그레이스케일, 150억 달러 규모의 시장에서 AI 암호화폐 유망주를 전망

150억 달러 규모의 부문, 암호화폐 시장 전체를 앞지르다

디지털 자산 운용사 그레이스케일(Grayscale)의 연구 책임자 잭 판들(Zach Pandl)이 10월 2일 발표한 분석에 따르면, 투자자들은 인공지능을 지원하는 블록체인 서비스에 더 큰 관심을 보이고 있다. 그는 9월의 우수한 성과를, 사용자를 대신해 작업을 수행하고 거래를 처리하는 프로그램인 ‘소프트웨어 에이전트’ 시장의 부상과 연관 지었다.

이 회사의 분석은 6개 암호화폐 부문 중 가장 규모가 작은, 약 150억 달러 규모의 AI용 블록체인 인프라에 초점을 맞추고 있다. 이 부문의 월간 상승률은 전체 시장의 상승률을 30%포인트 상회했다. 판들 연구 책임자는 다음과 같이 썼다.

"우리는 AI 부문이 향후 5년 동안 한 개 이상의 주요 성공 사례를 배출할 수 있을 것으로 믿습니다."

이 주장의 핵심은 소수의 기업에 집중되어 있는 AI 개발을 보완하는 퍼블릭 블록체인에 있다. 잠재적인 응용 분야로는 에이전트 결제, 신원 확인, 검증 가능한 기록, 그리고 처리 과정에서 민감한 정보를 보호하는 프라이빗 컴퓨팅 등이 포함된다. 이 분석은 최근의 상승세를 이러한 용도에 대한 인식이 높아지고 있다는 신호로 해석한다.

NEAR의 183% 상승률, 주목받는 4개 토큰 중 선두

그레이스케일이 주목한 프로젝트들은 자동화된 근로자에게 급여를 지급하는 것부터 AI가 생성한 활동과 사람의 활동을 구별하는 것에 이르기까지 다양한 기능을 아우릅니다. 분석에 따르면, NEAR의 9월 상승세와 더불어 베니스(Venice)의 VVV는 70%, 월드(World)의 WLD는 47%, 비텐서(Bittensor)의 TAO는 37% 상승했다.

현대 AI 모델에 사용되는 트랜스포머 아키텍처의 개발자 중 한 명이 공동 설립한 NEAR는 자동화된 상거래를 지원한다. NEAR AI는 2월 4일 ‘AI 에이전트 마켓(AI Agent Market)’을 출시하여, 소프트웨어가 작업에 입찰하고, 과제를 완료하며, NEAR로 대금을 받을 수 있도록 했다. 사용자는 제안서를 선택하고, 작업이 완료될 때까지 보류되는 대금을 지급한다.

Bittensor는 데이터, 컴퓨팅, 에이전트, 그리고 훈련된 모델을 사용하여 결과를 도출하는 과정인 추론을 아우르는 전문 네트워크를 연결합니다. 오픈AI(OpenAI) CEO 샘 알트먼(Sam Altman)이 공동 설립한 월드(World)는 참여자가 인간임을 입증하는 데 주력한다. 그레이스케일(Grayscale)은 베니스(Venice)의 챗봇 애플리케이션이 사용자의 프롬프트나 응답을 저장하지 않으면서 모델에 대한 비공개 접근을 제공한다고 설명한다.

이러한 서비스에 대한 투자 비중은 그레이스케일의 ‘분산형 AI 펀드(Decentralized AI Fund)’ 자산 배분에서도 나타납니다. 지난 8월 재조정 시, 이 펀드는 NEAR와 Bittensor를 비롯해 분산형 그래픽 처리 네트워크인 Render와 분산형 스토리지 네트워크인 Filecoin을 포트폴리오에 유지했습니다. 이 펀드는 해당 부문 지수와는 별개의 투자 상품입니다.

자동화된 상거래, 검증 및 보안 과제 제기

이러한 토큰을 뒷받침하는 서비스들은 소프트웨어가 자원을 구매하거나 플랫폼 간 작업을 조정할 때 필요한 실질적인 요구 사항을 해결합니다. AI 에이전트와 AI 암호화폐 토큰은 프로그래밍 가능한 거래와 디지털 서비스 접근을 지원합니다. 결제 도구를 통해 프로그램은 작업 대금을 지불할 수 있으며, 신원 확인 시스템과 공유 기록은 누가 행동했는지 확인하는 데 도움을 줍니다.

자동화된 시스템이 서로 다른 서비스와 조직 간에 상호작용함에 따라 검증은 더욱 복잡해지며, 이로 인해 추적 가능한 활동이 협업에 중요한 요소가 됩니다. 블록체인 개발 기업 Edge and Node의 CEO 로드리고 코엘료(Rodrigo Coelho)는 2025년 10월 인터뷰에서 자율 에이전트를 위한 블록체인 인프라가 행동의 감사 가능성을 높일 수 있다고 주장했습니다. 그는 거래 처리 용량과 공유 평판 시스템을 확장성 과제로 지목했습니다.

금융 접근성은 운영상의 위험도 수반하는데, 오픈소스 자동화 프레임워크인 ‘오픈클로(Openclaw)’를 통해 암호화폐를 사용하는 AI 에이전트에 대한 실험이 이를 잘 보여준다. 실제 적용 사례로는 거래, 블록체인 간 송금, 서비스 구매 등이 포함되었다. 2월에 발표된 보고서에 따르면, 이러한 시스템이 금융 도구와 연동될 때 인증 정보가 유출되고, 무단 행동이 발생하며, 금전적 손실이 발생하는 사례가 있었다.