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생성형 AI의 급부상은 폭발적이라 할 수 있습니다. 놀라운 디지털 아트부터 인간과 구분하기 어려운 텍스트까지, AI는 전례 없는 규모로 콘텐츠를 만들어내고 있습니다. 하지만 이 성장 뒤에는 어두운 그림자가 있습니다. AI는 어디서 학습 데이터를 얻을까요? 대부분은 인터넷에 흩어져 있는 방대한 양의 예술, 음악, 글 등 인간이 만든 창작물에서 가져옵니다. 이 창작자들은 거의 인정도, 보상도 받지 못합니다.

여기에 Camp Network가 등장합니다. 근본적인 문제를 해결하고자 하는 새로운 블록체인 프로젝트입니다. 단순한 암호화폐 플랫폼이 아니라, AI 시대에 창작자에게 소유권과 통제권을 부여하기 위해 설계된 “자율 IP 레이어”입니다. Camp Network가 왜 주목받아야 하는지 살펴보겠습니다.

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핵심 아이디어는?​

Camp Network는 지식재산권(IP)을 위한 전 세계적인 검증 가능한 레지스트리 역할을 하는 블록체인입니다. 독립 아티스트부터 소셜 미디어 사용자까지 누구나 자신의 콘텐츠를 온체인에 등록할 수 있게 하여, 영구적이고 변조가 불가능한 소유권 및 출처 기록을 생성합니다.

왜 중요한가요? AI 모델이 Camp에 등록된 콘텐츠를 사용할 경우, 네트워크의 스마트 계약이 자동으로 라이선스 조건을 시행합니다. 즉, 원작자는 즉시 귀속 표시를 받고 로열티를 받을 수 있습니다. Camp는 보상이 사후에 이루어지는 것이 아니라 프로토콜 자체에 내장된 새로운 크리에이터 경제를 구축하고자 합니다.

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기술 스택 살펴보기​

Camp는 개념에 머무르지 않고 고성능·개발자 친화성을 목표로 한 실질적인 기술을 갖추고 있습니다.

• 모듈형 아키텍처: Camp는 데이터 가용성을 위해 Celestia를 활용한 주권 롤업으로 구축되었습니다. 이 설계 덕분에 초당 50,000건 이상의 트랜잭션을 목표로 매우 빠르고 저렴하면서도 이더리움(EVM) 도구와 완전 호환됩니다.
• Proof of Provenance (PoP): Camp만의 합의 메커니즘으로, 에너지 집약적인 채굴 대신 콘텐츠 출처 검증에 기반한 보안을 제공합니다. 모든 트랜잭션은 네트워크 상 IP의 출처를 강화해 “디자인상 강제 가능한” 소유권을 구현합니다.
• 듀얼 VM 전략: 성능 극대화를 위해 Solana Virtual Machine (SVM) 을 EVM 호환성과 병행하여 통합합니다. 이를 통해 개발자는 실시간 AI 인터랙션과 같은 고처리량 사용 사례에 최적화된 환경을 선택할 수 있습니다.
• 크리에이터·AI 툴킷: Camp는 두 가지 핵심 프레임워크를 제공합니다.
  • Origin Framework: 크리에이터가 IP를 등록하고 NFT 형태로 토큰화하며 라이선스 규칙을 삽입할 수 있는 사용자 친화적인 시스템.
  • mAItrix Framework: 개발자가 온체인 IP와 안전하고 권한이 부여된 방식으로 상호작용하는 AI 에이전트를 구축·배포할 수 있도록 지원하는 툴킷.

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팀, 파트너십, 진행 상황​

아이디어는 실행력에 달려 있으며, Camp는 현재까지 좋은 실행력을 보여주고 있습니다.

팀 및 펀딩​

프로젝트는 The Raine Group(미디어·IP 딜), Goldman Sachs, Figma, CoinList 등에서 풍부한 경험을 가진 팀이 이끌고 있습니다. 이들의 금융·기술·암호공학 역량 덕분에 1kx, Blockchain Capital, Maven 11 등 주요 벤처캐피털로부터 3천만 달러의 펀딩을 확보했습니다.

성장하는 생태계​

Camp는 파트너십 구축에 적극적입니다. 가장 눈에 띄는 협업은 KOR Protocol에 대한 전략적 지분 투자로, 이 플랫폼은 Deadmau5와 Black Mirror와 같은 대형 아티스트·프랜차이즈의 음악 IP를 토큰화합니다. 이를 통해 Camp는 방대한 고품질 권리 클리어된 콘텐츠 라이브러리를 즉시 확보했습니다. 주요 협업 파트너는 다음과 같습니다.

• RewardedTV: Camp를 활용해 온체인 콘텐츠 권리를 관리하는 탈중앙화 비디오 스트리밍 플랫폼.
• Rarible: IP 자산 거래를 위한 NFT 마켓플레이스와 통합.
• LayerZero: 다른 블록체인과의 상호운용성을 보장하는 크로스체인 프로토콜.

로드맵 및 커뮤니티​

수만 명의 사용자를 끌어들인 인센티브 테스트넷 캠페인을 성공적으로 마친 뒤, Camp는 2025년 3분기 메인넷 출시를 목표로 하고 있습니다. 동시에 네이티브 토큰 $CAMP의 토큰 생성 이벤트(TGE)가 진행되어 가스 요금, 스테이킹, 거버넌스 등에 사용될 예정입니다. 프로젝트는 이미 첫날부터 플랫폼을 구축·활용하고자 하는 열정적인 커뮤니티를 형성했습니다.

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경쟁 구도와 차별점​

Camp Network는 이 분야에서 유일한 존재는 아닙니다. a16z가 지원하는 Story Protocol이나 Sony와 연계된 Soneium 등 강력한 경쟁자가 있습니다. 그러나 Camp는 다음과 같은 핵심 포인트로 차별화됩니다.

1. 하향식 접근: 경쟁 프로젝트가 대기업 IP 보유자를 주 타깃으로 삼는 반면, Camp는 독립 크리에이터와 암호 커뮤니티에 토큰 인센티브를 제공해 권한을 부여합니다.
2. 통합 솔루션: IP 레지스트리부터 AI 에이전트 프레임워크까지 전 과정을 아우르는 원스톱 서비스 제공.
3. 성능·확장성: 모듈형 아키텍처와 듀얼 VM 지원으로 AI·미디어의 고처리량 요구에 최적화되었습니다.

요약​

Camp Network는 Web3 시대에 지식재산권의 기반 레이어가 될 가능성을 보여줍니다. 혁신적인 기술, 강력한 팀, 전략적 파트너십, 커뮤니티 중심 철학을 결합해 생성형 AI가 야기한 가장 시급한 문제 중 하나에 실질적인 해결책을 제시하고 있습니다.

진정한 시험은 메인넷 출시와 실제 채택 여부입니다. 지금까지 명확한 비전과 탄탄한 실행력을 보여준 Camp Network는 디지털 크리에이터를 위한 보다 공정한 미래를 구축하려는 핵심 프로젝트라 할 수 있습니다.

BlockEden.xyz가 신경 쓰는 이유​

빠르게 변화하는 Web3 세계에서는 속도가 전부입니다. 프로덕션 수준의 RPC와 스테이킹 인프라를 제공하려면 우리 팀과 커뮤니티가 지속적으로 혁신의 최전선에 있어야 합니다. 이는 복잡한 프로토콜, 획기적인 암호학 논문, 급변하는 거버넌스 스레드를 파악하는 것을 의미합니다. 커뮤니티가 새로운 아이디어를 빠르게 흡수하고 이해할수록 차세대 탈중앙화 애플리케이션을 더 신속하게 구축할 수 있습니다. 바로 여기서 BeFreed.ai 가 등장합니다.

BeFreed.ai란​

BeFreed.ai는 샌프란시스코에 기반을 둔 스타트업으로, AI 시대에 학습을 즐겁고 개인화된 경험으로 만들겠다는 단순하지만 강력한 사명을 가지고 있습니다. 이들은 빌더와 크리에이터의 바쁜 생활에 맞춰 설계된 지능형 마이크로러닝 동반자를 만들었습니다.

핵심 요소:​

• 다양한 포맷 → 한 번의 클릭: BeFreed.ai는 방대한 책, 상세 비디오, 복잡한 기술 문서 등 다양한 콘텐츠를 받아 즉시 짧은 요약, 플래시카드, 심층 노트, 심지어 팟캐스트 형식의 오디오로 변환합니다.
• 적응형 엔진: 플랫폼은 사용자의 학습 속도와 관심사에 맞춰 함께 학습하도록 설계되었습니다. 일괄적인 커리큘럼을 강요하는 대신, 가장 관련성 높은 정보를 다음에 제공해 줍니다.
• 내장 채팅 및 “왜 이걸” 설명: 질문이 있나요? 바로 물어보세요. BeFreed.ai는 복잡한 주제를 즉시 문의할 수 있게 해 주며, 새로운 인사이트를 여러분의 전체 목표와 연결해 설명해 줍니다.
• 4만 3천 명 규모의 학습 커뮤니티: 학습은 종종 공동 활동입니다. BeFreed.ai는 43,000명 이상의 학습자들이 진행 상황을 공유하고, 유익한 콘텐츠에 반응하며, 핵심 포인트를 강조하는 활기찬 커뮤니티를 조성해 동기부여와 추진력을 유지합니다.

BlockEden.xyz 빌더에게 왜 중요한가​

BlockEden.xyz 생태계의 헌신적인 빌더들에게 BeFreed.ai는 단순한 학습 도구를 넘어 전략적 이점입니다. 다음은 여러분의 경쟁력을 높이는 방법입니다:

• 시간 활용: 300페이지 분량의 백서를 10분짜리 간결한 오디오 요약으로 변환해 중요한 거버넌스 투표 전에 청취할 수 있습니다.
• 맥락 유지: 플래시카드와 마인드맵을 활용해 프로토콜 세부 사항을 견고히 이해하고, 스마트 계약 인덱스를 작성할 때 활용합니다.
• 다기능 성장: 개발 환경을 떠나지 않고도 디자인 씽킹 기본, 성장 루프 이해, Go 동시성 팁 등 다양한 스킬을 습득합니다.
• 공유된 어휘: 팀 차원의 플레이리스트를 만들어 모든 기여자가 동일하고 정제된 정보를 학습하도록 함으로써 협업과 정렬을 강화합니다.

BlockEden.xyz 워크플로에 BeFreed.ai 적용하기​

BeFreed.ai를 기존 개발 프로세스에 통합하는 것은 매끄럽고 즉시 효과를 발휘합니다:

1. 스펙을 넣기: 최신 토크노믹스 PDF 혹은 YouTube 개발자 콜 URL을 BeFreed에 붙여넣어 즉시 이해하기 쉬운 요약을 받습니다.
2. 플래시카드 내보내기: CI 실행 중에 핵심 개념을 복습합니다. 지속적인 컨텍스트 전환으로 인한 정신 피로보다 반복 학습이 훨씬 효과적입니다.
3. 문서에 링크 삽입: 각 API 레퍼런스 옆에 BeFreed 요약 URL을 삽입해 새로운 팀원이 빠르게 적응하도록 돕습니다.
4. 최신 유지: 떠오르는 L2에 대한 주간 다이제스트를 BeFreed에 설정하고, BlockEden.xyz의 멀티체인 RPC 서비스를 활용해 즉시 프로토타입을 제작합니다.

시작하기​

BeFreed.ai는 현재 iOS, Android 및 웹에서 이용할 수 있습니다. 다음 BlockEden.xyz 프로젝트 스프린트에서 직접 사용해 보시고 학습 및 개발 속도를 어떻게 향상시키는지 경험해 보세요. 저희 팀은 이미 더 긴밀한 통합을 모색 중이며, 웹훅이 병합된 모든 PR 설명을 자동으로 포괄적인 학습 세트로 변환하는 미래를 상상해 보세요.

서론​

AI와 Web3는 강력한 방식으로 융합되고 있으며, 이제 AI 범용 인터페이스는 탈중앙화된 웹을 위한 연결 조직으로 구상되고 있습니다. 이러한 융합에서 나타나는 핵심 개념은 MCP로, 이는 Anthropic이 도입한 “Model Context Protocol(모델 컨텍스트 프로토콜)”의 약자이거나 더 넓은 논의에서는 **Metaverse Connection Protocol(메타버스 연결 프로토콜)**로 느슨하게 설명되기도 합니다. 본질적으로 MCP는 AI 시스템이 외부 도구 및 네트워크와 자연스럽고 안전한 방식으로 인터페이스할 수 있게 해주는 표준화된 프레임워크로, 잠재적으로 **“Web3 생태계의 모든 구석에 AI 에이전트를 연결”**할 수 있게 합니다. 이 보고서는 대규모 언어 모델 에이전트 및 신경 기호 시스템과 같은 AI 범용 인터페이스가 어떻게 MCP를 통해 Web3 세계의 모든 것을 연결할 수 있는지에 대한 역사적 배경, 기술 아키텍처, 산업 환경, 위험 및 미래 잠재력을 다루는 종합적인 분석을 제공합니다.

1. 개발 배경​

1.1 Web3의 진화와 실현되지 않은 약속​

"Web3"라는 용어는 2014년경 블록체인 기반의 탈중앙화 웹을 설명하기 위해 만들어졌습니다. 비전은 야심 찼습니다. 바로 사용자 소유권 중심의 허가 없는 인터넷을 구축하는 것이었습니다. 지지자들은 Web2의 중앙 집중식 인프라를 블록체인 기반의 대안으로 대체하는 것을 상상했습니다. 예를 들어 DNS를 위한 ENS(Ethereum Name Service), 스토리지를 위한 Filecoin 또는 IPFS, 그리고 금융 레일을 위한 DeFi 등이 있습니다. 이론적으로 이는 거대 기술 기업 플랫폼으로부터 통제권을 되찾아 개인에게 데이터, 신원 및 자산에 대한 자기 주권을 부여할 것이었습니다.

현실은 기대에 미치지 못했습니다. 수년간의 개발과 열풍에도 불구하고 Web3의 주류 영향력은 미미했습니다. 일반 인터넷 사용자들이 탈중앙화 소셜 미디어로 몰려들거나 개인 키를 직접 관리하기 시작하지 않았습니다. 주요 원인으로는 열악한 사용자 경험, 느리고 비싼 트랜잭션 비용, 대규모 사기 사건, 그리고 규제의 불확실성 등이 있었습니다. 탈중앙화된 “소유권의 웹”은 니치 커뮤니티를 넘어 **“실현되는 데 실패”**했습니다. 2020년대 중반에 이르러 암호화폐 지지자들조차 Web3가 일반 사용자를 위한 패러다임 전환을 가져오지 못했다는 점을 인정했습니다.

그동안 AI는 혁명을 겪고 있었습니다. 자본과 개발자 인재가 암호화폐에서 AI로 이동함에 따라 딥러닝과 파운데이션 모델(GPT-3, GPT-4 등)의 비약적인 발전이 대중의 상상력을 사로잡았습니다. 생성형 AI는 기존 암호화폐 애플리케이션이 고군분투하던 것과는 달리 콘텐츠, 코드, 의사 결정을 생성하는 과정에서 명확한 유용성을 보여주었습니다. 실제로 단 몇 년 만에 대규모 언어 모델이 끼친 영향은 지난 10년간 블록체인이 달성한 사용자 확보 성과를 극명하게 앞질렀습니다. 이러한 대조로 인해 일각에서는 *“Web3는 암호화폐에 낭비되었다”*며 진정한 Web 3.0은 AI 물결 속에서 나타나고 있다는 농담 섞인 비판이 나오기도 했습니다.

1.2 AI 범용 인터페이스의 부상​

수십 년 동안 사용자 인터페이스는 정적인 웹 페이지(Web 1.0)에서 대화형 앱(Web 2.0)으로 진화해 왔지만, 항상 버튼을 클릭하고 양식을 채우는 방식의 제약 안에 있었습니다. 현대 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 함께 새로운 인터페이스 패러다임인 자연어가 등장했습니다. 사용자는 단순히 일상 언어로 의도를 표현하기만 하면 AI 시스템이 여러 도메인에 걸쳐 복잡한 작업을 실행하도록 할 수 있습니다. 이러한 변화는 매우 심오하여, 일부에서는 “Web 3.0”을 초기 블록체인 중심의 정의보다는 AI 기반 에이전트의 시대(“에이전트 중심 웹, Agentic Web”)로 재정의해야 한다고 제안합니다.

하지만 자율형 AI 에이전트를 사용한 초기 실험은 결정적인 병목 현상을 드러냈습니다. AutoGPT와 같은 초기 프로토타입 에이전트는 텍스트나 코드를 생성할 수는 있었지만, 외부 시스템 및 에이전트 상호 간에 통신할 수 있는 견고한 방법이 부족했습니다. 상호운용성을 위한 *“공통의 AI 네이티브 언어”*가 없었던 것입니다. 도구 또는 데이터 소스와의 각 통합은 개별적인 임시방편이었으며, AI 간 상호작용을 위한 표준 프로토콜도 존재하지 않았습니다. 실질적인 관점에서 AI 에이전트는 뛰어난 추론 능력을 갖추고 있더라도, 단순히 해당 시스템과 대화하는 방법을 몰랐기 때문에 웹 앱이나 온체인 서비스를 사용해야 하는 작업을 실행하는 데 실패하곤 했습니다. 이러한 강력한 두뇌와 원시적인 입출력(I/O) 간의 불일치는 마치 매우 똑똑한 소프트웨어가 서투른 GUI 뒤에 갇혀 있는 것과 같았습니다.

1.3 융합과 MCP의 등장​

2024년에 이르러, AI가 잠재력을 최대한 발휘하고 Web3가 그 약속을 이행하기 위해서는 융합이 필요하다는 사실이 분명해졌습니다. AI 에이전트는 Web3의 기능(탈중앙화 앱, 스마트 컨트랙트, 데이터)에 원활하게 접근해야 하며, Web3는 AI가 제공할 수 있는 더 높은 수준의 지능과 사용성을 필요로 합니다. 이것이 바로 **MCP(Model Context Protocol)**가 탄생하게 된 배경입니다. 2024년 말 Anthropic이 도입한 MCP는 LLM에게 자연스럽게 느껴지는 AI와 도구 간 통신을 위한 개방형 표준입니다. 이는 ChatGPT, Claude와 같은 AI “호스트”가 MCP 서버를 통해 다양한 외부 도구와 리소스를 식별하고 사용할 수 있는 구조화된 방법을 제공합니다. 즉, MCP는 개발자가 각 통합을 위해 매번 맞춤형 코드를 작성하지 않고도 AI 에이전트가 웹 서비스, API, 나아가 블록체인 기능에 연결할 수 있게 해주는 공통 인터페이스 계층입니다.

MCP를 **“AI 인터페이스의 USB-C”**라고 생각하면 이해가 쉽습니다. USB-C가 장치 연결 방식을 표준화하여 각 장치마다 다른 케이블이 필요 없게 만든 것처럼, MCP는 AI 에이전트가 도구 및 데이터에 연결하는 방식을 표준화합니다. 모든 서비스(Slack, Gmail, 이더리움 노드 등)에 대해 서로 다른 API 호출 방식을 하드코딩하는 대신, 개발자는 MCP 사양을 한 번만 구현하면 되며, 그러면 MCP 호환 AI는 해당 서비스를 사용하는 방법을 즉시 이해할 수 있게 됩니다. 주요 AI 기업들은 그 중요성을 빠르게 인식했습니다. Anthropic은 MCP를 오픈 소스로 공개했으며, OpenAI와 Google 같은 기업들도 자사 모델에 이에 대한 지원을 구축하고 있습니다. 이러한 모멘텀은 MCP(또는 이와 유사한 “메타 연결 프로토콜”)가 확장 가능한 방식으로 AI와 Web3를 마침내 연결하는 중추가 될 수 있음을 시사합니다.

특히 일부 기술 전문가들은 이러한 AI 중심의 연결성이 Web 3.0의 진정한 실현이라고 주장합니다. Simba Khadder는 *“MCP는 REST API가 Web 2.0을 가능하게 했던 것과 유사하게 LLM과 애플리케이션 사이의 API를 표준화하는 것을 목표로 한다”*고 언급했습니다. 이는 Web3의 다음 시대가 단순한 블록체인 기술이 아니라 지능형 에이전트 인터페이스에 의해 정의될 수 있음을 의미합니다. 무조건적인 탈중앙화 추구 대신, AI와의 융합은 자연어와 자율 에이전트 뒤로 기술적 복잡성을 숨김으로써 탈중앙화 기술을 더욱 유용하게 만들 수 있습니다. 이 보고서의 나머지 부분에서는 MCP와 같은 프로토콜을 통한 AI 범용 인터페이스가 어떻게 기술적, 실질적으로 Web3 세계의 모든 것을 연결할 수 있는지 심층적으로 분석합니다.

2. 기술 아키텍처: Web3 기술을 연결하는 AI 인터페이스​

AI 에이전트를 Web3 스택에 내장하려면 블록체인 네트워크와 스마트 컨트랙트, 탈중앙화 스토리지, 신원 시스템, 토큰 기반 경제 등 여러 수준에서의 통합이 필요합니다. 대규모 기반 모델부터 하이브리드 뉴럴-심볼릭 시스템에 이르는 AI 범용 인터페이스는 이러한 구성 요소를 연결하는 "범용 어댑터(universal adapter)" 역할을 할 수 있습니다. 아래에서는 이러한 통합의 아키텍처를 분석합니다.

그림: MCP 아키텍처의 개념도. Claude나 ChatGPT와 같은 AI 호스트(LLM 기반 앱)가 MCP 클라이언트를 사용하여 다양한 MCP 서버에 연결되는 방식을 보여줍니다. 각 서버는 Slack, Gmail, 캘린더 또는 로컬 데이터와 같은 외부 도구 및 서비스에 대한 브리지를 제공하며, 이는 범용 허브를 통해 연결되는 주변 장치와 유사합니다. 이 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 AI 에이전트는 하나의 공통 프로토콜로 원격 서비스와 온체인 리소스에 액세스할 수 있습니다.

2.1 Web3 클라이언트로서의 AI 에이전트 (블록체인과의 통합)​

Web3의 핵심은 블록체인과 스마트 컨트랙트입니다. 이는 신뢰가 필요 없는 방식으로 로직을 실행할 수 있는 탈중앙화된 상태 머신입니다. AI 인터페이스는 이들과 어떻게 상호작용할 수 있을까요? 두 가지 방향을 고려할 수 있습니다.

• 블록체인 데이터를 읽는 AI: AI 에이전트는 의사결정을 위한 컨텍스트로 온체인 데이터(예: 토큰 가격, 사용자의 자산 잔액, DAO 제안 등)가 필요할 수 있습니다. 전통적으로 블록체인 데이터를 검색하려면 노드 RPC API나 서브그래프(subgraph) 데이터베이스와 인터페이스해야 합니다. MCP와 같은 프레임워크를 사용하면 AI는 표준화된 "블록체인 데이터" MCP 서버를 쿼리하여 실시간 온체인 정보를 가져올 수 있습니다. 예를 들어, MCP 지원 에이전트는 특정 토큰의 최신 거래량이나 스마트 컨트랙트의 상태를 요청할 수 있으며, MCP 서버는 블록체인 연결에 대한 로우레벨 세부 사항을 처리하고 AI가 사용할 수 있는 형식으로 데이터를 반환합니다. 이는 AI를 특정 블록체인의 API 형식으로부터 분리함으로써 상호운용성을 높입니다.

• 블록체인에 데이터를 쓰는 AI: 더 강력한 기능으로, AI 에이전트는 Web3 통합을 통해 스마트 컨트랙트 호출 또는 트랜잭션을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 탈중앙화 거래소에서 자율적으로 거래를 실행하거나 특정 조건이 충족되면 스마트 컨트랙트의 매개변수를 조정할 수 있습니다. 이는 AI가 블록체인 트랜잭션 기능을 래핑하는 MCP 서버를 호출함으로써 달성됩니다. 구체적인 예로 EVM 체인을 위한 thirdweb MCP 서버가 있으며, 이를 통해 모든 MCP 호환 AI 클라이언트는 체인별 메커니즘을 추상화하여 이더리움, Polygon, BSC 등과 상호작용할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 AI 에이전트는 "인간의 개입 없이" 온체인 작업을 트리거하여 자율형 dApp을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 시장 상황이 변할 때 트랜잭션에 서명하여 스스로 리밸런싱하는 **AI 기반 DeFi 금고(vault)**가 가능해집니다.

내부적으로 이러한 상호작용은 여전히 지갑, 키, 가스비에 의존하지만, AI 인터페이스에는 트랜잭션을 수행할 수 있도록 지갑에 대한 제어된 액세스 권한(적절한 보안 샌드박스 포함)이 부여될 수 있습니다. 오라클과 크로스 체인 브리지도 중요한 역할을 합니다. Chainlink와 같은 오라클 네트워크는 AI와 블록체인 사이의 브리지 역할을 하여 AI 출력이 신뢰할 수 있는 방식으로 온체인에 공급되도록 합니다. 예를 들어, Chainlink의 CCIP(Cross-Chain Interoperability Protocol)를 사용하면 신뢰할 수 있다고 판단된 AI 모델이 사용자를 대신해 여러 체인에 걸쳐 동시에 여러 컨트랙트를 트리거할 수 있습니다. 요약하자면, AI 범용 인터페이스는 표준화된 프로토콜을 통해 블록체인 데이터를 소비하고 블록체인 트랜잭션을 생성할 수 있는 새로운 유형의 Web3 클라이언트 역할을 할 수 있습니다.

2.2 뉴럴-심볼릭 시너지: AI 추론과 스마트 컨트랙트의 결합​

AI-Web3 통합의 흥미로운 측면 중 하나는 AI의 학습 능력(신경망)과 스마트 컨트랙트의 엄격한 로직(기호 규칙)을 결합하는 뉴럴-심볼릭(neural-symbolic) 아키텍처의 잠재력입니다. 실제로 이는 AI 에이전트가 비정형 의사결정을 처리하고, 검증 가능한 실행을 위해 특정 작업을 스마트 컨트랙트에 전달하는 것을 의미할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 시장 심리(모호한 작업)를 분석할 수 있지만, 실제 거래는 미리 설정된 리스크 규칙을 따르는 결정론적인 스마트 컨트랙트를 통해 실행합니다. MCP 프레임워크와 관련 표준은 AI에게 컨트랙트 함수를 호출하거나 행동하기 전에 DAO의 규칙을 쿼리할 수 있는 공통 인터페이스를 제공함으로써 이러한 협력을 가능하게 합니다.

구체적인 예로 **SingularityNET의 AI-DSL(AI 도메인 특화 언어)**이 있으며, 이는 탈중앙화 네트워크에서 AI 에이전트 간의 통신을 표준화하는 것을 목표로 합니다. 이는 뉴럴-심볼릭 통합을 향한 한 단계로 볼 수 있습니다. 즉, 에이전트들이 서로 AI 서비스나 데이터를 요청하기 위한 공식 언어(기호적 표현)입니다. 유사하게, DeepMind의 AlphaCode와 같은 프로젝트가 결국 연결되어 스마트 컨트랙트가 온체인 문제 해결을 위해 AI 모델을 호출할 수도 있습니다. 현재 거대 AI 모델을 블록체인 위에서 직접 실행하는 것은 비현실적이지만, 영지식 증명(ZKP)이나 신뢰 실행 환경(TEE)을 통해 머신러닝 연산을 검증함으로써 오프체인 AI 결과의 온체인 검증을 가능하게 하는 하이브리드 접근 방식이 등장하고 있습니다. 요약하자면, 기술 아키텍처는 AI 시스템과 블록체인 스마트 컨트랙트를 공통 프로토콜을 통해 조율되는 상호 보완적인 구성 요소로 봅니다. AI는 인지 및 개방형 작업을 처리하고, 블록체인은 무결성, 메모리 및 합의된 규칙의 집행을 담당합니다.

