비텐서(Bittensor)는 시가총액 기준으로 가장 큰 탈중앙화 AI 네트워크이며, 지난 2년 동안 가장 화제가 된 암호화폐 프로젝트 중 하나입니다. 2026년 중반 현재, 비텐서는 128개의 활성 "서브넷"을 운영하고 있으며, 각 서브넷은 특정 유형의 AI 작업을 위한 전문 시장으로, 시가총액은 수십억 규모에 달하고 기관 투자자의 자금 유입과 대중의 논란이 끊임없이 이어지고 있습니다.
기본 개념은 이렇습니다. Bittensor는 기여자들이 서브넷 내에서 머신러닝 모델을 실행하고, 검증자들이 그 결과물에 점수를 매기며, 네트워크가 작업의 유용성에 비례하여 TAO 토큰을 분배하는 블록체인 네트워크입니다. 이는 암호화폐 분야에서 대규모로 작동하며 토큰 인센티브를 제공하는 AI 경제에 가장 가까운 사례이며, 더 광범위한 탈중앙화 AI 논의의 중심에 자리 잡고 있습니다.
먼저 혼동을 방지하기 위해 명확히 해두자면, 사람들이 “TAO 채굴”이라고 말할 때, 이는 비트코인 방식의 해시 채굴을 의미하는 것이 아니다. 이는 AI 모델을 실행하고 그 결과를 서브넷에 제출하는 것을 의미하며, 서브넷에서 검증자들이 이를 평가하고 프로토콜이 보상을 지급하는 방식이다.
Bittensor란 무엇인가요?
Bittensor는 블록체인 인센티브를 활용해 머신러닝 작업을 조정하는 탈중앙화 네트워크입니다. 기여자들은 전용 서브넷 내에서 AI 모델을 실행하고, 검증자들은 그 결과물에 점수를 매기며, 네트워크는 해당 작업의 유용성에 따라 TAO 토큰을 보상으로 분배합니다.
이 프로젝트는 2019년 제이콥 스티브스(Jacob Steeves)와 알라 샤바나(Ala Shaabana)가 공동으로 설립했으며, 비영리 단체인 오픈텐서 재단(Opentensor Foundation)이 운영하고 있습니다. ‘피니(Finney)’라고 불리는 현재의 메인넷은 두 차례의 베타 버전을 거친 후 2023년 3월 20일에 출시되었습니다. 비텐서(Bittensor)는 폴카닷(Polkadot)과 동일한 프레임워크인 서브스트레이트(Substrate)를 기반으로 구축되었으며, 전용으로 설계된 자체 체인에서 운영됩니다.
Bittensor에 대해 이해해야 할 가장 중요한 점은, 그것이 무엇이 ‘아닌지’입니다. OpenAI나 Anthropic이 하는 방식처럼 단일 프론티어 모델을 훈련시키는 것이 아닙니다. 'Bittensor LLM'이라는 것은 존재하지 않습니다. 대신, 이 네트워크는 각각 LLM 추론, 이미지 생성, 예측 시장, 분산 훈련, GPU 연산, 오디오, 검색 등 서로 다른 AI 작업에 집중하는 독립적인 서브넷들의 집합체입니다. 각 서브넷은 그 자체로 소규모 경쟁 구도를 이루며, 네트워크가 이를 조율합니다.
바로 이러한 구조 덕분에 비텐서(Bittensor)는 “블록체인 기반 AI”의 가장 많이 인용되는 사례가 되었으며, 동시에 비텐서가 실제로 무엇을 하는지에 대한 혼란의 주된 원인이 되고 있다.
Bittensor의 작동 원리: 서브넷, 채굴자, 검증자
Bittensor 스택에는 한 번 직접 보기 전까지는 헷갈리기 쉬운 네 가지 구성 요소가 있습니다.
서브넷
서브넷은 특정 종류의 AI 작업에 중점을 둔 독립적인 하위 네트워크입니다. 서브넷 3(τemplar)은 대규모 언어 모델을 분산된 방식으로 훈련시킵니다. 서브넷 64(Chutes)는 GPU 연산 능력을 제공합니다.
다른 것들은 예측 시장, 임베딩, 이미지 생성, 금융 신호 등을 다룹니다. 서브넷은 다음을 통해 생성됩니다. 서브넷 소유자, 이들은 “좋은 작업”의 기준을 정의하고 채점 규칙을 정합니다. 2026년 중반 현재, 128개의 활성 서브넷이 있으며, 향후 256개로 확장될 예정입니다.
세 가지 역할
각 서브넷에는 세 가지 유형의 참여자가 있습니다:
- 광부들 AI 모델을 실행하여 텍스트, 이미지, 예측 결과 등 해당 서브넷이 요구하는 모든 출력을 생성합니다. 이들은 해시 채굴자가 아닌 AI 채굴자입니다. 하드웨어 사양은 서브넷에 따라 다릅니다.
