# Targon

> Targon은 Bittensor의 서브넷 4(Subnet 4)에 구축된 탈중앙화 AI 인프라 및 기밀 컴퓨팅 시장으로, AI 워크로드를 위한 안전한 GPU 및 CPU 대여 서비스를 제공합니다.

- Canonical URL: https://iq.wiki/kr/wiki/targon
- Categories: Projects & Protocols
- Tags: Layer1, Infrastructure
- Created: 2025-11-05T23:00:45.975Z
- Last updated: 2026-07-18T21:54:28.716Z
- Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki)

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**Targon**은 Manifold Labs에서 개발한 탈중앙화 인공지능(AI) 인프라 및 기밀 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 [Bittensor](https://iq.wiki/wiki/bittensor-tao) 네트워크의 서브넷 4(SN4)로 운영되며, 컴퓨팅 자원 시장을 제공하고 AI 모델의 학습 및 배포를 위한 안전하고 확장 가능한 GPU 및 CPU 대여 서비스를 지원합니다. [\[1\]](#cite-id-eruiYhr8zg) [\[2\]](#cite-id-eOilwqD2Pv)

## 개요

Targon은 두 가지 주요 기능을 수행하도록 설계되었습니다. 첫째는 안전한 하드웨어 대여를 제공하는 기밀 클라우드 플랫폼이며, 둘째는 [Bittensor](https://iq.wiki/wiki/bittensor-tao) 생태계 내의 탈중앙화 컴퓨팅 시장입니다. 이 플랫폼의 핵심 가치 제안은 고성능, 비용 효율성 및 검열 저항성을 갖춘 AI 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것입니다. 또한 실행 중에 데이터와 지적 재산이 보호되도록 보장함으로써 독점 AI 모델의 안전한 수익화를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. [\[3\]](#cite-id-hFX17a05iI) [\[4\]](#cite-id-DcOd0jJMw2)

플랫폼의 아키텍처는 Targon Virtual Machine(TVM)을 중심으로 구축되었으며, 하드웨어 수준의 보안 기술을 활용하여 AI 워크로드를 위한 격리되고 검증 가능한 환경을 조성합니다. 이를 통해 개발자는 인프라 제공업체조차 자신의 모델과 데이터에 접근할 수 없다는 암호학적 보증을 받으며 컴퓨팅 자원을 임대할 수 있습니다. Targon은 개발자의 채택을 간소화하기 위해 OpenAI 호환 엔드포인트를 통합하고 Llama-3 70b와 같은 다양한 AI 모델을 지원합니다. 프로젝트 생태계에는 컴퓨팅 자원을 제공하는 마이너(Miner)와 네트워크 무결성 및 서비스 품질을 보장하는 검증자(Validator)라는 뚜렷한 역할이 포함됩니다. [\[5\]](#cite-id-agzOVeciWe) [\[2\]](#cite-id-eOilwqD2Pv)

## 역사

Targon의 개발은 2024년 공개 저장소에 초기 커밋이 이루어지면서 시작되었으며, 2024년 1월 30일에 프로젝트 라이선스 파일이 추가되었습니다. 2025년 3월 31일, Manifold Labs는 Targon v6를 발표하며 Targon Virtual Machine(TVM)의 아키텍처를 상세히 공개했습니다. [\[5\]](#cite-id-agzOVeciWe) [\[3\]](#cite-id-hFX17a05iI)

2025년 내내 프로젝트와 모회사인 Manifold Labs는 커뮤니티 구축 및 개발 활동에 매진했습니다. 2025년 초, Manifold Labs는 [ETHDenver](https://iq.wiki/wiki/ethdenver)에서 제1회 연례 Bittensor 해커톤을 개최하여 팀들이 Targon API를 사용해 애플리케이션을 구축하도록 경쟁했습니다. 이후 회사는 "Manifold 2.0"을 발표하며 Targon을 핵심 구성 요소로 하는 탈중앙화 프런티어 AI 연구소를 구축하겠다는 미션을 밝혔습니다. 2025년 8월 30일, Manifold Labs는 Targon 컴퓨팅 시장의 성장을 가속화하기 위해 1,050만 달러 규모의 시리즈 A 펀딩 라운드를 유치했다고 발표했습니다. [\[1\]](#cite-id-eruiYhr8zg)

프로젝트의 공식 X(구 트위터) 계정인 @TargonCompute는 2025년 6월에 생성되었습니다. 플랫폼의 주요 제품인 "Secure Targon Compute"는 2025년 10월 28일에 공식 출시되어 개발자들이 TVM으로 보안이 유지되는 H200 GPU 및 CPU 노드를 임대할 수 있게 되었습니다. 출시 이후 팀은 10월 31일에 사전 구성된 Ubuntu 이미지를 출시했으며, 2025년 11월 4일에는 연결 가능한 영구 스토리지 볼륨 지원을 도입했습니다. [\[6\]](#cite-id-FNRcjCV7KC)

## 기술

Targon의 기술 스택은 독자적인 Targon Virtual Machine과 [Bittensor](https://iq.wiki/wiki/bittensor-tao) 네트워크와의 통합을 통해 AI 연산을 위한 안전하고 검증 가능한 환경을 제공하는 데 중점을 둡니다.

