BitTorrent, AI 연산 능력 시장 진출: BTTInferGrid가 탈중앙화된 AI 추론 연산 네트워크 구축
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BitTorrent, AI 연산 능력 시장 진출: BTTInferGrid가 탈중앙화된 AI 추론 연산 네트워크 구축
BTTInferGrid는 AI 추론 시나리오를 위한 탈중앙화 컴퓨팅 파워 네트워크를 구축하고, 전 세계적으로 유휴 상태인 GPU 컴퓨팅 파워 공급과 AI 추론 시장의 컴퓨팅 파워 수요를 연결하는 것을 목표로 한다.
Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰AI 에이전트가 기업 업무 흐름, 자동화 생산, 자율 실행 등 다양한 복잡한 시나리오에 실제 적용되면서, 글로벌 AI 산업은 ‘수동 응답’ 단계를 넘어 ‘자율 실행’의 새로운 시대에 진입했습니다. 이에 따라 업계 경쟁의 핵심도 단순한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 파라미터 수 경쟁을 벗어나, 실제 적용 및 실행 능력으로 옮겨가고 있으며, 강력한 논리적 추론 능력은 이러한 전환을 뒷받침하는 핵심 기반이 되고 있습니다.
응용 시나리오의 패러다임 변화는 상위 계층의 컴퓨팅 인프라 수요에도 근본적인 전환을 가져왔습니다. 즉, 컴퓨팅 자원 소비의 중심이 점차 모델 훈련에서 비즈니스 추론(inference)으로 이동하고 있으며, 이 추세는 이제 돌이킬 수 없습니다. 그러나 현재 주류인 중앙집중식 컴퓨팅 인프라는 방대하고 빈번하며 급격한 피크-밸리 변동성을 보이는 추론 요청에 직면해 운영 비용 과다, 탄력적 확장성 부족, 서비스 안정성 저하 등의 문제를 노출시키고 있어, 전체 AI 산업은 컴퓨팅 공급 측면에서 성장 한계에 직면해 있습니다.
6월 17일, 오랜 역사의 탈중앙화 전송 생태계 BitTorrent가 전략적 제품 BTTInferGrid를 공식 출시했습니다. 이 제품은 AI 추론 분야를 집중적으로 타깃으로 하여 탈중앙화된 컴퓨팅 네트워크를 구축합니다. BTTInferGrid는 탈중앙화 분산 아키텍처를 기반으로 전 세계 각지에 흩어진 유휴 GPU 컴퓨팅 자원을 효율적으로 통합하여, 자원 공급자와 AI 개발자 간의 연결 장벽을 해소합니다. 이를 통해 누구나 쉽게 접근 가능한 개방형 인프라, 블록체인 상에서 검증 가능한 연산 결과, 유연한 사용량 기반 과금 방식의 AI 추론 컴퓨팅 서비스를 제공합니다.
탈중앙화 기술의 고유한 이점을 바탕으로, BTTInferGrid는 고병렬성과 급변하는 부하 환경에서 전통적인 중앙집중식 컴퓨팅 인프라가 드러내는 한계를 보완할 뿐 아니라, 컴퓨팅 자원 공급 측면에서 획기적인 도약을 달성함으로써 전체 컴퓨팅 생태계의 자원 배분 및 순환 로직을 재구성하고 있습니다.
한편, BTTInferGrid는 BitTorrent가 기존 BTFS 서비스를 업그레이드하여 출시한 전략적 제품입니다. 이는 BitTorrent가 오랜 기간 축적해온 탈중앙화 자원 스케줄링 역량을 저장 분야에서 컴퓨팅 분야로 핵심적으로 확장하는 것일 뿐만 아니라, 탈중앙화 AI 생태계 구축을 위한 핵심 전략적 포석이기도 합니다.
컴퓨팅 수요 구조의 변화: ‘훈련’에서 ‘추론’으로 — BTTInferGrid가 탈중앙화 방식으로 AI 추론 컴퓨팅 공급 체계를 재정의하다
BTTInferGrid는 탈중앙화 모델을 활용해 컴퓨팅 공급 체계를 재구성함으로써, AI 추론에 필요한 컴퓨팅 자원의 비용 과다 및 공급 부족 문제를 해결하고자 합니다. 이를 통해 비용 절감과 효율성 제고를 동시에 실현하면서 대규모 언어 모델의 추론 성능을 향상시키고, 산업 전반에 걸쳐 고성능·고탄력성·고성가비의 컴퓨팅 인프라를 제공합니다.
