GAIB 창립자 코니와의 인터뷰: AI 인프라의 "자본 딜레마"를 깨는 GAIB는 어떻게 GPU와 로봇을 DeFi 세계에서 수익을 창출하는 자산으로 전환하는가?

인터뷰: 왕복 여행

편집 및 편집: Yuliya, PANews

오늘날 AI 공급망 내에서 자본 집약도가 높아지는 경쟁 속에서 GPU와 로봇과 같은 물리적 자산은 전 세계적으로 가장 희소하고 가치 있는 생산 요소가 되고 있습니다. GAIB가 11월 19일 TGE를 발표하면서 , 이 RWA × AI × DeFi 모델은 더욱 큰 주목을 받고 있습니다.

PANews와 Web3.com Ventures가 공동 제작한 "The Round Trip"의 새로운 "창업자 토크" 시리즈에서 진행자 John Scianna와 Cassidy Huang은 GAIB의 공동 창립자이자 CEO인 Kony Kwong을 초대하여 GAIB 창립 배경, 견고한 위험 관리 모델을 설계하는 방법, 컴퓨팅 파워를 거래 가능한 자산으로 전환하는 전체 비즈니스 경로에 대한 이야기를 나누었습니다.

*참고: 본 영상 인터뷰는 10월 30일에 진행되었으며, 일부 데이터와 업데이트는 현재 상황과 다를 수 있습니다.

GAIB 설립 – AI와 금융 간 격차 해소

PANews: 먼저, 본인 소개와 GAIB 설립 동기를 말씀해 주시겠습니까? L2 Iterative Ventures("L2IV")의 벤처 캐피털리스트로 활동하셨고, 전통적인 금융 분야에서도 경력을 쌓으셨다고 알고 있습니다. 현재 AI 분야에서 이 독특한 문제를 발견하게 된 계기는 무엇이었습니까?

코니: VC 분야에 진출하기 전에는 신용 리서치, 주식 리서치, 그리고 전통적인 투자 은행 업무 등 전통적인 금융 분야에서 일했습니다. 이후 암호화폐에 큰 관심을 갖게 되어 대형 거래소에 입사하여 해외 확장을 담당하며 다른 거래소, 지갑 회사, e스포츠 게임 플랫폼 등의 인수를 주도했습니다.

나중에 저와 파트너는 ZK, Layer 1, 크로스체인 MEV 프로젝트 등 인프라 투자에 중점을 둔 암호화폐 VC 펀드를 설립했습니다.

제가 GAIB를 설립하게 된 진짜 계기는 2023년 말에서 2024년 초였습니다. 당시 AI와 Crypto의 융합이 부상하기 시작했고, 모두가 그 가능성을 모색하고 있었습니다. AI 애호가로서 저는 이에 대해 심도 있는 연구를 수행했습니다. ChatGPT-3.5 출시 이후, 저는 상당한 시간과 노력을 투자하여 AI 에이전트를 직접 개발하기도 했습니다. 당시에는 성숙한 프레임워크가 거의 없었기 때문에 데이터 벡터화, 검색, RAG(Retrieval Augmentation Generation) 구현, 장기 메모리 구축(당시에는 컨텍스트 윈도우가 매우 짧았습니다) 등 모든 것을 처음부터 직접 개발해야 했습니다.

제가 가장 좋아하는 두 분야가 합쳐지고 있다는 것을 알게 되어 Crypto × AI 트랙을 파고들기 시작했습니다. 하지만 당시 시장에 있던 대부분의 회사들이 같은 방식을 취하고 있었습니다.

분산형 컴퓨팅 파워 시장 (예: Akash 및 Render)
분산형 데이터 라벨링 (블록체인을 인센티브 메커니즘으로 사용하여 데이터 수집에 대한 대중의 참여를 장려함)
다른 사람들은 AI 에이전트 에 초점을 맞춥니다.

놀랍게도 거의 모든 기업이 이 분야에 "재정적" 관점에서 접근하지 않았습니다 . 금융 분야 전문가라면 산업 초기 단계에서 가장 중요한 것이 "자본 문제"를 해결하는 것임을 잘 알고 있기에 이는 이례적인 일입니다. 특히 AI 인프라 분야에서는 컴퓨팅 파워 수요가 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이는 GPU와 같은 컴퓨팅 자산에 대한 수요 급증으로 직결됩니다. 이 분야는 자본 집약도가 매우 높아 데이터 센터 구축, GPU 구매, 인프라 구축 등 모든 과정에 막대한 비용이 소요됩니다.

