GAIB는 어떻게 누구나 AI 인프라에 투자할 수 있게 만드는가

목차

1. 대 AI 시대, 지금 놓치고 있는 것은 GPU의 현금흐름이다

2. GAIB, 리테일 투자자들에게 GPU 현금흐름에 대한 투자 기회를 열다
2-1. 기존의 자금 조달 방법이 가진 문제점: GPU 자산 평가 기준의 모호함
2-2. GAIB가 가지는 차별점: 온체인 지표에 기반한 AI 인프라 가치 평가와 투자 집행
2-3. AI 데이터센터 투자 과정을 RWA로 토큰화한 AID 토큰

3. GAIB를 통해 투자했을 때 얻을 수 있는 이점
3-1. GPU를 넘어 로보틱스로 포트폴리오를 확장중인 GAIB
3-2. 투자 수요 확보를 위한 추가적인 인센티브로 작용할 $GAIB 토크노믹스
3-3. 디파이를 통한 자본 효율성 향상과 투자 전략 다각화

4. 맺으며: GAIB는 초기 산업의 성장을 도모하는 자본 선례가 될 것인가

 

 

1. 대 AI 시대, 지금 놓치고 있는 것은 GPU의 현금흐름이다

ChatGPT를 비롯한 대규모 언어모델(LLM)은 막대한 연산 자원을 요구한다. 일반적으로 LLM 하나를 학습시키는 데에는 수만 대의 GPU가 투입되며, 수천억 원에서 수조 원 규모의 자본지출(CAPEX)이 필요한 것으로 알려져 있다. 또한 학습이 끝난 이후에도 막대한 추론 비용이 지속적으로 발생한다. 예컨대 ChatGPT 서비스를 운영하는 데 드는 일일 비용은 약 70만 달러로 추정된다. 결국 AI 모델에 있어 GPU는 가장 중요한 핵심이자, 가장 많은 비용이 투입되는 인프라인 셈이다.

이로 인해 생성형 AI 인프라는 기존 IT 인프라와는 전혀 다른 가치 구조를 형성하고 있다. 전통적인 클라우드 시장에서는 인프라 기업보다 사용자와 직접 맞닿아 있는 애플리케이션 기업이 대부분의 가치를 가져갔다. Altimeter의 분석에 따르면, 클라우드 산업의 가치 분포는 애플리케이션 계층이 약 4,000억 달러, 인프라 계층이 2,000억 달러, 반도체 계층이 500억 달러 수준이다. 반면 생성형 AI 산업에서는 이 구조가 완전히 역전된다. 엔비디아와 같은 반도체 계층이 750억 달러로 가장 큰 가치를 차지하고, CoreWeave와 같은 AI 데이터센터 인프라 계층이 100억 달러, OpenAI와 같은 애플리케이션 계층이 10억 달러를 차지한다.

이러한 변화로 인해 GPU는 단순한 반도체 부품이 아닌 ‘디지털 원유(Digital Oil)’, 나아가 ‘국가 전략 자산’으로 격상되고 있다.

하지만 GPU의 경제적 가치가 폭발적으로 커지고 있음에도, GPU가 만들어내는 현금흐름에 직접 투자할 방법은 극도로 제한적이다. AI 인프라의 근간을 이루는 GPU는 막대한 수익을 창출하지만, 이 현금흐름은 대부분 대형 기술기업과 사모펀드의 폐쇄적인 영역 안에 머물러 있기 때문이다.

그렇다면 일반 투자자가 접근할 수 있는 투자처는 무엇이 있을까? 

가장 먼저 떠오르는 투자처는 엔비디아다. AI 데이터센터 GPU 시장의 92% 이상을 장악한 엔비디아는 AI 인프라 성장의 가장 순수한 수혜주로 평가된다. 그러나 P/E 50배 수준의 과열된 밸류에이션을 기록하고 있다. 무엇보다 엔비디아는 GPU를 공급하는 제조사일 뿐, GPU가 실제로 운용되며 만들어내는 현금 흐름에는 직접적으로 접근할 수 없다는 한계가 있다.

아마존, 마이크로소프트, 구글 등 빅테크 기업들은 GPU를 운영하는 AI 데이터센터에 막대한 투자를 하고 있지만, 클라우드·광고·전자상거래 등 다양한 사업을 병행하고 있어 GPU 가동에서 발생하는 순수한 현금흐름에만 노출되기 어렵다.

