암호화 슈퍼 앱 시대, 데이터 인프라 준비됐나?
작성자｜Story @IOSG
TL;DR
-
데이터 도전: 고성능 퍼블릭 체인의 블록 생성 시간 경쟁이 아초(亞秒) 시대로 진입.C단 고병렬, 고트래픽 변동 및 멀티체인 이기종 수요로 인해 데이터 측면의 복잡성이 증가하며, 데이터 인프라스트럭처는 실시간 증분 처리 + 동적 확장으로 전환해야 한다. 기존 배치 처리 ETL은 분 단위에서 시간 단위 지연을 겪어 실시간 거래를 만족시키기 어렵다. The Graph, Nansen, Pangea 등 신생 솔루션들은 스트리밍 컴퓨팅을 도입하여 지연을 실시간 추적 수준으로 압축한다.
-
데이터 경쟁의 패러다임 전이: 이전 주기에는 "이해 가능함"을 충족시켰다면, 현재 주기에서는 "수익 창출 가능함"을 강조.Bonding Curve 모델 하에서 1분의 지연만으로도 비용 차이가 수배에 이를 수 있다. 도구 진화: 수동 슬리피지 설정 → 스나이핑 봇 → GMGN 통합 터미널. 거래 상쇄 능력이 점차 상품화되며, 핵심 경쟁 전선은 데이터 자체로 이동하고 있다. 누가 더 빠르게 신호를 포착하느냐가 사용자의 수익 여부를 결정한다.
-
거래 데이터의 차원 확장: 메멘(Meme) 본질은 주목의 금융화이며, 서사, 관심도, 후속 전파에 달려 있다.오프체인 여론 × 온체인 데이터의 폐쇄 루프: 서사 추적 요약, 감정 정량화가 거래의 핵심이 된다. "수중 데이터(Underwater data)": 자금 흐름, 역할 프로파일링, 스마트 머니/KOL 주소 태그화는 익명 온체인 주소 뒤에 숨겨진 잠재적 게임을 드러낸다. 차세대 거래 터미널은 온체인·오프체인 다차원 신호를 초 단위로 통합하여 진입 및 리스크 회피 판단력을 향상시킨다.
-
AI 기반 실행 가능 신호: 정보에서 수익으로.새 단계의 경쟁 목표: 빠르고, 자동화되며, 초과 수익을 가져올 수 있어야 함. LLM+멀티모달 AI는 의사결정 신호를 자동 추출하고, 카피 트레이딩, 익절/손절 실행과 결합할 수 있다. 위험 과제: 환각, 신호 수명 짧음, 실행 지연 및 리스크 관리. 속도와 정확도 간 균형, 강화학습 및 시뮬레이션 백테스트가 핵심이다.
-
데이터 대시보드의 생존 선택: 경량 데이터 집계/대시보드 애플리케이션은 방어벽 부족으로 생존 공간이 축소됨.아래로: 고성능 저수준 파이프라인과 데이터-연구 일체화에 몰두. 위로: 애플리케이션 계층까지 확장하여 직접 사용자 시나리오를 제공하고 데이터 호출 활성도를 높임. 미래 시장 구도: 웹3의 수도·전기·가스 인프라 기업이 되거나, 크립토 블룸버그 터미널 플랫폼이 되어야 한다.
방어벽은 이제 "실행 가능한 신호"와 "저수준 데이터 역량"으로 이동하고 있으며, 장기 미개척 자산과 거래 데이터 폐쇄 루프는 암호화 원주민 창업자에게 독특한 기회를 제공한다. 향후 2~3년간의 기회 윈도우:
-
상류 인프라:웹2 수준 처리 능력 + 웹3 원생 요구사항 → 웹3 Databricks/AWS.
-
하류 실행 플랫폼:AI 에이전트+다차원 데이터+무빙 실행 → 크립토 블룸버그 터미널.
본 보고서 작성에 Hubble AI, Space & Time, OKX DEX 등의 프로젝트 지원에 감사드립니다!
