🚀 AI의 새로운 자원 경쟁: 데이터에서 컴퓨트로

2010년대는 데이터를 축적·조직한 기업이 성공했다면, 2020년대는 컴퓨트(연산력)를 통제하는 기업이 승리합니다.

• AI가 파일럿 단계를 넘어 프로덕션으로 이동하면서 컴퓨트는 핵심 인프라가 되었음
• 이제 컴퓨트는 단순한 기술 요소가 아니라 투자 가능한 전략 자산

👉 에이셔와 Predictive Oncology의 디지털 자산 국고(DAT)는 이를 가능하게 하는 첫 번째 글로벌 전략 컴퓨트 비축입니다.

📈 시장 동향: 성장 vs. 부족

• IDC: 2025년 307B → 2028년 632B 달러로 AI 지출 증가 전망
• 맥킨지, Deloitte, Reuters 분석: 수 GW급 AI 데이터센터 투자, 전력 제약 심화
• Sam Altman: "인프라 부족 시, AI는 소수만의 도구가 될 것"

👉 고성능 GPU(H100, H200, GB200)는 AI 추론·모델 훈련·로보틱스에 필수이나, GPU 접근성 병목 현상이 여전히 문제입니다.

💸 중앙화 클라우드의 한계

기존 하이퍼스케일 클라우드는

• 대규모 데이터센터 의존 → 확장성·비용 문제
• 할당 대기열, 불투명한 구매, egress 요금 → 혁신 지연

GPU 비용이 중앙화 클라우드 대비 최대 86% 저렴한 에이셔 클라우드가 존재합니다.

👉 분산형 GPU 전환 시 40–80% 비용 절감 사례를 다수 확인할 수 있습니다.

🌍 DePIN 솔루션: 분산형 컴퓨트 = 글로벌 공공재 + 투자 자산

에이셔의 DePIN 스택은 전 세계 GPU를 연결해 정책 기반 마켓플레이스를 형성합니다.

• 공급 집계: H100/H200, B200/GB200 등 다양한 하드웨어 지원
• 품질 보장: 스테이킹 기반 SLA·SLO 강제
• 효율적 가격 발견: 지역별 수요 반영, GPU 활용률 ↑
• 91,000+ 체커 노드로 서비스 품질 검증
• 435,000+ GPU 컨테이너, 150+ 파트너 지원

👉 모든 GPU는 커뮤니티 소유 Cloud Host가 제공하며, 보상은 ATH로 지급됩니다.

🏦 기관 투자 관점: 구조화·스테이킹·수익 창출

컴퓨트는 기관 투자자들이 선호하는 속성을 지닙니다.

• 계약 가능한 수요
• 실시간 성능 가시성 (GPU 대시보드 제공)
• 다양화된 리스크 분산
• 수익 창출 가능 (예: GPU 사용량 기반 현금흐름)

👉 증권화·스테이킹·수익화 가능 → 새로운 투자 자산으로 부상.

📊 사례 연구: 에이셔의 규모와 검증된 워크로드

• 93개국, 200+ 로케이션, 435,000+ GPU 컨테이너
• AI 추론, 3D 렌더링, 스트리밍 지원
• 주요 파트너: TensorOpera, DCENT, Raiinmaker, Inferium, OpenLedger 등
• 대규모 추론 처리: 최대 26.4T 추론/일 → 하루 2.64억 사용자 지원 가능

🛡 Predictive Oncology와 DAT: 전략적 컴퓨트 비축

에이셔의 DAT는 Predictive Oncology를 통해 운영됩니다.

• 자산 기반: H100/H200/B200/GB200 GPU
• 수익 모델: Web2 + Web3 수요(훈련, 추론, 렌더링, 스트리밍)
• 스테이킹 기반 신뢰성: 업타임·품질 보장
• 기관 보고 체계: GPU 대시보드 기반 실시간 성능·수익 모니터링

👉 AI 인프라에 필요한 확장성·비용 효율성·신뢰성을 동시에 제공.

🏗 AI 경제의 기반으로서의 컴퓨트

DePIN은 글로벌 GPU를 감사 가능한 수익 인프라 계층으로 전환합니다.

• 초규모(Exa-scale) 용량
• 증가하는 ARR
• 실사용 워크로드

👉 에이셔와 Predictive Oncology의 DAT는 컴퓨트 경제로 진입하는 제도적 경로를 제공합니다.

✍️ 정리

데이터가 지난 10년의 핵심 자산이었다면, 앞으로의 10년은 컴퓨트가 핵심 자산입니다. 에이셔의 DAT는 AI 경제를 뒷받침하는 세계 최초 전략적 컴퓨트 국고로, 기업·투자자·개발자 모두에게 새로운 기회를 열어주고 있습니다.