탈중앙화 AI: 비트텐서(TAO)의 개념과 작동 원리

아이디어: 기계 지능을 위한 시장

유마 라오(Yuma Rao)라는 필명으로 공개된 비트텐서 백서는 지능이 "인터넷을 통해 P2P 방식으로 다른 지능 시스템에 의해 가격이 매겨지는" 시장을 제안합니다. 한 회사가 어떤 모델이 가장 좋은지 정하는 대신, 참여자들이 서로를 평가하고 그 평가가 누가 보상을 받을지 결정합니다.

비트코인과 비교하면 이해하기 쉽습니다. 비트코인은 연산력으로 장부를 지키는, 범위가 좁고 검증하기 쉬운 한 가지 일에 대해 마이너에게 보상합니다. 비트텐서는 질문에 잘 답하는 것처럼 훨씬 정의하기 어려운 일에 보상하려 하며, 그 일을 무엇으로 정할지는 각 시장에 맡깁니다.

서브텐서(Subtensor)라 불리는 블록체인 자체는 AI를 실행하지 않습니다. 폴카닷의 기반이기도 한 개발 도구 모음 Substrate로 만들어졌으며, 12초마다 블록을 생성하고, 누가 참여하는지 기록하고, 평가를 모으고, TAO를 발행합니다. 실제 작업은 체인 밖, 참여자 각자의 컴퓨터에서 이루어집니다.

서브넷, 마이너, 검증자

서브넷은 고유 번호(netuid)와 자체 규칙을 가진 독립적인 시장입니다. 2026년 중반 기준으로 120개가 넘는 서브넷이 운영되고 있었고, 각각 서로 다른 종류의 디지털 작업을 다룹니다.

모든 서브넷은 네 가지 요소로 이루어집니다.

• 소유자: 서브넷을 등록하고 인센티브 메커니즘, 즉 무엇을 좋은 작업으로 볼지와 이를 어떻게 시험할지를 작성한 사람입니다.
• 마이너: 작업을 수행합니다. 서브넷에는 기본적으로 256개의 자리가 있으며, 새로 들어온 참여자는 보호 기간이 끝난 최하위 마이너를 밀어낼 수 있습니다.
• 검증자(밸리데이터): 마이너를 시험하고 '가중치(weights)'라 불리는 평가를 체인에 기록합니다. 기본 설정에서는 뒤에 있는 스테이크가 가장 많은 상위 128명만 검증자 자격을 얻습니다.
• 풀: TAO와 서브넷 고유의 토큰인 알파를 짝지은 것입니다.

TAO를 가진 사람은 누구나 검증자에게 스테이킹하고, 수수료를 뺀 그 검증자의 보상 일부를 나눠 받을 수 있습니다. 0번 특수 서브넷인 '루트'에는 마이너가 전혀 없으며, TAO를 직접 스테이킹하는 곳입니다.

보상이 정해지는 방식: 유마 컨센서스

기본 360블록, 약 72분인 템포(tempo)마다 체인은 검증자들의 가중치를 모아 유마 컨센서스(Yuma Consensus)를 실행합니다. 백서에 따르면 목표는 네트워크 전체 가중치의 절반까지가 담합하더라도 버틸 수 있는 것입니다.

체인은 마이너마다, 전체 스테이크의 절반 이상을 가진 검증자들이 지지하는 가장 높은 점수, 즉 스테이크 가중 중앙값을 찾습니다. 그보다 높은 점수는 그 수준으로 잘려 나가므로, 어떤 검증자가 친구의 마이너를 터무니없이 높게 평가해도 초과분은 그냥 무시됩니다. 각 마이너가 마이너 보상에서 받는 몫은 이렇게 잘린 점수를 스테이크로 가중해 합한 값입니다.

검증자는 '본드(bond)'를 통해 보상을 받습니다. 본드는 합의가 높게 평가하는 마이너를 지지할 때 쌓이므로, 좋은 마이너를 일찍 알아본 검증자가 가장 많이 법니다. 게으른 검증자가 남의 가중치를 베끼지 못하도록 서브넷은 '커밋-리빌(commit-reveal)'을 켤 수 있습니다. 현재 방식은 2024년 12월부터 쓰이고 있으며, 가중치가 여러 템포 동안 암호화되어 베끼는 쪽은 오래된 데이터만 보게 됩니다.

TAO의 공급: 2,100만 개와 반감기

TAO는 비트코인의 통화 설계를 빌려 왔습니다. TAO는 2,100만 개를 넘지 않으며, 남은 공급량의 절반이 발행될 때마다 발행 속도가 절반으로 줄어듭니다. 1,050만 개, 그다음 1,575만 개, 그다음 1,837.5만 개에서입니다. 첫 반감기 전까지 체인은 블록당 1 TAO, 하루 약 7,200 TAO를 새로 발행했습니다.

반감기를 촉발하는 것은 블록 번호가 아니라 발행량입니다. 등록 수수료와 거래 수수료는 '재활용(recycle)'되어 발행 총량에서 빠지고 나중에 다시 발행될 수 있습니다. 그래서 반감기는 뒤로 밀리고 정확한 날짜는 예측할 수 없습니다.

