IOSG｜개발자 수가 절반으로 줄어든 후: 암호화폐는 죽지 않았다. 단지 인재를 AI에게 양보한 것뿐이다.
저자: Xinyang & Ethan, IOSG
2026년, 암호화폐 오픈소스 커뮤니티의 GitHub 활동 곡선은 놀라운 ‘바닥 형성’을 완료했다. 2022년 정점 시기의 월간 활성 개발자 수 45,000명에서 약 23,000명으로 감소한 이 ‘종이 위의 반감’은 소셜미디어에서 ‘서사 고갈’에 대한 논의를 촉발시켰다. 그러나 이 곡선을 단면으로 자세히 살펴보면, 산업의 위축이 아니라 심층적인 ‘인재 레버리지 해제(de-leveraging)’가 진행되고 있음을 확인할 수 있다.
▲ 출처: Electric Capital Developer Report, Crypto Ecosystems GitHub 기반
일, 누가 떠났는가? 누가 남아 있는가?
떠난 주요 인력은 신입 개발자들이다. 2024년 2월 한 달 동안 신규 개발자 수는 5,462명에 달했으나 이후 급격히 감소하였고, 입사 후 1년 미만의 이탈률은 52%에 달한다. 이들은 대부분 호황기(버블)에 유입되어 NFT 민팅 계약서 작성, DeFi 프로토콜 포크(fork), 신규 L2 체인의 프론트엔드 개발 등 업무를 맡았다. 이러한 직무는 시장 열기에 고도로 의존적이며, 열기가 사그라들면 프로젝트 운영이 중단되고 관련 일자리도 함께 사라진다. 데이터상으로 보면, 신입 개발자들의 코드 기여율은 전체의 25%를 넘은 적이 없으며, 이들은 처음부터 산업의 핵심 계층에 속하지 않았다.
▲ 신입 개발자(Newcomers)는 호황기에는 유입되었으나 불황기에는 이탈; 경력 2년 이상 개발자(Established devs)는 동기 기준 사상 최고치 기록
출처: Electric Capital Developer Report
반면, 경력 2년 이상의 개발자들은 동기 기준 오히려 증가하여 사상 최고치를 기록했으며, 전체 코드 기여량의 약 70%를 차지하고 있다. Electric Capital의 일반 파트너(GP) 마리아 션(Maria Shen)은 이를 매우 직접적으로 판단한다. “우리는 Established Developers라는 집단을 볼 때, 그들이 성장하고 있으며 매우 건강해 보인다.”
그들이 남아 있는 이유는 다른 선택지가 없어서가 아니다.
기술적으로, 현재 암호화폐 분야의 핵심 업무는 일반적으로 수년간의 축적을 필요로 하는 인프라 개발 작업이다. 프로토콜 계층 개발, 보안 감사, 크로스체인 아키텍처 등은 오랜 시간 축적된 전문 지식 없이는 진정한 실무에 투입되기 어려운 영역이며, 단순히 시장 열기가 식었다고 해서 시장에서 도태될 수 있는 일이 아니다.
경제적으로, 많은 베테랑 개발자들은 아직 배정되지 않은 토큰(Vesting 미완료), 프로토콜 내 거버넌스 권한 및 지분 관계를 보유하고 있다. 이들의 산업 내 축적은 이미 현실적인 장벽과 수익 창출 구조를 형성하였다. 생태계 분포를 보면, 그들은 발걸음을 옮기고 있다. 비트코인 개발자는 2년간 64.3% 증가했고, 솔라나(Solana)는 +11.1% 증가했으나, 코스모스(Cosmos)는 51.1%, 폴카닷(Polkadot)은 46.9% 감소했다. 베테랑 개발자들은 여전히 서사에만 의존하는 프로젝트를 떠나, 실제 사용자와 수익을 확보한 생태계로 집중하고 있다.
