AI 연산력 토큰을 어떻게 이해해야 할까? GPU 시장부터 실행 계층까지 비교

많은 AI 개발자들에게 진정한 어려움은 종종 코드가 아니라 청구서에 있습니다.

모델 훈련에는 GPU가 필요하며, 추론 배포 역시 GPU 없이는 불가능합니다. 그러나 컴퓨팅 파워가 장기적으로 소수 플랫폼에 집중되면서, 개발자들이 직면하는 것은 종종 높은 비용, 불확실한 스케줄링, 그리고 언제든지 조정될 수 있는 자원 우선순위입니다. 시간이 지남에 따라, 컴퓨팅 파워 자체가 점차 보이지 않지만 실재하는 장벽으로 진화하고 있습니다.

보다 광범위한 AI 서사 프레임워크 내에서(이전 XT AI Zone 전체 분석에서 논의된 바 있음), 인프라 계층은 가치 분배 방식을 조용히 재구성하고 있습니다. AI 컴퓨팅 파워 시장의 등장은 바로 이러한 현실에 대한 대응입니다. 이는 분산화된 방식을 통해 전 세계에 흩어져 있는 GPU 자원을 다시 연결하여, 컴퓨팅 파워가 소수의 중앙화된 참여자들만의 것이 되지 않도록 하려는 시도입니다. io.net(IO)이 강조하는 컴퓨팅 파워 집계든, Phoenix Global(PHB)이 구축하는 다층 AI 인프라 생태계든, 모두 같은 질문에 답하고 있습니다: 컴퓨팅 파워는 독점되지 않고 시장처럼 재조직될 수 있는가?

TL;DR 빠른 요약

• GPU 컴퓨팅 파워는 AI 산업 발전을 제약하는 구조적 병목 현상이 되었습니다.
• AI 컴퓨팅 파워 시장은 개방형 메커니즘을 통해 GPU 공급의 분산화를 촉진하려 시도합니다.
• IO, RLC, PHB는 서로 다른 유형의 컴퓨팅 파워 시장 아키텍처 경로를 대표합니다.
• "컴퓨팅 파워 양"보다 컴퓨팅 파워 활용률, 안정성, 신뢰 메커니즘이 더 중요합니다.
• AI 인프라 관련 자산에 참여하기 전에, 구조적 이해가 서사적 판단에 우선해야 합니다.

왜 컴퓨팅 파워가 AI 시장의 새로운 병목이 되고 있는가

AI 발전의 초기 단계에서는 기술 진보가 주로 더 강력한 모델 능력과 더 풍부한 데이터에 의해 주도되었습니다. 그러나 현재는 진정한 제약 요소가 이동했습니다. 대규모 모델 훈련이든, 규모화된 추론 배포든, 모두 지속적이고 안정적인 GPU 컴퓨팅 파워에 크게 의존하며, 컴퓨팅 파워 수요의 증가 속도는 공급 확장 속도보다 분명히 빠릅니다.

현재, 고성능 GPU 자원은 소수의 중앙화된 클라우드 서비스 제공업체에 집중되어 있으며, 특히 기업급 시장에서 더욱 두드러집니다. 이러한 집중화된 구조는 일련의 연쇄적 영향을 발생시키고 있습니다:

• 가격 결정권이 장기적으로 플랫폼 측에 있습니다.
• 컴퓨팅 파워 자원이 대형, 성숙한 고객에게 우선적으로 할당됩니다.
• 고성능 GPU의 지역적 가용성에 현저한 차이가 있습니다.

이러한 환경에서 중소형 AI 팀, 독립 개발자 및 초기 프로젝트는 종종 더 높은 비용을 부담하거나 컴퓨팅 파워 획득이 제한되는 문제에 직면합니다. 컴퓨팅 파워 자체가 은밀한 경쟁 장벽으로 진화하고 있습니다. GPU 자원을 안정적이고 저비용으로 확보할 수 있는지 여부는 점점 더 직접적으로 AI 제품의 실현 가능성과 규모 확장 가능성을 결정짓고 있습니다.

바로 이러한 구조적 불균형 배경에서 AI 컴퓨팅 파워 시장이 등장하기 시작했습니다. 이들은 전통적인 클라우드 서비스와 다른 컴퓨팅 파워 획득 경로를 제공함으로써 중앙화된 플랫폼에 대한 단일 의존을 완화하고, 컴퓨팅 파워 공급에 더 많은 가능성을 열려고 시도합니다.

AI 컴퓨팅 파워 시장이란 무엇인가

AI 컴퓨팅 파워 시장은 단일 중앙화 서비스 제공업체에 의존하여 컴퓨팅 파워를 구성하는 것이 아니라, 시장화된 조정 메커니즘을 통해 GPU 컴퓨팅 파워 공급과 AI 워크로드를 연결하는 플랫폼입니다.

전체 구조 측면에서 볼 때, 이러한 플랫폼은 주로 두 가지 유형의 참여자를 모읍니다:

• 컴퓨팅 파워 제공자: 데이터 센터, 기업, 채굴자 또는 유휴 컴퓨팅 파워를 보유한 개인을 포함합니다.
• 컴퓨팅 파워 수요자: AI 스타트업 팀, 연구 기관, 추론 서비스 제공업체 및 모델 개발자를 포함합니다.

