OpenClaw가 Venice를 "홍보"하며, 프라이버시 AI 트랙에는 어떤 종목들이 더 있을까?

Original | Odaily (@OdailyChina)

Author | Dingdang (@XiaMiPP)

인기 스타 OpenClaw가 프라이버시 AI를 지지하기 시작하면서, '절망적인 코인 투자자'들은 새로운 투기 방향을 찾은 듯 보입니다.

바로 이러한 서사적 맥락 속에서 프라이버시 컴퓨팅 및 AI 에이전트 인프라와 관련된 일련의 프로젝트들이 시장의 시야에 다시 들어오기 시작했습니다. Odaily가 정리한 바에 따르면, 이번 논의가 뜨거워지는 과정에서 이미 여러 프로젝트가 잠재적 수혜자가 되었습니다.

VVV (#133)

Venice는 검열 없음과 프라이버시를 주장하는 AI 생성 플랫폼으로, 탈중앙화된 ChatGPT를 지향합니다. 프라이버시 AI 투기의 시작점은 바로 Venice에서 비롯되었습니다. OpenClaw가 공식 문서에서 Venice를 강조 추천했다가 24시간 만에 급히 삭제했기 때문입니다. 추천은 삭제될 수 있지만, 이 조치는 더 많은 사람들이 Venice와 그 프라이버시 우선 특성에 주목하게 만들었습니다.

대부분의 AI 프로젝트와 달리, Venice의 핵심 서사는 AI 모델 성능이 아니라 프라이버시 그 자체입니다. 주류 AI 플랫폼들이 점차 콘텐츠 검열을 강화하는 배경에서, AI 데이터 유출과 모델 훈련 논란은 계속해서 쌓여가고 있으며, 이러한 '기록하지 않고, 검열하지 않는다'는 제품 포지셔닝은 암호화폐 커뮤니티의 가장 민감한 가치관을 정확히 건드렸습니다.

AI 에이전트 열풍이 빠르게 확산되는 시대에 Venice는 이 '시대적 수혜'를 정확히 맞췄습니다. 더욱 우연한 것은, Venice 프로젝트 팀이 VVV 토큰 공급을 적극적으로 줄여 인플레이션을 감소시키고 있다는 점입니다. 수요 증가와 공급 감소가 맞물리며 VVV 토큰에 대한 긍정적 피드백 기대를 더욱 강화하고 있습니다.

참고 자료: 《OpenClaw가 Venice.ai 지지, VVV 토큰 한 달 만에 500% 이상 급등》

NEAR (#43)

고성능으로 유명했던 베테랑 퍼블릭 체인 프로젝트인 Near Protocol도 AI 물결의 충격 속에서 적극적인 자구 노력을 펼치고 있습니다. 이제는 단순히 TPS와 낮은 가스비를 추구하는 '전통적인 L1'이 아니라, 점차 서사의 중심을 AI 에이전트 시대의 실행 레이어 및 결제 인프라로 전환하여 새로운 기술 주기에서 새로운 성장 서사를 찾으려 하고 있습니다.

2025년부터 NEAR Intents(의도 시스템)을 적극적으로 추진해 왔으며, 이 시스템은 사용자나 AI 에이전트가 '최종적으로 원하는 결과'만 표현하면 백엔드에서 35개 이상의 체인을 자동으로 넘나들며 복잡한 작업을 완료하도록 합니다. 수동 브리징, 지갑 변경 또는 라우팅 관리가 필요 없습니다.

2026년 2월 25일, NEAR는 이 의도 시스템을 공식적으로 업그레이드하여 Confidential Intents를 출시했습니다. 이 버전은 기존 의도 실행 프레임워크에 프라이버시 컴퓨팅 기능을 도입하여 Near의 프라이버시 샤딩 메커니즘과 신뢰 실행 환경(TEE)을 결합해 크로스체인 거래 실행 과정에서 교환 경로, 거래 규모 또는 구체적인 전략과 같은 핵심 세부 사항을 숨길 수 있게 합니다. 그러나 Zcash나 Monero처럼 모든 거래에 강제 프라이버시를 적용하는 것은 아니며, 의도 실행에 선택적 프라이버시 보호 계층을 추가한 것입니다. 주요 목표는 거래 익명화가 아니라 MEV, 프런트러닝, 샌드위치 공격과 같은 온체인 차익 행위를 방지하여 거래 실행 과정을 더욱 안전하게 만드는 것입니다.