데이터센터 REITs(Digital Realty Trust, Equinix 등)는 부동산 성격이 강하고 규제와 배당 의무로 인해 AI 특화 인프라 성장과는 거리가 있다.

결국 남는 것은 AI에 특화된 데이터센터이다. 그러나 이 영역은 대부분 비상장사로 구성되어 있어 개인 투자자는 접근할 수 없다. 실제로 블랙스톤(Blackstone)은 2021년 이후 데이터센터에 400억 달러 이상을 투자했고, 브룩필드(Brookfield)는 300억 달러 규모의 포트폴리오를 운영하고 있다. 하지만 이들 모두 사모펀드 중심의 폐쇄적 구조이며, 최소 투자 단위가 수십억 달러에 달해 일반 투자자가 참여하기는 불가능하다.

최근에는 일부 프로젝트 파이낸싱(Project Financing, PF) 모델이 등장해 데이터센터의 현금흐름을 담보로 자금을 조달하고 있지만, 초기 투자금 규모가 크고 참여 절차가 복잡해 개인 투자자가 직접 참여하기에는 여전히 높은 진입장벽이 존재한다.

 

2. GAIB, 리테일 투자자들에게 GPU 현금흐름에 대한 투자 기회를 열다

글의 서두에서 GPU의 중요성과 제한적인 투자처 이야기를 한 이유는 본 글에서 알아 볼 프로젝트인 GAIB가 이를 해결하고자 하기 때문이다.

GAIB는 블록체인 인프라를 활용해 GPU 투자 접근성의 한계와 데이터센터의 자본 조달 문제를 동시에 해결하려는 프로젝트다. 핵심은 온체인 자본을 오프체인 데이터센터 사업자들에게 공급하고 GPU를 담보로 한 다양한 금융 계약 포트폴리오에서 발생한 수익을 투자자에게 환원하는 구조화 금융 프레임워크이다. 간단히 말해 GAIB는 데이터센터에 투자하는 구조 자체를 토큰화한 것이라고 이해할 수 있다.

GAIB의 차별점은 두 가지다. 첫째, 기존 금융 시스템의 높은 자본비용과 시간비용을 획기적으로 단축한다. 은행들은 GPU 같은 첨단 기술 자산에 대한 이해 부족으로 대출을 꺼리고, VC/PE가 높은 자본 비용과 긴 의사결정 과정을 요구한다. 반면 GAIB는 온체인 자본 유동성을 새롭게 열어, 자본 수요에 맞춘 더 효율적이고 유연한 금융 계약을 체결함으로써 이러한 한계를 극복한다.

둘째, AID(AI Dollar)를 통한 투자 민주화다. 개인 투자자는 USDT나 USDC 같은 스테이블코인을 1:1 비율로 AID로 교환할 수 있으며, 이후 AID를 스테이킹하여 sAID(staked AID) 를 발행함으로써 AI 인프라 운영에서 발생하는 실질 수익 흐름에 직접적으로 참여할 수 있다. 이는 리츠(REITs)나 빅테크 기업의 주식처럼 간접적인 방식이 아니라, AI 인프라 수익에 직접적이고 여과되지 않은 노출을 제공한다는 점에서 차별화된다.

수 많은 웹3 AI 프로젝트들이 실제 AI모델과 컴퓨팅 리소스를 토대로 크립토를 접목한 형태라면, GAIB는 투자자의 AI 인프라 접근성 확대와 데이터센터의 효율적 자본 조달을 동시에 실현하는 새로운 패러다임을 제시하고 있다.

2-1. 기존의 자금 조달 방법이 가진 문제점: GPU에 대한 평가 기준의 모호함

AI 데이터센터가 자금 조달에 어려움을 겪는 이유를 이해하려면, 먼저 GPU가 어떤 자산인지 파악해야 한다. 작년에 가장 많이 팔린 엔비디아의 H100 GPU 1대 가격은 3만 달러에 달하는 고가 자산이지만, 기존 금융 시스템에서는 이 자산의 기대 수익, 담보 가치 등을 제대로 평가할 기준이 없다. 은행들이 선호하는 담보는 부동산이나 자동차 같은 자산들이다. 수십 년간 축적된 평가 기준이 있고, 유동성 있는 중고 시장이 형성되어 있기 때문이다. 집값이 떨어져도 얼마나 떨어질지 예측 가능하고, 필요하면 경매를 통해 처분할 수 있다.

