
Fabric by Carmel Labs
Carmel Labs, Inc. · 코딩
Fabric by Carmel Labs는 자신의 기기에서 나오는 연산 능력을 AI 워크로드를 돌리는 기업에 임대할 수 있게 해주는 분산 컴퓨팅 네트워크다. Windows, Mac, Linux에 작은 에이전트를 설치하면 기기가 유휴 상태일 때 조용히 작업을 맡는다. 그 대가로 제공한 연산량만큼 노트북으로 돈을 번다. 논리는 단순하다. 쓰지 않는 동안에도 노트북은 전력을 소비한다. 그렇다면 그 값이라도 받는 게 낫지 않겠는가. Fabric은 이미 가진 하드웨어에 값을 지불하는 부수입 앱처럼 작동한다.

Fabric by Carmel Labs 소개
Fabric by Carmel Labs란
Fabric by Carmel Labs는 유휴 소비자 기기를 AI 워크로드에 연결하는 분산 컴퓨팅 플랫폼이다. 기업은 클라우드 사업자에게서 서버를 빌리는 대신 일상적인 기기 네트워크로 작업을 보내고, 그 기기의 주인은 공유한 처리 능력에 대한 대가를 받는다. 연산 능력의 시장이며, 이미 가진 하드웨어 위에서 돌아간다.
이 제품은 두 가지 문제를 한 번에 해결한다. 한쪽에서는 AI 팀이 값비싼 인프라를 짓거나 빌리지 않고도 저렴한 처리 용량을 필요로 한다. 다른 쪽에서는 평범한 사람들이 하루 대부분을 놀리는 컴퓨터를 두고 아무것도 벌지 못한다. Fabric이 둘을 이어준다. 설치는 간단하고, 참여하는 데 기술적 배경은 필요 없다.
가장 큰 한계는 Fabric이 남는 여유 용량에 값을 지불하지, 돈을 벌려고 따로 산 하드웨어에 지불하지는 않는다는 점이다. 회사는 수익이 기기와 사용량에 따라 달라진다고 밝히고, 사이트의 숫자 자체도 시뮬레이션 데모다. 따라서 월별 금액은 약속이 아니라 추정치로 봐야 한다. 또한 작업이 들어오려면 기기가 온라인이고 유휴 상태여야 하며, 지급에는 10달러의 최소 기준이 있다.
시작하기
- fabric.carmel.so에서 무료 Fabric 계정을 만든다. 몇 초면 끝난다.
- Mac, Windows, Linux 기기에 가벼운 Fabric 에이전트를 내려받아 설치한다.
- 에이전트를 백그라운드에서 실행해 둔다. 컴퓨터가 유휴 상태일 때만 작업을 찾고, 성능이 다시 필요해지는 순간 멈춘다.
- 대시보드에서 완료된 작업과 잔액을 확인한다. 수익은 실시간으로 갱신된다.
- 10달러 최소 기준을 넘기면 지급을 신청한다. 자금은 Stripe를 거쳐 은행으로 보내진다.
제품 정보
Fabric by Carmel Labs의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.
추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 수업 중에 노트북이 노는 학생. 수업 사이에 에이전트를 켜두면 기기가 온라인이기만 하면 수고 없이 작은 수익을 쌓을 수 있다.
- 재택근무자와 디지털 노마드. 대시보드는 어디서든 수익을 추적하며, 에이전트는 컴퓨터가 바쁘지 않을 때만 자원을 쓰므로 업무 작업과 자원을 다투지 않는다.
- 예비 데스크톱이나 홈 서버가 있는 사람. 이미 하루 대부분 켜져 있는 기기가 가장 잘 맞는다. Fabric은 전용 하드웨어가 아니라 유휴 용량에 값을 지불하기 때문이다.
작업
- 남는 CPU와 메모리를 AI 추론 작업에 제공한다. 작업은 격리된 컨테이너에서 실행되어 파일에 접근할 수 없다. 처리 능력은 공유하되 데이터는 공유하지 않는 셈이다.
- 이미 가진 하드웨어로 부수입을 얻는다. 에이전트는 백그라운드에서 일하고 매달 지급한다. 기기 수의 최소 조건은 없다.
- 클라우드 비용의 일부만으로 커뮤니티나 연구 연산을 뒷받침한다. 팀은 서버를 빌리는 대신 이 네트워크를 쓸 수 있다. 같은 시장의 다른 쪽 면이다.
활용 상황
- 야간과 주말의 유휴 시간. 키보드에서 떨어져 있을 때 에이전트가 가장 많은 작업을 가져가며, 죽은 시간을 수익으로 바꾼다.
- 여러 대의 기기로 작은 기기 팜을 운영한다. 한 계정에서 무제한으로 기기를 연결하고 합산 잔액이 커지는 걸 지켜볼 수 있다.
- 본격적으로 하기 전에 부수입 구성을 시험한다. 작업 흐름에 맞지 않으면 언제든 클릭 한 번으로 멈출 수 있다.
주요 기능
샌드박스화된 작업 실행
모든 작업은 잠긴 샌드박스 안에서 실행되며, 물리적으로 문서나 사진, 브라우저 기록에 닿지 못한다. 작업은 처리 능력만 빌린다. 이 분리가 Fabric 안전성 주장의 핵심이며, 개인 파일을 걱정하지 않고 에이전트를 계속 돌릴 수 있다는 뜻이다. 기기에서 다른 무엇도 노출되지 않는다.
