탈중앙화 AI 2026 종합 지도: 왜 블록체인은 AI가 피할 수 없는 ‘해법’인가?
작성: Pink Brains
번역: AididiaoJP, Foresight News
탈중앙화 AI가 존재하는 이유는 중앙화 AI가 자본과 코드만으로는 해결할 수 없는 구조적 병목 현상을 안고 있기 때문이다.
- 계산 자원이 부족하고 비용이 높음
- 통제권이 과도하게 집중됨
- 모델 출력을 검증할 수 없음
- 학습 데이터 확보가 점차 어려워짐
계산 자원이 부족하고 비용이 높음
GPU 인프라는 2025년 100억 달러에서 2035년 770억 달러로 성장할 전망이다. 데이터센터용 GPU는 이미 여러 달째 품절 상태다. 탈중앙화 계산 시장은 2024년 90억 달러에서 2035년 220억 달러로 성장할 것으로 예상되며(Research and Markets 자료), 이 수치는 공급 부족이 주기적 문제가 아니라 구조적 문제라고 가정할 때에만 타당하다. 우리는 이것이 분명히 구조적 문제라고 본다.
통제권이 과도하게 집중됨
ChatGPT, Gemini, Grok, Claude 등은 모두 소수의 민간 기업이 소유·운영한다. 현재의 AI 정책은 막대한 계산 자원을 집중적으로 확보할 수 있는 소수의 실체만이 강력한 시스템을 훈련시킬 수 있다고 전제한다. 이 전제가 무너지면 최첨단 지능을 구축할 수 있는 주체의 지형도 완전히 바뀔 것이다.
출력 결과를 검증할 수 없음
모델이 의사결정을 내릴 때 사용자는 올바른 모델이 실행되었는지, 계산이 정확히 수행되었는지, 민감한 데이터가 유출되었는지 여부를 확인할 수 없다. 챗봇 수준에서는 어느 정도 용인될 수 있지만, AI가 대출 심사, 의료 서비스 또는 자율 에이전트가 실시간 월렛을 조작하는 상황이라면 완전히 용납할 수 없다.
학습 데이터 확보가 점차 어려워짐 — 프라이버시 우려와 규제 때문임
단일 AWS 리전에 위치한 중앙화 크롤러는 곧 속도 제한, 지역 차단 또는 악성 캐시 주입을 당하게 된다. a16z가 2026년 전망 보고서에서 언급한 바에 따르면, 프라이버시는 이제 ‘암호화 분야에서 가장 중요한 해자(moat)’가 되고 있다.
AI는 블록체인을 필요로 한다. 이를 통해 지능을 개방적이고 검증 가능하며 경제적으로 접근 가능한 것으로 만들어야 한다.
탈중앙화 AI 기술 스택 지도
- 애플리케이션 및 서비스 계층: AI 에이전트는 다양한 일을 수행할 수 있으나, 암호화 분야에서는 현재 ‘에이전트 금융(Agentic Finance)’과 ‘에이전트 결제(Agentic Payments)’ 두 가지 용례가 주도적임
- 미들웨어 계층: 연결된 조직 — 에이전트를 구축하고 식별하는 프레임워크, 에이전트 마켓플레이스, 조정 계층 등
- 인프라 계층: AI의 근간 자원 — 프라이버시 및 검증 계층, 계산, 추론, 훈련, 데이터, 저장소
애플리케이션 및 서비스 계층
에이전트 금융은 자연어 프롬프트를 체인 상의 행동으로 변환한다.
@gizatechxyz의 ARMA 에이전트는 선정된 대출 시장에서 46억 달러 이상의 에이전트 거래량을 처리했으며, EigenLayer의 AVS 프레임워크 위에서 블록 단위로 실행되며 비관리형(non-custodial) 방식이다.
@Infinit_Labs는 20개 이상의 전문 에이전트로 구성된 클러스터를 운영 중이며, “월 1BTC로 매달 1,000달러 벌기” 같은 의도를 이더리움, 솔라나, 베이스에서 한 번의 클릭으로 실행 가능한 전략으로 전환한다.
@coinvestai by Liquid는 실시간 실행 기능을 ChatGPT 및 Claude에 직접 통합하여, Model Context Protocol을 통해 500개 이상의 시장에서 거래를 지원한다.
