원문 제목: Bittensor (TAO)에 대한 베어 케이스

원문 출처: Pine Analytics

원문 번역: Saoirse, Foresight News

TAO의 현재 가격은 약 275달러이며 시가 총액은 26억 달러이며, 완전 희석 평가액은 58억 달러입니다. 해당 프로젝트는 그레이스케일 기관의 지원을 받았으며(2025년 12월 뉴욕거래소 ETF 상장 신청서 제출), 또한 NVIDIA CEO 잰슨 황의 공개 인정을 받았습니다. 동시에 토큰 공급에 대한 이야기는 매우 매력적입니다: 총 공급 상한은 2100만 개이며, 비트코인과 유사한 반감식 메커니즘을 채택했습니다. 2025년 12월 첫 번째 하향 조정 이후 일일 발행량이 7200에서 3600으로 줄었습니다. 1년 사이 서브넷 수가 32개에서 128개로 증가했으며, Templar의 Covenant-72B 트레이닝은 또한 분산형 컴퓨팅 파워가 기준 경쟁력 있는 대형 언어 모델을 실행할 수 있다는 것을 입증했습니다.

본 보고서는 상기 사실들을 부인하는 것이 아닙니다. 우리가 탐구하려는 것은: 해당 네트워크의 경제 모델이 현재의 평가 규모를 지지할 수 있는 실제 외부 수입을 얼마나 창출할 수 있으며, 중앙집중형 서비스 제공업체 또는 자가 호스팅 컴퓨팅과의 경쟁에서 그 경쟁력이 어떠한지에 대한 것입니다.

Bittensor(TAO) 토큰 발행 분배 비율

네트워크 가치의 이동

Bittensor에는 네 가지 유형의 참여자가 있습니다:

· 서브넷 소유자는 전문 AI 시장을 구축하고 서브넷의 18%에 해당하는 TAO 발행 보상을 받습니다;

· 마이너는 AI 작업(추론, 트레이닝, 데이터 처리)을 수행하고 41%를 받으며, 일일 총량은 약 1476 TAO이며, 연간 가치는 약 1.48억 달러입니다;

· 검증자는 마이너의 산출물에 점수를 매기고 41%를 받습니다;

· 스테이커는 TAO를 서브넷 유동성 풀에 넣고 서브넷 전용 토큰을 얻습니다.

태오플로우 모델에서 하나의 서브넷 보상은 TAO 스테이킹 순유입에 의해 결정되며, 순 유입이 음수인 경우 보상이 없습니다. 상위 열 서브넷이 전체 네트워크 발행량의 약 56%를 제어하고 있습니다.

TAO 는 전체 네트워크에서 사용되는 유틸리티 토큰입니다: 마이너 등록, 검증자 스테이킹, 서브넷 토큰 구매, 서비스 결제에는 모두 TAO를 사용해야 합니다. 이론적으로, 서브넷 활동은 기본 토큰에 구조적 수요를 가져올 것으로 예상됩니다.

Bittensor 서브넷 Chutes(SN64)와 중앙 집중식 서비스 업체 LLaMA 70B 모델 추론 비용 비교 분석

수요 측면 현황

공급의 투명성 vs 수요의 불투명성

Bittensor의 공급 측면은 매우 투명합니다: 매일 3600개의 TAO가 프로그램에 따라 배분되며, 반감 규칙이 하드 코딩되어 있습니다. 스테이킹 비율(약 70%), 분배 비율, 흐름 데이터가 모두 체인 상에 기록됩니다.

그러나 수요 측면은 완전히 불투명합니다. 외부 수입을 서브넷별로 추적하는 통합된 대시보드가 없으며, AI 서비스의 실제 호출(추론, 계산, 학습)은 오프체인에서 이루어지며 블록체인에 기록되지 않습니다. 투자자는 간접적인 지표로써 스테이킹 유입, 서브넷 토큰 가격, 프로젝트 팀의 자체 보고 데이터를 통해 수요를 추측할 수 있습니다. 이러한 불투명성은 일시적인 현상이 아닌 구조적인 문제입니다. 블록체인은 토큰 이동만 기록하며 API 호출을 기록하지 않습니다.

아래는 2026년 3월까지 가장 완전한 수요 측면 이미지입니다.

