비트텐서 투자 논거 (The Bittensor Thesis)

2026-03-05·Stillcore Capital

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비트텐서 투자 논거 (The Bittensor Thesis)

Stillcore 시리즈

이 글은 비트텐서에 대한 Stillcore의 관점을 정리한 연재 시리즈의 첫 번째 편입니다. X(구 트위터)에 장문 형식으로 게재하며, 우리가 오늘날 시장에서 비트텐서가 가장 비대칭적인 투자 기회라고 믿는 이유에 대한 완전한 투자 근거를 제시합니다. 비트텐서를 처음 접하든, 깊이 파고들고 있든, 이 글에서 유용한 내용을 발견하실 수 있을 것입니다.

프로토콜 — 왜 비트텐서인가

전체 에세이는 PDF 형식으로 제공되며 HERE 링크에서 확인하실 수 있습니다. 훨씬 상세한 논거가 담겨 있습니다. 아래 내용은 X 독자를 위해 요약·각색한 버전입니다.

서론

모든 주요 기술 전환은 중앙집중화에서 시작해 개방으로 나아갑니다.

인터넷은 ARPANET이라는 폐쇄적인 정부 네트워크에서 시작했습니다. AOL, CompuServe, Prodigy처럼 콘텐츠·접근·수익화를 통제하는 ‘폐쇄형 정원(walled garden)’을 거쳐 발전했습니다. 2000년대에 이르러 그 폐쇄형 정원들은 사라지거나 몰락했고, 개방형 웹이 승리했습니다.

AI도 같은 패턴을 따르고 있습니다. 소수의 자금력 있는 연구소들, 즉 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta AI, xAI가 최전선을 장악하고 있습니다. 자본, 인재, 인프라 모두 이들의 수중에 있습니다.

하지만 이들은 AI의 AOL일 뿐, TCP/IP가 아닙니다.

이 문서는 비트텐서와 그 네이티브 토큰 TAO에 대한 근본적인 투자 논거를 제시합니다. 구조적 관점에서 비트텐서는 이더리움 이후 암호화폐 역사상 가장 중요한 기회를 나타냅니다.

논거의 핵심은 단순한 관찰에서 출발합니다. 이 시대의 가장 중요한 두 가지 기술 전환인 암호화폐와 인공지능이 수렴하고 있습니다. 비트텐서는 정확히 그 교차점에 위치합니다. 암호화폐는 ‘추출 없는 조정’을 약속했지만 이를 실현하는 데 대체로 실패했습니다. AI는 경제 전 분야를 변혁하고 있지만, 소수의 연구소로 집중되고 있습니다. 비트텐서는 이 두 문제에 동시에 구조적 해법을 제시합니다.

구조적 논거는 이더리움의 유사 단계에서의 논거를 능가한다고 할 수 있습니다. 이더리움은 탈중앙화 금융을 만들어 수천억 달러 규모의 생태계를 창출했습니다. 그러나 탈중앙화 AI의 총 잠재 시장(TAM)은 탈중앙화 금융을 훨씬 능가합니다. AI는 하나의 산업이 아니라, 모든 업종, 모든 기업, 그리고 결국 지구상의 모든 인간 활동에 영향을 미치는 경제적 대전환입니다.

1부: 암호화폐 논거

약속

우버(Uber)를 생각해 보십시오. 우버는 차량을 소유하지도, 기사를 고용하지도 않습니다. 우버의 가치는 전적으로 수요와 공급을 대규모로 연결하는 조정 문제를 해결하는 데서 나옵니다. 이를 위해 우버는 모든 거래에서 25~30%를 추출합니다.

아마존은 수백만 명의 판매자와 수억 명의 구매자를 연결하면서 수수료를 징수하고, 자신의 입점 상인들과 경쟁하기 위해 거래 데이터를 수집합니다.

두 경우 모두 실제 가치를 창출하는 사람들은 자신이 생산한 것의 일부만을 가져갑니다. 플랫폼은 그 사이에서 영구적으로 임대료를 추출합니다.

암호화폐의 근본적인 통찰: 이 추출은 기술적으로 필연적인 것이 아닙니다. 조정의 규칙을 기업이 아닌 프로토콜에 코딩하면, 플랫폼 계층의 비용은 거의 제로 수준으로 떨어집니다. 네트워크 효과는 여전히 존재하지만, 그것은 추출자가 아닌 참여자에게 귀속됩니다.

  • “우버 없는 우버”
  • “아마존 없는 아마존”

이 개념, 즉 최소한의 비용으로 교환을 조정하는 프로토콜을 최소 추출형 조정자 - minimally extractive coordinator라고 합니다.

비트코인은 이것이 가능하다는 것을 증명했습니다. 비트코인을 위한 회사도, 직원도, 대표자도 없습니다. 하지만 전 세계의 사람들이 화폐 원장을 보호하기 위해 전기와 CPU 사이클을 자발적으로 제공했습니다. 그 결과, 플랫폼 추출 없는 조정을 통해 수조 달러의 가치가 창출되었습니다.

토큰이 중요한 이유

이 비전을 달성하려면 ‘부트스트랩 문제’를 해결해야 합니다.

이 과제는 순환적입니다. 사용자는 불안전한 네트워크에 비용을 지불하지 않으려 하고, 운영자는 수익 없이 투자하려 하지 않습니다. 전통적인 자본은 부채나 지분으로 이 문제를 해결하지만, 외부 자본 의무는 탈중앙화가 제거하려 했던 바로 그 추출 구조를 다시 도입합니다.

네이티브 토큰은 추출을 재도입하지 않고 부트스트랩 문제를 해결합니다. 프로토콜이 새 토큰을 발행해 기여 작업을 수행한 참여자에게 분배합니다. 네트워크가 성공하면, 그 토큰들은 소급적으로 가치를 갖게 됩니다. 부트스트랩은 네트워크 자체의 미래 가치에 의해 자금 조달됩니다.

