탈중앙화 AI: 개방형 지능 경쟁에서의 Bittensor vs. Sahara AI

만약 인공지능의 미래가 소수의 거대 기업들에 의해 통제되는 것이 아니라, 모델을 학습시키고 데이터를 공유하며 토큰 보상을 받는 수백만 명의 기여자들에 의해 결정된다면 어떨까요? 두 프로젝트가 이 비전을 실현하기 위해 경쟁하고 있으며, 이들의 접근 방식은 극명하게 다릅니다.

비텐서 (Bittensor) 는 비트코인에서 영감을 받은 토크노믹스와 지능 증명 (proof-of-intelligence) 마이닝을 통해 AI 모델들이 보상을 위해 경쟁하는 29억 달러 규모의 생태계를 구축했습니다. 판테라 (Pantera) 와 바이낸스 랩스 (Binance Labs) 로부터 4,900만 달러의 투자를 유치한 사하라 AI (Sahara AI) 는 데이터 소유권과 저작권 보호를 최우선으로 하는 풀스택 블록체인을 구축하고 있습니다. 하나는 가공되지 않은 지능 결과물에 보상을 제공하고, 다른 하나는 데이터 뒤에 있는 인간을 보호합니다.

OpenAI와 구글 (Google) 같은 중앙 집중형 AI 거물들이 범용 인공지능 (AGI) 을 향해 질주하는 가운데, 이러한 탈중앙화 대안들은 미래가 개방적이고 허가가 필요 없는 (permissionless) 시스템에 달려 있다고 확신하고 있습니다. 그렇다면 과연 어떤 비전이 승리하게 될까요?

AI의 중앙 집중화 문제

AI 산업은 극심한 권력 집중 문제에 직면해 있습니다. 최첨단 모델을 학습시키려면 수천 개의 GPU 클러스터를 몇 달 동안 가동해야 하며, 여기에는 수십억 달러의 컴퓨팅 인프라 비용이 소요됩니다. OpenAI, 구글, 앤스로픽 (Anthropic), 메타 (Meta) 와 같은 극소수의 기업만이 이러한 규모를 감당할 수 있습니다. 딥마인드 (DeepMind) 의 CEO 데미스 허사비스 (Demis Hassabis) 는 최근 이를 베테랑 기술자들도 본 적 없는 "가장 치열한 경쟁 환경"이라고 묘사했습니다.

이러한 집중화는 연쇄적인 문제를 일으킵니다. 아티스트, 작가, 프로그래머와 같이 모델 학습에 기여한 데이터 제공자들은 어떠한 보상이나 귀속 권한도 받지 못합니다. 소규모 개발자들은 거대 기업의 독점적 해자 (moat) 에 맞서 경쟁할 수 없습니다. 그리고 사용자들은 중앙 집중형 서비스 제공업체가 자신의 데이터와 결과물을 책임감 있게 다룰 것이라고 믿을 수밖에 없습니다.

탈중앙화 AI 프로토콜은 대안적인 아키텍처를 제시합니다. 전 세계 네트워크에 컴퓨팅, 데이터, 보상을 분산함으로써 공정한 보상을 보장하는 동시에 접근성을 민주화하는 것을 목표로 합니다. 하지만 설계의 영역은 매우 방대하며, 두 선도적인 프로젝트는 근본적으로 다른 길을 선택했습니다.

비텐서 (Bittensor): 지능 증명 마이닝 네트워크

비텐서는 "AI를 위한 비트코인"처럼 작동합니다. 참여자들이 가치 있는 머신러닝 결과물을 제공함으로써 TAO 토큰을 획득하는 허가 없는 네트워크입니다. 마이너 (Miners) 들은 임의의 암호화 퍼즐을 푸는 대신, AI 모델을 실행하고 쿼리에 응답합니다. 응답의 품질이 좋을수록 더 많은 수익을 얻게 됩니다.

작동 방식

네트워크는 텍스트 생성, 이미지 합성, 트레이딩 시그널, 단백질 구조 예측, 코드 완성 등 특정 AI 작업에 특화된 서브넷 (subnets) 들로 구성됩니다. 2026년 초 기준으로 비텐서는 초기 32개에서 크게 늘어난 129개 이상의 활성 서브넷을 보유하고 있습니다.

각 서브넷 내에서는 세 가지 역할이 상호작용합니다.

