Bittensor 부흥에서 AI 에이전트의 부상까지, 2025년 암호화 AI 10대 예측

원문 제목: 우리가 2025년에 주목하는 것 (Crypto AI)

원문 저자: Teng Yan

편집: Asher

암호화 AI 분야의 미래는 매력적이며, 역사적 사례와 명확한 트렌드가 부족하지만 이는 또한 새로운 출발점에 서 있다는 것을 의미하며, 미래의 발전을 기다리고 있습니다. 2026년에 이 모든 것을 되돌아보며 2025년 초의 기대와 실제 상황의 차이를 보게 될 생각에 더욱 흥미진진합니다.

1. 암호화 AI 분야의 총 시가총액이 1500억 달러에 이를 것이다

현재 암호화 AI 분야의 토큰은 알트코인 시가총액의 2.9%에 불과하지만, 이 비율은 오래 지속되지 않을 것이라고 믿습니다. 인공지능이 점차 스마트 계약 플랫폼, Meme, 분산 물리적 인프라(DePIN), 에이전시 플랫폼, 데이터 네트워크 및 스마트 조정 계층 등 새로운 분야로 확장됨에 따라, DeFi 및 Meme 토큰과의 융합은 불가피한 트렌드가 되었습니다.

암호화 AI 분야에 대한 신뢰는 두 가지 강력한 기술 트렌드의 교차점에 있기 때문입니다:

• AI 열풍 촉발 사건: OpenAI의 상장이나 유사한 사건은 전 세계적으로 AI에 대한 열풍을 일으킬 수 있습니다. 동시에 Web2의 기관 자본은 분산 AI 인프라에 대한 투자를 주목하고 있습니다.
• 소매 열풍: 인공지능 개념은 이해하기 쉽고 흥미로우며, 이제 그들은 토큰을 통해 투자할 수 있습니다. 2024년 Meme 코인의 금광 열풍을 기억하시나요? 이것은 같은 열풍이지만, 인공지능이 세상을 더 실질적으로 변화시킬 것입니다.

2. Bittensor의 부흥

Bittensor(토큰 이름: TAO)는 수년간 존재해 왔습니다. 이 분야의 오랜 플레이어입니다. 인공지능에 대한 열풍이 일고 있음에도 불구하고, 그 토큰 가격은 1년 전 수준에 머물러 있습니다. 하지만 사실 Bittensor 뒤에 있는 디지털 벌집 사고는 조용히 진행되고 있으며, 더 많은 서브넷이 등장하고, 등록 비용이 낮아지며, 서브넷은 추론 속도 등 실제 성능에서 Web2의 해당 기술을 초월하고 있습니다. 동시에 EVM 호환성은 DeFi 기능을 도입하여 Bittensor의 네트워크를 더욱 풍부하게 만들고 있습니다.

그렇다면 TAO는 왜 급등하지 않았을까요? 가파른 인플레이션 계획과 AI 에이전트 플랫폼에 대한 관심 이동이 제한 요소가 되었습니다. 그러나 dTAO(2025년 1분기 예상)는 중요한 전환점이 될 수 있습니다. dTAO를 통해 각 서브넷은 자체 토큰을 가지게 되며, 이 토큰의 상대 가격이 어떻게 배포될지를 결정합니다.

Bittensor가 다시 한 번 폭발할 기회를 가진 이유:

• 시장 기반의 배포: dTAO는 블록 보상을 혁신과 실제 측정 가능한 성과에 직접 연결합니다. 서브넷의 성과가 좋을수록 그 토큰의 가치는 높아지며------따라서, 그들이 얻는 배포도 많아집니다.
• 자본 흐름 집중: 투자자들은 마침내 자신이 주목하는 특정 서브넷에 투자할 수 있게 됩니다. 만약 어떤 서브넷이 분산 훈련에서 혁신적인 방법을 채택하고 성공을 거둔다면, 자본은 그 서브넷으로 유입되어 투자 의견을 표현할 수 있습니다.
• EVM 통합: EVM 호환성은 더 넓은 암호화 네이티브 개발자 커뮤니티를 Bittensor에 끌어들여 다른 네트워크와의 격차를 해소합니다.

