새로운 종류의 암호화폐가 시장의 주목을 받고 있습니다: 디지털 경제와 실제 계산 인프라를 연결할 것을 약속하는 AI 유틸리티 토큰입니다. 인공지능이 콘텐츠 제작부터 약물 발견까지 산업을 재편하면서, 단순히 투기 자산이 아닌 탈중앙화 네트워크를 구동하는 기능적 도구로 자리 잡고 있는 암호화 시장에서도 유사한 발전이 진행 중입니다.
이 변화의 중심에는 세 가지 프로젝트가 있습니다: Bittensor (TAO), Fetch.ai (FET), 및 Render Token (RNDR).
Bittensor는 AI 모델을 공동으로 훈련하고 보상을 얻는 탈중앙화 기계 학습 네트워크를 운영합니다. Fetch.ai는 공급망, 에너지 시장 및 탈중앙화 금융 전반에서 작업을 수행하는 자율 경제 에이전트를 배포합니다. Render Network는 유휴 GPU 전력을 3D 렌더링, 시각 효과 및 AI 추론을 위한 피어 투 피어 마켓플레이스로 변환합니다.
이러한 토큰은 점진적인 혁신을 넘어서며, 암호화폐가 '디지털 금' 내러티브에서 Scarcity 및 Store-of-Value 속성 중심에서 실질적인 계산 작업을 촉진하는 유틸리티 주도 생태계로의 잠재적 아키텍처 전환을 신호합니다. 비트코인과 이더리움이 금전적인 및 플랫폼 내러티브를 통해 자리를 잡은 반면, AI 유틸리티 토큰은 탈중앙화 인프라에 대한 액세스 키, 기계 대 기계 경제를 위한 결제 수단, 계산 자원에 대한 보상 메커니즘으로 토큰의 가치 명제를 제공합니다.
여기서는 이러한 토큰이 현재 트렌드인 이유, 그 유틸리티 모델 및 토크노믹스 분석, 경쟁적 역학 및 내러티브 위험 평가, 평가 프레임워크 탐색, 그리고 유틸리티 토큰이 기존의 Store-of-Value 자산에 비해 어떻게 진화할지에 대한 보다 광범위한 함의를 고려합니다. 컨텐츠: 2025년 11월, 스위스 SIX 거래소에서 물리적으로 지원되는 Bittensor ETP가 출시되어 기관 투자자들에게 규제된 TAO 노출을 제공합니다. 이 발전은 소매 투자 추측을 넘어서는 성숙한 관심을 나타냅니다.
경쟁 및 생태계
Bittensor는 SingularityNET (AGIX) 및 Ocean Protocol (OCEAN)과 같은 프로젝트와 함께 분산형 AI 영역에서 경쟁합니다. SingularityNET은 개발자가 알고리즘과 서비스를 수익화할 수 있는 AI 마켓플레이스를 운영합니다. Ocean은 데이터 마켓플레이스와 데이터 컴퓨팅 애플리케이션에 중점을 둡니다. 각 프로젝트는 분산형 AI를 다르게 접근합니다 - Bittensor는 협업 모델 학습을 강조하고 SingularityNET은 서비스 마켓플레이스에 중점을 두며 Ocean은 데이터 자산을 우선시합니다.
그러나 가장 큰 경쟁 위협은 중앙집중식 AI 거대 기업들로부터 옵니다. OpenAI, Google DeepMind, 및 Anthropic은 방대한 자원, 독점 데이터셋 및 최첨단 인재를 보유하고 있습니다. 이러한 회사들은 현재 분산형 대안들이 달성할 수 있는 것보다 더 빠르게 반복하고 더 유능한 모델을 배치할 수 있습니다. Bittensor는 협업 접근 방식이 중앙집중식 대안과 경쟁할 수 있는 모델을 생성한다는 것을 입증해야 하며, 철학적으로 매력적일 뿐만 아니라 특정 사용 사례에 대해 기술적으로 우수하다는 것을 보여줘야 합니다.
네트워크의 WebAssembly (WASM) 스마트 계약 업그레이드를 통해 2025년에 대출, 서브넷 토큰의 자동화된 거래 및 크로스 서브넷 애플리케이션과 같은 기능이 확장되었습니다. 이 인프라 발전은 순수 모델 학습을 넘어 보다 광범위한 디지털 경제를 창출하는 것을 목표로 합니다.
서술적 위험 및 평가
Bittensor의 평가에는 여러 긴장 요소가 있습니다. 2025년 11월 12일, TAO는 $362-390 사이에서 거래되었으며, 시장 가치는 약 37억에서 41억 달러에 가까웠습니다. 2025년 초에는 $400가 넘는 최고점을 기록했으나, 암호화 자산의 전형적인 변동성을 경험했습니다.
긍정론자들은 몇 가지 성장 동력을 지적합니다. 반감기 메커니즘은 디플레이션 압력을 생성하며 수요가 지속된다면 가격 상승을 지원할 수 있습니다. 분석가들은 2026년 $360-500 사이의 목표에서 2027-2030년까지 $1,000을 초과하는 보다 공격적인 예측을 제시합니다. 그러나 이러한 예측에는 상당한 불확실성이 따릅니다.
핵심 질문은 네트워크 사용이 평가를 정당화할 수 있는지 여부입니다. 토큰 속도 이론은 거래에 주로 사용되는 유틸리티 토큰이 가치를 유지하기 어려운 이유는 사용자가 보상을 다른 자산으로 빠르게 전환하기 때문이라고 제안합니다. Bittensor는 스테이킹을 통해 이를 완화합니다. 확인자들은 네트워크 합의에 참여하기 위해 TAO를 잠가야 하며, 이는 유통 공급과 속도를 줄입니다.
그러나 Bittensor가 현재의 서브넷 활동을 넘어 의미 있는 AI 작업 부하를 유치하지 못하면, 토큰은 주로 투기적이 될 것입니다. 프로토콜은 텐서플로우(TensorFlow)나 파이토치(PyTorch)와 같은 확립된 프레임워크와 중앙 집중형 컴퓨트를 결합하여 개발자가 이동할 수 있는 장점을 분산형 모델 학습이 제공함을 입증해야 합니다.
위험에는 기술적 경쟁, AI 시스템에 대한 규제 불확실성, 프로토콜의 잠재적 보안 취약점, 네트워크가 확장됨에 따라 분산화를 유지하는 도전이 포함됩니다. 최근의 20% 주간 급락은 더 광범위한 기관의 관심이 증가하고 있음에도 불구하고 계속되는 변동성을 강조합니다.
토큰 2: Fetch.ai (FET) 심층 분석
Fetch.ai란
Fetch.ai는 블록체인 생태계로, AI 및 자동화를 활용하여 사용자, 장치 또는 조직을 대신하여 독립적으로 작업을 실행하는 자율적인 경제 에이전트를 가능하게 합니다. 2017년에 설립된 Fetch.ai는 2019년 3월 Binance에서 IEO를 통해 출시되었으며, 분산형 네트워크를 통해 AI 기술에 대한 접근을 민주화하는 것을 목표로 합니다.
플랫폼의 주요 특징은 자율 경제 에이전트(AEAs)입니다. 이들은 독자적인 소프트웨어 엔터티로서, 공급 체인 최적화, 스마트 그리드 에너지 분배 관리, 교통 네트워크 조정 및 DeFi 거래 자동화와 같은 작업을 수행합니다. 에이전트는 개방형 경제 프레임워크를 통해 서로 발견하고 협상하며, 기계 대 기계 경제를 창출합니다.
