라이브피어(Livepeer) 2026년 1분기 현황

Jake Koch-Gallup May 5, 2026 ⋅ 읽는데 약 26분 소요

핵심 인사이트

• 네트워크 사용량은 전분기 대비 71.9% 증가한 1억 3,440만 분을 기록하며 분기 사상 최고치를 경신했고, 기존 애플리케이션과 빌더 전반에서 프로덕션 활용도가 심화되고 채택이 지속되는 흐름이 반영됐다.

• 수요 측 수수료(Demand-side fees)는 전분기 대비 34.2% 증가한 25만 7,300 달러를 기록했으나, 처리량이 수수료 확보 속도보다 빠르게 확대되면서 1,000분당 평균 매출은 22% 감소했다.

• AI 기반 수수료는 Q1에 15만 4,700 달러로 전분기 대비 15.5% 증가했고, 전체 프로토콜 매출의 약 60%를 차지하며 네트워크의 최대 수익화 동력으로 자리매김했다.

• Q1 스테이킹 참여율은 50% 목표치를 상회하며 인플레이션 완화에 기여했으나, LPT 가격 하락과 토큰 발행량 축소로 인해 총 스테이킹 보상은 전분기 대비 44% 감소한 740만 달러를 기록했다.

• 라이브피어 거버넌스는 LIP-101을 통해 트레저리 보상을 재가동하며 10%의 트레저리 컷을 복원했고, 유지보수, 업그레이드, 네트워크 운영을 공식화하기 위한 Protocol R&D SPE를 출범시켰다.
 

개요

실시간 AI 비디오 애플리케이션은 비디오가 생성되는 과정에서 이를 만들어내고, 변환하고, 전달할 수 있는 인프라를 필요로 한다. 기존 미디어를 다양한 디바이스 및 대역폭 조건에 맞는 포맷으로 트랜스코딩하는 작업이 주된 전통적인 비디오 워크플로우와 달리, AI 비디오 워크로드는 추론(inference), 생성, 실시간 변환을 위한 저지연 GPU 컴퓨트를 요구한다. AWS, 구글 클라우드(Google Cloud), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)와 같은 클라우드 제공업체가 GPU 및 비디오 인프라의 일반적인 공급원이지만, 컴퓨트 집약적인 미디어 워크로드에는 비용이 많이 들고 용량이 제한적일 수 있다.

라이브피어(Livepeer, LPT)는 AI 비디오를 위한 글로벌 컴퓨트 네트워크로, 라이브 및 온디맨드 스트리밍, 비디오 트랜스코딩, 실시간 AI 비디오 추론을 지원하는 미디어 컴퓨트를 위한 개방적이고 무허가형(permissionless) 마켓플레이스다. 애플리케이션 수요와 탈중앙화된 GPU 공급을 매칭함으로써, 라이브피어는 트랜스코딩, 리믹싱, 생성형 오버레이, 기타 실시간 비디오 처리 작업과 같은 워크로드를 확장하면서 중앙화된 클라우드 제공업체 대비 비용을 낮추는 것을 목표로 한다.

라이브피어의 컴퓨트 마켓플레이스는 참여자들이 비디오 트랜스코딩과 AI 기반 비디오 처리를 포함한 다양한 워크로드에 GPU 자원을 기여할 수 있도록 한다. AI 기반 비디오 모델이 텍스트 및 이미지 생성보다 훨씬 더 많은 GPU 컴퓨트를 요구하기 때문에, 라이브피어는 비디오 관련 컴퓨트 작업에 대한 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공한다. 네트워크는 중앙화된 클라우드 대안 대비 60~85% 더 낮은 비용으로 GPU 컴퓨트를 제공할 수 있다. 라이브피어의 탈중앙화된 트랜스코딩 네트워크에는 두 가지 핵심 참여자가 존재한다:

• 오케스트레이터(Orchestrators) 는 AI 추론과 비디오 처리를 포함한 컴퓨트 작업을 수행하는 GPU 운영자이며, ETH 또는 스테이블코인으로 수수료를 받는다. 이들이 받는 작업량은 그들에게 위임된 라이브피어 네이티브 토큰(LPT)의 양에 비례한다.
• 델리게이터(Delegators) 는 신뢰할 만하다고 판단하는 오케스트레이터에게 토큰을 할당하는 LPT 보유자로, 네트워크 보안 강화와 성능 시그널링에 기여한다. 그 대가로, 이들은 네트워크 수수료와 신규 발행된 LPT 보상의 일부를 얻는다.
   

