"블록체인" 태그로 연결된 435 개 게시물 개의 게시물이 있습니다.

1) 발라지가 말하는 “암호화 신원”이란 무엇인가​

발라지의 용어에서 **암호화 신원(cryptoidentity)**은 암호화, 특히 공개-개인 키 쌍에 뿌리를 둔 신원이며, 온체인 이름, 검증 가능한 자격 증명/증명, 그리고 레거시("법정") 신원과의 인터페이스로 확장됩니다. 그의 말과 작업에 따르면:

• 신원으로서의 키. 비트코인과 웹3에서 당신의 키 쌍이 당신의 신원이라는 아이디어가 기본입니다. 인증 및 권한 부여는 기업 데이터베이스의 계정이 아닌 개인 키의 제어에서 비롯됩니다. (balajis.com)
• 온체인 이름 및 평판. ENS/SNS와 같은 명명 시스템은 사람이 읽을 수 있는 신원을 주소에 연결합니다. 자격 증명(NFT, "소울바운드" 토큰, 온체인 "암호화 자격 증명") 및 증명은 해당 신원에 평판과 이력을 추가합니다.
• 온체인, 감사 가능한 “인구 조사.” 사회와 네트워크 국가의 경우, 신원은 암호화 방식으로 감사 가능한 인구 조사 (인간 증명/고유 인물 증명, 소득 증명, 부동산 증명)에 참여하여 실제 인구와 경제 활동을 입증합니다.
• 레거시 ID ↔ 암호화 ID 연결. 그는 명시적으로 "디지털 여권은 디지털 통화를 따른다"는 의미에서 법정 통화↔암호화폐 거래소와 유사한 **"법정 신원 ↔ 암호화 신원 교환"**이 필요하다고 주장합니다. 그는 스테이블코인 다음의 인터페이스로 "암호화 여권"을 강조합니다. (Circle)
• AI 시대의 “신뢰의 웹3”를 위한 신원. 딥페이크와 봇에 대응하기 위해 그는 온체인 신원(예: ENS)으로 서명된 콘텐츠를 홍보하여 출처와 저작권을 오픈 웹 전반에서 암호화 방식으로 검증할 수 있도록 합니다. (Chainlink Today)
• 시민 보호. 그의 간략한 표현: "암호화폐는 은행 계좌 폐쇄로부터 부분적으로 당신을 보호합니다. 암호화 신원은 시민권 박탈로부터 부분적으로 당신을 보호합니다." (X (이전 트위터))

---

2) 그의 관점이 발전한 방식 (간략한 연대기)​

• 2019–2020 – 암호화 신원 및 가명성. 발라지의 글은 공개 키 암호화를 신원으로 강조하고 2020년대에 분산형 신원 + 평판이 성장할 것을 예측합니다. 동시에 그의 "가명 경제" 강연은 언론의 자유를 보호하고 새로운 종류의 작업 및 조직을 실험하기 위해 지속적이고 평판을 지닌 가명을 주장합니다. (balajis.com)
• 2022 – 『네트워크 국가』. 그는 네트워크 국가에서 신원의 역할을 공식화합니다: 온체인 인구 조사; ENS 스타일 신원; 암호화 증명(인간성/소득/부동산); 그리고 암호화 자격 증명/소울바운드. 신원은 인프라적입니다. 즉, 사회가 무엇을 세고 세상이 무엇을 검증할 수 있는지를 나타냅니다.
• 2022–2024 – 레거시 시스템과의 브릿지. 공개 인터뷰와 팟캐스트에서 그는 법정↔암호화 신원 브릿지(예: 팔라우의 RNS.ID 디지털 거주권)를 요구하고 "종이" 기록을 코드로 옮기는 것을 강조합니다. (Circle)
• 2023–현재 – AI 가짜에 대한 방어로서의 신원. 그는 암호화 신원을 **"신뢰의 웹3"**의 중추로 간주합니다: 서명된 콘텐츠, 온체인 출처, 그리고 인간과 봇을 분리하기 위한 경제적 마찰(스테이킹, 결제). (Chainlink Today)

---

3) 발라지가 제시하는 기술 스택​

기본 원시 요소: 키 및 지갑

• 개인 키 제어 = 신원 제어; 다른 페르소나 및 위험 프로필에 따라 키를 순환/분할합니다. (balajis.com)

해결 및 로그인

• ENS/SNS는 사람이 읽을 수 있는 이름을 주소에 매핑합니다. **이더리움으로 로그인(EIP-4361)**은 이 주소를 오프체인 앱에 인증하는 표준 방식으로 전환합니다.

자격 증명 및 증명 (평판 레이어)

• **W3C 검증 가능한 자격 증명(VC 2.0)**은 클레임(예: KYC 확인, 학위)을 발행/보유/검증하는 상호 운용 가능한 방법을 정의합니다.
• **이더리움 증명 서비스(EAS)**는 애플리케이션이 검증할 수 있는 신원, 평판 및 레지스트리를 구축하기 위한 온체인 또는 오프체인 증명을 위한 공공재 레이어를 제공합니다. (W3C)

인간성 증명 및 고유성

• 『네트워크 국가』에서 발라지는 온체인 인구 조사를 위한 "인간 증명" 기술을 스케치합니다. 그의 작업 외에도 월드 ID와 같은 접근 방식은 인간성/고유성을 검증하려고 시도하며, 이는 데이터 보호 문제도 제기하여 생체 인식 PoP의 장단점을 보여줍니다.

레거시 신원과의 브릿지

• 팔라우 RNS.ID는 온체인 구성 요소를 사용하여 법적 ID를 발행하는 주권 국가의 대표적인 예입니다. 플랫폼 전반의 수용도는 고르지 않아 발라지가 강조하는 "브릿지" 문제를 부각시킵니다. (Biometric Update)

출처 및 딥페이크 방지

• 그는 ENS에 연결된 주소에서 콘텐츠에 서명할 것을 옹호하여 모든 이미지/게시물/비디오가 "신뢰의 웹3"에서 암호화 신원으로 추적될 수 있도록 합니다. (Chainlink Today)

---

4) 왜 중요한가 (발라지의 전략적 주장)​

1. 검열 및 플랫폼 퇴출 저항: 키와 분산형 명명은 중앙 집중식 ID 제공업체에 대한 의존도를 줄입니다. (키는 무기명 신원입니다.) (balajis.com)
2. 사회를 위한 감사 가능성: 네트워크 국가는 검증 가능한 인구/소득/발자국을 요구합니다. 온체인에서 증명할 수 있는 신원 없이는 감사 가능성이 불가능합니다.
3. AI 복원력: 암호화 신원 레이어(및 서명/증명)는 온라인에서 진정성을 뒷받침하여 AI 기반의 위조를 역전시킵니다. (Chainlink Today)
4. 상호 운용성 및 구성 가능성: 표준(ENS, SIWE, VC/EAS)은 앱과 관할 구역 전반에서 신원을 이식 가능하게 만듭니다.

---

5) 『네트워크 국가』와 어떻게 연결되는가​

발라지의 책은 신원과 실시간 온체인 인구 조사를 반복적으로 연결합니다. 여기에는 인간 증명, 소득 증명, 부동산 증명이 포함되며, 명명(ENS)과 암호화 자격 증명을 핵심 원시 요소로 강조합니다. 그는 또한 사회적 스마트 계약에 내장된 "ENS-로그인-물리적 세계" 패턴(문/서비스에 대한 디지털 키)을 설명하며, 암호화 신원이 디지털 및 (궁극적으로) 물리적 거버넌스 모두에 대한 액세스 레이어임을 지적합니다.

---

6) 구현 청사진 (오늘 바로 실행할 수 있는 실용적인 경로)​

A. 기본 신원 설정

1. (i) 법적/"실명", (ii) 업무/전문 가명, (iii) 공개 연설 가명에 대해 별도의 키 쌍을 생성합니다. 각각을 다른 지갑 구성(하드웨어, MPC 또는 보호자가 있는 스마트 계정)에 저장합니다. (balajis.com)
2. 각 페르소나에 대해 ENS 이름을 등록하고 최소한의 공개 프로필 메타데이터를 게시합니다.

B. 인증 및 콘텐츠 출처 추가 3) 앱 로그인에 **SIWE(EIP-4361)**를 활성화합니다. 비밀번호/소셜 로그인을 단계적으로 폐지합니다. (Ethereum Improvement Proposals) 4) ENS에 연결된 주소에서 공개 아티팩트(게시물, 이미지, 코드 릴리스)에 서명하고, 다른 사람들이 검증할 수 있는 간단한 "서명된 콘텐츠" 피드를 게시합니다. (Chainlink Today)

C. 자격 증명 및 증명 레이어 추가 5) 법적 사실(회사 역할, 라이선스)에 대한 VC를 발행/수집하고, 소프트 시그널(평판, 검증된 기여, 참석)에 대한 EAS 증명을 발행/수집합니다. 민감한 클레임은 온체인에 해시/영수증만 남기고 오프체인에 보관합니다. (W3C)

D. 필요할 때 레거시 신원과 연결 6) 합법적이고 유용한 경우, KYC 게이트가 있는 장소를 위해 주권/기업 ID(예: 팔라우 RNS.ID)를 암호화 신원에 연결합니다. 이질적인 수용을 예상하고 대체 수단을 유지합니다. (Biometric Update)

E. 그룹/사회를 위한 배포 7) 스타트업 사회 또는 DAO의 경우:

• ENS + 수용 가능한 인간 증명 방법으로 멤버십을 제한합니다.
• 원시 PII가 아닌 오라클과 서명된 증명을 사용하여 공개적이고 감사 가능한 인구 조사(회원 수, 온체인 재무/수입 증명)를 유지합니다.

---

7) 위험, 비판 및 미해결 질문​

• 프라이버시/가명성 침식. 블록체인 분석은 지갑을 클러스터링할 수 있습니다. 발라지 자신의 가명성 프레임은 소수의 데이터 "비트"가 어떻게 당신을 재식별할 수 있는지 경고합니다. 믹서/프라이버시 기술을 신중하고 합법적으로 사용하되, 한계를 인식해야 합니다. (blog.blockstack.org)
• 인간성 증명 장단점. 생체 인식 PoP(예: 홍채)는 상당한 데이터 보호 조사를 유발합니다. 대체 PoP 방법은 위험을 줄이지만 시빌 공격 취약성을 증가시킬 수 있습니다. (law.kuleuven.be)
• 브릿지 취약성. 팔라우 스타일 ID는 보편적인 KYC 통과 수단이 아닙니다. 플랫폼과 관할 구역에 따라 수용도가 다르며 변경될 수 있습니다. 점진적 성능 저하를 고려하여 구축해야 합니다. (Malakouti Law)
• 키 손실 및 강압. 키는 도난당하거나 강압될 수 있습니다. 다중 서명/보호자 및 사고 대응 정책을 사용해야 합니다. (발라지의 모델은 암호화 + 동의를 가정하며, 이는 사회적으로 설계되어야 합니다.) (balajis.com)
• 이름/레지스트리 중앙화. ENS 또는 모든 명명 기관은 정책 병목 지점이 됩니다. 다중 페르소나 설계 및 내보낼 수 있는 증명을 통해 완화합니다.

---

8) 발라지의 암호화 신원이 표준과 어떻게 연결되는가 (그리고 차이점)​

• 정렬:

  • DID + VC(W3C) = 이식 가능하고 상호 운용 가능한 신원/클레임; SIWE = 지갑 기본 인증; EAS = 평판/레지스트리용 증명. 이것들은 그가 표준 약어가 아닌 일반 언어(ENS, 자격 증명)를 사용하더라도 그가 지적하는 구성 요소입니다. (W3C)

• 차이점/강조점:

  • 그는 많은 DID/VC 논의보다 사회적 감사 가능성(온체인 인구 조사)과 AI 시대 출처(서명된 콘텐츠)를 더 강조하며, 법정 신원↔암호화 신원 브릿지와 암호화 여권을 단기 우선순위로 명시적으로 추진합니다.

---

9) 구축 중이라면: 최소 실행 가능한 “암호화 신원” 출시 (90일)​

1. 1–2주차: 키, ENS, SIWE 활성화; 서명 정책을 게시하고 공개 게시물/릴리스에 서명하기 시작합니다. (Ethereum Improvement Proposals)
2. 3–6주차: 역할/멤버십/참여를 위한 VC/EAS 통합; 이를 프로그래밍 방식으로 검증하는 공개 "신뢰 페이지"를 구축합니다. (W3C)
3. 7–10주차: 명확한 프라이버시 태세를 갖춘 기본 인구 조사 대시보드(총 회원 수, 온체인 재무/수입 증명)를 구축합니다.
4. 11–13주차: 한 가지 규정 준수 집중 흐름에 대해 레거시 브릿지(예: 적절한 경우 RNS.ID)를 시범 운영하고 결과를 게시합니다(무엇이 작동하고 실패했는지). (Biometric Update)

---

선별된 자료 (주요 및 핵심)​

• 『네트워크 국가』 (온체인 인구 조사; ENS/신원; 암호화 자격 증명) 및 "ENS-로그인-물리적 세계" 예시.
• 공개 키 암호화 (신원으로서의 키). (balajis.com)
• Circle – The Money Movement (Ep. 74) (법정 신원↔암호화 신원 브릿지; "암호화 여권"). (Circle)
• The Network State podcast, Ep. 10 (법정 신원→암호화 신원 교환; 팔라우 RNS.ID). (thenetworkstate.com)
• Chainlink Today (딥페이크 퇴치를 위한 서명된 콘텐츠/ENS; "신뢰의 웹3"). (Chainlink Today)
• Balaji on X ("암호화 신원…시민권 박탈"). (X (이전 트위터))
• 표준: W3C DID Core, VC 2.0; EIP-4361 (SIWE); EAS 문서. (W3C)
• RNS.ID / 팔라우 (실세계 브릿지; 혼합된 수용). (Biometric Update)
• 가명 경제 (신원 및 33비트 재식별 직관). (blog.blockstack.org)

---

결론​

발라지에게 암호화 신원은 단순히 "DID 기술"이 아닙니다. 그것은 문명적 원시 요소입니다: 기반에는 키와 서명; 그 위에는 이름과 자격 증명; 레거시 신원과의 브릿지; 그리고 개인에서 네트워크 사회로 확장되는 검증 가능한 공개 기록입니다. 이것이 AI가 넘쳐나는 인터넷에서 진정한 사람과 진정한 기록을 얻는 방법이며, 스타트업 사회가 세상에 자신의 말을 믿으라고 요구하지 않고도 자신이 실제임을 증명할 수 있는 방법입니다. (Chainlink Today)

원하시면, 귀하의 특정 사용 사례(소비자 앱, DAO, 기업 또는 스타트업 사회 파일럿)에 맞게 구현 청사진을 조정하고, 귀하의 규제 및 UX 제약 조건에 맞는 SIWE, EAS 및 VC 2.0에 대한 구체적인 스키마/흐름을 생성해 드릴 수 있습니다.

탈중앙화 금융(DeFi)은 2020년 여름의 투기 붐을 넘어 20242025년 사이클에 이르러 상당히 성숙했습니다. 높은 금리는 20222023년에 DeFi의 성장을 둔화시켰지만, 고성능 체인의 출현, 토큰 기반 인센티브, 그리고 명확해진 규제 환경은 온체인 금융의 새로운 단계를 위한 조건을 조성하고 있습니다. Hyperliquid, Aave, Ethena, Dragonfly의 리더들은 다음 장이 진정한 유틸리티, 즉 효율적인 시장 인프라, 수익 창출 스테이블코인, 실물 자산 토큰화, AI 지원 사용자 경험에 의해 주도될 것이라는 공통된 기대를 공유합니다. 다음 섹션에서는 Jeff Yan (Hyperliquid Labs), Stani Kulechov (Aave Labs), Guy Young (Ethena Labs), Haseeb Qureshi (Dragonfly)의 목소리를 통해 DeFi의 미래를 분석합니다.

Jeff Yan – Hyperliquid Labs​

배경​

Jeff Yan은 무기한 선물 및 현물 거래를 위한 고성능 오더북을 운영하는 탈중앙화 거래소(DEX)인 Hyperliquid의 공동 창립자이자 CEO입니다. Hyperliquid는 커뮤니티 주도 에어드롭과 벤처 캐피탈에 지분을 판매하지 않겠다는 입장으로 2024년에 명성을 얻었습니다. Yan은 제품 집중을 유지하기 위해 팀을 소규모로 유지하고 자체 자금을 조달했습니다. Hyperliquid의 비전은 토큰화된 자산 및 스테이블코인과 같은 다른 금융 상품을 위한 탈중앙화 기반 레이어가 되는 것입니다.

DeFi의 다음 장에 대한 비전​

• 과장보다 효율성. Token 2049 패널에서 Yan은 DeFi를 수학 문제에 비유했습니다. 그는 시장이 효율적이어야 하며, 사용자가 숨겨진 스프레드 없이 최적의 가격을 얻어야 한다고 주장했습니다. Hyperliquid의 고성능 오더북은 이러한 효율성을 제공하는 것을 목표로 합니다.
• 커뮤니티 소유권과 VC 반대 입장. Yan은 DeFi의 성공이 투자자 이탈보다는 사용자에게 전달된 가치로 측정되어야 한다고 믿습니다. Hyperliquid는 탈중앙화를 훼손하는 것을 피하기 위해 사설 마켓 메이커 파트너십과 중앙화된 거래소 상장을 거부했습니다. 이러한 접근 방식은 DeFi의 정신과 일치합니다. 프로토콜은 커뮤니티에 의해 소유되고 장기적인 유틸리티를 위해 구축되어야 합니다.
• 토큰 가격이 아닌 인프라에 집중. Yan은 Hyperliquid의 목적이 견고한 기술을 구축하는 것이라고 강조합니다. HIP-3와 같은 제품 개선은 자동화된 감사 및 더 나은 통합을 통해 dApp 위험을 완화하는 것을 목표로 합니다. 그는 사용자 피드백과 기술 변화에 적응하는 것을 선호하며, 엄격한 로드맵을 설정하는 것을 피합니다. 이러한 적응성은 투기에서 성숙한 인프라로의 광범위한 전환을 반영합니다.
• 무허가 금융 스택에 대한 비전. Yan은 Hyperliquid가 다른 사람들이 스테이블코인, RWA 및 새로운 금융 상품을 구축할 수 있는 기반 레이어로 진화할 것이라고 봅니다. 탈중앙화되고 자본 효율성을 유지함으로써 그는 탈중앙화된 나스닥과 유사한 중립적인 레이어를 구축하기를 희망합니다.

시사점​

Jeff Yan의 관점은 시장 효율성, 커뮤니티 주도 소유권, 모듈형 인프라를 강조합니다. 그는 DeFi의 다음 장을 고성능 DEX가 토큰화된 자산 및 수익 상품의 중추가 되는 통합 단계로 봅니다. 벤처 자금 조달을 거부한 그의 입장은 과도한 투기에 대한 반발을 시사합니다. 다음 장에서는 프로토콜이 헤드라인을 장식하는 평가액보다 지속 가능성을 우선시할 수 있습니다.

Stani Kulechov – Aave Labs​

배경​

Stani Kulechov는 최초의 머니 마켓 프로토콜 중 하나이자 탈중앙화 대출의 선두 주자인 Aave를 설립했습니다. Aave의 유동성 시장은 사용자가 중개자 없이 수익을 얻거나 자산을 빌릴 수 있도록 합니다. 2025년까지 Aave의 TVL과 제품군은 스테이블코인과 Blockchain Ireland Summit에서 출시된 새로운 Family Wallet—법정화폐-암호화폐 온램프를 포함하도록 확장되었습니다.

DeFi의 다음 장에 대한 비전​

• 금리 인하가 'DeFi 여름 2.0'의 촉매제. Token 2049에서 Kulechov는 금리 인하가 2020년과 유사한 새로운 DeFi 붐을 촉발할 것이라고 주장했습니다. 낮은 금리는 온체인 수익률이 TradFi에 비해 여전히 매력적이어서 자본을 DeFi 프로토콜로 끌어들이는 차익 거래 기회를 만듭니다. 그는 2020년 금리 인하 기간 동안 DeFi의 TVL이 10억 달러 미만에서 100억 달러로 급증했으며, 통화 정책이 완화될 때 비슷한 역학 관계를 예상한다고 회상합니다.
• 핀테크와의 통합. Kulechov는 DeFi가 주류 핀테크 인프라에 내장될 것이라고 예상합니다. 그는 소비자 친화적인 앱과 기관 채널을 통해 온체인 수익률을 분배하여 DeFi를 저축 상품의 백엔드로 전환할 계획입니다. Family Wallet은 원활한 법정화폐-스테이블코인 전환 및 일상적인 결제를 제공함으로써 이를 예시합니다.
• 실물 자산 (RWA) 및 스테이블코인. 그는 토큰화된 실물 자산과 스테이블코인을 블록체인 미래의 기둥으로 간주합니다. Aave의 GHO 스테이블코인 및 RWA 이니셔티브는 DeFi 수익률을 실물 경제 담보와 연결하여 암호화폐와 전통 금융 간의 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다.
• 커뮤니티 주도 혁신. Kulechov는 Aave의 성공을 커뮤니티 덕분으로 돌리며, 사용자 주도 혁신이 다음 단계를 이끌 것으로 기대합니다. 그는 DeFi가 탈중앙화를 유지하면서 복잡성을 추상화하는 소비자 애플리케이션에 집중할 것이라고 제안합니다.

시사점​

Stani Kulechov는 낮은 금리와 개선된 사용자 경험에 힘입어 DeFi 강세 사이클의 복귀를 예견합니다. 그는 핀테크와의 통합과 실물 자산을 강조하며, 스테이블코인과 토큰화된 국채가 DeFi 수익률을 일상적인 금융 상품에 내장할 것이라고 예측합니다. 이는 투기적 수익 농사에서 전통 금융과 공존하는 인프라로의 성숙을 반영합니다.

Guy Young – Ethena Labs​

배경​

Guy Young은 델타 중립 전략을 사용하여 수익을 창출하는 합성 달러 스테이블코인인 sUSDe의 개발사인 Ethena Labs의 CEO입니다. Ethena는 USDT 담보와 숏 무기한 포지션을 사용하여 가격 위험을 헤지하면서 매력적인 수익률을 제공하여 주목을 받았습니다. 2025년, Ethena는 전통 기관을 위한 규제 준수 랩핑 버전인 iUSDe와 같은 이니셔티브를 발표했습니다.

DeFi의 다음 장에 대한 비전​

• 저축 및 거래 담보용 스테이블코인. Young은 스테이블코인 사용 사례를 거래 담보, 개발도상국의 저축, 결제, 투기로 분류합니다. Ethena는 수익이 달러를 매력적으로 만들고 거래소 통합이 채택을 촉진하기 때문에 저축 및 거래에 중점을 둡니다. 그는 수익 창출 달러가 세계에서 가장 중요한 저축 자산이 될 것이라고 믿습니다.
• 중립적이고 플랫폼에 구애받지 않는 스테이블코인. Young은 스테이블코인이 중립적이어야 하며 다양한 장소에서 널리 받아들여져야 한다고 주장합니다. 거래소가 독점 스테이블코인을 밀어붙이려는 시도는 사용자 경험을 해칩니다. Ethena의 USDT 사용은 Tether와 경쟁하기보다는 Tether에 대한 수요를 증가시켜 DeFi 스테이블코인과 기존 업체 간의 시너지를 보여줍니다.
• TradFi 및 메시징 앱과의 통합. Ethena는 규제 요구 사항을 충족하기 위해 전송 제한이 있는 iUSDe를 발행하고, sUSDe를 Telegram 및 Apple Pay에 통합하여 사용자가 메시지를 보내는 것처럼 수익 창출 달러를 저축하고 지출할 수 있도록 할 계획입니다. Young은 모바일 앱을 통해 10억 명의 사용자에게 네오뱅크와 유사한 경험을 제공하는 것을 상상합니다.
• 펀더멘털 및 RWA로의 전환. 그는 암호화폐 투기가 포화 상태에 이른 것으로 보인다고 지적합니다. 알트코인 시가총액은 2021년과 2024년 모두 1조 2천억 달러로 정점을 찍었으므로 투자자들은 실제 수익과 토큰화된 실물 자산을 가진 프로젝트에 집중할 것입니다. 오프체인 자산에서 수익을 제공하는 Ethena의 전략은 이러한 전환에 대비하고 있습니다.

시사점​

Guy Young의 관점은 DeFi의 킬러 앱으로서 수익 창출 스테이블코인에 중점을 둡니다. 그는 DeFi의 다음 장이 달러를 생산적으로 만들고 주류 결제 및 메시징에 내장하여 수십억 명의 사용자를 끌어들이는 것을 포함한다고 주장합니다. Ethena의 플랫폼에 구애받지 않는 접근 방식은 DeFi 스테이블코인이 기존 시스템과 경쟁하기보다는 보완해야 한다는 믿음을 반영합니다. 그는 또한 투기적 알트코인에서 수익 창출 토큰 및 RWA로의 전환을 예상합니다.

Haseeb Qureshi – Dragonfly​

배경​

Haseeb Qureshi는 암호화폐 및 DeFi에 중점을 둔 벤처 캐피탈 회사인 Dragonfly의 매니징 파트너입니다. Qureshi는 분석적인 글쓰기와 Chopping Block 팟캐스트 참여로 유명합니다. 2024년 말과 2025년 초에 그는 AI, 스테이블코인, 규제 변화가 암호화폐를 어떻게 형성할지에 대한 일련의 예측을 발표했습니다.

DeFi의 다음 장에 대한 비전​

• AI 기반 지갑 및 에이전트. Qureshi는 AI 에이전트가 브리징 자동화, 거래 경로 최적화, 수수료 최소화, 사용자 사기 방지를 통해 암호화폐를 혁신할 것이라고 예측합니다. 그는 AI 기반 지갑이 크로스체인 작업을 원활하게 처리하여 현재 주류 사용자를 단념시키는 복잡성을 줄일 것으로 예상합니다. AI 지원 개발 도구는 또한 스마트 계약 구축을 더 쉽게 만들어 EVM의 지배력을 강화할 것입니다.
• AI 에이전트 토큰 대 밈 코인. Qureshi는 AI 에이전트와 관련된 토큰이 2025년에 밈 코인을 능가할 것이라고 믿지만, 참신함은 사라지고 실제 가치는 AI가 소프트웨어 엔지니어링 및 거래에 미치는 영향에서 나올 것이라고 경고합니다. 그는 현재의 흥분을 "금융 허무주의에서 금융 과도한 낙관주의"로의 전환으로 보며, 챗봇 코인을 과대평가하는 것에 대해 경고합니다.
• 스테이블코인과 AI의 융합. 2025년 예측에서 Qureshi는 여섯 가지 주요 테마를 제시합니다. (1) AI 도구가 EVM 점유율을 확장함에 따라 레이어-1과 레이어-2 체인 간의 구분이 모호해질 것입니다. (2) 토큰 분배는 대규모 에어드롭에서 지표 기반 또는 크라우드펀딩 모델로 전환될 것입니다. (3) 은행이 자체 스테이블코인을 발행하고 Tether가 지배력을 유지하면서 스테이블코인 채택이 급증할 것입니다. (4) AI 에이전트가 암호화폐 상호 작용을 지배하겠지만, 그 참신함은 2026년까지 사라질 수 있습니다. (5) AI 도구는 개발 비용을 크게 낮춰 dApp 혁신과 더 강력한 보안의 물결을 가능하게 할 것입니다. (6) 특히 미국에서의 규제 명확성은 주류 채택을 가속화할 것입니다.
• 기관 채택 및 규제 변화. Qureshi는 트럼프 행정부 하에서 포춘 100대 기업이 소비자에게 암호화폐를 제공할 것으로 예상하며, 미국 스테이블코인 법안이 통과되어 기관 참여를 가능하게 할 것이라고 믿습니다. Gate.io 연구 요약은 AI 에이전트가 P2P 거래에 스테이블코인을 채택하고 탈중앙화 AI 훈련이 가속화될 것이라고 언급하며 이를 뒷받침합니다.
• AI 지원 금융을 위한 인프라로서의 DeFi. The Chopping Block에서 Qureshi는 Hyperliquid를 2024년 사이클의 "가장 큰 승자"로 지목하고 DeFi 토큰이 2025년에 폭발적인 성장을 보일 것이라고 예측했습니다. 그는 탈중앙화 무기한 거래를 경쟁력 있게 만드는 유동성 안내 풀과 같은 혁신 덕분이라고 설명합니다. DeFi에 대한 그의 낙관론은 AI 기반 UX와 규제 명확성이 온체인 프로토콜로 자본을 유입시킬 것이라는 믿음에서 비롯됩니다.

시사점​

Haseeb Qureshi는 DeFi의 다음 장을 AI와 온체인 금융의 융합으로 봅니다. 그는 사용자 상호 작용을 단순화하고 새로운 참가자를 유치할 AI 기반 지갑 및 자율 에이전트의 급증을 예상합니다. 그러나 그는 AI 과대광고가 사라질 수 있다고 경고합니다. 지속 가능한 가치는 AI 도구가 개발 비용을 낮추고 보안을 개선하는 것에서 나올 것입니다. 그는 스테이블코인 법안, 기관 채택, 지표 기반 토큰 분배가 산업을 전문화할 것으로 기대합니다. 전반적으로 그는 DeFi가 AI 지원, 규제 준수 금융 서비스의 기반으로 진화할 것이라고 봅니다.

