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DePAI: 물리적 로봇과 탈중앙화 AI 인프라의 만남

· 약 13 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

로봇이 직접 월급을 받기 시작할 때, 그 지갑은 누가 관리할까요? 이는 DePAI(Decentralized Physical AI, 탈중앙화 물리적 AI)를 이끄는 수조 달러 규모의 질문입니다. DePAI는 물리적 로봇과 AI 시스템을 기업의 데이터 센터에서 커뮤니티 소유의 인프라로 옮기는 패러다임의 전환을 의미합니다. Web3가 지난 수년간 디지털 세계의 탈중앙화를 약속해 왔다면, 2026년은 그 비전이 물리적 영역, 즉 블록체인 기반 위에서 작동하는 자율 주행 차량, 휴머노이드 로봇, AI 기반 IoT 기기들과 충돌하는 해가 될 것입니다.

숫자가 설득력 있는 이야기를 해줍니다. 세계 경제 포럼(WEF)은 DePIN(탈중앙화 물리적 인프라 네트워크) 시장이 현재 200억 달러에서 2028년까지 3.5조 달러로 폭발적으로 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 이는 6,000% 라는 경이로운 증가율입니다. 이러한 성장의 동력은 무엇일까요? AI와 블록체인의 융합은 업계 관계자들이 이제 "DePAI"라고 부르는 것을 만들어내고 있습니다. 이는 분산형 머신러닝, 자율 경제 에이전트, 커뮤니티 소유의 로봇 공학 네트워크를 전례 없는 규모로 가능하게 하는 인프라입니다.

이것은 더 이상 투기적인 토크노믹스가 아닙니다. 실제 매출이 탈중앙화 네트워크를 통해 흐르고 있습니다. 에이서(Aethir)는 150개 이상의 기업용 AI 고객을 유치하며 연간 1억 6,600만 달러의 매출을 기록했고, 헬륨(Helium)의 탈중앙화 무선 네트워크는 T-Mobile 및 AT&T와의 파트너십을 통해 연간 1,330만 달러의 매출을 달성했습니다. 그래스(Grass)는 AI 기업에 웹 스크래핑 데이터를 판매하여 연간 약 3,300만~8,500만 달러를 창출하고 있습니다. "토큰 투기"에서 "비즈니스 수익 모델"로의 전환이 이미 시작되었습니다.

DePIN에서 DePAI로: 탈중앙화 인프라의 진화​

DePAI를 이해하려면 그 기초인 DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Networks)을 파악해야 합니다. DePIN은 블록체인과 토큰 인센티브를 사용하여 무선 네트워크, GPU 연산, 스토리지, 센서 등 전통적으로 기업의 막대한 자본 지출이 필요했던 물리적 인프라를 크라우드소싱합니다. 인프라 계의 우버(Uber)를 떠올려 보세요. 개인이 리소스(대역폭, GPU, 스토리지)를 제공하고 그 대가로 토큰을 받습니다.

DePAI는 여기에 자율 AI 에이전트를 추가하여 이 개념을 한 단계 더 발전시킵니다. 이는 단순히 인프라 소유권을 탈중앙화하는 것에 그치지 않고, AI 시스템과 물리적 로봇이 해당 인프라와 자율적으로 상호작용하고, 탈중앙화된 시장에서 거래하며, 중앙 집중식 클라우드에 의존하지 않고 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

7개 계층으로 구성된 DePAI 스택은 이러한 진화를 잘 보여줍니다:

  1. AI 에이전트 - 의사결정을 내리고 거래를 실행하는 자율 소프트웨어 엔티티
  2. 로보틱스 - 물리적 실체 (휴머노이드 로봇, 드론, 자율 주행 차량)
  3. 탈중앙화 데이터 스트림 - 실시간 센서 데이터, 위치 데이터, 환경 입력값
  4. 공간 지능 - 매핑, 내비게이션 및 환경 이해
  5. 인프라 네트워크 - 컴퓨팅, 스토리지, 연결성을 위한 DePIN
  6. 머신 이코노미 (Machine Economy) - 기계들이 직접 거래하는 피어 투 피어 (P2P) 시장
  7. DePAI DAO - 커뮤니티 소유권과 의사결정을 가능하게 하는 거버넌스 계층