### 핵심 아키텍처

Targon은 머신러닝 시스템 네트워크를 조정하기 위해 인센티브 메커니즘을 사용하는 탈중앙화 프로토콜인 [Bittensor](https://iq.wiki/wiki/bittensor-tao) 네트워크의 서브넷 4로 운영됩니다. 이 프레임워크 내에서 Targon은 마이너가 컴퓨팅 파워를 제공하고 검증자가 평가한 성능 및 신뢰도에 따라 보상을 받는 탈중앙화 컴퓨팅 시장으로 기능합니다. 플랫폼은 추론 작업을 위한 저지연 성능을 촉진하기 위해 네트워킹 인프라에 InfiniBand를 활용합니다. [\[1\]](#cite-id-eruiYhr8zg) [\[2\]](#cite-id-eOilwqD2Pv)

### Targon Virtual Machine (TVM)

TVM은 Targon 보안 모델의 핵심으로, 베어메탈 하드웨어에 기밀 가상 머신(CVM)을 배포하도록 설계되었습니다. 이는 호스트 서버와 연결된 GPU 모두에 대해 엔드투엔드 보안 및 증명을 제공합니다. TVM 아키텍처는 네 가지 주요 계층으로 구성됩니다.

* **호스트 검증(Host Verification):** 물리적 서버의 하드웨어가 기밀 컴퓨팅과 호환되는지 평가하는 초기 프로세스로, Intel [TDX](https://iq.wiki/wiki/tdx) 또는 AMD SEV 지원, 유효한 TPM 2.0 모듈 및 보안 부팅(Secure Boot) 구성을 확인합니다.
* **호스트 검증 증명 서비스(Host Verification Attestation Service):** 호스트의 하드웨어 보고서를 검증하는 신뢰할 수 있는 서비스입니다. 호스트가 보안 기준을 충족하면 서비스는 CVM 배포를 시작합니다.
* **CVM GPU 증명(CVM GPU Attestation):** CVM 내부에서 실행되는 서비스로, NVIDIA nvTrust SDK를 사용하여 NVIDIA GPU의 무결성과 진위 여부를 확인하고 암호학적 증거로서 JWT 기반 증명 토큰을 생성합니다.
* **Manifold SDK:** 모든 TVM 구성 요소 간의 [API](https://iq.wiki/wiki/apis) 및 데이터 모델을 표준화하여 일관된 통신과 통합을 보장하는 소프트웨어 개발 키트입니다. [\[3\]](#cite-id-hFX17a05iI)

### 보안 기능

Targon 플랫폼은 AI 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터와 모델을 보호하기 위해 하드웨어 기반 보안을 토대로 구축되었습니다.

* **기밀 컴퓨팅(Confidential Computing):** 데이터가 사용되는 동안 이를 보호하기 위해 하드웨어 기반 [신뢰 실행 환경](https://iq.wiki/wiki/trusted-execution-environments)(TEE)을 활용합니다. 이는 Intel Trust Domain Extensions([TDX](https://iq.wiki/wiki/tdx)) 및 AMD Secure Encrypted Virtualization(SEV)과 같은 기술을 통해 달성됩니다.
* **NVIDIA 통합:** 플랫폼은 NVIDIA 기밀 컴퓨팅을 통합하여 하드웨어 기반 데이터 보호를 GPU 제품까지 확장하며, CPU와 GPU 간의 전송 중인 데이터를 보호하기 위한 Protected PCIe(PPCIE) 지원을 포함합니다.
* **원격 증명(Remote Attestation):** 이 프로세스를 통해 사용자는 민감한 워크로드를 배포하기 전에 컴퓨팅 환경의 하드웨어 및 소프트웨어 무결성을 암호학적으로 확인할 수 있습니다.

플랫폼의 로드맵에는 보안 모델 학습, AMD SEV-SNP와 같은 기술에 대한 멀티 벤더 지원 확대, 사용자 친화적인 도구를 갖춘 종합 AI 개발 플랫폼 개발 등의 계획이 포함되어 있습니다. [\[5\]](#cite-id-agzOVeciWe) [\[2\]](#cite-id-eOilwqD2Pv)

## 토크노믹스

Targon의 네이티브 토큰은 Bittensor의 서브넷 4로서의 역할을 나타내는 티커 심볼 SN4로 식별됩니다.