저는 속으로 생각했습니다. "이 문제에 대해 뭔가 해 보면 어떨까?" 제 생각에 블록체인의 핵심 정신은 새로운 시장과 자산을 창출하는 데 있으며, 이는 바로 DeFi와 "DeFi Summer"가 우리에게 가르쳐준 것입니다. 이는 AI 인프라를 위한 금융 서비스를 제공하는 아이디어로 이어졌습니다. AI 인프라는 AI 공급망에서 상당한 가치를 창출하기 때문입니다.

저는 이 아이디어를 공동 창업자인 알렉스에게 공유했습니다. 그는 반도체와 AI 분야에 더 가까운 배경을 가지고 있습니다. 그의 가족은 세계 7대 반도체 제조업체 중 하나인 Realtek을 운영하고 있으며, GMI Cloud 라는 클라우드 서비스 회사도 운영하고 있습니다. 그는 제가 언급한 모든 어려움을 직접 경험했습니다. 클라우드 서비스 스타트업으로서 자금 조달은 매우 어렵습니다 . 그 이유는 두 가지입니다.

첫째, 당시(1~2년 전)에는 GPU와 컴퓨팅 성능이 아직 매우 새로운 자산 종류였고, 아무도 이를 제대로 이해하지 못했습니다.
둘째, 클라우드 서비스 자체도 아직 매우 새로운 편입니다.

그래서 알렉스와 저는 바로 의기투합했습니다. AI에 집중하는 금융 회사를 설립해야겠다고 생각했죠. 석탄, 부동산, 그 외 다른 산업에서도 이런 일이 있었으니까요. 그래서 작년에 GAIB를 설립하기로 했습니다.

AI 인프라의 ROI와 GAIB의 비즈니스 모델

PANews: 실제로 AI 분야는 막대한 자본 지출이 필요하고 투자 수익률(ROI)을 얻는 데 수년이 걸릴 수 있습니다. GPU와 같은 AI 인프라의 ROI에 대해 어떻게 생각하십니까? 또한, GAIB는 클라우드 서비스 기업과 어떻게 협력하여 자본 회전율 단축을 지원하고 있습니까?

코니: 사실 대부분의 사람들은 GPU가 인프라로서 실제로 상당히 수익성이 있다는 사실을 모를 수도 있습니다.

첫째, 대형 AI 또는 게임 기업들은 많은 수의 GPU를 필요로 하며 , 일반적으로 안정적인 컴퓨팅 성능을 확보하기 위해 클라우드 서비스 제공업체와 2~3년 장기 계약을 체결합니다. 이를 통해 클라우드 서비스 제공업체는 안정적인 현금 흐름을 확보할 수 있습니다.
둘째, 필요에 따라 제공되는 AI 컴퓨팅 파워는 극히 부족합니다 . 예를 들어, 몇 달 전 ChatGPT는 이미지를 특정 스타일로 변환할 수 있는 새로운 기능을 출시했는데, 이는 한때 OpenAI 자체에도 컴퓨팅 파워 부족을 초래했습니다. 이는 시장이 여전히 공급 부족 상태에 있음을 보여줍니다.
더 중요한 것은 GPU의 일반적인 투자 수익률(ROI) 주기가 실제로 12개월에서 18개월이라는 점입니다 . 즉, 수익 관점에서 연간 투자 수익률(ROI)은 50%에서 100%에 달할 수 있으며, 이는 다른 자산군에 비해 매우 우수한 수준입니다.

두 번째 질문은, 누구와 파트너십을 맺는가입니다. 공동 창업자 알렉스의 회사 인 GMI Cloud는 당연히 저희 초기 파트너 중 하나였고 , 프로젝트의 시작점이기도 했습니다. 하지만 그 후 9개월 동안 시장의 기하급수적인 성장과 수요 급증에 힘입어 수많은 협업 요청을 받았고, 탄탄한 프로젝트 파이프라인을 구축했습니다. 현재 저희는 전 세계적으로 10개 이상의 Neo Cloud 및 Nvidia Cloud 파트너와 파트너십을 맺고 있으며, 아시아에서는 태국, 대만, 싱가포르, 홍콩, 일본, 북미에서는 미국과 캐나다, 유럽에서는 노르웨이, 아이슬란드, 덴마크를 포함합니다.