만약 2024~2025년이 AI 산업의 ‘천 개 모델 경쟁’과 만 카드 클러스터를 동원한 파라미터 군비 경쟁의 시기였다면, 2026년은 AI 에이전트의 대규모 실용화로 인해 AI가 본격적으로 ‘추론 시대’에 진입하는 해입니다. AI 추론은 모델 가치를 현실에 반영하는 핵심 단계로, ‘훈련 완료된 모델’을 실제 애플리케이션, 상업적 가치, 일상 서비스로 전환시킵니다. 간단히 말해, 훈련은 ‘AI에게 지식을 가르치는 것’이라면, 추론은 ‘AI를 실제로 활용하는 것’입니다. 예컨대 자율주행 차량이 처음 가보는 도로에서 정지 신호를 식별하는 행위는 전형적인 추론 사례입니다. 따라서 추론 능력은 AI 제품의 사용자 경험, 운영 비용, 상업적 가치를 직접적으로 좌우합니다.
업계에서는 미래에 70% 이상의 컴퓨팅 자원이 추론 시나리오에 사용될 것이라는 데 의견을 모으고 있습니다. 오라클(Oracle)은 추론 컴퓨팅 시장 규모가 궁극적으로 훈련 컴퓨팅 시장을 초과할 것이라고 전망하기도 했습니다. 중국공정원 원사 정위민(Zheng Weimin) 역시 현재 대부분의 컴퓨팅 자원이 사용자와 대규모 언어 모델 간의 일상적인 상호작용에 소비되고 있다고 지적했습니다. 비용 구성 측면에서 보면, 대규모 언어 모델 추론 비용 중 인건비는 단지 3%, 데이터 비용은 2%에 불과하지만, 컴퓨팅 자원 비용은 무려 95%를 차지합니다. 선두 주요 애플리케이션의 컴퓨팅 비용은 매우 막대한데, ChatGPT의 하루 추론 비용은 약 70만 달러, DeepSeek V3는 8.7만 달러에 달합니다.
AI 컴퓨팅 수요가 소수의 기술 거대 기업이 주도하는 집중형 훈련에서, 수백만 명의 개발자가 참여하는 다양한 산업 분야의 상업적 추론 시나리오로 확산됨에 따라, 하부 인프라의 평가 기준도 변화했습니다. 훈련 시대에는 개발자들이 주로 컴퓨팅 자원의 집중 규모와 처리 효율을 중시했지만, 추론 시대로 접어들면서 AI 서비스는 방대한 최종 사용자를 직접 대상으로 하게 되었고, 하루 수천억 건의 상호작용이 발생함에 따라 막대한 컴퓨팅 자원 소비가 창출되었습니다. 이에 따라 개발자들의 관심사는 각 호출당 비용, 응답 속도, 서비스 안정성으로 이동했습니다. 현재는 컴퓨팅 공급 여부, 호출 비용, 서비스 가용성(availability)이 AI 인프라를 평가하는 핵심 기준이자, AI 애플리케이션이 성공적으로 실현될 수 있는지를 결정짓는 요소가 되었습니다.
