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Tether의 MiningOS: 비트코인 채굴의 독점적 요새를 허물다

· 약 12 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

수년 동안 비트코인 채굴은 운영자를 특정 업체 생태계에 종속시키고, 중요한 운영 데이터를 가리며, 인위적인 진입 장벽을 만드는 독점 소프트웨어에 얽매여 왔습니다. 2026년 2월 2일, 테더 (Tether) 는 타사 의존성 없이 개인용 리그에서 기가와트급 팜까지 확장 가능한 Apache 2.0 라이선스 기반의 완전 오픈 소스 운영 체제인 MiningOS를 출시하며 이 모델을 타파했습니다.

이것은 단순한 또 하나의 오픈 소스 프로젝트가 아닙니다. 이는 연간 172억 달러 를 창출하며, 전 세계 암호화폐 채굴 시장이 2025년 27.7억 달러에서 2035년까지 91.8억 달러 로 성장할 것으로 예상되는 이 산업을 지배해 온 중앙 집중식 구조에 대한 정면 공격입니다. MiningOS는 채굴 인프라를 독점적인 지적 재산이 아닌 공공재로 취급하는 최초의 산업용 대안을 제시합니다.

블랙박스 문제: 독점 채굴 소프트웨어가 탈중앙화에 실패한 이유​

전통적인 비트코인 채굴 설정은 폐쇄적인 정원 (walled gardens) 처럼 운영됩니다. 채굴자는 운영 데이터를 중앙 집중식 클라우드 서비스로 라우팅하고, 펌웨어 제한을 강제하며, 모니터링 도구를 독점 플랫폼에 결합하는 벤더별 관리 소프트웨어가 포함된 ASIC 하드웨어를 구매합니다. 그 결과, 채굴자는 자신의 인프라를 진정으로 소유하지 못하게 됩니다.

테더의 발표 는 하드웨어와 관리 계층이 불투명하고 제조사에 의해 통제되는 이러한 "블랙박스" 구조를 명확히 겨냥하고 있습니다. 집에서 소수의 ASIC을 가동하는 소규모 운영자에게 이는 기본 모니터링을 위해 외부 플랫폼에 의존해야 함을 의미합니다. 여러 지역에 걸쳐 수십만 대의 기계를 관리하는 산업용 채굴 팜의 경우, 이는 재앙적인 규모의 벤더 종속 (vendor lock-in) 으로 이어집니다.

시점이 매우 중요합니다. 2025년에 Iris Energy, Riot Blockchain, Marathon Digital, Core Scientific, Cipher Mining 등 5개 주요 채굴 회사의 합산 가치는 45억 8,000만 달러에서 125억 8,000만 달러 사이를 기록했습니다. 이 거대 기업들은 규모의 경제를 누리고 있지만, 소규모 운영자들을 괴롭히는 동일한 독점 소프트웨어의 제약에 똑같이 취약합니다. MiningOS는 양쪽 모두에게 동일한 자체 호스팅 및 벤더 독립적 인프라를 제공함으로써 기술적 경쟁의 장을 평준화합니다.

피어 투 피어 (P2P) 아키텍처: Holepunch 기반​

MiningOS는 Holepunch P2P 프로토콜 을 기반으로 구축되었습니다. 이는 테더와 비트파이넥스 (Bitfinex) 가 2022년 검열 저항적인 애플리케이션 구축을 위해 출시한 것과 동일한 암호화 통신 스택입니다. 중앙 집중식 서버를 통해 데이터를 전송하는 기존의 채굴 관리 플랫폼과 달리, MiningOS는 채굴 장치가 통합된 P2P 네트워크를 통해 직접 통신하는 자체 호스팅 아키텍처를 통해 작동합니다.

이것은 이론적인 탈중앙화가 아니라 운영의 주권 (operational sovereignty) 입니다. 운영자는 외부 클라우드 서비스로 데이터를 라우팅하지 않고 로컬에서 채굴 활동을 관리합니다. 이 시스템은 분산형 홀펀칭 (DHT) 및 암호화 키 쌍을 사용하여 장치 간의 직접 연결을 설정하고, 타사 인프라와 독립적으로 작동하는 채굴 스웜 (swarms) 을 생성합니다.

회복 탄력성에 대한 시사점은 매우 큽니다. 중앙 집중식 채굴 플랫폼은 단일 장애점 (single point of failure) 을 나타냅니다. 벤더의 서버가 다운되면 운영이 중단됩니다. 벤더가 가격 모델을 변경하면 운영자는 더 많은 비용을 지불해야 합니다. 규제 압력이 벤더를 겨냥하면 채굴자는 규제 준수의 불확실성에 직면합니다. MiningOS는 설계 단계부터 이러한 의존성을 제거합니다. 테더 CEO 파올로 아르도이노 (Paolo Ardoino) 가 언급했듯이, 이 시스템은 "운영자를 타사 플랫폼에 종속시키지 않고도 개별 기계에서 여러 지역에 걸쳐 분산된 산업용 사이트까지 확장할 수 있습니다."

모듈식 및 하드웨어 불가지론: 제약 없는 확장​

MiningOS는 현대 비트코인 채굴을 뒷받침하는 ASIC 채굴기, 전력 분배 시스템, 냉각 인프라 및 물리적 시설의 복잡한 조합을 조정하는 모듈식 하드웨어 불가지론적 (hardware-agnostic) 시스템으로 설계되었습니다. The Block의 보고 에 따르면, 이 운영 체제는 "소규모 운영을 위한 경량 하드웨어에서 실행되거나 전체 사이트 배포 전반에 걸쳐 수십만 대의 채굴 장치를 모니터링하고 관리하도록 확장할 수 있습니다."

