보이지 않는 세금: AI가 블록체인 투명성을 활용하는 방법
전 세계적으로 AI 시스템은 매초 수 테라바이트의 공개된 블록체인 데이터 — 거래 내역, 스마트 컨트랙트 상호작용, 지갑 행동, 디파이(DeFi) 프로토콜 흐름 — 를 수집하여 이 가공되지 않은 정보를 수십억 달러 가치의 인텔리전스 제품으로 변환합니다. 아이러니하게도 투명성과 개방형 데이터에 대한 Web3의 근본적인 약속이, AI 기업들이 단 한 푼의 가스비도 지불하지 않고 막대한 가치를 추출할 수 있게 하는 바로 그 메커니즘이 되었습니다.
이것은 AI가 크립토 생태계에 부과하는 보이지 않는 세금이며, 대부분의 빌더들이 아직 인식하지 못한 방식으로 탈중앙화의 경제적 구조를 재편하고 있습니다.
비대칭적 추출 문제
공개 블록체인은 모든 거래, 모든 스마트 컨트랙트 호출, 모든 토 큰 전송이 관심을 갖는 누구에게나 공개된다는 단순한 전제 위에서 운영됩니다. 이러한 투명성은 신뢰가 필요 없는(Trustless) 검증과 커뮤니티의 감시를 가능하게 하기 위해 설계되었습니다. 하지만 AI 기업들은 초기 사이퍼펑크들이 전혀 예상하지 못한 사실을 발견했습니다 — 이 개방형 데이터가 수십억 달러 가치의 머신러닝 모델을 위한 완벽한 훈련장이라는 점입니다.
그 규모를 생각해 보십시오. 선도적인 온체인 분석 플랫폼인 낸슨(Nansen)은 5억 개 이상의 지갑 주소에 행동 패턴 라벨을 붙였습니다. 메사리(Messari)는 전체 디파이 생태계에 걸쳐 AI 기반 감성 분석을 제공합니다. 체이널리시스(Chainalysis)와 엘립틱(Elliptic)은 블록체인 감시를 기반으로 수십억 달러 규모의 비즈니스를 구축했습니다. 이러한 기업들과 그들이 훈련시킨 AI 모델은 사용자와 프로토콜이 자체 거래 수수료와 컴퓨팅 자원을 통해 생성한 데이터에서 막대한 가치를 추출합니다.
수치가 이를 증명합니다. 블록체인-AI 시장은 2024년 5억 7,000만 달러에서 2025년 7억 달러로 성장했으며, 23% 이상의 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 2029년까지 18억 8,000만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 한편, AI 기반 웹 스크래핑 시장은 2035년까지 43억 7,000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 이러한 성장의 상당 부분은 추출자들이 획득하는 데 비용이 전혀 들지 않는 자유롭게 접근 가능한 블록체인 데이터에 의해 촉진됩니다.
AI가 실제로 Web3에서 가져가는 것
가치 추출은 대부분의 크립토 사용자가 보지 못하는 여러 차원에서 이루어집니다.
거래 패턴 인텔리전스: 유니스왑(Uniswap)에서의 모든 스왑, GMX에서의 모든 레버리지 조정, 오픈씨(OpenSea)에서의 모든 NFT 입찰은 AI 모델이 시장 움직임을 예측하는 데 사용하는 행동 데이터셋에 기여합니다. 분석 기업이 특정 토큰을 매집하는 "스마트 머니" 지갑을 식별할 때, 그들은 사용자들이 가스비를 지불하며 생성한 집단적 거래 내역에서 도출된 통찰력을 수익화하고 있는 것입니다.
디파이(DeFi) 프로토콜 역학: 프로토콜 TVL 변화, 청산 패턴, 이자 농사 전략을 학습한 머신러닝 모델은 기관 투자자들이 접근하기 위해 고액을 지불하는 예측 도구를 만듭니다. 디파이라마(DeFiLlama)는 거의 모든 관련 체인에 걸쳐 포괄적인 데이터를 집계하며, 이 데이터는 프로토콜 개발에 수십억 달러가 투입되어 생성된 것입니다.
스마트 컨트랙트 행동: AI 시스템은 스마트 컨트랙트 상호작용을 분석하여 취약점을 식별하고, 가스 최적화 기회를 예측하며, 사용자 행동 패턴을 모델링합니다. 이 인텔리전스는 일반 사용자로부터 가치를 직접 추출하는 MEV(최대 추출 가치) 전략에 반영됩니다.