그러나 기하급수적으로 증가하는 추론 수요 앞에서, 주류 중앙집중식 컴퓨팅 인프라의 한계가 점차 두드러지고 있습니다. GPU 임대료가 지속적으로 상승하고, 플랫폼 서비스가 빈번히 다운되며, 일부 AI 애플리케이션은 컴퓨팅 비용 부담으로 인해 운영을 중단하기까지 합니다. 이러한 문제는 다음 세 가지 측면에서 집중적으로 나타납니다:
첫째, 컴퓨팅 자원 스케줄링의 탄력성이 부족해 트래픽의 피크-밸리 변화에 대응하지 못하고, 비용과 안정성 사이의 균형을 잃는 상황에 놓임: 선두 AI 기업과 클라우드 서비스 제공업체는 지속적으로 컴퓨팅 인프라 투자를 확대하고 있으나, 추론 수요는 급격히 증가하며 뚜렷한 피크-밸리 특성을 보입니다. 예를 들어, 업무 시간이나 마케팅 피크 시간대에는 요청량이 수십 배로 급증할 수 있지만, 심야에는 급격히 감소합니다. 중앙집중식 데이터센터는 이러한 동적 변화에 적응할 수 있는 탄력적 스케줄링 능력을 갖추지 못해 어려움을 겪고 있습니다. 피크 수요에 맞춰 설계하면 비피크 시간대의 자산 감가상각 비용이 막대해지고, 평균 수요에 맞춰 설계하면 피크 시간대에 서비스 중단이 발생하게 되어 ‘고비용’과 ‘저안정성’이라는 양면의 딜레마에 빠지게 됩니다. 또한 중앙집중식 컴퓨팅은 데이터센터 건설, 전력 공급, 운영 관리, 상업적 이윤 등 다층적 비용을 포함하므로, 최종적으로는 컴퓨팅 비용이 매우 높아져 중소형 혁신 팀의 실험 공간을 크게 제약합니다. 이에 따라 비용 우위와 탄력적 스케줄링 능력을 동시에 갖춘 새로운 솔루션이 시급히 요구되고 있습니다.
둘째, GPU 임대 가격이 지속 상승하면서 중소기업 및 개발자의 혁신 실현을 가로막음: Qwen, DeepSeek 등 오픈소스 대규모 언어 모델은 AI 분야 진입 장벽을 낮췄지만, 모델의 배포 및 운영은 여전히 안정적이고 저렴하며 쉽게 접근 가능한 추론 컴퓨팅 자원에 의존합니다. 하지만 현실은 GPU 임대료가 계속해서 상승하고 있다는 점입니다. 주류 H100 그래픽카드의 경우, 단일 카드 시간당 임대료가 2025년 10월의 1.70달러에서 2026년 3월에는 2.35달러로 상승하여, 반년 만에 약 40%나 증가했습니다. 높은 비용으로 인해 우수한 아이디어를 가진 개인 개발자와 중소기업들은 진입을 주저하게 되고, ‘모델은 있으나 컴퓨팅 자원은 없음’이라는 상황에 처해 AI 산업의 혁신 활성화와 규모 확대가 심각하게 저해되고 있습니다.
셋째, 전 세계적으로 방대한 양의 유휴 GPU 자원이 효과적으로 활용되지 않고 있으며, 수요와 공급이 심각하게 불일치함: 시장에서 ‘컴퓨팅 자원 부족’이 문제가 되는 반면, 전 세계적으로 개인 기기, 대학 연구실, 소규모 데이터센터, 암호화폐 채굴 시설 전환 후 남은 인프라 등에 분산되어 있는 고성능 유휴 GPU 자원은 막대한 규모로 존재합니다. 그러나 표준화된 접속 채널과 효율적인 스케줄링 엔진이 부재함에 따라, 이러한 자원은 주류 추론 시장에 진입하지 못하고 있습니다. 이로 인해 수요 측에서는 ‘카드 하나 구하기 어렵고’, 공급 측에서는 ‘GPU 자원이 잠들어 있다’는 모순적인 상황이 공존하며, 자원 활용률에는 아직 큰 개선 여지가 남아 있습니다. 수요-공급 불일치 문제는 시급히 해결되어야 합니다.
종합적으로, 현재 AI 추론 컴퓨팅 시장은 세 가지 구조적 난제에 직면해 있습니다. 첫째, 중앙집중식 공급 방식은 비용 효율성과 탄력성 모두를 충족시키지 못하고 있으며, 둘째, 컴퓨팅 자원 임대료 상승은 AI 혁신을 억제하고 있고, 셋째, 방대한 양의 유휴 GPU 자원이 장기간 활용되지 못하고 있습니다. 이러한 업계 과제에 직면해 BTTInferGrid는 탈중앙화 기술을 기반으로 컴퓨팅 자원의 수요-공급 불일치 문제를 해결하기 위한 혁신적인 솔루션을 제시합니다.
