2026년 1월의 어느 상쾌한 아침, 당신의 문앞에서 약간 허름한 신문을 발견했습니다. 그렇습니다. 그것은 인공지능 혁명에서도 살아남았습니다.

신문을 훑어보면 AI 에이전트가 블록체인에서 글로벌 공급망을 조정하는 동시에 새로 출시된 암호화 AI 프로토콜이 우위를 차지하기 위해 경쟁하고 있다는 헤드라인을 볼 수 있습니다. 반 페이지 분량의 보고서에는 프로젝트 관리자로 고용된 디지털 "직원"이 소개되어 있습니다. 이는 요즘 너무 흔해서 누구도 소란을 피우지 않을 것입니다.

몇 달 전만 해도 나는 그 아이디어를 비웃었을 것이고 그러한 진전이 적어도 5년은 걸릴 것이라고 내 포트폴리오에 걸었을 수도 있었습니다. 하지만 이것이 바로 암호화폐 AI가 얼마나 빨리 세상을 뒤흔들 것인가입니다. 나는 이것을 확신합니다.

지독한 위장 독감에서 회복된 후, 저는 새해를 시작하기 위해 책상에 앉아 가치 있는 일, 즉 호기심을 불러일으키고 심지어 논쟁을 불러일으킬 수도 있는 일부터 시작하고 싶었습니다. 미래를 내다보는 것보다 나은 게 무엇일까요?

나는 보통 성급하게 예측을 하지 않지만, 암호화폐 AI는 거부하기에는 너무 유혹적입니다. 따라야 할 역사적 경험도 없고, 참고할 추세도 없으며, 다음에 무슨 일이 일어날지 상상하는 것은 빈 캔버스와 같습니다. 솔직히 말해서 2026년에 이 글을 검토하고 내가 얼마나 틀렸는지를 생각해보면 더 흥미로워진다.

그래서 2025년에 암호화폐 AI가 어떻게 될지에 대한 저의 견해는 다음과 같습니다.

1. 암호화된 인공지능의 총 시장 가치는 미화 1,500억 달러에 달할 것입니다.

현재 암호화폐 AI 토큰은 알트코인 시가총액의 2.9%에 불과합니다. 그러나 이것은 오래 가지 않을 것입니다.

인공지능이 스마트 계약 플랫폼부터 Memecoin, 분산형 물리적 인프라 네트워크(DePIN), 프록시 플랫폼, 데이터 네트워크, 스마트 조정 계층과 같은 새로운 기본 요소까지 모든 것을 다루기 때문에 DeFi 및 Memecoin과 동등한 위치에 있는 것은 불가피한 추세입니다. .

왜 그렇게 확신합니까?

2. Bittensor의 부활

2. Bittensor의 부활

Nineteen.ai(서브넷 19)는 추론 속도에서 대부분의 Web2 공급자보다 뛰어납니다.

Bittensor(TAO)는 수년 동안 존재해 왔으며 암호화폐 인공 지능 분야의 원로 정치가라고 불릴 수 있습니다. AI 열풍에도 불구하고 토큰 가격은 1년 전과 변함없이 하락세를 보이고 있다.

실제로 이 "디지털 하이브 마인드"는 조용히 도약했습니다. 등록 비용이 더 낮은 서브넷이 점점 더 많아지고 일부 서브넷은 추론 속도와 같은 실제 지표에서 Web2 유사 제품을 능가했으며 Ethereum Virtual Machine과 밀접하게 관련되어 있습니다. (EVM))과 호환되며 Bittensor 네트워크에 DeFi와 유사한 기능을 도입합니다.

그렇다면 TAO는 왜 성공하지 못했을까요? 급격한 인플레이션 계획과 AI 에이전트에 대한 관심의 전환으로 인해 AI 에이전트의 개발이 방해를 받았습니다. 하지만 dTAO(2025년 1분기 출시 예정)가 큰 전환점이 될 수도 있다. dTAO를 사용하면 각 서브넷에 자체 토큰이 있으며 이러한 토큰의 상대적 가격에 따라 TAO 배포 방법이 결정됩니다.