라이브피어 네트워크는 비디오 트랜스코딩 프로토콜에서 실시간 AI 비디오 처리를 위한 인프라로 진화했으며, 현재 AI 추론이 네트워크의 주된 워크로드를 차지하고 있다. 이러한 전환은 Q1 활동에 반영되며, AI 기반 사용 사례가 프로토콜 수수료의 대부분을 차지했다. 이러한 워크로드에는 AI 모델로 비디오를 생성하는 작업(소라(Sora)와 같은 도구와 유사), 스트림에 라이브 효과 및 변환을 적용하는 작업, 실시간으로 업데이트되는 가상 세계와 같은 인터랙티브 환경을 구동하는 작업이 포함된다.

실시간 AI 비디오 엔진인 데이드림(Daydream), 그리고 탈중앙화된 미디어 컴퓨트를 확장하기 위한 프레임워크인 캐스케이드(Cascade)와 같은 이니셔티브들이 AI 네이티브 비디오 워크로드로의 이러한 전환을 뒷받침하고 있다.

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핵심 지표

라이브피어 코멘터리

팀 코멘터리 면책 조항

본 보고서의 프로젝트 팀 코멘터리(Project Team Commentary) 섹션은 라이브피어 재단에 의해 작성됐으며 라이브피어 재단의 견해, 의견, 그리고 미래 전망에 관한 진술만을 반영한다. 본 섹션은 프로젝트의 전략, 우선순위, 전망에 대한 추가적인 맥락을 제공하기 위해 포함된 것으로, Messari, Inc.의 견해나 의견을 반드시 반영하는 것은 아니다.

Q1 2026은 라이브피어의 기록상 가장 강력한 분기였다. 네트워크 사용량은 처리된 1억 3,440만 분에 도달했고 수요 측 수수료는 25만 7,300 달러를 기록하며, 두 지표 모두 사상 최고치를 경신했다. AI 추론 수수료는 15만 4,700 달러로 증가했으며, 티켓당 평균 가치는 12.2% 상승한 5.46 달러를 기록했다. 스테이킹 참여율은 분기 내내 50%를 상회(52.2%)했으며, 그 결과 발행량이 실질적으로 감소하고 인플레이션의 하향 추세가 지속됐다.

Q1 사용량은 프로덕션 워크로드와 실시간 AI 비디오 제품을 구축하는 생태계 파트너의 예약 용량이 혼합되어 반영된 결과이며; 재단의 향후 분기 초점은 독립 개발자 주도 수요로 인한 비중을 확대하는 데 있다. 또한 워크로드 구성이 AI 중심 비디오 생성 쪽으로 이동함에 따라 트랜스코딩 수수료는 시간이 지나면서 감소할 것으로 예상된다.

라이브피어는 실시간 비디오 처리를 위해 구축됐다. 저지연, 고처리량 컴퓨트에 최적화된 그 인프라는 트랜스코딩 및 스트리밍 워크로드와 함께 라이브 스트림 상의 AI 추론을 현재 서비스하는 아키텍처를 만들어냈으며, Q1은 그러한 폭이 대규모에서 어떻게 나타나는지를 보여줬다.

라이브피어 생태계 내부에서는, 데이드림이 라이브 스트림 상의 생성형 AI 추론 응용을 시연하는 크리에이티브 테크놀로지스트들과 함께 다주에 걸친 AI 비디오 프로그램(AI Video Program)을 운영했다. 네트워크 운영자들은 커스텀 AI 파이프라인과 멀티모달 스트리밍 워크로드를 실행하기 위해 BYOC(bring-your-own-container) 노드 기능을 통합했다. 실시간 아바타 및 에이전트 경험은 프로토타입에서 프로덕션 경로로 이동했으며, 라이브 음성, 프롬프트, 모델 출력을 반응형 캐릭터로 연결하는 새로운 파이프라인이 등장했다. 이러한 노력은 네트워크를 단순한 GPU 액세스에서 인터랙티브하고 AI 네이티브한 비디오를 위한 더욱 완성된 애플리케이션 준비형 인프라로 발전시켰다.

