개발자 수가 반으로 줄어든 후: Crypto는 죽지 않았고, 단지 인재를 AI에게 넘겼을 뿐이다

저자：Xinyang \& Ethan，IOSG

2026년, Crypto 오픈소스 커뮤니티의 GitHub 활성 곡선은 놀라운 "바닥 다지기"를 완료했습니다. 2022년 정점 시기의 45K 월간 활성 개발자에서 약 23K로 감소한 이 데이터는 소셜 미디어에서 "서사 고갈"에 대한 논의를 촉발했습니다. 그러나 이 곡선의 단면을 분석해보면, 산업의 위축이 아니라 심각한 "인재 디레버리지"가 있음을 알 수 있습니다.

▲ 데이터 출처: Electric Capital Developer Report, Crypto Ecosystems Github 기반

1. 누가 떠났고? 누가 남아있나?

주로 떠난 것은 신입입니다. 2024년 2월 한 달 동안 신규 개발자는 5462명에 달했으나, 이후 급격히 감소하여 입사 1년 미만의 이탈률은 52%에 달했습니다. 이들은 대부분 상승장 동안 유입되어 NFT 민팅 계약, fork DeFi 프로토콜, 새로운 L2의 프론트엔드를 담당했습니다. 이러한 직무는 시장의 열기에 크게 의존하며, 열기가 사라지면 프로젝트가 중단되고 직무도 사라집니다. 데이터에 따르면, 신입의 코드 기여는 전체의 25%를 초과한 적이 없으며, 이들은 처음부터 산업의 핵심 층에 속하지 않았습니다.

▲ 신입들은 상승장에 유입되고 하락장에 떠남; 2년 이상의 경력을 가진 개발자들은 같은 기간 동안 역사적 최고치를 기록함

데이터 출처: Electric Capital Developer Report 반면, 2년 이상의 경력을 가진 개발자들은 같은 기간 동안 감소하지 않고 오히려 증가하여 역사적 최고치를 기록하며 약 70%의 코드량을 기여하고 있습니다. Electric Capital의 GP Maria Shen의 판단은 매우 직설적입니다: "우리가 established developers라는 집단을 보면, 그것은 성장하고 있으며, 매우 건강해 보입니다."

그들이 남아있는 이유는 다른 선택지가 없기 때문이 아닙니다.

기술적으로, 현재 crypto의 핵심 작업은 일반적으로 수년의 축적이 필요로 하는 인프라 개발 작업입니다: 프로토콜 레이어 개발, 보안 감사, 크로스 체인 아키텍처 등. 이러한 작업은 수년의 축적이 필요하며, 열기가 사라진다고 해서 시장에서 퇴출될 수 있는 것이 아닙니다.

경제적으로, 많은 베테랑들은 미베스트된 토큰, 프로토콜 내의 거버넌스 권한과 주식 관계를 보유하고 있으며, 이들은 이 산업에서의 축적이 실제 장벽과 보상을 형성했습니다. 생태계 분포를 보면, 그들은 발로 투표하고 있습니다: 비트코인 개발자는 2년 동안 64.3% 증가했으며, 솔라나는 +11.1%, 코스모스는 51.1% 감소하고, 폴카닷은 46.9% 감소했습니다. 베테랑들은 실제 사용자와 수익이 있는 생태계로 집중하고 있으며, 여전히 서사에 의존하는 프로젝트를 떠나고 있습니다.

▲ 출처: Coincub Web3 Jobs Report 2025

데이터 출처: Web3.Career 직무 구조의 변화도 같은 사실을 증명하고 있습니다. 2025년 신규 Web3 직무에서 가장 높은 비율을 차지하는 것은 개발자가 아니라 프로젝트 및 프로그램 관리로, 27%를 초과합니다. 기술 주도 산업으로 알려진 분야에서 이는 직관에 반하지만, 그 뒤의 논리는 복잡하지 않습니다: 산업이 건설기에서 실행기로 전환되고 있으며, 100개 이상의 체인이 통합되어야 하고, 기관 고객이 들어온 후에는 규정 준수와 보안에 대한 요구가 완전히 다릅니다. DAO 거버넌스는 이해관계자 간의 다양한 이익 요구를 균형 있게 조정해야 합니다. 이는 전통적인 의미의 프로젝트 관리가 아니라, 규칙이 아직 형성되고 있는 환경에서 조정과 판단을 하는 것입니다.

