🤖🔎 Trust Wallet과 Coinbase가 에이전트 지갑을 확장한 주 — 블록체인 x AI 주간 리서치

📌 요약 (Executive Summary)

AI 에이전트 인프라가 본격 확산: Trust Wallet의 Agent Kit 출시, Coinbase의 Agentic Wallets, Circle의 Agent Stack 출시 등 자율 에이전트를 위한 결제·지갑 인프라가 급속히 구축되는 중. 2027년까지 자율 에이전트가 온체인에서 500억 달러 이상의 자산을 운용할 것으로 전망.
Together AI x Pearl Network 제휴: Together AI가 Pearl Research Labs의 ‘Proof of Useful Work’ 프로토콜과 결합해 디스카운트 AI 추론 엔드포인트(Gemma-4-31B-it-pearl)를 출시. 블록체인을 활용한 저비용 AI 추론의 첫 상용 사례.
EU AI Act ‘AI 옴니버스’ 정치 합의 (5/7): 8월부터 투명성 규칙 시행, 8월 2일부터 AI Act 전면 적용. 동시에 5/20에 EU가 MiCA 규제 재검토를 위한 의견 수렴 개시.
ERC-8004 메인넷 배포: AI 에이전트의 온체인 정체성·평판·검증 레지스트리를 표준화한 ERC-8004가 1월 말 Ethereum 메인넷에 적용되며, AI 에이전트 경제의 ‘D&B 신용 점수’ 역할로 빠르게 자리잡는 중.
Bittensor(TAO) 가격 조정 국면: 3~4월 $380 고점 이후 $255~300 박스권. Grayscale AI 펀드 내 비중이 43%→22.58%로 축소되며 NEAR(39.67%)에 1위 자리를 내줌.

Together AI가 Pearl Network 개발사 Pearl Research Labs와 제휴해 AI 추론 비용을 대폭 낮추는 솔루션을 출시. Pearl의 ‘Proof of Useful Work’ 프로토콜을 AI 연산에 직접 통합하며, 첫 결과물로 instruction-tuned Gemma-4-31B-it-pearl 모델용 디스카운트 추론 엔드포인트를 공개.

출처: https://www.startuphub.ai/ai-news/technology/2026/together-ai-taps-blockchain-for-cheaper-ai

1-2. UAE ABAI × SignSplit Science MoU — 연구 데이터 블록체인 자산화

UAE의 Association for Blockchain and Artificial Intelligence(ABAI)가 SignSplit Science와 MoU 체결. 대학·연구기관의 연구 데이터셋을 검증된 디지털 자산으로 보호·상업화하는 협력. MENA Blockchain Week에서 공식 발표.

출처: https://www.zawya.com/en/press-release/companies-news/uaes-abai-and-signsplit-science-announce-strategic-partnership-on-ai-blockchain-and-research-data-protection-wvpsqsp9

1-3. Trust Wallet, Agent Kit 출시 (Consensus Miami)

Trust Wallet이 AI 에이전트가 자율적으로 거래·송금·온체인 액션을 수행할 수 있는 Agent Kit을 출시. ERC-8004(EIP-8004)를 구현하여 에이전트에게 온체인 정체성과 신용 점수를 부여. 동시기 Coinbase는 ’Agentic Wallets’를, Circle은 ’Agent Stack’을 공개하며 자율 에이전트 결제 인프라 경쟁이 본격화.

1-4. ClawBank의 AI 에이전트 ‘Manfred’, 미국에서 자율 법인 설립 (5/1)

ClawBank의 AI 에이전트 Manfred가 IRS의 EIN(고용주 식별번호), FDIC 보험 은행 계좌, 암호화폐 지갑을 자체 취득해 미국에서 자율적으로 법인을 등록. 30종 이상의 암호화폐를 다루며 은행 계좌-디지털 지갑 간 자금 이동도 자동 수행.

출처: https://www.coindesk.com/tech/2026/05/01/ai-agent-forms-its-own-company-gets-ready-to-trade-crypto

1-5. EasyA × Consensus Miami 해커톤 — AI 에이전트 스타트업 폭발 (5/8)

Consensus Miami EasyA 해커톤에서 약 1,000명의 개발자가 Base, Solana 생태계 및 Microsoft·Google 엔지니어와 함께 자율 결제, 소비자 앱, 하드웨어 생성, 드론, 예측 시장 등을 다루는 AI-native 스타트업을 빌딩. Coinbase는 AI 에이전트 결제용 x402 프레임워크 챌린지 후원.

