Bittensor 서브넷 투자 가이드: 차세대 AI 트렌드 포착

작성자: Biteye 핵심 기여자 @lviswang

편집자: Biteye 핵심 기여자 Denise

01. 시장 개요: dTAO 업그레이드로 생태계 폭발 발생

2025년 2월 13일, 비텐서 네트워크는 역사적인 다이내믹 TAO(dTAO) 업그레이드를 통해 중앙집중식 거버넌스 모델에서 시장 중심의 탈중앙화 리소스 할당으로 전환했습니다. 업그레이드 이후 각 서브넷은 독립적인 알파 토큰을 보유하게 되며, TAO 보유자는 투자 대상을 자유롭게 선택할 수 있게 되어 진정한 시장 기반 가치 발견 메커니즘을 실현하게 됩니다.

데이터에 따르면 dTAO 업그레이드는 엄청난 혁신적 활력을 불러일으켰습니다. Bittensor는 단 몇 달 만에 32개의 서브넷에서 118개의 활성 서브넷으로 269% 증가했습니다. 이 서브넷은 기본적인 텍스트 추론 및 이미지 생성부터 최첨단 단백질 폴딩 및 양적 거래에 이르기까지 AI 산업의 모든 분야를 포괄하며 가장 완벽한 탈중앙화 AI 생태계를 형성합니다.

시장 성과 또한 인상적입니다. 상위 서브넷의 총 시장 가치는 업그레이드 전 400만 달러에서 6억 9천만 달러로 증가했으며, 연간 스테이킹 수익률은 16~19%로 안정화되었습니다. 각 서브넷은 시장 기반 TAO 스테이킹 비율에 따라 네트워크 인센티브를 분배합니다. 상위 10개 서브넷이 네트워크 배출량의 51.76%를 차지하며, 이는 적자생존이라는 시장 메커니즘을 반영합니다.

 https://taostats.io/서브넷

02. 핵심 네트워크 분석(상위 10대 배출량)

1. @chutes_ai, Chutes (SN64) - 서버리스 AI 컴퓨팅

핵심 가치: AI 모델 배포 경험을 혁신하고 컴퓨팅 비용을 대폭 절감

Chutes는 "즉시 시작" 아키텍처를 사용하여 AI 모델의 시작 시간을 200밀리초로 단축하여 기존 클라우드 서비스보다 10배 더 효율적입니다. 전 세계적으로 8,000개 이상의 GPU 노드를 통해 DeepSeek R1부터 GPT-4까지 다양한 주류 모델을 지원하고, 하루 500만 건 이상의 요청을 처리하며, 응답 지연 시간을 50밀리초 이내로 유지합니다.

비즈니스 모델은 성숙되었으며, 무료 부가가치 전략을 채택하여 사용자를 유치하고 있습니다. Chutes는 OpenRouter 플랫폼 통합을 통해 DeepSeek V3와 같은 인기 모델에 컴퓨팅 파워를 지원하고 각 API 호출에서 수익을 창출합니다. 비용 측면에서도 AWS Lambda보다 85% 저렴하여 상당한 이점을 제공합니다. 현재 총 토큰 사용량은 9,042.37B를 초과하며 3,000개 이상의 기업 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다.

dTAO는 출시 9주 만에 시장 가치 1억 달러를 달성했으며, 현재 시장 가치는 7,900만 달러입니다. dTAO는 탄탄한 기술적 기반을 갖추고 있으며, 상용화도 순조롭게 진행되고 있고, 높은 시장 인지도를 보유하고 있습니다. 현재 서브넷의 선두 주자입니다.

 https://chutes.ai/app/research

2. @celiumcompute, Celium (SN51) - 하드웨어 컴퓨팅 최적화

핵심 가치: AI 컴퓨팅 효율성을 개선하기 위해 기본 하드웨어를 최적화합니다.

