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탈중앙화 AI (Decentralized AI) 는 지난 5년 동안 잘못된 질문에 답해 왔습니다. 비텐서 (Bittensor) 의 서브넷, 젠신 (Gensyn) 의 학습 마켓플레이스, 앰비언트 (Ambient) 의 추론 네트워크, 그리고 모든 ZKML 증명 시스템에 이르기까지 전체 스택은 연산이 실제로 수행되었음 을 증명하는 데 집착해 왔습니다. 마이너가 추론을 실행했다거나, 노드가 올바른 데이터셋으로 N시간 동안 학습을 했다거나, GPU 가 주장된 로짓 (logits) 을 생성했다는 식입니다. 이 모든 것들이 암호학적으로, 정교하게, 그리고 값비싼 비용을 들여 검증되었습니다.

하지만 그 어떤 것도 기업의 구매 담당자가 실제로 묻는 질문인 "이 모델이 정말 좋은가?" 에 대한 답을 주지 못합니다.

2026년 4월 말 젠신이 출시한 Judge 는 이 간극을 메우기 위한 첫 번째 진지한 시도입니다. 이것은 또 다른 합의 메커니즘이나 무언가에 대한 증명 방식이 아닙니다. 이것은 "학습이 발생했음" 과 "학습이 올바르게 수행되었음" 을 분리하는 검증 가능한 평가 레이어입니다. 그리고 이 차이점은 이번 사이클에서 탈중앙화 AI (DeAI) 가 내놓은 가장 중요한 프리미티브 (primitive) 가 될 수 있습니다.

2026년 1월 15일, 암호화폐 분야에서 가장 기대를 모았던 카테고리가 하룻밤 사이에 그 중심 제품을 잃었습니다. InfoFi의 표준 구현체이자, 완전 희석 가치(FDV)가 약 12억 달러에 달하며, X에서의 'yapping'(떠벌리기)을 측정 가능하고 수익화할 수 있는 활동으로 바꾼 플랫폼인 Kaito가 Yaps와 인센티브 기반 Yapper 리더보드의 종료(sunset)를 발표했습니다. 그 원인은 보안 사고도, 규제 당국의 서한도, 토큰 경제의 실패도 아니었습니다. 바로 X의 단 한 가지 제품 정책 업데이트 때문이었습니다.

해당 소식에 토큰은 약 17% 하락했습니다. 약 157,000명의 회원을 보유한 X의 공식 Kaito Yapper 커뮤니티는 며칠 만에 정지되었습니다. 2026년 4월 현재, KAITO는 유통 시가총액 1억 달러 미만인 0.41달러 근처에서 거래되고 있으며, 이는 정점과는 거리가 먼 수치입니다. 그럼에도 불구하고 Kaito는 위축되지 않았습니다. 그들은 강력하게 피벗(Pivot)했습니다. Kaito Pro, Kaito Studio, Capital Launchpad, 그리고 폴리마켓(Polymarket)과 파트너십을 맺은 어텐션 마켓(Attention Markets) 제품까지 네 개의 제품을 동시에 내놓았습니다. 이는 마인드셰어(mindshare)를 단순히 게시하는 대상이 아닌, 베팅의 대상으로 재정의합니다.

이제 이 이야기는 "yap-to-earn이 멋진가?"에 대한 것이 아닙니다. 훨씬 더 흥미롭고 불편한 주제로 바뀌었습니다. 주의력을 토큰화할 수 있다는 카테고리의 전제 전체가, 하나의 중앙화된 플랫폼이 이를 측정하도록 허용하느냐에 달려 있다는 것이 밝혀졌을 때 어떤 일이 벌어지는가에 대한 것입니다.

트리거: 하나의 API 정책, 혼란에 빠진 하나의 카테고리​

직접적인 원인은 명확했습니다. X의 제품 리드인 니키타 비어(Nikita Bier)는 AI 생성 스팸과 그가 "InfoFi" 답글 스팸이라 부르는 것들의 급증을 언급하며, 게시물 작성에 대해 사용자에게 보상을 제공하는 앱을 더 이상 허용하지 않겠다고 발표했습니다. 이러한 정책 변경은 공개적인 금지 목록이 아닌 API 권한 취소를 통해 이루어졌으며, 이는 조용히 적용되었지만 반박하기는 더 어려웠습니다.

Kaito의 대응 또한 기민했습니다. 시타델(Citadel) 퀀트 출신으로 Kaito를 체계적이고 일반 사용자 중심의 "talk-to-earn" 버전으로 구축한 설립자 유 후(Yu Hu)는 정책 변경 몇 시간 만에 서비스 종료를 발표했습니다. 2년 동안 크립토 트위터의 지배적인 소셜 의식이었던 Yapper 리더보드는 그렇게 끝이 났습니다.

이 사태가 전개된 방식에서 중요한 두 가지 점이 있습니다:

1. Kaito는 무방비 상태로 당하지 않았습니다. 피벗은 대체 제품들이 이미 준비된 상태에서 발표되었으며, 이는 내부적인 비상 계획이 이미 수개월 동안 가동되고 있었음을 시사합니다.
2. 카테고리의 피해 목록은 Kaito보다 길었습니다. Cookie3, GiveRep, Wallchain, Ethos, Mirra 등 데이터 레이어가 X의 인게이지먼트 신호에 의존했던 모든 프로젝트가 동일한 충격을 받았습니다. Kaito의 피벗은 공개적인 심판이며, 나머지는 물밑에서 진행 중입니다.

이는 원래의 "InfoFi 내러티브"가 한 번도 가격에 반영하지 않았던 부분입니다. 당시의 논지는 소셜 플랫폼이 주의력을 측정하는 중립적인 통로로 남을 것이라고 가정했습니다. 하지만 그렇지 않습니다. 그들은 정책 부서를 가진 발행사이며, 정책 부서는 자신들의 콘텐츠 위에 얹혀진 제3자의 경제적 인센티브를 플랫폼 자체의 수익화에 대한 경쟁으로 간주합니다. 2024년과 2025년 내내 점점 더 제한적이었던 X의 입장은 2026년 초 마침내 절대적인 금지로 바뀌었습니다.

Yaps를 대체한 것: 네 개의 제품, 하나의 헤지​

Kaito의 대응에서 가장 눈에 띄는 점은 회사의 활동 영역을 어떻게 재구성했는가입니다. Yaps는 단일 유통 채널을 가진 단일 제품이었습니다. 새로운 Kaito는 하나의 플랫폼 결정으로 인해 과거 X에서 겪었던 일이 반복되지 않도록 설계된 포트폴리오입니다.

Kaito Studio: 무허가형에서 큐레이션형으로​

Kaito Studio는 리더보드를 등급 기반의 선별적인 크리에이터-브랜드 마켓플레이스로 대체했습니다. 2026년 2월 16개의 브랜드 파트너와 함께 베타 버전을 출시했으며, 현재 크립토, 금융, AI 분야에 걸쳐 X, YouTube, TikTok을 아우르고 있습니다.

구조적인 변화가 핵심입니다:

• Yaps는 무허가형(permissionless)이었습니다. X 계정만 있으면 누구나 게시하고 수익을 올릴 수 있었습니다.
• Studio는 게이트(gated) 방식입니다. 브랜드("참여 브랜드")는 정의된 목표, 범위, 일정, 보상 구조 및 콘텐츠 가이드라인이 포함된 캠페인을 게시합니다. 크리에이터는 플랫폼에 지원하며(팔로워 수, 소셜 도달 범위, 노출 수에 따라 Kaito가 자격 결정), 특정 캠페인에 대한 보상 견적을 제출합니다.

InfoFi 광팬들은 이를 원래의 기치에서 후퇴한 것으로 읽을 것입니다. 그것이 틀린 말은 아니지만, 핵심을 놓치고 있습니다. 무허가형 주의력 시장은 그것을 금지하는 약관을 가진 플랫폼 위에서는 존재할 수 없습니다. Kaito Studio는 개방적인 기치 대신 생존 가능성을 선택했습니다. 큐레이션된 마켓플레이스는 전통적인 인플루언서 플랫폼과 충분히 유사해 보이기 때문에, Yaps를 죽였던 API 정책 거부 반응을 일으키지 않습니다.

