AI 추론 시장 전반에 대한 심층 분석: 암호화 프로젝트는 어떻게 돌파구를 마련할 수 있을까?
글쓴이: 0xSammy(Khala Research)
번역: AIdidiaoJP, Foresight News
현재 AI 추론 시장은 더 이상 단일 클라우드 서비스 시장처럼 보이지 않으며, 오히려 ‘위험(risk)’을 둘러싼 체스판과 같다. 각 공급업체는 서로 다른 영토를 차지하기 위해 경쟁하고 있다. 초대규모 클라우드 서비스 제공업체는 기업용 대륙을 장악하고, 라우터는 무역 통로를 지배하며, 탈중앙화 네트워크는 개방적 최전선에서 치열한 싸움을 벌이고 있다.
지난 AI 사이클의 핵심은 모델 훈련이었으나, 이제 점점 더 명확해지는 것은 바로 추론 단계에 막대한 경제적 가치가 숨어 있다는 점이다. 많은 이들이 ‘inference’(추론)이라는 용어를 처음 접했을 수도 있는데, 과연 이는 무엇인가?
훈련은 AI 모델을 창출하지만, 추론은 누군가 모델에 질문하거나 작업을 요청할 때 그 모델이 답변을 생성하는 과정이다.
AI 추론 시장 개관
주목받는 이유는 훈련 단계가 놀라운 출력 결과를 가능하게 하기 때문이다. 그러나 실제로는 현재 추론이 대부분의 경제적 이익을 차지하고 있다—모든 프롬프트, 에이전트 루프, 이미지 생성, 거래 실행, 도구 호출, 코드 편집 등은 어딘가에서 반드시 실행되어야 한다.
라우터가 진정한 병목 구간이다
‘위험’ 체스판에서 가장 가치 있는 영토는 종종 군대의 다음 움직임을 결정하는 좁은 병목 구간이다. AI 추론 시장에서도 라우터는 정확히 동일한 역할을 한다. 라우터는 수요와 공급 사이에 위치하여 각 요청이 어디로 흘러갈지를 결정하고, 어느 공급업체가 보상을 받을지를 결정한다.
그 전형적인 예로 OpenRouter가 있다. 해당 프로토콜은 지난 주에만 4700조 토큰(token)을 처리했다.
이러한 경제 활동은 조금도 느려질 기미가 없으며, 특히 수 조 개의 에이전트가 곧 출시될 예정이다.
그렇다면 완전한 추론 시장을 구성하려면 무엇이 필요한가? 핵심 요소는 다음과 같다:
- 토큰이 계정 단위(unit of account)로 자리 잡고 있다
- OpenRouter는 급속도로 핵심 거래소 계층으로 부상하고 있으며, 지난 주 LLM 시장에서 사용된 토큰 수량만 해도 4700조에 달한다.
- 전문 공급 측: Fireworks, Together, Replicate, Baseten, Groq 및 주요 초대규모 클라우드 서비스 제공업체들
- 암호화 AI 네트워크: Chutes, Akash, io.net, Nosana, Targon, Venice, NuNet 등은 허가 없는 기반 인프라를 구축 중이다.
이 모든 공급업체들을 동일한 시장에서 경쟁한다고 간주하지 말 것. 사실 그들은 전혀 그렇지 않다.
기존 공급업체는 신뢰성, 개발자 경험, 기업용 구매 절차를 판매한다.
암호화 AI 네트워크는 더 저렴한 공급, 개방적 접근, 프라이버시, 검증 가능성, 그리고 새로운 인센티브 순환 구조를 내세운다.
최근 Anthropic이 미국 외 지역 사용자에게 자사의 Mythos 모델(Fable 5) 사용을 금지한 사태는, 선두 기술의 독점적 폐쇄형 모델에 대한 과도한 의존이 얼마나 위험한지를 다시 한번 일깨워주었다.
흥미로운 점은 두 세계가 점차 겹쳐지고 있다는 것이다: 프라이버시, 기밀 컴퓨팅 또는 에이전트 원생 결제(Venice와 Targon이 이 분야에서 두각을 나타내고 있음).
