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EigenAI의 엔드 투 엔드 추론: 블록체인-AI 결정론의 역설 해결

· 약 9 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

AI 에이전트가 여러분의 암호화폐 포트폴리오를 관리하거나 스마트 컨트랙트 트랜잭션을 실행할 때, 그 결정이 재현 가능하고 검증 가능하다고 신뢰할 수 있을까요? 최근까지 그 대답은 단호하게 "아니요"였습니다.

블록체인의 결정론적 아키텍처와 AI의 확률적 특성 사이의 근본적인 긴장은 6억 8천만 달러 규모의 문제를 야기했습니다. 자율 에이전트가 고가치 금융 운영을 점점 더 많이 제어함에 따라 이 수치는 2034년까지 43억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다. 업계 전문가들이 Web3에서 "가장 위험한 시스템 과제"라고 부르는 문제를 해결하기 위해 2026년 초에 출시된 EigenAI의 엔드 투 엔드 추론 솔루션을 소개합니다.

결정론의 역설: AI와 블록체인이 어울리지 않는 이유​

블록체인 기술의 핵심은 절대적인 결정론에 의존합니다. 이더리움 가상 머신(EVM)은 언제 어디서 실행되든 모든 트랜잭션이 동일한 결과를 생성하도록 보장하여 분산 네트워크 전체에서 신뢰가 필요 없는(trustless) 검증을 가능하게 합니다. 동일한 입력을 처리하는 스마트 컨트랙트는 항상 동일한 출력을 생성합니다. 이러한 불변성은 2.5조 달러에 달하는 블록체인 자산을 가능하게 하는 기반입니다.

AI 시스템, 특히 거대 언어 모델(LLM)은 반대 원칙으로 작동합니다. LLM 출력은 샘플링 절차와 확률적 토큰 선택으로 인해 동일한 입력이라도 실행 시마다 결과가 달라지는 본질적으로 확률적인 특성을 가집니다. 온도를 0으로 설정하더라도 부동 소수점 연산의 미세한 수치 변동으로 인해 다른 출력이 발생할 수 있습니다. 이러한 비결정론은 AI 에이전트가 되돌릴 수 없는 온체인 결정을 내릴 때 치명적입니다. 블록체인에 기록된 오류는 되돌릴 수 없으며, 이러한 특성으로 인해 스마트 컨트랙트 취약점으로 인한 수십억 달러의 손실이 발생해 왔습니다.

그 위험성은 매우 큽니다. 2026년까지 AI 에이전트는 기업 시스템 전반에서 지속적으로 운영되어 실제 자산을 관리하고 5,000만 상점에 걸쳐 2,900만 달러에 달하는 자율 결제를 실행할 것으로 예상됩니다. 하지만 이러한 에이전트의 의사 결정 과정이 동일한 질문에 대해 서로 다른 답변을 내놓는 블랙박스라면 어떻게 신뢰할 수 있을까요?

GPU 재현성 위기​

기술적 과제는 대다수가 인식하는 것보다 더 깊습니다. AI 추론의 중추인 현대의 GPU는 병렬 작업이 서로 다른 순서로 완료되기 때문에 본질적으로 비결정론적입니다. 2025년에 발표된 연구에 따르면 부동 소수점 연산과 결합된 배치 크기 가변성이 재현성 문제를 일으키는 것으로 나타났습니다.

FP32 정밀도는 거의 완벽한 결정론을 제공하지만, FP16은 중간 정도의 안정성만 제공하며, 프로덕션 시스템에서 가장 흔히 사용되는 형식인 BF16은 상당한 편차를 보입니다. 근본적인 원인은 토큰 선택 시 경쟁하는 로짓(logits) 사이의 미세한 차이로 인해 출력이 미세한 수치 변동에 취약해지기 때문입니다. 합의를 위해 바이트 단위의 정확한 재현성이 요구되는 블록체인 통합의 경우, 이는 용납될 수 없습니다.

