io.net을 제외한 컴퓨팅 기반 DePIN 레이스의 생태계 지형 전반 이해
번역: TechFlow
주요 요점
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머신러닝과 생성형 AI 개발에 필수적인 딥러닝의 부상으로 인해 계산 자원 수요가 급증하고 있으며, 이는 고도로 집약적인 컴퓨팅 워크로드를 필요로 한다. 그러나 대기업과 정부가 이러한 자원을 대량 확보함에 따라 스타트업과 독립 개발자들은 현재 GPU 부족 문제에 직면해 있으며, 이는 비용 상승과 자원 접근성 저하로 이어지고 있다.
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계산 DePIN은 전 세계 누구나 유휴 자원을 제공하고 보상을 받을 수 있도록 함으로써 GPU와 같은 컴퓨팅 자원에 대한 탈중앙화 시장을 창출할 수 있다. 이를 통해 서비스가 부족한 소비자들이 새로운 공급 채널에 접근할 수 있게 되며, 낮은 비용과 운영 비용으로 필요한 컴퓨팅 리소스를 확보할 수 있다.
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계산 DePIN은 기존 중앙집중식 서비스 제공업체와 경쟁하는 과정에서 여전히 많은 경제적·기술적 과제에 직면해 있으며, 일부는 시간이 지남에 따라 자연스럽게 해결되겠지만 다른 일부는 새로운 솔루션과 최적화가 필요하다.
계산이 새로운 석유다
산업혁명 이후 기술은 전례 없는 속도로 인류를 발전시켜 왔으며, 거의 모든 일상생활이 영향을 받거나 완전히 변화했다. 컴퓨터는 결국 연구자, 학자 및 컴퓨터 엔지니어들의 집단적 노력의 산물로 등장했다. 원래 고위험 군사 작전을 위한 대규모 산술 작업을 해결하기 위해 설계된 컴퓨터는 현대 생활의 중심축으로 진화했다. 컴퓨터가 인간 사회에 미치는 영향이 계속해서 빠르게 증가함에 따라, 이들 기계와 그 동력원에 대한 수요 또한 공급을 초과하며 증가하고 있다. 결과적으로 대부분의 개발자와 기업이 핵심 자원에 접근하지 못하는 시장 역학이 형성되었고, 오늘날 가장 혁신적인 기술 중 하나인 머신러닝과 생성형 인공지능(AI)의 발전은 소수의 재정적 후원을 받는 플레이어들에게 집중되고 있다. 동시에 방대한 양의 유휴 컴퓨팅 자원은 계산 수요와 공급 사이의 불균형을 완화할 수 있는 기회를 제공하며, 참여자 간 조율 메커니즘의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 따라서 우리는 생성형 AI 제품과 서비스의 보다 광범위하고 민주적이며 책임감 있는 발전을 위해 블록체인 기술과 디지털 자산이 지원하는 탈중앙화 시스템이 중요하다고 본다.
컴퓨팅 자원
컴퓨팅은 주어진 입력에 대해 명확한 출력을 생성하는 다양한 활동, 애플리케이션이나 워크로드를 의미한다. 궁극적으로 이는 컴퓨터의 연산 및 처리 능력을 지칭하며, 현대 세계의 많은 부분을 구동하는 핵심 유용성이며, 지난 1년간만 해도 최대 1조 1천억 달러의 수익을 창출했다.
컴퓨팅 자원은 컴퓨팅 및 데이터 처리를 가능하게 하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 말한다. 이들 구성 요소가 활성화하는 애플리케이션과 기능의 수가 계속 증가함에 따라 점점 더 중요해지고 있으며 일상생활에 널리 퍼지고 있다. 이로 인해 국가와 기업 간에는 생존 수단으로서 가능한 한 많은 자원을 확보하기 위한 경쟁이 벌어지고 있다. 이는 자원을 제공하는 기업의 시장 성과에서도 드러난다(예: Nvidia의 시가총액은 지난 5년간 3000% 이상 증가함).
GPU
GPU는 현대 고성능 컴퓨팅에서 가장 중요한 자원 중 하나다. GPU의 핵심 기능은 병렬 처리를 통해 컴퓨터 그래픽 워크로드를 가속화하는 전용 회로이다. 원래 게임 및 개인용 컴퓨터 산업을 위해 설계된 GPU는 이제 주류 PC, 모바일 기기, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT) 등 미래를 형성하는 여러 신흥 기술을 지원하는 역할로 진화했다. 그러나 머신러닝과 인공지능의 부상으로 인해 이들 자원에 대한 수요는 특히 증가하고 있으며, 병렬 연산을 통해 GPU는 ML 및 AI 작업을 가속화함으로써 궁극적인 기술의 처리 능력과 성능을 강화한다.
