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비트텐서(TAO)란? AI와 블록체인의 만남
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비트텐서(TAO)란? AI와 블록체인의 만남

AI 모델이 경쟁하며 크립토 보상을 얻는 탈중앙화 네트워크

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문제: 인터넷의 두뇌를 소수의 회사가 소유하고 있다

2022년 11월, ChatGPT는 역사상 어떤 제품보다 빠르게 사용자 1억 명을 돌파했습니다. 거의 하룻밤 사이에, 지구상에서 가장 강력한 인공지능이 단 하나의 로그인 화면 뒤에 놓였고, 단 하나의 회사가 그것을 소유했으며, 단 하나의 규칙 체계가 그것을 지배했습니다. 최고의 모델을 쓰고 싶으신가요? API 키를 받고, 이용 정책에 동의하고, 사용량에 따른 요금을 지불하면 됩니다—그리고 그들이 약관을 바꾸거나, 요율을 올리거나, 당신이 동의한 적 없는 정책을 당신의 사용 사례가 위반한다고 조용히 판단하지 않기를 기도하는 것뿐입니다.

이것이 현대 AI의 모습입니다. 9자리 숫자의 학습 예산과 GPU 창고를 갖춘 소수의 하이퍼스케일러가 최전선을 통제합니다. 그들이 모델이 무엇을 말할 수 있는지, 누가 접근할 수 있는지, 비용이 얼마인지를 결정합니다. 점점 더 경제를 움직이는 지능은 폐쇄적이고, 중앙화되어 있으며, 임대되는 것입니다.

이는 블록체인이 깨뜨리려고 발명된 것과 똑같은 패턴이, 스택 위쪽으로 그저 자리를 옮긴 것일 뿐입니다. 돈에 관해서는 "누가 원장을 통제하는가?"가 질문이었습니다. 지능에 관해서는 "누가 모델을 통제하는가?"가 질문입니다. 두 경우 모두 솔직한 답은 이것이었습니다: 신뢰해야만 하는 회사, 그리고 당신이 볼 수 없는 킬 스위치.

비트텐서(Bittensor)는 이 질문에 다른 답을 내려는 가장 진지한 시도 중 하나입니다—머신 인텔리전스가 전 세계 대중에 의해 생산되고, 경영진이 아니라 경제 논리로 채점되며, TAO라는 토큰으로 보상받는 개방적이고 인센티브 기반의 시장을 구축하려는 시도입니다.

비트텐서란 실제로 무엇인가

슬로건을 걷어내면 비트텐서는 머신 인텔리전스의 생산을 유료 경쟁으로 바꾸는 탈중앙화 레이어 1 블록체인입니다. 한 회사가 비공개로 하나의 모델을 학습시키는 대신, 전 세계 수천 명의 독립적인 참여자가 각자 자신의 모델을 운영하고, 결과물을 제출하고, 그 결과물이 채점되어, 작업 품질에 비례해 TAO를 받습니다.

비트텐서는 구글 브레인(Google Brain) 팀 출신의 머신러닝 엔지니어인 제이콥 스티브스(Jacob Steeves)와 머신러닝 연구자인 알라 샤바나(Ala Shaabana)가 비영리 단체인 오픈텐서 재단(Opentensor Foundation) 아래에서 창립했습니다. 프로젝트는 2019년경으로 거슬러 올라가며, 초기에는 여러 네트워크 반복을 거쳤습니다("쿠사나기(Kusanagi)", 그다음 "나카모토(Nakamoto)"). 코드네임 피니(Finney)로 불리는 현재의 실제 운영 네트워크는 2023년 3월 20일 메인넷으로 출범했습니다. 이 계보는 중요합니다—모든 크립토 프로젝트와 마찬가지로 비트텐서에도 실제 업그레이드 역사가 있으며, 마케팅은 당신이 지금 실제로 어떤 버전을 사용하고 있는지 잘 알려주지 않습니다.

비트텐서를 이해하는 가장 명확한 방법은 그것을 "블록체인 위의 ChatGPT"가 아니라 AI를 위한 노동시장으로 생각하는 것입니다. 체인 자체는 거대한 모델을 실행하지 않습니다. 체인이 실행하는 것은 인센티브 시스템입니다—누가 유용한 지능을 생산한 것에 대해 보상을 받는지, 얼마를 받는지를 결정하는 규칙입니다.

