클로드(Claude)의 최대 가치 40배 상승, 왜 암호화폐 개발자들이 이례적인 기회를 잡게 되었는지 보여준다

2026년 6월 보고서는 주간 한도가 소진될 때까지 장기 코딩 및 에이전트 기반 작업을 실행함으로써 Anthropic과 OpenAI의 소비자 요금제를 테스트했다.

결과는 단호했습니다. 200달러짜리 구독은 일반 소프트웨어 요금제라기보다는 막대한 보조금이 지원되는 컴퓨팅 계약에 가깝다는 것이었습니다.

숨겨진 보조금 폭로

보고서에 따르면, 월 200달러인 ChatGPT Pro 20x는 집중적인 사용 시 API에 상응하는 토큰 가치로 최대 약 14,000달러를 제공했습니다. 마찬가지로 월 200달러인 Claude Max 20x는 API 환산 가치로 최대 약 8,000달러에 달하는 것으로 추정되었습니다.

하위 요금제도 동일한 패턴을 보였습니다. 월 20달러인 Claude Pro의 가치는 약 400달러로 추정된 반면, 월 20달러인 ChatGPT Plus의 가치는 약 700달러로 추정되었다. 이 계산은 AI를 활용해 코드를 검토하고, 스마트 계약을 디버깅하며, 거래 인프라를 구축하고, 도구를 사용하는 에이전트를 운영하는 암호화폐 개발자들에게 특히 관련성이 높다.

Semianalysis는 이러한 수치가 평균 가입자 행동이 아닌 최대 할당량 가치를 반영한다고 강조했습니다. 대부분의 고객은 대규모 코드베이스, 다단계 디버깅 루프, 에이전트 기반 워크플로우를 사용하더라도 주간 한도를 모두 소진하지 않습니다. 파워 유저들은 한도를 소진하며, 바로 그 지점에서 경제성이 어려워집니다.

마진 함정 드러내기

API 총마진율을 75%로 가정했을 때, 세미애널리시스는 이용률이 다소 낮더라도 구독 경제성이 마이너스로 전환될 수 있음을 발견했습니다. 완전 가동 시, 이 보고서는 클로드 맥스 20x의 마진이 마이너스 900%에 근접하고, 오픈AI의 최상위 요금제는 마이너스 1,650%에 이를 것으로 추정했습니다.

이는 AI 연구소들에게 전략적 문제를 야기합니다. 사용 한도를 너무 노골적으로 줄이면, 해당 제품을 중심으로 일상적인 워크플로를 구축한 개발자들의 반발을 살 위험이 있습니다. Semianalysis는 더 현실적인 접근 방식은 미묘한 차이에 있다고 주장합니다. 즉, 구독 서비스를 매력적으로 유지하되, 가장 최신이고 고가의 모델들은 API, 사용량 크레딧, 엔터프라이즈 채널을 위해 따로 확보하는 것입니다.

Anthropic의 Claude Fable 5 출시가 바로 이러한 패턴에 부합합니다. 마이토스(Mythos)급 모델은 2026년 6월 22일까지 프로(Pro), 맥스(Max), 팀(Team), 좌석 기반 엔터프라이즈(Enterprise) 구독에 추가 비용 없이 포함됩니다. 그 이후에는 용량이 허용해 표준 요금제로 복귀할 수 있는 경우를 제외하고, 페이블 5는 사용량 크레딧 방식으로 전환됩니다.

프런티어 모델을 계량제 모델로 전환

이러한 전환은 Fable 5의 가격이 입력 토큰 100만 개당 10달러, 출력 토큰 100만 개당 50달러로, Opus 4.8의 공시 가격보다 두 배나 높기 때문에 중요합니다. 이러한 가격 구조를 가진 모델을 정액제 요금제 내에서 계속 개방해 둔다면, 이에 대한 보조금을 정당화하기가 훨씬 더 어려워질 것입니다.

암호화폐 팀들에게 전하는 메시지는 명확하다. 오늘날의 AI 구독 차익 거래는 가치 있을 수 있지만, 그 지속성이 보장되지는 않는다. 다음 단계에서는 일상적인 상호작용 작업을 위한 구독과 생산 등급 에이전트 워크로드를 위한 계량형 시스템이 결합된 하이브리드 사용 방식이 선호될 가능성이 높다.

바로 이 지점에서 흔히 DeAI, AI x 암호화폐, 또는 AI 중심 분산형 물리적 인프라 네트워크라고 불리는 분산형 AI가 단순한 투기적 주제를 넘어설 수 있습니다. 이러한 프로젝트들은 컴퓨팅, 추론, 모델 접근, 자율 에이전트를 소수의 연구소가 통제하는 폐쇄형 시스템이 아닌 시장 가격에 따라 운영되는 네트워크로 전환하는 것을 목표로 합니다.

