Bittensor 서브넷 투자 가이드: AI의 다음 물결을 잡아라
저자: Biteye 핵심 기여자 @lviswang
1. 시장 개요: dTAO 업그레이드로 생태계 폭발적 성장
2025년 2월 13일, Bittensor 네트워크는 역사적인 Dynamic TAO(dTAO) 업그레이드를 통해 중심화된 거버넌스 모델에서 시장 주도의 탈중앙화 자원 배분 체제로 전환했습니다. 이번 업그레이드 이후 각 서브넷은 독립적인 alpha 토큰을 보유하게 되었으며, TAO 보유자들은 자유롭게 투자 대상을 선택할 수 있게 되어 진정한 의미의 시장 기반 가치 발견 메커니즘이 실현되었습니다.
데이터에 따르면, dTAO 업그레이드는 막대한 혁신 활력을 촉발시켰습니다. 불과 몇 달 만에 Bittensor의 서브넷 수는 32개에서 118개 활성 서브넷으로 증가하며 269%의 증가율을 기록했습니다. 이러한 서브넷들은 텍스트 추론, 이미지 생성과 같은 기초 분야부터 단백질 접힘, 양적 거래와 같은 최첨단 분야까지 AI 산업의 다양한 세부 영역을 아우르며 현재 가장 완벽한 탈중앙화 AI 생태계를 형성하고 있습니다.
시장 성과 역시 뛰어납니다. 주요 서브넷들의 시가총액은 업그레이드 이전 400만 달러에서 6.9억 달러로 증가했으며, 스테이킹 연간 수익률은 안정적으로 16-19% 수준을 유지하고 있습니다. 각 서브넷은 시장 기반의 TAO 스테이킹 비율에 따라 네트워크 인센티브를 배분받으며, 상위 10개 서브넷이 전체 네트워크 발행량의 51.76%를 차지함으로써 우수한 프로젝트가 살아남고 열악한 프로젝트는 도태되는 시장 메커니즘을 반영하고 있습니다.
https://taostats.io/subnets
2. 핵심 서브넷 분석(발행량 상위 10개)
1. @chutes_ai, Chutes(SN64) - 서버리스 AI 컴퓨팅
핵심 가치: AI 모델 배포 경험 혁신, 컴퓨팅 비용 크게 절감
Chutes는 "즉시 시작(instant launch)" 아키텍처를 채택하여 AI 모델 시작 시간을 200밀리초로 압축하였으며, 기존 클라우드 서비스 대비 10배 이상의 효율성을 제공합니다. 전 세계 8,000개 이상의 GPU 노드를 보유하고 있으며, DeepSeek R1부터 GPT-4까지 주요 모델을 지원하고 하루 500만 건 이상의 요청을 처리하며 응답 지연 시간을 50밀리초 이내로 제어합니다.
비즈니스 모델 또한 성숙기에 접어들었습니다. 무료 플러스 요금제(freemium) 전략을 통해 사용자를 유치하고 OpenRouter 플랫폼과의 통합을 통해 DeepSeek V3 등 인기 모델에 대한 컴퓨팅 리소스를 제공하며 API 호출당 수익을 창출합니다. 비용 경쟁력이 매우 뛰어나며 AWS Lambda 대비 85% 저렴합니다. 현재까지 총 토큰 사용량은 9,042.37조를 초과하였으며, 3,000개 이상의 기업 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다.
dTAO 출시 후 9주 만에 1억 달러의 시가총액을 달성하였으며, 현재 시가총액은 7,900만 달러입니다. 견고한 기술 장벽과 원활한 상용화 진행, 높은 시장 인정도를 바탕으로 현재 서브넷의 선두주자입니다.
https://chutes.ai/app/research
2. @celiumcompute, Celium(SN51) - 하드웨어 컴퓨팅 최적화
핵심 가치: 하드웨어 수준의 최적화를 통한 AI 컴퓨팅 효율 향상
Datura AI가 개발한 Celium은 하드웨어 수준의 컴퓨팅 최적화에 집중하고 있습니다. GPU 스케줄링, 하드웨어 추상화, 성능 최적화 및 에너지 효율 관리라는 4가지 핵심 기술 모듈을 통해 하드웨어 활용 효율을 극대화합니다. NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe 등 전 세계 주요 하드웨어를 모두 지원하며 동종 제품 대비 가격은 90% 낮추고 계산 효율은 45% 향상시켰습니다.
