2026년에 주목해야 할 최고의 AI 기반 레이어 1 블록체인

"AI 기반 블록체인"은 매우 다양한 의미를 가질 수 있습니다. 일부 레이어 1 네트워크는 토큰 인센티브를 사용하여 머신러닝 서비스를 조정합니다. 다른 네트워크는 AI 워크로드를 위한 분산 컴퓨팅 및 스토리지를 구축하고 있습니다. 또 다른 네트워크는 자율 에이전트, 사용자 소유 데이터 또는 스마트 계약 내에서 직접 추론을 실행하는 데 중점을 둡니다.

이름보다는 그 차이가 훨씬 중요합니다. 에이전트 마켓플레이스에 적합한 블록체인이라도 모델 학습에는 적합하지 않을 수 있습니다. 개인 데이터에 최적화된 네트워크가 범용 DeFi 앱을 배포하기에 최적의 장소가 아닐 수도 있습니다. 이 가이드에서는 하나의 "최고" AI 블록체인을 꼽기보다는, 각기 다른 기술적 특징을 가진 6개의 레이어 1 네트워크(Bittensor, 0G, Fetch.ai, Internet Computer, NEAR Protocol, Vana)를 비교합니다.

간단 비교: 각 레이어 1은 어떤 AI 이론을 추구하나요?

1. 비텐서: 유용한 기계 지능에 보상을 제공하는 시장을 위한 솔루션

비텐서는 핵심 경제 설계가 인공지능 서비스와 직접적으로 연결된 블록체인의 가장 명확한 사례 중 하나입니다. 비텐서 네트워크는 전문화된 "서브넷"으로 구성되어 있습니다. 각 서브넷은 특정 작업이나 디지털 상품을 정의하며, 채굴자는 서비스를 제공하고 검증자는 그 결과물의 품질을 평가합니다. 네트워크는 유용한 성과를 보상하기 위해 인센티브 시스템을 사용합니다.

Bittensor 공식 문서에서는 채굴자와 검증자를 서브넷 내의 기본 참여자로 설명하며, Subtensor 블록체인이 이러한 참여자들을 연결합니다. Yuma 합의 메커니즘은 다양한 유형의 디지털 상품 및 서비스를 포함하는 작업에 대한 보상을 분배하는 문제를 중심으로 설계되었습니다. Bittensor 구성 요소 문서 와 Yuma 합의 메커니즘 문서를 참조하십시오 .

Bittensor는 추론, 예측, 모델 평가, 데이터 처리 또는 기타 측정 가능한 AI 서비스와 같은 경쟁적인 인공지능 시장에 적용될 때 특히 흥미롭습니다. 또한, Bittensor의 동적 TAO 설계는 개별 서브넷에 자체적인 경제 계층을 제공하여 자본 배분 및 네트워크 인센티브를 전문화된 시장에 따라 다르게 설정할 수 있도록 합니다. 하지만 이러한 장점에는 복잡성이라는 단점이 있습니다. 개발자는 단순히 일반 스마트 계약을 배포하고 API를 호출하는 것이 아니라, 인센티브 시스템, 점수 산정 메커니즘, 그리고 적대적 공격에 강한 검증 규칙을 설계해야 하는 경우가 많습니다.

Bittensor는 다음과 같은 경우에 주목해야 합니다. 탈중앙화 AI가 단순히 AI 기반 dApp을 호스팅하는 것이 아니라, 측정 가능한 지능을 제공하는 경쟁 업체에 보상을 제공해야 한다는 주장을 펼치는 경우.

2.0G: 수직적으로 통합된 AI 인프라 스택을 위해

0G는 다른 접근 방식을 취합니다. 모델 출력 마켓플레이스에 주로 초점을 맞추는 대신, EVM 호환 레이어 1과 분산 컴퓨팅 및 스토리지 구성 요소를 결합합니다. 현재 빌더 문서에서는 0G 체인을 "AI 애플리케이션에 최적화된 EVM 호환 L1"으로 설명하고 있으며, 더 넓은 플랫폼은 컴퓨팅, 스토리지, 추론 및 미세 조정 도구를 통합합니다. 0G 체인 문서 와 0G 개발자 문서를 참조하십시오 .