AI의 부상
AI의 핵심은 컴퓨터와 기계가 인간의 지능과 문제 해결 능력을 모방하도록 만드는 것이며,이는 IBM의 정의에 따르면 인간 지능을 시뮬레이션하고 문제를 해결하는 능력이다. AI 모델은 다수의 데이터 블록으로 구성된 신경망이다. 모델은 이들 데이터 간의 관계를 인식하고 학습하기 위한 처리 능력이 필요하며, 이후 주어진 입력에 기반하여 출력을 생성할 때 이 관계들을 참조한다.
일반적인 인식과는 달리, AI 개발과 생산은 새로운 개념이 아니다. 1967년 Frank Rosenblatt는 '시행착오'를 통해 "학습"하는 첫 번째 신경망 기반 컴퓨터인 Mark 1 Perceptron을 제작했다. 또한, 오늘날 우리가 아는 AI 발전의 기초를 마련한 대규모 학술 연구가 1990년대 말과 2000년대 초에 발표되었으며, 이 업계는 그 이후로 계속 발전해왔다.
연구개발 외에도 '협소한' AI 모델은 이미 오늘날 사용되는 다양한 강력한 애플리케이션에서 역할을 수행하고 있다. 예로는 Apple의 Siri, Amazon의 Alexa, 맞춤형 제품 추천 등의 소셜미디어 알고리즘이 있다. 주목할 점은 딥러닝의 부상이 인공 일반 지능(AGI)의 발전을 변화시켰다는 것이다. 딥러닝 알고리즘은 머신러닝 애플리케이션보다 더 크고 '더 깊은' 신경망을 활용하여 확장성과 성능이 우수한 대안을 제공한다. 생성형 AI 모델은 "훈련 데이터의 단순화된 표현을 인코딩하고, 이를 참조하여 유사하지만 동일하지 않은 새로운 출력을 생성한다."
딥러닝은 개발자들이 생성형 AI 모델을 이미지, 음성 및 기타 복잡한 데이터 유형으로 확장할 수 있게 하며, ChatGPT와 같은 획기적인 애플리케이션은 현대 기록상 가장 빠른 사용자 성장률을 기록했다. 이는 생성형 AI와 딥러닝이 달성할 수 있는 가능성의 초기 반복에 불과하다.
이러한 맥락에서 생성형 AI 개발은 여러 가지 계산 집약적 워크로드를 포함하며, 이는 상당한 처리 능력과 컴퓨팅 파워를 필요로 한다는 것은 놀랄 일이 아니다.
딥러닝 애플리케이션 요구사항의 트릴로지에 따르면, AI 애플리케이션 개발은 몇 가지 핵심 워크로드에 의해 제한된다.
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훈련 - 모델은 주어진 입력에 어떻게 반응할지를 학습하기 위해 대규모 데이터셋을 처리하고 분석해야 한다.
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튜닝 - 모델은 성능과 품질을 향상시키기 위해 다양한 하이퍼파라미터를 조정하고 최적화하는 일련의 반복 과정을 거친다.
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시뮬레이션 - 일부 모델(예: 강화학습 알고리즘)은 배포 전에 일련의 시뮬레이션을 통해 테스트된다.
계산 부족: 수요가 공급을 초과하다
지난 수십 년간 많은 기술 발전이 컴퓨팅 및 처리 능력에 대한 전례 없는 수요 급증을 유도했다. 그 결과 오늘날 GPU와 같은 컴퓨팅 자원에 대한 수요는 이용 가능한 공급을 크게 초과하며, 효과적인 해결책 없이는 계속 커질 AI 개발의 병목현상을 만들고 있다.
공급의 제약은 실제 필요를 초과해 GPU를 구매하는 많은 기업들에 의해 더욱 심화되고 있으며, 이는 경쟁 우위이자 현대 글로벌 경제에서 생존하는 수단으로 작용한다. 컴퓨팅 제공업체는 일반적으로 장기 자본 투자를 요구하는 계약 구조를 사용하여 고객에게 필요 이상의 공급을 부여한다.