머리말: 메멘, 고성능 퍼블릭 체인, AI의 삼중 공명
이전 사이클에서 체인 상 거래 성장은 주로 인프라스트럭처 개선에 의존했지만, 새로운 사이클에 들어서면서 인프라스트럭처가 점차 성숙함에 따라 Pump.fun을 대표로 하는 슈퍼앱이 암호화 업계의 새로운 성장 엔진이 되고 있다. 이러한 자산 발행 모델은 통일된 발행 메커니즘과 정교한 유동성 설계를 통해 공평하고 원시적이며, 폭풍致富 신화가 끊이지 않는 거래 전투 지역을 형성했다. 이러한 고배율 부의 효과 재현 가능성은 사용자의 수익 기대치와 거래 습관을 깊이 있게 변화시키고 있다. 사용자들이 필요로 하는 것은 단순히 더 빠른 진입 기회뿐 아니라, 매우 짧은 시간 안에 다차원 데이터를 수집, 해석 및 실행하는 능력이며, 기존 데이터 인프라스트럭처는 이미 이러한 밀도와 실시간 요구를 감당하기 어렵게 되었다.
따라서 거래 환경에 대한 더 높은 수준의 요구가 발생하고 있다: 낮은 마찰, 빠른 확인, 깊은 유동성. 거래 장소는 Solana와 Base를 대표로 하는 고성능 퍼블릭 체인 및 Layer2 롤업으로 가속 이전되고 있다. 이러한 퍼블릭 체인의 거래 데이터 규모는 이전 사이클의 이더리움보다 10배 이상 증가하여 기존 데이터 제공업체에게 더욱 엄격한 데이터 성능 도전을 제기하고 있다. Monad, MegaETH 등 차세대 고성능 퍼블릭 체인이 곧 출시될 예정이며, 체인 상 데이터 처리 및 저장 수요는 지수적으로 증가할 것이다.
동시에, AI의 급속한 성숙은 지능 민주화를 가속화하고 있다. GPT-5의 지능은 이미 박사 수준에 도달했으며, Gemini 등의 멀티모달 대규모 모델은 캔들스틱 차트를 쉽게 이해할 수 있다... AI 도구를 활용하면 복잡했던 거래 신호도 일반 사용자가 이해하고 실행할 수 있게 된다. 이러한 추세 아래에서 트레이더들은 AI에 의존해 거래 결정을 내리기 시작했으며, AI 거래 결정은 다차원적이고 실시간성 높은 데이터 없이는 불가능하다. AI는 "보조 분석 도구"에서 "거래 결정 중심"으로 진화하고 있으며, 그 보급은 데이터의 실시간성, 설명 가능성, 대규모 처리 요구를 더욱 확대하고 있다.
메멘 거래 광란, 고성능 퍼블릭 체인 확장, AI 상품화의 삼중 공명 속에서 체인 상 생태계는 새로운 데이터 인프라스트럭처에 대한 요구가 점점 더 절박해지고 있다.
십만 TPS, 밀리초 단위 블록 생성에 대응하는 데이터 도전
고성능 퍼블릭 체인과 고성능 롤업의 부상과 함께 체인 상 데이터의 규모와 속도는 완전히 새로운 단계에 접어들었다.
고병렬 및 저지연 아키텍처의 보급과 함께 하루 거래량은 천만 건을 넘어서며, 원시 데이터 규모는 수백GB에 이른다. Solana를 예로 들면, 최근 30일 평균 TPS는 1,200을 넘어섰으며, 일일 거래 수는 1억 건을 초과한다. 8월 17일에는 107,664 TPS라는 사상 최고 기록을 세웠다. 통계에 따르면, Solana 원장 데이터는 매년 80~95TB 속도로 빠르게 증가하고 있으며, 하루 단위로 환산하면 210~260GB에 달한다.
