📰 핵심 요약

탈중앙 휴대폰 네트워크가 AI 연산을 뒷받침할 수 있을지가 Cointelegraph Magazine이 다룬 주제다. 인터뷰이인 De Carli는 스마트폰이 특정 워크로드에서 효율이 특히 높다고 말했다. 내장된 하드웨어 보안 기능은 기밀 컴퓨팅, 즉 실행 파일을 설치하고 돌릴 수 있는 “격리 환경"에 적합하고, CPU 집약형 작업과 필터링 없이 인터넷에 접속해야 하는 광범위한 분산형 애플리케이션에도 알맞다는 것이다. 그는 서버가 멀티스레딩에는 강하지만 연산 효율에서는 휴대폰을 따라올 수 없다고 지적했다. 일반 휴대폰은 메모리가 제한적이라 대형 서버가 여러 작업을 병렬로 처리하는 데서는 여전히 우위에 있지만, 많은 워크로드는 휴대폰의 기존 메모리에도 충분히 들어간다. 그는 네트워크에서 활성 상태인 휴대폰의 총 연산 능력이 고성능 데이터센터 서버 약 2,340대에 해당한다고 주장했으며, 기준은 AI와 고성능 컴퓨팅용으로 설계된 ASUS RS720A-E11이다. 또 다른 프로젝트인 Phase는 10월에 Phase Proxy를 출시해, 휴대폰 사용자가 AI 에이전트에 네트워크 연결과 블록체인 검증을 제공하도록 했다. 창업자 Kirill Eves는 웹사이트가 데이터센터발 자동화 트래픽을 차단하거나 제한하는 경우가 많아, 사용자의 모바일·가정용 네트워크를 프록시로 활용한다고 설명했다. 요금은 요청 1,000건 및 트래픽 1GB당 0.5 USDT로 책정될 예정이다. 다음 단계인 Phase Router는 작업 복잡도, 모델 성능, 효율, 비용에 따라 단순한 요청은 네트워크 내 휴대폰의 모델로 보내고, 그렇지 않으면 OpenAI, Anthropic 같은 외부 공급자에게 넘기며, 앞으로 데스크톱, 서버, GPU로 확장될 수 있다. 하지만 XYO 공동 창업자 Markus Levin은 탈중앙 네트워크가 AI 모델을 실행하기보다 현실 세계 데이터를 수집하고 검증하는 데 더 적합할 수 있으며, 그 데이터는 정확하고 조작하기 어려워야 한다고 본다. 그는 평가 기준이 토큰 가격이나 노드 수가 아니라, 고객이 기꺼이 비용을 내는 문제를 해결하는지 여부여야 한다고 강조했다. 핵심 과제는 장치를 조율해 하드웨어, 전력, 연결 상태를 데이터센터처럼 예측 가능하게 만드는 것이다. 2025년의 한 연구는 소규모 휴대폰 클러스터가 특정 조건에서 경쟁력 있는 성능을 보였다고 밝혔지만, 그 결과는 통제된 테스트 환경에서 나온 것이다. 이후 내용은 원문 링크를 참고하라.

💬 JudyAI Lab 관점

이 기사가 주목할 만한 이유는 “휴대폰을 AI 연산 노드로 쓸 수 있는가"를 효율, 메모리 제약, 사업적 가치라는 세 층위로 나눠 살펴봤고, 인터뷰이들의 의견도 서로 엇갈리기 때문이다.

AI 빌더에게 이 사례는 하나의 설계 관점을 보여준다. 연산 자원이 반드시 데이터센터에만 있을 필요는 없다는 것이다. Phase Router는 작업 복잡도, 모델 성능, 효율, 비용에 따라 단순한 요청은 휴대폰 위의 모델로 보내고 복잡한 요청은 OpenAI, Anthropic 같은 외부 공급자에게 넘기는데, 이는 사실상 계층형 라우팅이다. 한편 Phase Proxy가 주목한 것은 휴대폰의 모바일·가정용 네트워크로, 웹사이트의 데이터센터 트래픽 차단을 우회할 수 있다. 탈중앙화의 가치가 반드시 연산력 자체에 있는 것은 아니라는 뜻이다. XYO의 Markus Levin 역시 평가 기준은 고객이 기꺼이 비용을 내는 문제를 해결하는지 여부이지 토큰 가격이나 노드 수가 아니라고 짚었다. 게다가 2025년 연구 결과도 통제된 테스트 환경에서 나온 것이므로, 수치는 에누리해서 봐야 한다.

자신의 AI 애플리케이션을 점검해 보길 권한다. 어떤 요청이 사실 단순한지, 더 저렴한 모델로 분산할 수 있는지 살펴보고, 먼저 소규모로 비용과 품질 차이를 실측해 보자.

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