검증된 것은 GPU 렌더링일뿐, AI는 아직 검증되지 않았다
1️⃣ 검증된 사업은 AI가 아니라 렌더링
렌더는 유휴 GPU를 연결해 3D 아티스트와 스튜디오의 렌더링 작업을 처리한다. 누적 렌더링 프레임은 약 7,700만 개, 역대 참여 노드는 5,600개를 넘었다. OTOY와 OctaneRender를 통해 실제 제작 과정에 들어가 있다는 점도 강점이다.
하지만 우리의 투자 논지는 렌더링 시장의 성장이 아니다. AI 추론 비용이 낮아지고 사용량이 폭발할 때 수혜를 받을 토큰을 찾는 것이다.
기존 렌더링 수요와 소각은 렌더가 실체 있는 사업이라는 증거다. 그러나 AI 추론 수요가 증가한다는 투자 논지를 증명하지는 않는다.
2️⃣ AI 컴퓨팅은 이제 시작됐다
렌더는 Dispersed를 통해 별도의 AI·범용 Compute Network를 운영한다. 고객이 작업 비용을 달러나 RENDER로 내면 95%가 시장의 RENDER 매수와 소각으로 연결된다. AI 수요가 늘면 토큰 수요가 생기는 구조는 명확하다.
문제는 공개된 AI 매출이다.
Compute Network가 실제 작업을 처리하고 있지만, 렌더링과 분리된 AI 매출, 고객 수, GPU 가동률은 공개되지 않았다. 초기 노드 보상도 작업 수익만이 아니라 가용성 보상에 의존한다. 지금은 AI 고객의 돈이 공급자 보상을 감당하는 단계보다, RENDER 발행으로 공급망을 먼저 구축하는 단계에 가깝다.
3️⃣ Salad는 잠재력이 있지만 아직 실적은 아니다
렌더는 매일 연결되는 GPU가 6만 개에 달하는 Salad를 세 번째 네트워크로 편입하려 한다.
Salad의 컨테이너 서비스에는 AI 추론과 이미지/영상 생성 수요가 존재한다. 통합 첫해 전체 매출은 약 430만 달러로 제시됐고, 일부가 RENDER 소각으로 연결될 예정이다.
다만, 이는 과거 매출을 바탕으로 한 전망치다. 모든 매출이 AI에서 발생하는 것도 아니며, RENDER 결제 통합도 단계적으로 진행된다. 따라서 430만 달러를 현재 렌더의 AI 매출로 계산하면 안 된다.
4️⃣ 토큰 구조는 준비됐지만 AI 수요가 부족하다
렌더의 장점은 AI 매출이 발생하면 일정 비율이 RENDER 매수와 소각으로 연결된다는 점이다.
반면 현재까지 누적 소각량은 약 146만 RENDER다. (총 공급량의 0.2%...) 네트워크는 렌더링과 AI 노드의 보상, 공급 확대를 위해 계속 토큰을 배출하고 있다.
좋은 토큰 구조가 있다고 좋은 토큰이 되는 것은 아니다. AI 수요로 발생한 소각이 AI 공급망을 유지하기 위한 발행보다 커져야 가치 귀속이 완성된다.
5️⃣ 비텐서와 비교하면
렌더의 AI Compute Network는 비텐서의 Lium과 유사하다.
렌더는 고객 결제부터 토큰 소각까지 이어지는 구조와 GPU 네트워크 운영 경험이 더 성숙하다. 반면 현재 확인되는 외부 수요의 대부분은 렌더링이며, AI 매출은 별도로 검증되지 않았다.
Lium은 GPU 임대료와 서브넷 보상을 분리해 추적하고, Chutes는 AI 추론 사용량과 플랫폼 매출을 직접 측정한다. 처음부터 AI 컴퓨팅을 판매한다는 점에서 우리의 투자 논지에는 비텐서 서브넷들이 더 직접적이다.
렌더는 더 오래됐고 검증된 사업이다. 하지만, 현재 RENDER는 AI 추론 수요 폭발보다, 기존 렌더링 사업과 미래의 AI 전환에 함께 베팅하는 토큰이다.
6️⃣ 결론
AI 투자 후보에서 제외
Render의 AI 매출로 인한 순소각이 공개되기 전까지, RENDER를 순수 AI 토큰으로 평가하기는 이르다.