영지식 머신러닝(zkML)은 암호화 증명을 통해 검증 문제를 해결하려 하지만 나름의 난관에 봉착해 있습니다. 고전적인 ZK 증명기는 완벽하게 결정론적인 산술 제약 조건에 의존합니다. 결정론이 없다면 증명은 재현할 수 없는 추적(trace)을 검증하게 됩니다. zkML이 발전하고 있지만(2026년의 구현체는 단순히 "GPU에서 실행되는" 것이 아니라 "GPU에 최적화된" 수준입니다), 대규모 모델이나 실시간 애플리케이션에 적용하기에는 연산 오버헤드가 여전히 비실용적입니다.

EigenAI의 3계층 솔루션​

이더리움의 EigenLayer 리스테이킹 생태계를 기반으로 구축된 EigenAI의 접근 방식은 세 가지 통합 구성 요소를 통해 결정론 문제를 해결합니다.

1. 결정론적 추론 엔진​

EigenAI는 프로덕션 GPU에서 비트 단위로 정확한 결정론적 추론을 달성하며, 2% 미만의 성능 오버헤드로 10,000회 테스트 실행에서 100% 재현성을 보장합니다. 이 시스템은 LayerCast 및 배치 불변(batch-invariant) 커널을 사용하여 메모리 효율성을 유지하면서 비결정론의 주요 원인을 제거합니다. 이것은 이론이 아니라 조작되지 않은 프롬프트를 조작되지 않은 모델로 처리하여 조작되지 않은 응답을 생성할 것을 약속하는 프로덕션급 인프라입니다.

모델 버전, 프롬프트 처리 또는 결과 조작에 대해 알 수 없는 기존 AI API와 달리 EigenAI는 완전한 감사 가능성을 제공합니다. 모든 추론 결과는 특정 모델 가중치와 입력으로 추적될 수 있으므로 개발자는 AI 에이전트가 숨겨진 수정이나 검열 없이 주장한 것과 정확히 일치하는 모델을 사용했는지 확인할 수 있습니다.

2. 낙관적 재실행 프로토콜​

두 번째 계층은 블록체인 확장의 낙관적 롤업(optimistic rollups) 모델을 AI 추론으로 확장합니다. 결과는 기본적으로 수용되지만 재실행을 통해 도전을 받을 수 있으며, 부정직한 운영자는 EigenLayer의 암호경제적 보안을 통해 경제적 처벌(slashing)을 받게 됩니다.

모든 추론에 대해 완전한 영지식 증명을 생성하는 것은 연산 비용이 많이 들기 때문에 이는 매우 중요합니다. 대신 EigenAI는 낙관적 접근 방식을 사용합니다. 즉, 정직함을 가정하되 누구나 검증하고 도전할 수 있도록 합니다. 추론이 결정론적이기 때문에 분쟁은 전체 합의나 증명 생성이 필요 없이 단순한 바이트 일치 확인으로 해결됩니다. 도전자가 동일한 입력을 재현했지만 다른 출력을 얻은 경우, 원래 운영자의 부정직함이 입증되어 슬래싱을 당하게 됩니다.

3. EigenLayer AVS 보안 모델​

검증 레이어인 EigenVerify는 EigenLayer의 AVS(Autonomous Verifiable Services) 프레임워크와 리스테이킹된 밸리데이터 풀을 활용하여 슬래싱(slashing)을 위한 보증 자본을 제공합니다. 이는 AI 추론을 보호하기 위해 EigenLayer의 110억 달러 규모의 리스테이킹된 ETH를 확장하여, 공격 비용을 매우 비싸게 만드는 경제적 인센티브를 창출합니다.

신뢰 모델은 명쾌합니다. 밸리데이터는 자본을 스테이킹하고, 챌린지가 발생할 때 추론을 실행하며, 정직한 검증에 대한 수수료를 받습니다. 만약 거짓 결과를 인증하면 그들의 스테이킹 자산은 슬래싱됩니다. 이러한 암호경제적 보안은 검증되는 작업의 가치에 따라 확장됩니다. 고가치 DeFi 트랜잭션은 더 큰 스테이킹 규모를 요구할 수 있고, 저위험 작업은 더 가벼운 검증을 사용합니다.