컴퓨팅 파워 시장에서 플랫폼 계층은 컴퓨팅 파워 자원의 발견, 가격 책정, 스케줄링 및 결제를 완료할 책임이 있습니다. 전통적인 클라우드 서비스와 달리, 인프라가 더 이상 단일 주체에 의해 독점되지 않으며, 하드웨어 소유권, 작업 실행 및 가격 결정권이 분리되어 재분배됩니다.

이 과정에서 토큰은 다음과 같은 다양한 기능적 역할을 담당할 수 있습니다:

• 컴퓨팅 파워 사용에 대한 결제 수단으로 사용
• 접근 권한 제어 도구로 사용
• 수요와 공급 측의 인센티브 메커니즘을 조정하는 데 사용

그러나 주의할 점은, 토큰의 중요성이 구체적인 아키텍처 설계에 따라 달라지며, 통일된 표준은 존재하지 않는다는 것입니다.

거래 플랫폼과 시장 구조의 관점에서 볼 때, AI 컴퓨팅 파워 시장은 독립적인 인프라 범주에 속합니다. 이들은 AI 애플리케이션이나 소비자 지향 제품이 아니며, 그 핵심 가치는 규모화된 시나리오에서 지속적이고 안정적으로 컴퓨팅 파워 수요와 공급 관계를 조정할 수 있는지 여부에 있습니다.

분산화 GPU 시장은 어떻게 작동하는가

구체적인 구현 경로는 각기 다르지만, 대부분의 분산화 컴퓨팅 파워 시장은 일반적으로 상대적으로 일관된 구조적 계층을 중심으로 전개됩니다. 프로젝트가 이 구조 내에서 어디에 중점을 두는지 이해하는 것은 AI 컴퓨팅 파워 토큰을 평가할 때 간과해서는 안 될 핵심 요소입니다.

공급 계층 (Supply Layer)

공급 계층에서 플랫폼은 분산된 컴퓨팅 파워 제공자로부터의 GPU 자원을 연결할 책임이 있습니다. 예를 들어 Akash Network는 전 세계 독립 운영자의 유휴 컴퓨팅 파워를 집계하여, 원래 분산되어 충분히 활용되지 않던 하드웨어 자원을 개발자가 직접 호출할 수 있는 개방형 컴퓨팅 파워 풀로 전환합니다.

시장 계층 (Marketplace Layer)

시장 계층의 핵심 기능은 구체적인 컴퓨팅 작업을 사용 가능한 GPU와 매칭하는 것입니다. Render Network는 이 메커니즘의 전형적인 형태를 보여주며, 네트워크 조정 방식을 통해 노드의 가용성과 성능 지표에 따라 GPU 작업을 할당하여 전통적인 중앙화된 스케줄링 모드를 대체합니다.

실행 계층 (Execution Layer)

실행 계층에서 컴퓨팅 작업은 서로 격리된 환경에서 실행됩니다. io.net은 컨테이너화된 실행과 통합 스케줄링 시스템을 통해 이기종 GPU 인프라에서 AI 워크로드를 조정하는 동시에 서로 다른 작업 간의 격리성과 안정성을 보장하는 데 중점을 둡니다.

결제 계층 (Settlement Layer)

결제 계층은 컴퓨팅 파워 사용량을 측정하고 지불 조정을 완료하는 데 사용됩니다. Golem은 실제 사용량 기반 결제의 예를 제공하며, 플랫폼은 사전에 선언된 컴퓨팅 파워 규모가 아니라 작업 완료 상황에 따라 컴퓨팅 파워 제공자에게 보상을 지급하여 인센티브 메커니즘이 실제 전달 성과에 더 가깝도록 합니다.

io.net (IO): 집계를 핵심으로 하는 GPU 컴퓨팅 파워 시장

io.net (IO)는 컴퓨팅 파워 집계를 우선시하는 AI 컴퓨팅 파워 시장 경로를 대표합니다. 그 핵심 아이디어는 분산된 GPU 자원을 대규모로 통합하고, 클라우드 서비스에 가까운 방식으로 이러한 컴퓨팅 파워 능력을 수요자에게 통일적으로 제공하는 데 있습니다.

이러한 설계는 사용자 경험을 매우 중시합니다. 개발자는 개별 하드웨어 제공자와 일일이 연결할 필요 없이 컴퓨팅 파워 자원을 직접 호출할 수 있어, 사용 장벽을 크게 낮추고 접속 및 배포 속도를 높일 수 있습니다.

이 모델의 주요 장점은 다음과 같습니다:

• 컴퓨팅 파워 스케줄링과 전달 속도가 더 빠릅니다.
• 전통적인 클라우드 서비스와 유사한 사용 경험으로 학습 비용이 낮습니다.
• 규모화되고 집중화된 컴퓨팅 파워 공급 풀에 접근할 기회가 있습니다.

동시에, 집계 모델은 새로운 의존 관계를 도입합니다. 컴퓨팅 파워 제공자의 품질, 노드 운영의 안정성, 그리고 장기적인 참여 의지는 모두 전체 서비스 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 또한, 지속적으로 실제 수요가 존재할 때만 집계 컴퓨팅 파워 모델이 경제적 타당성을 유지할 수 있습니다.