저자: Paul Timofeev 출처: Shoal Research 번역: Shan Oppa, 진써차이징(Jinse)
탈중앙화 GPU 시장을 지원하는 데 있어 컴퓨팅 탈중앙화 인프라의 역할을 살펴보고 포괄적인 분석과 보충 사례 연구를 제공합니다.
주요 시사점
머신러닝(ML) 의 증가, 특히 계산 집약적인 워크로드가 대량 필요한 생성 인공 지능의 개발로 인해 컴퓨팅 리소스에 대한 수요가 점점 더 많아지고 있습니다. 그러나 대기업과 정부가 이러한 리소스를 대량 따라 스타트업과 독립 개발자는 이제 시장에서 GPU 부족에 직면하게 되어 엄청난 비용이 발생하거나 접근성이 부족하게 됩니다.
컴퓨팅 DePIN은 전 세계 사람들이 금전적 보상을 받는 대가로 GPU와 같은 유휴 컴퓨팅 리소스를 제공할 수 있도록 함으로써 컴퓨팅 리소스에 대한 탈중앙화 시장을 가능하게 합니다. 이는 서비스가 부족한 GPU 소비자가 새로운 공급 스트림에 액세스하고 더 낮은 비용과 오버헤드로 워크로드에 필요한 개발 리소스를 얻을 수 있도록 돕기 위한 것입니다.
오늘날 컴퓨팅 DePIN은 전통적인 중앙 집중식 서비스 제공업체와 경쟁할 때 여전히 많은 경제적, 기술적 과제에 직면해 있으며, 그 중 일부는 시간이 지나면 스스로 해결될 것이고 다른 일부는 미래에 새로운 솔루션과 최적화가 필요할 것입니다.
컴퓨팅은 새로운 석유이다
산업 혁명 이후 기술은 인류를 전례 없는 속도로 발전시켜 일상 생활의 거의 모든 측면에 영향을 미치거나 완전히 변화시켰습니다. 컴퓨터는 궁극적으로 연구자, 학자, 컴퓨터 엔지니어의 공동 노력의 정점이 되었습니다. 원래는 첨단 군사 작전을 지원하기 위해 대규모 산술 작업을 해결하기 위해 설계된 컴퓨터가 현대 생활의 중심으로 진화했습니다. 컴퓨터가 인류에 미치는 영향이 계속 증가함에 따라 이러한 기계와 필요한 리소스에 대한 수요가 계속 증가하여 사용 가능한 공급을 초과합니다. 결과적으로 이는 대부분의 개발자와 기업이 중요한 리소스를 사용할 수 없는 시장에 역동성을 창출했으며, 오늘날 가장 혁신적인 기술인 머신러닝(ML) 및 생성 인공 지능의 개발은 자금이 풍부한 몇몇 플레이어의 손에 맡겨졌습니다. 동시에, 대량 유휴 컴퓨팅 리소스는 컴퓨팅 공급과 수요 간의 불균형을 완화할 수 있는 수익성 있는 기회를 제공하므로 거래 양측 참가자 간의 적절한 조정 메커니즘의 필요성이 더욱 커집니다. 따라서 우리는 블록체인 기술과 디지털 자산으로 구동되는 탈중앙화 시스템이 보다 광범위하고 민주적이며 책임감 있는 생성 AI 제품 및 서비스 개발에 매우 중요하다고 믿습니다.
컴퓨팅 리소스
컴퓨팅은 컴퓨터가 주어진 입력을 기반으로 명시적인 출력을 내보내는 모든 활동, 응용 프로그램 또는 작업 부하로 정의될 수 있습니다. 궁극적으로 이는 오늘날 현대 세계에서 이러한 기계의 핵심 유틸리티의 기초가 되는 컴퓨터의 컴퓨팅 및 처리 능력을 의미하며, 작년에 컴퓨터만으로도 무려 1조 1천억 달러의 수익을 창출했습니다.
컴퓨팅 리소스는 컴퓨팅 및 처리를 지원하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 의미합니다. 이러한 구성 요소가 지원하는 응용 프로그램과 기능의 수가 계속 증가함에 따라 일상 생활에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이로 인해 생존 수단으로 이러한 자원을 최대한 많이 축적하기 위해 국가 권력과 기업 간의 쟁탈전이 발생했습니다. 이는 이러한 리소스를 제공하는 회사(예: 지난 5년 동안 시총 3000% 이상 증가한 Nvidia)의 시장 성과에 반영됩니다.
GPU
GPU(그래픽 처리 장치)는 현대 고성능 컴퓨팅에서 가장 중요한 리소스 중 하나입니다. 핵심 기능은 병렬 처리를 통해 컴퓨터 그래픽 작업 부하를 가속화하는 특수 전자 회로입니다. 원래 게임 및 개인용 컴퓨터 산업에 서비스를 제공했던 GPU는 미래의 세계를 형성할 다양한 신기술(예: 메인프레임 및 개인용 컴퓨터, 모바일 장치, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷)에 서비스를 제공하도록 진화했습니다. 그러나 머신러닝(ML) 과 인공지능의 등장으로 이러한 리소스에 대한 수요가 특히 증가했습니다. GPU는 계산을 병렬로 수행하여 머신러닝(ML) 과 인공지능 작업을 가속화함으로써 최종 기술의 처리 능력과 성능을 향상시킵니다.
인공지능의 등장
기본적으로 인공지능(AI)은 컴퓨터와 기계가 인간의 지능과 문제 해결 능력을 시뮬레이션할 수 있게 하는 기술입니다. AI 모델은 다양한 데이터 덩어리로 구성된 신경망으로 작동합니다. 모델에는 이러한 데이터 간의 관계를 식별하고 학습한 다음, 주어진 입력을 기반으로 출력을 생성할 때 이러한 관계를 참조하기 위한 처리 능력이 필요합니다.