- 검증자 채굴자의 산출물을 평가하고 점수를 부여합니다. 이들은 참여를 위해 TAO를 스테이킹하며, 점수 산정에 미치는 영향력은 스테이킹한 양에 비례합니다.
- 서브넷 소유자 서브넷의 규칙, 인센티브 설계 및 코드베이스를 구축하고 유지 관리합니다.
유마 합의
유마 컨센서스(Yuma Consensus)는 검증자 점수를 TAO 보상으로 전환하기 위한 비텐서(Bittensor)의 메커니즘입니다. 검증자는 채굴자를 평가하며, 네트워크는 검증자의 지분 비율에 따라 가중치를 적용해 평가 결과를 집계합니다. 보상은 채굴자, 검증자, 서브넷 소유자에게 비례적으로 분배됩니다. 이 계산 방식은 악의적인 검증자, 즉 점수가 합의치에서 지나치게 벗어난 검증자가 더 적은 보상을 받도록 설계되어 있으며, 시간이 지남에 따라 정직한 검증자들에 의해 그 영향력이 희석되도록 되어 있습니다.
토큰 흐름
블록당 정해진 양의 TAO가 발행됩니다. 2025년 12월 반감기 이후에는 블록당 0.5 TAO, 즉 하루에 약 3,600 TAO가 발행됩니다. 발행량은 시장 주도 신호에 따라 서브넷별로 분배되며(자세한 내용은 아래 참조), 각 서브넷 내에서는 채굴자, 검증자, 서브넷 소유자 간에 분배됩니다.
TAO, 다이내믹 TAO, 그리고 토큰 경제
TAO는 Bittensor 네트워크의 네이티브 토큰입니다. 이 토큰은 스테이킹(검증자에게 위임하여 발행량의 일부를 획득), 서브넷 생성(서브넷 소유자가 등록 시 TAO를 잠금), AI 서비스 결제 및 거버넌스에 사용됩니다.
공급 일정은 비트코인을 그대로 본떠 설계되었습니다. TAO의 총 발행량은 2,100만 개로 고정되어 있으며, 반감기를 통해 일일 발행량이 절반으로 줄어듭니다. 비텐서의 첫 번째 반감기는 2025년 12월 중순에 발생했으며, 이로 인해 일일 발행량이 약 7,200 TAO에서 3,600 TAO(블록당 0.5 TAO)로 감소했습니다.
비텐서(Bittensor) 역사상 가장 큰 경제적 변화는 2025년 2월, 다이내믹 TAO(dTAO) 업그레이드가 시행되면서 일어났습니다. dTAO 도입 전에는 64명의 검증자로 구성된 위원회가 어떤 서브넷에 TAO를 배분할지 결정했습니다. dTAO 도입 후에는 모든 서브넷이 자체적인 알파 토큰 그리고 자체 유동성 풀.
서브넷을 지원하고자 하는 사용자는 해당 서브넷의 풀에 TAO를 스테이킹하고, 그 대가로 알파 토큰을 받으며, 해당 풀의 규모에 비례하여 발행량을 획득합니다. 스테이킹된 TAO가 더 많은 서브넷일수록 더 많은 발행량을 얻습니다. 한 줄 요약: dTAO는 각 서브넷을 독자적인 미시 경제로 전환시켰으며, TAO는 이 구조의 최상위에 위치합니다.
실시간 배출량 데이터, 스테이킹 수익률 및 서브넷별 통계를 확인하려면, taostats.io 이것이 표준 출처입니다.
Bittensor 서브넷의 실제 역할
서브넷은 몇 가지 광범위한 범주로 나뉩니다. 일부는 인프라와 비슷해 보이고, 다른 일부는 제품과 더 비슷해 보입니다.
연산 및 분산 학습
GPU 연산 및 분산형 모델 훈련에 중점을 둔 서브넷들. 가장 대표적인 예로는 τemplar(SN3)가 있는데, 이곳에서는 2026년 초 당시 분산형 네트워크 중 가장 큰 규모의 협업 사전 훈련 모델이었던 Covenant-72B를 훈련시켰습니다. Chutes(SN64)와 Targon(SN4)은 추론 및 단기 훈련 작업을 위해 임대 가능한 GPU 용량을 제공합니다.
파운데이션 모델과 대규모 언어 모델(LLM)
서브넷은 추론을 위해 오픈-웨이트 언어 모델을 훈련하고 서비스를 제공합니다. 이들은 출력 품질과 비용 측면에서 경쟁하며, 검증자는 평가 기준에 따라 응답을 평가합니다. 분산형 서비스 방식이 중앙 집중식 클라우드 가격보다 저렴할 수 있는 중형 모델의 경우, 이러한 경제성이 가장 잘 발휘됩니다.
