简体中文

繁體中文

English

Tiếng Việt

한국어

日本語

ภาษาไทย

Türkçe

Partnered With:

IOSG: 개발자 수가 절반으로 감소한 후에도, 암호화폐는 죽지 않았다

IOSG Ventures

이 글을 읽으려면 35 분

암호화 개발자의 절반 감소, "베테랑"들이 AI 인프라로 전향하여 새로운 기회를 맞이합니다

원문 제목: "IOSG 주간 브리프 | 개발자 수가 절반으로 줄었을 때: Crypto 는 죽지 않았다, 단지 인재를 AI에게 양도했을 뿐 #326"
원문 저자: Xinyang, Ethan, IOSG Ventures

2026년, Crypto 오픈 소스 커뮤니티의 GitHub 활발도 곡선이 놀라운 "바닥"을 완성했습니다. 2022년 피크 때의 45,000명의 월간 활발한 개발자에서 약 23,000명으로 하락한 이 종이상의 절반은 "나레이티브 고갈"에 대한 토론을 소셜 미디어에서 일으켰습니다. 그러나 이 곡선을 분석해보면 산업의 수축이 아니라 깊은 "인재 레버리징"이라는 것을 볼 수 있습니다.

▲ 데이터 원본: Electric Capital Developer Report, Crypto Ecosystems Github 기반

누가 떠났고, 누가 여전히 남아 있나요?

떠난 것은 주로 신입 개발자들입니다. 2024년 2월에는 단일 달의 새로운 개발자가 5,462명이었는데, 그 후 급격히 감소했으며, 1년 미만의 입문자 이탈률이 52%에 이릅니다. 이 그룹은 대부분 매수 시장 기간에 몰려왔으며, NFT 채굴 컨트랙트를 만들거나 DeFi 프로토콜을 복제하거나 새로운 L2에 프론트엔드를 개발했습니다.

이러한 직무는 시장 열기에 극도로 의존하며, 열기가 사라지면 프로젝트가 중단되고 직무가 사라집니다. 데이터로 볼 때, 신입 개발자의 코드 기여는 전체의 25%를 넘지 못했으며, 이 그룹은 처음부터 산업의 핵심 계층에 속해 있지 않았습니다.

▲ 신입자들은 매수 시장에 몰렸다가 매도 시장에서 떠납니다; 2년 이상의 경력을 가진 Established devs는 동기에 역대 최고치를 찍습니다
데이터 원본: Electric Capital Developer Report

한편, 2년 이상 경력이 있는 개발자들은 동시기에 하락하지 않고 상승하여, 역대 최고치를 기록하며 약 70%의 코드 양을 기여하고 있습니다. Electric Capital의 GP Maria Shen은 명확하게 판단하고 있습니다: "established developers 이 그룹을 보면, 성장하고 있으며, 매우 건강해 보입니다."

그들은 다른 선택지가 없어서 남아 있습니다.

기술적으로, 현재 암호화폐의 핵심 작업은 일반적으로 몇 년이 걸리는 기반 인프라 개발 작업으로 이해되는 것입니다: 프로토콜 개발, 보안 감사, 크로스체인 아키텍처. 이러한 작업들은 몇 년 동안의 노력이 필요하며, 시장이 식을 때 바로 사라지는 것이 아닙니다.

경제적으로, 많은 고수들은 아직 vest를 완전히 받지 못한 토큰, 프로토콜 내 governance 권한 및 지분을 소유하고 있습니다. 그들은 이 산업에서의 경험을 통해 실질적인 장벽과 보상을 형성했습니다.

생태계 분포 측면에서, 그들은 자신들의 선택을 피부로 표현하고 있습니다: Bitcoin 개발자 2년 동안 64.3% 증가, Solana +11.1% 증가, 반면 Cosmos는 51.1% 감소, Polkadot은 46.9% 감소했습니다. 고수들은 실질적인 사용자 및 수익이 있는 생태계로 향하며, 이야기로만 버티는 프로젝트를 떠나고 있습니다.

