이제 AI와 똑같은 행렬 곱셈으로 돌아가는 블록체인이 있고, 그 규모는 약 90 EH/s다. 나는 그 코드와 체인 데이터, 주변의 경제학을 읽고 세 가지 질문에 답하려 했다. AI × 크립토에서 실제로 돈을 내는 고객이 있는 곳은 어디인가, ASIC은 언제 만들 가치가 있는가, 어떤 공정 노드가 어떤 칩에 맞는가. 전체 보고서와 슬라이드를 함께 제공한다.
개요
2026년 4월에 출시된 Pearl은 작업 증명이 대규모 AI형 행렬 곱셈인 최초의 블록체인이다. 2026년 11월 13일 네트워크는 약 90 EH/s로 돌아갔는데, 여기서 1 H는 INT7 곱셈-누산 1회이므로 H100 약 122,000장의 정수 처리량에 해당한다. 공학적으로는 작동한다. 그러나 아직 유용하지는 않다. 실제 AI 작업을 담은 블록은 약 1%에 불과한데, 추론을 서비스하면서 채굴하는 GPU는 전용 채굴기 해시레이트의 1%에서 27%밖에 유지하지 못하기 때문이다. AI × 크립토 전반에서 검증 가능한 유료 수요는 추론 판매, 데이터 판매, 프라이버시 판매의 세 곳에서 나타나며, 보조금은 외부 수익의 4배에서 360배에 이른다. 칩의 경우 ASIC의 이익 상한은 연산 단위당 수익에 (1 − 1/k)를 곱한 값이므로, k = 5를 넘는 효율은 이익을 거의 늘리지 않는다. 결정적인 것은 보상 풀의 크기, 규칙의 안정성, 그리고 두 번째 시장이다. 지금 세 가지를 모두 갖춘 네트워크는 없다. 알맞은 공정 노드는 칩의 수명 주기 비용 중 가장 큰 항목이 정하며, 칩 자체는 단계를 밟아 사야 한다. 그래야 규칙이 바뀌어도 그 비용이 테이프아웃이 아니라 시제품에 그친다.
내가 이 주제를 살펴본 이유
나는 암호화폐 채굴용 풀 커스텀 ASIC 데이터패스를 포함해 오랫동안 칩을 설계했고, 지금은 AI를 연구한다. 보안 예산이 말 그대로 텐서 처리량으로 매겨지는 체인이 등장했을 때, 나 같은 사람에게 떠오르는 질문은 분명했다. 그 작업은 유용한가, 전용 칩이 이길 것인가, 그리고 그런 칩을 만드는 데 얼마가 드는가?
나는 Pearl의 코드와 프로토콜 제안, 독립 풀 노드의 체인 데이터, 기업 공시, 암호학·컴퓨터 구조·머신러닝 논문, 파운드리와 업체의 가격 데이터, 업계 매체를 읽었다. 아래의 모든 수치는 2026년 11월 13일 기준이며, 금액은 미국 달러다. 이 노트는 내가 이 분야를 배운 기록이다. 다른 사람들이 검증하고, 활용하고, 반론할 수 있도록 공유한다. 모든 출처를 담은 전체 보고서는 글 끝에 있다.
한눈에 보는 결과
그림 1. 여섯 부문의 AI × 크립토: 유료 수요는 어디에 있나.
| 질문 | 짧은 답 |
|---|---|
| Pearl은 작동하는가, 그 작업은 유용한가? | 작동한다. 약 90 EH/s의 행렬 곱셈이 체인을 보호한다. 아직 유용하지는 않다. AI 작업을 담은 블록은 약 1%다 |
| 실제 유료 수요는 어디에 있나? | 추론, 데이터, 프라이버시. 에이전트 결제, zkML, 탈중앙화 학습은 아직 수요 이전 단계다 |
| ASIC은 만들 가치가 있나? | 큰 보상 풀, 안정된 규칙, 두 번째 시장이 있을 때만. 지금 세 가지를 모두 갖춘 네트워크는 없다 |
| 소규모 팀은 어떤 칩을 만들어야 하나? | 채굴도 되는 추론 우선 가속기, 계약된 고객을 위한 추론 칩, 초기 FHE 작업. 범용 판매용 비트코인 채굴기나 학습 칩은 아니다 |
| 첫 칩에는 얼마가 드나? | 단계를 밟아 사라. 모델, FPGA, MPW로 약 150만 달러에 실측 실리콘에 이르며, 그다음이 수백만 달러짜리 마스크다 |
Pearl: 곱셈-누산 한 번이 해시 하나다
Pearl은 Ilan Komargodski와 Omri Weinstein의 2025년 연구 결과에 기반한다. 모든 행렬 곱에 대해, 곱셈 비용의 1 + o(1)배로 유용한 작업을 증명하는 방법이다. 채굴자는 노이즈를 넣은 행렬을 곱하고, 출력 타일마다 누산기를 해시해 복권으로 삼으며, 당첨 타일을 60 KB 미만의 영지식 증명으로 입증한다. 합의 코드에서 1 H는 인정된 INT7 × INT7 → INT32 곱셈-누산 1회이므로, 블록체인의 보안 예산이 처음으로 AI 가속기의 텐서 처리량으로 매겨진다.
