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InfoFi의 3억 8,100만 달러 시장 해독: 정보를 거래 가능한 자산으로 변화시키는 4가지 버티컬

· 약 11 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

대중보다 먼저 떠오르는 크립토 트렌드를 포착하는 능력이 돈이 된다면 어떨까요? "아는 것이 힘이다"라는 막연한 의미가 아니라, 여러분의 통찰력에 토큰 가격이 매겨지고 시장이 이를 입찰할 준비가 되어 있는 문자 그대로의 의미로 말이죠.

이것이 바로 정보 금융 (Information Finance), 즉 InfoFi의 약속입니다. 비탈릭 부테린 (Vitalik Buterin)이 2024년 11월 에세이 "예측 시장에서 정보 금융으로 (From prediction markets to info finance)"에서 정립한 개념인 InfoFi는 금융 메커니즘을 사용하여 정보를 공공재로 추출, 집계 및 가격을 책정하는 프로토콜 클래스를 설명합니다. 2025년 초까지 이 섹터는 시가총액 3억 8,100만 달러 규모로 성장했으며, 2025년 말에는 Web3에서 가장 치열한 격전지 중 하나가 되었습니다.

하지만 InfoFi는 단일한 개념이 아닙니다. 이 포괄적인 용어 아래에는 각기 다른 메커니즘, 주요 플레이어 및 경쟁 역학을 가진 네 가지 별개의 버티컬 (Vertical)이 존재합니다. 이 공간을 지능적으로 탐색하려는 사람에게는 각 버티컬이 어디에 위치하는지, 그리고 그 경계가 어디에서 모호해지는지 이해하는 것이 필수적입니다.

InfoFi의 네 가지 버티컬​

InfoFi 지형은 어떤 유형의 정보에 가격이 매겨지는지, 그리고 누가 가격을 매기는지라는 두 가지 축으로 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 네 가지 뚜렷한 시장 세그먼트가 도출됩니다:

  1. 어텐션 마켓 (Attention Markets) — 콘텐츠 크리에이터의 도달 범위와 영향력에 가격 책정
  2. 평판 시스템 (Reputation Systems) — 신원의 신뢰성과 신용도에 가격 책정
  3. 예측 시장 (Prediction Markets) — 미래 사건의 발생 확률에 가격 책정
  4. 데이터 마켓 (Data Markets) — 특히 AI 학습을 위한 원시 데이터 세트에 가격 책정

각 버티컬은 동일한 핵심 문제의 변형을 해결합니다. 정보가 넘쳐나는 세상에서 어떻게 신호와 소음을 분리할 것인가? 차이점은 각 버티컬이 어떤 소음 문제를 다루느냐에 있습니다.

어텐션 이코노미 (Attention economy)는 수십 년 동안 학계에서 다루어온 개념이었습니다. InfoFi는 이를 시장으로 만듭니다.

어텐션 마켓은 영향력을 토큰화합니다. 즉, 소셜 미디어, 뉴스레터 또는 프로토콜 포럼에서의 목소리가 커뮤니티가 주목하는 대상을 형성하는 능력입니다. 여러분의 게시물이 참여를 유도하거나, 토큰 가격을 움직이거나, 내러티브를 변화시킨다는 것을 증명할 수 있다면, 그 관심은 수치화할 수 있는 가치를 갖게 됩니다.

Kaito는 이 분야에서 가장 성숙한 플레이어입니다. 전 시타델 (Citadel) 퀀트인 Yu Hu가 2022년에 설립한 Kaito는 시맨틱 AI를 사용하여 Twitter / X, 포럼, 연구 논문, 팟캐스트, 뉴스 등 수천 개의 소스를 인덱싱하여 통합되고 순위가 매겨진 크립토 인텔리전스 피드를 제공하는 AI 기반 플랫폼을 구축했습니다. 이들의 "Yaps" 시스템은 크립토 논평의 품질과 도달 범위를 기반으로 X 계정에 영향력 점수를 부여합니다. 2025년 중반까지 Kaito Pro는 연간 반복 매출 (ARR) 2,080만 달러를 기록했는데, 이는 아직 초기 단계인 섹터에서 놀라운 수치입니다.