이 스택은 로봇을 고립된 기업 자산에서 탈중앙화 생태계 내의 경제적 자율 주체로 변모시킵니다. 배달 드론이 경로 최적화를 위해 GPU 연산을 자율적으로 예약하고, DePIN 마켓플레이스를 통해 대역폭 액세스를 구매하며, 스마트 계약을 통해 결제를 처리하는 모습을 상상해 보세요. 이 모든 과정에 인간의 개입은 필요하지 않습니다.

기업용 매출의 돌파구: 에이서 (Aethir)의 1억 6,600만 달러가 주는 교훈​

수년 동안 DePIN 프로젝트는 "닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐" 하는 문제로 고심해 왔습니다. 수요(결제 고객) 없이 공급(리소스 제공자)을 어떻게 확보할 것인지, 혹은 그 반대의 상황을 어떻게 해결할지에 대한 문제였습니다. 에이서(Aethir)는 개인 투자자가 아닌 기업 고객에 집중함으로써 이 문제를 해결했습니다.

2025년 3분기에만 에이서는 3,980만 달러의 매출을 올렸으며, 연간 반복 매출 (ARR)은 1억 4,700만 달러를 넘어섰습니다. 2026년 초에는 이 수치가 1억 6,600만 달러 ARR에 도달했습니다. 핵심적인 차별점은 무엇일까요? 이 매출이 토큰 발행이나 보조금이 아니라 AI, 게이밍, Web3 분야의 150개 이상의 기업 고객으로부터 발생했다는 점입니다.

93개국 200개 이상의 지역에 분산된 435,000개 이상의 기업급 GPU를 보유한 에이서는 4억 달러 이상의 연산 능력을 제공하며, 98.92% 라는 뛰어난 가동 시간을 유지하고 있습니다. 이는 AWS나 구글 클라우드와 대등한 수준의 인프라 신뢰성이지만, GPU 소유자가 수익을 창출하고 고객은 하이퍼스케일러 가격보다 50-85% 저렴하게 이용할 수 있는 탈중앙화 네트워크를 통해 제공됩니다.

비즈니스 모델은 명확합니다. AI 기업은 학습과 추론을 위해 방대한 연산 능력이 필요합니다. AWS와 같은 중앙 집중식 클라우드 제공업체는 높은 요금을 부과하며 GPU 부족 문제에 직면해 있습니다 (SK 하이닉스와 마이크론은 2026년 전체 생산량이 이미 매진되었다고 발표했습니다). 에이서는 데이터 센터, 채굴 시설, 파트너 기업의 유휴 GPU 용량을 취합하여 탈중앙화 마켓플레이스를 통해 훨씬 저렴한 비용으로 제공합니다.

2026년, 에이서는 에이전트형 AI (Agentic AI)에 집중하고 있습니다. 이는 자율 AI 에이전트가 인간 운영자 없이 실시간으로 GPU 사용을 예약, 결제 및 최적화할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이를 통해 DePAI 인프라는 단순히 중앙 집중식 클라우드의 저렴한 대안이 아니라, 새롭게 등장하는 머신 이코노미의 핵심 기반으로 자리매김하고 있습니다.

헬륨의 하이브리드 모델: 통신사 오프로드와 커뮤니티 네트워크의 결합​

에이서 (Aethir) 가 컴퓨팅에 집중하는 동안, 헬륨 (Helium) 은 연결성 문제를 해결합니다. 2019 년 커뮤니티 주도의 IoT 네트워크로 시작한 헬륨은 현재 IoT 와 5G 모바일 서비스를 모두 지원하는 풀스택 무선 DePIN 으로 진화했습니다. 2025 년 3 분기까지 헬륨 네트워크는 미국의 주요 이동통신사로부터 오프로드된 5,452 테라바이트 이상의 데이터를 전송하며 전 분기 대비 상당한 성장을 기록했습니다.