그러나 함정이 있습니다. 대부분의 토큰 프로젝트가 실패하는 이유가 바로 이것입니다. 토큰은 네트워크가 성공함에 따라 실제로 가치를 축적해야 합니다. 참여자들이 토큰을 보유하지 않고도 혜택을 얻을 수 있다면, 메커니즘은 완전히 실패합니다.

가장 견고한 설계는 여러 수요 메커니즘을 결합합니다:

  • 결제 유틸리티
  • 공급을 잠그고 인센티브를 정렬하는 스테이킹
  • 소각 또는 바이백을 통한 현금 흐름
  • 거버넌스 권리

작동하는 토큰은 보유자에게 계속 보유할 이유를 제공하는 것들입니다.

비트코인과 이더리움조차도 구조적 한계에 직면합니다. 각각 오직 하나의 것만 조정합니다. 비트코인은 SHA-256 해싱을 조정하고, 이더리움은 범용 연산을 조정합니다. 어느 쪽도 기회가 생길 때마다 새로운 조정 문제를 파생시킬 수 없습니다. 단일 문제에 고정된 프로토콜은 관련성에 상한이 있습니다.

각 세대는 비트코인의 원래 돌파구의 다른 축을 확장했습니다.

TAO는 무제한의 문제를 조정하면서 네 가지 수요 메커니즘을 모두 결합한 최초의 토큰입니다.

비트코인은 블록체인이 화폐에서 작동할 수 있음을 증명했습니다. 이제 질문은 그것이 지능에서도 작동할 수 있느냐입니다.

실패

새로운 조정 문제를 파생시킬 수 있는 메커니즘을 구축하는 대신, 업계는 다른 길을 택했습니다.

업계는 하나의 주제에 대한 끝없는 변형을 만들어 냈습니다. 조금 더 빠르거나, 조금 더 저렴하거나, 조금 더 확장 가능한 블록체인들. 이더리움이 솔라나를 낳고, 솔라나가 아발란체를, 아발란체가 앱토스를, 앱토스가 수이를, 그리고 수십 개의 후속 체인들이 동일한 애플리케이션 풀을 놓고 경쟁하고 있습니다. 업계는 이제 수요가 필요로 하는 것보다 더 많은 블록 공간을 보유하고 있습니다.

초기 승자를 공고히 할 것이라고 여겨진 네트워크 효과는 놀랍도록 얕은 것으로 판명되었습니다. dApp은 L2로 마이그레이션하거나, 여러 체인에 배포하거나, 쉽게 유동성을 브리징할 수 있습니다. 네트워크 효과가 복리로 축적되지 않는다면, 보유자들은 정확히 무엇을 위해 비용을 지불하는 걸까요?

한편, 암호화폐가 없애야 했던 금융 구조들이 단순히 복제되었습니다. 한때 지분을 추출하던 VC들은 이제 토큰을 할인된 가격에 추출하고 있으며, 이 과정에서 리테일 투자자는 사실상 출구 유동성 역할을 하게 됩니다. ‘낮은 유통량, 높은 완전 희석 가치(Low Float, High FDV)’가 만연해졌습니다. 팀이 가치 추출 후 프로젝트를 버리는 일이 너무 많아지면서 ‘러그풀(rug pull)’이라는 단어가 사전에 등재되었습니다.

대부분의 토큰은 존재할 필요가 없습니다. 이들은 달리 해결할 수 없는 조정 문제를 해결하지 않습니다. 이들은 주로 내부자들이 가치를 추출할 수 있는 거래 가능한 자산을 만들기 위해 존재합니다. 이것이 바로 암호화폐가 없애야 했던 역학입니다.

최근 사이클들은 밈코인이 지배했습니다. 이는 업계가 기술적 변혁에 대한 신뢰할 수 있는 이야기를 소진했다는 암묵적 자백입니다.

업계가 끝내 만들어내지 못한 것은 바로 그것이 만들겠다고 주장했던 것입니다. 바로 탈중앙화 자본 형성 - decentralized capital formation입니다. 팀이 인센티브 메커니즘, 즉 어떤 작업이 필요하고 품질을 어떻게 평가할지를 설계하면, 프로토콜이 그것을 자금 지원합니다. 채굴자들이 경쟁하고 검증자들이 점수를 매기면서 지속적으로, 발행을 통해. 토큰 판매도, 미래 유틸리티를 약속하는 백서도 없습니다. 자본이 네트워크 자체에서 나오는 작동하는 사업체입니다.

그것이 바로 비트텐서가 구축한 것입니다.

2부: 프로토콜

비트코인은 화폐를 탈중앙화했습니다. 이더리움은 비트코인의 스마트 컨트랙트 측면을 프로그래밍 가능하게 만들어 스테이블코인, 탈중앙화 대출, DEX로 이어졌습니다.

비트텐서는 비트코인의 다른 측면을 확장합니다. 비트코인의 인센티브 정렬 엔진, 즉 채굴과 토큰 발행을 가져와 그것을 프로그래밍 가능하게 만듭니다. 이렇게 하면 모든 종류의 것을 채굴할 수 있습니다. 지능(intelligence)을 포함해서.

비트텐서는 부트스트랩 메커니즘 자체를 추상화합니다. 위원회 결정이 아닌 시장 신호를 통해 무제한의 특화된 최소 추출형 조정자를 파생시키고, 자금을 지원하며, 운영하는 프로토콜을 만듭니다.

인터넷이 웹사이트와 온라인 사업을 위한 발사대가 된 것처럼, 비트텐서는 AI 스타트업을 위한 발사대입니다. 수백 개, 곧 수천 개의 특화된 AI 모델과 프로토콜의 네트워크. 지능의 월드 와이드 웹(World Wide Web of Intelligence)입니다.

