2025년에 내가 보고 있는 것

올해 AI 산업이 폭발적으로 성장하면서 크립토엑스 AI(Crypto x AI)가 급격하게 상승했다. Crypto x AI에 초점을 맞춘 연구원 Teng Yan은 2025년에 대한 10가지 예측을 발표했습니다.

Original Title: "What I'm Watching in 2025"

원제 : "2025년에 내가 보고 있는 것"

Author: Teng Yan, Researcher (Focusing on Crypto x AI)

저자: Teng Yan 연구원(Crypto x AI 중심)

Compilation: Felix, PANews

편집: 펠릭스, PANews

With the explosion of the AI industry this year, Crypto x AI has rapidly risen. Researcher Teng Yan, who focuses on Crypto x AI, has published 10 predictions for 2025. Here are the details of the predictions.

올해 AI 산업이 폭발적으로 성장하면서 크립토엑스 AI(Crypto x AI)가 급격하게 상승했다. Crypto x AI에 중점을 두고 있는 Teng Yan 연구원은 2025년에 대한 10가지 예측을 발표했습니다. 예측의 세부 내용은 다음과 같습니다.

1. The total market value of crypto AI tokens will reach $150 billion

1. 암호화폐 AI 토큰의 총 시장 가치는 1,500억 달러에 달할 것입니다.

Currently, the market value of crypto AI tokens accounts for only 2.9% of the altcoin market, but this ratio will not last long.

현재 암호화폐 AI 토큰의 시장가치는 알트코인 시장에서 차지하는 비중이 2.9%에 불과하지만 이 비율은 오래가지 못할 것으로 보인다.

AI encompasses everything from smart contract platforms to memes, DePIN, agent platforms, data networks, and intelligent coordination layers, and its market position is undoubtedly on par with DeFi and memes.

AI는 스마트 계약 플랫폼부터 밈, DePIN, 에이전트 플랫폼, 데이터 네트워크, 지능형 조정 레이어까지 모든 것을 포괄하며, AI의 시장 위치는 의심할 여지 없이 DeFi 및 밈과 동등합니다.

Why am I so confident about this?

나는 왜 이것에 대해 그렇게 확신합니까?

2. Bittensor Revival

2. 비트텐서의 부활

The decentralized AI infrastructure Bittensor (TAO) has been online for years and is a veteran project in the crypto AI field. Despite the AI craze, its token price has lingered at levels from a year ago.

분산형 AI 인프라 Bittensor(TAO)는 수년간 온라인에 있었으며 암호화폐 AI 분야의 베테랑 프로젝트입니다. AI 열풍에도 불구하고 토큰 가격은 1년 전 수준을 유지하고 있다.

Now, Bittensor's Digital Hivemind has quietly achieved a leap: lower registration fees for more subnets, subnets outperforming Web2 peers in practical metrics like inference speed, and EVM compatibility bringing DeFi-like functionalities to Bittensor's network.

이제 Bittensor의 Digital Hivemind는 더 많은 서브넷에 대한 등록 비용을 낮추고 추론 속도와 같은 실용적인 지표에서 Web2 피어를 능가하는 서브넷, Bittensor의 네트워크에 DeFi와 유사한 기능을 제공하는 EVM 호환성 등 조용히 도약을 달성했습니다.

Why hasn't the TAO token skyrocketed? A sharp inflation plan and market focus on agent platforms have hindered its rise. However, dTAO (expected to launch in Q1 2025) could be a significant turning point. With dTAO, each subnet will have its own token, and the relative price of these tokens will determine how emissions are allocated.

TAO 토큰이 급등하지 않은 이유는 무엇입니까? 날카로운 인플레이션 계획과 에이전트 플랫폼에 대한 시장 집중이 상승을 방해했습니다. 하지만 dTAO(2025년 1분기 출시 예정)는 중요한 전환점이 될 수 있습니다. dTAO를 사용하면 각 서브넷에 자체 토큰이 있으며 이러한 토큰의 상대적 가격에 따라 배출량이 할당되는 방식이 결정됩니다.

Why Bittensor can make a comeback:

Bittensor가 다시 돌아올 수 있는 이유:

3. The computing market is the next "L1 market"

3. 컴퓨팅 시장은 차세대 'L1 마켓'이다

The obvious trend is the endless demand for computing.

분명한 추세는 컴퓨팅에 대한 끝없는 수요입니다.

NVIDIA CEO Jensen Huang once said that inference demand will grow "a billion times." This exponential growth will disrupt traditional infrastructure plans, and new solutions are urgently needed.

NVIDIA CEO Jensen Huang은 추론 수요가 "10억 배" 증가할 것이라고 말한 적이 있습니다. 이러한 기하급수적인 성장은 기존 인프라 계획을 혼란에 빠뜨릴 것이며 새로운 솔루션이 시급히 필요합니다.

Decentralized computing layers provide raw computing in a verifiable and cost-effective manner (for training and inference). Startups like Spheron, Gensyn, Atoma, and Kuzco are quietly building a solid foundation, focusing on products rather than tokens (none of these companies have tokens). As decentralized training of AI models becomes practical, the entire potential market will surge.

분산형 컴퓨팅 레이어는 검증 가능하고 비용 효율적인 방식(훈련 및 추론용)으로 원시 컴퓨팅을 제공합니다. Spheron, Gensyn, Atoma, Kuzco와 같은 스타트업은 토큰보다는 제품에 중점을 두고 조용히 탄탄한 기반을 구축하고 있습니다(이들 회사 중 토큰을 보유한 회사는 없습니다). AI 모델의 분산형 훈련이 현실화되면서 전체 잠재 시장이 급증할 것입니다.

