편집자 주: AI 에이전트가 채팅 도구에서 자율적으로 작업을 수행하는 시스템으로 진화함에 따라, 블록체인 인프라는 새로운 위치를 모색하고 있다. 10월 21일, NEAR 공동 창립자 Illia Polosukhin과 팀 멤버 Alex, Anton은 The Rollup의 《AI Super Cycle》 프로그램에 출연하여 NEAR Intents, 프라이버시 컴퓨팅, 포스트 양자 보안 및 AI 에이전트 경제의 발전 방향에 대해 논의했다. 전통적인 퍼블릭 체인이 거래 성능과 생태계 규모를 중심으로 경쟁을 펼치는 것과 비교할 때, NEAR는 이러한 기술들을 AI 경제에 서비스하는 인프라로 통합하려고 시도하고 있다.

이 배경에는 더 근본적인 질문이 있다: 만약 미래에 사용자들이 주로 AI 에이전트를 통해 쇼핑, 결제, 자산 거래 및 기타 상업 활동을 완료한다면, 누가 서로 다른 시장을 연결하고 거래를 실행하며 결과를 검증할 책임을 질 것인가? 동시에 AI가 점점 더 많은 개인 및 기업 데이터를掌握하게 될 때, 소수의 모델 서비스 제공업체가 사용자 정보, 거래 진입점 및 상업적 분배 메커니즘을 동시에 통제하는 것을 어떻게 방지할 것인가?

인터뷰에서 Polosukhin은 NEAR의 핵심 판단을 재확인했다: AI는 인간과 컴퓨팅 시스템 간의 상호작용 프론트엔드가 될 것이며, 블록체인은 AI, 인간 및 기업 간의 경제 활동을 조정하는 역할을 담당할 것이다. 이 구상에 따르면, NEAR Intents는 더 이상 단순한 크로스체인 거래 도구가 아니라 금융 자산, 디지털 서비스 나아가 실물 상품을 연결하는 거래 네트워크로 발전할 수 있으며; NEAR AI는 프라이버시 보호, 검증 가능한 추론 및 모델 접근 기능을 제공한다.

주목할 점은 이 전략이 NEAR의 토큰 경제 설계와도 결합되고 있다는 것이다. NEAR는 이미 일부 프로토콜 수익과 토큰 바이백 간의 연결을 구축했으며, NEAR 스테이킹을 통해 AI 컴퓨팅 할당량을 획득하는 메커니즘을 출시했다. 그러나 크로스체인 거래 수익 성장에서 널리 사용되는 AI 경제 인프라 형성에 이르기까지, 여전히 사용자 채택, 상업적 수요 및 가치 포착 등의 문제를 해결해야 한다. 이번 인터뷰는 이 모델이 이미 전면적으로 검증되었다기보다는 NEAR가 미래 시장 구조에 대한 판단을 반영한 것이다.

다음은 원문 번역이다:

AI가 프론트엔드, 블록체인이 백엔드

지난 몇 년간 NEAR의 발전 방향은 외부에서 볼 때 항상 명확하지는 않았다. 체인 추상화(Chain Abstraction), NEAR Intents에서 탈중앙화 AI, 프라이버시 컴퓨팅 및 포스트 양자 암호학에 이르기까지, 이러한 사업들은 각각 다른 시장에 대응하는 것처럼 보였다.

그러나 Polosukhin의 관점에서 이러한 기술들은 항상 동일한 목표를 중심으로 전개되고 있다.

「나의 핵심 판단은 항상 AI가 우리와 컴퓨팅 시스템 간의 인터페이스가 될 것이며, 블록체인은 AI, 인간, 기업 간의 관계를 조정하는 역할을 맡게 될 것이라는 점이었습니다.」

이 아키텍처에서 블록체인은 주로 기반 결제와 보안 보장 기능을 담당하고, AI는 사용자 요구를 이해하고 사용자와 상호작용하며, NEAR Intents는 서로 다른 시장을 연결하여 구체적인 작업을 완수합니다.