Bittensor의 부활이 예상되는 이유:

개인적으로 저는 다양한 서브넷을 살펴보고 해당 분야에서 실질적인 발전을 이루고 있는 서브넷을 주시하고 있습니다. 어느 시점에는 Bittensor의 DeFi 여름 버전이 출시될 것입니다.

3. 컴퓨팅 시장은 L1과 유사한 차세대 전쟁터가 될 것이다

Jen-Hsun Huang: 추론에 대한 수요는 "10억 배 증가"할 것입니다.

한 가지 분명한 메가트렌드는 컴퓨팅에 대한 막대한 수요입니다.

엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 추론에 대한 수요가 "10억 배 증가할 것"이라고 말한 것으로 유명합니다. 이는 기하급수적으로 증가하는 수요로 인해 전통적인 인프라 계획을 방해하고 "새로운 솔루션"이 시급히 필요합니다.

분산형 컴퓨팅 계층은 검증 가능하고 비용 효율적인 방식으로 원시 컴퓨팅 성능(훈련 및 추론용)을 제공합니다. Spheron, Gensyn, Atoma 및 Kuzco와 같은 스타트업은 토큰보다 제품에 더 중점을 두면서 이러한 추세를 활용하기 위한 기반을 조용히 마련하고 있습니다(현재 토큰을 보유하고 있는 곳은 없음). AI 모델의 분산형 훈련이 가능해짐에 따라 잠재적인 시장 규모는 극적으로 증가할 것입니다.

L1 블록체인과의 비교:

L1 블록체인과의 비교:

위험은 엄청납니다. 솔라나가 L1 블록체인 공간에 등장한 것처럼 컴퓨팅 시장의 승자는 새로운 개척지를 지배하게 될 것입니다. 주의해야 할 세 가지 핵심 요소는 안정성, 비용 효율성, 개발자 친화적인 도구입니다.

4. AI 에이전트는 블록체인 거래를 넘치게 할 것입니다.

Gnosis에서 Olas 에이전트 거래. 출처: 듄/@pi_

2025년 말에는 온체인 거래의 90%가 더 이상 사람이 "보내기" 버튼을 클릭해도 발생하지 않게 됩니다.

대신, 끊임없이 유동성 풀의 균형을 재조정하고, 보상을 분배하거나, 실시간 데이터 소스를 기반으로 소액 결제를 실행하는 AI 에이전트 군대에 의해 실행될 것입니다.

이것은 터무니없는 것처럼 들리지 않습니다. 지난 7년 동안 우리가 구축한 모든 것(L1 블록체인, 확장 솔루션, DeFi, NFT)은 인공 지능이 온체인 활동을 지배하는 세상을 위한 길을 조용히 닦고 있습니다.

아이러니? 많은 개발자는 자신이 기계 주도의 미래를 위한 인프라를 구축하고 있다는 사실조차 깨닫지 못할 수도 있습니다.

왜 이런 변화가 있었나요?

AI 에이전트는 체인에서 놀라운 활동을 생성합니다. 모든 L1/L2 블록체인이 그들을 구애하고 있는 것은 당연합니다.

가장 큰 과제는 이러한 에이전트 중심 시스템을 인간에게 책임있게 만드는 것입니다. 에이전트가 시작한 트랜잭션과 사람이 시작한 트랜잭션의 비율이 계속 증가함에 따라 새로운 거버넌스 메커니즘, 분석 플랫폼 및 감사 도구가 필요할 것입니다.

5. 에이전트 간 상호작용: 군중의 증가

출처: FXN 세계 문서

에이전트 떼(원대한 계획을 실행하기 위해 원활하게 협력하는 작은 인공 지능 개체)라는 개념은 다음 히트 SF/호러 영화의 줄거리처럼 들립니다.