비교 분석​

차원	Jeff Yan (Hyperliquid)	Stani Kulechov (Aave)	Guy Young (Ethena)	Haseeb Qureshi (Dragonfly)
핵심 초점	고성능 DEX 인프라; 커뮤니티 소유권; 효율성	탈중앙화 대출; 핀테크 통합; 실물 자산	수익 창출 스테이블코인; 거래 담보; 결제 통합	투자 관점; AI 에이전트; 기관 채택
다음 장의 주요 동인	효율적인 오더북 시장; RWA 및 스테이블코인을 위한 모듈형 프로토콜 레이어	금리 인하로 인한 자본 유입 및 "DeFi 여름 2.0"; 핀테크 및 RWA와의 통합	수익을 창출하는 중립적 스테이블코인; 메시징 앱 및 TradFi와의 통합	AI 기반 지갑 및 에이전트; 규제 명확성; 지표 기반 토큰 분배
스테이블코인의 역할	미래 DeFi 레이어의 기반; 탈중앙화 발행자 장려	GHO 스테이블코인 및 토큰화된 국채는 DeFi 수익률을 주류 금융 상품에 통합	sUSDe는 달러를 수익 창출 저축으로 전환; iUSDe는 기관 대상	2025년 말까지 은행이 스테이블코인 발행; AI 에이전트가 거래에 스테이블코인 사용
토큰 인센티브에 대한 견해	커뮤니티 우선순위를 위해 벤처 자금 및 사설 마켓 메이커 거래 거부	커뮤니티 주도 혁신 강조; DeFi 토큰을 핀테크 인프라로 간주	기존 생태계를 보완하는 플랫폼에 구애받지 않는 스테이블코인 옹호	대규모 에어드롭에서 KPI 기반 또는 크라우드펀딩 분배로의 전환 예측
규제 및 기관에 대한 전망	규제에 대한 최소한의 초점; 탈중앙화 및 자체 자금 조달 강조	RWA 토큰화 및 기관 사용을 가능하게 하는 규제 명확성 예상	규제 요구 사항을 충족하기 위해 전송 제한이 있는 iUSDe 작업 중	미국 스테이블코인 법안 및 친암호화폐 행정부가 채택 가속화 예상
AI 및 자동화에 대해	해당 없음	해당 없음	중요하지 않음 (Ethena가 AI 위험 시스템을 사용할 수 있음)	AI 에이전트가 사용자 경험을 지배; 참신함은 2026년까지 사라질 것

결론​

DeFi의 다음 장은 효율적인 인프라, 수익 창출 자산, 전통 금융과의 통합, AI 기반 사용자 경험에 의해 형성될 가능성이 높습니다. Jeff Yan은 토큰화된 자산을 위한 중립적인 기반 레이어 역할을 할 수 있는 고성능 커뮤니티 소유 DEX 인프라 구축에 중점을 둡니다. Stani Kulechov는 낮은 금리, 핀테크 통합, 실물 자산이 새로운 DeFi 붐을 촉발할 것으로 예상합니다. Guy Young은 수익 창출 스테이블코인과 원활한 결제를 우선시하며, DeFi를 메시징 앱과 전통 은행으로 확장합니다. Haseeb Qureshi는 AI 에이전트가 지갑을 변화시키고 규제 명확성이 기관 자본을 해제할 것으로 예상하면서도, 과대광고된 AI 토큰 내러티브에 대해 경고합니다.

종합적으로, 이러한 관점들은 DeFi의 미래가 투기적 수익 농사를 넘어 성숙하고 사용자 중심적인 금융 상품으로 나아갈 것임을 시사합니다. 프로토콜은 실질적인 경제적 가치를 제공하고, 기존 금융 시스템과 통합하며, AI 및 고성능 블록체인과 같은 기술 발전을 활용해야 합니다. 이러한 추세가 수렴함에 따라 DeFi는 틈새 생태계에서 글로벌 무허가 금융 인프라로 진화할 수 있습니다.

1. Web3 컨텍스트에서 MCP의 정의 및 기원​

** MCP (Model Context Protocol) **는 AI 어시스턴트 (대형 언어 모델과 같은)를 외부 데이터 소스, 도구 및 환경에 연결하는 공개 표준입니다. Universal Plug-and-Play Nature로 인해 AI의 USB-C 포트 "로 종종 MCP는 2024 년 11 월 말에 처음으로 소개되었으며 데이터베이스 및 API에서 개발 환경 및 블록 화장에 이르기까지 *“데이터가 생기는 시스템”을 단단히 브리지함으로써 AI 모델을 분리하여 분리하는 솔루션으로 등장했습니다.

원래 Anthropic의 실험적 측면 프로젝트 인 MCP는 신속하게 견인력을 얻었습니다. 20124 년 중반, 오픈 소스 참조 구현이 나타 났으며 2025 년 초까지는 AI Labs (Openai, Google Deepmind, Meta AI)가 기본적으로 채택하면서 에이전트 AI 통합 **의 사실상 표준이되었습니다. 이 빠른 흡수는 특히 ** web3 커뮤니티 **에서 주목할 만했습니다. 블록 체인 개발자는 MCP를 AI 기능을 분산 된 응용 프로그램에 주입하는 방법으로 보았으며, 온쇄 데이터 및 서비스를위한 커뮤니티 구축 MCP 커넥터가 확산되었습니다. 실제로, 일부 분석가들은 MCP가 자연어 인터페이스를 사용하여 사용자에게 권한을 부여함으로써 블록 체인보다 더 실용적인 방법으로 분산 된 사용자 중심 인터넷에 대한 Web3의 원래 비전을 충족시킬 수 있다고 주장합니다.

요약하면, MCP는 ** 블록 체인이나 토큰 **이 아니라 AI 세계에서 태어난 개방형 프로토콜은 AI 에이전트와 분산 된 데이터 소스 사이의 브리지로 Web3 생태계 내에서 빠르게 수용 된 공개 프로토콜입니다. 인위적인 개방형 표준 (초기 Github 사양 및 SDK 포함)을 개방하고 주변에 열린 커뮤니티를 재배했습니다. 이 커뮤니티 중심의 접근 방식은 MCP가 Web3에 통합되는 단계를 설정했으며, 현재 AI 지원 분산 응용 프로그램의 기초 인프라로 간주됩니다.

2. 기술 아키텍처 및 핵심 프로토콜​

MCP는 세 가지 주요 역할을 가진 경량 ** 클라이언트 - 서버 아키텍처 **에서 운영됩니다.

• ** MCP 호스트 : ** AI 응용 프로그램 또는 에이전트 자체가 요청을 조율합니다. 이것은 챗봇 (Claude, Chatgpt) 또는 외부 데이터가 필요한 AI 구동 앱일 수 있습니다. 호스트는 MCP를 통해 도구 나 정보를 요구하는 상호 작용을 시작합니다.
• ** MCP 클라이언트 : ** 호스트가 서버와 통신하기 위해 사용하는 커넥터 구성 요소. 클라이언트는 연결을 유지하고 요청/응답 메시징을 관리하며 여러 서버를 병렬로 처리 할 수 ​​있습니다. 예를 들어, Cursor 또는 VS Code의 에이전트 모드와 같은 개발자 도구는 다양한 MCP 서버로 로컬 AI 환경을 연결하는 MCP 클라이언트 역할을 할 수 있습니다.
• ** MCP 서버 : ** 일부 상황 데이터 또는 기능을 AI에 노출시키는 서비스. 서버는 ** 도구 **, ** 리소스 ** 또는 ** 프롬프트 **를 제공합니다. 실제로 MCP 서버는 데이터베이스, 클라우드 앱 또는 블록 체인 노드와 인터페이스하고 AI에 표준화 된 작업 세트를 제시 할 수 있습니다. 각 클라이언트-서버 쌍은 자체 채널을 통해 통신하므로 AI 에이전트는 여러 서버를 동시에 탭하여 다양한 요구에 맞게 할 수 있습니다.

** 핵심 프리미티브 : ** MCP는 AI-Tool 상호 작용을 구성하는 표준 메시지 유형과 프리미티브 세트를 정의합니다. 세 가지 기본 원시는 다음과 같습니다.

• ** 도구 : ** 개별 작업 또는 기능 AI가 서버에서 호출 할 수 있습니다. 예를 들어, "SearchDocuments"도구 또는 "Eth_Call"도구입니다. 도구는 API 쿼리, 계산 수행 또는 스마트 계약 기능을 호출하는 것과 같은 작업을 캡슐화합니다. MCP 클라이언트는 서버에서 사용 가능한 도구 목록을 요청하여 필요에 따라 호출 할 수 있습니다.
• ** 리소스 : ** AI가 서버를 통해 읽거나 때로는 쓸 수있는 데이터 엔드 포인트. 파일, 데이터베이스 항목, 블록 체인 상태 (블록, 트랜잭션) 또는 상황 데이터 일 수 있습니다. AI는 표준 MCP 메시지 (예 :listresources '및readResource'요청)를 통해 리소스를 나열하고 컨텐츠를 검색 할 수 있습니다.
• ** 프롬프트 : ** 서버가 AI의 추론을 안내하기 위해 서버가 제공 할 수있는 구조화 된 프롬프트 템플릿 또는 지침. 예를 들어 서버는 서식 템플릿 또는 사전 정의 된 쿼리 프롬프트를 제공 할 수 있습니다. AI는 프롬프트 템플릿 목록을 요청하여 해당 서버와 상호 작용하는 방식의 일관성을 유지하기 위해이를 사용할 수 있습니다.

후드에서 MCP 통신은 일반적으로 JSON 기반이며 RPC와 유사한 요청-응답 패턴 (원격 프로 시저 호출)을 따릅니다. 이 프로토콜의 사양은earnitizerequest,ListTools,`CallTool ','listresources '등과 같은 메시지를 정의하여 MCP 호환 클라이언트가 모든 MCP 서버와 균일 한 방식으로 대화 할 수 있도록합니다. 이 표준화는 AI 에이전트가 할 수있는 일을 * 발견 할 수있는 것입니다. 새로운 서버에 연결하면“어떤 도구와 데이터를 제공합니까?”를 문의 할 수 있습니다. 그런 다음 사용 방법을 동적으로 결정하십시오.

** 보안 및 실행 모델 : ** MCP는 안전하고 제어 된 상호 작용을 염두에두고 설계되었습니다. AI 모델 자체는 임의의 코드를 실행하지 않습니다. 클라이언트를 통해 높은 수준의 의도를 서버로 보낸 다음 실제 작업 (예 : 데이터 가져 오기 또는 API 호출)을 수행하고 결과를 반환합니다. 이 분리는 민감한 조치 (블록 체인 트랜잭션 또는 데이터베이스 쓰기)를 의미합니다. 샌드 박스 또는 명시적인 사용자 승인이 필요할 수 있습니다. 예를 들어,`Ping '(연결을 유지하기 위해)과 같은 메시지와'CreatemesSagerequest '와 같은 메시지가 있습니다. 이는 MCP 서버가 클라이언트의 AI에 일반적으로 사용자 확인에 의해 게이트 된 하위 응답을 생성하도록 요청할 수 있습니다. 인증, 액세스 제어 및 감사 로깅과 같은 기능은 MCP를 엔터프라이즈 및 분산 환경에서 안전하게 사용할 수 있도록 적극적으로 개발되고 있습니다 (로드맵 섹션의 자세한 내용).

요약하면 MCP의 아키텍처는 AI 에이전트 (호스트)를 도구, 데이터 및 작업을 제공하는 유연한 서버에 연결하는 ** 표준화 된 메시지 프로토콜 ** (JSON-RPC 스타일 호출)에 의존합니다. 이 개방형 아키텍처는 ** Model-Agnostic ** 및 ** Platform-Agnostic **-모든 AI 에이전트는 MCP를 사용하여 모든 리소스와 대화 할 수 있으며 모든 개발자는 AI의 핵심 코드를 수정할 필요없이 데이터 소스 용 새 MCP 서버를 만들 수 있습니다. 이 플러그 앤 플레이 확장성은 Web3에서 MCP를 강력하게 만드는 이유입니다. 블록 체인 노드, 스마트 계약, 지갑 또는 오라클을위한 서버를 구축 할 수 있으며 AI 에이전트가 해당 기능을 Web2 API와 완벽하게 통합하도록합니다.

3. Web3에서 MCP의 사례 및 응용 프로그램​

MCP는 AI 중심 애플리케이션이 블록 체인 데이터에 액세스하고 안전하고 높은 수준의 방식으로 온 체인 또는 오프 체인 동작을 실행할 수 있도록하여 광범위한 ** 사용 사례 **를 잠금 해제합니다. 다음은 Web3 도메인에서 해결하는 데 도움이되는 몇 가지 주요 응용 프로그램과 문제입니다.

-** 온 체인 데이터 분석 및 쿼리 : ** AI 에이전트는 실시간으로 라이브 블록 체인 상태를 쿼리하여 통찰력 또는 트리거 작업을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, 이더 리움 노드에 연결된 MCP 서버를 사용하면 AI가 계정 잔액을 가져 오거나 스마트 계약 저장을 읽거나 트레이스 트랜잭션을 추적하거나 이벤트 로그를 검색 할 수 있습니다. 이것은 챗봇 또는 코딩 어시스턴트를 블록 체인 탐색기로 바꿉니다. 개발자는 "Uniswap Pool X의 현재 유동성은 무엇입니까?"와 같은 AI 보조 질문을 할 수 있습니다. 또는 "이 이더 리움 거래의 가스 비용을 시뮬레이션"하면 AI는 MCP 도구를 사용하여 RPC 노드를 호출하고 라이브 체인에서 답을 얻습니다. 이것은 AI의 교육 데이터 또는 정적 스냅 샷에 의존하는 것보다 훨씬 강력합니다.

• ** 자동 DEFI 포트폴리오 관리 : ** 데이터 액세스 및 작업 도구를 결합하여 AI 에이전트는 Crypto 포트폴리오 또는 Defi 위치를 관리 할 수 ​​있습니다. 예를 들어, ** "AI Vault Optimizer"**는 수확량 농장에서 사용자의 위치를 ​​모니터링하고 실시간 시장 조건에 따라 재조정 전략을 자동으로 제안하거나 실행할 수 있습니다. 마찬가지로 AI는 위험 또는 요금이 변경 될 때 프로토콜 간의 할당을 조정하여 ** Defi Portfolio Manager ** 역할을 할 수 있습니다. MCP는 AI가 온 체인 메트릭 (가격, 유동성, 담보 비율)을 읽을 수있는 표준 인터페이스를 제공 한 다음 허용 된 경우 펀드 이동 또는 교환 자산과 같은 거래를 실행하도록 도구를 호출합니다. 이를 통해 사용자는 수율을 최대화하거나 수동으로 수행하기 어려운 방식으로 24/7의 위험을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• ** 트랜잭션 용 AI 기반 사용자 에이전트 : ** 사용자의 블록 체인 상호 작용을 처리 할 수있는 개인 AI 어시스턴트를 생각하십시오. MCP를 사용하면 이러한 에이전트가 지갑 및 DAPP와 통합하여 자연어 명령을 통해 작업을 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 "AI, 내 지갑에서 Alice로 0.5 ETH를 보내십시오"또는 "가장 높은 요법 수영장에서 토큰을 스테이크"라고 말할 수 있습니다. AI는 MCP를 통해 ** 보안 지갑 서버 ** (사용자의 개인 키를 보유)를 사용하여 트랜잭션을 생성하고 서명하고 블록 체인 MCP 서버를 사용하여 브로드 캐스트합니다. 이 시나리오는 복잡한 명령 줄 또는 메타 마스크 상호 작용을 대화 경험으로 바꿉니다. 보안 지갑 MCP 서버가 여기에서 사용되어 권한과 확인을 시행하는 것이 중요하지만 최종 결과는 AI 지원을 통해 온쇄 거래를 간소화하는 것이 중요합니다. -** 개발자 어시스턴트 및 스마트 계약 디버깅 : ** Web3 개발자는 블록 체인 인프라의 상황을 인식하는 MCP 기반 AI 어시스턴트를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, ** ** Chainstack의 EVM 및 Solana 용 MCP 서버 ** ** AI 코딩은 개발자의 블록 체인 환경에 대한 깊은 가시성을 제공합니다. AI 어시스턴트 (vs Code 또는 IDE)를 사용하는 스마트 계약 엔지니어는 AI가 TestNet에서 계약의 현재 상태를 가져 오거나 트랜잭션 시뮬레이션을 실행하거나 로컬 블록 체인 노드에 대한 MCP 통화를 통해 로그를 확인할 수 있습니다. 이는 계약 디버깅 및 테스트에 도움이됩니다. AI는 더 이상 "맹목적으로"코딩하지 않습니다. 실제로 코드가 실시간으로 체인 동작 방식을 확인할 수 있습니다. 이 사용 사례는 AI가 문서 MCP 서버를 통해 최신 문서를 지속적으로 섭취하고 블록 체인을 직접 쿼리하여 환각을 줄이고 제안을 훨씬 정확하게 만들어 주요 진통 점을 해결합니다.
• ** 크로스 프로콜 코콜 조정 : ** MCP는 통합 인터페이스이기 때문에 단일 AI 에이전트는 여러 프로토콜과 서비스를 동시에 조정할 수 있습니다. Web3의 상호 연결된 환경에서 매우 강력합니다. 중재를위한 다양한 디피 플랫폼을 모니터링하는 ** 자율 거래 에이전트 **를 상상해보십시오. MCP를 통해 한 에이전트는 AAVE의 대출 시장, Layerzero 크로스 체인 브리지 및 MEV (Miner Extractable Value) 분석 서비스와 동시에 일관된 인터페이스를 통해 인터페이스 할 수 있습니다. AI는 하나의 "사고 프로세스"에서 Ethereum (Ethereum 노드의 MCP 서버를 통해)에서 유동성 데이터를 수집하고 가격 정보 또는 Oracle 데이터 (다른 서버를 통해)를 얻고 브리징 또는 교환 작업을 호출 할 수 있습니다. 이전에는 이러한 다중 플랫폼 조정에는 복잡한 맞춤형 코드 봇이 필요하지만 MCP는 AI가 전체 Web3 생태계를 하나의 빅 데이터/리소스 풀인 것처럼 탐색 할 수있는 일반화 가능한 방법을 제공합니다. 이를 통해 크로스 체인 수익률 최적화 또는 자동 청산 보호와 같은 고급 사용 사례는 AI가 자산을 사전에 이동하거나 담보로 이동하여 사전에 사전으로 이동할 수 있습니다.
• ** AI Advisory and Support Bots : ** 다른 카테고리는 암호화 응용 프로그램의 사용자 대상 고문입니다. 예를 들어, ** defi help chatbot ** Uniswap 또는 Compound와 같은 플랫폼에 통합되면 MCP를 사용하여 사용자의 실시간 정보를 가져올 수 있습니다. 사용자가“내 입장을 헤지하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?”라고 묻는 경우 AI는 MCP를 통해 현재 요금, 변동성 데이터 및 사용자의 포트폴리오 세부 정보를 가져올 수 있다면 컨텍스트 인식 답변을 제공 할 수 있습니다. 플랫폼은 ** AI 구동 조수 ** 지갑이나 DAPP에 내장되어 있으며 사용자가 복잡한 거래를 통해 사용자를 안내하고 위험을 설명하며 승인을 통해 일련의 단계를 실행할 수 있습니다. 이 AI 에이전트는 MCP를 사용하여 필요에 따라 쿼리하고 명령하여 사용자 경험을 단순화합니다.
• ** Web3 이상- 멀티 도메인 워크 플로 : ** 초점은 Web3이지만 MCP의 사용 사례는 AI가 외부 데이터가 필요한 모든 도메인으로 확장되는 것이 좋습니다. AI를 Google Drive, Slack, Github, Figma 등과 같은 것들에 연결하는 데 이미 사용되고 있습니다. 실제로, 단일 AI 에이전트는 Web3 및 Web2를 스팅 할 수 있습니다. 예를 들어, Google 드라이브에서 Excel 재무 모델을 분석 한 다음 해당 분석을 기반으로 한 쇄 트레이드를 하나의 워크 플로우로 제안합니다. MCP의 유연성을 통해 블록 체인 동작을 일상적인 도구와 혼합하는 크로스 도메인 자동화 (예 : "DAO 투표가 통과되면 회의 일정을 잡고 결과를 이메일로 보내십시오").

** 해결 된 문제 : ** 가장 중요한 문제 MCP 주소는 ** AI가 라이브 데이터 및 서비스와 상호 작용할 수있는 통합 인터페이스가 부족하다는 것입니다. **. MCP 이전에 AI가 새로운 서비스를 사용하려는 경우 해당 특정 서비스의 API에 대한 플러그인 또는 통합을 직접 코딩 해야하는 경우가 많았습니다. Web3에서 이것은 특히 번거 롭습니다. 모든 블록 체인이나 프로토콜에는 자체 인터페이스가 있으며 AI는 모두 지원할 수 없습니다. MCP는 AI가 원하는 것을 설명하는 방법 (자연 언어 맵핑)과 서비스가 제공하는 내용을 설명하는 방법을 표준화하여이를 해결합니다. 이것은 통합 작업을 크게 줄입니다. 예를 들어, 각 Defi 프로토콜에 대한 사용자 정의 플러그인을 작성하는 대신 개발자는 해당 프로토콜에 대해 하나의 MCP 서버를 작성할 수 있습니다 (본질적으로 자연 언어로 기능을 주석을 달았습니다). 그런 다음 모든 MCP 지원 AI (Claude, Chatgpt 또는 Open-Source 모델)가 즉시 활용할 수 있습니다. 이렇게하면 ai ** 확장 가능 **는 플러그 앤 플레이 방식으로 사용됩니다. 범용 포트를 통해 새 장치를 추가하는 것이 새 인터페이스 카드를 설치하는 것보다 쉽습니다.

요컨대, Web3의 MCP는 ** AI 에이전트가 블록 체인 월드의 일류 시민이 될 수있게합니다. 이것은 더 자율적 인 DAPP, 더 똑똑한 사용자 에이전트 및 온쇄 및 오프 체인 지능의 원활한 통합의 문을 열어줍니다.

4. 토 케노 믹스 및 거버넌스 모델​

일반적인 Web3 프로토콜과 달리 ** MCP에는 기본 토큰 또는 암호 화폐가 없습니다. ** 이는 자체적으로 블록 체인 또는 분산 된 네트워크가 아니라 오히려 개방형 프로토콜 사양 (HTTP 또는 JSON-RPC와 더 비슷합니다). 따라서 MCP 사용에 내재 된 토큰 발급, 스테이 킹 또는 수수료 모델과 같은 내장 토큰 유전학이 없습니다. AI 응용 프로그램 및 서버는 암호 화폐없이 MCP를 통해 통신합니다. 예를 들어, MCP를 통해 블록 체인을 호출하는 AI는 블록 체인 거래에 대한 가스 수수료를 지불 할 수 있지만 MCP 자체는 추가 토큰 수수료를 추가하지 않습니다. 이 디자인은 AI 커뮤니티에서 MCP의 기원을 반영합니다. 토큰 화 된 프로젝트가 아니라 AI-Tool 상호 작용을 개선하기위한 기술 표준으로 도입되었습니다.

** MCP의 거버넌스 **는 오픈 소스의 커뮤니티 중심 방식으로 수행됩니다. MCP를 개방 표준으로 발표 한 후, 무차별은 협업 개발에 대한 약속을 알렸다. 광범위한 ** 운영위원회 ** 및 실무 그룹은 프로토콜의 진화를 목자로 만들었습니다. 특히 20125 년 중반까지 Microsoft 및 Github와 같은 주요 이해 관계자는 MCP 운영위원회에 합류했습니다. 이것은 Microsoft Build 2025에서 발표되었으며, MCP의 로드맵 및 표준 결정을 안내하는 업계 플레이어의 연합을 나타냅니다. 위원회와 관리자는 공개 거버넌스 프로세스를 통해 일합니다. MCP 변경 또는 확장 제안은 일반적으로 공개적으로 논의됩니다 (예 : GitHub 문제 및“SEP” - 표준 향상 제안 - 가이드 라인). 또한 ** MCP 레지스트리 워킹 그룹 ** (블록, PulsEMCP, GitHub 및 Anthropic과 같은 회사의 관리자와 함께)는 다자간 거버넌스를 보여줍니다. 2025 년 초, 적어도 9 개의 다른 조직의 기고자들은 발견을위한 통합 MCP 서버 레지스트리를 구축하기 위해 협력하여 한 엔티티가 통제하기보다는 커뮤니티 구성원 간의 개발 방법을 보여줍니다.

토큰이 없기 때문에 ** 거버넌스 인센티브 **는 모든 사람의 프로토콜을 개선하기 위해 이해 관계자 (AI 회사, 클라우드 제공 업체, 블록 체인 개발자 등)의 공통 이익에 의존합니다. 이는 W3C 또는 IETF 표준이 어떻게 관리되는지와 다소 유사하지만 Github 중심 프로세스가 빠릅니다. 예를 들어, Microsoft와 Anthropic은 MCP (Oauth 및 Single Sign-on과 같은 것을 통합)에 대한 개선 된 승인 사양을 설계하기 위해 함께 일했으며 Github는 사용 가능한 서버 목록을 위해 공식 MCP 레지스트리 서비스에서 협력했습니다. 이러한 개선 사항은 모든 사람의 이익을 위해 MCP 사양에 기여했습니다.

MCP 자체는 토큰 화되지 않았지만 MCP 위에 경제 인센티브와 탈 중앙화 **에 대한 미래 지향적 인 아이디어가 있습니다. Web3의 일부 연구원과 사고 리더는 **“MCP 네트워크”**의 출현을 예상합니다-본질적으로 블록 체인과 같은 메커니즘을 사용하여 발견, 신뢰 및 보상을 사용하는 MCP 서버 및 에이전트의 분산 된 네트워크. 이러한 시나리오에서, 토큰이 고품질 MCP 서버를 실행하는 사람들에게 보상하는 데 사용되는 것을 상상할 수 있습니다 (광부 또는 노드 연산자가 인센티브를받는 방법과 유사합니다). ** 평판 등급, 검증 가능한 계산 및 노드 발견 **와 같은 기능은 스마트 계약이나 블록 체인에 의해 촉진 될 수 있으며, 토큰은 정직한 행동을 주도합니다. 이것은 여전히 ​​개념적이지만 MIT의 NAMDA (나중에 논의)와 같은 프로젝트는 MCP를 사용하는 AI 에이전트 네트워크에 대한 토큰 기반 인센티브 메커니즘을 실험하고 있습니다. 이러한 아이디어가 성숙하면 MCP는 온쇄 토큰 유전학과 더 직접적으로 교차 할 수 있지만 2025 년 현재 핵심 MCP 표준은 토큰이없는 상태로 남아 있습니다.

요약하면, MCP의 "거버넌스 모델"은 개방형 기술 표준의 것입니다 : 체인 거버넌스 토큰이없는 커뮤니티 및 전문가의 운영위원회가 공동으로 유지 관리합니다. 결정은 코인 가중 투표보다는 기술적 인 장점과 광범위한 합의에 의해 이어집니다. 이것은 많은 Web3 프로토콜과 MCP를 구별합니다. 이는 독점적 인 블록 체인 또는 토큰을 통한 개방형 소프트웨어 및 표준을 통해 Web3의 이상 (분권화, 상호 운용성, 사용자 권한 부여)을 충족하는 것을 목표로합니다. 하나의 분석의 말에 따르면, *“Web3의 약속은 마침내 블록 체인과 암호 화폐를 통해가 아니라 자연 언어와 AI 요원을 통해 실현 될 수 있습니다. 즉, MCP 네트워크가 성장함에 따라 블록 체인 기반 거버넌스 또는 인센티브 메커니즘이 생태계를 강화하는 하이브리드 모델을 볼 수 있습니다.

5. 커뮤니티 및 생태계​

MCP 생태계는 AI 개발자, 오픈 소스 기고자, Web3 엔지니어 및 주요 기술 회사에 걸쳐 짧은 시간에 폭발적으로 성장했습니다. ** 주요 기고자 및 파트너십 **을 포함한 활기찬 커뮤니티 노력입니다.

• ** Anthropic : ** 제작자로서 MCP 사양과 여러 참조 서버 (Google Drive, Slack, Github 등)를 개방하여 생태계를 시드했습니다. Anthropic은 계속해서 개발을 이끌고 있습니다 (예 : Theodora Chu와 같은 직원은 MCP 제품 관리자 역할을하며 Anthropic의 팀은 사양 업데이트 및 커뮤니티 지원에 크게 기여합니다). Anthropic의 개방성은 다른 사람들이 단일 회사 도구로 보지 않고 MCP를 구축하도록 유치했습니다.

• ** 얼리 어답터 (Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium, SourceGraph) : ** 릴리스 후 첫 달에 얼리 어답터의 물결이 제품에서 MCP를 구현했습니다. ** Block (이전의 Square) ** 통합 MCP는 Fintech의 AI 에이전트 시스템을 탐색하기위한 통합 된 MCP-Block의 CTO는 AI를 실제 응용 프로그램에 연결하는 열린 교량으로 MCP를 칭찬했습니다. ** Apollo ** (아마도 Apollo GraphQL)는 MCP를 통합하여 AI 내부 데이터에 대한 액세스를 허용했습니다. ** Zed (Code Editor) **, ** Replit (Cloud IDE) **, ** Codeium (AI Coding Assistant) ** 및 ** SourceGraph (Code Search) **와 같은 개발자 도구 회사는 각각 MCP 지원을 추가하기 위해 노력했습니다. 예를 들어, SourceGraph는 MCP를 사용하므로 AI 코딩 어시스턴트는 질문에 대한 응답으로 저장소에서 관련 코드를 검색 할 수 있으며 REPLIT의 IDE 에이전트는 프로젝트 별 컨텍스트를 가져올 수 있습니다. 이 얼리 어답터는 MCP에게 신뢰성과 가시성을 제공했습니다.

• ** 대형 기술 보증 - OpenAi, Microsoft, Google : ** 주목할만한 경쟁 업체 인 회사는 MCP에 정렬되었습니다. ** OpenAi의 CEO Sam Altman CEO는 2025 년 3 월 OpenAI가 제품 (Chatgpt의 데스크탑 앱 포함)에서 MCP 지원을 추가 할 것이라고 공개적으로 발표했다. 이는 OpenAI의 에이전트 API 및 ChatGpt 플러그인이 MCP를 사용하여 상호 운용성을 보장한다는 의미입니다. 몇 주 후, ** Google Deepmind의 CEO 인 Demis Hassabis **는 Google의 다가오는 Gemini 모델과 도구가 MCP를 지원하여이를“AI 에이전트 시대”에 대한 훌륭한 프로토콜과 개방형 표준이라고 불렀습니다. ** Microsoft ** 스티어링위원회에 합류했을뿐만 아니라 Anthropic과 파트너 관계를 맺고 MCP가 Enterprise Developer Community에 서비스를 제공하기위한 공식 C# SDK를 구축했습니다. Microsoft의 Github 장치는 MCP를 ** Github Copilot (VS Code의 'Copilot Labs/Agent'모드)에 통합하여 Copilot이 저장소 검색 및 실행 테스트 케이스와 같은 제품에 MCP 서버를 사용할 수있게했습니다. 또한 Microsoft는 MCP 서버로서 Windows 11이 특정 OS 기능 (예 : 파일 시스템 액세스)을 노출시켜 AI 에이전트가 운영 체제와 안전하게 상호 작용할 수 있다고 발표했습니다. OpenAI, Microsoft, Google 및 Anthropic 간의 공동 작업 (MCP를 중심으로하는 모든 랠리)은 특별 하며이 표준의 커뮤니티와 경쟁 정신을 강조합니다.

