Bittensor는 128개의 독립적인 AI 서브넷으로 구성된 탈중앙화 네트워크입니다. 각 서브넷은 자체 토큰(Alpha), 수익 모델 및 팀을 보유한 스타트업처럼 운영됩니다. 핵심 메커니즘인 Taoflow는 순 스테이킹 볼륨을 기반으로 TAO를 할당하며, Alpha 토큰 가격은 서브넷의 성능을 반영합니다. Chutes와 Templar와 같은 주요 서브넷은 추론 및 대규모 모델 학습과 같은 분야에서 실제 제품 시장 적합성과 높은 성장 잠재력을 보여주고 있습니다.

글쓴이: Kaff

기사 작성: 율리야, PANews

요약

• Bittensor는 128개의 독립적인 서브넷으로 구성되어 있으며, 각 서브넷은 자체 토큰(Alpha), 수익 모델 및 팀을 갖춘 스타트업처럼 운영됩니다.
• 수익을 창출하는 방법은 두 가지입니다 . TAO 발행(스테이킹 유입에 기반한 프로토콜 보조금)과 알파 토큰의 손익(서브넷 성능에 따른 자본 이득)입니다.
• 2025년 11월 Taoflow 시행 이후, 순 스테이킹 유입액이 마이너스인 서브넷은 릴리스가 전혀 이루어지지 않으며, 새로 출시되거나 서비스가 종료될 예정입니다.
• 매일 약 3,600 TAO(약 96만 달러)가 모든 서브넷에 할당되며, 상위 10개 기업이 점유율 의 약 56%를 차지합니다.
• Chutes(SN64)는 시장 적합성의 가장 명확한 예입니다. 40만 명의 사용자를 보유하고 있으며 9조 1천억 개의 토큰을 처리했고 AWS보다 비용이 85% 저렴합니다.
• 템플러(SN3)는 가장 비대칭적인 투자 대상입니다. 최첨단 LLM을 위한 완전 탈중앙화 교육 플랫폼으로 시총 약 6천만 달러에 불과한 반면, 오픈AI의 시총 8천억 달러에 달합니다.
• TAO는 전체 네트워크에 걸쳐 인덱스 펀드에 투자하는 것을 의미하며, 알파 스테이킹 은 특정 스타트업에 집중 투자하는 것을 의미합니다. 알파 스테이킹은 연간 100% 이상의 수익률을 기대할 수 있지만, 상당한 리스크 수반합니다.
• 알파 토큰은 수익을 보장하는 공식적인 보증이 제공되지 않으며, 그 가치는 전적으로 시장 동태 과 팀의 실행력에 달려 있습니다.

1. 서브넷 구조: 누가 무엇을 담당하는가?

사람들이 비텐서를 떠올릴 때 가장 흔히 생각하는 것은 '탈 탈중앙화 AI 프로젝트'라는 것입니다. 물론 맞는 말이긴 하지만, 그것만으로는 비텐서를 충분히 설명할 수 없습니다.

실제로 비텐서는 128개의 독립적인 AI 스타트업으로 구성되어 있으며, 각 스타트업은 자체 토큰, 수익 모델을 가지고 치열한 경제 시스템 속에서 생존을 위해 고군분투하고 있습니다. 2026년 3월 기준으로 모든 하위 네트워크 토큰의 총 시총 약 11억 2천만 달러에 달하며, 이는 TAO 자체 시총 의 27%에 해당합니다. 그레이스케일은 이를 "탈중앙화 AI의 Y Combinator"라고 부릅니다. 하지만 자금 지원 대상을 결정하는 위원회와 달리, 비텐서에서는 시장이 모든 것을 결정합니다.

이 메커니즘을 이해하면 어떤 서브넷이 실질적인 가치를 창출하고 어떤 서브넷이 쇠퇴하고 있는지 평가할 수 있게 됩니다.

각 서브넷은 AI 추론, GPU 컴퓨팅, 모델 학습, 금융 데이터 분석과 같은 다양한 서비스를 포함한 특정 디지털 상품을 생산하는 인센티브 기반 경쟁 시장입니다.

