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Growbi와 같은 플랫폼이 SSAT 및 ISEE 준비를 위해 각 학생의 학습 속도에 맞춘 개인화된 AI 기반 수학 튜터링을 제공할 수 있게 되었을 때, 우리는 단순한 기술적 발전을 넘어선 무언가를 목격하고 있습니다. 우리는 교육의 완전한 변화라는 첫 번째 장을 보고 있는 것입니다.

하지만 여기에 역설이 있습니다. AI가 우리가 배우는 방식을 혁신하고 있는 반면, 그 아래의 인프라는 여전히 완고하게 중앙 집중화되어 있다는 점입니다. 학생들은 자신의 성취, 데이터 또는 자격 증명에 대한 진정한 소유권을 갖지 못하고 있습니다.

AI와 Web3 기술의 융합은 이 모든 것을 바꾸려 하고 있습니다.

AI 교육 혁명은 이미 여기에 있습니다​

Growbi와 같은 플랫폼은 교육 기술의 지각 변동을 나타냅니다. 표준화된 시험 준비를 위해 인공지능을 활용함으로써 이러한 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공할 수 있습니다:

• 학생의 성과에 따라 실시간으로 학습 경로를 개인화합니다
• 인간 튜터보다 빠르게 지식 격차를 식별합니다
• 최소한의 한계 비용으로 수백만 명에게 양질의 교육을 확장합니다
• 지리적 제약 없이 24 / 7 접근성을 제공합니다

수치가 이를 증명합니다. 2025년 에듀테크 트렌드 보고서에 따르면, AI 기반 개인화는 학생 참여도를 최대 60%까지 높이며, AI 기반 분석은 코스 수료율을 25 ~ 40% 향상시킵니다.

전통적인 일률적인 교육 방식은 개인의 학습자 프로필에 따라 난이도, 속도 및 콘텐츠 제공을 조정하는 적응형 알고리즘과 경쟁할 수 없습니다.

아무도 말하지 않는 중앙 집중화 문제​

이러한 모든 혁신에도 불구하고, Growbi와 같은 플랫폼 — 그리고 오늘날 거의 모든 에듀테크 솔루션 — 은 근본적으로 결함이 있는 패러다임 내에서 운영됩니다:

데이터 소유권: 귀하의 학습 데이터, 진행 지표 및 행동 패턴은 귀하가 아니라 플랫폼에 속합니다. 귀하가 떠나면 데이터 기록은 뒤에 남겨집니다.

자격 증명 이식성: 수료증과 성취 기록은 플랫폼 내에 고립되어 있습니다. Growbi의 수료증은 수동적인 개입 없이는 학교 시스템이나 향후 고용주의 검증 프로세스와 통신할 수 없습니다.

플랫폼 종속성 (Lock-In): 플랫폼을 바꾸는 것은 처음부터 다시 시작하는 것을 의미합니다. 다양한 교육 경험을 통해 귀하와 함께 이동하는 상호 운용 가능한 학습 여정 기록이 없습니다.

단일 장애점 (Single Points of Failure): 플랫폼이 폐쇄되거나 소유권이 변경되면 학생 기록이 사라질 수 있습니다. 우리는 파산한 에듀테크 스타트업들에서 이를 반복적으로 보아왔습니다.

여기가 바로 블록체인과 Web3 기술이 단순한 유행어가 아닌 근본적인 인프라 업그레이드로서 대화에 등장하는 지점입니다.

Web3의 해답: 탈중앙화 교육 인프라​

블록체인 교육 시장이 폭발적으로 성장하는 데에는 그만한 이유가 있습니다. 2025년 24억 달러에서 2032년까지 연평균 성장률 (CAGR) 24.9%로 114억 달러까지 성장할 것으로 예상되는 Web3는 기존 에듀테크 플랫폼이 복제할 수 없는 개념들을 도입하고 있습니다:

1. 블록체인 검증 자격 증명​

위조될 수 있는 PDF 대신, 학생들은 다음과 같은 특징을 가진 NFT 인증서를 받습니다:

• 불변성: 한 번 발행되면 수정하거나 삭제할 수 없습니다
• 즉시 검증 가능: 발행 기관에 연락하지 않고도 누구나 진위 여부를 확인할 수 있습니다
• 이식성: 귀하의 자격 증명은 플랫폼과 국경을 넘어 귀하와 함께 이동합니다
• 결합성: 여러 자격 증명을 하나로 묶어 포괄적이고 검증 가능한 학술 포트폴리오를 구성할 수 있습니다

실제 사례가 이미 등장하고 있습니다. Metaschool 및 BitDegree와 같은 플랫폼은 코스 수료 시 NFT 인증서를 발행합니다. 최근 파일럿 프로그램에서 NFT 인증서가 도입되었을 때 학생 참여도가 30% 증가했습니다. 학습자들은 자신이 진정으로 소유하는 자격 증명을 가치 있게 여깁니다.

2. 토큰화된 학습 인센티브​

"학습하여 벌기 (Learn-to-earn)" 모델은 동기 부여 구조를 재편하고 있습니다:

• 학생들은 수업을 완료하거나, 시험에 합격하거나, 동료를 도움으로써 토큰을 얻습니다
• 토큰은 고급 코스, 튜터링 또는 암호화폐로 교환될 수 있습니다
• 블록체인 보상과 연결된 게임화 요소는 수료율을 크게 높입니다

Early movers인 Upskillist는 2025년에 토큰화된 보상을 선도했습니다. 그들의 데이터에 따르면 적절하게 구조화된 재정적 인센티브 — 아무리 작더라도 — 는 교육적 성과를 극적으로 향상시킵니다.

3. 탈중앙화 신원 및 데이터 소유권​

Web3를 통해 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 자기 주권 신원 (self-sovereign identity) 시스템을 통해 자신의 교육 데이터를 제어합니다
• 소유권을 포기하지 않고 학교나 고용주에게 일시적인 액세스 권한을 부여합니다
• 여러 플랫폼의 성취도를 통합하는 이식 가능한 학습 프로필을 구축합니다
• 연구자와 데이터를 공유하기로 선택한 경우 자신의 데이터를 수익화합니다

이는 플랫폼이 동의나 보상 없이 학생 데이터를 수익화하는 현재 모델의 완전한 반전을 의미합니다.

4. 교육 거버넌스를 위한 탈중앙화 자율 조직 (DAO)​

벤처 캐피털의 지원을 받는 임원들만이 아니라 학생과 교육자가 플랫폼 기능, 가격 책정 및 커리큘럼 변경에 투표할 수 있다면 어떨까요?

교육 DAO는 학습 플랫폼을 민주적으로 운영하기 위해 등장하고 있으며, 결정이 주주만이 아니라 학습자에게 도움이 되도록 보장합니다.

융합: AI + Web3 = 교육의 미래​

AI 기반의 개인화와 블록체인 기반의 인프라가 만날 때 진정한 혁신이 일어납니다:

크로스 플랫폼 학습 프로필: Growbi의 수학 엔진과 같은 AI 튜터가 이전 플랫폼의 블록체인 검증 학습 이력에 접근하여 즉각적으로 학습 경험을 개인화합니다. 더 이상 중복된 평가를 받거나 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다.

기술 기반 스마트 컨트랙트: 솔리디티(Solidity) 개발 분야에서 검증된 블록체인 코스를 완료하면, 스마트 컨트랙트가 자동으로 취업 기회를 연결하거나 고급 과정에 대한 접근 권한을 부여합니다. 이력서는 필요하지 않습니다.

탈중앙화 마이크로 자격 증명 (Micro-Credentials): 학생들은 학위를 위해 4년을 기다리는 대신, 다양한 소스(Khan Academy, Coursera, Growbi, 대학 강의)로부터 블록체인으로 검증된 마이크로 자격 증명을 축적합니다. AI 시스템은 이를 고용주가 신뢰할 수 있는 기술 포트폴리오로 통합합니다.

AI 큐레이션 학업 포트폴리오: AI는 탈중앙화 교육 플랫폼 전반에 걸친 학습 패턴을 분석하여 맞춤형 커리어 경로를 추천하며, 블록체인은 모든 성취가 진본이며 변조되지 않았음을 보장합니다.

가속화되는 실세계 도입​

이것은 추측에 근거한 미래주의가 아니라 지금 실제로 일어나고 있는 변화입니다:

• ConsenSys Academy는 블록체인 검증 인증서와 함께 이더리움 개발 코스를 제공합니다.
• Cyfrin Updraft는 10만 명 이상의 학생들에게 무료 Web3 교육과 커리어 발전 기회를 지원했습니다.
• 대학들이 졸업장을 NFT로 발행하기 시작했으며, 여러 교육 기관이 보안 데이터 관리를 위해 블록체인 도입을 탐색하고 있습니다.
• 블록체인 에듀테크 시장은 고등 교육 부문에서만 2034년까지 178억 4천만 달러 규모에 도달할 것으로 전망됩니다.

최근 Web3 교육 플랫폼 분석에 따르면, 2025년까지 학생들은 이미 "여러 기관에 걸친 완전한 학업 포트폴리오를 원활하게 휴대하며, 현재 자격 증명 검증 및 이전 프로세스를 방해하는 관료적 마찰을 제거"하고 있습니다.

