Whynonah Jan 6, 2026 ⋅ 읽는데 약 11분 소요

핵심 인사이트

• io.net의 기존 토크노믹스는 고정 발행량과 가격 의존적 공급자 수익에 의존했으며, 이로 인해 네트워크는 인플레이션, 공급 측면의 불안정성, 그리고 하락장에서 잠재적인 "데스 스파이럴(death spiral)" 역학에 노출되어 있었다.

• 새로운 인센티브 다이나믹 엔진(Incentive Dynamic Engine, IDE)은 이를 수요 중심 시스템으로 대체하여 GPU 제공자 보상을 USD 기준으로 안정화하고, 실시간 수익과 토큰 가격에 따라 토큰 공급을 동적으로 조정한다.

• 듀얼 볼트 메커니즘(즉, 보상 볼트와 수수료 볼트)은 민팅 전에 준비금과 수수료 수입을 우선시함으로써 일관된 보상을 보장하며, 이를 통해 프로토콜은 고객 지불 지연이나 시장 변동성과 같은 충격을 완충할 수 있다.

• 스트레스 테스트 시뮬레이션은 IDE가 토큰 가격 50% 폭락이나 수요 55% 감소와 같은 시나리오에서도 공급자 수익과 네트워크 운영을 효과적으로 유지하면서, 가격 책정이 지속적으로 낮을 경우 준비금 고갈과 같은 위험을 표시함을 입증했다.

개요

2024년 약 1,840억 달러 규모로 평가되는 인공지능(AI) 시장은 2030년까지 약 8,260억 달러에 달할 것으로 예상된다. 그러나 이 시장은 여러 병목 현상에 직면해 있으며, 그 중 하나가 컴퓨팅 파워다. 대규모 AI 모델 학습에 대한 수요 증가는 그래픽 처리 장치(GPU) 부족을 초래했으며, NVIDIA의 H100과 같은 고성능 칩 가격이 대당 4만 달러에 달해 기업들이 확장 가능하고 저렴한 컴퓨팅 리소스에 접근하기 어렵게 만들었다.

io.net(IO)은 분산형 컴퓨팅 네트워크를 통해 이러한 과제를 해결하며, 6개 대륙과 50개 이상의 국가에 걸쳐 활용되지 않는 엔터프라이즈급 GPU를 집계하여 온디맨드, 확장 가능하고 비용 효율적인 AI 컴퓨팅 인프라를 제공한다. 구체적으로 이 프레임워크는 Ray 기반 분산 컴퓨팅을 사용하여 클러스터링, 작업 오케스트레이션, 병렬화된 워크로드를 최적화한다.

io.net 생태계에는 (i) IO Cloud, AI/ML 애플리케이션을 위한 동적 워크로드 확장을 허용하는 분산형 GPU 마켓플레이스; (ii) IO Intelligence, 사전 학습된 모델과 AI 에이전트를 제공하는 AI 인프라 플랫폼; (iii) IO Worker, GPU 제공자가 리소스를 기여하고 수익을 관리할 수 있는 인터페이스; (iv) IO Staking, 네트워크 내 코스테이킹 할당을 추적하고 관리하는 플랫폼; (v) IO Explorer, 전체 IOG 네트워크의 컴퓨팅 사용량, 성능 지표, 네트워크 활동에 대한 실시간 인사이트를 제공하는 모니터링 도구; (vi) IO ID, 수익 추적, 잔액 업데이트 모니터링, 자금 인출을 위한 플랫폼이 포함된다.

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현재 토크노믹스의 한계

기존 io.net 토큰 경제는 공급 중심 모델을 기반으로 구축되었다. 구체적으로 월별 일정에 따라 고정된 양의 IO 토큰을 발행하며, 시간이 지남에 따라 릴리스될 총 공급량 상한(약 8억)이 있다. 이 발행 계획은 초기 GPU 제공자 네트워크를 성공적으로 부트스트랩했지만, 장기적인 지속 가능성을 저해하는 다양한 한계가 있다.

