Sahara AI는 AI 학습의 대가로 보상을 제공하고자 합니다 — Sahara AI의 AI 네이티브 블록체인 작동 방식
이미지에 라벨을 붙이거나, 데이터셋에 태그를 달거나, 프롬프트를 미세 조정할 때마다 당신은 다른 사람의 AI 모델을 학습시키고 있는 것이며, 그 대가로 아무것도 얻지 못하고 있습니다. Binance Labs, Pantera Capital, Polychain Capital로부터 4,300만 달러의 투자를 유치한 스타트업 Sahara AI는 이러한 비대칭성이 AI 시대의 핵심적인 경제적 결함이라고 주장합니다. 그 해답은 데이터셋, 모델, 자율 에이전트와 같은 AI 자산을 온체인에서 등록, 라이선스 부여 및 수익화할 수 있도록 처음부터 설계된 최초의 풀스택 AI 네이티브 블록체인입니다.
퍼블릭 테스트넷이 이미 운영 중이고 780,000명의 사용자가 온보딩되었으며 메인넷 출시를 앞두고 있는 Sahara는 차세대 위대한 인프라 계층이 컴퓨팅이나 대역폭이 아니라 **데이터 출처(Data Provenance)**가 될 것이라고 확신하고 있습니다. 그 확신이 왜 중요한지 살펴보겠습니다.
문제점: AI의 500억 달러 규모 데이터 격차
AI 산업은 데이터로 움직입니다. OpenAI, Google DeepMind, Anthropic은 학습 세트를 확보하고 정제하며 라벨링하는 데 수십억 달러를 소비합니다. 하지만 정작 그 데이터를 생산하는 사람들 — 어노테이터(Annotators), 도메인 전문가, 오픈 소스 기여자 — 은 그 가치를 거의 가져가지 못합니다.
이것은 단순히 윤리적인 문제만이 아닙니다. 다음과 같은 세 가지 구조적 문제를 야기합니다.
- 품질 저하. 기여자가 적절한 보상을 받지 못하거나 무보수로 일할 때 데이터 품질은 떨어집니다. 저품질 학습 데이터는 환각 현상(Hallucination)을 일으키는 모델을 만들어내며, 이는 결과적으로 다운스트림 애플리케이션에 대한 신뢰를 무너뜨립니다.
- 법적 책임. New York Times, Getty Images, 그리고 음반사들의 저작권 소송은 취약한 데이터 출처 체인을 드러냅니다. 학습 데이터의 출처를 증명할 수 없다면 그 사용에 대한 정당성을 방어할 수 없습니다.
- 집중화 위험. 소수의 하이퍼스케일러들이 폐쇄적인 벽 뒤에 최고의 데이터셋을 독점함으로써, 소규모 팀들이 모델 품질로 경쟁하는 것을 거의 불가능하게 만듭니다.
2026년에 약 15억 6,000만 달러로 평가되는 블록체인 AI 시장은 연평균 성장률(CAGR) 39.7%를 기록하며 2032년에는 117억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장의 상당 부분은 Sahara가 목표로 하는 데이터 출처 격차를 해결하는 데 달려 있습니다.
Sahara AI의 실체
남가주 대학교(USC)의 종신 교수인 Sean Ren과 Binance Labs의 전 투자 이사인 Tyler Zhou가 2023년 5월에 설립한 Sahara AI는 단순한 "AI + 크립토" 프로젝트가 아닙니다. 각 수준마다 고유한 인프라를 갖춘 4개 계층의 플랫폼입니다.
| 계층 | 기능 | 주요 특징 |
|---|---|---|
| 애플리케이션(Application) | 사용자 인터페이스 | AI 마켓플레이스, 에이전트 빌더, 데이터 마켓플레이스 |
| 트랜잭션(Transaction) | AI 네이티브 블록체인 (Sahara Chain) | 온체인 등록, 라이선스 관리, 로열티 분배 |
| 데이터(Data) | 메타데이터 및 스토리지 관리 | 출처 추적, ERC-721 토큰화된 데이터셋 |
| 실행(Execution) | 고성능 AI 컴퓨팅 | 대규모 모델 학습 및 추론 |
이 아키텍처는 데이터 기여자가 데이터셋을 업로드하고, 이를 위변조가 불가능한 소유권 기록이 담긴 NFT로 토큰화하여, AI 마켓플레이스에 리스팅하고, 해당 데이터가 모델 학습에 사용될 때마다 중개자를 신뢰할 필요 없이 로열티를 받을 수 있음을 의미합니다.
SIWA: 데이터 소유권을 현실로 만드는 테스트넷
2025년 5월, Sahara는 온체인 AI 자산 관리를 위해 특별히 설계된 최초의 퍼블릭 테스트넷인 SIWA(Sahara Intelligence Web of Assets)를 출시했습니다. SIWA 는 단순한 개념 증명(PoC) 데모가 아닙니다. 다음과 같은 기능을 수행하는 실질적인 인프라 계층입니다.
