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2025년 1월 27일, 엔비디아(Nvidia)는 단 하루 만에 시가총액 5,890억 달러 를 잃었습니다. 이는 미국 증시 역사상 최대 규모의 일일 손실이었습니다. 범인은 누구였을까요? 상대적으로 이름이 알려지지 않은 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 OpenAI의 성능에 필적하면서도 비용은 3 % 에 불과한 AI 모델을 막 출시했기 때문입니다. 비트코인은 100,000 달러 아래로 6.5 % 급락하며 암호화폐 시장에서 3,000억 달러 가 증발했습니다. 전문가들은 AI-암호화폐 가설이 끝났다고 선언했습니다.

그들은 완전히 틀렸습니다.

1년이 지난 지금, AI-암호화폐 시가총액은 500억 달러 이상에서 안정화되었으며, 디지털 자산 부문에서 가장 우수한 성과를 내는 분야가 되었습니다. 렌더(Render)는 2026년 첫 주에 67 % 상승했습니다. 버추얼스 프로토콜(Virtuals Protocol)은 단 일주일 만에 23 % 급등했습니다. 딥시크 쇼크는 AI-암호화폐 섹터를 죽이지 않았습니다. 오히려 투기와 실체를 구분하는 다윈주의적 진화를 강요했습니다.

모든 것이 바뀐 날​

2025년 1월 27일 아침은 여느 월요일과 다름없이 시작되었습니다. 그러다 투자자들은 딥시크가 주요 벤치마크에서 OpenAI의 o1에 필적하거나 이를 능가하는 R1 모델을 단 560만 달러 로 학습시켰다는 사실을 발견했습니다. 그 여파는 "더 많은 컴퓨팅 파워를 요구하는 더 큰 모델이 항상 승리한다"는 믿음인 'AI 확장 가설(AI scaling hypothesis)'에 의존하던 모든 시장에 충격을 주었습니다.

엔비디아는 17 % 폭락하며 약 6,000억 달러 를 날려버렸습니다. 브로드컴(Broadcom)은 19 % 하락했습니다. ASML은 8 % 떨어졌습니다. 이 전염병은 몇 시간 만에 암호화폐 시장으로 퍼졌습니다. 비트코인은 100,000 달러 위에서 97,900 달러 로 미끄러졌습니다. 이더리움은 7 % 급락하며 3,000 달러 지지선을 테스트했습니다. AI 중심 토큰들은 더 가혹한 손실을 입었습니다. 렌더는 12.6 % 하락했고, Fetch.ai는 10 %, Nodes.AI와 같은 GPU 공유 프로젝트는 20 % 폭락했습니다.

논리는 명확해 보였습니다. 만약 AI 모델이 더 이상 대규모 GPU 클러스터를 필요로 하지 않는다면, 누가 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크에 프리미엄 가격을 지불하겠습니까? AI-암호화폐 인프라의 가치 제안 전체가 하룻밤 사이에 무너지는 것처럼 보였습니다.

마크 안드레센(Marc Andreessen)은 나중에 이를 AI의 "스푸트니크 모먼트(Sputnik moment)"라고 불렀습니다. 1957년 소련의 인공위성이 미국으로 하여금 기술 전략을 재구상하게 했던 것처럼, 딥시크는 AI 산업 전체가 지능을 구축하는 데 필요한 것이 무엇인지에 대한 근본적인 가정에 의문을 갖게 만들었습니다.

제번스의 역설이 다시 찾아오다​

48시간 이내에 예상치 못한 일이 일어났습니다. 엔비디아는 거의 절반의 손실을 회복하며 8 % 반등했습니다. 2025년 말까지 렌더와 에이서(Aethir)는 사상 최고치에 근접했습니다. AI-암호화폐 내러티브는 죽지 않았고, 변화했습니다.

그 이유는 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라(Satya Nadella)가 폭락 다음 날 X에서 언급한 19세기 경제 원리인 '제번스의 역설(Jevons Paradox)'에 있습니다.

1865년, 경제학자 윌리엄 스탠리 제번스(William Stanley Jevons)는 석탄 효율의 향상이 석탄 소비를 줄이는 것이 아니라 오히려 증가시킨다는 것을 관찰했습니다. 더 효율적인 증기 기관은 석탄 기반 기계를 더 많은 응용 분야에서 경제적으로 활용 가능하게 만들었고, 이는 전체 수요를 그 어느 때보다 높게 끌어올렸습니다.

이와 동일한 역학이 현재 AI 분야에서 나타나고 있습니다. 딥시크의 효율성 혁신은 컴퓨팅 수요를 줄인 것이 아니라 폭발시켰습니다. 소비자용 하드웨어에서도 경쟁력 있는 AI 모델을 실행할 수 있게 되자, 클라우드 GPU 비용을 감당할 수 없었던 수백만 명의 개발자가 갑자기 AI 에이전트를 배포할 수 있게 되었습니다. AI 컴퓨팅의 전체 유효 시장(TAM)이 극적으로 확장된 것입니다.

한 업계 분석가는 "우리는 2025년 지출에서 둔화를 전혀 보지 못했으며, 앞으로 2026년 이후에는 지출이 더욱 가속화될 것으로 예상한다"고 언급했습니다.

2026년 1월 현재, GPU 부족 현상은 여전히 심각합니다. SK하이닉스, 마이크론, 삼성전자는 이미 2026년 고대역폭 메모리(HBM) 생산량 전체를 할당했습니다. CES 2026에서 발표된 엔비디아의 새로운 베라 루빈(Vera Rubin) 아키텍처는 훨씬 더 효율적인 AI 학습을 약속했고, 시장의 반응은 GPU 공유 토큰 가격을 다시 20 % 끌어올리는 것이었습니다.

컴퓨팅에서 추론으로: 대전환​

딥시크 쇼크는 AI-암호화폐에서 중요한 것이 무엇인지를 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 다만 하락론자들이 예상한 방식은 아니었습니다.

2025년 1월 이전까지 AI-암호화폐 토큰은 주로 원시 컴퓨팅 용량의 대리물(proxy)로 거래되었습니다. 논리는 간단했습니다. AI 학습에는 GPU가 필요하고, 탈중앙화 네트워크는 GPU를 제공하므로, 토큰 가격은 GPU 수요를 따른다는 것이었습니다. 이 "컴퓨팅 지상주의" 가설은 딥시크가 원시 파라미터 수와 학습 예산이 전부가 아니라는 것을 증명했을 때 무너졌습니다.

그 자리에 등장한 것은 훨씬 더 정교한 모델이었습니다. 시장은 AI-암호화폐 가치를 세 가지 범주로 구분하기 시작했습니다.

컴퓨팅 토큰(Compute tokens): 학습 인프라에 집중한 토큰들은 프리미엄이 축소되었습니다. 600만 달러 짜리 모델이 1억 달러 짜리 모델과 경쟁할 수 있다면, 컴퓨팅 집계에 대한 해자는 가정했던 것보다 얇기 때문입니다.

추론 토큰(Inference tokens): 실제 운영 환경에서 AI 모델을 실행하는 데 집중한 토큰들이 두각을 나타냈습니다. 학습의 효율성이 높아질수록 에지(edge)에서의 추론 수요는 증가합니다. 프로젝트들은 "소수의 거대한 LLM보다는 수백만 개의 소규모 전문 AI 에이전트"를 지원하는 방향으로 선회했습니다.

애플리케이션 토큰(Application tokens): 실제 AI 에이전트 매출과 연계된 토큰들이 새로운 총아가 되었습니다. 업계는 온체인에서 거래하는 자율형 AI 에이전트가 생성하는 총 경제적 가치인 "에이전틱 GDP(Agentic GDP)"를 추적하기 시작했습니다. 버추얼스 프로토콜과 ai16z 같은 프로젝트는 월간 수백만 달러 의 매출을 처리하기 시작하며, 투기적 내러티브가 아닌 실제 유틸리티가 생존자를 결정한다는 것을 입증했습니다.

"딥시크 효과"는 "이름만 AI"인 프로젝트들을 걸러냈고, 섹터가 원시 파라미터 수보다는 "줄(Joule) 당 지능"을 최적화하도록 만들었습니다.

DeepSeek의 조용한 지배력​

서구 투자자들이 공황 상태에 빠져 있는 동안, DeepSeek는 체계적으로 시장 점유율을 확보했습니다. 2026년 초까지 항저우에 본사를 둔 이 스타트업은 중국 내 시장 점유율의 약 89%를 차지했으며, 서구 경쟁사의 약 1/27 가격으로 고지능 API 액세스를 제공함으로써 "글로벌 사우스(Global South)" 전역에서 지배적인 입지를 구축했습니다.

이 회사는 R1의 성공에 안주하지 않았습니다. DeepSeek-V3는 2025년 중반에 출시되었으며, 이어 8월에 V3.1, 12월에 V3.2가 출시되었습니다. 내부 벤치마크에 따르면 V3.2는 "OpenAI의 GPT-5와 대등한 성능"을 제공합니다.

현재 DeepSeek는 2026년 2월 중순(상징적으로 설날 즈음)에 V4 출시를 준비하고 있습니다. 보고서에 따르면 V4는 코드 생성 부문에서 Claude와 GPT를 능가하며, 듀얼 RTX 4090 또는 단일 RTX 5090과 같은 소비자급 하드웨어에서도 실행될 것이라고 합니다.

기술적 최전선에서 DeepSeek는 최근 GitHub의 FlashMLA 코드베이스 업데이트를 통해 "MODEL1"을 공개했습니다. 이는 114개 파일에 걸쳐 28번이나 등장했습니다. 타이밍은? R1 출시 1주년입니다. 이 아키텍처는 메모리 최적화 및 계산 효율성에서의 급격한 변화를 시사합니다.

2026년 1월 연구 논문에서는 "매니폴드 제약 하이퍼 커넥션(Manifold-Constrained Hyper-Connections)"을 소개했습니다. DeepSeek의 설립자 량원펑(Liang Wenfeng)은 이 훈련 방식이 모델이 불안정해지지 않으면서 확장될 수 있도록 함으로써 "기초 모델의 진화"를 형성할 수 있다고 주장합니다.

회복이 드러내는 것​

아마도 AI-크립토 섹터의 성숙도를 보여주는 가장 명확한 지표는 무엇이 과대광고(hype)이고 무엇이 실제로 구축되고 있는가 하는 점일 것입니다.