Datura AI에서 개발한 이 제품은 하드웨어 수준의 컴퓨팅 최적화에 중점을 두고 있습니다. GPU 스케줄링, 하드웨어 추상화, 성능 최적화, 에너지 효율 관리라는 네 가지 주요 기술 모듈을 통해 하드웨어 활용 효율을 극대화합니다. NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe 등 다양한 하드웨어를 지원합니다. 가격은 유사 제품 대비 90% 저렴하며, 컴퓨팅 효율은 45% 향상되었습니다.

 https://celiumcompute.ai/

현재 Celium은 Bittensor에서 두 번째로 큰 서브넷으로, 네트워크 배출량의 7.28%를 차지합니다. 하드웨어 최적화는 AI 인프라의 핵심 요소이지만, 기술적 장벽과 가격 상승 추세가 뚜렷하며, 현재 시장 가치는 5,600만 달러입니다.

3. @TargonCompute, Targon(SN4) - 분산형 AI 추론 플랫폼

핵심 가치: 데이터 프라이버시와 보안을 보장하는 기밀 컴퓨팅 기술

Targon의 핵심은 AI 모델의 학습, 추론 및 검증을 지원하는 안전한 기밀 컴퓨팅 플랫폼인 TVM(Targon Virtual Machine)입니다. TVM은 Intel TDX 및 NVIDIA 기밀 컴퓨팅과 같은 기밀 컴퓨팅 기술을 사용하여 전체 AI 워크플로우의 보안 및 개인정보 보호를 보장합니다. 이 시스템은 하드웨어부터 애플리케이션 계층까지 종단 간 암호화를 지원하여 사용자가 데이터 유출 없이 강력한 AI 서비스를 사용할 수 있도록 합니다.

타르곤은 높은 기술 장벽, 명확한 사업 모델, 그리고 안정적인 수익원을 갖추고 있습니다. 현재 수익 환매 메커니즘이 활성화되어 있으며, 모든 수익은 토큰 환매에 사용되고 있으며, 최근 환매 금액은 미화 18,000달러입니다.

4. @tplr_ai, τemplar (SN3) - AI 연구 및 분산 학습

핵심가치 : 대규모 AI 모델 협업 학습으로 학습 문턱 낮추기

Templar는 Bittensor 네트워크의 선구적인 서브넷으로, AI 모델의 대규모 분산 학습에 특화되어 있습니다. Templar의 사명은 "세계 최고의 모델 학습 플랫폼"이 되는 것입니다. 전 세계 참여자들이 기여한 GPU 리소스를 활용한 협업 학습을 통해 최첨단 모델의 협업 학습 및 혁신에 집중하며, 부정행위 방지 및 효율적인 협업을 강조합니다.

기술적 성과 측면에서 Templar는 12억 개의 매개변수 모델 학습을 성공적으로 완료했으며, 이 모델은 2만 회 이상의 학습 사이클을 거쳤고 전체 과정에 약 200대의 GPU가 사용되었습니다. 2024년에는 커밋-리빌(Commit-Reveal) 메커니즘을 업그레이드하여 검증의 탈중앙화 및 보안을 강화할 예정입니다. 2025년에는 700억 개 이상의 매개변수 규모를 가진 대규모 모델 학습이 지속적으로 추진될 것이며, 표준 AI 벤치마크 성능은 업계 표준에 필적할 만하며, 이는 Bittensor의 설립자인 Const가 직접 추천한 바입니다.

템플러는 뛰어난 기술적 우위를 가지고 있으며, 현재 시장 가치는 3,500만 달러로, 배출량의 4.79%를 차지합니다.

5. @gradients_ai, Gradients (SN56) - 분산형 AI 학습

핵심가치: AI 교육 대중화 및 비용 한계치 대폭 감소

레이온 랩스(Rayon Labs)에서 개발한 이 솔루션은 분산 학습을 통해 AI 학습 비용의 문제점을 해결합니다. 이 지능형 스케줄링 시스템은 그래디언트 동기화를 기반으로 하며, 수천 개의 GPU에 작업을 효율적으로 분산합니다. 시간당 5달러의 비용으로 118조 개의 매개변수 모델을 학습할 수 있으며, 이는 기존 클라우드 서비스보다 70% 저렴하고 중앙 집중식 솔루션보다 40% 빠릅니다. 원클릭 인터페이스는 사용 기준을 낮추었으며, 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 500개 이상의 프로젝트가 모델 미세 조정에 사용되었습니다.