Cookie DAO (cookie.fun으로 운영됨)는 Kaito의 전문가용 서비스에 대응하는 커뮤니티 파트너로 이 분야에 진입했습니다. 원래 AI 에이전트 분석에 집중했던 Cookie DAO는 2025년 2분기에 더 광범위한 크립토 인텔리전스를 포괄하도록 확장하여 스스로를 "에이전트 경제를 위한 데이터 레이어"로 포지셔닝했습니다. 2025년 말까지 플랫폼에 20,000명 이상의 크리에이터가 참여하면서, 어텐션 마켓 스펙트럼에서 민주화되고 사용자 생성 중심인 측면을 대변하고 있습니다.

Kaito와 Cookie 사이의 경쟁 역학은 승자 독식 구조가 아닙니다. Kaito는 기관 및 전문 연구원에게 서비스를 제공하는 경향이 있는 반면, Cookie DAO는 개인 커뮤니티와 AI 에이전트 운영자에게 어필합니다. 어떤 면에서 이들은 InfoFi 어텐션 마켓의 블룸버그 (Bloomberg)와 레딧 (Reddit)과 같습니다. 즉, 대상 고객이 다르며 상호 보완적인 역할을 수행합니다.

리스크: 2025년, X의 API 단속 (특히 콘텐츠 게시에 대해 사용자에게 보상하는 앱 금지)은 즉각적인 혼란을 야기했습니다. 어텐션 마켓 프로토콜 전반에서 토큰 가격이 급락했습니다. 중앙 집중식 소셜 플랫폼에 대한 이 섹터의 의존도는 여전히 가장 중요한 구조적 취약점입니다.

버티컬 2: 평판 시스템 (온체인 신용 점수 구축)​

어텐션 마켓이 여러분이 말하는 것에 가격을 매긴다면, 평판 시스템은 여러분이 누구인지에 가격을 매깁니다.

과제는 잘 알려져 있습니다. Web3는 설계상 가명성을 띠기 때문에 신뢰할 수 있는 기여자와 시빌 (Sybil) 공격자, 유능한 빌더와 펌프앤덤프 (pump-and-dump) 조장자를 구별하는 것이 매우 어렵습니다. 평판 시스템은 검증 가능한 온체인 및 오프체인 신호를 신뢰 점수로 집계하여 이 문제를 해결합니다. 본질적으로 신원에 대한 온체인 신용 등급을 매기는 것입니다.

**Proof of Humanity (PoH)**는 시빌 저항 레이어의 중추 역할을 합니다. 생체 인식 검증, 사회적 증명 (attestation) 및 블록체인 기록을 결합하여 PoH는 지갑이 유일한 살아있는 개인의 것임을 암호학적으로 증명합니다. 2025년 중반까지 상위 DAO의 60% 이상이 거버넌스를 위해 어떤 형태로든 PoH를 사용한 것으로 보고되었습니다. 이 시스템은 월드코인 (Worldcoin) 및 깃코인 (Gitcoin)과의 통합을 통해 도달 범위를 크게 확장했습니다.

Lens Protocol은 신원 위에 소셜 그래프 인프라를 구축하여 평판이 애플리케이션 간에 이동할 수 있도록 했습니다. Twitter에만 머물러 있는 평판을 쌓는 대신, Lens를 통해 사용자는 Web3 어디를 가든 자신의 소셜 기록을 가지고 다닐 수 있습니다.

Ethos Network는 평판에 시장 메커니즘을 추가하여 한 걸음 더 나아갑니다. 2025년 1월 Base 메인넷에 출시된 Ethos는 동료의 보증 (vouching), 스테이킹을 통한 책임 부담 (skin-in-the-game), 온체인 활동 내역 등 신뢰 신호를 집계하여 "신뢰 점수"를 생성합니다. 여러분은 다른 사람의 신뢰성을 보증할 수 있으며, 그들이 부적절하게 행동할 경우 불이익을 받을 수 있습니다. 이는 전통적인 리뷰 시스템을 괴롭히는 인플레이션 형태의 "모두가 별 5개" 문제 대신, 정직한 평판 큐레이션을 위한 경제적 인센티브를 제공합니다.

평판 시스템의 핵심 통찰은 이것이 신뢰성을 단순히 설명하는 데 그치지 않고, 신뢰성을 창출한다는 점입니다. 누군가가 여러분을 보증하기 위해 실제 가치를 스테이킹한다면, 그 신호는 조작하기에 비용이 많이 듭니다.

