DePIN 사냥 여행: AI 컴퓨팅 파워를 미끼로, 길은 험하고 멀다

저자：Hedy Bi, 오코 클라우드 체인 연구원

홍콩 Web3 카니발이 한창 마무리되었지만, Web3의 자유로운 맥박은 여전히 뛰고 있으며 다른 산업으로 계속 침투하고 있습니다. 이전 주기와 비교했을 때, 이번 상승장의 시작 논리는 "원주율 혁신 서사"에서 "주류 인정, 자금 주도"의 모델로 변화했습니다. 필자가 관찰한 Web3 발전 단계는 "폐쇄적이고 소수의 절대적 자유"에서 "진정한 포용 속의 상대적 자유" 단계로 진화했습니다.

이러한 논리 하에 더 이상 상자 밖으로 나와 분석하지 않는다면, 기다리기만 하는 원주율 혁신 서사는 Web3 현재의 발전에 적합하지 않습니다. Web3가 규제를 수용하기 시작한 이후, Web3는 홍콩 정부의 지속적인 추진 아래 금융 분야에 다시 집중하고 있습니다. 주류 금융 기관들도 RWA와 현물 ETF를 통해 Web3에 참여를 가속화하고 있습니다.

이번 회의에서는 주류 금융 기관이 Web3에 진입하는 것 외에도 Web2와 Web3를 연결할 수 있는 기회인 ------ DePIN 트랙을 보았습니다. 특히 AI 대모델 발전의 추진으로 인해 DePIN 내의 하위 트랙인 컴퓨팅 파워의 재분배가 다시금 뜨거운 관심을 받고 있습니다.

출처: OKG Research

컴퓨팅 파워는 미끼지만, AI 대모델 훈련은 DePIN의 최적의 실현 장면이 아니다

"블록체인은 기술을 통해 신뢰를 구축하고, AI는 극도로 신뢰가 필요한 산업입니다." Dragonfly Capital의 관리 파트너 Haseed Qureshi가 회의에서 이렇게 말했습니다.

DePIN은 새로운 트랙이 아니며, 몇 년 전부터 제기되었습니다. AI 대모델의 폭발로 인해 업계는 컴퓨팅 파워와 데이터에 대해 많은 논의를 진행했습니다. 추정에 따르면, 대모델 계산 비용은 매년 31배 증가하고 있습니다. 전 세계적으로 GPU가 부족하며, 엔비디아와 같은 회사는 현재 시장 수요의 식물 사슬 최상위에 있어 큰 가격 결정권을 가지고 있습니다. 독점과 탈중앙화, 비용에 대한 논쟁은 Web3 DePIN 트랙에서 다시 뜨거운 논의의 이유가 되었습니다.

비록 AI 대모델 훈련이 원인이라 할지라도, 로마는 하루아침에 이루어지지 않았습니다. AI 대모델 훈련은 현재 DePIN의 최적의 실현 장면이 아닙니다. AI 대모델 생산에 대한 컴퓨팅 파워의 요구는 주로 두 가지 측면에 집중됩니다: 추론과 훈련. 훈련 단계에서는 대량의 데이터를 투입하여 복잡한 신경망 모델을 훈련합니다. 추론 단계에서는 훈련된 모델을 사용하여 대량의 데이터를 통해 다양한 결론을 도출합니다.

출처: NVIDIA

탈중앙화와 컴퓨팅 파워의 결합에서, 훈련에서 미세 조정 훈련, 그리고 추론으로의 난이도는 점차 감소합니다. DePIN에서는 업계의 더 많은 프로젝트가 훈련이 아닌 추론에 집중되고 있습니다. 대부분의 기업이 AI 훈련에 사용하는 엔비디아 GPU 클러스터의 주요 이유는 그들이 강력한 병렬 계산 능력과 메모리 대역폭을 가지고 있기 때문입니다. 추론 단계에 비해 병렬 계산 능력과 대역폭에 대한 요구는 훨씬 낮아집니다. 또한 대모델 훈련은 안정성을 더욱 중시하는데, 훈련이 중단되면 다시 훈련을 진행해야 하기 때문입니다. 이더리움에서 GPT 사용을 위한 탈중앙화 컴퓨팅 애플리케이션을 구축할 경우, 단일 행렬 곱셈 연산만으로도 가스 비용이 100억 달러에 달하고 1개월이 소요될 것입니다.

