에이셔(Aethir): 분산형 GPU 클라우드 인프라를 AI, Gaming, RWA 시장으로 확장
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.
II. 주요 기술 아키텍처와 핵심 프로덕트
2.1 에이셔 네트워크의 기술적 구성
에이셔의 기술 아키텍처는 전 세계에 분산된 GPU 연산 자원을 하나의 통합된 클라우드 플랫폼으로 연결해, 고성능 연산이 필요한 사용자에게 안정적으로 자원을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다. 중앙집중형 인프라와 달리, 에이셔는 개별 연산 자원 간의 조정과 검증, 정산까지 모든 과정을 네트워크 자체적으로 수행할 수 있도록 구성되어 있으며, 이를 가능하게 하는 핵심 구성 요소는 다음과 같다.
• GPU 컨테이너 (Container): 실제 연산 작업이 이뤄지는 단위로, 각 컨테이너는 하나 이상의 GPU로 구성된다. 컨테이너는 지리적으로 분산되어 있으며, 사용자의 요청에 따라 가장 가깝고 적합한 성능의 컨테이너가 자동 할당된다. 이로 인해 물리적 거리에서 비롯되는 지연이 줄어들고, 연산 자원의 활용 효율은 극대화된다.
• 체커 노드 (Checker Node): 네트워크의 품질 보증을 담당하는 컴포넌트다. 체커는 컨테이너가 제출하는 연산 결과의 정확성과 성능 데이터를 검증하며, 신뢰성이 낮거나 기준을 충족하지 못하는 GPU 자원에 대해 패널티를 부여하거나 가시성을 낮춰 네트워크 안정성을 유지한다. 현재 약 9만 개 이상의 체커 노드가 활성화되어 있으며, 커뮤니티 기반으로 운영되고 있다.
• 인덱서 (Indexer): 사용자 수요와 공급자 자원을 매칭하는 역할을 한다. 단순한 위치 기반 매칭이 아니라, 사용자가 요청하는 연산 성능, 예산, 지연 허용 범위 등을 고려해 최적의 컨테이너를 실시간으로 찾아 연결한다. 이는 에이셔 네트워크 전체의 자원 활용률과 사용자 만족도를 동시에 향상시키는 구조다.
• 정산 및 보상 레이어: 에이셔 네트워크 내 모든 활동은 블록체인 기반으로 기록되며, 서비스 이용 요금, 연산 이력, 보상 내역까지 투명하게 관리된다. 사용자는 GPU를 사용한 만큼 $ATH 토큰을 통해 비용을 지불하고, 공급자는 이에 상응하는 수익을 분배 받는다. 이 구조는 GPU 자원 제공과 소비를 신뢰 기반으로 연결하는 근간이 된다.
이러한 컴포넌트는 단절된 기능으로 작동하는 것이 아니라, 아래의 예시와 같이 구조적 흐름으로 유기적으로 상호작용한다:
(1) 리소스 소유자는 GPU 자원과 $ATH 토큰을 네트워크에 스테이킹하며 컨테이너를 활성화한다.
(2) 컨테이너는 사용자의 연산 요청을 받아들일 준비를 하고, 인덱서를 통해 적합한 요청과 매칭된다.
(3) 체커는 컨테이너의 응답 성능과 작업 결과를 검증하고, 이를 블록체인에 기록한다.
(4) 최종 사용자(클라이언트 또는 게이머)는 실시간으로 연산 자원을 사용하고, 사용량에 따라 $ATH 토큰으로 요금을 정산한다.
(5) 서비스 수익 중 일부는 트레저리로 유입되어 프로토콜 성장에 활용된다.
에이셔는 이와 같은 구조로 네트워크 파워를 유지하고 있다.