@minara는 하이퍼리퀴드(Hyperliquid)와 연동되어 있으며, 최근 라이터(Lighter)에도 합류했다. DMind 모델과 50개 이상의 연동을 통해 완전한 ‘분석 → 의사결정 → 실행’ 거래 사이클을 운영한다.
@Cod3xOrg: 경량 AI 에이전트 네트워크로, 사용자의 의도를 체인 상의 거래 생성 및 실행으로 전환한다.
@Zyfai_: 자체 호스팅되는 DeFAI 에이전트로, 수익 창출(earnings farming)을 자동화하고 최적화하며, 리스크 조정 후 APY를 추구하기 위해 자본을 프로토콜 간 지속적으로 재균형화한다. 인간 개입 없이 작동한다.
예측 시장 분야에서는 @SynthdataCo가 비트텐서(Bittensor) 서브넷으로, 탈중앙화 예측 금융 지능 네트워크를 운영한다. 마이너들은 단기 가격 불확실성을 모델링하기 위해 경쟁한다. 이 네트워크는 이미 칼시(Kalshi) 암호화 시장의 Mode AI Quant 등 제품에 실시간 데이터를 제공하고 있다.
에이전트 결제: 기계가 기계에게 결제함
인터넷이 디지털 경제의 통신 계층이 된 것처럼, 블록체인과 스테이블코인은 에이전트 결제의 결제 계층이 되고 있다.
2026년 5월 기준, x402는 베이스 및 솔라나에서 1.73억 건 이상의 거래를 처리했으며, x402 재단 멤버로는 Google, Visa, AWS, Circle, Anthropic, Stripe, Cloudflare가 포함된다. Stripe는 2026년 2월부터 x402를 사용 중이며, AWS는 원생 AgentCore Payments를 출시했다.
구매자와 판매자 활동이 증가하고 있으며, 대부분의 거래는 API 호출, AI 추론 서비스, 에이전트 상업 등 실시간 요청 기반의 사용과 관련이 있다. 초기 과열된 투기 주기는 진정되었으나, 실제 성장세(traction)는 이제 본격적으로 따라오고 있다.
한편, Stripe와 Tempo가 공동 개발한 Machine Payments Protocol이 두 번째 트랙으로 부상하고 있으며, 출시 이후 41.19만 건 이상의 거래와 9,600명 이상의 구매자를 기록했다.
이러한 네트워크는 기계 대 기계(M2M) 상업이 보다 광범위한 방향으로 전환되고 있음을 보여주며, 소프트웨어 에이전트가 기계 수준의 속도로 자율적으로 거래할 수 있음을 입증한다.
미들웨어 계층
에이전트 수가 증가함에 따라 핵심 과제는 조정이다: 에이전트들이 어떻게 서로를 발견하고 신원을 증명하며, 인간 개입 없이 거래를 수행할 것인가?
이곳에서 신뢰 격차(trust gap)가 병목 현상이 된다. 에이전트 상업 규모는 2030년까지 1.5조~5조 달러에 이를 것으로 추정되지만, 채택은 한 가지 요인에 의해 제약받고 있다 — 대부분의 사용자는 AI가 조사를 수행하도록 허용하지만, 실제 구매를 위임하려는 사람은 거의 없다.
현재 시스템은 여전히 API 키에 의존하고 있으며, 거의 어떤 시스템도 에이전트를 신원을 갖춘 독립 실체로 간주하지 않는다.
@GoKiteAI는 신원과 결제를 기본 원시(primitive)로 삼는 전용 L1을 구축 중이다. ERC-8004는 이더리움 표준으로, 에이전트에게 이동 가능한 체인 상 신원 및 평판을 제공하며, 크로스체인에서도 유지된다.
마켓플레이스 측면에서는 @virtuals_io가 베이스 상의 에이전트 경제를 위한 운영체제(OS) 역할을 하고 있다. 2026년 6월 기준, 238만 개 이상의 에이전트 작업을 처리했으며, 약 4.8억 달러 규모의 ‘에이전트 GDP’를 창출했다.
그러나 이 계층의 진정한 보석은 비트텐서(Bittensor)다. 전문 서브넷으로 구성된 네트워크로서, 각 서브넷은 하나의 미니 경제체제이며, 마이너는 AI 모델을 실행하고, 검증자(verifier)는 출력을 평가한다. TAO 토큰 발행은 가장 유용한 작업을 수행한 참여자에게 흘러간다. 경제적으로 진지하게 받아들일 수 있는 세 가지 메커니즘이 있다:
- 2025년 12월 반감기가 시행되어 일일 TAO 발행량이 7,200개에서 3,600개로 감소하며, 총 발행 한도는 2,100만 개로 고정된다.
