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진정한 병목 현상은 연산 속도가 아니라 신원입니다. Ryze Labs의 매니징 파트너인 매튜 그레이엄(Matthew Graham)의 이 통찰은 AI 동반자와 블록체인 신원 시스템의 교차점에서 일어나고 있는 근본적인 변화를 포착합니다. AI 동반자 시장이 2030년까지 1,407억 5천만 달러로 폭발적으로 성장하고, 탈중앙화 신원이 오늘날 48억 9천만 달러에서 10년 말까지 417억 3천만 달러로 확장됨에 따라, 이 기술들은 진정으로 소유되고, 휴대 가능하며, 프라이버시를 보호하는 AI 관계라는 새로운 패러다임을 가능하게 하기 위해 수렴하고 있습니다. 그레이엄의 회사는 구체적인 자본을 투입했습니다. Amiko의 개인 AI 플랫폼을 인큐베이팅하고, 42만 달러 규모의 Eliza 휴머노이드 로봇에 자금을 지원하며, EdgeX Labs의 30,000개 이상의 TEE 인프라에 투자하고, 500만 달러 규모의 AI Combinator 펀드를 출시하여, Ryze를 그레이엄이 "디파이 여름 이후 가장 중요한 혁신의 물결"이라고 부르는 것의 선두에 세웠습니다.

이러한 융합이 중요한 이유는 AI 동반자가 현재 폐쇄형 생태계에 갇혀 플랫폼 간에 이동할 수 없으며, 사용자는 자신의 AI 관계나 데이터에 대한 진정한 소유권을 가지고 있지 않기 때문입니다. 동시에 블록체인 기반 신원 시스템은 이론적 프레임워크에서 20억 달러 이상의 AI 에이전트 시가총액을 관리하는 생산 인프라로 성숙했습니다. 이들이 결합되면, 토큰화된 신원은 AI 동반자가 부족한 소유권 레이어를 제공하고, AI 에이전트는 블록체인의 사용자 경험 문제를 해결합니다. 그 결과는 다음과 같습니다. 기업 감시가 아닌 암호화 증명을 통해 진정으로 소유하고, 어디든 가져갈 수 있으며, 비공개로 상호 작용할 수 있는 디지털 동반자입니다.

매튜 그레이엄의 비전: 신원 인프라를 기초 레이어로​

그레이엄의 지적 여정은 2013년 비트코인 애호가에서 51개 포트폴리오 회사를 관리하는 암호화폐 VC로, 그리고 2024년 Terminal of Truths를 통해 "모든 것을 멈추는 순간"을 경험한 AI 동반자 옹호자로 업계의 진화를 추적합니다. 그의 발전은 해당 부문의 성숙을 반영하지만, 그의 최근 전환은 더 근본적인 것을 나타냅니다. 즉, 연산 능력이나 모델 정교함이 아니라 신원 인프라가 자율 AI 에이전트가 대규모로 작동할 수 있는지 여부를 결정한다는 인식입니다.

2025년 1월, 그레이엄은 Amiko의 "진정한 도전은 속도가 아니다. 그것은 신원이다"라는 선언에 대해 "와이푸 인프라 레이어"라고 언급했습니다. 이는 그의 사고의 정점을 찍는 것이었습니다. AI 기능에 초점을 맞추는 것에서 표준화된 탈중앙화 신원 시스템 없이는 AI 에이전트가 스스로를 검증하고, 안전하게 거래하며, 플랫폼 전반에 걸쳐 지속될 수 없다는 인식을 갖게 된 것입니다. Ryze Labs의 포트폴리오 전략을 통해 그레이엄은 이 인프라 스택을 체계적으로 구축하고 있습니다. EdgeX Labs의 분산 컴퓨팅을 통한 하드웨어 수준 프라이버시, Amiko를 통한 신원 인식 AI 플랫폼, Eliza Wakes Up을 통한 물리적 구현, 그리고 AI Combinator의 10-12개 투자를 통한 생태계 개발입니다.

그의 투자 논지는 세 가지 수렴하는 신념에 중점을 둡니다. 첫째, AI 에이전트는 자율 운영을 위해 블록체인 레일이 필요합니다. "그들은 거래, 소액 거래, 무엇이든 해야 할 것입니다... 이것은 매우 자연스러운 암호화폐 레일 상황입니다." 둘째, AI의 미래는 기업 클라우드가 아닌 사용자 소유 장치에 로컬로 존재하며, "탈중앙화될 뿐만 아니라 물리적으로 분산되어 로컬에서 실행될 수 있는" 탈중앙화 인프라가 필요합니다. 셋째, 동반자 관계는 "오늘날 세계에서 가장 미개척된 심리적 필요 중 하나"를 나타내며, AI 동반자를 단순한 오락이 아닌 사회적 인프라로 포지셔닝합니다. 그레이엄은 자신의 계획된 디지털 트윈을 "마티(Marty)"라고 명명했으며, 모든 사람이 자신을 친밀하게 아는 매우 개인적인 AI를 갖는 세상을 envisions합니다. "마티, 당신은 나에 대해 모든 것을 알고 있어요... 마티, 엄마는 무엇을 좋아해요? 엄마를 위한 크리스마스 선물을 주문해 줘."

그레이엄의 지리적 전략은 또 다른 차원을 추가합니다. "다음 사용자 및 빌더 물결이 올" 라고스와 방갈로르와 같은 신흥 시장에 초점을 맞추는 것입니다. 이는 Ryze가 아프리카의 모바일 결제와 유사하게 선진 시장을 건너뛰는 지역에서 AI 동반자 채택을 포착할 수 있도록 합니다. "로어(lore)"와 문화 현상에 대한 그의 강조는 AI 동반자 채택이 순수한 기술적 장점보다는 사회적 역학을 따른다는 이해를 시사합니다. "인터넷 밈과 로어와 같은 문화 현상에 비유... 인터넷 로어와 문화는 시간과 공간을 넘어 움직임을 시너지 효과를 낼 수 있습니다."

2023년 싱가포르를 비롯한 토큰 2049 행사에서 그레이엄은 이 비전을 전 세계 청중에게 설명했습니다. 그의 블룸버그 인터뷰는 AI를 스테이블코인 이후 "암호화폐의 세 번째 막"으로 포지셔닝했으며, The Scoop 팟캐스트 참여는 "암호화폐, AI, 로봇 공학이 미래 경제로 어떻게 수렴하는지"를 탐구했습니다. 공통점은 다음과 같습니다. AI 에이전트는 신뢰할 수 있는 상호 작용을 위한 신원 시스템, 자율 운영을 위한 소유권 메커니즘, 경제 활동을 위한 거래 레일이 필요하며, 이는 바로 블록체인 기술이 제공하는 것입니다.

탈중앙화 신원, 주요 프로토콜 운영으로 생산 규모에 도달​

토큰화된 신원은 백서 개념에서 수십억 달러 가치를 관리하는 생산 인프라로 발전했습니다. 기술 스택은 세 가지 기초 레이어로 구성됩니다. 중앙 집중식 권한이 필요 없는 W3C 표준화된 전역 고유 식별자인 탈중앙화 식별자(DID); 발급자, 보유자, 검증자 간의 신뢰 삼각형을 형성하는 암호화 방식으로 보호되고 즉시 검증 가능한 자격 증명인 검증 가능한 자격 증명(VC); 그리고 평판, 성과, 소속을 나타내는 양도 불가능한 NFT인 **소울바운드 토큰(SBT)**입니다. SBT는 2022년 5월 비탈릭 부테린(Vitalik Buterin)이 제안했으며, 현재 바이낸스의 Account Bound 토큰 및 옵티미즘의 Citizens' House 거버넌스와 같은 시스템에 배포되어 있습니다.

주요 프로토콜은 2025년 10월까지 상당한 규모를 달성했습니다. 이더리움 네임 서비스(ENS)는 200만 개 이상의 .eth 도메인 등록, 6억 6,700만8억 8,500만 달러의 시가총액, 그리고 80-90%의 가스 수수료 절감을 예상하는 "네임체인(Namechain)" L2로의 임박한 마이그레이션으로 선두를 달리고 있습니다. 렌즈 프로토콜(Lens Protocol)은 탈중앙화 소셜 그래프에 65만 개 이상의 사용자 프로필과 2,800만 개의 소셜 연결을 구축했으며, 최근 4,600만 달러의 자금을 확보하고 zkSync 기반 렌즈 네트워크(Lens Network)의 렌즈 v3로 전환하고 있습니다. 월드코인(Worldcoin, "월드"로 리브랜딩)은 홍채 스캔 오브(Orbs)를 통해 25개국 이상에서 1,200만1,600만 명의 사용자를 검증했지만, 스페인, 포르투갈, 필리핀의 중단 명령을 포함한 규제 문제에 직면해 있습니다. 폴리곤 ID(Polygon ID)는 2022년 중반에 최초의 ZK 기반 신원 솔루션을 배포했으며, 2025년 10월 릴리스 6에서는 동적 자격 증명과 고유성 비공개 증명을 도입했습니다. 시빅(Civic)은 규정 준수 중심의 블록체인 신원 확인을 제공하며, DApp의 KYC/활성도 확인을 가능하게 하는 Civic Pass 시스템을 통해 연간 480만 달러의 수익을 창출하고 있습니다.

기술 아키텍처는 여러 암호화 방식을 통해 프라이버시 보호 검증을 가능하게 합니다. **영지식 증명(Zero-knowledge proofs)**은 기본 데이터를 공개하지 않고 속성(나이, 국적, 계정 잔액 임계값)을 증명할 수 있도록 합니다. **선택적 공개(Selective disclosure)**는 사용자가 전체 자격 증명 대신 각 상호 작용에 필요한 정보만 공유할 수 있도록 합니다. **오프체인 저장(Off-chain storage)**은 민감한 개인 데이터를 공개 블록체인 외부에 보관하고, 온체인에는 해시와 증명만 기록합니다. 이 설계는 블록체인 투명성과 신원 프라이버시 사이의 명백한 모순을 해결합니다. 이는 그레이엄의 포트폴리오 회사인 Amiko가 클라우드 의존성 대신 로컬 처리를 통해 명시적으로 다루는 중요한 과제입니다.

현재 구현은 다양한 부문에 걸쳐 실제 유용성을 보여줍니다. 금융 서비스는 재사용 가능한 KYC 자격 증명을 사용하여 온보딩 비용을 60% 절감하며, 유니스왑 v4(Uniswap v4)와 아베(Aave)는 검증된 유동성 공급자와 SBT 신용 기록 기반의 무담보 대출을 위해 폴리곤 ID를 통합하고 있습니다. 헬스케어 애플리케이션은 휴대 가능한 의료 기록과 HIPAA 준수 처방전 확인을 가능하게 합니다. 검증 가능한 졸업 증명서로서의 교육 자격 증명은 즉각적인 고용주 확인을 허용합니다. 정부 서비스에는 TSA 국내 항공 여행에 허용되는 모바일 운전면허증(mDL)과 2026년까지 모든 회원국에 대한 EU의 의무적인 EUDI 지갑 출시가 포함됩니다. DAO 거버넌스는 1인 1표 메커니즘과 시빌 공격 저항을 위해 SBT를 사용하며, 옵티미즘의 Citizens' House가 이 접근 방식을 개척했습니다.

규제 환경은 예상보다 빠르게 구체화되고 있습니다. 유럽의 eIDAS 2.0 (EU 규정 2024/1183)은 2024년 4월 11일에 통과되었으며, 모든 EU 회원국이 2026년까지 EUDI 지갑을 제공하고 2027년까지 교차 부문 수용을 의무화하여 탈중앙화 신원을 인정하는 최초의 포괄적인 법적 프레임워크를 만들었습니다. ISO 18013 표준은 미국 모바일 운전면허증을 EU 시스템과 정렬하여 대륙 간 상호 운용성을 가능하게 합니다. 블록체인 불변성에 대한 GDPR 우려는 오프체인 저장 및 사용자 제어 데이터 최소화를 통해 해결됩니다. 미국에서는 바이든의 사이버 보안 행정 명령이 mDL 채택에 자금을 지원하고, 국내 항공 여행에 대한 TSA 승인, 그리고 루이지애나의 선구적인 배포를 시작으로 주 차원의 구현이 확산되고 있습니다.

토큰화된 신원 주변의 경제 모델은 여러 가치 포착 메커니즘을 보여줍니다. ENS 거버넌스 토큰은 프로토콜 변경에 대한 투표권을 부여합니다. 시빅의 CVC 유틸리티 토큰은 신원 확인 서비스를 구매합니다. 월드코인(Worldcoin)의 WLD는 검증된 인간에게 보편적 기본 소득 분배를 목표로 합니다. 더 넓은 웹3 신원 시장은 210억 달러(2023년)에서 2032년까지 770억 달러로 예상되며, 14-16%의 CAGR을 보입니다. 반면 전체 웹3 시장은 21억 8천만 달러(2023년)에서 491억 8천만 달러(2025년)로 성장하여 44.9%의 폭발적인 연평균 성장을 나타냅니다. 투자 하이라이트에는 렌즈 프로토콜의 4,600만 달러 투자 유치, 안드레센 호로위츠(Andreessen Horowitz)로부터 월드코인의 2억 5천만 달러, 그리고 2023년 1분기에만 108개 웹3 회사로 유입된 8억 1,400만 달러가 포함됩니다.

AI 동반자, 2억 2천만 다운로드 달성하며 시장 역학이 수익화로 전환​

AI 동반자 부문은 2025년 7월까지 337개의 활성 수익 창출 앱이 누적 소비자 지출 2억 2,100만 달러를 기록하며 주류 소비자 규모를 달성했습니다. 시장은 2024년에 281억 9천만 달러에 도달했으며, 정서적 지원 수요, 정신 건강 애플리케이션, 엔터테인먼트 사용 사례에 힘입어 2030년까지 1,407억 5천만 달러로 예상됩니다. 이는 30.8%의 CAGR을 나타냅니다. 이러한 성장 궤적은 AI 동반자를 가장 빠르게 확장하는 AI 부문 중 하나로 자리매김하며, 2025년 상반기에만 전년 대비 88% 증가한 6천만 다운로드를 기록했습니다.

플랫폼 선두 주자들은 차별화된 접근 방식을 통해 지배적인 위치를 확립했습니다. Character.AI는 2천만~2천8백만 명의 월간 활성 사용자와 1천8백만 개 이상의 사용자 생성 챗봇을 보유하고 있으며, 평균 일일 사용 시간 2시간, 월간 100억 개의 메시지를 기록하여 기존 소셜 미디어보다 48% 높은 유지율을 보입니다. 이 플랫폼의 강점은 역할극과 캐릭터 상호 작용에 있으며, 젊은 인구 통계(18-24세 53%)와 거의 동일한 성별 분포를 가진 사용자를 유치합니다. 구글의 27억 달러 투자에 이어 Character.AI는 2024년에 3,220만 달러의 수익만 창출했음에도 불구하고 100억 달러의 가치를 달성하여 장기적인 수익화 잠재력에 대한 투자자 신뢰를 반영합니다. Replika는 1천만 명 이상의 사용자를 대상으로 개인화된 정서적 지원에 중점을 두며, 3D 아바타 맞춤화, 음성/AR 상호 작용, 그리고 월 19.99달러 또는 연간 69.99달러의 친구/연인/멘토 관계 모드를 제공합니다. Inflection AI의 Pi는 시각적 캐릭터 표현 없이 여러 플랫폼(iOS, 웹, 메시징 앱)에서 공감 대화를 강조하며, 수백만 명의 사용자를 구축하면서 무료로 유지됩니다. Friend는 하드웨어 개척지를 대표합니다. 클로드 3.5(Claude 3.5) 기반의 항상 듣는 동반자 관계를 제공하는 99-129달러짜리 웨어러블 AI 목걸이로, 지속적인 오디오 모니터링에 대한 논란을 일으키지만 물리적 AI 동반자 장치를 개척하고 있습니다.

기술적 능력은 크게 발전했지만 근본적인 한계에 의해 여전히 제한됩니다. 현재 시스템은 대화 전반에 걸친 맥락 유지, 시간 경과에 따른 사용자 선호도 학습을 통한 개인화, 텍스트/음성/이미지/비디오를 결합한 다중 모드 통합, 그리고 IoT 장치 및 생산성 도구와의 플랫폼 연결성에서 탁월합니다. 고급 정서 지능은 감성 분석과 공감적 반응을 가능하게 하며, 기억 시스템은 상호 작용 전반에 걸쳐 연속성을 만듭니다. 그러나 중요한 한계는 지속됩니다. 진정한 의식이나 진정한 정서적 이해(느껴지는 공감보다는 시뮬레이션된 공감)가 없고, 환각 및 조작된 정보에 대한 경향이 있으며, 고급 기능을 위한 인터넷 연결 의존성, 복잡한 추론 및 미묘한 사회적 상황에 대한 어려움, 그리고 훈련 데이터에서 상속된 편향 등이 있습니다.

사용 사례는 개인, 전문, 헬스케어 및 교육 애플리케이션에 걸쳐 있으며, 고유한 가치 제안을 제공합니다. 개인/소비자 애플리케이션은 43.4%의 시장 점유율로 지배적이며, 24/7 정서적 지원, 역할극 엔터테인먼트(판타지/SF에서 51%의 상호 작용), 가상 연애 관계(앱의 17%가 명시적으로 "AI 여자친구"로 마케팅)를 통해 외로움 전염병(젊은 미국 성인의 61%가 심각한 외로움을 보고)을 해결합니다. Z세대 사용자의 65% 이상이 AI 캐릭터와 정서적 연결을 보고합니다. 전문 애플리케이션에는 직장 생산성(Zoom AI Companion 2.0), 고객 서비스 자동화(상호 작용의 80%가 AI 처리 가능), 그리고 아마존의 루퍼스(Rufus) 쇼핑 동반자와 같은 영업/마케팅 개인화가 포함됩니다. 헬스케어 구현은 약 복용 알림, 증상 확인, 고립된 노인의 우울증을 줄이는 노인 동반자 관계, 그리고 치료 세션 사이의 접근 가능한 정신 건강 지원을 제공합니다. 교육 애플리케이션은 개인화된 튜터링, 언어 학습 연습, 그리고 구글의 "Learn About" AI 학습 동반자를 제공합니다.

비즈니스 모델의 진화는 실험에서 지속 가능한 수익화로의 성숙을 반영합니다. 프리미엄/구독 모델이 현재 지배적이며, Character.AI Plus는 월 9.99달러, Replika Pro는 월 19.99달러로 우선 접근, 더 빠른 응답, 음성 통화, 고급 맞춤화를 제공합니다. 다운로드당 수익은 2024년 0.52달러에서 2025년 1.18달러로 127% 증가하여 전환율 개선을 시사합니다. 소비 기반 가격 책정은 지속 가능한 모델로 부상하고 있습니다. 정액 구독 대신 상호 작용, 토큰 또는 메시지당 지불하는 방식으로, 비용을 사용량에 더 잘 맞춥니다. 광고 통합은 AI 추론 비용이 감소함에 따라 예상되는 미래를 나타냅니다. ARK Invest는 시간당 수익이 현재 0.03달러에서 0.16달러(소셜 미디어와 유사)로 증가하여 2030년까지 기본 및 낙관적 시나리오에서 700억~1,500억 달러를 잠재적으로 창출할 것으로 예측합니다. 아바타 맞춤화, 프리미엄 캐릭터 접근, 특별한 경험을 위한 가상 상품 및 소액 결제는 게임 서비스와 수익화 동등성을 달성할 것으로 예상됩니다.

윤리적 우려는 문서화된 피해에 따라 규제 조치를 촉발했습니다. Character.AI는 챗봇 상호 작용과 관련된 십대 자살 이후 2024년 소송에 직면했으며, 디즈니는 저작권이 있는 캐릭터 사용에 대해 중단 명령을 내렸습니다. FTC는 2025년 9월에 7개 회사에 아동 안전 조치 보고를 명령하는 조사를 시작했습니다. 캘리포니아 상원의원 스티브 파딜라(Steve Padilla)는 안전 장치를 요구하는 법안을 발의했으며, 하원의원 레베카 바우어-카한(Rebecca Bauer-Kahan)은 16세 미만 AI 동반자 금지를 제안했습니다. 주요 윤리적 문제에는 특히 취약 계층(십대, 노인, 고립된 개인)에게 우려되는 정서적 의존성 위험, AI가 감정을 시뮬레이션하지만 진정으로 느끼지 않는 진정성과 기만, 불분명한 보존 정책을 가진 광범위한 개인 데이터 수집을 통한 프라이버시 및 감시, AI의 환각 경향으로 인한 안전 및 유해한 조언, 그리고 과도한 의존이 인간의 사회적 능력을 저하시키는 "사회적 기술 저하"가 포함됩니다.

전문가 예측은 사회적 영향에 대한 다양한 견해와 함께 지속적인 빠른 발전에 수렴합니다. 샘 알트만(Sam Altman)은 5년 내 AGI를 예상하며 GPT-5가 "박사 수준" 추론을 달성할 것(2025년 8월 출시)이라고 예측합니다. 일론 머스크(Elon Musk)는 2026년까지 가장 똑똑한 인간보다 더 똑똑한 AI를 예상하며, 옵티머스(Optimus) 로봇이 2만~3만 달러 가격으로 상업 생산될 것이라고 말합니다. 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 2026년까지 특이점을 제안합니다. 단기 궤적(2025-2027)은 챗봇에서 자율 작업 완료 에이전트로 전환하는 에이전트 AI 시스템, 더 긴 컨텍스트 창을 통한 향상된 추론 및 기억, 주류 비디오 생성을 통한 다중 모드 진화, 그리고 웨어러블 및 물리적 로봇 공학을 통한 하드웨어 통합을 강조합니다. 합의는 다음과 같습니다. AI 동반자는 엄청난 성장을 앞두고 계속 존재할 것이지만, 접근 가능한 정신 건강 지원을 강조하는 지지자들과 부적절한 안전 장치로 정서적 지원 역할에 준비되지 않은 기술에 대해 경고하는 비판자들 사이에서 사회적 영향은 여전히 뜨거운 논쟁거리입니다.

기술 융합은 블록체인 인프라를 통해 소유 가능하고 휴대 가능하며 사적인 AI 동반자를 가능하게 한다​

토큰화된 신원과 AI 동반자의 교차점은 두 기술 모두를 괴롭히는 근본적인 문제를 해결합니다. AI 동반자는 진정한 소유권과 휴대성이 부족하고, 블록체인은 열악한 사용자 경험과 제한된 유용성으로 어려움을 겪습니다. 암호화 신원 시스템을 통해 결합되면, 사용자는 자신의 AI 관계를 디지털 자산으로 진정으로 소유하고, 동반자의 기억과 성격을 플랫폼 간에 이식하며, 기업 감시가 아닌 영지식 증명을 통해 비공개로 상호 작용할 수 있습니다.

기술 아키텍처는 2024-2025년에 배포된 여러 획기적인 혁신에 기반합니다. 0G Labs가 제안한 ERC-7857은 AI 에이전트 전용 최초의 NFT 표준으로 비공개 메타데이터를 제공합니다. 이는 신경망, 기억, 캐릭터 특성을 온체인에 암호화하여 저장할 수 있도록 하며, 오라클과 소유권 변경 시 재암호화하는 암호화 시스템을 사용하여 안전한 전송 프로토콜을 제공합니다. 전송 프로세스는 진위 증명으로 메타데이터 해시를 생성하고, TEE(신뢰 실행 환경)에서 해독하며, 새 소유자의 키로 재암호화하고, 스마트 계약 실행 전에 서명 확인을 요구합니다. 기존 NFT 표준(ERC-721/1155)은 정적이고 공개적인 메타데이터를 가지며 안전한 전송 메커니즘이나 동적 학습 지원이 없었기 때문에 AI에 실패했습니다. ERC-7857은 이러한 한계를 해결합니다.

팔라 네트워크(Phala Network)는 30,000개 이상의 장치로 전 세계적으로 가장 큰 TEE 인프라를 배포하여 AI 연산을 위한 하드웨어 수준 보안을 제공합니다. TEE는 연산이 외부 위협으로부터 보호되고 원격 증명이 비간섭의 암호화 증명을 제공하는 보안 격리를 가능하게 합니다. 이는 민감한 작업을 실행하는 디지털 자산에 대한 진정한 독점 소유권을 달성하는 유일한 방법입니다. 팔라는 2023년에 849,000개의 오프체인 쿼리를 처리하여(이더리움의 온체인 110만 개 대비) 생산 규모를 시연했습니다. 그들의 AI 에이전트 계약은 Agent Wars와 같은 애플리케이션을 위해 TEE에서 TypeScript/JavaScript 실행을 허용합니다. Agent Wars는 스테이킹 기반 DAO 거버넌스를 사용하는 토큰화된 에이전트가 있는 라이브 게임으로, "키"는 사용 권한과 투표권을 부여하는 지분으로 기능합니다.

프라이버시 보호 아키텍처는 포괄적인 보호를 위해 여러 암호화 방식을 계층화합니다. 완전 동형 암호화(FHE)는 데이터를 완전히 암호화된 상태로 유지하면서 처리할 수 있도록 합니다. AI 에이전트는 평문 데이터에 절대 접근하지 않으며, NIST 승인 격자 암호화(2024년)를 통해 양자 후 보안을 제공합니다. 사용 사례에는 보유 자산을 노출하지 않는 비공개 디파이 포트폴리오 조언, 데이터를 공개하지 않는 암호화된 의료 기록의 헬스케어 분석, 암호화된 입력을 집계하는 예측 시장이 포함됩니다. 마인드네트워크(MindNetwork)와 페닉스(Fhenix)는 암호화된 웹3 및 디지털 주권을 위한 FHE 네이티브 플랫폼을 구축하고 있습니다. 영지식 증명은 TEE 및 FHE를 보완하여 비공개 인증(생년월일 공개 없이 나이 증명), 데이터 노출 없이 로직을 실행하는 기밀 스마트 계약, 입력 공개 없이 작업 완료를 증명하는 검증 가능한 AI 작업, 그리고 보안 상호 운용성을 위한 크로스체인 프라이버시를 가능하게 합니다. ZK 자이라(Zyra) + 이스폴링크(Ispolink)는 AI 기반 웹3 게임을 위한 생산 영지식 증명을 시연합니다.

블록체인 토큰을 사용한 소유권 모델은 상당한 시장 규모를 달성했습니다. **버추얼스 프로토콜(Virtuals Protocol)**은 7억 달러 이상의 시가총액으로 선두를 달리고 있으며, 20억 달러 이상의 AI 에이전트 시가총액을 관리하고, 마켓플레이스 활동의 85%를 차지하며, 2024년 12월까지 6천만 달러의 프로토콜 수익을 창출했습니다. 사용자는 에이전트 지분을 나타내는 토큰을 구매하여 완전한 거래, 전송 및 수익 공유 권한을 가진 공동 소유권을 가능하게 합니다. 센트AI(SentrAI)는 프로그래밍 가능한 온체인 자산으로서 거래 가능한 AI 페르소나에 중점을 두며, 시각적 기능을 위해 스테빌리티 월드 AI(Stability World AI)와 파트너십을 맺고 교차 플랫폼 수익화 가능한 경험을 가진 소셜-AI 경제를 창출합니다. 그록 애니 컴패니언(Grok Ani Companion)은 ANI 토큰이 0.03달러(시가총액 3천만 달러)로 주류 채택을 시연하며, 상호 작용을 보호하는 스마트 계약과 온체인 메타데이터 저장을 통해 일일 2,700만~3,600만 달러의 거래량을 생성합니다.

NFT 기반 소유권은 대체 불가능성보다 고유성을 강조하는 대체 모델을 제공합니다. 이더리움의 푸로(FURO)는 학습하고 기억하며 진화하는 3D AI 동반자를 10달러 NFT와 $FURO 토큰으로 제공하며, 사용자 스타일에 맞춰 개인화되고 감정을 반영합니다. 물리적 장난감 통합을 계획하고 있습니다. AXYC(액시코인)는 AI를 게임파이(GameFi) 및 에듀테크(EdTech)와 통합하여 AR 토큰 수집, NFT 마켓플레이스, 그리고 AI 펫이 언어, STEM, 인지 훈련을 위한 튜터로 기능하며 장기 개발을 장려하는 마일스톤 보상을 제공하는 교육 모듈을 제공합니다.

데이터 휴대성과 상호 운용성은 여전히 진행 중이며 중요한 주의 사항이 있습니다. 작동하는 구현에는 여러 인증자로부터 "스탬프"를 받는 깃코인 패스포트(Gitcoin Passport)의 교차 플랫폼 신원, DApp/디파이/NFT 전반에 걸친 시빅 패스(Civic Pass) 온체인 신원 관리, 그리고 1,000개 이상의 신원 기술을 집계하는 T3id(트라이던트3)가 포함됩니다. 온체인 메타데이터는 선호도, 기억, 마일스톤을 불변하게 저장하며, 세라믹(Ceramic) 및 킬트 프로토콜(KILT Protocol)을 통한 블록체인 증명은 AI 모델 상태를 신원에 연결합니다. 그러나 현재 한계에는 아직 보편적인 SSI 합의가 없고, 특정 생태계로 제한된 휴대성, 진화하는 규제 프레임워크(GDPR, DMA, 데이터 법안), 그리고 원활한 교차 플랫폼 마이그레이션이 현실이 되기 전에 생태계 전반의 채택이 필요하다는 점이 포함됩니다. 103개 이상의 실험적인 DID 방법은 파편화를 생성하며, 가트너(Gartner)는 SSI 채택의 70%가 2027년까지 교차 플랫폼 호환성 달성에 달려 있다고 예측합니다.

교차점에서의 수익화 기회는 완전히 새로운 경제 모델을 가능하게 합니다. 사용량 기반 가격 책정은 API 호출, 토큰, 작업 또는 컴퓨팅 시간당 요금을 부과합니다. 허깅 페이스 추론 엔드포인트(Hugging Face Inference Endpoints)는 이 모델로 45억 달러의 가치(2023년)를 달성했습니다. 구독 모델은 예측 가능한 수익을 제공하며, 코그니지(Cognigy)는 2,800만 달러 ARR의 60%를 구독에서 파생합니다. 성과 기반 가격 책정은 젠데스크(Zendesk), 인터콤(Intercom), 차지플로우(Chargeflow)에서 시연된 바와 같이 결과(생성된 리드, 해결된 티켓, 절약된 시간)를 기준으로 지불을 정렬합니다. **에이전트-애즈-어-서비스(Agent-as-a-Service)**는 AI를 월별 요금을 받는 "디지털 직원"으로 포지셔닝합니다. 하비(Harvey), 11x, 비분(Vivun)은 엔터프라이즈급 AI 인력을 개척합니다. 거래 수수료는 에이전트가 촉진하는 상거래의 일정 비율을 차지하며, 생존 가능성을 위해 높은 볼륨이 필요한 에이전트 플랫폼에서 부상하고 있습니다.

블록체인 특정 수익 모델은 생태계 성장과 함께 가치가 상승하고, 스테이킹 보상이 서비스 제공자에게 보상하며, 거버넌스 권한이 보유자에게 프리미엄 기능을 제공하고, NFT 로열티가 2차 시장 수익을 창출하는 토큰 경제학을 생성합니다. 에이전트-투-에이전트 경제는 AI 에이전트가 서클(Circle)의 프로그래밍 가능한 지갑을 통해 USDC를 사용하여 서로에게 보상하고, 마켓플레이스 플랫폼이 에이전트 간 거래의 일정 비율을 차지하며, 스마트 계약이 검증된 완료 작업을 기반으로 결제를 자동화하는 자율 결제를 가능하게 합니다. AI 에이전트 시장은 2024년 53억 달러에서 2030년 471억 달러로 예상되며, 44.8%의 CAGR을 보이고, 2035년에는 2,160억 달러에 도달할 가능성이 있으며, 웹3 AI는 2024년 3분기에만 암호화폐 VC로부터 2억 1,300만 달러를 유치했습니다.

투자 환경은 융합 논지가 기관 검증을 얻고 있음을 보여준다​

토큰화된 신원과 AI 동반자에 걸친 자본 배치는 2024-2025년에 기관 투자자들이 융합 기회를 인식하면서 극적으로 가속화되었습니다. AI는 2024년에 1,000억 달러 이상의 벤처 자금을 유치했으며, 이는 전 세계 VC 투자의 33%를 차지하고 2023년 556억 달러에서 80% 증가한 수치입니다. 생성형 AI는 특히 450억 달러를 유치하여 2023년 240억 달러에서 거의 두 배 증가했으며, 후기 단계 생성형 AI 거래는 2023년 4,800만 달러에 비해 평균 3억 2,700만 달러를 기록했습니다. 이러한 자본 집중은 AI가 주기적인 과대광고가 아닌 장기적인 기술 변화를 나타낸다는 투자자 확신을 반영합니다.

웹3 및 탈중앙화 신원 자금 조달도 병행 궤적을 따랐습니다. 웹3 시장은 2023년 21억 8천만 달러에서 2025년 491억 8천만 달러로 성장했으며(44.9%의 연평균 성장률), 거래의 85%가 시드 또는 시리즈 A 단계에서 이루어져 인프라 구축 단계를 시사합니다. 토큰화된 실물 자산(RWA)은 2025년에 240억 달러에 도달하여 3년 동안 308% 증가했으며, 전 세계적으로 4,120억 달러로 예상됩니다. 탈중앙화 신원은 특히 2021년 1억 5,680만 달러에서 2031년까지 예상 778억 달러로 확장되며, 87.9%의 CAGR을 보입니다. 사모 신용 토큰화는 2025년 상반기 토큰화된 RWA 흐름의 58%를 주도했으며, 토큰화된 국채 및 머니마켓 펀드는 74억 달러에 도달하여 전년 대비 80% 증가했습니다.

매튜 그레이엄의 Ryze Labs는 체계적인 포트폴리오 구성을 통해 융합 투자 논지를 예시합니다. 이 회사는 휴대용 하드웨어(킥 장치), 가정 기반 허브(브레인), 로컬 추론, 구조화된 기억, 조정된 에이전트, 그리고 엘리자(Eliza) 캐릭터를 포함한 감정 인식 AI를 결합한 개인 AI 플랫폼인 Amiko를 인큐베이팅했습니다. Amiko의 포지셔닝은 프라이버시 우선 로컬 처리를 통해 "단순한 단어가 아닌 행동을 포착하는 고충실도 디지털 트윈"을 강조하며, 그레이엄의 신원 인프라 논지를 직접적으로 다룹니다. Ryze는 또한 Eliza Wakes Up을 인큐베이팅하여, 5피트 10인치 휴머노이드에 실리콘 애니메트로닉 얼굴, 감성 지능, 물리적 작업 및 블록체인 거래 수행 능력을 갖춘 엘리자OS(ElizaOS) 기반의 휴머노이드 로봇 공학을 통해 AI 에이전트에 생명을 불어넣었으며, 42만 달러의 선주문을 받았습니다. 그레이엄은 이 프로젝트를 자문하며 "실험실 밖에서 본 가장 진보된 휴머노이드 로봇"이자 "소피아 로봇 이후 가장 야심찬" 프로젝트라고 부릅니다.

전략적 인프라 투자는 2025년 4월 EdgeX Labs 지원을 통해 이루어졌습니다. EdgeX Labs는 전 세계적으로 10,000개 이상의 라이브 노드가 배포된 탈중앙화 엣지 컴퓨팅으로, 다중 에이전트 조정 및 로컬 추론을 위한 기반을 제공합니다. AI Combinator 프로그램은 2024/2025년에 Shaw(Eliza Labs) 및 a16z와 파트너십을 맺고 AI/암호화폐 교차점의 10-12개 프로젝트에 500만 달러를 지원하며 시작되었습니다. 그레이엄은 이를 "디파이 이후 업계에서 가장 중요한 발전"으로서 "AI 에이전트 혁명의 캄브리아기 폭발"을 목표로 한다고 설명했습니다. 기술 파트너로는 폴리헤드라 네트워크(Polyhedra Network, 검증 가능한 컴퓨팅)와 팔라 네트워크(Phala Network, 무신뢰 컴퓨팅)가 있으며, TON 벤처스(TON Ventures)와 같은 생태계 파트너는 여러 레이어 1 블록체인에 AI 에이전트를 도입하고 있습니다.

주요 VC들은 명시적인 암호화폐+AI 투자 논지를 발표했습니다. 코인베이스 벤처스(Coinbase Ventures)는 "암호화폐 및 블록체인 기반 시스템은 생성형 AI의 자연스러운 보완재"이며, 이 "두 가지 장기적인 기술이 DNA 이중 나선처럼 얽혀 우리의 디지털 삶을 위한 비계를 만들 것"이라고 명확히 밝혔습니다. 포트폴리오 회사에는 스카이파이어(Skyfire)와 페이맨(Payman)이 포함됩니다. a16z, 패러다임(Paradigm), 델파이 벤처스(Delphi Ventures), 드래곤플라이 캐피탈(Dragonfly Capital, 2025년에 5억 달러 펀드 조성)은 에이전트 인프라에 적극적으로 투자하고 있습니다. 새로운 전용 펀드가 등장했습니다. 게이트 벤처스(Gate Ventures) + 무브먼트 랩스(Movement Labs, 2천만 달러 웹3 펀드), 게이트 벤처스 + UAE(1억 달러 펀드), 아발란체(Avalanche) + 애시르(Aethir, AI 에이전트 중심 1억 달러), 그리고 엘프 벤처스(aelf Ventures, 5천만 달러 전용 펀드)입니다.

기관 채택은 전통 금융 거대 기업들이 생산 시스템을 배포하면서 토큰화 서사를 검증합니다. 블랙록(BlackRock)의 BUIDL은 25억 달러의 운용 자산(AUM)으로 가장 큰 토큰화된 사모 펀드가 되었으며, 래리 핑크(Larry Fink) CEO는 "모든 자산은 토큰화될 수 있다... 이는 투자를 혁신할 것"이라고 선언했습니다. 프랭클린 템플턴(Franklin Templeton)의 FOBXX는 7억 8백만 달러의 AUM에 도달했으며, 서클(Circle)/해시노트(Hashnote)의 USYC는 4억 8천8백만 달러에 달했습니다. 골드만삭스(Goldman Sachs)는 1년 이상 DAP 엔드투엔드 토큰화 자산 인프라를 운영하고 있습니다. JP 모건(J.P. Morgan)의 키넥시스(Kinexys) 플랫폼은 웹3에 디지털 신원을 블록체인 신원 확인과 통합합니다. HSBC는 오리온(Orion) 토큰화 채권 발행 플랫폼을 출시했습니다. 뱅크 오브 아메리카(Bank of America)는 승인 대기 중인 스테이블코인 시장 진입을 계획하고 있으며, 3조 2,600억 달러의 자산을 디지털 결제 혁신을 위해 포지셔닝하고 있습니다.

지역 역학은 중동이 웹3 자본 허브로 부상하고 있음을 보여줍니다. 게이트 벤처스는 1억 달러 규모의 UAE 펀드를 출시했으며, 아부다비는 바이낸스에 20억 달러를 투자했습니다. 컨퍼런스는 산업 성숙을 반영합니다. 토큰2049 싱가포르(TOKEN2049 Singapore)는 160개국 이상에서 25,000명의 참석자(70%가 C-레벨)를 유치했으며, 이더덴버 2025(ETHDenver 2025)는 "과대광고에서 영향으로: 웹3, 가치 중심이 되다"라는 주제로 25,000명을 유치했습니다. 투자 전략은 "공격적인 자금 조달 및 빠른 확장"에서 수익성과 지속 가능한 성장을 강조하는 "규율 있고 전략적인 접근 방식"으로 전환되어, 투기에서 운영 중심으로의 전환을 시사합니다.

도전 과제는 여전히 존재하지만 프라이버시, 확장성, 상호 운용성 전반에 걸쳐 기술 솔루션이 등장한다​

인상적인 진전에도 불구하고, 토큰화된 신원과 AI 동반자가 주류 통합을 달성하기 전에 해결해야 할 중요한 기술 및 채택 과제가 남아 있습니다. 이러한 장애물은 개발 타임라인을 형성하고 어떤 프로젝트가 지속 가능한 사용자 기반을 구축하는 데 성공할지 결정합니다.

프라이버시 대 투명성 트레이드오프는 근본적인 긴장을 나타냅니다. 블록체인 투명성은 민감한 개인 데이터 및 친밀한 대화를 처리해야 하는 AI의 프라이버시 요구 사항과 충돌합니다. 다층 암호화 방식을 통해 솔루션이 등장했습니다. TEE 격리는 하드웨어 수준 프라이버시를 제공하고(팔라의 30,000개 이상의 장치 운영 중), FHE 연산은 평문 노출을 제거하는 암호화된 처리를 양자 후 보안과 함께 가능하게 하며, ZKP 검증은 데이터를 공개하지 않고 정확성을 증명하고, 하이브리드 아키텍처는 온체인 거버넌스와 오프체인 비공개 연산을 결합합니다. 이러한 기술은 생산 준비가 완료되었지만 생태계 전반의 채택이 필요합니다.

연산 확장성 문제는 AI 추론 비용과 블록체인의 제한된 처리량에서 발생합니다. 레이어-2 확장 솔루션은 zkSync, 스타크넷(StarkNet), 아비트럼(Arbitrum)을 통해 온체인 검증으로 오프체인 연산을 처리하여 이를 해결합니다. 폴카닷(Polkadot)의 XCM을 사용하는 모듈형 아키텍처는 메인넷 혼잡 없이 크로스체인 조정을 가능하게 합니다. 팔라가 개척한 오프체인 연산은 에이전트가 오프체인에서 실행하면서 온체인에서 정산할 수 있도록 합니다. 목적 기반 체인은 일반 연산이 아닌 AI 작업에 특화되어 최적화됩니다. 현재 평균 공개 체인 처리량인 17,000 TPS는 병목 현상을 생성하므로, 소비자 규모 애플리케이션에는 L2 마이그레이션이 필수적입니다.

데이터 소유권 및 라이선스 복잡성은 기본 모델, 미세 조정 데이터 및 AI 출력 전반에 걸쳐 불분명한 지적 재산권에서 비롯됩니다. 스마트 계약 라이선싱은 사용 조건을 토큰에 직접 삽입하여 자동화된 시행을 가능하게 합니다. 세라믹(Ceramic) 및 킬트 프로토콜(KILT Protocol)을 통한 출처 추적은 모델 상태를 신원에 연결하여 감사 추적을 생성합니다. ERC-7857을 통한 NFT 소유권은 명확한 전송 메커니즘과 보관 규칙을 제공합니다. 스마트 계약을 통한 자동화된 로열티 분배는 적절한 가치 포착을 보장합니다. 그러나 법적 프레임워크는 기술에 뒤처져 있으며, 규제 불확실성은 기관 채택을 저해합니다. 탈중앙화 자격 증명이 실패할 때 누가 책임을 지는가? 글로벌 상호 운용성 표준이 등장할 수 있을까, 아니면 지역화가 우세할까?

103개 이상의 DID 방법과 다른 생태계/신원 표준/AI 프레임워크로 인한 상호 운용성 파편화는 폐쇄형 생태계를 생성합니다. 폴카닷 XCM(Polkadot XCM) 및 코스모스 IBC(Cosmos IBC)와 같은 크로스체인 메시징 프로토콜은 개발 중입니다. W3C DID 및 DIF 사양을 통한 보편적 표준은 합의 구축을 요구하며 느리게 진행됩니다. 프로그래밍 가능한 권한을 가진 세이프 스마트 계정(Safe smart accounts)과 같은 다중 체인 지갑은 일부 휴대성을 가능하게 합니다. MIT의 NANDA 프로젝트와 같은 추상화 레이어는 에이전트 웹 인덱스를 구축하여 생태계 연결을 시도합니다. 가트너는 SSI 채택의 70%가 2027년까지 교차 플랫폼 호환성 달성에 달려 있다고 예측하며, 상호 운용성을 중요한 경로 의존성으로 만듭니다.

사용자 경험 복잡성은 여전히 주요 채택 장벽입니다. 지갑 설정 시 시드 문구 생성 과정에서 68%의 사용자가 이탈합니다. 키 관리는 실존적 위험을 생성합니다. 개인 키 분실은 복구 메커니즘 없이 신원 영구 분실을 의미합니다. 보안과 복구 가능성 사이의 균형은 파악하기 어렵습니다. 소셜 복구 시스템은 자기 보관 원칙을 유지하면서 복잡성을 추가합니다. 블록체인 개념, 지갑, 가스 수수료, DID를 이해하는 데서 오는 인지 부하는 비기술 사용자를 압도합니다. 이는 기관 B2B 채택이 소비자 B2C보다 빠르게 진행되는 이유를 설명합니다. 기업은 복잡성 비용을 흡수할 수 있지만, 소비자는 원활한 경험을 요구합니다.

경제적 지속 가능성 문제는 AI 작업에 필요한 높은 인프라 비용(GPU, 스토리지, 컴퓨팅)에서 발생합니다. 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 여러 제공업체에 비용을 분산시켜 가격 경쟁을 유도합니다. 1,170개 이상의 프로젝트를 가진 DePIN(탈중앙화 물리적 인프라 네트워크)은 자원 조달 부담을 분산시킵니다. 사용량 기반 모델은 비용을 제공된 가치와 일치시킵니다. 스테이킹 경제학은 자원 제공을 위한 토큰 인센티브를 제공합니다. 그러나 VC 지원 성장 전략은 종종 지속 불가능한 단위 경제학으로 사용자 확보를 보조금 지급합니다. 2025년 투자 전략에서 수익성으로의 전환은 비즈니스 모델 검증이 순수 사용자 성장보다 중요하다는 인식을 반영합니다.

신뢰 및 검증 문제는 AI 에이전트가 조작이나 표류 없이 의도한 대로 작동하는지 확인하는 데 중점을 둡니다. TEE의 원격 증명은 실행 무결성의 암호화 증명을 발행합니다. 온체인 감사 추적은 모든 작업의 투명한 기록을 생성합니다. ZKP를 통한 암호화 증명은 연산 정확성을 검증합니다. DAO 거버넌스는 토큰 가중 투표를 통해 커뮤니티 감독을 가능하게 합니다. 그러나 LLM 불투명성을 고려할 때 AI 의사 결정 프로세스 검증은 여전히 어렵습니다. 올바른 실행의 암호화 증명이 있더라도 AI 에이전트가 특정 선택을 한 이유를 이해하는 것은 어렵습니다.

규제 환경은 기회와 위험을 모두 제시합니다. 유럽의 eIDAS 2.0 의무 디지털 지갑은 2026년까지 거대한 유통 채널을 생성하며, 2025년 미국의 친암호화폐 정책 전환은 마찰을 제거합니다. 그러나 여러 관할권에서 월드코인(Worldcoin) 금지는 생체 데이터 수집 및 중앙 집중화 위험에 대한 정부 우려를 보여줍니다. GDPR "잊힐 권리"는 오프체인 저장 우회책에도 불구하고 블록체인 불변성과 충돌합니다. AI 에이전트 법적 인격 및 책임 프레임워크는 정의되지 않은 상태입니다. AI 에이전트가 재산을 소유하고, 계약에 서명하거나, 피해에 대한 책임을 질 수 있는가? 이러한 질문들은 2025년 10월 현재 명확한 답변이 부족합니다.

앞으로: 단기 인프라 구축은 중기 소비자 채택을 가능하게 한다​

산업 전문가, 시장 분석가 및 기술 평가의 타임라인 예측은 다단계 출시를 중심으로 수렴합니다. **단기(2025-2026년)**에는 미국 친암호화폐 정책에서 규제 명확성이 제공되고, 주요 기관들이 대규모 RWA 토큰화에 진입하며, W3C 및 DIF 융합을 통해 보편적 신원 표준이 등장하고, 여러 프로젝트가 테스트넷에서 메인넷으로 이동합니다. 사하라 AI(Sahara AI) 메인넷은 2025년 2분기~3분기에 출시되고, ENS 네임체인(Namechain) 마이그레이션은 2025년 4분기에 80-90%의 가스 절감과 함께 완료되며, zkSync의 렌즈 v3(Lens v3)가 배포되고, 로닌(Ronin) AI 에이전트 SDK가 공개 출시됩니다. 투자 활동은 85%가 초기 단계(시드/시리즈 A) 인프라 투자에 집중되어 있으며, 2024년 3분기에만 암호화폐 VC로부터 AI 프로젝트로 2억 1,300만 달러가 유입되어 지속적인 자본 약속을 시사합니다.

**중기(2027-2030년)**에는 AI 에이전트 시장이 2024년 53억 달러에서 2030년 471억 달러로 성장할 것으로 예상되며(44.8%의 CAGR), 상호 운용성 프로토콜이 성숙함에 따라 크로스체인 AI 에이전트가 표준이 됩니다. 자율 거래가 확장됨에 따라 에이전트-투-에이전트 경제는 측정 가능한 GDP 기여를 생성합니다. 포괄적인 글로벌 규제는 AI 에이전트 운영 및 책임에 대한 법적 프레임워크를 확립합니다. 탈중앙화 신원은 2025년 48억 9천만 달러에서 2030년 417억 3천만 달러에 도달하여(53.48%의 CAGR), 금융, 헬스케어 및 정부 서비스에서 주류 채택을 이룹니다. 추상화 레이어를 통한 사용자 경험 개선은 블록체인 복잡성을 최종 사용자에게 보이지 않게 만듭니다.

**장기(2030-2035년)**에는 AI 에이전트 시장이 2035년까지 2,160억 달러에 도달할 수 있으며, 진정한 크로스 플랫폼 AI 동반자 마이그레이션은 사용자가 AI 관계를 어디든 가져갈 수 있도록 합니다. 잠재적인 AGI 통합은 현재의 좁은 AI 애플리케이션을 넘어 기능을 변화시킵니다. AI 에이전트는 상호 작용 레이어로서 앱과 웹사이트를 대체하는 주요 디지털 경제 인터페이스가 될 수 있습니다. 탈중앙화 신원 시장은 2031년에 778억 달러를 기록하여 디지털 상호 작용의 기본이 됩니다. 그러나 이러한 예측은 상당한 불확실성을 내포합니다. 이는 지속적인 기술 발전, 유리한 규제 진화, 그리고 UX 문제의 성공적인 해결에 대한 가정을 전제로 합니다.

현실적인 비전과 투기적인 비전을 구분하는 것은 무엇일까요? 현재 운영 중이며 생산 준비가 완료된 것은 다음과 같습니다. 팔라의 30,000개 이상의 TEE 장치가 실제 작업 부하를 처리하고, ERC-7857 표준이 공식적으로 제안되었고 구현이 진행 중이며, 버추얼스 프로토콜이 20억 달러 이상의 AI 에이전트 시가총액을 관리하고, 여러 AI 에이전트 마켓플레이스(버추얼스, 홀로월드)가 운영 중이며, 디파이 AI 에이전트가 활발하게 거래되고(페치.ai, AIXBT), 에이전트 워즈(Agent Wars) 게임과 같은 작동하는 제품, 푸로(FURO)/AXYC NFT 동반자, 일일 2,700만~3,600만 달러의 거래량을 가진 그록 애니(Grok Ani), 그리고 입증된 기술(TEE, ZKP, FHE, 스마트 계약 자동화)입니다.

여전히 투기적이며 아직 실현되지 않은 것은 다음과 같습니다. 모든 플랫폼에 걸친 보편적인 AI 동반자 휴대성, 상당한 부를 감독 없이 관리하는 완전 자율 에이전트, 글로벌 GDP의 주요 비율을 차지하는 에이전트-투-에이전트 경제, AI 에이전트 권리에 대한 완전한 규제 프레임워크, 탈중앙화 신원과 AGI 통합, 대규모 Web2-Web3 신원 원활한 연결, 양자 저항 구현이 광범위하게 배포되는 것, 그리고 대중을 위한 주요 인터넷 인터페이스로서의 AI 에이전트입니다. 시장 예측(2030년까지 470억 달러, 2035년까지 2,160억 달러)은 현재 추세를 외삽하지만, 규제 명확성, 기술적 돌파구, 그리고 여전히 불확실한 주류 채택률에 대한 가정에 의존합니다.

매튜 그레이엄의 포지셔닝은 이러한 미묘한 관점을 반영합니다. 오늘날 생산 인프라(EdgeX Labs, 팔라 네트워크 파트너십)에 자본을 배치하면서, 기본 인프라가 확장됨에 따라 성숙할 소비자 애플리케이션(Amiko, Eliza Wakes Up)을 인큐베이팅합니다. 신흥 시장(라고스, 방갈로르)에 대한 그의 강조는 선진 시장 규제 명확성에 대한 인내심을 가지면서 규제 부담이 적은 지역에서 성장을 포착하려는 의도를 시사합니다. "와이푸 인프라 레이어"라는 언급은 신원을 있으면 좋은 기능이 아니라 기초 요구 사항으로 포지셔닝하며, 소비자 규모 AI 동반자 휴대성이 현실이 되기 전에 수년간의 구축이 필요함을 암시합니다.

산업 합의는 기술적 타당성이 높다는 데 중점을 둡니다(7-8/10). TEE, FHE, ZKP 기술은 입증되고 배포되었으며, 여러 작동하는 구현이 존재하고, 레이어-2를 통해 확장성이 해결되었으며, 표준이 활발히 진행 중입니다. 경제적 타당성은 중간-높음(6-7/10)으로 평가되며, 명확한 수익화 모델이 등장하고, 일관된 VC 자금 흐름, 감소하는 인프라 비용, 그리고 검증된 시장 수요가 있습니다. 규제 타당성은 중간(5-6/10)으로 유지됩니다. 미국은 친암호화폐로 전환하지만 EU는 프레임워크를 느리게 개발하고, 프라이버시 규정은 적응이 필요하며, AI 에이전트 IP 권리는 불분명합니다. 채택 타당성은 중간(5/10)에 머무릅니다. 초기 채택자들은 참여했지만, UX 문제는 지속되고, 현재 상호 운용성이 제한적이며, 상당한 교육/신뢰 구축이 필요합니다.

토큰화된 신원과 AI 동반자의 융합은 투기적 허구가 아니라 실제 인프라, 운영 중인 마켓플레이스, 입증된 기술, 그리고 상당한 자본 투자를 가진 활발히 발전하는 부문을 나타냅니다. 생산 현실은 20억 달러 이상의 관리 자산, 30,000개 이상의 배포된 TEE 장치, 버추얼스(Virtuals)에서만 6천만 달러의 프로토콜 수익, 그리고 수천만 달러의 일일 거래량을 보여줍니다. 개발 상태에는 제안된 표준(ERC-7857), 배포된 기술(TEE/FHE/ZKP), 그리고 운영 프레임워크(버추얼스, 팔라, 페치.ai)가 포함됩니다.

이 융합이 작동하는 이유는 블록체인이 AI의 소유권 문제(누가 에이전트, 그 기억, 그 경제적 가치를 소유하는가?)를 해결하는 반면, AI는 사용자가 복잡한 암호화 시스템과 상호 작용하는 방법에 대한 블록체인의 UX 문제를 해결하기 때문입니다. 프라이버시 기술(TEE/FHE/ZKP)은 사용자 주권을 희생하지 않고 이 융합을 가능하게 합니다. 이는 명확한 기술 경로, 입증된 경제 모델, 그리고 성장하는 생태계 채택을 가진 신흥하지만 실제 시장입니다. 성공은 UX 개선, 규제 명확성, 상호 운용성 표준, 그리고 지속적인 인프라 개발에 달려 있으며, 이 모든 것은 2025년 이후에도 활발히 진행 중입니다. 매튜 그레이엄의 체계적인 인프라 투자는 Ryze Labs가 "디파이 여름 이후 가장 중요한 혁신의 물결"이 기술 구축에서 대규모 소비자 채택으로 이동함에 따라 가치를 포착하도록 포지셔닝합니다.

"스테이블코인 특이점"은 Frax Finance를 스테이블코인 프로토콜에서 "암호화폐의 탈중앙화된 중앙은행"으로 전환하려는 Sam Kazemian의 대담한 계획을 나타냅니다. GENIUS는 Frax의 기술 시스템이 아니라, 2025년 7월 18일 법으로 제정된 획기적인 미국 연방 법안 (미국 스테이블코인 혁신 지침 및 확립 법안, Guiding and Establishing National Innovation for U.S. Stablecoins Act)으로, 스테이블코인에 대해 100% 준비금 담보와 포괄적인 소비자 보호를 요구합니다. Kazemian이 이 법안 초안 작성에 참여하면서 Frax는 주요 수혜자로 자리매김했으며, 법안 통과 후 FXS는 100% 이상 급등했습니다. "GENIUS 이후"는 frxUSD (규제 준수 스테이블코인), FraxNet (뱅킹 인터페이스), Fraxtal (L1으로 진화 중), 그리고 추론 증명 (Proof of Inference) 합의를 사용하는 혁신적인 AIVM 기술—세계 최초의 AI 기반 블록체인 검증 메커니즘—을 결합한 수직 통합 금융 인프라로의 Frax의 전환을 의미합니다. 이 비전은 2026년까지 1,000억 달러의 TVL을 목표로 하며, 규제 준수, 기관 파트너십 (BlackRock, Securitize), 최첨단 AI-블록체인 융합을 통합하는 야심찬 로드맵을 통해 Frax를 "21세기 가장 중요한 자산"의 발행자로 포지셔닝합니다.

스테이블코인 특이점 개념 이해​

"스테이블코인 특이점"은 2024년 3월에 Frax Finance의 모든 프로토콜 측면을 단일 비전으로 통합하는 포괄적인 전략 로드맵으로 등장했습니다. FIP-341을 통해 발표되고 2024년 4월 커뮤니티 투표로 승인된 이 개념은 Frax가 실험적인 스테이블코인 프로토콜에서 포괄적인 DeFi 인프라 제공업체로 전환하는 수렴점을 나타냅니다.

특이점은 조화롭게 작동하는 다섯 가지 핵심 구성 요소를 포함합니다. 첫째, FRAX의 100% 담보화 달성은 "특이점 이후 시대"를 알렸는데, Frax는 수년간의 부분-알고리즘 실험 끝에 완전한 담보화를 위해 4,500만 달러를 생성했습니다. 둘째, Fraxtal L2 블록체인은 "Frax 생태계를 가능하게 하는 기반"으로 출시되었으며, 주권 인프라를 제공하는 "Frax의 운영 체제"로 묘사됩니다. 셋째, FXS 특이점 토크노믹스는 모든 가치 포착을 통합했으며, Sam Kazemian은 "모든 길은 FXS로 통하며, FXS는 Frax 생태계의 궁극적인 수혜자"라고 선언하며, 수익의 50%를 veFXS 보유자에게, 50%를 바이백을 위한 FXS 유동성 엔진에 할당했습니다. 넷째, FPIS 토큰의 FXS로의 합병은 거버넌스 구조를 단순화하여 "전체 Frax 커뮤니티가 FXS 뒤에 단일하게 정렬되도록" 보장했습니다. 다섯째, 1년 이내에 23개의 레이어 3 체인을 목표로 하는 프랙탈 스케일링 로드맵은 더 넓은 Frax 네트워크 국가 내에서 "프랙탈처럼" 하위 커뮤니티를 생성합니다.

전략적 목표는 엄청납니다. 출시 당시 1,320만 달러였던 Fraxtal의 TVL을 2026년 말까지 1,000억 달러로 늘리는 것입니다. Kazemian은 다음과 같이 말했습니다. "이론적인 새로운 시장을 고민하고 백서를 작성하기보다는, Frax는 항상 라이브 제품을 출시하고 다른 사람들이 존재조차 알기 전에 시장을 선점해 왔습니다. 이러한 속도와 안전성은 우리가 지금까지 구축한 기반을 통해 가능할 것입니다. Frax의 특이점 단계는 지금 시작됩니다."

이 비전은 단순한 프로토콜 성장을 넘어섭니다. Fraxtal은 "Frax Nation 및 Fraxtal 네트워크 국가의 본거지"를 나타내며, 블록체인을 커뮤니티를 위한 "주권적인 본거지, 문화 및 디지털 공간"을 제공하는 것으로 개념화합니다. L3 체인은 "자신만의 독특한 정체성과 문화를 가지지만 전체 Frax 네트워크 국가의 일부인 하위 커뮤니티"로 기능하며, 네트워크 국가 철학을 DeFi 인프라에 도입합니다.

GENIUS 법안의 맥락과 Frax의 전략적 포지셔닝​

GENIUS는 Frax 프로토콜 기능이 아니라 2025년 7월 18일 법으로 제정된 연방 스테이블코인 법안입니다. 미국 스테이블코인 혁신 지침 및 확립 법안 (Guiding and Establishing National Innovation for U.S. Stablecoins Act)은 결제 스테이블코인에 대한 최초의 포괄적인 연방 규제 프레임워크를 수립했으며, 5월 20일 상원에서 68대 30으로, 7월 17일 하원에서 308대 122로 통과되었습니다.

이 법안은 허용된 자산 (미국 달러, 국채, 환매 조건부 채권, 머니 마켓 펀드, 중앙은행 준비금)을 사용하여 100% 준비금 담보를 의무화합니다. 500억 달러를 초과하는 발행자에 대해 월별 공개 준비금 공개와 감사된 연간 보고서를 요구합니다. 이중 연방/주 규제 구조는 100억 달러 이상의 비은행 발행자에 대한 OCC의 감독을 부여하고, 주 규제 기관은 소규모 발행자를 처리합니다. 소비자 보호는 파산 시 모든 다른 채권자보다 스테이블코인 보유자를 우선시합니다. 결정적으로, 발행자는 법적으로 요구될 때 결제 스테이블코인을 압류, 동결 또는 소각할 수 있는 기술적 역량을 보유해야 하며, 보유자에게 이자를 지급하거나 정부 지원에 대한 오해의 소지가 있는 주장을 할 수 없습니다.

