패러다임, 최대 15억달러 펀드 추진…크립토 넘어 AI·로보틱스 투자 확대

패러다임이 최대 15억달러(약 2조1,675억원) 규모의 신규 펀드 조성을 추진한다. 전통적으로 디지털 자산 프로토콜과 웹3 인프라에 집중해 온 투자 범위를 인공지능(AI)과 로보틱스 등 ‘프런티어 테크’로 넓히려는 행보다.

최대 15억달러 신규 펀드 추진…크립토 넘어 AI·로보틱스로

월스트리트저널(WSJ)에 따르면 미국 샌프란시스코 기반 벤처캐피털 패러다임은 새로운 펀드를 위해 최대 15억달러를 모집하는 방안을 검토 중이다. 이번 펀드는 AI와 로보틱스 같은 차세대 기술 영역까지 포트폴리오를 확장하는 데 초점이 맞춰질 것으로 전해졌다.

패러다임은 세쿼이아 출신 맷 황(Matt Huang)과 코인베이스 공동창업자 프레드 얼샴(Fred Ehrsam)이 설립한 크립토 네이티브 투자사다. 설립 이후 디지털 자산 프로토콜, 웹3 인프라, 탈중앙화금융(DeFi) 생태계에 굵직한 베팅을 해오며 업계에서 존재감을 키웠다.

운용자산 126억달러…유니스왑·스타크웨어 투자로 존재감

패러다임은 2024년 말 기준 126억달러(약 18조2,070억원)의 자산을 운용하고 있는 것으로 알려졌다. 2021년에는 25억달러(약 3조6,125억원) 규모의 펀드를 결성해 유니스왑(Uniswap)과 스타크웨어(StarkWare) 등 주요 프로젝트를 지원했고, 2024년에는 8억5,000만달러(약 1조2,282억원) 규모의 초기 단계 펀드를 추가로 조성했다.

시장에서는 이번 최대 15억달러 신규 펀드가 기존의 크립토 중심 전략을 유지하되, ‘인접 기술’로까지 투자 지평을 넓히는 성격이 강하다는 해석이 나온다.

2026년 ‘물리적 AI’ 확산…산업 자동화와 맞물려 투자 가속

신규 펀드 구상은 2026년 들어 AI와 로보틱스 투자 열기가 한층 달아오른 흐름과 맞물린다. 자율 시스템이 연구·실험 단계를 넘어 산업 현장으로 빠르게 ‘산업화’되는 과정에서, 대규모 자본이 필요한 하드웨어·로봇·기업용 자동화 영역으로 투자 수요가 이동하고 있다는 것이다.

특히 머신러닝 모델이 소프트웨어를 넘어 하드웨어 기반 워크플로(제조·물류·점검·운영 자동화 등)에 직접 탑재되는 ‘물리적 AI(Physical AI)’가 부상하면서, 크립토 투자사들도 관련 기회를 탐색하는 분위기다.

누스리서치 투자·오픈AI 협업…블록체인×AI 접점 넓히기

패러다임은 이미 AI 영역에서 존재감을 드러내고 있다. 회사는 누스리서치(Nous Research)에 5,000만달러(약 722억5,000만원)를 투자했으며, 최근에는 오픈AI(OpenAI)와 함께 EVMbench를 개발하는 파트너십도 추진했다. EVMbench는 블록체인 관련 작업에서 AI 성능을 평가하는 도구로 소개됐다.

업계에서는 탈중앙화 네트워크와 머신러닝 시스템의 ‘융합 가능성’을 선점하려는 움직임이 점점 뚜렷해지고 있다고 본다. 암호화폐 네이티브 투자사들이 크립토 내부 경쟁만으로는 차별화가 어려워진 만큼, AI·로보틱스 등 인접 분야로 확장해 장기 성장 동력을 찾는 전략이 확산하고 있다는 분석이다.

시장 의미…‘크립토 네이티브’의 확장, 다음 사이클 준비 신호

패러다임의 신규 펀드가 실제로 결성된다면, 크립토 투자 지형에서 상징성이 작지 않다. 디지털 자산 프로토콜에 강점을 가진 자본이 AI와 로보틱스라는 대형 파도를 함께 타려는 시도는, 향후 블록체인 인프라가 산업 자동화·데이터·모델 운용과 어떤 방식으로 연결될지에 대한 시장의 기대를 반영한다. 다만 AI와 로보틱스는 규제, 공급망, 하드웨어 상용화 속도 등 변수가 커, 투자 성과는 기술의 ‘현장 적용’ 속도에 크게 좌우될 전망이다.

◆ ‘크립토 네이티브’의 확장…AI·로보틱스 시대, 투자 기준도 진화해야

패러다임이 크립토를 넘어 AI·로보틱스 등 ‘프런티어 테크’로 보폭을 넓히는 흐름은, 다음 사이클의 승부처가 단순한 내러티브가 아니라 기술의 구조와 데이터를 읽는 능력에 달려 있음을 보여줍니다.

‘물리적 AI(Physical AI)’처럼 소프트웨어가 산업 현장(제조·물류·운영)으로 침투할수록, 투자자는 더 이상 뉴스 한 줄이 아니라 토크노믹스·온체인·리스크 관리로 검증하는 힘이 필요합니다.

