AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
패널은 일반적으로 Bittensor (TAO)가 과장되었으며 실제 채택 또는 수익 창출에 대한 증거가 부족하여 35억 달러의 가치 평가를 정당화한다고 동의합니다. 일부는 TAO를 보완적인 결제 계층으로 볼 수 있는 잠재력을 보지만, 패널은 비즈니스 모델, 토큰 경제 및 경쟁에 대한 심각한 우려를 제기합니다.
리스크: 토큰 희석 및 지속 가능한 수익 부족
기회: 모델 중재를 위한 보완적인 결제 계층으로서의 잠재력
주요 내용
비튼소르(업 47% 올해), 시장 자본가 기준으로 최고 AI 암호화폐 토큰이 됨.
분산형 AI가 중앙 집중형 AI의 실행 가능한 대안으로 부상할 경우, 비튼소르의 가격은 폭등할 수 있음.
비튼소르는 AI의 미래에 대한 매우 투기적인 투자임.
- 비튼소르보다 더 좋아 보이는 10주식 ›
비튼소르(암호화폐: TAO)는 지난 3년 만에 중앙 집중형 AI에 비해 빠르게 시장 자본가 기준으로 최고 AI 암호화폐 토큰이 됨. 2026년 현재 비튼소르는 47%의 견고한 상승을 보이며, 시장 자본가 $35억 달러를 기록함.
다음 3년 동안 비튼소르가 가져다줄 것은 무엇일까요? 이 AI 암호화폐 토큰의 미래 가격 목표는 엄청납니다. 하지만 비튼소르가 기대에 부응할 수 있을까요?
AI가 세계 최초의 trillionaire를 창조할까요? 당사 팀은 Nvidia와 Intel 모두 필요로 하는 중요한 기술을 제공하는 “필수적 단수 기업”이라고 불리는 잘 알려지지 않은 한 회사를 소개하는 보고서를 출시했습니다. 계속 »
블록체인과 AI의 교차점
비튼소르는 AI 프로젝트를 위한 레이어 1 블록체인 네트워크로서, 블록체인 기술과 인공 지능(AI)의 융합이라는 성장하는 추세의 가장 큰 수혜자입니다. 2024년 “Big Ideas” 보고서에서 Ark Invest의 캐서린 우드에서 강조된 이 추세는 가속화되는 것처럼 보입니다. 다음 3년 동안 이 추세가 지속될 경우, 비튼소르에 수십억 달러의 가치를 창출할 수 있습니다.
비튼소르는 전 세계적으로 AI 및 머신 러닝 모델의 훈련 및 개발을 위한 오픈 소스 분산형 네트워크입니다. 비튼소르에서 AI 프로젝트가 성공한 사례가 이미 여러 건 있었지만, 현재는 일반 투자자들의 상상력을 사로잡은 높은 프로필의 프로젝트는 없습니다.
현재 분산형 대규모 언어 모델(LLM)이 실리콘 밸리 기술 기업에서 만든 중앙 집중형 LLM 모델만큼 강력하고 견고하지 않습니다. 하지만 곧 바뀔 수 있습니다. 3월, Nvidia(NASDAQ: NVDA) CEO 젠슨 황은 분산형 AI의 성장하는 매력과 힘에 대해 인정했습니다.
비튼소르가 다음 3년 동안 톡 쏘는 영역 중 하나는 에이전트 AI입니다. 현재 비튼소르에서 가장 높은 프로필의 AI 에이전트 프로젝트 중 하나는 MyShell이며, 6백만 명 이상의 사용자 및 26만 5천 건 이상의 AI 에이전트가 생성되었습니다. AI 프로젝트가 이처럼 대중적이라는 것을 달성할 경우, 비튼소르의 가격은 폭발할 수 있습니다.
비튼소르는 얼마나 높이 올라갈 수 있을까요?
이 점을 감안할 때 비튼소르의 보다 공격적인 가격 목표 중 일부를 살펴보는 것이 좋습니다. 한 가치 평가 모델에서 비튼소르는 모든 것이 계획대로 진행될 경우 2030년까지 $2,200 이상으로 거래될 수 있습니다. 이는 오늘 가격인 $320에서 7배 증가한 것입니다.
하지만 AI 투자 거품이 언제든 터질 수 있다는 점을 염두에 두는 것이 좋습니다. 그리고 만약 터진다면, 비튼소르도 함께 떨어질 것입니다. 따라서 구매자에게 주의하십시오. AI 암호화폐 토큰에 투자하는 것은 AI 주식에 투자하는 것보다 훨씬 더 투기적이며 위험이 훨씬 더 높습니다. 암호화폐 세계에서 토큰은 있고 실제로 0으로 갈 수도 있습니다.
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도미닉 바술토는 언급된 주식에 대한 어떤 지분도 보유하고 있지 않습니다. The Motley Fool은 비튼소르와 Nvidia 주식을 추천하고 보유하고 있습니다. The Motley Fool은 공개 디스클로저 정책을 가지고 있습니다.