각 서브넷은 서브넷 소유자, 검증자, 마이너 드라이버 라는 세 가지 역할로 구성됩니다 .

알파 토큰: 서브넷에 스테이킹하세요

서브넷에 TAO를 스테이킹 하면, 여러분의 TAO는 온체인 AMM 풀(유니스왑 V2의 메커니즘과 유사)에 참여하게 됩니다. 그 대가로 알파 토큰을 받게 됩니다. 가격 산정 공식은 다음과 같습니다.

알파 가격 = 풀에 있는 TAO ÷ 풀에 있는 알파

알파 토큰의 최대 발행량은 2,100만 개(TAO의 공급량 과 동일)이며, 약 72분마다(1 "템포" = 360 블록) 복리 이자와 함께 자동으로 발행됩니다.

2. 두 가지 소득원과 이를 소홀히 하는 이유

Bittensor에서는 완전히 독립적인 두 가지 수익 창출 방법이 있습니다.

수익원 1: Taoflow를 통한 TAO 릴리스 획득

2025년 11월부터 비텐서는 토큰 발행 및 배포 방식에 근본적인 변화를 가져오는 타오플로우(Taoflow) 모델을 도입했습니다.

이전에는 토큰 가격을 기준으로 릴리스가 계산되었습니다. 이로 인해 프로젝트 팀이 토큰 가격을 인위적으로 부풀려 릴리스를 확보하고 "TAO 금고"를 만든 다음, 보상을 계속 받으면서 토큰을 천천히 매도하는 허점이 발생했습니다.

Taoflow는 TAO의 순 스테이킹 흐름, 즉 스테이킹 유입량에서 언 스테이킹 유출량을 뺀 값을 추적하여 이 문제를 해결합니다. 이 메커니즘은 다음 네 단계로 작동합니다.

2025년 12월 14일 첫 번째 TAO 반감 이후 블록 보상은 블록당 1 TAO에서 0.5 TAO로 감소합니다. 현재 약 3,600 TAO(현재 가격 기준 약 96만 달러)가 128개의 서브넷에 매일 할당되고 있습니다. DCG는 연간 1억 달러 이상이 생태계로 유입되는 것으로 추산합니다.

수익원 2: 알파 토큰 손익 (PnL)

이 부분이 바로 대부분의 TAO 보유자들이 신경 쓰지 않는 부분입니다.

서브넷의 성능이 좋으면 알파 토큰(TAO로 표시) 가격이 상승합니다. 스테이킹 하면 초기 투자 금액보다 더 많은 TAO를 받게 됩니다. 이것이 바로 알파 토큰의 수익/손실, 즉 특정 서브넷의 토큰을 보유함으로써 얻는 자본 이득입니다.

Taoflow는 강력한 선순환 효과를 만들어냅니다.

• 우수한 제품 → 더 많은 사람들이 TAO에 스테이킹 → 순 유입액 증가
• 긍정적인 유동성 흐름 → 더 많은 토큰 발행 → 더 풍부한 유동성 풀
• 유동성 증대 → 슬리피지 감소 → 더 많은 자본 유치
• 자본 증가 → 알파 가격 상승 → 기존 알파 보유자의 손익 증가

반대로, 동일한 상황이 발생하며 그 결과는 마찬가지로 심각합니다. 트래픽이 지속적으로 마이너스인 서브넷 → 자금 인출 없음 → 스테이킹 지속적인 자금 인출 → 악순환.

3. 어떤 서브넷이 가장 유리한 상황이며 그 이유는 무엇입니까?

아래는 릴리스된 점유율과 실현 손익(rPnL)을 기준으로 순위가 매겨진 주요 서브넷의 스냅샷입니다.

