블랙록, AI와 디지털 자산의 수렴을 조명하다
블랙록이 인공지능과 디지털 자산이 공통 기반을 중심으로 수렴하며, 이른바 ‘머신 네이티브 경제’의 토대를 마련하고 있다고 주장하는 리서치 노트를 발표했다. 이 자산운용사의 분석은 대규모 언어모델과 블록체인 기반 토큰화를 상호 보완적인 기술로 지목하며, 스테이블코인이 자율 소프트웨어 에이전트를 위한 자연스러운 결제 수단으로 부상하고 컴퓨팅 용량이 새로운 디지털 자산 시장으로 형성되고 있다고 지적한다.
공통 기반: 데이터, 검증, 결제
이 논지의 핵심에는 단순한 관찰이 있다. 대규모 언어모델과 퍼블릭 블록체인 모두 방대하고 검증 가능한 데이터셋과 결정론적 결제에 의존한다. LLM은 학습과 추론을 위해 구조화된 고품질 데이터가 필요하고, 토큰화된 네트워크는 소유권과 이전에 관한 신뢰할 수 있는 기록이 필요하다. 이 두 시스템이 상호작용하면, 기계는 거래를 수행할 수 있을 뿐만 아니라 인간의 개입 없이 그 거래 조건을 검증할 수도 있다.
블랙록의 연구진은 토큰화를 가교로 규정한다. 국채부터 프라이빗 크레딧까지 실물 자산은 AI 에이전트가 배분하고, 담보로 제공하고, 리밸런싱할 수 있는 프로그래머블 객체가 된다. 한편 스테이블코인은 결제를 즉각적이고 국경 없이 유지하는 계산 단위이자 교환 매체를 제공한다. 이는 은행 영업시간이 아니라 연속적으로 작동하는 소프트웨어에 대한 요건이다.
신흥 자산군으로서의 컴퓨팅
보고서의 또 다른 축은 컴퓨팅 자체가 거래 가능한 디지털 자산이 되고 있다는 생각이다. AI 학습과 추론 수요가 급증하면서 GPU 시간과 데이터센터 용량은 토큰화된 시장, 선물, 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크를 통해 금융화되고 있다. 블랙록의 프레임은 이것이 마치 과거의 원자재나 대역폭처럼 고유한 가격 역학, 헤지 수단, 리스크 프로파일을 갖춘 별개의 시장 세그먼트로 진화할 수 있음을 시사한다.
- 머신 머니로서의 스테이블코인: 프로그래머블 달러는 인간의 승인 없이 에이전트 간 결제를 가능하게 한다.
- 토큰화된 담보: AI 기반 포트폴리오는 토큰화된 자산을 실시간으로 담보로 제공하고 이동할 수 있다.
- 컴퓨팅 시장: GPU 용량과 추론은 새로운 투자 가능한 디지털 자산군이 될 수 있다.
기관에 대한 시사점
기관 투자자에게 이 보고서는 AI와 디지털 자산 전략이 더 이상 사일로화되어서는 안 된다는 것을 시사한다. AI 기반 트레이딩 인프라를 구축하는 펀드는 머신 속도로 작동하기 위해 온체인 결제와 토큰화된 담보를 점점 더 필요로 하게 될 것이다. 이 두 트렌드를 별개로 취급하는 커스터디언, 거래소, 자산운용사는 상호운용할 수 없는 시스템을 구축할 위험이 있다.
규제 상황은 여전히 불확실하다. 스테이블코인 입법, 토큰화 규칙, 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크에 대한 감독은 모두 아직 진화 중이며, 그중 어느 것이든 수렴을 늦출 수 있다. 그러나 블랙록의 핵심 주장은 방향성을 띤다. 머신 네이티브 경제를 위한 인프라가 지금 조립되고 있으며, AI를 토큰화된 레일에 일찍 연결하는 기업이 그것이 작동하는 방식을 정의할 것이다.
전망
다음 단계는 선언보다 파일럿으로 정의될 가능성이 높다. AI 배분자가 담보로 사용하는 토큰화된 머니마켓 펀드, 에이전트 결제를 위해 테스트되는 스테이블코인 레일, 규제된 거래소에 상장되는 컴퓨팅 담보 상품 등이다. 이러한 실험이 유지된다면, AI 인프라와 디지털 자산 시장 사이의 경계는 대부분의 기관이 예상하는 것보다 빠르게 흐려질 수 있다.
