AI 수요의 폭발과 DePIN이라는 해결책

주식회사 Palette Link의 @t-yonefu입니다. AI를 사용하다 보면 토큰 소비를 신경 쓰는 경우가 많지만, 이는 개인이 신경 쓰는 문제일 뿐, 규모를 더 키워 기업이나 사회 인프라에 대해 생각하면 또 다른 문제가 보입니다. 이번에는 그 문제에 대해 정리하면서, 해결책이 될 것으로 보이는 DePIN에 대해 소개하고자 합니다.

대규모 언어 모델 (LLM)을 비롯한 AI 기술의 급격한 보급으로 인해, 기존의 데이터 센터는 전력과 하드웨어 공급 한계에 직면해 있습니다. 거대 테크 기업조차 계속해서 늘어나는 수요에 대해 충분한 인프라를 확보하는 것이 어려운 상황입니다. 또한, Crucial 브랜드로 알려진 Micron Technology가 2025년에 데이터 센터용 메모리 사업에 전념하기 위해 일반 소비자용 메모리 출하 종료를 발표한 것처럼, AI 하드웨어 수요는 기업에 머물지 않고 일반 소비자에게까지 영향을 미치고 있습니다.

기존의 클라우드 컴퓨팅 (AWS, Google Cloud, Azure 등)이나 통신 네트워크 구축은, 일부 거대 기업이 거액의 자본을 투입하여 데이터 센터나 기지국을 정비하는 중앙집권형 모델이었습니다.

이 모델의 과제는 다음과 같습니다.

자본 집약적: 신규 데이터 센터 건설에 수년의 시간과 막대한 투자가 필요 -
지리적 집중: 특정 리전(Region)으로의 수요 집중으로 인한 전력 및 냉각 문제 심화 -
단일 장애점 (Single Point of Failure): 프로바이더 의존에 따른 벤더 락인 (Vendor Lock-in)

대기업이 자사 하드웨어를 독점하고 있음에도 불구하고 발생하는 중앙집권적 인프라의 한계를 해결할 수 있는 스케일러블 (Scalable)한 대안으로서, 전 세계의 리소스를 하나로 묶는 DePIN에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks: 분산형 물리 인프라 네트워크) 는 블록체인과 토큰 보상을 활용하여, 전 세계의 개인이나 기업으로부터 '물리적인 하드웨어 리소스'를 크라우드 소싱하는 구조입니다.

제공자가 GPU, 스토리지, 대역폭 등의 물리적 리소스를 네트워크에 연결 -
프로토콜이 워크로드 (Workload)를 적절한 제공자에게 라우팅 -
블록체인이 기여도를 암호학적으로 검증하고 보상을 자동 분배 -
이용자는 기존 클라우드보다 저렴하고 스케일러블하게 리소스를 이용

관점	중앙집권형 클라우드	DePIN
자본 요건	거액의 선행 투자	제공자가 분산 투자
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Chutes — Bittensor 네트워크 상의 서브넷 (Subnet)으로 구축된, 분산형 서버리스 AI 추론 플랫폼.

특징: 개발자는 인프라를 직접 관리할 필요 없이, DeepSeek나 Qwen 같은 오픈 소스 LLM을 API를 통해 몇 초 만에 배포할 수 있음 -
강점: AWS 등의 기존 클라우드와 비교하여 추론 비용을 약 85% 절감. TEE (Trusted Execution Environment)와 내양자 암호 (ML-KEM-768)를 통한 엔드 투 엔드 (End-to-End) 암호화로, GPU 호스트 측에서 프롬프트 내용을 엿보기 어렵게 만듦

Render Network — 전 세계의 유휴 상태인 하이엔드 GPU를 하나로 묶는 분산형 클라우드 프로토콜.

특징: 3D 렌더링을 위해 시작되었으나, 현재는 생성 AI를 위한 연산 처리로 용도를 확대 -
강점: 월간 수천만 달러 규모의 실질 수익을 창출하며, 유휴 GPU 활용 모델을 확립

Grass — AI 모델 학습에 필요한 데이터 수집을 담당하는 DePIN 프로젝트.

특징: 사용자의 여유 인터넷 대역폭을 공유하여 웹 스크레이핑을 통해 AI용 데이터를 수집 -
강점: 영지식 증명 (ZKP)을 통한 'Sovereign Data Rollup'으로 데이터의 출처와 진위성을 보장하고, 부정 데이터의 혼입을 방지

AI의 연산 수요는 계속해서 증가하고 있으며, 중앙집권형 클라우드만으로는 전력, 하드웨어, 건설 속도 측면에서 한계가 보이고 있습니다. DePIN은 블록체인과 토큰 인센티브를 통해 전 세계의 물리적 리소스를 결집하며, Chutes (추론), Render Network (학습), Grass (데이터 수집)와 같이 AI 파이프라인의 각 단계에서 실용 사례가 확산되고 있습니다.

이 수요는 일시적인 붐이 아니라 구조적인 트렌드입니다. DePIN은 비용 절감과 확장성 관점에서 AI 시대의 인프라를 보완하거나 대체할 현실적인 선택지로서, 앞으로 더욱 중요성을 더해갈 것입니다.

Coincub: 2026년 AI를 위한 DePIN: 실제 비용 및 기업의 진입 장벽

Chutes

Render Network

Grass