2026년 로드맵: 이론에서 프로덕션으로​

EigenCloud의 2026년 1분기 로드맵은 본격적인 프로덕션 야심을 보여줍니다. 플랫폼은 AI 에이전트가 여러 생태계에서 작동할 것임을 인식하고 Base 및 Solana와 같은 이더리움 L2로 멀티 체인 검증을 확장하고 있습니다. EigenAI는 슬래싱 메커니즘을 통해 암호경제적으로 보호되는 API 형태의 검증 서비스를 제공하며 일반 사용(General Availability) 단계로 나아가고 있습니다.

실제 도입 사례도 이미 나타나고 있습니다. ElizaOS는 EigenCloud의 인프라를 사용하여 암호학적으로 검증 가능한 에이전트를 구축했으며, 이는 개발자가 몇 달간의 커스텀 인프라 작업 없이도 검증 가능한 AI를 통합할 수 있음을 입증했습니다. 이는 AI 에이전트가 고립된 도구가 아니라 엔터프라이즈 시스템 전반에서 지속적으로 작동하는 "에이전트 인트라넷(agentic intranet)" 단계가 2026년 내내 펼쳐질 것으로 예상되기 때문에 매우 중요합니다.

중앙 집중식 AI 추론에서 탈중앙화되고 검증 가능한 컴퓨팅으로의 전환이 탄력을 받고 있습니다. DecentralGPT와 같은 플랫폼은 2026년을 "AI 추론의 해"로 규정하고 있으며, 여기서 검증 가능한 컴퓨팅은 연구 프로토타입에서 프로덕션 필수 요소로 이동합니다. 블록체인-AI 부문의 예상 연평균 성장률(CAGR) 22.9%는 이러한 이론적 가능성에서 인프라 요구 사항으로의 전환을 반영합니다.

광범위한 탈중앙화 추론 환경​

EigenAI는 고립되어 운영되지 않습니다. 업계 전반에서 대규모 LLM 모델을 작은 부분으로 나누어 P2P 네트워크의 이기종 장치에 분산시키는 이중 레이어 아키텍처가 등장하고 있습니다. PolyLink 및 Wavefy Network와 같은 프로젝트는 실행을 중앙 집중식 클러스터에서 분산형 메시(mesh)로 전환하는 탈중앙화 추론 플랫폼을 구축하고 있습니다.

그러나 대부분의 탈중앙화 추론 솔루션은 여전히 검증 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 노드 전체에 컴퓨팅을 분산시키는 것과 결과가 올바르다는 것을 암호학적으로 증명하는 것은 별개의 문제입니다. 여기서 EigenAI의 결정론적 접근 방식은 구조적 이점을 제공합니다. 재현성이 보장되기 때문에 검증이 가능해집니다.

통합의 과제는 기술적 검증을 넘어 경제적 인센티브까지 확장됩니다. 분산된 추론 제공자에게 어떻게 공정하게 보상할 것인가? 단일 운영자가 여러 밸리데이터인 척하는 시빌 공격(Sybil attacks)을 어떻게 방지할 것인가? 이미 110억 달러의 리스테이킹 자산을 보호하고 있는 EigenLayer의 기존 암호경제적 프레임워크가 그 답을 제시합니다.

인프라 질문: 블록체인 RPC는 어디에 적합한가?​

온체인에서 자율적인 의사결정을 내리는 AI 에이전트에게 결정론은 방정식의 절반일 뿐입니다. 나머지 절반은 블록체인 상태에 대한 신뢰할 수 있는 액세스입니다.

DeFi 포트폴리오를 관리하는 AI 에이전트를 생각해 보십시오. 재현 가능한 결정을 내리기 위해서는 결정론적 추론이 필요하지만, 현재의 블록체인 상태, 트랜잭션 내역 및 스마트 컨트랙트 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 저지연 액세스도 필요합니다. 단일 노드 RPC에 대한 의존성은 시스템적 리스크를 초래합니다. 만약 노드가 다운되거나, 오래된 데이터를 반환하거나, 속도 제한이 걸리면 추론 엔진이 아무리 결정론적이라 하더라도 AI 에이전트의 결정은 신뢰할 수 없게 됩니다.

이러한 맥락에서 분산형 RPC 인프라는 매우 중요해집니다. 자동 페일오버(failover) 기능을 갖춘 멀티 제공자 API 액세스는 개별 노드에 문제가 발생하더라도 AI 에이전트가 지속적으로 운영될 수 있도록 보장합니다. 실제 자산을 관리하는 프로덕션 AI 시스템에 있어 이는 선택 사항이 아닌 필수 기초 요소입니다.