AI 개발과 생산은 새로운 것이 아닙니다. 1967년 Frank Rosenblatt는 시행착오를 통해 "학습"하는 신경망 기반 최초의 컴퓨터인 Mark 1 Perceptron을 만들었습니다. 또한 1990년대 후반과 2000년대 초반에 현대 AI 발전의 초석을 다진 학술연구가 대량 발표되었으며, 이후에도 산업은 지속적으로 성장해 왔다.
R&D 노력 외에도 "협소한" AI 모델은 오늘날 사용되는 다양하고 강력한 애플리케이션을 뒷받침합니다. 예로는 소셜 미디어 알고리즘, Apple의 Siri 및 Amazon의 Alexa, 맞춤형 제품 추천 등이 있습니다. 딥러닝의 등장이 인공생성지능(AGI)의 발전을 변화시켰다는 점은 주목할 만합니다. 딥 러닝 알고리즘은 더 넓은 성능 기능을 갖춘 더 확장 가능한 대안으로 머신러닝(ML) 애플리케이션보다 더 크거나 "깊은" 신경망을 사용합니다. 생성적 AI 모델은 "훈련 데이터의 단순화된 표현을 인코딩하고 이를 참조하여 유사하지만 동일하지 않은 새로운 출력을 내보냅니다."
딥 러닝을 통해 개발자는 생성적 AI 모델을 이미지, 음성 및 기타 복잡한 데이터 유형으로 확장할 수 있으며, 현대에 가장 빠르게 성장하는 사용자 기반에 대한 기록을 세운 ChatGPT와 같은 랜드마크 앱은 여전히 생성적 AI 및 딥 러닝에 관한 것입니다. 가능한 것의 초기 버전을 알아보십시오.
이를 염두에 두고 생성적 AI 개발에 대량 의 처리 능력과 컴퓨팅 성능이 필요한 여러 계산 집약적 워크로드가 포함된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
"딥 러닝 애플리케이션 수요의 삼중 Whammy" 보고서에 따르면 AI 애플리케이션 개발에는 다음과 같은 몇 가지 주요 워크로드가 적용됩니다.
훈련 - 모델은 주어진 입력에 응답하는 방법을 배우기 위해 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석해야 합니다.
튜닝 - 모델은 성능과 품질을 향상시키기 위해 다양한 하이퍼 매개변수를 조정하고 최적화하는 일련의 반복 프로세스를 거칩니다.
시뮬레이션 - 일부 모델(예: 강화 학습 알고리즘)은 배포 전에 일련의 테스트 시뮬레이션을 거칩니다.
컴퓨팅 부족: 수요 > 공급
지난 수십 년 동안 다양한 기술 발전으로 인해 컴퓨팅 및 처리 능력에 대한 수요가 전례 없이 급증했습니다. 그 결과, GPU와 같은 컴퓨팅 리소스에 대한 오늘날의 수요는 사용 가능한 공급량을 훨씬 초과하여 AI 개발에 병목 현상을 일으키고 효과적인 솔루션 없이는 계속 악화될 것입니다.
공급에 대한 광범위한 제약은 경쟁 우위와 현대 글로벌 경제에서의 생존 수단으로 실제로 필요한 것보다 더 많은 GPU를 적극적으로 구매하는 대량 기업에 의해 발생합니다. 컴퓨팅 제공업체는 고객에게 수요 요구 사항을 훨씬 초과하는 공급을 제공하기 위해 장기 자본 약정이 필요한 계약 구조를 사용하는 경우가 많습니다.
Epoch의 연구에 따르면 컴퓨팅 집약적인 AI 모델 릴리스의 전체 수가 빠르게 증가하고 있으며, 이는 이러한 기술을 지원하는 리소스에 대한 수요가 계속해서 빠르게 증가할 것임을 시사합니다.
AI 모델의 복잡성이 계속 증가함에 따라 컴퓨팅 및 처리 능력에 대한 애플리케이션 개발자의 요구도 계속해서 증가하고 있습니다. 결과적으로 GPU 성능과 가용성이 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 이러한 추세는 이미 나타나고 있으며 엔비디아가 생산하는 GPU와 같은 고급 GPU에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 엔비디아는 GPU를 AI 산업의 '희토류 금속' 또는 '금'이라고 부릅니다.
AI의 급속한 상용화는 오늘날의 소셜 미디어 산업과 마찬가지로 소수의 거대 기술 기업에 통제권을 넘겨줄 위험이 있어 이러한 모델의 윤리적 기반에 대한 우려를 불러일으킵니다. 유명한 예는 최근 Google Gemini 논란입니다. 다양한 프롬프트에 대한 여러 가지 기괴한 대응은 당시에는 실제 위험을 초래하지 않았지만, 이 사건은 AI 개발을 지배하고 통제하는 소수의 회사에 내재된 리스크 보여주었습니다.
오늘날의 기술 스타트업은 AI 모델을 지원하기 위한 컴퓨팅 리소스를 확보하는 데 점점 더 많은 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 애플리케이션에는 모델 배포 전에 대량 계산 집약적 프로세스가 필요합니다. 소규모 기업의 경우 GPU를 대량 확보하는 것은 지속 불가능한 노력이며, AWS 또는 Google Cloud와 같은 기존 클라우드 컴퓨팅 서비스는 원활하고 편리한 개발자 경험을 제공하지만 제한된 용량으로 인해 궁극적으로 많은 비용이 발생합니다. 결론은 모든 사람이 하드웨어 비용으로 7조 달러를 조달할 계획을 세울 수는 없다는 것입니다.
그래서 뭐 할까?
Nvidia는 이전에 AI 및 가속 컴퓨팅에 GPU를 사용하는 회사가 40,000개 이상이며 전 세계적으로 400만 명이 넘는 개발자 커뮤니티가 있다고 추정했습니다. 앞으로 세계 AI 시장은 2023년 5,150억 달러에서 2032년 2조 7,400억 달러로 연평균 성장률 20.4%로 성장할 것으로 예상된다. 동시에 GPU 시장은 연평균 25% 성장해 2032년까지 4000억 달러에 이를 것으로 예상된다.
