암호화폐와 인공지능의 융합은 20242025년 가장 혁신적인 기술적 통합을 나타내며, AI가 확장 가능한 지능을 제공하고 블록체인이 확장 가능한 신뢰를 제공하는 자율 경제 시스템을 창조합니다. 시장은 극적으로 반응했습니다. 2025년 중반까지 AI 암호화폐 토큰의 시가총액은 240억270억 달러에 달했으며, 9개 블록체인에서 350만 건 이상의 에이전트 거래가 완료되었습니다. 이는 단순히 점진적인 혁신이 아니라, 국경 없는 글로벌 경제에서 가치, 지능, 신뢰가 교차하는 방식을 근본적으로 재구상하는 것입니다. BingX의 최고 제품 책임자(CPO) 비비안 린(Vivien Lin)은 이러한 긴급성을 다음과 같이 표현합니다. "AI와 블록체인은 강제된 결혼입니다. 블록체인은 사람들이 합의에 도달하는 방식을 처리하며 항상 시간이 걸립니다. AI는 대규모 데이터 통계를 소비하며, 이들이 해야 할 일은 시간을 소비하는 것입니다." 이러한 상호 보완적인 관계는 전례 없는 규모로 금융 존엄성과 접근성을 가능하게 하며, 기관들은 이제 수억 달러를 투자하고 있습니다. JP모건이 AI 헤지펀드 누메라이(Numerai)에 5억 달러를 할당한 것은 이러한 변화가 되돌릴 수 없음을 시사합니다.
비비안 린의 비전: AI 역 량 강화를 통한 금융 존엄성
비비안 린은 모건 스탠리, BNP 파리바, 도이치뱅크에서 거의 10년간 전통 금융 경험을 쌓은 후 BingX의 제품 혁신을 이끌면서 암호화폐와 AI 대화에서 핵심적인 목소리로 부상했습니다. 그녀의 철학은 "금융 존엄성"에 중점을 둡니다. 즉, 모든 개인이 시장을 이해하고 자신감을 가지고 행동할 수 있도록 하는 도구에 접근할 수 있어야 한다는 믿음입니다. 2024년 5월, BingX는 3억 달러 규모의 3년 AI 진화 전략을 발표하며, 이 정도 수준의 AI 통합 투자를 약속한 최초의 주요 암호화폐 거래소 중 하나가 되었습니다.
린은 업계가 해결해야 할 중요한 격차를 지적합니다. "모든 수준의 트레이더들은 정보에 압도되었지만, 지침에 굶주려 있었습니다. 기존 봇이나 대시보드는 명령만 실행할 뿐, 사용자가 왜 특정 결정이 중요한지, 또는 상황이 변할 때 어떻게 적응해야 하는지 이해하는 데 도움이 되지 않습니다." 그녀의 해결책은 AI를 위대한 평등화 장치로 활용하는 것입니다. 그녀는 암호화폐 트레이더들이 의사 결정을 할 때 1,000가지 이상의 요소를 분석할 수 있는 전문 트레이더의 기관 경험이 부족한 경우가 많다고 설명합니다. "하지만 이제 그들은 AI를 사용하여 이러한 요소를 선별하고 가중치를 자동 조정합니다... 이 기술은 그 사람들이 전문 트레이딩 분야 출신들과 거의 동등한 전략을 세울 수 있도록 지원합니다."
BingX의 구현은 세 단계에 걸쳐 진행됩니다. 1단계에서는 BingX AI 마스터(AI Master) 및 AI 빙고(AI Bingo)를 포함한 AI 기반 도구를 도입했습니다. 2024년 9월에 출시된 AI 마스터는 세계 최초의 AI 기반 암호화폐 트레이딩 전략가로, 5명의 최고 디지털 투자자들의 전략과 AI 기반 백테스팅을 사용한 1,000개 이상의 테스트된 전략을 결합합니다. 이 플랫폼은 놀라운 채택률을 달성했습니다. BingX AI 빙고는 출시 100일 만에 200만 명의 사용자를 확보하고 2천만 건의 쿼리를 처리했습니다. 2단계는 BingX AI 연구소를 설립하여 최고의 AI 인재를 모집하고 웹3를 위한 책임감 있는 AI 거버넌스 프레임워크를 개발합니다. 3단계는 인공지능이 모든 핵심 전략 계획 및 의사 결정에 내장되는 AI 네이티브 운영을 구상합니다.
린의 AI와 블록체인의 "강제된 결혼"에 대한 관점은 이들의 상호 보완적인 본질에 대한 깊은 이해를 보여줍니다. 블록체인은 탈중앙화되고 신뢰할 수 없는 기반을 제공하지만, 합의 요구 사항으로 인해 느리게 작동합니다. AI는 빠른 데이터 처리를 통해 속도와 효율성을 제공합니다. 이들은 함께 신뢰할 수 있고 대규모로 사용 가능한 시스템을 만듭니다. 그녀는 향후 2~3년 동안 AI의 가장 큰 영향이 개인화 및 의사 결정 지원을 통해 나타날 것이라고 봅니다. "AI는 거래소를 모든 사용자가 자신과 함께 성장하는 맞춤형 통찰력, 위험 관리 및 학습 도구를 얻는 지능형 생태계로 변화시킬 수 있습니다."
그녀의 비전은 트레이딩을 넘어 근본적인 접근성으로 확장됩니다. 2024년 9월 ETHWarsaw에서 린은 암호화폐의 금융 역량 강화 약속이 종종 압도적인 복잡성과 파편화된 정보로 인해 서비스를 제공하려는 사람들을 소외시 킨다고 강조했습니다. AI는 이를 해결합니다. "AI는 이 모든 정보를 수집하여 시장에서 중요하게 여겨야 할 것에 대한 요약을 제공할 수 있습니다." 이 접근 방식은 트레이더들이 정보를 소비하는 것에서 명확하고 목적을 가지고 행동하는 것으로 전환하는 데 도움이 됩니다. BingX Labs를 통해 린은 또한 초기 단계의 탈중앙화 프로젝트에 1,500만 달러 이상을 투자하여 웹3 및 AI 혁신의 다음 물결을 육성하고 있습니다.
AI 기반 트레이딩, 기관급 성능으로 DeFi 혁신
암호화폐 트레이딩 및 탈중앙화 금융에 AI를 통합하는 것은 2024~2025년에 실험적인 참신함에서 기관급 인프라로 성숙했습니다. AI 기반 헤지펀드 누메라이(Numerai)는 2024년에 25.45%의 순수익과 2.75의 샤프 비율을 달성했으며, 2025년 8월 JP모건 자산운용으로부터 5억 달러의 투자를 유치했습니다. 이 획기적인 투자는 AI 기반 암호화폐 전략이 주요 금융 기관의 신뢰 임계값을 넘어섰음을 시사합니다. 누메라이의 모델은 모델 성능에 NMR 토큰을 스테이킹하는 5,500명 이상의 글로벌 데이터 과학자로부터 머신러닝 예측을 크라우드소싱하여 정량 금융에 완전히 새로운 접근 방식을 만듭니다.
AI 트레이딩 봇은 소매 및 기관 부문 전반에 걸쳐 확산되었습니다. 3Commas, Cryptohopper, Token Metrics와 같은 플랫폼은 이제 시장 상황에 실시간으로 적응하는 정교한 AI 강화 알고리즘을 제공합니다. 성능 지표는 설득력이 있습니다. 보수적인 AI 기반 전략은 연간 12~40%의 수익률을 보이는 반면, 고급 구현은 비트코인의 전통적인 매수 후 보유(buy-and-hold) 접근 방식의 223%에 비해 6년 동안 1,640%의 수익률을 달성했습니다. Token Metrics는 2024년에 850만 달러를 유치했으며, AI를 사용하여 감성 분석, 기본 보고서 및 코드 품질 평가를 통해 6,000개 이상의 암호화폐 프로젝트를 분석합니다.
가격 예측을 위한 머신러닝 모델은 크게 발전했습니다. GRU(Gated Recurrent Unit) 및 LightGBM 모델은 이제 비트코인 가격 예측에서 0.1% 미만의 평균 절대 백분율 오차(MAPE)를 달성하며, GRU 모델은 0.09%의 MAPE를 기록했습니다. 2024년에 발표된 연구에 따르면 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 및 신경망을 결합한 앙상블(ensemble) 방법이 ARIMA와 같은 전통적인 통계적 접근 방식보다 지속적으로 우수한 성능을 보입니다. 이러한 모델은 30개 이상의 기술 지표, 블록체인 특정 지표, 소셜 미디어 감성 및 거시 경제 요인을 통합하여 단기 움직임에 대해 52%의 방향 정확도로 예측을 생성합니다.