Sam Kazemian의 참여는 전략적으로 중요합니다. 여러 소식통에 따르면 그는 "업계 내부자로서 GENIUS 법안 논의 및 초안 작성에 깊이 관여"했으며, 워싱턴 D.C.에서 Cynthia Lummis 상원의원을 포함한 암호화폐 친화적인 의원들과 자주 사진을 찍었습니다. 이러한 내부자 위치는 규제 요구 사항에 대한 사전 지식을 제공하여 Frax가 법 제정 전에 규제 준수 인프라를 구축할 수 있도록 했습니다. 시장의 인식은 빠르게 나타났습니다. 상원 통과 후 FXS는 잠시 4.4 USDT를 넘어섰고, 그 달에 100% 이상의 상승률을 기록했습니다. 한 분석은 다음과 같이 언급했습니다. "법안의 초안 작성자이자 참여자로서 Sam은 'GENIUS 법안'에 대해 더 깊이 이해하고 있으며, 자신의 프로젝트를 요구 사항에 더 쉽게 맞출 수 있습니다."

Frax의 GENIUS 법안 준수를 위한 전략적 포지셔닝은 법안 통과 훨씬 이전에 시작되었습니다. 프로토콜은 Luna UST 붕괴가 시스템적 위험을 보여준 후 "알고리즘적 안정성"을 포기하고, 하이브리드 알고리즘 스테이블코인 FRAX에서 법정 화폐를 담보로 사용하는 완전히 담보화된 frxUSD로 전환했습니다. GENIUS가 법으로 제정되기 5개월 전인 2025년 2월까지 Frax는 예상되는 규제 요구 사항을 준수하도록 처음부터 설계된 법정 화폐 상환 가능, 완전 담보 스테이블코인인 frxUSD를 출시했습니다.

이러한 규제적 선견지명은 상당한 경쟁 우위를 창출합니다. 시장 분석은 다음과 같이 결론 내렸습니다. "전체 로드맵은 최초의 라이선스 법정 화폐 담보 스테이블코인이 되는 것을 목표로 했습니다." Frax는 수직 통합 생태계를 구축하여 독특하게 포지셔닝했습니다. frxUSD는 USD에 1:1로 고정된 규제 준수 스테이블코인, FraxNet은 TradFi와 DeFi를 연결하는 은행 인터페이스, Fraxtal은 잠재적으로 L1으로 전환될 L2 실행 레이어입니다. 이러한 풀스택 접근 방식은 탈중앙화된 거버넌스와 기술 혁신을 유지하면서 규제 준수를 가능하게 하며, 이는 경쟁자들이 복제하기 어려운 조합입니다.

Sam Kazemian의 철학적 틀: 스테이블코인 맥시멀리즘​

Sam Kazemian은 ETHDenver 2024에서 "Why It's Stablecoins All The Way Down"이라는 제목의 프레젠테이션에서 자신의 핵심 논지를 명확히 밝혔습니다. 그는 **"DeFi의 모든 것은, 알든 모르든, 스테이블코인이 되거나 구조적으로 스테이블코인과 유사하게 될 것입니다"**라고 선언했습니다. 이러한 "스테이블코인 맥시멀리즘"은 Frax 핵심 팀이 가진 근본적인 세계관으로, 대부분의 암호화폐 프로토콜이 장기적으로 스테이블코인 발행자로 수렴하거나 스테이블코인이 그들의 존재에 핵심이 될 것이라는 믿음입니다.

이 프레임워크는 모든 성공적인 스테이블코인의 기반이 되는 보편적인 구조를 식별하는 데 기반을 둡니다. Kazemian은 규모가 커지면 모든 스테이블코인이 두 가지 필수 구성 요소로 수렴한다고 주장합니다. 시스템 내에서 가장 낮은 위험 장소에서 담보 자산으로부터 수익을 창출하는 무위험 수익 (RFY) 메커니즘과, 높은 유동성으로 스테이블코인을 참조 페그로 상환할 수 있는 스왑 시설입니다. 그는 다양한 사례를 통해 이를 입증했습니다. USDC는 국채 (RFY)와 현금 (스왑 시설)을 결합합니다. stETH는 PoS 검증자 (RFY)와 LDO 인센티브를 통한 Curve stETH-ETH 풀 (스왑 시설)을 사용합니다. Frax의 frxETH는 frxETH가 ETH 고정 스테이블코인으로 기능하고 sfrxETH가 네이티브 스테이킹 수익을 얻는 두 토큰 시스템을 구현하며, 유통량의 9.5%가 수익 없이 다양한 프로토콜에서 사용되어 중요한 "화폐 프리미엄"을 생성합니다.

이 화폐 프리미엄 개념은 Kazemian이 스테이블코인 성공의 "가장 강력한 가시적 측정치"로 간주하는 것으로, 브랜드 이름과 명성조차 능가합니다. 화폐 프리미엄은 "발행자로부터 이자율, 인센티브 지급 또는 기타 유틸리티에 대한 기대 없이 순전히 유용성 때문에 발행자의 스테이블코인을 보유하려는 수요"를 측정합니다. Kazemian은 이 두 가지 구조를 채택하지 못하는 스테이블코인은 "수조 달러 규모로 확장할 수 없을 것"이며 시간이 지남에 따라 시장 점유율을 잃을 것이라고 대담하게 예측합니다.

이 철학은 전통적인 스테이블코인을 넘어섭니다. Kazemian은 도발적으로 **"모든 브릿지는 스테이블코인 발행자"**라고 주장합니다. 이더리움 이외의 네트워크에서 Wrapped DAI와 같은 브릿지된 자산에 대한 지속적인 화폐 프리미엄이 존재한다면, 브릿지 운영자는 자연스럽게 DAI Savings Rate 모듈과 같은 수익 창출 메커니즘에 기초 자산을 예치하려고 할 것입니다. 심지어 WBTC도 본질적으로 "BTC 담보 스테이블코인"으로 기능합니다. 이러한 광범위한 정의는 스테이블코인을 제품 범주가 아니라 모든 DeFi의 근본적인 수렴점으로 드러냅니다.

Kazemian의 장기적인 확신은 DeFi 여름 훨씬 이전인 2019년으로 거슬러 올라갑니다. "저는 2019년 초부터 사람들에게 알고리즘 스테이블코인에 대해 이야기해 왔습니다... 수년 동안 저는 친구들과 동료들에게 알고리즘 스테이블코인이 암호화폐에서 가장 큰 것 중 하나가 될 수 있다고 말해 왔고, 이제 모든 사람이 그것을 믿는 것 같습니다." 그의 가장 야심찬 주장은 Frax를 이더리움 자체와 대립시킵니다. "어떤 프로토콜이든 블록체인의 네이티브 자산보다 더 커질 수 있는 최고의 기회는 알고리즘 스테이블코인 프로토콜이라고 생각합니다. 따라서 ETH에서 ETH 자체보다 더 가치 있게 될 가능성이 있는 것이 있다면, 그것은 FRAX+FXS의 결합된 시가총액이라고 믿습니다."

철학적으로 이것은 이념적 순수성보다는 실용적인 진화를 나타냅니다. 한 분석은 다음과 같이 언급했습니다. "부분 담보화에서 완전 담보화로 진화하려는 의지는 금융 인프라를 구축하는 데 이념이 실용성을 결코 압도해서는 안 된다는 것을 증명했습니다." 그러나 Kazemian은 탈중앙화 원칙을 유지합니다. "이러한 알고리즘 스테이블코인—Frax가 가장 큰 것—의 전체 아이디어는 비트코인만큼 탈중앙화되고 유용한 것을 만들 수 있지만, 미국 달러의 안정성을 가질 수 있다는 것입니다."

GENIUS 이후의 Frax: 2025년 비전과 그 너머​

"GENIUS 이후"는 Frax가 스테이블코인 프로토콜에서 주류 채택을 위한 포괄적인 금융 인프라로 전환하는 것을 의미합니다. 2024년 12월 "DeFi의 미래" 로드맵은 이러한 규제 이후의 환경 비전을 제시하며, Sam Kazemian은 "Frax는 금융의 미래에 발맞추는 것을 넘어, 미래를 만들어가고 있습니다"라고 선언했습니다.

가장 중요한 혁신은 **AIVM (인공지능 가상 머신)**입니다. 이는 "세계 최초" 메커니즘으로 묘사되는 추론 증명 (Proof of Inference) 합의를 사용하는 Fraxtal 내의 혁명적인 병렬 블록체인입니다. IQ의 Agent Tokenization Platform과 함께 개발된 AIVM은 전통적인 합의 메커니즘 대신 AI 및 머신러닝 모델을 사용하여 블록체인 트랜잭션을 검증합니다. 이는 단일 제어 지점이 없는 완전히 자율적인 AI 에이전트를 가능하게 하며, 토큰 보유자가 소유하고 독립적으로 작동할 수 있습니다. IQ의 CTO는 다음과 같이 말했습니다. "IQ ATP를 통해 Fraxtal의 AIVM에 토큰화된 AI 에이전트를 출시하는 것은 다른 어떤 출시 플랫폼과도 다를 것입니다... 토큰 보유자가 소유하는 주권적인 온체인 에이전트는 암호화폐와 AI에 있어 0에서 1로 가는 순간입니다." 이는 Frax를 "현재 전 세계에서 가장 주목받는 두 산업"—인공지능과 스테이블코인—의 교차점에 위치시킵니다.

North Star 하드포크는 Frax의 토큰 경제를 근본적으로 재구성합니다. Fraxtal이 L1 상태로 진화함에 따라 FXS는 Fraxtal의 가스 토큰인 FRAX가 되고, 원래 FRAX 스테이블코인은 frxUSD가 됩니다. 거버넌스 토큰은 veFXS에서 veFRAX로 전환되어 수익 공유 및 투표권을 유지하면서 생태계의 가치 포착을 명확히 합니다. 이 리브랜딩은 연간 8%의 인플레이션으로 시작하여 매년 1%씩 감소하여 3%의 하한선에 도달하는 테일 발행 일정을 구현하며, 커뮤니티 이니셔티브, 생태계 성장, 팀 및 DAO 재무에 할당됩니다. 동시에 **Frax 소각 엔진 (FBE)**은 FNS Registrar 및 Fraxtal EIP1559 기본 수수료를 통해 FRAX를 영구적으로 소각하여 인플레이션 발행과 균형을 이루는 디플레이션 압력을 생성합니다.

FraxUSD는 2025년 1월 기관 등급 담보를 통해 출시되었으며, Frax의 규제 전략의 성숙을 나타냅니다. Securitize와 협력하여 **BlackRock의 USD 기관 디지털 유동성 펀드 (BUIDL)**에 접근함으로써 Kazemian은 "스테이블코인의 새로운 표준을 제시하고 있다"고 말했습니다. 이 스테이블코인은 BlackRock, Superstate (USTB, USCC), FinresPBC, WisdomTree (WTGXX)를 포함한 거버넌스 승인 수탁 기관과 하이브리드 모델을 사용합니다. 준비금 구성은 현금, 미국 국채, 환매 조건부 채권 및 머니 마켓 펀드를 포함하며, GENIUS 법안 요구 사항과 정확히 일치합니다. 결정적으로, frxUSD는 이러한 수탁 기관을 통해 1:1 패리티로 직접 법정 화폐 상환 기능을 제공하여 TradFi와 DeFi를 원활하게 연결합니다.

FraxNet은 전통적인 금융 시스템과 탈중앙화된 인프라를 연결하는 뱅킹 인터페이스 레이어를 제공합니다. 사용자는 frxUSD를 발행 및 상환하고, 안정적인 수익을 얻으며, 수익 스트리밍 기능을 갖춘 프로그래밍 가능한 계정에 접근할 수 있습니다. 이는 Frax를 완전한 금융 인프라를 제공하는 것으로 포지셔닝합니다. frxUSD (화폐 레이어), FraxNet (뱅킹 인터페이스), Fraxtal (실행 레이어)—Kazemian이 "스테이블코인 운영 체제"라고 부르는 것입니다.

Fraxtal의 진화는 L2 로드맵을 잠재적인 L1 전환으로 확장합니다. 이 플랫폼은 Sei 및 Monad와 비교할 수 있는 초고속 처리를 위한 실시간 블록을 구현하여 고처리량 애플리케이션에 적합하게 포지셔닝합니다. 프랙탈 스케일링 전략은 1년 이내에 23개의 레이어 3 체인을 목표로 하며, Ankr 및 Asphere와의 파트너십을 통해 맞춤형 앱 체인을 생성합니다. 각 L3는 Fraxtal 네트워크 국가 내에서 별개의 하위 커뮤니티로 기능하며, Kazemian의 디지털 주권 비전을 반영합니다.

**암호화폐 전략적 준비금 (CSR)**은 Frax를 "DeFi의 MicroStrategy"로 포지셔닝합니다. BTC 및 ETH로 표시된 온체인 준비금을 구축하여 "DeFi에서 가장 큰 대차대조표 중 하나"가 될 것입니다. 이 준비금은 Fraxtal에 상주하며, veFRAX 스테이커가 관리하여 TVL 성장에 기여하고 프로토콜 재무 관리와 토큰 보유자 이익 간의 정렬을 생성합니다.

Frax 범용 인터페이스 (FUI) 재설계는 주류 채택을 위한 DeFi 접근을 단순화합니다. Halliday를 통한 글로벌 법정 화폐 온램핑은 신규 사용자의 마찰을 줄이고, Odos 통합을 통한 최적화된 라우팅은 효율적인 크로스체인 자산 이동을 가능하게 합니다. 모바일 지갑 개발 및 AI 기반 개선은 "다음 10억 명의 암호화폐 사용자"를 위한 플랫폼을 준비합니다.

2025년 이후를 내다보며, Kazemian은 Frax가 주요 블록체인 자산의 frx 접두사 버전—frxBTC, frxNEAR, frxTIA, frxPOL, frxMETIS—을 발행하여 "21세기 가장 중요한 자산의 최대 발행자"가 될 것으로 예상합니다. 각 자산은 Frax의 입증된 유동성 스테이킹 파생상품 모델을 새로운 생태계에 적용하여 수익을 창출하고 향상된 유틸리티를 제공합니다. 특히 frxBTC의 야망은 두드러집니다. WBTC와 달리 완전히 탈중앙화된, 다중 연산 임계값 상환 시스템을 사용하여 DeFi에서 비트코인의 "최대 발행자"를 만드는 것입니다.

수익 창출은 비례적으로 확장됩니다. 2024년 3월 현재, Frax는 DeFiLlama에 따르면 Fraxtal 체인 수수료 및 Fraxlend AMO를 제외하고 연간 4천만 달러 이상의 수익을 창출했습니다. 수수료 스위치 활성화는 veFXS 수익률을 15배 (0.20-0.80%에서 3-12% APR로) 증가시켰으며, 프로토콜 수익의 50%는 veFXS 보유자에게, 50%는 바이백을 위한 FXS 유동성 엔진에 분배됩니다. 이는 토큰 발행과 무관하게 지속 가능한 가치 축적을 생성합니다.

궁극적인 비전은 Frax를 "미국 디지털 달러"—세계에서 가장 혁신적인 탈중앙화 스테이블코인 인프라—로 포지셔닝합니다. Kazemian의 열망은 연방 준비 은행 마스터 계정으로 확장되어, Frax가 자신의 스테이블코인 맥시멀리즘 프레임워크에 맞는 무위험 수익 구성 요소로 국채 및 역환매 조건부 채권을 배포할 수 있도록 합니다. 이는 탈중앙화 프로토콜과 기관 등급 담보, 규제 준수 및 연준 수준의 금융 인프라 접근을 결합하여 수렴을 완성할 것입니다.

비전을 뒷받침하는 기술 혁신​

Frax의 기술 로드맵은 놀라운 혁신 속도를 보여주며, 더 넓은 DeFi 설계 패턴에 영향을 미치는 새로운 메커니즘을 구현합니다. FLOX (Fraxtal 블록스페이스 인센티브) 시스템은 가스를 사용하는 사용자와 계약을 배포하는 개발자가 동시에 보상을 얻는 최초의 메커니즘을 나타냅니다. 정해진 스냅샷 시간이 있는 전통적인 에어드롭과 달리, FLOX는 데이터 가용성의 무작위 샘플링을 사용하여 부정적인 파밍 행동을 방지합니다. 매 에포크 (초기 7일)마다 Flox 알고리즘은 가스 사용량 및 계약 상호작용을 기반으로 FXTL 포인트를 분배하며, 전체 트랜잭션 추적을 통해 관련된 모든 계약—라우터, 풀, 토큰 계약—에 보상합니다. 사용자는 사용한 가스보다 더 많은 것을 얻을 수 있고 개발자는 자신의 dApp 사용량으로부터 수익을 얻을 수 있어 생태계 전반에 걸쳐 인센티브를 정렬합니다.

AIVM 아키텍처는 블록체인 합의의 패러다임 전환을 의미합니다. 추론 증명을 사용하여 AI 및 머신러닝 모델이 전통적인 PoW/PoS 메커니즘 대신 트랜잭션을 검증합니다. 이는 자율적인 AI 에이전트가 블록체인 검증자 및 트랜잭션 처리기로 작동할 수 있도록 하여, 에이전트가 토큰화된 소유권을 가지고 독립적으로 전략을 실행하는 AI 기반 경제를 위한 인프라를 생성합니다. IQ의 Agent Tokenization Platform과의 파트너십은 주권적인 온체인 AI 에이전트를 배포하기 위한 도구를 제공하여, Fraxtal을 AI-블록체인 융합을 위한 최고의 플랫폼으로 포지셔닝합니다.

FrxETH v2는 유동성 스테이킹 파생상품을 검증자를 위한 동적 대출 시장으로 전환합니다. 핵심 팀이 모든 노드를 운영하는 대신, 시스템은 사용자가 ETH를 대출 계약에 예치하고 검증자가 자신의 검증자를 위해 이를 빌리는 Fraxlend 스타일의 대출 시장을 구현합니다. 이는 운영 중앙화를 제거하면서 유동성 리스테이킹 토큰 (LRT)에 근접하거나 이를 능가하는 더 높은 APR을 달성할 수 있습니다. EigenLayer와의 통합은 직접 리스테이킹 포드 및 EigenLayer 예치를 가능하게 하여 sfrxETH가 LSD 및 LRT 모두로 기능하도록 합니다. Fraxtal AVS (능동 검증 서비스)는 FXS 및 sfrxETH 리스테이킹을 모두 사용하여 추가 보안 계층 및 수익 기회를 생성합니다.

**BAMM (본드 자동화 시장 조성자)**은 AMM과 대출 기능을 경쟁자가 없는 새로운 프로토콜로 결합합니다. Sam은 열정적으로 다음과 같이 설명했습니다. "모든 사람은 Uniswap 페어를 사용하는 대신, 또는 중앙화된 거래소에서 유동성을 구축하고 Chainlink 오라클을 얻고 Aave 또는 Compound 거버넌스 투표를 통과시키려고 노력하는 대신, 자신의 프로젝트나 밈 코인 등에 BAMM 페어를 출시할 것입니다." BAMM 페어는 외부 오라클 요구 사항을 제거하고 높은 변동성 동안 자동 솔벤시 보호를 유지합니다. Fraxtal에 기본적으로 통합되어 "FRAX 유동성 및 사용에 가장 큰 영향"을 미칠 것으로 예상됩니다.

**AMO (알고리즘 시장 운영)**는 Frax의 가장 영향력 있는 혁신으로, DeFi 프로토콜 전반에 걸쳐 복제되었습니다. AMO는 담보를 관리하고 자율적인 통화 정책 운영을 통해 수익을 창출하는 스마트 계약입니다. 예를 들어, 13억 달러 이상의 FRAX3CRV 풀을 관리하는 Curve AMO (99.9% 프로토콜 소유)는 2021년 10월 이후 7,500만 달러 이상의 수익을 창출했으며, 유휴 USDC를 Aave, Compound, Yearn에 배포하는 Collateral Investor AMO는 6,340만 달러의 수익을 창출했습니다. 이들은 Messari가 "DeFi 2.0 스테이블코인 이론"이라고 묘사한 것을 생성합니다. 이는 수동적인 담보 예치/발행 모델이 아닌 공개 시장에서 환율을 목표로 합니다. 발행을 통한 유동성 임대에서 AMO를 통한 유동성 소유로의 이러한 전환은 DeFi 지속 가능성 모델을 근본적으로 변화시켰으며, Olympus DAO, Tokemak 및 수많은 다른 프로토콜에 영향을 미쳤습니다.

Fraxtal의 모듈형 L2 아키텍처는 실행 환경에 Optimism 스택을 사용하면서 데이터 가용성, 정산 및 합의 계층 선택에 대한 유연성을 통합합니다. 영지식 기술의 전략적 통합은 여러 체인에 걸쳐 유효성 증명을 집계할 수 있게 하며, Kazemian은 Fraxtal을 "연결된 체인 상태의 중앙 참조 지점"으로 구상하여, 참여하는 모든 체인에 구축된 애플리케이션이 전체 '우주'에 걸쳐 원자적으로 기능할 수 있도록 합니다. 이러한 상호운용성 비전은 이더리움을 넘어 코스모스, 솔라나, 셀레스티아, 니어로 확장되며, Fraxtal을 사일로화된 앱 체인이 아닌 보편적인 정산 계층으로 포지셔닝합니다.

2024년에 배포된 **FrxGov (Frax 거버넌스 2.0)**는 이중 거버너 계약 시스템을 구현합니다. 주요 제어를 위한 높은 정족수를 가진 **Governor Alpha (GovAlpha)**와 더 빠른 결정을 위한 낮은 정족수를 가진 **Governor Omega (GovOmega)**입니다. 이는 긴급 프로토콜 조정을 위한 유연성을 유지하면서 거버넌스 결정을 완전히 온체인으로 전환하여 탈중앙화를 강화했습니다. 모든 주요 결정은 Compound/OpenZeppelin Governor 계약을 통해 Gnosis Safes를 제어하는 veFRAX (이전 veFXS) 보유자를 통해 이루어집니다.

이러한 기술 혁신은 각기 다른 문제를 해결합니다. AIVM은 자율적인 AI 에이전트를 가능하게 합니다. frxETH v2는 검증자 중앙화를 제거하면서 수익을 극대화합니다. BAMM은 오라클 의존성을 제거하고 자동 위험 관리를 제공합니다. AMO는 안정성을 희생하지 않고 자본 효율성을 달성합니다. Fraxtal은 주권적인 인프라를 제공합니다. FrxGov는 탈중앙화된 제어를 보장합니다. 총체적으로, 이들은 Frax의 철학을 보여줍니다. "이론적인 새로운 시장을 고민하고 백서를 작성하기보다는, Frax는 항상 라이브 제품을 출시하고 다른 사람들이 존재조차 알기 전에 시장을 선점해 왔습니다."

생태계 적합성 및 광범위한 DeFi 함의​

Frax는 2,520억 달러 규모의 스테이블코인 시장에서 중앙화된 법정 화폐 담보 (USDC, USDT가 약 80% 지배) 및 탈중앙화된 암호화폐 담보 (DAI가 탈중앙화 시장 점유율의 71%)와 함께 세 번째 패러다임을 대표하는 독특한 위치를 차지합니다. 부분-알고리즘 하이브리드 접근 방식—이제 AMO 인프라를 유지하면서 100% 담보화로 진화—은 스테이블코인이 극단적인 선택을 할 필요 없이 시장 상황에 적응하는 동적 시스템을 만들 수 있음을 보여줍니다.

제3자 분석은 Frax의 혁신을 입증합니다. Messari의 2022년 2월 보고서는 다음과 같이 명시했습니다. "Frax는 완전히 담보화된 스테이블코인과 완전히 알고리즘적인 스테이블코인 모두의 설계 원칙을 구현하여 새롭고 확장 가능하며 신뢰할 수 있는 안정적인 온체인 화폐를 만든 최초의 스테이블코인 프로토콜입니다." Coinmonks는 2025년 9월에 다음과 같이 언급했습니다. "혁명적인 AMO 시스템을 통해 Frax는 페그를 유지하면서 복잡한 시장 운영을 수행하는 자율적인 통화 정책 도구를 만들었습니다... 이 프로토콜은 때로는 최선의 해결책이 극단적인 선택이 아니라 적응할 수 있는 동적 시스템을 만드는 것임을 보여주었습니다." Bankless는 Frax의 접근 방식이 "DeFi 공간에서 상당한 주목을 빠르게 끌었으며 많은 관련 프로젝트에 영감을 주었다"고 묘사했습니다.

DeFi 삼위일체 개념은 Frax를 필수 금융 기본 요소 전반에 걸쳐 완전한 수직 통합을 갖춘 유일한 프로토콜로 포지셔닝합니다. Kazemian은 성공적인 DeFi 생태계는 세 가지 구성 요소가 필요하다고 주장합니다. 스테이블코인 (유동성 계정 단위), AMM/거래소 (유동성 공급), 대출 시장 (부채 발생)입니다. MakerDAO는 대출과 스테이블코인을 가지고 있지만 네이티브 AMM이 부족합니다. Aave는 GHO 스테이블코인을 출시했으며 결국 AMM이 필요할 것입니다. Curve는 crvUSD를 출시했으며 대출 인프라가 필요합니다. Frax만이 FRAX/frxUSD (스테이블코인), Fraxswap (시간 가중 평균 시장 조성자를 갖춘 AMM), Fraxlend (무허가 대출)를 통해 이 세 가지 요소를 모두 보유하고 있으며, frxETH (유동성 스테이킹), Fraxtal (L2 블록체인), FXB (채권)와 같은 추가 레이어도 있습니다. 이러한 완전성은 "Frax는 전략적으로 새로운 하위 프로토콜과 Frax 자산을 추가하고 있지만, 필요한 모든 빌딩 블록은 이제 제자리에 있습니다"라는 설명으로 이어졌습니다.

Frax의 산업 동향에 대한 포지셔닝은 정렬과 전략적 차이를 모두 보여줍니다. 주요 동향에는 규제 명확성 (GENIUS 법안 프레임워크), 기관 채택 (금융 기관의 90%가 스테이블코인 조치 취함), 실물 자산 통합 (16조 달러 이상의 토큰화 기회), 수익 창출 스테이블코인 (PYUSD, sFRAX의 수동 소득 제공), 멀티체인 미래, AI-암호화폐 융합이 포함됩니다. Frax는 규제 준비 (GENIUS 이전 100% 담보화), 기관 인프라 구축 (BlackRock 파트너십), 멀티체인 전략 (Fraxtal 및 크로스체인 배포), AI 통합 (AIVM)에 강력하게 부합합니다. 그러나 복잡성과 단순성 동향에서는 차이를 보이며, 평균 사용자에게 장벽이 되는 정교한 AMO 시스템과 거버넌스 메커니즘을 유지합니다.

비판적인 관점은 진정한 도전을 식별합니다. USDC 의존성은 여전히 문제가 됩니다. 92%의 담보는 단일 실패 지점 위험을 생성하며, 2023년 3월 SVB 위기 동안 Circle의 33억 달러가 실리콘밸리 은행에 묶여 USDC 디페깅이 FRAX를 0.885달러로 떨어뜨린 사례에서 입증되었습니다. 거버넌스 집중은 2024년 말 한 지갑이 FXS 공급량의 33% 이상을 보유하여 DAO 구조에도 불구하고 중앙화 우려를 낳습니다. 복잡성 장벽은 접근성을 제한합니다. AMO, 동적 담보 비율, 다중 토큰 시스템을 이해하는 것은 간단한 USDC나 심지어 DAI에 비해 평균 사용자에게 어렵기 때문에 접근성이 떨어집니다. 경쟁 압력은 Aave가 GHO를 출시하고, Curve가 crvUSD를 배포하며, PayPal (PYUSD)과 잠재적인 은행 발행 스테이블코인과 같은 전통 금융 플레이어들이 막대한 자원과 확립된 사용자 기반을 가지고 시장에 진입하면서 심화됩니다.

비교 분석은 Frax의 틈새시장을 드러냅니다. USDC와 비교하면: USDC는 규제 명확성, 유동성, 단순성 및 기관 지원을 제공하지만, Frax는 우수한 자본 효율성, 토큰 보유자에 대한 가치 축적, 혁신 및 탈중앙화된 거버넌스를 제공합니다. DAI와 비교하면: DAI는 가장 긴 트랙 레코드를 통해 탈중앙화 및 검열 저항을 극대화하지만, Frax는 DAI의 160% 초과 담보화에 비해 AMO를 통해 더 높은 자본 효율성을 달성하고, AMO를 통해 수익을 창출하며, 통합된 DeFi 스택을 제공합니다. 실패한 TerraUST와 비교하면: UST의 순수 알고리즘 설계는 담보 하한선이 없어 죽음의 나선 취약점을 생성했지만, Frax의 담보 지원, 동적 담보 비율 및 보수적인 진화를 통한 하이브리드 접근 방식은 LUNA 붕괴 동안 탄력성을 입증했습니다.

철학적 함의는 Frax를 넘어섭니다. 이 프로토콜은 탈중앙화 금융이 이념적 순수성보다는 실용적인 진화를 요구한다는 것을 보여줍니다. 시장 상황이 요구할 때 부분 담보화에서 완전 담보화로 전환하려는 의지는 자본 효율성을 위한 정교한 AMO 인프라를 유지하면서도 그러했습니다. 이는 암호화폐가 TradFi를 완전히 대체하거나 완전히 통합해야 한다는 잘못된 이분법에 도전하는 "지능적인 연결"입니다. 담보를 자동으로 조정하고, 자본을 생산적으로 배포하며, 시장 운영을 통해 안정성을 유지하고, 이해관계자에게 가치를 분배하는 프로그래밍 가능한 화폐 개념은 근본적으로 새로운 금융 기본 요소입니다.

Frax의 영향력은 DeFi의 진화 전반에 걸쳐 나타납니다. AMO 모델은 생태계 전반의 프로토콜 소유 유동성 전략에 영감을 주었습니다. 스테이블코인이 무위험 수익과 스왑 시설 구조로 자연스럽게 수렴한다는 인식은 프로토콜이 안정성 메커니즘을 설계하는 방식에 영향을 미쳤습니다. 알고리즘 및 담보화 접근 방식이 성공적으로 하이브리드화될 수 있음을 입증한 것은 이분법적 선택이 필요하지 않음을 보여주었습니다. Coinmonks는 다음과 같이 결론 내렸습니다. "Frax의 혁신—특히 AMO와 프로그래밍 가능한 통화 정책—은 프로토콜 자체를 넘어 확장되어, 산업이 탈중앙화 금융 인프라에 대해 생각하는 방식에 영향을 미치고 효율성, 안정성 및 탈중앙화의 균형을 추구하는 미래 프로토콜을 위한 청사진 역할을 합니다."

Sam Kazemian의 최근 공개 활동​

Sam Kazemian은 2024-2025년 내내 다양한 미디어 채널을 통해 탁월한 가시성을 유지했으며, 그의 출연은 기술 프로토콜 창립자에서 정책 영향력자 및 업계 사상가로의 진화를 보여주었습니다. 그의 가장 최근 Bankless 팟캐스트 "이더리움의 가장 큰 실수 (그리고 해결 방법)" (2025년 10월 초)는 Frax를 넘어선 확장된 초점을 보여주며, 이더리움이 ETH 자산과 이더리움 기술을 분리하여 비트코인에 대한 ETH의 가치 평가를 침식했다고 주장했습니다. 그는 EIP-1559 및 지분 증명 이후 ETH가 "디지털 상품"에서 소각 수익을 기반으로 한 "할인된 현금 흐름" 자산으로 전환되어 주권적인 가치 저장 수단이 아닌 주식처럼 기능하게 되었다고 주장합니다. 그가 제안한 해결책은 이더리움의 개방적인 기술 정신을 유지하면서 ETH를 강력한 희소성 내러티브 (비트코인의 2,100만 개 상한선과 유사)를 가진 상품과 같은 자산으로 재구성하는 내부 사회적 합의를 재건하는 것입니다.

2025년 1월 Defiant 팟캐스트는 frxUSD 및 스테이블코인 선물에 초점을 맞춰 BlackRock 및 SuperState 수탁 기관을 통한 상환 가능성, 다각화된 전략을 통한 경쟁력 있는 수익률, 그리고 플래그십 스테이블코인과 Fraxtal을 중심으로 디지털 경제를 구축하려는 Frax의 광범위한 비전을 설명했습니다. 챕터 주제에는 창립 이야기 차별화, 탈중앙화 스테이블코인 비전, frxUSD의 "두 세계의 장점" 설계, 스테이블코인의 미래, 수익 전략, 실물 및 온체인 사용, 암호화폐 게이트웨이로서의 스테이블코인, Frax의 로드맵이 포함되었습니다.

Aave 창립자 Stani Kulechov와의 Rollup 팟캐스트 대화 (2025년 중반)는 GENIUS 법안에 대한 포괄적인 논의를 제공했으며, Kazemian은 다음과 같이 말했습니다. "저는 제 흥분을 억제하기 위해 열심히 노력해 왔으며, 현재 상황은 저를 엄청나게 흥분시킵니다. 스테이블코인의 발전이 오늘날 이 정도까지 도달할 것이라고는 예상하지 못했습니다. 현재 전 세계에서 가장 주목받는 두 산업은 인공지능과 스테이블코인입니다." 그는 GENIUS 법안이 은행 독점을 어떻게 깨뜨리는지 설명했습니다. "과거에는 달러 발행이 은행에 의해 독점되었고, 인가된 은행만이 달러를 발행할 수 있었습니다... 그러나 Genius 법안을 통해 규제가 강화되었지만, 실제로는 이 독점을 깨뜨려 [스테이블코인 발행] 권한을 확장했습니다."

Flywheel DeFi의 광범위한 보도는 Kazemian의 사고의 여러 측면을 포착했습니다. 2023년 12월 3주년 기념 Twitter Spaces의 "Sam Kazemian, 2024년 이후 Frax 계획 공개"에서 그는 다음과 같이 명확히 밝혔습니다. "Frax 비전은 본질적으로 21세기 가장 중요한 자산의 최대 발행자가 되는 것입니다." PayPal의 PYUSD에 대해: "달러로 표시된 결제가 실제로 PYUSD가 되어 계좌 간에 이동하는 스위치를 켜는 순간, 사람들은 스테이블코인이 일반적인 이름이 되었다는 것을 깨닫게 될 것이라고 생각합니다." "Fraxtal에 대해 새로 알게 된 7가지" 기사는 WBTC와 달리 다중 연산 임계값 상환 시스템을 사용하여 완전히 탈중앙화된, DeFi에서 "가장 큰 발행자—가장 널리 사용되는 비트코인"이 되는 것을 목표로 하는 frxBTC 계획을 공개했습니다.

ETHDenver에서 만원 관중 앞에서 진행된 "Why It's Stablecoins All The Way Down" 프레젠테이션은 스테이블코인 맥시멀리즘을 포괄적으로 설명했습니다. Kazemian은 USDC, stETH, frxETH, 심지어 브릿지 랩핑된 자산까지 모두 동일한 구조, 즉 무위험 수익 메커니즘과 높은 유동성을 가진 스왑 시설로 수렴한다는 것을 보여주었습니다. 그는 이 구조를 채택하지 못하는 스테이블코인은 "수조 달러 규모로 확장할 수 없을 것"이며 시장 점유율을 잃을 것이라고 대담하게 예측했습니다. 이 프레젠테이션은 브랜드나 명성을 넘어선 성공의 가장 강력한 측정치로, 이자 기대 없이 순전히 유용성 때문에 스테이블코인을 보유하려는 수요인 화폐 프리미엄을 제시했습니다.

서면 인터뷰는 개인적인 맥락을 제공했습니다. Countere Magazine 프로필은 Sam이 이란계 미국인 UCLA 졸업생이자 전 파워리프터 (스쿼트 455lb, 벤치프레스 385lb, 데드리프트 550lb)로, 2019년 중반 Travis Moore 및 Kedar Iyer와 함께 Frax를 시작했음을 밝혔습니다. 창립 이야기는 Robert Sams의 2014년 Seigniorage Shares 백서와 Tether의 부분 담보 공개가 100% 담보 없이도 스테이블코인이 화폐 프리미엄을 가질 수 있음을 보여주었다는 점에서 영감을 받았으며, 이는 이 프리미엄을 투명하게 측정하는 Frax의 혁명적인 부분-알고리즘 메커니즘으로 이어졌습니다. Cointelegraph 규제 인터뷰는 그의 철학을 포착했습니다. "우리 할아버지 세대가 어렸을 때인 1930년대에 만들어진 증권법을 탈중앙화 금융과 자동화된 시장 조성자의 시대에 적용할 수는 없습니다."

컨퍼런스 출연에는 TOKEN2049 싱가포르 (2025년 10월 1일, TON 스테이지 15분 기조연설), RESTAKING 2049 사이드 이벤트 (2024년 9월 16일, EigenLayer, Curve, Puffer, Pendle, Lido와 함께하는 비공개 초대 전용 이벤트), ETHDenver의 unStable Summit 2024 (2024년 2월 28일, Coinbase Institutional, Centrifuge, Nic Carter와 함께하는 종일 기술 컨퍼런스), 그리고 ETHDenver 본 행사 (2024년 2월 29일-3월 3일, 주요 연사)가 포함되었습니다.

The Optimist의 "Fraxtal Masterclass"와 같은 Twitter Spaces (2024년 2월 23일)는 모듈형 세계의 구성 가능성 문제, zk-Rollups를 포함한 고급 기술, 2024년 3월 13일에 출시되는 Flox 메커니즘, 그리고 "Fraxtal이 연결된 체인 상태의 중앙 참조 지점이 되어, 참여하는 모든 체인에 구축된 애플리케이션이 전체 '우주'에 걸쳐 원자적으로 기능할 수 있도록 하는" 보편적 상호운용성 비전을 탐구했습니다.

이러한 출연 전반에 걸친 사고의 진화는 뚜렷한 단계를 보여줍니다. 2020-2021년은 알고리즘 메커니즘과 부분 담보화 혁신에 초점을 맞췄습니다. 2022년 UST 붕괴 이후에는 탄력성과 적절한 담보화가 강조되었습니다. 2023년에는 100% 담보화와 frxETH 확대로 전환되었습니다. 2024년에는 Fraxtal 출시와 규제 준수 초점이 중심이었습니다. 2025년에는 GENIUS 법안 포지셔닝, FraxNet 뱅킹 인터페이스, L1 전환이 강조되었습니다. 이 모든 과정에서 반복되는 주제는 지속됩니다. DeFi 삼위일체 개념 (스테이블코인 + AMM + 대출 시장), Frax 운영에 대한 중앙은행 비유, 스테이블코인 맥시멀리즘 철학, 저항에서 적극적인 정책 형성으로 진화하는 규제 실용주의, 그리고 "21세기 가장 중요한 자산의 발행자"가 되겠다는 장기 비전입니다.

전략적 함의 및 미래 전망​

Sam Kazemian의 Frax Finance에 대한 비전은 탈중앙화 금융에서 가장 포괄적이고 철학적으로 일관된 프로젝트 중 하나를 대표하며, 알고리즘 실험에서 최초의 라이선스 DeFi 스테이블코인 잠재적 창조로 진화하고 있습니다. 이러한 전략적 전환은 탈중앙화 원칙을 유지하면서 규제 현실에 대한 실용적인 적응을 보여주며, 이는 경쟁자들이 달성하기 어려운 균형입니다.

GENIUS 이후의 궤적은 Frax를 여러 경쟁 차원에 걸쳐 포지셔닝합니다. GENIUS 법안 초안 작성에 깊이 관여함으로써 얻은 규제 준비는 규제 준수에서 선점자 우위를 창출하여 frxUSD가 경쟁자들보다 먼저 라이선스 상태를 확보할 수 있도록 합니다. 스테이블코인, 유동성 스테이킹 파생상품, L2 블록체인, 대출 시장 및 DEX를 결합한 유일한 프로토콜인 수직 통합은 제품 전반의 네트워크 효과를 통해 지속 가능한 경쟁 해자를 제공합니다. veFXS 보유자에게 흐르는 연간 4천만 달러 이상의 수익 창출은 투기적인 토큰 역학과 무관하게 실질적인 가치 축적을 생성합니다. FLOX 메커니즘, BAMM, frxETH v2, 특히 AIVM을 통한 기술 혁신은 Frax를 블록체인 개발의 최첨단에 위치시킵니다. BlackRock 및 SuperState 수탁 기관을 통한 frxUSD의 실물 통합은 순수 암호화폐 기반 또는 순수 TradFi 접근 방식보다 기관 금융과 탈중앙화 인프라를 더 효과적으로 연결합니다.

중요한 도전 과제는 여전히 상당합니다. 92% 담보의 USDC 의존성은 SVB 위기 동안 USDC 디페깅으로 인해 FRAX가 0.885달러로 떨어졌을 때 입증된 바와 같이 시스템적 위험을 생성합니다. 여러 수탁 기관 (BlackRock, Superstate, WisdomTree, FinresPBC)에 걸쳐 담보를 다각화하는 것은 집중 위험을 완화하지만 완전히 제거하지는 못합니다. 복잡성 장벽은 주류 채택을 제한합니다. AMO, 동적 담보 비율, 다중 토큰 시스템을 이해하는 것은 간단한 USDC나 심지어 DAI에 비해 평균 사용자에게 어렵기 때문에 접근성이 떨어집니다. 단일 지갑에 33% 이상의 FXS가 집중된 거버넌스 집중은 탈중앙화 메시지와 모순되는 중앙화 우려를 낳습니다. Aave가 GHO를 출시하고, Curve가 crvUSD를 배포하며, PayPal (PYUSD)과 잠재적인 은행 발행 스테이블코인과 같은 전통 금융 플레이어들이 막대한 자원과 확립된 사용자 기반을 가지고 시장에 진입하면서 경쟁 압력은 심화됩니다.

2026년 말까지 Fraxtal의 1,000억 달러 TVL 목표는 1,320만 달러의 출시 TVL에서 약 7,500배 성장을 요구합니다. 이는 암호화폐의 고성장 환경에서도 엄청나게 야심찬 목표입니다. 이를 달성하려면 여러 복잡한 차원에서 지속적인 견인력이 필요합니다. Fraxtal은 Frax 자체 제품을 넘어 상당한 dApp 배포를 유치해야 하고, L3 생태계는 허영 지표가 아닌 진정한 사용과 함께 실현되어야 하며, frxUSD는 USDT/USDC 지배력에 맞서 상당한 시장 점유율을 확보해야 하며, 기관 파트너십은 파일럿에서 확장된 배포로 전환되어야 합니다. 기술 인프라와 규제 포지셔닝이 이러한 궤적을 뒷받침하지만, 실행 위험은 여전히 높습니다.

AIVM을 통한 AI 통합은 진정으로 새로운 영역을 나타냅니다. AI 모델 검증을 통한 추론 증명 합의는 대규모로 전례가 없습니다. 성공한다면, 이는 경쟁자들이 기회를 인식하기 전에 Frax를 AI와 암호화폐의 융합점에 위치시킬 것입니다. 이는 "다른 사람들이 존재조차 알기 전에 시장을 선점하는" Kazemian의 철학과 일치합니다. 그러나 AI 결정론, 합의에서의 모델 편향, AI 기반 검증의 보안 취약성과 관련된 기술적 과제는 생산 배포 전에 해결되어야 합니다. IQ의 Agent Tokenization Platform과의 파트너십은 전문 지식을 제공하지만, 이 개념은 아직 입증되지 않았습니다.

철학적 기여는 Frax의 성공 또는 실패를 넘어 확장됩니다. 알고리즘 및 담보화 접근 방식이 성공적으로 하이브리드화될 수 있음을 입증한 것은 산업 설계 패턴에 영향을 미쳤습니다. AMO는 DeFi 프로토콜 전반에 걸쳐 나타나고, 용병 유동성 채굴보다 프로토콜 소유 유동성 전략이 지배적이며, 스테이블코인이 무위험 수익과 스왑 시설 구조로 수렴한다는 인식은 새로운 프로토콜 설계를 형성합니다. 시장 상황이 요구할 때 부분 담보화에서 완전 담보화로 진화하려는 의지는 금융 인프라에 필요한 이념보다 실용주의를 확립했습니다. 이는 Terra 생태계가 비극적으로 배우지 못한 교훈입니다.

가장 가능성 있는 결과: Frax는 단순성보다 자본 효율성, 탈중앙화 및 혁신을 우선시하는 고급 사용자의 가치 있는 틈새 시장을 서비스하는 선도적인 정교한 DeFi 스테이블코인 인프라 제공업체가 될 것입니다. 총 거래량은 USDT/USDC 지배력 (네트워크 효과, 규제 명확성 및 기관 지원의 혜택을 받음)에 도전할 가능성은 낮지만, Frax는 기술 리더십과 산업 설계 패턴에 대한 영향력을 유지할 것입니다. 프로토콜의 가치는 시장 점유율보다는 인프라 제공에서 파생될 것입니다. 즉, Chainlink가 네이티브 LINK 채택과 무관하게 생태계 전반에 걸쳐 오라클 인프라를 제공하는 방식과 유사하게 다른 프로토콜이 구축하는 기반이 되는 것입니다.

"스테이블코인 특이점" 비전—스테이블코인, 인프라, AI 및 거버넌스를 포괄적인 금융 운영 체제로 통합하는 것—은 야심차지만 일관된 경로를 제시합니다. 성공은 규제 탐색, 기술 구현 (특히 AIVM), 기관 파트너십 전환, 사용자 경험 단순화, 지속적인 혁신 속도 등 여러 복잡한 차원에서의 실행에 달려 있습니다. Frax는 이러한 비전의 상당 부분을 달성할 수 있는 기술 기반, 규제 포지셔닝 및 철학적 명확성을 갖추고 있습니다. 1,000억 달러 TVL 규모로 확장하여 "암호화폐의 탈중앙화된 중앙은행"이 될지, 아니면 정교한 DeFi 사용자를 위한 지속 가능한 100억~200억 달러 규모의 생태계를 구축할지는 아직 지켜봐야 합니다. 어떤 결과든 대부분의 스테이블코인 실험이 비극적으로 실패한 산업에서 상당한 성과를 나타낼 것입니다.

궁극적인 통찰: Sam Kazemian의 비전은 탈중앙화 금융의 미래가 전통 금융을 대체하는 것이 아니라 두 세계를 지능적으로 연결하는 데 있다는 것을 보여줍니다. 즉, 기관 등급 담보 및 규제 준수를 온체인 투명성, 탈중앙화 거버넌스, 그리고 AMO를 통한 자율적인 통화 정책 및 AIVM을 통한 AI 기반 합의와 같은 새로운 메커니즘과 결합하는 것입니다. 이 이분법적인 대립이 아닌 이러한 통합이 주류 채택을 위한 지속 가능한 탈중앙화 금융 인프라를 향한 실용적인 길을 나타냅니다.

구글의 **에이전트 결제 프로토콜(AP2)**은 사용자를 대신해 AI 에이전트가 시작하는 안전하고 신뢰할 수 있는 거래를 가능하게 하도록 설계된 새로 발표된 개방형 표준입니다. 60개 이상의 결제 및 기술 조직(주요 결제 네트워크, 은행, 핀테크, Web3 회사 포함)과의 협력으로 개발된 AP2는 "에이전트 결제"를 위한 공통 언어를 구축합니다 - 즉, 자율 에이전트(AI 어시스턴트나 LLM 기반 에이전트 등)가 사용자를 위해 수행할 수 있는 구매 및 금융 거래입니다. AP2의 창조는 근본적인 변화에 의해 추진됩니다: 전통적으로 온라인 결제 시스템은 인간이 직접 "구매"를 클릭한다고 가정했지만, 사용자 지시에 따라 행동하는 AI 에이전트의 부상이 이 가정을 깨뜨립니다. AP2는 기존 결제 인프라와 호환성을 유지하면서 AI 주도 상거래에서 권한 부여, 신뢰성, 책임 소재의 문제를 해결합니다. 이 보고서는 AP2의 기술 아키텍처, 목적과 사용 사례, AI 에이전트 및 결제 제공업체와의 통합, 보안 및 규정 준수 고려사항, 기존 프로토콜과의 비교, Web3/분산 시스템에 대한 함의, 업계 도입/로드맵을 검토합니다.

기술 아키텍처: AP2의 작동 방식​

AP2의 핵심은 검증 가능한 디지털 자격 증명(VDCs)을 기반으로 한 암호학적으로 안전한 거래 프레임워크를 도입합니다 - 본질적으로 사용자가 승인한 내용의 디지털 "계약" 역할을 하는 변조 방지 서명 데이터 객체입니다. AP2 용어에서 이러한 계약을 위임장이라고 하며, 각 거래에 대한 감사 가능한 증거 체인을 형성합니다. AP2 아키텍처에는 세 가지 주요 유형의 위임장이 있습니다:

• 의도 위임장: 특히 "사람이 없는" 시나리오(에이전트가 사용자가 온라인에 없을 때 나중에 행동할 것)에서 구매에 대한 사용자의 초기 지시나 조건을 캡처합니다. 사용자가 에이전트에게 부여하는 권한 범위를 정의합니다 - 예를 들어, "콘서트 티켓이 $200 아래로 떨어지면 최대 2장까지 구매". 이 위임장은 사용자가 미리 암호학적으로 서명하며 특정 한도 내에서 동의의 검증 가능한 증명 역할을 합니다.
• 장바구니 위임장: 사용자가 승인한 최종 거래 세부사항을 나타내며, "사람이 있는" 시나리오나 체크아웃 순간에 사용됩니다. 정확한 품목이나 서비스, 가격, 구매의 기타 세부사항을 포함합니다. 에이전트가 거래를 완료할 준비가 되면(예: 장바구니를 채운 후), 판매자가 먼저 장바구니 내용을 암호학적으로 서명하고(주문 세부사항과 가격을 보장), 그 다음 사용자가(기기나 에이전트 인터페이스를 통해) 서명하여 장바구니 위임장을 생성합니다. 이는 보이는 것이 지불하는 것을 보장하여 사용자에게 제시된 최종 주문을 정확히 고정합니다.
• 결제 위임장: AI 에이전트가 거래에 관여했음을 알리기 위해 결제 네트워크(예: 카드 네트워크나 은행)에 전송되는 별도의 자격 증명입니다. 결제 위임장에는 승인 중 사용자가 있었는지 여부와 같은 메타데이터가 포함되며 위험 관리 시스템의 플래그 역할을 합니다. 매입 은행과 발행 은행에 사용자 의도의 암호학적으로 검증 가능한 증거를 제공함으로써, 이 위임장은 컨텍스트를 평가하고(예: 에이전트가 시작한 구매와 일반적인 사기를 구별) 그에 따라 규정 준수나 책임을 관리하는 데 도움을 줍니다.

모든 위임장은 관련 당사자의 키(사용자, 판매자 등)로 서명된 검증 가능한 자격 증명으로 구현되어 모든 에이전트 주도 거래에 대한 부인 불가능한 감사 추적을 생성합니다. 실제로 AP2는 역할 기반 아키텍처를 사용하여 민감한 정보를 보호합니다 - 예를 들어, 에이전트는 원시 결제 세부사항을 전혀 보지 않고 의도 위임장을 처리할 수 있으며, 이러한 세부사항은 필요할 때만 통제된 방식으로 공개되어 개인정보를 보호합니다. 사용자 의도 → 판매자 약속 → 결제 승인의 암호학적 체인은 거래가 사용자의 진정한 지시를 반영하고 에이전트와 판매자 모두가 그러한 지시를 준수했다는 모든 당사자 간의 신뢰를 구축합니다.

거래 흐름: AP2가 어떻게 종단 간 작동하는지 설명하기 위해, 사람이 참여하는 간단한 구매 시나리오를 고려해보겠습니다:

1. 사용자 요청: 사용자가 AI 에이전트에게 특정 품목이나 서비스를 구매하도록 요청합니다(예: "내 사이즈로 이 신발을 주문해줘").
2. 장바구니 구성: 에이전트가 판매자 시스템과 통신하여(표준 API 사용 또는 에이전트 간 상호작용을 통해) 지정된 품목을 주어진 가격으로 장바구니에 구성합니다.
3. 판매자 보장: 사용자에게 장바구니를 제시하기 전에, 판매자 측에서 장바구니 세부사항(품목, 수량, 가격 등)을 암호학적으로 서명합니다. 이 단계는 정확한 조건을 보장하는 판매자 서명 제안을 생성합니다(숨겨진 변경이나 가격 조작을 방지).
4. 사용자 승인: 에이전트가 사용자에게 최종 장바구니를 보여줍니다. 사용자가 구매를 확인하면, 이 승인이 사용자 측에서 두 개의 암호학적 서명을 트리거합니다: 하나는 장바구니 위임장에(판매자의 장바구니를 그대로 수락), 다른 하나는 결제 위임장에(선택된 결제 제공업체를 통한 결제 승인). 이러한 서명된 위임장은 그 다음 각각 판매자와 결제 네트워크에 공유됩니다.
5. 실행: 장바구니 위임장과 결제 위임장을 갖추고, 판매자와 결제 제공업체는 거래를 안전하게 실행합니다. 예를 들어, 판매자는 사용자 승인 증명과 함께 결제 네트워크(카드 네트워크, 은행 등)에 결제 요청을 제출하며, 결제 네트워크는 결제 위임장을 검증할 수 있습니다. 결과는 사용자 의도를 최종 결제와 연결하는 암호학적 감사 추적을 가진 완료된 구매 거래입니다.

이 흐름은 AP2가 AI 주도 구매의 각 단계에서 신뢰를 구축하는 방법을 보여줍니다. 판매자는 사용자가 어떤 가격에 무엇을 구매하기로 동의했는지에 대한 암호학적 증명을 가지고 있고, 발행자/은행은 AI 에이전트가 프로세스를 촉진했음에도 불구하고 사용자가 그 결제를 승인했다는 증명을 가지고 있습니다. 분쟁이나 오류가 발생한 경우, 서명된 위임장이 명확한 증거 역할을 하여 책임 소재를 결정하는 데 도움을 줍니다(예: 에이전트가 지시에서 벗어났거나 청구가 사용자가 승인한 것이 아닌 경우). 본질적으로, AP2의 아키텍처는 에이전트 행동에 대한 신뢰가 아닌 검증 가능한 사용자 의도가 거래의 기초가 되도록 보장하여 모호함을 크게 줄입니다.

AP2의 목적과 사용 사례​

AP2가 필요한 이유: AP2의 주된 목적은 AI 에이전트가 사용자를 대신하여 돈을 쓸 수 있을 때 발생하는 새로운 신뢰 및 보안 문제를 해결하는 것입니다. 구글과 그 파트너들은 자율 에이전트가 루프에 있을 때 오늘날의 결제 인프라가 적절히 답할 수 없는 몇 가지 핵심 질문을 식별했습니다:

• 권한 부여: 사용자가 실제로 에이전트에게 특정 구매를 할 권한을 부여했다는 것을 어떻게 증명할 것인가? (즉, 에이전트가 사용자의 정보에 입각한 동의 없이 물건을 사지 않도록 보장)
• 진정성: 판매자가 에이전트의 구매 요청이 진짜이고 실수나 AI 환각이 아닌 사용자의 진정한 의도를 반영한다는 것을 어떻게 알 수 있는가?
• 책임 소재: 에이전트를 통해 사기나 잘못된 거래가 발생하면 누가 책임져야 하는가 - 사용자, 판매자, 결제 제공업체, 아니면 AI 에이전트의 제작자?

해결책이 없으면, 이러한 불확실성은 에이전트 주도 상거래 주변에 "신뢰 위기"를 만듭니다. AP2의 사명은 안전한 에이전트 거래를 위한 통일된 프로토콜을 구축하여 해결책을 제공하는 것입니다. 표준화된 위임장과 의도 증명을 도입함으로써, AP2는 각 회사가 자체적인 임시 에이전트 결제 방법을 발명하는 파편화된 생태계를 방지합니다. 대신, 규정을 준수하는 AI 에이전트는 공통 규칙과 검증 세트 하에서 규정을 준수하는 판매자/결제 제공업체와 상호작용할 수 있습니다. 이러한 일관성은 사용자와 판매자의 혼란을 피할 뿐만 아니라 금융기관이 독점적 접근법의 패치워크를 다루는 대신 에이전트가 시작한 결제에 대한 위험을 관리하는 명확한 방법을 제공합니다. 간단히 말해서, AP2의 목적은 결제 생태계를 깨뜨리지 않고 "에이전트 경제"가 성장할 수 있게 하는 기초 신뢰 계층이 되는 것입니다.

의도된 사용 사례: 위의 문제들을 해결함으로써, AP2는 인간이 수동으로 구매를 클릭하는 것으로 가능한 것을 넘어서는 새로운 상거래 경험과 사용 사례의 문을 열어줍니다. AP2가 지원하는 에이전트 활성화 상거래의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

• 더 스마트한 쇼핑: 고객이 에이전트에게 지시할 수 있습니다. "녹색 겨울 재킷을 원하는데, 현재 가격보다 20% 높은 가격까지 지불할 의향이 있어". 이러한 조건을 인코딩한 의도 위임장으로 무장한 에이전트는 소매업체 웹사이트나 데이터베이스를 지속적으로 모니터링합니다. 재킷이 녹색으로 이용 가능해지는 순간(그리고 가격 임계값 내에서), 에이전트는 자동으로 안전하고 서명된 거래로 구매를 실행합니다 - 그렇지 않으면 놓쳤을 판매를 포착합니다. 사용자의 초기 요청부터 자동 체크아웃까지의 전체 상호작용은 에이전트가 승인된 정확한 내용만 구매하도록 보장하는 AP2 위임장에 의해 관리됩니다.
• 개인화된 제안: 사용자가 에이전트에게 다가오는 여행을 위해 특정 판매자로부터 특정 제품(예: 새 자전거)을 찾고 있다고 말합니다. 에이전트는 여행 날짜와 같은 관련 맥락을 포함하여 이러한 관심을 (의도 위임장의 경계 내에서) 판매자 자체 AI 에이전트와 공유할 수 있습니다. 사용자의 의도와 맥락을 알고 있는 판매자 에이전트는 맞춤 번들이나 할인으로 응답할 수 있습니다 - 예를 들어, "자전거 + 헬멧 + 여행용 랙을 15% 할인으로, 다음 48시간 동안 이용 가능". AP2를 사용하여, 사용자의 에이전트는 이 맞춤 제안을 안전하게 수락하고 완료할 수 있어, 간단한 질의를 판매자에게 더 가치 있는 판매로 전환합니다.
• 조정된 작업: 복잡한 작업(예: 주말 여행)을 계획하는 사용자가 완전히 위임합니다: "이 날짜에 항공편과 호텔을 예약해줘, 총 예산 $700". 에이전트는 여러 서비스 제공업체의 에이전트들과 상호작용할 수 있습니다 - 항공사, 호텔, 여행 플랫폼 - 예산에 맞는 조합을 찾기 위해. 적절한 항공편-호텔 패키지가 식별되면, 에이전트는 AP2를 사용하여 한 번에 여러 예약을 실행하며, 각각 암호학적으로 서명됩니다(예: 항공사와 호텔에 대해 별도의 장바구니 위임장을 발행하되, 모두 사용자의 의도 위임장 하에 승인됨). AP2는 이 조정된 거래의 모든 부분이 승인된 대로 발생하도록 보장하며, 심지어 동시 실행을 허용하여 티켓과 예약이 중간에 한 부분이 실패할 위험 없이 함께 예약되도록 합니다.

이러한 시나리오들은 AP2의 의도된 사용 사례의 일부만을 보여줍니다. 더 광범위하게 말하면, AP2의 유연한 설계는 기존 전자상거래 흐름과 완전히 새로운 상거래 모델을 모두 지원합니다. 예를 들어, AP2는 구독 유사 서비스(조건이 충족될 때 구매하여 필수품을 계속 비축하는 에이전트), 이벤트 기반 구매(트리거 이벤트가 발생하는 즉시 티켓이나 품목 구매), 그룹 에이전트 협상(여러 사용자의 에이전트가 위임장을 모아 그룹 거래를 협상), 그리고 많은 다른 새로운 패턴을 촉진할 수 있습니다. 모든 경우에 공통점은 AP2가 신뢰 프레임워크 - 명확한 사용자 승인과 암호학적 감사 가능성 - 를 제공하여 이러한 에이전트 주도 거래가 안전하게 발생할 수 있게 한다는 것입니다. 신뢰와 검증 계층을 처리함으로써, AP2는 개발자와 기업이 결제 보안을 처음부터 다시 발명하지 않고 새로운 AI 상거래 경험 혁신에 집중할 수 있게 합니다.

