Yuma 최고매출책임자 Evan Malanga에 따르면, 기업들이 상업적 구현 계약을 확보하면서 Bittensor 서브넷 운영자 수익이 18개월 동안 거의 0에서 3,200만 달러 이상으로 추정될 만큼 성장했다.
- Yuma의 Evan Malanga에 따르면 서브넷 운영자 수익은 3,200만 달러 이상으로 추정된다.
- Malanga는 세차장 모니터링과 금융 사이버보안 계약을 Bittensor의 상업적 도입 사례로 언급했다.
- 서브넷 운영자들은 점점 더 자체 토큰을 매입해 왔으며, 그는 이를 TAO 수요와 연결지었다.
- 그는 상업화 실패, 토큰 변동성, 기존 AI 개발자들과의 경쟁이 여전히 위험 요소라고 말했다.
Bittensor 인프라 회사 Yuma의 최고매출책임자 Evan Malanga는 crypto.news에 고객 계약, 운영자 수익, 서브넷 토큰 매입이 네트워크 전반에서 사용이 증가하고 있다는 증거를 제공한다고 말했다.
그의 설명에 따르면 가장 강력한 사례로는 수천 개 위치에서 Avia를 위한 세차장 모니터링 배치를 계획한 Score와, 10억 건 이상의 주간 거래를 보호하는 여러 포춘 500 금융기관에 서비스를 제공하는 RedTeam이 있다.
Malanga는 이러한 계약들을 Bittensor의 AI 경쟁을 통해 생산된 서비스에 대한 수요의 사례로 제시했다. 그는 또한 점점 더 많은 운영자들이 공개 시장에서 자체 서브넷 토큰을 매입하고 있다고 지적하며, Bittensor의 설계가 해당 자산에 대한 수요를 네이티브 토큰인 TAO에 대한 수요와 연결한다고 말했다.
Bittensor 도입, 세차장 모니터링과 사이버보안에 도달하다
Malanga에게 상업적 배치는 Bittensor를 토큰 거래 너머에서 살펴볼 수 있는 방법을 제공한다. 그의 사례들은 컴퓨터 비전과 사이버보안을 아우르며, 이는 서브넷 운영자들이 기업들과 구현 계약을 확보한 두 영역이다.
이 임원에 따르면 Score의 계획된 출시는 Avia 세차장 위치 모니터링을 포함한다. RedTeam의 작업은 금융기관과 거래 보호에 관한 것이며, Malanga는 그 고객들이 처리하는 규모를 주당 10억 건 이상의 거래로 제시했다.
그는 서브넷 운영자 전반에서 수익이 18개월 동안 거의 없던 수준에서 최근 3,200만 달러를 넘는 추정치로 증가했다고 말했다. 그는 투자자들이 네트워크 사용과 투기를 구분하기 위해 어떤 증거를 살펴봐야 하는지 질문받았을 때 고객 계약과 함께 이 수익 추정치를 언급했다.
제공된 Yuma 배경 자료는 또한 런던의 봇 탐지 회사인 Innerworks를 자사 제품에 Bittensor 경쟁을 활용하는 기업의 사례로 설명했다. 그 설명에 따르면 Innerworks는 1년이 채 안 되어 탐지율을 73%에서 99.5%로 높였다.
Yuma는 이 경쟁들을 공개 채점이 이루어지는 작업별 대회로 설명했으며, 여기서 팀들은 최고 성능의 AI 작업을 산출한 대가로 토큰을 받는다. 이 회사의 설명에 따르면 많은 경쟁을 운영하는 기업들은 우승 결과물을 자사 제품에 통합한다.
TAO는 128개 AI 시장 전반의 작업에 보상을 제공한다
네트워크 구조를 설명하면서 Malanga는 Bittensor가 수학적 증명, 머신러닝, 예측, 자원 최적화 같은 작업을 포괄하는 128개 시장, 즉 서브넷을 지원한다고 말했다.
그는 각 서브넷 내에서 채굴자들이 정의된 작업에 답하기 위해 경쟁하고, 검증자들이 그 작업의 품질을 평가한다고 말했다. Malanga는 이 경쟁 과정을 참가자들이 유효한 논스를 찾기 위해 경쟁하는 비트코인 채굴에 비유했지만, Bittensor는 여러 종류의 기계 지능에 보상을 줄 수 있다고 강조했다.
“비트코인은 한 가지 유형의 작업에 보상을 주지만, Bittensor는 여러 형태의 기계 지능에 보상을 줄 수 있다.”