핵심 통찰: 중앙화된 AI는 하나의 회사가 지능을 정직하게 구축하고 가격을 매기리라 믿으라고 요구합니다. 비트텐서는 이를 시장으로 대체합니다—개방적인 참여, 온체인 보상, 그리고 가장 가치 있는 작업을 한 사람에게 흘러가는 토큰. 신뢰는 어느 연구소에 있는 것이 아니라 인센티브에 있습니다.
Closed AI vs Open Intelligence Market Centralized AI Lab ONE MODEL closed weights API key gate User User User One owner sets access, policy, price Bittensor Market TAO rewards Miner Miner Miner Miner Miner Many competing models, paid by results
폐쇄형 AI는 모든 사용자를 하나의 소유된 모델과 API 게이트로 몰아넣습니다. 비트텐서는 얼마나 좋은 결과물을 내는지에 따라 전 세계에서 경쟁하는 모델들에게 TAO로 보상합니다.

서브넷, 채굴자, 검증자

비트텐서의 시장은 서브넷(subnet)으로 나뉘어 있으며, 각 서브넷은 본질적으로 자체 규칙을 가진 특화된 AI 경쟁입니다. 어떤 서브넷은 최고의 텍스트 생성에 보상하고, 다른 서브넷은 최고의 이미지 합성, 웹 스크래핑, 가격 예측, 단백질 접힘, 코드 완성에 보상합니다. 2025년 말 기준으로 100개를 훌쩍 넘는 활성 서브넷이 있었고, 이는 2025년 초 dTAO 업그레이드 이전의 32개에서 늘어난 수치입니다. 각 서브넷은 자체 스코어보드를 가진 작은 온체인 경제입니다.

각 서브넷 내부에는 중요한 두 가지 역할이 있습니다:

  • 채굴자(Miner)는 실제 머신러닝 모델을 운영합니다. 서브넷의 작업을 받아 결과물—문단, 이미지, 예측, 스크래핑된 데이터셋—을 생산하고 제출합니다. 채굴자들은 서로 경쟁하며, 더 좋은 결과물은 해당 서브넷 보상의 더 큰 몫을 벌어들입니다. 그들의 우위는 하드웨어, 데이터, 모델 품질에서 나옵니다.
  • 검증자(Validator)는 심사관입니다. 그들은 작업을 발행하고, 채굴자의 결과물을 품질 기준으로 채점하며, 그 점수가 누가 보상을 받는지를 결정합니다. 검증자는 참여를 위해 TAO를 스테이킹하는데, 이는 실제 자금을 걸어야 한다는 뜻입니다—규칙이 강제되는 곳에서는 부정행위에 페널티가 부과될 수 있습니다.

채점 과정은 유마 합의(Yuma Consensus)로 하나로 묶입니다. 이는 여러 검증자의 주관적인 "좋은" AI 결과물에 대한 의견을 하나의 합의된 보상 분배로 바꾸는 비트텐서의 메커니즘입니다. 중요한 점은, 이 평가가 오프체인에서 이루어진다는 것입니다—확률적인 AI 답변을 판단하는 것은 결정론적인 비트코인 트랜잭션을 검증하는 것과는 전혀 다르기 때문입니다—그리고 오직 결과만 체인에 기록됩니다. 이 분리가 블록체인에서 AI 워크로드를 운영하는 것을 애초에 실용적으로 만들어 줍니다.

솔직한 관점: 오라클이 아니라 노동시장이라고 생각하세요. 검증자가 제 역할을 잘 해내면 좋은 모델이 부상하고 보상은 실제 품질로 흘러갑니다. 검증자가 나태해지거나, 결탁하거나, 점수를 조작하면, 체인은 계속 아무 문제 없이 블록을 생성하는데도 결과물은 부패할 수 있습니다. 체인은 지급이 정직하게 이루어짐을 보장할 뿐, 모든 모델 결과물이 좋다는 것을 보장하지는 않습니다.

Subnet loop (simplified) Validators issue tasks weight scores stake TAO at risk Miners models + inference compete for emissions hardware + data moat Chain emissions · registry TAO transfers consensus layer
검증자는 인센티브를 조율하고, 채굴자는 보상을 좇으며, 체인은 스테이킹만 정산합니다—모든 모델 결과물의 품질까지 정산하는 것은 아닙니다.