에이전트, LLM, 결제 제공업체와의 통합​

AP2는 AI 에이전트 프레임워크와 기존 결제 시스템과 원활하게 통합되도록 명시적으로 설계되어 둘 사이의 브리지 역할을 합니다. 구글은 AP2를 에이전트 간(A2A) 프로토콜과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 표준의 확장으로 포지셔닝했습니다. 즉, A2A가 에이전트가 작업을 소통하는 일반적인 언어를 제공하고 MCP가 AI 모델이 컨텍스트/도구를 통합하는 방법을 표준화한다면, AP2는 상거래를 위한 거래 계층을 상단에 추가합니다. 프로토콜들은 상호 보완적입니다: A2A는 에이전트 간 통신(예: 쇼핑 에이전트가 판매자의 에이전트와 대화할 수 있게 함)을 처리하고, AP2는 그러한 상호작용 내에서 에이전트 대 판매자 결제 승인을 처리합니다. AP2가 개방적이고 비독점적이기 때문에, 프레임워크에 구애받지 않습니다: 개발자들은 구글 자체의 에이전트 개발 키트(ADK)나 어떤 AI 에이전트 라이브러리와 함께 사용할 수 있고, 마찬가지로 LLM을 포함한 다양한 AI 모델과 함께 작동할 수 있습니다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트는 자유 형식 텍스트 대신 (AP2 사양의 지침에 따라) 필요한 위임장 페이로드를 생성하고 교환함으로써 AP2를 사용할 수 있습니다. 구조화된 프로토콜을 강제함으로써, AP2는 AI 에이전트의 고수준 의도(LLM의 추론에서 나올 수 있는)를 구체적이고 안전한 거래로 변환하는 데 도움을 줍니다.

결제 측면에서, AP2는 찢어서 교체하는 시스템이 아닌 전통적인 결제 제공업체와 표준과 협력하여 구축되었습니다. 프로토콜은 결제 방법에 구애받지 않습니다, 즉 자금을 이동하는 기본 방법으로 신용/직불 카드 네트워크부터 은행 송금 및 디지털 지갑까지 다양한 결제 레일을 지원할 수 있습니다. 초기 버전에서 AP2는 온라인 상거래에서 가장 일반적인 카드 결제와의 호환성을 강조합니다. AP2 결제 위임장은 기존 카드 처리 흐름에 플러그인하도록 설계되었습니다: 결제 네트워크(예: Visa, Mastercard, Amex)와 발행 은행에 AI 에이전트가 관여했고 사용자가 있었는지 여부에 대한 추가 데이터를 제공하여 기존 사기 탐지 및 승인 검사를 보완합니다. 본질적으로, AP2는 결제 자체를 처리하지 않습니다; 사용자 의도의 암호학적 증명으로 결제 요청을 보강합니다. 이를 통해 결제 제공업체는 에이전트가 시작한 거래를 적절한 주의나 속도로 처리할 수 있습니다(예: 발행자가 사용자가 미리 승인했다는 것을 증명하는 유효한 AP2 위임장을 보면 비정상적으로 보이는 구매를 승인할 수 있습니다). 주목할 점은 구글과 파트너들이 실시간 은행 송금(인도의 UPI나 브라질의 PIX 시스템 같은)과 기타 신흥 디지털 결제 유형과 같은 "푸시" 결제 방법도 지원하도록 AP2를 발전시킬 계획이라는 것입니다. 이는 AP2의 통합이 카드를 넘어 전 세계 현대 결제 트렌드와 일치하여 확장될 것임을 나타냅니다.

판매자와 결제 처리업체에게 AP2 통합은 추가 프로토콜 메시지(위임장) 지원과 서명 검증을 의미합니다. 많은 대형 결제 플랫폼이 이미 AP2 형성에 참여하고 있어, 그들이 이에 대한 지원을 구축할 것으로 예상할 수 있습니다. 예를 들어, Adyen, Worldpay, PayPal, Stripe(명시적으로 언급되지 않았지만 아마 관심 있을) 등의 회사들이 AP2를 체크아웃 API나 SDK에 통합하여 에이전트가 표준화된 방식으로 결제를 시작할 수 있게 할 수 있습니다. AP2가 참조 구현이 있는 GitHub의 개방형 사양이기 때문에, 결제 제공업체와 기술 플랫폼은 즉시 실험을 시작할 수 있습니다. 구글은 또한 제3자 에이전트가 나열될 수 있는 AI 에이전트 마켓플레이스를 언급했습니다 - 이러한 에이전트들은 모든 거래 기능에 대해 AP2를 지원할 것으로 예상됩니다. 실제로, AI 영업 어시스턴트나 조달 에이전트를 구축하는 기업은 이를 이 마켓플레이스에 나열할 수 있고, AP2 덕분에 그 에이전트는 구매나 주문을 안정적으로 실행할 수 있습니다.

마지막으로, AP2의 통합 스토리는 광범위한 업계 지원의 혜택을 받습니다. 주요 금융기관과 기술 회사들과 프로토콜을 공동 개발함으로써, 구글은 AP2가 기존 업계 규칙과 규정 준수 요구사항과 일치하도록 보장했습니다. 결제 네트워크(예: Mastercard, UnionPay), 발행자(예: American Express), 핀테크(예: Revolut, PayPal), 전자상거래 플레이어(예: Etsy), 심지어 신원/보안 제공업체(예: Okta, Cloudflare)와의 협력은 AP2가 최소한의 마찰로 실제 시스템에 슬롯을 차지하도록 설계되고 있음을 시사합니다. 이러한 이해관계자들은 KYC(고객 알기 규정), 사기 방지, 데이터 개인정보보호와 같은 분야의 전문지식을 제공하여 AP2가 즉시 사용 가능하도록 이러한 요구사항을 해결하는 데 도움을 줍니다. 요약하면, AP2는 에이전트 친화적이고 결제 제공업체 친화적으로 구축되었습니다: 기존 AI 에이전트 프로토콜을 확장하여 거래를 처리하고, 기존 결제 네트워크 위에 계층을 만들어 그들의 인프라를 활용하면서 필요한 신뢰 보장을 추가합니다.

보안, 규정 준수, 상호 운용성 고려사항​

보안과 신뢰는 AP2 설계의 핵심입니다. 프로토콜의 암호학 사용(위임장의 디지털 서명)은 에이전트 거래에서 모든 중요한 작업이 검증 가능하고 추적 가능하도록 보장합니다. 이러한 부인 불가능성은 중요합니다: 사용자나 판매자 모두 나중에 승인되고 합의된 내용을 부인할 수 없습니다. 위임장이 안전한 기록 역할을 하기 때문입니다. 직접적인 혜택은 사기 방지와 분쟁 해결에 있습니다 - AP2를 사용하면, 악의적이거나 버그가 있는 에이전트가 무단 구매를 시도하는 경우, 유효한 사용자 서명 위임장의 부재가 명백할 것이고, 거래가 거절되거나 취소될 수 있습니다. 반대로, 사용자가 "이 구매를 승인한 적이 없다"고 주장하지만, 그들의 암호학적 서명이 있는 장바구니 위임장이 존재한다면, 판매자와 발행자는 청구를 지지하는 강력한 증거를 가지고 있습니다. 이러한 책임 소재의 명확성은 결제 업계의 주요 규정 준수 우려를 답합니다.

권한 부여 및 개인정보보호: AP2는 에이전트 주도 거래에 대한 명시적 권한 부여 단계를 강제하며, 이는 강력한 고객 인증과 같은 규제 트렌드와 일치합니다. AP2에 내장된 사용자 제어 원칙은 사용자(또는 사용자가 위임한 사람)가 그렇게 하라는 검증 가능한 지시를 제공하지 않는 한 에이전트가 자금을 쓸 수 없음을 의미합니다. 완전히 자율적인 시나리오에서도, 사용자는 의도 위임장을 통해 규칙을 미리 정의합니다. 이 접근법은 에이전트에게 특정 거래에 대한 권한 위임장을 주는 것과 유사하다고 볼 수 있지만, 디지털 서명되고 세밀한 방식으로 이루어집니다. 개인정보보호 관점에서, AP2는 데이터 공유에 주의를 기울입니다: 프로토콜은 역할 기반 데이터 아키텍처를 사용하여 민감한 정보(결제 자격 증명이나 개인 세부사항 같은)가 절대적으로 필요한 당사자와만 공유되도록 보장합니다. 예를 들어, 에이전트는 품목과 가격 정보를 포함하는 장바구니 위임장을 판매자에게 보낼 수 있지만, 사용자의 실제 카드 번호는 결제 위임장을 통해 결제 처리업체와만 공유되고 에이전트나 판매자와는 공유되지 않을 수 있습니다. 이는 데이터의 불필요한 노출을 최소화하여 개인정보보호법과 결제 데이터 처리를 위한 PCI-DSS 규칙 준수에 도움을 줍니다.

규정 준수 및 표준: AP2가 기존 금융 기관들의 입력으로 개발되었기 때문에, 결제 분야의 기존 규정 준수 표준을 충족하거나 보완하도록 설계되었습니다. 프로토콜은 일반적인 결제 승인 흐름을 우회하지 않습니다 - 대신 추가 증거와 플래그로 이를 보강합니다. 이는 AP2 거래가 여전히 사기 탐지 시스템, 3-D 보안 검사, 또는 필요한 모든 규제 검사를 활용할 수 있음을 의미하며, AP2의 위임장은 추가 인증 요소나 컨텍스트 단서 역할을 합니다. 예를 들어, 은행은 결제 위임장을 거래에 대한 고객의 디지털 서명과 유사하게 취급할 수 있어, 사용자 동의 요구사항에 대한 규정 준수를 잠재적으로 간소화할 수 있습니다. 또한, AP2의 설계자들은 "업계 규칙과 표준과 협력하여" 작업한다고 명시적으로 언급합니다. AP2가 발전하면서 전 세계 금융 표준과 일치하도록 공식 표준 기구(W3C, EMVCo, ISO 등)에 가져갈 수 있다고 추론할 수 있습니다. 구글은 표준 조직을 통해 AP2의 개방적이고 협력적인 발전에 대한 약속을 표명했습니다. 이러한 개방적 프로세스는 모든 규제 우려를 해결하고 광범위한 수용을 달성하는 데 도움이 될 것이며, 이전 결제 표준(EMV 칩 카드, 3-D 보안 등)이 업계 전반의 협력을 거쳐온 것과 유사합니다.

상호 운용성: 분산화 방지는 AP2의 핵심 목표입니다. 이를 위해 프로토콜은 공개적으로 발표되고 누구나 구현하거나 통합할 수 있습니다. 구글 클라우드 서비스에 묶여있지 않습니다 - 실제로, AP2는 **오픈소스(Apache-2 라이선스)**이며 사양과 참조 코드가 공개 GitHub 저장소에 있습니다. 이는 여러 공급업체가 AP2를 채택하고 여전히 그들의 시스템이 함께 작동할 수 있기 때문에 상호 운용성을 장려합니다. 이미 상호 운용성 원칙이 강조되고 있습니다: AP2는 기존 개방형 프로토콜(A2A, MCP)의 확장이며 비독점적입니다. 즉, 단일 공급업체 솔루션이 아닌 구현의 경쟁 생태계를 촉진합니다. 실제로, 회사 A가 구축한 AI 에이전트는 두 회사 모두 AP2를 따른다면 회사 B의 판매자 시스템과 거래를 시작할 수 있습니다 - 어느 쪽도 하나의 플랫폼에 묶이지 않습니다.

가능한 우려 중 하나는 일관된 채택을 보장하는 것입니다: 일부 주요 플레이어가 다른 프로토콜이나 폐쇄적 접근 방식을 선택한다면, 분산화가 여전히 발생할 수 있습니다. 하지만 AP2 뒤의 광범위한 연합을 고려할 때, 사실상 표준이 될 준비가 되어 있는 것으로 보입니다. AP2 생태계에 많은 신원 및 보안 중심 회사들(예: Okta, Cloudflare, Ping Identity)이 포함된 것 그림: 금융, 기술, 암호화폐 분야의 60개 이상 회사가 AP2에서 협력하고 있습니다(파트너의 부분 목록). 은 상호 운용성과 보안이 공동으로 해결되고 있음을 시사합니다. 이러한 파트너들은 AP2를 신원 확인 워크플로우와 사기 방지 도구에 통합하는 데 도움을 줄 수 있어, AP2 거래가 시스템 간에 신뢰될 수 있도록 보장합니다.

기술적 관점에서, AP2의 널리 받아들여지는 암호학적 기술(JSON-LD나 JWT 기반 검증 가능한 자격 증명, 공개키 서명 등일 가능성) 사용은 기존 보안 인프라와 호환 가능하게 만듭니다. 조직들은 기존 PKI(공개키 인프라)를 사용하여 위임장 서명을 위한 키를 관리할 수 있습니다. AP2는 또한 분산 신원 시스템과의 통합을 예상하는 것으로 보입니다: 구글은 AP2가 에이전트 승인을 위한 분산 신원과 같은 분야에서 혁신할 기회를 만든다고 언급합니다. 이는 미래에 AP2가 신뢰할 수 있는 방식으로 에이전트와 사용자를 식별하기 위해 DID(분산 식별자) 표준이나 분산 식별자 검증을 활용할 수 있음을 의미합니다. 이러한 접근법은 단일 신원 제공업체에 의존하지 않음으로써 상호 운용성을 더욱 향상시킬 것입니다. 요약하면, AP2는 암호학과 명확한 책임 소재를 통해 보안을 강조하고, 설계상 규정 준수를 준비하는 것을 목표로 하며, 개방형 표준 특성과 광범위한 업계 지원을 통해 상호 운용성을 촉진합니다.

기존 프로토콜과의 비교​

AP2는 기존 결제 및 에이전트 프레임워크가 다루지 않은 공백을 해결하는 새로운 프로토콜입니다: 자율 에이전트가 안전하고 표준화된 방식으로 결제를 수행할 수 있게 하는 것입니다. 에이전트 통신 프로토콜 측면에서, AP2는 에이전트 간(A2A) 프로토콜과 같은 이전 작업을 기반으로 합니다. A2A(2025년 초 오픈소스화)는 기본 프레임워크에 관계없이 서로 다른 AI 에이전트가 서로 대화할 수 있게 합니다. 하지만 A2A 자체는 에이전트가 거래나 결제를 어떻게 수행해야 하는지 정의하지 않습니다 - 작업 협상과 데이터 교환에 더 관련이 있습니다. AP2는 대화가 구매로 이어질 때 모든 에이전트가 사용할 수 있는 거래 계층을 추가하여 이 영역을 확장합니다. 본질적으로, AP2는 겹치는 것이 아닌 A2A와 MCP의 보완으로 볼 수 있습니다: A2A는 통신과 협력 측면을 다루고, MCP는 외부 도구/API 사용을 다루며, AP2는 결제와 상거래를 다룹니다. 그들은 함께 미래 "에이전트 경제"를 위한 표준 스택을 형성합니다. 이러한 모듈식 접근법은 인터넷 프로토콜과 다소 유사합니다: 예를 들어, 데이터 통신을 위한 HTTP와 보안을 위한 SSL/TLS - 여기서 A2A는 에이전트의 HTTP와 같을 수 있고, AP2는 상거래를 위한 상단의 보안 거래 계층입니다.

AP2를 전통적인 결제 프로토콜과 표준과 비교할 때, 유사점과 차이점이 모두 있습니다. 전통적인 온라인 결제(신용카드 체크아웃, PayPal 거래 등)는 일반적으로 보안 전송을 위한 HTTPS와 같은 프로토콜, 카드 데이터 처리를 위한 PCI DSS와 같은 표준, 그리고 추가 사용자 인증을 위한 3-D 보안을 포함합니다. 이들은 사용자 주도 흐름(사용자가 클릭하고 아마도 일회용 코드를 입력)을 가정합니다. 반면 AP2는 보안을 훼손하지 않고 제3자(에이전트)가 흐름에 참여하는 방법을 도입합니다. AP2의 위임장 개념을 OAuth 스타일의 위임된 권한의 확장과 비교할 수 있지만 결제에 적용됩니다. OAuth에서 사용자는 토큰을 통해 애플리케이션에 계정에 대한 제한된 접근을 허용할 수 있습니다; AP2에서도 유사하게 사용자는 위임장을 통해 특정 조건 하에서 에이전트에게 지출 권한을 부여합니다. 핵심 차이점은 AP2의 "토큰"(위임장)이 금융 거래에 대한 구체적이고 서명된 지시라는 것으로, 기존 결제 승인보다 더 세밀합니다.

또 다른 비교점은 AP2가 기존 전자상거래 체크아웃 흐름과 어떻게 관련되는지입니다. 예를 들어, 많은 전자상거래 사이트는 W3C 결제 요청 API나 플랫폼별 SDK와 같은 프로토콜을 사용하여 결제를 간소화합니다. 이들은 주로 브라우저나 앱이 사용자로부터 결제 정보를 수집하는 방법을 표준화하는 반면, AP2는 에이전트가 판매자와 결제 처리업체에 사용자 의도를 증명하는 방법을 표준화합니다. AP2의 검증 가능한 의도와 부인 불가능성에 대한 초점은 더 간단한 결제 API와 차별화됩니다. 결제 네트워크 위에 추가적인 신뢰 계층을 추가하는 것입니다. AP2는 결제 네트워크(Visa, ACH, 블록체인 등)를 대체하는 것이 아니라 증강하는 것이라고 할 수 있습니다. 프로토콜은 모든 유형의 결제 방법(암호화폐 포함)을 명시적으로 지원하므로, 처음부터 새로운 결제 레일을 만드는 것이 아니라 에이전트와 이러한 시스템의 상호작용을 표준화하는 것에 더 관련이 있습니다.

보안 및 인증 프로토콜 영역에서, AP2는 EMV 칩 카드의 디지털 서명이나 디지털 계약의 공증과 같은 것들과 일부 정신을 공유합니다. 예를 들어, EMV 칩 카드 거래는 카드가 있었다는 것을 증명하기 위해 암호그램을 생성합니다; AP2는 사용자의 에이전트가 승인되었다는 암호학적 증명을 생성합니다. 둘 다 사기를 방지하는 것을 목표로 하지만, AP2의 범위는 기존 결제 표준이 다루지 않는 에이전트-사용자 관계와 에이전트-판매자 메시징입니다. 또 다른 새로운 비교는 사용자가 특정 자동화된 거래(스마트 계약을 통한 구독 자동 지불 같은)를 승인할 수 있는 **암호화폐의 계정 추상화(예: ERC-4337)**입니다. 암호화폐 지갑은 특정 자동화된 거래를 허용하도록 설정될 수 있지만, 이들은 일반적으로 하나의 블록체인 환경에 국한됩니다. 반면 AP2는 크로스 플랫폼을 목표로 합니다 - 일부 결제에 블록체인을 활용할 수 있지만(확장을 통해) 전통적인 은행과도 작동합니다.

주류 결제 업계에는 아직 AP2에 대한 직접적인 "경쟁자" 프로토콜이 없습니다 - AI 에이전트 결제를 위한 개방형 표준의 첫 번째 협력적 노력으로 보입니다. 독점적 시도가 나타날 수 있지만(또는 개별 회사 내에서 이미 진행 중일 수 있지만), AP2의 광범위한 지원은 그 표준이 되는 데 우위를 제공합니다. IBM과 다른 회사들이 에이전트 상호 운용성을 위한 **에이전트 통신 프로토콜(ACP)**과 유사한 이니셔티브를 가지고 있다는 점은 주목할 가치가 있지만, 이들은 AP2가 하는 포괄적인 방식으로 결제 측면을 다루지 않습니다. 어떤 것이든, AP2는 그러한 노력들과 통합하거나 활용할 수 있습니다(예: IBM의 에이전트 프레임워크가 모든 상거래 작업에 대해 AP2를 구현할 수 있습니다).

요약하면, AP2는 AI와 결제의 독특한 교차점을 대상으로 함으로써 자신을 차별화합니다: 오래된 결제 프로토콜이 인간 사용자를 가정했다면, AP2는 AI 중개자를 가정하고 그로 인한 신뢰 공백을 채웁니다. 기존 결제 프로세스와 충돌하는 것이 아니라 확장하며, A2A와 같은 기존 에이전트 프로토콜을 보완합니다. 앞으로는 AP2가 기존 표준과 함께 사용되는 것을 볼 수 있을 것입니다 - 예를 들어, AP2 장바구니 위임장이 전통적인 결제 게이트웨이 API 호출과 함께 작동하거나, AP2 결제 위임장이 은행업의 ISO 8583 메시지에 첨부될 수 있습니다. AP2의 개방적 특성은 또한 대안적 접근법이 나타나면, AP2가 커뮤니티 협력을 통해 잠재적으로 이들을 흡수하거나 정렬할 수 있음을 의미합니다. 이 단계에서 AP2는 이전에 존재하지 않았던 기준선을 설정하고 있으며, 효과적으로 AI와 결제 스택에서 새로운 프로토콜 계층을 개척하고 있습니다.

Web3 및 분산 시스템에 대한 함의​

처음부터 AP2는 Web3와 암호화폐 기반 결제를 포함하도록 설계되었습니다. 프로토콜은 미래 상거래가 전통적인 명목화폐 채널과 분산 블록체인 네트워크에 걸쳐 있을 것임을 인식합니다. 앞서 언급했듯이, AP2는 신용카드와 은행 송금부터 스테이블코인과 암호화폐까지의 결제 유형을 지원합니다. 실제로, AP2 출시와 함께 구글은 A2A x402라는 암호화폐 결제 전용 확장을 발표했습니다. Coinbase, 이더리움 재단, MetaMask와 같은 암호화폐 업계 플레이어들과 협력하여 개발된 이 확장은 "에이전트 기반 암호화폐 결제를 위한 프로덕션 준비 솔루션"입니다. "x402"라는 이름은 웹에서 널리 사용되지 않았던 HTTP 402 "결제 필요" 상태 코드에 대한 오마주입니다 - AP2의 암호화폐 확장은 효과적으로 온체인에서 서로 비용을 청구하거나 지불하려는 분산 에이전트를 위해 HTTP 402의 정신을 되살립니다. 실제로 x402 확장은 AP2의 위임장 개념을 블록체인 거래에 적응시킵니다. 예를 들어, 에이전트는 사용자로부터 서명된 의도 위임장을 보유하고 조건이 충족되면 온체인 결제(스테이블코인 전송 등)를 실행하면서 위임장 증명을 해당 온체인 거래에 첨부할 수 있습니다. 이는 AP2의 오프체인 신뢰 프레임워크를 블록체인의 무신뢰 특성과 결합하여 양쪽 세계의 장점을 제공합니다: *오프체인 당사자들(사용자, 판매자)*이 사용자가 승인했다고 신뢰할 수 있는 온체인 결제.

AP2와 Web3 간의 시너지는 협력자 목록에서 명백합니다. 암호화폐 거래소(Coinbase), 블록체인 재단(이더리움 재단), 암호화폐 지갑(MetaMask), Web3 스타트업(예: Sui의 Mysten Labs, 라이트닝 네트워크의 Lightspark)이 AP2 개발에 참여하고 있습니다. 그들의 참여는 AP2가 분산 금융에 경쟁적이 아닌 보완적인 것으로 여겨진다는 것을 시사합니다. AI 에이전트가 암호화폐 결제와 상호작용하는 표준 방법을 만들어, AP2는 AI 주도 애플리케이션에서 암호화폐의 더 많은 사용을 유도할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 AP2를 사용하여 사용자 선호도나 판매자 수용도에 따라 신용카드나 스테이블코인으로 결제하는 것 사이를 원활하게 전환할 수 있습니다. A2A x402 확장은 특히 에이전트가 온체인 수단을 통해 서비스를 수익화하거나 지불할 수 있게 하며, 이는 미래의 분산 마켓플레이스에서 중요할 수 있습니다. 이는 에이전트가 블록체인에서 자율적인 경제 행위자로 운영되는 것(일부가 DAC나 DAO라고 부르는 개념)이 서비스에 필요한 결제(다른 에이전트에게 정보에 대한 소액 수수료 지불 등)를 처리할 수 있음을 암시합니다. AP2는 그러한 거래를 위한 공통 언어를 제공할 수 있어, 분산 네트워크에서도 에이전트가 자신의 행동에 대한 증명 가능한 위임장을 가지도록 보장합니다.

경쟁 측면에서, 순수하게 분산된 솔루션이 AP2를 불필요하게 만드는지, 또는 그 반대인지 질문할 수 있습니다. AP2는 계층화된 접근법에서 Web3 솔루션과 공존할 가능성이 높습니다. 분산 금융은 무신뢰 실행(스마트 계약 등)을 제공하지만, "AI가 인간으로부터 이것을 할 권한을 가졌는가?"라는 문제를 본질적으로 해결하지는 않습니다. AP2는 결제 자체가 온체인에 있더라도 여전히 중요한 바로 그 인간 대 AI 신뢰 링크를 다룹니다. 블록체인 프로토콜과 경쟁하는 대신, AP2는 이들을 오프체인 세계와 연결하는 것으로 볼 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 계약은 유효한 AP2 위임장 서명에 대한 참조를 포함하는 경우에만 특정 거래를 수락할 수 있습니다 - 이는 오프체인 의도 증명과 온체인 강제를 결합하도록 구현될 수 있습니다. 반대로, 암호화폐 네이티브 에이전트 프레임워크(일부 블록체인 프로젝트가 암호화폐 자금으로 운영되는 자율 에이전트를 탐구)가 있다면, 그들은 승인을 위한 자체 방법을 개발할 수 있습니다. 하지만 AP2의 광범위한 업계 지원은 그러한 프로젝트들조차 일관성을 위해 AP2를 채택하거나 통합하도록 유도할 수 있습니다.

또 다른 각도는 분산 신원과 자격 증명입니다. AP2의 검증 가능한 자격 증명 사용은 Web3의 신원 접근법(예: W3C가 표준화한 DID와 VC)과 매우 일치합니다. 이는 AP2가 분산 신원 시스템에 플러그인할 수 있음을 의미합니다 - 예를 들어, 사용자의 DID를 사용하여 AP2 위임장에 서명할 수 있고, 판매자는 블록체인이나 신원 허브에 대해 이를 검증할 수 있습니다. 에이전트 승인을 위한 분산 신원 탐구에 대한 언급은 AP2가 중앙화된 권한에만 의존하는 대신 분산된 방식으로 에이전트와 사용자 신원을 검증하기 위해 Web3 신원 혁신을 활용할 수 있음을 강화합니다. 이는 AP2와 Web3 모두 사용자에게 더 많은 제어와 자신의 행동에 대한 암호학적 증명을 제공하는 것을 목표로 하기 때문에 시너지 포인트입니다.

잠재적 갈등은 큰 중개자들의 역할이 없는 완전히 분산된 상거래 생태계를 상상하는 경우에만 발생할 수 있습니다 - 그런 시나리오에서 AP2(처음에 구글과 파트너들이 추진)가 너무 중앙화되거나 전통적 플레이어들에 의해 관리될 수 있을까요? AP2가 오픈소스이고 표준화를 목표로 한다는 점을 주목하는 것이 중요합니다. 따라서 구글의 독점이 아닙니다. 이는 개방형 프로토콜을 중시하는 Web3 커뮤니티에게 더 수용 가능하게 만듭니다. AP2가 널리 채택되면, 에이전트를 위한 별도의 Web3 전용 결제 프로토콜의 필요성을 줄여 노력을 통합할 수 있습니다. 반면, 일부 블록체인 프로젝트는 특히 중앙화된 권한이 없는 무신뢰 환경에서 에이전트 거래를 위한 순수하게 온체인 승인 메커니즘(다중 서명 지갑이나 온체인 에스크로 로직 등)을 선호할 수 있습니다. 이들은 대안적 접근법으로 볼 수 있지만, 오프체인 시스템과 상호작용할 수 없다면 여전히 틈새시장으로 남을 것입니다. AP2는 양쪽 세계를 다룸으로써 실제로 암호화폐를 AI 에이전트가 원활하게 사용할 수 있는 또 다른 결제 방법으로 만들어 Web3 채택을 가속화할 수 있습니다. 실제로, 한 파트너는 *"스테이블코인은 레거시 인프라를 가진 [에이전트] 시스템의 확장 문제에 대한 명백한 해결책을 제공한다"*고 언급하여, 암호화폐가 규모나 국경 간 시나리오를 처리하는 데 AP2를 보완할 수 있음을 강조했습니다. 한편, Coinbase의 엔지니어링 리드는 x402 암호화폐 확장을 AP2에 도입하는 것이 *"합리적이었다 - 에이전트들의 천연 놀이터다... 에이전트들이 서로 지불하는 것이 AI 커뮤니티와 공명하는 것을 보는 것이 흥미롭다"*고 말했습니다. 이는 AI 에이전트가 암호화폐 네트워크를 통해 거래하는 비전이 단순한 이론적 아이디어가 아니라 예상되는 결과이며, AP2가 촉매 역할을 한다는 것을 의미합니다.

요약하면, AP2는 Web3와 매우 관련이 있습니다: 암호화폐 결제를 일급 시민으로 통합하고 분산 신원 및 자격 증명 표준과 일치합니다. 분산 결제 프로토콜과 정면으로 경쟁하기보다는, AP2는 이들과 상호 운용할 가능성이 높습니다 - 분산 시스템이 가치 이전을 처리하는 동안 승인 계층을 제공합니다. 전통적인 금융과 암호화폐 사이의 경계가 흐려지면서(스테이블코인, CBDC 등), AP2와 같은 통합된 프로토콜은 AI 에이전트와 중앙화되거나 분산된 모든 형태의 화폐 사이의 범용 어댑터로 역할할 수 있습니다.

업계 채택, 파트너십, 로드맵​

AP2의 가장 큰 강점 중 하나는 이 초기 단계에서도 광범위한 업계 지원입니다. 구글 클라우드는 AP2에서 *"60개 이상 조직의 다양한 그룹과 협력"*한다고 발표했습니다. 여기에는 주요 신용카드 네트워크(예: Mastercard, American Express, JCB, UnionPay), 선도적인 핀테크 및 결제 처리업체(PayPal, Worldpay, Adyen, Checkout.com, Stripe의 경쟁사들), 전자상거래 및 온라인 마켓플레이스(Etsy, Shopify(Stripe 등 파트너를 통해), Lazada, Zalora), 엔터프라이즈 기술 회사(Salesforce, ServiceNow, Oracle(파트너를 통해), Dell, Red Hat), 신원 및 보안 회사(Okta, Ping Identity, Cloudflare), 컨설팅 회사(Deloitte, Accenture), 암호화폐/Web3 조직(Coinbase, 이더리움 재단, MetaMask, Mysten Labs, Lightspark) 등이 포함됩니다. 이러한 광범위한 참가자 배열은 업계 관심과 채택 가능성의 강력한 지표입니다. 이러한 파트너들 중 많은 수가 공개적으로 지지를 표명했습니다. 예를 들어, Adyen의 공동 CEO는 에이전트 상거래를 위한 "공통 규칙서"의 필요성을 강조하고 AP2를 새로운 결제 구성 요소로 판매자를 지원하는 사명의 자연스러운 확장으로 봅니다. American Express의 EVP는 AP2가 신뢰와 책임이 중요한 *"차세대 디지털 결제"*에 중요하다고 말했습니다. 언급된 바와 같이, Coinbase 팀은 암호화폐 결제를 AP2에 통합하는 것에 대해 흥미를 보였습니다. 이러한 지지의 합창은 업계의 많은 사람들이 AP2를 AI 주도 결제의 가능성 있는 표준으로 보고 있으며, 그들의 요구사항을 충족하도록 형성하는 데 열심이라는 것을 보여줍니다.

채택 관점에서, AP2는 현재 사양 및 초기 구현 단계에 있습니다(2025년 9월 발표). 완전한 기술 사양, 문서, 일부 참조 구현(Python 등의 언어)이 개발자들이 실험할 수 있도록 프로젝트의 GitHub에서 이용 가능합니다. 구글은 또한 AP2가 에이전트를 위한 제품과 서비스에 통합될 것이라고 표시했습니다. 주목할 만한 예는 앞서 언급된 AI 에이전트 마켓플레이스입니다: 이는 제3자 AI 에이전트가 사용자에게 제공될 수 있는 플랫폼입니다(구글의 생성 AI 생태계의 일부일 가능성). 구글은 에이전트를 구축하는 많은 파트너들이 "AP2에 의해 가능해진 새로운 거래 가능한 경험"을 가진 마켓플레이스에서 이용 가능하게 만들 것이라고 말합니다. 이는 마켓플레이스가 출시되거나 성장함에 따라 AP2가 거래를 수행해야 하는 모든 에이전트의 백본이 될 것임을 의미하며, 구글 클라우드 마켓플레이스에서 자율적으로 소프트웨어를 구매하든 사용자를 위해 상품/서비스를 구매하는 에이전트든 상관없습니다. 자율 조달(한 에이전트가 회사를 대신하여 다른 에이전트로부터 구매)과 자동 라이선스 확장과 같은 엔터프라이즈 사용 사례가 AP2가 곧 촉진할 수 있는 영역으로 특별히 언급되었습니다.

로드맵 측면에서, AP2 문서와 구글의 발표는 몇 가지 명확한 지시를 제공합니다:

• 단기: 커뮤니티 입력과 함께 프로토콜의 개방적 개발을 계속합니다. GitHub 저장소는 실제 테스트가 진행됨에 따라 추가 참조 구현과 개선사항으로 업데이트될 것입니다. 라이브러리/SDK가 나타나 AP2를 에이전트 애플리케이션에 통합하는 것을 더 쉽게 만들 것으로 예상됩니다. 또한, 파트너 회사들이 초기 파일럿 프로그램이나 개념 증명을 수행할 수 있습니다. 많은 대형 결제 회사들이 참여하고 있다는 점을 고려할 때, 그들은 통제된 환경에서 AP2를 시험할 수 있습니다(예: 소규모 사용자 베타에서 AP2 지원 체크아웃 옵션).
• 표준 및 거버넌스: 구글은 AP2를 개방형 거버넌스 모델로 이동시킬 것을 약속했으며, 아마도 표준 기구를 통해서일 것입니다. 이는 Linux 재단(A2A 프로토콜과 같이)과 같은 조직에 AP2를 제출하거나 이를 유지하기 위한 컨소시엄을 형성하는 것을 의미할 수 있습니다. Linux 재단, W3C, 심지어 ISO/TC68(금융 서비스)과 같은 기구들이 AP2를 공식화하는 카드에 있을 수 있습니다. 개방형 거버넌스는 업계에 AP2가 단일 회사 통제 하에 있지 않으며 중립적이고 포용적으로 남을 것임을 보장합니다.
• 기능 확장: 기술적으로, 로드맵은 더 많은 결제 유형과 사용 사례에 대한 지원 확장을 포함합니다. 사양에서 언급된 바와 같이, 카드 이후에는 "은행 송금과 지역 실시간 결제 방식, 디지털 통화"와 같은 "푸시" 결제로 초점이 이동할 것입니다. 이는 AP2가 예를 들어 직접 은행 송금이나 암호화폐 지갑 송금에 대해 의도/장바구니/결제 위임장이 어떻게 작동하는지 개요를 제시할 것임을 의미하며, 여기서 흐름은 카드 당김과 약간 다릅니다. A2A x402 확장은 암호화폐를 위한 그러한 확장 중 하나입니다; 유사하게, 오픈 뱅킹 API를 위한 확장이나 B2B 인보이싱 시나리오를 위한 확장을 볼 수 있습니다.
• 보안 및 규정 준수 개선: 실제 거래가 AP2를 통해 흐르기 시작하면서, 규제 당국과 보안 연구자들의 조사를 받을 것입니다. 개방형 프로세스는 위임장을 더욱 견고하게 만드는 방향으로 반복할 것입니다(예: 위임장 형식이 표준화되도록 보장, 가능하면 W3C 검증 가능한 자격 증명 형식 사용 등). 신원 솔루션과의 통합(위임장 서명을 위한 생체 인식 활용이나 위임장을 디지털 신원 지갑에 연결하는 것)이 신뢰를 향상시키기 위한 로드맵의 일부가 될 수 있습니다.
• 생태계 도구: 새로운 생태계가 가능합니다. 이미 스타트업들이 공백을 인식하고 있습니다 - 예를 들어, Vellum.ai 분석은 AI 서비스의 복잡한 가격 책정을 처리하기 위해 Stripe 위에 "AI를 위한 청구 인프라"를 본질적으로 구축하는 Autumn이라는 스타트업을 언급합니다. AP2가 견인력을 얻으면서, 에이전트 중심의 결제 게이트웨이, 위임장 관리 대시보드, 에이전트 신원 확인 서비스 등과 같은 더 많은 도구들이 나타날 것으로 예상할 수 있습니다. 구글의 참여는 AP2가 클라우드 제품에도 통합될 수 있음을 의미합니다 - Dialogflow나 Vertex AI 에이전트 도구에서 AP2 지원을 상상해보면, 에이전트가 거래를 처리하는 것을 원클릭으로 가능하게 합니다(구글 클라우드에서 관리되는 모든 필요한 키와 인증서와 함께).

전반적으로, AP2의 궤적은 다른 주요 업계 표준을 연상시킵니다: 강력한 후원자(구글)와의 초기 출시, 광범위한 업계 연합, 오픈소스 참조 코드, 그 다음 반복적 개선과 실제 제품에서의 점진적 채택. AP2가 모든 플레이어를 "우리와 함께 이 미래를 구축하자"고 초대한다는 사실은 로드맵이 협력에 관한 것임을 강조합니다. 모멘텀이 계속된다면, AP2는 몇 년 안에 OAuth나 OpenID Connect가 오늘날 그들의 영역에서 그런 것처럼 일반적이 될 수 있습니다 - 보이지 않지만 서비스 간 기능을 가능하게 하는 중요한 계층.

결론​

AP2(에이전트/에이전트 결제 프로토콜)는 AI 에이전트가 인간만큼 안정적이고 안전하게 거래할 수 있는 미래를 향한 중요한 단계를 나타냅니다. 기술적으로, 이는 에이전트 주도 거래에 신뢰를 주입하는 검증 가능한 위임장과 자격 증명의 영리한 메커니즘을 도입하여 사용자 의도가 명시적이고 강제 가능하도록 보장합니다. 개방적이고 확장 가능한 아키텍처는 신흥 AI 에이전트 프레임워크와 기존 금융 인프라 모두와 통합될 수 있게 합니다. 승인, 진정성, 책임 소재의 핵심 우려를 다룸으로써, AP2는 보안이나 사용자 제어를 희생하지 않고 AI 주도 상거래가 번영할 수 있는 기반을 마련합니다.

AP2의 도입은 초기 인터넷 프로토콜이 웹을 가능하게 한 것처럼 새로운 기반을 마련하는 것으로 볼 수 있습니다 - 일부가 "에이전트 경제"라고 부르는 것을 위해. 이는 개인 쇼핑 에이전트, 자동 거래 발견 봇, 자율 공급망 에이전트 등 모두 공통 신뢰 프레임워크 하에서 운영되는 수많은 혁신의 길을 열어줍니다. 중요하게도, AP2의 포용적 설계(신용카드부터 암호화폐까지 모든 것을 포용)는 이를 전통적인 금융과 Web3의 교차점에 위치시켜, 공통 에이전트 중재 프로토콜을 통해 이러한 세계들을 잠재적으로 연결합니다.

지금까지의 업계 반응은 매우 긍정적이었으며, 광범위한 연합이 AP2가 널리 채택되는 표준이 될 가능성이 높다는 신호를 보내고 있습니다. AP2의 성공은 지속적인 협력과 실제 테스트에 달려있지만, 이것이 해결하는 명확한 필요성을 고려할 때 전망은 밝습니다. 더 넓은 의미에서, AP2는 기술이 어떻게 발전하는지를 예시합니다: 새로운 능력(AI 에이전트)이 나타나 오래된 가정을 깨뜨렸고, 해결책은 그 능력을 수용하기 위한 새로운 개방형 표준을 개발하는 것이었습니다. 지금 개방적이고 보안 우선 프로토콜에 투자함으로써, 구글과 그 파트너들은 효과적으로 상거래의 다음 시대에 필요한 신뢰 아키텍처를 구축하고 있습니다. 속담에 따르면, "미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 그것을 구축하는 것"입니다 - AP2는 AI 에이전트가 우리를 위해 거래를 원활하게 처리하는 미래에 대한 베팅이며, 그 미래를 실현 가능하게 만드는 데 필요한 신뢰와 규칙을 적극적으로 구축하고 있습니다.

출처:

• 구글 클라우드 블로그 – "새로운 에이전트 결제 프로토콜(AP2)로 AI 상거래에 동력을 공급" (2025년 9월 16일)
• AP2 GitHub 문서 – "에이전트 결제 프로토콜 사양 및 개요"
• Vellum AI 블로그 – "구글의 AP2: AI 에이전트 결제를 위한 새로운 프로토콜" (분석)
• Medium 기사 – "구글 에이전트 결제 프로토콜(AP2)" (Tahir의 요약, 2025년 9월)
• AP2에 대한 파트너 인용문 (구글 클라우드 블로그)
• A2A x402 확장 (AP2 암호화폐 결제 확장) – GitHub README

Mert Mumtaz (Helius), Udi Wertheimer (Taproot Wizards), Jordi Alexander (Selini Capital), Alexander Good (Post Fiat)의 비전

개요​

Token2049는 Mert Mumtaz (Helius CEO), Udi Wertheimer (Taproot Wizards), Jordi Alexander (Selini Capital 설립자), Alexander Good (Post Fiat 창시자)가 참여하는 **“암호화폐의 최종 단계”**라는 패널을 주최했습니다. 이 패널의 공개된 녹취록은 없지만, 각 연사는 암호화폐 산업의 장기적인 궤적에 대한 뚜렷한 비전을 표명했습니다. 이 보고서는 블로그 게시물, 기사, 뉴스 인터뷰 및 백서를 아우르는 그들의 공개 성명과 저술을 종합하여 각 인물이 암호화폐의 **“최종 단계”**를 어떻게 구상하는지 탐구합니다.

Mert Mumtaz – 암호화폐를 “자본주의 2.0”으로​

핵심 비전​

Mert Mumtaz는 암호화폐가 단순히 “웹 3.0”을 의미한다는 생각을 거부합니다. 대신, 그는 암호화폐의 최종 단계가 자본주의 자체를 업그레이드하는 것이라고 주장합니다. 그의 관점에서:

• 암호화폐는 자본주의의 구성 요소를 강화합니다: Mumtaz는 자본주의가 정보의 자유로운 흐름, 안전한 재산권, 정렬된 인센티브, 투명성 및 마찰 없는 자본 흐름에 의존한다고 지적합니다. 그는 탈중앙화된 네트워크, 공개 블록체인 및 토큰화가 이러한 기능을 더욱 효율적으로 만들어 암호화폐를 **“자본주의 2.0”**으로 전환시킨다고 주장합니다.
• 항상 작동하는 시장 및 토큰화된 자산: 그는 24시간 연중무휴 금융 시장에 대한 규제 제안과 주식, 채권 및 기타 실물 자산의 토큰화를 지적합니다. 시장이 지속적으로 운영되고 블록체인 레일을 통해 결제되도록 허용하면 기존 금융 시스템이 현대화될 것입니다. 토큰화는 이전에 청산소와 중개인이 필요했던 자산의 항상 작동하는 유동성과 마찰 없는 거래를 생성합니다.
• 탈중앙화 및 투명성: 개방형 원장을 사용함으로써 암호화폐는 전통 금융에서 발견되는 일부 게이트키핑 및 정보 비대칭을 제거합니다. Mumtaz는 이를 금융을 민주화하고, 인센티브를 조정하며, 중개인을 줄일 기회로 봅니다.

시사점​

Mumtaz의 “자본주의 2.0” 논지는 산업의 최종 단계가 디지털 수집품이나 “웹3 앱”에 국한되지 않음을 시사합니다. 대신, 그는 국가 규제 기관이 24시간 연중무휴 시장, 자산 토큰화 및 투명성을 수용하는 미래를 구상합니다. 그러한 세상에서 블록체인 인프라는 글로벌 경제의 핵심 구성 요소가 되어 암호화폐와 규제된 금융을 융합할 것입니다. 그는 또한 전환 과정에서 시빌 공격, 거버넌스 집중 및 규제 불확실성과 같은 어려움에 직면할 것이라고 경고하지만, 이러한 장애물은 더 나은 프로토콜 설계와 규제 기관과의 협력을 통해 해결될 수 있다고 믿습니다.

Udi Wertheimer – 비트코인을 “세대교체”로, 그리고 알트코인 심판​

세대교체 및 비트코인 “가문을 은퇴시킬” 논지​

Taproot Wizards의 공동 설립자인 Udi Wertheimer는 비트코인을 도발적으로 옹호하고 알트코인을 조롱하는 것으로 유명합니다. 2025년 중반에 그는 **“이 비트코인 논지가 당신의 가문을 은퇴시킬 것이다”**라는 바이럴 논지를 게시했습니다. 그의 주장에 따르면:

• 세대교체: Wertheimer는 낮은 가격에 축적했던 초기 비트코인 “고래”들이 대부분 코인을 팔거나 이전했다고 주장합니다. 기관 구매자들, 즉 ETF, 국고 및 국부 펀드가 그들을 대체했습니다. 그는 이 과정을 **“완전한 소유권 교체”**라고 부르며, 고래에서 소매 수요로의 전환이 폭발적인 수익을 촉진했던 도지코인의 2019-21년 랠리와 유사하다고 말합니다.
• 가격에 둔감한 수요: 기관은 단위 가격에 신경 쓰지 않고 자본을 할당합니다. BlackRock의 IBIT ETF를 예로 들며, 그는 신규 투자자들이 40달러의 증가를 사소하게 여기고 어떤 가격에도 기꺼이 매수할 것이라고 지적합니다. 이러한 공급 충격과 제한된 유통량은 비트코인이 합의된 기대를 훨씬 뛰어넘어 가속화될 수 있음을 의미합니다.
• 40만 달러 이상 목표 및 알트코인 붕괴: 그는 비트코인이 2025년 말까지 BTC당 40만 달러를 초과할 수 있다고 예측하며, 알트코인이 저조한 성과를 보이거나 심지어 붕괴할 것이며, 이더리움이 “가장 큰 패자”로 지목될 것이라고 경고합니다. Wertheimer에 따르면, 기관의 포모(FOMO)가 시작되면 알트코인은 “한 방에 무너질” 것이고 비트코인이 대부분의 자본을 흡수할 것입니다.

시사점​

Wertheimer의 최종 단계 논지는 비트코인이 마지막 포물선 단계에 진입하고 있음을 보여줍니다. “세대교체”는 공급이 강력한 주체(ETF 및 국고)로 이동하고 있으며, 소매 관심은 이제 막 시작되고 있음을 의미합니다. 만약 이것이 맞다면, 이는 심각한 공급 충격을 일으켜 BTC 가격을 현재 가치 평가를 훨씬 뛰어넘어 상승시킬 것입니다. 한편, 그는 알트코인이 기관의 매수 지원이 부족하고 규제 조사를 받기 때문에 비대칭적인 하락 위험을 제공한다고 믿습니다. 투자자들에게 그의 메시지는 분명합니다: 월스트리트가 모든 것을 사들이기 전에 지금 비트코인을 확보하십시오.

Jordi Alexander – 거시적 실용주의, AI 및 암호화폐를 쌍둥이 혁명으로​

AI 및 암호화폐 투자 – 두 가지 핵심 산업​

Selini Capital의 설립자이자 유명한 게임 이론가인 Jordi Alexander는 AI와 블록체인이 이번 세기의 가장 중요한 두 산업이라고 주장합니다. Bitget이 요약한 인터뷰에서 그는 몇 가지 요점을 제시합니다:

• 쌍둥이 혁명: Alexander는 진정한 부의 성장을 달성하는 유일한 방법은 기술 혁신 (특히 AI)에 투자하거나 암호화폐와 같은 신흥 시장에 일찍 참여하는 것이라고 믿습니다. 그는 AI 개발과 암호화폐 인프라가 이번 세기의 지능과 조정을 위한 기초 모듈이 될 것이라고 지적합니다.
• 4년 주기 종료: 그는 비트코인 반감기에 의해 주도되는 전통적인 4년 암호화폐 주기가 끝났다고 주장합니다. 대신 시장은 이제 **유동성 주도 “미니 사이클”**을 경험합니다. 미래의 상승 움직임은 **“실질 자본”**이 이 공간에 완전히 진입할 때 발생할 것입니다. 그는 트레이더들에게 비효율성을 기회로 보고, 이 환경에서 성공하기 위해 기술적 및 심리적 기술을 모두 개발하도록 권장합니다.
• 위험 감수 및 기술 개발: Alexander는 투자자들에게 대부분의 자금을 안전 자산에 보관하되, 소액은 위험 감수를 위해 할당하라고 조언합니다. 그는 빠르게 진화하는 분야에서는 “은퇴라는 것은 없다”고 강조하며, 판단력을 기르고 적응력을 유지해야 한다고 강조합니다.

중앙 집중식 전략 및 거시적 관점에 대한 비판​

• MicroStrategy의 제로섬 게임: 그는 플래시 노트에서 MicroStrategy의 BTC 매수 전략이 제로섬 게임일 수 있다고 경고합니다. 참가자들은 이기고 있다고 느낄 수 있지만, 이러한 역학은 위험을 숨기고 변동성을 초래할 수 있습니다. 이는 암호화폐 시장이 종종 마이너스섬 또는 제로섬 역학에 의해 움직이므로, 트레이더는 대규모 플레이어의 동기를 이해해야 한다는 그의 믿음을 강조합니다.
• 미국 통화 정책의 최종 단계: Alexander의 미국 거시 정책 분석은 연방준비제도(Fed)의 채권 시장 통제력이 약화될 수 있음을 강조합니다. 그는 장기 채권이 2020년 이후 급격히 하락했으며, Fed가 곧 양적 완화로 전환할 수 있다고 믿습니다. 그는 이러한 정책 변화가 “처음에는 점진적으로… 그 다음에는 한꺼번에” 시장 움직임을 유발할 수 있다고 경고하며, 이를 비트코인과 암호화폐의 주요 촉매제로 봅니다.

시사점​

Jordi Alexander의 최종 단계 비전은 미묘하고 거시적입니다. 그는 단일 가격 목표를 예측하기보다는 구조적 변화를 강조합니다: 유동성 주도 사이클로의 전환, AI 주도 조정의 중요성, 정부 정책과 암호화폐 시장 간의 상호 작용. 그는 투자자들이 맹목적으로 내러티브를 따르기보다는 깊은 이해와 적응력을 개발하도록 권장합니다.

Alexander Good – 웹 4, AI 에이전트 및 포스트 피아트 L1​

웹 3의 실패와 AI 에이전트의 부상​

Alexander Good (가명 “goodalexander”로도 알려짐)은 웹 3가 대체로 실패했다고 주장합니다. 그 이유는 사용자들이 자신의 데이터를 소유하는 것보다 편의성과 거래에 더 관심을 갖기 때문입니다. 그의 에세이 *“웹 4”*에서 그는 소비자 앱 채택이 원활한 UX에 달려 있으며, 사용자가 자산을 브릿징하거나 지갑을 관리하도록 요구하는 것은 성장을 저해한다고 지적합니다. 그러나 그는 실존적 위협이 나타나고 있다고 봅니다: 현실적인 비디오를 생성하고, 프로토콜(예: Anthropic의 “컴퓨터 제어” 프레임워크)을 통해 컴퓨터를 제어하며, 인스타그램이나 유튜브와 같은 주요 플랫폼에 연결할 수 있는 AI 에이전트입니다. AI 모델이 빠르게 개선되고 콘텐츠 생성 비용이 급감하고 있기 때문에, 그는 AI 에이전트가 온라인 콘텐츠의 대부분을 생성할 것이라고 예측합니다.

웹 4: 블록체인에서 협상하는 AI 에이전트​

Good은 해결책으로 웹 4를 제안합니다. 핵심 아이디어는 다음과 같습니다:

• AI 에이전트가 있는 경제 시스템: 웹 4는 사용자를 대표하는 AI 에이전트가 “할리우드 에이전트”처럼 그들을 대신하여 협상하는 것을 구상합니다. 이 에이전트들은 데이터 공유, 분쟁 해결 및 거버넌스를 위해 블록체인을 사용할 것입니다. 사용자들은 에이전트에게 콘텐츠나 전문 지식을 제공하고, 에이전트들은 가치를 추출하며 (종종 전 세계의 다른 AI 에이전트와 상호 작용하여), 그 다음 암호화폐로 사용자에게 다시 지불금을 분배합니다.
• AI 에이전트가 복잡성을 처리: Good은 인간이 갑자기 블록체인으로 자산을 브릿징하기 시작하지 않을 것이므로, AI 에이전트가 이러한 상호 작용을 처리해야 한다고 주장합니다. 사용자들은 단순히 챗봇(텔레그램, 디스코드 등을 통해)과 대화할 것이고, AI 에이전트가 지갑, 라이선스 계약 및 토큰 스왑을 백그라운드에서 관리할 것입니다. 그는 인간이 이해할 수 없는 무한한 프로토콜, 토큰 및 컴퓨터 간 구성이 존재하게 될 가까운 미래를 예측하며, AI 지원이 필수적이라고 말합니다.
• 피할 수 없는 추세: Good은 웹 4를 뒷받침하는 몇 가지 추세를 나열합니다: 정부의 재정 위기가 대안을 장려하고; AI 에이전트가 콘텐츠 수익을 잠식할 것이며; 사람들이 기계에 의존하여 “더 어리석어지고” 있으며; 가장 큰 회사들이 사용자 생성 콘텐츠에 투자하고 있습니다. 그는 사용자들이 AI 시스템과 대화하고, 그 시스템이 그들을 대신하여 협상하며, 주로 채팅 앱을 통해 상호 작용하면서 암호화폐 지불을 받을 것이라는 것이 피할 수 없는 일이라고 결론 내립니다.

생태계 매핑 및 포스트 피아트 소개​

Good은 기존 프로젝트를 웹 4 인프라 또는 구성 가능성 플레이로 분류합니다. 그는 IP 청구에 대한 온체인 거버넌스를 생성하는 Story와 같은 프로토콜이 AI 에이전트 간의 양면 시장이 될 것이라고 지적합니다. 한편, 컴퓨팅 서비스를 판매하는 Akash와 Render는 AI 에이전트에게 라이선스를 제공하도록 적응할 수 있습니다. 그는 Hyperliquid와 같은 거래소가 이러한 시스템을 사용자 친화적으로 만들기 위해 무한한 토큰 스왑이 필요할 것이기 때문에 이점을 얻을 것이라고 주장합니다.

그의 자체 프로젝트인 Post Fiat는 **“웹 4의 킹메이커”**로 자리매김하고 있습니다. Post Fiat는 XRP의 핵심 기술을 기반으로 구축되었지만, 탈중앙화 및 토큰 경제학이 개선된 레이어-1 블록체인입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

• AI 기반 검증자 선택: 인간이 운영하는 스테이킹에 의존하는 대신, Post Fiat는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 검증자의 신뢰도와 거래 품질을 평가합니다. 네트워크는 “객관성, 공정성, 인간 개입 없음”을 목표로 AI 에이전트가 관리하는 프로세스를 통해 토큰의 55%를 검증자에게 분배합니다. 시스템의 월별 주기(게시, 평가, 제출, 검증, 선택 및 보상)는 투명한 선택을 보장합니다.
• 투자 및 전문가 네트워크에 집중: XRP의 거래 은행 중심과 달리, Post Fiat는 블록체인을 규정 준수, 인덱싱 및 커뮤니티 구성원과 AI 에이전트로 구성된 전문가 네트워크 운영에 사용하여 금융 시장을 목표로 합니다. AGTI (Post Fiat의 개발 부문)는 금융 기관에 제품을 판매하고 ETF를 출시할 수 있으며, 수익은 네트워크 개발에 자금을 지원합니다.
• 새로운 사용 사례: 이 프로젝트는 탈중앙화된 ETF를 생성하여 인덱싱 산업을 혁신하고, 규정을 준수하는 암호화된 메모를 제공하며, 구성원들이 통찰력에 대해 토큰을 얻는 전문가 네트워크를 지원하는 것을 목표로 합니다. 백서에는 시빌 공격 및 게임화를 방지하기 위한 통계적 지문 인식 및 암호와 같은 기술적 조치가 자세히 설명되어 있습니다.

생존 메커니즘으로서의 웹 4​

Good은 웹 4가 단지 멋진 이념이 아니라 생존 메커니즘이라고 결론 내립니다. 그는 AI 에이전트가 확산되면서 6개월 이내에 “복잡성 폭탄”이 다가올 것이라고 주장합니다. 사용자들은 에이전트 기반 경제에 참여하는 것이 번성하는 유일한 방법이 될 것이기 때문에 AI 시스템에 일부 이점을 양보해야 할 것입니다. 그의 관점에서 웹 3의 탈중앙화된 소유권과 사용자 프라이버시에 대한 꿈은 불충분합니다. 웹 4는 AI 에이전트, 암호화폐 인센티브 및 거버넌스를 융합하여 점점 더 자동화되는 경제를 탐색할 것입니다.

비교 분석​

수렴하는 주제​

1. 기관 및 기술적 변화가 최종 단계를 주도합니다.
   • Mumtaz는 규제 기관이 24시간 연중무휴 시장과 토큰화를 가능하게 하여 암호화폐를 주류화할 것이라고 예측합니다.
   • Wertheimer는 ETF를 통한 기관 채택이 비트코인의 포물선 단계의 촉매제라고 강조합니다.
   • Alexander는 다음 암호화폐 붐이 주기 주도보다는 유동성 주도적일 것이며, 거시 정책(예: Fed의 전환)이 강력한 순풍을 제공할 것이라고 지적합니다.
2. AI가 핵심이 됩니다.
   • Alexander는 미래 부의 두 기둥으로서 암호화폐와 함께 AI에 투자하는 것을 강조합니다.
   • Good은 블록체인에서 거래하고 콘텐츠를 관리하며 거래를 협상하는 AI 에이전트를 중심으로 웹 4를 구축합니다.
   • Post Fiat의 검증자 선택 및 거버넌스는 객관성을 보장하기 위해 LLM에 의존합니다. 이러한 비전들은 암호화폐의 최종 단계가 AI와 블록체인 간의 시너지를 포함할 것이며, AI는 복잡성을 처리하고 블록체인은 투명한 결제를 제공할 것임을 시사합니다.
3. 더 나은 거버넌스와 공정성의 필요성.
   • Mumtaz는 거버넌스의 중앙 집중화가 여전히 도전 과제라고 경고합니다.
   • Alexander는 게임 이론적 인센티브를 이해하도록 권장하며, MicroStrategy와 같은 전략이 제로섬일 수 있음을 지적합니다.
   • Good은 인간의 편향을 제거하고 공정한 토큰 분배를 생성하기 위해 AI 기반 검증자 점수 매기기를 제안하여 XRP와 같은 기존 네트워크의 거버넌스 문제를 해결합니다.

발산하는 비전​

1. 알트코인의 역할. Wertheimer는 알트코인이 운명적이며 비트코인이 대부분의 자본을 차지할 것이라고 봅니다. Mumtaz는 토큰화된 자산과 DeFi를 포함한 전체 암호화폐 시장에 초점을 맞추는 반면, Alexander는 여러 체인에 투자하고 비효율성이 기회를 창출한다고 믿습니다. Good은 AI 금융에 특화된 알트-L1(Post Fiat)을 구축하고 있으며, 이는 그가 특화된 네트워크를 위한 공간이 있다고 본다는 것을 의미합니다.
2. 인간의 주체성 대 AI의 주체성. Mumtaz와 Alexander는 인간 투자자와 규제 기관을 강조하는 반면, Good은 AI 에이전트가 주요 경제 주체가 되고 인간은 챗봇을 통해 상호 작용하는 미래를 구상합니다. 이러한 변화는 근본적으로 다른 사용자 경험을 의미하며, 자율성, 공정성 및 통제에 대한 질문을 제기합니다.
3. 낙관론 대 신중론. Wertheimer의 논지는 하락 위험에 대한 우려 없이 비트코인에 대해 공격적으로 낙관적입니다. Mumtaz는 암호화폐가 자본주의를 개선할 것이라고 낙관하지만, 규제 및 거버넌스 문제를 인정합니다. Alexander는 비효율성, 제로섬 역학 및 기술 개발의 필요성을 강조하면서도 암호화폐의 장기적인 약속을 믿는 신중한 태도를 취합니다. Good은 웹 4가 불가피하다고 보지만, 복잡성 폭탄을 경고하며 맹목적인 낙관론보다는 준비를 촉구합니다.

결론​

Token2049 “암호화폐의 최종 단계” 패널은 매우 다른 관점을 가진 사상가들을 한자리에 모았습니다. Mert Mumtaz는 암호화폐를 자본주의의 업그레이드로 보고, 탈중앙화, 투명성 및 24시간 연중무휴 시장을 강조합니다. Udi Wertheimer는 비트코인이 공급 충격으로 인한 세대적 랠리에 진입하여 알트코인을 뒤처지게 할 것이라고 봅니다. Jordi Alexander는 유동성 주기와 게임 이론적 역학을 이해하면서 AI와 암호화폐 모두에 투자할 것을 촉구하는 보다 거시적이고 실용적인 입장을 취합니다. Alexander Good은 AI 에이전트가 블록체인에서 협상하고 Post Fiat가 AI 기반 금융의 인프라가 되는 웹 4 시대를 구상합니다.

