66% 장악·분기 1,026억 달러(약 148조 9,463억 원)… ‘로컬 AI’ 내건 부테린, 해법 될까

Vitalik 부테린이 2026년을 ‘컴퓨팅 자기주권 되찾기’의 해로 선언했다. 구글 독스 대신 파일버스, 지메일 대신 프로톤메일, 텔레그램 대신 시그널을 쓰고, 클라우드 대신 자신의 노트북에서 직접 대형 언어 모델(LLM)을 돌려보는 실험까지 나섰다. 디지털 자율성을 지키겠다는 문제의식은 옳지만, 인공지능(AI)을 ‘개인 기기 로컬 실행’으로만 해결하려는 처방은 현실의 한계를 외면한 해법이라는 비판이 나온다.

AI 인프라 집중은 실제로 심각한 문제다. 아마존, 마이크로소프트, 구글 3개사가 전 세계 클라우드 인프라 지출의 66%를 장악하고 있다. 이 시장은 지난해 한 분기 매출만 1,026억 달러(약 148조 9,463억 원)에 달했다. 우리가 입력하는 대부분의 프롬프트가 이들의 인프라를 거치는 순간, 원칙적으로 개인에게 귀속돼야 할 데이터 통제권은 그대로 빼앗긴다. 디지털 주권을 중시하는 이들에게는 구조적 실패로 느껴질 수밖에 없다.

하지만 부테린이 제시한 ‘해답’은 AI를 개인 하드웨어에 로컬로 호스팅하자는 구상이다. 프라이버시를 위해 연산능력과 확장성을 희생하라는 식의 선택을 강요하는 셈이다. 가벼운 용도라면 이 접근이 어느 정도 통할 수 있다. 소규모 모델로 개인용 추론을 돌리거나, 개발자가 실험용으로 로컬 모델을 쓰는 정도라면 의미가 있다. 부테린 역시 현재의 사용성·효율성 문제를 인정하면서도, 시간이 지나면 마찰이 줄어들 것이라고 본다.

문제는 진짜 ‘규모’를 요구하는 AI다. 모델 학습, 대규모 추론, 24시간 돌아가는 AI 에이전트 운영은 개인 노트북이 감당할 수 없는 수준의 GPU 파워를 필요로 한다. 단 한 개의 AI 에이전트를 밤새 돌리는 일조차 지속적인 컴퓨팅 자원이 필요하다. 사용자가 책상에서 떠나는 순간, ‘항상 켜져 있는 AI 비서’의 약속은 바로 무너진다.

기업급 배포 환경에서는 하루 수천 GPU-시간이 기본이다. 특화 모델을 학습하는 스타트업이라면, 고성능 노트북이 1년 동안 제공할 연산량을 단 일주일 만에 소진할 수 있다. 야심찬 연구팀은 전체 예산의 80% 이상을 GPU 인프라에 쏟아붓기도 한다. 인력, 연구개발, 시장 확장에 써야 할 자원이 컴퓨팅 비용에 빨려 들어가는 구조다. 자본력이 충분한 거대 기술기업만 이 비용을 감당할 수 있고, 나머지는 자연스럽게 경쟁에서 밀려난다.

로컬 호스팅은 이 구조적 문제를 해결하지 못한다. 오히려 개발자와 기업에게 ‘작게, 주권을 지키며 남든가, 아니면 규모를 키우는 대신 당신의 데이터를 아마존·구글·마이크로소프트에 넘기라’는 이분법을 암묵적으로 강요한다. 상당수 빌더들에게는 사실상 선택지가 아닌 ‘막다른 골목’에 가깝다.

탈중앙화는 ‘축소’가 아니라 ‘확장과 주권의 공존’

크립토 커뮤니티라면 이런 프레임이 허구에 가깝다는 점을 누구보다 잘 알고 있어야 한다. 탈중앙화의 목표는 역량을 줄여 독립성을 지키는 데 있지 않다. ‘규모’와 ‘주권’이 공존할 수 있게 만드는 것이 핵심이다. 이 원칙은 컴퓨팅 영역에도 그대로 적용된다.

