2025년 AI 코인 TOP 10 전망 가이드: 중립적 분석 및 순위

인공지능(AI)과 블록체인의 융합은 크립토 산업에서 새로운 틈새 시장을 창출하며, 다양한 AI 기반 프로젝트와 토큰을 등장시켰습니다. 본 기사에서는 'AI 크립토'가 무엇을 의미하는지 설명하고, 2025년을 대표하는 주요 AI 암호화폐 토큰을 교육적 목적으로 정리합니다. 우리는 시가총액, 개발 활동 등 다양한 요인을 근거로 주목할 만한 AI 관련 토큰 10종과 그 프로젝트를 소개하고, 선정 기준 및 이 섹터의 트렌드·리스크도 논의합니다. 본 내용은 투자 권유가 아니며, 독자분들이 이 분야를 이해할 수 있도록 중립적으로 구성한 분석입니다.

AI 크립토 섹터란 무엇인가?

AI 크립토 섹터란, 블록체인 프로젝트 중 머신러닝, 데이터 마켓, 자율 에이전트 등 AI 기반 기능이 접목된 프로젝트를 의미합니다. 일반적인 코인과 달리 AI 토큰은 AI 네트워크 내에서 명확한 효용성을 갖는 경우가 많습니다. 예를 들어, 업계 분석에 따르면 AI 토큰은 “AI 서비스(연산, 모델 등)의 결제, 데이터·GPU 제공자 보상, 탈중앙화 AI 네트워크 보안” 등에 활용됩니다. 대표적인 사례로는 분산형 머신러닝 마켓플레이스(모델 훈련·판매), AI 데이터 마켓, 온체인 AI 추론 서비스, 그리고 사용자를 대신해 작업하는 자율 에이전트 네트워크 등이 있습니다. 즉, AI 토큰은 크립토 생태계의 영역을 데이터 마켓, 예측시장, GPU 연산(훈련/모델), 온체인 스마트앱 등으로 확장합니다. 주요 크립토 플랫폼에서도 이러한 프로젝트를 “AI & 빅데이터” 분야로 분류하기 시작했습니다. 결론적으로, AI 크립토 섹터는 대형 퍼블릭 체인(이더리움, 솔라나 등)을 기반으로 하되, 그 위에 AI 특화 프로토콜 혹은 마켓플레이스를 추가하는 방식으로 블록체인 생태계의 한 특수 분야로 존재합니다.

AI 크립토 시장 다이어그램 (출처)

AI 토큰 선정 기준은?

아래 프로젝트는 시가총액, 개발자 활동성, AI 적합성, 생태계 트랙션 등을 종합적으로 고려해 선정했습니다(단순 가격 변동성이나 인기만으로 순위를 매기지 않음). 즉, 본 리스트 등재가 곧 추천이나 투자 권고는 아닙니다. 주요 선정 기준은 다음과 같습니다:

• 시가총액: AI/데이터 카테고리 내에서 규모가 크거나 빠르게 성장하는 시가총액 토큰을 우선 선별(시장 관심도 반영).

• 개발자 및 커뮤니티 활동성: 깃허브·프로토콜 개발, 파트너십, 커뮤니티 참여 등 실제 활동성.

• AI 중심성: 프로젝트의 미션에서 AI가 얼마나 핵심인지(예: 머신러닝 모델 마켓플레이스 대 vs. 일반 블록체인).

• 생태계 트랙션: 실제 도입 사례, 다른 AI 또는 Web3 프로젝트와의 연계성, 크립토 커뮤니티 내 인지도.

이 기준에도 불구하고 항상 독자 여러분은 DYOR(직접 조사)를 해야 합니다. 저희는 단지 2025년을 대표하는 AI 프로젝트를 ‘구매’ 신호 없이 소개할 뿐입니다.