그들의 비전은 다르지만, 공통된 주제는 경제적 조정의 진화입니다. 토큰화된 자산, 기관의 교체, AI 기반 거버넌스 또는 자율 에이전트를 통해서든, 각 연사는 암호화폐가 가치가 생성되고 교환되는 방식을 근본적으로 재편할 것이라고 믿습니다. 따라서 최종 단계는 종착점이라기보다는 자본, 컴퓨팅 및 조정이 수렴하는 새로운 시스템으로의 전환에 가깝습니다.

자체 암호화폐 지갑을 제어하는 AI 기반 에이전트들은 이미 수십억 달러의 자산을 관리하고, 독립적인 금융 결정을 내리며, 탈중앙화 시스템을 통해 자본이 흐르는 방식을 재편하고 있습니다. 인공지능과 블록체인 기술의 이러한 융합—선도적인 사상가들이 "자율 자본"이라고 부르는 것—은 지능형 소프트웨어가 인간의 중개 없이 자기 주권적 경제 주체로 작동할 수 있는 경제 조직의 근본적인 변화를 나타냅니다. DeFi AI(DeFAI) 시장은 2025년 초 10억 달러에 도달했으며, 더 넓은 AI 에이전트 시장은 170억 달러로 정점을 찍어, 상당한 기술적, 규제적, 철학적 도전에도 불구하고 빠른 상업적 채택을 보여주었습니다. Tarun Chitra(Gauntlet), Amjad Masad(Replit), Jordi Alexander(Selini Capital), Alexander Pack(Hack VC), Irene Wu(Bain Capital Crypto) 등 다섯 명의 주요 사상가들은 자동화된 위험 관리 및 개발 인프라에서부터 투자 프레임워크 및 크로스체인 상호 운용성에 이르기까지 이 분야에 대한 다양한 접근 방식을 개척하고 있습니다. 그들의 작업은 AI 에이전트가 주요 블록체인 사용자로서 인간의 수를 능가하고, 자율적으로 포트폴리오를 관리하며, 탈중앙화 네트워크에서 협력하는 미래를 위한 토대를 마련하고 있습니다—비록 이러한 비전은 책임, 보안, 그리고 신뢰할 수 없는 인프라가 신뢰할 수 있는 AI 의사 결정을 지원할 수 있는지에 대한 중요한 질문에 직면해 있지만 말입니다.

자율 자본의 의미와 지금 중요한 이유​

자율 자본은 블록체인 인프라에서 작동하는 자율 AI 에이전트가 제어하고 배포하는 자본(금융 자산, 자원, 의사 결정 권한)을 의미합니다. 인간의 감독이 필요한 전통적인 알고리즘 트레이딩이나 자동화된 시스템과 달리, 이 에이전트들은 개인 키가 있는 자체 암호화폐 지갑을 보유하고, 독립적인 전략적 결정을 내리며, 지속적인 인간 개입 없이 탈중앙화 금융 프로토콜에 참여합니다. 이 기술은 AI의 의사 결정 능력, 암호화폐의 프로그래밍 가능한 화폐 및 무신뢰 실행, 그리고 중개자 없이 합의를 강제하는 스마트 계약의 능력이라는 세 가지 중요한 혁신을 융합합니다.

이 기술은 이미 도래했습니다. 2025년 10월 현재, Virtuals Protocol에서만 17,000개 이상의 AI 에이전트가 작동하고 있으며, AIXBT와 같은 주목할 만한 에이전트는 5억 달러의 가치를 지니고, Truth Terminal은 한때 10억 달러에 도달했던 $GOAT 밈코인을 탄생시켰습니다. Gauntlet의 위험 관리 플랫폼은 수십억 달러의 총 예치 자산(TVL)을 관리하는 DeFi 프로토콜에서 매일 4억 개 이상의 데이터 포인트를 분석합니다. Replit의 Agent 3는 200분 이상의 자율 소프트웨어 개발을 가능하게 하며, SingularityDAO의 AI 관리 포트폴리오는 적응형 시장 조성 전략을 통해 두 달 만에 25%의 ROI를 달성했습니다.

이것이 중요한 이유: 전통 금융은 정교함에 관계없이 AI 시스템을 배제합니다—은행은 인간의 신원과 KYC 확인을 요구합니다. 반면 암호화폐 지갑은 모든 소프트웨어 에이전트가 접근할 수 있는 암호화 키 쌍을 통해 생성됩니다. 이는 AI가 독립적인 경제 주체로 작동할 수 있는 최초의 금융 인프라를 만들며, 기계 대 기계 경제, 자율 재무 관리, 그리고 인간에게는 불가능한 규모와 속도로 AI가 조정하는 자본 할당의 가능성을 열어줍니다. 그러나 이는 또한 자율 에이전트가 해를 끼쳤을 때 누가 책임져야 하는지, 탈중앙화 거버넌스가 AI 위험을 관리할 수 있는지, 그리고 이 기술이 경제력을 집중시킬지 아니면 민주화할지에 대한 심오한 질문을 제기합니다.

자율 자본을 형성하는 사상가들​

Tarun Chitra: 시뮬레이션에서 자동화된 거버넌스로​

Gauntlet(10억 달러 가치)의 CEO이자 공동 창립자인 Tarun Chitra는 알고리즘 트레이딩 및 자율 주행 차량의 에이전트 기반 시뮬레이션을 DeFi 프로토콜에 적용하는 것을 개척했습니다. 그의 "자동화된 거버넌스" 비전은 AI 기반 시뮬레이션을 사용하여 프로토콜이 주관적인 투표만으로가 아니라 과학적으로 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 2020년 그의 획기적인 기사 "자동화된 거버넌스: DeFi의 과학적 진화"에서 Chitra는 지속적인 적대적 시뮬레이션이 "공격에 탄력적이고 정직한 참여자에게 공정하게 보상하는 더 안전하고 효율적인 DeFi 생태계"를 어떻게 만들 수 있는지 설명했습니다.

Gauntlet의 기술 구현은 대규모로 이 개념을 증명합니다. 이 플랫폼은 실제 스마트 계약 코드에 대해 매일 수천 건의 시뮬레이션을 실행하고, 프로토콜 규칙 내에서 상호 작용하는 이익 극대화 에이전트를 모델링하며, 10억 달러 이상의 프로토콜 자산에 대한 데이터 기반 매개변수 권장 사항을 제공합니다. 그의 프레임워크는 프로토콜 규칙을 코딩하고, 에이전트 보상을 정의하며, 에이전트 상호 작용을 시뮬레이션하고, 거시적인 프로토콜 건전성과 미시적인 사용자 인센티브의 균형을 맞추기 위해 매개변수를 최적화하는 것을 포함합니다. 이 방법론은 Aave(4년 계약), Compound, Uniswap, Morpho를 포함한 주요 DeFi 프로토콜에 영향을 미쳤으며, Gauntlet은 상수 함수 시장 조성자, MEV 분석, 청산 메커니즘 및 프로토콜 경제학에 대한 27편의 연구 논문을 발표했습니다.

Chitra가 2023년에 설립한 Aera 프로토콜은 "크라우드소싱 투자 포트폴리오 관리"를 통해 DAO가 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 함으로써 자율 재무 관리를 발전시켰습니다. 그의 최근 AI 에이전트에 대한 초점은 2025년까지 AI 에이전트가 "온체인 금융 활동을 지배할 것"이며 "AI가 암호화폐 역사 과정을 바꿀 것"이라는 예측을 반영합니다. 런던(2021), 싱가포르(2024, 2025)에서 열린 Token2049 행사와 The Chopping Block의 정기 팟캐스트 진행을 통해 Chitra는 주관적인 인간 거버넌스에서 데이터 기반의 시뮬레이션 테스트를 거친 의사 결정으로의 전환을 지속적으로 강조합니다.

핵심 통찰: "금융 자체는 근본적으로 법률적 관행입니다—돈과 법률의 결합이죠. 스마트 계약을 통해 금융은 더욱 우아해집니다." 그의 작업은 자율 자본이 인간을 완전히 대체하는 것이 아니라, AI를 사용하여 지속적인 시뮬레이션과 최적화를 통해 금융 시스템을 더욱 과학적으로 엄격하게 만드는 것임을 보여줍니다.

Amjad Masad: 네트워크 경제를 위한 인프라 구축​

Replit(2025년 10월 기준 30억 달러 가치)의 CEO인 Amjad Masad는 암호화폐 지갑을 가진 자율 AI 에이전트가 전통적인 계층적 소프트웨어 개발을 탈중앙화된 네트워크 경제로 대체하는 급진적인 경제 변혁을 구상합니다. 그의 2022년 바이럴 트위터 스레드는 "이번 10년 안에 소프트웨어에 기념비적인 변화가 올 것"이라고 예측하며, AI가 프로그래머가 AI 에이전트 "군대를 지휘"할 수 있도록 하고 비프로그래머도 소프트웨어 작업을 위해 에이전트를 지휘할 수 있도록 하는 다음 100배 생산성 향상을 나타낸다고 주장했습니다.

네트워크 경제 비전은 자율 에이전트를 경제 주체로 중심으로 합니다. Sequoia Capital 팟캐스트 인터뷰에서 Masad는 "소프트웨어 에이전트와 제가 '좋아. 이 제품을 만들어야겠어.'라고 말하면, 에이전트는 '아. 이 지역에서 이 데이터베이스를 가져오고, 이 지역에서 SMS나 이메일을 보내는 것을 가져올 거야. 그리고 참고로, 비용은 이만큼 들 거야.'라고 말할 미래를 묘사했습니다. 그리고 에이전트로서 저는 실제로 지갑을 가지고 있고, 그들에게 비용을 지불할 수 있을 것입니다." 이것은 공장 파이프라인 모델을 에이전트가 자율적으로 서비스를 조립하고 가치가 네트워크를 통해 자동으로 흐르는 네트워크 기반 구성으로 대체합니다.

2025년 9월에 출시된 Replit의 Agent 3는 이전 버전보다 10배 더 많은 자율성을 가지고 이 비전을 기술적으로 보여줍니다—200분 이상 독립적으로 작동하고, "반성 루프"를 통해 자체 테스트 및 디버깅을 하며, 다른 에이전트와 자동화를 구축합니다. 실제 사용자들은 15만 달러의 공급업체 견적 대신 400달러짜리 ERP 시스템을 구축하고 85%의 생산성 향상을 보고합니다. Masad는 AI가 누구든지 복잡한 소프트웨어를 주문형으로 생성할 수 있게 함에 따라 "모든 애플리케이션 소프트웨어의 가치가 결국 '제로가 될 것'"이라고 예측하며, 기업의 본질이 전문화된 역할에서 AI 에이전트에 의해 증강된 "일반주의 문제 해결사"로 변모할 것이라고 말합니다.

암호화폐의 역할에 대해, Masad는 프로그래밍 가능한 화폐를 필수적인 플랫폼 기본 요소로 보고 비트코인 라이트닝 네트워크 통합을 강력히 옹호합니다. 그는 "예를 들어, 비트코인 라이트닝은 가치를 소프트웨어 공급망에 직접 통합하여 인간 대 인간 및 기계 대 기계 거래를 더 쉽게 만듭니다. 소프트웨어의 거래 비용과 오버헤드를 낮추는 것은 일회성 작업을 위해 개발자를 코드베이스로 끌어들이는 것을 훨씬 더 쉽게 만들 것입니다."라고 말했습니다. Web3를 "읽고-쓰고-소유하고-리믹스하는" 것으로 보는 그의 비전과 네이티브 Replit 통화를 플랫폼 기본 요소로 고려할 계획은 AI 에이전트 인프라와 암호 경제 조정 간의 깊은 통합을 보여줍니다.

Masad는 Token2049 직후 싱가포르에서 열린 네트워크 국가 컨퍼런스(2025년 10월 3일)에서 Vitalik Buterin, Brian Armstrong, Balaji Srinivasan과 함께 연설하며, 그를 암호화폐와 AI 커뮤니티를 잇는 다리 역할을 하는 인물로 자리매김했습니다. 그의 예측: AI 증강을 통해 "모두가 개발자"가 되면 "1인 유니콘"이 흔해질 것이며, 이는 거시 경제를 근본적으로 변화시키고 전 세계 10억 명이 소프트웨어를 만드는 "10억 개발자" 시대를 가능하게 할 것입니다.

Jordi Alexander: AI 시대의 통화로서의 판단력​

Selini Capital(운용 자산 10억 달러 이상)의 창립자/CIO이자 Mantle Network의 최고 연금술사인 Jordi Alexander는 프로 포커(2024년 Phil Ivey를 꺾고 WSOP 팔찌 획득)에서 얻은 게임 이론 전문 지식을 시장 분석 및 자율 자본 투자에 적용합니다. 그의 논지는 "통화로서의 판단력"에 중점을 둡니다—AI가 실행과 분석을 처리하더라도 기계가 복제할 수 없는 복잡한 정보를 통합하고 최적의 결정을 내리는 독특한 인간의 능력입니다.

Alexander의 자율 자본 프레임워크는 "이번 세기의 두 가지 핵심 산업: 지능형 기초 모듈(AI와 같은) 구축과 사회적 조정을 위한 기초 레이어(암호화폐 기술과 같은) 구축"의 융합을 강조합니다. 그는 실제 인플레이션(공식 금리 대비 연간 약 15%), 다가오는 부의 재분배, 그리고 경제적으로 생산성을 유지해야 할 필요성 때문에 전통적인 은퇴 계획은 시대에 뒤떨어졌다고 주장합니다: 50세 미만에게는 "은퇴라는 것은 없습니다." 그의 도발적인 논지는 다음과 같습니다: "향후 10년 동안 10만 달러를 가진 것과 1천만 달러를 가진 것 사이의 격차는 그리 크지 않을 수 있습니다. 중요한 것은 부의 창출이 극적으로 가속화되는 '100배의 순간'을 위해 향후 몇 년을 어떻게 효과적으로 포지셔닝하는가입니다."

그의 투자 포트폴리오는 AI-암호화폐 융합에 대한 확신을 보여줍니다. Selini는 "에이전트 워크플로우"와 개인화된 투자를 위한 강화 학습을 사용하는 "암호화폐 최초의 자율 AI 기반 발견 엔진"으로 묘사되는 TrueNorth(2025년 6월, 100만 달러 시드 투자)를 지원했습니다. 이 회사의 사상 최대 규모 투자는 Worldcoin(2024년 5월)에 이루어졌는데, 이는 "다가오는 AI 세상에서 완전히 새로운 기술 인프라와 솔루션에 대한 명백한 필요성"을 인식한 것입니다. Selini의 총 46-60개 투자에는 Ether.fi(유동성 스테이킹), RedStone(오라클), 그리고 중앙화 및 탈중앙화 거래소 전반에 걸친 시장 조성이 포함되어 있으며, 이는 자율 시스템에 적용된 체계적인 트레이딩 전문 지식을 보여줍니다.

Token2049 참여에는 런던(2022년 11월)에서 "최신 사이클의 거친 실험에 대한 성찰"을 논의한 것, 두바이(2025년 5월)에서 유동성 벤처 투자 및 밈코인에 대해 논의한 것, 그리고 싱가포르에서 거시 경제와 암호화폐의 상호 작용을 분석한 것이 포함됩니다. 그의 Steady Lads 팟캐스트(2025년까지 92개 이상의 에피소드)에는 Vitalik Buterin이 출연하여 암호화폐-AI 교차점, 양자 위험 및 이더리움의 진화에 대해 논의했습니다. Alexander는 AI 에이전트가 확산될 때 경제적 관련성을 유지하기 위해 "생존 모드"에서 벗어나 고차원적 사고에 접근하고, 끊임없이 기술을 향상시키며, 경험을 통해 판단력을 구축하는 것이 필수적이라고 강조합니다.

핵심 관점: "판단력은 복잡한 정보를 통합하고 최적의 결정을 내리는 능력입니다—이것이 바로 기계가 부족한 부분입니다." 그의 비전은 AI가 기계 속도로 실행하고 인간이 전략적 판단을 제공하며, 암호화폐가 조정 레이어를 가능하게 하는 시스템으로서의 자율 자본을 봅니다. 특히 비트코인에 대해: 기관 자본이 유입되면서 5년 동안 5-10배 성장이 예상되는 "진정한 거시적 중요성을 지닌 유일한 디지털 자산"으로, 취약한 물리적 자산에 비해 우수한 재산권 보호 수단으로 간주합니다.

Alexander Pack: 탈중앙화 AI 경제를 위한 인프라​

Hack VC(운용 자산 약 5억 9천만 달러)의 공동 창립자이자 매니징 파트너인 Alexander Pack은 Web3 AI를 "오늘날 투자에서 가장 큰 알파의 원천"이라고 설명하며, 회사 최신 펀드의 41%를 AI-암호화폐 융합에 할당했습니다—이는 주요 암호화폐 VC 중 가장 높은 집중도입니다. 그의 논지는 다음과 같습니다: "AI의 빠른 진화는 엄청난 효율성을 창출하지만, 동시에 중앙 집중화를 증가시킵니다. 암호화폐와 AI의 교차점은 이 분야에서 단연코 가장 큰 투자 기회이며, 개방적이고 탈중앙화된 대안을 제공합니다."

Pack의 투자 프레임워크는 자율 자본이 네 가지 인프라 레이어를 필요로 한다고 봅니다: 데이터(Grass 투자—FDV 25억 달러), 컴퓨팅(io.net—FDV 22억 달러), 실행(Movement Labs—FDV 79억 달러, EigenLayer—FDV 49억 달러), 그리고 보안(재스테이킹을 통한 공유 보안). Grass 투자는 이 논지를 보여줍니다: 250만 개 이상의 장치로 구성된 탈중앙화 네트워크가 AI 훈련 데이터를 위한 웹 스크래핑을 수행하며, 이미 매일 45TB를 수집하고 있습니다(ChatGPT 3.5 훈련 데이터셋과 동일). Pack은 다음과 같이 설명했습니다: "알고리즘 + 데이터 + 컴퓨팅 = 지능. 이는 데이터와 컴퓨팅이 세계에서 가장 중요한 두 가지 자산이 될 가능성이 높으며, 이에 대한 접근이 엄청나게 중요할 것임을 의미합니다. 암호화폐는 전 세계의 새로운 디지털 자원에 대한 접근을 제공하고, 토큰을 통해 이전에는 자산이 아니었던 것들을 자산화하는 것입니다."

Hack VC의 2024년 실적은 이 접근 방식을 입증합니다: 두 번째로 활발한 선도 암호화폐 VC로서 수십 건의 거래에 1억 2,800만 달러를 배포했으며, 12개의 암호화폐 x AI 투자를 통해 2024년에만 4개의 유니콘을 배출했습니다. 주요 토큰 출시에는 Movement Labs(79억 달러), EigenLayer(49억 달러), Grass(25억 달러), io.net(22억 달러), Morpho(24억 달러), Kamino(10억 달러), AltLayer(9억 달러)가 포함됩니다. 이 회사는 기관 등급 네트워크 참여, 스테이킹, 정량 연구 및 오픈 소스 기여를 위한 사내 플랫폼인 Hack.Labs를 운영하며, 전 Jane Street 선임 트레이더들을 고용하고 있습니다.

2024년 3월 Unchained 팟캐스트 출연에서 Pack은 AI 에이전트를 "자율적으로 포트폴리오를 관리하고, 거래를 실행하며, 수익률을 최적화할 수 있는" 자본 할당자로 규정했으며, DeFi 통합을 통해 "암호화폐 지갑을 가진 AI 에이전트가 탈중앙화 금융 시장에 참여"할 수 있다고 말했습니다. 그는 암호화폐 인프라가 "아직 초기 단계"이며, 주류 채택 전에 확장성, 보안 및 사용자 경험에서 상당한 개선이 필요하다고 강조했습니다. Token2049 싱가포르 2025는 Pack을 연사(10월 1-2일)로 확정했으며, 25,000명 이상의 참석자가 모이는 아시아 최고의 암호화폐 행사에서 암호화폐 및 AI 주제에 대한 전문가 토론 패널에 참여할 예정입니다.

자율 자본 프레임워크(Hack VC의 투자 및 출판물에서 종합)는 다섯 가지 레이어를 구상합니다: 지능(AI 모델), 데이터 및 컴퓨팅 인프라(Grass, io.net), 실행 및 검증(Movement, EigenLayer), 금융 기본 요소(Morpho, Kamino), 그리고 자율 에이전트(포트폴리오 관리, 거래, 시장 조성). Pack의 핵심 통찰: 탈중앙화되고 투명한 시스템은 2022년 약세장 동안 중앙화된 금융보다 더 탄력적임이 입증되었습니다(Celsius, BlockFi, FTX가 붕괴하는 동안 DeFi 프로토콜은 살아남았습니다). 이는 블록체인이 불투명한 중앙화된 대안보다 AI 기반 자본 할당에 더 적합하다는 것을 시사합니다.

Irene Wu: 자율 시스템을 위한 옴니체인 인프라​

Bain Capital Crypto의 벤처 파트너이자 LayerZero Labs의 전 전략 책임자인 Irene Wu는 메시징을 통한 크로스체인 상호 운용성을 설명하기 위해 "옴니체인"이라는 용어를 만들어 자율 자본 인프라에 독특한 기술 전문 지식을 제공합니다. 그녀의 투자 포트폴리오는 AI-암호화폐 융합에 전략적으로 포지셔닝되어 있습니다: Cursor(AI 우선 코드 편집기), Chaos Labs(인공 금융 지능), Ostium(레버리지 트레이딩 플랫폼), Econia(DeFi 인프라)는 수직 통합된 AI 애플리케이션과 자율 금융 시스템에 대한 집중을 보여줍니다.

Wu의 LayerZero 기여는 자율 에이전트가 블록체인 전반에 걸쳐 원활하게 작동할 수 있도록 하는 기초적인 크로스체인 인프라를 구축했습니다. 그녀는 불변성, 무허가성, 검열 저항이라는 세 가지 핵심 설계 원칙을 옹호하고 OFT(옴니체인 대체 가능 토큰) 및 ONFT(옴니체인 비대체 가능 토큰) 표준을 개발했습니다. 그녀가 이끈 Magic Eden 파트너십은 크로스체인 NFT 구매를 위한 원활한 가스 토큰 전환을 가능하게 하는 "Gas Station"을 만들었으며, 탈중앙화 시스템에서 마찰을 실질적으로 줄이는 것을 보여주었습니다. LayerZero를 "블록체인을 위한 TCP/IP"로 포지셔닝한 것은 에이전트 경제의 기반이 되는 보편적인 상호 운용성 프로토콜에 대한 비전을 담고 있습니다.

Wu가 Web3 경험에서 마찰을 제거하는 데 지속적으로 강조하는 것은 자율 자본 인프라를 직접적으로 지원합니다. 그녀는 체인 추상화—사용자가 어떤 블록체인을 사용하고 있는지 이해할 필요가 없어야 한다는 것—를 옹호하며 "블록체인 복잡성을 정당화하기 위해 10배 더 나은 경험"을 추진합니다. 암호화폐의 연구 방법("트위터에서 누가 가장 많이 불평하는지 보는 것")에 대한 그녀의 비판은 적절한 Web2 스타일 사용자 연구 인터뷰와 비교하여 주류 채택에 필수적인 사용자 중심 설계 원칙에 대한 헌신을 반영합니다.

그녀의 포트폴리오에서 나타나는 투자 논지 지표는 AI 증강 개발(Cursor는 AI 네이티브 코딩을 가능하게 함), 자율 금융 지능(Chaos Labs는 AI를 DeFi 위험 관리에 적용), 트레이딩 인프라(Ostium은 레버리지 트레이딩을 제공), 그리고 DeFi 기본 요소(Econia는 기초 프로토콜을 구축)에 초점을 맞추고 있음을 보여줍니다. 이 패턴은 자율 자본 요구 사항과 강력하게 일치합니다: AI 에이전트는 효과적으로 작동하기 위해 개발 도구, 금융 지능 기능, 트레이딩 실행 인프라, 그리고 기초 DeFi 프로토콜이 필요합니다.

이용 가능한 출처에서 특정 Token2049 참여는 확인되지 않았지만(소셜 미디어 접근 제한), Consensus 2023 및 Proof of Talk Summit에서의 Wu의 연설 활동은 블록체인 인프라 및 개발자 도구 분야에서 그녀의 사상적 리더십을 보여줍니다. 그녀의 기술 배경(하버드 컴퓨터 과학, J.P. Morgan 소프트웨어 엔지니어링, 하버드 블록체인 클럽 공동 창립자)과 LayerZero 및 Bain Capital Crypto에서의 전략적 역할은 탈중앙화 환경에서 작동하는 AI 에이전트의 인프라 요구 사항에 대한 중요한 목소리를 내는 인물로 그녀를 자리매김합니다.

이론적 기반: AI와 암호화폐가 자율 자본을 가능하게 하는 이유​

자율 자본을 가능하게 하는 융합은 근본적인 조정 문제를 해결하는 세 가지 기술적 기둥에 기반합니다. 첫째, 암호화폐는 전통적인 은행 시스템에서는 불가능한 금융 자율성을 제공합니다. AI 에이전트는 인간의 승인 없이 암호화 키 쌍을 생성하여 "자신의 은행 계좌를 개설"할 수 있으며, 복잡한 자동화된 작업을 위해 무허가 24/7 글로벌 결제 및 프로그래밍 가능한 화폐에 접근할 수 있습니다. 전통 금융은 능력에 관계없이 비인간 개체를 명백히 배제합니다. 암호화폐는 소프트웨어를 합법적인 경제 주체로 취급하는 최초의 금융 인프라입니다.

둘째, 무신뢰 컴퓨팅 기판은 검증 가능한 자율 실행을 가능하게 합니다. 블록체인 스마트 계약은 단일 운영자가 결과를 제어하지 않는 변조 방지 실행을 보장하는 탈중앙화 검증을 통해 튜링 완전한 글로벌 컴퓨터를 제공합니다. Intel SGX와 같은 신뢰 실행 환경(TEE)은 호스트 시스템으로부터 코드를 격리하는 하드웨어 기반 보안 인클레이브를 제공하여 개인 키 보호와 함께 기밀 컴퓨팅을 가능하게 합니다—"클라우드 관리자도 악의적인 노드 운영자도 '항아리 안으로 손을 뻗을 수 없기' 때문에" 에이전트에게 중요합니다. io.net 및 Phala Network와 같은 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)는 TEE와 크라우드소싱 하드웨어를 결합하여 무허가 분산형 AI 컴퓨팅을 생성합니다.

셋째, 블록체인 기반 신원 및 평판 시스템은 에이전트에게 지속적인 페르소나를 부여합니다. 자기 주권 신원(SSI) 및 탈중앙화 식별자(DID)는 에이전트가 자체 "디지털 여권"을 보유할 수 있도록 하며, 검증 가능한 자격 증명으로 기술을 증명하고 온체인 평판 추적을 통해 불변의 기록을 생성합니다. 제안된 "Know Your Agent"(KYA) 프로토콜은 기계 신원을 위한 KYC 프레임워크를 적용하며, Model Context Protocol(MCP), Agent Communication Protocol(ACP), Agent-to-Agent Protocol(A2A), Agent Network Protocol(ANP)과 같은 새로운 표준은 에이전트 상호 운용성을 가능하게 합니다.

경제적 함의는 심오합니다. Nenad Tomasev를 포함한 연구자들이 발표한 "가상 에이전트 경제"와 같은 학술 프레임워크는 출현하는 AI 에이전트 경제 시스템을 기원(자생적 vs. 의도적)과 분리성(인간 경제로부터 투과성 vs. 불투과성)을 따라 분석할 것을 제안합니다. 현재 궤적: 전례 없는 조정을 위한 기회를 제공하지만, 시스템적 경제 불안정 및 불평등 심화와 같은 상당한 위험을 포함하는 방대하고 고도로 투과성 있는 AI 에이전트 경제의 자발적 출현. 에이전트가 효용 함수를 가진 합리적인 경제 주체로 작동하며 다중 에이전트 환경에서 전략적 결정을 내림에 따라, 에이전트 간 협상에서의 내쉬 균형, 공정한 자원 할당을 위한 메커니즘 설계, 자원 경매 메커니즘과 같은 게임 이론적 고려 사항이 중요해집니다.

시장은 폭발적인 채택을 보여줍니다. AI 에이전트 토큰은 2024년 12월까지 시가총액 100억 달러 이상에 도달했으며, 2024년 후반에 322% 급증했습니다. Virtuals Protocol은 Base(이더리움 L2)에 17,000개 이상의 토큰화된 AI 에이전트를 출시했으며, ai16z는 Solana에서 시가총액 23억 달러의 자율 벤처 펀드를 운영합니다. 각 에이전트는 부분 소유권, 스테이킹을 통한 수익 공유, 커뮤니티 거버넌스를 가능하게 하는 토큰을 발행하여 AI 에이전트 성능에 대한 유동적인 시장을 만듭니다. 이 토큰화 모델은 자율 에이전트의 "공동 소유"를 가능하게 하여, 토큰 보유자는 에이전트 활동에 대한 경제적 노출을 얻고 에이전트는 자율적으로 배포할 자본을 얻습니다.

철학적으로, 자율 자본은 행위 주체성, 소유권, 통제에 대한 근본적인 가정에 도전합니다. 전통적인 행위 주체성은 통제/자유 조건(강압 없음), 인식론적 조건(행동 이해), 도덕적 추론 능력, 안정적인 개인 정체성을 요구합니다. LLM 기반 에이전트는 질문을 제기합니다: 그들이 진정으로 "의도"하는 것인가, 아니면 단순히 패턴을 일치시키는 것인가? 확률적 시스템에 책임을 물을 수 있는가? 연구 참여자들은 에이전트가 "책임이나 의도를 가질 수 없는 확률적 모델이며; 인간 플레이어처럼 '처벌'되거나 '보상'될 수 없다"고 지적하며 "고통을 경험할 신체가 없다"는 것은 기존의 억제 메커니즘이 실패함을 의미합니다. "무신뢰 역설"이 나타납니다: 무신뢰 인프라에 에이전트를 배포하는 것은 오류를 범할 수 있는 인간을 신뢰하는 것을 피하지만, AI 에이전트 자체는 잠재적으로 신뢰할 수 없으며(환각, 편향, 조작), 무신뢰 기판은 AI가 오작동할 때 개입을 방지합니다.

Vitalik Buterin은 "코드는 법이다"(결정론적 스마트 계약)가 LLM 환각(확률적 출력)과 충돌한다고 지적하며 이러한 긴장을 파악했습니다. 연구에 따르면 탈중앙화 에이전트를 지배하는 네 가지 "무효성"이 있습니다: 영토 관할권 무효성(국경 없는 운영은 단일 국가 법률을 무력화함), 기술적 무효성(아키텍처는 외부 통제에 저항함), 집행 무효성(배포자를 제재한 후 에이전트를 멈출 수 없음), 그리고 책임 무효성(에이전트는 법적 인격이 없으므로 고소하거나 기소할 수 없음). Truth Terminal의 인간 수탁자가 있는 자선 신탁과 같은 현재의 실험적 접근 방식은 운영 통제에 묶인 개발자 책임을 유지하면서 에이전트 자율성으로부터 소유권을 분리하려고 시도합니다.

선도적인 사상가들의 예측은 변혁적인 시나리오로 수렴됩니다. Balaji Srinivasan은 "AI는 디지털 풍요, 암호화폐는 디지털 희소성"이라고 주장합니다—AI가 콘텐츠를 생성하는 동안 암호화폐는 가치를 조정하고 증명하며, 암호화폐는 "AI 딥페이크 세상에서 인간 진정성의 증명"을 가능하게 하는 상호 보완적인 힘입니다. Sam Altman의 AI와 암호화폐가 "무한한 풍요와 확정적인 희소성"을 나타낸다는 관찰은 그들의 공생 관계를 포착합니다. Ali Yahya(a16z)는 "AI는 중앙 집중화하고, 암호화폐는 탈중앙화한다"는 긴장을 종합하며, 탈중앙화의 이점을 보존하면서 자율 에이전트 위험을 관리하는 강력한 거버넌스의 필요성을 시사합니다. "10억 달러 규모의 자율 엔티티"—TEE를 통해 무허가 노드에서 실행되고, 팔로워를 구축하고, 수입을 창출하며, 인간의 통제 없이 자산을 관리하는 탈중앙화 챗봇—에 대한 a16z의 비전은 단일 통제 지점이 존재하지 않고 합의 프로토콜이 시스템을 조정하는 논리적 종착점을 나타냅니다.

기술 아키텍처: 자율 자본이 실제로 작동하는 방식​

자율 자본을 구현하려면 계산 능력과 검증 가능성의 균형을 맞추는 하이브리드 아키텍처를 통해 AI 모델과 블록체인 프로토콜을 정교하게 통합해야 합니다. 표준 접근 방식은 세 가지 계층 아키텍처를 사용합니다: 오라클 네트워크를 통해 블록체인 및 외부 데이터를 수집하는 인지 계층(Chainlink은 매일 50억 개 이상의 데이터 포인트를 처리), 계산의 영지식 증명을 통해 오프체인 AI 모델 추론을 수행하는 추론 계층, 그리고 스마트 계약을 통해 온체인에서 트랜잭션을 실행하는 액션 계층입니다. 이 하이브리드 설계는 온체인에서 무거운 AI 계산을 방지하는 가스 한도와 같은 근본적인 블록체인 제약을 해결하면서 무신뢰 실행 보장을 유지합니다.

Gauntlet의 구현은 대규모로 생산 준비가 된 자율 자본을 보여줍니다. 이 플랫폼의 기술 아키텍처는 실제 스마트 계약 코드에 대해 매일 수천 개의 에이전트 기반 모델을 실행하는 암호 경제 시뮬레이션 엔진, 12개 이상의 레이어 1 및 레이어 2 블록체인에서 매일 6회 업데이트되는 4억 개 이상의 데이터 포인트로 훈련된 ML 모델을 사용하는 정량적 위험 모델링, 그리고 담보 비율, 이자율, 청산 임계값 및 수수료 구조를 동적으로 조정하는 자동화된 매개변수 최적화를 포함합니다. Morpho Blue의 MetaMorpho 볼트 시스템은 외부화된 위험 관리와 함께 무허가 볼트 생성을 위한 우아한 인프라를 제공하여, Gauntlet의 WETH Prime 및 USDC Prime 볼트가 유동성 스테이킹 재귀 수익 시장 전반에 걸쳐 위험 조정 수익률을 최적화할 수 있도록 합니다. 베이시스 트레이딩 볼트는 시장 상황이 유리한 스프레드를 생성할 때 LST 현물 자산과 영구 펀딩 비율을 최대 2배의 동적 레버리지로 결합하여 실제 자본을 관리하는 정교한 자율 전략을 보여줍니다.

영지식 머신러닝(zkML)은 무신뢰 AI 검증을 가능하게 합니다. 이 기술은 ZK-SNARKs 및 ZK-STARKs 증명 시스템을 사용하여 모델 가중치나 입력 데이터를 공개하지 않고 ML 모델 실행을 증명합니다. Modulus Labs는 모델 크기별로 증명 시스템을 벤치마킹하여, plonky2를 사용하여 약 50초 만에 최대 1,800만 개의 매개변수를 가진 모델을 증명할 수 있음을 보여주었습니다. EZKL은 ONNX 모델을 ZK 회로로 변환하는 오픈 소스 프레임워크를 제공하며, OpenGradient에서 탈중앙화 ML 추론에 사용됩니다. RiscZero는 DeFi 프로토콜과 통합된 검증 가능한 ML 계산을 가능하게 하는 범용 영지식 VM을 제공합니다. 아키텍처 흐름은 다음과 같습니다: 입력 데이터 → ML 모델(오프체인) → 출력 → ZK 증명 생성기 → 증명 → 스마트 계약 검증기 → 수락/거부. 사용 사례에는 검증 가능한 수익률 전략(Giza + Yearn 협력), 온체인 신용 점수 매기기, 민감한 데이터에 대한 비공개 모델 추론, 그리고 모델 진위 증명이 포함됩니다.

자율 자본을 가능하게 하는 스마트 계약 구조에는 Morpho의 사용자 정의 가능한 위험 매개변수를 갖춘 무허가 볼트 배포 시스템, 프로그래밍 가능한 볼트 규칙을 위한 Aera의 V3 프로토콜, 그리고 서브초 단위 가격 피드를 제공하는 Pyth Network 오라클과의 통합이 포함됩니다. 기술 구현은 Web3 인터페이스(ethers.js, web3.py)를 사용하여 RPC 제공자를 통해 AI 에이전트를 블록체인에 연결하며, 암호학적으로 안전한 다자간 계산(MPC) 지갑을 사용하여 개인 키를 참가자들 사이에 분할하여 자동화된 트랜잭션 서명을 수행합니다. 계정 추상화(ERC-4337)는 프로그래밍 가능한 계정 로직을 가능하게 하여, AI 에이전트가 전체 지갑 제어 없이 특정 작업을 실행할 수 있는 정교한 권한 시스템을 허용합니다.

Fetch.ai uAgents 프레임워크는 Almanac 스마트 계약에 등록된 자율 경제 에이전트를 가능하게 하는 Python 라이브러리를 통해 실용적인 에이전트 개발을 보여줍니다. 에이전트는 암호학적으로 안전한 메시지, 자동화된 블록체인 등록, 그리고 시장 분석, 신호 생성 및 거래 실행을 처리하는 간격 기반 실행으로 작동합니다. 예시 구현은 시장 분석 에이전트가 오라클 가격을 가져오고, ML 모델 추론을 수행하며, 신뢰 임계값이 충족될 때 온체인 거래를 실행하는 것을 보여주며, 에이전트 간 통신은 복잡한 전략을 위한 다중 에이전트 조정을 가능하게 합니다.

보안 고려 사항은 중요합니다. 재진입 공격, 산술 오버플로우/언더플로우, 접근 제어 문제, 오라클 조작을 포함한 스마트 계약 취약점은 2017년 이후 117억 4천만 달러 이상의 손실을 야기했으며, 2024년에만 15억 달러가 손실되었습니다. AI 에이전트 특정 위협에는 프롬프트 주입(에이전트 행동을 조작하는 악성 입력), 오라클 조작(결정을 오도하는 손상된 데이터 피드), 컨텍스트 조작(외부 입력을 악용하는 적대적 공격), 그리고 자격 증명 유출(노출된 API 키 또는 개인 키)이 포함됩니다. 런던 대학교와 시드니 대학교의 연구는 A1 시스템—36개의 실제 취약한 계약에서 63%의 성공률로 스마트 계약 취약점을 자율적으로 발견하고 악용하는 AI 에이전트—이 익스플로잇당 0.01~3.59달러의 비용으로 최대 859만 달러를 추출할 수 있음을 보여주며, AI 에이전트가 경제적으로 방어보다 악용을 선호한다는 것을 증명했습니다.

보안 모범 사례에는 스마트 계약의 형식적 검증, 광범위한 테스트넷 테스트, 제3자 감사(Cantina, Trail of Bits), 버그 바운티 프로그램, 회로 차단기가 있는 실시간 모니터링, 중요 작업에 대한 타임락, 대규모 트랜잭션에 대한 다중 서명 요구 사항, 신뢰 실행 환경(Phala Network), 시스템 호출 필터링을 통한 샌드박스 코드 실행, 네트워크 제한 및 속도 제한이 포함됩니다. 공격자는 6,000달러의 익스플로잇 가치에서 수익성을 달성하는 반면, 방어자는 손익분기점을 넘기기 위해 60,000달러가 필요하므로, 방어 태세는 편집증적 수준으로 엄격해야 하며, 이는 공격에 유리한 근본적인 경제적 비대칭성을 만듭니다.

확장성 및 인프라 요구 사항은 병목 현상을 만듭니다. 이더리움의 블록당 약 3천만 가스, 12-15초 블록 시간, 혼잡 시 높은 수수료, 그리고 15-30 TPS 처리량은 ML 모델 추론을 직접 지원할 수 없습니다. 해결책에는 레이어 2 네트워크(Arbitrum/Optimism 롤업으로 비용 10-100배 절감, 네이티브 에이전트 지원 Base, Polygon 사이드체인), 온체인 검증을 통한 오프체인 계산, 그리고 하이브리드 아키텍처가 포함됩니다. 인프라 요구 사항에는 RPC 노드(Alchemy, Infura, NOWNodes), 오라클 네트워크(Chainlink, Pyth, API3), 탈중앙화 스토리지(모델 가중치를 위한 IPFS), ML 추론을 위한 GPU 클러스터, 그리고 낮은 지연 시간과 높은 신뢰성을 갖춘 24/7 모니터링이 포함됩니다. 운영 비용은 RPC 호출(월 0-500달러 이상), 컴퓨팅(GPU 인스턴스에 월 100-10,000달러 이상), 그리고 복잡한 트랜잭션당 1-1,000달러 이상으로 매우 가변적인 가스 요금에 이릅니다.

현재 성능 벤치마크에 따르면 zkML은 강력한 AWS 인스턴스에서 1,800만 개 매개변수 모델을 50초 만에 증명하고, 인터넷 컴퓨터 프로토콜은 온체인 이미지 분류를 위한 Cyclotron 최적화로 10배 이상의 개선을 달성했으며, Bittensor는 ML 모델을 평가하는 80개 이상의 활성 서브넷을 운영하고 있습니다. 향후 개발에는 ZK 증명 생성을 위한 특수 ASIC 칩을 통한 하드웨어 가속, 온체인 ML을 위한 ICP의 GPU 서브넷, 개선된 계정 추상화, 크로스체인 메시징 프로토콜(LayerZero, Wormhole), 그리고 에이전트 상호 운용성을 위한 Model Context Protocol과 같은 새로운 표준이 포함됩니다. 기술적 성숙도는 빠르게 발전하고 있으며, Gauntlet과 같은 생산 시스템은 수십억 달러 TVL의 실현 가능성을 입증하고 있지만, 대규모 언어 모델 크기, zkML 지연 시간, 그리고 빈번한 작업에 대한 가스 비용과 관련하여 여전히 한계가 남아 있습니다.

실제 구현 사례: 오늘날 실제로 작동하는 것​

SingularityDAO는 정량화 가능한 결과로 AI 관리 포트폴리오 성능을 보여줍니다. 이 플랫폼의 DynaSets—AI가 자동으로 리밸런싱하는 동적으로 관리되는 자산 바스켓—는 적응형 다중 전략 시장 조성을 통해 두 달 만에(2022년 10월-11월) 25%의 ROI를 달성했으며, BTC+ETH 포트폴리오의 주간 및 격주 전략 평가에서 20%의 ROI를 달성했고, 가중치 기반 자금 할당은 고정 할당보다 더 높은 수익을 제공했습니다. 기술 아키텍처에는 7일간의 과거 시장 데이터에 대한 백테스팅, 소셜 미디어 감성 기반 예측 전략, 유동성 공급을 위한 알고리즘 트레이딩 에이전트, 그리고 포트폴리오 계획, 균형 조정 및 트레이딩을 포함한 적극적인 포트폴리오 관리가 포함됩니다. 위험 엔진은 최적의 의사 결정을 위해 수많은 위험을 평가하며, 동적 자산 관리자는 AI 기반 자동 리밸런싱을 수행합니다. 현재 세 개의 활성 DynaSets(dynBTC, dynETH, dynDYDX)가 투명한 온체인 성능으로 실제 자본을 관리하고 있습니다.

Virtuals Protocol(시가총액 18억 달러)은 2025년 초 기준으로 플랫폼에 출시된 17,000개 이상의 에이전트로 AI 에이전트 토큰화를 선도합니다. 각 에이전트는 10억 개의 토큰을 발행받고, 채팅 상호 작용에서 발생하는 "추론 수수료"를 통해 수익을 창출하며, 토큰 보유자에게 거버넌스 권한을 부여합니다. 주목할 만한 에이전트로는 시가총액 6,900만 달러의 Luna(LUNA)—100만 명의 TikTok 팔로워를 가진 가상 K-pop 스타이자 라이브 스트리머로 엔터테인먼트를 통해 수익을 창출합니다; 0.21달러의 AIXBT—24만 명 이상의 트위터 팔로워와 스테이킹 메커니즘을 통해 AI 기반 시장 통찰력을 제공합니다; 그리고 0.05달러의 VaderAI(VADER)—AI 수익화 도구와 DAO 거버넌스를 제공합니다. GAME 프레임워크(Generative Autonomous Multimodal Entities)는 기술적 기반을 제공하며, Agent Commerce Protocol은 승인된 기여의 역사적 원장을 유지하는 불변 기여 볼트(ICV)를 통해 에이전트 간 상거래를 위한 개방형 표준을 만듭니다. Illuvium과의 파트너십은 AI 에이전트를 게임 생태계에 통합하며, 보안 감사는 7가지 문제(중간 3개, 낮은 심각도 4개)를 해결했습니다.

ai16z는 Solana에서 시가총액 23억 달러의 자율 벤처 펀드로 운영되며, 수천 개의 배포를 가진 AI 에이전트를 위한 가장 널리 채택된 오픈 소스 모듈형 아키텍처인 ELIZA 프레임워크를 구축하고 있습니다. 이 플랫폼은 플러그인 생태계가 네트워크 효과를 주도하는 탈중앙화된 협업 개발을 가능하게 합니다: 더 많은 개발자가 더 많은 플러그인을 만들고, 더 많은 개발자를 유치합니다. 신뢰 시장 시스템은 자율 에이전트의 책임 문제를 해결하며, AI 에이전트만을 위한 전용 블록체인 계획은 장기적인 인프라 비전을 보여줍니다. 이 펀드는 정해진 만료일(2025년 10월)과 2,200만 달러 이상의 잠금 자산으로 운영되며, 시간 제한이 있는 자율 자본 관리를 보여줍니다.

Gauntlet의 생산 인프라는 지속적인 시뮬레이션과 최적화를 통해 10억 달러 이상의 DeFi 프로토콜 TVL을 관리합니다。 이 플랫폼은 100개 이상의 DeFi 프로토콜을 실시간 위험 평가로 모니터링하고, 스트레스 상황에서의 프로토콜 동작에 대한 에이전트 기반 시뮬레이션을 수행하며, 담보 비율, 청산 임계값, 이자율 곡선, 수수료 구조 및 인센티브 프로그램에 대한 동적 매개변수 조정을 제공합니다. 주요 프로토콜 파트너십에는 Aave(거버넌스 불일치로 2024년 종료된 4년 계약), Compound(자동화된 거버넌스 구현 개척), Uniswap(유동성 및 인센티브 최적화), Morpho(현재 볼트 큐레이션 파트너십), 그리고 Seamless Protocol(활성 위험 모니터링)이 포함됩니다. 볼트 큐레이션 프레임워크에는 새로운 수익 기회를 모니터링하는 시장 분석, 유동성 및 스마트 계약 위험을 평가하는 위험 평가, 최적의 할당을 생성하는 전략 설계, MetaMorpho 볼트에 대한 자동화된 실행, 그리고 실시간 리밸런싱을 통한 지속적인 최적화가 포함됩니다. 성능 지표는 플랫폼의 업데이트 빈도(매일 6회), 데이터 볼륨(12개 이상의 블록체인에서 4억 개 이상의 포인트), 그리고 방법론의 정교함(광범위한 시장 침체를 포착하는 VaR, LST 분산 및 스테이블코인 디페그와 같은 상관 관계 파괴 위험, 그리고 꼬리 위험 정량화)을 보여줍니다.

자율 트레이딩 봇은 혼합되었지만 개선되는 결과를 보여줍니다. Gunbot 사용자들은 2월 26일에 496달러로 시작하여 dYdX에서 20쌍으로 실행하며 타사 위험을 제거하는 자체 호스팅 실행으로 1,358달러(174% 증가)로 성장했다고 보고합니다. Cryptohopper 사용자들은 AI 기반 전략 최적화 및 소셜 트레이딩 기능을 갖춘 24/7 클라우드 기반 자동 트레이딩을 통해 변동성이 큰 시장에서 연간 35%의 수익을 달성했습니다. 그러나 전반적인 통계는 봇 고객의 75-89%가 자금을 잃고 11-25%만이 수익을 얻는다는 것을 보여주며, 과최적화(과거 데이터에 대한 곡선 맞춤), 시장 변동성 및 블랙 스완 이벤트, 기술적 결함(API 오류, 연결 문제), 그리고 부적절한 사용자 구성으로 인한 위험을 강조합니다. 주요 실패 사례로는 바나나 건 익스플로잇(2024년 9월, 오라클 취약점을 통한 563 ETH/190만 달러 손실), 제네시스 채권자 소셜 엔지니어링 공격(2024년 8월, 2억 4,300만 달러 손실), 그리고 도그위프햇 슬리피지 사건(2024년 1월, 얇은 주문장에서 570만 달러 손실)이 있습니다.

Fetch.ai는 uAgents 프레임워크를 사용하여 2024년 현재 30,000개 이상의 활성 에이전트를 통해 자율 경제 에이전트를 가능하게 합니다. 애플리케이션에는 운송 예약 자동화, 스마트 에너지 거래(비수기 전력 구매, 잉여 전력 재판매), 에이전트 기반 협상을 통한 공급망 최적화, 그리고 Bosch(Web3 모빌리티 사용 사례) 및 Yoti(에이전트 신원 확인)와의 파트너십이 포함됩니다. 이 플랫폼은 2023년에 4천만 달러를 유치했으며, 2030년까지 705억 3천만 달러(연평균 성장률 42.8%)에 도달할 것으로 예상되는 자율 AI 시장 내에 자리매김했습니다. 2023년에 발표된 DeFi 애플리케이션에는 유동성 풀을 제거하고 에이전트 기반 매칭을 선호하는 DEX용 에이전트 기반 거래 도구가 포함되어, 허니팟 및 러그풀 위험을 제거하는 직접적인 P2P 거래를 가능하게 합니다.

AI 구성 요소를 포함한 DAO 구현은 거버넌스 진화를 보여줍니다. AI DAO는 XRP EVM 사이드체인에서 Nexus EVM 기반 DAO 관리를 운영하며, AI 투표 불규칙성 감지로 공정한 의사 결정을 보장하고, 인간이 감독을 유지하는 동안 AI가 결정을 돕는 거버넌스 지원, 그리고 에이전트가 Axelar 블록체인 전반에 걸쳐 지갑을 관리하고 거래할 수 있도록 하는 탈중앙화 MCP 노드 네트워크를 갖춘 AI 에이전트 런치패드를 제공합니다. Aragon의 프레임워크는 6단계 AI x DAO 통합을 구상합니다: AI 봇 및 비서(현재), 제안에 투표하는 엣지 AI(단기), 재무를 관리하는 중앙 AI(중기), DAO 간에 군집 지능을 생성하는 AI 커넥터(중기), 공공재로서 AI를 거버닝하는 DAO(장기), 그리고 온체인 재무 소유권을 가진 DAO가 되는 AI(미래). 기술 구현은 AI가 달러 임계값 미만으로 거래하는 것을 허용하면서 그 이상에서는 투표를 트리거하고, 플러그인 권한을 취소/부여하여 AI 거래 전략을 전환할 수 있는 권한 관리를 갖춘 Aragon OSx 모듈형 플러그인 시스템을 사용합니다.

시장 데이터는 빠른 채택과 규모를 확인합니다. DeFAI 시장은 2025년 1월에 약 10억 달러의 시가총액에 도달했으며, AI 에이전트 시장은 170억 달러로 정점을 찍었습니다. DeFi 총 예치 자산(TVL)은 520억 달러(기관 TVL: 420억 달러)이며, MetaMask는 3천만 명의 사용자에게 서비스를 제공하고 월간 활성 사용자는 2,100만 명입니다. 블록체인 지출은 2024년에 190억 달러에 도달했으며, 2026년까지 1조 760억 달러로 예상됩니다. 2024-2025년 글로벌 DeFi 시장은 204억 8천만-323억 6천만 달러에서 2030년까지 2,310억-4,410억 달러, 2034년까지 1조 5,580억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 연평균 성장률(CAGR) 40-54%를 나타냅니다. 플랫폼별 지표에는 17,000개 이상의 AI 에이전트가 출시된 Virtuals Protocol, 40만 명 이상의 사용자를 온보딩한 Fetch.ai Burrito 통합, 그리고 2022년 초부터 비트코인을 200% 이상, 이더리움을 300% 이상 수익률로 능가한 SMARD와 같은 자율 트레이딩 봇이 포함됩니다.

성공과 실패에서 얻은 교훈은 무엇이 효과적인지 명확히 합니다. 성공적인 구현은 공통된 패턴을 공유합니다: 전문화된 에이전트가 일반 에이전트보다 우수하며(Griffain의 다중 에이전트 협업이 단일 AI보다 신뢰성 높음), 예상치 못한 사건에 대한 인간 개입 감독이 중요하고, 자체 보관 설계는 거래 상대방 위험을 제거하며, 여러 시장 체제에 걸친 포괄적인 백테스팅은 과최적화를 방지하고, 포지션 규모 규칙 및 손절 메커니즘을 갖춘 강력한 위험 관리는 치명적인 손실을 방지합니다. 실패는 투명성이 부족한 블랙박스 AI가 신뢰를 구축하지 못하고, 순수한 자율성은 현재 시장 복잡성과 블랙 스완 이벤트를 처리할 수 없으며, 보안을 무시하면 익스플로잇으로 이어지고, "보장된 수익"에 대한 비현실적인 약속은 사기성 계획을 나타낸다는 것을 보여줍니다. 이 기술은 AI가 속도와 실행을 처리하고 인간이 전략과 판단을 제공하는 인간-AI 공생으로서 가장 잘 작동합니다.

더 넓은 생태계: 플레이어, 경쟁, 그리고 도전 과제​

자율 자본 생태계는 프로파일링된 다섯 명의 사상가를 넘어 주요 플랫폼, 기관 투자자, 경쟁하는 철학적 접근 방식, 그리고 정교한 규제 문제까지 빠르게 확장되었습니다. Virtuals Protocol과 ai16z는 "성당 대 시장"이라는 철학적 분열을 대표합니다. Virtuals(시가총액 18억 달러)는 EtherMage가 공동 설립하고 투명한 기여를 위한 불변 기여 볼트를 활용하여 구조화된 거버넌스와 품질 관리된 전문 시장을 갖춘 중앙 집중적이고 체계적인 접근 방식을 취합니다. ai16z(시가총액 23억 달러)는 Shaw(독학 프로그래머)가 주도하여 책임성을 위한 신뢰 시장을 갖춘 AI 에이전트 전용 블록체인을 구축하며, 빠른 실험을 가능하게 하는 오픈 소스 ELIZA 프레임워크를 통해 탈중앙화된 협업 개발을 포용합니다. 이러한 철학적 긴장—정밀성 대 혁신, 통제 대 실험—은 역사적인 소프트웨어 개발 논쟁을 반영하며 생태계가 성숙함에 따라 지속될 가능성이 높습니다.

주요 프로토콜 및 인프라 제공업체에는 크라우드소싱 투자 의사 결정(Numerai 헤지 펀드 모델)으로 개발자가 AI 모델을 수익화할 수 있도록 하는 탈중앙화 AI 시장을 운영하는 SingularityNET, AI 에이전트 스타트업을 위한 1천만 달러 액셀러레이터와 함께 운송 및 서비스 간소화를 위한 자율 에이전트를 배포하는 Fetch.ai, 오프체인 AI 에이전트를 온체인 프로토콜에 연결하여 무허가 애플리케이션 시장을 생성하는 Autonolas, 자동화된 유동성 관리 및 거래 실행을 통해 Web3용 AI 가상 머신(AIVM)을 개발하는 ChainGPT, 그리고 Messari, Venice, Hyperlane과의 파트너십을 통해 스마트 계약이 온체인에서 AI 모델 출력을 액세스하고 검증하는 AI 통합 애플리케이션을 위한 레이어-1 블록체인을 구축하는 Warden Protocol이 포함됩니다.

기관 채택은 신중함에도 불구하고 가속화됩니다. Galaxy Digital은 암호화폐 채굴에서 AI 인프라로 전환하며 1억 7,500만 달러의 벤처 펀드를 조성하고, 200MW 데이터 센터 용량을 제공하는 15년 CoreWeave 계약에서 45억 달러의 수익을 예상합니다. 주요 금융 기관들은 에이전트 AI를 실험합니다: JPMorgan Chase의 LAW(법률 에이전트 워크플로우)는 92.9%의 정확도를 달성하고, BNY는 자율 코딩 및 결제 검증을 구현하며, Mastercard, PayPal, Visa는 에이전트 상거래 이니셔티브를 추진합니다. Messari, CB Insights(1,400개 이상의 기술 시장 추적), Deloitte, McKinsey, S&P Global Ratings를 포함한 연구 및 분석 회사들은 자율 에이전트, AI-암호화폐 교차점, 기업 채택 및 위험 평가에 대한 중요한 생태계 정보를 제공합니다.

경쟁하는 비전은 여러 차원에서 나타납니다. 비즈니스 모델 변형에는 투명한 커뮤니티 투표를 가진 토큰 기반 DAO(MakerDAO, MolochDAO)가 토큰 집중(1% 미만의 보유자가 투표권의 90%를 통제)으로 인한 문제에 직면하는 것, 블록체인 투명성을 가진 기업 구조와 유사한 지분 기반 DAO, 그리고 토큰 유동성과 소유권 지분을 결합하여 커뮤니티 참여와 투자자 수익의 균형을 맞추는 하이브리드 모델이 포함됩니다. 규제 준수 접근 방식은 사전에 명확성을 추구하는 사전 예방적 준수, 규제가 덜한 관할권에서 운영하는 규제 차익 거래, 그리고 먼저 구축하고 나중에 규제를 다루는 관망 전략에 이릅니다. 이러한 전략적 선택은 프로젝트가 다른 제약 조건에 최적화됨에 따라 파편화와 경쟁 역학을 만듭니다.

규제 환경은 점점 더 복잡하고 제약적으로 변하고 있습니다. 미국에서는 Hester Pierce 위원이 이끄는 SEC 암호화폐 태스크포스, 2025년 검사 우선순위로서 AI 및 암호화폐 규제, 디지털 자산에 관한 대통령 실무 그룹(60일 검토, 180일 권고), AI 및 암호화폐 특별 고문으로 임명된 David Sacks, 그리고 은행의 보관 요건을 완화하는 SAB 121 폐지 등의 발전이 있었습니다. SEC의 주요 우려 사항에는 Howey 테스트에 따른 증권 분류, AI 에이전트에 대한 투자 자문법 적용 가능성, 보관 및 수탁 책임, 그리고 AML/KYC 요건이 포함됩니다. CFTC 의장 대행 Pham은 상품 시장 및 파생 상품에 중점을 두면서 책임 있는 혁신을 지지합니다. 주 규제는 와이오밍이 DAO를 법적 실체로 처음 인정한 것(2021년 7월)과 뉴햄프셔가 DAO 입법을 고려하는 것에서 혁신을 보여주며, 뉴욕 DFS는 AI 위험에 대한 사이버 보안 지침을 발표했습니다(2024년 10월).

유럽 연합 MiCA 규제는 포괄적인 프레임워크를 생성하며 구현 일정은 다음과 같습니다: 2023년 6월 발효, 2024년 6월 30일 스테이블코인 조항 적용, 2024년 12월 30일 기존 제공업체에 대한 18개월 전환 기간을 포함하여 암호화폐 자산 서비스 제공업체에 대한 전면 적용. 주요 요구 사항에는 토큰 발행자에 대한 의무 백서, 자본 적정성 및 거버넌스 구조, AML/KYC 준수, 스테이블코인에 대한 보관 및 준비금 요구 사항, 트래블 룰 거래 추적성, 그리고 라이선스 보유 제공업체에 대한 EU 전역의 여권 권한이 포함됩니다. 현재의 과제에는 프랑스, 오스트리아, 이탈리아가 더 강력한 집행을 요구하는 것(2025년 9월), 회원국 간의 불균등한 구현, 규제 차익 거래 우려, PSD2/PSD3 결제 규제와의 중복, 그리고 MiCA 비준수 스테이블코인에 대한 제한이 포함됩니다. 2025년 1월 17일 적용되는 DORA(디지털 운영 복원력 법안)는 포괄적인 운영 복원력 프레임워크와 의무적인 사이버 보안 조치를 추가합니다.

시장 역학은 환희와 신중함 모두를 보여줍니다. 2024년 벤처 캐피탈 활동은 첫 3분기 동안 암호화폐에 80억 달러가 투자되었으며(2023년 대비 변동 없음), 2024년 3분기에는 478건의 거래에 24억 달러가 투자되었지만(전 분기 대비 20% 감소), AI x 암호화폐 프로젝트는 3분기에 2억 7천만 달러를 유치했습니다(2분기 대비 5배 증가). 시드 단계 AI 자율 에이전트는 2024-2025년에 7억 달러를 유치했으며, 중간 사전 투자 가치는 기록적인 2,500만 달러에 도달했고 평균 거래 규모는 350만 달러였습니다. 2025년 1분기에는 801억 달러가 모금되었으며(400억 달러 규모의 OpenAI 거래에 힘입어 전 분기 대비 28% 증가), 거래량 감소에도 불구하고 AI가 IT 부문 투자의 74%를 차지했습니다. 지리적 분포는 미국이 자본의 56%와 거래의 44%를 지배하고, 일본(+2%), 인도(+1%), 한국(+1%)에서 아시아 성장이 나타났으며, 중국은 전년 대비 33% 감소했습니다.