AI 연산력 시장을 바라보는 관점
시장을 전통적 진영과 암호화 진영으로 나누는 것이 더 나은 시각이다:
전통적 진영은 신뢰성, 개발자 경험, 기업 구매 절차를 판매한다.
암호화 네트워크는 개방적 접근, 낮은 비용의 공급, 프라이버시, 검증 가능성, 그리고 글로벌 무결점 자본 조율을 위한 새로운 인센티브 메커니즘을 중심으로 경쟁한다.
왜 추론이 진정한 AI 시장인가?
모델 계층은 여전히 중요하지만, 모델 품질은 기대보다 훨씬 빠른 속도로 수렴되고 있다. 오픈소스 모델은 선두 모델의 90–95% 수준의 품질을 달성하면서도, 그 비용의 단 10%만 소비한다(예: Z.ai의 GLM-5.2).
오픈소스 모델은 계속해서 반복적으로 개선되며, 중국 연구실들은 가격을 끊임없이 낮추고 있다. 선두 모델은 여전히 프리미엄을 유지할 수 있으나, 그 아래에서는 토큰 기반 가격 경쟁이 매우 치열하다.
바로 이것이 라우터 계층이 핵심이 되는 이유다: 동일한 오픈소스 모델이라도 다섯 개의 서로 다른 공급업체가 다섯 가지 다른 가격으로 제공할 수 있다. 개발자들은 특정 엔드포인트를 영구히 하드코딩하고 싶지 않으며, 따라서 라우터가 필요하다.
라우터는 가격, 지연 시간, 프라이버시, 신뢰성 등 다양한 요소를 기준으로 선택할 수 있다.
라우터는 모든 공급업체 위에 위치해 혼란스러운 구조를 깔끔하고 통합된 인터페이스로 바꾼다.
이것이 바로 OpenRouter가 성공한 핵심이며, 리스크 펀드가 최근 B 라운드 투자에서 이 라우팅 기회를 잡기 위해 1.13억 달러를 투입한 이유이기도 하다.
OpenRouter는 빠르게 시장 인터페이스로 자리 잡고 있다: 하나의 키만으로 수백 개의 여러 공급업체에 걸친 모델에 접근할 수 있다. 진정한 가치는 모델 목록 자체에 있지 않고, 동일한 요청을 해당 작업에 가장 적합한 공급업체로 라우팅할 수 있다는 데 있다.
이는 에너지 시장과 점점 더 유사해진다: 사용자는 어느 발전소에서 전기를 생산했는지 관심 없고, 오직 불이 켜지는지, 가격이 합리적인지, 시스템이 안정적인지만 중요하다.
AI 사용자들도 점점 그렇게 생각하게 될 것이다—어느 GPU 클러스터가 이 토큰을 처리했는지는 중요치 않으며, 응답이 빠른지, 저렴한지, 프라이버시가 보장되는지, 신뢰할 수 있는지만 중요하다.
기존 추론 공급업체
기존 진영은 네 가지 유형으로 분화되고 있다:
i) 초대규모 클라우드 서비스 제공업체(Hyperscalers): AWS, Google, Microsoft
그들은 ‘견고한 대륙(fortified continents)’을 장악하고 있다. 그들의 승리는 항상 가장 저렴하기 때문이 아니라, 이미 기업 구매, 규정 준수, 신원 인증, 보안, 청구 시스템을 장악했기 때문이다. 이 요새를 정면으로 공격하는 것은 극도로 비용이 크다.
그들은 기업의 신뢰를 바탕으로 승리한다. 대기업은 단순히 토큰만 사는 것이 아니라 규정 준수, 보안, 구매 편의성, 그리고 문제가 발생했을 때 책임을 질 사람까지 함께 구매한다.
ii) 라우팅 시장: OpenRouter 및 다양한 AI 게이트웨이
라우터는 모델 공급업체 위에 위치하여 각 요청을 최적의 옵션으로 전달한다. 모델의 선두 주자 지위가 매주 바뀌는 상황에서 단일 모델을 하드코딩하는 것은 점점 더 취약해진다. AI에도 집계기(aggregator)가 필요하며, 암호화 분야와 마찬가지다.
