Space 리뷰｜AINFT, AI 서비스 플랫폼 전면 가동, "탄력적 결제 통합"으로 차세대 AI 인프라 구축

인공지능이 세계를 놀라게 한 기술적 돌파구에서 점차 일상에 스며드는 '효율 도구'로 진화하면서, 그 사용 비용도 조용히 비싸지고 있습니다. 이 배후에는 비즈니스 모델의 성숙뿐만 아니라, AI가 '디지털 인프라'라는 핵심 단계로 가속화되고 있음을 반영합니다. 그리고 도구가 필수가 되었을 때, 그 비용 구조, 선택 방식 및 장기적인 지속 가능성은 모든 일반 사용자가 피할 수 없는 현실적인 과제가 됩니다.

바로 AI 사용 비용이 날로 증가하는 배경에서, 트론 TRON 생태계 내 AINFT AI 서비스 플랫폼이 최근 전면적으로 가동되었습니다. 이 플랫폼은 ChatGPT, Claude, Gemini 등 최고 수준의 대규모 언어 모델을 통합하여 통합된 대화 및 API 인터페이스를 제공하며, TronLink 지갑과 깊이 통합되어 원클릭 로그인과 온체인 결제를 지원합니다. 그 두드러진 장점은 신규 사용자가 AI 모델 서비스를 무료로 사용할 수 있으며, 소액 충전으로 포인트를 획득하여 유료 서비스를 이용할 수 있고, NFT 토큰으로 충전할 경우 20% 할인을 받을 수 있다는 점입니다.

이는 기존 유료 모델에 대한 직접적인 도전일 뿐만 아니라, 하나의 핵심적인 사고를 촉발시킵니다: 다중 모델 공존이 트렌드가 되었을 때, 사용자가 여전히 단일 모델을 위해 높은 비용을 부담해야 할까요? AINFT의 등장은 아마도 더 유연하고 지속 가능한 AI 사용의 미래를 가리키고 있을지도 모릅니다. 이번 SunFlash 원탁에는 여러 업계 관찰자와 실천가들이 모여, 모델 능력의 높낮이가 아닌 비용 상승의 근본적인 논리를 깊이 파고들어, AI가 고빈도 도구가 된 현재, 일반 사용자가 어떻게 장기적이고 효과적인 사용 전략을 수립해야 하는지 검토했습니다.

 AI 수요가 다원화될수록, 전통적인 구독제는 사용자의 '효율 족쇄'가 되었다

인공지능이 놀라운 기술 데모에서 빠르게 각 산업 분야에서 필수적인 일상 '생산성 도구'로 진화하면서, 뚜렷한 모순이 나타나기 시작했습니다: 한편으로 사용자의 수요는 전례 없이 다양화되고 시나리오화되고 있지만, 다른 한편으로 주류 서비스 모델은 여전히 비싼 구독제에 머물러 있습니다. 이러한 점점 깊어지는 수급 불일치로 인해 전통적인 구독제는 유연하고 변화무쌍한 실제 수요를 충족시키기 어려울 뿐만 아니라, 높은 고정 비용으로 인해 사용자가 고효율을 추구하는 '효율 족쇄'로 진화했습니다. 이번 SunFlash 원탁 토론에서 여러 패널들은 기술 진화, 시장 수급 및 사용자 행동 등 다양한 차원에서 AI 사용 비용이 지속적으로 높아지는 심층 논리를 깊이 있게 분석했습니다.

YOMIRGO는 AI 사용 비용 상승의 배후에는 두 가지 핵심 트렌드가 반영되어 있다고 지적했습니다: 첫째, AI 작업은 초기의 단일 질의응답 모드에서 복잡한 문제를 해결하는 '사고 체인' 과정으로 진화했으며, 다중 도구 호출 및 반성을 포함하여 계산 소모가 기하급수적으로 증가했습니다.출력 논리와 품질에 대한 요구가 높아짐에 따라, 고강도의 추론 능력은 AI 서비스의 핵심 비용 항목이 되었으며, 그 배후에는 방대한 파라미터 수, 계산 비용 및 전 세계 고성능 칩 수급 불균형이 공동으로 작용하고 있습니다. 둘째,AI 사용 비용의 지속적인 상승은 AI가 점점 '인프라화'되고 있음을 반영합니다, 마치 수도와 전기처럼 일상 업무 흐름에 녹아들어 필수적인 생산성 기둥이 되고 있습니다.

AISIM은 이에 동의하며, 비용 상승의 본질은 AI가 초기의 '신기한 도구'에서 현재의 '고빈도 생산성 인프라'로 전환되었다고 강조했습니다.사용자의 의존도가 깊어질수록 모든 측면의 능력에 대한 요구가 높아지며, 이에 따른 연산 능력과 운영 유지 비용도 자연스럽게 증가합니다.Grace는 사용자 경험 측면에서 설명하며, 사용자가 더 나은 결과를 위해 비용을 지불하는 동시에 보이지 않는 복잡한 백엔드 프로세스에 대한 비용도 부담하고 있다고 말했습니다.

