토큰포스트
네, 안녕하세요. 그 디지털 자산의 미래를 전하는 토큰포스트와 함께하는 심층 분석 시간입니다. 오늘은 탈중앙화 AI 개발 플랫폼으로 요즘 주목받는 플록 FLOCK IO 2025년 2분기 현황을 메사리 리서치 보고서를 통해서 좀 자세히 들여다보겠습니다. 겉으로 보이는 성장 지표 뒤에 어떤 변화들이 숨어 있는지 또 블록체인과 AI의 결합이 실제로 어떤 성과를 내고 있는지 여러분과 함께 한번 깊이 파헤쳐보죠. 자, 2025년 2분기 플록의 성장이 정말 대단했습니다. 가장 먼저 눈에 띄는 게 유통 시가총액인데요. 이게 직전 분기 대비해서요. 무려 235%나 증가해서 3천만 달러를 기록했습니다.
진행자
엄청난 상승폭이죠.
토큰포스트
그리고 기반이 되는 플록 토큰 가격 역시 0.06달러에서 0.15달러로 이것도 167%나 올랐어요. 성장을 이끈 거죠. 자, 이런 숫자들 분명 뭐랄까 긍정적인 신호인데 이 성장의 진짜 동력은 뭘까요? 그리고 이 과정에서 우리가 좀 주목해야 할 다른 변화는 없었을지 먼저 플록이라는 플랫폼 자체부터 간단히 짚고 넘어가야 할 것 같아요.
진행자
네 좋습니다. 그 플록은요. 기본적으로 블록체인 인프라 위에다가 프라이버시 보존 연합학습. 그러니까 Federated Learning 기술을 결합한 거예요. 탈중앙화된 AI 개발 플랫폼이라고 보시면 되는데 여기서 연합학습 이게 중요해요.
토큰포스트
연합학습이요. 좀 생소한데
진행자
아 네. 간단히 말하면요. 보통 AI 학습시키려면 데이터를 중앙 서버로 다 모으잖아요. 그런데 연합학습은 그 원본 데이터를 보내는 게 아니고 AI 모델 자체를 데이터가 있는 곳, 그러니까 사용자 기기 같은 곳으로 보내서 거기서 학습을 시키는 방식입니다.
토큰포스트
데이터를 안 움직이고 모델이 움직인다
진행자
그렇죠? 그렇게 하면 민감한 원본 데이터는 밖으로 나갈 일이 없으니까 프라이버시 보호에 아주 유리하죠. 학습된 결과만 살짝 모아서 전체 모델을 업데이트 하는 거고요. 플록은 바로 이 연합학습을 블록체인 위에서 구현하려고 하는 겁니다. 구조를 보면 크게 세 가지인데요. 첫째가 AI 아레나, 여기는 모델들이 서로 협력도 하고 경쟁도 하면서 학습하는 공간이고요. 둘째는 모델베이스 이렇게 학습된 모델을 올려놓고 다른 사람들이 쓸 수 있게 하는 일종의 마켓플레이스 같은 거죠.
토큰포스트
아하 모델 거래소 같은 거군요.
진행자
네 비슷합니다. 그리고 마지막으로, FL Alliance 이게 전체 과정을 조율하는 프레임워크인데 블록체인의 투명성을 이용해서 기여한 사람들한테 공정하게 보상을 주고 뭐 시스템 운영 규칙 같은 거버넌스도 관리하구요. 여기서 이제 핵심은 기존 연합학습도 사실 한계가 좀 있었거든요. 중앙 서버가 결국 필요하다거나 참여자들한테 동기부여는 어떻게 할 거냐 보안은 괜찮냐 이런 문제들이요.
토큰포스트
아 중앙 서버 의존성이 여전히 있었군요.