2026년 1월에 수행된 실거래 암호화폐 트레이딩 시뮬레이션에서 DeepSeek의 AI는 규율 있는 분산 투자를 통해 10,000달러를 22,900달러로 불려 126%의 수익을 기록했습니다. 이는 가상의 결과가 아니라 실제 CoinMarketCap 데이터를 기준으로 측정된 것입니다.

Virtuals Protocol의 2026년 1월 랠리는 투기가 아니라 "실제 활용 사례"를 제공하는 탈중앙화 AI 마켓플레이스의 출시에 의해 주도되었습니다. 거래량은 단 일주일 만에 19억 달러로 급증했습니다.

업계는 "차세대 주요 격전지"로서 추론 시간 스케일링(inference-time scaling)을 면밀히 주시하고 있습니다. DeepSeek-V3가 사전 훈련을 최적화했다면, 이제 초점은 "말하기 전에 더 오래 생각하는" 모델로 이동했습니다. 이는 다양하고 장기적인 AI 에이전트 워크로드를 지원할 수 있는 탈중앙화 네트워크에 유리한 패러다임입니다.

암호화폐 투자자를 위한 교훈​

DeepSeek 쇼크는 AI-크립토 시장을 탐색하는 데 몇 가지 교훈을 제공합니다:

효율성은 수요를 파괴하지 않고 재지정합니다. 제번스의 역설(Jevons Paradox)은 실재하지만, 그 혜택은 레거시 컴퓨팅 애그리게이터가 아니라 새로운 효율성 프런티어에 위치한 프로젝트로 흘러갑니다.

내러티브는 현실보다 뒤처집니다. AI-크립토 토큰은 저렴한 AI 훈련이 컴퓨팅 수요 감소를 의미한다는 가설 하에 폭락했습니다. 하지만 저렴한 훈련이 더 많은 추론과 광범위한 AI 채택을 가능하게 한다는 현실이 가격에 반영되기까지는 수개월이 걸렸습니다.

유틸리티가 투기를 이깁니다. "에이전틱 GDP(Agentic GDP)"를 통해 추적되는 AI 에이전트 활동으로 실제 수익을 창출하는 프로젝트는 순수 내러티브 중심의 프로젝트를 지속적으로 능가했습니다. "투기에서 유틸리티로의 전환"은 이제 이 섹터의 결정적인 특징입니다.

오픈 모델이 승리합니다. 모델을 오픈 웨이트(open-weights)로 출시하겠다는 DeepSeek의 약속은 채택과 생태계 개발을 가속화했습니다. 동일한 역학이 투명하고 무허가형(permissionless) 액세스를 제공하는 탈중앙화 크립토 프로젝트에도 유리하게 작용합니다.

한 분석에서 언급했듯이: "제번스의 역설이 옳다고 해도 그 투자에서 돈을 잃을 수 있습니다." 핵심은 단순히 카테고리에 베팅하는 것이 아니라, 효율성 주도의 수요 확대로부터 혜택을 받는 구체적인 프로젝트를 식별하는 것입니다.

향후 전망​

앞으로 2026년의 AI-크립토 섹터를 정의할 몇 가지 트렌드는 다음과 같습니다:

V4 출시는 DeepSeek가 GPT-5급 성능을 추구하면서도 비용 효율성 우위를 유지할 수 있는지 시험할 것입니다. 성공한다면 또 다른 시장 재조정이 촉발될 수 있습니다.

RTX 5090 및 애플 실리콘에서 실행되는 소비자용 AI 에이전트는 클라우드 규모의 훈련보다는 에지 배포에 최적화된 탈중앙화 추론 네트워크에 대한 수요를 견인할 것입니다.

에이전틱 GDP 추적은 온체인 분석을 통해 어떤 AI 에이전트 프레임워크가 실제 경제 활동을 생성하고 있는지에 대한 실시간 가시성을 제공하며 더욱 정교해질 것입니다.

중국 AI 역량에 대한 규제 조사가 강화되어, 수출 통제나 국가 안보 검토를 쉽게 받지 않는 탈중앙화 네트워크에 차익 거래 기회를 창출할 가능성이 있습니다.

DeepSeek 쇼크는 AI-크립토 분야에 일어날 수 있었던 가장 좋은 일이었습니다. 이는 투기를 정화하고, 유틸리티로의 전환을 강제했으며, 효율성 개선이 시장을 수축시키는 것이 아니라 확장시킨다는 것을 증명했습니다. 1년이 지난 지금, 이 섹터는 더 가벼워지고 집중력이 높아졌으며, 초기 신봉자들이 항상 꿈꾸던 에이전트 경제를 향해 마침내 나아가고 있습니다.

문제는 AI 에이전트가 온체인에서 거래할 것인가가 아닙니다. 어떤 인프라에서 실행될 것인가, 그리고 당신이 그 해답에 맞춰 준비되어 있는가 하는 것입니다.

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BlockEden.xyz는 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위해 엔터프라이즈급 블록체인 API 인프라를 제공합니다. AI 에이전트와 블록체인 네트워크의 상호작용이 증가함에 따라, 신뢰할 수 있는 RPC 엔드포인트와 데이터 인덱싱은 핵심 인프라가 됩니다. 당사의 서비스를 통해 에이전트 경제를 위해 설계된 기반 위에서 구축을 시작해 보세요.

연간 $ 34억 규모의 암호화폐 절도 문제에 대한 최선의 방어책이 더 강력한 코드가 아니라, 코드를 뚫는 사람들에게 보상을 주는 것이라면 어떨까요?

약 $250억 규모의 잠재적 암호화폐 해킹을 방지한 플랫폼인 Immunefi가 2026년 1월 22일 자체 토큰인 IMU를 출시했습니다. 이 시점은 의도된 것입니다. 2025년에만 북한 해커들이$ 20억을 탈취하는 등 Web3 보안 손실이 계속 증가함에 따라, Immunefi는 보안 조율을 토큰화하는 것이 업계가 스스로를 보호하는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있다는 데 베팅하고 있습니다.

$ 1억 규모의 보안 플라이휠​

2020년 12월 이후 Immunefi는 일부 최대 규모의 암호화폐 프로토콜을 유지하는 인프라를 조용히 구축해 왔습니다. 수치는 놀라운 이야기를 들려줍니다. 화이트해커에게 지급된 보상금 $1억 이상, 보호된 프로토콜 650+ 개, 그리고 확보된 사용자 자산은$ 1,800억에 달합니다.

플랫폼의 실적에는 암호화폐 역사상 최대 규모의 버그 바운티 지급을 중개한 기록이 포함됩니다. 2022년, satya0x라는 이름의 보안 연구원은 Wormhole의 크로스 체인 브릿지에서 치명적인 취약점을 발견하여 $1,000만 보상금을 받았습니다. 또 다른 연구원인 pwning.eth는 Aurora의 버그로$ 600만을 벌었습니다. 이는 단순한 소프트웨어 패치가 아니라, 잠재적인 재앙적 손실을 막은 개입입니다.

이러한 지급 뒤에는 3,000 개 이상의 유효한 취약점 보고서를 제출한 60,000 명 이상의 보안 연구원 커뮤니티가 있습니다. 스마트 컨트랙트 버그는 전체 지급액의 77.5 % ($7,797만)를 차지하며, 그 뒤를 블록체인 프로토콜 취약점이 18.6$ 1,876만)로 잇고 있습니다.

Web3 보안에 토큰이 필요한 이유​

IMU 토큰은 탈중앙화 보안을 괴롭히는 조율 문제를 해결하려는 Immunefi의 시도를 나타냅니다.

전통적인 버그 바운티 프로그램은 고립된 섬처럼 운영됩니다. 연구원이 취약점을 찾아 보고하고, 보상을 받은 뒤 떠납니다. 프로토콜과 장기적인 관계를 구축하거나 가장 중요한 보안 작업의 우선순위를 정할 체계적인 인센티브가 없습니다. Immunefi의 토큰 모델은 여러 메커니즘을 통해 이를 바꾸는 것을 목표로 합니다.

거버넌스 권한: IMU 홀더는 플랫폼 업그레이드, 바운티 프로그램 표준, Immunefi의 새로운 AI 기반 보안 시스템인 Magnus의 기능 우선순위에 대해 투표할 수 있습니다.

연구 인센티브: IMU 스테이킹은 고가치 바운티 프로그램에 대한 우선 접근 권한이나 강화된 보상 배수를 활성화하여, 최고의 연구원들이 플랫폼에서 계속 활동할 경제적 유인을 갖게 하는 플라이휠을 만듭니다.

프로토콜 정렬: 프로젝트는 IMU를 자체 보안 예산에 통합하여 보안 연구원 커뮤니티와 일회성이 아닌 지속적인 관계를 형성할 수 있습니다.

토큰 분배는 이러한 조율 우선 철학을 반영합니다. 47.5 %는 생태계 성장 및 커뮤니티 보상에, 26.5 %는 팀에, 16 %는 3년 락업 조건의 초기 투자자에게, 10 %는 예비 펀드에 할당됩니다.

Magnus: AI 보안 커맨드 센터​

Immunefi는 단순히 기존 플랫폼을 토큰화하는 것에 그치지 않습니다. IMU를 통한 수익은 온체인 경제를 위한 최초의 "보안 OS"라고 설명하는 Magnus의 출시를 지원합니다.

Magnus는 실제 익스플로잇, 버그 보고서 및 완화 조치에 관한 업계 최대 규모의 비공개 데이터셋으로 학습된 AI 기반 보안 허브입니다. 이 시스템은 각 고객의 보안 태세를 분석하고 위협이 구체화되기 전에 예측 및 중화하려고 시도합니다.

이는 사후 대응적인 버그 바운티에서 선제적인 위협 예방으로의 전환을 의미합니다. 연구원이 취약점을 찾을 때까지 기다리는 대신, Magnus는 프로토콜 배포를 지속적으로 모니터링하고 잠재적인 공격 벡터를 식별합니다. 프리미엄 Magnus 기능에 대한 액세스에는 IMU 스테이킹 또는 결제가 필요할 수 있으며, 이는 거버넌스를 넘어서는 직접적인 토큰 유틸리티를 창출합니다.