2.2 에이셔의 DePin - Edge
GPU 공급자는 일반적으로 데이터센터, 마이닝 팜, 고성능 컴퓨팅 클러스터 등 기관 중심의 인프라 사업자로 구성되어 있다. 하지만 모든 연산 작업이 반드시 고성능 GPU를 필요로 하는 것은 아니며, 검증, 모니터링, 경량 연산 등 다양한 작업은 저전력 장비로도 충분히 처리할 수 있다. 에이셔는 이러한 수요를 충족하기 위해 개인이나 소규모 참여자도 손쉽게 네트워크에 참여할 수 있도록 '엣지(Edge) 디바이스'를 설계했다.
에이셔의 엣지 디바이스는 컴팩트한 폼팩터에 최적화된 연산 능력과 보안 기능을 갖춘 경량 엣지 컴퓨팅 장비로, 네트워크 분산성과 안정성을 강화하는 역할을 한다. 위에서 설명한 일반적인 GPU 컨테이너와는 달리, 주로 네트워크 검증, 체커 노드 수행, 경량 연산 등을 목적으로 사용된다.
이 장치는 모바일 앱(Edge App)을 통해 간편하게 관리할 수 있으며, 실시간 수익 확인, 장비 상태 모니터링, 설정 변경 등이 가능하다. 사용자는 기기를 설치한 뒤 네트워크에 자동 참여하여, 일정 기준 이상으로 작동하면 토큰 보상을 받을 수 있다.
이처럼 엣지 디바이스는 네트워크의 말단에서 신뢰성과 확장성을 동시에 실현하는 중요한 구성 요소로, 단순한 검증 장비를 넘어 참여형 분산 인프라 모델이라는 점에서도 의미가 있다. 에이셔의 엣지 디바이스는 현재까지 60개 이상의 국가에 40,000대 이상 팔린 바 있다.
2.3 그 외 소프트웨어 툴
에이셔는 이러한 기술적 인프라 위에 사용자와 공급자의 접근성과 편의성을 높이기 위한 여러 소프트웨어 컴포넌트를 추가로 설계했다. 각각은 네트워크 운영의 효율성과 참여자의 경험을 높이는 데 기여하고 있다:
• 에이셔 스케줄러(Aethir Scheduler): 연산 작업을 효율적으로 분배하는 핵심 컨트롤러로, 사용자 요청의 스펙과 네트워크 상황을 고려해 최적의 GPU 컨테이너에 작업을 할당한다. 이 과정은 초단위로 이뤄지며, 네트워크의 자원 활용률을 실시간으로 조정할 수 있게 만든다.
• 에이셔 허브(Aethir Hub): 사용자와 GPU 공급자가 네트워크에 접근하는 프론트 포털이다. 사용자는 연산 작업 요청과 요금 확인, 작업 상태 모니터링이 가능하며, 공급자는 자신의 자원 등록, 수익 관리, 성능 기록 확인이 가능하다. 직관적인 UI와 사용자 흐름 설계로 접근성을 높이고 있다.
• 에이셔 익스플로러(Aethir Explorer): 네트워크의 전체 상태, 지역별 자원 분포, GPU 성능 등 핵심 지표들을 시각화하여 제공하는 대시보드 툴이다. 이를 통해 네트워크 전반의 거버넌스 및 의사결정이 투명하게 이루어질 수 있도록 지원한다.
III. 산업 내 에이셔의 역할
3.1 케이스 스터디 1 – AI
에이셔는 단순히 하드웨어를 제공하는 것에서 나아가 AI 연구에 필요한 각각의 상황에 최적화된 연산 환경을 통합적으로 제공한다는 점을 눈여겨 볼만하다. 특히, 2025년 기준 엔비디아의 최신 GB200 Grace Blackwell Superchip 및 NVL72 클러스터를 GPU-as-a-Service 형태로 제공함으로써, 트릴리언 파라미터급 LLM 학습, VFX 기반 디지털 아바타 렌더링, 자동 콘텐츠 생성용 모델 파이프라인 구축 등 고도화된 AI 개발 목적에 최적화된 인프라 환경을 구성할 수 있도록 지원한다.