2025년 Top 10 AI 토큰

1. 비텐서(Bittensor, TAO)

비텐서(Bittensor)는 “탈중앙화 P2P 머신러닝 네트워크”로, 독자적인 ‘Proof-of-Intelligence(지능 증명)’ 합의 알고리즘을 도입했습니다. 쉽게 말해, 누구나 AI 모델·데이터를 기여할 수 있는 오픈 플랫폼입니다. 네트워크는 서브넷이라는 특화된 하위 네트워크에서 모델 성능을 평가하고, 성과에 따라 보상을 지급합니다. 우수한 결과물을 훈련시킨 참가자는 네이티브 토큰 TAO를, 성과가 낮은 노드는 적은 보상을 획득합니다.

AI 분야 역할: 비텐서는 온체인 ‘지능 마켓플레이스’ 구축을 목표로 하며, 구글·AWS 등 중앙화 플랫폼에서 벗어나 다수의 노드가 분산적으로 AI를 훈련하도록 합니다. 외부 사용자 및 타 애플리케이션도 API를 통해 네트워크의 통합 AI 모델에 쿼리하여 결과를 받을 수 있습니다.

핵심 특징: 블록체인 인센티브를 통해 학습 협업을 유도하며, 검증자(Validator)가 기여도를 평가하여 TAO 토큰 분배를 조정합니다. 오픈소스 기반에 권한 없는 구조여서 누구나 채굴자(모델 제공자)나 데이터 제공자로 참여할 수 있습니다. 서브넷 구조가 있어 텍스트 생성, 예측 등 전문 작업별로 경쟁을 촉진합니다. 또, 비트코인과 유사한 반감기 스케줄로 인플레이션을 통제합니다. 예시로 TAO의 일일 발행량이 7,200개에서 3,600개로 줄어듭니다.

2. 니어 프로토콜(NEAR)

NEAR는 고성능·개발 친화성을 갖춘 범용 레이어1 블록체인입니다. 2025년 NEAR는 AI에 최적화된 앱의 인프라로 자리매김하고 있습니다. 공식 문서에 따르면, “사용자를 대신해 AI가 행동할 수 있도록 설계된 모듈형, 고속 프로토콜”입니다. 실제로 NEAR는 AI Intents·온체인 AI 에이전트 등, 스마트컨트랙트 기반 AI 사용자 경험 구현을 지원합니다.

AI 분야 역할: NEAR는 AI 단일 프로젝트가 아니나, 멀티 AI 프로젝트들의 기반 블록체인입니다. 예를 들어 ‘Near Tasks’ 등은 크라우드 소싱 데이터 라벨링을 통한 AI 모델 학습 데이터셋을 제공합니다. 또한 코드 자동 디버깅, 스마트컨트랙트 코드 자동생성 등 AI 앱 개발자 도구도 갖췄습니다. NEAR의 비전은 ‘AI가 프론트엔드, 블록체인은 신뢰·ID 관리 백엔드’라는 체계입니다.

핵심 특징: NEAR는 샤딩 및 Nightshade 컨센서스로 대량 트랜잭션을 처리하며, 실거래 수수료가 매우 낮아(센트 이하) AI 에이전트 간 마이크로 결제가 용이합니다. AI 관련 개발자 생태계를 위한 SDK, 그랜트 프로그램도 활발히 운영 중이며, NEAR의 구조상 스마트컨트랙트가 AI 인터페이스의 백엔드로 동작할 수 있습니다.

3. 인터넷 컴퓨터(Internet Computer, ICP)

DFINITY 재단이 개발한 인터넷 컴퓨터(ICP)는 분산형 컴퓨팅 자원으로 기존 인터넷을 확장하는 것을 목표로 하는 독특한 블록체인입니다. ‘월드 컴퓨터’라는 별칭도 있습니다. ICP는 멀티 테라바이트 메모리와 웹애플리케이션을 온체인에서 직접 구동 가능케 하며, “AI 모델을 변경 불가능한 스마트컨트랙트로 실행”시킨다는 점에서 게임 체인저로 평가받습니다.