현재 시장 가치가 30M이고, 시장 수요가 엄청나며, 기술적 이점이 뚜렷하기 때문에 장기적으로 주목할 만한 서브넷 중 하나입니다.

 https://x.com/rayon_labs/status/1911932682004496800

6. @taoshiio, Proprietary Trading (SN8) - 금융 양적 거래

핵심 가치: AI 기반 다중 자산 거래 신호 및 재무 예측

SN8은 AI 기반 다중 자산 거래 신호를 제공하는 분산형 양적 거래 및 금융 예측 플랫폼입니다. 이 자체 거래 네트워크는 금융 시장 예측에 머신러닝 기술을 적용하고 다단계 예측 모델 아키텍처를 구축합니다. SN8의 시계열 예측 모델은 LSTM과 트랜스포머 기술을 결합하여 복잡한 시계열 데이터를 처리합니다. 시장 심리 분석 모듈은 소셜 미디어 및 뉴스 콘텐츠를 분석하여 예측 보조 신호로 심리 지표를 제공합니다.

웹사이트에서 다양한 채굴자들이 제공하는 전략의 수익률과 백테스트를 확인할 수 있습니다. SN8은 AI와 블록체인을 결합하여 혁신적인 금융 시장 거래 방식을 제공하며, 현재 시장 가치는 2,700만 달러입니다.

 https://dashboard.taoshi.io/miner/5Fhhc5Uex4XFiY7V3yndpjsPnfKp9F4EhrzWJg7cY6sWhYGS

7. @_scorevision, Score (SN44) – 스포츠 분석 및 평가

핵심 가치: 6,000억 달러 규모의 축구 산업을 타깃으로 한 스포츠 영상 분석

스포츠 비디오 분석에 중점을 둔 컴퓨터 비전 프레임워크로, 가벼운 검증 기술을 통해 복잡한 비디오 분석 비용을 절감합니다. 코트 감지 및 CLIP 기반 객체 검사의 2단계 검증을 통해 경기당 수천 달러에 달하던 기존 주석 처리 비용을 1/10에서 1/100로 절감합니다. Data Universe와 협력하여 DKING AI 에이전트는 평균 70%의 예측 정확도를 달성했으며, 단일 일 정확도는 100%를 달성했습니다.

 https://x.com/webuildscore/status/1942893100516401598

스포츠 산업은 규모가 매우 크고, 기술 혁신이 두드러지며 시장 전망이 매우 밝습니다. Score는 명확한 적용 방향을 제시하는 서브넷으로 주목할 가치가 있습니다.

8. @openkaito, OpenKaito (SN5) - 오픈 소스 텍스트 추론

핵심 가치: 텍스트 임베딩 모델 개발, 정보 검색 최적화

OpenKaito는 텍스트 임베딩 모델 개발에 중점을 두고 있으며, InfoFi 분야의 주요 기업인 Kaito의 지원을 받고 있습니다. 커뮤니티 중심의 오픈소스 프로젝트인 OpenKaito는 특히 정보 검색 및 의미 검색 분야에서 고품질 텍스트 이해 및 추론 기능을 구축하는 데 전념하고 있습니다.

서브넷은 아직 초기 단계이며, 주로 텍스트 임베딩 모델을 중심으로 생태계를 구축하고 있습니다. 향후 Yaps 통합을 통해 애플리케이션 시나리오와 사용자 기반이 크게 확장될 것으로 기대됩니다.

9. @MacrocosmosAI, Data Universe (SN13) – AI 데이터 인프라

핵심가치 : 대규모 데이터 처리, AI 학습 데이터 제공

하루에 5억 행의 데이터를 처리하며, 총 556억 행이 넘고 100GB의 저장 공간을 지원합니다. DataEntity 아키텍처는 데이터 표준화, 인덱스 최적화, 분산 저장 등의 핵심 기능을 제공합니다. 혁신적인 "중력" 투표 메커니즘을 통해 동적 가중치 조정이 가능합니다.

 https://www.macrocosmos.ai/sn13/대시보드

데이터는 AI의 원유이며, 인프라의 가치는 안정적이고, 생태계의 틈새는 중요합니다. 여러 서브넷에 대한 데이터 공급자로서, 저희는 인프라의 가치를 반영하는 Score와 같은 프로젝트들과 긴밀한 협력 관계를 유지하고 있습니다.

