전 세계 클라우드 컴퓨팅 지출의 약 3분의 2를 아마존, 마이크로소프트, 구글 세 회사가 나눠 가진다. 서버를 돌리거나, AI 모델을 학습시키거나, 디파이(DeFi) 노드를 운영하려면 사실상 셋 중 한 곳에 돈을 내야 하는 구조다.
아카시 네트워크 (AKT)는 이 독과점을 깨기 위한 시도다. 전 세계에 방치된 유휴 컴퓨팅 하드웨어를 인가 없이 참여할 수 있는 오픈 마켓으로 묶어내는 것이다. 이 프로토콜이 연 환산 기준으로 처리한 컴퓨트 수요는 이미 1억 7,200만 달러를 넘겼다. 특히 AI 에이전트 인프라 비용이 웹3 업계의 최대 화두가 된 지금, 그 존재감은 어느 때보다 커지고 있다.
이 기사에서는 그 마켓플레이스가 실제로 어떻게 작동하는지, 공급자가 용량을 어떻게 올리고, 임차인은 어떻게 빌리며, 가격은 어떻게 정해지고, 왜 이 아키텍처가 보기보다 따라 하기가 어려운지를 구체적으로 살펴본다.
핵심 정리 (TL;DR)
- 아카시는 누구나 서버만 있으면 남는 CPU·GPU·스토리지를 중개자 없이 팔 수 있는 탈중앙 클라우드 마켓이다.
- 가격은 ‘역경매’로 정해진다. 임차인이 지불 의향 가격을 제시하면 공급자가 그 가격 아래로 입찰해 일감을 따낸다. 덕분에 비용은 하이퍼스케일러 대비 크게 낮게 형성된다.
- AKT 토큰은 거버넌스·스테이킹·결제에 모두 쓰인다. 컴퓨트 시장의 경제와 토큰 가치가 직접적으로 연결된 구조다.
- 워크로드는 표준 컨테이너 안에서 구동되기 때문에, 대부분의 도커(Docker) 호환 소프트웨어는 수정 없이 아카시에 배포가 가능하다.
- 현재 주요 사용처는 AI 추론, 디파이 노드 호스팅, dApp 프론트엔드 배포 등이다. SLA(서비스 가용성)보다 비용 효율이 더 중요한 작업들이다.
‘탈중앙 클라우드 컴퓨팅’이란 무엇인가
전통적인 클라우드 컴퓨팅은 하이퍼스케일러가 보유·운영하는 하드웨어의 가상 조각을 빌려쓰는 모델이다. AWS의 EC2 인스턴스를 렌탈하는 식이다.
EC2 인스턴스의 가격, 가동률 보장, 실행 가능한 워크로드는 모두 AWS가 결정한다. 관계는 전적으로 ‘수탁’ 구조다. 공급자가 기저 자원을 완전히 통제하고 있으며, 마음만 먹으면 임차인의 접근을 중단시킬 수 있다.
탈중앙 클라우드는 이 수탁 관계를 ‘프로토콜’로 대체한다. 특정 회사가 아닌, 독립된 다수의 공급자가 스마트컨트랙트와 블록체인 합의를 통해 강제되는 공통 규칙에 동의하고 참여하는 네트워크에서 자원을 빌리는 방식이다. 어느 한 주체도 모든 하드웨어를 통제하지 못하고, 어느 한 주체도 전체 공급자를 한 번에 셧다운할 수 없다.
가격 역시 기업의 요금표가 아니라, 공급자들이 서로 경쟁 입찰하며 형성되는 시장 가격이다.
탈중앙 클라우드는 “블록체인 위에 클라우드를 올린다”는 뜻이 아니다. 실제 컴퓨트는 일반 서버에서 돌아가고, 블록체인은 조정·결제·임대 계약 집행을 담당하는 계층이다.
이 구분은 중요하다. 탈중앙 클라우드를 회의적으로 보는 시각은 종종 둘을 혼동한다. EC2 인스턴스를 온체인에서 직접 돌리려 하면 속도·비용 면에서 사실상 불가능에 가깝다. 아카시가 실제로 하는 일은 코스모스 SDK(Cosmos SDK) 기반 블록체인으로 “오프체인 컴퓨트”를 조율하는 것이다. 워크로드는 실물 서버에서 돌고, 계약·결제 레일·평판 시스템만 온체인에 기록된다.