실제로 AI 연구 스타트업 TensorOpera는 에이셔의 분산형 GPU 인프라를 활용해 7억 5천만 파라미터 규모의 AI 모델을 30일 연속 학습하는 데 성공했다. 이는 단순 연산 성능의 문제를 넘어, 안정적이고 지속적인 훈련 환경을 확보할 수 있었기 때문에 가능했던 사례다. 해당 작업은 전통적인 클라우드 환경에서는 높은 비용과 리소스 고갈로 불가능했을 작업이다.
한편, 에이셔는 Solana 블록체인과의 파트너십을 통해, 온체인 기반의 AI 학습·추론 워크플로우도 지원하고 있다. Solana의 고속 처리 및 저비용 특성과, 에이셔의 연산 인프라가 결합된 구조는 Web3 상에서의 AI 개발을 현실화하고 있으며, 옴니체인 인프라(LayerZero, Stargate 등)를 통해 다양한 네트워크와의 연계까지 가능하게 만든다.
에이셔는 퍼블릭 블록체인 위에서 새롭게 생겨난 AI 수요를 감당하기 위한 ‘연산 레이어(compute layer)’로서 확장하고 있다. 분산원장이라는 블록체인의 특성상, 자체적으로 고성능 연산 환경까지 구축한 네트워크는 거의 없다고 볼 수 있다. 특히 범용성을 강조하는 일반적인 L1 체인들의 경우, 트랜잭션 처리 자체에 집중할 수밖에 없어 고부하 연산은 외부에 의존해왔다.
이러한 맥락에서 에이셔는 Solana 블록체인과의 파트너십을 통해, 온체인 기반의 AI 학습·추론 워크플로우를 실현하고 있다. Solana의 초고속 처리 구조와 저비용 수수료, 에이셔의 고성능 GPU 네트워크가 결합되면서, Web3 상에서도 실제로 실행 가능한 AI 모델 학습 환경이 제공되고 있다. 여기에 옴니체인 기술(LayerZero, Stargate 등)을 활용해 다양한 체인과의 연계도 가능해졌으며, 이는 Web3 인프라 내에서 AI 활용을 본격화할 수 있는 기반으로 작용한다.
이러한 흐름은 에이셔가 앞으로는 다양한 퍼블릭 블록체인에 연산 레이어로서 기능하며, 그 자체로 스케일러블 컴퓨팅 모델로 전환되고 있음을 시사한다.
3.2 케이스 스터디 2 – 로보틱스
로보틱스는 AI와 함께 가장 높은 연산 요구를 가지는 산업군 중 하나로, 실제 환경을 디지털 시뮬레이션하고 학습·제어하는 데 대규모 GPU 연산이 필수적으로 요구된다. 자율주행 차량, 제조용 팔, 물류 로봇, 수술 로봇, 농업 드론 등은 모두 고도로 복잡한 센서 데이터 해석, 강화학습 기반의 정책 최적화, 정밀 제어 등 복합적인 작업을 병렬적으로 수행해야 하며, 이는 단일 GPU 리소스로는 감당하기 어려운 수준이다.
특히 제조, 헬스케어, 물류, 농업, 가정 등 다양한 산업에서 로보틱스는 아래와 같은 방식으로 GPU 기반 AI 연산과 밀접하게 연결된다. 예를 들어, 제조업에서는 협동 로봇(cobots)과 자율이동로봇(AMRs)이 생산성과 안전성을 향상시키며, 실시간 작업 경로 최적화 및 다중 센서 피드백 통합에 고성능 GPU가 사용된다. 또, 헬스케어에서는 정밀 수술 로봇, 약품 운반용 AMR, 사회적 상호작용을 돕는 감성 로봇까지 고도화되며, 멀티모달 추론 및 실시간 의사결정에 병렬 연산이 핵심이다. 물류 산업에서는 드론과 창고 내 자율로봇이 라스트마일 배송 및 물류 경로 최적화를 담당하며, 시뮬레이션 기반 강화학습이 주요 기술로 적용된다. 나아가, 가정 및 소비자 제품에서도 청소 로봇, 음성 기반 개인비서, 고령자 케어 로봇 등에서 비전 및 음성 인식, 사용자 행동 예측 등에 AI가 결합되며 연산 수요가 증가하고 있다.
