IO.NET
유휴 재화나 서비스를 필요한 주체에게 빌려주어 자원을 최적화하는 공유경제의 개념은 오늘날의 합리적인 소비패턴으로의 변화, 그리고 IT 기술의 발전에 대응하여 큰 주목을 받고있는 소비문화이자 경제시스템이다.
하지만 공유경제 시장은 그 규모가 급격히 확대되고 사용자 수 및 다양성이 증가함에 따라 서비스 품질 저하, 초기 시장 진입자들의 독점적 지위 확보, 그리고 기존 산업 종사자들의 반발 및 규제 문제 등 여러가지 부작용들이 드러나게 되었다.
더욱 다양한 자산을 디지털화하며 규모의 경제를 확대할 수 있는 블록체인은 공유경제 구축에 효과적인 기반이 될 수 있으며, 컴퓨팅 자원을 활용해 공유경제를 실현하고자 하는 IO.NET는 부트스트래핑을 성공적으로 마무리하며 이를 증명해나가고 있다.
우리는 시스템들과 더불어 살고있다. 시스템이란 개별 요소들이 상호작용할 수 있는 하나의 집합체를 의미하는데, 이는 수많은 생명을 유지하는 생물학적 시스템부터 공통된 가치와 정체성을 공유하는 사회 공동체, 그리고 별과 행성이 상호 작용하는 은하계와 같은 우주적 규모의 시스템에 이르기까지 우리가 상상할 수 있는 모든 크고작은 개념 혹은 현상들을 포함한다. 즉, 우리는 시스템이라는 렌즈를 통해 주변을 더욱 깊이 이해하고, 분석하고, 개선하여 더 나은 세상을 만들어오고 있다.
시스템의 본질적인 목적은 그것의 기능이 경제적으로 지속 가능하고 안정적인 방식으로 작동하도록 하는 것이다. 따라서, 시스템을 설계함에 있어 가장 중요시 되는 부분은 시스템을 구성하는 요소들(i.e., 자원)을 최적화하여 배치하는데에 있다 - 예를 들어, 헬스케어 시스템의 최적화는 의료 인력, 전자 의료 기록 시스템(EMR) 및 원격 의료 서비스의 도입 등 여러 의료 자원들을 효과적으로 배치하여 모든 환자들이 적절한 시간에 적절한 치료를 제공받을 수 있도록 것을 목표로 한다. 이는 의료 서비스의 효율성을 높이고, 치료 비용을 낮추며, 환자의 만족도와 건강 결과를 개선하는 데 기여한다.
하지만 현대 사회에서는 산업 분야를 막론하고 점점 더 요구사항이 더욱 다양해짐에 따라 각 시스템 설계의 복잡성이 증가하고 있다. 더욱이, 나날이 늘어나는 서비스의 수에 비해 한정된 자원의 문제가 다양한 서비스 시스템들 간의 비대칭적인 발전을 야기하면서 시스템 최적화에 대한 연구는 점점 더 중요해지게 되었다. 이에, 비교적 최근 등장한 공유경제(Sharing Economy)라는 개념은 ‘유휴 재화나 서비스를 필요한 주체에게 빌려주는 아이디어’를 골자로하여 시스템의 자원 최적화 문제를 해결하는데에 큰 힌트를 주어오고 있다.
사실 중세 유럽 각 마을의 거대 화덕이라든지, 농업 인력을 공유하는 한국의 ‘품앗이’ 문화라든지 재화의 효율적인 소비를 고민하는 자원 공유의 행위는 오래전부터 다양한 역사들로부터 지속적으로 관찰되어왔다. 하지만 그 개념이 이윤 창출을 위해 사업적으로 구체화되기 시작한 것(i.e., 공유경제)은 비교적 최근에 이르러서이다. 오늘날, 공유경제가 많은 주목을 받게 된 데에는 크게 두 가지 요인이 있다. 첫 번째는 ‘합리적인 소비 패턴으로의 변화’ 이고, 두 번째는 ‘IT 기술의 발전’ 이다.
산업 혁명 이전의 시대(i.e., 농경 사회)에는 대체로 재화에 대한 수요는 많았으나 공급이 부족하였다. 산업 혁명 직후의 시대(i.e., 공업 사회)에는 공급이 급격하게 늘어나긴 하였으나 모든 수요를 완벽히 감당하기는 쉽지 않았고 일부 재화의 경우 간혹 수요 예측에 실패하는 경우도 관찰되었다. 그리고 생산의 범위와 기술의 깊이가 발전을 거듭한 지식 사회에 이르러서는 수요와 공급이 모두 넘쳐나게 되었다 - 오늘날 휴대 전화를 소유하고 있지 않은 사람을 찾기는 힘들지만, 새로운 모델의 휴대 전화 생산은 끊임없이 이뤄지고 있고 또 그것들이 실질적으로 소비되고 있다.
하지만 이러한 과소비 & 과생산 패턴으로 인한 잉여 자원들(i.e., 재고 및 유휴 자원들)은 경제 성장이 둔화되기 시작하였던 2000년대 후반부터 소비자 및 기업(i.e., 생산자 혹은 공급자) 모두의 입장에서 부담으로 작용하였고, 이에 따라 전세계적으로 소비자들의 소비 패턴이 합리적인 소비 패턴으로 변화하기에 이르렀다.