▲ 출처: Coincub Web3 Jobs Report 2025
데이터 출처: Web3.Career
직무 구조의 변화 역시 동일한 사실을 입증한다. 2025년 신규 Web3 채용 공고에서 가장 높은 비중을 차지한 직무는 개발자가 아니라 ‘프로젝트 및 프로그램 관리(Project & Programme Management)’로, 27%를 넘는다. 기술 중심으로 알려진 이 산업에서 이는 직관에 어긋나는 현상처럼 보이지만, 그 이면의 논리는 간단하다. 산업이 건설 단계에서 실행 단계로 진입하면서, 100개 이상의 블록체인을 통합해야 하며, 기관 고객의 진입으로 인해 준법·보안 요구사항이 근본적으로 달라졌다. 또한 DAO 거버넌스는 이해관계가 서로 다른 다양한 스테이크홀더 간 균형을 찾아야 한다. 이는 전통적인 의미의 프로젝트 관리가 아니라, 규칙 자체가 아직 형성 중인 환경에서 조정과 판단을 수행하는 것이다.
산업은 겉보기에는 축소되고 있지만, 핵심 밀도는 오히려 상승하고 있다. 2018–2019년의 불황기 역시 다수의 개발자 이탈을 동반했으나, 이후 유니스왑(Uniswap), 어이브(Aave), 오픈씨(OpenSea) 등 현상급 프로젝트들이 등장하며 2020–2021년의 호황기를 정의하였다. 이번 불황기에 남은 빌더(builder)들은 훨씬 더 성숙한 인프라를 바탕으로 하고 있으며, AI 시대는 이들에게 이전 세대보다 훨씬 더 큰 무대를 제공하고 있다.
이, 남은 사람들은 어떤 능력을 갖추고 있는가?
암호화폐라는 산업은 빌더에게 정확히 어떤 특별한 역량을 함양시켜 왔는가? 이 질문에 답하려면 블록체인의 근본 원리로 돌아가야 한다. 호황과 불황이 교차하는 사이, 이 산업은 언제나 동일한 근본 규칙 위에서 작동해 왔다: ‘코드가 곧 법이고, 실행이 곧 종결이다.’
2016년 ‘더 도(The DAO)’ 사건 당시, 공격자는 재귀 호출(recursive call) 취약점을 이용해 3,600만 달러를 이체하였다. 코드에는 버그가 없었고, 로직 역시 예측대로 완전히 실행되었다. 다만 설계자가 예측하지 못한 경계 조건이 존재했던 것이다. 2021년 폴리 네트워크(Poly Network) 크로스체인 브리지 공격에서는 6.1억 달러가 몇 시간 만에 이체되었다. 어느 플랫폼도 중단할 수 없었고, 어떤 기관도 취소할 수 없었으며, 법적 조항으로 회수할 수도 없었다. 이것이 암호화폐가 거의 모든 다른 산업과 구분되는 구조적 특징이다: 허용 오차는 제로이며, 사후 개입은 거의 불가능하다.
이러한 환경에서 강제로 형성된 역량은 다른 산업에서는 거의 요구되지 않는 능력이다: 규칙도 없고, 신뢰도 없는 조건에서, 낯선 사람들이 자발적으로 참여할 수 있는 가동 가능한 시스템을 ‘제로 상태에서’ 구축하는 능력이다.
이 능력은 두 가지 층위로 구성된다. 첫째는 외부 권위에 의존하지 않고, 오직 코드와 메커니즘만으로 낯선 사람이 실제 자산을 시스템에 투입하도록 설득하는 ‘신뢰의 제로 기반 구축’이다. 둘째는 기술적·경제적 불확실성이 높은 상황에서 판단을 내리는 능력으로, 규제 프레임워크도 없고, 역사적 데이터도 없으며, 업계 표준도 부재한 가운데에도 가동 가능한 시스템을 설계하는 것이다.
