2026년 AI 토큰이 암호화폐 시장의 리더 중 하나가 된 이유
2026년 9월, Grayscale이 계산한 인공지능 암호화폐 부문 지수는 54% 상승한 반면, 회사의 분류에 따르면 더 넓은 암호화폐 시장은 24% 상승했습니다. 따라서 AI 부문은 30% 포인트의 이점을 가졌습니다. 이러한 결과는 Grayscale Institute가 10월 2일 발표한 보고서에 따르면, 블록체인과 인공지능의 교차점에 있는 프로젝트에 대한 투자자 관심이 얼마나 강화되었는지를 보여줍니다.
2026년 10월 12일 기준, CoinGecko의 인공지능 카테고리의 시가총액은 약 270억 달러였습니다. 그러나 이 수치는 신중한 해석이 필요합니다. 이 카테고리에는 전문 AI 프로토콜뿐만 아니라 특정 활동 영역에서 인공지능을 사용하는 범용 블록체인 플랫폼도 포함되어 있습니다. 예를 들어, 가장 큰 자산 중 하나는 NEAR Protocol로, 10월 데이터 스냅샷 중 하나에서 시가총액이 75억 달러를 초과했습니다.
따라서 전체 카테고리의 시가총액은 전문화된 분산 인공지능 산업의 가치와 동일하지 않습니다. 마찬가지로, Grayscale 지수와 CoinGecko 목록은 자산 구성, 가중치 및 방법론이 다르기 때문에 상호 교환 가능한 지표로 사용할 수 없습니다.
AI 암호화폐 수요를 뒷받침하는 요소
새로운 추진력은 생성 인공지능의 인기도뿐만 아니라 자율 소프트웨어 에이전트로의 점진적인 전환과도 관련이 있습니다. 이러한 시스템은 일련의 작업을 수행하고, 외부 서비스에 액세스하고, 데이터를 얻고, 다른 프로그램과 상호 작용할 수 있습니다. 본격적인 경제 활동을 위해서는 결제, 자금 관리 및 의무 검증을 위한 도구가 추가로 필요합니다.
이러한 점에서 블록체인은 실용적인 응용 프로그램을 찾을 수 있습니다. 프로그래머블 지갑, 스마트 계약 및 스테이블코인 결제는 전통적인 금융 인프라에서 종종 중개자나 추가 확인이 필요한 작업을 자동화할 수 있습니다.
중요한 사건은 2026년 9월 22일 Coinbase의 에이전트 업데이트였습니다. 회사는 x402 프로토콜을 통해 외부 데이터 및 모델 사용에 대한 결제를 수행할 수 있는 기능을 추가했으며, 주식 및 상장지수펀드와도 작업할 수 있게 되었습니다. 이는 소프트웨어 에이전트가 사용자 설정 제한 내에서 단일 인프라 내에서 잠재적으로 수행할 수 있는 작업의 범위를 확장했습니다.
그러나 이러한 도구의 확산은 전문 AI 토큰의 가치 증가를 보장하지 않습니다. 결제는 스테이블코인으로 이루어질 수 있으며, 수수료는 기본 블록체인으로 갈 수 있으며, 모델 사용의 주요 수익은 컴퓨팅 서비스 제공업체에 남을 수 있습니다.
따라서 이 부문의 성장은 시장 역학, 실제 제품 사용 및 경제적 가치 분배 메커니즘이라는 세 가지 관점에서 고려해야 합니다.
독립적 트렌드 또는 위험 자산에 대한 관심 증가
또 다른 질문은 9월 랠리가 AI 산업 내의 근본적인 변화와 얼마나 관련이 있었는지, 그리고 투자자들의 위험 선호도 증가와 얼마나 관련이 있었는지입니다.
이 차이를 평가하기 위해서는 개별 암호화폐의 절대 수익보다는 동일한 기간 동안 비트코인, 이더리움 및 더 넓은 시장에 대한 성과가 더 중요합니다. 추가 정보는 거래량, 유동성, 선물의 미결제약정 및 영구 계약의 자금 조달 비율에 의해 제공됩니다.
AI 토큰의 가치가 주로 다른 고위험 암호화 자산과 함께 성장하고 있다면, 움직임의 근본적인 성격을 단독으로 논하기에는 이릅니다. 그러나 이 부문이 자체 제품의 유료 사용 증가와 함께 지속 가능한 이점을 보여준다면, 독립적인 투자 방향에 대한 더 많은 논거가 있습니다.
Grayscale의 9월 데이터는 강력한 상대적 수익을 확인하지만 그 자체로 원인을 확립하지는 않습니다. 이를 위해서는 더 긴 기간을 연구하고 시장 역학을 프로젝트의 상업적 결과와 비교해야 합니다.
인공지능이 블록체인을 정말로 필요로 하는 곳
인공지능과 암호화폐 간의 기술적 연결은 여러 세그먼트에서 존재하지만, 그들의 비즈니스 모델과 경제적 전망은 상당히 다릅니다.
분산 컴퓨팅 및 GPU 임대
현대 모델을 훈련하고 사용하는 것은 상당한 계산 자원을 필요로 합니다. 전통적으로 이러한 자원은 데이터 센터를 제어하고 장비에 대한 클라이언트 접근을 관리하는 대형 클라우드 기업에 의해 제공됩니다.
분산 네트워크는 대안적인 접근 방식을 제공합니다: 계산 자원의 소유자들이 그들의 GPU를 공유 인프라에 연결하고 작업 완료에 대한 보상을 받습니다.
