PinFi 설명: 분산형 AI 인프라를 위한 GPU 계산 토큰화

인공 지능 산업은 중요한 인프라 병목 현상에 직면해 있습니다. 대형 언어 모델 훈련에는 막대한 계산 자원이 필요하고, 엣지 디바이스는 기하급수적으로 증가하며, GPU 부족은 AI 시대의 결정적인 제약이 되었습니다. 한편, 전통적인 클라우드 제공업체들은 독점적인 접근 및 가격 통제를 유지하면서 급증하는 수요를 충족하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

전 세계 생성형 AI 기업의 50% 이상이 GPU 부족을 주요 스케일링 장애물로 꼽고 있습니다. AI 계산 능력은 2025년 말까지 60배 증가할 것으로 예상됩니다. 이 컴퓨팅 경쟁은 암호화 프로토콜이 분산형 대안을 제안할 수 있는 기회를 만들었습니다.

물리적 인프라 금융, 즉 PinFi를 소개합니다. 이 새로운 프레임워크는 계산 용량을 블록체인 기반 네트워크를 통해 거래, 스테이킹 및 수익화할 수 있는 토큰화된 자산으로 취급합니다. 중앙집중식 데이터 센터에 의존하는 대신, PinFi 프로토콜은 독립 운영자, 게임 장비, 마이닝 팜 및 엣지 디바이스의 미사용 GPU 전력을 전 세계 AI 개발자가 접근할 수 있는 분산형 마켓플레이스로 통합합니다.

아래에서는 실제 계산 전력이 어떻게 암호 경제 인프라로 변모하고 있는지, 토큰화된 계산 네트워크의 메커니즘, 참여를 유인하는 경제 모델, 검증 및 정산을 가능케 하는 아키텍처, 그리고 암호 및 AI 산업에 미치는 영향을 살펴봅니다.

왜 지금 PinFi인가? 매크로 및 기술 동인

AI 산업이 직면한 계산 병목 현상은 근본적인 공급 제약에서 비롯됩니다. Nvidia는 2025년 1분기에 칩 생산량의 거의 60%를 기업 AI 고객에게 할당했습니다, 많은 사용자들이 접근을 위해 고군분투하게 했습니다. 전 세계 AI 칩 시장은 2024년에 $123.16 billion에 도달했으며, 2029년까지 $311.58 billion에 이를 것으로 예상되며 제조 능력을 훨씬 뛰어넘는 폭발적인 수요를 반영합니다.

GPU 부족은 여러 방식으로 나타납니다. 전통적인 클라우드 제공업체는 고급 GPU 인스턴스를 위한 대기 목록을 유지합니다. AWS는 8-GPU H100 인스턴스에 대해 시간당 $98.32를 청구합니다, 가격이 높아서 많은 개발자 및 스타트업에게 고급 AI 기능을 사용할 수 없게 만듭니다. 하드웨어 가격은 공급 제약으로 인한 가격 인상으로 계속 높은 상태를 유지하고 있으며, HBM3 가격은 연간 20-30% 상승했습니다.

소수의 대형 클라우드 제공업체에 컴퓨팅 파워가 집중되는 것은 추가 마찰을 초래합니다. 분석가들에 따르면, 2025년까지 50% 이상의 기업 워크로드가 클라우드에서 실행될 것입니다. 그러나 계약, 지리적 제한 및 고객 확인 요건에 의해 접근이 제한됩니다. 이러한 중앙 집중화는 혁신을 제한하고 주요 인프라에 단일 실패 지점을 만듭니다.

한편, 막대한 양의 컴퓨팅 용량이 유휴 상태로 있습니다. 게임 장비는 근무 시간 동안 사용되지 않습니다. 마이너들은 마이닝 경제가 변화함에 따라 새로운 수익 흐름을 찾고 있습니다. 데이터 센터는 비수기에 과잉 용량을 유지합니다. 분산형 계산 시장은 2024년에 $9 billion에서 성장했으며 2032년까지 $100 billion에 이를 것으로 예상됩니다, 분산형 모델이 이 남아있는 공급을 포착할 수 있다는 시장의 인식을 반영합니다.

블록체인 기술과 물리적 인프라의 교차점은 분산형 물리적 인프라 네트워크, 즉 DePIN을 통해 성숙해졌습니다. DePIN 프로토콜은 실물 인프라의 배치 및 운영을 조율하기 위해 토큰 인센티브를 사용합니다. Messari는 DePIN의 총 주소 가능한 시장을 $2.2 trillion, 최대 $3.5 trillion에 이를 것으로 추정했습니다.