분산형 AI 탈출로를 열다

io.net 프로젝트는 AI 및 머신러닝 워크로드를 위해 데이터 센터, 채굴자, 독립 하드웨어 공급업체의 GPU 용량을 통합합니다. 이 프로젝트의 핵심은 간단합니다. 사용자가 분산형 네트워크를 통해 컴퓨팅 자원을 조달할 수 있게 하고, 에이전트 시스템이 필요에 따라 GPU 리소스를 프로비저닝할 수 있도록 하는 것입니다.

또 다른 DeAI 프로젝트인 Render Network는 탈중앙화 렌더링에서 더 광범위한 GPU 기반 AI 워크로드로 영역을 확장했습니다. Akash Network는 CPU, GPU, 스토리지 수요를 위한 오픈 클라우드를 제공합니다. 또한 솔라나(Solana) 기반의 Nosana는 확장 가능한 AI 모델 추론에 중점을 둡니다.

Bittensor는 다른 길을 택했습니다. 이 프로젝트의 서브넷 시스템은 유용한 AI 출력을 제공하는 채굴자에게 보상을 지급하고, 검증자는 품질을 평가합니다. 이러한 모델에서 지능은 단순한 구독이나 API 대시보드를 통해 판매되는 중앙 집중식 제품이 아니라, 경쟁이 치열한 시장이 됩니다.

에이전트를 암호화폐 인프라로 전환

Ridges AI, 즉 Bittensor 서브넷 62는 Semianalysis의 테제와 가장 명확하게 연결되는 사례 중 하나입니다. 이 프로젝트는 리포지토리를 가져오고, 문제를 수정하며, 코드를 작성하고, 변경 사항을 테스트하고, 풀 리퀘스트를 제출할 수 있는 자율 소프트웨어 엔지니어링 에이전트에 중점을 둡니다.

이는 Semianalysis가 가장 높은 구독 가치를 이끌어낸 막대한 코딩 작업량과 직접적으로 유사합니다. 암호화폐 개발자들은 최신 독점 모델을 사용하는 것보다 비용, 접근성 또는 유연성이 더 중요해질 때, OpenAI나 Anthropic에만 전적으로 의존하는 대신 일부 작업을 탈중앙화된 추론 및 에이전트 네트워크로 전환할 수 있습니다.

Virtuals Protocol은 이 주제를 토큰화된 AI 에이전트로 확장하는 반면, Artificial Superintelligence Alliance는 Fetch.ai, SingularityNET 및 자율 에이전트 서비스와 분산형 AI 조정을 둘러싼 관련 요소들을 연결합니다. Internet Computer와 NEAR 또한 온체인 AI 실행 및 에이전트 친화적 인프라를 통해 이 논의와 밀접한 관련이 있습니다.

차세대 AI 사이클의 가치 평가

한 가지 주의할 점이 있습니다. 많은 분산형 AI 시스템은 여전히 오픈소스 모델에 의존하고 있으며, 모든 워크로드가 OpenAI나 Anthropic의 최신 최첨단 시스템과 호환되는 것은 아닙니다. 지연 시간, 검증, 규제 문제, 품질 관리는 여전히 해결해야 할 과제입니다. 오늘날 진행 중인 DeAI(탈중앙화 AI) 노력 중 성공할 수 있는 것은 극소수에 불과하며, 대다수는 결국 실패할 것입니다. 그럼에도 방향성은 분명합니다. 중앙 집중형 AI 기업들이 프리미엄 모델을 유료화할 경우, 암호화폐 기반 컴퓨팅 및 에이전트 네트워크는 더욱 강력한 상업적 비전을 갖게 됩니다. 이들은 모든 작업에서 최첨단 모델을 능가할 필요는 없습니다. 중복된 가격 책정이 부담이 되는 상황에서, 개발자들에게 더 저렴하고 개방적이며 유연한 대안을 제공해야 합니다. 투자자와 개발자들에게 '세미애널리시스(Semianalysis)' 보고서는 DeAI를 실질적인 인프라 문제로 재정의합니다. 핵심은 단순히 AI 토큰이 유행인지 여부가 아닙니다. 문제는 보조금을 받는 소비자 요금제를 벗어나 성장한 사용자층의 수요를 탈중앙화 네트워크가 흡수할 수 있느냐는 점입니다.

현재의 조건은 헤비 유저, 특히 개발자들에게 매우 유리합니다. 하지만 최첨단 모델들이 계속해서 사용량 기반 크레딧 및 API 요금제로 전환한다면, 암호화폐 AI 분야에는 절호의 기회가 찾아옵니다. 바로 보조금이 사라지기 전에 컴퓨팅과 지능을 개방형 시장으로 판매하는 것입니다.