합리적인 소비 패턴은 소비자가 1차적으로 재화를 구매할 때 가격과 품질 등을 합리적으로 따져 소비하는 패턴뿐만 아니라 재고 혹은 잉여 자원들을 공유하고 재소비하는 패턴을 포함한다. 과거에는 물리적인 제약으로 인하여 이러한 잉여 자원들을 공유하는 것이 어려웠다. 하지만 IT 기술이 발전한 덕분에 개인 간의 원활한 연결을 지원하는 디지털 플랫폼이 고도화되기에 이르렀고, 이는 곧 합리적인 소비를 원하는 개인과 이윤 창출의 극대화를 원하는 개인의 잉여 자원을 연결하는 공유경제의 개념이 탄생되는데에 크나큰 기여를 하였다.
공유경제는 단순히 개인의 자원을 넘어서 산업 전반의 자원을 아우르는 소비문화이자 경제시스템이다. 따라서 디지털 시대에 잉여 자원을 활성화시키며 사회적 부의 증가를 이끄는 새로운 경제 발전의 원동력이 될 수 있다. 오늘날에는 개인뿐만 아니라 스타트업 및 대기업들까지 광범위한 주체들로하여금 각각이 필요한 기술, 데이터, 소프트웨어, 하드웨어 등 여러 공유 자원들을 활용할 수 있도록하는 다양한 플랫폼 서비스들이 존재한다.
운송 & 차량 공유 서비스
Uber & Lyft - 자신의 차량이 있는 운전자와 승객을 연결하는 차량 서비스 플랫폼
Turo & Getaround - 개인 차량을 다른 사람에게 대여할 수 있는 공유 서비스 플랫폼
숙박공간 공유
Airbnb & Vrbo - 자신의 집, 아파트 또는 방을 게스트에게 임대할 수 있는 공유 서비스 플랫폼
P2P 대출
LendingClub and Prosper - 기존 금융 기관을 거치지 않고 다른 개인에게 직접적으로 유휴 자금을 빌려줄 수 있는 P2P 대출 서비스 플랫폼
프리랜서 및 기타 업무 서비스
TaskRabbit & Fiverr - 가구 조립 및 집 수리, 그래픽 디자인과 같은 작업들을 제공할 수(받을 수) 있는 서비스 플랫폼
의류 및 액세서리 대여
Rent the Runway & Poshmark - 중고 의류 및 액세서리를 대여할 수 있는 서비스 플랫폼
도구 및 장비 공유
Fat Llama - 자신이 소유한 도구들을 주변사람들에게 대여해줄 수 있는 서비스 플랫폼
코워킹 스페이스
WeWork & Regus - 개인 혹은 회사를 위한 유연한 공유 업무 공간 제공 서비스 플랫폼
기타
위에서 보았던 것과 같이, 공유경제의 개념이 다양한 산업에 침투하고 성과를 내기 시작하면서 시장의 규모는 급격하게 늘어나게 되었다. Business Research Insights에 따르면, 글로벌 공유경제의 총 규모는 연마다 우상향하여 2031년까지 약 1조 달러 이상을 기록할 것으로 예상된다.
하지만 이와같은 시나리오는 언제까지나 공유경제 플랫폼이 원활하게 운영된다는 이상적인 가정을 전제한다. 현재 공유경제 시장은 그 규모가 급격히 확대되고 사용자 수가 증가함에 따라 여러 부작용들이 드러나고 있는데, 여기에는 서비스 품질 저하, 초기 시장 진입자들의 독점적 지위 확보, 그리고 기존 산업 종사자들의 반발 및 규제 문제 등 여러가지 문제들이 포함되어 있다.
2.2.1 기존 시스템들과의 불협화음
공유경제 플랫폼들은 공급자 중심의 정체된 시장에 혁신을 불러왔고, 사용자들도 기존 기업들과 차별화된 서비스에 많은 지지를 보내온 것은 분명한 사실이다. 하지만 새로운 시스템은 기존의 시스템과 늘 충돌을 빚는 법이다. 공유경제 산업은 범국가적으로 (특히 라이센스와 관련된) 규제와 관련하여서는 정부와, 또 시장 점유율 측면에서는 기존 업체들과 많은 갈등을 빚어오고있다.
예를 들어, 스마트폰 앱을 통해 사용자와 가까운 위치의 운전자를 연결하는 Uber는 기존 택시 업계의 수익 구조를 교란시키고 택시 라이선스의 가치를 하락시켰다고 여겨지는 경우가 많으며, 이에 따라 많은 도시에서 규제 및 법적 분쟁의 원인이 되었다. 개인이 자신의 집이나 방을 단기 임대할 수 있게 함으로써, 전통적인 호텔 업계보다 종종 더 저렴하고 특별한 숙박 경험을 제공하는 Airbnb의 등장은 특히 관광 도시에서 호텔 객실 수요에 영향을 미쳤고, 일부 지역 주민들 사이에서는 주거 환경 변화와 임대료 상승 문제를 야기하기도 하였다.
이렇듯, 지속적으로 성장하는데에 있어 가장 걸림돌이라 할 수 있는 기존 시스템들과의 충돌은 공유경제 플랫폼이 가장 중요하게 풀어나가야할 도전과제이다. 각 플랫폼들은 당국 규제 기관과 협력하여 기존 업계에 대한 합리적인 규제 프레임워크를 개발하거나 모든 관련 당사자들의 이익 보호 혹은 협력 방안을 모색하는 등 시장에서의 공정한 경쟁을 촉진할 수 있는 다양한 이니셔티브를 전개하는 노력을 아끼지 않아야한다.