Epoch의 연구는 컴퓨팅 집약적 AI 모델 출시 수가 급격히 증가하고 있음을 보여주며, 이러한 기술을 추진하는 자원 수요가 계속해서 빠르게 증가할 것임을 시사한다.
AI 모델의 복잡성이 계속 증가함에 따라 애플리케이션 개발자의 컴퓨팅 및 처리 능력 수요도 함께 증가한다. 그 결과 GPU의 성능과 그에 따른 가용성은 점점 더 중요한 역할을 할 것이다. 이는 이미 실현되고 있으며, 고성능 GPU(Nvidia 제품 등)에 대한 수요가 증가함에 따라 Nvidia는 GPU를 AI 산업의 '희토류 금속' 또는 '황금'이라 칭하고 있다.
AI의 급속한 상업화는 권한을 소수의 거대 기술 기업들에게 넘길 가능성이 있으며, 이는 오늘날의 소셜미디어 산업과 유사하며, 이러한 모델의 윤리적 기반에 대한 우려를 낳고 있다. 대표적인 사례로 최근 Google Gemini 관련 논란이 있다. 당시 다양한 프롬프트에 대한 이상한 답변은 실제 위험을 초래하지 않았지만, 이 사건은少数公司主导和控制AI开发的固有风险。
오늘날의 기술 스타트업은 AI 모델을 지원하기 위한 컴퓨팅 자원 확보에 점점 더 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 애플리케이션은 모델 배포 전에 많은 계산 집약적 프로세스를 수행한다. 소규모 기업에게 대량의 GPU를 확보하는 것은 기본적으로 지속 불가능한 노력이며, 기존의 클라우드 컴퓨팅 서비스(AWS나 Google Cloud 등)는 원활하고 편리한 개발자 경험을 제공하지만 제한된 용량으로 인해 궁극적으로 높은 비용을 초래하여 많은 개발자가 감당하기 어렵다. 결국 모두가 하드웨어 비용을 충당하기 위해 7조 달러를 조달할 수 있는 것은 아니다.
그렇다면 이유는 무엇인가?
Nvidia는 전 세계적으로 4만 개 이상의 기업과 400만 명 이상의 개발자 커뮤니티가 GPU를 AI 및 가속 컴퓨팅에 사용하고 있다고 추정한 바 있다. 전망에 따르면, 글로벌 AI 시장은 2023년 5150억 달러에서 2032년 2조 7400억 달러로 성장하며 연평균 20.4%의 성장률을 기록할 것으로 예상된다. 동시에, GPU 시장은 2032년까지 4000억 달러에 도달하며 연평균 25%의 성장률을 기록할 것으로 예상된다.
그러나 AI 혁명 이후 컴퓨팅 자원의 수요와 공급 사이의 불균형은 점점 더 심화되고 있으며, 이는 소수의 재정적으로 뒷받침된 거대 기업들이 변혁적 기술 개발을 집중적으로 주도하는 다소 유토피아적인 미래를 초래할 수 있다. 따라서 우리는 AI 개발자의 수요와 이용 가능한 자원 사이의 격차를 해소하기 위한 탈중앙화 대안 솔루션으로 모든 길이 통한다고 본다.
DePIN의 역할
DePIN이란 무엇인가?
DePIN은 Messari 리서치 팀이 만든 용어로, 탈중앙화 물리 인프라 네트워크(Decentralized Physical Infrastructure Networks)를 의미한다. 구체적으로 탈중앙화는 단일 실체가 임대료를 착취하거나 접근을 제한하지 않는다는 것을 의미한다. 물리 인프라는 활용되는 현실 세계의 물리적 자원을 의미한다. 네트워크는 사전 정의된 목표 또는 일련의 목표를 달성하기 위해 협력하는 참여자 그룹을 의미한다. 현재 DePIN의 전체 시가총액은 약 283억 달러이다.
DePIN의 핵심은 물리적 인프라 자원을 블록체인에 연결하는 글로벌 노드 네트워크이며, 이를 통해 구매자와 공급자를 연결하는 탈중앙화 시장을 창출한다. 여기서 누구나 공급자가 될 수 있으며, 네트워크에 제공한 서비스와 가치 기여에 대해 보상을 받는다. 이 경우 법률 및 규제 수단과 서비스 수수료를 통해 네트워크 접근을 제한하는 중앙 중개자는 스마트 계약과 코드로 구성된 탈중앙화 프로토콜로 대체되며, 해당 프로토콜은 그에 상응하는 토큰 홀더들이 관리한다.