오늘날의 인공 지능 에이전트는 대부분 서로 최소한의 예측 불가능한 상호 작용을 통해 격리되어 작동합니다.

이러한 떼 네트워크는 고립된 단일 AI보다 훨씬 더 강력한 지능을 생성합니다.

그룹이 성장하려면 공통된 의사소통 표준이 필수적입니다. 에이전트는 기반이 되는 기본 프레임워크에 관계없이 검색, 인증 및 협업할 수 있어야 합니다. Story Protocol, FXN, Zerebro 및 ai16z/ELIZA와 같은 팀은 에이전트 커뮤니티 출현의 기반을 마련하고 있습니다.

이는 우리에게 분산화의 핵심 역할을 제공합니다. 투명한 온체인 규칙을 기반으로 그룹 간에 작업을 분산하면 시스템의 탄력성과 적응성이 향상됩니다. 한 에이전트가 실패하면 다른 에이전트가 즉시 여유 부분을 차지합니다.

6. 암호화폐 AI 인력은 인간과 기계의 하이브리드가 될 것입니다

출처: @whip_queen_

스토리 프로토콜은 인공지능 에이전트인 루나(Luna)를 소셜 미디어 인턴으로 고용하고 하루에 1,000달러를 지급했습니다. 루나는 인간 동료들과 잘 어울리지 못한다. 그녀는 자신의 뛰어난 성과를 자랑하다가 해고될 뻔했다.

이상하게 들리겠지만 이는 앞으로 다가올 일의 징조입니다. 미래에는 AI 에이전트가 자율성과 책임감, 급여까지 갖춘 실제 업무 파트너가 될 것입니다. 다양한 산업 분야의 기업들이 인간과 기계의 하이브리드 인력을 모색하고 있습니다.

우리는 노예가 아닌 동등한 파트너로서 AI 에이전트와 협력할 것입니다.

대행사는 콘텐츠 생성에 능숙하고 연중무휴 라이브 스트리밍 및 소셜 미디어 게시가 가능하기 때문에 마케팅 팀이 이 모델을 가장 먼저 채택할 것으로 예상됩니다. AI 프로토콜을 구축하는 경우 온프레미스에 에이전트를 배포하여 역량을 입증해 보는 것은 어떨까요?

2025년에는 '직원'과 '소프트웨어' 사이의 경계가 모호해지기 시작합니다.

7. 암호화폐 AI 에이전트의 99%가 죽고, 실용적인 에이전트만 살아남는다

우리는 AI 에이전트 중에서 다윈주의적 선택을 보게 될 것입니다. 왜? AI 에이전트를 운영하려면 컴퓨팅 파워 형태의 돈(즉, 추론 비용)이 필요하기 때문입니다. 에이전트가 "임대료"를 지불할 만큼 충분한 가치를 창출하지 못하면 제거됩니다.

요원 생존 게임의 예:

차이점은 분명합니다. 실용적 지향 에이전트가 성공하는 반면 다른 에이전트는 사라지고 있습니다.

이러한 자연선택은 현장에 유익합니다. 개발자는 화려한 기믹보다 생산적인 사용 사례를 혁신하고 우선시해야 합니다. 더욱 강력하고 효과적인 에이전트가 등장하면서 회의론자들은 침묵하게 될 것입니다.

8. 합성 데이터가 인간 데이터를 능가할 것이다

흔히 '데이터는 새로운 석유'라고 말합니다. 인공지능은 데이터에 의존하지만, 데이터에 대한 엄청난 수요로 인해 다가오는 데이터 부족에 대한 우려가 커지고 있습니다.

기존의 통념은 사용자로부터 실제 개인 데이터를 수집하고 그에 대한 비용을 지불하는 방법을 찾아야 한다는 것입니다. 하지만 저는 규제가 심한 산업이나 실제 데이터가 부족한 곳에서는 합성 데이터가 더 실용적인 접근 방식이라는 점에 동의하게 되었습니다.