이런 시장 변화에 대응하기 위해, 대한민국 1등 블록체인 미디어 토큰포스트가 론칭한 토큰포스트 아카데미(TokenPost Academy)는 ‘혼돈 속에서도 흔들리지 않는 투자 프레임’을 7단계 마스터클래스로 제공합니다.

• 2단계: The Analyst (분석가) — 크립토와 인접 기술이 결합하는 시기일수록, “무엇이 진짜 가치인가?”를 구분해야 합니다.

  토크노믹스 해부: 내부자 물량·락업 해제·인플레이션 구조를 분석해 덤핑 리스크를 피하는 법

  온체인 분석: MVRV-Z, SOPR, NUPL 등으로 시장 심리와 사이클을 데이터로 확인하는 법

• 3단계: The Strategist (전략가) — 포트폴리오를 ‘확신’이 아닌 원칙으로 운용하는 단계

  DCA, 리스크/리턴, 자산배분, 현금·부채·레버리지 관리까지 체계화

• 5단계: The DeFi User — 자산을 ‘보유’에서 ‘운용’으로 바꾸는 실전

  LP·비영구적 손실, 렌딩(LTV/청산), 패시브 인컴 구조와 리스크 관리

• 7단계: The Macro Master (거시·사이클) — 패러다임 같은 ‘큰손’이 어디로 움직이는지 읽는 눈

  유동성(denominator), 반감기 사이클, 과거 국면 복기(Case Study)로 매크로 프레임 완성

지금 시장은 ‘크립토 vs AI’가 아니라, 융합의 속도와 리스크를 관리하는 실력이 격차를 만드는 국면입니다. 다음 사이클을 준비하는 가장 확실한 방법은, 구조를 배우고 데이터로 검증하는 투자자로 올라서는 것입니다.

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기사요약 by TokenPost.ai

🔎 시장 해석

- 패러다임이 최대 15억달러 신규 펀드를 검토하며, 크립토 중심 VC가 AI·로보틱스(프런티어 테크)로 투자 반경을 넓히는 ‘다음 사이클 준비’ 신호로 해석됨

- 2026년 ‘물리적 AI(Physical AI)’ 확산과 산업 자동화 수요 증가로, 소프트웨어를 넘어 하드웨어/로봇/기업 자동화로 자본 유입이 이동하는 흐름과 맞물림

- 크립토 네이티브 투자사들이 크립토 내부 경쟁만으로 차별화가 어려워지며, 블록체인×AI 접점(EVMbench 등)에서 새로운 성장동력을 탐색하는 국면

💡 전략 포인트

- ‘크립토 유지 + 인접 기술 확장’ 모델: 디지털 자산 인프라 강점을 유지하되 AI·로보틱스에서 실사용(현장 적용) 가능한 팀/제품에 선별 투자하는 전략이 부상

- 관전 포인트는 “현장 적용 속도”: AI·로보틱스는 규제, 공급망, 하드웨어 상용화 리드타임 변수가 커 성과가 기술의 산업 도입 속도에 좌우될 가능성

- 블록체인×AI 실험 확대: AI 성능평가(EVMbench)처럼 ‘AI가 블록체인 업무에 기여’하는 도구/표준이 늘면, 장기적으로 데이터·모델 운용·정산 구조에서 온체인 활용 여지 확대

📘 용어정리

- 프런티어 테크(Frontier Tech): AI, 로보틱스 등 차세대 핵심 기술로 산업 구조 변화를 유발하는 분야

- 물리적 AI(Physical AI): 머신러닝 모델이 제조·물류·점검 등 하드웨어 기반 워크플로에 탑재되어 실제 물리 세계에서 작업을 수행/최적화하는 AI

- EVMbench: 이더리움 가상머신(EVM) 관련 블록체인 작업에서 AI 성능을 평가하기 위한 벤치마크/도구

💡 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q.

패러다임이 최대 15억달러 펀드를 만든다는 게 투자자/시장에 어떤 의미인가요?

크립토 네이티브 VC가 기존 강점(디지털 자산 프로토콜·웹3 인프라)을 유지하면서도 AI·로보틱스 같은 프런티어 테크로 포트폴리오를 확장한다는 신호입니다. 이는 “크립토 단일 테마”를 넘어 다음 성장 파도를 함께 잡으려는 시장 흐름을 반영합니다.

Q.

기사에서 말하는 ‘물리적 AI(Physical AI)’는 무엇이고 왜 중요하죠?

물리적 AI는 AI가 소프트웨어 영역을 넘어 로봇·설비·제조/물류 시스템 같은 “현장(물리 세계)”에 탑재되어 자동화 업무를 수행하는 흐름을 말합니다. 산업 현장 적용에는 하드웨어·공급망·규제 등 변수와 큰 자본이 필요해, VC 투자 규모와 관심이 커지는 분야로 꼽힙니다.

Q.

블록체인과 AI가 실제로는 어디서 만날 수 있나요?

예를 들어 패러다임이 오픈AI와 추진한 EVMbench처럼, 블록체인 관련 작업(스마트컨트랙트 분석, 개발 보조, 보안 점검 등)에서 AI 성능을 측정·개선하는 도구가 접점이 될 수 있습니다. 장기적으로는 데이터/모델 운용, 인센티브 설계, 자동화된 정산·감사 같은 영역에서도 결합 가능성이 논의됩니다.

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