Capital Launchpad: 조용한 일꾼​

Capital Launchpad는 새로운 Kaito에서 가장 과소평가된 부분입니다. 이는 공적 기반(merit-based) 토큰 판매 플랫폼으로, 모든 주요 런치패드 판매를 봇들의 먹잇감으로 만들었던 선착순(FCFS) 할당 모델에 명시적으로 반대합니다.

할당은 다섯 가지 기준에 따라 운영됩니다: 크립토 커뮤니티 내 소셜 평판, 온체인 보유 자산(KAITO에 국한되지 않음), 프로젝트 또는 섹터와의 과거 일치성, 지역적 분포, 그리고 확신 수준입니다. 메커니즘은 다음과 같습니다: 프로젝트가 조건을 설정하면 참여자는 예치금과 함께 서약을 하고, 프로젝트는 기준에 따라 서약을 검토하며, 할당되지 않은 금액은 선착순으로 열립니다. 참여를 위해서는 KYC와 Base 네트워크상의 USDC가 필요합니다.

이것이 중요한 이유: Capital Launchpad는 X에 의존하지 않습니다. 대신 온체인 데이터와 Kaito 자체의 평판 그래프에 의존하며, 이 두 가지는 모두 Kaito가 통제합니다. Yaps가 소비자 성장 엔진이었다면, Capital Launchpad는 기관 수익 제품이며, 특히 소셜 플랫폼의 어떠한 시나리오에서도 변함없이 살아남을 수 있는 Kaito 스택의 한 조각입니다.

폴리마켓과 함께하는 어텐션 마켓: 포스팅에서 베팅까지​

2026년 2월 발표된 폴리마켓(Polymarket)과의 파트너십은 가장 전략적으로 흥미로운 행보입니다. 카이토(Kaito)와 폴리마켓은 이른바 "어텐션 마켓(Attention Markets)"을 출시했습니다. 이는 사용자가 브랜드, 트렌드, 공인에 대한 마인드셰어(mindshare)와 센티먼트에 베팅하는 예측 시장으로, 카이토의 데이터가 X, TikTok, Instagram, YouTube 전반의 시그널을 통합합니다.

2026년 2월 11일까지 두 개의 시장이 활성화되었습니다. 3월 31일 기준, 폴리마켓 자체 마인드셰어 파일럿 시장의 거래량은 130만 달러를 넘어섰습니다. 계획에 따르면 3월 초순에 수십 개의 어텐션 마켓을 열고, "연말까지 수백 개"로 확대하며, AI 주제를 시작으로 엔터테인먼트 및 세계 이벤트로 확장할 예정입니다.

이 피벗 논리는 파악하고 나면 매우 정교합니다:

• 얍스(Yaps)는 카이토가 게시물에 인센티브를 줄 수 있도록 X가 허용해야 했습니다. X는 거절했습니다.
• 어텐션 마켓은 카이토가 게시물을 "측정"하기만 하면 됩니다. 측정은 훨씬 낮은 수준의 요구사항입니다. 플랫폼 자체의 사용자 행동에 부착된 인센티브 레이어가 없기 때문에 대부분의 플랫폼 정책에서 살아남을 수 있습니다.
• 경제적 활동은 폴리마켓으로 이동합니다. 여기서 베팅은 플랫폼의 핵심 비즈니스이며 용인되는 외부 효과가 아닙니다.

이는 제품 형태의 플랫폼 리스크 차익거래(arbitrage)입니다. 카이토는 데이터 레이어(마인드셰어 측정)를 유지하고, 투기 레이어(예측 시장)를 투기를 원하는 장소로 외주화했습니다. 데이터 무결성에 대한 큰 전제 조건 하나만 제외하면 매우 영리한 전략입니다.

Kaito Pro와 Kaito Markets: 롱테일 전략​

암호화폐 트레이더와 분석가를 위한 AI 리서치 어시스턴트인 Kaito Pro는 SaaS 방식의 B2B 제품으로 계속 유지됩니다. Kaito Markets은 예고되었으나 아직 출시되지 않았습니다. 이들을 결합하면, 회사는 초기 소비자 어텐션 게임보다는 암호화폐판 블룸버그에 더 가까운 스택으로 확장됩니다.

진정한 교훈: 인포파이(InfoFi)는 호스팅되는 섹터이다​

카이토의 피벗이 인포파이(InfoFi) 카테고리 전체에 드러낸 뼈아픈 진실은 구조적인 것입니다.

주장은 이랬습니다: 관심은 경제적 가치를 가지며, 블록체인은 이를 측정하고 보상할 수 있으므로, 관심은 프리미티브(primitive)로서 토큰화될 수 있다. 이 주장은 관심이 머무는 플랫폼들이 중립적인 측정 기판으로 남을 것이라고 가정했습니다.

하지만 그렇지 않습니다. 그들은 자신들만의 수익화 스택을 가진 경쟁 제품들입니다. 합리적인 사고 모델은 인포파이 플랫폼이 소셜 네트워크 위에 구축되는 것이 아니라, 호스트의 재량에 따라 그 내부에서 구축된다는 것입니다. 이는 해당 섹터 전체의 리스크 프로필을 변화시킵니다:

• Cookie3: Cookie DAO 데이터 인프라와 모듈형 에이전트 경제 분석을 중심으로 구축되었으나, 제3자 스크래핑에 대한 동일한 의존성을 가집니다.
• Grass: AI 스크래퍼에 전력을 공급하는 주거용 대역폭에 대해 사용자에게 보상함으로써 API 문제를 우회합니다 ($GRASS 보상은 현재 수억 달러 가치의 토큰입니다). 이는 실질적인 헤지 수단이지만, 가용 범위의 훨씬 작은 부분일 뿐입니다.
• Vana: 사용자 소유의 데이터 DAO로 문제를 피하지만, 데이터는 옵트인(opt-in) 방식이어야 하므로 오디언스 규모가 X의 유기적 그래프보다 훨씬 작습니다.
• Wayfinder (PROMPT), Ethos, Wallchain, GiveRep, Mirra: 모두 어떤 형태로든 X나 유사한 플랫폼의 시그널에 의존합니다.

이 프로젝트들은 각각 다른 취약성 프로필을 가지고 있지만, 공통된 패턴은 단일 폐쇄형 API에 대한 의존도가 낮을수록 도달 가능한 오디언스 규모도 작아지는 경향이 있다는 것입니다. 측정 가능한 관심의 규모와 플랫폼 결정에 대한 회복력 사이에는 잔혹한 트레이드오프가 존재하며, 이 트레이드오프의 양극단은 서로 다른 비즈니스입니다.

$KAITO 토큰은 공정하게 평가받았는가?​

시장은 이를 빠르게 가격에 반영했습니다. 얍스 열풍이 절정에 달했을 때 완전 희석 가치(FDV) 12억 달러에 육박했던 KAITO는 2026년 2월 초 시가총액 약 7,400만 달러로 수축했습니다. 2026년 4월 현재, 최대 공급량 10억 개 중 유통량 2.41억 개를 바탕으로 시가총액 약 9,800만 달러(FDV 4억 700만 달러)로 회복했습니다. 이는 인포파이의 회복이라기보다 재설정(reset)에 가깝습니다.

주목할 만한 몇 가지 사항:

• 토큰 유틸리티가 사라진 것이 아니라 전환되었습니다. 얍스는 KAITO를 리더보드 보상과 연결했습니다. 새로운 유틸리티는 캐피털 런치패드(Capital Launchpad) 할당에 대한 거버넌스, Kaito Studio 수수료 흐름의 배분, 그리고 어텐션 마켓 데이터 라이선싱과의 통합입니다. 이 중 어느 것도 "게시하고 보상받기"만큼 바이럴하지는 않지만, 플랫폼 의존성은 훨씬 낮습니다.
• 캐피털 런치패드 현금 흐름은 실질적입니다. KYC와 USDC 예치가 필요한 성과 기반 할당은 프로젝트가 상장될 때마다 수익을 창출합니다. 카이토가 의미 있는 TVL로 매달 1 ~ 2개의 런칭을 유지한다면, 이는 과거 얍스 모델에는 없었던 반복적인 수익원입니다.
• 폴리마켓은 폴리마켓에 의해 속도가 제한됩니다. 어텐션 마켓 수익은 폴리마켓의 형식 확장 의지에 달려 있습니다. 카이토는 파트너 지분을 받지만 운영자는 아닙니다.

