[인터뷰] USD.AI “GPU 담보 대출으로 AI 인프라 금융 재편한다”

[블록미디어 황효준 에디터] 디지털 자산 시장은 오랜 기간 ‘지속 가능한 수익’이라는 근본적인 과제를 해결하지 못해 왔다. 다수의 디파이(DeFi) 프로토콜이 내부 자산을 반복적으로 순환시키는 구조에 의존하면서, 실질적인 가치 창출 없이 유동성 환경에 따라 성과가 크게 흔들리는 문제가 반복됐다.

이 같은 구조적 한계를 두고 USD.AI는 전혀 다른 접근을 제시한다. 토큰이 아닌 ‘GPU’라는 실물 자산에서 발생하는 현금흐름을 기반으로 온체인 수익 구조를 설계하는 방식이다.

코너 무어(Conor Moore) USD.AI 파운더는 블록미디어와의 인터뷰에서 “기존 디파이는 자산을 반복적으로 예치하고 대출하는 구조였다면, 우리는 실제 산업 활동에서 발생하는 현금흐름을 온체인으로 가져오는 데 집중하고 있다”고 설명했다.

그는 “핵심은 디지털 자산 자본을 AI 컴퓨팅 인프라와 직접 연결하는 것”이라며 “단순한 토큰 금융이 아니라 자산 기반 금융 구조로 전환하는 시도”라고 강조했다.

디파이 한계 넘은 구조… “20일 대출”, 속도·투명성 개선

USD.AI는 GPU를 담보로 대출을 실행하고, 해당 자산의 임대 및 운영에서 발생하는 현금흐름을 온체인 수익으로 전환하는 구조의 GPU 기반 신용 프로토콜이다. 투자자는 스테이블코인 USDai를 홀딩함으로써 GPU 담보 대출에 자금을 공급하는 역할을 하며, 이를 스테이킹해 sUSDai와 같은 수익형 토큰을 통해 해당 현금흐름에 접근할 수 있다.

이 구조는 그간 탈중앙화 금융(DeFi) 시장의 고질적인 한계로 지적돼 온 ‘지속 가능한 수익 부재’ 문제를 정면으로 겨냥한다. 기존 디파이 프로토콜 상당수가 토큰을 반복적으로 예치·대출하는 ‘루핑(Looping)’ 구조에 의존해 왔으며, 이는 외부 가치 창출 없이 내부 자산 순환에 머무르는 한계를 지닌다. 그 결과 시장 유동성이 축소될 경우 수익률 역시 빠르게 붕괴되는 구조적 취약성을 보여왔다.

반면 USD.AI는 실물 자산의 생산 활동에서 발생하는 현금흐름을 수익의 근간으로 삼는다. 즉, 토큰 간 금융 활동이 아니라 GPU라는 인프라 자산이 실제로 창출하는 수익을 온체인으로 연결하는 구조다. 이를 통해 디지털 자산 자본이 AI 컴퓨팅 산업이라는 실물 수요와 직접 맞닿는 금융 모델을 구축한다는 점에서 기존 디파이와 차별화된다.

이날 코너 무어는 “GPU는 단순한 담보가 아니라 지속적으로 현금흐름을 만들어내는 생산 자산”이라며 “이 점이 기존 디파이 구조와 가장 큰 차별점”이라고 강조했다.

USD.AI가 기존 금융 대비 내세우는 가장 큰 강점은 실행 속도와 구조의 단순화다. 블록체인 기반 구조를 통해 자산의 소유권과 현금흐름을 온체인에 기록하고, 담보 관리와 청산 과정을 자동화함으로써 대출 집행 속도와 투명성을 동시에 개선했다.

무어는 “전통 금융에서는 대출 실행까지 수개월이 걸리는 경우가 많지만, 우리는 자산 중심의 표준화된 구조를 통해 의사결정을 빠르게 내릴 수 있다”며 “약 980만 달러 규모의 대출을 20일 만에 실행한 사례도 있다”고 설명했다.

또한 모든 상환과 현금흐름이 온체인에서 처리된다는 점도 차별 요소다.

그는 “자산 상태와 상환 여부를 실시간으로 확인할 수 있기 때문에 투명성이 크게 개선된다”며 “이러한 구조는 기존 금융에서 보기 어려운 수준의 가시성을 제공한다”고 덧붙였다.

생태계 핵심 CALIBER·CHIP 구조로 효율·안정성 도모

USD.AI의 핵심 인프라인 CALIBER는 실물 자산 금융을 온체인에서 구현하기 위한 구조다.

기존 RWA 토큰화는 자산 발굴, 법인 설립, 토큰 발행 등 여러 중개 단계를 거치면서 정보 비대칭과 운영 비효율이 발생하는 한계를 지녀왔다. 반면 CALIBER는 이러한 과정을 하나의 구조로 통합해 불필요한 중간 단계를 최소화한다.

무어는 “CALIBER는 자산 발굴부터 금융 실행까지 전 과정을 직접 통제하는 구조”라며 “온체인 상환 구조와 NFT 기반 담보 관리를 통해 투명성과 효율성을 동시에 확보했다”고 설명했다.

이어 “중개 리스크를 줄이고 자산과 금융을 하나의 시스템 안에서 통합 관리하는 것이 핵심”이라고 강조했다.

프로토콜의 리스크 관리와 거버넌스는 CHIP 토큰이 담당한다. CHIP은 지원 자산 선정, 자본 비용 설정 등 핵심 파라미터를 결정하고, 대출 수수료와 이자 수익 분배 구조를 설계하는 역할을 수행한다.

또한 CHIP 스테이킹은 다층적 리스크 방어 체계의 핵심 축으로 작동한다. 스테이킹된 CHIP은 손실 발생 시 예치자보다 먼저 손실을 흡수하는 메자닌(Mezzanine) 층 역할을 맡는다.

무어는 “CHIP 스테이킹은 손실 발생 시 예치자보다 먼저 손실을 흡수하는 구조로 설계됐다”며 “전통 금융의 리스크 보유 개념을 온체인에서 구현한 것”이라고 설명했다.

이어 “이를 통해 예치자를 보호하면서도 프로토콜의 안정성을 유지할 수 있다”고 덧붙였다.

2026년 목표는 대출 확대… “한국 핵심 시장”

USD.AI의 단기 목표는 명확하다. 대출 실행 확대를 통한 TVL 성장이다. 무어는 “현재 약 16억 달러 규모의 파이프라인을 확보했으며, 이 중 약 10억 달러 수준의 대출 실행을 계획하고 있다”고 밝혔다. 4월 7일 기준 USD.AI의 대출 실행 규모는 약 4490만 달러 수준이다.

단순 금융을 넘어 결제 영역으로의 확장도 준비 중이다.

그는 “스테이블코인을 활용해 GPU 사용 계약과 컴퓨팅 비용 결제를 온체인에서 처리하는 구조를 구축하려 한다”며 “금융 인프라를 넘어 컴퓨팅 경제의 결제 레이어로 확장하는 것이 목표”라고 말했다.

USD.AI는 아시아를 주요 성장 시장으로 보고 있으며, 한국 역시 핵심 지역으로 꼽힌다. 무어는 “한국은 디지털 자산 참여도가 높고 투자 활동이 활발한 시장”이라며 “AI 인프라 수요 역시 높은 만큼 전략적으로 중요한 지역”이라고 평가했다.

이어 “싱가포르 기반 파트너십을 통해 한국과 일본 진출을 준비하고 있으며, GPU 및 AI 인프라 중심으로 사업을 확대할 계획”이라고 밝혔다.