가치 평가는 펀더멘털과의 괴리를 보여줍니다. Virtuals Protocol(전년 대비 35,000% 상승하여 18억 달러), ai16z(일주일 만에 176% 상승하여 23억 달러), AIXBT(약 5억 달러)를 포함한 상위 AI 에이전트 토큰과 Zerebro 및 Griffain의 바이낸스 선물 상장은 투기적 열기를 보여줍니다. 단 몇 주 만에 레버리지 포지션에서 5억 달러를 날려버리는 높은 변동성, pump.fun과 같은 플랫폼을 통한 빠른 토큰 출시, 그리고 "AI 에이전트 밈코인"이라는 독특한 범주는 버블 특성을 시사합니다. 전통적인 VC의 우려는 암호화폐가 나스닥의 6.25배, S&P의 3.36배인 주가매출비율(P/S) 250배로 거래되고 있다는 점, 2022년 붕괴 이후 기관 투자자들이 여전히 신중하다는 점, 그리고 입증된 비즈니스 모델을 요구하는 "수익 메타"가 부상하고 있다는 점에 집중됩니다.

비판은 다섯 가지 주요 영역에 집중됩니다. 기술 및 보안 문제에는 대부분의 DeFi 플랫폼이 수동 승인을 요구하여 치명적인 위험을 초래하는 지갑 인프라 취약점, Terra/Luna 20억 달러 청산과 같은 알고리즘 실패, 에이전트 간의 무한 피드백 루프, 연쇄적인 다중 에이전트 시스템 실패, 차별을 영속시키는 데이터 품질 및 편향 문제, 그리고 오염된 훈련 데이터를 통한 조작 취약점이 포함됩니다. 거버넌스 및 책임 문제는 탈중앙화를 무력화하는 토큰 집중(1% 미만이 투표권의 90%를 통제), 기능성을 방해하는 비활성 주주, 적대적 인수합병에 대한 취약성(2022년 Build Finance DAO 자금 유출), 에이전트 피해에 대한 책임의 공백, 설명 가능성 문제, 그리고 프로그래밍 허점을 악용하는 "불량 에이전트"를 통해 나타납니다.

시장 및 경제적 비판은 암호화폐의 250배 P/S(주가매출비율)와 전통적인 6-7배 P/S 사이의 가치 평가 괴리, ICO 호황/불황 주기와 유사한 버블 우려, 많은 에이전트가 "미화된 챗봇"에 불과하다는 점, 유틸리티 중심이 아닌 투기 중심의 채택, 대부분의 에이전트가 현재 단순한 트위터 인플루언서에 불과하여 제한적인 실용성, 열악한 크로스체인 상호 운용성, 그리고 채택을 방해하는 파편화된 에이전트 프레임워크에 초점을 맞춥니다. 시스템적 및 사회적 위험에는 Microsoft/OpenAI/클라우드 서비스에 대한 높은 의존도를 가진 빅테크 집중(2024년 7월 CrowdStrike 중단 사태는 상호 의존성을 강조), 경쟁을 감소시키는 공용 클라우드를 사용하여 훈련되는 AI 모델의 63%, 모델 훈련을 위한 상당한 에너지 소비, 1억 7천만 개의 새로운 일자리가 예상됨에도 불구하고 2030년까지 9,200만 개의 일자리 대체, 그리고 자동화된 자금 세탁을 가능하게 하는 자율 에이전트의 AML/KYC 문제로 인한 금융 범죄 위험이 포함됩니다.

"생성형 AI 역설"은 배포 과제를 포착합니다: 79%의 기업 채택에도 불구하고 78%는 실질적인 순이익 영향이 없다고 보고합니다. MIT는 AI 파일럿 프로젝트의 95%가 부실한 데이터 준비와 피드백 루프 부족으로 실패한다고 보고합니다. 레거시 시스템과의 통합은 60%의 조직에서 가장 큰 과제로 꼽히며, 첫날부터 보안 프레임워크, 변화 관리 및 AI 리터러시 교육, 그리고 인간 중심에서 AI 협업 모델로의 문화적 전환이 필요합니다. 이러한 실제적인 장벽은 기관의 열정이 상응하는 재정적 수익으로 이어지지 않는 이유를 설명하며, 빠른 시가총액 성장에도 불구하고 생태계가 여전히 실험적인 초기 단계에 있음을 시사합니다.

금융, 투자, 비즈니스에 대한 실질적인 함의​

자율 자본은 즉각적인 생산성 향상과 전략적 재포지셔닝을 통해 전통 금융을 변화시킵니다. 금융 서비스는 AI 에이전트가 실시간 포트폴리오 최적화로 거래를 126% 더 빠르게 실행하고, 실시간 이상 감지 및 사전 예방적 위험 평가를 통한 사기 탐지, 2028년까지 고객 상호 작용의 68%가 AI로 처리될 것으로 예상하며, 실시간 거래 데이터 및 행동 추세를 통한 지속적인 평가를 사용하는 신용 평가, 그리고 동적 위험 평가 및 규제 보고를 수행하는 규정 준수 자동화를 목격합니다. 변혁 지표는 금융 서비스 임원의 70%가 개인화된 경험을 위해 에이전트 AI를 예상하고, AI 구현자의 수익이 3-15% 증가하며, 판매 ROI가 10-20% 증가하고, 90%가 더 효율적인 워크플로우를 관찰하며, 38%의 직원이 창의성 촉진을 보고합니다.

벤처 캐피탈은 순수 인프라 투자에서 애플리케이션별 인프라로 논지 진화를 겪으며, 출시 전 토큰보다는 수요, 유통, 수익에 중점을 둡니다. 규제 명확성 이후 스테이블코인, AI 인프라를 공급하는 에너지 x DePIN, 그리고 컴퓨팅 자원을 위한 GPU 시장에서 주요 기회가 나타납니다. 실사 요구 사항은 극적으로 확장됩니다: 기술 아키텍처(레벨 1-5 자율성), 거버넌스 및 윤리 프레임워크, 보안 태세 및 감사 추적, 규제 준수 로드맵, 토큰 경제학 및 분배 분석, 그리고 규제 불확실성을 헤쳐나가는 팀 능력 평가. 위험 요소에는 AI 파일럿 프로젝트의 95% 실패(MIT 보고서), 부실한 데이터 준비 및 피드백 루프 부족이 주요 원인, 사내 전문 지식이 없는 기업의 공급업체 의존성, 그리고 펀더멘털과 괴리된 가치 평가 배수가 포함됩니다.

자율 자본이 이전에는 불가능했던 혁신을 가능하게 함에 따라 비즈니스 모델이 증가합니다. 자율 투자 수단은 DAO를 통해 자본을 모아 기여도에 비례하는 이익 공유(ai16z 헤지 펀드 모델)와 함께 알고리즘 배포를 합니다. AI-as-a-Service(AIaaS)는 채팅 상호 작용에 대한 추론 수수료와 고가치 에이전트의 부분 소유권을 통해 토큰화된 에이전트 기능을 서비스로 판매합니다. 데이터 수익화는 영지식 증명과 같은 프라이버시 보호 기술을 사용하여 안전한 공유를 가능하게 하는 토큰화를 통해 탈중앙화 데이터 시장을 만듭니다. 자동화된 시장 조성은 수요/공급 및 크로스체인 차익 거래를 기반으로 한 동적 이자율로 유동성 제공 및 최적화를 제공합니다. Compliance-as-a-Service는 자동화된 AML/KYC 확인, 실시간 규제 보고, 그리고 스마트 계약 감사를 제공합니다.

비즈니스 모델 위험에는 규제 분류 불확실성, 소비자 보호 책임, 플랫폼 의존성, 선발 주자에게 유리한 네트워크 효과, 그리고 토큰 유통 속도 문제가 포함됩니다. 그러나 성공적인 구현은 실현 가능성을 보여줍니다: Gauntlet은 시뮬레이션 기반 위험 관리를 통해 10억 달러 이상의 TVL을 관리하고, SingularityDAO는 AI 관리 포트폴리오를 통해 25%의 ROI를 달성하며, Virtuals Protocol은 수익 창출 엔터테인먼트 및 분석 제품을 갖춘 17,000개 이상의 에이전트를 출시했습니다.

전통 산업은 여러 부문에 걸쳐 자동화를 겪고 있습니다. 헬스케어는 진단(FDA는 2015년 6개에서 2023년 223개로 AI 지원 의료 기기를 승인), 환자 치료 최적화, 그리고 행정 자동화를 위해 AI 에이전트를 배포합니다. 운송 분야에서는 Waymo가 매주 15만 건 이상의 자율 주행을 수행하고 Baidu Apollo Go가 여러 중국 도시에서 자율 주행 시스템을 제공하며 전년 대비 67.3% 개선을 보입니다. 공급망 및 물류는 실시간 경로 최적화, 재고 관리 자동화, 그리고 공급업체 조정의 혜택을 받습니다. 법률 및 전문 서비스는 문서 처리 및 계약 분석, 규제 준수 모니터링, 그리고 실사 자동화를 채택합니다.

노동력 변혁은 기회와 함께 일자리 대체도 야기합니다. 2030년까지 9,200만 개의 일자리가 대체될 것으로 예상되지만, 다른 기술 세트를 요구하는 1억 7천만 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 전망됩니다. 과제는 전환에 있습니다—대규모 실업과 사회적 혼란을 방지하기 위해 재교육 프로그램, 안전망, 그리고 교육 개혁이 가속화되어야 합니다. 초기 증거에 따르면 2025년 1분기 미국 AI 일자리는 35,445개(+전년 대비 25.2%)에 달하며, 중간 급여는 156,998달러이고, AI 일자리 공고 언급은 2023년에 114.8%, 2024년에 120.6% 증가했습니다. 그러나 이러한 성장은 기술 역할에 집중되어 있어 더 넓은 경제적 포용에 대한 질문은 미해결로 남아 있습니다.

위험은 다섯 가지 범주에 걸쳐 포괄적인 완화 전략을 요구합니다. 기술적 위험(스마트 계약 취약점, 오라클 실패, 연쇄 오류)은 지속적인 레드 팀 테스트, 형식적 검증, 회로 차단기, Nexus Mutual과 같은 보험 프로토콜, 그리고 처음에는 제한된 자율성으로 점진적인 출시를 요구합니다. 규제 위험(불분명한 법적 지위, 소급 적용, 관할권 충돌)은 사전 예방적인 규제 기관 참여, 명확한 공개 및 백서, 강력한 KYC/AML 프레임워크, 법인 계획(와이오밍 DAO LLC), 그리고 지리적 다각화를 요구합니다. 운영 위험(데이터 오염, 모델 드리프트, 통합 실패)은 중요한 결정에 대한 인간 개입 감독, 지속적인 모니터링 및 재훈련, 단계적 통합, 대체 시스템 및 중복성, 그리고 소유권 및 노출을 추적하는 포괄적인 에이전트 레지스트리를 필요로 합니다.

시장 위험(버블 역학, 유동성 위기, 토큰 집중, 가치 평가 붕괴)은 투기보다는 근본적인 가치 창출에 집중하고, 분산된 토큰 분배, 락업 기간 및 베스팅 일정, 재무 관리 모범 사례, 그리고 한계에 대한 투명한 의사소통이 필요합니다. 시스템적 위험(빅테크 집중, 네트워크 장애, 금융 전염)은 멀티 클라우드 전략, 탈중앙화 인프라(엣지 AI, 로컬 모델), 스트레스 테스트 및 시나리오 계획, 관할권 간 규제 조정, 그리고 표준 개발을 위한 산업 컨소시엄을 요구합니다.

채택 타임라인은 단기적으로는 신중한 낙관론을, 장기적으로는 변혁적 잠재력을 시사합니다. 단기(2025-2027년)에는 규칙 기반 자동화 및 워크플로우 최적화를 통해 인간 감독을 유지하는 레벨 1-2 자율성이 나타나고, 생성형 AI를 사용하는 기업의 25%가 2025년에 에이전트 파일럿을 시작하여 2027년까지 50%로 증가하며(Deloitte), 자율 AI 에이전트 시장은 68억 달러(2024년)에서 200억 달러 이상(2027년)으로 확장되고, 2028년까지 업무 결정의 15%가 자율적으로 이루어질 것으로 예상됩니다(Gartner). 채택 장벽에는 불분명한 사용 사례 및 ROI(60%가 언급), 레거시 시스템 통합 문제, 위험 및 규정 준수 문제, 그리고 인재 부족이 포함됩니다.

중기(2028-2030년)에는 지속적인 감독 없이 좁은 영역에서 작동하는 레벨 3-4 자율성, 다중 에이전트 협업 시스템, 실시간 적응형 의사 결정, 그리고 에이전트 권장 사항에 대한 신뢰 증가가 나타납니다. 시장 전망에 따르면 생성형 AI는 전 세계 GDP에 연간 2조 6천억-4조 4천억 달러를 기여하고, 자율 에이전트 시장은 2030년까지 526억 달러(연평균 성장률 45%)에 도달하며, 하루 3시간의 활동이 자동화되고(2024년 1시간에서 증가), 고객-공급업체 상호 작용의 68%가 AI로 처리될 것으로 예상됩니다. 인프라 개발에는 에이전트별 블록체인(ai16z), 크로스체인 상호 운용성 표준, 권한을 위한 통합 키스토어 프로토콜, 그리고 프로그래밍 가능한 지갑 인프라의 주류화가 포함됩니다.

장기(2030년 이후)는 완전 자율 에이전트와 최소한의 인간 개입을 갖춘 레벨 5 자율성, AGI 능력에 접근하는 자가 개선 시스템, 다른 에이전트와 인간을 고용하는 에이전트, 그리고 대규모 자율 자본 할당을 구상합니다. 시스템적 변혁은 AI 에이전트를 도구가 아닌 동료로, 에이전트 간 거래가 이루어지는 토큰화된 경제, 프로젝트 조정을 위한 탈중앙화 "할리우드 모델", 그리고 새로운 기술 세트를 요구하는 1억 7천만 개의 새로운 일자리를 특징으로 합니다. 주요 불확실성은 여전히 남아 있습니다: 규제 프레임워크의 성숙도, 대중의 신뢰와 수용, AI의 기술적 돌파구 또는 한계, 경제 혼란 관리, 그리고 윤리적 정렬 및 통제 문제입니다.

생태계 발전을 위한 핵심 성공 요인에는 소비자를 보호하면서 혁신을 가능하게 하는 규제 명확성, 크로스체인 및 크로스플랫폼 통신을 위한 상호 운용성 표준, 강력한 테스트 및 감사를 통한 기본 보안 인프라, AI 리터러시 프로그램 및 노동력 전환 지원을 통한 인재 개발, 그리고 투기를 넘어 가치를 창출하는 지속 가능한 경제가 포함됩니다. 개별 프로젝트는 실제 문제를 해결하는 진정한 유틸리티, 균형 잡힌 이해관계자 대표성을 갖춘 강력한 거버넌스, 보안 우선 설계를 갖춘 기술적 우수성, 사전 예방적 규제 준수를 포함하는 규제 전략, 그리고 투명한 의사소통과 공유 가치를 통한 커뮤니티 정렬이 필요합니다. 기관 채택은 효율성 향상을 넘어선 ROI 증명, 포괄적인 위험 관리 프레임워크, 문화적 변혁 및 교육을 포함하는 변화 관리, 락인(lock-in)을 피하면서 구축 대 구매의 균형을 맞추는 공급업체 전략, 그리고 자율 의사 결정 권한에 대한 윤리적 가이드라인을 요구합니다.

자율 자본 생태계는 변혁적 잠재력을 지닌 진정한 기술 및 금융 혁신을 나타내지만, 보안, 거버넌스, 규제, 그리고 실용적 유용성 측면에서 상당한 도전에 직면해 있습니다. 시장은 투기와 합법적인 개발에 의해 거의 동등하게 주도되는 빠른 성장을 경험하고 있으며, 이 신흥 분야가 주류 채택으로 성숙해감에 따라 모든 참가자로부터 정교한 이해, 신중한 탐색, 그리고 현실적인 기대를 요구합니다.

결론: 자율 자본의 궤적​

자율 자본 혁명은 피할 수 없는 유토피아도, 디스토피아적 확실성도 아니며, 오히려 진정한 기술 혁신이 상당한 위험과 교차하는 신흥 분야로서, 능력, 한계, 거버넌스 과제에 대한 미묘한 이해를 요구합니다. 여기서 소개된 다섯 명의 주요 사상가—Tarun Chitra, Amjad Masad, Jordi Alexander, Alexander Pack, Irene Wu—는 이 미래를 구축하기 위한 독특하지만 상호 보완적인 접근 방식을 보여줍니다: Chitra의 시뮬레이션 및 위험 관리를 통한 자동화된 거버넌스, Masad의 에이전트 기반 네트워크 경제 및 개발 인프라, Alexander의 인간 판단을 강조하는 게임 이론 기반 투자 논지, Pack의 인프라 우선 투자, 그리고 Wu의 옴니체인 상호 운용성 기반입니다.

그들의 공동 작업은 자율 자본이 오늘날 기술적으로 실현 가능하다는 것을 입증합니다—Gauntlet이 10억 달러 이상의 TVL을 관리하고, SingularityDAO가 AI 포트폴리오를 통해 25%의 ROI를 달성하며, Virtuals Protocol이 17,000개 이상의 에이전트를 출시하고, 검증된 결과를 제공하는 생산 트레이딩 시스템을 통해 입증되었습니다. 그러나 연구자들이 식별한 "무신뢰 역설"은 해결되지 않은 채 남아 있습니다: 무신뢰 블록체인 인프라에 AI를 배포하는 것은 오류를 범할 수 있는 인간을 신뢰하는 것을 피하지만, 개입할 수 없는 잠재적으로 신뢰할 수 없는 AI 시스템을 생성합니다. 자율성과 책임성 사이의 이러한 근본적인 긴장은 자율 자본이 인간 번영을 위한 도구가 될지, 아니면 통제 불가능한 힘이 될지를 결정할 것입니다.

단기 전망(2025-2027년)은 신중한 실험을 시사합니다. 생성형 AI 사용자 중 25-50%가 에이전트 파일럿을 시작하고, 인간 감독을 유지하는 레벨 1-2 자율성이 나타나며, 시장은 68억 달러에서 200억 달러 이상으로 성장하지만, 불분명한 ROI, 레거시 통합 문제, 규제 불확실성 주변의 지속적인 채택 장벽이 존재합니다. 중기(2028-2030년)에는 기술 및 거버넌스 문제가 성공적으로 해결된다면, 좁은 영역에서 작동하는 레벨 3-4 자율성, 자율적으로 조정되는 다중 에이전트 시스템, 그리고 생성형 AI가 전 세계 GDP에 2조 6천억-4조 4천억 달러를 기여하는 것을 볼 수 있습니다. 장기(2030년 이후)적으로는 완전 자율 에이전트와 최소한의 인간 개입을 갖춘 레벨 5 자율성에 대한 비전, AGI 능력에 접근하는 자가 개선 시스템, 다른 에이전트와 인간을 고용하는 에이전트, 그리고 대규모 자율 자본 할당은 AI 능력, 규제 프레임워크, 보안 인프라, 그리고 노동력 전환을 관리하는 사회의 능력에 달려 있는 투기적인 상태로 남아 있습니다.

결과를 결정하는 중요한 미해결 질문들: 규제 명확성이 혁신을 가능하게 할 것인가, 아니면 제약할 것인가? 보안 인프라가 치명적인 실패를 방지할 만큼 충분히 빠르게 성숙할 수 있을까? 탈중앙화 목표가 실현될 것인가, 아니면 빅테크 집중이 증가할 것인가? 투기를 넘어 지속 가능한 비즈니스 모델이 등장할 수 있을까? 1억 7천만 개의 새로운 일자리가 생겨나는 와중에도 사회는 9,200만 개의 대체된 일자리를 어떻게 관리할 것인가? 이러한 질문들은 오늘날 명확한 답이 없으며, 자율 자본 생태계를 동시에 고위험 고기회로 만듭니다.

다섯 명의 사상가들의 관점은 핵심 원칙으로 수렴됩니다: AI가 실행 속도와 데이터 분석을 처리하고 인간이 전략적 판단과 가치 정렬을 제공하는 인간-AI 공생이 순수한 자율성보다 우수하다는 것; 공격자가 방어자보다 근본적인 경제적 이점을 가지므로 보안 및 위험 관리는 편집증적 수준의 엄격함을 요구한다는 것; 상호 운용성과 표준화가 어떤 플랫폼이 네트워크 효과와 장기적 지배력을 달성할지 결정한다는 것; 법적 프레임워크가 전 세계적으로 진화함에 따라 규제 참여는 반응적이기보다는 사전 예방적이어야 한다는 것; 그리고 투기보다는 근본적인 가치 창출에 집중하는 것이 지속 가능한 프로젝트를 버블 희생자로부터 분리한다는 것입니다.

생태계 전반의 참여자들에게, 전략적 권장 사항은 역할에 따라 다릅니다. 투자자는 수익 창출 모델과 규제 태세에 집중하고, 극심한 변동성에 대비하며, 그에 따라 포지션 규모를 조정하면서 플랫폼, 애플리케이션, 인프라 계층 전반에 걸쳐 노출을 다각화해야 합니다. 개발자는 아키텍처 철학(성당 대 시장)을 선택하고, 보안 감사 및 형식적 검증에 막대한 투자를 하며, 크로스체인 상호 운용성을 위해 구축하고, 규제 기관과 조기에 협력하며, "미화된 챗봇"을 만드는 대신 실제 문제를 해결해야 합니다. 기업은 고객 서비스 및 분석 분야에서 저위험 파일럿으로 시작하고, 에이전트 준비 인프라 및 데이터에 투자하며, 자율 의사 결정 권한에 대한 명확한 거버넌스를 확립하고, AI 리터러시 교육을 통해 인력을 훈련하며, 혁신과 통제의 균형을 맞춰야 합니다.

정책 입안자들은 아마도 가장 복잡한 과제에 직면해 있습니다: 혁신을 가능하게 하면서 국제적으로 규제를 조화시키고, 실험을 위한 샌드박스 접근 방식과 안전 지대를 활용하며, 의무적인 공개 및 사기 방지를 통해 소비자를 보호하고, 빅테크 집중 및 네트워크 의존성으로 인한 시스템적 위험을 해결하며, 교육 프로그램 및 대체된 근로자를 위한 전환 지원을 통해 노동력을 준비하는 것입니다. EU의 MiCA 규제는 혁신과 보호의 균형을 맞추는 모델을 제공하지만, 집행 문제와 관할권 차익 거래 우려는 여전히 남아 있습니다.

가장 현실적인 평가는 자율 자본이 하룻밤 사이에 혁명적으로 발전하기보다는 점진적으로 진화할 것이며, 일반 목적 자율성에 앞서 좁은 영역에서의 성공(거래, 고객 서비스, 분석)이 있을 것이고, 하이브리드 인간-AI 시스템이 예측 가능한 미래 동안 순수 자동화보다 우수할 것이며, 규제 프레임워크가 구체화되는 데 수년이 걸려 지속적인 불확실성을 초래할 것임을 시사합니다. 투기적 역학, 기술적 한계, 보안 취약점을 고려할 때 시장의 구조 조정과 실패는 불가피하지만, AI 능력 향상, 블록체인 성숙, 그리고 이 둘의 기관 채택이라는 근본적인 기술 동향은 지속적인 성장과 정교함을 향하고 있습니다.

자율 자본은 정교한 금융 도구에 대한 접근을 민주화하고, 24/7 자율 최적화를 통해 시장 효율성을 높이며, 전통 금융에서는 불가능했던 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 하고, 초인적인 속도로 작동하는 기계 대 기계 경제를 창출할 잠재력을 지닌 합법적인 기술 패러다임 전환을 나타냅니다. 그러나 이는 또한 핵심 인프라를 통제하는 기술 엘리트의 손에 권력을 집중시키고, 상호 연결된 자율 시스템을 통해 시스템적 불안정성을 초래하며, 재교육 프로그램이 적응할 수 있는 속도보다 빠르게 인간 노동자를 대체하고, 자동화된 자금 세탁 및 사기를 통해 기계 규모의 금융 범죄를 가능하게 할 위험도 있습니다.

결과는 오늘날 빌더, 투자자, 정책 입안자, 그리고 사용자들이 내리는 선택에 달려 있습니다. 소개된 다섯 명의 사상가들은 보안, 투명성, 인간 감독, 그리고 윤리적 거버넌스를 우선시하는 사려 깊고 엄격한 접근 방식이 위험을 관리하면서 진정한 가치를 창출할 수 있음을 보여줍니다. 그들의 작업은 책임 있는 개발을 위한 청사진을 제공합니다: Chitra의 시뮬레이션을 통한 과학적 엄격함, Masad의 사용자 중심 인프라, Alexander의 게임 이론 기반 위험 평가, Pack의 인프라 우선 투자, 그리고 Wu의 상호 운용성 기반입니다.

Jordi Alexander가 강조했듯이: "판단력은 복잡한 정보를 통합하고 최적의 결정을 내리는 능력입니다—이것이 바로 기계가 부족한 부분입니다." 자율 자본의 미래는 완전한 AI 자율성이 아니라, AI가 실행, 데이터 처리 및 최적화를 처리하고 인간이 판단, 전략, 윤리 및 책임성을 제공하는 정교한 협업에 의해 정의될 가능성이 높습니다. 암호화폐의 무신뢰 인프라와 프로그래밍 가능한 화폐에 의해 가능해진 이 인간-AI 파트너십은 혁신과 책임, 효율성과 보안, 그리고 자율성과 인간 가치에 대한 정렬의 균형을 맞추는 가장 유망한 길을 나타냅니다.

수이(Sui) 블록체인은 차세대 컴퓨팅 워크로드를 위한 가장 기술적으로 진보된 플랫폼으로 부상했으며, 초당 297,000건의 트랜잭션 처리와 480ms의 완결성을 달성하는 동시에 양자 내성 암호화와 목적에 맞게 구축된 로봇 공학 인프라를 통합했습니다. 50개 이상의 학술 논문을 발표하고 메타(Meta)의 Diem 프로젝트에서 암호화 혁신을 개척한 최고 암호학자 코스타스 칼키아스(Kostas Chalkias)가 이끄는 수이는 기존 블록체인과는 근본적으로 다른 아키텍처를 대표하며, 자율 AI 에이전트, 다중 로봇 조정 및 양자 후 보안을 가능하게 하도록 특별히 설계되었습니다.

고급 컴퓨팅을 위해 블록체인을 개조하는 경쟁자들과 달리, 수이의 객체 중심 데이터 모델, Move 프로그래밍 언어, 미스티세티(Mysticeti) 합의 프로토콜은 병렬 AI 운영, 실시간 로봇 공학 제어 및 암호화 민첩성을 위해 처음부터 설계되었습니다. 이러한 기능은 50개 이상의 AI 프로젝트, 다중 로봇 협업 시연, 블록체인 지갑을 위한 세계 최초의 하위 호환 가능한 양자 안전 업그레이드 경로를 포함한 실제 배포를 통해 검증되었습니다.

수이의 혁명적인 기술 기반은 불가능을 가능하게 합니다​

수이의 아키텍처는 AI, 로봇 공학 및 양자 애플리케이션에 고유하게 위치시키는 세 가지 시너지 혁신을 통해 전통적인 계정 기반 블록체인 모델에서 벗어납니다.

미스티세티(Mysticeti) 합의 프로토콜은 미인증 DAG 아키텍처를 통해 전례 없는 성능을 달성하여 합의 지연 시간을 390-650ms(이전 버전보다 80% 빠름)로 줄이는 동시에 200,000+ TPS의 지속적인 처리량을 지원합니다. 이는 근본적인 돌파구입니다. 이더리움과 같은 전통적인 블록체인은 완결성에 12-15초가 필요하지만, 단일 소유자 트랜잭션을 위한 수이의 고속 경로는 단 250ms 만에 완료됩니다. 이 프로토콜의 라운드당 다중 리더와 암묵적 커밋 메커니즘은 1초 미만의 피드백을 요구하는 실시간 AI 의사 결정 루프 및 로봇 공학 제어 시스템을 가능하게 합니다. 이는 순차 실행 체인에서는 물리적으로 불가능한 애플리케이션입니다.

객체 중심 데이터 모델은 모든 자산을 명시적인 소유권과 버전 관리를 가진 독립적으로 주소 지정 가능한 객체로 취급하여 실행 전에 정적 종속성 분석을 가능하게 합니다. 이 아키텍처 선택은 낙관적 실행 모델을 괴롭히는 소급적 충돌 감지 오버헤드를 제거하여 수천 개의 AI 에이전트가 충돌 없이 동시에 트랜잭션을 처리할 수 있도록 합니다. 객체는 단일 당사자가 소유할 때 합의를 완전히 우회하여 일반적인 작업에 대한 처리 시간을 70% 절약합니다. 로봇 공학의 경우, 이는 개별 로봇이 센서 데이터에 대한 소유 객체를 유지하면서 필요할 때만 공유 객체를 통해 조정한다는 것을 의미합니다. 이는 실제 자율 시스템 아키텍처를 정확하게 반영합니다.

Move 프로그래밍 언어는 솔리디티(Solidity)와 같은 계정 기반 언어에서는 불가능한 리소스 지향 보안을 제공합니다. 자산은 복사하거나 파괴할 수 없는 일급 타입으로 존재하며, 컨텍스트 간에만 이동할 수 있어 재진입 공격, 이중 지불 및 무단 자산 조작을 포함한 전체 취약점 클래스를 방지합니다. Move의 선형 타입 시스템과 정형 검증 지원은 귀중한 자산을 자율적으로 관리하는 AI 에이전트에 특히 적합합니다. 프로그래밍 가능한 트랜잭션 블록(PTB)은 최대 1,024개의 함수 호출을 원자적으로 구성하여 보장된 일관성으로 복잡한 다단계 AI 워크플로우를 가능하게 합니다.

코스타스 칼키아스, 양자 내성을 경쟁 우위로 설계하다​

코스타스 "크립토스" 칼키아스(Kostas "Kryptos" Chalkias)는 블록체인 기반 양자 후 서명(BPQS) 알고리즘을 개발하고, 메타의 Diem 블록체인에서 암호화를 이끌었으며, 1,374회 이상 인용된 50개 이상의 동료 검토 논문을 발표하는 등 수이의 양자 컴퓨팅 전략에 비할 데 없는 암호화 전문 지식을 제공합니다. 그의 2025년 7월 연구 혁신은 수이, 솔라나(Solana), 니어(Near), 코스모스(Cosmos)를 포함한 EdDSA 기반 체인에 적용 가능한 블록체인 지갑을 위한 최초의 하위 호환 가능한 양자 안전 업그레이드 경로를 시연했습니다.

칼키아스의 비전은 양자 내성을 먼 미래의 문제가 아닌 즉각적인 경쟁 우위로 포지셔닝합니다. 그는 2025년 1월에 **"정부는 양자 컴퓨팅이 제기하는 위험을 잘 알고 있습니다. 전 세계 기관들은 ECDSA 및 RSA와 같은 고전 알고리즘이 2030년 또는 2035년까지 폐기되어야 한다는 명령을 내렸습니다."**라고 경고했습니다. 그의 기술적 통찰력은 다음과 같습니다. 사용자가 개인 키를 유지하더라도 양자 공격에 키를 노출하지 않고는 양자 후 소유권 증명을 생성할 수 없을 수 있습니다. 수이의 솔루션은 민감한 데이터를 노출하지 않고 키 생성 시드에 대한 지식을 증명하기 위해 영지식 STARK 증명을 활용합니다. 이는 내장된 민첩성이 부족한 블록체인에서는 불가능한 암호화 혁신입니다.

암호화 민첩성 프레임워크는 칼키아스의 시그니처 디자인 철학을 나타냅니다. 수이는 1바이트 플래그를 사용하여 서명 체계(Ed25519, ECDSA Secp256k1/r1, BLS12-381, 멀티시그, zkLogin)를 구분하며, 스마트 계약 오버헤드나 하드 포크 없이 새로운 알고리즘에 대한 프로토콜 수준 지원을 가능하게 합니다. 이 아키텍처는 양자 위협이 현실화될 때 CRYSTALS-딜리튬(2,420바이트 서명) 및 FALCON(666바이트 서명)을 포함한 NIST 표준화된 양자 후 알고리즘으로 "버튼 하나로" 전환할 수 있도록 합니다. 칼키아스는 여러 마이그레이션 경로를 설계했습니다. 사전 예방적(새 계정 생성 시 PQ 키 생성), 적응적(STARK 증명을 통해 기존 시드에서 PQ 마이그레이션), 하이브리드(고전 및 양자 내성 키를 결합한 시간 제한 멀티시그)입니다.

그의 zkLogin 혁신은 사용성에 적용된 암호화 창의성을 보여줍니다. 이 시스템은 BN254 곡선 기반 Groth16 영지식 증명을 사용하여 Google, Facebook 또는 Twitch 자격 증명을 통해 사용자가 인증할 수 있도록 하며, 사용자 제어 솔트(salt)를 통해 웹2-웹3 신원 상관관계를 방지합니다. zkLogin 주소는 설계부터 양자 고려 사항을 포함합니다. STARK 기반 시드 지식 증명은 기본 JWT 서명이 RSA에서 격자 기반 대안으로 전환될 때도 양자 후 보안을 제공합니다.

수이 베이스캠프 2025에서 칼키아스는 네이티브 검증 가능한 무작위성, 오프체인 로직을 위한 zk 터널, 라이트닝 트랜잭션(가스 제로, 지연 시간 제로), 암호화된 미래 데이터 접근을 위한 타임 캡슐을 공개했습니다. 이러한 기능은 프라이빗 AI 에이전트 시뮬레이션, 신뢰할 수 있는 무작위성을 요구하는 도박 애플리케이션, 영지식 포커 게임을 가능하게 합니다. 이 모든 것은 프로토콜 수준 암호화 프리미티브 없이는 불가능합니다. 그의 비전은 "수이의 목표는 양자 후 기술을 채택하여 보안을 개선하고 미래 규제 표준에 대비하는 최초의 블록체인이 되는 것이었습니다."입니다.

수이에서 AI 에이전트 인프라가 생산 성숙도에 도달하다​

수이는 인프라, 프레임워크 및 애플리케이션에 걸쳐 50개 이상의 프로젝트를 통해 블록체인 업계에서 가장 포괄적인 AI 에이전트 생태계를 호스팅하며, 이 모든 프로젝트는 실시간 자율 운영을 위해 수이의 병렬 실행 및 1초 미만 완결성을 활용합니다.

**아토마 네트워크(Atoma Network)**는 2024년 12월 수이 메인넷에 출시되어 최초의 완전 탈중앙화 AI 추론 레이어로, "오픈 소스 AI를 위한 탈중앙화 하이퍼스케일러"로 자리매김했습니다. 모든 처리는 신뢰 실행 환경(TEE)에서 이루어져 완전한 개인 정보 보호 및 검열 저항성을 보장하며, OpenAI 엔드포인트와의 API 호환성을 유지합니다. 유토피아(Utopia) 채팅 애플리케이션은 ChatGPT와 동등한 성능을 가진 생산 준비된 개인 정보 보호 AI를 시연하며, 수이의 1초 미만 완결성을 통해 결제 및 검증을 처리합니다. 아토마는 DeFi 포트폴리오 관리, 소셜 미디어 콘텐츠 조정 및 개인 비서 애플리케이션을 가능하게 합니다. 이는 AI 지능과 블록체인 결제 모두를 요구하며, 느린 체인에서는 달성 불가능한 사용 사례입니다.

**오픈그래프 랩스(OpenGraph Labs)**는 AI 에이전트를 위해 특별히 설계된 최초의 완전 온체인 AI 추론 시스템으로 기술적 돌파구를 마련했습니다. 그들의 TensorflowSui SDK는 웹2 ML 모델(TensorFlow, PyTorch)을 수이 블록체인에 배포하는 것을 자동화하며, 월러스(Walrus) 탈중앙화 스토리지에 훈련 데이터를 저장하고 프로그래밍 가능한 트랜잭션 블록(PTB)을 사용하여 추론을 실행합니다. 오픈그래프는 세 가지 유연한 추론 접근 방식을 제공합니다. 원자성을 요구하는 중요 계산을 위한 PTB 추론, 비용 최적화를 위한 분할 트랜잭션, 사용 사례별 맞춤형 하이브리드 조합입니다. 이 아키텍처는 명확하게 정의된 알고리즘 소유권을 가진 완전히 검증 가능하고 감사 가능한 추론 프로세스를 통해 "블랙박스" AI 위험을 제거합니다. 이는 설명 가능한 AI를 요구하는 규제 산업에 중요합니다.

**탈루스 네트워크(Talus Network)**는 2025년 2월 수이에 넥서스(Nexus) 프레임워크와 함께 출시되어 개발자가 온체인에서 직접 워크플로우를 실행하는 구성 가능한 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다. 탈루스의 아이돌.펀(Idol.fun) 플랫폼은 토큰화된 개체로서 24시간 자율적으로 작동하는 소비자용 AI 에이전트를 시연하며, 시장 심리, DeFi 통계 및 소셜 트렌드를 위한 월러스 저장 데이터셋을 활용하여 실시간 의사 결정을 내립니다. 예시 애플리케이션에는 동적 NFT 프로필 관리, 실시간으로 모델을 로드하는 DeFi 유동성 전략 에이전트, 불변의 수이 체크포인트에서 과거 트랜잭션 패턴을 분석하는 사기 탐지 에이전트가 포함됩니다.

2025년 8월에 발표된 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud) 파트너십은 다국어 지원(영어, 중국어, 한국어)을 통해 AI 코딩 어시스턴트를 체인IDE(ChainIDE) 개발 플랫폼에 통합했습니다. 기능에는 자연어-Move 코드 생성, 지능형 자동 완성, 실시간 보안 취약점 감지 및 자동 문서 생성이 포함되어 수이의 비영어권 개발자 대상의 60%에 대한 장벽을 낮춥니다. 이 파트너십은 수이를 단순한 AI 배포 플랫폼이 아닌 AI 개발 플랫폼으로 포지셔닝하는 것을 검증합니다.

수이의 스폰서 트랜잭션은 AI 에이전트의 가스 지불 마찰을 제거합니다. 빌더는 트랜잭션 수수료를 부담하여 에이전트가 SUI 토큰을 보유하지 않고도 작동할 수 있도록 합니다. MIST 단위(1 SUI = 10억 MIST)는 1센트 미만의 소액 결제를 가능하게 하여 추론당 지불 AI 서비스에 완벽합니다. 평균 트랜잭션 비용이 약 0.0023달러이므로 AI 에이전트는 하루에 수천 건의 작업을 몇 푼으로 실행할 수 있어 자율 에이전트 경제를 경제적으로 실현 가능하게 합니다.

다중 로봇 협업으로 수이의 실시간 조정 이점 입증​

수이는 미스티세티(Mysticeti) 합의를 사용하여 블록체인 업계 최초의 다중 로봇 협업 시스템을 시연했으며, 타이거 리서치(Tiger Research)의 2025년 종합 분석을 통해 검증되었습니다. 이 시스템은 로봇이 오작동하거나 적에게 손상되더라도 합의를 보장하는 비잔틴 장애 허용(Byzantine Fault Tolerance)을 유지하면서 분산 환경에서 일관된 상태를 공유할 수 있도록 합니다.

기술 아키텍처는 로봇이 메타데이터, 소유권 및 기능을 가진 프로그래밍 가능한 객체로 존재하는 수이의 객체 모델을 활용합니다. 작업은 특정 로봇 객체에 할당되며 스마트 계약은 시퀀싱 및 자원 할당 규칙을 자동화합니다. 이 시스템은 중앙 서버 없이 신뢰성을 유지하며, 여러 검증자로부터의 병렬 블록 제안은 단일 실패 지점을 방지합니다. 1초 미만 트랜잭션 완결성은 실시간 조정 루프를 가능하게 합니다. 로봇은 400ms 미만으로 작업 확인 및 상태 업데이트를 받아 반응형 자율 작동을 위한 제어 시스템 요구 사항을 충족합니다.

개와 유사한 로봇을 이용한 물리적 테스트는 이미 타당성을 입증했으며, NASA, 메타, 우버 출신 팀들이 수이 기반 로봇 공학 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 수이의 고유한 "인터넷 없는 모드" 기능—안정적인 인터넷 연결 없이 전파를 통해 작동—은 아프리카, 아시아 농촌 지역 및 비상 시나리오에서 혁명적인 이점을 제공합니다. 이 오프라인 기능은 주요 블록체인 중 수이에만 존재하며, 스페인/포르투갈 정전 중 테스트를 통해 검증되었습니다.

2024년 9월에 발표된 3DOS 파트너십은 수이의 제조 로봇 공학 역량을 대규모로 검증합니다. 3DOS는 120개국 이상에 걸쳐 79,909개 이상의 3D 프린터를 수이의 독점 블록체인 파트너로 통합하여 P2P 제조를 가능하게 하는 "3D 프린팅을 위한 우버" 네트워크를 만들었습니다. 주목할 만한 고객으로는 존 디어(John Deere), 구글(Google), MIT, 하버드(Harvard), 보쉬(Bosch), 영국군, 미 해군, 미 공군, NASA가 있으며, 이는 수이 인프라에 대한 엔터프라이즈급 신뢰를 보여줍니다. 이 시스템은 로봇이 스마트 계약 자동화를 통해 교체 부품을 자율적으로 주문하고 인쇄할 수 있도록 하여 인간 개입이 거의 없이 로봇 자가 수리를 촉진합니다. 이는 재고, 낭비 및 국제 운송을 제거하는 온디맨드 생산을 통해 15조 6천억 달러 규모의 글로벌 제조 시장을 해결합니다.

수이의 비잔틴 장애 허용은 안전이 중요한 로봇 공학 애플리케이션에 매우 중요합니다. 합의 메커니즘은 3f+1 시스템에서 최대 f개의 결함/악성 로봇을 허용하여 자율 주행 차량, 창고 로봇 및 제조 시스템이 개별적인 실패에도 불구하고 조정을 유지하도록 보장합니다. 스마트 계약은 안전 제약 조건 및 운영 경계를 시행하며, 불변 감사 추적은 자율적인 결정에 대한 책임을 제공합니다. 이는 단일 실패 지점에 취약한 중앙 집중식 조정 서버로는 충족할 수 없는 요구 사항입니다.

양자 내성 로드맵, 암호화 우위 제공​

수이의 양자 컴퓨팅 전략은 2030년까지 고전 알고리즘 폐기 및 2035년까지 완전한 양자 내성 표준화를 요구하는 NIST 의무 사항에 부합하는 블록체인 업계 유일의 포괄적이고 사전 예방적인 접근 방식을 나타냅니다.

칼키아스의 2025년 7월 획기적인 연구는 수이를 포함한 EdDSA 기반 체인이 시드 지식을 증명하는 영지식 증명을 통해 하드 포크, 주소 변경 또는 계정 동결 없이 양자 안전 지갑 업그레이드를 구현할 수 있음을 입증했습니다. 이는 휴면 계정에도 안전한 마이그레이션을 가능하게 하여 양자 컴퓨터가 등장하면 수백만 개의 지갑이 "즉시 고갈될 수 있는" 블록체인이 직면한 실존적 위협을 해결합니다. 이 기술 혁신은 STARK 증명(양자 내성 해시 기반 보안)을 사용하여 민감한 데이터를 노출하지 않고 EdDSA 키 생성 시드에 대한 지식을 증명함으로써 사용자가 기존 주소에 연결된 PQ 키 소유권을 설정할 수 있도록 합니다.

수이의 암호화 민첩성 아키텍처는 여러 전환 전략을 가능하게 합니다. 사전 예방적(새 계정 생성 시 PQ 키 생성), 적응적(STARK 증명을 통해 기존 주소 마이그레이션), 하이브리드(고전 및 PQ 키를 결합한 시간 제한 멀티시그)입니다. 이 프로토콜은 격자 기반 및 해시 기반 양자 후 보안을 위한 CRYSTALS-딜리튬(ML-DSA), FALCON(FN-DSA), SPHINCS+(SLH-DSA)를 포함한 NIST 표준화 알고리즘의 즉각적인 배포를 지원합니다. 검증자 BLS 서명은 격자 기반 대안으로 전환되고, 해시 함수는 양자 내성 충돌 저항을 위해 256비트에서 384비트 출력으로 업그레이드되며, zkLogin 회로는 Groth16에서 STARK 기반 영지식 증명으로 마이그레이션됩니다.

2025년 6월에 출시된 노틸러스(Nautilus) 프레임워크는 자체 관리 TEE(신뢰 실행 환경)를 사용하여 안전한 오프체인 계산을 제공하며, 현재 AWS Nitro Enclaves를 지원하고 향후 인텔 TDX 및 AMD SEV 호환성을 제공할 예정입니다. AI 애플리케이션의 경우, 노틸러스는 온체인에서 검증된 암호화 증명을 통해 프라이빗 AI 추론을 가능하게 하여 계산 효율성과 검증 가능성 간의 긴장을 해결합니다. 블루핀(Bluefin, 1ms 미만의 TEE 기반 주문 매칭), 텐서블록(TensorBlock, AI 에이전트 인프라) 및 오픈그라디언트(OpenGradient)를 포함한 출시 파트너는 개인 정보 보호 양자 내성 계산에 대한 생산 준비 상태를 보여줍니다.

비교 분석에 따르면 수이의 양자 우위가 드러납니다. 이더리움은 비탈릭 부테린이 양자 내성은 "최소 10년은 더 걸릴 것"이며 하드 포크와 커뮤니티 합의가 필요하다고 언급하면서 아직 계획 단계에 머물러 있습니다. 솔라나는 2025년 1월 윈터니츠 볼트(Winternitz Vault)를 선택적 해시 기반 서명 기능으로 출시했지만, 이는 사용자 동의가 필요하며 프로토콜 전반에 걸친 구현은 아닙니다. 다른 주요 블록체인(앱토스, 아발란체, 폴카닷)은 구체적인 구현 타임라인 없이 연구 단계에 머물러 있습니다. 수이만이 거버넌스 분쟁이나 네트워크 분할 없이 빠른 알고리즘 전환을 가능하게 하는 암호화 민첩성을 기본 원칙으로 설계했습니다.

기술 아키텍처 통합으로 새로운 기능 창출​

수이의 아키텍처 구성 요소는 시너지 효과를 내어 개별 기능의 합계를 초과하는 기능을 생성합니다. 이는 진정으로 혁신적인 플랫폼을 점진적인 개선과 구별하는 특징입니다.

Move 언어 리소스 모델과 병렬 객체 실행의 결합은 AI 에이전트 스웜을 위한 전례 없는 처리량을 가능하게 합니다. 계정 기반 모델을 사용하는 전통적인 블록체인은 경쟁 조건 방지를 위해 순차적 실행을 요구하여 AI 에이전트 조정을 단일 스레드 병목 현상으로 제한합니다. 수이의 객체 참조를 통한 명시적 종속성 선언은 검증자가 실행 전에 독립적인 작업을 식별하여 수천 개의 AI 에이전트 트랜잭션을 CPU 코어 전체에서 동시에 스케줄링할 수 있도록 합니다. 이 상태 접근 병렬화(충돌 감지가 필요한 낙관적 실행과 대비)는 소급적 트랜잭션 실패 없이 예측 가능한 성능을 제공합니다. 이는 신뢰성 보장을 요구하는 AI 시스템에 중요합니다.

**프로그래밍 가능한 트랜잭션 블록(PTB)**은 원자적 트랜잭션에서 최대 1,024개의 이기종 함수 호출을 가능하게 하여 Move의 구성 가능성을 증폭시킵니다. AI 에이전트는 토큰 스왑, 오라클 데이터 업데이트, 머신러닝 추론 트리거, NFT 발행, 알림 전송과 같은 복잡한 워크플로우를 실행할 수 있으며, 이 모든 것은 함께 성공하거나 실패하도록 보장됩니다. 이 이기종 구성은 로직을 스마트 계약에서 트랜잭션 수준으로 이동시켜 가스 비용을 극적으로 줄이는 동시에 유연성을 높입니다. 로봇 공학의 경우, PTB는 "재고 확인, 부품 주문, 결제 승인, 상태 업데이트"와 같은 다단계 작업을 일관성에 대한 암호화 보장과 함께 원자적으로 실행할 수 있도록 합니다.

단일 소유자 객체를 위한 합의 우회 고속 경로는 AI/로봇 공학 접근 패턴에 완벽하게 일치하는 2단계 성능 모델을 생성합니다. 개별 로봇은 검증자 합의 없이 250ms 내에 처리되는 소유 객체로서 개인 상태(센서 판독값, 운영 매개변수)를 유지합니다. 조정 지점(작업 큐, 리소스 풀)은 390ms 합의를 요구하는 공유 객체로 존재합니다. 이 아키텍처는 에이전트가 로컬 상태를 유지하지만 공유 리소스를 통해 조정하는 실제 자율 시스템을 반영합니다. 수이의 객체 모델은 이러한 패턴에 자연스럽게 일치하는 블록체인 네이티브 프리미티브를 제공합니다.

zkLogin은 주류 AI 에이전트 채택을 방해하는 온보딩 마찰을 해결합니다. 전통적인 블록체인은 사용자에게 시드 문구와 개인 키를 관리하도록 요구합니다. 이는 인지적으로 부담스럽고 오류 발생 가능성이 높습니다. zkLogin은 사용자 제어 솔트(salt)를 통해 웹2-웹3 신원 상관관계를 방지하는 친숙한 OAuth 자격 증명(Google, Facebook, Twitch)을 통한 인증을 가능하게 합니다. AI 에이전트는 웹2 인증 하에서 작동하면서 블록체인 보안을 유지하여 소비자 애플리케이션의 장벽을 극적으로 낮춥니다. 이미 zkLogin을 통합한 10개 이상의 DApp은 암호화폐에 익숙하지 않은 사용자에게 실용적인 타당성을 보여줍니다.

경쟁적 포지셔닝, 기술 리더십 및 생태계 성장을 드러내다​

주요 블록체인(솔라나, 이더리움, 앱토스, 아발란체, 폴카닷) 전반에 걸친 비교 분석은 이더리움의 생태계 성숙도와 솔라나의 현재 DePIN 채택에 대비하여 고급 컴퓨팅 워크로드에 대한 수이의 기술적 우위를 보여줍니다.

성능 지표는 수이를 처리량 선두 주자로 확립합니다. 100개의 검증자에서 480ms 완결성을 유지하며 테스트된 297,000 TPS는 모든 주요 경쟁자를 능가하며, 느린 체인에서는 불가능한 실시간 AI 에이전트 조정 및 로봇 공학 제어를 가능하게 합니다. 솔라나의 이론적 TPS 65,000-107,000(지속적 3,000-4,000) 및 이더리움의 15-30 TPS 기본 레이어와 비교됩니다. 앱토스는 유사한 Move 기반 아키텍처를 가지고 있지만 다른 실행 모델로 이론적으로 160,000 TPS를 달성합니다. 실시간 의사 결정을 요구하는 AI 워크로드의 경우, 수이의 480ms 완결성은 이더리움의 12-15분 완결성 또는 솔라나의 간헐적인 네트워크 혼잡(2024년 4월 피크 로드 시 75% 트랜잭션 실패)에서는 불가능한 즉각적인 응답 루프를 가능하게 합니다.

양자 내성 분석은 수이가 초기부터 핵심 아키텍처에 양자 내성 암호화를 설계한 유일한 블록체인임을 보여줍니다. 이더리움은 "더 스플러지(The Splurge)" 로드맵 단계에서 양자 문제를 다루지만, 비탈릭 부테린은 2030년까지 양자 컴퓨팅이 암호화폐를 파괴할 확률을 20%로 추정하며, 사전 예방적이기보다는 반응적인 비상 "복구 포크" 계획에 의존합니다. 솔라나의 윈터니츠 볼트(Winternitz Vault)는 사용자 동의가 필요한 선택적 양자 보호 기능을 제공하며, 자동 네트워크 전체 보안은 아닙니다. 앱토스, 아발란체, 폴카닷은 구체적인 타임라인 없이 연구 단계에 머물러 있습니다. 수이만이 거버넌스 분쟁이나 네트워크 분할 없이 빠른 알고리즘 전환을 가능하게 하는 암호화 민첩성을 기본 원칙으로 설계했습니다.

AI 에이전트 생태계는 솔라나가 성숙한 툴링(SendAI Agent Kit, ElizaOS)과 가장 큰 개발자 커뮤니티로 현재 채택을 선도하고 있지만, 수이는 300,000 TPS 용량, 1초 미만 지연 시간, 생산 플랫폼(아토마 메인넷, 탈루스 넥서스, 오픈그래프 온체인 추론)을 포함한 50개 이상의 프로젝트를 통해 우수한 기술 역량을 보여줍니다. 이더리움은 기관 AI 표준(AI 신원/신뢰를 위한 ERC-8004)에 중점을 두지만, 15-30 TPS 기본 레이어는 실시간 AI 애플리케이션을 레이어2 솔루션으로 제한합니다. 수이를 단순한 AI 배포 플랫폼이 아닌 AI 개발 플랫폼으로 포지셔닝하는 알리바바 클라우드 파트너십은 순수 금융 블록체인과의 전략적 차별화를 나타냅니다.

로봇 공학 기능은 주요 블록체인 중 수이에만 존재합니다. 어떤 경쟁자도 다중 로봇 협업 인프라, 비잔틴 장애 허용 조정 또는 "인터넷 없는 모드" 오프라인 작동을 시연하지 못했습니다. 타이거 리서치(Tiger Research)의 분석은 로봇이 중앙 집중식 신뢰 없이 탈중앙화 조정을 활용할 수 있다는 점을 고려할 때 "블록체인이 인간보다 로봇에게 더 적합한 인프라일 수 있다"고 결론 내립니다. 모건 스탠리가 2050년까지 10억 대의 휴머노이드 로봇을 예측함에 따라, 수이의 목적에 맞게 구축된 로봇 공학 인프라는 자율 시스템이 신원, 결제, 계약 및 조정을 요구하는 새로운 로봇 경제에서 선점자 우위를 창출합니다. 이는 수이가 네이티브로 제공하는 프리미티브입니다.

Move 프로그래밍 언어의 장점은 보안을 요구하는 복잡한 애플리케이션에 대해 수이와 앱토스 모두를 솔리디티 기반 체인보다 우위에 놓습니다. Move의 리소스 지향 모델은 솔리디티에서 해결 불가능한 취약점 클래스를 방지하며, 2024년 이더리움에서 익스플로잇으로 11억 달러 이상 손실된 것이 이를 증명합니다. 정형 검증 지원, 선형 타입 시스템, 일급 자산 추상화는 Move를 귀중한 자산을 자율적으로 관리하는 AI 에이전트에 특히 적합하게 만듭니다. 수이 Move의 객체 중심 변형(계정 기반 Diem Move와 대비)은 공유된 언어 유산에도 불구하고 앱토스에서는 사용할 수 없는 병렬 실행 이점을 제공합니다.

실제 구현으로 기술 역량 검증​

수이의 생산 배포는 플랫폼이 AI, 로봇 공학 및 양자 도메인 전반에 걸쳐 기술적 잠재력에서 실제 유용성으로 전환되고 있음을 보여줍니다.

AI 인프라 성숙도는 아토마 네트워크의 2024년 12월 메인넷 출시로 생산 AI 추론을 서비스하고, 탈루스의 2025년 2월 넥서스 프레임워크 배포로 구성 가능한 에이전트 워크플로우를 가능하게 하며, 코스타스 칼키아스가 지원하고 수이에서 10,000개 이상의 AI 에이전트 라이선스를 판매한 스웜 네트워크의 1,300만 달러 자금 조달 라운드를 통해 분명한 견인력을 보여줍니다. 알리바바 클라우드 파트너십은 개발자 툴링에 AI 코딩 어시스턴트를 통합하여 엔터프라이즈급 검증을 제공하며, 투기적 애플리케이션을 넘어선 전략적 약속을 보여줍니다. 오픈그래프 랩스(OpenGraph Labs)가 온체인 ML 추론으로 수이 AI 타이푼 해커톤에서 1위를 차지한 것은 전문가 심사위원들이 인정한 기술 혁신을 나타냅니다.

제조 로봇 공학은 3DOS의 120개국 이상에 걸친 79,909대 프린터 네트워크를 통해 NASA, 미 해군, 미 공군, 존 디어, 구글에 서비스를 제공하며 상업적 규모에 도달했습니다. 이는 전 세계에서 가장 큰 블록체인 통합 제조 네트워크로, 50만 명 이상의 사용자와 420만 개 이상의 부품을 처리합니다. 로봇이 자율적으로 교체 부품을 주문할 수 있는 P2P 모델은 산업 규모에서 조정 오버헤드를 제거하는 스마트 계약 자동화를 시연합니다. 이는 신뢰성과 보안을 요구하는 까다로운 정부 및 항공우주 고객에 의해 검증된 개념 증명입니다.

재무 지표는 5억 3,800만 달러의 TVL, 1,760만 개의 월간 활성 지갑(2025년 2월 최고치), 160억 달러를 초과하는 SUI 토큰 시가총액으로 성장하는 채택률을 보여줍니다. 미스튼 랩스(Mysten Labs)는 a16z, 바이낸스 랩스, 코인베이스 벤처스, 점프 크립토의 지원을 받아 30억 달러 이상의 가치를 달성했습니다. 이는 기술적 잠재력에 대한 기관의 검증입니다. 스위스 은행(시그넘, 아미나 은행)이 수이 수탁 및 거래를 제공하여 전통 금융 온램프를 제공하며, 그레이스케일, 프랭클린 템플턴, 반에크 기관 상품은 주류 인식을 나타냅니다.

개발자 생태계 성장은 포괄적인 툴링(TypeScript, Rust, Python, Swift, Dart, Golang SDK), ChainIDE의 AI 코딩 어시스턴트, 그리고 우승자의 50%가 AI 애플리케이션에 집중한 활발한 해커톤 프로그램을 통해 지속 가능성을 보여줍니다. 메인넷의 122개 활성 검증자는 성능을 유지하면서 적절한 탈중앙화를 제공하며, 고도로 중앙 집중화된 대안보다 보안과 처리량의 균형을 더 잘 맞춥니다.

전략적 비전, 수이를 융합 시대로 포지셔닝​

코스타스 칼키아스와 미스튼 랩스(Mysten Labs) 리더십은 좁은 사용 사례나 점진적인 개선에 초점을 맞춘 경쟁자들과 수이를 차별화하는 일관된 장기 비전을 제시합니다.

칼키아스의 **"결국 블록체인은 거래 속도 면에서 비자를 능가할 것입니다. 그것이 표준이 될 것입니다. 우리는 이것을 피할 수 없을 것입니다"**라는 대담한 예측은 그러한 미래를 가능하게 하는 아키텍처 결정에 의해 뒷받침되는 기술 궤적에 대한 자신감을 나타냅니다. 미스튼 랩스가 "오늘날의 애플을 능가할 수 있다"는 그의 발언은 점진적인 DeFi 애플리케이션보다는 차세대 컴퓨팅을 위한 기반 인프라 구축에 기반한 야망을 반영합니다. 아들 이름을 "크립토스"(그리스어로 "비밀/숨겨진")로 지은 것은 문명 인프라로서의 암호화 혁신에 대한 개인적인 헌신을 상징합니다.

AI, 로봇 공학 및 양자 컴퓨팅을 통합하는 3대 핵심 전략은 상호 강화적인 이점을 창출합니다. 양자 내성 암호화는 자율적으로 작동하는 AI 에이전트의 장기적인 자산 보안을 가능하게 합니다. 1초 미만 완결성은 실시간 로봇 공학 제어 루프를 지원합니다. 병렬 실행은 수천 개의 AI 에이전트가 동시에 조정할 수 있도록 합니다. 객체 모델은 AI 에이전트 상태와 로봇 장치 표현 모두에 대한 자연스러운 추상화를 제공합니다. 이러한 아키텍처 일관성은 목적 있는 플랫폼 설계를 단순히 추가된 기능과 구별합니다.

수이 베이스캠프 2025 기술 공개는 네이티브 검증 가능한 무작위성(AI 추론을 위한 오라클 종속성 제거), 수이에서 직접 비공개 영상 통화를 가능하게 하는 zk 터널, 비상 시 가스 제로 운영을 위한 라이트닝 트랜잭션, 암호화된 미래 데이터 접근을 위한 타임 캡슐을 통해 지속적인 혁신을 보여줍니다. 이러한 기능은 학술적 연습이 아닌 실제 사용자 문제(개인 정보 보호, 신뢰성, 접근성)를 해결하며, 신뢰할 수 있는 무작위성을 요구하는 AI 에이전트, 오프라인 작동이 필요한 로봇 시스템, 민감한 데이터를 위한 양자 내성 암호화에 대한 명확한 애플리케이션을 가지고 있습니다.

의료 데이터 관리에서 개인 데이터 소유권, 로봇 공학에 이르기까지 **"광범위한 애플리케이션을 위한 조정 레이어"**로서의 포지셔닝은 금융 투기를 넘어선 플랫폼의 야망을 반영합니다. 칼키아스가 의료 데이터 비효율성을 공통 데이터베이스가 필요한 문제로 식별한 것은 좁은 블록체인 애호가 틈새시장보다는 사회 인프라에 대한 사고를 보여줍니다. 이 비전은 장기 프로젝트를 위한 신뢰할 수 있는 인프라를 찾는 연구소, 하드웨어 스타트업 및 정부를 끌어들입니다. 투기적 수익 농사를 찾는 것이 아닙니다.

