모든 연산력을 저비용·고효율로 최적 활용
A12는 클라우드 GPU 클러스터, 전문 IDC 및 유휴 워크스테이션/에지 GPU의 액세스, 검증, 측정 및 스케줄링을 통합합니다. 작업 특성을 기반으로 고속으로 상호 연결된 중앙 집중식 클러스터에 대규모 모델 훈련을 남겨두고 추론, RAG, LoRA 미세 조정 및 일괄 처리를 더 나은 비용으로 분산 리소스에 할당합니다.
북미, 유럽, 아프리카, 중동 및 아시아 태평양을 포괄하는 글로벌 지능형 컴퓨팅 네트워크: 허브 노드는 실시간으로 관리되고 작업은 도메인 간에 지능적으로 라우팅됩니다.스크롤 확대 · 드래그 이동 · 호버로 허브 상세 보기。
참고: 백서 §3 플랫폼 전체 아키텍처 · §5.3 공시 기준가학습·추론·렌더링 작업을 GPU 시간 단위로 투명하게 과금. 기존 클라우드 정가 대비 60% 이상 절감. 30초 만에 첫 작업 생성.
가격표 보고 바로 임대 → 리소스 제공자개인 워크스테이션부터 IDC 클러스터까지. 유휴 GPU를 네트워크에 연결하면 자동으로 수주·과금됩니다. 수익은 3단계로 관리되며 규칙은 모두 공개됩니다.
수익 플랜과 연결 방법 보기 → 생태계 참여개인 투자자, 채널 파트너, 초기 기여자, DAO 거버넌스 시트까지—당신의 리소스를 네트워크의 장기 권익으로 바꾸세요.
참여 혜택과 인센티브 보기 →단순히 몇 개의 GPU를 더 찾는 것만으로는 문제의 핵심, 즉 컴퓨팅 리소스와 AI 작업 간의 구조적 불일치에 도달하는 데 더 이상 충분하지 않습니다.
참고: 백서 1장 · 요약EU 10인 이상 기업의 AI 활용률은 2024년 13.5%에서 2025년 20.0%로 높아진다. AI는 얼리 어답터에서 필수 요소로 변화하고 있다.
글로벌 데이터센터 전력 소비량은 2025년 485TWh에서 2030년 약 950TWh로 증가할 것으로 예상되며, 동시에 에너지 소비 압력도 높아질 것으로 예상된다.
GPT-3.5 수평 추론 비용은 2022.11년 20달러에서 2024.10년 토큰 백만개당 0.07달러로 떨어졌고, 중소규모 작업이 대거 등장했습니다.
일반 고객 문의 응대나 간단한 이미지 처리에 고가의 대형 GPU 클러스터를 사용——가능은 하지만 너무 낭비입니다.
대규모 모델 훈련에는 안정적인 대규모 IDC 컴퓨터실이 필요하지만 불안정한 일반 컴퓨터에 강제로 투입됩니다. 가능하지만 탈락하고 방해를 받기 쉽습니다.
A12는 다중 소스의 이종 컴퓨팅 파워를 통합 관리하며, 통합 스케줄링 플랫폼이 어떤 자원으로 어디서 연산할지 자동으로 판단합니다.
참고: 백서 §3 전체 아키텍처 · §5 스케줄링 및 과금분산 노드 · 일반 노트북으로도 연결 가능
집중형 리소스 · 대규모 워크로드 안정 공급
기업 리소스 · 필요 시 탄력적 호출
주변 리소스 · 짧은 대기 시간 응답
작업 유형, 규모, 실시간 요구 사항 및 예산 제약을 식별합니다.
노드의 성능, 위치, 대역폭, 온라인율, 과거 안정성을 종합 평가합니다.
IDC, 기관 GPU, 엣지 노드 및 분산 GPU 간의 최적의 일치를 만듭니다.
작업 실행 중 지연, 비용 및 실행 상태를 지속적으로 모니터링합니다.
다음 할당을 더 정확하게 만들기 위해 일정 결과를 모델에 다시 공급합니다.
모든 가격은 공개되고 초 단위로 청구되며 언제든지 중지할 수 있습니다. 일정 엔진은 자동으로 작업을 가장 비용 효과적인 계층에 배치합니다. GPU가 어디에 있든 결과와 청구서만 볼 수 있습니다.
공개 베타 목표 가격(그림), 공식 가격은 공식 발표에 따라 달라질 수 있습니다. · 전체 카탈로그는 "GPU 카탈로그 및 가격"을 참조하세요.이메일 가입만으로 시작. 선불 없이 사용량 후불 정산.