수학 퍼즐을 푸는 대신, 비트텐서의 채굴자들은 GPU를 사용해 예측, 모델링, 연구, 발견 등 실제 AI 문제를 해결합니다. 최고의 결과를 낸 채굴자는 TAO로 보상받습니다. 그러나 비트코인과 달리, 이 작업은 유용합니다. 단순히 보안이 아닌 지능을 생산합니다.

유마 합의(Yuma Consensus)

비트코인의 합의 메커니즘은 우아합니다. 채굴자들은 난이도 목표를 충족하는 해시를 찾기 위해 경쟁합니다. 해시는 조건을 충족하거나 충족하지 않거나, 둘 중 하나입니다. 이진적입니다. 모호함이 없습니다.

그러나 많은 가치 있는 조정 문제는 이진적 검증으로 환원할 수 없습니다. 이 모델의 응답이 좋았나요? 어떤 이미지가 더 우수한 모델로 생성되었나요? 이 질문들은 답이 있지만, 그 답은 그라디언트 위에 존재하고, 맥락에 따라 달라지며, 판단을 요구합니다.

비트코인의 메커니즘을 머신러닝으로 확장하는 것은 비트텐서 창립자들이 수년간 씨름한 문제였습니다. ML 출력은 고차원적이고, 확률적이며, 주관적입니다. 본질적으로 모호한 것에 대해 탈중앙화 합의에 어떻게 도달할 수 있을까요?

돌파구는 다음의 인식에서 왔습니다. 개별적 품질 판단은 주관적일 수 있지만, 판단자들 사이의 합의 패턴은 객관적이고 측정 가능합니다. 다양한 평가자들이 독립적으로 출력 A가 출력 B보다 낫다고 결론 내린다면, 그 합의 신호는 어떤 개별 판단이 ‘정확하다’고 증명될 수 없더라도 실제 정보를 담고 있습니다.

유마 합의가 이를 구현합니다.

  • 검증자들은 0에서 1까지의 연속적인 그라디언트로 점수를 매깁니다.
  • 이상치 점수는 수학적으로 잘립니다.
  • TAO를 더 많이 보유한 검증자는 더 큰 가중치를 가지며, 정확한 판단자가 더 많은 스테이크를 유치하는 평판 시장을 만듭니다.
  • 지속적으로 합의에서 벗어나는 검증자는 더 적게 벌게 됩니다.
  • 경제적 압력이 정직한 평가를 강제합니다.

비트코인은 객관적 사실에 대한 탈중앙화 합의가 가능하다는 것을 증명했습니다. 유마 합의는 그것이 주관적 품질에도 작동한다는 것을 증명하며, 전혀 새로운 범주의 조정 문제를 엽니다.

  • 비트코인: 이진적 사실 검증
  • 유마 합의: 연속적 그라디언트에서 주관적 품질 평가

서브넷(Subnets)

비트텐서 내에는 현재 서브넷이라고 불리는 100개 이상의 채굴 대회가 있습니다. 각각은 독립적인 최소 추출형 조정자로서 기능합니다.

각 서브넷에는 무엇을 채굴하고 대회가 어떻게 운영되는지 정의하는 소유자가 있습니다. 채굴자들은 최고의 작업을 생산하기 위해 경쟁합니다. 검증자들은 유마 합의를 사용해 평가합니다. 네이티브 알파 토큰이 경제적 참여를 조정합니다.

체인이 채굴자에게 지불하며, 서브넷 소유자가 아닙니다. 이것은 비트코인의 작동 방식과 정확히 일치합니다. 과제는 “이전 블록의 해시를 찾아라”였습니다. 채굴자들이 경쟁했고, 승자가 지불받았습니다. 비트코인은 세계 최초의 서브넷이었습니다.

모든 것은 승자독식(winner-take-all)입니다. 오직 최고의 채굴자만 지불받습니다. 역대 최고 수준에서 상위 서브넷의 일일 수익은 6자리 달러에 달했습니다. 숨을 곳이 없습니다. 한가하게 버틸 방법도 없습니다. 매일이 새로운 대회입니다.

서브넷 소유자에게 가치 제안은 명확합니다.

  • 채용 없음
  • 지리적 제한 없음
  • 청구서 없음
  • 급여 없음
    → 지구상의 최고의 두뇌와 GPU가 당신의 과제를 놓고 경쟁합니다.

채굴자에게는:

  • 어디서든 작업
  • 체인에서 즉시 지불
  • 알파 토큰을 통해 서브넷의 소유권 획득

오늘날 AI 회사를 시작하려는 기업가의 기존 경로는 수천만 달러를 모금하고 공격적으로 채용하는 것이 필요합니다. 대안은 서브넷을 시작하고 프로토콜에 의해 자금 지원되는 작업을 받는 것입니다.

TAO는 자체적인 검증자, 채굴자, 합의를 가진 독립적인 채굴 대회들을 조정합니다.

조정자들의 조정자로서의 TAO

각 서브넷이 특정 문제를 해결하는 최소 추출형 조정자라면, TAO는 무엇일까요?

TAO는 조정자들을 조정하는 조정자입니다.

체인은 지속적으로 새 TAO를 발행합니다. 이 발행량은 100개 이상의 경쟁 서브넷에 분배되어야 합니다. 더 많은 발행량을 받는 서브넷은 더 좋은 인재를 유치하고 더 나은 결과물을 생산합니다. 이 수준의 자본 배분이 어떤 조정 문제가 해결될지를 결정합니다.

초기 비트텐서는 대규모 이해관계자들이 배분에 투표하는 거버넌스를 통해 이를 처리했습니다. 이것은 부트스트랩에는 효과적이었지만 확장할 수 없었습니다. 통제권을 소수 집단에 집중시켜 탈중앙화가 없애야 했던 위원회 기반 의사 결정을 다시 도입했습니다.