'통신사 오프로드 (carrier offload)' 모델은 DePAI 가 실제 통신 환경과 만나는 지점입니다. T-Mobile, AT&T, Movistar, Google Orion 과 같은 주요 통신사들은 헬륨과 협력하여 트래픽이 많은 도시 지역의 고객 데이터를 커뮤니티가 운영하는 핫스팟으로 오프로드합니다. 통신사는 네트워크에 수수료를 지불하고, 그 수익은 물리적 인프라를 제공하는 핫스팟 운영자에게 돌아갑니다.

미디어 보도에 일부 혼선이 있었지만, 헬륨은 T-Mobile 과 직접적인 통신사 간 파트너십 형태의 공식적인 통신사 오프로드 계약을 맺고 있지는 않습니다. 대신, T-Mobile 가입자들은 제 3 자 계약을 통해 특정 위치에서 헬륨 네트워크에 연결할 수 있으며, 통신사들은 헬륨의 26,000 개 이상의 Wi-Fi 사이트로 트래픽을 오프로드함으로써 혼잡 완화 혜택을 누립니다.

헬륨 모바일 (Helium Mobile) 은 네트워크의 MVNO (가상 이동 통신망 사업자) 서비스로, '하이브리드 MNO' 모델의 전형을 보여줍니다. 사용자들은 헬륨의 커뮤니티 네트워크와 T-Mobile 의 백본 (backbone) 망을 원활하게 전환하며 월 20 달러에 무제한 모바일 요금제를 이용할 수 있습니다. 사용자가 헬륨 핫스팟 근처에 있으면 트래픽이 DePIN 인프라를 통해 라우팅되고, 그렇지 않으면 T-Mobile 네트워크가 백업 역할을 합니다.

이러한 하이브리드 접근 방식은 DePAI 가 중앙 집중식 인프라를 완전히 대체할 필요가 없음을 증명합니다. 대신 고마진 사례 (도심 밀집 지역, IoT 센서, 고정형 기기) 를 포착하여 기존 인프라를 보강하고, 저마진 시나리오는 전통적인 제공업체에 맡길 수 있습니다. 그 결과, 거대 통신사가 아닌 일반 참여자들이 구축한 네트워크를 통해 연간 1,330 만 달러의 수익을 창출하고 있습니다.

Grass: AI 학습 데이터를 위한 유휴 대역폭 수익화​

에이서가 컴퓨팅을, 헬륨이 연결성을 판매한다면, 그래스 (Grass) 는 데이터를 판매합니다. 특히 자신의 유휴 인터넷 대역폭을 공유하는 250 만 명 이상의 사용자들로 구성된 탈중앙화 네트워크를 통해 스크래핑된 웹 데이터를 다룹니다.

AI 기업들은 중요한 병목 현상에 직면해 있습니다. 거대 언어 모델 (LLM) 을 학습시키기 위해 방대하고 다양한 데이터 세트가 필요하지만, 대규모로 공개 웹을 스크래핑하려면 속도 제한 (rate limits) 과 지리적 차단을 피하기 위해 엄청난 대역폭과 IP 다양성이 필요합니다. 그래스는 일반 인터넷 사용자의 대역폭을 크라우드소싱하여 가정용 연결을 분산형 웹 스크래핑 네트워크로 전환함으로써 이 문제를 해결했습니다.

수익 모델은 간단합니다. AI 연구소는 모델 학습을 위해 그래스 네트워크를 통해 구조화된 데이터 세트를 구매하고, 그래스 재단 (Grass Foundation) 에 법정 화폐나 암호화폐로 대가를 지불합니다. GRASS 토큰은 '가치 축적의 주요 수단' 역할을 하며, 기본 인프라를 제공하는 노드 운영자와 스테이커에게 수익을 배분합니다.