iii) 최적화된 오픈소스 모델 서비스: Together, Fireworks, Baseten, Groq
그들은 단순히 저렴한 API가 아니라, 속도, 배치 처리, 확장성, 파인튜닝, 맞춤형 엔드포인트, 프로덕션 지원에 특화된 성능 인프라 기업이다.
iv) 모델 마켓플레이스: Replicate 및 Hugging Face와 유사한 플랫폼
추론은 단순한 채팅 이상이다. 이미지, 비디오, 음성, 임베딩, 로봇 모델, 시뮬레이션, 멀티모달 에이전트 등은 모두 모델 실행을 필요로 한다. 마켓플레이스는 롱테일(long-tail) 모델 수요를 쉽게 얻을 수 있도록 해준다.
암호화 AI 추론 공급업체
탈중앙화 네트워크는 ‘게릴라 영토(guerrilla territory)’다
암호화 추론 네트워크는 AWS의 주요 전장에서 더 많은 자금을 투입하려 하지 않는다. 대신 새로운 전선을 개척한다: 검열되지 않는 모델, 더 저렴한 GPU 공급, 프라이버시 보장 추론, 에이전트 원생 결제, 그리고 초대규모 클라우드 서비스 수준의 신뢰성을 요구하지 않는 워크로드 등이다.
암호화 진영은 흔히 단순히 ‘탈중앙화 연산력’으로 분류되곤 하는데, 이 표현은 너무 모호하다. 적어도 다섯 가지 방향성이 다르다:
- 서버리스 추론 네트워크
- 탈중앙화 GPU 시장
- 기밀 컴퓨팅 네트워크
- 프라이버시 중심 AI 애플리케이션 및 게이트웨이
- 오케스트레이션 계층
이들을 동일한 기준으로 분석해서는 안 된다.
i) Chutes: 암호화 원생 추론
@chutes_ai는 단순한 GPU 시장이 아니라 탈중앙화 추론 플랫폼으로 이해하는 것이 가장 적절하다.
핵심은: 개발자들은 GPU를 임대하거나 인프라를 관리하고 싶지 않으며, 단지 제대로 작동하는 엔드포인트를 원한다. Chutes는 익숙한 API를 통해 오픈소스 모델을 제공하고, 밑단에는 탈중앙화된 GPU 공급망을 활용한다.
중요한 질문은, 상위 수요를 유료화된 반복적(recurring) 수요로 전환할 수 있는가이다. 저렴한 토큰은 유용하지만, 전제 조건은 개발자가 그 운영 시간, 지연 시간, 신뢰성을 믿어야 한다는 것이다.
그들의 1조 토큰당 수익은 꾸준히 증가하고 있어, 지속 가능한 수익성/실행 가능성의 잠재력을 보여준다.
ii) Akash: GPU 경매 계층
@akashnet은 탈중앙화 클라우드 시장이다.
사용자는 필요한 연산력을 정의하고, 공급업체가 이를 입찰하며, 워크로드는 임대 계약을 통해 실행된다. 이는 직접적인 추론 라우터라기보다는 연산력 시장에 더 가깝다.
가격 민감도가 높고 인프라 변동을 감수할 수 있으며, AWS/Azure/Google Cloud와의 심층적 통합이 필요하지 않은 워크로드에 가장 적합하다. 수수료는 토큰 가격과 어느 정도 연동되어 있고, 상승 추세를 보이고 있다.
iii) io.net: 탈중앙화 GPU 클라우드
@ionet은 탈중앙화 GPU 클라우드 공급업체에 더 가깝다.
핵심 강점은 분산된 GPU 공급에 더 낮은 비용과 더 빠른 설정 속도로 접근할 수 있다는 점이다. 연산력이 필요하지만 장기 클라우드 계약을 맺거나 초대규모 클라우드의 가격 책정을 수용하기 싫은 AI 팀에게 적합하다.
실행의 어려움이 있다: 하드웨어 검증, 신뢰성, 스케줄링, 지원, 일관된 성능 등이다. 원시 GPU 접근은 가치가 있지만, 더 높은 이윤을 창출하는 계층은 여전히 라우팅, 추론 관리, 오케스트레이션이다.
io.net은 지난 30일간 두각을 나타냈으며, 연간 수익은 1230만 달러에 달한다.
iv) Targon: 기밀 컴퓨팅
@TargonCompute(@manifoldlabs에서 개발)은 AI 워크로드를 위한 기밀 컴퓨팅에 집중한다.
