비트텐서(Bittensor, TAO) 공매도 논리: 연산 능력의 신화 속 수익의 사막
글쓴이: Pine Analytics
번역: Saoirse, Foresight News
TAO의 현재 가격은 약 275달러이며, 시가총액은 26억 달러, 완전 희석 기준 시가총액은 58억 달러다. 이 프로젝트는 그레이스케일(Grayscale) 기관의 지지를 받고 있으며(2025년 12월 뉴욕증권거래소(NYSE) 상장 ETF 신청 제출 완료), 엔비디아(NVIDIA) CEO 젠슨 황(Jensen Huang)의 공개적 지지도 확보했다. 동시에 토큰 공급 서사도 매우 매력적이다: 총 발행량 상한선은 2100만 개이며, 비트코인 방식의 반감기(Halving) 메커니즘이 적용된다. 2025년 12월 첫 번째 반감기가 발생하면, 일일 발행량은 7200개에서 3600개로 감소한다. 또한, 서브넷(Subnet) 수는 1년 만에 32개에서 128개로 증가했으며, 템플라(Templar)의 Covenant-72B 모델 학습 성과는 분산화된 컴퓨팅 파워로도 벤치마크 경쟁력을 갖춘 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)을 구동할 수 있음을 입증했다.
본 보고서는 위 사실들을 부정하지 않는다. 우리가 탐구하고자 하는 것은 다음과 같다: 해당 네트워크의 경제 모델이 현재 시가총액 규모를 지탱할 수 있는 실질적인 외부 수익을 창출할 수 있는가? 그리고 중앙화 서비스 제공업체 및 자체 호스팅 컴퓨팅 파워와의 경쟁에서 과연 얼마나 강력한 경쟁력을 갖추고 있는가?
비트텐서(Bittensor, TAO) 토큰 배분 비율
네트워크 가치의 유동 구조
비트텐서에는 총 네 종류의 참여자가 있다:
- 서브넷 소유자는 전문 AI 마켓플레이스를 구축하며, 해당 서브넷에서 생성되는 TAO 발행 보상의 18%를 획득한다;
- 마이너(Miner)는 AI 작업(추론, 학습, 데이터 처리 등)을 수행하며, 전체 발행량의 41%를 획득한다. 하루 평균 약 1476개의 TAO를 받으며, 연간 가치는 약 1.48억 달러에 달한다;
- 검증자(Validator)는 마이너의 산출물을 평가하며, 동일하게 41%의 보상을 받는다;
- 스테이킹(staking) 참여자는 TAO를 서브넷 유동성 풀에 투입하여 해당 서브넷 전용 토큰을 교환받는다.
타오플로우(Taoflow) 모델 하에서는 각 서브넷의 보상 할당 비율이 TAO 스테이킹 순유입량에 따라 결정되며, 순유입량이 음수일 경우 보상이 전혀 지급되지 않는다. 상위 10개 서브넷은 전체 네트워크 발행량의 약 56%를 통제하고 있다.
TAO는 전 네트워크 차원에서 통용되는 범용 토큰으로, 마이너 등록, 검증자 스테이킹, 서브넷 전용 토큰 구매, 서비스 결제 등 모든 활동에 반드시 사용되어야 한다. 이론적으로, 서브넷 활동은 하위 계층 토큰에 구조적 수요를 창출하게 된다.
비트텐서 서브넷 Chutes(SN64)와 중앙화 서비스 제공업체 LLaMA 70B 모델 추론 비용 비교 분석
수요 측 현황
공급 투명성 대 수요 불투명성
비트텐서의 공급 측은 매우 투명하다: 하루 3600개의 TAO가 프로그래밍 방식으로 자동 배분되며, 반감기 규칙은 하드코딩되어 있고, 스테이킹 비율(약 70%), 보상 배분 비율, 유동성 데이터 등 모든 정보가 블록체인에 공개되어 있다.
그러나 수요 측은 완전히 불투명하다. 서브넷별 외부 수익을 추적하는 통합 대시보드는 존재하지 않으며, AI 서비스의 실제 호출(추론, 계산, 학습 등)은 모두 체인 외부에서 발생하므로 블록체인에 기록되지 않는다. 투자자들은 스테이킹 유동 방향, 서브넷 전용 토큰 가격, 프로젝트팀이 자체 공개한 데이터 등 간접 지표를 통해서만 수요를 유추할 수 있다. 이러한 불투명성은 일시적인 현상이 아니라 구조적 문제다. 블록체인은 토큰의 이동만 기록할 뿐 API 호출은 기록하지 않기 때문이다.
다음은 2026년 3월 기준으로 확보한 가장 완전한 수요 측 개관이다.
