AI 관련 암호화폐 토큰의 결합 가치는 지난 2년간 4배 증가하여 현재 시장 자본화는 200억 달러에 육박합니다.
전체 암호화폐 시장 3.55조 달러 가운데 0.67%에 불과하지만, 그 성장은 분산형 AI 인프라, 프로그래머블 머니, 스테이블 코인 기반 결제 시스템의 역할에 대한 기대 증가를 반영합니다.
Grayscale Investments에 따르면, AI 암호화폐 분야는 비교적 초기 단계에 있어 분산 금융 및 토큰화된 금융 서비스와 같은 주요 분야에 비해 현재 규모가 작습니다. 그러나 AI 고유 암호화 모델이 성숙해지고 기관의 사용 사례가 명확해짐에 따라 이러한 격차가 줄어들 수 있다고 회사는 제안합니다.
2025년 5월 말 기준, AI 암호화 분야는 약 20개의 토큰으로 구성되어 있습니다. 시가 총액으로 가장 큰 것은 분산형 기계 학습 프로토콜인 Bittensor의 네이티브 자산인 TAO입니다. 암호화폐의 전반적인 강세였음에도 불구하고 AI 토큰 부문은 개별 성과가 혼재되어 있습니다. TAO는 연초 대비 2% 상승했지만, ElizaOS는 80% 하락하여 부문의 변동성과 초기 단계의 특성을 강조합니다.
그럼에도 불구하고 전체 궤적은 대폭 상승세입니다. 2023년에 AI 암호화 부문의 총 시장 가치는 45억 달러에 불과했습니다. 오늘날에는 약 200억 달러에 육박하여 AI 고유 인프라, 분산형 훈련 및 블록체인 기반 에이전트 조정에 대한 투자자 관심이 증가하고 있음을 시사합니다.
AI 에이전트의 주요 촉매제로서의 스테이블 코인
AI와 스테이블 코인 인프라의 융합은 가장 중요한 등장 추세 중 하나입니다. 연구 리드 Zach Pandl과 Will Ogden Moore가 작성한 최근의 Grayscale 보고서는 스테이블 코인이 경계를 넘나들고 프로그래머블한 결제 시스템이 필요한 AI 에이전트의 기본 도구가 될 수 있음을 강조합니다.
스테이블 코인의 AI 사용 사례 통합은 주요 핀테크 및 기술 플레이어의 관심이 높아지는 가운데 진행되고 있습니다. Stripe는 최근 스테이블 코인 지급 기능을 150개 이상의 국가로 확장했습니다. Meta는 블록체인 기반 결제 레일을 실험 중이며, 대형 미국 은행들도 AI 도구와 호환 가능한 토큰화된 예금 프레임워크를 탐색 중인 것으로 알려졌습니다.
한편 Coinbase는 AI 및 사물인터넷 에이전트가 스테이블 코인으로 소액 거래를 수행할 수 있도록 하는 "스마트 월렛" 및 프로그래머블 결제 스택을 출시했습니다. 이러한 발전은 미국 암호화폐 시장 구조 법안 및 법정화폐 기반 스테이블 코인에 대한 라이선스 및 거버넌스를 초점을 맞춘 GENIUS Act 제안과 같은 규제 발전의 영향을 받습니다. 해당 법안이 통과되면 AI 기반 결제 흐름에 대한 명확한 법적 지원을 제공할 수 있습니다.
Bittensor: 반감기, 서브넷, 분산형 컴퓨팅
Bittensor는 현재까지 가장 개발된 분산형 AI 프로토콜입니다. Bitcoin을 느슨하게 모델로 한 TAO는 2,100만 개의 토큰 하드 캡을 가지고 있으며 모든 4년마다 반감기 이벤트가 진행됩니다. 이번 연말에 예정된 첫 반감기 이벤트는 발행을 줄임으로써 토큰의 공급 역학에 영향을 미칠 수 있습니다.
2월에 Bittensor는 투자 가능한 서브넷인 특정 기계 학습 작업에 최적화된 맞춤형 미니 네트워크를 형성하는 dTAO 업그레이드를 출시했습니다. 출시 이후, TAO의 유통 공급량 중 7% 이상이 이러한 서브넷에 약정되어 있으며, 이는 분산형 훈련 환경에 대한 개발자 참여가 증가하고 있음을 시사합니다.