DePIN의 가치는 탈중앙화되고 접근 가능하며 저비용이고 확장 가능한 기존 자원 네트워크 및 서비스 제공업체의 대안을 제공한다는 점에 있다. 특정 최종 목적을 위해 탈중앙화 시장을 운영할 수 있게 하며, 상품과 서비스의 비용은 시장 역학에 의해 결정되고 누구나 언제든지 참여할 수 있으므로 공급자의 수가 증가하고 마진이 최소화됨에 따라 자연스럽게 단위 비용이 낮아진다.
블록체인을 활용하면 DePIN이 암호경제적 인센티브 시스템을 구축할 수 있어 네트워크 참여자가 제공한 서비스에 적절한 보상을 받도록 보장하고, 핵심 가치 제공자를 이해관계자로 전환할 수 있다. 그러나 중요한 점은 네트워크 효과, 즉 소규모 개인 네트워크를 더 크고 생산적인 시스템으로 전환함으로써 실현되는 것이 DePIN의 많은 이점을 달성하는 데 핵심이라는 점이다. 또한 토큰 보상은 네트워크 유도 메커니즘의 강력한 도구로 입증되었지만, 보다 광범위한 DePIN 분야에서 사용자 유지와 장기 채택을 돕기 위한 지속 가능한 인센티브를 구축하는 것은 여전히 핵심 과제이다.
DePIN은 어떻게 작동하는가?
탈중앙화 컴퓨팅 시장에서의 DePIN의 가치를 더 잘 이해하기 위해서는 관련된 다양한 구조적 구성 요소와 그것들이 어떻게 협력하여 탈중앙화 자원 네트워크를 형성하는지를 인식하는 것이 중요하다. DePIN의 구조와 참여자를 살펴보자.
프로토콜
탈중앙화 프로토콜은 기본 '베이스 레이어' 블록체인 네트워크 위에 구축된 일련의 스마트 계약으로, 네트워크 참여자 간의 신뢰 없는 상호작용을 촉진한다. 이상적으로 프로토콜은 네트워크의 장기적 성공에 적극적으로 기여하려는 다양한 이해관계자들에 의해 관리되어야 한다. 그런 다음 이 이해관계자들은 프로토콜 토큰 지분을 사용하여 DePIN의 제안된 변경 및 발전에 대해 투표한다. 성공적인 분산 네트워크 조정 자체가 거대한 도전이기 때문에 핵심 팀은 일반적으로 처음에 이러한 변경을 시행할 권한을 보유한 후, 이를 탈중앙화 자율 조직(DAO)으로 이관한다.
네트워크 참여자
자원 네트워크의 궁극적인 사용자는 가장 가치 있는 참여자이며, 기능에 따라 분류될 수 있다.
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공급자: DePIN 로컬 토큰으로 지급되는 금전적 보상을 받기 위해 자원을 네트워크에 제공하는 개인이나 실체. 공급자는 블록체인 기반 프로토콜을 통해 네트워크에 '연결'되며, 프로토콜은 공급자 등록 과정에 허가제 또는 무허가 방식을 적용할 수 있다. 보상을 받은 공급자는 네트워크 내에서 지분을 가지게 되며, 주식 소유 맥락에서 이해관계자와 유사하게 네트워크의 다양한 제안 및 발전에 대해 투표할 수 있다. 예를 들어 수요와 네트워크 가치를 촉진하는 데 도움이 된다고 생각하는 제안에 대해 투표함으로써 장기적으로 더 높은 토큰 가격을 창출할 수 있다. 물론 보상을 받은 공급자는 DePIN을 수동 소득의 형태로 활용하여 받은 토큰을 매각할 수도 있다.
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소비자: DePIN이 제공하는 자원을 적극적으로 찾는 개인이나 실체로, AI 스타트업이 GPU를 찾는 경우처럼 경제 방정식의 수요 측을 나타낸다. DePIN이 기존 대안보다 실제적인 이점(예: 낮은 비용과 운영 요구)을 제공한다면 소비자는 DePIN 사용에 끌리며, 이는 네트워크의 유기적 수요를 나타낸다. DePIN은 일반적으로 소비자가 로컬 토큰으로 자원 비용을 지불하도록 요구하여 가치를 창출하고 안정적인 현금 흐름을 유지한다.
