진지한 AI 투자자들은 이미 비텐서에 들어왔다, 그들이 아는 것은 무엇인가

비텐서(Bittensor) (TAO)는 암호화폐 분야에서 가장 지적으로 야심 찬 프로젝트 중 하나로, 인공지능을 단일 기업이 독점하는 API나 모델이 아닌, 토큰 인센티브를 통해 기계 지능을 가격 책정하는 상품 시장으로 만들려는 블록체인 프로젝트다. 기업 조달 계약 대신 온체인 인센티브를 통해 AI를 가격화하려는 시도인 셈이다.

2026년 4월 말 기준 비텐서는 24억 달러가 넘는 시가총액을 기록하고 있으며, 시가총액 기준 상위 40개 자산 안에 들어간다. 서브넷 수는 단일 동질적 네트워크에서 출발해 2년이 채 되지 않아 60개가 넘는 특화 서브네트워크로 확장되었다.

그러나 야심과 시가총액이 곧 작동하는 인프라를 의미하는 것은 아니다. 진지한 연구자들이 계속해서 제기하는 핵심 질문은, 비텐서의 인센티브 설계가 실제로 더 뛰어난 AI 모델을 만들어 내는지, 아니면 검증자 점수 체계를 학습해 조작하는 채굴자들의 정교한 보상 파밍만 양산하는지이다. 온체인 데이터, 학술 문헌, 프로토콜 문서를 종합해 보면, 그 답은 강세론자나 약세론자 어느 쪽이 말하듯 단순하지 않다.

TL;DR

비텐서의 서브넷 아키텍처는 60개가 넘는 특화 네트워크로 빠르게 확장되었지만, 검증자 집중도와 점수 산정의 불투명성은 여전히 산출물 품질에 구조적 위험으로 남아 있다.

온체인 데이터에 따르면 TAO 발행 흐름은 소수의 대규모 스테이크 검증자에게 강하게 쏠려 있으며, 이는 프로토콜의 개방형 시장 논제와 배치되는 중앙화 압력을 만든다.

프로토콜의 장기적 가치 제안은 서브넷 산출물에 대한 외부 수요가 내부 보상 파밍 행태를 앞지를 수 있는지에 달려 있으며, 2026년 데이터는 아직 그 실마리만 보여 주고 있다.

1. 비텐서가 실제로 무엇인지, 그리고 분류가 어려운 이유

비텐서는 쉽게 분류하기 어려운 프로젝트다. 단일 모델이나 API에 연동된 크립토 AI 선동 토큰이 아니다. 채굴자들이 AI 모델을 운영하고 검증자들이 그 출력을 점수화하며, 생산된 지능의 품질에 따라 TAO 보상이 분배되는, 기계 학습을 위한 분산형 시장을 프로토콜 레이어에서 구축하려는 시도다.

Jacob Steeves와 Ala Shaabana가 Opentensor Foundation을 통해 발표한 기초 논문은 이 시스템을 “네트워크 참여자가 네트워크에 가치를 만들어 낸 것에 대해 보상을 받는 머신러닝 방식”으로 설명한다. 이 가치는 유마 컨센서스(Yuma Consensus)라 불리는 피어 랭킹 시스템을 통해 구체화되며, 검증자들은 채굴자의 출력을 평가하고, 스테이크 가중치를 적용해 합의 점수에 도달한다.

유마 컨센서스 메커니즘은 단일 검증자가 발행량을 임의로 재조정하지 못하도록 설계되었지만, 소수 검증자에게 스테이크가 집중되면 결과적으로 비슷한 상황이 벌어진다.

중요한 설계 통찰은, 비텐서 자체가 AI 모델을 훈련하거나 호스팅하지 않는다는 점이다. 다른 이들이 그렇게 하도록 인센티브 골조를 만들고, 그 출력물을 온체인에서 가격 책정하는 구조다. Const Demian은 핵심 Opentensor 기여자로서 이 네트워크를 “지능을 제공하는 제공자가 아니라, 지능을 위한 마켓플레이스”라고 설명한 바 있다. 이 구분은 시스템이 작동하는지 평가할 때 매우 중요하다.