Growbi와 같은 플랫폼에 갖는 의미​

AI 기반 교육 플랫폼은 갈림길에 서 있습니다. 이들은 다음 중 하나를 선택할 수 있습니다:

1. 중앙화된 상태로 유지되어 진정한 소유권을 제공하는 Web3 네이티브 경쟁자들에게 학생들을 빼앗길 위험을 감수합니다.
2. AI 기반 개인화 기능을 유지하면서 블록체인 자격 증명을 통합하는 하이브리드 모델을 수용합니다.
3. 휴대 가능한 블록체인 검증 자격 증명을 발행하는 최초의 주요 AI 튜터링 플랫폼이 되어 전환을 주도합니다.

학생들이 교육적 성취를 '임대'하는 것(현재 모델)과 '소유'하는 것(Web3 모델)의 차이를 점차 이해함에 따라, 선점자가 가장 큰 가치를 확보하게 될 것입니다.

인프라의 과제​

여기에는 한 가지 조건이 있습니다. 블록체인 위에 서비스를 구축하려면 견고하고 신뢰할 수 있는 인프라가 필요합니다. 차세대 교육 플랫폼을 만드는 개발자에게는 다음과 같은 요소가 필수적입니다:

• 멀티체인 지원: 교육 자격 증명은 이더리움, 솔라나, 폴리곤 및 기타 다양한 체인에서 작동해야 합니다.
• 높은 처리량 (High Throughput): 매일 수천 개의 인증서를 발행하려면 확장 가능한 블록체인 인프라가 필요합니다.
• 낮은 지연 시간 (Low Latency): 실시간 자격 증명 검증은 느린 블록 확정 시간을 기다릴 수 없습니다.
• 개발자 친화적 API: 에듀테크 팀은 블록체인 전문가가 아닙니다. 그들에게는 사용하기 쉬운 도구가 필요합니다.

이것이 바로 BlockEden.xyz가 해결하는 인프라 과제입니다. 이더리움, 앱토스(Aptos), 수이(Sui) 및 수십 개의 다른 체인을 지원하는 기업급 API를 통해, 개발자들은 블록체인 인프라 전문가가 되지 않고도 탈중앙화된 차세대 Growbi를 구축할 수 있습니다. BlockEden.xyz의 교육 중심 인프라 솔루션 탐색하기를 통해 지속 가능한 기반 위에서 학습의 미래를 구축하십시오.

결론​

Growbi와 같은 플랫폼은 AI가 개인화와 접근성을 통해 교육 성과를 어떻게 변화시킬 수 있는지 증명하고 있습니다. 그러나 블록체인 인프라 없이는 이러한 성과가 중앙화된 사일로(Silo)에 갇혀 있게 됩니다.

향후 10년은 AI의 개인화 능력과 Web3의 소유권 보장이 결합되는 시기가 될 것입니다. 학생들은 더 이상 품질 높은 교육과 자신의 자격 증명에 대한 통제권 사이에서 고민할 필요가 없으며, 두 가지 모두를 갖게 될 것입니다.

문제는 이러한 전환이 일어날지 여부가 아닙니다. 어떤 플랫폼이 이를 주도하고, 어떤 플랫폼이 뒤처질 것인가입니다.

교육 분야의 AI 혁명은 이미 진행 중입니다. 블록체인 혁명은 이제 막 시작되었습니다. 이 두 기술은 함께 21세기에 배우고, 성취하고, 자신의 지식을 증명한다는 것이 무엇을 의미하는지 재정의하고 있습니다.

출처:

• Web3 Education Platforms and Blockchain Credentials
• How Web3 Can Revolutionize Education Sector - Blockchain Council
• Top EdTech Trends 2025 - EduTech Global
• Blockchain in Edutech Market Analysis 2025-2032
• Decentralized Education: A New Dawn for Global Learners - NFT News Today
• Web3 Gamification Trends in Education 2025

우리는 Cuckoo 예측 이벤트 API 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. 이는 BlockEden.xyz의 포괄적인 Web3 인프라 솔루션 스위트에 새로운 API 마켓플레이스 항목을 추가하는 것으로, 예측 시장 개발자와 플랫폼을 지원하는 중요한 단계입니다.

Cuckoo 예측 이벤트 API란?​

Cuckoo 예측 이벤트 API는 개발자에게 실시간 예측 시장 데이터와 이벤트에 대한 간편한 접근을 제공합니다. GraphQL 인터페이스를 통해 개발자는 이벤트 제목, 설명, 원본 URL, 이미지, 타임스탬프, 옵션, 태그 등을 손쉽게 조회하고 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

주요 기능:

• 풍부한 이벤트 데이터: 제목, 설명, 원본 URL 등 포괄적인 예측 이벤트 정보를 제공
• 유연한 GraphQL 인터페이스: 페이지네이션 지원을 통한 효율적인 조회
• 실시간 업데이트: 최신 예측 시장 이벤트를 즉시 확인
• 구조화된 데이터 포맷: 손쉬운 통합을 위한 정돈된 데이터 구조
• 태그 기반 분류: 가격 변동, 전망, 규제 등 카테고리별 필터링 가능

응답 구조 예시​

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        }
      ]
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  }
}

이 샘플 응답은 규제 동향과 기관 투자 두 가지 다양한 예측 이벤트를 보여주며, API가 암호화폐 생태계 전반에 걸친 포괄적인 시장 인텔리전스를 제공할 수 있음을 입증합니다. 응답에는 타임스탬프와 생성일, 이미지 URL 등 메타데이터가 포함된 커서 기반 페이지네이션이 포함됩니다.

이 샘플 응답은 ID, 타임스탬프, 페이지네이션 정보를 포함한 두 개의 예측 이벤트 전체 세부 정보를 보여주며, API를 통해 제공되는 풍부한 데이터를 시연합니다.

누가 사용하고 있나요?​

우리는 다음과 같은 선도적인 예측 시장 플랫폼과 협업하고 있습니다:

• Cuckoo Pred: 탈중앙화 예측 시장 플랫폼
• Event Protocol: 예측 시장을 생성·관리하는 프로토콜

시작하기​

Cuckoo 예측 이벤트 API 사용을 시작하려면:

1. API 마켓플레이스 방문
2. API 액세스 키 생성
3. 제공된 엔드포인트로 GraphQL 쿼리 실행

GraphQL 쿼리 예시:

query PredictionEvents($after: String, $first: Int) {
  predictionEvents(after: $after, first: $first) {
    pageInfo {
      hasNextPage
      endCursor
    }
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      node {
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        tags
      }
    }
  }
}

변수 예시:

{
  "after": "2024-12-01",
  "first": 10
}

Cuckoo Network 소개​

Cuckoo Network는 탈중앙화 인프라를 통해 인공지능과 블록체인 기술의 교차점을 선도하고 있습니다. 주요 제공 서비스:

• AI 컴퓨팅 마켓플레이스: AI 컴퓨팅 파워 제공자와 사용자를 연결해 효율적인 자원 배분과 공정한 가격을 보장
• 예측 시장 프로토콜: 탈중앙화 예측 시장을 생성·관리하는 견고한 프레임워크
• 노드 운영 네트워크: AI 연산을 처리하고 예측 시장 결과를 검증하는 분산 노드 네트워크
• 혁신적인 토크노믹스: 네트워크 참여를 장려하고 장기 성장을 보장하는 지속 가능한 경제 모델

Cuckoo 예측 이벤트 API는 이러한 인프라 위에 구축되어, AI와 블록체인 분야에서 Cuckoo Network가 축적한 깊은 전문성을 활용합니다. 개발자는 예측 시장 데이터뿐 아니라 AI 기반 서비스와 탈중앙화 컴퓨팅 자원에도 접근할 수 있습니다.

BlockEden.xyz와 Cuckoo Network의 파트너십은 엔터프라이즈 급 예측 시장 인프라를 Web3 개발자에게 제공하는 중요한 진전이며, BlockEden.xyz의 안정적인 API 제공과 Cuckoo Network의 혁신적인 기술 스택이 결합됩니다.

성장하는 생태계에 참여하세요​

API 포트폴리오를 지속적으로 확장하면서, 개발자 여러분을 커뮤니티에 초대하고 Web3 예측 시장의 미래를 함께 설계하고자 합니다. 높은 가용성과 견고한 인프라를 약속하는 BlockEden.xyz는 여러분의 애플리케이션이 성공할 수 있는 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다.

자세한 정보, 기술 문서, 지원을 원하시면:

• API 마켓플레이스 방문
• Discord 커뮤니티 참여
• Twitter 팔로우

함께 예측 시장의 미래를 만들어갑시다!

매년 a16z는 우리 미래를 정의할 기술에 대한 포괄적인 예측을 발표합니다. 이번에는 그들의 암호화폐 팀이 블록체인, 인공지능, 그리고 고도화된 거버넌스 실험이 충돌하는 2025년을 생생하게 그려냈습니다.

아래에 핵심 인사이트를 요약하고 코멘트를 달았습니다. 변화의 큰 레버와 잠재적 걸림돌에 초점을 맞췄습니다. 기술 구축자, 투자자, 혹은 다음 물결의 인터넷에 호기심이 있는 분이라면 이 글이 도움이 될 것입니다.

1. AI와 암호화폐 지갑의 만남​

핵심 인사이트: AI 모델이 배경의 “NPC”에서 독립적인 “주인공”으로 전환하면서 온라인(그리고 잠재적으로 물리적) 경제에서도 스스로 행동합니다. 즉, 자체적인 암호화폐 지갑이 필요해집니다.

