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소개​

DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks, 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크)은 사람들이 실제 하드웨어를 배포하는 대가로 암호화폐 토큰을 인센티브로 제공하는 블록체인 기반 프로젝트입니다. DePIN 프로젝트는 무선 라디오부터 하드 드라이브, GPU에 이르기까지 유휴 상태이거나 충분히 활용되지 않는 리소스를 활용하여 실질적인 서비스(연결성, 스토리지, 컴퓨팅 등)를 제공하는 크라우드소싱 네트워크를 구축합니다. 이 모델은 기여자들에게 토큰으로 보상함으로써 일반적으로 유휴 상태인 인프라(예: 미사용 대역폭, 디스크 공간, GPU 성능)를 활동적이고 수익을 창출하는 네트워크로 전환합니다. 주요 초기 사례로는 헬륨(Helium)(크라우드소싱 무선 네트워크)과 파일코인(Filecoin)(분산 데이터 스토리지)이 있으며, 최근에는 GPU 컴퓨팅 및 5G 커버리지 공유를 목표로 하는 새로운 프로젝트들(예: Render Network, Akash, io.net)이 등장하고 있습니다.

DePIN의 잠재력은 토큰 인센티브를 통해 물리적 네트워크를 구축하고 운영하는 비용을 분산시켜, 전통적인 중앙화 모델보다 더 빠르게 네트워크를 확장할 수 있다는 점에 있습니다. 그러나 실제로는 이러한 프로젝트들이 토큰 인센티브가 실제 서비스 사용과 지속 가능한 가치로 이어지도록 경제 모델을 신중하게 설계해야 합니다. 아래에서는 주요 DePIN 네트워크의 경제 모델을 분석하고, 토큰 보상이 실제 인프라 사용을 얼마나 효과적으로 이끌었는지 평가하며, 이 프로젝트들이 급증하는 AI 관련 컴퓨팅 수요와 어떻게 결합하고 있는지 평가합니다.

주요 DePIN 프로젝트의 경제 모델​

헬륨 (탈중앙화 무선 IoT 및 5G)​

**헬륨(Helium)**은 개인이 라디오 핫스팟을 배포하도록 인센티브를 제공하여 탈중앙화 무선 네트워크를 개척했습니다. 처음에는 IoT (LoRaWAN)에 중점을 두었고 나중에는 5G 소형 셀 커버리지로 확장했으며, 헬륨의 모델은 네이티브 토큰인 HNT를 중심으로 합니다. 핫스팟 운영자는 **PoC (Proof-of-Coverage, 커버리지 증명)**에 참여하여 HNT를 획득합니다. 이는 본질적으로 특정 위치에서 무선 커버리지를 제공하고 있음을 증명하는 것입니다. 헬륨의 이중 토큰 시스템에서 HNT는 **데이터 크레딧 (DC)**을 통해 유틸리티를 가집니다. 사용자는 HNT를 소각하여 양도 불가능한 DC를 발행해야 하며, 이 DC는 실제 네트워크 사용(기기 연결)에 대해 24바이트당 $0.0001의 고정 요금으로 지불하는 데 사용됩니다. 이 소각 메커니즘은 네트워크 사용(DC 지출)이 증가하면 더 많은 HNT가 소각되어 시간이 지남에 따라 공급이 감소하는 소각 및 발행 균형을 만듭니다.

원래 헬륨은 자체 블록체인에서 운영되었으며, HNT의 인플레이션 발행량은 2년마다 반감되어 점차 공급이 감소하고 최종적으로 약 2억 2,300만 HNT의 최대 유통량에 도달하도록 설계되었습니다. 2023년에 헬륨은 솔라나(Solana)로 마이그레이션하고 하위 DAO가 있는 "네트워크의 네트워크" 프레임워크를 도입했습니다. 이제 헬륨의 IoT 네트워크와 5G 모바일 네트워크는 각각 핫스팟 운영자에게 보상으로 지급되는 자체 토큰(IOT 및 MOBILE)을 가지며, HNT는 거버넌스 및 가치의 중심 토큰으로 남아 있습니다. HNT는 트레저리 풀을 통해 하위 DAO 토큰으로 교환할 수 있으며(그 반대도 가능), HNT는 헬륨의 veHNT 거버넌스 모델에서 스테이킹에도 사용됩니다. 이 구조는 각 하위 네트워크의 인센티브를 일치시키는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 5G 핫스팟 운영자는 MOBILE 토큰을 획득하고 이를 HNT로 변환할 수 있어, 보상을 해당 특정 서비스의 성공과 효과적으로 연결합니다.

경제적 가치 창출: 헬륨의 가치는 저비용 무선 액세스를 제공함으로써 창출됩니다. 토큰 보상을 분배함으로써 헬륨은 네트워크 배포의 **자본 지출(capex)**을 핫스팟을 구매하고 운영하는 개인에게 전가했습니다. 이론적으로, 기업과 IoT 기기가 네트워크를 사용함에 따라(HNT 소각이 필요한 DC를 지출함으로써) 그 수요는 HNT의 가치를 지지하고 지속적인 보상 자금을 마련해야 합니다. 헬륨은 소각 및 지출 주기를 통해 경제를 유지합니다. 네트워크 사용자는 HNT를 구매(또는 HNT 보상을 사용)하고 이를 DC로 소각하여 네트워크를 사용하며, 프로토콜은 (고정된 일정에 따라) HNT를 발행하여 핫스팟 제공자에게 지불합니다. 헬륨의 설계에서 HNT 발행량의 일부는 창립자와 커뮤니티 예비금에도 할당되었지만, 대부분은 항상 커버리지 구축을 위한 인센티브로 핫스팟 운영자에게 돌아갔습니다. 나중에 논의하겠지만, 헬륨의 과제는 관대한 공급 측 인센티브와 균형을 맞출 만큼 충분한 유료 수요를 확보하는 것이었습니다.

파일코인 (탈중앙화 스토리지 네트워크)​

**파일코인(Filecoin)**은 누구나 디스크 공간을 제공하고 데이터를 저장하는 대가로 토큰을 얻을 수 있는 탈중앙화 스토리지 마켓플레이스입니다. 경제 모델은 FIL 토큰을 기반으로 구축되었습니다. 파일코인의 블록체인은 스토리지 제공자(채굴자)가 스토리지를 제공하고 고객의 데이터를 올바르게 저장하는 것에 대해 FIL 블록 보상으로 보상합니다. 이때 암호학적 증명(복제 증명(Proof-of-Replication) 및 시공간 증명(Proof-of-Spacetime))을 사용하여 데이터가 안정적으로 저장되었는지 확인합니다. 고객은 개방된 시장에서 가격을 협상하여 데이터를 저장하거나 검색하기 위해 채굴자에게 FIL을 지불합니다. 이는 인센티브 루프를 만듭니다. 채굴자는 하드웨어에 투자하고 FIL 담보를 스테이킹하여(서비스 품질 보장) 스토리지 용량을 추가하고 스토리지 계약을 이행함으로써 FIL 보상을 얻고, 고객은 스토리지 서비스를 위해 FIL을 지출합니다.

파일코인의 토큰 분배는 스토리지 공급을 장려하는 데 큰 비중을 둡니다. FIL의 최대 공급량은 20억 개이며, 70%는 채굴 보상용으로 예약되어 있습니다. (실제로 약 14억 개의 FIL이 수년에 걸쳐 스토리지 채굴자에게 블록 보상으로 점진적으로 배포되도록 할당되었습니다.) 나머지 30%는 이해관계자에게 할당되었습니다. 15%는 프로토콜 랩스(창립 팀), 10%는 투자자, 5%는 파일코인 재단에 할당되었습니다. 블록 보상 배출은 다소 초기에 집중된 일정(6년 반감기)을 따르므로, 대규모 스토리지 네트워크를 신속하게 부트스트랩하기 위해 초기 몇 년간 공급 인플레이션이 가장 높았습니다. 이를 균형 잡기 위해 파일코인은 채굴자가 저장하기로 약속한 데이터 기가바이트당 FIL을 담보로 잠그도록 요구합니다. 만약 데이터가 유지되고 있음을 증명하지 못하면 담보의 일부를 잃는 페널티(슬래싱)를 받을 수 있습니다. 이 메커니즘은 채굴자의 인센티브를 신뢰할 수 있는 서비스와 일치시킵니다.

경제적 가치 창출: 파일코인은 중앙화된 클라우드 제공업체보다 잠재적으로 저렴한 비용으로 검열 저항성 있고 중복된 데이터 스토리지를 제공함으로써 가치를 창출합니다. FIL 토큰의 가치는 스토리지 수요와 네트워크의 유틸리티에 연관되어 있습니다. 고객은 데이터를 저장하기 위해 FIL을 획득해야 하며, 채굴자는 (담보 및 종종 비용 충당 또는 수익으로) FIL이 필요합니다. 초기에 파일코인의 활동 대부분은 채굴자들이 토큰을 얻기 위해 경쟁하는 것에 의해 주도되었습니다. 심지어 스토리지 파워를 높이고 블록 보상을 얻기 위해 가치가 없거나 중복된 데이터를 저장하기도 했습니다. 유용한 스토리지를 장려하기 위해 파일코인은 파일코인 플러스(Filecoin Plus) 프로그램을 도입했습니다. 검증된 유용한 데이터(예: 공개 데이터셋, 아카이브)를 가진 고객은 계약을 "검증된" 것으로 등록할 수 있으며, 이는 채굴자에게 해당 계약에 대해 10배의 유효 파워를 부여하여 비례적으로 더 큰 FIL 보상으로 이어집니다. 이는 채굴자들이 실제 고객을 찾도록 장려했으며 네트워크에 저장된 유용한 데이터를 극적으로 증가시켰습니다. 2023년 말까지 파일코인 네트워크는 약 1,800 PiB의 활성 계약으로 성장하여 전년 대비 3.8배 증가했으며, 스토리지 활용률은 총 용량의 약 20%로 상승했습니다(2023년 초에는 약 3%에 불과했음). 즉, 토큰 인센티브는 막대한 용량을 부트스트랩했고, 이제 그 용량의 점점 더 많은 부분이 유료 고객으로 채워지고 있습니다. 이는 모델이 실제 수요로 자생하기 시작했다는 신호입니다. 파일코인은 또한 인접 서비스(아래 AI 컴퓨팅 동향 참조)로 확장하고 있으며, 이는 단순한 스토리지 수수료를 넘어 FIL 경제를 강화할 새로운 수익원(예: 탈중앙화 콘텐츠 전송 및 데이터 기반 컴퓨팅(compute-over-data) 서비스)을 창출할 수 있습니다.