• 마이너 (Miners): AI 모델을 실행하고 쿼리에 응답하며, 결과물의 품질에 따라 TAO를 획득합니다.
• 검증인 (Validators): 마이너의 응답을 평가하고 유마 컨센서스 (Yuma Consensus) 알고리즘을 사용하여 점수를 부여합니다.
• 서브넷 소유자 (Subnet Owners): 작업 사양을 관리하고 보상 배분액의 일부를 받습니다.

보상 배분 비율은 마이너 41%, 검증인 41%, 서브넷 소유자 18%입니다. 이는 기업의 계층 구조가 아닌 암호화된 합의에 의해 집행되는 실력주의 시스템으로, 최고의 AI 기여자가 가장 많은 보상을 받는 시장 주도형 체계를 만듭니다.

TAO 토큰 경제 (TAO Token Economy)

TAO는 비트코인의 토크노믹스를 그대로 따릅니다. 총 공급량은 2,100만 개로 제한되어 있으며, 정기적인 반감기 이벤트가 있고, 사전 채굴 (pre-mine) 이나 ICO가 없습니다. 2025년 12월 12일, 비텐서는 첫 번째 반감기를 완료하여 일일 발행량을 7,200 TAO에서 3,600 TAO로 줄였습니다.

2025년 2월에 도입된 다이내믹 TAO (dTAO) 업그레이드는 시장 주도적인 서브넷 가격 책정 방식을 선보였습니다. 스테이커들이 서브넷의 알파 토큰을 구매하는 것은 자신의 TAO로 해당 서브넷의 가치에 투표하는 것과 같습니다. 수요가 높을수록 더 많은 보상이 배분되는데, 이는 AI 역량에 대한 가격 발견 메커니즘 역할을 합니다.

현재 TAO 공급량의 약 73%가 스테이킹되어 있으며, 이는 강력한 장기적 신뢰를 나타냅니다. 그레이스케일 (Grayscale) 의 GTAO 트러스트는 2025년 12월에 NYSE 전환을 신청했으며, 이는 TAO ETF의 가능성과 더 광범위한 기관 자금 유입의 길을 열 수 있습니다.

네트워크 규모 및 도입 현황

수치는 빠른 성장세를 보여줍니다.

• 모든 서브넷에 걸쳐 121,567개의 고유 지갑 존재
• 106,839명의 마이너와 37,642명의 검증인
• 시가총액 약 29억 달러
• 서브넷에서 스마트 컨트랙트 실행을 가능하게 하는 EVM 호환성

비텐서의 논리는 간단합니다. 올바른 인센티브가 주어진다면, 중앙 조정자 없이도 네트워크에서 지능이 발현될 것이라는 점입니다.

사하라 AI (Sahara AI): 풀스택 데이터 주권 플랫폼

비텐서가 AI 결과물에 대한 인센티브 부여에 집중하는 반면, 사하라 AI는 입력값의 문제, 즉 이 모델들을 학습시키는 데이터의 소유권은 누구에게 있으며 기여자들은 어떻게 보상을 받는가 하는 문제를 해결합니다.

MIT와 USC의 연구진이 설립한 사하라 AI는 판테라 캐피탈 (Pantera Capital), 바이낸스 랩스 (Binance Labs), 폴리체인 캐피탈 (Polychain Capital) 등이 주도한 펀딩 라운드를 통해 4,900만 달러를 유치했습니다. 2025년 Buidlpad에서 진행된 IDO에는 118개국 103,000명이 참여하여 7,400만 달러 이상을 모금했으며, 이 중 79%는 월드 리버티 파이낸셜 (World Liberty Financial) 의 USD1 스테이블코인으로 결제되었습니다.

세 가지 핵심 원칙

Sahara AI는 세 가지 기초 원칙을 바탕으로 구축되었습니다:

1. 주권 및 출처 (Provenance): 모든 데이터 기여는 불변의 귀속 정보와 함께 온체인에 기록됩니다. 데이터가 훈련 과정에서 AI 모델에 입력된 후에도 기여자는 검증 가능한 소유권을 유지합니다. 이 플랫폼은 보안 및 컴플라이언스에 대해 SOC2 인증을 받았습니다.

2. AI 유틸리티: 2025년 6월 오픈 베타로 출시된 사하라 마켓플레이스 (Sahara Marketplace)를 통해 사용자는 AI 모델, 데이터 세트 및 컴퓨팅 리소스를 구매, 판매 및 라이선스할 수 있습니다. 모든 거래는 투명한 수익 공유와 함께 블록체인에 기록됩니다.

