인공지능 산업은 심각한 인프라 병목에 직면해 있습니다. 대규모 언어 모델을 학습하려면 막대한 계산 자원이 필요하고, 엣지 디바이스는 기하급수적으로 늘어나며, GPU 부족은 AI 시대를 규정짓는 제약이 되었습니다. 동시에 전통적인 클라우드 제공 업체들은 폭증하는 수요를 감당하면서도 접속과 가격에 대한 독점적 지위를 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
Over 50% of generative AI companies report GPU shortages 는 운영 확장의 주요 장애물로 지적됩니다. AI computing power is expected to increase by roughly 60 times by the end of 2025 로, 2023년 1분기와 비교해 폭발적인 증가가 예상됩니다. 이와 같은 연산력 경쟁은 크립토 프로토콜이 탈중앙화 대안을 제시할 수 있는 기회를 만들었습니다.
여기서 등장하는 개념이 물리 인프라 파이낸스(Physical Infrastructure Finance), 즉 PinFi입니다. 이 새로운 프레임워크는 연산 능력을 거래·스테이킹·수익화가 가능한 토큰화 자산으로 간주하며, 블록체인 기반 네트워크를 통해 구현합니다. 중앙화 데이터 센터에 의존하는 대신, PinFi 프로토콜은 독립 운영자, 게이밍 장비, 마이닝 팜, 엣지 디바이스에 남는 GPU 파워를 모아 AI 개발자가 전 세계 어디서나 접근할 수 있는 분산형 마켓플레이스로 집계합니다.
아래에서는 실제 연산력이 어떻게 크립토 경제 인프라로 전환되는지, 토큰화된 컴퓨트 네트워크의 메커니즘, 참여를 유도하는 경제 모델, 검증과 정산을 가능하게 하는 아키텍처, 그리고 이것이 크립토와 AI 산업 모두에 가져올 함의를 살펴봅니다.
왜 지금 PinFi인가? 거시·기술적 동인
AI 산업이 직면한 컴퓨트 병목은 근본적인 공급 제약에서 비롯됩니다. Nvidia allocated nearly 60% of its chip production to enterprise AI clients in Q1 2025 하면서 많은 사용자가 GPU 접근권을 확보하기 위해 경쟁해야 했습니다. The global AI chip market reached $123.16 billion in 2024 이며 2029년에는 3,115억 8천만 달러 규모로 성장할 것으로 전망되는데, 이는 제조 역량을 훨씬 상회하는 폭발적 수요를 반영합니다.
GPU 부족은 여러 형태로 나타납니다. 전통적인 클라우드 제공 업체는 고급 GPU 인스턴스에 대해 대기 리스트를 운용합니다. AWS charges $98.32 per hour for an 8-GPU H100 instance 와 같은 가격 구조는 많은 개발자와 스타트업이 첨단 AI 역량에 접근하기 어렵게 만듭니다. HBM3 pricing rising 20-30% year-over-year 와 같이 메모리 가격 또한 공급 제약으로 인해 높은 수준을 유지하고 있습니다.
소수의 대형 클라우드 제공 업체에 컴퓨팅 파워가 집중되는 것 역시 추가적인 마찰을 낳습니다. By 2025, analysts say over 50% of enterprise workloads will run in the cloud 라고 하지만, 실제 접근은 계약 조건, 지리적 제약, KYC 요건 등에 의해 제한됩니다. 이러한 중앙집중화는 혁신을 가로막고, 핵심 인프라에 단일 장애 지점을 형성합니다.
한편, 막대한 컴퓨팅 역량이 놀고 있는 실정입니다. 게이밍 PC는 근무 시간 동안 사용되지 않고, 채굴 경제성이 악화되면서 크립토 마이너들은 새로운 수익원을 찾고 있으며, 데이터 센터는 비첨두 시간대에 잉여 용량을 유지합니다. The decentralized compute market has grown from $9 billion in 2024 에서 2032년에는 1,000억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 이는 분산형 모델이 이러한 잠재 공급을 흡수할 수 있다는 시장의 인식을 보여줍니다.
블록체인 기술과 물리 인프라의 교차점은 DePIN(탈중앙화 물리 인프라 네트워크)을 통해 성숙해 왔습니다. DePIN 프로토콜은 토큰 인센티브를 사용해 현실 세계 인프라의 배치와 운영을 조정합니다. Messari identified DePIN's total addressable market at $2.2 trillion 으로 추산하며, 2028년에는 3.5조 달러에 이를 수 있다고 봅니다.
PinFi는 이 DePIN 원칙을 특히 컴퓨트 인프라에 적용한 개념입니다. 계산 자원을 수익을 창출하는 토큰화 자산으로 취급하며, 중앙화 제공 업체로부터 임대하는 서비스가 아니라, 개방적이고 허가가 필요 없는 시장에서 거래되는 상품으로 전환합니다.
PinFi와 토큰화된 컴퓨트란 무엇인가?
물리 인프라 파이낸스는 물리적 계산 자산을 블록체인 상의 디지털 토큰으로 표현해, 탈중앙화된 소유·운영·수익화를 가능하게 하는 모델을 정의합니다. 순수 디지털 자산만을 다루는 전통적 디파이(DeFi)와 달리, PinFi는 오프체인의 물리 자원과 온체인 경제 시스템 사이에 다리를 놓습니다.
Academic research defines tokenization 을 “권리, 자산 소유권 단위, 부채 또는 심지어 물리 자산을 블록체인 상의 디지털 토큰으로 전환하는 과정”으로 정의합니다. 컴퓨트 자원에 이를 적용하면, 개별 GPU, 서버 클러스터, 엣지 디바이스가 각각의 용량, 가용성, 사용량을 추적하는 토큰으로 표현된다는 뜻입니다.
PinFi는 표준 인프라 파이낸스나 일반적인 디파이 프로토콜과 근본적으로 다릅니다. 전통 인프라 파이낸스는 대규모 자본 집약적 프로젝트에 대한 장기 부채 또는 지분 투자에 초점을 둡니다. 디파이 프로토콜은 주로 크립토 네이티브 자산에 대한 거래, 대출, 수익 창출을 중개합니다. PinFi는 이 둘의 교차점에 서서, 온체인 정산과 거버넌스를 유지하면서 실제 세계의 계산 자원을 조정하기 위해 크립토 경제 인센티브를 적용합니다.