렌더 네트워크 (탈중앙화 GPU 렌더링 및 컴퓨팅)​

**렌더 네트워크(Render Network)**는 GPU 기반 컴퓨팅을 위한 탈중앙화 마켓플레이스로, 원래 3D 그래픽 렌더링에 중점을 두었으며 현재는 AI 모델 훈련/추론 작업도 지원합니다. 네이티브 토큰인 RNDR(최근 솔라나에서 RENDER 티커로 업데이트됨)이 경제를 구동합니다. 크리에이터(GPU 작업이 필요한 사용자)는 렌더링 또는 컴퓨팅 작업에 대해 RNDR로 지불하고, 노드 운영자(GPU 제공자)는 해당 작업을 완료하여 RNDR을 얻습니다. 이 기본 모델은 유휴 GPU(개인 GPU 소유자 또는 데이터 센터의)를 분산 클라우드 렌더링 팜으로 전환합니다. 품질과 공정성을 보장하기 위해 렌더는 에스크로 스마트 계약을 사용합니다. 고객은 작업을 제출하고 해당 RNDR 지불액을 소각하며, 이는 노드 운영자가 작업 완료 증명을 제출할 때까지 보관된 후 보상으로 RNDR이 지급됩니다. 원래 RNDR은 순수한 유틸리티/지불 토큰으로 기능했지만, 최근 네트워크는 공급과 수요의 균형을 더 잘 맞추기 위해 토크노믹스를 소각 및 발행 균형(BME) 모델로 개편했습니다.

BME 모델 하에서 모든 렌더링 또는 컴퓨팅 작업은 안정적인 조건(USD)으로 가격이 책정되고 RENDER 토큰으로 지불되며, 작업 완료 시 **소각됩니다. 동시에 프로토콜은 미리 정의된 감소하는 배출 일정에 따라 새로운 RENDER 토큰을 발행하여 노드 운영자 및 기타 참여자에게 보상합니다. 사실상, 사용자의 작업 지불은 토큰을 _파괴_하고 네트워크는 채굴 보상으로 통제된 비율로 토큰을 _인플레이션_합니다. 순 공급량은 사용량에 따라 시간이 지남에 따라 증가하거나 감소할 수 있습니다. 커뮤니티는 BME 첫 해(2023년 중반부터 2024년 중반까지)에 네트워크 인센티브로 약 910만 개의 RENDER 초기 배출을 승인했으며, 장기 최대 공급량을 약 6억 4,400만 RENDER로 설정했습니다(초기 발행된 5억 3,690만 RNDR에서 증가). 특히, RENDER의 토큰 분배는 생태계 성장을 크게 선호했습니다. 초기 공급량의 65%는 트레저리(미래 네트워크 인센티브용)에, 25%는 투자자에게, 10%는 팀/고문에게 할당되었습니다. BME를 통해 해당 트레저리는 통제된 배출을 통해 GPU 제공자 및 기타 기여자에게 보상하는 데 사용되며, 소각 메커니즘은 이러한 보상을 플랫폼 사용량과 직접적으로 연결합니다. RNDR은 또한 거버넌스 토큰으로도 기능합니다(토큰 보유자는 렌더 네트워크 제안에 투표할 수 있음). 또한, 렌더의 노드 운영자는 RNDR을 스테이킹하여 신뢰성을 알리고 잠재적으로 더 많은 작업을 받을 수 있어 또 다른 인센티브 계층을 추가합니다.

경제적 가치 창출: 렌더 네트워크는 전통적인 클라우드 GPU 인스턴스 비용의 일부로 온디맨드 GPU 컴퓨팅을 제공함으로써 가치를 창출합니다. 2023년 말, 렌더의 창립자는 스튜디오들이 이미 네트워크를 사용하여 상당한 비용 및 속도 이점으로 영화 품질의 그래픽을 렌더링했다고 언급했습니다. 즉, _"비용은 10분의 1"_이며 단일 클라우드 제공업체를 능가하는 막대한 집계 용량을 갖추고 있습니다. 이러한 비용 이점은 렌더가 전 세계적으로 휴면 상태인 GPU(취미용 장비부터 전문 렌더링 팜까지)를 활용하기 때문에 가능합니다. GPU 시간(그래픽 및 AI 모두)에 대한 수요가 증가함에 따라 렌더의 마켓플레이스는 중요한 요구를 충족시킵니다. 결정적으로, BME 토큰 모델은 토큰 가치가 서비스 사용량과 직접적으로 연결됨을 의미합니다. 더 많은 렌더링 및 AI 작업이 네트워크를 통해 흐를수록 더 많은 RENDER가 소각되어(매수 압력 생성 또는 공급 감소) 노드 인센티브는 해당 작업이 완료될 때만 확장됩니다. 이는 "아무것도 하지 않고 돈을 받는" 것을 피하는 데 도움이 됩니다. 네트워크 사용이 정체되면 토큰 배출이 결국 소각을 초과하여(공급 인플레이션) 공급이 증가하지만, 사용이 증가하면 소각이 배출을 상쇄하거나 심지어 초과하여 운영자에게 보상하면서도 토큰을 디플레이션으로 만들 수 있습니다. 렌더 모델에 대한 강한 관심은 시장에 반영되었습니다. RNDR의 가격은 2023년에 급등하여 AI 붐 속에서 탈중앙화 GPU 서비스에 대한 수요 급증을 투자자들이 예상함에 따라 가치가 1,000% 이상 상승했습니다. OTOY(클라우드 렌더링 소프트웨어의 선두주자)의 지원을 받고 일부 주요 스튜디오에서 프로덕션에 사용되는 렌더 네트워크는 Web3와 고성능 컴퓨팅의 교차점에서 핵심 플레이어로 자리매김하고 있습니다.

아카시 네트워크 (탈중앙화 클라우드 컴퓨팅)​

**아카시(Akash)**는 사용자가 여유 서버 용량을 가진 제공자로부터 일반 컴퓨팅(VM, 컨테이너 등)을 임대할 수 있는 탈중앙화 클라우드 컴퓨팅 마켓플레이스입니다. 블록체인 기반 역경매 시스템으로 구동되는 AWS나 구글 클라우드의 탈중앙화 대안으로 생각할 수 있습니다. 네이티브 토큰 AKT는 아카시 경제의 중심입니다. 고객은 컴퓨팅 임대에 대해 AKT로 지불하고, 제공자는 리소스를 공급하여 AKT를 얻습니다. 아카시는 코스모스(Cosmos) SDK를 기반으로 구축되었으며 보안 및 조정을 위해 위임 지분 증명(delegated Proof-of-Stake) 블록체인을 사용합니다. 따라서 AKT는 스테이킹 및 거버넌스 토큰으로도 기능합니다. 검증자는 AKT를 스테이킹하고(사용자는 검증자에게 AKT를 위임) 네트워크를 보호하고 스테이킹 보상을 받습니다.

아카시의 마켓플레이스는 입찰 시스템을 통해 운영됩니다. 고객은 배포(CPU, RAM, 스토리지, GPU 요구 사항)와 최대 가격을 정의하고, 여러 제공자가 이를 호스팅하기 위해 입찰하여 가격을 낮출 수 있습니다. 고객이 입찰을 수락하면 임대가 형성되고 워크로드는 선택된 제공자의 인프라에서 실행됩니다. 임대료 지불은 블록체인에서 처리됩니다. 고객은 AKT를 에스크로하고 배포가 활성 상태인 동안 시간이 지남에 따라 제공자에게 스트리밍됩니다. 독특하게도 아카시 네트워크는 생태계 자금을 조달하고 AKT 스테이커에게 보상하기 위해 각 임대에 대해 프로토콜 **"수수료율(take rate)"**을 부과합니다. AKT로 지불하면 임대 금액의 10%(또는 다른 통화로 지불하면 20%)가 네트워크 트레저리와 스테이커에게 수수료로 전환됩니다. 이는 AKT 스테이커가 모든 사용량의 일부를 얻어 토큰의 가치를 플랫폼의 실제 수요와 일치시킨다는 것을 의미합니다. 주류 사용자의 사용성을 개선하기 위해 아카시는 스테이블코인 및 신용카드 결제(콘솔 앱을 통해)를 통합했습니다. 고객은 USD 스테이블코인으로 지불할 수 있으며, 이는 내부적으로 AKT로 변환됩니다(더 높은 수수료율 적용). 이는 사용자의 변동성 위험을 줄이면서도 AKT 토큰에 가치를 부여합니다(해당 스테이블코인 결제는 궁극적으로 AKT가 구매/소각되거나 스테이커에게 분배되기 때문).

공급 측면에서 AKT의 토크노믹스는 장기적인 참여를 장려하도록 설계되었습니다. 아카시는 제네시스에서 1억 개의 AKT로 시작했으며 인플레이션을 통해 최대 공급량 3억 8,900만 개를 가집니다. 인플레이션율은 스테이킹된 AKT의 비율에 따라 적응형입니다. 스테이킹 비율이 낮으면 연간 20-25%의 인플레이션을 목표로 하고, 높은 비율의 AKT가 스테이킹되면 약 15%를 목표로 합니다. 이러한 적응형 인플레이션(코스모스 기반 체인에서 일반적인 설계)은 스테이킹 참여가 낮을 때 더 많은 보상을 제공함으로써 보유자들이 스테이킹(네트워크 보안에 기여)하도록 장려합니다. 인플레이션으로 인한 블록 보상은 검증자와 위임자에게 지불되며, 생태계 성장을 위한 예비 자금도 조달합니다. AKT의 초기 분배는 투자자, 핵심 팀(Overclock Labs), 생태계 인센티브를 위한 재단 풀(예: 2024년 초 GPU 제공자 참여를 지원하는 프로그램)에 할당되었습니다.

