AI 사용량은 있지만, 돈이 되는지 봐야 한다
1️⃣ 범용 클라우드에서 AI 추론으로
아카시는 데이터센터와 개인의 유휴 컴퓨팅을 연결하는 분산 클라우드로 출발했다. 지금은 AkashML, Akash Agents, Homenode를 통해 AI 추론을 핵심 성장축으로 밀고 있다.
AkashML은 OpenAI 호환 API로 오픈소스 모델을 제공한다. 2026년 1분기에는 OpenRouter에서 하루 17억 개의 토큰을 처리했으며, AI가 실제 제품 사용량에 밀접하게 붙어 있다.
2️⃣ 17억 토큰은 매출이 아니다
그러나, 하루 17억 토큰에는 무료 모델과 프로모션, 낮은 마진의 라우팅 물량이 포함될 수 있다. 공식 발표에는 처리량만 나올 뿐, 고객이 실제로 지불한 금액이나 아카시가 실제로 거둔 수익은 공개되지 않았다. (아마 지표가 유의미하게 컸으면 대대적으로 홍보했을 것이다. 따라서 나는 크게 기대하지 않는다.)
아카시의 누적 컴퓨팅 지출은 2026년 1분기 500만 달러를 넘었다. 하지만 이 수치는 AI 추론뿐 아니라 범용 CPU와 GPU 배포를 포함한다. 따라서, 아카시는 AI 사용량을 증명했지만, AI 사업의 매출과 경제성까지 증명한 것은 아니다.
3️⃣ AI 사용료가 AKT 수요로 이어지는 구조
과거에는 고객이 USDC로 결제할 수 있어 네트워크가 성장해도 AKT 수요는 약했다.
하지만 다행히 2026년 3월, 이 문제를 고쳤다. 고객이 카드나 달러로 컴퓨팅을 구매하면 시장에서 AKT를 매수해 소각하고, 달러 가치의 ACT 크레딧을 발행한다. 공급자는 작업을 완료한 뒤 ACT를 태우고 당시 가격에 해당하는 AKT를 새로 받는다.
따라서, AkashML의 AI 매출이 늘면 일차적으로 AKT 매수와 소각이 발생한다. 이 점에서 AI 수요와 토큰의 연결은 Render보다 더 직접적이다.
4️⃣ AI 사용량이 늘어도 AKT 공급이 반드시 줄어드는 것은 아니다
모든 컴퓨팅 결제가 AKT 매수와 소각으로 이어지는 것은 맞다. 하지만 소각된 AKT가 그대로 영구히 사라지는 것은 아니다.
고객이 서비스를 구매할 때 AKT가 소각되지만, 공급자에게 정산할 때는 AKT가 다시 발행된다. 결제 이후 AKT 가격이 오르면 처음 소각한 양보다 적은 AKT를 발행해도 된다. 반대로 가격이 내리면 더 많은 AKT가 필요할 수 있다. (참고로, 나는 이런 혼란스러운 토크노믹스를 경멸한다)
결국 확인해야 할 것은 AkashML의 AI 매출로 소각된 AKT에서, 해당 AI 작업을 수행한 공급자에게 새로 지급된 AKT를 뺀 최종 순소각량이다.
추가로, 반복적인 AI 매출을 만들려면 낮은 가격뿐 아니라 응답 속도, 안정성, 보안과 같은 서비스 품질도 함께 증명해야 한다.
5️⃣ 비텐서와 비교하면
AkashML은 비텐서의 Chutes, GPU 임대 시장은 Lium과 유사하다.
아카시의 장점은 제품이 하나로 통합돼 있다는 점이다. 고객은 카드와 일반적인 API를 이용하고, 결제는 내부적으로 AKT 수요에 연결된다. 일반 고객이 사용하기에는 아카시가 더 익숙하고 단순하다.
비텐서의 장점은 어떤 AI 사업이 실제로 돈을 버는지 더 세분화해 볼 수 있다는 점이다. Chutes의 추론 매출과 Lium의 GPU 임대료를 각각 확인하고, 이를 TAO 발행 보상과 구분할 수 있다. 공급자의 성능과 결과물도 경쟁적으로 평가해 보상을 차등 배분한다.
즉, 아카시는 하나의 통합 클라우드이고, 비텐서는 여러 AI 사업이 경쟁하는 시장에 가깝다.
마지막으로, 아카시 가진 치명적인 문제는, 토큰의 가치를 판단할 때 반드시 필요한 AkashML의 유료 매출, 반복 고객, AI 작업에서 발생한 AKT 순소각을 알 수 없다는 것이다.
6️⃣ 결론
AI 투자 후보에서 제외
AI 사용량은 충분히 흥미롭지만, 그 사용량이 사업성과 토큰 가치로 전환됐다는 증거는 아직 부족하다.