산업은 표면적으로 축소되고 있지만, 핵심 밀도는 오히려 상승하고 있습니다. 2018-2019년의 그 하락장도 많은 개발자 유출과 함께했지만, 그 이후 Uniswap, Aave, OpenSea와 같은 현상적인 프로젝트가 등장하여 2020-2021년의 상승장을 정의했습니다. 이번에 남아있는 빌더들은 더 성숙한 인프라를 가지고 있으며, AI 시대는 그들에게 이전보다 더 큰 무대를 제공하고 있습니다.

2. 남아있는 사람들은 어떤 능력을 가지고 있나?

Crypto 산업에서 빌더들이 어떤 특별한 능력을 배양했는지에 대한 질문에 답하기 위해서는 블록체인의 기본 원리로 돌아가야 합니다. 상승장과 하락장이 교차하는 사이, 이 산업은 항상 같은 기본 규칙에 따라 운영되고 있습니다: 코드가 법이며, 실행이 최종 결과입니다.

2016년 The DAO 사건에서 공격자는 재귀 호출 취약점을 이용해 3600만 달러를 빼앗았습니다. 코드에는 버그가 없었고, 논리는 완전히 예상대로 실행되었지만, 경계는 설계자가 예측하지 못한 것이었습니다. 2021년 Poly Network 크로스 체인 브릿지가 공격을 받아 6.1억 달러가 몇 시간 내에 전송되었습니다. 중단할 플랫폼도 없고, 철회할 기관도 없으며, 추적할 법적 조항도 없습니다. 이것은 crypto가 거의 모든 다른 산업과 구별되는 구조적 특징입니다: 오류 허용 공간이 제로이며, 사후 개입은 거의 존재하지 않습니다.

이런 환경에서 요구되는 것은 다른 산업에서는 거의 필요하지 않은 능력입니다: 규칙과 신뢰가 결여된 조건에서, 낯선 사람들이 참여하고 싶어하는 가동 가능한 시스템을 제로에서 구축하는 것입니다.

이 능력은 두 가지 측면을 포함합니다. 첫째, 제로에서 신뢰를 구축하는 것으로, 외부 권위에 의존하지 않고 코드와 메커니즘만으로 낯선 사람들이 실제 자산을 넣고 싶어하도록 만드는 것입니다. 둘째, 기술적 및 경제적 불확실성 하에서 판단을 내리는 것으로, 규제 프레임워크, 역사적 데이터, 산업 표준이 없더라도 여전히 가동 가능한 시스템을 설계할 수 있는 것입니다.

두 가지 측면 모두 crypto에서 구체적인 검증이 있습니다. Uniswap은 회사 보증이 없고, KYC가 없으며, 고객 서비스도 없으며, 누구나 자금을 유동성 풀에 넣을 수 있으며, 의존하는 것은 몇 백 줄의 코드와 경제 메커니즘에 대한 신뢰뿐입니다. 수십억 달러의 일일 거래량을 달성했습니다. MakerDAO는 중앙은행의 보증이 없고, 예금 보험이 없으며, 순전히 체인 상의 거버넌스와 담보 메커니즘으로 DAI의 안정성을 유지합니다. DeFi Summer 기간 동안 더욱 극단적이었습니다. 규제 프레임워크, 감사 기준, 참조할 수 있는 역사적 데이터가 없었지만, 빌더들은 AMM, 대출 프로토콜, 유동성 채굴을 설계하여 개념에서 수십억 달러의 TVL까지 몇 달 만에 도달했습니다. 이 능력은 프로토콜 레이어, 애플리케이션 레이어, 거버넌스 레이어의 빌더들에 따라 다양한 형태로 나타나지만, 기본 원리는 동일합니다.

AI 시대는 구조적으로 매우 유사한 문제를 만들어내고 있습니다. 모델의 결정 과정은 불투명하고, 출력 결과는 독립적으로 검증할 수 없습니다. AI 에이전트는 자율적으로 거래를 실행하고 자금을 조정하기 시작하며, 이에 대한 규칙 체계와 제약 메커니즘은 아직 존재하지 않습니다. 대형 모델 회사는 모델과 평가 기준을 모두 통제하고 있으며, 사용자는 효과적인 검증 수단이 부족합니다. 계산 능력은 소수의 대형 기업에 집중되어 있으며, 수요가 폭발할 때 독점 가격이 형성됩니다. 이러한 문제는 동일한 핵심을 가리킵니다: 자율 시스템의 신뢰 문제는 AI의 더 큰 규모 과정에서 재연되고 있습니다.

crypto 빌더들은 외부 권위 규칙의 제약이 없는 환경에서 이러한 문제를 수년 동안 처리해왔습니다. 이전의 장면은 체인 상의 프로토콜이었지만, 이제는 AI로 바뀌었습니다. 그리고 이미 일부는 crypto에서 축적한 능력을 AI로 직접 가져와 결과를 만들어냈습니다.

