전문가들은 AI에 대한 신뢰 요구가 높아짐에 따라 ZK 증명이 DePIN에 경쟁 우위를 제공한다고 말한다

7조 6천억 달러의 기준선

최근 골드만삭스 보고서는 인공지능(AI) 수요가 존재하는지에 대한 논쟁에서 벗어나, 어떤 공급 측면 요인이 실제 구축 비용을 결정할지에 초점을 맞추고 있다. 이 보고서는 AI 자본 지출을 7.6조 달러로 예상하며 이를 기준선으로 제시하지만, 이 수치는 AI 칩의 수명을 포함한 "변동 변수"에 매우 민감하다고 강조한다.

이러한 수명은 가장 중요한 요인으로 간주됩니다. 급속한 기술 혁신으로 인해 일반적으로 4~6년 수명을 가진 표준 칩이 3년 만에 구식이 되어 비용이 급증할 수 있기 때문입니다. 반대로, 구형 칩을 추론과 같은 단순한 작업에 재사용하는 '계층형 모델'은 비용을 안정화시킬 수 있습니다.

데이터 센터의 복잡성과 컴퓨팅 수요의 탄력성은 향후 5년간 AI 인프라에 투입될 자본 규모에 영향을 미칠 것으로 예상되는 또 다른 변수들이다. 전력망 용량, 전문 인력, 전기 장비의 부족 또한 인프라 구축 기간을 연장시키는 요인으로 꼽힌다.

한편, 별도의 보고서는 이 엄청난 인프라 지출을 새롭게 부상하는 "머신 경제"의 초석으로 규정한다. 이 패러다임에서 AI 에이전트는 주된 경제 주체가 되어 고빈도 거래를 실행하고 자원 배분을 자율적으로 관리한다. 보고서의 저자들은 느린 결제 주기와 경직된 고객 확인(KYC) 체계가 특징인 기존 금융 시스템이 에이전트 기반 상거래의 속도를 감당하기에는 근본적으로 부적합하다고 주장한다.

분산형 인프라와 지연 시간의 상충 관계

따라서 이 보고서는 암호화폐와 탈중앙화 프로토콜을 이러한 전환을 촉진하는 데 필수적인, 허가 없이 누구나 이용할 수 있는 "경제적 레일"로 규정한다. 그러나 회의론자들은 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePINs)가 AI의 급증하는 자본 수요를 진정으로 완화할 수 있을지 의문을 제기하며 여전히 경계하고 있다.

스텔스엑스(StealthEX)의 성장 부문 책임자인 바딤 타지츠키(Vadim Taszycki)는 분산형 네트워크가 상당한 비용 절감 효과를 제공할 수 있지만 물리적 한계에 직면해 있다고 지적합니다. 아카시(Akash)와 같은 분산형 제공업체는 아마존 웹 서비스(AWS)의 시간당 12.30달러에 비해 H100 GPU를 시간당 1.48달러에 임대할 수 있지만, 그 대가는 속도입니다. "대형 클라우드 제공업체들은 [fast work] "대형 클라우드 제공업체들은 GPU가 한 건물 내에 나란히 배치되어 있고, 데이터를 마이크로초 단위로 전송하는 특수 케이블로 연결되어 있기 때문에 이를 가능하게 합니다,"라고 타지츠키는 말했습니다. 그는 공용 인터넷을 통해 여러 국가에 흩어진 GPU를 연결하는 분산형 네트워크의 경우 밀리초 단위의 지연 시간이 발생한다고 설명했습니다. 이러한 지연 시간으로 인해 분산형 오케스트레이션은 배치 작업이나 파인 튜닝에는 경쟁력이 있지만, 사용자 경험이 거의 즉각적인 응답에 달려 있는 대규모 실시간 챗봇 서비스에는 부적합합니다.

Cysic의 창립자 레오 팬(Leo Fan)도 이러한 견해에 동의하며, 분산형 추론은 저지연 워크로드에는 부적합하다고 주장했다. 그러나 팬은 지연 시간이 분산형 플랫폼과 AWS 같은 하이퍼스케일러를 비교하는 데 있어 잘못된 기준이라고 반박했다.

"진정한 난제는 분산 컴퓨팅이 아니라 탐색, 스케줄링, 검증입니다. 핵심은 토큰당 가격이 아니라 검증 가능성입니다,"라고 팬은 말했습니다. 그는 신뢰 실행 환경(TEE)과 제로 지식(ZK) 증명이 분산형 네트워크가 '꼬리 지연 시간'보다 신뢰와 검증이 더 중요한 분야에서 경쟁력을 갖출 수 있게 해준다고 지적했습니다.

온체인 신용과 자금 조달 격차

컴퓨팅을 넘어, 이러한 자본 집약적 프로젝트의 자금 조달 방식에 대한 관심이 높아지고 있다. 전통적인 사모 신용 시장은 풍부한 자본을 보유하고 있지만, 소규모 또는 비표준 거래를 종종 간과한다. 온체인 신용은 소매 투자자가 이전에는 기관 유한 파트너에게만 제한되었던 데이터 센터 수익에 참여할 수 있게 하는 등 뚜렷한 이점을 제공한다. 또한 메이플(Maple)이나 센트리퓨지(Centrifuge)와 같은 플랫폼은 500만 달러에서 5,000만 달러 규모의 대출을 시너지화할 수 있는데, 이는 수수료 대비 높은 인수 비용 때문에 아폴로(Apollo)와 같은 기업들이 종종 외면하는 구간이다. 마지막으로, 온체인 신용은 수익이 GPU 사용량에 따라 변동하는 새로운 "추론당 지불(pay-per-inference)" 모델을 가능하게 한다. 이러한 모델은 경직된 20년짜리 전통적 임대 계약보다 토큰화된 수익 공유 구조에 더 자연스럽게 부합한다.

이러한 잠재력에도 불구하고, 전문가들은 기관 차원의 도입을 가로막는 네 가지 "장벽"을 지적합니다. 바로 파산 법원에서의 법적 집행 가능성, 약정 이행 관리를 위한 변조 방지 오라클 인프라의 부재, 수십억 달러 규모 트랜치에 대한 규제 불확실성, 그리고 표준화되지 않은 세무 및 회계 상품입니다.

일반적인 견해에 따르면, 중규모 신디케이트 거래가 온체인에서 본격적으로 자리 잡기까지는 12~24개월이 소요될 것으로 보이며, 온체인 기반 메자닌 부채가 주류를 이루기까지는 3~5년이 걸릴 것으로 예상됩니다. 첫 번째 돌파구는 코어위브(Coreweave)와 같은 업계 선두주자보다는 2선 운영사들로부터 나올 가능성이 높습니다.