2.2.2 공정하지 못한 수수료 정책
위 문제와 더불어 공유경제 산업이 구조적으로 가장 많이 받는 비판은 - 모든 공유경제 플랫폼은 교환을 촉진함으로써 공유경제 시장을 효과적으로 창출하지만 어쨌든 영리를 위해 공유경제 서비스를 영위하는 기업들은 결국에는 더욱 중앙집중화된다는 것이다. 즉, 거래를 통해 발생하는 가치를 공급자와 소비자에게 최대한 분배해야하는 공유경제 플랫폼의 역할이 수익을 추구하는 영리 기업으로써의 역할과 본질적으로 역설적인 관계에 있다는 것이다. 이로 인해서 드러날 수 있는 가장 표면적인 현상은 과독점 플랫폼들의 변칙적인 수수료 정책이다.
공정한 수수료 구조는 플랫폼의 재정적 지속 가능성과 직접적으로 관련이 있다. 예를 들어, 너무 높은 수수료는 서비스 공급자에게 부담을 주어 플랫폼 이탈을 유발할 수 있으며, 반대로 너무 낮은 수수료는 플랫폼의 수익성을 해칠 수 있다. 따라서, 서비스 플랫폼은 시장 조사와 경쟁 분석을 통해 산업 표준에 부합하면서도 사용자에게 수용 가능한 수수료를 결정해야 한다. 또한, 플랫폼은 수수료 구조의 투명성을 보장하여 사용자들과의 신뢰 관계를 구축하고, 정기적으로 수수료 정책을 검토하고 사용자들의 피드백을 반영하여 시장 변화에 유연하게 대응해야 한다.
2.2.3 규모의 경제 달성 실패
또한, 공유경제 플랫폼 상에서 수요와 공급 양면에서 규모의 경제를 달성하는 것은 특히 매우 중요하다. 그 이유는 두 가지가 있는데, 첫 번째는 (당연하게도) 서비스 운영을 지속하기위해 회수해야할 수수료를 저렴하게 측정가능케하여 이용고객들의 만족도를 향상시킬 수 있기 때문이고, 두 번째로는 서비스의 연속성을 보장할 수 있기 때문이다.
대게 일반적인 시스템에서는 서비스 자원에 대한 수요를 예측하고 공급을 관리하기 때문에 어느정도 서비스의 연속성이 보장될 확률이 높다. 하지만 공유경제 플랫폼에서는 제공해야하는 자원의 양에 대해 플랫폼이 통제할 수 없고 모든 거래가 P2P의 형태에 가깝게 진행되기 때문에, 수요자를 확보하여 많은 거래를 생성하기 위해서는 플랫폼 전체에서 미리 준비된 서비스의 공급 용량이 커야한다.
따라서, 플랫폼은 단순한 사용자 인터페이스, 다양한 지불 옵션 및 언어 서비스 지원과 같은 수요자의 진입장벽 완화를 위한 노력 뿐만 아니라, 서비스 등록과정의 간소화 및 교육/지원 프로그램 등의 도입, 그리고 자신의 서비스를 효과적으로 관리하고 수익을 최적화할 수 있는 도구와 리소스를 제공하는 등 공급자의 접근성을 개선하려는 노력들을 필수적으로 이행해야한다.
2.2.4 거래상대방 리스크 및 품질 관리를 위한 운영 정책의 부재
공유경제 플랫폼의 성장과 규모 확대는 다양한 배경과 기술을 가진 사용자들과 서비스 공급자들을 유치하는 결과를 가져온다. 이로 인해 자연스럽게 플랫폼에 제공되는 자원의 범위와 특성이 다양해지면서, 일정한 서비스 품질을 유지하는 것이 점점 더 어려워지고 급기야 사용자들의 신뢰를 잃을 수도 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 플랫폼은 체계적이고 강력한 품질 관리 시스템을 구축해야 한다.
가령, 모든 서비스 공급자에 대한 철저한 사전 검증과 교육 프로그램을 실시하여 기본적인 서비스 제공 기준을 확립할 필요가 있을 것이다. 또한, 지속적인 피드백과 평가 시스템을 통해 서비스 공급자의 퍼포먼스를 모니터링하고 필요한 경우 추가 교육이나 가이드를 제공해야 할 것이다. 혹은, 사용자 피드백을 적극적으로 활용하여 서비스 품질이 기대에 미치지 못하는 경우 즉각적인 조치를 취할 수 있는 메커니즘을 마련하는 것도 좋은 방법이다 - 실제로, 현재 많은 공유경제 플랫폼들은 사용자들에 의한 평가 시스템을 제공한다. 공급자가 사용자들로부터 일정 수준 이하의 평가를 받게되면 공급자의 서비스 제공 행위에 대해 패널티가 가해진다.
하지만 현실적으로 앞으로 거대해질 공유경제 플랫폼들이 위의 도전과제들을 모두 이행하기는 쉽지도 않을 뿐더러, 우리는 근원적으로 (특히 영리목적으로 운영되는) 플랫폼들이 거래가 누적됨으로 인하여 발생하는 가치들을 그들 자신에게 점점 더 많이 할당하지 않는다는 것을 믿어야하는 불확실한 신뢰 비용을 계속해서 지불해야한다.
이에, 현재 공유경제 시장이 직면한 도전과제들을 해결하는 것들을 포함하여 서비스를 중개하는 플랫폼의 권한을 구조적으로 더 축소함으로써 공유경제를 더욱 지속가능하게 만들 수 있는 아이디어가 바로 블록체인의 활용이다. 자체적인 인센티브 메커니즘을 기반으로하는 블록체인은 불특정 다수로하여금 의도하지 않은 자발적인 참여(Unintended Spontaneity)를 유도하여 자원의 풍부한 공유를 가능케할 수 있고, 서비스 시스템이 더욱 투명하고 신뢰할 수 있는 방식으로 동작하게 할 수 있다.