BTTInferGrid는 탈중앙화 방식을 통해 전 세계에 흩어진 유휴 GPU 자원과 수많은 AI 개발자를 효율적으로 연결함으로써, 중앙집중식 컴퓨팅의 독점과 병목 현상을 근본적으로 해소하고자 합니다. 한편으로는 산발적인 유휴 GPU 자원을 통합하여 개방적이고 공유 가능한 컴퓨팅 인프라를 구축하고, 다른 한편으로는 공급 측과 수요 측 간의 연결 채널을 열어 기존 중앙집중식 모델의 진입 장벽과 가격 불투명성을 제거합니다. 더불어 DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Network)의 인센티브 및 협업 메커니즘을 활용해, BTTInferGrid는 지속적으로 고성가비의 추론 컴퓨팅 자원을 공급함으로써, 컴퓨팅 비용 과다 및 공급 부족이라는 핵심 과제를 근본적으로 해결하고, 대규모 언어 모델의 추론 성능과 상업적 가치를 진정으로 실현합니다.
BTTInferGrid: AI 추론 시나리오를 위한 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크 구축 — 세 가지 핵심 이점으로 컴퓨팅 자원 배분 메커니즘을 재정의하다
BTTInferGrid는 AI 추론 시나리오에 특화된 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크 구축을 명확히 목표로 하며, 전 세계 유휴 GPU 자원 공급과 AI 추론 수요를 연결하고, 누구나 쉽게 접속 가능하며 결과를 블록체인 상에서 검증할 수 있고, 사용량 기반 과금 방식을 채택하는 글로벌 AI 컴퓨팅 서비스를 제공합니다.
구체적으로, BTTInferGrid는 DePIN 기반의 하부 네트워크 메커니즘을 활용해, 급증하는 AI 추론 수요와 컴퓨팅 자원 공급을 정밀하게 매칭함으로써 수요 측과 공급 측 모두에게 상호 가치를 창출합니다:
- 컴퓨팅 자원 공급 측: 전 세계에 흩어진 조각난 유휴 GPU 자원을 효율적으로 통합하여 개방적이고 공유 가능한 컴퓨팅 인프라 기반을 구축합니다. 동시에 DePIN의 인센티브 및 지능형 스케줄링 메커니즘을 통해, 먼저 컴퓨팅 자원 보유자들에게 낮은 진입 장벽과 지속 가능한 수익 창출 채널을 제공하여, 전 세계에 ‘잠든 GPU’를 진정한 ‘유동 자산’으로 전환합니다. 또한 컴퓨팅 자원의 안정성과 탄력적 확장성을 보장함으로써, 고성가비·고확장성·안전 신뢰성의 글로벌 추론 서비스 역량을 구축합니다.
- 컴퓨팅 자원 수요 측: 전 세계 AI 개발자를 대상으로, 접속이 용이하고 결과가 블록체인 상에서 검증 가능하며 사용량 기반 과금 방식을 채택하는 글로벌 추론 서비스를 제공합니다. 기존 중앙집중식 클라우드 공급업체의 과도한 프리미엄 가격에 비해 BTTInferGrid는 극도의 비용 우위와 탄력적 확장 능력을 갖추고 있어, 중소형 기술 스타트업과 독립 개발자들이 사업 실험 비용을 줄이고, 제품 검증 및 사업 반복 개선을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다. 동시에 이는 상위 컴퓨팅 자원 공급 생태계에도 역으로 긍정적인 영향을 미칩니다.
이처럼 BTTInferGrid는 AI 개발자들이 ‘실용화 경쟁’ 단계에서 절실히 요구하는 저비용·고탄력성의 컴퓨팅 자원을 실질적으로 해결해주며, 동시에 전 세계 방대한 유휴 하드웨어 자원에 지속 가능한 가치 창출 채널을 열어줍니다.
