그날 나는 문득 깨달았다, 매일 두 종류의 Token을 태우고 있다는 것을
얼마 전 청구서를 정리하다가 한 가지 사실을 문득 알아차렸다.
내 암호화폐 지갑에는 다양한 Token이 들어 있었다 — AKT, RENDER, 그리고 몇 가지 stablecoin. 옆 탭에는 AI API 청구서가 떠 있었고, 이번 달에 수백만 개의 Token을 소비했다고 적혀 있었다.
둘 다 Token이라고 부른다. 하지만 하나는 내 투자 포지션이고, 다른 하나는 내 운영 비용이다.
그러다 생각하기 시작했다: 잠깐, 이 두 가지가 정말로 아무 관계가 없는 걸까?
생각하면 할수록 이상했다. 관계가 없는 게 아니라, 서서히 하나로 합쳐지고 있는 것이었다.
먼저 이해하자: AI의 Token이 정확히 무엇인가
암호화폐 쪽에서 온 사람이라면, Token이라는 단어를 들었을 때 가장 먼저 떠오르는 것은 아마 “코인"일 것이다. 하지만 AI 세계에서 Token의 의미는 완전히 다르다.
ChatGPT나 Claude에 문장을 입력하면, 모델은 텍스트를 직접 읽지 않는다. 먼저 문장을 작은 조각들로 분해하는데 — 이 조각들이 바로 Token이다. 대략적으로, 한국어 한 글자는 보통 13개의 Token이고, 영어 단어 하나는 약 13개의 Token이다.
입력한 것을 Input Token이라 부르고, 모델이 내보내는 것을 Output Token이라 부른다. 그리고 AI 회사는 바로 이것을 기준으로 요금을 부과한다.
백만 Token당 얼마 — 이것이 AI 추론 시장의 가격 단위다.
기술적으로 들릴 수 있지만, 사실 암호화폐의 Gas Fee 로직과 매우 비슷하다. 네트워크를 사용하려면 비용을 내야 한다. 다만 여기서의 “네트워크"는 AI 모델의 두뇌이고, “Gas"는 Token이다.
AI 추론 시장: 폭발 직전의 보이지 않는 거인
대부분의 사람들은 AI에 관심을 가질 때, 어떤 모델이 더 똑똑해졌는지, 어떤 회사가 얼마를 투자 받았는지를 본다. 하지만 AI 산업 전체를 실제로 떠받치고 있는 것은 추론 시장이다.
추론이란 무엇인가? AI에게 질문을 하거나, 텍스트를 생성하게 하거나, 이미지를 분석하게 하는 그 과정 전부를 말한다. 모델 학습은 한 번의 대규모 작업이지만, 추론은 끊임없이 발생하는 일이다.
그리고 이 시장은 얼마나 클까?
애널리스트들의 추정치에는 약간의 차이가 있지만 방향은 일치한다: 2025년 글로벌 AI 추론 시장은 대략 1,000억~1,250억 달러 수준이다. 2030년까지 2,500억 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 연평균 성장률은 약 13%~19% 수준이다.
왜 차이가 이렇게 클까? 이 시장이 너무 새롭고, 경계가 아직 확장 중이기 때문이다. 매일 새로운 활용 사례가 등장한다 — AI 고객 서비스, 코드 생성, 자동 거래, 콘텐츠 제작, 의료 진단. 모든 사례가 대량의 추론 Token을 소비하고 있다.
나 자신이 바로 살아있는 예시다. 7개의 AI Agent가 매일 24시간 가동되며, 코드 작성부터 시장 분석, 거래 전략 실행까지 수행한다. 모든 동작이 Token을 소비한다. 1년 전에는 이것이 이렇게 큰 지출이 될 줄 전혀 몰랐다.
모델 가격 책정: 끝이 없는 가격 전쟁
현재 주요 모델의 가격을 살펴보자. 이 표를 보면 AI Token의 “환율"에 대한 감을 잡을 수 있다:
DeepSeek V3의 가격을 보았는가? 백만 Input Token당 겨우 $0.28이다. Claude Opus 4.6은 $5.00이다. 거의 18배 차이다.