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역경매 모델은 어떻게 가격을 만든다
대부분의 클라우드 인프라는 ‘탑다운’으로 가격이 책정된다. AWS가 요금표를 발표하고, 이용자는 그 가격을 받아들이거나 떠나거나 둘 중 하나를 선택한다. 아카시는 이를 정반대로 뒤집어 ‘역경매’ 구조를 도입했다.
임차인이 컴퓨트를 원하면, 네트워크에 ‘배포 주문’을 브로드캐스트한다. 이 주문에는 필요한 리소스(CPU 코어 수, RAM, 스토리지, GPU 종류, 선호 리전)와 블록당 지불할 최대 단가(AKT 혹은 USD 코인 (USDC) 기준)가 명시된다. 이를 **디플로이먼트 매니페스트(deployment manifest)**라고 부른다. 이 매니페스트는 네트워크의 모든 공급자가 열람할 수 있다.
이후 공급자들이 입찰에 나선다.
각 공급자는 해당 워크로드를 얼마에 제공할지 가격을 제시한다. 임차인은 보통 수초 내에 모이는 입찰을 검토한 뒤, 가장 매력적인 제안을 선택한다. 선택된 입찰은 온체인에 **리스(lease)**로 기록되며, 확정된 가격과 공급자의 자원 제공 의무를 담은 계약이 된다.
공급자들이 매 배포마다 공개 경쟁을 벌이기 때문에, 시장 가격은 하드웨어 원가에 소폭 마진을 더한 수준으로 수렴하는 경향을 보인다. 아카시 팀이 공개한 독립 리서치에 따르면, 동급 CPU 기준으로 AWS 온디맨드 대비 3~10배 저렴한 사례가 반복적으로 관측됐다. GPU는 격차가 더 벌어지는 경우가 있다. 게임용·프로슈머용 GPU나 이더리움 병합 이후 놀고 있는 채굴 장비처럼, 하이퍼스케일러 요금표에는 존재하지 않는 여분의 용량이 대거 유입되기 때문이다.
역경매 모델은 눈에 잘 띄지 않는 두 번째 효과도 낳는다. ‘진짜’ 가격 발견(price discovery)이 이뤄진다는 점이다. AWS 가격은 AWS만 아는 블랙박스이지만, 아카시 가격은 전 세계 컴퓨팅 하드웨어의 수요·공급이 체인 위에서 그대로 드러나는 실시간 지표다.
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공급자는 어떻게 용량을 올리고, 실제로 서비스를 제공하나
서버 한 대, 코로케이션 랙 일부, 남는 워크스테이션, 집에 있는 전용 머신 등 물리 서버를 가진 누구나 아카시 공급자가 될 수 있다.
기술 허들은 결코 낮지는 않지만, 그렇다고 접근 불가능한 수준도 아니다. 공급자는 쿠버네티스(Kubernetes) 클러스터 위에 아카시 프로바이더 소프트웨어를 설치하고, 보유 하드웨어 스펙을 설정한 뒤, 최저 입찰 가격을 정해 온체인에 등록하면 된다.
등록이 끝나면 해당 공급자의 용량은 전 세계 임차인에게 노출된다. 공급자 소프트웨어는 체인을 모니터링하면서, 자신이 제공 가능한 스펙과 맞는 배포 주문을 탐지한다. 조건이 맞는 주문이 올라오면, 소프트웨어가 자동으로 경쟁력 있는 가격을 계산해 입찰을 제출한다.
임차인이 입찰을 수락하고 리스가 생성되면, 공급자는 임차인의 배포 매니페스트를 가져온다. 여기에는 컨테이너 이미지 주소와 설정 값이 포함돼 있다. 공급자는 이를 쿠버네티스 클러스터 안에서 컨테이너로 띄우고, 워크로드가 구동되기 시작한다. 이후 리스가 유지되는 동안 블록당 단위로 대금을 받는다.
결제는 온체인 에스크로를 통해 이뤄진다. 리스가 생성될 때 임차인은 에스크로 계정에 자금을 예치하고, 블록이 생성될 때마다 소액 결제가 에스크로에서 공급자 주소로 흘러간다. 에스크로 잔액이 0이 되면 리스는 자동 종료된다.
