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“비트코인 너머 AI로”… 하이브 블록체인, 5천억 달러 시장 정조준

AMEET AI 분석: “비트코인 너머 AI로”… 하이브 블록체인, 5천억 달러 시장 정조준

“비트코인 너머 AI로”… 하이브 블록체인, 5천억 달러 시장 정조준

엔비디아 ‘블랙웰’ 플랫폼 탑재로 고성능 연산 인프라 강화… 2027년까지 폭발적 성장 전망

하이브 블록체인 테크놀러지스가 인공지능(AI)과 고성능컴퓨팅(HPC) 사업을 본격적으로 강화하며 체질 개선에 속도를 내고 있습니다. 2026년 9월 17일 관련 업계에 따르면, 하이브는 기존의 가상자산 채굴 중심 사업 구조에서 벗어나 급성장하는 AI 인프라 시장의 핵심 공급자로 거듭나겠다는 전략인데요. 이는 단순한 사업 확장을 넘어 전 세계적으로 폭발하고 있는 고성능 연산 수요를 선점하겠다는 의지로 풀이됩니다.

하이브 블록체인의 이번 행보는 2027년까지 약 5천억 달러(한화 약 660조 원) 규모로 성장할 글로벌 AI 시장을 겨냥하고 있습니다.

1. 5천억 달러 시장을 향한 인프라 혁신

하이브가 이처럼 과감한 변화를 시도하는 이유는 무엇일까요? 바로 AI 기술이 정교해질수록 이를 뒷받침할 ‘두뇌’ 역할을 하는 고성능 연산 인프라가 턱없이 부족하기 때문입니다. KB증권은 지난 2025년 7월 14일 발표한 자료를 통해, AI 기술의 고도화가 고성능 연산 인프라 수요를 끌어올리는 가장 강력한 동력이 될 것이라고 분석했죠. 실제로 글로벌 AI 시장 규모는 내후년인 2027년까지 5천억 달러에 도달할 것이라는 전망이 지배적입니다.

2027년 글로벌 AI 시장 전망치5,000억 달러출처: KB증권 (2025.07.14)

하이브는 이러한 수요에 대응하기 위해 엔비디아의 최신 GPU인 ‘블랙웰’ 플랫폼을 전격 도입하기로 했습니다. 블랙웰 플랫폼은 복잡한 AI 학습과 고성능 연산 워크로드를 처리하는 데 최적화된 기술로 평가받는데요. 하이브는 이 인프라를 통해 기존 블록체인 데이터센터를 고부가가치 AI 데이터센터로 탈바꿈시키고 있습니다. 이미 지난 2025년 7월부터 관련 워크로드 처리 효율을 높이기 위한 구체적인 기술 적용이 시작된 상태죠.

2. 성능과 보안, 두 마리 토끼 잡기

단순히 연산 속도만 빠르다고 해서 시장을 장악할 수 있는 건 아닙니다. 대규모 데이터를 다루는 HPC 환경에서는 보안과 시스템 안정성이 무엇보다 중요한데요. 씨플랫폼은 지난 2025년 6월 1주차 뉴스클리핑을 통해 HPC 환경에서 성능을 유지하면서도 보안 수준을 높이는 기술 개발이 업계의 핵심 과제로 떠올랐다고 짚었습니다. 하이브 역시 고성능 연산 과정에서 발생할 수 있는 데이터 병목 현상을 줄이고 보안성을 강화하는 솔루션을 사업에 통합하고 있습니다.

HPC 사업 강화의 핵심 기술 요소

  • • 엔비디아 블랙웰 플랫폼 활용을 통한 연산 능력 극대화
  • • HPC 환경 내 실시간 데이터 보안 및 무결성 확보 기술
  • • 고해상도 모니터링 시스템(레노버 32·24·19형 신제품 등) 기반의 관제 인프라

하이브의 이 같은 변화는 시장에서도 예의주시하는 대목입니다. 2026년 9월 17일 현재 하이브의 주가는 170,200원을 기록하며 전일 대비 1.68% 하락하는 등 일시적인 변동성을 보이고 있으나, 시가총액은 여전히 7조 원대를 상회하며 시장의 기대를 반영하고 있습니다. 특히 외인 소진율이 18.79%에 달하는 등 글로벌 투자자들의 관심도 꾸준히 이어지는 모습인데요. 블록체인과 AI의 결합이 단순한 유행을 넘어 실제 산업 가치를 창출하는 단계에 진입했다는 것이 전문가들의 공통된 시각입니다.