PinFi는 이러한 DePIN 원칙을 컴퓨팅 인프라에 적용한 것입니다. 이것은 계산 자원을 수익 창출을 위한 생산적 사용을 통해 수익을 창출하는 토큰화 가능한 자산으로 취급합니다. 이러한 프레임워크는 중앙집중식 제공업체에서 임대하는 서비스에서 개방적이며 허가 없는 시장에서 거래되는 상품으로 컴퓨팅을 변형시킵니다.

내용: 실제 기능. 일부 프로토콜은 노드가 특정 계산을 올바르게 수행했음을 입증해야 하는 암호학적 계산 증명을 사용합니다. Bittensor는 Yuma Consensus 메커니즘을 사용하여, 검증자들이 채굴자들의 기계 학습 출력물을 평가하고, 보상 분배를 결정하는 점수를 부과합니다. 낮은 품질의 결과를 제공하거나 속임수를 시도하는 노드는 보상이 감소하거나 스테이킹된 토큰의 삭감을 받을 수 있습니다.

지연 시간 벤치마킹은 작업량을 적절한 하드웨어에 맞추는 데 도움이 됩니다. AI 추론은 모델 훈련이나 3D 렌더링과는 다른 성능 특성을 필요로 합니다. 데이터 소스 근처에서 처리가 이루어져야 하는 엣지 컴퓨팅 애플리케이션의 경우 지리적 위치가 지연 시간에 영향을 미칩니다. 엣지 컴퓨팅 시장은 2024년에 236억 5천만 달러에 달했으며, 로컬 처리 수요에 의해 2033년까지 3,277억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

시장 레이어는 컴퓨팅 수요를 공급과 연결합니다. 개발자가 GPU 리소스를 필요로 할 때, 처리 능력, 메모리, 기간 및 최대 가격 등을 포함한 요구 사항을 지정합니다. Akash는 역경매 모델을 채택하여 배포자가 조건을 설정하고 제공자가 입찰하여 계약을 체결합니다. Render는 네트워크 활용도와 시장 조건에 따라 요금을 조정하는 동적 가격 알고리즘을 사용합니다.

작업 라우팅 알고리즘은 가용 노드 간의 컴퓨팅 작업의 배치를 최적화합니다. 고려되는 요소에는 하드웨어 사양, 현재 사용량, 지리적 근접성, 과거 성과 및 가격이 포함됩니다. io.net의 오케스트레이션 레이어는 컨테이너화된 워크플로우를 처리하고, 분산 기계 학습 작업을 위한 Ray 기본 오케스트레이션을 지원합니다.

결제는 스마트 계약을 통해 체인상에서 이루어지며, 작업 완료가 검증되면 자금을 방출합니다. 이 신뢰 없는 결제 방식은 상대방 위험을 제거하면서 짧은 기간의 컴퓨팅 작업에 대한 소액 결제를 가능하게 합니다. Solana와 같은 고처리량 블록체인에 구축된 프로토콜은 동시 추론 요청 수천 개가 생성하는 거래량을 처리할 수 있습니다.

스테이킹 메커니즘은 참여자 간의 인센티브를 정렬합니다. 컴퓨팅 제공자는 종종 약정 증명으로 토큰을 스테이킹하고, 불량 성과에 대해 감액될 수 있는 담보를 노출합니다. Bittensor의 검증자는 TAO 토큰을 스테이킹하여 채굴자 점수에서 영향력을 얻고, 블록 보상의 일부를 획득합니다. 토큰 보유자는 신뢰하는 검증자에게 스테이크를 위임할 수 있습니다. 이는 지분 증명 합의 메커니즘과 유사합니다.

거버넌스는 토큰 보유자가 보상 분배, 수수료 구조 및 네트워크 업그레이드와 같은 프로토콜 매개 변수를 투표할 수 있게 합니다. 탈중앙화 거버넌스는 중앙 권한이 규칙을 일방적으로 변경하거나 접근을 제한할 수 없도록 보장하며, 이러한 네트워크가 기존 클라우드 제공자와 차별화되는 권한 없는 성격을 유지합니다.

이 아키텍처는 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅과는 크게 대조됩니다. 주요 제공자는 자신의 인프라를 소유하고, 시장 경쟁 없이 가격을 책정하며, 계정을 요구하고, 준수 검토를 요구하며, 접근과 검열을 제어합니다. PinFi 프로토콜은 소유권을 수천 명의 독립적인 운영자에게 분배하고, 투명한 시장 기반 가격 책정을 가능하게 하며, 탈중앙화를 통해 검열에 저항합니다.