더 중요한 것은, BTTInferGrid 플랫폼이 자급자족형 긍정적 성장 피드백 루프를 성공적으로 구축한다는 점입니다. 즉, 유휴 GPU 노드가 지속적으로 확장되면 추론 컴퓨팅 비용이 점차 하락하고, 이는 더 많은 개발자의 플랫폼 가입을 유도합니다. 수요가 지속적으로 증가함에 따라 전 세계 컴퓨팅 자원 공급자들이 생태계에 참여하도록 더욱 강력히 유도합니다. BTTInferGrid는 탈중앙화 모델을 통해 컴퓨팅 자원 공급 체계를 재구성함으로써, 희소하고 고가의 전용 AI 컴퓨팅 자원을 보편적이고 필요에 따라 호출 가능한 AI 공공 인프라로 전환합니다.
제품 성능 측면에서, 현재 시장에 존재하는 대부분의 탈중앙화 GPU 플랫폼은 컴퓨팅 자원 접속 장벽이 높고, 서비스 신뢰도가 부족하며, 경제 모델의 장기적 지속 가능성 확보가 어렵다는 공통된 문제를 안고 있습니다. 반면 BTTInferGrid는 하부 아키텍처부터 최적화를 시작해, 컴퓨팅 자원 통합, 서비스 검증, 경제 체계 지속 가능성 등 세 가지 핵심 차원에서 전면적인 돌파를 이루며 고유한 핵심 경쟁력을 확보했습니다. 구체적인 이점은 다음과 같습니다:
1. 개방형 접속 구조의 컴퓨팅 자원 공급 네트워크 — 전 세계 유휴 GPU 자원을 신속하게 집적: 기존 클라우드 컴퓨팅은 규격화된 데이터센터, 고정 공용 IP, 고가의 스위치 등으로 인해 진입 장벽이 높습니다. 반면 BTTInferGrid는 진정한 의미의 개방형 접속 구조의 컴퓨팅 자원 공급 네트워크를 구축하여, 기본 성능 사양(예: VRAM 용량, 컴퓨팅 성능 기준) 및 네트워크 안정성 조건을 충족하는 모든 유휴 GPU 자원 보유자—개인 또는 조직—가 바로 접속할 수 있도록 합니다. 이 설계는 컴퓨팅 자원 공급 측의 참여 장벽을 대폭 낮추어 전 세계 유휴 GPU 자원이 매우 빠른 속도로 네트워크화·매트릭스화되는 것을 가능하게 합니다.
2. 검증 가능한 서비스 품질 및 노드 행동 — 탈중앙화 환경에서의 신뢰 문제 해결: 탈중앙화 컴퓨팅의 최대 과제는 신뢰성입니다. 예를 들어, 광부(miner)가 저성능 그래픽카드로 고성능 카드를 위장할 수 있는가? 추론 결과가 진실하고 신뢰할 수 있는가? BTTInferGrid는 작업 스케줄링(지능형 분배), 도전 검증(암호학적 무작위 점검), 합의 기반 평가(동적 신뢰도 점수), 블록체인 기반 조정(스마트 계약을 통한 보상 및 처벌) 등 네 가지 메커니즘을 결합해 교차 검증 가능한 폐쇄 루프를 구축함으로써, 추론 서비스의 신뢰도를 효과적으로 향상시킵니다.
3. 수요 기반의 경제 모델 — 지속 가능한 생태계 구축: 초기 DePIN 프로젝트는 종종 ‘과도한 토큰 발행으로 광부를 유도하되 실제 수요 부재로 인해 토큰 인플레이션, 가격 폭락, 광부 이탈’이라는 악순환에 빠지곤 했습니다. BTTInferGrid는 출시 초기부터 ‘실제 수요 기반 경제 생태계’ 구축을 목표로 삼았습니다. 즉, 실제 AI 추론 호출량과 노드의 실적을 핵심 인센티브 기준으로 삼습니다. AI 개발자가 실제 비용을 지불하고 모델을 호출할 때에만 컴퓨팅 자원 제공자가 핵심 수익 분배 및 신뢰도 점수 상승 혜택을 받습니다. 이 설계는 공급 규모와 실제 시장 수요 간의 건강한 조화와 성장을 강력히 촉진하여, 네트워크 생태계의 장기적이고 건강한 지속 가능성을 보장합니다.