이 모델의 잠재적인 장점은 분산된 장비를 사용할 수 있는 능력, 특정 유형의 계산에 대한 접근성을 증가시키고, 더 유연한 임대 조건을 제공하는 데 있습니다. 그러나 실제 경쟁력은 블록체인의 존재가 아니라 서비스의 품질에 의해 결정됩니다.
상업적 클라이언트에게는 계산 비용, 실행 속도, 노드 신뢰성, 데이터 보호, 서비스 안정성, 그리고 부하를 확장할 수 있는 능력이 중요합니다. 이러한 특성에서 분산 인프라가 중앙 집중식 클라우드에 미치지 못한다면, 토큰 인센티브는 지속 가능한 수요를 보장하지 못할 것입니다.
또한, 모델 훈련과 추론 — 이미 훈련된 모델에서 결과를 얻는 것 — 을 구분하는 것이 중요합니다. 이 과정들은 장비, 지연 시간, 데이터 교환에 대한 요구 사항이 다릅니다. 한 카테고리의 작업에 대한 분산 네트워크의 높은 효율성은 다른 카테고리에 대한 보편적인 적합성을 의미하지 않습니다.
추론 — 이미 훈련된 AI 모델에 대한 요청을 실행하는 것. 이 정의는 이미 텍스트에 존재하므로 이후 섹션에서 반복할 필요가 없습니다.
분산 AI 시장
또 다른 접근 방식은 모델 개발자와 계산 자원 제공자가 보상을 위해 경쟁하는 시장을 만드는 것입니다. 장비에 대한 접근 비용을 지불하는 대신, 사용자나 프로토콜은 특정 작업을 실행한 결과를 받습니다.
이 개념은 Bittensor에 의해 구현됩니다. 전문화된 서브넷의 참가자들이 결과를 생성하고, 검증 및 경제적 인센티브 메커니즘이 보상의 분배를 결정합니다.
이 모델의 장점은 단일 제어 센터 없이 AI 서비스 개발 및 제공의 조정을 가능하게 할 수 있다는 점입니다. 그러나 암호화폐 보상의 분배는 서비스 판매로 인한 시장 수익으로 자동적으로 간주되어서는 안 됩니다.
독립적인 클라이언트가 현재 생산된 결과의 작은 부분에 대해서만 비용을 지불하더라도, 네트워크 내에서 상당한 경제 활동이 토큰 발행에 의해 자금이 조달될 수 있습니다.
자율 AI 에이전트와 기계 결제
2026년에는 필요한 자원을 독립적으로 찾아 사용 비용을 지불할 수 있는 프로그램 간의 결제가 특별한 주목을 받고 있습니다.
x402 프로토콜은 인터넷 서비스에 접근하는 과정에 직접 결제 요청을 삽입할 수 있게 합니다. 예를 들어, 프로그램이 데이터를 요청하면 서버가 접근 비용을 보고한 후 결제가 확인되면 유료 자원이 사용 가능해집니다.
이 메커니즘은 사용자가 월간 구독이 아닌 개별 요청, 계산, 정보 검색에 대해 지불하는 마이크로 결제에 적합합니다.
스마트 계약은 이 시스템을 조건부 에스크로 자금으로 보완할 수 있게 합니다. 자금은 작업이 확인될 때까지 예약될 수 있으며, 이는 독립적인 소프트웨어 에이전트 간의 상호작용을 용이하게 할 수 있습니다.
그러나 이러한 결제는 별도의 AI 토큰을 반드시 요구하지는 않습니다. 기본 블록체인, 스테이블코인과 같은 결제 자산, 그리고 결제를 시작하고 확인하는 소프트웨어 메커니즘만으로 충분합니다.
이 구분은 AI 암호화폐의 근본적인 분석에서 중요해집니다: 블록체인 인프라에 대한 실제 수요가 이 인프라와 관련된 각 토큰의 필요성을 증명하지는 않습니다.
AI 인프라에 대한 실제 수요와 결제가 보여주는 것
AI 에이전트의 상업 활동에 대한 가장 통찰력 있는 연구 중 하나는 2026년 9월 9일 TRM Labs에 의해 발표되었습니다 분석가들은 Base, Solana, Polygon 블록체인에서 x402를 통해 이루어진 거래를 조사하여 자율 에이전트와 실제로 관련될 수 있는 운영의 비율을 결정했습니다.
연구에 따르면, 2025년 5월 이후 조사된 결제 메커니즘을 통해 약 5,270만 달러가 통과했으며, 총 결제 거래 수는 1억 9,890만 건에 달했습니다.
처음에는 이러한 수치가 새로운 시장의 급속한 형성을 시사하는 것처럼 보입니다. 그러나 거래 구조에 대한 분석은 총 거래량과 상업 활동과 확실히 연결될 수 있는 결제 간의 상당한 차이를 드러냈습니다.
왜 5,270만 달러 중 일부만 상업 결제로 간주될 수 있는가
TRM Labs는 일관되게 조사된 샘플에서 여러 활동 카테고리를 제외했습니다: 한 참가자가 제어하는 주소 간의 전송, 소수의 지불자에서 발생한 대량의 흐름, 10명 미만의 다른 구매자를 가진 판매자와의 거래.
이러한 필터를 적용한 후, 결제 규모는 2,562만 달러로 감소했습니다. 자기 결제, 집중된 흐름, 소수의 구매자를 가진 판매자를 제외한 후, 연구된 샘플은 2,562만 달러로 줄어들었습니다. 이는 제외된 모든 거래량이 허구적이거나 비상업적이라는 것을 의미하지는 않습니다.