경제적 가치 창출: 아카시는 전 세계적으로 충분히 활용되지 않는 서버를 활용하여 기존 클라우드 제공업체보다 잠재적으로 훨씬 저렴한 비용으로 클라우드 컴퓨팅을 제공함으로써 가치를 창출합니다. 클라우드를 탈중앙화함으로써 지역적 격차를 해소하고 소수의 대형 기술 기업에 대한 의존도를 줄이는 것을 목표로 합니다. AKT 토큰은 여러 각도에서 가치를 축적합니다. 수요 측 수수료(더 많은 워크로드 = 스테이커에게 더 많은 AKT 수수료 흐름), 공급 측 요구(제공자는 수익을 보유하거나 스테이킹할 수 있으며, 서비스를 제공하기 위해 일부 AKT를 담보로 스테이킹해야 함), 그리고 일반적인 네트워크 성장(AKT는 거버넌스 및 생태계의 예비 통화로 필요함)입니다. 중요한 것은, 아카시에서 더 많은 실제 워크로드가 실행됨에 따라 스테이킹 및 수수료 예치에 사용되는 유통 중인 AKT의 비율이 증가하여 실제 유틸리티를 반영해야 한다는 것입니다. 초기에 아카시는 웹 서비스 및 암호화폐 인프라 호스팅에 대한 사용량이 미미했지만, 2023년 말에 GPU 워크로드 지원을 확장하여 네트워크에서 AI 훈련, 머신 러닝 및 고성능 컴퓨팅 작업을 실행할 수 있게 되었습니다. 이는 2024년에 아카시의 사용량을 크게 증가시켰습니다. 2024년 3분기까지 네트워크의 지표는 폭발적인 성장을 보였습니다. 활성 배포("임대") 수는 전년 대비 1,729% 증가했으며, 임대당 평균 수수료(워크로드 복잡성의 대리 지표)는 688% 상승했습니다. 실제로 이는 사용자들이 아카시에 훨씬 더 많은 애플리케이션을 배포하고 있으며, 더 크고 긴 워크로드(대부분 GPU 관련)를 실행할 의향이 있음을 의미합니다. 이는 토큰 인센티브가 실제 유료 수요를 유치했다는 증거입니다. 아카시 팀은 2024년 말까지 네트워크에 700개 이상의 GPU가 온라인 상태이며 약 78%의 활용률을 보였다고 보고했습니다(즉, 언제든지 GPU 용량의 약 78%가 임대됨). 이는 효율적인 토큰 인센티브 전환의 강력한 신호입니다(다음 섹션 참조). 내장된 수수료 공유 모델은 또한 이러한 사용량이 증가함에 따라 AKT 스테이커가 프로토콜 수익을 받아 토큰 보상을 실제 서비스 수익과 효과적으로 연결하여 더 건강한 장기 경제 설계를 만듭니다.

io.net (AI를 위한 탈중앙화 GPU 클라우드)​

io.net은 솔라나(Solana)에 구축된 새로운 프로젝트로, 특히 AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 "세계 최대 GPU 네트워크"가 되는 것을 목표로 합니다. 경제 모델은 렌더 및 아카시와 같은 이전 프로젝트에서 교훈을 얻었습니다. 네이티브 토큰 IO는 최대 공급량이 8억 개로 고정되어 있습니다. 출시 시 5억 개의 IO가 사전 발행되어 다양한 이해관계자에게 할당되었으며, 나머지 3억 개의 IO는 20년 동안 채굴 보상으로 배출됩니다(GPU 제공자 및 스테이커에게 시간당 분배). 특히, io.net은 수익 기반 소각 메커니즘을 구현합니다. 네트워크 수수료/수익의 일부는 IO 토큰을 소각하는 데 사용되어 토큰 공급을 플랫폼 사용량과 직접적으로 연결합니다. 이러한 조합, 즉 시간 경과에 따라 배출되는 제한된 공급량과 사용량에 따른 소각은 토큰 경제의 장기적인 지속 가능성을 보장하기 위한 것입니다.

GPU 노드로 네트워크에 참여하려면 제공자는 최소한의 IO를 담보로 스테이킹해야 합니다. 이는 두 가지 목적을 가집니다. 악의적이거나 품질이 낮은 노드를 억제하고("이해관계가 있음"), 보상 토큰의 즉각적인 매도 압력을 줄입니다(노드가 참여하려면 일부 토큰을 잠가야 함). 스테이커(제공자 및 기타 참여자 포함)도 네트워크 보상의 일부를 얻어 생태계 전반의 인센티브를 일치시킵니다. 수요 측면에서 고객(AI 개발자 등)은 io.net에서 GPU 컴퓨팅에 대해 IO 토큰 또는 스테이블코인으로 지불합니다. 이 프로젝트는 AWS와 같은 전통적인 제공업체보다 최대 90% 저렴한 비용으로 클라우드 GPU 성능을 제공한다고 주장합니다. 이러한 사용 수수료는 소각 메커니즘을 구동합니다. 수익이 유입되면 토큰의 일부가 소각되어 플랫폼 성공을 토큰 희소성과 연결합니다.

경제적 가치 창출: io.net의 가치 제안은 다양한 소스(데이터 센터, 채굴 장비를 재활용하는 암호화폐 채굴자 등)에서 GPU 성능을 집계하여 대규모로 온디맨드 AI 컴퓨팅을 제공할 수 있는 단일 네트워크를 만드는 것입니다. 전 세계적으로 100만 개 이상의 GPU를 온보딩하는 것을 목표로 하는 io.net은 단일 클라우드를 능가하고 급증하는 AI 모델 훈련 및 추론 수요를 충족시키고자 합니다. IO 토큰은 여러 메커니즘을 통해 가치를 포착합니다. 공급이 제한되어 있어(네트워크 서비스에 대한 수요가 증가하면 토큰 가치가 성장할 수 있음), 사용이 토큰을 소각하여(서비스 수익에서 토큰으로 직접적인 가치 피드백 생성), 토큰 보상이 공급을 부트스트랩합니다(GPU를 기여하는 사람들에게 점진적으로 토큰을 분배하여 네트워크 성장 보장). 본질적으로 io.net의 경제 모델은 공급 측 인센티브(시간당 IO 배출)가 상당하지만 유한하며, 실제 사용량에 따라 확장되는 토큰 싱크(소각)에 의해 균형을 이루는 정제된 DePIN 접근 방식입니다. 이는 수요 없는 과도한 인플레이션의 함정을 피하기 위해 설계되었습니다. 앞으로 보게 될 AI 컴퓨팅 트렌드는 io.net과 같은 네트워크가 활용할 수 있는 크고 성장하는 시장을 제공하며, 이는 토큰 인센티브가 강력한 서비스 사용으로 이어지는 바람직한 균형을 이끌어낼 수 있습니다. (io.net은 아직 신생 프로젝트이므로 실제 지표는 아직 입증되지 않았지만, 그 설계는 분명히 AI 컴퓨팅 부문의 요구를 목표로 합니다.)