2.3.1 진정한 P2P 방식의 자원 공유
앞서 언급한 바와 같이, 영리를 추구하는 공유경제 플랫폼의 목적 중 하나는 개별 거래로부터 발생하는 플랫폼 이익(i.e., 수수료)을 보호하는 것이다. 따라서 기존 플랫폼들은 사용자들이 자신들의 플랫폼 상에서만 소통할 수 있도록 연락처를 공개하지 않는 등 플랫폼 외부에서 서로 연결하는 것을 거의 허용하지 않도록 한다. 즉, 플랫폼을 운영하기 위해서는 기본적인 인프라 운영/유지 비용에 더하여 여러가지 관리 비용이 들어간다.
하지만 블록체인 네트워크의 분산된 특성은 진정한 P2P 방식을 통해 거래를 성사시킬 수 있으므로 부가적인 관리 비용 및 높은 중개수수료의 필요를 제거하고 중앙 집중식 서버의 실패나 공격의 영향을 최소화할 수 있다.
2.3.2 인센티브를 활용한 풍부한 유휴 자원의 확보
유휴 자원의 최대 활용은 시스템 최적화에서 기본적으로 고려하는 중요한 원칙 중 하나이다. 공유경제 시스템에서 지속 가능성의 달성을 저해하는 악순환의 근원은 종종 자원 공급의 부족에서 비롯된다. 만일 블록체인을 활용하여 시스템을 구축한다면, 자체적으로 인센티브 메커니즘을 잘 설계한다는 전제하에는 유휴 자원을 가진 많은 공급자들을 쉽게 유치할 수 있다. 이는 전체 수요를 충족시킬 수 있는 여유를 제공함으로써 공유경제 플랫폼의 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.
풍부한 공급으로 인한 서비스의 연속성의 보장에 중개 플랫폼의 부재로 인한 저렴한 수수료까지 더해진다면, 플랫폼은 서비스 이용자를 더욱 쉽게 유인할 수 있게 된다. 이런 방식으로 수요와 공급 측면에서의 규모의 경제를 달성하고 일정한 수준의 서비스 품질까지 보장이 된다는 전제가 있다면 이는 결과적으로 지속 가능한 공유경제 시스템을 형성하는데 기여할 수 있다.
2.3.3 스마트 컨트랙트를 활용한 행동강령 정의
블록체인 상에서 구현된 스마트 컨트랙트는 특정 거래 조건이 충족되면 자동으로 실행되는 기능을 제공하여, 공유경제 모델에서의 거래를 효율적이고 투명하게 만들 수 있다. 예를 들어, 차량 공유 서비스에서 사용자가 차량 사용을 마치면, 스마트 컨트랙트는 자동으로 지불을 처리하고 필요한 경우 보증금을 반환하는 과정을 자동화할 수 있다. 스마트 컨트랙트는 이런 방식으로 서비스 관리 비용을 크게 줄이고 사용자 경험을 향상시키는 데 기여하며 모든 거래가 글로벌 표준/정책을 따르도록 설정할 수 있다.
또한 스마트 컨트랙트는 알맞은 인센티브 매커니즘과 슬래싱 규칙을 설계하여 시스템 내의 이용자들로하여금 악의적인 행동을 억제하고, 공정한 플레이를 촉진하도록 할 수도 있다. 이는 다수의 이용자들이 규정을 준수하도록 동기를 부여할 뿐만 아니라, 서비스 시스템 전체의 품질과 신뢰성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 요컨대, 스마트 컨트랙트를 활용함으로써 공유경제 플랫폼은 더욱 안정적이고 지속 가능한 서비스를 제공할 수 있게 되며, 사용자와 공급자 모두에게 이익이 되는 거래 환경을 조성할 수 있다.
2.3.4 더욱 신뢰할 수 있는 개방형 서비스
오늘날 공유경제 플랫폼들은 서비스 지역마다 각기 다른 규제와 환경에 적응해야 한다는 문제를 가지고 있다. 물론, 이는 아직까지 많은 서비스들 상에서 공유되는 자원의 종류가 차량 혹은 공간 등 물리적인 자원에 상당부분 한정되어 있음으로 인해 생길 수 있는 한계점일 수도 있다. 하지만 블록체인 기술을 통해 실제 자산의 디지털화가 가능해진다면, 미래의 공유경제 플랫폼은 디지털 형태의 다양한 자산들에 대하여 국경을 넘는 거래를 용이하게 할 수 있다. 또한, 암호자산을 사용한 결제는 거래 비용을 낮춰주어 소액 거래를 가능케 하고, 저소득층에게도 낮은 가치의 물품을 대여할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 즉, 이러한 변화는 공유경제를 더욱 민주화하며 전 세계 어디서나 동일한 통화 가치로 거래를 가능하게 할 수 있다.
앞서 언급한 바와 같이, 아직까지 현존하는 대부분의 공유경제 서비스는 지역에 꽤나 의존적인 물리적인 자원에 상당부분 한정되어있으므로, 동일한 규칙을 적용하여 범국가적인 스케일로 운영되기는 쉽지 않다. 하지만 디지털 상에서 관리되는 자원(i.e., 디지털 자원)은 상대적으로 물리적 자원보다는 지역적인 특성에 덜 영향을 받으므로 범국가적으로 운영되기 더욱 용이하다.
이번 절에서는 디지털 자원 중에서도 컴퓨팅 연산 자원(Computing Resource)을 블록체인 컨텍스트에서 민주화하려는 IO.NET의 작동방식 및 IO.NET의 장기적인 비전에 대해 살펴보고, 나아가 AWS와 같은 기존 클라우딩 컴퓨팅 플랫폼과 비교하여 IO.NET이 얼마나 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용함에 있어서 이점을 줄 수 있는 지에 대해서도 함께 탐구해본다.
