AI에 다가오는 공급 과잉: 크립토의 버블 사이클이 테크 투자자들에게 주는 교훈
Blockchain Capital의 연구진은 크립토 시장의 호황과 불황 역학과 현재의 인공지능 열풍 사이에서 놀라운 유사점을 도출하며, AI 투자자들이 익숙한 함정, 즉 한때 희소했던 자원의 상품화로 걸어 들어가고 있을 수 있다고 경고했다.
이 비교의 핵심은 크립토의 첫 번째 사이클에서 나온 구조적 교훈이다. 2017년부터 2019년까지 수십 개의 레이어1 블록체인이 뛰어난 처리량을 약속하며 수십억 달러를 조달했지만, 블록 공간 자체가 지속 가능한 해자(moat)가 아니라는 사실을 깨닫게 되었다. 체인이 늘어나면서 블록 공간의 공급은 수요보다 훨씬 빠르게 팽창했고, 그 네트워크 대부분과 그들의 토큰은 자체 과잉 생산 능력의 무게에 짓눌려 붕괴했다.
블록 공간에서 컴퓨트로
보고서는 AI가 이제 같은 전략을 반복하고 있다고 주장한다. 파운데이션 모델 개발자들은 프런티어 모델이 방어 가능하고 높은 마진을 지닌 자산을 구성한다는 전제 아래 전례 없는 규모의 자금을 조달했다. 그러나 오픈 웨이트 모델은 놀라운 속도로 성능 격차를 좁히고 있고, 추론 비용은 급격히 하락하며, 유능한 모델 제공자의 수는 계속 늘어나고 있다. 연구진은 그 결과 모델 자체가 그들 이전의 블록 공간과 마찬가지로 상품화의 길로 접어들고 있다고 주장한다.
그렇다고 AI가 같은 형태로 터질 운명의 버블이라는 뜻은 아니다. 이는 가치가 원시적 산출물, 즉 토큰, 추론, 범용 모델 접근에서 벗어나 지속 가능한 수요를 포착하는 계층, 즉 독점 데이터, 유통, 수직 통합, 그리고 모델을 고객이 실제로 비용을 지불하는 제품으로 감싸는 애플리케이션으로 이동할 가능성이 크다는 의미다.
이것이 크립토에 중요한 이유
크립토 투자자들에게 이 유사점은 양날의 검이다. 한편으로 ‘AI 트레이드’로 마케팅되는 탈중앙화 컴퓨트와 GPU 네트워크는 2018년 레이어1 토큰과 동일한 과잉 생산 능력 위험에 직면한다. 원시 컴퓨트 공급에 묶인 토큰 밸류에이션은 원시 블록 공간에 묶인 밸류에이션만큼 취약할 수 있다.
다른 한편으로 보고서는 상품화된 모델에 대한 희소한 보완재를 포착하는 프로젝트, 즉 검증 가능한 데이터, 출처(프로버넌스), 에이전트 조정, 그리고 결제 레일이 이번 사이클의 진정한 승자가 될 수 있다고 시사한다. 바로 그곳에서 신뢰 최소화 조정과 개방형 데이터 시장 같은 크립토의 핵심 역량이 AI의 진짜 병목과 교차한다.
앞으로의 전망
크립토에서 얻는 교훈은 AI가 실패할 것이라는 게 아니다. 인프라 붐은 과도하게 치우치는 경향이 있고, 시장은 결국 희소성을 다시 가격에 반영한다는 것이다. 풍부한 공급을 지속 가능한 해자로 착각하는 투자자는, 블록 공간이든 모델이든, 같은 교훈을 두 번 배우게 되는 경향이 있다. 크립토와 AI 양쪽의 자산 배분자에게 질문은 단순하다. 기반 자원이 저렴해질 때 스택의 어느 계층이 실제로 가치를 포착하는가?