10. @taohash, TAOHash (SN14) - PoW 채굴

핵심 가치: 기존 채굴과 AI 컴퓨팅을 연결하고 컴퓨팅 리소스를 통합합니다.

TAOHash는 비트코인 채굴자들이 자신의 컴퓨팅 파워를 Bittensor 네트워크로 전환하고, 스테이킹 또는 거래를 위한 채굴을 통해 알파 토큰을 획득할 수 있도록 합니다. 이 모델은 기존 PoW 채굴과 AI 컴퓨팅을 결합하여 채굴자들에게 새로운 수입원을 제공합니다.

단 몇 주 만에 6EH/s 이상의 컴퓨팅 파워(전 세계 컴퓨팅 파워의 약 0.7%)를 확보하며 시장의 이 하이브리드 모델에 대한 인지도를 입증했습니다. 채굴자들은 기존 비트코인 채굴과 TAOHash 토큰 획득 중 하나를 선택하여 시장 상황에 맞춰 수익을 최적화할 수 있습니다.

11. @CreatorBid, Creator.Bid - AI 에이전트 생태계를 위한 런치패드

Creator.Bid는 서브넷은 아니지만, Bittensor 생태계에서 중요한 조정 역할을 수행합니다. Creator.Bid 생태계는 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다. Launchpad 모듈은 공정하고 투명한 AI 에이전트 실행 서비스를 제공하며, 저격 방지를 위한 공정한 실행 스마트 계약과 큐레이션된 실행 메커니즘을 통해 새로운 AI 에이전트에게 안전하고 투명한 시작점을 제공합니다. Tokenomics 모듈은 BID 토큰을 통해 전체 생태계를 통합하고 에이전트에게 지속 가능한 수익 모델을 제공합니다. Hub 모듈은 콘텐츠 자동화, 소셜 미디어 API, 정밀하게 조정된 이미지 모델을 포함한 강력한 API 기반 서비스를 제공합니다.

이 플랫폼의 핵심 혁신은 에이전트 키(Agent Keys)라는 개념에 있습니다. 이 디지털 멤버십 토큰을 통해 제작자는 AI 에이전트를 중심으로 커뮤니티를 구축하고 공동 소유권을 확보할 수 있습니다. 각 AI 에이전트는 에이전트 네임 서비스(ANS)를 통해 고유한 ID를 가지며, 이는 NFT(Non-Functional Trust)로 구현되어 각 에이전트가 반복 불가능한 식별자를 갖도록 보장합니다. 사용자는 간단한 프롬프트를 통해 성격 특성을 입력하고 프로그래밍 지식 없이도 완벽하게 작동하는 AI 에이전트를 생성할 수 있습니다.

Creator.Bid 자체는 Base 네트워크를 기반으로 구축되었지만, Bittensor 생태계와 긴밀한 협력 관계를 구축해 왔습니다. TAO 협의회를 운영함으로써 Creator.Bid는 BitMind(SN34)와 Dippy(SN11 및 SN58)와 같은 최상위 서브넷들을 하나로 모아 "TAO에 연계된 에이전트, 서브넷, 그리고 빌더들이 서로 융합할 수 있도록 하는 조정 계층" 역할을 수행합니다.

이 협력 관계의 가치는 서로 다른 네트워크의 강점을 통합하는 데 있습니다. Bittensor는 강력한 AI 추론 및 학습 기능을 제공하는 반면, Creator.Bid는 사용자 친화적인 에이전트 생성 및 출시 플랫폼을 제공합니다. 두 생태계의 결합을 통해 개발자는 Bittensor의 AI 기능을 활용하여 에이전트를 생성하고, Creator.Bid의 Launchpad를 통해 토큰화 및 소셜화할 수 있습니다.

