천2백억 달러의 구멍 – 빅테크의 숨겨진 파산

Stargate 프로젝트는 거대 데이터 센터 건설에 수천억 달러를 투입합니다. 오타가 아닙니다. 이는 소규모 국가의 GDP와 맞먹는 금액에 관한 이야기입니다. Microsoft, Google, Meta는 매년 GPU 인프라에 수백억 달러를 지출합니다. Microsoft만 해도 2025년에 자본 지출로 500억 달러 이상을 투자했으며, 대부분이 AI 분야였습니다.

문제는 회계 속에 숨어 있습니다. H100 세대 GPU는 H200, B100, B200이 출시됨에 따라 2년 만에 구식이 됩니다. 각 차세대 제품은 이전 제품보다 50~100% 더 빠릅니다. 그러나 기업들은 5~6년에 걸쳐 감가상각을 기록하며 회계적 착시를 만들어냅니다. 예를 들어, 한 회사가 200억 달러어치의 GPU를 구매했다고 가정해 봅시다. 6년 정액법 감가상각을 적용하면 2년 후 회계 장부상 가치는 여전히 130억 달러입니다. 그러나 현실에서 그 가치는 약 50억 달러에 불과합니다. 차세대 제품이 동일한 작업을 두 배 더 빠르고 저렴하게 처리하기 때문입니다.

이는 숨겨진 적자를 만듭니다. 자산의 회계 가치와 실제 시장 가치 사이의 차이는 업계 전체적으로 수조 달러에 달합니다. 감사인들이 재평가를 요구하는 순간(‘만약’이 아닌 ‘언제’의 문제), 이는 대규모 상각을 초래하고 AI 기업들의 주가를 폭락시키며 업계 전반에 대한 신뢰 위기를 촉발할 수 있습니다.

분석가들의 예측에 따르면 OpenAI는 2030년까지 약 1,120억 달러의 누적 손실을 기록할 것으로 예상됩니다. 이 수치는 근거 없는 것이 아니라 중앙 집중식 AI 비즈니스 모델의 근본적인 문제를 반영하고 있습니다.

한편으로 매출은 ChatGPT 구독 및 API를 통해 매년 수십억 달러를 벌어들이며 인상적으로 성장하고 있습니다. 다른 한편으로 지출은 더욱 빠르게 증가하고 있습니다. 모델의 각 세대는 기하급수적으로 더 많은 리소스를 요구합니다:

• GPT-3 → GPT-4: 학습 비용 약 10배 증가
• GPT-4 → GPT-5: 추가적인 배수 증가 — 지수 함수적 곡선
• Inference: 수백만 명의 사용자 = 하루 수십억 토큰 = GPU 파워에 매년 수십억 달러

이 모델은 벤처 자본이 무한히 유입될 때만 작동합니다. OpenAI는 Microsoft와 SoftBank의 라운드를 포함하여 수백억 달러의 투자를 유치했습니다. 그러나 투자자는 자선가가 아닙니다. 조만간 수익을 요구할 것입니다. 질문은 '만약'이 아니라 '언제'이며, 그 순간 OpenAI API 기반으로 구축된 수백만 개의 비즈니스에는 어떤 일이 벌어질까요?

비교하자면, Gonka는 8,000만 달러를 유치했으며 이미 584개의 GPU 네트워크를 통해 실제 AI 요청을 처리하고 있습니다. Inference 비용은 $0.0069/1M 토큰입니다. 이는 탈중앙화 모델에서는 데이터 센터에 대한 천문학적인 투자를 회수할 필요가 없기 때문에 가능합니다.

Gonka는 데이터 센터를 건설하지 않습니다. 전 세계에 이미 존재하는 GPU를 하나로 묶습니다. 이는 단순한 대체 비즈니스 모델이 아니라, 거품의 근본 원인을 제거하는 근본적으로 다른 경제적 아키텍처입니다.

자본 지출 없음: Gonka 네트워크는 건설을 위해 수천억 달러를 끌어오지 않습니다. 프로토콜, 블록체인, 소프트웨어는 팀이 만드는 것입니다. GPU는 전 세계의 독립적인 호스트들이 각자의 비용으로 제공합니다.

6년 상각 없음: H100이 구식이 되면 호스트는 단순히 H200이나 차세대 모델로 교체할 뿐입니다. 결정을 내리는 것은 기업의 CFO가 아니라 시장 상황에 따른 장비 소유자입니다.

회계 속임수 없음: Gonka 블록체인의 모든 거래는 투명합니다. 보상은 CertiK의 감사를 받은 프로토콜에 따라 분배됩니다. 5년 뒤 자산 재평가 시 드러날 '숨겨진' 비용은 없습니다.

분산된 리스크: 각 호스트는 각자의 리스크를 집니다. 한 호스트가 GPU 투자에 실패하더라도 그것은 해당 호스트의 문제이지 전체 네트워크의 문제가 아닙니다. 중앙 집중식 모델에서는 100억 달러 규모의 실수 하나가 회사 전체를 무너뜨릴 수 있습니다. Gonka에서는 100억 달러 규모의 결정을 내릴 단일 참여자가 존재하지 않으므로 그러한 실수는 정의상 불가능합니다.

결과: Gonka를 통한 inference 비용은 100만 토큰당 $0.0069입니다. 이는 OpenAI GPT-5.5보다 약 720배 저렴합니다. 그리고 회수해야 할 조 단위의 인프라가 존재하지 않기 때문에 이 가격은 지속 가능합니다.

AI 인프라의 두 모델을 비교합니다:

Gonka는 584개의 GPU를 운영 중입니다 (에포크 내 참가자: 22, ML-노드: 121). 이 프로젝트는 8,000만 달러를 유치했는데, 이는 Stargate 하나에 드는 비용보다 수천 배 적은 금액입니다. 그러나 네트워크는 동일한 작업을 수행합니다. MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.3 Flash와 같은 오픈 모델을 통해 AI 요청을 처리하며, 이들은 OpenAI 호환 API를 통해 제공됩니다.

비유하자면, 2000년대에 누군가 이런 제안을 했다고 가정해 보십시오. "인터넷을 위해 거대한 서버 팜을 짓는 대신, 각 가정마다 미니 서버를 설치하게 하고 참여에 대한 보상을 주자." 유토피아처럼 들리겠지만, 이것이 바로 주거를 위한 Airbnb, 교통을 위한 Uber가 작동하는 방식이며, AI 연산을 위한 Gonka의 작동 방식이기도 합니다. 탈중앙화는 유토피아가 아니라 인프라 진화의 다음 단계입니다.