목차

1. 펀디 AI의 토큰 가격 흐름의 변곡점이 된 엔비디아 인셉션

2. 펀디 AI의 비전 달성을 위한 업데이트 현황
2-1. 펀디 AI MM 에이전트 - 유동성 최적화를 통한 수익 기회 창출
2-2. $PUNDIAI 토큰의 다각화된 수익 원천
2-3. PURSE+ 플러그인을 통한 SocialFi 생태계 확장
2-4. 데이터 유틸리티를 확장하기 위한 전략적인 파트너십

3. 펀디 AI 대시보드를 통해 살펴보는 현재와 미래
3-1. 데이터 축적 현황: 테스트 단계임에도 활발한 데이터 생성
3-2. 사용자 및 거래 활동: 그러나 현재까지는 제한적인 참여
3-3. 향후 전망: 정식 서비스 오픈에 따른 변화 기대

4. 맺으며

1. 펀디 AI의 토큰 가격 흐름의 변곡점이 된 엔비디아 인셉션

AI 데이터 플랫폼으로 리브랜딩한 펀디 AI(Pundi AI)의 토큰 $PUNDIAI의 가격 흐름이 지난 4월 29일부터 상승세로 급변한 배경에는 엔비디아 인셉션 프로그램 합류 소식이 크게 작용한 것으로 분석된다. 엔비디아 인셉션 프로그램은 AI 스타트업의 기술 혁신과 사업 성장을 지원하는 무료 프로그램으로, 하드웨어 우대 가격으로 제공, 클라우드 크레딧 지원, 업계 전문가와의 네트워킹 등의 혜택을 제공한다. 이번 합류는 AI 웹3 데이터 파운드리를 표방하는 펀디 AI의 포지셔닝이 시장에 긍정적으로 받아들여졌음을 시사한다. 다만, 가격의 급등락은 시장 상황에 따라 수시로 급변하기에 이번 발표 하나만으로 투자 판단을 결정하는 것에는 주의가 필요하다.

지난 해 11월에 작성한 <Pundi AI, 데이터 시장에 출사표를 던지다>와 12월에 진행한 인터뷰 <Pundi AI 공동 설립자가 그리는 AI의 미래>를 통해 펀디 AI 팀의 AI 진출에 대한 강한 의지와 확신을 확인할 수 있었다. 그 이후로 펀디 AI팀은 데모 서비스를 토대로 각종 기술 박람회에 출전하였으며, 기술 및 토크노믹스 업데이트를 통해 보다 견고한 데이터 시장의 경제 구조를 구축해가고 있다. 또한 펀디 AI 플랫폼에서 생성된 데이터의 활용도를 높이기 위한 전략적 파트너십도 적극적으로 확장하고 있어, 엔비디아 인셉션 프로그램 합류는 이러한 지속적인 노력의 결과물로 해석된다. 이번 후속 리서치에서는 그간의 펀디 AI 기술 업데이트와 파트너십 현황을 통해 실질적인 진전 사항을 살펴보고, 알파 테스트로 진행 중인 데이터 플랫폼에서 수집된 데이터 세트 관련 집계 데이터를 통해 현재와 미래를 전망해보고자 한다.

2. 펀디 AI의 비전 달성을 위한 업데이트 현황

지난 몇 개월간 펀디 AI 팀은 기존 AI 데이터 플랫폼 비전에서 한 걸음 더 나아가 새로운 서비스 영역으로도 확장을 시도했다. 특히 MM(Market Making) 에이전트라는 새로운 서비스를 개발하며 사업 영역을 다각화하고, 이러한 서비스 확장을 토대로 $PUNDIAI 토큰의 유틸리티를 보다 구체화했다. 또한 데이터 플랫폼의 실용성을 높이기 위한 전략적 파트너십도 적극 추진하고 있다. 이러한 업데이트들이 과연 펀디 AI의 장기 비전 달성에 얼마나 기여할 수 있을까? 그리고 각각의 시도들이 실제로 작동 가능한 비즈니스 모델일까?