2025년의 보안 환경을 고려할 때 이러한 타이밍은 타당합니다. Chainalysis에 따르면 작년 한 해 동안 암호화폐 서비스는 익스플로잇과 절도로 인해 $34.1억의 손실을 입었습니다. 북한 해커의 소행으로 알려진$ 15억 규모의 Bybit 해킹 사건 하나가 연간 총 손실액의 44 %를 차지했습니다. AI 관련 익스플로잇은 1,025 % 급증했으며, 주로 보안되지 않은 API와 취약한 추론 설정을 대상으로 했습니다.

토큰 출시​

IMU는 2026년 1월 22일 오후 2시 (UTC)에 Gate.io, Bybit, Bitget에서 거래가 시작되었습니다. 2025년 11월 CoinList에서 진행된 퍼블릭 세일은 토큰당 $0.01337에 약$ 500만을 모금했으며, 이는 $ 1억 3,370만의 완전 희석 가치(FDV)를 시사합니다.

총 공급량은 100억 IMU로 제한되며, 판매된 토큰의 100 %가 토큰 생성 이벤트(TGE) 시점에 언락되었습니다. Bitget은 2,000만 IMU의 보상을 제공하는 런치풀 캠페인을 진행했으며, CandyBomb 프로모션을 통해 신규 사용자에게 310만 IMU를 추가로 배포했습니다.

초기 거래에서는 Web3 보안 내러티브가 주목을 받으면서 활발한 움직임이 나타났습니다. 참고로 Immunefi는 프라이빗 펀딩 라운드와 퍼블릭 세일을 통해 총 약 $ 3,450만을 모금했습니다. 이는 많은 암호화폐 프로젝트에 비해 적은 수준이지만, 보안 전문 플랫폼으로서는 상당한 규모입니다.

더 넓은 보안 지형​

Immunefi 의 토큰 출시는 Web3 보안에 있어 매우 중요한 시점에 이루어졌습니다.

2025 년의 수치는 복잡한 양상을 보여줍니다. 전체 보안 사고 건수는 2024 년에 비해 약 절반으로 감소했지만 ( 200 건 대 410 건 ), 총 손실액은 오히려 $20억 1,300만 달러에서$ 29억 3,500만 달러로 증가했습니다. 이러한 피해가 더 적은 수의, 그러나 더 큰 규모의 공격에 집중되었다는 것은 정교한 행위자들 — 특히 국가 지원 해커들 — 이 더욱 효과적으로 변하고 있음을 시사합니다.

북한 정부 해커들은 Chainalysis 와 Elliptic 모두의 조사에 따르면 2025 년에 최소 $ 20억 달러를 탈취하며 가장 성공적인 암호화폐 도둑이 되었습니다. 이 자금은 북한의 제재 대상인 핵무기 프로그램을 지원하며, 자칫 일상적인 사이버 범죄로 치부될 수 있는 사안에 지정학적 이해관계를 더하고 있습니다.

공격 벡터 또한 변화하고 있습니다. DeFi 프로토콜은 여전히 가장 많은 사고 건수 ( $6억 4,900만 달러의 손실을 초래한 126 건의 공격 ) 를 기록하고 있지만, 가장 심각한 재정적 피해를 입은 곳은 중앙화 거래소였습니다. 중앙화 플랫폼과 관련된 단 22 건의 사고로$ 18억 900만 달러의 손실이 발생했으며, 이는 업계의 보안 취약성이 스마트 컨트랙트를 훨씬 넘어선다는 점을 강조합니다.

피싱은 가장 큰 재정적 피해를 입힌 공격 유형으로 부상했으며, 단 3 건의 사고만으로 $ 14억 달러 이상의 손실을 기록했습니다. 이러한 공격은 코드의 취약점이 아닌 인간의 신뢰를 악용하며, 기술적인 보안 개선만으로는 문제를 해결할 수 없음을 시사합니다.

토큰이 보안 조정을 해결할 수 있을까요?​

Immunefi 는 토큰화가 기존의 바운티 프로그램이 할 수 없는 방식으로 보안 생태계 전반의 인센티브를 정렬할 수 있다는 데 베팅하고 있습니다.

그 논리는 설득력이 있습니다. 보안 연구원이 IMU 를 보유하면 플랫폼의 성공에 경제적으로 투자하게 됩니다. 프로토콜이 IMU 를 보안 예산에 통합하면, 연구원 커뮤니티와 일회성 거래가 아닌 지속적인 관계를 유지하게 됩니다. Magnus 와 같은 AI 도구에 액세스하기 위해 IMU 가 필요하다면, 이 토큰은 투기를 넘어선 근본적인 유틸리티를 갖게 됩니다.

물론 합리적인 의문도 존재합니다. 주로 바운티 보상에 의해 움직이는 연구원들에게 거버넌스 권한이 실제로 중요할까요? 토큰 모델이 보안 작업에 집중하지 못하게 만드는 투기 중심의 변동성을 피할 수 있을까요? 프로토콜들이 단순히 스테이블코인이나 자체 네이티브 토큰으로 바운티를 지급할 수 있는데도 IMU 를 채택할까요?

그 답은 Immunefi 가 토큰 모델이 대안들보다 더 나은 보안 결과를 만들어낸다는 것을 증명할 수 있는지 여부에 달려 있습니다. 만약 Magnus 가 선제적인 위협 탐지라는 약속을 이행하고, IMU 중심의 연구원들이 용병 바운티 사냥꾼보다 더 헌신적이라는 점을 증명한다면, 이 모델은 다른 인프라 프로젝트의 템플릿이 될 수 있습니다.

Web3 인프라에 미치는 의미​

Immunefi 의 IMU 출시는 더 넓은 트렌드를 대변합니다. 즉, 핵심 인프라 프로젝트들이 공공재를 중심으로 지속 가능한 경제를 구축하기 위해 토큰화하고 있다는 점입니다.

버그 바운티 프로그램은 근본적으로 조정 메커니즘입니다. 프로토콜은 보안 연구원이 필요하고, 연구원은 예측 가능한 수입과 고가치 타겟에 대한 접근 권한이 필요하며, 생태계는 탈중앙화 시스템에 대한 신뢰를 저해하는 익스플로잇을 방지하기 위해 이 둘 모두가 필요합니다. Immunefi 는 토큰 경제를 통해 이러한 관계를 공식화하려고 시도하고 있습니다.

이것이 성공할지 여부는 실행력에 달려 있습니다. 플랫폼은 5 년간의 운영을 통해 명확한 제품-시장 적합성 ( Product-Market Fit ) 을 입증했습니다. 문제는 토큰 레이어를 추가하는 것이 그 기반을 강화할 것인지, 아니면 복잡하게 만들 것인지입니다.

Web3 빌더들에게 IMU 출시는 투자 관심 여부와 관계없이 지켜볼 가치가 있습니다. 보안 조정은 업계에서 가장 지속적인 과제 중 하나이며, Immunefi 는 토큰화가 이를 해결할 수 있는지에 대한 실시간 실험을 진행하고 있습니다. 그 결과는 오라클 네트워크에서 데이터 가용성 레이어에 이르기까지 다른 인프라 프로젝트들이 지속 가능한 경제를 어떻게 구상하는지에 영향을 미칠 것입니다.

향후 전망​

Immunefi 의 당면 과제는 Magnus 배포 확장, 프로토콜 파트너십 확대, 그리고 IMU 홀더들에게 플랫폼 방향에 대한 의미 있는 입력 권한을 부여하는 거버넌스 프레임워크 구축을 포함합니다.

장기적인 비전은 더욱 야심 찹니다. 보안을 프로토콜이 마지못해 자금을 지원하는 비용 센터에서 모든 참여자에게 이익이 되는 가치 창출 활동으로 전환하는 것입니다. 연구원들이 토큰 기반 인센티브를 통해 더 많은 수익을 올린다면 취약점을 찾는 데 더 많은 노력을 기울일 것입니다. 프로토콜이 더 나은 보안 결과를 얻는다면 바운티 예산을 늘릴 것입니다. 생태계가 더 안전해지면 모두가 혜택을 입습니다.

이 플라이휠이 실제로 돌아갈지는 지켜봐야 합니다. 하지만 작년에만 도난으로 $ 34억 달러를 잃은 산업에서, 이 실험은 충분히 실행할 가치가 있어 보입니다.

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• Immunefi 의 IMU 토큰은 현재 주요 거래소에서 거래되고 있습니다. 언제나 그렇듯이, 토큰 경제에 참여하기 전에 직접 조사 ( DYOR ) 를 수행하시기 바랍니다. *

예측 시장 산업이 2년 전에는 불가능해 보였던 기준치를 막 넘어섰습니다. 주간 거래량이 59억 달러에 달하며, 전체 거래의 30% 이상을 AI 에이전트가 실행하고 있습니다.

Anthropic에서 실험적인 사이드 프로젝트로 시작된 것이 AI 시스템이 외부 세계와 소통하는 방식의 사실상의 표준이 되었습니다. 그리고 이제, 이것이 온체인으로 향하고 있습니다.

종종 "AI를 위한 USB-C 포트"라고 불리는 모델 컨텍스트 프로토콜 (Model Context Protocol, MCP)은 영리한 통합 계층에서 블록체인 상태를 읽고, 트랜잭션을 실행하며, 인간의 개입 없이 24시간 내내 작동할 수 있는 자율형 AI 에이전트를 위한 인프라 중추로 진화했습니다. 2024년 11월 오픈 소스로 출시된 이후 14개월 만에 MCP는 OpenAI, Google DeepMind, Microsoft 및 Meta AI에 의해 채택되었습니다. 이제 Web3 빌더들은 이를 크립토의 가장 야심 찬 개척지인 '지갑을 가진 AI 에이전트'로 확장하기 위해 경쟁하고 있습니다.

사이드 프로젝트에서 업계 표준으로: MCP 탄생 비화​

Anthropic은 2024년 11월, AI 모델(특히 Claude와 같은 대규모 언어 모델)이 통합 인터페이스를 통해 외부 데이터 소스 및 도구와 연결될 수 있도록 하는 개방형 표준으로 MCP를 출시했습니다. MCP 이전에는 모든 AI 통합에 맞춤형 코드가 필요했습니다. AI가 데이터베이스를 쿼리하도록 하려면? 커넥터를 구축해야 했습니다. 블록체인 RPC에 액세스하려면? 또 다른 코드를 작성해야 했습니다. 그 결과 AI 기능이 독점 플러그인 뒤에 고립된 파편화된 생태계가 형성되었습니다.