https://celiumcompute.ai/
현재 Celium은 Bittensor 네트워크에서 두 번째로 많은 발행량을 받는 서브넷으로, 전체 네트워크 발행량의 7.28%를 차지합니다. 하드웨어 최적화는 AI 인프라의 핵심 요소이며 기술 장벽이 높아 가격 상승 가능성이 큽니다. 현재 시가총액은 5,600만 달러입니다.
3. @TargonCompute, Targon(SN4) - 탈중앙화 AI 추론 플랫폼
핵심 가치: 기밀 컴퓨팅 기술을 통한 데이터 프라이버시 및 보안 보장
Targon의 핵심은 TVM(Targon Virtual Machine)로, 이는 안전한 기밀 컴퓨팅 플랫폼로서 AI 모델의 학습, 추론 및 검증을 지원합니다. TVM은 Intel TDX 및 NVIDIA 기밀 컴퓨팅 기술을 활용하여 AI 작업 흐름 전체의 보안성과 개인정보 보호를 확보합니다. 하드웨어에서 애플리케이션 계층에 이르기까지 엔드투엔드 암호화를 지원하므로 사용자는 데이터를 공개하지 않고도 강력한 AI 서비스를 이용할 수 있습니다.
Targon은 기술 진입 장벽이 매우 높으며 비즈니스 모델이 명확하고 안정적인 수익 구조를 갖추고 있습니다. 현재 모든 수익금을 활용해 자체 토큰 매입(리파이낸싱) 메커니즘을 운영 중이며, 최근 한 차례에 걸쳐 1.8만 달러 규모의 매입을 완료하였습니다.
4. @tplr_ai, τemplar(SN3) - AI 연구 및 분산형 학습
핵심 가치: 대규모 AI 모델의 공동 학습을 통한 학습 장벽 하락
Templar은 Bittensor 네트워크 내에서 대규모 AI 모델의 분산형 학습을 전문으로 하는 선구적 서브넷으로, "세계 최고의 모델 학습 플랫폼"이 되는 것을 사명으로 하고 있습니다. 전 세계 참여자가 제공하는 GPU 리소스를 활용한 협업 학습을 통해 최첨단 모델의 공동 학습 및 혁신에 집중하며, 부정행위 방지와 효율적인 협업을 강조합니다.
기술적 성취 면에서는 12억(1.2B) 파라미터 규모의 모델 학습을 성공적으로 완료하였으며, 약 2만 회 이상의 학습 주기를 거쳤고 약 200개의 GPU가 전체 과정에 참여했습니다. 2024년에는 commit-reveal 메커니즘을 업그레이드하여 검증의 탈중앙화 및 보안성을 강화하였으며, 2025년에는 700억(70B+) 이상의 파라미터를 갖춘 대규모 모델 학습을 지속적으로 추진하고 있으며, 표준 AI 벤치마크 테스트에서 업계 수준과 유사한 성능을 보이고 있습니다. Bittensor 창립자 Const로부터 개인적으로 추천받기도 하였습니다.
Templar은 기술적 우위가 두드러지며 현재 시가총액은 3,500만 달러로, 전체 발행량의 4.79%를 차지하고 있습니다.
5. @gradients_ai, Gradients(SN56) - 탈중앙화 AI 학습
핵심 가치: 일반 대중을 위한 AI 학습 접근성 향상 및 비용 절감
Rayon Labs가 개발한 또 다른 프로젝트로, 분산형 학습을 통해 AI 학습 비용 문제를 해결합니다. 그레디언트 동기화 기반의 스마트 스케줄링 시스템을 통해 수천 개의 GPU에 과제를 효율적으로 분배합니다. 118조 파라미터 규모의 모델 학습을 완료하였으며, 시간당 비용은 고작 5달러에 불과하여 기존 클라우드 서비스보다 70% 저렴하며, 학습 속도는 중심화된 솔루션보다 40% 빠릅니다. 일클릭 인터페이스는 사용 장벽을 낮추어 의료, 금융, 교육 분야에서 500개 이상의 프로젝트가 모델 미세 조정에 활용되고 있습니다.
