Bittensor (TAO) 약세 논리: 컴퓨팅 파워 신화 아래의 수익 불모지

원문 저자: Pine Analytics

원문 번역: Saoirse, Foresight News

TAO의 현재 가격은 약 275달러, 시가총액은 26억 달러, 완전 희석 가치는 58억 달러입니다. 이 프로젝트는 그레이스케일(Grayscale)의 기관 지지를 받았으며(2025년 12월 뉴욕증권거래소 ETF 상장 신청 제출), 엔비디아 CEO 젠슨 황의 공개 인정도 받았습니다. 동시에 토큰 공급 내러티브는 매우 매력적입니다: 총 공급량 상한선은 2100만 개로, 비트코인 스타일의 반감기 메커니즘을 채택합니다. 2025년 12월 첫 번째 반감기 이후, 일일 발행량은 7200개에서 3600개로 감소했습니다. 1년 동안 서브넷 수는 32개에서 128개로 증가했으며, Templar의 Covenant-72B 훈련은 탈중앙화 컴퓨팅 파워로도 기준 경쟁력을 갖춘 대규모 언어 모델을 실행할 수 있음을 증명했습니다.

본 보고서는 위 사실들을 부정하지 않습니다. 우리가 탐구할 것은 이 네트워크의 경제 모델이 현재 가치 평가 규모를 지지할 수 있는 진정한 외부 수익을 창출할 수 있는지, 그리고 중앙화 서비스 제공업체 및 자체 호스팅 컴퓨팅 파워와 경쟁할 때 그 경쟁력이 실제로 어떠한지입니다.

Bittensor(TAO) 토큰 발행 배분 비율

네트워크 가치의 흐름

Bittensor에는 네 가지 유형의 참여자가 있습니다:

• 서브넷 소유자는 전문 AI 시장을 구축하여 서브넷 TAO 발행 보상의 18%를 획득합니다;
• 마이너는 AI 작업(추론, 훈련, 데이터 처리)을 수행하여 41%를 획득하며, 일일 합계 약 1476개의 TAO, 연간 가치 약 1.48억 달러입니다;
• 검증자는 마이너의 산출물에 점수를 매겨 41%를 획득합니다;
• 스테이킹 참여자는 TAO를 서브넷 유동성 풀에 투입하여 서브넷 전용 토큰으로 교환합니다.

Taoflow 모델 하에서, 서브넷의 보상 지분은 TAO 스테이킹 순유입에 의해 결정되며, 순유입이 음수이면 보상을 받지 못합니다. 상위 10개 서브넷이 전체 네트워크 발행량의 약 56%를 통제합니다.

TAO는 전체 네트워크의 범용 토큰입니다: 마이너 등록, 검증자 스테이킹, 서브넷 토큰 구매, 서비스 지불 모두 TAO를 사용해야 합니다. 이론적으로, 서브넷 활동은 기반 토큰에 구조적 수요를 가져올 것입니다.

Bittensor 서브넷 Chutes(SN64)와 중앙화 서비스 제공업체 LLaMA 70B 모델 추론 비용의 대비 분석

수요 측 현황

투명한 공급 vs 불투명한 수요

Bittensor의 공급 측은 매우 투명합니다: 일일 3600개의 TAO가 프로그램에 따라 배분되며, 반감기 규칙은 하드코딩되어 있고, 스테이킹 비율(약 70%), 배분 비율, 유동성 데이터는 모두 온체인에 기록됩니다.

그러나 수요 측은 완전히 불투명합니다. 서브넷별 외부 수익을 추적하는 통합 대시보드가 없으며, AI 서비스의 실제 호출(추론, 계산, 훈련)은 모두 오프체인에서 발생하여 블록체인에 기록되지 않습니다. 투자자는 스테이킹 흐름, 서브넷 토큰 가격, 프로젝트 측 자체 보고 데이터 등 간접 지표를 통해 수요를 추측할 수밖에 없습니다. 이러한 불투명성은 일시적 현상이 아닌 구조적입니다. 블록체인은 토큰 흐름만 기록할 뿐, API 호출은 기록하지 않습니다.

다음은 2026년 3월 기준 가장 완전한 수요 측 그림입니다.