또한 필자는 이번 회의에서 비교적 인기 있는 몇 가지 프로젝트의 현황을 분석했으며, 공급 측이 수요 측을 초과하는 양상을 보였습니다. 즉, 전 세계에 분포된 컴퓨팅 파워 공급이 AI 모델 훈련이나 추론 작업의 AI 개발자 수요를 초과하고 있습니다. 수요가 없다는 것은 아니며, OpenAI의 창립자 Sam Altman은 7조 달러를 모집하여 현재 TSMC의 10배 규모의 첨단 반도체 공장과 반도체 생산 및 모델 훈련을 구축하겠다고 제안했습니다. 스탠포드 대학교의 연구에 따르면, 어떤 언어 모델이든 훈련 매개변수 규모가 그 규모의 임계값을 초과하면 성능(예: 정확성)이 급격히 향상됩니다. 이는 "강한 힘이 기적을 낳는다"는 규칙과 정반대이며, 현실적으로 탈중앙화 컴퓨팅 파워의 구상에는 해결해야 할 많은 문제들이 남아 있음을 의미합니다.

DePIN 트랙의 "역사적 기원"은 "공유 경제"로 거슬러 올라간다

DePIN 자체의 개념은 이해하기 어렵지 않으며, 심지어 Web2로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 인터넷 산업을 되돌아보면, 최소 15년 동안 Web2 플레이어들은 개인의 유형 자산을 집합하여 "공유 경제"를 창출하는 데 몰두해 왔습니다. 무형 자산(예: 유휴 서버 등)을 P2P(피어 투 피어) 또는 P2B(피어 투 비즈니스) 형태로 수요자에게 재분배하는 경우, 탈중앙화 기술 블록체인은 인센티브 메커니즘을 통해 생산 관계를 최적화할 수 있습니다. 이것이 DePIN이 하고자 하는 것입니다.

따라서 DePIN 트랙 아래에서 공급 측의 열정은 높습니다. 사실 Web2는 "재분배"를 위해 오랫동안 축적해 왔으며, 이번에는 중개인을 직접 제거했습니다. 현재 거의 천 개의 DePIN 프로젝트가 있으며, 특히 솔라나 생태계는 Messari의 통계에 따르면 DePIN 인프라에서 선두를 차지하고 있습니다. 이는 솔라나 퍼블릭 체인이 높은 인프라 통합성과 성능을 가지고 있기 때문입니다. 지역 분포 측면에서, 2024년에서 2025년 사이에 여러 개의 상위 10개 DePIN이 아시아에서 나올 것으로 예상됩니다.

출처: Messari

Web3와 AI는 매우 많은 교차점이 있으며, 컴퓨팅 파워는 미래 디지털 세계의 보편적인 화폐로 가장 먼저 주목받고 있습니다. 그러나 탈중앙화 컴퓨팅 파워라는 가장 합리적인 실현 장면은 가장 쉽게 실현되는 것은 아닙니다.

Web3와 AI의 교차점에서, 기술적으로 난제를 극복하는 것 외에도, AI 에이전트의 창작자 소유권 부여 및 소형 AI 모델의 컴퓨팅 파워 장면과 같은 다른 많은 분파를 탐색하는 것이 더 실현 가능성이 높습니다. 비즈니스 모델의 성공과 기술의 돌파는 항상 균형을 이룹니다. DePIN은 이 과정을 가속화하고 있으며, DePIN의 "사냥 여행"도 풍성한 수확을 거둘 것입니다.