현재 주류 실물 자산(RWA) 논의는 미국 국채, 사모 신용, 금 연동 토큰, 그리고 부동산 온체인 자산과 같은 전통적인 금융 상품에 의해 주도되고 있습니다. 이러한 논의의 논리는 간단합니다. 금융계가 이미 가치 있게 평가하는 자산을 디지털화하고 블록체인으로 이전하여 접근성, 투명성, 유동성을 개선하는 것입니다. 하지만 이러한 편협한 관점이 실제로는 사각지대에 있다면 어떨까요? 이 글에서는 현재 RWA 담론 시스템에서 가장 가치 있는 자산군인 데이터가 간과될 수 있는 이유를 살펴보겠습니다. 탈중앙화 AI 시대로 접어들면서 데이터는 RWA에서 더욱 중요한 자리를 차지해야 합니다.
RWA란 무엇인가요?
실물 자산은 부동산, 채권, 상품 등 물리적 세계 또는 전통적인 경제 시스템의 유형 또는 무형 자산으로, 토큰화된 형태로 체인 상에 표현됩니다. 이러한 토큰은 소유권, 소득권 또는 기타 경제적 효용을 나타낼 수 있으며, 탈중앙화 금융(DeFi) 시스템에 오프체인 가치를 도입하는 것을 목표로 합니다. RWA는 실물 경제와 디지털 세계를 연결하는 다리 역할을 합니다. 한편으로는 기존 비유동 자산의 유동성을 확보하고, 다른 한편으로는 프로그래밍 가능한 금융을 실현합니다.
현재 RWA에 대한 대부분의 논의는 RWA가 파괴해야 할 금융 시스템을 그대로 복제하는 데 그치고 있습니다. 예를 들어, 미국 국채의 토큰화가 빠르게 발전하고 있고, 사모 신용 시장은 웹3화(Web3ization)를 겪고 있으며, 부동산과 상품조차도 블록체인에서 대응되는 형태를 갖추고 있습니다. 그러나 이러한 집중은 블록체인 혁신의 여지를 제한하고, 새로운 가치 전달체에 대한 진정한 탐구보다는 기존 금융 구조의 기술적 혁신에 그치는 등 맹점을 초래할 수 있습니다. 동시에, 이러한 경로는 새로운 패러다임의 발전을 촉진하기보다는 기존 금융 논리를 강화하는 폐쇄적인 사고방식에 빠지기 쉽습니다. 이는 RWA가 세계 시장을 전복하고 경제적 잠재력을 발휘할 가능성을 제한합니다.
왜 "데이터"가 귀중한 RWA인가요?
RWA는 새로운 유형의 "주식"으로 볼 수 있습니다. 더 이상 단순히 기업에만 얽매이지 않고, 장기적인 경제적 효용을 지닌 자산군에 기반을 두고 있습니다. 이러한 맥락에서 데이터는 가치 있을 뿐만 아니라 전략적으로도 중요합니다. 데이터는 칩 다음으로 글로벌 AI 경쟁의 주요 전장입니다.
이전 글에서 논의했듯이, 고품질 데이터 세트는 AI 군비 경쟁에서 빠르게 "디지털 금"으로 자리 잡고 있습니다. 오늘날 기업들은 컴퓨팅 성능뿐만 아니라 AI 모델 학습 및 미세 조정의 원동력이 되는 정확하고, 실질적이며, 다양하고, 글로벌한 인적 데이터를 확보하기 위해 경쟁하고 있습니다.
또한 통계에 따르면 2023년 빅데이터 시장 규모는 3,254억 달러이며, 2032년에는 1조 354억 달러로 성장할 것으로 예상되어, 막대한 경제적 가치가 숨겨져 있음을 알 수 있습니다.
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금 ETF가 자본 시장의 주류 도구가 된 것처럼, 데이터 기반 위험자산운용(RWA) 또한 수조 달러 규모의 새로운 시장을 개척할 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 논리는 자본 시장이 AI 기업의 독점적인 데이터 자산을 평가하는 방식과 일맥상통합니다. 즉, 고품질 데이터 자체가 투자 가능한 자산군을 구성한다는 것입니다.
데이터의 가치를 보장하는 또 다른 핵심 요소는 바로 "희소성"입니다. AI 시대에 인간이 생성한 고품질 데이터는 점점 희소해지고 귀중해지고 있습니다. 인터넷에 합성 콘텐츠가 넘쳐나면서 모델 학습에 필요한 "실제적이고, 정제되고, 다양한 데이터"는 점점 희소해지고 있으며, 이러한 희소성은 데이터의 가치를 더욱 증폭시킵니다.
더 중요한 것은, 데이터는 실제 인간의 행동과 활동에서 비롯되며 명확한 효용성을 가지고 있다는 것입니다. 직접 활용할 수는 없지만, 토큰화하고, 거래하고, 라이선스를 부여하고, 수익을 창출할 수 있습니다.
