4E Labs｜단순한 유행이 아니라 패러다임 전환: AI Crypto의 부상과 향후 10년 로드맵

저자: Mere X

AI + Crypto의 결합은 단순한 "인프라 혁신"이 아니라, 거버넌스 모델의 업그레이드 시도일 가능성이 큽니다. 이는 수십 년간 인류 사회가 "지능형 시스템"과 "권력 통제"에 대해 상상해온 경계를 도전합니다. AI가 탈중앙화되면, 여전히 원래의 AI일까요? 우리는 회사도, 법적 주소도 없고, 아마도 "의지를 가진" 지능체를 어떻게 제약할 수 있을까요?

AI와 Crypto, 이 두 가지 21세기에서 가장 혁신적인 기술 방향이 가속화되어 융합되고 있으며, 파괴적인 새로운 분야인 AI Crypto(인공지능 암호 생태계)를 낳고 있습니다. 이는 차세대 Web3 인프라의 진화를 나타낼 뿐만 아니라, 가치 인터넷에서의 지능형 협력 모델을 재정의하고 있습니다.

본 문서는 현재 AI + Crypto 트랙의 발전 현황, 대표적인 프로젝트, 성장 동력, 도전 과제 및 위험, 그리고 2030년의 트렌드 예측을 종합적으로 분석할 것입니다.

1. 시장 개요: 지수적 성장의 초기

Market.us의 연구 보고서에 따르면, 전 세계 AI와 암호 시장의 2024년 가치는 약 37억 달러로 추정되며, 이 숫자는 2034년까지 470억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 연평균 성장률은 놀라운 28.9%에 이를 것으로 보입니다.

Grayscale은 2024년에 "AI Crypto"를 독립 자산 클래스로 추적할 것을 제안했습니다. 이 부문은 2023년 약 45억 달러에서 2025년 210억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상되며, 세 가지 하위 트랙으로 나뉩니다:

1. AI 모델 훈련 인프라(예: Bittensor, Nous)

2. 온체인 데이터 및 지능체 생태계(예: The Graph, Fetch.ai)

3. GPU 렌더링 및 컴퓨팅 네트워크(예: Render Network, Akash)

The Business Research Company의 연구에 따르면, "생성적 AI가 암호 분야에서"의 시장 성장률이 특히 빠르며, 2029년까지 33억 달러에 이를 것으로 예상되며, 연간 성장률은 34%를 초과할 것으로 보입니다.

2. 동력: 왜 이 트랙이 폭발하고 있는가?

AI와 블록체인의 융합의 핵심 동력은 "중앙 집중형 지능"의 한계와 "협력 계산"의 필요성에 공동으로 대응하고 있다는 점입니다.

1. Web2 클라우드 지능의 탈중앙화 대체

대형 언어 모델(예: GPT, Claude, Gemini)은 대부분 중앙 집중형 서비스이지만, Web3는 개방적이고 검증 가능하며 검열에 저항하는 "지능형 소스"를 필요로 합니다. Bittensor의 신경망 훈련 시스템은 블록체인 인센티브 메커니즘을 통해 탈중앙화 추론을 완료하여 Web2 클라우드의 독점 문제를 해결합니다.

2. 온체인 지능체(AI Agents) 생태계의 부상

Fetch.ai와 Autonolas와 같은 프로젝트는 "온체인 자동 실행기"를 구축하고 있으며, DeFi, DAO 거버넌스, 자산 관리 등의 시나리오에서 자율적 의사결정, 자율 배포, 자율 학습이 가능한 AI 애플리케이션을 구현하여 온체인 애플리케이션의 지능화 수준을 크게 향상시키고 있습니다.

3. DeFi와 TradFi의 AI화 진화

점점 더 많은 거래 플랫폼(예: dYdX, GMX)이 AI 예측 시스템을 도입하여 위험 통제 및 전략 조정을 하고 있습니다. 생성적 AI는 구조화된 재무 보고서, 온체인 자산 이미지 및 LP 시뮬레이터 등을 생성하는 데 사용됩니다.

4. 안전성과 규정 준수의 이중 동력

AI는 온체인 규정 준수 도구(예: Chainalysis AI 모듈, OpenZeppelin 코드 스캔)의 핵심 엔진이 되어 기업이 자금 세탁 방지, 스마트 계약 검토, 행동 모델 분석 등의 고급 규정 준수 요구를 지원합니다.