자원
DePIN은 다양한 시장을 대상으로 하며 자원 배분을 위한 다양한 비즈니스 모델을 채택할 수 있다. Blockworks는 좋은 프레임워크를 제공한다: 맞춤형 하드웨어 DePIN은 공급자에게 전용 전용 하드웨어를 제공; 상용 하드웨어 DePIN은 컴퓨팅, 저장 공간, 대역폭 등을 포함한 기존 유휴 자원의 분배를 허용한다.
경제 모델
이상적으로 작동하는 DePIN에서 가치는 소비자가 공급자 자원에 대해 지불하는 수익에서 나온다. 지속적인 네트워크 수요는 로컬 토큰에 대한 지속적인 수요를 의미하며, 이는 공급자와 토큰 홀더의 경제적 인센티브와 일치한다. 초기 단계에서 지속 가능한 유기적 수요를 창출하는 것은 대부분의 스타트업에게 도전 과제이기 때문에 DePIN은 초기 공급자를 유인하고 네트워크 공급을 유도하기 위해 인플레이션성 토큰 인센티브를 제공하며, 이는 수요를 유도하고 더 많은 유기적 공급을 창출하는 수단이 된다. 이는 Uber 초기 단계에서 VC가 승객 요금을 보조하여 초기 고객 기반을 유도하고, 이를 통해 운전자를 추가로 유치하며 네트워크 효과를 강화한 방식과 유사하다.
DePIN은 전체 성공에서 핵심적인 역할을 하기 때문에 토큰 인센티브를 가능한 한 전략적으로 관리해야 한다. 수요와 네트워크 수익이 상승할 때 토큰 발행을 줄여야 한다. 반대로 수요와 수익이 하락할 때는 다시 공급을 유도하기 위해 토큰 발행을 사용해야 한다.
성공적인 DePIN 네트워크의 모습을 더 잘 설명하기 위해 “DePIN 플라이휠”을 고려하자. 이는 DePIN을 유도하는 긍정적인 피드백 루프이다. 다음과 같이 요약할 수 있다.
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DePIN은 공급자가 네트워크에 자원을 제공하고 소비 가능한 기초 공급 수준을 구축하도록 유도하기 위해 인플레이션성 토큰 보상을 분배한다.
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공급자 수가 증가하기 시작하면 네트워크 내에서 경쟁 역학이 형성되기 시작하며, 이는 네트워크가 제공하는 상품 및 서비스의 전반적인 품질을 향상시키고 궁극적으로 기존 시장 솔루션보다 우월한 서비스를 제공하게 된다. 이는 탈중앙화 시스템이 전통적인 중앙집중식 서비스 제공업체를 능가한다는 것을 의미하며, 결코 쉬운 일이 아니다.
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DePIN의 유기적 수요가 형성되기 시작하여 공급자에게 정당한 현금 흐름을 제공한다. 이는 네트워크 수요와 결과적으로 토큰 가격을 계속 끌어올리려는 투자자와 공급자에게 매력적인 기회를 제공한다.
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토큰 가격의 상승은 공급자의 수입을 증가시키고 더 많은 공급자를 유치하며 플라이휠을 다시 시작한다.
이 프레임워크는 매력적인 성장 전략을 제공하지만, 네트워크가 제공하는 자원이 경쟁력 있는 매력도를 지속적으로 유지한다는 가정 하에 크게 이론적이라는 점에 유의해야 한다.
계산 DePIN
탈중앙화 컴퓨팅 시장은 '공유 경제'라는 더 광범위한 운동에 속한다. 이는 온라인 플랫폼을 통해 소비자가 직접 다른 소비자들과 상품과 서비스를 공유하는 P2P 경제 시스템을 기반으로 한다. 이 모델은 eBay에 의해 개척되었으며, 현재는 Airbnb와 Uber와 같은 기업들이 주도하고 있으며, 차세대 혁신 기술이 글로벌 시장을 휩쓸면서 궁극적으로 붕괴될 준비를 하고 있다. 공유 경제는 2023년 기준 1500억 달러의 가치를 지녔으며, 2031년까지 약 8000억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 소비자 행동의 보다 광범위한 추세를 보여주며, 우리는 DePIN이 이로부터 혜택을 받고 핵심 역할을 할 것이라고 믿는다.