토크노믹스 및 인센티브 모델

토큰 경제학은 분산 컴퓨트 네트워크를 조정하는 인센티브 구조를 제공합니다. 네이티브 토큰은 서비스에 대한 결제, 리소스 제공에 따른 보상, 거버넌스 권리, 네트워크 참여를 위한 스테이킹 요건 등을 포함한 다양한 기능을 수행합니다.

발행 메커니즘은 토큰이 어떻게 유통되기 시작하는지를 결정합니다. Bittensor는 비트코인의 모델을 따라 2,100만 TAO 토큰의 공급 한도를 설정하고, 시간이 지나면서 발행률을 줄이기 위해 반감기를 도입했습니다. 현재 매일 7,200 TAO가 채굴되고 있으며, 계산 자원을 기여하는 채굴자와 네트워크 품질을 보장하는 검증자 사이에 분배됩니다. 이는 비트코인과 유사한 희소성을 창출하면서 생산적인 인프라로 인플레이션을 유도합니다.

다른 프로토콜은 네트워크 사용량에 따라 토큰을 발행합니다. 컴퓨팅 작업이 실행될 때, 새로 발행된 토큰은 제공된 자원 비율에 따라 공급자에게 흐릅니다. 이 가치 창출과 토큰 발행 간의 직접적인 연계는 인플레이션이 수동적인 토큰 보유보다는 실제 생산성을 보상하도록 보장합니다.

스테이킹은 네트워크 참가자에게 책임감을 부여합니다. 컴퓨팅 제공자는 노드를 등록하고 약정을 증명하기 위해 토큰을 스테이킹합니다. 불량 성과나 부정 행위 시에는 스테이킹된 토큰이 제거되거나 피해 당사자에게 재분배되는 감액이 발생합니다. 이러한 경제적 패널티는 안정적인 서비스 제공과 정직한 행동을 유도합니다.

검증자는 품질 평가 및 거버넌스 결정에서 영향력을 얻기 위해 더 많은 금액을 스테이킹합니다. Bittensor의 모델에서는, 검증자가 채굴자의 출력을 평가하고 어떤 노드가 가치 있는 기여를 했는지 나타내는 가중 행렬을 제출합니다. Yuma 합의는 검증자 스테이크에 의해 가중된 이러한 평가를 집계하여 최종 보상 분배를 결정합니다.

컴퓨트 토큰의 공급-수요 역학은 두 가지 수준에서 작동합니다. 공급 측면에서, 더 많은 노드가 네트워크에 합류함에 따라 가용 컴퓨팅 용량이 증가합니다. 토큰 보상은 하드웨어 비용, 전기, 그리고 장비의 대체 사용에 대한 기회 비용을 보상하기에 충분해야 합니다. 토큰 가격이 오르면 컴퓨트 제공이 더 수익성이 커져 추가 공급을 유도합니다.

수요 측면에서, 토큰 가격은 사용자가 네트워크 접근에 부여하는 가치를 반영합니다. AI 애플리케이션이 확산되고 컴퓨트의 희소성이 심화됨에 따라 분산 리소스에 대한 지불 의사가 증가합니다. AI 하드웨어 시장은 2025년 668억 달러에서 2034년 2,963억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다, 이는 대체 컴퓨트 소스에 대한 지속적인 수요를 창출합니다.

토큰 가치 상승은 모든 참가자에게 이점을 제공합니다. 하드웨어 제공자는 동일한 계산 출력에 대해 더 많은 수익을 얻습니다. 초기 노드 운영자는 축적된 보상의 가치 상승으로 이익을 얻습니다. 개발자는 비싼 중앙 집중식 제공자의 분산 대안을 통해 혜택을 얻습니다. 스테이킹하거나 유동성을 제공하는 토큰 보유자는 네트워크 활동으로부터 수수료를 포착합니다.

위험 모델은 잠재적인 실패 모드를 다룹니다. 노드 다운 타임은 작업이 사용 가능한 대안으로 라우팅됨에 따라 수익을 감소시킵니다. 지리적 집중은 로컬 처리 요구하는 엣지 애플리케이션에 대한 지연 시간 문제를 야기합니다. 네트워크 효과는 더 다양한 하드웨어와 지리적 분포를 가진 더 큰 프로토콜에 유리합니다.