현재 각 서브넷에 주목하고 있으며, 그들이 각자의 분야에서 이룬 실제 진전을 기록하고 있습니다. 어느 시점에 @opentensor 버전의 DeFi 여름과 유사한 상황이 올 것으로 예상됩니다.

3. 컴퓨팅 시장은 다음 L1 거래가 될 것이다

컴퓨팅 수요의 충족되지 않은 부분은 명백한 거대 트렌드가 될 것입니다. 엔비디아 CEO인 젠슨 황은 추론 수요가 "10억 배" 증가할 것이라고 언급했습니다. 이러한 기하급수적인 성장은 전통적인 인프라 계획을 무너뜨리고 "새로운 솔루션"을 절실히 요구합니다.

분산 컴퓨팅 계층은 검증 가능하고 비용 효율적인 방식으로 원시 컴퓨팅(훈련 및 추론에 사용)을 제공합니다. @spheronfdn, @gensynai, @atomanetwork 및 @kuzcoxyz와 같은 스타트업들이 이 점을 활용하기 위해 조용히 강력한 기반을 구축하고 있으며, 제품에 집중하고 있습니다(현재 이들 회사는 토큰이 없습니다). 분산 AI 모델 훈련이 가능해짐에 따라, 주소 지정 가능한 시장이 급격히 증가할 것으로 예상됩니다.

암호화 AI 분야와 L1 분야를 비교해보면:

• 2021년과 같음: Solana, Terra 및 Avalanche가 "최고의" L1이 되기 위해 경쟁했던 것을 기억하시나요? 우리는 컴퓨팅 프로토콜 간의 유사한 경쟁을 보게 될 것이며, 개발자와 AI 애플리케이션을 유치하기 위해 그들의 컴퓨팅 계층에서 구축할 것입니다.
• Web2 수요: 6800억 달러에서 2.5조 달러에 이르는 클라우드 컴퓨팅 시장은 암호화 AI 시장을 훨씬 초과합니다. 이러한 분산 컴퓨팅 솔루션이 전통적인 클라우드 고객의 일부라도 확보할 수 있다면, 다음 10배 또는 100배의 성장 물결을 목격할 기회를 가질 수 있습니다.

Solana가 L1 분야에서 두각을 나타낸 것처럼, 여기서의 승자는 새로운 최전선에서 지배할 것입니다. 세 가지 기준인 신뢰성, 비용 효율성 및 개발자 친화적인 도구에 주목해야 합니다.

4. AI 에이전트가 블록체인 거래에 몰려들 것이다

2025년 말까지 90%의 온체인 거래는 더 이상 인간이 수동으로 "전송" 버튼을 클릭하여 발생하지 않을 것입니다. 대신, 이러한 거래는 AI 에이전트 군대에 의해 실행되며, 이 AI 에이전트들은 지속적으로 유동성 풀을 재조정하고, 보상을 분배하거나, 실시간 데이터 소스에 따라 마이크로 결제를 수행할 것입니다.

이 모든 것이 그렇게 비현실적으로 보이지 않습니다. 지난 7년 동안 우리가 구축한 모든 것(L1, 롤업, DeFi, NFT 등)은 AI가 주도하는 온체인 세계를 위한 길을 조용히 닦아왔습니다.

@autonolas 에이전트가 Gnosis에서 거래하는 모습

그렇다면 왜 이런 변화가 일어날까요?

• 인간의 실수가 없다: 스마트 계약은 코드에 따라 정확하게 실행됩니다. AI 에이전트는 인간 그룹보다 더 빠르고 정확하게 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 마이크로 결제: AI 에이전트 주도의 거래는 더 작고, 더 빈번하며, 더 효율적이 될 것입니다. 특히 Solana, Base 및 기타 L1/L2의 거래 비용이 감소함에 따라 더욱 그렇습니다.
• 보이지 않는 인프라: 인간은 직접적인 통제를 포기하는 것을 기꺼이 받아들일 것입니다. 이는 불편함을 줄이는 것을 의미합니다. Netflix의 자동 갱신을 신뢰하는 것처럼, AI 에이전트가 사용자의 DeFi 포지션을 자동으로 재조정하는 것을 신뢰하는 것은 자연스러운 다음 단계입니다.