AI 분야 역할: ICP의 핵심은 온체인 AI 추론(AI inference)을 지원한다는 점입니다. 즉, AI 모델(뉴럴네트워크 등)을 외부 오라클 없이 스마트컨트랙트로 직접 배포 가능합니다. 예를 들어, 이미지를 인식하는 AI 모델을 dApp에 온전히 내장할 수 있어, 보안·투명성이 중요한 신종 AI 앱에 매우 적합합니다. 대규모 온체인 메모리·연산도 여러 dApp에서 AI 데이터를 공유·활용할 수 있습니다.

핵심 특징: ‘캐니스터(canister)’로 불리는 확장형 스마트컨트랙트는 연산·저장공간이 통합된 구조로 대형 컴퓨팅 작업을 분산 처리할 수 있습니다. ICP의 합의(Threshold Relay + Chain Key)는 속도에 초점을 두었으며, 일부 홍보 자료에 따르면 “초당 10,000 쿼리” 처리도 가능하다고 합니다. 이는 연산 집약형 AI 모델을 온체인에서 실행할 수 있도록 지원합니다.

ICP 토큰 메커니즘 (출처)

4. 렌더(Render, RNDR)

렌더 네트워크(Render, RNDR)는 탈중앙화 GPU 컴퓨팅 플랫폼입니다. 3D 렌더링/VFX/AI 모델 학습 등 대량 GPU 파워가 필요한 아티스트·개발자와 유휴 GPU 보유 노드를 연결합니다. 분산형 그래픽·AI 연산 마켓플레이스로, “전 세계 미사용 GPU를 활용하는 최초의 분산 GPU 렌더링 플랫폼”이라는 소개와 함께, 생성형 AI까지 영역을 확장하며 예술·AI 양쪽 모두에 주목받고 있습니다.

AI 분야 역할: 특히 생성형 AI 및 머신러닝에서 막대한 GPU 자원이 요구됨에 따라, 렌더는 암호화폐 기반으로 GPU 자원을 공급합니다. AI 개발자는 신경망 훈련, 이미지 생성 등 연산 작업을 요청하고 GPU 노드로부터 서비스를 받습니다. 탈중앙화 구조를 통해 기존 클라우드 대비 저렴·확장성 높은 GPU 액세스를 지향합니다.

핵심 특징: 렌더는 원래 이더리움에서 시작해 솔라나까지 멀티체인 구조를 갖추었고, RNDR 토큰으로 연산 비용을 결제합니다. 스마트컨트랙트를 통해 작업이 이행되면 RNDR를 노드에 지급합니다. Blender, Autodesk 등 주요 3D 엔진과 연동, AI 작업도 배포 가능하며, AI 경량 추론 등 전문 작업용 ‘서브넷’도 개발 중입니다.

5. 페치.ai(Fetch.ai, FET)

페치.ai(Fetch.ai)는 블록체인과 AI를 결합해 자율적인 소프트웨어 에이전트 경제를 구축하는 플랫폼입니다. 여기서 ‘에이전트’란 사용자를 대신해 협상, 거래, 탐색 등 작업을 자동 수행하는 프로그램입니다. 페치.ai의 비전은 수백만 개의 에이전트가 공급망 최적화, IoT 자동화 등 현실 세계의 자동화 업무를 수행하는 ‘탈중앙화 디지털 경제’입니다.

AI 분야 역할: 핵심 제품은 ‘자율경제 에이전트(Autonomous Economic Agent, AEA)’를 위한 멀티레이어 네트워크입니다. 스마트 교통(경로협상), 디파이 자동화(에이전트가 자산 거래), 스마트홈 에너지 협상 등이 주요 활용처이며, 직접 모델 훈련보다는 에이전트 오케스트레이션/데이터 교환에 초점을 둡니다.