토큰 인플레이션은 새로운 공급 유인을 유지하면서 기존 보유자의 가치를 유지해야 합니다. 탈중앙화 인프라 프로토콜에 관한 연구는 지속 가능한 토크노믹스가 공급 증가를 초과하는 수요 성장을 필요로 한다고 언급합니다. 프로토콜은 지불에 사용되는 토큰이 순환에서 영구적으로 제거되는 소각 메커니즘을 구현하여 인플레이션 발행을 상쇄하는 디플레이션 압력을 생성합니다.

네트워크별로 수수료 구조가 다릅니다. 일부는 사용자가 네이티브 토큰으로 직접 요금을 부과합니다. 다른 네트워크는 주요 암호화폐의 안정된 토큰이나 포장 버전을 수용하며, 프로토콜 토큰은 주로 거버넌스와 스테이킹 기능을 수행합니다. 하이브리드 모델은 네트워크 접근에 토큰을 사용하면서 컴퓨트 결제는 안정된 자산으로 결제하여 변동성 위험을 줄입니다.

인센티브 모델을 위한 설계 공간은 이해 관계자 간의 균형을 맞추고 장기 성장을 지속하기 위한 다양한 접근을 실험하면서 계속 발전하고 있습니다.

AI, 엣지 및 실제 인프라

토큰화된 컴퓨트 네트워크는 AI 워크로드, 엣지 처리 및 전문 인프라 요구 사항을 위한 분산 하드웨어를 활용하는 애플리케이션을 가능하게 합니다. 사용 사례의 다양성은 분산 모델이 계산 스택 전체의 병목 현상을 어떻게 해결할 수 있는지를 보여줍니다.

분산 AI 모델 훈련은 주요 사용 사례를 나타냅니다. 대규모 언어 모델이나 컴퓨터 비전 시스템 훈련에는 여러 GPU에 걸친 대규모 병렬 계산이 필요합니다. 전통적 접근 방식은 이를 주요 클라우드 제공자가 소유한 중앙 데이터 센터에 집중시킵니다. 탈중앙화 네트워크는 블록체인 기반 오케스트레이션을 통해 조정된 계산 작업을 기여하는 지리적으로 분산된 노드에서 훈련을 허용합니다.

Bittensor의 서브넷 아키텍처는 텍스트 생성, 이미지 합성 또는 데이터 수집과 같은 특정 작업에 집중하는 전문 AI 시장을 가능하게 합니다. 채굴자들은 선택한 도메인에서 고품질 출력을 제공하기 위해 경쟁하며, 검증자들은 성과를 평가하고 보상을 분배합니다. 이는 최고의 모델과 가장 효율적인 구현이 경제적 선택을 통해 자연스럽게 발생하는 경쟁 시장을 창출합니다.

탈중앙화된 인프라로부터 특히 혜택을 받는 엣지 컴퓨팅 작업들. [글로벌 엣지 컴퓨팅 시장은 236억 5천만 달러로 평가되었습니다.Translation:

Content: 2024](https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/edge-computing-market), driven by applications requiring low latency and local processing. IoT devices generating continuous sensor data need immediate analysis without round-trip delays to distant data centers. Autonomous vehicles require split-second decision making that cannot tolerate network latency.

2024년, 저지연 및 로컬 처리 응용 프로그램에 의해 주도됩니다. 지속적으로 센서 데이터를 생성하는 IoT 장치는 멀리 떨어진 데이터 센터로의 왕복 지연 없이 즉각적인 분석이 필요합니다. 자율주행 차량은 네트워크 지연을 견딜 수 없는 찰나의 의사 결정을 요구합니다.

Decentralized compute networks can place processing capacity physically close to data sources. A factory deploying industrial IoT sensors can rent edge nodes within the same city or region rather than relying on centralized clouds hundreds of miles away. Industrial IoT applications accounted for the largest market share in edge computing in 2024, reflecting the critical nature of localized processing for manufacturing and logistics.

분산 컴퓨팅 네트워크는 처리 용량을 데이터 소스에 물리적으로 가깝게 배치할 수 있습니다. 산업용 IoT 센서를 배치하는 공장은 수백 마일 떨어진 중앙화된 클라우드 대신 같은 도시 또는 지역 내에서 엣지 노드를 임대할 수 있습니다. 이는 제조 및 물류에 대한 로컬 처리의 중요성을 반영하여 2024년 엣지 컴퓨팅에서 산업용 IoT 응용 프로그램이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

Content rendering and creative workflows consume significant GPU resources. Artists rendering 3D scenes, animators producing films, and game developers compiling assets all require intensive parallel processing. Render Network specializes in distributed GPU rendering, connecting creators with idle GPU capacity worldwide. This marketplace model reduces rendering costs while providing revenue streams for GPU owners during off-peak periods.