기본 원리
계산 DePIN은 탈중앙화 시장을 통해 공급자와 구매자를 연결하는 P2P 네트워크로서 컴퓨팅 자원의 배분을 촉진한다. 이 네트워크의 주요 차별점은 오늘날 이미 많은 사람들에게 존재하는 상용 하드웨어 자원에 초점을 맞추고 있다는 점이다. 앞서 논의했듯이, 딥러닝과 생성형 AI의 출현은 그들의 자원 집약적 워크로드로 인해 처리 능력에 대한 수요가 급증하여 AI 개발에서 핵심 자원 접근의 병목 현상을 초래했다. 간단히 말해, 탈중앙화 컴퓨팅 시장은 전 세계적으로 누구나 참여할 수 있는 새로운 공급 흐름을 창출함으로써 이러한 병목 현상을 완화하려는 것이다.
계산 DePIN에서 개인이나 실체는 언제든지 유휴 자원을 빌려줄 수 있으며 적절한 보상을 받는다. 동시에 개인이나 실체는 기존 시장 제품보다 낮은 비용과 더 큰 유연성으로 전 세계 무허가 네트워크에서 필요한 자원을 확보할 수 있다. 따라서 우리는 계산 DePIN의 참여자를 다음과 같은 간단한 경제 프레임워크로 설명할 수 있다.
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공급 측: 컴퓨팅 자원을 보유하고 있으며 보조금을 받고 컴퓨팅 자원을 빌려주거나 판매하려는 개인이나 실체.
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수요 측: 컴퓨팅 자원이 필요하며 이를 위해 가격을 지불하려는 개인이나 실체.
계산 DePIN의 주요 이점
계산 DePIN은 중앙집중식 서비스 제공업체 및 시장의 매력적인 대안이 되는 여러 이점을 제공한다. 우선 무허가 국경 간 시장 참여를 가능하게 하여 핵심 자원의 새로운 공급 흐름을 열어 계산 집약적 워크로드에 필요한 자원의 수를 늘린다. 계산 DePIN은 대부분의 사람들이 이미 보유하고 있는 하드웨어 자원에 초점을 맞춘다—게임용 PC를 가진 사람이라면 모두 렌탈할 수 있는 GPU를 가지고 있다. 이는 차세대 상품과 서비스를 구축하는 데 참여할 수 있는 개발자와 팀의 범위를 확대하여 전 세계 더 많은 사람들이 혜택을 받을 수 있게 한다.
또한 DePIN을 지원하는 블록체인 인프라는 P2P 거래에 필요한 마이크로 페이먼트를 촉진하는 효율적이고 확장 가능한 정산 트랙을 제공한다. 암호화 기반 금융 자산(토큰)은 수요 측 참여자가 공급자에게 지불하는 데 사용하는 공유 가치 단위를 제공하며, 이는 점점 더 글로벌화된 경제와 일치하는 분배 메커니즘을 통해 경제 인센티브를 정렬시킨다. 앞서 구성한 DePIN 플라이휠을 참고하면, 경제 인센티브를 전략적으로 관리하는 것은 DePIN의 네트워크 효과(공급과 수요 양측 모두에서)를 증가시키는 데 매우 유리하며, 이는 공급자 간의 경쟁을 증가시킨다. 이러한 역학은 단위 비용을 낮추고 동시에 서비스 품질을 향상시켜 공급자가 토큰 홀더이자 핵심 가치 제공자로서 혜택을 받을 수 있는 지속 가능한 경쟁 우위를 DePIN에 제공한다.
DePIN은 필요에 따라 리소스에 접근하고 지불할 수 있는 유연한 사용자 경험 면에서 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체와 유사하다. Grandview Research의예측을 참조하면, 글로벌 클라우드 컴퓨팅 시장 규모는 연평균 21.2%의 성장률로 2030년까지 2조 4천억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 이는 미래 컴퓨팅 자원 수요 증가 맥락에서 이러한 비즈니스 모델의 실행 가능성을 보여준다. 현대 클라우드 플랫폼은 모든 통신을 클라이언트 장치와 서버 사이에서 처리하는 중앙 서버를 활용함으로써 운영에서 단일 장애 지점을 만들어낸다. 그러나 블록체인 위에 구축된 DePIN은 전통적인 서비스 제공업체보다 더 강력한 검열 저항성과 탄성을 제공할 수 있다. 단일 조직이나 실체(예: 중앙 클라우드 서비스 제공업체)를 공격하면 전체 기반 자원 네트워크가 위험에 처하지만, DePIN은 분산된 특성 덕분에 이러한 사건에 대비하도록 설계되었다. 먼저 블록체인 자체가 전 세계적으로 분산된 전용 노드 네트워크로, 중앙 네트워크 권한에 저항하도록 설계되었다. 또한 계산 DePIN은 법적·규제 장벽을 우회하는 무허가 네트워크 참여를 허용한다. 토큰 배분의 성격에 따라 DePIN은 단일 실체가 갑자기 전체 네트워크를 폐쇄하는 가능성을 제거하기 위해 프로토콜의 제안된 변경 및 발전에 대해 공정한 투표 절차를 채택할 수 있다.