해답을 얻지 못한 질문은 브랜드와 트레이더에게 B2B 데이터 제품으로 판매되는 관심 측정 비즈니스가 시총 1억 달러 규모인지 아니면 10억 달러 이상의 규모인지입니다. 시장의 현재 답변은 "아직 모르겠으며, 그 중간 어딘가일 것"입니다.

아무도 해결하고 싶어 하지 않는 데이터 무결성 문제​

폴리마켓 파트너십에는 세간의 주목보다 더 큰 취약점이 하나 있습니다: 지급액이 소셜 미디어 지표에 의존한다면, 인위적인 참여(artificial engagement)가 수익 창출 수단이 된다는 점입니다.

봇 트래픽을 구매하는 것은 저렴합니다. 인플루언서 동원(shilling)은 흔한 일입니다. 알고리즘 기반의 트렌드 피드를 조작하는 것은 이미 알려진 기술입니다. 어텐션 마켓은 카이토 스스로도 인정하듯 외부 플랫폼에서 수집된 수치로 지급을 결정하는데, 이들 플랫폼의 안티 스팸 시스템은 평상시에도 불완전합니다.

카이토와 폴리마켓은 마인드셰어 시그널이 조작되어 시장이 마감될 때 분쟁을 어떻게 해결할지 공개적으로 상세히 설명하지 않았습니다. 자연스러운 답변은 AI 기반 이상 징후 탐지, 오라클 이중화, 폴리마켓의 UMA 방식 분쟁 레이어를 통한 수동 개입, 그리고 아마도 더 높은 비용이 드는 "검증된 마인드셰어" 티어의 등장 등이 결합된 형태일 것입니다.

그전까지 어텐션 마켓은 암호화폐 인플루언서 캠페인에 이미 존재하는 조합된 거래와 조합된 참여 전략의 합법적인 표적이 될 것입니다. 조작된 지표로 마감되는 최초의 100만 달러 규모 어텐션 마켓은, 좋든 싫든 해당 카테고리를 정의하는 사건이 될 것입니다.

빌더들을 위한 시사점​

InfoFi 섹션을 넘어 일반화할 수 있는 Kaito의 피벗이 주는 세 가지 교훈은 다음과 같습니다:

1. 만약 여러분의 제품이 폐쇄형 API에 의존한다면, 이를 통합(integration)이 아닌 임대 관계(tenant relationship)로 간주해야 합니다. 임차인은 언제든 쫓겨날 수 있습니다. 이에 대비한 계획을 세우십시오.
2. 며칠 만에 실행된 피벗(Pivot)은 수개월 동안 계획된 피벗임을 시사합니다. Kaito의 신속한 대체 제품 출시는 결정적인 단서입니다. 비상 대책은 이미 준비되어 있었고, 트리거가 당겨지기 전에 활성화되었습니다.
3. 관심 경제(Attention business)에서 가장 방어 가능한 요소는 유통이 아니라 데이터입니다. Yaps는 유통이었고, Capital Launchpad와 Attention Markets는 다른 방식으로 수익화된 데이터 레이어입니다. 데이터는 살아남았지만, 유통은 살아남지 못했습니다.

에이전트 플랫폼, 평판 시스템, 온체인 신원 등 인접 분야에서 구축 중인 개발자들에게 주는 교훈은, 지속 가능한 가치를 스스로 제어할 수 있는 데이터와 인프라에 고정하고, 모든 외부 소셜 그래프를 기반이 아닌 하나의 기능으로 취급하라는 것입니다. BlockEden.xyz는 12개 이상의 체인에 대해 신뢰할 수 있는 API 인프라를 제공하므로, 온체인 데이터를 다루는 여러분의 스택 구성 요소가 피할 수 없는 위험 외에 추가적인 플랫폼 의존성 리스크를 더하지 않도록 돕습니다.

관심 경제(Attention Economy)는 살아남았는가?​

솔직한 답변은 '그렇다'이지만, 규모는 더 작아졌고 조건은 달라졌습니다.

허가가 필요 없고, 리더보드 중심이며, 모든 트윗이 하나의 가치 단위가 되는 InfoFi의 극단적인 버전은 2024-2025년 형태로는 종말을 맞이했습니다. Kaito의 피벗은 그 장례식과 같습니다. 이를 대체하는 것은 더 지루할 수 있지만 아마도 더 지속 가능할 것입니다: 큐레이팅된 크리에이터 마켓플레이스, 소셜 신호에 기반한 예측 시장, 성과 기반의 자본 배분, 그리고 B2B 분석 제품들입니다. 서사적 추진력은 줄어들고, 반복적인 수익(Recurring revenue)은 늘어납니다.

이 카테고리는 "관심 그 자체를 토큰화한다"에서 "관심 데이터에 기반해 작동하는 도구를 판매한다"로 변모했습니다. 이는 규모의 축소이기도 하지만, 동시에 실제 비즈니스에 더 가까워진 것이기도 합니다.

토큰화된 소셜 프리미티브(social primitives)를 쫓는 차세대 빌더들에게 Kaito의 1월 15일 발표는 필독서가 되어야 합니다. 관심에 경제적 가치가 있다는 가설은 옳았습니다. 하지만 누가 그 가치를 포착하느냐에 대해서는 틀렸습니다. 타인의 소셜 그래프 위에 무언가를 구축하는 사람은 결국 리스 계약이 없는 임대 환경에서 구축하는 것과 같습니다.

InfoFi 내러티브는 끝나지 않았습니다. 하지만 그 무게 중심은 트윗에서 거래로, 포스팅에서 베팅으로, 떠드는 것(yapping)에서 할당하는 것(allocating)으로 이동했습니다. 이는 다음에 X(구 트위터) 정책이 변화하더라도 영향을 덜 받는 훨씬 좁은 영역입니다. 그리고 그것이 궁극적으로 이번 피벗의 핵심입니다.

2 년 후 , 솔라나 (Solana) 에서 인간 사용자는 단지 반올림 오차 수준에 불과하게 될지도 모릅니다 .

이는 단순한 비유가 아닙니다 . 이는 솔라나 재단 (Solana Foundation) 의 최고 제품 책임자 (CPO) 인 비부 노비 (Vibhu Norby) 의 명확한 예측입니다 . 그는 2026 년 3 월 업계 청중들에게 " 2 년 내에 모든 온체인 트랜잭션의 99.99 % 가 에이전트 , 봇 , 그리고 LLM 기반 지갑 및 트레이딩 제품에 의해 주도될 것 " 이라고 말했습니다 . 별도의 인터뷰에서 그는 사용자를 대신해 행동하는 대규모 언어 모델 (LLM) 에서 발생하는 트랜잭션의 범위를 " 95 % 에서 99 % " 로 약간 넓혔습니다 . 어느 쪽이든 메시지는 동일합니다 . 지갑 팝업에서 인간이 " 트랜잭션 서명 (Sign Transaction) " 을 클릭하는 시대는 끝나가고 있으며 , 솔라나는 그 다음에 올 시대를 위해 구축되고 있습니다 .

이것은 주요 레이어 1 (Layer 1) 이 공식적으로 기록한 에이전트 중심 인터넷 (agentic internet) 에 대한 가장 공격적인 비전입니다 . 이더리움의 대응은 표준을 배포하는 것이었습니다 — 에이전트 신원을 위한 ERC-8004 , 신뢰가 필요 없는 에이전트 상거래를 위한 ERC-8183 등입니다 . 솔라나의 대응은 처리량을 확보하고 웹사이트 루트에 skill.txt 를 게시하여 AI 에이전트가 이를 읽고 스스로 지갑을 생성하는 방법을 알아낼 수 있도록 하는 것이었습니다 . 이 두 가지 접근 방식은 단순한 마케팅 경쟁보다 더 깊은 것을 드러냅니다 . 이는 " 에이전트 중심 " 블록체인이 무엇을 최적화해야 하는지에 대한 실제적인 철학적 분열을 보여줍니다 .

