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탈중앙화 AI 추론 인프라로 조 단위 가치 시장 재편을 시도하다

AI 연산 능력이 새로운 시대의 핵심 자원이 된 가운데, DGrid는 이 연산 자원을 연결하고 분배하는 탈중앙화 인프라를 구축하고 있다. 커뮤니티가 소유하고, 결과가 검증 가능하며, 가치가 참여자에게 분배되는 구조를 전제로 한 AI 추론 네트워크다. 연산 자원, 소유권, 그리고 가치 환원의 방식 전반에 걸쳐 구조적 전환이 일어나고 있다.

AI가 산업 전반을 재편하고 있다는 점에는 이견이 없지만, 현재의 AI 생태계는 여전히 높은 비용과 불투명한 구조, 그리고 소수 대형 기술 기업의 통제에 놓여 있다. 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등은 폐쇄형 플랫폼 구조를 중심으로 AI 서비스를 제공하고 있으며, 개발자와 사용자는 가격 결정 구조가 공개되지 않은 API에 의존할 수밖에 없다. 데이터는 모델 학습에 활용되지만, 그로 인해 발생하는 가치에 대한 참여 권한은 제한적이다. 또한 중앙화된 정책에 따라 모델 접근이 제한되거나 중단되는 사례도 빈번하다.

웹3는 탈중앙화와 사용자 주권, 가치 공유를 핵심 원칙으로 내세워 왔지만, AI 영역에서는 여전히 중앙화된 API 인프라에 의존해 왔다. DGrid는 이러한 구조적 한계를 문제로 인식하고, AI 추론 인프라를 처음부터 탈중앙화·모듈화·검증 가능성을 전제로 재구성하고 있다. 목표는 웹3 환경에서의 지능형 연산을 신뢰 최소화, 무허가 접근, 커뮤니티 주도 방식으로 전환하는 것이다.

오픈라우터(OpenRouter)가 다양한 AI 모델을 하나의 인터페이스로 통합하며 라우팅의 효율성을 보여줬고, 1인치(1INCH)가 탈중앙 금융에서 최적 경로 탐색의 가치를 입증했다면, DGrid는 이 두 개념을 크립토 네이티브 환경에서 결합한 구조로 정의된다. 즉, 웹3 기반의 모델 라우팅 레이어이자 탈중앙 AI 추론 시장의 경로 최적화 인프라라는 성격을 동시에 지닌다.

DGrid와 오픈라우터의 구조적 차이

현재 AI 모델 어그리게이션 시장에서 ‘오프라우터’는 초기 시장을 개척한 플랫폼으로 평가받고 있다. 여러 모델 API를 단일 인터페이스로 통합해 개발자의 사용 부담을 줄였다는 점에서 의미가 있다. 다만 오픈라우터는 본질적으로 웹2 서비스형 소프트웨어(SaaS) 구조를 기반으로 하며, 중앙화된 신뢰 모델과 플랫폼 통제 인센티브 구조를 유지하고 있다.

DGrid는 단순히 또 다른 모델 어그리게이터를 지향하지 않는다. 웹3의 기본 원칙을 전제로 설계된 인프라로, 토큰 기반 경제 모델과 DAO 운영 구조를 통해 기존 어그리게이터들이 해결하기 어려웠던 신뢰 비용과 인센티브 불일치 문제를 구조적으로 해소하는 것을 목표로 한다. 연산 제공자, 모델 기여자, 개발자 등 모든 참여자는 중앙 조정 기관 없이도 투명한 보상 구조에 참여할 수 있도록 설계돼 있다.

성능 측면에서도 DGrid는 중앙화 플랫폼과 경쟁 가능한 수준을 지향한다. 특히 중앙화 환경에서 상대적으로 소외되기 쉬운 롱테일 모델이나 신규 모델 영역에서 탈중앙화 공급 구조가 더 유리하게 작동할 수 있다는 점을 전제로 한다. 이는 기존 스택 위에 기능을 덧붙이는 방식이 아니라, 크립토 경제적 조율과 검증 가능한 구조를 통해 인프라 자체의 효율을 확장하는 접근이다.