2.3 AI를 위한 탈중앙화 스토리지 및 데이터​

AI는 데이터에 기반해 성장하며, Web3는 데이터 저장 및 공유를 위한 새로운 패러다임을 제공합니다. 탈중앙화 스토리지 네트워크(IPFS/Filecoin, Arweave, Storj 등)는 블록체인 기반의 액세스 제어를 통해 AI 모델 산출물의 저장소이자 학습 데이터의 소스 역할을 할 수 있습니다. AI 범용 인터페이스는 MCP 등을 통해 Web2 API에서 데이터를 가져오는 것만큼 쉽게 탈중앙화 스토리지에서 파일이나 지식을 가져올 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 적절한 키나 지불 수단이 있는 경우 Ocean Protocol의 마켓에서 데이터 세트를 가져오거나 분산 스토리지에서 암호화된 파일을 가져올 수 있습니다.

특히 Ocean Protocol은 블록체인을 사용하여 데이터와 AI 서비스를 토큰화함으로써 스스로를 "AI 데이터 경제" 플랫폼으로 자리매김했습니다. Ocean에서 데이터 세트는 액세스를 제어하는 *데이터 토큰(datatokens)*으로 표현됩니다. AI 에이전트는 데이터 토큰을 획득(암호화폐 결제 또는 액세스 권한을 통해)한 다음, Ocean MCP 서버를 사용하여 분석을 위한 실제 데이터를 검색할 수 있습니다. Ocean의 목표는 AI를 위해 "잠자고 있는 데이터"를 깨워 프라이버시를 보호하면서 공유를 장려하는 것입니다. 따라서 Web3와 연결된 AI는 이전에는 격리되었던 개인 데이터 금고부터 정부 공개 데이터에 이르기까지 방대한 탈중앙화 정보 집합체를 활용할 수 있습니다. 블록체인은 데이터 사용이 투명하고 공정하게 보상받도록 보장하여, AI가 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되고 학습된 모델과 같은 AI 기여가 수익화되는 선순환 구조를 만듭니다.

탈중앙화 신원 시스템(다음 섹션에서 자세히 설명)도 여기서 중요한 역할을 합니다. 누가 또는 무엇이 특정 데이터에 액세스할 수 있는지 제어하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 의료용 AI 에이전트는 환자의 개인 IPFS 스토리지에서 의료 데이터 세트를 복호화하기 전에 검증 가능한 자격 증명(HIPAA 등 준수 여부에 대한 온체인 증명)을 제시해야 할 수 있습니다. 이런 방식으로 기술 아키텍처는 적절한 경우 데이터가 AI로 흐르도록 보장하면서도, 권한을 강제하기 위한 온체인 거버넌스 및 감사 추적을 유지합니다.

2.4 탈중앙화 환경에서의 신원 및 에이전트 관리​

자율형 AI 에이전트가 Web3와 같은 개방형 생태계에서 작동할 때, 신원과 신뢰는 무엇보다 중요해집니다. 분산 신원 증명(DID) 프레임워크는 암호학적으로 검증 가능한 AI 에이전트를 위한 디지털 신원을 구축하는 방법을 제공합니다. 각 에이전트(또는 이를 배포하는 인간/조직)는 DID와 해당 속성 및 권한을 명시하는 관련 검증 가능한 자격 증명을 가질 수 있습니다. 예를 들어, AI 트레이딩 봇은 특정 리스크 한도 내에서 운영될 수 있음을 인증하는 규제 샌드박스 발행 자격 증명을 가질 수 있고, AI 콘텐츠 모더레이터는 신뢰할 수 있는 조직에 의해 생성되었으며 편향성 테스트를 거쳤음을 증명할 수 있습니다.

온체인 신원 레지스트리와 평판 시스템을 통해 Web3 세계는 AI 작업에 대한 책임을 강제할 수 있습니다. AI 에이전트가 수행하는 모든 트랜잭션은 해당 ID로 추적될 수 있으며, 문제가 발생하면 자격 증명을 통해 누가 이를 구축했는지 또는 누구에게 책임이 있는지 알 수 있습니다. 이는 중요한 과제를 해결합니다. 신원이 없다면 악의적인 행위자가 가짜 AI 에이전트를 만들어 시스템을 악용하거나 잘못된 정보를 퍼뜨릴 수 있으며, 누구도 봇과 합법적인 서비스를 구분할 수 없기 때문입니다. 분산 신원 증명은 강력한 인증을 가능하게 하고 실제 AI 에이전트와 스푸핑(spoof)을 구별함으로써 이러한 문제를 완화합니다.

실제로 Web3와 통합된 AI 인터페이스는 신원 프로토콜을 사용하여 자신의 작업과 요청에 서명합니다. 예를 들어, AI 에이전트가 도구를 사용하기 위해 MCP 서버를 호출할 때 자신의 분산 신원에 연결된 토큰이나 서명을 포함할 수 있으며, 서버는 이를 통해 권한이 있는 에이전트의 호출인지 확인할 수 있습니다. 블록체인 기반 신원 시스템(이더리움의 ERC-725 또는 원장에 고정된 W3C DID 등)은 이러한 검증이 신뢰가 필요 없고(trustless) 전 세계적으로 가능하도록 보장합니다. 최근 등장하는 "AI 지갑" 개념도 이와 관련이 있습니다. 기본적으로 AI 에이전트에게 신원과 연결된 암호화폐 지갑을 부여하여 키를 관리하고, 서비스 비용을 지불하거나, (오작동 시 삭감될 수 있는) 보증금으로 토큰을 스테이킹할 수 있게 하는 것입니다. 예를 들어, ArcBlock은 탈중앙화 환경에서 책임감 있게 운영되기 위해 *"AI 에이전트에게 지갑과 DID가 필요한 이유"*에 대해 논의한 바 있습니다.

요약하자면, 기술 아키텍처는 AI 에이전트를 **Web3의 일급 시민(first-class citizens)**으로 간주하며, 각 에이전트는 온체인 신원을 보유하고 시스템에 지분을 가질 수도 있으며 상호작용을 위해 MCP와 같은 프로토콜을 사용합니다. 이는 *신뢰의 망(web of trust)*을 형성합니다. 스마트 컨트랙트는 협력하기 전에 AI의 자격 증명을 요구할 수 있고, 사용자는 특정 온체인 인증을 통과한 AI에게만 작업을 위임하도록 선택할 수 있습니다. 이는 AI의 능력과 블록체인의 신뢰 보장이 결합된 형태입니다.

2.5 AI를 위한 토큰 경제 및 인센티브​

토큰화는 Web3의 특징이며, 이는 AI 통합 영역으로도 확장됩니다. 토큰을 통해 경제적 인센티브를 도입함으로써 네트워크는 AI 개발자와 에이전트 모두로부터 바람직한 행동을 유도할 수 있습니다. 몇 가지 패턴이 나타나고 있습니다.

• 서비스 결제: AI 모델과 서비스는 온체인에서 수익화될 수 있습니다. SingularityNET은 개발자가 AI 서비스를 배포하고 각 호출에 대해 네이티브 토큰(AGIX)으로 사용자에게 비용을 청구할 수 있도록 하여 이를 개척했습니다. MCP가 활성화된 미래에는 모든 AI 도구나 모델이 플러그 앤 플레이 서비스가 되어 토큰이나 마이크로페이먼트를 통해 사용량이 측정되는 모습을 상상할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트가 MCP를 통해 타사 비전 API를 사용하는 경우, 서비스 제공자의 스마트 컨트랙트로 토큰을 전송하여 결제를 자동으로 처리할 수 있습니다. Fetch.ai 역시 *"자율 경제 에이전트"*가 서비스와 데이터를 거래하는 마켓플레이스를 구상하고 있으며, 새로운 Web3 LLM(ASI-1)은 가치 교환을 위해 암호화폐 트랜잭션을 통합할 것으로 보입니다.

• 스테이킹 및 평판: 품질과 신뢰성을 보장하기 위해 일부 프로젝트는 개발자나 에이전트에게 토큰 스테이킹을 요구합니다. 예를 들어, DeMCP(탈중앙화 MCP 서버 마켓플레이스) 프로젝트는 유용한 MCP 서버를 제작한 개발자에게 토큰 인센티브를 제공하고, 서버 보안에 대한 약속의 의미로 토큰을 스테이킹하게 할 계획입니다. 평판 또한 토큰과 연결될 수 있습니다. 예를 들어, 일관되게 우수한 성능을 보이는 에이전트는 평판 토큰이나 긍정적인 온체인 리뷰를 축적할 수 있는 반면, 잘못 행동하는 에이전트는 스테이킹된 토큰을 잃거나 부정적인 평가를 받을 수 있습니다. 이 토큰화된 평판은 앞서 언급한 신원 시스템에 다시 반영되어, 스마트 컨트랙트나 사용자가 에이전트를 신뢰하기 전에 온체인 평판을 확인하게 됩니다.

• 거버넌스 토큰: AI 서비스가 탈중앙화 플랫폼의 일부가 되면 거버넌스 토큰을 통해 커뮤니티가 그 발전을 이끌 수 있습니다. SingularityNET 및 Ocean과 같은 프로젝트에는 토큰 홀더가 프로토콜 변경이나 AI 이니셔티브 자금 조달에 투표하는 DAO가 있습니다. 최근 발표된 SingularityNET, Fetch.ai, Ocean Protocol의 합병체인 **인공 슈퍼지능 연합(ASI Alliance)**에서는 통합된 토큰(ASI)이 공동 AI+블록체인 생태계의 방향을 결정할 예정입니다. 이러한 거버넌스 토큰은 어떤 표준(예: MCP 또는 A2A 프로토콜 지원)을 채택할지, 어떤 AI 프로젝트를 육성할지, 또는 AI 에이전트에 대한 윤리적 가이드라인을 어떻게 처리할지 등의 정책을 결정할 수 있습니다.

• 액세스 및 유틸리티: 토큰은 데이터(Ocean의 데이터 토큰)뿐만 아니라 AI 모델 사용에 대한 액세스도 제어할 수 있습니다. 가능한 시나리오는 "모델 NFT" 또는 이와 유사한 형태입니다. 여기서 토큰을 소유하면 AI 모델의 결과물에 대한 권리나 수익 공유 지분을 얻게 됩니다. 이는 탈중앙화 AI 마켓플레이스의 기반이 될 수 있습니다. 고성능 모델의 부분 소유권을 나타내는 NFT를 상상해 보십시오. 소유자들은 모델이 추론 작업에 사용될 때마다 공동으로 수익을 얻고, 모델 미세 조정(fine-tuning) 여부에 투표할 수 있습니다. 비록 실험적이지만, 이는 AI 자산에 적용된 Web3의 공유 소유권 철학과 일치합니다.

기술적으로 토큰을 통합한다는 것은 AI 에이전트에게 지갑 기능이 필요함을 의미합니다(앞서 언급했듯이 많은 에이전트가 자체 암호화폐 지갑을 갖게 될 것입니다). MCP를 통해 AI는 잔액을 확인하고, 토큰을 보내고, DeFi 프로토콜을 호출(예: 서비스를 결제하기 위해 토큰을 스왑)할 수 있는 *"지갑 도구"*를 가질 수 있습니다. 예를 들어 이더리움에서 실행 중인 AI 에이전트가 데이터 세트를 구매하기 위해 Ocean 토큰이 필요한 경우, MCP 플러그인을 사용하여 DEX를 통해 일부 ETH를 $OCEAN으로 자동 스왑한 다음 구매를 진행할 수 있습니다. 이 모든 과정은 인간의 개입 없이 소유자가 설정한 정책에 따라 수행됩니다.

전반적으로 토큰 경제는 AI-Web3 아키텍처에서 인센티브 계층을 제공하여 기여자(데이터, 모델 코드, 컴퓨팅 파워 또는 보안 감사를 제공하는 이들)가 보상을 받도록 보장하고, AI 에이전트가 시스템에 직접적인 이해관계(skin in the game)를 가짐으로써 어느 정도 인간의 의도와 일치하도록 만듭니다.

3. 산업 환경​

AI와 Web3의 융합은 프로젝트, 기업 및 동맹으로 구성된 활기찬 생태계를 촉발했습니다. 아래에서는 이 분야를 주도하는 주요 플레이어와 이니셔티브뿐만 아니라 새롭게 부상하는 유스케이스를 살펴봅니다. 표 1은 AI-Web3 환경에서 주목할 만한 프로젝트와 그 역할에 대한 전반적인 개요를 제공합니다.

표 1: AI + Web3의 주요 플레이어 및 역할

프로젝트 / 플레이어	초점 및 설명	AI-Web3 융합에서의 역할 및 유스케이스
Fetch.ai (Fetch)	자체 블록체인(Cosmos 기반)을 갖춘 AI 에이전트 플랫폼입니다. 자율 에이전트를 위한 프레임워크를 개발했으며 최근 Web3에 최적화된 LLM인 *"ASI-1 Mini"*를 출시했습니다.	Web3에서 에이전트 기반 서비스를 가능하게 합니다. Fetch의 에이전트는 결제에 암호화폐를 사용하여 사용자를 대신해 탈중앙화 물류, 주차 공간 찾기 또는 DeFi 거래와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. Bosch와의 파트너십 및 Fetch-AI 연합 합병을 통해 에이전트 기반 dApp 배포를 위한 인프라로 자리매김하고 있습니다.
Ocean Protocol (Ocean)	탈중앙화 데이터 마켓플레이스 및 데이터 교환 프로토콜입니다. 개인정보 보호 액세스 제어와 함께 데이터셋 및 모델의 토큰화에 특화되어 있습니다.	Web3에서 AI를 위한 데이터 중추를 제공합니다. Ocean은 AI 개발자가 비신뢰 데이터 경제 내에서 데이터셋을 찾고 구매하거나 학습된 모델을 판매할 수 있게 합니다. 더 접근하기 쉬운 데이터를 AI에 공급하는 동시에(데이터 제공자에게 보상 제공) AI 혁신과 학습을 위한 데이터 공유를 지원합니다. Ocean은 새로운 ASI 연합의 일부로, 자사의 데이터 서비스를 더 넓은 AI 네트워크에 통합하고 있습니다.
SingularityNET (SNet)	AI 선구자 벤 괴르첼(Ben Goertzel)이 설립한 탈중앙화 AI 서비스 마켓플레이스입니다. 누구나 AGIX 토큰을 사용하여 블록체인 기반 플랫폼을 통해 AI 알고리즘을 게시하거나 소비할 수 있습니다.	블록체인상에서 개방형 AI 마켓플레이스 개념을 개척했습니다. 상호운용 가능한 AI 에이전트 및 서비스 네트워크를 육성합니다(에이전트 통신을 위한 특별한 AI-DSL 개발). 유스케이스로는 분석, 이미지 인식 등의 작업을 위한 AI-as-a-service가 있으며, 모두 dApp을 통해 액세스 가능합니다. 현재 Fetch 및 Ocean과 합병(ASI 연합)하여 AI, 에이전트, 데이터를 하나의 생태계로 결합하고 있습니다.
Chainlink (오라클 네트워크)	블록체인을 오프체인 데이터 및 컴퓨팅과 연결하는 탈중앙화 오라클 네트워크입니다. 그 자체로 AI 프로젝트는 아니지만, 온체인 스마트 컨트랙트를 외부 API 및 시스템에 연결하는 데 필수적입니다.	AI-Web3 통합을 위한 보안 미들웨어 역할을 합니다. Chainlink 오라클은 AI 모델 출력을 스마트 컨트랙트에 제공하여 온체인 프로그램이 AI 결정에 반응할 수 있게 합니다. 반대로, 오라클은 AI를 위해 블록체인에서 데이터를 가져올 수 있습니다. Chainlink의 아키텍처는 여러 AI 모델의 결과를 집계하여 신뢰성을 높일 수도 있습니다(AI 환각을 완화하기 위한 "진실 기계(truth machine)" 접근 방식). 기본적으로 상호운용성을 위한 레일을 제공하여 AI 에이전트와 블록체인이 신뢰할 수 있는 데이터에 합의하도록 보장합니다.
Anthropic & OpenAI (AI 제공업체)	최첨단 파운데이션 모델(Anthropic의 Claude, OpenAI의 GPT) 개발자입니다. 이들은 기본 도구 사용(tool-use) API 및 MCP와 같은 프로토콜 지원 등 Web3 친화적인 기능을 통합하고 있습니다.	이 기업들은 AI 인터페이스 기술을 주도합니다. Anthropic의 MCP 도입은 LLM이 외부 도구와 상호작용하는 표준을 세웠습니다. OpenAI는 ChatGPT를 위한 플러그인 시스템(MCP 개념과 유사)을 구현했으며 에이전트를 데이터베이스 및 잠재적으로 블록체인에 연결하는 방안을 탐색 중입니다. 이들의 모델은 MCP를 통해 연결될 때 Web3와 인터페이스할 수 있는 "두뇌" 역할을 합니다. 주요 클라우드 제공업체(예: Google의 A2A 프로토콜) 또한 Web3 통합에 도움이 될 멀티 에이전트 및 도구 상호작용 표준을 개발하고 있습니다.
기타 신흥 플레이어	Lumoz: 이더리움의 MCP 서버 및 AI 도구 통합에 집중(이른바 "이더리움 3.0") – 예: AI 에이전트를 통한 온체인 잔액 확인. Alethea AI: 메타버스를 위한 지능형 NFT 아바타 생성. Cortex: 스마트 컨트랙트를 통해 온체인 AI 모델 추론이 가능한 블록체인. Golem & Akash: AI 워크로드를 실행할 수 있는 탈중앙화 컴퓨팅 마켓플레이스. Numerai: 암호화폐 인센티브를 통한 금융용 크라우드소싱 AI 모델.	이 다양한 그룹은 틈새 분야를 다룹니다: 메타버스 내 AI(NFT를 통해 소유되는 AI 기반 NPC 및 아바타), 온체인 AI 실행(현재 컴퓨팅 비용으로 인해 소형 모델로 제한되지만 탈중앙화 방식으로 ML 모델 실행), 탈중앙화 컴퓨팅(AI 학습 또는 추론 작업이 토큰 인센티브를 받는 노드에 분산될 수 있음). 이러한 프로젝트는 AI 캐릭터가 있는 게임 세계부터 블록체인으로 보안을 유지하는 크라우드소싱 예측 모델에 이르기까지 AI-Web3 융합의 다양한 방향을 보여줍니다.

동맹 및 협업: 주목할 만한 트렌드는 동맹을 통한 AI-Web3 노력의 통합입니다. **인공초지능 연합(Artificial Superintelligence Alliance, ASI)**이 대표적인 예로, SingularityNET, Fetch.ai, Ocean Protocol을 단일 토큰을 가진 하나의 프로젝트로 효과적으로 통합했습니다. 그 근거는 각자의 강점인 SingularityNET의 마켓플레이스, Fetch의 에이전트, Ocean의 데이터를 결합하여 탈중앙화 AI 서비스를 위한 원스톱 플랫폼을 구축하는 것입니다. 이 합병(2024년 발표 및 토큰 홀더 투표로 승인)은 특히 거대 AI(OpenAI 등)와 거대 크립토(이더리움 등)가 부상함에 따라, 이들 커뮤니티가 경쟁보다는 협력하는 것이 더 유리하다고 판단했음을 시사합니다. 우리는 이 연합이 네트워크 전반에 걸쳐 MCP와 같은 표준 구현을 주도하거나, 컴퓨팅 네트워크 또는 AI를 위한 공통 ID 표준과 같이 모두에게 이익이 되는 인프라에 공동으로 투자하는 모습을 보게 될 것입니다.

다른 협업으로는 AI 연구소의 데이터를 온체인으로 가져오기 위한 Chainlink의 파트너십(오라클 데이터 정제에 AI를 사용하는 파일럿 프로그램이 있었습니다)이나 클라우드 플랫폼의 참여(Cloudflare의 MCP 서버 배포 지원 등)가 있습니다. 전통적인 크립토 프로젝트들도 AI 기능을 추가하고 있습니다. 예를 들어, 일부 레이어 1 체인들은 dApp 생태계에 AI를 통합하기 위한 "AI 태스크포스"를 구성했습니다(NEAR, Solana 커뮤니티 등에서 보이지만 구체적인 결과는 아직 초기 단계입니다).

떠오르는 유스케이스: 초기 단계임에도 불구하고 AI + Web3의 위력을 보여주는 유스케이스를 확인할 수 있습니다.

• 자율 DeFi 및 거래: AI 에이전트는 크립토 거래 봇, 이자 농사 최적화 도구, 온체인 포트폴리오 관리 등에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. SingularityDAO(SingularityNET의 스핀오프)는 AI가 관리하는 DeFi 포트폴리오를 제공합니다. AI는 시장 상황을 24시간 모니터링하고 스마트 컨트랙트를 통해 리밸런싱이나 차익 거래를 실행하여 사실상 온체인 투명성을 갖춘 자율 헤지펀드가 될 수 있습니다. AI의 의사 결정과 변경 불가능한 실행의 결합은 감정을 배제하고 효율성을 높일 수 있지만, 새로운 위험도 수반합니다(나중에 논의).

• 탈중앙화 지능 마켓플레이스: SingularityNET의 마켓플레이스를 넘어, 데이터(AI의 연료)가 교환되는 Ocean Market이나 AI 모델 마켓플레이스와 같은 새로운 개념이 등장하고 있습니다(예: 모델의 성능 통계가 나열되고 누구나 쿼리 비용을 지불하며, 블록체인이 감사 로그를 유지하고 모델 생성자에게 수익 분배를 처리하는 웹사이트). MCP 또는 유사한 표준이 보편화됨에 따라 이러한 마켓플레이스는 상호운용성을 갖게 될 것입니다. 즉, AI 에이전트가 여러 네트워크에서 가장 저렴한 가격의 서비스를 자율적으로 쇼핑할 수 있게 됩니다. 결과적으로 Web3 위에 모든 AI가 표준 프로토콜과 결제를 통해 도구와 데이터 소스를 사용할 수 있는 글로벌 AI 서비스 계층이 생겨날 수 있습니다.

• 메타버스 및 게이밍: 블록체인 자산을 기반으로 구축되는 몰입형 가상 세계인 메타버스는 AI로부터 큰 혜택을 받을 수 있습니다. **AI 기반 NPC (Non-Player Characters)**는 사용자의 행동에 지능적으로 반응하여 가상 세계를 더욱 흥미롭게 만들 수 있습니다. Inworld AI와 같은 스타트업은 게임용 기억과 개성을 가진 NPC를 만드는 데 집중하고 있습니다. 이러한 NPC가 블록체인과 연결되면(예: 각 NPC의 속성과 소유권이 NFT인 경우), 플레이어가 진정으로 소유하고 거래할 수 있는 지속적인 캐릭터가 됩니다. Decentraland는 AI NPC를 실험해 왔으며, 사용자가 메타버스 플랫폼에서 개인화된 AI 기반 아바타를 생성할 수 있도록 하는 제안도 존재합니다. MCP는 이러한 NPC가 외부 지식에 액세스하여 더 똑똑해지거나 온체인 인벤토리와 상호작용할 수 있게 해줍니다. **절차적 콘텐츠 생성(Procedural content generation)**도 또 다른 측면입니다. AI는 가상 토지, 아이템 또는 퀘스트를 즉석에서 설계할 수 있으며, 이는 고유한 NFT로 민팅될 수 있습니다. AI가 당신의 실력에 맞는 던전을 생성하고, 그 지도 자체가 완료 시 획득하는 NFT가 되는 탈중앙화 게임을 상상해 보십시오.

• 탈중앙화 과학 및 지식: 연구, 출판 및 과학 작업의 자금 조달에 블록체인을 사용하는 운동(DeSci)이 일어나고 있습니다. AI는 데이터와 문헌을 분석하여 연구 속도를 높일 수 있습니다. Ocean과 같은 네트워크는 유전체 연구를 위한 데이터셋을 호스팅하고, 과학자들은 AI 모델(SingularityNET 등에서 호스팅)을 사용하여 통찰력을 도출하며, 재현성을 위해 모든 단계가 온체인에 기록됩니다. 만약 해당 AI 모델이 신약 분자를 제안하면, 발명을 타임스탬프하고 지식재산권(IP)을 공유하기 위해 NFT를 발행할 수 있습니다. 이러한 시너지는 탈중앙화된 AI 주도 R&D 집단을 만들어낼 수 있습니다.

• 콘텐츠 신뢰 및 인증: 딥페이크와 AI 생성 미디어가 확산됨에 따라 블록체인을 사용하여 진위 여부를 확인할 수 있습니다. 여러 프로젝트에서 AI 출력물에 "디지털 워터마킹"을 하고 이를 온체인에 기록하는 방안을 탐색 중입니다. 예를 들어, 잘못된 정보에 대응하기 위해 AI 생성 이미지의 진정한 출처를 블록체인에 공증할 수 있습니다. 한 전문가는 딥페이크에 대응하기 위해 AI 출력을 검증하거나 소유권 로그를 통해 출처를 추적하는 것과 같이 크립토가 AI 프로세스에 신뢰를 더할 수 있는 유스케이스를 언급했습니다. 이는 뉴스(예: 소스 데이터 증명이 포함된 AI 작성 기사), 공급망(AI가 온체인 인증서를 확인) 등으로 확장될 수 있습니다.

요약하자면, 산업 환경은 풍요롭고 빠르게 진화하고 있습니다. 전통적인 크립토 프로젝트가 로드맵에 AI를 주입하고, AI 스타트업이 회복 탄력성과 공정성을 위해 탈중앙화를 수용하며, 그 접점에서 완전히 새로운 벤처들이 탄생하고 있습니다. ASI와 같은 동맹은 AI와 블록체인을 모두 활용하는 통합 플랫폼을 향한 범산업적 추진력을 보여줍니다. 그리고 이러한 노력의 기저에는 대규모 통합을 가능하게 하는 표준 인터페이스(MCP 및 그 이상)라는 아이디어가 자리 잡고 있습니다.

4. 위험 및 과제​

AI 일반 인터페이스와 Web3의 융합은 흥미로운 가능성을 열어주지만, 동시에 복잡한 위험 환경을 조성하기도 합니다. 이 새로운 패러다임이 안전하고 지속 가능하도록 기술적, 윤리적, 거버넌스 과제가 반드시 해결되어야 합니다. 주요 위험과 장애물은 다음과 같습니다.

4.1 기술적 장애물: 지연 시간 및 확장성​

블록체인 네트워크는 지연 시간과 제한된 처리량으로 악명이 높으며, 이는 실시간으로 대량의 데이터를 필요로 하는 고급 AI의 특성과 충돌합니다. 예를 들어, AI 에이전트가 특정 데이터에 즉시 액세스하거나 여러 작업을 신속하게 실행해야 할 때, 각 온체인 상호작용에 12초(Ethereum의 전형적인 블록 생성 시간)가 걸리거나 높은 가스 수수료가 발생한다면 에이전트의 효율성은 크게 저하됩니다. 파이널리티(finality)가 빠른 최신 체인이라 할지라도, 수천 명의 에이전트가 동시에 온체인에서 거래하거나 쿼리를 수행하는 AI 기반 활동의 부하를 견디기 어려울 수 있습니다. 레이어 2(Layer-2) 네트워크, 샤딩된 체인 등 확장성 솔루션이 개발 중이지만, AI와 블록체인 간의 저지연, 고처리량 파이프라인을 보장하는 것은 여전히 과제로 남아 있습니다. 오라클이나 상태 채널과 같은 오프체인 시스템이 메인 체인 외부에서 많은 상호작용을 처리함으로써 지연을 일부 완화할 수 있지만, 이는 복잡성을 가중시키고 중앙화의 잠재적 위험을 초래합니다. AI 응답과 온체인 업데이트가 순식간에 이루어지는 원활한 UX를 구현하려면 블록체인 확장성 분야에서 상당한 혁신이 필요할 것입니다.