자동화된 시장 조성자(AMM)는 예측 AI 아키텍처로 보강되고 있습니다. 2024년에 발표된 연구는 하이브리드 LSTM 및 Q-러닝 강화 학습 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 최적의 유동성 집중 범위를 예측하여 가격 변동이 발생하기 전에 유동성이 예상 범위로 이동할 수 있도록 합니다. 이는 유동성 공급자의 다이버전스 손실(divergence loss)과 트레이더의 슬리피지(slippage)를 줄이는 동시에 자본 효율성을 향상시킵니다. 카르다노(Cardano)의 지니어스 일드(Genius Yield)는 변화하는 시장 상황에 따라 자 산을 자동으로 할당하는 스마트 유동성 볼트(Smart Liquidity Vaults)를 통해 AI 기반 수익률 최적화를 구현했습니다.
DeFAI(탈중앙화 금융 AI) 생태계는 빠르게 확장되고 있습니다. AI 에이전트는 이제 1억 달러 이상의 자산을 관리하며 인프라 제공업체에 연간 6자리 수익을 제공합니다. ai16z의 엘리자(Eliza) 에이전트는 유동성 풀 관리에서 연간 60% 이상의 수익률을 시연하며, 인간 트레이더를 능가했습니다. 애플리케이션은 자동화된 수익률 최적화(현물-선물 차익 거래를 통해 15~50% APR 기회 식별), 포트폴리오 재조정, 검증자 성능 평가를 통한 스마트 스테이킹, 동적 위험 관리에 이릅니다. 감성 분석은 중요해졌습니다. 크립토닷컴(Crypto.com)은 아마존 베드록(Amazon Bedrock)에 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 3(Claude 3)를 구현하여 전 세계 1억 명의 사용자에게 25개 이상의 언어로 1초 이내에 감성 분석을 제공합니다.
이러한 융합은 시장 구조를 재편하고 있습니다. 주요 거래소는 이제 거래량의 60~75%가 알고리즘 및 봇 기반 거래에서 발생한다고 보고합니다. 바이낸스(Binance)는 그리드 트레이딩, DCA 봇, 차익 거래 알고리즘 및 AI 최적화를 사용하여 대규모 거래를 분할하는 알고리즘 주문을 포함한 광범위한 AI 기능을 제공합니다. 코인베이스(Coinbase)는 3Commas 및 Cryptohopper와 같은 플랫폼을 위한 기본 봇 통합 기능을 갖춘 고급 거래 API를 제공합니다. 인프라는 빠르게 성숙하고 있으며, 성능 데이터는 이러한 접근 방식을 검증하고 기관 자본이 이 부문으로 유입되고 있습니다.
탈중앙화 인프라, AI 컴퓨팅 및 훈련을 민주화하다
블록체인-AI 인프라 시장은 2024년에 5억 5,070만 달러에 달했으며, 22.93%의 연평균 성장률(CAGR)로 2034년까지 43억 4천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 패러다임의 전환을 나타냅니다. 컴퓨팅 자원에 대한 빅테크 독점을 깨기 위해 AI 개발을 탈중앙화하는 동시에 중앙 집중식 클라우드 제공업체에 비해 70~80%의 비용 절감을 제공합니다. 비전은 명확합니다. 검열 저항적이고 투명하며 경제적으로 접근 가능한 블록체인 기반 인프라를 통해 인공지능에 대한 민주화된 접근을 제공하는 것입니다.
비트텐서(Bittensor)는 41억 달러의 시가총액과 7,000명 이상의 채굴자가 전 세계적으로 컴퓨팅에 기여하는 탈중앙화 머신러닝 공간을 선도합니다. 이 플랫폼의 혁신은 유마 합의(Yuma Consensus) 메커니즘과 지능 증명(Proof of Intelligence)에 있습니다. 이는 임의의 계산 작업이 아닌 가치 있는 ML 결과물에 보상을 제공합니다. 비트텐서는 텍스트 생성부터 이미지 생성, 전사(transcription)부터 예측 시장에 이르기까지 특정 AI 작업에 중점을 둔 32개의 전문 서브넷을 운영합니다. 이 네트워크는 폴리체인 캐피탈(Polychain Capital)과 디지털 커런시 그룹(Digital Currency Group)으로부터 주요 벤처 투자를 유치했으며, 기관 스테이킹은 2,600만 달러에 달하고 연간 10%의 수익률을 제공합니다.
렌더 네트워크(Render Network)는 7,600% 이상의 사상 최고 투자 수익률(ROI)을 달성하며 18억 9천만 달러의 시가총액으로 최고의 탈중앙화 GPU 렌더링 및 AI 훈련 플랫폼으로 자리매김했습니다. 2024년에 렌더는 4천만 프레임 이상을 처리했으며 네트워크 사용량은 3배 증가했고, 전년 대비 피크 컴퓨팅 성장률은 136.51%를 기록했습니다. 이 네트워크는 고속, 저비용 거래를 위해 2023년에 솔라나(Solana)로 마이그레이션했으며, 런웨이(Runway), 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs), 스테빌리티 AI(Stability AI)와 전략적 파트너십을 맺었습니다. 번-민트-균형(Burn-Mint-Equilibrium) 토큰 모델은 사용량이 증가함에 따라 디플레이션 압력을 생성합니다.
아카시 네트워크(Akash Network)는 코스모스 SDK(Cosmos SDK)를 기반으로 역경매 시스템을 통해 탈중앙화 클라우드 마켓플레이스 개념을 개척하여 AWS 또는 구글 클라우드(Google Cloud)에 비해 최대 80%의 비용 절감을 가능하게 했습니다. "아카시 슈퍼클라우드(Akash Supercloud)"는 이제 150200개의 GPU를 5070%의 활용률로 지원하지만, 공급이 여전히 수요를 초과합니다. 이 네트워크는 2024년에 전체 코드베이스를 오픈 소스화하고 USDC 결제를 통합했으며, 접근성을 단순화하기 위해 AkashML 프론트엔드를 출시했습니다. 특별 관심 그룹(Special Interest Groups)을 통한 커뮤니티 거버넌스가 개발 우선순위를 주도합니다.
인공 초지능 연합(Artificial Superintelligence Alliance)은 탈중앙화 AI에서 가장 야심찬 통합을 나타냅니다. 2024년 7월 Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol(2024년 10월 CUDOS 추가)의 합병을 통해 형성된 이 연합은 2025년 2월에 92억 달러의 시가총액에 도달했으며, 합병 후 22.7% 증가했습니다. 이 연합은 이더리움, 코스모스, 카르다노, 폴카닷, 솔라나 등 5개 블록체인에서 20만 명 이상의 토큰 보유자와 함께 운영됩니다. Fetch.ai는 DeltaV 마켓플레이스를 통해 경제 거래를 위한 자율 AI 에이전트를 제공합니다. "AGI의 아버지"인 벤 괴르첼(Ben Goertzel) 박사가 설립한 SingularityNET은 에이전트 간 상호 작용을 가능하게 하는 세계 최초의 탈중앙화 AI 마켓플레이스를 운영합니다. Ocean Protocol은 "데이터 토큰(datatokens)"을 통해 데이터 토큰화를 가능하게 하여 데이터 주권을 유지하면서 AI 훈련 데이터 수익화를 허용합니다. 이 연합은 세계 최초의 웹3 기반 대규모 언어 모델인 ASI-1 Mini를 출시했으며, 금융, 의료, 전자상거래 및 제조 분야에서 기업 파트너십을 맺었습니다.
스토리지 솔루션은 대규모 AI 데이터 세트를 지원하도록 발전했습니다. IPFS(InterPlanetary File System)는 이제 스냅샷(Snapshot)을 통해 9,000개 이상의 웹3 프로젝트에 서비스를 제공하며, NASA/록히드 마틴(Lockheed Martin)이 궤도에 IPFS 노드를 배포하는 등 주목할 만한 채택 사례가 있습니다. 파일코인(Filecoin)은 채굴자가 복제 증명(Proof-of-Replication) 및 시공간 증명(Proof-of-Spacetime)에 대해 FIL 토큰을 얻는 블록체인 기반 마켓플레이스를 통해 인센티브화된 스토리지를 제공하여 24시간마다 검증을 통해 데이터 지속성을 보장합니다. 라이트하우스 스토리지(Lighthouse Storage), 스토라차(Storacha), NFT.Storage와 같은 지원 플랫폼은 토큰 게이트 액세스 제어부터 NFT 메타데이터의 영구 스토리지에 이르는 전문 서비스를 제공합니다.
인터넷 컴퓨터 프로토콜(ICP)은 블록체인에서 직접 얼굴 인식 기능을 시연하며 진정한 온체인 AI 추론을 달성한 유일한 플랫폼입니다. 사이클로트론(Cyclotron) 마일스톤은 10배의 성능 향상을 제공했으며, 더 큰 모델을 위한 GPU 지원이 개발 중입니다. 이는 중요한 과제를 해결합니다. 대부분의 AI 계산은 높은 비용과 블록체인 가스 한도로 인해 오프체인에서 발생하여 신뢰 가정을 생성합니다. ICP의 웹어셈블리(WebAssembly) 기반 "캐니스터(Canisters)"는 내장된 AI 기능을 갖춘 고급 스마트 계약을 가능하게 합니다.