- 기여자는 구조화된 데이터셋을 업로드하고 온체인에 등록합니다.
- 각 데이터셋은 ERC-721 NFT로 민팅되어 영구적이고 위변조가 불가능한 출처 기록을 생성합니다.
- 개발자는 데이터, 모델, 에이전트 및 컴퓨팅 워크플로우 전반에 걸친 엔드 투 엔드 툴링을 위해 AI 개발자 플랫폼에 액세스합니다.
- 에이전트 빌더(Agent Builder)를 통해 누구나 인프라 코드를 작성하지 않고도 마켓플레이스 자산을 사용하여 AI 기반 에이전트를 만들 수 있습니다.
테스트넷 출시 시점에 Sahara는 이미 780,000명 이상의 사용자를 온보딩했습니다. 이는 투명한 데이터 귀속에 대한 수요가 크립토 네이티브 대중을 훨씬 넘어선다는 신호입니다.
SAHARA 토큰: 가스비 그 이상의 가치
$SAHARA 토큰은 약 60억 달러의 완전 희석 시가총액(FDV)으로 출시되었습니다. 이는 Bittensor의 20~30억 달러 FDV보다 높은 프리미엄으로, Sahara의 더 넓은 범위에 대한 시장의 기대를 반영합니다. 토큰 유틸리티는 네 가지 핵심 축을 중심으로 설계되었습니다.
- 가스 및 실행. SAHARA는 Sahara Chain의 네이티브 가스 토큰으로 사용되어 검증인 스테이킹, 크로스체인 브릿징, 거버넌스 및 온체인 실행의 동력을 제공합니다.
- 액세스 제한. 데이터 서비스 플랫폼의 프리미엄 작업에는 토큰 락업이 필요하며, 이는 단순 투기를 넘어선 지속적인 수요를 창출합니다.
- 에이전트 결제. 개발자와 기업은 AI 에이전트를 배포하고 사용하는 비용을 SAHARA로 지불하며, 이는 토큰 수요를 플랫폼 사용량과 직접 연결합니다.
- 로열티 및 XP. 평판 시스템은 일관된 기여자에게 보상을 제공하여 장기적인 인센티브를 정렬합니다.
주목해야 할 이벤트: 10억 3,000만 개의 SAHARA 토큰에 대한 클리프 언락(Cliff Unlock)이 2026년 6월 26일로 예정되어 있으며, 이로 인해 유통 공급량이 약 30% 증가할 것입니다. 시장이 이 물량을 어떻게 흡수하느냐에 따라 실제 공급 압력 하에서도 Sahara의 유틸리티 내러티브가 유지될 수 있을지 시험받게 될 것입니다.
경쟁사와의 비교
탈중앙화 AI 환경은 붐비고 있지만, 각 주요 플레이어는 서로 다른 영역을 차지하고 있습니다.
| 프로젝트 | 주요 집중 분야 | 아키텍처 | 시장 위치 |
|---|---|---|---|
| Sahara AI | 데이터 출처 + 풀스택 AI | AI 네이티브 L1 블록체인 | 약 60억 달러 FDV, 78만 명의 테스트넷 사용자 |
| Bittensor (TAO) | 탈중앙화 모델 학습 | 서브넷 생태계 (64개 이상) | 약 30억 달러 시가총액, 시총 순위 33위 |
| Ocean Protocol | 데이터 마켓플레이스 | 데이터 NFT + 데이터 토큰 | 입지는 탄탄하나 범위가 상대적으로 좁음 |
| Grass | AI용 웹 데이터 수집 | 브라우저 확장 프로그램 네트워크 | 대역폭을 통해 1억 2,700만 달러 이상의 수익 창출 |
| Akash/Aethir | 탈중앙화 GPU 컴퓨팅 | DePIN 인프라 | 클라우드 대비 60~75% 비용 절감 효과 |
Sahara의 차별점은 수직적 통합입니다. Bittensor가 모델 학습 인센티브에 집중하고 Ocean이 데이터 교환에 집중하는 반면, Sahara는 가공되지 않은 데이터 기여부터 모델 배포, 에이전트 실행에 이르는 전체 스택을 소유하는 것을 목표로 합니다. 물론 위험 요소는 이러한 풀스택 야망에 걸맞은 풀스택 실행력이 요구된다는 점입니다.
다날핀테크 파트너십: 이론에서 결제까지
2026년 2월, Sahara는 수백만 명의 사용자에게 서비스를 제공하는 한국 최대 결제 인프라 제공업체 중 하나인 다날핀테크(Danal Fintech)와 전략적 MOU를 체결했습니다. 이 파트너십은 네 가지 구체적인 애플리케이션을 목표로 합니다:
- 트랜잭션 모니터링 — 스테이블코인 결제 흐름 내 AI 기반 컴플라이언스 및 이상 징후 탐지.
- 운영 자동화 — 에이전틱 AI를 활용한 정산 및 조정 프로세스 간소화.