기술 로드맵, 실행 가능한 실행 타임라인 제공​

수이의 개발 로드맵은 세 가지 주요 영역 전반에 걸쳐 비전에서 구현으로의 진행을 보여주는 구체적인 이정표를 제공합니다.

양자 내성 타임라인은 NIST 의무 사항에 부합합니다. 2025-2027년에는 암호화 민첩성 인프라 및 테스트를 완료하고, 2028-2030년에는 하이브리드 PreQ-PQ 작동을 포함한 딜리튬/FALCON 서명 프로토콜 업그레이드를 도입하며, 2030-2035년에는 고전 알고리즘을 폐기하고 완전한 양자 후 전환을 달성합니다. 다중 마이그레이션 경로(사전 예방적, 적응적, 하이브리드)는 단일 채택 전략을 강요하지 않고 다양한 사용자 세그먼트에 유연성을 제공합니다. 해시 함수 384비트 출력으로 업그레이드 및 zkLogin PQ-zkSNARK 연구는 병행 진행되어, 단편적인 패치가 아닌 포괄적인 양자 준비 상태를 보장합니다.

AI 인프라 확장은 AI 모델을 위한 탈중앙화 스토리지를 제공하는 월러스(Walrus) 메인넷 출시(2025년 1분기), 구성 가능한 에이전트 워크플로우를 가능하게 하는 탈루스 넥서스(Talus Nexus) 프레임워크(2025년 2월 배포), 현재 AWS Nitro Enclaves 지원을 넘어 인텔 TDX 및 AMD SEV로 확장되는 노틸러스(Nautilus) TEE 프레임워크를 통해 명확한 이정표를 보여줍니다. 알리바바 클라우드 파트너십 로드맵에는 확장된 언어 지원, 심층적인 체인IDE(ChainIDE) 통합, 개발자 커뮤니티를 대상으로 한 홍콩, 싱가포르, 두바이 전역의 데모 데이가 포함됩니다. 오픈그래프의 온체인 추론 탐색기와 TensorflowSui SDK 성숙은 이론적 프레임워크를 넘어 AI 개발자를 위한 실용적인 도구를 제공합니다.

로봇 공학 기능 발전은 다중 로봇 협업 데모에서 3DOS 네트워크 확장, "인터넷 없는 모드" 전파 트랜잭션 기능, 가스 제로 로봇 명령을 가능하게 하는 zkTunnels와 함께 생산 배포로 진행됩니다. 비잔틴 장애 허용, 1초 미만 조정 루프, 자율 M2M 결제를 지원하는 기술 아키텍처는 오늘날 존재합니다. 채택 장벽은 기술적 한계보다는 교육 및 생태계 구축에 있습니다. NASA, 메타, 우버 출신 인력의 참여는 학술 연구 프로젝트가 아닌 실제 로봇 공학 문제를 해결하는 진지한 엔지니어링 인재를 나타냅니다.

프로토콜 개선에는 80% 지연 시간 감소 이점을 유지하는 미스티세티(Mysticeti) 합의 개선, 파일럿피시(Pilotfish) 다중 머신 실행을 통한 수평 확장, 성장하는 상태를 위한 스토리지 최적화가 포함됩니다. 체크포인트 시스템(약 3초마다)은 AI 훈련 데이터 및 로봇 공학 감사 추적을 위한 검증 가능한 스냅샷을 제공합니다. 트랜잭션 크기를 단일 바이트 사전 설정 형식으로 줄여 IoT 장치의 대역폭 요구 사항을 감소시킵니다. 스폰서 트랜잭션 확장은 원활한 웹2와 같은 UX를 요구하는 소비자 애플리케이션의 가스 마찰을 제거합니다.

기술적 우수성, 수이를 고급 컴퓨팅 지배력으로 포지셔닝​

기술 아키텍처, 리더십 비전, 실제 구현 및 경쟁적 포지셔닝 전반에 걸친 종합 분석은 수이가 AI, 로봇 공학 및 양자 컴퓨팅 융합을 위해 독특하게 준비된 블록체인 플랫폼임을 보여줍니다.

수이는 측정된 성능 지표를 통해 기술적 우위를 달성합니다. 480ms 완결성을 가진 297,000 TPS는 모든 주요 경쟁자를 능가하며, 느린 체인에서는 불가능한 실시간 AI 에이전트 조정 및 로봇 공학 제어를 가능하게 합니다. 객체 중심 데이터 모델과 Move 언어 보안의 결합은 계정 기반 아키텍처를 괴롭히는 취약점 클래스를 방지하는 프로그래밍 모델 이점을 제공합니다. 초기부터 설계된 암호화 민첩성—개조된 것이 아님—은 하드 포크나 거버넌스 분쟁 없이 양자 내성 전환을 가능하게 합니다. 이러한 기능은 이론적 백서나 먼 로드맵이 아닌, 122개의 검증자를 가진 메인넷에서 오늘날 생산 단계에 존재합니다.

코스타스 칼키아스의 50개 이상의 논문, 8개의 미국 특허, 암호화 혁신(zkLogin, BPQS, Winterfell STARK, HashWires)을 통한 선구적인 리더십은 기술적으로 유능하지만 상상력이 부족한 경쟁자들과 수이를 차별화하는 지적 기반을 제공합니다. 그의 양자 컴퓨팅 획기적 연구(2025년 7월), AI 인프라 지원(스웜 네트워크 후원), 공개 커뮤니케이션(토큰 2049, 코리아 블록체인 위크, 런던 리얼)은 최고 수준의 개발자와 기관 파트너를 유치하는 사고 리더십을 확립합니다. 분기별 지표보다는 2030년 이후의 기간을 위해 설계하려는 의지는 플랫폼 인프라에 필요한 장기적인 전략적 사고를 보여줍니다.

생산 배포(아토마 메인넷 AI 추론, 3DOS 79,909 프린터 네트워크, 탈루스 에이전트 프레임워크)를 통한 생태계 검증은 기술 역량이 실제 유용성으로 전환됨을 증명합니다. 기관 파트너십(알리바바 클라우드, 스위스 은행 수탁, 그레이스케일/프랭클린 템플턴 상품)은 블록체인 네이티브 애호가를 넘어 주류 인식을 나타냅니다. 개발자 성장 지표(AI 분야 해커톤 우승자의 50%, 포괄적인 SDK 지원, AI 코딩 어시스턴트)는 장기적인 채택을 지원하는 지속 가능한 생태계 확장을 보여줍니다.

로봇 경제, 양자 내성 금융 시스템, 자율 AI 에이전트 조정을 위한 블록체인 인프라로서의 전략적 포지셔닝은 기존 블록체인 사용 사례의 점진적 개선에 초점을 맞춘 경쟁자들과 차별화된 가치 제안을 창출합니다. 모건 스탠리가 2050년까지 10억 대의 휴머노이드 로봇을 예측하고, NIST가 2030년까지 양자 내성 알고리즘을 의무화하며, 맥킨지가 에이전트 AI로부터 40%의 생산성 향상을 예측함에 따라, 수이의 기술 역량은 탈중앙화 인프라를 요구하는 거시 기술 트렌드와 정확히 일치합니다.

블록체인에서 고급 컴퓨팅 애플리케이션을 구축하는 조직에게 수이는 비교할 수 없는 기술 역량(297K TPS, 480ms 완결성), 미래 지향적인 양자 내성 아키텍처(초기부터 양자 컴퓨팅을 위해 설계된 유일한 블록체인), 입증된 로봇 공학 인프라(다중 로봇 협업을 시연한 유일한 블록체인), 우수한 프로그래밍 모델(Move 언어의 보안 및 표현력), 그리고 순차 실행 체인에서는 물리적으로 불가능한 AI/로봇 공학 애플리케이션을 가능하게 하는 실시간 성능을 제공합니다. 이 플랫폼은 점진적인 개선이 아닌, 블록체인의 다음 10년을 위한 근본적인 아키텍처 재고를 나타냅니다.

Sui 블록체인은 근본적인 암호학적 민첩성과 객체 중심 아키텍처를 통해 경쟁자들과 차별화되며, AI 통합, 로봇 공학 조정, 양자 저항 보안을 동시에 발전시키는 유일한 주요 레이어 1 블록체인으로 자리매김하고 있습니다. 이는 마케팅 포지셔닝이 아니라 아키텍처적 현실입니다. 공동 창립자이자 수석 암호학자인 코스타스 "크립토스" 칼키아스(Kostas "Kryptos" Chalkias)는 Sui의 핵심 설계에 이러한 역량을 처음부터 체계적으로 구축하여, 10년 이내에 "모든 현대 암호학을 파괴할 수 있는" 양자 위협에 대해 안전을 유지하면서도 "속도 면에서 비자(Visa)를 능가할" 인프라를 만들었다고 설명합니다.

기술적 기반은 이미 상용화 준비를 마쳤습니다. 390밀리초의 합의 완결성은 실시간 AI 에이전트 조정을 가능하게 하며, 병렬 실행은 최고 초당 297,000건의 트랜잭션을 처리하고, EdDSA 서명 체계는 하드 포크 없이 양자 내성 암호로의 검증된 마이그레이션 경로를 제공합니다. 한편, 비트코인과 이더리움은 양자 컴퓨팅으로부터 역호환 가능한 업그레이드 경로 없이 실존적 위협에 직면해 있습니다. 칼키아스의 비전은 세 가지 수렴하는 기둥에 중점을 둡니다. 즉, 조정 레이어로서의 AI, 1초 미만의 완결성을 요구하는 자율 로봇 시스템, 그리고 2035년 이후에도 안전하게 유지되는 암호화 프레임워크입니다. 컨퍼런스, 연구 논문 및 기술 구현 전반에 걸친 그의 발언은 추측성 약속이 아니라 2022년 미스텐 랩스(Mysten Labs) 설립 시 확립된 로드맵의 체계적인 실행을 보여줍니다.

이는 블록체인 부족주의를 넘어 중요한 문제입니다. 2030년까지 NIST 의무 사항은 현재 암호화 표준의 폐기를 요구합니다. 제조 로봇에서 AI 에이전트에 이르는 자율 시스템은 대규모의 무신뢰 조정을 필요로 할 것입니다. Sui의 아키텍처는 경쟁자들이 솔루션을 개조하기 위해 고군분투하는 동안 두 가지 불가피한 상황을 동시에 해결합니다. 문제는 이러한 기술들이 수렴할 것인가가 아니라, 어떤 플랫폼이 이 수렴에서 온전히 살아남을 것인가입니다.

아들의 이름을 크립토스(Kryptos)라고 지은 암호학자​

코스타스 칼키아스는 블록체인과 신흥 기술의 교차점에 특별한 신뢰성을 부여합니다. 미스텐 랩스 공동 창립 전, 그는 메타(Meta)의 디엠(Diem) 프로젝트와 노비(Novi) 지갑의 수석 암호학자로 일했으며, R3의 코다(Corda) 블록체인에서 마이크 헌(Mike Hearn, 사토시 나카모토와 관련된 비트코인의 초기 개발자 중 한 명)과 협력했습니다. 그는 신원 기반 암호학 박사 학위를 소지하고 있으며, 50개 이상의 과학 출판물, 8개의 미국 특허, 1,374건의 학술 인용 기록을 가지고 있습니다. 이 분야에 대한 그의 헌신은 아들의 이름을 크립토스(Kryptos)라고 지은 데서도 드러납니다. 그는 Sui 블로그 인터뷰에서 "블록체인과 암호학 기술에 너무 깊이 빠져 있어서, 아내를 설득해 아들의 이름을 크립토스라고 짓게 했습니다"라고 설명했습니다.

그의 경력 궤적은 대규모 실용 암호학에 대한 일관된 초점을 보여줍니다. 페이스북(Facebook)에서 그는 왓츠앱(WhatsApp)의 보안 인프라와 수십억 명을 위한 인증 시스템을 구축했습니다. R3에서는 기업 블록체인을 위한 영지식 증명과 양자 내성 서명을 개척했습니다. 그의 초기 경력에는 주식 시장 기술을 사용하여 축구 결과를 예측하는 AI 기반 플랫폼인 벳매니저(Betmanager)를 설립한 경험이 포함되어 있으며, 이는 블록체인-AI 통합에 대한 그의 현재 관점에 영향을 미쳤습니다. AI 노출, 생산 암호학, 블록체인 인프라의 이러한 조합은 그를 이러한 영역을 연결하는 시스템을 설계하는 데 독특한 위치에 놓이게 합니다.

칼키아스의 기술 철학은 "암호학적 민첩성"을 강조합니다. 즉, 영구성을 가정하기보다는 기본 프로토콜에 유연성을 구축하는 것입니다. 프라하에서 열린 이머전스 컨퍼런스(Emergence Conference, 2024년 12월)에서 그는 이러한 세계관을 분명히 밝혔습니다. "결국 블록체인은 거래 속도 면에서 비자(Visa)를 능가할 것입니다. 그것이 표준이 될 것입니다. 우리는 이것을 피할 수 없을 것입니다." 그러나 속도만으로는 충분하지 않습니다. 그의 작업은 양자 컴퓨터가 위협을 가할 때가 아니라 오늘날 조치가 필요한 위협을 제기한다는 점을 인식하여 성능과 미래 지향적인 보안을 일관되게 결합합니다. 현재의 성능과 미래의 탄력성이라는 이중 초점은 AI, 로봇 공학 및 양자 저항 전반에 걸친 Sui의 아키텍처 결정을 정의합니다.

지능형 에이전트를 위해 구축된 아키텍처​

Sui의 기술적 기반은 이더리움(Ethereum) 및 솔라나(Solana)와 같은 계정 기반 블록체인과 근본적으로 다릅니다. 모든 엔티티는 전역적으로 고유한 32바이트 ID, 버전 번호, 소유권 필드 및 유형화된 콘텐츠를 가진 객체로 존재합니다. 이 객체 중심 모델은 미학적 선호가 아니라 대규모 병렬 실행을 가능하게 합니다. AI 에이전트가 소유된 객체로 작동할 때, 단일 작성자 작업을 위해 합의를 완전히 우회하여 약 400ms의 완결성을 달성합니다. 여러 에이전트가 공유 객체를 통해 조정할 때, Sui의 미스티세티(Mysticeti) 합의는 390ms의 지연 시간을 제공합니다. 이는 여전히 1초 미만이지만 비잔틴 장애 허용(Byzantine Fault Tolerant) 합의를 통해 이루어집니다.

메타(Meta)에서 디엠(Diem)을 위해 개발되었고 Sui를 위해 개선된 Move 프로그래밍 언어는 타입 시스템 수준에서 리소스 안전을 강제합니다. 자산은 실수로 허가 없이 복사, 파괴 또는 생성될 수 없습니다. 귀중한 데이터나 모델 가중치를 관리하는 AI 애플리케이션의 경우, 이는 솔리디티(Solidity) 스마트 계약을 괴롭히는 전체 취약점 클래스를 방지합니다. 칼키아스는 두바이에서 열린 Sui 베이스캠프 2025(Sui Basecamp 2025)에서 이 점을 강조했습니다. "우리는 첫날부터 Sui 내부에 영지식 증명, 개인 정보 보호 기술을 도입했습니다. 따라서 이제 원하는 만큼의 개인 정보 보호 기능을 갖춘 KYC 시스템을 만들 수 있습니다."

병렬 트랜잭션 실행은 명시적 의존성 선언을 통해 이론적 한계에 도달합니다. 소급 검증이 필요한 낙관적 실행과 달리, Sui의 스케줄러는 고유한 객체 ID를 통해 겹치지 않는 트랜잭션을 사전에 식별합니다. 독립적인 작업은 검증자 코어에서 간섭 없이 동시에 실행됩니다. 이 아키텍처는 테스트에서 297,000 TPS의 최고 처리량을 시연했습니다. 이는 이론적 최대치가 아니라 실제 하드웨어에서 측정된 성능입니다. AI 애플리케이션의 경우, 이는 수천 개의 추론 요청이 동시에 처리되고, 여러 자율 에이전트가 차단 없이 조정되며, 실시간 의사 결정이 사람이 인지할 수 있는 속도로 작동함을 의미합니다.

2024년에 도입된 미스티세티(Mysticeti) 합의 프로토콜은 칼키아스와 공동 저자들이 수학적으로 최적이라고 증명한 커밋을 위한 세 번의 메시지 라운드를 달성합니다. 명시적인 블록 인증을 제거하고 미인증 DAG 구조를 구현함으로써 미스티세티는 이전 나르왈-불샤크(Narwhal-Bullshark) 합의보다 지연 시간을 80% 단축했습니다. 이 프로토콜은 DAG 패턴에서 파생된 직접 및 간접 결정 규칙을 사용하여 두 라운드마다 블록을 커밋하는 대신 매 라운드마다 커밋합니다. 실시간 제어 피드백이 필요한 로봇 공학 애플리케이션의 경우, 이 1초 미만의 완결성은 필수 불가결합니다. 코리아 블록체인 위크 2025(Korea Blockchain Week 2025)에서 칼키아스는 Sui를 "애플리케이션 및 AI를 위한 조정 레이어"로 포지셔닝하며, 결제, 게임 및 AI 분야의 파트너들이 이 성능 기반을 어떻게 활용하는지 강조했습니다.

Walrus: AI의 데이터 문제 해결​

AI 워크로드는 전통적인 블록체인 경제와 호환되지 않는 규모의 스토리지를 요구합니다. 훈련 데이터셋은 테라바이트에 달하고, 모델 가중치는 기가바이트를 필요로 하며, 추론 로그는 빠르게 축적됩니다. Sui는 온체인 스토리지의 일반적인 100배 복제 대신 소거 코딩을 사용하여 4-5배 복제를 달성하는 분산 스토리지 프로토콜인 Walrus를 통해 이 문제를 해결합니다. "레드 스터프(Red Stuff)" 알고리즘은 데이터를 스토리지 노드에 분산된 슬라이스로 분할하며, 2/3의 노드를 사용할 수 없는 경우에도 복구 가능합니다. 메타데이터와 가용성 증명은 Sui 블록체인에 존재하고 실제 데이터는 Walrus에 저장되어 엑사바이트 규모의 암호학적으로 검증 가능한 스토리지를 생성합니다.

Walrus 테스트넷의 첫 달 동안, 네트워크는 25개 이상의 커뮤니티 노드에 걸쳐 4,343GB 이상의 데이터를 저장하여 아키텍처의 실행 가능성을 입증했습니다. 트레이드포트(TradePort), 터스키(Tusky), 디크립트 미디어(Decrypt Media)와 같은 프로젝트는 미디어 저장 및 검색을 위해 Walrus를 통합했습니다. AI 애플리케이션의 경우, 이는 실용적인 시나리오를 가능하게 합니다. 즉, 스마트 계약에 라이선스 조건이 인코딩된 프로그래밍 가능한 자산으로 토큰화된 훈련 데이터셋, 버전 제어와 함께 지속되는 모델 가중치, 감사 추적을 위해 불변적으로 기록되는 추론 결과, 그리고 비용 효율적으로 저장되는 AI 생성 콘텐츠입니다. Sui의 첫 번째 블록체인 통합 파트너로 발표된 아토마 네트워크(Atoma Network)의 AI 추론 레이어는 자동화된 코드 생성, 워크플로우 자동화 및 DeFi 위험 분석을 위해 이 스토리지 기반을 활용합니다.

통합은 스토리지를 넘어 컴퓨테이션 오케스트레이션으로 확장됩니다. Sui의 프로그래밍 가능한 트랜잭션 블록(PTB)은 최대 1,024개의 이질적인 작업을 원자적으로 묶어, 전부 또는 전무 방식으로 실행합니다. AI 워크플로우는 Walrus에서 훈련 데이터를 검색하고, 스마트 계약에서 모델 가중치를 업데이트하고, 온체인에 추론 결과를 기록하고, 데이터 기여자에게 보상을 분배하는 모든 작업을 단일 원자적 트랜잭션으로 수행할 수 있습니다. Move의 타입 안전성과 결합된 이러한 구성 가능성은 다른 환경에서 교차 계약 호출의 취약성 없이 복잡한 AI 시스템을 위한 구성 요소를 생성합니다.

칼키아스는 저스트 더 메트릭스(Just The Metrics) 팟캐스트(2025년 7월)에서 마케팅보다 역량을 강조하며, "의료 데이터 관리의 비효율성"을 실용적인 적용 분야로 지적했습니다. 의료 AI는 기관 간의 조정, 민감한 데이터에 대한 개인 정보 보호, 규제 준수를 위한 검증 가능한 컴퓨테이션을 요구합니다. Sui의 아키텍처는 온체인 조정, Walrus 스토리지 및 영지식 개인 정보 보호를 결합하여 이러한 요구 사항을 개념적이 아닌 기술적으로 해결합니다. 2024년에 발표된 구글 클라우드(Google Cloud) 파트너십은 Sui 데이터를 빅쿼리(BigQuery)에 통합하여 분석하고, AI 지원 개발을 위해 구글의 Vertex AI 플랫폼을 Move 언어로 훈련함으로써 이러한 방향을 강화했습니다.

로봇이 1초 미만의 정산을 필요로 할 때​

로봇 공학 비전은 발표된 파트너십보다는 기술적 역량을 통해 더욱 구체화됩니다. Sui의 객체 모델은 로봇, 도구 및 작업을 세분화된 접근 제어를 가진 일급 온체인 시민으로 나타냅니다. 로봇이 계정 수준 권한을 통해 상호 작용하는 계정 기반 시스템과 달리, Sui의 객체는 기본 작업부터 다중 서명 요구 사항을 포함하는 완전한 제어까지 다단계 권한 시스템을 가능하게 합니다. 패스키(PassKeys) 및 페이스ID(FaceID) 통합은 휴먼-인-더-루프(human-in-the-loop) 시나리오를 지원하며, zk터널(zkTunnels)은 실시간 원격 작업을 위한 가스 없는 명령 전송을 가능하게 합니다.

소셜 미디어 토론에서 칼키아스("Kostas Kryptos"로 게시)는 NASA, 메타(Meta), 우버(Uber) 출신의 Sui 엔지니어들이 네트워크에서 개와 같은 사족 보행 로봇을 테스트하고 있다고 밝혔습니다. 객체 기반 아키텍처는 로봇 공학 조정에 적합합니다. 각 로봇은 자신의 상태와 기능을 나타내는 객체를 소유하고, 작업은 실행 매개변수를 가진 전송 가능한 객체로 존재하며, 리소스 할당은 중앙 집중식 조정이 아닌 객체 구성을 통해 이루어집니다. 제조 시설은 각 유닛이 자율적으로 작업을 수락하고, 공유 객체를 통해 동료와 조정하며, 암호학적 검증을 통해 작업을 실행하고, 제공된 서비스에 대한 소액 결제를 정산하는 로봇 함대를 배포할 수 있습니다. 이 모든 것은 중앙 권한이나 인간의 개입 없이 이루어집니다.

"인터넷 없는" 트랜잭션 모드, Sui 베이스캠프 2025(Sui Basecamp 2025)와 런던 리얼(London Real) 팟캐스트(2025년 4월)에서 논의된 바와 같이, 로봇 공학의 실제 제약을 해결합니다. 칼키아스는 스페인과 포르투갈의 정전 중에도 시스템이 기능을 유지했으며, 미리 설정된 형식을 사용하여 트랜잭션 크기가 단일 바이트로 최적화되었다고 설명했습니다. 재난 지역, 농촌 지역 또는 불안정한 연결 환경에서 작동하는 자율 시스템의 경우, 이러한 탄력성은 매우 중요합니다. 로봇은 즉각적인 조정을 위해 P2P로 거래할 수 있으며, 연결이 복원되면 더 넓은 네트워크와 동기화됩니다.

3DOS 프로젝트는 이러한 비전을 실용적으로 보여줍니다. 즉, 기계가 자율적으로 부품을 인쇄하는 온디맨드 제조를 가능하게 하는 블록체인 기반 3D 프린팅 네트워크입니다. 미래의 반복은 부품 고장을 감지하고, 스마트 계약을 통해 교체 부품을 주문하고, 온체인 검색을 통해 인근 3D 프린터를 식별하고, 인쇄 및 배송을 조정하고, 부품을 설치하는 자가 수리 로봇을 구상합니다. 이 모든 것이 자율적으로 이루어집니다. 이는 공상 과학이 아니라 기존 기능의 논리적 확장입니다. ESP32 및 아두이노(Arduino) 마이크로컨트롤러 통합은 이미 기본 IoT 장치를 지원하고, BugDar는 로봇 스마트 계약에 대한 보안 감사를 제공하며, 다중 서명 승인은 중요한 작업에 대한 인간 감독과 함께 점진적인 자율성을 가능하게 합니다.

양자 시계는 똑딱거리고 있다​

코스타스 칼키아스는 양자 컴퓨팅을 논할 때 철학적인 어조에서 긴급한 어조로 바뀝니다. 2025년 7월 연구 보고서에서 그는 "정부는 양자 컴퓨팅이 제기하는 위험을 잘 알고 있습니다. 전 세계 기관들은 ECDSA 및 RSA와 같은 고전 알고리즘이 2030년 또는 2035년까지 폐기되어야 한다는 의무 사항을 발표했습니다"라고 직설적으로 경고했습니다. 그의 트위터 발표는 IACR ePrint 아카이브에 게시된 미스텐 랩스(Mysten Labs)의 획기적인 연구와 함께 이루어졌으며, Sui, 솔라나(Solana), 니어(Near), 코스모스(Cosmos)와 같은 EdDSA 기반 블록체인이 비트코인(Bitcoin) 및 이더리움(Ethereum)에는 없는 양자 전환을 위한 구조적 이점을 가지고 있음을 보여주었습니다.

이 위협은 쇼어 알고리즘(Shor's Algorithm)을 실행하는 양자 컴퓨터에서 비롯됩니다. 쇼어 알고리즘은 RSA, ECDSA, BLS 암호학의 수학적 난이도를 구성하는 큰 숫자를 효율적으로 인수분해합니다. 105큐비트를 가진 구글의 윌로우(Willow) 양자 프로세서는 고전 암호화를 해독할 수 있는 기계로의 가속화된 발전을 알립니다. "지금 저장하고 나중에 해독하는" 공격은 긴급성을 더합니다. 즉, 적들은 오늘 암호화된 데이터를 수집하고 양자 컴퓨터가 이를 소급하여 해독하기를 기다립니다. 블록체인 자산에 대해 칼키아스는 디크립트 매거진(Decrypt Magazine)에 "누군가 비트코인 또는 이더리움 개인 키를 여전히 가지고 있더라도, 양자 내성 소유권 증명을 생성하지 못할 수 있으며, 이는 해당 키가 원래 어떻게 생성되었는지, 그리고 시간이 지남에 따라 관련 데이터가 얼마나 노출되었는지에 달려 있습니다"라고 설명했습니다.

비트코인의 특정 취약점은 공개 키가 노출된 "잠자는" 지갑에서 비롯됩니다. 사토시 나카모토(Satoshi Nakamoto)의 추정 100만 BTC는 해시된 주소 뒤에 숨겨진 것이 아니라 온체인에 공개 키가 보이는 pay-to-public-key 형식을 사용하는 초기 주소에 있습니다. 양자 컴퓨터가 충분히 확장되면 이러한 지갑은 즉시 고갈될 수 있습니다. 칼키아스의 평가: "양자 컴퓨터가 등장하면 사토시의 지갑을 포함하여 수백만 개의 지갑이 즉시 고갈될 수 있습니다. 공개 키가 보이는 경우, 결국 해독될 것입니다." 이더리움도 유사한 문제에 직면하지만, 노출된 공개 키가 적어 즉각적인 위험은 완화됩니다. 두 체인 모두 양자 내성 알고리즘에 대한 합의가 형성된다는 가정하에, 마이그레이션을 위해 전례 없는 조정을 통한 커뮤니티 전체의 하드 포크가 필요합니다.

Sui의 EdDSA 기반은 우아한 탈출 경로를 제공합니다. ECDSA의 무작위 개인 키와 달리, EdDSA는 RFC 8032에 따라 해시 함수를 사용하여 시드로부터 결정론적으로 키를 파생합니다. 이러한 구조적 차이는 타원 곡선 데이터를 노출하지 않고도 기본 시드에 대한 지식을 증명하는 zk-STARK(양자 내성 보안)를 통한 영지식 증명을 가능하게 합니다. 사용자는 동일한 시드 무작위성에서 양자 내성 키 쌍을 구성하고, 동일한 소유권을 입증하는 ZK 증명을 제출하며, 주소를 보존하면서 양자 안전 체계로 전환할 수 있습니다. 하드 포크는 필요하지 않습니다. 칼키아스는 2022년 6월 Sui AMA에서 이를 자세히 설명했습니다. "EdDSA와 같은 결정론적 알고리즘을 사용하는 경우, EdDSA 키 생성 시 개인 키 피라미드에 대한 지식을 증명하는 스타크(Stark) 증명 방법이 있습니다. 내부적으로 해시 함수를 사용하기 때문입니다."

전략적 해자로서의 암호학적 민첩성​

Sui는 코드베이스 전반에 걸쳐 통합된 타입 별칭을 통해 여러 서명 체계(EdDSA(Ed25519), ECDSA(이더리움 호환용) 및 계획된 양자 내성 알고리즘)를 동시에 지원합니다. 칼키아스는 암호학에서 영구성이 환상이라는 점을 인식하여 이러한 "암호학적 민첩성"을 설계했습니다. 이 아키텍처는 전체 보안 시스템을 재구축하는 대신 "잠금 코어를 변경하는" 것과 유사합니다. NIST가 권장하는 양자 내성 알고리즘(서명용 CRYSTALS-Dilithium, 소형 대안용 FALCON, 해시 기반 체계용 SPHINCS+)이 배포될 때, Sui는 근본적인 프로토콜 재작성 대신 간단한 업데이트를 통해 이를 통합합니다.

전환 전략은 사전 예방적 접근 방식과 적응적 접근 방식의 균형을 이룹니다. 새 주소의 경우, 사용자는 생성 시 양자 내성 키가 사전 양자 공개 키에 서명하는 PQ-signs-PreQ 구성을 생성하여 원활한 미래 마이그레이션을 가능하게 합니다. 기존 주소의 경우, zk-STARK 증명 방법은 양자 안전 소유권을 증명하면서 주소를 보존합니다. 계층화된 방어는 고가치 데이터를 우선시합니다. 지갑 개인 키는 즉각적인 PQ 보호를 받는 반면, 일시적인 개인 정보 데이터는 더 느린 업그레이드 경로를 따릅니다. 해시 함수 출력은 그로버 알고리즘(Grover's algorithm)에 대한 충돌 저항을 위해 256비트에서 384비트로 확장되며, 대칭 암호화 키 길이는 두 배가 됩니다(AES는 더 큰 키로 양자 내성을 유지합니다).

영지식 증명 시스템은 신중한 고려가 필요합니다. Groth16과 같은 선형 PCP(현재 zkLogin을 구동)는 양자 공격에 취약한 페어링 친화적 타원 곡선에 의존합니다. Sui의 전환 로드맵은 해시 기반 STARK 시스템으로 이동합니다. 미스텐 랩스(Mysten Labs)가 공동 개발한 윈터펠(Winterfell)은 해시 함수만 사용하며 양자 내성 보안을 유지할 가능성이 높습니다. zkLogin 마이그레이션은 내부 회로를 업데이트하면서 동일한 주소를 유지하며, OpenID 제공업체가 PQ-JWT 토큰을 채택함에 따라 이들과의 조정이 필요합니다. 무작위성 비콘 및 분산 키 생성 프로토콜은 임계값 BLS 서명에서 HashRand 또는 HERB 체계와 같은 격자 기반 대안으로 전환됩니다. 이는 온체인 API에는 보이지 않는 내부 프로토콜 변경입니다.

칼키아스의 전문성은 여기서 매우 중요합니다. XMSS 해시 기반 체계의 변형인 BPQS(블록체인 양자 내성 서명)의 저자로서 그는 이론적 지식을 넘어선 구현 경험을 가지고 있습니다. 2022년 6월 그의 약속은 선견지명이 있음을 입증했습니다. "우리는 버튼 하나로 사람들이 양자 내성 키로 실제로 이동할 수 있는 방식으로 체인을 구축할 것입니다." NIST 마감일(고전 알고리즘 폐기 2030년, 완전한 PQ 채택 2035년)은 일정을 극적으로 단축합니다. Sui의 선점은 유리한 위치에 놓이게 하지만, 칼키아스는 긴급성을 강조합니다. "귀하의 블록체인이 주권 자산, 암호화폐 내 국고, ETF 또는 CBDC를 지원한다면, 귀하의 커뮤니티가 장기적인 신뢰성과 대규모 채택에 관심이 있다면 곧 양자 내성 암호화 표준을 채택해야 할 것입니다."

AI 에이전트, 이미 18억 달러 가치 창출​

생태계는 인프라를 넘어 생산 애플리케이션으로 나아가고 있습니다. 블록체인 데이터 추적 및 분석을 전문으로 하는 돌핀 에이전트(DOLA)는 18억 달러 이상의 시가총액을 달성하여 AI 강화 블록체인 도구에 대한 수요를 입증했습니다. SUI 에이전트는 트위터 페르소나 생성, 토큰화 및 분산형 생태계 내 거래를 포함하는 원클릭 AI 에이전트 배포를 제공합니다. 센티언트 AI(Sentient AI)는 Sui의 보안 및 확장성을 활용하는 대화형 챗봇을 위해 150만 달러를 모금했습니다. DeSci 에이전트는 24시간 AI 기반 참여를 통해 에피탈론(Epitalon) 및 라파마이신(Rapamycin)과 같은 과학 화합물을 홍보하며, 토큰 페어링을 통해 연구와 투자를 연결합니다.

Sui의 첫 번째 블록체인 AI 추론 파트너로서 아토마 네트워크(Atoma Network)의 통합은 자동화된 코드 생성 및 감사, 워크플로우 자동화, DeFi 위험 분석, 게임 자산 생성, 소셜 미디어 콘텐츠 분류 및 DAO 관리에 이르는 기능을 가능하게 합니다. 파트너십 선정은 기술적 요구 사항을 반영했습니다. 아토마는 대화형 AI를 위한 낮은 지연 시간, 확장을 위한 높은 처리량, AI 자산에 대한 안전한 소유권, 검증 가능한 컴퓨테이션, 비용 효율적인 스토리지 및 개인 정보 보호 옵션이 필요했습니다. Sui는 이 여섯 가지 모두를 제공했습니다. Sui 베이스캠프 2025(Sui Basecamp 2025)에서 칼키아스는 Aeon, 아토마의 AI 에이전트, 그리고 검증 가능한 오프체인 컴퓨테이션에 대한 노틸러스(Nautilus)의 작업과 같은 프로젝트들을 "Sui가 지능형 분산 시스템의 다음 물결을 위한 기반이 될 수 있는 방법"의 예시로 강조했습니다.

구글 클라우드(Google Cloud) 파트너십은 분석을 위한 Sui 블록체인 데이터에 대한 빅쿼리(BigQuery) 액세스, AI 지원 개발을 위한 Move 프로그래밍 언어에 대한 Vertex AI 훈련, 간소화된 액세스를 위한 OAuth 자격 증명(구글)을 사용하는 zkLogin 지원, 그리고 네트워크 성능 및 확장성을 지원하는 인프라를 통해 통합을 심화합니다. 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)의 ChainIDE 통합은 Move 코드 생성을 위한 자연어 프롬프트를 가능하게 합니다. 개발자는 영어, 중국어 또는 한국어로 "10% APY의 스테이킹 계약 생성"을 작성하면 구문적으로 정확하고 문서화된 Move 코드를 보안 검사와 함께 받게 됩니다. 이러한 AI 지원 개발은 Move의 안전 보장을 유지하면서 블록체인 구축을 민주화합니다.

AI 애플리케이션의 경우 기술적 이점은 복합적으로 작용합니다. 객체 소유권 모델은 독립적으로 작동하는 자율 에이전트에 적합합니다. 병렬 실행은 간섭 없이 수천 개의 동시 AI 작업을 가능하게 합니다. 1초 미만의 완결성은 대화형 사용자 경험을 지원합니다. Walrus 스토리지는 훈련 데이터셋을 경제적으로 처리합니다. 스폰서 트랜잭션은 사용자를 위한 가스 마찰을 제거합니다. zkLogin은 시드 문구 장벽을 없앱니다. 프로그래밍 가능한 트랜잭션 블록은 복잡한 워크플로우를 원자적으로 조율합니다. 형식 검증 옵션은 AI 에이전트의 정확성을 수학적으로 증명합니다. 이는 단절된 기능이 아니라 일관된 개발 환경을 형성하는 통합된 기능입니다.

경쟁자 비교​

Sui의 최고 297,000 TPS와 390ms의 합의 지연 시간은 이더리움의 평균 11.3 TPS와 12-13분의 완결성을 훨씬 뛰어넘습니다. 가장 가까운 성능 경쟁자인 솔라나(Solana)와 비교할 때, Sui는 솔라나의 400ms 슬롯 시간에도 불구하고 32배 더 빠른 완결성 (0.4초 대 12.8초)을 달성합니다. 이는 솔라나가 경제적 완결성을 위해 여러 확인을 요구하기 때문입니다. 피닉스 그룹(Phoenix Group)의 2025년 8월 보고서에 따르면 실제 측정에서 Sui는 3,900 TPS를 처리한 반면 솔라나는 92.1 TPS를 처리하여 이론적 성능이 아닌 운영 성능을 반영했습니다. Sui의 거래 비용은 솔라나의 과거 혼잡 및 중단 문제 없이 예측 가능하게 낮게 유지됩니다(평균 약 0.0087달러, 1센트 미만).

아키텍처적 차이가 성능 격차를 설명합니다. Sui의 객체 중심 모델은 내재된 병렬화를 가능하게 합니다. 초당 300,000건의 간단한 전송은 합의 조정을 필요로 하지 않습니다. 이더리움과 비트코인은 모든 트랜잭션을 완전한 합의를 통해 순차적으로 처리합니다. 솔라나는 시레벨(Sealevel)을 통해 병렬화하지만, 소급 검증이 필요한 낙관적 실행을 사용합니다. Move 언어를 사용하는 앱토스(Aptos)도 Sui의 상태 접근 방식 대신 Block-STM 낙관적 실행을 구현합니다. 예측 가능한 낮은 지연 시간을 요구하는 AI 및 로봇 공학 애플리케이션의 경우, Sui의 명시적 의존성 선언은 낙관적 접근 방식이 보장할 수 없는 결정론을 제공합니다.

양자 포지셔닝은 훨씬 더 극명하게 갈립니다. 비트코인과 이더리움은 역호환 가능한 업그레이드 경로가 없는 secp256k1 ECDSA 서명을 사용합니다. 양자 전환은 하드 포크, 주소 변경, 자산 마이그레이션, 그리고 체인 분할을 유발할 가능성이 있는 커뮤니티 거버넌스를 요구합니다. 솔라나는 Sui의 EdDSA 이점을 공유하여 유사한 zk-STARK 전환 전략을 가능하게 하고 윈터니츠 볼트(Winternitz Vault) 해시 기반 일회용 서명을 도입합니다. 니어(Near)와 코스모스(Cosmos)도 EdDSA의 이점을 누립니다. 앱토스는 Ed25519를 사용하지만 양자 대비 로드맵이 덜 개발되어 있습니다. 칼키아스의 2025년 7월 연구 논문은 "이러한 발견은 Sui, 솔라나, 니어, 코스모스 및 기타 EdDSA 기반 체인에는 적용되지만, 비트코인과 이더리움에는 적용되지 않는다"고 명시적으로 밝혔습니다.

생태계 성숙도는 일시적으로 경쟁자들에게 유리합니다. 솔라나는 2020년에 설립되어 확립된 DeFi 프로토콜, NFT 마켓플레이스 및 개발자 커뮤니티를 갖추었습니다. 이더리움은 2015년 출시로 스마트 계약, 기관 채택 및 네트워크 효과에서 선점자 이점을 제공했습니다. Sui는 2023년 5월에 출시되어 겨우 2년 반 정도 되었으며, 20억 달러 이상의 TVL과 65.9K의 활성 주소를 빠르게 성장시키고 있지만 솔라나의 1,610만 명에는 훨씬 못 미칩니다. 기술적 우위는 기회를 창출합니다. 오늘날 Sui에서 구축하는 개발자들은 성숙하고 혼잡한 플랫폼에 합류하는 대신 생태계 성장을 위해 포지셔닝합니다. 칼키아스의 런던 리얼(London Real) 인터뷰는 이러한 자신감을 반영했습니다. "솔직히, 미스텐 랩스와 그것이 손대는 모든 것이 오늘날의 애플(Apple)을 능가하더라도 전혀 놀라지 않을 것입니다."

겉보기에 이질적인 비전들 간의 시너지​

AI, 로봇 공학, 양자 저항 내러티브는 기술적 상호 의존성을 인식하기 전까지는 서로 연결되지 않은 것처럼 보입니다. AI 에이전트는 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 요구하며, Sui는 이 둘을 모두 제공합니다. 로봇 공학 조정은 중앙 권한 없이 실시간 작업을 요구하며, Sui의 객체 모델과 1초 미만의 완결성이 이를 제공합니다. 양자 내성 보안은 암호학적 유연성과 미래 지향적인 아키텍처를 필요로 하며, Sui는 이를 처음부터 구축했습니다. 이는 별개의 제품 라인이 아니라 2030-2035년 기술 환경을 위한 통합된 기술 요구 사항입니다.

자율 제조를 생각해 봅시다. AI 시스템은 수요 예측과 재료 가용성을 분석하여 최적의 생산 일정을 결정합니다. 로봇 에이전트는 블록체인 조정을 통해 검증된 지침을 받아 중앙 집중식 제어 없이 진정성을 보장합니다. 각 로봇은 소유된 객체로서 작업을 병렬로 처리하고, 필요할 때 공유 객체를 통해 조정합니다. 로봇 A가 로봇 B에 재료를 제공하고, 로봇 B가 로봇 C를 위한 부품을 처리하는 등, 제공된 서비스에 대한 소액 결제가 즉시 정산됩니다. 시스템은 연결이 끊긴 동안 인터넷 없이 작동하며, 네트워크가 복원되면 동기화됩니다. 그리고 결정적으로, 모든 통신은 양자 내성 암호화 체계를 통해 양자 적대자로부터 안전하게 유지되어, 지적 재산과 운영 데이터를 "지금 저장하고 나중에 해독하는" 공격으로부터 보호합니다.

의료 데이터 관리는 또 다른 융합을 보여줍니다. AI 모델은 암호학적 가용성 증명과 함께 Walrus에 저장된 의료 데이터셋으로 훈련됩니다. 영지식 증명은 환자 개인 정보를 보호하면서 연구를 가능하게 합니다. 로봇 수술 시스템은 감사 추적 및 책임 문서화를 위해 블록체인을 통해 조정됩니다. 양자 내성 암호화는 민감한 의료 기록을 장기적인 위협으로부터 보호합니다. 조정 레이어(Sui의 블록체인)는 신뢰 없이 기관 간 데이터 공유, 개인 정보 침해 없이 AI 컴퓨테이션, 그리고 주기적인 인프라 교체 없이 미래에 대비한 보안을 가능하게 합니다.

Sui 베이스캠프 2025(Sui Basecamp 2025)에서 칼키아스의 비전 선언은 이러한 통합을 포착합니다. Sui를 "AI 네이티브 및 컴퓨테이션 집약적 애플리케이션을 지원하는 성장하는 역량"을 가진 "지능형 분산 시스템의 다음 물결을 위한 기반"으로 포지셔닝하는 것입니다. 컴퓨테이션을 위한 Sui, 스토리지를 위한 Walrus, 연결성을 위한 Scion, 신원 확인을 위한 zkLogin으로 구성된 모듈식 아키텍처는 팀원들이 좁은 금융 원장이 아닌 "블록체인 운영 체제"라고 묘사하는 것을 만듭니다. 인터넷 없는 모드, 양자 안전 암호화, 1초 미만의 완결성은 기능 체크리스트가 아니라 불안정한 인프라를 가진 적대적 환경에서 작동하는 자율 시스템을 위한 전제 조건입니다.

기술 리더십 뒤에 숨겨진 혁신 방법론​

미스텐 랩스(Mysten Labs)의 접근 방식을 이해하면 실행 일관성을 설명할 수 있습니다. 칼키아스는 "Build Beyond" 블로그 게시물에서 철학을 분명히 밝혔습니다. "미스텐 랩스는 아무도 구현한 적 없는 새로운 이론을 찾아내는 데 정말 능숙합니다. 일부 가정은 정확하지 않을 수도 있습니다. 하지만 우리는 이를 우리가 가진 기존 기술과 결합하고, 결국 이것이 새로운 제품을 만드는 원동력이 됩니다." 이는 실용적인 잠재력을 가진 학술 연구를 식별하고, 엄격한 엔지니어링을 통해 검증되지 않은 가정을 검증하며, 생산 시스템과 통합하고, 배포를 통해 검증하는 체계적인 프로세스를 설명합니다.

미스티세티(Mysticeti) 합의 프로토콜이 이를 잘 보여줍니다. 학술 연구는 비잔틴 합의 커밋을 위한 이론적 최소값으로 세 번의 메시지 라운드를 확립했습니다. 이전 구현은 블록당 쿼럼 서명과 함께 1.5회 왕복을 필요로 했습니다. 미스텐 랩스는 명시적인 인증을 제거하는 미인증 DAG 구조를 설계하고, 투표 메커니즘 대신 DAG 패턴을 통해 최적의 커밋 규칙을 구현했으며, 이전 나르왈-불샤크(Narwhal-Bullshark) 합의보다 지연 시간을 80% 단축했습니다. 그 결과: 수십억 건의 트랜잭션을 처리하는 생산 배포와 함께 형식 증명이 포함된 동료 검토 논문이 나왔습니다.

유사한 방법론이 암호학에도 적용됩니다. BPQS(칼키아스의 블록체인 양자 내성 서명 체계)는 블록체인 제약 조건에 맞게 XMSS 해시 기반 서명을 적용합니다. 윈터펠(Winterfell)은 양자 내성 보안을 위해 해시 함수만 사용하는 최초의 오픈 소스 STARK 증명자를 구현합니다. zkLogin은 OAuth 인증과 영지식 증명을 결합하여 추가적인 신뢰 당사자를 제거하면서 개인 정보를 보호합니다. 각 혁신은 형식 분석을 기반으로 하는 새로운 암호화 구성을 통해 실용적인 장벽(양자 내성 보안, ZK 증명 접근성, 사용자 온보딩 마찰)을 해결합니다.

팀 구성은 이러한 역량을 강화합니다. 메타(Meta) 출신 엔지니어들은 수십억 명을 위한 인증 시스템을 구축했고, NASA 출신은 안전에 중요한 분산 시스템을 개발했으며, 우버(Uber) 출신은 전 세계적으로 실시간 조정을 확장했습니다. 칼키아스는 페이스북/디엠(Facebook/Diem), R3/코다(R3/Corda) 및 학술 연구에서 암호학 전문 지식을 가져왔습니다. 이는 즉석에서 배우는 전통적인 스타트업 팀이 아니라, 기업 우선순위에 얽매이지 않고 이전에 구축했던 시스템을 실행하는 베테랑들입니다. a16z, 코인베이스 벤처스(Coinbase Ventures), 바이낸스 랩스(Binance Labs)로부터의 3억 3,600만 달러 자금 조달은 투기적인 기술보다 실행 능력에 대한 투자자들의 신뢰를 반영합니다.

과대광고를 넘어선 도전과 고려 사항​

기술적 우위가 시장 채택을 보장하지는 않습니다. 이는 기술 역사에서 반복적으로 배운 교훈입니다. Sui의 65.9K 활성 주소는 솔라나의 1,610만 개에 비해 미미합니다. 논쟁의 여지가 있지만 더 나은 기술에도 불구하고 말입니다. 네트워크 효과는 복합적으로 작용합니다. 개발자는 사용자가 모이는 곳에 구축하고, 사용자는 애플리케이션이 있는 곳에 도착하여 기존 플랫폼에 대한 고착(lock-in) 이점을 만듭니다. 이더리움의 "느리고 비싼" 블록체인은 단순히 현직이라는 이유만으로 기술적으로 우월한 대안보다 훨씬 더 많은 개발자들의 관심을 사로잡습니다.

"블록체인 운영 체제"라는 포지셔닝은 희석될 위험이 있습니다. 금융, 소셜 애플리케이션, 게임, AI, 로봇 공학, IoT 및 분산 스토리지를 동시에 탁월하게 수행하려는 시도는 한 분야에서의 탁월함보다는 모든 영역에서 평범함을 초래할 수 있습니다. 이러한 우려를 지적하는 비평가들은 개념 증명(proof-of-concept)을 넘어선 제한적인 로봇 공학 배포, 생산 유틸리티보다는 주로 투기 단계에 있는 AI 프로젝트, 그리고 5~10년 후의 위협에 대한 양자 보안 준비를 언급합니다. 반론은 모듈식 구성 요소가 집중적인 개발을 가능하게 한다는 것입니다. 즉, AI 애플리케이션을 구축하는 팀은 로봇 공학 통합에 신경 쓰지 않고 아토마(Atoma) 추론 및 Walrus 스토리지를 사용합니다.

양자 내성 암호는 상당한 오버헤드를 발생시킵니다. CRYSTALS-Dilithium 서명은 보안 수준 2에서 3,293바이트인 반면 Ed25519는 64바이트로, 50배 이상 더 큽니다. 네트워크 대역폭, 스토리지 비용 및 처리 시간은 비례적으로 증가합니다. 배치 검증 개선은 고전 체계의 효율적인 배치와 비교할 때 제한적입니다(독립 검증 대비 20-50% 속도 향상). 마이그레이션 위험에는 전환 중 사용자 오류, 생태계 참여자(지갑, DApp, 거래소) 간의 조정, 역호환성 요구 사항, 실제 양자 컴퓨터 없이 대규모 테스트의 어려움이 포함됩니다. 타임라인 불확실성은 계획 과제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 양자 컴퓨팅 진행 상황은 예측 불가능하며, NIST 표준은 계속 진화하고, PQ 체계에 대한 새로운 암호 분석 공격이 나타날 수 있습니다.

시장 타이밍은 아마도 가장 큰 위험을 제시합니다. Sui의 이점은 2030-2035년 기간에 가장 극적으로 현실화됩니다. 즉, 양자 컴퓨터가 고전 암호학을 위협하고, 무신뢰 조정을 요구하는 자율 시스템이 확산되며, AI 에이전트가 안전한 인프라를 필요로 하는 상당한 경제적 가치를 관리할 때입니다. 이 수렴 이전에 블록체인 채택이 정체된다면 기술 리더십은 무의미해집니다. 반대로, 채택이 더 빨리 폭발한다면, Sui의 새로운 생태계는 우수한 성능에도 불구하고 사용자를 유치할 애플리케이션과 유동성이 부족할 수 있습니다. 투자 논지는 Sui의 기술뿐만 아니라 블록체인 성숙과 신흥 기술 채택 간의 타이밍 일치에 대한 믿음을 요구합니다.

첫 번째 원칙에 대한 10년 간의 베팅​

코스타스 칼키아스가 아들의 이름을 크립토스(Kryptos)라고 지은 것은 매력적인 일화가 아니라 헌신의 깊이를 보여주는 신호입니다. AI 연구에서 암호학으로, 학술 출판에서 메타(Meta)의 생산 시스템으로, R3의 기업 블록체인에서 미스텐 랩스(Mysten Labs)의 레이어 1 아키텍처로 이어진 그의 경력 궤적은 대규모 기반 기술에 대한 일관된 초점을 보여줍니다. 양자 저항 작업은 구글의 윌로우(Willow) 발표 이전에 시작되었으며, 당시 양자 내성 암호는 이론적인 관심사로 여겨졌습니다. 로봇 공학 통합은 AI 에이전트가 수십억 달러의 가치를 지휘하기 전에 시작되었습니다. 이러한 기능을 가능하게 하는 아키텍처 결정은 시장이 그 중요성을 인식하기 전에 이루어졌습니다.

이러한 미래 지향적 방향은 암호화폐에서 흔히 볼 수 있는 반응적 개발과 대조됩니다. 이더리움은 배포 후 발생하는 확장성 병목 현상을 해결하기 위해 레이어 2 롤업을 도입합니다. 솔라나는 네트워크 중단 및 혼잡에 대응하여 QUIC 통신 및 지분 가중 QoS를 구현합니다. 비트코인은 거래 수수료가 급증함에 따라 블록 크기 증가 및 라이트닝 네트워크(Lightning Network) 채택을 논의합니다. Sui는 메인넷 출시 전에 병렬 실행, 객체 중심 데이터 모델 및 암호학적 민첩성을 설계하여, 발견된 문제보다는 예상되는 요구 사항을 해결했습니다.

연구 문화는 이러한 접근 방식을 강화합니다. 미스텐 랩스(Mysten Labs)는 기능을 주장하기 전에 형식 증명이 포함된 학술 논문을 발표합니다. 미스티세티(Mysticeti) 합의 논문은 정확성 증명 및 성능 벤치마크와 함께 동료 검토 저널에 게재되었습니다. IACR ePrint 아카이브에 제출된 양자 전환 연구는 마케팅 주장이 아닌 수학적 구성을 통해 EdDSA의 이점을 보여줍니다. zkLogin 논문(arXiv 2401.11735)은 배포 전에 영지식 인증을 자세히 설명합니다. 칼키아스는 활발한 GitHub 기여(kchalkias)를 유지하고, 링크드인(LinkedIn) 및 트위터(Twitter)에 기술적 통찰력을 게시하며, 양자 위협에 대한 PQCSA 워크숍에서 발표하고, Sui를 독점적으로 홍보하기보다는 암호학 커뮤니티와 실질적으로 교류합니다.

궁극적인 검증은 양자 컴퓨터가 성숙하고, 자율 시스템이 확산되며, AI 에이전트가 수조 달러 규모의 경제를 관리하게 될 5-10년 후에 이루어집니다. Sui가 로드맵을 일관되게 실행한다면(2030년 NIST 마감일 이전에 양자 내성 서명을 배포하고, 대규모 로봇 공학 조정을 시연하며, 수백만 건의 요청을 처리하는 AI 추론 레이어를 지원한다면), 문명을 재편하는 기술을 위한 인프라 레이어가 될 것입니다. 양자 컴퓨터가 예상보다 늦게 도착하거나, 자율 채택이 정체되거나, 경쟁자들이 성공적으로 솔루션을 개조한다면, Sui의 초기 투자는 시기상조로 판명될 수 있습니다. 이 베팅은 기술 역량(Sui는 약속된 성능을 명백히 제공합니다)이 아니라 시장 타이밍과 문제의 긴급성에 중점을 둡니다.

이머전스 컨퍼런스(Emergence Conference)에서 칼키아스의 관점은 이를 간결하게 요약합니다. "결국 블록체인은 거래 속도 면에서 비자(Visa)를 능가할 것입니다. 그것이 표준이 될 것입니다. 우리는 이것을 피할 수 없을 것입니다." 이 불가피성 주장은 올바른 기술 방향, 충분한 실행 품질, 그리고 적절한 타이밍을 가정합니다. Sui는 이러한 가정이 유지된다면 이를 활용할 수 있는 위치에 있습니다. 객체 중심 아키텍처, 암호학적 민첩성, 1초 미만의 완결성, 그리고 체계적인 연구 방법론은 개조된 것이 아니라 향후 10년 동안 등장할 기술 환경을 위해 설계된 근본적인 선택입니다. Sui가 시장 리더십을 확보하든, 이러한 기능이 모든 블록체인의 기본 요소가 되든, 코스타스 칼키아스와 미스텐 랩스(Mysten Labs)는 양자 시대의 자율 지능을 위한 인프라를 구축하고 있습니다. 하나의 암호화 기본 요소, 1밀리초의 지연 시간 단축, 하나의 개념 증명 로봇을 통해 말입니다.

소개​

탈중앙화 AI 추론/훈련 시장은 신뢰가 필요 없는(trustless) 방식으로 전 세계 컴퓨팅 리소스와 커뮤니티 모델을 활용하는 것을 목표로 합니다. Bittensor, Gensyn, **Cuckoo Network (Cuckoo AI)**와 같은 프로젝트들은 블록체인 기술이 어떻게 개방형 AI 마켓플레이스를 구동할 수 있는지 보여줍니다. 각 플랫폼은 컴퓨팅 파워, 머신러닝 모델, 그리고 때로는 데이터와 같은 핵심 AI 자산을 온체인 경제 단위로 토큰화합니다. 다음에서는 이러한 네트워크를 뒷받침하는 기술 아키텍처, 리소스 토큰화 방식, 거버넌스 및 인센티브 구조, 모델 소유권 추적 방법, 수익 공유 메커니즘, 그리고 발생하는 공격 표면(예: 시빌 공격, 담합, 무임승차, 포이즈닝)에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 마지막 비교표는 Bittensor, Gensyn, Cuckoo AI의 모든 핵심 차원을 요약합니다.

기술 아키텍처​

Bittensor: 서브넷 기반의 탈중앙화 "신경 인터넷"​

Bittensor는 다수의 특화된 서브넷에 걸쳐 AI 모델 노드 네트워크를 조정하는 맞춤형 레이어 1 블록체인(Subtensor 체인, Substrate 기반) 위에 구축되었습니다. 각 서브넷은 특정 AI 작업(예: 언어 생성을 위한 서브넷, 이미지 생성을 위한 또 다른 서브넷 등)에 초점을 맞춘 독립적인 미니 네트워크입니다. Bittensor의 참여자들은 다음과 같은 뚜렷한 역할을 맡습니다:

• 채굴자(Miners) – 자신의 하드웨어에서 머신러닝 모델을 실행하고 서브넷의 작업에 대한 추론 답변을 제공하거나 훈련을 수행합니다. 본질적으로 채굴자는 쿼리에 응답할 AI 모델을 호스팅하는 노드입니다.
• 검증자(Validators) – 프롬프트로 채굴자의 모델에 쿼리하고 응답의 품질을 평가하여 어떤 채굴자가 가치 있는 결과를 기여하는지에 대한 의견을 형성합니다. 검증자는 효과적으로 채굴자의 성능을 채점합니다.
• 서브넷 소유자(Subnet Owners) – 서브넷을 생성하고 정의하며, 해당 서브넷에서 어떤 작업이 수행되고 검증이 어떻게 이루어지는지에 대한 규칙을 설정합니다. 예를 들어, 서브넷 소유자는 특정 데이터셋이나 모달리티를 위한 서브넷을 지정하고 검증 절차를 정의할 수 있습니다.
• 위임자(Delegators) – 노드를 운영하지 않는 토큰 보유자는 자신의 Bittensor 토큰(TAO)을 채굴자나 검증자에게 위임(스테이킹)하여 최고의 성과자를 지원하고 보상의 일부를 얻을 수 있습니다(지분 증명 네트워크의 스테이킹과 유사).

Bittensor의 합의 메커니즘은 참신합니다. 전통적인 블록 검증 대신, Bittensor는 "지능 증명(proof-of-intelligence)"의 한 형태인 유마(Yuma) 합의를 사용합니다. 유마 합의에서 채굴자에 대한 검증자의 평가는 온체인에서 집계되어 보상 분배를 결정합니다. 12초마다 생성되는 블록에서 네트워크는 새로운 TAO 토큰을 발행하고, 어떤 채굴자가 유용한 작업을 제공했는지에 대한 검증자들의 합의에 따라 분배합니다. 검증자의 점수는 지분 가중 중앙값 방식으로 결합됩니다. 즉, 특이한 의견은 잘리고 정직한 다수의 의견이 우세하게 됩니다. 이는 대부분의 검증자가 한 채굴자가 고품질이라고 동의하면 해당 채굴자는 높은 보상을 받고, 한 검증자가 다른 검증자들과 크게 다른 의견을 내면(담합이나 오류 가능성) 해당 검증자는 보상을 덜 받음으로써 불이익을 받는다는 것을 의미합니다. 이런 방식으로 Bittensor의 블록체인은 채굴자-검증자 피드백 루프를 조정합니다. 채굴자들은 최고의 AI 결과물을 생성하기 위해 경쟁하고, 검증자들은 그 결과물을 큐레이팅하고 순위를 매기며, 양측 모두 자신이 추가한 가치에 비례하여 토큰을 얻습니다. 이 아키텍처는 종종 "탈중앙화 신경망" 또는 "글로벌 브레인"으로 묘사되며, 모델들이 서로의 신호로부터 배우고 집단적으로 진화합니다. 특히, Bittensor는 최근 체인을 업그레이드하여 EVM 호환성(스마트 계약용)을 지원하고, 리소스 할당에 대한 통제를 더욱 분산시키기 위해 서브넷별 토큰 및 스테이킹 시스템인 dTAO를 도입했습니다.

Gensyn: 신뢰가 필요 없는 분산 컴퓨팅 프로토콜​

Gensyn은 머신러닝을 위한 분산 컴퓨팅 프로토콜의 관점에서 탈중앙화 AI에 접근합니다. 이 아키텍처는 AI 작업(모델 훈련이나 추론 작업 실행 등)을 가진 **개발자(제출자)**와 전 세계의 여유 GPU/TPU 리소스를 가진 **컴퓨팅 제공자(해결자)**를 연결합니다. 원래 Gensyn은 Substrate L1 체인을 계획했지만, 더 강력한 보안과 유동성을 위해 이더리움 롤업으로 구축하는 방향으로 전환했습니다. 따라서 Gensyn 네트워크는 이더리움 레이어 2(이더리움 롤업)로서 작업 게시와 결제를 조정하고, 계산은 제공자의 하드웨어에서 오프체인으로 이루어집니다.