3. 대표적인 프로젝트 분석(선정)

현재 AI Crypto 생태계에는 기술 및 시장 측면에서 두드러진 여러 프로젝트가 있습니다. 그중 Bittensor는 탈중앙화 AI 네트워크를 구축하는 선구자로, 모델 노드의 기여를 인센티브로 하여 지속적인 훈련 및 추론의 개방형 시스템을 형성합니다. Fetch.ai는 온체인 지능형 에이전트 시스템을 배포하여 IoT 및 금융 거래에 자동 실행 능력을 제공하며, Bosch와 같은 실제 기업과 협력하고 있습니다. Render Network는 GPU 렌더링 자원의 탈중앙화 공유에 집중하며, 그 네트워크는 AI 모델 훈련 및 AR/VR 애플리케이션을 지원하고 Apple Vision 플랫폼과 기술 호환성을 가지고 있습니다. The Graph는 온체인 데이터의 구조화된 접근 서비스를 제공하여 AI Agent의 데이터 기억 및 인덱스 지원을 구성합니다. Nous Research는 다중 모델 협동 훈련 시장을 구축하고 있으며, 오픈 소스 LLM에 대한 전체 생애 주기 관리 및 경제적 인센티브를 제공합니다. Autonolas는 "다중 에이전트 자치 프로토콜" 개념을 제안하여 AI Agent와 DAO 거버넌스 메커니즘을 긴밀하게 통합하여 진정한 의미의 온체인 자치 지능 시스템을 구축하고자 합니다.

| 프로젝트 이름 | 토큰 | 기능 | 위치 | 주요 협력/특징 | |----------------|------|------|------|----------------| | Bittensor | TAO | AI 모델 훈련의 탈중앙화 네트워크 | 심층 학습 아키텍처 모방, 모델 공유 및 추론 서비스 인센티브 제공 | | Fetch.ai | FET | 온체인 AI Agent 플랫폼 | Bosch, Datarella와 협력, IoT 및 모바일 결제 주력 | | Render Network | RNDR | 탈중앙화 GPU 렌더링 서비스 | Apple Vision과 호환, AR/VR 및 AI에 광범위하게 배포 | | The Graph | GRT | 블록체인 데이터 인덱스 레이어 | Agent 기억, 훈련 데이터 수집, 크로스 체인 데이터 흐름 지원 | | Nous Research | - | AI 모델 시장 및 협동 훈련 플랫폼 | 최신 가치 10억 달러 초과, "AI 슈퍼마켓" 시스템 구축 중 | | Autonolas | OLAS | 다중 에이전트 자치 프로토콜(MAA) | AI + DAO의 결합 강조, 온체인 "회사 에이전트" 모델 탐색 |

4. 거시적 트렌드 및 2025--2034 로드맵 예측

블록체인 산업 내부뿐만 아니라, 주요 기술 회사들도 점차 이 융합 트랙에 대한 배치를 하고 있습니다. NVIDIA는 CUDA 도구 체인을 개방하여 온체인 모델 훈련에 적합하도록 하고, 전략적 투자를 통해 여러 탈중앙화 AI 프로젝트의 성장을 촉진하고 있습니다. OpenAI는 Filecoin과 협력하여 "검증 가능한 데이터 저장 네트워크"를 탐색하며, 모델 훈련 데이터의 투명성과 감사 문제를 해결하고자 합니다. Meta AI는 온체인 LLM의 추적 메커니즘을 연구하여 모델의 공정성과 편향 저항 능력을 강화하고자 합니다.

동시에, 전 세계 규제도 기술 발전에 빠르게 반응하고 있습니다: 미국 증권 거래 위원회(SEC)는 2025년 초 "Project Crypto" 프로젝트를 시작하여 자율 계약 및 AI 의사 결정 논리의 규정 준수 프레임워크를 연구하고 있습니다. 유럽연합 MiCA 2.0 초안에서는 온체인 AI 시스템의 설명 가능성과 위험 공개 메커니즘을 명확히 요구하고 있습니다. 싱가포르와 아랍에미리트는 상대적으로 개방적이며, 법적으로 "온체인 지능체"의 대리인 지위를 인정하여 기업이 규정 준수 방식으로 혁신을 시도할 수 있도록 지원하고 있습니다.

향후 10년 동안 AI와 블록체인의 융합은 다섯 가지 주요 단계를 거칠 것으로 예상됩니다. 2025년에는 초기 온체인 Agent가 광범위하게 배포되기 시작하며, 특히 Gnosis Chain과 OP Stack 생태계에서 많은 실험적 애플리케이션이 나타날 것입니다. 2026년에는 AI 모델이 Layer2 네트워크와 깊이 통합되며, zkML 등의 메커니즘이 온체인 AI 추론 논리를 실현할 수 있게 됩니다. 2027-2028년에는 크로스 체인 Agent가 상호 연결되어 온체인 "디지털 직원" 시스템을 형성할 것입니다. 2030년 이후에는 기억, 추론 및 실행 능력을 갖춘 AI 에이전트가 독립적으로 온체인 협력을 완료할 수 있게 되어 자치 경제체의 초기 형태를 나타낼 것입니다. 2034년까지 전체 AI 암호 시장 규모는 470억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 지능 경제의 새로운 핵심이 될 것입니다.

