- AI와 가상화폐의 교차점 분석… 분산형 컴퓨팅·스토리지의 도전과제도 언급
미국 가상화폐 거래소 코인베이스는 최근 보고서를 통해 AI 관련 코인이 중·단기적으로 현재의 수요를 유지할 충분한 견인력을 갖추지 못했을 가능성이 있다고 분석했다.
AI 관련 코인 시장 상황
‘가상화폐의 AI 환상’이라는 제목의 보고서에서 코인베이스는 AI 토큰의 성과가 AI 산업의 주요 뉴스에 의해 지지되고 있다고 지적했다. 특히 생성형 AI 기술 발전에 따른 시장 관심이 AI 관련 가상화폐 프로젝트에 투기적 기회를 제공했다고 분석했다.
보고서는 AI와 가상화폐의 교차점을 크게 두 가지로 구분했다.
- AI 제품이 가상화폐 업계를 개선하는 사례
- 가상화폐가 분산형 컴퓨팅, 검증, 아이덴티티 등 AI 기술을 지원하려는 사례
코인베이스는 두 번째 유형이 토큰 경제 모델과 더욱 밀접한 연관이 있지만, 기술적 도전과 규제 문제로 인해 장기적인 가치 창출이 불확실하다고 평가했다.
가상화폐가 AI에 미치는 영향
보고서는 가상화폐가 AI 기술에 기여할 수 있는 네 가지 주요 단계를 구분했다.
- 데이터 수집·저장 및 데이터 엔지니어링
- 모델 훈련 및 추론
- 모델 출력 확인
- AI 모델 출력 추적
이와 관련된 가상화폐 프로젝트로 그래스(Grass), 파일코인(Filecoin), 알위브(Arweave)를 언급했다. 그래스는 미사용 인터넷 대역을 거래하는 프로젝트이며, 파일코인과 알위브는 데이터를 암호화해 분산 저장하는 스토리지 네트워크를 제공한다.
분산형 스토리지의 도전과제
파일코인과 알위브 같은 분산형 스토리지 플랫폼은 기밀 데이터 저장을 위한 규제 프레임워크 부족이 주요 장애물로 지적됐다.
또한, AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저(Azure) 같은 기존 클라우드 서비스와의 가격 경쟁이 치열해지고 있으며, 분산형 스토리지 기업이 차별화된 가치를 제공해야 할 필요성이 커지고 있다고 분석했다.
분산형 컴퓨팅의 부상과 한계
AI 산업의 급성장으로 GPU 공급 부족이 발생하면서 분산형 컴퓨팅이 집중형 클라우드 컴퓨팅의 대안으로 주목받고 있다.
대표적인 프로젝트로 아카시(Akash)와 렌더(Render)가 있으며, 두 프로젝트는 분산형 GPU 렌더링 및 클라우드 컴퓨팅 네트워크를 제공하는 DePIN(분산형 물리 인프라 네트워크) 솔루션으로 분류된다.
아카시는 올해 들어 스토리지 및 컴퓨팅 사용량이 증가하면서 사용자 수가 3배로 급증했으며, 코인베이스 상장 검토 소식 이후 가격이 급등했다. 렌더 역시 1년 동안 700% 이상 상승했다.
하지만 보고서는 GPU 공급이 수요를 초과하면서 네트워크 수수료가 하락하고 있으며, 분산형 컴퓨팅 네트워크에서 네이티브 토큰의 지속적인 수요를 창출하는 방식이 불확실하다고 지적했다.
또한, 네트워크 대역폭 제한과 기존 중앙 집중형 클라우드 서비스와의 경쟁이 분산형 컴퓨팅의 장기적인 성공을 어렵게 만들 수 있다고 분석했다.
분산형 AI의 현실과 전망
보고서는 생성형 AI 모델이 이미 일정 수준의 분산화를 이루었으며, 집중형 개발 방식이 분산형보다 효율적일 가능성이 높다고 지적했다.
AI 산업은 빠르게 진화하는 분야이기 때문에, 분산형 접근 방식이 기존 중앙 집중형 AI보다 경쟁력을 갖추기 어려울 수 있다.
따라서 가상화폐 기반 솔루션이 진정한 대안이 될 수 있는지에 대해 심층적인 논의가 필요하다고 결론지었다.