이는 실제 데이터 분포를 시뮬레이션하도록 설계된 인위적으로 생성된 데이터 세트로, 인간 데이터에 대한 확장 가능하고 윤리적이며 개인 정보 보호가 가능한 대안을 제공합니다.

합성 데이터가 강력한 이유:

물론, 사용자 소유의 인간 데이터는 많은 경우에 여전히 중요할 것입니다. 그러나 합성 데이터의 신뢰성이 지속적으로 향상되면 볼륨, 생성 속도 및 개인 정보 보호 제약으로부터의 자유 측면에서 사용자 데이터를 무색하게 만들 수 있습니다.

분산형 AI의 다음 물결은 특정 사용 사례에 맞게 고도로 맞춤화된 합성 데이터 세트를 생성하는 "소형 실험실"을 중심으로 진행될 수 있습니다.

Grass가 수백만 개의 분산 노드를 활용하여 웹 스크래핑 제한을 우회한 것처럼 이러한 소규모 실험실은 데이터 생성 프로세스에서 정책 및 규제 장애물을 교묘하게 우회할 것입니다.

이에 대해서는 다음 기사에서 자세히 설명하겠습니다.

9. 분산형 교육은 실제로 변화를 가져올 것입니다

2024년에는 Prime Intellect 및 Nous Research와 같은 선구자들이 분산형 교육의 경계를 넓히고 있습니다. 우리는 낮은 대역폭 환경에서 150억 개의 매개변수 모델을 훈련했으며, 이는 전통적인 중앙 집중식 접근 방식을 벗어나 대규모 훈련이 가능하다는 것을 입증했습니다.

이들 모델은 현재 기존 기본 모델에 비해 실용성이 떨어지지만(성능이 낮음), 2025년에는 상황이 바뀔 것이라고 생각합니다.

이번 주 EXO Labs는 SPARTA를 통해 한 단계 더 발전하여 GPU 간 통신 트래픽을 1,000배 이상 줄였습니다. SPARTA를 사용하면 전용 인프라 없이도 낮은 대역폭 조건에서 대규모 모델 훈련이 가능합니다.

가장 인상 깊었던 것은 다음과 같은 진술이었습니다. "SPARTA는 자체적으로 작동하지만 더 나은 성능을 위해 DiLoCo와 같은 동기화 기반 저통신 훈련 알고리즘과 결합할 수도 있습니다."

이는 이러한 개선 사항을 누적하여 효율성을 더욱 높일 수 있음을 의미합니다.

모델 증류와 같은 기술 발전으로 더 작은 모델이 실용적이고 효율적으로 바뀌면서 AI의 미래는 크기가 아니라 더 나은 성능과 더 큰 접근성에 달려 있습니다. 머지않아 엣지 디바이스는 물론 휴대폰에서도 실행할 수 있는 고성능 모델이 출시될 예정입니다.

10. 10개의 새로운 암호화 AI 프로토콜은 시가총액 10억 달러에 도달할 것입니다(아직 출시되지 않음)

ai16z는 2024년에 20억 달러 규모로 성장할 것입니다

진정한 골드러시 시대에 오신 것을 환영합니다. 많은 사람들이 Virtuals와 ai16z를 초기 스마트폰(iOS 및 Android)과 비교하면서 현재의 리더들이 계속해서 지배할 것이라고 생각하기 쉽습니다.

하지만 두 기업이 독점하기에는 시장이 너무 크고 미개척된 상태입니다. 2025년 말까지 아직 토큰을 출시하지 않은 최소 10개의 새로운 암호화폐-AI 프로토콜이 10억 달러가 넘는 순환(완전히 희석되지 않은) 시가총액을 갖게 될 것으로 예측합니다.

분산형 인공지능은 아직 초기 단계에 있으며, 인재 풀이 풍부합니다.

