INF크립토랩 "GPU 인프라의 판을 바꾸다…에이셔, 분산 클라우드로 AI 연산 혁신 주도"

2025년 분산형 연산 인프라의 중심으로 떠오른 GPU 클라우드 플랫폼 ‘에이셔(Aethir)’가 중앙화 클라우드의 복잡성과 비용 문제를 해결할 대안으로 주목받고 있다. INF크립토랩은 최근 보고서를 통해 AI 개발 격차를 좁히는 현실적인 접근으로 에이셔의 분산 GPU 네트워크를 분석했다. 고비용 GPU 인프라에 접근할 수 없던 중소 AI 팀, 개인 개발자, 학계 연구자들이 에이셔의 플랫폼을 통해 온디맨드 방식의 고성능 GPU 연산 서비스를 제공받을 수 있게 됐다는 점에서 분산형 컴퓨팅이 제2의 AI 인프라 패러다임을 형성할 조짐이라는 평가가 나온다.

에이셔는 세계 각지에 분산된 400,000개 이상의 GPU 노드를 하나의 통합 네트워크로 연결하고, 사용자는 사용량 기반 요금제로 연산 리소스를 확보하는 구조다. 기존 중앙화 클라우드가 고정 요금제 기반 대규모 계약을 전제로 한 반면, 에이셔는 실시간 수요에 따라 연산을 할당하는 GPU-as-a-Service(GPUaaS) 구조를 구현했다. 그 결과 컴퓨팅 비용이 최대 80%까지 절감되며, 중앙화 인프라 환경에서 발생할 수 있는 단일 실패 지점이 제거됐다.

보고서에 따르면, 에이셔는 단순한 연산 자원 공급을 넘어 공급자와 사용자가 자율적으로 가격과 품질을 설정하고 검증할 수 있는 토큰 중심의 상호 보상 체계를 운영한다. INF크립토랩은 에이셔의 생태계 핵심인 토큰 $ATH가 공급자 보상, 사용자 소비, 네트워크 유지에 모두 적용돼 자산 흐름이 투명하게 블록체인에 기록된다는 점을 강조했다. 실제 GPU 공급자는 시간당 요금을 설정해 유휴 자원을 공유하고 추가 수익을 창출할 수 있으며, 사용자는 실시간 변동 가격에 따라 비용을 지불하고 원하는 연산 성능을 확보할 수 있다.

기술적 측면에서 에이셔는 대규모 네트워크 환경에 맞춘 커스텀 툴셋을 갖추고 있다. GPU 자원 자동 배분 엔진 ‘Aethir Scheduler’와 사용자 포털 ‘Aethir Hub’, 네트워크 모니터링 툴 ‘Aethir Explorer’ 등 다양한 소프트웨어 모듈을 통해 사용성과 운영 효율을 함께 구현하며, 단순한 자원조달 차원을 넘어선 '분산형 클라우드 인프라 플랫폼'으로 기능하고 있다.

실제 활용 사례도 빠르게 확대되고 있다. AI 연구, 게임 렌더링, 영상 인코딩, 로보틱스, 실시간 시뮬레이션에 이르기까지 GPU 연산을 필요로 하는 다수 산업에서 에이셔의 GPU 서비스를 채택하고 있으며, INF크립토랩은 특히 Web3, LLM 스타트업 및 시뮬레이션 기반 금융 기업들과의 파트너십이 지속적으로 확대되고 있다고 전했다. 이는 단순한 비용 절감 차원 이상의 분산성이 주는 탄력적 수용성과 네트워크 안정성이 현장 수요를 기반으로 증명됐다는 뜻으로 해석된다.

에이셔는 또한 테크 스타트업을 대상으로 한 ‘Fast Track Deployment’ 프로그램을 운영하며, GPU 클라우드 기반 프로젝트의 조기 개발과 시험을 전방위적으로 지원 중이다. 프리셋 AI 프레임워크, 노드 크레딧 제공 등을 통해 진입 장벽을 낮추고 있으며, 자체 클러스터 구축을 희망하는 팀에게는 커스텀 인프라 키트를 지원하는 방식으로 클라우드 접근성을 획기적으로 향상하고 있다.

한편, 에이셔는 6개월 만에 연간 반복 수익(ARR)을 4천만 달러에서 1억 1천만 달러로 끌어올리며 Web3 기반 컴퓨팅 플랫폼들 가운데 가장 빠른 성장세를 보이고 있다. 이는 수요 기반 규모의 경제가 작동하고 있다는 점을 의미한다. 공급자는 수익 증가를 위해 더 많은 자원을 네트워크에 연결하고 있고, 이로 인해 플랫폼 성능 향상이 가속화되면서 신규 수요자의 유입도 더욱 활발해지고 있다.

GPU를 중심으로 한 고성능 클라우드 인프라 시장은 엔비디아 등의 주요 제조사 의존도 및 비용 문제로 인해 고착화된 구조를 갖고 있었지만, 에이셔는 이를 분산화 기술과 토큰 이코노미로 풀어내 경제적 접근성과 기술적 유연성 모두를 갖춘 대안 솔루션으로 주목받는다. INF크립토랩은 이번 리포트를 통해 “에이셔가 고성능 연산 인프라의 민주화를 이끌 수 있는 잠재력을 갖춘 유일한 탈중앙 플랫폼”이라며, 2025년 이후 AI 연산 서비스의 기본 인프라로 자리잡을 수 있을 것으로 전망했다.