콘솔 / API / CLI로 GPU 선택. 완전 자동 스케줄링도 가능.
비용 명세와 검수 리포트를 실시간 확인.
고정 가격, 자원 보장, 최우선 순위. 프로덕션 워크로드 및 온라인 서비스에 적합합니다.
가격은 온디맨드 수준의 절반 정도이며, 퀄리티 높은 작업으로 인해 중단될 수도 있습니다. 일괄 처리, 렌더링, 매개변수 스캐닝 및 기타 중단 가능한 로드에 적합합니다.
약정기간 교환할인(1~3개 장기약정 필요없음)으로 월 사용량이 안정적인 팀에 적합합니다.
AI 스타트업의 첫 번째 미세 조정부터 엔터프라이즈급 전용 클러스터까지 A12는 작업 특성에 따라 모든 로드를 "올바른 그리드"에 배치하여 예산을 효과적인 컴퓨팅에 사용할 수 있도록 합니다.
참고: 백서 §2 이중 경로 스케줄링 · §4 양방향 작업 평가수천 개의 카드 수준 중앙 집중식 클러스터 + 고속 상호 연결, 체크포인트 자동 내결함성; 기본 모델 사전 훈련 및 지속적인 훈련은 노드 연결 해제로 인해 중단되지 않습니다.
Tier-S 중앙 집중식지연 시간이 짧은 노드가 근처에 예약되어 있습니다. 공개 테스트에서 TTFT 목표 중앙값은 400ms 이하(8K 컨텍스트 이하)이며 트래픽에 따라 용량을 유연하게 확장 및 축소할 수 있습니다.
낮은 대기 시간 · 분산소규모 파라미터 미세조정은 비용 효율이 높은 분산 GPU에 할당되며, 실제 사용량만큼만 과금되어 유휴 클러스터에 월정액을 낼 필요가 없습니다.
비용 효율영상 렌더링, 과학 계산, 파라미터 스윕 등 중단 가능한 워크로드에 한가한 시간대의 저가 컴퓨팅 파워를 투입하고, 비용은 큐 깊이에 따라 동적으로 최적화됩니다.
유휴 시간 할인가대학과 연구실에 탄력적 할당량과 프로젝트별 정산을 제공합니다. 자체 IDC나 전담 운영 인력 없이, 컴퓨팅 파워가 과제 주기에 맞춰 확장·축소됩니다.
탄력적 할당활성 및 백업 중복성 + SLA 계약 + 전용 클러스터, 데이터 격리 및 전체 감사 로그는 기업 규정 준수 및 안정성 요구 사항을 충족합니다.
SLA 99.5%헤드 GPU 클라우드 플랫폼과 마찬가지로 모델, 메모리, 적응 작업 및 가격이 모두 공개됩니다. A12는 스케줄링 수준에 따라 전체 네트워크의 컴퓨팅 성능을 집계하고 각 유형의 작업을 최고의 가성비를 갖춘 GPU에 배치합니다. 가격은 공급에 따라 실시간으로 변동하며 목록은 목표 범위입니다.
가격은 공개 베타 목표 구간(ILLUSTRATIVE)이며, 정식 가격은 공식 공지를 기준으로 합니다| GPU 모델 | VRAM | 적합한 작업 | 대표 스케줄링 계층 | 기존 퍼블릭 클라우드 일반 가격 | A12 목표가 | 참고 월별 비용* |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100SXM / 80GB HBM3 | 80 GB | 대규모 모델 사전학습 / 이어학습 | Tier-S 중앙 집중식 | $8.0–22.0/hr | ≤ $2.99/hr | ≤ $2,183 |
| NVIDIA A100SXM / 80GB HBM2e | 80 GB | 학습 / 대규모 미세조정 | Tier-S 중앙 집중식 | $4.0–10.0/hr | ≤ $1.69/hr | ≤ $1,234 |
| NVIDIA L40SAda Lovelace | 48 GB | 추론 / 렌더링 / 시뮬레이션 | Tier-A | $1.7–3.5/hr | ≤ $0.89/hr | ≤ $650 |
| NVIDIA RTX 5090Blackwell | 32 GB | 추론/RAG 서비스 | Tier-A / B | — | ≤ $0.49/hr | ≤ $358 |
| NVIDIA RTX 4090Ada Lovelace | 24 GB | LoRA 미세조정 / 추론 | Tier-B | $1.5–2.4/hr | ≤ $0.39/hr | ≤ $285 |
| NVIDIA A6000Ampere 워크스테이션 | 48 GB | 렌더링 / 과학 계산 | Tier-A / B | $1.0–1.9/hr | ≤ $0.45/hr | ≤ $329 |
* 참고 월간 비용 = 목표 시작 가격 × 전체 부하 730시간, 규모 참고용입니다. 실제 청구는 사용량에 따라 초당 청구되며 무료 시간 및 선점 가능 수준은 더 낮습니다.