이러한 다분야 로보틱스 활용은 AI 모델의 연산 집약성과 GPU의 병렬 처리 능력에 기반해 있으며, 실제 산업 전반에 걸쳐 GPU가 없이는 로보틱스의 실현 속도가 급격히 저하된다. 에이셔는 이와 같은 로보틱스 연산 요구에 대해 다음 세 가지 방식으로 대응하고 있다:
• 시뮬레이션 기반 훈련환경의 GPU 온디맨드 제공: 대부분의 로봇 제어 알고리즘은 실제 하드웨어가 아닌 시뮬레이터 기반으로 먼저 학습된다. Gazebo, Isaac Sim(NVIDIA), PyBullet, MuJoCo 등 다양한 로보틱스 시뮬레이터는 GPU 가속을 통해 수백~수천 개의 병렬 시뮬레이션을 동시에 수행하는 것이 핵심이다. 에이셔는 이러한 환경에 최적화된 GPU 배포 구조를 제공하며, 기업이나 연구소가 필요 시점에만 GPU를 호출하여 시뮬레이션 연산을 수행할 수 있도록 한다.
• 디지털 트윈 연산과 대규모 물리 시뮬레이션: 최근 제조업 및 스마트팩토리 분야에서는 공장 전체를 3D로 가상화한 디지털 트윈 시스템이 도입되고 있으며, 여기에는 실제 환경과 유사한 피직스 및 시각처리 연산이 포함된다. 에이셔는 Unity, Unreal 기반 시뮬레이션 환경을 위한 고성능 GPU 지원뿐 아니라, 시간 단위 과금 모델을 통해 짧은 주기 테스트를 빠르게 반복할 수 있도록 구조화된 접근을 제공한다.
• RL(Reinforce Learning) 기반 로봇 행동 최적화: 강화학습은 수천 에피소드의 시도와 실패를 반복하며 정책을 최적화하는 구조이기 때문에, GPU 기반의 병렬 연산 없이 현실적인 시간 내에 학습을 끝내는 것이 불가능하다. 특히 PPO, SAC, DDPG와 같은 연산 부하가 큰 알고리즘을 사용하는 경우, 에이셔의 병렬 GPU 처리 환경은 학습 시간 단축에 직접적인 기여를 한다.
이처럼 에이셔는 로보틱스에서 요구되는 시뮬레이션→훈련→배포 전 주기를 GPU 자원 기반으로 처리할 수 있는 환경을 제공하고 있으며, 실제로 최근 몇몇 로보틱스 스타트업들은 에이셔의 연산 크레딧을 활용해 초기 개발 비용을 획기적으로 줄이고 있다. 또한 일부 연구 기관은 실제 로봇 하드웨어 없이, Aethir 기반의 시뮬레이션 환경에서만 정책을 학습시키고 추론 결과를 오프체인에서 배포하는 구조로 실험을 진행하고 있다. 이는 클라우드 네이티브 로보틱스 개발 방식으로, 빠르게 확산될 가능성이 있다. 더 나아가, 일부 Web3 기반 로보틱스 팀들은 에이셔 인프라를 통해 온체인 상의 로봇 상태 기록, 보상 구조 구축, 로봇 행동의 투명한 검증까지 실험하고 있다.
로보틱스 산업은 2035년까지 3,760억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 이는 곧 GPU 연산 수요의 폭발적인 확장으로 이어질 전망이다. 인텔, NVIDIA, Boston Dynamics 등 주요 기업들이 로보틱스의 ‘ChatGPT 모먼트’를 예견하고 있는 가운데, 연산 인프라 제공자 역할을 맡은 에이셔와 같은 프로젝트는 로보틱스 산업의 조력자로서 중대한 역할을 하게 될 것으로 전망된다.