이 같은 ‘블록 단위 마이크로페이먼트’ 구조 덕분에, 공급자는 거액의 미수금을 떠안을 일이 없고 임차인은 예치한 금액 이상을 청구당할 수 없다.
아카시의 블록 단위 에스크로 결제 모델은 전통 클라우드에서 임차인·공급자 사이에 놓이는 신용 리스크를 제거한다. 양측 모두 상대를 신뢰할 필요가 없고, 스마트컨트랙트가 자동으로 정산을 집행한다.
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AKT 토큰은 컴퓨트 경제에서 어떤 역할을 하나
AKT는 아카시 네트워크의 네이티브 토큰이다. 스테이킹·결제·거버넌스라는 세 역할을 통해 컴퓨트 공급·수요·네트워크 보안을 하나의 폐쇄형 경제로 묶는다.
첫째, AKT는 스테이킹 토큰이다. 밸리데이터와 위임자는 코스모스 (ATOM) 기반 지분증명(Proof-of-Stake) 합의에 참여하기 위해 AKT를 스테이킹한다. 스테이킹 보상은 신규 발행분과 네트워크 수수료의 일부에서 나온다. 네트워크가 만들어내는 경제적 가치가 커질수록 체인을 지키는 보안도 함께 확장되는 구조다.
둘째, AKT는 정산 단위다. 임차인의 토큰 익스포저 부담을 줄이기 위해 USDC 지원이 추가됐지만, 네트워크 수수료 부과의 기본 단위는 여전히 AKT다. 리스를 통해 AKT를 축적한 공급자는 이를 보유·매도·재스테이킹할지 선택해야 하고, 그 과정에서 컴퓨트 수요와 토큰 경제가 하나의 피드백 루프를 이룬다.
셋째, AKT는 거버넌스 토큰이다. 홀더들은 프로토콜 업그레이드, 파라미터 변경, 재무(트레저리) 집행 등에 대해 투표한다. 실제로 스테이블 결제 레일 도입, GPU 테스트넷 확장 같은 굵직한 의사 결정들이 거버넌스를 통해 승인돼 왔다.
이처럼 실물 컴퓨트 수요와 토큰 가치 간의 연결 고리는 대부분의 크립토 네트워크보다 훨씬 촘촘하다. 더 많은 임차인이 워크로드를 배포할수록 더 많은 AKT가 에스크로 시스템을 순환하고, 더 많은 수수료가 프로토콜에 귀속된다. 놀고 있는 용량은 수수료를 만들어내지 못한다. 이런 구조에서 AKT는 단순한 투기 자산이라기보다, 컴퓨트 마켓플레이스의 미래 경제 활동에 대한 일종의 ‘클레임(청구권)’에 가까운 성격을 갖는다.
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왜 AI 추론 워크로드는 탈중앙 클라우드와 궁합이 좋은가
아카시를 둘러싼 논의는 AI 에이전트 인프라 비용 문제가 대두되면서 급격히 달아올랐다. 대규모 언어 모델(LLM)의 ‘학습’이 아니라 ‘추론’(질문에 답변을 생성하는 작업)은 GPU가 필요하지만, 병원 전자의무기록처럼 초고가용성이 필요한 워크로드만큼 강한 SLA를 요구하지는 않는다. 수 분마다 마켓 데이터를 갱신하는 AI 에이전트라면, 탈중앙 공급자가 제공하는 99.5% 수준의 업타임이면 충분하다.
이 리스크·요구 수준의 미스매치 지점이 바로 탈중앙 클라우드가 파고들 수 있는 틈새다. 하이퍼스케일러는 SLA 티어에 높은 프리미엄을 붙인다. 다운타임이 곧 매출 손실이나 법적 책임으로 이어지는 엔터프라이즈 소프트웨어에는 충분히 지불할 만한 비용이다. 그러나 디파이 프로토콜의 분석 레이어나, 지갑 데이터를 처리하는 AI 에이전트에게는 이 프리미엄 상당 부분이 ‘과잉 보험’에 가깝다.