여러 프로토콜이 PinFi 모델을 구현하고 있습니다. Bittensor operates as a decentralized AI network 로, 참가자들이 특정 작업에 특화된 서브넷에 머신러닝 모델과 계산 자원을 기여합니다. TAO 토큰은 네트워크 집단 지능에 제공한 정보적 가치에 비례해 기여를 보상합니다. With over 7,000 miners 가 컴퓨트를 제공하며, Bittensor는 AI 추론 및 모델 학습을 위한 시장을 형성합니다.
Render Network aggregates idle GPUs globally 하여 분산형 GPU 렌더링 작업을 수행합니다. 원래는 아티스트와 콘텐츠 크리에이터를 위한 3D 렌더링에 초점을 맞췄지만, 이후 AI 컴퓨팅 워크로드로 확장되었습니다. RNDR 토큰은 렌더링 작업 비용 지불 수단이자 GPU 제공자에게 기여 용량을 보상하는 도구로 사용됩니다.
Akash Network operates as a decentralized cloud marketplace 로, 사용되지 않는 데이터 센터 용량을 활용합니다. 역경매 시스템을 통해, 컴퓨트 수요자는 자신의 요구사항을 명시하고, 공급자는 이를 충족하기 위해 입찰합니다. AKT 토큰은 거버넌스, 스테이킹, 네트워크 전반의 정산을 담당합니다. Akash witnessed notable surge in quarterly active leases 했으며, 전통적인 CPU 자원에 더해 GPU까지 포커스를 확장한 이후 뚜렷한 성장세를 보였습니다.
io.net has aggregated over 300,000 verified GPUs 를 확보했으며, 이는 독립 데이터 센터, 크립토 마이너, Render·Filecoin을 포함한 다른 DePIN 네트워크의 자원을 통합한 결과입니다. 이 플랫폼은 특히 AI와 머신러닝 워크로드에 특화되어 있으며, 개발자들은 130개국에 걸친 GPU 클러스터를 수분 내에 배포할 수 있습니다.
토큰화된 컴퓨트의 메커니즘은 이러한 프로토콜 전반에서 유사한 패턴을 따릅니다. 컴퓨트 제공자는 자신의 하드웨어를 네트워크에 등록하고, 용량과 성능을 검증하는 절차를 거칩니다. 스마트 컨트랙트는 수요와 공급 간의 관계를 관리하면서, 요구사항·가격·지리적 제약에 따라 컴퓨트 작업을 가용 노드에 라우팅합니다. 토큰 보상은 하드웨어 제공과 양질의 서비스 제공 모두에 인센티브를 제공합니다.
가치는 투기가 아니라 실제 사용에서 발생합니다. AI 개발자가 분산 GPU 자원을 활용해 모델을 학습할 때, 작업을 수행한 하드웨어 제공자에게 대가가 지급됩니다. 이렇게 연산력은 생산적 자산으로서 수익을 창출하며, 이는 지분 증명(Proof-of-Stake) 검증인이 네트워크 보안에 기여하고 보상을 받는 구조와 유사합니다. 이로써 토큰 가치가 네트워크 활용도와 연동되는 지속 가능한 경제가 형성됩니다.
인프라 아키텍처: 노드, 마켓플레이스, 정산
토큰화된 컴퓨트를 가능하게 하는 아키텍처는 여러 계층에 걸친 조정을 필요로 합니다. 가장 아래에는 하드웨어를 배치하고, 프로토콜에 등록하며, 임대 가능한 용량을 제공하는 독립 컴퓨트 제공자 네트워크가 있습니다. 이들은 게이밍 PC를 보유한 개인, 전문 데이터 센터 운영자, 추가 수익원을 찾는 암호화폐 채굴 사업자 등 다양합니다.
노드 프로비저닝은 컴퓨트 제공자가 자신의 하드웨어를 네트워크에 연결하는 시점에서 시작됩니다. Protocols like io.net support diverse GPU types 로, 소비자용 NVIDIA RTX 4090부터 엔터프라이즈용 H100, A100까지 폭넓은 GPU를 지원합니다. 제공자는 클라이언트 소프트웨어를 설치해 자신의 용량을 네트워크 오케스트레이션 레이어에 노출하면서도, 무단 접근을 차단하는 보안 경계를 유지합니다.
검증 메커니즘은 광고된 용량이 실제 성능과 일치하는지 확인합니다. 일부 프로토콜은 cryptographic proofs of compute 를 활용해, 광고된 연산이 실제로 수행되었는지 검증하는 방식을 채택합니다. 노드는 특정 계산을 올바르게 수행했음을 입증해야 한다. Bittensor uses its Yuma Consensus mechanism에서 검증자는 채굴자의 머신러닝 출력물 품질을 평가하고 점수를 부여하며, 이 점수가 보상 분배를 결정한다. 저품질 결과를 제공하거나 부정행위를 시도하는 노드는 보상이 줄어들거나 스테이킹한 토큰이 슬래싱될 수 있다.
대기 시간(레이턴시) 벤치마킹은 워크로드를 적절한 하드웨어에 매칭하는 데 도움이 된다. AI 추론은 모델 학습이나 3D 렌더링과는 다른 성능 특성을 요구한다. 지리적 위치는 데이터 소스 근처에서 처리가 이뤄져야 하는 엣지 컴퓨팅 애플리케이션의 대기 시간에 영향을 미친다. The edge computing market reached $23.65 billion in 2024이며, 로컬 처리 수요 증가에 힘입어 2033년에는 3,277.9억 달러에 이를 것으로 예상된다.
마켓플레이스 레이어는 컴퓨팅 수요와 공급을 연결한다. 개발자가 GPU 리소스가 필요할 때는 연산 성능, 메모리, 사용 기간, 지불 가능한 최대 가격 등 요구사항을 지정한다. Akash employs a reverse auction model로, 디플로이어가 조건을 설정하면 공급자가 계약을 따내기 위해 입찰하는 구조다. Render uses dynamic pricing algorithms를 사용해 네트워크 활용도와 시장 상황에 따라 요금을 조정한다.
