작성: Ekko an, Ryan Yoon, Tiger Research

편역: Chopper, Foresight News

TL;DR

AI가 전방위적으로 폭발적으로 성장하는 배경 속에서, 우리는 수요 측면에서 블록체인 업계를 평가해야 합니다. 기존 시스템이 해결하지 못하는 어떤 문제를 해결하며, 어떤 고유한 역량을 제공하는가?
탈중앙화 컴퓨팅, 탈중앙화 스토리지는 데이터 주권, 비용 우위 등 합리적인 논리를 갖췄지만, 아직 절대적인 설득력을 지닌 기술적 우위를 확보하지 못해 기존 클라우드 서비스 제공업체에 깊이 종속된 기업이 전환 위험을 감수할 만한 수준이 아니다.
모델 검증, 프라이버시 암호화 기술은 기업의 당면한 비즈니스 과제를 해결하지 못하므로 기업이 자발적으로 대규모 도입에 나서지 않을 것이다. 이 분야의 수요는 규제 정책이 마련된 이후에야 따라붙을 가능성이 크며, EU AI 법안이 전형적인 선례다. 먼저 기준이 제시된 후 시장 수요가 뒤따르는 구조다.
AI 에이전트 기반 인프라 분야의 병목은 기술이 아니다. 주류 기업은 현재 내부 프로세스 자동화에 집중하고 있는 반면, 블록체인 프로젝트는 그다음 단계의 기반 인프라를 연구·개발하고 있어 시장 수요 성숙도가 기술 발전 속도를 따라가지 못하고 있다.
AI 에이전트 결제는 블록체인과 전통 금융이 유일하게 동일선상에서 출발하는 트랙이다. 양측 모두 업계의 과제를 제대로 해결하지 못했으며, 현재 직접적인 경쟁 조건을 갖춘 유일한 세부 분야이기도 하다.
전체적으로 블록체인 + AI 분야의 난관은 두 기술의 결합 논리 자체에 모순이 있어서가 아니라, 공급과 수요가 심각하게 불일치하기 때문이다. 네 개의 세부 트랙은 각기 다른 수요 부재 문제를 안고 있으며, 오직 AI 에이전트 결제 트랙만이 현재 시장 경쟁에 직접 참여할 수 있는 조건을 갖추고 있다.

AI 전방위 폭발, 블록체인은 크게 뒤처지다

AI 업계는 유례없는 자본 및 인프라 투자 붐을 맞이했으며, 주요 테크 기업들이 구축한 대형 모델 생태계는 대중의 삶과 산업 생산 전반에 깊숙이 스며들고 있다. 암호화폐 업계 역시 빠르게 진화하며 AI와의 기술적 접점을 찾으려 시도하고 있다.

초기 탐색 방향은 탈중앙화 GPU 컴퓨팅 파워 공급, 데이터 소유권 확정, 암호학 기반 모델 검증 등 전통적인 AI 산업 밸류체인의 요소를 보완·복제하는 데 집중되었다. 최근 업계의 무게 중심은 AI 에이전트의 자율적 온체인 상호작용, 기계 간 실시간 자동 정산 등 중앙화 아키텍처로는 해결하기 어려운 난제를 공략하는 쪽으로 이동했다.

'AI + 블록체인'이라는 포괄적인 용어로 전체 분야를 설명하면 세부 영역의 실제 차이점이 가려질 뿐이다. 따라서 엄밀한 수요 측면 분석이 필요하다. 각 세부 트랙이 겨냥하는 문제는 무엇인가? 블록체인 네이티브 솔루션이 진정으로 차별화된 해결책을 제시할 수 있는가?

네 개의 세부 트랙

탈중앙화 컴퓨팅

현재 클라우드 시장은 소수의 선도적인 테크 기업이 컴퓨팅 자원을 장악하는 데 크게 의존하고 있다. 고성능 GPU 구매는 어렵고 비용이 막대해, 대규모 인프라를 구축할 수 없는 AI 스타트업과 연구 기관은 진입 장벽이 매우 높다.