아카시의 GPU 공급 측면에는 하이퍼스케일러 카탈로그에는 잘 잡히지 않는 하드웨어가 대거 포함된다. 대규모로 RTX 4090, 연구용 클러스터에서 퇴역한 A100, 그리고 전통적인 클라우드 사업자보다 랙 단위 경제성이 뛰어난 공급자들의 H100을 쌓아두고 재고 리스크를 떠안지 않는다. 대신 짧은 시간 동안만 고성능 추론이 필요한 테넌트, 즉 장기 계약 대신 몇 시간 단위의 고부하 연산을 원하는 수요자에게 AWS 스팟 인스턴스의 복잡한 정책을 공부하지 않고도 유사 스팟 구조의 가격을 제공한다는 점에서 Akash의 매력이 부각된다.
2023~2024년에 도입된 Persistent Storage(영구 스토리지) 업그레이드와 IP Leases(고정 IP 임대) 기능은 Akash가 처리할 수 있는 워크로드를 ‘스테이트리스 컨테이너’에서 크게 확장시켰다. 이제 상태를 유지해야 하는 애플리케이션과 데이터베이스, 고정 퍼블릭 IP가 필요한 서비스까지 온체인으로 배포가 가능해지면서, 프로토콜이 공략할 수 있는 시장 범위가 눈에 띄게 넓어졌다.
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Akash의 신뢰·평판 관리 메커니즘
익명의 공급자로부터 연산 자원을 임대받는 구조에서 가장 큰 리스크는 신뢰성이다. 입찰에 승리한 공급자가 성능을 떨어뜨리거나 임대 기간 중간에 오프라인이 되면 테넌트의 워크로드가 그대로 멈춘다. 이때 전통 클라우드처럼 분쟁을 조정해줄 중앙 고객센터는 존재하지 않는다.
Akash는 이에 대응하기 위해 여러 겹의 장치를 둔다. 첫 번째는 온체인 공급자 평판 시스템이다. 등록된 각 공급자의 과거 가동률과 임대(리스) 계약의 성공적인 완료 이력이 체인에 기록되며, 테넌트는 가격·지역 필터를 고르듯 평판 점수를 기준으로 입찰을 거를 수 있다.
두 번째는 에스크로 기반 결제 모델이다. 공급자는 임대가 실제로 활성화된 블록에 대해서만 블록 단위로 보상을 받는다. 공급자가 중간에 오프라인이 되면 보상이 즉시 끊기며, 테넌트 에스크로 잔액도 가동되지 않은 시간에 대해서는 소진되지 않는다. 테넌트는 몇 분 안에 해당 리스를 종료하고 다른 공급자로 재배포할 수 있다.
세 번째는 감사인(Auditor) 보증 제도다. 제3자 감사인이 공급자의 시설을 점검하고, 하드웨어 스펙을 검증한 뒤 그 결과를 온체인에 ‘보증(attestation)’ 형태로 게시한다. 단순한 자기 신고가 아닌 검증된 GPU 용량을 요구하는 테넌트는 이러한 감사인 검증 공급자에 한해 입찰을 받도록 설정할 수 있다. Akash 핵심 개발팀인 Overclock Labs 역시 감사인으로 활동하며 수십 곳의 공급자를 인증해, 중앙집중화 없이도 신뢰 수준에 따른 ‘계층형 신뢰 구조’를 형성하고 있다.
물론 이 모든 장치가 법적 소송과 SLA로 뒷받침되는 엔터프라이즈급 보장만큼 강력하다고 보기는 어렵다. 다만 Akash가 실제로 경쟁하는 워크로드, 즉 비용 민감도가 높고 장애 허용성이 있으면서 컨테이너화된 애플리케이션 범위에서는, 에스크로 인센티브와 평판 점수 시스템의 조합만으로도 현재 네트워크 규모에서 충분한 안정성을 입증하고 있다는 평가다.
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Akash를 실제로 쓰는 이들은 누구인가
현재 누가 어떤 용도로 Akash를 쓰고 있는지를 보면, 탈중앙 클라우드가 실제로 경쟁력을 갖는 영역과 아직 한계가 뚜렷한 영역이 분명해진다.