분석가들은 나머지 결제 중 어느 부분이 실제로 자율 AI 에이전트에 의해 이루어졌는지를 결정하려고 시도했습니다.
문제는 블록체인이 거래를 기록하지만, 누가 결제 결정을 내렸는지를 직접적으로 확인할 수 없다는 것입니다: 자율 모델, 일반 소프트웨어 스크립트, 또는 자동화된 인터페이스를 사용하는 인간.
따라서 연구자들은 두 가지 분류 모델을 적용했습니다. 더 완화된 모델은 에이전트에 의해 이루어질 가능성이 있는 결제를 고려했으며, 더 엄격한 모델은 장기적인 활동과 여러 거래 상대방과의 상호작용 또는 에이전트 등록의 추가적인 징후를 요구했습니다.
그 결과, 에이전트 결제의 가능성 있는 비율은 청산된 볼륨의 0.6%에서 7.5%까지, 또는 연구 기간 동안 약 $154,000에서 $1.92 백만 달러에 이르렀습니다.
이 범위는 전체 AI 에이전트 경제의 정확한 추정치는 아닙니다. 이는 특정 선택 기준의 결과를 반영하며, 정기적으로 한 공급자에게만 결제하는 특수 프로그램을 고려하지 않을 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 이 연구는 거래 수나 총 전송량이 인공지능의 대규모 상업적 채택의 독립적인 증거로 사용될 수 없는 이유를 설득력 있게 보여줍니다.
대부분의 결제가 스테이블코인을 통해 이루어지는 이유
TRM Labs의 또 다른 중요한 결과는 결제 자산의 선택과 관련이 있습니다. 연구된 약 $52.68 백만 달러의 결제 중 약 $52.47 백만 달러, 즉 99.6%가 Circle의 달러 스테이블코인으로 처리되었습니다.
TRM Labs의 Noah Hodge 연구 저자는 주요 결론을 다음과 같이 요약했습니다.
오늘날 공공 결제 인프라를 통한 에이전트 결제 경제는 스테이블코인 경제입니다.
이 결제 구조에는 실용적인 설명이 있습니다. 컴퓨팅 자원과 디지털 서비스를 지불하기 위해서는 참가자들이 안정적인 단위로 운영 비용을 이해해야 합니다. 변동성이 큰 토큰을 사용하면 통화 위험이 추가되고 가격 책정이 복잡해집니다.
이는 다른 인프라 요소에서 의무를 보장하거나, 수수료를 분배하거나, 컴퓨팅에 접근하기 위해 특수 암호 자산을 사용하는 것을 배제하지 않습니다. 그러나 결제 데이터는 에이전트 경제의 발전이 AI 토큰에 대한 직접적인 수요 증가를 반드시 수반하지는 않음을 보여줍니다.
Coinbase 데이터가 연구 결과와 다른 이유
9월 22일, Coinbase는 x402 프로토콜의 존재 기간 동안 2억 3천만 건 이상의 거래를 처리했으며 총 거래량은 5천 4백만 달러를 초과했다고 보고했습니다. 이러한 수치는 9월 9일의 TRM Labs 데이터보다 높지만, 두 출판물 사이에는 거의 2주가 지났고 회계 방법론이 다를 수 있습니다.
중요하게도, Coinbase는 인프라 사용의 누적 지표를 제공하는 반면, TRM Labs는 상업 활동과 자율 행동의 징후를 별도로 평가합니다.
따라서 x402를 통한 결제 수 증가가 반드시 지불하는 AI 에이전트 수의 비례적 성장을 나타내지는 않습니다.
실제 수요를 평가하기 위해서는 독립 구매자의 비율, 반복 상업 운영 수, 인센티브 프로그램 완료 후 결제, 디지털 서비스 제공자의 수익을 추가로 모니터링해야 합니다.
측정 가능한 경제적 가치를 창출하는 AI 암호 프로젝트
제한된 에이전트 상업에도 불구하고, 일부 AI 프로젝트는 이미 작동하는 인프라와 측정 가능한 결과를 가지고 있습니다. 그러나 이들은 토큰 자본화나 커뮤니티 활동만이 아닌 제공되는 서비스의 성격에 따라 비교되어야 합니다.
Bittensor와 분산 지능의 경제
Bittensor는 특수한 계산 작업을 수행하고 얻은 결과의 품질을 평가하는 참가자들로 구성된 특수 서브넷 네트워크를 나타냅니다. 다양한 서브넷은 모델 훈련, 정보 생성, 예측 및 기타 작업에 참여할 수 있습니다.
프로젝트의 경제는 활동과 서브넷에 대한 시장 수요에 연결된 보상의 분배를 기반으로 합니다. 이러한 시스템이 자원을 투기 자본을 끌어들이는 참가자에게만이 아니라 진정으로 유용한 제품으로 유도할 수 있는 능력은 여전히 주요 질문 중 하나입니다.
2026년 7월, Bittensor 개발자들은 새로운 발행 분배 메커니즘을 갖춘 V440 업데이트를 도입했습니다. 그 예상 효과는 7월 네트워크 스냅샷에 표시되었습니다. 그 목표는 경제적으로 약한 참가자에 대한 보상을 줄이고 상대적으로 더 큰 수요를 끌어들이는 서브넷에 발행을 집중하는 것이었습니다.