Intents, 즉 의도 기반 거래 아키텍처는 사용자가 거래 완료에 필요한 모든 기술적 단계를 직접 처리하지 않고도 달성하고자 하는 결과를 직접 표현할 수 있도록 합니다. 크로스체인 거래의 경우, 사용자는 교환하고자 하는 자산만 지정하면 시스템이 해당 실행 메커니즘을 통해 크로스체인 작업을 완료할 수 있습니다.

NEAR는 이 아키텍처의 적용 범위를 더욱 확대하고자 합니다.

Polosukhin은 예를 들어, 발전 중인 Agent Market에서 이미 웹사이트와 제품이 다른 AI Agent에 의해 추천되기 쉬운지 분석할 수 있는 서비스가 등장했으며, 사용자가 업로드한 셀카를 기반으로 전문 사진을 생성하고 실제 인쇄 및 우편 발송까지 완료하는 Agent도 있다고 말했습니다.

후자의 예에서 사용자는 「전문 사진 한 장을 원한다」는 요구를 제시하고 셀카를 업로드하기만 하면 나머지 작업은 시스템이 조정하여 완료할 수 있습니다.

이는 NEAR Intents가 미래에 처리하는 것이 더 이상 금융 거래 지시에만 국한되지 않고 디지털 서비스 제공, 상업적 작업 및 실물 상품 거래도 포함할 수 있음을 의미합니다.

Alex는 이 포지셔닝을 「시장의 시장」(Market of Markets)이라고 요약했습니다.

그는 현재 시장이 NEAR에 대해 통일된 내러티브를 형성하지 못했다고 봅니다. 어떤 이는 이를 서로 다른 블록체인 간의 SWIFT로 보며, 어떤 이는 다양한 시장을 집약하는 인프라로 생각하고, 또 어떤 이는 AI Agent 경제의 기반 네트워크로 바라봅니다.

Alex는 이러한 포지셔닝의 분산이 나쁜 것이라고 생각하지 않습니다. 오히려 그는 NEAR의 강점이 다른 블록체인 및 애플리케이션 생태계와 협력할 수 있다는 점이며, 다른 네트워크를 대체하는 것을 발전의 기반으로 삼을 필요가 없다고 봅니다.

「우리의 초점은 항상 올바르고 신뢰할 수 있는 기술을 구축하고, 더 많은 애플리케이션 시나리오를 지원하며, 다른 생태계의 기술과 결합하여 제로섬 경쟁에서 벗어나는 것입니다.」

따라서 NEAR가 제시하는 장기적 방향은 모든 자산과 애플리케이션을 하나의 퍼블릭 체인으로 이전시키는 것이 아니라, 서로 다른 시장이 통일된 실행 아키텍처를 통해 협력하여 운영될 수 있도록 하는 것입니다.

이 구상이 성립할 수 있을지는 AI Agent가 미래 상업 활동의 중요한 진입점이 될 수 있는지에 크게 달려 있다.

크로스체인 거래에서 기업 금융으로, 프라이버시가 NEAR의 새로운 진입점이 되다

점점 더 많은 금융 활동이 온체인으로 이동하면서, 공개적 투명성이라는 전통적인 블록체인 특성이 기업이 암호화 인프라를 도입할 때 직면하는 장애물이 되기 시작했다.

Polosukhin은 지난 10년간 암호화폐 업계의 주요 활동이 여전히 투기와 자금 조달에 집중되어 있었으며, 실제 기업 비즈니스는 대규모로 온체인에 진입하지 않았다고 본다.

그러나 규제 환경이 점차 명확해지고 유동성이 개선되면서, 기업들은 블록체인을 실제 경영에 활용할 수 있는 조건을 갖추기 시작했다. 문제는 기업들이 일반적으로 모든 지불, 수익 및 상업적 거래가 외부에서 실시간으로 관찰되는 것을 받아들일 수 없다는 점이다.

상장 기업의 경우, 일부 거래 데이터가 조기에 공개되면 정보 공개 및 규정 준수 문제와 관련될 수도 있다.

