연간 수익이 1,300만 달러인 Spheron의 "수익 목표 달성 후 토큰 발행"이 AI 분야에서 새로운 벤치마크를 세울 수 있을까요?

  • Spheron Network는 연간 1,300만 달러(ARR)의 수익을 달성한 후 토큰 발행(TGE)을 발표하며, AI 인프라 분야에서 새로운 벤치마크를 제시할 가능성이 있습니다.
  • 이 플랫폼은 분산 컴퓨팅 네트워크로, 글로벌 GPU/CPU 리소스를 통합해 AI 학습·추론·렌더링 등 고성능 작업을 지원하며, IPFS 스토리지·ENS 도메인 관리 등 추가 서비스를 제공합니다.
  • Fizz 노드 시스템을 통해 개인 사용자가 유휴 GPU/CPU를 공유하고 수익을 창출할 수 있어 분산형 네트워크 확장에 기여하고 있습니다.
  • 운영 현황: 44,000개 활성 노드, 170개국 이상에서 8,300+ GPU 및 600,000+ CPU 파워 제공, 주간 50만 달러 이상의 노드 보상 지급 중이며, AI 기업이 전체 ARR(1,300만 달러)의 760만 달러를 차지합니다.
  • 경쟁 환경: Hyperbolic, IO.NET 등 유사 플랫폼과의 경쟁이 치열하며, 서비스 품질 유지·중앙화된 클라우드 대비 비용 우위 등 지속 가능성 문제가 과제로 남아 있습니다.
  • "수익 달성 후 TGE" 모델이 AI 인프라 분야의 표준으로 자리잡을 경우, 실질적인 제품과 수익에 집중하는 생태계 조성에 긍정적 영향을 줄 수 있을 것으로 전망됩니다.
요약

또 다른 프로젝트가 이미 ARR(연간 평균 수익) 결과를 바탕으로 TGE(토큰 발행)를 발표했습니다! 최근 Spheron Network는 1,300만 달러 이상의 ARR 수익을 달성한 TGE를 발표했습니다.

이제 수익이 창출되고 생태계가 구축되었으니, 이제 TGE에 대해 논의할 때입니다. 이것이 AI 인프라 분야에서 TGE의 표준이 될까요?

Spheron 프로젝트를 자세히 살펴보겠습니다.

1) Spheron Network는 글로벌 GPU/CPU 리소스를 통합하여 AI 학습, 추론, 렌더링과 같은 고성능 컴퓨팅 작업을 위한 서비스를 제공하는 분산 컴퓨팅 네트워크입니다.

컴퓨팅 성능 외에도 이 플랫폼은 IPFS 스토리지, ENS 도메인 이름 관리, Arbitrum 기반 스마트 계약 배포와 같은 지원 서비스를 통합하여 AI 개발자에게 비교적 완벽한 인프라 지원을 제공합니다.

기술적인 측면에서 Spheron은 컴퓨팅 성능 공급부터 애플리케이션 시나리오까지 모든 측면을 포괄하는 비교적 완벽한 제품 포트폴리오를 구축했습니다.

전체 네트워크의 핵심 인프라인 Fizz 노드는 개별 사용자, 특히 게이머가 유휴 GPU/CPU를 네트워크에 기여하고 간단한 온보딩 프로세스를 통해 수익을 창출할 수 있도록 합니다.

이러한 설계는 분산된 개인 기기까지 포함하여 컴퓨팅 파워 제공에 대한 한계를 크게 낮춥니다. 기업-소비자(B2C) 수익 공유 모델을 통해 분산 컴퓨팅 네트워크가 빠르게 형성됩니다.

AI 비디오 제작 도구인 KlippyAI는 $SPON 토큰을 결제 수단으로 사용하여 소비자를 직접 타겟팅합니다. 이미 Base L2에서 약 5,000개의 AI 비디오 NFT를 생성했습니다.

개발자 계정을 통해 컴퓨팅 리소스에 액세스하는 대부분의 에이전트와 달리, Skynet은 AI 에이전트가 토큰을 사용하여 컴퓨팅 파워를 직접 지불할 수 있도록 하는 동시에 지갑 생성부터 계약 배포까지 원클릭 서비스를 제공합니다.

또한 Supernodez(노드 서비스), Aquanode(AI 추론 워크로드), Spheron Console(원클릭 GPU 액세스)과 같은 제품과 Fizz Nodes는 공급에서 수요까지 완전한 폐쇄 루프를 형성합니다.

2) 운영 데이터를 통해 Spheron은 상당한 네트워크 규모를 입증했습니다. 44,000개의 활성 노드가 170개국 이상에 분산되어 8,300개 이상의 GPU와 600,000개 이상의 CPU에 해당하는 컴퓨팅 파워를 제공하며, 매주 50만 달러 이상의 노드 보상을 지급합니다. 특히 AI 기업은 1,300만 달러 이상의 연간 수익(ARR) 중 760만 달러를 차지하며, 이는 AI 애플리케이션이 실질적인 유료 수요를 창출하고 있음을 보여줍니다.

그러나 이러한 양면 시장 모델의 지속 가능성은 궁극적으로 수요와 공급이 모두 동기화된 성장을 유지할 수 있는지 여부에 달려 있습니다.

컴퓨팅 파워 공급자는 토큰 보상을 받고, 수요자는 서비스 이용에 대한 토큰을 지불하며, 플랫폼은 서비스 이용료를 징수합니다. 이는 유망해 보이지만, 실제로는 수많은 과제에 직면합니다. 분산형 네트워크의 서비스 품질을 유지할 수 있을까요? AWS나 Google Cloud와 같은 거대 기업에 비해 비용 우위가 얼마나 지속될 수 있을까요?

3) AI 에이전트 인프라는 실제로 규모가 크고 초기 단계의 시장입니다. Spheron은 관련 서비스를 사전에 배포함으로써 시간적 측면에서 어느 정도 유리한 위치를 점하고 있습니다. 하지만 이 분야의 경쟁은 예상보다 훨씬 치열합니다.

Hyperbolic, IO.NET, VANA, Sahara AI와 같은 플랫폼은 각각 차별화된 포지셔닝을 갖추고 있으며, 모두 AI 인프라 서비스에 중점을 두고 있습니다.

시장 환경은 아직 완전히 정해지지 않았으며, 최종 승자는 최첨단 기술을 보유한 기업이 아니라 제품 반복 속도, 생태계 개발 역량, 서비스 안정성 등 다양한 측면에서 가장 균형 잡힌 성과를 보이는 기업이 될 수 있습니다.

어쨌든 더 넓은 산업 관점에서 볼 때, "ARR을 통한 TGE 진입"이 AI 인프라 분야의 새로운 표준이 된다면, 업계 전체에 부정적인 영향을 미치지 않을 수 있습니다.

적어도 시장은 단순한 과대광고가 아닌 실제 제품과 수익에 더욱 집중할 수 있게 될 것입니다.

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작성자: 链上观

이 글은 PANews 입주 칼럼니스트의 관점으로, PANews의 입장을 대표하지 않으며 법적 책임을 지지 않습니다.

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