AI 기술의 진보는 특히 GPU와 같은 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 수요를 폭발적으로 증가시켰다. Precedence Research에 따르면, 글로벌 AI 하드웨어 시장의 규모는 약 24.3%의 연평균 성장률(CAGR)을 거듭하여 2033년까지 4,735억 3천만 달러를 넘어설 것으로 전망한다.
하지만 막대한 수요와 AI/ML 모델이 점점 더 발전하는 현 상황에 비해, 전세계적으로 AI 하드웨어 시장은 그 수요를 받을만큼 생산이 점점 뒷받침되기 어려워지고 있으며, 더욱이 범국가적 정치/외교 갈등으로 인해 공급 측면에서 위기를 겪고 있다. 이에, 인기있는 컴퓨팅 칩을 수급하기 위해서는 높은 비용과 긴 대기 시간이 요구될 수 밖에 없으며 그마저도 컴퓨팅 파워 대여에 대한 선택권이 제한적일 수 밖에 없는 상황이 비일비재하다. 이는 특히 상대적으로 많은 자원이 부족한 AI 스타트업들이 당사의 프로젝트의 범위와 기능을 확장하는데에 어려움을 겪게 할 수 밖에 없다.
AI는 다양한 방식으로 우리의 삶을 변화시키고 개선할 수 있는 잠재력을 보여주고 있지만, 더욱 다채로운 혁신을 관찰하기 위해서는 많은 AI 스타트업들에게 비용 효율적이고 확장 가능한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야만 한다. 만일 이들에게 컴퓨팅 자원에 대한 공급과 비용 문제가 해결되지 않는다면 AI 산업에서의 다양한 혁신적인 시도가 중단될 수 있는 위기에 처하는 것은 물론이거니와 AI 시장 내 발전의 비대칭성은 더욱 심화되어 많은 사회적 부작용들을 일으킬 것이다.
3.2.1 IO.NET의 개요
결국 풀어야하는 문제는 어떻게 비용 절감과 일정한 퀄리티를 보장하는 컴퓨팅 자원의 충분한 공급을 동시에 달성할 수 있을까에 관한 것이다. Solana 기반의 오케스트레이션(Orchestration) 레이어인 IO.NET은 데이터 센터와 채굴자, 크립토 프로젝트(e.g., Render Network, Filecoin), 그리고 소비자들의 유휴 컴퓨팅 자원들을 통합하는 방식으로 이를 해결한다 - 컴퓨팅 파워의 공급자들은 자신들의 컴퓨팅 자원들을 제공함으로써 토큰을 보상으로 부여받고, 이용자들은 해당 토큰을 재화로 활용하여 다양한 종류의 유휴 컴퓨팅 자원들로 자신들의 GPU 클러스터를 저렴하게 구성하는 방식이다*.
*$IO 토큰 출시 전인 현재 시점에서 결제는 Fiat과 USDC를 지원하지만, 향후에는 $IO 토큰 및 다른 네트워크 토큰도 지원할 예정이다 - 이 때 결제 방법이 $IO 토큰이 아닌 경우 2%의 수수료가 부과될 예정이다.
Source: cloud.io.net
IO.NET은 Ray, 그리��� Kubernetes 등의 클러스터링 프레임워크를 활용한다*. 이용자들은 이 프레임워크들을 활용하여 IO Cloud 상에서 프로세서의 종류, 위치, 통신 속도, 보안 컴플라이언스 수준, 운영 시간 등을 설정하여 클러스터를 구성하고 워크로드를 병렬화할 수 있다. IO.NET을 통해 구성된 클러스터는 범용 컴퓨팅 목적으로 활용될 수도 있지만, 주로 Python 워크로드에 최적화된 배치 추론, 모델 제공, 병렬 훈련, 병렬 하이퍼파라미터 튜닝, 강화 학습 등 AI/ML 개발 작업에 특화되어 있다.
현재 IO.NET은 Render Network 및 Filecoin의 채굴 네트워크와 파트너십을 맺고 있으므로 이용자는 IO.NET 뿐만 아니라 다른 두 네트워크의 칩을 클러스터 공급업체로 선택할 수도 있다. 지원하는 프로세서들의 종류로는 NVIDIA RTX 시리즈, AMD Ryzen 시리즈, 그리고 Apple의 M 시리즈 등 광범위한 GPU 및 CPU 옵션들이 있기 때문에 이용자들은 프로세서들을 구성함에 있어 높은 수준의 유연성을 가질 수 있으며 요구사항이 변동됨에 따라 클러스터 내 GPU의 수 역시 유기적으로 조정이 가능하다.
*Ludwig, Pytorch, Unreal Engine 5, Unity Streaming 등 다양한 목적을 위한 프레임워크들 역시 곧 지원될 예정이다.
24년 4월 29일 기준으로, 이용자는 약 87개 여개의 국가에 걸쳐 클러스터를 구성할 수 있으며, 모든 공급자들을 통틀어 플랫폼 상에서 총 가용한 GPU의 수는 약 1만개에 육박한다. 하지만 아직까지 IO.NET은 초기 프로젝트임에, GPU를 사용하는 실제 사용자 수는 그리 많지 않다. 대부분의 GPU의 작업 부하는 0%이며, 인기있는 일부 프로세서는 공급이 처음부터 많지 않거나 이미 90% 이상의 공급량이 사용되고 있는 경우가 많았다 (e.g., A100 PCIe 80 GB K8S(NVIDIA), H100 80GB HBM3(NVIDIA), RTX A5000(NVIDIA)). IO Explorer에 따르면, 지금까지 누적 생성된 클러스터의 수는 약 10369 여 개이며 이들로부터 약 99만 불에 해당하는 지불이 이뤄졌다.