MCP는 표준화된 양방향 인터페이스를 생성함으로써 이를 변화시켰습니다. MCP를 지원하는 모든 AI 모델은 맞춤형 커넥터 코드 없이 RESTful API부터 블록체인 노드에 이르기까지 모든 MCP 호환 도구에 액세스할 수 있습니다. LangChain의 CEO인 Harrison Chase는 이의 영향력을 AI 분야에서의 Zapier가 워크플로우 자동화를 대중화한 역할에 비유했습니다.

2025년 초까지 채택은 임계 질량 (critical mass)에 도달했습니다. OpenAI는 ChatGPT 데스크톱 앱을 포함한 자사 제품 전반에 MCP를 통합했습니다. Google DeepMind는 이를 Gemini에 기본적으로 내장했습니다. Microsoft는 자사의 AI 제품군 전체에 이를 통합했습니다. 이 프로토콜은 기술 분야에서 보기 드문 성과를 거두었습니다. 즉, 시장 파편화가 일어나기 전에 진정한 상호운용성을 달성한 것입니다.

MCP 출시 1주년을 기념하는 2025년 11월 사양 업데이트에서는 커뮤니티 리더와 Anthropic 메인테이너가 프로토콜 진화를 위해 협력하는 거버넌스 구조가 도입되었습니다. 오늘날 20개 이상의 실시간 블록체인 도구가 MCP를 사용하여 실시간 가격 데이터를 가져오고, 거래를 실행하며, 온체인 작업을 자동화합니다.

Web3의 MCP 모멘트: 블록체인 빌더가 주목하는 이유​

MCP와 블록체인의 결합은 크립토의 근본적인 마찰 요소인 복잡성 장벽을 해결합니다. DeFi 프로토콜과 상호작용하고, 멀티체인 포지션을 관리하며, 온체인 데이터를 모니터링하는 데는 채택을 제한하는 기술적 전문 지식이 필요합니다. MCP는 이러한 복잡성을 기본적으로 처리할 수 있는 AI 에이전트라는 잠재적인 솔루션을 제공합니다.

그 함의를 생각해 보십시오. MCP를 사용하면 AI 에이전트는 이더리움, 솔라나, IPFS 및 기타 네트워크를 위한 별도의 플러그인이 필요하지 않습니다. 공통 언어를 통해 수많은 블록체인 시스템과 인터페이스합니다. 이미 커뮤니티 주도의 한 EVM MCP 서버는 이더리움 메인넷뿐만 아니라 BSC, Polygon, Arbitrum과 같은 호환 네트워크를 포함하여 30개 이상의 이더리움 가상 머신 네트워크를 지원합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 토큰 잔액 확인, NFT 메타데이터 읽기, 스마트 컨트랙트 메서드 호출, 트랜잭션 전송 및 ENS 도메인 네임 확인 등을 수행할 수 있습니다.

실제 응용 사례는 매우 매력적입니다. AI에게 "ETH/BTC 변동 폭이 0.5% 이상이면 자동으로 내 포트폴리오를 리밸런싱해줘"라고 말할 수 있습니다. 에이전트는 가격 피드를 가져오고, 스마트 컨트랙트를 호출하며, 사용자를 대신해 거래를 체결합니다. 이는 AI를 수동적인 조언자에서 24시간 내내 활동하는 온체인 파트너로 변화시킵니다. 즉, 차익 거래 기회를 포착하고, DeFi 수익률을 최적화하며, 갑작스러운 시장 변화로부터 포트폴리오를 보호합니다.

이것은 이론적인 이야기가 아닙니다. CoinGecko는 현재 합산 시가총액이 43억 4천만 달러를 넘는 550개 이상의 AI 에이전트 크립토 프로젝트를 나열하고 있습니다. 이러한 에이전트를 블록체인에 연결하는 인프라 계층은 점점 더 MCP 기반으로 운영되고 있습니다.

부상하는 MCP 크립토 생태계​

여러 프로젝트가 Web3를 위해 MCP를 탈중앙화하고 확장하는 데 앞장서고 있습니다.

DeMCP: 최초의 탈중앙화 MCP 네트워크​

DeMCP는 최초의 완전 탈중앙화 MCP 네트워크를 표방하며, 신뢰 실행 환경 (TEE) 보안과 블록체인 기반의 신뢰를 바탕으로 MCP 서비스용 SSE 프록시를 제공합니다. 이 플랫폼은 온디맨드 MCP 인스턴스를 통해 GPT-4 및 Claude와 같은 주요 LLM에 대한 종량제 액세스를 제공하며, 결제는 스테이블코인 (USDT/USDC)으로 이루어지고 개발자에게는 수익이 공유됩니다.

이 아키텍처는 각 API 요청이 새로운 서버 인스턴스를 생성하는 상태 비저장 (Stateless) MCP를 사용하여 격리, 확장성 및 모듈성을 우선시합니다. 별도의 도구가 거래소, 체인 및 DeFi 프로토콜을 독립적으로 처리합니다.

그러나 이 프로젝트는 MCP 크립토 벤처가 직면한 더 광범위한 과제를 보여줍니다. 2025년 초 기준으로 DeMCP 토큰의 시가총액은 약 162만 달러였으며, 출시 첫 달 만에 74% 하락했습니다. 대부분의 MCP 기반 프로젝트는 아직 성숙한 제품이 없는 개념 증명 (PoC) 단계에 머물러 있으며, 이는 긴 개발 주기와 제한된 실제 응용 사례로 인해 관찰자들이 말하는 "신뢰의 위기"를 초래하고 있습니다.

DARK: 솔라나의 AI + TEE 실험​

DARK는 전 Marginfi 공동 창립자인 Edgar Pavlovsky가 시작한 솔라나 생태계에서 등장했습니다. 이 프로젝트는 MCP와 TEE를 결합하여 안전하고 지연 시간이 낮은 온체인 AI 연산을 생성합니다. SendAI에 의해 구동되고 Phala Cloud에서 호스팅되는 이 MCP 서버는 Claude AI가 표준화된 인터페이스를 통해 솔라나와 상호작용할 수 있도록 온체인 도구를 제공합니다.

출시 일주일 만에 팀은 "Dark Forest"를 배포했습니다. 이는 AI 플레이어가 TEE로 보안된 환경에서 경쟁하고 사용자는 예측과 후원을 통해 참여하는 AI 시뮬레이션 게임입니다. 지원 개발자 커뮤니티인 MtnDAO는 솔라나에서 가장 활발한 기술 조직 중 하나이며, Mtn Capital은 퓨터키 (Futarchy) 모델 투자 조직을 위해 7일 만에 575만 달러를 모금했습니다.

DARK의 유통 시가총액은 약 2,500만 달러 수준이며, MCP 표준이 성숙해지고 제품이 확장됨에 따라 성장이 기대됩니다. 이 프로젝트는 새로운 템플릿을 보여줍니다. 즉, AI와 블록체인 통신을 위한 MCP, 보안 및 프라이버시를 위한 TEE, 그리고 조정과 인센티브를 위한 토큰을 결합하는 방식입니다.

Phala Network: AI 에이전트 지원 블록스페이스 (AI-Agent Ready Blockspace)​

Phala Network 는 2020 년부터 "AI 에이전트 지원 블록스페이스 (AI-Agent Ready Blockspace)" 라고 불리는 자동화된 AI 작업을 위한 전문 블록체인 환경으로 발전해 왔습니다. 이 프로젝트의 핵심 특징은 여러 블록체인에 걸쳐 AI 계산을 비공개로 유지하고 암호화하는 TEE 기술입니다.

현재 Phala 는 전체 Substrate 기반 블록체인 통합, 증명 검증을 포함한 TEE 워커 관리, Intel SGX / TDX, AMD SEV 및 NVIDIA H100 / H200 을 지원하는 하드웨어 보안 실행 환경을 특징으로 하는 상용 수준의 MCP 서버를 제공합니다. 이 플랫폼은 Solana 및 NEAR 전용 MCP 서버를 제공하여 멀티 체인 AI 에이전트 미래를 위한 인프라로 자리매김하고 있습니다.

보안 문제: 공격 벡터로서의 AI 에이전트​

MCP 의 강력한 기능에는 그에 상응하는 위험이 따릅니다. 2025 년 4 월, 보안 연구원들은 여러 가지 주요 취약점을 발견했습니다. 프롬프트 인젝션 공격, 도구 결합 시 파일이 유출될 수 있는 도구 권한 문제, 그리고 신뢰할 수 있는 도구를 소리 없이 대체할 수 있는 유사 도구 (lookalike tools) 등이 그 예입니다.

더욱 우려되는 것은 Anthropic 자체의 연구 결과입니다. 조사관들은 2020 년에서 2025 년 사이에 실제로 공격받았던 405 개의 스마트 컨트랙트 벤치마크인 SCONE-bench 를 사용하여 AI 에이전트의 스마트 컨트랙트 취약점 악용 능력을 테스트했습니다. 모델의 지식 컷오프 (knowledge cutoffs) 이후에 공격받은 컨트랙트에 대해 Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5 및 GPT-5 는 시뮬레이션에서 총 460 만 달러 상당의 익스플로잇 (exploit) 을 개발했습니다.

이는 양날의 검입니다. 취약점을 찾아내고 악용할 수 있는 AI 에이전트는 자율적인 보안 감사 도구로 사용될 수도 있지만, 반대로 공격 도구로 사용될 수도 있습니다. 합법적인 DeFi 자동화를 가능하게 하는 동일한 MCP 인프라가 스마트 컨트랙트의 약점을 탐색하는 악성 에이전트의 기반이 될 수 있습니다.

LangGraph 의 Nuno Campos 와 같은 비판론자들은 현재의 AI 모델이 도구를 일관되게 효과적으로 사용하지 못한다고 경고합니다. MCP 를 추가한다고 해서 에이전트가 항상 올바른 호출을 수행한다는 보장은 없으며, 금융 애플리케이션에서의 리스크는 전통적인 소프트웨어 환경보다 훨씬 더 높습니다.

기술 통합의 과제​

열광적인 분위기에도 불구하고, 크립토 분야에서 MCP 를 홍보하는 데는 상당한 장애물이 있습니다. 블록체인과 dApp 마다 서로 다른 스마트 컨트랙트 로직과 데이터 구조를 사용합니다. 이러한 이질성을 처리하기 위해 통합되고 표준화된 MCP 서버를 구축하려면 상당한 개발 리소스가 필요합니다.