잡 라우팅 알고리즘은 사용 가능한 노드 전반에 걸친 컴퓨팅 작업 배치를 최적화한다. 고려되는 요소에는 하드웨어 사양, 현재 활용도, 지리적 근접성, 과거 성능, 가격 등이 포함된다. io.net's orchestration layer는 컨테이너 기반 워크플로를 처리하고 분산 머신러닝 워크로드를 위한 Ray 네이티브 오케스트레이션을 지원한다.
결제(settlement)는 스마트 컨트랙트를 통해 온체인에서 이뤄지며, 작업이 검증되어 완료될 때까지 결제를 에스크로 형태로 보관한 뒤 자금을 해제한다. 이러한 트러스트리스 결제는 상대방 리스크를 제거하고, 단기 컴퓨팅 작업에 대한 마이크로트랜잭션을 가능하게 한다. Protocols built on high-throughput blockchains like Solana는 수천 개의 동시 추론 요청으로 발생하는 트랜잭션 처리량을 감당할 수 있다.
스테이킹 메커니즘은 참여자 간 인센티브를 정렬한다. 컴퓨팅 제공자는 토큰을 스테이킹해 참여 의지를 보여주고, 성능 저하 시 슬래싱될 수 있는 담보를 노출한다. Validators in Bittensor stake TAO tokens를 통해 채굴자 평가에서 영향력을 얻고 블록 보상의 일부를 획득한다. 토큰 보유자는 신뢰하는 검증자에게 지분을 위임할 수 있는데, 이는 지분증명(PoS) 합의 메커니즘과 유사하다.
거버넌스를 통해 토큰 보유자는 보상 분배, 수수료 구조, 네트워크 업그레이드 등 프로토콜 파라미터에 대해 투표할 수 있다. Decentralized governance는 중앙 권한이 일방적으로 규칙을 변경하거나 접근을 제한하지 못하게 하여, 전통적인 클라우드 서비스와 차별화되는 퍼미션리스 특성을 유지한다.
이러한 아키텍처는 중앙집중식 클라우드 컴퓨팅과 뚜렷이 대조된다. 주요 클라우드 제공자는 인프라를 직접 소유하고, 실질적인 시장 경쟁 없이 가격을 책정하며, 계정 개설과 규제 준수를 요구하고, 접근 및 검열에 대한 통제권을 유지한다. PinFi 프로토콜은 소유권을 수천 명의 독립 운영자에게 분산시키고, 투명한 시장 기반 가격 책정을 가능하게 하며, 퍼미션리스 방식으로 운영되고, 탈중앙화를 통해 검열 저항성을 확보한다.
토크노믹스 & 인센티브 모델
토큰 이코노미는 분산 컴퓨팅 네트워크를 조정하는 인센티브 구조를 제공한다. 네이티브 토큰은 서비스 지불 수단, 자원 제공 보상, 거버넌스 권리, 네트워크 참여를 위한 스테이킹 요구 등 여러 기능을 수행한다.
발행 메커니즘은 토큰이 어떻게 유통에 진입하는지를 결정한다. Bittensor follows Bitcoin's model with a capped supply of 21 million TAO tokens로 총 발행량을 2,100만 TAO로 제한하고, 시간이 지남에 따라 발행량을 줄이는 주기적 반감기를 도입했다. Currently 7,200 TAO are minted daily하며, 이는 컴퓨팅 자원을 제공하는 채굴자와 네트워크 품질을 보장하는 검증자에게 분배된다. 이는 비트코인과 유사한 희소성을 창출하는 동시에, 인플레이션을 생산적인 인프라에 투입한다.
다른 프로토콜은 네트워크 사용량에 기반해 토큰을 발행한다. 컴퓨팅 작업이 실행될 때, 새로 발행된 토큰은 공급한 자원 비율에 따라 제공자에게 분배된다. 이러한 가치 창출과 토큰 발행 간의 직접적인 연계는 인플레이션이 단순 보유자가 아닌 실제 생산성에 보상되도록 보장한다.
스테이킹은 네트워크 참여자에게 일종의 ‘스킨 인 더 게임’을 부여한다. 컴퓨팅 제공자는 노드를 등록하고 참여 의지를 보여주기 위해 토큰을 스테이킹한다. 성능 저하나 사기 시도는 슬래싱을 초래하며, 이때 스테이킹된 토큰은 소각되거나 피해 당사자에게 재분배된다. 이러한 경제적 패널티는 신뢰할 수 있는 서비스 제공과 정직한 행동을 유도한다.
검증자는 더 많은 토큰을 스테이킹해 품질 평가와 거버넌스 결정에서 더 큰 영향력을 얻는다. In Bittensor's model, validators evaluate miners' outputs하고, 어떤 노드가 가치 있는 기여를 했는지 나타내는 가중치 행렬을 제출한다. Yuma 합의는 검증자 지분에 따라 가중된 이러한 평가를 집계해 최종 보상 분배를 결정한다.
컴퓨팅 토큰의 수요-공급 역학은 두 단계에서 작동한다. 공급 측면에서는 더 많은 노드가 네트워크에 참여할수록 사용 가능한 연산 용량이 증가한다. 토큰 보상은 하드웨어 비용, 전기료, 장비의 대체 사용 기회비용을 보전할 만큼 충분해야 한다. 토큰 가격이 오르면 컴퓨팅 제공은 더 수익성이 커져 추가 공급을 끌어들인다.
수요 측면에서 토큰 가격은 사용자가 네트워크 접근에 부여하는 가치를 반영한다. AI 애플리케이션이 확산되고 컴퓨팅 부족이 심화될수록, 분산형 자원에 대한 지불 의사는 증가한다. The AI hardware market is expected to grow from $66.8 billion in 2025 to $296.3 billion by 2034로 예상되어, 대체 컴퓨팅 소스에 대한 지속적인 수요를 형성한다.