표 1: 주요 DePIN 프로젝트의 핵심 경제 모델 특징

프로젝트	부문	토큰 (티커)	공급 및 분배	인센티브 메커니즘	토큰 유틸리티 및 가치 흐름
헬륨(Helium)	탈중앙화 무선 (IoT 및 5G)	헬륨 네트워크 토큰 (HNT); 하위 토큰 IOT 및 MOBILE	가변 공급, 발행량 감소: HNT 발행량은 약 2년마다 반감(원래 블록체인 기준), 50년 후 약 2억 2,300만 HNT 유통 목표. 솔라나로 마이그레이션하며 2개의 새로운 하위 토큰 도입: IOT와 MOBILE은 IoT 및 5G 핫스팟 소유자에게 보상.	커버리지 증명 채굴: 핫스팟은 커버리지(LoRaWAN 또는 5G)를 제공하여 IOT 또는 MOBILE 토큰을 획득. 이 하위 토큰들은 트레저리 풀을 통해 HNT로 변환 가능. HNT는 거버넌스(veHNT)를 위해 스테이킹되며 모든 네트워크의 보상 기반.	데이터 크레딧을 통한 네트워크 사용: HNT는 기기 연결을 위한 데이터 크레딧(DC)을 생성하기 위해 소각됨 (24바이트당 $0.0001 고정 가격). 모든 네트워크 수수료(DC 구매)는 사실상 HNT를 소각하여 공급을 줄임. 따라서 토큰 가치는 IoT/모바일 데이터 전송 수요와 연결됨. HNT의 가치는 또한 하위 DAO 토큰을 뒷받침함(희소 자산으로의 전환 가능성 부여).
파일코인(Filecoin)	탈중앙화 스토리지	파일코인 (FIL)	최대 공급량 20억 개: 70%는 스토리지 채굴 보상에 할당(수십 년에 걸쳐 배포); 약 30%는 프로토콜 랩스, 투자자, 재단에 할당. 블록 보상은 6년 반감기를 따름(초기 인플레이션 높고 이후 감소).	스토리지 채굴: 스토리지 제공자는 기여한 스토리지 증명에 비례하여 FIL 블록 보상을 획득. 고객은 데이터 저장 또는 검색에 FIL을 지불. 채굴자는 실패 시 삭감될 수 있는 FIL 담보를 제공. _파일코인 플러스_는 "유용한" 고객 데이터에 대해 10배의 파워 보상을 제공하여 실제 스토리지 장려.	지불 및 담보: FIL은 스토리지 계약의 통화임 – 고객은 데이터를 저장하기 위해 FIL을 지출하여 토큰에 대한 유기적 수요를 창출. 채굴자는 FIL을 담보로 잠그고(일시적으로 유통 공급량 감소) 유용한 서비스에 대해 FIL을 획득. 사용량이 증가함에 따라 더 많은 FIL이 계약 및 담보에 묶임. 네트워크 수수료(트랜잭션용)는 미미함(파일코인은 채굴자에게 가는 스토리지 수수료에 집중). 장기적으로 FIL 가치는 데이터 스토리지 수요와 새로운 사용 사례(예: 데이터에 대한 스마트 계약을 가능하게 하는 파일코인 가상 머신(FVM), 잠재적으로 새로운 수수료 싱크 생성)에 따라 달라짐.
렌더 네트워크(Render Network)	탈중앙화 GPU 컴퓨팅 (렌더링 및 AI)	렌더 토큰 (RNDR / RENDER)	초기 공급량 약 5억 3,690만 RNDR, 새로운 배출을 통해 최대 약 6억 4,400만으로 증가. 소각 및 발행 균형: 새로운 RENDER는 고정된 일정에 따라 배출(약 5년에 걸쳐 20% 인플레이션 풀, 이후 꼬리 배출). 배출은 네트워크 인센티브(노드 보상 등) 자금으로 사용. 소각: 사용자의 RENDER 결제는 완료된 각 작업에 대해 소각됨. 분배: 65% 트레저리(네트워크 운영 및 보상), 25% 투자자, 10% 팀/고문.	GPU 작업을 위한 마켓플레이스: 노드 운영자는 렌더링/컴퓨팅 작업을 수행하고 RENDER를 획득. 작업은 USD로 가격이 책정되지만 RENDER로 지불됨; 필요한 토큰은 작업 완료 시 소각됨. 각 에포크(예: 주간)마다 새로운 RENDER가 발행되어 완료한 작업에 따라 노드 운영자에게 분배됨. 노드 운영자는 더 높은 신뢰도와 잠재적인 작업 우선순위를 위해 RNDR을 스테이킹할 수도 있음.	유틸리티 및 가치 흐름: RENDER는 GPU 서비스의 수수료 토큰임 – 콘텐츠 제작자와 AI 개발자는 작업을 완료하기 위해 이를 획득하고 지출해야 함. 해당 토큰이 소각되기 때문에 사용량은 직접적으로 공급을 줄임. 새로운 토큰 발행은 작업자에게 보상하지만 감소하는 일정에 따름. 네트워크 수요가 높으면(소각 > 발행), RENDER는 디플레이션이 됨; 수요가 낮으면 인플레이션이 소각을 초과할 수 있음(수요가 따라잡을 때까지 더 많은 공급을 장려). RENDER는 또한 네트워크를 거버넌스함. 따라서 토큰 가치는 플랫폼 사용량과 밀접하게 연결됨 – 실제로, RNDR은 2023년에 AI 기반 GPU 컴퓨팅 수요가 급증하면서 약 10배 상승하여 사용량(및 소각)이 높을 것이라는 시장의 신뢰를 나타냄.
아카시 네트워크(Akash Network)	탈중앙화 클라우드 (일반 컴퓨팅 및 GPU)	아카시 토큰 (AKT)	초기 공급량 1억 개; 최대 공급량 3억 8,900만 개. 인플레이션 PoS 토큰: 연간 약 15-25%의 적응형 인플레이션(스테이킹 비율이 높아지면 감소)으로 스테이킹 장려. 지속적인 배출은 검증자와 위임자에게 지불. 분배: 34.5% 투자자, 27% 팀, 19.7% 재단, 8% 생태계, 5% 테스트넷(락업/베스팅 포함).	역경매 마켓플레이스: 제공자는 배포 호스팅에 입찰; 고객은 임대에 대해 AKT로 지불. 수수료 풀: AKT 결제의 10%(또는 다른 토큰 결제의 20%)가 프로토콜 수수료로 네트워크(스테이커)에 전달됨. 아카시는 지분 증명(Proof-of-Stake) 체인을 사용 – 검증자는 네트워크를 보호하고 블록 보상을 얻기 위해 AKT를 스테이킹. 고객은 AKT 또는 통합된 스테이블코인(변환 포함)을 통해 지불 가능.	유틸리티 및 가치 흐름: AKT는 모든 트랜잭션에 사용됨(직접 또는 스테이블코인 결제 변환을 통해). 고객은 컴퓨팅 임대료를 지불하기 위해 AKT를 구매하여 네트워크 사용량이 증가함에 따라 수요를 창출. 제공자는 AKT를 획득하고 판매하거나 스테이킹할 수 있음. 스테이킹 보상 + 수수료 수익: AKT를 보유하고 스테이킹하면 인플레이션 보상 및 모든 수수료의 일부를 얻으므로 활발한 네트워크 사용이 스테이커에게 직접적인 혜택을 줌. 이 모델은 토큰 가치를 클라우드 수요와 일치시킴: 아카시에서 더 많은 CPU/GPU 워크로드가 실행될수록 더 많은 AKT 수수료가 보유자에게 흘러가고(더 많은 AKT가 담보로 잠기거나 제공자에 의해 스테이킹될 수 있음). 거버넌스도 AKT 보유를 통해 이루어짐. 전반적으로 토큰의 건전성은 활용률이 높을수록 개선되며 장기적인 참여를 장려하기 위한 인플레이션 통제 장치가 있음.
io.net	탈중앙화 GPU 클라우드 (AI 중심)	IO 토큰 (IO)	최대 공급량 8억 IO로 고정: 5억 개 사전 발행(팀, 투자자, 커뮤니티 등에 할당), 3억 개는 약 20년에 걸쳐 채굴 보상으로 배출(시간당 분배). 최대 공급량 이후 추가 인플레이션 없음. 내장된 소각: 네트워크 수익은 토큰 소각을 유발하여 공급을 줄임. 스테이킹: 제공자는 참여하기 위해 최소한의 IO를 스테이킹해야 함(보상을 위해 더 많이 스테이킹 가능).	GPU 공유 네트워크: 하드웨어 제공자(데이터 센터, 채굴자)는 GPU를 연결하고 용량 기여에 대해 지속적으로(시간당) IO 보상을 획득. 또한 고객 사용료로부터 수수료를 획득. 스테이킹 요구 사항: 운영자는 선량한 행동을 보장하기 위해 IO를 담보로 스테이킹. 사용자는 AI 컴퓨팅 작업에 대해 IO(또는 IO로 변환된 스테이블코인)로 지불할 가능성이 높으며, 모든 수수료의 일부는 프로토콜에 의해 소각됨.	유틸리티 및 가치 흐름: IO는 네트워크에서 GPU 컴퓨팅 파워의 교환 매체이자 운영자가 스테이킹하는 보안 토큰임. 토큰 가치는 세 가지 요소에 의해 구동됨: (1) AI 컴퓨팅 수요 – 고객은 작업을 지불하기 위해 IO를 획득해야 하며, 사용량이 많을수록 더 많은 토큰이 소각됨(공급 감소). (2) 채굴 인센티브 – GPU 제공자에게 분배되는 새로운 IO는 네트워크 성장을 동기 부여하지만, 고정된 최대 공급량은 장기적인 인플레이션을 제한함. (3) 스테이킹 – IO는 제공자(및 잠재적으로 사용자 또는 위임자)에 의해 잠겨 보상을 얻고, 유동 공급을 줄이며 참여자를 네트워크 성공과 일치시킴. 요약하면, io.net의 토큰 모델은 대규모 AI 워크로드를 성공적으로 유치하면 토큰 공급이 (소각 및 스테이킹을 통해) 점점 더 희소해져 보유자에게 이익이 되도록 설계됨. 고정된 공급량은 또한 규율을 부과하여 끝없는 인플레이션을 방지하고 지속 가능한 "수익 대비 보상" 균형을 목표로 함.

출처: 각 프로젝트의 공식 문서 및 연구 자료 (위의 인용 참조).

토큰 인센티브 대 실제 서비스 사용​

DePIN 프로젝트의 중요한 질문은 토큰 인센티브가 실제 서비스 제공 및 네트워크의 실제 사용으로 얼마나 효과적으로 전환되는가입니다. 초기 단계에서 많은 DePIN 프로토콜은 수요가 미미하더라도 관대한 토큰 보상을 통해 공급(하드웨어 배포)을 부트스트랩하는 데 중점을 두었습니다. 이는 "만들어 놓으면 (바라건대) 그들이 올 것이다"라는 전략이었습니다. 이로 인해 네트워크의 시가 총액과 토큰 배출량이 고객으로부터의 수익을 훨씬 초과하는 상황이 발생했습니다. 2024년 말 현재, **전체 DePIN 부문(약 350개 프로젝트)**의 총 시가 총액은 약 500억 달러였지만, 연간 수익은 약 5억 달러에 불과했습니다. 이는 연간 수익의 약 100배에 달하는 총 가치 평가입니다. 이러한 격차는 초기 단계의 _비효율성_을 강조합니다. 그러나 최근 동향은 네트워크가 순전히 공급 주도 성장 모델에서 수요 주도 채택으로 전환함에 따라 개선되고 있음을 보여주며, 특히 AI 컴퓨팅 수요의 급증이 이를 촉진하고 있습니다.

아래에서는 각 예시 프로젝트의 토큰 인센티브 효율성을 평가하고, 토큰 지출 대비 사용량 지표를 살펴봅니다.

• 헬륨(Helium): 헬륨의 IoT 네트워크는 2021-2022년에 폭발적으로 성장하여 LoRaWAN 커버리지를 위해 전 세계적으로 거의 100만 개의 핫스팟이 배포되었습니다. 이 성장은 거의 전적으로 HNT 채굴 인센티브와 암호화폐 열풍에 의해 주도되었으며, 낮은 수준에 머물렀던 IoT 데이터에 대한 고객 수요에 의한 것이 아니었습니다. 2022년 중반까지 헬륨의 데이터 트래픽(실제로 네트워크를 사용하는 장치)이 막대한 공급 측 투자에 비해 미미하다는 것이 분명해졌습니다. 2022년 한 분석에 따르면, 네트워크가 핫스팟 보상으로 수천만 달러 상당의 HNT를 발행하고 있었음에도 불구하고 월간 데이터 사용으로 소각된 토큰은 1,000달러 미만이었습니다. 이는 극심한 불균형이었습니다(본질적으로 토큰 배출량의 1% 미만이 네트워크 사용으로 상쇄됨). 2022년 말과 2023년에 HNT 토큰 보상은 예정된 반감기를 거쳤지만(발행량 감소), 사용량은 여전히 뒤처져 있었습니다. 2023년 11월의 한 예로, 헬륨 데이터 크레딧 소각액은 그날 하루에 약 156달러에 불과했지만, 네트워크는 여전히 핫스팟 소유자에게 토큰 보상으로 하루에 약 55,000달러를 지급하고 있었습니다(USD 가치 기준). 즉, 그날의 토큰 인센티브 "비용"이 실제 네트워크 사용량을 350:1의 비율로 초과했습니다. 이는 헬륨의 초기 IoT 단계에서 인센티브 대 사용 전환율이 낮았음을 보여줍니다. 헬륨의 창립자들은 이 "닭이 먼저냐, 달걀이 먼저냐"의 딜레마를 인식했습니다. 네트워크는 사용자를 유치하기 전에 커버리지가 필요하지만, 사용자가 없으면 커버리지를 수익화하기 어렵습니다.