EVM 생태계만 보더라도 독특한 특성, 가스 구조, 예외 사례를 가진 30 개 이상의 호환 네트워크가 존재합니다. 이를 Sui 및 Aptos 와 같은 Move 기반 체인, Solana 의 계정 모델, NEAR 의 샤딩 아키텍처, Cosmos 의 IBC 프로토콜로 확장하면 통합 복잡성은 급격히 증가합니다.

현재의 접근 방식은 이더리움 호환 네트워크용, Solana 용, NEAR 용 등 체인별 MCP 서버를 구축하는 것이지만, 이는 유니버설 AI - 블록체인 통신이라는 비전을 파편화합니다. 진정한 상호 운용성을 위해서는 더 깊은 프로토콜 수준의 표준화나 크로스 체인 차이를 투명하게 처리하는 추상화 계층이 필요합니다.

향후 전망​

시점은 불확실하더라도 궤적은 분명해 보입니다. MCP 는 AI 도구 통합을 위한 표준으로 임계 질량 (critical mass) 에 도달했습니다. 블록체인 빌더들은 이를 온체인 애플리케이션으로 확장하고 있습니다. 자율 거래, 수익 최적화 및 포트폴리오 관리가 가능한 지갑을 보유한 AI 에이전트를 위한 인프라가 구체화되고 있습니다.

주목해야 할 몇 가지 발전 사항은 다음과 같습니다.

프로토콜의 진화: MCP 의 거버넌스 구조에는 현재 Anthropic 과 사양 업데이트를 위해 협력하는 커뮤니티 유지 관리자가 포함되어 있습니다. 향후 버전에서는 블록체인 관련 요구 사항을 보다 직접적으로 다룰 가능성이 높습니다.

토큰 이코노믹스 (Token Economics): 현재 MCP 크립토 프로젝트들은 토큰 출시와 실제 제품 인도 사이의 간극으로 어려움을 겪고 있습니다. 개념 증명 (PoC) 데모를 넘어 실질적인 유용성을 증명할 수 있는 프로젝트들이 시장이 성숙함에 따라 차별화될 것입니다.

보안 표준: AI 에이전트가 실제 자금 실행 능력을 갖추게 됨에 따라 보안 프레임워크도 진화해야 합니다. TEE 통합, AI 에이전트 행동의 정형 검증 (formal verification), 그리고 킬 스위치 (kill-switch) 메커니즘에 대한 관심이 높아질 것으로 예상됩니다.

크로스 체인 인프라: 최종적인 목표는 여러 블록체인에 걸쳐 원활하게 작동하는 AI 에이전트입니다. 체인별 MCP 서버, 추상화 계층 또는 새로운 프로토콜 수준의 표준을 통해서든, 생태계 확장을 위해서는 이 문제가 반드시 해결되어야 합니다.

문제는 AI 에이전트가 온체인에서 작동할 것인지 여부가 아닙니다. 그들은 이미 작동하고 있습니다. 문제는 인프라가 그 야심을 뒷받침할 만큼 충분히 빠르게 성숙할 수 있느냐는 것입니다.

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BlockEden.xyz 는 여러 네트워크에 걸쳐 엔터프라이즈급 블록체인 RPC 서비스를 제공하여 AI 에이전트가 일관된 온체인 작업을 수행하는 데 필요한 안정적인 인프라를 지원합니다. MCP 기반 AI 에이전트가 더욱 보편화됨에 따라 안정적인 노드 액세스는 중요한 인프라가 되고 있습니다. 상용 수준의 블록체인 연결을 위해 BlockEden.xyz API 마켓플레이스를 살펴보세요.

참고 자료​

• Anthropic - 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 소개
• Model Context Protocol 블로그 - MCP 1 주년: 2025 년 11 월 사양 릴리스
• CoinDesk - 에이전트의 프로토콜: Web3 의 MCP 잠재력
• Thirdweb - 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 및 블록체인 앱에서의 중요성
• GitHub - DeMCP Awesome Web3 MCP 서버 모음
• CoinMarketCap - DeMCP (DMCP) 란 무엇이며 어떻게 작동하는가?
• BingX - 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 이해: 2026 년 주목해야 할 상위 5 개 MCP 크립토 프로젝트
• Phala Cloud - SendAI & DARK 에 의한 Safe MCP Solana MCP
• Bitget Research - Dark Eclipse 프로젝트 및 DARK 에 대한 상세 분석
• CoinDesk - Anthropic 연구에 따르면 AI 에이전트가 실제 DeFi 공격 능력에 근접함
• Phala - MCP: AI 개발 시간 단축 및 중요한 가치 창출

AI 에이전트 경제가 방금 경이로운 이정표를 세웠습니다: 550개 이상의 프로젝트, 77억 달러의 시가총액, 그리고 17억 달러에 육박하는 일일 거래량. 하지만 이 수치 이면에는 불편한 진실이 숨어 있습니다—대부분의 AI 에이전트는 블랙박스로 작동하며, 그 결정은 검증할 수 없고, 데이터 소스는 불투명하며, 실행 환경은 근본적으로 신뢰할 수 없습니다. Anthropic의 개방형 표준이자 AI용 "USB-C"로 급부상하고 있는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 그리고 그 탈중앙화 진화 버전인 DeMCP를 소개합니다. DeMCP는 무신뢰 블록체인 검증과 AI 에이전트 인프라를 결합한 최초의 프로토콜입니다.

당신이 인간임을 증명하는 방법은 안구 스캔뿐만이 아닙니다. 샘 올트먼(Sam Altman)의 월드(World, 구 월드코인)가 홍채 스캔과 독점적인 오브(Orb) 기기를 기반으로 신원 제국을 건설하는 동안, 조용한 혁명이 진행 중입니다. 빌리언즈 네트워크(Billions Network)는 스마트폰과 정부 발행 신분증만으로도 생체 인식 감시가 할 수 없는 일을 해낼 수 있음을 증명하기 위해 3,500만 달러의 투자금을 유치했습니다. 이는 인간과 AI 에이전트 사이의 경계가 나날이 모호해지는 세상에서 확장 가능하고 개인정보를 보호하는 인증 방식을 제공합니다.

시기가 이보다 더 중요할 순 없습니다. 자율형 AI 에이전트가 DeFi 포트폴리오를 관리하고, 거래를 실행하며, 블록체인 프로토콜과 상호작용하기 시작하면서 "내가 상대하고 있는 존재는 누구인가, 혹은 무엇인가?"라는 질문은 크립토의 미래에 있어 존립이 걸린 문제가 되었습니다. 빌리언즈 네트워크는 중앙 집중식 데이터베이스에 생체 데이터를 넘겨줄 필요가 없는 해답을 제시합니다.

KYA 혁명: 고객 확인(KYC)에서 에이전트 확인(KYA)으로​

크립토 업계는 지난 10년 동안 KYC(Know Your Customer, 고객 확인 제도) 요구 사항에 대해 논쟁을 벌여왔습니다. 이제 더 근본적인 변화가 일어나고 있습니다. 바로 KYA, 즉 "Know Your Agent(에이전트 확인 제도)"입니다.

2026년에 접어들면서, 탈중앙화 금융(DeFi) 플랫폼의 평균 사용자는 더 이상 화면 뒤에 앉아 있는 인간이 아닌 경우가 많아지고 있습니다. 스스로 크립토 지갑을 제어하고, 온체인 자산을 관리하며, 인간이 따라올 수 없는 속도로 트랜잭션을 실행하는 자율형 AI 에이전트가 그 자리를 대신하고 있습니다. 새롭게 부상하는 KYA 표준에 따라, 기관급 유동성 풀이나 토큰화된 실물 자산(RWA)과 상호작용하는 모든 AI 에이전트는 그 출처를 확인하고 제작자 또는 법적 소유자의 신원을 공개해야 합니다.

KYA는 AI를 위한 디지털 여권처럼 작동합니다. 이는 에이전트가 실제 인물이나 기업을 위해 작동하고 규칙을 준수함을 증명하는 암호학적으로 서명된 자격 증명입니다. 상인은 에이전트가 법을 위반하지 않을 것이라고 신뢰할 수 있으며, 에이전트는 은행 서비스와 유사한 구매 및 판매 권한을 얻게 됩니다. 이는 이론에 그치지 않습니다. 비자(Visa)의 트러스트 에이전트 프로토콜(Trusted Agent Protocol)은 이미 승인된 AI 에이전트를 인식하고 거래하기 위한 암호학적 표준을 제공하고 있으며, 코인베이스(Coinbase)의 x402 프로토콜은 기계 간 거래(Machine-to-Machine)를 위한 원활한 소액 결제를 가능하게 합니다.

하지만 여기서 문제가 발생합니다. 모든 상호작용을 추적하는 감시 인프라를 구축하지 않고 어떻게 AI 에이전트 뒤에 있는 인간을 검증할 수 있을까요? 바로 이 지점에서 빌리언즈 네트워크가 등장합니다.

빌리언즈 네트워크: 디스토피아 없는 영지식 신원 인증​

프리바도 ID(Privado ID, 구 폴리곤 ID)의 주역이자 월드코인, 틱톡, 스크롤(Scroll), 앱토스(Aptos) 및 9,000개 이상의 프로젝트에 사용되는 영지식 증명 라이브러리 써콤(Circom)의 제작자들이 설립한 빌리언즈 네트워크는 경쟁사들과 근본적으로 다른 각도에서 신원 인증에 접근합니다.

프로세스는 우아할 정도로 간단합니다. 사용자는 모바일 앱의 NFC 기술을 사용하여 여권이나 정부 신분증을 스캔합니다. 그러면 중앙 서버에 개인 데이터를 저장하지 않고도 진위 여부에 대한 암호학적 증명이 생성됩니다. 오브(Orb) 예약도, 홍채 스캔도, 생체 인식 데이터베이스도 필요하지 않습니다.

빌리언즈 팀은 "신원이 교체할 수 없는 키에 묶여서는 안 된다는 비탈릭(Vitalik)의 의견에 동의한다"며, "더구나 안구는 교체할 수 없다. 이러한 영구적인 식별자는 필연적으로 매우 제한적일 수밖에 없다"고 밝혔습니다.