구체적으로 제공자 측면에서: (i) GPU 공급자는 IO 토큰으로 보상을 받기 때문에 수익이 토큰 가격 변동성에 직접적으로 연결되어 있다; (ii) 많은 제공자가 손익분기점을 맞추려면 IO 가격이 1.20~1.50 달러가 필요하다. 이는 심각한 가격 하락 시 운영을 수익성이 없게 만들며, 하락장 동안 공급자 이탈 위험에 네트워크를 노출시킬 수 있다. 이는 결국 전반적인 서비스 신뢰성을 위협할 가능성이 있다. 토큰 보유자 측면에서: (i) IO는 컴퓨팅 서비스 지불 외에 제한된 유틸리티를 가지며, 거버넌스 권한을 보장하거나 가치를 축적하지 않아 가격이 주로 투기와 네트워크 사용량에 의해 주도된다; (ii) 토큰 소유권이 편중되어 있으며, 초기 투자자들이 2027년까지 유통 공급량의 33%를 보유할 것으로 예상되어 잠재적인 매도 압력이 발생한다. 프로토콜 수준에서: (i) 발행량이 고정되어 있어 수요 변화에 동적으로 조정되지 않으며, 실제 사용량과 관계없이 토큰이 릴리스된다; (ii) 소각 메커니즘; 각 작업의 예약 수수료 중 0.25%는 지속적인 발행을 상쇄하기에 불충분하여, 활동이 정체되는 동안에도 토큰 발행이 계속되면서 지속적인 인플레이션을 초래한다.

전반적으로 현재 모델은 낮은 수요 기간 동안 발행량을 조정하는 역순환적 메커니즘이 부족하여 지속적인 인플레이션 압력을 초래한다. 이는 안정적인 공급자 수익과 장기 토큰 가치를 유지하는 데 어려움을 초래한다. 이러한 한계를 해결하기 위해 io.net은 인센티브 다이나믹 엔진(IDE)을 도입하고 있으며, 이는 토큰 발행을 실제 네트워크 사용량에 맞추면서 공급자에게 더 예측 가능한 보상을 제공하도록 설계된 수요 대응 시스템이다.

솔루션: 인센티브 다이나믹 엔진(IDE)

기존 DePIN 토크노믹스의 한계를 극복하기 위해 io.net은 분산형 컴퓨팅 네트워크를 위한 새로운 수요 중심 아키텍처인 인센티브 다이나믹 엔진(IDE)을 구현하고 있다. 대부분의 DePIN 프로토콜과 마찬가지로 io.net은 초기에 공급을 부트스트랩하기 위해 고정 발행 모델을 사용했다. 초기 단계에서는 효과적이지만, 이러한 공급 주도 모델은 종종 장기적인 지속 가능성과 변동성에 어려움을 겪는다. IDE는 새로운 접근 방식을 도입한다: 실시간으로 토큰 발행을 완충하고 조정하는 두 개의 상호 연결된 볼트(즉, Y1과 Y2)의 동적 시스템으로, GPU 제공자의 보상을 USD 기준으로 안정화하는 것을 목표로 한다. 이는 io.net을 투기적 발행에서 규모에서 내구성을 위해 설계된 유틸리티 정렬 인센티브 모델로 전환하는 최초의 분산형 컴퓨팅 네트워크로 만든다.

예를 들어, 매 시간마다 IDE는 모든 활성 GPU 제공자에게 약속된 수익을 제공하는 데 필요한 시간당 USD 보상 목표를 계산한다. 이 목표는 네트워크에 서비스를 제공하는 GPU 수와 GPU당 원하는 ROI(운영 오버헤드 포함)의 함수로 계산된다. IO에 대한 실시간 가격 피드를 사용하여 엔진은 해당 달러 금액을 제공하는 데 필요한 토큰 수를 정확히 결정한다. 본질적으로 토큰의 시장 가격이 낮으면 동일한 USD 목표를 충족하는 데 더 많은 토큰이 필요하고, 가격이 높으면 더 적은 토큰이 필요하다. 이는 토큰 가격이 변동하더라도 공급자 보상(USD 기준)이 일관되게 유지되도록 보장한다.

또한 IDE의 볼트 메커니즘은 보상 토큰의 출처를 관리한다. 두 개의 볼트가 공급자에게 지불하기 위한 IO의 출처 역할을 한다. 보상 볼트(Y1)는 토큰 준비금(흑자 시기 동안 축적되거나 보상을 위해 할당됨)을 보유한다. 수수료 볼트(Y2)는 사용자로부터의 실제 수익(즉, 고객이 컴퓨팅 작업에 대해 지불하는 USD 수수료)을 축적하며, 이는 IO로 전환되거나 스테이블코인으로 보유될 수 있다. 보상이 만기되면 시스템은 먼저 Y1에서 인출하여 공급자에게 IO를 지불한다(필요한 경우 Y1에 새로운 토큰을 민팅하는 것이 포함될 수 있다). Y1만으로 충분하지 않으면 Y2의 자금을 사용하여 나머지를 충당한다.

중요한 점은 Y2가 net-30 또는 net-60 조건의 엔터프라이즈 맥락에서 흔한 지불 지연에 대해 완충 역할을 하며, Y1이 중간에 격차를 메워 중단 없는 공급자 수익을 보장한다는 점이다.