Comparison with L1:

L1과의 비교:

Just as Solana won in the L1 space, the winner will dominate a brand new domain. Keep a close eye on reliability (e.g., strong service level agreements or SLAs), cost-effectiveness, and developer-friendly tools.

L1 공간에서 솔라나가 승리한 것처럼, 승자는 새로운 영역을 지배하게 될 것입니다. 안정성(예: 강력한 서비스 수준 계약 또는 SLA), 비용 효율성 및 개발자 친화적인 도구를 면밀히 관찰하세요.

4. AI agents will flood blockchain transactions

4. AI 에이전트는 블록체인 거래를 넘치게 할 것입니다.

By the end of 2025, 90% of on-chain transactions will no longer be clicked "send" by real humans, but executed by a group of AI agents that continuously rebalance liquidity pools, allocate rewards, or execute small payments based on real-time data feedback.

2025년 말까지 온체인 거래의 90%는 더 이상 실제 인간이 "보내기"를 클릭하지 않고 유동성 풀의 균형을 지속적으로 재조정하고 보상을 할당하거나 실제 기반으로 소액 지불을 실행하는 AI 에이전트 그룹에 의해 실행됩니다. 시간 데이터 피드백.

This doesn't sound far-fetched. Everything built over the past seven years (L1, rollup, DeFi, NFT) has quietly paved the way for a world where AI operates on-chain.

이것은 터무니없는 것처럼 들리지 않습니다. 지난 7년 동안 구축된 모든 것(L1, 롤업, DeFi, NFT)은 AI가 온체인에서 작동하는 세상을 위한 길을 조용히 열었습니다.

Ironically, many builders may not even realize they are creating infrastructure for a machine-dominated future.

아이러니하게도 많은 건축업자들은 기계가 지배하는 미래를 위한 인프라를 구축하고 있다는 사실조차 깨닫지 못할 수도 있습니다.

Why will this shift happen?

왜 이런 변화가 일어날까요?

AI agents will generate a massive amount of on-chain activity, and it's no wonder all L1/L2s are embracing agents.

AI 에이전트는 엄청난 양의 온체인 활동을 생성할 것이며 모든 L1/L2가 에이전트를 수용하는 것은 당연합니다.

The biggest challenge is making these agent-driven systems accountable to humans. As the ratio of agent-initiated transactions to human-initiated transactions continues to grow, new governance mechanisms, analytics platforms, and auditing tools will be needed.

가장 큰 과제는 이러한 에이전트 중심 시스템을 인간에게 책임을 부여하는 것입니다. 에이전트가 시작한 트랜잭션과 사람이 시작한 트랜잭션의 비율이 계속 증가함에 따라 새로운 거버넌스 메커니즘, 분석 플랫폼 및 감사 도구가 필요할 것입니다.

5. Interaction between agents: The rise of clusters

5. 에이전트 간 상호작용: 클러스터의 등장

The concept of agent clusters—micro AI agents seamlessly collaborating to execute grand plans—sounds like the plot of the next big sci-fi/horror movie.

에이전트 클러스터(원대한 계획을 실행하기 위해 원활하게 협력하는 마이크로 AI 에이전트)의 개념은 차세대 공상과학/공포 영화의 줄거리처럼 들립니다.

Today's AI agents are mostly "lone wolves," operating in isolation with minimal and unpredictable interaction.

오늘날의 AI 에이전트는 대부분 예측할 수 없는 상호 작용을 최소화하면서 고립되어 작동하는 "외로운 늑대"입니다.

Agent clusters will change this status quo, allowing networks of AI agents to exchange information, negotiate, and make collaborative decisions. It can be seen as a decentralized collection of specialized models, each contributing unique expertise to larger, more complex tasks.

에이전트 클러스터는 이러한 현상을 변화시켜 AI 에이전트 네트워크가 정보를 교환하고, 협상하고, 협력적인 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이는 각각이 더 크고 복잡한 작업에 고유한 전문 지식을 제공하는 분산된 전문 모델 모음으로 볼 수 있습니다.

One cluster might coordinate distributed computing resources on platforms like Bittensor. Another cluster could handle misinformation, verifying sources in real-time before content spreads to social media. Each agent in the cluster is an expert capable of executing its task precisely.

하나의 클러스터는 Bittensor와 같은 플랫폼에서 분산 컴퓨팅 리소스를 조정할 수 있습니다. 또 다른 클러스터는 콘텐츠가 소셜 미디어에 확산되기 전에 실시간으로 출처를 확인하여 잘못된 정보를 처리할 수 있습니다. 클러스터의 각 에이전트는 해당 작업을 정확하게 실행할 수 있는 전문가입니다.

These cluster networks will generate intelligence more powerful than any single isolated AI.

이러한 클러스터 네트워크는 고립된 단일 AI보다 더 강력한 인텔리전스를 생성합니다.

To enable clusters to thrive, universal communication standards are crucial. Regardless of their underlying frameworks, agents need to be able to discover, verify, and collaborate. Teams like Story Protocol, FXN, Zerebro, and ai16z/ELIZA are laying the groundwork for the emergence of

클러스터가 번성하려면 보편적인 통신 표준이 중요합니다. 기본 프레임워크에 관계없이 상담원은 검색, 확인 및 협업할 수 있어야 합니다. Story Protocol, FXN, Zerebro 및 ai16z/ELIZA와 같은 팀은