AI 에이전트는 놀라운 온체인 활동량을 생성하지만, 최대의 도전 과제는 이러한 AI 에이전트 주도의 시스템을 인간에게 책임지게 만드는 것입니다. AI 에이전트가 시작한 거래와 인간이 시작한 거래의 비율이 증가함에 따라, 새로운 거버넌스 메커니즘, 분석 플랫폼 및 감사 도구가 필요할 것입니다.

5. 에이전트 간의 상호작용: AI 집단 개념의 부상

AI 에이전트 집단은 미세한 인공지능 실체들이 원활하게 협력하여 거대한 계획을 실행하는 것을 의미합니다. 이는 다음 인기 있는 공상과학 또는 공포 영화의 줄거리처럼 들립니다. 현재의 AI 에이전트는 대부분 고립되어 운영되며, 상호작용이 적고 예측할 수 없습니다. 그러나 AI 에이전트 집단은 이러한 상황을 변화시켜 여러 AI 에이전트가 네트워크 내에서 정보를 교환하고, 협상하며, 공동 결정을 내릴 수 있도록 허용할 것입니다.

이러한 AI 에이전트 집단은 분산된 전문 모델 집합체로 볼 수 있으며, 각 모델은 더 크고 복잡한 작업에 대해 고유한 전문 지식을 기여합니다. 그 잠재력은 놀랍습니다. 예를 들어, 한 집단은 Bittensor와 같은 플랫폼에서 분산 컴퓨팅 자원을 조정할 수 있고, 다른 집단은 실시간으로 콘텐츠 출처를 검증하여 소셜 미디어에서 허위 정보가 확산되는 것을 방지할 수 있습니다. 집단 내의 각 AI 에이전트는 전문가로서 각자의 작업을 정확하게 수행합니다.

이러한 집단 네트워크의 지능은 어떤 단일 고립된 AI보다 훨씬 뛰어납니다. 에이전트 집단이 번창하기 위해서는 일반적인 통신 표준이 필수적입니다. 에이전트는 기본 프레임워크의 제약을 받지 않고 발견, 인증 및 협력할 수 있어야 합니다. Story, FXN, ZEREBRO 및 ai16z와 같은 팀들이 에이전트 집단의 부상을 위한 기반을 마련하기 위해 노력하고 있습니다.

동시에, 이는 투명한 온체인 규칙에 의해 관리되는 에이전트 집단에 작업을 할당하는 분산의 중요한 역할을 강조합니다. 이는 시스템의 탄력성과 적응성을 높입니다. 만약 한 에이전트가 실패한다면, 다른 에이전트가 개입하여 시스템의 지속적인 운영을 유지할 수 있습니다.

6. 암호화 AI 작업 팀은 인간과 인공지능의 혼합체가 될 것이다

Story는 Luna(한 AI 에이전트 프로젝트)를 소셜 미디어 인턴으로 고용하여 매일 1,000달러를 지급합니다. 이는 다소 이상하게 들릴 수 있지만, 이는 AI 에이전트가 진정한 협력자가 되어 자율성, 책임, 심지어 급여를 가지게 되는 미래의 전조입니다. 다양한 산업에서 기업들은 인간-기계 혼합 팀을 테스트하고 있습니다.

우리는 AI 에이전트와 협력하게 될 것이며, 그들은 우리의 노예가 아니라 동등한 파트너가 될 것입니다:

• 생산성 급증: AI 에이전트는 대량의 데이터를 처리하고 서로 소통하며 24/7 내내 결정을 내릴 수 있습니다. 이들은 수면이나 커피 휴식이 필요하지 않습니다.
• 스마트 계약을 통한 신뢰 구축: 블록체인은 편향되지 않고, 피곤하지 않으며, 결코 잊지 않는 감독자입니다. 온체인 장부는 중요한 AI 에이전트 행동이 특정 경계 조건/규칙을 준수하도록 보장합니다.
• 사회적 규범의 진화: 곧 우리는 AI와 상호작용하는 예절에 직면하게 될 것입니다------AI에게 "부탁합니다"와 "감사합니다"라고 말해야 할까요? 그들의 실수에 대해 도덕적 책임을 져야 할까요, 아니면 그들의 개발자를 비난해야 할까요?