• ** Web3 Developer Community : ** 많은 블록 체인 개발자와 신생 기업이 MCP를 수용했습니다. 몇몇 ** 커뮤니티 중심의 MCP 서버 **는 블록 체인 사용 사례를 제공하기 위해 만들어졌습니다.

• ** ALCHEMY ** (주요 블록 체인 인프라 제공 업체)의 팀은 MCP를 통해 주문형 블록 체인 분석 도구를 제공하는 ** Alchemy MCP 서버 **를 구축했습니다. 이를 통해 자연 언어를 사용하여 연금술의 API를 통해 AI가 역사적 거래, 주소 활동)를 얻을 수 있습니다.

  • 기고자들은 비트 코인 노드 및 번개 결제 네트워크와 상호 작용하기 위해 ** 비트 코인 및 번개 네트워크 MCP 서버 **를 개발하여 AI 에이전트가 비트 코인 블록 데이터를 읽거나 표준 도구를 통해 번개 송장을 만들 수 있습니다. -Crypto Media and Education Group ** Bankless **는 ** Onchain MCP 서버 **를 만들었습니다.
  • ** Rollup.codes ** (이더 리움 레이어 2S의 지식 기반)와 같은 프로젝트는 롤업 생태계 정보 **를위한 ** MCP 서버를 만들었으므로 AI는이 서버를 쿼리하여 롤업에 대한 기술적 질문에 대답 할 수 있습니다.
  • ** 블록 체인 노드 제공 업체 인 Chainstack **는 문서화, EVM 체인 데이터 및 Solana 용 MCP 서버 (이전에 다루는) 제품군을 출시하여 Web3 Builders의 "블록 체인 스테로이드에 AI를 넣는"것으로 명시 적으로 마케팅했습니다.

또한 Web3 중심 커뮤니티가 MCP 주변에서 생겨났습니다. 예를 들어, ** pulsemcp ** 및 ** goose **는 MCP 레지스트리 구축을 돕는 것으로 언급 된 커뮤니티 이니셔티브입니다. 우리는 또한 AI 에이전트 프레임 워크와의 교차 수분을보고 있습니다. Langchain 커뮤니티 통합 어댑터는 모든 MCP 서버가 Langchain 기반 에이전트의 도구로 사용할 수 있도록하고, Hugging Face TGI (Text Generation-Inference)와 같은 오픈 소스 AI 플랫폼이 MCP 호환성을 탐색하고 있습니다. 결과적으로 새로운 MCP 서버가 거의 매일 발표되는 풍부한 생태계로 데이터베이스에서 IoT 장치에 이르기까지 모든 것을 제공합니다.

• ** 채택 규모 : ** 트랙션은 어느 정도 정량화 될 수 있습니다. 2025 년 2 월 - 출시 후 거의 3 개월 후 - ** 1,000 개 이상의 MCP 서버/커넥터 **가 지역 사회에서 구축되었습니다. 이 숫자는 성장하여 산업 전반에 걸쳐 수천 건의 통합을 나타냅니다. Mike Krieger (Anthropic의 최고 제품 책임자)는 2025 년 봄에 MCP가“수천 가지 통합과 성장으로 번성하는 개방형 표준”**이 지적했다. 공식 MCP 레지스트리 (2025 년 9 월 미리보기에서 시작)는 공개적으로 사용 가능한 서버를 카탈로그로 만들어 도구를보다 쉽게 ​​발견 할 수 있습니다. 레지스트리의 Open API를 통해 누구나 "Ethereum"또는 "Notion"을 검색하고 관련 MCP 커넥터를 찾을 수 있습니다. 이것은 새로운 참가자의 장벽을 낮추고 더 많은 성장에 연료를 공급합니다.

• ** 파트너십 : ** 우리는 많은 암시 적 파트너십 (Microsoft 등의 안트로 등)을 다루었습니다. 몇 가지를 더 강조하려면 :

• ** Anthropic & Slack ** : Anthropic은 Slack과 파트너 관계를 맺고 Claude를 MCP를 통해 Slack의 데이터와 통합하여 공식 MCP 서버가있어 AI가 슬랙 메시지 또는 게시물 알림을 검색 할 수있게합니다).

  • ** 클라우드 제공 업체 ** : Amazon (AWS) 및 Google Cloud는 Anthropic과 함께 호스트 Claude와 협력했으며 이러한 환경에서 MCP를 지원할 수 있습니다 (예 : AWS 기반은 엔터프라이즈 데이터를위한 MCP 커넥터를 허용 할 수 있습니다). 인용에 명시 적으로는 아니지만 이러한 클라우드 파트너십은 엔터프라이즈 채택에 중요합니다.
  • ** Academic Collaborations ** : MIT 및 IBM Research Project NAMDA (다음에 논의)는 학계와 산업 간의 파트너십을 나타내며 MCP의 한도를 분산 된 환경에서 추진합니다.
  • ** Github & vs Code ** : 개발자 경험을 향상시키기위한 파트너십 - 예를 들어, VS Code 팀이 MCP에 적극적으로 기여했습니다 (레지스트리 관리자 중 하나는 VS 코드 팀의 것입니다).
  • ** 수많은 신생 기업 ** : 많은 AI 스타트 업 (에이전트 스타트 업, 워크 플로우 자동화 스타트 업)이 휠을 재창조하는 대신 MCP를 구축하고 있습니다. 여기에는“AI를 DAO”또는 자율 경제 요원을 제공하려는 신흥 웹 3 AI 스타트 업이 포함됩니다.

전반적으로 ** MCP 커뮤니티는 다양하고 빠르게 확장됩니다 **. 여기에는 핵심 기술 회사 (표준 및 기본 툴링), Web3 전문가 (블록 체인 지식 및 사용 사례를 가져 오기) 및 독립 개발자 (종종 좋아하는 앱 또는 프로토콜에 대한 커넥터에 기여)가 포함됩니다. 정신은 협력 적입니다. 예를 들어, 타사 MCP 서버에 대한 보안 문제로 인해 모범 사례에 대한 커뮤니티 토론 및 기여 (예 : MCP 서버 용 보안 도구 작업을하는 Stacklok 기고자)가 촉발되었습니다. 커뮤니티의 신속하게 반복 할 수있는 능력 (MCP는 몇 달 안에 여러 사양 업그레이드를 보았으며 스트리밍 응답 및 더 나은 인증과 같은 기능을 추가)는 광범위한 참여에 대한 증거입니다.

Web3 생태계에서 구체적으로 MCP는 “ai + web3” 프로젝트의 미니 에코 시스템을 육성했습니다. 사용하는 것은 단지 프로토콜이 아닙니다. AI 중심 DAO, AI 분석에 의해 보조 된 체인 거버넌스 및 교차 도메인 자동화 (AI를 통해 온쇄 이벤트를 연결)와 같은 새로운 아이디어를 촉진하고 있습니다. 주요 Web3 그림의 존재 - 예를 들어, ** Limechain의 Zhivko Todorov **“MCP는 AI와 Blockchain의 피할 수없는 통합을 나타냅니다. AI와 블록 체인 회사 간의 파트너십 (예 : Anthropic과 Block, 또는 Microsoft의 Azure Cloud 사이의 파트너십은 MCP가 블록 체인 서비스와 함께 배포하기 쉬운 MCP를 쉽게 배포 할 수 있습니다).

MCP가 Web3 개발자 커뮤니티와 AI 개발자 커뮤니티의 첫 번째 진정한 수렴을 불 태웠다 고 말할 수 있습니다. Hackathons 및 Meetups에는 이제 MCP 트랙이 있습니다. 2025 년 중반, ** Openai, Google 및 Anthropic-대부분의 고급 AI 모델을 대표하는 MCP ** 및 다른 한편으로는 ** 주요 블록 체인 인프라 제공 업체 (Alchemy, Chainstack), Crypto Companies (블록 훅 등) 및 소멸 된 프로젝트를 구축하는 McProlized Projects를 대표합니다. 이 양면 네트워크 효과는 MCP가 지속적인 표준이되기에 잘 어울립니다.

6. 로드맵 및 개발 이정표​

MCP의 개발은 빠르게 진행되었습니다. 여기서 우리는 지금까지 ** 주요 이정표를 간략하게 설명하고 로드맵은 공식 출처 및 커뮤니티 업데이트에서 얻은대로 다음과 같습니다.

• ** 2024 년 말- 초기 릴리스 : ** on ** 2024 년 11 월 25 일 **, Anthropic은 공식적으로 MCP를 발표하고 사양 및 초기 SDK를 오픈 소싱했습니다. 이 사양과 함께 공통 도구 (Google Drive, Slack, Github 등)에 대한 소수의 MCP 서버 구현을 출시하고 Claude AI Assistant (Claude Desktop App)에 지원을 추가하여 로컬 MCP 서버에 연결했습니다. 이것은 MCP의 1.0 런칭으로 표시되었습니다. Anthropic의 초기 개념 증명 통합 통합은 Claude가 MCP를 사용하여 파일을 읽거나 자연어로 SQL 데이터베이스를 쿼리하여 개념을 검증하는 방법을 보여주었습니다.
• ** Q1 2025 - 빠른 채택 및 반복 : ** 2025 년 첫 몇 달 동안 MCP는 ** 널리 퍼져있는 산업 채택 **을 보았습니다. ** 2025 년 3 월 **, OpenAi 및 기타 AI 제공 업체는 위에서 설명한대로 지원을 발표했습니다. 이 기간에는 ** Spec Evolution **을 보았습니다 : ** 스트리밍 기능 ** (큰 결과 또는 연속 데이터 스트림을 점진적으로 전송할 수 있도록). 이 업데이트는 2025 년 4 월 C# SDK 뉴스와 함께 기록되었으며, MCP는 이제 청크 응답 또는 실시간 피드 통합과 같은 기능을 지원했습니다. 커뮤니티는 또한 Anthropic의 SDK를 넘어 다양한 언어 (Python, JavaScript 등)로 ** 참조 구현 **을 구축하여 Polyglot 지원을 보장합니다.
• ** Q2 2025 - 생태계 툴링 및 거버넌스 : ** 2025 년 5 월 **에서 Microsoft와 Github가 노력에 합류하면서 거버넌스를 공식화하고 보안을 강화해야했습니다. Build 2025에서 Microsoft는 ** Windows 11 MCP 통합 **에 대한 계획을 공개했으며 ** MCP **의 승인 흐름을 개선하기위한 협업을 자세히 설명했습니다. 동시에 ** MCP 레지스트리 **라는 아이디어가 이용 가능한 서버에 소개되었습니다 (최초 브레인 스토밍은 2025 년 3 월 레지스트리 블로그에 따라 시작되었습니다). “표준 트랙” 프로세스 (SEP - 표준 향상 제안)는 Ethereum의 EIPS 또는 Python의 PEPS와 유사하게 GitHub에서 정연한 방식으로 기여를 관리했습니다. 커뮤니티 전화 및 실무 그룹 (보안, 레지스트리, SDKS)이 소집을 시작했습니다.
• ** 2025 년 중반- 기능 확장 : ** 20125 년 중반까지 로드맵은 몇 가지 주요 개선 사항을 우선시했습니다.
  • ** 비동기식 및 장기 실행 작업 지원 : ** MCP가 연결을 차단하지 않고 긴 작업을 처리 할 수 ​​있도록 계획합니다. 예를 들어, AI가 몇 분이 걸리는 클라우드 작업을 트리거하는 경우 MCP 프로토콜은 결과를 가져 오기 위해 비동기 응답 또는 재 연결을 지원합니다. -** 인증 및 세분화 된 보안 : ** 개발 ** 미세한 승인 ** 민감한 행동을위한 메커니즘. 여기에는 OAUTH 흐름, API 키 및 엔터프라이즈 SSO를 MCP 서버에 통합하여 AI 액세스를 안전하게 관리 할 수 ​​있습니다. 20125 년 중반까지 AI가 강력한 도구를 호출 할 수있는 보안 위험을 감안할 때 MCP 보안에 대한 가이드 및 모범 사례가 진행되었습니다. 예를 들어, AI가 MCP를 통해 사용자의 개인 데이터베이스에 액세스하려는 경우 개방형 엔드 포인트가 아닌 보안 승인 흐름 (사용자 동의서)을 따라야한다는 것입니다.
• ** 검증 및 규정 준수 테스트 : ** 신뢰성의 필요성을 인식하는 커뮤니티의 우선 순위를 정하는 건물 ** 준수 테스트 스위트 ** 및 ** 참조 구현 **. 모든 MCP 클라이언트/서버가 SPEC (자동 테스트를 통해)을 준수하도록함으로써 조각화를 방지하는 것을 목표로했습니다. AI로 전체 MCP 사용을 보여주는 참조 클라이언트 응용 프로그램과 마찬가지로 참조 서버 (원격 배포 및 인증에 대한 모범 사례가있는 예)가 로드맵에있었습니다.
  • ** 멀티 분류 지원 : ** 텍스트를 넘어 MCP를 확장하여 ** 이미지, 오디오, 비디오 데이터 **와 같은 양식을 지원합니다. 예를 들어, AI는 MCP 서버 (예 : 설계 자산 또는 다이어그램)의 이미지를 요청하거나 이미지를 출력 할 수 있습니다. 사양 토론에는 큰 멀티미디어 컨텐츠를 대화식으로 처리하기 위해 * 스트리밍 및 청크 메시지 *에 대한 지원 추가가 포함되었습니다. "MCP 스트리밍"에 대한 초기 작업은 이미 진행 중입니다 (라이브 오디오 피드 또는 연속 센서 데이터와 같은 것들을 지원하기 위해 AI에 대한 연속 센서 데이터).
  • ** Central Registry & Discovery : ** Central ** MCP Registry ** 서버 검색 서비스를 구현하려는 계획은 20125 년 중반에 실행되었습니다. 2025 년 9 월 **까지 공식 MCP 레지스트리는 미리보기에서 시작되었습니다. 이 레지스트리는 공개적으로 사용 가능한 MCP 서버를위한 ** 단일 진실 소스 **를 제공하므로 클라이언트는 이름, 카테고리 또는 기능으로 서버를 찾을 수 있습니다. 본질적으로 AI 도구 용 App Store (Open)와 같습니다. 이 디자인은 공유 API를 통해 상호 운용 가능한 공개 레지스트리 (글로벌 인덱스) 및 개인 지수 (Enterprise-Specific)를 허용합니다. 레지스트리는 또한 품질을 유지하기 위해 커뮤니티 중재 모델을 사용하여 악의적 인 서버를 플래그하거나 유도하기위한 ** 중재 메커니즘 **를 도입했습니다.
• ** 2025 년 후반 - 분산 된 MCP 네트워크를 향해 : ** "공식적인"로드맵 항목은 아니지만 궤적은 더 많은 분권화 및 Web3 Synergy **를 향해 지적합니다.
• 연구원들은 ** 분산 된 발견, 명성 및 인센티브 레이어를 MCP에 추가하는 방법을 적극적으로 탐색하고 있습니다. ** MCP 네트워크 ** (또는 "MCP 엔드 포인트의 시장")의 개념이 배양되고 있습니다. 여기에는 스마트 계약 기반 레지스트리 (따라서 서버 목록에 대한 단일 실패 지점이 없음), 서버/클라이언트가 좋은 동작에 대한 체인 아이덴티티와 스테이크를 보유한 평판 시스템, 그리고 ** 신뢰할 수있는 MCP 노드를 실행할 수있는 토큰 보상 **가 포함될 수 있습니다.
  • ** 2024 년에 시작된 MIT의 NAMDA **는이 방향으로 구체적인 단계입니다. 2025 년까지 NAMDA는 Dynamic Node Discovery, 에이전트 클러스터 간로드 밸런싱 및 블록 체인 기술을 사용한 분산 된 레지스트리와 같은 기능을 포함하여 MCP 기초에 프로토 타입 분산 에이전트 프레임 워크를 구축했습니다. 그들은 심지어 다중 에이전트 협력을위한 실험 토큰 기반 인센티브 및 출처 추적도 가지고 있습니다. NAMDA의 이정표에 따르면 신뢰할 수없는 조정으로 많은 기계를 가로 질러 MCP 에이전트 네트워크를 실행하는 것이 가능하다는 것을 보여줍니다. NAMDA의 개념이 채택되면 MCP가 이러한 아이디어 중 일부를 통합하기 위해 진화하는 것을 볼 수 있습니다 (아마도 옵션 확장 또는 별도의 프로토콜을 통해).
  • ** Enterprise Hardening : ** Enterprise 측에서 2025 년 후반까지 MCP가 주요 엔터프라이즈 소프트웨어 제품에 통합 될 것으로 예상합니다 (Microsoft의 Windows 및 Azure 포함은 한 예입니다). 로드맵에는 MCP 서버를위한 ** SSO 통합 ** 및 강력한 액세스 컨트롤과 같은 엔터프라이즈 친화적 인 기능이 포함되어 있습니다. MCP 레지스트리 및 툴킷의 일반적인 가용성은 MCP를 규모로 배포 할 수 있습니다 (예 : 회사 네트워크 내)는 2025 년 말까지 가능합니다.

지금까지의 주요 ** 개발 이정표를 요약하려면 ** (명확성을위한 타임 라인 형식) :

• ** 2024 년 11 월 : ** MCP 1.0 릴리스 (인류).
• ** 2024 년 12 월 - 2025 년 1 월 : ** 커뮤니티 구축 MCP 서버의 첫 번째 물결; MCP 지원으로 Claude 데스크탑을 출시합니다. 블록, 아폴로 등의 소규모 조종사
• ** 2025 년 2 월 : ** 1000+ 커뮤니티 MCP 커넥터 달성; 인류는 워크샵을 개최합니다 (예 : AI 정상 회담에서 교육 운전).
• ** 2025 년 3 월 : ** OpenAi 발표 지원 (ChatGpt Agents SDK).
• ** 4 월 2025 : ** Google Deepmind는 지원을 발표합니다 (Gemini는 MCP를 지원할 것입니다); Microsoft는 C# SDK의 미리보기를 릴리스합니다.
• ** 2025 년 5 월 : ** 운영위원회 확장 (Microsoft/Github); 2025 데모 (Windows MCP 통합)를 구축하십시오.
• ** 2025 년 6 월 : ** Chainstack은 공공 사용을 위해 Web3 MCP 서버 (EVM/Solana)를 시작합니다.
• ** 2025 년 7 월 : ** MCP 사양 버전 업데이트 (스트리밍, 인증 개선); MCP 사이트에 게시 된 공식 로드맵.
• ** 2025 년 9 월 : ** MCP 레지스트리 (미리보기) 출시; 아마도 MCP는 더 많은 제품에서 일반 가용성을 강타 할 가능성이 높습니다 (일을위한 Claude 등).
• ** 2025 년 후반 (예상) : ** 레지스트리 v1.0 라이브; 보안 베스트 실행 안내서가 출시되었습니다. 분산 된 발견을 통한 초기 실험 (NAMDA 결과).

** Vision Forward **는 MCP가 HTTP 또는 JSON처럼 보편적이고 보이지 않는 것입니다. 이는 많은 앱이 후드 아래에서 사용하는 일반적인 레이어입니다. Web3의 경우 로드맵은 더 깊은 융합을 제안합니다. AI 에이전트가 Web3 (블록 체인)이 정보의 소스 또는 싱크로 사용 할뿐만 아니라 Web3 인프라 자체가 AI 에이전트 (MCP를 통해)를 운영의 일부로 통합하기 시작할 수 있습니다 (예 : DAO는 특정 작업을 관리하기 위해 MCP 호환 AI를 실행할 수 있습니다. 검증 가능성 및 인증과 같은 것들에 대한 로드맵의 강조는 라인을 아래로 내려 놓는다. 이러한 가능성은 AI와 블록 체인 네트워크 사이의 선을 흐리게하며 MCP는 그 수렴의 핵심입니다.

결론적으로 MCP의 개발은 매우 역동적입니다. 그것은 주요 초기 이정표 (출시 1 년 이내에 광범위한 채택 및 표준화)에 도달했으며 ** 보안, 확장 성 및 발견 **을 강조하는 명확한 로드맵으로 빠르게 발전하고 있습니다. 달성 및 계획된 이정표는 MCP가 척도로 강력하게 유지됩니다. 장기 실행 작업, 안전한 권한 및 수천 가지 도구의 깎아 지른 결과와 같은 문제를 해결합니다. 이 순방향 운동량은 MCP가 정적 사양이 아니라 성장하는 표준이라는 것을 나타냅니다. 이러한 요구가 발생할 때 더 많은 Web3 풍향 기능 (서버의 분산 거버넌스, 인센티브 정렬)을 통합 할 가능성이 높습니다. 커뮤니티는 핵심 약속을 주시하면서 새로운 사용 사례 (멀티 모달 AI, IoT 등)에 MCP를 적용 할 준비가되어 있습니다. Web3 시대에 AI **를보다 연결하고, 상황을 인식하고, 사용자를 제외하고 **.

7. 유사한 Web3 프로젝트 또는 프로토콜과 비교​

MCP의 AI와 연결성의 고유 한 혼합 및 연결성은 직접 사과 대 사과에 해당하는 것이 많지 않지만 Web3 및 AI의 교차점 또는 유사한 목표와 다른 프로젝트와 비교하는 것이 밝혀졌습니다.

• ** Singularitynet (AGI/X) **-*분산 AI 시장 :*Singularitynet, 2017 년 Ben Goertzel 박사와 다른 사람들이 출시 한 AI 서비스의 블록 체인 기반 시장입니다. 이를 통해 개발자는 AI 알고리즘을 서비스 및 사용자가 서비스를 소비 할 수 있도록 해당 서비스를 소비 할 수 있습니다. 모두 지불 및 거버넌스에 사용되는 토큰 (AGIX)이 촉진합니다. 본질적으로, Singularitynet은 AI 모델의 ** 공급을 분산 시키려고 노력하고 있습니다. 이것은 근본적으로 MCP와 다릅니다. MCP는 AI 모델을 호스팅하거나 수익하지 않습니다. 대신, 데이터/도구 **에 액세스하기 위해 AI (어디에서나 실행중인 경우)에 대한 ** 표준 인터페이스를 제공합니다. MCP를 사용하여 AI를 SingularityNet에 나열된 서비스에 연결하는 것을 상상할 수는 있지만 SingularityNet 자체는 경제 계층 (AI 서비스를 제공하고 지불 방법)에 중점을 둡니다. 또 다른 주요 차이점 : ** 거버넌스 **-Singularitynet은 플랫폼을 발전시키기 위해 온 체인 거버넌스 (SNEPS (SingularityNet Enhancement Proposals) ** 및 AGIX 토큰 투표를 통해 온 체인 거버넌스를 가지고 있습니다. 대조적으로 MCP의 거버넌스는 토큰이없는 체인과 협력 적입니다. 요약하면, Singularitynet과 MCP는 모두 더 개방 된 AI 생태계를 위해 노력하지만 Singularitynet은 ** 토큰 화 된 AI 알고리즘 네트워크 **에 관한 반면 MCP는 AI-Tool Interoperability **에 대한 ** 프로토콜 표준에 관한 것입니다. 예를 들어, SingularityNet의 AI는 MCP를 사용하여 필요한 외부 데이터를 가져올 수 있습니다. 그러나 Singularitynet은 도구 사용을 표준화하려고 시도하지 않습니다. 블록 체인을 사용하여 AI 서비스를 조정하는 반면 MCP는 소프트웨어 표준을 사용하여 AI가 모든 서비스와 함께 작동하도록합니다.
• ** fetch.ai (FET) **-에이전트 기반 분산 플랫폼 :fetch.ai는 AI 및 블록 체인을 혼합하는 또 다른 프로젝트입니다. 작업을 수행하고 분산 된 네트워크에서 상호 작용하는 자율 에이전트 **를 구축하기위한 자체 스테이크 블록 체인 및 프레임 워크를 시작했습니다. Fetch의 비전에서 수백만의 "소프트웨어 에이전트"(사람, 장치 또는 조직을 대표)는 거래에 FET 토큰을 사용하여 가치를 협상하고 교환 할 수 있습니다. Fetch.ai는 원장의 에이전트와 통신을위한 에이전트 프레임 워크 (Uagents)와 인프라를 제공합니다. 예를 들어, 페치 에이전트는 주차 및 운송을 위해 다른 에이전트와 상호 작용하여 도시의 트래픽을 최적화하거나 공급망 워크 플로를 자율적으로 관리 할 수 ​​있습니다. 이것은 MCP와 어떻게 비교됩니까? 둘 다 에이전트의 개념을 다루지 만 Fetch.ai의 에이전트는 블록 체인 및 토큰 경제와 밀접한 관련이 있습니다. 이들은 Fetch Network **에 살고 체인 논리를 사용합니다. MCP 에이전트 (AI 호스트)는 모델 중심 (LLM과 같은)이며 단일 네트워크와 관련이 없습니다. MCP는 블록 체인없이 인터넷이나 클라우드 설정 내에서 작동하는 내용입니다. Fetch.ai는 접지에서 새로운 분산 된 AI 경제를 구축하려고 시도하지만 (신뢰 및 거래를위한 자체 원장) MCP는 ** 레이어-공감 **-기존 네트워크 (필요한 경우, 블록 체인 위에 사용될 수 있음)입니다. Fetch는 ** 자율 경제 에이전트 ** 및 MCP ** 스마트 도구 사용 에이전트 **에 관한 것이라고 말할 수 있습니다. 흥미롭게도, 이들은 교차 할 수 있습니다. fetch.ai의 자율 에이전트는 MCP를 사용하여 오프 체인 자원 또는 기타 블록 체인과 인터페이스 할 수 있습니다. 반대로, MCP를 사용하여 다른 블록 체인을 활용하는 다중 에이전트 시스템을 구축 할 수 있습니다 (하나만이 아닙니다). 실제로 MCP는 자체 네트워크가 필요하지 않기 때문에 더 빠른 채택을 보았습니다. 이는 이더 리움, Solana, Web2 API 등과 함께 작동합니다. Fetch.ai의 접근 방식은 더 헤비급이어서 참가자가 사용하려면 참여 해야하는 전체 생태계를 만듭니다. 요약하면, ** fetch.ai vs mcp ** : Fetch는 AI 에이전트를위한 자체 토큰/블록 체인이있는플랫폼이며, 상호 운용성 및 에이전트 간의 경제 교환에 중점을 두는 반면, MCP는 AI 에이전트 (모든 환경에서)가 도구 및 데이터에 연결하는 데 사용할 수있는프로토콜입니다. 그들의 목표는 AI 구동 자동화를 가능하게하는 데 겹치지 만, 스택의 다른 층을 다루고 매우 다른 건축 철학을 가지고 있습니다 (폐쇄 생태계 대 공개 표준).
• ** 체인 링크 및 분산 된 oracles -블록 체인 연결 오프 체인 데이터에 연결 :ChainLink는 AI 프로젝트가 아니지만 Web3 프로토콜과 매우 관련이 있습니다. ChainLink는 신뢰 모방 된 방식으로 스마트 계약에 오프 ​​체인 데이터를 가져오고 확인하고 전달하는 분산 된 노드 (Oracles) 네트워크입니다. 예를 들어, ChainLink Oracles는 ChainLink 기능을 통해 스마트 계약을 대신하여 Defi 프로토콜 또는 외부 API를 호출하는 가격 피드를 제공합니다. 이에 비해 MCP는 ** AI 모델 **을 외부 데이터/도구 (일부 블록 체인 일 수 있음)에 연결합니다. ** ChainLink는 데이터를 블록 체인으로 가져 오는 반면 MCP는 데이터를 AI **로 가져옵니다. 개념적 평행이 있습니다. 둘 다 미사 시스템 사이에 브리지를 설정합니다. ChainLink는 데이터를 공급하는 데이터의 신뢰성, 탈 중앙화 및 보안에 중점을 둡니다 (단일 고장 지점의 "Oracle 문제"). MCP는 AI가 데이터에 액세스 할 수있는 방법의 유연성과 표준화에 중점을 둡니다 (AI 에이전트의 "통합 문제 해결"). 그들은 다른 도메인 (Smart Contracts vs AI Assistant)에서 작동하지만 MCP 서버를 Oracles와 비교할 수 있습니다. 가격 데이터를위한 MCP 서버는 동일한 API를 체인 링크 노드로 호출 할 수 있습니다. 차이점은 ** 소비자 **-MCP의 경우 소비자는 결정 론적 스마트 계약이 아니라 AI 또는 사용자를 향한 보조원입니다. 또한 MCP는 본질적으로 체인 링크가 수행한다는 신뢰 보증을 제공하지 않습니다 (MCP 서버는 애플리케이션 수준에서 신뢰를 관리하면서 MCP 서버가 중앙 집중화되거나 커뮤니티 운영 될 수 있음). 그러나 앞에서 언급했듯이 MCP 네트워크를 분산시키는 아이디어는 Oracle Networks에서 빌릴 수 있습니다. 예를 들어, 여러 MCP 서버를 쿼리하고 결과를 교차 확인하여 AI가 잘못된 데이터를 공급받지 않도록하여 여러 체인 링크 노드가 가격을 집계하는 방식과 유사합니다. 요컨대, ** ChainLink vs MCP ** : ChainLink는Web3 Middleware입니다. 블록 체인은 외부 데이터를 소비 할 수있는 블록 체인을위한 Web3 Middleware입니다. MCP는*AI Middleware입니다 (블록 체인 데이터를 포함 할 수 있음). 그들은 다른 영역에서 유사한 요구를 해결하고 보완 할 수도 있습니다. MCP를 사용하는 AI는 체인 링크 제공 데이터 피드를 신뢰할 수있는 리소스로 가져올 수 있으며, AI는 체인 링크 Oracle이 체인을 묶는 분석 소스 역할을 할 수 있습니다 (후자 시나리오는 검증 가능성에 대한 질문을 제기 할 수 있습니다).
• ** ChatGpt 플러그인 / OpenAi 기능 대 MCP ** -*AI 도구 통합 접근 방식 :*Web3 프로젝트가 아니지만 ChatGpt 플러그인 및 OpenAi의 기능 호출 기능도 외부 도구에 연결하기 때문에 빠른 비교가 필요합니다. ChatGpt 플러그인은 서비스가 제공하는 OpenAPI 사양을 사용하며 모델은 사양에 따라 해당 API를 호출 할 수 있습니다. 제한 사항은 폐쇄 된 생태계 (OpenAI 서버에서 실행되는 OpenAI 승인 플러그인)이며 각 플러그인은 사일드 통합입니다. OpenAi의 새로운 * "에이전트" * SDK는 개념적으로 MCP에 더 가깝기 때문에 개발자는 AI가 사용할 수있는 도구/기능을 정의 할 수 있지만 처음에는 OpenAI의 생태계에 따라 다릅니다. ** Langchain ** 마찬가지로 LLMS 도구를 코드로 제공하는 프레임 워크를 제공했습니다. MCP는 ** 개방형 모델 공유 표준 **를 제공함으로써 다릅니다. 한 가지 분석이 말하면 Langchain은 도구 용 개발자를 향한 표준 (Python 인터페이스)을 만들었고 MCP는 * 모델을 향한 표준 *을 생성합니다-AI 에이전트는 사용자 지정 코드없이 런타임에서 MCP 정의 도구를 검색하고 사용할 수 있습니다. 실질적으로, MCP의 서버 생태계는 몇 달 안에 Chatgpt 플러그인 저장소보다 더 크고 다양 해졌습니다. 그리고 각 모델이 자체 플러그인 형식을 갖는 대신 (OpenAi는 자신의 플러그인 형식을 가졌고, 다른 모델은 다른 것을 가지고 있음) 많은 사람들이 MCP 주위에 합쳐지고 있습니다. OpenAI 자체는 MCP에 대한 지원을 신호하며 본질적으로 기능 접근법을 더 넓은 표준과 정렬했습니다. 따라서 ** OpenAI 플러그인을 MCP **와 비교하는 것은 큐 레이트 된 중앙 집중식 접근 방식이며 MCP는 분산 된 커뮤니티 중심의 접근 방식입니다. Web3 사고 방식에서 MCP는 "오픈 소스 및 허가없는"반면 독점 플러그인 생태계는 더 닫힙니다. 이로 인해 블록 체인이 아니더라도 MCP는 Web3의 정신과 유사하게 만듭니다. 상호 운용성 및 사용자 제어를 가능하게합니다 (모든 AI 제공 업체에 제공하는 대신 데이터 용 MCP 서버를 실행할 수 있음). 이 비교는 많은 사람들이 MCP를 장기적인 잠재력을 가진 것으로 간주하는 이유를 보여줍니다. 하나의 공급 업체 나 하나의 모델에 잠겨 있지 않습니다.
• ** 프로젝트 NAMDA 및 분산 된 에이전트 프레임 워크 : ** NAMDA는 MCP를 Web3 개념과 명시 적으로 결합하기 때문에 별도의 메모가 필요합니다. 앞에서 설명한 바와 같이, NAMDA (Networked Agent Modular Distributed Architection)는 2024 년 MIT/IBM 이니셔티브로 MCP를 통신 계층으로 사용하여 MCP를 사용하여 AI 에이전트의 ** 분산 된 분산 네트워크를 구축하기 위해 시작된 MIT/IBM 이니셔티브입니다. MCP를 메시징 백본으로 취급합니다 (MCP는 표준 JSON-RPC와 유사한 메시지를 사용하므로 Agent 간 통신에 적합) 한 다음 Blockchain에서 영감을받은 기술을 사용하여 ** 동적 발견, 결함 공차 및 검증 가능한 ID **에 대한 레이어를 추가합니다. NAMDA의 에이전트는 어디서나 (클라우드, 에지 장치 등) 일 수 있지만 분산 된 레지스트리 (DHT 또는 블록 체인과 비슷한)는 변조 방지 방식으로 이와 기능을 추적합니다. 그들은 심지어 협력이나 자원 공유를 장려하기 위해 에이전트 토큰을 탐구합니다. 본질적으로, NAMDA는 ** "Web3 버전의 MCP"**의 실험입니다. 아직 널리 배포 된 프로젝트는 아니지만 정신에서 가장 가까운“유사한 프로토콜”중 하나입니다. NAMDA vs MCP를 보면 NAMDA는 MCP를 사용하므로 경쟁 표준이 아닙니다. 그러나 신뢰 대기 방식으로 여러 에이전트를 네트워킹하고 조정하는 프로토콜로 확장합니다. 암호화 커뮤니티가 본 ** Autonolas 또는 MAS (Multi-Agent Systems)와 같은 프레임 워크와 NAMDA를 비교할 수는 있지만 강력한 AI 구성 요소 나 일반적인 프로토콜이 부족했습니다. NAMDA + MCP는 함께 분산 된 에이전트 네트워크가 어떻게 작동 할 수 있는지, ** 신원, 명성 및 토큰 인센티브 ** 및 ** 에이전트 커뮤니케이션 및 도구 사용 **을 제공하는 블록 체인을 제공합니다.