AI 에이전트는 현재 모든 온체인 디파이(DeFi) 활동의 약 19%를 처리하고 있습니다. BNB 체인(BNB Chain)에서만 150,000개 이상의 에이전트가 배포되었으며, 이는 연초 400개 미만에서 4개월 만에 43,750%나 급증한 수치입니다. 봇은 스테이블코인 전송 거래량의 76% 이상을 생성하며, 가트너(Gartner)는 2026년 말까지 기업용 앱의 40%가 특정 작업 수행을 위한 AI 에이전트를 내장할 것으로 예상하고 있습니다.

딱 한 가지 문제가 있습니다. 이 에이전트들이 누구인지 아무도 모른다는 것입니다. KYC는 인간을 검증하기 위해 구축되었습니다. 향후 10년의 컴플라이언스 프레임워크는 자율 소프트웨어를 검증해야 하며, 이 싸움에서 승리하는 표준은 금융 서비스에서 가장 큰 규제 수직 시장 중 하나를 조용히 점유하게 될 것입니다. a16z는 이를 KYA(Know Your Agent)라고 부릅니다.

AI 에이전트는 현재 모든 디파이(DeFi) 거래의 약 5분의 1을 발생시키고 있습니다. 하지만 실제 의사 결정이 필요한 모든 경쟁에서 인간 재량 트레이더에게 5배 차이로 뒤처지고 있습니다. 에이전트가 이미 장악하고 있는 통로의 점유율과 지속적으로 창출하지 못하는 '알파' 사이의 불편한 간극은 암호화폐 "에이전틱 경제(agentic economy)" 논쟁에서 가장 중요한 데이터 포인트입니다. 이 데이터는 이달 초 DWF Ventures의 리서치 보고서를 통해 공개되었으며, 지난 1년간의 마케팅 공세를 조용히 무색하게 만들었습니다.

코인베이스(Coinbase) CEO 브라이언 암스트롱은 지난 분기 내내 에이전틱 경제가 인간 경제를 추월할 것이라고 주장해 왔습니다. 그의 회사는 이미 48만 명의 에이전트를 통해 1억 6,500만 건의 거래와 5,000만 달러의 거래량을 처리한 AI 에이전트 앱 스토어인 Agentic.market을 출시했습니다. 이 가설의 핵심은 기계가 은행 계좌를 개설할 수 없기 때문에 스테이블코인을 통해 서로 거래하게 될 것이라는 점입니다. 표면적으로 이 수치는 거부할 수 없을 만큼 매력적입니다.

하지만 DWF 데이터는 우리가 파이프라인의 물량(volume)을 성능(performance)으로 오해하고 있음을 시사합니다. 이러한 구분은 2026년에 인프라 지출, 감사 집중도 또는 자본을 어디에 할당할지 결정해야 하는 누구에게나 매우 중요합니다.

19%라는 헤드라인 뒤에 숨겨진 세 가지 비즈니스​

Decrypt의 헤드라인이 "AI 에이전트가 이미 디파이의 5분의 1을 운영하고 있다"고 할 때, 그 19%에는 실제로 무엇이 포함되어 있을까요?

PANews의 동일 보고서 보도에 의해 확인된 DWF의 자체 분석에 따르면, 에이전트 활동은 세 가지 매우 다른 범주로 분류됩니다:

1. 좁은 범위의 추출형 봇 (Narrow extractive bots) — MEV 탐색기, 샌드위치 공격자, 청산 트리거, DEX 간 차익거래자. 이들은 기껏해야 LLM이 결합된 수준의 결정론적 프로그램이며, 대부분 "에이전트"라는 명칭이 붙기 몇 년 전부터 존재해 왔습니다.
2. 구조화된 최적화 도구 (Structured optimizers) — Giza의 ARMA와 같은 스테이블코인 수익률 라우터가 대표적입니다. ARMA는 102,000건의 거래를 통해 3,200만 달러의 사용자 자산을 자율적으로 관리했으며, 금리가 갈라질 때 Aave, Morpho, Pendle 사이에서 자금을 이동시키는 리밸런서 역할을 합니다. 이들은 실제로 LLM 추론을 사용하지만, 매우 좁은 가드레일 내에서만 작동합니다.
3. 개방형 트레이딩 에이전트 (Open-ended trading agents) — 대중의 관심을 끄는 자율 트레이더로, 심리를 읽고 서사(narrative)를 평가하며 방향성 베팅을 합니다. 이것이 19% 중 가장 작은 비중을 차지하며, 동시에 가장 큰 손실을 보고 있는 부분입니다.

이러한 혼재가 중요한 이유는 각 범주마다 요구 사항, 실패 모드, 인프라 풋프린트가 다르기 때문입니다. 이 세 가지를 모두 "AI 에이전트"로 집계하는 것은 크론 작업(cron jobs), ETL 파이프라인, 수석 포트폴리오 매니저를 모두 "자동화된 의사 결정자"로 묶는 것과 비슷합니다. 기술적으로는 맞을지 모르나, 운영상으로는 아무런 의미가 없습니다.

에이전트가 승리하는 곳: 수익률 최적화​

에이전트의 가장 확실한 승리는 문제가 명확하게 정의되어 있고 최적화 범위가 제한적인 영역에서 발생하고 있습니다.

KuCoin이 요약한 DWF 보고서에 따르면, 수익률 최적화 에이전트는 일부 그룹에서 연 환산 수익률 9% 이상을 기록하고 있으며, Giza의 ARMA는 USDC에서 15%를 달성했습니다 (일부 토큰 인센티브 효과가 있지만 여전히 높은 수치입니다). 왜 그럴까요? 이 작업은 다음으로 단순화되기 때문입니다: N개의 대출 시장 스캔, 가스비 및 슬리피지 차감 후 순 APY 계산, 델타가 임계값을 초과할 때 리밸런싱. 여기에는 서사(narrative)도 없고 체제 변화도 없습니다. 오직 숫자만 존재하며, 그 숫자를 최적화하는 에이전트가 승리합니다.

동일한 논리가 MEV 포착, 스테이블코인 라우팅, 베이시스 거래(basis trades)에도 적용됩니다. 이러한 문제는 초 단위 미만의 반응 지연 시간, 감정 없는 손절, 24/7 실행을 요구하며, 이는 인간이 선천적으로 취약하고 기계가 최적화된 세 가지 요소입니다. 이러한 니치 시장에서의 19% 점유율은 거품이 아닙니다. 이는 인간이 다시 되찾기 어려운 실질적인 효율성 이득입니다.

Coinbase의 Agentic.market 데이터도 같은 패턴을 강화합니다. x402를 통해 처리된 1억 6,500만 건의 거래 중 지배적인 범주는 추론, 데이터 액세스 및 인프라 호출이었습니다. 즉, 제한적이고 반복 가능하며 기계 친화적인 작업들입니다. 에이전트는 기계로서의 역할에 충실할 때 뛰어난 성능을 보입니다.

에이전트가 패배하는 곳: 판단이 필요한 모든 영역​

5 대 1의 격차는 작업 범위가 넓어지는 순간 나타납니다.

DWF는 상위 인간 재량 트레이더가 위험 조정 수익률에서 상위 자율 에이전트를 5배 이상 앞지른 tradexyz 주식 거래 대회를 언급합니다. 보고서의 저자들은 그 이유를 직설적으로 설명합니다: "그들이 부족한 부분은 맥락적 추론, 서사 인식, 비구조화된 정보의 가치 평가가 필요한 개방형 트레이딩입니다."