3.3 케이스 스터디 3 – RWA (Real World Assets)
2025년 3월 기준, 블록체인 기반 실물자산(RWA) 시장은 500억 달러 이상의 누적 시가총액과 180억 달러 이상의 실물 기반 토큰을 기록하며 Web3에서 가장 빠르게 성장 중인 실사용 섹터로 부상하고 있다. 그리고 최근 RWA는 단순한 자산 토큰화에서 한 발 더 나아가, AI 기능을 본격적으로 내장하는 방향으로 진화하고 있다. 가격 예측, 신용 평가, KYC/AML 검증, 실시간 시장 데이터 분석, AI 오라클 기반 가치산정 등 다양한 활용 영역에서 대규모 AI 추론 연산이 요구되며, 이에 따라 고성능 GPU 인프라에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 에이셔는 이러한 연산 수요에 대응하며, RWA 생태계 내에서 다음과 같은 핵심 역할을 수행하고 있다:
• RWA 플랫폼의 AI 연산 인프라 지원: 토큰화된 자산의 실시간 가치 평가, AI 기반 리스크 모델링, 컴플라이언스 자동화 등은 모두 고성능 GPU 연산을 전제로 한다. 에이셔는 H100, H200, B200, GB200 NVL72 등 프리미엄 GPU를 분산 네트워크 상에서 제공하여, RWA 플랫폼이 중앙화된 클라우드 없이도 AI 기능을 안정적으로 내장할 수 있도록 한다.
• GPU 자산의 토큰화(RWAI): GPU 자원 자체를 RWA로 토큰화하는 신흥 카테고리인 RWAI (Real-World AI Infra)가 부상하고 있다. 에이셔는 Plume, GAIB와의 파트너십을 통해 GPU 토큰화를 실현 중이며, GPU 사용권 또는 수익 흐름을 스마트 컨트랙트 기반으로 분할·판매할 수 있게 한다. 이는 전통적으로 고정비가 컸던 GPU 자원을 투자 가능한 온체인 자산으로 전환한 사례다.
• DePIN과 RWA의 결합: 에이셔의 GPU 네트워크는 95개국 이상에 걸쳐 배치되어 있으며, 중앙 데이터센터가 아닌 DePIN 방식의 리소스 풀링 구조를 따른다. 이는 특정 지역 규제나 중앙 장애에 영향을 받지 않는 안정적인 RWA 백엔드 인프라로 기능할 수 있다는 점에서, 실질적 보안성과 분산성을 동시에 충족한다.
실제 Plume, GAIB, Singularity Finance 등에서 RWA와 DeFi를 결합한 RWAfi 등으로 GPU를 토큰화하는 모델을 시도하고 있다. GPU 자체를 투자 가능한 온체인 자산으로 전환하거나, AI 연산 인프라 자산을 토큰화하는 방식 등이 있다.
3.4 케이스 스터디 4 – 게이밍
게임 산업은 본질적으로 GPU 중심의 산업이다. 고사양 그래픽 처리와 실시간 물리 시뮬레이션은 물론, 최근에는 AI 에이전트, NPC 행동 최적화, 맞춤형 콘텐츠 생성 등 게임 내 요소 전반에 걸쳐 연산 수요가 폭증하고 있다. 에이셔는 게임 생태계에서 실제로 작동 중인 GPU 인프라 파트너로 자리매김하고 있다. 아래의 사례들을 통해 알아보자.
- Reality+ & Doctor Who: Worlds Apart
에이셔의 분산형 GPU 클라우드는 Reality+가 개발한 카드 기반 전략 게임 Doctor Who: Worlds Apart에서 Instant Play 스트리밍 기술로 사용되고 있다. 이 기술은 게임 다운로드나 설치 없이 브라우저 내에서 바로 게임을 실행할 수 있게 해주며, 유저가 실제로 게임을 플레이해본 뒤 구매를 결정할 수 있도록 한다. 이는 기존의 CPI 기반 사용자 유입 모델 대비 획기적으로 높은 전환율과 리텐션을 유도하고, 초기 온보딩 비용을 절감하는 효과를 가져왔다.