다이나믹 TAO와 TAO 흐름(Dynamic TAO & TAO Flow)

해결책은 인간의 판단을 시장 신호로 대체하는 것이었습니다.

다이나믹 TAO(Dynamic TAO)는 각 서브넷에 알파 토큰을 TAO와 페어링하는 자동화된 시장 메이커(AMM)를 부여했습니다. 이 AMM은 비트텐서 위에 구축된 앱이 아닙니다. 그것은 체인 자체입니다. 프로토콜이 유동성을 제공합니다.

서브넷 풀에 TAO를 스테이킹하면 알파 토큰을 받습니다. 가격은 풀 내의 TAO 대 알파 비율에 의해 설정됩니다. 서브넷 토큰을 얻는 다른 방법은 없습니다. 모든 구매자는 TAO 기반 AMM을 통해야 합니다.

원래 메커니즘은 시가총액을 기반으로 발행량을 배분했습니다. 결함은 서브넷이 높은 가치에 도달하면, 더 이상 구매자가 없더라도 계속해서 막대한 발행량을 받는다는 것이었습니다. 초기 진입자들이 일찍 도착한 것에 대해 보상받았고, 계속해서 성과를 내는 것에 대해서는 아니었습니다.

TAO 흐름(TAO Flow)은 축적된 가격 대신 현재의 구매 압력을 신호로 삼아 이를 수정했습니다. 프로토콜은 실시간으로 각 풀에 유입되는 TAO를 관찰합니다. 지금 어떤 서브넷이 가장 큰 수요를 갖고 있나요? 바로 그곳에 발행량이 향합니다.

서브넷이 순 음수 흐름(들어오는 것보다 나가는 TAO가 더 많음)일 경우, 체인은 새 TAO 주입을 중단합니다. 채굴자들은 여전히 알파 토큰을 받지만, 이를 뒷받침하는 TAO가 없으면 결과는 희석입니다. 시장 관심을 잃는 것은 보상을 줄이지 않습니다. 그것은 보상 아래의 가치를 잠식합니다.

지속적인 음수 흐름은 등록 취소를 촉발합니다. 서브넷은 슬롯을 잃고, 그 슬롯은 새 진입자에게 되돌아갑니다. 과거 성과에 안주할 수 없습니다. 프로토콜은 역사에 무관심합니다.

시장 주도형 발행 배분이 실시간 가격 신호로 거버넌스를 대체합니다.

계산 문제

이것은 근본적인 무언가를 해결합니다. 바로 자원 배분을 위한 계산 문제입니다.

중앙화된 기술 회사는 배분 문제를 완전히 해결할 수 없습니다. 어떤 제품을 구축할까요? 어떤 역량을 우선시할까요? 실제로는 지연된 피드백, 편향된 직관, 인위적인 지표를 사용해 추측합니다. 부족한 것은 실제로 가치 있는 것에 대한 분산된 지식을 집계하는 실시간 시장 가격입니다.

비트텐서의 서브넷 가격이 바로 그 가격들입니다. 양수 TAO 흐름을 가진 높은 시가총액은 네트워크에 “이 서비스는 가치 있습니다, 여기에 자원을 배치하십시오”라고 말합니다. 등록 취소에 가까운 실패하는 서브넷은 “종료하십시오”라고 말합니다.

Y Combinator는 인간적 시간 척도로 지원을 처리하고, 연간 일정 수의 회사에만 자금을 지원하며, 편향에 취약합니다. 비트텐서는 매 블록마다, 모든 서브넷에 대해 이 프로세스를 실행하며, 자본 배분은 파트너 미팅이 아닌 집계된 시장 정보에 의해 결정됩니다.

비트텐서 플라이휠

TAO 발행은 시장 주도 자본 배분을 통해 AI 스타트업 생태계에 씨앗을 뿌립니다. 그렇다면 가치는 어떻게 흘러 돌아오는 걸까요?

TAO는 전체 생태계의 인덱스로 기능합니다. 탈중앙화 AI를 위한 S&P 500 ETF와 유사합니다. 특정 서브넷 토큰은 그 서브넷이 승리할 경우 더 많은 상승 여지를 가집니다. 그러나 TAO는 어느 서브넷이 이기든 관계없이 가치를 포착합니다. 그리고 그 중 어느 것에도 접근하는 유일한 방법은 TAO를 통해서입니다.

구조적 수요는 우회될 수 없습니다.

  • TAO는 모든 서브넷 토큰의 독점적인 교환 매체입니다.
  • 생태계 어디서나 창출되는 1달러의 가치는 접근하기 위해 TAO를 필요로 합니다.
  • 서브넷은 제품(추론 API, 컴퓨팅 마켓플레이스, 에이전트 플랫폼)을 통해 현금 흐름을 창출하며, 선도적인 서브넷들은 수익을 알파 토큰 바이백에 사용합니다.
  • 모든 알파가 TAO와 쌍을 이루기 때문에, 서브넷 수요는 기계적으로 TAO 수요를 생성합니다.
  • 풀에 스테이킹된 TAO는 발행량을 벌어들이면서 유통에서 공급을 제거합니다. 더 많이 스테이킹될수록, 판매용으로 이용 가능한 양은 줄어듭니다.

반사적인 루프(Reflexive loop)

  • 서브넷이 성공 → 알파 수요 증가
  • 알파 구매자는 먼저 TAO를 구매해야 함 → TAO 수요 증가
  • TAO 상승 → 알파가 TAO로 가격 책정되므로 서브넷 밸류에이션 상승
  • 발행량의 달러 가치 증가 → 더 큰 보조금 → 더 유능한 참여자 유입
  • 더 많은 제품 구축 → 더 많은 수익 창출
    → 사이클이 스스로를 강화(복리)

각 서브넷의 성공이 전체 생태계의 가치를 복리로 증가시키는 반사적 루프.