현재의 계산 DePIN 현황
Render Network
Render Network는 탈중앙화 컴퓨팅 시장을 통해 GPU 구매자와 판매자를 연결하는 계산 DePIN이며, 거래는 자체 로컬 토큰을 통해 이루어진다. Render의 GPU 시장은 두 가지 핵심 당사자를 포함한다—처리 능력에 접근을 원하는 크리에이터와 유휴 GPU를 렌탈하여 로컬 Render 토큰 보상을 받는 노드 운영자. 노드 운영자는 평판 시스템에 따라 순위가 매겨지며, 크리에이터는 다단계 가격 시스템에서 GPU를 선택할 수 있다. Proof-of-Render(POR) 합의 알고리즘은 작업(즉, 그래픽 렌더링 작업)을 처리하기 위해 자신의 컴퓨팅 자원(GPU)을 약속하는 노드 운영자를 조정한다. 작업이 완료되면 POR 알고리즘은 작업 품질에 기반한 평판 점수 변화를 포함하여 노드 운영자의 상태를 업데이트한다. Render의 블록체인 인프라는 작업에 대한 지불을 촉진하며, 공급자와 구매자가 네트워크 토큰을 통해 거래할 수 있는 투명하고 효율적인 정산 트랙을 제공한다.
Render Network는 Jules Urbach가 2009년에 처음 구상하였으며, 네트워크는 2020년 9월 이더리움(RNDR)에서 출시되었으며, 약 3년 후 네트워크 성능 향상과 운영 비용 절감을 위해 Solana(RENDER)로 이전하였다.
본문 작성 시점 기준, Render Network는 최대 3300만 건의 작업(렌더링 프레임 기준)을 처리했으며, 설립 이후 총 노드 수는 5600개로 증가했다. 약 6만 RENDER이 소각되었으며, 이 과정은 작업 포인트가 노드 운영자에게 분배되는 동안 발생한다.
IO Net
Io Net은 유휴 컴퓨팅 자원과 이러한 자원의 처리 능력이 필요한 개인 및 실체 사이의 조정 계층으로서 Solana 위에 탈중앙화 GPU 네트워크를 구축하고 있다. Io Net의 차별화 포인트는 Render Network 및 Filecoin과 같은 다른 DePIN들과 직접 경쟁하는 것이 아니라, 데이터센터, 채굴자, 기타 DePIN 등 다양한 출처에서 GPU를 집계하면서 자체 전용 DePIN—Internet-of-GPUs(IoG)—를 활용하여 운영을 조정하고 시장 참여자의 인센티브를 정렬한다는 점이다. Io Net 고객은 프로세서 유형, 위치, 통신 속도, 규정 준수 및 서비스 시간을 선택함으로써 IO Cloud에서 워크로드 클러스터를 맞춤화할 수 있다. 반대로 지원되는 GPU 모델(12GB RAM, 256GB SSD)을 보유한 누구나 IO Worker로 참여하여 유휴 컴퓨팅 자원을 네트워크에 빌려줄 수 있다. 현재 서비스 지불은 법정화폐와 USDC로 이루어지고 있지만, 곧 자체 $IO 토큰 지불도 지원할 예정이다. 자원의 가격은 공급과 수요, 다양한 GPU 사양 및 구성 알고리즘에 의해 결정된다. Io Net의 궁극적인 목표는 현대 클라우드 서비스 제공업체보다 낮은 비용과 더 높은 서비스 품질을 제공하여 선호되는 GPU 시장이 되는 것이다.
다단계 IO 아키텍처는 다음과 같이 매핑할 수 있다.
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UI 계층 - 공개 웹사이트, 고객 영역 및 Workers 영역으로 구성됨.
