AI 컴퓨트 자원 토큰화로 데이터센터가 온체인 수익을 만드는 법


GPU 컴퓨팅 자원이 블록체인으로 가는 이유


2025년 현재 GPUaaS 시장 규모가 82.1억 달러에 달하고 있어요. 이 시장은 2030년까지 266억 달러로 커질 전망인데, 연평균 26.5%씩 성장한다는 계산이에요. 문제는 GPU 공급 부족이 심각해지면서 가격이 천정부지로 치솟고 있다는 점이에요.


엔비디아 H100 GPU 한 장을 클라우드로 빌리면 월 1천만 원에서 2천만 원 정도 드는데, 이런 고가의 자원을 효율적으로 배분하려면 새로운 시스템이 필요해요. 블록체인 기반 토큰화가 바로 그 해결책으로 떠오르고 있어요.


삼성SDS, KT클라우드, 카카오엔터프라이즈 같은 국내 대기업들도 GPUaaS 사업에 뛰어들었어요. 하지만 중앙화된 시스템은 가격 투명성이 떨어지고, 유휴 자원 활용도 제한적이에요. 크래프톤이 GPU 클러스터 구축에 1000억 원을 투자한다는 소식이 나왔는데, 이렇게 대규모로 구축된 컴퓨팅 자원을 토큰화하면 훨씬 유연하게 활용할 수 있어요.


토큰화의 핵심은 GPU 시간을 디지털 토큰으로 전환해서 블록체인 위에서 거래하는 거예요. 사용자는 필요한 만큼만 토큰을 구매해 컴퓨팅 자원을 이용하고, 자원 제공자는 유휴 GPU를 빌려주고 토큰 보상을 받아요. EMC 같은 디핀 프로젝트는 이미 이 모델을 구현해서 웹2와 웹3 개발자 모두가 접근할 수 있게 만들었어요.


데이터센터 수익을 온체인으로 올리는 실제 방법


RWA 토큰화를 통해 데이터센터의 캐시플로를 온체인에 올릴 수 있어요. RWA 시장은 2025년 500억 달러에서 2030년 최대 30조 달러까지 성장할 것으로 예상돼요. 블랙록이 토큰화 자산 10억 달러를 발표했고, 연말까지 100억 달러로 확대할 계획이라고 밝혔어요.


데이터센터를 토큰화하는 과정은 이렇게 진행돼요. 먼저 자산 평가 단계에서 데이터센터의 하드웨어, 전력 계약, 운영 수익을 정확히 산정해요. 국내 AI 데이터센터는 랙당 30-50kW의 전력을 소비하는데, 이런 전력 소비와 GPU 성능을 기반으로 예상 수익을 계산해요.


다음으로 스마트 계약에 토큰 발행 로직을 작성해요. 데이터센터가 창출하는 월간 수익을 토큰 보유자들에게 자동으로 분배하는 구조를 만들어요. 온도파이낸스 같은 플랫폼은 미국 국채를 토큰화해서 OUSG와 USDY를 발행했는데, 같은 방식으로 데이터센터 수익도 토큰화할 수 있어요.


오라클이 중요한 역할을 해요. 데이터센터의 실제 가동률, GPU 사용 시간, 발생한 수익 같은 오프체인 정보를 온체인에 실시간으로 올려줘야 해요. 체인링크 같은 오라클 서비스를 통합하면 데이터 신뢰성을 확보할 수 있어요.


토큰 발행 후에는 DeFi 프로토콜과 연계해서 2차 유동성을 제공해요. 토큰 보유자는 유니스왑이나 커브파이낸스 같은 DEX에서 토큰을 거래하거나, 다른 DeFi 프로토콜에 담보로 예치할 수 있어요. 이렇게 되면 원래 유동성이 없던 데이터센터 자산이 언제든 현금화 가능한 자산으로 바뀌는 거예요.


AMM 메커니즘으로 GPU 자원 가격이 결정되는 원리


리퀴디티 풀 기반 가격 발견 메커니즘은 X × Y = K 공식을 사용해요. X는 컴퓨트 토큰 수량, Y는 결제 토큰 수량이고, K는 상수예요. 누군가 컴퓨트 토큰을 사면 풀에서 토큰이 빠져나가고 가격이 올라가요. 반대로 누군가 컴퓨트 토큰을 풀에 넣으면 가격이 내려가요.


실제로 작동하는 모습을 보면 이해가 쉬워요. 리퀴디티 풀에 GPU 토큰 1000개와 USDT 10만 개가 있다고 가정해봐요. K값은 1000 × 100,000 = 1억이에요. 누군가 100개의 GPU 토큰을 사려고 하면, 풀에 GPU 토큰이 900개만 남으니까 Y는 1억 ÷ 900 = 약 111,111 USDT가 돼요. 사용자는 11,111 USDT를 지불해야 100개 토큰을 받을 수 있는 거예요.


컴퓨트 마켓플레이스는 여기서 한 단계 더 나아가요. GPU 종류별로 다른 가격대를 설정하거나, SLA 수준에 따라 토큰 가격을 차등화해요. H100과 A100은 성능 차이가 크니까 별도 풀을 운영하는 식이에요. 노드인프라가 바운드리스에 수백 개 GPU를 배포했는데, 이런 대규모 네트워크에서는 다층 가격 모델이 필수예요.


가격 안정화를 위해 토큰 번과 민트 메커니즘도 활용해요. 수요가 급증해서 가격이 너무 오르면 프로토콜이 새로운 토큰을 발행해서 공급을 늘려요. 반대로 수요가 급감하면 토큰을 소각해서 가격 하락을 막아요. 이런 탄력적 공급 조절은 알고리즘으로 자동화돼요.