출처: https://www.coindesk.com/tech/2026/05/08/ai-agents-fueled-a-frenzy-of-startup-building-at-the-consensus-miami-easya-hackathon

1-6. Bitcoin Seoul 2026 — AI-블록체인 융합 콘퍼런스 (5/11)

서울에서 열린 Bitcoin Seoul 2026에서 AI-Blockchain Fusion과 On-Chain Finance Strategies를 주제로 한 세션 진행. 한국 시장의 AI x 블록체인 융합 관심도가 높아지고 있음을 시사.

출처: https://en.sedaily.com/news/2026/05/11/bitcoin-seoul-2026-ai-blockchain-fusion-and-on-chain

1-7. Ozak AI, 누적 펀딩 $7M 돌파 (5/23)

AI x 크립토 프리세일 프로젝트 Ozak AI가 누적 펀딩 $7.2M을 돌파하며 마지막 프리세일 단계에 진입. 거래소 상장을 앞두고 글로벌 투자자 관심 확보.

출처: https://www.globenewswire.com/news-release/2026/05/23/3300418/0/en/Ozak-AI-Gains-Global-Investor-Confidence-and-Crosses-7-Million-in-Funding.html

2. 학술 논문 & 연구

2-1. Blockchain and AI: Securing Intelligent Networks for the Future (arXiv:2604.06323)

블록체인과 AI를 결합해 지능형 네트워크 보안을 다루는 종합 논문. 블록체인-AI 보안 분류 체계와 통합 패턴을 제시하며, ’Blockchain-AI Security Evaluation Blueprint(BASE)’라는 평가 프레임워크를 제안.

출처: https://arxiv.org/pdf/2604.06323

2-2. DAO-Agent: Zero Knowledge-Verified Incentives for … (AAAI 2026 / arXiv:2512.20973)

LLM 에이전트와 영지식 증명(ZKP), 게임이론 메커니즘을 결합. 스마트 컨트랙트가 온체인에서 효율적으로 검증을 수행하고, 증명된 공정 배분에 따라 인센티브를 원자적으로 분배. DAO 거버넌스에 검증 가능한 AI 에이전트 인센티브 구조를 도입한 사례.

출처: https://arxiv.org/pdf/2512.20973

2-3. Zero-Knowledge Enabled Dynamic Sharding Architecture for Scalable Decentralized Smart Contract Execution in IoT Environments (Scientific Reports, 2026)

평판 기반 ZKP와 동적 샤딩을 결합한 스마트 컨트랙트 시스템. 약 1,000 TPS까지 선형 확장 가능하며, Enhanced Fabric(140~150 TPS)·Ethereum(15~20 TPS) 대비 큰 처리량 향상을 보임.

출처: https://www.nature.com/articles/s41598-026-43890-1

2-4. Securing Federated Learning With Blockchain in the Medical Field: Systematic Literature Review (JMIR, 2026)

의료 분야에서 블록체인 기반 연합학습(Federated Learning) 동향을 체계적으로 정리. 교차 기관 의료 데이터 공유, IoMT(Internet of Medical Things), 전염병 예측, 원격 의료 등에 적용된 fully coupled / flexibly coupled / loosely coupled 아키텍처를 분류·비교.

출처: https://www.jmir.org/2026/1/e79052

2-5. Blockchain-Enabled Federated Learning: A Survey on System Design, Key Challenges, and Future Directions (MDPI Electronics, 2026)

블록체인 기반 연합학습의 시스템 설계, 주요 과제, 향후 방향을 다룬 서베이. 분산·감사 가능·안전한 머신러닝 시스템 구현의 새로운 길을 열고 있음을 강조.