가벼운 작업은 네트워크 전체에 분산된 노드에 예약되며 유휴 시간 동안 컴퓨팅 성능 할인이 더 커집니다. 추론, 미세 조정 및 일괄 처리에 적합합니다. 5단계 검증을 통해 결과의 신뢰성을 보장합니다.
Tier-S 기관 수준 클러스터, 데이터 격리 + 기본 및 보조 중복성 + 감사 로그를 독점적으로 제공합니다. 엔터프라이즈 생산 부하 및 매우 민감한 데이터에 적합합니다.
기업 자체 GPU 클러스터를 A12 스케줄링 플레인에 연결하세요. 유휴 상태일 때는 외부 주문으로 수익을 창출하고, 바쁠 때는 내부 로드의 우선순위를 지정합니다.
| 비교 기준 | A12 지능형 스케줄링 | 기존 퍼블릭 클라우드 | 자체 IDC 구축 |
|---|---|---|---|
| 비용 구조 | 작업 특성에 따라 최적 계층으로 라우팅, 한가 시간대 할인 | 고정 정가, 리소스 불일치 시 프리미엄 지불 | 중자산 + 운영 인력 + 유휴 낭비 |
| 탄력 | 초 단위 신청·해제, 계층 간 자동 스케일 업/다운 | 분 단위 확장, 단일 클라우드 리소스 풀의 제약 | 확장은 조달 주기(주~개월)에 따라 달라집니다. |
| 신뢰할 수 있고 안전함 | 5계층 검증 + 3단계 호스팅 + 감사 로그 | 단일 클라우드 브랜드 신뢰에 의존, 독립적인 검증 계층 없음 | 운영 리스크와 단일 장애점은 자기 부담 |
| 보장 | SLA 99.9 / 99.6 / 99.5 + 계약 위반 보상 메커니즘 | SLA는 높지만 가격도 가파름 | 외부 SLA 없음, 자체 이중화 구축 비용 높음 |
저렴한 가격은 보조금 때문이 아니라 구조적인 것입니다. 메커니즘을 자세히 설명드리니, 지속 가능한지 직접 판단해 보세요.
기존 클라우드 출판물의 일반적인 가격에는 브랜드 프리미엄, 계층적 판매 시스템 및 막대한 자본 지출 상각비가 포함됩니다. A12는 스케줄링 및 검증 계층만 담당하며 GPU는 전체 네트워크에 걸쳐 공급업체가 직접 제공합니다. 가격은 클라우드 공급업체의 가격 결정력이 아닌 하드웨어 비용과 수요 공급에 따라 결정됩니다.
채굴장에서 전환된 데이터센터와 한가한 시간대의 워크스테이션·게이밍 PC는 한계 비용이 거의 0입니다. 네트워크에 접속하면 자체 IDC보다 낮은 가격으로 컴퓨팅 파워를 공급할 수 있어, 공급자에게는 순증 수입이, 테넌트에게는 구조적 저가격이 됩니다.
LoRA 미세 조정에는 NVLink 클러스터가 필요하지 않으며 일괄 처리에는 99.99%의 SLA가 필요하지 않습니다. 스케줄링 엔진은 성능, 메모리, 비용, 대기 시간, 안정성 및 지역을 6개 차원으로 평가하고 각 작업을 "올바른 그리드"에 배치합니다. 사용되지 않은 중복에 대해서는 비용을 지불하지 않습니다.
가격은 전체 네트워크의 공급에 따라 실시간으로 변동합니다. 여가 시간에는 할인이 더 크고 선점형 슬롯은 온디맨드 가격의 약 절반입니다. 로드가 유연할수록 더 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 마케팅 할인이 아닌 시장 메커니즘입니다.
솔직한 설명: A12는 전체 네트워크에서 절대 최저가는 아닙니다 — 검증되지 않은 개인 머신의 가격이 더 낮을 수 있습니다. A12가 판매하는 것은'약속할 수 있는 저렴한 가격': 5계층 인증 + 3상태 호스팅 + SLA 보장 하에 저렴한 가격. 도박 스타일 혜택과 엔지니어링 혜택의 차이점은 작업을 한 번 실패하는 데 드는 비용입니다.