그들이 해결하는 문제는 명백하다: 많은 사용자들이 민감한 프롬프트, 모델, 데이터를 알 수 없는 제3자의 인프라에서 실행하는 것을 꺼린다.
Targon은 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE), 암호화된 가상 머신, 원격 증명, 기밀 GPU 인프라를 통해 보호된 실행을 제공한다. 간단히 말해, 워크로드가 보안 환경에서 실행되고 있다는 점을 증명하며, 운영자가 볼 수 있는 정보를 줄이는 것이다.
이는 금융, 의료, 기업 AI 등 프라이버시가 중요한 분야에서 특히 관련성이 높다. 기밀 컴퓨팅은 마법이 아니다. 신뢰를 하드웨어, 펌웨어, 증명 시스템으로 이전시키는 것이다.
지난해 이 프로토콜은 연간 수익 1040만 달러를 보고했으며, Intel과 공동으로 ‘불신할 수 있는 하드웨어 위의 탈중앙화 연산력’에 관한 연구 논문을 발표했다.
v) Darkbloom: 유휴 Mac 상의 프라이버시 보장 추론
Darkbloom(@eigenlabs에서 개발)은 다른 방향을 선택했다.
대규모 모델을 임의의 GPU에 분할하지 않고, 유휴 상태의 Apple Silicon Mac을 프라이버시 보장 추론 네트워크로 전환한다. 모델은 Mac 로컬에서 실행되며, 요청은 암호화되어 검증된 공급업체로 라우팅된다.
핵심 강점은 프라이버시와 비용이며, 선두 모델 성능 극대화가 아니다.
이는 매우 유용하다. ‘노드가 전체 모델을 보유하지 않는다’는 사실만으로 프롬프트가 자동으로 프라이버시 보장되는 것은 아니기 때문이다. Darkbloom은 프라이버시 문제를 더욱 명확히 타겟팅하지만, 공급 규모, 성능, 개발자 신뢰를 입증해야 한다.
현재 네트워크는 300대의 기계를 보유하고 있으며, 20억 토큰과 100만 건의 요청을 처리했다.
vi) Venice: 소비자 중심 프라이버시 보장 추론
@AskVenice는 Akash나 io.net 같은 네트워크와는 다른 위치에 있다. 이는 주로 GPU 시장이라기보다는 프라이버시 보장 AI 애플리케이션 및 추론 게이트웨이에 더 가깝다.
그들의 게이트웨이 처리량은 하루 850억 토큰에 달한다(@ErikVoorhees 자료).
대부분의 사용자는 프라이버시를 존중하고 강력한 모델에 접근할 수 있으며, 대량의 데이터를 수집하지 않는 AI 제품을 원한다.
Venice는 인프라 개념을 소비자 중심의 경험으로 포장하여, 프라이버시 보장 프롬프트, 오픈소스 모델, 검열 없는 접근, API 기능, VVV 및 DIEM을 통한 토큰화된 연산력 등을 중심으로 한다.
DIEM 컴포넌트는 특히 흥미롭다. 이는 더 광범위한 에이전트 경제 개념을 가리키는데, 하루 1달러의 연산력 접근을 제공한다. 시장은 최근 이 개념에 꽤 매력적인 가격표를 붙였다.
에이전트가 지속적으로 추론에 접근해야 한다면, 연산력 포인트는 에이전트 원생 자산처럼 작동하기 시작하며, 전체 2차 시장이 이를 중심으로 형성될 수 있다.
인간이 정기적으로 신용카드를 긁어야 하는 에이전트보다, 직접 연산력 권한을 보유하고 사용할 수 있는 에이전트가 훨씬 실용적이다.
이는 암호화 AI에 대한 더 깊은 주장—즉, 에이전트는 궁극적으로 자금, 신원, 기억, 연산력을 접근해야 하며, 암호화 시스템은 이러한 자원의 프로그래밍 가능성을 위한 프레임워크를 제공한다는—을 부각시킨다.