Q1은 라이브피어의 테제(thesis)가 안착하고 있음을 보여줬으며, 사용량과 수수료가 사상 최고치에 도달하고, AI 추론이 가치 측면에서 성숙해지고, 서로 다른 버티컬에 걸친 빌더들이 네트워크 상에서 프로덕션 워크로드를 출시하고 있다. 또한 본 분기는 진전을 단순 상위 집계가 아니라 워크로드 구성을 통해 해석하는 것의 중요성을 부각했다. Q2에서 재단의 초점은 독립 개발자들이 라이브피어 상에서 반복 가능한 프로덕션 워크로드를 출시할 수 있도록 마찰을 낮추는 것, 그리고 델리게이터 및 기타 이해관계자들이 자신 있게 품질을 평가할 수 있도록 오케스트레이터 성능의 가독성을 개선하는 것이다.

성과 분석

라이브피어에 대한 수요는 비디오 트랜스코딩, 라이브 스트리밍, 비디오 생성 기능을 필요로 하는 앱과 개발자들로부터 비롯된다. 여기에는 탈중앙화 소셜 미디어(DeSoc) 애플리케이션, Web3 네이티브 플랫폼, 확장 가능한 비디오 인프라가 필요한 전통적인 Web2 애플리케이션이 포함된다. 틱톡(TikTok), 트위치(Twitch), 스포티파이(Spotify), 사운드클라우드(SoundCloud)와 같은 플랫폼은 스트리밍을 위해 중앙화된 인프라에 의존하지만, 탈중앙화 비디오 플랫폼, 토큰화된 인센티브가 있는 음악 스트리밍 앱, 또는 NFT 기반 미디어 플랫폼과 같은 Web3 공간의 유사한 애플리케이션은 라이브피어의 탈중앙화 비디오 스트리밍 및 트랜스코딩 서비스를 활용할 수 있다.

네트워크

라이브피어의 네트워크 사용량은 일반적으로 트랜스코딩되거나 그 외 처리된 비디오의 분(minutes) 수로 추정되며, 이는 프로토콜에 대한 수요의 유용한 대용 지표 역할을 한다.

라이브피어의 추정 비디오 처리량은 전분기 대비 71.9% 증가했으며, Q4 2025의 7,820만 분에서 Q1 2026의 1억 3,440만 분으로 상승했다. 네트워크 사용량은 Q1에 가파르게 가속화되며 분기 사상 최고치를 경신했다. 성장은 더 깊은 프로덕션 사용과 기존 애플리케이션의 지속적인 채택에 의해 견인됐으며, 수요는 실시간 AI 및 에이전트 관련 워크로드에 점점 더 집중되고 있다. 라이브 비디오 파이프라인, 작업 스코어링, 오케스트레이터 신뢰성에 대한 개선이 네트워크가 완료된 작업의 이러한 더 높은 기준선을 유지할 수 있도록 뒷받침했다.

트랜스코딩 및 AI 추론 수수료(Fees from Transcoding and AI Inference)

라이브피어 네트워크를 사용하는 서비스들은 비디오 트랜스코딩 및 AI 기반 처리 작업에 접근하기 위해 ETH로 수요 측 수수료를 지불한다. 노드 운영자(오케스트레이터)는 작업 처리에 대해 이러한 수수료를 얻고, 이들이 구성한 수수료 분배 파라미터에 따라 일부를 델리게이터에게 분배한다. 트랜스코딩 작업을 받을 가능성은 스테이킹된 LPT의 양에 비례한다; 자체 및 위임된 LPT가 더 많은 오케스트레이터들은 더 많은 작업에 우선순위가 부여되고 따라서 더 많은 수수료를 얻는다. 이러한 시스템은 노드 운영자와 델리게이터 모두에게 인센티브를 제공하며, 네트워크 참여와 보안을 강화한다.