이 두 층위는 암호화폐 내에서 구체적으로 검증된 사례가 있다. 유니스왑은 기업 보증도 없고, KYC도 없으며, 고객센터도 없다. 누구나 유동성 풀에 자금을 넣을 수 있는데, 그 근거는 수백 줄의 코드와 한 가지 경제 메커니즘에 대한 신뢰뿐이다. 그럼에도 불구하고 수백억 달러 규모의 일일 거래량을 달성하였다. 메이커다오(MakerDAO)는 중앙은행의 뒷받침도 없고, 예금보험제도도 없으며, 오직 체인 상 거버넌스와 담보 메커니즘만으로 DAI의 안정성을 유지한다. 디파이 서머(DeFi Summer) 기간에는 더욱 극단적이었다. 규제 프레임워크도 없고, 감사 기준도 없으며, 참고할 역사적 데이터조차 없었음에도, 빌더들은 AMM, 대출 프로토콜, 유동성 채굴(Liquidity Mining) 등을 설계하여 개념 단계에서 수십억 달러 규모의 TVL(Total Value Locked)까지 단 몇 달 만에 달성하였다. 이 능력은 프로토콜 계층, 애플리케이션 계층, 거버넌스 계층의 빌더들에게 각기 다른 형태로 나타나지만, 그 근본 원리는 동일하다.
AI 시대는 구조적으로 매우 유사한 문제를 양산하고 있다. 모델의 의사결정 과정은 투명하지 않으며, 출력 결과는 독립적으로 검증할 수 없다. AI 에이전트는 자율적으로 거래를 실행하고 자금을 조정하기 시작했으나, 이에 대응하는 규칙 체계와 제약 메커니즘은 아직 존재하지 않는다. 대형 모델 기업은 모델 자체뿐 아니라 평가 기준까지 통제하므로, 사용자는 효과적인 검증 수단을 갖추지 못하고 있다. 컴퓨팅 파워는 소수의 최정상급 대기업에 고도로 집중되어 있고, 수요 폭증 시에는 독점적 가격 책정이 발생한다. 이러한 문제들은 모두 하나의 핵심 질문으로 귀결된다: 자율 시스템에 대한 신뢰 문제. 그리고 이는 AI의 규모가 더욱 커짐에 따라 다시 한번 재현되고 있다.
암호화폐 빌더들은 외부 권위의 규칙 제약 없이 이러한 문제를 오랜 기간 다뤄왔다. 다만 이전의 무대는 체인 상 프로토콜이었고, 지금은 AI로 바뀐 것뿐이다. 이미 일부 인물은 암호화폐에서 축적된 역량을 바로 AI 분야로 이식하여 성과를 내고 있다.
삼, 이러한 역량은 AI 시대에 어떻게 재평가되는가?
암호화폐에서 AI로 전향하는 사례는 최근 흔히 볼 수 있으나, 그들이 가져가는 것은 서로 다르다.
가장 직관적인 전환 경로는 하드웨어와 경험의 직접 이전이다. 코어위브(CoreWeave)의 공동 창업자 마이클 인트레이터(Michael Intrator), 브라이언 벤투로(Brian Venturo), 브란닌 맥비(Brannin McBee)는 2017년부터 GPU로 이더리움을 채굴하기 시작해, 한 대에서 수천 대 규모로 확장하였다. 2022년 채굴 사업을 종료한 지 두 달 후, ChatGPT가 출시되면서 보유하던 GPU는 즉각 AI 컴퓨팅 파워 공급원으로 전환되었다. 2025년 3월 나스닥에 상장했으며, IPO 당시 기업 가치는 약 230억 달러였고, 이후 최고 시가총액은 약 700억 달러에 육박하였다.
오픈씨(OpenSea) 공동 창업자 알렉스 아타라(Alex Atallah)는 NFT 마켓플레이스에서 극도로 이질적인 자산의 집합 및 라우팅 문제를 해결한 경험이 있다. 이 경험을 AI 모델 라우팅에 바로 적용해 오픈루터(OpenRouter)를 창업하였고, 2년 만에 500만 명 이상의 개발자를 서비스하며 기업 가치 5억 달러를 달성하였다.
또 다른 유형의 전환은 더욱 주목할 만하다. NEAR 공동 창업자 일리아 폴로수킨(Illia Polosukhin)은 트랜스포머(Transformer) 논문의 공동 저자 중 한 명이다. 그는 구글을 떠난 후 초기에는 자연어를 활용한 AI 애플리케이션 개발을 목표로 했으나, 개발 과정에서 현실적인 문제에 직면하였다: 전 세계의 데이터 라벨링 작업자들에게 국경을 넘어 지불해야 했는데, 이들 대부분은 은행 계좌조차 없었다. 블록체인 기술은 이 지불 문제를 해결하기 위한 최적의 해답이 되었다.