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서브넷 폭발, 성장의 이면에 있는 숫자들

비텐서 성숙도를 가장 눈에 띄게 보여 주는 지표는 서브넷 수다. 원래 네트워크는 모든 채굴자가 동일한 작업에서 경쟁하는 단일 공간으로 출발했다. 2023년 11월, Opentensor Foundation은 각 팀이 고유의 인센티브 규칙, 검증자 로직, 채굴자 작업 정의를 가진 독자적인 서브네트를 등록할 수 있는 서브넷 프레임워크를 도입했다.

2026년 4월 기준 네트워크는 64개가 넘는 등록 서브넷을 보유하고 있다. 서브넷 1(텍스트 프롬팅, 원래 네트워크)부터 단백질 접힘 예측, 스토리지 제공, 금융 데이터 피드, 분산 번역, 시계열 예측, AI 이미지 생성 등 특화 네트워크까지 다양하다. 각 서브넷은 반자율적으로 운영되며, 자체 점수 기준을 설정하는 한편 루트 네트워크 검증자들이 배분하는 공유 TAO 발행 풀에서 인센티브를 가져온다.

서브넷 등록 수는 약 12개월 동안 32개에서 64개로 늘어났으며, 이는 프로토콜 2023년 로드맵의 가장 낙관적인 예상치를 웃도는 두 배 성장 속도다.

서브넷 슬롯 등록 비용은 동적 경매 메커니즘으로 결정된다. 2025년 말 수요가 정점이었을 때는 슬롯당 100 TAO가 넘는 등록 비용이 들었으며, 당시 가격 기준 약 2만 5천 달러에 해당했다. 이 마찰은 의도적인 설계였다. Opentensor Foundation은 이를 통해 소규모 포크를 걸러 내되, 실제로 자본을 갖춘 팀에는 진입 가능성을 남겨 두고자 했다. 다만 이것이 품질을 필터링하는지, 단지 자본만 필터링하는지는 별개의 중요한 질문이다.

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유마 컨센서스의 작동 방식과 붕괴 지점

유마 컨센서스는 검증자의 의견을 채굴자 보상으로 변환하는 수학적 엔진이다. 이를 이해해야 비텐서의 산출물이 실제 지능 품질을 반영하는지, 아니면 조정된 담합에 취약한지를 평가할 수 있다.

각 서브넷의 검증자는 자신이 평가한 모든 채굴자에게 점수를 부여하는 가중치 벡터를 생성한다. 네트워크는 이 벡터들을 스테이크 가중 평균해 최종 순위를 만든다. 유마 알고리즘은 검증자가 합의에서 과도하게 벗어날 경우 페널티를 주는 샤플리 값(Shapley value) 영감을 받은 보정을 적용해, 정직한 보고를 유도한다. 상위에 랭크된 채굴자 출력은 해당 서브넷 TAO 발행분에서 더 큰 지분을 받는다.

유마 컨센서스의 샤플리 보정은 이론상 정직한 보고가 우월 전략이 되는 내시 균형을 만든다. 하지만 이 균형은 검증자 스테이크가 충분히 분산되어 대규모 이해관계자 간 담합을 막을 수 있을 때만 유지된다.

메커니즘 디자인 이론 문헌은, 유마 같은 피어 프레딕션 메커니즘은 평가자가 독립적인 신호를 갖고 있으며 서로 조정할 수 없을 때 잘 작동한다고 시사한다. 비텐서에서는 두 조건 모두 압박을 받고 있다. 검증자 스테이크는 집중되어 있고, 블록체인의 공개 특성 때문에 대형 검증자는 자신의 벡터를 제출하기 전에 서로의 과거 가중치 벡터를 관찰할 수 있다.