3. 협력적 경제: 고품질 기여자는 프리미엄 역할과 거버넌스 권한을 부여하는 소울바운드 토큰 (양도 불가능한 평판 마커)을 받습니다. 토큰 보유자는 플랫폼 업그레이드 및 자금 할당에 투표합니다.

데이터 서비스 플랫폼

2024년 12월에 출시된 사하라의 데이터 서비스 플랫폼을 통해 누구나 AI 훈련용 데이터 세트를 제작하여 수익을 창출할 수 있습니다. 전 세계 20만 명 이상의 AI 트레이너와 35개 기업 고객이 플랫폼을 사용하고 있으며, 300만 개 이상의 데이터 어노테이션이 처리되었습니다.

이는 AI 개발의 근본적인 비대칭성을 해결합니다. OpenAI와 같은 기업은 훈련 데이터를 위해 인터넷을 스크래핑하지만 원작자에게는 아무런 보상이 돌아가지 않습니다. 사하라 (Sahara)는 이미지 라벨링, 코드 작성, 텍스트 주석 처리 등 데이터 기여자가 SAHARA 토큰 결제를 통해 직접적인 보상을 받을 수 있도록 보장합니다.

기술 아키텍처

사하라 체인 (Sahara Chain)은 비잔틴 장애 허용 합의를 위해 CometBFT (Tendermint Core의 포크)를 사용합니다. 이 설계는 안전한 데이터 처리가 필요한 AI 애플리케이션을 위해 프라이버시, 출처 및 성능을 우선시합니다.

토큰 경제의 특징은 다음과 같습니다:

• SAHARA로 가격이 책정된 인퍼런스 (추론)당 결제
• 스테이킹 보상이 포함된 지분 증명 (PoS) 검증
• 프로토콜 결정을 위한 탈중앙화 거버넌스
• 2025년 6월 TGE와 함께 100억 개의 최대 공급량

메인넷은 2025년 3분기에 출시되었으며, 팀은 테스트넷에서 일일 활성 계정 140만 개를 기록하고 Microsoft, AWS 및 Google Cloud와의 파트너십을 보고했습니다.

정면 비교: 비전의 대결

부문	Bittensor	Sahara AI
주요 초점	AI 출력 품질	데이터 입력 주권
합의 방식	지능 증명 (Yuma)	지분 증명 (CometBFT)
토큰 공급량	2,100만 개 (하드캡)	100억 개 (최대)
마이닝 모델	경쟁형 (최상의 출력이 승리)	협력형 (모든 기여자에게 지급)
핵심 지표	토큰당 지능	트랜잭션당 데이터 출처
시가총액 (2026년 1월)	약 $ 29억	약 $ 7,100만
기관 신호	그레이스케일 ETF 신청	바이낸스/판테라 지원
주요 차별점	서브넷 다양성	저작권 보호

다른 문제, 다른 해결책

비텐서 (Bittensor)는 묻습니다: 어떻게 하면 최상의 AI 출력물 생산을 장려할 수 있을까? 이에 대한 답은 시장 경쟁입니다. 채굴자들이 보상을 위해 경쟁하게 하면 품질이 향상될 것이라는 논리입니다.

사하라 AI (Sahara AI)는 묻습니다: AI에 기여하는 모든 사람에게 어떻게 공정하게 보상할 수 있을까? 이에 대한 답은 출처 (Provenance)입니다. 모든 기여를 온체인에서 추적하여 창작자가 보상을 받을 수 있도록 보장하는 것입니다.

이러한 비전은 서로 모순되지 않습니다. 오히려 잠재적인 탈중앙화 AI 스택의 보완적인 계층입니다. 비텐서는 경쟁을 통해 모델 품질을 최적화하고, 사하라는 공정한 보상을 통해 데이터 품질을 최적화합니다.

저작권 문제

AI의 가장 논쟁적인 이슈 중 하나는 훈련 데이터 권리입니다. 예술가, 작가 및 출판사들의 주요 소송은 저작권이 있는 콘텐츠를 훈련을 위해 스크래핑하는 것이 침해에 해당한다고 주장합니다.

사하라는 온체인 출처를 통해 이 문제를 직접 해결합니다. 데이터 세트가 시스템에 입력되면 기여자의 소유권이 암호학적으로 기록됩니다. 해당 데이터가 모델 훈련에 사용되면 귀속 정보가 유지되며 로열티 지급이 자동으로 이루어질 수 있습니다.

