Index

0. 들어가며

I. 에이셔 개요: 분산형 GPU 클라우드

1.1 에이셔 네트워크와 GPU-as-a-Service 모델

1.2 GPU 공급자-사용자 간 토큰 경제 구조

1.3 에이셔 생태계

II. 주요 기술 아키텍처와 핵심 프로덕트

2.1 에이셔 네트워크의 기술적 구성

2.2 에이셔의 DePin – Edge

2.3 그 외 소프트웨어 툴

III. 산업 내 에이셔의 역할

3.1 케이스 스터디 1 – AI

3.2 케이스 스터디 2 – 로보틱스

3.3 케이스 스터디 3 – RWA (Real World Assets)

3.4 케이스 스터디 4 – 게이밍

IV. 비즈니스 확장

4.1 에이셔의 경쟁우위: 매출 대시보드

4.2 엔비디아와의 전략적 파트너십

4.3 에이셔 생태계 지원 및 전략적 이니셔티브

V. 결론: 에이셔가 제시하는 분산 클라우드의 미래

들어가며

2024년 기준, 전 세계 AI 시장 규모는 2,340억 달러에 달할 정도로 성장했지만, GPU 연산 인프라의 높은 비용과 복잡성으로 인해 ‘AI 개발의 부익부 빈익빈 현상(AI wealth gap)’이 심화되고 있다. 거대 테크 기업들은 전용 데이터센터와 자본을 바탕으로 AI 혁신을 주도하는 반면, 스타트업, 개인 개발자, 학계 연구자 등은 필요한 컴퓨팅 파워를 확보하지 못해 혁신 실행 단계에서 좌절을 겪는다.

이러한 격차를 해소하고자 에이셔(Aethir)는 전 세계에 흩어진 유휴 GPU 리소스를 모아 하나의 거대한 연산 풀을 형성하고, 이를 온디맨드 클라우드 서비스 형태로 제공하고 있다. 에이셔의 탈중앙화 물리 인프라 네트워크(DePIN, Decentralized Physical Infrastructure Network)는 전 세계 400,000개 이상의 엔터프라이즈급 GPU를 모아 거대한 93개 이상의 거점에 분산 배치해 하나의 통합 네트워크로 운영하며, 해당 거대 GPU팜에서 누구나 사용한 만큼만 비용을 지불하고 접근할 수 있도록 설계되었다.

전통적인 중앙화 클라우드와 달리, 자체 데이터센터 유지 비용이 거의 없기 때문에 GPU 컴퓨팅 단가를 최대 80%까지 낮출 수 있고, 대량 구매의 혜택을 모두가 함께 누리는 구조다. 또한, 유연한 IaaS/PaaS 옵션을 제공해 단순 가상 GPU 임대부터, AI/ML 개발 도구가 설치된 플랫폼 환경, 베어메탈 독점 사용까지 다양한 수요에 맞춘 서비스를 지원한다. 이때, 에이셔는 블록체인 토큰 기반 보상 체계와 분산 거버넌스, 실시간 동적 가격 산정 시스템을 통해 공급자와 사용자가 상생하는 생태계를 만들어, 기존 중앙집중형 인프라가 가지는 한계를 효과적으로 극복하고 있다.

이 보고서에서는 에이셔의 분산형 GPU 클라우드 인프라가 왜 지금 필요한지, 그들의 GPU‑as‑a‑Service 모델과 기술적인 아키텍처부터, 전략적으로 누구와 손을 잡으며 공급과 수요를 확보하고 있는지 알아본다. 또한, 기존에 AI 산업에서만 대두되던 사용처가 나아가, 로보틱스, 게이밍, RWA까지, 다양한 산업에서 확대되고 있는 상황에서 실제 어떠한 유즈케이스가 나오고 있는지 자세한 케이스 스터디를 진행한다. 마지막으로, 에이셔가 향후 생태계 확대를 위해 어떤 이니셔티브를 내세우고 있는지, AI 프로젝트를 진행 중인 팀이라면 한번쯤 꼭 살펴볼만한 캠페인들에 대해 다룬다.