3. 향후 시장 영향과 다음 관전 포인트

결국 하이브의 성공 여부는 얼마나 빠르게 기존 인프라를 AI 전용으로 전환하느냐에 달려 있습니다. 한국레노버가 지난 2025년 5월 고성능 모니터 신제품 3종을 출시하며 인프라 주변 기기 시장을 공략한 사례에서 보듯, HPC 생태계는 하드웨어와 소프트웨어가 동시에 맞물려 돌아가는 거대한 시장이기 때문이죠. 여기서 한 가지 눈여겨볼 점이 있는데요. 바로 기업들이 데이터 주권을 지키면서도 고성능 연산을 이용하고 싶어 하는 요구가 커지고 있다는 점입니다.

AI 기술 고도화에 따라 고성능 연산 인프라 수요가 급증하고 있으며, 이를 선점하는 기업이 미래 기술 패권을 쥐게 될 것입니다.

KB증권 분석 보고서 (2025.07.14)

하이브 블록체인 테크놀러지스가 그리는 미래는 명확합니다. 블록체인으로 다져온 데이터센터 운영 노하우에 엔비디아의 최첨단 하드웨어를 얹어 AI 시대를 뒷받침하는 인프라 거물이 되겠다는 것이죠. 2027년 5천억 달러 시장을 향한 이들의 질주가 실제 매출 구조의 드라마틱한 변화로 이어질지가 향후 가장 중요한 관전 포인트가 될 전망입니다.

“비트코인 너머 AI로”… 하이브 블록체인, 5천억 달러 시장 정조준

엔비디아 ‘블랙웰’ 플랫폼 탑재로 고성능 연산 인프라 강화… 2027년까지 폭발적 성장 전망

하이브 블록체인 테크놀러지스가 인공지능(AI)과 고성능컴퓨팅(HPC) 사업을 본격적으로 강화하며 체질 개선에 속도를 내고 있습니다. 2026년 9월 17일 관련 업계에 따르면, 하이브는 기존의 가상자산 채굴 중심 사업 구조에서 벗어나 급성장하는 AI 인프라 시장의 핵심 공급자로 거듭나겠다는 전략인데요. 이는 단순한 사업 확장을 넘어 전 세계적으로 폭발하고 있는 고성능 연산 수요를 선점하겠다는 의지로 풀이됩니다.

하이브 블록체인의 이번 행보는 2027년까지 약 5천억 달러(한화 약 660조 원) 규모로 성장할 글로벌 AI 시장을 겨냥하고 있습니다.

1. 5천억 달러 시장을 향한 인프라 혁신

하이브가 이처럼 과감한 변화를 시도하는 이유는 무엇일까요? 바로 AI 기술이 정교해질수록 이를 뒷받침할 ‘두뇌’ 역할을 하는 고성능 연산 인프라가 턱없이 부족하기 때문입니다. KB증권은 지난 2025년 7월 14일 발표한 자료를 통해, AI 기술의 고도화가 고성능 연산 인프라 수요를 끌어올리는 가장 강력한 동력이 될 것이라고 분석했죠. 실제로 글로벌 AI 시장 규모는 내후년인 2027년까지 5천억 달러에 도달할 것이라는 전망이 지배적입니다.

2027년 글로벌 AI 시장 전망치5,000억 달러출처: KB증권 (2025.07.14)

하이브는 이러한 수요에 대응하기 위해 엔비디아의 최신 GPU인 ‘블랙웰’ 플랫폼을 전격 도입하기로 했습니다. 블랙웰 플랫폼은 복잡한 AI 학습과 고성능 연산 워크로드를 처리하는 데 최적화된 기술로 평가받는데요. 하이브는 이 인프라를 통해 기존 블록체인 데이터센터를 고부가가치 AI 데이터센터로 탈바꿈시키고 있습니다. 이미 지난 2025년 7월부터 관련 워크로드 처리 효율을 높이기 위한 구체적인 기술 적용이 시작된 상태죠.

2. 성능과 보안, 두 마리 토끼 잡기

단순히 연산 속도만 빠르다고 해서 시장을 장악할 수 있는 건 아닙니다. 대규모 데이터를 다루는 HPC 환경에서는 보안과 시스템 안정성이 무엇보다 중요한데요. 씨플랫폼은 지난 2025년 6월 1주차 뉴스클리핑을 통해 HPC 환경에서 성능을 유지하면서도 보안 수준을 높이는 기술 개발이 업계의 핵심 과제로 떠올랐다고 짚었습니다. 하이브 역시 고성능 연산 과정에서 발생할 수 있는 데이터 병목 현상을 줄이고 보안성을 강화하는 솔루션을 사업에 통합하고 있습니다.