라이브피어의 수요 측 수수료는 전분기 대비 34.2% 증가하며, Q4 2025의 19만 1,800 달러에서 Q1 2026의 25만 7,300 달러로 상승했다. 그러나 총 처리된 분 기준, 1,000분당 평균 매출은 Q4의 약 2.45 달러에서 Q1의 1.91 달러로 떨어졌으며, 전분기 대비 22.0% 감소했다. 이는 총 수수료 발생량이 증가한 가운데, 처리량은 수수료 확보 속도보다 실질적으로 빠르게 증가했음을 시사하며, 사용량은 전분기 대비 71.9% 확장되어 1억 3,440만 분에 도달했다.

단위당 매출 감소는 저수수료, 고처리량 수요로의 진행 중인 워크로드 구성 변화와 일치한다. 라이브피어가 더 많은 실시간 AI 추론과 애플리케이션 주도 사용을 계속 지원함에 따라, 처리량이 수수료 확보보다 빠르게 확장되고 있는 것으로 보이며, 이는 네트워크 전반에 걸친 워크로드 구성의 변화와 초기 단계의 가격 책정 역학을 반영한다.

동시에, 총 수수료의 증가는 네트워크 수요가 절대적인 측면에서 여전히 강력하게 유지되고 있음을 시사한다. 분당 수수료 감소는 사용량 약화를 반영하기보다는, 처리량이 확장됨에 따라 네트워크가 최종 사용자에게 더 비용 효율적으로 변하고 있음을 나타낸다.

이러한 역학은 증가하는 공급과 개선된 효율성이 총 활동과 수수료 발생량이 계속 증가하더라도 단위 비용을 줄이는, 경쟁적인 컴퓨트 마켓플레이스의 양상과 일치한다.

라이브피어 AI 수수료

Q1 2026에 라이브피어 AI(Livepeer AI)는 네트워크 내에서 수익화 가능한 워크로드 카테고리로 계속 성숙해갔다. 라이브피어가 비디오 에이전트, 라이브 분석, 인터랙티브 오버레이와 같은 실시간 추론 및 미디어 컴퓨트 사용 사례에 대한 지원을 확대함에 따라, AI 관련 활동은 더 높은 수수료와 개선된 실현 가격을 창출했으며, 전통적인 트랜스코딩을 넘어선 핵심 수요 동인으로서의 역할을 강화했다.

Q1 2026에 라이브피어의 AI 생성 수수료는 총 약 15만 4,700 달러를 기록하며, Q4 2025의 13만 3,900 달러에서 전분기 대비 15.5% 증가했다. 이러한 증가는 이전 분기의 소폭 감소에 이어 AI 관련 워크로드에 대한 더 강력한 수요를 반영한다.

분기 동안 총 28,330개의 위닝 티켓(winning tickets)이 처리됐으며, 이는 Q4의 27,514개 티켓에서 전분기 대비 3.0% 증가한 수치다. 티켓 볼륨은 소폭 증가했으며, 이는 AI 수수료 상승이 더 높은 워크로드 활동과 작업당 수익화 개선 모두에 의해 견인됐음을 나타낸다.

분기 집계 기준, AI 티켓당 평균 수수료는 Q4의 약 4.87 달러에서 Q1의 5.46 달러로 증가했으며, 전분기 대비 12.2% 상승했다. 이는 더 높은 가치의 AI 워크로드로의 이동 또는 오케스트레이터 전반의 더 견고한 가격 책정을 시사하며, 이전 분기에 나타났던 단위 경제성 압박이 반전됐음을 의미한다.

AI 수수료의 전분기 대비 증가는 AI 워크로드가 네트워크 활동의 더 일관되고 경제적으로 의미 있는 구성 요소로 계속 성숙해감에 따라, 지속적인 추론 수요와 개선된 실현 가격의 조합을 반영하는 것으로 보인다.

이러한 성장에도 불구하고, AI 워크로드는 Q1 2026에 총 네트워크 수수료의 약 60.1%를 차지했으며, 비AI 수요 측 수수료가 분기 동안 더 빠르게 확장됨에 따라 Q4 2025의 70% 이상에서 감소했다.