▲ Source: Coincub Web3 Jobs Report 2025
Data Source: Web3.Career

직무 구조의 변화도 같은 것을 입증하고 있습니다. 2025년 신규 Web3 직책 가운데 가장 많은 비중을 차지하는 것은 개발자가 아니라 Project & Programme Management로, 27% 이상입니다.

기술 주도 산업에 있어서는 이는 직관에 반하는 일이지만, 그 뒤에 있는 논리는 그다지 복잡하지 않습니다: 산업이 건설 단계에서 실행 단계로 진입하며, 100여 개의 블록체인이 통합되어야 하며, 기관 고객이 추가되면 규정 준수 및 보안 요구사항이 전혀 다릅니다. DAO governance는 이해관계자 간의 이익을 균형있게 조정해야 합니다.

이는 전통적인 프로젝트 관리가 아니라, 아직 규칙이 형성 중인 환경에서 조정과 판단을 해야 하는 일입니다.

산업表면은 축소되고 있지만, 핵심 밀도는 오히려 증가하고 있습니다. 2018년부터 2019년의 곰 시장은 개발자 유출을 동반했지만, 그 이후 Uniswap, Aave, OpenSea 등의 현상급 프로젝트들이 등장하여 2020년부터 2021년의 상장 시장을 정의했습니다. 이번에 남아 있는 빌더들은 보다 성숙한 인프라를 갖추고 있으며, AI 시대가 그들에게 이전보다 더 큰 무대를 제공했습니다.

남아 있는 사람들, 그들은 어떤 능력을 지니고 있을까요?

암호화폐 산업에서 빌더들은 정확히 어떤 특별한 능력을 기르게 되었을까요? 이 질문에 대답하려면 블록체인의 근본적인 이론으로 돌아가봐야 합니다. 양락 사이클 간의 전환에서, 이 산업은 항상 동일한 기본 규칙 위에서 작동합니다: 코드는 법이며, 실행은 최종입니다.

2016년 더 DAO 사건에서 공격자는 재귀적 호출 취약점을 이용하여 3600만 달러를 탈취했습니다. 코드에 버그가 없으며, 논리는 완전히 예상대로 실행됐지만, 디자이너가 예상하지 못한 경계가 존재했습니다. 2021년 Poly Network 크로스체인 다리가 공격을 받아 6.1억 달러가 몇 시간 안에 이체되었습니다.

중단 명령을 내릴 수 있는 플랫폼이 없고, 철회할 수 있는 기관이 없으며, 되돌릴 수 있는 법적 조항이 없습니다. 이것이 거의 모든 다른 산업과 구조적으로 다른 암호화폐의 특징입니다: 허용 오류 공간은 제로이며, 사후 개입은 거의 없습니다.

이러한 환경에서 자라난 것은 다른 산업에서 거의 필요하지 않은 능력 집합입니다: 규칙이 결여되고, 신뢰가 없는 조건에서, 알 수 없는 사람들이 참여하고자 하는 실행 가능한 시스템을 제로부터 구축하는 것

이 능력에는 두 가지 측면이 포함됩니다. 하나는 신뢰를 구축하는 것으로, 어떠한 외부 권위에 의존하지 않고, 예금자가 실제 자산을 넣고 싶어하는 것을 코드와 메커니즘에만 의지하여야 합니다. 두 번째는 기술적, 경제적 이중 불확실성 하에서 판단을 내리는 것으로, 규제 프레임워크가 없고, 기록이 없고, 산업 표준을 참조할 수 없어도 여전히 실행 가능한 시스템을 설계할 수 있어야 합니다.

이 두 가지 측면은 암호화폐에서 구체적으로 검증됩니다. Uniswap은 기업 보증이 없고, KYC가 없고, 고객 서비스가 없으며, 누구든지 유동성 풀에 자금을 넣으면, 몇백 줄의 코드와 하나의 경제 메커니즘에 신뢰하며 하루 거래량이 수백억 달러에 이릅니다.