그러나 AI 혁명의 여파로 컴퓨팅 리소스에 대한 수요와 공급의 불균형이 확대되면서 소수의 거대 기업이 많은 혁신적인 기술의 개발을 지배하는 다소 디스토피아적인 미래가 조성될 수 있습니다. 따라서 우리는 모든 길은 AI 개발자 요구 사항과 사용 가능한 리소스 간의 격차를 해소하는 데 도움이 되는 탈중앙화 이어진다고 믿습니다.
DePIN의 역할
DePIN이란 무엇입니까?
DePIN은 Messari 연구팀이 만든 용어로 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크를 의미합니다. 이를 분석하면, 탈중앙화 임대료를 추출하고 액세스를 제한하는 단일 주체가 없다는 것을 의미합니다. 한편, 물리적 인프라는 활용되는 "실제" 물리적 리소스를 의미합니다. 네트워크는 미리 결정된 목표 또는 일련의 목표를 달성하기 위해 조정된 방식으로 작업하는 행위자 그룹을 의미합니다. 현재 DePIN의 총 시총 은 약 283억 달러입니다.
DePIN의 핵심은 탈중앙화 시장을 달성하기 위해 물리적 인프라 자원을 블록체인과 연결하고, 구매자와 공급자를 연결하는 글로벌 노드 네트워크이며, 누구나 공급자가 되어 네트워크에 서비스를 제공하고 기여도를 보상받을 수 있습니다. 이 경우 다양한 법적, 규제적 수단과 서비스 수수료를 통해 네트워크에 대한 접근을 제한하는 중앙 중개자는 각 토큰 보유자가 관리하는 스마트 계약과 코드로 구성된 탈중앙화 프로토콜로 대체됩니다.
DePIN의 가치는 기존 리소스 네트워크 및 서비스 제공업체에 대해 탈중앙화 되고 접근 가능하며 저비용 및 확장 가능한 대안을 제공한다는 것입니다. 특정 최종 목표를 달성하도록 설계된 탈중앙화 시장을 가능하게 합니다. 상품 및 서비스 비용은 시장 동태 에 따라 결정되며 누구나 언제든지 참여할 수 있으며 공급업체 수가 증가하고 이익율 단위 비용을 감소함에 따라 자연스럽게 감소합니다.
블록체인을 사용하면 DePIN은 네트워크 참가자가 서비스에 대해 적절하게 보상받을 수 있도록 돕는 암호경제적 인센티브 시스템을 구축하여 핵심 가치 제공자를 이해관계자로 만들 수 있습니다. 그러나 소규모 개별 네트워크를 더 큰 생산 시스템으로 변환하여 달성되는 네트워크 효과는 DePIN의 많은 이점을 실현하는 데 중요하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 또한 토큰 보상이 네트워크 온보딩을 위한 강력한 수단임이 입증되었지만, 사용자 유지 및 장기적 채택을 지원하기 위한 지속 가능한 인센티브를 설정하는 것은 더 넓은 DePIN 공간에서 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.
DePIN은 어떻게 작동하나요?
DePIN이 탈중앙화 컴퓨팅 시장을 지원하는 데 제공하는 가치를 더 잘 이해하려면 다양한 구조적 구성 요소와 이들이 함께 작동하여 탈중앙화 형 리소스 네트워크를 형성하는 방법을 인식하는 것이 중요합니다. DePIN의 구조와 행위자를 고려해 보겠습니다.
규약
기본 블록체인 네트워크 위에 구축된 일련의 스마트 계약 탈중앙화 프로토콜은 네트워크 참가자 간의 신뢰할 수 있는 상호 작용을 촉진하는 데 사용됩니다. 이상적으로, 프로토콜은 네트워크의 장기적인 성공을 위해 적극적으로 노력하는 다양한 이해관계자 그룹에 의해 관리됩니다. 그런 다음 이러한 이해관계자는 보유하고 있는 프로토콜 토큰을 사용하여 제안된 변경 사항 및 개발에 투표합니다. 분산 네트워크를 성공적으로 조정하는 것이 그 자체로 큰 도전이라는 점을 감안할 때, 핵심 팀은 일반적으로 초기에 이러한 변경 사항을 구현할 수 있는 권한을 유지한 다음 탈중앙화 권한을 전환합니다.
네트워크 참가자
리소스 네트워크의 최종 사용자는 가장 귀중한 참가자이며 기능에 따라 분류될 수 있습니다.
공급자 : DePIN 기본 토큰으로 지불되는 금전적 보상을 대가로 네트워크에 리소스를 제공하는 개인 또는 법인입니다. 공급자는 화이트리스트 또는 무허가 프로세스를 시행할 수 있는 블록체인 기반 프로토콜을 통해 네트워크에 "연결"됩니다. 토큰을 받음으로써 공급자는 지분 소유권 맥락에서 이해관계자와 유사하게 네트워크에서 지분을 얻습니다. 이를 통해 수요를 촉진하고 네트워크 가치에 대한 제안을 높이는 데 도움이 될 것이라고 믿는 다양한 제안 및 네트워크 개발에 투표할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 토큰 가격이 높아집니다. 물론, 토큰을 받는 벤더들은 DePIN을 소극적 소득의 한 형태로 활용하고 토큰을 받은 대로 판매할 가능성도 있습니다.
소비자 : 이들은 경제 방정식의 수요 측면을 대표하는 GPU를 찾는 AI 스타트업과 같이 DePIN이 제공하는 리소스를 적극적으로 찾는 개인 또는 단체입니다. 전통적인 대안(예: 낮은 비용 및 오버헤드 요구 사항)에 비해 DePIN을 사용하는 데 실질적인 이점이 있는 경우 소비자는 DePIN을 사용하도록 강요받을 것이며 따라서 네트워크에 대한 유기적 수요를 나타냅니다. DePIN은 일반적으로 가치를 창출하고 안정적인 현금 흐름을 유지하기 위한 수단으로 소비자가 기본 토큰으로 리소스 비용을 지불하도록 요구합니다.