저희는 일반적으로 Nvidia 클라우드 파트너인 회사들과 파트너십을 맺고 있습니다 . 잘 모르는 분들을 위해 설명드리자면, 이러한 회사들은 Nvidia의 검증 절차를 통과했으며 하드웨어 및 소프트웨어 서비스를 제공할 수 있는 라이선스와 역량을 보유하고 있습니다. 더 중요한 것은, 이러한 회사들이 최신 GPU와 고품질 고객에 접근할 수 있도록 Nvidia로부터 공식 추천과 우대 조치를 받는다는 것입니다. 따라서 저희 파트너사 대부분은 Nvidia 클라우드 파트너입니다.

이는 우리가 이 분야에서 갖는 독특한 이점을 제공합니다.

첫째, 저희 창업팀은 이 분야의 사업자들이며, 이 분야의 경제 모델과 GPU 사업에 대한 깊은 이해를 가지고 있습니다.
두 번째로, 우리는 파트너 고객 네트워크를 보유하고 있습니다.
셋째, 당사의 자본 솔루션은 더욱 유연하며 인수 기간과 기간 측면에서 고객의 요구 사항을 더 잘 충족합니다.

따라서 우리의 협력 프로젝트 파이프라인은 꾸준히 성장해 왔습니다.

GAIB는 어떻게 수익을 보장하고 위험을 통제합니까?

PANews: 전 세계 클라우드 서비스 제공업체와 파트너십을 맺으셨다고 하셨는데, 전기, 데이터 센터 등의 비용 구조는 지역마다 크게 다릅니다. 여러 파트너사에서 비교적 일관된 투자 수익률(ROI)을 어떻게 보장하십니까? 또한 엔비디아 클라우드 파트너사와의 파트너십을 언급하셨는데, 이는 파트너사의 신뢰성과 운영 역량을 보장하는 기준을 갖추고 있다는 의미입니까?

코니: 네, 클라우드 서비스 제공업체마다 수수료와 비용 구조가 다르기 때문에 ROI가 완벽하게 일관되도록 보장하는 것은 매우 어렵습니다. 예를 들어, 아시아의 전기, 시설, 데이터 센터 비용은 미국과 완전히 다릅니다.

따라서 이러한 클라우드 서비스 제공업체와 거래할 때 저희는 비용이 아닌 순현금흐름 회수에 중점을 둡니다. 저희는 다음을 평가합니다.

만약 우리가 누군가에게 100달러를 주면, 그들은 언제, 어떻게 100달러를 보답할 것인가?
자산 가치에 영향을 줄 수 있는 전기 비용, 시설 비용, 감가상각 비용 등 모든 요소입니다.

거래 구조는 당사와 체결한 구체적인 계약에 따라 달라집니다. 경우에 따라 고정 금리 모델을 사용하여 고정 연간 수익률을 요구하기도 합니다. 다른 경우에는 자산 자체에 직접 투자하여 총 수익의 일정 비율(예: 50%~70%)을 가져가는 방식을 선호합니다. 이 모델은 더욱 강력한 보호 기능을 제공합니다.

이는 거래의 실제 구조와 저희의 경험에 따라 달라집니다. 저희는 다른 회사가 수익을 분배하기 전에 저희의 모든 투자금과 수익을 우선적으로 회수하는 등 다양한 보호 조항을 요청할 수 있습니다. 간단히 말해, 저희는 자금이 먼저 상환되도록 다양한 보호 장치를 마련할 것입니다.

또한, 이러한 클라우드 회사와 거래할 때 우리는 두 가지 엄격한 기준을 적용합니다.