그림 2. Pearl의 정수 연산에서 GPU는 같은 에너지 상한에 걸린다.
게이밍 카드와 데이터센터용 B300은 약 1.3 J/TH에서 만나고, B200조차 0.71에 그친다. 바로 이 공통 상한이 전용 칩이 깰 수 있는 지점이다. HBM이나 범용 유닛 없이 온칩 SRAM에서 7비트 정수 곱셈만 하는 칩이라면 연산당 3–10배 나을 수 있다. 한편 NVIDIA는 최신 실리콘을 INT8에서 FP8과 FP4 쪽으로 옮기고 있으며, Pearl이 산술 방식을 바꾸려 하는 이유도 여기에 있다.
Pearl의 경제학: 정리는 성립하지만, 인센티브는 성립하지 않는다
Pearl의 해시레이트는 가격을 따른다. 네트워크는 둘째 날 0.01 EH/s에서 5월 말 23–26 EH/s로 올랐고, 가격이 약 86% 떨어진 여름 내내 21–39 EH/s를 유지했으며, 가을에 가격이 약 열 배 오르자 약 90 EH/s에 이르렀다. 현재 공급량의 약 32%인 약 1억 2,000만 개가 첫 6일 동안 채굴됐고, 공급은 향후 12개월 동안 약 78% 늘어난다. RTX 5090은 지금 하루 약 5–6달러를 번다.
그림 3. Pearl의 첫 6개월: 해시레이트는 가격을 따르고, 규칙은 계속 바뀐다.
모델이 깨지는 곳은 유용성이다. 실제 추론 안에서 채굴하면 추론 쪽 비용은 처리량의 약 5–9%로 작지만, 채굴 쪽 수입도 작다. Pearl의 플러그인은 긴 프리필 배치에서만 채굴하므로, 채팅 워크로드를 서비스하는 카드는 전용 채굴기 해시레이트의 약 5%만 유지한다. 그래서 합리적인 채굴자는 무작위 행렬을 곱하고, 프로토콜은 그 차이를 구별하지 못한다. 유일하게 공개된 추론 파트너십은 이제 해당 제공업체의 서버리스 API에서 사라졌다. Pearl의 유용성은 오프체인의 상업 문제다. 누군가 추론 비용을 내야 한다.
규칙은 또 다른 위험이다. 6월부터 8월까지 개발 랩은 하드코딩된 높이에서 합의 변경 네 건을 활성화했고, 초안 PIP-3는 채굴을 FP8로 옮기면서 NVIDIA의 두 아키텍처에 대해서만 비트 단위로 정확한 장치 프로파일을 둔다. 수치 형식은 AI에 유용하고, 비트 단위로 검증 가능하며, 하드웨어 중립적일 수 있지만, 셋 중 최대 둘만 가능하다.
AI × 크립토 전반: 보조금은 연료이지 사업 모델이 아니다
다른 유용한 작업 체인도 같은 이야기를 한다. Kaspa는 해시 안에 행렬 곱을 넣었지만 16개월 만에 ASIC이 나왔고, 최고 기종은 지금 하루 0.86달러를 번다. Aleo의 합성 증명 퍼즐은 5개월 만에 전용 하드웨어를 맞았고, 증명자에게 수수료의 175–180배를 지급했다. Bittensor는 이 그룹에서 규모 있는 외부 수익을 가진 유일한 네트워크로, 연 약 7,000만 달러의 수익에 3억 달러 이상을 발행한다.