진행자
그런 경우가 많았죠. 플록은 이걸 블록체인의 탈중앙화된 방식으로 풀려는 거예요. 누가 뭘 기여했는지 투명하게 검증하고 온체인 인센티브로 참여를 유도하고, 신뢰 문제를 줄이려는 거죠. 궁극적인 목표는 커뮤니티가 주도해서 AI 모델 만들고 학습시키고 배포하는 이 모든 과정을 민주화하겠다 이거예요. 프라이버시 지키면서 협업하는 AI 개발 상당히 흥미로운 접근이죠.
토큰포스트
프라이버시를 지키면서 협력적으로 AI를 개발한다. 와 진짜 매력적인 목표네요. 아까 말씀드린 시가총액이나 가격 상승 말고도 실제로 네트워크에 참여하는 주체들도 늘었다는 점 이것도 긍정적인 신호로 보입니다. 데이터를 보니까 AI 모델 학습에 직접 참여하는 트레이닝 노드 있잖아요. 이게 전분기보다 29% 늘어서 185개가 됐고요.
진행자
네 꾸준히 늘고 있네요.
토큰포스트
그리고 자기 토큰을 검증인한테 맡겨서 보상받는 위임자, Delegator라고 하죠. 이분들도 21% 늘어서 1280명 또 네트워크 거래 검증하는 검증인 밸리데이터도 17% 증가해서 247명을 기록했습니다. 참여자 기반이 계속 커지고 있어요. 그런데 말입니다. 여기서 정말 흥미로운 지점이 딱 나와요. 이렇게 네트워크 참여자는 늘었는데 정작 실제 트레이닝 작업이나 검증 작업 제출 건수 있잖아요. 그건 전 분기 대비 52%나 줄었다는 거예요.
진행자
그건 좀 이상한데요. 참여자는 늘었는데 활동
진행자
량은 줄었다고요.
토큰포스트
네, 그렇죠. 참여자는 늘어나는데 실제 활동량은 줄었다. 이게 언뜻 보면 서로 반대되는 신호 같은데, 이걸 어떻게 해석해야 할까요? 듣고 계신 여러분도 아마 궁금하실 겁니다.
진행자
네, 그 부분이 이번 분기 보고서에서 아주 면밀히 봐야 할 포인트 중 하나입니다. 제출 건수가 줄어든 데는 몇 가지 복합적인 요인이 있는 것 같아요. 첫 번째 가능성은요. 네트워크가 점점 성숙해지면서 나타나는 변화일 수 있다는 겁니다.
토큰포스트
성숙해진다.
진행자
네, 그러니까 초기에는 뭐 네트워크 테스트 삼아 간단한 작업을 많이 제출했다면, 시간이 지나면서 좀 더 복잡하고 전문적이고 그러니까 가치가 높은 그런 AI 작업 위주로 바뀌고 있을 수 있다는 거죠. 단순 반복 제출은 줄어들지만 작업 하나하나의 질이나 중요도는 오히려 높아지는 방향, 뭐랄까 양에서 질로의 전환 가능성을 좀 보여주는 부분이죠. 그리고 이 해석은요. 2분기에 있었던 주요 기술 업데이트랑 연결해서 생각해보면 좀 더 설득력이 생겨요. 가장 중요한 변화 중 하나가 GM 플록이라는 새로운 시스템을 도입한 겁니다.
토큰포스트
GM 플록이요. 그게 뭔가요
진행자
네, 이건 기존 플록 토큰을 일정 기간 최대 365일까지 묶어두는 거예요. 락업을 해서 생성하는 건데 이건 양도가 안 되는 토큰입니다. Non-Transferable이죠. 핵심은 뭐냐면 더 오래 묶어둘수록 보상을 더 많이 받게 설계돼 있어요.
토큰포스트
아 장기 보유자 우대 같은 거네요.