첫 반감기는 1,050만 TAO가 발행된 2025년 12월에 찾아왔습니다. 그 이후 체인은 블록당 0.5 TAO, 하루 약 3,600 TAO를 발행합니다. 이 속도라면 1,575만 개에서의 다음 반감기는 첫 반감기로부터 약 4년 뒤이며, 재활용 때문에 더 늦어집니다. 각 서브넷의 알파 토큰도 저마다 2,100만 개 상한을 가진 같은 형태의 곡선을 따릅니다.

다이내믹 TAO: 시장이 매기는 서브넷의 가치

2025년 2월까지는 각 서브넷이 받는 신규 TAO의 몫을, 검증자들의 투표에 그들에게 스테이킹된 TAO를 가중해 정했습니다. 다이내믹 TAO(dTAO) 백서는 검증자들이 늘어나는 서브넷을 제대로 평가할 수 없다고 지적하며, 기존 방식을 "무관심한 과두제 투표 시스템"이라고 불렀습니다.

같은 달 가동된 dTAO는 모든 서브넷에 알파 토큰과, TAO와 알파가 담긴 풀을 부여했습니다. 이제 서브넷에 TAO를 스테이킹하면 풀 가격으로 그 서브넷의 알파로 교환되고, 언스테이킹하면 다시 TAO로 바뀝니다. 서로 다른 서브넷의 알파는 호환되지 않습니다.

각 블록의 신규 TAO는 토큰에 대한 수요에 따라 서브넷들에 나뉘지만, 수요를 측정하는 방법은 계속 바뀌어 왔습니다. 2025년 11월부터는 스테이킹 자금 흐름, 즉 각 서브넷으로 들어온 TAO에서 빠져나간 TAO를 뺀 값을 따랐습니다. 2026년 6월에는 가격 기반 방식으로 돌아가 각 알파 토큰 가격의 이동평균을 사용합니다. 또 2026년 7월 말 업그레이드 이후에는 '배출 게이트(emission gate)'가 수요 기준선 아래에 있는 서브넷이 받는 몫을 크게 줄이는데, 이 기준선은 현재 순위 32위 부근에 있습니다.

서브넷이 번 TAO는 풀로 들어가고, 새로 발행된 알파는 18/41/41 비율로 소유자, 마이너, 검증자, 스테이커에게 지급됩니다.

비판과 위험

집중

비트텐서에서 영향력은 스테이크를 따라갑니다. 검증자 자격은 스테이크가 가장 많은 참여자에게 돌아가고, 그들의 평가는 스테이크에 비례해 반영됩니다. 보상도 집중되어 있습니다. 개발자들이 직접 제시한 모델에 따르면, 2026년 7월의 게이트로 상위 8개 서브넷이 받는 배출량 비중이 약 3분의 1에서 절반 이상으로 늘었습니다.

비상시에는 통제권의 집중도 드러났습니다. 2024년 7월, 한 공격자가 bittensor 소프트웨어 패키지의 악성 버전을 이용해 사용자들로부터 약 3만 2,000 TAO를 훔쳤습니다. 개발을 이끌던 오픈텐서 재단(Opentensor Foundation)은 검증자들을 방화벽 뒤에 두는 '세이프 모드'로 전환해 거래를 멈추고 도난을 막았습니다. 사용자는 보호받았지만, 소수의 집단이 체인을 멈출 수 있다는 사실도 드러났습니다.

품질 측정

작업을 어떻게 시험할지는 각 서브넷 소유자가 정하고, 마이너는 시험이 보상하는 것에 맞춰 최적화합니다. 그것이 늘 유용함과 같지는 않습니다. 가중치 베끼기는 검증자 역시 직접 시험하는 대신 다수를 따라가고 싶은 유혹을 받을 수 있음을 보여 줍니다.

시장 기반 보상에도 사각지대가 있습니다. 토큰 수요는 서브넷이 실제로 내놓는 것만큼이나 보유자들의 기대를 반영합니다. 2026년 7월의 게이트를 설명하면서 개발자들은 이전 규칙에서는 "아무도 쓰지 않는 서브넷"조차 매 블록의 몫을 챙겨 갔다고 썼습니다.

변동성과 잦은 변화

TAO와 알파 토큰은 크게 출렁일 수 있고, 작은 서브넷의 풀은 얕아서 큰 규모의 스테이킹이나 인출이 가격을 움직입니다. 규칙도 움직입니다. 서브넷에 보상하는 방식은 2025년 11월부터 2026년 7월 사이에 세 번 바뀌었고, 바뀔 때마다 서브넷 사이에서 보상이 이동했습니다.

탈중앙화 AI 속 비트텐서의 위치

'탈중앙화 AI'에는 성격이 다른 여러 시도가 섞여 있습니다. 연산 자원을 빌려주는 프로젝트가 있고, 여러 컴퓨터에서 하나의 모델 학습을 조율하는 프로젝트가 있으며, 비트텐서는 결과물에 대가를 지급합니다.

비트텐서의 특징은 하드웨어가 아니라 결과물에 가격을 매기고, 그런 시장을 하나의 토큰 아래 여럿 운영한다는 점입니다. 서브넷이 거의 모든 디지털 작업에 보상할 수 있어 유연하지만, 그만큼 각 서브넷이 보상 대상을 얼마나 잘 측정하느냐에 모든 것이 걸려 있습니다.