1. Bitwise의 NRR은 “NEAR 가격이 올랐으니 ETF를 냈다” 수준이 아니라, Bitwise가 1년 이상 기관 리서치 커버리지, 유럽 ETP, NEAR 스테이킹 밸리데이터, Intents 관련 MPC 운영까지 해온 끝에 나온 제도권 온램프라는 점이 핵심이다.
2. 투자 포인트는 더 이상 “또 하나의 L1”이 아니라, AI와 크립토의 교차점에서 NEAR가 실제 사용량과 가치포착 메커니즘을 보여주고 있다는 데 있다.
3. Sal Ternullo는 시장이 아직도 코인마켓캡식 서열로 자산을 보지만, 신규 투자자는 오히려 AI 플랫폼 관점에서 보고 있으며, 그 프레임에선 시총 약 50억달러 수준의 NEAR가 “말도 안 되게 싸 보일 수 있다”는 재평가 논리를 던졌다.
4. 가장 중요한 실물 지표는 NEAR Intents다. 현재까지 누적 320억달러 이상 거래량을 처리했고, 이 과정에서 발생한 순수익으로 NEAR 토큰을 바이백하고 있다.
5. 다만 이 바이백은 곧바로 소각되는 구조는 아니다. 프로토콜이 매입한 NEAR는 영구 자본 성격의 보유 풀에 쌓이며, 향후 커뮤니티 결정에 따라 소각, 인센티브, 경제보안 재원 등으로 활용될 수 있다.
6. 즉 “디플레이션 토큰”이라고 단순 포장하기보다는, 실사용 기반 수요가 생기고 순환공급이 잠기는 구조가 형성된다고 보는 게 더 정확하다.
7. Bitwise는 NRR 출시 후 첫 3거래일에 약 5,000만달러 수준의 유입, 하루 1,000만~2,000만달러 거래대금을 언급하며, 올해 나온 단일자산 크립토 ETF 중 매우 강한 출발이라고 평가했다.
8. ETF 자체보다 더 중요한 건 수요의 성격이다. Hunter Horsley는 2026년 투자자들이 비트코인엔 익숙해졌고, 이제 “그 다음 무엇을 담을 것인가”를 찾는 단계로 넘어왔다고 본다.
9. 이때 NEAR의 설명은 의외로 쉽다. “LLM 공동발명자인 Illia가 만든 블록체인, 인간과 AI 에이전트가 자산과 행동을 체인 간 이동시키게 돕는 인프라”라는 한 줄 피치가 메인스트림 투자자에게 먹힌다는 얘기다.
10. 더 큰 장기 테마는 “하나의 체인, 하나의 모델”이 아니라 “많은 모델, 많은 체인, 많은 스테이블코인”이 공존하는 파편화 세계다. NEAR는 이 복잡성을 추상화하고 라우팅하는 레이어에 베팅하고 있다.
11. AI 쪽에서도 같은 논리가 나온다. OpenAI 같은 프론티어 모델이 전부를 먹는 시나리오보다, 다양한 오픈소스 모델과 특화 모델이 섞여 쓰이는 구조가 현실적이며, NEAR는 이런 멀티모델 환경에서 프라이버시와 실행 레일을 제공하려 한다.
12. 특히 프라이버시는 숨은 핵심 테마다. Sal은 기업들이 이제 AI 도입의 ROI뿐 아니라 데이터 유출, IP 노출, 개인정보 문제를 강하게 보기 시작했고, NEAR AI의 private inference는 텔레메트리와 데이터 누출이 없음을 검증 가능한 형태로 제공한다고 강조했다.
13. 이 대목은 단순 기술 홍보가 아니라, AI 인프라 밸류체인에서 “규제 친화적이고 검증 가능한 프라이버시”가 다음 멀티플의 원천이 될 수 있다는 힌트다.
14. 반론도 분명하다. AI와 크립토의 접점은 아직 내러티브 프리미엄이 크고, Intents 수익의 지속성, 바이백 정책의 최종 방향, ETF 자금의 일회성 여부는 아직 검증 중이다.
15. 결국 NEAR의 진짜 시험은 “AI 서사”가 아니라, Intents 거래량 증가, 순수익 확대, 바이백 누적, private inference 채택, 그리고 이 모든 것이 토큰 가치로 얼마나 일관되게 연결되는지에 달려 있다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: NEAR는 L1 섹터가 아니라 AI x 크립토, 프라이버시 인프라, 체인/모델 추상화 레이어로 리레이팅될 가능성이 있다.
• 가격/포지셔닝: ETF 초기 유입, 실사용 수익, 바이백 구조가 붙으면 단순 베타성 L1보다 상대강도가 강해질 수 있지만, 이미 급등한 뒤라면 “AI 프리미엄이 어디까지 선반영됐는가”를 같이 봐야 한다.
• 체크포인트: NRR 순유입 지속성, NEAR Intents 월간 거래량과 순수익, 바이백 누적량, 소각 여부를 포함한 토크노믹스 개편, private inference의 실제 기업 채택, AI 관련 파트너십이 다음 핵심 데이터다.