상세 설명
1. Compute Subnet 확장 (2026년 1분기)
Render의 분산형 컴퓨트 서브넷인 Dispersed는 전 세계 GPU 자원을 모아 AI 추론과 머신러닝 작업을 지원하는 것을 목표로 합니다. 2025년 Solana Breakpoint에서 처음 공개되었으며, NVIDIA H200, AMD MI300X 같은 기업용 GPU를 지원합니다. 현재 시험 단계에서 벗어나 더 넓은 산업 분야에서 확장 적용을 준비 중입니다.
의미: 분산형 AI 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 RENDER의 실용성이 높아질 것으로 기대되지만, 토큰 발행량(월 50만 개)과 소각량(월 5만 개)의 차이로 인해 단기적으로 가격 변동성이 있을 수 있습니다.
2. 오픈 AI 모델 통합 (2026년)
Render는 OTOY와 협력하여 600개 이상의 오픈 소스 AI 모델을 네트워크에 통합합니다. 이를 통해 아티스트와 개발자는 Stable Diffusion, Llama-3 같은 생성 AI 도구와 기존 3D 작업 흐름을 결합할 수 있습니다. Timeline과 Canvas 기능을 활용해 AI와 3D 콘텐츠를 혼합 제작할 수 있습니다 (Render Foundation).
의미: 네트워크 활동 증가에 긍정적이지만, AWS, Google 같은 중앙화된 클라우드 서비스와의 경쟁이 여전히 과제로 남아 있습니다.
3. VR/AR 및 로보틱스 개발 (2026년)
Render는 VR/AR 콘텐츠 제작과 로보틱스 시뮬레이션을 위한 ‘월드 모델’ 개발에 나서고 있습니다. 이 기술은 개발자가 사실적인 가상 환경에서 AI 에이전트를 훈련시킬 수 있도록 하며, Render의 분산 GPU 클러스터를 활용합니다 (DamiDefi).
의미: 장기적으로 Render의 활용 범위를 렌더링을 넘어 다양화하는 긍정적인 신호이나, 실제 구현 과정에서의 위험 요소도 존재합니다.
4. 거버넌스 업그레이드 (지속적 진행)
커뮤니티는 Render Network Proposals(RNPs)를 통해 토큰 경제와 노드 인센티브를 지속적으로 개선하고 있습니다. 최근 RNP-021은 기업용 GPU 도입에 초점을 맞췄으며, 앞으로는 토큰 발행 일정과 소각 메커니즘에 관한 제안도 나올 예정입니다 (Render Whitepaper).
의미: 거버넌스의 유연성은 강점이지만, 논의가 길어질 경우 중요한 업데이트가 지연될 위험도 있습니다.
결론
Render의 2026년 로드맵은 분산형 GPU 자원을 AI와 몰입형 기술의 핵심 인프라로 전환하는 데 집중하고 있습니다. 2025년에 전체 렌더링의 35%가 이루어지는 등 성장 신호가 있지만, 토큰 경제 재조정과 경쟁 심화가 주요 과제로 남아 있습니다. Dispersed의 AI 전환이 인플레이션 압력을 상쇄할 만큼 충분한 수요를 끌어올 수 있을지 주목됩니다.