해자(Moat)

암호화폐의 네트워크 효과는 얕다는 것이 증명되었습니다. 이더리움은 영원히 지배할 것이라고 여겨졌습니다. 애플리케이션은 이동합니다. 유동성은 브릿지됩니다. 사용자는 인센티브를 따릅니다.

비트텐서의 네트워크 효과는 구조적으로 다릅니다.

오픈소스 AI 프로토콜을 출시하는 창업자는 비대칭적인 선택에 직면합니다. 비트텐서를 선택한다는 것은:

  • 검증된 인재를 가진 확립된 채굴 풀에 즉각적 접근
  • 수년간의 평판을 쌓은 검증자들
  • 프로토콜이 모든 거래의 반대편을 제공하는 깊은 DEX 유동성
  • 추론 비용을 중앙화 요금의 극히 일부로 낮추는 서브넷들과의 구성 가능성
  • 채굴자들에게 소유권을 부여하는 알파 토큰
    을 의미합니다.

다른 곳에서 출시한다는 것은:

  • 처음부터 부트스트랩
  • 검증되지 않은 인프라 구축
  • 컴퓨팅에 중앙화 요금 지불
    을 의미합니다. 대안의 채굴자들은 소유자가 아닌 용병이 될 것입니다.

경쟁자들은 포인트 솔루션인 경향이 있습니다(예: GPU 컴퓨팅, 검증 가능한 훈련 등). 지속적인 발행이 유지하는 풀스택 경제를 복제한 곳은 없습니다.

코드는 오픈소스입니다. 복제할 수 없는 것은:

  • 축적된 인적 자본
  • 검증된 실적
  • 깊은 유동성
  • 수년과 수억 달러의 발행을 통해 구축된 구성 가능한 인프라
    입니다.

인적 자본을 넘어, 발행 메커니즘 자체가 두 번째 해자를 구성합니다. 연간 발행량은 세계에서 가장 큰 오픈소스 AI를 위한 지속적인 자금 흐름 중 하나이며, 그 규모는 TAO 가격에 직접적으로 비례합니다. 이전 최고점에서 연간 발행량은 10억 달러에 근접했습니다. 백서상의 숫자가 아닙니다. 매일 전 세계 기여자들에게 전달되는 실제 자본입니다.

공정한 출시(fair launch)가 세 번째 해자를 구성합니다. 창립자들은 프리마이닝과 VC 할인을 거부했습니다. TAO는 전적으로 채굴을 통해 분배되었습니다. 비트코인처럼: 2,100만 개의 고정 공급량, 반감기 일정, 내부자 배분 없음. 형성된 커뮤니티는 불균형적으로 투기꾼이 아닌 빌더들로 구성되어 있습니다.

공정한 출시는 사후에 복제할 수 없습니다. 잠재적 경쟁자는 딜레마에 직면합니다. 코드를 포크하면 유사한 발행을 자금 조달하기 위해 수십억이 필요하지만, VC 지원은 공정 출시의 신뢰성을 파괴합니다. 중앙화된 대안을 구축하면 무제한적인 상승 여지를 가진 수천 명의 기여자가 운영하는 100개 이상의 서브넷의 결합된 산출물과 싸우게 됩니다.

다음이 근본적인 구분입니다.

  • 이더리움/솔라나: 제품은 블록 공간, 토큰은 결제 수단(부수적)
  • 비트텐서: TAO는 생산되는 모든 지능의 총합(인덱스이자 엔진)

토큰은 제품에 부수적인 것이 아닙니다. 토큰이 곧 제품입니다.

3부: AI 논거

비트텐서는 AI를 위해 목적적으로 구축되었습니다. 그런데 왜 특히 AI인가요? AI가 경제에서 가장 큰 조정 문제이기 때문이며, 만약 그것이 추출적 독점으로 중앙화된다면, 그 결과는 수십 년에 걸쳐 측정될 것이기 때문입니다.

AI의 경제 변혁

AI는 기술 섹터가 아닙니다. 그것은 범용 경제 대전환입니다.

매년 수천억 달러가 AI 인프라에 투입됩니다. 클라우드 제공업체들은 수백만 개의 GPU를 배포하기 위해 경쟁하고 있습니다. 새로운 데이터 센터는 기가와트의 전력을 소비합니다.

모든 섹터가 영향을 받을 것입니다. 소프트웨어 개발, 고객 서비스, 법률, 금융 서비스, 의료, 창작 산업, 제조업. 그리고 이것은 지평선에 이미 보이는 물리적 세계 변혁 이전의 이야기입니다. 자율주행 차량은 운송을 재구조화할 것입니다. 인간형 로봇은 실험실에서 창고로 이동하고 있습니다. AI의 물리적 경제 통합은 소프트웨어만의 AI 영향을 능가할 것입니다.

AI 진보는 네 가지 동시적 곡선을 가로질러 복리로 증가합니다.

  • 컴퓨팅 하드웨어
  • 훈련 데이터
  • 알고리즘 혁신
  • 오픈소스 협업
    어느 하나만으로도 중요합니다. 네 가지가 모두 수렴하고 있습니다.

중앙화 문제

최전선은 소수의 연구소들, 즉 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI, xAI에 의해 통제됩니다. 최전선 모델 훈련에는 수억 달러가 필요합니다. 데이터 접근은 해자입니다. 최고의 연구자들은 최고 자금을 가진 조직만이 감당할 수 있는 보상을 요구합니다. 각 세대는 판돈을 높입니다.

이것은 암호화폐가 없애야 했던 추출 역학을 다시 도입합니다. 소수의 기업들이 중요한 인프라를 통제하고 그것에 의존하는 모든 사람들로부터 임대료를 추출합니다. 단일 실패 지점. 분산된 실험이 아닌 기업 관료 체계를 통해 채널링되는 혁신.