CEO Humayun Sheikh는 AI 기반 시스템이 대형 기술 기업이 보유한 데이터 독점을 깨트릴 수 있는 미래를 구상하는 팀을 이끌고 있습니다. AI 기능을 분산 네트워크 전반에 배포함으로써, Fetch.ai는 수많은 미세한 거래 및 조정 작업에서 개별 및 장치를 대표하는 미래의 "에이전틱 경제"를 위한 인프라로서 위치하고 있습니다.
FET의 유용성
FET 토큰은 Fetch.ai 생태계에서 주요 거래 매체로 사용됩니다. 두 에이전트가 연결되고 소통하며 협상할 때, 한 에이전트가 다른 에이전트에게 데이터나 서비스를 위해 FET로 지급합니다. 이 토큰은 몇 센트의 소액 결제를 지원하여 기계 대 기계 경제에 필요한 세분화된 거래를 가능하게 합니다.
FET는 몇 가지 특정 기능을 수행합니다. 이는 네트워크 거래 수수료와 AI 서비스 배포에 대한 지불 수단으로 사용됩니다. 자율 에이전트를 구축하는 개발자는 FET를 지불하여 네트워크의 머신러닝 유틸리티 및 계산 자원을 이용할 수 있습니다. 사용자는 Fetch.ai의 증명 가능 스테이크 합의 메커니즘을 통해 네트워크 보안에 참여하기 위해 FET를 스테이킹할 수 있으며, 확인자 노드에 기여하여 보상을 얻습니다.
에이전트는 네트워크에 등록하기 위해 FET를 예치해야 하며, 이는 운영할 권리를 자금을 통해 제공하며, 스팸을 줄이고 양질의 기여를 장려하는 스테이킹 요구 사항을 만듭니다.
토크노믹스 및 구조
FET는 다양한 블록체인에 걸쳐 여러 형태로 존재합니다. 원래는 이더리움에서 ERC-20 토큰으로 시작된 후, Fetch.ai는 후에 코스모스 생태계에 구축된 자체 메인넷을 배포했습니다. 사용자는 네이티브 버전과 ERC-20 형식 간에 브리징할 수 있으며, 선택에 따라 거래 수수료 및 다양한 DeFi 생태계와의 호환성에 영향을 미칩니다.
최대 공급량은 약 10억 FET 토큰입니다, 하지만 정확한 배분 및 베스팅 일정은 다양합니다. 토큰은 이더리움(ERC-20 호환성을 위해)과 바이낸스 스마트 체인(BEP-20 토큰으로) 모두에서 운영됩니다. 1:1 토큰 브리지를 통해 사용자가 필요에 따라 네트워크 간에 스왑할 수 있도록 합니다.
Fetch.ai는 2024년에 발표된 SingularityNET 및 Ocean Protocol과의 Artificial Superintelligence Alliance의 일환이며, 이는 결합된 시장의 최고 20위 크립토 지위를 목표로 하는 통합된 분산형 AI 생태계를 창출하는 것을 목표로 합니다. AGIX 및 OCEAN의 토큰 홀더는 FET로 스왑할 수 있으며, 잠재적으로 프로젝트 간의 유동성과 개발 노력을 통합할 수 있습니다.
사용 사례
Fetch.ai의 응용 프로그램은 여러 부문에 걸쳐 분포되어 있습니다. 스마트 시티에서 에이전트는 주차 및 교통을 조정합니다. 케임브리지 파일럿은 에이전트가 자율적으로 주차 공간을 찾고, 공간에 입찰하며, 실시간으로 결제 처리를 수행하는 것을 시연했습니다. 차량 호출을 추가하면 네트워크가 수요 패턴에 따라 차량을 배차할 수 있습니다.
에너지 시장은 또 다른 주요 사용 사례를 나타냅니다. 옥상 태양광을 가진 주택 소유자는 에이전트를 배치하여 이웃과 잉여 에너지를 직접 거래하며, 중앙 집중식 유틸리티를 우회합니다. 에이전트는 가격을 협상하고, 거래를 검증하며, FET로 결제를 완료하여, 피어 투 피어 에너지 마켓을 창출합니다.
물류 및 공급 체인에서는 에이전트가 라우팅, 재고 관리 및 운송 업체 선택을 최적화합니다. 기업은 네트워크를 통해 공급업체를 발견하고, 조건을 협상하며, 가격을 비교하고, 품질 점수를 확인하고, 주문을 배치하며, 배송을 정리하고, 사전 정의된 매개변수에 따라 결제를 처리하는 에이전트를 배치할 수 있습니다.
DeFi 자동화는 유망합니다. 에이전트는 복잡한 거래 전략을 실행할 수 있으며, 프로토콜 전반에서 유동성 제공을 최적화하고, 대출 시장에서 담보 위치를 관리할 수 있습니다. 2025년 중반, Fetch.ai의 지원을 받은 에이전트는 UC 버클리의 해커톤에서 항공 교통 조정을 위해 우승하였으며, 이는 항공편 슬롯 할당, 지연 관리 및 교통 체증 구역 협상에 있어 실시간 데이터와 함께 작동하는 자율 에이전트의 역량을 입증하였습니다.
Interactive Strength (TRNR)와의 파트너십은 성능 데이터를 분석하고, 맞춤형 운동을 제안하며, 사용자와의 훈련 계획을 협상하며, 모든 것을 FET 결제로 처리하는 지능형 피트니스 코치 에이전트를 만들어냈습니다.
경쟁적 배경 및 위험
Fetch.ai는 Autonolas (OLAS)와 같은 다른 에이전트 중심 프로토콜들과 경쟁합니다.``` Content: 자율 에이전트에 대한 가속기 프로그램. 버추얼스 프로토콜은 2024년 말에 주요 경쟁자로 떠올랐으며, 자체 토큰화된 에이전트 생태계로 Base와 Solana에 AI 에이전트를 위한 런치패드를 구축하였다.
더 광범위한 경쟁 위협은 중앙 집중식 AI 플랫폼에서 온다. Google, Amazon, Microsoft는 사용자들이 독점 토큰을 보유할 필요 없이 그들의 클라우드 플랫폼을 통해 정교한 AI 서비스를 제공한다. Fetch.ai가 성공하려면, 탈중앙화 에이전트 모델이 암호화 자산 관리의 복잡성을 정당화할 명확한 이점—프라이버시 보존, 검열 저항, 직접적인 P2P 조정—을 제공해야 한다.
규제 불확실성은 위험을 초래한다. 자율적으로 작동하는 AI 시스템은 새로 부상하는 규제 하에서 조사를 받을 수 있다. EU AI법의 위험 기반 접근법은 에너지나 물류와 같은 분야에서 Fetch.ai의 에이전트를 "고위험"으로 분류할 수 있으며, 이는 감사와 감독을 요구하여 운영 비용을 증가시킨다.
에이전트 경제 모델에 대한 회의론도 존재한다. 비평가들은 자율 에이전트가 주류 채택을 이룰 수 있을지 아니면 기술적 호기심에 그칠지를 의문시한다. 기기간 경제가 대규모로 실현되지 않는다면, FET는 문제가 없는 해결책이 될 것이다.
2025년 11월 12일 현재 FET는 $0.25-0.30 사이에서 거래되었으며, 그 해 동안 큰 변동성을 겪었다. 토큰은 Interactive Strength가 FET 중심의 5억 달러 규모의 암호화 캐시 준비금을 발표하여 프로젝트의 장기 잠재력에 대한 제도적 신뢰를 나타내면서 주목을 받았다.