젠신 프로토콜(Gensyn Protocol)은 혁신적인 확률적 학습 증명(Probabilistic Proof-of-Learning) 시스템을 통해 ML 훈련 검증 문제를 해결하여 그래디언트 최적화로부터 검증 가능한 인증서를 생성합니다. 그래프 기반 핀포인트 프로토콜(Graph-Based Pinpoint Protocol)은 일관된 실행 검증을 보장하며, 스테이킹 및 슬래싱(slashing) 메커니즘을 갖춘 트루빗(Truebit) 스타일의 인센티브 게임은 정직성을 보장합니다. 2024~2025년의 새로운 출시에는 보안 처리를 위해 하드웨어 보안 모듈(Hardware Security Modules)을 사용하여 30,000개 이상의 스마트폰을 탈중앙화 컴퓨팅 노드로 집계하는 아큐라스트(Acurast)가 포함됩니다.
인프라 계층은 빠르게 성숙하고 있지만, 상당한 과제가 남아 있습니다. 12년 동안 10만 개 이상의 GPU를 필요로 하는 파운데이션 모델(Foundation model) 훈련은 탈중앙화 네트워크에서는 여전히 비실용적입니다. 검증 메커니즘은 비용이 많이 듭니다. zkML(영지식 머신러닝)은 현재 원래 추론 비용의 1000배가 들고 실용적인 구현까지 35년이 걸립니다. TEE(신뢰 실행 환경)는 더 실용적인 단기 솔루션을 제공하지만 하드웨어 신뢰가 필요합니다. 중앙 집중식 시스템이 현재 10~100배 더 빠르게 작동하는 등 성능 격차가 지속됩니다. 그러나 가치 제안은 설득력이 있습니다. 민주화된 접근, 데이터 주권, 검열 저항성 및 극적으로 낮은 비용이 지속적인 혁신과 상당한 기관 투자를 주도하고 있습니다.
웹3에서 자율 경제 주체로 부상하는 AI 에이전트
웹3의 AI 에이전트는 블록체인 채택에서 가장 심오한 변화 중 하나를 나타내며, 시가총액은 100억 달러를 초과하고 거래량은 매월 30% 이상 증가하고 있습니다. 핵심 통찰력은 웹3가 대규모 인간을 위해 설계된 것이 아니라 기계를 위해 구축되었다는 것입니다. 역사적으로 주류 채택을 제한했던 복잡성은 탈중앙화 시스템을 원활하게 탐색할 수 있는 AI 에이전트에게 이점이 됩니다. 업계 경영진은 2025년까지 100만 개 이상의 AI 에이전트가 웹3에 존재하며, 자체 지갑, 서명 키 및 암호화폐 자산 보관을 통해 자율적인 경제 주체로 운영될 것이라고 예측합니다.
오토놀라스(Autonolas, Olas)는 2021년에 최초의 암호화폐 x AI 프로젝트로 출시되면서 "AI 공동 소유" 개념을 개척했습니다. 이 플랫폼은 현재 월 70만 건 이상의 거래를 처리하며 월별 30%의 성장을 기록하고 있으며, 9개 블록체인에서 총 350만 건의 거래를 처리했습니다. 오라스의 "에이전트 앱 스토어"인 펄(Pearl)은 사용자 소유 AI 에이전트를 가능하게 하며, 오라스 스택(Olas Stack)은 에이전트 개발을 위한 구성 가능한 프레임워크를 제공합니다. 이 프로토콜은 유용한 코드 기여에 보상하는 토큰 경제학을 통해 에이전트 생성을 장려합니다. 2025년에 오라스는 1kx가 주도하는 1,380만 달러를 유치했으며, 티오가 캐피탈(Tioga Capital) 및 지 프라임(Zee Prime)을 포함한 전략적 파트너를 확보했습니다. 오라스 예측(Olas Predict) 제품은 예측 시장을 관리하는 에이전트를 시연하며, 모디우스(Modius)는 자율 거래 기능을 제공합니다.
모르페우스(Morpheus)는 개인화된 스마트 에이전트의 최초 P2P 네트워크로 출시되었으며, 1% MOR 토큰 보유가 지속적인 지출 없이 탈중앙화 컴퓨팅 예산의 1% 접근과 동일한 새로운 경제 모델을 도입했습니다. 이는 중앙 집중식 AI 서비스의 사용량 기반 지불 마찰을 제거합니다. 모르페우스의 스마트 에이전트 프로토콜은 웹3 데이터로 훈련된 LLM을 지갑 기능(메타마스크)과 통합하여 자연어 거래 실행을 가능하게 합니다. 이 플랫폼의 공정한 출시(사전 채굴 없음)와 아비트럼(Arbitrum)의 16년 배출 곡선은 14,400개의 초기 토큰이 확립한 모델을 만들었습니다. 아키텍처는 컴퓨팅(탈중앙화 GPU 네트워크), 코드(개발자 기여), 자본(stETH 유동성 제공), 커뮤니티(사용자 채택 및 거버넌스)의 네 가지 기둥에 걸쳐 있습니다.
버추얼스 프로토콜(Virtuals Protocol)은 2024년 10월 "AI 에이전트의 Pump.fun"으로 등장하여 베이스(Base)와 솔라나(Solana)에 토큰화된 AI 에이전트 런치패드를 구축했습니다. 이 플랫폼은 16억~18억 달러의 생태계 시가총액에 도달했으며, 2024년 11월에만 21,000개 이상의 에이전트 토큰이 출시되었습니다. 일일 출시 건수는 1,000개를 초과했습니다. G.A.M.E 프레임워크(Generative Autonomous Multimodal Entities)는 온체인 지갑(ERC-6551)을 통해 플랫폼 전반에서 작동하는 텍스트, 음성 및 3D 애니메이션 기능을 갖춘 에이전트를 가능하게 합니다. 경제 설계는 에이전트를 출시하는 데 100개 의 VIRTUAL 토큰이 필요하며, 에이전트당 10억 개의 토큰을 발행하고 모든 거래는 $VIRTUAL을 통해 라우팅되어 디플레이션적인 바이백 및 소각 압력을 생성합니다. 주요 에이전트로는 루나(Luna, 6,900만 달러 시가총액, 틱톡 존재감, 스포티파이 배포를 가진 가상 K-팝 스타)와 aixbt(7억 달러 시가총액을 기록한 AI 암호화폐 분석가)가 있습니다.
델리시움(Delysium)은 YKILY 네트워크(You Know I Love You)를 통해 "10억 명의 인간과 1,000억 명의 AI 가상 존재가 블록체인에서 공존하는" 것을 구상합니다. AI 기반 웹3 운영 체제인 루시 OS(Lucy OS)는 140만 개 이상의 지갑 연결을 달성했으며, 네트워크의 첫 번째 에이전트 역할을 합니다. 루시는 거래 에이전트(토큰 모니터링 및 전략 수립), DEX 집계(시장 전반의 최적 라우팅), 정보 에이전트(프로젝트 분석 및 뉴스 업데이트)를 제공합니다. 에이전트-ID 시스템은 에이전트에게 고유한 디지털 여권을 생성하여 이중 사용자-에이전트 접근성을 특징으로 하는 통합 지갑을 갖춘 NFT 기반 에이전트 소유권을 가능하게 합니다. 델리시움은 마이크로소프트, 구글 클라우드, Y 콤비네이터, 갤럭시 인터랙티브, 리퍼블릭 크립토로부터 지원을 확보하여 2025년 대규모 확장을 준비하고 있습니다.
AI 에이전트는 인간의 거래 성능을 능가하는 자율적인 운영을 통해 DeFi를 변화시키고 있습니다. ai16z의 엘리자 에이전트는 유동성 풀 관리에서 연간 60% 이상의 수익률을 시연했으며, 모드 네트워크(Mode Network) 에이전트는 지속적으로 인간 트레이더를 능가합니다. 알로라 랩스(Allora Labs)는 유니스왑(Uniswap)의 활성 유동성 관리 및 실시간 오류 수정을 통한 레버리지 차입 전략을 통해 에이전트 오류를 줄이는 탈중앙화 AI 네트워크를 운영합니다. 로키 AI(Loky AI)는 950명의 스테이커와 30,000명 이상의 토큰 보유자를 가진 100개 이상의 DeFi 및 거래 에이전트를 지원하며, 에이전트 연결 및 실시간 거래 신호를 위한 MCP API를 제공합니다. 인프라는 빠르게 성숙하고 있으며, 에이전트가 관리하는 자산은 1억 달러 이상이며 선도적인 플랫폼의 연간 반복 수익(ARR)은 6자리 숫자에 달합니다.