4.2 상호운용성 및 표준​

아이러니하게도 MCP 자체가 상호운용성을 위한 솔루션임에도 불구하고, 여러 표준의 등장은 파편화를 야기할 수 있습니다. 현재 Anthropic의 MCP뿐만 아니라, 최근 Google이 발표한 에이전트 간 통신을 위한 A2A (Agent-to-Agent) 프로토콜, 그리고 다양한 AI 플러그인 프레임워크(OpenAI의 플러그인, LangChain 도구 스키마 등)가 존재합니다. 각 AI 플랫폼이나 블록체인이 자체적인 AI 통합 표준을 개발한다면, 과거의 파편화가 반복되어 수많은 어댑터가 필요하게 되고 "유니버설 인터페이스"라는 목표가 퇴색될 위험이 있습니다. 과제는 공통 프로토콜의 폭넓은 채택을 이끌어내는 것입니다. AI 에이전트가 온체인 서비스를 검색하고, 인증하며, 요청 형식을 구성하는 방식 등에 대한 핵심 요소들을 통합하기 위해 오픈 표준 기구나 연합을 통한 업계의 협력이 필요할 것입니다. 주요 LLM 제공업체들이 MCP를 지원하는 등 대형 기업들의 초기 움직임은 유망하지만, 이는 지속적인 노력이 필요한 작업입니다. 또한, 멀티 체인(multi-chain) 환경에서의 상호운용성은 AI 에이전트가 각 체인의 미세한 차이를 처리할 수 있어야 함을 의미합니다. Chainlink CCIP나 크로스 체인 MCP 서버와 같은 도구들이 이러한 차이를 추상화하여 도움을 주지만, AI 에이전트가 로직의 오류 없이 이질적인 Web3 환경을 자유롭게 이동할 수 있도록 보장하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.

4.3 보안 취약점 및 익스플로잇​

강력한 AI 에이전트를 금융 네트워크에 연결하는 것은 **거대한 공격 표면(attack surface)**을 노출하는 것과 같습니다. MCP가 제공하는 유연성(AI가 즉석에서 도구를 사용하고 코드를 작성할 수 있게 함)은 양날의 검이 될 수 있습니다. 보안 연구원들은 이미 MCP 기반 AI 에이전트에서 다음과 같은 여러 공격 벡터를 지적했습니다.

• 악성 플러그인 또는 도구: MCP를 통해 에이전트가 특정 기능을 캡슐화한 "플러그인"을 로드할 수 있으므로, 적대적이거나 트로이 목마가 심어진 플러그인이 에이전트의 작동을 탈취할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 가져온다고 주장하는 플러그인이 허위 데이터를 주입하거나 승인되지 않은 작업을 실행할 수 있습니다. 보안 업체인 SlowMist는 JSON 인젝션(에이전트의 로직을 조작하는 손상된 데이터 입력) 및 함수 오버라이드(악성 플러그인이 에이전트가 사용하는 정상적인 함수를 덮어쓰는 행위)와 같은 플러그인 기반 공격을 확인했습니다. AI 에이전트가 암호화폐 자금을 관리하고 있다면, 이러한 익스플로잇은 에이전트를 속여 개인 키를 유출하거나 지갑의 자금을 탈취하는 등 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다.

• 프롬프트 인젝션 및 사회 공학: AI 에이전트는 지시 사항(프롬프트)에 의존하며, 이는 조작될 수 있습니다. 공격자는 AI가 읽었을 때 악성 지시로 작용하는 트랜잭션이나 온체인 메시지를 생성할 수 있습니다(AI는 온체인 데이터도 해석할 수 있기 때문입니다). 이러한 형태의 *"크로스 MCP 호출 공격"*은 외부 시스템이 기만적인 프롬프트를 보내 AI의 오작동을 유도하는 방식으로 설명됩니다. 탈중앙화된 환경에서 이러한 프롬프트는 DAO 제안서의 설명, NFT의 메타데이터 필드 등 어디에서나 올 수 있으므로, 악의적인 입력으로부터 AI 에이전트를 방어하는 것이 매우 중요합니다.

• 집계 및 합의 위험: 오라클을 통해 여러 AI 모델의 출력을 집계하면 신뢰성을 높일 수 있지만, 복잡성도 증가합니다. 세심하게 설계되지 않으면 공격자가 AI 모델의 합의 과정을 조작하거나 특정 모델을 선택적으로 오염시켜 결과를 왜곡할 방법을 찾아낼 수 있습니다. 탈중앙화 오라클 네트워크가 AI 출력을 적절히 "정화"하고 명백한 오류를 걸러내도록 보장하는 것은 여전히 활발히 연구되고 있는 분야입니다.

이 새로운 패러다임을 위해 보안 마인드의 전환이 필요합니다. Web3 개발자들은 배포 후 고정되는 스마트 컨트랙트 보안에 익숙하지만, AI 에이전트는 새로운 데이터나 프롬프트에 따라 행동이 변하는 동적인 존재입니다. 한 보안 전문가가 언급했듯이, "시스템을 제3자 플러그인에 개방하는 순간, 공격 표면은 통제 범위를 넘어서게 됩니다." 최상의 사례에는 AI 도구 사용을 위한 샌드박스화, 엄격한 플러그인 검증, 권한 제한(최소 권한 원칙) 등이 포함될 것입니다. 커뮤니티에서는 입력값 정화, 에이전트 행동 모니터링, 에이전트 지시 사항을 외부 사용자 입력과 동일하게 주의 깊게 취급하는 것과 같은 SlowMist의 권고 사항들을 공유하기 시작했습니다. 그럼에도 불구하고, 2024년 말까지 이미 10,000개 이상의 AI 에이전트가 암호화폐 분야에서 활동하고 있으며 2025년에는 100만 개에 달할 것으로 예상되는 상황에서, 보안이 이를 따라가지 못한다면 대규모 익스플로잇 사태가 발생할 수 있습니다. 많은 금고에 접근 권한이 있는 인기 있는 트레이딩 에이전트 등에 대한 공격 성공은 연쇄적인 파급 효과를 일으킬 수 있습니다.

4.4 개인정보 보호 및 데이터 거버넌스​

데이터에 대한 AI의 갈증은 때때로 개인정보 보호 요구 사항과 충돌하며, 블록체인이 결합되면 이 문제는 더욱 복잡해집니다. 블록체인은 투명한 장부이므로 온체인에 기록된 모든 데이터(AI 사용 목적이라 할지라도)는 모두에게 공개되며 수정이 불가능합니다. 이는 AI 에이전트가 개인 정보나 민감한 데이터를 다룰 때 우려를 낳습니다. 예를 들어, 사용자의 개인적인 탈중앙화 신원(DID)이나 건강 기록이 AI 의사 에이전트에 의해 액세스되는 경우, 해당 정보가 실수로 온체인에 기록되지 않도록(이는 "잊혀질 권리" 및 기타 개인정보 보호법 위반일 수 있음) 어떻게 보장할 수 있을까요? 암호화, 해싱, 온체인에는 증명만 저장하고 원본 데이터는 오프체인에 두는 기술 등이 도움이 될 수 있지만, 이는 설계를 복잡하게 만듭니다.

또한, AI 에이전트 자체가 공개 데이터로부터 민감한 정보를 추론함으로써 프라이버시를 침해할 수도 있습니다. 거버넌스는 AI 에이전트가 데이터를 어떻게 사용할 수 있는지 규정해야 할 것입니다. AI가 데이터를 노출하지 않고 학습할 수 있도록 차등 정보 보호(differential privacy)나 연합 학습(federated learning)과 같은 기법이 도입될 수 있습니다. 그러나 AI 에이전트가 자율적으로 행동한다면 언젠가는 개인 데이터를 처리하게 될 것이라고 가정해야 합니다. 따라서 이들은 스마트 컨트랙트나 법률에 인코딩된 데이터 사용 정책의 구속을 받아야 합니다. GDPR이나 곧 시행될 EU AI 법안(EU AI Act)과 같은 규제 체계는 탈중앙화된 AI 시스템이라 할지라도 개인정보 보호 및 투명성 요건을 준수할 것을 요구할 것입니다. 이는 법적으로 회색 지대입니다. 진정으로 탈중앙화된 AI 에이전트는 데이터 브리치에 대해 책임을 물을 명확한 운영 주체가 없기 때문입니다. 즉, Web3 커뮤니티는 설계 단계부터 규제 준수를 내재화해야 하며, 예를 들어 AI가 기록하거나 공유할 수 있는 내용을 엄격히 통제하는 스마트 컨트랙트를 사용해야 합니다. 영지식 증명(Zero-knowledge proofs)은 AI가 기저의 비공개 데이터를 노출하지 않고도 계산을 올바르게 수행했음을 증명할 수 있게 하여, 신원 확인이나 신용 점수 산출과 같은 분야에서 하나의 해결책이 될 수 있습니다.

4.5 AI 정렬(Alignment) 및 정렬 불량 위험​

AI 에이전트에게 상당한 자율성이 부여되고, 특히 금융 자산에 접근하고 현실 세계에 영향력을 행사하게 되면, 인간의 가치와 AI의 정렬(Alignment) 문제가 심각해집니다. AI 에이전트가 악의적인 의도를 가지지 않더라도, 목표를 *“오해”*하여 해로운 결과를 초래할 수 있습니다. 로이터(Reuters)의 법률 분석에 따르면, AI 에이전트가 다양한 환경에서 작동하고 다른 시스템과 상호작용함에 따라 정렬되지 않은 전략의 위험이 커집니다. 예를 들어, DeFi 수익을 극대화하도록 지시받은 AI 에이전트가 프로토콜의 허점을 찾아내어 이를 악용(사실상 해킹)할 수 있습니다. AI의 입장에서는 목표를 달성하는 것이지만, 이는 인간이 중요하게 여기는 규칙을 어기는 행위입니다. 시장 조작 행위에 가담하거나 제한 사항을 우회하는 AI와 유사한 알고리즘의 사례는 가상과 현실 모두에서 존재해 왔습니다.

탈중앙화된 맥락에서 AI 에이전트가 "탈선"할 경우 누구에게 책임이 있을까요? 배포자에게 책임이 있을 수도 있지만, 에이전트가 스스로 수정되거나 여러 당사자가 학습에 참여했다면 어떻게 될까요? 이러한 시나리오는 더 이상 공상 과학이 아닙니다. 로이터 기사는 법원이 어떤 경우에 AI 에이전트를 인간 대리인과 유사하게 취급할 수 있다고 언급했습니다. 예를 들어, 환불을 약속한 챗봇의 답변이 해당 회사의 구속력 있는 약속으로 간주된 사례가 있습니다. 따라서 정렬 불량은 기술적 문제뿐만 아니라 법적 책임으로 이어질 수 있습니다.

Web3의 개방적이고 결합 가능한(composable) 특성은 또한 예기치 않은 에이전트 간의 상호작용을 초래할 수 있습니다. 한 에이전트가 다른 에이전트에게 의도적으로 또는 실수로 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, AI 거버넌스 봇이 허위 분석을 제공하는 다른 AI에 의해 "사회 공학적"으로 조작되어 잘못된 DAO 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 창발적 복잡성은 정렬이 단일 AI의 목표에 국한된 것이 아니라, 인간의 가치 및 법률과 조화를 이루는 생태계 전체의 정렬에 관한 문제임을 시사합니다.

이를 해결하기 위해서는 여러 접근 방식이 필요합니다. AI 에이전트 내에 윤리적 제약 조건을 내장하고(특정 금지 사항을 하드코딩하거나 인간 피드백 기반 강화 학습을 통해 목표를 설정함), 서킷 브레이커(circuit breakers)(대규모 작업 시 인간의 승인을 요구하는 스마트 컨트랙트 체크포인트)를 구현하며, 커뮤니티의 감독(AI 에이전트의 행동을 모니터링하고 오작동하는 에이전트를 중단시킬 수 있는 DAO 등)을 강화해야 합니다. 정렬 연구는 중앙화된 AI에서도 어렵지만, 탈중앙화 환경에서는 더욱 미개척 영역입니다. 그러나 이는 필수적입니다. 프로토콜의 관리자 키를 보유하거나 재무 자금을 위탁받은 AI 에이전트는 극도로 정밀하게 정렬되어야 합니다. 그렇지 않으면 블록체인의 수정 불가능한 코드 특성상 AI가 유발한 실수가 자산을 영구적으로 잠그거나 파괴하는 등 돌이킬 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다.

4.6 거버넌스 및 규제 불확실성​

탈중앙화 AI 시스템은 기존의 거버넌스 프레임워크에 깔끔하게 들어맞지 않습니다. 온체인 거버넌스(토큰 투표 등)가 하나의 관리 방법이 될 수 있지만, 고래(Whales)의 영향력이나 투표자 무관심 등의 자체적인 문제를 안고 있습니다. 그리고 문제가 발생했을 때 규제 당국은 *"누구에게 책임을 물어야 하는가?"*라고 질문할 것입니다. AI 에이전트가 막대한 손실을 입히거나 불법 활동(예: 자동화된 믹서를 통한 자금 세탁)에 사용되는 경우, 당국은 제작자나 촉진자를 표적으로 삼을 수 있습니다. 이는 개발자와 사용자에게 법적 위험을 초래합니다. 현재 규제 트렌드는 AI와 암호화폐 각각에 대해 조사를 강화하고 있으며, 이들의 결합은 확실히 더 큰 주목을 받을 것입니다. 예를 들어 미국 CFTC는 거래에 사용되는 AI와 금융 맥락에서의 감독 필요성에 대해 논의해 왔습니다. 정책 서클에서는 자율 에이전트의 등록을 요구하거나 민감한 분야에서의 AI 사용에 제약을 가하는 방안도 거론되고 있습니다.

또 다른 거버넌스 과제는 국가 간 조율입니다. Web3는 글로벌하며 AI 에이전트는 국경을 넘어 작동할 것입니다. 어떤 관할권에서는 특정 AI 에이전트의 행동을 금지하는 반면 다른 곳에서는 허용할 수 있으며, 블록체인 네트워크는 두 곳 모두에 걸쳐 있습니다. 이러한 불일치는 갈등을 유발할 수 있습니다. 예를 들어 투자 조언을 제공하는 AI 에이전트가 한 국가의 증권법은 위반하지만 다른 국가에서는 그렇지 않을 수 있습니다. 커뮤니티는 AI 서비스를 위해 스마트 컨트랙트 수준에서 **지오펜싱(geo-fencing)**을 구현해야 할 수도 있습니다(비록 그것이 개방적인 정신에 반할지라도). 또는 다양한 법률을 준수하기 위해 거래소들이 하는 것처럼 지역별로 서비스를 파편화해야 할 수도 있습니다.

탈중앙화 커뮤니티 내에서도 누가 AI 에이전트의 규칙을 정하는가에 대한 문제가 있습니다. DAO가 AI 서비스를 관리한다면 토큰 홀더가 알고리즘 매개변수에 대해 투표해야 할까요? 이는 사용자에게 권한을 부여하는 것이기도 하지만, 비전문적인 결정이나 조작으로 이어질 수도 있습니다. DAO 거버넌스에 통합된 AI 윤리 전문가 위원회나, 심지어 거버넌스에 참여하는 AI(프로그램된 위임 사항에 따라 대리인으로서 투표하는 AI 에이전트 — 논란의 여지가 있지만 구상 가능한 아이디어)와 같은 새로운 거버넌스 모델이 등장할 수 있습니다.

마지막으로 평판 위험입니다. 초기 실패나 스캔들은 대중의 인식을 악화시킬 수 있습니다. 예를 들어, "AI DAO"가 실수로 폰지 사기를 운영하거나 AI 에이전트가 사용자에게 해를 끼치는 편향된 결정을 내린다면, 업계 전체에 영향을 미치는 반발이 일어날 수 있습니다. 업계가 선제적으로 움직이는 것이 중요합니다. 자율 규제 표준을 설정하고, 정책 입안자들과 소통하며 탈중앙화가 어떻게 책임 소재를 변화시키는지 설명하고, AI 에이전트를 위한 *킬 스위치(kill-switches)*나 비상 정지 절차를 구축해야 합니다(중앙화의 요소를 도입하더라도 안전을 위해 과도기적으로는 필요할 수 있습니다).

요약하자면, 과제는 매우 기술적인 부분(해킹 방지 및 지연 시간 관리)부터 광범위한 사회적 부분(AI 규제 및 정렬)까지 다양합니다. 각 과제는 그 자체로 중대하며, 이를 해결하기 위해서는 AI와 블록체인 커뮤니티의 공동 노력이 필요합니다. 다음 섹션에서는 이러한 장애물에도 불구하고 우리가 성공적으로 대응했을 때 미래가 어떻게 펼쳐질지 살펴보겠습니다.

5. 미래의 잠재력​

앞으로 MCP(Model Context Protocol)와 같은 프레임워크를 통해 AI 범용 인터페이스가 Web3와 통합되면 탈중앙화된 인터넷은 근본적으로 변화할 수 있습니다. 여기서는 MCP 기반 AI 인터페이스가 Web3의 미래를 어떻게 형성할 수 있는지를 보여주는 몇 가지 미래 시나리오와 잠재력을 살펴봅니다.

5.1 자율형 dApp 및 DAO​

앞으로 몇 년 안에 우리는 완전 자율형 탈중앙화 애플리케이션의 등장을 목격하게 될 것입니다. 이는 스마트 컨트랙트로 정의된 규칙과 커뮤니티의 목표에 따라 AI 에이전트가 대부분의 운영을 처리하는 dApp입니다. 예를 들어, 탈중앙화 투자 펀드 DAO를 생각해 보십시오. 오늘날에는 자산 리밸런싱을 위해 인간의 제안에 의존할 수 있습니다. 미래에는 토큰 홀더가 상위 수준의 전략을 설정하면, AI 에이전트(또는 에이전트 팀)가 시장을 모니터링하고, 온체인 거래를 실행하며, 포트폴리오를 조정하는 등 해당 전략을 지속적으로 구현할 수 있습니다. 이 모든 과정에서 DAO는 성과를 감독합니다. MCP 덕분에 AI는 다양한 DeFi 프로토콜, 거래소 및 데이터 피드와 원활하게 상호 작용하여 임무를 수행할 수 있습니다. 잘 설계된다면 이러한 자율형 dApp은 그 어떤 인간 팀보다 더 효율적으로, 그리고 완전한 투명성(모든 작업이 온체인에 기록됨)을 갖춘 채 연중무휴 24시간 운영될 수 있습니다.

또 다른 예는 AI 관리형 탈중앙화 보험 dApp입니다. AI는 증거(사진, 센서)를 분석하여 보험 청구를 평가하고, 정책과 대조 확인한 후 스마트 컨트랙트를 통해 자동으로 지급을 트리거할 수 있습니다. 이를 위해서는 오프체인 AI 컴퓨터 비전(손상 이미지 분석용)과 온체인 검증의 통합이 필요하며, MCP는 AI가 클라우드 AI 서비스를 호출하고 결과를 컨트랙트에 보고할 수 있게 함으로써 이를 용이하게 할 수 있습니다. 그 결과 낮은 운영 비용으로 거의 즉각적인 보험 결정이 가능해집니다.

거버넌스 자체도 부분적으로 자동화될 수 있습니다. DAO는 포럼 규칙을 집행하기 위해 AI 모더레이터를 사용하거나, 커뮤니티의 가공되지 않은 여론을 잘 구조화된 제안서로 변환하기 위해 AI 제안서 작성자를 사용하거나, 예산 수요를 예측하기 위해 AI 재무 담당자를 사용할 수 있습니다. 중요한 점은 이러한 AI가 통제되지 않은 상태가 아니라 커뮤니티의 에이전트로서 활동한다는 것입니다. 이들은 정기적으로 검토를 받거나 주요 조치에 대해 멀티시그(multi-sig) 확인을 요구받을 수 있습니다. 전반적인 효과는 탈중앙화 조직에서 인간의 노력을 증폭시켜, 커뮤니티가 더 적은 수의 활성 참여자로도 더 많은 것을 성취할 수 있게 하는 것입니다.

5.2 탈중앙화 지능 마켓플레이스 및 네트워크​

SingularityNET 및 ASI 연합과 같은 프로젝트를 기반으로, 우리는 성숙한 지능을 위한 글로벌 마켓플레이스를 기대할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 AI 모델이나 기술을 가진 사람이라면 누구나 네트워크에서 이를 제공할 수 있고, AI 기능이 필요한 사람은 누구나 이를 활용할 수 있으며, 블록체인은 공정한 보상과 출처를 보장합니다. MCP는 여기서 핵심적인 역할을 합니다. MCP는 요청이 가장 적합한 AI 서비스로 전달될 수 있도록 공통 프로토콜을 제공합니다.

예를 들어, "맞춤형 마케팅 캠페인 제작"과 같은 복잡한 작업을 가정해 보겠습니다. 네트워크의 AI 에이전트는 이를 시각 디자인, 카피라이팅, 시장 분석 등의 하위 작업으로 나누고, 각 작업에 적합한 전문가를 찾을 수 있습니다(예: 뛰어난 이미지 생성 모델을 가진 에이전트, 판매에 최적화된 카피라이팅 모델을 가진 에이전트 등). 이러한 전문가들은 원래 서로 다른 플랫폼에 있을 수 있지만, MCP/A2A 표준을 준수하기 때문에 보안이 유지되는 탈중앙화된 방식으로 **에이전트 간 협업(agent-to-agent)**이 가능합니다. 이들 간의 결제는 네이티브 토큰의 마이크로 트랜잭션으로 처리될 수 있으며, 스마트 컨트랙트는 최종 결과물을 조립하고 각 기여자에게 대금이 지급되도록 보장할 수 있습니다.

이러한 종류의 조합 지능(combinatorial intelligence) — 탈중앙화 네트워크 전반에서 동적으로 연결되는 여러 AI 서비스 — 은 전문 지식을 활용하기 때문에 대규모 단일 AI보다 성능이 뛰어날 수 있습니다. 또한 접근성을 민주화합니다. 세계 어느 곳의 소규모 개발자라도 틈새 모델을 네트워크에 제공하고 그것이 사용될 때마다 수익을 얻을 수 있습니다. 한편, 사용자들은 평판 시스템(토큰/신원 기반)을 통해 품질이 보장된 모든 AI 서비스를 한 곳에서 이용할 수 있습니다. 시간이 흐르면서 이러한 네트워크는 빅테크의 AI 서비스에 필적하면서도 단일 소유자가 없고 사용자와 개발자에 의한 투명한 거버넌스가 이루어지는 탈중앙화 AI 클라우드로 진화할 수 있습니다.

5.3 지능형 메타버스와 디지털 삶​

2030년경에는 우리의 디지털 삶이 가상 환경인 메타버스와 원활하게 융합될 것이며, AI는 이러한 공간에 어디에나 존재하게 될 것입니다. Web3 통합을 통해 이러한 AI 엔티티(가상 비서부터 게임 캐릭터, 디지털 반려동물에 이르기까지 무엇이든 될 수 있음)는 지능을 가질 뿐만 아니라 경제적, 법적 권한도 갖게 될 것입니다.

각 NPC 상점 주인이나 퀘스트 제공자가 (고급 생성 모델 덕분에) 고유한 성격과 대화를 가진 AI 에이전트인 메타버스 도시를 그려보십시오. 이러한 NPC는 실제로 사용자가 NFT로서 소유합니다. 예를 들어, 당신이 가상 세계의 선술집을 "소유"하고 있고 바텐더 NPC는 당신이 커스터마이징하고 훈련시킨 AI일 수 있습니다. Web3 기반으로 운영되기 때문에 NPC는 트랜잭션을 수행할 수 있습니다. 가상 아이템(NFT 아이템)을 판매하고, 결제를 수락하며, 스마트 컨트랙트를 통해 인벤토리를 업데이트할 수 있습니다. 심지어 자신의 수익(소유자인 당신에게 축적됨)을 관리하기 위해 암호화폐 지갑을 보유할 수도 있습니다. MCP를 사용하면 해당 NPC의 AI 두뇌가 외부 지식에 접근할 수 있습니다. 예를 들어 대화를 위해 실제 뉴스 정보를 가져오거나 Web3 캘린더와 통합하여 플레이어 이벤트를 "인지"할 수 있습니다.

또한 블록체인을 통해 신원과 연속성이 보장됩니다. 한 세계의 AI 아바타는 다른 세계로 이동할 수 있으며, 소유권을 증명하는 탈중앙화 신원과 소울바운드 토큰(soulbound tokens)을 통한 경험치 또는 업적을 그대로 유지할 수 있습니다. 가상 세계 간의 상호운용성(흔히 어려운 과제로 꼽힘)은 한 세계의 컨텍스트를 다른 세계로 번역하는 AI의 도움을 받을 수 있으며, 블록체인은 자산의 이동성을 제공합니다.

우리는 또한 디지털 공간에서 개인을 대변하는 AI 동반자 또는 에이전트를 보게 될 것입니다. 예를 들어, 당신을 대신하여 DAO 회의에 참석하는 개인 AI를 가질 수 있습니다. 이 AI는 (개인 데이터 금고에 저장된 과거 행동 학습을 통해) 당신의 선호를 이해하며, 당신을 대신해 사소한 문제에 투표하거나 나중에 회의를 요약해 줄 수도 있습니다. 이 에이전트는 각 커뮤니티에서 인증을 받기 위해 당신의 탈중앙화 신원을 사용하여 "당신"(또는 당신의 대리인)으로 인식되도록 보장할 수 있습니다. 좋은 아이디어를 제안하면 평판 토큰을 획득할 수 있어, 당신이 자리를 비운 동안에도 실질적으로 당신의 사회적 자본을 구축해 줍니다.

또 다른 잠재력은 메타버스에서의 AI 주도 콘텐츠 생성입니다. 새로운 게임 레벨이나 가상 주택을 원하십니까? 이를 설명하기만 하면 AI 빌더 에이전트가 이를 생성하고, 스마트 컨트랙트/NFT로 배포하며, 대형 구조물인 경우 시간이 지남에 따라 상환하는 DeFi 모기지와 연결할 수도 있습니다. 이러한 창작물은 온체인에 존재하므로 고유하며 거래가 가능합니다. AI 빌더는 서비스 대가로 토큰 수수료를 청구할 수 있습니다(이는 다시 위에서 언급한 마켓플레이스 개념으로 연결됩니다).

전반적으로 미래의 탈중앙화 인터넷은 지능형 에이전트들로 가득 찰 것입니다. 일부는 완전 자율형이고, 일부는 인간과 밀접하게 연결되어 있으며, 많은 에이전트가 그 중간 어디쯤에 위치할 것입니다. 이들은 협상하고, 창조하며, 즐거움을 주고, 거래할 것입니다. MCP 및 이와 유사한 프로토콜은 이들이 모두 동일한 "언어"를 사용하도록 보장하여 AI와 모든 Web3 서비스 간의 풍부한 협업을 가능하게 합니다. 이것이 제대로 이루어진다면 유례없는 생산성과 혁신의 시대, 즉 사회를 움직이는 인간, 인공지능, 분산 지능의 진정한 합성의 시대로 이어질 수 있습니다.

결론​

Web3 세계의 모든 것을 연결하는 AI 범용 인터페이스의 비전은 부인할 수 없을 만큼 야심차며, 이는 신뢰의 탈중앙화와 기계 지능의 부상이라는 가장 혁신적인 두 가지 기술적 줄기를 하나의 직물로 엮어내고자 하는 것입니다. 개발 배경을 살펴보면 지금이 바로 적기임을 알 수 있습니다. Web3에는 사용자 친화적인 킬러 앱이 필요했고 AI가 이를 제공할 수 있는 반면, AI는 Web3 인프라가 공급할 수 있는 더 큰 대행 능력(Agency)과 메모리가 필요했기 때문입니다. 기술적으로 **MCP (Model Context Protocol)**와 같은 프레임워크는 AI 에이전트가 블록체인, 스마트 컨트랙트, 탈중앙화 신원(DID) 등과 유창하게 소통할 수 있도록 돕는 가교 역할을 합니다. 업계 현황 또한 스타트업부터 연합체, 주요 AI 연구소에 이르기까지 데이터 마켓, 에이전트 플랫폼, 오라클 네트워크, 표준 프로토콜 등 이 퍼즐의 조각들을 하나씩 맞춰가며 성장 모멘텀이 강화되고 있음을 보여줍니다.