개방형 환경에서의 리소스 검증에는 "절대적인 위조 방지"가 없습니다. A12의 설계 목표는 부정 행위의 이점보다 부정 행위에 드는 총 비용을 훨씬 높게 만들고 비정상적인 노드를 지속적으로 식별하고 다운그레이드할 수 있도록 하는 것입니다.
참조: 백서 §4.2 5단계 검증 시스템 · §4.4 수익 에스크로 및 몰수 · §5.4 SLA 목표 가치 프레임워크GPU 모델, 비디오 메모리, 드라이버, PCIe/NUMA 토폴로지를 수집하고 알려진 사양 라이브러리와 교차 비교합니다. 첫 번째 필터링만 수행됩니다.
VRF 무작위 벤치마크 챌린지(GEMM/비디오 메모리 읽기 및 쓰기/Tensor 코어 스트레스 테스트): 물리적 하한보다 빠르면 잘못된 경보로 간주됩니다. 속도가 느리면 추월에 영향을 미치지 않습니다.
사용률, VRAM, 온도, 소비 전력의 시계열 지표를 지속적으로 수집하고 EWMA 기준선으로 이상을 감지하여 '신고와 실제의 불일치'를 찾아냅니다.
샘플링 재실행, 중복 연산 비교, 수치 허용 오차 판정, 분쟁 시 대화형 재생으로 위치를 특정합니다.
온라인 비율, 성능 편차, 운영자별 작업 성공률을 집계합니다. 평판은 일정 우선순위, 작업 액세스 및 정산 주기에 영향을 미칩니다.
관찰 기간 동안 무작위 검사 및 분쟁 해결이 허용됩니다. 계약 위반이 적발되면 해당 보류 소득은 피해를 입은 임차인에게 보상하기 위해 압수됩니다. 계약 위반은 평판을 직접적으로 약화시키고(×0.8), R<60은 SLA 리소스 풀에 진입하는 것을 금지합니다.
제어 평면 A_플랫폼
노드 측 구성 가용성
서비스 수준 약정 하한
A_service = A_platform × A_node, 자연 월을 기준으로 계산; 목표 값이 발표되기 전에는 SLA가 포함된 서비스 계약이 체결되지 않습니다.
통합: 글로벌 컴퓨팅 파워 스케줄링 및 지능형 라우팅이 핵심입니다. 두 개의 날개: 대형 모델 생태계와 산업 애플리케이션은 각각 수요를 창출하고 수익화를 실현합니다.
참고: 백서 §3.2 4계층 아키텍처 · §7 AaaS 도구 체인Web3 대형 모델 연구 및 개발, 모델 시장, AI Agent, AI Codex/개발 도구; 집계 모델, 개발자 및 컴퓨팅 능력은 지속적인 사용 시나리오를 형성해야 합니다.
산업 인텔리전스, AI 금융 및 데이터 제품, 타사 AI 도구 및 SaaS 제품이 집계됩니다. 기본 컴퓨팅 능력과 모델 기능은 직접적으로 사용 가능한 산업 제품과 비즈니스 가치로 변환됩니다.
기반 사업 · 고빈도 현금 흐름
성장 엔진
수익 엔진
높은 고객 단가 · 높은 이익
MaaS 계층은 스케줄링 네트워크의 컴퓨팅 성능을 표준 API 및 즉시 사용 가능한 모델 서비스로 캡슐화합니다. GPU가 어디에 있는지 신경 쓸 필요가 없고 제품 자체에만 신경 쓰면 됩니다.
참고: 백서 §3 일체양익 · MaaS 레이어 계획기존 코드는 base_url 한 줄만 변경하면 마이그레이션이 가능하며 지속적인 일괄처리와 자동 라우팅을 지원합니다.
주류 오픈 소스 및 자체 개발 모델을 사용할 수 있으며, 구독 + 종량제 청구 및 온라인 엔드포인트로 원클릭 배포가 가능합니다.
사전 설정된 산업 인텔리전스 에이전트 및 오케스트레이션 캔버스를 드래그 앤 드롭하여 자체 AI 워크플로우를 구성하세요.
코드 생성, 완성, 리뷰를 돕는 어시스턴트로, 팀을 위한 효율적인 R&D 파트너입니다.
기술 연구 및 개발부터 글로벌 공개 베타까지 지속적으로 반복됩니다.
유휴 컴퓨팅 성능 기술 개발 시작 Axiur Twelve로부터 자본 투자를 받아 특별 개발팀을 구성했습니다.
운영 검증 및 아키텍처 개선의 초기 단계에 진입합니다. 3계층 아키텍처, 하이브리드 합의 메커니즘, DGEI 인센티브 모델 등 핵심 기술은 계속해서 개발되고 있습니다.