• SN3 | templar: 대규모 LLM 사전 학습 | 릴리스 점유율: 30.39% | rPnL: 643만 달러
• SN4 | Targon: AI 추론 시장 – 실시간 예측을 위한 AI 모델 호스팅 및 제공 | 출시 점유율: 10.39% | rPnL: 1,247만 달러
• SN68 | 메타노바: 인공지능 기반 신약 개발 기업, 심신 재프로그래밍 치료법 개발 | 상장 후 점유율: 5.95% | 추정 손익: 90만 달러
• SN81 | 목표: 검증된 LLM 학습 후처리 | 출시 점유율: 4.8% | rPnL: 109,000달러
• SN75 | 히피우스: IP 관리 기능을 갖춘 탈중앙화 형 스토리지 및 네트워킹 인프라 | 공시 점유율: 4.56% | rPnL: 448만 달러

상위 10개 서브넷이 일일 총 방출량 점유율 약 56%를 차지합니다.

사례 연구: Chutes, 제품-시장 적합성(PMF)의 모델

Rayon Labs에서 개발한 Chutes는 탈중앙화 서버리스 AI 추론 마켓플레이스이자 모델 배포를 위한 OpenAI API 및 AWS의 Web3 대안입니다.

Chutes의 가장 뛰어난 특징은 다음과 같습니다.

• 2024년 말 이후 9조 1천억 개의 토큰이 처리되었습니다.
• 이 플랫폼은 40만 명 이상의 사용자를 보유하고 있으며, 그중 10만 명 이상은 API를 통해 접속합니다.
• AI 모델 배포 비용이 AWS보다 85% 저렴합니다.
• 지원되는 모델: DeepSeek, Mistral, LLaMA 및 기타 수십 가지 모델.
• 플랫폼 수익은 자동으로 스테이킹 됩니다 → 알파 토큰이 매입됩니다 → 유기적인 수요 창출 효과

2026년 2월, 급증세 동안 Chutes는 단 9시간 만에 2,740개 이상의 TAO를 유치했습니다. 알파 토큰은 최고 99.94달러(0.225 TAO)를 기록했으며, FDV는 205만 TAO(TAO 가격 최고점 기준 약 5억 1,800만 달러)였습니다.

Rayon Labs는 SN56(Gradients - 모델 학습)과 SN19(Nineteen - 고주파 추론)도 운영하고 있으며, 점유율 두 서비스는 피크 시간대에 전체 릴리스의 23% 이상을 차지했습니다.

사례 연구: 서브넷 생태계에서 가장 비대칭적인 보상 잠재력을 지닌 투자, 템플러(SN3)

2026년 3월 10일, 템플러(SN3)는 720억 개의 매개변수를 가진 모델인 코버넌트-72B를 완료했는데, 이는 역사상 가장 큰 탈중앙화 사전 학습 실행으로 알려져 있습니다.

4. 기본 메커니즘: 등록, 유마 합의 및 경쟁 압력

등록, 경쟁의 장

누구나 서브넷을 개설할 수 있는 것은 아닙니다. 등록에는 동적 소각 가격 책정 메커니즘이 사용됩니다. 새 서브넷이 등록될 때마다 비용이 두 배로 증가하고, 새 서브넷이 등록되지 않으면 28,800 블록(약 4일)에 걸쳐 비용이 선형적으로 반감 듭니다.

128개의 서브넷 슬롯이 모두 차면, 가장 성능이 떨어지는 기존 서브넷(최저 EMA 가격 기준)을 새로운 서브넷으로 대체해야 합니다. 신규 등록 서브넷은 등록 취소 자격이 주어지기 전 4개월의 유예 기간을 갖게 됩니다. 이 네트워크는 2026년까지 256개의 서브넷으로 확장될 예정입니다.

유마 컨센서스, 자동화된 독립 감사

각 서브넷 내에서 유마 합의 알고리즘은 검증자들의 주관적인 평가를 객관적인 보상 분포로 변환합니다.