이러한 모듈성은 외관상의 것이 아니라 아키텍처 자체의 특징입니다. 이 시스템은 장치 통합을 운영 관리와 분리하여, 채굴자가 전체 소프트웨어 스택을 재구성하지 않고도 하드웨어 벤더를 교체할 수 있도록 합니다. 운영자가 비트메인 (Bitmain) 의 앤트마이너 (Antminer), 마이크로BT (MicroBT) 의 왓츠마이너 (Whatsminer) 또는 새롭게 등장하는 ASIC 모델을 사용하든 상관없이, MiningOS는 통합된 관리 계층을 제공합니다.

MiningOS와 함께 발표되었으며 향후 몇 달 내에 오픈 소스 커뮤니티와의 협력을 통해 완료될 예정인 Mining SDK는 이러한 모듈성을 개발자에게까지 확장합니다. 개발자는 장치 통합을 처음부터 구축하는 대신 미리 빌드된 워커 (workers), API 및 UI 구성 요소를 사용하여 맞춤형 채굴 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이를 통해 MiningOS는 단일 운영 체제에서 채굴 인프라 혁신을 위한 플랫폼으로 거듭납니다.

산업용 운영자에게 이는 이종 하드웨어 환경 전반에 걸친 신속한 배포를 의미합니다. 소규모 채굴자에게는 기업용 수준의 비용 없이 동일한 기업용 도구를 사용하는 것을 의미합니다. Apache 2.0 라이선스 는 수정 및 맞춤형 빌드를 자유롭게 배포할 수 있음을 보장하여, 독점 포크 (proprietary forks) 의 재등장을 방지합니다.

거인들에 대한 도전: 스테이블코인을 넘어선 테더의 전략적 행보​

MiningOS는 테더(Tether)가 비트코인 인프라 분야로 진출하는 가장 공격적인 행보를 보여주며, 이는 결코 고립된 실험이 아닙니다. 이 회사는 막대한 스테이블코인 예치금에서 발생하는 이자 수익에 힘입어 2025년에 100억 달러 이상의 순이익을 기록했다고 보고했습니다. 테더는 이러한 자본력을 바탕으로 채굴, 결제, 인프라 전반에 걸쳐 입지를 다지며, 스테이블코인 발행사에서 풀스택 비트코인 서비스 기업으로 변모하고 있습니다.

경쟁 구도는 이미 요동치고 있습니다. 잭 도시(Jack Dorsey)의 블록(Block)은 탈중앙화 채굴 툴링과 오픈 소스 ASIC 설계 노력을 지원하며, 독점적인 채굴 생태계에 반대하는 기업 연합을 형성하고 있습니다. MiningOS는 실험적인 프로토타입이 아닌 즉시 생산에 투입 가능한 소프트웨어를 제공함으로써 이러한 추세를 가속화합니다.

독점 소프트웨어 공급업체들은 전략적 딜레마에 직면해 있습니다. 연간 100억 달러의 이익을 내는 기업이 지원하는 오픈 소스 프로젝트와 소프트웨어 기능으로 경쟁하거나, 비즈니스 모델을 서비스 및 지원 중심으로 전환해야 합니다. 가능성 높은 결과는 독점 플랫폼이 프리미엄 기업용 계층으로 후퇴하는 반면, 오픈 소스 대안이 대중 시장을 점유하는 이분화 현상입니다.

이는 2000년대에 독점 유닉스(Unix) 시스템을 몰아냈던 엔터프라이즈 리눅스(Linux)의 전략과 유사합니다. 레드햇(Red Hat)은 리눅스를 폐쇄적으로 유지해서 승리한 것이 아니라, 오픈 소스 인프라에 대한 기업용 지원과 인증을 제공함으로써 승리했습니다. 빠르게 적응하는 채굴 업체들은 살아남겠지만, 독점적 락인(lock-in)을 고수하는 업체들은 마진 압박에 직면할 것입니다.

차고 채굴자에서 기가와트 농장까지: 민주화 논제​

"채굴의 민주화"라는 수사는 종종 권력의 집중을 가립니다. 결국 비트코인 채굴은 자본 집약적인 산업입니다. 저렴한 전기와 대량의 하드웨어 조달 능력을 갖춘 산업형 채굴장이 해시레이트를 장악하고 있습니다. 그렇다면 오픈 소스 소프트웨어가 어떻게 이 방정식을 바꿀 수 있을까요?

답은 운영 효율성과 지식 이전에 있습니다. 독점 소프트웨어를 사용하는 소규모 채굴자들은 가파른 학습 곡선과 공급업체가 강요하는 비효율성에 직면합니다. 그들은 대형 운영업체가 전력 관리를 최적화하거나, 장치 모니터링을 자동화하거나, 대규모 하드웨어 장애를 해결하는 방식을 알 수 없습니다. MiningOS는 산업 수준의 운영 기법을 검토하고 복제 가능하게 만듦으로써 이를 변화시킵니다.

전력 관리를 예로 들어보겠습니다. 산업형 채굴자들은 가변 전기 요금을 협상하고, 가격 급등 시 수익성을 극대화하기 위해 ASIC 스로틀링(throttling)을 자동화합니다. 독점 소프트웨어는 이러한 최적화 기능을 공급업체 대시보드 뒤에 숨기지만, 오픈 소스 코드는 이를 투명하게 공개합니다. 텍사스의 소규모 채굴자가 파라과이의 기가와트급 채굴장이 전력 자동화를 어떻게 구성하는지 검토하고, 동일한 로직을 로컬에서 구현할 수 있게 되는 것입니다.

