전문가들은 AI 신뢰 요구가 높아짐에 따라 Zk Proofs가 DePINs에 우위를 제공한다고 말한다

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Goldman Sachs의 기준 전망치인 인공지능(AI) 자본 지출 7조 6천억 달러는 궁극적으로 AI 전용 실리콘이 얼마나 오래 유용하게 사용될 수 있는지에 달려 있습니다. 탈중앙화 네트워크는 상당한 비용 효율성을 약속하지만 지연(latency) 문제와 계속 씨름하고 있으며, 전문가들은 그 장기적 생존 가능성이 원시 성능보다 검증 가능성(verifiability)을 우선시하는 데 달려 있다고 주장합니다. 전문가들은 AI 신뢰 요구가 증가함에 따라 Zk Proofs가 DePINs에 우위를 제공한다고 말합니다 주요 시사점 - Goldman Sachs는 칩의 수명이 3년을 초과하는지 여부에 따라 2031년까지 7조 6천억 달러 지출을 인용합니다. - StealthEX 및 Cysic 전문가들은 DePIN 지연 시간이 탈중앙화 AI를 실시간 채팅보다 배치 작업으로 제한한다고 경고합니다. - Maple과 같은 온체인 기업들은 2028년까지 Tier 2 데이터 센터를 위한 500만 달러에서 5천만 달러 신용 격차를 메울 수 있습니다. 7조 6천억 달러 기준선 최근 Goldman Sachs 보고서는 논쟁의 초점을 인공지능(AI) 수요가 존재하는지 여부에서 어떤 공급 측 요인이 실제 구축 비용을 결정할 것인지로 전환합니다. 보고서는 AI 자본 지출 7조 6천억 달러를 기준선으로 전망하지만, 이 수치는 AI 실리콘의 유용 수명을 포함한 "스윙 변수(swing variables)"에 매우 민감하다고 강조합니다. 이러한 수명은 가장 중요한 요인으로 간주되는데, 빠른 혁신으로 인해 일반적으로 4~6년 지속되는 표준 칩이 3년 안에 구식이 되어 비용이 급증할 수 있기 때문입니다. 반대로, 오래된 칩이 추론과 같은 단순한 작업을 위해 재사용되는 "계층형 모델(tiered model)"은 비용을 안정화할 수 있습니다. 데이터 센터의 복잡성과 컴퓨팅 수요의 탄력성은 향후 5년 동안 AI 인프라에 얼마나 많은 자본이 지출될지에 영향을 미칠 가능성이 있는 다른 변수들입니다. 전력망 용량, 전문 인력, 전기 장비의 부족 또한 구축을 지연시키는 요인으로 간주됩니다. 한편, 별도의 보고서는 이러한 엄청난 인프라 지출을 새롭게 부상하는 "머신 이코노미(machine economy)"의 초석으로 규정합니다. 이 패러다임에서 AI 에이전트는 주요 경제 행위자가 되어 고빈도 거래를 실행하고 자원 할당을 독립적으로 관리합니다. 보고서 저자들은 느린 결제 주기와 경직된 고객확인제도(KYC) 프레임워크를 특징으로 하는 기존 금융 시스템이 에이전트 상거래의 속도에 근본적으로 적합하지 않다고 주장합니다. 탈중앙화 인프라와 지연 시간 절충 결과적으로, 보고서는 이러한 전환을 촉진하는 데 필요한 필수적이고 허가가 필요 없는 "경제 레일(economic rails)"로서 crypto와 탈중앙화 프로토콜을 자리매김합니다. 그러나 회의론자들은 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePINs)가 AI의 급증하는 자본 요구 사항을 진정으로 완화할 수 있는지 의문을 제기하며 여전히 경계하고 있습니다. StealthEX의 성장 책임자인 Vadim Taszycki는 탈중앙화 네트워크가 상당한 비용 절감을 제공할 수 있지만 물리적 한계에 직면해 있다고 언급합니다. Akash와 같은 탈중앙화 제공업체는 Amazon Web Services에서 시간당 12.30달러인 H100 GPU를 시간당 1.48달러에 임대할 수 있지만, 그 절충점은 속도입니다. "대형 클라우드 제공업체는 GPU가 한 건물 안에 서로 인접하게 위치하고, 마이크로초 단위로 데이터를 이동시키는 특수 케이블로 연결되어 있기 때문에 [빠른 작업을] 수행할 수 있습니다,"라고 Taszycki는 말했습니다. 