• 의미: AI가 단순히 답변을 내놓는 수준을 넘어, 디지털 자산을 보유·지출·투자하며 인간 소유자를 대신하거나 완전히 자체적으로 거래할 수 있습니다.
• 잠재적 혜택: 고효율 “에이전시 AI”가 공급망 조정, 데이터 관리, 자동 트레이딩 등 기업에 큰 도움을 줄 수 있습니다.
• 주의점: AI가 진정으로 자율적인지, 인간에 의해 은밀히 조작되지 않는지를 어떻게 보장할 것인가? 신뢰 실행 환경(TEE)은 기술적 보증을 제공하지만, “지갑을 가진 로봇”에 대한 신뢰는 하루아침에 형성되지 않습니다.

2. DAC(탈중앙화 자율 챗봇)의 부상​

핵심 인사이트: TEE 내에서 자율적으로 실행되는 챗봇이 자체 키를 관리하고, 소셜 미디어에 콘텐츠를 게시하며, 팔로워를 모으고, 수익까지 창출할 수 있습니다—인간의 직접적인 통제 없이.

• 의미: 어느 한 사람에 의해 침묵시킬 수 없는 AI 인플루언서가 스스로를 통제한다는 뜻입니다.
• 잠재적 혜택: 개인이 아닌 자체 거버넌스를 갖는 알고리즘이 수백만(또는 수십억) 달러 규모의 가치를 가질 수 있는 세계를 엿볼 수 있습니다.
• 주의점: AI가 법을 위반했을 때 누가 책임을 질 것인가? “코드 집합”이 분산 서버에 존재할 때 규제 가드레일을 설정하는 것이 매우 까다롭습니다.

3. 인증된 인간성(Proof of Personhood)의 필수화​

핵심 인사이트: AI가 초현실적인 가짜를 저렴하게 만들면서, 온라인에서 실제 인간과 상호작용하고 있음을 검증할 방법이 필요합니다. 프라이버시를 보존하는 고유 ID가 해답이 될 수 있습니다.

• 의미: 모든 사용자가 인증된 “인간 스탬프”를 보유하게 될 수도 있습니다—개인 데이터는 최소화하면서.
• 잠재적 혜택: 스팸, 사기, 봇 군대가 크게 감소합니다. 또한 보다 신뢰할 수 있는 소셜 네트워크와 커뮤니티 플랫폼의 기반이 됩니다.
• 주의점: 채택이 가장 큰 장벽입니다. 최고의 인증 솔루션이라도 악의적인 행위자가 앞서기 전에 광범위한 수용이 필요합니다.

4. 예측 시장을 넘어선 정보 집계​

핵심 인사이트: 2024년 선거 중심의 예측 시장이 화제를 모았지만, a16z는 더 큰 흐름을 보고 있습니다. 블록체인을 활용해 진실을 드러내고 집계하는 새로운 방식을 설계하는 것입니다—거버넌스, 금융, 커뮤니티 의사결정 전반에 걸쳐.

• 의미: 분산 인센티브 메커니즘이 정직한 입력이나 데이터를 제공한 사람에게 보상을 줄 수 있습니다. 로컬 센서 네트워크부터 글로벌 공급망까지 모든 분야에 특화된 “진실 시장”이 등장할 수 있습니다.
• 잠재적 혜택: 사회 전반에 더 투명하고 조작하기 어려운 데이터 레이어가 구축됩니다.
• 주의점: 충분한 유동성과 사용자 참여를 확보하는 것이 여전히 어려움입니다. 틈새 질문에 대해서는 “예측 풀”이 너무 작아 의미 있는 신호를 만들기 힘듭니다.

5. 스테이블코인의 기업 진출​

핵심 인사이트: 스테이블코인은 이미 디지털 달러를 이동하는 가장 저렴한 방법이지만, 대기업은 아직 채택하지 않았습니다—아직은.

• 의미: 중소기업과 고거래량 상점이 신용카드 수수료를 크게 절감하기 위해 스테이블코인을 도입할 가능성이 커집니다. 연 매출이 수십억 달러에 달하는 기업도 동일하게 적용하면 순이익이 2% 상승할 수 있습니다.
• 잠재적 혜택: 더 빠르고 저렴한 글로벌 결제와 스테이블코인 기반 새로운 금융 상품이 등장합니다.
• 주의점: 기존 신용카드 제공업체가 담당하던 사기 방지, 신원 검증, 환불 처리 등을 새롭게 구축해야 합니다.

6. 블록체인 기반 정부 채권​

핵심 인사이트: 온체인 채권은 중앙은행 디지털 화폐(CBDC)의 프라이버시 문제 없이 이자를 지급하는 디지털 자산을 만들 수 있습니다.

• 의미: 온체인 채권은 DeFi에서 고품질 담보로 활용될 수 있어, 주권 부채가 탈중앙화 대출 프로토콜과 원활히 연결됩니다.
• 잠재적 혜택: 투명성 향상, 발행 비용 절감 가능성, 보다 민주화된 채권 시장.
• 주의점: 규제 당국의 회의감과 기존 대형 기관의 관성. 레거시 청산 시스템이 쉽게 사라지지는 않을 것입니다.

7. ‘DUNA’ – DAO를 위한 법적 골격​

핵심 인사이트: 와이오밍 주가 “탈중앙화 비법인 비영리 협회”(Decentralized Unincorporated Nonprofit Association, DUNA)라는 새로운 법인 형태를 도입해 DAO에 법적 지위를 부여했습니다.

• 의미: DAO가 이제 자산을 보유하고, 계약을 체결하며, 토큰 보유자의 책임을 제한할 수 있게 되었습니다. 이는 보다 주류 비즈니스와 실제 상업 활동으로 연결되는 문을 엽니다.
• 잠재적 혜택: 다른 주도 와이오밍의 LLC 모델을 따르게 되면, DAO가 일반 기업 형태와 동등하게 취급될 가능성이 높아집니다.
• 주의점: DAO가 실제로 무엇을 하는지에 대한 대중 인식이 아직 흐릿합니다. 실질적인 사회적 가치를 창출하는 성공 사례가 필요합니다.

8. 현실 세계의 액체 민주주의​

핵심 인사이트: 블록체인 기반 거버넌스 실험이 온라인 DAO 커뮤니티를 넘어 지방 선거까지 확장될 수 있습니다. 유권자는 직접 투표하거나 투표 권한을 위임할 수 있는 “액체 민주주의”가 구현됩니다.

• 의미: 보다 유연한 대표성. 특정 사안에만 투표하거나 신뢰하는 사람에게 위임할 수 있습니다.
• 잠재적 혜택: 시민 참여 증가와 역동적인 정책 결정.
• 주의점: 보안 문제, 기술적 문해력 부족, 그리고 공식 선거에 블록체인을 도입한다는 일반적인 회의감.

9. 기존 인프라 활용(재발명 대신)​

핵심 인사이트: 스타트업이 합의 프로토콜, 프로그래밍 언어 등 기본 레이어를 재발명하는 데 시간을 낭비하는 경우가 많습니다. 2025년에는 기성 컴포넌트를 더 많이 활용하게 될 것입니다.

• 의미: 시장 진입 속도가 빨라지고, 시스템 신뢰성이 높아지며, 조합성이 강화됩니다.
• 잠재적 혜택: 새 블록체인을 처음부터 구축하는 데 드는 시간을 절감하고, 실제 사용자 문제 해결에 더 집중할 수 있습니다.
• 주의점: 성능을 위해 과도하게 특화된 언어나 합의 레이어를 선택하면 개발자 입장에서 오히려 부담이 커질 수 있습니다.

10. 사용자 경험 우선, 인프라는 그 뒤에​

핵심 인사이트: 암호화폐는 “배선을 숨겨야” 합니다. 이메일을 보내기 위해 SMTP를 배우게 하지 않듯이, 사용자에게 “EIP”나 “롤업”을 강요하지 않아야 합니다.

• 의미: 제품 팀은 훌륭한 사용자 경험을 제공하는 기술 스택을 선택하고, 그 반대는 아닙니다.
• 잠재적 혜택: 사용자 온보딩이 크게 개선되어 마찰과 전문 용어가 감소합니다.
• 주의점: “만들면 온다”는 접근은 경험을 진정으로 만족시킬 때만 효과가 있습니다. 개인 키를 직접 관리하거나 난해한 약어를 외우게 만든다면 “쉬운 암호 UX”라는 마케팅 문구는 무의미합니다.

11. 암호화폐 전용 앱 스토어 등장​

핵심 인사이트: Worldcoin의 World App 마켓플레이스부터 Solana의 dApp Store까지, 암호화폐 친화적인 플랫폼은 Apple이나 Google의 게이트키핑 없이 배포와 발견을 가능하게 합니다.

• 의미: 탈중앙화 애플리케이션을 구축한다면, 갑작스러운 플랫폼 차단에 대한 두려움 없이 사용자에게 다가갈 수 있습니다.
• 잠재적 혜택: 수만(또는 수십만) 명의 신규 사용자가 며칠 안에 여러분의 dApp을 발견하게 됩니다. 중앙화된 앱 스토어에 묻히는 일은 없습니다.
• 주의점: 이러한 스토어가 Apple·Google에 맞설 만큼 충분한 사용자 기반과 모멘텀을 확보하는 것이 큰 과제입니다. 전용 암호화폐 스마트폰 같은 하드웨어 연계가 도움이 될 수 있습니다.

12. ‘비전통적’ 자산 토큰화​

핵심 인사이트: 블록체인 인프라가 성숙하고 수수료가 낮아지면서, 생체 데이터부터 실물 컬렉션까지 모든 것을 토큰화하는 것이 현실화됩니다.