2-1. 펀디 AI MM 에이전트 - 유동성 최적화를 통한 수익 기회 창출

펀디 AI가 새롭게 선보인 MM(Market Making) 에이전트는 AI를 활용해 토큰의 유동성 공급을 자동화하고 최적화하는 서비스다. 이는 온체인 거래 활동 증대를 통해 기존 데이터 플랫폼 경제의 유동성 증대와 $PundiAI의 유틸리티를 높이는 시너지를 만들어 내기 위해 고안되었다. 현재 암호화폐 시장에서 새로운 토큰이 출시되면 거래소에 상장 후 안정적인 거래를 위해 '마켓 메이커'가 필요하다. 마켓 메이커는 항상 매수와 매도 호가를 제공해 토큰이 원활하게 거래될 수 있도록 돕는 역할을 하는데, 문제는 기존 방식들에는 각각의 한계점이 있다는 것이다. 전통적인 마켓 메이커는 전문 인력과 많은 자본이 필요해 소규모 프로젝트는 접근하기 어려운 반면에, 탈중앙화 거래소의 자동화된 유동성 시스템(AMM)은 누구나 유동성 공급에 참여할 수 있지만, 일반 개인이 즉각적인 시장 변동성에 대응하기에 힘들어 자금 효율성이 떨어진다는 문제가 있다.

특히 현재 대세로 자리 잡은 유니스왑 V3와 같은 CAMM(Concentrated Automated Market Maker)도 자체적으로 해결할 수 없는 본질적인 한계를 지니고 있다. CAMM은 거래량이 많은 특정 가격 구간에 유동성을 집중시켜 더 많은 거래 수수료를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 하지만 급격한 가격 변동으로 처음 설정한 가격 구간을 벗어나면 유동성 공급자는 토큰 비율 변화로 인한 손실을 겪게 되고, 이를 지속적으로 모니터링하며 가격 구간을 재설정해야 하는 부담을 안게 된다. 결국 개인 투자자들에게는 여전히 상당한 전문성과 시간 투자가 요구되는 상황이다. 펀디 AI MM 에이전트는 이러한 기존 방식들의 한계를 AI로 해결하려는 시도다. 전통적 마켓 메이커의 전문성과 AMM의 접근성을 모두 확보하면서, AI가 실시간으로 시장 상황을 분석해 유동성 공급 범위를 조정하고, 큰 거래가 예상될 때는 미리 대응해 수익을 극대화한다는 것이 핵심 아이디어다. 예를 들어 평상시에는 현재 가격 ±1% 범위에만 유동성을 집중해 거래 수수료를 더 많이 벌고, 변동성이 클 때는 ±5% 범위로 넓혀 손실을 방지한다. 특히 주목할 부분은 '멤풀 모니터링' 기능이다. 블록체인에서 거래가 실제로 처리되기 전 대기 상태에 있는 거래(트랜잭션)들을 미리 파악해, 큰 거래가 들어올 것이 예상되면 선제적으로 거래에 체결되는 가격 범위를 넓혀 대응한다는 것이다. 또한 이러한 조정에는 시장 지표 분석을 통한 대응, 가스비 최적화 등의 동적인 기능들도 포함된다.

