미국 가상화폐 거래소인 코인베이스는 최근 AI 관련 코인이 그 잠재적 가치가 과장되었을 수 있으며, 중단기적 관점에서 현재 수요를 유지할 견인력이 부족할 가능성이 있다고 언급했다.
1. AI 관련 코인 시장의 상황
‘가상화폐의 AI 환상’ 제목의 보고서에서 코인베이스는 AI 토큰의 성과가 AI 시장의 주요 뉴스에 의해 지지되고 있음을 지적했다.
특히, 생성 AI의 지속적인 진보에 따른 AI 업계의 높은 관심이 가상화폐 프로젝트에 투기적인 기회를 제공했다고 분석했다.
보고서는 AI와 가상화폐의 교차점을 크게 두 부분으로 나눈다고 설명한다.
AI 제품이 가상화폐 업계를 개선하는 사례와 가상화폐가 컴퓨팅, 검증, 아이덴티티 등의 분산형 기법으로 AI 파이프라인을 혁신하려는 목표를 가진 사례이다.
코인베이스는 특히 후자의 경우가 유동적인 토큰 사용에 적합하다고 보고 있으나, 기술적 도전과 광범위한 시장 및 규제와의 싸움이 주요 장애로 지적되고 있다.
이로 인해 고정적인 토크노믹스 모델을 적용한 AI 토큰의 장기적 가치 창출 가능성은 불투명하다고 평가한다.
그럼에도 불구하고, 거래 가능한 AI 토큰의 부족이 투자 의욕을 저하시키지는 않고 있다. 보고서는 많은 AI 토큰이 AI의 발전을 대변하는 대리물로 계속 거래될 수 있을 것이라는 견해를 제시한다.
2. 가상화폐가 AI에 미치는 영향
코인베이스 보고서는 가상화폐가 인공지능(AI)에 영향을 미칠 수 있는 네 가지 주요 단계를 구분했다:
- 데이터 수집 저장 및 데이터 엔지니어링
- 모델 교육 및 추론
- 모델 출력 확인
- AI 모델에서의 출력 추적
보고서는 데이터 수집 및 관리와 관련된 가상화폐 프로젝트로 그래스(Grass), 파일코인(Filecoin), 알위브(Arweave)를 언급한다. 그래스는 미사용 인터넷 통신 대역을 거래하는 프로젝트이며, 파일코인과 알위브는 데이터를 암호화하고 분산하여 저장하는 분산형 스토리지 네트워크를 제공한다.
3. 분산형 스토리지의 도전과제
보고서는 파일코인과 알위브와 같은 분산형 스토리지 플랫폼이 직면한 주요 도전 중 하나는 기밀 데이터를 호스팅할 수 있는 규제 프레임워크의 부재라고 지적한다.
또한, AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트(Microsoft) 등 주요 클라우드 제공 업체와의 가격 경쟁, 그리고 저비용 클라우드 기업과의 시장 점유율 경쟁에서 분산 스토리지 기업이 자신의 가치 제안을 강화하는 것이 필수적임을 강조한다.
3-1. 분산형 컴퓨팅의 대두와 도전
AI 분야의 급성장으로 인한 GPU의 공급 부족 현상을 배경으로, 분산형 컴퓨팅이 집중형 클라우드 컴퓨팅의 대체 선택사항으로 주목받고 있다.
대표 프로젝트로는 ‘아카시(Akash)’와 ‘렌더(Render)’가 있다. 아카시와 렌더는 분산형 GPU 렌더링 및 분산형 클라우드 컴퓨팅 네트워크로, DePIN(분산형 물리 인프라 네트워크) 브랜드로 분류된다.
아카시는 연초부터 현재까지 스토리지와 컴퓨팅 사용량의 증가로 인해 사용자 수가 3배로 급증했다. 지난달 말 코인베이스(Coinbase)에 상장 검토 보도가 나오면서 가격이 급등했으며, 렌더 시세 또한 1년 만에 700% 이상 상승했다.
3-2. 분산형 컴퓨팅의 기술적 한계
하지만 보고서는 GPU 공급이 수요를 초과함에 따라 네트워크 수수료가 하락했다고 지적했다. GPU의 수요와 공급 관계가 가격을 결정하는 이 네트워크에서 네이티브 토큰에 대한 지속적인 수요 발생 방식은 명확하지 않다.
기술적으로 분산 컴퓨팅 솔루션은 네트워크 대역폭 제한이라는 문제를 가지고 있다. 또한, 분산 컴퓨팅과 스토리지가 장기적으로 성공하려면 중앙 집중화된 클라우드 서비스 제공업체와의 치열한 경쟁에 직면해야 하며, 코인베이스는 이를 “어려운 길”이 될 것으로 예상한다.
GPU 공급이 수요를 초과하여 네트워크 수수료가 하락한 것은 분산형 컴퓨팅 네트워크가 직면한 도전 중 하나다. 가격이 GPU 수요와 공급의 관계에 의해 결정되며, 네이티브 토큰에 대한 지속적인 수요 생성이 불확실하다는 지적이다.
4. 분산형 AI의 현실
생성 AI 모델은 이미 일정 수준의 분산화가 이루어지고 있다. 집권형 개발이 분산형보다 효율적인 경우가 많으며, AI와 같이 빠르게 진화하는 분야에서 분산형은 불리할 수 있다. 분산형 AI의 미래는 아직 확실하지 않으며, 가상화폐 기반 솔루션이 진정으로 유의미한 대안이 될 수 있는지에 대한 심층적인 고민이 필요하다.
보고서에 따르면, 생성 AI 모델은 몇 년 전부터 존재해 왔으며, 시장 경쟁과 오픈 소스 소프트웨어를 통해 이미 일정 수준의 분산화가 이루어졌다. 하지만 집권형 개발이 분산형 개발보다 속도면에서 우위를 차지하는 경우가 많으며, 특히 AI와 같이 빠르게 발전하는 분야에서 분산형 개발이 불리할 수 있다고 지적했다.
이러한 상황을 고려했을 때, AI와 가상화폐의 교집합은 여전히 초기 단계에 있으며, AI의 발전에 따라 향후 몇 년 내에 큰 변화가 예상된다. 그러나 현재 가상화폐 업계가 생각하는 것처럼 분산형 AI의 미래가 보장되지 않는다고 주장한다.
따라서 가상화폐 기반 솔루션이 진정으로 의미 있는 대안이 될 수 있는 방법에 대해 심도 깊게 고민하는 것이 중요하다고 결론지었다.