기술적 핵심: 신뢰 없는 환경에서의 AI 추론 검증

DGrid의 기술적 기반은 학술 연구와 암호학적 검증 메커니즘에 뿌리를 두고 있다. 해당 아키텍처는 최신 연구 논문을 바탕으로 설계됐으며, 암호학과 AI 시스템 아키텍처 분야의 연구진이 개발을 주도하고 있다. 핵심 과제는 탈중앙화 환경에서 신뢰할 수 없는 노드들이 반환하는 AI 추론 결과의 품질을 어떻게 보장할 것인가다.

이를 위해 DGrid는PoQ(Proof of Quality) 메커니즘을 도입했다. 이는 추론 결과를 무작위로 샘플링해 검증 노드가 재검증하는 구조로, 결과가 기준을 충족하지 못할 경우 해당 노드가 스테이킹한 토큰이 슬래싱된다. 이를 통해 모든 추론 결과는 추적 가능하고 감사 가능한 상태로 기록된다. 중앙화 플랫폼에서 결과를 신뢰해야 하는 구조와 달리, 검증 가능한 추론 환경을 구현하는 것이 핵심이다.

모듈화된 아키텍처와 작동 방식

DGrid는 단일 장애 지점을 제거한 분산형 추론 네트워크를 기반으로 한다. 개발자는 표준화된 AI RPC 인터페이스를 통해 모델 요청을 전송하며, 네트워크는 스테이킹 상태와 성능 지표를 기준으로 최적의 노드로 작업을 라우팅한다. 이후 블록체인 레이어에서 검증, 정산, 보상 분배가 자동으로 처리된다. 사용자는 기존 대비 낮은 비용으로 검증 가능한 AI 추론 결과를 이용할 수 있다.

생태계 지원과 확장 전략

DGrid는 다수의 크립토 벤처캐피털로부터 투자를 유치했으며, 단일 프로토콜을 넘어 생태계 확장을 추진하고 있다. 탈중앙화 AI 노드 네트워크를 기반으로 디파이, 게임파이, 소셜파이, AI 에이전트 프로토콜과의 통합을 진행 중이며, 웹3 애플리케이션에 AI 연산 기능을 제공하는 인프라 역할을 목표로 한다.

토크노믹스와 및 커뮤니티 기반 보상 시스템

DGrid는 프리미엄 멤버십 NFT를 중심으로 한 인센티브 구조를 설계했다. 해당 NFT 보유자는 주요 AI 모델의 프리미엄 기능을 단일 구독 구조로 이용할 수 있으며, 개별 서비스 구독 대비 비용 효율성을 강조한다. 또한 플랫폼 토큰인 DGAI의 전체 공급량 중 50%가 해당 NFT 보유자에게 배분되는 구조를 통해, 네트워크 성장에 따른 가치가 커뮤니티에 귀속되도록 설계됐다.

이는 단순한 인센티브 수단이 아닌, 생태계 초기 참여자에게 장기적 이해관계자로서의 지위를 부여하는 구조다. AI 추론 수요와 에이전트 활용이 늘어날수록, 이에 연동된 토큰 가치 역시 함께 성장하는 방식이다.

탈중앙화 연산 인프라를 향한 방향성

DGrid는 AI 추론을 중앙화된 서비스가 아닌, 공공 유틸리티에 가까운 인프라로 전환하는 것을 목표로 한다. 연산 자원에 대한 접근성과 검증 가능성을 높이고, 그 가치가 소수 플랫폼이 아닌 네트워크 참여자에게 분배되는 구조를 지향한다.

공식 사이트: https://premium.dgrid.ai/dgridpass?code=SR0U11

X(구 트위터): https://x.com/dgrid_ai 

기술 문서: https://docs.dgrid.ai

백서: https://static.dgrid.ai/dgrid_litepaper.pdf