콘텐츠 렌더링 및 창작 워크플로는 상당한 GPU 자원을 소비합니다. 3D 장면을 렌더링하는 아티스트, 영화를 제작하는 애니메이터, 자산을 컴파일하는 게임 개발자는 모두 집약적인 병렬 처리가 필요합니다. Render Network는 전 세계의 비활성 GPU 용량과 창작자를 연결하여 분산 GPU 렌더링을 전문으로 합니다. 이 마켓플레이스 모델은 비활성 기간 동안 GPU 소유자에게 수익 경로를 제공하면서 렌더링 비용을 절감합니다.

Scientific computing and research applications face budget constraints when accessing expensive cloud resources. Academic institutions, independent researchers and smaller organizations can leverage decentralized networks to run simulations, analyze datasets or train specialized models. The permissionless nature means researchers in any geography can access computational resources without institutional cloud accounts or credit checks.

과학 컴퓨팅 및 연구 응용 프로그램은 비용이 많이 드는 클라우드 리소스를 액세스할 때 예산 제약이 있습니다. 학계, 독립 연구자 및 소규모 조직은 분산 네트워크를 활용하여 시뮬레이션을 실행하거나 데이터세트를 분석하거나 전문 모델을 훈련할 수 있습니다. 허가받을 필요 없는 특성 덕분에 연구자들은 기관 클라우드 계정이나 신용 검토 없이도 전 세계 어디서나 컴퓨팅 리소스를 액세스할 수 있습니다.

Gaming and metaverse platforms require rendering and physics calculations for immersive experiences. As virtual worlds grow in complexity, the computational demands for maintaining persistent environments and supporting thousands of simultaneous users increase. Edge-distributed compute nodes can provide local processing for regional player populations, reducing latency while distributing infrastructure costs across token-incentivized providers.

게임 및 메타버스 플랫폼은 몰입형 경험을 위해 렌더링 및 물리 계산이 필요합니다. 가상 세계가 복잡해짐에 따라 지속적인 환경을 유지하고 수천 명의 동시 사용자를 지원하기 위한 계산 요구가 증가하고 있습니다. 엣지 분산 컴퓨팅 노드는 지역 플레이어 인구를 위한 로컬 처리를 제공하여 지연을 줄이고 토큰 인센티브 공급업체 전반에 걸쳐 인프라 비용을 분산합니다.

AI inference at scale requires continuous GPU access for serving predictions from trained models. A chatbot serving millions of queries, an image generation service processing user prompts, or a recommendation engine analyzing user behavior all need always-available compute. Decentralized networks provide redundancy and geographic distribution that enhances reliability compared to single-provider dependencies.

규모에서 AI 추론은 훈련된 모델로부터 예측을 제공하기 위해 지속적인 GPU 액세스가 필요합니다. 수백만 건의 쿼리를 처리하는 챗봇, 사용자 프롬프트를 처리하는 이미지 생성 서비스 또는 사용자 행동을 분석하는 추천 엔진 모두 항상 가능한 컴퓨팅이 필요합니다. 분산 네트워크는 단일 제공업체 종속성과 비교하여 신뢰성을 강화하는 중복성과 지역 분포를 제공합니다.

Please let me know if you need further assistance!- 지리적으로 분산된 위치에서의 연산은 단일 데이터 센터에 위치한 하드웨어에 비해 지연을 초래할 수 있습니다. 노드 간 네트워크 대역폭은 분산 처리에 적합한 워크로드 유형을 제한합니다. 빈번한 노드 간 통신이 필요한 긴밀하게 결합된 병렬 연산은 성능 저하를 겪습니다.

• 서비스 품질의 변동성은 생산 애플리케이션에 대한 불확실성을 유발합니다. 예측 가능한 성능을 제공하는 관리 클라우드 환경과 달리, 이기종 하드웨어 풀은 일관성이 없는 결과를 산출합니다. 사용 가능한 장비에 따라 교육 실행이 엔터프라이즈급 H100이나 소비자 RTX 카드에서 실행될 수 있습니다. 애플리케이션 개발자는 이러한 변동성에 대비하여 디자인하거나 특정 하드웨어 계층에 작업을 제한하는 필터링을 구현해야 합니다.