- dTAO 업그레이드는 각 서브넷에 자체 알파 토큰과 AMM 풀을 제공한다 — 토큰 발행량은 시장이 결정한다.
- Taoflow 업그레이드(2025년 11월 출시 예정)는 순 스테이킹 유입량(net staking flow)에 따라 토큰 발행량을 배분한다. 특정 서브넷에서 스테이킹 해제량이 스테이킹량보다 많으면 발행량이 0이 될 수도 있다. 이 설계는 다윈주의적(Darwinian)이다.
네트워크는 현재 128개 이상의 활성 서브넷을 보유하고 있으며, 상위 3개 컴퓨팅 서브넷은 상용화 후 3개월 만에 총 2,000만 달러의 연간 재curring 수익(ARR)을 달성했다. 다윈주의가 바로 제품이다.
기타 프로젝트는 전용 AI 블록체인을 구축하거나, 커뮤니티 소유 AI 생태계를 육성하기 위한 도구, 프레임워크, 인센티브 메커니즘을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다.
@NEARProtocol: 자율 에이전트를 위한 결제, 신원, 프라이버시, TEE, MPC, PII 보호를 통합한 무형의 조정 계층.
@base — ‘에이전트 경제’의 중심지. Base MCP는 Claude, ChatGPT, Cursor 등 AI 도구가 Uniswap, Morpho, Avantis 등의 플랫폼에서 프롬프트만으로 체인 상의 작업(교환, 송금, DeFi 상호작용 등)을 실행할 수 있도록 지원한다.
@SentientAGI: GRID 생태계를 통해 에이전트, 모델, 데이터, 계산 자원을 연결하고, 쿼리를 전문 참여자에게 라우팅하여 최적의 결과를 제공한다.
@gensynai: 검증 가능한 머신러닝(Machine Learning) 실행을 구현하며, 분산 하드웨어를 조정해 훈련 및 추론을 수행하면서 작업의 신뢰성을 보장하고, $AI 토큰이 네트워크를 조정한다.
@SaharaAI는 단일 AI 특화 생태계 내에서 데이터, 모델, 에이전트, 보상 체계를 통합한다.
인프라 계층
인프라는 AI의 골격이다 — 모든 상위 계층이 의존하는 원시 계산, 추론, 훈련, 데이터, 프라이버시 원시(primitive)다. 이 계층은 탈중앙화 AI 스택 중 자본 집약도가 가장 높다.
탈중앙화 계산
@akashnet은 역경매(reverse auction) 시장을 운영하며, 공급업체가 사용자의 작업 부하를 수주하기 위해 입찰한다. 2026년 1분기 신규 임대 계약은 전 분기 대비 27% 증가한 43,500건 이상을 기록했으며, 3분기 연속 성장세를 이어가고 있다. AkashML 추론 서비스는 4월 한 달 동안 약 1,200억 토큰을 처리했으며, 주요 클라우드 대비 가격은 60~85% 저렴하다.
@rendernetwork은 전년 동기 대비 428%의 사용량 증가를 보고했다.
@ionet은 솔라나 상에서 130개 이상 국가의 13만 개 이상 GPU를 집약한다.
@AethirCloud은 실제로 수익을 창출하는 프로젝트 중 하나로, 2025년 3분기 기준 약 1.66억 달러의 연간 재curring 수익(ARR)을 보고했으며, 15억 시간 이상의 계산 시간을 제공했다.
분산형 및 검증 가능한 추론
추론은 AI 운영 비용의 70% 이상을 차지하며, 골드만삭스는 에이전트 기반 AI가 2030년까지 토큰 소비량을 24배 증가시켜 월 120조 토큰 수준에 이를 것으로 전망한다.
탈중앙화의 해답은 추론을 저렴하고, 사적이고, 검증 가능하게 만드는 것이다.
@AskVenice는 사적·검열되지 않는 모델을 통해 200만 명 이상의 사용자에게 하루 500억 토큰 이상을 제공하고 있으며, 그 핵심 경쟁력은 모델 자체다.