  개선의 조짐이 있습니다. 2023년 말, 헬륨은 소비자 대상 셀룰러 서비스(T-Mobile 로밍 지원)를 갖춘 5G 모바일 네트워크를 활성화하고 5G 핫스팟 운영자에게 MOBILE 토큰으로 보상하기 시작했습니다. **헬륨 모바일(5G)**의 출시는 빠르게 유료 사용자(예: 헬륨의 월 20달러 무제한 모바일 요금제 가입자)와 새로운 유형의 네트워크 사용을 가져왔습니다. 몇 주 만에 헬륨의 네트워크 사용량이 급증했습니다. 2024년 초까지 일일 데이터 크레딧 소각액은 약 4,300달러에 도달했습니다(몇 달 전 거의 없었던 것에서 증가). 더욱이, 2024년 1분기 현재 **소비된 모든 데이터 크레딧의 92%가 모바일 네트워크(5G)**에서 발생했으며, 이는 5G 서비스가 즉시 IoT 사용량을 압도했음을 의미합니다. 하루 4,300달러는 절대적인 기준으로 여전히 미미하지만(연간 약 160만 달러), 실제 수익을 향한 의미 있는 단계입니다. 헬륨의 토큰 모델은 적응하고 있습니다. IoT와 모바일 네트워크를 별도의 보상 토큰으로 분리함으로써 5G 사용이 실현되지 않으면 5G 보상(MOBILE 토큰)이 축소되고, IOT 토큰도 마찬가지로 비효율성을 효과적으로 억제합니다. 헬륨 모바일의 성장은 또한 토큰 인센티브를 즉각적인 소비자 관심사(저렴한 셀룰러 데이터)와 결합하는 힘을 보여주었습니다. 출시 6개월 만에 헬륨은 미국에 약 93,000개의 MOBILE 핫스팟을 배포했으며(전 세계 약 100만 개의 IoT 핫스팟과 함께), 커버리지 확대를 위해 (예: Telefónica와) 파트너십을 체결했습니다. 앞으로의 과제는 데이터 크레딧을 위한 HNT 소각이 HNT 발행 규모에 근접하도록 사용자 기반(IoT 기기 고객 및 5G 가입자 모두)을 크게 늘리는 것입니다. 요약하면, 헬륨은 극심한 공급 과잉(그리고 그에 상응하는 과대평가된 토큰)으로 시작했지만, 수요(5G 및 다른 네트워크를 위한 "인프라 계층"으로의 포지셔닝)로의 전환은 점차 토큰 인센티브의 효율성을 개선하고 있습니다.

• 파일코인(Filecoin): 파일코인의 경우 불균형은 스토리지 용량 대 실제 저장된 데이터 사이에 있었습니다. 토큰 인센티브는 공급의 _과잉_을 초래했습니다. 정점에 달했을 때 파일코인 네트워크는 채굴자들이 약속한 원시 스토리지 용량이 15 엑사바이트(EiB)를 훨씬 넘었지만, 오랫동안 그 중 단 몇 퍼센트만이 실제 데이터로 활용되었습니다. 많은 공간이 더미 데이터로 채워졌습니다(고객은 증명 요구 사항을 충족시키기 위해 무작위 쓰레기 데이터를 저장할 수도 있었음). 이는 채굴자들이 FIL 보상을 얻기 위해서였습니다. 이는 많은 FIL이 사용자가 실제로 요구하지 않는 스토리지를 위해 발행되고 수여되었음을 의미합니다. 그러나 2022-2023년에 걸쳐 네트워크는 수요를 창출하는 데 큰 진전을 이루었습니다. 파일코인 플러스와 같은 이니셔티브와 공개 데이터셋의 적극적인 온보딩을 통해 활용률은 2023년에 약 3%에서 20% 이상으로 상승했습니다. 2024년 4분기까지 파일코인의 스토리지 활용률은 약 30%로 더욱 상승하여, 막대한 용량의 거의 3분의 1이 실제 고객 데이터를 보유하고 있음을 의미합니다. 이는 여전히 100%와는 거리가 멀지만, 추세는 긍정적입니다. 토큰 보상은 점점 더 빈 공간 채우기가 아닌 유용한 스토리지에 사용되고 있습니다. 또 다른 척도로, 2024년 1분기 현재 약 1,900 PiB (1.9 EiB)의 데이터가 파일코인의 활성 계약에 저장되어 있으며, 이는 전년 대비 200% 증가한 수치입니다. 특히, 새로운 계약의 대부분은 이제 파일코인 플러스(검증된 고객)를 통해 이루어지며, 이는 채굴자들이 보너스 보상 배율을 얻을 수 있는 데이터에 공간을 할애하는 것을 강력히 선호함을 나타냅니다.

  경제적 효율성 측면에서 파일코인의 프로토콜도 변화를 겪었습니다. 초기에 프로토콜 "수익"(사용자가 지불한 수수료)은 채굴 보상에 비해 미미했습니다(일부 분석에서는 이를 수익으로 처리하여 초기 수치를 부풀렸음). 예를 들어, 2021년에 파일코인의 블록 보상은 (높은 FIL 가격으로) 수억 달러의 가치가 있었지만, 실제 스토리지 수수료는 미미했습니다. 2022년에 FIL 가격이 하락하면서 보고된 수익은 5억 9,600만 달러에서 1,300만 달러로 98% 감소했으며, 이는 2021년 "수익"의 대부분이 고객 지출이 아닌 토큰 발행 가치였음을 반영합니다. 앞으로 균형이 개선되고 있습니다. 유료 스토리지 고객 파이프라인이 성장하고 있습니다(예: 2023년 말에 1 PiB의 기업 계약이 체결되었으며, 이는 최초의 대규모 완전 유료 계약 중 하나임). 파일코인의 FVM(스마트 계약 활성화) 도입과 곧 출시될 스토리지 마켓플레이스 및 DEX는 더 많은 온체인 수수료 활동(그리고 잠재적으로 FIL 소각 또는 락업)을 가져올 것으로 예상됩니다. 요약하면, 파일코인의 토큰 인센티브는 초기에는 효율성이 5% 미만이었지만, 거대한 글로벌 스토리지 네트워크를 성공적으로 구축했습니다. 2024년까지 그 효율성은 약 20-30%로 개선되었으며, 실제 수요가 보조금 지원 공급을 따라잡으면서 더욱 상승할 것으로 보입니다. 탈중앙화 스토리지(Web3 데이터, 아카이브, NFT 메타데이터, AI 데이터셋 등)에 대한 부문 전체의 수요가 증가하고 있는 것으로 보이며, 이는 더 많은 채굴 보상을 실제 유용한 서비스로 전환하는 데 긍정적인 신호입니다.

• 렌더 네트워크(Render Network): 렌더의 토큰 모델은 소각 및 발행 균형 덕분에 본질적으로 인센티브를 사용량과 더 긴밀하게 연결합니다. 레거시 모델(2023년 이전)에서는 RNDR 발행이 주로 재단의 손에 있었고 네트워크 성장 목표에 기반했으며, 사용은 작업을 위해 RNDR을 에스크로에 잠그는 것을 포함했습니다. 이로 인해 효율성을 분석하기가 다소 어려웠습니다. 그러나 2023년에 BME가 완전히 구현되면서 발행된 토큰 대비 소각된 토큰의 수를 측정할 수 있게 되었습니다. 각 렌더링 또는 컴퓨팅 작업은 비용에 비례하여 RNDR을 소각하므로, 본질적으로 보상으로 배출되는 모든 토큰은 완료된 작업에 해당합니다(특정 에포크에서 배출 > 소각인 경우 순 인플레이션 제외). 업그레이드 후 렌더 네트워크의 초기 데이터에 따르면 사용량이 실제로 증가하고 있었습니다. 렌더 재단은 "피크 순간"에 네트워크가 이더리움이 트랜잭션에서 처리할 수 있는 것보다 초당 더 많은 렌더 프레임을 완료할 수 있다고 언급했으며, 이는 상당한 활동을 강조합니다. 상세한 사용 통계(예: 작업 수 또는 GPU 시간 소비)는 위의 스니펫에서 공개되지 않았지만, 한 가지 강력한 지표는 RNDR의 가격과 수요입니다. 2023년에 RNDR은 최고의 성과를 보인 암호화폐 자산 중 하나가 되어 1월 약 0.40달러에서 5월까지 2.50달러 이상으로 상승했으며, 그 후에도 계속 상승했습니다. 2023년 11월까지 RNDR은 AI 관련 컴퓨팅 파워에 대한 열풍에 힘입어 연초 대비 10배 이상 상승했습니다. 이러한 가격 움직임은 사용자들이 렌더링 및 AI 작업을 완료하기 위해 RNDR을 구매하고 있거나(또는 투기꾼들이 그럴 필요가 있을 것이라고 예상했음) 있음을 시사합니다. 실제로 AI 작업에 대한 관심은 새로운 수요의 물결을 가져왔을 가능성이 높습니다. 렌더는 네트워크가 미디어 렌더링을 넘어 AI 모델 훈련으로 확장되고 있으며, 전통적인 클라우드의 GPU 부족으로 인해 이 틈새 시장에서 수요가 공급을 훨씬 초과했다고 보고했습니다. 본질적으로 렌더의 토큰 인센티브(배출)는 동등하게 강력한 사용자 수요(소각)를 만나 인센티브 대 사용 전환율이 상대적으로 높습니다. BME 첫 해에 네트워크가 노드 운영자 수입을 부트스트랩하기 위해 의도적으로 일부 추가 토큰(910만 RENDER 배출)을 할당했다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 만약 이것이 사용량을 초과하면 일시적인 인플레이션 비효율성을 초래할 수 있습니다. 그러나 네트워크의 성장을 고려할 때 RNDR의 소각률은 상승하고 있습니다. 2024년 중반 현재 렌더 네트워크 대시보드는 누적 RNDR 소각량의 꾸준한 증가를 보여주었으며, 이는 실제 작업이 처리되고 있음을 나타냅니다. 또 다른 질적 성공의 신호는 주요 스튜디오와 콘텐츠 제작자들이 유명 프로젝트에 렌더를 사용하여 실제 채택을 증명했다는 것입니다(이들은 단지 노드를 운영하는 암호화폐 애호가가 아니라 렌더링 비용을 지불하는 _고객_입니다). 종합적으로 볼 때, 렌더는 DePIN에서 가장 효과적인 토큰 대 서비스 전환 지표 중 하나를 가진 것으로 보입니다. 네트워크가 바쁘면 RNDR이 소각되고 토큰 보유자는 실질적인 가치를 보게 됩니다. 네트워크가 유휴 상태라면 토큰 배출이 유일한 결과물이겠지만, AI에 대한 열광으로 인해 네트워크는 결코 유휴 상태가 아닙니다.

