AI는 현실 세계를 재평가하고 있다: 금, 은, 구리가 왜 다시 중요해졌는가
지난 10년 이상, 전 세계 금융 혁신은 거의 "디지털화"를 중심으로 전개되었습니다: 인터넷 플랫폼, ETF, 스테이블코인, 그리고 현재의 RWA(현실 세계 자산) 토큰화. 그러나 AI의 빠른 발전과 함께, 더 깊은 문제가 드러나기 시작했습니다: AI 시대를 진정으로 지탱하는 것은 무엇일까요?
답은 코드 자체가 아니라, 코드 뒤에 있는 현실 세계일 수 있습니다.

AI가 자산 계층 구조를 재정의하고 있습니다
오랫동안 AI는 종종 "비물질화"된 기술 혁명으로 상상되어 왔지만, 현실은 정반대입니다. AI는 현실 세계에 대한 의존도를 약화시키지 않고 오히려 강화하고 있습니다. 매번 모델 훈련, 추론 및 배포 뒤에는 방대한 현실 기반 시설이 필요합니다. 여기에는 데이터 센터, 전력망, 냉각 시설, 첨단 하드웨어 및 산업 자원이 포함됩니다. 다시 말해, 겉보기에는 디지털 시스템이지만 본질적으로는 산업 시스템입니다.
이 시스템에서 진정으로 대체할 수 없는 것은 금속과 현실 자원입니다. 구리, 은, 금 등의 재료는 전도성, 내구성 및 기반 시설 성능을 결정하며, 이러한 능력은 소프트웨어로 대체할 수 없습니다.
S&P Global은 데이터 센터에서 발생하는 구리 수요가 2025년 110만 톤에서 2040년 250만 톤으로 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 동시에 시장은 2025년 전 세계 정제 구리 부족이 30.4만 톤에 이를 것으로 예상하며, 2035년에는 600만 톤으로 확대될 수 있습니다. AI 기반 시설이 지속적으로 확장됨에 따라 이러한 현실 자원에 대한 수요는 빠르게 증가하고 있지만 공급은 여전히 구조적 제약을 받고 있습니다.
점점 더 많은 산업 관찰자들은 이것이 단기 주기 문제가 아니라 장기 구조적 변화라고 생각하기 시작했습니다. AI 확장을 진정으로 제한하는 것은 더 이상 계산 능력 자체가 아니라 에너지, 금속 및 현실 기반 시설로 구성된 "물리적 계층(Physical Layer)"일 수 있습니다. 그리고 이 계층은 자체적인 희소성 논리, 가격 책정 논리 및 자산 체계를 형성하고 있습니다.
새로운 "자산 계층(Asset Stack)" 구조가 형성되고 있습니다
이러한 배경 속에서 시장은 물리적 계층, 금융 계층 및 디지털 계층 간의 관계를 다시 이해하기 시작했습니다:
물리적 계층(Physical Layer): 금속, 에너지, 현실 자원
금융 계층(Financial Layer): 정부 채권, ETF, 구조화 상품
디지털 계층(Digital Layer): 토큰화된 기반 시설, 프로그래머블 자산
디지털 계층은 금융 계층 위에 구축되며, 금융 계층은 궁극적으로 현실 세계의 물리적 계층에 의존합니다. 지난 수십 년 동안 시장은 주식, ETF, 인터넷 플랫폼 및 디지털 금융 기반 시설과 같은 "상위 자산"에 대해 장기적으로 높은 보상을 해왔습니다. 그러나 이제 AI는 시장의 관심을 다시 하위 현실 자원 자체로 끌어오고 있습니다.
토큰화는 공짜로 가치를 창출하지 않습니다
이것은 대부분의 RWA 프로젝트가 실제로 성공하지 못한 이유를 설명합니다. 문제는 기술 자체에만 있는 것이 아니라 자산 선택에 있습니다.
토큰화는 공짜로 가치를 창출하지 않으며, 단지 시장이 이미 신뢰하고 있는 자산을 다시 연결하는 것입니다. 자산이 진정으로 토큰화를 완료하려면 일반적으로 성숙한 수요, 깊은 유동성 및 기관의 합의가 동시에 필요합니다. 그렇지 않으면 토큰화가 가져오는 것은 종종 복잡성일 뿐, 가치가 아닙니다.
이 관점에서 현재 토큰화의 발전 경로는 매우 합리적입니다. 가장 먼저 토큰화된 것은 주권 채무입니다. 왜냐하면 그것은 세계에서 가장 성숙한 유동성과 신용 체계를 가지고 있기 때문입니다. 그 다음은 수백 년의 글로벌 합의를 가진 금입니다. 그 후에는 동시에 비축 속성과 산업 수요를 갖춘 은이 있습니다. 그리고 미래에 진정으로 계속 확장될 가능성이 있는 방향은 현실 경제가 진정으로 의존하는 산업 자재입니다.
주목할 점은 토큰화의 순서가 이러한 자산이 AI 기반 시설에 얼마나 중요한지에 따라 완전히 결정되지 않는다는 것입니다. 구리와 산업 금속의 중요성은 금과 다르지 않습니다. 진정으로 순서를 결정하는 것은 시장 합의가 어디에 먼저 형성되는가이며, 각 단계는 이전 단계에서 축적된 신뢰성을 계승합니다.