요약하면, ** MCP는 대부분의 이전 Web3 프로젝트와는 별다른 곳입니다. Crypto 프로젝트로 시작하지는 않았지만 보완적인 문제를 해결하기 때문에 Web3과 빠르게 교차합니다. Singularitynet 및 Fetch.ai와 같은 프로젝트는 블록 체인을 사용하여 AI 컴퓨팅 또는 서비스를 분산시키는 것을 목표로했습니다. 대신 MCP는 AI와의 AI 통합을 표준화하여 플랫폼 잠금을 피함으로써 분산을 향상시킬 수 있습니다. 체인 링크와 같은 Oracle 네트워크는 블록 체인으로 데이터 전달을 해결했습니다. MCP는 AI (블록 체인 데이터 포함)로 데이터 전달을 해결합니다. Web3의 핵심 이상이 분산, 상호 운용성 및 사용자 권한 부여라면 MCP는 AI 영역에서 상호 운용성 부분을 공격하고 있습니다. 예를 들어,이 오래된 프로젝트에도 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, Singularitynet이 MCP 서버를 통해 AI 서비스를 제공하지 못하거나 에이전트가 MCP를 사용하여 외부 시스템과 대화하는 것을 막는 것이 아무것도 없습니다. 토큰 중심의 AI 네트워크가 MCP를 링구아 프랑카 *로 사용하여 MCP의 유연성으로 Web3의 인센티브 구조와 결혼하는 수렴이 잘 보입니다.

마지막으로, 우리가 ** 시장 인식 **을 고려한다면 : MCP는 종종 Web3가 인터넷을 위해하고자하는 일을 AI에 대해 선전합니다 - Silos와 사용자에게 권한을 부여합니다. 이로 인해 일부는 비공식적으로 "AI 용 Web3"(블록 체인이 관련이 없더라도)로 비공식적으로 별명을 불러 일으켰습니다. 그러나 MCP는 프로토콜 표준임을 인식하는 것이 중요하지만 대부분의 Web3 프로젝트는 경제 계층이있는 풀 스택 플랫폼입니다. 이에 비해 MCP는 일반적으로보다 가볍고 보편적 인 솔루션으로 나오는 반면 블록 체인 프로젝트는 더 무겁고 전문화 된 솔루션입니다. 사용 사례에 따라 엄격하게 경쟁하기보다는 보완 할 수 있습니다. 생태계가 성숙함에 따라, 우리는 MCP가 많은 Web3 프로젝트에 모듈 (HTTP 또는 JSON의 유비쿼터스 방식과 마찬가지로)으로 통합 될 수 있습니다.

8. 대중의 인식, 시장 견인 및 미디어 보도​

MCP에 대한 대중의 감정은 AI와 Web3 커뮤니티 모두에서 압도적으로 긍정적이었으며, 종종 열정에 국경적입니다. 많은 사람들은 그것을 조용히 도착했지만 산업을 폭풍으로 가져간 ** 게임 체인저 **로 본다. 인식, 견인 및 주목할만한 미디어 이야기를 세분화합시다.

** 시장 견인 및 채택 메트릭 : ** 20125 년 중반에 MCP는 새로운 프로토콜을 위해 드문 수준을 달성했습니다. 사실상 모든 주요 AI 모델 제공 업체 (Anthropic, OpenAi, Google, Meta)가 뒷받침하고 앞에서 설명한대로 Big Tech 인프라 (Microsoft, Github, AWS 등)가 지원합니다. 이 단독만으로는 MCP가 여기에있을 가능성이 높다는 신호입니다 (광범위한 백업이 인터넷 초기에 TCP/IP 또는 HTTP를 추진 한 방법과 유사합니다). Web3 측면에서 *트랙션은 개발자 동작에서 분명합니다. *: Hackathons는 MCP 프로젝트를 특징으로하기 시작했으며 많은 블록 체인 개발 도구는 이제 MCP 통합을 판매 지점으로 언급했습니다. “몇 달 만에 1000 개 이상의 커넥터”와 Mike Krieger의“수천 개의 통합”인용문은 종종 MCP가 얼마나 빠르게 잡힌지를 설명하기 위해 인용됩니다. 이것은 강력한 네트워크 효과를 제안합니다. VCS와 애널리스트들은 MCP가 1 년 안에 초기“AI 상호 운용성”시도가 몇 년에 걸쳐 타이밍 (AI 에이전트에 대한 관심의 물결을 타기)과 오픈 소스로 인해 발생하지 않았다고 언급했다. Web3 Media에서 트랙션은 때때로 개발자 마인드 쉐어 및 프로젝트 통합 측면에서 측정되며 MCP는 현재 두 점수로 높아집니다.

** AI 및 Web3 커뮤니티의 대중의 인식 : ** 처음에 MCP는 처음 발표되었을 때 레이더 아래로 날아 갔다 (2024 년 후반). 그러나 2025 년 초, 성공 사례가 등장함에 따라 인식은 흥분으로 바뀌었다. AI 실무자들은 MCP를 AI 요원을 장난감 예제보다 진정으로 유용하게 만들기위한“누락 된 퍼즐 조각”으로 보았습니다. 반면에 Web3 Builders는 그것을 분산화를 버리지 않고 AI를 DAPP에 마침내 통합하는 다리로 보았습니다. ** 사고 지도자 *는 칭찬을 노래하고 있습니다. 예를 들어, 예수 로드리게스 (예수 로드리게스) (저명한 웹 3 AI 작가)는 Coindesk에서 MCP가“AI 시대에 가장 혁신적인 프로토콜 중 하나이며 Web3 Architectures에 큰 적합한 것”*라고 썼습니다. 주목할만한 캐피탈 블로그의 Rares Crisan은 MCP가 인터넷을보다 사용자 중심적이고 자연스럽게 만들어서 블록 체인만이 어려움을 겪는 Web3의 약속을 전달할 수 있다고 주장했다. 이 이야기는 MCP를 혁명적이지만 실용적이라고 생각합니다.

공정하게 말하면, ** 모든 논평이 비판적 이는 것은 아닙니다. **. Reddit과 같은 포럼의 일부 AI 개발자는 MCP가“모든 것을 수행하지는 않는다”고 지적했습니다. 이는 상자 외의 에이전트 나 추론 엔진이 아닌 커뮤니케이션 프로토콜입니다. 예를 들어, "MCP는 막 다른 트랩"이라는 제목의 Reddit 토론이 MCP 자체가 에이전트인지를 관리하지 않거나 품질을 보장하지 않는다고 주장했습니다. 여전히 우수한 에이전트 설계 및 안전 제어가 필요합니다. 이 견해는 MCP가은 총알로 과장 될 수 있음을 시사합니다. 그러나 이러한 비판은 MCP의 유용성을 거부하는 것보다 기대를 완화시키는 것입니다. 그들은 MCP가 도구 연결을 해결하지만 여전히 강력한 에이전트 로직을 구축해야한다는 점을 강조합니다 (즉, MCP는 지능형 에이전트를 마술처럼 생성하지 않으며 도구를 사용합니다). ** 컨센서스는 MCP가 신중한 목소리 중에서도 큰 발전 **이라는 것입니다. Hugging Face의 커뮤니티 블로그는 MCP가 해결책이 아니지만 통합, 상황을 인식하는 AI의 주요 인 에이 블러이며 개발자가 그 이유 때문에 그 주위를 모으고 있다고 지적했습니다.

** 미디어 커버리지 : ** MCP는 주류 기술 미디어 및 틈새 블록 체인 미디어에서 상당한 커버리지를 받았습니다.

• ** TechCrunch **는 여러 이야기를 실행했습니다. 그들은 2024 년에 출시 된 초기 개념 (“의인화 제안 데이터를 AI 챗봇에 연결하는 새로운 방법”)을 다루었습니다. 2025 년 TechCrunch는 각각의 큰 채택 순간을 강조했습니다 : Openai의 지원, Google의 포옹, Microsoft/Github의 참여. 이 기사들은 종종 MCP 주변의 산업 단결을 강조합니다. 예를 들어, TechCrunch는 Sam Altman의 승인을 인용하고 경쟁 표준에서 MCP로 빠른 전환을 언급했습니다. 그렇게함으로써, 그들은 MCP를 90 년대에 인터넷 프로토콜에서 벗어나기를 원하지 않는 방법과 비슷한 새로운 표준으로 묘사했습니다. 저명한 아울렛의 이러한 보도는 광범위한 기술 세계에 MCP가 프린지 오픈 소스 프로젝트가 아니라 중요하고 실제적이라는 신호를 보냈습니다.
• ** Coindesk ** 및 기타 암호화 간행물이 ** web3 각도 **에 걸렸습니다. 로드리게스 (Rodriguez) (2025 년 7 월)의 코인 데스크의 의견은 종종 인용됩니다. 모든 블록 체인이 MCP 서버가 될 수 있고 새로운 MCP 네트워크가 블록 체인에서 실행될 수있는 미래의 그림을 그렸습니다. 그것은 MCP를 분산화 된 정체성, 인증 및 검증과 같은 개념에 연결했습니다 - 블록 체인 잠재 고객의 언어를 말하고 MCP가 분산 된 프레임 워크로 AI를 진정으로 녹일 수있는 프로토콜이 될 수 있습니다. Cointelegraph, Bankless 등은 "AI 에이전트 및 Defi"및 유사한 주제와 관련하여 MCP를 논의했습니다. 일반적으로 가능성에 대한 낙관적입니다 (예 : Bankless는 AI가 ON 체인 거래를 관리하고 자체 MCP 서버를위한 How-to를 포함시킬 수 있도록 MCP를 사용했습니다.
• ** 주목할만한 VC 블로그 / 분석가 보고서 : ** 주목할만한 자본 블로그 게시물 (2025 년 7 월)은 MCP와 웹 프로토콜의 진화 사이의 유사점을 그리는 벤처 분석의 예입니다. 본질적으로 MCP는 Web3에 대해 Web1에 대해 할 수 있다고 주장합니다. Web1에 대해 HTTP가 한 일 - 기본 인프라를 대체하지는 않지만 사용할 수있는 새로운 인터페이스 계층 (자연 언어 인터페이스)을 제공합니다. 이런 종류의 이야기는 설득력이 있으며 패널과 팟 캐스트에서 반향되었습니다. MCP는 블록 체인과 경쟁하는 것이 아니라 다음의 추상화 계층으로서 정상적인 사용자 (AI를 통해)가 블록 체인 및 웹 서비스를 쉽게 활용할 수있게합니다.
• ** 개발자 커뮤니티 버즈 : ** 공식적인 기사 외부에서 MCP의 Rise는 개발자 담론 - 회의 대화, YouTube 채널, 뉴스 레터에 존재함으로써 얻을 수 있습니다. 예를 들어,“MCP : Agentic AI의 누락 된 링크?”와 같은 인기있는 블로그 게시물이 있습니다. Runtime.news 및 뉴스 레터 (예 : AI 연구원 Nathan Lambert)와 같은 사이트에서 MCP와의 실제 실험 및 기타 공구 사용 프레임 워크와의 비교 방법에 대해 논의합니다. 일반적인 톤은 호기심과 흥분입니다. 개발자는 AI를 홈 자동화 또는 암호화 지갑에 연결하는 데모를 공유합니다. 이 풀뿌리 흥분은 MCP가 기업 승인을 넘어서 마인드 샤인을 가지고 있기 때문에 중요합니다.
• ** 엔터프라이즈 관점 : ** Enterprise AI에 중점을 둔 미디어 및 분석가들도 MCP를 주요 개발로 기록합니다. 예를 들어, * 새 스택 *은 엔터프라이즈 사용을 위해 Claude의 원격 MCP 서버에 대한 인류가 추가 된 방법을 다루었습니다. 여기서 각도는 기업이 MCP를 사용하여 내부 지식 기반과 시스템을 AI에 안전하게 연결할 수 있다는 것입니다. 많은 블록 체인 회사가 기업 자체이며 내부적으로 MCP를 활용할 수 있기 때문에 Web3에도 중요합니다 (예 : 암호화 교환은 MCP를 사용하여 AI가 사기 탐지를 위해 내부 트랜잭션 로그를 분석 할 수 있습니다).

** 주목할만한 인용문 및 반응 : ** 일부는 대중의 인식을 캡슐화하는 것으로 강조 할 가치가 있습니다.

• *“HTTP 혁명 웹 통신과 마찬가지로 MCP는 단편화 된 통합을 단일 프로토콜로 대체하는 범용 프레임 워크를 제공합니다.” * - Coindesk. 이 HTTP와의 비교는 강력합니다. MCP를 인프라 수준 혁신으로 프레임합니다.
• *“MCP는 수천 개의 통합과 성장으로 번성하는 개방형 표준이되었습니다. LLM은 이미 가지고있는 데이터에 연결할 때 가장 유용합니다 ...” * - Mike Krieger (Mike Krieger) (Anthropic). 이것은 소셜 미디어에서 널리 공유 된 트랙션과 핵심 가치 제안에 대한 공식적인 확인입니다.
• *“Web3의 약속 ... 마침내 자연 언어와 AI 요원을 통해 실현 될 수 있습니다. 이 대담한 진술은 암호화의 느린 UX 개선으로 인해 좌절 된 사람들과 공명합니다. AI는 복잡성을 추상화하여 주류 채택 코드를 깨뜨릴 수 있음을 시사합니다.

** 도전과 회의론 : ** 열정이 높지만 미디어는 도전에 대해 논의했습니다.

• ** 보안 문제 : ** 새로운 스택 또는 보안 블로그와 같은 아울렛은 AI가 도구를 실행할 수있게하는 것이 샌드 박스가 아닌 경우 위험 할 수 있다고 생각했습니다. 악의적 인 MCP 서버가 AI가 유해한 행동을 수행하려고 시도하면 어떻게됩니까? Limechain 블로그는 커뮤니티 개발 된 MCP 서버 (예 : 개인 키를 처리하는 서버는 매우 안전해야 함)와 함께 * "중요한 보안 위험" 에 대해 명시 적으로 경고합니다. 이러한 우려는 토론에서 반영되었습니다. 본질적으로 MCP는 AI의 기능을 확장하지만 전력으로 위험이 발생합니다. 커뮤니티의 반응 (가이드, 인증 메커니즘)도 다루어졌으며 일반적으로 완화가 구축되고 있음을 안심시킵니다. 그럼에도 불구하고, MCP의 유명한 오용 (예 : 의도하지 않은 암호 전송을 유발 한 AI)은 인식에 영향을 미칠 것이므로 미디어는이 전선에서 조심 스럽습니다. -* 성능 및 비용 : ** 일부 분석가는 도구를 사용하여 AI 에이전트를 사용하는 것이 API를 직접 호출하는 것보다 느리거나 비용이 많이들 수 있다고 지적합니다 (AI는 필요한 것을 얻기 위해 여러 단계가 필요할 수 있기 때문입니다). 고주파 거래 또는 체인 실행 컨텍스트에서는 대기 시간이 문제가 될 수 있습니다. 현재로서는 거래 차단기보다는 더 나은 에이전트 설계 또는 스트리밍을 통해 최적화하기위한 기술적 장애물로 간주됩니다.
• ** Hype Management : ** 모든 트렌드 기술과 마찬가지로 약간의 과대 광고가 있습니다. 몇 가지 목소리는 MCP를 모든 것에 대한 솔루션을 선언하지 않도록주의합니다. 예를 들어, Hugging Face 기사는“MCP가은 총알입니까?”라고 묻습니다. 그리고 답변 - 개발자는 여전히 컨텍스트 관리를 처리해야하며 MCP는 좋은 프롬프트 및 메모리 전략과 함께 가장 잘 작동합니다. 그러한 균형 잡힌 테이크는 담론에서 건강합니다.

** 전반적인 미디어 감정 : ** 등장하는 이야기는 크게 희망적이고 미래 지향적입니다.

-MCP는 현재 실질적인 개선 사항을 제공하는 실용적인 도구로 여겨지며 (증기가 아닌), 미디어는 작업 예를 인용하여 미디어를 강조합니다 : 클로드 읽기 파일, VScode에서 MCP를 사용한 Copilot, 데모에서 Solana 트랜잭션을 완료하는 AI 등

• 또한 AI와 Web3의 미래를위한 전략적 린치 핀으로 묘사되어 있습니다. 미디어는 종종 MCP 또는 같은 것들이 "분산 된 AI"또는 "Web4"또는 차세대 웹에 사용하는 용어에 필수적이라고 결론지었습니다. MCP가 문을 열었고 이제는 NAMDA의 분산 대리인이든 레거시 시스템을 AI에 연결하든, 많은 미래의 스토리 라인이 MCP의 소개로 거슬러 올라가는 혁신이 진행되고 있다는 의미가 있습니다.

시장에서는 MCP 생태계 주변의 스타트 업 및 자금 조달에 의해 트랙션을 측정 할 수 있습니다. 실제로, "MCP 시장"에 중점을 둔 신생 기업에 대한 소문/보고서가 있습니다. 또는 자금을 조달하는 MCP 플랫폼 (이에 대한 자본 작성은 VC 관심을 암시합니다). 우리는 미디어가 접선 적으로 다루기 시작할 것으로 예상 할 수 있습니다. 예를 들어, "시작 X는 MCP를 사용하여 AI가 암호화 포트폴리오를 관리 할 수 ​​있습니다.

** 인식의 결론 : ** 2025 년 후반에 MCP는 기술을 가능하게하는 획기적인 기술로 명성을 얻습니다. 그것은 AI와 암호화 모두에서 영향력있는 인물들로부터 강한 옹호를 가지고 있습니다. 대중의 이야기는 *“여기에 깔끔한 도구가 있습니다” *에서 *“이것은 다음 웹의 기초가 될 수 있습니다” *로 진화했습니다. 한편, 실질적인 적용 범위는 그것이 작동하고 채택되고 있음을 확인하며, 대출 신뢰성을 확인합니다. 커뮤니티가 도전 과제 (보안, 거버넌스 규모)를 계속 해결하고 주요 재난이 발생하지 않으면 MCP의 공개 이미지는 "AI와 Web3가 함께 놀리는 프로토콜"으로 긍정적 인 상태를 유지하거나 상징적이 될 가능성이 높습니다.

미디어는 다음을 계속 주시 할 것입니다.

• 성공 사례 (예 : 주요 DAO가 MCP를 통해 AI 재무를 구현하거나 정부가 Open Data AI 시스템에 MCP를 사용하는 경우).
• 보안 사고 (위험 평가).
• MCP 네트워크의 진화와 토큰 또는 블록 체인 구성 요소가 공식적으로 사진을 입력하는지 여부 (이것은 AI와 암호화를 더욱 단단히 연결하는 큰 뉴스 일 것입니다).

그러나 현재로서는 Coindesk의 한 줄에 의해 적용 범위를 요약 할 수 있습니다. *“Web3와 MCP의 조합은 분산 된 AI의 새로운 기초 일 수 있습니다.” * - 대중의 눈에서 MCP를 둘러싼 약속과 흥분을 모두 포착하는 감정.

** 참조 : **

• 인간 뉴스 : * "모델 컨텍스트 프로토콜 소개" * 11 월 2024 년
• limechain 블로그 : * "MCP는 무엇이며 블록 체인에 어떻게 적용됩니까?" * 2025 년 5 월
• Chainstack 블로그 : * "Web3 Builders 용 MCP : Solana, EVM 및 Documentation," * 2025 년 6 월 -Coindesk op-ed : * "에이전트의 프로토콜 : Web3 's MCP 잠재력", * 7 월 2025 년 7 월
• 주목할만한 자본 : * "MCP가 실제 Web3 기회를 대표하는 이유" * 7 월 2025 년
• TechCrunch : * "Openai는 Anthropic의 표준을 채택합니다…", * 2025 년 3 월 26 일
• TechCrunch : * "Google, Anthropic의 표준을 받아들이는 Google…", * 4 월 9 일, 2025 년 -TechCrunch : * "Github, Microsoft Embrace… (MCP 운영위원회)", * 2025 년 5 월 19 일
• Microsoft Dev 블로그 : * "MCP 용 공식 C# SDK" * 4 월 2025 년 -Hehgging Face 블로그 : * "#14 : MCP 란 무엇이며 왜 모두가 그것에 대해 이야기하고 있습니까?" * 3 월 2025 년
• 메사리 연구 : * "Fetch.ai 프로파일", * 2023
• 중간 (nu fintimes) : * "Singularitynet의 공개", 2024 년 3 월

World Liberty Financial 개요​

World Liberty Financial (WLFI)은 트럼프 가문 구성원과 그들의 파트너들이 만든 탈중앙화 금융(DeFi) 플랫폼입니다. 트럼프 그룹(Trump Organization) 웹사이트에 따르면, 이 플랫폼은 기존 금융의 안정성과 탈중앙화 시스템의 투명성 및 접근성을 결합하여 전통적인 은행 업무와 블록체인 기술을 연결하는 것을 목표로 합니다. 그 사명은 달러 기반의 안정성을 지원하고, 개인과 기관이 자본에 접근할 수 있도록 하며, 주류 사용자들을 위해 DeFi를 단순화하면서 자금 이동, 대출 및 디지털 자산 관리를 위한 현대적인 서비스를 제공하는 것입니다.

WLFI는 2025년 9월에 거버넌스 토큰($WLFI)을 출시했으며, 2025년 3월에 USD1이라는 달러 페그 스테이블코인을 선보였습니다. 이 플랫폼은 USD1을 토큰화된 자산의 기본 페어로 사용하고 디지털 경제에서 미국 달러의 지배력을 촉진하도록 설계된 “돈의 미래” 스테이블코인으로 설명합니다. 공동 설립자 도널드 트럼프 주니어(Donald Trump Jr.)는 WLFI를 일반 대중에게 힘을 실어주고 미국 달러의 글로벌 역할을 강화하기 위한 비정치적 벤처로 규정했습니다.

역사 및 설립​

• 기원 (2024–2025). WLFI는 2024년 9월에 트럼프 가문 구성원들이 이끄는 암호화폐 벤처로 발표되었습니다. 회사는 그해 말에 거버넌스 토큰 $WLFI를 출시했습니다. 로이터(Reuters)에 따르면, 이 기업의 초기$WLFI 토큰 판매는 약 270만 달러에 불과했지만, 도널드 트럼프(Donald Trump)의 2024년 선거 승리 이후 판매가 급증했습니다 (널리 인용되는 보고서에서 언급된 정보이지만, 당사 출처에서는 직접 확인할 수 없음). WLFI는 트럼프 사업체가 대다수 지분을 소유하고 있으며, 도널드 트럼프 주니어, 에릭 트럼프(Eric Trump), 배런 트럼프(Barron Trump)를 포함한 9명의 공동 설립자가 있습니다.
• 경영진. 트럼프 그룹은 WLFI의 리더십 역할을 다음과 같이 설명합니다: 도널드 트럼프 (최고 암호화폐 옹호자), 에릭 트럼프와 도널드 트럼프 주니어 (Web3 대사), 배런 트럼프 (DeFi 비전가), 그리고 잭 위트코프(Zach Witkoff) (CEO 겸 공동 설립자). 회사의 일상적인 운영은 잭 위트코프와 재커리 폴크먼(Zachary Folkman), 체이스 헤로(Chase Herro)와 같은 파트너들이 관리합니다.
• 스테이블코인 이니셔티브. WLFI는 2025년 3월에 USD1 스테이블코인을 발표했습니다. USD1은 미국 국채, 미국 달러 예금 및 기타 현금 등가물로 뒷받침되는 달러 페그 스테이블코인으로 설명되었습니다. 이 코인의 준비금은 규제 대상 디지털 자산 수탁 기관인 비트고 트러스트 컴퍼니(BitGo Trust Company)에 보관됩니다. USD1은 바이낸스(Binance)의 BNB Chain에서 출시되었고, 이후 이더리움(Ethereum), 솔라나(Solana), 트론(Tron)으로 확장되었습니다.

USD1 스테이블코인: 설계 및 기능​

준비금 모델 및 안정성 메커니즘​

USD1은 1:1 상환 메커니즘을 가진 법정화폐 담보 스테이블코인으로 설계되었습니다. 각 USD1 토큰은 1 미국 달러로 상환 가능하며, 스테이블코인의 준비금은 단기 미국 국채, 달러 예금 및 현금 등가물로 보유됩니다. 이러한 자산은 기관 디지털 자산 수탁으로 잘 알려진 규제 대상 기관인 비트고 트러스트(BitGo Trust)에 보관됩니다. WLFI는 USD1이 다음을 제공한다고 광고합니다:

1. 완전 담보 및 감사. 준비금은 완전히 담보되어 있으며 월별 제3자 증명을 거쳐 담보 자산에 대한 투명성을 제공합니다. 2025년 5월, 바이낸스 아카데미(Binance Academy)는 정기적인 준비금 내역이 아직 공개되지 않았으며 WLFI가 제3자 감사를 약속했다고 언급했습니다.
2. 기관 지향. WLFI는 USD1을 은행, 펀드 및 대기업을 대상으로 하는 “기관 준비 완료” 스테이블코인으로 포지셔닝하지만, 소매 사용자도 접근할 수 있습니다.
3. 제로 발행/상환 수수료. USD1은 발행 또는 상환에 수수료를 부과하지 않아 대량 거래 사용자들의 마찰을 줄인다고 알려져 있습니다.
4. 크로스체인 상호운용성. 이 스테이블코인은 체인링크(Chainlink)의 크로스체인 상호운용성 프로토콜(CCIP)을 사용하여 이더리움, BNB Chain 및 트론 간의 안전한 전송을 가능하게 합니다. 앱토스(Aptos) 및 트론과 같은 네트워크와의 파트너십을 통해 추가 블록체인으로 확장할 계획이 확인되었습니다.