저조한 성과의 원인을 분석하면 세 가지 패턴이 나타납니다:

• 슬리피지를 고려하지 않은 과잉 거래. 에이전트에게는 기회가 올 때까지 기다리는 인간 특유의 인내심이 부족합니다. 에이전트는 거래 비용 부담으로 이어지는 한계 거래(marginal trades)를 남발합니다.
• 체제 변화맹 (Regime blindness). 연준의 피벗, 익스플로잇 여파, 규제 관련 헤드라인 등 거시적인 서사가 바뀌면 인간은 트윗 하나를 보고도 몇 초 만에 포지션을 재조정합니다. 이전 체제의 데이터로 학습된 에이전트는 어제의 전략을 계속 실행할 뿐입니다.
• 적대적 취약성 (Adversarial fragility). 예측 가능한 에이전트는 샌드위치 공격의 대상이 됩니다. 2026년 MEV 환경을 다룬 Cryptollia의 보도는 추출형 에이전트가 최적화 에이전트의 패턴을 구체적으로 사냥하는 "AI 대 AI"의 암흑 숲을 묘사합니다. 최적화 도구의 예측 가능성은 포식자의 강점이 됩니다.

동일한 DWF 보고서는 "에이전트의 거래량이 주요 금융 수직 시장에서 인간의 거래량과 의미 있게 경쟁하기까지 5년에서 7년 정도가 걸릴 것"이라는 결론을 내립니다. 이는 에이전트 도입의 성공 여부에 전체 포트폴리오의 가설이 달려 있는 펀드에서 나온 놀라운 예측입니다. 신봉자들이 5~7년을 말할 때, 정직한 해석은 "2026년은 아니며, 2028년도 아닐 가능성이 높다"는 것입니다.

인프라 비용은 어떤 방식으로든 청구됩니다​

대부분의 에이전트 경제(agentic-economy) 논평이 놓치고 있는 부분이 있습니다. 바로 성능 격차는 인프라 부하와 무관하다는 점입니다.

모든 자율 트레이딩 에이전트가 돈을 잃더라도, 수익 최적화 도구(yield optimizers), MEV 서처(MEV searchers), 스테이블코인 라우터(stablecoin routers)와 같이 승리하는 에이전트들은 인간의 RPC 소비량을 압도하는 쿼리 볼륨을 발생시킵니다. 5개의 대출 프로토콜 간에 리밸런싱을 수행하는 단일 ARMA 스타일 에이전트는 사용자당 하루에도 수백 번씩 체인에 핑을 보냅니다. 2025년 이후 출시된 것으로 DWF가 집계한 17,000개 이상의 에이전트에, 현재 코인베이스(Coinbase)의 x402에서 거래 중인 480,000개의 에이전트를 곱해보면 그 함의는 명확합니다. 에이전트 쿼리 볼륨은 에이전트 운용 자산(AUM)보다 10배 더 빠르게 성장할 수 있습니다.

이것이 "에이전트" 내러티브 내부에서 일어나는 조용한 변화입니다. 흥미로운 유닛 이코노믹스는 에이전트가 알파(초과 수익)를 창출하느냐가 아니라, 에이전트의 읽기-쓰기 풋프린트가 사용자 수에 따라 선형적으로 증가하는지, 아니면 전략의 복잡도에 따라 이차 함수적으로 증가하는지 여부입니다. 이러한 시스템을 위해 인프라를 운영하는 사람이라면 누구나 이미 답을 보고 있으며, 그 답은 "이차 함수적"입니다.

이는 RPC 가격 책정, 인덱서 부하, 멤풀 감시 비용 및 가스 시장에 영향을 미칩니다. 에이전트들이 집합적으로 트레이딩에서 인간보다 저조한 성과를 내는 미래라 할지라도, 에이전트가 읽기 트래픽, 서명 요청 및 인텐트 라우터 홉을 지배하는 미래가 될 것입니다.

브라이언 암스트롱의 베팅, 재조정된 시각​

암스트롱의 기계 대 기계 경제(machine-to-machine economy) 가설은 틀리지 않았습니다. 다만 그의 분기별 우선순위가 시사하는 것보다 다른 시간 지평에서 작동하고 있을 뿐입니다.

"에이전트 경제가 인간 경제를 추월하기 위해서는 에이전트가 서비스를 발견할 방법이 필요하다"는 코인베이스의 자체 프레이밍은 그 격차에 대해 솔직합니다. 발견(Discovery)은 2026년의 과제입니다. 추론(Reasoning)은 2030년의 과제입니다. DWF 데이터가 포착한 중간 레이어는 오늘날 실제로 돈이 벌리고 있는 곳입니다. 즉, 자신의 수익 전략을 직접 관리하고 싶어 하지 않는 사용자들이 비용을 지불하는 특정 영역의 구조화된 최적화 도구들입니다.

2026년의 정직한 세분화는 다음과 같습니다:

• 상용화 준비 완료 및 수익성 있는 에이전트 니치: 스테이블코인 수익 라우팅, 크로스 체인 리밸런싱, MEV 방지 인텐트 실행, DAO를 위한 재무 관리 봇.
• 중간 성숙도 및 엇갈린 결과: 소셜 감성 트레이딩 에이전트, 예측 시장 에이전트(일부 연구에서 AI가 인간보다 27% 더 높은 정확도를 기록함), 내러티브 로테이션 전략.
• 과열되었으나 아직 알파가 없는 영역: 완전 자율형 재량 트레이더, 방향성 포트폴리오를 관리하는 다단계 추론 에이전트, 에이전트 간 오케스트레이션 레이어.

2026년에 첫 번째 카테고리에 자본을 투입하는 곳은 실제 제품을 사는 것입니다. 세 번째 카테고리에 자본을 투입하는 곳은 2030년까지 수익을 낼 수도 있고 내지 못할 수도 있는 연구 프로젝트를 사는 것입니다.

빌더들에게 주는 의미​

개발자와 인프라 운영자에게 19%라는 숫자는 두 가지 뚜렷한 기회와 한 가지 함정을 만듭니다.

기회는 다음과 같습니다. 이미 작동하는 경계가 명확한 도메인 에이전트(스테이블코인 라우터, 수익 최적화 도구, MEV 인식 실행)를 위해 구축하십시오. 그러면 입증된 지불 의사가 있는 성장하는 시장에 서비스를 제공하게 됩니다. 읽기 집약적인 에이전트 풋프린트를 위해 구축하십시오. 그러면 누구의 예산 예상치보다 빠르게 상승하는 부하 곡선에 서비스를 제공하게 됩니다.

함정은 다음과 같습니다. 기본 역량 격차가 해소되기까지 5~7년이 남았음에도 불구하고 2026년 배포를 목표로 자율 트레이딩 프레임워크를 구축하는 것입니다. 오늘날 "인간 재량 트레이더보다 뛰어난 성과"를 약속하는 에이전트들은 대부분 2020년부터 존재해 온 동일한 MEV 전략을 가스 추정기 앞에 LLM을 두어 재포장한 것에 불과합니다.

자본 할당자, 재무 관리자, 자신의 포트폴리오를 챗봇에게 맡겨야 할지 고민하는 개인 사용자와 같은 나머지 시장 참여자들에게 2026년의 정답은 다소 지루합니다. 마케팅이 약속하는 곳이 아니라, 에이전트가 검증 가능하게 승리하는 곳(수익, 라우팅, 실행)에서 에이전트를 사용하십시오.

실제로 중요한 숫자​

최적화 봇, MEV 서처, 스테이블코인 라우터를 제외하면 진정으로 자율적인 추론 에이전트로부터 발생하는 DeFi 거래량 비중은 19%보다는 2~3%에 가까울 것입니다. 이것이 향후 24개월 동안 지켜봐야 할 숫자입니다.

만약 이 수치가 2027년 중반까지 2%에서 10%로 상승한다면, 암스트롱의 가설은 궤도에 오른 것입니다. 만약 광범위한 19%라는 숫자가 계속 상승하는 동안 이 수치가 정체되어 있다면(즉, 좁은 영역의 봇들은 더 효율적이 되지만 추론 에이전트들은 더 똑똑해지지 않는다면), 에이전트 경제는 현실이지만 그것은 백엔드 인프라의 이야기이지 포트폴리오 관리의 혁명은 아닐 것입니다.