▲ Chainspect, 30일 평균 TPS
▲ Chainspect, 30일 거래량
처리량 증가뿐만 아니라, 신생 퍼블릭 체인의 블록 생성 시간도 밀리초 수준에 진입했다. BNB 체인의 Maxwell 업그레이드는 블록 생성 시간을 0.8초로 단축했으며, Base 체인의 Flashblocks 기술은 200ms까지 압축했다. 올해 하반기, Solana는 PoH를 Alpenglow로 교체해 블록 확인 시간을 150ms로 줄일 계획이며, MegaETH 메인넷은 10ms 실시간 블록 생성을 목표로 한다. 이러한 컨센서스와 기술 돌파는 거래 실시간성을 크게 향상시켰지만, 블록 데이터 동기화 및 디코딩 능력에 전례 없는 요구를 제기했다.
그러나 하류 데이터 인프라스트럭처는 대부분 여전히 배치 처리 ETL 파이프라인에 의존하고 있어 불가피하게 데이터 지연이 발생한다. Dune를 예로 들면, Solana 상의 컨트랙트 상호작용 이벤트 데이터는 일반적으로 약 5분 지연되며, 프로토콜 계층 집계 데이터는 1시간 정도 기다려야 한다. 즉, 사용자가 400ms 내에 확인된 체인 상 거래라도 분석 도구에서는 수백 배 지연되어 나타나므로 실시간 거래 애플리케이션 입장에서는 거의 받아들일 수 없다.
▲ Dune, Blockchain Freshness
데이터 공급측 도전에 대응하기 위해 일부 플랫폼은 이미 스트리밍 및 실시간 아키텍처로 전환하고 있다. The Graph는 Substreams와 Firehose를 활용해 데이터 지연을 거의 실시간으로 압축한다. Nansen은 ClickHouse 등의 스트리밍 처리 기술을 도입해 Smart Alerts 및 실시간 대시보드에서 수십 배 성능 향상을 이루었다. Pangea는 커뮤니티 노드가 제공하는 컴퓨팅, 저장, 대역폭을 통합해 100ms 이내 지연으로 마켓메이커, 양적 분석가, 중앙 한도 주문장(Clobs) 등 B단 사용자에게 실시간 스트리밍 데이터를 제공한다.
▲ Chainspect
거대한 데이터량 외에도 체인 상 거래는 명확한 트래픽 불균형 특징을 보인다. 지난 1년간 Pumpfun의 주간 거래량은 최저와 최고가 거의 30배 차이가 났다. 2024년, 메멘 거래 플랫폼 GMGN은 4일 동안 서버 '터짐' 사고 6건을 겪었으며, 결국 백엔드 데이터베이스를 AWS Aurora에서 오픈소스 분산 SQL 데이터베이스 TiDB로 마이그레이션했다. 이전 이후 시스템의 수평 확장성과 컴퓨팅 탄력성이 크게 향상되었으며, 업무 민첩성은 약 30% 증가하여 거래 피크 시간대의 부담을 현저히 완화시켰다.
▲ Dune, Pumpfun Weekly Volume
▲ Odaily, TiDB의 Web3 서비스 사례
멀티체인 생태계는 이러한 복잡성을 더욱 심화시킨다. 서로 다른 퍼블릭 체인은 로그 형식, 이벤트 구조, 거래 필드에서 차이가 있어 새 체인 추가마다 맞춤형 파싱 로직이 필요하며, 데이터 인프라스트럭처의 유연성과 확장성을 크게 시험한다. 일부 데이터 제공업체는 이에 따라 "고객 우선" 전략을 취한다: 활발한 거래 활동이 있는 곳에 우선 서비스를 연결하며 유연성과 규모화 사이에서 균형을 맞춘다.
