글쓴이: 젠, PANews

최근 인공지능(AI) 산업의 급속한 발전과 함께 관련 인프라 부문은 전례 없는 자본 지출 주기에 접어들고 있습니다. NVIDIA GPU부터 서버 랙, 전력, 데이터 센터에 이르기까지 산업 전반이 확장되고 있습니다.

이로 인해 문제가 발생합니다. GPU와 같은 자산은 본질적으로 역설적인 특성을 지니고 있습니다. 현금 흐름은 빠르게 창출되지만, 가치 하락 또한 매우 빠르게 진행됩니다. 더욱이, 오늘날 수요가 높은 GPU가 불과 3년 만에 구식이 될 수도 있습니다. 전통적인 금융 시스템은 가치 하락률이 높고 변동성이 크며 기술 변화 주기가 빠른 자산에 대해 그다지 호의적이지 않은 경향이 있습니다.

이러한 배경 속에서 블록체인 상에서 AI 인프라 자금 조달을 시도하는 여러 프로젝트들이 등장하기 시작했습니다. USD.AI는 그중에서도 상당히 독특한 프로젝트입니다. 모델이나 AI 에이전트를 구축하는 것이 아니라, GPU 기반 자금 조달을 중심으로 구축된 온체인 신용 프로토콜과 유사합니다.

독특한 스토리와 진입 장벽을 가진 USD.AI의 거버넌스 토큰인 CHIP은 바이낸스, 바이빗, 코인베이스, 업빗 등 주요 거래소에 상장되며 큰 호응을 얻고 있습니다. 코인게코 데이터에 따르면, 현재 CHIP의 유통 시가총액은 약 2억 1,500만 달러이며, 예상 발행가액(FDV)은 10억 8천만 달러로 상장 후 약 57.7% 증가했습니다.

GPU 펀딩이 블록체인에 도입된 방법

USD.AI 프로젝트는 Permian Labs에서 개발했으며, USD.AI 재단은 오프체인 거버넌스와 법적 인프라를 제공합니다. 핵심 논리는 "오프체인 조직, 온체인 대출"로 이해할 수 있습니다. 즉, GPU, 서버 랙, 데이터 센터 확장과 같은 자본 집약적 지출에 온체인 USD 유동성을 공급하는 것입니다.

해당 프로젝트의 공개된 기술 문서를 보면 전체 과정이 결코 간단하지 않다는 것을 알 수 있습니다.

대출자는 먼저 OEM 업체에 구매 주문을 하여 데이터 센터 공간을 확보하고 특수목적법인(SPV)을 설립해야 합니다. 이후 GPU가 데이터 센터로 배송되어 설치되고, 데이터 센터는 전자창고증서를 발행합니다. 이 창고증서는 ERC-721 NFT로 토큰화되며, 최종적으로 프로토콜에서 USDC 대출을 받기 위한 담보로 사용됩니다.

공개적으로 확인 가능한 사례는 아직 많지 않지만, 하드웨어를 담보로 한 대출 사례는 최소한 몇 건 공개되었습니다. 2026년 4월, 크루서블 캐피털(Crucible Capital)은 미국 워싱턴주에 설치된 NVIDIA B300 GPU 72대(총 576대)를 담보로 2,682만 달러의 대출을 받았습니다.

하지만 해당 프로젝트는 OEM, 데이터 센터 운영업체 또는 차용자 목록을 완전히 공개하지 않았습니다. 현재까지 확실하게 확인된 업체로는 QumulusAI, Quantum Solutions, Sharon AI 및 Crucible이 있습니다.

이러한 기업들 자체가 USD.AI의 목표 시장을 나타냅니다. 이들은 소비자용 AI 제품이 아니라 컴퓨팅 인프라 제공업체입니다. 예를 들어, QumulusAI의 고객에는 머신러닝 팀, AI 스타트업 및 연구 기관이 포함되며, Sharon AI의 목표 고객은 하이퍼스케일러, 기업 고객 및 정부 기관입니다.

USD.AI의 혁신적인 GPU 기반 스테이블코인 대출 모델은 여러 기관의 지지를 얻었습니다. 지난 8월, USD.AI는 Framework Ventures가 주도하고 Bullish, Dragonfly, Arbitrum 등이 참여한 1,300만 달러 규모의 시리즈 A 투자 유치를 완료했다고 발표했습니다.