어느 쪽이든, 데이터는 이미 마케팅과 수학을 분리해 냈습니다. 19%라는 헤드라인은 사실입니다. 5대 1의 격차 또한 사실입니다. 이 두 숫자를 모두 염두에 두지 않고 에이전트 경제에 베팅하는 사람은 연구를 작성하는 사람들조차 동의하지 않는 이야기에 베팅하는 셈입니다.

BlockEden.xyz는 Sui, Aptos, Ethereum, Solana 및 27개 이상의 다른 체인에서 에이전트 기반 DeFi가 구동되는 데 필요한 인덱서, RPC 엔드포인트 및 인텐트 라우팅 인프라를 지원합니다. 차세대 자율형 DeFi가 요구하는 읽기 집약적이고 서명이 밀집된 워크로드에 맞게 설계된 인프라에서 에이전트를 구축하려면 API 마켓플레이스를 살펴보세요.

AI의 짧은 역사상 처음으로, 하이퍼스케일러가 자사의 플래그십 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 제어권을 블록체인에 넘겼습니다. 2026년 4월 21일, 0G Foundation과 Alibaba Cloud는 세계에서 가장 많이 다운로드된 오픈 소스 LLM 제품군인 Qwen을 온체인 상의 자율 에이전트가 직접 호출할 수 있도록 하는 파트너십을 발표했습니다. 추론 비용은 API 키가 아닌 토큰으로 결제됩니다.

다시 한번 읽어보십시오. 계정 가입도, 신용카드도, 속도 제한 신청 양식도 없습니다. 지갑을 가진 에이전트는 스마트 컨트랙트가 Uniswap 풀을 호출하는 것과 동일한 방식으로 Qwen3.6을 호출하고 100만 토큰당 비용을 $0G로 지불할 수 있습니다. 파운데이션 모델 추론을 SaaS 제품이 아닌 프로그래밍 가능한 리소스로 취급하는 이 단 하나의 아키텍처 변화는 올해 가장 중대한 크립토-AI 이슈가 될 수 있습니다.

Bittensor의 공동 창립자 Const가 네트워크 투표권 재작성을 제안하고 Covenant AI가 세 개의 핵심 서브넷에서 떠난 것과 같은 기간인 3주 동안, 프로토콜의 미래를 훨씬 더 심오하게 재편하는 조용한 사건이 발생했습니다. 2026년 4월 2일, Opentensor Foundation은 Bittensor Python SDK와 btcli 명령줄 도구를 포함한 9개의 핵심 GitHub 리포지토리 소유권을 Latent 11이라는 새로운 엔티티로 이전했습니다.

이번 이양은 탈중앙화라는 명목으로 이루어졌습니다. 실제로는 네트워크의 거버넌스가 와해되는 바로 그 순간, Bittensor의 유일한 클라이언트 구현체에 대한 통제권이 단일 조직으로 집중되었습니다. 이는 낙관론, 비관론, 그리고 실존적 해석 등 모든 타당한 분석이 향후 6개월 동안 어떤 일이 벌어지는지에 달려 있는 보기 드문 크립토 업계의 이야기입니다.

2026년 3월, 가정용 인터넷 연결을 사용하는 수십 명의 익명 채굴자들이 메타(Meta)의 Llama 2 70B에 육박하는 성능을 기록한 720억 개의 파라미터를 가진 언어 모델을 학습시켰습니다. 6주 후, 이 노력을 주도했던 팀은 떠났고, 1,000만 달러 상당의 TAO를 매각하며 비텐서(Bittensor)의 탈중앙화는 "쇼(theatre)"라고 비난했습니다. 이제 남겨진 커뮤니티는 그 규모를 14배 키워 약 4주 만에 다시 도전하려 합니다. 탈중앙화 AI라는 가설 전체의 운명이 이 결과에 달려 있습니다.

이것은 비텐서의 서브넷 3(최근 코버넌트 AI(Covenant AI)의 이탈 이후 Teutonic으로 브랜드를 변경함)이 그레이스케일(Grayscale)의 TAO ETF SEC 검토 기간에 맞춰 1조 개의 파라미터 학습 실행을 어떻게 결심하게 되었는지에 대한 이야기입니다. 이는 프로토콜의 인센티브 레이어가 이를 구축한 사람들보다 더 중요하다는 도박이며, 거버넌스 위기에서 살아남은 바로 그 네트워크가 규제 당국이 월스트리트의 진입 허용 여부를 결정하기 전에 탈중앙화 AI의 "DeepSeek 모먼트"를 만들어낼 수 있다는 베팅입니다.

72B 모델이 어떻게 허가 없는 AI의 기준점이 되었는가​

이야기는 2026년 3월 10일, 당시 Templar라는 이름으로 운영되던 서브넷 3가 Covenant-72B를 발표하며 시작됩니다. 이 모델은 공용 인터넷을 통해 협력하는 70명 이상의 독립적인 채굴자들이 약 1.1조 개의 토큰으로 학습시킨 720억 개의 파라미터를 가진 모델입니다. 이는 지금까지 완료된 탈중앙화 LLM 사전 학습 실행 중 압도적으로 가장 큰 규모였습니다.

중요한 벤치마크는 67.1의 MMLU 점수였습니다. 이는 Covenant-72B를 세계에서 가장 자본력이 풍부한 AI 연구소 중 하나가 제작한 메타의 Llama 2 70B와 대등한 위치에 올려놓았습니다. NVIDIA의 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 이 시도를 "AI를 위한 현대판 folding@home"이라고 공개적으로 비유했습니다. Templar의 서브넷 토큰은 급등했고, 정점에서의 시장 가치는 15억 달러를 넘어섰습니다.

기술적 돌파구는 모델 아키텍처가 아니라 협업 레이어에 있었습니다. 두 가지 요소가 핵심적인 역할을 했습니다:

• SparseLoCo: 희소화(Sparsification), 2비트 양자화, 오류 피드백을 통해 노드 간 대역폭 요구 사항을 146배 줄인 통신 효율적 학습 알고리즘입니다. 이것이 없었다면 일반 가정용 인터넷에서 프런티어 규모의 학습 실행은 물리적으로 불가능했을 것입니다. 그래디언트 동기화만으로도 모든 채굴자의 연결이 포화 상태가 되었을 것이기 때문입니다.
• Gauntlet: 손실 평가(Loss evaluation)와 OpenSkill 순위를 통해 각 채굴자의 기여도를 점수화하는 비텐서의 블록체인 검증 인센티브 시스템입니다. 우수한 노드에는 TAO를 지급하고 나머지는 슬래싱(Slashing)합니다.

이들은 암호학적 인센티브를 통해서만 협력하는 익명의 기여자들로 구성된 허가 없는(Permissionless) 네트워크가 수십억 달러 규모의 연구소 결과물과 경쟁할 수 있는 모델을 학습시키는, 진정으로 새로운 무언가를 만들어냈습니다.

그러다 문제가 터졌습니다.

코버넌트의 이탈: 12시간 만에 증발한 9억 달러​

2026년 4월 10일, 비텐서에서 가장 가치 있는 세 개의 서브넷(SN3 Templar, SN39 Basilica, SN81 Grail)을 운영하던 팀인 코버넌트 AI(Covenant AI)의 설립자 샘 데어(Sam Dare)가 탈퇴를 선언했습니다. 몇 시간 만에 그는 약 1,020만 달러 규모인 37,000 TAO를 매각했고, 공동 설립자인 제이콥 스티브스("Const")가 프로토콜에 대해 중앙 집중식 통제권을 행사하고 있으며 비텐서의 탈중앙화는 아키텍처가 아니라 연기에 불과하다는 비난을 남기고 떠났습니다.

시장 반응은 즉각적이었습니다. TAO는 측정 기간에 따라 20–28% 폭락하며 12시간 만에 약 6억 5,000만–9억 달러의 시가총액이 증발했습니다. 서브넷 알파 토큰의 상황은 더 심각했습니다. Grail(SN81)은 저점에서 67% 하락했습니다. 약 1,000만 달러 규모의 롱 포지션이 청산되었습니다.