향후 의미

IDE가 구현되면 io.net의 토큰 경제는 시장 변동성에 취약한 시스템에서 더 견고하고 유연한 모델로 진화한다. IDE 이전 및 이후 체제 간의 차이는 다음과 같이 간단히 요약할 수 있다:

• 고정 vs. 수요 중심 발행: 이전에는 토큰 발행이 미리 결정되고 선형적이어서 시장 상황을 무시했다. 이제 발행은 수요와 수익에 의해 주도되며, 네트워크는 실제 사용량과 가격 신호를 기반으로 토큰을 민팅하거나 소각한다.

• 변동적 vs. 안정적 공급자 ROI: 기존 모델에서는 GPU 제공자의 투자 수익률(ROI)이 IO의 가격에 따라 크게 변동했다. 약세장은 그들의 수익을 절반 이하로 줄이거나 더 악화시켜 ROI를 위태롭게 할 수 있었다. IDE 모델에서는 공급자의 ROI가 단기 시장 변동과 관계없이 목표 수준으로 유지된다. 보장된 USD 보상은 제공자의 수익이 예측 가능하며 토큰 가격이 하락할 때 붕괴하지 않음을 의미한다. 이러한 안정성은 하락장에서 공급자 이탈을 방지한다.

• 약한 vs. 완충된 네트워크 복원력: 기존 토크노믹스에는 내장된 충격 흡수 장치가 없었으며, 수요나 토큰 가격이 폭락할 경우 하향 나선을 막을 수 있는 것이 없었다. 새로운 시스템에서 io.net의 경제는 두 개의 볼트와 적응형 공급 메커니즘에 의해 완충된다. 수요 부족이나 가격 폭락 시 보상 볼트와 수수료 볼트가 쿠션 역할을 하여 운영이 계속되고 프로토콜에 회복할 시간을 제공한다. 이는 네트워크를 이전보다 변동성과 극단적 시나리오에 훨씬 더 탄력적으로 만든다.

가상 시나리오

IDE 모델이 실제로 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하기 위해 시뮬레이션 연구와 스트레스 테스트가 수행되었으며, 구현 전후 네트워크 동작 간의 명확한 대조를 드러냈다.

사용자 수요 감소

사용자 수요가 55% 감소하는 시나리오를 시뮬레이션한 경우, IDE는 보상 볼트의 준비금을 활용하여 목표 ROI로 공급자 보상을 유지했다. 급격한 수익 감소에도 불구하고 공급자는 계속해서 일관된 수익을 받았으며, 이는 제공자의 대량 이탈을 방지했다. 기존 모델에서 이러한 충격은 블록 보상을 심각하게 감소시키고 광범위한 연결 해제를 촉발했을 가능성이 높다. IO 토큰 가격이 50% 폭락한 또 다른 테스트에서 IDE는 동일한 USD 보상을 충족하기 위해 약 두 배의 토큰을 발행하여 영향을 흡수했다. 이는 시장 변동성에도 불구하고 공급자 수익을 안정적으로 유지하여 가격 연동 발행의 가치를 강조한다. 이 접근 방식은 준비금을 더 많이 활용하지만 서비스 중단을 방지하고 공급자 이탈을 억제하며, 이는 이전 시스템이 완화할 수 없었던 취약점이다.

IO 가격 하락

IO 시장 가격이 50% 폭락한 테스트에서 IDE 시스템도 마찬가지로 충격을 흡수했다. IO의 가치가 갑자기 절반으로 떨어졌기 때문에 엔진은 USD 보상 목표를 충족하기 위해 약 두 배의 토큰을 민팅하여(시간당 토큰 공급량의 순 변화를 일시적으로 증가시킴) 대응했다. 이는 공급자가 여전히 작업에 대해 동일한 달러 가치를 받도록 보장했다. 토큰의 가격 하락은 제공자에게 해당하는 수익 손실로 전환되지 않았으며, 이는 가격 연동 발행 논리의 효과를 입증한다. 물론 이러한 이벤트는 더 많은 준비금을 사용하지만 네트워크는 운영 상태를 유지하고 공급자에게 매력적이었으며, 기존 토크노믹스에서는 많은 이들이 이탈했을 것이다.

수수료 저가 책정

추가 시뮬레이션은 공급자 보상에 비해 수수료의 지속적인 저가 책정에 대한 네트워크의 반응을 테스트했다. 수익이 목표 보상을 충당하기에 부족할 때 볼트가 점진적으로 고갈되어 IDE가 적자를 무기한으로 보조할 수 없음을 드러냈다. 모델은 이를 지속 불가능한 것으로 표시했으며, 지속 가능성 비율(실제 수익을 시간당 보상 목표로 나눈 값)이 1보다 훨씬 낮게 유지될 경우 거버넌스 개입(예: 수수료 조정)이 필요함을 시사했다. psi로 지칭되는 이 비율은 프로토콜의 재무 건전성을 나타내는 주요 지표 역할을 한다: 1 미만으로 떨어지면 네트워크가 적자로 운영되고 있으며 기능하기 위해 준비금에 의존하고 있음을 의미한다.

