1. Crypto AI 총 시총 $150B 돌파
- 요즘 크립토 AI 토큰들 시총이 굉장히 미미한 비중(알트 대비 2.9% 정도)인데, 내년엔 1500억 달러 규모로 훌쩍 뛸 수도
- 왜? AI는 세상 어떤 기술 중에서도 가장 빠르게 먹히는 혁신 중 하나고, 크립토와 만났을 때 엄청난 시너지를 낼 수 있기 때문
- 특히 AI Mania가 트리거 될 이벤트 (예: 오픈AI IPO)나, Web2 기관 자금이 crypto AI로 몰릴 가능성이 보임. 그리고 리테일(개인투자자)도 “AI? 이거 무조건 사야지!” 하며 매수 파도를 탈 게 뻔함
2. Bittensor(TAO) 르네상스
- “Bittensor? 옛날부터 있던 거 아니야?” 할 수 있지만, 이제 기술적으로 엄청 업그레이드되는 시점
- Bittensor가 준비 중인 dTAO가 2025년 Q1쯤 론칭되면, 각 서브넷마다 토큰이 생기고 성능 좋은 서브넷이 더 많은 인센티브를 가져가는 구조
- 기존엔 토큰 인플레, AI 초점 변화 때문에 TAO가 그렇게 주목받지는 못했으나, 새로운 수익모델과 서브넷 경쟁으로 다시금 이목집중
- SPARTA·DiLoCo 등 소통 효율 대폭 향상된 연구들도 붙으니, “이거 생각보다 쎄다” 싶을 가능성
3. Compute를 새로운 L1 전쟁처럼 본다
- AI 폭발이 GPU·컴퓨팅 자원 수요를 기하급수로 늘림 → 분산 컴퓨트 프로토콜 등장해 “우리 쓰세요!” 대격돌. 꼭 2021년 솔라나-테라-아발란체 L1경쟁처럼
- CPU/GPU 등 무한대로 필요한 상황에서, 클라우드 종속이 아닌 탈중앙 compute의 매력은 커짐
- “아무데서나 노드 참여 → AI에 리소스 제공 → 인센티브 받기” 흐름. 만약 Web2 기업들도 이 생태계 들어오면 더 폭발적일 수 있음
4. 온체인 거래의 90%가 AI에 의해 수행
- 어느새 사람이 굳이 서명·트랜잭션 전송하지 않아도, AI가 필요할 때마다 TX를 날린다?
- 2024년부터 ai16z, Virtuals 등 곳곳에서 에이전트들이 자율적 거래를 시도. 25년 말쯤이면 “사람이 거래버튼 누르는 건 소수”가 될 지도
- AI가 계속 LP 리밸런싱, 스테이킹 보상 재투자, 미세한 차익 거래 등 스스로 처리. 사람은 대략 큰 기조만 설정하고, 나머지는 전부 에이전트가 실행
- 이것을 위해 필요한 건 “AI-friendly layer + 낮은 수수료 + 시도때도 없는 작은 거래를 가능케 할 UX.” 이미 솔라나·Base·아발란체 등이 하나둘 맞춰가고 있음
5. 에이전트-에이전트 협업, ‘스워밍(Swarms)’ 확대
- 이제 “나 혼자 에이전트”가 아니라, 상호 협업하는 집단 지성(스웜)이 AI 분야 화두
- 여러 에이전트가 서로 전문성을 나누고, 어떤 건 데이터 크롤링, 어떤 건 체인 검증, 어떤 건 지갑 보안… 자연스럽게 각자 역할 분산
- “AI들끼리 몰려다니면 그게 스카이넷 아니냐”는 우려도. 그러나 크립토의 투명한 온체인 거버넌스가 안전장치
6. “직원으로서 AI” … 혼합형 팀 보편화
- 인사팀이 “AI에게도 월급·옵션을 줘야 하나?” 고민
- 웃기지만, 어느새 스토리프로토콜처럼 에이전트에게 ‘인턴/운영자’ 등 직함을 부여하는 곳 많아질 것
- 예시) 마케팅 부서 = 사람 3명 + 에이전트 2개. 에이전트는 콘텐츠 생성·SNS 24시간 홍보, 사람은 대인관계·브랜딩 감성
- 물론 AI가 “휴가”는 필요 없으나, 서버비 등 비용이 있으니, 실적 없으면 해고될 수도
7. 99% 에이전트는 폐기… 알짜 1%만 살아남음
- 지금도 트레이딩봇·SNS봇 엄청나게 생기고 있으나, “컴퓨팅 비용 감당 못하면 문 닫아야.” 스스로 돈 벌거나 가치 창출 못하면 유지 불가
- 유틸 있는 에이전트(DEX 차익·데이터 분석·RWA토큰 관리 등) → 살아남는다
단순 “웃긴 밈” 에이전트 → 초반엔 주목받아도 곧 가라앉음
8. 가짜 데이터가 아닌, 합성 데이터가 핵심
- AI가 너무 많은 데이터를 요구 → 결국 프라이버시 이슈, 각종 규제 → 합성데이터가 대세
- 실제 유저 데이터 없이도 원하는 분포·특성을 시뮬레이션해 만들어냄
- “실제 유저가 마스크 쓴 사진 1억 장 구하기 힘들면, 만들면 되지.” 여러 팀이 ‘합성 데이터 스튜디오’를 만들고, ZK·MPC 등 활용해 안전한(?) 생성.
- 인공지능을 학습시킬 ‘고퀄 데이터’ 문제 합성data가 크게 해소할 듯
9. 분산형 ‘훈련’ 실제로 쓸만해진다
- 24년에도 Bittensor, Nous, Prime Intellect 등이 분산훈련 실험. 대부분 “성능은 괜찮은데, 실용도는 아직 글쎄” 느낌. 이제 25년이면 여기서 한 단계 leap
- SPARTA, DiLoCo 등 통신량 획기적 절감 기법 + distillation 기법까지. → 작은 사이즈 모델로도 충분한 퍼포먼스
- “굳이 초거대 모델?”보단, 잘 튜닝된 중형 모델이 장땡. 그럼 P2P 환경에선 더 효율적
10. 새로운 AI 프로토콜 10개가 시총 10억 달러 돌파
- 지금 뚜렷한 AI 프로토콜로는 Bittensor, Virtuals, ai16z 정도 꼽지만, 25년엔 새로 탄생한 프로젝트 중에 10개 이상이 $1B+ 유통시총 달성한다고 예상
- 아직 출시 안 한 애들이 승자. 역시 시장은 크고, 진입장벽은 낮아 새 주자 우후죽순
- 승부처는 ①혁신(토큰모델/기술), ②유즈케이스, ③커뮤니티
<번외 #1> “에이전트가 곧 앱이다”
- iOS가 “앱스토어”로 세상을 바꿨듯, 25년에는 “에이전트 스토어” 시대. 카톡 플러그인 설치하듯, 특정 목적의 전문 에이전트(가사·쇼핑·재무 등) 끼고 앱 쓰는 흐름
- 사람은 “이제는 앱 실행 대신, 에이전트 불러와서 시킨다” 느낌
- 이미 챗GPT 플러그인들이 이정도 컨셉이지만, 25년엔 UI가 더 다채로워질 것
<번외 #2> “로봇”도 점차 AI파워 업
- 지금은 AI 주로 소프트웨어적, 텍스트·이미지. 곧 창고·공장·가정용 로봇도 AI가 브레인 역할. 25년 로봇에서 한두 개 소비자 히트작 나올 수도
- 그래도 대량상용화는 아마 2026+ 이후?