사실, IO.NET이 Web3 시장에서 유일한 컴퓨팅 자원 공급을 위한 프로젝트는 아니며, IO.NET 이외에도 Akash, Render Network, Filecoin 등 다양한 프로젝트들이 함께 이 영역을 선두하고 있다. 하지만 앞서 언급한 바와 같이, 이 프로젝트들에 비해 IO.NET이 가지는 경쟁우위는 AI/ML에 특화된 컴퓨팅 연산능력을 제공한다는 점 및 단일 인스턴싱 대신 클러스터링을 도입한다는 점이다 - 클러스터링은 여러 GPU가 서로 연결되어있으므로 컴퓨팅 자원을 동적으로 할당하고 워크로드를 분산시키는데 최적화할 수 있다는 장점이 있다.
유휴 GPU의 공급자(i.e., IO Worker)가 되어 수익을 창출하기 위해서는 Worker 탭에서 ‘New Devices’ 를 추가함으로써 시작할 수 있다 - 해당 창에서 공급하고자하는 OS와 Device 상세를 기입하면 프로세스가 진행이 되고, 아래에 보는 것과 같이 Worker 탭 상에서 여러 Device를 관리하거나 수익 현황 등을 확인할 수 있다.
3.2.2 IO.NET의 아키텍처
IO.NET의 아키텍처는 각각 고유한 기능을 최적화하여 수행하는 여러 레이어로 구성되어있는 모듈식 아키텍처를 채택하고 있다. 아래에 나열된 레이어 별 기술 스택 이외에도, IO.NET는 Reverse Tunnels, 그리고 Mesh VPN Networks를 채택하여 엔지니어들이 데이터에 쉽게 접근하고 그것들을 안전하고 원활하게 제어될 수 있도록 한다.
UI 레이어
사용자가 IO.NET 서비스를 이용하기 위한 게이트웨이이다.
(e.g., ReactJS, Tailwind, web3.js, zustand)
Security 레이어
시스템의 무결성과 안전성을 보장한다.
(e.g., Firewall(pfSense, iptables), Authentication(OAuth, JWT), Logging Service(ELK Stack, Graylog))
API 레이어
통신 허브 역할을 위한 미들웨어 계층이다.
(e.g., FastAPI, Python, GraphQL, RESTful APIs, gunicorn, solana)
Backend 레이어
공급자(Workers), Cluster/GPU 운영, 고객 상호 작용, 모니터링 등을 관리하는 역할을 담당한다.
(e.g., FastAPI, Python, Node.js, Flask, solana, IO-SDK(Ray 2.3.0의 Fork 버전), Pandas)
Database 레이어
구조화된 데이터를 위한 메인 스토리지, 그리고 임시 데이터를 위한 캐싱의 관리가 이뤄지는 곳이다.
(e.g., Postgres(Main Storage), Redis(Caching))
Tasks 레이어
비동기 통신 및 작업 관리를 조율하여 데이터가 효율적으로 흐를 수 있도록 한다.
(e.g., RabbitMQ(Message Broker), Celery(Task Management))
Infra 레이어
GPU 풀, 배포, 연산 및 기계 학습에 대한 일련의 작업들을 관리한다.
(e.g., Orchestration(Kubernetes, Prefect, Apache Airflow), Execlusion/ML(Ray, Ludwig, Pytorch, Keras, TensorFlow, Pandas), Monitoring(Grafana, Datadog, Prometheus, NVIDIA DCGM), etc)
3.2.3 $IO 토크노믹스 및 출시를 앞둔 IOG 네트워크
IOG 네트워크 및 생태계
IO.NET의 장기적인 비전은 컴퓨팅 연산을 위한 통화(i.e., $IO 토큰)를 만들어 이를 기반으로 하는 생태계를 구축하는 것이다. 이에 따라 Solana 토큰 표준(SPL)을 따르는 $IO 토큰이 2분기 내외로 출시될 예정이며, 이 토큰을 네이티브 토큰으로하는 ‘IOG 네트워크’ 역시 Aptos 및 Solana를 기반으로하며 만들어질 예정이다. IOG 네트워크 상에는 기계 학습 모델을 구축, 훈련, 그리고 배포하기 위한 서비스 제품군들이 온보딩할 예정인데, 앞서 살펴보았던 IO.NET 제품군 역시 이 IOG 네트워크 상에 모두 온보딩될 예정이다. 이에 더하여 IO 생태계를 위한 범용 ID인 IO ID 및 개발자들의 서비스 배포를 위한 오픈 소스 SDK 역시 만들어지고 있다.
IOG 네트워크의 운영은 온디맨드 컴퓨팅 자원을 제공하는 노드들에 의해 운영될 예정이다. 각 노드들이 운영 보상 - 가용성 보상(i.e., 유휴 보상)을 얻기 위해서는 최소 100 $IO를 스테이킹해야한다. 이 때 여타 위임지분증명(DPoS) 프로토콜의 방식과 유사하게 $IO 토큰 보유자 역시 정해진 상한(i.e., Per Node Max Stake)만큼 각 노드에 스테이킹*을 하고 네트워크의 충실도(fidelity)를 확보하는 대가로 (노드를 위한 5%의 수수료를 제외한) 보상을 받을 수 있다.
Per Node Max Stake = Device Max Stake x (2 + 3 x [SUM of Modifier Options])
*일단 스테이킹되면 $IO가 언스테이킹되는 데에는 7일이 소요되며, 노드가 고용(Hire)되는 동안에는 $IO를 언스테이킹할 수 없다.