스테이킹 보상(Staking Rewards)

라이브피어 네트워크는 노드 운영자와 델리게이터에게 LPT로 스테이킹 보상을 분배한다. 라이브피어 네트워크에서 비디오 서비스를 제공하기 위해, 노드 운영자는 LPT를 스테이킹해야 한다. 노드 운영자의 스테이크 가중치(stake weight)는 자신의 토큰과 위임받은 토큰으로 구성된다.

총 스테이킹 보상은 Q1 2026에 전분기 대비 44.0% 감소한 약 740만 달러를 기록하며, Q4 2025의 1,310만 달러에서 하락했고, 이와 함께 LPT 가격은 전분기 대비 26.8% 하락(2.90 달러에서 2.12 달러)했다. USD 표시 보상의 축소는 주로 지속적인 가격 압력과 분기 동안의 토큰 발행량 감소에 의해 가중되어 반영된 결과다.

첫째, LPT 가격 절하가 USD 기준 보상 감소의 핵심 동인으로 남았다. 네트워크 참여가 상대적으로 안정적이었음에도 불구하고, 토큰 가격 하락은 오케스트레이터와 델리게이터에게 분배되는 보상의 달러 가치를 기계적으로 감소시켰다.

둘째, 스테이킹 참여율은 Q4와 일치하고 프로토콜의 50% 목표치를 상회하는 52.2%로 상승된 수준을 유지했다. 이러한 지속적인 참여 수준은 라이브피어의 동적 인플레이션 메커니즘을 통해 발행량을 계속 완화했으며, 토큰 및 USD 기준 모두에서 총 보상 감소에 기여했다. 연환산 일일 인플레이션은 Q1에 26.2%로 감소했으며, Q4의 28.4%에서 하락하여 이러한 조정을 반영했다.

셋째, 네트워크 활동이 실질적으로 증가하여, 트랜스코딩된 분은 전분기 대비 71.9% 상승했고 수요 측 수수료는 전분기 대비 34.2% 증가했다. 그러나 사용량의 이러한 성장은 더 낮은 토큰 가격과 감소된 인플레이션의 결합 효과를 상쇄하기에 충분하지 않았으며, 수수료 기반 보상이 총 보상에 기여하는 정도를 제한했다.

전반적으로, 본 분기는 USD 표시 보상이 토큰 가격 및 발행 역학에 지속적으로 민감하다는 점을 부각시켰다. 네트워크 사용량과 수수료 발생량이 확대됐음에도 불구하고, 더 낮은 인플레이션과 LPT 가격 하락이 총 보상의 급격한 감소를 견인했다.

스테이킹 참여(Staking Participation)

라이브피어 토큰(LPT)은 Stake-for-Access(SFA) 모델 하에서 운영되며, 노드 운영자가 네트워크에서 작업을 수행하기 위해 LPT를 스테이킹해야 한다. Q1 2026에 스테이킹 참여율은 프로토콜의 50% 목표치를 상회하며 적격 공급량의 52.2%가 스테이킹된 상태로 유지됐고, 이는 Q4 2025와 변동이 없는 수준이었다. 추가로, 델리게이터 수는 감소했으며, Q4 2025의 2,570명에서 Q1 2026의 2,468명으로 줄어들어 네트워크 보안에 기여하는 활성 참여자 수의 축소를 반영했다.

스테이킹 참여율이 분기 내내 목표치를 상회하는 가운데, 라이브피어의 동적 인플레이션 메커니즘은 계속해서 발행 압력을 완화했다. 연환산 일일 인플레이션은 Q4의 28.4%에서 Q1의 26.2%로 하락했으며, 연환산 일일 실질 수익률은 36.3%에서 31.9%로 떨어졌다. 일간 시계열 또한 분기 전반에 걸쳐 인플레이션이 하향 추세를 보이고 있음을 보여주는데, 이는 스테이킹 참여율이 50% 임계치를 향해 계속 회복하기보다는 그 위에서 지속 가능하게 유지되고 있는 것과 일치한다.

