하지만, 투자하기 좋은 토큰을 찾으려면 아래의 기준으로 한번 더 필터링해야 한다.
1) AI가 핵심 사업인가
AI가 핵심 사업이거나, AI 사용량 증가가 네트워크 사용과 토큰 수요로 직접 연결돼야 한다. 단순히 기존 제품에 AI 기능을 추가했을 뿐이라면 제외한다.
- 제외: Kaito, Velvet
2) 토큰 보상 밖의 실제 수요가 있는가
외부 고객이 제품을 사용하기 위해 돈을 내는 수요가 있어야 함. 토큰 인센티브와 무관한 유료 수요 필요. 무료 베타와 프로토타입 사용량은 수요로 보지 않는다.
- 제외: Unibase, UnifAI Network
3) 성장으로 감당하기 어려울 만큼 희석되는가
향후 2-3년간 언락되는 토큰이 현재 유통량의 100% 이상으로 너무 큰 경우
- 제외: Aethir, 0G
4) 사업 성장이 토큰에 구조적으로 남는가
프로젝트가 성장하면서 발생하는 수익으로 토큰 홀더에 대한 유의미한 혜택(토큰 소각, 바이백, 배당 등)을 제공하지 않는 경우
- 제외: Artificial Superintelligence Alliance, Phala, Grass
필터링을 거쳐 8개의 프로젝트를 남겼다.
Bittensor, Near, Render Network, Akash Network, OriginTrail, Virtuals Protocol, Nillion, Venice AI
원래라면 이들을 곧바로 같은 기준으로 비교/분석해야 한다. 그런데 그전에 Bittensor부터 짚고 넘어가려고 한다.
왜냐하면, Bittensor는 8개 후보 중 하나이지만, 동시에 나머지를 평가할 기준점이 되기 때문이다.
다른 프로젝트들이 컴퓨팅, 데이터, 에이전트, 추론 중 하나의 시장에 집중한다면, Bittensor는 이 시장들을 각각의 서브넷으로 만들어 경쟁시키는 상위 생태계에 가깝다.
그래서 비텐서와 서브넷 생태계를 잘 이해하면 크립토 AI를 전반적으로 이해하고, 프로젝트들 끼리 비교분석을 하는데 도움이된다.
예를 들어서, Bittensor 서브넷과 같은 사업을 하는 프로젝트가 서브넷보다 매출/수익이 낮으면 투자하지 않는 것이다.
다음 글에서는 이 비교의 기준점이 될 비텐서부터 제대로 뜯어본다.