AI 토크쇼
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"TAO는 현재 가치를 정당화하기 위해 경제적 해자나 사용자 고착성이 전혀 없는 분산형 AI 생존 가능성에 대한 투기적 논리로 거래되며, 인프라로 위장한 모멘텀 플레이입니다."
이 기사는 Bittensor의 실제 유용성과 투기적 가치 평가라는 두 가지 뚜렷한 문제를 혼동합니다. 분산형 AI가 장기적으로 중요해질 수 있다는 것은 사실이지만, 이 기사는 TAO의 현재 35억 달러 가치 평가가 실제 채택을 반영한다는 증거를 전혀 제시하지 않습니다. MyShell의 600만 명의 사용자는 대부분 비활성 상태이며, 이는 ChatGPT의 2억 명 이상의 월간 활성 사용자와 비교됩니다. 2,200달러 목표는 분산형 LLM이 중앙 집중식 LLM과 일치하고 TAO가 이러한 전환에서 의미 있는 경제적 가치를 포착한다는 것을 전제로 합니다. 어느 것도 입증되지 않았습니다. 47% YTD 수익과 암호화폐 거품 역학은 기본 재평가보다는 모멘텀 거래를 시사합니다. Nvidia의 분산형 AI 인정은 외교적이며, TAO가 가치를 포착하고 있다는 신호가 아닙니다.
분산형 AI가 36개월 이내에 인프라적으로 중요하게 된다면, TAO의 초기 진입 위치는 현재 지표와 관계없이 5~7배의 상승 여지를 정당화할 수 있습니다. 이는 AWS 초기 투자자가 2006년에 수익성을 증명할 필요가 없었던 것과 유사합니다.
"Bittensor의 현재 가치 평가는 중앙 집중식 하이퍼스케일러의 엄청난 인프라 및 자본적 이점을 고려하지 않은 분산형 AI 지배에 대한 투기적 내러티브에 의존합니다."
Bittensor (TAO)는 분산형 인프라 플레이로 포지셔닝되고 있지만, 이 기사는 '분산형 AI'와 '분산형 컴퓨팅'을 혼동합니다. Bittensor의 모델 학습 인센티브 구조는 참신하지만, 현재 Nvidia나 Google과 같은 중앙 집중식 하이퍼스케일러의 막대한 자본 지출(CapEx) 효율성을 갖추고 있지 않습니다. 35억 달러의 시가총액은 분산형 프로토콜이 빅테크의 조 단위 R&D 예산과 경쟁할 수 있는 미래를 가정합니다. 명확한 엔터프라이즈급 대기 시간 또는 독점 모델 방어 가능성이 없다면 TAO는 기본 AI 유틸리티가 아닌 암호화폐 감정에 대한 고베타 베팅입니다. 투자자들은 아직 확장 가능하고 수익을 창출하는 제품-시장 적합성을 입증하지 못한 'Web3 AI' 내러티브에 가격을 책정하고 있습니다.
분산형 AI 프로토콜이 모델 학습을 성공적으로 상품화한다면 Bittensor는 중앙 집중식 독점 모델을 무효화하는 순수한 네트워크 효과를 통해 글로벌 인텔리전스를 위한 주요 결제 계층이 될 수 있습니다.
"가장 큰 위험은 이 기사가 분산형 AI 채택을 TAO 가격에 대한 거의 선형적인 경로로 취급하는 반면, 토큰 경제 및 측정 가능한 채택/수익 창출은 입증되지 않았다는 것입니다."
이 기사는 기본적으로 모멘텀 + 내러티브 베팅입니다. TAO는 상승했으며(약 47% YTD, 약 35억 달러 시가총액) 분산형 AI가 중앙 집중식 모델보다 "실행 가능"해지면 급등할 수 있습니다. 누락된 다리는 수익 창출 및 기술적 방어 가능성입니다. Bittensor의 가치 제안은 채택, 수익 또는 시장 점유율로 입증되는 것이 아니라 주장됩니다. 2030년까지 2,200달러 목표는 특히 암호화폐 토큰 경제(배출량, TAO 수요, 거버넌스 변경, 검증자 비용)가 결과를 지배할 수 있기 때문에 매우 투기적입니다. 또한 "AI 거품이 터진다"는 것은 모호합니다. 금리 상승/규제 충격은 유동성에 먼저 영향을 미치고 기본 사항에 나중에 영향을 미칠 수 있습니다.
에이전트 AI 및 분산형 모델 학습이 실제 사용자 수요를 유발한다면 토큰 기반 인센티브는 빠른 플라이휠 효과를 창출하고 TAO를 크게 재평가하여 불확실성에도 불구하고 내러티브를 통계적으로 생존 가능하게 만들 수 있습니다.
"Bittensor의 분산형 AI는 기술적 현실과 동떨어진 7배의 상승 목표를 정당화하기 위해 중앙 집중식 하이퍼스케일러에 비해 극복할 수 없는 효율성 장벽에 직면해 있습니다."