이것은 자본의 민주화가 아닌 지식의 민주화입니다. 소규모 운영자들이 125억 8천만 달러의 시가총액을 가진 마라톤 디지털(Marathon Digital)과 갑자기 경쟁하게 되지는 않겠지만, 동일한 수준의 정교한 소프트웨어를 사용하여 운영하게 될 것입니다. 시간이 지남에 따라 이는 대형 채굴자와 소규모 채굴자 간의 운영 격차를 줄여, 채굴 수익성이 소프트웨어 공급업체와의 관계보다는 전기 비용과 하드웨어 조달 능력에 더 좌우되게 만들 것입니다.

환경적 영향 또한 중요합니다. 테더는 재생 에너지와 운영 효율성을 우선시하는 채굴 프로젝트를 명시적으로 지원합니다. 오픈 소스 소프트웨어는 투명한 에너지 회계를 가능하게 하여, 채굴자가 테라해시당 전력 소비를 검증하고 다양한 하드웨어 구성 간의 효율성 지표를 비교할 수 있게 합니다. 이러한 투명성은 업계가 저탄소 운영을 지향하도록 압박하는 동시에 그린워싱(greenwashing)이 지속되기 어렵게 만듭니다.

인프라 전쟁: 91억 8천만 달러 시장에서의 오픈 소스 vs 독점 소프트웨어​

전 세계 암호화폐 채굴 시장이 2035년까지 91억 8천만 달러 규모로 성장 (연평균 성장률 12.73%)할 것으로 예상됨에 따라, 소프트웨어 플랫폼을 둘러싼 수십억 달러 규모의 격전지가 형성되고 있습니다. 비트코인 채굴 하드웨어 자체만으로도 2025년 6억 4,562만 달러에서 2035년 22억 5천만 달러로 성장 할 것으로 보이며, 소프트웨어 및 관리 플랫폼은 중요한 인접 수익원이 될 것입니다.

MiningOS는 라이선스를 통해 직접적인 수익을 창출하지는 않지만, 테더가 마이닝 풀 통합, 에너지 차익거래 서비스, ASIC 판매 파트너십, 인프라 금융 등 인접 시장의 가치를 선점할 수 있도록 전략적 위치를 확보해 줍니다. 무료 오픈 소스 운영 소프트웨어를 제공함으로써, 테더는 자사의 다른 채굴 관련 서비스들을 필수 불가결하게 만드는 네트워크 효과를 구축할 수 있습니다.

이를 소프트웨어 라이선스와 SaaS 구독에 전적으로 의존하는 독점 공급업체들과 비교해 보십시오. MiningOS가 널리 채택된다면, 이 업체들은 채굴자들이 오픈 소스 대안으로 전환하는 것과 개발자들이 마이닝 SDK를 기반으로 경쟁 도구를 구축하는 것, 이 두 가지 방향에서 수익 침식에 직면하게 될 것입니다. 네트워크 효과는 반대로 작용하여, 더 많은 채굴자가 오픈 소스 코드베이스에 기여할수록 독점 대안들의 기능적 경쟁력은 상대적으로 약화될 것입니다.

전 세계 채굴 시장 점유율의 44.1%를 차지하는 북미 시장 은 특히 오픈 소스의 파급력에 취약합니다. 미국 채굴자들은 공급업체 의존성과 데이터 주권을 점점 더 엄격하게 검토하는 규제 환경에서 운영되고 있습니다. 자체 호스팅이 가능한 P2P 방식의 채굴 관리 방식은 클라우드 기반의 독점 플랫폼보다 이러한 규제 선호도에 더 잘 부합합니다.

향후 전망: 채굴 SDK와 커뮤니티 개발​

테더(Tether)의 채굴 SDK 발표는 MiningOS가 단지 시작일 뿐이라는 신호입니다. 이 SDK를 통해 개발자들은 장치 통합이나 운영 프리미티브(operational primitives)를 처음부터 다시 만들지 않고도 채굴 애플리케이션을 구축할 수 있게 됩니다. 이것이 바로 오픈 소스 모델의 효과가 진정으로 배가되는 지점입니다. SDK를 기반으로 구축하는 모든 개발자는 상호 운용 가능한 채굴 도구의 성장하는 생태계에 기여하게 됩니다.

잠재적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

  • 실시간 전기 요금에 따라 ASIC 스로틀링을 자동화하는 에너지 시장 차익 거래 도구
  • 머신 러닝을 사용하여 하드웨어 고장이 발생하기 전에 감지하는 예측 유지보수 시스템
  • 수익성 지표에 따라 채굴 대상을 동적으로 전환하는 크로스 풀 최적화 엔진
  • ASIC에서 추가적인 성능을 끌어내는 커뮤니티 주도형 펌웨어 대안

"오픈 소스 커뮤니티와의 협업"을 통한 SDK의 완성은 테더가 MiningOS를 단순한 제품이 아닌 플랫폼으로 포지셔닝하고 있음을 시사합니다. 이는 리눅스(Linux)를 기업용 인프라의 지배자로 만든 전략과 동일합니다. 즉, 견고한 커널을 제공하고 커뮤니티의 혁신을 장려하며, 수천 명의 개발자가 개별 기업이 예측할 수 없는 방향으로 생태계를 확장하도록 하는 것입니다.