• 경제적 지속 가능성은 수요 확장과 공급 성장의 균형을 필요로 합니다. 수요 성장 없이 사용 가능한 컴퓨트 용량이 급증하면 토큰 가격이 하락하고 공급자의 수익성이 감소합니다. 프로토콜은 유틸리티 성장을 초과하지 않도록 토큰 발행을 신중하게 관리해야 합니다.

• 토큰 가치 압축은 장기 참여자에게 위험을 초래합니다. 보상을 추구하는 신규 제공자가 네트워크에 합류하면 경쟁이 증가하여 노드당 수익이 감소합니다. 초기 보상을 받은 초기 참여자들은 시간이 지남에 따라 수익이 줄어들 수 있습니다. 토큰의 가치를 통한 보상이 이러한 희석을 상쇄하지 못하면 공급자 이탈이 증가하고 네트워크의 안정성이 손상됩니다.

• 시장 변동성은 참가자에게 재정적 위험을 도입합니다. 공급자는 가치가 변동하는 자체 토큰으로 보상을 얻습니다. 하드웨어 운영자는 GPU 구매에 자본을 투입하여 토큰 가격이 안정적일 것으로 예상하지만 가격 하락으로 손실을 입을 수 있습니다. 헤징 메커니즘과 스테이블코인 결제 옵션은 변동성을 완화할 수 있지만 복잡성을 더합니다.

• 토큰 분류에 관한 규제의 불확실성은 준수 문제를 만듭니다. 여러 관할지의 증권 규제 기관은 컴퓨트 토큰이 등록 요건에 대상인 증권인지 평가합니다. 불분명한 법적 지위는 기관의 참여를 제한하고 프로토콜 개발자에게 법적 책임의 위험을 만듭니다.

• 데이터 보호 규정은 분산 네트워크가 탐색해야 하는 요구 사항을 부과합니다. 유럽 시민의 데이터를 처리하려면 데이터 최소화와 삭제권 등의 GDPR 준수가 필요합니다. 의료 애플리케이션은 HIPAA 요구 사항을 만족해야 합니다. 금융 애플리케이션은 자금 세탁 방지 의무에 직면합니다. 분산 네트워크는 데이터가 여러 관할지 및 독립 운영자를 통해 이동할 때 준수를 복잡하게 합니다.

• 하드웨어 기여는 구성되는 방식에 따라 규제 조사를 받을 수 있습니다. 특정 제공자 관계를 증권 제공 및 규제 금융 상품으로 분류할 수 있습니다. 많은 법적 프레임워크에서 인프라 제공과 투자 계약 사이의 경계는 여전히 불분명합니다.

• 하이퍼스케일 클라우드 제공자와의 경쟁은 계속 강화되고 있습니다. 주요 제공자는 새로운 데이터 센터 용량 및 맞춤형 AI 가속기에 수십억 달러를 투자합니다. 자본이 풍부한 이러한 선두주자들은 가격을 낮추거나 다른 서비스와 함께 컴퓨트를 번들링하여 시장 점유율을 유지할 수 있습니다.

• 네트워크 단편화는 조합 가능성을 제한할 수 있습니다. 여러 경쟁 프로토콜이 컴퓨트 리소스가 쉽게 네트워크 간 전송되지 않는 방대한 생태계를 만듭니다. API, 검증 메커니즘 또는 토큰 표준의 부족은 효율성을 감소시키고 개발자의 전환 비용을 증가시킵니다.

• 초기 채택자 위험은 입증된 실적이 없는 프로토콜에 영향을 미칩니다. 새로운 네트워크는 하드웨어 제공자와 컴퓨트 구매자를 동시에 유치하는 닭과 달걀 문제에 직면합니다. 프로토콜은 지속 가능한 운영에 필요한 임계 질량을 달성하지 못할 수 있습니다. 네트워크가 붕괴하거나 채택에 실패할 경우, 토큰 투자자는 완전 손실을 입을 위험이 있습니다.

• 스마트 계약 및 조정 레이어의 보안 취약점은 자금 도난 또는 네트워크 중단을 초래할 수 있습니다. 주의 깊은 스마트 계약 감사 및 버그 현상금 프로그램이 요구되는 보안 도전 과제에 직면합니다. 국고를 고갈시키거나 이중 지급 공격을 가능하게 하는 착취는 신뢰와 네트워크 가치를 손상시킵니다.

앞으로의 길과 주목해야 할 점

• 주요 지표 및 개발 상황을 추적하면 토큰화된 컴퓨트 네트워크의 성숙 및 성장 궤적에 대한 통찰력을 제공합니다.