DAO는 투표 대리인, 제안 분석 및 재무 관리를 통해 AI 기반 의사 결정을 통합하고 있습니다. 오토놀라스의 거버나투르(Governatooorr)는 AI 지원 거버넌스 대리인으로 운영되어, 사전 정의된 기준에 따라 투표하면서 항상 정족수를 충족시킵니다. 하이브리드 모델은 인간의 권한을 유지하면서 데이터 기반 권장 사항을 위해 AI를 활용합니다. 오션 프로토콜의 트렌트 맥코나기(Trent McConaghy)는 비전을 다음과 같이 설명합니다. "AI DAO는 AI 자체나 DAO 자체보다 훨씬 더 커질 수 있습니다. AI는 누락된 연결 고리인 자원을 얻고, DAO는 누락된 연결 고리인 자율적인 의사 결정을 얻습니다. 잠재적인 영향은 곱셈적입니다."
에이전트 마켓플레이스를 가능하게 하는 경제 모델은 다양하고 혁신적입니다. 오라스 메크 마켓플레이스(Olas Mech Marketplace)는 에이전트가 다른 에이전트의 서비스를 고용하고 자율적으로 협력하는 최초의 탈중앙화 마켓플레이스 역할을 합니다. 추론 수수료를 통한 수익 공유, 바이백 및 소각 디플레이션 모델, LP 보상 및 스테이킹 인센티브는 지속 가능한 토큰 경제학을 만듭니다. VIRTUAL,OLAS, MOR,AGI와 같은 플랫폼 토큰은 접근 게이트웨이, 거버넌스 메커니즘 및 디플레이션 자산 역할을 합니다. AI 에이전트 시장은 2025년 76억 3천만 달러에서 2030년 526억 달러로 45% 이상의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상되며, 북미가 전 세계 점유율의 40%를 차지하고 아시아 태평양 지역이 49.5%의 연평균 성장률로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
터미널 오브 트루스(Terminal of Truths)는 $GOAT 토큰으로 10억 달러 이상의 시가총액을 달성한 최초의 AI 에이전트가 되어 자율 에이전트의 바이럴 잠재력을 보여주었습니다. 독립적인 운영, 경제적 목표 지향, 기술 습득, 자원 소유 및 거래 자율성을 갖춘 경제 주체로서의 에이전트 개념은 더 이상 이론이 아니라 운영 현실입니다. 코인베이스의 존 다고스티노(John D'Agostino)는 필요성을 다음과 같이 요약합니다. "AI 에이전트는 결코 전통 금융에 의존하지 않을 것입니다. 너무 느리고, 국경과 제3자 허가에 의해 제약받기 때문입니다." 블록체인은 에이전트가 국경 없고 허가 없는 경제에서 진정으로 자율적으로 운영하는 데 필요한 인프라를 제공합니다.
AI 최적화를 통해 재구상되는 국경 간 결제
AI는 실시간 라우팅 최적화, 예측 유동성 관리, 자동화된 규정 준수 및 지능형 외환 타이밍을 제공하여 암호화폐를 진정으로 국경 없는 돈을 위한 인프라로 변화시키고 있습니다. 한 유럽 핀테크 기업은 AI 기반 유동성 및 라우팅 최적화 장치를 사용하여 결제 시간을 72시간에서 10분 미만으로 단축했습니다. 전통적인 시스템은 전 세계 기업이 국경을 넘어 이동하는 23조 5천억 달러에 대해 연간 1,200억 달러 이상의 거래 수수료를 부과합니다. 이는 AI와 암호화폐가 함께 제거할 수 있는 막대한 비효율성입니다.
와이즈(Wise)는 AI와 머신러닝을 통해 300명의 직원으로 12억 건의 결제를 처리하며 가능성을 보여줍니다. 이 플랫폼은 초당 80개의 검사를 실행하는 150개 이상의 ML 알고리즘을 사용하여 99%의 스트레이트-스루 프로세싱(straight-through processing)을 달성하며, 매일 700만 건의 거래를 사기, 제재 및 AML 위험에 대해 분석합니다. 이로 인해 파트너 아실(Aseel)의 온보딩 시간이 87% 단축되어 평균 온보딩 시간이 40초로 줄었습니다. AI는 결제에 대한 "항공 교통 관제" 역할을 하여 거래를 지속적으로 모니터링하고 네트워크 혼잡, 외환 유동성 및 수수료를 평가하여 최적의 경로를 따라 동적으로 라우팅합니다. 전송 전에 거래 세부 정보를 사전 검증하면 지연을 유발하는 오류 및 거부를 줄일 수 있습니다. 한 핀테크 기업은 AI 예측에 따라 3시간을 기다려 10만 달러 송금에서 0.5%를 절약했으며, 캐나다 전자상거래 회사는 AI 기반 배치 최적화를 통해 연간 처리 비용을 22% 절감했습니다.
스테이블코인은 이러한 변화를 위한 기반을 제공합니다. 총 스테이블코인 공급량은 5년 만에 50억 달러에서 2,200억 달러 이상으로 증가했으며, 2024년에는 32조 달러의 거래량을 기록했습니다. 현재 추정되는 전 세계 국경 간 결제액 195조 달러의 3%를 차지하며, 5년 이내에 20%(60조 달러)로 성장할 것으로 예상됩니다. 주니퍼 리서치(Juniper Research)는 블록체인 기반 국경 간 결제가 채택이 확대됨에 따라 비용 절감에서 3,300배의 성장을 가져와 2030년까지 최대 100억 달러에 이를 것으로 추정합니다. 허가형 DeFi 구현은 전통적인 방법에 비해 거래 비용을 최대 80%까지 줄일 수 있습니다.
마스터카드(Mastercard)의 브라이터리온(Brighterion) AI 플랫폼은 B2B 네트워크에서 AI 강화 제재 심사 및 AML을 통해 실시간 거래 인텔리전스를 제공합니다. 페이팔(PayPal)은 4억 개 이상의 활성 계정을 활용하여 기기 지문, 위치 및 지출 패턴을 1초도 안 되는 시간에 분석하는 ML 기반 사기 탐지를 사용합니다. 스트라이프(Stripe)의 레이더(Radar)는 195개 이상의 국가에서 수천억 개의 데이터 포인트를 기반으로 훈련된 머신러닝을 사용하며, 사기 인텔리전스를 위해 카드가 네트워크에서 이전에 확인되었을 확률이 91%에 달합니다. GPT-4 통합은 기업이 일반 영어로 사기 규칙을 작성하는 데 도움이 됩니다. JP모건의 키넥시스(Kinexys) 플랫폼은 실시간 FX 환율 가시성을 위한 API 연결을 통해 블록체인을 통해 거의 24시간 내내 국경 간 가치 이동을 가능하게 합니다.
AI 기반 규정 준수 자동화는 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review) 연구에 따르면 KYC 비용을 최대 70%까지 절감합니다. AI 비전 시스템을 통한 문서 검증은 신분증을 즉시 확인하고, 사진을 비교하며, 생체 인식 검사를 수행하여 온보딩 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축합니다. ML 모델을 통한 거래 모니터링은 정상 및 비정상 행동 패턴을 학습하여 의심스러운 패턴을 감지하는 동시에 오탐(false positives)을 50% 이상 줄입니다. NLP 및 스마트 매칭 알고리즘은 제재 심사 정확도를 향상시켜 일반적인 이름에 대한 오탐을 줄입니다. 영구 KYC(pKYC)를 통한 지속적인 모니터링은 자동화를 사용하여 고객 위험 프로필을 추적하고 중요한 변경 사항에 대한 경고를 트리거합니다.
암호화폐 x AI를 통한 국경 없는 돈의 비전은 돈이 데이터처럼 움직이는 즉각적이고 저렴한 글로벌 결제를 포함합니다. 즉, 프로그래밍 가능하고 국경이 없으며 거의 제로에 가까운 비용입니다. AI는 위험, 규정 준수 및 최적화를 실시간으로 동적 통화 변환 및 라우팅 결정과 함께 관리하는 오케스트레이션 계층 역할을 합니다. 스마트 계약은 조건에 따라 자동 실행을 가능하게 하며, AI는 트리거(예: 배송 확인)를 모니터링하고 수동 개입 없이 결제를 실행합니다. 이는 당사자 간의 신뢰 요구 사항을 제거 하고 마이크로 결제, 구독 모델 및 조건부 이체를 포함한 새로운 사용 사례를 가능하게 합니다. 공식 신분증이 없는 인구를 위해 대체 데이터(기기 인텔리전스, 행동 생체 인식)를 사용하는 AI 검증을 통해 금융 포용성이 확대되어 글로벌 상거래 참여 장벽을 낮춥니다. 스트라이프(Stripe)의 브릿지(Bridge) 11억 달러 인수 및 AI 에이전트 SDK 출시는 스테이블코인을 교환 매체로 사용하여 자율 상거래를 수행하는 AI 에이전트의 비전을 보여줍니다.
보안 및 사기 방지, 전례 없는 정교함에 도달하다
AI는 사기 탐지, 지갑 보호, 스마트 계약 감사 및 블록체인 분석 전반에 걸쳐 암호화폐 보안을 혁신하고 있습니다. 2024년에 DeFi 해킹으로 91억 1천만 달러가 손실되고 AI 기반 사기가 증가함에 따라 이러한 기능은 생태계의 지속적인 성장과 기관 채택에 필수적이 되었습니다.