출처: https://www.mdpi.com/2079-9292/15/8/1572

3. 토큰/프로젝트 분석

3-1. Bittensor (TAO) — 조정 국면, 기관 비중 축소

현재가: 약 $262~280 (5/25 기준), 시총 약 $2.85B.
3~4월 $380 고점 이후 $255~300 박스권 횡보.
Grayscale AI 펀드 리밸런싱: TAO 비중이 4월 43% → 5월 22.58%로 축소. NEAR가 39.67%로 1위 등극, Render 21.38%, Filecoin 16.37%. GRT, Story Protocol은 펀드에서 제외.
긍정 시그널: CoinMarketCap이 TAO를 톱 알트코인으로 선정, 창업자가 주요 Web3 서밋 연사로 확정.
출처: https://captainaltcoin.com/bittensor-tao-price-at-a-crossroads-as-grayscales-ai-fund-rotation-resets-the-narrative/
출처: https://coinmarketcap.com/cmc-ai/bittensor/latest-updates/

3-2. Artificial Superintelligence Alliance (ASI / FET) — 동맹 균열

Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol 3사의 합병으로 출범했으나, 2025년 10월 Ocean Protocol Foundation이 동맹 탈퇴를 공식화하면서 구조 변경.
4월 Bittensor의 Templar 서브넷이 ’탈중앙 네트워크 사상 최대 규모 LLM 학습’을 완료하며 FET 대비 TAO 모멘텀 강화.
출처: https://99bitcoins.com/news/altcoins/why-did-fet-price-just-dump-is-bittensor-crypto-stealing-the-show-from-artificial-superintelligence-alliance/

3-3. Ocean Protocol (OCEAN)

5/16 토론토에서 Hands-on AI 워크숍 개최. 최근 가격은 약 $0.13, 24h 거래량 약 57.2K로 유동성 부족.
데이터 토큰화 인프라로서의 포지셔닝 유지: ‘data is fuel for AI, and OCEAN owns that layer’.
출처: https://www.coingecko.com/en/coins/ocean-protocol
출처: https://www.kucoin.com/news/flash/3-ai-crypto-coins-set-to-dominate-2026-near-ocean-and-theta

3-4. Worldcoin (WLD) — 기관 자금 유입 vs 파생상품 숏

Eightco Holdings(NASDAQ: ORBS)가 WLD 2억 8,345만개(유통 공급의 8.39%) 보유 공시. 공개된 기관 보유자 중 최대 규모이며, 포트폴리오 23%를 WLD에 배분.
AI x 디지털 정체성 융합 트렌드의 핵심 토큰으로 주목받지만, 파생상품 시장에서는 숏 포지션이 우세해 가격 하락 압력 존재.
출처: https://coinmarketcap.com/cmc-ai/worldcoin-org/latest-updates/

3-5. 탈중앙 GPU/추론 마켓플레이스 — Akash·io.net·Render·Aethir·Fluence

5대 네트워크가 중앙형 클라우드 대비 70~75% 비용 절감 효과 제공.
Akash: 25년 11월 AkashML 출시, OpenAI 호환 API, 65개 데이터센터 자동 확장.
Render: 분산 GPU 작업 수백만 건 처리, 시가총액 $2B 돌파.
Aethir: 25년 분기 매출 약 $40M, 누적 14억 컴퓨트 시간 제공.
Hyperbolic: 추론 비용 70% 절감, GPU 마켓플레이스 운영.
출처: https://www.fluence.network/blog/best-gpu-rental-marketplaces/
출처: https://www.hyperbolic.ai/blog/ai-inference-provider-landscape

4. 규제 & 정책

4-1. 🇪🇺 EU — ‘AI 옴니버스’ 정치 합의 (5/7) & MiCA 재검토 개시 (5/20)

5월 7일 AI Act 단순화를 위한 ‘AI 옴니버스’ 정치 합의 도달. 투명성 규칙은 8월부터 시행, AI Act 전면 적용은 8월 2일.
5월 20일 EU 집행위가 MiCA 규제의 실효성을 점검하기 위한 공개 의견 수렴 개시. 크립토 시장의 변화에 맞춰 프레임워크 재정비.
2026년 출범하는 AMLA(Anti-Money Laundering Authority)가 대형 크로스보더 크립토 기업의 AML/CFT를 직접 감독 예정.
출처: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
출처: https://www.pymnts.com/cryptocurrency/2026/eu-reconsiders-mica-regulation-as-crypto-evolves/

4-2. 🇺🇸 미국 SEC — 토큰 분류 및 ‘Project Crypto’ (3월~)

SEC가 3월 에어드롭, 프로토콜 마이닝/스테이킹, 비증권 토큰의 래핑 등에 연방 증권법 적용에 대한 해석을 발표.
SEC 의장 Paul Atkins가 ‘token taxonomy’와 ’Project Crypto’, ’innovation exemption’을 통한 규제 현대화 추진.
SEC-CFTC 간 ’Harmonization Initiative’로 관할권 중복 해소.
출처: https://www.sec.gov/newsroom/press-releases/2026-30-sec-clarifies-application-federal-securities-laws-crypto-assets
출처: https://www.theblock.co/post/383241/crypto-regulation-2026-sec-ambitious-agenda-empowered-cftc