"직원"과 "소프트웨어" 간의 경계는 2025년부터 모호해지기 시작할 것입니다. 더 많은 암호화 팀이 참여할 것이라고 믿습니다. AI 에이전트는 콘텐츠 생성에서 뛰어난 성과를 보이며, 24시간 생중계하고 소셜 미디어에 콘텐츠를 게시할 수 있습니다. 만약 AI 프로토콜을 개발하고 있다면, 왜 내부적으로 AI 에이전트를 배치하여 그 능력을 보여주지 않겠습니까?

7. 99%의 AI 에이전트는 사라질 것이다 (유용한 것만 생존할 것이다)

우리는 AI 에이전트 간의 다윈식 탈락을 목격할 것입니다. 이는 AI 에이전트를 운영하는 데 계산 능력이 필요하며, 즉 추론 비용이 발생하기 때문입니다. 만약 AI 에이전트가 자신의 "임대료"를 충당할 만큼 충분한 가치를 창출하지 못한다면, 그들은 탈락할 것입니다.

AI 에이전트 생존 게임의 예로, 탄소 신용 AI를 생각해 보겠습니다: 분산 에너지 네트워크에서 비효율적인 부분을 찾아내고, 자율적으로 토큰화된 탄소 신용을 거래하는 AI 에이전트가 있다고 가정해 보겠습니다. 만약 이 에이전트가 자신의 계산 비용을 지불할 만큼 충분한 수익을 올릴 수 있다면, 이 AI 에이전트는 번창할 것입니다. 또 다른 예는 DEX 차익 거래 로봇입니다: 이 AI 에이전트는 분산 거래소 간의 가격 차이를 이용하여 안정적인 수익을 올려 추론 비용을 충당할 수 있습니다. 반면, X에서의 장난꾸러기: 재미있지만 지속 가능한 수익원이 없는 가상의 AI 인플루언서로, 신선함이 사라지고 토큰 가격이 하락함에 따라 점차 사라질 것입니다.

차이는 명백합니다. 실용성을 지향하는 AI 에이전트는 번창할 것이고, 방해와 과시를 의존하는 AI 에이전트는 무관해질 것입니다. 이러한 자연 선택은 산업에 유익하며, 개발자들이 지속적으로 혁신하고 생산적인 응용 프로그램을 우선시하도록 촉진합니다. 더 강력하고 생산적인 AI 에이전트의 부상과 함께, 회의론자들은 점차 침묵하게 될 것입니다.

8. AI 합성 데이터가 인간 데이터를 초월할 것이다

"데이터는 새로운 석유"라는 말이 널리 퍼져 있습니다. 그러나 인공지능이 데이터에 대한 높은 의존도를 가지면서 다가오는 데이터 부족에 대한 우려도 제기되었습니다. 전통적인 관점에서는 사용자로부터 개인적인 현실 데이터를 수집할 방법을 찾아야 하며, 심지어 이를 위해 사용자에게 보상해야 한다고 생각합니다.

그러나 고도로 규제된 산업이나 실제 데이터가 부족한 경우, 더 실용적인 해결책은 합성 데이터일 수 있습니다. 합성 데이터는 인위적으로 생성된 데이터로, 현실 세계의 데이터 분포를 모방하는 것을 목표로 합니다. 이는 인간 데이터를 대체할 수 있는 확장 가능하고 윤리적으로 안전하며 개인 정보 보호가 가능한 솔루션을 제공합니다. 합성 데이터의 장점은 다음과 같습니다:

• 무한한 규모: 100만 개의 의료 X선 사진이나 공장의 3D 스캔이 필요하다면, 합성 데이터는 실제 환자나 공장에 의존하지 않고 무한히 생성할 수 있습니다.
• 개인 정보 보호: 합성 데이터를 처리할 때 개인의 개인정보는 위협받지 않습니다.
• 맞춤형: 특정 훈련 요구에 따라 데이터 분포를 조정할 수 있으며, 현실에서 부족하거나 윤리적으로 복잡한 경계 사례를 삽입할 수도 있습니다.

