2026년 10월 2일 오후 4시 업비트에 POD가 상장됩니다.
이번 글에서는 POD는 무슨 코인인지, 어떤 프로젝트인지를 살펴봅니다.
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돌핀(Dolphin)은 전 세계의 유휴 GPU를 활용해 AI 추론 작업을 분산 처리하는 AI DePIN 프로젝트입니다.
최근 AI 서비스가 빠르게 늘어나면서 고성능 GPU에 대한 수요도 함께 증가하고 있습니다. 하지만 AI 모델을 실제로 운영하려면 상당한 GPU 자원이 필요하고, 모든 기업이나 개발자가 충분한 GPU 인프라를 직접 확보하기는 쉽지 않습니다.
돌핀은 이러한 문제에 주목해 여러 GPU를 하나의 네트워크로 연결하고, AI 모델의 추론 작업을 분산 처리하는 환경을 구축하고 있습니다.
돌핀이란?
돌핀은 AI 모델 개발과 분산 추론(Distributed Inference)을 중심으로 하는 프로젝트입니다.
특히 전 세계에 존재하는 유휴 GPU를 네트워크에 연결해 AI 추론에 활용하는 것이 핵심입니다.
사용하지 않고 있는 GPU 자원을 AI 작업에 제공하고, 필요한 연산을 여러 노드에서 처리할 수 있도록 구성하는 방식입니다.
돌핀 네트워크에서는 동일한 AI 모델을 실행하는 여러 GPU 노드를 하나의 풀(Pool)로 구성합니다.
이용자의 요청이 들어오면 당시 사용 가능한 노드에 작업을 배정하는 피어 투 풀(Peer-to-Pool) 방식으로 운영됩니다.
이러한 구조를 통해 특정 GPU 하나에 작업이 집중되는 것을 줄이고, 분산된 GPU 자원을 AI 추론에 활용할 수 있도록 하는 것이 돌핀의 목표입니다.
왜 AI에 분산 GPU가 필요할까?
AI 모델이 발전하면서 이를 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 자원도 점점 커지고 있습니다.
특히 대규모 언어 모델이나 멀티모달 AI를 서비스하려면 상당한 GPU 연산 능력이 필요합니다. 문제는 GPU를 항상 최대한 활용하기 어렵다는 점입니다.
돌핀은 이렇게 활용되지 않는 GPU 자원을 네트워크로 연결해 필요한 AI 추론 작업에 사용할 수 있도록 만드는 것에 초점을 맞추고 있습니다.
사용하지 않는 GPU를 가진 참여자는 자신의 연산 자원을 네트워크에 제공할 수 있고, AI 추론이 필요한 서비스는 분산된 GPU 자원을 활용할 수 있는 구조입니다.
이러한 방식은 사용되지 않는 컴퓨팅 자원을 AI 인프라로 활용한다는 점에서 DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Network)의 특징을 가지고 있습니다.
돌핀의 주요 기술
Dolphin Network
돌핀의 핵심은 여러 GPU를 연결하는 Dolphin Network입니다.
네트워크에 참여한 GPU 노드는 AI 추론 작업을 수행하고, 여러 노드를 하나의 풀로 묶어 요청을 처리합니다.
여기서 중요한 역할을 하는 것이 Node Operator와 Validator입니다.
Node Operator는 실제 GPU를 제공하고 AI 추론 작업을 수행합니다. 반면 Validator는 다른 노드가 지정된 AI 모델을 정상적으로 실행하고 있는지 확인하는 역할을 담당합니다.
GPU를 제공하는 것만으로 끝나는 것이 아니라, 네트워크 안에서 실제 작업이 제대로 수행되고 있는지를 검증하는 구조를 함께 갖추고 있는 셈입니다.
자체 AI 모델
돌핀은 단순히 GPU 인프라만 제공하는 것이 아니라 자체적으로 AI 모델을 개발하고 미세조정하는 작업도 진행하고 있습니다.
공식 모델 페이지에는 Dolphin-Mistral-24B-Venice-Edition을 비롯한 다양한 모델이 공개되어 있으며, Venice와 공동으로 해당 모델을 개발한 사례도 확인할 수 있습니다.