HPC 사업 강화의 핵심 기술 요소

  • • 엔비디아 블랙웰 플랫폼 활용을 통한 연산 능력 극대화
  • • HPC 환경 내 실시간 데이터 보안 및 무결성 확보 기술
  • • 고해상도 모니터링 시스템(레노버 32·24·19형 신제품 등) 기반의 관제 인프라

하이브의 이 같은 변화는 시장에서도 예의주시하는 대목입니다. 2026년 9월 17일 현재 하이브의 주가는 170,200원을 기록하며 전일 대비 1.68% 하락하는 등 일시적인 변동성을 보이고 있으나, 시가총액은 여전히 7조 원대를 상회하며 시장의 기대를 반영하고 있습니다. 특히 외인 소진율이 18.79%에 달하는 등 글로벌 투자자들의 관심도 꾸준히 이어지는 모습인데요. 블록체인과 AI의 결합이 단순한 유행을 넘어 실제 산업 가치를 창출하는 단계에 진입했다는 것이 전문가들의 공통된 시각입니다.

3. 향후 시장 영향과 다음 관전 포인트

결국 하이브의 성공 여부는 얼마나 빠르게 기존 인프라를 AI 전용으로 전환하느냐에 달려 있습니다. 한국레노버가 지난 2025년 5월 고성능 모니터 신제품 3종을 출시하며 인프라 주변 기기 시장을 공략한 사례에서 보듯, HPC 생태계는 하드웨어와 소프트웨어가 동시에 맞물려 돌아가는 거대한 시장이기 때문이죠. 여기서 한 가지 눈여겨볼 점이 있는데요. 바로 기업들이 데이터 주권을 지키면서도 고성능 연산을 이용하고 싶어 하는 요구가 커지고 있다는 점입니다.

AI 기술 고도화에 따라 고성능 연산 인프라 수요가 급증하고 있으며, 이를 선점하는 기업이 미래 기술 패권을 쥐게 될 것입니다.

KB증권 분석 보고서 (2025.07.14)

하이브 블록체인 테크놀러지스가 그리는 미래는 명확합니다. 블록체인으로 다져온 데이터센터 운영 노하우에 엔비디아의 최첨단 하드웨어를 얹어 AI 시대를 뒷받침하는 인프라 거물이 되겠다는 것이죠. 2027년 5천억 달러 시장을 향한 이들의 질주가 실제 매출 구조의 드라마틱한 변화로 이어질지가 향후 가장 중요한 관전 포인트가 될 전망입니다.

심층리서치 자료 (6건)

🌐 웹 검색 자료 (2건)

[⚠️ 428일 전 기사] ratingKB_856911.pdf

[⚠️ 471일 전 기사] [씨플랫폼 6월 1주차 뉴스클리핑

📈 실시간 시장 데이터 (1건)
[3] 시장 데이터 네이버 금융 / yfinance / FRED

📈 코스피: 2026-09-17 04:27:55(KST) 현재 6,717.97 (전일대비 +90.71, +1.37%) | 거래량 209,130천주 | 거래대금 16,685,829백만 | 52주 고가 9,385.59 / 저가 3,365.73 📈 코스닥: 2026-09-17 04:27:55(KST) 현재 815.98 (전일대비 +3.57, +0.44%) | 거래량 735,930천주 | 거래대금 6,573,258백만 | 52주 고가 1,229.42 / 저가 630.99 💱 USD/KRW: 2026-09-17 04:27:55(KST) 매매기준율 1,377.20원 (전일대비 +13.50, +0.99%) | 현찰 매입 1,401.30 / 매도 1,353.10 | 송금 보낼때 1,390.60 / 받을때 1,363.80 ...

📄 학술 논문 (3건)

[학술논문 2024] 저자: Ludovico Rella, Malcolm Campbell‐Verduyn | 인용수: 14 | 초록: How have socio-technical practices in blockchain and artificial intelligence (AI) communities shaped one another and society more widely? This article explores the different and overlapping materialities, practices, spaces and places that the two most hyped technologies of the 21st century are impacting and evolving within. Employing the concept and analogy of “the stack”, we show how Machine Learning (ML), and crypto-asset

[5] Big Data and Artificial Intelligence in Digital Finance 학술 논문 (OpenAlex / arXiv)

[학술논문 2022] 저자: John Soldatos, Dimosthenis Kyriazis | 인용수: 38 | 초록: This open access book shows how Big Data, Machine Learning, Artificial Intelligence (AI), and Blockchain are set to disrupt the financial sector.

[arXiv 2020-10-04] 저자: Gordon Gibb, Rupert Nash, Nick Brown | 초록: The use of High Performance Computing (HPC) to compliment urgent decision making in the event of disasters is an important future potential use of supercomputers. However, the usage modes involved are rather different from how HPC has been used traditionally. As such, there are many obstacles that need to be overcome, not least the unbounded wait times in the batch system queues, to make the use of HPC in disaster response practic

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