특히 Doctor Who 프로젝트의 경우, 글로벌 IP를 기반으로 한 대중적 확장 가능성이 컸고, 에이셔 인프라를 통해 전 세계 유저에게 저지연 환경을 제공함으로써 Web3 유입 진입장벽을 낮추는 데 크게 기여했다. Reality+는 메타버스, 게임, 디지털 수집품에 이르기까지 다양한 Web3 브랜드 트랜지션을 리드하는 회사로, 에이셔와의 협업을 통해 향후 Instant Play 채택을 확대할 계획이다.
- Ponchiqs
2025년 기준 500만 명 이상의 게이머를 보유한 Ponchiqs 생태계는 Web3 게임에서 PvP 축구 게임 PoncHead와 곧 출시 예정인 3인칭 슈팅 게임 Ponchiqs Arena를 중심으로 멀티플레이 토너먼트를 운영 중이다. 이때 대규모 플레이어가 동시에 참여하는 실시간 토너먼트의 연산 처리를 위해 에이셔의 GPU 클라우드를 활용하고 있다.
IV. 비즈니스 확장
4.1 에이셔의 경쟁우위: 매출 대시보드
에이셔는 현재 탈중앙화 GPU 인프라 프로젝트 중에서도 가장 빠르게 상업화에 성공한 사례로 평가된다. 2025년 4월 기준, 공식 대시보드에 따르면 에이셔의 연간 반복 수익(ARR)은 1억 2,600만 달러를 넘어서고 있으며, 총 GPU 수는 42만 개 이상이다. 이는 대부분의 유사 프로젝트가 여전히 기술 검증이나 파일럿 단계에 머물러 있는 것과 비교할 때, 에이셔는 이미 실사용 기반 수익 구조와 확장 가능한 네트워크를 모두 갖춘 상태임을 보여준다.
현재까지 누적된 GPU 컴퓨팅 처리 시간은 약 6억 4천만 시간에 달하며, 온체인 트랜잭션 수는 110만 건 이상으로 기록되고 있다. 싱가포르, 미국, 홍콩, 일본, 베트남 등 주요 지역을 중심으로 95개국에 걸쳐 GPU 노드가 분산되어 운영 중이며, 네트워크 전반의 리소스 접근성과 지역별 수요 대응력을 함께 확보하고 있다.
이러한 네트워크 구조는 멀티태넌시 기반으로 설계되어 GPU 자원의 활용도를 극대화한다. 중앙화된 클라우드 환경에서는 사용하지 않은 자원에 대해서도 전체 요금을 지불해야 하지만, 에이셔는 다수의 사용자가 GPU를 공유할 수 있도록 설계되어 있어 자원 낭비를 최소화하고 가격 경쟁력을 확보할 수 있다. 실제로 동일한 예산으로 더 많은 연산을 수행하거나, 사용자 동시접속 수를 확대할 수 있는 사례가 등장하고 있으며, 최대 70%까지 비용을 절감한 사례도 보고되고 있다.
이처럼 단가 절감이 가능한 이유는 단순히 가격을 낮췄기 때문이 아니라, 실제로 대규모의 리소스를 확보하고 운영 효율을 끌어올리는 데 성공했기 때문이다. 글로벌 커버리지를 기반으로 사용자의 위치에 따라 가장 가까운 GPU 리소스를 자동 할당하며, 효율적인 연산 분배를 통해 성능과 비용의 균형을 맞추고 있다. 이는 단순한 리소스 제공을 넘어서, 클라우드 서비스로서의 품질 신뢰도까지 확보하고 있다는 뜻이기도 하다.
또한, 에이셔는 GPU 자원 제공자에게 실질적인 수익 구조를 제시하고 있다. 사용자는 $ATH 토큰을 구매해 GPU 사용 시간 단위로 비용을 지불하며, 이 중 80%는 GPU 제공자에게, 20%는 네트워크 유지와 운영비로 분배된다. 여기에 연산 수행 여부와 무관하게 보상을 제공하는 보상 메커니즘이 존재해, 네트워크 초기부터 자원 제공을 유도하고, 지속적인 참여를 유인하는 구조를 완성하고 있다.