AI는 점점 더 전략적 인프라로 이해되고 있습니다. 국가들은 외국이 통제하는 AI에 대한 의존이 취약성을 만든다는 것을 인식합니다. 중국은 미국 AI에 의존할 수 없습니다. 유럽은 주권에 대해 우려합니다. 소규모 국가들은 자신들이 통제하거나 이해하지 못하는 시스템에 영구적으로 의존하는 상황에 직면합니다.

탈중앙화 AI의 논거

오픈소스는 인프라 기술에서의 우월성을 반복적으로 입증했습니다. TCP/IP, Linux, Python, PyTorch: 인류의 가장 중요한 기술 인프라 중 일부는 기업 개발보다 오픈 협력에서 등장했습니다.

디지털 경제의 모든 계층은 결국 오픈소스 인프라로 상품화됩니다. 이것은 이념적 선호가 아닙니다. 경제적 필연성입니다. 폐쇄 시스템이 초기에 지배하다가, 오픈 대안이 품질에서 따라잡고 비용, 유연성, 생태계 폭에서 이깁니다. 어떤 단일 기업도, 자본력이 아무리 뛰어나더라도, 전 세계 전체의 생산력을 능가할 수 없습니다.

폐쇄형 연구소들은 수십억의 자본을 보유합니다. 오픈소스 커뮤니티는 수백만 명의 개발자를 보유합니다. 자본이 규모와 맞설 때 역사는 누가 이기는지 보여줍니다.

2025년, 중국 연구소들이 이것을 경험적으로 증명했습니다. DeepSeek, Kimi 등이 훨씬 낮은 비용으로 폐쇄형 서양 연구소들과 맞먹거나 능가하는 최전선급 오픈소스 모델을 공개했습니다. 교훈은 영구적입니다. 최전선 지능은 구조적 해자가 없습니다. 비용 면에서 상품화되며, 오픈소스가 그 싸움에서 항상 이깁니다.

지능이 상품이라면, 가치는 생산자에서 누가 가장 효율적으로 조정하고, 제공하고, 수익화할 수 있는지로 이동합니다. 질문은 더 이상 오픈소스가 이기느냐가 아닙니다. 질문은 그것이 이길 때 누가 가치를 포착하느냐입니다.

오픈소스는 이기지만, 그 기여자들은 역사적으로 그러지 못했습니다. Linux는 수십억의 가치를 창출했습니다. 커널 개발자들은 그 중 거의 아무것도 가져가지 못했습니다. PyTorch는 AI 혁명을 지원하지만, 그 창시자들은 Meta의 월급쟁이 직원들입니다. 가치는 그것을 구축한 사람들이 아닌 그것을 상업화하는 기업들로 흘러갑니다.

비트텐서는 구조적 해법을 제공합니다. 기여자들은 기여 가치에 비례하는 토큰을 받습니다. 네트워크가 성공하면 그 토큰들이 가치를 높입니다. TAO는 오픈소스 AI를 위한 그 토큰입니다.

비트텐서가 독보적인 이유

비트텐서는 AI에 집중하는 블록체인이 아닙니다. 지능이 풍부하고 상품화되며 누가 가장 효율적으로 조정할 수 있느냐에 가치가 축적되는 세상에 맞게 구축된 경제 시스템입니다.

TAO는 100개 이상의 서브넷에 걸쳐 수천 명의 AI 개발자들을 조정합니다. 수백만 GPU 시간이 네트워크를 통해 흐릅니다. 연간 발행량은 이 활동에 자금을 지원하는 수억 달러를 대표하며, 이전 최고점에서는 10억에 근접했습니다.

각 서브넷은 누구나 참여할 수 있는 스타트업입니다.

  • 프로토콜이 자금 조달 처리
  • 시장이 배분 처리
  • 경쟁이 품질 관리 처리
    → 글로벌 규모로 운영되는 분산형 R&D 연구소

DeepSeek이나 Kimi가 새 모델을 출시하면, 비트텐서의 서브넷들은 첫날부터 그것을 흡수합니다. 중국 연구소들이 훈련 비용을 부담합니다. 비트텐서는 추론, 파인튜닝, 애플리케이션을 통해 하류의 가치를 포착합니다. 전 세계 어디서든 공개된 모든 오픈소스 모델은 비트텐서의 서브넷들을 즉시 더 향상시킵니다.

서브넷 내 경쟁 압력은 가차 없습니다. 전통적 기업 R&D가 몇 달/몇 년 걸리는 것을 몇 주 만에 달성하기도 합니다.

최정예 AI 인재는 희귀하고, 비용이 많이 들며, 지리적으로 집중되어 있습니다. 비트텐서는 순수하게 결과 품질을 기반으로 누구나 기여할 수 있게 합니다. 최전선 연구소의 박사, 개발도상국의 독학 개발자, 전문 채굴 운영자까지. 기여는 자격증명에서 분리됩니다.

서브넷은 벤처 자본, 직원, 사무실, HR 부서가 필요하지 않습니다. 프로토콜이 작업에 비용을 지불합니다. 간접비가 단순히 존재하지 않습니다.

4부: 증거

이론은 관찰 가능한 결과로 전환되어야 합니다.

프로덕션 서브넷들

Chutes (서브넷 64)

서버리스 AI 추론을 제공합니다. 개발자들은 인프라를 관리하지 않고 수 초 만에 모델을 배포합니다. 플랫폼은 600,000명 이상의 사용자를 통해 매일 1,000억 개 이상의 토큰을 처리하며, 가장 큰 오픈소스 모델 집계기인 OpenRouter에서 #1 제공업체로 랭크되어 해당 플랫폼의 총 일일 볼륨의 약 4분의 1을 처리합니다. 수익의 대부분은 유기적인 개발자 사용에서 옵니다. 모든 수익은 알파 바이백으로 전환됩니다.