I. 에이셔 개요: 분산형 GPU 클라우드

에이셔는 분산형 GPU 클라우드 인프라 서비스를 제공하는 프로젝트다. 에이셔는 전 세계에 분산되어 있는 GPU 컴퓨팅 자원을 한 곳에 모아, 필요할 때마다 온디맨드 방식으로 사용하고, 사용한 만큼 비용을 지불할 수 있게 한다. 빅테크나 대기업들은 엔비디아로부터 GPU를 직접 구매하거나 클라우드 3사를 통해 GPU 컴퓨팅 파워를 확보할 수 있지만, 스타트업이나 소규모 팀은 대규모 계약이 불가능해 GPU를 확보하기 어렵다. 특히 AI/ML(머신러닝)에 요구되는 높은 성능의 GPU인 NVIDIA H100과 같은 경우 공급 부족 현상이 심해, 스타트업이나 소규모 팀은 공급 우선순위에서 밀리는 현상이 비일비재하다.

에이셔는 이러한 문제를 해결하기 위해, 분산형 클라우드 모델을 도입했다. 또한 400,000개 이상의 GPU를 확보함으로써 유휴 GPU 자원을 효율적으로 활용하고, 이를 기반으로 비용 효율적인 컴퓨팅 파워를 제공한다. 에이셔 생태계는 공급자와 수요자를 효과적으로 매칭하여 운영된다. GPU 하드웨어 보유자는 보유 중인 유휴 GPU을 공급해 추가 수익을 창출할 수 있으며, 컴퓨팅 파워가 필요한 수요자는 필요 시에만 GPU를 온디맨드로 사용하여 비용을 절감할 수 있다. 이러한 상호 보완적 구조 덕분에 에이셔는 AI 스타트업, 대학교, 연구 기관, 개인 연구자 등 GPU 확보가 어려운 주체들이 손쉽게 고성능 인프라에 접근할 수 있도록 도우며, GPU 자원의 불균형 문제를 효과적으로 해소하고 있다.

현재 에이셔는 온디맨드 서비스와 비용 최적화, 그리고 단일 실패 지점이 없는 분산 네트워크 구조를 통해 기존 중앙집중형 클라우드 서비스를 대체할 만한 경쟁력을 갖추며 성장하고 있다. 이는 매출 성과로도 증명된다. 에이셔는 6개월 만에 연간 반복 수익(ARR)이 4천만 달러에서 1억 1천만 달러로 증가했다. 이 수치는 유사한 web3 서비스들 중에서도 가장 높은 수준이며, 시장의 높은 수요를 대변한다. 규모의 경제가 실현되면서, 더 많은 GPU 자원을 확보하고, 더 많은 GPU 자원이 더 많은 수요자를 유인하고 있다. 매출 관련 내용은 다음 파트에서 더 자세히 다룬다.

1.1 에이셔 네트워크와 GPU-as-a-Service 모델

에이셔가 제안하는 근본적인 혁신은 GPU 자원의 활용 방식에 있다. 단지 '분산형' 클라우드가 아니라, 실제 고성능 GPU 자원을 네트워크화하여 사용자 친화적이고 온디맨드 형태로 제공하는 인프라 자체의 재설계에 가깝다. 이는 GPU 공급자와 수요자가 신뢰할 수 있는 중개자 없이 직접 연결되는 구조를 통해 가능해진다.

에이셔의 핵심 서비스 모델은 ‘GPU-as-a-Service(GPUaaS)’다. 기존의 클라우드는 클러스터 단위, 시간 단위, 혹은 월 단위로 GPU를 임대하는 방식이었다면, 에이셔는 수요자에게 사용한 만큼만 요금이 부과되는 유연한 비용 모델을 제공한다. 사용자는 CLI나 API, 또는 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 GPU 연산 요청을 손쉽게 보낼 수 있으며, 리소스는 네트워크에 참여한 분산 노드 중 가장 최적화된 곳에서 할당된다.

이는 에이셔가 보유한 네트워크의 물리적 규모 덕분에 가능하다. 에이셔는 전 세계 25개 지역, 93개 도시에 분산된 수만 개의 GPU 노드(400,000대 이상)를 운영하며, 이 중 다수가 엔터프라이즈급 GPU 자원(H100, B200 등)으로 구성되어 있다. 에이셔의 클러스터 구조는 특정 지역에 과도하게 집중된 기존 클라우드 인프라의 단점을 극복하고, 네트워크 전반의 부하 분산과 연산 안정성을 높인다.

또한, 사용자는 단순 GPU 임대에 그치지 않고, 특정 목적에 최적화된 플랫폼 환경을 선택할 수 있다. 예를 들어, AI/ML 워크로드를 위한 프리셋 환경, 게임 렌더링을 위한 GPU 그래픽 처리 최적화 환경, 시뮬레이션 작업을 위한 베어메탈 독점 환경까지 다양하게 지원된다. 이처럼 다양한 연산 목적에 맞춘 서비스 레이어 선택권은 에이셔가 단순한 자원 제공자를 넘어, 연산 파이프라인을 구성할 수 있는 실질적 인프라 플랫폼으로 성장하고 있다는 점을 시사한다.