종합적으로, 전통적인 진입 장벽을 타파해 전 세계 어느 곳에서든 성능 기준을 충족하는 유휴 GPU 자원이 무결점으로 접속 가능한 개방형 공급 그리드, 작업 스케줄링·도전 검증·합의 평가·블록체인 상 보상 및 처벌이라는 네 가지 폐쇄 루프로 구성된 전 과정 검증 가능한 신뢰 방어 체계, 그리고 투기적 거품을 완전히 배제하고 실제 AI 추론 호출을 인센티브의 근간으로 삼는 수요 기반 경제 모델—BTTInferGrid는 자원 집적, 서비스 신뢰성, 가치 분배라는 세 가지 차원에서 컴퓨팅 자원의 배분 메커니즘을 완전히 재정의하고 있습니다.
BTTInferGrid는 단계별로 실수요 기반의 새로운 컴퓨팅 생태계를 구축할 계획
BTTInferGrid는 단순한 ‘컴퓨팅 자원 집적’을 넘어서, AI 추론 작업의 스케줄링 및 실행, 컴퓨팅 자원 수요-공급의 지능형 매칭 및 연결, 블록체인 기반 자원 조정 및 정산 등 다기능을 통합한 정교한 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크입니다.
BTTInferGrid의 탈중앙화 컴퓨팅 생태계 내에서, 모든 참여자는 ‘공급·사용·검증’이라는 컴퓨팅 자원의 세 가지 핵심 측면을 중심으로 다음과 같은 세 가지 핵심 역할을 형성합니다:
- 컴퓨팅 자원 공급자(광부): 유휴 GPU 자원을 제공하여 AI 추론 작업을 수주하고 실행합니다. 시스템은 검증된 실제 작업량, 작업 완료 품질, 동적 성능 평가 점수를 기반으로 자동으로 보상을 배분합니다.
- 컴퓨팅 자원 수요자(AI 개발자): BTTInferGrid는 표준화된 API 서비스 인터페이스를 제공하여 개발자가 전 세계 분산형 GPU 자원에 접근할 수 있도록 지원합니다.
- 네트워크 수호자(검증자): 탈중앙화된 검증 및 평가 체계에 참여하여 광부 노드의 연산 성능을 감사하고 무작위 도전 검사를 수행함으로써 비정상적 행동을 식별하고 네트워크 서비스 품질을 유지합니다. 동시에 검증자는 네트워크 무결성 유지에 대한 보상을 받으며, 네트워크의 공정성과 신뢰성을 공동으로 보장합니다.
요약하자면, AI 개발자 입장에서는 BTTInferGrid가 비용 효율성과 높은 확장성, 안전 신뢰성을 갖춘 AI 추론 서비스를 제공함으로써, 컴퓨팅 자원 부족으로 인한 제품 중단 및 고객 이탈 문제를 효과적으로 완화합니다. GPU 자원 제공자 입장에서는 전 세계의 엣지 및 유휴 하드웨어 자원을 활성화하여 지속 가능한 수익 창출 채널을 마련하고, 추론 시대에 있어서 각각의 컴퓨팅 자원이 그 진정한 가치를 발휘할 수 있도록 합니다.
구체적인 제품 론칭 전략 측면에서, 기존 중앙집중식 클라우드 업체가 ‘먼저 하드웨어를 구축한 후 수요를 기다리는’ 중자산(heavy-asset) 모델과 달리, DePIN은 초기 구축 단계에서부터 공급과 수요의 양방향 조율이라는 근본적 과제를 안고 있습니다. 공급 과잉은 노드 유휴 및 토큰 경제 붕괴를 초래하고, 공급 부족은 개발자 경험과 시스템 효율성을 저해합니다. 이에 BTTInferGrid는 무질서하고 조절되지 않은 성장을 배제하고, 자원 활용률, 경제적 지속 가능성, 기술적 아키텍처의 안정적 확장에 우선순위를 두는 명확하고 탄탄한 수요 중심의 단계별 론칭 전략을 수립했습니다.
- 단기 목표(2026년): 네트워크 초기 구동 단계로서, 핵심 하부 노드 접속 및 분산형 추론 서비스 검증을 완료하고, 점진적으로 GPU 노드 규모를 확대합니다.