「블록체인은 이미 실제 상업 활동에 활용될 수 있을 만큼 성숙해졌지만, 프라이버시는 더 이상 익명 주소로 신원을混淆하는 문제가 아니다. 우리는 진정한 프라이버시 보호가 필요하다.」

이것이 바로 NEAR가 Confidential Intents(기밀 의도 실행)를 추진하는 배경이다.

Confidential Intents는 NEAR Intents 위에 구축된 기밀 거래 실행 메커니즘이다. NEAR 공식 발표에 따르면, 전용 프라이빗 샤드를 통해 거래를 실행함으로써 거래 금액, 자산 포트폴리오, 거래 상대방 및 실행 전략 등의 정보가 모두 퍼블릭 체인에 노출될 필요가 없다.

올해 7월 7일, NEAR는 Confidential Intents를 개발자에게 전면 개방한다고 발표했다. 당시 공식 발표에 따르면 NEAR Intents가 누적 처리한 ZEC 거래량은 이미 15억 달러를 초과했으며, near.com은 기밀 모드 출시 후 몇 주 만에 약 42%의 거래량이 이 기능을 사용했다. 위 데이터는 특정 플랫폼에서의 사용 현황을 반영한 것으로, 전체 시장의 프라이버시 거래 수요로 직접 추론할 수는 없다.

모든 거래 정보를 완전히 공개하는 모델과 비교하여, Confidential Intents는 상업적 민감 정보를 보호하면서 검증 가능한 결제 능력을 유지하고자 한다.

그러나 이것이 NEAR가 완전히 무신뢰 익명 거래를 실현했다는 것을 의미하지는 않는다. 공식 기술 문서에 따르면, 이 시스템은 허가된 검증자가 운영하는 프라이빗 샤드에 의존하며, 프라이버시 보호, 감사 가능성 및 신뢰 가정 사이에서 균형을 취하고 있다. 선택적 공개 기능도 여전히 단계적으로 추진 중인 능력에 속한다.

Polosukhin에게 있어 프라이버시의 중요성은 AI가 데이터 분석 능력을 현저히 향상시킬 것이라는 점에도 있습니다.

「AI는 갈수록 모든 사람을 추적하는 데 능숙해지고 있으며, 서로 다른 소비 행동 간의 연관성을 발견하는 능력도 점점 커지고 있습니다. 당신은 이런 정보가 전부 밖에 노출되어 누구나 접근할 수 있기를 바라지 않을 것입니다.」

그는 Zcash가 개인 금융 프라이버시에 대한 수요 증가를 이끌었으며, 기업의 거래 기밀 유지에 대한 수요가 이 추세의 다음 단계가 될 수 있다고 생각합니다.

Alex는 블록체인이 반드시 은행을 대체해야 하는 것은 아니라고 강조합니다. 더 중요한 것은 사용자가 전통적 수탁 서비스와 자체 수탁, 온체인 프라이버시 거래 사이에서 선택할 수 있을 때 리스크를 관리하는 방식이 더 많아진다는 점입니다.

다시 말해, NEAR가 확보하고자 하는 것은 기존 DeFi 사용자뿐만 아니라 비즈니스 기밀 유지 능력이 필요하면서도 온체인 결제와 크로스체인 유동성을 활용하고자 하는 기업과 기관도 포함됩니다.

NEAR AI, 프라이빗 추론 시장에 베팅

NEAR Intents가 AI Agent의 작업 실행 방식을 해결하는 것이라면, NEAR AI는 이러한 작업을 실행할 때 모델 자체를 신뢰할 수 있는지에 더 주목합니다.

Polosukhin은 NEAR AI의 목표를 세 가지 키워드로 요약합니다: 프라이버시, 검증 가능성, 보안.

그는 AI 애플리케이션이 일상생활과 기업 운영에 계속 깊이 침투하면서, 사용자들이 재무 상태, 의료 데이터, 법률 문제, 개인 관계, 그리고 기업 내부 문서와 비즈니스 프로세스를 포함한 점점 더 많은 민감한 정보를 모델에 제공하고 있다고 생각합니다.

