GPU 공급난에 주목받는 렌더 등 암호화 컴퓨팅 네트워크…“AI 시대 틈새 수요 잡는다”

AI 시대에도 GPU는 여전히 부족…렌더 같은 크립토 컴퓨팅 네트워크는 ‘수혜’

엔비디아의 최신 AI 컴퓨팅 아키텍처 ‘루빈(Rubin)’이 등장하면서, GPU 기반 암호화폐 프로젝트들의 미래가 다시 주목받고 있다. 전문가들은 효율이 높아지면 오히려 수요가 증가하는 ‘예부노스 역설(Jevons Paradox)’을 예로 들며, GPU 공유 기반 토큰 렌더(Render)와 아카시(Akash), 골렘(Golem) 등이 되려 이득을 볼 수 있다고 전망하고 있다.

CES 2026에서 공식 발표된 루빈은 엔비디아가 자체 설계한 6개의 칩으로 구성된 새로운 AI 컴퓨팅 시스템이다. 루빈은 GPU를 중심으로 학습과 추론의 효율을 대폭 끌어올리는 데 초점을 맞췄다. 엔비디아 최고경영자 젠슨 황은 이 시스템이 이미 ‘완전한 생산 단계’에 들어갔다고 밝혔다.

하지만 해당 기술의 혜택은 대부분 하이퍼스케일 데이터센터 내부에 집중돼 있다. 그 외부에서는 GPU를 민첩하게 공급할 수 있는 분산형 네트워크들이 단기 작업을 중심으로 경쟁력을 갖는 구조다. 특히 렌더는 1월 첫 주 동안 67% 상승하며 시가총액 상위 100개 암호화폐 중 가장 높은 수익률을 기록했다.

효율성은 수요 확대…GPU 공유 네트워크엔 기회

AI 연산 비용이 줄어든다고 해서 GPU 수요가 감소하지는 않는다. 오히려 컴퓨팅 접근성이 높아지면 새로운 애플리케이션과 사용자가 유입돼 수요가 증가한다. 클라우드 컴퓨팅이 대표적인 사례다. 아마존웹서비스(AWS) 같은 클라우드 기업들이 문턱을 낮추자, 수많은 스타트업과 개발자들이 클라우드 기반 워크로드를 쏟아냈다.

이는 19세기 영국 경제학자 윌리엄 스탠리 예부노스가 발견한 원리와도 맞닿아 있다. 그는 ‘석탄 효율이 좋아질수록 소비량은 줄어들지 않고 오히려 늘어난다’는 점을 지적했지만, 이 원리는 현재의 AI 인프라 시장에서도 유효하다. 계산 비용이 낮아지면 더 많은 수요와 새로운 시장이 열린다.

GPU 기반의 분산형 컴퓨팅 네트워크 렌더, 아카시, 골렘은 정규 데이터센터에 진입하기 어려운 짧은 워크로드에 신속히 대응할 수 있는 유연성을 갖췄다. 유휴 GPU 자원을 집계하고 단기간 작업에 배정하는 구조로서, 비싼 전용 인프라가 아닌 ‘즉시 사용 가능한 GPU’를 제공하는 것이 장점이다.

렌더와 아카시는 3D 렌더링, 시각효과, AI 훈련 등 고연산 작업용 GPU 파워를 임대하는 구조이며, 골렘은 미사용 GPU 자원을 거래하는 탈중앙형 마켓플레이스로 운영된다.

GPU 공급난 지속 예상…탈중앙 네트워크 입지 강화

AI 붐은 GPU 공급 부족을 더욱 심화시키고 있다. 퓨전월드와이드는 ‘고대역폭메모리(HBM)’ 공급난이 최소한 2026년까지 지속될 것으로 내다봤다. HBM은 최신 AI GPU의 핵심 부품으로, 해당 메모리 없이는 대형 AI 모델을 훈련하거나 실행할 수 없다.

SK하이닉스와 마이크론은 올해 HBM 생산 물량 전량을 이미 판매 완료했다고 밝혔으며, 삼성전자 또한 ‘수요가 공급을 초과해 HBM 가격이 두 자릿수로 상승할 것’이라고 경고했다. 기존에 GPU 부족의 원인으로 지목되던 ‘크립토 채굴’은 이제 AI 산업에 그 책임을 넘기며 중심축이 이동하고 있다.

이러한 공급망 제약 속에서 탈중앙 컴퓨팅 네트워크는 일종의 ‘완충 지대’ 역할을 한다. 하이퍼스케일 데이터센터가 보장할 수 없는 유동적이고 단기적인 워크로드를 처리하는 틈새시장을 공략하고 있기 때문이다.

AI 데이터센터로 확장하는 크립토 채굴 기업

비트코인(BTC)의 채굴 보상 반감이 반복되면서, 채굴 업계도 AI 인프라로 눈을 돌리고 있다. 전력, 냉각, 공간 등 AI 데이터센터와 유사한 인프라를 보유한 채굴 시설들이 엔비디아 루빈 시스템까지 고려해 고성능 연산처리용 클러스터로 전환하는 사례가 나오고 있다.

지난 11월 비트팜스(Bitfarms)는 워싱턴주의 일부 채굴 시설을 AI 전용 고성능 컴퓨팅 시설로 개조하겠다고 밝혔다. 이처럼 일부 채굴 기업은 시장 변화에 맞춰 AI 워크로드 수용이 가능한 방향으로 움직이고 있다.

결국 루빈 시스템의 등장은 GPU 효율을 높이는 데 기여하긴 하지만, 공급 부족 문제까지 해소하지는 못한다. 반대로 GPU의 희소성은 탈중앙 네트워크가 독자적인 수요를 확보할 수 있는 기반이 된다. 렌더와 같은 프로젝트는 하이퍼스케일 시스템과 경쟁하지 않고, 데이터센터 외곽의 틈새 시장을 공략하며 AI 시대에도 존재 이유를 확보하고 있다.

💡 GPU 부족 시대, '크립토 컴퓨팅'의 기회…투자의 기준은 데이터입니다

AI 연산 수요가 급격히 확대되며, 고성능 GPU를 기반으로 한 탈중앙 컴퓨팅 네트워크가 '틈새를 파고드는 해답'으로 주목받고 있습니다. 렌더(Render), 아카시(Akash), 골렘(Golem)과 같이 유휴 GPU 자원을 집계해 공유하는 프로젝트들은, 하이퍼스케일 데이터센터가 대응하지 못하는 단기·소규모 워크로드에 민첩하게 반응하며 가치가 부각되고 있습니다.

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