펀디 AI는 이 서비스를 'Pundi Fun'이라는 플랫폼에서 3단계에 걸쳐 제공할 예정이다. 1단계에서 프로젝트가 AI 에이전트를 훈련하고 토큰을 출시하면, 2단계에서 일정 규모($65,000 시가총액)에 도달 시 유니스왑, 에어로드롬과 같은 덱스(DeX) 거래소에 유동성 풀을 형성한다. 3단계에선, AI MM 에이전트를 위한 거버넌스 토큰인 $vePUNDIAI 토큰 보유자들이 주간 투표를 통해 어떤 프로젝트에 유동성 인센티브를 줄지 결정한다. ($vePUNDIAI 토큰에 대한 내용은 다음 파트에서 자세하게 다루었다.) 프로젝트들은 자신들의 토큰이나 다른 보상을 'bribes'(인센티브)로 제공해 투표를 유도하고, 투표 결과에 따라 펀디 AI 재단이 해당 프로젝트 토큰을 구매해 $PUNDIAI와 짝지어 유동성을 공급한다. 그러면 MM 에이전트가 이렇게 생성된 유동성 풀을 최적화해 수익을 창출하는 구조다. 이론적으로는 모든 참여자가 이익을 얻는 선순환이지만, 실제로는 여러 우려가 있다. 먼저 AI 기반 거래 시스템들이 이론과 실제 사이에서 차이를 보이는 경우가 적지 않다. 멘풀 모니터링이나 동적 범위 조정이 실제 변동성 장에서 얼마나 효과적일지는 충분한 검증이 필요하다. 또한 이 모든 구조가 원활히 작동하려면 충분한 $vePUNDIAI 보유자와 활발한 프로젝트 참여가 전제되어야 한다.

2-2. $PUNDIAI 토큰의 다각화된 수익 원천

지난 리서치를 작성할 당시에는 $PUNDIAI 토큰의 역할이 데이터 거래의 기축 통화 역할에 집중되어 있었다면, 최근 업데이트된 $PUNDIAI는 좀 더 다층적인 구조를 통해 생태계 전반의 운영과 거버넌스를 아우르는 유틸리티를 지니게 되었다.

가장 큰 변화는 $vePUNDIAI 도입을 통한 $PUNDIAI 기반 이중 토큰 구조의 도입이다. $PUNDIAI는 일반적인 ERC-20 토큰으로 펀디 AI의 모든 서비스에서 사용되는 기본 유틸리티 토큰이다. 반면 $vePUNDIAI는 좀 더 복잡한 과정을 거쳐 생성된다. 먼저 $PUNDIAI를 검증자(validator)에게 위임해 스테이킹 보상을 받을 수 있게 하고, 그 다음에 이 위임된 토큰들을 일정 기간 추가로 잠그면 NFT 형태의 $vePUNDIAI를 받게 된다. 이 $vePUNDIAI는 MM 에이전트의 주기별 투표(epoch voting)에 특화된 거버넌스 토큰으로, Pundi Fun 플랫폼에서 어떤 프로젝트에 유동성 인센티브를 줄지 결정하는 데 사용된다. 잠금 기간이 길수록 더 큰 투표권을 얻는 구조로, 4년 잠금 시 100% 가중치를, 1년 잠금 시 25% 가중치를 받는다.

이와 같은 구조를 통해 수익 창출 방식도 다음과 같이 다각화되었다.

먼저 $PUNDIAI 보유자는 기본적으로 토큰을 스테이킹해 현재 약 15%의 연수익률로 블록 보상을 받을 수 있다. 추가로 프로토콜 풀에서 나오는 각종 수수료 수익의 일부도 $PUNDIAI 홀더들에게 재분배될 예정이다.

$vePUNDIAI 보유자는 더 다양한 수익원을 갖는다. 프로젝트들이 투표를 유도하기 위해 제공하는 'bribes'(인센티브)를 직접 받을 수 있고, 자신이 투표한 프로젝트의 유동성 풀에서 발생하는 거래 수수료 일부도 분배받는다. 또한 프로젝트가 Pundi Fun에서 화이트리스트 등록을 요청할 때 지불하는 'convincing fee'의 10%도 $vePUNDIAI 홀더들에게 직접 분배된다.

프로토콜 풀은 생태계 전체의 수익을 모으는 곳이다. 펀디 AI 데이터 플랫폼의 퍼블리싱 수수료 10%, 마켓플레이스 거래 수수료 10%, MM 에이전트의 bribes 수수료 10%, 본딩 커브 거래 수수료 1%, 그리고 투표로 생성된 유동성 풀의 거래 수수료까지 모든 수익이 여기에 모인다. 이 자금은 향후 $PUNDIAI나 $vePUNDIAI 홀더들에게 재분배되거나 생태계 발전을 위해 사용될 예정이다.