그림 4. 보조금 배수: 네트워크가 외부 수익의 몇 배를 지급하나.
합의 밖으로 나가면 실재하지만 규모가 작은 수요가 보인다. 탈중앙화 GPU 시장은 범용 추론을 팔며 하이퍼스케일러보다는 싸지만 가장 싼 네오클라우드보다는 비싸다. 인터넷을 통한 학습은 80억–400억 파라미터 규모에서 작동하지만, 프런티어급 학습은 중앙화 클러스터로 돌아갔다. 신뢰 실행 환경(TEE)은 기밀 추론을 실서비스에서 돌리고 있고, AI의 영지식 증명은 아직 연구실 단계다. AI 에이전트가 개시한 결제는 Visa, Mastercard, Stripe, Google이 레일을 깔았는데도 월 약 5,000–11,000달러에 그친다. 데이터는 실제 구매자가 있는 드문 부문이다. 한편 중앙화 인프라 위의 지분 기업 네 곳의 가치는 프로토콜·애플리케이션 계층 AI 토큰 전부를 합친 것과 비슷하다. 크립토는 유통과 결제를 맡고, 이익은 지분이 가져간다.
ASIC이 수익을 내는 조건: 공식 하나, 잣대 셋
GPU가 채굴 가격을 정하면 연산 단위당 수익은 GPU의 비용에 수렴하고, k배 저렴한 ASIC은 수익의 최대 (1 − 1/k)만 남긴다. 곡선은 오목하다. k = 2에서 50%, k = 5에서 80%, k = 10에서 90%다. k = 5를 넘으면 효율 향상은 이익을 거의 늘리지 않으며, 전기료만 내는 유휴 GPU를 상대로는 실효 k가 약 2.5에 그칠 수 있다.
그림 5. 효율이 더는 돈이 되지 않는 이유: ASIC은 수익의 최대 1 − 1/k만 남긴다.
그다음은 세 가지 잣대가 결정한다. 보상 풀, 회수 규모, 규칙이다. 비트코인 채굴자는 연 약 115억 달러를 벌고, Pearl은 약 4.6억–4.9억 달러, Aleo는 약 3,100만 달러, Kaspa는 약 1,800만 달러로 5/4 nm 칩 설계 하나의 하단 비용보다 적다. Pearl에서 k = 5인 2,000만 달러짜리 칩은 규칙이 유지된다면 약 4.9 EH/s를 1년간 돌려야 회수되고, 규칙이 유지될 확률이 반반이라면 그 두 배가 필요하다.
그림 6. 대부분의 보상 풀은 칩 하나의 설계 예산보다 작다.
지금은 큰 보상 풀, 안정된 규칙, 1보다 큰 k를 동시에 갖춘 네트워크가 없다. 비트코인의 k는 기존 강자의 것이고, Pearl의 규칙은 가장 불안정하며, Kaspa와 Aleo의 보상 풀은 너무 작다.
다섯 가지 칩, 다섯 가지 답
그림 7. 다섯 가지 칩, 다섯 가지 답.
Pearl을 위해 지금 전용 INT7 칩을 테이프아웃하지는 않겠다. 신생 팀에게는 18–24개월이 필요하고, 그때쯤이면 프로토콜이 FP8로 넘어가 있을 수 있다. 더 나은 선택은 피연산자를 SRAM에 두고 범용 INT8/FP8 GEMM 위에 만든 추론 우선 가속기다. 그래야 채굴 길이 막혀도 실리콘에 두 번째 시장이 생긴다. 신생 팀은 범용 판매용 비트코인 채굴기 시장에 들어가지 말아야 한다. 그곳에서는 Bitmain이 8.9 J/TH 장비를 출하하고 도전자들은 물러나고 있으며, 전력 부지는 이제 채굴장보다 AI 데이터센터로서 더 가치가 있다. 소규모 팀은 독자 학습 칩을 만들지 말아야 한다. 추론 칩은 계약된 고객이 있다면 만들 가치가 있고, ZK 가속기는 헤지이며, FHE 가속기는 2027–2029년을 위한 조기 포지션이다.
공정 노드와 단계별 예산
그림 8. 최첨단 웨이퍼는 성숙 공정의 열 배다.