현재 시가총액은 3,000만 달러이며, 시장 수요가 크고 기술적 우위가 명확하여 장기적으로 주목해야 할 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 금융 예측 제공
SN8은 탈중앙화된 양적 거래 및 금융 예측 플랫폼로, AI 기반의 다중 자산 거래 신호를 제공합니다. 독점 거래 네트워크는 머신러닝 기술을 금융 시장 예측에 적용하여 다층 예측 모델 아키텍처를 구축합니다. 시계열 예측 모델은 LSTM과 Transformer 기술을 융합하여 복잡한 시계열 데이터를 처리할 수 있으며, 시장 심리 분석 모듈은 소셜 미디어 및 뉴스 콘텐츠를 분석하여 예측 보조 신호로 활용하는 감정 지표를 제공합니다.
웹사이트를 통해 다양한 마이너들이 제공하는 전략의 수익률 및 백테스팅 결과를 확인할 수 있습니다. SN8은 AI와 블록체인을 결합하여 혁신적인 금융 시장 거래 방식을 제공하고 있으며, 현재 시가총액은 2,700만 달러입니다.
https://dashboard.taoshi.io/miner/5Fhhc5Uex4XFiY7V3yndpjsPnfKp9F4EhrzWJg7cY6sWhYGS
7. @_scorevision, Score(SN44) - 스포츠 분석 및 평가
핵심 가치: 스포츠 비디오 분석을 통해 6,000억 달러 규모의 축구 산업을 타겟
컴퓨터 비전 프레임워크 기반의 스포츠 비디오 분석에 특화되어 있으며, 경량 검증 기술을 통해 복잡한 비디오 분석 비용을 크게 절감합니다. 두 단계 검증 방식—경기장 탐지 및 CLIP 기반 객체 검사를 통해 기존 한 경기당 수천 달러에 달했던 주석 비용을 1/10~1/100 수준으로 낮춥니다. Data Universe와 협력하여 개발한 DKING AI 에이전트는 평균 예측 정확도 70%를 기록하였으며, 하루 최고 100%의 정확도를 달성하기도 하였습니다.
https://x.com/webuildscore/status/1942893100516401598
스포츠 산업은 규모가 크고 기술 혁신이 두드러지며 시장 전망이 밝습니다. Score는 명확한 적용 방향을 가진 서브넷으로 주목할 만합니다.
8. @openkaito, OpenKaito(SN5) - 오픈소스 텍스트 추론
핵심 가치: 텍스트 임베딩 모델 개발 및 정보 검색 최적화
OpenKaito는 텍스트 임베딩 모델 개발에 집중하고 있으며, InfoFi 분야의 주요 참여자인 Kaito가 지원합니다. 커뮤니티 주도의 오픈소스 프로젝트로서 OpenKaito는 정보 검색 및 의미 검색 분야에서 고품질의 텍스트 이해 및 추론 능력을 구축하는 것을 목표로 합니다.
이 서브넷은 여전히 초기 개발 단계에 있으며, 주로 텍스트 임베딩 모델을 중심으로 생태계를 구축하고 있습니다. 주목할 점은 곧 출시될 Yaps 통합인데, 이는 응용 시나리오 및 사용자 기반을 크게 확장시킬 가능성이 있습니다.
9. @MacrocosmosAI, Data Universe(SN13) - AI 데이터 인프라
핵심 가치: 대규모 데이터 처리 및 AI 학습 데이터 공급
하루 5억 행 이상의 데이터를 처리하며 누적 데이터 처리량은 556억 행을 넘고, 100GB 저장소를 지원합니다. DataEntity 아키텍처는 데이터 표준화, 인덱스 최적화, 분산 저장 등의 핵심 기능을 제공합니다. 혁신적인 '중력(Gravity)' 투표 메커니즘을 통해 동적 가중치 조정이 가능합니다.
https://www.macrocosmos.ai/sn13/dashboard
데이터는 AI의 석유이며, 인프라로서의 가치는 안정적이며 생태계 내 위치가 중요합니다. 여러 서브넷의 데이터 공급자 역할을 수행하며 Score 등 프로젝트와 깊이 있는 협업을 통해 인프라로서의 가치를 입증하고 있습니다.