4-3. 🇰🇷 한국 — 디지털자산 기본법 발의 & AI 기본법 시행

더불어민주당이 스테이블코인 발행 인가·자본 요건을 포함한 디지털자산 기본법안을 4월 발의. 한국은행은 ‘은행 51% 지분 보유 발행’ 안을 주장, 금융위는 혁신 저해 우려.
AI 기본법(Framework Act on AI)이 25년 1월 제정, 26년 1월부터 시행. 의료·에너지·공공서비스 등 ‘고영향’ AI 시스템에 별도 의무 부과, 생성형 AI에 라벨링 의무.
국세청은 2027년 디지털자산 양도세(연 250만원 초과 시 22%) 도입을 앞두고 AI 기반 크립토 거래 분석 시스템 개발 중.
출처: https://www.coindesk.com/policy/2026/04/08/south-korea-proposes-cryptocurrency-law-with-bank-style-rules-for-stablecoins
출처: https://aibasicact.kr/
출처: https://www.coininsider.com/news/2026/03/south-korea-moves-to-use-ai-to-track-crypto-taxes/

4-4. 🇯🇵 일본 — AI & 블록체인 금융 전략 발표

일본 정부가 디지털 경제 인프라 강화를 위한 AI·블록체인 금융 전략 공개. 엔화 연동 스테이블코인, 토큰화 예금, 블록체인 기반 정부 금융 서비스 인프라 지원.

출처: https://coinpedia.org/news/japan-reveal-ai-and-blockchain-finance-plan-to-protect-digital-yen-sovereignty/

4-5. 🇭🇰 홍콩 — A-S-P-I-Re 프레임워크 & 가상자산 딜러/커스터디언 법제화

홍콩 SFC가 ASPIRe 로드맵 하에 가상자산 딜러·커스터디언 라이선스 신규 입법 추진.
HKMA의 EnsembleTX 파일럿: 금융기관이 토큰화 예금으로 MMF 거래 및 유동성 관리 가능.
출처: https://www.ainvest.com/news/hong-kong-2026-crypto-regulatory-expansion-strategic-gateway-institutional-capital-asia-2512/

4-6. 🇦🇪 UAE — 통합 국가 프레임워크로 두바이를 글로벌 크립토 허브화

UAE가 두바이를 중심으로 한 통합 가상자산 프레임워크 구축. ABAI의 활동(1-2 참조)도 같은 맥락.
출처: https://www.globallegalinsights.com/practice-areas/blockchain-cryptocurrency-laws-and-regulations/

5. 💡 사업 아이디어 & 토이프로젝트

아이디어 1: AgentTrust Korea — ERC-8004 기반 한국형 AI 에이전트 평판/검증 SaaS

한줄 설명: 국내 기업이 자사 AI 에이전트의 온체인 평판(ERC-8004 호환)을 발급·관리하고, 거래 상대방 에이전트의 신용도를 실시간 조회하는 B2B SaaS.

근거가 된 이번 주 트렌드: ERC-8004이 1월 메인넷 배포 후 Trust Wallet의 Agent Kit, Coinbase Agentic Wallets, Circle Agent Stack이 잇따라 채택. 한국 디지털자산 기본법과 AI 기본법이 동시 시행 국면이라 컴플라이언스 수요 급증.

시장 기회: 글로벌에서는 ERC-8004 인프라가 빠르게 깔리고 있지만, 한국어 KYC/AML 요건과 AI 기본법 ‘고영향 AI’ 라벨링 의무를 충족하는 매니지드 서비스는 공백. 기존 플레이어(Trust Wallet Agent Kit, Coinbase Agentic Wallets)는 글로벌 셀프서브 SDK 중심이라 국내 금융권·대기업이 바로 쓰기 어려움.

수익 모델: 1) 월간 활성 에이전트(MAA) 기반 구독료(에이전트당 $5~50), 2) 평판 조회 API 호출당 과금, 3) 컴플라이언스 리포팅 모듈 엔터프라이즈 라이선스.