종합적으로 이러한 스트레스 테스트는 IDE가 단기 중단을 흡수하는 데 효과적이면서도 수수료 수익을 공급자 보상과 정렬하는 것의 중요성을 강조함을 보여준다. 더 넓은 수준에서 시뮬레이션은 IDE가 고정된 8억 토큰 상한을 초과하지 않으면서 연간 약 8%에서 시작하여 매월 약 1%씩 감소하는 디스인플레이션 토큰 발행 패턴을 가능하게 함을 시사한다. 이 통제되고 점감하는 공급 일정은 이전 모델의 무제한 발행과 대조되며, 장기적 지속 가능성을 향한 전환을 나타낸다. 시간이 지남에 따라 토큰 발행이 느려지고 결국 완전히 중단되어 희석 위험을 줄이고 더 건강하고 안정적인 토큰 경제에 기여한다.

추적할 KPI

IDE 시스템이 효과적으로 유지되도록 하기 위해 여러 핵심 성과 지표(KPI)를 추적할 수 있다. 이러한 KPI를 통해 커뮤니티와 투자자는 앞으로 네트워크의 재무 건전성을 모니터링할 수 있다:

• 지속 가능성 비율(ψ): 정의된 바와 같이 ψ = 수익/보상이다. 이는 프로토콜이 특정 시점에 흑자인지 적자인지를 나타낸다. ψ ≥ 1은 건전하며, 반대로 ψ < 1은 네트워크가 부족분을 충당하기 위해 보상을 보조(토큰 민팅을 통해)하고 있음을 의미한다.

• 준비금 런웨이: 이는 네트워크가 적자 상태(ψ < 1)로 유지되고 새로운 수익이 발생하지 않을 경우 보상 볼트(Y1)가 얼마나 오랫동안 공급자에게 지불을 계속할 수 있는지를 측정한다. 예를 들어 6개월 런웨이는 볼트가 불리한 시장 상황에서 반년 동안 보상을 유지할 수 있음을 의미한다. 프로토콜은 안전 마진으로 최소 6~12개월의 준비금 런웨이를 유지하는 것을 목표로 한다.

• 보상 볼트 잔액: 이는 Y1의 현재 토큰 잔액으로, 프로토콜의 경제적 완충 용량을 직접적으로 반영한다. 네트워크가 잘 운영될 때(ψ > 1) 이 잔액은 증가해야 한다(초과 토큰이나 수수료가 볼트로 유입됨). 네트워크가 침체기일 때(ψ < 1) 이 잔액은 인출된다. 볼트의 잔액(및 시간 경과에 따른 추세)을 모니터링하면 네트워크가 복원력을 구축하고 있는지 아니면 안전망을 침식하고 있는지를 보여준다.

• 토큰 소각량: IDE를 통해 시스템이 흑자일 때 사용자 수수료의 일부를 IO 토큰을 재매입하고 소각하는 데 사용할 수 있다. 이 지표는 시간 경과에 따라 소각되는 토큰 수를 추적한다.

결론 요약

궁극적으로 IDE 하에서 앞으로 나아가면서 io.net은 더 큰 안정성과 지속 가능성을 위한 위치에 있다. 네트워크는 수요 변동과 가격 변동성을 훨씬 더 우아하게 견딜 수 있으며, GPU 공급자는 신뢰할 수 있는 수익을 누리므로 어려운 시기에도 그들을 유지하고(컴퓨팅 용량을 온라인 상태로 유지함) 플랫폼의 유틸리티를 보존한다. 토큰 공급 프로세스는 지능적이고 반응적이 되었다: 인플레이션은 더 이상 항상 존재하는 구름이 아니라 필요할 때만 적용되며, 가능할 때 디플레이션 조치로 균형을 맞춘다. 토큰 보유자와 투자자에게 이러한 변화는 더 예측 가능하고 투자 가능한 경제 시스템을 약속하며, 이는 IO 토큰에 대한 장기적 신뢰에 긍정적이다. IDE의 기술적 변화가 제자리에 있으면서 이것이 io.net 생태계 내 각 이해관계자 그룹에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것이 중요하다. 다음 섹션에서는 IDE가 공급자, 토큰 보유자, 투자자에게 의미하는 바를 세분화하고 각각에 대한 혜택과 남아 있는 우려 사항을 논의한다.

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