하지만 공식 성명에서 구매 계약의 질 검토에 중점을 두겠다고 거듭 언급했음에도 불구하고, 고객 목록, 계약 건수, 실제 임대 규모는 아직 공개되지 않았다는 점에 유의해야 합니다. 다시 말해, 현재로서는 외부인이 이러한 GPU가 안정적이고 지속 가능한 현금 흐름을 창출할 수 있는지 여부를 독립적으로 검증하기 어렵습니다.

3단계 운영: USDai, sUSDai 및 CHIP

USD.AI의 구조는 기본적으로 계층적입니다. USDai는 유동성 계층, sUSDai는 수익률 계층, 그리고 CHIP은 거버넌스 계층입니다.

USDai: 기본 유동성 계층

USD.AI 생태계 내 온체인 금융의 "기반 레이어"인 USDai는 미국 달러에 1:1로 고정된 고유동성 자산으로 설계되었습니다 . USDai는 DeFi 프로토콜과의 최대 호환성을 목표로 하며, 안정적인 교환 수단을 제공하고 수익을 창출하지 않습니다. 사용자는 PYUSD를 예치하여 USDai를 채굴할 수 있으며, 언제든지 다시 PYUSD로 환매할 수 있습니다.

구조적인 관점에서 이 설계의 핵심 개념은 "유동성"과 "신용 위험"을 분리하는 것입니다. USDai는 즉각적인 유동성을 제공하는 기초 자산에 해당하며, sUSDai는 장기 GPU 대출 포지션에 해당합니다. 후자는 비동기식 상환, 출금 대기열, 유동성 제약 등의 요소를 포함하며, 두 자산의 위험은 완전히 다릅니다.

또한, sUSDai 자체는 원장 기록을 위해 USDai를 기반으로 합니다. 프로토콜의 주식 가격 책정 및 금고 회계는 기본적으로 이 USDai 계층 위에 구축됩니다. USDai가 최종 사용자에게 장기 보유가 필수적인 자산은 아닐지라도, 프로토콜 전체 시스템의 기본 원장 계층이라는 점은 변함이 없습니다.

sUSDai: 수익 계층

GPU 자금 지원으로 실제로 이득을 보는 주체는 sUSDai입니다.

sUSDai는 수익률을 제공하는 주식 기반 자산의 일종으로 이해할 수 있습니다. 이 프로토콜은 전용 포지션 매니저를 통해 자금을 배분합니다. 자금의 일부는 MetaStreet 풀에 투자되고, 나머지 부분은 기초 자산인 M에서 발생하는 수익을 포착합니다. 간단히 말해, sUSDai의 수익은 단일 원천에서 발생하는 것이 아니라 GPU 담보 대출 수익과 기초 자산 수익으로 구성됩니다. 하지만 가장 핵심적이고 차별화된 요소는 여전히 GPU 담보 대출입니다.

sUSDai의 출금 메커니즘은 일반 스테이블코인과도 다릅니다. 사용자가 sUSDai를 출금하려면 비동기식 상환 절차를 거쳐야 합니다. 출금 신청 후, 사용자는 일반적으로 대기열에 등록되어 프로토콜에서 유동성을 방출할 때까지 기다려야 하며, 자금을 즉시 수령할 수는 없습니다.

이를 바탕으로 프로젝트 팀은 QEV(Queue Exit Vault)라는 메커니즘을 설계했습니다. 이 메커니즘의 목적은 누가 더 빨리 대기열을 나갈 수 있는지에 대한 가격을 책정하는 것입니다. 추가 비용을 지불할 의향이 있는 사람은 대기열에서 더 높은 우선순위를 얻어 더 빨리 투자금을 회수할 수 있습니다. 반대로 우선순위를 얻기 위해 비용을 지불하는 사람이 없으면 선입선출(FIFO) 순서로 대기열에 등록됩니다.

CHIP: 거버넌스 레이어

CHIP은 USD.AI 생태계의 거버넌스 토큰이며, 현재 프로토콜에서 유일한 거버넌스 토큰입니다. CHIP은 실제 신용 위험 관리 매개변수 세트에 해당하며, 보유자는 이론적으로 다음과 같은 여러 핵심 사안에 대한 의사 결정에 참여할 수 있습니다.