시장 성과​

• 빠른 성장. 출시 한 달 만에 USD1의 시가총액은 아부다비의 MGX 펀드가 USD1을 사용하여 바이낸스에 20억 달러를 투자하는 등 유명 기관 거래에 힘입어 약 21억 달러에 도달했습니다. 2025년 10월 초까지 공급량은 약 26억 8천만 달러로 증가했으며, 대부분의 토큰은 BNB Chain(79%)에서 발행되었고, 이더리움, 솔라나, 트론이 그 뒤를 이었습니다.
• 상장 및 채택. 바이낸스는 2025년 5월에 현물 시장에 USD1을 상장했습니다. WLFI는 DeFi 프로토콜과 중앙화된 거래소 전반에 걸친 광범위한 통합을 자랑합니다. ListaDAO, Venus Protocol, Aster와 같은 DeFi 플랫폼은 USD1을 사용하여 대출, 차입 및 유동성 풀을 지원합니다. WLFI는 사용자들이 1~2영업일 이내에 비트고를 통해 USD1을 미국 달러로 상환할 수 있다고 강조합니다.

기관 사용 및 토큰화된 자산 계획​

WLFI는 USD1을 토큰화된 실물 자산(RWA)의 기본 결제 자산으로 구상합니다. 잭 위트코프 CEO는 석유, 가스, 면화, 목재와 같은 상품이 온체인에서 거래되어야 하며, WLFI는 신뢰할 수 있고 투명한 스테이블코인이 필요하기 때문에 이러한 자산을 토큰화하고 USD1과 페어링하기 위해 적극적으로 노력하고 있다고 말했습니다. 그는 USD1을 “지구상에서 가장 신뢰할 수 있고 투명한 스테이블코인”이라고 묘사했습니다.

제품 및 서비스​

직불 카드 및 소매 앱​

싱가포르 TOKEN2049 컨퍼런스에서 잭 위트코프는 WLFI가 사용자들이 일상 거래에서 디지털 자산을 사용할 수 있도록 하는 암호화폐 직불 카드를 출시할 것이라고 발표했습니다. 회사는 다음 분기에 시범 프로그램을 시작할 계획이며, 2025년 4분기 또는 2026년 1분기에 전면 출시될 것으로 예상됩니다. 코인로(CoinLaw)는 주요 세부 사항을 다음과 같이 요약했습니다:

• 이 카드는 암호화폐 잔액을 소비자 구매와 연결하며, 애플 페이(Apple Pay)와 같은 서비스와 통합될 것으로 예상됩니다.
• WLFI는 또한 카드와 함께 소비자용 소매 앱을 개발하고 있습니다.

토큰화 및 투자 상품​

결제를 넘어, WLFI는 실물 상품을 토큰화하는 것을 목표로 합니다. 위트코프는 블록체인 기반 거래 상품을 만들기 위해 석유, 가스, 목재 및 부동산의 토큰화를 탐색하고 있다고 말했습니다. 2025년 9월에 출시된 WLFI의 거버넌스 토큰($WLFI)은 보유자에게 특정 기업 결정에 대한 투표권을 부여합니다. 이 프로젝트는 또한 ALT5 시그마(ALT5 Sigma)가 재무 전략의 일환으로 7억 5천만 달러 상당의 WLFI 토큰을 구매하기로 합의하는 등 전략적 파트너십을 형성했습니다.

도널드 트럼프 주니어의 관점​

공동 설립자 도널드 트럼프 주니어는 WLFI의 주요 대외 인물입니다. 산업 행사 및 인터뷰에서의 그의 발언은 프로젝트의 동기와 전통 금융, 규제, 미국 달러의 역할에 대한 그의 견해를 보여줍니다.

전통 금융에 대한 비판​

• “고장 난” 비민주적 시스템. Token2049 컨퍼런스에서 World Liberty Financial: USD1이 지원하는 돈의 미래라는 제목의 패널 토론에서 트럼프 주니어는 전통 금융이 비민주적이고 “고장 났다”고 주장했습니다. 그는 자신의 가족이 정치에 입문했을 때 300개의 은행 계좌가 하룻밤 사이에 폐쇄되었다고 회상하며, 금융 기관이 정치적인 이유로 개인을 어떻게 처벌할 수 있는지 보여주었습니다. 그는 가족이 금융 “피라미드”의 꼭대기에서 바닥으로 내려왔다고 말하며, 이 시스템이 내부자에게 유리하고 폰지 사기처럼 작동한다고 밝혔습니다.
• 비효율성과 가치 부족. 그는 전통 금융 산업이 비효율성에 빠져 있으며, “연간 7자리 숫자를 버는” 사람들이 실제 가치를 더하지 않고 단순히 서류 작업만 한다고 비판했습니다.

스테이블코인과 달러 옹호​

• 달러 헤게모니 유지. 트럼프 주니어는 USD1과 같은 스테이블코인이 이전에 미국 국채를 구매하던 국가들이 수행했던 역할을 대체할 것이라고 주장합니다. 그는 비즈니스 타임즈(Business Times)에 스테이블코인이 “달러 헤게모니”를 만들어 미국이 전 세계를 이끌고 많은 곳을 안전하게 유지할 수 있게 할 것이라고 말했습니다. 크립토폴리탄(Cryptopolitan)과의 인터뷰에서 그는 전통적인 구매자(예: 중국과 일본)가 노출을 줄이는 시기에 달러 기반 토큰에 대한 수요가 국채를 지원하기 때문에 스테이블코인이 실제로 미국 달러의 지배력을 유지한다고 주장했습니다.
• 금융의 미래와 DeFi. 트럼프 주니어는 WLFI를 금융의 미래라고 묘사하며, 블록체인과 DeFi 기술이 자본 접근성을 민주화할 수 있다고 강조했습니다. 파뉴스(Panews)가 보도한 ETH 덴버 행사에서 그는 기업들이 해외로 이전하는 것을 막고 투자자를 보호하기 위해 명확한 규제 프레임워크가 필요하다고 주장했습니다. 그는 미국이 글로벌 암호화폐 혁신을 주도해야 한다고 촉구했으며, 과도한 규제가 성장을 억압한다고 비판했습니다.
• 금융 민주화. 그는 WLFI를 통해 전통 금융과 탈중앙화 금융을 결합하는 것이 소외된 계층에게 유동성, 투명성 및 안정성을 제공할 것이라고 믿습니다. 그는 또한 거래를 투명하고 온체인으로 만들어 블록체인이 부패를 없앨 잠재력이 있다고 강조합니다.
• 신규 투자자를 위한 조언. 트럼프 주니어는 신규 투자자들에게 소액으로 시작하고, 과도한 레버리지를 피하며, DeFi에 대해 지속적으로 학습할 것을 조언합니다.

정치적 중립성과 언론 비판​

트럼프 주니어는 트럼프 가문의 깊은 개입에도 불구하고 WLFI가 **“100% 정치 조직이 아니다”**고 강조합니다. 그는 이 벤처를 정치적 수단이 아닌 미국인과 전 세계에 혜택을 주기 위한 플랫폼으로 규정합니다. Token2049 패널 토론에서 그는 주류 언론 매체들이 스스로 신뢰를 잃었다고 비판했으며, 잭 위트코프는 청중에게 *뉴욕 타임즈(The New York Times)*를 신뢰할 수 있는지 물었습니다.

파트너십 및 생태계 통합​

MGX–바이낸스 투자​

2025년 5월, WLFI는 USD1이 아부다비 기반 MGX의 암호화폐 거래소 바이낸스에 대한 20억 달러 투자를 촉진할 것이라고 발표했습니다. 이 발표는 WLFI의 영향력 증가를 강조했으며, USD1의 기관 매력을 입증하는 증거로 선전되었습니다. 그러나 미국 상원의원 엘리자베스 워렌(Elizabeth Warren)은 계류 중인 스테이블코인 법안(GENIUS Act)이 대통령 가족에게 이익을 줄 수 있다는 이유로 이 거래를 “부패”라고 비판했습니다. 로이터가 인용한 코인마켓캡(CoinMarketCap) 데이터에 따르면 당시 USD1의 유통 가치는 약 21억 달러에 달했습니다.

앱토스 파트너십​

2025년 10월 TOKEN2049 컨퍼런스에서 WLFI와 레이어-1 블록체인 앱토스는 앱토스 네트워크에 USD1을 배포하기 위한 파트너십을 발표했습니다. 브레이브 뉴 코인(Brave New Coin)은 WLFI가 높은 처리량(거래가 0.5초 이내에 완료됨)과 1센트의 100분의 1 미만의 수수료 때문에 앱토스를 선택했다고 보도했습니다. 이 협력은 기관 거래를 위한 더 저렴하고 빠른 레일을 제공함으로써 지배적인 스테이블코인 네트워크에 도전하는 것을 목표로 합니다. 크립토슬레이트(CryptoSlate)는 USD1 통합으로 앱토스가 스테이블코인을 발행하는 다섯 번째 네트워크가 될 것이며, 에셜론 마켓(Echelon Market) 및 하이페리온(Hyperion)과 같은 DeFi 프로토콜과 페트라(Petra), 백팩(Backpack), OKX와 같은 지갑 및 거래소에서 첫날부터 지원을 받을 것이라고 언급합니다. WLFI 경영진은 이번 확장을 DeFi 채택을 늘리고 USD1을 토큰화된 자산의 결제 레이어로 자리매김하기 위한 광범위한 전략의 일환으로 보고 있습니다.

직불 카드 및 애플 페이 통합​

로이터와 코인로는 WLFI가 암호화폐 자산을 일상 지출과 연결하는 암호화폐 직불 카드를 출시할 것이라고 보도했습니다. 위트코프는 로이터에 회사가 다음 분기 내에 시범 프로그램을 출시하고 2025년 말 또는 2026년 초까지 전면 출시할 것으로 예상한다고 말했습니다. 이 카드는 애플 페이와 통합될 것이며, WLFI는 암호화폐 결제를 단순화하기 위한 소매 앱을 출시할 것입니다.

논란 및 비판​

준비금 투명성. 바이낸스 아카데미는 2025년 5월 현재 USD1이 공개적으로 이용 가능한 준비금 내역을 가지고 있지 않다고 강조했습니다. WLFI는 제3자 감사를 약속했지만, 상세 공개의 부재는 투자자들의 우려를 불러일으켰습니다.

정치적 이해 상충. WLFI가 트럼프 가문과 깊은 연관을 맺고 있다는 점은 조사를 받았습니다. 로이터 조사에 따르면, 20억 달러 상당의 USD1을 보유한 익명 지갑이 MGX 투자 직전에 자금을 받았으며, 해당 지갑 소유자는 식별할 수 없었습니다. 비평가들은 이 벤처가 트럼프 가문이 규제 결정으로부터 재정적 이득을 얻을 수 있게 할 것이라고 주장합니다. 엘리자베스 워렌 상원의원은 의회에서 검토 중인 스테이블코인 법안이 대통령과 그의 가족이 “자신의 주머니를 채우는” 것을 더 쉽게 만들 것이라고 경고했습니다. 뉴욕 타임즈와 *더 뉴요커(The New Yorker)*와 같은 언론 매체들은 WLFI가 사기업과 공공 정책 사이의 경계를 허물고 있다고 묘사했습니다.

시장 집중 및 유동성 우려. 코인로는 2025년 6월 현재 USD1 유동성의 절반 이상이 단 세 개의 지갑에서 나왔다고 보도했습니다. 이러한 집중은 USD1에 대한 유기적인 수요와 스트레스가 많은 시장에서의 회복력에 대한 의문을 제기합니다.

규제 불확실성. 트럼프 주니어 자신도 미국 암호화폐 규제가 여전히 불분명하며, 기업들이 해외로 이전하는 것을 막기 위한 포괄적인 규칙을 요구한다고 인정합니다. 비평가들은 WLFI가 트럼프 행정부의 규제 완화 조치로부터 이득을 얻는 동시에 자체적인 재정적 이익에 유리할 수 있는 정책을 형성하고 있다고 주장합니다.

결론​

World Liberty Financial은 USD1 스테이블코인을 결제, 토큰화 및 DeFi 제품의 중추로 사용하여 전통 금융과 탈중앙화 기술의 교차점에서 선구자로 자리매김하고 있습니다. 이 플랫폼이 기관 지원, 크로스체인 상호운용성 및 제로 수수료 발행에 중점을 두는 것은 USD1을 다른 스테이블코인과 차별화합니다. 앱토스와 같은 네트워크와의 파트너십과 MGX-바이낸스 투자와 같은 주요 거래는 토큰화된 자산을 위한 글로벌 결제 레이어가 되려는 WLFI의 야망을 강조합니다.

도널드 트럼프 주니어의 관점에서 WLFI는 단순한 상업적 벤처가 아니라 금융을 민주화하고, 미국 달러의 헤게모니를 보존하며, 그가 보기에 고장 나고 엘리트주의적인 전통 금융 시스템에 도전하는 사명입니다. 그는 과도한 감독을 비판하면서 규제 명확성을 옹호하며, 이는 암호화폐 산업 내의 광범위한 논쟁을 반영합니다. 그러나 WLFI의 정치적 연관성, 불투명한 준비금 공개 및 유동성 집중은 회의론을 불러일으킵니다. 회사의 성공은 혁신과 투명성의 균형을 맞추고 사적 이익과 공공 정책 간의 복잡한 상호작용을 헤쳐나가는 데 달려 있을 것입니다.

DAG란 무엇이며 블록체인과 무엇이 다른가요?​

**유향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)**는 방향성을 가진 간선으로 노드를 연결하되, 어떤 경로를 따라가도 다시 시작점으로 돌아오지 않는 데이터 구조입니다. 분산원장 관점에서 DAG 기반 원장은 트랜잭션이나 이벤트를 하나의 직선형 체인이 아닌 거미줄 같은 그래프로 배치합니다. 즉, 전통적인 블록체인은 새로운 블록이 하나의 이전 블록만을 참조해 선형 체인을 이루지만, DAG에서는 한 노드가 여러 이전 트랜잭션이나 블록을 동시에 참조할 수 있습니다. 그 결과, 트랜잭션은 시간순 블록에 하나씩 묶여 처리되는 것이 아니라, 동시에 병렬로 확정될 수 있습니다.

블록체인이 블록으로 이루어진 긴 사슬처럼 보인다면, DAG 원장은 개별 트랜잭션이 가지를 뻗는 나무 혹은 웹에 더 가깝습니다. DAG에서는 새 트랜잭션이 이전의 한두 건 이상을 첨부하여 검증하기 때문에, 다음 블록에 실리길 기다릴 필요가 없습니다. 이러한 구조적 차이는 다음과 같은 특징을 만듭니다.

• 병렬 검증: 블록체인에서는 채굴자/검증자가 한 번에 한 블록씩 추가하므로, 트랜잭션은 새 블록이 생성될 때마다 묶음으로 확정됩니다. DAG에서는 여러 트랜잭션(혹은 소규모 “블록”)을 동시에 추가할 수 있고, 각 트랜잭션이 그래프의 서로 다른 부분에 연결됩니다. 이러한 병렬성 덕분에 네트워크가 긴 체인이 한 블록씩 늘어나는 것을 기다릴 필요가 없습니다.
• 전역 순서 부재: 블록체인은 모든 트랜잭션에 절대적인 순서를 부여합니다(각 블록이 하나의 직선 시퀀스 상의 위치를 갖습니다). 반면 DAG 원장은 트랜잭션의 부분 순서를 형성합니다. “가장 최신 블록”이 단일하게 존재하지 않고, 그래프의 여러 팁이 동시에 존재하면서 확장됩니다. 따라서 그래프 내 트랜잭션의 순서나 유효성에 대한 합의를 위해 별도의 합의 프로토콜이 필요합니다.
• 트랜잭션 확정: 블록체인에서는 트랜잭션이 채굴/검증된 블록에 포함되고, 그 블록이 체인에 채택된 뒤(보통 추가 블록이 쌓인 후) 확정됩니다. DAG 시스템에서는 새로운 트랜잭션 자체가 이전 트랜잭션을 참조함으로써 검증에 기여합니다. 예컨대 IOTA의 Tangle(DAG)에서는 각 트랜잭션이 이전 두 건을 승인해야 하며, 사용자들이 서로의 트랜잭션을 협력 검증하게 됩니다. 이를 통해 블록체인 채굴에서 존재하는 “트랜잭션 생성자”와 “검증자”의 구분이 희미해지고, 트랜잭션 발행자가 검증 작업도 일부 담당하게 됩니다.

중요한 점은, 블록체인은 사실 DAG의 특수한 형태라는 것입니다. 블록체인은 단일 체인 형태로 제한된 DAG로 볼 수 있습니다. 두 구조 모두 분산원장기술(DLT)의 일종으로서 불변성, 탈중앙화 등 공통 목표를 지니지만, DAG 원장은 구조적으로 “블록리스” 혹은 다중 부모 구조를 취하기 때문에 실제 특성이 달라집니다. 비트코인과 이더리움처럼 전통적인 블록체인은 직렬 블록을 사용하며 경쟁 블록(fork)은 대부분 버립니다. 반면 DAG 원장은 충돌이 없는 트랜잭션을 최대한 수용·정렬하려 합니다. 이러한 근본적 차이가 성능과 설계에서 다양한 차이를 낳습니다.

기술 비교: DAG와 블록체인​

DAG와 블록체인을 구조와 검증 방식 측면에서 비교해보면 다음과 같습니다.

• 데이터 구조: 블록체인은 트랜잭션을 담은 블록을 직선으로 연결하며, 각 블록은 하나의 이전 블록을 가리킵니다. DAG 원장은 그래프 구조를 택하고 각 노드가 트랜잭션이나 이벤트 블록을 의미하며, 여러 이전 노드를 참조할 수 있습니다. 유향 비순환 특성상 과거를 따라가도 출발점으로 되돌아가지 않습니다. 이 때문에 참조된 트랜잭션이 항상 앞에 오도록 하는 위상 정렬이 가능합니다. 요약하면 블록체인은 1차원 체인, DAG는 다차원 그래프입니다.
• 처리량과 동시성: 구조적 차이는 처리량에도 영향을 줍니다. 블록체인은 이상적으로도 블록을 하나씩 추가해야 하며(새 블록이 네트워크 전체에 전파·검증될 때까지 기다리는 경우가 많습니다), 이는 TPS(초당 트랜잭션 수)를 제한합니다. 예를 들어 비트코인은 57 TPS, 전통적인 PoW 이더리움은 1530 TPS 수준입니다. DAG 시스템은 많은 트랜잭션/블록을 동시에 원장에 기록할 수 있습니다. 여러 분기가 동시 성장해 나중에 합류할 수 있으므로 잠재 처리량이 크게 늘어납니다. 일부 최신 DAG 네트워크는 수천 TPS를 주장하며, 전통 결제 네트워크 수준에 도달하거나 능가한다고 합니다.
• 트랜잭션 검증 절차: 블록체인에서는 트랜잭션이 메모리풀에 대기하고, 채굴자/검증자가 새 블록에 담은 뒤 다른 노드가 전체 이력을 기준으로 검증합니다. DAG에서는 검증이 더 지속적이고 탈중앙화되어 진행됩니다. 새 트랜잭션이 과거 트랜잭션을 참조(승인)함으로써 검증 행위를 수행합니다. 예컨대 IOTA Tangle에서는 각 트랜잭션이 두 건을 확인하고 소규모 PoW를 수행해 해당 트랜잭션에 “투표”합니다. Nano의 블록-라티스에서는 각 계정이 자체 체인을 이루고 대표 노드의 투표로 검증합니다. 결과적으로 DAG는 검증 작업을 분산시키며, 단일 블록 생산자가 한 번에 처리하는 대신 많은 참여자가 동시에 다양한 트랜잭션을 검증합니다.
• 합의 메커니즘: 블록체인과 DAG 모두 어느 트랜잭션이 확정되었고 순서가 어떠한지 네트워크 전체가 합의해야 합니다. 블록체인에서는 주로 작업증명(PoW)이나 지분증명(PoS)으로 다음 블록을 생성하고 “가장 긴(혹은 가장 무거운) 체인이 승리한다”는 규칙이 적용됩니다. DAG에서는 단일 체인이 없기 때문에 합의가 더 복잡합니다. 고십(gossip) 프로토콜과 가상 투표(Hedera Hashgraph)나 MCMC 기반 팁 선택(초기 IOTA) 등 프로젝트별로 서로 다른 접근을 취합니다. DAG에서 합의를 이루면 처리량 측면에서 빠를 수 있지만, 동시에 존재하는 트랜잭션 간 충돌(더블스펜드 등)을 다루기 위해 정교한 설계가 필요합니다.
• 포크 처리: 블록체인에서 거의 동시에 두 블록이 만들어지면 “포크”가 발생하고, 결국 한 체인이 승리하고 다른 하나는 고아 블록으로 버려집니다. 이는 컴퓨팅 리소스를 낭비합니다. DAG에서는 포크를 추가 분기로 받아들이는 철학입니다. 그래프에 양쪽을 모두 포함시키고, 합의 알고리즘이 어떤 트랜잭션을 확정할지(충돌 시 어떤 것을 버릴지) 결정합니다. 덕분에 낭비되는 계산이 없어 효율적입니다. Conflux의 Tree-Graph(PoW DAG)는 생성된 모든 블록을 원장에 포함해 순서를 정하려는 예시입니다.

정리하면, 블록체인은 단순하고 엄격하게 순서를 부여하는 구조로 블록 단위 검증을 수행하며, DAG는 복잡한 그래프 구조를 통해 비동기·병렬 트랜잭션 처리가 가능합니다. DAG 원장은 이러한 복잡성을 다루기 위해 추가 합의 로직이 필요하지만, 네트워크 전체의 자원을 효율적으로 활용해 훨씬 높은 처리량과 효율을 기대할 수 있습니다.

DAG 기반 블록체인의 이점​

DAG 아키텍처는 전통 블록체인의 확장성·속도·비용 한계를 극복하기 위해 등장했습니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 높은 확장성과 처리량: DAG 네트워크는 트랜잭션을 병렬 처리해 높은 TPS를 달성합니다. 단일 체인 병목이 없어 네트워크 활동량이 늘수록 처리량이 증가합니다. Hedera Hashgraph는 베이스 레이어에서 초당 1만 건 이상 처리할 수 있다고 하며, 실제로 3~5초 이내에 트랜잭션을 확정합니다. DAG 기반 스마트컨트랙트 플랫폼인 Fantom도 일반적인 상황에서 1~2초 정도의 거의 즉시 확정을 제공합니다. 이런 확장성은 IoT 마이크로 결제나 실시간 데이터 스트림 같은 고빈도 사용 사례에 적합합니다.
• 낮은 수수료(무수수료 포함): 많은 DAG 원장은 수수료가 매우 낮거나 아예 없습니다. 마이너 보상이나 수수료에 의존하지 않는 설계 덕분입니다. IOTA와 Nano에는 필수 수수료가 없어 IoT나 일상적 소액 결제에 특히 유리합니다. Hedera나 Fantom처럼 수수료가 있는 경우에도 매우 낮고 예측 가능하며, 블록 공간 경쟁이 덜해 급등할 가능성이 적습니다. 예컨대 Hedera의 트랜잭션 수수료는 0.0001달러 수준입니다. DAG는 포크에서도 트랜잭션을 버리지 않기 때문에 낭비가 적고, 자원 효율성이 높습니다.
• 빠른 확정과 낮은 지연: DAG에서는 전역 블록에 포함되길 기다릴 필요가 없어 확정이 빠릅니다. Hedera Hashgraph는 aBFT 합의로 몇 초 안에 100% 확정합니다. Nano는 대표 투표 덕에 1초 미만으로 확정되는 경우가 대부분입니다. 지연이 짧으면 사용자 경험이 향상되고, 실생활 결제나 인터랙티브 애플리케이션에 적합합니다.
• 에너지 효율: 많은 DAG 네트워크는 PoW 채굴처럼 에너지 집약적 과정을 요구하지 않으므로 전력 소비가 매우 낮습니다. PoS 체인보다도 적은 에너지를 쓰는 사례가 있습니다. Hedera의 트랜잭션당 에너지 소비는 약 0.0001 kWh로 보고되며, 비트코인(수백 kWh)이나 다수 PoS 체인보다 훨씬 적습니다. 쓸모없는 계산을 제거하고, 트랜잭션을 버리지 않는 구조가 이러한 효율을 가능하게 합니다. DAG가 광범위하게 채택되면 막대한 에너지 절감이 기대됩니다. Hedera처럼 탄소 네거티브를 선언한 프로젝트도 있습니다.
• 채굴 없음 & 검증의 민주화: 많은 DAG 모델에서는 일반 사용자도 검증에 참여할 수 있습니다. IOTA에서는 트랜잭션을 발행하는 사용자가 다른 두 건을 검증하여 검증 작업이 네트워크 가장자리까지 분산됩니다. 고성능 채굴 장비나 대규모 스테이킹 없이도 참여할 수 있어 접근성이 높습니다(다만 네트워크에 따라 검증자나 코디네이터를 두는 경우도 있습니다).
• 고트래픽 처리: 블록체인은 높은 부하 시 메모리풀 과부하와 수수료 급등을 겪습니다. DAG 네트워크는 병렬 구조 덕에 트랜잭션 급증 시 여러 분기를 형성하여 동시에 처리하므로 혼잡을 완화합니다. 따라서 IoT 디바이스의 동시 데이터 전송이나 바이럴 DApp 이벤트에도 지연과 수수료 상승이 비교적 적습니다.

결론적으로 DAG 원장은 기존 블록체인이 취약했던 속도·비용·확장성 측면에서 더 나은 경험을 제공하려 합니다. 다만 이러한 장점 이면에는 구현상의 도전과제가 있으며, 이후 섹션에서 살펴봅니다.

DAG 기반 플랫폼의 합의 메커니즘​

DAG 원장은 자연스럽게 하나의 체인을 만들지 않기 때문에, 트랜잭션을 검증하고 원장 상태에 대한 합의를 이루기 위해 혁신적인 합의 방식을 필요로 합니다. 대표적인 사례는 다음과 같습니다.

• IOTA Tangle – 팁 선택과 가중 투표: IOTA의 Tangle은 IoT를 위해 설계된 트랜잭션 DAG입니다. 마이너가 없고, 각 트랜잭션이 작은 PoW를 수행하여 이전 두 건을 승인해야 합니다. 팁 선택은 마르코프 체인 몬테카를로(MCMC) 알고리즘으로 이루어지며, 가장 무거운 서브탱글을 우선시해 분열을 막습니다. 초기 IOTA에서는 후속 트랜잭션의 누적 승인 가중치로 확정을 측정했습니다. 그러나 보안을 위해 IOTA 재단이 운영하는 중앙화된 Coordinator 노드가 마일스톤 트랜잭션을 발행해 Tangle을 마무리했습니다. 이 구조는 중앙화 비판을 받았고, “Coordicide”(IOTA 2.0)에서 제거되는 중입니다. IOTA 2.0은 리더 없는 나카모토 스타일 합의를 DAG에서 실행합니다. 노드가 새로운 블록을 붙일 때 참조하는 트랜잭션의 유효성에 암묵적으로 투표하고, 스테이킹으로 선정된 검증자 위원회가 validation block을 발행해 가중 승인을 쌓아갑니다(approval weight). 충분한 승인을 얻으면 트랜잭션이 확정됩니다.
• Hedera Hashgraph – 고십과 가상 투표(aBFT): Hedera Hashgraph는 이벤트 DAG와 비동기 비잔틴 내결함성(aBFT) 합의를 결합합니다. 핵심은 **“gossip about gossip”**입니다. 각 노드는 트랜잭션 정보뿐 아니라 자신이 들은 고십 히스토리를 서명해 다른 노드와 공유합니다. 이로써 누가 언제 어떤 정보를 들었는지 구조까지 포함하는 해시그래프(DAG)가 만들어집니다. Hedera는 이 DAG를 바탕으로 가상 투표를 수행합니다. 실제 투표 메시지를 주고받는 대신, 노드가 DAG 구조를 분석해 투표 과정을 로컬에서 시뮬레이션합니다. 이를 통해 컨센서스 타임스탬프와 완전한 트랜잭션 순서를 도출하며, 공정하고 결정적인 결과가 나옵니다. Hashgraph 합의는 리더가 없고, 최대 1/3까지 악의적 노드를 허용하는 aBFT를 달성합니다. 현재 Hedera는 **39개의 기업 노드(평의회)**가 운영하는 허가형 구조지만, 지리적으로 분산돼 있습니다. 합의 알고리즘은 특허였으나 2024년부터 오픈소스로 공개되었습니다.
• Fantom Lachesis – 리더 없는 PoS aBFT: Fantom은 Lachesis라는 DAG 기반 합의를 사용하는 스마트컨트랙트 플랫폼입니다. Hashgraph에 영감을 받은 aBFT PoS 프로토콜로, 각 검증자는 수신한 트랜잭션을 이벤트 블록으로 묶어 로컬 DAG에 추가합니다. 이벤트 블록은 이전 이벤트를 참조하며, 비동기로 고십됩니다. 검증자들은 슈퍼 다수 노드가 본 이벤트를 루트 이벤트로 표시하고, 이를 Opera Chain이라는 선형 블록체인에 커밋합니다. 즉, DAG로 비동기 고속 합의를 이루고 최종 결과를 개발자 친화적인 블록체인 형태로 제공하는 방식입니다. Fantom 트랜잭션은 1~2초 정도에 확정되고, 벤치마크에서 수천 TPS가 가능하다고 보고됩니다. Lachesis에는 리더가 없으며, 모든 검증자가 이벤트 블록을 제출하고 프로토콜이 순서를 결정합니다. PoS 스테이킹으로 보안이 보장되며, 1/3의 오류 노드까지 허용합니다.
• Nano Open Representative Voting(ORV): Nano는 블록라티스라는 DAG 구조를 사용하는 결제용 암호화폐입니다. 각 계정이 자체 블록체인을 가지며, 계정 소유자만 업데이트할 수 있습니다. 계정 간 송금은 송신 계정의 전송 블록과 수신 계정의 수신 블록으로 처리되어 비동기적으로 연결됩니다. 합의는 ORV라는 대표자 투표로 이루어지며, 사용자가 잔액에 비례한 투표권을 대표 노드에 위임합니다. 대표자는 충돌 트랜잭션을 투표로 판별하고, 67% 이상의 가중치가 동의하면 트랜잭션이 **시멘트(확정)**됩니다. 솔직한 계정 소유자는 이중 지불을 하지 않으므로 포크는 드물며, 대표가 빠르게 거부합니다. 결과적으로 1초 미만의 확정이 일반적입니다. ORV는 PoS와 유사하게 투표 가중치가 잔액에 기반하지만, 스테이킹 보상이나 수수료가 없습니다. 채굴과 블록 생성이 없어, Nano는 무료이면서 효율적으로 작동합니다. 다만 대표 노드의 가용성에 의존하며, 투표권이 소수 노드에 집중될 수 있다는 점은 중앙화 우려로 지적됩니다.
• 기타 사례:
  • Avalanche 합의: Avalanche는 검증자들이 무작위로 서로를 샘플링해 선호하는 트랜잭션/블록을 결정하는 DAG 기반 합의를 사용합니다. X-Chain은 UTXO DAG로, 반복 샘플링으로 합의합니다. 확률적이지만 매우 빠르고 확장 가능하며, 약 1초 내 확정·서브넷당 4,500 TPS가 가능하다고 합니다.
  • Conflux Tree-Graph: Conflux는 비트코인의 PoW를 DAG 블록으로 확장한 플랫폼으로, 각 블록이 단일 부모뿐 아니라 알려진 이전 블록을 모두 참조합니다. 이를 통해 포크된 블록을 버리지 않고 전체 원장에 포함시켜 높은 처리량을 달성합니다. 이론적으로 3~6천 TPS까지 가능하며, 무거운 서브트리를 기준으로 순서를 정합니다.
  • 학술 프로토콜: SPECTRE, PHANTOM(DAGlabs의 고처리량 blockDAG), Aleph Zero(Aleph Zero 블록체인에서 사용하는 DAG aBFT), Parallel Chains/Prism, Sui의 Narwhal & Bullshark 등 다양한 DAG 프로토콜이 연구·실험되고 있습니다.