- 중기 목표(2027년): 생태계 다각화 단계로서, 네트워크 서비스의 안정성 및 개인정보 보호 보안을 강화하고, 더 많은 AI 모델 형식 및 추론 프레임워크 호환성을 확보하며, 점진적으로 모델 미세 조정(fine-tuning) 등 추가 응용 시나리오로 확장합니다.
- 장기 목표(2028년 및 이후): AI 원생 하부 인프라로 자리매김하여, AI 에이전트 및 자동화 애플리케이션을 위한 최적의 컴퓨팅 계층을 구축하고, 대규모 AI 애플리케이션에 탄력적인 컴퓨팅 자원을 제공합니다. 궁극적으로는 컴퓨팅 자원, 분산 저장소, 블록체인 상 스마트 계약이 통합 아키텍처 내에서 조화롭게 작동하는 생태계를 실현합니다.
실제 구현 단계에서도 BTTInferGrid는 단계적 진화 전략을 따릅니다. 초기에는 전문용 그래픽카드를 중심으로 서비스를 시작하며, 컴퓨팅 자원 공급 측(광부)의 접속은 심사를 거치고, 수요 측 사용자는 플랫폼을 통해 추론 서비스를 호출할 수 있습니다. 향후에는 소비자용, 전문용, 데이터센터용 등 다양한 GPU 유형을 지원하는 완전 개방형 슈퍼 컴퓨팅 그리드로 진화할 계획입니다. 이때 GPU 유형별 성능에 따라 분류 접속 및 과금이 이루어지고, 광부의 자유 접속이 허용되며, 품질 보장을 위해 스테이킹(staking) 메커니즘이 도입됩니다. 수요 측에서는 통합 API 인터페이스가 개방되어 다양한 AI 모델 형식 및 추론 프레임워크와 호환되며, 유연한 배포 옵션을 제공합니다.
현재 BTTInferGrid는 알리바바 클라우드 Qwen 시리즈의 Qwen3.6 27B 및 Qwen2.5 7B Instruct, 메타(Meta)의 Llama 3.1 8B Instruct 등 주요 오픈소스 AI 대규모 언어 모델을 성공적으로 통합했습니다. AI 개발자들은 실제 비즈니스 시나리오에 따라 필요에 따라 유연하게 모델을 호출할 수 있습니다. 향후 플랫폼은 지속적으로 모델 생태계를 확장하여 개발자들에게 더 많은 최첨단 모델을 지원할 예정입니다.
더욱 중요한 것은, BTTInferGrid가 BitTorrent 및 BTFS의 장기적 축적을 견고한 기반으로 삼고 있다는 점입니다. BitTorrent와 그 자회사 BTFS는 탈중앙화 저장 분야에서 오랜 기간 성공적으로 운영되어 왔으며, 특히 BitTorrent는 1억 명 이상의 활성 사용자와 20억 건 이상의 설치 수를 보유하고 있습니다. 이는 DePIN 모델의 실현 가능성을 이미 입증했을 뿐 아니라, 자원 접속, 토큰 인센티브, 블록체인 상 결제, 커뮤니티 운영 등 다양한 성숙한 역량을 축적해 왔음을 의미합니다. BitTorrent의 AI 분야 전략적 제품으로서, BTTInferGrid는 기존 BTFS 서비스를 업그레이드하여 출시되었기에, 이러한 성숙한 역량을 AI 추론 컴퓨팅 분야로 원활하게 이전시켜 생태계 성장을 신속히 촉진할 수 있습니다.
탈중앙화 기술을 기반으로, BTTInferGrid는 ‘컴퓨팅 자원 유휴’와 ‘컴퓨팅 자원 부족’이 공존하는 업계 난제를 정확히 해결합니다. 개방적 접속, 탈중앙화 협업, 검증 가능한 기여, 공동체 기반 구축이라는 철학은 단순히 기존 중앙집중식 컴퓨팅 독점을 타파하는 것을 넘어서, 명확한 제품 포지셔닝과 탄탄한 기술 기반을 바탕으로, 상상력을 자극하는 탈중앙화 글로벌 컴퓨팅 인프라의 새 지평을 제시합니다. 여기서는 모든 유휴 컴퓨팅 자원이 깨어나고, 모든 개발자가 보편적 비용으로 지능형 미래에 다가갈 수 있습니다.
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