"유휴 컴퓨팅 성능 재사용"에서 "작업 평가 + 리소스 평가 + 지능형 스케줄링 및 할당"으로 전환합니다.
플랫폼의 기본 프레임워크가 개발되었습니다.
블루칩 등 캐피털 기관도 투자에 참여했다.
9월 글로벌 공개 베타 및 Worker 모집 시작 예정.
일정은 프로젝트 승인에 따라 결정됩니다. 기준이 충족되지 않으면 확장이 연기되고 인력 초과를 희생하여 단계를 건너뛰지 않습니다. 각 단계가 끝나면 승인 보고서(9개 고정 필드)가 공개됩니다. 다음 단계로 진입하기 위한 유일한 조건은 이전 단계의 기준을 모두 충족하고 공개하는 것입니다.
참조: 백서 §9.2 단계적 로드맵 · §9.2.1 승인 보고서 사양50~100개의 NVIDIA 스택 노드가 초대를 통해 초대됩니다. 코어 스케줄링 및 5계층 검증은 온라인입니다. 테넌트 콘솔(웹 터미널 + 파일 채널); 실제 결제(명목화폐/안정화폐).
탄력적 최선 모드가 등록을 위해 열려 있습니다(목표 1,000개 노드). 수익 연기 풀이 온라인 상태입니다. OpenAI 호환 게이트웨이 + 연속 일괄 처리; 첫 번째 에어드랍 단계는 라이선스 상태에 따라 결정됩니다.
독점 보증 모델 + 중복 배포; MaaS 온라인; 최초의 수직 모델 파이프라인 제공 베타; 첫 번째 기업 테넌트 배치.
오케스트레이션 캔버스 + Web IDE 공개 베타; 미리 설정된 에이전트 매트릭스를 온라인으로; ROCm 실험 지원; 환매 및 파기 시작.
성숙한 퍼블릭 체인에 대한 결제 및 예금 계약(파괴 발표/보관 벌금/안정적인 통화 결제 채널) 공급업체 간 적응 연구. 계약 메인넷이 배포되기 전에 독립적인 제3자 보안 감사를 완료해야 하며 감사 보고서의 전문이 공개됩니다.
A12는 법률에 따라 캐나다에 법인등기를 완료하고 "회사등록증"을 취득하였습니다. (등록정보는 현지법에 따라 접수되며 일반에 공개되지 않습니다.) MSB 및 SEC 관련 라이센스 신청이 진행 중이며 라이센스를 취득할 때까지 위 라이센스와 관련된 사업은 수행되지 않습니다.
A12는 플랫폼의 핵심 기술 자산을 보호하기 위해 중국, 나이지리아 및 미국에서 핵심 컴퓨팅 파워 스케줄링 기술에 대한 특허 신청을 동시에 진행하고 있습니다.
자금, 고객, 컴퓨팅 능력 또는 시간과 전문 지식을 가져오든 각 기여에는 명확한 권리와 인센티브 경로가 있으며 규칙은 백서에 기록되어 있으며 할당은 실제로 DAO에 의해 결정됩니다.
참고: 백서 §8 토큰 경제 · §9 공개 베타 및 DAO 거버넌스컴퓨팅 인프라 트랙을 낙관하며, 조기 참여와 정보 투명성을 원하는 분.
AI 팀, 기업 또는 기관 고객 리소스를 보유하고, 이를 지속적인 수입으로 전환하고 싶은 분.
대량의 GPU 또는 IDC 리소스를 보유하고, 안정적이고 규정 준수적인 수익화 채널을 찾는 분.
커뮤니티 구축에 시간과 전문 지식을 투자하고 거버넌스 권한과 토큰 인센티브를 얻으려는 의지가 있습니다.
A12는 싱가포르, 한국, 미국의 전문 기관 투자를 유치했으며, 컴퓨팅 공급, 하드웨어, 연구 기관 및 커뮤니티와 함께 글로벌 네트워크를 공동 구축하고 있습니다.
참고: 백서 §10 회사 및 투자 정보🇸🇬 싱가포르 · 기관 투자자
🇰🇷대한민국·블록체인 전문 펀드
🇺🇸 미국 · 벤처
파트너 명단은 지속적으로 업데이트되며 공식 공지를 기준으로 합니다. 생태계 협력 문의는 푸터의 '온라인 상담'을 통해 남겨 주세요.
클로즈드 베타 경험 계획의 사용 피드백에서 발췌 - AI 스타트업, 과학 연구 기관, 콘텐츠 스튜디오 등 세 가지 유형의 일반 사용자를 대상으로 합니다.