담보로 실물 자산이 있어야 하며, 초과 담보되어야 합니다 . 자금을 제공할 때는 이를 뒷받침할 유형 자산이 있어야 합니다. 더 중요한 것은 초과 담보를 요구한다는 것입니다. 예를 들어, 상대방이 100달러 상당의 GPU만 보유하고 있다면, 저희는 70달러에서 80달러 정도의 자금만 제공할 수 있습니다. 즉, 최소 1.3배에서 1.5배의 초과 담보 비율을 확보하게 됩니다. 이렇게 하면 문제가 발생하더라도 자산이 할인된 가격에 매각되더라도 원금은 상당히 안전한 완충 상태를 유지할 수 있습니다.
회사는 기존 계약 고객과 양호한 결제 내역을 보유해야 합니다 . 이를 통해 투자한 GPU가 단순히 돈을 낭비하는 유휴 상태가 아니라, 효과적으로 사용되어 지속적인 현금 흐름을 창출하여 지원금을 상환할 수 있습니다.

회사가 이 두 가지 기준 중 하나라도 충족하지 못할 경우, 거래 협상을 진행하지 않습니다.

"향신료"에서 토큰화까지, GAIB의 핵심 철학

PANews: 이 위험 관리 모델은 매우 견고해 보입니다. 또한, 유명 SF 소설 *Dune*과 관련이 있는 것으로 보이는 GAIB라는 이름에도 관심이 있습니다. 이 이름의 유래와 AI 가치 사슬에서 GPU의 역할에 대한 견해를 설명해 주시겠습니까?

코니: 네, 저희 모두 듄의 팬입니다. GAIB라는 이름도 듄 에서 영감을 받았습니다. 사실 , GAIB는 GPU , AI , 블록체인 의 약자이기도 합니다. " 글로벌 AI 인프라 블록체인" 플랫폼이라고 할 수 있죠.

이 비유는 매우 적절합니다. 듄 세계에서 "스파이스"는 가장 귀중하고 중요한 자산입니다. 마찬가지로, AI 시대에는 컴퓨팅 파워가 모든 것을 좌우합니다. ChatGPT, Claude, Perplexity 중 어떤 것을 사용하든 핵심 구성 요소는 컴퓨팅 파워입니다. 따라서 컴퓨팅 파워는 "스파이스"와 매우 유사한 역할을 합니다.

AI 공급망에서 컴퓨팅 파워의 위치를 설명하기 위해 저는 "스마일 곡선"을 자주 사용합니다. 이는 가치가 곡선의 양쪽 끝에 집중되어 있음을 의미합니다.

한쪽 끝에는 가격 결정권과 사용자를 통제하는 애플리케이션 계층이 있습니다. 하지만 이 시장의 곡선은 아직 충분히 가파르지 않습니다. 대부분의 앱이 올해 들어서야 실질적인 수익을 내기 시작했기 때문입니다. 이전에는 막대한 자금이 소진되어 아직 대규모 상업적 도입을 달성하지 못했습니다. 하지만 점점 더 많은 앱이 등장하고 있습니다.
곡선의 반대쪽 끝, 왼쪽에는 GPU, 데이터 센터, 심지어 로봇 제조 회사까지 포함한 AI 인프라가 있습니다.

애플리케이션 계층이 어떻게 발전하든, 모두 핵심 AI 인프라에 의존하게 될 것입니다. 앞서 언급했듯이, ChatGPT 모델을 사용하든 Claude 모델을 사용하든, 궁극적으로는 기반 GPU 칩의 성능에 의존하게 됩니다.

저는 비자 카드에 비유하고 싶습니다. 어떤 은행에서 비자 카드를 발급하든, 비자는 거래할 때마다 소액의 수익을 얻습니다. GPU도 마찬가지입니다. 모델을 호출하거나 AI 애플리케이션을 사용할 때마다 GPU가 작동하여 컴퓨팅 파워를 제공하고 수익을 창출합니다 . 이것이 바로 애플리케이션이 계속 성장함에 따라 엄청난 확장 잠재력을 가진 핵심 AI 인프라에 집중하는 이유입니다.

GAIB는 어떻게 GPU/컴퓨팅 파워를 온체인 자산으로 전환합니까?

PANews: AI 인프라의 금융화는 좋은 시작점처럼 보입니다. 그렇다면 다음 단계는 무엇일까요? 이를 기반으로 어떻게 완전한 금융 시스템을 구축할 계획인가요?