이러한 아키텍처는 결제를 위한 단일 체인, 별도의 분산형 스토리지 네트워크, GPU 서비스용 마켓플레이스를 통합하고 싶지 않은 팀에게 매력적입니다. 또한 솔리디티 호환성은 이더리움 툴에 이미 익숙한 팀의 전환 비용을 낮춰줍니다.

가장 큰 장단점은 성숙도입니다. 0G는 기존의 범용 레이어 1 네트워크보다 훨씬 새롭기 때문에, 개발자는 이론적인 처리량이나 로드맵에만 의존하기보다는 메인넷 안정성, 공급자 다양성, 도구 품질, 유동성, 그리고 실제 애플리케이션 사용 현황을 평가해야 합니다. 0G 아키텍처가 야심찬 이유는 바로 여러 인프라 계층을 동시에 통합하려 하기 때문입니다.

EVM 개발 패턴을 유지하면서 스마트 계약, 빅데이터, 추론 및 컴퓨팅을 포괄하는 AI 중심 스택을 원한다면 0G를 주목하세요 .

3. Fetch.ai: 서로를 발견하고 거래하는 자율 에이전트를 위한 플랫폼

Fetch.ai는 AI를 DeFi 체인의 부가 기능으로 취급하기보다는 자율 소프트웨어 에이전트를 중심으로 수년간 생태계를 구축해 왔습니다. Fetch.ai의 생태계는 uAgents 프레임워크, 에이전트 검색을 위한 Agentverse, 그리고 블록체인 결제 인프라를 포함합니다. Fetch.ai의 기술 자료에 따르면, 블록체인은 에이전트 간의 거래 및 협업을 지원하는 결제 계층이며, 온체인 Almanac 계약은 등록된 에이전트를 찾는 메커니즘으로 작동합니다. Fetch.ai의 다중 에이전트 시스템 및 결제 계층 개요를 참조하십시오 .

가장 강력한 활용 사례는 블록체인 상에서 직접적인 모델 학습을 수행하는 것이 아닙니다. 에이전트에게 신원 확인, 검색, 경제적 조정, 그리고 외부 서비스나 다른 에이전트와의 상호 작용 방식을 제공하는 데 있습니다. Fetch.ai는 Agentverse와 ASI:One을 중심으로 AI 스택을 지속적으로 개발하고 있으며, 인프라는 코스모스 생태계와 연결된 상태를 유지하고 있습니다.

이러한 접근 방식의 한계는 아키텍처 분리에 있습니다. "실제로 온체인에 구현된 AI는 얼마나 될까?"를 평가하는 개발자는 블록체인 결제 계층과 추론, 언어 모델 서비스, 호스팅 에이전트 인프라를 구분해야 합니다. 이러한 분리가 반드시 약점은 아니며, 실용적인 설계 선택일 수 있습니다. 하지만 이는 Fetch.ai를 합의 메커니즘 내에서 모든 AI 워크로드를 실행하는 블록체인이 아니라 에이전트 생태계로 평가해야 함을 의미합니다.

제품에 검색 가능한 자율 에이전트가 필요하고, 이러한 에이전트가 조정, 협상, 서비스 호출 및 가치 정산을 수행할 수 있어야 한다면 Fetch.ai를 주목하세요 .

4. 인터넷 컴퓨터: 스마트 계약 계층에 더 가까운 AI를 위한 도구

인터넷 컴퓨터(Internet Computer, ICP)는 애플리케이션 로직을 온체인에 구현하는 데 있어 가장 적극적인 접근 방식을 취하는 프로젝트 중 하나입니다. ICP의 캐니스터 스마트 계약은 웹 콘텐츠를 제공하고, 대량의 데이터를 저장하며, 기존 스마트 계약보다 훨씬 더 많은 연산 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, ICP는 캐니스터 내에서 AI 추론을 실행하는 것을 시연했으며, 현재 AI 지원 캐니스터를 위해 Llama 3.1 8B를 지원하는 LLM 캐니스터 인터페이스를 문서화했습니다. 자세한 내용은 ICP 애플리케이션 캐니스터 참조 문서를 확인하세요 .

