AI 모델이 점점 더 많은 컴퓨팅을 요구함에 따라 개발자들은 기존 데이터센터를 대체할 방안을 모색하고 있습니다. Cointelegraph가 조명한 두 프로젝트, Acurast와 Phase는 유휴 스마트폰을 활용해 웹 스크래핑, 사이버보안, AI 추론 등 작업에 분산 처리 능력을 제공하는 탈중앙화 네트워크를 구축하고 있습니다.

Acurast의 성장하는 전화 풀

Cointelegraph에 따르면 Acurast는 335,000대 이상의 스마트폰을 온보딩했으며, 일일 약 40,000대가 활발히 컴퓨팅에 기여하고 있습니다. 공동창업자 Alessandro De Carli는 이 활성 풀을 ASUS RS720A‑E11 AI 서버와 비교했을 때 약 2,340대 고성능 데이터센터 서버에 해당하는 용량이라고 주장했습니다. 네트워크는 스마트폰 내장 하드웨어 보안과 지리적으로 넓은 분포가 필요한 CPU 집약형 작업에 초점을 맞추고 있습니다.

Phase의 모바일 프록시 및 가격 모델

Phase는 2026년 10월 Phase Proxy를 출시해 전화 소유자가 인터넷 연결 및 블록체인 검증을 AI 에이전트에 제공하도록 했습니다. 창업자 Kirill Eves는 이 서비스가 주거용 모바일 연결을 통해 트래픽을 라우팅함으로써 데이터센터의 속도 제한을 우회하는 데 도움된다고 말했습니다. Phase는 1,000건 요청 및 1 GB 트래픽당 0.5 USDT를 청구하며, 비용·성능에 따라 간단한 요청을 전화 기반 모델이나 OpenAI·Anthropic과 같은 외부 제공자로 동적으로 전송하는 Phase Router를 도입할 계획입니다.

기술·경제적 과제

업계 관찰자들은 전 세계적인 전화 군집을 조정하는 것이 중앙집중식 시설에서 겪지 못한 난관을 제시한다고 경고합니다. Cointelegraph가 인용한 2025년 연구에 따르면 소규모 통제된 스마트폰 클러스터가 이미지 인식 작업에서 클라우드 성능에 필적할 수 있지만, 실제 배포 시 배터리 소모, 네트워크 변동성, 이기종 하드웨어 문제를 고려해야 합니다. XYO의 Markus Levin은 탈중앙화 네트워크가 대규모 AI 모델을 실행하기보다 현실 데이터 수집에 강점이 있을 수 있으며, 토큰 투기보다는 유료 문제 해결에 초점을 맞춰야 지속 가능하다고 강조했습니다. Acurast의 보상 체계는 장치 가동 시간, 하드웨어 사양, 수요에 따라 보상을 변동시켜 재정적 지속 가능성을 확보하려는 어려움을 반영합니다.

다음에 주목할 점

향후 보도에서는 Acurast와 Phase 네트워크가 스마트폰을 넘어 데스크톱·GPU까지 확장되는 규모와 AI 개발자들의 비용 효율적인 컴퓨팅 채택 상황, 탈중앙화 처리와 데이터 프라이버시 관련 규제 감시를 추적할 예정입니다.