체이널리시스(Chainalysis)는 100개 이상의 블록체인을 포괄하며 주소를 검증된 엔티티에 연결하는 1,000억 개 이상의 데이터 포인트를 가진 블록체인 인텔리전스 시장 리더입니다. 이 플랫폼의 정교한 머신러닝은 가장 큰 글로벌 인텔리전스 팀의 진실을 바탕으로 주소 클러스터링 및 엔티티 속성 지정을 가능하게 합니다. 데이터는 법정에서 증거로 채택될 수 있으며 고객이 전 세계적으로 획기적인 법적 조치를 취하는 데 도움이 되었습니다. 알테리아(Alterya) 제품은 패턴 인식, 언어 분석 및 행동 모델링을 포함한 탐지 방법을 통해 암호화폐 사기를 실시간으로 차단하는 AI 기반 위협 인텔리전스를 제공합니다. 체이널리시스 데이터에 따르면 사기 지갑으로의 모든 입금 중 60%가 AI를 활용한 사기로 이어지며, 이는 2021년 이후 꾸준히 증가하고 있습니다.
엘립틱(Elliptic)은 1,000억 개 이상의 데이터 포인트를 통해 AI 기반 위험 점수를 사용하여 암호화폐 시장의 99%를 커버합니다. MIT-IBM 왓슨 AI 랩(MIT-IBM Watson AI Lab)과 공동으로 수행한 자금 세탁 탐지를 위한 머신러닝 연구는 2억 개 이상의 거래를 포함하는 엘립틱2(Elliptic2) 데이터 세트를 생성하여 현재 연구용으로 공개되어 있습니다. AI는 "필링 체인(peeling chains)" 및 새로운 중첩 서비스 패턴을 포함한 자금 세탁 패턴을 식별했으며, 거래소는 AI가 예측한 52개 자금 세탁 서브그래프 중 14개를 확인했습니다. 이는 일반적으로 10,000개 계정 중 1개 미만이 플래그되는 점을 고려할 때 놀라운 결과입니다. 애플리케이션에는 거래 심사, 지갑 감시 및 교차 체인 분석 기능을 갖춘 조사 도구가 포함됩니다.
사딘(Sardine)은 사기 방지에서 기기 인텔리전스 및 행동 생체 인식(DIBB)의 힘을 보여줍니다. 이 플랫폼은 월 80억 달러 이상의 거래를 모니터링하여 1억 명 이상의 사용자를 보호하며, 모델 훈련을 위해 4,800개 이상의 위험 기능을 사용합니다. 고객인 노보 뱅크(Novo Bank)는 월 10억 달러의 거래량에서 0.003%의 차지백(chargeback) 비율을 달성했습니다. 이는 사기성 차지백이 26,000달러에 불과했습니다. 계정 생성부터 거래까지 실시간 세션 모니터링은 VPN 사용, 에뮬레이터, 원격 액세스 도구 및 의심스러운 복사-붙여넣기 행동을 감지합니다. 이 시스템은 위험 예측 모델에서 기기 인텔리전스 및 행동 생체 인식을 가장 높은 성능을 보이는 기능으로 지속적으로 평가합니다.
스마트 계약 보안은 AI 기반 감사를 통해 극적으로 발전했습니다. CertiK는 2025년 3월까지 5,000개 이상의 이더리움 계약을 감사하여 5억 달러 상당의 제로데이 익스플로잇을 포함한 1,200개의 취약점을 식별했습니다. AI 기반 정적 분석, 동적 분석 및 형식 검증은 감사 시간을 30% 단축합니다. 옥탄(Octane)은 사전 예방적 취약점 스캐닝을 통해 24시간 연중무휴 공격 인텔리전스를 제공하며, 지속적인 모니터링을 위한 심층 AI 모델을 통해 1억 달러 이상의 자산을 보호합니다. 미세 조정된 LLaMA 3.1 모델인 SmartLLM은 취약점 탐지에서 70%의 정확도로 100%의 재현율을 달성합니다. 사용되는 기술에는 심볼릭 실행, 계약 관계를 분석하는 그래프 신경망, 코드 패턴을 이해하는 트랜스포머 모델, 일반 영어로 취약점을 설명하는 NLP가 포함됩니다. 이러한 시스템은 재진입 공격, 정수 오버플로우/언더플로우, 부적절한 접근 제어, 가스 한도 문제, 타임스탬프 의존성, 프론트러닝 취약점 및 복잡한 계약의 논리적 오류를 감지합니다.
지갑 보안은 범죄, 사기 범죄, 자금 세탁, 뇌물 수수, 테러 자금 조달 및 제재를 추적하는 270개 이상의 위험 지표를 활용합니다. 교차 체인 탐지는 비트코인, 이더리움, NEO, 대시, 하이퍼레저 및 100개 이상의 자산에 걸쳐 거래를 모니터링합니다. 행동 생체 인식은 마우스 움직임, 타이핑 패턴 및 기기 사용을 분석하여 무단 액세스 시도를 식별합니다. 다층 보안은 다단계 인증, 생체 인식 확인, 시간 기반 일회용 비밀번호, 이상 감지 및 고위험 활동에 대한 실시간 경고를 결합합니다.
AI와 블록체인 분석의 융합은 전례 없는 조사 기능을 생성합니다. TRM Labs, Scorechain, Bitsight, Moneyflow 및 Blockseer와 같은 회사는 딥/다크 웹 모니터링부터 블록체인 확인 전 실시간 거래 알림에 이르는 전문 도구를 제공합니다. 주요 기술 동향에는 취약점 설명 및 규정 준수 규칙 작성을 위한 생성형 AI(GPT-4, LLaMA) 통합, 오프체인 인텔리전스와 결합된 실시간 온체인 모니터링, 행동 생체 인식 및 기기 지문 인식, 개인 정보 보호 모델 훈련을 위한 연합 학습, 규정 준수를 위한 설명 가능한 AI 및 새로운 위협에 적응하기 위한 지속적인 모델 재훈련이 포함됩니다.
정량화 가능한 개선 사항은 상당합니다. 규칙 기반 시스템에 비해 AML 오탐이 50% 이상 감소하고, 수동 검토에 몇 시간 또는 며칠이 걸리던 사기 탐지가 밀리초 단위로 실시간으로 이루어지며, 자동화를 통해 KYC 비용이 70% 절감되고, AI를 사용하여 스마트 계약 감사 시간이 30~35% 단축됩니다. 금융 기관은 2023년에 AML/KYC/제재 위반으로 전 세계적으로 260억 달러를 지불했으며, 이러한 AI 기반 솔루션은 규정 준수 및 운영 생존에 필수적일 뿐만 아니라 유익합니다.
국경 없는 돈과 지능의 서사가 중심에 서다
국경 없는 돈과 국경 없는 지능의 만남이라는 개념은 2024~2025년 암호화폐와 AI 융합의 핵심 서사로 부상했습니다. a16z crypto 의 크리스 딕슨(Chris Dixon)은 "미래 AI를 누가 통제할 것인가—대기업인가 아니면 사용자 커뮤니티인가? 바로 여기에 암호화폐가 등장합니다."라고 질문을 던집니다. 이 서사는 AI를 확장 가능한 지능으로, 블록체인을 확장 가능한 신뢰로 자리매김하며, 국경, 중개자 또는 허가 없이 전 세계적으로 운영되는 자율 경제 시스템을 창조합니다.
선도적인 벤처 캐피탈 회사들은 이 논문에 상당한 자원을 투입하고 있습니다. 암호화폐 VC 중 11.80%의 성능 지표로 1위를 차지한 패러다임(Paradigm)은 2023년에 암호화폐 전용 초점에서 AI를 포함한 "프론티어 기술"로 전환했습니다. 이 회사는 2025년 4월 솔라나에서 탈중앙화 AI 훈련을 위해 10억 달러 가치의 Nous Research에 5천만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 주도했으며, 150억 개 매개변수 LLM 훈련을 라이브 스트리밍했습니다. 공동 창립자인 프레드 에르삼(Fred Ehrsam, 전 코인베이스 공동 창립자)과 맷 황(Matt Huang, 전 세쿼이아)은 2025년 8월 샌프란시스코에서 최첨단 암호화폐 및 AI 애플리케이션 개발에 중점을 둔 패러다임 프론티어스(Paradigm Frontiers) 컨퍼런스를 개최합니다.
반에크(VanEck)는 와이어트 로너건(Wyatt Lonergan)과 후안 로페즈(Juan Lopez, 전 Circle Ventures)가 이끄는 암호화폐/AI/핀테크 스타트업을 위해 특별히 3천만 달러 규모의 반에크 벤처스(VanEck Ventures)를 설립했습니다. 이 회사의 "2025년 암호화폐 10가지 예측"은 AI 에이전트가 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN) 노드를 운영하고 분산 에너지를 검증하는 자율 네트워크 참여자로서 100만 명 이상의 온체인 참여자에 도달할 것이라고 강조합니다. 반에크는 스테이블코인이 매일 3천억 달러 를 결제할 것(2024년 11월 1천억 달러에서 증가, DTCC 거래량의 5%)이며, 비트코인이 18만 달러, 이더리움이 사이클 최고점에서 6천 달러를 초과할 것으로 예상합니다.
