좋은 서브넷은 제품만 좋아서는 안 된다.
외부 고객이 돈을 내고, 그 매출이 알파의 수요나 공급 감소로 연결돼야 한다.
앞서 추린 10개 중 이 구조가 가장 뚜렷한 곳은 Chutes, Lium, Targon, Bitcast, Hippius다.
1️⃣ Chutes
- 소개: 오픈소스 AI 모델을 서버리스 방식으로 제공. 개발자는 GPU를 직접 관리하지 않고 사용한 만큼 비용을 냄.
- 주요 성과: 2025년 29.7조 개의 AI 토큰 처리. 66만 8,000명의 유저 확보. 2026년 월매출 100만 달러 돌파.
비텐서에서 사용량과 수익화가 가장 앞선 서브넷이며, 무료·보조금 사용을 줄인 뒤 토큰당 매출도 개선되고 있다. 다른 서브넷들이 Chutes의 추론을 사용하는 만큼 내부 인프라로서의 해자도 크다.
다만 추론은 가격 경쟁이 심한 시장이다. 제품은 가장 검증됐지만, 외부 매출이 신규 알파 발행을 얼마나 흡수하는지는 별도로 계산해야 한다.
2️⃣ Lium
- 소개: 전 세계 GPU 공급자와 이용자를 연결하는 대여 시장.
- 주요 성과: 최근 한 달간 매출과 사용량이 200% 이상 증가. GPU 공급은 2배로 늘고 대여 실패율은 30%에서 3%로 개선.
최근 사용량과 GPU 공급이 빠르게 늘었고, 고객이 구매한 컴퓨팅 크레딧 매출로 SN51 알파를 시장에서 매입해 소각하고 있다. 한 차례 공개된 매입·소각 규모만 15만 달러를 넘었다. 외부 고객의 돈이 알파 매수와 공급 감소로 연결된다는 점이 명확하다.
약점은 GPU 대여 자체의 차별화다. 중앙화 클라우드와 다른 분산 GPU 시장보다 지속적으로 싸고 안정적이어야 한다.
3️⃣ Targon
- 소개: 데이터와 모델을 운영자에게 노출하지 않고 실행하는 기밀 컴퓨팅 시장.
- 주요 성과: Dippy AI의 유료 추론을 하루 200억 토큰 이상 처리. 연환산 매출 550만 달러 수준.
Dippy AI의 실제 서비스 트래픽을 처리하고 있으며, Intel과 함께 기밀 AI 컴퓨팅 구조를 공개했다. 일반 GPU 대여보다 기술적 차별화가 뚜렷하다.
서브넷 보상을 다시 공급자와 생태계에 투입하고 남는 알파를 소각하는 구조도 존재한다.
다만 매출이 일부 대형 고객에게 집중돼 있을 가능성이 있다. 고객 다변화가 필요하다.
4️⃣ Bitcast
- 소개: 브랜드와 영상 크리에이터를 연결하고 실제 콘텐츠 성과에 따라 보상.
- 주요 성과: 브랜드 광고 매출로 신규 알파 발행량을 전부 흡수한 최초의 ‘서브넷 수익성’ 달성 사례.
브랜드가 지불한 광고 매출을 알파 매입·소각에 사용한다. 매입 내역을 공개하고 있으며, 외부 매출로 신규 발행을 상쇄하는 ‘서브넷 수익성’을 가장 먼저 보여준 사례다.
사업 규모는 아직 작지만 토큰 가치 귀속은 가장 단순하고 투명하다. 관건은 비텐서 관련 광고를 넘어 일반 브랜드 광고 시장으로 확장할 수 있느냐다.
5️⃣ Hippius
- 소개: 스토리지, 가상머신과 애플리케이션을 제공하는 분산형 클라우드.
- 주요 성과: 기존 앱이 쉽게 이전할 수 있는 S3 호환 분산 스토리지와 가상머신, 개발자 도구를 운영.
Hippius는 알파를 소각하는 대신 고객 결제와 채굴자 운영을 알파 락업에 연결한다.
고객이 스토리지와 컴퓨팅을 사용하고, 채굴자가 서비스를 공급할수록 hAlpha가 잠긴다. 이 과정에서 발생하는 실제 시장 수익은 스테이커에게도 배분된다.
다른 AI 서브넷이 스토리지와 가상머신을 사용하기 시작하면 생태계의 필수 인프라가 될 수 있다.
다만 매입·소각보다 구조가 복잡하고, 현재 매출과 실제 알파 락업 규모를 확인하기 어렵다는 점은 약점이다.
** 결론:
1) 사업 규모는 Chutes와 Targon이 앞선다.
2) 가치 귀속은 Lium과 Bitcast가 가장 명확하다.
3) Hippius는 매출을 알파 락업과 스테이커 수익으로 연결하는 구조가 흥미롭다.
하지만 구조가 있다는 사실만으로 좋은 투자가 되는 것은 아니다.
결국 확인해야 할 건, 외부 고객의 돈이 신규 알파 발행량을 몇 퍼센트나 흡수하는가이다.