MakerDAO는 중앙은행의 보증이 없고, 예금 보험이 없으며, DAI의 안정성을 유지하기 위해 온체인 거버넌스와 담보 메커니즘만 의존합니다.

DeFi Summer 동안에는 극단적인데, 규제 프레임워크가 없고, 감사 표준이 없고, 참조할 과거 데이터가 전혀 없었습니다. 빌더들은 AMM, 대출 프로토콜, 유동성 마이닝을 설계하여 개념에서부터 수십 억 달러의 TVL을 몇 달 만에 달성했습니다. 이 능력은 프로토콜 층, 응용 프로그램 층, 거버넌스 층의 빌더들에게서 서로 다른 형태로 나타납니다만, 기본 원리는 동일합니다.

AI 시대는 구조적으로 유사한 문제를 만들어내고 있습니다. 모델 의사 결정 프로세스가 불투명하며, 출력 결과가 독립적으로 검증될 수 없습니다. 인공지능 에이전트가 자립적으로 거래를 실행하고 자금을 할당하기 시작하면서, 대응하는 규칙 및 제약 메커니즘은 아직 존재하지 않습니다.

크고 강력한 기업은 모델 뿐만 아니라 평가 기준도 통제하며, 사용자는 효과적인 검증 수단이 부족합니다. 연산력은 소수의 최상위 대기업에 매우 집중되어 있고, 수요가 급증할 때 독점 가격이 형성됩니다. 이러한 문제들은 모두 한 가지 핵심을 가리킵니다: 자체 시스템의 신뢰 문제가 AI의 보다 광범위한 규모 과정에서 재현됩니다.

암호 건설자들은 이러한 문제들을 이미 수년간 외부 권위 규칙 제약 없는 환경에서 처리해 왔지만, 이전에는 온체인 프로토콜에서 이루어졌으며, 이제는 AI로 전환되었습니다. 이미 일부 사람들은 암호(암호화폐)에서 축적된 능력을 직접 AI로 전달하고 결과를 도출했습니다.

이러한 능력은 AI 시대에 어떻게 재가치화 될까요?

최근 몇 년간, 암호에서 AI로의 전환 사례는 빈번하게 나타났지만, 이러한 전환에서 가져간 내용이 서로 다릅니다.

가장 직관적인 접근법 중 하나는 하드웨어 및 경험의 직접 이전입니다. CoreWeave의 세 창업자인 Michael Intrator, Brian Venturo 및 Brannin McBee는 2017년부터 GPU로 이더리움을 채굴하기 시작했으며, 몇 대의 장비로부터 몇 천 대의 장비까지 확장했습니다. 2022년 채굴 사업을 닫은 뒤 2개월 만에 ChatGPT가 출시되었고, 손에 있던 GPU가 AI 연산력 공급으로 바로 전환되었습니다. 2025년 3월 나스닥 상장하여 IPO 가치는 약 230억 달러로, 이후 시가총액은 일시적으로 700억 달러에 가까워졌습니다.

OpenSea의 공동 창업자인 Alex Atallah은 NFT 시장에서 매우 이질적인 자산 처리, 집계 및 라우팅 문제를 다뤘으며, 동일한 경험을 AI 모델 라우팅에 적용하여 OpenRouter를 설립했습니다. 2년 후 500만 명 이상의 개발자에게 서비스를 제공하며, 가치는 50억 달러를 넘었습니다.

더욱 주목할 만한 다른 유형의 이전이 있습니다. NEAR의 창업자인 일리아 폴로수힌(Illia Polosukhin)은 Transformer 논문의 공동 저자 중 한 명으로, Google을 떠나고 난 뒤 처음에는 자연어를 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하려고 했지만 개발 프로세스 중에 현실적인 문제에 직면했습니다: 글로벌 데이터 주석 작업자에게 국제 송금을 제공해야 했으며, 이들 대부분은 은행 계좌가 없었습니다. 이러한 지불 문제에 대한 최적의 해법이 블록체인 기술이었습니다.