토큰 가치 상승은 모든 참여자에게 이익이 된다. 하드웨어 제공자는 동일한 연산 출력으로 더 많은 수익을 얻는다. 초기 노드 운영자는 축적한 보상의 가치 상승 혜택을 누린다. 개발자는 고가의 중앙집중식 제공자에 대한 분산형 대안을 통해 이득을 본다. 토큰 보유자는 스테이킹이나 유동성 공급을 통해 네트워크 활동에서 발생하는 수수료를 획득한다.
리스크 모델은 잠재적인 실패 모드를 다룬다. 노드 다운타임은 작업이 다른 가용 노드로 라우팅되면서 해당 노드의 수익을 감소시킨다. 특정 지역에 대한 지리적 집중은 로컬 처리가 필요한 엣지 애플리케이션에서 레이턴시 문제를 야기한다. 네트워크 효과는 더 다양한 하드웨어와 지리적 분포를 가진 대형 프로토콜에 유리하게 작용한다.
토큰 인플레이션은 신규 공급을 유인하는 것과 기존 보유자의 가치를 유지하는 것 사이에서 균형을 맞춰야 한다. Research on decentralized infrastructure protocols에 따르면, 지속 가능한 토크노믹스는 수요 성장률이 공급 증가율을 상회해야 한다. 프로토콜은 결제에 사용된 토큰을 영구적으로 유통에서 제거하는 소각 메커니즘을 도입해, 인플레이션성 발행을 상쇄하는 디플레이션 압력을 만든다.
수수료 구조는 네트워크마다 다르다. 일부는 사용자가 네이티브 토큰으로 직접 비용을 지불하도록 한다. 다른 일부는 스테이블코인이나 주요 암호화폐의 랩드 버전을 수용하고, 프로토콜 토큰은 주로 거버넌스와 스테이킹 용도로 사용한다. 하이브리드 모델은 네트워크 접근 권한에는 토큰을 사용하되, 컴퓨팅 비용 정산은 변동성 리스크를 줄이기 위해 안정적인 자산으로 수행한다.
이 인센티브 모델 설계 공간은 프로토콜들이 이해관계자 간 균형과 장기적 성장을 유지하기 위한 다양한 접근법을 실험함에 따라 계속 진화하고 있다.
AI, 엣지, 그리고 실세계 인프라
토큰화된 컴퓨팅 네트워크는 분산 하드웨어를 AI 워크로드, 엣지 처리, 특수 인프라 수요에 활용하는 애플리케이션을 가능하게 한다. 다양한 활용 사례는 분산형 모델이 컴퓨팅 스택 전반의 병목을 어떻게 해소할 수 있는지 보여준다.
분산형 AI 모델 학습은 핵심 사용 사례 중 하나다. 대규모 언어 모델이나 컴퓨터 비전 시스템 학습에는 여러 GPU에 걸친 대규모 병렬 연산이 필요하다. 기존 방식은 이러한 학습을 주요 클라우드 제공자가 소유한 중앙 데이터센터에 집중시킨다. 분산 네트워크에서는 지리적으로 분산된 노드들이 각자 컴퓨팅 작업을 제공하고, 블록체인 기반 오케스트레이션을 통해 조정된 형태로 학습을 수행할 수 있다.
Bittensor's subnet architecture는 텍스트 생성, 이미지 합성, 데이터 스크래핑 등 특정 작업에 초점을 맞춘 특화된 AI 마켓을 가능하게 한다. 채굴자는 자신이 선택한 도메인에서 고품질 출력을 제공하기 위해 경쟁하고, 검증자는 성능을 평가해 이에 따라 보상을 분배한다. 이는 최고의 모델과 가장 효율적인 구현이 경제적 선택 과정을 통해 자연스럽게 부상하는 경쟁 시장을 형성한다.
엣지 컴퓨팅 워크로드는 분산 인프라의 혜택을 특히 크게 누린다. The global edge computing market was valued at $23.65 billion in 2024로, 다음과 같은 요구를 가진 애플리케이션에 의해 견인되고 있다.저지연성과 로컬 처리. 연속적인 센서 데이터를 생성하는 IoT 디바이스는 먼 데이터 센터까지의 왕복 지연 없이 즉각적인 분석이 필요하다. 자율주행 차량은 네트워크 지연을 허용할 수 없는, 눈 깜짝할 사이의 의사결정을 요구한다.
탈중앙화 컴퓨트 네트워크는 데이터 소스와 물리적으로 가까운 곳에 처리 용량을 배치할 수 있다. 산업용 IoT 센서를 배치한 공장은 수백 마일 떨어진 중앙집중식 클라우드에 의존하는 대신, 같은 도시나 지역 내의 엣지 노드를 임대할 수 있다. Industrial IoT applications accounted for the largest market share in edge computing in 2024은 제조 및 물류에서 로컬 처리의 중요성을 반영한다.
콘텐츠 렌더링과 크리에이티브 워크플로우는 막대한 GPU 자원을 소모한다. 3D 장면을 렌더링하는 아티스트, 영화를 제작하는 애니메이터, 에셋을 컴파일하는 게임 개발자는 모두 집약적인 병렬 처리가 필요하다. Render Network specializes in distributed GPU rendering는 전 세계의 유휴 GPU 용량을 크리에이터와 연결한다. 이러한 마켓플레이스 모델은 렌더링 비용을 줄이는 동시에, 비피크 시간대에 GPU 소유자에게 수익원을 제공한다.
과학 컴퓨팅과 연구 애플리케이션은 값비싼 클라우드 자원에 접근할 때 예산 제약에 직면한다. 학술 기관, 독립 연구자, 소규모 조직은 탈중앙 네트워크를 활용하여 시뮬레이션을 실행하고, 데이터셋을 분석하거나, 특화된 모델을 학습시킬 수 있다. 퍼미션리스 특성 덕분에, 어느 지역의 연구자든 기관용 클라우드 계정이나 신용 심사 없이 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있다.
게임 및 메타버스 플랫폼은 몰입형 경험을 위해 렌더링과 물리 연산을 필요로 한다. 가상 세계가 복잡해질수록, 지속적인 환경을 유지하고 수천 명의 동시 사용자를 지원하기 위한 연산 수요가 증가한다. 엣지에 분산된 컴퓨트 노드는 지역별 플레이어 집단에 로컬 처리를 제공하여 지연을 줄이고, 토큰 인센티브를 받는 공급자들 사이에 인프라 비용을 분산시킬 수 있다.