미래에는 AI 에이전트가 블록체인의 주요 '사용자'가 될 수 있으며, 이들은 자율적으로 자산을 소유하고, 크로스체인 거래를 실행하며, 전략을 수행하고, 심지어 서로 조정할 수도 있습니다. 이러한 가정 하에서 블록체인은 고빈도 거래를 처리할 뿐만 아니라 검증 가능한 실행, 프라이버시 컴퓨팅 및 크로스체인 조정 능력을 제공해야 합니다.

Near의 현재 계획은 바로 이러한 상상을 중심으로 펼쳐지고 있습니다. AI 에이전트가 복잡한 작업을 자동으로 실행하도록 지원하면서도 과정이 검증 가능하고 안전한 오픈 네트워크를 구축하려 합니다. AI 물결이 계속해서 밀려오는 배경에서 이러한 전환은 새로운 서사를 적극적으로 수용하려는 시도로 볼 수도 있고, 베테랑 퍼블릭 체인이 새로운 주기 속에서 스스로를 재창조하는 것으로 이해할 수도 있습니다.

SAHARA (#295)

Sahara AI의 핵심 목표는 탈중앙화되고 투명하며 안전한 AI 생태계를 구축하여 AI의 개발, 훈련, 배포 및 상업화 과정을 더 공정하고 신뢰할 수 있게 만드는 것입니다. 이 프로젝트는 현재 AI 업계가 직면한 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 모델 소유권 불명확성 등의 문제를 해결하는 데 주력하고 있습니다.

AI 에이전트의 부상은 새로운 문제를 제기하고 있기 때문입니다: 이러한 에이전트가 사용하는 데이터, 모델 및 능력은 과연 누구의 것인가? 현재의 AI 산업 구조에서 이 문제는 사실 잘 해결되지 않고 있습니다. 모델 훈련에 필요한 데이터는 종종 대량의 분산된 기여자들로부터 나오지만, 최종 수익은 소수의 AI 기업에 집중됩니다. 모델 개발자는 기술 능력이 있어도 종종 플랫폼 생태계에 의존할 수밖에 없습니다. 그리고 AI 에이전트가 모델, 데이터 및 도구를 자율적으로 호출하기 시작하면 전체 가치 사슬은 더욱 복잡해집니다. 명확한 권리 확인 및 수익 분배 메커니즘이 없다면, 미래의 AI 경제는 여전히 Web2의 길을 반복할 가능성이 높습니다. 데이터는 사용자에게 속하지만 가치는 플랫폼이 가져가는 것입니다.

Sahara AI는 바로 이 부분에서 새로운 규칙을 세우려 합니다. 그들의 ClawGuard 보안 시스템은 AI 에이전트에 검증 가능한 안전 가드레일을 제공하여 AI 에이전트가 사전 설정된 규칙 내에서 안전하게 작동하도록 보장합니다. 데이터 서비스 플랫폼(DSP)은 사용자가 라벨링 및 AI 훈련 데이터 기여를 통해 토큰 인센티브를 받을 수 있게 하여 점차 탈중앙화된 데이터 시장을 형성합니다. 이 메커니즘 하에서 데이터 기여자는 AI 모델 훈련 과정에 참여할 수 있을 뿐만 아니라 데이터가 사용될 때 지속적인 수익을 얻을 수 있으며, 동시에 플랫폼은 온체인 메커니즘을 통해 데이터 품질과 프라이버시 보호를 보장합니다.

PHA (#601)

Phala Network는 Substrate를 기반으로 구축된 프라이버시 스마트 계약 플랫폼으로, Web3 애플리케이션에 검증 가능한 프라이버시 보호 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다. Phala가 AI 에이전트 열풍의 수혜를 받는 이유를 이해하려면 먼저 더 근본적인 질문에 답해야 합니다: AI 에이전트의 실행은 과연 어떤 인프라에 의존하는가?

