"AI 인프라 구축 격차는 일시적인 현상이 아니라 구조적인 문제입니다." 2026년 4월 말, 마이크로소프트, 구글, 메타가 1분기 재무 보고서를 발표하자 월가의 관심은 "AI 비전"에서 "AI 투자 비용"으로 옮겨갔습니다. 4월 28일 로이터 통신이 발표한 최신 통계에 따르면, 이 네 거대 기술 기업의 올해 AI 투자액은 6천억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이러한 전례 없는 지출은 현금 흐름을 압박하고 시장의 인내심을 시험하고 있습니다.
불과 며칠 전, DeepSeek V4 프리뷰 버전 출시 로 업계가 다시 한번 들썩였습니다. "극도의 비용 효율성"으로 유명한 이 모델은 추론 비용을 최저 수준으로 끌어올렸을 뿐만 아니라, AI 2.0 시대에 "추론 경제"가 본격적으로 도래했음을 알렸습니다. 컴퓨팅 파워에 대한 극심한 수요와 추론 비용에 대한 극도의 민감성이라는 이중 압력 속에서, 분산형 AI(DeAI)는 "산업화"라는 특이점을 맞이하고 있습니다.
최근 곤카 프로토콜(Gonka Protocol)이 획기적인 버전 0.2.12 업데이트를 발표했습니다 . 이는 단순한 기술적 개선을 넘어, DeAI 분야의 혼란을 해소하기 위한 "정비 작업"이기도 합니다. 다중 모델 역량 증명(PoC) 프로토콜을 재구축함으로써, 곤카는 키미(Kimi)와 딥시크(DeepSeek) 같은 최고 모델들과 "완벽한 호환성"을 확보하는 동시에, 산업 표준에 부합하는 수준으로 기존의 혼란스러운 시대를 종식시키고 있습니다.
1. 4월 관찰 내용: 6천억 달러 규모의 "컴퓨팅 파워 공세"와 딥시크의 가격 전쟁
2026년 4월, AI 인프라 분야에서 판도를 바꿀 만한 두 가지 주요 사건이 발생했습니다.
1. 기술 대기업들 간의 군비 경쟁이 더욱 심화되고 있다.
4월 말에 발표된 재무 보고서 에 따르면 마이크로소프트의 연간 자본 지출이 1,616억 달러에서 1,800억 달러로 상향 조정되었습니다. S&P 글로벌은 전 세계 클라우드 공급업체의 총 자본 지출이 2026년까지 3,790억 달러에서 6,220억 달러로 급증할 것으로 예측합니다. 이러한 대규모 투자는 중앙 집중식 컴퓨팅 파워 공급이 물리적 한계에 다다르고 있음을 반영합니다.
2. DeepSeek V4의 "추론 동등성"
4월 24일, DeepSeek V4의 출시로 판도가 완전히 바뀌었습니다. 이 모델은 성능 면에서 최상위 모델에 필적할 뿐만 아니라, 극한의 엔지니어링 최적화를 통해 추론 비용을 몇 배나 절감합니다. 이는 미래의 경쟁이 더 이상 "누가 더 큰 모델을 가지고 있느냐"가 아니라 "누가 더 저렴하고 안정적인 추론을 제공하느냐"로 바뀔 것임을 의미합니다. 이러한 맥락에서 저비용으로 높은 유연성을 제공하는 DeAI 네트워크는 업계의 필수 요소가 되었습니다.
II. 효율성의 장을 정리하다: "다기능적 저글링"에서 "산업 수준의 표준화"로
버전 0.2.12 이전에는 DeAI 네트워크가 "실험실 장난감"이라는 비판을 자주 받았습니다. Gonka는 두 가지 핵심적인 변화를 통해 이러한 상황을 완전히 바꿔놓았습니다.
1. 강제 모델 정리: 잘못된 모델을 제거하고 올바른 모델을 유지하는 첫 번째 단계입니다.
0.2.12 업그레이드 발표에 따르면, Gonka는 강력한 "모델 정리" 전략을 채택했습니다. 거버넌스의 승인을 받지 않은 모든 모델은 강제로 네트워크에서 제외됩니다. 네트워크는 Qwen 및 새로 승인된 Kimi 2.6과 같은 벤치마크 모델에 집중할 예정입니다. 이러한 규모 축소처럼 보이는 조치는 실제로 네트워크의 모든 컴퓨팅 파워가 실제적이고 검증 가능하며 업계 표준을 준수하도록 보장하기 위한 것입니다.