1.2 GPU 공급자-사용자 간 토큰 경제 구조

에이셔는 단순한 인프라 제공을 넘어서, GPU 공급자와 사용자가 모두 참여하는 토큰 중심의 인센티브 구조를 제공한다. 에이셔 토큰($ATH)은 네트워크 내의 모든 경제 활동의 중심 통화 역할을 하며, 공급자는 보상으로, 사용자는 소비로 이를 활용하게 된다.

GPU 소유자는 자신이 설정한 시간당 가격에 따라 $ATH을 받게 되며, 이 과정에서 사용자는 네트워크를 통해 GPU 사용 시간만큼 토큰을 지불하게 된다. 지불된 토큰의 80%는 GPU 공급자에게, 20%는 네트워크 운영비로 자동 분배된다. 예를 들어, H100을 소유한 공급자가 시간당 4달러의 가격을 설정하면, 사용자는 이에 해당하는 $ATH 토큰을 지불하고 GPU를 사용할 수 있으며, 공급자는 추가적으로 연산량 기반 보상까지 함께 받게 된다.

에이셔는 Proof of Work와 Proof of Capacity라는 이중 보상 메커니즘을 도입해, 실사용에 기반한 운용 수익 외에도, 유휴 상태의 자원 제공에도 보상을 지급하는 구조를 마련하고 있다. 초기에는 높은 보상이 지급되며, 시간이 지남에 따라 점진적으로 감소하는 설계로 네트워크의 초기 안정성을 확보하고 있다. 또한, 체커 노드라는 경량화된 참여 모델을 통해 누구나 소형 장치로도 네트워크 검증에 기여할 수 있도록 설계되어 있다. 전체 토큰 공급량의 50%가 커뮤니티에, 이 중 15%가 체커 노드 운영자에 분배되어 네트워크를 분산적으로 유지하는 데 기여한다.

GPU 가격은 시장 상황에 따라 실시간으로 변동할 수 있으며, 공급자는 가격을 조정함으로써 더 많은 사용자를 유치하거나 수익을 극대화하는 전략을 취할 수 있다. GPU 공급자가 가격을 낮추면 더 많은 수요가 유입되고, 네트워크의 활용률이 증가하면서 토큰 가치도 점차 상승하게 된다. 이 과정은 전체 생태계의 순환 구조를 강화하며, 사용량이 증가할수록 공급자에게 돌아가는 보상 또한 자연스럽게 증가하는 메커니즘을 따른다.

정리해보면, 에이셔의 토큰 경제에는 세 가지 주요 주체(엔터프라이즈 노드, 체커 노드, 사용자)가 존재한다. 첫째는 엔터프라이즈 노드로, 실제 GPU 하드웨어를 보유하고 있는 공급자들이다. 이들은 주로 데이터센터, 마이닝팜, 고성능 컴퓨팅 기업 등으로 구성되며, 에이셔 네트워크에 자신의 GPU를 연결해 연산 서비스를 제공하고 수익을 창출한다. 둘째는 체커 노드로, 네트워크의 품질과 무결성을 담당하는 검증자 역할을 한다. 공급자의 GPU가 실제로 안정적으로 작동하는지, 성능이 사양에 부합하는지, 응답 속도가 적절한지를 상시 검증하며, 기준에 미달하거나 잘못된 정보를 제출한 노드에 대해서는 불이익을 부여한다. 마지막으로 사용자는 AI 학습, 시뮬레이션, 그래픽 처리 등 연산이 필요한 다양한 주체들로 구성되며, 에이셔 토큰을 활용해 필요한 GPU 리소스를 호출하고, 사용량에 따라 요금을 자동 정산하게 된다.

이 세 주체는 에이셔의 다섯 가지 핵심 컴포넌트로 구성된 네트워크 구조 속에서 유기적으로 연결되어 있다. 가장 먼저 리소스 소유자인 GPU 공급자는 연산 자원과 함께 토큰을 네트워크에 스테이킹하며, 컨테이너를 통해 자원을 할당하게 된다. 컨테이너는 실제 연산을 수행하는 코어 인프라이며, 여기에 대응되는 체커 노드는 상시적으로 성능 검증을 수행한다. 동시에, 인덱서 노드는 수요자 요청에 따라 적합한 GPU를 찾아 매칭하는 역할을 하며, 전체 네트워크는 수요와 공급이 실시간으로 매끄럽게 연결될 수 있도록 조정된다.