Gensyn 설계의 핵심 혁신은 오프체인 작업에 대한 검증 시스템입니다. Gensyn은 **낙관적 검증(사기 증명)**과 암호화 기술을 조합하여 해결자가 훈련/추론 작업을 실행했다고 주장할 때 그 결과가 정확함을 보장합니다. 실제로 프로토콜에는 여러 참여자 역할이 포함됩니다:

• 제출자(Submitter) – 작업을 요청하는 당사자(예: 모델 훈련이 필요한 사람). 네트워크 수수료를 지불하고 모델/데이터 또는 작업 사양을 제공합니다.
• 해결자(Solver) – ML 작업에 입찰하고 자신의 하드웨어에서 실행하는 노드. 요청에 따라 모델을 훈련하거나 추론을 실행한 다음, 결과와 계산 증명을 제출합니다.
• 검증자/도전자(Verifier/Challenger) – 해결자의 작업을 감사하거나 무작위로 점검할 수 있는 노드. Gensyn은 Truebit 스타일의 방식을 구현하여 기본적으로 해결자의 결과는 수락되지만, 부정확한 계산이 의심되는 경우 검증자가 일정 기간 내에 이의를 제기할 수 있습니다. 이의 제기가 발생하면, 계산 단계를 통한 대화형 "이진 탐색"(사기 증명 프로토콜)을 사용하여 불일치 지점을 정확히 찾아냅니다. 이를 통해 체인은 전체적인 비싼 작업을 다시 수행하는 대신, 최소한의 중요한 계산 부분만 온체인에서 수행하여 분쟁을 해결할 수 있습니다.

결정적으로, Gensyn은 순진한 접근 방식의 막대한 중복성을 피하도록 설계되었습니다. 많은 노드가 모두 동일한 ML 작업을 반복하는 대신(이는 비용 절감 효과를 없앨 것임), Gensyn의 "학습 증명(proof-of-learning)" 접근 방식은 훈련 메타데이터를 사용하여 학습 진행이 이루어졌음을 검증합니다. 예를 들어, 해결자는 중간 모델 가중치의 암호화 해시나 체크포인트, 그리고 이것이 훈련 업데이트에 따라 진행되었음을 보여주는 간결한 증명을 제공할 수 있습니다. 이 확률적 학습 증명은 전체 훈련을 다시 실행하는 것보다 훨씬 저렴하게 확인할 수 있어, 완전한 복제 없이 신뢰가 필요 없는 검증을 가능하게 합니다. 검증자가 이상을 감지한 경우에만 최후의 수단으로 더 무거운 온체인 계산이 트리거됩니다. 이 접근 방식은 무차별 대입 검증에 비해 오버헤드를 극적으로 줄여 탈중앙화 ML 훈련을 더 실현 가능하게 만듭니다. 따라서 Gensyn의 아키텍처는 암호경제학적 게임 설계를 크게 강조합니다. 해결자는 지분이나 보증금을 걸고, 만약 속임수(잘못된 결과 제출)를 쓰면 정직하게 잡아낸 검증자에게 그 지분을 잃게 됩니다. 블록체인 조정(결제 및 분쟁 해결용)과 오프체인 컴퓨팅 및 영리한 검증을 결합함으로써, Gensyn은 신뢰성을 유지하면서 어디서든 유휴 GPU를 활용할 수 있는 ML 컴퓨팅 마켓플레이스를 만듭니다. 그 결과, 모든 개발자가 저렴하고 전 세계적으로 분산된 훈련 성능을 필요에 따라 이용할 수 있는 하이퍼스케일 "컴퓨팅 프로토콜"이 탄생합니다.

Cuckoo AI: 풀스택 탈중앙화 AI 서비스 플랫폼​

Cuckoo Network(또는 Cuckoo AI)는 보다 수직적으로 통합된 접근 방식을 취하여, 단순히 원시 컴퓨팅이 아닌 엔드투엔드 탈중앙화 AI 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다. Cuckoo는 모든 것을 조율하기 위해 자체 블록체인(초기에는 Arbitrum Orbit, 즉 이더리움 호환 롤업 프레임워크 위의 Cuckoo Chain이라는 레이어 1)을 구축했습니다. 이는 작업과 GPU를 매칭할 뿐만 아니라, AI 애플리케이션을 호스팅하고 단일 시스템 내에서 결제를 처리합니다. 이 설계는 풀스택입니다. 즉, 거래와 거버넌스를 위한 블록체인, 탈중앙화 GPU/CPU 리소스 레이어, 그리고 그 위에 사용자 대상 AI 애플리케이션과 API를 결합합니다. 다시 말해, Cuckoo는 블록체인, 컴퓨팅, AI 애플리케이션이라는 세 가지 레이어를 단일 플랫폼 내에 통합합니다.

Cuckoo의 참여자는 네 그룹으로 나뉩니다:

• AI 앱 빌더(코디네이터) – Cuckoo에 AI 모델이나 서비스를 배포하는 개발자들입니다. 예를 들어, 개발자는 Stable Diffusion 이미지 생성기나 LLM 챗봇을 서비스로 호스팅할 수 있습니다. 이들은 코디네이터 노드를 운영하며, 자신의 서비스를 관리하는 책임을 집니다. 즉, 사용자 요청을 수락하고, 이를 작업으로 분할하여 채굴자에게 할당합니다. 코디네이터는 네이티브 토큰($CAI)을 스테이킹하여 네트워크에 참여하고 채굴자를 활용할 권리를 얻습니다. 이들은 본질적으로 사용자와 GPU 제공자 사이를 연결하는 레이어 2 오케스트레이터 역할을 합니다.
• GPU/CPU 채굴자(작업 노드) – 리소스 제공자입니다. 채굴자들은 Cuckoo 작업 클라이언트를 실행하고 자신의 하드웨어를 기여하여 AI 앱을 위한 추론 작업을 수행합니다. 예를 들어, 채굴자는 코디네이터로부터 이미지 생성 요청(주어진 모델과 프롬프트 포함)을 할당받아 자신의 GPU를 사용하여 결과를 계산할 수 있습니다. 채굴자 또한 약속과 선량한 행동을 보장하기 위해 $CAI를 스테이킹해야 합니다. 이들은 올바르게 완료한 각 작업에 대해 토큰 보상을 받습니다.
• 최종 사용자 – AI 애플리케이션의 소비자입니다. 이들은 Cuckoo의 웹 포털이나 API를 통해 상호작용합니다(예: CooVerse를 통해 예술 작품 생성 또는 AI 인격체와 대화). 사용자는 각 사용에 대해 암호화폐로 지불하거나, 사용 비용을 상쇄하기 위해 자신의 컴퓨팅을 기여(또는 스테이킹)할 수 있습니다. 중요한 측면은 검열 저항성입니다. 한 코디네이터(서비스 제공자)가 차단되거나 다운되면, 사용자는 동일한 애플리케이션을 제공하는 다른 코디네이터로 전환할 수 있습니다. 왜냐하면 탈중앙화 네트워크에서는 여러 코디네이터가 유사한 모델을 호스팅할 수 있기 때문입니다.
• 스테이커(위임자) – AI 서비스나 채굴 하드웨어를 운영하지 않는 커뮤니티 구성원도 이를 운영하는 사람들에게 $CAI를 스테이킹함으로써 참여할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 코디네이터나 채굴자에게 자신의 지분으로 투표함으로써, 이들은 평판을 알리는 데 도움을 주고 그 대가로 네트워크 보상의 일부를 얻습니다. 이 설계는 Web3 평판 레이어를 구축합니다. 선량한 행위자는 더 많은 지분(따라서 신뢰와 보상)을 유치하고, 악의적인 행위자는 지분과 평판을 잃습니다. 어떤 경우에는 최종 사용자도 스테이킹하여 네트워크의 성공에 동참할 수 있습니다.

Cuckoo 체인(현재 독립형 체인에서 공유 보안 롤업으로 전환 중)은 이러한 모든 상호작용을 추적합니다. 사용자가 AI 서비스를 호출하면, 코디네이터 노드는 채굴자를 위한 온체인 작업 할당을 생성합니다. 채굴자들은 오프체인에서 작업을 실행하고 결과를 코디네이터에게 반환하며, 코디네이터는 이를 검증(예: 출력 이미지나 텍스트가 무의미하지 않은지 확인)하고 최종 결과를 사용자에게 전달합니다. 블록체인은 결제 정산을 처리합니다. 각 작업에 대해 코디네이터의 스마트 계약은 채굴자에게 $CAI로 지불합니다(종종 소액 결제를 일일 지급액으로 집계). Cuckoo는 신뢰성과 투명성을 강조합니다. 모든 참여자는 토큰을 스테이킹하고 모든 작업 할당 및 완료가 기록되므로, 지분을 잃을 위협과 성능의 공개적인 가시성으로 인해 부정행위가 억제됩니다. 네트워크의 모듈식 설계는 새로운 AI 모델이나 사용 사례를 쉽게 추가할 수 있음을 의미합니다. 개념 증명으로 텍스트-이미지 생성을 시작했지만, 그 아키텍처는 다른 AI 워크로드(예: 언어 모델 추론, 오디오 전사 등)를 지원할 만큼 일반적입니다.

Cuckoo 아키텍처의 주목할 만한 점은 AI 거래의 처리량을 극대화하기 위해 초기에 자체 레이어 1 블록체인을 출시했다는 것입니다(테스트 중 일일 30만 건의 거래에 도달). 이를 통해 AI 작업 스케줄링을 위한 맞춤형 최적화가 가능했습니다. 그러나 팀은 독립형 L1을 유지하는 것이 비용이 많이 들고 복잡하다는 것을 발견했고, 2025년 중반에 맞춤형 체인을 중단하고 이더리움의 롤업/AVS(Active Validated Service) 모델로 마이그레이션하기로 결정했습니다. 이는 Cuckoo가 자체 합의를 실행하는 대신 이더리움이나 Arbitrum과 같은 L2로부터 보안을 상속받지만, 해당 공유 보안 레이어에서 탈중앙화 AI 마켓플레이스를 계속 운영할 것임을 의미합니다. 이 변경은 경제적 보안을 개선하고(이더리움의 견고성 활용) Cuckoo 팀이 저수준 체인 유지보수 대신 제품에 집중할 수 있도록 하기 위한 것입니다. 요약하자면, Cuckoo의 아키텍처는 누구나 하드웨어를 연결하거나 AI 모델 서비스를 배포할 수 있고, 전 세계 사용자가 더 낮은 비용과 빅테크 인프라에 대한 의존도 감소로 AI 앱에 접근할 수 있는 탈중앙화 AI 서빙 플랫폼을 만듭니다.

자산 토큰화 메커니즘​

이러한 네트워크의 공통된 주제는 컴퓨팅, 모델, 데이터를 거래하거나 수익화할 수 있는 온체인 자산 또는 경제 단위로 전환하는 것입니다. 그러나 각 프로젝트는 이러한 리소스를 서로 다른 방식으로 토큰화하는 데 중점을 둡니다:

• 컴퓨팅 파워: 세 플랫폼 모두 컴퓨팅 작업을 보상 토큰으로 전환합니다. Bittensor에서는 유용한 계산(채굴자가 수행한 추론 또는 훈련)이 검증자 점수를 통해 정량화되고 각 블록마다 TAO 토큰으로 보상됩니다. 본질적으로 Bittensor는 기여된 지능을 "측정"하고 그 기여를 나타내는 상품으로 TAO를 발행합니다. Gensyn은 컴퓨팅을 상품으로 명시적으로 취급합니다. 이 프로토콜은 GPU 시간이 제품이고 가격이 토큰 단위의 수요-공급에 의해 설정되는 마켓플레이스를 만듭니다. 개발자는 토큰을 사용하여 컴퓨팅을 구매하고, 제공자는 하드웨어 사이클을 판매하여 토큰을 얻습니다. Gensyn 팀은 모든 디지털 리소스(컴퓨팅, 데이터, 알고리즘)가 유사한 신뢰가 필요 없는 시장에서 표현되고 거래될 수 있다고 언급합니다. Cuckoo는 완료된 작업에 대한 지불로 발행되는 ERC-20 토큰 $CAI를 통해 컴퓨팅을 토큰화합니다. GPU 제공자는 본질적으로 AI 추론 작업을 수행하여 CAI를 "채굴"합니다. Cuckoo의 시스템은 작업의 온체인 기록을 생성하므로, 완료된 각 GPU 작업을 토큰으로 지불되는 원자적 작업 단위로 생각할 수 있습니다. 세 가지 모두의 전제는 유휴 상태이거나 접근할 수 없는 컴퓨팅 파워가 토큰화되고 유동적인 자산이 된다는 것입니다. 이는 프로토콜 수준의 토큰 발행(Bittensor 및 초기 Cuckoo에서처럼) 또는 컴퓨팅 작업에 대한 매수/매도 주문의 공개 시장(Gensyn에서처럼)을 통해 이루어집니다.

• AI 모델: AI 모델을 온체인 자산(예: NFT 또는 토큰)으로 표현하는 것은 아직 초기 단계입니다. Bittensor는 모델 자체를 토큰화하지 않습니다. 모델은 채굴자의 소유로 오프체인에 남아 있습니다. 대신, Bittensor는 좋은 성과를 내는 모델에 보상함으로써 간접적으로 가치를 부여합니다. 사실상 모델의 "지능"은 TAO 수익으로 전환되지만, 모델 가중치를 나타내거나 다른 사람이 모델을 사용할 수 있도록 허용하는 NFT는 없습니다. Gensyn은 모델용 토큰을 명시적으로 생성하는 것이 아니라 컴퓨팅 거래에 중점을 둡니다. Gensyn의 모델은 일반적으로 개발자가 오프체인으로 제공하고(오픈 소스 또는 독점일 수 있음), 해결자가 훈련하고, 반환됩니다. 모델이나 그 IP를 소유하는 토큰을 생성하는 내장 메커니즘은 없습니다. (그렇지만, 당사자들이 원한다면 Gensyn 마켓플레이스는 잠재적으로 모델 아티팩트나 체크포인트 거래를 촉진할 수 있지만, 프로토콜 자체는 모델을 토큰화된 자산이 아닌 계산의 내용으로 봅니다.) Cuckoo는 그 중간 어딘가에 있습니다. "AI 에이전트"와 네트워크에 통합된 모델에 대해 이야기하지만, 현재 각 모델을 나타내는 대체 불가능한 토큰은 없습니다. 대신, 모델은 앱 빌더에 의해 배포된 다음 네트워크를 통해 제공됩니다. 해당 모델의 사용 권한은 모델이 사용될 때 $CAI를 벌 수 있다는 점에서 암묵적으로 토큰화됩니다(모델을 배포한 코디네이터를 통해). 세 플랫폼 모두 모델 토큰화 개념(예: 토큰을 통해 커뮤니티에 모델 소유권 부여)을 인정하지만, 실제 구현은 제한적입니다. 업계로서 AI 모델을 토큰화하는 것(예: 소유권 및 이익 공유 권리가 있는 NFT로)은 아직 탐색 중입니다. 모델이 서로 가치를 교환하는 Bittensor의 접근 방식은 모델당 명시적인 토큰이 없는 *"모델 마켓플레이스"*의 한 형태입니다. Cuckoo 팀은 탈중앙화된 모델 소유권이 중앙 집중식 AI에 비해 장벽을 낮출 수 있어 유망하지만, 모델 출력과 사용을 온체인에서 검증하는 효과적인 방법이 필요하다고 언급합니다. 요약하자면, 컴퓨팅 파워는 즉시 토큰화되지만(수행된 작업에 대해 토큰을 지불하는 것은 간단함), 모델은 간접적으로 또는 희망적으로 토큰화됩니다(출력에 대해 보상받고, 지분이나 평판으로 표현될 수 있지만, 아직 이러한 플랫폼에서 양도 가능한 NFT로 취급되지는 않음).

• 데이터: 데이터 토큰화는 가장 어려운 과제로 남아 있습니다. Bittensor, Gensyn, Cuckoo 중 어느 곳도 완전히 일반화된 온체인 데이터 마켓플레이스(데이터셋이 시행 가능한 사용 권한으로 거래되는 곳)를 통합하지 않았습니다. Bittensor 노드는 다양한 데이터셋에서 훈련할 수 있지만, 해당 데이터셋은 온체인 시스템의 일부가 아닙니다. Gensyn은 개발자가 훈련용 데이터셋을 제공하도록 허용할 수 있지만, 프로토콜은 해당 데이터를 토큰화하지 않습니다. 이는 단순히 해결자가 사용하도록 오프체인으로 제공될 뿐입니다. Cuckoo도 마찬가지로 사용자 데이터를 토큰화하지 않습니다. 주로 추론 작업을 위해 데이터(사용자 프롬프트나 출력 등)를 일시적인 방식으로 처리합니다. Cuckoo 블로그는 *“탈중앙화 데이터는 중요한 리소스임에도 불구하고 토큰화하기 어려운 과제로 남아 있다”*고 명시적으로 언급합니다. 데이터는 민감하고(개인 정보 보호 및 소유권 문제) 현재 블록체인 기술로 처리하기 어렵습니다. 따라서 컴퓨팅은 상품화되고 모델은 시작 단계에 있지만, 데이터는 특별한 경우를 제외하고는 대부분 오프체인에 머물러 있습니다(이 세 가지 외의 일부 프로젝트는 데이터 조합과 데이터 기여에 대한 토큰 보상을 실험하고 있지만, 이는 현재 범위 밖입니다). 요약하자면, 컴퓨팅 파워는 이제 이러한 네트워크에서 온체인 상품이 되었고, 모델은 토큰을 통해 가치가 평가되지만 아직 자산으로 개별적으로 토큰화되지는 않았으며, 데이터 토큰화는 여전히 해결되지 않은 문제입니다(그 중요성을 인정하는 것 이상으로).

거버넌스 및 인센티브​

이러한 탈중앙화 AI 네트워크가 자율적이고 공정하게 기능하기 위해서는 견고한 거버넌스 및 인센티브 설계가 중요합니다. 여기서는 각 플랫폼이 어떻게 자신을 통치하는지(누가 결정을 내리고, 업그레이드나 매개변수 변경이 어떻게 발생하는지)와 토큰 경제학을 통해 참여자 인센티브를 어떻게 조정하는지를 살펴봅니다.

• Bittensor 거버넌스: 초기 단계에서 Bittensor의 개발 및 서브넷 매개변수는 주로 핵심 팀과 메인 서브넷의 64개 "루트" 검증자 집합에 의해 통제되었습니다. 이는 중앙 집중화의 한 지점이었습니다. 소수의 강력한 검증자가 보상 할당에 과도한 영향력을 행사하여 일부에서는 *"과두 정치적 투표 시스템"*이라고 불렀습니다. 이를 해결하기 위해 Bittensor는 2025년에 dTAO(탈중앙화 TAO) 거버넌스를 도입했습니다. dTAO 시스템은 리소스 할당을 시장 주도 및 커뮤니티 통제 방식으로 전환했습니다. 구체적으로, TAO 보유자는 자신의 토큰을 서브넷별 유동성 풀에 스테이킹하여(본질적으로 어떤 서브넷이 더 많은 네트워크 배출량을 받아야 하는지에 대해 "투표"함) 해당 서브넷 풀의 소유권을 나타내는 알파 토큰을 받습니다. 더 많은 지분을 유치하는 서브넷은 더 높은 알파 토큰 가격을 가지게 되고 일일 TAO 배출량의 더 큰 부분을 차지하게 되며, 인기가 없거나 성과가 저조한 서브넷은 자본(따라서 배출량)이 빠져나가는 것을 보게 될 것입니다. 이는 피드백 루프를 만듭니다. 서브넷이 가치 있는 AI 서비스를 생산하면 더 많은 사람들이 TAO를 스테이킹하고(보상을 추구하며), 이는 해당 서브넷에 참여자에게 보상할 더 많은 TAO를 제공하여 성장을 촉진합니다. 서브넷이 정체되면 스테이커는 더 수익성 있는 서브넷으로 자금을 인출합니다. 사실상, TAO 보유자들은 어떤 AI 도메인이 더 많은 리소스를 받을 가치가 있는지 재정적으로 신호를 보냄으로써 네트워크의 초점을 집단적으로 통치합니다. 이는 경제적 결과에 맞춰진 토큰 가중치에 의한 온체인 거버넌스의 한 형태입니다. 리소스 할당 외에도, 주요 프로토콜 업그레이드나 매개변수 변경은 여전히 TAO 보유자가 투표하는 거버넌스 제안을 통해 이루어질 가능성이 높습니다(Bittensor는 Bittensor 재단과 선출된 위원회가 관리하는 온체인 제안 및 국민투표 메커니즘을 가지고 있으며, 이는 Polkadot의 거버넌스와 유사합니다). 시간이 지남에 따라 Bittensor의 거버넌스는 점점 더 탈중앙화될 것으로 예상되며, 재단은 커뮤니티(TAO 지분을 통해)가 인플레이션율, 새로운 서브넷 승인 등과 같은 사항을 조종함에 따라 뒤로 물러날 것입니다. dTAO로의 전환은 중앙 집중식 의사 결정자를 인센티브에 맞춰진 토큰 이해관계자 시장으로 대체하는 큰 발걸음입니다.

• Bittensor 인센티브: Bittensor의 인센티브 구조는 합의 메커니즘과 긴밀하게 얽혀 있습니다. 모든 블록(12초)마다 정확히 1개의 TAO가 새로 발행되어 각 서브넷의 기여자들에게 성과에 따라 분배됩니다. 각 서브넷의 블록 보상에 대한 기본 분배는 **채굴자에게 41%, 검증자에게 41%, 서브넷 소유자에게 18%**입니다. 이는 모든 역할이 보상받도록 보장합니다. 채굴자는 추론 작업을 수행하여 보상을 받고, 검증자는 평가 노력에 대해 보상을 받으며, 서브넷 소유자(해당 서브넷의 데이터/작업을 부트스트랩했을 수 있음)는 "마켓플레이스" 또는 작업 설계를 제공한 대가로 잔여 보상을 받습니다. 이 비율은 프로토콜에 고정되어 있으며 모든 사람의 인센티브를 고품질 AI 출력으로 향하게 하는 것을 목표로 합니다. 유마 합의 메커니즘은 품질 점수에 따라 보상을 가중함으로써 인센티브를 더욱 정교하게 만듭니다. 더 나은 답변을 제공하는 채굴자(검증자 합의에 따라)는 41%의 더 높은 부분을 받고, 정직한 합의를 면밀히 따르는 검증자는 검증자 부분의 더 많은 부분을 받습니다. 성과가 저조한 참여자는 경제적으로 제거됩니다. 또한, 채굴자나 검증자를 지원하는 **위임자(스테이커)**는 일반적으로 해당 노드의 수익 일부를 받습니다(노드는 종종 수수료를 설정하고 나머지를 위임자에게 제공하며, 이는 PoS 네트워크의 스테이킹과 유사합니다). 이를 통해 수동적인 TAO 보유자는 최고의 기여자를 지원하고 수익을 얻을 수 있어 능력주의를 더욱 강화합니다. 따라서 Bittensor의 토큰(TAO)은 유틸리티 토큰입니다. 새로운 채굴자의 등록에 필요하며(채굴자는 참여하기 위해 소량의 TAO를 사용해야 하며, 이는 시빌 스팸을 방지함), 영향력을 높이거나 위임을 통해 수익을 얻기 위해 스테이킹될 수 있습니다. 또한 외부 사용자가 Bittensor 네트워크의 서비스를 이용하고자 할 때(예: Bittensor의 언어 모델에 쿼리하기 위해 TAO 지불) 결제 토큰으로도 구상되지만, 지금까지는 내부 보상 메커니즘이 주요 "경제"였습니다. 전반적인 인센티브 철학은 "가치 있는 지능" 즉, 좋은 AI 결과를 생산하는 데 도움이 되는 모델에 보상하고, 네트워크 내 모델의 품질을 지속적으로 향상시키는 경쟁을 만드는 것입니다.

• Gensyn 거버넌스: Gensyn의 거버넌스 모델은 네트워크가 성숙함에 따라 핵심 팀 통제에서 커뮤니티 통제로 진화하도록 구성되어 있습니다. 초기에 Gensyn은 프로토콜 업그레이드와 재무 결정을 감독하는 Gensyn 재단과 선출된 위원회를 가질 것입니다. 이 위원회는 처음에는 핵심 팀 구성원과 초기 커뮤니티 리더로 구성될 것으로 예상됩니다. Gensyn은 네이티브 토큰(종종 GENS라고 함)에 대한 **토큰 생성 이벤트(TGE)**를 계획하고 있으며, 그 이후에는 온체인 투표를 통해 거버넌스 권한이 점점 더 토큰 보유자의 손에 넘어갈 것입니다. 재단의 역할은 프로토콜의 이익을 대표하고 완전한 탈중앙화로의 원활한 전환을 보장하는 것입니다. 실제로 Gensyn은 매개변수 변경(예: 검증 게임 기간, 수수료율)이나 업그레이드에 대해 커뮤니티가 투표하는 온체인 제안 메커니즘을 가질 가능성이 높습니다. Gensyn이 이더리움 롤업으로 구현되고 있기 때문에, 거버넌스는 이더리움의 보안과도 연결될 수 있습니다(예: 롤업 계약에 대한 업그레이드 키를 사용하여 결국 토큰 보유자의 DAO에 넘겨주는 것). Gensyn 라이트페이퍼의 탈중앙화 및 거버넌스 섹션은 프로토콜이 궁극적으로 전 세계적으로 소유되어야 함을 강조하며, *"기계 지능을 위한 네트워크"*가 사용자 및 기여자에게 속해야 한다는 정신과 일치합니다. 요약하자면, Gensyn의 거버넌스는 반중앙집중식으로 시작하지만, GENS 토큰 보유자(잠재적으로 지분이나 참여에 따라 가중)가 집단적으로 결정을 내리는 DAO가 되도록 설계되었습니다.

• Gensyn 인센티브: Gensyn의 경제적 인센티브는 암호경제학적 보안으로 보완된 간단한 시장 역학입니다. **개발자(클라이언트)**는 Gensyn 토큰으로 ML 작업 비용을 지불하고, 해결자는 해당 작업을 올바르게 완료하여 토큰을 얻습니다. 컴퓨팅 사이클의 가격은 공개 시장에서 결정됩니다. 아마도 개발자는 보상금을 걸고 작업을 게시할 수 있고, 해결자는 가격이 기대에 부응하면 입찰하거나 그냥 수락할 수 있습니다. 이는 유휴 GPU 공급이 있는 한, 경쟁이 비용을 공정한 수준으로 낮출 것임을 보장합니다(Gensyn 팀은 네트워크가 전 세계에서 가장 저렴한 하드웨어를 찾기 때문에 클라우드 가격에 비해 최대 80%의 비용 절감을 예상합니다). 반면에, 해결자는 작업을 통해 토큰을 얻는 인센티브를 가집니다. 그렇지 않으면 유휴 상태일 수 있는 하드웨어가 이제 수익을 창출합니다. 품질을 보장하기 위해, Gensyn은 해결자가 작업을 맡을 때 담보를 스테이킹하도록 요구합니다. 만약 그들이 속이거나 부정확한 결과를 생성하고 발각되면, 그들은 그 지분을 잃게 됩니다(삭감되어 정직한 검증자에게 수여될 수 있음). 검증자는 사기꾼 해결자를 잡으면 "잭팟" 보상을 얻을 기회로 인센티브를 받습니다. 이는 Truebit의 설계와 유사하게, 부정확한 계산을 성공적으로 식별한 검증자에게 주기적으로 보상하는 것입니다. 이는 해결자를 정직하게 유지하고 일부 노드가 감시자 역할을 하도록 동기를 부여합니다. 최적의 시나리오(부정행위 없음)에서는 해결자는 단순히 작업 수수료를 벌고 검증자 역할은 대부분 유휴 상태입니다(또는 참여하는 해결자 중 하나가 다른 사람에 대한 검증자 역할을 겸할 수 있음). 따라서 Gensyn의 토큰은 컴퓨팅 구매를 위한 가스 통화와 프로토콜을 보호하는 스테이킹 담보 역할을 모두 합니다. 라이트페이퍼는 비영구 토큰을 사용한 테스트넷을 언급하며, 초기 테스트넷 참여자는 TGE에서 실제 토큰으로 보상받을 것이라고 명시합니다. 이는 Gensyn이 부트스트래핑을 위해 일부 토큰 공급을 할당했음을 나타냅니다. 즉, 초기 채택자, 테스트 해결자, 커뮤니티 구성원에게 보상하는 것입니다. 장기적으로는 실제 작업에서 발생하는 수수료가 네트워크를 유지해야 합니다. 또한 각 작업 지불의 일부가 재무부로 들어가거나 소각되는 작은 프로토콜 수수료가 있을 수 있습니다. 이 세부 사항은 아직 확인되지 않았지만, 많은 마켓플레이스 프로토콜은 개발 자금을 조달하거나 토큰 바이백 및 소각을 위해 수수료를 포함합니다. 요약하자면, Gensyn의 인센티브는 ML 작업의 정직한 완료를 중심으로 조정됩니다. 일을 하면 돈을 받고, 속이려 하면 지분을 잃고, 다른 사람을 검증하면 사기꾼을 잡을 경우 보상을 받습니다. 이는 신뢰할 수 있는 분산 컴퓨팅을 달성하기 위한 자율적인 경제 시스템을 만듭니다.

• Cuckoo 거버넌스: Cuckoo Network는 초기부터 생태계에 거버넌스를 구축했지만, 아직 개발 단계에 있습니다. $CAI 토큰은 유틸리티 역할 외에도 명시적으로 거버넌스 토큰입니다. Cuckoo의 철학은 GPU 노드 운영자, 앱 개발자, 심지어 최종 사용자까지 네트워크의 진화에 발언권을 가져야 한다는 것입니다. 이는 커뮤니티 주도 비전을 반영합니다. 실제로, 중요한 결정(프�로토콜 업그레이드나 경제적 변경 등)은 토큰 가중 투표로 결정될 것이며, 아마도 DAO 메커니즘을 통해 이루어질 것입니다. 예를 들어, Cuckoo는 보상 분배 변경이나 새로운 기능 채택에 대해 온체인 투표를 실시할 수 있으며,$CAI 보유자(채굴자, 개발자, 사용자 포함)가 투표할 것입니다. 이미 온체인 투표는 평판 시스템으로 사용됩니다. Cuckoo는 각 역할에 토큰을 스테이킹하도록 요구하며, 커뮤니티 구성원은 어떤 코디네이터나 채굴자가 신뢰할 수 있는지 투표할 수 있습니다(아마도 지분 위임이나 거버넌스 모듈을 통해). 이는 평판 점수에 영향을 미치고 작업 스케줄링에 영향을 줄 수 있습니다(예: 더 많은 투표를 받은 코디네이터는 더 많은 사용자를 유치하거나, 더 많은 투표를 받은 채굴자는 더 많은 작업을 할당받을 수 있음). 이는 거버넌스와 인센티브의 혼합입니다. 거버넌스 토큰을 사용하여 신뢰를 구축하는 것입니다. Cuckoo 재단이나 핵심 팀은 지금까지 프로젝트의 방향을 이끌어 왔지만(예: 최근 L1 체인 중단 결정), 그들의 블로그는 탈중앙화 소유권으로 나아가겠다는 약속을 나타냅니다. 그들은 자체 체인을 운영하는 것이 높은 오버헤드를 발생시키고 롤업으로 전환하면 더 개방적인 개발과 기존 생태계와의 통합이 가능해질 것이라고 밝혔습니다. 공유 레이어(이더리움 등)에 올라가면, Cuckoo는 커뮤니티가 CAI를 사용하여 투표하는 보다 전통적인 DAO를 구현할 가능성이 높습니다.

• Cuckoo 인센티브: Cuckoo의 인센티브 설계는 고정된 토큰 할당이 있는 초기 부트스트래핑 단계와 사용량 기반 수익 공유가 있는 미래 상태의 두 단계로 나뉩니다. 출시 시, Cuckoo는 10억 개의 CAI 토큰을 **"공정한 출시"**로 배포했습니다. 공급량의 51%는 커뮤니티를 위해 따로 마련되었으며, 다음과 같이 할당되었습니다:

• 채굴 보상: 총 공급량의 30%는 AI 작업을 수행하는 GPU 채굴자에게 지불하기 위해 예약되었습니다.

• 스테이킹 보상: 공급량의 11%는 스테이킹하고 네트워크 보안에 도움을 주는 사람들을 위한 것입니다.

• 에어드랍: 5%는 초기 사용자 및 커뮤니티 구성원에게 채택 인센티브로 제공되었습니다.

• (또 다른 5%는 Cuckoo 기반 구축을 장려하기 위한 개발자 보조금이었습니다.)

이러한 대규모 할당은 초기 네트워크에서 실제 사용자 수요가 낮더라도 채굴자와 스테이커가 배출 풀에서 보상을 받았음을 의미합니다. 실제로 Cuckoo의 초기 단계는 스테이킹과 채굴에 대한 높은 APY 수익률을 특징으로 했으며, 이는 참가자들을 성공적으로 유치했지만 토큰만을 위해 참여한 "수익 농부"들도 끌어들였습니다. 팀은 보상률이 떨어지자 많은 사용자가 떠났다는 점을 지적했으며, 이는 해당 인센티브가 진정한 사용량과 연결되지 않았음을 나타냅니다. 이로부터 배운 Cuckoo는 보상이 실제 AI 워크로드와 직접적으로 상관관계를 갖는 모델로 전환하고 있습니다. 미래에는(그리고 부분적으로는 이미) 최종 사용자가 AI 추론 비용을 지불할 때, 그 지불액(CAI 또는 CAI로 변환된 다른 허용된 토큰)이 기여자들 사이에 분배될 것입니다:

• GPU 채굴자는 제공한 컴퓨팅에 대해 대부분의 몫을 받게 됩니다.
• **코디네이터(앱 개발자)**는 모델을 제공하고 요청을 처리한 서비스 제공자로서 일부를 가져갑니다.
• 해당 채굴자나 코디네이터에게 위임한 스테이커는 신뢰할 수 있는 노드를 계속 지원하도록 인센티브를 주기 위해 작은 몫이나 인플레이션 보상을 받을 수 있습니다.
• 네트워크/재무부는 지속적인 개발을 위한 자금을 조달하거나 미래 인센티브를 위해 수수료를 보유할 수 있습니다(또는 사용자 경제성을 극대화하기 위해 수수료가 없거나 명목상일 수 있음).

본질적으로, Cuckoo는 수익 공유 모델로 나아가고 있습니다. Cuckoo의 AI 앱이 수익을 창출하면, 그 수익은 해당 서비스의 모든 기여자에게 공정한 방식으로 분배됩니다. 이는 참가자들이 인플레이션뿐만 아니라 실제 사용량으로부터 이익을 얻도록 인센티브를 조정합니다. 이미 네트워크는 모든 당사자에게 CAI를 스테이킹하도록 요구했습니다. 이는 채굴자와 코디네터가 고정된 보상뿐만 아니라 지분 기반 보상도 받을 수 있음을 의미합니다(예: 많은 사용자가 스테이킹하거나 자신이 더 많이 스테이킹하면 코디네이터가 더 높은 보상을 받을 수 있음, 지분 증명 검증자와 유사). 사용자 인센티브 측면에서, Cuckoo는 초기 활동을 유도하기 위해 에어드랍 포털과 파우셋(일부 사용자가 악용함)과 같은 것을 도입했습니다. 앞으로 사용자는 서비스 사용에 대한 토큰 리베이트나 큐레이션 참여에 대한 거버넌스 보상(예: 출력 평가나 데이터 기여에 대해 작은 토큰 획득)을 통해 인센티브를 받을 수 있습니다. 결론은 Cuckoo의 토큰($CAI)이 다목적이라는 것입니다. 체인의 가스/수수료 토큰(모든 거래와 결제에 사용됨), 스테이킹 및 투표에 사용되며, 수행된 작업에 대한 보상 단위입니다. Cuckoo는 순전히 투기적인 인센티브를 피하기 위해 토큰 보상을 서비스 수준 KPI(핵심 성과 지표) - 예를 들어, 가동 시간, 쿼리 처리량, 사용자 만족도 - 와 연결하고 싶다고 명시적으로 언급합니다. 이는 토큰 경제가 단순한 유동성 채굴에서 보다 지속 가능하고 유틸리티 중심적인 모델로 성숙하고 있음을 반영합니다.

모델 소유권 및 IP 귀속​

AI 모델의 지적 재산(IP) 및 소유권을 처리하는 것은 탈중앙화 AI 네트워크의 복잡한 측면입니다. 각 플랫폼은 약간 다른 입장을 취했으며, 일반적으로 이것은 아직 완전한 해결책이 없는 진화하는 분야입니다:

• Bittensor: Bittensor의 모델은 채굴자 노드에 의해 제공되며, 해당 채굴자들은 자신의 모델 가중치(온체인에 게시되지 않음)에 대한 완전한 통제권을 유지합니다. Bittensor는 특정 지갑 주소에서 실행되고 있다는 사실 외에 누가 모델을 "소유"하는지 명시적으로 추적하지 않습니다. 채굴자가 떠나면 그들의 모델도 함께 떠납니다. 따라서 Bittensor의 IP 귀속은 오프체인입니다. 채굴자가 독점 모델을 사용하는 경우, 온체인에서 이를 강제하거나 알 수 있는 것은 아무것도 없습니다. Bittensor의 철학은 개방적인 기여를 장려하며(많은 채굴자가 GPT-J와 같은 오픈 소스 모델을 사용할 수 있음), 네트워크는 해당 모델의 성능에 보상합니다. Bittensor는 모델에 대한 평판 점수를 생성한다고 말할 수 있으며(검증자 순위를 통해), 이는 모델의 가치를 인정하는 한 형태이지만, 모델 자체에 대한 권리는 토큰화되거나 분배되지 않습니다. 특히, Bittensor의 서브넷 소유자는 IP의 일부를 소유하는 것으로 볼 수 있습니다. 그들은 작업(데이터셋이나 방법을 포함할 수 있음)을 정의합니다. 서브넷 소유자는 서브넷을 생성할 때 **NFT(서브넷 UID라고 함)**를 발행하며, 해당 NFT는 해당 서브넷 보상의 18%를 받을 자격을 부여합니다. 이는 모델 인스턴스는 아니지만 모델 마켓플레이스(서브넷)의 생성을 효과적으로 토큰화합니다. 서브넷의 정의(예: 특정 데이터셋을 사용한 음성 인식 작업)를 IP로 간주한다면, 그것은 적어도 기록되고 보상됩니다. 그러나 채굴자가 훈련하는 개별 모델 가중치에 대해서는 온체인 소유권 기록이 없습니다. 귀속은 해당 채굴자의 주소로 지급되는 보상 형태로 이루어집니다. Bittensor는 현재 여러 사람이 공동으로 모델을 소유하고 자동으로 수익을 공유받을 수 있는 시스템을 구현하지 않습니다. 모델을 실행하는 사람(채굴자)이 보상을 받고, 그들이 사용한 모델의 IP 라이선스를 존중하는 것은 오프체인에서 그들의 책임입니다.

• Gensyn: Gensyn에서 모델 소유권은 제출자(모델 훈련을 원하는 사람)가 모델 아키텍처와 데이터를 제공하고, 훈련 후 결과 모델 아티팩트를 받는다는 점에서 간단합니다. 작업을 수행하는 해결자는 모델에 대한 권리가 없습니다. 그들은 서비스에 대해 돈을 받는 계약자와 같습니다. 따라서 Gensyn의 프로토콜은 전통적인 IP 모델을 가정합니다. 제출한 모델과 데이터에 대한 법적 권리가 있었다면, 훈련 후에도 여전히 그 권리를 가집니다. 컴퓨팅 네트워크는 어떠한 소유권도 주장하지 않습니다. Gensyn은 마켓플레이스가 다른 리소스처럼 알고리즘과 데이터도 거래할 수 있다고 언급합니다. 이는 누군가가 네트워크에서 사용할 모델이나 알고리즘을 수수료를 받고 제공할 수 있는 시나리오를 암시하며, 따라서 해당 모델에 대한 접근을 토큰화할 수 있습니다. 예를 들어, 모델 제작자는 자신의 사전 훈련된 모델을 Gensyn에 올리고 다른 사람들이 수수료를 내고 네트워크를 통해 미세 조정할 수 있도록 허용할 수 있습니다(이는 효과적으로 모델 IP를 수익화하는 것임). 프로토콜이 라이선스 조건을 강제하지는 않지만, 지불 요구 사항을 인코딩할 수 있습니다. 스마트 계약은 해결자에게 모델 가중치를 잠금 해제하기 위해 수수료를 요구할 수 있습니다. 그러나 이것들은 추측적인 사용 사례입니다. Gensyn의 주요 설계는 훈련 작업 활성화에 관한 것입니다. 귀속에 관해서는, 여러 당사자가 모델에 기여하는 경우(예: 한쪽은 데이터를 제공하고 다른 쪽은 컴퓨팅을 제공), 이는 Gensyn을 사용하기 전에 설정한 계약이나 합의에 의해 처리될 가능성이 높습니다(예: 스마트 계약이 데이터 제공자와 컴퓨팅 제공자 간에 지불을 분할할 수 있음). Gensyn 자체는 어떤 주소가 작업에 대해 지불되었는지 기록하는 것 외에 "이 모델은 X, Y, Z에 의해 만들어졌다"를 온체인에서 추적하지 않습니다. 요약하자면, Gensyn의 모델 IP는 제출자에게 남아 있으며, 모든 귀속이나 라이선스는 프로토콜 외부의 법적 계약이나 그 위에 구축된 맞춤형 스마트 계약을 통해 처리되어야 합니다.

• Cuckoo: Cuckoo의 생태계에서 **모델 제작자(AI 앱 빌더)**는 일급 참여자입니다. 그들은 AI 서비스를 배포합니다. 앱 빌더가 언어 모델을 미세 조정하거나 맞춤형 모델을 개발하여 Cuckoo에 호스팅하면, 해당 모델은 본질적으로 그들의 재산이며 그들은 서비스 소유자 역할을 합니다. Cuckoo는 어떠한 소유권도 빼앗지 않습니다. 대신, 그들이 사용량을 수익화할 수 있는 인프라를 제공합니다. 예를 들어, 개발자가 챗봇 AI를 배포하면 사용자는 그것과 상호 작용할 수 있고 개발자(및 채굴자)는 각 상호 작용에서 CAI를 얻습니다. 따라서 플랫폼은 모델 제작자에게 사용 수익을 귀속시키지만, 모델 가중치를 명시적으로 게시하거나 NFT로 만들지는 않습니다. 사실, 채굴자의 GPU에서 모델을 실행하려면 코디네이터 노드가 어떤 형태로든 모델(또는 런타임)을 채굴자에게 보내야 할 가능성이 높습니다. 이는 IP 문제를 제기합니다. 악의적인 채굴자가 모델 가중치를 복사하여 배포할 수 있을까요? 탈중앙화 네트워크에서는 독점 모델이 사용될 경우 그 위험이 존재합니다. Cuckoo의 현재 초점은 상당히 개방된 모델(Stable Diffusion, LLaMA 파생 모델 등)과 커뮤니티 구축에 있었기 때문에, 아직 스마트 계약을 통한 IP 권리 집행을 보지 못했습니다. 플랫폼은 향후 IP 보호를 위해 암호화된 모델 실행이나 보안 엔클레이브와 같은 도구를 통합할 수 있지만, 문서에는 구체적인 내용이 언급되어 있지 않습니다. 그것이 추적하는 것은 각 작업에 대해 누가 모델 서비스를 제공했는지입니다. 코디네이터는 온체인 신원이므로, 그들의 모델 사용은 모두 그들에게 귀속되고, 그들은 자동으로 보상 몫을 받습니다. 만약 누군가에게 모델을 넘겨주거나 판매한다면, 사실상 그들은 코디네이터 노드의 통제권을 이전하는 것입니다(아마도 코디네이터 역할이 토큰화되었다면 개인 키나 NFT를 주는 것일 수도 있음). 현재, 모델의 커뮤니티 소유권(토큰 지분을 통해)은 구현되지 않았지만, Cuckoo의 비전은 탈중앙화된 커뮤니티 주도 AI를 암시하므로, 사람들이 집단적으로 AI 모델에 자금을 지원하거나 통치하도록 하는 것을 탐색할 수 있습니다. 개별 소유권을 넘어서는 모델의 토큰화는 이러한 네트워크 전반에 걸쳐 여전히 열린 영역입니다. 이는 목표로 인식되지만(기업이 아닌 커뮤니티가 AI 모델을 소유하도록 하기 위해), 실제로는 위의 IP 및 검증 문제를 해결해야 합니다.

요약하자면, Bittensor, Gensyn, Cuckoo의 모델 소유권은 전통적인 수단으로 오프체인에서 처리됩니다. 모델을 실행하거나 제출하는 개인이나 단체가 사실상 소유자입니다. 네트워크는 경제적 보상(모델 기여자의 IP나 노력에 대해 지불) 형태로 귀속을 제공합니다. 세 곳 모두 아직 스마트 계약 수준에서 모델 사용에 대한 라이선스나 로열티 집행 기능이 내장되어 있지 않습니다. 귀속은 평판과 보상을 통해 이루어집니다. 예를 들어, Bittensor의 최고의 모델은 높은 평판 점수(공개 기록임)와 더 많은 TAO를 얻으며, 이는 제작자에 대한 암묵적인 공로 인정입니다. 시간이 지남에 따라 IP를 더 잘 추적하기 위해 NFT에 바인딩된 모델 가중치나 탈중앙화 라이선스와 같은 기능이 나타날 수 있지만, 현재 우선순위는 네트워크가 작동하고 기여를 장려하는 데 있습니다. 모두가 모델 출처와 출력을 검증하는 것이 진정한 모델 자산 시장을 가능하게 하는 핵심이라는 데 동의하며, 이 방향으로 연구가 진행 중입니다.

수익 공유 구조​

세 플랫폼 모두 여러 당사자가 협력하여 가치 있는 AI 결과물을 생산할 때 경제적 파이를 어떻게 나눌지 결정해야 합니다. AI 서비스가 사용되거나 토큰이 발행될 때 누가, 얼마를 받게 될까요? 각각은 독특한 수익 공유 모델을 가지고 있습니다:

• Bittensor: 인센티브에서 언급했듯이, Bittensor의 수익 분배는 블록 수준에서 프로토콜에 의해 정의됩니다. **각 블록의 TAO 발행에 대해 채굴자에게 41%, 검증자에게 41%, 서브넷 소유자에게 18%**입니다. 이는 각 서브넷에서 생성된 가치에 대한 내장된 수익 분할입니다. 서브넷 소유자의 몫(18%)은 "모델/작업 설계" 또는 해당 서브넷의 생태계를 부트스트랩한 것에 대한 로열티처럼 작용합니다. 채굴자와 검증자가 동등한 몫을 받는 것은 검증 없이는 채굴자가 보상받지 못하고(그 반대도 마찬가지), 그들이 공생 관계이며 발행된 보상의 동등한 부분을 각각 받는다는 것을 보장합니다. 외부 사용자가 모델에 쿼리하기 위해 TAO를 지불하는 경우를 고려하면, Bittensor 백서는 해당 지불도 답변하는 채굴자와 답변을 검증하는 데 도움을 준 검증자 간에 유사하게 분할될 것으로 예상합니다(정확한 분할은 프로토콜이나 시장의 힘에 의해 결정될 수 있음). 또한, 채굴자/검증자에게 스테이킹하는 위임자는 사실상 파트너입니다. 일반적으로 채굴자/검증자는 획득한 TAO의 일부를 위임자와 공유합니다(이는 구성 가능하지만, 종종 다수는 위임자에게 돌아감). 따라서 채굴자가 블록에서 1 TAO를 벌었다면, 이는 지분에 따라 예를 들어 위임자와 자신 사이에 80/20으로 나뉠 수 있습니다. 이는 비운영자도 네트워크 수익의 일부를 지원에 비례하여 얻는다는 것을 의미합니다. dTAO 도입으로 또 다른 공유 계층이 추가되었습니다. 서브넷 풀에 스테이킹하는 사람들은 알파 토큰을 얻게 되며, 이는 해당 서브넷 배출량의 일부를 받을 자격을 부여합니다(수익 농사와 유사). 사실상, 누구나 특정 서브넷의 성공에 지분을 가질 수 있고, 알파 토큰을 보유함으로써 채굴자/검증자 보상의 일부를 받을 수 있습니다(알파 토큰은 서브넷이 더 많은 사용량과 배출량을 유치함에 따라 가치가 상승함). 요약하자면, Bittensor의 수익 공유는 주요 역할에 대해 코드로 고정되어 있으며, 사회적/스테이킹 약정에 의해 추가로 공유됩니다. 이는 상대적으로 투명하고 규칙 기반의 분할입니다. 모든 블록마다 참여자들은 1 TAO가 어떻게 할당되는지 정확히 알고, 따라서 기여당 "수익"을 알 수 있습니다. 이러한 명확성은 Bittensor가 때때로 AI를 위한 비트코인에 비유되는 이유 중 하나입니다. 참여자의 보상이 수학적으로 설정된 결정론적 화폐 발행입니다.

• Gensyn: Gensyn의 수익 공유는 작업이 개별적으로 가격이 책정되기 때문에 더 역동적이고 시장 주도적입니다. 제출자가 작업을 생성할 때, 그들은 지불할 의사가 있는 보상(예: X 토큰)을 첨부합니다. 작업을 완료한 해결자는 그 X(네트워크 수수료를 제외한 금액)를 받습니다. 검증자가 관련된 경우, 일반적으로 다음과 같은 규칙이 있습니다. 사기가 감지되지 않으면 해결자는 전액 지불을 유지하고, 사기가 감지되면 해결자는 지분의 일부 또는 전부를 삭감당하며, 그 삭감된 금액은 검증자에게 보상으로 주어집니다. 따라서 검증자는 모든 작업에서 수익을 얻는 것이 아니라, 나쁜 결과를 잡았을 때만 수익을 얻습니다(구현에 따라 참여에 대한 작은 기본 수수료가 있을 수 있음). 여기에는 모델 소유자에게 지불하는 내장된 개념이 없습니다. 왜냐하면 제출자가 모델 소유자이거나 모델을 사용할 권리가 있다고 가정하기 때문입니다. 제출자가 다른 사람의 사전 훈련된 모델을 미세 조정하고 지불의 일부가 원래 모델 제작자에게 가는 시나리오를 상상할 수 있지만, 이는 프로토콜 외부에서 처리되어야 합니다(예: 합의나 토큰 지불을 적절하게 분할하는 별도의 스마트 계약에 의해). Gensyn의 프로토콜 수준 공유는 본질적으로 **클라이언트 -> 해결자 (-> 검증자)**입니다. 토큰 모델에는 프로토콜 재무부나 재단을 위한 할당이 포함될 가능성이 높습니다. 예를 들어, 모든 작업 지불의 작은 비율이 개발 자금이나 보험 풀에 사용될 수 있는 재무부로 갈 수 있습니다(이는 사용 가능한 문서에 명시적으로 언급되어 있지는 않지만, 많은 프로토콜이 그렇게 함). 또한, 초기에 Gensyn은 인플레이션을 통해 해결자를 보조할 수 있습니다. 테스트넷 사용자에게는 TGE에서 보상이 약속되며, 이는 초기 토큰 분배로부터의 효과적인 수익 공유입니다(초기 해결자와 지지자는 부트스트래핑을 돕는 대가로 토큰 덩어리를 얻음, 에어드랍이나 채굴 보상과 유사). 시간이 지남에 따라 실제 작업이 지배하게 되면, 인플레이션 보상은 줄어들고, 해결자 수입은 주로 사용자 지불에서 나올 것입니다. Gensyn의 접근 방식은 서비스별 요금 수익 모델로 요약될 수 있습니다. 네트워크는 작업이 필요한 사람으로부터 작업을 수행하는 사람에게 직접 지불을 촉진하며, 검증자와 잠재적으로 토큰 스테이커는 해당 서비스를 보호하는 역할을 할 때만 몫을 가져갑니다.

• Cuckoo: Cuckoo의 수익 공유는 진화해 왔습니다. 처음에는 지불하는 최종 사용자가 많지 않았기 때문에, 수익 공유는 본질적으로 인플레이션 공유였습니다. 토큰 공급량의 30% 채굴 및 11% 스테이킹 할당은 채굴자와 스테이커가 네트워크의 공정한 출시 풀에서 발행된 토큰을 공유하고 있음을 의미했습니다. 실제로 Cuckoo는 완료된 작업에 비례하여 채굴자에게 일일 CAI 지급과 같은 것을 운영했습니다. 이러한 지급은 주로 채굴 보상 할당(예약된 고정 공급량의 일부)에서 나왔습니다. 이는 많은 레이어 1 블록체인이 채굴자/검증자에게 블록 보상을 분배하는 방식과 유사합니다. 외부 사용자의 실제 사용량과 연결된 것이 아니라, 참여와 성장을 장려하기 위한 것이었습니다. 그러나 2025년 7월 블로그에서 강조했듯이, 이는 실제 수요가 아닌 토큰 파밍에 의해 인센티브를 받는 사용을 초래했습니다. Cuckoo의 다음 단계는 서비스 수수료 기반의 진정한 수익 공유 모델입니다. 이 모델에서는 최종 사용자가 예를 들어 이미지 생성 서비스를 사용하고 1달러(암호화폐 단위)를 지불하면, 그 1달러 상당의 토큰이 다음과 같이 분할될 수 있습니다. GPU 작업을 수행한 채굴자에게 0.70, 모델과 인터페이스를 제공한 앱 개발자(코디네이터)에게 0.20, 스테이커나 네트워크 재무부에 0.10. (참고: 정확한 비율은 가상이며, Cuckoo는 아직 공개적으로 명시하지 않았지만, 이는 개념을 설명합니다.) 이렇게 하면 서비스를 제공하는 데 기여한 모든 사람이 수익의 일부를 얻게 됩니다. 이는 예를 들어 AI를 위한 차량 공유 경제와 유사합니다. 차량(GPU 채굴자)이 대부분을 차지하고, 운전자나 플랫폼(모델 서비스를 구축한 코디네이터)이 몫을 가져가며, 플랫폼의 거버넌스/스테이커가 작은 수수료를 받을 수 있습니다. Cuckoo가 언급한 *"수익 공유 모델과 사용량 지표에 직접 연결된 토큰 보상"*은 특정 서비스나 노드가 많은 양을 처리하면, 그 운영자와 지지자가 더 많이 벌게 될 것임을 시사합니다. 그들은 단순히 토큰을 잠그는 것에 대한 고정 수익률(초기 스테이킹 APY의 경우)에서 벗어나고 있습니다. 구체적으로 말하면, 매우 인기 있는 AI 앱을 구동하는 코디네이터에게 스테이킹하면, 해당 앱 수수료의 일부를 벌 수 있습니다. 이는 인플레이션만을 위한 스테이킹이 아닌, 진정한 유틸리티에 투자하는 스테이킹 시나리오입니다. 이는 모든 사람의 인센티브를 AI 서비스를 위해 지불하는 실제 사용자를 유치하는 방향으로 조정하며, 이는 다시 토큰 보유자에게 가치를 되돌려줍니다. Cuckoo의 체인에는 거래 수수료(가스)도 있었으므로, 블록을 생성한 채굴자(초기에는 GPU 채굴자도 Cuckoo 체인의 블록 생산에 기여함)도 가스 수수료를 받았습니다. 체인이 종료되고 롤업으로 마이그레이션됨에 따라, 가스 수수료는 최소화될 가능성이 높으므로(또는 이더리움에서), 주요 수익은 AI 서비스 수수료 자체가 됩니다. 요약하자면, Cuckoo는 보조금 주도 모델(네트워크가 토큰 풀에서 참가자에게 지불)에서 수요 주도 모델(참가자가 실제 사용자 지불에서 수익을 얻음)로 전환하고 있습니다. 토큰은 여전히 스테이킹과 거버넌스에서 역할을 하겠지만, 채굴자와 앱 개발자의 일상적인 수입은 점점 더 AI 서비스를 구매하는 사용자로부터 나올 것입니다. 이 모델은 장기적으로 더 지속 가능하며, Web2 SaaS 수익 공유와 매우 유사하지만, 투명성을 위해 스마트 계약과 토큰을 통해 구현됩니다.

공격 표면 및 취약점​

탈중앙화 AI는 여러 인센티브 및 보안 문제를 야기합니다. 이제 시빌 공격, 담합, 무임승차, 데이터/모델 포이즈닝과 같은 주요 공격 벡터를 분석하고 각 플랫폼이 이를 어떻게 완화하거나 취약한 상태로 남아 있는지 살펴봅니다:

• 시빌 공격(가짜 신원): 개방형 네트워크에서 공격자는 많은 신원(노드)을 생성하여 불균형한 보상이나 영향력을 얻으려 할 수 있습니다.

• Bittensor: 시빌 저항은 주로 진입 비용에 의해 제공됩니다. Bittensor에 새로운 채굴자나 검증자를 등록하려면 TAO를 사용하거나 스테이킹해야 합니다. 이는 소각 또는 보증금 요구 사항일 수 있습니다. 이는 N개의 가짜 노드를 생성하는 데 N배의 비용이 들게 하여 대규모 시빌 군단을 비싸게 만듭니다. 또한, Bittensor의 합의는 영향력을 지분과 성과에 연결합니다. 지분이 없거나 성과가 저조한 시빌은 거의 벌지 못합니다. 공격자는 상당한 보상을 얻기 위해 막대한 투자를 하고 시빌 노드가 실제로 유용한 작업을 기여하도록 해야 합니다(이는 일반적인 시빌 전략이 아님). 그렇지만, 공격자가 많은 자본을 가지고 있다면, TAO의 과반수를 획득하고 많은 검증자나 채굴자를 등록할 수 있습니다. 이는 사실상 부에 의한 시빌입니다. 이는 51% 공격 시나리오와 겹칩니다. 단일 개체가 서브넷에서 스테이킹된 TAO의 50% 이상을 통제하면, 합의를 크게 좌우할 수 있습니다. Bittensor의 dTAO 도입은 여기서 약간 도움이 됩니다. 영향력을 서브넷 전반에 분산시키고 서브넷이 번성하기 위해 커뮤니티 스테이킹 지원을 요구함으로써, 한 개체가 모든 것을 통제하기 어렵게 만듭니다. 그럼에도 불구하고, 자금이 풍부한 적에 의한 시빌 공격은 여전히 우려 사항입니다. Arxiv 분석은 현재 지분이 상당히 집중되어 있어 과반수 공격의 장벽이 원하는 만큼 높지 않다고 명시적으로 지적합니다. 이를 완화하기 위해, 지갑당 지분 상한선(예: 한 지갑이 지배하는 것을 방지하기 위해 유효 지분을 88번째 백분위수에서 제한)과 같은 제안이 제시되었습니다. 요약하자면, Bittensor는 시빌을 처리하기 위해 지분 가중 신원(비례적인 지분 없이는 저렴하게 신원을 생성할 수 없음)에 의존합니다. 이는 매우 자원이 풍부한 공격자를 제외하고는 상당히 효과적입니다.

• Gensyn: Gensyn의 시빌 공격은 공격자가 시스템을 조작하기 위해 많은 해결자나 검증자 노드를 가동하는 것으로 나타날 것입니다. Gensyn의 방어는 순전히 경제적이고 암호학적입니다. 신원 자체는 중요하지 않지만, 작업을 수행하거나 담보를 게시하는 것이 중요합니다. 공격자가 100개의 가짜 해결자 노드를 생성하더라도 작업이나 지분이 없으면 아무것도 달성하지 못합니다. 작업을 따내려면 시빌 노드는 경쟁적으로 입찰하고 작업을 수행할 하드웨어를 가져야 합니다. 용량 없이 낮은 가격으로 입찰하면 실패하고 지분을 잃게 됩니다. 마찬가지로, 공격자는 검증 대상으로 선택되기를 바라며 많은 검증자 신원을 생성할 수 있습니다(프로토콜이 무작위로 검증자를 선택하는 경우). 그러나 너무 많으면 네트워크나 작업 게시자가 활성 검증자 수를 제한할 수 있습니다. 또한, 검증자는 확인을 위해 잠재적으로 계산을 수행해야 하므로 비용이 많이 듭니다. 많은 가짜 검증자를 갖는 것은 실제로 결과를 검증할 수 없다면 도움이 되지 않습니다. Gensyn에서 더 관련 있는 시빌 각도는 공격자가 네트워크를 가짜 작업이나 응답으로 채워 다른 사람의 시간을 낭비하려는 경우입니다. 이는 제출자에게도 보증금을 요구함으로써 완화됩니다(가짜 작업을 게시하는 악의적인 제출자는 지불금이나 보증금을 잃음). 전반적으로, Gensyn의 필수 지분/보증금 사용과 검증을 위한 무작위 선택은 공격자가 비례적인 리소스를 가져오지 않는 한 여러 신원을 갖는 것으로 얻는 것이 거의 없음을 의미합니다. 이는 저렴한 공격이 아닌 더 비싼 공격이 됩니다. 낙관적 보안 모델은 적어도 하나의 정직한 검증자를 가정합니다. 시빌은 일관되게 속이기 위해 모든 검증자를 압도하고 모두가 되어야 하며, 이는 다시 지분이나 컴퓨팅 파워의 과반수를 소유하는 것으로 귀결됩니다. 따라서 Gensyn의 시빌 저항은 낙관적 롤업과 비슷합니다. 정직한 행위자가 하나라도 있는 한, 시빌은 시스템적 피해를 쉽게 일으킬 수 없습니다.