자원
DePIN은 다양한 시장에 서비스를 제공하고 다양한 비즈니스 모델을 사용하여 리소스를 할당할 수 있습니다. Blockworks는 이를 위한 훌륭한 프레임 제공합니다. 이는 공급업체에 할당을 위한 전용 독점 하드웨어와 기존 유휴 리소스(컴퓨팅, 스토리지 및 대역폭을 포함하되 이에 국한되지 않음)를 활성화하는 상용 하드웨어 DePIN을 제공합니다.
경제학
이상적으로 작동하는 DePIN에서는 소비자가 공급자 자원에 지불하는 수익에서 가치가 발생합니다. 네트워크에 대한 지속적인 수요는 기본 토큰에 대한 지속적인 수요를 의미하며 이는 공급자 및 토큰 보유자를 위한 경제적 인센티브와 일치합니다. 초기 단계에서 지속 가능한 유기적 수요를 생성하는 것은 대부분의 스타트업에게 어려운 일입니다. 이것이 바로 DePIN이 초기 공급자에게 인센티브를 제공하고 네트워크에 대한 부트스트랩 공급을 장려하기 위해 인플레이션 토큰 인센티브를 제공함으로써 더 많은 유기적 공급을 생성할 수요를 생성하는 이유입니다. 이는 VC가 초기 고객 기반을 구축하고 운전자를 더욱 유치하고 네트워크 효과를 강화하기 위해 회사 초기 단계에서 Uber의 승객 비용에 보조금을 지급한 방식과 매우 유사합니다.
DePIN은 네트워크의 전반적인 성공에 핵심적인 역할을 하기 때문에 토큰 인센티브를 최대한 전략적으로 관리해야 합니다. 수요와 네트워크 수익이 상승 하면 토큰 발행은 감소해야 합니다. 대신, 수요와 수익이 감소하면 토큰 발행을 사용하여 공급을 다시 유도해야 합니다.
성공적인 DePIN 네트워크가 어떤 모습인지 더 자세히 설명하려면 DePIN을 안내하는 데 사용되는 포지티브 반사 루프인 "DePIN 플라이휠"을 고려해 보세요. 다음과 같이 요약됩니다.
DePIN은 인플레이션 토큰 보상을 분배하여 공급자가 네트워크에 리소스를 기여하도록 장려하고 소비할 수 있는 기본 공급 수준을 설정합니다.
공급자 수가 증가하기 시작한다고 가정하면 네트워크에서 경쟁 역학이 발전하기 시작하여 네트워크에서 제공하는 상품 및 서비스의 전반적인 품질을 기존 시장 솔루션보다 더 나은 수준으로 향상시켜 경쟁 우위를 확보합니다. 이는 탈중앙화 시스템이 기존의 중앙 집중형 서비스 제공업체를 능가한다는 것을 의미하며 이는 결코 쉬운 일이 아닙니다.
DePIN은 공급업체에게 합법적인 현금 흐름을 제공하면서 유기적 수요를 창출하기 시작했습니다. 이는 투자자와 공급업체에게 매력적인 기회를 나타내며, 네트워크에 대한 수요를 지속적으로 유도하여 토큰 가격을 높입니다.
토큰 가격의 인상은 공급업체 수익을 늘리고 더 많은 공급업체를 유치하며 플라이휠을 다시 시작합니다.
프레임 프레임 강력한 성장 전략을 제공하지만 이는 대체로 이론적이며 네트워크가 경쟁력 있게 리소스를 제공하고 오랜 기간 동안 관련성을 유지할 것이라고 가정한다는 점에 주목할 가치가 있습니다.
DePIN 계산
탈중앙화 컴퓨팅 시장은 소비자가 온라인 플랫폼을 통해 다른 소비자와 직접 상품과 서비스를 공유하는 P2P 경제 시스템인 "공유 경제"로 알려진 더 광범위한 움직임에 속합니다. 이 모델은 eBay와 같은 회사에 의해 개척되었으며 현재 Airbnb 및 Uber와 같은 회사가 지배하고 있으며 차세대 혁신 기술이 글로벌 시장을 휩쓸면서 결국 붕괴될 것입니다. 공유 경제는 2023년까지 150억 달러의 가치가 있을 것이며 2031년까지 전 세계적으로 약 800억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 DePIN 이 혜택을 누리고 이러한 추세를 실현하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 믿는 소비자 행동의 광범위한 추세를 보여줍니다.
근본적인
Computing DePIN은 컴퓨팅 리소스 할당을 용이하게 하기 위해 분산형 시장을 통해 공급업체와 구매자를 연결하는 P2P 네트워크입니다. 이러한 네트워크의 주요 차이점은 오늘날 많은 사람들이 이미 사용할 수 있는 상용 하드웨어 리소스에 중점을 둔다는 것입니다. 앞서 논의한 것처럼 딥 러닝과 생성적 AI의 출현으로 인해 리소스 집약적인 워크로드로 인해 처리 능력에 대한 수요가 급증하여 AI 개발을 위한 핵심 리소스에 대한 액세스에 병목 현상이 발생했습니다. 간단히 말해서, 탈중앙화 컴퓨팅 시장은 전 세계에 걸쳐 누구나 참여할 수 있는 새로운 공급 흐름을 만들어 이러한 병목 현상을 완화하는 것을 목표로 합니다.
DePIN을 계산할 때 모든 개인이나 단체는 즉시 유휴 자원을 빌려주고 서비스에 대한 적절한 보상을 받을 수 있습니다. 동시에 모든 개인이나 법인은 기존 시장 제품보다 더 낮은 비용과 더 큰 유연성으로 글로벌 무허가 네트워크에서 필요한 리소스를 얻을 수 있습니다. 따라서 우리는 간단한 경제 프레임 통해 DePIN 계산에 참여하는 참가자를 구성할 수 있습니다.
공급 측면 : 컴퓨팅 자원을 소유하고 보조금을 받는 대가로 컴퓨팅 자원을 빌려주거나 판매하려는 개인 또는 법인입니다.
수요 측면: 계산이 필요하고 그에 대한 비용을 지불할 의사가 있는 개인 또는 단체입니다.