Masa의 AI 에이전트 아레나(SN59)와의 협업은 이러한 시너지 효과를 더욱 잘 보여줍니다. Creator.Bid는 아레나용 에이전트 생성 도구를 제공하여 사용자가 AI 에이전트를 신속하게 배포하여 경쟁에 참여할 수 있도록 지원합니다. 이러한 생태계 간 협업 모델은 분산형 AI 분야에서 중요한 트렌드로 자리 잡고 있습니다.

03. 생태계 분석

기술 아키텍처의 핵심 장점

비텐서의 기술 혁신은 독보적인 탈중앙화 AI 생태계를 구축했습니다. 유마(Yuma) 합의 알고리즘은 탈중앙화 검증을 통해 네트워크 품질을 보장하며, dTAO 업그레이드를 통해 도입된 시장 기반 자원 할당 메커니즘은 효율성을 크게 향상시킵니다. 각 서브넷에는 TAO 토큰과 알파 토큰 간의 가격 변동을 감지하는 AMM 메커니즘이 탑재되어 있습니다. 이러한 설계를 통해 시장의 영향력이 AI 자원 구성에 직접 참여할 수 있습니다.

서브넷 간 협업 프로토콜은 복잡한 AI 작업의 분산 처리를 지원하여 강력한 네트워크 효과를 형성합니다. 이중 인센티브 구조(TAO 발행과 알파 토큰 가치 상승)는 장기적인 참여 동기를 보장하며, 서브넷 생성자, 채굴자, 검증자, 스테이커 모두 상응하는 수익을 얻을 수 있어 지속 가능한 경제적 순환 고리를 형성합니다.

경쟁 우위와 과제

기존의 중앙 집중형 AI 서비스 제공업체와 비교했을 때, Bittensor는 진정한 분산형 대안을 제공하며 비용 효율성이 뛰어납니다. 여러 서브넷은 상당한 비용 이점을 제공합니다. 예를 들어, Chutes는 AWS보다 85% 저렴합니다. 이러한 비용 이점은 분산형 아키텍처의 효율성 향상에서 비롯됩니다. 개방형 생태계는 빠른 혁신을 촉진하며, 서브넷의 수와 품질은 지속적으로 향상되고 있으며, 혁신 속도는 기존 기업의 내부 R&D 속도를 훨씬 능가합니다.

그러나 생태계는 실질적인 어려움에도 직면해 있습니다. 기술적 한계는 여전히 높습니다. 도구는 끊임없이 개선되고 있지만, 채굴 및 검증에 참여하려면 상당한 기술 지식이 필요합니다. 규제 환경의 불확실성 또한 또 다른 위험 요소입니다. 탈중앙화 AI 네트워크는 국가마다 다른 규제 정책에 직면할 수 있습니다. AWS나 Google Cloud와 같은 기존 클라우드 서비스 제공업체들은 가만히 있지 않고 경쟁력 있는 제품을 출시할 것으로 예상됩니다. 네트워크 규모가 커짐에 따라 성능과 탈중앙화 간의 균형을 어떻게 유지할지 또한 중요한 시험대가 되었습니다.

AI 산업의 폭발적인 성장은 비텐서(Bittensor)에게 막대한 시장 기회를 제공했습니다. 골드만삭스는 2025년 전 세계 AI 투자 규모가 2,000억 달러에 육박할 것으로 예측하며, 이는 인프라 수요에 강력한 뒷받침이 될 것입니다. 전 세계 AI 시장은 2025년 2,940억 달러에서 2032년 1조 7,700억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 연평균 성장률은 29%에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 분산형 AI 인프라를 위한 광범위한 개발 공간을 창출했습니다.

AI 개발을 위한 각국의 지원 정책은 분산형 AI 인프라에 대한 기회의 창을 마련했습니다. 동시에 데이터 프라이버시와 AI 보안에 대한 관심은 Targon과 같은 서브넷의 핵심 장점인 기밀 컴퓨팅과 같은 기술에 대한 수요를 증가시켰습니다. 기관 투자자들의 AI 인프라에 대한 관심은 계속해서 높아지고 있으며, DCG와 Polychain과 같은 유명 기관들의 참여는 생태계에 재정 및 자원 지원을 제공했습니다.