컨텍스트가 완전할수록 AI의 가치는 더 높아질 수 있지만, 모델 제공자에 대한 사용자의 의존도도 함께 증가합니다. 「모든 기업 문서가 단일 서비스 제공자에게 평문 형태로 전달된다면, 상대방은 사실상 당신의 전체 비즈니스를 재구성할 능력을 가질 수 있습니다.」

NEAR AI는 암호화 추론과 실행 검증 메커니즘을 통해 이러한 리스크를 낮추고자 합니다.

Polosukhin의 설명에 따르면, NEAR AI는 프롬프트와 응답의 해시값, 하드웨어 서명 및 관련 실행 기록을 포함하여 모델 실행에 대해 독립적으로 검사 가능한 증명 정보를 제공할 수 있습니다. 그 목표는 사용자가 플랫폼이 제공하는 약속에만 의존하지 않고 모델 실행 환경과 실행 과정을 검증할 수 있도록 하는 것입니다.

이 기술 노선은 오픈 웨이트 모델(Open-Weight Models)의 발전과도 관련이 있습니다. 오픈 웨이트는 모델 파라미터를 외부에서 사용하거나 배포할 수 있음을 의미하지만, 반드시 훈련 데이터, 훈련 코드 및 전체 모델 개발 과정이 완전히 오픈소스임을 의미하는 것은 아닙니다.

Polosukhin은 오픈 웨이트 모델의 성능이 향상됨에 따라 낮은 비용 우위가 일부 작업에서 나타나기 시작했다고 밝혔습니다.

그는 특히 NEAR가 형식 검증 연구에서 DeepSeek 모델과 맞춤형 Agent 실행 프레임워크를 결합하여 일부 복잡한 작업에서 Claude, GPT와 유사한 성능을 달성했지만 비용은 약 100~200배 낮았다고 언급했습니다.

형식 검증은 수학적 방법을 사용하여 프로그램이나 시스템이 특정 정확성 요구 사항을 충족하는지 검사하는 기술로, 특히 보안 요구 사항이 높은 프로토콜과 소프트웨어 시스템에 적합합니다.

강조해야 할 점은, 이 비용과 성능 비교는 Polosukhin이 NEAR 연구 결과를 소개한 것에서 나온 것으로, 인터뷰에서는 완전한 벤치마크 테스트, 모델 버전 및 비용 계산 기준을 제공하지 않았기 때문에 이를 근거로 DeepSeek가 모든 시나리오에서 동등한 우위를 가진다고 단정할 수 없습니다.

그는 또한 가장 어려운 프런티어 문제에서 최상위 모델이 여전히 선두 위치에 있다는 점을 인정했습니다.

그러나 그의 견해로는 모든 작업에 가장 비싼 모델을 사용해야 하는 것은 아닙니다. 낮은 비용의 모델로 완료할 수 있는 대량의 작업에 대해 오픈 웨이트 모델은 이미 실질적인 경쟁력을 갖추고 있습니다.

이를 바탕으로 NEAR AI는 제3자 모델 제공업체에게 기밀 호스팅 기능을 개방할 계획입니다. Polosukhin이 설명한 아키텍처에 따르면, 모델 개발자는 모델을 플랫폼에 배포하면서 모델 가중치를 암호화할 수 있으며, 사용자가 제출한 데이터도 모델 제공업체에 직접 공개되지 않습니다.

이는 NEAR AI가 모델 개발자의 지식재산권을 보호하면서 동시에 사용자의 입력 데이터를 보호하고자 함을 의미합니다. 장기적인 목표는 자체 모델 그룹만 운영하는 것이 아니라 모델 제공자와 추론 수요자를 동시에 연결하는 시장을 구축하는 것입니다.

비즈니스 모델 측면에서 NEAR는 7월에 NEAR 스테이킹을 통해 AI 컴퓨팅 할당량을 획득하는 메커니즘을 출시했습니다. 공식 설명에 따르면, 사용자는 스테이킹을 통해 주기적인 컴퓨팅 할당량을 형성하고 기초 스테이킹 자산의 소유권을 유지하면서 관련 AI 서비스를 사용할 수 있습니다.