프로젝트마다 합의 구조는 용도에 맞게 조정되지만, 공통적으로 단일 직렬 병목을 피하려는 목표를 가집니다. 고십, 투표, 샘플링 등 다양한 알고리즘으로 동시 활동을 정렬하고, 한 번에 하나의 블록 생산자만 허용하는 방식에서 벗어나려는 접근입니다.

사례 연구: DAG 기반 프로젝트​

DAG 원장을 채택한 프로젝트는 다수이며, 설계 철학과 목표 시장이 다양합니다. 대표적인 예시는 다음과 같습니다.

• IOTA (The Tangle): IoT를 위해 설계된 초기 DAG 암호화폐입니다. Tangle은 각 트랜잭션이 두 건을 확인하는 DAG이며, IoT 기기간 무수수료 마이크로결제를 목표로 합니다. 2016년 출시 이후 초기에는 IOTA 재단의 Coordinator가 보안 강화를 위해 운영되었습니다. 현재는 완전한 탈중앙화를 위해 투표 기반 합의(앞서 설명한 리더리스 합의)를 도입 중입니다. 이론적으로 활동량이 많을수록 더 빨리 확정되며, 테스트넷에서 수백 TPS를 확인했습니다. IOTA 2.0은 IoT 수요에 맞춰 확장성을 제공할 것으로 기대됩니다. 활용 사례는 센서 데이터 스트리밍, 차량 간 결제, 공급망 추적, DID(IOTA Identity) 등입니다. 기본 레이어에는 스마트컨트랙트가 없고, 별도 레이어에서 제공됩니다. 트랜잭션 수수료가 없고, 발행자가 작은 PoW를 수행하는 방식이라 소액·고빈도 거래에 적합합니다.
• Hedera Hashgraph (HBAR): Hashgraph 합의를 채택한 퍼블릭 DLT입니다. 2018년 시작되었고 Google, IBM, Boeing 등 대기업이 구성한 평의회가 노드를 운영합니다. 현재는 최대 39개의 허가형 노드가 합의를 담당하지만, 누구나 네트워크를 사용할 수 있습니다. Hashgraph DAG 덕분에 1만 TPS 이상, 3~5초 확정이 가능하다고 합니다. 토큰 서비스(HTS), 합의 서비스(감사 로그용), EVM 호환 스마트컨트랙트를 제공하며, 공급망 추적, 대규모 NFT 발행, 광고 마이크로결제, DID 솔루션 등 다양한 엔터프라이즈 및 Web3 사례에 사용됩니다. Hashgraph는 포크가 발생하지 않고 공정한 순서를 보장하는 점이 특징입니다. 노드 수가 제한되어 탈중앙성은 낮지만, 글로벌 분산과 향후 개방 계획이 있습니다.
• Fantom (FTM): DAG 합의 Lachesis를 사용하는 레이어1 스마트컨트랙트 플랫폼입니다. 2019년 런칭 이후 2021~2022년 DeFi 붐에서 이더리움 호환이면서 빠르고 저렴한 성능 덕분에 인기를 얻었습니다. Opera 네트워크가 Lachesis aBFT를 수행하며, 검증자가 로컬 DAG에서 이벤트 블록을 유지하고 합의한 뒤 선형 체인에 커밋합니다. 결과적으로 약 1초의 확정과 수천 TPS를 제공합니다. EVM 호환성이 있어 Solidity 스마트컨트랙트와 기존 툴을 그대로 사용할 수 있어 DeFi 프로젝트 유입이 활발했습니다. DEX, 대출, NFT, 게임 등 다양한 DApp이 운영 중이며, 다수의 독립 검증자가 허가 없이 스테이킹할 수 있어 DAG 플랫폼 중에서는 비교적 분산화가 잘 되어 있습니다. 네이티브 토큰 FTM은 스테이킹, 거버넌스, 수수료에 사용되며, 거래 비용은 몇 센트 이하입니다.
• Nano (XNO): 2015년 RaiBlocks로 등장한 가벼운 암호화폐로, DAG 블록라티스를 사용합니다. 목표는 즉시·무수수료 P2P 디지털 화폐입니다. 각 계정은 자체 체인을 갖고, 송금 시 송신·수신 블록으로 처리됩니다. ORV 합의를 통해 사용자들이 잔액 가중치로 대표를 지정하고, 대표가 충돌 트랜잭션을 투표로 결정합니다. 대표 투표의 과반(67% 이상)이 동의하면 트랜잭션이 시멘트되어 되돌릴 수 없습니다. 일반적으로 1초 미만에 확정되며, 트랜잭션 크기가 작고 처리도 가벼워 IoT나 모바일 환경에서도 효율적입니다. 스마트컨트랙트는 지원하지 않고 결제에 특화되어 있습니다.

프로젝트(연도)	데이터 구조 & 합의	성능 (처리량 & 확정)	주요 특징 / 활용 사례
IOTA (2016)	트랜잭션 DAG(Tangle). 각 Tx가 2건 승인. 초기에는 Coordinator 의존, 이후 리더 없는 합의(가장 무거운 DAG 투표)로 전환 중.	활동량에 따라 TPS 증가. 활성 네트워크에서 약 10초 확정(부하가 높을수록 빨라짐). 무수수료.	IoT 마이크로결제·데이터 무결성, 공급망, 센서, 차량, DID(IOTA Identity). 베이스 레이어에는 스마트컨트랙트 없음.
Hedera Hashgraph (2018)	이벤트 DAG(Hashgraph). gossip-about-gossip + 가상 투표(aBFT). 약 29~39개 평의회 노드(PoS 가중). 마이너 없음.	최대 약 10,000 TPS. 3~5초 확정. 트랜잭션당 에너지 약 0.0001 kWh. 수수료 약 0.0001달러.	기업·Web3 애플리케이션: 토큰화(HTS), NFT, 결제, 공급망 추적, 헬스케어 데이터, 게임 등. EVM 호환.
Fantom (FTM) (2019)	검증자 이벤트 블록 DAG. Lachesis aBFT PoS. 각 검증자가 DAG를 구축하고 선형 Opera Chain으로 확정.	실제 DeFi 사용에서 수백 TPS, 1~2초 확정. 벤치마크상 수천 TPS. 수수료는 수센트 이하.	고속 L1 DeFi & 스마트컨트랙트. EVM 호환, DEX·대출·NFT 마켓 지원. 누구나 스테이킹 가능한 탈중앙 검증자.
Nano (XNO) (2015)	계정 체인 DAG(블록라티스). 각 Tx가 독립 블록. Open Representative Voting(dPoS 유사). 수수료·채굴 없음.	네트워크 I/O에 따라 수백 TPS. 1초 미만 확정. 무수수료. 매우 낮은 자원 사용(모바일/IoT 친화).	즉시 결제를 위한 디지털 화폐. 소액결제, 팁, 소매 결제에 적합. 스마트컨트랙트 미지원. 초저전력.

표: 주요 DAG 기반 원장 프로젝트 비교 (TPS = 초당 트랜잭션 수).

기타 DAG 프로젝트로는 조건부 결제와 데이터 저장을 다루는 Obyte(Byteball), IoT에 초점을 맞춘 IoT Chain(ITC), 합의에 DAG를 활용하는 Avalanche, 중국의 고처리량 PoW DAG인 Conflux, 학술 연구의 SPECTRE/PHANTOM 등이 있습니다. 위 네 가지 예시는 수수료 없는 IoT 거래부터 엔터프라이즈 네트워크, DeFi 스마트컨트랙트 체인까지 다양한 분야에서 DAG 구조가 사용되고 있음을 보여줍니다.

Web3 생태계에서의 DAG 활용 사례​

DAG 기반 블록체인은 높은 성능과 특유의 속성 덕분에 특정 분야에서 강점을 보입니다. 다음은 현재 또는 잠재적으로 Web3에서 주목받는 주요 활용 사례입니다.

• IoT: IoT 기기는 수백만 개 이상이 데이터를 전송하고 상호 결제할 수 있습니다. IOTA 같은 DAG 원장은 이런 시나리오를 위해 설계되었습니다. 무수수료 마이크로결제와 높은 빈도의 소액 처리 능력을 통해, 장치가 실시간으로 서비스나 대역폭을 지불할 수 있습니다. 예를 들면 전기차가 충전소에 자동 결제를 하거나, 센서가 데이터 마켓에서 실시간으로 데이터를 판매하는 방식입니다. IOTA Tangle은 스마트시티 파일럿, 공급망 IoT 통합, 탈중앙 데이터 마켓 등에서 활용되었습니다. 대규모 IoT 네트워크가 발생시키는 막대한 트랜잭션을 감당할 수 있는 확장성과, 소액 결제 경제에 맞는 낮은 비용이 강점입니다.
• DeFi: DEX, 대출, 결제 네트워크 등 DeFi 애플리케이션은 높은 처리량과 낮은 지연을 요구합니다. DAG 기반 스마트컨트랙트 플랫폼(Fantom 등)은 혼잡 상황에서도 거래를 빠르고 저렴하게 처리할 수 있습니다. 2021년 Fantom이 DeFi 붐을 맞았을 때, 이더리움 대비 혼잡과 수수료 문제가 훨씬 덜했습니다. 또한 DAG의 빠른 확정은 느린 체인의 블록 확정 대기 중 발생할 수 있는 거래 불확실성(슬리피지, MEV 등)을 완화합니다. Nano 같은 DAG 통화는 P2P 송금이나 다른 시스템의 L2 마이크로페이먼트 레일로 활용될 가능성도 있습니다. 고빈도 트레이딩이나 복잡한 DeFi 트랜잭션을 매끄럽게 처리할 수 있는 능력이 장점입니다.
• NFT와 게임: NFT 붐에서는 민팅과 전송 수수료가 큰 문제였습니다. DAG 네트워크(Hedera, Fantom 등)는 NFT 민팅 비용을 몇 센트 이하로 낮출 수 있어, 게임 자산·컬렉션·대규모 에어드롭 등에서 유리합니다. Hedera Token Service는 저렴하고 예측 가능한 수수료로 토큰과 NFT 발행을 지원하며, 콘텐츠 플랫폼과 기업 등에서 사용됩니다. 게임에서는 마이크로트랜잭션이 빈번하므로, 빠르고 저렴한 DAG가 보상 지급이나 아이템 거래를 지연 없이 처리합니다. 큰 규모의 게임/컬렉션이 수백만 사용자를 모아도 감당할 수 있는 고처리량이 장점입니다.
• 분산 ID(DID)와 자격 증명: DID 시스템은 ID, 자격 증명, 증명을 불변 원장에 기록해야 합니다. DAG는 잠재적으로 수십억 건의 ID 트랜잭션을 저렴하게 처리할 수 있어 주목받습니다. IOTA Identity는 did:iota 메서드를 제공하여 사용자가 자기 ID 문서를 Tangle에 앵커링하고, 검증자는 DAG에서 증명을 조회할 수 있습니다. Hedera도 DID 분야에 적극적이며, 학위·백신 인증·공급망 컴플라이언스 로그(Consensus Service) 등에서 활용되고 있습니다. DAG는 데이터 기록 비용이 낮고 빠르며, 키 회전이나 자격 추가 등 ID 상태 갱신에 유리합니다. Hashgraph처럼 공정한 타임스탬프 순서를 제공하는 기능은 감사/컴플라이언스에도 도움이 됩니다.
• 공급망 및 데이터 무결성: 공급망에서는 제조·운송·검수 등 다수 이벤트가 발생합니다. Hedera와 IOTA는 이러한 이벤트를 DAG 원장에 기록해 불변성과 투명성을 제공합니다. 고처리량 덕분에 대규모 공급망의 모든 항목을 기록해도 병목이 되지 않습니다. 수수료가 낮아 낮은 가치의 이벤트도 기록할 수 있습니다. 전력망이나 통신처럼 IoT 데이터 무결성을 요구하는 분야에서도 DAG에 로그를 남겨 사후 검증이 가능하도록 할 수 있습니다. Constellation Network의 DAG는 대용량 데이터 검증(예: 미 공군 드론 데이터)에 초점을 맞춘 사례입니다.
• 결제와 송금: Nano, IOTA와 같은 DAG 통화는 즉시·무수수료 거래가 가능해 결제에 적합합니다. Nano는 온라인 팁이나 해외 송금 등에서 사용 사례가 있으며, 몇 센트의 소액도 즉시 보낼 수 있습니다. DAG 네트워크는 고속 결제 레일로 POS 시스템이나 모바일 결제 앱에 통합될 수 있습니다. 실매장에서 DAG 기반 암호화폐로 커피 값을 지불해도 카드 결제 수준의 경험을 제공할 수 있습니다. Hedera의 HBAR도 빠른 확정과 낮은 수수료를 활용한 결제 실험이 진행 중입니다. 높은 용량 덕분에 대형 쇼핑 이벤트 같은 수요 폭증 상황에서도 성능을 유지할 수 있습니다.
• 실시간 데이터 피드와 오라클: 오라클은 외부 데이터를 스마트컨트랙트에 공급하기 위해 원장에 많은 데이터를 기록해야 합니다. DAG 원장은 높은 처리량으로 가격 피드, 날씨 데이터, IoT 센서 값을 타임스탬프와 함께 기록할 수 있습니다. Hedera Consensus Service는 일부 오라클이 데이터를 타 체인에 전달하기 전에 타임스탬프를 찍는 용도로 사용합니다. 빠른 속도로 데이터를 갱신할 수 있고, 데이터 스트림이 빨라도 대응할 수 있습니다. 분산형 Web3 분석이나 광고에서도 클릭/노출을 투명하게 기록하기 위해 DAG 백엔드를 사용할 수 있습니다.

이러한 활용 사례는 DAG 네트워크가 확장성·속도·비용 효율을 제공해 탈중앙화 가능한 영역을 넓힌다는 공통점을 보입니다. 트랜잭션 빈도가 높은 상황(IoT, 마이크로페이먼트, 머신 데이터)이나 빠르고 원활한 사용자 경험이 필요한 상황(게임, 결제)에 특히 강점을 발휘합니다. 물론 모든 유스케이스가 DAG로 이동하는 것은 아니며, 기존 블록체인의 안정성이나 네트워크 효과(Ethereum의 거대한 개발자 커뮤니티 등)가 중요한 경우도 있습니다. 그럼에도 DAG는 기존 체인이 감당하기 어려운 시나리오에서 틈새를 공략하고 있습니다.

DAG 네트워크의 한계와 도전과제​

DAG 기반 원장은 매력적인 장점을 제공하지만, 트레이드오프와 과제도 존재합니다. 주요 이슈는 다음과 같습니다.

• 성숙도와 보안: 많은 DAG 합의 알고리즘은 비교적 새롭고, 비트코인이나 이더리움처럼 장기간 검증된 것이 아닙니다. 따라서 알려지지 않은 취약점이나 공격 벡터가 있을 수 있습니다. 복잡한 구조가 공격 표면을 넓히기도 합니다. 예를 들어 DAG에 충돌하는 서브탱글을 스팸으로 주입해 혼란을 일으키거나, 병렬 구조를 악용해 합의 전에 이중지불을 시도할 수 있습니다. 실제로 IOTA는 초기 해킹 사건으로 네트워크를 일시 중단한 적이 있습니다. 또한 일부 DAG(IOTA의 Coordicide 이전 등)는 확정이 확률적이어서, 완전히 확정되기까지 불확실성이 존재했습니다(Hashgraph나 Fantom처럼 즉시 확정을 제공하는 DAG도 있습니다).
• 합의의 복잡성: DAG 합의는 고십, 가상 투표, 무작위 샘플링 등 복잡한 알고리즘을 요구합니다. 그 결과 코드가 방대하고 복잡해져 버그 가능성이 높아집니다. 개발자가 이해하거나 감사하기 어려워 도입이 더딜 수 있습니다. 블록체인의 최장체인 규칙처럼 직관적이지 않으며, Hashgraph의 가상 투표나 Avalanche의 반복 샘플링 등은 개념적으로 어렵습니다. 개발 도구나 라이브러리 생태계도 상대적으로 미성숙하여, 개발 경험이 블록체인보다 떨어질 수 있습니다.
• 탈중앙성 트레이드오프: 일부 DAG 구현은 성능을 위해 탈중앙성을 희생합니다. Hedera처럼 평의회 노드가 고정된 경우 누구나 합의 노드로 참여할 수 없고, 중앙화 비판을 받습니다. IOTA는 오랫동안 중앙 Coordinator에 의존했습니다. Nano는 대표 노드 몇 곳에 투표 가중치가 몰리는 경향이 있어 권력 집중 우려가 있습니다(이는 PoW 체인의 대형 채굴 풀 집중과 비슷한 현상입니다). 이론적으로는 고도로 분산된 DAG 네트워크도 가능하지만, 현실적으로 메이저 블록체인만큼 많은 노드를 확보한 사례는 많지 않습니다.
• 트래픽 의존성: 일부 DAG는 높은 트랜잭션량이 안정성과 성능에 필요합니다. IOTA의 보안 모델은 많은 정직한 트랜잭션이 상호 승인하며 무게를 쌓는 것에 의존합니다. 활동이 적으면 팁이 빠르게 승인되지 않거나, 공격자가 그래프 일부를 재구성하기 쉬워질 수 있습니다. 반면 전통 블록체인은 트랜잭션이 적어도 채굴자/검증자가 블록을 계속 만들면 안전성이 유지됩니다. 즉, DAG는 부하가 높을 때 강하지만 사용량이 낮으면 성능과 안정성이 저하될 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 Coordinator나 백그라운드 트랜잭션을 사용하는 등 조치가 필요합니다.
• 순서 결정과 호환성: DAG는 부분 순서를 생성하기 때문에, 결정적인 순서를 얻기 위한 추가 합의가 복잡합니다. 상태를 갖는 스마트컨트랙트 실행에서는 트랜잭션의 완전한 순서가 필요하며, 충돌이 발생할 경우 모든 노드가 동일한 결론에 도달해야 합니다. Fantom처럼 최종적으로 선형 체인을 만들어 EVM 호환을 유지하는 방식이 있지만, 순수 DAG 위에서 상태를 관리하는 것은 어렵습니다. 기존 블록체인과 상호 운용하려면 추가 메커니즘이 필요합니다.
• 저장소와 동기화: DAG가 많은 병렬 트랜잭션을 허용하면 원장 크기가 빠르게 증가합니다. 보안에 영향을 주지 않는 선에서 오래된 트랜잭션을 프루닝하고, 전체 원장을 저장하지 않고도 검증 가능한 라이트 클라이언트 구조가 필요합니다. 연구에서는 도달성 문제라 부르며, 새로운 트랜잭션이 효율적으로 기존 트랜잭션을 참조할 수 있는지, 안전하게 기록을 축소할 수 있는지가 논의됩니다. 블록체인도 데이터 팽창 문제가 있지만, DAG 구조에서는 잔액 계산이나 부분 증명이 더 복잡해질 수 있습니다.
• 인지도와 네트워크 효과: 기술 외에도 DAG 프로젝트는 블록체인이 우세한 시장에서 신뢰를 얻어야 합니다. 많은 개발자와 사용자가 블록체인에 익숙하며, 기존 체인의 사용자·도구·인프라가 풍부합니다. DAG가 “블록체인 킬러” 같은 과장된 표현을 사용할 경우 회의적 시선을 받기도 합니다. 대규모 사용자 기반이나 “킬러 앱”을 확보하고 실제 가치를 입증하기까지 시간이 필요합니다. 거래소 상장, 커스터디, 지갑 지원 등 인프라 구축도 지속적으로 진행해야 합니다.

요약하면 DAG는 성능 향상을 위해 복잡성을 감수한 구조이며, 합의의 복잡성, 탈중앙화 수준, 신뢰 확보 등에서 도전과제가 있습니다. 연구 커뮤니티는 이러한 문제를 적극적으로 다루고 있으며, 2024년 SoK 논문에서도 다양한 설계와 트레이드오프가 정리되었습니다. 프로젝트가 성숙함에 따라 Coordinator 제거, 개방형 참여, 개발 도구 개선 등이 기대되지만, DAG vs 블록체인을 평가할 때 반드시 고려해야 합니다.

도입 추세와 향후 전망​

DAG 기반 블록체인은 전통적인 체인형 블록체인에 비해 아직 도입 초기 단계입니다. 2025년 현재 DAG를 대규모로 활용하는 퍼블릭 원장은 Hedera Hashgraph, IOTA, Fantom, Nano, Avalanche(일부) 등 소수에 불과합니다. 반면 체인형 블록체인이 여전히 주류입니다. 그러나 산업계와 학계 모두에서 DAG에 대한 관심이 점차 증가하고 있습니다. 주요 트렌드는 다음과 같습니다.

• 프로젝트와 연구 증가: DAG 또는 하이브리드 구조를 탐구하는 프로젝트가 늘고 있습니다. 예를 들어 Aleph Zero는 프라이버시 중심 네트워크로 빠른 순서를 위해 DAG 합의를 사용하고, Sui와 Aptos(Move 기반 체인)는 DAG형 메모리풀이나 병렬 실행 엔진을 도입했습니다. 학술 연구도 활발해 SPECTRE, PHANTOM, GhostDAG 등 새로운 프로토콜이 제안되고, 종합 분석(SoK)도 발표되고 있습니다. 공정성 확보, DAG 프루닝, 동적 환경에서의 보안 등 기존 약점을 해결하려는 연구 성과가 구현에 반영될 전망입니다.
• 하이브리드 모델 확산: 전통 블록체인도 성능 향상을 위해 DAG 개념을 내부적으로 도입하는 추세입니다. Avalanche는 겉보기엔 블록체인이지만, 내부 합의는 DAG 기반입니다. DeFi와 NFT에서 널리 사용되며, 사용자들이 DAG를 의식하지 않고도 빠른 체인을 이용할 수 있음을 보여줍니다. Fantom이 Opera Chain으로 DAG를 내부에 숨기고 개발자에게 친숙한 인터페이스를 제공하듯, 엔진은 DAG, 인터페이스는 체인인 형태가 더 확산될 수 있습니다.
• 기업 및 특수 분야 도입: 높은 처리량, 예측 가능한 비용, 허가형 네트워크에 대한 수용성이 있는 기업은 DAG 원장을 탐색하는 경향이 있습니다. Hedera 평의회 모델은 대기업을 끌어들여 금융자산 토큰화, 소프트웨어 라이선스 추적 등 사례를 추진하고 있습니다. 통신 정산, 광고 노출 추적, 은행 간 송금 같은 컨소시엄도 DAG DLT를 고려합니다. IOTA는 EU 지원 인프라, 디지털 ID 파일럿, 산업 IoT 프로젝트에 참여하고 있으며, 성공 시 업종별 도입으로 이어질 수 있습니다.
• 커뮤니티와 탈중앙화 개선: 초기 DAG 네트워크의 중앙집중적 요소는 점차 개선되고 있습니다. IOTA의 Coordicide가 성공하면 스테이킹과 커뮤니티 검증자를 통한 완전 탈중앙화가 달성됩니다. Hedera는 코드를 오픈소스로 공개했고, 장기적으로 거버넌스 분산을 계획하고 있습니다. Nano 커뮤니티도 대표 노드 분산화를 추진 중입니다. 이러한 움직임은 DAG 네트워크의 신뢰성 제고에 중요하며, Web3 커뮤니티에서의 수용성을 높입니다.
• 상호운용성과 레이어2: DAG는 확장 레이어나 상호운용 네트워크로 활용될 가능성도 있습니다. 예를 들어 DAG 원장을 고속 레이어2로 사용하고, 주기적으로 이더리움에 결과를 앵커링할 수 있습니다. 혹은 DAG 네트워크와 기존 블록체인을 브리지로 연결해, 비용이 가장 낮은 곳에서 자산을 이동·거래하는 방식도 가능합니다. 사용자 경험이 원활하다면 DAG에서 거래하면서 베이스 체인에 정산을 맡기는 조합이 가능합니다.
• 미래 전망 – 당분간 보완적 공존: 대다수 옹호자도 DAG가 블록체인을 완전히 대체하기보다는 보완적 대안이라고 인정합니다. 가까운 미래에는 블록체인과 DAG가 각기 강점을 살리는 이종 네트워크 환경이 이어질 것입니다. DAG는 마이크로트랜잭션과 데이터 기록 등 고빈도 백본을 담당하고, 블록체인은 고가치 정산이나 간단하고 견고한 용도에 적합할 수 있습니다. 장기적으로 DAG가 보안과 탈중앙성을 입증한다면 분산원장의 주류가 될 수도 있다는 전망도 있습니다. 특히 에너지 효율이 높아 규제 환경이 친환경 기술을 선호할 때 도입이 촉진될 수 있습니다.
• 커뮤니티 분위기: 일부 커뮤니티는 DAG를 차세대 DLT로 열정적으로 지지합니다. “DAG가 미래이고, 블록체인은 결국 전화 모뎀 같은 구식 기술이 될 것”이라는 주장도 나옵니다. 이러한 기대는 실제 성과로 입증되어야 하며, DAG는 속도와 더불어 탈중앙성과 보안을 희생하지 않음을 보여줘야 합니다.

종합하면, DAG의 미래는 신중하지만 긍정적입니다. 현재는 블록체인이 주류지만, DAG 플랫폼이 특정 분야에서 존재감을 확대하고 있으며 연구를 통해 양측의 장점을 결합한 발전이 예상됩니다. 블록체인은 DAG 개념을 채택하고, DAG는 블록체인의 거버넌스·보안 교훈을 흡수하며 상호 보완적인 생태계를 만들어갈 것입니다. 확장성·보안·탈중앙성의 트릴레마를 해결하기 위해 DAG는 주목해야 할 중요한 축으로 자리매김하고 있습니다.

Hedera의 표현을 빌리면, DAG 기반 원장은 디지털 통화와 분산 기술 진화에서 *“유망한 다음 단계”*입니다. 블록체인을 완전히 대체하는 만능 열쇠는 아니지만, 분산원장 전반을 향상시키는 혁신으로서 함께 발전해 나갈 것입니다.

출처: 본 보고서는 DAG 합의에 관한 학술 연구, IOTA·Hedera Hashgraph·Fantom·Nano 등의 공식 문서/백서, DAG vs 블록체인 비교를 다룬 기술 블로그와 기사 등 신뢰할 수 있는 자료를 기반으로 작성되었습니다. 이러한 참고문헌은 본문의 비교 분석, 장점, 사례 연구를 뒷받침합니다. Web3 연구 커뮤니티의 지속적인 논의 또한, 확장성·보안·탈중앙성 트릴레마 해결을 위해 DAG가 중요한 화두로 남을 것임을 시사합니다.

2024년 1월 비트코인 ETF가 출시되었을 때, 첫 주에만 46억 달러의 자금이 유입되며 기록을 경신했습니다. 2025년 말로 넘어가면 가상자산 ETF 시장은 모두의 예상을 뛰어넘어 폭발적으로 성장했습니다. 이제 더 이상 비트코인과 이더리움만의 이야기가 아닙니다. 2026년에는 100개 이상의 새로운 가상자산 ETF가 출시될 것으로 예상되며, 50개 이상의 알트코인 현물 상품이 시장 진입을 앞두고 있습니다. 이제 질문은 기관의 가상자산 접근성이 확대될지 여부가 아니라, 얼마나 '빨리' 확대될 것인지, 그리고 그것이 '시장 구조'에 어떤 의미를 갖는지입니다.

2개에서 100개로: 알트코인 ETF의 폭발적 증가​

시장 변화는 대부분의 분석가들이 예측했던 것보다 더 빠르게 진행되었습니다. 2025년 10월까지 솔라나(Solana)는 비트코인과 이더리움에 이어 현물 ETP 승인을 받은 세 번째 가상자산이 되었습니다.

2025년 11월에 출시된 XRP ETF는 출시 후 몇 달 만에 13억 7천만 달러의 운용 자산(AUM)을 유치했습니다. 라이트코인(Litecoin), 헤데라(Hedera), 그리고 농담으로 시작된 밈코인인 도지코인(Dogecoin)까지도 이제 SEC의 승인을 받은 상장지수상품을 보유하게 되었습니다.

2026년 초 현재, 92개의 가상자산 ETF가 SEC 승인을 대기 중이며, 솔라나가 8개의 신청서로 앞서가고 있고 XRP가 7개로 그 뒤를 바짝 쫓고 있습니다.