버티컬 3: 예측 시장 (Polymarket 주도로 2025년 거래량 400억 달러 돌파)​

예측 시장은 InfoFi의 가장 오래되고 가장 검증된 형태이며, 이 용어가 등장하기 수십 년 전부터 존재해 왔습니다. 전제는 간단합니다. 특정 사건의 확률을 알고 싶다면 사람들이 그 결과에 베팅하게 하는 것입니다. 시장은 설문조사, 전문가 집단 또는 패널보다 분산된 정보를 더 잘 취합합니다.

Polymarket은 탈중앙화 예측 시장의 지배적인 세력입니다. 2025년 말까지 거래량은 130억 달러를 넘어섰고, TVL은 약 3억 3,000만 달러를 유지했습니다. 규제를 받는 미국의 카운터파트인 Kalshi와 합쳐 두 플랫폼은 2025년에 총 400억 달러 이상의 거래량을 기록했습니다. 이는 3년 전만 해도 불가능해 보였던 수치입니다.

2024년 미국 대선은 전환점이었습니다. Polymarket의 확률은 주요 금융 매체에서 실시간 심리 지표로 인용되었으며, 예측 시장이 확률적 추론을 위한 진지한 도구로서 정당성을 인정받게 되었습니다. 대선 이후에도 거래량은 줄어들지 않았으며, 오히려 스포츠, 과학, 지정학 및 크립토 네이티브 이벤트로 다각화되었습니다.

물론 논란이 없는 것은 아닙니다. 2025년 말 Paradigm의 분석에 따르면, 대부분의 Polymarket 거래량 분석이 단방향 거래량 지표를 사용하는 대신 모든 주문 이벤트를 합산하여 중복 계산하고 있다고 지적했습니다. 수정된 실제 수치도 여전히 거대하지만, 이 섹터의 데이터 품질 문제는 성숙 과정에서 해결해야 할 실질적인 과제입니다.

신흥 도전자들은 새로운 메커니즘을 가지고 시장에 진입하고 있습니다. 일부는 AI 생성 시장 조성에 집중하고, 다른 이들은 하이퍼로컬(초지역적) 또는 니치 이벤트 시장에 집중합니다. 이진 결과를 위해 조정된 AMM, 이벤트 해결을 위한 오라클 통합과 같은 핵심 인프라는 점차 모듈화되어 신규 진입자들이 접근하기 쉬워지고 있습니다.

버티컬 4: 데이터 시장 (Ocean Protocol, LazAI, 그리고 AI 학습 데이터 문제)​

가장 눈에 띄지는 않지만 잠재적으로 가장 중대한 영향을 미칠 버티컬은 데이터 시장입니다.

전제는 다음과 같습니다. AI 모델은 학습에 사용되는 데이터의 품질에 좌우됩니다. 2025년까지 AI 붐이 가속화됨에 따라 고품질의 검증 가능한 소스에서 제공되는 학습 데이터에 대한 수요가 폭발적으로 증가했습니다. 문제는 대부분의 가치 있는 데이터가 기업, 정부 및 개인의 사일로(silo)에 갇혀 있으며, 이를 안전하게 수익화하거나 공유할 메커니즘이 부족하다는 점입니다.

데이터 시장은 데이터가 거래 가능한 자산이 될 수 있도록 인프라를 제공하며, 출처, 액세스 제어 및 보상에 대한 암호화된 보증을 제공합니다.

Ocean Protocol은 이 분야의 개척자입니다. 데이터 소유자가 탈중앙화된 마켓플레이스에 데이터 세트를 게시하고, 액세스 조건을 설정하며, 그 대가로 OCEAN 토큰을 받을 수 있도록 합니다. 특히 원본 데이터가 소유자의 통제를 벗어나지 않으면서 AI 모델이 데이터를 학습할 수 있게 하는 프라이버시 보호 연산(privacy-preserving compute)에 집중함으로써 의료 기록이나 금융 이력과 같은 민감한 데이터 세트에 고유하게 적합한 구조를 갖추고 있습니다.

LazAI는 에이전틱 AI(agentic AI) 시대를 위해 특별히 구축된 차세대 접근 방식을 대표합니다. 2025년에 출시된 알파 메인넷은 검증 가능한 AI 데이터 인프라를 도입했습니다. 데이터 세트는 해시화되어 온체인에 기록되므로, 누구나 데이터 자체에 접근하지 않고도 특정 데이터로 AI 모델이 학습되었음을 확인할 수 있습니다. 2026년까지의 LazAI 로드맵에는 ZK 기반 프라이버시 증명, 탈중앙화 컴퓨팅 시장 및 멀티모달 데이터 평가 시스템이 포함되어 있습니다.