126개의 서브넷에서 네트워크 스냅샷을 기반으로 한 공개 모델에서, 94개의 서브넷에 대한 발행 비율은 7월 네트워크 스냅샷에서 임계값 이하였으며, 모든 126개의 서브넷이 발행 수령자로 간주된 모델에서는 38.4%에서 12.5%로 감소했습니다. 동시에, 8개의 가장 큰 서브넷의 비율은 32.8%에서 52.7%로 증가했습니다.
이 수치는 네트워크의 상업적 수익 성장보다는 7월 분배에 대한 메커니즘의 추정 영향을 설명합니다. 주로 토큰 인센티브 분배 규칙의 변화를 보여줍니다.
경제적 관점에서 이러한 업데이트는 수동적 참여의 매력을 줄이고 시스템 내 자본 경쟁을 강화하기 때문에 중요합니다. 그러나 토큰 보유자의 서브넷 참여 수요는 여전히 AI 서비스에 대한 외부 고객의 솔벤트 수요와 분리되어야 합니다.
Bittensor의 근본적인 가치를 확인하려면 서브넷 수, 잠긴 자본의 양, 분배된 토큰 수만 고려하는 것으로는 충분하지 않습니다. 상업 고객에 대한 정보, 유료 서비스의 비용, 완료된 작업의 품질, 토큰 보상이 줄어든 상태에서 프로젝트가 존재할 수 있는 능력이 필요합니다.
Bittensor의 주요 위험은 내부 인센티브 경제의 규모와 외부 수익의 양 사이의 잠재적 불일치에 있습니다. 동시에 네트워크가 기술적으로 복잡한 결과를 생성할 수 있는 능력을 과소평가해서는 안 됩니다: 근본적인 질문은 이러한 결과가 지속 가능한 비즈니스로 얼마나 효과적으로 전환되는가입니다.
분산 컴퓨팅에 대한 렌더와 수요
Render는 분산 그래픽 프로세서를 사용하여 계산 작업을 수행하기 위한 인프라를 제공합니다. 초기에는 시각화 및 3D 그래픽을 중심으로 네트워크가 개발되었으며, 이후 인공지능 관련 작업을 포함한 계산 서비스로 확장되었습니다.
미래의 응용 시나리오를 중심으로 경제가 주로 구축된 프로젝트와 달리, Render는 완료된 작업의 측정 가능한 역사를 가지고 있습니다.
10월 검토 기준, 공식 Render Network 통계 대시보드에 따르면:
네트워크 역사상 8,200만 개 이상의 프레임이 처리되었습니다.
공식 대시보드의 Total Nodes Since Inception 지표에 따르면 네트워크 역사상 약 5,600개의 노드가 있었습니다.
누적적으로 약 157만 개의 Render 토큰이 소각되었습니다.
그러나 역사적으로 등록된 노드 수는 동시에 운영되는 운영자 수와 같지 않으며, 처리된 프레임은 AI 작업으로 간주되어서는 안 됩니다. 포괄적인 분석을 위해 작업 유형과 기간별로 계산 작업의 세분화가 필요합니다.
특히 관심을 끄는 것은 렌더의 경제 모델로, 토큰 소각이 계산에 대한 지불과 연결되어 있으며, 새로운 토큰은 승인된 발행 일정에 따라 네트워크 참가자에게 보상으로 분배됩니다.
공식 Render Network 문서에 따르면 사용자들은 계산 작업에 대한 대가를 화폐 가치로 지불할 수 있으며, 그 후 해당 토큰이 소각됩니다. 계산 자원 제공자에 대한 보상은 네트워크 메커니즘에 따라 분배됩니다.
따라서 인프라의 상업적 사용과 토큰 경제를 연결하는 비교적 직접적인 메커니즘이 존재합니다.
그러나 그 존재가 공급의 지속 가능한 감소를 보장하지는 않습니다. 발행량이 소각량을 초과하면 네트워크 사용이 증가하더라도 총 토큰 수는 계속 증가할 수 있습니다.
Render의 근본적인 전망을 평가하기 위해서는 완료된 작업의 총 수뿐만 아니라 지난 30일 및 90일 동안의 유료 계산 비용, 달러 상당의 소각량, 발행량, 운영자 수익도 추적하는 것이 중요합니다.
또한 Render는 중앙 집중식 컴퓨팅 플랫폼과 경쟁합니다. 따라서 프로젝트의 전망은 인공지능의 발전뿐만 아니라 경쟁력 있는 가격으로 품질 높은 컴퓨팅 서비스를 제공할 수 있는 능력에 달려 있습니다.
Virtuals 프로토콜과 AI 에이전트의 상업 활동
Virtuals 프로토콜은 자율 소프트웨어 에이전트의 생성, 조정 및 수익화를 위한 인프라를 개발합니다. 프로젝트는 에이전트 상호작용, 거래 처리 및 개별 생태계 참가자의 토큰화를 위한 도구를 통합합니다.
공식 Virtuals 문서에 따르면 플랫폼의 기본 토큰은 에이전트 토큰 및 생태계 내 개별 작업에 대한 유동성 메커니즘에 사용됩니다. 이는 플랫폼 활동과 네이티브 암호 자산에 대한 수요 간의 경제적 연결을 만듭니다.
그러나 그러한 활동의 본질이 중요합니다.
Virtuals의 공식 통계 페이지에 따르면 완료된 작업, 에이전트 수익 및 에이전트 생태계의 전체 경제적 산출물에 대한 지표가 게시됩니다. 10월 통계에 따르면 약 254만 건의 작업이 완료되었고, 에이전트 수익은 453만 달러였습니다.