Chutes (SN64): 저렴함 뒤에 숨은 보조금
Chutes는 전체 네트워크 발행량의 14.4%를 차지하며, 모든 서브넷 중 가장 높은 비중이다. 레이온 랩스(Rayon Labs)가 개발한 이 서비스는 오픈소스 모델 기반 서버리스 추론을 제공하며, AWS 대비 85%, 투게더 AI(Together AI) 대비 10–50% 낮은 가격을 제시한다. 생태계 내 사용 데이터는 단연 돋보이며, 사용자 수는 40만 명 이상(API 사용자 10만 명 이상), 일일 요청 수는 500만 건을 넘고, 누적 처리 토큰 수는 9.1조 개에 달한다. 3일 평균 토큰 생성량은 66억 개에서 1010억 개로 급증했다. 또한 OpenRouter 상위 추론 서비스 제공업체이기도 하며, 일부 모델 성능은 중앙화 경쟁사보다 우수하다.
그러나 이 낮은 가격은 운영 효율성에서 비롯된 것이 아니라 보조금에 기반한다.
14.4%의 비중을 기준으로 산정하면, Chutes는 하루 약 518개의 TAO를 수령하며, 연간 가치는 약 5200만 달러에 달한다. 반면 외부 연간 수익은 약 130만–240만 달러 수준이다(높은 값은 팀이 자체 공개한 것으로, 독립 감사가 이루어지지 않았다). 따라서 프로토콜이 이 서브넷에 제공하는 보조금 비율은 약 22:1에서 40:1에 달한다. 즉, 사용자가 1달러를 지불할 때마다 네트워크는 인플레이션을 통해 22–40달러 상당의 TAO를 추가로 발행해 보조금을 지급해야 한다.
보조금을 제외하고, 하루 약 1010억 토큰 처리량을 기준으로 역산하면, 비용 기준 가격은 백만 토큰당 약 1.41달러다. 반면 현재 중앙화 시장 가격은 다음과 같다:
- Together.ai의 LLaMA 3.3 70B Turbo는 백만 토큰당 약 0.88달러;
- DeepSeek V3는 0.40–0.80달러 수준;
- 소형 모델은 최저 0.18달러까지 가능.
이는 곧 보조금을 제거하면 Chutes의 가격이 중앙화 솔루션보다 1.6–3.5배 더 비싸다는 것을 의미한다. 따라서 ‘비용 85% 절감’이라는 주장은 완전히 반전되며, 이 저렴함의 본질은 탈중앙화가 가져온 구조적 효율성이 아니라 TAO 보유자들이 인플레이션을 통해 부담하는 비용임을 보여준다.
다음 반감기가 도래하면(예상 시점: 2026년 말 또는 2027년), 가격이 두 배로 오르거나, 마이너가 이탈하거나, 보조금과 수익 간 격차가 더욱 벌어질 수밖에 없다.
누군가는 인터넷 초기 고객 유치를 위한 보조금 사례와 비교하기도 하지만, 우버(Uber), 도어대시(DoorDash), AWS는 보조금 기간 동안 고유 플랫폼, 드라이버 네트워크, 기업 생태계 등 전환 비용(Conversion Cost)을 확보했다. 그러나 비트텐서 서브넷은 어떤 진입 장벽도 없다: 모델은 모두 오픈소스이며, 인터페이스는 표준화되어 있어 사용자는 제로 비용으로 서비스 제공업체를 자유롭게 변경할 수 있다. 보조금이 철회되면, 사용자를 묶어둘 어떠한 로크인(Lock-in) 메커니즘도 존재하지 않는다.
레이온 랩스는 SN56 및 SN19도 운영 중이며, 이들 두 서브넷을 합쳐 전체 네트워크 발행량의 약 23.7%를 통제하고 있다. 그러나 이들 서브넷 역시 외부 수익을 공개하지 않고 있다. 단일 팀이 거의 전체 네트워크 보상의 4분의 1을 사실상 통제하고 있는 것이다.
타곤(Targon), 템플라(Templar) 및 기타 서브넷
타곤(SN4)은 수익 측면에서 가장 높은 서브넷으로, 매니폴드 랩스(Manifold Labs)가 운영한다. 기업 고객을 대상으로 기밀 GPU 컴퓨팅 서비스를 제공하며, 연간 예상 수익은 약 1040만 달러, 이에 따른 시가총액은 약 4800만 달러로, P/S(Price-to-Sales) 비율은 약 4.6배다. 이는 생태계 내에서 가장 탄탄한 평가다. 다만 1040만 달러라는 수치는 여러 보고서에서 인용된 예측치일 뿐, 감사된 실제 수치는 아니다.
템플라(SN3)는 Covenant-72B 학습을 완료했으며, 시가총액은 9800만 달러지만 외부 수익은 0이다. 학습용 API 및 기업 영업은 진행 중이나, 아직 유료 제품은 출시되지 않았다.
나머지 120여 개의 서브넷은 대부분 공개된 외부 수익이 없거나, 제품 개발 초창기 단계에 머물러 있으며, 주로 토큰 발행 보조금에 의존해 생존하고 있다.
전체 개관
전체 네트워크에서 확인 가능한 연간 수요 측 수익은 약 300만–1500만 달러 수준에 불과하다. 단 하나의 서브넷인 Chutes의 연간 보조금 규모(약 5200만 달러)만으로도 전체 외부 수익 상한선을 이미 초과한다.