• Cuckoo: Cuckoo의 시빌 공격 방지는 스테이킹과 커뮤니티 심사에 의존합니다. Cuckoo의 모든 역할(채굴자, 코디네이터, 경우에 따라 사용자까지)은 $CAI 스테이킹을 요구합니다. 이는 즉시 시빌 신원의 비용을 높입니다. 100개의 더미 채굴자를 만드는 공격자는 각각에 대해 지분을 획득하고 잠가야 합니다. 더욱이, Cuckoo의 설계에는 인간/커뮤니티 요소가 있습니다. 새로운 노드는 온체인 투표를 통해 평판을 얻어야 합니다. 평판이 없는 새로운 노드의 시빌 군단은 많은 작업을 할당받거나 사용자의 신뢰를 얻을 가능성이 낮습니다. 특히 코디네이터는 사용자를 유치해야 합니다. 실적이 없는 가짜 코디네이터는 사용량을 얻지 못할 것입니다. 채굴자의 경우, 코디네이터는 Cuckoo Scan에서 그들의 성능 통계(성공한 작업 등)를 볼 수 있으며 신뢰할 수 있는 채굴자를 선호할 것입니다. Cuckoo는 또한 상대적으로 적은 수의 채굴자(베타에서 한때 40개의 GPU)를 가지고 있었으므로, 많은 노드의 이상한 유입은 눈에 띌 것입니다. 잠재적인 약점은 공격자가 평판 시스템도 조작하는 경우입니다. 예를 들어, 시빌 노드에 많은 CAI를 스테이킹하여 평판이 좋은 것처럼 보이게 하거나, 가짜 "사용자" 계정을 만들어 자신을 추천하는 것입니다. 이는 이론적으로 가능하지만, 모든 것이 토큰 큐레이션되므로 그렇게 하는 데 토큰 비용이 듭니다(본질적으로 자신의 노드에 자신의 지분으로 투표하는 것임). Cuckoo 팀은 시빌 행동이 관찰되면 스테이킹 및 보상 매개변수를 조정할 수도 있습니다(특히 이제 더 중앙 집중화된 롤업 서비스가 되고 있으므로, 나쁜 행위자를 일시 중지하거나 삭감할 수 있음). 종합하면, 시빌은 이해관계(지분) 요구와 커뮤니티 승인 필요로 억제됩니다. 정직한 참가자가 실제 하드웨어와 지분에 더 잘 쓸 수 있는 상당한 투자 없이는 수백 개의 가짜 GPU로 들어와 보상을 거둘 수 없습니다.

• 담합: 여기서는 여러 참여자가 시스템을 조작하기 위해 공모하는 것을 고려합니다. 예를 들어, Bittensor에서 검증자와 채굴자가 담합하거나, Gensyn에서 해결자와 검증자가 담합하는 경우 등입니다.

• Bittensor: 담합은 실제 우려 사항으로 확인되었습니다. 원래 설계에서는 소수의 검증자가 특정 채굴자나 자신을 항상 추천하여 보상 분배를 불공정하게 왜곡할 수 있었습니다(이는 루트 서브넷에서 권력 집중으로 관찰됨). 유마 합의는 일부 방어를 제공합니다. 검증자 점수의 중앙값을 취하고 벗어나는 것을 처벌함으로써, 소규모 담합 그룹이 다수가 아닌 한 목표를 극적으로 부풀리는 것을 방지합니다. 즉, 10명의 검증자 중 3명이 담합하여 채굴자에게 매우 높은 점수를 주지만 다른 7명은 그렇지 않은 경우, 담합자의 특이한 점수는 잘리고 채굴자의 보상은 중앙값 점수를 기반으로 합니다(따라서 담합은 크게 도움이 되지 않음). 그러나 담합자가 검증자의 50% 이상(또는 검증자 중 지분의 50% 이상)을 형성하면, 그들은 사실상 합의입니다. 그들은 거짓 높은 점수에 동의할 수 있고 중앙값은 그들의 견해를 반영할 것입니다. 이것이 고전적인 51% 공격 시나리오입니다. 불행히도, Arxiv 연구는 일부 Bittensor 서브넷에서 참여자의 1-2%(수 기준)에 불과한 연합이 과도한 토큰 집중으로 인해 지분의 과반수를 통제한다는 것을 발견했습니다. 이는 소수의 큰 보유자에 의한 담합이 신뢰할 수 있는 위협이었음을 의미합니다. Bittensor가 dTAO를 통해 추구하는 완화책은 영향력을 민주화하는 것입니다. 모든 TAO 보유자가 서브넷에 지분을 직접 투입할 수 있게 함으로써, 폐쇄적인 검증자 그룹의 힘을 희석시킵니다. 또한, 오목한 스테이킹(과도한 지분에 대한 수익 체감) 및 지분 상한선과 같은 제안은 하나의 담합 개체가 너무 많은 투표권을 모으는 능력을 깨뜨리는 것을 목표로 합니다. Bittensor의 보안 가정은 이제 지분 증명과 유사합니다. 단일 개체(또는 카르텔)가 활성 지분의 50% 이상을 통제하지 않는 것입니다. 이것이 유지되는 한, 정직한 검증자가 나쁜 채점을 무효화하고 담합하는 서브넷 소유자가 임의로 자신의 보상을 부풀릴 수 없기 때문에 담합은 제한됩니다. 마지막으로, 서브넷 소유자와 검증자 간의 담합(예: 서브넷 소유자가 자신의 서브넷 채굴자를 높게 평가하도록 검증자에게 뇌물을 주는 것)에 대해, dTAO는 직접적인 검증자 통제를 제거하고 토큰 보유자 결정으로 대체합니다. 토큰 공급을 매수하지 않는 한 "시장"과 담합하기는 더 어렵습니다. 이 경우 실제로는 담합이 아니라 인수입니다. 따라서 Bittensor의 주요 담합 방지 기술은 **알고리즘적 합의(중앙값 클리핑)**와 광범위한 토큰 분배입니다.

• Gensyn: Gensyn에서의 담합은 해결자와 검증자(또는 여러 검증자)가 시스템을 속이기 위해 공모하는 것을 포함할 가능성이 높습니다. 예를 들어, 해결자는 가짜 결과를 생성하고 공모하는 검증자는 의도적으로 이의를 제기하지 않을 수 있습니다(또는 프로토콜이 검증자에게 서명을 요청하는 경우 올바르다고 증언할 수도 있음). 이를 완화하기 위해 Gensyn의 보안 모델은 적어도 하나의 정직한 검증자를 요구합니다. 만약 모든 검증자가 해결자와 공모한다면, 나쁜 결과는 이의 없이 통과됩니다. Gensyn은 많은 독립적인 검증자를 장려하고(누구나 검증할 수 있음), 검증자가 담합에서 벗어나 이의를 제기함으로써 큰 보상을 얻을 수 있다는 게임 이론으로 이 문제를 해결합니다(왜냐하면 그들은 해결자의 지분을 얻게 될 것이기 때문). 본질적으로, 공모에 동의하는 그룹이 있더라도 각 구성원은 배신하고 자신을 위해 현상금을 청구할 인센티브를 가집니다. 이것은 고전적인 죄수의 딜레마 설정입니다. 희망은 이것이 담합 그룹을 작거나 비효율적으로 유지하는 것입니다. 또 다른 잠재적인 담합은 여러 해결자가 가격을 올리거나 작업을 독점하기 위해 공모하는 것입니다. 그러나 개발자는 작업을 게시할 위치를 선택할 수 있고(작업은 쉽게 독점될 수 있는 동일한 단위가 아님), 가격 담합에서 해결자 담합은 전 세계적으로 조정하기 어려울 것입니다. 공모하지 않는 해결자는 작업을 따내기 위해 더 낮은 가격을 제시할 수 있습니다. 공개 시장 역학은 적어도 일부 경쟁 참여자가 있다고 가정할 때 가격 담합에 대응합니다. 또 다른 각도: 검증자 담합으로 해결자를 괴롭히는 것 - 예를 들어, 검증자가 정직한 해결자를 거짓으로 고발하여 그들의 지분을 훔치는 것입니다. Gensyn의 사기 증명은 이진적이고 온체인입니다. 거짓 고발은 온체인 재계산에서 오류를 찾지 못하면 실패할 것이며, 아마도 악의적인 검증자는 무언가(아마도 보증금이나 평판)를 잃게 될 것입니다. 따라서 해결자를 방해하려는 검증자 담합은 프로토콜의 검증 과정에 의해 발각될 것입니다. 요약하자면, Gensyn의 아키텍처는 담합 집합의 적어도 한 당사자가 정직할 인센티브를 갖는 한 견고합니다. 이는 비트코인에서 사기를 결국 폭로하기 위해 하나의 정직한 채굴자를 요구하는 것과 유사한 낙관적 검증의 속성입니다. 공격자가 작업의 모든 검증자와 해결자를 통제할 수 있다면(네트워크의 과반수처럼) 이론적으로 담합이 가능하지만, 그러면 그들은 담합 없이도 그냥 속일 수 있습니다. 암호경제학적 인센티브는 담합을 유지하는 것을 비합리적으로 만들도록 배열되어 있습니다.

• Cuckoo: Cuckoo에서의 담합은 몇 가지 방식으로 발생할 수 있습니다:

1. 코디네이터와 채굴자의 담합 – 예를 들어, 코디네이터는 항상 친한 채굴자 집합에 작업을 할당하고 보상을 나누며, 다른 정직한 채굴자를 무시할 수 있습니다. 코디네이터는 작업 스케줄링에 재량권이 있으므로 이런 일이 발생할 수 있습니다. 그러나 친한 채굴자가 수준 이하라면, 최종 사용자는 느리거나 나쁜 서비스를 알아차리고 떠날 수 있으므로, 코디네터는 품질을 해치는 순수한 편애로부터 인센티브를 받지 못합니다. 담합이 보상을 조작하기 위한 것이라면(예: 채굴자에게 토큰을 주기 위해 가짜 작업을 제출하는 것), 이는 온체인에서 감지될 수 있으며(아마도 동일한 입력이나 실제 사용자 없는 많은 작업) 처벌받을 수 있습니다. Cuckoo의 온체인 투명성은 비정상적인 패턴이 커뮤니티나 핵심 팀에 의해 플래그 지정될 수 있음을 의미합니다. 또한, 모든 참여자가 스테이킹하기 때문에, 담합하는 코디네이터-채굴자 집단은 시스템을 남용하다가 발각되면 지분을 잃을 위험이 있습니다(예: 거버넌스가 사기로 그들을 삭감하기로 결정하는 경우).
2. 채굴자 간의 담합 – 그들은 정보를 공유하거나 카르텔을 형성하여, 예를 들어 평판에서 서로에게 투표하거나 특정 코디네이터에게 서비스를 거부하여 더 높은 수수료를 요구할 수 있습니다. 이러한 시나리오는 가능성이 낮습니다. 평판 투표는 스테이커(사용자 포함)에 의해 이루어지며, 채굴자들끼리 서로 투표하는 것이 아닙니다. 그리고 서비스 거부는 코디네이터가 다른 채굴자를 찾거나 경보를 울리게 할 뿐입니다. 현재 상대적으로 작은 규모를 고려할 때, 어떤 담합도 숨기기 어려울 것입니다.
3. 거버넌스 조작을 위한 담합 – 대규모 CAI 보유자는 자신에게 유리한 제안을 통과시키기 위해 담합할 수 있습니다(예: 터무니없는 수수료 설정이나 재무부 방향 전환). 이는 모든 토큰 거버넌스에서 위험 요소입니다. 최선의 완화책은 토큰을 널리 분배하고(Cuckoo의 공정한 출시는 51%를 커뮤니티에 제공함) 활발한 커뮤니티 감독을 갖는 것입니다. 또한, Cuckoo가 L1에서 벗어났기 때문에, 새로운 체인에 정착할 때까지 즉각적인 온체인 거버넌스는 제한될 수 있습니다. 팀은 그동안 다중 서명 통제를 유지할 가능성이 높으며, 이는 아이러니하게도 중앙 집중화되는 대가로 악의적인 외부인의 담합을 방지합니다. 전반적으로, Cuckoo는 담합을 처리하기 위해 투명성과 스테이킹에 의존합니다. 경쟁 환경에서 사용자를 유치하고 싶기 때문에 코디네이터가 행동할 것이라는 신뢰 요소가 있습니다. 담합이 더 나쁜 서비스나 명백한 보상 조작으로 이어진다면, 이해관계자들은 나쁜 행위자에 대한 투표를 철회하거나 스테이킹을 중단할 수 있으며, 네트워크는 그들을 삭감하거나 차단할 수 있습니다. 상당히 개방적인 성격(스테이킹하면 누구나 코디네이터나 채굴자가 될 수 있음)은 담합이 명백하게 드러날 대규모의 조직적인 노력을 요구함을 의미합니다. Bittensor나 Gensyn처럼 수학적으로 방지되지는 않지만, 경제적 지분과 커뮤니티 거버넌스의 조합이 견제 역할을 합니다.

• 무임승차(Free-rider problems): 이는 참여자가 동등한 가치를 기여하지 않고 보상을 거두려는 것을 의미합니다. 예를 들어, 실제로 평가하지 않지만 여전히 수익을 얻는 검증자, 계산하는 대신 다른 사람의 답변을 복사하는 채굴자, 또는 유용한 입력을 제공하지 않고 보상을 파밍하는 사용자 등입니다.

• Bittensor: Bittensor에서 알려진 무임승차 문제는 게으른 검증자에 의한 **"가중치 복사"**입니다. 검증자는 독립적으로 채굴자를 평가하는 대신 다수의 의견(또는 다른 검증자의 점수)을 단순히 복사할 수 있습니다. 그렇게 함으로써, 그들은 AI 쿼리 실행 비용을 피하지만, 제출된 점수가 합의에 부합하는 것처럼 보이면 여전히 보상을 받습니다. Bittensor는 각 검증자의 합의 정렬과 정보 기여도를 측정하여 이에 대응합니다. 검증자가 항상 다른 사람을 복사하기만 한다면, 잘 정렬될 수 있지만(따라서 심하게 처벌받지 않음), 독특한 가치를 추가하지 않습니다. 프로토콜 개발자들은 정확하지만 순전히 중복되지 않는 평가를 제공하는 검증자에게 더 높은 보상을 주는 것에 대해 논의했습니다. 노이즈 주입(의도적으로 검증자에게 약간 다른 쿼리를 제공)과 같은 기술은 그들이 복사하는 대신 실제로 일하도록 강제할 수 있습니다. 비록 그것이 구현되었는지는 불분명하지만 말입니다. Arxiv는 검증자 노력을 보상과 더 잘 연결하기 위해 성과 가중 배출 및 복합 채점 방법을 제안합니다. 채굴자의 경우, 가능한 무임승차 행동은 채굴자가 다른 채굴자에게 쿼리하고 답변을 중계하는 것입니다(표절의 한 형태). Bittensor의 설계(탈중앙화 쿼리 포함)는 채굴자의 모델이 자신의 덴드라이트를 통해 다른 모델을 호출하도록 허용할 수 있습니다. 채굴자가 다른 사람의 답변을 그냥 중계한다면, 좋은 검증자는 답변이 채굴자의 주장된 모델 능력과 일관되지 않을 수 있기 때문에 그것을 알아챌 수 있습니다. 알고리즘적으로 감지하기는 까다롭지만, 원래 결과를 계산하지 않는 채굴자는 결국 일부 쿼리에서 낮은 점수를 받고 평판을 잃게 될 것입니다. 또 다른 무임승차 시나리오는 AI 작업을 하지 않고 보상을 받는 위임자였습니다. 이는 의도적인 것(토큰 보유자를 참여시키기 위해)이므로 공격은 아니지만, 일부 토큰 배출이 스테이킹만 한 사람들에게 간다는 것을 의미합니다. Bittensor는 이를 낭비된 보상이 아닌 인센티브 조정으로 정당화합니다. 요약하자면, Bittensor는 검증자 무임승차 문제를 인정하고 인센티브를 조정하고 있습니다(예: 벗어나거나 복사하지 않는 사람들을 부양하는 검증자 신뢰 점수 제공). 그들의 해결책은 본질적으로 노력과 정확성을 더 명시적으로 보상하여, 아무것도 하지 않거나 맹목적으로 복사하는 것이 시간이 지남에 따라 더 적은 TAO를 산출하도록 하는 것입니다.

• Gensyn: Gensyn에서 무임승차자는 토큰을 얻기 위해 컴퓨팅을 제공하거나 누군가의 부정행위를 잡아야 하기 때문에 수익을 얻기 어려울 것입니다. 해결자는 작업을 "가짜"로 할 수 없습니다. 유효한 증명을 제출하거나 삭감될 위험을 감수해야 합니다. 작업을 수행하지 않고 돈을 받는 메커니즘은 없습니다. 검증자는 이론적으로 가만히 앉아서 다른 사람들이 사기를 잡기를 바랄 수 있지만, 그러면 아무것도 벌지 못합니다(사기 증명을 제기한 사람만 보상을 받기 때문). 너무 많은 검증자가 무임승차를 시도하면(실제로 작업을 재계산하지 않음), 아무도 확인하지 않기 때문에 사기꾼 해결자가 빠져나갈 수 있습니다. Gensyn의 인센티브 설계는 잭팟 보상으로 이 문제를 해결합니다. 사기꾼을 잡고 큰 보상을 받기 위해서는 하나의 활동적인 검증자만 있으면 되므로, 적어도 하나는 항상 작업을 수행하는 것이 합리적입니다. 작업을 하지 않는 다른 사람들은 쓸모없는 것 외에는 네트워크에 해를 끼치지 않으며, 보상도 받지 못합니다. 따라서 시스템은 자연스럽게 무임승차자를 걸러냅니다. 실제로 검증하는 검증자만이 장기적으로 이익을 얻을 것입니다(다른 사람들은 아무것도 얻지 못하거나 아주 드물게 우연히 보상을 얻기 위해 노드에 자원을 낭비함). 프로토콜은 또한 모든 검증자가 "다른 사람이 할 것"이라고 가정하는 것을 막기 위해 어떤 검증자가 이의를 제기할 기회를 얻을지 무작위로 지정할 수 있습니다. 작업은 개별적으로 지불되므로, 일시적인 테스트넷 인센티브를 제외하고는 "작업 없는 스테이킹 보상"과 유사한 것이 없습니다. 주목할 한 가지 영역은 다중 작업 최적화입니다. 해결자는 작업 간에 작업을 재사용하거나 비밀리에 더 저렴한 곳(중앙 집중식 클라우드 사용 등)에 아웃소싱하려고 할 수 있지만, 이는 해로운 무임승차가 아닙니다. 제시간에 올바른 결과를 제공한다면, 어떻게 했는지는 중요하지 않습니다. 그것은 공격이라기보다는 차익 거래에 가깝습니다. 요약하자면, Gensyn의 메커니즘 설계는 분배된 모든 토큰이 완료된 작업이나 처벌된 부정행위에 해당하기 때문에 무임승차자가 이득을 볼 여지를 거의 남기지 않습니다.

• Cuckoo: Cuckoo의 초기 단계는 의도치 않게 무임승차 문제를 만들었습니다. 에어드랍과 고수익 스테이킹은 토큰을 파밍하기 위해서만 참여한 사용자들을 끌어들였습니다. 이 사용자들은 장기적인 네트워크 가치에 기여하지 않고 파우셋을 통해 토큰을 순환시키거나 에어드랍 작업을 조작했습니다(예: 무료 테스트 프롬프트를 계속 사용하거나 보상을 청구하기 위해 많은 계정을 생성). Cuckoo는 이를 문제로 인식했습니다. 본질적으로 사람들은 AI 출력을 위해서가 아니라 투기적 보상 획득을 위해 네트워크를 "사용"하고 있었습니다. L1 체인을 종료하고 재집중하기로 한 결정은 부분적으로 이러한 인센티브 불일치를 떨쳐내기 위한 것이었습니다. 미래의 토큰 보상을 실제 사용량과 연결함으로써(즉, 서비스가 실제로 지불하는 고객에 의해 사용되기 때문에 수익을 얻음), 무임승차의 매력은 감소합니다. 또한 채굴자 측 무임승차 시나리오도 있습니다. 채굴자는 참여하여 작업을 할당받고 어떻게든 수행하지 않으면서 보상을 청구할 수 있습니다. 그러나 코디네이터는 결과를 검증하고 있습니다. 채굴자가 출력을 반환하지 않거나 나쁜 출력을 반환하면, 코디네이터는 이를 완료된 작업으로 계산하지 않으므로 채굴자는 돈을 받지 못할 것입니다. 채굴자는 또한 쉬운 작업을 골라내고 어려운 작업을 버리려고 할 수 있습니다(예: 일부 프롬프트가 느리면 채굴자가 이를 피하기 위해 연결을 끊을 수 있음). 이는 문제가 될 수 있지만, 코디네이터는 채굴자의 신뢰성을 기록할 수 있습니다. 채굴자가 자주 중단되면, 코디네이터는 그들에게 할당을 중단하거나 지분을 삭감할 수 있습니다(그러한 메커니즘이 존재하거나 단순히 보상하지 않음). 사용자 무임승차 – 많은 AI 서비스에 무료 평가판이 있기 때문에, 사용자는 지불하지 않고 출력을 얻기 위해 요청을 스팸으로 보낼 수 있습니다(보조금 모델이 있는 경우). 이는 프로토콜 수준이라기보다는 서비스 수준의 문제입니다. 각 코디네이터는 무료 사용을 처리하는 방법을 결정할 수 있습니다(예: 소액 결제 요구 또는 제한). Cuckoo는 처음에 사용자를 유치하기 위해 무료 제공(무료 AI 이미지 생성 등)을 했기 때문에 일부는 이를 이용했지만, 이는 예상된 성장 마케팅의 일부였습니다. 이러한 프로모션이 끝나면 사용자는 지불해야 하므로, 악용할 공짜 점심은 없습니다. 전반적으로, Cuckoo의 새로운 전략인 토큰 분배를 실제 유틸리티에 매핑하는 것은 "의미 없는 루프를 수행하여 토큰 채굴"이라는 무임승차 문제를 제거하는 것을 명시적으로 목표로 합니다.

• 데이터 또는 모델 포이즈닝: 이는 악의적으로 나쁜 데이터나 행동을 도입하여 AI 모델을 저하시키거나 출력을 조작하는 것, 그리고 유해하거나 편향된 콘텐츠가 기여되는 문제를 의미합니다.

• Bittensor: Bittensor에서의 데이터 포이즈닝은 채굴자가 의도적으로 부정확하거나 유해한 답변을 제공하거나, 검증자가 고의로 좋은 답변을 나쁘게 평가하는 것을 의미합니다. 채굴자가 지속적으로 쓰레기나 악성 콘텐츠를 출력하면, 검증자는 낮은 점수를 줄 것이고, 해당 채굴자는 거의 벌지 못하고 결국 탈락할 것입니다. 경제적 인센티브는 품질을 제공하는 것이므로, 다른 사람을 "포이즈닝"하는 것은 공격자에게 이익이 되지 않습니다(목표가 순전히 자신의 비용으로 파괴하는 것이 아니라면). 악의적인 채굴자가 다른 사람을 포이즈닝할 수 있을까요? Bittensor에서는 채굴자가 서로를 직접 훈련시키지 않습니다(적어도 설계상으로는, 포이즈닝될 수 있는 업데이트되는 글로벌 모델이 없음). 각 채굴자의 모델은 분리되어 있습니다. 그들은 채굴자가 자신을 미세 조정하기 위해 다른 사람으로부터 흥미로운 샘플을 가져올 수 있다는 의미에서 학습하지만, 이는 전적으로 선택 사항이며 각자에게 달려 있습니다. 악의적인 행위자가 무의미한 답변을 스팸으로 보낸다면, 정직한 검증자는 그것을 걸러낼 것입니다(낮은 점수를 줄 것임), 따라서 정직한 채굴자의 훈련 과정에 큰 영향을 미치지 않을 것입니다(게다가, 채굴자는 낮은 점수를 받은 동료의 지식이 아닌 높은 점수를 받은 동료의 지식을 사용할 가능성이 높음). 따라서 고전적인 데이터 포이즈닝(모델을 손상시키기 위해 나쁜 훈련 데이터를 주입하는 것)은 Bittensor의 현재 설정에서는 최소화됩니다. 더 관련 있는 위험은 모델 응답 조작입니다. 예를 들어, 검증자에게 명확하지 않은 미묘하게 편향되거나 위험한 콘텐츠를 출력하는 채굴자입니다. 그러나 검증자도 인간이 설계했거나 적어도 알고리즘 에이전트이므로, 노골적인 독성이나 오류는 포착될 가능성이 높습니다(일부 서브넷에는 안전하지 않은 콘텐츠를 확인하는 AI 검증자가 있을 수도 있음). 최악의 시나리오는 공격자가 어떻게든 특정 부정확한 출력을 "정확한" 것으로 밀어붙이기 위해 과반수의 검증자와 채굴자를 공모시키는 경우입니다. 그러면 그들은 응답에 대한 네트워크의 합의를 편향시킬 수 있습니다(모든 공모하는 검증자가 악의적인 답변을 추천하는 것처럼). 그러나 외부 사용자가 그것에 의해 해를 입으려면, 실제로 네트워크에 쿼리하고 출력을 신뢰해야 합니다. Bittensor는 아직 최종 사용자에 의한 중요한 쿼리에 널리 사용되는 것이 아니라, 역량을 구축하는 단계에 있습니다. 그 시점이 되면, 콘텐츠 필터링과 검증자의 다양성을 통해 그러한 위험을 완화할 수 있기를 바랍니다. 검증자 측면에서, 악의적인 검증자는 포이즈닝된 평가를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 경쟁을 제거하기 위해 특정 정직한 채굴자를 지속적으로 낮게 평가하는 것입니다. 충분한 지분이 있다면, 그들은 해당 채굴자를 몰아내는 데 성공할 수 있습니다(채굴자의 보상이 너무 낮아져 떠나는 경우). 이것은 인센티브 메커니즘에 대한 공격입니다. 다시 말하지만, 그들이 다수가 아니라면, 중앙값 클리핑이 특이한 검증자를 저지할 것입니다. 만약 그들이 다수라면, 이는 담합/51% 시나리오와 합쳐집니다. 모든 다수는 규칙을 다시 쓸 수 있습니다. 해결책은 탈중앙화로 돌아갑니다. 어떤 단일 개체도 지배하지 못하게 하는 것입니다. 요약하자면, Bittensor의 설계는 채점 시스템을 통해 포이즈닝된 데이터/모델 기여를 본질적으로 처벌합니다. 나쁜 기여는 낮은 가중치를 받고 따라서 낮은 보상을 받습니다. 포이즈닝할 영구적인 모델 저장소는 없습니다. 모든 것이 동적이고 지속적으로 평가됩니다. 이는 회복력을 제공합니다. 네트워크는 검증자에 의해 기여가 걸러짐에 따라 나쁜 행위자를 점차 "잊거나" 무시할 수 있습니다.

• Gensyn: 해결자가 훈련 중인 모델을 포이즈닝하고 싶다면(백도어나 편견을 도입하는 등), 은밀하게 시도할 수 있습니다. Gensyn 프로토콜은 훈련이 지정된 알고리즘(확률적 경사 하강법 단계 등)에 따라 진행되었는지 검증하지만, 해결자가 일반적인 검증 지표에 나타나지 않는 미묘한 백도어 트리거를 도입했는지 반드시 감지하지는 못할 것입니다. 이것은 더 교활한 문제입니다. 계산의 실패가 아니라, 훈련의 허용된 자유도 내에서의 조작입니다(가중치를 트리거 문구 쪽으로 조정하는 등). 그것을 감지하는 것은 ML 보안에서 활발한 연구 문제입니다. Gensyn은 제출자가 선택한 테스트 세트에서 최종 모델을 평가할 수 있다는 사실 외에 모델 포이즈닝에 대한 특별한 메커니즘이 없습니다. 현명한 제출자는 항상 반환된 모델을 테스트해야 합니다. 일부 입력에서 실패하거나 이상한 행동을 보이면, 결과를 이의 제기하거나 지불을 거부할 수 있습니다. 아마도 프로토콜은 제출자가 특정 수락 기준("모델은 이 비밀 테스트 세트에서 최소 X의 정확도를 달성해야 함")을 지정하도록 허용할 수 있으며, 해결자의 결과가 실패하면 해결자는 전액 지불을 받지 못할 것입니다. 이는 공격자가 평가 기준을 충족하지 못할 것이기 때문에 포이즈닝을 억제할 것입니다. 그러나 포이즈닝이 일반적인 테스트에서 정확도에 영향을 미치지 않는다면, 빠져나갈 수 있습니다. Gensyn의 검증자는 모델 품질이 아닌 계산 무결성만 확인하므로, 훈련 로그가 유효해 보이는 한 의도적인 과적합이나 트로이 목마를 잡지 못할 것입니다. 따라서 이것은 작업 수준의 신뢰 문제로 남아 있습니다. 제출자는 해결자가 모델을 포이즈닝하지 않을 것이라고 신뢰하거나, 단일 해결자의 영향을 희석시키기 위해 다른 해결자의 여러 훈련 결과를 앙상블하는 것과 같은 방법을 사용해야 합니다. 또 다른 각도는 데이터 포이즈닝입니다. 제출자가 훈련 데이터를 제공하면, 악의적인 해결자는 해당 데이터를 무시하고 다른 것으로 훈련하거나 쓰레기 데이터를 추가할 수 있습니다. 그러나 이는 정확도를 감소시킬 가능성이 높으며, 제출자는 출력 모델의 성능에서 이를 알아챌 것입니다. 그러면 해결자는 전체 지불을 받지 못할 것입니다(아마도 성능 목표를 달성하고 싶을 것이기 때문). 따라서 성능을 저하시키는 포이즈닝은 해결자의 보상에 대해 자멸적입니다. 성능 중립적이면서 악의적인 포이즈닝(백도어)만이 실제 위험이며, 이는 일반적인 블록체인 검증의 범위를 벗어납니다. 이는 머신러닝 보안 과제입니다. Gensyn의 최선의 완화책은 아마도 사회적인 것입니다. 알려진 평판 좋은 모델을 사용하고, 여러 훈련을 실행하고, 오픈 소스 도구를 사용하는 것입니다. 추론 작업에서(Gensyn이 추론 작업에도 사용되는 경우), 공모하는 해결자는 특정 답변을 편향시키는 부정확한 출력을 반환할 수 있습니다. 그러나 검증자는 동일한 모델을 실행하면 잘못된 출력을 잡을 것이므로, 이는 포이즈닝이라기보다는 사기에 가깝고, 사기 증명이 이를 해결합니다. 요약하자면, Gensyn은 의도가 아닌 프로세스를 보호합니다. 훈련/추론이 올바르게 수행되었음을 보장하지만, 결과가 좋거나 숨겨진 악의가 없는지는 보장하지 않습니다. 이는 해결되지 않은 문제로 남아 있으며, Gensyn의 백서는 아직 그것을 완전히 해결하지 못했을 가능성이 높습니다(거의 아무도 해결하지 못함).

• Cuckoo: Cuckoo는 현재 추론(기존 모델 제공)에 중점을 두고 있으므로, 데이터/모델 포이즈닝의 위험은 출력 조작이나 콘텐츠 포이즈닝에 비교적 제한됩니다. 악의적인 채굴자는 실행하도록 주어진 모델을 조작하려고 할 수 있습니다. 예를 들어, Stable Diffusion 체크포인트가 제공되면, 모든 이미지에 미묘한 워터마크나 광고를 삽입하는 다른 모델로 교체할 수 있습니다. 그러나 모델 소유자인 코디네이터는 일반적으로 출력 형식에 대한 기대를 가지고 작업을 보냅니다. 채굴자가 지속적으로 사양에 맞지 않는 출력을 반환하면, 코디네이터는 해당 채굴자를 플래그 지정하고 금지할 것입니다. 또한, 채굴자는 출력을 눈에 띄게 변경하지 않고는 모델을 쉽게 수정할 수 없습니다. 또 다른 시나리오는 Cuckoo가 커뮤니티 훈련 모델을 도입하는 경우입니다. 그러면 채굴자나 데이터 제공자가 훈련 데이터를 포이즈닝하려고 할 수 있습니다(예: 많은 잘못된 레이블이나 편향된 텍스트를 제공). Cuckoo는 크라우드소싱 데이터의 검증이나 기여자 가중치를 구현해야 할 것입니다. 이는 아직 기능이 아니지만, 팀이 개인화된 AI(AI 라이프 코치나 학습 앱 언급 등)에 관심을 가지고 있다는 것은 결국 사용자 제공 훈련 데이터를 처리하게 될 것이며, 이는 신중한 확인이 필요할 것임을 의미합니다. 콘텐츠 안전에 관해서는, Cuckoo 채굴자가 추론을 수행하므로, 모델이 정상적으로는 출력하지 않을 유해한 콘텐츠를 출력할까 걱정할 수 있습니다. 그러나 채굴자는 임의로 출력을 변경할 인센티브가 없습니다. 그들은 창의성이 아니라 올바른 계산에 대해 돈을 받습니다. 오히려 악의적인 채굴자는 시간을 절약하기 위해 전체 계산을 건너뛸 수 있습니다(예: 흐릿한 이미지나 일반적인 응답 반환). 코디네이터나 사용자는 그것을 보고 해당 채굴자를 낮게 평가할 것입니다(그리고 해당 작업에 대해 지불하지 않을 가능성이 높음). 개인 정보 보호는 또 다른 측면입니다. 악의적인 채굴자는 사용자 데이터를 유출하거나 기록할 수 있습니다(사용자가 민감한 텍스트나 이미지를 입력하는 경우). 이것은 포이즈닝은 아니지만, 기밀성에 대한 공격입니다. Cuckoo의 개인 정보 보호 입장은 개인 정보 보호 방법을 탐색하고 있다는 것입니다(생태계에서 개인 정보 보호 VPN 언급은 미래의 초점을 시사함). 그들은 데이터를 채굴자로부터 비공개로 유지하기 위해 보안 엔클레이브나 분할 추론과 같은 기술을 통합할 수 있습니다. 아직 구현되지는 않았지만, 알려진 고려 사항입니다. 마지막으로, Cuckoo의 블로그는 모델 토큰화를 실현 가능하게 만드는 핵심으로 모델 출력을 효과적으로 검증하고 안전한 탈중앙화 모델 운영을 보장하는 것을 강조합니다. 이는 그들이 AI를 진정으로 탈중앙화하려면, 포이즈닝된 출력이나 오작동하는 모델과 같은 것으로부터 보호해야 한다는 것을 알고 있음을 나타냅니다. 아마도 그들은 암호경제학적 인센티브(나쁜 행위자에 대한 지분 삭감)와 사용자 평가 시스템(사용자가 나쁜 출력을 플래그 지정하고, 해당 채굴자는 평판을 잃음)의 조합을 사용할 계획일 것입니다. 평판 시스템이 여기서 도움이 될 수 있습니다. 채굴자가 명백히 악의적이거나 부정확한 결과를 하나라도 반환하면, 사용자/코디네이터는 그들을 낮게 평가하여 미래의 수입 능력에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 알고 있는 채굴자는 일관되게 정확하고 어떤 포이즈닝도 끼워 넣지 않도록 인센티브를 받습니다. 본질적으로, Cuckoo는 신뢰하되 검증하는 방식에 의존합니다. 누군가 잘못 행동하면 식별하고 제거하는(처벌로 지분 손실) 보다 전통적인 방식입니다. 아직 미묘한 모델 포이즈닝에 대한 전문적인 방어책은 없지만, 특정 앱 소유자(코디네이터)가 책임지는 구조는 감독 계층을 추가합니다. 해당 소유자는 자신의 수익과 평판이 그것에 달려 있기 때문에 모델의 무결성을 손상시키는 것이 없도록 동기를 부여받을 것입니다.

결론적으로, 탈중앙화 AI 네트워크는 새로운 공격 표면을 도입하지만, 암호학적, 게임 이론적, 커뮤니티 거버넌스 방어의 조합을 배포합니다: 시빌 저항은 주로 참여에 경제적 지분을 요구함으로써 처리됩니다. 담합 저항은 인센티브의 정렬(정직한 행동이 더 수익성이 있음)과 소규모 담합 그룹의 영향을 제한하는 합의 메커니즘에서 비롯됩니다. 무임승차 방지는 보상을 실제 유용한 작업과 밀접하게 연결하고 아무것도 기여하지 않는 사람들을 처벌하거나 제거함으로써 달성됩니다. 포이즈닝 및 관련 공격은 여전히 어려운 과제로 남아 있지만, 시스템은 지속적인 평가와 악의적인 행위자를 삭감하거나 퇴출시키는 능력을 통해 노골적인 사례를 완화합니다. 이러한 플랫폼은 Bittensor의 유마 및 dTAO에 대한 지속적인 조정과 Cuckoo의 토큰 경제학 변화에서 알 수 있듯이, 안전하고 자립적인 탈중앙화 AI 생태계를 보장하기 위해 이러한 설계를 적극적으로 연구하고 반복하고 있습니다.

비교 평가​

Bittensor, Gensyn, Cuckoo AI의 차이점과 유사점을 강조하기 위해 다음 표는 주요 차원에 걸쳐 나란히 비교합니다:

차원	Bittensor (TAO)	Gensyn	Cuckoo AI (CAI)
기술 스택	맞춤형 L1 (Substrate 기반 Subtensor 체인)과 93개 이상의 특화된 AI 서브넷. 자체 체인에서 EVM 호환(최근 업그레이드 후).	이더리움 기반 롤업 (원래 L1 계획, 현재 ETH 롤업). 온체인 검증을 통한 오프체인 컴퓨팅.	Arbitrum Orbit 레이어 2 체인(EVM 롤업)으로 출시. 풀스택 플랫폼 (자체 체인 + 컴퓨팅 + 앱 UI). 맞춤형 L1에서 이더리움 공유 보안(롤업/AVS)으로 마이그레이션 중.
주요 초점	모델의 탈중앙화 AI 네트워크("신경 인터넷"). 노드는 작업(LLM, 비전 등) 전반에 걸쳐 집단 모델 추론 및 훈련에 기여.	ML을 위한 탈중앙화 컴퓨팅 마켓플레이스. 블록체인을 통해 작업을 검증하며, 전 세계 GPU에 의한 오프체인 모델 훈련 및 추론에 중점.	탈중앙화 AI 서비스 플랫폼. 분산 GPU 채굴자를 사용한 모델 서빙/추론(예: 생성 예술, LLM API)에 중점. 최종 사용자 애플리케이션과 백엔드 GPU 마켓플레이스를 통합.
주요 역할	서브넷 소유자: 서브넷에서 작업 및 검증 정의 (18% 보상 획득). 채굴자: AI 모델 실행(추론/훈련), 답변 제공. 검증자: 쿼리 제기 및 채굴자 출력 채점 (품질 큐레이팅). 위임자: 채굴자/검증자에게 TAO 스테이킹하여 증폭하고 몫 획득.	제출자(개발자): ML 작업(모델/데이터 포함) 및 지불 게시. 해결자: 자신의 하드웨어에서 작업 계산, 결과 제출. 검증자(감시자): 해결자 결과 확인, 잘못된 경우 사기 증명을 통해 이의 제기 가능. (제출자가 모델을 제공하므로 별도의 "소유자" 역할 없음, 토큰 보유자를 통한 거버넌스 역할).	AI 앱 빌더(코디네이터): AI 모델 서비스 배포, CAI 스테이킹, 채굴자에게 작업 관리. 채굴자(GPU/CPU 제공자): CAI 스테이킹, 할당된 추론 작업 수행, 결과 반환. 최종 사용자: AI 앱 사용 (암호화폐로 지불 또는 리소스 기여). 스테이커(위임자): 코디네이터/채굴자에게 스테이킹, 거버넌스 투표, 보상 몫 획득.
합의 및 검증	유마(Yuma) 합의: 맞춤형 "지능 증명" – AI 출력에 대한 검증자 점수가 집계되어(지분 가중 중앙값) 채굴자 보상 결정. 기본 체인 합의는 블록에 대해 PoS와 유사(Substrate)하지만, 블록 유효성은 각 에포크의 AI 합의에 달려 있음. 특이한 채점 및 50%까지의 담합에 저항성.	낙관적 검증(Truebit 스타일): 검증자가 이의를 제기하지 않는 한 해결자의 결과가 정확하다고 가정. 잘못된 단계를 정확히 찾아내기 위해 대화형 온체인 사기 증명 사용. 재실행 없이 훈련 진행 상황을 검증하기 위해 암호학적 계산 증명(학습 증명)도 구현 중. 이더리움이 거래에 대한 기본 합의 제공.	지분 증명 체인 + 코디네이터에 의한 작업 검증: Cuckoo 체인은 블록 생산에 PoS 검증자를 사용(초기에는 채굴자도 블록 보안에 도움). AI 작업 결과는 코디네이터 노드(채굴자 출력을 예상 모델 동작과 비교하여 확인)에 의해 검증됨. 아직 전문적인 암호화 증명 없음 – 지분과 평판에 의존(잘못된 행동이 자동 수학 증명 감지가 아닌 삭감이나 다운보팅으로 이어지는 범위까지 신뢰 불필요). 원장 보안을 위해 이더리움 합의(롤업)로 전환 중.
토큰 및 유틸리티	TAO 토큰: Subtensor의 네이티브 통화. 스테이킹(등록 및 합의 영향력 행사에 필요), 거래 수수료/결제(예: AI 쿼리 비용 지불), 기여에 대한 보상(채굴/검증)에 사용. TAO는 지속적인 인플레이션(12초 블록당 1 TAO)을 가지며, 이는 보상 메커니즘을 구동. 거버넌스(서브넷에 dTAO 스테이킹)에도 사용.	Gensyn 토큰(ERC-20, 이름 미정): 프로토콜의 결제 단위(개발자가 해결자에게 지불). 스테이킹 담보로 기능(해결자/검증자가 토큰을 보증하고 결함 시 삭감됨). 거버넌스(Gensyn 재단의 DAO를 통해 프로토콜 업그레이드 투표)에 사용될 예정. 공급량에 대한 세부 정보 아직 없음, 초기 채택(테스트넷 등) 인센티브를 위해 일부 할당될 가능성 높음.	CAI 토큰(ERC-20): Cuckoo 체인의 네이티브 토큰(10억 개 고정 공급). 다목적: Cuckoo 체인 거래의 가스 수수료, 네트워크 역할 스테이킹(채굴자, 코디네이터는 CAI 잠금 필요), 프로토콜 결정에 대한 거버넌스 투표, 기여에 대한 보상(채굴/스테이킹 보상은 초기 할당에서 나옴). 밈 매력도 있음(커뮤니티 토큰 측면).
자산 토큰화	컴퓨팅: 예 – AI 컴퓨팅 작업은 TAO 보상을 통해 토큰화됨(TAO를 지능을 위한 "가스"로 생각). 모델: 간접적으로 – 모델은 성능에 따라 TAO를 얻지만, 모델/가중치 자체는 온체인 자산이 아님(모델용 NFT 없음). 서브넷 소유권은 모델 마켓플레이스의 지분을 나타내기 위해 토큰화됨(서브넷 소유자 NFT + 알파 토큰). 데이터: 토큰화되지 않음(데이터는 오프체인, Bittensor는 데이터셋보다 모델 출력에 중점).	컴퓨팅: 예 – 유휴 컴퓨팅은 온체인 상품이 되어 작업 마켓플레이스에서 토큰으로 거래됨. 모델: 명시적이지 않음 – 모델은 개발자가 오프체인으로 제공하고 결과가 반환됨, 내장된 모델 토큰 없음(당사자가 설정하면 프로토콜이 라이선스를 촉진할 수 있음). 데이터: 아니요 – 데이터셋은 제출자와 해결자 간에 오프체인으로 처리됨(암호화되거나 보호될 수 있지만, 온체인 자산으로 표현되지 않음). Gensyn 비전에는 컴퓨팅처럼 알고리즘이나 데이터를 거래하는 것이 포함될 수 있지만, 핵심 구현은 컴퓨팅 중심.	컴퓨팅: 예 – GPU 시간은 일일 CAI 지급 및 작업 현상금을 통해 토큰화됨. 네트워크는 컴퓨팅 파워를 채굴자가 CAI를 위해 "판매"하는 리소스로 취급. 모델: 부분적으로 – 플랫폼은 모델을 서비스로 통합, 그러나 모델 자체는 NFT로 발행되지 않음. 모델의 가치는 사용자가 사용하는 것으로부터 코디네이터가 CAI를 벌 수 있는 능력에 포착됨. 미래 계획은 커뮤니티 소유 모델을 암시하지만, 현재 모델 IP는 오프체인(코디네이터를 운영하는 사람이 소유). 데이터: 일반적인 데이터 토큰화 없음. 사용자 입력/출력은 일시적. (Cuckoo는 Beancount 등과 같은 앱과 파트너 관계를 맺지만, 데이터는 체인에서 토큰으로 표현되지 않음).
거버넌스	탈중앙화, 토큰 보유자 주도(dTAO): 초기에 64명의 선출된 검증자가 루트 합의를 운영, 현재 거버넌스는 개방됨 – TAO 보유자가 서브넷에 스테이킹하여 배출량 방향 결정(시장 기반 리소스 할당). 프로토콜 업그레이드 및 변경은 온체인 제안(TAO 투표, Bittensor 재단/위원회가 촉진)을 통해 결정. 목표는 완전히 커뮤니티가 통치하고, 재단이 점차 통제권을 양도하는 것.	점진적 탈중앙화: Gensyn 재단 + 선출된 위원회가 초기 결정 관리. 토큰 출시 후, 거버넌스는 토큰 보유자가 제안에 투표하는 DAO로 전환될 것(많은 DeFi 프로젝트와 유사). 이더리움의 공유 보안 환경은 주요 변경이 커뮤니티와 잠재적으로 레이어 1 거버넌스를 포함함을 의미. 거버넌스 범위에는 경제적 매개변수, 계약 업그레이드(보안 감사 대상)가 포함. 아직 라이브는 아니지만, 메인넷 이후를 위해 라이트페이퍼에 개요가 나와 있음.	커뮤니티 및 재단 혼합: Cuckoo는 "공정한 출시" 정신으로 출시(내부자를 위한 사전 채굴 없음). 커뮤니티 DAO가 의도되었으며, 주요 결정 및 프로토콜 업그레이드에 대한 CAI 투표가 있음. 실제로는 핵심 팀(Cuckoo Network 개발자)이 주요 결정(체인 중단 등)을 주도했지만, 그들은 근거를 투명하게 공유하고 커뮤니티의 이익을 위한 진화로 포지셔닝함. 온체인 거버넌스 기능(제안, 투표)은 새로운 롤업이 자리를 잡으면 나올 가능성이 높음. 스테이킹은 또한 평판 시스템을 통해 비공식적으로 거버넌스 영향력을 제공(신뢰할 수 있는 노드에 대한 지분 가중 투표).
인센티브 모델	기여도와 연계된 인플레이션 보상: 블록당 약 1 TAO가 성과에 따라 참가자에게 분배. 품질 = 더 많은 보상. 채굴자와 검증자는 지속적으로(블록별로) 수익을 얻고, 위임자도 몫을 얻음. 최종 사용자가 서비스를 지불하기 위해 TAO를 사용(토큰에 대한 수요 측면 생성). 토큰 경제는 장기적인 참여(스테이킹)와 모델의 지속적인 개선을 장려하도록 설계되었으며, 비트코인의 채굴자와 유사하지만 "AI를 채굴"함. 잠재적인 문제(지분 중앙 집중화로 인한 잘못된 보상)는 인센티브 조정을 통해 해결 중.	시장 주도, 결과에 따른 지불: 지속적인 인플레이션 수익 없음(초기 인센티브 가능성 제외), 해결자는 성공적으로 작업을 수행할 때만 지불받음. 검증자는 사기를 잡았을 때만 지불받음(잭팟 인센티브). 이는 직접적인 경제를 창출: 개발자의 지출 = 제공자의 수입. 토큰 가치는 실제 컴퓨팅 수요와 연결됨. 부트스트래핑을 위해, Gensyn은 출시 시 테스트넷 사용자에게 보상할 가능성이 높음(일회성 분배), 그러나 안정 상태에서는 사용량 기반. 이는 인센티브를 네트워크 유틸리티와 긴밀하게 조정(AI 작업이 증가하면 토큰 사용이 증가하여 모든 보유자에게 이익).	하이브리드(인플레이션에서 사용료로 이동): 초기에, 51% 커뮤니티 풀의 채굴 및 스테이킹 할당은 외부 사용량과 관계없이 GPU 채굴자(공급량의 30%)와 스테이커(11%)에게 보상 – 이는 네트워크 효과를 시작하기 위함. 시간이 지남에 따라, 특히 L1 중단 후, 수익 공유에 중점: 채굴자와 앱 개발자는 실제 사용자 지불에서 수익을 얻음(예: 이미지 생성 수수료 분할). 스테이커의 수익은 실제 사용량의 일부에서 파생되거나 생산적인 노드만 지원하도록 조정될 것. 따라서 초기 인센티브는 "네트워크 성장"(높은 APY, 에어드랍)이었고, 나중에는 "네트워크가 실제로 유용하면 성장"(고객으로부터의 수입). 이 전환은 무임승차자를 제거하고 지속 가능성을 보장하도록 설계됨.
보안 및 공격 완화	시빌: 비용이 많이 드는 등록(TAO 스테이킹)이 시빌을 억제. 담합: 중앙값 합의는 50% 지분까지 담합에 저항, dTAO는 토큰 보유자 투표를 강화하여 검증자 과두 정치를 깨뜨림. 부정직: 합의에서 벗어나는 검증자는 보상 몫을 잃음(정직한 채점 인센티브). 지분이 고도로 집중되면 51% 공격 가능 – 연구는 이를 완화하기 위해 지분 상한선 및 성과 삭감 추가 제안. 모델 공격: 나쁜 또는 악의적인 모델 출력은 낮은 점수로 처벌됨. 단일 실패 지점 없음 – 네트워크는 전 세계적으로 탈중앙화됨(TAO 채굴자는 전 세계에 존재, 의사 익명).	시빌: 참여에 경제적 지분 필요, 지분/작업 없는 가짜 노드는 아무것도 얻지 못함. 검증: 적어도 하나의 정직한 검증자 필요 – 그렇다면 어떤 잘못된 결과도 잡히고 처벌됨. 부정행위가 이익이 되지 않도록 암호경제학적 인센티브 사용(해결자는 보증금을 잃고, 검증자는 얻음). 담합: 모든 당사자가 담합하지 않는 한 안전 – 하나의 정직한 자가 사기를 드러내어 계획을 깨뜨림. 신뢰: 하드웨어나 회사에 대한 신뢰에 의존하지 않고, 경제적 게임 이론과 암호학에만 의존. 공격: 작업이 분산되어 있어 검열이나 DoS가 어려움, 공격자는 정직한 노드를 능가하는 입찰을 하거나 사기 증명을 지속적으로 이겨야 함(과반수 통제 없이는 불가능). 그러나 미묘한 모델 백도어는 탐지를 피할 수 있으며, 이는 알려진 과제(사용자 테스트 및 올바른 실행을 넘어서는 미래의 감사로 완화). 전반적인 보안은 컴퓨팅을 위한 낙관적 롤업과 유사.	시빌: 모든 행위자는 CAI를 스테이킹해야 하므로 시빌의 장벽이 높아짐. 또한 평판 시스템(스테이킹 + 투표)은 평판 없는 시빌 신원이 작업을 얻지 못함을 의미. 노드 오작동: 코디네이터는 성능이 저조하거나 의심스러운 채굴자를 제외할 수 있음, 스테이커는 지원을 철회할 수 있음. 프로토콜은 입증된 사기에 대해 지분을 삭감할 수 있음(L1에는 합의에 대한 삭감 조건이 있었으며, 작업 사기에도 유사하게 적용될 수 있음). 담합: 부분적으로 신뢰 기반 – 담합이 지배하는 것을 방지하기 위해 공개 경쟁과 커뮤니티 감독에 의존. 작업과 지급이 온체인에서 공개되므로, 노골적인 담합은 식별되고 사회적으로 또는 거버넌스를 통해 처벌될 수 있음. 사용자 보호: 사용자는 하나가 검열되거나 손상되면 제공자를 전환할 수 있어 단일 통제 지점이 없음을 보장. 포이즈닝/콘텐츠: 설계상, 채굴자는 제공된 모델을 그대로 실행, 악의적으로 출력을 변경하면 평판과 보상을 잃음. 시스템은 합리적인 행위자에 베팅: 모든 사람이 지분 가치와 미래 수입 잠재력을 가지고 있기 때문에, 네트워크에 대한 신뢰를 훼손하는 공격으로부터 인센티브를 받지 않음(유틸리티와 인센티브를 조정하는 것에 대한 L1 실험의 무거운 교훈으로 강화됨).

표: 아키텍처, 초점, 역할, 합의, 토큰, 자산 토큰화, 거버넌스, 인센티브, 보안에 걸친 Bittensor, Gensyn, Cuckoo AI의 기능 비교.

1. 팀과 사명​

Lagrange Labs는 모든 AI 추론 또는 온체인 애플리케이션에 대한 암호학적 증명을 생성하는 기본 인프라를 구축하고 있습니다. 그들의 목표는 계산을 검증 가능하게 만들어 디지털 세계에 새로운 신뢰 층을 제공하는 것입니다. 그들의 생태계는 세 가지 핵심 제품 라인으로 구성됩니다:

• ZK Prover Network: AI와 롤업부터 탈중앙화 애플리케이션(dApp)까지 다양한 증명 작업에 필요한 계산 능력을 제공하는 85개 이상의 증명 노드로 구성된 탈중앙화 네트워크.
• DeepProve (zkML): 신경망 추론에 대한 ZK 증명을 생성하는 특화 시스템. Lagrange는 경쟁 솔루션보다 최대 158배 빠르다고 주장하며, 검증 가능한 AI를 실용적인 현실로 만든다.
• ZK Coprocessor 1.0: 최초의 SQL 기반 ZK 코프로세서로, 개발자가 대규모 온체인 데이터셋에 대해 맞춤형 쿼리를 실행하고 검증 가능한 정확한 결과를 받을 수 있게 한다.

2. 검증 가능한 AI 로드맵​

Lagrange는 AI 검증 가능성 문제를 단계별로 해결하기 위해 로드맵을 체계적으로 실행하고 있습니다.

• Q3 2024: ZK Coprocessor 1.0 출시: 이 릴리스는 하이퍼 병렬 재귀 회로를 도입했으며, 평균 속도가 약 2배 향상되었습니다. Azuki와 Gearbox와 같은 프로젝트가 이미 코프로세서를 활용하고 있습니다.
• Q1 2025: DeepProve 공개: Lagrange는 Zero‑Knowledge Machine Learning(zkML) 솔루션인 DeepProve를 발표했습니다. 이는 다층 퍼셉트론(MLP) 및 합성곱 신경망(CNN)과 같은 인기 있는 신경망 아키텍처를 지원합니다. 시스템은 일회성 설정, 증명 생성, 검증이라는 세 단계 모두에서 획기적인 가속을 달성했으며, 속도 향상은 최대 158배에 이릅니다.
• Q2 2025: Dynamic zk‑SNARKs 논문 (최신 마일스톤): 이 논문은 혁신적인 “업데이트” 알고리즘을 소개합니다. 기본 데이터나 계산이 변경될 때마다 증명을 처음부터 다시 생성하는 대신, 기존 증명(π)을 새로운 증명(π')으로 패치할 수 있습니다. 이 업데이트는 O(√n log³n) 복잡도로 수행될 수 있어 전체 재계산에 비해 크게 개선되었습니다. 이 혁신은 지속적으로 학습하는 AI 모델, 실시간 게임 로직, 진화하는 스마트 계약과 같은 동적 시스템에 특히 적합합니다.

3. Dynamic zk‑SNARKs가 중요한 이유​

업데이트 가능한 증명의 도입은 영지식 기술의 비용 모델에 근본적인 변화를 가져옵니다.

• 새로운 비용 패러다임: 업계는 “각 증명마다 전체 재계산” 모델에서 “변경 규모에 기반한 증분 증명” 모델로 이동합니다. 이는 빈번하고 작은 업데이트가 발생하는 애플리케이션의 계산 및 비용을 크게 낮춥니다.
• AI에 대한 시사점:
  • 연속 미세 조정: 모델 파라미터의 1% 미만을 미세 조정할 때, 증명 생성 시간은 전체 모델 크기가 아니라 변경된 파라미터 수(Δ 파라미터)에 거의 선형적으로 증가합니다.
  • 스트리밍 추론: 이는 추론 과정 자체와 동시에 증명을 생성할 수 있게 합니다. 이를 통해 AI가 결정을 내리는 순간과 그 결정이 온체인에 정산·검증되는 사이의 지연이 크게 감소하여 온체인 AI 서비스 및 롤업을 위한 압축 증명과 같은 사용 사례를 열어줍니다.
• 온체인 애플리케이션에 대한 시사점: Dynamic zk‑SNARKs는 빈번하고 작은 상태 변화를 특징으로 하는 애플리케이션에 대해 가스 비용과 시간 최적화를 크게 제공합니다. 여기에는 탈중앙화 거래소(DEX) 주문서, 진화하는 게임 상태, 빈번한 추가·삭제가 있는 원장 업데이트 등이 포함됩니다.

4. 기술 스택 살펴보기​

Lagrange의 강력한 인프라는 정교하고 통합된 기술 스택 위에 구축됩니다.

• 회로 설계: 시스템은 ONNX(Open Neural Network Exchange) 모델, SQL 파서, 맞춤 연산자를 회로에 직접 삽입하는 것을 지원하도록 유연하게 설계되었습니다.
• 재귀 및 병렬성: ZK Prover Network는 분산 재귀 증명을 가능하게 하고, ZK Coprocessor는 “마이크로 회로” 샤딩을 활용해 작업을 병렬로 실행하여 효율성을 극대화합니다.
• 경제적 인센티브: Lagrange는 네이티브 토큰 LA를 출시할 계획이며, 이는 Double‑Auction‑for‑Recursive‑Auction(DARA) 시스템에 통합될 예정입니다. 이를 통해 증명자 계산에 대한 입찰 시장을 구축하고, 인센티브와 페널티를 통해 네트워크 무결성을 보장합니다.

5. 생태계 및 실제 채택​

Lagrange는 진공 속에서만 개발하는 것이 아니라, 다양한 분야의 프로젝트에 이미 기술이 통합되고 있습니다.

• AI 및 ML: 0G Labs와 Story Protocol 등 프로젝트가 DeepProve를 사용해 AI 모델 출력의 출처와 신뢰성을 검증하고 있습니다.
• 롤업 및 인프라: EigenLayer, Base, Arbitrum 등 주요 플레이어가 검증 노드 또는 통합 파트너로 ZK Prover Network에 참여해 보안과 계산 능력을 강화하고 있습니다.
• NFT 및 DeFi 애플리케이션: Azuki와 Gearbox와 같은 브랜드가 ZK Coprocessor를 활용해 데이터 쿼리와 보상 분배 메커니즘의 신뢰성을 높이고 있습니다.

6. 도전 과제와 향후 로드맵​

눈부신 진전에도 불구하고 Lagrange Labs와 ZK 분야 전체가 직면한 과제가 몇 가지 있습니다.

• 하드웨어 병목: 분산 네트워크가 있더라도 업데이트 가능한 SNARK는 높은 대역폭을 요구하고, 효율적인 실행을 위해 GPU 친화적인 암호 곡선에 의존합니다.
• 표준화 부족: ONNX 및 PyTorch와 같은 AI 프레임워크를 ZK 회로에 매핑하는 과정은 아직 보편적인 표준 인터페이스가 없어 개발자에게 마찰을 발생시킵니다.
• 경쟁 환경: zkVM 및 일반화된 zkCompute 플랫폼을 구축하려는 경쟁이 가열되고 있습니다. Risc‑Zero와 Succinct와 같은 경쟁사도 큰 진전을 보이고 있습니다. 최종 승자는 개발자 친화적이고 커뮤니티 주도형 툴체인을 최초로 상용화하는 팀이 될 가능성이 높습니다.

7. 결론​

Lagrange Labs는 검증 가능성이라는 관점에서 AI와 블록체인의 교차점을 체계적으로 재구성하고 있습니다. 그들의 접근 방식은 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

• DeepProve는 신뢰할 수 있는 추론 문제를 해결합니다.
• ZK Coprocessor는 신뢰할 수 있는 데이터 문제를 해결합니다.
• Dynamic zk‑SNARKs는 연속적인 업데이트라는 현실적인 요구를 증명 시스템에 직접 통합합니다.

라그랑주가 성능 우위를 유지하고 표준화라는 핵심 과제를 해결하며 견고한 네트워크를 지속적으로 확장한다면, 떠오르는 “AI + ZK 인프라” 분야의 핵심 플레이어로 자리매김할 것입니다.