지갑 클러스터링 및 신원: 블록체인의 가명성에도 불구하고, AI 기반 엔티티 분석(entity resolution)은 주소를 연결하고, 기관 플레이어를 식별하며, 트레이딩 기업과 컴플라이언스 기업이 광범위하게 수익화하는 프로필 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.
토큰노믹스의 역설
여기서 크립토 신봉자들에게 철학적으로 불편한 지점이 발생합니다. 블록체인 네트워크는 네트워크에 기여하는 참여자들을 위해 가치를 포착하도록 설계된 정교한 인센티브 구조인 토큰노믹스에 의존합니다. 검증인은 토큰을 스테이킹하고 보상을 받습니다. 유동성 공급자는 자산을 예치하고 수수료를 받습니다. 사용자는 가스비를 지불하고 신뢰가 필요 없는 거래의 유용성을 얻습니다.
하지만 AI 데이터 추출은 이러한 경제적 루프의 완전히 바깥에 위치합니다. AI 기업이 트레이딩 모델을 훈련시키기 위해 수년 간의 이더리움 거래 내역을 긁어갈 때, 그들은 네트워크의 보안 예산에 아무런 기여도 하지 않습니다. 분석 플랫폼이 제품 공급을 위해 모든 솔라나(Solana) 블록을 인덱싱할 때, 검증인이나 스테이커에게 돌아가는 SOL은 전혀 없습니다.
이는 대규모의 무임승차 문제(free-rider problem)를 야기합니다. AI 시스템은 토큰 보유자와 검증인이 유지하는 보안, 데이터 무결성 및 네트워크 효과의 혜택을 누리면서도, 이를 지속시키기 위해 설계된 경제적 메커니즘에는 전혀 참여하지 않습니다. 이것은 동네에 쇼핑몰을 지어 놓고 세금이 투입된 도로, 경찰, 기반 시설의 혜택은 누리면서 재산세 납부는 거부하는 것과 같습니다.
이러한 비대칭성은 시간이 지남에 따라 심화됩니다. AI 모델이 블록체인 데이터에서 알파(alpha)를 추출하는 데 더욱 정교해짐에 따라, 종종 정보가 부족한 참여자들로부터 가치를 추출하는 트레이딩 전략을 만들어냅니다. 블록체인을 신뢰할 수 있게 만드는 바로 그 투명성이, 이를 만든 커뮤니티를 공격하는 무기가 되는 것입니다.
법적 공백과 저작권 문제
전통적인 지적 재산권 프레임워크는 이 분야에서 거의 보호를 제공하지 못합니다. 트랜잭션 기록은 누가 "소유"할까요? 발신자일까요? 수신자일까요? 이를 처리한 검증인(validator)일까요? 아니면 이를 가능하게 한 프로토콜일까요?
법적으로 말하자면, 정답은 보통 '아무도 없다'거나 '모두의 것이다'인데, 결과적으로는 같은 의미입니다. 사진, 기사 또는 소프트웨어 코드와 달리 블록체인 트랜잭션은 창의적 의도를 표현하는 단일 저자에 의해 생성되지 않았습니다. 트랜잭션은 운영 기록이며, 운영 기록은 일반적으로 저작권 보호 자격이 없습니다.
이는 전통적인 기술 분야에서 벌어지고 있는 전투와 극명한 대조를 이룹니다. 뉴욕 타임스(The New York Times)는 무단으로 뉴스 기사를 학습시킨 것에 대해 오픈AI(OpenAI)와 마이크로소프트(Microsoft)를 고소했습니다. 레딧(Reddit)은 모델 학습을 위한 콘텐츠 제공을 위해 구글(Google)과 유료 계약을 체결했습니다. 스택 오버플로우(Stack Overflow)는 개발자 지식을 AI 서비스에 통합하기 위해 오픈AI와 파트너십을 맺었습니다. 이러한 콘텐츠 제작자들은 블록체인 데이터 생성자들이 단순히 보유하지 못한 법적 레버리지를 가지고 있습니다.