3. 이러한 능력은 AI 시대에 어떻게 재평가될 것인가?

crypto에서 AI로의 전환 사례는 최근 몇 년 동안 자주 목격되지만, 자세히 살펴보면 그들이 가져가는 것은 다릅니다.

가장 직관적인 경로는 하드웨어와 경험의 직접적인 이전입니다. CoreWeave의 세 명의 창립자 Michael Intrator, Brian Venturo, Brannin McBee는 2017년부터 GPU를 사용하여 이더리움을 채굴하기 시작했으며, 한 대에서 수천 대로 확장했습니다. 2022년 채굴 사업을 종료한 후 두 달 후 ChatGPT가 출시되었고, 그들의 GPU는 AI 계산 능력 공급으로 직접 변환되었습니다. 2025년 3월 나스닥에 상장되었고, IPO 가치는 약 230억 달러에 달하며, 이후 시가총액은 한때 700억 달러에 가까워졌습니다.

OpenSea 공동 창립자 Alex Atallah은 NFT 시장에서 극도로 이질적인 자산의 집계 및 라우팅 문제를 처리했으며, 동일한 경험을 AI 모델 라우팅에 적용하여 OpenRouter를 설립했습니다. 2년 내에 500만 명 이상의 개발자에게 서비스를 제공하며, 가치는 5억 달러에 달합니다.

또 다른 유형의 이전은 더 주목할 만합니다. NEAR 창립자 I llia Polosukhin은 Transformer 논문의 공동 저자 중 한 명으로, Google을 떠난 후 처음에는 자연어로 AI 애플리케이션을 구축하려 했지만, 개발 과정에서 현실적인 문제에 직면했습니다: 전 세계의 데이터 라벨링 작업자에게 국경 간 지급을 해야 했고, 이들 대부분은 은행 계좌가 없었습니다. 블록체인 기술이 이 지급 문제의 최적 해결책이 되었습니다.

현재 NEAR는 AI 인프라 플랫폼으로 전환하고 있으며, 핵심 방향은 사용자 소유 AI와 분산형 비밀 기계 학습(DCML)입니다. 사용자가 데이터를 노출하지 않고 AI 서비스를 사용할 수 있도록 합니다. NEAR에서 축적한 분산형 아키텍처 경험은 이 방향에서 가장 복제하기 어려운 출발점이 되었습니다.

Circle 공동 창립자 Sean Neville은 Catena Labs를 설립한 후 AI 원주율 은행으로 자리 잡고 있으며, 스테이블코인 인프라에 대한 이해를 AI 에이전트 금융 장면으로 직접 이전하고, a16z crypto가 1800만 달러의 시드 라운드를 주도했습니다. Aave와 Lens Protocol의 베테랑 개발자 Nader Dabit은 Cognition으로 전환하여 여러 crypto 프로토콜에서 축적한 개발자 생태계 구축 경험을 AI 에이전트 도구 분야로 가져왔습니다.

이들은 GPU 하드웨어나 사용자 네트워크뿐만 아니라, 메커니즘 설계의 직관, 개발자 생태계 구축 경험, 규칙이 결여된 상황에서 신뢰할 수 있는 시스템을 제로에서 구축하는 판단력을 가져갔습니다. 이러한 능력은 AI의 대규모화에서 직면하는 세 가지 구조적 격차에 정확히 대응합니다. 계산 능력의 집합 및 최적화 계산 능력은 AI 대규모화의 가장 직접적인 병목 현상입니다. 훈련과 추론에는 대량의 GPU가 필요하며, 수요 변동이 크고, 클라우드 공급자는 비싸고 대기해야 하며, 기업은 하드웨어를 스스로 비축하고 싶어하지 않습니다. 이 문제는 두 가지 측면이 있습니다: 계산 능력을 어떻게 집합하고 분배할 것인가, 그리고 집합된 계산 능력을 어떻게 더 효율적으로 사용할 것인가입니다. crypto 빌더들은 이 두 가지 측면 모두에서 직접적으로 이전 가능한 축적을 가지고 있습니다.