애널리스트들은 2030년까지 $6.71이라는 가격 목표를 제시하지만, 이러한 예측은 상당한 불확실성을 수반한다. 근본적인 질문은 에이전트 기반 조정이 토큰 경제를 정당화할 만큼 충분한 가치를 제공하는가, 아니면 더 간단한 중앙 집중식 대안이 우위를 점할 것인가이다.
최근 개발은 희망적이다. Fetch.ai는 2025년 초에 1천만 달러 규모의 가속기 프로그램을 출시하여 인프라를 기반으로 스타트업에 투자하였다. 이는 투기적 거래를 넘어 생태계 성장을 위한 노력을 나타낸다.
토큰 3: Render Token (RNDR) 심층 분석
Render Network의 개요
Render Network는 창작자와 사용되지 않는 GPU 자원을 제공하는 개인 및 조직을 연결하는 탈중앙화 GPU 렌더링 플랫폼이다. 2009년 OTOY CEO Jules Urbach에 의해 처음 기획되었고, 2020년 4월에 공개적으로 출시된 Render는 그래픽과 AI 작업을 위한 선도적인 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)로 발전했다.
이 네트워크는 P2P 마켓플레이스로 작동한다. 창작자는 렌더링 작업—3D 그래픽, 시각적 효과, 건축 시각화, AI 추론—을 제출하고, 여분의 GPU 용량을 가진 노드 운영자들이 작업을 처리하여 RNDR 토큰을 받는다. 플랫폼은 OTOY의 선도적인 OctaneRender 소프트웨어를 활용하여, 분산 인프라를 통해 전문급 렌더링 기능을 제공한다.
Render Network는 근본적인 병목 현상을 해결한다: 고품질 렌더링은 대규모 GPU 전력을 요구하지만, 중앙 집중식 클라우드 서비스는 비싸고 피크 수요 시 용량이 부족할 수 있다. 전 세계적으로 사용되지 않는 GPU를 집계하여 Render는 전문 렌더링 도구에 대한 접근을 전통적 비용의 일부로 민주화한다.
유틸리티 토큰 RNDR
RNDR 토큰(현재 Solana로 이전한 RENDER)은 네트워크의 네이티브 유틸리티 토큰으로, 창작자들은 RENDER로 렌더링 서비스 비용을 지불하며, 비용은 필요 GPU 전력에 따라, OTOY가 개발한 렌더링 용량을 측정하는 표준화된 단위인 OctaneBench(OBH)로 측정된다.
노드 운영자들은 작업을 완료하여 RENDER를 번다. 네트워크는 승인된 파트너(Tier 1), 우선 순위(Tier 2), 경제(Tier 3)로 나뉘는 평판 시스템을 구현한다. 높은 등급의 노드 운영자는 프리미엄 요금을 청구하지만 신뢰성을 보장한다. 창작자들의 평판 점수는 작업 할당 속도에 영향을 미친다—강력한 기록을 가진 이들은 더 빨리 자원을 받을 수 있다.
거버넌스 권리는 RENDER 토큰에 수반된다. 홀더들은 Render DAO를 통해 네트워크 업그레이드, 프로토콜 변경 및 자금 제안에 투표한다. 이 탈중앙화된 거버넌스는 커뮤니티가 네트워크의 발전을 중앙 집중식 재단이 단독으로 결정하는 것이 아니라 커뮤니티가 결정한다는 것을 보장한다.
2023년 1월에 구현된 Burn-and-Mint Equilibrium 메커니즘은 토큰 공급을 동적으로 관리한다. 창작자가 렌더링 비용을 지불할 때, 95%의 토큰이 소각되어 순환에서 제거된다. 노드 운영자들은 경제적 균형을 유지하기 위해 새로 발행된 토큰을 받는다. 이 디자인은 네트워크 사용이 증가함에 따라 소각률이 발행률을 초과할 수 있어 RENDER를 잠재적으로 디플레이션으로 만든다.
Tokenomics
RENDER는 Solana의 더 빠른 거래와 낮은 비용을 활용하기 위해 커뮤니티 투표를 통해 2023년 말 Ethereum에서 Solana로 이전했다. 초기 RNDR(ERC-20) 토큰은 Ethereum에서 RENDER(SPL 토큰)로 Solana로 업그레이드되었다. 총 공급량은 644,168,762 토큰으로 제한되어 있으며, 2025년 현재 약 5억 1,700만 개가 유통 중이다.
토큰 배분은 25%가 공공 판매에, 10%가 준비금에, 65%는 네트워크 확장에 따른 공급-수요 흐름을 조절하기 위해 에스크로에 보관하였다. 이 준비금은 네트워크 확장 시 토큰 가용성을 관리할 수 있도록 한다.
사용 사례
Render Network는 여러 산업에 서비스한다. 영화 및 텔레비전 제작 회사는 시각적 효과 렌더링을 위해 네트워크를 사용한다. 주요 스튜디오들은 분산 노드를 사용하여 프로젝트를 렌더링하였으며, 이는 지적 재산 보호를 보장하는 종단 간 암호화를 통한 시스템의 전문 워크플로우 기능을 증명한다.
게임 개발자들은 3D 에셋 생성 및 실시간 렌더링을 위해 Render를 활용한다. 메타버스 프로젝트는 몰입형 환경과 아바타 그래픽 생성을 위해 네트워크에 의존한다. 분산 GPU 전력이 확장성이 있어서 창작자들은 비싼 로컬 하드웨어에 투자하지 않고도 필요에 따라 렌더링 용량을 증가시킬 수 있다.
건축가 및 제품 디자이너는 Render를 고품질 3D 시각화에 사용한다. 건축 회사는 건축 전에 건물의 가상 현실 워크스루를 만든다. 제품 디자이너는 평행화된 GPU 렌더링을 통해 질감과 색상을 테스트하면서 대규모로 프로토타입을 제작한다.
AI 추론은 점점 더 많은 사용 사례를 나타낸다. 2025년 7월, Render는 미국에서 AI 컴퓨팅 워크로드를 위해 NVIDIA RTX 5090 GPU를 탑재하였다. 이미지나 비디오 생성과 관련된 AI 모델을 훈련시키는 것은 분산 GPU 전력의 이점을 본다. 네트워크 인프라는 AI 훈련을 단일 기기 설정과 비교하여 상당히 가속화할 수 있다.
경쟁 역학
Render는 중앙 집중식 및 탈중앙화된 제공업체들과 경쟁한다. AWS, Google Cloud와 같은 전통적인 GPU 클라우드 서비스와 CoreWeave 같은 전문 제공업체들은 간소화된 인터페이스와 신뢰할 수 있는 SLA를 제공한다. 그러나 그들은 최고의 가격을 부과하며, 피크 수요 시 용량이 제한될 수 있다.
탈중앙화 공간에서는 Akash Network(AKT), io.net(IO), Aethir와 같은 경쟁업체가 있다. 각 플랫폼은 GPU 마켓플레이스 조정을 다르게 접근한다 - Akash는 보다 광범위한 클라우드 인프라에 초점을 맞추고, io.net은 AI/ML 워크로드에 중점을 두며, Aethir는 게임 및 엔터테인먼트를 목표로 한다. Render는 OTOY의 전문 렌더링 소프트웨어와의 통합과 창작 전문가들 사이에서 자리 잡은 명성을 바탕으로 차별화를 꾀한다.