• 네트워크 성장 지표에는 활성 컴퓨트 노드의 수, 지리적 분포, 하드웨어 다양성 및 컴퓨팅 파워 또는 GPU 등가 용량으로 측정된 총 사용 가능 용량이 포함됩니다. 이러한 지표의 확장은 공급 증가와 네트워크 회복 탄력성을 의미합니다.

• 사용 지표는 분산화된 컴퓨트에 대한 실제 수요를 나타냅니다. 활성 컴퓨트 작업, 제공된 총 처리 시간, 워크로드 유형의 혼합은 네트워크가 투기 이상의 실제 애플리케이션을 제공하는지 보여줍니다.

• 토큰 시장 가치총액 및 완전 희석된 평가액은 프로토콜 가치에 대한 시장 평가를 제공합니다. 평가액을 실제 수익 또는 컴퓨트 처리량과 비교하면 토큰이 미래 성장 기대치를 가격에 반영하는지, 현재 유틸리티를 반영하는지 여부를 알 수 있습니다.

• AI 기업 및 기업 도입자와의 파트너십은 주류 검증을 의미합니다. 유명 AI 연구실, 모델 개발자 또는 생산 애플리케이션이 분산 네트워크에 워크로드를 배포하면 분산 인프라가 현실적 요구 사항을 충족함을 보여줍니다.

• 프로토콜 업그레이드 및 기능 추가는 지속적인 개발 동력을 나타냅니다. 새로운 GPU 유형의 통합, 개선된 오케스트레이션 시스템, 향상된 검증 메커니즘 또는 거버넌스 개선은 더 나은 인프라를 향한 적극적인 반복을 보여줍니다.

• 규제 발전은 운영 환경을 형성합니다. 인프라 토큰의 유리한 분류 또는 준수 요구 사항에 대한 명확한 지침은 법적 불확실성을 줄이고 보다 폭넓은 기관 참여를 가능하게 합니다. 반대로, 제한적인 규정은 특정 관할지에서 성장을 제한할 수 있습니다.

• 프로토콜 간의 경쟁 역학은 시장 구조를 결정합니다. 컴퓨트 인프라 공간은 강력한 네트워크 효과를 달성하는 몇몇 주요 네트워크로 통합될지, 아니면 다른 틈새를 제공하는 전문화된 프로토콜로 나누어질지 모릅니다.

• 중앙 집중식 및 분산식 요소를 결합한 하이브리드 모델이 등장할 수 있습니다. 기업은 기초 용량에 대해 전통적인 클라우드를 사용하고, 피크 수요 동안 분산 네트워크로 확장할 수 있습니다. 이 접근 방식은 관리 서비스의 예측 가능성을 제공하면서 범람 기간 동안 분산 대안으로부터 비용 절감 효과를 얻습니다.

• 산업 참가자가 공동으로 분산 인프라를 운영하는 컨소시엄 네트워크가 형성될 수 있습니다. AI 기업, 클라우드 제공자, 하드웨어 제조업체 또는 학술 기관이 공동 네트워크를 설립하여 개별 자본 요건을 줄이면서 분산 거버넌스를 유지할 수 있습니다. 이러한 모델은 위험을 회피하는 조직들 사이에서 채택을 가속화할 수 있습니다.

• 프로토콜이 특정 사용 사례에 맞게 최적화됨에 따라 수직적 전문화는 가능성이 큽니다. 일부 네트워크는 AI 교육에만 집중할 수 있고, 다른 네트워크는 추론에, 다른 네트워크는 엣지 컴퓨팅에 집중할 수 있습니다.

• 기존 AI 도구 및 프레임워크와의 통합은 매우 중요합니다. 인기 있는 기계 학습 라이브러리, 오케스트레이션 시스템 및 배치 파이프라인과의 원활한 호환성은 개발자에게 마찰을 줄여줍니다. io.net은 Ray 기반 오케스트레이션을 지원하여 개발자들이 프로토콜 특정 맞춤 구현보다 표준화된 워크플로우를 선호한다는 것을 인식합니다.

• 지속 가능성 고려사항은 프로토콜 설계에 점점 더 많은 영향을 미칠 수 있습니다. 에너지 효율적인 합의 메커니즘, 노드 운영자에 대한 재생 에너지 인센티브, 또는 탄소 크레딧 통합은 환경을 의식하는 사용자들에게 호소하는 프로토콜을 차별화할 수 있습니다. AI의 에너지 소비가 주목받음에 따라, 분산 네트워크는 효율성을 높이면서 지속 가능성을 추구할 수 있습니다. Skip translation for markdown links.