2. vLLM의 심층적인 구조 개편: 최첨단 모델의 "기술적 한계" 극복
Gonka는 Kimi 2.6 및 DeepSeek V4와 같은 다양한 아키텍처를 가진 최첨단 모델을 지원하기 위해 vLLM 프레임워크를 완전히 재구축했습니다. 아키텍처 최적화를 통해 노드는 모델을 GPU 메모리에 상주시키면서 검증을 완료할 수 있어, 대규모 모델의 느린 로딩 문제를 완벽하게 해결하고 분산 추론을 통해 상용 수준의 응답 속도를 달성할 수 있습니다.
III. 신뢰의 초석: 다중 모델 PoC 및 "투표권 위임"
허가 없는 환경에서는 극도로 높은 조작 비용을 기반으로 신뢰를 구축해야 합니다.
1. "검증 삼중고" 해결
Qwen-235B나 Kimi처럼 수백 기가바이트에 달하는 대규모 모델을 처리할 때, 기존 방식은 노드가 실시간으로 검증을 수행하기 어려웠습니다. Gonka 0.2.12에서는 혁신적인 "투표 위임" 메커니즘을 도입했습니다. 이 메커니즘을 통해 노드는 PoC(Proof-of-Computation) 과정에서 자체 투표권 또는 위임받은 투표권을 사용하여 동일하거나 다른 모델을 실행하는 참여자들을 교차 검증할 수 있습니다.
2. 통합 승수: 컴퓨팅 성능의 모든 단위를 공정하게 측정합니다.
서로 다른 모델이 동일한 하드웨어에서 서로 다른 연산 능력을 발휘하기 때문에, 버전 0.2.12에서는 "균일 승수" 메커니즘을 도입했습니다. 이는 마이너가 Qwen을 실행하든 Kimi를 실행하든 관계없이 실제 하드웨어 기여도가 공정하게 반영되도록 보장하여 토큰 보조금 지급 단계에서 전체 생태계의 공정성을 보호합니다.
IV. 하드웨어의 공정성: B200의 수익 상한선 재정의
기술은 신뢰 문제를 해결할 뿐만 아니라 유통 실패도 바로잡아야 합니다.
이전 버전에서는 최적화 부족으로 인해 고가의 NVIDIA Blackwell(B200) 그래픽 카드의 성능이 H100과 큰 차이가 없었습니다. Gonka 0.2.12는 Blackwell 아키텍처에 특화된 최적화를 통해 B200의 진정한 성능을 끌어내어 수익성 측면에서 H100을 능가할 수 있도록 했습니다. 이러한 "하드웨어 정의" 추구는 세계 최고 수준의 컴퓨팅 자원을 Gonka로 끌어들일 것입니다.
결론: 인공지능 개혁 시대를 위한 "질서 선언"
초기 비트코인이 작업증명(PoW) 메커니즘을 통해 전자화폐의 혼란을 종식시켰듯이, 곤카 0.2.12는 탈중앙화된 사고 영역에서 동일한 질서를 확립하고 있습니다.
4월 말 빅테크 기업들의 6천억 달러 규모의 청구서부터 딥시크 V4가 촉발한 추론 가격 전쟁까지, 컴퓨팅 파워 전쟁의 후반전이 시작되었습니다. 곤카는 시장에 풀뿌리 영웅 시대는 끝났다고 경고합니다. AI 2.0이라는 마라톤에서 핵심 기술과 엄격한 논리에 기반한 '질서'만이 DeAI가 대규모 상용화를 달성할 수 있는 유일한 길이라는 것입니다.
곤카 소개
곤카(Gonka) 는 현재 가장 많은 GPU를 보유한 탈중앙화 AI 네트워크로, 개발자와 연구자에게 컴퓨팅 리소스에 대한 무허가 접근을 제공하는 동시에 자체 토큰인 GNK를 통해 모든 참여자에게 보상을 제공합니다. 이 프로젝트는 2023년에 1,800만 달러, 2025년에 추가로 5,100만 달러의 투자를 유치하는 데 성공했습니다. 투자자로는 OpenAI 투자사인 Coatue Management, Solana 투자사인 Slow Ventures, Bitfury, K5, 그리고 Insight와 Benchmark의 파트너들이 있습니다. 초기 기여자로는 6blocks, Hard Yaka, Gcore와 같은 웹 2-웹 3 분야의 선도 기업들이 있습니다.