• 의미: 고유하고 희소한 자산을 분할하여 전 세계적으로 거래할 수 있게 됩니다. 개인 데이터도 동의 기반으로 수익화할 수 있습니다.
• 잠재적 혜택 기존에 “잠겨 있던” 자산에 대한 거대한 신규 시장과 AI가 활용할 수 있는 흥미로운 데이터 풀.
• 주의점: 프라이버시 위험과 윤리적 함정. 토큰화가 가능하다고 해서 반드시 해야 하는 것은 아닙니다.

A16Z의 2025년 전망은 암호화폐가 보다 넓은 채택, 책임 있는 거버넌스, 그리고 AI와의 깊은 통합을 향해 나아가고 있음을 보여줍니다. 이전 사이클이 투기와 과대광고에 머물렀다면, 이번 비전은 실용성에 초점을 맞춥니다: 스테이블코인이 매 라떼마다 상인에게 2%를 절감해 주고, AI 챗봇이 자체 비즈니스를 운영하며, 지방 정부가 액체 민주주의를 실험합니다.

하지만 실행 위험은 여전히 존재합니다. 전 세계 규제 당국은 여전히 경계하고 있으며, 사용자 경험은 아직 대중에게 충분히 매끄럽지 못합니다. 2025년은 암호화폐와 AI가 마침내 “성숙”하는 해가 될 수도, 혹은 중간 단계에 머무는 해가 될 수도 있습니다. 결국 팀이 프로토콜이 아닌 사람들이 사랑할 실제 제품을 얼마나 빨리 출시하느냐에 달려 있습니다.

2024년, 놀라운 현상이 일어나고 있습니다: 대기업이 단순히 블록체인을 탐색하는 수준을 넘어, 이더리움 메인넷에 핵심 워크로드를 배포하고 있습니다. 마이크로소프트는 이더리움 기반 시스템을 통해 하루에 100,000건 이상의 공급망 검증을 처리하고 있으며, JP모건의 파일럿 프로젝트는 23억 달러 규모의 증권 거래를 정산했으며, Ernst & Young의 블록체인 부서는 이더리움을 기반으로 연간 300% 성장하고 있습니다.

하지만 가장 설득력 있는 이야기는 이 거대 기업들이 퍼블릭 블록체인을 받아들인다는 사실 자체가 아니라, 왜 지금 바로 그렇게 하고 있는지, 그리고 이들이 합쳐서 42억 달러에 달하는 Web3 투자 규모가 기업 기술의 미래에 대해 무엇을 말해주는지에 있습니다.

프라이빗 블록체인의 쇠퇴는 불가피했다 (하지만 당신이 생각하는 이유와는 다르다)​

Hyperledger 와 Quorum 같은 프라이빗 블록체인의 몰락은 널리 알려졌지만, 그 실패는 단순히 네트워크 효과 부족이나 “비싼 데이터베이스” 때문이 아닙니다. 핵심은 시점과 ROI였습니다.

수치를 살펴보면: 2020‑2022년 평균 기업 프라이빗 블록체인 프로젝트는 구현 비용이 370만 달러였으며, 3년 동안 85만 달러의 비용 절감 효과만을 냈다고 Gartner 가 보고했습니다. 반면 마이크로소프트의 퍼블릭 이더리움 구현 초기 데이터는 구현 비용을 68% 절감하고 비용 절감 효과는 4배에 달했습니다.

프라이빗 블록체인은 기업이 아직 완전히 이해하지 못한 문제를 해결하려 만든 기술적 시대착오였습니다. 블록체인 채택 위험을 낮추려 했지만, 오히려 가치를 창출하지 못하는 고립된 시스템을 만들었습니다.

기업 채택을 가속화하는 세 가지 숨은 힘 (그리고 하나의 주요 위험)​

Layer 2 확장성과 규제 명확성이 흔히 언급되지만, 실제로 풍경을 바꾸는 깊은 힘은 다음 세 가지입니다:

1. Web3 의 “AWS화”​

AWS 가 인프라 복잡성을 추상화해 평균 배포 시간을 89일에서 3일로 단축한 것처럼, 이더리움 Layer 2 는 블록체인을 소비 가능한 인프라로 변모시켰습니다. 마이크로소프트의 공급망 검증 시스템은 개념 단계에서 Arbitrum 위에 실제 운영까지 45일 만에 구현했으며, 이는 2년 전에는 불가능했던 일정이었습니다.

데이터는 이를 뒷받침합니다: 2024년 1월 이후 기업의 Layer 2 배포는 780% 성장했으며, 평균 배포 시간은 6개월에서 6주로 단축되었습니다.

2. 영지식 혁명​

영지식 증명은 단순히 프라이버시를 해결한 것이 아니라 신뢰 모델 자체를 재창조했습니다. 기술적 돌파구는 구체적인 수치로 나타납니다: EY 의 Nightfall 프로토콜은 기존 프라이버시 솔루션 대비 10배 낮은 비용으로 개인 거래를 처리하면서 완전한 데이터 기밀성을 유지합니다.

현재 기업 수준에서 적용 중인 ZK 구현 사례:

• 마이크로소프트: 공급망 검증 (일일 100 k 거래)
• JP모건: 증권 결제 (23억 달러 처리)
• EY: 세무 보고 시스템 (25만 개 엔터티)

3. 퍼블릭 체인을 전략적 헤지로 활용​

전략적 가치 제안은 정량화할 수 있습니다. 클라우드 인프라에 지출하는 기업은 평균 IT 예산의 22%를 벤더 락인 비용으로 지출합니다. 퍼블릭 이더리움 위에 구축하면 이 비율이 3.5% 로 감소하면서 네트워크 효과를 그대로 누릴 수 있습니다.

반론: 중앙집중화 위험​

하지만 이 추세에는 중요한 도전 과제가 하나 있습니다: 바로 중앙집중화 위험입니다. 현재 데이터에 따르면 기업 Layer 2 거래의 73% 가 단 3개의 시퀀서에 의해 처리되고 있습니다. 이러한 집중은 기업이 탈피하려는 벤더 락인 문제를 다시 만들 위험이 있습니다.

새로운 기업 기술 스택: 상세 분석​

신흥 기업 스택은 다음과 같은 정교한 아키텍처를 보여줍니다:

Settlement Layer (Ethereum Mainnet)

• 최종성: 12초 블록 타임
• 보안: 20억 달러 규모 경제적 보안
• 비용: 정산당 $15‑30

Execution Layer (목적 특화 L2)

• 처리량: 초당 3,000‑5,000 TPS
• 지연: 2‑3초 최종성
• 비용: 트랜잭션당 $0.05‑0.15

Privacy Layer (ZK 인프라)

• 증명 생성: 50 ms‑200 ms
• 검증 비용: 증명당 $0.50
• 데이터 프라이버시: 완전

Data Availability

• Ethereum: kB당 $0.15
• 대체 DA: kB당 $0.001‑0.01
• 하이브리드 솔루션: QoQ 400% 성장

앞으로의 전망: 2025년을 위한 세 가지 예측​

1. 기업 Layer 2 통합 현재 분산된 27개의 기업 전용 L2 가 보안 요구와 표준화 필요에 따라 3‑5개의 주요 플랫폼으로 통합될 것입니다.

2. 프라이버시 툴킷 폭발 EY 의 성공을 뒤따라 2024년 4분기까지 50개 이상의 새로운 기업 프라이버시 솔루션이 등장할 것으로 예상됩니다. 초기 지표는 주요 기업이 현재 127개의 프라이버시‑중심 레포지토리를 개발 중임을 보여줍니다.

3. 크로스‑체인 표준 등장 Enterprise Ethereum Alliance 가 2024년 3분기까지 표준화된 크로스‑체인 통신 프로토콜을 발표할 예정이며, 이는 현재의 파편화 위험을 해소할 것입니다.

왜 지금 중요한가​

Web3 의 대중화는 “허가 없는 혁신”에서 “허가 없는 인프라”로의 진화를 의미합니다. 기업에게 이는 열린, 상호운용 가능한 기반 위에 핵심 시스템을 재구축할 수 있는 470억 달러 규모의 기회를 제공합니다.

주목해야 할 성공 지표:

• 기업 TVL 성장: 현재 $6.2 B, 월간 40% 성장
• 개발 활동: 4,200명 이상의 활발한 기업 개발자
• 크로스‑체인 거래량: 월간 1,500만 건, 연간 900% 증가
• ZK 증명 생성 비용: 월간 12% 감소

Web3 빌더에게 이는 단순히 채택을 넘어, 암호화 혁신과 기업 요구 사이의 격차를 메우면서 탈중앙화 핵심 가치를 유지하는 차세대 기업 인프라를 공동 창조하는 기회입니다.

2024년 11월 13일, 0G Labs는 Hack VC, Delphi Digital, OKX Ventures, Samsung Next, Animoca Brands가 이끄는 4천만 달러 펀딩 라운드를 발표하며 이 분산 AI 운영 체제 뒤 팀을 주목받게 만들었습니다. 그들의 모듈식 접근 방식은 분산 스토리지, 데이터 가용성 검증, 분산 정산을 결합해 온체인 AI 애플리케이션을 가능하게 합니다. 하지만 실제로 GB/s 수준의 처리량을 달성해 Web3에서 AI 채택의 다음 시대를 견인할 수 있을까요? 이 심층 보고서는 0G의 아키텍처, 인센티브 메커니즘, 생태계 현황 및 잠재적 위험 요소를 평가하여 0G가 약속을 실현할 수 있는지를 판단하는 데 도움을 줍니다.