• 아카시(Akash): 아카시의 효율성은 _클라우드 지출 대 토큰 발행_의 맥락에서 볼 수 있습니다. 지분 증명 체인으로서 아카시의 AKT는 검증자에게 보상하기 위한 인플레이션이 있지만, 그 인플레이션은 과도하게 높지 않으며(상당 부분은 스테이킹 락으로 상쇄됨) 더 흥미로운 부분은 토큰이 얼마나 많은 실제 사용량을 포착하고 있는가입니다. 2022년에 아카시 사용량은 상대적으로 낮았습니다(언제든지 수백 개의 배포에 불과했으며, 주로 소규모 앱이나 테스트넷이었음). 이는 AKT의 가치가 수수료로 뒷받침되지 않은 투기적이었음을 의미합니다. 그러나 2023-2024년에 AI로 인해 사용량이 폭발했습니다. 2024년 말까지 아카시는 네트워크에서 하루에 약 11,000달러의 지출을 처리하고 있었으며, 이는 2024년 1월의 하루 약 1,300달러에서 증가한 것으로, 연내 일일 수익이 약 749% 증가한 것입니다. 2024년 동안 아카시는 컴퓨팅에 대한 누적 유료 지출 160만 달러를 초과했습니다. 이 수치는 AWS와 같은 거대 기업에 비하면 여전히 작지만, 아카시에 워크로드를 배포하고 AKT 또는 USDC(궁극적으로 변환을 통해 AKT 수요를 유도함)로 지불하는 실제 고객을 나타냅니다. 해당 기간 동안의 토큰 인센티브(인플레이션 보상)는 유통 중인 1억 3,000만 AKT의 약 15-20% 정도였습니다(2024년에 약 2,000만-2,600만 AKT 발행, AKT당 1-3달러로 계산하면 2,000만-5,000만 달러 가치). 따라서 순 달러 기준으로 네트워크는 여전히 수수료로 벌어들이는 것보다 더 많은 가치의 토큰을 발행하고 있었습니다. 이는 다른 초기 단계 네트워크와 유사합니다. 그러나 추세는 사용량이 빠르게 따라잡고 있다는 것입니다. 한 가지 주목할 만한 통계는 2024년 3분기와 2023년 3분기를 비교했을 때 임대당 평균 수수료가 6.42달러에서 18.75달러로 상승했다는 것입니다. 이는 사용자들이 훨씬 더 자원 집약적인(따라서 더 비싼) 워크로드, 아마도 AI용 GPU를 실행하고 있으며, 더 많은 비용을 지불할 의향이 있음을 의미합니다. 이는 아마도 네트워크가 가치(예: 대안보다 저렴한 비용)를 제공하기 때문일 것입니다. 또한, 아카시는 임대에 대해 10-20%의 수수료를 프로토콜에 부과하므로, 누적 지출 160만 달러의 10-20%가 실제 수익으로 스테이커에게 돌아갔다는 것을 의미합니다. 2024년 4분기에 AKT의 가격은 수년 만에 최고치를 기록했으며(약 4달러, 2023년 중반 최저치에서 8배 증가), 이는 시장이 개선된 펀더멘털과 사용량을 인식했음을 나타냅니다. 2024년 말 온체인 데이터에 따르면 650개 이상의 활성 임대와 네트워크에 700개 이상의 GPU가 있으며 약 78%의 활용률을 보였습니다. 효과적으로, 인센티브를 통해 추가된 대부분의 GPU는 실제로 고객이 사용하고 있었습니다. 이는 토큰 인센티브가 서비스로 강력하게 전환되었음을 보여줍니다. 인센티브를 받은 GPU 5개 중 거의 4개가 AI 개발자(모델 훈련 등)에게 서비스를 제공하고 있었습니다. 신용카드 결제 활성화 및 인기 있는 AI 프레임워크 지원과 같은 아카시의 선제적인 조치는 암호화폐 토큰을 실제 사용자와 연결하는 데 도움이 되었습니다(일부 사용자는 내부적으로 AKT를 지불하고 있다는 사실조차 모를 수 있음). 전반적으로, 아카시는 초기에 "공급 > 수요"라는 일반적인 DePIN 문제를 겪었지만, 빠르게 더 균형 잡힌 상태로 나아가고 있습니다. AI 수요가 계속된다면 아카시는 수요가 토큰 인센티브를 초과하는 체제에 접근할 수도 있습니다. 즉, 사용량이 투기적 인플레이션보다 AKT의 가치를 더 많이 주도할 수 있습니다. 수수료를 스테이커와 공유하는 프로토콜의 설계는 또한 효율성이 개선됨에 따라 AKT 보유자가 직접적인 혜택을 본다는 것을 의미합니다(예: 2024년 말까지 스테이커는 인플레이션뿐만 아니라 실제 수수료로부터 상당한 수익을 얻고 있었음).

• io.net: 매우 새로운 프로젝트(2023/24년 출시)이므로 io.net의 효율성은 아직 대부분 이론적이지만, 그 모델은 인센티브 전환을 극대화하기 위해 명시적으로 구축되었습니다. 공급을 엄격하게 제한하고 시간당 보상을 도입함으로써 io.net은 무한한 인플레이션 시나리오를 피합니다. 그리고 수익에 따라 토큰을 소각함으로써 수요가 시작되자마자 토큰 배출에 대한 자동적인 균형추가 있음을 보장합니다. 초기 보고서에 따르면 io.net은 많은 수의 GPU를 집계했으며(아마도 기존 채굴 팜과 데이터 센터를 온보딩함으로써), 제공할 상당한 공급을 확보했습니다. 핵심은 그 공급이 AI 고객으로부터 상응하는 수요를 찾을 수 있는지 여부입니다. 이 부문에 대한 한 가지 긍정적인 신호는 2024년 현재 탈중앙화 GPU 네트워크(렌더, 아카시, io.net 포함)가 종종 수요 제약이 아닌 용량 제약을 겪고 있다는 것입니다. 즉, 네트워크가 특정 순간에 온라인으로 제공할 수 있는 것보다 더 많은 사용자 컴퓨팅 수요가 있었습니다. 만약 io.net이 그 미충족 수요를 활용한다면(솔라나 생태계를 통해 더 낮은 가격이나 독특한 통합을 제공함으로써), 토큰 소각이 가속화될 수 있습니다. 반면에, 초기 공급량 5억 IO의 상당 부분을 내부자나 제공자에게 분배했다면, 사용량이 뒤처질 경우 매도 압력의 위험이 있습니다. 아직 구체적인 사용 데이터가 없는 상태에서 io.net은 정제된 토크노믹스 접근 방식의 시험대 역할을 합니다. 즉, 처음부터 수요 주도 균형을 목표로 하여 토큰을 과잉 공급하는 것을 피하려고 합니다. 앞으로 몇 년 동안, 3억 개의 배출량 중 몇 퍼센트가 네트워크 수익(소각)으로 효과적으로 "지불"되는지를 추적하여 그 성공을 측정할 수 있습니다. DePIN 부문의 진화는 io.net이 AI 수요가 높은 시기에 진입하고 있음을 시사하므로, 이전 프로젝트보다 더 빨리 높은 활용률에 도달할 수 있습니다.

요약하면, 초기 DePIN 프로젝트는 종종 낮은 토큰 인센티브 효율성에 직면했으며, 토큰 지급액이 실제 사용량을 훨씬 초과했습니다. 헬륨의 IoT 네트워크는 토큰 보상이 거대한 네트워크를 구축했지만 활용률은 몇 퍼센트에 불과했던 대표적인 예였습니다. 파일코인도 마찬가지로 저장된 데이터가 거의 없는 상태에서 풍부한 스토리지를 가지고 있었습니다. 그러나 네트워크 개선과 외부 수요 동향을 통해 이러한 격차는 좁혀지고 있습니다. 헬륨의 5G 전환은 사용량을 배가시켰고, 파일코인의 활용률은 꾸준히 상승하고 있으며, 렌더와 아카시 모두 AI 붐과 함께 실제 사용량이 급증하여 토큰 경제를 지속 가능한 순환에 더 가깝게 만들었습니다. 2024년의 일반적인 추세는 **"수요 증명"**으로의 전환이었습니다. DePIN 팀들은 단지 하드웨어와 과대광고가 아닌 사용자 및 수익 확보에 집중하기 시작했습니다. 이는 헬륨이 IoT 및 통신 분야에서 기업 파트너를 유치하고, 파일코인이 대규모 Web2 데이터셋을 온보딩하며, 아카시가 AI 개발자를 위해 플랫폼을 사용자 친화적으로 만드는 것과 같은 네트워크에서 입증됩니다. 순 효과는 토큰 가치가 단지 투기가 아닌 펀더멘털(예: 저장된 데이터, 판매된 GPU 시간)에 의해 점점 더 뒷받침되고 있다는 것입니다. 아직 갈 길은 멀지만(전체 부문이 100배의 가격/수익 비율을 보인다는 것은 여전히 많은 투기가 남아 있음을 의미함), 궤도는 토큰 인센티브의 보다 효율적인 사용을 향하고 있습니다. 토큰을 서비스(또는 "현장의 하드웨어")로 전환하지 못하는 프로젝트는 사라질 가능성이 높으며, 높은 전환율을 달성하는 프로젝트는 투자자와 커뮤니티의 신뢰를 얻고 있습니다.

AI 컴퓨팅 수요와의 결합: 동향 및 기회​

DePIN 프로젝트에 이익이 되는 가장 중요한 발전 중 하나는 AI 컴퓨팅 수요의 폭발적인 성장입니다. 2023-2024년에는 AI 모델 훈련 및 배포가 수십억 달러 규모의 시장이 되어 전통적인 클라우드 제공업체와 GPU 공급업체의 용량을 압박했습니다. 탈중앙화 인프라 네트워크는 이 기회를 포착하기 위해 신속하게 적응했으며, 이는 때때로 미래학자들에 의해 "DePIN x AI" 또는 심지어 "DePAI (Decentralized Physical AI)"라고 불리는 융합으로 이어졌습니다. 아래에서는 우리가 주목하는 프로젝트와 더 넓은 DePIN 부문이 AI 트렌드를 어떻게 활용하고 있는지 설명합니다.