현재 NEAR는 AI 인프라 플랫폼으로 전환 중이며, 핵심 방향은 ‘유저 소유 AI(User-Owned AI)’와 ‘분산형 기밀 머신러닝(DCML: Decentralized Confidential Machine Learning)’이다. 이는 사용자가 데이터를 노출하지 않고도 AI 서비스를 이용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. NEAR에서 축적된 분산 아키텍처 경험은 이 방향에서 가장 쉽게 복제할 수 없는 출발점이 되고 있다.
서클(Circle) 공동 창업자 션 네빌(Sean Neville)은 퇴사 후 카테나 랩스(Catena Labs)를 설립하여 AI 네이티브 은행을 구축하고 있다. 스테이블코인 인프라에 대한 이해를 AI 에이전트 금융 시나리오로 직접 이식하였다. a16z crypto가 주도한 시드 라운드에 1,800만 달러가 투자되었다. 어이브(Aave) 및 렌즈 프로토콜(Lens Protocol)의 베테랑 개발자 나데르 다비트(Nader Dabit)는 코그니션(Cognition)으로 전향하여, 여러 암호화폐 프로토콜에서 축적된 개발자 생태계 구축 경험을 AI 에이전트 도구 분야에 적용하였다.
이들이 가져가는 것은 단순히 GPU 하드웨어나 사용자 네트워크가 아니다. 그것은 메커니즘 설계에 대한 직관, 개발자 생태계 구축 경험, 규칙 부재 상황에서 신뢰할 수 있는 시스템을 제로 상태에서 구축하는 판단력이다. 이러한 역량은 AI의 규모화 과정에서 직면하는 세 가지 구조적 공백과 정확히 맞닿아 있다.
컴퓨팅 파워의 집합 및 최적화
컴퓨팅 파워는 AI 규모화의 가장 직접적인 병목이다. 훈련과 추론에는 다량의 GPU가 필요하며, 수요 변동성이 크고, 클라우드 공급업체는 비싸고 대기열이 길며, 기업은 자체적으로 하드웨어를 비축하기를 꺼린다. 이 문제는 두 가지 층위로 나뉜다: 컴퓨팅 파워를 어떻게 집합·배분할 것인가, 그리고 집합된 컴퓨팅 파워를 어떻게 더 효율적으로 사용할 것인가. 암호화폐 빌더는 이 두 층위 모두에서 직접 이전 가능한 축적을 보유하고 있다.
하이퍼볼릭(Hyperbolic)은 배분 및 신뢰 문제를 해결한다. 창업자 제이스퍼 장(Jasper Zhang)은 탈중앙화 메커니즘 설계를 AI 컴퓨팅 파워 분야로 가져왔다: 토큰은 분산된 GPU 소유자들이 유휴 컴퓨팅 파워를 기꺼이 기여하도록 유도한다. 그러나 핵심 문제는 신뢰이다.
왜 낯선 노드가 제공한 계산 결과가 정확하다고 믿을 수 있는가? 핵심 혁신인 PoSP(Proof of Sampling and Punishment)는 확률적 샘플링과 게임 이론을 결합하여, 정직함을 노드의 우세 전략(dominant strategy)으로 만든다. 전체 검증 없이도 가능하며, 오버헤드가 낮고, 확장성이 뛰어나며, 결과는 신뢰할 수 있다. 이 메커니즘은 암호화폐에서 낯선 노드의 행동을 검증하는 논리에서 직접 이전된 것이다.
문매스(MoonMath)는 효율성 문제를 해결한다. 전신 잉고니아마(Ingonyama)는 ZK 하드웨어 가속 분야에 집중해, 극도로 제한된 계산 조건 하에서 ZK 증명 생성 속도를 수 배 향상시켰다. 현재는 물리적 AI(Physical AI) 성능 계층으로 방향을 전환하여, 비디오 확산 모델의 희소 주의력 가속(LiteAttention), FFN 계층의 저랭크 분해(LiteLinear), 훈련 역전파 가속(BackLite) 등을 개발 중이다. ZK 가속에서 AI 추론 가속으로의 전환은, 근본적으로 동일한 역량—극도로 제한된 계산 조건 하에서 수학을 더 빠르게 실행시키는 능력—을 기반으로 한다. 분야는 바뀌었지만, 축적은 낭비되지 않았다.