최종 사용자는 이 자원을 AI 학습, 실시간 렌더링, 게임 스트리밍 등 다양한 방식으로 소비하며, 그 대가로 서비스 요금을 지불하게 된다. 이 과정에서 발생하는 수익은 일정 비율로 분배되어 공급자에게 돌아가고, 나머지는 프로토콜 운영비용으로 에이셔 트레저리에 적립된다. 이 전반적인 흐름은 블록체인 기반 정산 레이어 위에서 투명하게 기록되며, 거래 내역, 연산 수행 내역, 보상 이력 등 모든 활동은 탈중앙적 구조 위에서 감시되고 검증된다. 이를 통해 에이셔는 단순한 연산 자원 제공을 넘어, 신뢰성과 확장성을 동시에 충족시키는 분산형 클라우드 인프라 모델로 기능할 수 있게 되었다.

1.3 에이셔 생태계

에이셔가 지향하는 생태계는 단순히 GPU 공급자와 사용자를 연결하는 수준에 머무르지 않는다. 오히려, 에이셔는 GPU 인프라를 중심으로 다층적 서비스를 결합하고, 이를 통해 다양한 산업군이 실제로 사용할 수 있는 실행 가능한 인프라 플랫폼으로 진화하고 있다. 다시 말해, 에이셔는 물리적 자원의 분산이라는 기술적 성취 위에 생태계적 확장성과 실질적 유즈케이스를 동시에 구축하고 있다.

에이셔의 생태계는 크게 세 가지 축으로 구성된다:

첫째, 에이셔는 클라우드 서비스를 효율적으로 조율하고 가시화할 수 있는 자체 툴셋을 개발했다. Aethir Scheduler는 GPU 자원의 배정과 스케일링을 자동화하는 핵심 엔진이며, Aethir Hub는 사용자 친화적인 포털로써 노드 관리, 비용 확인, API 연동 등을 지원한다. 또한 Aethir Explorer는 공급자와 사용자가 네트워크 상태, GPU 위치, 연산 부하 등을 실시간으로 확인할 수 있도록 도와준다. 이러한 툴은 에이셔 생태계를 투명하고 신뢰할 수 있는 클라우드로 만드는 근간이다.

둘째, 에이셔는 다양한 산업군과의 파트너십을 통해 빠르게 실사용 케이스를 확대해 나가고 있다. 2024년 기준, 에이셔는 AI 연구 기관, LLM 학습 기반 스타트업, 실시간 게임 렌더링 스튜디오, 영상 인코딩 SaaS 업체 등과 협업하고 있으며, 특히 Web3 프로젝트들과의 연계성이 돋보인다. 대표적으로 Render Network와의 협업은 GPU 렌더링 워크로드의 분산 실행을 실현하고 있고, Akash Network와는 DePIN 연산 자원의 상호 보완 구조를 테스트 중이다.

셋째, 에이셔는 개발자와 초기 팀을 대상으로 다양한 지원 프로그램을 운영 중이다. GPU 클라우드를 기반으로 프로젝트를 시작하려는 팀에게는 노드 크레딧, 프리셋 환경 설정 지원, 기술 온보딩 세션 등을 제공하며, 일부 파트너에게는 자체적으로 커스텀 클러스터를 구축할 수 있는 인프라 키트를 지원하기도 한다. 특히 AI 팀을 위한 Fast Track Deployment 프로그램은 사전 셋업된 머신러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등)를 제공해 초기 진입 장벽을 크게 낮춘 사례로 주목받고 있다.

에이셔의 네트워크는 현재 약 150개 이상의 프로젝트와 연계되어 있으며, GPU 공급자 수는 매월 두 자릿수 비율로 증가하고 있다. 이는 단순히 가격 경쟁력이 아니라, 실질적인 연산 성능, 분산의 이점, 그리고 생태계적 연계성이 함께 작동하고 있다는 것을 보여주는 지표다. 특히 Web3 컴퓨팅, AI 연산, 클라우드 게이밍 같은 고부가가치 연산 시장에서, 에이셔는 점차 "기본 인프라 레이어"로 자리잡아가고 있다.

전문보기: https://drive.google.com/file/d/1Uhl3QPcg7_rSxkaWA4UVaSUPaYU4XKNX/view?usp=drive_link