하지만 저렴하다고 반드시 좋은 것은 아니다. 모델의 품질, 추론 능력, 맥락 이해도는 모두 다르다. 오토바이와 BMW의 연비를 비교하면서 오토바이가 더 좋다고 말하지 않는 것과 같다 — 해결하는 문제가 다르기 때문이다.
하지만 트렌드는 분명하다: 가격은 하락하고 있으며, 매우 빠르게 하락하고 있다.
DeepSeek은 MoE 아키텍처로 비용을 상상할 수 없을 만큼 낮은 수준으로 끌어내렸다. Meta의 Llama 4는 오픈소스로 공개되어 누구나 직접 추론을 실행할 수 있다. Google의 Gemini Flash 시리즈는 대량 생산 노선을 걸으며 가격도 매우 낮게 책정했다.
이것은 초기 클라우드 컴퓨팅 가격 전쟁과 똑같다. AWS가 선두로 가격을 내리고, Google Cloud와 Azure가 뒤따랐다. 최종적으로 혜택을 받은 것은 모든 사용자였다. AI 추론 시장은 지금 정확히 같은 상황을 겪고 있다.
가격 전쟁이 암호화폐 투자자와 관련이 있는 이유
이렇게 생각할 수 있다: 모델 가격이 내가 코인을 사는 것과 무슨 관계가 있는가?
관계는 매우 직접적이다.
AI 추론 비용이 낮아질수록 사용량은 더 늘어난다. 사용량이 늘어날수록 기반 컴퓨팅 파워에 대한 수요가 높아진다. 컴퓨팅 수요가 높아질수록, DePIN — 탈중앙화 물리 인프라 네트워크 — 이 활용될 기회가 커진다.
명확한 가치 사슬이 있다: 모델 가격 인하 → 사용량 폭증 → 컴퓨팅 수요 폭발 → 탈중앙화 컴퓨팅에 실질적 수요 발생.
개념을 과대포장하는 것이 아니다. 실제로 돈을 내고 컴퓨팅 파워를 사용하는 사람들이 있다.
DePIN: 암호화폐가 AI 컴퓨팅 파워를 만났을 때
좋다, 드디어 내가 가장 흥미롭다고 생각하는 부분에 도달했다.
DePIN이라는 개념을 간단히 말하면, 블록체인의 토큰 인센티브 메커니즘을 사용하여 전 세계에 분산된 하드웨어 자원을 통합하는 것이다. 집에 유휴 GPU가 있다면? 네트워크에 연결하고, DePIN 네트워크에 참여하면, 컴퓨팅 파워를 임대하고 토큰을 벌 수 있다.
이상적으로 들린다. 하지만 예전에는 모두 이렇게 물었다: 누가 쓰려고?
지금은 답이 분명하다 — AI 추론이 사용한다.
Akash Network는 현재 DePIN 분야에서 수익이 가장 높은 프로젝트 중 하나다. 2025년 연간 온체인 수익은 약 420만 달러로, 크지 않아 보이지만 탈중앙화 프로토콜로서는 실질적인 수익이다. 2025년 말에는 AkashML을 출시했는데, 이는 완전 관리형 AI 추론 서비스로 Llama, DeepSeek 등 오픈소스 모델을 직접 배포할 수 있으며, 기존 클라우드보다 70%~85% 비용을 절감할 수 있다고 한다.
더 주목할 점은 Akash 커뮤니티가 BME 메커니즘을 통과시켰다는 것이다 — 사용자가 서비스를 배포하려면 시장에서 AKT 토큰을 구매한 후 소각해야 한다. 네트워크 사용량이 토큰 희소성과 직접 연결된다.
Render Network의 이야기도 흥미롭다. 원래 3D 렌더링을 위한 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크였지만, AI의 폭발적 성장이 새로운 포지셔닝을 만들어주었다. 2026년 1월 한 달 수익만 3,800만 달러에 달했으며, 상당 부분이 AI 추론 수요에서 발생했다.
io.net은 또 다른 길을 걷고 있는데, 30,000장 이상의 GPU를 직접 통합하여 연간 온체인 수익이 약 2,000만 달러라고 한다.