| 시점 | 예상 이정표 | 산업 변화 | |------|--------------|------------| | 2025 | 초기 AI Agent의 온체인 배포 | Gnosis Chain, OP Stack에서 Agent 프레임워크 성숙 | | 2026 | L2 네트워크와 AI 모델 통합 | zkML 보급 시작, 온체인 AI 추론 논리 실행 | | 2027-2028 | 크로스 체인 Agent의 일반화 | 다중 체인 협동 AI 시스템 및 온체인 "디지털 직원" 등장 | | 2030+ | 자치 경제체의 초기 실현 | AI 주도 DAO/DAO-as-a-Service 기관화 발전 | | 2034 | 시장 규모 470억 달러 초과 | AI 모델과 자산 관리 완전 통합 |

5. 위험 및 행동 지침

비록 시장 잠재력이 크지만, AI + Crypto 트랙은 여전히 여러 주요 도전에 직면해 있습니다. 첫째, AI 의사 결정 출력은 안정성과 확정성이 부족하여, 특히 금융 분야에서는 한 번의 잘못된 추론이 자산 수준의 위험을 초래할 수 있습니다. 둘째, 스마트 계약 시스템은 모델 행동 검증에 대한 의존성이 강하며, 현재 zkML 등의 메커니즘은 아직 성숙하지 않아 효율적인 감사 및 온체인 검증을 실현하기 어렵습니다. 또한, 여러 국가의 규제가 통일되지 않은 상황에서 AI Agent의 법적 지위, 책임 귀속 및 집행 논리는 여전히 모호한 영역이 존재합니다. 만약 미래에 규제가 강화되거나 윤리적 제한이 강화된다면, 프로젝트의 실현에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

투자자에게는 세 가지 주요 라인을 중심으로 배치해야 합니다: AI 모델 인프라, 온체인 데이터 서비스 및 지능형 Agent 시스템. TAO, RNDR, GRT와 같은 실제 네트워크 효과를 가진 토큰의 조합 구성을 고려하여 실질적인 프로젝트를 추구하는 것이 좋습니다. 개발자는 AI Agent의 실행 프레임워크 및 데이터 모듈 적합성에 중점을 두고 Autonolas, Fetch.ai가 제공하는 개발 도구를 탐색해야 합니다. DAO 관리자는 AI를 사용하여 제안 평가, 예산 모델링 등의 기능을 통해 조직 운영 효율성을 높이는 보조 거버넌스 시스템을 도입할 수 있습니다. 학술 및 기술 연구자는 zkML, 검증 가능한 AI(VAI), 모델 계약 감사, 데이터 주권 메커니즘 등의 방향에서 깊이 연구하여 Web3 시대의 지능형 협력 프레임워크 구축에 참여할 수 있습니다.

| 역할 | 제안 | |------|------| | 투자자 | TAO, RNDR, GRT 등 인프라 자산 배치, 단일 투기 프로젝트 피하기 | | 개발자 | Agent 프레임워크(예: Autonolas), 모델 슬롯, AI 예언자 인터페이스 우선 탐색 | | DAO 관리者 | 예산 배분, 거버넌스 제안 평가 등에 AI 의사 결정 보조 도구 도입 | | 연구자 | zkML, 검증 가능한 AI(VAI), 온체인 AI 저장 최적화 방향 심화 |

결론, AI + Crypto는 기술 융합인가, 거버넌스 패러다임의 재구성인가?

우리가 AI와 블록체인의 융합에 대해 이야기할 때, 논의되는 것은 단순히 두 가지 인기 기술의 결합을 넘어서고 있습니다. 우리는 "지능의 소속"과 "통제 구조"에 대한 깊은 게임에 처해 있습니다. 전통적인 인공지능 모델은 중앙 집중형 플랫폼에 의존하여 성장하며, 사용자 데이터는 훈련되고 최적화되며 상업화되는 연료가 됩니다. 그러나 블록체인은 반대의 윤리적 기초를 제시합니다 --- 투명하고, 검증 가능하며, 자주권을 지닌 것입니다. 그렇다면 AI가 탈중앙화되면, 여전히 원래의 AI일까요? 우리는 회사도, 법적 주소도 없고, 아마도 "의지를 가진" 지능체를 어떻게 제약할 수 있을까요? 온체인 Agent가 자금을 조정하고, 계약을 발행하며, 거버넌스에 참여할 수 있다면, 법적 인격이나 책임 능력을 부여해야 할까요? 이러한 질문들은 우리가 진정으로 인간이 이끄는 지능 생태계를 구축할 수 있을지 여부를 결정할 것입니다.

어떤 의미에서 AI + Crypto의 결합은 단순한 "인프라 혁신"이 아니라, 거버넌스 모델의 업그레이드 시도일 가능성이 큽니다. 이는 수십 년간 인류 사회가 "지능형 시스템"과 "권력 통제"에 대해 상상해온 경계를 도전합니다. 우리는 이 미래로 가는 입구에 서 있으며, 변화를 포용해야 할 뿐만 아니라, 다가오는 자치 지능 시대에 대응하기 위해 명확한 위험 인식과 제도적 상상력을 가져야 합니다.