그레이스케일, AI 블록체인 사례 3곳 소개

서도윤 기자 2026.10.25 08:04

그레이스케일은 AI 학습 데이터, GPU 금융, 연산 활용을 겨냥한 프로젝트를 각각 소개했다. 펄은 최근 3개월간 580% 상승했지만, 과거 가격 변동이며 같은 수익률이 반복될 것으로 기대해선 안 된다고 밝혔다.

토포AI로 이 기사 더 깊이 읽기

그레이스케일은 인공지능(AI) 산업의 데이터 확보와 GPU 금융, 연산 활용을 겨냥한 블록체인 프로젝트 세 곳을 소개했다. 데이터 네트워크는 학습 데이터, USD.AI는 GPU 장비 금융, 펄은 AI 연산과 작업증명 결합 사례로 꼽혔다.

그레이스케일은 10월 23일 공개한 분석에서 세 프로젝트의 장기적 관련성은 실제 채택과 경쟁력에 달렸다고 밝혔다. 프로젝트 소개는 토큰 매수나 펀드 편입 발표를 담지 않았다.

데이터 네트워크는 사진·영상·음성 등 사람이 제공한 자료의 출처와 이용 권한을 추적하고, 이를 AI 연구소 등에 라이선스하는 도구를 개발하고 있다. 학습 자료의 수집뿐 아니라 누가 어떤 권한으로 제공했는지를 기록하는 구조다.

수이 재단과 데이터 네트워크는 10월 12일 프로토콜을 수이(SUI)로 이전하고 월러스를 기본 저장 계층으로 채택할 계획을 발표했다. 수이 재단은 데이터 등록부 트레이스가 6월 출시 이후 2억5000만 건 넘는 자료를 등록했고, 하루 평균 300만 건 이상의 영수증을 처리한다고 밝혔다. 이 수치는 등록·처리량을 뜻하며 유료 라이선스 계약이나 자료 제공자에게 지급한 금액은 아니다.

GPU는 AI 학습과 추론에 쓰이는 연산 장치다. USD.AI는 GPU 장비와 관련 현금 흐름을 담보로 대출을 구성하며, 그레이스케일은 온체인 대출 풀로 블록체인 위 자금을 GPU 금융에 연결하는 구조를 소개했다.

대출 사업의 성장과 CHIP 보유자의 수익은 별개다. USD.AI의 MiCA 백서는 CHIP을 프로토콜 의사결정과 위험 관리에 참여하는 거버넌스 토큰으로 설명하며, 토큰 보유만으로 지분·배당·수익 청구권이 생기지 않는다고 명시했다.

펄은 GPU가 AI 작업을 처리하면서 작업증명 블록체인도 보호하는 방식을 제안한다. 작업증명은 연산을 통해 네트워크의 거래 기록을 검증하는 방식이다. 그레이스케일은 이 구조가 구현되면 연산 제공자가 AI 서비스 수익과 블록체인 보상을 함께 얻을 수 있다고 설명했다.

펄의 9월 백서는 AI 연산에 쓰이는 행렬 곱셈을 작업증명에 활용하는 설계를 담았다. 설계 문서만으로 실제 AI 작업 처리량이나 수익성이 입증되는 것은 아니다.

그레이스케일은 10월 23일 공개한 리서치 노트에서 코인게코의 10월 22일 기준 자료를 바탕으로 펄의 최근 3개월 상승률을 580%라고 밝혔다. 이는 과거 가격 변동이며, 그레이스케일은 같은 수익률이 반복될 것으로 기대해서는 안 된다고 덧붙였다. 세 프로젝트는 데이터 공급, 장비 금융, GPU 연산이라는 서로 다른 분야를 겨냥한다.