$IO 토큰의 수요처 및 공급자의 보상
$IO 토큰은 서비스 이용자가 IO.NET을 통해 GPU 클러스터 예약할 때 뿐만 아니라 IOG 네트워크 상에서 SDK를 활용하여 호스팅/배포되는 다양한 종류의 어플리케이션(혹은 인스턴스들)에 대한 구축 및 여러 추론 모델들을 활용할 때에도 사용될 수 있다. GPU가 예약 혹은 고용될 때는 0.25%의 수수료가 네트워크에 의해 징수되며, 예약이 된 노드의 성능 및 가동 시간에 따라 슬래싱 조건을 검토한 후 공급자에게 보상이 지급된다 - IOG 네트워크에서는 이 보상을 ‘고용 수수료(Hire Fee or Hire Rate)’ 라고 한다. 만일 공급자가 $IO 토큰 보유자로부터 스테이킹을 받은 경우 해당 보상의 1%를 스테이커에게 돌려준다.
Total Hire Rate=Current # of Cards on the Worker x Current Card Price x Computation Hour Reserved x (1 + SUM of Modifier Options) x 99% Supplier Share*
*참고로, 수정자 옵션(Modifier Options)은 io.net이 공급자가 전체 클러스터의 성능을 높이기 위해 배치한 추가 서비스 및 하드웨어로 인식하는 항목이다(e.g., 대역폭(Bandwidth), 지역(Location), GPU Interlink 옵션, Node Disk 속성들).
앞에서도 잠깐 언급하였던 시간별 가용성 보상(Availability Rewards)은 고용 수수료와 별개로, 네트워크에 충분한 공급량을 장려하기 위해서 도입된 별도의 노드 운영 보상 옵션이다. 이 보상은 노드별로 계산되며 대역폭, 가동 시간 비율, 하드웨어 유형 등과 같은 여러 요소들이 고려된다. 고용 수수료와 마찬가지로, 공급자가 $IO 토큰 보유자로부터 스테이킹을 받은 경우 해당 보상의 5%를 스테이커에게 돌려준다. 또한 노드가 지속적으로 연결 - 연결 해제가 되는 것을 방지하기 위해 노드가 종료되거나 일시 중지된 후 다시 연결될 때마다 가용성 보상 획득이 활성화되는데에는 12시간의 휴지 기간이 존재한다.
Approximate Per Node Hourly Availability Rewards = Staker Collateral Multipler x (Hardware CapEx / Hours in 18 Months) Uptime Percentage x 95% Supplier Share
$IO 토큰 분배 계획
$IO의 총 고정 발행량 8억개 중 5억개가 초기 유통량이며 나머지 3억개는 공급자와 스테이커들에게 분배된다(i.e., Community Rewards) - 이 Community Rewards는 첫해 8%에서 시작하여 8억 개의 $IO 한도에 도달할 때까지 약 20년간 월 1.02%(연간 ~12%)수준으로 감소하는 Deflationary 모델을 따른다.
앞서 살펴보았 듯, IOG 네트워크는 예약 및 고용(i.e., 0.25%), 그리고 결제 및 인출(i.e., USDC로 인출 시 2%) 시 수수료를 얻음으로써 수익을 창출하게 되는데, 네트워크는 $IO 가격을 기준으로 소각할 $IO 양을 결정한 뒤 해당 수익으로 $IO 토큰을 구매하고 소각한다.
우선, 가장 가시적으로 IO.NET이 전통적인 클라우드 서비스에 드러나는 차별점은 누구나 기술적 전문성이 없이도 클릭 몇 번으로 쉽게 자신의 유휴 컴퓨팅 자원을 공유하여 보상을 받을 수 있다는 것이다. 즉, 보상이 적절히 주어진다는 전제하에 개인이 자신의 유휴 자원을 공유하는데에 접근성이 대폭 낮아졌으므로, 공급 측면에서 풍부한 컴퓨팅 자원들이 쉽게 부트스트래핑 될 수 있다. 따라서 이용자들은 기존의 클라우드 서비스 상에서 희소한 GPU들을 확보하기 위해 별도의 장기계약을 맺거나 긴 대기시간을 가질 필요없이 자신이 원하는 GPU들을 유연하게 조합하여 클러스터를 빠르게 구성할 수 있다.
IO.NET이 가질 수 있는 두 번째 이점으로는 상대적으로 저렴하고 유연한 개발 세팅이 있다. IO.NET 상에서 공유되는 자원은 대개 개인의 유휴 컴퓨팅 자원이므로 대형 데이터센터처럼 많은 유지비용이 별도로 들어가지 않는다. 즉, 판매자 입장에서 한계비용이 낮다는 것이다. 더욱이, 공급자의 다양성으로 인해 컴퓨팅 자원에 대한 선택지가 매우 폭넓을 뿐만 아니라, 시스템이 다운될 걱정을 할 필요도 없어진다. 또한 IO.NET은 IO Cloud 를 통해 클러스터를 세팅하기위한 다양한 프레임워크까지 지원하므로 이용자들의 개발 효율성은 클라우드 서비스를 사용하는 것에 비해 증대될 수 있다.
세 번째로는 $IO 토큰의 수요처가 많음으로 인한 IOG 네트워크의 생태계 번영이 있다. 앞서 살펴본 토크노믹스에 따르면, $IO 토큰은 컴퓨팅 자원을 예약할 때 뿐만 아니라 IOG 네트워크 상에서 호스팅/배포되는 다양한 종류의 어플리케이션 혹은 인스턴스들에 대한 구축 및 여러 추론 모델들을 활용할 때에도 사용될 수 있다고 하였다. 토큰의 수요처가 많으면 $IO 토큰의 공급 니즈는 늘어나게 되고, 이는 다시 토큰을 순환시켜 결과적으로 생태계에 풍부한 컴퓨팅 자원이 유동화될 수 있도록 한다.