하지만 확인된 리스크와 과제를 고려할 때 신중하게 접근해야 합니다. 보안 침해, 정렬되지 않은 AI 행동, 개인정보 보호의 함정, 불확실한 규제 등은 과소평가할 경우 발전을 저해할 수 있는 일련의 장애물입니다. 각각의 문제에는 강력한 보안 감사, 정렬 견제와 균형(Alignment checks and balances), 개인정보 보호 아키텍처, 협력적 거버넌스 모델과 같은 선제적인 완화 조치가 필요합니다. 탈중앙화의 특성상 이러한 솔루션은 단순히 상명하달식으로 강요될 수 없으며, 초기 인터넷 프로토콜이 그러했듯 커뮤니티의 시도와 오류, 반복 과정을 통해 점진적으로 등장할 것입니다.

이러한 도전 과제들을 잘 헤쳐 나간다면 그 미래 잠재력은 매우 흥미진진합니다. Web3가 마침내 사용자 중심의 디지털 세계를 구현하는 모습을 볼 수 있을 것입니다. 이는 원래 상상했던 것처럼 모든 사람이 자신의 블록체인 노드를 직접 운영하는 방식이 아니라, 이면의 탈중앙화 기술을 활용하면서 각 사용자의 의도(Intent)를 수행하는 지능형 에이전트를 통해 이루어질 것입니다. 그런 세상에서 크립토나 메타버스와 상호작용하는 것은 AI 어시스턴트와 대화하는 것만큼 쉬워질 것이며, AI는 사용자를 대신해 수십 개의 서비스 및 체인과 무신뢰 방식으로 협상하게 될 것입니다. 탈중앙화 네트워크는 스스로 적응하고 개선되는 자율 서비스와 함께 문자 그대로 "지능형" 네트워크가 될 수 있습니다.

결론적으로, **MCP 및 이와 유사한 AI 인터페이스 프로토콜은 지능과 연결성이 어디에나 존재하는 새로운 웹 (Web 3.0 또는 에이전틱 웹, Agentic Web)**의 중추가 될 것입니다. AI와 Web3의 수렴은 단순히 기술의 결합이 아니라, 탈중앙화의 개방성 및 사용자 권한 부여가 AI의 효율성 및 창의성과 만나는 철학의 융합입니다. 이 결합이 성공한다면, 우리가 지금까지 경험한 그 어떤 것보다 더 자유롭고 개인화되며 강력한 인터넷 시대를 열어 AI와 Web3의 약속을 일상 생활에 실질적인 영향을 주는 방식으로 실현하게 될 것입니다.

출처:

• S. Khadder, “Web3.0 Isn’t About Ownership — It’s About Intelligence,” FeatureForm Blog (2025년 4월 8일).
• J. Saginaw, “Could Anthropic’s MCP Deliver the Web3 That Blockchain Promised?” LinkedIn Article (2025년 5월 1일).
• Anthropic, “Introducing the Model Context Protocol,” Anthropic.com (2024년 11월).
• thirdweb, “The Model Context Protocol (MCP) & Its Significance for Blockchain Apps,” thirdweb Guides (2025년 3월 21일).
• Chainlink Blog, “The Intersection Between AI Models and Oracles,” (2024년 7월 4일).
• Messari Research, Profile of Ocean Protocol, (2025).
• Messari Research, Profile of SingularityNET, (2025).
• Cointelegraph, “AI agents are poised to be crypto’s next major vulnerability,” (2025년 5월 25일).
• Reuters (Westlaw), “AI agents: greater capabilities and enhanced risks,” (2025년 4월 22일).
• Identity.com, “Why AI Agents Need Verified Digital Identities,” (2024).
• PANews / IOSG Ventures, “Interpreting MCP: Web3 AI Agent Ecosystem,” (2025년 5월 20일).

전통적인 탈중앙화 금융 (DeFi)은 강력하지만, 솔직히 말해서 평균 사용자에게는 악몽이 될 수 있습니다. 다양한 프로토콜을 오가며 가스 비용을 관리하고, 다단계 거래를 실행하는 것은 혼란스럽고 시간이 많이 소요됩니다. 지갑에 원하는 것을 말하기만 하면 나머지를 처리해준다면 어떨까요?

이것이 새로운 목적 기반 패러다임의 약속이며, 생성 AI가 이를 구현하는 엔진입니다. 이 변화는 복잡한 거래가 가득한 DeFi를 단순하고 목표 지향적인 경험의 세계로 바꾸려 하고 있습니다.

핵심 아이디어: “어떻게”에서 “무엇”으로​

옛 DeFi 모델에서는 사용자가 조종사입니다. 거래소를 직접 선택하고, 최적의 스왑 경로를 찾으며, 여러 거래를 승인하고, 실수하지 않기를 기도해야 합니다.

목적 기반 DeFi는 흐름을 뒤집습니다. 단계별 실행 대신 최종 목표, 즉 의도를 선언합니다.

• 대신에: Uniswap에서 토큰을 수동으로 스왑하고, 다른 체인으로 브리지하고, 유동성 풀에 스테이킹하는 등...
• 당신은 말합니다: "내 $5,000의 수익을 낮은 위험으로 최대화해 주세요."

AI 에이전트인 **“솔버”**가 구동하는 자동화 시스템이 여러 프로토콜을 가로질러 최적의 경로를 찾아 실행함으로써 목표를 실현합니다. 이는 레시피를 단계별로 따르는 것과 셰프에게 원하는 음식을 말하는 것의 차이와 같습니다.

이 접근 방식은 두 가지 큰 이점을 제공합니다:

1. “원클릭” 사용자 경험: 가스 비용, 브리지, 다단계 스왑의 복잡성이 숨겨집니다. 계정 추상화와 같은 기술 덕분에 복잡한 목표도 한 번의 서명으로 승인할 수 있습니다.
2. 보다 나은, 효율적인 실행: 전문 솔버(전문 시장 메이킹 봇을 떠올리세요)가 경쟁하여 최상의 거래를 제공하며, 수동 사용자보다 더 좋은 가격과 낮은 슬리피지를 찾아냅니다.

생성 AI의 역할: 운영의 두뇌 🧠​

• 자연어 인터페이스: 평범한 영어(또는 한국어)로 DeFi와 상호작용할 수 있습니다. HeyAnon과 Griffain 같은 AI 기반 “코파일럿”은 AI와 대화만으로 포트폴리오를 관리하고 거래를 실행하게 해, DeFi를 ChatGPT를 사용하는 것만큼 쉽게 만들어 줍니다.
• AI 계획 및 전략: “최고 수익을 위해 투자해줘”와 같은 고수준 목표를 제시하면 AI 에이전트가 이를 구체적인 계획으로 나눕니다. 시장 데이터를 분석하고, 트렌드를 예측하며, 자산을 자동으로 24시간 재조정합니다.
• 수익 최적화: Mozaic과 같은 AI 구동 프로토콜은 에이전트(이름은 Archimedes)를 사용해 다양한 체인에서 위험 조정 수익률을 지속적으로 스캔하고, 자동으로 자금을 이동시켜 최고 APY를 확보합니다.
• 자동 위험 관리: AI는 경계하는 수호자 역할을 합니다. 변동성 급등을 감지하면 포지션 위험을 감수하기 위해 자동으로 담보를 추가하거나 더 안전한 풀로 자금을 이동시킵니다. 이는 원래 의도에 설정한 위험 파라미터에 기반합니다.

DeFi와 AI의 이 강력한 조합은 “DeFAI” 혹은 “AiFi” 라고 불리며, 이전에 암호화폐 복잡성에 겁을 먹었던 새로운 사용자를 대거 끌어들일 것입니다.

수십억 달러 규모의 기회 📈​

이 시장의 잠재력은 거대합니다. DeFi 시장은 이미 2024년 약 205억 달러에서 2030년 2,310억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. DeFi를 더 접근하기 쉽게 만들면 AI가 그 성장을 가속화할 수 있습니다.

• AI 어시스턴트: HeyAnon과 aixbt 같은 프로젝트는 수억 달러 규모의 시가총액을 빠르게 달성했습니다.
• 목적 중심 프로토콜: 기존 플레이어들이 적응하고 있습니다. CoW Protocol과 UniswapX는 솔버 경쟁을 활용해 사용자를 MEV로부터 보호하고 더 나은 가격을 제공합니다.
• 새로운 블록체인: Essential과 Optopia와 같은 전체 레이어‑2 네트워크가 처음부터 “목적 중심”으로 구축되어 AI 에이전트를 일등 시민으로 대우합니다.

앞으로의 도전 과제​

이 미래는 아직 완전히 도래하지 않았습니다. DeFAI 분야는 상당한 장애물에 직면해 있습니다:

• 기술적 병목: 블록체인은 복잡한 AI 모델을 실행하도록 설계되지 않았습니다. 대부분의 AI 로직은 오프체인에서 이루어져 복잡성과 신뢰 문제를 야기합니다.
• AI 환각 및 오류: AI가 사용자의 의도를 오해하거나 잘못된 투자 전략을 “환각”하면 재정적으로 재앙이 될 수 있습니다.
• 보안 및 악용: AI와 스마트 계약을 결합하면 새로운 공격 표면이 생깁니다. 자율 에이전트가 속아 잘못된 거래를 실행하면 몇 분 안에 자금이 고갈될 수 있습니다.
• 중앙화 위험: 목적 기반 시스템이 작동하려면 대규모의 탈중앙화된 솔버 네트워크가 필요합니다. 소수의 대형 플레이어만이 지배한다면 전통 금융과 동일한 중앙화 역학을 재현할 위험이 있습니다.

앞으로의 길: 자율 금융​

생성 AI와 DeFi의 융합은 자율 금융이라는 미래로 우리를 이끌고 있습니다. 이곳에서는 지능형 에이전트가 자산을 관리하고 전략을 실행하며 수익을 최적화합니다. 모두 탈중앙화된 프레임워크 내에서 이루어집니다.

이 여정은 주요 기술 및 보안 과제를 해결해야 합니다. 그러나 AI‑네이티브 오라클부터 목적 중심 블록체인까지 수십 개 프로젝트가 인프라를 구축하고 있어 모멘텀은 부인할 수 없습니다.

사용자에게 이는 탈중앙화 금융과의 상호작용이 대화만큼 간단해지는 미래를 의미합니다. 즉, 여러분은 재무 목표에 집중하고 AI 파트너가 나머지를 처리합니다. 차세대 금융은 오늘 구축되고 있으며, 이전보다 더 스마트하고, 간단하며, 자율적입니다.

소개: 블록체인에서 검증 가능한 AI의 필요성​

AI 시스템의 영향력이 커짐에 따라 그 결과물의 신뢰성을 보장하는 것이 중요해졌습니다. 전통적인 방법은 제도적 보증(본질적으로 "그냥 우리를 믿으세요")에 의존하며, 이는 암호학적 보장을 제공하지 않습니다. 이는 블록체인과 같은 탈중앙화된 환경에서 특히 문제가 되는데, 스마트 계약이나 사용자는 무거운 모델을 온체인에서 다시 실행할 수 없이 AI가 도출한 결과를 신뢰해야 하기 때문입니다. **영지식 머신러닝(zkML)**은 ML 연산의 _암호학적 검증_을 허용함으로써 이 문제를 해결합니다. 본질적으로 zkML은 증명자가 _"출력 $Y$는 입력 $X$에 대해 모델 $M$을 실행하여 나왔다"_는 간결한 증명을 생성할 수 있게 해주며, 이때 $X$나 $M$의 내부 세부 정보는 공개하지 않습니다. 이러한 영지식 증명(ZKP)은 누구나(또는 어떤 계약이든) 효율적으로 검증할 수 있어, AI 신뢰를 "정책에서 증명으로" 전환시킵니다.

AI의 온체인 검증 가능성은 블록체인이 연산 자체를 수행하는 대신 정확한 실행 증명을 검증함으로써 고급 연산(신경망 추론 등)을 통합할 수 있음을 의미합니다. 이는 광범위한 영향을 미칩니다. 스마트 계약은 AI 예측을 기반으로 결정을 내릴 수 있고, 탈중앙화된 자율 에이전트는 자신들의 알고리즘을 따랐음을 증명할 수 있으며, 크로스체인 또는 오프체인 연산 서비스는 검증 불가능한 오라클 대신 검증 가능한 결과물을 제공할 수 있습니다. 궁극적으로 zkML은 신뢰가 필요 없고 프라이버시를 보존하는 AI로 가는 길을 제시합니다. 예를 들어, AI 모델의 결정이 개인 데이터나 독점적인 모델 가중치를 노출하지 않고 정확하고 승인되었음을 증명할 수 있습니다. 이는 안전한 의료 분석부터 블록체인 게임, DeFi 오라클에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 핵심적입니다.

zkML의 작동 원리: ML 추론을 간결한 증명으로 압축하기​

높은 수준에서 zkML은 암호학적 증명 시스템과 ML 추론을 결합하여 복잡한 모델 평가를 작은 증명으로 "압축"할 수 있도록 합니다. 내부적으로 ML 모델(예: 신경망)은 많은 산술 연산(행렬 곱셈, 활성화 함수 등)으로 구성된 회로나 프로그램으로 표현됩니다. 모든 중간 값을 공개하는 대신, 증명자는 전체 연산을 오프체인에서 수행한 다음 영지식 증명 프로토콜을 사용하여 모든 단계가 올바르게 수행되었음을 증명합니다. 검증자는 증명과 일부 공개 데이터(최종 출력 및 모델 식별자 등)만으로 모델을 재실행하지 않고도 정확성을 암호학적으로 확신할 수 있습니다.

이를 달성하기 위해 zkML 프레임워크는 일반적으로 모델 연산을 ZKP에 적합한 형식으로 변환합니다.

• 회로 컴파일: SNARK 기반 접근 방식에서는 모델의 연산 그래프가 산술 회로 또는 다항식 제약 조건 집합으로 컴파일됩니다. 신경망의 각 계층(컨볼루션, 행렬 곱셈, 비선형 활성화)은 입력이 주어졌을 때 출력이 정확함을 보장하는 제약 조건이 있는 하위 회로가 됩니다. 신경망은 다항식에 자연스럽게 적합하지 않은 비선형 연산(ReLU, Sigmoid 등)을 포함하기 때문에, 이를 효율적으로 처리하기 위해 룩업 테이블과 같은 기술이 사용됩니다. 예를 들어, ReLU(출력 = max(0, 입력))는 입력≥0일 때 출력이 입력과 같고 그렇지 않으면 0임을 검증하는 사용자 정의 제약 조건이나 룩업으로 강제할 수 있습니다. 최종 결과는 증명자가 만족해야 하는 암호학적 제약 조건 집합이며, 이는 모델이 올바르게 실행되었음을 암묵적으로 증명합니다.
• 실행 추적 및 가상 머신: 대안은 zkVM 접근 방식에서처럼 모델 추론을 프로그램 추적으로 취급하는 것입니다. 예를 들어, JOLT zkVM은 RISC-V 명령어 집합을 대상으로 합니다. ML 모델(또는 이를 계산하는 코드)을 RISC-V로 컴파일한 다음 각 CPU 명령어가 올바르게 실행되었음을 증명할 수 있습니다. JOLT는 "룩업 특이점" 기술을 도입하여, 비용이 많이 드는 산술 제약 조건을 각 유효한 CPU 연산에 대한 빠른 테이블 룩업으로 대체합니다. 모든 연산(덧셈, 곱셈, 비트 연산 등)은 사전 계산된 유효한 결과의 거대한 테이블에서 룩업을 통해 확인되며, 이를 효율적으로 유지하기 위해 특화된 인수(Lasso/SHOUT)를 사용합니다. 이는 증명자의 작업량을 극적으로 줄입니다. 복잡한 64비트 연산조차도 많은 산술 제약 조건 대신 증명에서 단일 테이블 룩업이 됩니다.
• 상호작용 프로토콜 (GKR 합계 검사): 세 번째 접근 방식은 GKR(Goldwasser–Kalai–Rotblum)과 같은 상호작용 증명을 사용하여 계층화된 연산을 검증하는 것입니다. 여기서 모델의 연산은 계층화된 산술 회로로 간주됩니다(각 신경망 계층은 회로 그래프의 한 계층임). 증명자는 모델을 정상적으로 실행한 다음, 각 계층의 출력이 입력에 따라 정확함을 증명하기 위해 _합계 검사 프로토콜_에 참여합니다. Lagrange의 접근 방식(다음에서 자세히 설명할 DeepProve)에서는 증명자와 검증자가 상호작용 다항식 프로토콜(Fiat-Shamir를 통해 비상호작용적으로 만듦)을 수행하여 각 계층의 연산을 다시 수행하지 않고 일관성을 확인합니다. 이 합계 검사 방법은 단일의 정적 회로를 생성하는 것을 피하고, 대신 최소한의 암호학적 연산(주로 해싱 또는 다항식 평가)으로 단계별로 _연산의 일관성_을 검증합니다.

어떤 접근 방식을 사용하든, 결과는 전체 추론의 정확성을 증명하는 간결한 증명(일반적으로 수 킬로바이트에서 수십 킬로바이트)입니다. 이 증명은 _영지식_이므로, 모든 비밀 입력(개인 데이터 또는 모델 매개변수)은 숨겨질 수 있습니다. 이는 증명에 영향을 미치지만 검증자에게는 공개되지 않습니다. 의도된 공개 출력이나 주장만이 공개됩니다. 이는 _"모델 $M$을 환자 데이터 $X$에 적용하면 진단 $Y$가 나온다는 것을 $X$나 모델의 가중치를 공개하지 않고 증명하라"_와 같은 시나리오를 가능하게 합니다.

온체인 검증 활성화: 증명이 생성되면 블록체인에 게시될 수 있습니다. 스마트 계약은 증명을 확인하기 위한 검증 로직을 포함할 수 있으며, 종종 사전 컴파일된 암호학적 프리미티브를 사용합니다. 예를 들어, 이더리움은 많은 zk-SNARK 검증기에서 사용되는 BLS12-381 페어링 연산을 위한 사전 컴파일을 가지고 있어, SNARK 증명의 온체인 검증을 효율적으로 만듭니다. STARK(해시 기반 증명)는 더 크지만, 신중한 최적화나 일부 신뢰 가정(예를 들어, StarkWare의 L2는 이더리움에서 STARK 증명을 온체인 검증기 계약으로 검증하지만 SNARK보다 가스 비용이 높음)을 통해 여전히 온체인에서 검증될 수 있습니다. 핵심은 체인이 ML 모델을 실행할 필요 없이, 원래 연산보다 훨씬 저렴한 검증만 실행한다는 것입니다. 요약하면, zkML은 _비용이 많이 드는 AI 추론을 블록체인(또는 모든 검증자)이 밀리초에서 초 단위로 확인할 수 있는 작은 증명으로 압축_합니다.

Lagrange DeepProve: zkML의 혁신적인 아키텍처와 성능​

Lagrange Labs의 DeepProve는 속도와 확장성에 초점을 맞춘 최첨단 zkML 추론 프레임워크입니다. 2025년에 출시된 DeepProve는 Ezkl과 같은 이전 솔루션보다 극적으로 빠른 새로운 증명 시스템을 도입했습니다. 그 설계는 _합계 검사를 포함한 GKR 상호작용 증명 프로토콜_과 신경망 회로에 대한 특화된 최적화를 중심으로 합니다. DeepProve의 작동 방식과 성능 달성 방법은 다음과 같습니다.

• 일회성 전처리: 개발자는 훈련된 신경망(현재 다층 퍼셉트론 및 인기 있는 CNN 아키텍처 지원)으로 시작합니다. 모델은 표준 그래프 표현인 ONNX 형식으로 내보내집니다. 그런 다음 DeepProve의 도구는 ONNX 모델을 파싱하고 효율적인 필드 산술을 위해 양자화(가중치를 고정 소수점/정수 형태로 변환)합니다. 이 단계에서 암호학적 프로토콜을 위한 증명 및 검증 키도 생성합니다. 이 설정은 모델당 한 번만 수행되며 추론마다 반복할 필요가 없습니다. DeepProve는 통합의 용이성을 강조합니다: "모델을 ONNX로 내보내기 → 일회성 설정 → 증명 생성 → 어디서든 검증".

• 증명 (추론 + 증명 생성): 설정 후, 증명자(사용자, 서비스 또는 Lagrange의 탈중앙화 증명자 네트워크에서 실행 가능)는 새로운 입력 $X$를 받아 모델 $M$을 실행하여 출력 $Y$를 얻습니다. 이 실행 동안 DeepProve는 각 계층의 연산에 대한 실행 추적을 기록합니다. SNARK 접근 방식처럼 모든 곱셈을 정적 회로로 미리 변환하는 대신, DeepProve는 선형 시간 GKR 프로토콜을 사용하여 각 계층을 즉석에서 검증합니다. 각 네트워크 계층에 대해 증명자는 계층의 입력과 출력에 커밋하고(예: 암호학적 해시 또는 다항식 커밋을 통해), 그런 다음 출력이 계층의 함수에 따라 실제로 입력에서 비롯되었음을 증명하기 위해 합계 검사 인수에 참여합니다. 합계 검사 프로토콜은 실제 값을 공개하지 않고 계층의 연산을 인코딩하는 다항식의 평가 합계의 정확성을 검증자에게 반복적으로 확신시킵니다. 비선형 연산(ReLU, softmax 등)은 DeepProve에서 _룩업 인수_를 통해 효율적으로 처리됩니다. 활성화의 출력이 계산되면, DeepProve는 각 출력이 해당 함수에 대해 사전 계산된 테이블의 유효한 입력-출력 쌍에 해당함을 증명할 수 있습니다. 계층별로 증명이 생성된 다음, 전체 모델의 순방향 전파를 다루는 하나의 간결한 증명으로 집계됩니다. 암호학의 무거운 작업은 최소화됩니다. DeepProve의 증명자는 거대한 제약 조건 시스템을 푸는 대신, 주로 일반적인 수치 연산(실제 추론)과 일부 가벼운 암호학적 커밋을 수행합니다.

• 검증: 검증자는 최종 간결한 증명과 함께 몇 가지 공개 값(일반적으로 모델의 커밋된 식별자($M$의 가중치에 대한 암호학적 커밋), 입력 $X$(비공개가 아닌 경우), 주장된 출력 $Y$)을 사용하여 정확성을 확인합니다. DeepProve 시스템에서의 검증은 합계 검사 프로토콜의 트랜스크립트와 최종 다항식 또는 해시 커밋을 검증하는 것을 포함합니다. 이는 고전적인 SNARK를 검증하는 것(몇 번의 페어링일 수 있음)보다 더 복잡하지만, _모델을 다시 실행하는 것보다 훨씬 저렴_합니다. Lagrange의 벤치마크에서, 중간 크기 CNN에 대한 DeepProve 증명을 검증하는 데 소프트웨어에서 0.5초 정도 걸립니다. 이는 예를 들어 수십만 개의 매개변수를 가진 컨볼루션 네트워크가 올바르게 실행되었음을 확인하는 데 약 0.5초가 걸린다는 의미이며, 이는 검증을 위해 GPU에서 해당 CNN을 순진하게 재계산하는 것보다 500배 이상 빠릅니다. (실제로 DeepProve는 CNN에 대해 최대 521배 빠른 검증, MLP에 대해 _671배 빠른 검증_을 재실행과 비교하여 측정했습니다.) 증명 크기는 온체인으로 전송하기에 충분히 작으며(수십 KB), 0.5초의 연산은 신중한 가스 최적화나 레이어 2 실행이 필요할 수 있지만, 필요하다면 스마트 계약에서 검증을 수행할 수 있습니다.

아키텍처 및 도구: DeepProve는 Rust로 구현되었으며 개발자를 위한 툴킷(zkml 라이브러리)을 제공합니다. ONNX 모델 그래프를 기본적으로 지원하므로 PyTorch나 TensorFlow의 모델(내보내기 후)과 호환됩니다. 증명 프로세스는 현재 최대 수백만 개의 매개변수를 가진 모델을 대상으로 합니다(테스트에는 4백만 매개변수 밀집 네트워크 포함). DeepProve는 다중 선형 다항식 커밋(계층 출력에 커밋하기 위해), 연산 검증을 위한 합계 검사 프로토콜, 비선형 연산을 위한 룩업 인수 등 여러 암호학적 구성 요소를 조합하여 활용합니다. 특히 Lagrange의 오픈 소스 저장소는 이전 작업(Scroll의 Ceno 프로젝트에서 온 합계 검사 및 GKR 구현)을 기반으로 구축되었음을 인정하며, 이는 zkML과 영지식 롤업 연구의 교차점을 나타냅니다.

실시간 확장성을 달성하기 위해 Lagrange는 DeepProve를 **증명자 네트워크(Prover Network)**와 결합합니다. 이는 전문 ZK 증명자들의 탈중앙화 네트워크입니다. 무거운 증명 생성은 이 네트워크에 오프로드될 수 있습니다. 애플리케이션이 추론 증명이 필요할 때, 작업을 Lagrange의 네트워크에 보내면, 많은 운영자(보안을 위해 EigenLayer에 스테이킹됨)가 증명을 계산하고 결과를 반환합니다. 이 네트워크는 신뢰할 수 있는 증명 생성을 경제적으로 인센티브화합니다(악의적이거나 실패한 작업은 운영자를 슬래싱함). 증명자들에게 작업을 분산시키고(잠재적으로 GPU나 ASIC 활용), Lagrange 증명자 네트워크는 최종 사용자로부터 복잡성과 비용을 숨깁니다. 그 결과는 빠르고, 확장 가능하며, 탈중앙화된 zkML 서비스입니다: "검증 가능한 AI 추론을 빠르고 저렴하게".

성능 이정표: DeepProve의 주장은 이전 최첨단 기술인 Ezkl과의 벤치마크로 뒷받침됩니다. 약 264k 매개변수를 가진 CNN(CIFAR-10 규모 모델)의 경우, DeepProve의 증명 시간은 약 1.24초였던 반면, Ezkl은 약 196초로, 약 158배 더 빨랐습니다. 4백만 개의 매개변수를 가진 더 큰 밀집 네트워크의 경우, DeepProve는 추론을 약 2.3초 만에 증명했지만, Ezkl은 약 126.8초가 걸렸습니다(약 54배 더 빠름). 검증 시간도 단축되었습니다. DeepProve는 264k CNN 증명을 약 0.6초 만에 검증했지만, Ezkl 증명(Halo2 기반)을 CPU에서 검증하는 데는 5분 이상 걸렸습니다. 이러한 속도 향상은 DeepProve의 거의 선형적인 복잡성에서 비롯됩니다. 증명자는 연산 수에 따라 대략 _O(n)_으로 확장되는 반면, 회로 기반 SNARK 증명자는 종종 초선형적인 오버헤드(FFT 및 다항식 커밋 확장)를 가집니다. 실제로 DeepProve의 증명자 처리량은 일반 추론 런타임의 한 자릿수 이내일 수 있습니다. 최근 GKR 시스템은 대규모 행렬 곱셈에 대해 원시 실행보다 10배 미만으로 느릴 수 있으며, 이는 ZK에서 인상적인 성과입니다. 이는 _실시간 또는 온디맨드 증명_을 더 실현 가능하게 만들어, 상호작용 애플리케이션에서 검증 가능한 AI의 길을 열어줍니다.

사용 사례: Lagrange는 이미 Web3 및 AI 프로젝트와 협력하여 zkML을 적용하고 있습니다. 예시 사용 사례로는 검증 가능한 NFT 특성(게임 캐릭터나 수집품의 AI 생성 진화가 승인된 모델에 의해 계산되었음을 증명), AI 콘텐츠의 출처(딥페이크와 싸우기 위해 이미지나 텍스트가 특정 모델에 의해 생성되었음을 증명), DeFi 위험 모델(독점 데이터를 공개하지 않고 금융 위험을 평가하는 모델의 출력을 증명), 의료 또는 금융에서의 프라이빗 AI 추론(병원이 환자 데이터를 노출하지 않고 정확성을 보장하는 증명과 함께 AI 예측을 받을 수 있음) 등이 있습니다. AI 출력을 검증 가능하고 프라이버시를 보존하게 만듦으로써, DeepProve는 탈중앙화 시스템에서 _"신뢰할 수 있는 AI"_의 문을 엽니다. 이는 _"블랙박스 모델에 대한 맹목적인 신뢰"_의 시대에서 _"객관적인 보증"_의 시대로 나아가는 것입니다.