DePIN 분야 전체를 보면, CoinGecko가 추적하는 프로젝트가 250개에 가깝고 총 시가총액은 190억 달러를 넘는다. 2026년 1월, DePIN 대표 프로젝트의 월간 총수익은 1억 5,000만 달러에 달했다.
이 숫자들은 시가총액도, TVL도, 허공의 숫자도 아니다. 실제로 돈을 내고 사용하는 데서 나온 수익이다.
두 개의 Token 경제가 하나로 합쳐지고 있다
여기까지 오면, 그 연결선이 서서히 드러날 것이다.
AI 쪽: 모델 추론은 Token 단위로 과금된다. 대화 한 번, 분석 한 번, 코드 생성 한 번마다 모두 Token을 소비한다. Token을 단위로 하는 소비 시장이다.
암호화폐 쪽: DePIN 프로젝트는 Token으로 컴퓨팅 파워 제공자에게 인센티브를 주고, Token을 결제 수단으로 사용하며, Token 소각 메커니즘으로 수급을 조절한다.
두 세계의 접점은 무엇인가? 컴퓨팅 파워다.
AI 추론에는 컴퓨팅 파워가 필요하다. DePIN은 컴퓨팅 파워를 제공한다. AI 회사는 법정화폐나 암호화폐로 컴퓨팅 비용을 지불한다. DePIN 프로토콜은 토큰으로 컴퓨팅 파워 제공자에게 보상한다.
이것은 더 이상 두 개의 평행 세계가 아니다. 컴퓨팅 파워라는 교차점을 통해 서서히 하나의 나무로 성장하고 있다.
더 멀리 생각해보면 — 미래의 AI Agent는 온체인에서 직접 컴퓨팅 파워를 구매할 수 있을 것이다. 사람이 AWS 계정을 개설하는 것이 아니라, AI가 스스로 암호화폐 지갑을 가지고 DePIN 시장에서 자동으로 컴퓨팅 자원을 입찰하는 것이다. Coinbase와 Solana는 이미 AI 추론을 암호화폐 지갑에 통합하는 작업을 진행하고 있다.
그때가 오면, AI Token(컴퓨팅 소비)과 Crypto Token(결제 수단) 사이의 경계는 정말로 사라진다.
이것이 의미하는 바는? 나의 몇 가지 관찰
미래를 예측할 수 있는 척하고 싶지 않다. 하지만 한번 생각해볼 만한 것들이 몇 가지 있다.
첫째, AI 추론 시장은 실재한다. 이것은 또 다른 “메타버스” 식의 개념 과대광고가 아니다. 매일 수십억 건의 API 호출이 발생하고 있으며, 매번 실제 컴퓨팅 파워를 소비하고, 실제 돈을 쓴다. 이 시장은 2025년에 이미 수천억 달러를 넘어섰다.
둘째, 가격 전쟁은 사용자에게 좋지만, 컴퓨팅 파워 공급자에게는 압박이다. 모델이 저렴해질수록 사용량이 늘고, 컴퓨팅 수요가 높아진다. 하지만 컴퓨팅 파워를 제공하는 측도 이익 압축에 직면한다. 가장 저렴하면서도 가장 안정적인 컴퓨팅 파워를 제공하는 자가 승리한다. DePIN의 탈중앙화 모델은 여기서 구조적 우위가 있다.
셋째, 실질적인 수익이 있는 DePIN 프로젝트에 주목할 가치가 있다. DePIN 라벨이 붙은 모든 프로젝트가 가치 있는 것은 아니다. 내가 보는 것은: 실제 사용자가 있는가? 온체인 수익은 얼마인가? 수익원은 무엇인가? Akash의 BME 메커니즘, Render의 AI 추론 전환, io.net의 GPU 규모 — 이것들은 모두 검증 가능한 것들이다.