다만 기밀 추론 시장이 가격, 모델 품질, 지연 시간 및 개발자 경험 측면에서 기존 클라우드 서비스와 경쟁할 수 있을지는 여전히 지속적인 관찰이 필요합니다.

AI Agent는 인터넷 비즈니스 모델을 어떻게 바꾸는가?

AI Agent의 미래에 대해 NEAR 팀은 더 논쟁적인 판단을 제시했습니다. 기존 인터넷 플랫폼이 AI Agent의 거래 실행을 차단하는 것은 기술적 또는 보안적 고려 때문만이 아니라 기존 비즈니스 모델의 보호와도 관련이 있을 수 있다는 것입니다.

Polosukhin은 아마존을 예로 들어, 전자상거래 플랫폼의 수익은 상품 판매뿐만 아니라 검색 광고, 스폰서 프로모션 등의 사업에서도 발생한다고 지적했다. 이러한 비즈니스 모델은 사용자가 웹페이지에서 탐색하고 클릭하는 것에 의존하며, 검색 순위와 광고 노출 위치의 영향을 받는다.

그러나 AI Agent의 구매 논리는 완전히 다를 수 있다. 「Agent에게 있어서, 그것이 스캔하는 것은 JSON 데이터 집합이다. 상품이 첫 번째에 있든 세 번째에 있든, 반드시 중요하지는 않다.」

이러한 상황에서 Agent가 사용자 요구에 따라 가격, 제품 특성 및 이행 능력을 자율적으로 비교할 수 있다면, 전통적인 검색 프로모션 위치의 상업적 가치는 타격을 받을 수 있다.

Polosukhin은 이를 Google의 대규모 언어 모델 도입 과정과 비교했다. 그는 새로운 상호작용 방식이 사용자 경험을 개선할 수 있더라도, 기존 비즈니스 수익을 타격하기 때문에 내부 저항에 직면할 수 있다고 본다.

Alex는 이러한 저항이 기술 전환에서 흔히 나타나는 현상이라고 생각한다. 그는 자동차가 마차를 대체한 사례를 들어, 기존 상업적 이익이 종종 새로운 기술에 반대하지만 장기적으로 그 보급을 막을 수는 없다고 설명했다.

그의 관점에서 향후 5년 동안 오늘날 글로벌 중요 지위를 차지하고 있는 일부 기업들은 기술 전환에 적응하지 못해 우위를 잃을 수 있다.

다만 이는 여전히 Alex의 산업 경쟁 구도에 대한 예측이며, 확인된 시장 결과는 아니다. AI Agent가 자율적으로 결제, 구매 및 인도를 완료할 수 있는지는 여전히 플랫폼 권한 부여, 신원 인증, 소비자 보호 및 거래 책임 등의 현실적 문제와 관련되어 있다.

NEAR에게 이러한 변화는 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다.

만약 상업 활동이 사용자가 웹사이트를 직접 방문하는 것에서 AI Agent가 사용자를 대신해 서비스를 구매하는 것으로 전환된다면, 시장은 서비스 발견, 견적, 결제, 실행 및 검증을 처리할 새로운 인프라를 필요로 하게 된다.

NEAR Agent Market은 바로 이러한 방향을 중심으로 발전하고 있다.

Polosukhin은 NEAR가 Intents의 능력을 자산 거래에서 디지털 작업, 디지털 상품 및 실물 상품으로 확장하여, Agent가 다양한 서비스 제공자와 직접 연결되고 작업 인도를 완료할 수 있도록 하기를 원한다고 밝혔다.

그러나 이러한 모델이 인터넷 상업의 주류가 될 수 있는지는 여전히 서비스 공급, 사용자 채택 및 크로스 플랫폼 협력이 충분한 규모를 형성할 수 있는지에 달려 있다.

사용자가 소유한 AI와 포스트 양자 보안

거래와 비즈니스 모델 외에도 NEAR 팀은 AI의 소유권을 미래의 중요한 문제로 보고 있습니다.

