가우라브 샤르마 CEO 작성 io.net
비탈릭 부테린은 최근 2026년을 "컴퓨팅 자율 주권 분야에서 잃어버린 것을 되찾는 해"로 선포했습니다. 그는 개인적으로 실천하고 있는 변화 들을 공유했는데, 구글 문서를 파일버스(Fileverse)로, 지메일(Gmail)을 프로톤 메일(Proton Mail)로, 텔레그램(Telegram)을 시그널(Signal)로 교체하고, 클라우드 서비스를 이용하는 대신 자신의 노트북에서 대규모 언어 모델을 로컬로 실행하는 실험을 하고 있다는 내용입니다.
직감은 옳습니다. 중앙 집중식 AI 인프라는 심각한 문제입니다. 아마존, 마이크로소프트, 구글 세 회사가 전 세계 클라우드 인프라 지출의 66%를 차지하고 있으며, 이 시장은 작년 한 분기에 1,026억 달러 에 달했습니다. 모든 요청이 이처럼 집중된 인프라를 통해 처리될 때, 사용자는 개인 정보로 유지되어야 할 데이터에 대한 통제권을 포기하게 됩니다. 디지털 자율성을 중요하게 생각하는 사람이라면 누구나 이러한 상황이 구조적 결함으로 느껴질 것입니다. 하지만 비탈릭 부테린이 제안한 해결책, 즉 개인 하드웨어에 AI를 로컬로 호스팅하는 방식은 불필요한 절충안을 제시합니다. 진지한 AI 애플리케이션 개발을 시도하는 사람들에게 그의 프레임워크는 실질적인 해결책을 제공하지 못합니다.
로컬 컴퓨팅의 한계
자신의 기기에서 AI를 실행하는 것은 분명 매력적입니다. 모델이 노트북을 벗어나지 않는다면 데이터도 마찬가지입니다. 제3자의 개입이나 감시, 기업 인프라에 대한 의존도 없습니다. 이는 간단한 사용 사례에 적합합니다. 기본적인 추론을 실행하는 개인 사용자나 소규모 모델을 실험하는 개발자는 로컬에서 호스팅되는 모델을 통해 가치를 창출할 수 있습니다. 비탈릭 부테린은 현재 사용성과 효율성 측면에서 한계가 있음을 인정하면서도, 이는 시간이 지남에 따라 개선될 일시적인 문제라고 말합니다.
하지만 모델 학습, 대규모 추론 실행, 그리고 지속적으로 작동하는 에이전트 배포에는 개인용 하드웨어로는 감당할 수 없는 GPU 성능이 요구됩니다. 단 하나의 AI 에이전트를 밤새도록 실행하는 데에도 지속적인 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 책상에서 잠시라도 자리를 비우면 항상 켜져 있는 AI 비서라는 약속은 무의미해집니다. 기업 환경에서는 하루에 수천 시간의 GPU 사용이 필요합니다. 특수 모델을 학습시키는 스타트업은 고성능 노트북이 1년 동안 제공하는 것보다 더 많은 컴퓨팅 자원을 일주일 만에 소모할 수 있습니다. 야심찬 연구팀은 자금의 80% 이상을 GPU 용량 확보에만 투자할 수도 있는데, 이는 인재 영입, 연구 개발 또는 시장 확장에 투자할 수 있는 자원입니다. 자본력이 풍부한 대기업은 이러한 비용을 쉽게 감당할 수 있지만, 다른 기업들은 높은 가격 때문에 경쟁력을 잃게 됩니다.
하지만 모델 학습, 대규모 추론 실행, 그리고 지속적으로 작동하는 에이전트 배포에는 개인용 하드웨어로는 감당할 수 없는 GPU 성능이 요구됩니다. 단 하나의 AI 에이전트를 밤새도록 실행하는 데에도 지속적인 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 책상에서 잠시라도 자리를 비우면 항상 켜져 있는 AI 비서라는 약속은 무의미해집니다. 기업 환경에서는 하루에 수천 시간의 GPU 사용이 필요합니다. 특수 모델을 학습시키는 스타트업은 고성능 노트북이 1년 동안 제공하는 것보다 더 많은 컴퓨팅 자원을 일주일 만에 소모할 수 있습니다. 야심찬 연구팀은 자금의 80% 이상을 GPU 용량 확보에만 투자할 수도 있는데, 이는 인재 영입, 연구 개발 또는 시장 확장에 투자할 수 있는 자원입니다. 자본력이 풍부한 대기업은 이러한 비용을 쉽게 감당할 수 있지만, 다른 기업들은 높은 가격 때문에 경쟁력을 잃게 됩니다.