현재 NEAR는 AI 인프라 플랫폼으로 전환 중이며, 핵심 방향은 사용자 소유 AI 및 탈중앙화 기밀 기계 학습(DCML)입니다. NEAR에서 축적된 탈중앙화 아키텍처 경험은 이 방향에서 가장 어렵게 복제할 수 있는 시작점이 되었습니다.

Circle 공동 창업자인 션 네빌이 떠난 뒤 Catena Labs를 설립하여 AI 네이티브 은행을 구축했으며, stablecoin 인프라에 대한 이해를 AI 에이전트 금융 시나리오로 직접 이관했으며, a16z crypto가 1800만 달러의 시드 투자를 주도했습니다.

Aave 및 Lens Protocol의 시니어 개발자 나더 다빗은 Cognition으로 이직하여 다양한 암호 프로토콜에서 축적한 개발자 생태계 구축 경험을 AI 에이전트 도구 분야로 가져왔습니다.

이 그룹이 가져간 것은 GPU 하드웨어나 사용자 네트워크뿐만이 아니라 메커니즘 디자인의 직관, 개발자 생태계 구축 경험, 규칙 부재 시 신뢰할 수 있는 시스템을 제로에서 구축하는 판단력입니다. 이러한 능력은 AI의 규모 확장에서 마주하는 세 가지 구조적 간극과 정확히 부합합니다.

컴퓨팅 파워 집중 및 최적화

컴퓨팅 파워는 AI 규모 확장의 가장 직접적인 병목 현상입니다. 훈련 및 추론에는 대량의 GPU가 필요하며 요구 사항이 크며 클라우드 제공업체는 비싸며 대기열이 형성되어 기업은 하드웨어를 비축하지 않으려 합니다. 이 문제는 두 가지 측면이 있습니다. 컴퓨팅 파워를 어떻게 집중시키고 할당하며, 집중된 컴퓨팅 파워를 어떻게 더 효율적으로 사용할 것인가입니다. 암호 건설자들은 이 두 가지 측면에서 직접적으로 전이 가능한 축적이 있습니다.

하이퍼볼릭은 할당 및 신뢰 문제를 해결합니다. 설립자 Jasper Zhang은 분산형 메커니즘 디자인을 AI 컴퓨파워 경주로 가져 왔습니다. 토큰은 분산된 GPU 소유자들이 유휴 컴퓨팅을 기여하도록 장려하지만 더 중요한 문제는 신뢰입니다.

왜 모르는 노드가 제공한 계산 결과를 옳다고 믿어야 하는가? 핵심 혁신인 PoSP는 무작위 샘플링과 게임 이론을 사용하여 신뢰할 수 있게 추정 수준의 컴퓨팅을 제공하며, 성실이 노드의 우위 전략이 되도록하여 전체적인 확인 없이도 낮은 비용으로 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 결과를 이끌어냅니다. 이 메커니즘 세트는 암호 확인 노드 행동에서 직접적으로 가져왔습니다.

MoonMath는 효율성 문제를 해결합니다. 이전 명칭인 Ingonyama는 ZK 하드웨어 가속에 집중하여 극한 컴퓨팅 제약 하에서 ZK 증명 생성 속도를 여러 배 높였습니다.

이제 방향을 물리 AI 성능 층으로 전환하여 비디오 확산 모델의 희소 어텐션 가속(LiteAttention), FFN 층의 저랭크 분해(LiteLinear), 훈련 역전파 가속화(BackLite)를 수행 중입니다. ZK 가속에서 AI 추론 가속으로의 전환에서 기본적으로는 동일한 능력이 적용됩니다: 극한 컴퓨팅 제약 하에서 수학을 빠르게 실행합니다. 트랙은 변경되었지만 축적은 낭비되지 않았습니다.

