의 배포는 애플리케이션 계층의 폭발적인 성장을 촉진할 뿐만 아니라, 기반 인프라의 지속적인 업그레이드를 요구하게 될 것입니다.

Ky와 Ted의 평가를 바탕으로 볼 때, 2025년 말까지 AI 에이전트에 대한 대규모 투자는 특정 애플리케이션이나 기술에 대한 단순한 예측이 아니라, AI 에이전트 애플리케이션이 먼저 구현되고, 데이터가 자산화되어 거래 시장을 형성하며, 인프라는 확장 과정에서 점진적으로 업그레이드되고, 궁극적으로 새로운 온체인 경제 구조가 구축될 것이라는 완전한 진화적 경로에 대한 예측임이 분명합니다. 실제로, 주요 기관들은 여전히 ​​충분한 자본을 보유하고 있어 거래 시장 정서 에도 선제적인 포지션을 구축할 수 있으며, 이를 통해 2026년 AI 에이전트 및 데이터 시장의 잠재적 변곡점에 대한 발판을 마련할 수 있습니다.

II. 기술적 해자: HolmesAI는 왜 Dill 위에 구축되어야 하는가?

HolmesAI의 전체 아키텍처에서 기반 인프라는 쉽게 교체할 수 있는 일반적인 구성 요소가 아니라, 에이전트 경제가 존속할 수 있는지 여부를 직접적으로 결정하는 핵심 조건입니다. Ky의 평가에 따르면, HolmesAI는 기존 퍼블릭 블록체인이 강점 대면 거래 시나리오가 아니라, AI 에이전트, 페르소나, 그리고 지속적으로 생성되는 데이터를 중심으로 하는 복잡한 시스템에 직면해 있습니다. 이는 성능, 비용, 데이터 가용성 측면에서 완전히 다른 요구 사항을 제시합니다.

HolmesAI는 기반 네트워크를 선택하기 전에 성능, 저장 비용, 보안, 탈중앙화 및 생태계 합의를 포함한 여러 측면에서 주요 L1 네트워크들을 체계적으로 비교했습니다. 그 결과, 현재로서는 Dill이 고성능, 낮은 저장 비용, 복잡한 애플리케이션 지원 능력을 동시에 충족할 수 있는 몇 안 되는 인프라 중 하나라는 결론에 도달했습니다. 더욱이 Dill은 EVM 기술 스택과 호환되며 HolmesAI에 필요한 모든 애플리케이션 로직을 지원할 수 있습니다. 무엇보다 중요한 것은 Dill을 통해 AI 에이전트의 활동과 데이터가 블록체인에 실제로 기록될 수 있다는 점이며, 이는 HolmesAI가 AI 에이전트 경제를 구축하는 데 필수적인 요소입니다.

이러한 선택은 HolmesAI가 "온체인 데이터"를 이해하는 방식이 기존 블록체인과 다르기 때문입니다. 전통적인 퍼블릭 블록체인은 주로 거래 데이터를 중심으로 설계되었지만, HolmesAI는 거래 결과뿐만 아니라 에이전트 운영 로그, 추론 과정, 에이전트 및 사용자 페르소나와 같은 장기적인 데이터도 온체인 저장하는 것을 목표로 합니다. 이러한 데이터는 역추적 및 감사 에 사용될 뿐만 아니라 AI 모델 출력의 품질과 직접적인 관련이 있습니다. AI 에이전트의 행동을 지속적으로 모니터링하고 데이터 품질을 검증할 수 있을 때 비로소 모델이 지속적으로 최적화되고 긍정적인 피드백을 생성할 수 있습니다. 따라서 HolmesAI에게 데이터의 예측 가능성과 투명성은 부가적인 기능이 아니라 시스템 운영의 기반입니다.

Dill의 아키텍처 설계는 HolmesAI에 대한 지원을 확장성과 데이터 가용성(DA)이라는 두 가지 핵심 차원에 집중합니다. 확장성 측면에서 Dill은 단일 공유 글로벌 실행 환경을 채택하지 않습니다. 대신, 각 애플리케이션이 데이터 및 컨센서스 레이어 위에 독립적인 실행 공간을 갖도록 합니다. 이는 HolmesAI에서 실행되는 AI 에이전트의 수와 상호 작용 빈도가 증가하더라도, 네트워크상의 다른 애플리케이션과 리소스를 경쟁할 필요 없이 필요에 따라 실행 공간을 확장하여 아키텍처 수준에서 성능 병목 현상을 방지할 수 있음을 의미합니다. 이러한 애플리케이션 중심의 확장 모델은 AI 에이전트 경제의 장기적인 성장을 위한 거의 무한한 확장성을 제공합니다.

데이터 레벨에서 Dill의 설계는 AI 에이전트 시나리오에 최적화되어 있습니다. HolmesAI는 AI 에이전트 메모리 데이터, 추론 경로, 다른 AI 에이전트 및 사용자가 접근할 수 있는 이력 정보 등 검증 가능한 대량 데이터를 장기간 저장해야 합니다. 이를 위해서는 데이터 저장 비용이 저렴할 뿐만 아니라 항상 사용 가능하고 신뢰할 수 있으며 전체 네트워크 성능에 영향을 미치지 않아야 합니다. Dill은 컨센서스 레이어 과 데이터 계층에 샤딩 메커니즘을 도입하여 데이터를 여러 하위 네트워크에 분산 저장합니다. 이를 통해 장기 저장 비용을 크게 절감하는 동시에 24시간 내내 데이터에 접근할 수 있도록 보장하고 데이터 볼륨 증가로 인한 전체 성능 저하를 방지합니다.