가치 획득에 대한 질문은 여전히 남아 있다. GPU 컴퓨팅은 더 많은 제공업체가 시장에 진입함에 따라 점점 더 상품화되고 있다. Render는 중앙 집중식 제공업체로는 신용 카드를 사용할 수 있는 상황에서 암호화 토큰을 사용하는 것이 비용 효율성, 글로벌 가용성, 검열 저항과 같은 명확한 이점을 제공해야 한다는 것을 입증해야 한다.
대기업과의 파트너십은 검증을 제공한다. Ari Emanuel(Endeavor의 공동 CEO)는 공개적으로 Render Network를 지지하였으며, Disney, HBO, Facebook, Unity와의 계약을 체결하였다. 이러한 파트너십은 주류 인정을 신호하지만, 관계를 지속적인 네트워크 사용으로 변환하는 것이 여전히 과제이다.
2025년 11월 12일 현재 RENDER는 $4.50-5.00 사이에서 거래되었으며, 시가총액은 약 25억~30억 달러에 달했다. 이 토큰은 2024년에 상당한 성장을 경험하였으며, 계속해서 성장하고 있다.
Content:
초기 가격에서 13,300% 상승하여 2024년 초에는 수렴했습니다. 분석가들은 이를 AI와 GPU/NVIDIA 서사에 [귀속합니다](https://beincrypto.com/learn/render-token-guide/), 애플과의 파트너십이 추가적인 신뢰성을 제공한다고 말합니다.
위험 요소로는 중앙 집중화된 제공업체가 더 효율적으로 확장하는 경쟁, 대규모 운영자가 채굴 경제의 이점을 얻으면서 하드웨어가 중앙 집중화될 가능성, 분산 GPU 마켓플레이스가 지속 가능한 채택을 실현할 수 있는지에 대한 의문 등이 포함됩니다.
## 비교 분석: 유틸리티 토큰 vs 가치 저장 토큰
AI 유틸리티 토큰은 비트코인과 이더리움과 같은 가치 저장 토큰과는 근본적으로 다른 가치 제안을 바탕으로 작동합니다. 이러한 차이를 이해하면 유틸리티 토큰 카테고리가 직면한 기회와 과제가 밝혀집니다.
**목적 및 수요 동인**
비트코인의 가치는 주로 [디지털 금으로서의 포지셔닝](https://a16zcrypto.com/posts/article/state-of-crypto-report-2025/) 에서 비롯됩니다. 이것은 희소하고 분산된 가치 저장소이며 통화 인플레이션에 대한 헤지입니다. 비트코인의 2,100만 공급 한도와 [2조 달러를 초과하는 시가총액](https://a16zcrypto.com/posts/article/state-of-crypto-report-2025/) 은 이것을 거시적 자산 클래스로 위치시킵니다. 이더리움은 DeFi 프로토콜, NFT 및 기타 애플리케이션을 위한 정산 레이블로 기능하여서 프로그래머블 기능을 추가하며, ETH 수요는 가스비와 스테이킹 요구사항에서 비롯됩니다.
TAO, FET 및 RENDER와 같은 유틸리티 토큰은 네트워크 사용에서 가치를 파생시킵니다. 수요는 이론적으로 처리된 계산 작업, 배치된 에이전트 및 완료된 랜더링 작업과 상관관계가 있습니다. 더 많은 AI 모델들이 Bittensor에서 교육될수록, 지능에 접근하기 위한 TAO 수요가 증가해야 합니다. Fetch.ai에서 더 많은 자율 에이전트는 FET 거래를 추진할 것입니다. 더 많은 렌더링 작업이 있을수록 더 많은 RENDER 토큰을 소각해야 합니다.
**토크노믹스 및 거버넌스**
가치 저장 토큰은 희소성을 강조합니다. 비트코인의 [고정 공급 및 반감기](https://cex.io/price-prediction/bittensor) 는 예측 가능한 발행 감소를 만듭니다. 이더리움은 EIP-1559를 통해 수수료를 소각하는 Proof-of-Stake로 전환했으며, 네트워크 사용이 높을 때 인플레이션 감압을 도입했습니다.
유틸리티 토큰은 다양한 접근 방식을 사용합니다. Bittensor는 비트코인의 반감기를 모방하여 희소성을 만듭니다. Render의 [Burn-and-Mint Equilibrium](https://plisio.net/blog/render-crypto-token) 은 공급을 사용과 연계시키며, 높은 수요는 발행된 것보다 더 많은 토큰을 소각하여 공급을 줄입니다. Fetch.ai는 고정 공급을 유지하지만 속도 감소를 위해 스테이킹 인센티브에 의존합니다.
거버넌스는 크게 다릅니다. 비트코인은 [최소한의 프로토콜 변경으로 보수적인 개발 접근법을 유지합니다](https://a16zcrypto.com/posts/article/state-of-crypto-report-2025/). 이더리움은 오프체인 조정과 궁극적인 거친 합의를 사용합니다. 유틸리티 토큰은 종종 토큰 보유자가 프로토콜 업그레이드, 자금 제안 및 매개변수 조정에 대해 투표할 수 있는 직접적인 온체인 거버넌스를 구현하여 커뮤니티가 더욱 적극적으로 관리하도록 합니다.
**채택 경로 및 사용자 기반**
가치 저장 토큰은 암호화 자산 또는 전통 금융에 대한 헤지를 얻으려는 투자자를 겨냥합니다. 비트코인은 사운드 머니 원칙을 믿는 사람들에게 어필합니다. 이더리움은 DeFi 및 Web3 애플리케이션과 상호작용하는 개발자 및 사용자를 끌어들입니다.
유틸리티 토큰은 특정 사용자 유형을 매력적으로 만들어야 합니다. Bittensor는 기존 프레임워크 대신 분산 모델 교육을 선택하는 AI 연구자와 데이터 과학자가 필요합니다. Fetch.ai는 실세계 애플리케이션을 위한 자율 에이전트를 구축하는 개발자가 필요합니다. Render는 분산 인프라를 신뢰하는 창의적인 전문가가 필요합니다.
이러한 채택 장애물은 더 가파르며, 개발자는 기존 도구에서 전환 비용이 발생합니다. 기업은 신뢰성과 지원을 요구하며, 초기 분산 네트워크는 이를 제공하기 위해 고군분투할 수 있습니다. 유틸리티 토큰은 단점을 극복하기 위해 명확한 장점 - 비용, 성능, 기능을 입증해야 합니다.
**가치 포착 메커니즘**
가치 저장 토큰은 희소성과 네트워크 효과를 통해 가치를 포착합니다. 비트코인을 가치를 저장하는 것으로 인식하는 참가자가 늘어날수록, 수요가 증가하면서 공급이 고정되므로 가격이 상승합니다. 이 투기성 루프는 스스로를 강화하지만, 또한 변동성을 초래합니다.
유틸리티 토큰은 [속도 문제](https://multicoin.capital/2017/12/08/understanding-token-velocity/) 에 직면합니다. 사용자가 얻은 토큰을 즉시 피아트나 다른 암호화폐로 변환하면, 높은 속도가 가치 축적을 방지합니다. [교환 방정식](https://blockapps.net/blog/tokenomics-in-crypto-understanding-token-velocity-and-its-implications/) (M×V = P×Q)은 주어진 거래량(P×Q)에 있어, 더 높은 속도(V)는 낮은 시가총액(M)을 의미합니다.
