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아서 헤이즈 “플롭 토큰 가치, AI 에이전트 거래에 달려”

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김민준 기자
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아서 헤이즈 플롭랩스 CEO가 플롭 토큰의 가치는 컴퓨팅 자원 거래를 넘어 AI 에이전트 간 상거래 구현 여부에 달렸다고 말했다. 테스트넷은 2026년 4분기 약 90일간 진행될 예정이다.

 무대에서 발표하는 아서 헤이즈의 모습 / TokenPost.Ai

무대에서 발표하는 아서 헤이즈의 모습 / TokenPost.Ai

플롭 토큰의 가치는 컴퓨팅 자원 거래를 넘어 인공지능(AI) 에이전트 간 상거래를 네트워크 안에서 구현할 수 있는지에 달렸다는 주장이 나왔다. 현재 플롭은 컴퓨팅 공급자와 검증자를 확보하는 단계에 머물러 있다.

아서 헤이즈(Arthur Hayes) 플롭랩스 최고경영자(CEO)는 9월 3일 녹화된 인터뷰에서 “AI 에이전트 간 상거래가 플롭 네트워크에 내재화되지 않으면 토큰은 컴퓨팅 현물시장 이상의 의미 있는 가치를 얻기 어렵다”고 말했다. 해당 인터뷰는 9일 공개된 언체인드 방송에서 나왔다.

헤이즈는 앞서 AI 에이전트의 결제수단으로 플롭을 제시한 바 있다. 이번 발언은 컴퓨팅 자원 결제에 초점을 둔 기존 구상에서 나아가 에이전트 간 거래와 분쟁 조정까지 네트워크가 맡아야 한다는 의미로 풀이된다.

플롭은 AI 에이전트가 채굴자에게 토큰을 지급하고 추론 작업을 요청하는 블록체인 프로젝트다. 프로젝트는 이 구조를 ‘유용한 추론 증명(Proof of Useful Inference·PoUI)’으로 설명하며, 채굴자는 그래픽처리장치(GPU)로 AI 추론을 수행하고 검증자는 작업 결과를 확인한다.

헤이즈는 플롭이 현재 컴퓨팅 공급자를 확보하고 검증자를 모집하는 데 집중하고 있다고 밝혔다. AI 에이전트가 서로 계약을 체결하거나 거래하는 과정에서 의견이 충돌할 때 이를 판정할 분쟁 처리 구조는 아직 충분히 설계하지 못했다고 인정했다.

그는 “분쟁을 판정하는 계층은 반드시 필요하다”고 말했다. AI 에이전트가 이를 배포한 사람의 이해관계와 판단을 물려받을 수 있는 만큼, 컴퓨팅 작업을 제공하고 대가를 지급하는 기능만으로는 에이전트 경제를 완성하기 어렵다는 설명이다.

플롭의 공식 프로젝트 문서에는 에이전트 간 거래와 분쟁 조정 기능이 네트워크 설계에 포함돼 있다. 채굴자가 수행한 추론 결과에 이견이 생기면 도전 절차를 거치고, 검증자가 작업을 재실행해 결과를 확인하는 방식이다.

다만 공식 문서는 버전 0.1 초안으로, 최종 옐로페이퍼는 아직 확정되지 않았다고 명시했다. 문서에 담긴 수치와 절차는 최종 사양에 따라 바뀔 수 있다.

토큰 배분안도 제시됐다. 플롭은 10년 차 기준 전체 공급량의 20.4%에 해당하는 35억 FLOP를 제네시스 에어드롭으로 배정할 계획이며, 채굴자와 에이전트에 각각 최대 12억 FLOP를 할당한다.

검증자에는 3억550만5000 FLOP가 배정되고, 예비·성장 인센티브에는 7억9449만5000 FLOP가 배정된다. 네 항목을 합친 규모는 35억 FLOP다.

테스트넷은 2026년 4분기에 약 90일간 진행될 예정이다. 테스트넷에서 채굴자는 실제 추론 작업을 처리하고, 검증자는 블록과 작업 증명을 확인하며, AI 에이전트는 컴퓨팅 자원을 구매한다.

메인넷은 2027년 1분기에 이어질 예정이다. 테스트넷은 토큰 배분 대상이 되는 참여 기록을 만들고, 컴퓨팅 공급과 검증, 에이전트의 자원 구매가 실제로 작동하는지 확인하는 단계다.

AI 에이전트 경제에서 거래는 단순한 결제보다 계약 이행과 결과 검증이 함께 이뤄져야 하는 구조다. 에이전트가 수행한 작업의 품질이나 계약 조건을 두고 이견이 발생할 수 있어, 분쟁 처리 체계가 네트워크 이용성과 토큰 수요를 좌우할 수 있다.

플롭의 설계 방향은 AI 추론료를 온체인에서 정산하는 백서 공개 이후 구체화됐다. 이번 인터뷰에서 헤이즈가 제시한 분쟁 판정 계층은 컴퓨팅 비용 정산을 넘어 에이전트 간 경제활동을 지원하려는 추가 과제로 제시됐다.

플롭은 2026년 4분기 테스트넷에서 채굴자·검증자·AI 에이전트가 참여하는 구조를 시험할 예정이다. 에어드롭 규모와 분배 방식, 분쟁 처리 절차는 최종 옐로페이퍼 확정 과정에서 달라질 수 있다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.
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