이러한 이유로 ICP는 특히 자율적인 AI 에이전트에 매우 중요합니다. 개발자가 에이전트 로직, 애플리케이션 상태, 자산 제어 및 사용자 대면 서비스를 기존 클라우드 백엔드에 의존하는 대신 블록체인 기반 실행 하에 유지하고자 하는 애플리케이션에 적합합니다.

중요한 뉘앙스가 있습니다. ICP의 AI 로드맵에서는 일부 LLM 기능이 MVP에서 보다 분산된 워커 인프라로 발전하는 방향으로 설명되어 있습니다. 다시 말해, "온체인 AI"는 단일한 이진 상태가 아니므로 개발자는 사용하려는 기능에 어떤 모델, 추론 경로, 신뢰 가정 및 성능 특성이 적용되는지 검증해야 합니다. 또한 이 플랫폼은 EVM 대신 캐니스터/WebAssembly 프로그래밍 모델을 사용하는데, 이는 팀에 따라 장점이 될 수도 있고 학습 곡선이 될 수도 있습니다.

블록체인 제어 실행 환경 내에서 AI 애플리케이션 스택(영구 에이전트 및 풀스택 애플리케이션 포함)을 더 많이 호스팅하는 것이 우선순위 라면 Internet Computer를 주목하세요.

5. NEAR 프로토콜: 크로스체인 에이전트 및 의도 기반 실행을 위한 프로토콜

NEAR는 AI 전용 블록체인이 아닙니다. NEAR는 자율 에이전트, 프라이빗 추론, 체인 추상화 및 의도 기반 실행을 중심으로 제품 로드맵을 점진적으로 발전시켜 온 범용 샤딩 레이어 1 블록체인입니다. 이러한 차이점은 중요합니다. NEAR의 AI 기능은 성숙한 레이어 1 블록체인과 에이전트가 여러 네트워크에서 작동할 수 있도록 하는 인프라를 결합한 데서 비롯됩니다.

NEAR 인텐트는 사용자가 원하는 결과를 지정할 수 있도록 하며, 솔버 네트워크가 실행을 처리합니다. 체인 서명은 NEAR 스마트 계약이 다른 체인에서 트랜잭션을 승인할 수 있도록 하며, NEAR의 현재 로드맵은 이러한 기능을 에이전트 기반 경제를 위한 인프라로 명시적으로 규정하고 있습니다. NEAR의 체인 추상화 개요 및 2026 NEAR 로드맵을 참조하십시오 .

이러한 특징 덕분에 NEAR는 자산 재조정, 결제 처리, 여러 체인에 걸친 실행 등 다양한 작업을 수행해야 하는 에이전트에게 매력적인 선택지가 됩니다. 사용자가 수동으로 여러 지갑을 연결하고 관리할 필요 없이 이러한 작업을 처리할 수 있기 때문입니다. 다만, Bittensor의 인센티브 설계처럼 인공지능이 기본 합의 메커니즘에 내장되어 있지는 않습니다. 차별화된 AI 경험은 주로 기본 체인 위에 구축된 에이전트 툴링, 안전한 실행 환경, 인텐트, 상호 운용성 서비스에서 비롯됩니다.

AI 에이전트가 분산형 모델 학습보다는 자산을 제어하고 여러 체인에서 거래를 실행해야 하는 경우 NEAR를 주목하세요 .

6. Vana: 사용자 소유 데이터 및 허가된 AI 접근을 위한 도구

Vana는 AI의 또 다른 병목 현상인 데이터 소유권 문제를 해결합니다. Vana의 레이어 1은 데이터 이동성, 권한 및 경제적 구조를 중심으로 구축되어 사용자가 명확한 규칙에 따라 애플리케이션이나 풀링된 데이터 세트에 데이터를 제공할 수 있도록 합니다. Vana의 최신 프로토콜 문서에서는 데이터 이동성을 Vana 레이어 1의 핵심 기본 요소로 설명하며, 데이터 유동성 풀, DataDAO, 쿼리 엔진 및 기밀 처리를 통해 원시 사용자 기록을 단순히 게시하지 않고도 AI 또는 분석에 데이터를 활용할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 Vana 프로토콜 계약 문서 및 Vana 풀링 데이터 쿼리 문서를 참조하십시오 .