노드는 칩의 수명 주기 비용 중 가장 큰 항목이 고르게 하라. 24시간 도는 연산 칩이라면 에너지, 학습 칩이라면 패키징과 HBM(H100 비용의 약 63%), 추론 칩이라면 SRAM과 HBM 사이의 선택이다. PoUW 채굴 칩은 28 또는 16/12 nm 멀티 프로젝트 웨이퍼로 시제품을 만들고, 알고리즘과 수익이 안정된 뒤에야 N7/N6, 이어 N5/N4로 옮길 수 있다.
그림 9. 마스크보다 증거를 먼저 사라: 첫 칩의 단계별 예산.
첫 칩은 네 단계로 사야 하며, 단계마다 프로젝트를 멈추는 숫자가 있어야 한다. J/op와 $/op의 모델, 실제 워크로드를 돌리는 FPGA, 멀티 프로젝트 웨이퍼, 그리고 그다음에야 마스크 세트다. N7/N6에서 처음 세 단계는 약 150만 달러와 11개월이 들고, 마스크 세트와 첫 로트는 그 열 배 이상이 든다 [추정]. 프로토콜이 산술을 바꾸거나 구매자가 떠나도, 웨이퍼 단계에서 멈춘 팀은 테이프아웃이 아니라 시제품 값만 잃는다. 가장 싼 효율은 아키텍처에서 나온다. 피연산자를 SRAM에 두고 HBM을 빼면 노드를 고르기도 전에 GPU 비용의 대부분이 사라진다.
내가 시작할 곳
기회는 분야가 교차하는 곳에 있다. 크립토는 첫 고객, AI는 두 번째 시장이다. 2026년 맞춤형 칩 수요는 압도적으로 AI에서 나오며, 채굴 칩 팀의 역량인 저전압 어레이, 킬로와트급 전력 공급, 빠른 테이프아웃은 그대로 옮겨간다. 나는 최대 세 갈래 길을 택하고, 각각을 작은 첫걸음으로 시험하겠다. 4주간의 J/op·$/op 연구로 시작하는, 채굴도 되는 추론 우선 가속기. 유료 타당성 조사로 시작하는, 크립토를 첫 고객으로 하는 맞춤형 실리콘 서비스. 그리고 토큰을 설계하기 전에 연산 구매자와 먼저 계약하는 AI 네이티브 네트워크다.
전체 보고서와 슬라이드 내려받기
전체 보고서는 Pearl의 메커니즘·경제학·규칙을 자세히 다루고, 다른 유용한 작업 체인과 더 넓은 AI × 크립토 지형, 회수 계산을 포함한 ASIC 모델, 칩별 결론, 노드 비용과 선택, 첫 칩의 단계별 예산, 이정표 목록, 그리고 모든 출처를 담고 있다.
이 문서는 영어판의 번역본이며, 두 판의 내용이 다를 경우 영어판이 우선한다.
묻지 않았지만 물었어야 할 질문
어떤 AI × 크립토 프로젝트에든 돈이나 실리콘을 넣기 전에 나는 이렇게 묻겠다. 작업 함수는 누가 통제하는가, 보조금 배수는 얼마인가, 다음 관문의 비용은 얼마이고 어떤 숫자가 나를 멈추게 하는가, p를 반영한 회수 해시레이트는 얼마인가, 칩의 두 번째 시장은 무엇인가, 가치는 토큰에 쌓이는가 지분에 쌓이는가, 그리고 첫 유료 고객은 구체적으로 누구인가.
채굴, AI 학습·추론용 맞춤형 칩과 가속기, AI 개발, 그리고 체인에서 노드, 칩에 이르는 AI × 크립토 시스템은 기술 교류와 기술 협력을 통해 함께 탐구할 수 있는 분야다. i@tanshuai.com으로 연락할 수 있다.
저자 소개
탄 슈아이는 칩, 하드웨어, 시스템 소프트웨어에 걸쳐 20년 넘게 일해 온 기술자이자 창업자로, 등록 특허 20건을 보유하고 있다. 암호화폐 채굴 칩과 멀티미디어 카메라 칩을 위한 풀 커스텀 ASIC 데이터패스 설계를 포함해, 팹리스 칩 연구개발과 경영에 오랜 경력을 쌓았다. 실리콘밸리, 뉴욕, 시카고, 대만, 그레이터 베이 에어리어(선전과 홍콩), 베트남, 말레이시아를 거쳐 일했다. 지금은 AI 연구·개발자로 일한다.
기술 토론: i@tanshuai.com.