하지만 이러한 복잡한 토크노믹스가 실제로 작동하려면 몇 가지 조건이 충족되어야 한다. 우선 충분한 사용자들이 $PUNDIAI를 장기간 잠그고 $vePUNDIAI를 보유해야 투표 시스템이 의미를 갖는다. 또한 프로젝트들이 지속적으로 bribes를 제공하고 수수료를 지불할 만큼 플랫폼에 가치를 느껴야 한다. 아무리 정교한 토크노믹스라도 기반이 되는 서비스가 매력적이지 않다면 결국 생태계가 유지되기 위한 유저 기반을 확보하기 어렵기 때문이다.

2-3. PURSE+ 플러그인과 SocialFi 생태계 확장

지난 리서치에서 간략히 소개했던 PURSE+ 브라우저 플러그인은 펀디 AI 생태계에서 일반 사용자들이 가장 쉽게 접근할 수 있는 진입점 역할을 한다. 펀디 AI 체인 위에서 작동하며, 사용자들이 X.com(구 트위터)에서 일상적인 활동을 하며 데이터 태깅 작업에 참여할 수 있는 이 도구는, 최근 토큰 구조와 수익 메커니즘 면에서 흥미로운 발전을 보이고 있다.

출처: PURSE+

ERC-404 표준을 적용한 이중 토큰 구조

PURSE+ 생태계의 핵심인 PURSE 토큰은 ERC-404라는 새로운 표준을 채택하고 있다. 이는 하나의 토큰이 일반적인 ERC-20 토큰과 NFT(ERC-721)의 속성을 동시에 갖는 이중 구조다. 사용자의 토큰 잔액은 비활성 잔액(Inactive Balance)과 활성 잔액(Active Balance)으로 나뉘며, 100만 PURSE 토큰마다 하나의 NFT로 전환할 수 있다.

PURSE NFT는 100만 PURSE 토큰을 NFT 형태로 변환한 것으로, 특별한 추가 기능보다는 ERC-404 표준의 기술적 실험에 가깝다. NFT 보유 시 해당 토큰 양을 유지해야 하는 제약이 있어, 결과적으로 토큰 홀딩을 유도하는 효과는 있지만 실질적인 경제적 혜택이나 거버넌스 권한 등은 제공하지는 않는 것으로 보인다.

Purse 토큰을 통한 다양한 수익 창출 메커니즘

PURSE 토큰 보유자들은 여러 가지 방식으로 추가 수익을 얻을 수 있다. PURSE 토큰 자체를 스테이킹하면 비영구적 손실 위험 없이 보상을 받을 수 있으며, 출금 시에는 21일간의 잠금 기간이 적용된다. 혹은 PURSE-USDT 유동성 풀에 자금을 예치해 LP 토큰을 스테이킹하는 방식도 제공되는데, 이는 더 높은 수익률을 기대할 수 있지만 비영구적 손실 위험을 감수해야 한다.

PURSE+는 펀디 AI 전체 생태계에서 일반 사용자 확보와 데이터 수집을 담당하는 B2C 영역의 접점 역할을 하고 있다. MM 에이전트나 데이터 마켓플레이스가 온체인 위주의 서비스라면, PURSE+는 소셜 미디어라는 친숙한 환경에서 자연스럽게 AI 개발에 참여할 수 있게 하는 대중화 도구다. 펀디 AI 체인의 활용성과 컨텐츠 확장 측면에서 Purse+는 하나의 역할을 하고 있으며, 특히 ERC-404 표준의 도입과 다양한 수익 창출 방식은 단순한 참여를 넘어 실질적인 경제적 인센티브를 제공하기 위한 시도로 평가된다. 하지만 유저 확보가 중요하므로 목표 대상을 선정하여 사용도를 높이는 전략적인 마케팅이 필요할 것으로 보인다.