이 모든 시스템은 토큰 경제를 기반으로 작동하며, 수요가 증가할수록 GPU 공급자는 더 낮은 가격으로 경쟁에 참여할 수 있고, 이는 다시 사용자의 유입과 네트워크 확장으로 이어지는 선순환 구조를 만들어낸다. 실제로 GPU 가격 책정은 시장에서 실시간으로 조정되며, 효율성과 수익성이 균형을 이루는 생태계를 형성하고 있다.
결과적으로 에이셔가 보유한 매출 경쟁력은 단순한 ‘저렴함’에 있는 것이 아니라, 실질적인 수요와 공급을 토큰화된 네트워크 구조로 연결하고, 이를 효율적으로 운영하며 이미 규모의 경제를 실현한 데 있다. 기술, 인프라, 시장 메커니즘이 정합적으로 맞물려 움직이고 있기 때문에, 경쟁사들이 단기간에 모방하기 어려운 진입장벽을 형성하고 있으며, 탈중앙 클라우드 인프라 시장에서의 리더십을 공고히 하고 있다.
4.2 엔비디아와의 전략적 파트너십
에이셔는 GPU 기반 연산 인프라를 보다 저렴하고 효율적으로 제공하기 위해 다양한 기술적 파트너십을 맺고 있다. 특히 엔비디아(NVIDIA)와의 협력은 에이셔의 기술 신뢰성과 생태계 확장에 있어 중요한 발판이 되고 있다.
에이셔는 Web3 인프라 프로젝트 중 드물게 프로토콜 초기 단계에서 NVIDIA Inception Program에 합류한 바 있다. 이 프로그램은 전 세계 유망한 AI, HPC, 클라우드 기업들을 대상으로 기술적 지원과 공동 생태계 기회를 제공하는 프로그램으로, 에이셔는 이를 통해 엔비디아의 최신 드라이버와 SDK, 기술 문서 등 개발 리소스에 조기 접근할 수 있는 권한을 확보했다. 또한, 에이셔 팀은 클라우드 게이밍과 분산형 GPU 활용 분야에서의 전문성을 바탕으로, 엔비디아와 실질적인 개발 협업을 이어가고 있다.
4.3 에이셔 생태계 지원 및 전략적 이니셔티브
에이셔는 AI 및 게이밍 산업 내 혁신을 가속화하기 위해 2025년 기준 1억 달러 규모의 생태계 지원 기금인 'Aethir Ecosystem Fund'를 조성하고 운영 중이다. 이 기금은 혁신적인 제품을 준비 중이거나, 대규모 GPU 연산 수요를 가진 AI·게이밍 프로젝트를 지원하고자 마련된 프로그램이다.
Aethir Ecosystem Fund는 여러 단계로 나뉘어 있으며, 첫 번째 단계에서는 XAI, XPLA 등 파트너와 함께 조인트 그랜트 프로그램을 진행하고 있다. 에이셔의 주요 지원 프로그램인 'Aethir Catalyst(에이셔 카탈리스트)'는 AI 및 게임 분야의 고성장 가능성이 있는 프로젝트를 선정해, 연산 자원 지원(Compute Grants)과 컴퓨팅 비용 감면(Subsidies) 혜택을 제공한다.
카탈리스트 프로그램의 지원 범위는 다음과 같다:
• 지원 규모: $ATH 토큰으로 5천 ~20만 달러 상당의 일회성 지원
• 지원 대상: 대규모 GPU 수요를 가진 AI 통합 프로젝트, 클라우드 게이밍 플랫폼, 고ARPU 기반의 게이밍 스타트업, 제품 출시를 준비 중인 스텔스 기업 등
• Subsidy: 최대 35%까지 연산 비용 감면. 예를 들어 $1/시간 요금이 $0.65/시간으로 할인 가능
• 조건: Aethir 네트워크 사용 혹은 에이셔와의 파트너십 체결 필수. 지원자는 회사의 연산 수요, 수익 모델, 사용자 수, 창업자/투자자 프로필 등을 기준으로 심사됨
또한, 현재 전 세계에서 운영되고 있는 에이셔 엣지 디바이스가 카탈리스트 수혜 프로젝트들이 Edge 기반으로도 연산을 수급할 수 있게 하는 구조적 기반이 된다. 실제로 에이셔는 엣지디바이스 운영자에게 2024년 11월부터 2025년 중반까지 일일 100 $ATH 보상을 제공하며, 네트워크 안정성과 참여율을 동시에 높이고 있다.