코니: 좋은 질문입니다. GAIB 내부적으로는 오프체인 RWA와 온체인 DeFi 경제를 연결하는 다리 역할을 하기 때문에 스스로를 "경제"라고 부릅니다. 이러한 자산을 처리하는 프로세스는 주로 다음 세 단계로 구성됩니다.

자산 디지털화 : 먼저 이러한 물리적 자산을 디지털 형태로 변환해야 합니다. 그렇지 않으면 해당 데이터, 자산 가치 및 기타 정보가 블록체인에 반영되어 활용될 수 없습니다.
자산 금융화 : 자산이 블록체인에 등록되면 다음 단계는 자산을 유용한 금융 상품이나 상품으로 변환하는 것입니다. 예를 들어, 자산이 수익을 창출할 수 있는지, 대출 담보로 사용할 수 있는지 등을 분석합니다. 저희는 이를 기반으로 다양한 상품을 개발합니다.
유동성 주입 : 이러한 자산이 온체인에 존재하더라도, 효용성이나 거래 채널이 없다면 사실상 쓸모없는 데이터 덩어리에 불과합니다. 따라서 저희는 대출 프로토콜, DEX, 파생상품 프로토콜 등과의 통합을 포함하여 이러한 자산의 활용 범위를 확장하여 온체인 경제에 진정으로 통합하고 폐쇄 루프를 형성해 왔습니다.

이것이 바로 우리가 하고 있는 세 가지 일입니다. 이 핵심 인프라를 통해 모든 유형의 AI 인프라 자산을 처리할 수 있습니다. 컴퓨팅 파워부터 시작하여, 이미 약 3천만 달러 상당의 자산을 블록체인에 성공적으로 토큰화함으로써 이러한 방향이 실현 가능하다는 것을 입증했습니다.

이제 저희는 차세대 주요 트렌드라고 생각하는 로봇공학 분야로 확장할 준비를 하고 있습니다 . AI를 "두뇌"라고 한다면, 로봇은 물리적 세계와 상호작용하는 "몸"에 해당합니다. GPU와 마찬가지로 로봇은 물리적 하드웨어를 갖추고 있으며, 수익 창출 모델에 있어 엄청난 변화를 가져올 것입니다. 로봇공학의 미래는 기존 제조업의 거대한 로봇팔과는 완전히 다를 것입니다. 훨씬 더 소비자 중심적인 방향으로 나아갈 것입니다.

최근 청소 로봇을 주로 생산하는 나스닥 상장 기업인 프라임크(Primech)와 파트너십을 체결했습니다. 프라임크는 "서비스형 로봇(RaaS)"이라는 새로운 비즈니스 모델을 활용하고 있기 때문에, 저희는 이 로봇의 토큰화를 검토하고 있습니다. 이 모델은 하드웨어 자산과 안정적인 월간 수익 흐름을 모두 확보할 수 있어, 사용자에게 일관된 AI 관련 수익을 제공하는 제품을 개발하는 데 매우 적합합니다.

AI 달러, GAIB 토큰 및 생태계 전망

PANews: 정말 흥미로운 소식이네요. 대출 프로토콜과의 통합을 언급하셨는데, DEX 통합은 허가 절차가 거의 없고 구현이 쉽습니다. 그런데 대출 시장은 어떻게 진행되고 있나요? 구체적인 협력 협정을 공개해 주시겠습니까?

코니: 대출 시장에서 저희는 Morpho를 비롯한 여러 유사 프로토콜과 통합될 예정입니다. 또한, 다양한 블록체인에서 다양한 유형의 대출 프로토콜을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Plume Chain은 RWA(재무부채권회수)를 위해 특별히 설계된 대출 프로토콜을 보유하고 있습니다. 따라서 저희는 자산의 적용 범위를 최대한 넓히기 위해 가능한 한 많은 블록체인과 통합하기 위해 노력하고 있습니다.

PANews: 지난달 NFT 분야에서 "비유동성 자산"의 유동성을 확보하기 위한 창의적인 전략과 관련된 사례들이 등장했습니다. 토큰화된 AI 자산을 활용하여 거래 수수료 수익을 얻고, 그 수익을 더 많은 AI 인프라에 재투자하는 "AI 전략"을 만들어낼 수 있는 사람이 있을지 궁금합니다.