정확한 수익 수치는 출처마다 다르지만, 그래스는 250 만 명 이상의 사용자 중 1% 미만을 수익화하고 있음에도 이미 연간 3,300 만 달러에서 8,500 만 달러 사이의 상당한 초기 수익을 창출하는 것으로 추정됩니다. 창립자는 최근 데모에서 "8 자리 중간대 (mid-8 figure) 의 수익" 을 언급하며 네트워크가 연간 5,000 만 달러 이상의 수익을 올리고 있음을 시사했습니다. 850 만 명의 월간 활성 사용자와 AI 연구소와의 상업적 거래가 늘어남에 따라, 그래스는 2026-2027 년까지 AI 클라이언트에게 학습용 데이터 세트와 실시간 컨텍스트 검색 데이터를 제공하기 위해 네트워크 용량을 확장하고 있습니다.

그래스가 단순한 데이터 마켓플레이스를 넘어 DePAI 사례가 된 이유는 무엇일까요? 이 네트워크는 자율 AI 에이전트가 검열, 속도 제한 또는 중단될 수 있는 중앙 집중식 API 에 의존하지 않고 실시간 탈중앙화 웹 데이터에 액세스할 수 있도록 지원하기 때문입니다. AI 에이전트가 더 자율적이고 경제적으로 활발해짐에 따라, 그들만큼이나 허가가 필요 없고 (permissionless) 탈중앙화된 인프라가 필요할 것입니다.

로보틱스 혁명: 기계에 DePAI 인프라가 필요한 이유​

DePAI 의 최종 비전은 컴퓨팅, 연결성, 데이터를 넘어 물리적 로봇이 자율적인 경제 주체로 작동할 수 있도록 하는 데 있습니다. 모건 스탠리 분석가들은 휴머노이드 로보틱스 산업이 2050 년까지 연간 최대 4 조 7,000 억 달러의 수익을 창출할 것으로 예측합니다. 여기서 중요한 질문은 이것입니다. 이 로봇들이 소수의 기업 (현대차 산하의 보스턴 다이내믹스, 테슬라의 옵티머스, 구글의 로보틱스 부문) 에 의해 통제될 것인가, 아니면 커뮤니티가 소유한 탈중앙화 인프라에서 작동할 것인가 하는 점입니다.

peaq, XMAQUINA, elizaOS 와 같은 프로젝트들은 로보틱스에 대한 DePAI 접근 방식을 개척하고 있습니다.

  • peaq 는 '기계 경제 운영 체제 (Machine Economy operating system)' 역할을 하며, 로봇, 센서, IoT 기기가 자기주권 ID (self-sovereign IDs) 를 통해 상호작용하고, P2P 거래를 하며, 탈중앙화 마켓플레이스를 통해 데이터와 서비스를 제공할 수 있도록 합니다. 기계들을 위한 이더리움이라고 생각하면 됩니다.

  • XMAQUINA 는 DAO 구조를 통해 DePAI 를 발전시키며, 차세대 휴머노이드를 개발하는 주요 민간 로봇 기업에 대해 글로벌 커뮤니티가 유동적인 노출 (liquid exposure) 을 가질 수 있도록 합니다. 로봇이 기업의 자산이 되는 대신, 투자자들이 자원을 모으고 블록체인 기반 거버넌스를 통해 로봇 기업의 소유권을 민주화합니다.

  • elizaOS 는 자율 지능을 실제 워크플로우로 전환함으로써 탈중앙화 AI 에이전트와 로보틱스를 연결합니다. 이는 로컬에서 데이터를 처리하고 취약한 중앙 집중식 클라우드에 의존하지 않고 작업을 조율해야 하는 로보틱스 분야로 자연스럽게 확장됩니다.

핵심 아이디어는 보편적 기본 소득 (UBI) 의 대안으로 '보편적 기본 소유권 (universal basic ownership)' 을 제시하는 것입니다. 로봇이 인간의 노동을 대규모로 대체한다면, DePAI 는 평범한 사람들이 단순히 정부 보조금을 받는 수동적인 수혜자가 아니라, 네트워크의 소유자이자 이해관계자로서 기계 노동으로부터 이익을 얻는 모델을 제공합니다.