어떤 자산이 담보로 인정될 수 있나요?
대출 프로젝트는 어떤 심사 기준을 충족해야 합니까?
대출 이자율 및 위험 매개변수를 조정하는 방법
계약 수수료는 어떻게 배분되고 이체되나요?
국고 자금 사용 방법
스테이킹 및 보험 모듈에 대한 규칙 설계

즉, CHIP의 거버넌스 범위는 단순히 "커뮤니티 운영"에만 국한되지 않고, 프로토콜의 대출 방식, 위험 관리 방식, 시스템 내 자금 흐름 방식 등 모든 영역에 직접적으로 관여합니다. 하지만 CHIP 보유자는 프로토콜 수익에 대한 권리를 갖지 않으며, CHIP를 보유한다고 해서 프로토콜 수수료나 대출 수익을 직접 받는 것은 아닙니다.

DeFiLlama 데이터에 따르면 4월 23일 기준 USDai의 시가총액은 약 2억 8천만 달러, 총 예치금액(TVL)은 약 2억 8천 3백만 달러, 활성 대출액은 약 6천만 달러였으며, 지난 30일간의 수익은 약 85만 달러(지난주 수익 33만 달러 포함)였습니다.

위험이 가격에 제대로 반영되고 있는 걸까요?

USD.AI에서 가장 주목할 만한 점은 AI라는 명칭을 사용했다는 사실 자체가 아니라, GPU와 같은 실물 자산을 온체인 신용 상품으로 전환하려는 진정한 시도라는 점입니다. 하지만 바로 이러한 이유 때문에 USD.AI의 위험성은 일반적인 스테이블코인보다 더 복잡합니다.

우선, GPU 담보 자체에 문제가 있습니다. GPU는 매년 15~20%씩 가치가 하락할 수 있습니다. 현재 가장 인기 있는 그래픽 카드조차 미래에는 가치가 없을 수도 있습니다. 본 프로젝트는 낮은 담보대출비율(LTV), 3년 상환 기간, 바커 평가 시스템, 그리고 재보험으로 뒷받침되는 가치 보증을 통해 위험을 완화하고자 합니다. 그러나 문제는 GPU 시장 가격이 급락하거나 차세대 하드웨어가 예상보다 빠르게 기존 하드웨어를 대체할 경우 이러한 보호 장치가 충분할지 정확하게 예측하기 어렵다는 점입니다.

둘째로, 차입자의 현금 흐름 문제가 있습니다. 전체 모델은 이러한 GPU를 꾸준히 임대할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 관계자들은 구매 계약 검토를 거듭 강조해 왔지만, 현재 이러한 컴퓨팅 파워 계약의 실제 품질을 검증할 수 있는 충분히 투명한 데이터가 부족합니다.

셋째, 유동성 위험이 있습니다. 프로토콜의 하위 계층은 장기 GPU 대출에 투자하지만, 상위 계층에서 sUSDai를 보유한 사용자는 언제든지 대출금을 상환받기를 원할 수 있습니다. 모든 사용자가 즉시 인출을 요구할 경우, 프로토콜은 장기 대출을 즉시 현금으로 전환할 수 없습니다. 따라서 QEV의 중요성은 대기열 및 지급 우선순위 메커니즘을 통해 유동성 압력을 최대한 완화하는 데 있습니다. 그러나 이 메커니즘은 영향을 완화할 뿐, 장기 대출과 단기 상환 간의 불균형을 근본적으로 해결할 수는 없습니다.

CHIP 토큰 자체로 돌아가 보면, "거버넌스 토큰"의 매력은 지난 몇 년간 분명히 감소했습니다. 많은 프로토콜이 토큰 보유자에게 투표권을 부여하지만, 실제로 거버넌스에 참여하는 사람의 수는 많지 않고, 실질적인 결정은 핵심 팀, 소수의 대주주 또는 기관 투자자의 손에 집중되는 경우가 많습니다.

이 문제는 USD.AI의 경우 더욱 두드러질 수 있습니다. USD.AI가 점차 제도화됨에 따라, 프로토콜의 미래를 좌우할 주요 참여자는 기관 투자자, 규정을 준수하는 투자자, 그리고 소수의 대형 투자자로 집중될 가능성이 높습니다. 이러한 구조 하에서 CHIP의 거버넌스가 프로토콜의 방향에 실질적으로 얼마나 영향을 미칠 수 있을지는 지켜볼 가치가 있는 문제입니다.

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