고성능 체인 중심 환경에서 데이터 처리가 여전히 고정 간격의 배치 처리 ETL 단계에 머물러 있다면, 지연 누적, 디코딩 병목, 쿼리 지연 문제에 직면하게 되어 실시간성, 정밀도, 동적 상호작용에 대한 데이터 소비 요구를 만족시킬 수 없다. 따라서 체인 상 데이터 인프라스트럭처는 스트리밍 증분 처리 및 실시간 컴퓨팅 아키텍처로 더 나아가야 하며, 부하 분산 메커니즘과 함께 암호화 사이클의 주기적 거래 피크에 따른 병렬 부담에 대응해야 한다. 이는 단순한 기술 경로의 자연 연장이 아니라 실시간 쿼리 안정성을 보장하는 핵심 단계이며, 차세대 체인 상 데이터 플랫폼 경쟁에서 진정한 분기점을 형성할 것이다.
속도가 곧 부의 시대: 체인 상 데이터 경쟁의 패러다임 전이
체인 상 데이터의 핵심 과제는 "가시화"에서 "실행 가능"으로 전환되었다. 이전 사이클에서 Dune은 체인 상 분석의 표준 도구였다.연구자와 투자자들의 "이해 가능함" 요구를 충족시켰으며, 사람들은 SQL 차트로 체인 상 서사를 조합했다.
-
GameFi 및 DeFi 플레이어는 Dune을 활용해 자금 유입/유출을 추적하고, 수익률을 계산하며, 시장 전환점 이전에 시기 적절하게 철수한다.
-
NFT 플레이어는 Dune을 통해 거래량 추세, 고래 보유 및 분포 특징을 분석해 시장 열기를 예측한다.
그러나 이번 사이클에서는 메멘 플레이어가 가장 활발한 소비 집단이다. 그들은 현상급 앱 Pump.fun이 누적 수익7억 달러를 기록하도록 이끌었으며, 이는 이전 사이클의 주요 소비자 앱 Opensea 총수입의 거의 2배에 달한다.
메멘 분야에서 시장의 시간 민감성은 극대화된다. 속도는 더 이상 부가적인 것이 아니라 손익을 결정하는 핵심 변수이다. Bonding Curve로 가격이 결정되는 1차 시장에서 속도는 곧 비용이다.토큰 가격은 구매 수요에 따라 지수적으로 상승하며, 단 1분 지연만으로도 진입 비용이 수배 차이날 수 있다. Multicoin 연구에 따르면, 이 게임에서 가장 수익을 많이 올리는 플레이어는 일반적으로 경쟁자보다 세 단계 앞서 블록에 진입하기 위해 10%의 슬리피지를 지불해야 한다. 부의 효과와 "폭풍致富 신화"는 플레이어들이 초단위 캔들차트, 동일 블록 거래 실행 엔진과 원스톱 결정 대시보드를 추구하게 만들며, 정보 수집 및 주문 속도를 겨룬다.
▲ Binance
Uniswap의 수동 거래 시대에는 사용자가 직접 슬리피지와 가스를 설정해야 했으며, 프론트엔드에서도 가격을 볼 수 없어 거래는 일종의 "복권 구매" 같았다. BananaGun 스나이핑 봇 시대에는 자동 스나이핑과 슬리피지 기술로 소매 플레이어도 과학자들과 동등한 출발선에 설 수 있었다. PepeBoost 시대에는 봇이 풀 개설 정보를 즉시 알릴 뿐만 아니라 선두 보유 데이터도 동시에 전송했다. 오늘날의 GMGN 시대에는 캔들차트 정보, 다차원 데이터 분석, 거래 실행을 하나로 통합한 터미널을 만들어 메멘 거래의 "블룸버그 터미널"이 되었다.
거래 도구가 계속 반복해서 진화함에 따라 실행 장벽이 점차 사라지며, 경쟁 전선은 불가피하게 데이터 자체로 이동한다. 누구나 더 빠르고 정확하게 신호를 포착하느냐가 순간적으로 변하는 시장에서 거래 우위를 구축하고 사용자에게 수익을 가져다줄 수 있다.
