'전 세계 GPU 한데 모은다'며 4300만달러 유치한 젠신… 지금 하는 일은 내기 정산, 스웜은 가동 제로

창업자는 이제 '예측'을 판다

젠신 공동창업자 벤 필딩은 9월 30일 코인텔레그래프가 주최한 '커넥트(CONNECT)' 컨퍼런스에서 트레이딩의 미래는 "자산을 사고파는 일과는 점점 덜, 예측과 믿음을 사고파는 일과는 점점 더 관련이 있게 될 것"이라고 말했다 ¹. 회사 홈페이지에 걸린 문구도 이제 "미래를 예측하는 기계(machines that predict the future)"다 ². 2023년 6월과는 먼 길을 돌아온 셈이다. 당시 a16z 크립토가 이끈 4300만달러 규모의 시리즈 A↗ 투자는 "M1과 M2 맥, 궁극적으로는 스마트폰까지" 포함해 "머신러닝을 돌릴 수 있는 유휴 연산자원"을 한데 모으면 "머신러닝에 쓸 수 있는 연산력이 잠재적으로 10~100배 늘어날 수 있다"는 논리 위에서 이뤄졌다 ³.

'H100 5000개' 주장, 그 뒤는 침묵

메인넷은 2026년 4월 22일 출시와 함께 첫날부터 엔비디아 H100 5000개 이상 상당의 용량을 내세웠다. 말하자면 공급 쪽 숫자다. 보상을 노리고 모여든 하드웨어를 세웠을 뿐 실제 돌아간 작업은 세지 않는다 ⁴. 총 100억개의 $AI 토큰은 4월 29일 바이낸스 알파, 쿠코인, 빗겟, 코인베이스에 걸렸고 BNB 보유자에게 1억개가 에어드랍됐다 ⁴. 젠신의 공식 문서는 대표 학습 프레임워크인 RL Swarm을 레거시 아카이브로 분류하며↗ "현재 가동 중인 공식 스웜은 없다"고 명시하고 있다 ⁵.

천장을 정한 건 물리법칙

Epoch AI의 계산↗에 따르면 벽은 신뢰가 아니라 대역폭이다. 가정용 회선을 통한 단순 학습으로는 딥시크 v3급 모델 하나에 5000년이 필요하고, 가장 큰 규모의 탈중앙화 학습도 프론티어 클러스터 대비 연산량이 대략 1000분의 1 수준이다 ⁴. $AI는 0.0208달러에 거래 중이며 출시 후 찍은 최고점(0.1073달러) 대비 80.61% 낮은 수준↗이고, 100억개 중 13억개만 유통되고 있다 ⁷. 원장 위에서 지금까지 가장 뚜렷한 승자는 4월 폭등 때 물량을 팔아치운 이들이다.

가설을 '보유'한 상장 펀드

런던 증시 상장 디지털자산 기업 KR1 plc이 5월 젠신 출시를 전후로 AI 투자를 확대했다고 밝혔다 ⁸. 이 회사는 9월 30일 반기 순손실이 1751만 파운드로, 전년 동기(1409만 파운드)보다 불어났다고 보고했다↗ ⁸. 7월 31일 기준 KR1 보유 종목 상위 5개 목록에는 젠신이 빠져 있다. 이 목록은 169만 파운드에서 끝난다. 보유하고 있더라도 3140만 파운드 규모 포트폴리오 안에서 작은 몫이라는 뜻이고, 손실은 대부분 다른 종목에서 나온 것이다 ⁹.

인프라는 작동하는데 고객은 오지 않았다

델파이(Delphi)는 눈가림용이 아니다. 시장은 AI를 통해 정산되고 크리에이터 수익은 USDC로 지급된다. 젠신은 최근 UC버클리와 하버드 EconCS 그룹 출신 예측시장 연구자들을 영입했다↗ ⁶. 물리적으로 실현 가능한 워크로드, 즉 사전학습 이후 단계의 강화학습은 실재하고 성장하고 있다 ⁴. 하지만 내기를 정산해 주는 일은 컴퓨트 가설이 아니다. 젠신은 남의 GPU를 신뢰할 수 있음을 증명했다. 누군가 그 GPU에 돈을 내고 학습을 맡길 것이라는 점은 아직 증명하지 못했다.

가격이 아니라 언락을 봐라

약 87억개 토큰이 여전히 잠겨 있고, 언락 클리프가 올 때마다 델파이가 공급 물량을 소화해 낼 수 있는지가 시험된다. 기준은 표면적 거래량이 아니라 델파이의 정산 수수료다 ⁷⁴. 다음으로 주목할 지표는 두 가지다. 메인넷에서 실제 대가가 오가는 학습 작업 한 건, 그리고 컴퓨트 메시 구상을 여전히 품고 있는 KR1의 차기 순자산가치(NAV) 공시다 ⁹.