독립 메커니즘 디자인 연구자인 Yanislav Malahov는 비텐서 아키텍처에 대한 논평을 통해, 스테이크 집중이 정직한 점수 산정을 위협하는 최대 구조적 위험이라고 지적한 바 있다.

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검증자 집중, 아무도 말하기 싫어하는 중앙화 문제

Taostats의 온체인 데이터는 진지한 분석에 중요한 검증자 분포의 구체적인 모습을 보여 준다. 2026년 4월 기준, 스테이크 가중치 기준 상위 10개 검증자는 루트 네트워크 전체 투표력의 약 65%를 통제하며, 상위 3개 검증자만으로도 서브넷 발행 배분에 대한 전체 스테이크 가중 영향력의 약 38%를 차지한다는 것이 taostats.io 데이터다.

이 집중도는 직접적인 결과를 낳는다. 루트 검증자는 전체 TAO 발행량 중 각 서브넷이 받는 비중을 결정하며, 사실상 생태계 전체의 포트폴리오 매니저처럼 행동한다. 상위 검증자와 관계를 구축하지 못한 서브넷은, 실제 AI 산출물의 품질과 무관하게 무시할 만한 수준의 발행량만 받을 위험이 있다.

상위 10개 검증자가 비텐서 루트 네트워크 투표력의 약 65%를 통제하는 구조는, 열린 AI 상품 시장이라기보다 위임 지분 증명(Delegated PoS) 올리가폴리와 더 비슷한 거버넌스 역학을 만든다.

Opentensor Foundation은 스테이크 집중 문제를 인정하고 2025년 말 “childkey” 위임 메커니즘을 도입해, 대형 검증자가 서브넷별 점수 산정을 특화된 서브 운영자에게 위임할 수 있도록 했다.

이는 단일 검증자가 64개 서로 다른 기술 도메인에 걸친 AI 출력물을 의미 있게 평가할 수 없다는 전문성 병목을 부분적으로 해소하지만, 근본적인 스테이크 집중을 해결하지는 못한다. 대형 검증자가 대형으로 남을 경제적 인센티브는 TAO 이자 수익의 복리 효과를 통해 자기강화된다.

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서브넷들이 실제로 만들어 내는 것

토큰 메커닉스를 넘어, 가장 현실적인 질문은 비텐서 서브넷들이 실제로 무엇을 만들어 내느냐는 점이다. 품질은 서브넷 성숙도와 인센티브 설계에 따라 극적으로 달라진다.

원래 텍스트 프롬팅 네트워크인 서브넷 1은 상용 API 제공자들과 벤치마크가 진행되어 왔다. GitHub에 게시된 독립 평가에 따르면, 이 서브넷의 집계 출력은 Mistral 7B 같은 중간급 오픈소스 모델과 비슷한 수준이지만, 표준 추론 벤치마크에서 GPT-4o나 Claude 3.5 Sonnet 같은 최전선 모델에는 일관되게 못 미친다.

이는 프로토콜 설계가 예측했던 바와 대체로 일치한다. TAO 보상은 외부 벤치마크가 아니라 네트워크 내부 합의에 맞춰 조정되므로, 채굴자들은 MMLU 점수보다는 검증자의 승인에 최적화하게 된다.

서브넷 1의 집계 텍스트 출력은 Mistral 7B급 모델과 비슷한 수준이지만, 상용 최전선 API에는 못 미친다. 이는 분산형 AI 품질의 근본적 한계라기보다, 프로토콜 내부 점수 인센티브의 결과를 반영한다.

프리트레인 데이터 기여에 초점을 둔 서브넷 9는 기술적으로 더 흥미로운 사례를 제공한다. Macrocosmos, Subnet 9를 운영하는 팀은 채굴자들이 인터넷 규모의 텍스트 데이터를 제공하고, 이 데이터가 공개 베이스 모델을 학습하는 데 사용되며, 데이터의 참신성과 품질 점수에 따라 TAO 보상이 할당된다는 방법론을 published 형태로 공개했다.