또한, IO.NET의 번영은 컴퓨팅 자원이라는 자산군에 소규모 투자자들이 적극적으로 참여할 수 있도록 한다. 그간 컴퓨팅 자원에 대한 유통은 AWS, GCP, 그리고 Azure와 같은 소수의 거대 기업들이 과독점하는 시장이었다. 하지만 컴퓨팅 자원을 투자자산이라고 생각하는 소규모 투자자들에게 IO.NET는 누구나 쉽게 유동화된 유휴 컴퓨팅 자원들을 구매할 수 있는 하나의 시장이 된다. 금융이 달성해야할 본질 중 하나가 금융의 민주화라면, IO.NET은 금융적 포용성(Financial Inclusion)을 달성하는 하나의 사례가 될 수 있는 것이다.
이외에도 대규모의 유휴 컴퓨팅 자원들이 효율적으로 관리될 수 있다면 그것들의 활용률(Utilization Rate)이 높아지게 되므로, 환경을 더욱 푸르게 만들 수 있다는 장점도 있다.
앞서 계속 지적해왔듯, IO.NET과 같이 블록체인 기반의 공유경제 시스템의 낙관적인 미래는 인센티브 매커니즘이 잘 설계되어 규모의 경제를 달성했을 때를 가정한다. 즉 반대로 말하자면, 인센티브 설계를 함에 있어 초기 자원의 공급을 잘 부트스트래핑하지 못하거나 자원의 수요-공급의 균형을 기민하게 조절하는데에 실패한다면 악순환의 굴레에 빠져 토큰 가치, 자원 공급의 감소, 그리고 서비스의 품질까지 이 모든 것들이 한번에 무너질 수 있다.
따라서 시스템 설계자는 현재의 자원 공급 수준이 낮지는 않은가에 대해서도 중요하게 생각해야겠지만 반대로 수요에 비해서 공급이 너무 과한 것이 아닌가에 대해서도 늘 기민하게 확인해야한다. 수요에 비해 너무 많은 공급자들이 네트워크 상에서 활동하게되면 중단기적으로 토큰의 가치가 많이 희석이 되므로 공급자들이 대거 이탈하거나 자원 공급량의 변동성이 커질 수가 있기 때문이다.
비슷한 맥락으로, 공급자를 위한 보상이 너무 과하지 않도록 하는 것도 중요하다. 너무 높은 보상은 잠재적 공급자들이 단순히 더 많은 수익을 위해 유휴 자원을 넘어서 추가 자원을 구입하도록 유도할 수 있기 때문이다. 이는 컴퓨팅 자원 시장 전체 맥락에서 수요와 공급의 균형을 해쳐 시장 실패로 이어지게 하는 원인을 제공할 수 있다.
마지막으로, 자원에 대한 금융적 접근성을 너무 확대하면, 과도한 투기적 성향이 생겨나 수요의 본래 목적이 흐려질 수도 있다. 따라서 토큰의 유동성이 최대한 실제 사용자 중심으로 순환되도록 최대한 노력하는 것도 매우 중요하다.
가치가 있다고 생각하는 재화를 중심으로 불특정 다수가 모여 P2P 네트워크를 만든다는 점에서 블록체인은 공유경제가 추구하고자하는 철학과 매우 닮아있다. 혹은 오히려, 앞으로 더욱 많은 가치들이 신뢰할 수 있는 블록체인 상에서 디지털화될 수 있다고 가정한다면 공유경제의 미래는 현실이 아닌 블록체인 공간에 있다고 보는 것이 맞을 지도 모르겠다.
이에 대한 가능성을 가장 잘 보여준 사례가 IO.NET이다. IO.NET은 많은 사람들이 공유할 수 있는 가치있는 디지털 공유 자원을 잘 선정하여 부트스트래핑 전략을 성공적으로 수행하였다. 물론 본문에서 언급한 것처럼 앞으로 토큰의 수요와 공급을 민첩하게 잘 조절하여 플랫폼이 고품질의 풍부한 자원을 지속적으로 공급할 수 있도록 하는 것이 관건이겠지만, 토큰이 사용될 수 있는 명확한 수요처가 확장되고 있다는 점에서 그 균형점을 잘 찾아나갈 수 있으로 기대하지 않을 수 없다.
글로벌 경제의 불확실성과 가치 기반 소비 패턴이 지속될 경우, 자원 최적화는 불가피한 과제가 된다. 그리고 이를 위한 공유경제 접근법을 더욱 효과적으로 확대하기 위해서는 더욱 다양한 자산에 대해 더욱 큰 규모의 경제를 이루어내어야만 할 것이다.
디지털화된 자원은 물리적인 제약을 벗어나 지구 반대편에 있는 사람에게 단번에 연결될 수 있다. 그리고 블록체인은 다양한 자산들의 가치를 유동화하여 온전히 디지털 네트워크상에 담아내고, 이 가치의 흐름속에서 많은 사람들을 모아 효율적인 경제를 구축하도록 할 수 있다. IO.NET의 사례를 시작으로, 머지않아 더욱 다양한 자원의 최적화에 대한 실험이 블록체인 상에서 시작되어 우리의 삶에 또 다른 Uberisation과 같은 혁신을 관찰해볼 수 있기를 기대해본다.
이 글의 비주얼을 제공해주신 Kate에게 감사의 말씀을 전합니다.