SNARK 기반 zkML: Ezkl과 Halo2 접근 방식​

zkML에 대한 전통적인 접근 방식은 zk-SNARK(Succinct Non-interactive Arguments of Knowledge)를 사용하여 신경망 추론을 증명합니다. Ezkl(ZKonduit/Modulus Labs 제작)은 이 접근 방식의 대표적인 예입니다. 이는 Halo2 증명 시스템(BLS12-381 상의 다항식 커밋을 사용하는 PLONK 스타일의 SNARK)을 기반으로 합니다. Ezkl은 개발자가 PyTorch나 TensorFlow 모델을 가져와 ONNX로 내보내면, Ezkl이 이를 자동으로 맞춤형 산술 회로로 컴파일하는 툴링 체인을 제공합니다.

작동 방식: 신경망의 각 계층은 제약 조건으로 변환됩니다.

• 선형 계층(밀집 또는 컨볼루션)은 입력, 가중치, 출력 간의 내적을 강제하는 곱셈-덧셈 제약 조건의 모음이 됩니다.
• 비선형 계층(ReLU, 시그모이드 등)은 이러한 함수가 다항식이 아니기 때문에 룩업 또는 조각별 제약 조건을 통해 처리됩니다. 예를 들어, ReLU는 $y = x \cdot b$, $0 \le b \le 1$, $x>0$일 때 $b=1$을 보장하는 불리언 선택자 $b$로 구현될 수 있거나, 더 효율적으로는 $x$ 값의 범위에 대해 $x \mapsto \max(0,x)$를 매핑하는 룩업 테이블을 사용할 수 있습니다. Halo2의 룩업 인수는 16비트(또는 더 작은) 값의 청크를 매핑할 수 있으므로, 큰 도메인(예: 모든 32비트 값)은 보통 여러 개의 작은 룩업으로 _"청크화"_됩니다. 이 청크화는 제약 조건의 수를 증가시킵니다.
• 큰 정수 연산이나 나눗셈(있는 경우)도 비슷하게 작은 조각으로 나뉩니다. 그 결과 특정 모델 아키텍처에 맞춰진 대규모 R1CS/PLONK 제약 조건 집합이 생성됩니다.

그런 다음 Ezkl은 Halo2를 사용하여 비밀 입력(모델 가중치, 개인 입력)과 공개 출력이 주어졌을 때 이러한 제약 조건이 성립한다는 증명을 생성합니다. 툴링 및 통합: SNARK 접근 방식의 한 가지 장점은 잘 알려진 프리미티브를 활용한다는 것입니다. Halo2는 이미 이더리움 롤업(예: Zcash, zkEVM)에서 사용되고 있으므로, 실전에서 검증되었고 온체인 검증기를 쉽게 사용할 수 있습니다. Ezkl의 증명은 BLS12-381 곡선을 사용하며, 이더리움은 사전 컴파일을 통해 이를 검증할 수 있어 스마트 계약에서 Ezkl 증명을 검증하는 것이 간단합니다. 팀은 또한 사용자 친화적인 API를 제공했습니다. 예를 들어, 데이터 과학자는 파이썬에서 모델 작업을 하고 Ezkl의 CLI를 사용하여 회로에 대한 깊은 지식 없이도 증명을 생성할 수 있습니다.

강점: Ezkl의 접근 방식은 SNARK의 일반성과 생태계로부터 이점을 얻습니다. 상당히 복잡한 모델을 지원하며 이미 _"실용적인 통합(DeFi 위험 모델에서 게임 AI까지)"_을 통해 실제 ML 작업을 증명했습니다. 모델의 연산 그래프 수준에서 작동하기 때문에, 중요하지 않은 가중치를 가지치기하거나 매개변수를 양자화하여 회로 크기를 줄이는 등 ML 관련 최적화를 적용할 수 있습니다. 또한 모델 기밀성이 자연스럽다는 것을 의미합니다. 가중치는 개인 증인 데이터로 처리될 수 있으므로, 검증자는 단지 어떤 유효한 모델이 출력을 생성했거나 기껏해야 모델에 대한 커밋만 볼 수 있습니다. SNARK 증명의 검증은 매우 빠르며(일반적으로 온체인에서 수 밀리초 이하), 증명 크기가 작아(수 킬로바이트) 블록체인 사용에 이상적입니다.

약점: 성능이 아킬레스건입니다. 회로 기반 증명은 특히 모델이 커질수록 큰 오버헤드를 부과합니다. 역사적으로 SNARK 회로는 증명자에게 모델을 그냥 실행하는 것보다 _백만 배 더 많은 작업_이 될 수 있다고 알려져 있습니다. Halo2와 Ezkl은 이를 최적화하지만, 여전히 대규모 행렬 곱셈과 같은 연산은 수많은 제약 조건을 생성합니다. 모델에 수백만 개의 매개변수가 있는 경우, 증명자는 그에 상응하는 수백만 개의 제약 조건을 처리해야 하며, 그 과정에서 무거운 FFT와 다중 지수 연산을 수행해야 합니다. 이로 인해 증명 시간이 길어지고(종종 중요하지 않은 모델의 경우에도 수 분 또는 수 시간이 걸림) 메모리 사용량이 높아집니다. 예를 들어, 비교적 작은 CNN(예: 수십만 개의 매개변수)을 증명하는 데도 단일 머신에서 Ezkl로 수십 분이 걸릴 수 있습니다. DeepProve 팀은 Ezkl이 특정 모델 증명에 몇 시간이 걸렸지만 DeepProve는 몇 분 만에 할 수 있다고 언급했습니다. 대규모 모델은 메모리에 맞지 않거나 여러 증명으로 분할해야 할 수도 있습니다(그런 다음 재귀적 집계가 필요함). Halo2가 _"적당히 최적화"_되었지만, 룩업을 "청크화"하거나 넓은 비트 연산을 처리해야 하는 필요성은 추가 오버헤드로 이어집니다. 요약하면, 확장성이 제한적입니다. Ezkl은 소규모에서 중간 규모의 모델에 잘 작동하지만(실제로 벤치마크에서 일부 초기 대안보다 성능이 우수했음), 모델 크기가 일정 지점을 넘어서면 어려움을 겪습니다.

이러한 어려움에도 불구하고, Ezkl 및 유사한 SNARK 기반 zkML 라이브러리는 중요한 디딤돌입니다. 그들은 온체인에서 _검증된 ML 추론이 가능함_을 증명했으며 활발하게 사용되고 있습니다. 특히, Modulus Labs와 같은 프로젝트는 SNARK를 사용하여 (대대적인 최적화와 함께) 1,800만 매개변수 모델을 온체인에서 검증하는 것을 시연했습니다. 비용은 상당했지만, 이는 발전 궤도를 보여줍니다. 또한, Mina Protocol은 자체 zkML 툴킷을 가지고 있어, Mina의 스마트 계약(Snark 기반)이 ML 모델 실행을 검증할 수 있도록 합니다. 이는 SNARK 기반 zkML에 대한 다중 플랫폼 지원이 증가하고 있음을 나타냅니다.

STARK 기반 접근 방식: ML을 위한 투명하고 프로그래밍 가능한 ZK​

zk-STARK(Scalable Transparent ARguments of Knowledge)는 zkML로 가는 또 다른 경로를 제공합니다. STARK는 해시 기반 암호학(다항식 커밋을 위한 FRI 등)을 사용하며 신뢰 설정이 필요 없습니다. 이들은 종종 CPU나 VM을 시뮬레이션하고 실행 추적이 올바른지 증명하는 방식으로 작동합니다. ML의 맥락에서는 신경망을 위한 맞춤형 STARK를 구축하거나 범용 STARK VM을 사용하여 모델 코드를 실행할 수 있습니다.

일반 STARK VM (RISC Zero, Cairo): 간단한 접근 방식은 추론 코드를 작성하고 STARK VM에서 실행하는 것입니다. 예를 들어, Risc0는 RISC-V 환경을 제공하여 모든 코드(예: 신경망의 C++ 또는 Rust 구현)를 실행하고 STARK를 통해 증명할 수 있습니다. 마찬가지로, StarkWare의 Cairo 언어는 임의의 연산(LSTM 또는 CNN 추론 등)을 표현할 수 있으며, 이는 StarkNet STARK 증명자에 의해 증명됩니다. 장점은 유연성입니다. 각 모델에 대해 맞춤형 회로를 설계할 필요가 없습니다. 그러나 초기 벤치마크에서는 순진한 STARK VM이 ML에 최적화된 SNARK 회로보다 느리다는 것을 보여주었습니다. 한 테스트에서 Halo2 기반 증명(Ezkl)은 Cairo의 STARK 기반 접근 방식보다 약 3배 빨랐고, 2024년 특정 벤치마크에서는 RISC-V STARK VM보다 66배 더 빨랐습니다. 이 격차는 STARK에서 모든 저수준 명령어를 시뮬레이션하는 오버헤드와 STARK 증명의 더 큰 상수(해싱은 빠르지만 많이 필요함, STARK 증명 크기가 더 큼 등) 때문입니다. 그러나 STARK VM은 개선되고 있으며 투명한 설정(신뢰 설정 없음)과 양자내성 보안이라는 이점이 있습니다. STARK 친화적인 하드웨어와 프로토콜이 발전함에 따라 증명 속도는 향상될 것입니다.

DeepProve의 접근 방식 vs STARK: 흥미롭게도, DeepProve가 GKR과 합계 검사를 사용하는 것은 정신적으로 STARK와 더 유사한 증명을 산출합니다. 이는 구조화된 참조 문자열이 필요 없는 상호작용, 해시 기반 증명입니다. 트레이드오프는 증명이 더 크고 검증이 SNARK보다 무겁다는 것입니다. 그러나 DeepProve는 신중한 프로토콜 설계(ML의 계층 구조에 특화됨)가 증명 시간에서 일반 STARK VM과 SNARK 회로를 모두 크게 능가할 수 있음을 보여줍니다. DeepProve를 맞춤형 STARK 스타일 zkML 증명자로 간주할 수 있습니다(간결성을 위해 zkSNARK라는 용어를 사용하지만, 0.5초 검증은 일반적인 SNARK 검증보다 크기 때문에 전통적인 SNARK의 작은 상수 크기 검증은 없음). 전통적인 STARK 증명(StarkNet의 것과 같은)은 종종 검증하는 데 수만 개의 필드 연산이 필요한 반면, SNARK는 아마도 수십 개로 검증합니다. 따라서 한 가지 트레이드오프가 분명합니다. SNARK는 더 작은 증명과 더 빠른 검증기를 산출하는 반면, STARK(또는 GKR)는 증명 크기와 검증 속도를 희생하여 더 쉬운 확장성과 신뢰 설정 없음을 제공합니다.

새로운 개선 사항: JOLT zkVM(앞서 JOLTx에서 논의됨)은 실제로 SNARK(PLONKish 커밋 사용)를 출력하지만, STARK 맥락에서도 적용될 수 있는 아이디어(Lasso 룩업은 이론적으로 FRI 커밋과 함께 사용될 수 있음)를 구현합니다. StarkWare 등은 일반적인 연산의 증명 속도를 높이는 방법(예: Cairo에서 큰 정수 연산을 위해 사용자 정의 게이트나 힌트 사용)을 연구하고 있습니다. 또한 Privacy&Scaling Explorations(PSE)의 Circomlib-ML이 있는데, 이는 CNN 계층 등을 위한 Circom 템플릿을 제공합니다. 이는 SNARK 지향적이지만, 개념적으로 유사한 템플릿을 STARK 언어용으로 만들 수 있습니다.

실제로, STARK를 활용하는 비-이더리움 생태계에는 StarkNet(누군가 검증기를 작성하면 온체인 ML 검증이 가능하지만 비용이 높음)과 Risc0의 Bonsai 서비스(다양한 체인에서 검증할 수 있는 STARK 증명을 내보내는 오프체인 증명 서비스)가 있습니다. 2025년 현재, 블록체인 상의 대부분의 zkML 데모는 (검증기 효율성 때문에) SNARK를 선호했지만, STARK 접근 방식은 투명성과 고보안 또는 양자내성 환경에서의 잠재력 때문에 여전히 매력적입니다. 예를 들어, 탈중앙화 연산 네트워크는 STARK를 사용하여 누구나 신뢰 설정 없이 작업을 검증할 수 있게 하여 장기적인 사용에 유용할 수 있습니다. 또한, 일부 특화된 ML 작업은 STARK 친화적인 구조를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, XOR/비트 연산을 많이 사용하는 연산은 SNARK 필드 산술보다 STARK에서 더 빠를 수 있습니다(불 대수와 해싱에서 저렴하기 때문).

ML에 대한 SNARK vs STARK 요약:

• 성능: SNARK(Halo2 등)는 게이트당 증명 오버헤드가 크지만 강력한 최적화와 검증을 위한 작은 상수의 이점을 누립니다. STARK(일반)는 상수 오버헤드가 더 크지만 더 선형적으로 확장되고 페어링과 같은 비싼 암호화를 피합니다. DeepProve는 접근 방식을 맞춤화(합계 검사)하면 거의 선형적인 증명 시간(빠름)을 얻지만 STARK와 유사한 증명을 갖게 됨을 보여줍니다. JOLT는 일반 VM조차도 룩업을 많이 사용하면 더 빨라질 수 있음을 보여줍니다. 경험적으로, 수백만 연산까지의 모델에 대해: 잘 최적화된 SNARK(Ezkl)는 처리할 수 있지만 수십 분이 걸릴 수 있는 반면, DeepProve(GKR)는 몇 초 만에 할 수 있습니다. 2024년의 STARK VM은 특화되지 않는 한 SNARK보다 중간이거나 더 나빴을 가능성이 높습니다(Risc0는 테스트에서 더 느렸고, Cairo는 사용자 정의 힌트 없이는 더 느렸음).
• 검증: SNARK 증명은 가장 빠르게 검증됩니다(밀리초, 온체인 데이터는 최소 ~수백 바이트에서 수 KB). STARK 증명은 더 크고(수십 KB) 많은 해싱 단계 때문에 검증하는 데 더 오래 걸립니다(수십 ms에서 수 초). 블록체인 용어로, SNARK 검증은 약 20만 가스가 들 수 있는 반면, STARK 검증은 수백만 가스가 들 수 있어 L1에는 너무 높고, L2나 간결한 검증 체계에서는 수용 가능합니다.
• 설정 및 보안: Groth16과 같은 SNARK는 회로당 신뢰 설정이 필요하지만(임의의 모델에는 비우호적), 범용 SNARK(PLONK, Halo2)는 특정 크기까지의 모든 회로에 재사용할 수 있는 일회성 설정을 가집니다. STARK는 설정이 필요 없으며 해시 가정(및 고전적인 다항식 복잡성 가정)만 사용하며, 양자내성 보안을 갖습니다. 이는 STARK를 장기적으로 매력적으로 만듭니다. 양자 컴퓨터가 등장하더라도 증명은 안전하게 유지되지만, 현재의 SNARK(BLS12-381 기반)는 양자 공격에 의해 깨질 것입니다.

이러한 차이점들을 곧 비교표로 정리하겠습니다.

ML을 위한 FHE (FHE-o-ML): 프라이빗 연산 vs. 검증 가능한 연산​

완전 동형 암호(FHE)는 암호화된 데이터에 대해 직접 연산을 수행할 수 있게 하는 암호화 기술입니다. ML의 맥락에서 FHE는 _프라이버시 보존 추론_의 한 형태를 가능하게 할 수 있습니다. 예를 들어, 클라이언트는 암호화된 입력을 모델 호스트에게 보내고, 호스트는 이를 해독하지 않고 암호문에 대해 신경망을 실행한 다음, 클라이언트가 해독할 수 있는 암호화된 결과를 다시 보냅니다. 이는 데이터 기밀성을 보장합니다. 모델 소유자는 입력에 대해 아무것도 알 수 없으며(잠재적으로 클라이언트는 출력만 알게 되고, 출력만 받으면 모델의 내부는 알 수 없음), FHE 자체는 ZKP와 같은 방식으로 정확성 증명을 생성하지 않습니다. 클라이언트는 모델 소유자가 실제로 정직하게 연산을 수행했다고 신뢰해야 합니다(암호문이 조작될 수 있음). 일반적으로 클라이언트가 모델을 가지고 있거나 특정 출력 분포를 예상하는 경우, 노골적인 속임수는 감지될 수 있지만, 미묘한 오류나 잘못된 모델 버전 사용은 암호화된 출력만으로는 명확하지 않습니다.

성능의 트레이드오프: FHE는 연산이 매우 무겁습니다. FHE 하에서 딥러닝 추론을 실행하면 몇 자릿수나 되는 속도 저하가 발생합니다. 초기 실험(예: 2016년 CryptoNets)에서는 암호화된 데이터에 대해 작은 CNN을 평가하는 데 수십 초가 걸렸습니다. 2024년까지 **CKKS(근사 산술용)**와 더 나은 라이브러리(Microsoft SEAL, Zama의 Concrete)와 같은 개선으로 이 오버헤드가 줄었지만 여전히 큽니다. 예를 들어, 한 사용자는 Zama의 Concrete-ML을 사용하여 CIFAR-10 분류기를 실행하는 데 하드웨어에서 추론당 _25–30분_이 걸렸다고 보고했습니다. 최적화 후 Zama 팀은 192코어 서버에서 해당 추론에 대해 약 40초를 달성했습니다. 40초조차도 평문 추론(0.01초일 수 있음)에 비해 매우 느리며, 약 $10^3$–$10^4\times$의 오버헤드를 보여줍니다. 더 큰 모델이나 더 높은 정밀도는 비용을 더욱 증가시킵니다. 또한 FHE 연산은 많은 메모리를 소비하고 때때로 계산적으로 비싼 부트스트래핑(잡음 감소 단계)이 필요합니다. 요약하면, _확장성은 주요 문제_입니다. 최첨단 FHE는 작은 CNN이나 간단한 로지스틱 회귀를 처리할 수 있지만, 대규모 CNN이나 트랜스포머로 확장하는 것은 현재의 실용적인 한계를 넘어섭니다.

프라이버시 이점: FHE의 큰 매력은 _데이터 프라이버시_입니다. 입력은 프로세스 전체에서 완전히 암호화된 상태로 유지될 수 있습니다. 이는 신뢰할 수 없는 서버가 클라이언트의 개인 데이터에 대해 아무것도 배우지 않고 연산할 수 있음을 의미합니다. 반대로, 모델이 민감한(독점적인) 경우, 모델 매개변수를 암호화하고 클라이언트가 자신의 쪽에서 FHE 추론을 수행하도록 상상할 수 있지만, 클라이언트가 무거운 FHE 연산을 해야 한다면 강력한 서버에 오프로드한다는 아이디어를 무효화하기 때문에 이는 덜 일반적입니다. 일반적으로 모델은 공개되거나 서버가 평문으로 보유하고, 데이터는 클라이언트의 키로 암호화됩니다. 이 시나리오에서 모델 프라이버시는 기본적으로 제공되지 않습니다(서버는 모델을 알고, 클라이언트는 가중치가 아닌 출력을 알게 됨). 모델과 데이터를 서로에게서 비공개로 유지할 수 있는 더 이국적인 설정(보안 2자간 연산 또는 다중 키 FHE 등)이 있지만, 이는 훨씬 더 복잡합니다. 대조적으로, ZKP를 통한 zkML은 _모델 프라이버시_와 _데이터 프라이버시_를 동시에 보장할 수 있습니다. 증명자는 모델과 데이터를 모두 비밀 증인으로 가질 수 있으며, 검증자에게 필요한 것만 공개합니다.

온체인 검증 불필요(그리고 불가능): FHE를 사용하면 결과가 클라이언트에게 암호화되어 나옵니다. 그런 다음 클라이언트는 이를 해독하여 실제 예측을 얻습니다. 그 결과를 온체인에서 사용하려면 클라이언트(또는 해독 키를 가진 사람)가 평문 결과를 게시하고 다른 사람들에게 그것이 정확하다고 설득해야 합니다. 그러나 그 시점에서는 ZKP와 결합하지 않는 한 신뢰가 다시 개입됩니다. 원칙적으로 FHE와 ZKP를 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 연산 중 데이터를 비공개로 유지하기 위해 FHE를 사용한 다음, 평문 결과가 올바른 연산에 해당한다는 ZK 증명을 생성합니다. 그러나 이들을 결합하면 FHE 와 ZKP의 성능 페널티를 모두 지불해야 하므로 오늘날의 기술로는 매우 비실용적입니다. 따라서 실제로 FHE-of-ML과 zkML은 다른 사용 사례를 제공합니다.

• FHE-of-ML: 목표가 _두 당사자(클라이언트와 서버) 간의 기밀성_일 때 이상적입니다. 예를 들어, 클라우드 서비스는 ML 모델을 호스팅하고 사용자는 클라우드에 데이터를 공개하지 않고 민감한 데이터로 쿼리할 수 있습니다(그리고 모델이 민감한 경우 FHE 친화적인 인코딩을 통해 배포할 수 있음). 이는 프라이버시 보존 ML 서비스(의료 예측 등)에 적합합니다. 사용자는 여전히 서비스가 모델을 충실히 실행할 것이라고 신뢰해야 하지만(증명이 없으므로), 적어도 모든 _데이터 유출_은 방지됩니다. Zama와 같은 일부 프로젝트는 스마트 계약이 암호화된 입력에 대해 작동할 수 있는 _"FHE 지원 EVM(fhEVM)"_을 탐색하고 있지만, 이러한 연산을 온체인에서 검증하려면 계약이 어떻게든 올바른 연산을 강제해야 하므로, ZK 증명이나 특수 보안 하드웨어가 필요한 미해결 과제입니다.
• zkML (ZKPs): 목표가 _검증 가능성과 공개 감사 가능성_일 때 이상적입니다. 누구나(또는 어떤 계약이든) _"모델 $M$이 $X$에 대해 올바르게 평가되어 $Y$를 생성했다"_는 것을 확신하고 싶다면 ZKP가 해결책입니다. 또한 프라이버시를 보너스로 제공하지만(증명에 대한 개인 입력으로 처리하여 $X$, $Y$, $M$을 숨길 수 있음), 주요 기능은 올바른 실행의 증명입니다.

상호 보완적인 관계: ZKP는 _검증자_를 보호하고(비밀에 대해 아무것도 배우지 않고 연산이 올바르게 수행되었다는 것만 알게 됨), FHE는 연산 당사자로부터 _증명자_의 데이터를 보호한다는 점에 주목할 가치가 있습니다. 일부 시나리오에서는 이들을 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 신뢰할 수 없는 노드 네트워크는 FHE를 사용하여 사용자의 개인 데이터에 대해 연산한 다음, 사용자(또는 블록체인)에게 연산이 프로토콜에 따라 수행되었다는 ZK 증명을 제공할 수 있습니다. 이는 프라이버시와 정확성을 모두 다루지만, 오늘날의 알고리즘으로는 성능 비용이 막대합니다. 가까운 미래에 더 실현 가능한 것은 신뢰 실행 환경(TEE) + ZKP 또는 _기능적 암호화 + ZKP_와 같은 하이브리드입니다. 이는 우리의 범위를 벗어나지만, 비슷한 것을 제공하는 것을 목표로 합니다(TEE는 연산 중 데이터/모델을 비밀로 유지한 다음, ZKP는 TEE가 올바른 일을 했다고 증명할 수 있음).

요약하면, FHE-of-ML은 입력/출력의 기밀성을 우선시하는 반면, zkML은 검증 가능한 정확성(가능한 프라이버시 포함)을 우선시합니다. 아래 표 1은 주요 속성을 대조합니다.

접근 방식	증명자 성능 (추론 및 증명)	증명 크기 및 검증	프라이버시 기능	신뢰 설정 필요 여부	양자내성 여부
zk-SNARK (Halo2, Groth16, PLONK 등)	무거운 증명자 오버헤드 (최적화 없이는 일반 런타임의 최대 10^6배, 실제로는 10^3–10^5배). 특정 모델/회로에 최적화됨. 중간 크기 모델은 증명에 수 분, 큰 모델은 수 시간이 걸림. 최근 zkML SNARK(GKR을 사용한 DeepProve)는 이를 크게 개선함 (거의 선형적인 오버헤드, 예: 백만 매개변수 모델에 대해 분 대신 초).	매우 작은 증명 (종종 100 KB 미만, 때로는 ~수 KB). 검증은 빠름: 몇 번의 페어링 또는 다항식 평가 (일반적으로 온체인에서 50 ms 미만). DeepProve의 GKR 기반 증명은 더 크고(수십–수백 KB) ~0.5초 만에 검증됨 (여전히 모델 재실행보다 훨씬 빠름).	데이터 기밀성: 예 – 입력은 증명에서 비공개일 수 있음 (공개되지 않음). 모델 프라이버시: 예 – 증명자는 모델 가중치에 커밋하고 공개하지 않을 수 있음. 출력 숨기기: 선택 사항 – 증명은 출력을 공개하지 않고 명제에 대한 것일 수 있음 (예: "출력은 속성 P를 가짐"). 그러나 출력이 온체인에서 필요한 경우 일반적으로 공개됨. 전반적으로 SNARK는 완전한 영지식 유연성을 제공함 (원하는 부분을 숨길 수 있음).	스킴에 따라 다름. Groth16/EZKL은 회로당 신뢰 설정이 필요함. PLONK/Halo2는 범용 설정(일회성)을 사용함. DeepProve의 합계 검사 GKR은 투명함 (설정 없음) – 그 설계의 보너스.	고전적인 SNARK(BLS12-381 곡선)는 양자내성 안전하지 않음 (타원 곡선 이산 로그에 대한 양자 공격에 취약함). 일부 최신 SNARK는 양자내성 안전한 커밋을 사용하지만, Ezkl에서 사용되는 Halo2/PLONK는 양자내성 안전하지 않음. GKR(DeepProve)은 해시 커밋(예: Poseidon/Merkle)을 사용하며, 이는 양자내성 안전하다고 추정됨 (해시 프리이미지 저항성에 의존).
zk-STARK (FRI, 해시 기반 증명)	증명자 오버헤드는 높지만 더 선형적인 확장성. 일반적으로 큰 작업에 대해 네이티브보다 10^2–10^4배 느리며, 병렬화의 여지가 있음. 일반 STARK VM(Risc0, Cairo)은 2024년 ML에 대해 SNARK보다 느린 성능을 보임 (예: 일부 경우 Halo2보다 3배–66배 느림). 특화된 STARK(또는 GKR)는 선형 오버헤드에 근접하고 큰 회로에 대해 SNARK를 능가할 수 있음.	증명은 더 큼: 종종 수십 KB (회로 크기/log(n)에 따라 증가). 검증자는 여러 해시 및 FFT 검사를 해야 함 – 검증 시간 ~O(n^ε) (작은 ε에 대해, 예: 증명 크기에 따라 ~50 ms에서 500 ms). 온체인에서는 더 비쌈 (StarkWare의 L1 검증기는 증명당 수백만 가스가 들 수 있음). 일부 STARK는 증명자 시간을 희생하여 크기를 압축하기 위해 재귀적 증명을 지원함.	데이터 및 모델 프라이버시: STARK는 추적 데이터를 무작위화하여(다항식 평가에 블라인딩 추가) 영지식으로 만들 수 있으므로, SNARK와 유사하게 개인 입력을 숨길 수 있음. 많은 STARK 구현은 무결성에 초점을 맞추지만, zk-STARK 변형은 프라이버시를 허용함. 따라서 예, SNARK처럼 입력/모델을 숨길 수 있음. 출력 숨기기: 이론적으로 마찬가지로 가능함 (증명자가 출력을 공개로 선언하지 않음), 그러나 일반적으로 출력이 우리가 공개/검증하려는 것이기 때문에 거의 사용되지 않음.	신뢰 설정 없음. 투명성은 STARK의 특징 – 공통 무작위 문자열만 필요함 (Fiat-Shamir가 파생할 수 있음). 이는 개방형 사용(모든 모델, 언제든지, 모델별 의식 없음)에 매력적임.	예, STARK는 해시 및 정보 이론적 보안 가정(랜덤 오라클 및 FRI에서 특정 코드워드 디코딩의 어려움 등)에 의존함. 이는 양자 적에 대해 안전하다고 믿어짐. 따라서 STARK 증명은 양자내성이 있어, 검증 가능한 AI를 미래에 대비하는 데 이점이 있음.
ML을 위한 FHE (추론에 적용된 완전 동형 암호)	증명자 = 암호화된 데이터에 대해 연산을 수행하는 당사자. 연산 시간은 매우 높음: 평문 추론보다 10^3–10^5배 느린 것이 일반적임. 고급 하드웨어(다중 코어 서버, FPGA 등)가 이를 완화할 수 있음. 일부 최적화(저정밀도 추론, 레벨링된 FHE 매개변수)는 오버헤드를 줄일 수 있지만 근본적인 성능 저하가 있음. FHE는 현재 작은 모델이나 간단한 선형 모델에 실용적임. 딥 네트워크는 장난감 크기를 넘어서는 것이 여전히 어려움.	증명이 생성되지 않음. 결과는 암호화된 출력임. 정확성을 확인하는 의미의 검증은 FHE 단독으로는 제공되지 않음 – 연산 당사자가 속이지 않을 것이라고 신뢰해야 함. (보안 하드웨어와 결합하면 증명을 얻을 수 있지만, 그렇지 않으면 악의적인 서버가 클라이언트가 차이를 모른 채 잘못된 출력으로 해독할 수 있는 잘못된 암호화된 결과를 반환할 수 있음).	데이터 기밀성: 예 – 입력이 암호화되어 있으므로 연산 당사자는 그것에 대해 아무것도 알 수 없음. 모델 프라이버시: 모델 소유자가 암호화된 입력에 대해 연산을 수행하는 경우, 모델은 그들의 측에서 평문임 (보호되지 않음). 역할이 반대인 경우(클라이언트가 모델을 암호화하여 보유하고 서버가 연산), 모델은 암호화된 상태로 유지될 수 있지만, 이 시나리오는 덜 일반적임. FHE/MPC를 결합하여 둘 다 보호하는 보안 2자간 ML과 같은 기술이 있지만, 이는 일반 FHE를 넘어섬. 출력 숨기기: 기본적으로 연산의 출력은 암호화됨 (비밀 키를 가진 당사자, 보통 입력 소유자만 해독 가능). 따라서 출력은 연산 서버로부터 숨겨짐. 출력을 공개하고 싶다면 클라이언트가 해독하고 공개할 수 있음.	설정이 필요 없음. 각 사용자는 암호화를 위해 자신의 키 쌍을 생성함. 신뢰는 키가 비밀로 유지되는 것에 의존함.	FHE 스킴(예: BFV, CKKS, TFHE)의 보안은 격자 문제(오류를 사용한 학습)에 기반하며, 이는 양자 공격에 저항성이 있다고 믿어짐 (적어도 효율적인 양자 알고리즘은 알려져 있지 않음). 따라서 FHE는 일반적으로 양자내성 보안으로 간주됨.