이러한 역학은 스테이킹 보상이 높은 토큰 발행에 덜 의존하고 수수료 발생과 토큰 가격에 더 민감해지는, 더 낮은 인플레이션 균형으로의 프로토콜의 전환을 강화했다. Q1에 수요 측 수수료는 전분기 대비 34.2% 증가했고 사용량은 전분기 대비 71.9% 상승하여 네트워크 활동이 실질적으로 더 강력해졌음을 나타냈다. 그러나 그러한 개선은 LPT 가격의 전분기 대비 26.8% 하락과 더 낮은 인플레이션 기반 발행에 의해 상쇄되어 USD 표시 보상에 부담으로 작용했다.

전반적으로, Q1은 안정적인 스테이킹 참여, 완화되는 인플레이션, 그리고 실질적으로 더 강력한 네트워크 사용량을 반영했다. 더 강력한 수요 측 활동에도 불구하고, 더 낮은 토큰 가격과 감소된 발행량이 보상에 부담을 줬으며, 이는 스테이크 가중치가 작업에 대한 접근을 통제하지만 실현되는 경제적 산출은 여전히 오케스트레이터 전반의 수요와 워크로드 구성에 달려 있다는 점을 강화했다.

시가총액(Market Capitalization)

LPT의 순환 시가총액은 Q1 2026에 전분기 대비 24.6% 감소한 1억 540만 달러를 기록했으며, Q4 2025의 1억 3,970만 달러에서 하락했고, 이는 주로 토큰 가격이 2.90 달러에서 2.12 달러로 전분기 대비 26.8% 감소한 데 기인한다. 묵시적 순환 공급량은 약 4,820만에서 4,970만 LPT로 소폭 증가하여, 약 150만 토큰, 즉 전분기 대비 3.1% 늘었으며, 이는 지속적인 발행량과 일치한다. 그러나 이러한 공급 확대는 토큰 가격의 지속적인 하락을 상쇄하기에 충분하지 않았으며, 그 결과 분기 동안 순환 시가총액이 추가로 축소됐다.

정성적 분석

제품 및 인프라 업데이트

실시간 AI 인프라 성숙: 라이브피어의 AI 중심 인프라는 실시간 비디오 추론 기능이 코어 노드 소프트웨어에 더 직접적으로 통합됨에 따라 Q1에 프로덕션 준비 단계로 진전됐다. AI SPE(현 묵션 랩스(Muxion Labs))는 BYOC(bring-your-own-container) 스트리밍을 go-livepeer에 병합했으며 컴피스트림(ComfyStream)을 확장하여 멀티모달 출력 및 데이터 채널을 지원하도록 했다. ai/live 원격 서명자(remote-signer) 스택은 1월과 3월 사이에 4번의 업데이트에 걸쳐 배포됐으며, 실시간 AI 워크로드를 위한 작업 라우팅, 결제, 오케스트레이션을 개선했다.

Network-as-a-Product(NaaP) MVP 정의: NaaP 이니셔티브는 커뮤니티 피드백에 따라 1월에 더 좁은 MVP로 재설정됐으며, 게이트웨이 및 오케스트레이터를 위한 단기 유틸리티에 초점을 맞췄다. 개발에는 여러 지역에 걸친 실시간 AI 작업 테스트와 3,500만 건 이상의 역사적 기록 수집이 포함됐으며, 네트워크 워크로드를 실행하고 분석하기 위한 파이프라인을 구축했다.

모니터링, 분석, SLA 기반: 클라우드 SPE 제안(Cloud SPE proposal)은 1월 25일에 거버넌스를 통과했으며 2월 말까지 라이브 그라파나(Grafana) 대시보드, 아파치 플링크(Apache Flink) 처리 파이프라인, GPU 메트릭 및 수요 추적용 API를 포함한 핵심 관찰성(observability) 인프라를 제공했다. Q1 말까지, 이 시스템은 46개 엔드포인트 API로 확장됐고 여러 지역에 걸친 실시간 작업 테스트를 통합했으며, 초기 SLA 스코어링 프레임워크와 프로덕션 준비된 모니터링 스택으로 결실을 맺었다.