DePIN 계산의 주요 이점
DePIN 컴퓨팅은 중앙 집중식 서비스 제공업체 및 마켓플레이스의 대안이 될 수 있는 많은 이점을 제공합니다. 첫째, 무허가 국경 간 시장 참여를 허용하면 새로운 공급 흐름이 열리고 컴퓨팅 집약적인 워크로드에 필요한 중요 리소스의 양이 늘어납니다. Compute DePIN은 대부분의 사람들이 이미 소유하고 있는 하드웨어 리소스에 중점을 둡니다. 즉, 게임용 PC를 보유한 사람은 누구나 이미 임대 가능한 GPU를 가지고 있습니다. 이는 차세대 제품 및 서비스 구축에 참여할 수 있는 개발자와 팀의 풀을 확장하여 전 세계 더 많은 사람들에게 혜택을 줍니다.
더 자세히 살펴보면 DePIN을 지원하는 블록체인 인프라는 P2P 거래를 촉진하기 위한 효율적이고 확장 가능한 결제 채널을 제공합니다. 암호화폐 금융 자산(토큰)은 수요 측 참가자가 공급업체에 비용을 지불하는 데 사용하는 공유 가치 단위를 제공하며, 오늘날 점점 더 세계화되는 경제에 맞는 배포 메커니즘을 활용합니다. 앞서 언급한 DePIN 플라이휠 구조를 참고하면 경제적 인센티브를 전략적으로 관리하는 것은 DePIN의 네트워크 효과(공급 및 수요 측면)를 높여 공급업체 간 경쟁을 높이는 데 매우 유리할 수 있습니다. 이러한 역동성은 서비스 품질을 향상시키는 동시에 단위 비용을 줄여 공급자가 토큰 보유자 및 핵심 가치 공급자로서 혜택을 누릴 수 있는 DePIN에 대한 지속 가능한 경쟁 우위를 창출합니다.
DePIN은 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체와 유사하게 기능하며, 요청 시 리소스에 액세스하고 비용을 지불할 수 있는 유연한 사용자 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. Grandview Research의 예측에 따르면 전 세계 클라우드 컴퓨팅 시장 규모는 연평균 21.2%의 성장률을 보이며 2030년에는 2조 4천억 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 이는 향후 컴퓨팅 자원 수요를 고려할 때 이 비즈니스 모델의 타당성을 입증합니다. . 수요예측. 최신 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 중앙 서버를 활용하여 클라이언트 장치와 서버 간의 모든 통신을 처리하므로 운영에 단일 실패 지점이 생성됩니다. 블록체인을 기반으로 구축된 DePIN은 기존 서비스 제공업체보다 더 큰 검열 저항성과 탄력성을 제공할 수 있습니다. 단일 조직이나 엔터티(예: 중앙 클라우드 서비스 공급자)에 대한 공격은 기본 리소스의 전체 네트워크를 손상시킬 수 있지만 DePIN은 분산된 특성을 통해 이러한 사고에 저항하도록 설계되었습니다. 첫째, 블록체인 자체는 중앙 집중식 네트워크 권한에 저항하도록 설계된 전 세계적으로 분산된 개인 노드 네트워크입니다. 또한 DePIN을 컴퓨팅하면 법적 및 규제 장벽을 우회하여 무허가 네트워크 참여가 가능해집니다. 토큰 배포의 성격에 따라 DePIN은 공정한 투표 프로세스를 사용하여 프로토콜에 대한 제안된 변경 사항 및 개발에 투표할 수 있으므로 단일 주체가 갑자기 전체 네트워크를 종료할 가능성을 제거할 수 있습니다.
DePIN 계산 현황
렌더 네트워크
Render Network는 탈중앙화 컴퓨팅 시장을 통해 GPU 구매자와 판매자를 연결하고 기본 토큰을 통해 거래를 수행하는 컴퓨팅 DePIN입니다. Render의 GPU 시장에는 두 가지 주요 당사자, 즉 처리 능력을 찾는 제작자와 기본 Render 토큰으로 보상하는 대가로 유휴 GPU를 임대하는 노드 운영자가 포함됩니다. 노드 운영자는 평판 기반 시스템에 따라 순위가 매겨지며, 제작자는 다단계 가격 책정 시스템에서 GPU를 선택할 수 있습니다. POR(렌더링 증명) 합의 알고리즘은 작업, 즉 그래픽 렌더링 작업을 처리하기 위해 노드 운영자가 컴퓨팅 리소스(GPU)를 투입하여 작업을 조정합니다. 작업이 완료되면 POR 알고리즘은 작업 품질에 따른 평판 점수 변경을 포함하여 노드 운영자의 상태를 업데이트합니다. Render의 블록체인 인프라는 작업 지불을 용이하게 하여 공급자와 구매자가 네트워크 토큰을 통해 거래할 수 있는 투명하고 효율적인 결제 채널을 제공합니다.
Render Network는 2009년 Jules Urbach에 의해 고안되었으며, 네트워크는 2020년 9월(RNDR)에 이더 에서 활성화되었으며, 약 3년 후 네트워크 성능을 개선하고 운영 비용을 줄이기 위해 Solana(RENDER)로 마이그레이션되었습니다.
이 글을 쓰는 시점에서 렌더 네트워크는 최대 3,300만 개의 작업(렌더링된 프레임 기준)을 처리했으며 처음부터 5,600개의 노드로 성장했습니다. 60k 바로 아래의 RENDER가 소각되었습니다. 이는 작업 포인트가 노드 운영자에게 배포될 때 발생하는 프로세스입니다.