중앙화 플랫폼의 자원은 대형 고객에게 편중되기 마련이며, 시장에 방치된 막대한 유휴 GPU 컴퓨팅 파워는 중립적인 경로를 통해 배분되지 못하고 있다.

탈중앙화 컴퓨팅은 자원 집중과 비효율 문제를 두 가지 모델로 해소한다. 공유 경제 모델은 개인 및 소규모 데이터센터의 유휴 GPU 자원을 통합하여 단일 컴퓨팅 네트워크를 구축함으로써 빅테크 기업의 독점을 우회하고 탄력적인 공급 체계를 만든다.

분산형 컴퓨팅 모델은 사용자가 전 세계 어디서든 컴퓨팅 파워를 임대할 수 있게 하여, 단일 서비스 제공업체의 하드웨어에 의존하지 않고 유휴 하드웨어 가동률을 높여 고성능 컴퓨팅 이용 장벽을 낮춘다.

탈중앙화 스토리지

기존 데이터 스토리지 시스템은 구글, 메타 등 중앙화 클라우드 서비스 제공업체에 거의 전적으로 종속되어 있다. 사용자가 데이터를 업로드하면 실제 데이터 소유권은 플랫폼으로 이전되며, AI 학습 데이터는 소수 거대 기업이 장기간 독점한다. 동시에 중앙화 아키텍처는 운영 리스크를 수반한다. 정책 변동, 서비스 중단, 플랫폼 장애 등으로 인해 데이터에 접근할 수 없게 되거나 영구적으로 손실될 가능성이 있다.

탈중앙화 스토리지는 두 가지 방식으로 이러한 구조적 문제를 해결한다. 파일코인과 아위브로 대표되는 공유 경제 모델은 여러 참여자의 유휴 스토리지 공간을 하나의 네트워크로 통합하며, 이 네트워크는 기존의 중앙화 클라우드를 대체할 수 있다.

영구 스토리지 모델은 데이터를 분산 노드에 다중으로 백업하여 단일 서버의 운영 상태에 영향을 받지 않게 함으로써 단일 플랫폼에 대한 의존도를 낮춘다.

온체인 데이터 거래 시장

AI 연구·개발에는 막대한 학습 데이터가 필요하지만, 기존 데이터 유통 시장은 매우 폐쇄적이며 허깅페이스와 주요 클라우드 기업들이 수익과 가격 결정권을 독점하고 있다. 데이터 창작자의 수익은 미미하고, 데이터 기여에 대한 인센티브 체계는 투명성이 부족하다.

온체인 거래 시장은 스마트 계약을 통해 중개자를 제거하고 투명한 거래 규칙을 수립한다. 오션 프로토콜과 같은 직접 거래 모델에서는 데이터 소유자와 AI 개발자가 스마트 계약을 통해 직접 거래하며, 보상은 투명하게 분배된다. 그라스 등 기여 보상 모델에서는 개인이 유휴 대역폭을 AI 데이터 수집에 연결하고 기여 가치에 상응하는 보상을 받는다.

모델 추론 검증 및 프라이버시 보호

전통적인 AI는 블랙박스 시스템이므로 외부에서는 모델 연산의 규정 준수 여부나 민감한 사용자 데이터의 안전한 처리 여부를 검증할 수 없다.

영지식 머신러닝(ZKML)은 AI 추론 계층에 암호학적 검증 메커니즘을 덧대어 프라이버시 보호와 감사 추적성을 동시에 실현한다. 모델 연산은 여전히 오프체인에서 수행되지만, 연산 과정에서 암호화된 증명이 생성되어 전체 절차가 사전 정의된 규칙을 엄격히 준수했음을 입증한다.

이러한 증명은 원본 데이터가 아닌 온체인에 기록된다. 예를 들어 의료보험 자동 청구 시나리오에서 병원은 AI 연산 규정 준수 증명만 업로드할 뿐 환자의 전체 진료 기록을 업로드할 필요가 없으며, 보험사는 증명의 진위를 확인하는 것만으로 청구 절차를 완료하게 되어 원본 민감 의료 데이터에 전혀 접근할 수 없다.