채굴자들에게 이는 MiningOS의 기능 세트가 내부 개발 주기에 갇힌 폐쇄형 대안들보다 더 빠르게 진화할 것임을 의미합니다. 비트코인 네트워크 측면에서는 채굴 인프라가 더욱 탄력적이고 투명하며 접근하기 쉬워짐을 뜻하며, 이는 그동안 폐쇄형 소프트웨어가 조용히 훼손해 온 탈중앙화 정신을 강화하는 결과로 이어집니다.

오픈 소스의 대전환​

테더의 MiningOS는 비트코인 채굴 산업에 있어 명확한 전환점입니다. 지난 10년 넘게 업계는 폐쇄형 소프트웨어를 필요한 타협으로 받아들여 왔으며, 편의를 대가로 벤더 종속(vendor lock-in)과 중앙 집중식 관리를 수용해 왔습니다. MiningOS는 그러한 타협이 결코 필수적이지 않았음을 증명합니다.

피어 투 피어(P2P) 아키텍처는 제3자 의존성을 제거합니다. 모듈식 설계는 하드웨어의 유연성을 보장합니다. Apache 2.0 라이선스는 다시 중앙화되는 것을 방지합니다. 그리고 채굴 SDK는 정적인 소프트웨어를 지속적인 혁신을 위한 플랫폼으로 탈바꿈시킵니다. 이는 점진적인 개선이 아니라 폐쇄형 모델에 대한 구조적인 대안입니다.

기존 벤더들의 대응에 따라 MiningOS가 업계 표준이 될지 아니면 틈새 프로젝트로 남을지가 결정될 것입니다. 하지만 궤적은 분명합니다. 2035년까지 약 100억 달러 규모에 이를 것으로 예상되는 시장에서, 오픈 소스 인프라는 그 어떤 폐쇄형 대안보다 비트코인의 탈중앙화 원칙과 더 잘 부합합니다.

차고에서 5대의 ASIC을 가동하는 채굴자이든, 여러 대륙에 걸쳐 5만 대의 기기를 운영하는 채굴자이든, 이제 문제는 오픈 소스 채굴 소프트웨어가 실행 가능한지가 아닙니다. 블랙박스 소프트웨어에 계속 의존하는 위험을 감당할 수 있는가의 문제입니다.

출처​

멀티 에이전트 AI 시스템 가동: 네트워크화된 조정의 서막

· 약 10 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

2026년 2월 11일, 코인베이스(Coinbase)가 에이전틱 월렛(Agentic Wallets)을 발표했을 때, 그것은 단순한 제품 출시가 아니었습니다. 이는 하나의 전환점이 되었습니다. AI 에이전트는 단일 작업을 수행하는 고립된 도구에서 복잡한 워크플로우를 조정하고, 가상자산(crypto assets)을 관리하며, 인간의 개입 없이 거래할 수 있는 자율적인 경제 주체로 진화했습니다. 멀티 에이전트 AI 시스템의 시대가 도래한 것입니다.

모놀리식 LLM에서 협업 에이전트 생태계로​

수년 동안 AI 개발은 더 크고 더 유능한 언어 모델을 구축하는 데 집중해 왔습니다. GPT-4, Claude 및 그 후속 모델들은 놀라운 능력을 보여주었지만, 인간의 지시를 기다리는 강력한 도구로서 고립되어 작동했습니다. 그 패러다임이 이제 무너지고 있습니다.

2026년에는 합의점이 이동했습니다. 미래는 모놀리식 초지능(monolithic superintelligence)이 아니라, 복잡한 문제를 해결하기 위해 협업하는 전문화된 AI 에이전트들의 네트워크화된 생태계에 있다는 것입니다. 가트너(Gartner)에 따르면, 2025년 5% 미만이었던 기업용 애플리케이션 중 40%가 올해 말까지 특정 작업용 AI 에이전트를 탑재할 것으로 예상되며, 이는 비약적인 도약입니다.

메인프레임 컴퓨터에서 클라우드 마이크로서비스로의 전환과 같이 생각하면 됩니다. 모든 것을 처리하려는 하나의 거대한 모델 대신, 현대의 AI 시스템은 청구, 물류, 고객 서비스 또는 리스크 관리와 같은 특정 기능에 최적화된 수십 개의 전문 에이전트를 배치하여 표준화된 프로토콜을 통해 함께 작동합니다.

에이전트 조정을 구동하는 프로토콜들​

이러한 변화는 우연히 일어난 것이 아닙니다. 2025년에 등장한 두 가지 핵심 인프라 표준이 2026년 현재 프로덕션 규모의 멀티 에이전트 시스템을 가능하게 하고 있습니다. 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)과 에이전트 대 에이전트 프로토콜(Agent-to-Agent Protocol, A2A)입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): 2024년 11월 앤스로픽(Anthropic)이 발표한 MCP는 AI 애플리케이션의 USB-C 포트처럼 작동합니다. USB-C가 장치 연결을 표준화한 것처럼, MCP는 AI 에이전트가 데이터 시스템, 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구 및 개발 환경에 연결하는 방식을 표준화합니다. 이 프로토콜은 언어 서버 프로토콜(LSP)의 검증된 메시징 패턴을 재사용하며 JSON-RPC 2.0 기반으로 실행됩니다.