진행자
맞습니다. 단기적인 참여보다는 장기적으로 네트워크에 기여하는 사람들한테 더 큰 혜택을 주려는 거죠. 그런데 기존의 그냥 유동적인 스테이킹 방식에서 이렇게 장기 락업 기반의 GM 플록 시스템으로 바꾸는 과정에서 사용자들이 좀 적응하고 토큰을 재조정하는 시간이 필요했을 거 아니에요. 그동안 일시적으로 전체 제출 활동량이 영향을 받았을 수 있다는 거죠. 그리고 또 하나 AI 아레나가 버전 2로 업데이트되면서 위임 풀, 델리게이션 풀이라는 기능이 새로 들어왔어요. 이게 사용자들이 좀 더 쉽게 자기 토큰을 특정 트레이닝 작업이나 검증인한테 위임하고 보상받을 수 있게 참여 방식을 개선한 건데요. 이 과정에도 GM 플록 시스템이 통합됐거든요.
토큰포스트
아 시스템 변화가 꽤 컸군요.
진행자
이런 시스템적인 변화가 단기적인 활동량 지표에는 영향을 미쳤을 가능성이 충분히 있습니다. 마지막으로, 하나 더 보자면 플록이 자체 생태계를 넘어서 다른 블록체인이랑 연동도 시작했어요. 비텐서라는 다른 AI 관련 블록체인 플랫폼이 있는데, 여기에 플록 오프 서브넷이라는 걸 배포했습니다.
토큰포스트
비텐서요
진행자
네, 이건 주로 성능이 좀 낮은 엣지 기기들 있잖아요. 스마트폰이나 IOT 기기 같은 거. 거기서 소형 언어 모델, SLM, 스몰 랭귀지 모델을 효율적으로 학습시키기 위한 전용 네트워크예요. 플록 기술을 다른 생태계로 확장하려는 움직임인데 여기서 발생하는 보상은 플록 토큰이 아니라 비텐서의 네이티브 토큰인 TAO로 지급됩니다.
토큰포스트
아 그럼 플록 내부 통계는 안 잡히겠네요.
진행자
그렇죠? 이것도 플록 자체 네트워크 내의 제출 건수 통계에는 영향을 줬을 수 있겠죠.
토큰포스트
그렇군요. 그러니까 GM 플록 도입 같은 구조적인 변화 또 네트워크의 성숙 그리고 외부 생태계 확장까지 맞물리면서 나타난 현상일 수 있다. 이런 말씀이시네요. 아 그런데 또 하나 주목할 만한 지표 변화가 있습니다. 바로 스테이킹 비율인데요. 네트워크 참여자는 전반적으로 늘었다고 했는데 정작 전체 플록 토큰 중에서 네트워크에 예치되어서 묶여있는 그러니까 스테이킹된 토큰의 비율은요. 1분기 말에는 41%였는데 2분기 말에는 33%로 오히려 줄었어요.
진행자
참여자는 늘었는데 스테이킹은 줄었다고요?
토큰포스트
이 현상은 또 어떻게 봐야 할까요?
진행자
아 이것도 여러 요인이 좀 복합적으로 작용한 결과로 보입니다. 우선 아까 말씀드린 GM 플록 도입 이게 직접적인 영향을 줬을 가능성이 커요. 기존에 스테이킹 하던 사람들이 자기 토큰을 일단 언스테이킹하고 그다음에 새로운 GM 플록 시스템에 맞춰서 다시 락업 설정을 해야 하잖아요.
토큰포스트
그 전환 과정에서
진행자
네, 그 과정 중에 일시적으로 스테이킹 안 된 상태, 즉 유통 상태로 풀려나온 토큰들이 통계에 잡히면서 전체 비율이 하락했을 수 있다는 거죠. 그리고 두 번째 요인은 시장 상황이랑 관련이 있습니다. 2분기에 플록 토큰 가격이 167%나 급등했잖아요.
토큰포스트
네 엄청 올랐죠
진행자
이렇게 가격이 단기간에 확 오르면 일부 초기 투자자들이나 기존 보유자들이 스테이킹을 풀고 시장에서 이익 실현하려는 움직임이 나올 수 있거든요. 혹은 유니스왑 같은 탈중앙화 거래소 DEX에다가 유동성을 공급해서 거래 수수료 수익을 얻으려는 수요가 늘었을 수도 있고요. 이런 시장 요인들이 스테이킹 비율 감소에 기여했을 수 있습니다. 마지막으로, 보고서를 보면 스테이킹으로 얻는 보상의 절대적인 가치에도 좀 변화가 있었어요. 1분기 스테이킹 보상 총액이 달러 기준으로 한 270만 달러 정도였는데 2분기에는 약 190만 달러로 줄었습니다.