대규모 AI 추론은 학습된 모델로부터 예측을 제공하기 위해 지속적인 GPU 접근을 요구한다. 수백만 건의 질의를 처리하는 챗봇, 사용자 프롬프트를 처리하는 이미지 생성 서비스, 사용자 행동을 분석하는 추천 엔진은 모두 항상 사용 가능한 컴퓨트가 필요하다. 탈중앙 네트워크는 단일 제공자 의존성과 비교해, 신뢰성을 높여주는 중복성과 지리적 분산을 제공한다.
주요 클라우드 제공업체의 서비스가 충분하지 않은 지리적 권역은 PinFi 프로토콜에 기회를 제공한다. 데이터 센터 존재가 제한된 지역은 중앙집중식 인프라에 접근할 때 더 높은 지연과 비용에 직면한다. 이러한 지역의 로컬 하드웨어 제공자는 지역 수요에 맞춘 컴퓨트 용량을 제공하여 토큰 보상을 얻는 동시에, 현지의 AI 접근성을 향상시킬 수 있다.
데이터 주권 요구사항은 점점 더 특정 워크로드가 특정 관할권 내에서 데이터를 처리하도록 요구하고 있다. Regulations like the EU Data Act require sensitive information to be processed locally는 거주지 규정을 준수하는 엣지 인프라 배치를 장려한다. 탈중앙 네트워크는 블록체인 기반 결제를 통해 글로벌 조정을 유지하면서도, 관할권별 노드 배치를 자연스럽게 지원한다.
Why It Matters: Implications for Crypto & Infrastructure
PinFi의 등장은 크립토가 순수 금융 애플리케이션을 넘어, 현실 세계 인프라의 조정 영역으로 확장되고 있음을 의미한다. 이러한 전환은 크립토 생태계와 더 넓은 컴퓨팅 산업 모두에 함의를 가진다.
크립토 프로토콜은 실질적인 인프라 문제를 해결할 때 투기 너머의 효용을 입증한다. DePIN과 PinFi는 물리적 자원을 조정하는 경제 시스템을 창출하며, 블록체인 기반 인센티브가 현실 세계 네트워크를 부트스트랩할 수 있음을 증명한다. The DePIN sector's total addressable market is currently around $2.2 trillion and could reach $3.5 trillion by 2028은 현재 전체 크립토 시가총액의 약 세 배에 해당한다.
컴퓨트 접근의 민주화는 AI 개발의 근본적인 비대칭성을 해소한다. 현재 고급 AI 역량은 막대한 GPU 클러스터를 감당할 수 있는 자본력이 풍부한 기술 기업에 주로 집중되어 있다. 자원이 제한된 환경의 스타트업, 연구자, 개발자는 AI 혁신에 참여하는 데 장벽을 마주한다. 탈중앙 컴퓨트 네트워크는 시장 기반 가격으로 분산된 하드웨어에 퍼미션리스 접근을 제공함으로써 이러한 장벽을 낮춘다.
새로운 자산 계급의 창출은 크립토 투자 지형을 확장한다. 컴퓨트 용량 토큰은 실제 사용을 통해 수익을 창출하는 생산적 인프라에 대한 소유권을 대표한다. 이는 명확한 가치 포착 메커니즘이 없는 순수 투기성 자산이나 거버넌스 토큰과 다르다. 토큰 보유자는 사실상 탈중앙 클라우드 제공업체의 지분을 소유하게 되며, 그 가치는 컴퓨팅 서비스 수요에 연동된다.
전통적인 인프라 독점은 잠재적인 와해 압력을 마주한다. Centralized cloud providers including AWS, Microsoft Azure and Google Cloud maintain oligopolistic control은 경쟁 없이 가격을 결정하는 컴퓨트 시장을 장악하고 있다. 탈중앙 대안은 수천 개의 독립 공급자가 경쟁하는 시장 역학을 도입하여, 비용을 낮추고 접근성을 개선할 가능성이 있다.
AI 산업은 중앙집중식 인프라에 대한 의존 축소로부터 이익을 얻는다. 현재 AI 개발은 주요 클라우드 제공업체 주변에 클러스터링되어, 단일 실패 지점과 집중 리스크를 만든다. Over 50% of generative AI companies report GPU shortages as major obstacles. 분산 네트워크는 초과 수요를 흡수하고, 공급망 붕괴에 대한 중복성을 제공할 수 있는 대체 용량을 마련한다.
에너지 효율성 개선은 더 나은 용량 활용에서 비롯될 수 있다. 유휴 상태로 방치된 게이밍 장비는 생산적 출력 없이 대기 전력을 소모한다. 과잉 용량을 가진 채굴 운영은 추가 수익원을 찾는다. Distributed networks put idle GPUs to productive use는 컴퓨팅 생태계 전반의 자원 효율을 향상시킨다.
검열 저항성은 AI 애플리케이션에 의미를 가진다. 중앙화 클라우드 제공업체는 특정 사용자, 애플리케이션, 혹은 전체 지역에 대한 서비스를 거부할 수 있다. 탈중앙 네트워크는 퍼미션리스로 운영되어, 게이트키퍼의 승인을 요구하지 않고도 AI를 개발·배포할 수 있게 한다. 이는 특히 논쟁적인 애플리케이션이나 규제가 엄격한 관할권의 사용자에게 중요하다.
데이터 프라이버시 아키텍처는 로컬 처리를 통해 개선된다. Edge computing keeps sensitive data near its source로, 민감한 데이터를 먼 데이터 센터로 전송하지 않는다. 탈중앙 네트워크는 원시 데이터를 중앙집중화하지 않고, 분산 데이터 위에서 모델을 학습하는 연합 학습과 같은 프라이버시 보호 기법을 구현할 수 있다.
시장 효율성은 투명한 가격 발견을 통해 향상된다. 전통적인 클라우드 가격은 복잡한 수수료 구조와 개별 협상형 엔터프라이즈 계약으로 불투명하다. 탈중앙 마켓플레이스는 컴퓨트 자원에 대한 명확한 현물 가격을 수립하여, 개발자가 비용을 최적화하고 공급자가 경쟁적 역학을 통해 수익을 극대화할 수 있게 한다.