비트와이즈(Bitwise) 한 곳에서만 유니스왑(UNI), 에이브(AAVE), 트론(TRX), 수이(SUI), 지캐시(ZEC), 니어 프로토콜(NEAR) 등을 포함하여 2026년 3월 16일 출시 예정인 11개의 새로운 알트코인 ETF를 신청했습니다.

무엇이 바뀌었을까요? SEC가 가상자산 상장지수상품에 대한 새로운 일반 거래소 상장 기준을 승인하면서, 승인 기간이 기존 최대 240일에서 최소 75일로 대폭 단축되었습니다.

이 표준화된 프레임워크는 개별 마감 시한을 사실상 제거하여, 발행사가 S-1 등록 서류를 완료하면 기관이 더 빠르게 조치를 취할 수 있도록 했습니다. 블룸버그 ETF 분석가 에릭 발추나스(Eric Balchunas)는 이제 대기 중인 16개 신청서 모두가 승인될 확률을 100%로 보고 있습니다.

기관 자금의 이동: 개인의 포모(FOMO)에서 연기금 할당으로​

비트코인 출시 첫해는 개인 투자자와 기업 재무 부서가 주도했습니다. 하지만 2026년은 누가 가상자산 ETF를 사는지, 그리고 그 이유가 무엇인지에 있어 근본적인 변화가 나타난 해로 기록될 것입니다.

JP모건(JPMorgan)의 최신 분석에 따르면, 연기금과 자산 운용사로부터의 기관급 ETF 자금 유입은 보수적인 시나리오에서 150억 달러, 우호적인 조건에서는 최대 400억 달러에 달할 수 있습니다.

이는 2025년 전체 가상자산 시장 유입액 1,300억 달러를 정의했던 개인 주도의 매수세에서 벗어난 변화를 의미합니다.

수치가 이를 증명합니다:

• 비트코인 ETF 운용 자산(AUM)은 현재 약 1,200억 달러에서 2026년 말까지 1,800억~2,200억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.
• 전체 가상자산 상장지수상품 AUM은 2025년 말 기준 약 2,000억 달러의 두 배인 4,000억 달러를 넘어설 것으로 전망됩니다.

이러한 기관의 급증을 이끄는 요인은 무엇일까요? 세 가지 요소가 두드러집니다:

1. 규제 명확성: 디지털 자산 시장 명확성 법안(Digital Asset Market Clarity Act)의 통과로 2026년 1월 1일 이전에 국가 증권 거래소에서 거래되는 ETF에 상장된 토큰에 대한 번거로운 공시 의무가 제거되었습니다. 이로 인해 BTC, ETH, XRP, SOL, LTC, HBAR, DOGE, LINK로 구성된 '퍼스트 에잇(First Eight)' 등급의 핵심 규제 자산이 형성되었습니다.

2. 유통 채널 확대: 웰스파고(Wells Fargo), 뱅크오브아메리카(Bank of America), 뱅가드(Vanguard)와 같은 대형 은행들이 이제 개인 고객에게 가상자산 ETF를 판매합니다. 모건 스탠리(Morgan Stanley), 메릴린치(Merrill Lynch) 및 전통적인 자산 관리 플랫폼들이 접근 권한을 개방하며 잠재적 투자자 기반을 배가시켰습니다.

3. 포트폴리오 다각화 요구: 고금리 환경에서 전통적인 60/40 포트폴리오가 어려움을 겪으면서, 기관 배정 담당자들은 대안 자산을 탐색하고 있습니다. 30조 달러가 넘는 연기금 산업에서 단 1~2%의 가상자산 할당만으로도 엄청난 자금 흐름을 의미합니다.

시장 성숙인가 파편화인가? 동전의 양면​

알트코인 ETF의 물결은 역설적인 상황을 제시합니다. 이는 시장 성숙의 신호인 동시에 잠재적인 파편화 위험이기도 합니다.

성숙의 신호​

ETF 상품의 다양성은 가상자산이 주류 금융에 통합되었음을 나타냅니다. 이제 투자자들은 다음과 같은 상품을 선택할 수 있습니다:

• 단일 자산 현물 ETF (비트코인, 이더리움, 솔라나, XRP)
• 멀티 자산 가상자산 ETF
• 레버리지 가상자산 상품
• 수익 창출형 구조 (주류로 이동 중인 스테이킹 지원 상품)
• 섹터 집중형 펀드 (DeFi, 레이어 1, 프라이버시 코인)

이러한 다양성은 투자자가 광범위한 인덱스 펀드나 특정 섹터 노출을 선택할 수 있는 전통적인 주식 시장을 거울처럼 반영합니다.

이는 가상자산이 더 이상 단일한 '위험 자산'이 아니라, 뚜렷한 사용 사례와 위험 프로필을 가진 차별화된 자산군임을 시사합니다.

미국 현물 가상자산 ETF의 누적 거래량은 비트코인 ETF 출시 후 2년도 채 되지 않아 2조 달러를 돌파했습니다. 이는 금 ETF가 달성하는 데 10년 이상 걸렸던 이정표입니다. 채택 속도는 유례가 없을 정도로 빠릅니다.

파편화 우려​

하지만 급격한 확장은 도전 과제를 동반합니다. 한 시장 분석 보고서는 "ETF 시대 이후 가장 과소평가된 변화 중 하나는 유동성 파편화의 등장"이라고 지적합니다.

ETF 이전에는 코인베이스(Coinbase)나 바이낸스(Binance)와 같은 대형 가상자산 거래소에 유동성이 집중되었습니다. ETF 이후 유동성은 이제 ETF 설정/환매 시장, 전통 거래소, 장외거래(OTC) 데스크, 탈중앙화 프로토콜 등 여러 플랫폼으로 분산되고 있습니다.

서로 다른 매매처 간의 넓은 스프레드는 파편화된 포지셔닝을 나타냅니다. 수렴은 참여자들 사이에 합의가 형성되고 있음을 의미하지만, 아직 그 단계에 도달하지는 못했습니다.

또한 상품의 확산은 투자자의 혼란 위험을 초래합니다:

• 개인 투자자들이 현물 도지코인 ETF와 레버리지 멀티 자산 가상자산 상품의 차이를 이해하고 있는가?
• 수백 개의 가상자산 ETF가 서로의 자금 유입을 잠식할 것인가, 아니면 전체 시장 규모를 확대할 것인가?

초기 데이터에 따르면 두 가지 역학 관계가 모두 작용하고 있습니다. 2025년 11월 이후 XRP의 12억 5천만 달러 순유입은 특정 알트코인 노출에 대한 강력한 수요를 보여줍니다.

하지만 이는 비트코인이나 이더리움 ETF로 흘러갔을 수도 있는 자본을 의미하기도 하며, 시장 점유율 싸움의 제로섬(zero-sum) 측면을 부각시킵니다.

퍼즐의 마지막 조각: 기관용 인프라 플레이는 어디에 있는가?​

ETF 승인에 대한 모든 열기 속에서도 한 가지 결정적인 질문이 남아 있습니다. 기관들이 실제로 이러한 디지털 자산을 대규모로 어떻게 사용할 것인가 하는 점입니다.

여기서 블록체인 인프라 제공업체의 역할이 필수적입니다. 기관 투자자들에게는 단순한 ETF 래퍼(wrapper)뿐만 아니라, 온체인 데이터와 상호작용하고, 보유 자산을 검증하며, 암호화폐를 기존 포트폴리오 관리 시스템에 통합할 수 있는 강력한 엔터프라이즈급 API 액세스가 필요합니다.

Solana 스테이킹 수익률을 위한 실시간 블록체인 상태 쿼리든, 멀티 자산 포트폴리오를 위한 크로스체인 결제 검증이든, 기관의 암호화폐 채택을 뒷받침하는 인프라 레이어는 ETF 구조 자체만큼이나 신뢰할 수 있어야 합니다.

2026년의 전망: 예측과 와일드카드​

2026년 남은 기간 동안 몇 가지 트렌드가 뚜렷하게 나타날 것으로 보입니다.

거의 확실한 사항들:

• 총 암호화폐 ETP 운용 자산(AUM)이 4,000억 달러를 초과할 것입니다.
• Solana, XRP, Litecoin이 알트코인 ETF 자금 흐름을 주도할 것입니다 (이미 승인 확률이 95% 이상입니다).
• 스테이킹 지원 ETF가 주류로 자리 잡아, 수익률에 대한 기대를 근본적으로 변화시킬 것입니다.
• 더 많은 전통 금융 기관들이 암호화폐 상품을 출시할 것입니다 (군비 경쟁이 가속화되고 있습니다).

가능성 높은 전개:

• Cardano, Polkadot 및 추가적인 DeFi 토큰 ETF가 승인을 얻을 것입니다.
• BlackRock이 XRP ETF를 신청할 것입니다 (내부 관계자들은 2026년 말 또는 2027년 초로 예측합니다).
• S&P 500 방식의 분산 투자 전략을 모방한 첫 번째 멀티 자산 암호화폐 인덱스 ETF가 출시될 것입니다.
• 유럽과 아시아 시장이 경쟁적인 암호화폐 ETP 상품을 출시하며 글로벌 규제 경쟁이 벌어질 것입니다.

와일드카드:

• SEC가 수익 발생형 스테이블코인 ETF를 승인할 것인가? 규제 프레임워크는 여전히 불투명합니다.
• 주요 보안 사고나 시장 붕괴가 기관의 채택을 가로막을 것인가? 암호화폐 업계는 FTX와 Luna 사태를 견뎌냈지만, 시스템적 리스크는 여전히 존재합니다.
• 탈중앙화 거래소(DEX)가 결국 기관의 접근성 측면에서 ETF의 지배력에 도전할 것인가? DEX 기술은 빠르게 발전하고 있습니다.

평결: 혁명이 아닌 진화​

100개 이상의 암호화폐 ETF 물결은 혁명이 아니라 진화입니다. 우리는 암호화폐가 외부에서 금융 시장을 파괴하는 것이 아니라, 전통 금융이 기존 인프라를 통해 암호화폐를 흡수하는 과정을 지켜보고 있습니다.

이것이 반드시 나쁜 것만은 아닙니다. ETF 래퍼는 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 규제 준수 및 법적 명확성
• 기관급 수탁(Custody) 솔루션
• 세금 효율성 및 간소화된 보고
• 위험 회피 성향이 있는 기관에 친숙한 투자 수단
• 개인 키를 직접 관리하고 싶지 않은 개인 투자자들을 위한 접근성 민주화

하지만 이는 암호화폐가 점점 더 전통 금융과 닮아간다는 것을 의미하기도 합니다. 즉, 중개화되고, 규제받으며, 주요 금융 기관에 집중되는 것입니다.

탈중앙화된 P2P 가치 전송이라는 암호화폐의 원래 비전은 BlackRock과 Fidelity가 연기금을 대신해 디지털 자산을 관리하는 모습으로 대체되고 있습니다.

이를 정당화로 볼 것인지, 아니면 체제 편입으로 볼 것인지는 관점에 따라 다릅니다.

분명한 것은 기관의 문이 열렸다는 것이며, 2026년에는 2024년의 비트코인 ETF 출시가 준비 운동처럼 보일 정도로 막대한 자본이 유입될 것입니다.

알트코인 ETF의 물결이 도래했습니다.

이제 관건은 암호화폐의 탈중앙화 인프라가 기관의 요구를 충족할 만큼 확장될 수 있느냐, 아니면 전통 금융이 단순히 퍼블릭 블록체인 위에 자신들만의 폐쇄적인 시스템(walled gardens)을 구축하느냐 하는 것입니다.

블록체인 인프라를 기반으로 구축하는 기관에 있어 여러 체인에 대한 신뢰할 수 있는 API 액세스는 선택이 아닌 필수입니다. 기관 시대를 위해 설계된 BlockEden.xyz의 엔터프라이즈급 멀티체인 API를 살펴보세요.

출처​

• Crypto ETFs 2025: Full List of Bitcoin, Ethereum, Altcoin & Memecoin ETF Filings - CoinGecko
• 92 Crypto ETFs Now Await SEC Approval with Solana, XRP Leading Applications - Yahoo Finance
• Solana, XRP and Dogecoin ETF Approvals in 2025 Are a Near Lock, Analysts Say - Decrypt
• Crypto ETFs head into 2026 with regulatory tailwinds - The Block
• 2026 Institutional Crypto Outlook - The Block
• JPMorgan's 2026 Crypto Bull Case: Flow-Driven Recovery - AIvest
• Bitcoin ETFs enter 2026. Here's why analysts expect over $180bn in investment - DL News
• Crypto Markets in Early 2026: Rally Builds as ETF Flows Return - Amberdata
• The Hottest Trade of 2026 Isn't Bitcoin - It's XRP ETFs - Nasdaq

2026년 1월 13일, 셀레스티아(Celestia)는 단 하나의 벤치마크로 기대를 뛰어넘었습니다. 498개의 분산 노드에서 초당 **1테라비트(terabit per second)**의 데이터 처리량을 기록한 것입니다. 이는 이더리움의 가장 큰 레이어 2 롤업들의 일일 전체 트랜잭션 양을 1초도 안 되는 시간에 처리할 수 있는 대역폭입니다.

하지만 진짜 이야기는 헤드라인 숫자에만 있지 않습니다. 이를 가능하게 만든 암호화 인프라인 **데이터 가용성 샘플링(Data Availability Sampling, DAS)**이 핵심입니다. 이는 리소스가 제한된 라이트 노드가 전체 블록을 다운로드하지 않고도 블록체인 데이터의 가용성을 검증할 수 있게 해주는 획기적인 기술입니다. 롤업들이 이더리움의 기본 블롭(blob) 스토리지를 넘어 확장을 서두르는 상황에서, 셀레스티아가 어떻게 이러한 처리량을 달성했는지, 그리고 이것이 왜 롤업 경제학에 중요한지 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

데이터 가용성 병목 현상: 롤업에 더 나은 솔루션이 필요한 이유​

블록체인 확장성은 오랫동안 근본적인 트레이드오프(trade-off)에 의해 제약받아 왔습니다. 모든 노드가 모든 데이터를 다운로드하고 저장하게 하지 않으면서, 트랜잭션 데이터가 실제로 가용하다는 것을 어떻게 검증할 수 있을까요? 이것이 바로 데이터 가용성 문제이며, 롤업 확장의 주요 병목 현상입니다.

이더리움의 방식—모든 풀 노드가 전체 블록을 다운로드하도록 요구하는 것—은 접근성 장벽을 만듭니다. 블록 크기가 커질수록 풀 노드를 운영하기 위한 대역폭과 스토리지 비용을 감당할 수 있는 참여자가 줄어들어 탈중앙화가 위협받습니다. 이더리움 L1에 데이터를 게시하는 롤업들은 엄청난 비용에 직면합니다. 수요가 정점에 달할 때는 단일 배치(batch)의 가스비가 수천 달러에 달하기도 합니다.

여기서 모듈형 데이터 가용성 레이어가 등장합니다. 데이터 가용성을 실행 및 합의와 분리함으로써, 셀레스티아(Celestia), EigenDA, Avail과 같은 프로토콜들은 보안 보장을 유지하면서도 롤업 비용을 대폭 절감할 것을 약속합니다. 셀레스티아의 혁신은 무엇일까요? 바로 검증 모델을 뒤집는 샘플링 기술입니다. 가용성을 확인하기 위해 모든 데이터를 다운로드하는 대신, 라이트 노드는 아주 작은 파편들을 무작위로 샘플링하여 전체 데이터셋이 존재한다는 통계적 확신을 얻습니다.

데이터 가용성 샘플링 설명: 다운로드 없이 라이트 노드가 검증하는 방법​

본질적으로 DAS는 확률적 검증 메커니즘입니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

무작위 샘플링 및 신뢰 구축​

라이트 노드는 전체 블록을 다운로드하지 않습니다. 대신 블록 데이터의 작은 부분들에 대해 여러 차례의 무작위 샘플링을 수행합니다. 각 샘플링이 성공할 때마다 전체 블록이 가용하다는 확신이 높아집니다.

수학적 원리는 명료합니다. 악의적인 검증자가 블록 데이터의 아주 작은 비율이라도 숨긴다면, 정직한 라이트 노드는 단 몇 번의 샘플링 라운드만으로도 데이터 가용성 부재를 높은 확률로 감지해 냅니다. 이를 통해 리소스가 제한된 장치도 데이터 가용성 검증에 참여할 수 있는 보안 모델이 생성됩니다.

구체적으로, 모든 라이트 노드는 확장된 데이터 행렬에서 무작위로 고유 좌표 세트를 선택하고 브릿지 노드에 해당 데이터 점유분(shares)과 머클 증명(Merkle proofs)을 요청합니다. 라이트 노드가 각 쿼리에 대해 유효한 응답을 받으면, 통계적 확률에 의해 전체 블록 데이터가 가용하다는 것이 보장됩니다.

2D 리드-솔로몬 인코딩: 수학적 토대​

셀레스티아는 샘플링을 효율적이고 부정 방지(fraud-resistant)가 가능하게 만들기 위해 2차원 리드-솔로몬 인코딩 방식을 채용합니다. 기술적 흐름은 다음과 같습니다.

1. 블록 데이터는 k × k 청크로 나뉘어 데이터 사각형을 형성합니다.
2. **리드-솔로몬 삭제 정정 부호(Reed-Solomon erasure coding)**가 이를 2k × 2k 행렬로 확장합니다 (중복성 추가).
3. 확장된 행렬의 각 행과 열에 대해 머클 루트가 계산됩니다.
4. 이 루트들의 머클 루트가 블록 헤더의 블록 데이터 커밋먼트(data commitment)가 됩니다.

이 접근 방식은 중요한 특성을 가집니다. 확장된 행렬의 어떤 부분이 누락되면 인코딩 구조가 깨지며, 라이트 노드는 머클 증명을 검증할 때 불일치를 감지하게 됩니다. 공격자는 발각되지 않고 데이터를 선택적으로 숨길 수 없습니다.

네임스페이스 머클 트리: 롤업별 데이터 격리​

멀티 롤업 환경에서 셀레스티아의 아키텍처가 빛을 발하는 지점은 바로 **네임스페이스 머클 트리(Namespaced Merkle Trees, NMTs)**입니다.

표준 머클 트리는 데이터를 임의로 그룹화합니다. 반면 NMT는 모든 노드에 자식 노드들의 최소 및 최대 네임스페이스 식별자를 태깅하고, 네임스페이스별로 리프(leaf)를 정렬합니다. 이를 통해 롤업은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• DA 레이어에서 자신의 데이터만 다운로드
• 머클 증명을 통해 자신의 네임스페이스 데이터의 완전성을 입증
• 다른 롤업의 무관한 데이터를 완전히 무시

롤업 운영자에게 이는 경쟁 체인의 데이터를 다운로드하기 위해 대역폭 비용을 지불하지 않아도 됨을 의미합니다. 필요한 데이터만 정확히 가져와 암호화 증명으로 검증하고 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다. 이는 모든 참여자가 모든 데이터를 처리해야 하는 모놀리식(monolithic) 체인과 비교했을 때 엄청난 효율성 향상을 가져옵니다.

Matcha 업그레이드: 128MB 블록으로의 확장​

2025년, 셀레스티아는 모듈형 데이터 가용성의 분수령이 된 Matcha 업그레이드를 활성화했습니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다.

블록 크기 확장​

Matcha는 최대 블록 크기를 8MB에서 128MB로 늘려 처리 용량을 16배 향상시켰습니다. 이는 다음과 같은 수치로 나타납니다:

• 데이터 스퀘어 크기: 128 → 512
• 최대 트랜잭션 크기: 2MB → 8MB
• 지속적인 처리량: 테스트넷에서 21.33 MB/s 달성 (2025년 4월)

이를 비교해 보면, 이더리움의 목표 블롭(blob) 수는 블록당 6개(약 0.75 MB)이며, 최대 9개까지 확장 가능합니다. Celestia의 128MB 블록은 이 용량의 100배를 압도합니다.

고처리량 블록 전파​

제약 사항은 단순히 블록 크기뿐만 아니라 블록 전파 속도였습니다. Matcha는 검증인 비동기화 현상 없이 네트워크 전체에 128MB 블록을 안전하게 배포하는 새로운 전파 메커니즘(CIP-38)을 도입했습니다.

테스트넷에서는 128MB 블록으로 6초의 블록 타임을 유지하며 21.33 MB/s의 처리량을 달성했습니다. 이는 현재 메인넷 용량의 16배에 해당합니다.

스토리지 비용 절감​

가장 간과하기 쉬운 경제적 변화 중 하나는 Matcha가 최소 데이터 프루닝(pruning) 기간을 30일에서 7일 + 1시간으로 단축했다는 점입니다(CIP-34).

브릿지 노드의 경우, 예상 처리량 수준에서 스토리지 요구 사양이 30TB에서 7TB로 대폭 감소합니다. 인프라 제공업체의 운영 비용 절감은 곧 롤업을 위한 더 저렴한 데이터 가용성 비용으로 이어집니다.

토큰 경제학 개편​

Matcha는 또한 TIA 토큰 경제학을 개선했습니다:

• 인플레이션 감축: 연간 5%에서 2.5%로 조정
• 검증인 수수료 인상: 최대 한도를 10%에서 20%로 상향
• 담보 특성 개선: TIA를 DeFi 유스케이스에 더 적합하게 개선

이러한 변화를 통해 Celestia는 1 GB/s 이상의 처리량을 향한 다음 단계의 확장을 준비하고 있습니다.

롤업 경제학: DA 시장 점유율 50%가 중요한 이유​

2026년 초 현재, Celestia는 160 GB 이상의 롤업 데이터를 처리하며 **데이터 가용성(DA) 시장의 약 50%**를 점유하고 있습니다. 이러한 우위는 비용과 확장성을 우선시하는 롤업 개발자들의 실제 채택을 반영합니다.

비용 비교: Celestia vs 이더리움 블롭(Blobs)​

Celestia의 수수료 모델은 단순합니다. 롤업은 블롭의 크기와 현재 가스 가격에 따라 비용을 지불합니다. 연산이 지배적인 실행 레이어와 달리, 데이터 가용성은 근본적으로 대역폭과 스토리지에 관한 것이며, 이는 하드웨어 개선에 따라 더 예측 가능하게 확장되는 자원입니다.

롤업 운영자들에게 이 수치는 매우 매력적입니다:

• 이더리움 L1 게시: 수요가 정점일 때 배치(batch) 제출 비용은 가스비로 $1,000 ~ $10,000 이상이 소요될 수 있습니다.
• Celestia DA: 동일한 데이터에 대해 배치당 1달러 미만의 비용이 듭니다.

이러한 100배 이상의 비용 절감은 롤업들이 모듈형 DA 솔루션으로 마이그레이션하는 이유입니다. 더 저렴한 데이터 가용성은 최종 사용자의 트랜잭션 수수료 인하로 직접 연결됩니다.

롤업 인센티브 구조​

Celestia의 경제 모델은 다음과 같이 인센티브를 정렬합니다:

1. 롤업은 데이터 크기에 비례하여 블롭 스토리지 비용을 지불합니다.
2. 검증인은 DA 레이어 보안을 유지하고 수수료를 받습니다.
3. 브릿지 노드는 라이트 노드에 데이터를 제공하고 서비스 수수료를 받습니다.
4. 라이트 노드는 데이터를 무료로 샘플링하여 보안에 기여합니다.

이는 플라이휠 효과를 만듭니다. 더 많은 롤업이 Celestia를 채택할수록 검증인 수익이 증가하고, 이는 더 많은 스테이커를 유인하여 보안을 강화하며, 결과적으로 다시 더 많은 롤업을 끌어들이게 됩니다.

경쟁 구도: EigenDA, Avail, 그리고 이더리움 블롭​

Celestia의 50% 시장 점유율은 거센 도전을 받고 있습니다. 세 가지 주요 경쟁자가 공격적으로 확장 중입니다:

EigenDA: 이더리움 네이티브 리스테이킹​

EigenDA는 EigenLayer의 리스테이킹 인프라를 활용하여 이더리움 롤업에 고처리량 데이터 가용성을 제공합니다. 주요 장점:

• 경제적 보안: 리스테이킹된 ETH(현재 리스테이킹 시장의 93.9%)로 보안 유지
• 긴밀한 이더리움 통합: 이더리움의 블롭 시장과 네이티브 호환성
• 높은 처리량 주장: 이전 버전은 활성화된 경제적 보안이 부족했다는 평가를 받기도 했습니다.

비평가들은 EigenDA의 리스테이킹 의존도가 **연쇄 위험(cascade risk)**을 초래할 수 있다고 지적합니다. 만약 AVS에서 슬래싱(slashing)이 발생하면 Lido stETH 보유자에게까지 전파되어 광범위한 LST 시장을 불안정하게 만들 수 있습니다.

Avail: 모든 체인을 위한 범용 DA​

Celestia가 코스모스(Cosmos)에 집중하고 EigenDA가 이더리움 지향적인 것과 달리, Avail은 모든 블록체인 아키텍처와 호환되는 범용 DA 레이어를 표방합니다:

• UTXO, 계정, 객체(Object) 모델 지원: 비트코인 L2, EVM 체인, Move 기반 시스템과 작동
• 모듈형 설계: 합의와 DA를 완전히 분리
• 크로스 에코시스템 비전: 모든 블록체인을 위한 중립적인 DA 레이어 역할을 목표로 함

Avail의 과제는 무엇일까요? 가장 늦게 합류한 주자로서 Celestia나 EigenDA에 비해 실제 롤업 통합 사례가 아직 부족하다는 점입니다.

이더리움 네이티브 블롭: EIP-4844와 그 이후​

이더리움의 **EIP-4844(덴쿤 업그레이드)**는 블롭 운반 트랜잭션(blob-carrying transactions)을 도입하여, 롤업이 콜데이터(calldata)보다 저렴하게 데이터를 게시할 수 있는 대안을 제공했습니다. 현재 용량:

• 목표: 블록당 6개 블롭 (~0.75 MB)
• 최대: 블록당 9개 블롭 (~1.125 MB)
• 향후 확장: 10,000+ TPS를 목표로 하는 PeerDAS 및 zkEVM 업그레이드

하지만 이더리움 블롭에는 상충 관계(trade-offs)가 있습니다:

• 짧은 보관 기간: 데이터는 약 18일 후에 프루닝됩니다.
• 공유 자원 경합: 모든 롤업이 동일한 블롭 공간을 두고 경쟁합니다.
• 제한된 확장성: PeerDAS를 사용하더라도 블롭 용량은 Celestia의 로드맵보다 훨씬 낮은 수준에서 한계에 도달합니다.

이더리움 정렬(alignment)을 우선시하는 롤업에게 블롭은 매력적입니다. 그러나 막대한 처리량과 장기적인 데이터 보관이 필요한 경우, 여전히 Celestia가 더 적합합니다.

Fibre 블록스페이스: 1 테라비트 비전​

2026년 1월 14일, 셀레스티아(Celestia)의 공동 설립자 무스타파 알 바삼(Mustafa Al-Bassam)은 밀리초 단위의 지연 시간과 **초당 1 테라비트(1 Tbps)**의 처리량을 목표로 하는 새로운 프로토콜인 **Fibre 블록스페이스(Fibre Blockspace)**를 공개했습니다. 이는 불과 1년 전의 원래 로드맵 목표보다 1,500배 향상된 수치입니다.

벤치마크 상세 정보​

팀은 다음과 같은 환경을 사용하여 1 Tbps 벤치마크를 달성했습니다:

• 북미 전역에 분산된 498개의 노드
• 각 48-64 vCPU 및 90-128 GB RAM을 갖춘 GCP 인스턴스
• 인스턴스당 34-45 Gbps 네트워크 링크

이러한 통제된 조건 하에서 프로토콜은 초당 1 테라비트의 데이터 처리량을 유지했으며, 이는 블록체인 성능에 있어 경이로운 도약입니다.

ZODA 인코딩: KZG보다 881배 빠른 속도​

Fibre의 핵심은 ZODA입니다. 셀레스티아는 ZODA가 EigenDA와 이더리움 블롭(blobs)에서 사용하는 KZG 커밋먼트 기반의 대안보다 데이터를 881배 더 빠르게 처리한다고 주장합니다.

KZG 커밋먼트(Kate-Zaverucha-Goldberg 다항식 커밋먼트)는 암호학적으로 우아하지만 계산 비용이 많이 듭니다. ZODA는 범용 하드웨어에서 테라비트 규모의 처리량을 달성하기 위해 일부 암호학적 특성을 대규모 속도 이득과 교환했습니다.

비전: 모든 시장의 온체인화​

알 바삼의 로드맵 선언은 셀레스티아의 야망을 잘 보여줍니다:

"10 KB/s가 AMM을 가능하게 했고, 10 MB/s가 온체인 오더북을 가능하게 했다면, 1 Tbps는 모든 시장이 온체인으로 들어올 수 있게 하는 도약입니다."

그 함의는 다음과 같습니다. 데이터 가용성 대역폭이 충분하다면 현재 중앙화된 거래소가 지배하고 있는 금융 시장(현물, 파생상품, 옵션, 예측 시장)이 투명하고 허가 없는 블록체인 인프라로 이주할 수 있다는 것입니다.

현실 점검: 벤치마크 대 실제 운영​

벤치마크 조건이 실제 세계의 혼란과 일치하는 경우는 드뭅니다. 1 Tbps 결과는 고성능 클라우드 인스턴스를 사용한 통제된 테스트넷 환경에서 달성되었습니다. 진짜 시험은 다음과 같은 상황에서 이루어질 것입니다:

• 실제 롤업이 운영 환경의 워크로드를 밀어넣을 때
• 네트워크 조건의 변화(지연 시간 급증, 패킷 손실, 비대칭 대역폭)
• 적대적인 검증인이 데이터 보류 공격(Data Withholding Attacks)을 시도할 때

셀레스티아 팀도 이를 인정합니다. Fibre는 기존 L1 DA 레이어와 병렬로 실행되어, 사용자에게 검증된 인프라와 최첨단 실험적 처리량 사이의 선택권을 제공합니다.