세계 곳곳에는 데이터센터, 기업, 대학, 독립 시설에 설치된 GPU 수백만 개가 놀고 있다. 최신 탈중앙화 컴퓨트 네트워크는 이 흩어진 하드웨어를 묶어 하나의 탄력적인 프로그래머블 인프라로 전환하고 있다. 이들 네트워크는 이미 130개국 이상으로 퍼져 있으며, 기존 하이퍼스케일러가 제공하는 것과 동급의 GPU와 특화 엣지 디바이스를 최대 70% 저렴한 비용에 공급하고 있다.

개발자는 단일 사업자에 의존하지 않고, 전 세계 독립 운영자 풀이 제공하는 고성능 GPU 클러스터를 온디맨드로 할당받을 수 있다. 가격은 수년 전에 맺은 장기 계약이 아니라, 실시간 사용량과 경쟁에 따라 결정된다. 공급자 입장에선 놀고 있던 하드웨어를 수익을 내는 생산 자산으로 바꿀 수 있다. 클라우드 인프라를 둘러싼 힘의 균형이 근본적으로 재조정되는 흐름이다.

개방형 컴퓨트 시장, 누가 혜택을 보는가

효과는 단순한 비용 절감에 그치지 않는다. 거대기업이 장악한 AI 시장 구조 전반에 균열을 낸다. 독립 연구 그룹은 더 이상 하드웨어 제약에 맞춰 연구 목표를 줄이지 않아도 된다. 실험 설계부터 모델 크기까지, 연구자가 원하는 기준에 맞춰 컴퓨트를 끌어다 쓸 수 있다.

신흥국 스타트업 역시 대형 클라우드 계약을 따내기 위한 막대한 선투자 없이도 지역 맞춤형 AI를 만들 수 있다. 현지 언어에 특화된 모델, 자국 의료 체계에 맞춘 진단 모델, 농업·기상 데이터에 최적화된 예측 모델 등이 대표적이다. 이런 프로젝트들은 기존 구조에서는 인프라 비용 장벽 때문에 아예 출발선에 서지 못하는 경우가 많았다.

지역 데이터센터에도 새로운 기회가 열린다. 기존에는 대형 클라우드 사업자의 ‘도매 구조’ 안에 들어가지 못하면 시장에서 배제되기 쉬웠다. 반면 탈중앙화 컴퓨트 네트워크에서는 각 지역 사업자가 전 세계 수요자와 직접 연결되는 글로벌 시장에 참여할 수 있다. AI 디지털 격차를 줄이는 현실적인 방식은, 개발자에게 ‘힘이 약한 도구로 만족하라’고 요구하는 것이 아니라 ‘컴퓨트가 시장에 배분되는 방식’을 다시 설계하는 데 있다.

부테린이 지적했듯, AI 인프라의 중앙집중화에 저항해야 한다는 점에는 이견이 없다. 그러나 답이 ‘개인 노트북으로 후퇴하는 것’일 필요는 없다. 규모와 독립성을 동시에 제공하는 분산형 컴퓨트 시스템은 이미 가동 중이다. 선택은 개발자와 업계의 몫이다.

크립토가 시험대에 오른 진짜 이유

크립토 업계는 탈중앙화를 스스로의 정체성으로 삼아 왔다. 탈중앙화 컴퓨트 네트워크는 그 약속을 실제로 증명할 수 있는 드문 기회다. ‘분산 시스템이 중앙집중형 대안을 성능·비용·안정성 모든 면에서 능가할 수 있는가’라는 질문에, 이제는 이론이 아니라 인프라 자체로 답할 수 있다.

이들 네트워크는 더 낮은 비용, 더 넓은 접근성, 단일 실패 지점이 없는 구조를 지향한다. 이미 필요한 기술과 인프라는 상당 부분 마련됐다. 남은 문제는 업계가 이를 실제로 활용해 AI 인프라의 권력 구조를 뒤흔들 것인지, 아니면 ‘작게 남는 것’만을 허용하는 제한된 형태의 자기주권에 만족하고 말 것인지에 가깝다.

2026년을 ‘컴퓨팅 자기주권’의 해로 만들겠다는 목표는 여전히 유효하다. 다만 그 실현 경로는 개인 기기로의 퇴각이 아니라, 탈중앙화 컴퓨트라는 새로운 시장 질서를 얼마나 빠르게, 얼마나 과감하게 채택하느냐에 달려 있다. 크립토가 꿈꿔 온 탈중앙화의 이상은 이제 AI 인프라 현장에서 실제 시험대에 오르고 있다.