10. @taohash, TAOHash(SN14) - PoW 컴퓨팅 파워 마이닝
핵심 가치: 전통적 마이닝과 AI 컴퓨팅 연결, 컴퓨팅 파워 통합
TAOHash는 비트코인 마이너들이 자신의 컴퓨팅 파워를 Bittensor 네트워크로 재배치하여 알파 토큰을 획득하고 이를 스테이킹하거나 거래할 수 있도록 합니다. 이 방식은 전통적인 PoW 마이닝과 AI 컴퓨팅을 결합하여 마이너들에게 새로운 수익원을 제공합니다.
불과 수 주 만에 6EH/s 이상의 컴퓨팅 파워를 유치하였으며(전 세계 컴퓨팅 파워의 약 0.7%에 해당), 시장이 이러한 하이브리드 모델을 인정하고 있음을 입증하였습니다. 마이너들은 전통적인 비트코인 마이닝과 TAOHash 토큰 획득 사이에서 선택하여 시장 상황에 따라 수익을 최적화할 수 있습니다.
11. @CreatorBid, Creator.Bid - AI 에이전트 생태계의 런치 플랫폼
Creator.Bid는 서브넷은 아니지만 Bittensor 생태계 내에서 중요한 조정자 역할을 수행하고 있습니다. Creator.Bid 생태계는 세 가지 핵심 기둥 위에 구축됩니다. Launchpad 모듈은 공정하고 투명한 AI 에이전트 런칭 서비스를 제공하며, 스나이핑 방지 스마트 계약 및 큐레이션 기반 런칭 메커니즘을 통해 새로운 AI 에이전트에게 안전하고 투명한 출발점을 제공합니다. Tokenomics 모듈은 BID 토큰을 통해 전체 생태계를 통합하고 에이전트에게 지속 가능한 수익 모델을 제공합니다. Hub 모듈은 콘텐츠 자동화, 소셜 미디어 API, 이미지 모델 미세 조정 등을 포함하는 강력한 API 기반 서비스를 제공합니다.
플랫폼의 핵심 혁신은 Agent Keys 개념입니다. 디지털 멤버십 토큰인 Agent Keys를 통해 창작자들이 AI 에이전트 주변에 커뮤니티를 형성하고 공동 소유권을 실현할 수 있습니다. 각 AI 에이전트는 Agent Name Service(ANS)를 통해 고유한 신원을 부여받으며, ANS는 NFT 형태로 구현되어 각 에이전트가 중복되지 않는 고유 식별자를 갖도록 보장합니다. 사용자는 간단한 프롬프트 입력만으로도 개성 특성을 지정하고, 프로그래밍 지식 없이도 기능적으로 완전한 AI 에이전트를 생성할 수 있습니다.
Creator.Bid는 자체적으로 Base 네트워크 위에 구축되어 있지만 Bittensor 생태계와 깊이 있는 협업 관계를 맺고 있습니다. TAO Council 운영을 통해 BitMind(SN34), Dippy(SN11 및 SN58) 등 주요 서브넷을 통합함으로써 "TAO 기반 에이전트, 서브넷 및 개발자들이 모이는 조정 레이어"의 역할을 수행하고 있습니다.
이러한 협업 관계의 가치는 서로 다른 네트워크의 장점을 통합하는 데 있습니다. Bittensor는 강력한 AI 추론 및 학습 능력을 제공하며, Creator.Bid는 사용자 친화적인 에이전트 생성 및 런칭 플랫폼을 제공합니다. 두 생태계의 결합을 통해 개발자들은 Bittensor의 AI 기술을 활용해 에이전트를 만들고, Creator.Bid의 Launchpad를 통해 이를 토큰화 및 커뮤니티화할 수 있습니다.