  Content: 경쟁 우위로서의 위치 효율성.

미디어 보도와 암호화폐 커뮤니티의 주목은 주류 인식의 선도적인 지표 역할을 합니다. 특정 프로토콜에 대한 논의 증가, 검색 관심도 상승, 소셜 미디어 팔로잉 증가 등은 종종 더 넓은 채택과 토큰 가격 상승에 앞서 나타납니다. 그러나 과도한 과대 광고 사이클은 기본적인 성장과는 무관한 오해를 불러일으킬 수 있습니다.

결론

물리적 인프라 금융은 암호화폐가 현실 세계의 계산 자원 조정으로 진화한 것을 나타냅니다. PinFi 프로토콜은 컴퓨팅 용량을 토큰화하여 유휴 GPU가 AI 워크로드, 엣지 프로세싱 및 특수 인프라 요구를 통해 수익을 창출하는 생산적인 자산이 되는 시장을 만듭니다.

AI의 무한한 컴퓨팅 파워 수요와 암호화폐의 경제적 인센티브를 통해 분산 시스템을 조정하는 능력의 융합은 설득력 있는 가치 제안을 만듭니다. 생성 AI 회사의 50% 이상에 영향을 미치는 GPU 부족은 인프라 병목 현상의 심각성을 보여줍니다. 2024년 90억 달러에서 2032년에는 1,000억 달러로 성장할 것으로 예상되는 분산 컴퓨트 시장은 분산 모델이 잠재된 공급을 포착할 수 있음을 시장이 인식하고 있음을 나타냅니다.

Bittensor, Render, Akash 및 io.net과 같은 프로토콜은 블록체인 기반의 무허가 조정을 통해 수요와 공급을 효율적으로 맞추는 기본적인 과제에 대해 다양한 접근 방식을 보여줍니다. 각 네트워크는 서로 다른 토크노믹스, 검증 메커니즘, 대상 응용 프로그램을 실험하면서 분산 인프라 설계 공간을 탐색하는 더 넓은 생태계에 기여합니다.

그 영향은 암호화폐를 넘어 AI 산업과 계산 인프라 전반에 걸쳐 확장됩니다. GPU 자원에 대한 민주화된 접근은 AI 혁신의 장벽을 낮춥니다. 중앙 집중식 클라우드 과두정에 대한 의존도가 줄어들면서 경쟁 역학이 도입되어 가격과 접근성을 개선할 수 있습니다. 새로운 자산 클래스는 순수 투기보다는 생산적 인프라에 대한 소유권을 나타내는 토큰이 등장합니다.

중요한 과제가 남아 있습니다. 기술적 신뢰성, 검증 메커니즘, 경제적 지속 가능성, 규제 불확실성 및 자본이 풍부한 기존 기업들과의 경쟁은 모두 위험을 초래합니다. 모든 프로토콜이 살아남지는 않을 것이며, 많은 토큰은 기본적 유틸리티에 비해 과대평가될 수 있습니다. 그러나 PinFi를 추진하는 핵심 인사이트는 타당한 것으로 보입니다: 전 세계적으로 방대한 계산 용량이 유휴 상태로 있고 AI 인프라에 대한 엄청난 수요가 존재하며, 블록체인 기반 조정은 이러한 불균형한 수요 및 공급 곡선을 맞출 수 있습니다.

AI 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 이 기술을 지원하는 인프라 계층은 점점 더 중요해질 것입니다. 이 인프라가 몇몇 중앙 집중식 제공자 사이에 집중적으로 남아 있을지, 아니면 암호화 경제적 인센티브를 통해 조정된 분산 소유 모델로 진화할지는 향후 10년간 AI 개발 경쟁 landscape을 정의할 수 있습니다.

미래의 인프라 금융은 전통적인 프로젝트 금융보다는 전 세계적으로 분산된 하드웨어 토큰화 네트워크에 더 가깝게 보일 수 있습니다. 여기서 GPU를 가진 누구나 인프라 제공자가 될 수 있으며, 접근은 시장가 지불 외에 다른 허가를 필요로 하지 않습니다. 이는 계산 자원이 소유되고 운영되며 수익화되는 방식의 근본적인 재구상을 나타내며, 암호화 프로토콜이 금융 투기를 넘어 물리적 세계의 실질적인 문제를 해결하는 유용성을 보여주는 것입니다.