AI 거버넌스 및 인센티브 메커니즘 설계
여러 AI 에이전트가 협업하여 작업을 수행하기 시작할 때, 각자의 목표를 추구하는 과정에서 전체 시스템을 훼손하지 않도록 보장하는 방법은 무엇인가? 각 참여자는 자신의 목적 함수를 추구하지만, 이들이 결합되었을 때 시스템이 여전히 정상적으로 작동한다는 보장은 없다. 게다가 에이전트의 실행 속도는 인간의 개입 창보다 훨씬 빠르다.
이는 암호화폐 빌더들이 DAO 거버넌스 및 토큰 이코노믹스(tokenomics) 설계 과정에서 반복적으로 다뤄온 문제 유형이다: 중앙 권위 없이, 이익 추구가 완전히 상이한 참여자들이 시스템이 예측한 방향으로 작동하도록 하는 것이다. 암호화폐가 제시한 해답은 경제적 메커니즘이다. 위반 행위는 실제 경제적 손실을 초래하며, 규칙은 코드에 기록되어 자동으로 실행된다.
아이겐레이어(EigenLayer)는 이 메커니즘을 바로 AI 시나리오로 이전하였다. 리스테이킹(restaking) 메커니즘을 통해, 노드는 협업에 참여하기 전 자산을 담보로 제공해야 한다. 이행하지 않거나 위반 행위를 할 경우 자동 처벌이 트리거되며, 규칙은 제안이 아니라 실제 경제적 손실을 수반하는 강제적 경계선이다. 아이겐클라우드(EigenCloud)는 이 논리를 AI 에이전트의 검증 가능한 계산 및 협업 거버넌스로 확장하여, 에이전트가 자신의 목표를 추구할 때 반드시 사전 설정된 범위 내에서 작동하도록 한다. 윤리적 원칙보다는 경제적 메커니즘으로 에이전트를 제약하는 것이 훨씬 더 신뢰할 수 있다.
AI 에이전트 자율 결제
또 하나의 보다 근본적인 문제는 ‘에이전트가 어떻게 결제할 것인가?’이다. 기존 결제 시스템은 인간을 위해 설계되었으며, 신용카드는 계좌 개설이 필요하고, 은행 송금은 승인이 필요하다. 모든 단계는 ‘작업자가 인간이며, 신분을 보유하고, 기다릴 수 있다’는 가정을 전제로 한다. 그러나 에이전트는 기다리지 않으며, 초당 수많은 요청을 발송할 수 있고, 각 요청마다 미세한 결제가 수반될 수 있다. 전통적 결제 파이프라인은 이런 시나리오에서 바로 실패한다.
스테이블코인과 체인 상 규칙은 암호화폐 빌더들이 이미 구축한 인프라로, 프로그래밍 가능하고, 승인 불필요하며, 24시간 가동이 가능하다는 세 가지 특성을 갖춘다. 이 세 가지 특성은 바로 에이전트 결제 시나리오의 필수 조건이며, 부족한 것은 단지 스테이블코인을 에이전트 워크플로에 연결하는 프로토콜 하나뿐이다.
x402는 코인베이스(Coinbase)가 2025년 5월에 출시한 프로토콜로, HTTP 402 상태 코드를 활성화하여 스테이블코인 결제를 HTTP 요청에 직접 내장시켰다. 에이전트가 요청을 발송하는 동시에 결제가 완료되며, 계좌가 필요 없고, 결제 완료까지 약 2초가 소요된다. 2026년 4월 기준, x402 프로토콜은 1.65억 건 이상의 거래를 처리했으며, 누적 거래액은 약 5,000만 달러, 활성 에이전트 수는 69,000개에 달한다(출처: x402 Foundation). 클라우드플레어(Cloudflare), AWS, 스트라이프(Stripe), 앤트로픽(Anthropic) MCP 등이 이미 이 프로토콜에 접속하였다. 에이전트 결제는 이제 실질적인 트래픽을 보유한 진정한 분야가 되었다.
