
불과 몇 년 전까지만 해도 전 세계의 관심은 인공지능을 '어떻게 더 똑똑하게 가르칠 것인가(Training)'에 쏠려 있었어요. 하지만 2026년 현재, 이미 충분히 똑똑해진 AI 모델들을 전 세계 수십억 명이 동시에 사용하게 되면서 상황이 완전히 바뀌었죠. 이제는 잘 배운 AI가 질문에 답을 내놓는 과정, 즉 '추론(Inference)' 연산량이 학습 연산량을 압도적으로 추월하게 된 거예요.
기업들은 매일 쏟아지는 수조 건의 AI 요청을 처리하기 위해 막대한 서버 비용을 지출하고 있어요. 엔비디아의 최신 GPU를 수만 대씩 사들이기엔 비용도 문제지만 전력 수급도 한계에 다다랐죠. 바로 이 지점에서 '분산형 추론 네트워크'라는 새로운 수익 모델이 탄생했습니다. 기업은 중앙 데이터 센터 대신 전 세계에 흩어진 개인의 유휴 GPU 자원을 빌려 쓰고, 개인은 그 대가로 가상자산이나 현금성 포인트를 받는 구조예요.

과거의 가상자산 채굴이 단순히 복잡한 수학 문제를 푸는 '소모성' 연산이었다면, 2026년의 추론 공유는 실제 사회에 필요한 '생산적' 연산을 수행한다는 점에서 큰 차이가 있어요. 참여 방법은 생각보다 간단합니다. 분산형 AI 플랫폼(예: Render, Bittensor, Grass 등)의 클라이언트를 설치하고 내 GPU 리소스를 할당하기만 하면 돼요.
보통 게이밍 PC를 보유한 분들이라면 RTX 3060 이상의 그래픽카드만 있어도 충분히 경쟁력이 있습니다. 특히 2026년에는 모델을 잘게 쪼개어 여러 기기에서 나누어 처리하는 기술이 고도화되어, 고성능 장비가 아니더라도 네트워크 기여도에 따라 수익을 배분받을 수 있는 환경이 조성되었어요.
| 구분 | 기존 채굴 (PoW) | AI 추론 공유 (DePIN) |
|---|---|---|
| 연산 목적 | 블록 생성용 단순 반복 | AI 답변 생성, 이미지 렌더링 등 실수요 |
| 수익 원천 | 신규 코인 발행 | AI 서비스 기업의 연산료 지불 |
| 장비 효율 | 최신 ASIC 장비 필수 | 범용 GPU(VRAM 용량 중요) |

단순히 프로그램을 켜두는 것만으로 큰돈을 벌 수 있다는 환상은 위험해요. 효율적인 수익 창출을 위해서는 몇 가지 전략이 필요합니다. 첫 번째는 '전성비(전력 대비 성능 비율)'예요. 누진세가 적용되는 한국 가정 환경에서는 전기 요금이 수익보다 많이 나올 수 있으므로, 저전력 설계를 하거나 상업용 전기를 사용할 수 있는 환경이 유리합니다.
두 번째는 인터넷 속도와 안정성이에요. 분산형 추론은 대규모 데이터를 주고받아야 하므로 지연 시간(Latency)이 짧고 대역폭이 넓어야 높은 점수를 받습니다. 기가 인터넷 사용은 필수이며, 가급적 유선 연결을 권장해요. 마지막으로 VRAM(비디오 메모리) 용량이 큰 그래픽카드를 선택하세요. 최신 LLM(대규모 언어 모델)들은 연산 속도보다 메모리 용량에 더 민감하기 때문입니다.
정보 제공: 2026 AI 인사이트 가이드
Q1. 그래픽카드가 수명이 빨리 닳지 않을까요?
A1. 일반적인 게임 실행과 비슷한 수준의 부하가 걸립니다. 적절한 온도 관리(언더볼팅, 쿨링)만 해준다면 수명에 큰 지장 없이 운용할 수 있어요.
Q2. 수익은 어떤 형태로 지급되나요?
A2. 대부분의 플랫폼이 자체 거버넌스 토큰으로 지급하며, 이를 가상자산 거래소에서 현금화할 수 있습니다. 최근에는 스테이블 코인(USDC 등)으로 바로 정산해주는 곳도 늘고 있어요.
Q3. 하루에 얼마나 벌 수 있나요?
A3. 장비 성능과 네트워크 참여도에 따라 다르지만, 2026년 평균적인 중급 사양 PC 기준 한 달 전기료의 2~3배 이상의 순수익을 기대할 수 있는 수준입니다.