AI 에이전트 프레임워크

AI 에이전트는 점차 트래픽과 가치 창출의 중심이 되며 단순한 도구에서 자율적인 경제 주체로 진화하고 있다. 기존 금융 시스템은 인간의 소비 행동을 기반으로 설계되어, 본질적으로 기계 주도의 결제 시나리오에 부합할 수 없다.

에이전트 경제는 밀리초 단위의 고빈도 소액 거래, 국가 간 실시간 정산을 필요로 하며, 전통 금융 인프라는 이를 감당하기 어렵다.

온체인 에이전트 인프라는 두 가지 메커니즘으로 이 문제를 해결한다. 자율 실행 및 통제 메커니즘은 AI 에이전트에 고유한 지갑과 신원을 할당하여 직접 트랜잭션에 서명할 수 있게 하며, 설정 가능한 지출 한도와 안전 조치를 통해 비정상적인 행동을 방지한다.

프로토콜 기반 정산 메커니즘은 스테이블코인 결제 프로토콜(예: x402)을 사용하여 소액 거래와 고빈도 결제를 실시간으로 정산하여 통화 변환 및 승인 절차를 우회한다.

블록체인 + AI와 전통 AI 밸류체인의 차이

전통 AI 밸류체인의 자본 논리는 '성장 병목 해소'를 중심으로 전개된다. AI 수요가 확장됨에 따라 메모리, 전력, 데이터 전송 대역폭이 차례로 병목 구간으로 부상하며, 이를 빠르게 해결하는 기업(예: 고대역폭 메모리 제조사, 전력 인프라 기업)은 막대한 투자와 기업가치 상승이라는 보상을 얻는다. 시장은 성장 병목을 해소하는 솔루션에 기꺼이 높은 밸류에이션을 지불한다.

블록체인 + AI 프로젝트는 분명 실질적인 업계 과제를 겨냥하고 있지만, 동등한 수준의 시장 관심을 받지 못하고 있다. 만약 이 문제들이 정말로 시급한 것이라면 시장에는 이미 대규모 전환이 일어났을 것이다.

탈중앙화 컴퓨팅과 데이터 소유권 확정 같은 분야가 합리적인 가치를 지녔음에도 불구하고, 주류 자본을 끌어들이기 어려운 핵심 원인은 기술 공급자와 예산을 가진 구매자의 요구 사이에 심각한 괴리가 존재하기 때문이다.

AI 업계는 속도감이 생명이다. 구매자(주로 대형 테크 기업과 엔터프라이즈 고객)는 현재 운영상의 병목을 가장 신속하게 해결해 줄 솔루션에 대규모로 투자한다. 그들은 검증되지 않은 인프라를 시간을 들여 평가하지 않으며, 연산 성능, 인프라 안정성, 그리고 측정 가능한 투자 수익률이 최우선 고려 사항이다.

예를 들어, 데이터 전송 속도가 모델 학습의 병목이 되었을 때, 광섬유 인프라에 막대한 자금이 유입되어 구리 케이블을 대체했다. 메모리 대역폭이 주요 제약 요인이 되었을 때 SK하이닉스와 삼성전자는 고대역폭 메모리를 공급함으로써 이 문제를 해결하여 세계적인 명성을 얻었다. 이러한 패턴은 한결같다. 자본은 제약을 제거하고 진보를 주도하는 기업을 따른다.

블록체인 + AI 분야의 근본적인 문제는 포지셔닝 오차다. 막대한 예산을 쥔 기업들은 오로지 단기 성능 향상과 비용 절감만을 중시한다. 반면 블록체인 AI 프로젝트들이 깊이 파고드는 영역은 기업들이 부차적이고 먼 미래의 과제로 여기는 장기적인 의제들이다. 공급 측의 기술 비전과 수요 측의 당면한 운영 요구가 맞아떨어지지 않는 것이다.