Chutes (SN64): 저가 배후는 전액 보조금

Chutes는 전체 네트워크 발행량의 14.4%를 차지하며 모든 서브넷 중 가장 높습니다. Rayon Labs가 개발한 이 서비스는 오픈소스 모델의 서버리스 추론 서비스를 제공하며, AWS보다 85% 저렴하고, Together AI보다 10%~50% 저렴한 가격을 책정합니다. 생태계 내 사용 데이터는 압도적입니다: 사용자 40만 명 이상(API 사용자 10만 명 이상), 일일 요청량 500만 건 이상, 누적 처리 9.1조 토큰, 3일 평균 토큰 생성량이 66억 개에서 1010억 개로 급증했습니다. 또한 OpenRouter 상의 주요 추론 서비스 제공업체이며, 일부 모델 성능은 중앙화 경쟁사보다 우수합니다.

그러나 이러한 저가는 운영 효율성에서 비롯된 것이 아니라 보조금에서 비롯된 것입니다.

14.4% 지분으로 계산하면, Chutes는 일일 약 518개의 TAO를 획득하며, 연간 가치 약 5200만 달러입니다. 반면 외부 연간 수익은 약 130만~240만 달러에 불과합니다(높은 수치는 팀 자체 보고로, 독립 감사 받지 않음). 프로토콜이 이 서브넷에 제공하는 보조금 비율은 약 22:1에서 40:1입니다. 사용자가 1달러를 지불할 때마다 네트워크는 인플레이션을 통해 22~40달러 상당의 TAO를 방출하여 보조금을 지급해야 합니다.

보조금을 제거한다면, 일일 약 1010억 토큰의 처리량으로 역산할 때, 원가는 백만 토큰당 약 1.41달러입니다. 현재 중앙화 시장 가격은 다음과 같습니다:

• Together.ai의 LLaMA 3.3 70B Turbo: 약 0.88달러 / 백만 토큰;
• DeepSeek V3: 약 0.40~0.80달러;
• 소형 모델은 최저 0.18달러까지 가능합니다.

이는 보조금을 제거하면 Chutes의 가격이 중앙화 솔루션보다 1.6~3.5배 비싸질 것임을 의미합니다. 소위 85%의 비용 우위는 완전히 역전되며, 그 저가의 본질은 TAO 보유자들이 인플레이션을 통해 부담하는 것이지, 탈중앙화가 가져온 구조적 효율성이 아닙니다.

다음 반감기가 도래하면(예상 2026년 말 또는 2027년), 가격이 두 배로 오르거나, 마이너가 떠나거나, 보조금과 수익 간 격차가 더욱 확대될 것입니다.

누군가는 인터넷 초기 보조금을 통한 고객 확보에 비유할 수 있지만, Uber, DoorDash, AWS는 보조금 기간 동안 전환 비용(독점 플랫폼, 운전자 네트워크, 기업 생태계)을 구축했습니다. 반면 Bittensor 서브넷에는 어떠한 장벽도 없습니다: 모델은 오픈소스이고, 인터페이스는 표준화되어 있으며, 사용자는 제로 비용으로 서비스 제공업체를 전환할 수 있습니다. 보조금이 한번 물러나면 사용자를 붙잡을 수 있는 어떠한 잠금 메커니즘도 없습니다.

Rayon Labs는 또한 SN56과 SN19를 운영하며, 합계 약 23.7%의 전체 네트워크 발행량을 통제하고 있으며, 모두 외부 수익을 공개하지 않았습니다. 단일 팀이 네트워크 인센티브 배분의 거의 4분의 1을 장악하고 있습니다.

Targon, Templar 및 기타 서브넷

Targon(SN4)은 수익이 가장 높은 서브넷으로, Manifold Labs가 운영하며, 기업 대상 기밀 GPU 컴퓨팅 서비스를 제공합니다. 예상 연간 수익은 약 1040만 달러로, 평가액 4800만 달러에 대응하며, 시가매출비율(P/S) 약 4.6배로 생태계 내 가장 탄탄한 평가를 받고 있습니다. 그러나 1040만 달러는 여러 보고서에서 인용된 예측 데이터일 뿐, 감사된 숫자는 아닙니다.

Templar(SN3)는 Covenant-72B 훈련을 완료했으며, 시가총액 9800만 달러이지만 외부 수익은 제로입니다. 훈련 API와 기업 판매는 진행 중이며, 유료 제품은 아직 출시되지 않았습니다.

나머지 120개 이상의 서브넷은 공개 수익이 없거나 여전히 제품 초기 단계에 있으며, 주로 토큰 발행 보조금에 의존하여 생존하고 있습니다.

전체 개요

전체 네트워크에서 확인 가능한 수요 측 연간 수익 합계는 약 300만~1500만 달러에 불과합니다. Chutes 단일 서브넷의 연간 보조금(약 5200만 달러)만으로도 전체 네트워크 외부 수익 상한선을 초과합니다.