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보안 계층 - 네트워크 보호를 위한 방화벽, 사용자 인증을 위한 인증 서비스, 활동 추적을 위한 로그 서비스로 구성됨.
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API 계층 - 통신 계층으로서 공개 API(웹사이트용), 비공개 API(Workers용), 내부 API(클러스터 관리, 분석 및 모니터링 리포트용)로 구성됨.
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백엔드 계층 - Workers, 클러스터/GPU 운영, 고객 상호작용, 청구 및 사용 모니터링, 분석 및 자동 확장 기능을 관리함.
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데이터베이스 계층 - 시스템의 데이터 저장소로, 구조화된 데이터를 위한 주 저장소와 빈번하게 액세스하는 임시 데이터를 위한 캐시를 사용함.
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메시지 브로커 및 작업 계층 - 비동기 통신 및 작업 관리를 촉진함.
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인프라 계층 - GPU 풀, 오케스트레이션 도구를 포함하며 작업 배포를 관리함.
현재 통계/로드맵
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본문 작성 시점 기준:
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총 네트워크 수익 - 108만 달러
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총 계산 시간 - 83만 7,600시간
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총 클러스터 준비 GPU - 2만 400개
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총 클러스터 준비 CPU - 5,600개
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총 체인상 거래 - 167만 건
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총 추론 횟수 - 33만 5,700회
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총 생성 클러스터 - 1만 5,100개
(데이터 출처: Io Net explorer)
Aethir
Aethir는 계산 집약적 분야 및 애플리케이션에서 고성능 컴퓨팅 자원을 공유하는 클라우드 컴퓨팅 DePIN이다. Aethir는 자원 풀링을 활용하여 전 세계 GPU 배분을 크게 저렴한 비용으로 실현하며, 분산된 자원 소유를 통해 탈중앙화된 소유권을 달성한다. Aethir는 게임 및 AI 모델 훈련·추론과 같은 분야에 적합한 고성능 워크로드를 위해 설계되었다. GPU 클러스터를 단일 네트워크에 통합함으로써 Aethir는 클러스터 규모를 확대하여 네트워크에서 제공하는 서비스의 전반적인 성능과 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 한다.
Aethir Network는 채굴자, 개발자, 사용자, 토큰 홀더 및 Aethir DAO로 구성된 탈중앙화 경제이다. 네트워크의 성공적인 운영을 보장하는 세 가지 핵심 역할은 컨테이너, 인덱서, 체커이다. 컨테이너는 네트워크 활성화 유지, 거래 검증 및 실시간 디지털 콘텐츠 렌더링과 같은 중요한 작업을 수행하는 네트워크의 핵심 노드이다. 체커는 품질 보증 담당자로서 컨테이너의 성능과 서비스 품질을 지속적으로 모니터링하여 GPU 소비자에게 신뢰성 있고 효율적인 운영을 제공한다. 인덱서는 사용자와 최적의 사용 가능 컨테이너 간의 매칭자 역할을 한다. 이 구조를 뒷받침하는 것은 Arbitrum Layer 2 블록체인이며, 이는 Aethir 네트워크에서 로컬 $ATH 토큰으로 상품과 서비스를 지불할 수 있는 탈중앙화된 정산 계층을 제공한다.
렌더링 증명
Aethir 네트워크의 노드는 두 가지 핵심 기능을 갖는다—렌더링 용량 증명: 이 작업 노드 그룹이 15분마다 무작위로 선택되어 거래를 검증함; 렌더링 작업 증명: 네트워크 성능을 지속적으로 모니터링하여 사용자가 최상의 서비스를 받을 수 있도록 하며, 수요와 지리적 위치에 따라 자원을 조정함. Aethir 네트워크에서 노드를 운영하는 참여자에게는 빌려주는 컴퓨팅 자원의 가치에 비례하여 마이닝 보상이 지급되며, 보상은 로컬 $ATH 토큰으로 지급된다.
Nosana
Nosana는 Solana 기반의 탈중앙화 GPU 네트워크이다. Nosana는 누구나 유휴 컴퓨팅 자원을 기여하고 $NOS 토큰 형태의 보상을 받을 수 있도록 한다. DePIN은 전통적인 클라우드 솔루션의 오버헤드 없이 복잡한 AI 워크로드를 실행할 수 있는 경제적인 GPU 배분을 촉진한다. 누구나 유휴 GPU를 빌려 Nosana 노
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