핵심 특징: Fetch.ai는 블록체인과 방향성 비순환 그래프(DAG)를 결합한 하이브리드 장부로 확장성을 높였으며, 에이전트용 AI 툴킷·SDK를 제공합니다. Web3 본투(Born-to) 대형언어모델 ASI-1 Mini를 공개하고, 싱귤래리티넷·오션 등과 인공지능 초지능 얼라이언스(Artificial Superintelligence Alliance)에도 합류했습니다(다만 현재는 브랜딩 측면이 강함).

6. 싱귤래리티넷(SingularityNET, AGIX)

싱귤래리티넷(SingularityNET)은 글로벌 AI 마켓플레이스 구축을 목표로 하는 블록체인 기반 플랫폼입니다. 인공지능 석학 및 한슨로보틱스 Sophia의 개발진이 창립하였으며, 타 개발자가 만든 AI 알고리즘을 올리고, 타인이 이를 호출·결제해 사용할 수 있게 합니다. ‘누구나 AI 서비스를 만들고, 공유·수익화’할 수 있는 생태계를 지향하며, 궁극적으로는 인공지능 일반화(Artificial General Intelligence, AGI) 연구까지 내다봅니다.

AI 분야 역할: “인터넷의 지식 계층”을 자처하는 싱귤래리티넷은 AI 개발의 탈중앙화를 통해 사용자에게 다양한 AI 서비스(음성인식, 이미지 생성, 데이터 분석 등)를 탐색·활용할 수 있도록 합니다. 여러 서비스의 조합(1개의 AI가 타 AI를 호출)도 가능합니다. 이미지 AI DeepFalcon 분사, 기타 AI 프로젝트 개발로 범위를 확장 중입니다.

핵심 특징: 초기에는 이더리움에서, 이후 카르다노로 멀티체인 확장했습니다. AI 서비스 레지스트리(서비스 설명·메타데이터 인덱싱), 사용자와 제공자 간 AGIX 토큰 결제, 서비스 스테이킹(서비스별 AGIX 예치로 노출 증가) 등이 특징입니다. 서비스 탐색·연동 프로토콜 계층도 갖췄습니다.

7. 오션 프로토콜(Ocean Protocol, OCEAN)

오션 프로토콜(Ocean Protocol)은 분산형 데이터 마켓플레이스입니다. 데이터 소유자가 데이터셋이나 AI 모델을 ‘데이터토큰(datatoken)’으로 온체인 발행해 판매하고, 구매자가 AI 학습 등에 안전하게 활용할 수 있습니다. 주요 암호화폐 입문서에 따르면, “오션 프로토콜은 제3자 없이 데이터 공급자와 소비자를 연결, ERC-20 기반 데이터토큰을 발행… OCEAN 토큰으로 데이터 접근권을 구매한다”와 같이 설명됩니다.

AI 분야 역할: AI는 학습을 위해 양질의 데이터가 절대적으로 필요합니다. 오션은 AI에 ‘연료’가 되는 고품질 데이터셋을 제공합니다. 기업이나 기관이 보유한 프라이빗 이미지/모델 데이터를, 불특정 다수에게 공개하지 않고 토큰 결제로 활용을 통제할 수 있습니다. 개발자는 데이터의 원본 노출 없이, “컴퓨트 투 데이터(compute-to-data)” 방식으로 프라이버시를 보장받으며 AI 학습/평가에 쓸 수 있습니다.

핵심 특징: 데이터셋 접근권(데이터토큰)과 네트워크 통화(OCEAN) 등 이중 토큰 구조입니다. 데이터 공급자는 OCEAN을 예치, 데이터셋 등록 시 수익을 분배받습니다. 화이트리스트 데이터(연구용 등)·퍼블릭 풀로 구분되고, 온체인 유동성풀 및 스테이킹 기술로 DeFi와 데이터 시장을 융합했습니다. 멀티체인·크로스체인 브리지도 지원합니다.