이미지, 오디오 및 다중 모달
생성형 미디어 서브넷: 이미지 생성, 오디오 합성, 음성, 그리고 점차 확대되고 있는 동영상. 채굴자들은 확산 모델이나 트랜스포머 모델을 실행하며, 검증자들은 서브넷의 품질 기준에 따라 출력 결과의 점수를 매깁니다.
예측, 금융, 구조화된 신호
시장 예측, 시장 심리지표, 스포츠 예측 및 구조화된 금융 신호를 생성하는 서브넷. 성공 지표가 더 명확하기 때문에(예측이 맞았는가?), 생성형 작업에 비해 평가가 더 간단합니다.
검색 및 검색 결과 가져오기
웹 검색, 임베딩, 검색 강화 시스템에 중점을 둔 서브넷들은 최신 데이터가 필요한 AI 애플리케이션을 위한 미들웨어로 유용합니다. 서브넷의 품질은 천차만별입니다. 일부는 실질적인 수익을 창출하며 제품-시장 적합성을 갖추고 있습니다. 반면 초기 단계이거나 투기적 성격을 띠거나, 사실상 폐기 직전에 있는 서브넷도 있습니다. dTAO 시장은 이러한 차이를 명확히 드러내야 하며, 어느 정도는 그렇게 하고 있지만, 동시에 알파 토큰에 대해 더욱 극심한 호황과 불황의 주기를 초래하기도 합니다.
비텐서에 대한 솔직한 평가
비텐서는 찬반 양측 모두로부터 극명한 반응을 불러일으킵니다. 다음 세 가지 점을 동시에 염두에 두어야 합니다.
무엇이 진짜인가
Bittensor는 가동 중인 기술 스택, 반감기 기반의 발행 일정, 서브넷 간 보상을 배분하기 위한 시장 메커니즘(dTAO), 그리고 주요 기관의 지원을 갖추고 있습니다. 여기에는 Polychain Capital의 오랜 참여와, SEC에 현물 ETF 전환 신청이 계류 중인 Grayscale Bittensor Trust(GTAO)가 포함됩니다. 현재 여러 서브넷이 실용적인 AI 서비스를 제공하며 실질적인 수익을 창출하고 있습니다.
논쟁의 대상이 되는 점
서브넷의 품질은 천차만별입니다. 일부는 진정한 AI 제품인 반면, 다른 일부는 생산량이 극히 미미한 ‘에미션 팜’에 불과합니다. 또한 이 네트워크에서는 중대한 보안 사고도 발생했습니다. 2024년 7월, PyPI에 업로드된 악성 패키지로 인해 약 800만 달러가 도난당했고, 체인이 10일 동안 중단되기도 했습니다. 2025년 5월에는 통제 불능 상태에 빠진 배치 호출 공격으로 인해 네트워크가 이틀 동안 “안전 모드”로 전환되기도 했습니다. 두 사건 모두 해결되었지만, 운영 기록에 남아 있습니다.
‘코버넌트’ 출구 및 서브넷 운영자의 위험
2026년 4월, 코버넌트 AI(서브넷 3의 운영사이자 코버넌트-72B 훈련 실행을 주도한 팀)는 네트워크에서 공식적으로 철수하고, 약 37,000 TAO(약 1,000만 달러)를 매각한 뒤, 비텐서(Bittensor) 경영진이 일방적으로 네트워크를 장악하고 있다고 비난했다.
비텐서(Bittensor)의 공동 창업자 중 한 명이 이러한 평가에 공개적으로 반박했고, 네트워크는 계속 운영되었다. 이 사건은 가격의 급락을 촉발했으며, 서브넷 운영자의 행동이 전체 네트워크에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 보여주는 가장 명확한 사례로 남아 있다. 비텐서는 “블록체인 상의 AI는 어떤 모습일까”라는 질문에 실질적인 해답을 제시한 몇 안 되는 암호화폐 프로젝트 중 하나다. 또한 가장 변동성이 큰 프로젝트 중 하나이기도 하다.
결론
비텐서(Bittensor)는 “블록체인 상의 AI는 어떤 모습일까”라는 질문에 대해 암호화폐 업계가 내놓은 가장 명확한 해답입니다. 128개의 전용 서브넷, 비트코인 방식의 반감기 일정, 일부 워크로드에서 발생하는 실질적인 수익, 그리고 이를 뒷받침하는 막대한 기관 자금을 갖추고 있습니다. 동시에 이 프로젝트는 보안 사고, 서브넷 운영자의 매도, 품질의 큰 편차 등으로 인해 이 분야에서 가장 논란이 많은 프로젝트 중 하나이기도 합니다. TAO에 대한 진지한 분석이라면 이 두 가지 측면을 모두 고려해야 합니다.