Chutes (SN64): 저렴한 가격의 배후엔 보조가 있음

Chutes는 전체 네트워크의 14.4%를 차지하며 모든 서브넷 중 가장 많습니다. Rayon Labs가 개발한 이 서비스는 오픈 소스 모델리스 서버리스 추론 서비스를 제공하며, AWS보다 85% 저렴한 가격에 제공되며, Together AI보다 10%~50% 저렴합니다. 해당 서비스의 사용 데이터는 생태계 내에서 우세합니다: 사용자 40만 명 이상(API 사용자 10만 명 이상), 일일 요청 건수 500만 건 이상, 누적 처리 토큰량 9.1조개, 3일 평균 토큰 생성량은 66억에서 1010억으로 급증했습니다. 이 또한 OpenRouter에서 상위 추론 서비스 제공 업체이며, 일부 모델은 중앙집중식 경쟁상품보다 우수한 성능을 보입니다.

그러나 이러한 저렴한 가격은 운영 효율에서 비롯된 것이 아니라 보조금에서 비롯되었습니다.

14.4% 지분으로 계산하면, Chutes는 매일 약 518개의 TAO를 받으며, 연간 가치는 약 5200만 달러입니다. 그러나 해당 서비스의 외부 연간 수익은 약 130만~240만 달러에 불과합니다(더 높은 값은 팀이 자체 보고한 것으로 독립적인 감사를 거치지 않았습니다). 프로토콜의 이 서브넷에 대한 보조비율은 약 22:1에서 40:1입니다. 사용자가 1달러를 지불할 때마다 네트워크는 지원금으로 22~40달러의 TAO를 인플레이션을 통해 방출합니다.

보조금을 제외하면 하루 처리량을 기준으로 약 1010 억 토큰이라면 비용 가격은 백만 토큰 당 1.41 달러입니다. 현재 중앙 집중식 시장 가격:

· Together.ai의 LLaMA 3.3 70B Turbo 약 0.88 달러 / 백만 토큰;

· DeepSeek V3 약 0.40–0.80 달러;

· 소형 모델 최저 0.18 달러까지 내려 갈 수 있습니다.

이는 보조금을 제외한 Chutes 가격이 중앙 집중식 솔루션 가격보다 1.6–3.5 배 더 비쌉니다. 85%의 비용 우위가 완전히 뒤바뀌며, 그 싼 가격의 본질은 TAO 소유자가 인플레이션으로 구매한 것이지 분산화로 인한 구조적 효율성 때문이 아닙니다.

다음 하프닝(예상 2026년 말 또는 2027년)에는 가격이 두 배로 상승하거나 채굴자가 이탈하거나, 보조금과 수익 사이의 격차가 더 커질 것입니다.

어떤 사람들은 초기 인터넷 시절의 고객 유치 보조금을 비교하지만, Uber, DoorDash, AWS는 보조금 시기에 전환 비용을 구축했습니다: 소유 플랫폼, 드라이버 네트워크, 기업 생태계. 반면 Bittensor 네트워크는 어떤 장벽도 없습니다: 모델 오픈 소스, 인터페이스 표준화, 사용자는 제로 비용으로 서비스 공급업체를 전환할 수 있습니다. 보조금이 줄면서, 어떤 보유 잠금 메커니즘도 사용자를 붙잡을 수 없습니다.

Rayon Labs는 여전히 SN56 및 SN19를 운영하며, 전체 네트워크 공급량의 약 23.7%을 지배하고 있으며, 외부 수익은 공개되지 않았습니다. 단일 팀이 네트워크의 거의 1/4에 해당하는 인센티브를 분배하고 있습니다.

Targon, Templar 및 기타 서브넷

Targon (SN4)는 수익이 가장 높은 서브넷이며, Manifold Labs가 운영하며 기업을 대상으로 하는 기밀 GPU 컴퓨팅 서비스를 제공합니다. 연간 수익은 약 1040만 달러로, 대응하는 가치는 4800만 달러이며 시가 총액 대비 매출 비율은 약 4.6배로, 생태계 내에서 가장 견고한 가치입니다. 그러나 1040만 달러는 여러 보고서에서 인용된 예측 데이터이며, 감사 후 수치가 아닙니다.

Templar (SN3)은 Covenant-72B 훈련을 완료했으며, 시가 총액은 9800만 달러이지만 외부 수익은 없습니다. 훈련 API 및 기업 판매는 아직 진행 중이며 유료 제품이 아직 출시되지 않았습니다.

나머지 120여 개의 서브넷은 공개적인 수익이 없거나, 제품 초기 단계에 있으며, 대부분 토큰 발행 보조금에 의존하고 있습니다.

전반적인 개요

네트워크 전체의 확인 가능한 수요 측 연간 수익은 약 300만~1500만 달러에 불과합니다. Chutes 하나의 하위네트워크의 연간 보조금(약 5200만 달러)만으로도 전체 네트워크 외부 수입 상한을 초과합니다.