프로토콜은 여러 메커니즘을 통해 속도를 완화합니다. [스테이킹 요구 사항](https://multicoin.capital/2017/12/08/understanding-token-velocity/) 이 토큰을 잠그어 유통 공급을 줄입니다. Bittensor는 검증자에게 TAO를 스테이킹하도록 요구합니다. Fetch.ai는 네트워크 수수료로 스테이커에게 보상을 지급합니다. Render와 같은 소각 메커니즘은 영구적으로 토큰을 유통에서 제거합니다. 거버넌스 권리는 투표 권한을 위해 토큰을 보관할 인센티브를 만듭니다.
**시장 성과 및 경로**
비트코인은 2025년에 [최고치 $126,000를 초과했습니다](https://a16zcrypto.com/posts/article/state-of-crypto-report-2025/), 거시적 자산으로서의 경로를 계속했습니다. 이더리움은 2022년 이후 하락에서 회복하여 주요 스마트 계약 플랫폼으로서의 위치를 유지했습니다.
AI 유틸리티 토큰은 보다 변동성이 큰 성과를 보여주었습니다. TAO는 2024-2025년에 $200-$750 사이에서 거래되었으며, [최고점에서 시가총액은 $3.7-4.1억 달러에 달했습니다](https://www.bitget.com/price/bittensor). FET는 특히 [Artificial Superintelligence Alliance 발표](https://www.coinhouse.com/fetch-ai)에 주목할 만한 움직임이 있었습니다. RENDER는 [2023-2024년 폭발적인 성장을 경험했습니다](https://beincrypto.com/learn/render-token-guide/)가 그 후 수렴했습니다.
이 토큰들은 투기와 기본 요소 모두에 의해 거래됩니다. AI 내러티브가 암호화 담론을 지배할 때, 유틸리티 토큰은 초과 성과를 보입니다. 하락기에는 투자자가 더 안전한 자산으로 도피함에 따라 비트코인 및 이더리움에 비해 성과가 떨어지기도 합니다.
**공존 혹은 경쟁?**
유틸리티 토큰이 "다음 물결"을 나타내는지, 아니면 보충적인 카테고리로 공존하는지는 의문입니다. 증거는 공존이 더 가능성 있다고 제안합니다. 가치 저장 토큰은 운영 토큰과 다른 목적을 제공합니다. 비트코인은 디지털 금으로, 이더리움은 프로그램 가능한 정산 레이어로, 유틸리티 토큰은 특정 애플리케이션의 연료로 작용합니다.
그러나 성공은 보장되지 않습니다. 대부분의 유틸리티 토큰은 사용이 실현되지 않거나 중앙 집중화된 대안이 우수할 경우 실패할 수 있습니다. [AI-암호화 시장 시가총액은 2025년 $24-27억에 달했습니다](https://tangem.com/en/blog/post/best-ai-crypto-coins/)고 하지만 비트코인 단독으로 2조 달러를 초과한 것과 비교하면 작습니다.
승자들은 다음을 보여줄 가능성이 높습니다:
- 초투기 독립적으로 성장하는 지속적인 네트워크 사용
- 중앙 집중화 대안에 대한 명확한 장점
- 강력한 개발자 생태계와 기업 채택
- 스테이킹이나 소각을 통한 효과적인 속도 완화
- 탈중앙화와 효율성을 균형 있게 맞추는 거버넌스 모델
궁극적인 시험은 유틸리티 토큰이 대규모 AI 작업의 인프라가 되는지 아니면 중앙 집중화된 클라우드 제공업체에 의해 압도되어 틈새 솔루션으로 남는지입니다.
## 평가, 채택 메트릭 및 내러티브 위험
유틸리티 토큰 평가에는 가치 저장 자산을 평가하는 것과 다른 프레임워크가 필요합니다. 비트코인은 주식 대 유동 모델이나 귀금속에 비례한 디지털 금으로 평가할 수 있지만, 유틸리티 토큰은 사용 기반의 메트릭을 요구합니다.
**유틸리티 토큰의 주요 메트릭**
네트워크 사용 통계가 기반을 제공합니다. Bittensor의 경우, 의미 있는 메트릭은 다음과 같습니다:
- 활성 서브넷 수 및 전문 분야
- 모델 교육에 할당된 계산 시간
- 네트워크를 보호하는 채굴자 및 검증자 수
- 프로토콜을 통한 거래량
- 실질적인 애플리케이션을 제공하는 성공적인 모델 배치
Bittensor는 2025년 후반 [128개의 활성 서브넷](https://www.bitget.com/price/bittensor)을 보고했으며, 이는 이전 기간의 상당한 증가입니다. 그러나 이러한 서브넷이 진정한 수요를 생성하는지 아니면 투기적 활동인지 평가하려면 더 깊은 조사가 필요합니다.
Fetch.ai의 경우 관련 메트릭은 다음과 같습니다:
- 배치된 자율 에이전트 수
- 에이전트 간 상호작용 및 거래량
- 다양한 산업에 걸친 실제 통합
- 기업 또는 정부와의 파트너십
- 스테이킹 참여 및 검증자 수
Fetch.ai는 [주차 조정, 에너지 거래 및 물류](https://www.blockchainappfactory.com/blog/fetch-ai-fet-token-autonomous-agent-transactions/)에서 개념 증명을 입증했지만, 파일럿에서 대규모 채택으로 확장하는 것이 과제입니다.
Render Network의 경우, 결정적인 지표는 다음과 같습니다:
- 매 월 처리된 랜더링 작업
- GPU 용량을 제공하는 활성 노드 운영자 수
- 네트워크를 생산 워크플로를 위해 사용하는 기업 고객 수
- Burn-and-Mint Equilibrium 하에서 소각 비율 대비 발행 비율
- 분산된 네트워크 전반에 걸쳐 활용된 GPU 시간
Render는 [주요 스튜디오 파트너십](https://know.rendernetwork.com/)을 확보하고 실제 랜더링 워크로드를 처리하여, 많은 유틸리티 토큰보다 더 구체적인 사용 증거를 제공합니다.
**토큰 속도 및 소각 메트릭**
[토큰 속도](https://blockapps.net/blog/tokenomics-in-crypto-understanding-token-velocity-and-its-implications/)는 토큰이 경제를 통해 얼마나 빨리 순환하는지를 측정합니다. 높은 속도는 사용자가 토큰을 즉시 사용하거나 변환한다는 것을 나타내며, 가치 축적을 방해합니다. 낮은 속도는 토큰이 더 오래 유지되어, 가치 저장 또는 스테이킹 보상 확보 가능한지 나타냅니다.
비트코인은 [속도 4.1%를](https://blockapps.net/blog/tokenomics-in-crypto-understanding-token-velocity-and-its-implications/) 나타내며, 이더리움은 3.6%를 나타내며, 이는 성숙한 자산이 주로 보관된다는 것을 의미합니다.**거래된 콘텐츠:** 일반적으로, 사용자들이 작업에 대한 대가로 토큰을 받은 후 안정적인 통화로 즉시 변환함에 따라 유틸리티 토큰은 초기에는 높은 유통 속도를 보입니다.
소각 메커니즘은 높은 유통 속도를 저지합니다. Render의 시스템은 각 거래에서 [95%의 결제 토큰을 소각](https://plisio.net/blog/render-crypto-token)함으로써 공급을 줄입니다. 소각률이 발행률을 초과하면 유통 공급이 감소하며, 수요가 일정하게 유지된다면 가격 상승을 지원할 수 있습니다.
소각을 평가하려면 투명성이 필요합니다. 프로젝트들은 유통에서 제거된 토큰을 보여주는 정기적인 소각 보고서를 발행해야 합니다. Render는 독립적인 디플레이션 주장 검증을 가능케 하는 이 데이터를 제공합니다.