일부 프로젝트는 블록체인 기반의 솔루션을 구축하려고 시도하고 있습니다. 폭스 코퍼 레이션(Fox Corp.)은 온라인 콘텐츠 사용을 추적하기 위한 플랫폼인 베리파이(Verify)를 출시했습니다. IBIS 프레임워크는 AI 저작권 준수를 위한 데이터셋 메타데이터 레지스트리(Dataset Metadata Registries)를 제안합니다. 그러나 이러한 시스템은 이미 공개된 블록체인 데이터에 대해서는 존재하지 않는 참여 옵트인 및 집행 메커니즘을 필요로 합니다.
새로운 솔루션: 데이터 주권 프로젝트
크립토 생태계가 이 문제를 완전히 외면하고 있는 것은 아닙니다. 여러 프로젝트가 사용자가 자신의 데이터를 제어하고 수익화할 수 있도록 특별히 설계된 인프라를 구축하고 있습니다.
**바나(Vana)**는 MIT에서 스핀오프한 기술을 통해 100만 명 이상의 기여자로부터 데이터를 처리하는 선도적인 솔루션으로 부상했습니다. 사용자는 데이터를 암호화된 디지털 지갑에 업로드하고, 자신의 기여로 학습된 모든 AI 모델에 대해 비례적인 소유권을 유지합니다. 모델이 사용될 때마다 기여자는 자신의 데이터가 학습에 얼마나 도움이 되었는지에 따라 보상을 받습니다.
**오션 프로토콜(Ocean Protocol)**은 소비자나 데이터 제공자가 개인 정보 보호 문제 없이 데이터셋을 거래할 수 있는 이더리움 기반의 탈중앙화 데이터 거래소를 운영합니다. 프로토콜의 네이티브 토큰은 데이터 자산을 위한 개방형 시장에서 트랜잭션을 촉진합니다.
**사하라(Sahara)**는 데이터셋, 모델, 에이전트에 속성, 버전 관리, 라이선스 및 액세스 규칙에 대한 메타데이터를 인코딩하는 "AI 네이티브 블록체인"으로 포지셔닝합니다. 이 모든 것은 시간이 지나도 감사 가능한 주장을 할 수 있도록 온체인에 고정됩니다.
CARV 프로토콜(CARV Protocol) 및 이와 유사한 프로젝트들은 사용자가 자신의 데이터의 소유자가 되고 "데이터 토큰화"를 통해 수익을 얻을 수 있도록 하여, 현재 블록체인 데이터 추출에 부족한 경제적 루프를 생성합니다.
이러한 솔루션들은 공통된 아키텍처를 공유합니다. 신원, 권한 및 라이선스는 온체인에 고정되는 반면, 과도한 연산은 검증 가능한 프로토콜 하에 오프체인에서 발생합니다. 이는 블록체인에서 트랜스포머 추론을 실행할 수는 없지만, 누가 무엇을 기여했는지 추적하고 공정한 보상을 보장할 수 있다는 실용적인 인식에 기반합니다.
인프라 격차
더 깊은 문제는 아키텍처에 있습니다. 퍼블릭 블록체인은 액세스 제어가 아니라 검증을 위해 설계되었습니다. 모든 풀 노드(full node)는 체인 히스토리의 완전한 복사본을 저장합니다. 모든 블록 익스플로러(block explorer)는 그 히스토리를 브라우징 가능하게 만듭니다. 모든 RPC 엔드포인트(RPC endpoint)는 데이터에 대한 프로그래밍 방식의 액세스를 제공합니다.
이미 엎질러진 물은 다시 담을 수 없습니다. 내일의 블록체인 설계에 데이터 라이선싱 메커니즘이 포함된다 하더라도, 기존의 이더리움, 비트코인, 솔라나의 테라바 이트급 트랜잭션 히스토리는 영구적으로 액세스 가능한 상태로 남습니다. 충분한 저장 공간과 컴퓨팅 능력을 갖춘 AI 기업이라면 커뮤니티가 어떤 새로운 프로토콜을 개발하든 상관없이 이 데이터를 학습시킬 수 있습니다.
이는 블록체인 빌더들에게 흥미로운 전략적 계산을 요구합니다. 미래의 체인은 트랜잭션 세부 정보가 기본적으로 암호화되고 규제 준수나 분석을 위해 선택적으로 공개되는 프라이버시 보존형 기본 설정을 구현할 수도 있습니다. 그러나 이는 블록체인을 신뢰할 수 있게 만든 근본적인 가치인 투명성과 정면으로 충돌합니다.