그 결과로 탄생한 모델은 온체인에서 지속적으로 업데이트되며, 프리트레이닝 파이프라인을 탈중앙화하려는 진지한 시도로 평가된다. 독립 연구자들은 2026년 1분기에 Subnet 9 모델이 표준 언어 모델링 벤치마크에서 경쟁력 있는 퍼플렉시티 점수에 도달했다고 reported했으며, 이는 적어도 일부 서브넷이 기술적으로 의미 있는 AI 출력을 생산하고 있음을 시사한다.

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The Reward-Farming Problem And How Miners Game The System

모든 인센티브 시스템은 적대적 최적화(adversarial optimization)에 직면하며, Bittensor도 예외는 아니다. Bittensor에서의 리워드 파밍(reward-farming) 문제는 프로토콜의 공개 GitHub 이슈와 포럼 논의에서 광범위하게 documented되어 왔다.

핵심 공격 벡터는 단순하다. 검증자(validator)는 자동화된 파이프라인을 통해 채굴자를 점수화하기 때문에, 검증자의 스코어링 로직을 이해한 채굴자는 실제로 유용한 지능을 생산하지 않고도 점수를 최대화하는 출력을 설계할 수 있다. 이는 측정 대상의 실제 가치가 아니라 측정 지표 자체에 최적화하는 SEO 조작과 유사하다. Subnet 1에서 연구자들은 채굴자들이 알려진 검증자 쿼리에 대해 캐시된 응답을 제공함으로써, 실제 추론(inference) 단계를 완전히 우회한 사례들을 identified했다.

캐시된 응답 제공과 스코어링 로직 역공학을 통한 리워드 파밍은 Subnet 1을 포함한 여러 Bittensor 서브넷에서 문서화되었으며, 이는 프로토콜의 ‘지능 품질(intelligence-quality)’ 테제를 정면으로 공격하는 행위에 해당한다.

Opentensor 재단은 이에 대한 대응으로 검증자 로직에 쿼리 다양성과 랜덤성을 도입해, 채굴자들이 예측 가능한 프롬프트에 대한 답변을 사전에 캐싱하기 어렵게 만드는 방향으로 움직여 왔다. 그러나 이는 일종의 군비 경쟁(arms race)이다. 검증자 로직이 복잡해질수록 정직한 참여를 위한 진입 장벽이 높아지며, 엔지니어링 자원이 부족한 소규모 채굴자에게 불리하게 작용한다.

Bittensor의 인센티브 흐름을 분석한 연구를 published한 연구 그룹 Nucleus.ai는 2026년 초 기준으로 Subnet 1의 발행(emission) 중 약 15%~25%가 실제 추론이 아닌 리워드 파밍과 일치하는 행태를 보이는 채굴자들에게 흘러 들어가는 것으로 추정했다. 이 구간에는 불확실성이 존재하지만, 하단 값만 봐도 결코 무시할 수 없는 규모다.

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TAO Tokenomics And The Emission Sustainability Question

TAO의 토크노믹스는 한 가지 중요한 측면에서 비트코인(BTC)과 구조적으로 유사하다. 발행량 상한이 2,100만 개로 고정되어 있으며, 약 4년마다 반감기가 찾아온다. 첫 번째 TAO 반감기는 2025년 1월에 발생해 블록당 발행량이 1.0 TAO에서 0.5 TAO로 줄었다. 2026년 4월 기준으로 약 820만 개의 TAO가 발행되었으며, 이는 총 공급량의 약 39%에 해당한다.

반감기 메커니즘은 시간에 따라 네트워크 참여 비용에 의도적인 디플레이션 압력을 가한다. 초기 채굴자와 검증자는 높은 발행 속도에서 TAO를 확보했지만, 향후 참여자는 더 낮은 발행량 하에서 운영하게 된다. 이는 비트코인의 보안 예산(security budget) 문제를 연상시킨다. 발행량이 줄어들수록, 프로토콜은 참여 인센티브를 유지하기 위해 외부 수수료 수익 또는 토큰 가격 상승을 충분히 창출해야 한다.