Hyperbolic은 분배 및 신뢰 문제를 해결합니다. 창립자 Jasper Zhang은 분산형 메커니즘 설계를 AI 계산 능력 분야로 가져왔습니다: 토큰은 분산된 GPU 소유자가 유휴 계산 능력을 기여하도록 합니다. 그러나 더 핵심적인 문제는 신뢰입니다.

어떻게 낯선 노드가 제공하는 계산 결과가 정확하다고 믿을 수 있을까요? 핵심 혁신인 PoSP는 무작위 샘플링과 게임 이론을 사용하여 정직함이 노드의 우세 전략이 되도록 하여, 전체 검증이 필요 없고, 낮은 비용으로 확장 가능하며, 결과가 신뢰할 수 있도록 합니다. 이 메커니즘은 crypto에서 낯선 노드 행동을 검증하는 논리에서 직접 이전되었습니다.

MoonMath는 효율성 문제를 해결합니다. 전신 Ingonyama는 ZK 하드웨어 가속에 집중하여 극단적인 계산 제약 하에서 ZK 증명 생성 속도를 수배 향상시켰습니다. 현재 방향은 Physical AI 성능 레이어로 전환되어 비디오 확산 모델의 희소 주의 가속(LiteAttention), FFN 레이어 저차 분해(LiteLinear), 훈련 역전파 가속(BackLite)을 수행하고 있습니다. ZK 가속에서 AI 추론 가속으로의 전환은 동일한 능력 세트를 기반으로 합니다: 극단적인 계산 제약 하에서 수학을 더 빠르게 실행하는 것입니다. 경로는 바뀌었지만, 축적은 낭비되지 않았습니다. AI 거버넌스 및 인센티브 메커니즘 설계 여러 AI 에이전트가 협력하여 작업을 수행하기 시작할 때, 그들이 각자의 목표를 추구하는 과정에서 전체 시스템을 파괴하지 않도록 보장하는 방법은 무엇일까요? 각 참여자는 자신의 목표 함수를 추구하고 있으며, 그들이 합쳐졌을 때 시스템이 정상적으로 작동할 것이라는 보장은 없습니다. 에이전트의 실행 속도는 인간의 개입 창을 훨씬 초과합니다.

이는 crypto 빌더들이 DAO 거버넌스 및 토큰 경제 설계에서 반복적으로 처리해온 문제 유형입니다: 이익 요구가 완전히 다른 참여자들이 중앙 권위 없이 시스템이 설정한 방향으로 작동하도록 하는 것입니다. crypto가 제시하는 답은 경제 메커니즘입니다. 위반 행위는 실제 경제적 대가를 초래하며, 규칙은 코드에 작성되어 자동으로 실행됩니다.

EigenLayer는 이 메커니즘을 AI 장면으로 직접 이전했습니다. restaking 메커니즘을 통해, 노드는 협력에 참여하기 전에 자산을 스테이킹해야 하며, 계약 불이행이나 위반 행위는 자동 처벌을 촉발합니다. 규칙은 권고가 아니라 실제 경제적 대가를 가진 강제 경계입니다. EigenCloud는 이 논리를 AI 에이전트의 검증 가능한 계산 및 협력 거버넌스로 확장하여, 에이전트가 자신의 목표를 추구할 때 반드시 설정된 범위 내에 있어야 하도록 합니다. 경제 메커니즘으로 에이전트를 제약하는 것은 윤리 기준으로 에이전트를 제약하는 것보다 훨씬 더 신뢰할 수 있습니다. AI 에이전트 자율 지급 또 다른 기본적인 문제는: 에이전트가 어떻게 지불할 것인가입니다. 전통적인 지급 시스템은 인간을 위해 설계되었으며, 신용카드는 계좌 개설이 필요하고, 은행 송금은 승인이 필요하며, 각 단계는 조작자가 인간이고, 신원이 있으며, 기다릴 것이라는 가정을 합니다. 에이전트는 기다리지 않으며, 매초 대량의 요청을 시작할 수 있으며, 각 요청은 소액 지급을 포함할 수 있습니다. 전통적인 지급 경로는 이 장면에서 직접적으로 무효가 됩니다.