오션 프로토콜 데이터 온·오프 램프 (출처)

8. 뉴메레어(Numeraire, NMR)

뉴메레어(Numeraire, NMR)는 뉴머라이(Numerai)라는 크라우드소싱 AI 헤지펀드의 토큰입니다. 뉴머라이는 전 세계 데이터과학자들이 암호화된 주식시장 데이터를 기반으로 예측 모델을 개발, 결과를 제출하고 NMR을 스테이킹(자신감을 담보)합니다. 우수 예측자는 NMR 보상, 성과가 나쁜 경우 스테이킹을 소각합니다. 즉, “AI 기반·블록체인 헤지펀드로서, 독자적인 시장 예측을 제출·정확도에 따라 토큰(NMR)으로 보상한다”는 구조입니다.

AI 분야 역할: 뉴메레어는 일종의 예측시장에서 인공지능 개발에 대한 보상토큰 역할을 합니다. 머신러닝(신경망, 그래디언트부스팅 등) 모델 수천 개의 예측 결과를 메타 모델로 결합, 실제 펀드의 운용에 활용합니다.

핵심 특징: 뉴머라이는 암호화 처리된 데이터 제공합니다. 참가자는 수백 종목 예측 결과를 제출, 실제 시장 결과와 비교해 정확도를 평가받습니다. NMR 스테이킹에 따른 차등 보상·페널티가 적용되며, 최종적으로 실 펀드의 수익을 참여자에게 분배합니다.

9. 더 그래프(The Graph, GRT)

더 그래프(The Graph)는 블록체인 데이터를 분산 인덱싱·쿼리하는 프로토콜입니다. 순수 ‘AI’ 토큰은 아니지만, 온체인 데이터를 가공·검색함으로써 AI 분석의 전제조건인 데이터 접근을 대중화했습니다. 공식 설명에 따르면 “블록체인 데이터를 효율적으로 인덱싱·쿼리할 수 있도록 오픈 API(서브그래프)를 제공하는 탈중앙화 프로토콜”로, 블록체인 데이터의 구글에 비유됩니다.

AI 분야 역할: AI, 데이터 분석이란 결국 대용량·구조화된 데이터의 신속한 불러오기가 필수적입니다. 예를 들어, 이더리움상 AI 모델이 과거 토큰 전송 내역 혹은 NFT 메타데이터를 요구할 때 The Graph가 효율적으로 지원합니다. 일부 AI 프로젝트에서는 소셜 네트워크 감성 분석 등 서브그래프를 활용합니다.

핵심 특징: 인덱서(데이터 인덱싱/쿼리 서버), 큐레이터(GRT 스테이킹 방식의 데이터 큐레이션) 구조입니다. 개발자는 쿼리 스키마를 직접 정의, 인덱서를 통한 데이터 인덱싱을 커스터마이즈할 수 있습니다. GRT 토큰을 통한 인덱서 보상 및 큐레이터 보상 구조, 이더리움·아비트럼·폴리곤 등 멀티체인 지원, 오픈소스 생태계가 특징입니다.

10. 파일코인(Filecoin, FIL)

파일코인(Filecoin)은 남는 저장공간(하드디스크)을 임대해주는 탈중앙 스토리지 네트워크로, 시가총액 규모로도 상위권 프로젝트입니다. 주요 크립토 교육 자료는 “파일코인($FIL)은 사용자에게 데이터 접근·통제권을 제공하는 분산형 오픈소스 클라우드 스토리지 시스템”으로 설명합니다. ‘분산형 드롭박스’에 비유할 수 있습니다.

AI 분야 역할: AI는 대용량 데이터셋(이미지, 텍스트 등)의 안전한 영구 저장소가 필요합니다. 파일코인은 데이터를 중앙화 클라우드 대신 분산 구조, 암호화·불변성 있게 저장·보급합니다. AI 프로젝트에서는 의료 이미지, 논문 등 대규모 데이터셋을 파일코인에 저장해 온디맨드로 호출 가능합니다.