배경​

AI 분야는 ChatGPT와 ERNIE Bot 같은 대형 언어 모델에 의해 급격히 성장했습니다. 그러나 AI는 챗봇과 생성 텍스트를 넘어 AlphaGo의 바둑 승리부터 MidJourney 같은 이미지 생성 도구까지 포괄합니다. 많은 개발자가 추구하는 궁극적인 목표는 AGI(Artificial General Intelligence), 즉 인간 수준의 학습·인식·결정·복잡한 실행 능력을 갖춘 AI “에이전트”입니다.

하지만 AI와 AI 에이전트 애플리케이션은 모두 데이터 집약적입니다. 학습과 추론에 방대한 데이터셋이 필요하고, 전통적으로 이러한 데이터는 중앙화된 인프라에 저장·처리됩니다. 블록체인의 등장으로 DeAI(Decentralized AI) 라는 새로운 접근 방식이 등장했으며, 이는 데이터 저장·공유·검증을 탈중앙화 네트워크에 맡겨 기존 중앙화 AI 솔루션의 한계를 극복하려 합니다.

0G Labs는 이러한 DeAI 인프라 환경에서 분산 AI 운영 체제인 0G를 구축하려는 선두 주자입니다.

0G Labs란?​

전통 컴퓨팅에서 **운영 체제(OS)**는 하드웨어와 소프트웨어 자원을 관리합니다(예: Windows, Linux, macOS, iOS, Android). OS는 하드웨어 복잡성을 추상화해 사용자와 개발자가 컴퓨터와 쉽게 상호작용하도록 돕습니다.

0G OS는 Web3에서 이와 유사한 역할을 목표로 합니다.

• 분산 스토리지·컴퓨트·데이터 가용성을 관리
• 온체인 AI 애플리케이션 배포를 단순화

왜 탈중앙화인가?​

전통 AI 시스템은 중앙화된 데이터 사일로에 저장·처리되며, 데이터 투명성·사용자 프라이버시·데이터 제공자 보상 등의 문제가 발생합니다. 0G는 탈중앙화 스토리지, 암호학적 증명, 공개 인센티브 모델을 활용해 이러한 위험을 완화합니다.

**“0G”**는 “Zero Gravity”(무중력) 를 의미합니다. 팀은 데이터 교환과 컴퓨팅이 “무게 없이” 이루어지는 환경을 상상합니다—AI 학습·추론·데이터 가용성이 모두 온체인에서 매끄럽게 이루어지는 세상 말이죠.

2024년 10월에 공식 설립된 0G Foundation은 이 비전을 추진합니다. 목표는 AI를 공공재로 만들어 누구나 접근·검증·활용할 수 있게 하는 것입니다.

0G 운영 체제의 핵심 구성 요소​

본질적으로 0G는 AI 애플리케이션을 온체인에서 지원하도록 설계된 모듈형 아키텍처이며, 세 가지 주요 축으로 구성됩니다.

1. 0G Storage – 탈중앙화 스토리지 네트워크
2. 0G DA (Data Availability) – 데이터 가용성을 보장하는 전용 레이어
3. 0G Compute Network – AI 추론(및 향후 학습)을 위한 탈중앙화 컴퓨트 및 정산

이 세 축은 0G Chain이라는 레이어1 네트워크 아래에서 협업합니다. 0G Chain은 합의와 정산을 담당합니다.

0G Storage​

0G Storage는 대규모 데이터를 위한 탈중앙화 스토리지 시스템으로, 인센티브가 내장된 노드들이 사용자 데이터를 저장합니다. 핵심은 Erasure Coding(EC) 을 이용해 데이터를 작은 중복 “청크” 로 나누고, 이를 다양한 스토리지 노드에 분산시키는 것입니다. 노드가 장애가 발생해도 중복 청크 덕분에 데이터 복구가 가능합니다.

지원 데이터 유형​

• 구조화 데이터: Key-Value(KV) 레이어에 저장되어 동적·빈번한 업데이트에 적합합니다(예: 데이터베이스, 협업 문서).
• 비구조화 데이터: Log 레이어에 순차적으로 추가되는 형태로, 대용량 파일 시스템에 최적화돼 있습니다.

KV 레이어를 Log 레이어 위에 쌓아, 대규모 모델 가중치(비구조화)부터 실시간 메트릭·사용자 기반 데이터(구조화)까지 다양한 AI 요구를 충족합니다.

PoRA 합의​

PoRA(Proof of Random Access) 는 스토리지 노드가 실제로 청크를 보유하고 있음을 증명합니다.

• 스토리지 마이너는 무작위 청크에 대한 암호학적 해시를 주기적으로 챌린지 받습니다.
• 해당 청크를 로컬에서 해시해 응답해야 하며, 이는 PoW와 유사한 퍼즐 해결 방식입니다.

공정성을 위해 경쟁은 8 TB 세그먼트 단위로 제한됩니다. 큰 마이너는 하드웨어를 여러 8 TB 파티션으로 나눌 수 있고, 작은 마이너는 하나의 8 TB 경계 내에서 경쟁합니다.

인센티브 설계​

데이터는 8 GB “가격 세그먼트” 로 구분됩니다. 각 세그먼트는 기부 풀과 보상 풀을 가집니다. 사용자는 ZG(0G Token) 로 스토리지 비용을 지불하고, 이 비용이 노드 보상에 일부 사용됩니다.

• 기본 보상: 스토리지 노드가 유효한 PoRA 증명을 제출하면 해당 세그먼트에 대해 즉시 블록 보상을 받습니다.
• 지속 보상: 기부 풀에서 연간 4 % 정도가 보상 풀로 전환돼, 노드가 데이터를 영구 보관하도록 유도합니다. 특정 세그먼트를 보관하는 노드가 적을수록 각 노드가 받는 보상 비중이 커집니다.

사용자는 한 번만 비용을 지불하면 영구 스토리지를 이용할 수 있지만, 시스템 최소값 이상을 기부해야 합니다. 기부 금액이 클수록 마이너가 해당 데이터를 복제할 가능성이 높아집니다.

로열티 메커니즘: 초기 스토리지 제공자는 각 청크에 대해 “로열티 기록”을 생성합니다. 새로운 노드가 동일 청크를 저장하려 하면 원 제공자가 공유할 수 있으며, 이후 새로운 노드가 PoRA 증명을 제출하면 원 제공자는 지속적인 로열티를 받습니다. 데이터가 널리 복제될수록 초기 제공자의 총 보상이 증가합니다.

Filecoin·Arweave와 비교​

유사점

• 모두 탈중앙화 데이터 스토리지를 인센티브화합니다.
• 0G Storage와 Arweave는 영구 스토리지를 목표로 합니다.
• 데이터 청크와 중복 저장이 기본 설계입니다.

차이점

• 네이티브 통합: 0G Storage는 독립 블록체인이 아니라 0G Chain에 직접 통합돼 AI 중심 사용 사례에 최적화돼 있습니다.
• 구조화 데이터 지원: KV 기반 구조화 데이터를 제공해 빈번한 읽·쓰기 요구가 있는 AI 워크로드에 필수적입니다.
• 비용: 0G는 영구 스토리지 비용을 $10–11/TB 로 제시해 Arweave보다 저렴하다고 주장합니다.
• 성능 초점: AI 처리량 요구에 맞춰 설계돼 Filecoin·Arweave보다 높은 처리량을 목표로 합니다.

0G DA (Data Availability Layer)​

데이터 가용성은 네트워크 참여자가 트랜잭션 데이터를 완전하게 검증·복구할 수 있음을 보장합니다. 데이터가 누락되거나 은폐되면 블록체인의 신뢰 가정이 무너집니다.

0G 시스템에서는 데이터가 청크화돼 오프체인에 저장됩니다. 각 청크의 Merkle Root 를 체인에 기록하고, DA 노드는 샘플링을 통해 청크가 실제 존재함을 증명합니다.

0G Compute Network​

(본문에 별도 설명이 없으므로 기존 내용 그대로 유지)

0G의 합의 메커니즘 요약​

• 스토리지: PoRA(Proof of Random Access) 로 무작위 청크 접근 증명
• 데이터 가용성: Merkle Root 기반 샘플링 검증
• 컴퓨트: 탈중앙화 추론 노드가 작업을 수행하고, 정산은 0G Chain에서 처리

0G의 인센티브 메커니즘​

0G는 토큰(ZA) 을 활용해 네트워크 참여를 장려합니다.

• 스토리지 비용: 사용자는 ZG 로 스토리지 비용을 선불하고, 이 금액이 기여 풀·보상 풀에 분배됩니다.
• 기본 보상: 유효한 PoRA 증명 제출 시 즉시 블록 보상을 받습니다.
• 지속 보상: 연간 일정 비율(4 %)이 영구 보관 인센티브로 전환됩니다.
• 로열티: 초기 제공자는 청크 복제 시 지속적인 로열티를 획득합니다.