이 세 가지 방향은 AI 규모화가 직면하는 세 가지 구조적 공백—컴퓨팅 파워의 집합 및 효율성, 다수 에이전트 협업 시 인센티브 정렬, 자율 결제 인프라—에 정확히 대응한다. 이 세 가지 문제는 전통적 소프트웨어 아키텍처에는 해결책이 없으나, 암호화폐 산업에는 이미 대응 경험과 해결 사례가 존재한다. 역량은 사라지지 않았으며, 단지 새로운 담지 환경을 찾은 것일 뿐이다.
사, 빌더의 새 정체성: 계약서를 쓰는 사람에서, AI를 위한 규칙을 정하는 사람으로
AI의 규모화는 이전에는 존재하지 않았던 새로운 직무 공백을 만들어내고 있다. 기술 인재의 부족이 아니라, 자율 시스템 내에서 신뢰 메커니즘을 설계할 수 있는 인재의 부족이다. 서비스 대상이 인간에서 AI로 바뀜에 따라, 암호화폐 빌더의 역할도 재정의되고 있다.
다음 표는 구체적인 직무 패러다임 차원 변화를 비교한다:
두 패러다임의 핵심 차이는 기술 스택이 아니라, 신뢰 구축 방식과 규칙 실행 논리에 있다. AI 이전 시대(pre-AI era), 암호화폐 빌더는 인간 참가자를 상대하며, 규칙을 계약서에 기록하고, 허용 오차는 제로였다. 그러나 시스템의 경계는 비교적 명확하였다.
AI 네이티브 시대(AI-Native era), 상호작용 대상이 자율 실행되는 AI 에이전트가 되면 해결해야 할 문제는 다음과 같다: 에이전트의 행동은 예측 불가능하며, 실행 속도는 인간 개입 창을 훨씬 초월한다. 시스템의 경계 자체도 더 큰 불확실성 속에서 재정의되어야 한다. 암호화폐 빌더의 직무 정의는 ‘안전한 계약서 작성’에서 ‘AI 자율 시스템을 위한 신뢰 가능한 메커니즘 설계’로 전환되고 있다.
주요 기관의 채용 동향은 이미 이 변화를 반영하고 있다:
▲ 2026년 1분기 주요 거래소가 적극적으로 공개한 AI/데이터 핵심 직무
출처: Gate Research Institute
2026년 주요 거래소 및 기관의 채용 동향은 이 추세를 명확히 보여준다: 단순한 AI 엔지니어나 암호화폐 개발자를 채용하는 것이 아니라, 양쪽을 연결할 수 있는 인재를 찾고 있다. 즉, 체인 상 인센티브 왜곡과 거버넌스 게임 이론을 이해하고, AI 도구를 암호화폐 워크플로에 깊이 통합하며, 에이전트, 규제 당국, 사용자 간 장기적 정렬을 보장하는 메커니즘을 설계할 수 있는 인재이다.
자본의 배분 방향 역시 이 판단을 반영하고 있다. 파라다임(Paradigm)은 최대 15억 달러 규모의 신규 펀드를 모집 중이며, 투자 범위를 암호화폐에서 AI 및 로봇 공학 분야로 확장한다. 하운 벤처스(Haun Ventures)는 10억 달러 규모의 펀드 II를 조성 완료했으며, 특히 AI 에이전트의 자율 거래 및 조정을 지원하는 결제, 스테이블코인, 에이전트 간 경제 체계 등 암호화폐와 AI가 융합된 금융 인프라에 초점을 맞추고 있다.
a16z crypto는 22억 달러 규모의 다섯 번째 펀드(Crypto Fund V) 조성을 완료했으며, 이 펀드는 100% 암호화폐 분야에 투자될 것이라고 명시하였다. AI 시대의 복잡성과 불투명성에 대응하기 위해, 암호화폐의 투명성, 검증 가능성, 탈중앙화 특성이 적용되는 분야에 특히 주목할 것이라고 밝혔다. PitchBook 데이터에 따르면, 2025년 미국 암호화폐 분야 VC 투자 중 약 40%가 AI 사업을 동시에 수행하는 기업으로 흘러갔으며, 이는 2024년보다 눈에 띄게 증가한 수치이다.