2,100만 개로 하드캡된 TAO 공급량의 약 39%가 이미 유통되고 있고, 발행량은 4년마다 반감되기 때문에, 이 프로토콜은 비트코인과 동일한 장기 보안 예산 문제에 직면한다. 순수한 발행 인센티브만으로는 참여를 유지할 수 없으며, 외부 수요가 필수적이다.

2026년 4월 말 기준 약 24억 달러에 달하는 시가총액은 이러한 외부 수요가 실현될 것이라는 시장의 강한 신뢰를 의미한다. 그러나 현재의 수익 구조는 미약하다. Bittensor는 서브넷 출력 소비에 대해 표준화된 방식으로 API 수수료를 부과하지 않는다. 개별 서브넷 팀들은(예: Subnet 9의 Macrocosmos는 엔터프라이즈 파트너십을 보유) 자체적으로 출력을 수익화할 수 있지만, TAO 토큰 자체는 그러한 상업적 관계에서 발생하는 수수료를 직접적으로 포착하지 못한다. 토크노믹스 테제는 TAO가 탈중앙화된 AI 경제의 준비 자산(reserve asset)이 된다는 가설에 기반하고 있으며, 이는 결국 채택(adoption)에 의존하는 순환 논리다.

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How Bittensor Compares To Other Decentralized AI Approaches

Bittensor는 진공 상태에서 운영되지 않는다. 가치 포착이 어디에서 일어나야 하는지에 대해 서로 다른 아키텍처적 가정을 가진 여러 탈중앙화 AI 접근법들이 등장해 경쟁하고 있다.

탈중앙화 AI 추론 네트워크인 Ritual은 컨트랙트 레이어 접근법을 취한다. 스마트 컨트랙트가 온체인에서 AI 모델 추론을 호출할 수 있으며, 올바른 실행에 대한 암호학적 증명을 제공한다. Modulus Labs는 뉴럴 네트워크 추론에 대한 영지식 증명(zkML)의 기초 연구를 published했으며, Ritual은 이 기술 스택을 활용한다. Bittensor와의 핵심 차이는, zkML 기반 시스템은 모델 출력에 대한 암호학적 검증 가능성을 제공하는 반면, Bittensor는 특정 모델이 정확히 실행되었는지를 증명할 수 없는 합의 기반 스코어링에 의존한다는 점이다.

또 다른 경쟁자인 Gensyn은 추론이 아닌 AI 학습(training)에 대한 검증 가능한 컴퓨트에 집중하며, 확률적 증명 시스템을 사용해 학습이 올바르게 수행되었는지 검증한다. 이는 Bittensor의 합의 메커니즘이 행동 기반 스코어링을 통해서만 불완전하게 답할 수 있는 “채굴자가 실제로 모델을 실행했는가?”라는 질문을 직접적으로 다룬다.

암호학적 검증 가능성(zkML, 옵티미스틱 프로ofs)은 Bittensor의 합의 기반 스코어링보다 근본적으로 더 강한 품질 보증을 제공하지만, 현재의 증명 생성 비용 기준으로 추론당 10~100배 높은 계산 오버헤드를 수반한다.

이 트레이드오프는 실제다. 암호학적 접근은 검증 가능하게 정직하지만 비용이 많이 들고, Bittensor의 합의 접근은 계산적으로 저렴하지만 정직성을 확률적으로만 보장한다. 대규모의 저위험 추론 작업에는 Bittensor의 접근이 현실적인 선택일 수 있다. 반면, 감사 가능성이 필수적인 고위험 애플리케이션의 경우 zkML 기반 시스템이 구조적 우위를 가진다. 시장은 이에 따라 양분되는 양상을 보이고 있으며, Bittensor는 볼륨과 폭을 추구하는 반면 zkML 네트워크는 규제가 강한 엔터프라이즈 사용 사례를 겨냥하고 있다.