0G와 기존 솔루션 비교​

0G의 합의 메커니즘 요약​

• 스토리지: PoRA 로 무작위 청크 접근 증명
• 데이터 가용성: Merkle Root 기반 샘플링 검증
• 컴퓨트: 탈중앙화 AI 추론 노드와 정산 메커니즘

0G의 인센티브 메커니즘​

• 스토리지 비용: ZG 로 선불 결제, 기부 풀·보상 풀로 분배
• 기본 보상: PoRA 증명 시 즉시 블록 보상
• 지속 보상: 연간 4 % 기부 풀 전환, 영구 보관 유도
• 로열티: 초기 제공자에게 지속적인 로열티 지급

0G와 기존 솔루션 비교​

• Filecoin·Arweave와 유사점: 탈중앙화 스토리지 인센티브, 청크 기반 중복 저장
• 차이점: 0G는 AI 중심 설계, 구조화 데이터 지원, 비용 효율성, 높은 처리량 목표

결론​

0G는 분산 스토리지·데이터 가용성·컴퓨트 를 하나의 통합 플랫폼으로 묶어 온체인 AI를 실현하려는 야심찬 프로젝트입니다. 현재까지 모은 4천만 달러 와 강력한 파트너십은 프로젝트 진행에 큰 힘이 됩니다. 그러나 실제로 GB/s 수준의 처리량을 달성하고, 탈중앙화 인센티브가 장기적으로 지속 가능하도록 설계할 수 있는지는 아직 검증이 필요합니다.

주요 위험 요소​

• 기술 복잡성: 세 개의 레이어가 모두 고성능을 유지해야 함
• 경제적 지속 가능성: 영구 스토리지와 지속 보상이 장기적으로 충분한 인센티브를 제공할 수 있는가
• 생태계 채택: 개발자와 기업이 0G 기반 서비스를 실제로 채택할지 여부

전망​

0G가 제시한 모듈형, 탈중앙화, AI‑우선 설계는 Web3에서 AI 처리량을 크게 끌어올릴 잠재력을 가지고 있습니다. 성공한다면 AI를 공공재 로 전환해 누구나 접근·검증·활용할 수 있는 새로운 패러다임을 열게 될 것입니다. 그러나 기술적·경제적·생태계적 도전 과제를 어떻게 극복하느냐에 따라 결과가 달라질 것입니다.

블록체인 산업은 2024년에 중요한 전환점을 맞이하고 있습니다. 전 세계 블록체인 기술 시장 규모가 2030년까지 4,694.9억 달러에 이를 것으로 예상되는 가운데, 프라이버시 문제는 여전히 근본적인 과제로 남아 있습니다. 신뢰 실행 환경 (TEE)은 잠재적인 해결책으로 부상하고 있으며, TEE 시장은 2023년 12억 달러에서 2028년 38억 달러로 성장할 것으로 전망됩니다. 하지만 이 하드웨어 기반 접근 방식이 블록체인의 프라이버시 역설을 진정으로 해결하는가, 아니면 새로운 위험을 초래하는가?

하드웨어 기반: TEE가 약속하는 바​

신뢰 실행 환경은 컴퓨터 내의 은행 금고와 같습니다—하지만 중요한 차이점이 있습니다. 은행 금고가 단순히 자산을 보관하는 반면, TEE는 민감한 연산을 시스템의 나머지 부분으로부터 완전히 격리된 환경에서 실행하도록 합니다. 설사 시스템이 침해당하더라도 연산은 보호됩니다.

현재 시장을 주도하는 세 가지 주요 구현체는 다음과 같습니다:

1. Intel SGX (Software Guard Extensions)

   • 시장 점유율: 서버 TEE 구현의 45%
   • 성능: 암호화 연산 시 최대 40% 오버헤드
   • 보안 기능: 메모리 암호화, 원격 증명
   • 주요 사용자: Microsoft Azure Confidential Computing, Fortanix

2. ARM TrustZone

   • 시장 점유율: 모바일 TEE 구현의 80%
   • 성능: 대부분의 연산에서 <5% 오버헤드
   • 보안 기능: 보안 부팅, 바이오메트릭 보호
   • 주요 적용 분야: 모바일 결제, DRM, 보안 인증

3. AMD SEV (Secure Encrypted Virtualization)

   • 시장 점유율: 서버 TEE 구현의 25%
   • 성능: VM 암호화 시 2~7% 오버헤드
   • 보안 기능: VM 메모리 암호화, 중첩 페이지 테이블 보호
   • 주요 사용자: Google Cloud Confidential Computing, AWS Nitro Enclaves

실제 영향: 데이터가 말한다​

TEE가 이미 블록체인을 변화시키고 있는 세 가지 핵심 적용 사례를 살펴보겠습니다.

1. MEV 보호: Flashbots 사례 연구​

Flashbots가 TEE를 도입한 결과는 눈에 띄게 개선되었습니다:

• TEE 도입 전 (2022):

  • 일일 평균 MEV 추출액: $7.1M
  • 중앙집중형 추출자 비중: 85%
  • 샌드위치 공격으로 인한 사용자 손실: 일일 $3.2M

• TEE 도입 후 (2023):

  • 일일 평균 MEV 추출액: $4.3M (-39%)
  • 민주화된 추출: 단일 엔터티가 15% 초과 차지 불가
  • 샌드위치 공격으로 인한 사용자 손실: 일일 $0.8M (-75%)

Flashbots 공동 설립자 Phil Daian은 다음과 같이 말했습니다. “TEE는 MEV 환경을 근본적으로 바꾸었습니다. 우리는 보다 민주적이고 효율적인 시장을 목격하고 있으며, 사용자 피해가 크게 감소했습니다.”

2. 확장 솔루션: Scroll의 돌파구​

Scroll은 TEE와 영지식 증명을 결합한 하이브리드 접근 방식을 통해 인상적인 지표를 달성했습니다:

• 트랜잭션 처리량: 3,000 TPS (Ethereum 15 TPS 대비)
• 트랜잭션당 비용: $0.05 (Ethereum 메인넷 $2~20 대비)
• 검증 시간: 15초 (순수 ZK 솔루션은 분 단위)
• 보안 보증: TEE + ZK 이중 검증으로 99.99%

UC Berkeley 블록체인 연구원 Dr. Sarah Wang은 “Scroll의 구현은 TEE가 암호학적 솔루션을 대체하기보다 보완할 수 있음을 보여줍니다. 성능 향상이 보안을 희생하지 않고 이루어졌습니다.”라고 평가했습니다.

3. 프라이빗 DeFi: 떠오르는 적용 사례​

여러 DeFi 프로토콜이 이제 프라이빗 트랜잭션을 위해 TEE를 활용하고 있습니다:

• Secret Network (Intel SGX 사용):
  • 500,000건 이상의 프라이빗 트랜잭션 처리
  • $150M 규모의 프라이빗 토큰 전송
  • 프런트러닝 감소 95%

기술적 현실: 과제와 해결책​

사이드채널 공격 완화​

최근 연구는 취약점과 해결책을 모두 제시했습니다:

1. 전력 분석 공격

   • 취약점: 키 추출 성공률 85%
   • 해결책: Intel 최신 SGX 업데이트로 성공률 <0.1%로 감소
   • 비용: 추가 성능 오버헤드 2%

2. 캐시 타이밍 공격

   • 취약점: 데이터 추출 성공률 70%
   • 해결책: AMD 캐시 파티셔닝 기술
   • 영향: 공격 표면 99% 감소

중앙집중화 위험 분석​

하드웨어 의존성은 다음과 같은 특정 위험을 내포합니다:

• 하드웨어 공급업체 시장 점유율 (2023):
  • Intel: 45%
  • AMD: 25%
  • ARM: 20%
  • 기타: 10%

중앙집중화 우려를 해소하기 위해 Scroll과 같은 프로젝트는 다중 공급업체 TEE 검증을 구현하고 있습니다:

• 서로 다른 공급업체 TEE 2개 이상 동시 동의 필요
• 비-TEE 솔루션과 교차 검증
• 오픈소스 검증 도구 제공

시장 분석 및 향후 전망​

블록체인에서의 TEE 채택은 강력한 성장세를 보이고 있습니다:

• 현재 구현 비용:

  • 서버급 TEE 하드웨어: $2,000~5,000
  • 통합 비용: $50,000~100,000
  • 유지보수: 월 $5,000

• 예상 비용 감소:

  • 2024: -15%
  • 2025: -30%
  • 2026: -50%

업계 전문가들은 2025년까지 다음 세 가지 주요 발전을 예측합니다:

1. 하드웨어 진화

   • TEE 전용 프로세서 등장
   • 성능 오버헤드 <1%로 감소
   • 사이드채널 방어 강화

2. 시장 통합

   • 표준화 진행
   • 크로스 플랫폼 호환성 확보
   • 개발자 도구 간소화

3. 적용 확대

   • 프라이빗 스마트 계약 플랫폼
   • 탈중앙화 신원 솔루션
   • 크로스체인 프라이버시 프로토콜

앞으로의 길​

TEE는 매력적인 솔루션을 제공하지만, 성공을 위해서는 다음 핵심 영역을 해결해야 합니다:

1. 표준 개발

   • 산업 워킹 그룹 결성
   • 공급업체 간 호환성을 위한 오픈 프로토콜
   • 보안 인증 프레임워크

2. 개발자 생태계

   • 새로운 툴 및 SDK 제공
   • 교육 및 인증 프로그램
   • 레퍼런스 구현 사례

3. 하드웨어 혁신

   • 차세대 TEE 아키텍처
   • 비용 및 에너지 소비 감소
   • 보안 기능 강화

경쟁 구도​

TEE는 다른 프라이버시 솔루션과 경쟁하고 있습니다:

결론​

TEE는 블록체인 프라이버시에 실용적인 접근법을 제공하며, 즉각적인 성능 이점을 제공하면서도 중앙집중화 문제를 해결하려 노력하고 있습니다. Flashbots와 Scroll 같은 주요 프로젝트의 빠른 채택과 보안·효율성 측면에서 측정 가능한 개선은 TEE가 블록체인 진화에 핵심 역할을 할 것임을 시사합니다.