이 지원 프로그램은 연산 자원이 부족한 초기 프로젝트들이 GPU 리소스를 온디맨드로 확보할 수 있도록 도와주며, 에이셔 인프라를 통해 제품 테스트, 트래픽 대응, 성능 검증 등 다양한 개발 프로세스를 지원받을 수 있게 한다. 이를 통해 프로젝트는 자체적인 클라우드 인프라 없이도 빠르게 시장에 진입할 수 있으며, 에이셔는 실사용 수요를 확보하며 네트워크를 성장시킨다.
나아가 에이셔는 ‘에이셔 포지(Aethir Forge)’라는 커뮤니티 프로그램도 운영하고 있다. 이 프로그램은 에이셔의 인프라가 어떻게 활용될 수 있는지를 지역 단위에서 교육하고 확산하는 데 목적이 있으며, 동시에 에이셔 생태계 확장에 기여한 사람들에게 보상이 돌아갈 수 있도록 설계되었다.
V. 결론: 에이셔가 제시하는 분산 클라우드의 미래
AI, 게이밍, 로보틱스 등 다양한 분야에서 고성능 연산 자원의 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 지금, 에이셔는 그 핵심 병목인 GPU 접근성 문제를 해결하는 새로운 인프라 모델을 제시하고 있다. 단순히 연산 파워를 모으는 것을 넘어, 글로벌 네트워크 상에 물리적 GPU 자원을 분산 배치하고, 블록체인 기술을 활용해 이들 자원을 신뢰 가능한 방식으로 교환·관리할 수 있는 구조를 만들어냈다.
이러한 접근은 중앙화된 거대 클라우드 기업에 의존하지 않고도, 누구나 고성능 연산 자원을 필요할 때 접근하고, 자원을 가진 이는 자신의 장비를 통해 수익을 창출할 수 있는 완전히 새로운 시장을 열었다는 점에서 중요하다. 특히, 에이셔는 단순한 기술 스택을 넘어, Nvidia와의 파트너십, 1억 달러 규모의 생태계 기금, 누구나 참여 가능한 엣지 디바이스 등 강력한 실행력과 확장성을 갖춘 인프라 전략을 기반으로 빠르게 생태계를 넓혀가고 있다.
특히, 에이셔는 단순한 기술 공급자를 넘어, 물리적으로는 ‘에이셔 엣지 디바이스’부터 온라인 기반의 개발자 포털 ‘에이셔 포지’와 같은 커뮤니티 중심 프로그램을 통해 누구나 생태계의 일원이 되어 직접 기여하고 보상받을 수 있는 구조를 마련하고 있다는 점에서 흥미롭다. 이는 연산 인프라의 분산을 넘어, 참여와 소유의 분산까지 실현하는 방향으로 진화하고 있음을 보여준다. 다시 말해, 에이셔는 기술적 분산 위에 경제적 참여와 커뮤니티 기반의 자율성을 결합하여, 진정한 의미의 분산형 인프라 모델을 구체화하고 있다.
앞으로 에이셔는 AI 학습과 추론, 실시간 게임 스트리밍, 대규모 시뮬레이션, RWA 기반의 자산 토큰화 등 다양한 분야에서 연산 자원의 새로운 표준이 될 수 있을 것으로 기대된다. 탈중앙화된 클라우드 인프라는 더 이상 실험적인 개념이 아니라, 실질적 성과와 수요를 동반한 차세대 인프라 모델로 자리잡고 있다.