2026년 초까지 앤스로픽, OpenAI, 구글(Google)을 포함한 주요 기업들은 MCP를 기반으로 구축하여 사실상의 상호운용성 표준으로 확립했습니다. MCP는 컨텍스트 통신, 메모리 관리 및 작업 계획을 처리하여 에이전트가 복잡한 워크플로우 전반에서 일관된 상태를 유지할 수 있도록 합니다.

에이전트 대 에이전트 프로토콜(A2A): 2025년 4월 구글이 Atlassian, Box, PayPal, Salesforce, SAP, ServiceNow를 포함한 50개 이상의 기술 파트너의 지원을 받아 도입한 A2A는 에이전트 간의 직접적인 통신을 가능하게 합니다. crewAI나 LangChain과 같은 프레임워크가 자체 생태계 내에서 멀티 에이전트 워크플로우를 자동화하는 반면, A2A는 서로 다른 공급업체와 플랫폼의 에이전트가 원활하게 조정할 수 있도록 하는 범용 메시징 레이어 역할을 합니다.

2026년에 나타난 프로토콜 스택의 합의는 명확합니다. **도구 통합을 위한 MCP, 에이전트 통신을 위한 A2A, 그리고 상거래를 위한 AP2(Agent Payments Protocol)**입니다. 이 표준들은 함께 "보이지 않는 경제(invisible economy)"를 가능하게 합니다. 즉, 자율 시스템이 배경에서 작동하며 작업을 조정하고 인간의 개입 없이 거래를 정산하는 것입니다.

가속화되는 실제 기업 도입​

멀티 에이전트 오케스트레이션은 개념 증명(PoC) 단계를 넘어섰습니다. 의료 분야에서 AI 에이전트는 이제 환자 접수, 보험금 청구 처리 및 규정 준수 감사를 조정하여 환자 참여도와 지불자의 효율성을 모두 개선하고 있습니다. 공급망 관리에서는 여러 에이전트가 여러 분야와 지리적 경계를 넘어 협업하며, 실시간으로 배송 경로를 변경하고 리스크를 표시하며 배송 예상 시간을 조정합니다.

IT 서비스 제공업체인 제트로닉스(Getronics)는 ServiceNow와 같은 플랫폼 간의 통합을 통해 연간 100만 건 이상의 IT 티켓을 자동화하기 위해 멀티 에이전트 시스템을 활용했습니다. 소매업에서 에이전틱 시스템은 초개인화된 프로모션과 수요에 따라 적응하는 가격 책정 전략을 가능하게 합니다.

최근 기업 설문 조사에 따르면, 2028년까지 조직의 38%가 AI 에이전트를 인간 팀 내의 정규 팀원으로 받아들일 것으로 예상하고 있습니다. AI 에이전트가 제안하고 실행하는 동안 인간이 감독하고 거버넌스를 수행하는 혼합 팀 모델(blended team model)이 새로운 운영 표준이 되고 있습니다.

블록체인 브리지: 자율적 경제 주체​

아마도 가장 혁신적인 발전은 멀티 에이전트 AI와 블록체인 기술의 융합일 것입니다. 이는 에이전트가 독립적인 경제 참여자로 기능하는 새로운 디지털 상거래 계층을 창출합니다.

코인베이스의 에이전틱 월렛은 자율 에이전트를 위해 특별히 제작된 암호화 인프라를 제공하여, 에이전트가 디지털 자산을 스스로 관리하고 거래를 실행하며 스테이블코인 레일을 사용하여 결제를 정산할 수 있도록 합니다. 솔라나(Solana)의 AI 추론 기능을 암호화 화폐 지갑에 직접 통합한 것 또한 또 다른 주요 이정표입니다.

그 영향은 수치로 나타납니다. AI 에이전트는 2025년 말까지 탈중앙화 금융(DeFi) 거래량의 15~20%를 주도할 수 있으며, 2026년 초 데이터에 따르면 이 전망치를 초과할 것으로 보입니다. 예측 시장 플랫폼인 폴리마켓(Polymarket)에서 AI 에이전트는 이미 거래 활동의 30% 이상을 차지하고 있습니다.

이더리움의 ERC-8004 표준("신뢰가 필요 없는 에이전트(Trustless Agents)")은 온체인 등록소, 에이전트용 NFT 기반 휴대용 ID, 신뢰 점수를 구축하기 위한 검증 가능한 피드백 메커니즘 및 출력에 대한 플러그형 증명을 통해 자율 시스템에 내재된 신뢰 문제를 해결합니다. 코인베이스, 이더리움 재단, 메타마스크(MetaMask) 및 기타 주요 조직 간의 협력을 통해 에이전트 기반 암호화 결제를 위한 A2A x402 확장 기능이 개발되었으며, 현재 실제 운영 중입니다.

500억 달러 규모의 시장 기회​

재무적 이해관계는 엄청납니다. 글로벌 AI 에이전트 시장은 2024년에 51억 달러에 도달했으며, 2030년까지 471억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 특히 암호화폐 분야 내에서 AI 에이전트 토큰은 폭발적인 성장을 경험했으며, 해당 섹터는 1년 만에 230억 달러에서 500억 달러 이상으로 확장되었습니다.

주요 프로젝트로는 높은 처리량과 빠른 최종성(fast finality)으로 AI 에이전트 기반 애플리케이션을 끌어들이며 강화된 니어 프로토콜(NEAR Protocol), 탈중앙화 머신러닝을 구동하는 비텐서(Bittensor, TAO), 자율 경제 에이전트를 가능하게 하는 페치 에이아이(Fetch.ai, FET), 그리고 2024년 말 가격이 850% 급등하며 시가총액 8억 달러에 육박한 버추얼스 프로토콜(Virtuals Protocol, VIRTUAL) 등이 있습니다.