현재의 에이전트 생태계를 분해하면 기술 스택은 대략 몇 가지 계층으로 나눌 수 있습니다. 최상위는 모델 레이어, 즉 OpenAI, Claude 및 일련의 오픈소스 모델과 같은 다양한 대규모 언어 모델 또는 추론 모델입니다. 그 아래는 에이전트 프레임워크 레이어로, LangChain, AutoGPT, OpenClaw와 같은 도구들이 포함되며, 이들은 작업을 구성하고 모델을 스케줄링하며 외부 도구를 호출하는 역할을 합니다. 그 아래는 실행 환경 레이어, 즉 에이전트가 실제로 코드를 실행하고 API를 호출하며 자동화 작업을 수행하는 곳입니다. 또한 에이전트 간 지불, 신원 및 평판 시스템을 처리하는 지불 및 신원 레이어가 존재합니다. 그리고 가장 하단에는 컴퓨팅 과정의 신뢰성과 데이터 안전성, 유출 방지를 담당하는 컴퓨팅 파워 및 프라이버시 레이어가 있습니다.

이 구조에서 볼 때, Phala가 위치한 곳은 정확히 실행 환경 레이어와 컴퓨팅 파워/프라이버시 레이어를 가로지릅니다. 그 핵심 기술인 TEE(신뢰 실행 환경) 기반 기밀 컴퓨팅 네트워크는 AI 에이전트가 오프체인에서 프로그램을 안전하게 실행할 수 있게 하면서도 컴퓨팅 과정이 검증 가능하고 데이터가 외부로 유출되지 않도록 보장합니다. 이 점은 에이전트 경제에서 특히 중요합니다.

구체적인 생태계 적용 측면에서 Phala는 이미 AI 에이전트 프로젝트와 결합하기 시작했습니다. 예를 들어, Phala는 ai16z와 협력하여 그들의 Eliza 멀티 에이전트 프레임워크를 위한 TEE 컴포넌트를 구축했으며, 신뢰 실행 기술을 에이전트 실행 환경에 직접 통합했습니다. 동시에 일부 AI 에이전트 토큰 발행 프로젝트(예: aiPool)도 Phala의 TEE 기술을 채택하여 프라이빗 키와 온체인 자산을 관리하고 있습니다.

미래에 AI 에이전트가 '채팅 도구'에서 자금을 보유하고, 거래를 실행하며, 심지어 프로토콜을 운영할 수 있는 디지털 개체로 진화함에 따라, 안전한 실행 환경은 점차 전체 에이전트 생태계에 필수적인 인프라 레이어가 될 것이며, Phala는 바로 이 자리를 차지하려 하고 있습니다.

결론

이러한 프로젝트들을 복기할 때 흥미로운 발견은: 이러한 토큰들이 실제로 상승하기 시작한 시점은 사실 이틀 전의 추천 사건보다 앞섰다는 점입니다. 즉, Venice가 '프라이버시 AI'를 전면에 내세우기 전에 시장에는 이미 이 방향을 미리 주목한 자금의 일부가 있었으며, 단지 당시에는 충분히 명확한 서사적 촉발점이 부족했을 뿐입니다. OpenClaw의 추천 사건은 단지 주의력을 불붙인 도화선에 불과했습니다.

사실, a16z든 Delphi Digital이든, 그들은 2025년 연간 투자 연구 보고서에서 프라이버시와 AI를 2026년 중점 관심 분야로 꼽았습니다. 다만, 이러한 거시적 판단이 실제 시장에 적용될 때는 종종 구체적인 사건이 합의를 촉발하는 데 필요합니다. 그리고 2026년 초, 프라이버시와 AI는 이러한 결합체의 형태로 우리 앞에 나타났습니다.

이것이 다음 장기적 추세가 될 것인지, 아니면 또 다른 짧은 주제 투기가 될 것인지는 아마도 시간이 답을 줄 것입니다.