Alex는 오늘날 AI 챗봇이 보유한 사용자 컨텍스트가 전통적인 검색 엔진보다 훨씬 많을 수 있다고 제시했습니다.

과거에는 검색 플랫폼이 주로 사용자가 입력한 키워드를 기반으로 수요를 추론했습니다. 그러나 사용자가 AI 어시스턴트를 장기간 사용하여 업무, 생활 및 개인적 의사 결정을 처리할 때 모델 서비스 제공업체는 더 완전하고 연속적인 개인 정보를 보유할 수 있습니다. 이러한 정보가 광고 추천 및 상업적 수익화에 집중적으로 사용된다면 플랫폼은 더 강력한 행동 영향력을 얻을 수 있습니다.

Alex는 AI 비즈니스 모델이 지속적으로 성숙해짐에 따라 사용자가 자신의 판단과 장기적인 알고리즘 유도 사이의 경계를 구분하기조차 어려워질 수 있다고 우려합니다. 그는 이 위험을 User-Owned AI(사용자 소유 AI)를 지지하는 중요한 이유로 제시했습니다.

Polosukhin은 나아가 사용자 소유 AI가 단순한 데이터 프라이버시 문제가 아니라 경제적 인센티브와 시스템 통제권과도 관련이 있다고 제안했습니다. 그는 Bitcoin의 중요한 혁신 중 하나가 경제적 인센티브를 통해 다양한 참여자를 조정하여 공동으로 유지하는 공공 네트워크를 형성한 것이라고 봅니다. AI도 유사한 모델을 채택하여 사용자와 개발자가 시스템을 공동으로 구축하면서 자신의 데이터, 모델 사용 과정 및 관련 자산에 대한 통제권을 유지할 수 있습니다.

그중에서 프라이버시 보호와 검증 가능성은 기본 조건입니다. 예를 들어 사용자는 모델이 실행되는 코드를 검사하고, 실행 환경을 검증하며, 가능한 한 시스템이 무단으로 수정되지 않았음을 확인할 수 있어야 합니다.

그러나 이것이 모든 AI 시스템이 즉시 완전한 탈중앙화를 실현할 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. Polosukhin은 모델의 협력 훈련, 미세 조정 및 지속적인 개선에 여전히 많은 연구 개발 과제가 존재한다고 인정합니다.

따라서 NEAR는 현재 우선적으로 프라이빗 추론 인프라에 집중하고, 이후 점진적으로 더 광범위한 사용자 소유권 모델을 탐구할 계획입니다.

보안 측면에서 NEAR는 포스트 양자 암호학도 전체 아키텍처에 포함시켰습니다.

Near One CTO Anton Astafiev는 인터뷰에서 NEAR의 초기 계정 설계가 다양한 암호학 서명 방식을 지원하도록 허용했기 때문에 향후 서명 알고리즘을 교체하거나 추가해야 할 때 일정한 유연성을 갖추고 있다고 밝혔습니다.

NEAR 공식이 올해 8월 발표한 기술 로드맵은 프로토콜이 이미 ML-DSA 포스트 양자 서명 방식에 대한 지원을 추가했으며 관련 성능과 지갑 호환성을 계속 최적화할 계획임을 확인했습니다.

Anton은 포스트 양자 보안이 어느 날 양자 컴퓨터가 갑자기 모든 암호학을破解하는 것으로 단순히 이해되어서는 안 된다고 강조했습니다. 더 현실적인 과제는 블록체인이 암호학적 위험이 발생할 때 서명 방식을 업데이트하고 자산을 마이그레이션하며 시스템을 복구할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 것입니다.

NEAR는 자사의 다중 암호학 솔루션 계정 아키텍처가 향후 마이그레이션 난이도를 낮출 수 있다고 본다.

그러나 포스트 양자 서명을 지원하는 것이 전체 프로토콜과 생태계가 전면적인 포스트 양자 보안을 갖추었다는 것을 의미하지는 않는다. 공식 로드맵도 지갑, 크로스체인 인프라 및 프로토콜의 다른 구성 요소들이 여전히 계속 업그레이드되어야 한다고 인정하고 있다.