시작 방법 (토이프로젝트): Next.js + Foundry로 ERC-8004 Identity/Reputation Registry 컨트랙트를 Base 테스트넷에 배포 → 한국어 에이전트 메타데이터 스키마 정의 → 간단한 대시보드로 에이전트 등록·평판 조회 UI 구현. 초기 MVP는 1~2주.

리스크: 1) ERC-8004 표준 자체가 변경될 수 있음(현재 RFC 단계 잔존), 2) 국내 가상자산 사업자 신고(VASP) 요건 해석에 따라 라이선스 부담 가능, 3) 글로벌 표준 사업자의 한국 진출 시 차별화 약화.

아이디어 2: PaperVault — 학술 데이터의 Proof-of-Provenance + AI 라이선스 마켓플레이스

한줄 설명: 연구자가 논문·데이터셋을 업로드하면 블록체인에 출처(provenance)와 사용 권한을 기록하고, AI 모델 학습용으로 라이선스를 판매할 수 있는 ‘학술판 Pond5’.

근거가 된 이번 주 트렌드: UAE ABAI×SignSplit Science 제휴(연구 데이터 토큰화), Ocean Protocol의 데이터 토큰화 포지셔닝, JMIR의 의료 연합학습 서베이가 보여주듯 기관 간 데이터 거래 수요 증가. EU AI Act 투명성 규칙(8월 시행)으로 학습 데이터 출처 입증 의무 강화.

시장 기회: Ocean Protocol·SignSplit가 인프라/플랫폼 레이어를 노리는 반면, ’개별 연구자·소규모 랩이 5분 안에 데이터셋을 토큰화하고 라이선스 판매’하는 라이트한 마켓플레이스는 부재. arXiv·Zenodo는 무료 배포 중심이고, Snowflake Marketplace는 기업 데이터 위주. 학술 데이터의 ‘Sub-stack + Gumroad’ 같은 포지션이 가능.

수익 모델: 1) 거래 수수료 5~10%, 2) AI 학습 출처(provenance) 인증서 발급 수수료, 3) 출판사·학회 화이트라벨 라이선스.

시작 방법 (토이프로젝트): Streamlit + IPFS + Polygon으로 MVP. 사용자가 PDF/CSV 업로드 → IPFS 해시 + 메타데이터 + 라이선스 조건을 NFT(ERC-1155)로 발행 → Stripe + USDC 결제 라우터. 초기 타깃은 헬스케어/바이오 데이터셋 1~2개 도메인.

아이디어 3: GPU 그루핑 봇 (Telegram) — 탈중앙 GPU 마켓 가격 비교/공동구매

한줄 설명: Akash, io.net, Render, Aethir, Fluence, Hyperbolic의 실시간 GPU 가격을 비교하고, 같은 시간대 사용자끼리 묶어 대량 할인을 받는 텔레그램/Discord 봇 + 웹 대시보드.

근거가 된 이번 주 트렌드: 탈중앙 GPU 마켓 5개 네트워크가 중앙형 대비 70~75% 저렴. Together AI x Pearl Network 사례처럼 ’저비용 AI 추론’이 핵심 키워드. AI 에이전트 수가 230만 개를 넘기며 소량·반복 추론 수요 폭증.

시장 기회: GPU 마켓 비교 사이트(Fluence의 비교 글, SiliconFlow 등)는 정적 콘텐츠 위주. 실시간 가격 API 통합 + 공동구매 자동 매칭은 빈 공간. 인디 개발자와 스타트업이 가장 큰 페인 포인트로 호소하는 ‘단기 GPU 1~2장’ 수요를 정확히 타깃.

수익 모델: 1) 공동구매 매칭 수수료 1~3%, 2) Pro 플랜(가격 알림, API 액세스) $15/월, 3) GPU 제공자로부터 어필리에이트 리퍼럴.

시작 방법 (토이프로젝트): Python(FastAPI) + python-telegram-bot. 1주차에 Akash, io.net, Render 3개 마켓의 공개 API 또는 스크래핑으로 GPU 모델별 시간당 가격 수집. 2주차에 텔레그램 봇 명령(/compare, /alert, /group) 구현. Postgres로 가격 히스토리 저장하여 트렌드 그래프 제공.

리스크: 1) 각 마켓의 API/스크래핑 정책 변화, 2) 공동구매 시 결제·환불 분쟁 처리 복잡도, 3) 마진이 얇아 대규모 사용자 확보 전 수익성 확보 어려움.