공급 측의 기술 비전과 수요 측의 당면한 운영 요구가 맞아떨어지지 않는 것이다.

기술적 경쟁력 부족

여러 프로젝트가 벤치마크 테스트를 통해 탈중앙화 인프라의 잠재력과 설계 방향을 입증하고 있지만, 시장에 깊이 뿌리 내린 중앙화 클라우드 사업자(AWS, GCP 등)를 뒤흔들 만한 혁신적인 기술적 도약을 이루지는 못했다.

중앙화 클라우드 플랫폼은 이미 막대한 자금과 성숙한 인프라를 보유하고 있다. 신기술이 시장 점유율을 확보하려면 기업이 전환 비용을 감수할 만한 압도적인 성능 우위를 갖춰야 한다. 애플이 인텔 칩에서 자체 개발한 M1 칩으로 전환할 때 소프트웨어 호환성 붕괴라는 막대한 리스크를 감수할 수 있었던 것은, 에너지 효율이 세 배 향상된다는 이점이 그 변환 비용을 충분히 상쇄했기 때문이다.

그러나 블록체인 + AI는 현재 페타바이트 규모의 데이터 동기화와 초저지연을 요구하는 기업 고객에게 전환 위험을 감수할 만큼 설득력 있는 이점을 제시하지 못하고 있다.

수급 구조적 불일치

일부 탈중앙화 컴퓨팅 프로젝트가 서비스 수준 협약을 도입하여 기업의 위험을 낮추고 있지만, 기업들은 여전히 관망하고 있다. 문제의 근원은 계약 조항이 아니라 기저 구조에 있다. 선도 클라우드 서비스 제공업체는 전용 격리 서버실을 제공할 수 있지만, 블록체인 네트워크는 분산되고 익명의 노드에 의존하여 컴퓨팅 파워를 공급받는다.

노드 하나에 장애가 발생하여 수억 원에 달하는 모델 학습이 중단된다면, 토큰 환불이나 현금 보상으로는 기업이 상실한 시간 비용과 비즈니스 기회를 결코 보전할 수 없다. 치열한 업계 경쟁에 내몰린 기업에게 시스템 안정성은 타협할 수 없는 기본 조건이다. 리스크 헤지 수단이 수반된다 하더라도, 기업이 탈중앙화 네트워크에 내재된 불확실성을 적극적으로 감수할 유인은 없는 것이다.

시장 수요 미성숙

블록체인 에이전트 프레임워크는 다중 에이전트 협업 자치가 구현된 성숙한 생태계를 지향하지만, 주류 시장의 발전 단계는 아직 이 비전에 크게 미치지 못한다.

마이크로소프트, 세일즈포스 등 기업들이 AI 에이전트 도입을 가속화하고 있지만, 현재는 모두 내부 네트워크 프로세스 자동화에 집중하고 있습니다. 블록체인 프로젝트가 구축한 인프라는 다음 단계를 겨냥합니다. 바로 기업 간 외부 네트워크에서 독립적으로 실행되는 자율 에이전트입니다. 현재 대다수 기업은 여전히 기존 AI 시스템의 안정성과 투자 수익률을 다듬는 중이며, 네트워크 간 다중 에이전트 협업은 기업 인프라 계획의 우선순위 목록에 전혀 포함되지 않았습니다.

현재 수요 부진은 기술적 결함이 아닌 발전 주기상의 문제다. 블록체인 에이전트 인프라는 단기 수익화 사업보다 미래 에이전트 경제를 겨냥한 장기 인프라 투자로 자리매김하는 것이 더 적합하다.

규제

영지식 증명, 프라이버시 암호화 기술은 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는 핵심 솔루션이지만, AI 보급 초기에는 기업들이 프라이버시 인프라를 도입하려는 능동적 수요가 극히 낮다. 기업의 자발적 의지에만 의존해 대규모 도입을 추진하기는 어려우며, 업계 수요는 대체로 규제 표준에 의해 촉발된 후 기술이 이에 부합하는 컴플라이언스 요건으로 정착될 가능성이 크다.