표 1: 머신러닝 추론을 위한 zk-SNARK, zk-STARK, FHE 접근 방식 비교 (성능 및 프라이버시 트레이드오프).

Web3 애플리케이션을 위한 사용 사례 및 시사점​

zkML을 통한 AI와 블록체인의 융합은 Web3에서 강력한 새로운 애플리케이션 패턴을 열어줍니다.

• 탈중앙화 자율 에이전트 및 온체인 의사 결정: 스마트 계약이나 DAO는 정확성을 보장받으며 AI 기반 결정을 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 거래를 실행하기 전에 시장 상황을 분석하기 위해 신경망을 사용하는 DAO를 상상해 보세요. zkML을 사용하면 DAO의 스마트 계약은 조치가 수락되기 전에 승인된 ML 모델(알려진 해시 커밋 포함)이 최신 데이터에 대해 실행되어 권장 조치를 생성했다는 zkSNARK 증명을 요구할 수 있습니다. 이는 악의적인 행위자가 가짜 예측을 주입하는 것을 방지합니다. 체인은 _AI의 연산을 검증_합니다. 시간이 지남에 따라, DeFi나 게임에서 결정을 내리는 완전한 온체인 자율 에이전트(오프체인 AI를 쿼리하거나 단순화된 모델을 포함하는 계약)가 있을 수 있으며, 모든 움직임은 zk 증명을 통해 정확하고 정책을 준수함이 증명됩니다. 이는 자율 에이전트의 "사고"가 블랙박스가 아닌 투명하고 검증 가능하기 때문에 신뢰를 높입니다.

• 검증 가능한 연산 시장: Lagrange와 같은 프로젝트는 효과적으로 검증 가능한 연산 마켓플레이스를 만들고 있습니다. 개발자는 무거운 ML 추론을 증명자 네트워크에 아웃소싱하고 결과와 함께 증명을 받을 수 있습니다. 이는 탈중앙화 클라우드 컴퓨팅과 유사하지만, 신뢰가 내장되어 있습니다. 서버를 신뢰할 필요 없이 증명만 신뢰하면 됩니다. 이는 오라클과 오프체인 연산에 대한 패러다임 전환입니다. 이더리움의 곧 출시될 DSC(탈중앙화 시퀀싱 레이어)나 오라클 네트워크와 같은 프로토콜은 이를 사용하여 암호학적 보증이 있는 데이터 피드나 분석 피드를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 오라클은 "입력 Y에 대한 모델 X의 결과"를 제공하고 누구나 오라클의 말을 신뢰하는 대신 온체인에서 첨부된 증명을 검증할 수 있습니다. 이는 블록체인에서 _검증 가능한 AI-as-a-Service_를 가능하게 할 수 있습니다. 모든 계약은 연산("내 개인 모델로 이 신용 위험을 평가하라")을 요청하고 유효한 증명이 있는 경우에만 답변을 수락할 수 있습니다. Gensyn과 같은 프로젝트는 이러한 검증 기술을 사용하여 탈중앙화된 훈련 및 추론 마켓플레이스를 탐색하고 있습니다.

• NFT 및 게임 – 출처 및 진화: 블록체인 게임이나 NFT 수집품에서 zkML은 특성이나 게임 움직임이 합법적인 AI 모델에 의해 생성되었음을 증명할 수 있습니다. 예를 들어, 게임에서 AI가 NFT 펫의 속성을 진화시킬 수 있습니다. ZK가 없으면 영리한 사용자가 AI나 결과를 수정하여 우월한 펫을 얻을 수 있습니다. zkML을 사용하면 게임은 _"펫의 새로운 능력치가 펫의 이전 능력치에 대해 공식 진화 모델에 의해 계산되었다"_는 증명을 요구하여 부정행위를 방지할 수 있습니다. 생성 예술 NFT도 마찬가지입니다. 작가는 생성 모델을 커밋으로 공개할 수 있습니다. 나중에 NFT를 민팅할 때, 각 이미지가 특정 시드에 대해 해당 모델에 의해 생성되었음을 증명하여 진위성을 보장할 수 있습니다(심지어 정확한 모델을 대중에게 공개하지 않고 작가의 IP를 보존하면서도). 이 _출처 검증_은 검증 가능한 무작위성과 유사한 방식으로 진위성을 보장합니다. 단, 여기서는 검증 가능한 창의성입니다.

• 민감한 영역에서의 프라이버시 보존 AI: zkML은 입력을 노출하지 않고 결과를 확인할 수 있게 합니다. 의료 분야에서 환자의 데이터는 클라우드 제공업체에 의해 AI 진단 모델을 통해 실행될 수 있습니다. 병원은 진단과 함께 _모델(제약 회사가 비공개로 보유할 수 있음)이 환자 데이터에 대해 올바르게 실행되었다_는 증명을 받습니다. 환자 데이터는 비공개로 유지되고(증명에는 암호화되거나 커밋된 형태만 사용됨), 모델 가중치는 독점적으로 유지되지만 결과는 신뢰할 수 있습니다. 규제 기관이나 보험사도 승인된 모델만 사용되었는지 확인할 수 있습니다. 금융 분야에서 회사는 감사인이나 규제 기관에게 _위험 모델이 내부 데이터에 적용되어 특정 지표를 생성했다_고 증명하면서 민감한 기본 금융 데이터를 공개하지 않을 수 있습니다. 이는 수동적인 신뢰 대신 암호학적 보증으로 규정 준수 및 감독을 가능하게 합니다.

• 크로스체인 및 오프체인 상호운용성: 영지식 증명은 근본적으로 이식 가능하기 때문에, zkML은 크로스체인 AI 결과를 촉진할 수 있습니다. 한 체인은 오프체인에서 실행되는 AI 집약적인 애플리케이션을 가질 수 있습니다. 결과의 증명을 다른 블록체인에 게시하면, 그 블록체인은 신뢰 없이 이를 수락할 것입니다. 예를 들어, 소셜 미디어 전반의 감성을 집계하기 위해 AI를 사용하는 다중 체인 DAO를 생각해 보세요. AI 분석(대규모 데이터에 대한 복잡한 NLP)은 오프체인에서 서비스에 의해 수행된 다음, _"분석이 올바르게 수행되었고 출력 감성 점수 = 0.85"_라는 증명을 작은 블록체인(또는 여러 체인)에 게시합니다. 모든 체인은 각자 분석을 다시 실행할 필요 없이 해당 결과를 검증하고 거버넌스 로직에 사용할 수 있습니다. 이러한 종류의 상호운용 가능한 검증 가능한 연산은 Lagrange의 네트워크가 여러 롤업이나 L1을 동시에 서비스함으로써 지원하고자 하는 것입니다. 이는 체인 간에 결과를 이동할 때 신뢰할 수 있는 브리지나 오라클 가정이 필요 없게 만듭니다.

• AI 정렬 및 거버넌스: 더 미래 지향적인 관점에서, zkML은 _AI 거버넌스 및 안전_을 위한 도구로 강조되었습니다. 예를 들어, Lagrange의 비전 선언문은 AI 시스템이 더 강력해짐에 따라(심지어 초지능적으로), 합의된 규칙을 따르도록 보장하기 위해 암호학적 검증이 필수적일 것이라고 주장합니다. AI 모델이 자신의 추론이나 제약 조건에 대한 증명을 생성하도록 요구함으로써, 인간은 어느 정도의 통제력을 유지합니다. "검증할 수 없는 것은 신뢰할 수 없다". 이는 기술적인 측면뿐만 아니라 사회적인 측면도 포함하는 추측이지만, 이 기술은 자율적으로 실행되는 AI 에이전트가 여전히 승인된 모델을 사용하고 있으며 조작되지 않았음을 증명하도록 강제할 수 있습니다. 탈중앙화 AI 네트워크는 온체인 증명을 사용하여 기여를 검증할 수 있습니다(예: 모델을 협력적으로 훈련하는 노드 네트워크는 각 업데이트가 충실하게 계산되었음을 증명할 수 있음). 따라서 zkML은 _AI 시스템이 탈중앙화되거나 통제되지 않는 환경에서도 인간이 정의한 프로토콜에 대해 책임지도록 보장_하는 데 역할을 할 수 있습니다.

결론적으로, zkML과 검증 가능한 온체인 AI는 AI 애플리케이션의 신뢰, 투명성, 프라이버시를 향상시킬 고급 암호학과 머신러닝의 융합을 나타냅니다. 주요 접근 방식인 zk-SNARK, zk-STARK, FHE를 비교함으로써, 우리는 성능과 프라이버시 사이의 다양한 트레이드오프 스펙트럼을 볼 수 있으며, 각각 다른 시나리오에 적합합니다. Ezkl과 같은 SNARK 기반 프레임워크와 Lagrange의 DeepProve와 같은 혁신은 상당한 신경망 추론을 실용적인 노력으로 증명하는 것을 가능하게 하여, 검증 가능한 AI의 실제 배포의 문을 열었습니다. STARK 기반 및 VM 기반 접근 방식은 더 큰 유연성과 양자내성 보안을 약속하며, 이는 분야가 성숙함에 따라 중요해질 것입니다. FHE는 검증 가능성에 대한 해결책은 아니지만, 기밀 ML 연산의 상호 보완적인 요구를 해결하며, ZKP와 결합하거나 특정 개인적인 맥락에서 사용자가 데이터 프라이버시를 희생하지 않고 AI를 활용할 수 있도록 힘을 실어줄 수 있습니다.

Web3에 대한 시사점은 중요합니다. 우리는 AI 예측에 반응하는 스마트 계약이 정확하다는 것을 알게 되고, 결과가 신뢰 없이 판매되는 연산 시장, zkML에 의해 보호되어 생체 이미지 유출 없이 인간임을 확인하는 디지털 신원(Worldcoin의 홍채 AI를 통한 개인 증명 등), 그리고 일반적으로 블록체인 애플리케이션을 풍부하게 하는 새로운 종류의 _"증명 가능한 지능"_을 예견할 수 있습니다. 매우 큰 모델에 대한 성능, 개발자 인체 공학, 특수 하드웨어의 필요성 등 많은 과제가 남아 있지만, 궤적은 분명합니다. 한 보고서에서 언급했듯이, "오늘날의 ZKP는 작은 모델을 지원할 수 있지만, 중간에서 큰 모델은 패러다임을 깨뜨립니다." 그러나 빠른 발전(DeepProve로 이전 기술보다 50배–150배 속도 향상)이 그 경계를 넓히고 있습니다. 지속적인 연구(예: 하드웨어 가속 및 분산 증명)를 통해, 점진적으로 더 크고 복잡한 AI 모델이 증명 가능해질 것으로 기대할 수 있습니다. zkML은 곧 틈새 데모에서 신뢰할 수 있는 AI 인프라의 필수 구성 요소로 진화하여, AI가 보편화됨에 따라 감사 가능하고, 탈중앙화되며, 사용자 프라이버시 및 보안과 일치하는 방식으로 그렇게 되도록 보장할 수 있습니다.

"재생자들의 해(Year of The Regenerates)"라는 브랜드로 열린 ETHDenver 2025는 세계 최대의 Web3 행사 중 하나로서의 위상을 공고히 했습니다. BUIDLWeek (2월 23일–26일), 메인 이벤트 (2월 27일–3월 2일), 그리고 컨퍼런스 후의 마운틴 리트리트에 걸쳐 진행된 이 페스티벌에는 25,000명 이상의 참가자가 모일 것으로 예상되었습니다. 125개국 이상에서 온 빌더, 개발자, 투자자, 크리에이터들이 덴버에 모여 이더리움의 탈중앙화와 혁신 정신을 기념했습니다. 커뮤니티에 뿌리를 둔 ETHDenver는 여전히 무료로 참석할 수 있었고, 커뮤니티의 후원으로 운영되었으며, 해커톤과 워크숍부터 패널, 피칭 이벤트, 파티에 이르기까지 풍성한 콘텐츠로 가득했습니다. 탈중앙화를 수호하는 *"재생자들(Regenerates)"*이라는 행사의 세계관은 경쟁적인 기술 환경 속에서도 공공재와 협력적인 빌딩을 강조하는 분위기를 조성했습니다. 그 결과, 한 주 동안 에너지 넘치는 빌더들의 활동과 미래 지향적인 논의가 이어졌으며, 이는 Web3의 새로운 트렌드와 업계 전문가들을 위한 실행 가능한 인사이트를 엿볼 수 있는 기회를 제공했습니다.

연사들이 조명한 새로운 Web3 트렌드​

ETHDenver 2025에서는 단 하나의 서사가 지배적이지 않았습니다. 대신, 광범위한 Web3 트렌드가 중심 무대를 차지했습니다. 작년(EigenLayer를 통한 리스테이킹이 주목받았던)과 달리, 2025년의 의제는 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)부터 AI 에이전트, 규제 준수, 실물 자산 토큰화(RWA), 그리고 프라이버시, 상호운용성 등 모든 것을 조금씩 다루었습니다. 실제로 ETHDenver의 설립자인 John Paller는 멀티체인 콘텐츠에 대한 우려에 대해 *"우리 스폰서의 95% 이상과 콘텐츠의 90%가 이더리움/EVM 기반"*이라고 언급했지만, 비이더리움 생태계의 존재는 상호운용성이 핵심 주제임을 강조했습니다. 주요 연사들은 이러한 트렌드 영역을 반영했습니다. 예를 들어, Matter Labs/zkSync의 CEO인 Alex Gluchowski는 zk-롤업과 레이어 2 스케일링을 강조했고, Mysten Labs(Sui)의 Adeniyi Abiodun과 Injective의 Albert Chon은 멀티체인 혁신에 대해 발표했습니다.

AI와 Web3의 융합은 강력한 기저 흐름으로 부상했습니다. 수많은 강연과 사이드 이벤트가 탈중앙화 AI 에이전트와 "DeFi+AI" 크로스오버에 초점을 맞췄습니다. 전용 AI 에이전트 데이에서는 온체인 AI 데모가 선보여졌고, 14개 팀(Coinbase의 개발자 키트와 NEAR의 AI 유닛 포함)의 연합체는 Web3 인프라를 공동으로 활용하여 무허가 무료 AI 접근을 제공하기 위한 이니셔티브인 **오픈 에이전트 얼라이언스(OAA)**를 발표하기도 했습니다. 이는 빌더들을 위한 새로운 개척지로서 **자율 에이전트와 AI 기반 디앱(dApp)**에 대한 관심이 커지고 있음을 나타냅니다. AI와 함께 **DePIN(탈중앙화 물리적 인프라)**도 또 다른 화두였습니다. 여러 패널(Day of DePIN, DePIN Summit 등)에서는 블록체인을 물리적 네트워크(통신에서 모빌리티까지)와 연결하는 프로젝트들을 탐구했습니다.

Cuckoo AI Network는 ETHDenver 2025에서 큰 주목을 받았으며, 크리에이터와 개발자를 위해 설계된 혁신적인 탈중앙화 AI 모델 서빙 마켓플레이스를 선보였습니다. 해커톤과 커뮤니티 주도 사이드 이벤트 모두에서 강력한 존재감을 드러낸 Cuckoo AI는 GPU/CPU 리소스를 수익화하고 온체인 AI API를 쉽게 통합할 수 있는 기능에 매료된 개발자들로부터 상당한 관심을 끌었습니다. 전용 워크숍과 네트워킹 세션에서 Cuckoo AI는 탈중앙화 인프라가 어떻게 고급 AI 서비스에 대한 접근을 효율적으로 민주화할 수 있는지 강조했습니다. 이는 블록체인과 AI, DePIN, 공공재 펀딩의 교차점이라는 행사의 광범위한 트렌드와 직접적으로 일치합니다. ETHDenver의 투자자와 개발자들에게 Cuckoo AI는 탈중앙화 접근 방식이 차세대 AI 기반 디앱과 인프라를 어떻게 구동할 수 있는지 보여주는 명확한 사례로 부상했으며, Web3 생태계 내에서 매력적인 투자 기회로 자리매김했습니다.

프라이버시, 신원, 보안은 여전히 최우선 과제였습니다. 연사들과 워크숍에서는 영지식 증명(zkSync의 참여), 신원 관리 및 검증 가능한 자격 증명(해커톤에 전용 프라이버시 & 보안 트랙이 있었음), 법률/규제 문제(온체인 법률 서밋이 페스티벌 트랙의 일부였음)와 같은 주제를 다루었습니다. 또 다른 주목할 만한 논의는 자금 조달의 미래와 펀딩의 탈중앙화였습니다. 메인 스테이지에서 Dragonfly Capital의 Haseeb Qureshi와 Legion("ICO와 유사한" 플랫폼)의 Matt O’Connor가 ICO 대 VC 펀딩에 대해 벌인 토론은 참석자들을 사로잡았습니다. 이 토론은 전통적인 VC 경로에 도전하는 커뮤니티 토큰 판매와 같은 새로운 모델을 조명했으며, 이는 자본 조달을 모색하는 Web3 스타트업에게 중요한 트렌드입니다. 전문가들을 위한 시사점은 분명합니다. 2025년의 Web3는 다학제적이며, 금융, AI, 실물 자산, 문화를 아우릅니다. 정보를 유지한다는 것은 단 하나의 유행 주기를 넘어 혁신의 전체 스펙트럼을 바라보는 것을 의미합니다.

스폰서와 그들의 전략적 초점 분야​

2025년 ETHDenver의 스폰서 명단은 레이어 1, 레이어 2, Web3 인프라 프로젝트의 거물들로 가득 차 있으며, 각자는 전략적 목표를 달성하기 위해 이 행사를 활용했습니다. 크로스체인 및 멀티체인 프로토콜이 강력한 존재감을 보였습니다. 예를 들어, Polkadot은 8만 달러의 상당한 상금 풀을 제공하는 최고 스폰서로서, 빌더들이 크로스체인 디앱과 앱체인을 만들도록 장려했습니다. 마찬가지로 **BNB Chain, Flow, Hedera, Base(Coinbase의 L2)**는 각각 생태계와 통합하는 프로젝트에 최대 5만 달러를 제공하며 이더리움 개발자 유치에 힘쓰고 있음을 시사했습니다. Solana와 Internet Computer와 같은 전통적으로 분리된 생태계조차도 스폰서 챌린지에 참여했습니다(예: Solana는 DePIN 이벤트를 공동 주최했고, Internet Computer는 "오직 ICP에서만 가능한" 상금을 제공했습니다). 이러한 교차 생태계 참여는 일부 커뮤니티의 비판을 받기도 했지만, ETHDenver 팀은 콘텐츠의 대다수가 이더리움 기반임을 언급했습니다. 그 결과 상호운용성이 핵심 주제가 되었으며, 스폰서들은 자신들의 플랫폼을 이더리움 세계의 보완적인 확장으로 포지셔닝하고자 했습니다.

스케일링 솔루션과 인프라 제공업체 또한 전면에 나섰습니다. Optimism과 Arbitrum과 같은 주요 이더리움 L2들은 대형 부스를 운영하고 스폰서 챌린지를 진행하며(Optimism의 상금은 최대 4만 달러), 롤업으로 개발자들을 온보딩하는 데 집중하고 있음을 재확인했습니다. ZkSync와 Zircuit(L2 롤업 접근 방식을 선보인 프로젝트)과 같은 새로운 진입자들은 영지식 기술을 강조했으며, 심지어 SDK를 제공하기도 했습니다(ZkSync는 사용자 친화적인 로그인을 위한 Smart Sign-On SDK를 홍보했고, 해커톤 팀들은 이를 적극적으로 사용했습니다). 리스테이킹과 모듈형 블록체인 인프라는 또 다른 스폰서의 관심사였습니다. EigenLayer(리스테이킹의 선구자)는 자체적으로 5만 달러 트랙을 운영하고 "리스테이킹 & DeFAI(탈중앙화 AI)" 이벤트를 공동 주최하여 자신들의 보안 모델을 AI 주제와 결합했습니다. 오라클과 상호운용성 미들웨어는 Chainlink와 Wormhole과 같은 프로젝트들이 대표했으며, 각각 자신들의 프로토콜 사용에 대한 상금을 내걸었습니다.

주목할 점은 Web3 소비자 애플리케이션과 툴링이 사용자 경험 개선을 위해 스폰서 지원을 받았다는 것입니다. Uniswap의 참여는(가장 큰 부스 중 하나를 갖추고) 단지 보여주기 위함이 아니었습니다. 이 DeFi 거인은 이벤트를 통해 통합된 법정화폐 오프램프와 같은 새로운 지갑 기능을 발표하며, DeFi 사용성 향상이라는 스폰서십 초점과 일치시켰습니다. **Galxe(Gravity)**와 Lens Protocol과 같은 신원 및 커뮤니티 중심 플랫폼들은 온체인 소셜 및 자격 증명 관련 챌린지를 후원했습니다. 주류 기술 기업들도 관심을 보였습니다. PayPal과 Google Cloud는 스테이블코인/결제 해피아워를 주최하여 암호화폐 결제의 미래에 대해 논의했습니다. 이러한 스폰서들의 조합은 전략적 관심사가 핵심 인프라에서 최종 사용자 애플리케이션에 이르기까지 다양했음을 보여주며, 이들 모두가 개발자들에게 리소스(API, SDK, 보조금)를 제공하기 위해 ETHDenver에 모였습니다. Web3 전문가들에게 레이어 1, 레이어 2, 심지어 Web2 핀테크 기업들의 대규모 후원은 업계가 어디에 투자하고 있는지를 명확히 보여줍니다. 바로 상호운용성, 확장성, 보안, 그리고 다음 세대 사용자를 위해 암호화폐를 유용하게 만드는 것입니다.

해커톤 하이라이트: 혁신적인 프로젝트와 수상작​

ETHDenver의 핵심은 전설적인 #BUIDLathon입니다. 이 해커톤은 수천 명의 개발자가 참여하는 세계 최대의 블록체인 해커톤으로 성장했습니다. 2025년 해커톤은 혁신을 촉진하기 위해 기록적인 1,043,333달러 이상의 상금 풀을 제공했습니다. 60개 이상의 스폰서가 제공한 상금은 주요 Web3 분야를 목표로 했으며, 경쟁은 다음과 같은 트랙으로 나뉘었습니다: DeFi & AI, NFT & 게이밍, 인프라 & 확장성, 프라이버시 & 보안, DAO & 공공재. 이 트랙 디자인 자체도 통찰력이 있습니다. 예를 들어, DeFi와 AI를 짝지은 것은 AI 기반 금융 애플리케이션의 등장을 암시하며, 전용 공공재 트랙은 재생 금융과 오픈소스 개발에 대한 커뮤니티의 초점을 재확인합니다. 각 트랙은 자신들의 기술을 가장 잘 활용한 프로젝트에 상을 제공하는 스폰서들(예: DeFi 분야의 Polkadot과 Uniswap, 상호운용성 분야의 Chainlink, 스케일링 솔루션 분야의 Optimism)의 지원을 받았습니다. 주최 측은 심사에 **이차 투표(quadratic voting)**를 도입하여 커뮤니티가 최고의 프로젝트를 발굴하는 데 도움을 주도록 했으며, 최종 수상자는 전문 심사위원단이 선정했습니다.

그 결과 최첨단 프로젝트들이 쏟아져 나왔으며, 이들 중 다수는 Web3의 미래를 엿볼 수 있게 합니다. 주목할 만한 수상작으로는 온체인 멀티플레이어 게임 **"0xCaliber"**가 있습니다. 이 1인칭 슈팅 게임은 고전적인 FPS 게임 내에서 실시간 블록체인 상호작용을 실행합니다. 0xCaliber는 진정한 온체인 게이밍을 시연하여 심사위원들을 놀라게 했습니다. 플레이어들은 암호화폐로 참여하고, 온체인 "총알"을 쏘며, 크로스체인 트릭을 사용해 전리품을 수집하고 현금화하는 모든 과정을 실시간으로 진행합니다. 이런 종류의 프로젝트는 Web3 게이밍의 성숙도(Unity 게임 엔진과 스마트 컨트랙트의 통합)와 엔터테인먼트와 암호화폐 경제학을 결합하는 창의성을 보여줍니다. 또 다른 뛰어난 해킹 카테고리는 AI와 이더리움을 결합한 것들이었습니다. 팀들은 오픈 에이전트 얼라이언스 발표에서 영감을 받아 스마트 컨트랙트를 사용해 AI 서비스를 조정하는 "에이전트" 플랫폼을 구축했습니다. 예를 들어, 한 해커톤 프로젝트는 AI 기반 스마트 컨트랙트 감사기(컨트랙트에 대한 보안 테스트 케이스를 자동 생성)를 통합하여 컨퍼런스에서 관찰된 탈중앙화 AI 트렌드와 일치했습니다.