사용 비용의 상승이 확실한 트렌드가 되었을 때, 더욱 시급한 사용자 측 문제가 자연스럽게 떠오릅니다: 기존의 유료 모델이 여전히 현재의 수요 환경에 적합할까요? 이에 대해 원탁 패널들의 관점은 명확한 합의를 이루었습니다:전통적인 의미에서 단일 모델에 묶인 장기 구독제는 사용자의 실제적이고 변화무쌍하며 점점 더 정교해지는 사용 시나리오와 뚜렷한 괴리를 보이고 있습니다.

여러 패널들은 실제 사용 시나리오를 바탕으로, 사용자 수요의 본질은 다양성과 시나리오화라고 지적했습니다. ONEONE과 Grace는 모두글쓰기, 프로그래밍, 그림 그리기 등 다른 작업은 종종 다른 모델의 장점에 대응하며, 단일 모델이 모든 분야에서 최적을 유지할 것이라고 기대하는 것은 비현실적일 뿐만 아니라 경제적이지도 않습니다. web3 원숭이는 날카롭게 지적하며, 사용자가 최고 수준의 모델에 지불하는 비용 중 대부분은 그 20%의 극히 드물게 사용되는 첨단 능력에 대한 대가일 수 있으며, 고빈도 수요는 종종 기본 능력으로 충족될 수 있어 뚜렷한 가성비 불균형을 초래한다고 말했습니다.

더 나아가, 이러한 모델은 빠르게 반복되는 시장에서 사용자의 선택권과 적응성을 제한할 수 있습니다. YOMIRGO는 강조하며,AI 기술은 날로 새로워지고 있으며, 장기적으로 단일 모델에 묶이는 것은 자기 제한과 다름없어 사용자가 다른 모델의 빠른 진화가 가져오는 기술적 이익을 놓치게 할 것이라고 말했습니다. HiSeven 또한 지적하며, 사용자의 핵심 요구는 '고정된 서비스를 수동적으로 수용'하는 것에서 '적극적으로 최적의 해결책을 찾는' 것으로 전환되고 있으며, 그들은 단일 플랫폼에 묶이기보다는 실시간 수요에 따라 가장 적합한 도구를 유연하게 호출하는 것을 선호한다고 말했습니다.

궁극적으로, 토론은 하나의 명확한 결론을 향했습니다: 수요가 분산되고 사용 시나리오가 변화무쌍한 광범위한 일반 사용자에게, 저빈도의 전문 능력에 대해 장기적으로 고액의 비용을 선불하는 모델의 경제성과 실용성은 심각한 도전을 받고 있습니다. AISIM은 요약하며,더 유연하고 가성비가 높은 서비스 모델은 시장이 시급히 충족시켜야 할 핵심 수요가 되었습니다.

AINFT의 돌파구 사고: 탄력적 지불로 비용 재구성, 통합 입구로 경험 재형성

단일 구독 모델과 다양화된 수요 사이의 구조적 모순에 직면하여, 패널들은 이 딜레마를 해결하는 답은 아마도 다중 모델 능력을 통합할 수 있는 통합 입구를 가리킬 것이라고 일치된 의견을 보였습니다. 패널들은 예견하며, 이는 단순히 기술적 차원의 단순한 통합이 아닌, 사용 논리에서 산업 생태계에 이르는 깊은 변화를 촉발할 것이라고 말했습니다.

여러 패널들은 통합 입구가 사용자와 AI의 관계를 바꿀 것이라고 지적했습니다. AISIM은 현재 사용자들 사이에 존재하는 다른 모델에 대한 '신앙 논쟁'에 대해 이야기하며,통합 플랫폼은 이러한 불필요한 진영 갈등을 해소하여 사용자가 '모델에 대해 비용을 지불'하는 것에서 '문제 해결에 대해 비용을 지불'하는 것으로 전환하게 할 것이라고 말했습니다. HiSeven과 ONEONE은 효율성 측면에서 보충하며, 이는 사용자가 여러 플랫폼 사이를 전환하고, 등록하고, 가격을 비교하는 시간과 인지 비용을 크게 낮출 수 있어 AI 서비스가 브라우저 탭을 전환하는 것처럼 매끄럽게 될 것이라고 말했습니다.