스테이블코인과 체인 상의 규칙은 crypto 빌더들이 이미 구축한 인프라로, 프로그래머블하고 승인 없이 24시간 운영을 원주율 지원합니다. 이 세 가지 특성은 에이전트 지급 장면의 강제 요구 사항에 정확히 부합하며, 필요한 것은 스테이블코인을 에이전트 작업 흐름에 연결하는 프로토콜의 한 층입니다.

x402는 Coinbase가 2025년 5월에 출시한 것으로, HTTP 402 상태 코드를 활성화하여 스테이블코인 지급을 HTTP 요청에 직접 삽입합니다. 에이전트가 요청을 시작하는 동시에 지급을 완료하며, 계좌가 필요 없고, 정산은 약 2초가 소요됩니다. 2026년 4월까지 x402 프로토콜은 1.65억 건 이상의 거래를 처리하였으며, 누적 거래량은 약 5000만 달러에 달하고, 활성 에이전트 수는 69,000개에 이릅니다(데이터 출처: x402 Foundation). Cloudflare, AWS, Stripe, Anthropic MCP는 모두 연결되었습니다. 에이전트 지급은 이미 실제 트래픽이 있는 경로가 되었습니다.

세 가지 방향은 AI 대규모화에서 직면하는 세 가지 구조적 격차에 대응합니다: 계산 능력의 집합 및 효율성, 다수의 에이전트 협력의 인센티브 정렬, 자율 지급의 인프라입니다. 이 세 가지 문제는 전통적인 소프트웨어 아키텍처에서 즉각적인 답이 없지만, crypto 산업에서는 모두 해당 처리 경험이 있습니다. 능력은 사라지지 않았으며, 단지 새로운 장면을 찾은 것입니다.

4. 빌더의 새로운 위치: 계약을 작성하는 사람에서 AI에 규칙을 정하는 사람으로

AI의 대규모화는 이전에 존재하지 않았던 직능 격차를 만들어내고 있습니다. 기술 인재의 격차가 아니라, 자율 시스템에서 신뢰 메커니즘을 설계할 수 있는 사람의 격차입니다. 서비스의 대상이 인간에서 AI로 전환되면서, crypto 빌더의 역할도 재정의되고 있습니다.

아래 표는 구체적인 직능 패러다임의 차원 변화를 비교합니다:

두 패러다임의 핵심 차이는 기술 스택이 아니라 신뢰 구축 방식과 규칙 실행 논리에 있습니다. Pre-AI 시대에 crypto 빌더는 인간 참여자를 상대했으며, 규칙은 계약에 작성되어 오류 허용 공간이 제로였지만, 시스템의 경계는 상대적으로 명확했습니다.

AI-Native 시대에 상호작용 대상이 자율적으로 운영되는 AI 에이전트로 변할 때, 해결해야 할 문제는: 에이전트의 행동이 예측할 수 없으며, 실행 속도가 인간의 개입 창을 훨씬 초과하고, 시스템의 경계 자체가 더 큰 불확실성 하에서 재정의되어야 한다는 것입니다. crypto 빌더의 직능 위치는 "안전한 계약을 작성하는 것"에서 "AI 자율 시스템을 위한 신뢰할 수 있는 메커니즘을 설계하는 것"으로 전환되고 있습니다.

최고 기관의 채용은 이미 이 변화를 반영하고 있습니다:

▲ 2026년 Q1 주요 거래소에서 적극적으로 개방한 AI/데이터 핵심 직무

출처: Gate Research Institute 2026년 주요 거래소와 기관의 채용은 이 추세를 명확히 반영하고 있습니다: 더 이상 단순히 AI 엔지니어 또는 crypto 개발자를 채용하는 것이 아니라, 양쪽을 연결할 수 있는 사람을 찾고 있으며, 체인 상의 인센티브 왜곡과 거버넌스 게임을 이해하고, AI 도구를 crypto 작업 흐름에 깊이 통합하며, 에이전트와 규제, 사용자 간의 장기 정렬을 설계할 수 있는 사람입니다.

자본의 배치 방향도 이 판단을 반영하고 있습니다. Paradigm은 최대 15억 달러 규모의 새로운 펀드를 모집하고 있으며, 투자 범위는 crypto에서 AI 및 로봇 분야로 확장되고 있습니다. Haun Ventures는 10억 달러 Fund II를 완료하였으며, crypto와 AI 융합의 금융 인프라에 중점을 두고 있으며, 특히 AI 에이전트의 자율 거래 및 조정을 지원하는 지급, 스테이블코인 및 에이전트 간 경제 시스템에 집중하고 있습니다.

a16z crypto는 22억 달러의 다섯 번째 펀드(Crypto Fund V)를 완료하였으며, 이 펀드는 100% crypto 분야에 투입될 것이라고 명확히 밝혔습니다. AI 시대의 복잡성과 불투명성에 직면하여 그들은 crypto의 투명성, 검증 가능성 및 분산 특성의 응용 방향에 중점을 두고 있습니다. 또한 PitchBook 데이터에 따르면, 2025년 미국 crypto 분야 VC 투자 중 약 40%의 자금이 AI 비즈니스와 관련된 회사로 흐르고 있으며, 2024년에 비해 현저히 증가했습니다.

crypto 빌더가 AI로 전환하는 것과 관련하여, 서로 다른 시장 환경에서 선택한 경로는 뚜렷한 차이를 보입니다.