• 검증자들은 평가한 각 마이너에 점수를 매겨 가중치 벡터를 제출합니다.
• 블록체인은 각 채굴 스테이킹 가중치를 기반으로 중앙값(카파=0.5)을 계산합니다.
• 담합과 과대평가를 방지하기 위해 중앙값 이상의 가중치는 제거될 것입니다.
• 검증자는 가중치 중복을 방지하기 위해 커밋-공개 메커니즘을 사용합니다. 즉, 가중치는 커밋되고 봉인된 후, 정해진 블록 수가 지난 후에야 공개됩니다.
• 고품질 채굴자를 조기에 식별하고 일관된 평가를 유지할 수 있는 검증자는 더 강력한 구속력 있는 포지션을 구축하고 더 큰 보너스 점유율 얻게 됩니다.

결과적으로 서브넷 소유자는 일방적으로 보상 수령자를 변경할 수 없습니다. 이것이 Bittensor와 암호화폐 업계의 일반적인 "AI 프로젝트"와의 근본적인 차이점입니다.

5. 투자 프레임: TAO = 인덱스 펀드, 알파 스테이킹= 스타트업 투자

Auditless Research는 이를 다음과 같이 적절하게 요약했습니다. "TAO는 사실상 옵션 토큰, 즉 겉보기에 저평가된 알파 토큰의 출시를 가리킬 수 있는 상승 관점 옵션에 더 가깝습니다."

서브넷을 해석하는 방법은 재무제표를 보는 것과 같습니다.

• 릴리스 금액 = 프로토콜 보조금 - 네트워크 수익. 정부 보조금이나 가속기 자금 지원과 유사합니다.
• 알파 손익 = 시총 신호 - 시장은 이 서브넷의 진정한 가치를 가격에 반영하고 있습니다.
• 순 스테이킹 유입액 = 매출 성장 지표 - 양의 유입액 = "제품 판매 호조", 음의 유입액 = 고객 손실
• 서브넷 소유권 = 창업자 자질 - 소통 빈도, 전달 속도 및 제품 로드맵은 추적해야 할 핵심 지표입니다.
• 검증자 수 = 이사회 품질 - 독립적인 검증자가 많을수록 점수 조작 가능성이 낮아집니다.

해당 기관에서 보내는 신호가 점점 강해지고 있습니다.

이것은 더 이상 단순히 개인 투자자 에 관한 이야기가 아닙니다.

• DCG는 50만 개 이상의 TAO 토큰(총 공급량 의 약 2.4%)을 보유하고 있습니다.
• 폴리체인 캐피탈은 TAO에 약 2억 달러를 투자하고 있습니다.
• 그레이스케일 GTAO 트러스트는 2026년 1월 6일 뉴욕 거래소(NYSE)에 상장 .
• 제이슨 칼라카니스가 공동 설립한 스틸코어 캐피털(Stillcore Capital)이 서브넷 토큰 전용 펀드를 출시했습니다.

6. 결론: 서론적 프레임

Bittensor는 암호화폐 업계에서 독특한 구조를 만들었습니다. 128개의 AI 기업이 서로 경쟁하며 하루에 약 3,600개의 TAO 토큰(약 96만 달러)을 공유하고, 자본 배분은 전적으로 스테이킹 의 행동에 따라 결정됩니다.

서브넷을 평가할 때는 다음 다섯 가지 질문을 고려하십시오.

• 제품: 이 서브넷은 어떤 기능을 제공합니까? 실제로 필요한 기능인가요?
• 트래픽: 스테이킹 순 트래픽은 증가했습니까, 감소했습니까? 30일 동안의 추세는 어떻습니까?
• 팀: 서브넷 소유자가 지속적인 소통과 서비스 제공을 유지하고 있습니까?
• 플라이휠: 수익이 알파에 대한 자연스러운 수요를 창출하는 것일까요, 아니면 순전히 투기적인 것일까요?
• 출구: 유동성 풀의 규모가 커서 상당한 슬리피지 없이 출구가 가능한가요?

TAO는 전체 생태계에 대한 폭넓은 투자 기회를 제공합니다. 반면 알파 스테이킹 특정 "스타트업"에 집중 투자하는 방식이며, 그에 따른 잠재적 수익과 손실 리스크 또한 모두 수반합니다.