비록 인간이 보유한 데이터가 많은 경우 여전히 중요하지만, 만약 합성 데이터가 진정성에서 지속적으로 향상된다면, 이는 양, 생성 속도 및 개인 정보 제한이 없는 장점에서 사용자 데이터를 초월할 수 있습니다. 미래의 분산 인공지능은 특정 사용 사례를 충족하기 위해 고도로 전문화된 합성 데이터 세트를 생성하는 "미니 실험실"을 중심으로 전개될 가능성이 높습니다.

9. 분산 훈련이 본격적으로 작동하기 시작할 것이다

2024년에는 Prime Intellect와 Nous Research와 같은 선구자들이 분산 훈련의 경계를 확장했습니다. 예를 들어, 저대역폭 환경에서 150억 개의 매개변수를 가진 모델을 성공적으로 훈련시켜 대규모 훈련이 전통적인 중앙 집중식 설정 외부에서도 가능하다는 것을 입증했습니다. 비록 이러한 모델이 기존 기본 모델과 비교할 때 실제 응용에서 성능이 낮아 사용 이유가 많지 않지만, 2025년에는 이러한 상황이 변화할 것으로 예상됩니다.

EXO Labs는 SPARTA를 통해 1000배 이상 GPU 간 통신을 줄이며 진전을 이끌어냈습니다. SPARTA는 전용 인프라에 의존하지 않고 저대역폭에서 대형 모델 훈련을 가능하게 합니다. 가장 인상적인 것은 그들의 선언입니다: "SPARTA는 독립적으로 작동하지만, 동기화된 저통신 훈련 알고리즘인 DiLoCo와 결합하여 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다." 이는 이러한 개선이 누적적으로 이루어지며 효율성이 점진적으로 향상된다는 것을 의미합니다.

모델 기술이 지속적으로 발전함에 따라, 더 작고 효율적인 모델이 더욱 유용해질 것이며, 인공지능의 미래는 더 이상 규모에만 국한되지 않고 품질과 접근성에 더 중점을 두게 될 것입니다. 곧 엣지 장치나 심지어 스마트폰에서 실행할 수 있는 고성능 모델이 등장할 것입니다.

10. 최소 10개의 새로운 암호화 AI 슈퍼 프로토콜이 등장할 것이다

많은 사람들이 Virtuals와 ai16z를 스마트폰의 초기 단계(iOS 및 Android 등)와 비교하며 현재의 리더들이 계속 승리할 것이라고 생각하지만, 이 시장은 방대하고 아직 개발되지 않았으며, 두 개의 참여자만으로는 지배할 수 없습니다. 2025년 말까지 최소 10개의 새로운 암호화 AI 프로토콜(아직 발행되지 않음)이 10억 달러 이상의 시가총액을 기록할 것으로 예상됩니다.

분산 인공지능은 여전히 초기 단계에 있으며, 많은 인재들이 모이고 있습니다. 새로운 프로토콜, 새로운 토큰 모델 및 새로운 오픈 소스 프레임워크가 지속적으로 등장할 것이며, 이러한 새로운 참여자들은 인센티브(예: 에어드랍 또는 기발한 스테이킹), 기술 혁신(예: 저지연 추론 또는 체인 간 상호운용성) 및 사용자 경험 개선(예: 코드 없는) 등을 통해 기존 참여자를 대체할 수 있습니다. 대중의 인식 변화는 순간적이고 극적일 수 있습니다.

Bittensor, Virtuals 및 ai16z는 오래 외롭지 않을 것이며, 다음 10억 달러의 암호화 AI 프로토콜이 곧 등장할 것이며, 똑똑한 투자자들은 많은 기회를 마주하게 될 것입니다. 이것이 이 시장이 이렇게 흥미로운 이유입니다.