• 탈중앙화 GPU 네트워크 및 AI: 렌더, 아카시, io.net과 같은 프로젝트(그리고 Golem, Vast.ai 등)는 AI 요구를 충족시키는 데 앞장서고 있습니다. 언급했듯이, 렌더는 렌더링을 넘어 AI 워크로드를 지원하도록 확장했습니다. 예를 들어, 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델이나 다른 ML 작업을 훈련하기 위해 GPU 성능을 임대하는 것입니다. AI에 대한 관심은 이러한 네트워크의 사용량을 직접적으로 견인했습니다. 2023년 중반, 이미지 및 언어 모델을 훈련하기 위한 GPU 컴퓨팅 수요가 급증했습니다. 렌더 네트워크는 많은 개발자와 일부 기업이 더 저렴한 GPU 시간을 위해 이를 찾으면서 혜택을 보았습니다. 이는 RNDR의 10배 가격 급등의 한 요인이었으며, 렌더가 AI 요구를 충족시키기 위해 GPU를 공급할 것이라는 시장의 믿음을 반영했습니다. 마찬가지로, 2023년 말 아카시의 GPU 출시는 생성형 AI 붐과 일치했습니다. 몇 달 만에 아카시의 수백 개의 GPU가 언어 모델을 미세 조정하거나 AI API를 제공하기 위해 임대되었습니다. 2024년 말까지 아카시의 GPU 활용률이 약 78%에 도달한 것은 인센티브를 받은 하드웨어의 거의 전부가 AI 사용자로부터 수요를 찾았음을 나타냅니다. io.net은 명시적으로 자신을 "AI 중심의 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크"로 포지셔닝하고 있습니다. AI 프레임워크와의 통합을 자랑합니다(머신 러닝에서 인기 있는 Ray 분산 컴퓨팅 프레임워크를 사용하여 AI 개발자가 io.net에서 쉽게 확장할 수 있도록 함). io.net의 가치 제안, 즉 클라우드보다 10-20배 효율적인 비용으로 90초 만에 GPU 클러스터를 배포할 수 있다는 것은 비싸거나 대기 중인 클라우드 GPU 인스턴스에 제약을 받는 AI 스타트업과 연구원들을 정면으로 겨냥한 것입니다. 이러한 타겟팅은 전략적입니다. 2024년에는 극심한 GPU 부족 현상이 있었습니다(예: NVIDIA의 고급 AI 칩이 매진됨). 그리고 어떤 종류의 GPU(구형 모델이나 게임용 GPU 포함)에 접근할 수 있는 탈중앙화 네트워크가 그 격차를 메우기 위해 나섰습니다. 세계 경제 포럼은 일반 사람들이 컴퓨팅 파워와 데이터를 AI 프로세스에 기여하고 보상을 받는 **"DePAI (Decentralized Physical AI)"**의 등장을 언급했습니다. 이 개념은 괜찮은 GPU를 가진 누구나 AI 워크로드를 지원하여 토큰을 벌 수 있도록 하는 GPU DePIN 프로젝트와 일치합니다. Messari의 연구 역시 2024년 AI 산업의 강렬한 수요가 DePIN 부문이 수요 주도 성장으로 전환하는 데 "중요한 가속기" 역할을 했다고 강조했습니다.

• 스토리지 네트워크 및 AI 데이터: AI 붐은 단지 컴퓨팅에 관한 것이 아닙니다. 또한 (훈련을 위한) _방대한 데이터셋_을 저장하고 훈련된 모델을 배포해야 합니다. 파일코인과 **아위브(Arweave)**와 같은 탈중앙화 스토리지 네트워크는 여기서 새로운 사용 사례를 찾았습니다. 특히 파일코인은 AI를 핵심 성장 동력으로 받아들였습니다. 2024년에 파일코인 커뮤니티는 "컴퓨팅 및 AI"를 세 가지 중점 분야 중 하나로 식별했습니다. 파일코인 가상 머신(FVM)의 출시로 이제 파일코인에 저장된 데이터에 가까운 곳에서 컴퓨팅 서비스를 실행할 수 있게 되었습니다. Bacalhau(분산 데이터 기반 컴퓨팅 프로젝트) 및 Fluence의 컴퓨팅 L2와 같은 프로젝트는 사용자가 네트워크에 저장된 데이터에서 직접 AI 알고리즘을 실행할 수 있도록 파일코인 위에 구축되고 있습니다. 아이디어는 예를 들어, 대규모 데이터셋을 중앙 집중식 클러스터로 이동할 필요 없이 이미 파일코인 노드에 분산 저장된 데이터셋에서 모델을 훈련할 수 있도록 하는 것입니다. **IPC (InterPlanetary Consensus)**와 같은 파일코인의 기술 혁신은 특정 워크로드(예: 파일코인의 스토리지 보안을 활용하는 AI 전용 사이드체인)에 전념할 수 있는 서브네트워크를 생성할 수 있게 합니다. 또한, 파일코인은 AI와 매우 관련성이 높은 탈중앙화 데이터 커먼즈를 지원하고 있습니다. 예를 들어, 대학, 자율 주행 차량 데이터 또는 위성 이미지를 파일코인에 호스팅한 다음 AI 모델이 접근할 수 있습니다. 네트워크는 주요 AI 관련 데이터셋(참조된 UC 버클리 및 인터넷 아카이브 데이터 등)을 자랑스럽게 저장합니다. 토큰 측면에서 이는 더 많은 클라이언트가 데이터를 위해 FIL을 사용한다는 것을 의미하지만, 더 흥미로운 것은 데이터의 2차 시장에 대한 잠재력입니다. 파일코인의 비전에는 스토리지 클라이언트가 AI 훈련 사용 사례를 위해 자신의 데이터를 수익화할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 이는 AI 회사가 훈련을 위해 비용을 지불할 때 파일코인에 대규모 데이터셋을 소유하면 토큰을 벌 수 있는 미래를 시사하며, FIL이 단지 스토리지가 아닌 데이터 사용 권리를 위해 흐르는 생태계를 만듭니다. 이는 아직 초기 단계이지만 파일코인이 AI 트렌드와 얼마나 깊이 결합하고 있는지를 보여줍니다.

• 무선 네트워크 및 AI를 위한 엣지 데이터: 표면적으로 헬륨 및 유사한 무선 DePIN은 AI 컴퓨팅과 직접적인 관련이 적습니다. 그러나 몇 가지 연결점이 있습니다. IoT 센서 네트워크(헬륨의 IoT 하위 DAO 및 Nodle 또는 WeatherXM과 같은 다른 네트워크)는 AI 모델에 공급할 귀중한 실제 데이터를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, WeatherXM(기상 관측소 데이터를 위한 DePIN)은 기후 모델이나 AI 예측을 개선할 수 있는 탈중앙화된 기상 데이터 스트림을 제공합니다. WeatherXM 데이터는 바로 이러한 이유로 파일코인의 Basin L2를 통해 통합되고 있습니다. 스마트폰을 노드로 사용하여 데이터를 수집하는 Nodle(DePIN으로 간주됨)은 탈중앙화 스마트 카메라 영상을 위한 "Click"이라는 앱을 구축하고 있습니다. 그들은 이미지를 저장하고 잠재적으로 AI 컴퓨터 비전 훈련에 사용하기 위해 파일코인을 통합할 계획입니다. 헬륨의 역할은 이러한 엣지 장치에 대한 연결성을 제공하는 것일 수 있습니다. 예를 들어, 도시가 공기 질이나 교통을 위해 헬륨 IoT 센서를 배포하고, 그 데이터셋이 도시 계획 AI를 훈련하는 데 사용되는 것입니다. 또한, 헬륨 5G 네트워크는 미래에 AI를 위한 엣지 인프라 역할을 할 수 있습니다. 자율 드론이나 차량이 연결을 위해 탈중앙화 5G를 사용한다고 상상해 보십시오. 그들이 생성(및 소비)하는 데이터는 지속적으로 AI 시스템에 연결될 수 있습니다. 헬륨이 구체적인 "AI 전략"을 발표하지는 않았지만, 모회사인 Nova Labs는 헬륨을 다른 DePIN 프로젝트를 위한 일반적인 인프라 계층으로 포지셔닝할 것을 암시했습니다. 여기에는 AI 분야의 프로젝트도 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 헬륨은 AI 기반 장치 함대에 물리적 무선 계층을 제공하고, 그 AI 함대의 계산 요구는 아카시와 같은 네트워크에서 처리되며, 데이터 저장은 파일코인에서 처리되는 상호 연결된 DePIN 스택을 상상할 수 있습니다.

• 시너지 성장 및 투자: 암호화폐 투자자와 전통적인 플레이어 모두 DePIN-AI 시너지를 주목하고 있습니다. Messari의 2024년 보고서는 추세가 계속된다면 DePIN 시장이 2028년까지 3조 5천억 달러로 성장할 수 있다고 예측했습니다(2024년 약 500억 달러에서). 이러한 낙관적인 전망은 주로 AI가 탈중앙화 인프라의 "킬러 앱"이 될 것이라는 전제에 기반합니다. **DePAI (Decentralized Physical AI)**의 개념은 일반 사람들이 하드웨어뿐만 아니라 데이터도 AI 시스템에 기여하고 보상을 받아 빅테크의 AI 데이터셋 독점을 깨는 미래를 구상합니다. 예를 들어, 누군가의 자율 주행 차량이 도로 데이터를 수집하고, 헬륨과 같은 네트워크를 통해 업로드하고, 파일코인에 저장하고, 아카시에서 훈련 중인 AI에 의해 사용될 수 있으며, 각 프로토콜은 기여자에게 토큰으로 보상합니다. 다소 미래적인 이야기이지만, 이 비전의 초기 구성 요소가 나타나고 있습니다(예: 운전자의 대시캠이 지도를 구축하는 DePIN 매핑 프로젝트인 HiveMapper - 이 지도는 자율 주행 AI를 훈련시킬 수 있으며, 기여자는 토큰을 얻음). 또한 **Bittensor (TAO)**와 같은 AI 중심의 암호화폐 프로젝트, 즉 탈중앙화 방식으로 AI 모델을 훈련하는 네트워크가 수십억 달러의 가치 평가에 도달하는 것을 보며, AI+암호화폐 조합에 대한 강력한 투자자 욕구를 알 수 있습니다.