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Developer Activity, Ecosystem Funding, And The Builder Pipeline

프로토콜의 건강 상태를 가늠하는 보다 신뢰할 수 있는 선행 지표 중 하나는 개발자 활동이다. 투기성 자본은 하룻밤 사이에 떠날 수 있지만, 엔지니어링 모멘텀은 쌓이는 데도, 무너지는 데도 시간이 걸리기 때문이다.

Bittensor의 핵심 레포지토리를 아우르는 GitHub 조직은 2025년과 2026년 초 전반에 걸쳐 일관된 커밋 활동을 shows한다. 주요 ‘bittensor’ SDK 레포지토리는 2026년 1분기 동안 월평균 150건이 넘는 커밋을 기록했으며, Rust 기반 블록체인 노드인 ‘subtensor’ 레포는 검증자 childkey 기능과 루트 네트워크 거버넌스 개선과 관련된 활발한 개발이 진행되고 있다.

2025년 Electric Capital 개발자 보고서는 Bittensor를 AI 포커스 블록체인 프로젝트 중 월간 활동 개발자 수의 전년 대비 성장률이 가장 높은 프로토콜들 중 하나로 언급했으나, 절대적인 개발자 수는 여전히 기존 스마트 컨트랙트 플랫폼에 비해 소규모라고 지적했다.

Electric Capital의 2025년 개발자 데이터에 따르면, Bittensor는 월간 활동 개발자 수 기준으로 가장 빠르게 성장하는 AI 포커스 블록체인 프로젝트 중 하나였지만, 절대적인 개발자 풀은 Ethereum (ETH)이나 Solana (SOL)와 비교하면 여전히 상당히 낮은 수준에 머무르고 있다.

에코시스템 자금 조달 규모는 상당하다. Opentensor 재단은 다수의 서브넷 그랜트 프로그램을 운영하며, 새로운 서브네트워크를 구축하는 팀들에 직접 TAO를 분배해왔다. 서브넷 레이어에는 서드파티 벤처 캐피털도 유입되었다. Multicoin Capital, Pantera Capital, Andreessen Horowitz는 모두 Bittensor 인접 프로젝트에 대한 포지션을 disclosed했다. 직접적인 TAO 포지션과 서브넷 팀 펀딩을 합산한 에코시스템 내 총 벤처 캐피털 투입액은 2025년까지 약 1억 5천만 달러를 상회하는 것으로 추정되며, 이는 해당 기간 AI 내러티브에 반영된 투기 프리미엄을 감안하더라도 상당한 기관급 확신을 반영하는 수치다.

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The Verdict, What The Data Says About Whether It Works

프로토콜 아키텍처, 온체인 데이터, 개발자 활동, 경쟁 구도를 종합적으로 검토해 보면, 이 글 제목이 묻는 질문에 대한 솔직한 대답은 다음과 같다. 부분적으로, 그리고 고르지 않게 작동하고 있다.

서브넷 프레임워크는 AI 작업을 중심으로 인적 노력과 컴퓨팅 자원을 조직할 수 있는 실질적인 능력을 보여주었다. Subnet 9의 공개 벤치마크 기반 프리트레이닝 기여, Subnet 13의 Dataverse 데이터 스크레이핑 네트워크, 금융 데이터 피드를 제공하는 Oracle 서브넷 등은 팀들이 Bittensor 인센티브 셸 안에서 기술적으로 의미 있는 AI 인프라를 구축할 수 있음을 보여준다. 이 프로토콜은 가짜가 아니다. 실제 연산 작업과 실제 모델 출력을 생산하고 있다.