두 가지 사실이 공포를 완화했습니다:

1. 서브넷은 죽지 않았습니다. 커뮤니티 채굴자들은 중앙 운영자 없이 오픈 소스 코드를 통해 SN3, SN39, SN81을 재가동했습니다. 코버넌트가 구축한 인프라는 실제로 공개된 결과물들로부터 복구가 가능했으며, 이는 역설적으로 데어가 부인했던 탈중앙화 가설을 증명하는 셈이 되었습니다.
2. TAO 공급량의 70%가 스테이킹된 상태를 유지했습니다. 장기 보유자들은 데어를 따라 시장을 떠나지 않았습니다.

하지만 네트워크에는 신뢰성 문제가 남았습니다. 비텐서의 주요 기술적 성과를 달성한 팀인 코버넌트가 정점에서 떠나 토큰 가격을 폭락시킬 수 있다면, 다음 서브넷 운영자가 똑같은 행동을 하지 않으리라는 보장이 어디 있겠습니까?

확신 메커니즘: 떠날 수 있는 사람들을 붙잡아두기​

Const의 답변은 데어가 떠난 지 열흘 뒤인 2026년 4월 20일에 나왔습니다. **확신 메커니즘(Conviction Mechanism)**으로 명명된 BIT-0011은 서브넷 소유자가 투표권 및 서브넷 소유권에 매칭되는 "확신 점수(Conviction score)"를 대가로 TAO를 몇 달 또는 몇 년 동안 타임락(Time-lock)하도록 강제하는 락업 스테이킹(Locked Stake) 체제를 제안합니다.

메커니즘의 세부 사항:

• 확신 점수는 100%에서 시작하여, 토큰이 락업에 보충되지 않으면 30일 간격으로 감소합니다.
• 투표권과 소유권은 이 감소 수치와 연동되어 줄어들며, 갑작스러운 자본 유출은 단순한 도덕적 비난을 넘어 경제적으로 큰 비용을 치르게 만듭니다.
• 이 시스템은 코버넌트가 운영했던 바로 그 세 서브넷인 SN3, SN39, SN81과 같은 성숙한 서브넷을 우선 대상으로 합니다.

뼈아픈 농담 같은 사실은, BIT-0011이 샘 데어가 떠나기 전 본인이 직접 초안을 작성한 것으로 알려졌다는 점입니다. 떠난 설립자가 설립자들의 이탈을 방지하기 위해 설계된 규칙을 쓴 것입니다.

이 제안은 서브넷 운영자가 거버넌스 제재 없이 포지션을 덤핑할 수 있었던 실질적인 구조적 약점을 해결하지만, 장기 락업 투자자들에게 권력을 집중시킨다는 또 다른 형태의 중앙 집중화를 초래하기도 합니다. 이것이 적절한 트레이드오프인지 여부는 비텐서의 주요 위험이 설립자의 배신인지, 아니면 소수 과점 세력에 의한 장악인지에 대한 판단에 달려 있습니다.

Teutonic과 1조 개 파라미터로 향한 대담한 도전​

이러한 배경 속에서, 브랜드 이름을 변경한 Teutonic 서브넷 (SN3, 구 Templar)은 2026년 5월 중순에서 하순 사이를 목표로 1조 개 파라미터 (1-trillion-parameter) 규모의 탈중앙화 학습 실행을 공개적으로 약속했습니다. 이는 Covenant-72B의 약 14배에 달하는 규모로, 동일한 기본 아키텍처를 사용하지만 기존 Covenant 엔지니어가 아닌 커뮤니티가 복구한 팀에 의해 진행됩니다.

이러한 전략적 타이밍은 결코 우연이 아닙니다. 그레이스케일 (Grayscale)은 2026년 4월 2일, NYSE Arca에 현물 비텐서 트러스트 ETF (제안된 티커 GTAO)에 대한 S-1 수정안을 제출했습니다. 현재 SEC의 결정 창구는 2026년 8월로 추적되고 있습니다. 5월에 1조 개 파라미터 학습이 성공적으로 수행된다면, 규제 당국의 심의가 정점에 달할 시기에 맞춰 "이것이 실제 기술인가, 아니면 밈(meme)에 불과한가?"라는 핵심적인 질문에 답을 제시하게 될 것입니다. 그레이스케일은 이미 4월 7일, 광범위한 AI 펀드 내에서 TAO의 비중을 **43.06%**로 상향 조정했으며, 이는 해당 펀드가 실시한 단일 자산 재배분 중 최대 규모입니다.

낙관적인 시나리오(Bull case)는 명확합니다. 신뢰할 수 있는 1조 개 파라미터 규모의 탈중앙화 모델을 출시하여, ETF 승인이 기관 자금 유입을 정당화하는 데 필요한 "딥시크(DeepSeek) 모멘텀"을 만들고, 한 분기 만에 탈중앙화 AI 카테고리 전체의 가치를 재평가하는 것입니다.

반면 비관적인 시나리오(Bear case)는 마케팅이 아닌 엔지니어링 측면에서 발생합니다.

프런티어 랩도 겪어보지 못한 탈중앙화 학습 확장의 난제​

GPT-5, Claude 4.7 Opus, Gemini 2.5 Ultra와 같은 중앙 집중식 1조 개 이상의 파라미터 모델은 NVLink 및 InfiniBand와 같은 특수 목적 패브릭을 통해 모든 GPU가 서로 연결된 시설 내에서 학습됩니다. 이들은 마이크로초 미만의 지연 시간과 초당 테라비트급 대역폭을 갖추고 있습니다. 그런 조건에서도 그래디언트 동기화(gradient synchronization)는 병목 현상이 됩니다. 발표된 연구들에 따르면, 확장이 미숙할 경우 LLM 학습 시간의 90% 이상이 연산이 아닌 통신에 소비될 수 있습니다.

Teutonic의 마이너(Miner)들은 주거용 인터넷의 약 100ms WAN 지연 시간 환경에서 협업하고 있습니다. Covenant-72B가 가능했던 유일한 이유는 SparseLoCo가 통신량을 146배 압축했기 때문입니다. 하지만 파라미터를 1조 개로 늘리면 다음과 같은 세 가지 까다로운 문제가 발생합니다:

1. 그래디언트 크기는 파라미터 수에 따라 대략 선형적으로 증가합니다. 모델 규모가 14배 커진다는 것은 옵티마이저 상태(optimizer state)를 고려하기 전이라도 각 단계마다 동기화해야 할 데이터가 14배 많아짐을 의미합니다.
2. 노드 간 조율 오버헤드는 역사적으로 작업자 수에 따라 초선형적(super-linearly)으로 증가합니다. Teutonic이 노드 풀을 약 70개에서 256개로 두 배 이상 늘린다면, All-reduce 통신 비용은 단순히 두 배가 되는 것이 아니라 토폴로지에 따라 4~10배까지 늘어날 수 있습니다.
3. 장애 모드가 복합적으로 작용합니다. 70개 노드 네트워크에서 한 노드가 학습 도중 탈락하는 것은 작은 슬래싱(slashing) 이벤트에 불과합니다. 하지만 14배 더 큰 그래디언트를 처리하는 256개 노드 네트워크에서는 동일한 탈락이 학습 라운드 전체를 중단시킬 수 있습니다.

이 중 해결 불가능한 것은 없습니다. 이 기종 저대역폭 사전 학습, FusionLLM, 통신-연산 중첩, 지연된 그래디언트 보상 등 이 체제를 겨냥한 수많은 탈중앙화 학습 연구가 존재합니다. 그러나 이러한 연구의 대부분은 70억(7B)~700억(70B) 파라미터 규모에서 검증되었습니다. 지리적으로 분산된 범용 하드웨어에서 1조 개 파라미터 학습을 실행하는 것은 단순한 제품 출시를 넘어 그 자체로 독보적인 연구 성과가 될 것입니다.