내부 테스트 체험 피드백 발췌(ILLUSTRATIVE). 정식 출시 시 실제 사용자 동의 콘텐츠를 기준으로 합니다"동일한 LoRA 미세 조정 작업 배치가 분산 노드에 예약된 후 청구서는 원래 클라우드 견적의 일부에 불과했습니다. 가장 놀라운 것은 승인 보고서였습니다. 모든 재실행 비교가 잘 문서화되었습니다."
"연구실은 자체 전산실을 구축할 예산이 없습니다. 요청에 따라 A100 시간대를 신청하고 완료되는 대로 공개합니다. 프로젝트가 완료되면 일정 기록이 자금 보고서에 바로 첨부되고 감사가 1회 수행됩니다."
"렌더링 팜의 성수기 일정은 2주 정도 걸립니다. 근무 외 시간의 배치 프레임 작업을 저가형 A12 티어로 전환하고, 배송 시간도 주 단위에서 일 단위로 변경했습니다."
컴퓨팅 파워 스케줄링, GPU 인프라, 분산 시스템 및 모델 애플리케이션을 포괄하는 완전한 기술 링크 - 실리콘 밸리 엔지니어링 시스템 × 중국 AI 기술 강점 × 나이지리아 분산 및 GPU 인프라 엔지니어링 강점.

실리콘 밸리, 미국/중국 · 분산 컴퓨팅 및 리소스 스케줄링 분야에서 12년 이상의 경력. 지역 간 컴퓨팅 파워 스케줄링, 다중 리소스 작업 할당, 엣지 컴퓨팅 및 대규모 클러스터 최적화 Spark, Hadoop, Kubernetes, AWS/Azure와 같은 분산 및 클라우드 인프라에 익숙합니다.

중국/미국 실리콘 밸리 · AI 인프라 및 클라우드 네이티브 아키텍처 분야에서 10년 이상의 경험. GPU 인프라, AI 클라우드, 추론 플랫폼 및 전반적인 대규모 클러스터 아키텍처를 담당합니다. GPU 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지 및 스케줄링 시스템을 통합 AI 인프라에 통합하는 데 능숙합니다.

미국 실리콘 밸리 · 대규모 인터넷 및 AI 플랫폼 엔지니어링 분야에서 10년 이상의 경험. 모델 서비스, 개발자 플랫폼, AI Codex/Agent 도구 체인을 담당합니다. "모델 → 에이전트 → 애플리케이션 → 개발자 생태계"의 엔지니어링 링크를 엽니다.

나이지리아 · 분산 시스템 및 높은 동시성 백엔드 분야에서 8년 이상의 경험. 노드 네트워크, 스케줄링 미들웨어, 작업 라우팅, 원격 측정 및 내결함성 메커니즘을 담당합니다. 복잡한 네트워크 환경에서 안정적이고 확장 가능하며 복구 가능한 분산 서비스를 구축하는 데 능숙합니다.

나이지리아 · GPU/클라우드 인프라 관련 실무 경험 7년 이상. 프로덕션 수준 GPU 클러스터, 노드 모니터링, GPU 활용 최적화 및 추론 실행 환경을 담당합니다. H100/B200 및 기타 데이터센터 GPU, NVIDIA GPU Operator, DCGM, MIG에 익숙합니다.

미국 · MLSys, LLM 추론 및 에이전트 연구 배경. 모델 추론 효율성, 에이전트 실행 시스템, 병렬 컴퓨팅 및 작업 이해를 담당합니다. 모델 계층 작업 특성을 예약 계층에서 식별할 수 있는 리소스 수요 지표로 변환할 수 있습니다.
플랫폼 가치의 핵심은 토큰 유통 시장 가치가 아닌 서비스 수익입니다. 서비스 정산은 법정통화/안정통화로 이루어집니다. 토큰은 인센티브 발행, 수수료 할인 및 거버넌스 제안에 사용됩니다. 임차인은 코인을 보유하도록 강요되지 않습니다.
참고: 백서 8장 토큰 경제 모델생태계 풀 연간 상한을 더하면 공급 확장 속도는 수학적으로 상한이 정해집니다. 바이백·소각으로 실제 유통량은 상한보다 더 낮아집니다(백서 그림 8-1).
NetRevenue = 총수익 − 컴퓨팅 조달 − 인프라
제3자 회계법인 인증 후 공고
B_q = p_burn × NetRevenue
초기 20% · 상한 30% · 조정 가능한 거버넌스
ΔS_q = B_q ÷ VWAP_q
거래량 가중치로 실행되어 누구나 독립적으로 검증 가능
게임용 노트북, 워크스테이션, IDC 클러스터 - 유휴 상태인 동안 A12 네트워크에 연결하여 자동으로 주문을 받을 수 있습니다. 견적은 공개적이고 투명하며 수입은 3개 주에서 관리되며 불이행 당사자는 보상을 지불하고 규칙은 체인에서 확인할 수 있습니다.
