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팟캐스트 Ep.236ㅡ“유휴 GPU가 AI 훈련 인프라로”…렌더 네트워크가 바꾸는 컴퓨팅 시장의 판

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유휴 GPU를 연결해 AI·3D 렌더링 수요를 대응하는 렌더 네트워크는 번-민트 토크노믹스와 강력한 거버넌스를 통해 탈중앙화 컴퓨팅 인프라로 성장하고 있다. 2025년에는 AI 훈련 서브넷까지 확장하며 GPU 시장 내 입지를 넓히고 있다.

 팟캐스트 Ep.236ㅡ“유휴 GPU가 AI 훈련 인프라로”…렌더 네트워크가 바꾸는 컴퓨팅 시장의 판

토큰포스트 팟캐스트 ‘프로토콜 디코드’ 시리즈에서는 렌더 네트워크(Render Network)를 심층 분석한 메사리 리서치 보고서를 소개했다. 이번 회차에서는 해당 프로토콜이 어떻게 유휴 상태의 소비자 GPU를 집단 자원으로 전환하며, 3D 렌더링부터 AI 추론까지 다양한 워크로드를 처리하는지를 살펴봤다. 탈중앙화 GPU 컴퓨팅, AI 연산, 번-민트 이퀼리브리엄(BME)이 핵심 키워드다.

기존의 클라우드 렌더링 서비스는 고성능 연산을 제공하지만, 비용 문제와 중앙화된 인프라 한계가 존재한다. 특히 AI와 3D 콘텐츠 시대로 접어들며 GPU 수요가 폭증하고 있지만, 전 세계 GPU 리소스의 약 40%는 활용되지 않고 있는 실정이다. 이에 대해 “렌더 네트워크는 소비자 GPU를 탈중앙화 연산 노드로 조직, 작업을 분산 처리한다”는 점이 주목됐다.

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좋은기사 감사해요 후속기사 원해요 탁월한 분석이에요

흰토끼를따라가라

2025.11.29 12:43:35

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1mini

2025.11.29 10:03:15

ㄱ ㅅ ㅇ

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