04. 투자 전략 프레임워크

비텐서 서브넷에 투자하려면 체계적인 평가 프레임워크 구축이 필요합니다. 기술적인 측면에서는 혁신의 정도와 해자의 깊이, 팀의 기술력과 실행 능력, 그리고 생태계 내 다른 프로젝트와의 시너지 효과를 검토해야 합니다. 시장적인 측면에서는 목표 시장 규모와 성장 잠재력, 경쟁 환경과 차별화된 이점, 사용자 도입률과 네트워크 효과, 그리고 규제 환경과 정책적 리스크를 분석해야 합니다. 재무적인 측면에서는 현재 가치 평가 수준과 과거 실적, TAO 배출량의 비중과 성장 추세, 토큰 이코노미 설계의 합리성, 그리고 유동성과 거래 심도에 중점을 두어야 합니다.

구체적인 위험 관리 측면에서는 탈중앙화 투자가 기본 전략입니다. 인프라(예: Chutes, Celium), 애플리케이션(예: Score, BitMind), 프로토콜(예: Targon, Templar) 등 다양한 서브넷 유형에 자금을 배분하는 것이 좋습니다. 동시에, 서브넷의 개발 단계에 따라 투자 전략을 조정해야 합니다. 초기 프로젝트는 위험도가 높지만 잠재 수익률이 높은 반면, 성숙 프로젝트는 상대적으로 안정적이지만 성장 여력이 제한적입니다. 알파 토큰의 유동성이 TAO만큼 좋지 않을 수 있다는 점을 고려할 때, 자본 배분 비율을 합리적으로 조정하고 필요한 유동성 버퍼를 유지하는 것이 중요합니다.

2025년 11월에 예정된 첫 번째 반감기는 중요한 시장 촉매제가 될 것입니다. 배출량 감소는 기존 서브넷의 희소성을 높이고, 실적이 저조한 프로젝트를 폐기할 수 있으며, 이는 전체 네트워크의 경제적 지형을 재편할 것입니다. 투자자는 고품질 서브넷을 사전에 구축하고 반감기 전에 구성 기간을 확보할 수 있습니다.

중기적으로 서브넷 수는 500개를 넘어 AI 산업의 모든 분야를 포괄할 것으로 예상됩니다. 기업용 애플리케이션의 증가는 기밀 컴퓨팅 및 데이터 프라이버시 관련 서브넷 개발을 촉진하고, 서브넷 간 협업이 더욱 빈번해지면서 복잡한 AI 서비스 공급망을 형성할 것입니다. 규제 프레임워크의 점진적인 명확화는 규정을 준수하는 서브넷이 명확한 이점을 제공할 것입니다.

장기적으로 비텐서는 글로벌 AI 인프라의 중요한 부분이 될 것으로 예상됩니다. 기존 AI 기업들은 하이브리드 모델을 채택하고 사업의 일부를 탈중앙화 네트워크로 이전할 수 있습니다. 새로운 비즈니스 모델과 애플리케이션 시나리오가 계속해서 등장하고 다른 블록체인 네트워크와의 상호운용성이 향상되어 궁극적으로 더 큰 탈중앙화 생태계를 형성할 것입니다. 이러한 발전 경로는 초기 인터넷 인프라의 진화와 유사하며, 핵심 노드를 확보하는 투자자는 막대한 수익을 거둘 수 있을 것입니다.

05. 결론

비텐서 생태계는 AI 인프라 개발의 새로운 패러다임을 제시합니다. 시장 기반 자원 배분과 탈중앙화된 거버넌스 메커니즘을 통해 AI 혁신을 위한 새로운 토대를 마련하며, 혁신적 활력과 성장 잠재력이 매우 뛰어납니다. AI 산업의 급속한 발전을 배경으로, 비텐서와 그 서브넷 생태계는 지속적인 관심과 심층적인 연구가 필요합니다.