토큰포스트
보상 총액이 줄었다고요. 가격은 올랐는데
진행자
네, 물론 토큰 가격 상승률을 고려하면 계산이 좀 복잡하긴 한데 어쨌든 달러 가치 기준의 보상 총액 감소가 스테이킹의 상대적인 매력도를 약간 떨어뜨렸을 가능성도 배제할 수는 없다는 거죠. 그래서 결과적으로 보면요. 이런 요인들 때문에 스테이킹 비율은 감소했지만, 오히려 시장에서 실제로 유통되는 플록 토큰의 공급량은 늘어난 셈이 됐어요. 그리고 이게 마침 토큰 가격 급등이랑 딱 맞물리면서 결과적으로는 유통 시가총액이 235%라는 아주 큰 폭으로 증가하는 데 더 결정적인 영향을 미쳤다. 이렇게 분석할 수 있습니다.
토큰포스트
아 단순히 스테이킹 비율 감소를 부정적으로만 볼 게 아니군요. 오히려 유동성이 늘면서 시총 증가에 기여했다.
진행자
네, 시장의 유동성 증가와 가치 상승에 맞물린 결과로 이해하는 게 더 정확해 보입니다.
토큰포스트
기술적인 변화, 시장 상황, 보상, 구조 변화 이게 다 복합적으로 작용한 결과로 스테이킹 비율이 변동했고 이게 오히려 유통 시가총액 급증으로 이어졌다. 와 정말 흥미로운 해석입니다. 이런 내부적인 변화와 시장 움직임 속에서도 플록은 외부 생태계와의 연결을 강화하는 데도 힘썼습니다. 2분기에 발표된 파트너십들이 꽤 눈에 띄는데요. 대표적으로 코인베이스가 개발한 레이어2 블록체인 있죠. 베이스.
진행자
베이스예요.
토큰포스트
여기서 플록의 웹3 파운데이션 모델을 자신들의 모델 콘텍스트 프로토콜 MCP 엔진의 핵심 구성 요소로 채택했어요.
진행자
MCP 엔진 그건 꽤 의미가 있네요.
토큰포스트
그렇죠? 이 MCP라는 게 온체인 데이터랑 상호작용하는 AI 모델들을 관리하고 통합하는 중요한 인프라인데 여기에 플록 모델이 들어갔다는 건 플록 기술이 실제 WEB3 개발 환경에서 실용적인 부품으로 인정받기 시작했다. 이런 의미로 볼 수 있겠죠. 또 거대 클라우드 기업인 알리바바 클라우드와는 오픈소스 대규모 언어모델 LLM 아시죠? QWen이라는 모델 관련해서 공동연구 파트너십을 맺었습니다.
진행자
알리바바 클라우드요. 대기업이랑도 하는군요.
토큰포스트
이건 플록 기술이 엔터프라이즈 시장에서도 관심을 받고 있다는 신호로 볼 수 있겠죠. 그 외에도 금융 서비스 분야의 인피니와는 페이파이라는 이니셔티브를 통해 협력하고 또 에이전틱 AI, 그러니까 자율적으로 작업하는 AI 에이전트 생태계를 만드는 스푼OS와도 통합을 진행했어요. 그리고 실생활 문제 해결과 관련된 흥미로운 협력도 있었습니다. 탈중앙화 차량 데이터 네트워크인 DIMO 그리고 프라이버시 중심 위치 기반 서비스인 비컨 이 두 곳과 함께 운전자 프라이버시는 철저히 보호하면서 차량 연비를 최적화하는 AI 모델을 개발하기로 했답니다.
진행자
연비 최적화 모델이요. 실용적이네요.