@OpenGradient은 200만 회 이상의 검증 가능한 추론을 처리했으며, 50만 개 이상의 zkML 증명을 생성했다.
@chutes_ai: 개발자는 간단한 API를 통해 AI 모델을 배포 및 확장할 수 있으며, GPU 마이너들이 이를 지원한다. 비용은 AWS 대비 최대 85%까지 저렴하다. 플랫폼 수익은 자동 스테이킹 메커니즘을 통해 토큰 수요로 전환된다.
@dphnAI — 탈중앙화 AI 추론 네트워크. 주목할 점은 돌핀(Dolphin)이 베니스 AI(Venice AI)에 사용되는 검열되지 않는 모델을 개발했으며, 네트워크 전체 수익의 100%를 토큰 리퍼처즈(repurchase)에 사용한다는 점이다.
탈중앙화 훈련
훈련은 가장 어렵고 영향력도 가장 큰 문제다 — 최첨단 모델이 소수 기업 연구실 내에서만 구축되어야 하는지를 결정짓는다.
@PrimeIntellect의 INTELLECT-1(100억 파라미터)은 세계 최초의 글로벌 분산 훈련 사례이며, INTELLECT-2(320억 파라미터)는 최초의 분산 강화학습(RL) 실행 사례다.
@tplr_ai는 70개 이상의 분산 노드에서 Covenant-72B를 성공적으로 훈련했으며, 약 1.1조 토큰을 처리하면서 통신 비용을 146배 절감했다.
@NousResearch: Psyche 네트워크를 통해 내결함성(fault-tolerant) 분산 훈련을 구현했으며, Hermes 4.3은 중앙화 클러스터가 아닌 탈중앙화 인프라에서 훈련된 최초의 Hermes 모델이다.
@MacrocosmosAI의 IOTA 서브넷(SN9)은 탈중앙화 LLM 사전 훈련 및 ‘집에서 훈련하기(home training)’를 수행하며, Data Universe 서브넷(SN13)은 데이터 계층을 담당한다. DiLoCo 시리즈의 저통신 알고리즘은 데이터센터의 초고속 내부 네트워크 없이도 전 세계에 흩어진 GPU들이 협업할 수 있게 한다.
탈중앙화 데이터 가용성 및 저장소
AI 워크로드 규모가 확대됨에 따라 양쪽 모두 병목 현상이 되고 있다. 최첨단 모델은 막대한 양의 신선한 데이터를 소비하며, 저장소 수요는 주요 하드디스크 공급업체들이 생산 능력을 수 년 전에 이미 매진했다고 보고할 정도로 급증했다.
경제성은 매우 매력적이다. 탈중앙화 저장소는 전통적인 클라우드 공급업체보다 60~80% 저렴할 수 있으며, @Filecoin 같은 네트워크는 저장 비용을 월 1TB당 1달러 미만으로 제공하는 반면, 중앙화 대안은 약 30달러 수준이다.
@grass는 190개국 출신의 250만 개 노드에 유휴 대역폭 사용료를 지급하여 AI 실험실이 실시간 웹을 크롤링할 수 있도록 한다.
@WalrusProtocol은 @Mysten_Labs가 개발한 급부상 중인 탈중앙화 저장소 및 데이터 가용성 솔루션이다 — 2차원 오류 정정 코드(2D erasure coding)를 활용해 대규모 ‘블롭(blob)’을 효율적으로 저장하며, 점차 AI 에이전트의 영구 메모리 계층으로 자리매김하고 있다.
@eigencloud: 데이터 가용성, 검증 가능한 계산, 분쟁 해결을 중심으로 구축된 검증 중심 클라우드 플랫폼. 재스테이킹된 ETH에 의해 보장되며, AI 에이전트가 암호화 보증 하에 실행되어, 모든 행동이 증명 가능하고 감사 가능하며 실행 가능하도록 설계되었다.
@vana — EVM 기반 L1로, Data DAOs 및 Data Liquidity Pools를 통해 개인 데이터를 토큰화 및 거래 가능한 자산으로 전환한다.
@reppo 및 @oroagents는 인센티브 기반 경연 대회를 통해 AI 훈련을 위한 고품질·신뢰성 있는 데이터셋을 구축한다.