로컬 호스팅은 이러한 문제를 해결하지 못하며, 대부분의 개발자에게 두 가지 선택지, 즉 소규모로 자체적인 운영을 유지하거나 규모를 확장하여 데이터를 아마존, 구글 또는 마이크로소프트에 넘겨주는 것 중 하나를 택하도록 강요하는 결과를 낳습니다.
잘못된 이진수
암호화폐 커뮤니티는 이러한 관점의 본질을 정확히 파악할 수 있어야 합니다. 탈중앙화는 독립성을 유지하기 위해 역량을 축소하려는 의도가 아니라, 규모와 주권이 공존할 수 있도록 하는 것입니다. 컴퓨팅에도 동일한 원칙이 적용됩니다.
전 세계적으로 수백만 대의 GPU가 데이터 센터, 기업, 대학 및 독립 시설에서 제대로 활용되지 않고 있습니다. 오늘날 가장 발전된 분산 컴퓨팅 네트워크는 이러한 파편화된 하드웨어를 탄력적이고 프로그래밍 가능한 인프라로 통합합니다. 이러한 네트워크는 현재 130개국 이상에 걸쳐 있으며, 기업용 GPU와 특수 엣지 디바이스를 기존 하이퍼스케일러보다 최대 70% 저렴한 비용으로 제공합니다.
개발자는 단일 공급업체가 아닌 분산된 독립 운영자 풀에서 제공되는 고성능 클러스터를 필요에 따라 이용할 수 있습니다. 가격은 수년 전에 협상된 계약이 아닌 실시간 사용량 및 경쟁 상황에 따라 결정됩니다. 공급업체의 경우, 유휴 하드웨어를 생산적인 용량으로 전환할 수 있습니다.
개방형 컴퓨팅 시장의 수혜자는 누구일까요?
그 영향은 비용 절감 그 이상입니다. 더 넓은 시장에서 이는 현재 AI를 장악하고 있는 과점 체제에 대한 진정한 대안을 제시합니다. 독립적인 연구 그룹은 하드웨어 제약에 맞춰 연구 목표를 축소하는 대신 의미 있는 실험을 수행할 수 있습니다. 신흥 경제국의 스타트업은 하이퍼스케일러 계약을 확보하기 위한 자본 조달 없이도 지역 언어, 지역 의료 시스템 또는 농업 응용 분야를 위한 모델을 구축할 수 있습니다.
지역 데이터 센터는 기존 계약 구조에 얽매이지 않고 글로벌 시장에 참여할 수 있습니다. 이것이 바로 AI 디지털 격차를 해소하는 진정한 방법입니다. 개발자들에게 성능이 떨어지는 도구를 받아들이라고 요구하는 것이 아니라, 컴퓨팅 자원이 시장에 도달하는 방식을 재편하는 것입니다. 비탈릭 부테린의 말처럼 AI 인프라의 중앙 집중화에 저항해야 하지만, 그 해답은 로컬 하드웨어로 후퇴하는 것이 아닙니다. 확장성과 독립성을 모두 제공하는 분산 시스템은 이미 존재합니다.
암호화폐 원칙의 진정한 시험대
암호화폐 커뮤니티는 탈중앙화를 핵심 원칙으로 삼았습니다. 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 암호화폐가 항상 주장해왔던 것처럼, 분산 시스템이 중앙 집중식 시스템과 동등하거나 그 이상을 달성할 수 있음을 증명할 기회를 제공합니다. 낮은 비용, 폭넓은 접근성, 단일 통제 지점이나 장애 지점의 부재 등이 그 예입니다. 필요한 인프라는 이미 존재합니다. 문제는 업계가 이를 활용할 것인지, 아니면 규모를 작게 유지하는 데 만족해야 하는 형태의 주권에 안주할 것인지입니다.