토큰포스트
네, 그러니까 웹3 인프라부터 대형 클라우드 기업, 금융 에이전트 AI 그리고 실제 모빌리티 데이터 활용까지 협력 범위가 정말 넓고 다양해지고, 있는 모습입니다.
진행자
네, 맞습니다. 이 파트너십들 그냥 목록만 쭉 나열하는 것 이상의 의미가 있어요. 플록의 기술이 정말 얼마나 다양한 분야에 쓰일 수 있는지 그리고 그 실질적인 활용 가능성과 확장성 이걸 보여주는 중요한 증거들이거든요. 아까 말씀하신 것처럼 알리바바 클라우드와의 협력은 플록의 대규모 기업 시장에서도 통할 수 있는 기술력을 가졌다는 걸 보여주는 거고요. 특히 LLM 같은 최첨단 AI 분야에서 협력한다는 점도 중요하고요. DIMO나 비컨과의 협력 사례는 특히 흥미로운데요. 차량 데이터, 이거 정말 민감한 개인정보일 수 있잖아요. 그런데 플록의 프라이버시 보존 연합학습 기술을 쓰면 이런 데이터를 안전하게 쓰면서도 연비 최적화 같은 실질적인 가치를 만들 수 있다. 이런 가능성을 보여주는 거죠. AI와 블록체인이 현실 문제를 어떻게 풀 수 있는지 보여주는 아주 좋은 예시라고 생각합니다.
진행자
그리고 베이스가 자신들의 핵심 인프라인 MCP 엔진에 플록 모델을 채택했다는 거. 이건 단순히 기술 협력을 넘어서는 거예요. 웹3 생태계 안에서 플록의 기술력이 진짜 핵심적인 요소로 인정받고 있다. 이런 강력한 신호거든요. 다른 웹3 프로젝트들한테도 아 플록 기술 믿을 만하구나 하는 신뢰도를 높여줄 거고요. 여기서 이제 중요한 질문은 이거죠. 이렇게 활발하게 진행되는 기술 통합과 파트너십들이 앞으로 플록 네트워크의 실제 활동량 증가 뭐 예를 들면 트랜잭션 수나 데이터 처리량 증가 같은 거요. 그리고 궁극적으로는 플록 토큰의 내재가치 상승으로 얼마나 그리고 어떻게 이어질 것인가? 하는 점입니다. 앞으로 이 연결고리를 계속해서 지켜보는 게 플록의 미래를 전망하는데 아주 핵심이 될 겁니다.
토큰포스트
파트너십의 양뿐만 아니라 질적인 측면 그리고 그게 가져올 실질적인 네트워크 효과까지 봐야 한다는 말씀이시군요. 네, 알겠습니다. 외부 평가 기관들의 인정도 있었습니다. 플록은 CB Insights, CB Insights가 매년 발표하는 AI 100 목록 있잖아요.
진행자
아 그 유명한 리스트요
토큰포스트
전 세계에서 가장 유망한 AI 스타트업 100곳을 뽑는 건데 여기에 이름을 올렸어요. 특히 주목할 점은 이 목록에 포함된 유일한 탈중앙화 AI 프로젝트였다는 사실입니다.
진행자
유일하게요. 대단하네요.
토큰포스트
그렇죠? 또 권위 있는 학술단체인 IEEE가 주최한 글로벌 블록체인 컨퍼런스에서는 의료 분야에서 블록체인 기반 연합학습 연구로 최우수 애플리케이션상을 받기도 했습니다. 여러 병원이 환자 데이터를 각자 안전하게 지키면서도 협력적으로 AI 진단 모델 같은 걸 학습시킬 수 있다. 이런 가능성을 구체적으로 보여 준 연구였죠. 자 지금까지 2분기 동안 플록이 보여준 시장 성과, 네트워크, 지표 변화, 기술 업데이트, 파트너십 확장 그리고 외부 평가까지 정말 다각도로 살펴봤습니다. 이 모든 것을 종합해볼 때 플록의 현재 위치를 어떻게 평가하고, 앞으로의 방향성은 어떻게 전망해볼 수 있을까요?