동시에 플랫폼은 에이전트에 의한 전체 경제 활동의 상당히 큰 수치인 약 4억 8,182만 달러를 반영했습니다. 이러한 값은 프로젝트 자체의 지표이며, 계산 방법론을 자세히 조사하지 않고는 동일시할 수 없습니다. 동적 지표는 변경될 수 있으며, 게시 날짜 기준으로 그 범위를 명확히 할 필요가 있습니다.
상업적 작업 수행에서 발생하는 수익과 에이전트 토큰 발행 또는 거래와 관련된 작업을 구별하는 것이 특히 중요합니다.
두 가지 상황을 조건부로 상상할 수 있습니다. 첫 번째로, 조직이 문서 처리, 데이터 분석 또는 다른 유용한 작업 수행을 위해 에이전트에게 비용을 지불하는 경우입니다. 두 번째로, 참가자들이 에이전트와 관련된 토큰을 구매하여 그 가치의 증가를 기대하는 경우입니다.
두 작업 모두 블록체인 활동의 증가를 동반할 수 있지만, 첫 번째 경우에만 인공지능 서비스에 대한 솔벤트 수요를 직접적으로 확인할 수 있습니다.
Virtuals를 평가하려면 독립 구매자의 비율, 반복 상업 주문, 활성 에이전트의 수익 및 수익 집중도에 대한 데이터가 필요합니다. 매출의 상당 부분이 새로운 토큰화 프로젝트의 출현에 의존하는 경우, 플랫폼의 경제는 시장 심리 악화에 민감할 수 있습니다.
따라서 Virtuals의 전망은 생성된 에이전트의 수가 아니라 정기적으로 지불되는 디지털 서비스 시장을 형성할 수 있는 능력에 의해 결정됩니다.
베니스와 인공지능 접근의 토큰화
베니스는 인공지능과 암호화폐 간의 경제적 연결의 다른 모델을 나타냅니다. 플랫폼은 AI 모델에 대한 접근을 제공하며, 그 토큰은 스테이킹 메커니즘과 컴퓨팅 용량 확보에 사용됩니다.
생태계 내에서 DIEM이라는 추가 디지털 자산이 운영되며, 이는 베니스 토큰을 스테이킹하여 잠금으로써 생성될 수 있습니다. 공식 문서에 따르면, 하나의 잠긴 DIEM은 모델 사용을 위한 하루에 1달러의 업데이트된 크레딧을 제공합니다.
이 구조는 일반적인 구독과 다릅니다: 사용자는 토큰을 잠금으로써 정기적으로 컴퓨팅 서비스를 이용할 수 있는 기회를 얻고, 해당 컴퓨팅 용량을 확보합니다.
2026년 4월, 베니스는 프로그램적 바이백 및 토큰 소각을 발표했으며, 이는 새로운 구독과 관련이 있습니다. 바이백 크기는 요금제에 따라 2달러, 5달러 또는 10달러로 설정되었습니다.
7월에 프로젝트는 이 메커니즘을 확장했습니다: 컴퓨팅 크레딧 구매 100달러마다 5달러가 토큰 바이백 및 소각에 사용되기 시작했습니다. 이는 상업적 수익의 개별 출처와 암호화 자산 공급의 변화 간의 더 투명한 연결을 만들었습니다.
8월 5일 업데이트에서 회사는 연간 발행량을 300만에서 200만 토큰으로 줄이는 일정을 도입했으며, 최종 단계는 2026년 10월 1일로 계획되었습니다. 특정 날짜에 이 일정의 실행을 확인하려면, 단순히 발표된 계획이 아니라 스마트 계약 데이터를 사용해야 합니다.
4월에 베니스는 2025년 11월 이후 약 18만 개의 토큰이 재량적 바이백을 통해 소각되었으며, 이는 해당 작업 당시 약 135만 달러에 해당한다고 보고했습니다.
동시에, 총 역사적 소각량은 자동으로 상업적 판매의 결과로 간주될 수 없습니다. 소각된 베니스 토큰의 상당 부분은 고객으로부터 받은 돈이 아닌, 청구되지 않은 배포와 관련이 있었습니다.
따라서 베니스는 AI의 상업적 사용을 토큰 경제와 연결하는 더 직접적인 방법 중 하나를 제공하지만, 모델의 효과는 실제 수익, 컴퓨팅 크레딧 사용 및 공급의 순 동태성을 기반으로 평가되어야 합니다.
여기서 가장 중요한 지표는 잠긴 토큰의 수 자체가 아니라, 사용자가 암호화 자산의 투자 매력과 상관없이 지불할 의사가 있는 실제로 요구되는 계산의 양입니다.
비교해 보면, 프로젝트들은 근본적으로 다른 수익화 방법을 제공합니다. Bittensor는 AI 생산자를 인센티브화하는 시스템을 개발하고, Render는 계산 사용을 토큰 소각과 연결하며, Virtuals는 에이전트 간의 상업 인프라를 구축하고, 베니스는 컴퓨팅 용량의 토큰화와 수익의 일부로 자금을 조달하는 바이백을 사용합니다.
따라서 가장 근본적으로 강력한 AI 토큰을 명확하게 결정할 수 있는 보편적인 지표는 없습니다. 각 프로젝트에 대해 상업 활동, 토큰 공급, 소유자가 받는 권리 또는 경제적 이점을 별도로 분석해야 합니다.