멀티코인 캐피탈(Multicoin Capital)의 카일 사마니(Kyle Samani)는 탈중앙화 GPU 네트워크(렌더에 투자), AI 훈련 인프라 및 진정성 증명에 중점을 둔 "암호화폐와 AI의 융합: 네 가지 핵심 교차점"을 발표했습니다. 갤럭시 디지털(Galaxy Digital)은 CEO 마이크 노보그라츠(Mike Novogratz)가 비트코인 채굴에서 AI 데이터 센터로 전환하여 텍사스 헬리오스(Helios) 시설을 위해 코어위브(CoreWeave)와 45억 달러 규모의 15년 계약을 체결하는 등 극적으로 방향을 전환했습니다. 이 인프라는 2026년 상반기까지 133MW의 핵심 IT 부하를 제공하여 물리적 인프라 계층에 대한 기관의 약속을 보여줍니다.
시장 데이터는 이 서사의 견인력을 입증합니다. AI 암호화폐 토큰 시가총액은 2025년 중반까지 240억~270억 달러에 달했으며 일일 거래량은 17억 달러를 기록했습니다. 2024년 3분기 벤처 캐피탈 활동은 AI x 암호화폐 프로젝트에 2억 7천만 달러가 유입되었는데, 이는 전체 암호화폐 VC가 478건의 거래에서 24억 달러로 20% 감소했음에도 불구하고 이전 분기보다 5배 증가한 수치입니다. DePIN 부문은 시드 전 단계부터 시리즈 A 단계까지 3억 5천만 달러 이상을 유치했습니다. AI 에이전트 시장은 2025년 76억 3천만 달러에서 2030년 526억 달러로 44.8%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.
주요 블록체인 플랫폼은 AI 워크로드 지배력을 놓고 경쟁하고 있습니다. NEAR 프로토콜은 67억 달러의 시가총액으로 가장 큰 AI 블록체인 생태계를 유지하며, 1조 4천억 개 매개변수 오픈 소스 AI 모델을 계획하고 있습니다. 인터넷 컴퓨터는 진정한 온체인 AI 추론을 달성한 유일한 플랫폼으로 94억 달러의 시가총액에 도달했습니다. 비트텐서는 39억 달러(전체 암호화폐 중 40위)로 118개의 활성 서브넷과 5천만 달러의 DNA 펀드 투자를 통해 탈중앙화 머신러닝을 선도합니다. 인공 초지능 연합은 60억 달러(예상)로 Fetch.ai, SingularityNET 및 Ocean Protocol의 합병을 나타내며, 탈중앙화 대안을 통해 빅테크 AI 지배력에 도전합니다.
암호화폐 트위터 인플루언서와 빌더들은 서사의 모멘텀을 주도하고 있습니다. 앤디 에이리(Andy Ayrey)는 $GOAT 토큰으로 13억 달러의 시가총액을 달성한 최초의 AI 에이전트인 터미널 오브 트루스(Terminal of Truths)를 만들었습니다. 쇼(@shawmakesmagic)는 광범위한 에이전트 배포를 가능하게 하는 ai16z 및 엘리자 프레임워크를 개발했습니다. 에자즈(@cryptopunk7213), 텅 얀(@0xPrismatic), 0x제프(@Defi0xJeff)와 같은 분석가들은 주간 AI 에이전트 분석 및 인프라 커버리지를 제공하여 기술적 가능성에 대한 커뮤니티 이해를 구축합니다.
컨퍼런스 서킷은 서사의 중요성을 반영합니다. TOKEN2049 싱가포르는 비탈릭 부테린(Vitalik Buterin), 아나톨리 야코벤코(Anatoly Yakovenko), 발라지 스리니바산(Balaji Srinivasan)을 포함한 300명 이상의 연사와 150개 이상의 국가에서 2만 명 이상의 참석자를 유치했습니다. "AI와 암호화폐가 교차하는 곳" 사이드 이벤트는 10배 이상 초과 예약되었으며, Lunar Strategy, ChainGPT 및 Privasea가 주최했습니다. Crypto AI:CON은 2024년 리스본에서 1,250명 이상의 참석자(매진)와 함께 시작되었으며, TOKEN2049 기간 동안 두바이를 포함하여 2025년 6개 이상의 글로벌 이벤트로 확장됩니다. 2025년 파리 블록체인 위크(Paris Blockchain Week)는 루브르 박물관 카루젤에서 AI, 오픈 파이낸스, 기업 웹3 및 CBDC를 핵심 주제로 다룹니다.
코인베이스의 존 다고스티노는 채택을 이끄는 필요성을 다음과 같이 명확히 합니다. "AI 에이전트는 결코 전통 금융에 의존하지 않을 것입니다. 너무 느리고, 국경과 제3자 허가에 의해 제약받기 때문입니다." 코인베이스는 에이전트 간 경제 인프라를 지원하기 위해 베이스드 에이전트(Based Agent) 템플릿과 에이전트킷(AgentKit) 개발자 도구를 출시했습니다. 틴더(Tinder), 게임 플랫폼 및 소셜 미디어와의 월드 ID(World ID) 파트너십은 딥페이크와 봇 확산으로 인간 검증이 중요해짐에 따라 개인 증명(proof of personhood)이 확장되고 있음을 보여줍니다. 블록체인 기반 신원 시스템은 상호 운용성, 미래 호환성 및 개인 정보 보호를 제공합니다. 이는 에이전트 경제에 필수적인 인프라입니다.
Reown과 YouGov의 설문 조사 데이터에 따르면 37%가 AI와 결제를 암호화폐 채택의 주요 동인으로 꼽았으며, 18~34세의 51%가 스테이블코인을 보유하고 있습니다. 합의된 견해는 AI 에이전트를 주류 암호화폐 채택을 위한 "트로이 목마"로 자리매김하며, 내장형 지갑, 패스키 및 계정 추상화를 통한 원활한 UX 개선으로 최종 사용자에게 복잡성을 보이지 않게 만듭니다. Top Hat과 같은 노코드 플랫폼은 누구나 몇 분 안에 에이전트를 출시할 수 있도록 하여 기술에 대한 접근성을 민주화합니다.
비전은 금융 서비스를 넘어 확장됩니다. DePIN 노드를 관리하는 AI 에이전트는 분산형 에너지 그리드를 최적화할 수 있으며, 델리시움은 "10억 명의 인간과 1,000억 명의 AI 가상 존재가 블록체인에서 공존하는" 것을 구상합니다. 에이 전트는 지속적인 성격과 기억을 가지고 게임, 커뮤니티 및 미디어 플랫폼을 오갑니다. 추론 수수료, 콘텐츠 생성 및 자율 서비스를 통한 수익 창출은 완전히 새로운 경제 모델을 만듭니다. 맥킨지(McKinsey)에 따르면 잠재적인 GDP 기여는 2030년까지 2조 6천억~4조 4천억 달러에 달하며, 이는 전 세계 비즈니스 운영의 근본적인 변화를 나타냅니다.
혁신 속도를 따라잡기 힘든 규제 프레임워크
암호화폐 x AI에 대한 규제 환경은 2025년 글로벌 금융 시스템이 직면한 가장 복잡한 과제 중 하나로, 기술이 감독 프레임워크보다 빠르게 진화함에 따라 관할권마다 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. 미국은 2025년 1월 디지털 금융 기술에 대한 행정 명령을 통해 책임 있는 디지털 자산 성장에 대한 연방 지원을 확립하면서 극적인 정책 변화를 경험했습니다. 데이비드 삭스(David Sacks)가 AI 및 암호화폐 특별 고문으로 임명되었고, SEC는 헤스터 피어스(Hester Peirce) 위원장 산하에 암호화폐 태스크포스(Crypto Task Force)를 만들었으며, CFTC는 2025년 9월 등록된 거래소에서의 현물 암호화폐 거래를 명확히 하는 공동 성명으로 마무리되는 "암호화폐 스프린트(Crypto Sprint)"를 SEC-CFTC 공동 노력으로 시작했습니다.
미국의 주요 우선순위는 FIT 21 프레임워크 법안을 통해 SEC(증권)와 CFTC(상품) 간의 감독을 이분화하고, 제안된 GENIUS Act 조항을 통해 연방 스테이블코인 프레임워크를 확립하며, 2025년 검사 우선순위로 자동화된 거래 알고리즘 및 사기 방지를 포함한 투자 도구의 AI를 모니터링하는 데 중점을 둡니다. SAB 121은 폐지되고 SAB 122로 대체되어, 은행이 암호화폐 수탁 서비스를 추구할 수 있도록 허용했습니다. 이는 기관 채택의 주요 촉매제가 되었습니다. 행정부는 의회 승인 없이는 CBDC 개발을 금지하여 민간 부문 스테이블코인 솔루션에 대한 선호를 나타냅니다.