반면 GPU는 완전히 다른 자산이다. 기술 발전 속도가 빨라서 1-2년 만에 신제품이 나오면 기존 모델은 구형화될 수 있다. 더욱이 GPU 중고 시장은 투명하지 않다. 은행 입장에서는 담보로 잡기에 너무 위험한 자산인 셈이다. 설상가상으로 2008년 금융위기와 2023년 미국 은행 위기 이후 은행들의 대출 심사는 더욱 까다로워졌다. 투자등급을 받지 못한 네오클라우드들은 아예 은행 문턱을 넘기 어려운 상황이다.

그렇다면 VC나 PE는 어떨까? 이들은 초기 단계 기술 기업에 투자하는 전문가들이니 GPU의 가치를 이해할 것 같다. 실제로 CoreWeave는 2023년 시리즈 B에서 23억 달러 밸류에이션으로 자금을 조달했다. 하지만 여기에는 큰 함정이 있다. VC/PE 자금의 자본 비용은 연 25-40%에 달한다. 지분을 주는 대신 받는 투자라서 이자는 없지만, 투자자들이 요구하는 수익률이 워낙 높다. 빠른 성장과 높은 수익률을 계속 달성해야 하는 압박이 따른다. 데이터센터 사업은 본래 안정적인 인프라 사업인데, 스타트업처럼 폭발적 성장을 요구받는 모순적 상황에 놓인다.

마지막 옵션인 구조화 금융도 한계가 크다. 장기 계약을 가진 안정적인 고객이 있는 데이터센터에게는 유리하지만, 신규 데이터센터는 그런 계약이 없어서 신용등급을 받기 어렵다. 게다가 복잡한 법적, 감사, 규제 절차 때문에 자금 조달까지 몇 개월씩 걸린다. AI 시장처럼 빠르게 변하는 환경에서는 치명적인 단점이다.

결국 GPU 자산의 특수성 때문에 기존 금융 시스템이 제대로 작동하지 않는 것이다. 은행은 위험해서 못 빌려주고, VC/PE는 너무 비싸고, 구조화 금융은 너무 복잡하고 느리다. 이런 상황에서 GAIB는 토큰화를 통한 AI 데이터센터에 투자에 대한 새로운 접근법을 제시하고 있다.

2-2. GAIB가 가지는 차별점: 온체인 지표에 기반한 AI 인프라 가치 평가와 투자 집행

그렇다면 GAIB는 이런 문제들을 어떻게 해결하는가? 핵심은 GPU를 "구매하여 직접 운영하는" 것이 아니라 "투자 과정 자체를 금융상품화"하는 접근법에 있다.

GAIB는 GPU를 직접 소유하지 않고, 여러 데이터센터에게 GPU 구매 자금을 연결해준다. 즉 하나의 데이터센터에만 집중 투자하는 것이 아니라, 수십 개의 서로 다른 데이터센터 프로젝트에 분산 투자함으로써 위험을 완화하고 안정적인 수익 구조를 구축한다. 또한 GAIB의 투자 거래는 대부분 GPU 담보 대출 형태로 구조화되어 있기 때문에, 필요한 경우 해당 자산을 중고 시장에서 유동화하여 자본 회수가 가능하다.

더 중요한 건 GPU 자산 평가 방식의 혁신이다. 앞서 봤듯이 기존 금융기관들은 GPU를 어떻게 평가해야 할지 몰라서 대출을 꺼린다. GAIB는 이 문제를 온체인 투명성으로 해결한다. 예를 들어, 투자자는 담보로 제공된 GPU 자산의 물리적 위치 및 운영 정보(예: 가동률, 지연 시간, 대역폭, 메모리 등)를 확인할 수 있다. 과거 은행이 재무제표만 보고 판단하는 것과는 차원이 다른 실시간 위험 평가가 가능해지는 것이다.

또한 RWA화한 자산의 특수성 덕분에 GAIB는 기존 RWA 프로젝트들과도 차별화된다. Centrifuge가 부동산을 토큰화하고 Maple Finance가 기업 대출을 토큰화하지만, 이들은 이미 전통 금융에서 잘 활용되고 있는 자산들이다. 즉, 토큰화를 해도 기존 금융 상품 대비 투자자들에게 어필할 만한 장점이 크지 않을 수 있다.