아이오넷
Io Net은 대량 유휴 컴퓨팅 리소스와 이러한 리소스가 제공하는 처리 능력이 필요한 점점 더 많은 개인 및 단체 간의 조정 계층 역할을 하기 위해 솔라나에 탈중앙화 GPU 네트워크를 출시합니다. Io Net의 독특한 판매 포인트는 시장에 있는 다른 DePIN과 직접 경쟁하지 않고 대신 데이터 센터, 채굴자, Render Network 및 Filecoin을 포함한 기타 DePIN을 포함한 다양한 소스의 GPU를 집계하는 동시에 독점 DePIN(인터넷-오브-인터넷)을 활용한다는 것입니다. GPU(IoG) — 운영을 조정하고 시장 참여자 간의 인센티브를 조정합니다. IO Net 고객은 프로세서 유형, 위치, 통신 속도, 규정 준수 및 서비스 기간을 선택하여 워크로드에 맞게 IO Cloud의 클러스터를 사용자 정의할 수 있습니다. 대신 지원되는 GPU 모델(12GB RAM, 256GB SSD)을 사용하는 사람은 누구나 IO 작업자로 참여하고 유휴 컴퓨팅 리소스를 네트워크에 빌려줌으로써 보상을 받을 수 있습니다. 서비스에 대한 결제는 현재 명목화폐와 USDC로 이루어지고 있지만, 네트워크는 곧 네이티브 토큰으로도 결제를 지원할 예정입니다. 리소스에 대해 지불되는 가격은 수요와 공급뿐 아니라 다양한 GPU 사양 및 구성 알고리즘에 따라 결정됩니다. Io Net의 궁극적인 목표는 최신 클라우드 서비스 제공업체보다 더 낮은 비용과 더 나은 서비스 품질을 제공하여 선택받는 GPU 시장이 되는 것입니다.
다중 계층 IO 아키텍처는 다음과 같이 매핑될 수 있습니다.
UI 레이어 - 공개 웹사이트, 클라이언트 영역, 작업 영역으로 구성됩니다.
보안 계층 - 이 계층은 네트워크 보호를 위한 방화벽, 사용자 인증을 위한 인증 서비스, 활동 추적을 위한 로깅 서비스로 구성됩니다.
API 레이어 - 이 레이어는 통신 레이어 역할을 하며 클러스터 관리, 분석, 모니터링 및 보고를 위한 공개 API, 비공개 API 및 내부 API로 구성됩니다.
백엔드 계층 - 백엔드 계층은 작업 공간, 클러스터/GPU 작업, 고객 상호 작용, 청구 및 사용량 모니터링, 분석, 자동 크기 조정을 관리합니다.
데이터베이스 계층 - 이 계층은 구조화된 데이터를 위한 기본 저장소를 사용하고 자주 액세스하는 임시 데이터를 캐싱하는 시스템의 데이터 저장소입니다.
메시지 브로커 및 작업 계층 - 이 계층은 비동기 통신 및 작업 관리를 용이하게 합니다.
인프라 계층 - 이 계층에는 GPU 풀, 조정 도구가 포함되어 있으며 작업 배포를 관리합니다.
현재 통계/로드맵:
이 글을 쓰는 시점에서:
총 네트워크 수익: 108만 달러
총 계산 시간: 837,600시간
클러스터를 위해 준비된 총 GPU 수: 20.4k
클러스터를 준비하는 총 CPU 수: 5.6k
온체인 총 거래 수: 167만 건
총 추론 수: 335.7k
생성된 총 클러스터 수: 15.1k
데이터는 IoT Explorer에서 가져옵니다.
애티르
Aethir는 컴퓨팅 집약적인 분야와 애플리케이션에서 고성능 컴퓨팅 리소스의 공유를 촉진하는 클라우드 컴퓨팅 DePIN입니다. 리소스 풀을 활용하여 대폭 절감된 비용으로 글로벌 GPU 할당을 달성하고 분산 리소스 소유권을 통해 탈중앙화 소유권을 활성화합니다. Aether는 게임, AI 모델 훈련 및 추론과 같은 고성능 워크로드를 위해 특별히 분산 GPU 프레임 설계했습니다. Aethir는 GPU 클러스터를 단일 네트워크로 통합함으로써 클러스터 크기를 늘려 네트워크에서 제공되는 서비스의 전반적인 성능과 안정성을 향상시키도록 설계되었습니다.
Aethir Network는 채굴자, 개발자, 사용자, 토큰 보유자 및 Aethir DAO로 구성된 탈중앙화 경제입니다. 성공적인 네트워크 운영을 보장하는 세 가지 주요 역할은 컨테이너, 인덱서 및 검사기입니다. 컨테이너는 네트워크의 전력 노드로, 트랜잭션 검증, 디지털 콘텐츠 실시간 렌더링 등 네트워크 활성 상태를 유지하기 위한 주요 작업을 수행하는 전용 노드 역할을 합니다. 체커는 컨테이너 성능과 서비스 품질을 지속적으로 모니터링하여 GPU 소비자의 요구 사항을 충족하는 안정적이고 효율적인 작동을 보장하는 품질 보증 작업자입니다. 인덱서는 사용자와 사용 가능한 최상의 컨테이너 간의 중매 역할을 합니다. 이 구조를 뒷받침하는 것은 Arbitrum Layer 2 블록체인으로, 기본 $ATH 토큰을 사용하여 Aethir 네트워크에서 상품 및 서비스에 대한 결제를 용이하게 하는 탈중앙화 결제 계층을 제공합니다.
렌더링 증명
Aethir 네트워크의 노드는 두 가지 주요 기능을 제공합니다. 즉, 트랜잭션을 검증하기 위해 15분마다 작업자 그룹을 무작위로 선택하는 작업 증명 렌더링, 사용자가 가능한 최상의 서비스를 받을 수 있도록 네트워크 성능을 면밀히 모니터링하는 작업 증명 렌더링입니다. 주문형 및 지리적 위치 리소스를 조정합니다. 채굴 보상은 Aethir 네트워크 노드를 실행하는 참가자에게 제공하는 컴퓨팅 리소스에 대한 보상으로 기본 $ATH 토큰 형식으로 배포됩니다.