솔직한 평가는 이렇습니다: Teutonic은 마케팅 수준의 마감 기한을 가지고 연구 수준의 엔지니어링 과제에 도전하고 있습니다. 성공한다면 전체 dTAO 생태계에 필요한 신뢰 구축 이벤트가 되겠지만, 실패한다면 SEC의 가장 면밀한 검토 기간 동안 공개적으로 좌초될 위험이 있습니다.

Teutonic이 생존해야 할 탈중앙화 AI 학습 지형​

2026년에 "신뢰할 수 있는 탈중앙화 1조 개 파라미터" 이정표를 차지하려는 프로젝트는 Teutonic만이 아닙니다. 경쟁 지도는 빠르게 채워지고 있습니다:

• Gensyn은 이 기사가 나가는 날인 2026년 4월 22일에 메인넷을 출시했습니다. 출시와 함께 AI 기반 컴퓨팅 작업 매칭 레이어인 Delphi Markets와 파트너십을 맺었습니다. 출시 당일 종료 시점에 Gensyn은 5,000대 이상의 NVIDIA H100에 해당하는 해시레이트를 보고했습니다. 비텐서가 허가 없는 조율과 토큰 인센티브 플라이휠을 판매한다면, Gensyn은 올바른 실행에 대한 암호학적 증명을 갖춘 검증 가능한 AI 컴퓨팅 마켓플레이스로 포지셔닝하고 있습니다.
• Ritual은 반대 방향으로 나아가 **학습보다는 추론(inference)**에 집중하고 있습니다. 이들의 Infernet 기술을 사용하면 어떤 스마트 컨트랙트든 AI 출력을 요청하고, 지정된 모델이 수정 없이 사용되었다는 암호학적 증명을 받을 수 있습니다. 이는 "바닥부터 프런티어 모델을 학습시키는" 논리가 아닌 "DeFi 내에서 검증 가능한 AI"를 구현하려는 논리입니다.
• Ambient와 Origins Network 또한 인센티브 구조와 검증 전략은 다르지만, 프런티어 학습에 대한 중앙화된 랩의 독점을 깨겠다는 유사한 장기적 목표를 가지고 인접한 베팅을 하고 있습니다.

이 프로젝트들이 모두 동일한 이정표를 두고 직접 경쟁하는 것은 아니지만, 한정된 관심과 자본을 두고 경쟁하고 있습니다. 만약 Gensyn의 메인넷이 상업적 워크로드를 통해 "탈중앙화 AI의 시대가 왔다"는 서사를 선점한다면, Teutonic의 5월 학습 실행은 비텐서 특유의 방식(서브넷 경쟁과 토큰 가중치 인센티브)이 올바른 아키텍처인지, 아니면 추월당할 첫 번째 반복 단계인지를 판가름하는 시험대가 될 것입니다.

TAO 그 이상의 의미를 갖는 이유​

향후 4 ~ 6주 동안 세 가지 요소가 동시에 시험대에 오르게 됩니다:

탈중앙화 학습의 확장성 여부. Teutonic이 성공한다면, "탈중앙화 AI 연산의 비트코인"이라는 가설은 살아남을 것입니다. 실패할 경우, Covenant의 이탈은 서브넷 기반 학습이 정점을 찍은 순간 — 즉, 72B가 토대가 아닌 72B라는 한계치로 기록되는 순간 — 으로 해석될 것입니다.

Conviction Mechanism(확신 메커니즘)이 적절한 거버넌스 해결책인지 여부. 서브넷 운영자를 락업(Locking)하면 Covenant 방식의 덤핑은 방지할 수 있지만, 장기 스테이커들이 기득권화되는 새로운 실패 모드가 발생할 수 있습니다. 비트코인 코어의 분산 유지 관리 모델, 솔라나 랩스의 지속적인 중앙 집중식 핵심 개발, 그리고 수이(Sui)의 Mysten Labs 집중화는 모두 동일한 질문에 대한 서로 다른 세 가지 답변입니다. 즉, 프로토콜의 복잡성으로 인해 커뮤니티가 신뢰해야 할 강력한 중앙 유지 관리자가 필요한가에 대한 질문입니다. 비텐서(Bittensor)는 현재 실시간으로 이 실험의 자체 버전을 진행하고 있습니다.

ETF 승인 시점이 탈중앙화 AI로 하여금 전통 금융(TradFi)의 일정에 맞춰 결과물을 내놓게 강제하는지 여부. SEC의 8월 결정 시한은 "흥미로운 연구 프로젝트"가 아닌 "DeepSeek 모멘트"가 되고자 하는 서사에 있어 엄격한 마감 기한입니다. 이는 무엇이 출시되느냐에 따라 건강한 추진력이 될 수도, 과도한 약속의 원인이 될 수도 있습니다.

인프라 측면에서 지켜보는 빌더들에게 근본적인 신호는 더 명확합니다: AI 에이전트와 탈중앙화 학습 네트워크는 새로운 차원의 온체인 쿼리 부하를 생성하려 하고 있습니다 — 모델 레지스트리 조회, 증명(attestation) 검증, 그래디언트 체크포인트 해시, 서브넷 성능 데이터 등 — 이는 기존 RPC 인프라가 설계된 방식인 사용자 중심의 DApp 패턴과는 맞지 않습니다.

BlockEden.xyz는 AI와 크립토 스택을 결합하는 팀을 위해 27개 이상의 체인에서 엔터프라이즈급 RPC 및 인덱싱 인프라를 제공합니다. API 마켓플레이스 둘러보기를 통해 인간과 기계 트래픽 모두를 위해 설계된 레일 위에서 빌드해 보세요.

출처​

• 비텐서 SN3, 역사상 최대 규모의 탈중앙화 LLM 사전 학습 완료 — AInvest
• 비텐서 Templar 서브넷, 최초의 프런티어급 탈중앙화 LLM 학습 완료 — 800.works
• 비텐서 Covenant-72B 설명 — Phemex
• TAO의 DeepSeek 모멘트: Templar(SN3)의 부상 — PANews
• Covenant AI의 비텐서 이탈로 TAO 가격 23% 폭락 — Crypto Times
• 그레이스케일, Covenant AI 이탈 및 38% 하락에서 비텐서 네트워크가 회복됨에 따라 현물 TAO ETF 신청 — Blockonomi
• 비텐서 TAO, Covenant AI 이탈 이후 락업 스테이킹 거버넌스 수정안 제안 — AInvest
• 비텐서 TAO 거버넌스 위기 설명: Covenant AI 이탈 및 BIT-0011 제안 — AInvest
• Gensyn 메인넷 출시 — Startup Fortune
• 단일 AI 클러스터를 넘어: 탈중앙화 LLM 학습에 관한 조사

2026년 3월 한 달 동안 예측 시장의 거래액은 257억 달러에 달했습니다. 이는 대부분의 중형주 지수의 명목 거래량을 넘어서는 수치입니다. 이것은 거품도 아니고 밈도 아닙니다. 새로운 자산 클래스인 '정보' 자체가 마침내 가격을 찾았다는 가장 분명한 신호입니다.

InfoFi에 오신 것을 환영합니다.

수년 동안 크립토는 대출, 예술, 고양이 사진, 유동성 포지션, 심지어 탄소에 이르기까지 모든 것을 금융화하려고 노력해 왔습니다. 하지만 시장이 항상 가격을 책정하는 데 어려움을 겪었던 것들 — 예측의 품질, 개인의 신뢰, 데이터셋의 가치 — 은 여전히 아날로그 영역에 머물러 있었습니다. 이는 2026년에 바뀌었습니다. 이전에는 분리되어 있던 세 가지 실험(예측 시장, 온체인 평판, AI 데이터 마켓플레이스)이 하나의 테마로 수렴되었습니다. 바로 정보에 '스킨 인 더 게임(skin in the game)'을 적용하면 정보의 질이 향상된다는 것입니다.

월스트리트는 이 테마를 '정보 금융(Information Finance)'이라고 부릅니다. 현재 추세대로라면 InfoFi는 올해 말 이전에 섹터 가치 100억 달러를 돌파할 것입니다.