반면, 비텐서는 채굴자가 훈련 데이터를 어디서 가져오는지에 대해 관여하지 않습니다. 네트워크는 출력 품질에 대해 보상하며, 입력 출처에는 관여하지 않습니다. 이는 유연성을 제공하지만, 중앙 집중식 AI가 직면한 것과 동일한 저작권 문제에 더 취약하게 만듭니다.

규모 및 도입 궤적

비텐서의 29억 달러 시가총액은 사하라의 7,100만 달러를 압도하며, 이는 수년간의 앞선 출발과 TAO 반감기 서사를 반영합니다. 129개의 서브넷과 그레이스케일의 ETF 신청을 통해 비텐서는 의미 있는 기관 검증을 달성했습니다.

사하라는 수명 주기의 초기 단계에 있지만 빠르게 성장하고 있습니다. 7,400만 달러 규모의 IDO는 개인 투자자의 수요를 입증하며, AWS 및 Google Cloud와의 기업 파트너십은 실제 도입 가능성을 시사합니다. 2025년 3분기 메인넷 출시를 통해 2026년에는 본격적인 운영 궤도에 오를 것으로 보입니다.

2026년 전망: 실질적인 ROI의 증명

Menlo Ventures의 파트너 벤키 가네산 (Venky Ganesan)이 관찰했듯이, "2026년은 AI에게 '수익성을 증명해야 하는 (show me the money)' 해가 될 것입니다." 기업은 실질적인 ROI를 요구하고, 국가는 인프라 지출을 정당화하기 위해 생산성 향상을 필요로 합니다.

탈중앙화 AI는 철학적으로뿐만 아니라 실무적으로도 중앙 집중식 대안과 경쟁할 수 있음을 증명해야 합니다. 비텐서 서브넷이 GPT-5와 경쟁할 수 있는 모델을 생산할 수 있을까요? 사하라의 데이터 마켓플레이스가 프리미엄 훈련 세트를 구축할 만큼 충분한 기여자를 유치할 수 있을까요?

전체 AI 암호화폐 시가총액은 240억~270억 달러 수준으로, 1,500억 달러로 추정되는 OpenAI의 기업 가치에 비하면 미미합니다. 그러나 탈중앙화 프로젝트는 중앙 집중식 거대 기업이 제공할 수 없는 것, 즉 허가 없는 참여, 투명한 경제 체제 및 단일 장애점에 대한 저항력을 제공합니다.

주목해야 할 점

Bittensor:

• 반감기 이후의 공급 역학 및 가격 발견 (Price discovery)
• 서브넷 품질 지표 vs 중앙 집중식 모델 벤치마크
• 그레이스케일 (Grayscale) ETF 승인 타임라인

Sahara AI:

• 메인넷 안정성 및 트랜잭션 규모
• 파일럿 프로그램을 넘어선 기업의 채택
• 온체인 저작권 출처 증명 (Copyright provenance) 에 대한 규제 당국의 반응

융합 이론 (The Convergence Thesis)

가장 가능성 있는 결과는 한 프로젝트가 승리하고 다른 프로젝트가 패배하는 것이 아닙니다. AI 인프라 시장은 서로 다른 문제를 해결하는 여러 승자를 수용할 수 있을 만큼 방대합니다.

Bittensor는 분산된 지능 생산을 조율하는 데 탁월합니다. Sahara는 공정한 데이터 보상을 조율하는 데 강점이 있습니다. 성숙한 탈중앙화 AI 생태계에서는 두 가지를 모두 사용할 수 있습니다. Sahara를 통해 고품질의 윤리적으로 소싱된 학습 데이터를 확보하고, Bittensor를 통해 해당 데이터로 학습된 모델을 경쟁적으로 개선하는 방식입니다.

진정한 경쟁은 Bittensor와 Sahara 사이의 대결이 아니라, 탈중앙화 AI라는 카테고리와 현재 시장을 지배하고 있는 중앙 집중식 거대 기업들 사이의 대결입니다. 만약 탈중앙화 네트워크가 최첨단 프런티어 모델 성능의 일부라도 달성하면서 기여자들에게 우수한 경제적 혜택을 제공할 수 있다면, AI 지출이 가속화됨에 따라 엄청난 가치를 창출하게 될 것입니다.

두 가지 비전. 두 가지 아키텍처. 그리고 하나의 질문: 탈중앙화 AI는 중앙 집중식 통제 없이 지능을 제공할 수 있을까요?

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