2030 년까지의 산업 예측에 따르면 AI 기반 로봇의 절반 이상이 AWS, Azure 또는 Google Cloud 가 아닌 에이서와 같은 탈중앙화 GPU 네트워크에서 워크로드를 실행할 것입니다. 이들은 연결을 위해 헬륨과 같은 DePIN 무선 네트워크를 사용하고, 그래스와 같은 네트워크를 통해 실시간 데이터에 액세스하며, 스마트 컨트랙트를 통해 거래를 처리할 것입니다. 비전은 자율 에이전트와 물리적 로봇이 독점 기업이 아닌 DAO 에 의해 소유되고 관리되는 허가 없는 시장에서 상호작용하는 기계 경제입니다.

2026년이 투기에서 수익으로의 전환점이 되는 이유​

수년 동안 DePIN 및 Web3 인프라 프로젝트는 실질적인 유료 고객이 아닌 토큰 발행(emissions)과 벤처 캐피털을 통해 자금을 조달해 왔습니다. 이러한 모델은 상승장(bull market)에서는 작동했지만, 암호화폐 시장이 하락장(bear market)에 진입하자 처참하게 무너졌습니다. 실제 수익 없이 높은 토큰 인플레이션에만 의존했던 프로젝트들은 네트워크와 가치가 순식간에 증발하는 것을 지켜봐야 했습니다.

2026년은 패러다임의 전환을 상징합니다. 이제 중요한 지표는 다음과 같습니다.

  • 네트워크 매출 - 네트워크가 실제 고객으로부터 얼마나 많은 법정 화폐나 스테이블코인 수익을 창출하고 있는가?
  • 활용률 - 유료 사용자가 네트워크 용량의 몇 퍼센트를 활발하게 사용하고 있는가?
  • 기업 채택 - (단순히 크립토 네이티브 프로토콜이 아닌) 실제 기업들이 해당 인프라를 사용하고 있는가?

Aethir, Helium, 그리고 Grass는 이러한 변화를 실제로 보여주고 있습니다.

  • Aethir의 1억 6,600만 달러 규모의 ARR(연간 반복 매출)은 토큰 인센티브가 아닌 150개 이상의 기업 고객으로부터 발생합니다.
  • Helium의 1,330만 달러 규모의 연간 수익은 투기적인 핫스팟 구매가 아닌 통신사 오프로드 파트너십과 MVNO 구독자로부터 발생합니다.
  • Grass의 3,300만~8,500만 달러 규모의 수익은 에어드랍 파밍이 아닌 데이터셋을 구매하는 AI 기업들로부터 발생합니다.

서비스형 GPU(GPU-as-a-service) 시장만 하더라도 2030년까지 350억700억 달러의 가치에 도달할 것으로 추산되며, 가속 컴퓨팅 워크로드는 연평균 성장률(CAGR) 30% 이상으로 성장하고 있습니다. 탈중앙화 서비스는 비용(AWS/GCP 대비 5085% 절감), 유연성(글로벌 분산, 벤더 종속성 없음), 그리고 중앙 집중식 통제에 대한 저항력 등에서 경쟁력을 갖추고 있습니다. 이러한 가치는 특히 검열과 플랫폼 리스크를 우려하는 AI 개발자들에게 큰 반향을 일으키고 있습니다.

인센티브가 고갈되자마자 붕괴했던 전통적인 DePIN 토큰들과 비교해 보십시오. 결정적인 차이는 지속 가능한 유닛 경제(unit economics)에 있습니다. 네트워크가 토큰 발행 및 운영에 지출하는 비용보다 고객으로부터 벌어들이는 수익이 더 많다면, 상승장의 구제 금융 없이도 무한히 생존할 수 있습니다.

3.5조 달러의 질문: DePAI는 실제로 확장 가능한가?​

세계경제포럼(WEF)이 전망한 2028년까지 3.5조 달러의 시장 규모는 대담하게 들리지만, 이는 세 가지 핵심 요소에 달려 있습니다.