넷째, AI와 Crypto를 동시에 이해하는 사람이 정보 우위를 갖게 된다. 대부분의 AI 엔지니어는 암호화폐를 보지 않는다. 대부분의 암호화폐 투자자는 AI 추론의 기반 로직을 이해하지 못한다. 하지만 양쪽은 합류하고 있다. 교차점에 서 있는 사람이 다른 사람들이 아직 인지하지 못한 기회를 가장 먼저 발견할 수 있을 것이다.
나 자신이 바로 이 교차점에 서 있는 사람이다. 매일 AI를 사용하면서 동시에 암호화폐를 보유하고 있다. 솔직히, 6개월 전에는 이 두 세계가 이렇게 가까워질 줄 몰랐다.
마치며
Token이라는 단어는 맥락에 따라 완전히 다른 의미를 가진다. 하지만 언어에는 예고의 성격이 있다. 어쩌면 완전히 다른 두 분야가 우연히 같은 단어를 선택하여 핵심 메커니즘을 설명했을 때, 그것들은 본래 하나로 만날 운명이었는지도 모른다.
무엇을 사라, 무엇에 투자하라고 말하지 않겠다.
하지만 만약 AI와 암호화폐 두 분야 모두에 관심이 있다면, 지금이야말로 진지하게 관찰할 가치가 있는 시점이다. 어떤 코인이 오를 것이라서가 아니라, 기반에서 구조적인 변화가 일어나고 있기 때문이다 — 컴퓨팅 파워가 블록체인에서 거래 가능한 상품으로 변하고 있으며, AI는 이 상품의 최대 구매자다.
이것이 어떻게 전개될지 나도 모른다. 하지만 계속 지켜볼 것이다.
자주 묻는 질문
AI의 Token과 암호화폐의 Token은 어떻게 다른가?
암호화폐의 Token은 블록체인 위의 디지털 자산으로 가치나 권리를 나타낸다. AI의 Token은 텍스트가 분해된 최소 연산 단위로, 모델 추론의 사용량과 비용을 계산하는 데 쓰인다. 명칭은 같지만 본질은 다르다. 다만 DePIN 등의 메커니즘을 통해 점차 교차점이 생기고 있다.
AI 추론 시장의 현재 규모는 얼마나 되는가?
애널리스트들은 2025년 글로벌 AI 추론 시장 규모를 약 1,000억~1,250억 달러로 추정하며, 연평균 성장률은 약 13%~19%이고, 2030년까지 2,500억 달러를 넘어설 것으로 예상된다. 추론은 AI 컴퓨팅 수요의 대부분을 차지하며, 모델 가격 인하와 활용 사례 확대로 그 비중은 더 커지고 있다.
AI 모델의 가격이 계속 떨어지는 이유는?
오픈소스 모델의 경쟁 압력, MoE 아키텍처를 통한 연산 비용 절감, 하드웨어 효율 향상, 그리고 각 기업의 시장 점유율 확보를 위한 가격 전쟁 전략이 주요 원인이다. DeepSeek V3의 초저가 가격 책정은 업계 전체의 가격 인하 추세를 특히 가속화했다.
DePIN과 AI 추론은 어떤 관계인가?
DePIN은 토큰 인센티브를 통해 전 세계 유휴 GPU 컴퓨팅 파워를 통합하여, 기존 클라우드보다 70%~85% 저렴한 연산 자원을 제공한다. AI 추론은 대량의 분산 컴퓨팅 파워가 필요하며, DePIN이 바로 이런 인프라를 제공할 수 있어 양쪽이 서로를 보완한다.
일반 투자자는 AI Token 경제를 어떻게 바라봐야 하는가?
AI 추론 시장을 단순한 코인 투기 소재가 아닌 새로운 인프라 계층으로 바라보는 것을 권한다. 어떤 프로젝트에 실질적인 수익이 있는지, 어떤 프로젝트가 실제 컴퓨팅 수급 문제를 해결하고 있는지에 주목하는 것이 개념을 쫓는 것보다 더 중요하다.