경쟁 우위는 구조적입니다. 수천 개의 GPU 노드가 요청을 놓고 경쟁하는 무허가 컴퓨팅 마켓플레이스입니다. 채굴자들은 종종 중앙화 제공업체가 맞출 수 없는 가격으로 유휴 용량이 있는 하드웨어를 운영합니다. VC 지원 추론 회사들은 가격을 보조하기 위해 자본을 조달해야 합니다. Chutes 채굴자들은 TAO 발행에 의해 보조되어, 벤처 자금 사이클에 의존하지 않는 내구성 있는 비용 하한선을 만듭니다.

Targon (서브넷 4)

대규모로 하드웨어 인증 기밀 컴퓨팅을 제공합니다. 신뢰 실행 환경(TEE)을 통한 CPU 및 GPU 수준 암호화는 고객 데이터가 워크로드를 실행하는 머신 운영자로부터도 암호학적으로 봉인된 상태를 유지함을 의미합니다. 이것은 계약적 약속이 아닙니다. 하드웨어 보장입니다. 하이퍼스케일러 중에서는 Azure만이 두 개 지역의 단일 SKU로 제한된 유사한 것을 보유합니다. AWS와 GCP는 동등한 것이 없습니다.

프로덕션 증거: AI 컴패니언 앱 Dippy AI는 수백만 다운로드를 자랑하며, 잘 자금 지원된 중앙화 경쟁자로부터 마이그레이션한 후 매일 200억 개 이상의 유료 추론 토큰을 Targon을 통해 처리합니다. 실제 기업이 프로덕션 워크로드를 위해 탈중앙화를 중앙화보다 선택했습니다. 수익은 연간 8자리 달러 수준으로 실행되며, 모두 바이백에 투입됩니다.

Ridges (서브넷 62)

자율 코딩 에이전트를 위한 탈중앙화 토너먼트입니다. 누구나 에이전트를 구축하고 제출할 수 있습니다. 그들은 매일 실제 소프트웨어 엔지니어링 과제를 놓고 경쟁합니다. AI 보조 코딩은 기업 소프트웨어에서 가장 빠르게 수익화되는 카테고리입니다. 중앙화 비교군은 수백억 달러의 가치를 갖고 있습니다.

Ridges 에이전트들은 최고의 오픈소스 점수인 SWE-Bench Verified에서 73.6%를 달성했으며, 독점 시스템이 설정한 약 79%의 천장에 근접합니다. 덤으로: Chutes를 통해 추론을 라우팅하여 전체 500개 코딩 과제 벤치마크를 단 1.26달러에 실행했습니다.

서비스 비용은 다른 비트텐서 서브넷을 소비함으로써 사용자당 월 약 5달러로 추산됩니다. 중앙화 경쟁자들은 일반적으로 시트당 수백 달러를 지출합니다. 최전선 독점 시스템과의 성능 차이는 한 자릿수 퍼센트로 측정됩니다. 가치 평가 차이는 자릿수 단위로 측정됩니다.

Hippius (서브넷 75)

AI 모델을 생산/소비하는 모든 서브넷이 필요로 하는 영구 스토리지 문제를 다룹니다. Hippius는 Amazon S3와 기능적으로 동등한 탈중앙화 스토리지를 제공하며 완전한 API 호환성을 갖추고 있습니다.

가격 차이는 미미하지 않습니다. S3에 10TB를 저장하는 데 월 약 200달러가 듭니다. Hippius에서는 동일한 용량이 불과 몇 달러입니다. 플랫폼은 Stripe를 통한 법정화폐 결제를 지원하고, Python과 Rust용 SDK를 게시하며, 채굴자들은 노드를 운영하기 위해 토큰을 잠가야 합니다. 저장된 모든 기가바이트는 알파 토큰에 대한 구조적 매수 압력으로 연결됩니다.

Templar (서브넷 3)

최전선 모델 사전 훈련이 주요 연구소 외부에서 가능한가라는 질문을 다룹니다. Templar는 참여자를 게이팅하거나 큐레이션하지 않고 실행되는, 완전히 개방된 유일한 탈중앙화 훈련 네트워크입니다.

기술적 기반은 SparseLoCo라는 그래디언트 압축 기법으로, 통신 오버헤드를 약 97% 감소시킵니다. 720억 파라미터 모델이 일반 인터넷 연결로 연결된 노드들 사이에서 6% 대역폭 오버헤드만으로 훈련할 수 있습니다. 최적화기와 Templar의 보상 메커니즘 모두 NeurIPS OPT2025 Workshop에서 동료 심사를 통과하고 채택되어, 최고 수준의 머신러닝 학술장에서 통과한 최초의 비트텐서 프로젝트가 되었습니다.

현재 실행 중인 Covenant 72B는 역대 가장 큰 무허가 협력 훈련 시도입니다. 720억 파라미터, 1.2조 토큰 예산, 각각 B200 GPU 클러스터를 운영하는 20명 이상의 채굴자. Templar의 유효 처리량은 최전선 중앙화 데이터 센터보다 약 300배 더 작습니다. 그러나 탈중앙화 훈련 컴퓨팅은 연간 약 20배씩 성장하고 있으며, 이는 중앙화 인프라 확장보다 약 4배 빠릅니다.

Score (서브넷 44)

컴퓨터 비전으로 비트텐서의 경쟁 메커니즘을 전환합니다. 전 세계에 수십억 개의 카메라가 있지만 원시 비디오를 구조화된 인텔리전스로 변환하는 것은 여전히 비용이 많이 들고 분산되어 있습니다. 전문 스포츠 분석 회사들은 독점 카메라 요구 사항으로 연간 10만 달러 이상을 청구합니다. Score는 Manako AI 플랫폼을 통해 10~100배의 비용 절감을 주장합니다. 엣지 케이스를 만나면 해당 입력이 경쟁적 개선을 위해 서브넷의 채굴자 네트워크로 라우팅됩니다. 모델 정확도는 79%의 인간 금본위제에 빠르게 근접하고 있습니다.