Venice는 OpenRouter와 모델의 다양성 면에서 직접 경쟁하지는 않으며, 대신 프라이버시, 접근성, 토큰화된 연산력에서 경쟁한다. 이것은 타당한 니치(niche)이지만, 핵심 질문은 프라이버시 중심 AI 제품에 대한 수요가 현재 서사 주기를 넘어서 토큰 모델을 지탱할 만큼 충분히 클 것인가이다. 필자의 판단은, AI가 보편화됨에 따라 프라이버시 서사는 점점 더 강해질 것이라는 것이다.
vii) NuNet: 분산 연산력 오케스트레이션
@nunet_global은 흔히 탈중앙화 연산력 프로젝트로 분류되지만, ‘오케스트레이션’이라는 프레임워크로 보는 것이 더 유용하다.
오케스트레이션은 워크로드를 가장 적합한 연산력 자원에 매칭하고, 서로 다른 기계, 환경, 위치 간 실행을 조율하는 것을 의미한다.
AI가 중앙화된 클라우드 인프라를 넘어설수록 이는 점점 더 중요해진다.
미래의 AI 시스템은 클라우드 GPU, 엣지 디바이스, 로컬 서버, 로봇, 스마트폰, 센서, 탈중앙화 공급업체 네트워크 등 다양한 환경을 넘나들게 될 것이다.
창고 로봇은 지역 간 API 응답을 기다리지 못할 수 있다. 드론은 언제나 완벽한 연결을 가정할 수 없다. 야외 로봇은 네트워크가 불안정할 때 로컬에서 추론을 실행해야 한다.
따라서 오케스트레이션은 독립적이고 의미 있는 카테고리가 되고 있다.
NuNet의 도전 과제는 이 조율 문제를 충분한 공급, 수요, 개발자 채택을 갖춘 기능성 있는 경제 네트워크로 전환할 수 있는가이다.
viii) OpenServ: 순수한 추론이 아닌 에이전트 오케스트레이션
@openservai는 탈중앙화 추론 네트워크라기보다는 에이전트 인프라 및 오케스트레이션 플랫폼으로 이해하는 것이 가장 적절하다.
이는 매우 중요하다. 왜냐하면 에이전트는 미래의 가장 명확한 추론 수요원 중 하나이기 때문이다. 일반 챗봇은 모델을 한 번만 호출할 수 있지만, 에이전트는 반복적으로 모델을 호출한다: 추론, 도구 사용, 출력 확인, 다른 모델 호출, 행동 수행, 그리고 루프 재개.
이는 막대한 추론 수요를 창출하며, 암호화 커뮤니티 내에서 이미 주목받고 있다.
따라서 OpenServ는 공급 측보다는 수요 측에서 추론 시장과 관련이 있다. 이 플랫폼이 개발자들이 에이전트를 구축·배포·조율하는 데 유용한 장소가 된다면, 자연스럽게 다양한 공급업체로 추론을 라우팅하는 계층이 될 것이다.
핵심 질문은 OpenServ가 진정한 에이전트 실행 계층이 될 수 있을지, 아니면 단지 또 다른 토큰을 동반한 에이전트 마켓플레이스에 불과할지이다.
팀과 여러 차례 대화한 후, 나는 이 능력이 후자에 머무르지 않을 것이라고 판단한다. 이들의 추론 프레임워크는 몇 가지 주목할 만한 벤치마크 성능을 보여주며, 로드맵에는 자체 전용 모델도 포함되어 있다.
만약 OpenServ가 에이전트 기반 운영 워크플로우를 장악한다면, 추론은 플랫폼의 입력이지 주요 제품이 아니다.
에이전트 중심의 세상에서 가장 가치 있는 계층은 에이전트가 지속적이고 막대한 시간과 자원을 소비하는 장소가 될 것이다.
ix) Dolphin AI: 제품 중심의 탈중앙화 추론
@dphnAI의 흥미로운 점은 GPU 시장이 아니라 모델 수요에서 출발했다는 것이다.
Dolphin 모델 패밀리는 검열되지 않는 오픈소스 모델로서 이미 입지를 다졌으며, 이는 네트워크의 존재 이유를 더욱 분명히 한다.