공급측 참조 견적(예시): 총소득 참조 범위, 순액은 공공 규칙에 따라 정산 · 참조: 백서 §4 수익 에스크로 · §8.4 포인트 규칙| 당신의 GPU | VRAM | 액세스 수준 | 참고 총수익/카드·시간 | 예상 월간 총소득* | 작동하다 |
|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100데이터센터/기관 | 80 GB | Tier-S | $2.39 | ≈ $1,030 | 지금 접속 → |
| NVIDIA A100데이터센터/기관 | 80 GB | Tier-S | $1.35 | ≈ $583 | 지금 접속 → |
| NVIDIA L40S전문 워크스테이션 | 48 GB | Tier-A | $0.71 | ≈ $307 | 지금 접속 → |
| NVIDIA A6000전문 워크스테이션 | 48 GB | Tier-A / B | $0.36 | ≈ $156 | 지금 접속 → |
| NVIDIA RTX 5090고성능 PC | 32 GB | Tier-A / B | $0.39 | ≈ $169 | 지금 접속 → |
| NVIDIA RTX 4090게이밍/디자인 PC | 24 GB | Tier-B | $0.31 | ≈ $134 | 지금 접속 → |
* 평균 활용도 60%(월 432시간)를 기준으로 총 수익을 추정하며, 실제 수익은 작업량, 인증 통과율, 온라인 시간에 따라 결정됩니다. 플랫폼 서비스 수수료 및 정산 규정이 모두 공개됩니다.수익 투명성 약속: 공개 베타 후 30일부터 'Worker 실수령 주간 보고'를 발표합니다 — 모델별 실수령 평균, 대다수 머신 구간, 상위 분위, 작업 점유율을 공시합니다(통계 기준 설명 포함). 업계 표준으로 Salad Chef 실수령 페이지를 참조합니다. 솔직한 안내: 저사양 또는 구형 GPU는 먼저 지역 전기요금 손익분기점을 계산해 보세요. 저희는 수익을 과장하지 않습니다.
기기를 선택하고 월별 총 수익을 추정하세요(예시)
Worker 공급 센터(수익 시뮬레이션 + 하드웨어 자가 점검 + 접속 등록) → Worker 하드웨어 목록(4단계 진입 요건) → 장기 수익 보장(수익 분배 단계 공시) →
데이터 센터에서 개인 워크스테이션에 이르기까지 모든 호환 GPU를 A12 네트워크에 연결하여 청구할 수 있습니다. 온라인으로 전환하기 위한 4단계, 3개 주 수익 호스팅 및 모든 규칙이 대중에게 공개됩니다.
참고: 백서 §4 수익 에스크로 및 몰수 · §8.4 에어드롭 및 포인트NVIDIA GPU(소비자 수준에서 데이터 센터 수준까지), 안정적인 네트워크 및 전원 공급 장치.
A12 노드 프로그램을 설치하고 플러그 앤 플레이하면 하드웨어 사양이 자동으로 보고됩니다.
5단계 검증(선언 → 실제 측정 → 원격 측정 → 작업 수준 → 평판)에 도달한 후 스케줄링 풀에 들어갑니다.
청구는 유효 작업량을 기준으로 이루어지며 수익은 획득 → 보류 → 보관 해제됨으로 이동됩니다.
A100/H100 수준 클러스터, 고속 상호 연결은 대규모 모델 교육 및 기업별 로드를 수행할 수 있습니다.
RTX 4090/5090 수준의 그래픽 카드는 추론, RAG 및 LoRA 미세 조정 작업을 수행합니다.
일반 게이밍 노트북/데스크톱 외장 그래픽, 경량 배치 및 생태계 작업 수행.
글로벌 사용자를 대상으로 Worker 모집 프로그램을 시작합니다. 컴퓨팅 접속, 생태계 확산, 커뮤니티 기여를 통해 북미, 유럽, 아프리카, 아시아 태평양(싱가포르) 등 핵심 지역을 아우르는 글로벌 스마트 컴퓨팅 네트워크를 함께 만들어 갑니다.
참고: 백서 §8.5 퍼블릭 베타 인센티브 설명 · §8.4 에어드롭 및 포인트개인/기관 GPU 컴퓨팅 성능 노드에 연결하고 플러그 앤 플레이하세요.