1. 규제 명확성

무선 네트워크, 데이터 센터, 운송 시스템과 같은 물리적 인프라는 엄격한 규제 하에 운영됩니다. DePIN 및 DePAI 네트워크가 탈중앙화 수준을 유지하면서 통신 라이선스, 데이터 프라이버시 법안(GDPR, CCPA) 및 로봇 공학 안전 표준을 준수할 수 있을까요? Helium의 통신사 파트너십은 긍정적인 신호를 보여주지만, 규제 리스크는 여전히 높습니다.

2. 기업 채택

AI 기업과 로봇 공학 기업은 신뢰할 수 있고, 규정을 준수하며, 비용 효율적인 인프라를 필요로 합니다. Aethir의 98.92% 업타임과 엔터프라이즈급 SLA(서비스 수준 협약)는 탈중앙화 네트워크가 신뢰성 측면에서도 경쟁할 수 있음을 증명합니다. 하지만 포춘 500대 기업들이 중요한 워크로드를 커뮤니티 소유의 인프라에 맡길 수 있을까요? 향후 12~24개월이 그 답을 알려줄 것입니다.

3. 기술적 성숙도

DePAI는 블록체인(결제, 신원, 거버넌스), AI(자율 에이전트, 머신러닝), 그리고 물리적 시스템(로봇 공학, 센서, 엣지 컴퓨팅) 간의 매끄러운 통합을 필요로 합니다. 여전히 많은 분야에서 상호운용성 표준, 더 나은 개발자 도구, 그리고 실시간 애플리케이션을 위한 지연 시간 단축이 필요합니다.

낙관적인 전망은 강력합니다. 전 세계 AI 인프라 지출은 2030년까지 5~8조 달러에 이를 것으로 예상되며, 탈중앙화 네트워크는 비용, 유연성 및 주권 측면의 이점을 통해 점유율을 높여가고 있습니다. 반면 비관적인 전망은 소수의 대형 노드 운영자가 네트워크를 지배하는 중앙 집중화 현상, 규제 단속, 그리고 규모의 경제를 통해 DePIN의 가격에 대응할 수 있는 하이퍼스케일러와의 경쟁을 경고합니다.

다음 단계: 기계 경제(Machine Economy)의 실현​

2026년이 깊어짐에 따라 여러 트렌드가 DePAI의 진화를 가속화할 것입니다.

에이전트 기반 AI(Agentic AI)의 확산 - AI 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어 자율적인 경제 주체로 진화하고 있습니다. 이들은 컴퓨팅, 데이터, 연결성에 대한 허가 없는(permissionless) 접근을 위해 DePAI 인프라를 필요로 할 것입니다.

오픈 소스 모델 채택 - OpenAI나 Anthropic의 API에 의존하는 대신 더 많은 기업이 오픈 소스 LLM(Llama, Mistral 등)을 실행함에 따라, 탈중앙화 추론(inference)에 대한 수요가 급증할 것입니다.

로봇 공학의 상용화 - 창고, 공장, 서비스 산업에 투입되는 휴머노이드 로봇은 특정 업체에 종속되지 않고 상호운용성을 확보하기 위해 탈중앙화 인프라를 필요로 할 것입니다.

엣지 노드에 대한 토큰 인센티브 - 다음 세대의 DePIN 프로젝트는 중앙 집중식 데이터 센터보다 엣지 컴퓨팅(데이터 생성 위치 근처에서 처리)에 집중할 것입니다. 이는 지연 시간에 민감한 로봇 공학 및 IoT 애플리케이션과 완벽하게 일치합니다.

개발자와 투자자들에게 전략의 수정이 필요합니다. 실제 수익, 지속 가능한 유닛 경제, 그리고 기업 견인력을 가진 프로젝트를 찾으십시오. 순수하게 토큰 발행이나 투기적인 NFT 판매로 유지되는 네트워크는 피해야 합니다. DePAI의 승자는 Web3의 허가 없는 정신과 기업 고객이 요구하는 신뢰성 및 준수 표준을 연결하는 프로젝트가 될 것입니다.

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출처​

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