또한, 더 깊은 차원의 변화는 작업 실행 방식의 근본적인 진화에 있습니다. Grace가 비유한 바와 같이,이 새로운 모델에서 사용자는 '총지배인' 역할을 하게 되어, 단일 도구의 출력을 수동적으로 수용하는 것이 아니라 전역 조정권을 장악하여 작업 특성에 따라 가장 적합한 'AI 직원'을 지휘하여 협업 작업을 수행하게 될 것입니다. 예를 들어, 하나의 모델은 방안 생성을 담당하고, 다른 모델은 심사와 최적화를 전담하는 식으로, 이러한 팀워크는 작업의 신뢰성과 산출 품질을 크게 향상시킵니다.

이는 AI가 특정 도구로서의 속성을 벗고, 마치 수도와 전기와 같은 인프라가 될 것임을 의미합니다: 고도로 표준화되고, 필요에 따라 사용하며, 정확하게 측정하여 비용을 지불할 수 있습니다. 이는 단순히 사용자 인터페이스의 개선을 넘어, 전체 AI 서비스 패러다임이 폐쇄적이고 경직된 '도구 제공'에서 유연하고 보편적인 '능력 개방'으로 근본적으로 진화하는 것을 표시합니다.

이러한 진화 방향에 부합하는 사례로서, 트론 TRON 생태계 내의 Web3 네이티브 AI 플랫폼 AINFT는 바로 위의 패러다임을 현실로 전환하는 구체적인 구축입니다. 참석한 패널들은 직접 사용 경험을 결합하여, '저비용'과 '우수한 경험'이라는 이중 목표를 실현하는 실행 가능한 경로를 깊이 있게 분석했습니다.

1. 비용 구조의 혁명: 고정 구독에서 탄력적 지불로

패널들은 AINFT의 핵심 혁신이 그 경제 모델에 있다고 생각합니다. web3 원숭이는 그 포인트제와 소액 온체인 충전 메커니즘을 상세히 분석했으며, 이는 전통적인 고정 월비 모델을 완전히 해체합니다. 신규 사용자의 경우, 지갑 로그인을 통해 획득한 무료 포인트로 기본 수요를 충족시킬 수 있습니다.현재, 신규 사용자는 로그인하면 100만 포인트를 획득할 수 있으며, 일상의 저빈도 수요를 충분히 커버할 수 있습니다.고빈도 사용자의 경우, 플랫폼은 높은 유연성을 가진 충전 옵션을 제공하며, NFT, TRX, USDD, USDT, USD1 다중 화폐 충전을 지원하고, NFT 토큰으로 충전할 경우 20% 할인을 받을 수 있어, 사용자는 필요에 따라 충전할 수 있으며, 월 비용을 크게 5-15달러 구간으로 낮출 수 있어, '고정 월비' 부담에서 '필요에 따른 탄력적 지불'로의 전환을 실현했습니다.

2. 사용자 경험의 재형성: 원활한 접속과 주권적 통제

경험 측면에서,AINFT는 TronLink 지갑으로 원클릭 로그인이 가능하며, 즉시 다중 모델 서비스를 사용할 수 있습니다. 이러한 설계는 반복적인 등록과 검증의 번거로움을 제거하여 AI 서비스를 Web3의 원활한 경험에 완벽하게 통합시킵니다. 동시에, 플랫폼이 제공하는 통합 API 인터페이스를 통해 사용자는 이러한 통합 능력을 자신의 애플리케이션과 업무 흐름에 유연하게 삽입할 수 있어 실용적인 경계를 크게 확장시킵니다.

3. 생태계 가치의 융합: 주권, 인센티브 및 지속 가능성

더 깊은 차원에서, AINFT의 모델 설계는 사용자 주권과 장기적 가치에 대한 관심을 반영합니다. 그 포인트와 충전 메커니즘은 단순한 결제 채널이 아닌 긍정적인 인센티브 순환입니다: 사용자가 NFT로 충전하면 추가 보상을 받을 수 있어, 장기 참여와 깊이 있는 사용의 비용이 지속적으로 최적화될 수 있습니다. 이는 본질적으로 선택권과 가치 보상을 사용자에게 되돌려주어, 플랫폼의 진화와 커뮤니티 이익이 상호 조화를 이루며, 더욱 탄력적이고 매력적인 지속 가능한 생태계를 구축합니다.

중앙화된 AI 서비스 비용 상승과 선택지 제한이라는 딜레마에 직면하여,AINFT를 대표로 하는 Web3 네이티브 솔루션은 핵심적인 돌파구 사고를 제공합니다. 이는 포인트제와 탄력적 지불로 경제 모델을 재구성하고, 다중 모델 통합과 원클릭 접속으로 사용자 경험을 재형성합니다, 그 본질은 블록체인의 조합 가능성과 인센티브 설계를 활용하여AI를 '폐쇄된 구독 서비스'에서 '개방된 디지털 인프라'로 전환하는 것입니다.

트론 TRON 생태계의 핵심 AI 인프라로서, AINFT의 실천은 단순한 기술 통합을 넘어서, AI 에이전트가 상호 협업하고 인센티브 시스템이 내부