유럽 연합은 포괄적인 프레임워크를 구현했습니다. 암호자산 시장 규제(MiCAR)는 2024년 12월에 완전히 시행되었으며, 2026년 7월까지 전환 기간을 두어 암호자산 발행자(CAI) 및 서비스 제공업체(CASP)를 자산 참조 토큰(ART) 및 전자 화폐 토큰(EMT)에 대한 제품 분류와 함께 다룹니다. 세계 최초의 포괄적인 AI 법률인 EU AI Act는 2026년까지 위험 기반 분류 및 통제된 테스트를 위한 규제 샌드박스를 통해 완전한 준수를 의무화합니다. DORA(디지털 운영 복원력법)는 2025년 1월 17일까지 준수를 요구하며 ICT 위험 관리 및 사고 보고 요구 사항을 확립했습니다.
아시아 태평양 관할권은 암호화폐 지배력을 놓고 경쟁합니다. 싱가포르의 결제 서비스법은 엄격한 준비금 관리를 요구하는 최종 스테이블코인 프레임워크를 통해 디지털 결제 토큰을 규제합니다. PDPC의 모델 AI 거버넌스 프레임워크는 AI 구현을 안내하며, 프로젝트 가디언(Project Guardian) 및 프로젝트 오키드(Project Orchid)는 토큰화 파일럿을 가능하게 합니다. 홍콩 증권선물위원회는 2025년 2월 ASPIRe 프레임워크(접근, 보호, 제품, 인프라, 관계)를 출시했으며, OTC 거래 라이선스 및 암호화폐 파생상품을 포함한 12가지 이니셔티브를 포함합니다. 2023년 5월부터 시행된 VATP 라이선스 제도는 홍콩이 아시아의 암호화폐 허브가 되겠다는 의지를 보여줍니다. 일본은 결제 서비스법 및 FIEA 감독을 통해 보수적인 소비자 보호에 중점을 둡니다.
자율 AI 시스템 규제에는 주요 과제가 남아 있습니다. AI 에이전트가 자율 거래를 실행할 때 귀속 및 책임은 여전히 불분명합니다. SEC와 DOJ는 AI 결과물을 사람이 내린 결정으로 간주하여 기업이 시스템이 시장을 조작하지 않았음을 증명하도록 요구합니다. 기술적 복잡성은 AI 모델이 의사 결정 투명성이 부족하고 규제 프레임워크가 적응할 수 있는 것보다 빠르게 진화하는 "블랙박스 문제"를 만듭니다. DeFi 프로토콜은 규제할 중앙 권한이 없고, 국경 간 운영은 관할권 감독을 복잡하게 하며, 규제 차익 거래는 더 가벼운 규제 환경으로의 이전을 유도함에 따라 탈중앙화 과제가 발생합니다.
AI 거래에 대한 규정 준수 요구 사항은 여러 차원에 걸쳐 있습니다. FINRA는 자동화된 거래 감시, 모델 위험 관리, 포괄적인 테스트 절차 및 설명 가능성 표준을 요구합니다. CFTC는 테드 카우크(Ted Kaouk) 박사를 최초의 최고 AI 책임자(Chief AI Officer)로 임명했으며, 2024년 12월 지정 계약 시장(Designated Contract Markets)이 자동화된 거래 감시를 유지해야 함을 명확히 하는 자문 의견을 발표했습니다. 주요 규정 준수 영역에는 알고리즘 책임 및 설명 가능성, 수동 재정의를 위한 킬 스위치, 인간 개입 감독 및 GDPR 및 CCPA에 따른 데이터 개인 정보 보호 준수가 포함됩니다.
DeFi 규정 준수는 프로토콜이 전통적인 규정 준수를 위한 중앙 엔티티가 없고, 익명성이 KYC/AML 요구 사항과 충돌하며, 스마트 계약이 인간 개입 없이 실행되기 때문에 고유한 과제를 제시합니다. FATF의 트래블 룰(Travel Rule)은 "동일한 위험, 동일한 규칙" 원칙에 따라 DeFi 제공업체에도 적용됩니다. IOSCO는 2023년 12월 DeFi 규제를 위한 6가지 핵심 영역을 다루는 권고 사항을 발표했습니다. 실용적인 접근 방식에는 액세스 관리를 위한 화이트/블랙 리스팅, 규정 준수 흐름을 위한 프라이버시 풀, REKT 테스트 표준을 사용한 스마트 계약 감사, 버그 바운티 프로그램 및 책임 메커니즘을 갖춘 온체인 거버넌스가 포함됩니다.
데이터 개인 정보 보호는 근본적인 긴장을 만듭니다. GDPR의 "잊힐 권리"는 블록체인 불변성과 충돌하며, 위반 시 2천만 유로 또는 수익의 4%에 달하는 벌금이 부과됩니다. 허가 없는 블록체인에서 데이터 컨트롤러를 식별하기는 어렵고, 데이터 최소화 요구 사항은 블록체인의 모든 데이터 배포와 충돌합니다. 기술적 솔루션에는 "기능적 삭제"를 위한 암호화 키 폐기, 온체인 해시를 사용한 오프체인 스토리지(EDPB 2025년 4월 지침에서 강력히 권장), 공개 없이 검증을 가능하게 하는 영지식 증명, GDPR 25조에 따른 프라이버시 바이 디자인(Privacy-by-design)과 의무적인 데이터 보호 영향 평가가 포함됩니다.
국경 간 규제 문제는 보편적인 프레임워크가 없는 관할권 파편화에서 비롯됩니다. FATF 2024년 6월 평가에 따르면 관할권의 75%가 표준을 부분적으로만 준수했으며, 30%는 트래블 룰을 구현하지 않았습니다. FSB 2024년 10월 현황에 따르면 93%가 암호화폐 프레임워크 계획을 가지고 있지만 62%만이 2025년까지 일치할 것으로 예상합니다. 글로벌 조정은 FSB의 글로벌 규제 프레임워크(2023년 7월), IOSCO의 18가지 권고 사 항(2023년 11월), 바젤 위원회의 건전성 표준(2026년 1월 시행) 및 FATF의 가상 자산에 대한 권고 15를 통해 진행됩니다.
프로젝트는 전략적 접근 방식을 통해 이러한 복잡성을 탐색합니다. 다중 관할권 라이선스는 유리한 관할권에 존재를 확립합니다. EU, 홍콩, 싱가포르 및 영국 샌드박스에서의 규제 샌드박스 참여는 통제된 테스트를 가능하게 합니다. 규정 준수 우선 설계는 개인 정보 보호 기술(영지식 증명, 오프체인 스토리지), 규제 대상 기능과 비규제 대상 기능을 분리하는 모듈식 아키텍처, 법인과 탈중앙화 프로토콜을 결합한 하이브리드 모델을 구현합니다. 규제 기관과의 사전 참여, 교육 홍보 및 AI 기반 규정 준수 인프라(거래 모니터링, KYC 자동화, 체이널리시스 및 엘립틱과 같은 플랫폼을 통한 규제 인텔리전스) 투자는 모범 사례를 나타냅니다.
미래 시나리오는 크게 다릅니다. 단기(20252026년)에는 포괄적인 미국 법안(FIT 21 또는 유사), 연방 스테이블코인 프레임워크, SAB 121 폐지 후 기관 채택 급증, 스테이킹 ETF 승인, MiCAR 완전 구현, AI Act 준수 및 2025년 말까지 디지털 유로 결정이 예상됩니다. 중기(20272029년)에는 FSB 프레임워크를 통한 글로벌 조화, FATF 준수 개선(80% 이상), AI 기반 규정 준수 주류화, 전통 금융-DeFi 융합 및 토큰화 주류화가 이루어질 수 있습니다. 장기(2030년 이후)에는 세 가지 시나리오가 제시됩니다. 국제 조약 및 G20 표준을 통한 조화된 글로벌 프레임워크; 세 가지 주요 블록(미국, EU, 아시아)이 다른 철학적 접근 방식을 운영하는 파편화된 지역화; 또는 AI 시스템이 AI를 규제하고, 실시간 적응형 프레임워크 및 스마트 계약에 내장된 감독을 갖춘 AI 네이티브 규제입니다.
전망은 낙관론과 신중론 사이에서 균형을 이룹니다. 긍정적인 발전에는 미국의 친혁신 규제 재설정, EU의 포괄적인 MiCAR 프레임워크, 아시아의 경쟁적 리더십, 글로벌 조정 개선 및 기술 솔루션 발전이 포함됩니다. 관할권 파편화 위험, FATF 표준의 구현 격차, DeFi 규제 불확실성, 미국 연방 AI 감독 감소 및 급속한 성장으로 인한 시스템적 위험에 대한 우려는 지속됩니다. 성공은 혁신과 안전 장치 간의 균형, 사전 예방적 규제 기관 참여 및 책임 있는 개발에 대한 약속을 요구합니다. 이러한 복잡성을 효과적으로 탐색하는 관할권과 프로젝트가 디지털 금융의 미래를 정의할 것입니다.