**실제 파트너십 및 통합**
기업의 채택은 진정한 유용성을 신호합니다. Bittensor의 [SIX 스위스 거래소에서 첫 ETP 출범](https://www.bitget.com/price/bittensor)은 기관들의 접근을 제공합니다. [Interactive Strength의 5억 달러 FET 금고](https://www.coinbase.com/en-gb/price/fetch)는 기업의 신뢰를 보여줍니다. Render의 [디즈니, HBO, Unity와의 파트너십](https://know.rendernetwork.com/)은 생산 워크플로우를 위한 플랫폼 역량을 입증합니다.
그러나 파트너십만으로는 지속적인 사용을 보장할 수 없습니다. 많은 블록체인 프로젝트들은 실질적인 수익이나 네트워크 활동으로 이어지지 않는 파트너십을 발표합니다. 기업 관계에서 발생하는 실제 거래량을 추적하면 더 명확한 통찰을 제공합니다.
**내러티브 리스크**
유틸리티 토큰의 평가를 위협하는 몇 가지 내러티브 리스크:
**AI + 암호화폐 과대광고의 실질적 성과 부재**: AI와 블록체인의 융합은 강력한 이야기를 만듭니다. 하지만 분산형 AI 시스템이 중앙화된 대안의 성과와 맞먹지 못하면 평가가 하락합니다. [대부분의 전문가들은](https://tangem.com/en/blog/post/best-ai-crypto-coins/) 소수의 AI-암호화폐 프로젝트만이 장기적으로 성공할 것이며, 많은 프로젝트가 투기성에 머무를 것이라 예상합니다.
**수요 없는 컴퓨팅**: 분산형 GPU 인프라를 구축하는 것은 개발자들이 그것을 사용하지 않는다면 무의미합니다. 초기 수용자와 전도자를 넘어 사용이 확대되지 않는다면 토큰은 문제를 찾는 해결책이 될 것입니다. [분산형 컴퓨팅이 의미 있는 시장 점유율을 차지할 수 있을지](https://web.ourcryptotalk.com/blog/top-10-gpu-based-crypto-projects-for-2025)가 관건입니다.
**규제 위협**: 전 세계 정부는 AI 규제를 개발하고 있습니다. [EU AI 법안의 리스크 기반 프레임워크](https://www.ainvest.com/news/fet-token-navigating-future-ai-driven-infrastructure-regulated-world-2508-43/)는 특정 AI 시스템을 고위험으로 분류하고, 감사와 감독을 요구할 수 있습니다. 경제적 결정을 내리는 자율 에이전트는 면밀히 검토될 수 있습니다. 유틸리티 토큰이 증권에 해당하는지의 불확실성은 규제 리스크를 더합니다.
**하드웨어 중앙화**: 탈중앙 네트워크는 재중앙화의 위험에 놓여 있습니다. 광업이나 노드 운영이 대규모 플레이어만 경제적으로 이익이 된다면, 탈중앙화의 약속은 희미해집니다. GPU 네트워크는 주요 데이터 센터를 중심으로 통합될 수 있으며, 이는 피어 투 피어 인프라의 목적을 무색하게 만듭니다.
**기술적 한계**: 탈중앙화 시스템은 본질적인 절충점을 마주합니다. 조정 오버헤드, 대기 시간, 신뢰성 문제는 유틸리티 토큰이 최적화된 중앙화 대안과 경쟁하지 못하게 할 수 있습니다. 기술적 한계가 극복할 수 없는 것으로 판명되면 채택은 둔화됩니다.
**평가 프레임워크**
전통적인 금융 모델은 유틸리티 토큰 다루기에 부적합합니다. [할인된 현금 흐름(DCF)](https://multicoin.capital/2017/12/08/understanding-token-velocity/)은 이익 공유 토큰에 유용합니다—Augur은 네트워크 작업에 대해 REP 보유자에게 지불하여 DCF 분석에 적합한 현금 흐름 스트림을 생성합니다. 하지만 배당금이 없는 순수한 유틸리티 토큰은 할인할 명백한 현금 흐름이 부족합니다.
[거래 공식](https://etonvs.com/crypto/qtm-framework-for-valuing-crypto-tokens/)은 하나의 접근 방식을 제공합니다: M×V = P×Q, 여기서 M은 시장 가치(우리가 해결하려는 것), V는 유동 속도, P는 거래당 가격, Q는 거래 수량입니다. 재정렬하면: M = P×Q / V입니다. 이는 시장 가치가 거래량을 유동 속도로 나눈 것과 같다는 것을 암시합니다.
높은 거래량(P×Q)은 더 높은 평가를 지지합니다. 낮은 유동 속도(V)도 더 높은 평가를 지지합니다. 프로젝트는 사용을 늘리거나 유동 속도를 줄여야 합니다 - 이상적으로는 둘 다. 스테이킹은 유동 속도를 감소시킵니다; 소각 메커니즘은 공급을 줄입니다; 실제 유용성은 거래량을 증가시킵니다.
**메칼페의 법칙**은 네트워크의 가치는 사용자 수의 제곱에 비례해 증가한다고 제안합니다. Bittensor, Fetch.ai, Render가 더 많은 참가자를 확보함에 따라 네트워크 효과는 기하급수적인 가치 성장을 촉발할 수 있습니다. 그러나 이 법칙은 모든 연결이 유용하다 가정합니다 - 이는 초기 네트워크의 경우 항상 사실은 아닙니다.
비교 평가법은 유사한 프로젝트를 비교합니다. Bittensor가 SingularityNET이나 Ocean Protocol과 유사한 네트워크 사용을 달성한다면, 시장 가치를 비교함으로써 대략적인 벤치마크를 제공할 수 있습니다. 그러나 각 프로젝트의 고유한 토큰 경제학과 사용 사례는 직접 비교의 유용성을 한계 짓습니다.
궁극적으로, 유틸리티 토큰의 평가는 여전히 투기적입니다. 네트워크가 투기와 무관하게 지속적인 사용을 입증할 때까지, 가격은 본질적 가치만큼이나 내러티브 강도와 시장 감정에 의해 반영됩니다.
## 다음 단계: 미래를 위한 시나리오
AI-유틸리티 토큰의 진로는 몇 가지 불확실한 변수에 따라 다릅니다: 기술 채택 속도, 규제 발전, 중앙화된 공급자와의 경쟁, 네트워크 사용에서 가치를 포착할 수 있는 토큰의 능력. 세 가지 광범위한 시나리오가 가능한 미래를 조명합니다.
### 최상의 경우: 기반 토큰이 핵심 계층이 되다
이 낙관적 시나리오에서는 탈중앙화 AI 인프라가 주류로 채택됩니다. Bittensor는 협력적인 AI 모델 학습의 선호 플랫폼이 되어 주요 연구 기관과 기업을 끌어들입니다. 특정 용례에서 서브넷 아키텍처는 중앙 집중식 프레임워크보다 우수함을 입증합니다 - 프라이버시 보호 의료 AI, 분산형 모델 마켓플레이스, 크라우드소어싱 인텔리전스 등.
Fetch.ai의 자율 에이전트는 산업 전반에 걸쳐 확산됩니다. 스마트 시티는 교통 조정, 에너지 배분, 공공서비스를 위한 에이전트 네트워크를 배치합니다. 공급망은 에이전트 기반 최적화를 표준화합니다. DeFi 프로토콜은 자동화된 전략 실행을 위해 에이전트를 통합합니다. 소프트웨어 자율 배치가 예측한 대로 구현되는 "에이전트 경제"가 형성됩니다.