그는 공공 인터넷을 통해 여러 국가에 걸쳐 GPU를 연결하는 탈중앙화 네트워크가 밀리초 단위의 지연을 추가한다고 설명했습니다. 이러한 지연으로 인해 탈중앙화 오케스트레이션은 배치 작업 및 미세 조정에는 경쟁력이 있지만, 사용자 경험이 거의 즉각적인 응답에 의존하는 대규모 라이브 챗봇 서비스에는 적합하지 않습니다. Cysic의 창립자인 Leo Fan은 이러한 정서에 공감하며 탈중앙화 추론이 저지연 워크로드에 적합하지 않다고 주장했습니다. 그러나 Fan은 지연 시간이 탈중앙화 플랫폼과 AWS와 같은 하이퍼스케일러를 비교하기에 잘못된 벤치마크라고 주장했습니다. "어려운 문제는 분산 컴퓨팅이 아니라 발견(discovery), 스케줄링, 그리고 증명(attestation)입니다. 핵심은 토큰당 가격이 아니라 검증 가능성입니다,"라고 Fan은 말했습니다. 그는 신뢰 실행 환경(TEEs)과 영지식(ZK) 증명을 통해 탈중앙화 네트워크가 "꼬리 지연(tail latency)"보다 신뢰와 검증이 더 중요한 분야에서 경쟁할 수 있다고 언급했습니다. 온체인 신용과 자금 조달 격차 컴퓨팅을 넘어, 이러한 자본 집약적 프로젝트가 어떻게 자금을 조달할지로 초점이 이동하고 있습니다. 전통적인 사모 신용은 충분한 자본을 보유하고 있지만, 종종 더 작거나 비표준적인 거래를 간과합니다. 온체인 신용은 이전에 기관 유한 파트너에게만 제한되었던 데이터 센터 수익에 소매 투자자가 참여할 수 있도록 하는 등 뚜렷한 이점을 제공합니다. 또한, Maple 및 Centrifuge와 같은 플랫폼은 수수료 대비 높은 인수 비용으로 인해 Apollo와 같은 회사들이 종종 무시하는 500만 달러에서 5천만 달러 범위의 대출을 신디케이트할 수 있습니다. 마지막으로, 온체인 신용은 GPU 사용량에 따라 수익이 변동하는 새로운 "추론별 지불(pay-per-inference)" 모델을 가능하게 합니다. 이러한 모델은 경직된 20년 전통 임대보다 토큰화된 수익 공유 구조에 더 자연스럽게 부합합니다. 이러한 잠재력에도 불구하고, 전문가들은 기관 채택에 닫혀 있는 네 가지 "관문(gates)"을 식별합니다: 파산 법원에서의 법적 집행 가능성, 약정 서비스를 위한 변조 방지 오라클 인프라의 부재, 수십억 달러 규모 트랜치에 대한 규제 불확실성, 그리고 표준화되지 않은 세무 및 회계 제품입니다. 합의된 의견에 따르면 중간 규모의 신디케이트 거래가 온체인에서 견인력을 얻기까지 12~24개월의 현실적인 일정이 제시되며, 대다수 온체인 메자닌 부채는 3~5년 후에나 가능할 것으로 보입니다. 첫 번째 돌파구는 Coreweave와 같은 업계 리더보다는 Tier 2 운영업체에서 나올 가능성이 높습니다. Meta가 Nebius에 최대 270억 달러를 약속하면서 AI 인프라 광풍 확대 Meta가 Nebius에 최대 270억 달러를 약속하면서 AI 인프라 광풍 확대 2026년 거대한 인공지능(AI) 군비 경쟁에서, Meta는 방금 컴퓨팅 파워를 위해 270억 달러 수표에 서명했습니다,… 지금 읽기 2026년 거대한 인공지능(AI) 군비 경쟁에서, Meta는 방금 컴퓨팅 파워를 위해 270억 달러 수표에 서명했습니다,…

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