일부 프로젝트는 절충안을 모색하고 있습니다. 오아시스 네트워크(Oasis Network)와 유사한 기밀 컴퓨팅 플랫폼은 TEE(신뢰 실행 환경)를 사용하여 데이터를 운영자에게 노출하지 않고 암호화된 상태로 처리합니다. 영지식 증명(Zero-knowledge proofs)은 트랜잭션 세부 정보를 공개하지 않고도 트랜잭션의 유효성을 검증할 수 있습니다. 이러한 기술은 이론적으로 데이터 추출이 기술적으로 어려운 블록체인을 만들 수 있지만, 크립토의 가치 제안을 정의하는 공개 감사 가능성(open auditability)을 희생해야 합니다.
토크노믹스 설계에 미치는 의미
미래 지향적인 프로토콜 설계자들은 시작부터 데이터 경제를 토크노믹스에 포함시키기 시작했습니다.
각 데이터 포인트가 모델 성능에 얼마나 기여하는지 측정하는 기술인 "데이터 샤플리 가치(Data Shapley Value)"를 온체인에서 구현하여 공정한 보상 메커니즘을 만들 수 있습니다. 프로토콜은 AI 시스템이 액세스하는 데이터에 비례하여 토큰을 스테이킹하도록 요구할 수 있으며, 추출 행위에 대한 슬래싱(slashing) 조건을 걸 수도 있습니다.
더 급진적으로, 일부 이론가들은 블록체인 네트워크가 집계된 데이터를 공동 소유 자산으로 취급해야 하며, 모든 상업적 이용에 대해 검증인, 스테이커 및 활성 사용자에게 돌아가는 라이선스 비용을 요구해야 한다고 제안합니다. 이는 "보이지 않는 세금"을 명시적인 수익원으로 전환할 것입니다.
도전 과제는 상당합니다. 관할권을 넘나드는 집행은 거의 불가능합니다. 특정 데이터 포인트에 가치를 부여하는 것은 여전히 연산 비용이 많이 듭니다. 그리고 어떠한 액세스 제한이라도 블록체인 데이터에 분석적 가치를 부여하는 개방형 생태계를 파편화할 위험이 있습니다.
다가오는 심판의 시간
Web3 의 개방형 데이터 철학과 AI 의 착취적 경제 모델 사이의 긴장은 사라지지 않고 오히려 심화되고 있습니다. AI 모델이 더욱 강력해지고 데이터의 가치가 높아짐에 따라 경제적 비대칭성은 더욱 커질 것입니다.
탈중앙화 AI 스타트업에 대한 펀딩은 전년 대비 162 % 급증하여 87.8 억 달러에 달했으며, Web3 AI 프로젝트는 전체 블록체인 VC 투자의 11 % 를 차지했습니다. 이러한 프로젝트는 데이터 기여자가 자신이 창출한 가치를 공유하는 시스템인 크립토 생태계의 대안적 구축 시도를 대변합니다.
하지만 시간은 흐르고 있습니다. 매일 더 많은 트랜잭션 내역이 공개 기록에 추가되고 있으며, 이는 아무런 보상도 제공하지 않는 AI 시스템의 학습 데이터가 되고 있습니다. 이러한 데이터 추출 문제를 해결하지 못하는 프로토콜은 자신의 네트워크 효과가 경쟁사 제품의 동력이 되는 것을 지켜보게 될 것이며, 그 비용은 해당 토큰 홀더들이 떠안게 될 것입니다.
보이지 않는 세금은 눈에 보이지 않을 뿐, 그 영향은 점점 더 현실화되고 있습니다. 문제는 크립토가 이 문제를 해결할 것인지가 아니라, 이러한 추출 행위가 AI 경제의 영구적인 인프라로 굳어지기 전에 해결할 수 있느냐 하는 것입니다.
AI 와 블록체인의 융합은 데이터 소유권, 가치 포착, 개방형 시스템의 경제학에 대한 근본적인 질문을 던집니다. 이러한 환경을 탐색하는 빌더들에게 인프라 선택은 그 어느 때보다 중요합니다. BlockEden.xyz 는 차세대 데이터 중심 Web3 애플리케이션을 구축하는 개발자들을 위해 신뢰할 수 있는 블록체인 API 액세스 를 제공합니다.