Render Network는 중앙화된 GPU 제공자로부터 상당한 시장 점유율을 확보합니다. 창조적 전문가와 AI 연구원은 상업적 워크플로우를 위해 탈중앙화 컴퓨트를 일상적으로 사용합니다. [2032년까지 1210억 달러에 이를 것으로 예상되는 글로벌 클라우드 게이밍 시장](https://ecosystem.aethir.com/blog-posts/monetize-idle-gpus-in-2025-7-proven-strategies-for-cloud-hosts)이 분산형 GPU 인프라에 대한 수요를 촉진합니다.
이 시나리오에서, 유틸리티 토큰은 지속적인 가치 상승을 통해 이익을 얻습니다:
- **지속적인 사용 증가**: 네트워크 활동이 투기와 무관하게 증가
- **유동 속도 완화**: 스테이킹, 소각 및 거버넌스 인센티브가 토큰 보유를 장려
- **네트워크 효과**: 사용자 수가 증가함에 따라 모든 참가자의 플랫폼 가치가 상승
- **규제 명확성**: 소비자를 보호하면서 탈중앙 AI를 수용하는 프레임워크 등장
만약 사용 기본이 평가를 지지한다면, 토큰 가격은 낙관적인 분석가 전망치를 달성할 수 있습니다 - TAO는 1,000달러를 초과하고, FET는 6-10달러에 이르고, RENDER는 20달러를 초과할 것입니다. 시장 가치는 비례하게 성장하여, 주도 AI-유틸리티 토큰이 조 단위 AI 및 클라우드 컴퓨팅 시장의 일부를 점유하면서 200-500억 달러의 평가에 도달할 수 있습니다.
투자자에게 이는 현재 수준에서 유의미한 성장을 나타냅니다. 개발자에게 이는 탈중앙 인프라가 중앙 집중형 클라우드 제공자의 실현 가능한 대안으로 발전함을 입증합니다. 암호화폐 시장에겐, 이는 유틸리티 토큰이 투기를 넘어 기능적 인프라 자산으로 진화할 수 있음을 증명합니다.
### 기준선: 선택 토큰은 성공, 많은 토큰은 한계
더 현실적인 시나리오는 현재 AI-유틸리티 토큰 중 일부만이 지속 가능한 채택을 얻을 것임을 인정합니다. 승자는 뛰어난 기술, 강력한 생태계, 실질적 파트너십 및 효과적인 가치 포착 메커니즘으로 자신을 나타냅니다. 대부분의 프로젝트는 제한된 실용적 유용성을 인식하여 사용자들에게 한계를 나타내거나 사라집니다.
이 시나리오에서는, [Bittensor, Fetch.ai 및 Render - 세부 프로젝트](https://tangem.com/en/blog/post/best-ai-crypto-coins/) - 가 소규모 경쟁자보다 더 나은 기회를 가집니다. 그러나 이들조차 도전에 직면합니다. 탈중앙화 AI는 특정 틈새에 가치가 있음 - 프라이버시가 중요한 애플리케이션, 검열 저항 네트워크, 특정 연구 도메인 등 – 보다 대부분의 사용 사례에서 중앙 집중형 공급자를 대체하지 못합니다.
가치 저장 토큰은 여전히 지배적입니다. 비트코인은 디지털 금으로서의 지위를 확고히 합니다. 이더리움은 탈중앙화 애플리케이션의 주요 결제 계층 역할을 계속합니다. AI-유틸리티 토큰은 일반 목적 플랫폼보다는 특정 애플리케이션을 위한 인프라로 공존합니다.
토큰 가격은 온건한 사용 증가를 반영합니다. TAO는 500-800달러에 이르고, FET는 2-4달러, RENDER는 8-12 달러에 다가올 수 있습니다 - 의미 있는 성장이지만 폭발적인 예측과는 거리가 있습니다. 시장 가치는 성장하지만 비트코인 및 이더리움보다는 몇 배 낮게 유지됩니다.
이 기준선의 몇 가지 특징:
- **틈새 채택**: 유틸리티 토큰은 특정 수직 시장이나 용례에서 효과적으로 사용됨
- **중앙화 경쟁**: AWS, 구글 클라우드 및 다른 대기업이 일반 계산에 지배적 باقی
### Downside: Usage Fails to Materialize
낙관적인 시나리오에서는 유틸리티 토큰이 기술적 역량을 지속적인 수요로 전환하는 데 실패합니다. 인프라가 인상적임에도 불구하고 사용자들이 기존 플랫폼에서 이주하지 않습니다. 개발자들은 새로운 분산 프로토콜을 배우는 대신 TensorFlow, PyTorch 및 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅을 계속 사용합니다. 창의적인 전문가들은 암호화로 활성화된 대안을 실험하는 대신 Adobe, Autodesk 및 전통적인 렌더 팜에 머무릅니다.
이 시나리오에서 AI 유틸리티 토큰은 주로 투기 자산이 됩니다. 가격은 근본적인 사용보다는 더 넓은 암호화 시장 감정과 AI 과대 광고 주기에 따라 변동합니다. 많은 2017-2018 ICO 토큰에서처럼 내러티브가 사라질 때, 평가가 붕괴합니다.
여러 동적 요인이 이 결과를 초래할 수 있습니다:
- **사용자 경험 마찰**: 지갑 관리, 가스 요금 지불 및 분산 프로토콜 탐색이 주류 사용자에게 너무 번거롭습니다.
- **성능 격차**: 중앙화 대안이 분산 옵션보다 더 빠르고, 더 신뢰할 수 있으며, 더 많은 기능을 제공합니다.
- **경제적 타당성**: 토큰 경제학이 인센티브를 적절히 조정하지 못하여 제공자 이탈, 품질 문제 또는 네트워크 불안정을 초래합니다.
- **규제 단속**: 정부가 유틸리티 토큰을 증권으로 분류하거나 특정 애플리케이션을 금지하여 법적 사용을 제한합니다.
토큰 가격은 투기적 저점으로 되돌아갈 것입니다. TAO는 $200 이하, FET는 $0.50 이하, RENDER는 $3 이하로 떨어질 수 있습니다. 프로젝트는 전용 커뮤니티로 생존할 수 있지만 의미 있는 규모를 달성하지 못합니다.
이 시나리오는 유틸리티 토큰 카테고리에 존재적 위험을 나타냅니다. 실질적인 자금, 재능 있는 팀 및 실제 파트너십을 갖춘 선도적인 프로젝트가 제품 시장 적합성을 입증할 수 없다면, 탈중앙화 AI/컴퓨팅 모델이 기본적으로 대규모로 작동하지 않는다는 것을 시사합니다.
### Implications Across Scenarios
**For Investors**: 시나리오에 따라 위험-보상 프로파일이 극적으로 다릅니다. 최상의 경우 여러 배수의 수익을 제공하지만 몇 가지 불확실성이 유리하게 해결되어야 합니다. 기본 시나리오는 상대적으로 낮은 위험으로 완만한 상승을 제공하며, 하향 시나리오는 상당한 손실을 의미합니다.
포트폴리오 구축 시 시나리오 확률을 고려해야 합니다. 유틸리티 토큰에 소액 배정은 최상의 경우 비대칭적인 상승을 제공하면서 하향 노출을 제한합니다. 가치 저장 자산보다 유틸리티 토큰에 집중하면 변동성과 위험이 증가합니다.