같은 암호화폐 빌더라도 AI로 전향할 때, 시장 환경에 따라 선택하는 경로는 명확히 다르다.
미국에서는 규제 환경이 비교적 명확해진 후, 프로토콜 계층 혁신에 실질적인 생존 공간이 마련되었다. 자본 네트워크 밀도가 높고, 아이디어에서 펀딩까지의 경로가 짧으며, 허용 오차가 크다. 하이퍼볼릭, 아이겐클라우드, 젠신(Gensyn), 리츄얼(Ritual) 등 일련의 프로젝트는 기존 시스템 위에 단순한 애플리케이션 통합을 하는 것이 아니라, 제로 상태에서 새로운 메커니즘을 설계하는 공통점을 갖는다. 최정상 VC들은 ‘검증 가능한 계산, 에이전트 조정, 탈중앙화 머신러닝’ 등 방향에 대해 명확한 투자 논문을 보유하고 있으며, 초기 기술 탐색에 충분한 허용 오차를 제공할 의사가 있다.
아시아의 상황은 다르다. 싱가포르와 홍콩은 주로 규제 준수 기반의 실무 구현 및 기관 자금 중계 역할을 담당하며, 규제 프레임워크는 비교적 보수적이며, 순수한 프로토콜 계층 혁신에 대한 허용도는 낮다. 암호화폐 배경을 갖춘 빌더들이 AI로 전향할 때는, 암호화폐에서 축적된 사용자 기반, 결제 역량 또는 데이터 자산을 활용해 AI 제품 및 서비스에 신속히 연동하는 애플리케이션 계층 및 산업 융합 경로를 더 선호한다.
이는 역량의 차이가 아니라, 시장 신호 및 규제 환경의 차이로 인해 발생한 경로 선택의 차이이다: 미국은 기반 메커니즘 혁신 및 초기 기술 탐색을 더 장려하는 반면, 아시아는 규제 친화성, 신속한 수익화, 전통 산업과의 심층 연계를 더 강조한다.
처음 언급한 GitHub 곡선으로 돌아가보자. 월간 활성 개발자 수는 45,000명에서 23,000명으로 감소했지만, 겉보기에는 산업이 축소된 것으로 보일 뿐이다. 그러나 남아 있는 인력 중 경력 2년 이상 개발자(Established Dev)의 비중은 사상 최고치를 기록했으며, 이들은 실제 사용자를 보유한 생태계로 몰려가고 있다. 동시에 AI 산업은 이들을 이전에 없던 방식으로 재평가하고 있다.
AI 규모화가 컴퓨팅 파워 집합, 에이전트 자율 결제, 데이터 및 의사결정의 검증 가능성, 프라이버시 조정 등 구조적 병목에 직면할 때, 이 빌더들은 암호화폐와 AI의 교차점에서 오랜 기간 축적해 온 ‘규칙, 인센티브, 진실성’에 대한 민감도를 바탕으로, AI 시대에 희소한 시스템 수준의 역량으로 점차 전환되고 있다.
2017년부터 암호화폐 인프라에 집중해 온 투자 기관 IOSG로서, 우리는 이 흐름을 단순히 관찰하는 데 그치지 않는다. 아이겐레이어의 리스테이킹 메커니즘이 시장에서 널리 인지되기 이전에 이미 투자에 참여하였고, 잉고니아마(현 문매스)의 시드 라운드를 주도하며 ZK 하드웨어 가속 기술이 AI 성능 계층으로 전이되는 것을 조기에 베팅하였다. 또한 2024년 하이퍼볼릭에 투자하여, 암호화폐 고유의 검증 메커니즘을 통해 탈중앙화 컴퓨팅 파워의 신뢰 문제를 해결하려는 접근 방식을 지지하였다.
이러한 배치 뒤에 공통된 논리는 다음과 같다: AI 규모화가 직면하는 신뢰, 조정, 검증 문제는 결국 암호화폐 산업이 오랜 기간 축적해 온 메커니즘 설계 역량을 통해 해결되어야 한다. 우리는 암호화폐와 AI의 교차가 단순한 ‘서사’가 아니라, 실제로 진행 중인 구조적 기회라고 믿는다.
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