EU AI 법안 등 글로벌 규제 세부 사항이 지속적으로 정비되면서 해당 분야에 호재로 작용하고 있다. 데이터 출처 추적과 데이터 보안이 강제적 법적 요구사항으로 자리잡으면, 블록체인의 검증 능력은 선택 기능에서 기업의 AI 도입 시 반드시 갖춰야 할 컴플라이언스 필수 요소로 전환될 것이다.

규제 완비는 업계의 제약이 아니라 시장 형성의 촉매제다. 명확한 법규는 업계의 불확실성을 낮춰 블록체인+AI가 기관 시장에 안정적으로 진입할 수 있는 통로를 열어줄 것이다.

랜드마크 도입 사례 부재

여러 구조적 모순이 중첩되며 발생한 가장 핵심적인 장애물은 바로 비즈니스 가치를 입증할 설득력 있는 대규모 랜드마크 사례가 없다는 점이다. 전통 AI 업계는 ChatGPT를 통해 성장 플라이휠을 형성했으며, 누구나 볼 수 있는 킬러 제품이 막대한 자본과 인재를 끌어들여 지속적인 반복 개선을 이뤄냈다.

블록체인+AI 분야는 아직 동등한 규모의 제품-시장 적합성 사례가 없다. 초기 커뮤니티의 관심을 제외하면, 기업 생산이나 대중의 일상 소비 시나리오에 침투한 프로젝트가 없어 전통 기관 자본의 주목을 받지 못하고 있다. 랜드마크 도입 사례 부재는 보수적인 기관 자금의 진입을 막고 업계 확산을 지연시키는 가장 큰 장벽이다.

블록체인+AI는 장기적 가치를 지니는가?

단기 시장 열기를 제외하면, 블록체인+AI는 아직 주류 AI 산업 사슬에서 확고한 위치를 점하지 못했다. 하지만 이것이 두 기술의 결합에 가치가 없다는 의미는 아니다.

해당 분야가 주목받지 못하는 핵심 원인은 기술 조합 논리 자체의 모순이 아니라, 모든 세부 트랙에서 성숙한 업계 수요와 기술 공급 방향 사이에 엇갈림이 존재하기 때문이다.

전통 AI 업계의 핵심 요구사항은 매우 명확하다. 단기 성능 향상, 비용 최적화, 극한의 인프라 안정성이다. 반면 대다수 블록체인 AI 솔루션은 데이터 소유권, 연산 투명성, 탈중앙화에 초점을 맞춘다.

이것들은 현재 업계가 시급히 해결해야 할 병목 현상과 거리가 멀고, 도입 시 성능 희생을 수반하는 경우가 많아 투자 대비 효율로 기업을 납득시키기 어렵다.

인공지능 붐이 일기 전, 전력 인프라 기업들은 일반적으로 성숙하고 성장이 더딘 기업으로 분류되곤 했다. 데이터센터로 인한 전력 수요 급증이 이러한 현실을 바꾸어 놓았고, 이후 해당 기업들은 상당한 시장 관심을 받았다. 현재 블록체인 인공지능에 대한 무관심 역시 이와 유사한 지연 효과를 반영하는 것일 수 있다. 즉, 새로운 패러다임이 출현하기 전에는 인프라의 가치가 아직 완전히 드러나지 않은 시기인 것이다.

이 과도기에 중요한 것은 업계가 시장의 실제 수요에 어떻게 대응하느냐다.

전진 방향은 두 갈래로 나뉜다. 1) 성숙한 AI 산업 사슬 표준에 능동적으로 적응하여 단기 성능의 약점을 보완하는 것, 2) 기존 기술 노선을 유지하며 차세대 AI의 대규모 도입에 적합한 미래 인프라를 지속적으로 구축하는 것이다.

블록체인+AI의 최종 행방은 어떤 노선이 미래의 실제 시장 수요에 부합할 수 있느냐에 달려 있다.

메탈파의 연결된 지갑에서 8,771 ETH(약 1,999만 달러)가 바이낸스에 입금되었습니다.

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