광범위한 블록체인 AI 시장 컨텍스트를 살펴보면, 2024년에 이 시장의 가치는 42억 8,000만 달러로 평가되었습니다. 전망치에 따르면 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 28.93%를 기록하며 700억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 특히 탈중앙화 AI는 2025년까지 5억 1,600만 달러 이상의 전용 자금을 유치했으며, 광범위한 AI-크립토 시가총액은 240억~270억 달러에 달했습니다.

데이터 시장이 해결하는 핵심 문제는 'AI 데이터의 역설'입니다. 전 세계 데이터 양은 폭발적으로 증가하고 있지만(10년 동안 33 제타바이트에서 175 제타바이트로 증가 예상), 의사 결정의 품질은 그 속도를 따라가지 못하고 있습니다. 데이터 시장은 단순한 축적이 아닌 데이터 큐레이션을 장려하는 가격 책정 메커니즘을 만듭니다.

버티컬 간 경쟁 역학​

이 네 가지 버티컬은 서로 분리된 채 운영되지 않습니다. 가장 흥미로운 역학 관계는 경계선에서 발생합니다.

어텐션(주목도) + 평판의 수렴: Kaito의 영향력 점수는 결과적으로 정보 품질에 대한 평판 시스템 역할을 합니다. 이러한 시스템이 성숙해짐에 따라 어텐션 도달 범위와 신뢰성 깊이를 동시에 포착하는 단일 점수로 통합될 것으로 예상됩니다.

예측 + 데이터의 상호작용: 예측 시장의 결과물 자체가 AI 학습을 위한 가치 있는 데이터가 됩니다. 과거 시장 확률을 학습한 모델은 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다. LazAI와 같은 플랫폼은 결국 예측 시장 데이터를 프리미엄 상품으로 제공할 수 있게 될 것입니다.

게이팅 메커니즘으로서의 평판: Ethos 및 PoH 시스템이 성숙해짐에 따라, 더 나은 예측 시장 배당률, 독점 데이터 피드 또는 더 높은 어텐션 시장 가중치에 대한 접근을 제한하는 게이트키퍼로 사용되고 있습니다. 평판은 다른 모든 InfoFi 버티컬에서 더 나은 경제성을 확보할 수 있는 열쇠가 됩니다.

InfoFi 테제: 단순한 투기를 넘어 중요한 이유​

InfoFi 비판론자들은 종종 하이프(hype)를 기반으로 형성된 또 다른 크립토 내러티브인 토큰 투기에 집중합니다. 하지만 더 흥미로운 해석은 구조적인 측면에 있습니다. InfoFi는 인터넷의 정보 레이어를 위한 금융 배관을 구축하고 있습니다.

전통적인 정보 시장은 심각하게 망가져 있습니다. 검색 엔진은 정확성이 아닌 참여도(engagement)에 최적화되어 있습니다. 소셜 미디어는 통찰력보다 분노에 보상을 제공합니다. 전문가의 의견은 거래할 수 없으므로 뛰어난 예측가와 서툰 예측가를 구분할 시장 메커니즘이 없습니다. 전문성을 인증하는 기존 자격 증명 시스템은 느리고 비용이 많이 들며 조작 가능합니다.

InfoFi는 최상의 상태에서 부정확함에 벌을 주고 진정한 통찰력에 보상을 주는 시장을 만듭니다. 예측에 실제 가치를 스테이킹하면, 소위 '스킨 인 더 게임(skin in the game)'이라 불리는 직접적인 이해관계가 생깁니다. 평판이 온체인에 기록되면 나쁜 행동에는 추적 가능한 결과가 따릅니다. 데이터 가격이 시장에 의해 결정되면 고품질 데이터 세트는 보상을 받고 저품질 노이즈는 걸러집니다.

현재 3억 8,100만 달러의 시가총액이 바닥일지 천장일지는 이러한 메커니즘이 구조적 약속을 이행할 수 있는지, 그리고 플랫폼들이 2025년에 이미 발생한 규제 및 플랫폼 의존성 리스크를 잘 헤쳐나갈 수 있는지에 달려 있습니다.

이 섹터는 아직 초기 단계입니다. 아이디어는 건전합니다. 인프라는 실시간으로 구축되고 있습니다.

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