동시에, 검증자는concentration, documented reward-farming, and the absence of cryptographic output verification are not trivial weaknesses. They are load-bearing structural issues. The Yuma Consensus mechanism works as designed under the assumption of dispersed, independent validators. That assumption is not currently met. The top-10 validator concentration figure of 65% of root voting power is a number the protocol must reduce through governance iteration to validate its long-term thesis.

Bittensor의 미래에서 가장 중요한 수치는 TAO 가격이나 서브넷 개수가 아니라, 루트 네트워크 검증인 지분 집중도가 떨어지는 속도다. 이 단일 지표가 Yuma Consensus가 진짜 AI 품질 신호를 만들어 내는지, 아니면 조정된 보상 배분을 만들어 내는지를 결정하기 때문이다.

토크노믹스 문제는 구조적으로 가장 불확실하다. 비트코인에서 차용한 하드캡 발행 스케줄은, 시간이 지나며 블록 수수료가 발행량을 대체할 때(비트코인에서 실제로 그랬듯이) 보안 예산으로 기능한다.

Bittensor의 경우, 이와 유사한 메커니즘이 작동하려면 2029년 다음 반감기로 인해 채굴자 인센티브가 더 압축되기 전에, 서브넷 출력에 대한 외부 기업 수요가 극적으로 확대되어야 한다. 그 수요는 프로토타입 형태로는 존재하지만, 수수료 수익만으로 24억 달러 규모의 네트워크를 유지할 만큼의 수준에는 아직 도달하지 못했다. 현재 시가총액은 부분적으로는 미래 수요에 대한 베팅, 부분적으로는 AI 내러티브 프리미엄에 대한 베팅, 그리고 일부만이 현재 생산성 있는 산출물의 반영이다.

Conclusion

Bittensor는 인공지능 생산에 비트코인식 인센티브 메커니즘을 적용하려는 지금까지 가장 진지한 시도다. 서브넷 아키텍처는 대부분의 애널리스트 예상을 뛰어넘는 속도로 확장됐고, 개발자 커뮤니티는 성장하고 있으며, 적어도 그 네트워크 중 의미 있는 일부는 기술적으로 신뢰할 수 있는 AI 출력물을 만들어 내고 있다. TAO의 시가총액 상위 40위 진입과 24억 달러 가치 평가는 이러한 야심에 대한 기관 차원의 진지한 인정을 반영한다.

그러나 빠르게 성장하는 것과 안정적으로 작동하는 것은 다른 성취다. 검증인 집중화 문제, 문서화된 보상 파밍 행태의 존재, 그리고 대규모 외부 수수료 수익 없이 향후 반감기 이후에도 프로토콜이 어떻게 채굴자 인센티브를 유지할 것인지에 대한 미해결 질문은 가볍게 넘길 수 있는 주변 이슈가 아니다.

이것들은 Bittensor가 아직 해결하지 못한 핵심 설계 긴장점들이며, 다만 이를 다루기 위한 프레임워크는 만들어 놓은 상태다. 2026년 4월 기준 Bittensor를 가장 지적 정직하게 규정하는 방식은, 시장 기반 AI 생산에 대한 라이브 실험이라는 것이다. 이 실험은 첫 번째 신뢰도 허들을 넘었다(실제 연산에서 실제 출력물을 만들어 낸다는 점에서). 그러나 두 번째 허들, 즉 중앙집중식 대안보다 충분한 규모에서 검증 가능하게 더 낫거나 더 저렴한 출력물을 만들어 내어 네트워크 차원의 경제성을 정당화한다는 점에서는 아직 넘지 못했다.

향후 2년 내에 이 두 번째 허들을 넘을 수 있을지는 AI 내러티브 사이클보다는, 검증인 탈중앙화와 외부 수익 라우팅에 대해 Opentensor 재단이 어떤 엔지니어링 결정을 내리는지에 더 달려 있다. 이는 비판자들이 주장하는 것보다 더 좁고 다룰 수 있는 질문이지만, 지지자들이 인정하는 것보다는 더 어려운 문제다.