노사나
Nosana는 Solana를 기반으로 구축된 탈중앙화 GPU 네트워크입니다. Nosana를 사용하면 누구나 유휴 컴퓨팅 리소스에 기여하고 $NOS 토큰 형태로 보상을 받을 수 있습니다. DePIN은 기존 클라우드 솔루션의 오버헤드 없이 복잡한 AI 워크로드를 실행하기 위해 비용 효율적인 GPU 할당을 촉진합니다. 누구나 유휴 GPU를 임대하여 Nosana 노드를 실행하고 네트워크에 제공하는 GPU 성능에 비례하여 토큰 보상을 얻을 수 있습니다.
네트워크는 컴퓨팅 리소스를 할당하는 두 당사자, 즉 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 원하는 사용자와 컴퓨팅 리소스를 제공하는 노드 운영자를 연결합니다. 중요한 프로토콜 결정 및 업그레이드는 NOS 토큰 보유자가 투표하고 Nosana DAO에서 관리합니다.
Nosana는 향후 계획에 대한 자세한 로드맵을 제시했습니다. Galactica(v1.0 - H1/H2 2024)는 메인넷을 출시하고 CLI 및 SDK를 출시하며 소비자 GPU용 컨테이너 노드를 통한 네트워크 확장에 중점을 둘 것입니다. Triangulum(v1.X - 2024년 하반기)은 PyTorch, HuggingFace 및 TensorFlow용 주요 머신러닝(ML) 프로토콜과 커넥터를 통합합니다. Whirlpool(v1.X - H1 2025)은 AMD, Intel 및 Apple Silicon의 다양한 GPU에 대한 지원을 확장합니다. 솜브레로(v1.
아카쉬
Akash 네트워크는 누구나 참여하고 기여할 수 있는 탈중앙화 클라우드 컴퓨팅 시장인 Cosmos SDK를 기반으로 구축된 오픈 소스 지분 증명 네트워크입니다. $AKT 토큰은 네트워크를 보호하고, 자원 지불을 촉진하며, 네트워크 참가자 간의 경제적 조정을 조정하는 데 사용됩니다. Akash 네트워크는 몇 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
블록체인 레이어는 Tendermint Core와 Cosmos SDK를 사용하여 합의를 제공합니다.
애플리케이션 계층은 배포 및 리소스 할당을 관리합니다.
공급자 계층은 리소스, 입찰 및 사용자 애플리케이션 배포를 관리합니다.
사용자 계층을 통해 사용자는 Akash 네트워크와 상호 작용하고 리소스를 관리하며 CLI, 콘솔 및 대시보드를 통해 애플리케이션 상태를 모니터링할 수 있습니다.
처음에는 스토리지 및 CPU 임대 서비스에 중점을 두었던 이 네트워크는 나중에 AI 교육 및 추론 워크로드 증가와 처리 능력 요구 사항에 대응하여 AkashML 플랫폼을 통해 GPU 임대 및 할당을 확장했습니다. AkashML은 고객(테넌트라고 함)이 GPU에 대해 지불하고 싶은 가격을 제출하고 컴퓨팅 공급업체(공급자라고 함)가 요청된 GPU를 공급하기 위해 경쟁하는 "역경매" 시스템을 사용합니다.
이 글을 쓰는 시점에서 Akash 블록체인은 총 1,290만 건 이상의 거래를 기록했으며, 컴퓨팅 리소스에 액세스하는 데 535,000달러 이상이 사용되었으며, 189,000개 이상의 고유 배포가 임대되었습니다.
언급할만한 다른 프로젝트
컴퓨팅 DePIN 분야는 여전히 진화하고 있으며 많은 팀이 혁신적이고 효율적인 솔루션을 시장에 출시하기 위해 경쟁하고 있습니다. 추가 조사할 가치가 있는 다른 예는 다음과 같습니다. Hyperbolic은 AI 개발 리소스 풀을 위한 협업 개방형 액세스 플랫폼을 구축하고 있으며, Exabits는 컴퓨팅 마이너로 구동되는 분산 컴퓨팅 성능 네트워크를 구축하고 있으며, Shaga는 Solana에서 PC 대여 및 화폐화를 허용하는 플랫폼을 구축하고 있습니다. 서버사이드 게임을 위한 네트워크.
중요 고려사항 및 향후 전망
이제 우리는 DePIN 계산의 기본 원칙을 이해하고 현재 실행 중인 여러 보충 사례 연구를 검토했으므로 장단점을 포함하여 이러한 탈중앙화 네트워크의 영향을 고려하는 것이 중요합니다.
도전
대규모로 분산 네트워크를 구축하려면 성능, 보안, 탄력성 간의 균형이 필요한 경우가 많습니다. 예를 들어 전 세계적으로 분산된 상용 하드웨어 네트워크에서 AI 모델을 훈련하는 것은 비용 효율성과 시간 효율성이 떨어질 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 AI 모델과 해당 워크로드는 점점 더 복잡해지고 있어 상용 GPU보다는 고성능 GPU가 더 많이 필요합니다.
이것이 바로 대기업이 고성능 GPU를 대량 있는 이유입니다. 이는 누구나 유휴 공급을 빌려줄 수 있는 무허가 시장을 만들어 GPU 부족을 해결하려는 DePIN의 시도를 컴퓨팅하는 데 내재된 과제입니다. 프로토콜은 두 가지 주요 방법으로 이 문제를 해결할 수 있습니다. 즉, 네트워크에 기여하려는 GPU 제공업체에 대한 기본 요구 사항을 설정하고, 더 큰 전체를 달성하기 위해 네트워크에 제공된 컴퓨팅 리소스를 풀링함으로써 가능합니다. 그러나 이 모델은 본질적으로 Nvidia와 같은 하드웨어 공급업체와 직접 거래하기 위해 더 많은 자본을 할당할 수 있는 중앙 집중식 서비스 제공업체보다 더 어렵습니다. DePIN은 앞으로 이 점을 고려해야 합니다. 탈중앙화 프로토콜에 충분한 자금이 있는 경우 DAO는 고성능 GPU를 구매하기 위해 자금의 일부를 할당하도록 투표할 수 있습니다. 이는 탈중앙화 관리되고 상용 GPU보다 더 높은 가격으로 임대할 수 있습니다.