Nova (서브넷 68)

신약 개발이라는 초고판돈 도메인에 메커니즘을 적용합니다. 단일 승인된 화합물은 수십억의 라이선스 수익을 창출할 수 있습니다. 승인까지의 평균 비용은 26억 달러이고, 기간은 최대 10년에 이르며, 후보물질의 90% 이상이 실패합니다. Nova의 채굴자들은 제약 타겟에 대한 새로운 화합물을 발견하기 위해 24시간 경쟁합니다. 서브넷은 기준선 대비 히트 품질에서 400% 이상의 개선을 보고합니다. 팀의 컴퓨팅 비용은 채굴자들이 발행을 통해 그것을 흡수하기 때문에 거의 제로입니다.

서브넷 전체의 현재 수익은 Web2 기준으로 보면 미미합니다. 이것은 비용 구조와 경쟁 역학에 대한 궤도 베팅입니다. 그 베팅을 지지하는 증거: 제품들은 실제 사용자와 함께 프로덕션에서 작동하고, 비용 우위는 중앙화 대안 대비 6배에서 400배에 이르며, 성장은 제로 기반에서 빠르게 이루어지고 있습니다.

서브넷 구성 가능성

서브넷들은 고립된 상태로 운영되지 않습니다. 그들은 서로 위에 구축하며, 가치 역학은 선형적 네트워크 효과가 시사하는 것보다 더 빠르게 확장됩니다.

각각의 새로운 서브넷은 단순히 자체적인 역량을 추가하는 것이 아닙니다. 모든 기존 서브넷과의 새로운 가능한 통합을 만들어냅니다. 가능한 조합들은 각 추가와 함께 지수적으로 증가합니다.

이것은 비용 구조에서 구체적으로 나타납니다. Ridges가 SWE-Bench 평가를 실행할 때, 추론을 위해 AWS나 Azure에 비용을 지불하지 않습니다. Chutes와 Targon을 사용합니다. 결과: 중앙화 인프라가 비용을 들일 것보다 극히 낮은 비용으로 500개의 코딩 과제가 해결됩니다.

서브넷들이 쌓이면, 각 계층은 중앙화 비용의 약 6분의 1을 지불합니다. 그 절감액은 배수적으로 복합됩니다. 18달러짜리 중앙화 3계층 스택은 비트텐서에서 약 3달러로 실행될 것이며, 입력 자체도 이미 더 저렴합니다.

비트텐서 스택과 깊이 통합된 서브넷은 중앙화 인프라로 마이그레이션을 시도한다면 막대한 비용 증가에 직면할 것입니다. 전환 비용은 단순히 기술적 통합만이 아닙니다. 모든 종속성에 걸친 복합 비용 우위의 손실입니다.

가치는 모든 계층을 통해 흘러가며, 모두 TAO로 표시되어 기본 자산에 대한 수요를 모두 강화합니다. 서브넷 수가 증가함에 따라 가능한 조합들은 폭발적으로 증가합니다.

탈중앙화 최전선 연구소

서브넷들은 함께 전체 AI 개발 파이프라인을 포괄하는 조정된 스택을 형성합니다. 기업 계획이 아닌 시장 조정을 통해 조립된 탈중앙화 최전선 연구소입니다.

  • 데이터 계층(Data Layer): 수집, 큐레이션, 준비 (Apex, Data Universe 등)
  • 스토리지 계층(Storage Layer): 데이터셋/모델 가중치 인프라 (Hippius)
  • 컴퓨팅 계층(Compute Layer): GPU 자원 집계 (Targon, Chutes, Lium 등)
  • 훈련 계층(Training Layer): 모델 개발 (IOTA, Templar 등)
  • 포스트 트레이닝 계층(Post-Training Layer): RL/RLHF 파인튜닝 (Affine 등)
  • 애플리케이션 계층(Application Layer): 최종 사용자 배포 (Ridges, BitMind, Synth 등)

데이터는 스토리지와 컴퓨팅을 통해 훈련, 정제, 애플리케이션으로 흘러 올라갑니다. 각 계층은 아래 계층을 끌어씁니다. 결과는 수평적 조정을 통해 달성된 수직적 통합입니다. 어떤 단일 주체도 스택을 통제하지 않지만, 스택은 통합된 전체로 기능합니다.

요약

  • 이론적 기반은 견고합니다. TAO는 상호 강화하는 방식으로 프로토콜과 애플리케이션 계층 모두에서 가치 축적을 합성합니다.
  • 기술적 혁신은 실질적입니다. 유마 합의는 주관적 품질에 대한 탈중앙화 합의를 가능하게 하여, 완전히 새로운 범주의 조정 문제를 암호화폐 메커니즘에 열어줍니다.
  • 적용 도메인은 잘 맞습니다. 오픈소스 AI는 비트텐서가 제공하는 빠른 반복, 인재 집합, 그리고 지속적인 경쟁을 필요로 합니다.
  • 증거는 구체적입니다. 수익을 창출하고, 최전선 경쟁 성능을 달성하며, 중앙화 비용의 극히 일부로 서비스를 제공하는 작동하는 서브넷들이 있습니다.
  • 네트워크 효과는 생태계를 점점 더 복제하기 어렵게 만드는 통합 깊이를 이끕니다. 모든 서브넷의 성공은 TAO 기반 경제를 통해 다른 모든 서브넷에게 이익이 됩니다.

비트코인이 첫 번째 위대한 코인, 탈중앙화 화폐였고, 이더리움이 두 번째, 탈중앙화 금융이었다면, TAO는 세 번째임을 증명할 수 있습니다.
바로 탈중앙화 지능(Decentralized Intelligence) — 세기의 결정적인 경제 대전환에 적용된.