인공지능 사용이 토큰 가치에 미치는 영향
AI 암호화폐를 평가할 때 흔히 저지르는 실수는 기술 제품의 성공이 반드시 해당 토큰의 성장으로 이어진다고 가정하는 것입니다.
실제로 서비스 사용과 암호화 자산의 시장 가치 사이에는 여러 독립적인 경제 메커니즘이 있을 수 있습니다.
예를 들어, 고객이 스테이블코인으로 모델 사용에 대한 대금을 지불합니다. 컴퓨팅 제공자는 대금을 받고, 애플리케이션 운영자는 수수료를 유지하며, 블록체인은 거래를 처리합니다. 만약 특수 AI 토큰이 계산에 관여하지 않고, 서비스 접근을 제공하지 않으며, 수익 분배와 연결되지 않는다면, 고객 수의 증가가 직접적인 수요를 창출하지 않을 수 있습니다.
경제적 가치의 이동은 다음과 같이 도식적으로 나타납니다:
고객 결제 → 서비스 제공자 수입 → 프로토콜 수수료 또는 수익 → 토큰 수요, 잠금 또는 소각 메커니즘 → 시장 가치에 대한 잠재적 영향.
각 단계에서 경제적 가치의 일부는 시스템의 다른 참가자에게 남을 수 있습니다. 더욱이, 토큰 공급의 감소가 가격 상승을 보장하지는 않으며, 결과는 수요, 유동성 및 투자자 행동에 따라 달라집니다.
2026년 3월 31일자 Coinbase Institutional 연구에서 Colin Baskow와 David Duong 분석가는 다음과 같이 언급합니다:
경제적 이익은 인프라 수준에 따라 고르게 분배되지 않을 가능성이 높습니다.
연구자들은 기본 결제 인프라, 에이전트 조정 도구, 작업 결과 검증 시스템을 강조합니다. 이러한 영역은 다른 시점과 다른 메커니즘을 통해 경제적 이익을 받을 수 있습니다.
이 접근 방식은 투자자에게 특히 중요합니다. 이는 기술의 전망을 특정 토큰의 투자 특성에서 분리할 수 있게 해줍니다.
스테이킹과 소각이 항상 근본적인 가치 성장을 나타내지 않는 이유
스테이킹은 즉시 판매 가능한 토큰의 수를 줄이지만, 그 영향의 본질은 보상의 출처에 따라 다릅니다.
사용자가 외부 고객이 지불한 수수료에서 수익을 얻는 경우, 스테이킹은 실제로 창출된 경제적 가치의 재분배를 반영할 수 있습니다. 보상이 주로 새로운 토큰으로 지급되는 경우, 명목 수익률은 공급 증가를 동반합니다.
마찬가지로, 소각이 항상 총 토큰 수의 감소로 이어지지는 않습니다. 발행량이 소각된 자산의 양을 초과할 때, 공급은 계속 증가합니다. 따라서 분석에는 개별 스테이킹이나 소각 작업뿐만 아니라 유통 공급의 순 변화를 고려해야 합니다.
예를 들어, 프로토콜이 일정 기간 동안 100만 달러 상당의 토큰을 소각했지만 동시에 시장 가치가 300만 달러인 새로운 토큰을 발행했다면, 단순한 소각 사실은 모델의 디플레이션 특성을 증명하지 않습니다. 더욱이, 정확한 비교를 위해서는 작업 날짜, 토큰 가격 및 유통 조건을 고려해야 합니다.
자본화가 프로젝트의 실제 가치를 반영하지 않을 수 있는 이유
시가총액은 토큰 가격과 유통 공급의 곱으로 계산됩니다. 완전 희석 평가(FDV)는 선택한 계산 방법에 따라 모든 토큰을 고려한 공급의 가상 가치를 보여줍니다.
완전 희석 평가는 사용된 방법론에 따라 토큰 공급의 총량을 고려한 추정 가치입니다. 이는 미래 토큰 판매의 합계와 동일하지 않음을 명확히 해야 합니다.
이 지표들 간의 차이는 미래의 잠금 해제 및 발행으로 인한 잠재적 압력을 식별하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, 10월의 한 스냅샷에서 CoinGecko에서 Bittensor의 시가총액은 약 33억 1천만 달러였으며, 완전 희석 평가는 약 61억 4천만 달러에 달했습니다. Venice의 경우, 해당 값은 각각 약 11억 7천만 달러와 19억 6천만 달러였습니다.
이는 총 공급의 추정 가치가 유통 토큰의 시가총액을 크게 초과했음을 의미합니다. 그러나 차이를 자동으로 미래 판매량으로 해석할 수는 없습니다: 출시 일정, 잠긴 자산, 유통 제한 및 토크노믹스의 특성을 고려해야 합니다.
기본 분석을 위해 시가총액 또는 완전 희석 평가와 연간 수익의 비율을 사용할 수 있지만, 이는 신중하게 적용해야 합니다. 주식과 달리 대부분의 암호화폐를 소유한다고 해서 회사 이익에 대한 직접적인 권리가 주어지지 않습니다.
따라서 AI 프로젝트가 상업적 수익을 창출하더라도, 토큰의 가치 배수가 이 수익에 대한 경제적으로 유의미한 정보를 제공하지 않을 수 있습니다.
AI 토큰 시장에 투기적 버블의 징후가 있는가
암호화폐 가격의 급격한 상승은 버블의 충분한 증거가 아닙니다. 기술 시장은 막 시작된 인프라로부터 기대 수익을 예측할 수 있습니다.