또한 Web Chat과 Telegram Bot을 통해 이용자가 직접 돌핀의 AI 서비스를 사용할 수 있는 환경도 제공하고 있습니다.
돌핀은 어디에 활용될까?
돌핀의 활용 분야는 AI 추론이 필요한 다양한 서비스로 확장될 수 있습니다.
가장 기본적인 형태는 AI 챗봇이나 AI 모델 서비스입니다. 사용자의 요청을 분산된 GPU에서 처리하고 결과를 전달하는 방식으로 활용할 수 있습니다.
이외에도 AI 모델을 사용하는 애플리케이션, 데이터 처리, 콘텐츠 생성 등 GPU 연산이 필요한 다양한 서비스에서 활용할 수 있습니다.
특히 돌핀이 GPU 네트워크와 자체 AI 모델을 함께 구축하고 있다는 점에서 단순한 GPU 공유 플랫폼보다는 AI 모델과 컴퓨팅 인프라를 함께 제공하는 구조를 지향하고 있습니다.
POD 토큰은 어떤 역할을 할까?
POD는 돌핀 생태계에서 사용되는 네이티브 토큰입니다.
업비트가 공개한 프로젝트 설명에 따르면 POD는 스테이킹(Staking)과 본딩(Bonding)에 활용됩니다.
돌핀 네트워크에서 GPU를 제공하는 노드 운영자와 네트워크 참여자가 일정한 역할을 수행하기 위해 토큰을 활용하는 구조로 볼 수 있습니다.
따라서 POD는 단순한 결제용 토큰이라기보다는 분산 AI 추론 네트워크에 참여하기 위한 경제적 구조와 연결된 토큰이라는 점이 특징입니다.
🔔 POD의 코인마켓캡 정보와 컨트랙트 주소는 아래와 같습니다. 코인마켓캡: 없음 → 코인게코: POD POD(BASE) 컨트랙트: 0xeD664536023d8E4b1640C394777D34aBAFF1dF8F |
POD 한눈에 보기
구분 | 내용 |
|---|---|
프로젝트 | Dolphin |
티커 | POD |
주요 분야 | AI, DePIN, 분산 추론 |
핵심 네트워크 | Dolphin Network |
주요 자원 | GPU |
주요 특징 | 유휴 GPU를 활용한 AI 추론 분산 처리 |
주요 참여자 | Node Operator, Validator |
토큰 활용 | 스테이킹, 본딩 |
마치며
돌핀은 AI 모델과 분산 GPU 인프라를 결합한 AI DePIN 프로젝트입니다.
사용되지 않는 GPU 자원을 네트워크로 연결하고, 여러 노드에서 AI 추론 작업을 처리할 수 있도록 하는 것이 핵심입니다. 여기에 자체 AI 모델 개발과 Web Chat, Telegram Bot 등의 서비스까지 연결하면서 AI 모델과 컴퓨팅 자원을 함께 활용하는 생태계를 구축하고 있습니다.
특히 GPU를 제공하는 Node Operator와 작업을 검증하는 Validator가 함께 네트워크를 구성한다는 점에서, 단순한 AI 모델 프로젝트와는 다른 구조를 가지고 있습니다.
AI 산업이 발전하면서 GPU와 같은 컴퓨팅 자원의 중요성이 계속 커지고 있는 만큼, 유휴 GPU를 실제 AI 연산에 활용하려는 돌핀의 구조를 살펴보는 것도 프로젝트를 이해하는 데 중요한 부분이라고 볼 수 있습니다.
※ 참고 자료
돌핀(POD) 신규 거래지원 안내 (KRW, BTC, USDT 마켓)
※ 본 포스팅은 정보 제공을 목적으로 작성되었으며, 특정 자산이나 금융상품에 대한 투자 권유 또는 금융 조언을 의미하지 않습니다. 시장은 다양한 변수에 따라 변동될 수 있으며, 모든 투자에는 원금 손실의 위험이 있습니다. 투자 결정은 본인의 충분한 조사(DYOR)와 판단에 따라 신중하게 진행하시기 바랍니다.