• 자율 에이전트 및 기계 간 경제: 다가오는 흥미로운 트렌드는 AI 에이전트가 DePIN 서비스를 자율적으로 사용하는 것입니다. Messari는 2025년까지 AI 에이전트 네트워크(자율 봇과 같은)가 인간이나 다른 기계를 위한 작업을 수행하기 위해 DePIN 프로토콜에서 직접 탈중앙화 컴퓨팅 및 스토리지를 조달할 수 있다고 추측했습니다. 이러한 시나리오에서 AI 에이전트(예: 탈중앙화 AI 서비스 네트워크의 일부)는 더 많은 컴퓨팅이 필요할 때 렌더나 io.net에서 자동으로 GPU를 임대하고, 암호화폐로 지불하고, 결과를 파일코인에 저장하고, 헬륨을 통해 통신할 수 있습니다. 이 모든 것이 인간의 개입 없이 스마트 계약을 통해 협상하고 거래됩니다. 이러한 기계 간 경제는 DePIN에 본질적으로 적합한 새로운 수요의 물결을 열 수 있습니다(AI 에이전트는 신용카드가 없지만 토큰을 사용하여 서로 지불할 수 있기 때문). 아직 초기 단계이지만, Fetch.ai와 같은 프로토타입이 이 방향을 암시하고 있습니다. 만약 이것이 실현된다면, DePIN 네트워크는 _기계 주도 사용의 직접적인 유입_을 보게 되어 모델을 더욱 검증하게 될 것입니다.

• 에너지 및 기타 물리적 버티컬: 우리의 초점은 연결성, 스토리지, 컴퓨팅에 있었지만, AI 트렌드는 다른 DePIN 분야에도 영향을 미칩니다. 예를 들어, 탈중앙화 에너지 그리드(때로는 DeGEN - 탈중앙화 에너지 네트워크라고도 함)는 AI가 에너지 분배를 최적화함에 따라 혜택을 볼 수 있습니다. 누군가 초과 태양광 에너지를 마이크로그리드에 공유하고 토큰을 받으면, AI가 그 전력을 효율적으로 예측하고 라우팅할 수 있습니다. 바이낸스 보고서에 인용된 한 프로젝트는 초과 태양광 에너지를 그리드에 기여하는 것에 대한 토큰을 설명합니다. 이러한 그리드를 관리하는 AI 알고리즘은 다시 탈중앙화 컴퓨팅에서 실행될 수 있습니다. 마찬가지로, AI는 탈중앙화 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 헬륨의 라디오 커버리지의 AI 기반 최적화나 파일코인 스토리지 노드의 예측 유지보수를 위한 AI 운영이 있습니다. 이는 DePIN 내에서 AI를 _사용_하는 것에 더 가깝지만, 기술의 상호 교류를 보여줍니다.

본질적으로, AI는 DePIN의 순풍이 되었습니다. 이전에 분리되었던 "블록체인과 현실 세계의 만남"과 "AI 혁명"의 서사는 탈중앙화가 AI의 인프라 수요를 충족시키는 데 도움이 될 수 있으며, _AI는 결과적으로 탈중앙화 네트워크에 막대한 실제 사용을 유도할 수 있다_는 공유된 서사로 수렴하고 있습니다. 이러한 융합은 상당한 자본을 유치하고 있습니다. 2024년에만 DePIN 스타트업에 3억 5천만 달러 이상이 투자되었으며, 그 중 상당 부분은 AI 관련 인프라를 목표로 했습니다(예: 최근 많은 자금 조달은 탈중앙화 GPU 프로젝트, AI를 위한 엣지 컴퓨팅 등에 대한 것이었음). 또한 프로젝트 간의 협력도 촉진하고 있습니다(파일코인이 헬륨과 협력하고, 아카시가 다른 AI 도구 제공업체와 통합하는 등).

결론​

헬륨, 파일코인, 렌더, 아카시와 같은 DePIN 프로젝트는 암호화폐 인센티브가 전통적인 모델보다 더 빠르고 공평하게 실제 인프라를 부트스트랩할 수 있다는 대담한 베팅을 나타냅니다. 각각은 독특한 경제 모델을 만들었습니다. 헬륨은 토큰 소각과 커버리지 증명을 사용하여 무선 네트워크를 크라우드소싱하고, 파일코인은 암호경제학을 사용하여 탈중앙화 데이터 스토리지 마켓플레이스를 만들며, 렌더와 아카시는 토큰화된 지불과 보상을 통해 GPU와 서버를 글로벌 공유 자원으로 전환합니다. 초기에 이러한 모델들은 빠른 공급 성장과 뒤처지는 수요로 인해 어려움을 겪었지만, 시간이 지남에 따라 조정하고 효율성을 개선할 수 있는 능력을 보여주었습니다. 토큰 인센티브 플라이휠은 만병통치약은 아니지만, 글로벌 IoT/5G 네트워크, 엑사바이트 규모의 스토리지 그리드, 분산 GPU 클라우드와 같은 인상적인 물리적 네트워크를 구축할 수 있음을 입증했습니다. 이제 실제 사용량(IoT 기기부터 AI 연구소까지)이 따라잡으면서 이러한 네트워크는 토큰이 단지 초기에 참여했다는 이유가 아니라 가치를 제공함으로써 얻어지는 지속 가능한 서비스 경제로 전환하고 있습니다.

AI의 부상은 이러한 전환을 가속화했습니다. 컴퓨팅과 데이터에 대한 AI의 끝없는 욕구는 DePIN의 강점과 맞아떨어집니다. 미개척 자원을 활용하고, 유휴 하드웨어를 가동하며, 전 세계 참여자들이 보상을 공유할 수 있습니다. 2024년 AI 주도 수요와 DePIN 공급의 정렬은 일부 프로젝트가 기다려온 "제품-시장 적합성"을 제공한 중추적인 순간이었습니다. 추세는 탈중앙화 인프라가 AI 모델을 호스팅하거나, 훈련 데이터를 수집하거나, 자율 에이전트 경제를 가능하게 함으로써 계속해서 AI의 물결을 탈 것임을 시사합니다. 그 과정에서 이러한 네트워크를 뒷받침하는 토큰의 가치는 점점 더 투기만이 아닌 실제 사용량(예: 판매된 GPU 시간, 저장된 TB, 연결된 장치)을 반영하게 될 것입니다.

그렇지만 도전 과제는 여전히 남아 있습니다. DePIN 프로젝트는 투자를 유틸리티로 전환하는 것을 계속 개선해야 합니다. 즉, 핫스팟이나 GPU를 하나 더 추가하는 것이 실제로 사용자에게 비례적인 가치를 더하도록 보장해야 합니다. 또한 전통적인 제공업체와의 경쟁에 직면해 있으며(클라우드 거대 기업들은 약정된 AI 워크로드에 대해 가격을 낮추는 등 가만히 있지 않음), 규제 장애물(헬륨의 5G는 스펙트럼 준수가 필요함 등), 암호화폐의 사용자 경험 마찰, 대규모에서 신뢰할 수 있는 성능의 필요성과 같은 문제를 극복해야 합니다. 토큰 모델도 지속적인 조정이 필요합니다. 예를 들어, 헬륨이 하위 토큰으로 분리된 것은 그러한 조정 중 하나였고, 렌더의 BME도 마찬가지였습니다. 다른 프로젝트들은 균형을 유지하기 위해 수수료 소각, 동적 보상 또는 DAO 거버넌스 조정을 구현할 수 있습니다.

혁신과 투자 관점에서 DePIN은 암호화폐를 실질적인 서비스와 직접적으로 연결하기 때문에 Web3에서 가장 흥미로운 분야 중 하나입니다. 투자자들은 승자를 식별하기 위해 프로토콜 수익, 활용률, 토큰 가치 포착(P/S 비율)과 같은 지표를 주시하고 있습니다. 예를 들어, 네트워크의 토큰이 시가 총액은 높지만 사용량이 매우 낮다면(높은 P/S), 수요 급증을 예상하지 않는 한 과대평가되었을 수 있습니다. 반대로, 수익을 급격히 증가시키는 데 성공한 네트워크(아카시의 일일 지출 749% 증가처럼)는 토큰이 근본적으로 재평가될 수 있습니다. 분석 플랫폼(Messari, Token Terminal)은 이제 이러한 데이터를 추적합니다. 예를 들어, 헬륨의 연간 수익(약 350만 달러) 대 인센티브(약 4,700만 달러)는 큰 적자를 낳았지만, 렌더와 같은 프로젝트는 소각이 배출을 상쇄하기 시작하면 더 가까운 비율을 보일 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 시장은 사용자에게 실제 현금 흐름이나 비용 절감을 보여주는 DePIN 토큰에 보상할 것으로 예상됩니다. 이는 과대광고에서 펀더멘털로 성숙하는 부문의 모습입니다.

결론적으로, 헬륨과 파일코인과 같은 기존 네트워크는 토큰화된 인프라의 힘과 함정을 입증했으며, 렌더, 아카시, io.net과 같은 신흥 네트워크는 모델을 AI 컴퓨팅이라는 고수요 영역으로 밀어붙이고 있습니다. 각 네트워크의 경제학은 메커니즘은 다르지만 공통된 목표를 공유합니다. 토큰이 서비스 구축을 장려하고, 그 서비스의 활용이 다시 토큰의 가치를 지지하는 자생적인 순환을 만드는 것입니다. 이 균형을 달성하는 것은 복잡하지만, 지금까지의 진전, 즉 수백만 개의 장치, 엑사바이트의 데이터, 수천 개의 GPU가 이제 탈중앙화 네트워크에서 온라인 상태라는 점은 DePIN 실험이 결실을 맺고 있음을 시사합니다. AI와 Web3가 계속해서 융합됨에 따라, 향후 몇 년 동안 탈중앙화 인프라 네트워크는 틈새 대안에서 인터넷 구조의 중요한 기둥으로 이동하여 암호 경제학에 의해 구동되는 실제 유틸리티를 제공할 수 있을 것입니다.

출처: 공식 프로젝트 문서 및 블로그, Messari 연구 보고서, Token Terminal 및 기타 분석 데이터. 주요 참고 자료에는 Messari의 헬륨 및 아카시 개요, 파일코인 재단 업데이트, DePIN 및 io.net에 대한 바이낸스 리서치, AI 맥락에서의 토큰 성과에 대한 CoinGecko/CoinDesk 분석이 포함됩니다. 이들은 위 평가의 사실적 근거를 제공하며, 본문 전체에 걸쳐 인용되었습니다.