* **토큰 이름:** Targon
* **티커:** SN4
* **네트워크:** Bittensor
* **최대 공급량:** 21,000,000 SN4
* **총 공급량:** 2025년 11월 기준, 총 공급량은 약 3,129,468 SN4로 보고되었습니다.

SN4 토큰은 Targon 서브넷의 인센티브 메커니즘 내에서 컴퓨팅 자원을 제공하는 마이너와 네트워크 무결성을 보장하는 검증자에게 보상을 제공하는 데 사용됩니다. 토큰은 탈중앙화 거래소에서 거래되며, 주요 시장은 Subnet Tokens입니다. 가장 활발한 거래 쌍은 Bittensor 네트워크의 네이티브 토큰인 [TAO](https://iq.wiki/wiki/bittensor-tao) 대비 SN4입니다. [\[7\]](#cite-id-WXshsNOH0y) [\[8\]](#cite-id-jNRfcxEktr)

## 팀 및 펀딩

Targon은 텍사스주 오스틴에 본사를 둔 AI 인프라 기업인 Manifold Labs Inc.에서 개발 및 유지 관리합니다. 이 회사는 탈중앙화 머신러닝 시스템과 [Bittensor](https://iq.wiki/wiki/bittensor-tao) 통합을 전문으로 합니다. [\[1\]](#cite-id-eruiYhr8zg)

Manifold Labs의 주요 인물은 다음과 같습니다.

* **Robert Myers:** 설립자 겸 CEO. Myers는 이전에 Opentensor Foundation의 시니어 소프트웨어 엔지니어로 근무하며 Bittensor 개발에 기여했습니다.
* **James Woodman:** 공동 설립자.
* **Viraj Sahu:** 프로젝트와 관련된 인물로, 설립자 또는 핵심 팀원으로 추정됩니다. [\[1\]](#cite-id-eruiYhr8zg) [\[6\]](#cite-id-FNRcjCV7KC)

### 펀딩

2025년 8월 30일, Manifold Labs는 1,050만 달러 규모의 시리즈 A 펀딩 라운드를 마감했다고 발표했습니다. 이번 라운드는 OSS Capital이 주도했으며 [Digital Currency Group](https://iq.wiki/wiki/digital-currency-group)(DCG), Tobias Lütke, Ram Shriram 등이 참여했습니다. 회사는 이 자금이 Targon 컴퓨팅 시장과 클라우드 추론 비즈니스의 성장을 가속화하는 데 사용될 것이라고 밝혔습니다. [\[1\]](#cite-id-eruiYhr8zg)

## 사용 사례 및 제품

Targon의 인프라는 AI 추론, 모델 리싱(leasing), 범용 GPU 컴퓨팅에 주로 초점을 맞춘 다양한 AI 관련 서비스를 지원하도록 설계되었습니다. 플랫폼은 사용자가 다양한 대규모 언어 모델을 실시간으로 테스트하고 비교할 수 있는 "Playground" 인터페이스를 제공합니다. [\[4\]](#cite-id-DcOd0jJMw2)

Manifold Labs는 Targon 네트워크의 역량을 입증하기 위해 그 위에 여러 애플리케이션을 개발했습니다.

* **Dippy:** AI 기반 캐릭터 채팅 애플리케이션.
* **TAOBOT:** 다양한 탈중앙화 AI 서비스에 대한 액세스 포인트 역할을 하는 도구.
* **Sybil:** AI 강화 검색 도구.

이러한 제품들은 엔터테인먼트 및 정보 검색과 같은 분야에서 사용자 대면 애플리케이션을 지원하는 플랫폼의 능력을 보여줍니다. [\[4\]](#cite-id-DcOd0jJMw2)

## 비판

2025년 5월 Token Metrics에서 발행한 연구 보고서는 당시 프로젝트의 투명성이 부족했던 몇 가지 영역을 지적했습니다. 보고서는 프로젝트가 핵심 팀에 대한 정보를 눈에 띄게 공개하지 않아 사용자 및 투자자의 검증 가능성을 제한할 수 있다고 언급했습니다. 또한 공개 GitHub 저장소의 가시성이 제한적이어서 포괄적인 독립 코드 감사가 어렵다는 점도 지적했습니다. 마지막으로, 공식적이고 상세한 공개 로드맵의 부재로 인해 프로젝트의 장기적인 전략적 방향을 평가하기 어렵다는 점을 언급했습니다. [\[4\]](#cite-id-DcOd0jJMw2)