그의 설명에 따르면, 비트코인의 작업증명 과정과 유사한 작업이 단일 Bittensor 서브넷 안에서 실행되는 것도 개념적으로 가능하다. 그는 Bittensor가 지능의 생산과 그 품질 평가를 분리하여 채굴자와 검증자가 서로 다른 역할을 수행할 수 있게 한다고 말했다.
3월 25일에 게시된 이전 보도는 서브넷 스테이킹의 성장을 기록했으며, 서브넷 전반에 스테이킹된 TAO 가치는 6억 2,000만 달러를 넘었다. 그 보고서는 또한 조사 기간 동안 서브넷 수가 약 80개에서 120개 이상으로 증가했다고 기록했다.
토큰 수요와 관련해 Malanga는 운영자들이 자체 서브넷 자산을 구매하는 점을 지적했다. 그에 따르면 이 프로토콜은 서브넷 토큰에 대한 수요를 TAO 수요와 직접 연결하며, 그 결과로 나오는 AI 서비스에 대한 수요는 해당 시장이 생산하는 작업을 원하는 고객으로부터 나온다.
검증자 채점이 채굴자의 보상 수령 방식을 결정한다
보상 배분에 관해 Malanga는 각 서브넷이 지능 작업과 검증자들이 경쟁 솔루션을 평가하는 데 사용하는 기준을 정의한다고 말했다. 독립 검증자들이 작업을 채점하고, 채굴자들은 자신의 결과물에 부여된 유용성에 따라 보상을 받는다.
Bittensor는 Yuma Consensus를 통해 평가를 집계하며, 그는 이를 평가의 일부가 주관적일 때를 포함해 합의를 허용하면서도 담합에 저항하도록 설계된 메커니즘이라고 설명했다.
이 임원에 따르면 더 높은 유용성 평가를 받은 솔루션을 제출한 채굴자들은 새로 발행된 토큰의 더 큰 몫을 받는다. 그의 설명은 검증자 채점을 네트워크가 경쟁 참가자들 사이에 보상을 분배하는 방식의 중심에 둔다.
그러나 지속적인 상업적 가치에 대해 Malanga는 보상 시스템 외부의 수요를 지적했다.
“지속적인 상업적 가치는 궁극적으로 그 지능에 대한 외부 수요에 의해 결정된다.”
그는 GPU 컴퓨팅의 Lium, AI 추론의 Chutes, AI 영업 인텔리전스의 Leadpoet, 컴퓨터 비전의 Score, 사이버보안의 RedTeam을 서브넷을 통해 이용 가능한 서비스의 사례로 들었다.
지속적인 가치를 생산하지 않으면서 보상에 영향을 미치는 참가자들에 대해 질문받았을 때, Malanga는 정의된 작업, 독립적 평가, Yuma Consensus의 조합을 언급했다. 상업적 가치에 대한 그의 설명은 별도로 외부 고객이 생산된 지능을 요구하는지 여부에 기반했다.
미국 상장 재무 노출은 토큰 및 도입 위험을 수반한다
미국 주식 투자자들과 관련해, 이전 Bittensor 보도는 TAO를 재무 자산으로 보유한 나스닥 상장 기업을 기록했다. 2025년 8월, TAO Synergies는 42,111 TAO 재무 보유를 공시했으며, 이는 매입 및 스테이킹을 통해 생성된 토큰으로 구성된다.
그 보고서에 따르면 이 회사는 Bittensor에 집중하려는 전략의 일환으로 2025년 7월에 1,000만 달러어치의 TAO를 매입했다. 이 공시는 상장 재무 회사를 통해 네트워크에 대한 미국 주식시장 노출의 역사적 맥락을 제공한다.
Yuma 자체 사업과 관련해, 제공된 배경 자료는 DCG의 지원을 받는 이 회사가 Bittensor 상의 특화된 오픈소스 AI를 위한 인프라를 구축하고 투자한다고 밝혔다. Yuma는 또한 자사를 2억 달러 이상의 TAO 및 서브넷 토큰이 스테이킹된, 네트워크에서 가장 큰 자체 하드웨어 검증자를 운영하는 곳으로 설명했다.
그 투자 포지션의 위험에 대해 질문받았을 때, Malanga는 개별 서브넷이 자신들의 작업을 상업적 사업으로 전환하지 못하는 점, 초기 단계 자산 변동성, 그리고 프런티어 연구소를 포함한 다른 AI 플랫폼들과의 경쟁을 꼽았다.
그의 견해에서 AI에 대한 수요는 분명하지만, 궁극적으로 규모를 달성할 플랫폼은 아직 불확실하다고 그는 말했다. Malanga는 분산된 서브넷 투자 수단을, Bittensor 생태계 전반에 투자하면서 개별 프로젝트의 변동성에 대한 노출을 줄이려는 Yuma의 접근 방식이라고 설명했다.