네트워크에 참여하려면 더 많은 GPU 노드를 초대하세요.
온/오프라인 기술세미나 및 생태활동에 참여해보세요.
커뮤니티 콘텐츠, 브랜드 홍보, 생태 구축에 참여하세요.
DAO는 플랫폼 운영 계층이 아니라 생태계 거버넌스 계층입니다. 생태계 인센티브 배분은 DAO 제안 + 투표로 실질적으로 결정되며, 스케줄링 전략, 가격 책정, 리스크 관리는 운영 주체가 담당하고 DAO의 제언을 수용합니다.
글로벌 거버넌스 의석
1기 개방
▸ 제안·투표·주요사항 관리(12개월, 1회 갱신 가능)
▸ 플랫폼 규칙 및 관련 거버넌스 결정에 참여
▸ 생태계 기여에 따른 인센티브
▸ 전용 포인트와 생태계 혜택
▸ A12 글로벌 생태계 구축 우선 참여
공개 베타 자리는 지역과 하드웨어 계층별로 단계적으로 풀리며, 선착순으로 심사합니다.
최신 클라우드 API처럼 글로벌 컴퓨팅 성능을 사용하세요. GPU가 어디에 있는지 상관하지 않고 일정 엔진이 최적의 경로를 선택합니다.
이메일로 등록하여 공개 베타 계정을 개설하고 KYC를 완료하여 전체 기능과 공개 베타 인센티브 자격을 잠금 해제하세요. 선불이 필요하지 않으며 수량에 따라 청구됩니다.
콘솔 카드 선택 / API 자동 라우팅 / CLI 배치 제출의 세 가지 방법 중에서 선택할 수 있습니다. OpenAI 호환 인터페이스 한 줄 base_url은 기존 코드를 마이그레이션합니다.
작업에서는 컴퓨팅 성능 수준, 비용 세부 정보 및 승인 보고서를 실시간으로 볼 수 있습니다. 훈련 작업은 체크포인트 내결함성과 추론 엔드포인트의 탄력적인 확장을 지원합니다.
대형 클라우드 플랫폼에 필적하는 완전한 지원 체계: 문서, 상태 공시, 커뮤니티 및 비즈니스 응대를 글로벌 공개 베타와 함께 시작합니다.
빠른 시작, 인스턴스 유형, 청구 세부 정보, 스토리지 대역폭, API 시작하기, 문제 해결 - 이제 8가지 핵심 문서를 사용할 수 있습니다.
문서사이트 들어가기 →
구성 요소 상태, 지역별 가용성 및 사고 검토는 공개 베타가 온라인 상태가 된 후 60초마다 새로 고쳐집니다. 온라인이 아닌 서비스에는 상태가 없습니다.
상태 페이지 보기 →
5단계 검증 상세 설명, 데이터 격리 등급, 수익 3단계 에스크로, SLA 및 에스크로 기준, 미적용 시나리오 솔직 목록.
보안 아키텍처 읽기 →
H100/A100/RTX 4090 3부분으로 구성된 시장 전체 가격 비교: 시간당 가격, 6가지 가격 요소, 숨겨진 비용 및 공급 측 실제 수익 공개.
가격 가이드 시리즈 읽기 →
Discord/Telegram 기술 커뮤니티, 정기 AMA 및 해커톤, 핵심 엔지니어들이 그룹에 참여하여 질문에 답변합니다.
6단계 사례 템플릿(도전 → 계획 → 하드 지표 → 규모 → 견적 → 재구매), 고객 확인 후 숫자가 공개됩니다. 첫 번째 사례 고객은 공개 베타에 대한 독점적인 조건을 누릴 수 있습니다.
사례 프레임워크 보기 →
지원 센터는 등급별 SLA 응답(P0 30분)과 함께 작업 주문을 제출하고 추적합니다. 주요 고객은 맞춤형 클러스터 및 규정 준수 검토 지원을 지원합니다.
지원센터 들어가기 →
테넌트, 컴퓨팅 공급자, 생태계 공동 구축자 — 세 가지 질문으로 연락 전에 최적의 제안을 준비합니다.
플랫폼, 보안, 혜택, 참여 방법에 대해 물어볼 수 있는 몇 가지 질문은 다음과 같습니다.
2021년 유휴 컴퓨팅 파워 스케줄링으로 시작한 A12는 AI 컴퓨팅 분야의 중요한 일원으로 성장해 왔습니다. 2026년에는 글로벌 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 업계의 선구자이자 리더가 되었습니다. 시대의 요청에 부응해 선 A12는 선구자로서의 책임을 다해 기대에 보답하겠습니다.