DePIN 컴퓨팅과 관련된 또 다른 과제는 적절한 양의 리소스 활용을 관리하는 것입니다. 초기 단계에서 대부분의 컴퓨팅 DePIN은 오늘날 많은 스타트업이 직면하고 있는 것처럼 구조적 수요가 충분하지 않은 상황에 직면하게 됩니다. 일반적으로 DePIN의 과제는 최소 실행 가능한 제품 품질을 달성하기 위해 초기에 충분한 공급을 확보하는 것입니다. 공급이 없으면 네트워크는 지속 가능한 수요를 창출할 수 없으며 수요가 가장 많은 기간 동안 고객에게 서비스를 제공할 수 없습니다. 방정식의 다른 측면은 공급 과잉에 대한 우려입니다. 특정 임계값을 초과하면 네트워크 활용도가 최대 용량에 가까워지거나 도달하는 경우에만 더 많은 프로비저닝이 도움이 됩니다. 그렇지 않으면 DePIN은 공급에 대해 초과 지불을 할 리스크 있으며, 이로 인해 리소스 활용도가 낮아져 프로토콜이 공급업체를 유지하기 위해 토큰 발행을 늘리지 않는 한 공급업체의 수익이 감소하게 됩니다.
넓은 지리적 범위가 없는 통신 네트워크가 아무 소용이 없듯이, 승객이 승차를 위해 너무 오래 기다려야 한다면 택시 네트워크도 아무 소용이 없습니다. DePIN은 리소스를 제공하기 위해 장기적으로 사람들에게 비용을 지불해야 한다면 아무 소용이 없습니다. 중앙 집중식 서비스 제공업체는 리소스 수요를 예측하고 공급을 효율적으로 관리할 수 있지만 계산 DePIN에는 이러한 활용도를 관리할 중앙 권한이 부족합니다. 따라서 DePIN은 리소스 활용도를 설정하는 데 특히 전략적이어야 합니다.
탈중앙화 GPU 시장의 더 큰 그림 문제는 GPU 부족 현상이 끝날 수도 있다는 것입니다. Mark Zuckerberg는 최근 인터뷰에서 미래의 병목 현상은 컴퓨팅 리소스가 아닌 에너지가 될 것이라고 말했습니다. 왜냐하면 이제 기업들은 컴퓨팅 리소스를 비축하는 대신 대량 데이터 센터를 구축하기 위해 서두르게 될 것이기 때문입니다. 물론 이는 수요 둔화로 인해 GPU 가격이 하락할 가능성이 높다는 것을 의미하지만, 독점 데이터 센터를 구축하여 AI 모델 성능에 대한 기준을 전례 없는 수준으로 높일 경우 AI 스타트업이 성능 및 성능 측면에서 어떻게 성과를 거둘 것인지에 대한 의문도 제기됩니다. 수준의 서비스 품질로 대기업과 경쟁하십시오.
DePIN 계산 사례 연구
다시 한번 말씀드리지만, AI 모델의 복잡성과 후속 처리 및 컴퓨팅 요구 사항, 사용 가능한 고성능 GPU 및 기타 컴퓨팅 리소스의 양 사이에는 격차가 점점 커지고 있습니다.
전산 DePIN은 오늘날 몇 가지 주요 기능을 기반으로 주요 하드웨어 제조업체와 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체가 지배하고 있는 컴퓨팅 시장 부문에 혁신적인 변화를 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
상품과 서비스에 대해 더 낮은 비용을 제공합니다.
더 큰 검열 저항과 네트워크 탄력성을 보장합니다.
AI의 이점을 누릴 수 있는 잠재적인 규제 지침을 위해서는 AI 모델이 미세 조정 및 교육을 위해 최대한 개방적이어야 하며, 누구나 어디서나 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다.
컴퓨터와 인터넷 접속이 가능한 미국 가구의 비율은 기하급수적으로 증가하여 100%에 가까워졌습니다. 또한 세계 여러 지역에서 상당한 성장이 있었습니다. 이는 컴퓨팅 리소스의 잠재적 공급자(GPU 소유자)가 충분한 금전적 인센티브와 원활한 거래 프로세스가 제공되면 유휴 공급을 기꺼이 빌려줄 수 있음을 시사합니다. 물론 이는 매우 대략적인 추정이지만, 지속 가능한 컴퓨팅 자원 공유 경제의 기반이 이미 존재하고 있을 수도 있음을 시사합니다.
AI 외에도 컴퓨팅에 대한 미래 수요는 양자 컴퓨팅과 같은 다른 많은 산업에서도 나타날 것입니다. 양자컴퓨팅 시장규모는 2023년 9억2880만달러에서 2030년 65억2880만달러로 연평균 성장률 32.1%로 성장할 것으로 예상된다. 이 산업의 생산에는 다양한 종류의 리소스가 필요하지만 양자 컴퓨팅 DePIN이 출시되는지, 그리고 어떤 모습일지 지켜보는 것은 흥미로울 것입니다.
"소비자 하드웨어에서 실행되는 강력한 오픈 소스 모델 생태계는 AI의 과도한 집중으로 인해 미래 가치가 포착되지 않도록 보호하고 거대 기업과 군대보다 훨씬 저렴한 비용으로 보호하기 위한 중요한 대책입니다." - Vitalik Buterin
대기업은 DePIN의 대상이 아닐 수도 있고 앞으로도 그럴 것입니다. DePIN 컴퓨팅은 제한된 자원을 가진 개인 개발자, 소규모 기업가 및 스타트업에 다시 힘을 실어줍니다. 이를 통해 유휴 공급을 더 많은 컴퓨팅 리소스가 제공하는 혁신적인 아이디어와 솔루션으로 전환할 수 있습니다. AI는 의심할 여지없이 수십억 명의 삶을 변화시킬 것입니다. AI가 모든 사람의 직업을 대체할 것이라고 걱정하기보다는 AI가 개인과 자영업자, 스타트업 및 더 많은 대중에게 힘을 실어줄 수 있다는 생각을 장려해야 합니다.