하지만 GPU는 다르다. 기존 금융 시스템이 제대로 평가하지 못하는 자산이기 때문에 토큰화와 온체인 추적의 가치가 명확하다. 실제로 연 5-12% 수익률의 기존 RWA들과 달리, GAIB는 더욱 정밀한 데이터 센터 현황 추적을 통해 다양한 구조화 금융 상품에서 발생하는 수익률을 제공한다. GAIB팀은 선택할 수 있는 투자 방식 중 채권 기반의 상품을 통해 연 10~20% 사이의 수익률을, 지분 투자 방식을 통해 40~80% 정도의 수익률을 기대할 수 있을 것으로 전망하고 있다.

결국 GAIB의 차별점은 단순히 GPU를 토큰화하는 게 아니라, GPU라는 새로운 자산 클래스에 맞는 전용 금융 인프라를 구축한다는 점이다. 기존 금융 시스템의 공백을 메우면서, 동시에 일반 투자자들도 AI 인프라 성장에 참여할 수 있는 기회를 제공한다.

2-3. AI 인프라 투자 과정을 RWA로 토큰화한 AID 토큰

1) AID의 본질과 수익 구조

GAIB의 핵심은 AID라는 토큰이다. AID는 일반적인 스테이블코인과는 다르며, GAIB팀은 AID를 “합성 달러”라고 표현한다. USDT가 달러 예금으로 뒷받침된다면, AID는 미국 국채, 현금성 자산, 주요 스테이블코인으로 구성된 고품질·고유동성 준비금에 의해 1:1 완전 담보된다.

투자자 입장에서 보면 매우 간단하다. 스테이블 코인을 예치하면 AID를 받을 수 있으며, 이를 예치할 경우 sAID라는 토큰을 받는다. 시간이 지나면서 누적되는 수익은 sAID에 반영되어 sAID 1개로 교환할 수 있는 AID의 양이 늘어난다. 예를 들어 처음에 sAID 1개가 AID 1개와 교환됐다면, 1년 후에는 sAID 1개가 AID 1.15개와 교환될 수 있다. 15%의 수익이 생긴 셈이다. 진입 시점이 늦은 사용자는 스테이킹한 AID보다 적은 수의 sAID를 받지만, 시간이 지나면서 이 비율이 상승해 수익을 실현한다.

이러한 수익은 GAIB가 데이터센터들에게 세 가지 방식으로 자금을 제공하고 받는 이자와 수익 분배에서 나온다. 첫 번째, 채권 모델에서는 데이터센터가 GPU 구매 자금을 빌리고 연 10-20% 정도의 고정 이자를 낸다. 실제 사례로 연 15% 이자율 지급 형태의 계약이 있다. 은행 대출보다는 높지만 PE/VC 자금(25-40%)보다는 훨씬 저렴해서 데이터센터 입장에서는 기존 금융기관들이 제공하지 못하는 합리적인 조건의 자금을 확보할 수 있다.

두 번째, 지분 모델에서는 GAIB가 우선주 형태로 투자하고, GPU 운영에서 나오는 수익을 나눠 받는다. 지분 투자임으로 책임져야할 위험이 크지만 그에 따른 수익률도 높기에 고수익을 선호하는 공격적이 투자자에게 안성맞춤이다. GPU 가격이 오르고 가동률이 높으면 더 많이 벌고, 반대면 손해를 볼 수 있기에 신중한 선택이 필요하다.

세 번째, 하이브리드 모델은 고정 이자와 성과 배분을 섞어놓은 것으로, 안정성과 고수익의 중간 지점을 노리는 데이터센터들에게 적합하다.

이처럼 서로 다른 위험-수익 프로파일을 가진 세 가지 모델을 포트폴리오로 운영함으로써, 투자자의 리스크-리턴 성향에 따라 적합한 투자를 할 수 있는 구조를 만들었다.

2) 위험 관리와 가치 안정화 메커니즘

하지만 앞서 살펴 본 AID ↔ sAID 구조가 제대로 작동하기 위해서는 데이터센터 포트폴리오 투자에 대한 위험관리 및 가치 안정화 장치가 필수적이다. 이에 따라 GAIB는 다층적인 위험 관리 체계를 통해 투자자 보호에 중점을 둔다.