Masa의 AI Agent Arena(SN59)와의 협업은 이러한 시너지 효과를 더욱 부각시키고 있습니다. Creator.Bid는 경연장에 참여하는 에이전트 생성 도구를 제공하여 사용자가 신속하게 경쟁용 AI 에이전트를 배포할 수 있도록 지원합니다. 이러한 크로스 생태계 협업 모델은 탈중앙화 AI 분야의 중요한 트렌드로 자리 잡고 있습니다.
3. 생태계 분석
기술 아키텍처의 핵심 장점
Bittensor의 기술 혁신은 독특한 탈중앙화 AI 생태계를 구축하였습니다. Yuma 합의 알고리즘은 탈중앙화된 검증을 통해 네트워크 품질을 보장하며, dTAO 업그레이드로 도입된 시장 기반 자원 배분 메커니즘은 효율성을 크게 향상시켰습니다. 각 서브넷은 AMM 메커니즘을 갖추어 TAO와 알파 토큰 간의 가격 발견을 실현함으로써 시장의 힘이 직접 AI 자원 배치에 참여할 수 있도록 설계되었습니다.
서브넷 간 협업 프로토콜은 복잡한 AI 작업의 분산 처리를 지원하여 강력한 네트워크 효과를 창출합니다. 이중 인센티브 구조(TAO 발행 + 알파 토큰 상승)는 장기적인 참여 동기를 보장하며, 서브넷 개발자, 마이너, 검증자, 스테이커 모두 적절한 보상을 받을 수 있어 지속 가능한 경제적 순환 구조를 형성합니다.
경쟁 우위 및 직면한 과제
기존 중심화된 AI 서비스 제공업체와 비교해 Bittensor는 진정한 탈중앙화 대안을 제공하며 특히 비용 효율성 면에서 두각을 나타냅니다. Chutes의 경우 AWS 대비 85% 저렴한 등 여러 서브넷이 뚜렷한 비용 우위를 보이고 있으며, 이러한 비용 이점은 탈중앙화 아키텍처가 가져오는 효율성 향상에서 비롯됩니다. 개방형 생태계는 빠른 혁신을 촉진하며 서브넷의 수와 질이 지속적으로 향상되고 있어 전통 기업 내부의 R&D 속도를 훨씬 뛰어넘는 혁신 속도를 보입니다.
하지만 생태계는 현실적인 과제도 안고 있습니다. 여전히 기술 장벽이 높으며, 도구들이 지속적으로 개선되고 있지만 마이닝 및 검증 참여에는 상당한 기술 지식이 필요합니다. 규제 환경의 불확실성 또한 또 다른 리스크 요소로, 탈중앙화 AI 네트워크는 각국의 상이한 규제 정책에 직면할 수 있습니다. AWS 및 Google Cloud와 같은 전통 클라우드 제공업체들도 현 상황을 가만히 지켜보지 않을 것이며 경쟁 제품을 출시할 것으로 예상됩니다. 네트워크 규모 확장에 따라 성능과 탈중앙화 간의 균형을 유지하는 것도 중요한 과제입니다.
AI 산업의 폭발적 성장은 Bittensor에게 막대한 시장 기회를 제공하고 있습니다. 골드만삭스는 2025년 글로벌 AI 투자가 약 2,000억 달러에 달할 것으로 예측하며 인프라 수요에 강력한 뒷받침을 제공하고 있습니다. 글로벌 AI 시장은 2025년 2,940억 달러에서 2032년 1.77조 달러로 연평균 29%의 성장률을 기록할 것으로 예상되며, 이는 탈중앙화 AI 인프라에 광범위한 성장 공간을 제공합니다.
각국의 AI 발전에 대한 지원 정책은 탈중앙화 AI 인프라에 기회를 제공하고 있으며, 동시에 데이터 프라이버시 및 AI 보안에 대한 관심 증가는 Targon과 같은 서브넷의 핵심 기술인 기밀 컴퓨팅에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 기관 투자자들의 AI 인프라에 대한 관심도 지속적으로 높아지고 있으며, DCG, Polychain 등 유명 기관들의 참여는 생태계에 자금과 자원을 제공하고 있습니다.