TAO: 2,100만 개 상한, 반감기, 그리고 발행량

TAO는 네이티브 토큰이며, 그 통화 설계는 의도적으로 비트코인 스타일입니다. 2,100만 개의 하드캡과 시간이 지남에 따라 신규 발행량을 줄이는 반감기 일정을 갖고 있습니다. 2025년 말 기준으로 약 1,080만 TAO가 유통되고 있었습니다.

신규 TAO는 발행량(emissions)으로 채굴되며, 서브넷 전역에서 작업을 생산하고 채점하는 채굴자와 검증자에게 지급되는 블록 보상입니다. 첫 반감기 이전에는 네트워크가 하루에 약 7,200 TAO를 발행했습니다. 첫 반감기는 2025년 12월 12일에 도래했고, 일일 발행량을 약 3,600 TAO로 줄였습니다. 다음 반감기는 총 발행량이 1,575만 개에 도달하면 트리거되어 발행량을 하루 약 1,800 TAO로 낮추며, 이후로도 이어집니다. 정확한 주기는 달력이 아니라 블록 높이로 결정되므로—대략적인 마케팅 수치를 그대로 믿지 말고 항상 최신 공식 문서에서 현재 일정을 확인하세요.

수요는 어디서 오는가? 이론적으로는 네트워크가 생산하는 AI 작업의 미래 가치에서 옵니다—탈중앙화된 지능에 접근하려는 기업들, 발행량을 노리는 스테이커들, 이 전체 논리에 베팅하는 투기자들입니다. 하지만 실제로 오늘날 그 수요의 상당 부분은 여전히 투기적입니다. 이는 입증된 현금흐름에 대한 청구권이 아니라 탈중앙화된 AI가 어디로 향할 것인가에 대한 베팅입니다. TAO의 "수익률" 주장은 발행량으로 자금이 조달되는 어떤 토큰에도 적용할 만한 동일한 수준의 회의적 태도로 대해야 합니다—새로 발행된 보상은 실제 매출과 같은 것이 아닙니다.

다이내믹 TAO(dTAO): 시장이 투표하게 하다

비트텐서 역사상 가장 중요한 단일 변화는 2025년 2월 13일에 라이브된 다이내믹 TAO(dTAO) 업그레이드입니다. 이것이 왜 중요했는지 이해하려면, 그것이 무엇을 대체했는지 이해해야 합니다.

dTAO 이전에는 약 64명의 "루트(root)" 검증자로 구성된 소규모 그룹이 네트워크 발행량이 서브넷 전역에 어떻게 분배될지를 실질적으로 결정했습니다. 소수의 손에 상당한 권력이 집중된 것이었고, 이는 돈을 찍어내는 기계를 통제하는 소규모 위원회에서 예상할 수 있는 문제들—무관심, 편애, 결탁 위험—을 정확히 만들어냈습니다. 탈중앙화의 핵심 취지가 최상단에 조용히 집중되어 버린 것입니다.

dTAO는 그것을 뜯어내고 시장으로 대체했습니다. 이제 모든 서브넷은 자체 알파 토큰과 그 알파 토큰을 TAO와 페어링하는 자체 자동 유동성 풀을 가집니다. 특정 서브넷을 지지하고 싶으면 TAO를 그 풀에 스테이킹하고 그 서브넷의 알파 토큰을 대신 받습니다. 매 블록마다 프로토콜은 이 알파 토큰들의 상대적 가격을 읽고 시장이 더 높게 평가하는 서브넷 쪽으로 새로 발행된 TAO를 배분합니다. 수요가 높은 서브넷은 더 큰 발행량 몫을 벌고, 소외된 서브넷은 더 적게 법니다.

이것이 왜 영리한가: dTAO는 스테이킹을 투표로 바꿉니다. 64명의 내부자가 어떤 AI 서브넷이 자금 지원을 받을 자격이 있는지 결정하는 대신, TAO를 보유한 누구나 어떤 서브넷이 실제로 유용한지에 대해 "자신의 스테이킹으로 투표"할 수 있으며, 네트워크의 보상 흐름은 블록 단위로 그 투표를 따릅니다. 자본이 지능을 공개적으로 이끄는 것입니다.