수익 분배 모델도 다양해요. 수수료 기반 모델은 거래마다 일정 비율을 플랫폼이 가져가요. 토큰 스테이킹 모델은 참여자가 토큰을 락업하면 기여도에 따라 수익을 나눠줘요. 리퀴디티 풀 모델은 유동성 공급자에게 거래 수수료 일부를 자동으로 분배해요. 프로젝트 특성에 맞춰 이 모델들을 조합해서 사용하는 경우가 많아요.


실제 움직이고 있는 GPU 토큰화 프로젝트들


RWA 코인 시장 시가총액이 170억 달러를 넘었어요. 이 중 미국 국채 기반 RWA가 53%를 차지하는데, 데이터센터와 GPU 자원 토큰화도 빠르게 성장하고 있어요.


온도파이낸스는 블랙록, JP모건과 파트너십을 맺고 토큰화된 미국 국채 2억 5천만 달러 이상을 보유하고 있어요. 이 플랫폼의 접근 방식을 GPU 자원에 적용하면, 데이터센터 수익을 담보로 한 토큰을 발행하고 DeFi 생태계와 연결할 수 있어요.


폴리매쉬는 허가형 블록체인으로 규제 준수가 필요한 자산을 토큰화해요. 금융 전용 블록체인이라 증권형 토큰 발행에 특화돼 있는데, 데이터센터 수익권을 증권형 토큰으로 발행하려면 이런 플랫폼이 적합해요.


알고랜드는 토큰화 절차를 단순화해서 일반 사용자도 쉽게 자산을 온체인에 올릴 수 있어요. 예술가가 미술품을 토큰화하듯이, 소규모 데이터센터 운영자도 자신의 GPU 클러스터를 토큰화할 수 있어요.


코인베이스는 베이스 네트워크를 통해 주식을 토큰화해서 제공하겠다고 발표했어요. 전통 금융과 블록체인 기술의 결합을 선도하는 사례인데, 같은 방식으로 데이터센터 지분도 토큰화할 수 있어요. 프랙스파이낸스는 스테이블코인 지원 자산에 블랙록의 비들 토큰을 추가했는데, 이런 식으로 토큰화된 컴퓨트 자원도 DeFi 담보로 활용될 날이 머지않았어요.


국내에서는 광주 국가 AI 데이터센터가 GPU 2184개를 보유하고 있는데, 예산 부족으로 절반이 놀고 있다는 보도가 나왔어요. 이런 유휴 자원을 토큰화하면 민간 자본을 유치해서 운영비를 확보하고, 더 많은 개발자들에게 GPU 접근권을 제공할 수 있어요.


넘어야 할 산들: 법적 쟁점과 기술적 과제


블록체인 기록만으로는 법적 소유권이 인정되지 않아요. 한국에서 부동산을 거래하려면 등기가 필수인 것처럼, 데이터센터 지분도 오프체인 법적 절차가 필요해요. 온체인 토큰과 실물 자산을 1:1로 매핑하는데, 자산 변동사항을 실시간으로 반영하는 시스템이 아직 완벽하지 않아요.


증권법 규제가 가장 큰 걸림돌이에요. RWA 토큰이 증권성을 띠면 자본시장법 적용을 받아요. 금융위원회 승인을 받아야 하고, 투자자 보호 의무도 생겨요. 국내에서는 STO 법제화를 추진하고 있지만, 아직 구체적인 법안이 나오지 않았어요. 미국은 이미 주식과 채권을 토큰화하고 있는데, 우리는 여전히 규제 불확실성에 발목이 잡혀 있어요.


KYC/AML 의무도 까다로워요. 토큰 구매자의 신원을 확인하고, 자금 출처를 검증해야 해요. 익명성을 중시하는 암호화폐 문화와 충돌하는 부분이에요. 특수목적법인을 설립해서 법적 책임을 명확히 하는 방법도 있는데, 이것도 추가 비용과 복잡성이 따라요.


기술적으로는 확장성 문제가 남아 있어요. 이더리움 메인넷은 거래 수수료가 비싸고 처리 속도가 느려요. 레이어2 솔루션이나 솔라나 같은 고성능 체인을 활용하면 해결할 수 있지만, 체인 선택에 따라 보안과 탈중앙화 수준이 달라져요.


데이터센터 가동률, GPU 사용 시간, 발생 수익 같은 오프체인 데이터를 정확하게 온체인에 올리는 오라클 신뢰성도 중요해요. 오라클이 해킹당하거나 잘못된 데이터를 전송하면 토큰 가치 전체가 흔들려요. 탈중앙화 오라클 네트워크를 구축하는 게 답인데, 비용과 복잡도가 증가해요.


에너지 문제도 간과할 수 없어요. 아일랜드는 데이터센터가 국가 전력의 30% 이상을 소비하면서 사회적 갈등이 생겼어요. 한국도 반도체가 전체 전력의 8%를 쓰고 있는데, AI 데이터센터가 늘어나면 전력망에 부담이 커질 수밖에 없어요. 재생에너지 연계나 에너지 효율화 기술이 함께 발전해야 지속 가능한 토큰화 인프라를 만들 수 있어요.


Disclaimer: 이 글은 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 투자 조언이나 금융 자문으로 간주되어서는 안 됩니다. 암호화폐 투자는 높은 위험을 수반하며, 투자 결정 전 반드시 개인적인 조사와 전문가 상담을 거치시기 바랍니다. 본 콘텐츠의 정보로 인한 손실에 대해 저자는 책임지지 않습니다.


로빈후드 토큰화 주식 실험, 850만 달러가 바꿀 금융의 미래