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 수익원으 로 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 높습니 다.
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, 게 임 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 규정 은 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 예상 되는 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 추가합 니다. 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.