차원이 곧 우위: 캔들차트 너머의 진실
메멘코인의 본질은 주목의 금융화이다. 우수한 서사는 계속해서 경계를 넘어서 주목을 집약시키며, 가격과 시가총액을 밀어 올린다. 메멘 트레이더에게 실시간성은 물론 중요하지만, 큰 결과를 얻으려면 다음 세 가지를 답해야 한다: 이 토큰의 서사는 무엇인지, 누가 주목하고 있는지, 그리고 주목이 미래에 어떻게 지속적으로 확대될 것인지. 이들은 캔들차트 상에 그림자만 남기며, 진정한 추진력은 다차원 데이터—오프체인 여론, 온체인 주소 및 보유 구조, 그리고 두 요소의 정밀 매핑—에 의존해야 한다.
온체인 × 오프체인: 주목에서 거래로의 폐쇄 루프
사용자는 오프체인에서 주목을 끌고 온체인에서 거래를 완료하며, 두 요소의 폐쇄 루프 데이터는 메멘 거래의 핵심 우위가 되고 있다.
#서사 추적 및 전파 체인 식별
Twitter 등의 소셜 플랫폼에서 XHunt 같은 소도구는 메멘 플레이어가 프로젝트의 KOL 팔로우 목록을 분석해 프로젝트 뒤에 있는 관련자와 잠재적 주목 전파 체인을 판단할 수 있도록 돕는다. 6551 DEX는 트위터, 공식 홈페이지, 트윗 댓글, 풀 개설 기록, KOL 팔로우 등을 통합해 트레이더에게 여론에 따라 실시간으로 변하는 AI 보고서를 생성하여 정확한 서사 포착을 돕는다.
#감정 지표 정량화
Kaito 및 Cookie.fun 등의 Infofi 도구는 Crypto Twitter의 콘텐츠를 집계하고 여론 분석을 수행하여 Mindshare, Sentiment, Influence를 정량화 가능한 지표로 제공한다. Cookie.fun의 경우, 이 두 지표 데이터를 가격 차트에 직접 겹쳐 오프체인 감정을 읽을 수 있는 "기술 지표"로 만든다.
▲ Cookie.fun
#온체인과 오프체인의 동등한 중요성
OKX DEX는 제품에서 Vibes 분석과 시세를 나란히 표시하여 KOL의 추천 시간, 주요 연관 KOL, Narrative Summary 및 종합 평가를 통합해 오프체인 정보 검색 시간을 단축한다. Narrative Summary는 이미 사용자 반응이 가장 좋은 AI 제품 기능이 되었다.
수중 데이터 시각화: "보이는 장부"를 "사용 가능한 알파"로 전환
전통 금융에서 오더플로우 데이터는 대형 브로커가 장악하고 있으며, 양적 회사들은 거래 전략을 최적화하기 위해 매년 수억 달러를 지불해야 한다. 반면, 크립토 거래 장부는 완전히 공개 투명하여 고가 정보를 "오픈소스화"한 것으로, 채굴이 필요한 노천 금광과 같다.
수중 데이터의 가치는 보이는 거래에서 보이지 않는 의도를 추출하는 것에 있다. 여기에는 자금 흐름과 역할 묘사—주선 물량 쌓기 또는 분산 징후, KOL 소계정 주소, 칩집중 또는 분산, 번들 거래(bundles), 비정상 자금 흐름—이 포함된다. 또한 주소 프로파일링 연동—각 주소에 스마트 머니, KOL/VC, 개발자, 피싱, 인사이더 거래, 낚시 주소 등의 태그를 붙이고 오프체인 신원과 연결해 온체인·오프체인 데이터를 연결하는 것—도 포함된다.
이러한 신호는 일반 사용자가 느끼기 어렵지만 단기 시장 흐름에 상당한 영향을 미친다. 주소 태그, 보유 특징, 번들 거래를 실시간으로 해석함으로써 거래 보조 도구는 "수면 아래"의 게임 동향을 드러내어 트레이더가 초단위 시세에서 리스크를 회피하고 알파를 찾도록 돕는다.