26억 달러의 시가총액을 기준으로 계산하면, 수익 배수는 약 175–200배이며, 58억 달러의 완전 희석 기준 시가총액을 기준으로는 약 400배에 달한다. 반면 중앙화 AI 컴퓨팅 기업들의 최근 투자 평가액은 전망 수익 대비 15–25배 수준에 머무르며, 고성장 SaaS 기업조차 장기적으로 50배 이상을 유지하는 경우는 드물다. 비트텐서의 평가 배수는 업계 내 가장 급진적인 종목의 4–10배 수준이다.
이처럼 평가와 수요 기본면 사이의 거대한 격차는, 시장이 TAO를 가격 책정할 때 거의 전적으로 공급 측 희소성(반감기, 스테이킹 잠금, 기관 촉매—그레이스케일 ETF, 상장 기대감) 및 AI 섹터 심리에 의존하고 있다는 점을 보여준다. 이는 실제로 가격을 움직이는 요인이긴 하나, “비트텐서가 AI 서비스 네트워크로서 지속 가능한 가치를 창출한다”는 논리와는 완전히 별개의 문제다.
초대규모 클라우드 업체의 AI 자본지출과 비트텐서(TAO)의 연간 보조금 규모 비교
가격 형성의 딜레마: 양면 압박
서브넷은 양쪽에서 동시에 압박을 받고 있다:
- 상방: 자체 호스팅(Self-hosting)의 한계
플랫폼 상의 모든 모델은 오픈소스이며, 가중치(Weights)가 공개되어 있고, 단일 H100 칩으로 70B 모델을 실행하는 데 드는 하루 총 비용은 단 40–50달러에 불과하다. vLLM, Ollama 등 도구는 로컬 배포를 극도로 간편하게 만들었다. 엔비디아의 차세대 칩은 추론 비용을 더욱 크게 낮출 전망이다. 충분한 사용량을 보유한 기관은 자체 구축 및 배포가 더 경제적일 것이다.
- 하방: 클라우드 거대 기업의 압박
마이크로소프트, 구글, 아마존, 메타는 2025년 AI 자본지출을 합쳐 2000억 달러 이상으로 계획하고 있다. 이들은 하드웨어 우선 할당권, 전용 데이터센터, 기업 고객 관계망을 보유하고 있으며, 다른 사업부의 현금 흐름을 활용해 AI 사업을 보조할 수 있다. 반면 비트텐서의 연간 인센티브 예산(약 3.6억 달러)은 마이크로소프트의 일주일 AI 인프라 투자 규모에도 미치지 못한다. 전문 서비스 제공업체들도 VC 자금을 활용해 오픈소스 모델 기반의 저가 경쟁을 펼치고 있다.
서브넷의 가격은 극도로 좁은 구간 내에서 압박받고 있으며, 탈중앙화 고유의 비용—토큰 마찰, 검증 노드 운영비, 서브넷 소유자 수수료, 네트워크 지연 등—도 부담해야 한다.
경쟁 우위(무적의 성채, Moat) 문제
어떤 서브넷이 유의미한 서비스를 제공한다고 해도, 그 하위 모델과 방법론은 본질적으로 공개되어 있다: Covenant-72B는 아파치(Apache) 라이선스를 채택했으며, 관련 기술 논문도 공개되었다. 어떤 경쟁자라도 TAO 생태계에 참여하지 않고도 이를 직접 재현할 수 있다.
기존의 경쟁 우위 요소(독점 기술, 네트워크 효과, 전환 비용, 브랜드)는 모두 성립하지 않는다:
- 기술은 오픈소스다;
- 네트워크 효과는 TAO 전체에 작용하지, 특정 서브넷에 국한되지 않는다;
- 모델 가중치가 동일하므로, 사용자의 전환 비용은 제로다.
커뮤니티는 인센티브 메커니즘이 바로 경쟁 우위라고 믿지만, 이는 지속적인 대규모 토큰 발행에 의존하며, 매번 반감기가 도래할 때마다 인센티브 예산은 계속 감소하게 된다.
TAO란 도대체 무엇을 거래하는가
26억 달러의 시가총액 하에서, TAO의 가격은 수요 기본면을 반영하지 않는다. 연간 300–1500만 달러의 수익은 전통적인 어떤 평가 프레임워크에서도 이 시가총액을 지탱할 수 없다. 시장에서 거래되는 것은 다음 세 가지다: 비트코인식 희소성, 그레이스케일 ETF 상장 기대감, AI 섹터 자금 윤환, 탈중앙화 AI의 장기 옵션 가치. 이 모든 요소는 합리적인 투기적 요인이지만, 전부 공급 측 및 시장 심리에서 비롯된 것이다.
만약 당신이 희소성과 서사를 근거로 TAO를 보유한다면, 수요가 부진하더라도 이익을 얻을 수 있을 것이다. 그러나 만약 당신이 비트텐서가 진정한 규모의 AI 서비스 네트워크가 될 것이라고 믿는다면, 현재로서는 그러한 증거가 전혀 없을 뿐 아니라 돌파하기 어려운 구조적 장애물에 직면해 있다. 투자자들은 자신의 투자 논리를 명확히 구분해야 한다.
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