그레이스케일, AI 토큰 넘어 데이터·신용 등 컴퓨팅 이면 주목

암호화폐 자산 운용사 그레이스케일(Grayscale)이 일반적인 AI 소프트웨어 투자에서 벗어나, AI 학습 데이터 제공자, 하드웨어 금융 제공자, 컴퓨팅 자원 사용량에 따른 결제 수취 대상 등 보다 구체적인 암호화폐 및 AI 연계 가능성에 주목하고 있다는 분석이 나왔다. 그레이스케일의 10월 23일자 리서치 노트는 이러한 세부적인 인프라 역할을 수행하는 프로젝트들을 조명하며, 단순한 AI 토큰 투자를 넘어선 심층적인 분석을 제시하고 있다.

보고서에 따르면, DATA, USD.AI, Pearl 등이 각기 다른 인프라 영역에서 활동하는 대표적인 예로 언급되었다. 특히 하드웨어 금융 부문은 블록체인 메커니즘과 더불어 신용 관련 질문을 제기하며, 유용한 서비스와 가치 있는 토큰이 별개의 제안이라는 점을 강조했다. 이는 AI라는 포괄적인 명칭 아래 숨겨진 다양한 비즈니스 모델을 명확히 구분해야 함을 시사한다.

그레이스케일 리서치 책임자인 잭 판들(Zach Pandl)은 DATA의 기여 학습 데이터 작업, USD.AI의 GPU 기반 대출, 그리고 Pearl의 AI 컴퓨팅과 블록체인 보상 결합 시도를 사례로 들었다. 이들은 그레이스케일의 선택적 예시이며, 해당 분야 전체의 독립적으로 입증된 결과는 아니라는 점을 명확히 했다. 각 모델은 서로 다른 고객층을 대상으로 한다. 데이터 네트워크는 데이터셋 라이선스를 제공하려는 주체가 필요하며, 금융 프로토콜은 부채를 상환할 수 있는 차입자가 필요하다. 컴퓨팅 네트워크는 유용한 워크로드와 배달 측정 방식이 필요하다. 이들을 AI 토큰이라는 하나의 명칭으로 묶는 것은 실제보다 더 많은 것을 숨길 수 있다.

USD.AI의 설명 문서에는 신용 요소가 명시적으로 포함되어 있다. 이는 GPU와 관련 현금 흐름으로 담보되는 대출을 설명하며, 일반적으로 변제는 담보와 특정 예외로 제한된다. 이자 수익을 창출하는 금융 상품은 대출 상환금과 준비금 관련 수입에서 비롯된다. 이는 새로운 배포 형식 속에서 익숙한 인수 심사 질문을 제기한다. 장비 가치가 예상보다 빠르게 하락하면 어떻게 되는가? 장비를 사용하는 고객은 얼마나 집중되어 있는가? 차입자가 실패할 경우 담보를 회수하고 판매할 수 있는 사람은 누구인가? 블록체인 기록은 이러한 질문에 대한 완벽한 답을 제공하지는 않지만, 청구에 대한 가시성을 향상시킬 수 있다.

운영과 금융의 구분은 Bitdeer의 채굴 및 AI 공개에서도 동일하게 나타난다. 기계, 자금 조달된 용량, 그리고 실현된 고객 수익은 서로 관련된 측정 지표이지만, 상호 교환 가능한 것은 아니다. 이러한 구분은 AI 기술의 복잡성을 이해하는 데 중요한 요소로 작용한다. 개별 기업의 기술력과 사업 모델을 면밀히 분석함으로써 투자자는 잠재적 위험과 기회를 더 정확하게 파악할 수 있다.

성공적인 인프라 구축만으로는 모든 관련 토큰에 동일한 혜택이 자동으로 돌아가지 않는다. 거버넌스 토큰, 대출 수익에 대한 청구권, 그리고 서비스 결제에 사용되는 토큰은 매우 다른 권리를 가질 수 있다. 예를 들어, USD.AI의 예금자 가이드에서는 이자 수익이 없는 USDai 토큰, 수입을 얻는 sUSDai 토큰, 그리고 CHIP 거버넌스를 분리하여 설명한다. 단순히 프로토콜의 이름을 명명하는 것만으로는 보유자가 어떤 종류의 노출을 받는지 식별할 수 없다. 이는 토큰 보유자들이 각 토큰의 특성과 권리를 정확히 이해하고 투자 결정을 내려야 함을 시사한다.

동일한 분석 원칙은 데이터 영역에도 적용된다. 기여자에게 보상을 지급하는 것은 유용한 데이터 공급을 장려할 수 있지만, 지속 가능한 수요는 구매자가 해당 데이터가 합법적이고 관련성이 있으며 다른 곳에서 얻기 어렵다고 판단하는지에 달려 있다. 토큰 인센티브는 초기 활동에 자금을 지원할 수는 있지만, 고객이 계속해서 지불할 것이라는 점을 증명하지는 못한다. 이는 데이터의 품질과 가치가 단순히 토큰 인센티브만으로는 보장되지 않으며, 시장의 실제 수요와 평가에 의해 좌우됨을 의미한다. 그레이스케일은 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 AI와 블록체인 기술의 미래를 전망하고 있다.