그 효과는 극적이었습니다. 서브넷 수는 업그레이드 이전의 32개에서 몇 달 만에 100개를 훌쩍 넘는 수준으로 폭증했고, 빌더들이 몰려들어 자체 온체인 AI 스타트업을 출시하고 시장이 배분하는 발행량을 두고 경쟁했습니다. 하지만 솔직한 유의점도 그만큼 중요합니다—알파 토큰은 투기적인 소형 자산입니다. 이들은 얇고, 변동성이 크며, 유틸리티만큼이나 과열에 의해 움직일 수 있습니다. "시장이 결정한다"는 하나의 특징이지만, 시장은 늘 가격을 잘못 매기며, 특히 초기 시장일수록 더욱 그렇습니다.

개방형 시장 vs 폐쇄형 API—그리고 실제로 나오는 것

비트텐서의 근본적인 베팅은 철학적입니다. 개방된 경쟁이 폐쇄된 연구소가 놓치는 유용한 지능을 발견할 것이라는 것입니다. 중앙화된 제공자들은 이용 정책과 가격표에 감싸인 소수의 최전선 모델을 출시합니다. 비트텐서의 도박은, 더 작고 특화되어 있으며 공개적으로 보상받는 모델들의 무리가 특정 작업에 대해 더 저렴하고 더 나을 수 있다는 것입니다—비록 단일 모델이 최전선 모델의 광범위함과 맞먹지 못하더라도요.

솔직한 비판은 양쪽 모두에게 적용됩니다. 진짜 최전선 모델을 학습시키는 데는 9자리 숫자의 비용과 막대한 컴퓨팅이 필요하며, 탈중앙화된 인센티브는 GPT급의 범용 능력을 그대로 재현하지 못할 수도 있습니다. 솔직한 반론은 모든 작업이 1조 파라미터짜리 거대 모델을 필요로 하지는 않는다는 것입니다—실제 작업의 상당수는 좁은 범위의 스크래핑, 채점, 예측, 분류이며, 이는 정확히 집중된 서브넷이 잘하고 저렴하게 해낼 수 있는 일입니다.

실제로 나오는 결과물은 균일하지 않으며, 그렇게 예상해야 합니다. 서브넷 목록은 분기마다 뒤바뀝니다. 텍스트와 이미지 서브넷이 헤드라인을 장식하는 동안, 그다지 눈에 띄지 않는 스크래핑과 수치 예측 서브넷은 조용히 실제 작업을 해냅니다. 일부 결과물은 정말로 유용하고, 일부는 리더보드용으로 꾸며진 쇼입니다. 실사(due diligence)가 여기서 전부입니다: 검증자 대시보드를 읽고, 존재하는 경우 오픈소스 채굴자 저장소를 살펴보고, 채점 방법론을 공개하지 않는 익명 리더보드는 신뢰하지 마세요.

Two AI stacks (caricature) Closed API (hyperscaler) frontier models usage policy + key censorship / price risk Bittensor subnets many small models open participation evaluation + stake risk Reality sits between — hybrid stacks already exist.
탈중앙화된 인센티브는 자동으로 중앙화된 R&D 예산을 이기지 못합니다. 그것들은 누가 보상받고 작업이 어떻게 채점되는지를 바꿀 뿐입니다.

비트텐서가 해결하지 못하는 것

비트텐서는 정말로 야심 찬 실험이지, 완성된 제품이 아닙니다—솔직한 교육이란 트레이드오프를 분명히 명시하는 것을 의미합니다.