장기적 중요성은 지속적인 수요 동인에서 비롯된다. 애플리케이션이 증가함에 따라 AI 워크로드는 계속 성장할 것이다. The AI hardware market is expected to grow from $66.8 billion in 2025 to $296.3 billion by 2034. 컴퓨트는 여전히 근본적인 제약으로 남을 것이며, 이는 대체 인프라 모델에 대한 지속적인 수요를 보장한다.
네트워크 효과는 임계 질량을 달성한 초기 프로토콜에 유리하게 작용한다. 더 많은 하드웨어 제공자가 합류할수록, 사용 가능한 자원의 다양성이 증가한다. 지리적 분산이 개선되어 엣지 애플리케이션의 지연이 줄어든다. 더 큰 네트워크는 더 많은 개발자를 끌어들여, 성장을 위한 선순환을 만든다. 특정 도메인에서의 선점자는 지속적인 우위를 확보할 수 있다.
Challenges & Risks
유망한 애플리케이션에도 불구하고, 토큰화된 컴퓨트 네트워크는 성장을 제약하거나 채택을 제한할 수 있는 중대한 기술·경제·규제 과제에 직면해 있다.
기술적 신뢰성은 여전히 주요 우려 사항이다. 중앙집중식 클라우드 제공업체는 가용성과 성능을 보장하는 서비스 수준 계약을 제공한다. 분산 네트워크는 상이한 전문성과 인프라 품질을 가진 독립 운영자의 하드웨어를 조정한다. 노드 장애, 네트워크 중단, 유지보수 윈도우는 가용성 공백을 만들 수 있으며, 이는 중복성과 라우팅 알고리즘을 통해 관리돼야 한다.
실제로 수행된 작업의 검증은 지속적인 도전 과제다. 노드가 거짓 결과를 반환하지 않고 정직하게 연산을 수행했는지 보장하려면 정교한 증명 시스템이 필요하다. Cryptographic proofs of compute는 오버헤드를 추가하지만, 사기를 방지하기 위해 필요하다. 불완전한 검증 메커니즘은 악의적 노드가 약속된 서비스를 제공하지 않고도 보상을 요구할 수 있는 잠재적 공격을 가능하게 한다.
지연과 대역폭 제약은 분산 워크로드에 영향을 미친다. Running computations across geographically dispersed locations can cause 지연은(는) 단일 데이터 센터 내의 공용(코로케이티드) 하드웨어와 비교했을 때 발생한다. 노드 간 네트워크 대역폭은 분산 처리에 적합한 워크로드 유형을 제약한다. 빈번한 노드 간 통신이 필요한 긴밀히 결합된 병렬 계산은 성능 저하에 직면한다.
서비스 품질의 가변성은 프로덕션 애플리케이션에 불확실성을 초래한다. 예측 가능한 성능을 제공하는 관리형 클라우드 환경과 달리, 이종(heterogeneous) 하드웨어 풀은 일관되지 않은 결과를 만들어낸다. 학습(run)은 가용성에 따라 엔터프라이즈급 H100에서 실행될 수도, 소비자용 RTX 카드에서 실행될 수도 있다. 애플리케이션 개발자는 이러한 변동성을 고려해 설계하거나, 작업을 특정 하드웨어 등급으로 제한하는 필터링을 구현해야 한다.
경제적 지속 가능성은 공급 성장과 수요 확대의 균형을 필요로 한다. 가용 연산 능력이 급격히 증가하는데 이에 상응하는 수요 성장이 없다면, 토큰 가격이 하락하고 공급자의 수익성이 줄어든다. 프로토콜은 유틸리티 성장 속도를 앞지르는 인플레이션을 피하기 위해 토큰 발행량을 신중히 관리해야 한다. 지속 가능한 토크노믹스는 수요 성장률이 공급 증가 속도를 앞질러야 한다.
토큰 가치 압축은 장기 참여자에게 위험을 초래한다. 보상을 추구하는 신규 공급자가 네트워크에 참여함에 따라 경쟁이 심화되고 노드당 수익이 감소한다. 더 높은 초기 보상의 이익을 누렸던 초기 참여자는 시간이 지남에 따라 수익이 줄어드는 것을 경험할 수 있다. 토큰 가치 상승이 이러한 희석을 상쇄하지 못하면, 공급자 이탈(churn)이 증가하고 네트워크 안정성이 저해된다.
시장 변동성은 참여자에게 재무적 위험을 초래한다. 공급자는 가치가 변동하는 네이티브 토큰으로 보상을 받는다. 하드웨어 운영자는 토큰 가격이 안정적으로 유지될 것이라 기대하고 GPU 구매에 자본을 투입할 수 있지만, 가격이 하락할 경우 손실에 직면하게 된다. 헤징 메커니즘과 스테이블코인 지급 옵션은 변동성을 완화할 수 있지만, 구조를 복잡하게 만든다.
토큰 분류를 둘러싼 규제 불확실성은 컴플라이언스(규정 준수) 측면의 과제를 낳는다. 여러 관할권의 증권 규제 기관은 컴퓨트 토큰이 등록 의무를 지는 증권에 해당하는지 여부를 평가하고 있다. 모호한 법적 지위는 기관 투자자의 참여를 제한하고, 프로토콜 개발자에게 법적 책임 리스크를 발생시킨다. 인프라 토큰화는 규제의 불확실성에 직면해 있으며, 이는 전통 금융 구조에 비해 채택을 제한해 왔다.
데이터 보호 규정은 분산 네트워크가 준수해야 하는 요건을 부과한다. 유럽 시민의 데이터를 처리하려면 데이터 최소화와 삭제 권리를 포함하는 GDPR 준수가 필요하다. 헬스케어 애플리케이션은 HIPAA 요건을 충족해야 한다. 금융 애플리케이션은 자금세탁방지(AML) 의무를 따른다. 데이터가 여러 관할권과 독립 운영자 사이를 이동하는 탈중앙 네트워크에서는 이러한 규정 준수가 더욱 복잡해진다.