미국에서는 규제 환경이 상대적으로 명확해지면서 프로토콜 레이어 혁신이 실제 생존 공간을 확보했습니다. 자본 네트워크 밀도가 높고, 아이디어에서 자금 조달까지의 경로가 짧으며, 오류 허용 공간이 큽니다. Hyperbolic, EigenCloud, Gensyn, Ritual 등 여러 프로젝트의 공통된 특징은 기존 시스템에서 단순한 응용 통합을 하는 것이 아니라 제로에서 새로운 메커니즘을 설계하는 것입니다. 최고의 VC는 "검증 가능한 계산, 에이전트 조정, 분산형 ML"과 같은 방향에 대해 명확한 투자 논문을 가지고 있으며, 초기 기술 탐색에 충분한 오류 허용을 제공할 의향이 있습니다.

아시아의 상황은 다릅니다. 싱가포르와 홍콩은 더 많은 규제 이행과 기관 자금 중계 역할을 수행하고 있으며, 규제 프레임워크는 상대적으로 보수적이고 순수 프로토콜 레이어 혁신에 대한 관용도가 낮습니다. crypto 배경을 가진 빌더가 AI로 전환할 때, 더 많은 경우 애플리케이션 레이어와 산업 융합 경로를 선택합니다. 즉, crypto에서 축적한 사용자 기반, 지급 능력 또는 데이터 자산을 활용하여 AI 제품 및 서비스에 빠르게 접속하는 것입니다.

이는 능력의 차이가 아니라, 시장 신호와 규제 환경의 차이로 인한 경로 선택의 차이입니다: 미국은 기본 메커니즘 혁신과 초기 기술 탐색을 더 장려하고, 아시아는 규제 친화성, 빠른 수익 창출 및 전통 산업과의 깊은 연결을 더 강조합니다.

처음으로 돌아가 GitHub 곡선에 대해 이야기하겠습니다. 월간 활성 개발자가 45K에서 23K로 감소한 것은 표면적으로 산업이 위축되고 있는 것처럼 보입니다. 그러나 남아있는 이들 중 established dev의 비율은 역사적 최고치를 기록하고 있으며, 실제 사용자가 있는 생태계로 몰려가고 있으며, AI 산업에 의해 이전과는 다른 방식으로 재평가되고 있습니다.

AI 대규모화가 계산 능력 집합, 에이전트 자율 지급, 데이터 및 결정의 검증 가능성, 프라이버시 조정 등 구조적 병목 현상에 직면할 때, 이러한 빌더들은 Crypto와 AI의 교차점에서, 규칙, 인센티브 및 진실성에 대한 장기적인 민감도가 AI 시대의 희소한 시스템적 능력으로 점차 전환되고 있습니다.

2017년부터 crypto 인프라에 깊이 관여해온 투자 기관인 IOSG는 이 라인에 대한 판단을 단순히 관찰하는 데 그치지 않습니다. 우리는 EigenLayer의 restaking 메커니즘이 시장에서 널리 인식되기 전에 이미 투자에 참여하였으며, Ingonyama(현재 MoonMath)의 시드 라운드를 주도하여 ZK 하드웨어 가속이 AI 성능 레이어로의 전환을 지원하도록 베팅하였고, 2024년에는 Hyperbolic에 투자하여 crypto 고유의 검증 메커니즘으로 분산형 계산 능력 신뢰 문제를 해결하는 경로를 주목하고 있습니다.

이러한 배치 뒤에 있는 공통된 논리는 AI 대규모화가 직면한 신뢰, 조정 및 검증 문제는 궁극적으로 crypto 산업에서 축적된 메커니즘 설계 능력을 필요로 한다는 것입니다. 우리는 crypto와 AI의 교차가 단순한 서사가 아니라, 현재 진행 중인 구조적 기회라고 믿습니다.