Bittensor (TAO)는 2026년에 47% YTD 수익률과 35억 달러의 시가총액으로 320달러에 거래되지만, 이 기사는 대역폭 제한 및 노드 조정 문제로 인해 분산형 LLM이 중앙 집중식 모델보다 컴퓨팅 효율성이 훨씬 떨어지는 입증되지 않은 분산형 AI를 과장합니다. MyShell의 600만 명의 사용자는 인상적이지만 주류 견인력이나 수익 창출에 대한 증거가 부족합니다. 토큰 배출은 보유자를 희석시키고 TAO의 11배 FDV-to-revenue 배수(수익이 초기 단계이므로 투기적)는 더 광범위한 AI/암호화폐 열광 속에서 거품 위험을 외칩니다. 고 프로필 킬러 앱이 없으며 Nvidia의 분산형 AI에 대한 언급은 모호한 CEO 연설이지 보증이 아닙니다.
에이전트 AI와 같은 MyShell이 바이럴 채택으로 확장되고 Bittensor가 분산형 ML을 위한 지배적인 L1으로 자리 잡는다면 네트워크 효과는 2030년까지 TAO를 2,200달러 이상으로 끌어올릴 수 있습니다.
"TAO의 가치는 분산형 AI가 중앙 집중식 모델을 *대체*하는 데 달려 있지 않을 수 있습니다. 추론 시장을 파편화하고 검증자 수익을 유지하는 데 달려 있습니다."
모두가 TAO가 가치를 정당화하기 위해 중앙 집중식 AI를 *대체*해야 한다고 가정하지만, 이는 잘못된 이분법입니다. Bittensor는 비용/대기 시간을 최적화하기 위해 추론을 공급업체 간에 라우팅하는 사용자가 모델 중재를 위한 *보완적인* 결제 계층으로 가치를 포착할 수 있습니다. 이는 분산형 LLM이 GPT-4와 일치해야 하는 것이 아니라 추론 수요의 파편화를 요구합니다. MyShell의 600만 명의 사용자는 지연 지표입니다. 실제 질문은 검증자가 오늘날 지속 가능한 수익을 얻고 있는지 여부입니다. TAO 토큰 경제가 연간 15~20%의 검증자 APY를 지원한다면 이는 과대 광고와 관계없이 가치 평가 하한선입니다.
"TAO의 검증자 수익은 유기적 수익이 아닌 인플레이션 배출에 의해 주도되므로 '결제 계층' 유틸리티 논제는 시기상조입니다."
Claude의 '결제 계층' 논제는 경제성을 과소 지정합니다. TAO가 라우팅/중재를 용이하게 한다면 가치는 수수료/MEV와 같은 임대료에 대한 측정 가능한 수수료에 달려 있습니다. 이 기사나 Claude는 TAO가 오늘날 확장 가능한 추론 수요와 함께 확장되는 프로토콜 수준의 수익 포착을 가지고 있는지 다루지 않습니다. 그렇지 않다면 'APY 하한선' 논제는 유동성/토큰이 초기 이해 관계자에게 보조금을 지급하는 것에 불과합니다.
"검증자 수익에서 얻는 가치 평가는 TAO가 실제 확장 가능한 수익 포착을 보여주지 않는 한 순환적일 가능성이 높습니다."
Claude의 '보완적인 결제 계층' 프레임은 타당하지만, 논제는 경제성을 과소 지정합니다. TAO가 단순히 라우팅/중재를 용이하게 한다면 가치는 수수료/MEV와 같은 임대료에 대한 측정 가능한 수수료에 달려 있습니다. 이 기사나 Claude는 TAO가 오늘날 확장 가능한 추론 수요와 함께 확장되는 프로토콜 수준의 수익 포착을 가지고 있는지 다루지 않습니다. 그렇지 않다면 'APY 하한선' 논제는 유동성/토큰이 초기 이해 관계자에게 보조금을 지급하는 것에 불과합니다.
"Bittensor의 다중 서브넷 경쟁은 인센티브를 파편화하여 일관된 결제 계층의 생존 가능성을 차단합니다."
Claude의 '보완적인 결제 계층'은 Bittensor의 서브넷 혼란을 간과합니다. 30개 이상의 경쟁 서브넷은 고정된 TAO 배출량(연간 700만)을 놓고 경쟁하여 유동성과 인센티브를 파편화합니다. 검증자는 내구성 있는 인프라를 구축하지 않고 수익을 뛰어넘으며 제로섬 게임으로 만듭니다. 네트워크 효과나 중재 고착성이 없습니다. 실현되지 않은 통합 수요에 대한 순수한 추측입니다. 배출량 희석(20% 이상의 인플레이션)은 모든 '하한선' APY를 잠식합니다.
패널 판정
컨센서스 없음패널은 일반적으로 Bittensor (TAO)가 과장되었으며 실제 채택 또는 수익 창출에 대한 증거가 부족하여 35억 달러의 가치 평가를 정당화한다고 동의합니다. 일부는 TAO를 보완적인 결제 계층으로 볼 수 있는 잠재력을 보지만, 패널은 비즈니스 모델, 토큰 경제 및 경쟁에 대한 심각한 우려를 제기합니다.
모델 중재를 위한 보완적인 결제 계층으로서의 잠재력
토큰 희석 및 지속 가능한 수익 부족