벤처 캐피털은 에이전트 간(agent-to-agent) 상거래 인프라로 몰려들고 있습니다. 전체 블록체인 시장은 2027년까지 1,628억 4,000만 달러로 예측되며, 멀티 에이전트 AI 시스템은 중요한 성장 동력이 될 것입니다.

두 가지 아키텍처 모델의 등장​

멀티 에이전트 시스템은 일반적으로 두 가지 설계 패턴 중 하나를 따르며, 각 패턴은 뚜렷한 장단점을 가지고 있습니다.

계층형 아키텍처 (Hierarchical Architecture): 주도 에이전트가 전문화된 하위 에이전트들을 조율하여 협업과 조정을 최적화합니다. 이 모델은 중앙 집중식 제어 및 감독 지점을 도입하므로 명확한 거버넌스와 책임이 필요한 기업에 매력적입니다. 인간 감독자는 주로 주도 에이전트와 상호 작용하며, 주도 에이전트는 전문가들에게 작업을 위임합니다.

피어 투 피어 아키텍처 (Peer-to-Peer Architecture): 에이전트들이 중앙 컨트롤러 없이 직접 협업하며, 강력한 통신 프로토콜이 필요하지만 더 큰 회복 탄력성과 탈중앙화를 제공합니다. 이 모델은 조직 간 공급망이나 탈중앙화 금융 시스템과 같이 단일 에이전트가 완전한 가시성이나 권한을 갖지 않는 시나리오에서 탁월합니다.

이러한 모델 간의 선택은 사용 사례에 따라 달라집니다. 기업 IT 및 헬스케어 분야는 규제 준수 및 감사 가능성을 위해 계층형 시스템을 선호하는 경향이 있는 반면, DeFi 및 블록체인 상거래는 탈중앙화 원칙에 부합하는 피어 투 피어 모델을 선호합니다.

신뢰 격차와 인간의 감독​

빠른 기술적 진보에도 불구하고 신뢰는 여전히 중요한 병목 현상으로 남아 있습니다. 2024년에는 경영진의 43%가 완전 자율형 AI 에이전트에 대한 신뢰를 표명했습니다. 2025년까지 그 수치는 22%로 떨어졌으며, 60%는 에이전트가 감독 없이 작업을 관리하는 것을 완전히 신뢰하지 않습니다.

이것은 퇴보가 아니라 성숙의 과정입니다. 조직이 운영 환경에 에이전트를 배치함에 따라 예외 상황(edge cases), 조정 실패, 그리고 때로는 엄청난 실수를 경험하게 되었습니다. 업계는 자율성을 줄이는 것이 아니라 감독 체계를 재설계함으로써 대응하고 있습니다.

새롭게 부상하는 모델은 AI 에이전트를 의사 결정자가 아닌 제안된 실행자로 취급합니다. 에이전트는 데이터를 분석하고, 행동을 권고하며, 사전 승인된 워크플로우를 실행하는 반면, 인간은 가이드라인(guardrails)을 설정하고, 결과를 감사하며, 예외 상황이 발생할 때 개입합니다. 감독은 사후 고려 사항이 아니라 설계 원칙이 되고 있습니다.

Forrester에 따르면, 현재 고객 경험 리더의 75%는 AI를 대체 수단이 아닌 인간의 증폭기로 보고 있으며, 조직의 61%는 적절하게 거버넌스가 이루어질 때 에이전트형 AI가 혁신적인 잠재력을 가진다고 믿습니다.

향후 전망: 멀티모달 코디네이션 및 역량 확장​

멀티 에이전트 시스템을 위한 2026년 로드맵에는 상당한 역량 확장이 포함되어 있습니다. MCP는 이미지, 비디오, 오디오 및 기타 미디어 유형을 지원하도록 진화하고 있습니다. 이는 에이전트가 단지 읽고 쓰는 것뿐만 아니라 보고 듣고, 잠재적으로 시청하게 될 것임을 의미합니다.

2025년 말에는 서명, 출처 및 검증을 위해 블록체인 기술과의 통합이 증가하여 준수 및 책임에 중요한 에이전트 행동에 대한 불변의 로그를 제공했습니다. 이러한 추세는 기업들이 감사 가능한 AI를 요구함에 따라 2026년에 가속화되고 있습니다.

멀티 에이전트 오케스트레이션은 실험적 단계에서 필수 인프라로 전환되고 있습니다. 2026년 말까지 이는 선도적인 기업이 운영되는 방식의 중추가 될 것이며, 단순한 기능이 아니라 비즈니스 운영의 기초 레이어로 내장될 것입니다.

모든 것을 바꾸는 인프라 계층​

멀티 에이전트 AI 시스템은 점진적인 개선 그 이상을 의미하며, 지능형 시스템을 구축하는 방식의 패러다임 전환입니다. MCP 및 A2A를 통한 통신 표준화, 신뢰와 결제를 위한 블록체인 통합, 그리고 핵심 설계 원칙으로 인간의 감독을 내장함으로써 업계는 자율 경제를 위한 인프라를 구축하고 있습니다.

AI 에이전트는 더 이상 인간의 명령을 기다리는 수동적인 도구가 아닙니다. 그들은 자산을 관리하고, 워크플로우를 조정하며, 복잡한 다단계 프로세스를 실행하는 디지털 상거래의 적극적인 참여자입니다. 이제 문제는 멀티 에이전트 시스템이 기업 운영과 디지털 금융을 변화시킬 것인지 여부가 아니라, 조직이 새로운 현실에 얼마나 빨리 적응할 수 있는지입니다.