핵심 특징: ‘복제 증명’, ‘공간-시간 증명’으로 파일 저장을 검증하며, 누구나 저장 제공자가 되어 파일을 보관·전송할 경우 FIL 토큰을 보상받습니다. 파일 검색·다운로드를 위한 별도 리트리벌 프로바이더도 존재합니다. 자체 블록체인을 운영하며, 이더리움 연동(Filecoin Virtual Machine), 레이어2까지 확장성을 높이고 있습니다.

2025년 AI 토큰 시장을 주도하는 트렌드

AI 크립토 섹터는 몇 가지 주요 트렌드의 영향을 받고 있습니다:

• 규제 이슈 및 명확화: AI와 크립토의 융합에 규제기관의 관심이 집중되고 있습니다. EU의 MiCA 등 주요 정책은 유틸리티 토큰에 대한 정의 명확화로, 수익 실현 모델이 보다 투명해질 수 있습니다. 다만 증권성 논란이 있는 토큰은 법적 위험에 노출될 수 있습니다.

• 디파이·온체인 AI: 블록체인과 AI의 결합 수요가 증가하고 있습니다. 예를 들어, 코인베이스의 Base 체인에서는 온체인 AI 에이전트를 활용해 자동 토큰 거래 수행 등 새로운 기술 실험이 이어지고 있으며, 이에 맞춰 규제도 변화하고 있습니다.

• 인터페이스·데이터 오라클: 체인링크(Chainlink), 더 그래프(The Graph)와 같은 프로토콜이 스마트컨트랙트의 외부 데이터 접근성을 확대, 크로스체인 기반 AI 거래 촉진과 전체 네트워크 연결성을 높이고 있습니다.

• 온체인 AI 컴퓨팅: 인터넷 컴퓨터(ICP)와 같이 AI 모델을 직접 스마트컨트랙트로 운영할 수 있도록 블록체인의 연산 성능이 강화되고 있습니다. 이는 블록체인 기반 탈중앙 인프라(DePIN) 운동과 함께, AI 추론을 온체인에서 처리하려는 시도와 맞물립니다.

• 기관·연구의 관심 증대: 주요 금융기관의 진출로 정당성과 유동성이 개선되고, AI 토큰 분야 투자자 저변이 넓어지고 있습니다. 학계와의 파트너십 역시 탈중앙 데이터·AI 공정성 등에서 혁신을 촉진하고 있습니다.

맺음말

2025년의 AI 토큰 시장은 그 범위와 성격이 매우 다양하게 변화 중입니다. 본 기사에서 다룬 프로젝트들은 탈중앙화 ML 네트워크(비텐서), 데이터 마켓(오션), AI 에이전트 플랫폼(페치.ai), 전통 데이터 저장(파일코인)까지 각기 다른 특성과 활용처를 갖습니다. 이 같은 다양성은 AI 토큰 분야의 강점이지만, 곧 ‘절대 승자’가 존재하지 않음을 의미하기도 합니다. 각 프로젝트는 고유한 시장과 위치를 차지하고 있으며, 기술·규제·시장 리스크가 상존하므로 주의가 반드시 필요합니다. Phemex 역시 이 토큰의 거래소 중 하나로, 여기서의 거래가 투자 추천을 의미하지 않습니다.

요약하자면, 본문은 현재 시점 정보와 데이터 기반으로 대표적인 AI 크립토 프로젝트 10선을 정리한 내용입니다. 다시 한 번 본 내용은 투자 조언이 아니며, 반드시 스스로 연구와 리스크 관리에 유의할 것을 권고드립니다. 투자 전 충분히 이해·분석하고, 크립토·AI 시장에서 모두 배움과 신중함을 지키시기 바랍니다.