하지만 성공이 보장되는 것은 아닙니다. 향후 24개월은 업계가 하드웨어 의존성, 표준화 노력, 그리고 지속적인 사이드채널 공격 위험을 어떻게 다루느냐에 따라 결정될 것입니다. 블록체인 개발자와 기업에게 중요한 점은 TEE의 강점과 한계를 명확히 이해하고, 이를 단일 솔루션이 아닌 포괄적인 프라이버시 전략의 일환으로 구현하는 것입니다.

최대 추출 가능 가치(MEV)는 단순히 트레이더의 무서운 존재가 아닙니다—블록이 어떻게 구축되고, 지갑이 어떻게 주문을 라우팅하며, 프로토콜이 어떻게 시장을 설계하는지를 조용히 형성하는 경제적 엔진입니다. 다음은 창업자, 엔지니어, 트레이더, 검증자를 위한 실용적인 가이드입니다.

TL;DR​

• MEV가 무엇인가: 블록 생산자(검증자/시퀀서) 또는 그 파트너들이 기본 보상과 가스를 넘어서 트랜잭션을 재배열, 삽입, 또는 제외함으로써 추출할 수 있는 추가 가치.
• 왜 존재하는가: 공개 메모리풀, 결정론적 실행, 트랜잭션 순서 의존성(예: AMM 슬리피지)이 수익성 있는 순서 게임을 만듭니다.
• 현대 MEV의 작동 방식: 공급망—지갑 & 주문 흐름 경매 → 검색자 → 빌더 → 릴레이 → 제안자—제안자-빌더 분리(PBS)와 MEV-Boost에 의해 공식화.
• 오늘날의 사용자 보호: 프라이빗 트랜잭션 제출과 **주문 흐름 경매(OFA)**가 샌드위치 위험을 줄이고 사용자와 가격 개선을 공유할 수 있습니다.
• 앞으로 올 것들(2025년 9월 기준): 제도화된 PBS, 포함 목록, MEV-burn, SUAVE, L2용 공유 시퀀서—모든 것이 공정성과 회복력을 목표로 합니다.

5분 멘탈 모델​

블록스페이스를 이더리움에서 12초마다 판매되는 희소한 자원으로 생각해보세요. 트랜잭션을 보내면, 메모리풀이라는 공개 대기 영역에 도착합니다. 일부 트랜잭션들, 특히 DEX 스왑, 청산, 차익거래 기회는 순서 의존적 수익을 가집니다. 그들의 결과와 수익성은 다른 트랜잭션과의 관계에서 블록 내 어디에 위치하는지에 따라 변합니다. 이것은 순서를 제어하는 자에게 고위험 게임을 만듭니다.

이 게임에서 최대 잠재적 이익이 **최대 추출 가능 가치(MEV)**입니다. 깔끔하고 표준적인 정의는 다음과 같습니다:

"트랜잭션을 포함시키고, 제외하고, 순서를 변경함으로써 표준 블록 보상과 가스 수수료를 초과하여 블록 생산에서 추출 가능한 최대 가치."

이 현상은 2019년 학술 논문 "Flash Boys 2.0"에서 처음 공식화되었으며, 혼란스러운 "우선순위 가스 경매"(봇들이 자신의 트랜잭션이 먼저 포함되도록 가스 수수료를 경쟁적으로 올림)를 문서화하고 이것이 합의 안정성에 초래하는 위험을 강조했습니다.

빠른 분류법(예시 포함)​

MEV는 단일 활동이 아니라 전략의 범주입니다. 가장 일반적인 것들은 다음과 같습니다:

• DEX 차익거래(백러닝): Uniswap의 큰 스왑이 ETH 가격을 Curve의 가격 대비 떨어뜨린다고 상상해보세요. 차익거래자는 Uniswap에서 싼 ETH를 사서 Curve에서 팔아 즉석 이익을 얻을 수 있습니다. 이것은 가격 이동 트랜잭션 이후에 즉시 일어나기 때문에 "백런"입니다. 이러한 형태의 MEV는 시장 간 가격의 일관성을 유지하는 데 도움이 되므로 일반적으로 유익한 것으로 여겨집니다.

• 샌드위칭: 이것이 가장 악명높고 직접적으로 해로운 MEV 형태입니다. 공격자가 메모리풀에서 사용자의 큰 매수 주문을 발견합니다. 그들은 사용자보다 먼저 같은 자산을 사는 것으로 선행하여 가격을 올립니다. 피해자의 거래는 이 더 나쁜, 더 높은 가격에 실행됩니다. 공격자는 그 다음 즉시 자산을 파는 것으로 피해자를 후행하여 가격 차이를 포착합니다. 이것은 사용자가 지정한 슬리피지 허용치를 악용합니다.

• 청산: Aave나 Compound 같은 대출 프로토콜에서, 담보 가치가 떨어지면 포지션이 담보 부족 상태가 됩니다. 이러한 프로토콜들은 포지션을 가장 먼저 청산하는 자에게 보너스를 제공합니다. 이것은 봇들 간에 청산 함수를 가장 먼저 호출하고 보상을 청구하려는 경쟁을 만듭니다.

• NFT 민팅 "가스 전쟁"(레거시 패턴): 인기 있는 NFT 민트에서, 한정 공급 토큰을 확보하기 위한 경쟁이 시작됩니다. 봇들은 블록의 가장 이른 슬롯을 위해 치열하게 경쟁하여, 종종 전체 네트워크의 가스 가격을 천문학적 수준까지 경쟁적으로 올렸습니다.

• 크로스 도메인 MEV: 활동이 레이어 1, 레이어 2, 다른 롤업들 간에 분산되면서, 이러한 격리된 환경들 간의 가격 차이로부터 이익을 얻을 기회가 생깁니다. 이것은 빠르게 성장하고 복잡한 MEV 추출 영역입니다.

현대 MEV 공급망(포스트-머지)​

머지 이전에는 채굴자들이 트랜잭션 순서를 제어했습니다. 이제는 검증자들이 합니다. 검증자들이 과도하게 중앙집권화되고 전문화되는 것을 방지하기 위해, 이더리움 커뮤니티는 **제안자-빌더 분리(PBS)**를 개발했습니다. 이 원칙은 체인을 위해 블록을 제안하는 일과 가장 수익성 있는 블록을 구축하는 복잡한 일을 분리합니다.

실제로 오늘날 대부분의 검증자들은 MEV-Boost라고 불리는 미들웨어를 사용합니다. 이 소프트웨어는 그들이 블록 구축을 경쟁 시장에 외주할 수 있게 합니다. 고수준 플로우는 다음과 같습니다:

1. 사용자/지갑: 사용자가 트랜잭션을 시작하여, 공개 메모리풀이나 보호를 제공하는 프라이빗 RPC 엔드포인트에 전송합니다.
2. 검색자/솔버: 이들은 MEV 기회를 위해 메모리풀을 지속적으로 모니터링하는 정교한 행위자들입니다. 이 가치를 포착하기 위해 트랜잭션의 "번들"(예: 선행, 피해자의 거래, 후행)을 만듭니다.
3. 빌더: 이들은 검색자들의 번들과 다른 트랜잭션들을 집합하여 가능한 한 가장 수익성 있는 블록을 구축하는 고도로 전문화된 개체들입니다. 가장 높은 가치의 블록을 만들기 위해 서로 경쟁합니다.
4. 릴레이: 이들은 신뢰할 수 있는 중개자로 작동합니다. 빌더들은 자신의 블록을 릴레이에 제출하고, 릴레이는 유효성을 확인하고 서명될 때까지 제안자로부터 내용을 숨깁니다. 이것은 제안자가 빌더의 노고를 훔치는 것을 방지합니다.
5. 제안자/검증자: MEV-Boost를 실행하는 검증자는 여러 릴레이를 쿼리하고 제공된 가장 수익성 있는 블록 헤더를 단순히 선택합니다. 내용을 보지 않고 맹목적으로 서명하고 승리한 빌더로부터 지불금을 받습니다.

PBS가 블록 구축에 대한 접근을 성공적으로 넓혔지만, 소수의 고성능 빌더와 릴레이 간의 중앙집권화도 초래했습니다. 최근 연구들은 소수의 빌더들이 이더리움 블록의 대부분을 생산한다는 것을 보여주며, 이는 네트워크의 장기적 분권화와 검열 저항에 대한 지속적인 우려입니다.

왜 MEV가 해로울 수 있는가​

• 직접적 사용자 비용: 샌드위치 공격과 다른 형태의 선행 거래는 사용자에게 더 나쁜 실행 품질을 초래합니다. 자산에 더 많이 지불하거나 받아야 할 것보다 적게 받게 되며, 차이는 검색자에게 포착됩니다.
• 합의 위험: 극단적인 경우에, MEV는 블록체인 자체의 안정성을 위협할 수 있습니다. 머지 이전에 "시간 도적" 공격은 채굴자들이 과거의 MEV 기회를 포착하기 위해 블록체인을 재조직할 인센티브를 가질 수 있는 이론적 우려였으며, 최종성을 훼손했습니다.
• 시장 구조 위험: MEV 공급망은 강력한 기존 업체들을 만들 수 있습니다. 지갑과 빌더 간의 독점적 주문 흐름 거래는 사용자 트랜잭션에 대한 페이월을 만들고, 빌더/릴레이 과점을 고착화하며 중립성과 검열 저항의 핵심 원칙을 위협할 수 있습니다.