그러나 미래의 상업적 잠재력을 평가하는 것과 추가적인 가격 상승에 대한 기대에 거의 전적으로 의존하는 자본화 사이에는 근본적인 차이가 있습니다.
AI 토큰의 경우, 과열 가능성을 가장 잘 나타내는 몇 가지 징후가 있습니다:
자본화가 상업적 수익보다 훨씬 빠르게 증가합니다. 특히 독립적인 고객 수와 유료 서비스의 증가 없이 가치가 상승하는 경우입니다.
주요 활동이 암호화폐 시장 내에서 형성됩니다. 토큰의 높은 거래량, 새로운 자산의 생성 및 내부 전송은 유용한 AI 제품에 대한 지불과 동일하지 않습니다.
프로젝트의 경제는 새로운 토큰의 지속적인 발행에 의존합니다. 보상이 참가자 활동을 유지하지만 외부 수입으로 상쇄되지 않는 경우, 시장 가격의 하락은 전체 인센티브 시스템을 약화시킬 수 있습니다.
투자자 포지셔닝이 과도하게 투기적이 됩니다. 유동성이 제한된 상태에서 미결제 약정과 자금 조달 비율의 증가는 가격 움직임을 양방향으로 증폭시킬 수 있습니다.
미래의 잠금 해제가 추가 공급을 창출합니다. 지속 가능한 상업적 수요가 나타나기 전에 대량의 토큰이 판매 가능해지는 상황은 특히 위험합니다.
동시에, 상당한 수익이 없다는 것만으로 프로젝트의 과대평가를 입증할 수는 없습니다. 개발 초기 단계에서는 기술 회사와 프로토콜이 지속 가능한 수익화를 달성하기 훨씬 전에 인프라에 투자하는 경우가 많습니다.
따라서 AI 암호화폐를 평가할 때 현재의 수익 수준뿐만 아니라 제품의 품질, 잠재 시장, 경쟁력, 재정 안정성 및 경제적 가치를 분배하는 메커니즘을 분석해야 합니다.
왜 실제 기술이 투기적 거품의 기초가 될 수 있는가
기술 시장의 역사는 혁신의 실제 중요성이 관련 자산의 과도한 평가를 배제하지 않는다는 것을 보여줍니다.
투자자들은 유망한 방향을 올바르게 식별할 수 있지만, 상업적 개발의 시기, 미래 수요의 규모 또는 시장 참여자 간의 수입 분배에서 오류를 범할 수 있습니다.
인공지능의 경우, 미래 비즈니스 모델의 높은 불확실성으로 인해 이러한 위험이 특히 두드러집니다. 기술은 빠르게 개선되고 있으며, 일부 계산 작업의 비용은 감소하고 있으며, 중앙 집중식 및 분산형 제공자 간의 경쟁이 심화되고 있습니다.
추론 비용의 감소는 컴퓨팅에 대한 수요를 자극할 수 있지만, 동시에 개별 작업의 수익성을 감소시킬 수 있습니다. 따라서 모델에 대한 요청 수가 급격히 증가하더라도 반드시 수익이 이에 상응하여 증가하는 것은 아닙니다.
추가적인 압박은 한 제공자를 다른 제공자로 대체할 가능성에 의해 생성됩니다. 사용자가 더 낮은 비용으로 유사한 서비스를 받을 수 있다면, 암호화 프로젝트는 다른 시장 참여자들이 복제하기 어려운 지속 가능한 경쟁 우위를 가져야 합니다.
결과적으로, AI 토큰 시장은 경제적으로 유망한 프로토콜과 확인된 상업적 잠재력에 부합하지 않는 개별 자산을 동시에 포함할 수 있습니다.
향후 6-12개월 동안 AI 토큰에 어떤 일이 일어날 것인가
섹터의 미래 역학은 기술 인프라가 실험적 사용에서 정기적인 상업적 결제로 얼마나 빨리 전환될 수 있는지에 따라 달라질 것입니다.
현재 데이터를 기반으로 2026년 말과 2027년 상반기를 위한 세 가지 주요 시나리오를 식별할 수 있습니다.
긍정적 시나리오
자율 에이전트와 분산형 컴퓨팅의 유료 사용이 꾸준한 속도로 증가하기 시작합니다. 독립적인 고객 수가 증가하고, 수요가 많은 서비스의 범위가 확장되며, 개별 프로토콜은 토큰 인센티브를 지속적으로 증가시킬 필요 없이 긍정적인 수익 역학을 보여줍니다.
이러한 상황에서는 제품 사용과 토큰 경제 간의 직접적인 연결이 있는 프로젝트가 잠재적으로 더 강력한 기본 지원을 받을 수 있습니다.
시나리오를 확인하려면 발행을 고려한 후 반복 결제, 상업적 수익 및 토큰에 대한 순수 수요의 증가에 대한 데이터가 필요합니다.
기본 시나리오
인프라는 계속 발전하지만 상업적 사용은 제한된 수의 제품에 집중됩니다. 일부 플랫폼은 안정적인 고객을 찾는 반면, 다른 플랫폼은 인센티브 프로그램과 투기적 활동에 의존합니다.
스테이블코인 결제의 성장이 전문 AI 토큰에 대한 수요 증가를 초과할 수 있습니다. 이 경우, 섹터는 별도의 투자 방향으로 계속 존재하겠지만, 프로젝트 간의 수익률 차이는 더 커질 것입니다.