4. 투자 전략 프레임워크
Bittensor 서브넷에 투자하기 위해서는 체계적인 평가 프레임워크를 마련해야 합니다. 기술적 측면에서는 혁신 정도 및 기술 장벽의 깊이, 팀의 기술 역량 및 실행 능력, 그리고 생태계 내 타 프로젝트들과의 시너지 효과를 검토해야 합니다. 시장 측면에서는 타깃 시장 규모 및 성장 가능성, 경쟁 구도 및 차별화된 강점, 사용자 채택 현황 및 네트워크 효과, 규제 환경 및 정책 리스크를 분석해야 합니다. 재무적 측면에서는 현재의 평가 수준 및 과거 실적, TAO 발행 비중 및 성장 추세, 토큰 이코노믹스 설계의 합리성, 유동성 및 거래 깊이 등을 고려해야 합니다.
구체적인 리스크 관리 차원에서는 분산 투자가 기본 전략입니다. 인프라형(예: Chutes, Celium), 애플리케이션형(예: Score, BitMind), 프로토콜형(예: Targon, Templar) 등 다양한 유형의 서브넷 사이에 포트폴리오를 분산하는 것이 좋습니다. 또한 서브넷의 성장 단계에 따라 투자 전략을 조정해야 합니다. 초기 프로젝트는 리스크가 크지만 잠재적 수익이 높으며, 성숙한 프로젝트는 상대적으로 안정적이지만 성장 가능성은 제한적입니다. 알파 토큰의 유동성이 TAO에 비해 낮을 수 있음을 고려하여 자금 배분 비율을 합리적으로 설정하고 필요한 유동성 완충 장치를 유지해야 합니다.
2025년 11월 예정된 첫 번째 반감기(Halving) 사건은 중요한 시장 촉매제가 될 것입니다. 발행량 감소는 기존 서브넷의 희소성을 높일 뿐 아니라 성과가 부진한 프로젝트를 퇴출시킴으로써 전체 네트워크의 경제 구조를 재편할 것입니다. 투자자들은 반감기 이전의 포트폴리오 구성 기회를 활용하여 우수한 서브넷에 미리 포지셔닝하는 전략을 고려할 수 있습니다.
중기적으로 서브넷 수가 500개를 넘어설 것으로 예상되며, AI 산업의 모든 세부 분야를 아우를 것입니다. 기업용 애플리케이션 증가는 기밀 컴퓨팅 및 데이터 프라이버시 관련 서브넷의 성장을 가속화할 것이며, 서브넷 간 협업은 더욱 활발해져 복잡한 AI 서비스 공급망을 형성할 것입니다. 규제 프레임워크의 점진적 명확화는 규정 준수 서브넷에 명확한 이점을 제공할 것입니다.
장기적으로 Bittensor는 글로벌 AI 인프라의 중요한 구성 요소가 될 가능성이 큽니다. 전통적인 AI 기업들도 일부 업무를 탈중앙화 네트워크로 이전하는 하이브리드 모델을 채택할 수 있습니다. 새로운 비즈니스 모델과 응용 시나리오가 계속해서 등장할 것이며, 다른 블록체인 네트워크와의 상호 운용성(interoperability)이 강화되면서 궁극적으로 더 큰 탈중앙화 생태계를 형성하게 될 것입니다. 이는 초기 인터넷 인프라의 진화 과정과 유사하며, 핵심 노드를 선점하는 투자자들은 막대한 수익을 얻을 수 있을 것입니다.
5. 맺음말
Bittensor 생태계는 AI 인프라 발전의 새로운 패러다임을 대표합니다. 시장 기반 자원 배분과 탈중앙화 거버넌스 메커니즘을 통해 AI 혁신을 위한 새로운 토양을 제공하며, 그간 보여준 혁신 활력과 성장 잠재력은 주목할 만합니다. AI 산업이 급속도로 발전하는 맥락 속에서 Bittensor와 그 서브넷 생태계는 지속적인 관심과 심층적인 연구가 필요한 분야입니다.
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