하드웨어 기여는 구조화 방식에 따라 규제 당국의 심사를 촉발할 수 있다. 일부 관할권은 특정 공급자 관계를 증권 발행이나 규제 금융상품으로 분류할 수 있다. 인프라 제공과 투자계약 사이의 경계는 많은 법적 프레임워크에서 여전히 불분명하다.
하이퍼스케일 클라우드 공급자와의 경쟁은 계속 심화되고 있다. 주요 공급자는 새로운 데이터 센터 용량과 맞춤형 AI 가속기에 수십억 달러를 투자한다. AWS, Microsoft, Google은 2024년에 자본적 지출을 36% 증가시켰으며, 대부분은 AI 인프라를 위한 것이다. 충분한 자본을 가진 기존 기업들은 가격을 인하하거나, 연산 자원을 다른 서비스와 번들링해 시장 점유율을 유지할 수 있다.
네트워크 단편화는 컴포저빌리티(조합 가능성)를 제한할 수 있다. 여러 개의 경쟁 프로토콜이 존재하면, 컴퓨트 자원이 네트워크 간에 쉽게 이전될 수 없는 사일로화된 생태계가 형성된다. API, 검증 메커니즘, 토큰 표준의 비표준화는 효율성을 떨어뜨리고 개발자의 전환 비용을 높인다.
선도 수용자(early adopter) 위험은 검증된 실적이 없는 프로토콜에 영향을 미친다. 새로운 네트워크는 하드웨어 공급자와 컴퓨트 수요자를 동시에 유치해야 하는 닭과 달걀 문제에 직면한다. 일부 프로토콜은 지속 가능한 운영에 필요한 임계 질량에 도달하지 못할 수 있다. 토큰 투자자는 네트워크가 붕괴하거나 채택에 실패할 경우 전액 손실 위험을 감수해야 한다.
스마트 컨트랙트나 조정 계층의 보안 취약점은 자금 도난이나 네트워크 장애를 초래할 수 있다. 탈중앙 네트워크는 보안 과제에 직면해 있으며, 이는 신중한 스마트 컨트랙트 감사와 버그 바운티 프로그램을 요구한다. 트레저리를 고갈시키거나 이중 지불 공격을 가능하게 하는 익스플로잇은 신뢰와 네트워크 가치를 훼손한다.
향후 전망과 주목할 과제
핵심 지표와 개발 동향을 추적하면 토큰화된 컴퓨트 네트워크의 성숙도와 성장 궤적을 파악할 수 있다.
네트워크 성장 지표에는 활성 컴퓨트 노드 수, 지리적 분포, 하드웨어 다양성, 연산 능력 또는 GPU 환산 총 가용 용량이 포함된다. 이러한 지표의 확대는 공급 증가와 네트워크 회복력을 나타낸다. io.net은 여러 소스를 통합해 30만 개가 넘는 검증된 GPU를 확보하며, 프로토콜이 이질적인 자원을 효과적으로 조정할 때 얼마나 빠르게 확장할 수 있는지 보여주었다.
사용량 지표는 탈중앙 컴퓨트에 대한 실제 수요를 드러낸다. 활성 컴퓨트 작업 수, 제공된 총 처리 시간, 워크로드 유형의 구성은 네트워크가 단순 투기 이상의 실제 애플리케이션을 지원하는지를 보여준다. Akash는 GPU 지원을 확대한 이후 분기별 활성 리스(lease)가 눈에 띄게 증가했는데, 이는 전통 클라우드의 탈중앙 대안에 대한 시장 수요를 시사한다.
토큰 시가총액과 완전 희석 가치(FDV)는 프로토콜 가치에 대한 시장 평가를 제공한다. 밸류에이션을 실제 매출이나 컴퓨트 처리량과 비교하면, 토큰이 향후 성장 기대를 반영하는지, 현재 유틸리티를 반영하는지를 알 수 있다. Bittensor의 TAO 토큰은 2024년 3월 피크 시기에 750달러에 도달하며, 실질적 채택과 더불어 투기적 관심을 보여주었다.
AI 기업 및 엔터프라이즈 채택자와의 파트너십은 메인스트림 검증을 의미한다. 기존 AI 연구소, 모델 개발사, 프로덕션 애플리케이션이 탈중앙 네트워크에 워크로드를 배포할 때, 이는 분산 인프라가 실제 요구사항을 충족함을 입증한다. 토요타와 NTT는 엣지 컴퓨팅을 활용한 모빌리티 AI 플랫폼에 33억 달러를 투자한다고 발표했는데, 이는 분산 아키텍처에 대한 기업의 강한 의지를 보여준다.
프로토콜 업그레이드와 기능 추가는 지속적인 개발 모멘텀을 나타낸다. 새로운 GPU 유형 통합, 향상된 오케스트레이션 시스템, 개선된 검증 메커니즘, 거버넌스 개편 등은 더 나은 인프라를 향한 적극적 개선을 보여준다. Bittensor의 2025년 Dynamic TAO 업그레이드는 더 높은 보상을 고성능 서브넷에 배분하도록 조정해, 적응형 토크노믹스를 시현했다.
규제 발전은 운영 환경을 형성한다. 인프라 토큰에 대한 우호적 분류나 명확한 컴플라이언스 가이드라인은 법적 불확실성을 줄이고, 더 광범위한 기관 참여를 가능하게 할 수 있다. 반대로, 제한적인 규제는 특정 관할권에서 성장을 제약할 수 있다.
프로토콜 간 경쟁 역학은 시장 구조를 결정한다. 컴퓨트 인프라 영역은 강한 네트워크 효과를 확보한 소수의 지배적 네트워크로 통합될 수도 있고, 다양한 틈새를 공략하는 특화 프로토콜이 공존하는 분절된 구조로 남을 수도 있다. 상호운용성 표준은 네트워크 간 조정을 가능하게 해 전체 생태계 효율을 향상시킬 수 있다.
중앙화·탈중앙 요소를 결합한 하이브리드 모델이 등장할 수 있다. 엔터프라이즈는 기본 용량은 전통 클라우드에서 확보하고, 피크 수요 시에만 탈중앙 네트워크로 버스팅할 수 있다. 이 접근법은 관리형 서비스의 예측 가능성을 유지하면서, 과부하 구간에는 분산 대안을 통해 비용 절감을 달성한다.