이러한 철학적 차이는 실질적인 결과로 이어집니다. 빌리언즈 네트워크는 서로 연결할 수 없는 여러 신원과 키 로테이션을 허용하여, 다양한 상황에서 서로 다른 인증된 신원이 필요한 사용자들의 가명성을 강화합니다. 월드(World)의 1인 1ID 모델은 영지식 보호 기능에도 불구하고 단순함 대신 추적 가능성에 대한 우려를 낳습니다.

수치로 보는 비교: 200만 명 대 1,700만 명, 하지만 여기에는 반전이 있습니다​

단순 사용자 수만 보면 빌리언즈 네트워크의 200만 명의 검증된 사용자는 월드의 1,700만 명에 비해 미미해 보일 수 있습니다. 하지만 그 이면의 기술은 다른 이야기를 들려줍니다.

빌리언즈 팀이 만든 오픈 소스 영지식 라이브러리인 써콤(Circom)은 틱톡, HSBC, 도이치뱅크(Deutsche Bank)를 포함한 9,000개 이상의 사이트에 배포되었습니다. 1억 5,000만 명 이상의 사용자가 이미 이 기술 스택을 기반으로 구축된 시스템과 상호작용하고 있습니다. 검증 인프라는 이미 존재하며, 빌리언즈 네트워크는 이를 스마트폰을 가진 모든 사람이 사용할 수 있도록 만들고 있을 뿐입니다.

폴리체인 캐피털(Polychain Capital), 코인베이스 벤처스(Coinbase Ventures), 폴리곤 벤처스(Polygon Ventures), LCV, 비트크래프트 벤처스(Bitkraft Ventures)로부터 유치한 3,500만 달러 규모의 펀딩은 이러한 접근 방식에 대한 기관의 신뢰를 반영합니다. 도이치뱅크, HSBC, 텔레포니카 테크(Telefónica Tech)는 이미 여러 개념 증명(PoC)에서 빌리언즈의 검증 기술을 테스트하여 기업용 사례에 대한 확장성을 입증했습니다.

AI 에이전트 신원: 아무도 말하지 않는 77억 달러 규모의 시장​

에이전트파이(AgentFi) 섹터는 Fetch.ai와 비텐서(Bittensor)와 같은 프로젝트를 필두로 시가총액 77억 달러 규모의 시장으로 폭발적으로 성장했습니다. 이 섹터는 2025년 말 단 일주일 만에 시가총액 100억 달러를 추가하며 단순한 투기 이상의 신호를 보냈습니다.

하지만 이러한 AI 에이전트들이 직면한 과제는 규제된 환경에서 작동하기 위해 검증 가능한 신원이 필요하다는 것입니다. AI 트레이딩 봇은 일정 수준의 KYA 준수 없이는 규제된 거래소에서 자산을 수탁할 수 없습니다. DeFi 프로토콜은 문제가 발생했을 때 누가 책임을 지는지 알지 못하면 AI 에이전트의 트랜잭션을 수락할 수 없습니다.

빌리언즈 네트워크의 2026년 1월 "Know Your Agent" 출시로 이러한 격차가 직접적으로 해결되었습니다. 이 시스템은 AI 운영자의 개인정보를 희생하지 않으면서도 AI 에이전트에게 검증 가능한 신원, 명확한 소유권, 그리고 공개적인 책임성을 부여합니다.

기술적 구현에는 디지털 에이전트 여권(Digital Agent Passports, DAPs)이 포함됩니다. 이는 에이전트 개발자 검증, 에이전트 코드 잠금, 사용자 권한 획득, 여권 발행, 그리고 에이전트 상태를 지속적으로 확인하기 위한 지속적인 조회라는 5가지 핵심 단계를 따르는 가볍고 조작 불가능한 토큰입니다.

규제 순풍​

최근의 규제 조치는 의도치 않게 Billions Network의 입지를 강화했습니다. 브라질의 데이터 보호 당국은 월드코인(Worldcoin)의 홍채 스캔 운영에 제한을 가했습니다. 다수의 유럽 규제 기관은 신원 확인을 위한 생체 데이터 수집에 대해 우려를 제기했습니다.

Billions Network의 비생체 인식 접근 방식은 이러한 규제의 지뢰밭을 완전히 피해 갑니다. 보호하거나 유출되거나 오용될 생체 데이터가 존재하지 않기 때문입니다. 인도 정부는 이미 Billions의 시스템을 10억 명 이상의 인구를 아우르는 국가 신원 체계인 아다르(Aadhaar)와 통합하기 위해 논의 중입니다.

2026년 1월 1일에 시행된 EU의 DAC8 디지털 자산 세무 보고 지침은 침해적인 데이터 수집 없이도 규정을 준수하는 신원 확인에 대한 추가적인 수요를 창출하고 있습니다. Billions의 영지식(Zero-knowledge) 접근 방식을 통해 사용자는 기본 개인 정보를 노출하지 않고도 세무 거주지 및 신원 속성을 증명할 수 있습니다.

$BILL 토큰: 사용 기반 디플레이션​

인플레이션 토크노믹스와 투기에 의존하는 많은 암호화폐 프로젝트와 달리, $BILL은 사용 기반 디플레이션 모델로 운영됩니다. 네트워크 수수료는 자동 소각 메커니즘을 통해 토크노믹스 균형을 유지하는 데 사용되며, 네트워크의 성장과 토큰 수요 역학을 일치시킵니다.

총 100억 개의 $BILL 토큰 공급량 중 약 32$BILL에 대한 수요는 증가하는 반면, 소각을 통해 공급은 감소한다는 것입니다.

이는 AI 에이전트 경제에서 흥미로운 역학을 만들어냅니다. AI 에이전트가 신원을 확인하거나 인간이 자신의 인격성(Personhood)을 증명할 때마다 $BILL 생태계를 통해 가치가 흐르게 됩니다. 체이널리시스(Chainalysis)가 에이전틱 결제(Agentic payments) 시장이 5,000만 상점에 걸쳐 2,900만 달러에 달할 것으로 추정하는 등 AI 에이전트 트랜잭션의 폭발적인 증가가 예상됨에 따라, 잠재적인 트랜잭션 규모는 상당합니다.

월드코인을 넘어: 사이퍼펑크 대안​

Billions 팀은 자신들의 프로젝트를 월드코인의 방식에 대한 "사이퍼펑크(Cypherpunk)" 대안으로 포지셔닝했습니다. 월드코인이 독점 하드웨어와 생체 정보 제출을 요구하는 반면, Billions는 휴대폰과 정부 발행 ID만 있으면 됩니다. 월드코인이 변경 불가능한 생체 정보에 묶인 단일한 영구 식별자를 생성하는 것과 달리, Billions는 신원의 유연성과 키 교체(Key rotation)를 허용합니다.

"월드코인의 오브(Orb)는 멋진 기술이지만, 물류 측면에서는 엉망입니다,"라고 비판론자들은 지적했습니다. "모든 사람이 월드코인 오브 근처에 사는 것은 아니기에 수백만 명이 소외되고 있습니다."

이러한 접근성 논쟁이 결정적일 수 있습니다. NFC 칩이 내장된 정부 발행 ID는 이미 선진국에 널리 보급되어 있으며 개발도상국에서도 빠르게 확산되고 있습니다. 새로운 하드웨어를 배포할 필요도, 예약할 필요도, 중앙 집중식 생체 인식 데이터베이스를 신뢰할 필요도 없습니다.

Web3 빌더에게 갖는 의미​

블록체인 인프라를 구축하는 개발자들에게 Billions Network는 프라이버시를 존중하면서도 체인 간에 작동하는 검증 가능한 신원이라는 새로운 프리미티브(Primitive)를 의미합니다. AggLayer 통합을 통해 검증된 신원은 폴리곤(Polygon)으로 연결된 네트워크 간에 원활하게 이동할 수 있으며, 이는 크로스 체인 애플리케이션의 마찰을 줄여줍니다.

특히 AI 에이전트 신원 계층은 흥미로운 가능성을 열어줍니다. 검증된 에이전트 평판에 따라 서로 다른 수수료 등급을 제공하는 DeFi 프로토콜이나, 검증된 에이전트 신원을 통해 AI가 생성한 예술 작품의 출처(Provenance)를 증명할 수 있는 NFT 마켓플레이스를 상상해 보십시오. 블록체인의 결합성(Composability)과 검증 가능한 신원의 결합은 이전에는 존재하지 않았던 설계 공간을 창출합니다.

앞으로의 경로​

Web3 신원을 정의하기 위한 경쟁은 아직 끝나지 않았습니다. 월드코인은 사용자 수와 샘 알트먼(Sam Altman)의 스타 파워를 보유하고 있습니다. Billions는 인프라 통합과 규제 친화적인 접근 방식을 가지고 있습니다. 두 프로젝트 모두 AI 에이전트가 확산됨에 따라 신원 확인이 스택의 가장 중요한 계층이 될 것이라는 점에 베팅하고 있습니다.

분명한 것은 신원이 완전한 익명성 또는 완전한 감시를 의미했던 구시대적 모델이 더 정교한 모델로 바뀌고 있다는 점입니다. 영지식 증명은 노출 없는 검증을 가능하게 합니다. 탈중앙화 시스템은 중앙 당국 없는 신뢰를 가능하게 합니다. 그리고 AI 에이전트는 여전히 책임성을 요구하는 세상에서 기능하기 위해 이 모든 것을 필요로 합니다.

문제는 암호화폐 참여를 위해 신원 확인이 필수가 될 것인지 여부가 아닙니다. 그 확인 과정이 인간의 프라이버시와 자율성을 존중할 것인지, 아니면 금융 시스템에 접근하기 위해 우리의 생체 정보를 맞바꿀 것인지가 핵심입니다. Billions Network는 더 나은 방법이 있다는 것에 3,500만 달러를 베팅하고 있습니다.

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BlockEden.xyz는 프라이버시 중심의 블록체인 애플리케이션을 위한 고성능 RPC 및 API 인프라를 제공합니다. Billions Network와 같은 신원 계층이 주요 체인과 통합됨에 따라, 당사의 인프라는 차세대 프라이버시 보존 애플리케이션을 지원하기 위해 확장됩니다. 기업용 블록체인 연결을 위해 당사의 API 마켓플레이스를 살펴보세요.