- 리스크 분석 — 대규모 환경에서의 실시간 사기 방지 및 시스템 안정성 확보.
- 국경 간 인프라 — 스테이블코인 사용의 글로벌 확장에 따른 정산 기능 강화.
특히, Sahara의 Sorin AI 코파일럿은 다날의 페이코인(Paycoin) 앱에 직접 통합되어, 처음부터 구축하는 대신 기존 사용자 기반에 에이전틱 AI를 제공하고 있습니다. 대부분의 AI 블록체인 프로젝트가 테스트넷이나 개념 증명(PoC) 단계에 머물러 있는 반면, Sahara는 실제 운영되는 결제 인프라에 직접 내장되고 있다는 점에서 이는 매우 의미가 큽니다.
2026년 로드맵: 메인넷과 버티컬 에이전트
SIWA 테스트넷의 검증과 운영 중인 파트너십을 바탕으로, Sahara의 로드맵은 두 가지 이정표에 집중합니다:
사하라 체인(Sahara Chain) 메인넷. 테스트넷에서 네이티브 AI 블록체인으로의 전환을 통해 완전한 스테이킹, 거버넌스 및 온체인 실행을 지원합니다. 메인넷이 활성화되면 데이터 세트, 모델, 에이전트 및 컴퓨팅 리소스가 모두 네이티브하게 조립 및 수익화 가능해지며, 사용량 추적과 가치 배분이 자동으로 이루어집니다.
버티컬 특화 에이전트. 일반적인 AI 도구를 구축하는 대신, Sahara는 금융, 의료, 공급망 등 AI 도입이 가장 시급한 산업을 위한 도메인 특화 에이전트를 개발하여 전문 지식을 에이전틱 워크플로우에 내장하고 있습니 다.
더 넓은 비전은 AI 자산이 온체인에 등록되고, 에이전트가 네이티브하게 실행 및 협업하며, 단일 시스템 내에서 기여자, 개발자, 기업 및 최종 사용자 간에 가치가 투명하게 정산되는 "에이전틱 앱체인(Agentic AppChain)"입니다.
Web3 개발자에게 갖는 의미
Web3 분야의 빌더들에게 Sahara는 새로운 패러다임을 제시합니다: 조립 가능한 블록체인 프리미티브로서의 AI 인프라. AI를 API를 통해 호출하는 오프체인 서비스로 취급하는 대신, Sahara는 데이터, 모델, 에이전트를 검증 가능한 소유권과 프로그래밍 가능한 경제 모델을 가진 온체인 일급 시민(first-class citizens)으로 만들 것을 제안합니다.
세 가지 주요 시사점은 다음과 같습니다:
- 수익 창출 자산으로서의 데이터. Sahara에 고품질 데이터 세트를 등록한 기여자는 지속적인 로열티를 받을 수 있으며, 이는 스테이킹 수익과 유사하지만 AI 사용에 의해 구동되는 새로운 자산 클래스를 형성합니다.
- 에이전트 조립성(Composability). 마켓플레이스 컴포넌트를 조합하여 에이전트를 구축하는 에이전트 빌더 패턴은 디파이(DeFi)에서의 스마트 컨트랙트 조립성만큼이나 보편화될 수 있습니다.
- 컴플라이언스로서의 프로비넌스(Provenance). 전 세계적으로 AI 규제가 강화됨에 따라, 온체인 출처 기록은 "있으면 좋은 것"에서 법적 필수 사항으로 바뀔 수 있으며, 이는 초기 채택자들에게 구조적 우위를 제공할 것입니다.
결론
Sahara AI의 논거는 단순하면서도 야심차기까지 합니다. AI 경제는 데이터 기여도 산정(Data attribution) 문제를 안고 있으며, 블록체인이 이를 해결할 적합한 도구라는 점입니다. 4,300만 달러 규모의 최상위 투자를 유치하고, USC 교수가 이끌며, 80만 명에 가까운 테스트넷 사용자와 대형 결제 제공업체와의 실질적인 파트너십을 보유한 Sahara는 이 단계의 다른 어떤 AI 블록체인 프로젝트보다 더 큰 추진력을 얻고 있습니다.
물론 해결해야 할 과제도 분명합니다. 풀스택 접근 방식이 학습 분야의 Bittensor나 데이터 교환 분야의 Ocean과 같은 특화된 경쟁자들을 압도할 수 있을까요? 2026년 6월의 토큰 락업 해제가 생태계를 불안정하게 만들까요? 그리고 시장은 60억 달러의 가치를 유지할 만큼 데이터 프로비넌스에 진정한 가치를 부여하고 있을까요?
Sahara가 이를 성공적으로 실행한다면, AI 산업이 데이터 기여를 인정하고 보상하는 방식을 한 세대 동안 정의하게 될 것입니다. 만약 그렇지 못한다면 500억 달러 규모의 데이터 격차는 그대로 남을 것이고, 결국 다른 누군가가 그 자리를 채우게 될 것입니다.
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