프로토콜 신뢰성 및 성능 개선: 코어 프로토콜 업데이트에는 go-livepeer v0.8.9(1월 7일)와 v0.8.10(3월 10일)의 릴리스가 포함됐으며, 후자는 중요한 트랜스코더 크래시 문제를 해결했다. 추가적인 개선은 지연 시간 보고, 브로드캐스터 가격 안정성, 용량 보고 리팩터에 초점을 맞췄다. lpms 미디어 서버 라이브러리도 인코딩 신뢰성 개선 및 실패 처리 메커니즘으로 업데이트되어, 네트워크 사용량이 증가함에 따라 더 안정적인 성능을 뒷받침했다.

생태계 파트너십(Ecosystem Partnerships)

라이브피어 × XMTP: 라이브피어는 XMTP와 파트너십을 맺어 암호화된, 신원 기반(identity-based) 메시징을 라이브피어 기반 라이브 스트리밍에 통합했으며, 탈중앙화된 비디오 인프라와 메시징 네이티브 소셜 기능을 결합했다. 이 협력은 라이브피어가 방송 규모의 비디오와 실시간 컴퓨트를 메시징 환경에 가져오고, XMTP가 라이브피어 앱에 네이티브 채팅 및 신원을 추가하는 양방향 통합으로 설계됐다. 시간이 지남에 따라, 이는 임베디드 결제, 팁(tipping), 또는 게이트 액세스(gated access)를 갖춘 더 인터랙티브한 라이브 스트림, 워치 파티, 게임 방송, 그리고 소셜 비디오 경험을 뒷받침할 수 있다.

라이브피어 × 에이알닷아이오(Ar.io): 라이브피어는 에이알닷아이오와 협력하여 AI 생성 비디오를 위한 미디어 출처(provenance) 인프라를 구축했다. 이 파트너십은 비디오 출력에 검증 가능한 기록을 임베드하는 것을 목표로 하며, 콘텐츠가 언제, 어떤 시스템에 의해, 어떤 조건 하에서 처리됐는지에 관한 메타데이터를 담을 수 있게 한다. AI 생성 미디어가 더 일반화됨에 따라, 이는 라이브피어가 자체 미디어 컴퓨트 스택의 일부로서 진위성과 추적 가능성을 뒷받침할 수 있도록 한다.

라이브피어 × 스프리츠(Spritz): 라이브피어는 접근이 제한되거나 인프라가 불안정한 지역을 위해 설계된 탈중앙화 메시징 앱인 스프리츠와 파트너십을 맺어, 제약된 환경에서 라이브 비디오 방송을 지원했다. 라이브피어의 실시간 트랜스코딩은 스트림이 여러 비트레이트에 걸쳐 전달되도록 지원하여, 가변적인 대역폭 조건 하에서 접근성을 개선한다. 이는 암호화폐 네이티브 실험을 넘어선 라이브피어의 실용적인 인프라 사용 사례를 부각시킨다.

라이브피어 × 미니데브닷펀(minidev.fun): 라이브피어는 미니데브닷펀과 협력하여 비디오 인프라를 AI 에이전트에 노출시켜, 스트리밍 및 미디어 워크플로우가 프로그래매틱하게 또는 자연어를 통해 프로비저닝될 수 있도록 했다.

라이브피어 × 임바디닷존(embody.zone): 임바디닷존은 라이브피어 인프라로 구동되는 AI 에이전트 애플리케이션을 출시했으며, 교육 훈련, 제품 데모, 교육과 같은 임바디드 AI 사용 사례에서 초기 채택을 부각시켰다.

커뮤니티 참여 및 이벤트(Community Engagement and Events)

데이드림 AI 프로그램 및 빌더 참여: 라이브피어의 데이드림 이니셔티브는 Q1에 다주에 걸친 AI 비디오 프로그램을 운영했으며, 3월 25일 공개 데모 데이(public demo day)에서 절정을 이뤘다. 이 프로그램은 실시간 AI 비디오 애플리케이션을 구축하는 글로벌 크리에이티브 테크놀로지스트들의 참여를 이끌어냈으며, 생성형 비디오 및 인터랙티브 미디어 사용 사례를 둘러싼 초기 단계의 빌더 활동을 반영했다.