HolmesAI는 바로 이러한 인프라 환경 하에서 성능이나 비용 문제로 인해 규모를 축소해야 하는 상황 없이 수천 개에서 수백만 개의 AI 에이전트로 원활하게 확장할 수 있는 기술적 역량을 갖추고 있습니다. 이는 AI 에이전트 경제에 특히 중요합니다. AI 에이전트가 대량 소액 결제와 소액 작업을 처리하고 온체인 상태를 빈번하게 제출하기 시작하면, 기본 네트워크의 비용 구조와 처리량 용량이 애플리케이션의 지속 가능성을 직접적으로 결정하게 되기 때문입니다.

장기적인 관점에서 볼 때, Dill이 제공하는 데이터 가용성과 확장성은 "실행 가능 여부"라는 문제를 해결할 뿐만 아니라 HolmesAI의 에이전트 시스템이 지속적으로 확장될 여지가 있는지 여부까지 결정합니다.

AI 에이전트의 행동, 과거 실적, 추론 과정을 안정적으로 기록하고, 반복적으로 호출하고, 다양한 시나리오에서 재사용할 수 있다면, 에이전트의 역량은 더 이상 일회성 상호작용이나 단기적인 인센티브에 의존하지 않고, 생태계가 확장됨에 따라 지속적으로 네트워크 가치를 축적할 수 있습니다. 이는 HolmesAI가 지속 가능한 방식으로 진화하는 에이전트 경제를 구축하는 토대가 됩니다. 이 시스템에서 사용자는 즉각적인 보상을 받는 것이 아니라, 더욱 안정적이고 검증 가능하며 지속적으로 최적화 가능한 에이전트 서비스 경험을 얻게 됩니다.

III. 미래 예측: 2026년 AI 에이전트 분야는 어디로 향할까요?

Ky는 2026년에 대한 비교적 명확한 정량적 전망을 제시했습니다. 그는 2026년이 특히 예측 시장 시나리오에서 AI 에이전트와 데이터 시장에 엄청난 기회를 제공할 것이라고 믿습니다. "예측 시장 사용자는 10~20배, AI 에이전트 사용자는 1,000배까지 증가할 수 있습니다." 그의 견해로는 AI 기능이 보편화되면 실제 거래 가치는 분석 보고서 자체에 있는 것이 아니라 "예측 시장에서 투자를 결정하는 데 도움이 되는 정보"에 있을 것이라고 합니다. 그는 데이터가 고도로 다양화될 것이며, 이것이 2026년 AI 에이전트와 데이터 시장의 동시 확장의 기반이 될 것이라고 강조했습니다.

끝

AI 에이전트 분야가 점차 개념 증명 단계를 거쳐 대규모 배포로 나아가고 있는 가운데, HolmesAI의 사용자 기반이 누적 사용자 225만 명을 돌파하며 빠르게 확장되고 있는 상황에서, 향후 HolmesAI의 주요 행보는 생태계 진화를 관찰할 수 있는 중요한 창이 될 것입니다. HolmesAI 팀에 따르면, 스테이블코인 선입금 메커니즘과 NFT 토큰 판매를 포함한 일련의 커뮤니티 참여 활동을 곧 시작할 예정이며, 공식 X 플랫폼을 통해 진행 상황을 지속적으로 공개할 계획입니다. 이러한 조치들은 TGE(Targeted Generating Examination) 이전에 참여할 수 있는 중요한 진입점이 될 것이며, 향후 생태계에서 사용자의 역할과 권한에 직접적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

HolmesAI 소개

HolmesAI는 AI 에이전트와 디지털 아바타를 중심으로 하는 Web3 프로젝트로, 사용자가 완벽하게 소유, 제어하고 가치 분배에 참여할 수 있는 온체인 지능형 인격 시스템 구축을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 최근 Bitrise Capital, CatcherVC, Cryptomeria Capital 등 기관 투자자를 포함한 투자자로부터 500만 달러 규모의 신규 융자 완료했으며, 이는 AI 에이전트 분야의 장기적인 잠재력에 대한 주요 투자자들의 공감대를 반영합니다.

HolmesAI는 융자 발표 이후 빠른 사용자 증가세를 보이며 200만 명 이상의 등록 사용자와 200만 개 이상의 페르소나를 플랫폼에 등록했습니다. 이는 HolmesAI 제품이 실질적인 수요와 초기 네트워크 효과를 창출했음을 보여줍니다. HolmesAI 팀에 따르면, 현재 TGE(Transformation and Geography, 변환 및 지역화) 단계로 진입하는 것을 목표로 하고 있으며, 현재는 AI 에이전트 분야에서 가장 유망한 초기 단계 중 하나로 평가받는 Pre-TGE 단계에 있습니다.