이러한 이유로 Vana는 고품질의 동의를 얻은 사용자 제공 데이터에 경쟁 우위를 의존하는 AI 팀에게 중요합니다. 모델 학습 스타트업, 소비자 비서, 건강 데이터 공유 플랫폼 또는 개인화 플랫폼은 단순한 L1 트랜잭션 속도보다 데이터 제공자의 동의를 얻고 보상하는 데 더 큰 관심을 가질 수 있습니다.

하지만 그 상충 관계는 전문화에 있습니다. Vana는 분산형 GPU 네트워크나 범용 AI 추론 시장을 주력으로 내세우는 플랫폼이 아닙니다. Vana의 가장 강력한 주장은 데이터 계층은 데이터를 생성하는 사람들이 소유하고 관리해야 한다는 것입니다.

다음과 같은 경우 Vana를 주목하세요. AI 애플리케이션에 사용자 권한 기반의 데이터 레이어와 데이터 제공자와의 투명한 경제적 관계가 필요한 경우.

AI에 특화된 레이어 1 블록체인 중에서 선택하는 방법

이러한 네트워크들을 비교하는 가장 간단한 방법은 제품에 실제로 필요한 희소 자원부터 살펴보는 것입니다.

• 인텔리전스 또는 모델 출력에 대한 시장이 필요하신가요? Bittensor는 이러한 분야에서 가장 특화된 옵션입니다.
• AI 중심 스택에서 컴퓨팅, 스토리지 및 EVM 체인이 모두 필요하신가요? 0G는 좀 더 면밀한 기술적 검토가 필요합니다.
• 다른 에이전트를 발견하고 비용을 지불하는 자율 에이전트가 필요하신가요? Fetch.ai는 바로 그러한 워크플로우를 기반으로 설계되었습니다.
• 스마트 계약 애플리케이션 자체에 AI 로직을 호스팅해야 하시나요? 인터넷 컴퓨터는 매우 독특한 실행 모델 중 하나를 보유하고 있습니다.
• 여러 체인에서 거래를 수행할 수 있는 에이전트가 필요하신가요? NEAR의 인텐트(Intents)와 체인 서명(Chain Signatures)이 가장 중요한 기능입니다.
• 사용자 동의를 얻고, 수익 창출이 가능하며, 사용자가 직접 관리하는 데이터 세트가 필요하신가요? Vana는 데이터 권리 측면에서 AI에 접근합니다.

AI 블록체인을 투자 대상 또는 구축 가능한 기술로 간주하기 전에 검증해야 할 사항은 무엇일까요?

인공지능과 암호화폐 관련 마케팅은 실제 인프라 구축 속도보다 빠르게 변화하므로 실용적인 체크리스트가 도움이 됩니다.

더 중요한 핵심은 다음과 같습니다.

AI 블록체인 분야는 하나의 성공적인 아키텍처로 수렴하기보다는 여러 개의 서로 다른 시장으로 분열되고 있습니다. Bittensor는 인공지능을 인센티브가 제공되는 상품으로 취급합니다. 0G는 완전한 AI 인프라 스택을 제공하려고 합니다. Fetch.ai는 자율 에이전트 기반 상거래에 중점을 둡니다. Internet Computer는 스마트 계약 내에서 AI 애플리케이션 실행을 더욱 강화합니다. NEAR는 여러 블록체인에서 작동할 수 있는 에이전트에 초점을 맞춥니다. Vana는 사용자 소유 데이터를 핵심 요소로 삼습니다.

그러한 다양성은 유용합니다. 이는 올바른 질문이 "어떤 AI 레이어 1이 가장 강력한 스토리를 가지고 있는가?"가 아니라 "어떤 블록체인이 내 애플리케이션이 실제로 겪고 있는 병목 현상을 해결하는가?"라는 것을 의미합니다. 개발자와 투자자 모두에게 주목할 가치가 있는 네트워크는 AI에 대한 가설을 검증 가능한 사용 사례, 견고한 개발자 도구, 명확한 신뢰 기반, 그리고 블록체인 덕분에 더 잘 작동하는 애플리케이션으로 전환할 수 있는 네트워크입니다. 단순히 AI가 인기 있기 때문이 아니라 블록체인이 존재하기 때문입니다.