가장 기본적인 안전장치는 초과담보다. 예를 들어 GPU 담보의 현재 가치가 100만 달러라면, 실제 금융 한도는 일반적으로 60만~70만 달러 수준으로 제한된다. 이를 통해 GPU 가격이 30% 하락하더라도 원금이 온전히 회수될 수 있도록 보장한다.

또한 데이터센터 운영자와 관련된 법적·운영 리스크를 완화하기 위해, 각 금융 거래는 담보로 설정된 GPU 자산을 ‘진정매각(True Sale)’ 방식으로 특수목적법인(SPV)에 이전한다. 이로써 채무불이행 발생 시, GAIB가 해당 GPU 자산의 법적 소유권을 직접 인수하게 된다.

AID의 가치 안정화는 정교한 자동 조절 메커니즘을 통해 이뤄진다. GAIB 프로토콜에 자본이 유입되거나 수익이 발생할 때 1 AID가 발행되고, 수익이 지급될 때 1 AID가 소각된다. 이렇게 AID의 시가총액이 항상 기초 자산의 가치를 반영하도록 자동으로 조절된다. 추가로 두 개의 거래 풀을 통한 차익거래 메커니즘도 있어서, 한쪽에서 AID가 할인되면 사용자들이 차익거래를 통해 가격을 1달러로 수렴시킨다.

GAIB의 핵심은 특정 자산을 단순히 토큰화한 것이 아니라, AI 시대에 새롭게 등장한 GPU 자산에 대한 전문적인 투자 과정을 토큰화 했다는 것이다. 기존 금융 시스템이 평가하기 어려워하는 GPU의 가치를 온체인에서 투명하게 추적하고, 데이터센터는 자본을 더욱 효율적이게 확보하고, 투자자는 AI 인프라 성장의 직접적 수혜를 얻을 수 있는 구조를 만들었다.

 

3. GAIB를 통해 AI 인프라에 투자했을 때 얻을 수 있는 이점

3-1. GPU를 넘어 로보틱스로 포트폴리오를 확장중인 GAIB

2025년 10월 기준 GAIB의 총 운용 자산은 약 2억 달러에 달한다. 이 중 약 75%는 미국 국채(T-bills)와 단기 예치 자산 등 안정적 수단으로 운용되고 있으며, 나머지 25%는 실제 AI 인프라와 로보틱스 분야에 투입되고 있다.

구체적으로 GAIB는 엔비디아의 첫번째 아시아 클라우드 파트너인 태국의 AI 데이터센터 운영사 Siam.AI에 약 3천만 달러 규모의 GPU 인프라 투자를 진행 중이다. Siam.AI는 동남아 전역의 기업과 연구 기관을 대상으로 GPU 클라우드 서비스를 제공하는 기업으로, 이번 투자를 통해 GPU 인프라를 확대하고 역내 AI 컴퓨팅 수요에 대응할 계획이다. GAIB는 본 투자를 통해 약 15% 수준의 수익률을 기대하고 있다. 또한 GAIB는 미국의 클라우드 인프라 공급사 US Neocloud Provider(540만 달러)에 투자하고 있으며, 30% 수준의 수익률을 목표하고 있다.

외에도 GAIB는 최근 GPU 인프라를 넘어 로보틱스 분야로 포트폴리오를 확장하고 있다. 로보틱스는 AI 인프라의 핵심 구성요소로, 생산·물류·서비스 등 다양한 산업 현장에서 실질적인 현금 흐름을 창출할 수 있는 분야이다.

GAIB는 R&D 자금을 직접 제공하거나 로봇의 개발 및 운영에 관여하지 않는다. 대신 B2B 부채 기반 금융 구조를 통해 로봇의 대규모 상용 배치를 촉진하는 역할을 수행하고 있으며, 이를 통해 산업 전반에 필요한 자본 유동성을 공급하고, 해당 부채 자산에서 발생하는 안정적인 수익을 생태계 참여자들에게 환류시키는 구조를 구축하고 있다.

현재 GAIB는 산업용 로봇 설비를 대상으로 한 ‘Robotics Financing’ 프로젝트에 약 1,500만 달러를 투자하고 있으며, 연 15% 수준의 수익률을 목표로 운용 중이다. 이를 통해 로보틱스 산업의 대규모 상용화를 촉진하고, 실물 자산에서 발생하는 예측 가능한 수익을 온체인 투자자들과 공유하는 것을 목표로 하고 있다. 향후 로보틱스 분야가 GPU와 마찬가지로 국가 전략 자산급으로 성장할 수 있을지, 그리고 그 과정에서 GAIB가 핵심 투자 인프라로서 입지를 확립할 수 있을지 주목할 필요가 있다.