NEAR의 다음 단계: 거래 수익 성장에서 AI 경제의 가치 포착으로

인터뷰 마지막에 진행자는 화제를 NEAR의 네트워크 경제 모델로 돌렸다.

그는 하나의 가능한 발전 경로를 제시했다. NEAR Intents가 크로스체인 거래와 기타 시장 활동을 통해 수익을 창출하고, 이 경제 활동을 활용해 NEAR AI의 발전을 지원하는 것이다. 더 많은 AI Agent와 사용자가 이 네트워크에 의존하게 되면서 NEAR는 점차 AI 경제에서 시스템적으로 중요한 인프라가 될 수 있다.

이는 또한 NEAR가 최근 몇 년간 구축하려고 시도해 온 토큰 경제 논리이기도 하다.

올해 2월, NEAR 공식은 Intents가 이미 누적 130억 달러 이상의 크로스체인 거래량을 처리했으며, 동시에 수수료 분배 메커니즘을 출시하고 일부 수익을 NEAR 토큰 매입으로 돌렸다고 공개했다.

7월 분기 보고서에서 NEAR는 near.com 프런트엔드 사업, 프로토콜 수수료 포착 및 토큰 매입을 더욱 연결하여 네트워크 사용량 증가와 토큰 경제 가치 사이의 관계를 구축하려고 시도했다.

이러한 설계는 NEAR가 더 이상 블록 공간 수요에만 의존해 토큰 가치 서사를 구축하지 않고, 크로스체인 거래 실행, 애플리케이션 배포 및 AI 컴퓨팅 서비스에서 수익원을 찾기를 원한다는 것을 의미한다.

그러나 거래량, 프로토콜 수익과 토큰 가치 사이에 직접 등호를 그을 수는 없다.

크로스체인 거래 규모의 성장이 반드시 이익의 동반 성장을 의미하지는 않으며, 프로토콜이 얻는 수수료도 유통업자 몫, 실제 순수익 및 최종적으로 토큰 매입 메커니즘에 들어갈 수 있는 부분을 구분해야 한다.

마찬가지로 NEAR를 스테이킹하여 AI 컴퓨팅 할당량을 얻는 것은 토큰의 사용 수요나 잠금 수요를 증가시킬 수 있지만, 지속적으로 경제적 가치를 형성할 수 있을지는 여전히 AI 서비스의 실제 사용 규모와 사용자의 지불 의향에 달려 있다.

인터뷰 말미에 진행자는 이 가능성을 다음과 같이 요약했다. NEAR가 수익 성장에 관한 이야기에서 점차 AI 경제의 화폐와 네트워크 가치에 관한 이야기로 진화할 수 있을까?

제공된 인터뷰 녹취록이 이 질문 지점에서 끝나며 인터뷰이의 추가 답변이 포함되지 않았기 때문에, 이 판단은 여전히 진행자가 제시한 시장 프레임워크로 간주되어야 하며, NEAR 팀이 이번 인터뷰에서 확인한 결론으로 보아서는 안 됩니다.

NEAR에게 있어 앞으로 더 의미 있는 검증 지표는 크로스체인, 프라이버시, AI라는 세 가지 내러티브를 동시에 이야기할 수 있는지 여부가 아니라, 이러한 사업들이 상호 촉진하는 실제 수요를 형성할 수 있는지 여부입니다. 즉, Intents가 지속적으로 포착 가능한 순수익을 창출하는지, AI 추론과 Agent Market이 외부 개발자와 유료 사용자를 유치하는지, 그리고新增 경제 활동이 궁극적으로 얼마나 NEAR 네트워크와 토큰 체계에 축적될 수 있는지입니다.

이러한 연결고리들이 점차 측정 가능해질 때에만, NEAR가 제시한 「AI는 프론트엔드, 블록체인은 백엔드」라는 구상이 기술 비전에서 나아가 검증 가능한 경제 모델로 발전할 수 있을 것입니다.

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