프라이버시 및 검증 계층
일반 AI 사용자는 자신의 데이터가 프라이버시를 보장받아 처리되었는지, 계산이 정확히 수행되었는지, 혹은 주장된 모델이 실제로 사용되었는지 등을 검증할 수 없다.
2026년에는 프라이버시와 검증이 AI의 부가 기능이 아니라 필수 전제 조건이 되고 있다.
@nillion — ‘맹목적 컴퓨터(blind computer)’. MPC 및 자체 Nil Message Compute 기술을 활용해 암호화된 데이터 상에서 복호화 없이 계산을 수행한다. 적용 사례로는 프라이버시 보호 AI 추론, 암호화된 데이터베이스, 프라이버시 보호 RAG(사설 지식베이스에 대한 AI 질의 시 정보 유출 없음) 등이 있다.
@Arcium: 솔라나 상의 탈중앙화 기밀 컴퓨팅 네트워크. 적용 사례로는 익명 송금/프라이버시 수익을 제공하는 Umbra, 민감한 데이터셋 상의 기밀 AI 훈련 등이 있다.
@OasisProtocol: 프라이버시 우선 L1로, ROFL(Runtime Offchain Logic) — TEE 기반 프레임워크를 활용해 검증 가능하고 프라이버시 보호가 가능한 체인 외부 계산을 실행한다 — AI 에이전트, 모델 훈련, 오라클 등에 사용된다.
@octra: FHE(Fully Homomorphic Encryption)를 원생 지원하는 프라이버시 우선 L1로, 병렬 암호화 계산 및 처리량을 위해 특화된 자체 솔루션 HFHE(Hypergraph FHE)를 사용한다.
@eigencloud: 검증 중심의 강력한 플레이어로, EigenLayer의 재스테이킹 보안 위에 구축되었다. EigenAI(검증 가능한 LLM 추론을 위한 OpenAI 호환 API로, 프롬프트 및 응답이 변조되지 않았음을 증명 가능), EigenCompute(에이전트 로직을 위한 검증 가능한 체인 외부 실행) 등이 있다.
@PhalaNetwork. 클라우드 GPU는 강력하지만 프라이버시 보호가 되지 않으며, Phala는 작업 부하를 ‘증명 가능하게’ 만들며, 심지어 Phala 자체조차도 해당 작업 내용을 숨긴다. 핵심 제품인 Phala Cloud 상의 GPU TEE는 오픈소스 모델을 하드웨어에 배포하고 OpenAI 호환 API를 제공하며, 각 추론마다 암호화 증명이 포함된다.
2026–2027년 탈중앙화 AI의 전망
AI 수요 성장 속도가 인프라 확충 속도를 앞지르고 있으며, AI 에이전트는 주도적 성장 엔진으로 부상하고 있다 — 체인 상의 인프라는 이미 준비됐다.
계산 자원은 하나의 자산 클래스로 전환되고 있으며, 체인 상 시장은 그 금융 계층이 되고 있다. 기관 참여자들은 실험 단계를 넘어 인프라 투자 단계로 진입하고 있다.
토큰 이코노믹스는 자본, 계산, 데이터 조정 측면에서 탈중앙화 AI의 구조적 강점이 되고 있다. 기회는 AI를 넘어 로봇, 자율 기계, 물리적 AI로 확장되고 있다.
결론
탈중앙화 AI는 인프라, 미들웨어, 애플리케이션 등 주요 스택 전반에 걸쳐 성장하고 있으며, 이는 계산 수익, 성장하는 에이전트 경제, 대규모 분산 훈련 등에서 확인된다.
그러나 이 분야는 여전히 초기 단계다. 수익은 종종 토큰 인센티브에 뒤처져 있으며, 채택 역시 불균형적이다. 전반적인 AI 투자가 급증하고 있음에도 불구하고, 탈중앙화 AI는 벤처 캐피털 투자의 극소수만 차지하고 있다. 토큰 기반 네트워크는 강력한 이점이 될 수 있으나, 전제 조건은 가치 포착(value capture) 설계가 정확해야 한다는 것이다.
그럼에도 불구하고, 비트텐서(Bittensor), NEAR, Virtuals, Base, Venice 등 프로젝트들의 등장은 탈중앙화 AI가 단순한 투기적 서사에서 벗어나, 계산, 데이터, 자본, 지능을 조정하는 새로운 패러다임으로 진화하고 있음을 보여준다.
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
@PinkBrains_io