예를 들어, GMGN은 체인 상 실시간 거래 및 토큰 컨트랙트 데이터셋 기반으로 스마트 머니, KOL/VC 주소, 개발자 지갑, 인사이더 거래, 낚시 주소, 번들 거래 등 태그 분석을 추가로 통합하고, 체인 상 주소와 소셜 미디어 계정을 매핑하여 자금 흐름, 리스크 신호 및 가격 행동을 초단위로 정렬함으로써 사용자가 더 빠르게 진입 및 리스크 회피 판단을 할 수 있도록 돕는다.
▲ GMGN
AI 기반 실행 가능 신호: 정보에서 수익으로
"다음 세대 AI는 도구가 아닌 수익을 판다." — 시퀀이아 캐피털
이 판단은 크립토 트레이딩 분야에서도 성립한다. 데이터의 속도와 차원이 모두 기준에 도달한 후, 다음 경쟁 목표는 다차원 복잡 데이터를 직접 실행 가능한 거래 신호로 전환할 수 있는지 여부이다. 데이터 의사결정 평가 기준은 세 가지로 요약할 수 있다: 충분히 빠르고, 자동화되며, 초과 수익률을 가져오는 것.
-
충분히 빠르게:AI 능력이 지속적으로 발전함에 따라, 자연어 및 멀티모달 LLM의 장점이 여기서 점차 발휘된다. 방대한 데이터를 통합하고 이해할 뿐만 아니라, 데이터 간 의미적 연결을 수립하고 자동으로 의사결정 결론을 추출할 수 있다. 체인 상 고강도, 저거래 깊이 환경에서 각 신호는 매우 짧은 유효 시간과 자금 용량을 가지며, 속도는 신호가 가져오는 수익률에 직접적인 영향을 준다.
-
자동화:사람은 하루 24시간 모니터링 거래를 할 수 없지만, AI는 가능하다. 예를 들어, 사용자는 Senpi 플랫폼에서 Agent에게 익절/손절 조건을 포함한 카피 트레이딩 조건부 매수 주문을 내릴 수 있다. 이는 AI가 백그라운드에서 데이터를 실시간으로 폴링하거나 모니터링 처리하고, 권장 신호를 감지할 때 자동으로 의사결정 및 주문을 내려야 함을 의미한다.
-
수익률:궁극적으로 모든 거래 신호의 유효성은 지속적인 초과 수익 창출 여부에 달려 있다. AI는 체인 상 신호에 대한 충분한 이해 능력 외에도 리스크 관리를 결합하여 극도로 변동성이 큰 환경에서 위험 수익률을 최대한 향상시켜야 한다. 예를 들어 슬리피지 손실, 실행 지연 등 체인 상 고유의 수익률 영향 요소를 고려하는 것.
이러한 능력은 데이터 플랫폼의 비즈니스 논리를 재구성하고 있다: "데이터 접근권" 판매에서 "수익 기반 신호" 판매로. 차세대 도구의 경쟁 초점은 더 이상 데이터 커버리지가 아니라 신호의 실행 가능성—즉, "통찰"에서 "실행"까지 마지막 1마일을 실제로 완성할 수 있느냐—에 있다.
일부 신생 프로젝트는 이미 이 방향을 탐색하고 있다. 예를 들어, Truenorth는 AI 기반 발견 엔진으로, "의사결정 실행률"을 정보 유효성 평가에 포함시켜 강화학습을 통해 결과 출력을 지속적으로 최적화하고 무효 노이즈를 최소화하며, 사용자가 직접 주문에 연결 가능한 실행 가능한 정보 흐름을 구축하도록 돕는다.
▲ Truenorth
AI는 실행 가능한 신호 생성에 막대한 잠재력을 지녔지만, 여러 가지 도전에 직면해 있다.
-
환각:체인 상 데이터는 고도로 이기종이며 노이즈가 많아, LLM이 자연어 질의 또는 멀티모달 신호를 해석할 때 "환각" 또는 과적합이 발생하여 신호 수익률과 정확도에 영향을 줄 수 있다. 예를 들어 동명 토큰이 여러 개인 경우, AI는 종종 CT 티커에 해당하는 컨트랙트 주소를 찾지 못한다. 또 많은 AI 신호 제품에서 사용자들이 AI에 대한 CT 토론을 Sleepless AI로 오인하는 경우가 많다.