블록체인 인프라를 기반으로 구축하는 개발자에게 멀티 에이전트 AI와 크립토 레일(crypto rails)의 융합은 전례 없는 기회를 창출합니다. 에이전트는 대규모로 운영되기 위해 안정적이고 고성능인 블록체인 인프라가 필요합니다.

BlockEden.xyz는 AI 에이전트 애플리케이션을 구동하는 블록체인 네트워크를 위한 엔터프라이즈급 API 인프라를 제공합니다. 서비스 살펴보기를 통해 멀티 에이전트 미래를 위해 설계된 기반 위에서 자율 시스템을 구축해 보세요.

출처​

Gensyn의 Judge: 비트 단위의 정확한 재현성이 불투명한 AI API 시대를 끝내는 방법

· 약 18 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

ChatGPT, Claude 또는 Gemini를 쿼리할 때마다 사용자는 보이지 않는 블랙박스를 신뢰하게 됩니다. 모델 버전은? 알 수 없습니다. 정확한 가중치(weights)는? 비공개입니다. 출력이 사용자가 생각하는 모델에 의해 생성되었는지, 아니면 조용히 업데이트된 변형인지 여부? 확인이 불가능합니다. 레시피나 상식을 묻는 일반 사용자에게 이러한 불투명함은 단순히 짜증 나는 일일 뿐입니다. 하지만 금융 거래 알고리즘, 의료 진단, 법률 계약 분석과 같은 고위험 AI 의사 결정에 있어 이는 근본적인 신뢰의 위기입니다.

2025년 말에 출시되어 2026년에 본격적인 운영을 시작하는 Gensyn's Judge는 혁신적인 대안을 제시합니다. 모든 추론을 비트 단위까지 재현할 수 있는 암호학적으로 검증 가능한 AI 평가입니다. OpenAI나 Anthropic이 올바른 모델을 제공한다고 믿는 대신, Judge는 특정하고 사전에 합의된 AI 모델이 실제 데이터에 대해 결정론적으로 실행되었음을 누구나 확인할 수 있게 하며, 암호화 증명을 통해 결과가 조작되지 않았음을 보장합니다.

기술적 돌파구는 AI 재현성의 골칫거리인 부동 소수점 비결정성 (floating-point nondeterminism)을 제거하는 Gensyn의 검증 시스템인 Verde입니다. Verde는 기기 간에 비트 단위로 정확한 연산을 강제함으로써, 런던의 NVIDIA A100과 도쿄의 AMD MI250에서 동일한 모델을 실행했을 때 온체인에서 증명 가능한 동일한 결과를 얻을 수 있도록 보장합니다. 이는 탈중앙화 금융 (DeFi), 자율 에이전트 및 투명성이 선택이 아닌 생존의 문제인 모든 애플리케이션에 검증 가능한 AI를 가능하게 합니다.

불투명한 API 문제: 검증 없는 신뢰​

AI 산업은 API를 기반으로 운영됩니다. 개발자는 REST 엔드포인트를 통해 OpenAI의 GPT-4, Anthropic의 Claude 또는 Google의 Gemini를 통합하여 프롬프트를 보내고 응답을 받습니다. 하지만 이러한 API는 근본적으로 불투명합니다.

버전 불확실성: gpt-4를 호출할 때 정확히 어떤 버전을 사용하고 있습니까? GPT-4-0314인가요? GPT-4-0613인가요? 아니면 조용히 업데이트된 변형인가요? 제공업체는 공개 발표 없이 패치를 자주 배포하여 하룻밤 사이에 모델 동작을 변경합니다.

감사 추적 부재: API 응답에는 어떤 모델이 이를 생성했는지에 대한 암호화 증명이 포함되어 있지 않습니다. 만약 OpenAI가 특정 지역이나 고객에게 검열되거나 편향된 변형을 제공하더라도 사용자는 이를 감지할 방법이 없습니다.

조용한 성능 저하: 제공업체는 비용을 절감하기 위해 모델을 "로보토마이즈 (lobotomize)"하여 동일한 API 계약을 유지하면서 추론 품질을 낮출 수 있습니다. 사용자들은 GPT-4가 시간이 지남에 따라 "멍청해졌다"고 보고하지만, 투명한 버전 관리가 없으면 이러한 주장은 일화적인 수준에 머뭅니다.

비결정론적 출력: 온도 설정, 배치 처리 또는 하드웨어 수준의 부동 소수점 반올림 오류로 인해 동일한 입력으로 동일한 모델을 두 번 쿼리해도 다른 결과가 나올 수 있습니다. 이는 감사를 불가능하게 만듭니다. 출력이 재현 가능하지 않은데 어떻게 정확성을 검증할 수 있습니까?

일반적인 애플리케이션의 경우 이러한 문제는 불편함에 불과합니다. 하지만 고위험 의사 결정에서는 치명적인 장애물입니다. 다음을 고려해 보십시오.

알고리즘 트레이딩: 헤지 펀드가 DeFi 포지션에서 5,000만 달러를 관리하는 AI 에이전트를 배치합니다. 에이전트는 X (구 트위터) 게시물에서 시장 심리를 분석하기 위해 GPT-4에 의존합니다. 거래 세션 도중 모델이 조용히 업데이트되면 심리 점수가 예기치 않게 바뀌어 의도치 않은 청산이 발생할 수 있습니다. 펀드는 모델이 오작동했다는 증거가 없으며, OpenAI의 로그는 공개적으로 감사할 수 없습니다.