AI 거버넌스 및 인센티브 메커니즘 디자인

여러 AI 에이전트가 협력하여 작업을 수행할 때, 각자의 목표를 달성하려는 과정에서 전반적인 시스템을 파괴하지 않도록 어떻게 보장할 수 있을까요? 각 참가자는 자체 목적 함수를 추구하며, 누구도 그들이 합쳐진 후 시스템이 여전히 제대로 작동할 것을 보장하지 않으며, 에이전트의 실행 속도는 인간 개입 창구를 훨씬 넘어섭니다.

이것은 DAO 거버넌스 및 토큰노믹스 디자인에서 crypto 빌더들이 반복해서 다룬 문제 유형입니다: 이해관계가 완전히 다른 참가자들이 중앙 권위가 없는 상황에서 시스템이 시스템이 사전 설정된 방향대로 작동하도록 하는 것. crypto가 제시한 해답은 경제적 메커니즘이며, 위반 행위는 실제 경제적 비용을 발생시키며, 규칙은 코드에 포함되어 자동으로 실행됩니다.

EigenLayer는 이러한 메커니즘을 AI 시나리오로 직접 이전했습니다. 재담보 메커니즘을 통해, 노드는 협력하기 전에 자산을 스테이킹해야 하며, 이행하지 않거나 위반 행위를 할 경우 자동 제재가 작동되며, 규칙은 권장 사항이 아니라 실질적인 경제적 한계임을 보여줍니다.

EigenCloud는 이러한 논리를 AI 에이전트의 검증 가능한 계산 및 협력적 거버넌스로 확장하여, 에이전트가 자체 목표를 추구할 때 사전 설정된 범위 내에 머무르도록 합니다. 경제적 메커니즘을 통해 에이전트를 제약하는 것이 윤리적 가이드라인을 통해 에이전트를 제약하는 것보다 훨씬 신뢰할 수 있습니다.

AI 에이전트 자율 결제

또 다른 기본적인 문제는: 에이전트가 어떻게 지불을 하는가입니다. 전통적인 지불 시스템은 사람을 대상으로 설계되었으며, 신용카드는 계정 개설이 필요하며, 은행 송금은 승인이 필요하며, 각 단계에서 운영자가 인간이라고 가정하고 대기할 것으로 가정합니다. 에이전트는 기다리지 않습니다. 그것은 매초 많은 요청을 시작할 수 있으며, 각 요청은 소액 지불을 포함할 수 있습니다. 이러한 시나리오에서 전통적인 지불 경로는 직접 실패합니다.

Stablecoin과 온체인 규칙은 crypto 빌더들이 이미 마련한 기반 인프라로, 프로그래밍 가능하고, 승인이 필요 없으며, 상시 운영을 지원합니다. 이 세 가지 특성은 우연히도 에이전트 결제 시나리오의 필수 요구 사항이며, 부족한 것은 stablecoin을 에이전트 작업 흐름에 직접 통합하는 프로토콜 계층 뿐입니다.

x402는 코인베이스에 의해 2025년 5월에 출시되어, HTTP 402 상태 코드를 활성화하여, stablecoin 지불을 HTTP 요청에 직접 편입하여, 에이전트가 요청을 시작하는 동시에 결제를 완료하며, 계정이 필요 없고, 정산은 약 2초 걸립니다.

2026 년 4 월 현재, x402 프로토콜은 1.65 억 건 이상의 거래를 처리했으며, 누적 거래량은 약 5천만 달러에 달하며, 활성 에이전트 수가 69,000 개에 이르렀습니다 (데이터 출처: x402 Foundation). Cloudflare, AWS, Stripe, Anthropic MCP가 이미 연동되었습니다. 에이전트 지불은 이미 실제 트래픽을 처리하는 경주로 자리 잡았습니다.

AI 규모화에 직면한 세 가지 구조적 결함은 아래와 같습니다: 연산력 집중화와 효율성, 다중 에이전트 협업의 인센티브 정렬, 자주결제 기반 시설. 이러한 세 문제는 전통적인 소프트웨어 아키텍처에서는 간단한 답이 없지만, 암호화폐 산업에서는 대응 경험이 있습니다. 능력이 사라진 것이 아니라, 새로운 수용 시나리오를 찾은 것뿐입니다.