출처: Gaib

GAIB의 파이프라인은 점차 확대될 예정이다. 현재 검토 중인 주요 후보군에는 GMI Cloud(Global), NVIDIA Cloud Partner(아시아·유럽·UAE), Neocloud Partner(북미), Robot Provider 등이 포함되어 있으며, 최대 투자 금액은 약 7억2500만 달러로 추산된다. 향후 GAIB의 온체인 자본 배분이 확대되면 이들 프로젝트가 순차적으로 투자 대상에 포함될 예정이다.

출처: Gaib

3-2. 투자 수요 확보를 위한 추가적인 인센티브로 작용할 $GAIB 토크노믹스

GAIB를 통해 투자자들은 기존에 접근하기 어려웠던 AI 데이터센터·GPU 인프라 투자에 손쉽게 접근할 수 있다. 한편 GAIB의 또 다른 강점은 투자 접근성뿐만 아니라, 투자 수익 외 추가적인 토큰 인센티브까지 함께 노려볼 수 있다는 점이다.

$GAIB 토큰의 유틸리티는 다음과 같다.

• 거버넌스 참여: 사용자는 $GAIB를 veGAIB 형태로 락업해 의결권을 확보할 수 있으며, 신규 실물 자산군 승인, 체인 배포, 수수료 구조 조정 등 주요 의사결정에 참여할 수 있다.
• 스테이킹 및 보안 기여: $GAIB는 GAIB 네트워크의 검증 및 보안을 위해 스테이킹 하는데 사용된다.
• 투자 접근 우선권: $GAIB 보유자 및 스테이커는 GPU 트란치, 로보틱스 볼트, AID/sAID 등 실물 자산 기반 투자 상품에 우선 배정 및 할인 혜택을 받을 수 있다.
• 생태계 보상: 프로토콜 수수료의 일부가 검증자 보상, 트레저리 적립, 생태계 인센티브에 사용된다.

결론적으로 $GAIB는 단순한 거버넌스 토큰을 넘어, 투자 참여를 촉진하고 생태계 자본 순환을 강화하는 핵심 인센티브 자산으로 작용한다. 투자자는 GAIB를 통해 기존 금융 시스템에서는 불가능했던 AI 인프라 투자에 참여할 뿐만 아니라, 추가적인 토큰 보상과 투자 상품 우선 배정 및 할인 혜택을 받을 수 있다. 이러한 구조는 투자자들이 전통적인 투자 플랫폼이 아닌 GAIB를 통해 투자하도록 유도하는 강력한 동력으로 작용하며, GAIB 생태계의 지속적인 자본 유입과 성장 기반을 만들어낸다.

생태계의 주요 인센티브로 작용할 $GAIB는 다음과 같은 토크노믹스를 가지고 있다. 총 발행량 10억 개 중 약 60%가 커뮤니티(40%)와 생태계 성장(약 19.5%)에 배정되어 있으며, 이는 GAIB 경제 레이어의 확장성과 참여 인센티브를 최우선으로 고려한 구조다. 나머지는 초기 지원자 및 투자자에게 19.8%, 핵심 기여자에게 20.7%가 할당되어 장기적 성장을 이끌 핵심 인적·재무적 자원을 안정적으로 확보하도록 설계되어 있다. 

3-3. 디파이를 통한 자본 효율성 향상과 투자 전략 다각화

GAIB에 스테이블코인을 예치한 투자자는 예치 금액에 상응하는 AID 토큰을 발행 받게 된다. 한편, 주목할 점은 AID는 단순한 예치 증표가 아니라, 디파이 생태계에서 자유롭게 활용 가능하다는 점이다. 이를 통해 투자자는 온체인 상에서 자금을 묶어두지 않고도 다양한 투자 전략을 병행할 수 있다.

예를 들어, 투자자가 급하게 현금화가 필요할 경우 DEX에서 AID를 즉시 매도해 유동성을 확보할 수 있다. 반대로 여유 자산으로 운용할 때는 AID를 유동성 풀에 예치하거나 다른 디파이 프로토콜과 결합해 추가적인 일드를 얻을 수도 있다. 이처럼 AID는 투자자의 자금을 고정시키지 않고, 유동성과 수익성을 동시에 확보할 수 있는 구조적 유연성을 제공한다.