BlockEden.xyz는 프로덕션 AI 에이전트 및 자율 시스템을 위해 설계된 엔터프라이즈급 멀티 체인 RPC 인프라를 제공합니다. 대규모의 결정론적 의사결정을 지원하는 신뢰할 수 있는 기반 위에 구축하려면 우리의 API 마켓플레이스를 살펴보세요.

개발자에게 의미하는 바​

Web3 빌더들에게 시사하는 바는 상당합니다. 지금까지 AI 에이전트를 스마트 컨트랙트와 통합하는 것은 불투명한 모델 실행, 재현 불가능한 결과, 검증 메커니즘의 부재로 인해 위험 부담이 큰 일이었습니다. EigenAI의 인프라는 이 계산법을 바꿉니다.

개발자는 이제 다음과 같은 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.

  • 암호학적 보증과 함께 검증 가능한 추론 실행
  • 온체인 규칙에 책임을 지면서 자율적으로 운영
  • 재현 가능한 로직으로 고가치 금융 의사결정 수행
  • 의사결정 프로세스에 대한 공개 감사 수행
  • 일관된 검증을 통해 여러 체인에 걸쳐 통합

2026년에 등장하는 "하이브리드 아키텍처" 접근 방식은 특히 유망합니다. 속도를 위해 옵티미스틱(optimistic) 실행을 사용하고, 챌린지가 발생할 때만 영지식 증명(ZKP)을 생성하며, 부정직한 행위를 저지하기 위해 경제적 슬래싱에 의존합니다. 결정론적 추론, 옵티미스틱 검증, 암호경제적 보안이라는 이 3개 레이어 접근 방식은 신뢰할 수 있는 AI-블록체인 통합의 표준 아키텍처가 되고 있습니다.

미래의 경로: 블랙박스에서 글래스 박스로​

자율적이고 비결정적인 AI와 불변의 고가치 금융 네트워크의 결합이 "독특하게 위험하다"라고 불리는 데에는 그만한 이유가 있습니다. 전통적인 소프트웨어의 오류는 패치할 수 있지만, AI가 제어하는 스마트 컨트랙트의 오류는 영구적이며 되돌릴 수 없는 자산 손실을 초래할 수 있습니다.

EigenAI의 결정론적 추론(deterministic inference) 솔루션은 불투명한 AI 서비스를 신뢰하는 것에서 투명한 AI 연산을 검증하는 것으로의 근본적인 전환을 의미합니다. 모든 추론을 재현하고, 의심스러운 결과에 이의를 제기하며, 정직하지 않은 운영자에게 경제적 페널티를 부과할 수 있는 능력은 AI를 '블랙박스'에서 '글래스 박스'로 변화시킵니다.

블록체인-AI 섹터가 2025년 6억 8,000만 달러에서 2034년 예상치인 43억 달러로 성장함에 따라, 신뢰할 수 있는 자율 에이전트를 가능하게 하는 인프라는 에이전트 자체만큼이나 중요해질 것입니다. 한때 극복 불가능해 보였던 결정론의 역설은 비트 단위의 정확한 재현성, 낙관적 검증(optimistic verification), 그리고 암호경제학적 인센티브가 조화롭게 작동하는 정교한 엔지니어링에 자리를 내주고 있습니다.

처음으로 우리는 처음에 던졌던 질문에 진정으로 답할 수 있게 되었습니다. 네, 당신의 암호화폐 포트폴리오를 관리하는 AI 에이전트를 신뢰할 수 있습니다. 이는 AI가 결함이 없어서가 아니라, 그 결정이 재현 가능하고 검증 가능하며 경제적으로 보장되기 때문입니다. 이것은 단순한 기술적 성취가 아니라 차세대 자율형 블록체인 애플리케이션의 토대입니다.

엔드 투 엔드 추론 솔루션은 단지 오늘날의 결정론 문제를 해결하는 것에 그치지 않고, 미래의 에이전트 경제(agentic economy)를 위한 궤도를 구축하고 있습니다.

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