서브넷은 경제적, 기술적 기본 요소로 기능하여 참가자가 독립적으로 관리되는 신경망을 자금 조달, 큐레이팅 및 가치를 추출할 수 있도록 합니다. Grayscale의 분석가는 이러한 모듈식 구조가 Amazon Web Services와 같은 중앙 집중식 컴퓨팅 제공업체에 의존하지 않고 분산형 시스템에서 AI를 확장하는 중요한 요소라고 보고 있습니다.
분산 훈련 및 GPU 마켓플레이스
Bittensor 외에도 몇몇 다른 AI 중심 암호화 프로토콜이 분산형 훈련 메커니즘을 탐구하고 있습니다. 그 예로는 Prime Intellect가 있으며, 이는 글로벌 참가자들이 기부한 유휴 GPU를 사용해 300억 매개변수 이상의 모델을 훈련했습니다.
이 접근 방식이 확장 가능하다면, 중앙집중식 AI 모델 훈련과 관련된 높은 비용을 감소시키고, 대형 기술 인프라에 대한 의존을 줄일 수 있습니다.
Gensyn 및 Nous Research와 같은 다른 프로젝트들도 분산형 GPU 마켓플레이스를 구축하고 있으며, 올해 후반에 토큰을 도입할 수도 있습니다. 이 플랫폼들은 기여자가 데이터를 공유하고 컴퓨팅 리소스를 제공함으로써 암호화폐로 보상을 받을 수 있는 환경에서 AI 모델 개발을 지원할 것을 목표로 합니다.
데이터 수익화 및 비금융 사용 사례
AI-암호화폐 교차점의 또 다른 신흥 수직 분야는 데이터 수익화입니다. 웹 스크랩 데이터를 AI 연구소에 집계 및 판매하는 프로토콜인 Grass는 토큰을 제공하지 않고도 연간 수천만 달러의 수익을 달성한 것으로 알려졌습니다. 이 프로젝트는 분산형 네트워크가 AI 개발자의 기존 수요를 활용하여 비금융 소스에서 실질적인 수입을 창출할 수 있음을 강조합니다.
AI 시스템이 효과적인 모델 훈련을 위해 대용량, 다양하고 정기적으로 업데이트되는 데이터셋을 요구함에 따라 데이터 경제는 점점 더 중요해지고 있습니다. Grass의 궤적은 암호화폐 원주 데이터 소싱 및 수익화 도구가 전통 데이터 브로커와 공존할 수 있으며 AI 훈련 루프에서 소매 참여자의 새로운 시장을 열 가능성이 있음을 보여줍니다.
비슷하게 Virtuals라는 AI 에이전트에 대한 토큰화된 접근을 제공하는 플랫폼은 연간 3천만 달러의 거래 수수료를 기록했습니다. 이러한 성장은 디지털 토큰을 사용하여 AI 모델이 자율적으로 행동하고 상업에 참여하는 에이전트 기반 경제에 대한 초기 수요를 나타냅니다.
마무리 생각
낙관적인 전망에도 불구하고, 해당 부문은 규제 불확실성, 기술적 실행 과제 및 과장된 서사와 같은 명확한 위험에 직면해 있습니다. 현 시장 총액 중 상당 부분은 투기적이며 프로토콜 성장 또는 토큰 유틸리티에 대한 미래 기대에 묶여 있습니다.
그럼에도 불구하고, AI, 암호화폐 및 프로그래머블 머니의 융합은 장기적인 기술 동향과 구조적으로 일치합니다. GENIUS Act와 같은 신규 규제 프레임워크 또는 최종화된 암호화폐 시장 구조 법안이 AI-암호화폐 운영에 대한 명확한 지침을 제공하면, 기관 채택이 이어질 수 있습니다.
현재 AI 암호화폐 섹터는 실험적이고 변동성이 크지만 점점 더 눈에 띄고 떠오르고 있습니다. 실질적인 응용 사례가 증가하고 인프라가 성숙해짐에 따라 다음 단계에서는 암호화폐 및 AI 생태계의 통합된 구성 요소로 전환될 가능성이 있습니다.