지갑에 쏙 들어가는 채권 토큰과 달리, 데이터는 활용되기 위해 존재합니다. 데이터의 유용성은 데이터의 존재 자체에 내재되어 있으며, 의료부터 자율주행, 기후 분석에 이르기까지 거의 모든 산업 분야에서 통찰력 있는 데이터 지원이 필요합니다. 데이터 세트가 고유하고 검증되며 구조화될수록 그 가치는 더욱 커집니다. 상세한 소비자 행동 궤적, 고해상도 위성 이미지, 익명화된 의료 기록 등 데이터는 다양한 산업에서 의사 결정의 초석이 되었습니다.
데이터 세트를 실제 자산으로 토큰화하는 방법은 무엇입니까?
RWA의 핵심 메커니즘은 데이터를 블록체인 토큰 형태로 표현할 수 있도록 하여 명확한 소유권, 세밀한 권한 관리, 분할성, 그리고 편리한 전송을 가능하게 합니다. 예를 들어, 과학 연구 기관은 특정 과학 데이터 세트를 토큰화하여 다른 연구자들이 부분적인 접근 권한을 구매하거나 데이터 풀 구축에 공동으로 참여할 수 있도록 할 수 있습니다.
데이터 토큰화는 데이터 세트를 블록체인 자산 형태로 표현하여 거래, 분할, 출처 검증이 가능하도록 하는 것을 의미합니다. 금이나 부동산 소유권을 블록체인에 등록하는 것처럼, 토큰화된 데이터도 접근 권한, 라이선스 수입 또는 모델 호출 권한을 부여할 수 있습니다.
과제와 고려 사항
데이터를 RWA로 활용하는 과정은 길고 복잡할 수밖에 없으며, 현재 시장에는 성숙한 프레임워크, 기술 표준 또는 인프라가 거의 없습니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.
스마트 계약 설계: 기술적 구현은 비교적 간단하지만, 데이터 소유권, 라이선스 권리, 수익 분배를 투명하게 반영하는 계약 구조를 설계하는 방법은 주요 과제가 될 것입니다.
수익 흐름 및 효용: 데이터 토큰의 가치는 AI 개발자 등이 실제로 사용하는지 여부에 따라 달라집니다. 예를 들어 통화량에 따른 결제가 있습니다. 계약에 수익을 도입하고 시스템 남용을 방지하면서 수익을 분배할 수 있는 메커니즘이 필요합니다.
가치 평가 난제: 데이터세트의 가치를 객관적으로 평가하는 방법은 무엇일까요? 가치는 데이터세트의 고유성, 시의성, 품질, 관련성, 그리고 통찰력을 창출하는 능력에 따라 달라질 수 있습니다. 널리 인정되는 가치 평가 메커니즘을 개발하는 것이 핵심입니다.
출처 및 품질 검증: 토큰화된 데이터가 항상 진짜이고 정확하며 시기적절하다는 것을 보장하는 것은 기술적으로 어렵습니다. 특히 동적 데이터 세트의 경우 더욱 그렇습니다.
개인정보 보호 및 보안: 데이터가 토큰화되어 체인상에서 전송될 때, 그 민감성을 어떻게 보호할 수 있을까요? 최첨단 암호화 체계와 접근 제어 메커니즘이 필요합니다.
개인정보 보호 규정 준수: 인간이 생성한 데이터를 토큰화하는 것은 GDPR, HIPAA 등 데이터 개인정보 보호 규정과 관련하여 여러 가지 문제를 야기할 수 있습니다. 기존 법률 시스템은 탈중앙화된 데이터 소유권 및 동의 기반 권한 부여 메커니즘에 적응하기 위해 시대의 흐름에 발맞춰 나가야 합니다.
결론: RWA의 "누락된 퍼즐 조각"?
RWA의 사명이 현실 세계의 가장 가치 있는 요소들을 Web3로 가져오는 것이라면, "데이터"를 빼놓을 수 없습니다. 데이터는 AI 경제의 원동력이자 모든 지능형 시스템의 보이지 않는 기반이며, 현재 이용 가능한 RWA 중 가장 유동적이고 프로그래밍 가능하며 세계화된 유형일 수 있습니다.
탈중앙화 AI의 부상으로 시장은 고품질 데이터에 대한 개방적이고 허가 없는 접근을 점점 더 필요로 할 것이며, 토큰화된 데이터는 이러한 미래를 실현하는 데 가장 적합한 인프라입니다. 데이터 RWA는 단순한 변두리 방향이 아니라, RWA 이야기를 지배하는 핵심 주제가 될 잠재력을 가지고 있습니다. 그리고 이 이야기는 이제 막 시작되었습니다.
저자: OORT 설립자이자 컬럼비아 대학교 교수인 Max Li 박사
원래 Forbes에 게재됨: https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2025/07/09/why-is-the-ai-engine-data-the-most-overlooked-real-world-asset/