26억 달러 시가총액 기준, 수익 배수는 약 175~200배입니다; 58억 달러 완전 희석 가치 기준으로는 약 400배에 가깝습니다. 반면 중앙화 AI 컴퓨팅 파워 기업들의 최근 자금 조달 평가액은 전망 수익의 15~25배에 불과하며, 고성장 SaaS도 장기적으로 50배 이상을 유지하는 경우는 드뭅니다. Bittensor의 평가 배수는 업계 공격적인 종목의 4~10배 수준입니다.

평가액과 수요 기초 요소 사이의 거대한 격차는 시장이 TAO에 가격을 매기는 것이 거의 전적으로 공급 측 희소성(반감기, 스테이킹 잠금), 기관 촉매(그레이스케일 ETF, 상장 기대) 및 AI 섹터 심리에 기반하고 있으며, 진정한 경제적 생산이 아니라는 것을 설명합니다. 이들은 확실히 가격 동인 요소이지만, 'Bittensor가 AI 서비스 네트워크로서 지속 가능한 가치를 창출한다'는 논리와는 완전히 별개의 문제입니다.

초대규모 클라우드 업체의 AI 자본 지출과 Bittensor(TAO) 연간 보조금 규모 대비

가격 책정 딜레마: 상하 양면 압박

서브넷은 동시에 양쪽에서 압박을 받고 있습니다:

• 상단: 자체 호스팅 상한선

플랫폼의 모든 모델은 오픈소스이며, 가중치는 공개되어 있어, 단일 H100으로 70B 모델을 실행하는 일일 종합 비용은 40~50달러에 불과하며, vLLM, Ollama 등의 도구로 로컬 배포가 매우 간단해졌습니다. 엔비디아 차세대 칩은 추론 비용을 크게 낮출 것입니다. 충분한 사용량을 가진 기관은 자체 구축 배포가 더 저렴할 것입니다.

• 하단: 클라우드 대기업 압박

마이크로소프트, 구글, 아마존, 메타의 2025년 AI 자본 지출 합계는 2000억 달러를 초과하며, 하드웨어 우선 할당량, 전용 데이터 센터, 기업 고객 관계를 보유하고 있으며, 다른 사업 현금흐름으로 AI를 보조할 수도 있습니다. Bittensor의 연간 인센티브 예산(약 3.6억 달러)은 마이크로소프트의 일주일치 AI 인프라 투자에도 미치지 못합니다. 전문 서비스 제공업체들도 오픈소스 모델에서 VC 보조금을 활용한 저가 경쟁을 펼치고 있습니다.

서브넷 가격 책정은 매우 좁은 구간으로 압축되었으며, 탈중앙화 특유의 비용(토큰 마찰, 검증 노드 운영 비용, 서브넷 소유자 분배, 네트워크 지연 등)도 부담해야 합니다.

해자(護城河) 문제

비록 특정 서브넷이 가치 있는 서비스를 만들어낸다고 해도, 기반 모델과 방법론은 본질적으로 공개적입니다: Covenant-72B는 Apache 라이선스를 채택했으며, 기술 논문은 공개 발표되었습니다. 어떤 경쟁자도 TAO 생태계에 참여하지 않고 직접 복제할 수 있습니다.

전통적인 해자(독점 기술, 네트워크 효과, 전환 비용, 브랜드)는 모두 성립되지 않습니다:

• 기술은 오픈소스;
• 네트워크 효과는 TAO에 속하며, 개별 서브넷에 속하지 않음;
• 모델 가중치가 동일하여 사용자 전환 비용이 제로.

커뮤니티는 인센티브 메커니즘이 해자라고 생각하지만, 이는 지속적인 대규모 토큰 발행에 의존하며, 매번 반감기는 인센티브 예산을 지속적으로 축소시킬 것입니다.

TAO는 도대체 무엇을 거래하는가

26억 달러 시가총액 하에서, TAO의 가격은 수요 기초 요소를 반영하지 않으며, 300~1500만 달러의 연간 수익은 어떤 전통적 프레임워크에서도 지지할 수 없습니다. 시장이 거래하는 것은: 비트코인 스타일의 희소성, 그레이스케일 ETF 기대, AI 섹터 순환, 탈중앙화 AI의 장기 옵션 가치입니다. 이들은 모두 합리적인 투기적 요소이지만, 전적으로 공급 측과 시장 심리에서 비롯된 것입니다.

만약 희소성과