이러한 시나리오의 주요 징후는 시장 평가의 높은 변동성을 유지하면서 불균형한 수익 성장일 것입니다.
부정적 시나리오
투기적 관심이 상업적 수요가 발전하는 것보다 더 빠르게 줄어듭니다. 가격 하락은 토큰 보상의 매력을 감소시키고, 유동성을 감소시키며, 새로운 프로젝트의 자금 조달을 어렵게 만듭니다.
경제 활동의 상당 부분이 자산 발행, 거래 또는 새로운 참가자의 지속적인 유입에 의존하는 생태계는 특히 취약합니다.
한편, 기술 제품은 관련 암호화폐의 하락기에도 계속 발전할 수 있습니다. 이러한 결과는 인프라의 가치와 토큰의 비용이 항상 동기화되어 움직이지 않는다는 것을 확인시켜줍니다.
투자자가 유망한 AI 프로젝트와 투기적 토큰을 구별하는 방법
인공지능 암호화폐의 기본 분석은 시가총액과 가격 동향을 비교하는 것보다 더 깊은 접근이 필요합니다. 우선, 프로젝트가 정확히 무엇을 판매하는지, 누가 그 서비스에 비용을 지불하는지, 그리고 상업 활동이 자체 토큰에 어떻게 영향을 미치는지를 파악해야 합니다.
다섯 가지 지표 그룹이 가장 유익한 것으로 보입니다.
상업적 수요. 독립적인 유료 고객 수, 반복 결제의 양, 그리고 비교 가능한 기간 동안의 수익 동향을 평가해야 합니다. 사용자 보상 프로그램이 완료된 후에도 활동이 지속되는지 이해하는 것이 특히 중요합니다.
사용 품질. 많은 거래, 등록된 에이전트 또는 계산 작업은 그 출처를 이해하지 못하면 제한된 분석적 가치를 가집니다. 실제로 제공된 서비스의 비용, 고객 집중도, 유료 작업의 비율에 대한 데이터가 필요합니다.
토크노믹스. 현재 발행량, 잠금 해제 일정, 소각량, 스테이킹 수익의 출처 및 필수 토큰 사용 메커니즘을 고려해야 합니다.
경쟁력. 탈중앙화 AI 프로젝트는 가격, 가용성, 지속 가능성, 프라이버시 또는 제공되는 서비스의 품질 측면에서 기존 솔루션보다 측정 가능한 이점을 고객에게 제공해야 합니다.
시장 평가. 시가총액은 확인된 상업 활동, 새로운 토큰 발행에 대한 잠재적 의무 및 수익 분배의 실제 메커니즘과 비교되어야 합니다.
정보 공개의 품질은 특별한 주의를 받을 만합니다. 검증 가능한 사용 통계, 토큰 흐름에 대한 데이터 및 자체 지표 계산에 대한 자세한 방법론을 게시하는 프로젝트는 투자자에게 기본 평가를 위한 더 많은 근거를 제공합니다.
동시에 투명한 보고가 없으면 불확실성이 증가합니다. 이는 반드시 사업의 부재를 나타내는 것은 아니지만, 시장 가치의 정당성을 확인할 수 있는 능력을 제한합니다.
AI 토큰: 새로운 시장 형성 또는 투기적 사이클 반복
2026년의 데이터에 따르면 인공지능과 블록체인의 교차점은 더 이상 개념과 실험적 프로젝트에 국한되지 않습니다. 분산 컴퓨팅 네트워크는 실제 작업을 수행하고, 결제 프로토콜은 수백만 건의 작업을 처리하며, 개별 플랫폼은 AI 서비스 사용을 토큰 수요와 연결하는 메커니즘을 구현합니다.
그러나 확인된 상업 활동의 규모는 여전히 시장 기대치와 크게 다릅니다. TRM Labs의 연구에 따르면 결제 회전율의 상당 부분은 자율 에이전트 상업에 확신 있게 귀속될 수 없습니다. Bittensor, Render, Virtuals, Venice의 비교는 인센티브, 수익화 및 가치 분배 메커니즘이 얼마나 다른지를 보여줍니다.
따라서 전체 AI 암호화폐 시장을 투기적 거품으로 단정짓는 것은 부정확합니다. 이 부문에는 작동하는 기술 제품과 유망한 경제 모델이 있지만, 개별 토큰의 높은 가격이 해당 비즈니스의 지속 가능성을 아직 확인하지는 않습니다.
투자자에게 가장 중요한 질문은 인공지능이 계속 발전할 것인지가 아니라, 어떤 암호화 프로토콜이 그 사용으로부터 지속 가능한 경제적 이익을 얻을 수 있을지, 그리고 이러한 이익의 어느 부분이 실제로 그들의 토큰 가치와 연결될 것인지입니다.
유료 활동, 상업적 수익, 발행 및 암호 자산에 대한 순수한 수요의 역학이 2026년 말과 2027년 내내 부문 평가의 기초를 형성해야 합니다. 더 완전하고 비교 가능한 보고가 나타날 때까지 AI 암호화폐의 강력한 기술적 잠재력은 투기적 과대 평가의 위험과 공존할 것입니다.
이 자료는 2026년 10월 12일 기준으로 작성되었습니다. 시장 지표는 실시간으로 변동합니다. 프로젝트에서 발표한 데이터는 항상 독립적으로 감사되지 않습니다. 이 기사는 정보 제공 및 분석 목적으로 작성되었으며 개별 투자 권장 사항이 아닙니다.