**For Developers**: 유틸리티 토큰 플랫폼에서 구축하는 것은 장기적인 타당성을 평가해야 합니다. 기본 시나리오나 하향 시나리오가 실현되면 이러한 플랫폼에 구축된 애플리케이션은 사용자나 자금 조달에 어려움을 겪을 수 있습니다. 개발자는 옵션을 유지해야 합니다. 중앙 백엔드와 함께 작동할 수 있는 응용 프로그램을 설계하거나 분산 인프라가 불충분할 경우에 대비하여 플랫폼 간에 이동 가능하도록 설계해야 합니다.
**For Crypto Market Structure**: 유틸리티 토큰의 성공 또는 실패가 암호화의 진화를 형성합니다. 최상의 경우가 전개되면 암호화는 가치 저장 및 DeFi를 넘어 실제 인프라로 확장됩니다. 하향의 경우, 암호화는 주로 투기적이고 금융적인 영역으로 남아 있습니다.
### What to Watch
어떤 시나리오가 전개되는지를 명확히 하는 몇 가지 지표:
**Node Counts and Participation**: 채굴자, 검증자 및 GPU 제공자의 증가하는 수는 진정한 네트워크 효과를 나타냅니다. 참여가 정체되거나 감소하면 경제적 타당성이 부족하다는 것을 의미합니다.
**Compute Jobs Processed**: 실제 렌더링 작업, AI 교육 실행 및 에이전트 상호작용 - 테스트넷 활동이 아닌 -은 실제 수요를 보여줍니다. 프로젝트는 투명한 사용 통계를 게시해야 합니다.
**Enterprise Partnerships**: 발표된 파트너십이 가시적인 거래량으로 변환되면 비즈니스 모델이 검증됩니다. 사용을 동반하지 않는 파트너십은 잠재적인 수증기를 나타냅니다.
**Token Burns and Staking**: 버닝 메커니즘이 있는 프로젝트의 경우, 소각률이 발행률을 초과하면 강력한 수요를 나타냅니다. 높은 스테이킹 참여는 속도를 줄이고 장기 보유자의 신뢰를 보여줍니다.
**Developer Activity**: GitHub 커밋, 플랫폼 위에 구축된 새로운 프로토콜, 해커톤 참여로 측정된 개발자 생태계의 성장은 건강한 기초를 나타냅니다. 개발자 관심이 감소하면 정체를 예고합니다.
**Regulatory Clarity**: 유틸리티 토큰, AI 시스템 및 분산 인프라에 대한 보다 명확한 프레임워크는 불확실성을 줄입니다. 유리한 규정은 채택을 가속화하고, 제한적인 규정은 이를 방해합니다.
**Hardware Ecosystems**: 주요 GPU 제조업체나 클라우드 제공업체와의 통합은 분산 컴퓨팅을 합법화합니다. Nvidia, AMD 등이 유틸리티 토큰 플랫폼과 협력하거나 이를 인정하면 주류 검증 신호를 보냅니다.
2025-2027년 동안 이러한 지표를 추적하면 AI 유틸리티 토큰이 진정한 인프라 혁신을 나타내는지 또는 주로 투기적 수단인지를 명확히 할 것입니다. 이 구별은 이러한 자산이 암호화 시장에서 지속적인 중요성을 달성할지 또는 또 다른 내러티브 주기가 종료되면서 사라질지를 결정하게 될 것입니다.
## 최종 생각
AI 유틸리티 토큰은 암호화의 구조적 내러티브에서 의미 있는 진화를 나타냅니다. Bittensor, Fetch.ai 및 Render Network는 토큰이 가치 저장 또는 투기 거래를 넘어 서며 분산 인프라를 조정하고 계산 작업에 인센티브를 부여하며 기계 간 경제를 가능하게 할 수 있다는 것을 보여줍니다.
기본 논지는 매력적입니다. 분산 GPU 네트워크는 저활용 자원을 모아 비용을 절감하고 접근성을 민주화합니다. 자율 에이전트는 인간의 조정이 불가능한 규모에서의 조정을 가능하게 합니다. 협력적 AI 개발은 기술 거대 기업의 독점을 넘어 인텔리전스 제작을 분산시킵니다. 이러한 비전은 인프라 확장성, AI 접근성 및 경제적 조정의 실제 문제를 해결합니다.
그러나 비전을 지속적인 채택으로 전환하는 것이 주요 과제입니다. 유틸리티 토큰은 분산 시스템의 내재적 마찰을 극복하는 동안 중앙 집중식 대안에 비해 명확한 이점을 입증해야 합니다. 투기를 통해 가치 대신 사용을 통해 가치를 포착해야 하며, 효율적인 토큰 경제학을 통해 속도 문제를 해결해야 하며, 기업 및 개발자와의 제품 시장 적합성을 달성해야 합니다.
가치 저장에서 유틸리티 토큰으로의 전환은 암호화의 다음 단계에 중요한 의미가 있습니다. 성공한다면 유틸리티 토큰은 암호화가 단순히 금융 자산이 아니라 기능적 인프라를 가능하게 한다는 것을 증명합니다. 이는 총 유효 시장을 상당히 확장합니다 - 디지털 금이나 DeFi 수익에 노출되기를 원하는 투자자에서 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 개발자 및 운영 최적화를 원하는 기업으로까지.
증거는 혼재되어 있습니다. 실제 사용이 존재합니다 - Render는 생산 렌더링 작업을 처리하고, Fetch.ai는 산업 전반에 걸쳐 파일럿을 배포했으며, Bittensor는 활성 AI 하위 네트를 운영합니다. 그러나 사용 규모는 평가에 비해 여전히 작습니다. [수십억 달러의 시가 총액](https://tangem.com/en/blog/post/best-ai-crypto-coins/)은 실질적인 향후 성장을 포함하며, 이는 실현될 수도 있고 아닐 수도 있습니다.
앞으로 몇 년이 어떤 시나리오가 펼쳐질지를 결정할 것입니다. 탈중앙화된 AI 인프라가 수조 달러 시장의 의미 있는 부분을 포착할까요? 자율 에이전트 경제가 틈새 애플리케이션을 넘어 확산될까요? 아니면 중앙화된 대안의 성능, 신뢰성 및 사용자 경험의 우위가 극복할 수 없을까요?
투자자와 개발자는 사용 및 인프라 성장을 추적하여 실제 승자를 내러티브 전용 프로젝트와 구분할 수 있습니다. 노드 운영자 수, 처리된 계산 작업, 토큰 소각률, 기업 파트너십 및 개발자 생태계는 투기 속에서 신호를 제공합니다.
가장 중요한 인식은 유틸리티 토큰이 가치 저장 자산과 근본적으로 다른 도전에 직면하고 있다는 것입니다. 비트코인은 희소하고 안전하여 성공했으며, 채택은 사람들이 그것을 보유하도록 설득하는 것이었습니다. 유틸리티 토큰은 사용되어야 합니다 - 채택은 개발자가 그것을 기반으로 응용 프로그램을 구축하고 기업이 이를 생산 워크플로에 통합하도록 설득하는 것을 의미합니다. 이는 더 높은 기준이지만 달성된다면 더 많은 영향을 미칠 수 있습니다.
암호화 시장이 순수 투기에서 기능적 인프라로 성숙되면서, AI 유틸리티 토큰은 이러한 진화를 검증하거나 과다하게 약속하고 적게 전달되는 경고로 작용할 것입니다. 기술은 존재하고, 비전은 명확하게 표현되고, 자본은 사용 가능합니다. 불확실한 것은 수요가 대규모로 생길 것인지, 아니면 다시 한 번 암호화가 도착하지 않을 사용자를 기다리는 인프라를 만든 것인지입니다.