실시간 추적이 있는 수익 대시보드
대시보드는 완료된 작업과 그 보상을 보여주고, 작업이 들어오는 대로 갱신된다. 10달러 지급 기준 외에는 숨은 수수료도, 묶이는 조건도 없다. 잔액이 작업 하나씩 늘어나는 걸 본다. 기기를 계속 켜둘 가치가 있는지 판단하기 쉬워진다.
유휴 상태 자동 감지
에이전트는 컴퓨터가 유휴 상태가 될 때까지 일을 맡지 않고, 성능이 다시 필요해지면 즉시 멈춘다. 일정은 사용자가 정한다. Fabric이 쓸 수 있는 CPU와 메모리 양도 직접 통제한다. 덕분에 실제로 하고 있는 작업을 느리게 만들지 않는다.
Windows, Mac, Linux용 크로스 플랫폼 에이전트
Fabric은 가벼운 에이전트 하나를 제공하며, 주요 데스크톱 세 체계 모두에서 2분 안에 설치된다. 기술 지식은 필요 없다. 한 계정으로 원하는 만큼 많은 기기에 올릴 수 있다.
Stripe를 통한 지급
10달러 최소 기준을 넘기면 수익은 매달 Stripe를 거쳐 은행으로 지급된다. 시작할 때 기기의 최소 요건은 없다. 버는 돈을 깎아먹는 숨은 수수료는 없다고 회사는 밝힌다.
넓게 본 네트워크 현황
Fabric은 60개국 이상에서 2,500대가 넘는 기기, 20,500달러 이상의 지급, 수백만 건의 완료된 작업을 보고한다. 이 숫자는 사용자가 합류할 네트워크를 설명할 뿐, 자기 수익의 보장은 아니다. 다만 이 시장에 실제 수요가 있다는 점은 보여준다.
장단점
장점
- 설치는 몇 분이면 끝나고, 에이전트는 이미 가진 하드웨어에서 조용히 백그라운드로 일한다.
- 작업은 파일에 접근할 수 없는 샌드박스에서 실행되고, 트래픽은 종단 간 암호화된다.
- 언제든 멈출 수 있고, 에이전트가 쓸 수 있는 CPU와 메모리를 정확히 정할 수 있다.
- 한 계정으로 무제한 기기, 명확한 10달러 지급 기준, 매달 Stripe 지급.
단점
- 수익은 기기와 사용량에 따라 크게 달라지고, 회사 자체의 숫자도 시뮬레이션 데모로 표시되어 있어 월 소득을 예측하기 어렵다.
- 지급에는 10달러 최소 기준을 넘어야 하므로 느린 기기에서는 시간이 걸릴 수 있다.
- 작업은 기기가 유휴 상태이고 온라인일 때만 돌아가므로, 항상 꺼져 있는 기기는 아무것도 벌지 못한다.
자주 묻는 질문
유휴 컴퓨터 성능을 수익으로 바꾸는 데 쓴다. 에이전트를 설치하면 기기가 바쁘지 않을 때 기업이 보내는 AI 워크로드를 처리하고, 완료된 작업마다 보상을 지급한다.
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Fabric by Carmel Labs 대안
Forefront
Forefront · 코딩Forefront는 오픈소스 AI로 무언가를 만드는 웹 플랫폼이다. 대표적인 오픈소스 언어 모델을 자신의 데이터로 미세 조정하고, 성능을 평가하고, API로 실행하거나 내보내 직접 호스팅할 수 있다. 폐쇄형 플랫폼의 편의를 원하면서도 모델과 데이터의 소유권은 놓지 않으려는 개발자가 대상이다.
Startkit
StartKit.AI · 코딩Startkit은 AI SaaS와 AI 래퍼 제품을 만들기 위한 보일러플레이트다. 지루한 부분을 미리 연결해 둔 AI 스타트업 보일러플레이트라고 생각하면 된다. 인증, Stripe와 Lemon Squeezy 결제, 사용량 제한, 트랜잭션 이메일, 그리고 OpenAI, Anthropic, Groq, Llama와 통신하는 AI API 스타터 키트가 포함된다. 저장소를 복제하고 가격을 정한 뒤 사용자가 실제로 돈을 내는 부분에 착수하면 된다. React와 Tailwind 위의 Next.js로 만들어졌기 때문에 보일러플레이트 코드의 상당 부분이 이미 익숙하게 느껴진다.
Testim
Tricentis · 코딩Testim은 웹, 모바일, Salesforce 애플리케이션 전반에 걸쳐 엔드투엔드 테스트를 만들고 실행하는 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼이다. 머신러닝에 기대어 인터페이스가 바뀌어도 테스트를 안정적으로 유지하므로, 팀은 깨진 셀렉터를 고치는 데 쓰는 시간을 줄인다. 오늘부터 쓸 수 있는 자동화 테스트 도구치고 나쁘지 않다. 브라우저에서 동작을 녹화해 테스트를 만들고, 더 세밀한 제어가 필요하면 JavaScript를 더한다. 바쁜 QA 팀에게 탄탄한 선택이다.