이는 매우 중요하다. 많은 탈중앙화 추론 프로젝트는 공급 우선 전략을 택한다: ‘우리에겐 GPU가 있다. 이제 누가 살 것인가?’
Dolphin은 정반대다: 사람들이 이미 사용하고 싶어 하는 모델 집합에서 출발하여, 그 수요를 중심으로 탈중앙화 추론 네트워크를 구축한다.
그 아키텍처는 흔히 peer-to-pool이라 불리며, GPU 소유자가 특정 노드를 직접 임대하는 것이 아니라 특정 모델 풀(pool)에 용량을 기여한다. 요청은 풀로 라우팅되며, 이용 가능한 노드가 이를 처리한다.
이는 불안정한 소비자 공급에 대해 더 나은 설계다. 누군가 유휴 게임용 GPU를 기여하더라도, 그들이 항상 온라인 상태일 것이라고 기대할 수는 없다. 모델 풀링은 일대일 임대 시장보다 이러한 변동을 더 자연스럽게 흡수할 수 있다.
더 흥미로운 점은 검증이다. Dolphin은 live-weight proofs(실시간 가중치 증명)를 추진하고 있다. 간단히 말해, 서비스 과정에서 실제로 로드된 모델 가중치가 노드가 주장하는 모델과 일치하는지를 검사하는 것이다.
이는 매우 중요하다. 왜냐하면 속임수는 탈중앙화 추론에서 가장 어려운 문제 중 하나이기 때문이다. 노드는 고비용 모델을 실행한다고 주장하면서도, 실제로는 더 작고 저렴하거나 양자화된 버전을 은밀히 제공할 수 있다. 네트워크가 이를 탐지하지 못한다면, 전체 시장의 신뢰성이 무너질 것이다.
x) c0mpute: 에이전트 중심 분산 추론
@c0mputeAI는 주목할 가치가 있다. 왜냐하면 이는 탈중앙화 추론에서 가장 어려운 문제 중 하나—즉, 개방된 인터넷 상에서 분산된 GPU를 통해 대규모 모델을 실행하는 문제—를 해결하려 시도하기 때문이다.
Shard 엔진은 전체 모델을 수용할 수 있는 거대한 서버를 요구하는 대신, 모델을 여러 대의 기계로 분할한다. 이는 일반적인 호스팅 경로를 통해 제공하기 어렵거나 제한된 선두급 규모의 오픈소스 모델에 특히 관련이 있다.
@virtuals_io의 링크는 수요 측의 핵심 관점이다. Virtuals는 에이전트 경제를 구축 중이며, 에이전트는 중량급 추론 사용자다: 계획 수립, 도구 호출, 거래 실행, 결과 확인, 반복 수행 등이 그것이다. 이는 저렴하고, 개방적이며, 검열에 강한 추론 수요를 창출한다.
단서는 아직 초기 단계라는 점이다. c0mpute는 실제 부하 하에서의 성능, 노드 신뢰성, 검증, 프롬프트 프라이버시를 입증해야 한다.
하지만 방향은 중요하다: GPU 시장은 연산력 접근을 판매한다. c0mpute는 모델 자체를 분산시키려 한다.
기존 vs 암호화 추론
둘은 공존하며, 각각 명확하고 이해할 만한 고유한 장점을 지닌다.
주의해야 할 사항
유료 토큰 처리량
시장은 원시 토큰 처리 통계에 대한 관심을 줄여야 한다. 단지 토큰이 처리되었다고 해서 수익이 발생한다는 보장은 없다. 무료 계층 활동이나 보조금 지원 사용은 눈에 띄는 수치를 만들어낼 수 있지만, 실제 제품-시장 적합성(product-market fit)을 입증하지는 못한다.
유료 추론 수요가 핵심 지표다—이는 더 지속 가능하며, 장기적인 실행 가능성을 뒷받침할 수 있다.
ii) GPU 당 수익
탈중앙화 연산력 네트워크는 GPU가 네트워크 내에서 외부보다 더 높은 가치를 창출할 때만 지속 가능하다. 공급업체 참여의 주된 동기가 보상 발행이라면, 인센티브가 줄어들면 공급은 사라질 것이다. GPU 공급업체는 기회비용을 계산한다.
iii) 라우터 통합: 유통
인프라 자체보다 유통이 더 중요할 수 있다.