생태계 프로그램 및 커뮤니티 주도 이니셔티브: 라이브피어는 그랜트와 커뮤니티 주도 프로그램을 통해 생태계 발전을 계속 지원했다. 오픈 소스 후원 이니셔티브(Open Source Sponsorship Initiative)는 1월에 9개월 보고서를 발표했으며, 핵심 인프라 종속성을 유지하기 위해 분배된 19,115 달러를 상세히 다뤘다. 자선 기부 및 지리적 탈중앙화에 초점을 맞춘 이니셔티브를 포함한 커뮤니티 주도 트랜스코더 캠페인 또한 활발하게 유지되어, 코어 프로토콜 개발을 넘어선 노드 운영자들의 지속적인 참여를 반영했다.

거버넌스(Governance)

트레저리 보상 재가동 및 프로토콜 조율: 2026년 1월 22일, 라이브피어 거버넌스는 LIP-101을 통해 트레저리 보상을 재가동하여, 트레저리 보상 컷을 10%로 복원하고 프로토콜 수준의 트레저리 축적을 재개했다. 이는 네트워크가 AI 관련 워크로드를 계속 확장함에 따라 프로토콜 보안, 네트워크 개발, 더 광범위한 생태계 투자를 위한 반복 자금 조달 메커니즘을 재구축했다.

Protocol R&D SPE 출범: 마찬가지로 2026년 1월 22일에, Protocol R&D Special Purpose Entity(SPE)가 출범하여, 프로토콜 유지보수, 업그레이드 제공, 공개 테스트넷 운영, 지속적인 취약점 대응을 위한 더 공식적인 구조를 만들었다.

마무리 요약

Q1 2026에 라이브피어는 더 신중했던 Q4에 이어 재가속화됐다. 총 비디오 및 AI 처리량은 전분기 대비 71.9% 증가한 1억 3,440만 분에 도달하여, 분기 사상 최고치를 경신했으며, 일회성 이벤트나 임시 시연이 아닌 기존 애플리케이션과 빌더 전반에 걸친 더 깊은 프로덕션 사용을 반영했다.

수요 측 수수료는 전분기 대비 34.2% 증가한 25만 7,300 달러를 기록했지만, 처리량이 수수료 확보보다 빠르게 확장되면서 1,000분당 평균 매출은 22.0% 감소했다. AI 워크로드는 네트워크의 최대 수익화 동인으로 남아 약 15만 4,700 달러의 수수료를 창출했고 총 프로토콜 매출의 약 60%를 차지했으며, 비AI 수요 측 수수료는 분기 동안 더 빠르게 확장됐다.

총 스테이킹 보상은 전분기 대비 44.0% 감소한 740만 달러를 기록했으며, LPT 가격의 전분기 대비 26.8% 하락과 스테이킹 참여율이 50% 목표치를 상회하는 가운데 더 낮은 토큰 발행량에 의해 견인됐다. 이러한 지속적인 참여는 인플레이션 역학을 완화하는 데 기여했으며, 연환산 일일 인플레이션은 26.2%로 감소했고, 더 강력한 네트워크 사용량과 수수료 성장이 USD 기준 토큰 표시 보상 가치의 하락을 상쇄하기에 충분하지 않았다.

인프라 개발은 실시간 AI 워크로드를 위한 프로덕션 준비 단계로 진전됐으며, 코어 프로토콜 업그레이드, 관찰성, 생태계 도구 전반에 걸쳐 지속적인 진전이 이뤄졌다. 커뮤니티 활동 또한 이러한 전환을 뒷받침했으며, 데이드림의 AI 비디오 프로그램과 같은 빌더 프로그램 및 진행 중인 생태계 이니셔티브가 초기 단계의 채택과 실험을 견인했다.

전반적으로, Q1은 새로운 네트워크 확장의 분기를 의미했으며, 라이브피어는 새로운 사용량 최고치에 도달했고, 절대적인 측면에서 수수료 발생을 개선했으며, 더 낮은 인플레이션의, 더 사용량 주도적인 네트워크 모델로의 전환을 이어갔다. 동시에, 개발 및 생태계 활동은 점점 더 실시간 AI 인프라와 애플리케이션을 중심으로 이뤄졌으며, 거버넌스는 트레저리 보상을 재가동하고 프로토콜 R&D 조율을 공식화함으로써 AI 관련 워크로드가 계속 확장됨에 따라 라이브피어의 운영 기반을 강화했다.

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