빌더의 새로운 위치: 스마트 계약 작성자에서 AI에 규칙을 지정하는 사람으로

AI의 규모화는 이전에 존재하지 않았던 기능 결함을 만들어냅니다. 이는 기술 인재 부족이 아니라 자율 시스템에서 신뢰 메커니즘을 설계할 수 있는 인재 부족입니다. 서비스 대상이 인간에서 AI로 전환되면서, crypto 빌더의 역할도 새롭게 정의되고 있습니다.

다음 표는 구체적인 기능 패러다임의 차원 변화를 대조하고 있습니다:

두 패러다임의 핵심 차이점은 기술 스택이 아니라 신뢰 구축 방식과 규칙 실행 논리에 있습니다. AI 이전 시대에, crypto 빌더가 직면한 것은 인간 참여자입니다. 규칙이 스마트 계약에 기록되어 있으며, 용납 범위는 없으나 시스템 경계는 비교적 명확했습니다.

AI-Native 시대에, 상호 작용 대상이 자율 운영되는 AI 에이전트가 되면, 다뤄야 할 문제는 다음과 같습니다: 에이전트의 행동은 예측할 수 없으며, 실행 속도는 인간 개입 창문을 훨씬 능가합니다. 시스템 경계 자체가 더 큰 불확실성 하에 재정의되어야 하는 상황입니다.

crypto 빌더의 기능적 위치는 현재 "안전한 스마트 계약 작성"에서 "AI 자율 시스템을 위한 신뢰 메커니즘 설계"로 이동하고 있습니다.

업계의 선도 기관들의 채용은 이미 이 변화를 반영하고 있습니다:

▲ 2026 년 Q1 선도적 거래 플랫폼들이 적극적으로 오픈한 AI/데이터 코어 직책
출처: Gate Research Institute

2026년 헤드 트레이딩 플랫폼 및 기관의 채용은이 추세를 명확히 반영했습니다：더 이상 AI 엔지니어 또는 암호화폐 개발자만을 채용하는 것이 아니라, 두 분야를 연결할 수있는 능력을 갖춘 사람을 찾고 있으며, 이러한 사람은 온체인 인센티브 왜곡 및 거버넌스 게임을 이해하며 AI 도구를 암호화폐 업무 흐름에 깊이 통합하고, 에이전트가 규제 및 사용자와 장기적으로 조율되는 메커니즘을 설계할 수 있습니다.

자본의 흐름 방향도이 판단을 이미 반영하고 있습니다. Paradigm은 최대 150억 달러까지 규모의 새로운 펀드를 모집 중이며, 암호화폐뿐만 아니라 AI 및 로봇 분야로 투자 범위를 확대하고 있습니다.

Haun Ventures는 100억 달러 규모의 Fund II를 완료했으며, 암호화폐와 AI 융합을 중점으로 한 금융 인프라에 초점을 맞추고 있으며, 특히 AI 에이전트 자립 거래 및 조정을 지원하는 결제, 스테이블코인 및 에이전트 간 경제 시스템을 지원하고 있습니다.

a16z 암호화는 220억 달러 규모의 제5기 펀드 (Crypto Fund V)를 완료했으며, 이 펀드는 100% 암호화폐 분야에 투자할 것임을 명확히 밝혔습니다. AI 시대의 복잡성과 불투명성에 직면하여, 그들은 암호화폐의 투명성, 검증 가능성 및 탈중앙화 특성의 응용 방향에 중점을 둘 것입니다.

또한 PitchBook 데이터에 따르면, 2025년 미국의 암호화폐 분야 VC 투자에서 약 40%의 자금이 AI 비즈니스를 동시에 다루는 회사들로 향했으며, 2024년 대비 크게 상승했습니다.