Pendle Finance를 예시로 AID 토큰을 디파이에서 어떻게 활용할 수 있는지 알아보자. Pendle은 예치 자산을 원금(PT)과 수익(YT) 으로 분리해, 투자자가 미래 수익률을 선매매하거나 고정 이자를 확보할 수 있도록 설계된 수익 토큰화 프로토콜이다. 현재 Pendle은 GAIB의 AIDaUSDC 풀을 공식 지원하고 있으며, 10월 16일 기준 TVL(예치금)은 약 3,162만 달러, 최대 APY는 35.99% 수준을 기록하고 있다. 이에 사용자는 유동성 풀에 AIDaUSDC를 지원함으로써 최대 35.99%의 추가 이자를 확보할 수 있다.

출처: Pendle Finance

결과적으로 투자자는 GAIB를 통해 기존에는 접근하기 어려웠던 AI 데이터센터 및 실물 인프라 자산에 투자할 수 있을 뿐 아니라, $GAIB 토큰 인센티브를 추가로 획득하고, AID를 활용한 디파이 일드 전략까지 병행할 수 있다. 이는 단일 플랫폼 안에서 실물 자산 투자, 토큰 보상, 디파이 수익 창출이 모두 가능한 구조로, 투자자의 자본 효율성과 전략적 유연성을 극대화하는 혁신적 모델로 평가된다. 결국 이러한 구조는 투자자들이 왜 GAIB를 선택해야 하는지에 대한 가장 직관적이고 강력한 이유가 된다.

 

4. 맺으며: GAIB는 초기 산업의 성장을 도모하는 자본 선례가 될 것인가

AI 데이터센터들에게 있어, 기존 은행들은 모호한 기준을 토대로 GPU를 담보로서 평가하지 못했고, VC 자본 활용 비용은 너무 비쌌으며, 일반 투자자들의 참여 기회는 묘연했다. 이와 같은 상황에서 GAIB는 온체인 투명성과 RWA 토큰화를 통해 실질적인 해결책을 제시했다.

특히 웹2 산업에서는 전문 기관 투자자 외에는 구조화된 금융상품에 접근하기 어려웠던 반면, GAIB는 블록체인 인프라를 통해 일반 투자자들에게 초기 산업 투자 기회를 제공한다. AI 데이터센터, 로보틱스, GPU 인프라 등 기존에 기관 중심으로만 열려 있던 자산군에 누구나 온체인 방식으로 참여할 수 있게 된 것이다.

또한 GAIB는 단순한 투자 접근성 제공에 그치지 않고, $GAIB 토큰 인센티브와 AID 토큰을 활용한 디파이(DeFi) 수익 전략을 통해 투자자의 자본 효율성을 한층 높인다. 투자자는 실물 자산에서 발생하는 기본 수익 외에도, 토큰 보상과 디파이 일드까지 동시에 얻을 수 있어 수익성과 전략적 유연성을 모두 확보할 수 있는 새로운 형태의 투자 경험을 누리게 된다.

GAIB와 같은 모델이 성공한다면 크라우드 펀딩과 같이 응집된 리테일 투자 자본이 AI, 양자컴퓨팅, 바이오테크 등 초기 기술 집약 산업으로 흘러들 수 있는 구체적인 경로가 열린다. 물론 RWA 토큰화의 규제 리스크는 여전히 가장 큰 우려 요소지만, 규제 기관들도 혁신적 금융 모델의 필요성을 인식하고 명확한 가이드라인 제시 방향으로 움직이고 있어 이에 대한 대처를 기민하게 반영한다면 극복 가능한 도전으로 보인다.

GAIB가 규제 컴플라이언스를 유지하면서 성공한다면, 이는 초기 기술 집약 산업의 자본 시장을 효율화하는 중요한 선례가 될 것이다. 지금까지 첨단 기술 분야 투자가 소수의 대형 VC나 빅테크 기업에 집중되던 구조에서 벗어나, 전 세계 개인 투자자들이 직접 기술 혁신에 참여할 수 있는 구조로의 전환을 의미한다. GAIB의 모델이 초기 산업의 성장을 도모하는 효율적인 자본 공급 플랫폼이 될 수 있을지 기대해본다.