진행자
2025년 2분기는 플록에게 있어서 양적으로나 질적으로나 모두 중요한 성장을 이룬 시기였다. 이렇게 종합적으로 평가할 수 있겠습니다. 시장 가치나 네트워크 참여자 기반이 커지는 그런 외형적인 성장도 있었지만 동시에 GM 플록 도입이라든지. 좀 더 전문화된 AI 작업으로 전환하려는 움직임 같은 거요. 그러니까 장기적으로 네트워크를 더 건강하고 지속 가능하게 만드려는 그런 전략적인 변화가 함께 진행되었다는 점이 중요합니다. 파트너십을 통해서 기술의 실용성과 확장성을 보여주고 외부 기관의 인정을 통해서 프로젝트 신뢰도를 높인 것도 물론 의미 있는 성과구요. 특히 그 GM 플록 도입 이게 단기적인 유동성이나 활동량 지표에는 좀 변동성을 일으켰을 수 있지만 길게 보면요. 네트워크에 깊이 관여하고 진짜 실질적인 기여를 하는 참여자들한테 더 많은 보상을 줘서 네트워크의 안정성과 전문성을 높이겠다.
진행자
이런 명확한 전략적 선택으로 보입니다. 다만 보고서에서도 지적하고 있듯이 앞으로 플록 네트워크가 점점 더 복잡하고 전문화된 AI 작업을 처리하게 될 가능성이 높거든요. 그렇게 되면 모델 학습시키는 트레이닝 노드 네트워크 검증하는 검증인 토큰 맡기는 위임자 그리고 모델을 실제로 쓰는 사용자까지 정말 다양한 유형의 참여자들이 네트워크 안에 공존하게 될 텐데요. 이 다양한 참여 그룹 각각에게 어떻게 공정하고 효과적인 인센티브를 설계하고 또 균형 있게 제공할 것인가? 하는 문제 이게 앞으로 플록이 풀어야 할 중요한 숙제가 될 겁니다.
토큰포스트
인센티브 설계의 균형이 중요하겠군요.
진행자
그렇죠. 기술 발전 못지않게 경제 모델, 그러니까 토크노믹스의 정교한 설계와 운영이 더욱 중요해질 거라는 의미입니다.
토큰포스트
플록은 데이터 수집과 준비, 그러니까 소싱부터 시작해서 모델 설계, 공동학습 검증, 그리고 최종 배포와 활용에 이르기까지 이 AI가 만들어지는 전체 생애주기 라이프사이클을 탈중앙화하고 민주화하는 것을 궁극적인 목표로 삼고 있습니다. 자 그렇다면 듣고 계신 여러분께 한번 질문을 던져보고 싶습니다. 과거에는 데이터 프라이버시 문제나 특정 기업이 기술을 독점하는 그런 중앙화된 시스템의 한계 때문에 상상하기 어려웠거나 만들기 어려웠던 종류의 AI 모델이나 서비스가 분명히 있을 겁니다. 플록과 같은 이런 탈중앙화 AI 플랫폼이 앞으로 더 발전한다면, 과연 어떤 새롭고 혁신적인 AI의 가능성이 열릴 수 있을 것이라고 기대하시나요? 잠시 시간을 내서 이 질문에 대해 생각해 보시면 앞으로 펼쳐질 미래에 대한 아주 흥미로운 아이디어를 발견하실 수 있을지도 모르겠습니다. 오늘의 이야기 흥미로우셨나요?
토큰포스트
플록의 사례에서 볼 수 있듯이 블록체인과 AI의 융합은 계속해서 우리에게 새로운 질문을 던지고 또 놀라운 가능성을 보여주고 있습니다. 다음 시간에는 더 다른 흥미로운 주제로 더 깊은 이야기를 가지고 여러분을 찾아뵙겠습니다. 지금까지 토큰포스트와 함께하는 심층 분석이었습니다.
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