2-4. 데이터 유틸리티를 확장하기 위한 전략적인 파트너십

출처: Pundi AI Medium

지난 6월 10일 펀디 AI는 엘리자 OS(ElizaOS)와의 파트너십을 발표하며 주요 AI 프로젝트와의 활발한 협업을 통해 생태계 확장에 박차를 가하고 있다. AI 에이전트를 편리하게 구축할 수 있는 개발 종합 프레임워크인 엘리자 OS로 구축된 에이전트는 펀디 AI에서 생성된 데이터에 접근하여 결과 생성에 필요한 지식을 활용하고 훈련을 수행할 수 있다. AI 데이터 공급 플랫폼인 펀디 AI의 성공을 위해서는 충분한 데이터와 사용자, 그리고 기술적 인프라가 뒷받침되어야 한다. 이를 위해 펀디 AI는 이번 엘리자 OS와의 파트너십 뿐만 아니라 다양한 영역에서 전략적인 파트너십을 구축하고 있으며, 이들 협력은 크게 네 가지 목적으로 분류할 수 있다.

1) 사용자 기반 확대 및 접근성 개선을 위한 파트너십

T+ Wallet과의 통합을 통해 기존 10만 명의 사용자가 지갑 내에서 직접 데이터 어노테이션 작업에 참여할 수 있게 되었다. The Generative Beings과의 협력으로는 동남아시아의 2,500개 이상 AI 프로젝트가 펀디 AI의 데이터 도구를 활용할 수 있는 기반을 마련했다. 또한 Hooked Protocol과의 교육 파트너십은 "Democratizing AI" 학습 모듈을 통해 탈중앙화 AI에 대한 이해를 높이고 신규 사용자 유입을 촉진한다. 이들 파트너십은 펀디 AI 생태계의 실제 참여자 확대에 직접적으로 기여하고 있다.

2) 데이터 품질 및 신뢰성 강화 목적 파트너십

Numbers Protocol과 Twin3.ai와의 협력은 데이터의 진위성과 신뢰성 확보에 중점을 둔다. Numbers Protocol의 디지털 출처 확인 도구로 데이터 무결성을 보장하고, Twin3.ai의 소울바운드 NFT(SBT) 기술로 데이터 기여자의 신원을 검증한다. 이는 AI 훈련에 필수적인 고품질 데이터 확보와 직결되며, 플랫폼 신뢰성을 높이는 핵심 요소다. Nubila Network와의 협력을 통해서는 ESG 및 환경 데이터 같은 전문 영역의 검증된 데이터셋을 확보하고 있다.

3) 데이터 활용 증대를 위한 파트너십

펀디 AI에서 생성된 데이터의 활용도를 높이기 위해 엘리자 OS 외의 다양한 프로젝트와의 파트너십도 강화하고 있다. FLock.io와의 협력은 페더레이션 학습과 프라이버시 보호 AI 훈련 전문성을 활용해 금융, 의료, 스포츠 등 산업별 특화 AI 모델 개발에 집중한다. 새롭게 추가된 Swarm Network와의 협력도 주목할 만하다. SUI 블록체인 기반의 Swarm Network는 사용자가 AI 에이전트를 생성하고 운영할 수 있는 도구를 제공한다. 이번 파트너십을 통해 Swarm의 AI 에이전트들이 펀디 AI의 검증된 데이터셋에 접근할 수 있게 되고, 양측 에이전트들이 서로의 플랫폼에서 협업할 수 있는 구조를 구축한다.

4) 기술 인프라 및 확장성 확보를 위한 파트너십

Monad, Conflux Network와의 협력은 펀디 AI 플랫폼의 기술적 기반을 강화한다. Monad의 고성능 인프라와 EVM 호환성을 통해 Tag-to-Earn 생태계의 확장성을 확보하고, Conflux Network의 Tree-Graph 아키텍처로 탈중앙화 AI 애플리케이션의 성능을 개선한다. NVIDIA 인셉션 프로그램 참여는 하드웨어 및 클라우드 크레딧 지원을 통해 개발 비용을 절감하고 업계 전문가와의 네트워킹 기회를 제공한다.