마찬가지로, 암호화폐 빌더가 AI로 전환하는 것은 다른 시장 환경에서 선택한 경로가 큰 차이를 나타냅니다.

미국에서는 규제 환경이 비교적 명확해진 후, 프로토콜 계층의 혁신이 실질적인 생존 공간을 확보했습니다. 자본 네트워크 밀도가 높으며, 아이디어에서 자금 조달로의 경로가 짧고, 용인 범위가 큽니다.

Hyperbolic, EigenCloud, Gensyn, Ritual 등의 프로젝트들의 공통점은 기존 시스템에 간단한 응용 프로그램 통합을 하는 대신 제로에서 새로운 메커니즘을 설계한다는 것입니다. 최고의 VC는 "검증 가능한 계산, 에이전트 조정, 탈중앙화된 머신 러닝"과 같은 방향에 대한 명확한 투자 논문을 갖고 있으며, 초기 기술 탐구에 충분한 용인을 제공하기 원합니다.

반면 아시아의 상황은 다릅니다. 싱가포르와 홍콩은 규정 준수 및 기관 자금 이체의 역할을 더 많이 맡으며, 규제 프레임워크는 비교적 보수적이며, 순수 프로토콜 계층의 혁신에 대한 허용도가 낮습니다. 암호화폐 배경을 가진 빌더가 AI로 전환할 때, 응용 프로그램 계층 및 산업 융합 경로를 더 많이 선택하며, 암호화폐로부터 얻은 사용자 기반, 지불 기능 또는 데이터 자산을 이용하여 AI 제품 및 서비스에 신속하게 진입합니다.

능력 차이가 아닌 시장 신호 및 규제 환경의 차이로 인한 경로 선택의 차이입니다：미국은 기저 메커니즘 혁신과 초기 기술 탐구를 장려하고, 아시아는 규정 준수, 신속한 실현 및 전통 산업과의 적극적 연계를 보다 강조합니다.

처음으로 돌아가서 GitHub 그래프를 생각해 봅시다. 월간 활성 개발자 수가 45,000에서 23,000으로 감소했습니다. 산업이 위축된 것으로 보입니다. 그러나 남아 있는 이 그룹 중에서 established dev의 비율은 사상 최고치를 기록했으며 실제 사용자가있는 생태계로 향하고 있으며, 동시에 AI 산업이 그들에게 전에 없었던 방식으로 가치를 부여하고 있습니다.

AI 확장이 계산 자원 집약, 에이전트 자립 결제, 데이터 및 결정의 검증 가능성, 개인 정보 보호 조정 등의 구조적 병목 현상을 경험할 때, 이러한 Builder들은 Crypto와 AI가 교차하는 지점에서, 규칙, 인센티브 및 실제성에 대한 장기간 누적된 감각이 AI 시대에 부족한 시스템 수준의 능력으로 서서히 변모하고 있습니다.

2017년부터 암호화폐 기반 인프라에 대해 심층적으로 연구해온 투자 기관으로서, IOSG는이 경로에 대한 판단이 단순히 관찰 수준에 머무르지 않습니다.

시장에서 아직 널리 인식되지 못한 EigenLayer의 restaking 메커니즘에 투자하고, Ingonyama(현재 MoonMath)의 시드 라운드를 주도하여 ZK 하드웨어 가속화를 통한 AI 성능 계층으로의 이전에 베팅하였으며, 2024년에는 Hyperbolic에 투자하여 암호화폐 기반 검증 메커니즘을 통해 분산된 계산 자원 신뢰 문제를 해결하는 경로에 기대하고 있습니다.

이러한 배치의 공통된 논리는 다음과 같습니다: AI 확장이 직면한 신뢰, 조정 및 검증 문제는 최종적으로 암호화폐 산업이 축적한 메커니즘 설계 역량으로 해결되어야 합니다.우리는 Crypto와 AI의 교차가 이야기가 아니라 발생 중인 구조적 기회임을 믿습니다.