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출처​

• Billions Network 공식 사이트
• VentureBeat: Billions.Network, 범용 접근 가능한 검증 플랫폼 출시
• Decrypt: Billions.Network, 샘 알트먼의 월드코인에 대항하는 프라이버시 중심 디지털 ID 출시
• Cointelegraph: 월드코인의 덜 '디스토피아적'이고 더 사이퍼펑크적인 라이벌
• Privado ID 블로그: Billions 소개
• Biometric Update: KYA, 신뢰할 수 있는 에이전틱 AI 확보를 위한 필수 도구로 부상
• Chainalysis: AI와 암호화폐의 융합
• Circle: 블록체인을 통한 AI 에이전트 활성화

AI 에이전트가 탄생한 이래로 이들을 제약해 온 근본적인 한계가 있습니다. 바로 은행 계좌를 개설할 수 없다는 점입니다. 법인격이 없는 자율 소프트웨어에게 전통적인 금융 인프라는 여전히 닫혀 있습니다. 하지만 2026년, 블록체인이 이 문제를 해결하고 있으며, 그 영향은 두 산업 모두를 변화시키고 있습니다.

AI와 블록체인의 융합은 이론적인 추측에서 실행 가능한 현실로 옮겨갔습니다. AI 에이전트는 이제 자체 암호화폐 지갑을 관리하고, 자율적으로 트랜잭션을 실행하며, 인간의 개입 없이 탈중앙화 금융 프로토콜에 참여합니다. 이것은 공상 과학 소설이 아닙니다. 이것은 자율 상거래의 부상하는 인프라입니다.

문제점: AI 에이전트에게 필요한 금융 레일​

실제적인 과제를 생각해 보십시오. DeFi 프로토콜 전반에서 수익률을 최적화하는 AI 에이전트는 체인 간에 자금을 이동하고, 가스비를 지불하며, 스마트 컨트랙트와 상호작용해야 합니다. AI 트레이딩 봇은 자산을 수탁하고 스왑을 실행하는 능력이 필요합니다. 컴퓨팅 제공, 콘텐츠 생성, 데이터 관리 등 어떤 자율 서비스든 대금을 수취하고 자원 비용을 지불해야 합니다.

전통적인 금융은 이러한 요구 사항을 수용할 수 없습니다. 은행은 신원 확인을 거친 인간 계좌 보유자를 요구합니다. 결제 처리업체는 법적 실체를 요구합니다. 전체 금융 시스템은 모든 엔드포인트에 인간이 있다고 가정합니다.

블록체인은 이 근본적인 가정을 바꿉니다. 암호화폐 지갑은 신원 확인이 필요하지 않습니다. 스마트 컨트랙트는 법적 권한이 아니라 암호화 서명을 기반으로 실행됩니다. 개인 키를 가진 AI 에이전트는 인간 지갑 보유자와 동일한 트랜잭션 능력을 갖습니다.

이러한 아키텍처의 차이는 업계 관찰자들이 이제 "AgentFi"라고 부르는 것, 즉 자율 소프트웨어 에이전트를 위해 특별히 구축된 금융 인프라를 가능하게 하고 있습니다.

코인베이스가 문을 열다​

2026년 1월, 코인베이스(Coinbase)는 Anthropic의 Claude와 Google의 Gemini를 포함한 대규모 언어 모델이 블록체인 지갑에 접근하고 암호화폐 트랜잭션을 직접 실행할 수 있도록 하는 도구인 Payments MCP를 출시했습니다. 이 발표는 전환점이 되었습니다. 미국 최대의 암호화폐 거래소가 AI 에이전트를 경제적 참여자로 공식 지원하기 시작한 것입니다.

기술적 아키텍처가 중요합니다. Payments MCP는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)과 통합되어 AI 모델이 표준화된 인터페이스를 통해 온체인 인프라와 상호작용할 수 있도록 합니다. 이제 AI 에이전트는 자연어 지침을 통해 지갑 잔액을 확인하고, 트랜잭션을 보내고, 스마트 컨트랙트와 상호작용할 수 있습니다.

이것은 단순히 암호화폐의 한 기능이 아닙니다. 대규모 자율 경제 활동을 위한 인프라입니다.

이러한 변화를 뒷받침하는 규제 프레임워크도 크게 발전했습니다. Know Your Agent (KYA) 표준을 통해 사용자는 자신이 상호작용하는 AI 에이전트가 합법적이고 책임 있는 인간 주체에 의해 뒷받침되는지 암호학적으로 확인할 수 있습니다. 이는 운영 자율성을 유지하면서도 규제 준수 요건을 충족하는 자율 금융을 위한 디지털 감사 추적을 생성합니다.

시장 규모​

수치는 이미 주류 채택을 나타내고 있습니다. AI 에이전트 토큰의 시가 총액은 77억 달러를 넘어섰으며, 일일 거래량은 17억 달러에 육박하고 있습니다. 이 수치는 자율 에이전트 활동을 가능하게 하는 프로토콜에 대한 직접적인 투자를 나타냅니다.

이러한 성장을 주도하는 주요 프로젝트에는 Virtuals Protocol, Fetch.ai, SingularityNET 등이 있으며, 각기 AI와 블록체인 통합에 대한 다양한 접근 방식을 개척하고 있습니다. NEAR Protocol은 자율 에이전트, 암호화 컴퓨팅 및 크로스 체인 실행을 위해 특별히 구축된 인프라를 통해 스스로를 "AI를 위한 블록체인"으로 포지셔닝했습니다.

하지만 가장 중요한 발전은 AI와 블록체인 경제가 통합 시장으로 수렴되고 있는 탈중앙화 컴퓨팅 인프라 분야일 것입니다.

탈중앙화 AI 컴퓨팅: 인프라 계층​

AI에는 컴퓨팅이 필요합니다. 모델 학습에는 수백만 달러의 비용이 드는 GPU 클러스터가 필요합니다. 대규모로 추론을 실행하려면 전통적인 클라우드 제공업체가 저렴하게 제공하기 어려운 분산 인프라가 필요합니다. AI 컴퓨팅 수요와 가용 공급 간의 이러한 불일치는 수십억 달러 규모의 기회를 창출했습니다.

탈중앙화 컴퓨팅 시장은 2024년 90억 달러에서 2032년 1,000억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 네 개의 주요 네트워크가 서로 다른 아키텍처 접근 방식을 통해 이 기회를 선점하고 있습니다.

**비텐서(Bittensor)**는 AI 모델이 경쟁하고 협력하는 P2P 지능 마켓플레이스로 운영됩니다. 기여자는 컴퓨팅, 검증 또는 모델 결과물을 제공하여 TAO 토큰을 얻습니다. 이 프로토콜은 유용한 AI 기여가 직접적으로 보상받는 능력주의적 생태계를 조성하며, 이는 중앙 집중식 AI 개발과는 근본적으로 다른 인센티브 구조입니다.

TAO의 토크노믹스는 비트코인과 유사합니다. 최대 공급량은 2,100만 개이며 마이너와 검증자를 위해 매일 7,200개가 생성되고 반감기 메커니즘이 있습니다. 이 희소성 모델은 TAO를 탈중앙화 AI 인프라의 가치 저장 수단으로 자리매김하게 합니다.

**렌더 네트워크(Render Network)**는 렌더링 및 AI 학습을 위해 GPU 파워가 필요한 사용자와 RNDR 토큰을 벌기 위해 유휴 GPU를 제공하는 운영자를 연결합니다. 원래 3D 렌더링에 중점을 두었으나, 현재는 AI 추론 및 창의적 애플리케이션 워크플로우로 확장되었습니다. 렌더는 사용 시 토큰이 소각되고 제공자에게 보상으로 발행되는 소각-발행 균형(Burn-Mint Equilibrium) 모델을 사용하여 네트워크 활용도와 토큰 역학 사이의 직접적인 경제적 연결을 만듭니다.

**아카시 네트워크(Akash Network)**는 CPU, GPU 및 스토리지 리소스를 위한 오픈 클라우드 마켓플레이스로 운영됩니다. 테넌트가 요구 사항을 지정하면 제공자가 배포에 입찰하고 최저가 입찰자가 작업을 수주합니다. 이 역경매 메커니즘은 전통적인 클라우드 가격보다 70-80% 낮은 가격으로 컴퓨팅을 제공합니다. 아카시는 AI 수요가 폭발함에 따라 공격적으로 GPU 용량을 추가해 왔습니다.

io.net은 데이터 센터, 암호화폐 채굴자 및 기타 탈중앙화 네트워크에서 컴퓨팅을 집계하여 AI 및 머신러닝 워크로드를 위한 분산 GPU 클러스터를 제공합니다. 이 플랫폼은 2분 이내에 클러스터 배포를 지원하며, 이는 빠른 확장이 필요한 AI 워크로드에 매우 중요합니다.

각 네트워크는 컴퓨팅 경제의 각기 다른 계층을 차지합니다. 아카시는 범용 클라우드 프로비저닝을 강조합니다. 렌더는 GPU 집약적인 렌더링과 추론에 집중합니다. 비텐서는 인센티브 기반 AI 모델 개발을 탐구합니다. io.net은 AI 특정 클러스터 배포에 초점을 맞춥니다. 이들은 함께 탈중앙화 AI 인프라를 위한 신흥 스택을 형성합니다.

센티넬 에이전트: 자율 금융을 위한 보안​

보안은 여전히 크립토의 가장 큰 취약점으로 남아 있습니다. 2025년 한 해에만 33억 달러 이상의 자산이 도난당했습니다. 하지만 자율 에이전트가 그 해결책을 제시할 수 있습니다.

"센티넬 에이전트 (Sentinel agents)"는 새로운 보안 패러다임을 나타냅니다. 이는 네트워크상에 상주하며 트랜잭션 대기 구역인 멤풀 (mempool)을 스캔하여, 트랜잭션이 블록체인에서 확정되기 전에 악의적인 패턴을 식별하는 AI 시스템입니다. 배포 전 수행되는 정적 감사와 달리, 센티넬 에이전트는 지속적이고 선제적인 방어를 제공합니다.

이러한 접근 방식은 전통적인 보안 모델을 뒤집습니다. 인간이 코드를 감사한 후 아무런 문제가 없기를 바라는 대신, AI 에이전트가 모든 트랜잭션을 실시간으로 모니터링하여 의심스러운 패턴을 포착하고 익스플로잇이 실행되기 전에 이를 차단할 수 있습니다.