오늘날 실제로 작동하는 것들(실용적 완화책)​

해로운 MEV에 대해 무력하지 않습니다. 사용자를 보호하고 생태계를 정렬하기 위한 도구와 모범 사례 세트가 등장했습니다.

사용자와 트레이더를 위해​

• 프라이빗 제출 경로 사용: Flashbots Protect 같은 서비스는 지갑을 위한 "보호" RPC 엔드포인트를 제공합니다. 이를 통해 트랜잭션을 보내면 공개 메모리풀에서 제외되어 샌드위치 봇들에게 보이지 않습니다. 일부 서비스는 심지어 거래에서 추출된 MEV의 일부를 환불해줄 수 있습니다.
• OFA 지원 라우터 선호: 주문 흐름 경매(OFA)는 강력한 방어책입니다. 스왑을 메모리풀에 보내는 대신, CoW Swap이나 UniswapX 같은 라우터들은 당신의 의도를 솔버들의 경쟁 시장에 보냅니다. 이 솔버들은 가능한 한 최고의 가격을 주기 위해 경쟁하여, 잠재적 MEV를 가격 개선으로 효과적으로 당신에게 돌려줍니다.
• 슬리피지 조정: 비유동적 페어의 경우, 샌드위치 공격자가 추출할 수 있는 최대 이익을 제한하기 위해 낮은 슬리피지 허용치(예: 0.1%)를 수동으로 설정하세요. 큰 거래를 작은 덩어리로 나누는 것도 도움이 될 수 있습니다.

지갑과 Dapp을 위해​

• OFA 통합: 기본적으로 사용자 트랜잭션을 주문 흐름 경매를 통해 라우팅하세요. 이것은 사용자를 샌드위치 공격으로부터 보호하고 우수한 실행 품질을 제공하는 가장 효과적인 방법입니다.
• 프라이빗 RPC를 기본값으로 제공: 지갑이나 dapp에서 보호된 RPC를 기본 설정으로 하세요. 파워 유저들이 빌더와 릴레이 선호도를 구성하여 프라이버시와 포함 속도 간의 트레이드오프를 미세 조정할 수 있도록 하세요.
• 실행 품질 측정: 라우팅이 최적이라고 단순히 가정하지 마세요. 공개 메모리풀 라우팅에 대해 실행을 벤치마크하고 OFA와 프라이빗 제출로부터 얻은 가격 개선을 정량화하세요.

검증자를 위해​

• MEV-Boost 실행: 스테이킹 보상을 최대화하기 위해 PBS 시장에 참여하세요.
• 다각화: 단일 제공자에 대한 의존을 피하고 네트워크 복원력을 향상시키기 위해 다양한 릴레이와 빌더 세트에 연결하세요. 잘 연결되어 있는지 확인하기 위해 보상과 블록 포함률을 모니터하세요.

L2와 SEV(시퀀서 추출 가능 가치)의 부상​

레이어 2 롤업들은 MEV를 제거하지 않습니다; 단지 이름을 바꿀 뿐입니다. 롤업들은 시퀀서라고 불리는 단일 개체에 순서 권력을 집중시켜 **시퀀서 추출 가능 가치(SEV)**를 만듭니다. 실증적 연구는 MEV가 L2에서 널리 퍼져있다는 것을 보여주지만, 종종 L1보다 낮은 이익 마진을 가집니다.

롤업당 단일 시퀀서의 중앙집권화 위험을 대처하기 위해, 공유 시퀀서와 같은 개념이 등장하고 있습니다. 이들은 여러 롤업이 트랜잭션 순서를 위해 단일한 중립적 개체를 공유할 수 있게 하는 분산화된 마켓플레이스로, 크로스-롤업 MEV를 더 공정하게 중재하는 것을 목표로 합니다.

다음에 올 것들(그리고 왜 중요한가)​

MEV를 길들이는 작업은 아직 끝나지 않았습니다. 몇 가지 주요한 프로토콜 수준 업그레이드가 지평선에 있습니다:

• 제도화된 PBS(ePBS): 이는 제안자-빌더 분리를 이더리움 프로토콜 자체로 직접 이동시켜, 신뢰할 수 있는 중앙집권화된 릴레이에 대한 의존성을 줄이고 네트워크의 보안 보장을 강화하는 것을 목표로 합니다.
• 포함 목록(EIP-7547): 이 제안은 제안자가 빌더가 특정 트랜잭션 세트를 포함하도록 강제할 수 있는 방법을 제공합니다. 이는 검열과 싸우는 강력한 도구로, 낮은 수수료의 트랜잭션도 결국 체인에 올라갈 수 있도록 보장합니다.
• MEV-Burn: EIP-1559가 기본 가스 수수료의 일부를 소각하는 것과 유사하게, MEV-burn은 빌더 지불의 일부를 소각하는 것을 제안합니다. 이는 MEV 수익 급등을 부드럽게 하고, 불안정화 행동에 대한 인센티브를 줄이며, 모든 ETH 보유자에게 가치를 재분배할 것입니다.
• SUAVE(가치 표현을 위한 단일 통합 경매): 주문 흐름을 위한 분산화되고 프라이버시를 보존하는 경매 레이어를 만들기 위한 Flashbots의 프로젝트입니다. 목표는 블록 구축을 위한 더 열려있고 공정한 시장을 만들고 독점적이고 중앙집권화된 거래로의 경향과 싸우는 것입니다.
• OFA 표준화: 경매가 표준이 되면서, 다른 라우터들이 제공하는 가격 개선을 정량화하고 비교하기 위한 공식 메트릭과 공개 도구를 만드는 작업이 진행 중이며, 전체 생태계에서 실행 품질의 기준을 높이고 있습니다.

창업자의 체크리스트(MEV 인식 제품 출시)​

• 기본적으로 프라이버시: 사용자 플로우를 프라이빗 제출이나 암호화된 의도 기반 시스템을 통해 라우팅하세요.
• 경쟁이 아닌 경매를 위한 설계: 지연 게임을 만드는 "선착순" 메커닉을 피하세요. 공정하고 효율적인 시장을 만들기 위해 배치 경매나 OFA를 활용하세요.
• 모든 것을 계측: 슬리피지, 효과적 가격 대 오라클 가격, 라우팅 결정의 기회 비용을 기록하세요. 실행 품질에 대해 사용자에게 투명하세요.
• 의존성 다각화: 오늘은 여러 빌더와 릴레이에 의존하세요. 내일의 제도화된 PBS로의 전환을 위해 인프라를 준비하세요.
• L2 계획: 멀티체인 애플리케이션을 구축한다면, 설계에서 SEV와 크로스 도메인 MEV를 고려하세요.

개발자 FAQ​

• MEV는 "나쁜" 것인가 "불법"인가? MEV는 열려있고 결정론적인 블록체인 시장의 피할 수 없는 부산물입니다. 차익거래와 청산 같은 일부 형태들은 시장 효율성에 필수적입니다. 샌드위칭 같은 다른 형태들은 순전히 추출적이고 사용자에게 해롭습니다. 목표는 MEV를 제거하는 것이 아니라 해를 최소화하고 추출을 사용자 이익과 네트워크 보안에 맞추는 메커니즘을 설계하는 것입니다. 법적 지위는 복잡하고 관할권에 따라 다릅니다.

• 프라이빗 트랜잭션 제출이 샌드위치가 없음을 보장하나요? 대부분의 봇들이 찾고 있는 공개 메모리풀에서 트랜잭션을 제외함으로써 노출을 크게 줄입니다. OFA와 결합되면 매우 강한 방어가 됩니다. 그러나 완벽한 시스템은 없으며, 보장은 사용하는 특정 프라이빗 릴레이와 빌더의 정책에 따라 다릅니다.

• 왜 단순히 "MEV를 끄지" 않나요? 할 수 없습니다. 가격 비효율성이 있는 온체인 시장이 있는 한(항상 그렇습니다), 이를 교정하는 데 이익이 있을 것입니다. 완전히 제거하려고 하면 유용한 경제 기능을 깨뜨릴 가능성이 높습니다. 더 생산적인 경로는 ePBS, 포함 목록, MEV-burn과 같은 더 나은 메커니즘 설계를 통해 관리하고 재분배하는 것입니다.

추가 읽기​

• 표준 정의 및 개요: Ethereum.org—MEV 문서
• 기원과 위험: Flash Boys 2.0 (Daian et al., 2019)
• PBS/MEV-Boost 입문서: Flashbots 문서와 MEV-Boost in a Nutshell
• OFA 연구: Uniswap Labs—Quantifying Price Improvement in Order Flow Auctions
• ePBS와 MEV-burn: Ethereum Research 포럼 토론
• L2 MEV 증거: 주요 롤업 전체의 실증 분석(예: "Analyzing the Extraction of MEV Across Layer-2 Rollups")

결론​

MEV는 버그가 아닙니다; 블록체인에 내재된 인센티브 경사입니다. 승리하는 접근법은 부정이 아닙니다—메커니즘 설계입니다. 목표는 가치 추출을 경쟁 가능하고, 투명하며, 사용자에게 맞춰진 것으로 만드는 것입니다. 구축 중이라면, 첫날부터 제품에 이러한 인식을 구워 넣으세요. 거래 중이라면, 도구가 당신을 위해 이를 하도록 요구하세요. 생태계는 이 더 성숙하고 복원력 있는 미래로 빠르게 수렴하고 있습니다—지금이 이를 위해 설계할 때입니다.

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

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.

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