이처럼 체계적인 파트너십 전략은 펀디 AI가 단순한 데이터 플랫폼을 넘어 종합적인 AI 생태계 구축을 목표로 하고 있음을 보여준다. 각 협력사의 전문성을 활용해 사용자 확보, 데이터 품질, 기술 역량, 인프라 등 생태계의 핵심 요소들을 체계적으로 강화하는 접근이다. 다만 이처럼 광범위한 파트너십이 실제 시너지 효과로 이어지기까지는 시간이 필요할 것으로 보이며, 각 협력의 구체적인 성과와 사용자 경험 개선 효과를 지켜보는 것이 중요하다.

3. 펀디 AI 대시보드를 통해 살펴보는 현재와 미래

펀디 AI 플랫폼의 현재 단계에서의 실제 성과를 살펴보고 미래를 전망해 보기 위해 공개된 대시보드 데이터를 살펴보자. 현재 데이터셋을 업로드하고 전처리 작업을 요청할 수 있는 펀디AI 데이터 플랫폼은 알파 테스트 단계에 있으며 실제 수익 분배는 이루어지지 않고 있는 제한적인 환경임에도 불구하고, 몇 가지 흥미로운 수치들이 확인된다.

3-1. 데이터 축적 현황: 테스트 단계임에도 활발한 데이터 생성

출처: Pundi AI Dashboard

가장 주목할 부분은 데이터셋 축적 현황이다. 2025년 6월 12일 기준 총 122,097개의 데이터셋이 업로드되어 있으며, 이를 생성한 데이터 소유자는 28,152명에 달한다. 전체 데이터 규모는 4.57조 개의 토큰(개별 데이터 요소 단위)과 198억 개의 행(rows)으로 구성된 방대한 양이 축적되었다. 특히 2024년 말부터 2025년 현재까지 꾸준한 상승 곡선을 그리고 있어, 데이터 플랫폼 테스트 단계임에도 불구하고 참여자들의 적극적인 데이터 기여를 확인할 수 있다. 이는 펀디 AI의 핵심 가치 제안인 'Tag to Earn' 모델의 가능성을 보여주는 수치로 해석할 수 있다. 아직 실제 토큰 수익 분배가 이루어지지 않는 알파 테스트 단계에서도 이 정도 데이터 공급이 이루어지고 있다면, 향후 정식 서비스와 데이터 마켓플레이스가 오픈될 때의 잠재력을 어느 정도 가늠해볼 수 있다. 다만 데이터의 양적 성장 못지않게 AI 훈련에 실제로 유용한 품질의 데이터가 얼마나 확보되었는지에 대한 검증도 필요한 상황이다.

3-2. 사용자 및 거래 활동: 현재까지는 제한적인 참여

출처: Pundi AI Dashboard

반면 사용자 활동 지표들은 상대적으로 아쉬운 모습을 보인다. 총 138,106개의 고유 월렛 주소가 연결되어 있지만, 과거 2023년 중 급격한 활성 지갑 수 증가 이후 현재는 낮은 일일 활성 사용자 수를 기록하고 있다. 

출처: Pundi AI Dashboard

트랜잭션 수 측면에서도 최근 AI 데이터 플랫폼으로의 사업 피봇 효과는 아직 뚜렷하게 나타나지 않은 것으로 보인다. 구체적인 상승 추세를 확인하기 위해서는 향후 플랫폼 서비스의 전면적인 오픈 이후 상황을 살펴봐야 할 것으로 보인다.