나아갈 길: 도전과 기회
20242025년 암호화폐와 인공지능의 융합은 이론적인 가능성에서 운영 현실로 전환되었지만, 엄청난 기회와 함께 상당한 도전 과제도 안고 있습니다. 인프라는 크게 성숙했습니다. 누메라이의 25% 수익률, AI 트레이딩 봇의 연간 1240% 수익률, JP모건의 5억 달러 투자와 같은 주요 기관 검증, 240억~270억 달러 규모의 AI 암호화폐 토큰 시장, 350만 건 이상의 에이전트 거래는 모두 실현 가능성과 모멘텀을 보여줍니다.
기술적 난관은 여전히 만만치 않습니다. 1~2년 동안 10만 개 이상의 GPU를 필요로 하는 파운데이션 모델(Foundation model) 훈련은 탈중앙화 네트워크에서는 여전히 비실용적입니다. 인프라는 최첨단 시스템 훈련보다는 미세 조정, 추론 및 소규모 모델에 더 적합합니다. 검증 메커 니즘은 비용(zkML은 추론 비용의 1000배), 신뢰 의존성(하드웨어에 의존하는 TEE), 또는 느림(합의 기반 검증)이라는 삼중고에 직면합니다. 중앙 집중식 시스템이 현재 10~100배 더 빠르게 작동하는 등 성능 격차가 지속됩니다. 온체인 계산은 높은 비용과 가스 한도에 직면하여 대부분의 AI 실행을 오프체인으로 강제하며 결과적으로 신뢰 가정을 생성합니다.
시장 역학은 가능성과 변동성을 모두 보여줍니다. AI 에이전트 토큰 범주는 밈코인과 유사한 가격 변동을 보입니다. 많은 토큰이 2024년 말에 최고점을 찍고 2025년 통합 기간 동안 하락했습니다. 2024년 11월 버추얼스 프로토콜(Virtuals Protocol)에서만 일일 에이전트 출시 건수가 1,000개를 초과했으며, 대부분이 제한된 실제 유틸리티를 가진 파생 상품으로 남아 있어 품질 문제가 제기됩니다. 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크에서는 공급이 수요를 초과합니다. 웹3를 기계에 이상적으로 만드는 복잡성은 여전히 인간의 채택을 제한합니다. 최근의 진전에도 불구하고 규제 불확실성은 지속되며, 자율 AI의 법적 지위는 불분명하고 AI 금융 결정에 대한 규정 준수 문제는 해결되지 않았습니다.
이러한 도전에도 불구하고 가치 제안은 여전히 설득력이 있습니다. 중앙 집중식 클라우드 제공업체에 비해 70~80%의 비용 절감을 통해 AI 접근성을 민주화하는 것은 컴퓨팅 자원에 대한 빅테크 독점을 깨뜨립니다. 연합 학습, 영지식 증명 및 사용자 제어 데이터를 통한 데이터 주권 및 개인 정보 보호 컴퓨팅은 개인이 통제권을 포기하지 않고 정보를 수익화할 수 있도록 합니다. 지리적 분산을 통한 검열 저항은 단일 지점 폐쇄 및 하이퍼스케일러에 의한 플랫폼 제거를 방지합니다. 불변하는 블록체인 기록을 통한 투명성 및 검증 가능한 AI는 모델 훈련 및 의사 결정에 대한 감사 추적을 생성합니다. 토큰 보상을 통한 경제적 인센티브는 컴퓨팅, 데이터 및 개발 기여에 공정하게 보상합니다.
2025년 이후의 핵심 성공 요인에는 ICP의 사이클로트론(Cyclotron)이 10배의 이득을 제공하는 것과 같은 기술 개선을 통해 중앙 집중식 시스템과의 성능 격차를 줄이는 것이 포함됩니다. 실용적인 검증 솔루션을 달성하는 것은 단기적으로 zkML보다 TEE를 더 유망하게 만듭니다. 증가하는 공급에 맞춰 실제 수요를 유도하려면 투기 이상의 설득력 있는 사용 사례가 필요합니다. 내장형 지갑, 패스키, 계정 추상화 및 노코드 플랫폼을 통해 주류 채택을 위한 사용자 경험(UX)을 단순화하여 복잡성을 보이지 않게 만듭니다. 상호 운용성 표준을 확립하여 교차 체인 에이전트 운영을 가능하게 합니다. 수동적으로 대응하기보다는 진화하는 규제 환경을 사전에 탐색하여 장기적인 생존 가능성을 보호합니다.
비비안 린의 AI 역량 강화를 통한 금융 존엄성 비전은 기술의 인간 중심적 목적을 포착합니다. AI가 판단을 대체하기보다는 강화하고, 잘못된 확신 없이 명확성을 제공하며, 지리나 경험에 관계없이 기관급 도구에 대한 접근성을 민주화해야 한다는 그녀의 강조는 지속 가능한 성장에 필요한 정신을 나타냅니다. BingX의 3억 달러 투자와 100일 만에 200만 명 이상의 사용자 채택은 적절하게 설계된 암호화폐 x AI 솔루션이 무결성을 유지하면서 대규모 확장을 달성할 수 있음을 보여줍니다.
국경 없는 돈과 국경 없는 지능의 서사는 과장이 아닙니다. 수백만 명의 사용자와 에이전트가 수조 달러의 거래를 수행하 는 운영 현실입니다. 13억 달러의 시가총액을 가진 터미널 오브 트루스(Terminal of Truths)와 같은 AI 에이전트, 7,000명 이상의 채굴자와 41억 달러 가치를 가진 비트텐서(Bittensor)와 같은 인프라, 세 가지 주요 프로젝트를 92억 달러 생태계로 통합하는 ASI 연합과 같은 플랫폼은 이 논문을 증명합니다. JP모건의 5억 달러 할당, 갤럭시 디지털의 45억 달러 인프라 계약, 패러다임의 탈중앙화 AI 훈련에 대한 5천만 달러 투자는 기관들이 이를 투기적인 것이 아니라 근본적인 것으로 인식하고 있음을 시사합니다.
업계 리더들이 구상하는 미래, 즉 2025년까지 100만 개 이상의 AI 에이전트가 온체인에서 운영되고, 스테이블코인이 매일 3천억 달러를 결제하며, AI가 2030년까지 전 세계 GDP에 2조 6천억~4조 4천억 달러를 기여하는 미래는 야심차지만 이미 가시적인 궤적에 기반을 두고 있습니다. 경쟁은 중앙 집중식 AI가 지배력을 유지하는 것과 탈중앙화 대안이 완전히 승리하는 것 사이가 아닙니다. 오히려, 상호 보완적인 관계는 대체 불가능한 이점을 창출합니다. 중앙 집중식 AI는 성능 우위를 유지할 수 있지만, 탈중앙화 대안은 중앙 집중식 시스템이 제공할 수 없는 신뢰, 접근성 및 가치 정렬을 제공합니다.
개발자와 창업자에게 기회는 파생 에이전트가 아닌 진정한 유틸리티를 구축하고, ELIZA 및 버추얼스 프로토콜과 같은 오픈 프레임워크를 활용하여 시장 출시 시간을 단축하고, 밈코인 변동성을 넘어 지속 가능한 토큰 경제학을 설계하며, 교차 플랫폼 존재를 통합하는 데 있습니다. 투자자에게는 DePIN, 컴퓨팅 네트워크 및 에이전트 프레임워크의 인프라 플레이가 개별 에이전트보다 더 명확한 해자를 제공합니다. NEAR, 비트텐서 및 렌더와 같은 확립된 생태계는 입증된 채택을 보여줍니다. a16z, 패러다임 및 멀티코인과 같은 VC 활동을 추적하는 것은 유망한 영역의 선행 지표를 제공합니다. 연구자에게는 에이전트 간 결제 프로토콜, 개인 증명(proof of personhood) 솔루션 확장, 온체인 AI 모델 추론 개선 및 AI 생성 콘텐츠에 대한 수익 분배 메커니즘이 포함됩니다.
블록체인의 확장 가능한 신뢰와 AI의 확장 가능한 지능의 융합은 국경, 중개자 또는 허가 없이 전 세계적으로 운영되는 자율 경제 시스템을 위한 인프라를 만들고 있습니다. 이는 기존 시스템의 다음 반복이 아니라, 가치, 지능 및 신뢰가 상호 작용하는 방식에 대한 근본적인 재구상입니다. 이러한 변화를 위한 기반을 구축하는 사람들은 다음 기술 물결뿐만 아니라 디지털 문명의 근본적인 아키텍처를 정의하고 있습니다. 참가자들이 직면한 질문은 참여할지 여부가 아니라, 국경 없는 돈과 국경 없는 지능이 융합하여 인간의 조정과 번영을 위한 진정으로 새로운 가능성을 창출하는 새로운 현실을 얼마나 빨리 구축하고, 투자하고, 기여할 것인가입니다.