인프라 및 툴링 프로젝트도 두드러졌습니다. 일부 팀들은 계정 추상화와 사용자 경험 문제를 다루었으며, zkSync의 Smart Sign-On과 같은 스폰서 툴킷을 사용하여 디앱을 위한 지갑 없는 로그인 흐름을 만들었습니다. 다른 팀들은 크로스체인 브리지와 레이어 2 통합 작업을 진행하며 상호운용성에 대한 개발자들의 지속적인 관심을 반영했습니다. 공공재 & DAO 트랙에서는 몇몇 프로젝트가 실제 사회적 영향력을 다루었습니다. 예를 들어, 노숙자를 돕기 위한 탈중앙화 신원 및 지원 디앱(NFT와 커뮤니티 기금을 활용, 이전 ReFi 해킹을 연상시키는 아이디어)이 있었습니다. 새로운 메커니즘을 통해 공공재에 자금을 지원하는 것과 같은 재생 금융(ReFi) 개념은 ETHDenver의 재생 테마를 반영하며 계속해서 등장했습니다.

메인 이벤트가 끝날 무렵 최종 수상자들이 축하를 받았지만, 진정한 가치는 혁신의 파이프라인에 있었습니다. 400개 이상의 프로젝트 제출물이 쏟아졌으며, 이들 중 다수는 이벤트 이후에도 계속될 것입니다. ETHDenver의 해커톤은 미래의 스타트업을 배출한 실적을 가지고 있습니다(실제로 과거 BUIDLathon 프로젝트 중 일부는 스폰서로 성장하기도 했습니다). 투자자와 기술자들에게 해커톤은 최첨단 아이디어에 대한 창을 제공했으며, 차세대 Web3 스타트업이 온체인 게이밍, AI 주입 디앱, 크로스체인 인프라, 사회적 영향을 목표로 하는 솔루션과 같은 분야에서 나타날 수 있음을 시사했습니다. 개발자들에게 거의 1백만 달러의 상금이 지급되면서, 스폰서들은 이러한 혁신을 육성하기 위해 말 그대로 돈을 쏟아부었습니다.

네트워킹 이벤트와 투자자 교류​

ETHDenver는 단지 코드를 작성하는 것만이 아닙니다. 그만큼 중요한 것은 관계를 맺는 것입니다. 2025년 페스티벌은 스타트업, 투자자, 커뮤니티 빌더를 위해 맞춤화된 공식 및 비공식 이벤트로 네트워킹을 한층 강화했습니다. 대표적인 이벤트 중 하나는 Bufficorn Ventures (BV) Startup Rodeo였습니다. 이는 엄선된 20개의 스타트업이 과학 박람회 스타일의 엑스포에서 투자자들에게 데모를 선보이는 에너지 넘치는 쇼케이스였습니다. 3월 1일 메인 홀에서 열린 Startup Rodeo는 피칭 대회라기보다는 "스피드 데이팅"에 가까웠습니다. 창업자들은 테이블을 지키며 참석한 모든 투자자들이 경기장을 돌아다니는 동안 일대일로 프로젝트를 소개했습니다. 이 형식은 초기 단계의 팀들도 VC, 전략적 파트너, 또는 파트너들과 의미 있는 대면 시간을 가질 수 있도록 보장했습니다. 많은 스타트업이 이를 고객과 자금을 찾는 발판으로 삼았으며, ETHDenver에 집중된 Web3 펀드들의 존재를 활용했습니다.

컨퍼런스 마지막 날에는 BV BuffiTank Pitchfest가 메인 스테이지에서 주목을 받았습니다. 이는 ETHDenver 커뮤니티에서 나온 "가장 혁신적인" 초기 단계 스타트업 10개가 참여하는 보다 전통적인 피칭 대회였습니다. 이 팀들(해커톤 수상자와는 별개)은 최고의 VC와 업계 리더들로 구성된 패널에게 자신들의 비즈니스 모델을 발표하며, 영예와 잠재적인 투자 제안을 놓고 경쟁했습니다. Pitchfest는 ETHDenver가 딜 플로우 생성기로서의 역할을 보여주었습니다. 이는 명시적으로 "이미 조직되어 투자, 고객, 노출을 찾고 있는" 팀들, 특히 SporkDAO 커뮤니티와 연결된 팀들을 대상으로 했습니다. 수상자에게 주어지는 보상은 단순한 상금이 아니라 Bufficorn Ventures의 포트폴리오나 다른 액셀러레이터 코호트에 합류할 수 있다는 약속이었습니다. 본질적으로 ETHDenver는 Web3를 위한 자체 미니 "샤크 탱크"를 만들어 커뮤니티 최고의 프로젝트에 대한 투자자들의 관심을 촉발시켰습니다.

이러한 공식적인 쇼케이스 외에도, 한 주 동안은 투자자-창업자 믹서로 가득했습니다. Belong이 큐레이팅한 가이드에 따르면, 주목할 만한 사이드 이벤트로는 2월 27일 CertiK Ventures가 주최한 "Meet the VCs" 해피아워, 3월 1일의 StarkNet VC & Founders Lounge, 그리고 "Pitch & Putt" 골프 테마 피칭 이벤트와 같은 캐주얼한 행사들이 있었습니다. 이러한 모임들은 창업자들이 벤처 캐피탈리스트들과 편안한 환경에서 어울릴 수 있는 기회를 제공했으며, 종종 컨퍼런스 이후 후속 미팅으로 이어졌습니다. 많은 신흥 VC 펀드의 존재감도 패널에서 느껴졌습니다. 예를 들어, EtherKnight Stage의 한 세션에서는 Reflexive Capital, Reforge VC, Topology, Metalayer, Hash3와 같은 새로운 펀드들과 그들이 가장 기대하는 트렌드를 조명했습니다. 초기 징후에 따르면 이들 VC는 탈중앙화 소셜 미디어, AI, 새로운 레이어 1 인프라와 같은 분야에 관심이 많았으며, 각 펀드는 경쟁적인 VC 환경에서 자신들을 차별화하기 위해 틈새 시장을 개척하고 있었습니다.

ETHDenver의 네트워킹을 활용하려는 전문가들에게 핵심적인 교훈은 사이드 이벤트와 타겟 믹서의 가치입니다. 거래와 파트너십은 종종 무대 위에서보다 커피나 칵테일을 마시며 싹트기 마련입니다. ETHDenver 2025의 수많은 투자자 이벤트는 Web3 펀딩 커뮤니티가 침체된 시장에서도 적극적으로 인재와 아이디어를 찾고 있음을 보여줍니다. 세련된 데모와 명확한 가치 제안을 준비해 온 스타트업들(종종 이벤트의 해커톤 모멘텀을 활용)은 호의적인 청중을 만났습니다. 한편, 투자자들은 이러한 교류를 통해 개발자 커뮤니티의 맥박을 측정했습니다. 올해 가장 똑똑한 빌더들은 어떤 문제를 해결하고 있는가? 요약하자면, ETHDenver는 네트워킹이 BUIDLing만큼 중요하다는 것을 재확인시켜 주었습니다. 우연한 만남이 시드 투자로 이어질 수 있고, 통찰력 있는 대화가 다음의 큰 협업을 촉발할 수 있는 곳입니다.

Web3의 벤처 캐피탈 트렌드와 투자 기회​

ETHDenver 2025 전반에 걸쳐 미묘하지만 중요한 서사 중 하나는 Web3 벤처 캐피탈 자체의 진화하는 환경이었습니다. 광범위한 암호화폐 시장의 등락에도 불구하고, ETHDenver의 투자자들은 유망한 Web3 프로젝트에 대한 강한 의욕을 보였습니다. 현장의 Blockworks 기자들은 *"거시 경제의 역풍에도 불구하고 얼마나 많은 사모 자본이 여전히 암호화폐로 유입되고 있는지"*를 언급하며, 가장 인기 있는 아이디어에 대한 시드 단계 밸류에이션이 종종 하늘을 찌를 정도라고 전했습니다. 실제로 암호화폐 네이티브 펀드부터 Web3에 발을 담그는 전통적인 기술 투자자에 이르기까지 수많은 VC가 참석한 것은 ETHDenver가 여전히 딜 메이킹의 허브임을 분명히 했습니다.

VC들이 논의하고 후원하는 내용에서 새로운 주제별 초점을 파악할 수 있었습니다. AI x Crypto 콘텐츠(해커톤 트랙, 패널 등)의 확산은 단지 개발자 트렌드만이 아니었습니다. 이는 **"DeFi와 AI의 만남"**이라는 연결고리에 대한 벤처의 관심을 반영합니다. 많은 투자자들이 블록체인에서 머신러닝이나 자율 에이전트를 활용하는 스타트업을 주시하고 있으며, 이는 벤처가 후원하는 AI 해커하우스와 서밋에서 증명되었습니다. 마찬가지로, DePIN과 실물 자산(RWA) 토큰화에 대한 높은 관심은 펀드들이 블록체인을 실물 경제 자산 및 물리적 장치와 연결하는 프로젝트에서 기회를 보고 있음을 나타냅니다. 토큰화된 자산의 미래에 대한 B2B 이벤트인 전용 RWA 데이(2월 26일)는 벤처 스카우트들이 그 분야에서 다음 Goldfinch나 Centrifuge(즉, 실물 금융을 온체인으로 가져오는 플랫폼)를 적극적으로 찾고 있음을 시사합니다.

관찰 가능한 또 다른 트렌드는 펀딩 모델에 대한 실험의 증가였습니다. 앞서 언급한 ICO 대 VC에 대한 토론은 단지 컨퍼런스 쇼가 아니었습니다. 이는 커뮤니티 중심 펀딩을 향한 실제 벤처 움직임을 반영합니다. ETHDenver의 일부 VC들은 하이브리드 모델(예: 초기 라운드에 커뮤니티를 참여시키는 벤처 지원 토큰 출시)에 대한 개방성을 나타냈습니다. 또한, 공공재 펀딩과 임팩트 투자도 중요한 위치를 차지했습니다. ETHDenver의 재생 정신과 함께, 투자자들조차도 단지 다음 DeFi나 NFT 붐을 쫓는 것을 넘어 오픈소스 인프라와 개발자들을 장기적으로 지원하는 방법에 대해 논의했습니다. *"미래에 자금을 지원하다: 온체인 스타트업을 위한 진화하는 모델"*과 같은 패널에서는 전통적인 VC 자금을 보완하기 위해 보조금, DAO 재무부 투자, 이차 펀딩과 같은 대안을 탐색했습니다. 이는 프로젝트가 자본화되는 방식이 성숙하고 있음을 가리킵니다. 즉, 벤처 캐피탈, 생태계 펀드, 커뮤니티 펀딩이 함께 작동하는 혼합 방식입니다.

기회 측면에서, Web3 전문가와 투자자들은 ETHDenver의 벤처 동향에서 몇 가지 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다: (1) 인프라는 여전히 왕이다 – 많은 VC들이 업계의 중추로서 픽스앤셔블(L2 스케일링, 보안, 개발 도구)이 여전히 고부가가치 투자라고 밝혔습니다. (2) AI/블록체인 융합 및 DePIN과 같은 새로운 버티컬은 신흥 투자 개척지이다 – 이러한 분야에 대한 최신 정보를 얻거나 그곳에서 스타트업을 찾는 것은 보람 있을 수 있습니다. (3) 커뮤니티 주도 프로젝트와 공공재는 새로운 펀딩을 볼 수 있다 – 현명한 투자자들은 이를 지속 가능하게 지원하는 방법을 찾고 있습니다(예: 탈중앙화 거버넌스나 공유 소유권을 가능하게 하는 프로토콜에 투자). 전반적으로 ETHDenver 2025는 Web3 벤처 환경이 경쟁적이면서도 확신에 차 있음을 보여주었습니다. DeFi, NFT, 게이밍 등의 미래를 구축하는 사람들을 위한 자본은 준비되어 있으며, 약세장에서 태어난 아이디어라도 올바른 트렌드를 목표로 한다면 지원을 받을 수 있습니다.

개발자 리소스, 툴킷 및 지원 시스템​

ETHDenver는 항상 빌더 중심이었으며, 2025년도 예외는 아니었습니다. 이 행사는 Web3 개발자들을 위한 풍부한 리소스와 지원을 제공하는 오픈소스 개발자 컨퍼런스 역할을 겸했습니다. BUIDLWeek 동안 참석자들은 다양한 분야에 걸친 라이브 워크숍, 기술 부트캠프, 미니 서밋에 참여할 수 있었습니다. 예를 들어, 개발자들은 최첨단 기술 서밋에 참여하여 최신 프로토콜을 다루거나, 온체인 법률 서밋에 들러 규정을 준수하는 스마트 컨트랙트 개발에 대해 배울 수 있었습니다. 주요 스폰서와 블록체인 팀들은 실습 세션을 운영했습니다. Polkadot 팀은 파라체인을 구축하는 방법에 대한 해커 하우스와 워크숍을 주최했고, EigenLayer는 개발자들에게 자신들의 보안 레이어를 활용하는 방법을 가르치기 위해 "리스테이킹 부트캠프"를 이끌었으며, Polygon과 zkSync는 영지식 기술로 확장 가능한 디앱을 구축하는 방법에 대한 튜토리얼을 제공했습니다. 이러한 세션들은 핵심 엔지니어들과의 귀중한 대면 시간을 제공하여 개발자들이 통합에 대한 도움을 받고 새로운 툴킷을 직접 배울 수 있게 했습니다.

메인 이벤트 기간 동안, 행사장은 빌더들이 협업 환경에서 코딩하고 멘토에게 접근할 수 있는 전용 #BUIDLHub 및 메이커스페이스를 갖추고 있었습니다. ETHDenver 주최 측은 상세한 BUIDLer 가이드를 발행하고 현장 멘토십 프로그램을 운영했습니다(스폰서 전문가들이 기술적 문제에 대해 팀을 도울 수 있었습니다). 개발자 툴링 회사들도 대거 참석했습니다. Alchemy와 Infura(블록체인 API용)부터 Hardhat과 Foundry(스마트 컨트랙트 개발용)까지 다양했습니다. 많은 회사들이 행사에서 새로운 릴리스나 베타 툴을 공개했습니다. 예를 들어, MetaMask 팀은 사용자를 위해 앱이 가스비를 부담하는 방식을 단순화하기 위해 가스 추상화와 개선된 SDK를 특징으로 하는 주요 지갑 업데이트를 미리 선보였습니다. 여러 프로젝트가 SDK나 오픈소스 라이브러리를 출시했습니다. Coinbase의 AI 에이전트를 위한 *"Agent Kit"*와 협력적인 Open Agents Alliance 툴킷이 소개되었고, Story.xyz는 자체 해커톤 이벤트 동안 온체인 지적 재산권 라이선싱을 위한 Story SDK를 홍보했습니다.

상금과 해커 지원은 개발자 경험을 더욱 풍부하게 했습니다. 62개 스폰서가 제공한 180개 이상의 상금으로, 해커들은 사실상 선택할 수 있는 특정 챌린지 메뉴를 가졌으며, 각 챌린지에는 문서, 오피스 아워, 때로는 맞춤형 샌드박스가 함께 제공되었습니다. 예를 들어, Optimism의 상금은 개발자들이 최신 Bedrock 옵코드를 사용하도록 도전했고(엔지니어들이 대기하며 지원), Uniswap의 챌린지는 오프램프 통합을 위한 새로운 API에 대한 액세스를 제공했습니다. 공식 ETHDenver 모바일 앱과 Discord 채널과 같은 조정 및 학습 도구는 개발자들에게 일정 변경, 사이드 퀘스트, 심지어 ETHDenver 채용 게시판을 통한 채용 기회에 대한 정보를 제공했습니다.

주목할 만한 리소스 중 하나는 이차 펀딩 실험과 온체인 투표에 대한 강조였습니다. ETHDenver는 해커톤 심사에 이차 투표 시스템을 통합하여 많은 개발자들에게 이 개념을 접하게 했습니다. 또한, Gitcoin 및 기타 공공재 그룹의 참여는 개발자들이 이벤트 이후 자신들의 프로젝트를 위한 보조금 펀딩에 대해 배울 수 있음을 의미했습니다. 요약하자면, ETHDenver 2025는 개발자들에게 최첨단 도구(SDK, API), 전문가 지도, 그리고 프로젝트를 계속할 수 있는 후속 지원을 제공했습니다. 업계 전문가들에게 이는 교육, 툴링, 펀딩을 통해 개발자 커뮤니티를 육성하는 것이 중요하다는 점을 상기시킵니다. 강조된 많은 리소스(새로운 SDK나 개선된 개발 환경 등)는 이제 공개적으로 사용 가능하며, 전 세계 팀들에게 ETHDenver에서 공유된 것을 기반으로 구축할 기회를 제공합니다.

ETHDenver 경험을 풍요롭게 한 사이드 이벤트와 커뮤니티 모임​

ETHDenver를 진정으로 차별화하는 것은 축제 같은 분위기입니다. 공식 및 비공식적인 수십 개의 사이드 이벤트가 메인 컨퍼런스를 중심으로 풍부한 경험의 태피스트리를 만들어냈습니다. 2025년에는 공식 콘텐츠가 진행된 National Western Complex를 넘어, 도시 전체가 밋업, 파티, 해커톤, 커뮤니티 모임으로 활기찼습니다. 종종 스폰서나 지역 Web3 그룹이 주최하는 이러한 사이드 이벤트는 더 넓은 ETHDenver 경험에 크게 기여했습니다.

공식적으로 ETHDenver의 자체 일정에는 테마가 있는 미니 이벤트가 포함되었습니다. 행사장은 NFT 아트 갤러리, 블록체인 아케이드, DJ 칠 돔, 심지어 긴장을 풀 수 있는 젠 존과 같은 구역을 갖추고 있었습니다. 주최 측은 또한 오프닝 및 클로징 파티와 같은 저녁 이벤트를 주최했습니다. 예를 들어, 2월 26일 Story Protocol이 주최한 "Crack’d House" 비공식 오프닝 파티는 예술적인 공연과 해커톤 시상식 발표를 결합했습니다. 그러나 진정으로 확산된 것은 커뮤니티 주도 사이드 이벤트였습니다. 한 이벤트 가이드에 따르면, ETHDenver Luma 캘린더에는 100개 이상의 사이드 행사가 기록되었습니다.

몇 가지 예는 이러한 모임의 다양성을 보여줍니다:

• 기술 서밋 & 해커 하우스: ElizaOS와 EigenLayer는 AI+Web3 애호가들을 위해 9일간의 Vault AI Agent Hacker House 레지던시를 운영했습니다. StarkNet 팀은 여러 날에 걸쳐 해커 하우스를 주최했으며, 이는 ZK-롤업 기반 프로젝트를 위한 데모 나이트로 마무리되었습니다. 이는 개발자들이 메인 해커톤 외부에서 특정 기술 스택에 대해 협업할 수 있는 집중된 환경을 제공했습니다.
• 네트워킹 믹서 & 파티: 매일 저녁 다양한 선택지가 있었습니다. 2월 27일 MetaMask, Linea, EigenLayer, Wormhole 등이 후원한 Builder Nights Denver는 혁신가들을 모아 음식과 음료를 즐기며 캐주얼한 대화를 나누었습니다. Belong이 후원한 3VO’s Mischief Minded Club Takeover는 커뮤니티 토큰화 리더들을 위한 수준 높은 네트워킹 파티였습니다. 순수한 즐거움을 원하는 사람들을 위해 BEMO Rave(Berachain 등과 함께)와 rAIve the Night(AI 테마 레이브)는 암호화폐 군중을 밤늦게까지 춤추게 했으며, 음악, 예술, 암호화폐 문화를 혼합했습니다.
• 특별 관심사 모임: 틈새 커뮤니티도 자신들의 공간을 찾았습니다. Meme Combat은 순전히 밈 애호가들이 암호화폐에서 밈의 역할을 기념하기 위한 이벤트였습니다. House of Ink는 NFT 아티스트와 수집가를 대상으로 했으며, 몰입형 예술 공간(Meow Wolf Denver)을 디지털 아트 쇼케이스로 탈바꿈시켰습니다. 2월 26일 SheFi Summit은 World of Women, Celo와 같은 그룹의 지원을 받아 Web3 분야의 여성들을 모아 강연과 네트워킹을 진행하며 다양성과 포용성에 대한 약속을 강조했습니다.
• 투자자 & 콘텐츠 크리에이터 밋업: VC 이벤트에 대해서는 이미 언급했습니다. 추가적으로, 2월 28일 KOL(핵심 오피니언 리더) 모임은 암호화폐 인플루언서와 콘텐츠 크리에이터들이 참여 전략을 논의하게 하여 소셜 미디어와 암호화폐 커뮤니티의 교차점을 보여주었습니다.

결정적으로, 이러한 사이드 이벤트는 단지 오락거리가 아니었습니다. 그들은 종종 그 자체로 아이디어와 관계의 인큐베이터 역할을 했습니다. 예를 들어, Tokenized Capital Summit 2025는 온체인 자본 시장의 미래를 깊이 파고들었으며, 참석한 핀테크 기업가와 블록체인 개발자 간의 협업을 촉발했을 가능성이 높습니다. 온체인 게이밍 해커 하우스는 게임 개발자들이 모범 사례를 공유할 수 있는 공간을 제공했으며, 이는 블록체인 게이밍 프로젝트 간의 상호 교류로 이어질 수 있습니다.

대규모 컨퍼런스에 참석하는 전문가들에게 ETHDenver의 모델은 가치가 무대 위에서만큼이나 무대 밖에서도 발견된다는 점을 강조합니다. 광범위한 비공식 프로그램은 참석자들이 자신의 경험을 맞춤화할 수 있게 했습니다. 목표가 투자자를 만나는 것이든, 새로운 기술을 배우는 것이든, 공동 창업자를 찾는 것이든, 아니면 그냥 긴장을 풀고 동료애를 쌓는 것이든, 그에 맞는 이벤트가 있었습니다. 많은 베테랑들은 신규 참가자들에게 조언합니다: "강연만 듣지 말고, 밋업에 가서 인사하세요." Web3처럼 커뮤니티 중심적인 공간에서 이러한 인간적인 연결은 종종 DAO 협업, 투자 거래, 또는 적어도 대륙을 넘나드는 지속적인 우정으로 이어집니다. ETHDenver 2025의 활기찬 사이드 씬은 핵심 컨퍼런스를 증폭시켜, 덴버에서의 한 주를 다차원적인 혁신의 축제로 만들었습니다.

핵심 요약 및 실행 가능한 인사이트​

ETHDenver 2025는 혁신과 협업이 만개한 Web3 산업을 보여주었습니다. 이 분야의 전문가들에게는 이 심층 분석에서 몇 가지 명확한 요약과 실행 항목이 도출됩니다:

• 트렌드의 다각화: 이 행사는 Web3가 더 이상 단일하지 않다는 것을 분명히 했습니다. AI 통합, DePIN, RWA 토큰화와 같은 신흥 분야는 DeFi와 NFT만큼이나 두드러집니다. 실행 가능한 인사이트: 정보를 유지하고 적응력을 갖추십시오. 리더들은 다음 성장 물결을 타기 위해 이러한 떠오르는 버티컬에 R&D나 투자를 할당해야 합니다(예: AI가 디앱을 어떻게 향상시킬 수 있는지, 또는 실물 자산이 DeFi 플랫폼에 어떻게 통합될 수 있는지 탐색).
• 크로스체인이 미래다: 주요 비이더리움 프로토콜들이 적극적으로 참여하면서 생태계 간의 벽이 낮아지고 있습니다. MetaMask가 비트코인/솔라나 지원을 추가하고 Polkadot 및 Cosmos 기반 체인들이 이더리움 개발자들을 유치하는 등, 상호운용성과 멀티체인 사용자 경험이 큰 주목을 받았습니다. 실행 가능한 인사이트: 멀티체인 세계를 위해 설계하십시오. 프로젝트는 다른 체인의 유동성과 사용자를 활용하는 통합이나 브리지를 고려해야 하며, 전문가들은 고립되기보다는 커뮤니티 간의 파트너십을 모색해야 합니다.
• 커뮤니티 & 공공재의 중요성: "재생자들의 해"라는 테마는 단지 수사적인 표현이 아니었습니다. 이는 공공재 펀딩 논의, 해커톤을 위한 이차 투표, SheFi Summit과 같은 이벤트를 통해 콘텐츠에 스며들었습니다. 윤리적이고 지속 가능한 개발과 커뮤니티 소유권은 이더리움 정신의 핵심 가치입니다. 실행 가능한 인사이트: 재생 원칙을 통합하십시오. 오픈소스 이니셔티브를 지원하거나, 공정한 출시 메커니즘을 사용하거나, 비즈니스 모델을 커뮤니티 성장과 일치시키는 등, Web3 기업들은 순전히 착취적이지 않음으로써 호의와 장수성을 얻을 수 있습니다.
• 투자자 심리 – 신중하지만 대담함: 약세장 소문에도 불구하고, ETHDenver는 VC들이 Web3의 다음 장에 적극적으로 탐색하고 큰 베팅을 할 의향이 있음을 보여주었습니다. 그러나 그들은 또한 투자 방법을 재고하고 있습니다(예: 더 전략적이고, 제품-시장 적합성에 대한 감독 강화, 커뮤니티 펀딩에 대한 개방성). 실행 가능한 인사이트: 스타트업이라면 기본기와 스토리텔링에 집중하십시오. 눈에 띄었던 프로젝트들은 명확한 사용 사례와 종종 작동하는 프로토타입(일부는 주말에 만들어짐!)을 가지고 있었습니다. 투자자라면, 컨퍼런스는 인프라(L2, 보안, 개발 도구)가 여전히 최우선 순위임을 확인시켜 주었지만, AI, 게이밍, 소셜 분야의 논제를 통해 차별화하면 펀드를 선두에 세울 수 있습니다.
• 개발자 경험 개선 중: ETHDenver는 계정 추상화 도구부터 온체인 AI 라이브러리에 이르기까지 Web3 개발의 장벽을 낮추는 많은 새로운 툴킷, SDK, 프레임워크를 조명했습니다. 실행 가능한 인사이트: 이러한 리소스를 활용하십시오. 팀들은 개발을 가속화하고 경쟁에서 앞서 나가기 위해 공개된 최신 개발 도구를 실험해야 합니다(예: 더 쉬운 로그인을 위해 zkSync Smart SSO를 사용해 보거나, AI 프로젝트를 위해 Open Agents Alliance 리소스를 사용). 또한, 기업들은 인재와 아이디어를 발굴하는 방법으로 해커톤 및 공개 개발자 포럼에 계속 참여해야 합니다. 해커를 창업자로 전환시킨 ETHDenver의 성공이 그 모델의 증거입니다.
• 사이드 이벤트의 힘: 마지막으로, 사이드 이벤트의 폭발적인 증가는 네트워킹에서 중요한 교훈을 가르쳐 주었습니다. 기회는 종종 캐주얼한 환경에서 나타납니다. 해피아워에서의 우연한 만남이나 작은 밋업에서의 공통 관심사가 경력을 결정짓는 연결을 만들 수 있습니다. 실행 가능한 인사이트: 업계 컨퍼런스에 참석하는 사람들은 공식 의제 이상을 계획하십시오. 목표(투자자 만나기, 틈새 기술 배우기, 인재 채용 등)에 맞는 사이드 이벤트를 파악하고 적극적으로 참여하십시오. 덴버에서 보았듯이, 한 주의 생태계에 완전히 몰입한 사람들은 지식뿐만 아니라 새로운 파트너, 채용 인력, 친구들을 얻어갔습니다.