OpenRouter 통합, 코딩된 에이전트, 월렛, 결제 엔드포인트, 개발자 도구, 소비자 애플리케이션 등은 모두 잠재적 수요 원천이다.
결제 엔드포인트란 소프트웨어가 API를 통해 서비스에 직접 결제할 수 있는 채널이다.
iv) 검증
GPU 속임수, 허위 용량, 신뢰할 수 없는 공급업체는 여전히 실제 위험이다.
네트워크는 강력한 하드웨어 검증, 암호화된 트래픽, 평판 시스템, 부정 행위에 대한 실질적인 처벌 메커니즘이 필요하다.
v) 프라이버시 보장
프라이버시 보장 추론은 여전히 암호화 AI의 가장 강력한 기회 중 하나이지만, 보장은 반드시 실질적이어야 한다. 프라이버시 마케팅은 쉽다. 하지만 보안 실행, 로컬 우선 아키텍처, 데이터 최소화, 감사 가능한 인프라 구축은 훨씬 어렵다.
vi) 토큰 가치 포착
가장 강력한 토큰 모델은 수요를 실제 추론 사용과 직접 연결시킨다. 이는 회수, 소각, 스테이킹 요건, 연산력 권리, 수익 연동 메커니즘 등을 포함할 수 있다.
광범위한 AI 서사만으로는 장기적으로 충분하지 않다.
핵심 결론
궁극의 승리는 수요를 장악하는 자에게 돌아간다
‘위험’ 체스판에서 산발적인 영토를 확보하는 것만으로는 부족하다. 당신은 연결된 영토, 증원 경로, 지속 가능한 보급선을 확보해야 한다.
추론 시장도 마찬가지다. 승자는 수요, 라우팅, 검증, 결제를 장악할 것이며, 단순히 GPU를 소유하는 것만으로는 부족하다.
추론 시장은 AI를 금융 시스템과 유사하게 만들고 있다:
- 생성된 각 토큰은 비용을 수반한다,
- 각 엔드포인트는 이윤을 수반한다,
- 각 에이전트 루프는 수요를 창출한다,
- 각 라우터는 시장 조성자(market maker)와 같다,
- 각 GPU 네트워크는 공급원이 된다…
기존 공급업체는 현재 개발자 경험과 기업 신뢰 계층을 주도하고 있다.
암호화 AI 네트워크는 다른 최전선을 탐색하고 있다: 허가 없는 공급, 프라이버시 보장 추론, 검증 가능한 연산력, 토큰화된 접근, KYC 제한 없는 에이전트 원생 결제.
단기적으로 승자는 가장 탈중앙화된 네트워크가 아니라, 탈중앙화 추론을 평범하고 신뢰할 수 있게 느끼게 만드는 네트워크일 가능성이 높다—즉, 빠른 엔드포인트, 강력한 문서화, 신뢰할 수 있는 가동 시간, 투명한 가격 책정, 검증된 공급, 진정한 유료 수요를 통해 말이다.
Chutes는 여전히 주목해야 할 프로젝트 중 하나인데, 이는 Bittensor 기반 연산력을 단순한 GPU 서사가 아니라 기능하는 추론 시장으로 전환하려는 시도에 가장 근접하기 때문이다. Eigen Labs의 ‘Darkbloom’도 마찬가지다.
Akash와 io.net은 공급 측 도전자를 대표하며, Targon은 기밀 컴퓨팅 주장을 대표하고, Venice는 프라이버시 중심 AI 수요 계층을, NuNet은 더 분산된 연산력 미래를 위한 오케스트레이션을 대표한다.
더 광범위한 주장은 다음과 같다:
‘AI 모델은 점점 더 상품화될 수 있지만, 추론 시장은 동일한 경로를 따르지 않을 가능성이 높다.’
가장 큰 가치는 작업을 라우팅하고, 검증하고, 정산하며, 수요를 포착하는 실체에게 돌아갈 것이다.
이 바로 다음 암호화 AI 기회가 나타날 수 있는 곳이다… 적어도 물리적 AI가 사회에서 역량을 발휘하기 전까지는 말이다.
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