가장 큰 비중을 차지하는 것은 디파이(DeFi) 노드 운영자들이다. 검증 노드(Validator), RPC 노드, 인덱서 등은 높은 가동률이 필요하지만, 개별 노드 하나가 중단되더라도 트래픽이 우회되는 구조 덕분에 전체 서비스는 비교적 장애 허용적이다. 많은 검증자들이 박한 수익률로 운영되는 만큼 인프라 비용은 수익성에 직결된다. 이 구간에서 Akash는 전용 VPS나 하이퍼스케일러 VM보다 체감되는 비용 절감 효과를 제공한다.
AI 추론(Inference) 배포자는 가장 빠르게 성장하는 수요층이다. Llama, Mistral 등 오픈소스 모델 위에서 서비스를 구축하는 개발자들은 OpenAI API 대비 저렴하면서도, AWS 예약 인스턴스보다 훨씬 유연한 GPU 자원을 원한다. Akash의 GPU 마켓플레이스는 이 요구를 정면으로 겨냥한다.
프론트엔드·정적 자산 호스팅은 규모는 작지만 상징성이 크다. dApp 프론트엔드를 검열 저항적인 방식으로 호스팅해, 법적 압력에 따라 CDN 사업자가 일방적으로 페이지를 내리는 상황을 막고 싶은 팀들이 중앙집중형 호스팅의 대안으로 Akash를 선택하고 있다.
반면 엔터프라이즈 및 규제 민감 워크로드는 거의 없다. KYC 정보를 다루는 핀테크는 법적으로 실사를 완료할 수 없는 공급자에게 데이터를 둘 수 없다. 의료, 금융, 공공 부문 워크로드가 단기간 내 허가 없는(permissionless) 컴퓨트 인프라로 이전될 가능성은 낮다. 이는 Akash에 대한 비판이라기보다는, 탈중앙 클라우드가 어떤 경계선 안에서 적합한 도구인지를 보여주는 ‘적용 한계 조건’으로 보는 편이 타당하다.
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결론
탈중앙 클라우드 컴퓨팅은 더 이상 AWS의 이론적 대안이 아니다. 실제로 상용 워크로드를 처리하며, 현실적인 비용 절감 효과를 창출하는 실거래 시장이다. Akash Network의 설계가 작동하는 이유는, 기존 하이퍼스케일러가 일괄 제공해온 세 가지 기능을 분리했기 때문이다. 조정 계층(온체인 매칭·스케줄링), 결제 레일(블록 단위 에스크로), 그리고 실제 컴퓨트(전 세계 어디서나 구동 가능한 표준 하드웨어)를 각각 분리해 시장에 개방했다. 이 ‘언번들링(unbundling)’ 구조가 하나의 수직 통합 사업자가 제공할 수 없는 경쟁 환경을 만들어낸다.
경제적 궁합이 가장 잘 맞는 영역은 AI 추론, 디파이 인프라, 그리고 엔터프라이즈 SLA보다는 비용·검열 저항을 더 중시하는 워크로드다. 웹3 전반에서 AI 에이전트가 폭증하며 온체인 데이터 처리, 지갑 관리, 자동 매매 등을 수행할수록, 싸고 허가가 필요 없는 GPU 접근성에 대한 수요는 기하급수적으로 커질 수밖에 없다.
Akash는 공급 상황에 따라 실시간으로 가격이 조정되는 역경매 모델을 채택해, 내부 가격 책정 회의를 거쳐 요율표(rate card)를 고치는 전통 기업 구조보다 구조적으로 이 수요를 흡수하기 유리한 포지션에 서 있다.
인프라 옵션을 검토 중인 개발자 입장에서 실질적인 체크리스트는 단순하다. 워크로드가 도커 컨테이너에서 구동 가능하고, 공급자 변경에 따른 약간의 흔들림을 감내할 수 있으며, 현재보다 3~10배 낮은 컴퓨트 비용이 의미 있다면 Akash는 지금 당장 시험 배포해볼 가치가 있다. akash.network에 정리된 공식 문서는 1시간 이내에 따라 해볼 수 있는 퀵스타트 가이드를 제공하며, 표준 사양에 대해서는 수 초 내 입찰이 들어올 정도로 공급자 마켓플레이스 유동성도 확보된 상태다.