롤업 개발자에게 주는 의미​

롤업을 구축하고 있다면 셀레스티아의 DAS 아키텍처는 매력적인 이점을 제공합니다:

셀레스티아를 선택해야 할 때​

• 고처리량 애플리케이션: 게임, 소셜 네트워크, 소액 결제
• 비용에 민감한 사용 사례: 1센트 미만의 트랜잭션 수수료를 목표로 하는 롤업
• 데이터 집약적인 워크플로우: AI 추론, 탈중앙화 스토리지 통합
• 다중 롤업 생태계: 여러 전문화된 롤업을 출시하는 프로젝트

이더리움 블롭을 유지해야 할 때​

• 이더리움 정렬(Ethereum Alignment): 롤업이 이더리움의 사회적 합의와 보안을 중시하는 경우
• 단순화된 아키텍처: 블롭은 이더리움 툴링과 더 긴밀한 통합을 제공함
• 낮은 복잡성: 관리할 인프라가 적음 (별도의 DA 레이어 없음)

통합 고려 사항​

셀레스티아의 DA 레이어는 주요 롤업 프레임워크와 통합됩니다:

• Polygon CDK: 쉽게 연결 가능한 DA 컴포넌트
• OP Stack: 커스텀 DA 어댑터 사용 가능
• Arbitrum Orbit: 커뮤니티에서 구축한 통합 기능
• Rollkit: 네이티브 셀레스티아 지원

개발자들에게 셀레스티아를 채택한다는 것은 대개 롤업 스택에서 데이터 가용성 모듈을 교체하는 것을 의미하며, 실행 또는 결제 로직에 대한 변경은 최소화됩니다.

데이터 가용성 전쟁: 그 다음은 무엇인가​

모듈형 블록체인 이론이 실시간으로 스트레스 테스트를 받고 있습니다. 셀레스티아의 50% 시장 점유율, EigenDA의 리스테이킹 모멘텀, 그리고 Avail의 범용적 포지셔닝은 롤업 시장의 관심을 끌기 위한 3파전을 형성하고 있습니다.

주목해야 할 주요 트렌드​

1. 처리량 확대: 셀레스티아의 1 GB/s → 1 Tbps 목표에 대해 EigenDA와 Avail이 대응할 것입니다.
2. 경제적 보안 모델: 리스테이킹 위험이 EigenDA를 따라잡을 것인가? 셀레스티아의 검증인 세트가 확장될 수 있는가?
3. 이더리움 블롭 확장: PeerDAS 및 zkEVM 업그레이드가 비용 역학을 변화시킬 수 있습니다.
4. 크로스체인 DA: Avail의 범용적 비전 대 생태계별 솔루션.

BlockEden.xyz의 관점​

인프라 제공업체에게 있어 여러 DA 레이어를 지원하는 것은 이제 필수적인 요소가 되고 있습니다. 롤업 개발자들은 이더리움뿐만 아니라 셀레스티아, EigenDA, Avail에 대한 안정적인 RPC 액세스가 필요합니다.

BlockEden.xyz는 셀레스티아 및 10개 이상의 블록체인 생태계를 위한 고성능 RPC 인프라를 제공하여, 롤업 팀이 노드 인프라를 직접 관리하지 않고도 모듈형 스택 위에서 구축할 수 있도록 지원합니다. 데이터 가용성 API 살펴보기를 통해 롤업 배포를 가속화하세요.

결론: 새로운 경쟁 우위로서의 데이터 가용성​

셀레스티아의 데이터 가용성 샘플링(DAS)은 단순한 점진적 개선이 아니라, 블록체인이 상태를 검증하는 방식의 패러다임 전환입니다. 라이트 노드가 확률적 샘플링을 통해 보안에 참여할 수 있게 함으로써, 셀레스티아는 모놀리식 체인이 할 수 없는 방식으로 검증을 민주화합니다.

Matcha 업그레이드의 128 MB 블록과 Fibre 비전의 1 Tbps 처리량은 롤업 경제학의 변곡점을 나타냅니다. 데이터 가용성 비용이 100배 하락하면 온체인 고주파 매매, 실시간 멀티플레이어 게임, 대규모 AI 에이전트 조정과 같은 완전히 새로운 애플리케이션 카테고리가 실현 가능해집니다.

하지만 기술만으로 승자가 결정되지는 않습니다. DA 전쟁은 다음 세 가지 요소에 의해 결정될 것입니다:

1. 롤업 채택: 어떤 체인이 실제로 프로덕션 배포를 약속하는가?
2. 경제적 지속 가능성: 사용량이 확장됨에 따라 이 프로토콜들이 낮은 비용을 유지할 수 있는가?
3. 보안 복원력: 샘플링 기반 시스템이 정교한 공격에 얼마나 잘 저항하는가?

셀레스티아의 50% 시장 점유율과 160 GB의 처리된 롤업 데이터는 이 개념이 작동함을 증명합니다. 이제 질문은 "모듈형 DA가 확장 가능한가?"에서 "어떤 DA 레이어가 롤업 경제를 지배할 것인가?"로 옮겨가고 있습니다.

이 지형을 탐색하는 빌더들을 위한 조언은 명확합니다. DA 레이어를 추상화하십시오. 아키텍처를 재설계하지 않고도 셀레스티아, EigenDA, 이더리움 블롭, Avail 사이를 전환할 수 있도록 롤업을 설계하십시오. 데이터 가용성 전쟁은 이제 시작일 뿐이며, 승자는 우리가 예상하는 것과 다를 수 있습니다.

---

출처:

• Celestia's Data Availability Layer Documentation
• What is Data Availability? | Celestia
• Data Availability Sampling | Celestia
• Introducing the Matcha Upgrade: Towards 128MB Blocks
• Celestia Matcha Upgrade: Increased Block Size & Lower Inflation
• Celestia's Competitive Edge in Data Availability
• Namespaced Merkle Tree | Celestia
• GitHub - celestiaorg/nmt: Namespaced Merkle Tree
• Light Node | Celestia
• The Modular Stack Dominance: Celestia, Avail, and EigenDA
• Celestia Unveils Fibre Protocol With 1Tb/s Throughput Goal
• Celestia Unveils Vision 2.0, Targets 1Tbps Blockspace

2025년 상반기에만 크로스 체인 브리지에서 23억 달러 이상의 자금이 탈취되었습니다. 이는 이미 2024년 전체 피해액을 넘어선 수치입니다. 업계의 논의가 주로 스마트 컨트랙트 감사와 멀티시그 (multisig) 키 관리에 집중되어 있는 반면, 조용하지만 그만큼 치명적인 취약점인 '서로 다른 블록체인이 합의에 도달하는 방식과 브리지가 이를 가정하는 방식 간의 불일치'는 종종 간과되곤 합니다.

모든 크로스 체인 브리지는 완결성 (finality) 에 대해 암묵적인 가정을 합니다. 이러한 가정이 소스 (source) 또는 대상 (destination) 체인의 실제 합의 모델과 충돌할 때, 공격자는 악용할 수 있는 틈을 발견하게 됩니다. PoW, PoS, DPoS, BFT 합의 메커니즘이 어떻게 다른지, 그리고 이러한 차이점이 브리지 설계 선택과 메시징 프로토콜 선정에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것은 오늘날 Web3 인프라에서 가장 중요한 주제 중 하나입니다.

AI 산업은 역설에 직면해 있습니다. 전 세계 데이터 생성량은 2025년까지 33 제타바이트에서 175 제타바이트로 폭발적으로 증가하지만, AI 모델의 품질은 정체되어 있습니다. 문제는 데이터 부족이 아니라 데이터 제공자가 자신의 기여로부터 가치를 창출할 방법이 없다는 점입니다. Ocean Protocol, LazAI, ZENi와 같은 블록체인 기반 데이터 시장이 등장하여 AI 학습 데이터를 무료 리소스에서 2034년까지 231.8억 달러 규모의 수익화 가능한 자산 클래스로 변화시키고 있습니다.

230억 달러 규모의 데이터 가격 책정 문제​

AI 학습 비용은 2023년에서 2025년 사이 89 % 급증했으며, 데이터 수집 및 어노테이션이 머신러닝 프로젝트 예산의 최대 80 % 를 차지하고 있습니다. 그러나 검색 쿼리, 소셜 미디어 상호작용, 행동 패턴을 생성하는 개인인 데이터 제작자는 아무런 보상도 받지 못하는 반면, 거대 기술 기업들은 수십억 달러의 가치를 거두어들이고 있습니다.

AI 학습 데이터셋 시장은 이러한 불균형을 잘 보여줍니다. 2025년 35.9억 달러 가치로 평가되는 이 시장은 22.9 % 의 연평균 성장률 (CAGR) 을 기록하며 2034년까지 231.8억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 또 다른 예측에 따르면 2026년 74.8억 달러에서 시작해 2035년에는 524.1억 달러에 이를 것이며, 연간 성장률은 24.16 % 에 달할 전망입니다.

하지만 이 가치는 누가 차지할까요? 현재는 중앙 집중식 플랫폼이 이익을 독점하는 반면, 데이터 제작자는 보상을 전혀 받지 못합니다. 라벨 노이즈, 일관성 없는 태깅, 맥락 결여 등이 비용을 상승시키지만, 기여자가 품질을 개선할 인센티브는 부족합니다. 데이터 개인정보 보호 문제는 기업의 28 % 에 영향을 미치며, AI가 다양하고 고품질의 입력을 필요로 하는 시점에 데이터셋 접근성을 제한하고 있습니다.

Ocean Protocol: 1억 달러 규모의 데이터 경제 토큰화​

Ocean Protocol은 데이터 제공자가 데이터셋을 토큰화하고 제어권을 포기하지 않고도 AI 학습에 사용할 수 있도록 하여 소유권 문제를 해결합니다. 2024년 8월 Ocean Node를 출시한 이후, 이 네트워크는 70개국 이상에서 140만 개 이상의 노드로 성장했으며, 35,000개 이상의 데이터셋을 온보딩하고 1억 달러 이상의 AI 관련 데이터 거래를 촉진했습니다.

2025년 제품 로드맵에는 세 가지 핵심 구성 요소가 포함됩니다:

추론 파이프라인 (Inference Pipelines) 은 Ocean의 인프라에서 직접 엔드투엔드 AI 모델 학습 및 배포를 가능하게 합니다. 데이터 제공자는 독점 데이터셋을 토큰화하고 가격을 책정하며, AI 모델이 학습이나 추론을 위해 데이터를 소비할 때마다 수익을 창출합니다.

Ocean Enterprise Onboarding 은 생태계 비즈니스를 시범 운영에서 실제 생산 단계로 이동시킵니다. 2025년 3분기에 출시될 Ocean Enterprise v1은 감사 가능하고 개인정보를 보호하는 데이터 교환이 필요한 기관 고객을 대상으로 규정을 준수하는 생산 준비형 데이터 플랫폼을 제공합니다.

노드 분석 (Node Analytics) 은 성능, 사용량 및 ROI를 추적하는 대시보드를 도입합니다. NetMind와 같은 파트너는 2,000개의 GPU를 제공하고, Aethir는 대규모 AI 워크로드를 지원하기 위해 Ocean Node 확장을 도와 AI 학습을 위한 탈중앙화 컴퓨팅 레이어를 구축합니다.

Ocean의 수익 공유 메커니즘은 스마트 컨트랙트를 통해 작동합니다. 데이터 제공자가 액세스 조건을 설정하면 AI 개발자가 사용량에 따라 비용을 지불하고, 블록체인이 모든 기여자에게 자동으로 대금을 분배합니다. 이는 데이터를 일회성 판매가 아니라 모델 성능과 연계된 지속적인 수익원으로 변화시킵니다.

LazAI: Metis 상의 검증 가능한 AI 상호작용 데이터​

LazAI는 정적 데이터셋뿐만 아니라 AI 상호작용 데이터를 수익화하는 근본적으로 다른 접근 방식을 도입합니다. LazAI의 주요 에이전트 (Lazbubu, SoulTarot) 와의 모든 대화는 데이터 앵커링 토큰 (Data Anchoring Tokens, DAT) 을 생성하며, 이는 AI 생성 결과물의 추적 가능하고 검증 가능한 기록 역할을 합니다.

알파 메인넷은 2025년 12월, QBFT 합의 알고리즘과 $METIS 기반 정산 방식을 사용하는 엔터프라이즈급 인프라 기반의 Metis에서 출시되었습니다. DAT는 투명한 소유권과 수익 배분이 보장되는 검증 가능한 자산으로서 AI 데이터셋과 모델을 토큰화하고 수익화합니다.

이것이 왜 중요할까요? 전통적인 AI 학습은 수집 시점에 고정된 정적 데이터셋을 사용합니다. LazAI는 사용자 쿼리, 모델 응답, 미세 조정 루프와 같은 동적 상호작용 데이터를 캡처하여 실제 사용 패턴을 반영하는 학습 데이터셋을 생성합니다. 이 데이터는 대화 흐름에 내재된 인간의 피드백 신호를 포함하고 있어 모델 미세 조정에 훨씬 더 가치가 높습니다.

시스템에는 세 가지 주요 혁신이 포함됩니다:

지분 증명 (PoS) 검증인 스테이킹 은 AI 데이터 파이프라인을 보호합니다. 검증인은 토큰을 스테이킹하여 데이터 무결성을 검증하며, 정확한 검증에 대해서는 보상을 받고 허위 데이터를 승인할 경우 페널티를 받습니다.

수익 공유를 통한 DAT 민팅 은 가치 있는 상호작용 데이터를 생성하는 사용자가 자신의 기여를 나타내는 DAT를 민팅할 수 있도록 합니다. AI 기업이 모델 학습을 위해 이러한 데이터셋을 구매하면, 수익은 기여도에 따라 모든 DAT 보유자에게 자동으로 분배됩니다.

iDAO 거버넌스 는 데이터 기여자가 온체인 투표를 통해 데이터셋 큐레이션, 가격 책정 전략, 품질 표준을 집단적으로 관리하는 탈중앙화 AI 연합을 구축합니다.

2026년 로드맵에는 영지식 증명 (ZK) 기반 개인정보 보호 (개인 정보 노출 없이 상호작용 데이터 수익화), 탈중앙화 컴퓨팅 시장 (중앙 집중식 클라우드가 아닌 분산 인프라에서의 학습), 텍스트를 넘어선 멀티모달 데이터 평가 (비디오, 오디오, 이미지 상호작용) 가 추가될 예정입니다.

ZENi: AI 에이전트를 위한 인텔리전스 데이터 레이어​

ZENi는 AI 기반 인텔리전스를 통해 전통적인 상거래와 블록체인 기반 상거래를 연결하는 탈중앙화 네트워크인 "InfoFi 경제"를 가동하며 Web3와 AI의 교차점에서 운영됩니다. 이 회사는 Waterdrip Capital과 Mindfulness Capital이 주도한 150만 달러 규모의 시드 투자 유치에 성공했습니다.

그 중심에는 X/Twitter, Telegram, Discord 및 온체인 활동 전반에서 일일 100만 개 이상의 시그널을 처리하는 고처리량 행동 인텔리전스 엔진인 InfoFi 데이터 레이어가 있습니다. ZENi는 사용자 행동 패턴, 심리 변화 및 커뮤니티 참여도를 식별하며, 이는 AI 에이전트 학습에 중요하지만 대규모로 수집하기 어려운 데이터입니다.

플랫폼은 세 부분으로 구성된 시스템으로 운영됩니다.

**AI 데이터 분석 에이전트(AI Data Analytic Agent)**는 소셜 그래프, 온체인 트랜잭션 및 참여 지표를 분석하여 의도가 높은 오디언스와 영향력 있는 클러스터를 식별합니다. 이를 통해 사용자가 무엇을 하는지뿐만 아니라 왜 결정을 내리는지를 보여주는 행동 데이터셋을 생성합니다.

AIGC(AI 생성 콘텐츠) 에이전트는 데이터 레이어의 인사이트를 활용하여 개인화된 캠페인을 제작합니다. 사용자 선호도와 커뮤니티 역동성을 이해함으로써 특정 오디언스 세그먼트에 최적화된 콘텐츠를 생성합니다.

**AI 실행 에이전트(AI Execution Agent)**는 ZENi dApp을 통해 홍보 활동을 활성화하여 데이터 수집에서 수익화에 이르는 루프를 완성합니다. 사용자는 자신의 행동 데이터가 성공적인 캠페인에 기여할 때 보상을 받습니다.

ZENi는 이미 이커머스, 게임 및 Web3 분야의 파트너들에게 서비스를 제공하고 있으며, 48만 명의 등록 사용자와 8만 명의 일일 활성 사용자(DAU)를 보유하고 있습니다. 비즈니스 모델은 행동 인텔리전스를 수익화하는 구조입니다. 기업은 ZENi의 AI 처리 데이터셋에 액세스하기 위해 비용을 지불하고, 수익은 해당 인사이트를 생성한 데이터의 주인인 사용자에게 돌아갑니다.

데이터 시장에서 블록체인의 경쟁 우위​

데이터 수익화에서 블록체인이 중요한 이유는 무엇일까요? 세 가지 기술적 역량이 탈중앙화 데이터 시장을 중앙집중식 대안보다 우수하게 만듭니다.

세밀한 수익 귀속(Granular Revenue Attribution) 스마트 컨트랙트를 통해 AI 모델에 기여한 여러 참여자가 사용량에 따라 비례적인 보상을 자동으로 받는 정교한 수익 공유가 가능해집니다. 단일 학습 데이터셋은 10,000명의 사용자로부터 입력을 모을 수 있으며, 블록체인은 각 기여를 추적하고 모델 추론당 마이크로 페이먼트(소액 결제)를 분배합니다.

기존 시스템은 이러한 복잡성을 처리할 수 없습니다. 결제 처리업체는 마이크로 페이먼트에 적합하지 않은 고정 수수료(2-3%)를 부과하며, 중앙집중식 플랫폼은 누가 무엇을 기여했는지에 대한 투명성이 부족합니다. 블록체인은 레이어 2(Layer 2) 솔루션을 통한 제로에 가까운 트랜잭션 비용과 온체인 출처 증명을 통한 불변의 귀속이라는 두 가지 문제를 모두 해결합니다.

검증 가능한 데이터 출처(Verifiable Data Provenance) LazAI의 데이터 앵커링 토큰(Data Anchoring Tokens)은 기본 콘텐츠를 노출하지 않고도 데이터의 출처를 증명합니다. 모델을 학습시키는 AI 기업은 법적 근거가 불분명한 웹 스크래핑 콘텐츠 대신 라이선스가 있는 고품질 데이터를 사용하고 있음을 확인할 수 있습니다.

이는 중요한 리스크를 해결합니다. 데이터 프라이버시 규제는 기업의 28%에 영향을 미쳐 데이터셋 접근성을 제한합니다. 블록체인 기반 데이터 시장은 개인 정보를 공개하지 않고도 데이터 품질과 라이선스를 증명하는 프라이버시 보존형 검증을 구현합니다.

탈중앙화 AI 학습(Decentralized AI Training) 오션 프로토콜(Ocean Protocol)의 노드 네트워크는 분산형 인프라가 어떻게 비용을 절감하는지 보여줍니다. 클라우드 제공업체에 GPU 시간당 2-5달러를 지불하는 대신, 탈중앙화 네트워크는 미사용 컴퓨팅 자원(게이밍 PC, 유휴 용량이 있는 데이터 센터)을 AI 학습 수요와 연결하여 50-85%의 비용 절감을 실현합니다.

블록체인은 작업 할당, 결제 분배 및 품질 검증을 관리하는 스마트 컨트랙트를 통해 이러한 복잡성을 조정합니다. 참여자는 참여를 위해 토큰을 스테이킹하고, 정직한 연산에 대해 보상을 받으며, 잘못된 결과를 제공할 경우 슬래싱(Slashing) 페널티를 받게 됩니다.

520억 달러를 향한 여정: 채택을 촉진하는 시장 동력​

세 가지 수렴 트렌드가 블록체인 데이터 시장의 성장을 2035년 예상치인 524억 1,000만 달러를 향해 가속화하고 있습니다.

AI 모델의 다양화 인터넷의 모든 텍스트를 학습한 거대 기본 모델(GPT-4, Claude, Gemini)의 시대가 저물고 있습니다. 의료, 금융, 법률 서비스 및 수직적 애플리케이션을 위한 전문 모델에는 중앙집중식 플랫폼이 큐레이션하지 않는 도메인별 데이터셋이 필요합니다.

블록체인 데이터 시장은 틈새 데이터셋에 탁월합니다. 의료 영상 제공업체는 진단 주석이 달린 방사선 스캔 데이터를 토큰화하고, 환자 동의가 필요한 사용 조건을 설정하며, 자신의 데이터로 학습된 모든 AI 모델로부터 수익을 창출할 수 있습니다. 이는 세밀한 액세스 제어와 귀속 기능이 부족한 중앙집중식 플랫폼으로는 구현하기 불가능합니다.

규제 압박 데이터 프라이버시 규제(GDPR, CCPA, 중국의 개인정보보호법)는 동의 기반의 데이터 수집을 의무화합니다. 블록체인 기반 시장은 동의를 프로그래밍 가능한 로직으로 구현합니다. 사용자는 암호화 방식으로 권한에 서명하고, 데이터는 명시된 조건 하에서만 액세스할 수 있으며, 스마트 컨트랙트가 규정 준수를 자동으로 강제합니다.

오션 엔터프라이즈(Ocean Enterprise) v1의 규정 준수 중심 접근 방식은 이 문제를 직접적으로 해결합니다. 금융 기관과 의료 제공업체는 모델 학습에 사용된 모든 데이터셋에 적절한 라이선스가 있음을 증명하는 감사 가능한 데이터 이력이 필요합니다. 블록체인은 규제 요구 사항을 충족하는 불변의 감사 추적을 제공합니다.

양보다 질 최근 연구에 따르면 시스템이 생물학적 뇌와 더 유사해질 때 AI는 끝없는 학습 데이터를 필요로 하지 않습니다. 이는 인센티브를 최대 데이터 수집에서 최고 품질의 입력값 큐레이션으로 전환시킵니다.

탈중앙화 데이터 시장은 인센티브를 적절하게 정렬합니다. 데이터 제작자는 고품질 기여에 대해 더 많은 수익을 얻습니다. 모델이 성능을 향상시키는 데이터셋에 프리미엄 가격을 지불하기 때문입니다. LazAI의 상호작용 데이터는 정적 데이터셋이 놓치는 인간의 피드백 시그널(어떤 쿼리가 수정되는지, 어떤 응답이 사용자를 만족시키는지)을 캡처하여 바이트당 가치를 본질적으로 더 높입니다.

과제: 프라이버시, 가격 책정 및 프로토콜 전쟁​

이러한 모멘텀에도 불구하고 블록체인 데이터 시장은 구조적인 과제에 직면해 있습니다.

프라이버시 패러독스 AI를 학습시키려면 데이터의 투명성(모델이 실제 콘텐츠에 접근해야 함)이 필요하지만, 프라이버시 규정은 데이터 최소화를 요구합니다. 연합 학습(암호화된 데이터로 학습)과 같은 현재의 솔루션은 중앙 집중식 학습에 비해 비용이 3~5배 증가합니다.

영지식 증명(Zero-knowledge proofs)은 콘텐츠를 노출하지 않고 데이터 품질을 증명할 수 있는 경로를 제시하지만, 계산 오버헤드가 추가됩니다. LazAI의 2026년 ZK 로드맵은 이를 해결하고자 하지만, 실제 서비스에 적용 가능한 구현은 여전히 12~18개월 정도 남았습니다.

가격 발견 소셜 미디어 상호작용의 가치는 얼마일까요? 진단 주석이 달린 의료 영상은요? 블록체인 시장에는 새로운 데이터 유형에 대해 확립된 가격 책정 메커니즘이 부족합니다.

제공자가 가격을 설정하고 시장의 역동성에 따라 가치가 결정되도록 하는 오션 프로토콜(Ocean Protocol)의 방식은 범용 데이터셋에는 효과적이지만, 독특한 독점 데이터에는 어려움을 겪습니다. 예측 시장이나 AI 기반 동적 가격 책정이 이를 해결할 수 있지만, 두 방식 모두 탈중앙화를 저해할 수 있는 오라클 의존성(외부 가격 피드)을 도입하게 됩니다.

상호운용성 파편화 오션 프로토콜은 Ethereum에서, LazAI는 Metis에서 실행되며, ZENi는 여러 체인과 통합됩니다. 한 플랫폼에서 토큰화된 데이터는 다른 플랫폼으로 쉽게 이동할 수 없어 유동성이 파편화됩니다.

크로스체인 브릿지와 유니버설 데이터 표준(데이터셋을 위한 탈중앙화 식별자 등)이 이를 해결할 수 있지만, 생태계는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 2025년 6억 8,089만 달러에서 2034년 43억 3,800만 달러로 성장할 것으로 예상되는 블록체인 AI 시장의 규모를 고려할 때, 승리한 프로토콜을 중심으로 한 통합은 몇 년 더 걸릴 것으로 보입니다.

개발자에게 미치는 의미​

AI 애플리케이션을 구축하는 팀에게 블록체인 데이터 시장은 세 가지 즉각적인 이점을 제공합니다.

독점 데이터셋에 대한 접근 오션 프로토콜의 35,000개 이상의 데이터셋에는 전통적인 채널을 통해 얻을 수 없는 독점 학습 데이터가 포함되어 있습니다. 의료 영상, 금융 거래, Web3 애플리케이션의 행동 분석 등 중앙 집중식 플랫폼이 큐레이팅하지 않는 전문화된 데이터셋을 활용할 수 있습니다.

규제 준수 지원 인프라 오션 엔터프라이즈(Ocean Enterprise) v1의 내장된 라이선스, 동의 관리 및 감사 추적 기능은 규제 문제를 해결해 줍니다. 개발자는 맞춤형 데이터 거버넌스 시스템을 구축하는 대신, 데이터 사용 약관을 실행하는 스마트 컨트랙트를 통해 설계 단계부터 규제 준수 환경을 상속받게 됩니다.

비용 절감 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 배치 학습 작업에 대해 클라우드 제공업체보다 50~85% 낮은 비용을 제시합니다. 오션과 NetMind(2,000개 GPU) 및 Aethir의 파트너십은 토큰화된 GPU 마켓플레이스가 어떻게 AWS/GCP/Azure보다 저렴한 비용으로 수요와 공급을 일치시키는지 보여줍니다.

BlockEden.xyz는 블록체인 기반 AI 애플리케이션을 위한 엔터프라이즈급 RPC 인프라를 제공합니다. Ethereum(오션 프로토콜), Metis(LazAI) 또는 멀티체인 플랫폼 중 무엇을 기반으로 구축하든, 당사의 신뢰할 수 있는 노드 서비스는 귀하의 AI 데이터 파이프라인이 온라인 상태를 유지하고 성능을 발휘할 수 있도록 보장합니다. API 마켓플레이스 탐색하기를 통해 귀하의 AI 시스템을 대규모 확장을 위해 구축된 블록체인 네트워크와 연결하세요.

2026년의 변곡점​

세 가지 촉매제가 2026년을 블록체인 데이터 시장의 변곡점으로 만듭니다.

오션 엔터프라이즈 v1 정식 출시 (2025년 3분기) 최초의 규제 준수형 기관급 데이터 마켓플레이스가 가동됩니다. 오션이 2026년 74억 8,000만 달러 규모의 AI 학습 데이터셋 시장의 5%만 점유하더라도, 3억 7,400만 달러 규모의 데이터 거래가 블록체인 기반 인프라를 통해 흐르게 됩니다.

LazAI ZK 프라이버시 구현 (2026년) 영지식 증명을 통해 사용자는 프라이버시 침해 없이 상호작용 데이터를 수익화할 수 있습니다. 이는 수억 명의 소셜 미디어 사용자, 검색 엔진 쿼리 및 이커머스 세션이 DAT를 통해 수익화되는 소비자 규모의 채택을 촉발할 것입니다.

연합 학습 통합 AI 연합 학습을 사용하면 데이터를 중앙 집중화하지 않고도 모델을 학습시킬 수 있습니다. 블록체인은 여기에 가치 귀속 기능을 추가합니다. 구글이 안드로이드 사용자 데이터로 보상 없이 모델을 학습시키는 대신, 블록체인에서 실행되는 연합 시스템은 모든 데이터 기여자에게 수익을 배분합니다.

이러한 융합은 AI 학습이 "모든 데이터를 수집하고 중앙에서 학습하며 아무것도 지불하지 않는" 방식에서 "분산된 데이터로 학습하고 기여자에게 보상하며 출처를 검증하는" 방식으로 전환됨을 의미합니다. 블록체인은 단순히 이 전환을 가능하게 하는 것이 아니라, 자동 수익 배분과 암호화 검증을 통해 수백만 명의 데이터 제공자를 조율할 수 있는 유일한 기술 스택입니다.

결론: 데이터가 프로그래밍 가능해지다​

AI 학습 데이터 시장이 2025년 35억 9,000만 달러에서 2034년 230억~520억 달러로 성장하는 것은 단순한 시장 확장을 넘어 정보의 가치를 평가하는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다.

오션 프로토콜은 데이터가 제공자의 통제권을 유지하면서 금융 자산처럼 토큰화되고 가격이 매겨지며 거래될 수 있음을 증명합니다. LazAI는 이전에는 일시적인 것으로 치부되어 버려졌던 AI 상호작용 데이터가 적절하게 캡처되고 검증될 때 가치 있는 학습 입력값이 된다는 것을 보여줍니다. ZENi는 행동 지능이 추출되고 AI에 의해 처리되며 탈중앙화 시장을 통해 수익화될 수 있음을 보여줍니다.

이 플랫폼들은 함께 협력하여 데이터를 거대 기술 기업이 추출하는 원재료에서 창작자가 가치를 포착하는 프로그래밍 가능한 자산 클래스로 변모시킵니다. 전 세계 데이터 폭증이 33에서 175 제타바이트로 늘어나는 것은 품질이 수량을 이길 때만 의미가 있으며, 블록체인 기반 시장은 품질이 높은 기여에 보상을 제공하도록 인센티브를 정렬합니다.

데이터 창작자가 자신의 기여도에 비례하는 수익을 올리고, AI 기업이 양질의 입력 데이터에 대해 공정한 가격을 지불하며, 스마트 컨트랙트가 수백만 명의 참여자에 대한 가치 귀속을 자동화할 때, 우리는 단순히 데이터 가격 책정 문제를 해결하는 데 그치지 않습니다. 우리는 정보가 내재적 가치를 지니고, 출처를 검증할 수 있으며, 기여자가 마침내 자신의 데이터가 생성하는 부를 포착하는 경제를 구축하게 됩니다.

이것은 단순한 시장 트렌드가 아닙니다. 패러다임의 전환이며, 이미 체인 위에서 실시간으로 일어나고 있습니다.