산업 참여자들이 공동으로 탈중앙 인프라를 운영하는 컨소시엄 네트워크가 형성될 수 있다. AI 기업, 클라우드 공급자, 하드웨어 제조사, 학계 기관 등이 개별 자본 요구를 줄이면서도 탈중앙 거버넌스를 유지하는 공유 네트워크를 구축할 수 있다. 이 모델은 위험 회피 성향이 강한 조직의 채택을 가속화할 수 있다.
프로토콜이 특정 사용 사례에 최적화되면서 수직적 전문화가 일어날 가능성이 크다. 어떤 네트워크는 AI 학습에만, 다른 네트워크는 추론에, 또 다른 곳은 엣지 컴퓨팅, 렌더링, 과학 계산 등에 특화할 수 있다. 특화 인프라는 범용 대안보다 특정 워크로드 요구사항을 더 잘 충족시킬 수 있다.
기존 AI 도구 및 프레임워크와의 통합은 매우 중요하다. 인기 있는 머신러닝 라이브러리, 오케스트레이션 시스템, 배포 파이프라인과의 매끄러운 호환성은 개발자의 진입 장벽을 낮춘다. io.net은 Ray-네이티브 오케스트레이션을 지원하며, 개발자가 프로토콜별 커스텀 구현보다는 표준화된 워크플로를 선호함을 인식하고 있다.
지속 가능성 고려는 프로토콜 설계에 점점 더 큰 영향을 미칠 수 있다. 에너지 효율적인 합의 메커니즘, 노드 운영자를 위한 재생 에너지 인센티브, 탄소 크레딧 통합 등은 환경을 중시하는 사용자에게 매력적인 차별화 포인트가 될 수 있다. AI의 에너지 소비가 주목받는 가운데, 탈중앙 네트워크는 효율성을 경쟁 우위로 내세울 수 있다.
미디어 보도and crypto community attention serve as leading indicators of mainstream awareness. Increased discussion of specific protocols, rising search interest, or growing social media following often precedes broader adoption and token price appreciation. However, hype cycles can create misleading signals disconnected from fundamental growth.
결론
Physical Infrastructure Finance는 실제 세계의 연산 자원 조정을 향해 진화하는 크립토의 다음 단계를 나타낸다. 연산(컴퓨트) 용량을 토큰화함으로써 PinFi 프로토콜은 유휴 GPU가 AI 워크로드, 엣지 처리, 특수 인프라 수요 등을 통해 수익을 창출하는 생산적 자산이 되도록 하는 시장을 만든다.
연산 능력에 대한 AI의 끝없는 수요와, 경제적 인센티브를 통해 분산 시스템을 조정하는 크립토의 능력이 결합되면서 매우 설득력 있는 가치 제안이 형성된다. 전 세계 생성형 AI 기업의 50% 이상이 영향을 받고 있는 GPU 부족은 인프라 병목의 심각성을 보여준다. 2024년 90억 달러에서 2032년 1,000억 달러로 성장할 것으로 예상되는 탈중앙화 컴퓨트 시장은 분산형 모델이 잠재 공급을 포착할 수 있다는 점에 대한 시장의 인식을 시사한다.
Bittensor, Render, Akash, io.net과 같은 프로토콜들은 동일한 근본 과제, 즉 퍼미션리스 블록체인 기반 조정을 통해 연산 공급을 수요와 효율적으로 매칭하는 문제에 대해 서로 다른 접근법을 보여준다. 각 네트워크는 토크노믹스, 검증 메커니즘, 목표 애플리케이션에서 서로 다른 실험을 수행하며, 탈중앙 인프라를 위한 설계 공간을 탐구하는 더 넓은 생태계에 기여하고 있다.
이러한 함의는 크립토를 넘어 AI 산업과 더 광범위한 연산 인프라 전반으로 확장된다. GPU 자원에 대한 민주화된 접근은 AI 혁신에 대한 진입 장벽을 낮춘다. 중앙집중식 클라우드 과점에 대한 의존도를 줄이면 가격과 접근성을 개선할 수 있는 경쟁 환경이 형성된다. 토큰이 순수 투기가 아니라 생산적 인프라에 대한 소유권을 나타내면서 새로운 자산군이 등장한다.
여전히 상당한 도전 과제가 남아 있다. 기술적 신뢰성, 검증 메커니즘, 경제적 지속 가능성, 규제 불확실성, 자본력이 풍부한 기존 사업자들과의 경쟁 모두가 위험 요소다. 모든 프로토콜이 생존하는 것은 아니며, 많은 토큰은 근본적인 효용에 비해 과대평가되었다는 것이 드러날 수 있다. 그러나 PinFi를 움직이는 핵심 통찰은 유효해 보인다. 전 세계에는 막대한 연산 능력이 유휴 상태로 남아 있고, AI 인프라에 대한 수요는 폭발적으로 증가하고 있으며, 블록체인 기반 조정은 이렇게 불일치한 공급과 수요 곡선을 맞출 수 있다.
AI 수요가 계속 폭발적으로 증가함에 따라, 이 기술을 뒷받침하는 인프라 레이어는 점점 더 중요해질 것이다. 그 인프라가 소수의 중앙집중식 공급자에게 계속 집중되어 있을지, 아니면 크립토-경제적 인센티브를 통해 조정되는 분산 소유 모델로 진화할지가 향후 10년간 AI 개발의 경쟁 구도를 규정할 수 있다.
미래의 인프라 파이낸스는 전통적인 프로젝트 파이낸스라기보다는, 전 세계에 분산된 하드웨어로 구성된 토큰화된 네트워크에 더 가까울 수 있다. 여기서 GPU를 가진 누구나 인프라 제공자가 될 수 있으며, 시장 가격을 지불하는 것 외에는 어떠한 허가도 필요 없이 접근할 수 있다. 이는 연산 자원이 어떻게 소유되고 운영되며 수익화되는지를 근본적으로 재구상하는 것으로, 크립토 프로토콜이 금융 투기를 넘어 물리적 세계의 구체적인 문제를 해결함으로써 실질적 효용을 보여주는 방향이다.