여기에는 주목할 만한 아이러니가 있습니다. 공격으로부터 블록체인 인프라를 보호하는 AI 에이전트가, 동시에 다른 AI 에이전트들이 동일한 인프라 위에서 금융 전략을 운영할 수 있게 해준다는 점입니다. 자율 보안이 자율 금융을 가능하게 하는 것입니다.

메모리를 갖춘 스마트 컨트랙트​

스마트 컨트랙트의 기술적 진보가 이러한 가능성을 증폭시키고 있습니다. 지속성 메모리를 갖춘 자율 스마트 컨트랙트는 이제 AI 에이전트가 인간의 개입 없이 실시간으로 투자 전략을 실행하고 리밸런싱할 수 있도록 허용합니다. 이러한 컨트랙트는 이전 상태와 결정을 기억하여, 시간이 지남에 따라 전개되는 정교한 다단계 전략을 수행할 수 있습니다.

ERC-6551과 같은 온체인 ID 표준 및 계정 추상화 (Account Abstraction)와 결합하여, AI가 운영하는 지갑은 독립적인 엔티티로서 금융 프로토콜과 상호작용할 수 있습니다. 블록체인은 이들을 인간이 조작하는 도구가 아니라 고유한 트랜잭션 내역, 평판 점수 및 경제적 관계를 가진 자율적 행위자로 인식합니다.

ERC-4337을 통한 계정 추상화는 2026년 초 업계 표준이 되었으며, 이로 인해 블록체인은 최종 사용자와 AI 에이전트 모두에게 실질적으로 보이지 않는 존재가 되었습니다. 지갑 생성, 가스비 관리 및 키 처리는 백그라운드에서 자동으로 이루어집니다.

융합 이론 (The Convergence Thesis)​

2026년에 나타나는 더 광범위한 패턴은 명확합니다. AI가 결정을 내리고, 블록체인이 이를 증명하며, 결제가 인간 중개자 없이 즉각적으로 집행됩니다.

이것은 예측이 아니라 운영 인프라에 대한 설명입니다. AI 에이전트는 이미 DeFi 프로토콜 전반에서 수익 최적화 전략을 관리하고 있습니다. 이들은 이미 시장 신호에 따라 거래를 실행합니다. 또한 컴퓨팅 리소스에 대해 비용을 지불하고 제공된 서비스에 대한 수수료를 수취하고 있습니다.

2026년에 변화하는 것은 규모와 정당성입니다. 주요 거래소가 AI 에이전트 지갑을 지원하고, KYA와 같은 규제 프레임워크가 준수 경로를 제공하며, 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크가 생산 성숙도에 도달함에 따라 자율 상거래를 위한 인프라는 실험 단계에서 제도권 단계로 이동하고 있습니다.

그 영향은 크립토를 넘어 확장됩니다. AI 에이전트가 블록체인 레일 위에서 자율적으로 거래할 수 있다면, 토큰화될 수 있는 모든 경제 활동에 참여할 수 있습니다. 공급망 결제, 콘텐츠 라이선스, 컴퓨팅 리소스 할당, 보험 청구 등이 그 예입니다. 새로운 프로토콜과 스마트 컨트랙트가 배포될 때마다 그 목록은 늘어납니다.

개발자에게 주는 의미​

Web3 생태계의 빌더들에게 AI 에이전트의 기회는 구체적인 인프라 고려 사항을 요구합니다.

저지연 RPC가 매우 중요합니다. 실시간 결정을 내리는 AI 에이전트는 느린 노드 응답을 기다릴 수 없습니다. 50ms와 500ms의 지연 시간 차이는 차익 거래 기회의 성패를 결정지을 수 있습니다.

멀티 체인 지원도 중요합니다. AI 에이전트는 기회가 존재하는 곳이라면 어디든 운영될 것이기 때문입니다. 수익 최적화를 관리하는 에이전트는 Ethereum, Solana, Avalanche 및 신규 체인에 동시에 액세스해야 합니다. 원활한 크로스 체인 운영을 지원하는 인프라는 더 정교한 에이전트 전략을 가능하게 합니다.

신뢰성은 타협할 수 없는 요소입니다. 자율적으로 운영되는 AI 에이전트는 인프라 장애 시 인간 운영자에게 전화를 걸 수 없습니다. 이들에게는 엔터프라이즈 애플리케이션이 요구하는 자동 장애 조치 (failover) 기능을 갖춘 이중화된 노드 인프라, 즉 고가용성 아키텍처가 필요합니다.

2026년에 승리하는 프로토콜은 AI 에이전트를 나중에 추가하는 기능이 아닌, 1등 시민 (first-class users)으로 간주하고 구축하는 프로토콜입니다. 이는 프로그래밍 방식의 액세스에 최적화된 API, LLM이 소비하기 적합한 구조의 문서, 그리고 자율 운영을 위해 설계된 인프라를 의미합니다.

앞으로의 1년​

2026년 내내 AgentFi 생태계는 계속해서 진화할 것입니다. 다음과 같은 변화를 기대해 볼 수 있습니다:

특화된 에이전트 프로토콜이 특정 사용 사례(거래 에이전트, 수익 에이전트, 보안 에이전트 등)를 위해 등장하며, 각각 최적화된 토크노믹스와 거버넌스 구조를 갖추게 될 것입니다.

크로스 체인 에이전트 조정이 표준이 될 것입니다. AI 에이전트가 여러 블록체인에서 동시에 기회를 포착하여 차익 거래를 수행함에 따라 여러 생태계를 아우르는 인프라가 필요해질 것입니다.

기업 채택이 가속화될 것입니다. 전통적인 금융 기관들은 블록체인 레일 위에서 작동하는 AI 에이전트가 비용을 절감하고 속도를 높이며 완전히 새로운 서비스 카테고리를 가능하게 한다는 점을 인식하게 될 것입니다.

규제 명확성이 계속 발전할 것입니다. 입법자들은 AI 에이전트가 인간이 운영하는 계정과는 별도의 특정 준수 프레임워크를 필요로 한다는 점을 인식하기 시작할 것입니다.

근본적인 변화는 철학적인 부분에 있습니다. 블록체인은 서로 모르는 인간들 사이의 신뢰가 필요 없는 트랜잭션을 가능하게 하도록 설계되었습니다. 2026년, 블록체인은 인간 주체와 독립적으로 작동하는 자율 소프트웨어 에이전트 간의 트랜잭션을 위한 인프라가 되고 있습니다.

크립토의 폰지 시대는 끝났습니다. 투기 시대도 저물고 있습니다. 그 자리에 더 심오한 것이 등장하고 있습니다. 바로 인공지능을 위한 금융 인프라로, 대규모 자율 경제 활동을 가능하게 하는 것입니다.

AI에게 지갑을 쥐어주는 것은 곧 경제적 주체성을 부여하는 것입니다. 2026년, 그 주체성은 새로운 금융 아키텍처의 토대가 되고 있습니다.

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BlockEden.xyz는 Ethereum, Solana, Avalanche 및 30개 이상의 블록체인 네트워크를 지원하며, AI 에이전트 워크로드에 최적화된 고가용성 RPC 서비스를 제공합니다. 당사의 인프라는 자율 에이전트가 필요로 하는 저지연성과 신뢰성을 제공합니다. API 마켓플레이스 살펴보기를 통해 엔터프라이즈급 인프라 위에서 AI 네이티브 블록체인 애플리케이션을 구축해 보세요.

AI 에이전트 시장은 단 일주일 만에 시가총액 100억 달러를 추가했습니다. 하지만 대부분의 관찰자들이 놓친 사실이 있습니다. 이 랠리는 챗봇에 대한 기대감 때문이 아니라, 기계들이 서로 비즈니스를 수행할 수 있게 해주는 인프라 덕분에 가능했다는 점입니다. 현재 약 9억 1,500만 달러의 가치를 지니고 65만 명 이상의 홀더를 보유한 Virtuals Protocol은 인간의 개입 없이 온체인에서 협상, 트랜잭션 및 조율을 수행할 수 있는 자율형 AI 에이전트를 위한 선도적인 런치패드로 부상했습니다. 2026년 1월 초, VIRTUAL 토큰이 4억 800만 달러의 거래량을 기록하며 27 % 급등했을 때, 이는 단순한 투기를 넘어선 신호였습니다. 즉, 소프트웨어 에이전트가 독립적인 비즈니스로 운영되는 완전히 새로운 경제 레이어의 탄생을 의미했습니다.

이것은 단순히 질문에 답하는 AI 어시스턴트에 관한 이야기가 아닙니다. 자산을 소유하고, 서비스 비용을 지불하며, 수익을 창출하는 AI 에이전트에 관한 것입니다. 이들은 스마트 컨트랙트에 내장된 완전한 투명성을 바탕으로 여러 블록체인에서 24 / 7 연중무휴로 작동합니다. 이제 문제는 이 기술이 중요해질 것인지가 아닙니다. 오늘날 구축되고 있는 인프라가 향후 10년 동안 수조 달러 규모의 자율 트랜잭션 흐름을 어떻게 정의하게 될 것인가입니다.

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

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

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

AI의 중앙 집중화 문제​

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

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

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

비텐서 (Bittensor): 지능 증명 마이닝 네트워크​

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

작동 방식​

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

각 서브넷 내에서는 세 가지 역할이 상호작용합니다.

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

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

TAO 토큰 경제 (TAO Token Economy)​

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

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

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

네트워크 규모 및 도입 현황​

수치는 빠른 성장세를 보여줍니다.

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

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

사하라 AI (Sahara AI): 풀스택 데이터 주권 플랫폼​

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

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

세 가지 핵심 원칙​

Sahara AI는 세 가지 기초 원칙을 바탕으로 구축되었습니다:

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

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

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

데이터 서비스 플랫폼​

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

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

기술 아키텍처​

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

토큰 경제의 특징은 다음과 같습니다:

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

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

정면 비교: 비전의 대결​

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

다른 문제, 다른 해결책​

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

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

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

저작권 문제​

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

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

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

규모 및 도입 궤적​

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

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

2026년 전망: 실질적인 ROI의 증명​

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

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

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

주목해야 할 점​

Bittensor:

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

Sahara AI:

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

융합 이론 (The Convergence Thesis)​

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

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

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

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

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