  • 품질은 체인이 보장하지 않습니다. 블록체인은 결제가 정직하게 이루어지도록 정산하지만, 어떤 채굴자의 모델이 좋다는 것을 인증하지는 않습니다. 서브넷의 검증자가 약하거나 장악되어 있다면, 체인이 완벽하게 계속 돌아가는 동안에도 보상은 평범하거나 조작된 결과물로 흘러갈 수 있습니다. 결제에 대한 합의는 신뢰하되, 지능에 대한 합의는 신뢰하지 마세요.
  • 인센티브 게이밍이 핵심 위험입니다. 스코어보드와 돈이 있는 곳이라면 어디든, 사람들은 목표가 아니라 점수를 최적화합니다. 채굴자는 검증자의 특정 테스트에 과적합할 수 있고, 검증자는 결탁하거나 무임승차할 수 있습니다. dTAO는 루트 검증자의 중앙화를 줄였지만, 특히 얇을 때 조작될 수 있는 알파 토큰 시장이라는 새로운 공격 표면을 도입했습니다.
  • 투기가 입증된 유용성을 압도합니다—지금은요. TAO와 알파 토큰은 확립된 현금흐름이 아니라 탈중앙화 AI의 미래에 대한 논지 위에서 거래됩니다. 이는 그것들을 극심하게 변동성 있게 만들고, AI 과열 사이클과 더 넓은 크립토 시장 모두와, 종종 동시에, 상관관계를 갖게 만듭니다.
  • 복잡성과 이탈률. 서브넷은 출시되고, 쇠퇴하고, 사라집니다. 토큰경제학은 수정됩니다. 6개월 전에는 정확했던 사고 모델이 오늘은 낡은 것일 수 있습니다. 이것은 시장의 옷을 입은 빠르게 움직이는 연구 프로젝트입니다—거래하기는 편리하지만 완전히 실사하기는 어렵습니다.
  • 실제로 최전선에 도달할 수 있는가? 가장 큰 미해결 질문은 탈중앙화된 인센티브가 진정으로 최전선급 지능을 생산할 수 있는가, 아니면 구조적으로 더 좁고 저렴한 작업에 제한되어 있는가입니다. 이는 아직 입증되지 않았습니다. 이 질문에 확신을 갖고 답을 알려주는 사람이 있다면, 그는 무언가를 팔고 있는 것입니다.
솔직한 결론: 비트텐서는 스테이킹과 실제 머신러닝 평가를 결합한 몇 안 되는 신뢰할 만한 시도 중 하나이며—아직 이릅니다. TAO를 보유하는 것은 동시에 두 가지에 대한 레버리지 베팅입니다: 이 특정 인센티브 설계가 계속 작동할 것이라는 것, 그리고 더 넓은 "탈중앙화 AI" 트레이드가 성과를 낼 것이라는 것. 리스크를 산정하기 전에 머릿속에서 이 두 베팅을 분리하세요.

GaiaEx에서 TAO 트레이딩하기

탈중앙화 AI 논지에 대한 노출을 원한다면, TAO는 그것을 표현하는 가장 유동성 있는 방법입니다—그리고 GaiaEx에서는 변동성 있는 자산을 거래해야 하는 방식대로 거래할 수 있습니다: 자신의 키를 완전히 커스터디한 상태로요.

GaiaEx는 설계상 비수탁형입니다. MPC 지갑 보안을 사용하면 당신의 개인키는 독립된 여러 당사자에 걸쳐 암호화된 조각으로 분할되므로, 단일 서버나 사람이 전체 키를 쥐는 일이 없습니다—그리고 잃어버릴 단일 시드 문구도 없습니다. AI 뉴스와 비트코인 상관관계에 따라 같은 오후에도 순자산가치가 요동칠 수 있는 자산을 거래하는 동안에도 자금에 대한 통제권은 계속 유지됩니다. 거래는 Hyperliquid L1에서 1초 미만의 최종성으로 체결되므로, 빠르게 움직이는 내러티브가 그 아래에서 토큰 가격을 재조정하는 와중에 며칠씩 걸리는 정산 대기 시간에 갇히는 일이 없습니다.

TAO에 진입하기 전에 지켜야 할 몇 가지 원칙입니다:

  • 어떤 "수익률"이든 연율화하기 전에 발행량과 반감기 일정을 확인하세요. 그 대부분은 새로 발행된 공급량이지, 매출이 아닙니다.
  • 서브넷 이탈은 타임라인이 이해하는 것보다 더 빠르게 TAO 가격을 재조정할 수 있습니다. 새로운 서브넷의 물결이나 주력 서브넷의 붕괴는 뉴스 사이클이 따라잡기도 전에 토큰을 움직일 수 있습니다.
  • "탈중앙화 AI" 마케팅을 제품 보증이 아니라 하나의 논지로 취급하세요. 당신은 하나의 실험에 대한 베팅을 사는 것이며, 그에 맞게 규모를 산정해야 합니다.
요약: 비트텐서는 크립토 인센티브와 머신러닝의 교차점에 있는 진지하고 아직 초기 단계인 실험입니다. TAO의 가격은 네트워크의 실행력과 더 넓은 AI 트레이드 모두에 대한 베팅입니다—리스크를 산정할 때 이 둘을 분리하고, 키의 커스터디를 유지하고, 매력적인 이야기를 입증된 현금흐름과 절대 혼동하지 마세요.