-
신호 수명:거래 환경은 순간적으로 변한다. 지연은 수익을 침식시키며, AI는 극히 짧은 시간 안에 데이터 추출, 추론 및 실행을 완료해야 한다. 가장 간단한 카피 트레이딩 전략이라도 스마트 머니를 따르지 않으면 수익이 마이너스로 전환될 수 있다.
-
리스크 관리:고변동성 상황에서 AI가 연속적으로 체인 실패하거나 슬리피지가 과도하면 초과 수익을 가져오지 못할 뿐 아니라 몇 분 안에 전액을 소진시킬 수 있다.
따라서 속도와 정확도 사이에서 균형을 찾고, 강화학습, 전이학습, 시뮬레이션 백테스트 등의 메커니즘을 통해 오류율을 낮추는 것이 AI가 이 분야에 적용되는 경쟁 포인트이다.
위로 갈 것인가, 아래로 갈 것인가? 데이터 대시보드의 생존 선택
AI가 직접 실행 가능한 신호를 생성하거나 주문 보조까지 할 수 있게 되면서, 순수하게 데이터 집계에 의존하는 "경량 미들웨어 애플리케이션"은 생존 위기에 직면하고 있다.체인 상 데이터를 대시보드 도구로 조합하든, 집계 위에 실행 로직을 덧씌운 트레이딩 봇이든, 본질적으로 지속 가능한 방어벽이 부족하다. 과거에는 편의성이나 사용자 인식(예: Dexscreener에서 토큰 CTO 상황을 확인하는 사용자 습관) 덕분에 버틸 수 있었지만, 이제 동일한 데이터가 여러 곳에서 이용 가능해지고, 실행 엔진이 점점 상품화되며, AI가 동일한 데이터 위에서 직접 의사결정 신호를 생성하고 실행을 유도할 수 있게 되면서 그 경쟁력은 빠르게 희석되고 있다.
미래에 효율적인 체인 상 실행 엔진은 계속 성숙하여 거래 장벽을 더욱 낮출 것이다. 이러한 추세 하에서 데이터 제공업체는 선택을 해야 한다: 아래로, 더 빠른 데이터 획득 및 처리 인프라스트럭처에 몰두하거나, 위로, 애플리케이션 계층까지 확장하여 직접 사용자 시나리오와 소비 트래픽을 장악해야 한다. 중간에서 데이터 집계와 경량 패키징만 하는 모델은 생존 공간이 계속 축소될 것이다.
아래로는 인프라스트럭처 방어벽을 구축하는 것을 의미한다. Hubble AI는 거래 제품을 개발하면서 순수하게 TG 봇에 의존해서는 장기적 우위를 형성할 수 없음을 인식하고, 상류 데이터 처리로 전환하여 "크립토 Databricks"를 구축하는 데 집중하고 있다. Solana 데이터 처리 속도를 극한으로 끌어올린 후, Hubble AI는 데이터 처리에서 데이터-연구 일체화 플랫폼으로 나아가 가치 사슬 상류에서 위치를 차지하고, 미국 "금융 상쇄(Financial on-chain)" 서사와 체인 상 AI 에이전트 애플리케이션의 데이터 수요를 위한 기반을 제공하고 있다.
위로는 애플리케이션 시나리오로 확장하여 최종 사용자를 확보하는 것을 의미한다. Space and Time는 처음에 아초 단위 SQL 인덱싱과 오라클 푸시를 목표로 했지만, 최근에는 C단 소비 시나리오 탐색을 시작하여 이더리움 상의 Dream.Space—"vibe coding" 제품을 출시했다. 사용자는 자연어로 스마트 컨트랙트를 작성하거나 데이터 분석 대시보드를 생성할 수 있다. 이 전환은 자체 데이터 서비스 호출 빈도를 높일 뿐 아니라 터미널 경험을 통해 사용자와 직접적인 유대감을 형성한다.