코니: 흥미로운 아이디어네요. 저희가 AI 기반 스테이블코인, 즉 합성 달러("AI 달러")를 출시한 이유 중 하나이기도 합니다. AI 달러 출시의 목표는 저희 플랫폼의 모든 자산을 포괄하는 보편적인 "안전망"을 만드는 것입니다. AI 달러의 가치는 컴퓨팅 파워와 봇을 포함하여 저희가 도입한 다양한 유형의 토큰화된 AI 인프라 자산에 의해 뒷받침될 것입니다.

이를 통해 사용자는 보상을 쉽게 획득할 수 있는 통합된 단위를 확보할 수 있으며, 원하는 모든 DeFi 프로토콜에 통합될 수 있습니다. 따라서 AI Dollar는 사용자에게 AI 인프라 전체로 연결되는 단일 게이트웨이입니다.

PANews: 사용자는 AI 달러로 어떻게 보상을 받을 수 있나요? 플랫폼에 스테이킹해야 하나요?

코니: 네, 다른 모델과 비슷합니다. AI 달러를 스테이킹하면 스테이킹 인증서 버전을 얻을 수 있습니다. 이 스테이킹 인증서는 기반 컴퓨팅 파워와 봇 자산을 통해 지속적으로 수익을 창출합니다.

PANews: 그렇다면 GAIB의 기본 토큰은 전체 생태계에서 어떤 비전과 역할을 하나요?

코니: GAIB 토큰은 전체 생태계에서 매우 중요한 요소입니다. 단순한 거버넌스 토큰이 아니라, 실질적인 활용성을 갖추고 있습니다.

앞서 말씀드렸듯이 GAIB는 인프라 플랫폼입니다. 이 인프라의 핵심 구성 요소 중 하나는 "검증 네트워크" 또는 "노드 조정 네트워크"라고 부르는 노드 네트워크입니다. 이 네트워크는 모든 토큰화된 GPU가 노드를 지속적으로 실행하고 네트워크에 데이터를 보고하여 해당 자산이 실제 자산이며, 제대로 작동하고 수익을 창출하는지 확인해야 합니다.

이 네트워크의 보안을 위해 저희는 사용자들에게 GAIB 토큰을 스테이킹하도록 요구합니다. 저희는 몇 가지 재스테이킹 프로토콜 메커니즘을 도입했습니다. 즉, GAIB 토큰은 저희가 제공하는 네트워크에 경제적 보안을 제공합니다.

둘째, GAIB 토큰은 당연히 저희 생태계 내 모든 인센티브의 핵심입니다. 추가 수익, 추가 인센티브, 추가 보상, DeFi 통합 활동 등 저희가 장려하는 모든 활동은 GAIB 토큰을 통해 이루어집니다.

따라서 GAIB 토큰은 기술 인프라 수준뿐만 아니라 거버넌스 및 인센티브 수준에서도 GAIB 운영의 핵심이 됩니다.

PANews: 마지막으로, Io.net이나 Akash와 같은 분산 컴퓨팅 파워 제공업체들이 시장에 많이 있지만, 이들은 Web3 클라우드 인프라에 더 집중하는 것 같습니다. Web2 시장 공략에 주력하는 GAIB가 앞으로 이러한 Web3 프로젝트들과 협력할 것으로 생각하십니까?

코니: 두 플랫폼의 존재 이유는 서로 다르다고 생각합니다. 아카시나 Io.net 같은 탈중앙화 컴퓨팅 마켓플레이스는 원래 소비자용이든 기관용이든 다양한 유휴 리소스(GPU)를 모아 사용자에게 이러한 컴퓨팅 파워에 접근할 수 있는 통합 API를 제공하는 애그리게이터 역할을 하도록 설계되었습니다.

이 모델은 소규모 배포나 사용 사례에 비용이 덜 들 수 있기 때문에 특정 사용자에게 적합할 수 있습니다. 그러나 대규모 모델을 학습시키거나 프로덕션 수준의 서비스를 제공하기 위해 수만 개의 GPU가 필요한 대규모 배포가 필요한 경우, 당사와 협력 중인 기존 대형 클라우드 기업이나 신흥 클라우드 기업과 협력해야 할 가능성이 높습니다.

그러므로 저는 그 시장이 각각의 틈새 상품과 서비스를 수용할 만큼 충분히 크다고 믿습니다.