이것이 RWA 토큰화 플랫폼 Matrixdock의 현재 핵심 논리이기도 합니다: 시장에서 이미 장기 신뢰를 구축한 자산부터 시작하는 것입니다. 여기에는 주권 채무, 금 및 은이 포함됩니다. 현재 Matrixdock은 2억 달러 이상의 체인 상 자산을 관리하고 있으며, 현실 세계 자산의 안정성과 체인 상 기반 시설의 프로그래머블성을 동시에 필요로 하는 기관 고객에게 서비스를 제공합니다.
금 ETF와 금 토큰, 서로 다른 방향으로 나아가고 있습니다
금 분야에서도 새로운 변화가 나타나고 있습니다.
금 ETF는 지난 20년간 가장 성공적인 금융 혁신 중 하나로, 실물 금 거래의 어려움, 유동성 부족, 보유 비용 문제를 해결하여 금이 처음으로 주식처럼 일반 투자자들이 쉽게 사고팔 수 있게 했습니다.
그러나 ETF의 핵심 논리는 본질적으로 투자자에게 "금 노출을 소유하게" 하는 것이지, 진정으로 금을 금융 시스템에 진입시키는 것은 아닙니다. ETF 내의 금은 본질적으로 여전히 전통 금융 보유 체계에 머물러 있으며, 체인 상 자산처럼 프로그래머블 결제, 원주 담보 또는 시스템 간 상호작용을 실현하기 어렵습니다.
프로그래머블 금융과 체인 상 금융의 발전과 함께 시장은 새로운 질문을 제기하기 시작했습니다: 금이 "보유" 외에 실제로 금융 활동에 참여할 수 있을까요? 예를 들어 즉시 결제, 국경 간 담보, 그리고 수탁 중개 없이 유동성을 실현할 수 있을까요?
어떤 의미에서 이것은 금 토큰과 금 ETF의 근본적인 차이이기도 합니다. 금 ETF는 금의 "투자 가능성" 문제를 해결합니다. 반면 금 토큰은 금이 디지털 금융 시스템에서 더 넓은 기능을 탐색하고 있습니다.
Matrixdock의 금 토큰 XAUm은 바로 이러한 논리에 기반하여 전개되고 있습니다. 현재 XAUm은 약 7400만 달러의 금 자산 관리 규모(AUM)를 보유하고 있으며, 누적 거래량은 1억 달러를 초과합니다. 그 목표는 단순히 ETF를 복제하는 것이 아니라 금이 체인 상 금융 시스템에 진입하도록 하는 것입니다.
"가치 저장"에서 "기능성 자산"으로
금은 아마도 시작일 뿐입니다.
AI 기반 시설이 지속적으로 확장됨에 따라 점점 더 많은 산업 자재가 "원자재"에서 "전략적 자원"으로 전환되고 있습니다. 은은 전도에 사용되고, 구리는 에너지 및 연결 기반 시설을 지원하며, 산업 금속은 AI 기반 시설 뒤에 있는 현실 물리적 바닥이 되고 있습니다.
특히 은은 공급과 수요 구조가 변화하기 시작했습니다. 현재 은은 연속적으로 다섯 번째 해에 구조적 공급 부족을 겪고 있으며, 2026년에는 부족이 4630만 온스로 확대될 것으로 예상됩니다. 태양광, 전기차 및 AI 기반 시설에서의 산업 수요가 소비를 지속적으로 증가시키고 있지만, 광물 공급 증가에는 동기화가 어렵습니다.
만약 금이 "가치 저장(Store of Value)"을 대표한다면, 산업 금속은 "기능성 자산(Store of Function)"에 더 가깝습니다. 그러나 산업 금속의 토큰화는 금의 경로를 완전히 복제하지 않을 것입니다. 왜냐하면 산업 금속은 소비되기 때문에, 그 초점은 단순히 비축 속성이 아니라 현실 상품 체계와 디지털 기반 시설 간의 운영 및 유통 연결을 구축하는 방법에 있기 때문입니다.
Matrixdock의 은 토큰 XAGm은 이러한 방향에서의 첫 번째 단계입니다. 그 위치는 귀금속의 비축 논리와 산업 금속의 기능적 수요를 연결하는 것입니다. 로드맵이 "물리적 계층"로 더욱 깊이 들어가면서 방향도 점점 더 명확해지고 있습니다: AI 기반 시설이 고도로 의존하는 산업 금속이 다음 단계 체인 상 자산 체계의 중요한 구성 요소가 될 수 있습니다.
어떤 의미에서 자산 계층은 현실 물리 세계 위에 더 많이 구축되고, 더 전략적이며, 동시에 더 프로그래머블한 방향으로 진화하고 있습니다. 그리고 미래에 진정으로 토큰화될 가치가 있는 자산은 아마도 "가장 쉽게 디지털화"될 수 있는 자산이 아니라, 현실 경제가 장기적으로 의존하는 중요한 자산일 것입니다.