우리는 새로운 프로토콜, 새로운 토큰 모델, 새로운 오픈 소스 프레임워크의 출현을 기대할 만한 충분한 이유가 있습니다. 이러한 새로운 플레이어는 인센티브(예: 에어드롭 또는 스테이킹), 기술적 혁신(예: 짧은 지연 시간 추론 또는 체인 상호 운용성) 및 사용자 경험 개선(코드 없음)을 통해 기존 플레이어를 대체할 수 있습니다. 대중의 인식 변화는 한 순간에 일어날 수 있습니다.

우리는 새로운 프로토콜, 새로운 토큰 모델, 새로운 오픈 소스 프레임워크의 출현을 기대할 만한 충분한 이유가 있습니다. 이러한 새로운 플레이어는 인센티브(예: 에어드롭 또는 스테이킹), 기술적 혁신(예: 짧은 지연 시간 추론 또는 체인 상호 운용성) 및 사용자 경험 개선(코드 없음)을 통해 기존 플레이어를 대체할 수 있습니다. 대중의 인식 변화는 한 순간에 일어날 수 있습니다.

이것이 이 분야의 매력이자 도전이다. 시장 규모는 양날의 검입니다. 파이는 크지만 숙련된 팀의 경우 진입 장벽이 낮습니다. 이는 캄브리아기의 프로젝트 폭발을 위한 무대를 마련하며, 그 속에서 많은 프로젝트는 사라질 것이지만 일부는 변혁적인 힘이 될 것입니다.

Bittensor, Virtuals, ai16z의 지배력은 오래 가지 못할 것입니다. 시가총액이 10억 달러에 달하는 다음 암호화폐 AI 프로토콜이 출시될 예정입니다. 현명한 투자자에게는 많은 기회가 있기 때문에 매우 흥미로운 일입니다.

보너스 하이라이트 #1: AI 에이전트는 새로운 애플리케이션입니다.

Apple이 2008년에 App Store를 출시했을 때 광고 슬로건은 "당신을 위한 앱은 항상 있습니다."였습니다.

머지않아 당신은 '당신을 위한 소속사가 있다'라고 말할 수 있게 될 것입니다.

아이콘을 클릭하여 앱을 여는 대신 전용 AI 에이전트에 작업을 위임합니다. 이러한 에이전트는 상황을 인식하고 다른 에이전트 및 서비스와 교차 통신할 수 있으며 예산을 모니터링하거나 항공편 변경 시 여행 일정을 조정하는 등 사용자가 명시적으로 요청하지 않은 작업을 스스로 시작할 수도 있습니다.

간단히 말해서, 스마트폰 홈 화면은 건강, 금융, 생산성, 사회 등 각자의 업무 영역을 가진 '디지털 동료'의 네트워크가 될 수 있습니다.

그리고 이들은 암호화폐 기반 에이전트이기 때문에 분산형 인프라를 사용하여 결제, 인증 또는 데이터 저장을 자율적으로 처리할 수 있습니다.

보너스 하이라이트 #2: 로봇 공학

이 기사의 대부분은 소프트웨어 측면에 초점을 맞추고 있지만 AI 혁명의 물리적 표현인 로봇 공학에 대해서도 매우 기대됩니다. 이번 10년 동안 로봇 공학은 ChatGPT 순간을 맞이하게 될 것입니다.

이 분야는 특히 인식 기반의 실제 데이터 세트를 획득하고 물리 능력을 향상시키는 데 있어 여전히 상당한 장애물에 직면해 있습니다. 일부 팀은 데이터 수집 및 혁신을 장려하기 위해 암호화 토큰을 사용하여 도전에 맞서고 있습니다. 이러한 노력은 주목할 가치가 있습니다(FrodoBots를 생각하시나요?).

저는 10년 넘게 기술 분야에서 열심히 일해 왔고, 마음속 깊은 곳으로부터 이런 설렘을 마지막으로 느꼈던 때가 기억나지 않습니다. 이러한 혁신의 물결은 더 크고, 더 대담하며, 이제 막 시작하는 것과는 다르게 느껴집니다.