260억달러의 시가 총액을 기준으로 계산하면 수익 배율은 약 175~200배이며, 580억의 완전 희석 평가로는 거의 400배에 이릅니다. 중앙 집중식 AI 컴퓨팅 기업의 최근 자금 조달 평가는 전망 수입의 약 15~25배에 불과하며, 고성장 SaaS도 장기적으로 50배 이상을 유지하기 드물습니다. Bittensor의 가치 평가 배수는 산업의 진보적인 차기 대상이 4~10배입니다.

가치평가와 수요 기본 요인 간의 엄청난 격차는 시장이 TAO를 거의 전적으로 공급 측의 희귀성(반감, 스테이킹 잠금)에, 기관 촉진(그레이스케일 ETF, 상장 기대)에, 그리고 AI 부문 감정에 기반하여 가격 책정한다는 것을 보여줍니다. 이들은 확실한 가격 주도 요인이기는 하지만, 「Bittensor가 AI 서비스 네트워크로써의 지속 가능한 가치 창출」과는 전혀 다릅니다.

거대한 클라우드 공급업체의 AI 자본 지출과 Bittensor(TAO)의 연간 보조금 규모 비교

가격 책정의 어려움: 위 아래로 압박

하위네트워크는 두 가지 압박에 직면합니다:

· 위쪽: 자체 호스팅 상한선

플랫폼 상의 모든 모델은 오픈 소스이며, 가중치가 공개되어 있습니다. H100 한 장으로 70B 모델을 매일 실행하는 종합 비용은 단 40~50달러에 불과하며, vLLM, Ollama 등의 도구들은 로컬 배포를 매우 쉽게 만들어 줍니다. NVIDIA의 새로운 칩은 추론 비용을 크게 낮출 것으로 예상됩니다. 충분한 양의 기관이 자체 배포하는 것이 더 저렴할 것입니다.

· 아래쪽: 클라우드 거대들의 압박

Microsoft, Google, Amazon, Meta는 2025년까지 AI 자본 지출이 2000억 달러를 넘는 것으로 예상됩니다. 하드웨어 우선 할당량, 전용 데이터 센터, 기업 고객 관계를 보유하고 있으며, 다른 비즈니스의 자금도 AI를 보조할 수 있습니다. Bittensor의 연간 인센티브 예산(약 36억 달러)은 아직도 Microsoft의 한 주 AI 인프라 투자에 미치지 못합니다. 전문 서비스 공급업체들도 오픈 소스 모델을 VC로 보충하여 저가 경쟁을 합니다.

서브넷 가격은 매우 좁은 범위 내에 압축되어 있으며 분산화 고유 비용을 부담해야 합니다: 토큰 마찰, 검증 노드 비용, 서브넷 소유자 수익 배분, 네트워크 지연 등.

모에두록 문제

특정 서브넷이 가치 있는 서비스를 제공하더라도 기본 모델과 방법은 자연스럽게 공개됩니다：Covenant-72B는 Apache 라이선스를 사용하며 기술 논문은 공개되어 있습니다. 어떤 경쟁자든 TAO 생태계에 직접 복제할 수 있습니다.

전통적인 모에두록(소유 기술, 네트워크 효과, 전환이 비용, 브랜드)은 모두 성립하지 않습니다:

· 기술은 공개됨;

· 네트워크 효과는 TAO에 속하며 개별 서브넷에 속하지 않음;

· 모델 가중치는 일관되며 사용자 전환 비용은 제로임.

커뮤니티는 인센티브 메커니즘이 모에두록이라고 믿지만, 이는 지속적인 대규모 토큰 발행에 의존하며, 매번 절반으로 줄어드는 것은 계속해서 인센티브 예산을 축소시킬 것입니다.

TAO가 정확히 어떤 걸 거래하는가

260억 달러 시가총액에서 TAO의 가격은 수요 기본 요인을 반영하지 않으며, 300–1500만 달러의 연간 수익은 어떤 전통적인 프레임워크에서도 지탱할 수 없습니다. 시장은 거래하는 것은: 비트코인 스타일 희귀성, 그레이스케일 ETF 기대, AI 부문 회전, 탈중앙화 AI의 장기 옵션 가치입니다. 이들은 합리적인 투기 요인이지만 완전히 공급 측과 시장 감정에서 기인합니다.

희귀성과 이야기에 기반한 TAO를 보유하고 있다면 수요가 둔화되어도 이익을 얻을 수 있지만, Bittensor가 실제 대규모 AI 서비스 네트워크가 될 것이라 믿는다면, 현재는 증거가 없으며 극복하기 어려운 구조적 저항에 직면하고 있습니다. 투자자는 자신의 투자 논리를 명확하게 구분해야 합니다.

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