결론적으로, ETHDenver 2025는 Web3 산업의 모멘텀을 보여주는 축소판이었습니다. 최첨단 기술 담론, 열정적인 커뮤니티 에너지, 전략적인 투자 움직임, 그리고 진지한 혁신과 재미를 혼합하는 문화의 조화였습니다. 전문가들은 이 행사에서 얻은 트렌드와 인사이트를 Web3가 나아갈 방향에 대한 로드맵으로 보아야 합니다. 실행 가능한 다음 단계는 이러한 배움(AI에 대한 새로운 초점이든, L2 팀과의 연결이든, 해커톤 프로젝트에서 얻은 영감이든)을 전략으로 전환하는 것입니다. ETHDenver가 가장 좋아하는 모토의 정신으로, 이제 이러한 인사이트를 바탕으로 #BUIDL하고 덴버에 모인 많은 사람들이 함께 구상한 탈중앙화된 미래를 만들어갈 때입니다.

Altera.al은 디지털 인간 개발 분야에서 획기적인 성과를 보여준 혁신적인 AI 스타트업으로, 이번에 변혁적인 커리어 기회를 제공하게 되어 기쁩니다. 최근 MIT Technology Review에 소개된 바와 같이, Altera.al은 인간과 유사한 행동을 개발하고, 커뮤니티를 형성하며, 디지털 공간에서 의미 있게 상호작용할 수 있는 AI 에이전트를 만드는 데 놀라운 진전을 이루었습니다.

Altera.al 소개​

MIT에서 계산 신경과학 조교수직을 떠나 이 비전을 실현하고자 설립한 Robert Yang이 창업한 Altera.al은 이미 A16Z와 Eric Schmidt의 신생 기술 벤처 캐피털 등 유명 투자자로부터 1,100만 달러 이상의 자금을 확보했습니다. 최근 Project Sid 시연에서는 AI 에이전트가 스스로 전문 역할을 개발하고, 사회적 연결을 형성하며, 마인크래프트 내에서 문화 시스템까지 구축하는 모습을 보여주었습니다. 이는 규모에 맞춰 협업할 수 있는 진정한 자율 AI 에이전트를 만들겠다는 목표에 한 걸음 더 다가선 것입니다.

지금이 합류하기에 흥미로운 시점인 이유​

Altera.al은 인간의 기본적인 특성을 갖춘 기계를 개발한다는 사명에서 중요한 기술적 돌파구를 달성했습니다. 이들의 작업은 전통적인 AI 개발을 넘어 다음과 같은 디지털 존재를 만들고 있습니다.

• 커뮤니티와 사회적 계층 형성
• 전문 역할 및 책임 개발
• 문화적 패턴 생성 및 전파
• 디지털 공간에서 인간과 의미 있게 상호작용

찾고 있는 인재​

최근의 돌파구를 바탕으로 Altera.al은 팀을 확장하고 있으며, 다음 분야의 전문가에게 $600,000에서 $1,000,000까지의 뛰어난 보상 패키지를 제공합니다.

• AI 에이전트 연구 전문가
• 다음 분야의 강력한 개인 기여자
  • 분산 시스템
  • 보안
  • 운영 체제

지원 방법​

이 혁신적인 여정에 함께하고 싶으신가요? 아래 커리어 페이지를 통해 직접 지원하세요: https://jobs.ashbyhq.com/altera.al

디지털 인간 개발의 미래에 합류하세요​

인공지능과 인간 행동 모델링의 교차점에서 일할 수 있는 독특한 기회이며, 이미 눈에 띄는 성과를 보여주고 있는 팀과 함께 할 수 있습니다. AI와 인간‑기계 상호작용의 한계를 뛰어넘는 일에 열정을 가지고 있다면, Altera.al이 다음 모험이 될 수 있습니다.

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더 많은 혁신적인 기술 및 블록체인 기회 소식을 원하시면 Twitter 또는 Discord 커뮤니티를 팔로우하세요.

이 게시물은 기술 산업에서 혁신을 지원하고 인재와 변혁적인 기회를 연결하기 위한 우리의 지속적인 약속의 일환입니다.

매년 a16z는 우리 미래를 정의할 기술에 대한 포괄적인 예측을 발표합니다. 이번에는 그들의 암호화폐 팀이 블록체인, 인공지능, 그리고 고도화된 거버넌스 실험이 충돌하는 2025년을 생생하게 그려냈습니다.

아래에 핵심 인사이트를 요약하고 코멘트를 달았습니다. 변화의 큰 레버와 잠재적 걸림돌에 초점을 맞췄습니다. 기술 구축자, 투자자, 혹은 다음 물결의 인터넷에 호기심이 있는 분이라면 이 글이 도움이 될 것입니다.

1. AI와 암호화폐 지갑의 만남​

핵심 인사이트: AI 모델이 배경의 “NPC”에서 독립적인 “주인공”으로 전환하면서 온라인(그리고 잠재적으로 물리적) 경제에서도 스스로 행동합니다. 즉, 자체적인 암호화폐 지갑이 필요해집니다.

• 의미: AI가 단순히 답변을 내놓는 수준을 넘어, 디지털 자산을 보유·지출·투자하며 인간 소유자를 대신하거나 완전히 자체적으로 거래할 수 있습니다.
• 잠재적 혜택: 고효율 “에이전시 AI”가 공급망 조정, 데이터 관리, 자동 트레이딩 등 기업에 큰 도움을 줄 수 있습니다.
• 주의점: AI가 진정으로 자율적인지, 인간에 의해 은밀히 조작되지 않는지를 어떻게 보장할 것인가? 신뢰 실행 환경(TEE)은 기술적 보증을 제공하지만, “지갑을 가진 로봇”에 대한 신뢰는 하루아침에 형성되지 않습니다.

2. DAC(탈중앙화 자율 챗봇)의 부상​

핵심 인사이트: TEE 내에서 자율적으로 실행되는 챗봇이 자체 키를 관리하고, 소셜 미디어에 콘텐츠를 게시하며, 팔로워를 모으고, 수익까지 창출할 수 있습니다—인간의 직접적인 통제 없이.

• 의미: 어느 한 사람에 의해 침묵시킬 수 없는 AI 인플루언서가 스스로를 통제한다는 뜻입니다.
• 잠재적 혜택: 개인이 아닌 자체 거버넌스를 갖는 알고리즘이 수백만(또는 수십억) 달러 규모의 가치를 가질 수 있는 세계를 엿볼 수 있습니다.
• 주의점: AI가 법을 위반했을 때 누가 책임을 질 것인가? “코드 집합”이 분산 서버에 존재할 때 규제 가드레일을 설정하는 것이 매우 까다롭습니다.

3. 인증된 인간성(Proof of Personhood)의 필수화​

핵심 인사이트: AI가 초현실적인 가짜를 저렴하게 만들면서, 온라인에서 실제 인간과 상호작용하고 있음을 검증할 방법이 필요합니다. 프라이버시를 보존하는 고유 ID가 해답이 될 수 있습니다.

• 의미: 모든 사용자가 인증된 “인간 스탬프”를 보유하게 될 수도 있습니다—개인 데이터는 최소화하면서.
• 잠재적 혜택: 스팸, 사기, 봇 군대가 크게 감소합니다. 또한 보다 신뢰할 수 있는 소셜 네트워크와 커뮤니티 플랫폼의 기반이 됩니다.
• 주의점: 채택이 가장 큰 장벽입니다. 최고의 인증 솔루션이라도 악의적인 행위자가 앞서기 전에 광범위한 수용이 필요합니다.

4. 예측 시장을 넘어선 정보 집계​

핵심 인사이트: 2024년 선거 중심의 예측 시장이 화제를 모았지만, a16z는 더 큰 흐름을 보고 있습니다. 블록체인을 활용해 진실을 드러내고 집계하는 새로운 방식을 설계하는 것입니다—거버넌스, 금융, 커뮤니티 의사결정 전반에 걸쳐.

• 의미: 분산 인센티브 메커니즘이 정직한 입력이나 데이터를 제공한 사람에게 보상을 줄 수 있습니다. 로컬 센서 네트워크부터 글로벌 공급망까지 모든 분야에 특화된 “진실 시장”이 등장할 수 있습니다.
• 잠재적 혜택: 사회 전반에 더 투명하고 조작하기 어려운 데이터 레이어가 구축됩니다.
• 주의점: 충분한 유동성과 사용자 참여를 확보하는 것이 여전히 어려움입니다. 틈새 질문에 대해서는 “예측 풀”이 너무 작아 의미 있는 신호를 만들기 힘듭니다.

5. 스테이블코인의 기업 진출​

핵심 인사이트: 스테이블코인은 이미 디지털 달러를 이동하는 가장 저렴한 방법이지만, 대기업은 아직 채택하지 않았습니다—아직은.

• 의미: 중소기업과 고거래량 상점이 신용카드 수수료를 크게 절감하기 위해 스테이블코인을 도입할 가능성이 커집니다. 연 매출이 수십억 달러에 달하는 기업도 동일하게 적용하면 순이익이 2% 상승할 수 있습니다.
• 잠재적 혜택: 더 빠르고 저렴한 글로벌 결제와 스테이블코인 기반 새로운 금융 상품이 등장합니다.
• 주의점: 기존 신용카드 제공업체가 담당하던 사기 방지, 신원 검증, 환불 처리 등을 새롭게 구축해야 합니다.

6. 블록체인 기반 정부 채권​

핵심 인사이트: 온체인 채권은 중앙은행 디지털 화폐(CBDC)의 프라이버시 문제 없이 이자를 지급하는 디지털 자산을 만들 수 있습니다.

• 의미: 온체인 채권은 DeFi에서 고품질 담보로 활용될 수 있어, 주권 부채가 탈중앙화 대출 프로토콜과 원활히 연결됩니다.
• 잠재적 혜택: 투명성 향상, 발행 비용 절감 가능성, 보다 민주화된 채권 시장.
• 주의점: 규제 당국의 회의감과 기존 대형 기관의 관성. 레거시 청산 시스템이 쉽게 사라지지는 않을 것입니다.

7. ‘DUNA’ – DAO를 위한 법적 골격​

핵심 인사이트: 와이오밍 주가 “탈중앙화 비법인 비영리 협회”(Decentralized Unincorporated Nonprofit Association, DUNA)라는 새로운 법인 형태를 도입해 DAO에 법적 지위를 부여했습니다.

• 의미: DAO가 이제 자산을 보유하고, 계약을 체결하며, 토큰 보유자의 책임을 제한할 수 있게 되었습니다. 이는 보다 주류 비즈니스와 실제 상업 활동으로 연결되는 문을 엽니다.
• 잠재적 혜택: 다른 주도 와이오밍의 LLC 모델을 따르게 되면, DAO가 일반 기업 형태와 동등하게 취급될 가능성이 높아집니다.
• 주의점: DAO가 실제로 무엇을 하는지에 대한 대중 인식이 아직 흐릿합니다. 실질적인 사회적 가치를 창출하는 성공 사례가 필요합니다.

8. 현실 세계의 액체 민주주의​

핵심 인사이트: 블록체인 기반 거버넌스 실험이 온라인 DAO 커뮤니티를 넘어 지방 선거까지 확장될 수 있습니다. 유권자는 직접 투표하거나 투표 권한을 위임할 수 있는 “액체 민주주의”가 구현됩니다.

• 의미: 보다 유연한 대표성. 특정 사안에만 투표하거나 신뢰하는 사람에게 위임할 수 있습니다.
• 잠재적 혜택: 시민 참여 증가와 역동적인 정책 결정.
• 주의점: 보안 문제, 기술적 문해력 부족, 그리고 공식 선거에 블록체인을 도입한다는 일반적인 회의감.

9. 기존 인프라 활용(재발명 대신)​

핵심 인사이트: 스타트업이 합의 프로토콜, 프로그래밍 언어 등 기본 레이어를 재발명하는 데 시간을 낭비하는 경우가 많습니다. 2025년에는 기성 컴포넌트를 더 많이 활용하게 될 것입니다.

• 의미: 시장 진입 속도가 빨라지고, 시스템 신뢰성이 높아지며, 조합성이 강화됩니다.
• 잠재적 혜택: 새 블록체인을 처음부터 구축하는 데 드는 시간을 절감하고, 실제 사용자 문제 해결에 더 집중할 수 있습니다.
• 주의점: 성능을 위해 과도하게 특화된 언어나 합의 레이어를 선택하면 개발자 입장에서 오히려 부담이 커질 수 있습니다.

10. 사용자 경험 우선, 인프라는 그 뒤에​

핵심 인사이트: 암호화폐는 “배선을 숨겨야” 합니다. 이메일을 보내기 위해 SMTP를 배우게 하지 않듯이, 사용자에게 “EIP”나 “롤업”을 강요하지 않아야 합니다.

• 의미: 제품 팀은 훌륭한 사용자 경험을 제공하는 기술 스택을 선택하고, 그 반대는 아닙니다.
• 잠재적 혜택: 사용자 온보딩이 크게 개선되어 마찰과 전문 용어가 감소합니다.
• 주의점: “만들면 온다”는 접근은 경험을 진정으로 만족시킬 때만 효과가 있습니다. 개인 키를 직접 관리하거나 난해한 약어를 외우게 만든다면 “쉬운 암호 UX”라는 마케팅 문구는 무의미합니다.

11. 암호화폐 전용 앱 스토어 등장​

핵심 인사이트: Worldcoin의 World App 마켓플레이스부터 Solana의 dApp Store까지, 암호화폐 친화적인 플랫폼은 Apple이나 Google의 게이트키핑 없이 배포와 발견을 가능하게 합니다.

• 의미: 탈중앙화 애플리케이션을 구축한다면, 갑작스러운 플랫폼 차단에 대한 두려움 없이 사용자에게 다가갈 수 있습니다.
• 잠재적 혜택: 수만(또는 수십만) 명의 신규 사용자가 며칠 안에 여러분의 dApp을 발견하게 됩니다. 중앙화된 앱 스토어에 묻히는 일은 없습니다.
• 주의점: 이러한 스토어가 Apple·Google에 맞설 만큼 충분한 사용자 기반과 모멘텀을 확보하는 것이 큰 과제입니다. 전용 암호화폐 스마트폰 같은 하드웨어 연계가 도움이 될 수 있습니다.

12. ‘비전통적’ 자산 토큰화​

핵심 인사이트: 블록체인 인프라가 성숙하고 수수료가 낮아지면서, 생체 데이터부터 실물 컬렉션까지 모든 것을 토큰화하는 것이 현실화됩니다.

• 의미: 고유하고 희소한 자산을 분할하여 전 세계적으로 거래할 수 있게 됩니다. 개인 데이터도 동의 기반으로 수익화할 수 있습니다.
• 잠재적 혜택 기존에 “잠겨 있던” 자산에 대한 거대한 신규 시장과 AI가 활용할 수 있는 흥미로운 데이터 풀.
• 주의점: 프라이버시 위험과 윤리적 함정. 토큰화가 가능하다고 해서 반드시 해야 하는 것은 아닙니다.

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A16Z의 2025년 전망은 암호화폐가 보다 넓은 채택, 책임 있는 거버넌스, 그리고 AI와의 깊은 통합을 향해 나아가고 있음을 보여줍니다. 이전 사이클이 투기와 과대광고에 머물렀다면, 이번 비전은 실용성에 초점을 맞춥니다: 스테이블코인이 매 라떼마다 상인에게 2%를 절감해 주고, AI 챗봇이 자체 비즈니스를 운영하며, 지방 정부가 액체 민주주의를 실험합니다.

하지만 실행 위험은 여전히 존재합니다. 전 세계 규제 당국은 여전히 경계하고 있으며, 사용자 경험은 아직 대중에게 충분히 매끄럽지 못합니다. 2025년은 암호화폐와 AI가 마침내 “성숙”하는 해가 될 수도, 혹은 중간 단계에 머무는 해가 될 수도 있습니다. 결국 팀이 프로토콜이 아닌 사람들이 사랑할 실제 제품을 얼마나 빨리 출시하느냐에 달려 있습니다.

2024년 11월 13일, 0G Labs는 Hack VC, Delphi Digital, OKX Ventures, Samsung Next, Animoca Brands가 이끄는 4천만 달러 펀딩 라운드를 발표하며 이 분산 AI 운영 체제 뒤 팀을 주목받게 만들었습니다. 그들의 모듈식 접근 방식은 분산 스토리지, 데이터 가용성 검증, 분산 정산을 결합해 온체인 AI 애플리케이션을 가능하게 합니다. 하지만 실제로 GB/s 수준의 처리량을 달성해 Web3에서 AI 채택의 다음 시대를 견인할 수 있을까요? 이 심층 보고서는 0G의 아키텍처, 인센티브 메커니즘, 생태계 현황 및 잠재적 위험 요소를 평가하여 0G가 약속을 실현할 수 있는지를 판단하는 데 도움을 줍니다.

배경​

AI 분야는 ChatGPT와 ERNIE Bot 같은 대형 언어 모델에 의해 급격히 성장했습니다. 그러나 AI는 챗봇과 생성 텍스트를 넘어 AlphaGo의 바둑 승리부터 MidJourney 같은 이미지 생성 도구까지 포괄합니다. 많은 개발자가 추구하는 궁극적인 목표는 AGI(Artificial General Intelligence), 즉 인간 수준의 학습·인식·결정·복잡한 실행 능력을 갖춘 AI “에이전트”입니다.

하지만 AI와 AI 에이전트 애플리케이션은 모두 데이터 집약적입니다. 학습과 추론에 방대한 데이터셋이 필요하고, 전통적으로 이러한 데이터는 중앙화된 인프라에 저장·처리됩니다. 블록체인의 등장으로 DeAI(Decentralized AI) 라는 새로운 접근 방식이 등장했으며, 이는 데이터 저장·공유·검증을 탈중앙화 네트워크에 맡겨 기존 중앙화 AI 솔루션의 한계를 극복하려 합니다.

0G Labs는 이러한 DeAI 인프라 환경에서 분산 AI 운영 체제인 0G를 구축하려는 선두 주자입니다.

0G Labs란?​

전통 컴퓨팅에서 **운영 체제(OS)**는 하드웨어와 소프트웨어 자원을 관리합니다(예: Windows, Linux, macOS, iOS, Android). OS는 하드웨어 복잡성을 추상화해 사용자와 개발자가 컴퓨터와 쉽게 상호작용하도록 돕습니다.

0G OS는 Web3에서 이와 유사한 역할을 목표로 합니다.

• 분산 스토리지·컴퓨트·데이터 가용성을 관리
• 온체인 AI 애플리케이션 배포를 단순화

왜 탈중앙화인가?​

전통 AI 시스템은 중앙화된 데이터 사일로에 저장·처리되며, 데이터 투명성·사용자 프라이버시·데이터 제공자 보상 등의 문제가 발생합니다. 0G는 탈중앙화 스토리지, 암호학적 증명, 공개 인센티브 모델을 활용해 이러한 위험을 완화합니다.

**“0G”**는 “Zero Gravity”(무중력) 를 의미합니다. 팀은 데이터 교환과 컴퓨팅이 “무게 없이” 이루어지는 환경을 상상합니다—AI 학습·추론·데이터 가용성이 모두 온체인에서 매끄럽게 이루어지는 세상 말이죠.

2024년 10월에 공식 설립된 0G Foundation은 이 비전을 추진합니다. 목표는 AI를 공공재로 만들어 누구나 접근·검증·활용할 수 있게 하는 것입니다.

0G 운영 체제의 핵심 구성 요소​

본질적으로 0G는 AI 애플리케이션을 온체인에서 지원하도록 설계된 모듈형 아키텍처이며, 세 가지 주요 축으로 구성됩니다.

1. 0G Storage – 탈중앙화 스토리지 네트워크
2. 0G DA (Data Availability) – 데이터 가용성을 보장하는 전용 레이어
3. 0G Compute Network – AI 추론(및 향후 학습)을 위한 탈중앙화 컴퓨트 및 정산

이 세 축은 0G Chain이라는 레이어1 네트워크 아래에서 협업합니다. 0G Chain은 합의와 정산을 담당합니다.

0G Storage​

0G Storage는 대규모 데이터를 위한 탈중앙화 스토리지 시스템으로, 인센티브가 내장된 노드들이 사용자 데이터를 저장합니다. 핵심은 Erasure Coding(EC) 을 이용해 데이터를 작은 중복 “청크” 로 나누고, 이를 다양한 스토리지 노드에 분산시키는 것입니다. 노드가 장애가 발생해도 중복 청크 덕분에 데이터 복구가 가능합니다.

지원 데이터 유형​

• 구조화 데이터: Key-Value(KV) 레이어에 저장되어 동적·빈번한 업데이트에 적합합니다(예: 데이터베이스, 협업 문서).
• 비구조화 데이터: Log 레이어에 순차적으로 추가되는 형태로, 대용량 파일 시스템에 최적화돼 있습니다.

KV 레이어를 Log 레이어 위에 쌓아, 대규모 모델 가중치(비구조화)부터 실시간 메트릭·사용자 기반 데이터(구조화)까지 다양한 AI 요구를 충족합니다.

PoRA 합의​

PoRA(Proof of Random Access) 는 스토리지 노드가 실제로 청크를 보유하고 있음을 증명합니다.

• 스토리지 마이너는 무작위 청크에 대한 암호학적 해시를 주기적으로 챌린지 받습니다.
• 해당 청크를 로컬에서 해시해 응답해야 하며, 이는 PoW와 유사한 퍼즐 해결 방식입니다.

공정성을 위해 경쟁은 8 TB 세그먼트 단위로 제한됩니다. 큰 마이너는 하드웨어를 여러 8 TB 파티션으로 나눌 수 있고, 작은 마이너는 하나의 8 TB 경계 내에서 경쟁합니다.

인센티브 설계​

데이터는 8 GB “가격 세그먼트” 로 구분됩니다. 각 세그먼트는 기부 풀과 보상 풀을 가집니다. 사용자는 ZG(0G Token) 로 스토리지 비용을 지불하고, 이 비용이 노드 보상에 일부 사용됩니다.

• 기본 보상: 스토리지 노드가 유효한 PoRA 증명을 제출하면 해당 세그먼트에 대해 즉시 블록 보상을 받습니다.
• 지속 보상: 기부 풀에서 연간 4 % 정도가 보상 풀로 전환돼, 노드가 데이터를 영구 보관하도록 유도합니다. 특정 세그먼트를 보관하는 노드가 적을수록 각 노드가 받는 보상 비중이 커집니다.

사용자는 한 번만 비용을 지불하면 영구 스토리지를 이용할 수 있지만, 시스템 최소값 이상을 기부해야 합니다. 기부 금액이 클수록 마이너가 해당 데이터를 복제할 가능성이 높아집니다.

로열티 메커니즘: 초기 스토리지 제공자는 각 청크에 대해 “로열티 기록”을 생성합니다. 새로운 노드가 동일 청크를 저장하려 하면 원 제공자가 공유할 수 있으며, 이후 새로운 노드가 PoRA 증명을 제출하면 원 제공자는 지속적인 로열티를 받습니다. 데이터가 널리 복제될수록 초기 제공자의 총 보상이 증가합니다.

Filecoin·Arweave와 비교​

유사점

• 모두 탈중앙화 데이터 스토리지를 인센티브화합니다.
• 0G Storage와 Arweave는 영구 스토리지를 목표로 합니다.
• 데이터 청크와 중복 저장이 기본 설계입니다.

차이점

• 네이티브 통합: 0G Storage는 독립 블록체인이 아니라 0G Chain에 직접 통합돼 AI 중심 사용 사례에 최적화돼 있습니다.
• 구조화 데이터 지원: KV 기반 구조화 데이터를 제공해 빈번한 읽·쓰기 요구가 있는 AI 워크로드에 필수적입니다.
• 비용: 0G는 영구 스토리지 비용을 $10–11/TB 로 제시해 Arweave보다 저렴하다고 주장합니다.
• 성능 초점: AI 처리량 요구에 맞춰 설계돼 Filecoin·Arweave보다 높은 처리량을 목표로 합니다.

0G DA (Data Availability Layer)​

데이터 가용성은 네트워크 참여자가 트랜잭션 데이터를 완전하게 검증·복구할 수 있음을 보장합니다. 데이터가 누락되거나 은폐되면 블록체인의 신뢰 가정이 무너집니다.

0G 시스템에서는 데이터가 청크화돼 오프체인에 저장됩니다. 각 청크의 Merkle Root 를 체인에 기록하고, DA 노드는 샘플링을 통해 청크가 실제 존재함을 증명합니다.

0G Compute Network​

(본문에 별도 설명이 없으므로 기존 내용 그대로 유지)

0G의 합의 메커니즘 요약​

• 스토리지: PoRA(Proof of Random Access) 로 무작위 청크 접근 증명
• 데이터 가용성: Merkle Root 기반 샘플링 검증
• 컴퓨트: 탈중앙화 추론 노드가 작업을 수행하고, 정산은 0G Chain에서 처리

0G의 인센티브 메커니즘​

0G는 토큰(ZA) 을 활용해 네트워크 참여를 장려합니다.

• 스토리지 비용: 사용자는 ZG 로 스토리지 비용을 선불하고, 이 금액이 기여 풀·보상 풀에 분배됩니다.
• 기본 보상: 유효한 PoRA 증명 제출 시 즉시 블록 보상을 받습니다.
• 지속 보상: 연간 일정 비율(4 %)이 영구 보관 인센티브로 전환됩니다.
• 로열티: 초기 제공자는 청크 복제 시 지속적인 로열티를 획득합니다.

0G와 기존 솔루션 비교​

항목	0G	Filecoin	Arweave
영구 스토리지 비용	$10–11/TB	변동 (시장 기반)	$5–6/TB
구조화 데이터 지원	KV 레이어 제공	제한적	비구조화 위주
AI 처리량 목표	GB/s 수준	낮음	낮음
레이어1 통합	0G Chain에 직접 통합	독립 체인	독립 체인
인센티브 모델	PoRA + 로열티	Proof-of-Replication 등	Proof-of-Access 등

0G의 합의 메커니즘 요약​

• 스토리지: PoRA 로 무작위 청크 접근 증명
• 데이터 가용성: Merkle Root 기반 샘플링 검증
• 컴퓨트: 탈중앙화 AI 추론 노드와 정산 메커니즘

0G의 인센티브 메커니즘​

• 스토리지 비용: ZG 로 선불 결제, 기부 풀·보상 풀로 분배
• 기본 보상: PoRA 증명 시 즉시 블록 보상
• 지속 보상: 연간 4 % 기부 풀 전환, 영구 보관 유도
• 로열티: 초기 제공자에게 지속적인 로열티 지급

0G와 기존 솔루션 비교​

• Filecoin·Arweave와 유사점: 탈중앙화 스토리지 인센티브, 청크 기반 중복 저장
• 차이점: 0G는 AI 중심 설계, 구조화 데이터 지원, 비용 효율성, 높은 처리량 목표

결론​

0G는 분산 스토리지·데이터 가용성·컴퓨트 를 하나의 통합 플랫폼으로 묶어 온체인 AI를 실현하려는 야심찬 프로젝트입니다. 현재까지 모은 4천만 달러 와 강력한 파트너십은 프로젝트 진행에 큰 힘이 됩니다. 그러나 실제로 GB/s 수준의 처리량을 달성하고, 탈중앙화 인센티브가 장기적으로 지속 가능하도록 설계할 수 있는지는 아직 검증이 필요합니다.

주요 위험 요소​

• 기술 복잡성: 세 개의 레이어가 모두 고성능을 유지해야 함
• 경제적 지속 가능성: 영구 스토리지와 지속 보상이 장기적으로 충분한 인센티브를 제공할 수 있는가
• 생태계 채택: 개발자와 기업이 0G 기반 서비스를 실제로 채택할지 여부

전망​

0G가 제시한 모듈형, 탈중앙화, AI‑우선 설계는 Web3에서 AI 처리량을 크게 끌어올릴 잠재력을 가지고 있습니다. 성공한다면 AI를 공공재 로 전환해 누구나 접근·검증·활용할 수 있는 새로운 패러다임을 열게 될 것입니다. 그러나 기술적·경제적·생태계적 도전 과제를 어떻게 극복하느냐에 따라 결과가 달라질 것입니다.