이처럼 중간에 머물러 데이터 인터페이스만 판매하는 역할은 생존 공간을 잃고 있다. 미래의 B2B2C 데이터 시장은 두 종류의 플레이어가 주도할 것이다: 하나는 저수준 파이프라인을 장악해 "체인 상 수도·전기·가스" 인프라 기업이 되는 것이고, 다른 하나는 사용자 의사결정 시나리오에 가까이 붙어 데이터를 애플리케이션 경험으로 전환하는 플랫폼이다.
요약
메멘 광란, 고성능 퍼블릭 체인 폭발, AI 상품화의 삼중 공명 속에서 체인 상 데이터 분야는 구조적 전환을 겪고 있다. 거래 속도, 데이터 차원, 실행 신호의 반복 진화로 인해 "보이는 차트"는 더 이상 핵심 경쟁력이 아니며, 진정한 방어벽은 "사용자에게 수익을 가져다주는 실행 가능한 신호"와 "이 모든 것을 뒷받침하는 저수준 데이터 능력"으로 이동하고 있다.
앞으로 2~3년간 암호화 데이터 분야에서 가장 매력적인 창업 기회는 웹2 수준의 인프라스트럭처 성숙도와 웹3 체인 상 원생 실행 모델이 교차하는 지점에 있을 것이다. BTC/ETH 등의 주요 코인 데이터는 고도로 표준화되어 전통 금융 선물 상품과 특성이 유사해져, 점차 전통 금융기관과 일부 웹2 핀테크 플랫폼이 데이터 커버리지 범위에 포함시키고 있다.
반면, 메멘코인 및 장기 미개척 체인 상 자산 데이터는 높은 비표준성과 단편화 특징을 보인다—커뮤니티 서사, 체인 상 여론부터 크로스체인 유동성에 이르기까지, 이러한 정보는 체인 상 주소 프로파일링, 오프체인 소셜 신호, 심지어 초단위 거래 실행과 결합해 해석되어야 한다. 바로 이러한 차이 덕분에 장기 미개척 자산과 메멘 데이터의 처리 및 거래 폐쇄 루프는 암호화 원주민 창업자에게 독특한 기회 창을 구성한다.
다음 두 방향에서 장기간 몰두하는 프로젝트들을 긍정적으로 본다:
-
상류 인프라스트럭처—웹2 거대기업 수준의 처리 능력을 갖춘 스트리밍 데이터 파이프라인, 초저지연 인덱싱, 크로스체인 통합 파싱 프레임워크를 보유한 체인 상 데이터 기업. 이러한 프로젝트는 웹3 버전의 Databricks/AWS가 될 가능성이 있으며, 사용자가 점차 체인 상으로 이동함에 따라 거래량은 수량적 증가를 보일 것이며, B2B2C 모델은 장기 복리 가치를 지닌다.
-
하류 실행 플랫폼—다차원 데이터, AI 에이전트, 무빙 거래 실행을 통합한 애플리케이션. 체인 상·하의 단편화 신호를 직접 실행 가능한 거래로 전환함으로써, 이러한 제품은 크립토 원생 블룸버그 터미널이 될 가능성이 있으며, 비즈니스 모델은 더 이상 데이터 접근료에 의존하지 않고 초과 수익과 신호 전달을 통한 수익 창출이 가능하다.
우리는 이러한 두 종류의 플레이어가 차세대 암호화 데이터 분야를 주도하고 지속 가능한 경쟁 우위를 구축할 것이라고 생각한다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
IOSG Ventures
![Axe Compute [나스닥: AGPU] 기업 재구조화 완료(기존 POAI), 엔터프라이즈급 분산형 GPU 컴퓨팅 파워 Aethir, 본격적으로 메인스트림 시장 진입](https://upload.techflowpost.com//upload/images/20251212/2025121221124297058230.png)