3-3. 향후 전망: 정식 서비스 오픈에 따른 변화 기대

현재 수치들의 한계는 무엇보다 알파 테스트 단계라는 제한적 환경과 실제 수익 분배가 이루어지지 않는 상황에서 비롯된다. 펀디 AI가 예고한 데이터 마켓플레이스가 정식 오픈되고 실제 'Tag to Earn' 수익 분배가 시작되면 상황이 달라질 것으로 예상된다. 이미 11만 개가 넘는 데이터셋이 축적된 만큼, 메인 서비스 오픈까지 잘 연계된다면 공급 측면의 기반은 어느 정도 갖춰졌다고 볼 수 있다. 특히 앞서 살펴본 다양한 파트너십들이 실제 사용자 유입으로 이어진다면, 현재의 정체된 월렛 수와 거래량에 변화가 생길 수 있을 것이다. T+ Wallet의 10만 사용자, The Generative Beings의 2,500개 AI 프로젝트 등이 실제 펀디 AI의 데이터 플랫폼 활용으로 연계된다면 활성도 면에서 개선될 여지가 있다. 결국 펀디 AI의 성공 여부는 축적된 데이터와 파트너십을 바탕으로 얼마나 실용적인 사용자 경험을 제공할 수 있느냐에 달려 있다. 현재까지의 데이터 수집 통계는 긍정적이지만, 실제 비즈니스 가치로 전환될 수 있을 지에 대한 검증이 남아 있는 상황이다.

4. 맺으며

펀디 AI는 단순한 AI 데이터 플랫폼에서 훨씬 더 복합적인 생태계로 꾸준히 진화하고 있다. AI MM 에이전트를 통한 DeFi 기능의 확장, $PUNDIAI와 $vePUNDIAI의 이중 토큰 구조로 정교해진 토크노믹스, 그리고 PURSE+를 통한 SocialFi 대중화 노력까지, 펀디 AI는 다각화된 접근을 통해 생태계의 외연을 넓혀가고 있다.

이러한 서비스들 간의 유기적 연결이 시너지를 만들어 낼 수 있을 지가 관건이 될 것이다. PURSE+로 확보한 일반 사용자들이 펀디 AI 데이터 플랫폼으로 유입되고, AI 데이터 플랫폼에서 생성 된 데이터가 마켓플레이스를 통해 거래되며, 이러한 데이터로 만들어지는 AI 에이전트와 토큰의 유동성을 AI MM 에이전트를 통해 최적화하는 구조는 이론적으로 상당한 시너지를 만들어낼 수 있다. 알파 테스트 단계에서도 11만 개가 넘는 데이터셋이 축적된 것을 보면, 정식 서비스 오픈과 함께 실제 Tag-to-Earn 보상이 시작될 때의 변화는 충분히 기대해볼 만하다. 하지만 동시에 우려되는 것은 AI 데이터 시장의 경쟁이 급격히 치열해지고 있다는 점이다. 펀디 AI가 초기 비전을 구체화하는 동안 수많은 경쟁자들이 유사한 비즈니스에 진입했고, 이제는 단순히 좋은 가치를 제안하는 것만으로는 충분하지 않은 상황이다. 디테일하게 세분화된 목적을 토대로 차별화를 만들고, 실질적인 사용자 경험의 확대가 성패를 가를 것으로 보인다.

그럼에도 불구하고 최근 펀디 AI와 펀디 X 토큰의 가격 상승 추세로 시장의 관심이 높아진 지금이야말로 펀디 AI에게는 절호의 기회일 것이다. 이 관심을 실제 구체적인 성과로 전환시킬 수 있다면 더 큰 도약의 발판이 될 수 있다. 펀디 AI는 최근에도 메이저 중앙거래소(CEX) 신규 상장에 힘쓰고 있으며, 이를 위한 에어드랍 이벤트 등 다양한 마케팅 요소에도 박차를 가하고 있다.

출처: Pundi AI Medium - 바이낸스 알파에 등록된 Pundi AI

무엇보다 오래된 프로젝트임에도 불구하고 토큰만 발행하고 사라진 수많은 프로젝트들과 달리, 펀디 AI는 끊임없이 새로운 프로덕트와 서비스를 개발하며 의미 있는 역할을 찾아 실행하고 있다는 점에서 응원을 보내고 싶다. 엔비디아 인셉션 프로그램 합류로 시작된 이번 변곡점에서, 펀디 AI가 축적된 기술과 데이터를 바탕으로 어떤 실질적 성과를 만들어낼지 주목해서 지켜볼 필요가 있다.