의료 진단: 병원에서 암 치료법을 추천하기 위해 AI 모델을 사용합니다. 규정에 따라 의사는 의사 결정 과정을 문서화해야 합니다. 그러나 AI 모델 버전을 확인할 수 없다면 감사 추적은 불완전합니다. 의료 과실 소송은 어떤 모델이 추천을 생성했는지 입증하는 데 달려 있을 수 있지만, 불투명한 API로는 불가능합니다.

DAO 거버넌스: 탈중앙화 자율 조직이 금고 제안에 투표하기 위해 AI 에이전트를 사용합니다. 커뮤니티 구성원들은 에이전트가 특정 결과에 유리하도록 조작된 변형이 아니라 승인된 모델을 사용했다는 증거를 요구합니다. 암호화 검증이 없으면 투표는 정당성을 잃게 됩니다.

이것이 바로 Gensyn이 목표로 하는 신뢰의 간극입니다. AI가 중요한 의사 결정에 내장됨에 따라 모델의 진위와 동작을 확인할 수 없는 능력은 "고위험 환경에서 에이전틱 (agentic) AI를 배포하는 데 근본적인 차단 요소"가 됩니다.

Judge: 검증 가능한 AI 평가 프로토콜​

Judge는 사전에 합의된 결정론적 AI 모델을 실제 입력에 대해 실행하고 그 결과를 누구나 이의를 제기할 수 있는 블록체인에 기록함으로써 불투명성 문제를 해결합니다. 프로토콜의 작동 방식은 다음과 같습니다.

1. 모델 커밋 (Model commitment): 참여자들은 AI 모델의 아키텍처, 가중치 및 추론 구성에 합의합니다. 이 모델은 해싱되어 온체인에 기록됩니다. 해시는 암호학적 지문 역할을 합니다. 합의된 모델에서 조금이라도 벗어나면 다른 해시가 생성됩니다.

2. 결정론적 실행 (Deterministic execution): Judge는 기기 간에 비트 단위로 정확한 재현성을 보장하는 Gensyn's Reproducible Runtime을 사용하여 모델을 실행합니다. 이는 잠시 후에 살펴볼 중요한 혁신인 부동 소수점 비결정성을 제거합니다.

3. 공개 커밋 (Public commitment): 추론 후, Judge는 출력물 (또는 그 해시)을 온체인에 게시합니다. 이는 특정 입력에 대해 모델이 생성한 결과에 대한 영구적이고 감사 가능한 기록을 생성합니다.

4. 이의 제기 기간 (Challenge period): 누구나 모델을 독립적으로 다시 실행하여 결과에 이의를 제기할 수 있습니다. 출력이 다를 경우 사기 증명 (fraud proof)을 제출합니다. Verde의 심판 위임 메커니즘 (refereed delegation mechanism)은 결과가 갈라지는 연산 그래프상의 정확한 연산자를 찾아냅니다.

5. 사기에 대한 슬래싱 (Slashing for fraud): 이의 제기자가 Judge가 잘못된 결과를 생성했음을 증명하면, 원래 실행자는 처벌을 받습니다 (스테이킹된 토큰 슬래싱). 이는 경제적 인센티브를 일치시킵니다. 실행자는 모델을 올바르게 실행함으로써 수익을 극대화합니다.

Judge는 AI 평가를 "API 제공업체를 신뢰하라"에서 "암호화 증명을 검증하라"로 전환합니다. 모델의 동작은 공개적이고 감사 가능하며 집행 가능해지며, 더 이상 독점적인 엔드포인트 뒤에 숨겨지지 않습니다.

Verde : 부동 소수점 비결정론 제거​

검증 가능한 AI 의 핵심 기술적 과제는 결정론 (determinism) 입니다. 신경망은 추론 과정에서 수십억 개의 부동 소수점 연산을 수행합니다. 현대적인 GPU 에서 이러한 연산은 완벽하게 재현되지 않습니다.

비결합성 (Non-associativity) : 부동 소수점 덧셈은 결합 법칙이 성립하지 않습니다. 반올림 오차로 인해 (a + b) + c 는 a + (b + c) 와 다른 결과를 낼 수 있습니다. GPU 는 수천 개의 코어에서 부분 합을 병렬로 처리하며, 부분 합이 누적되는 순서는 하드웨어 및 드라이버 버전에 따라 달라집니다.

커널 스케줄링 변동성 (Kernel scheduling variability) : GPU 커널 (행렬 곱셈이나 어텐션 등) 은 작업 부하, 드라이버 최적화 또는 하드웨어 아키텍처에 따라 다른 순서로 실행될 수 있습니다. 동일한 모델을 동일한 GPU 에서 두 번 실행하더라도 커널 스케줄링이 다르면 다른 결과가 나올 수 있습니다.

배치 크기 의존성 (Batch-size dependency) : 연구에 따르면 LLM 추론은 시스템 수준에서 비결정론적 인데, 이는 출력이 배치 크기에 따라 달라지기 때문입니다. 많은 커널 (matmul, RMSNorm, 어텐션) 은 얼마나 많은 샘플이 함께 처리되는지에 따라 수치 출력을 변경합니다. 배치 크기 1 로 추론하면 배치 크기 8 로 처리된 동일한 입력과는 다른 값이 생성됩니다.

이러한 문제들로 인해 표준 AI 모델은 블록체인 검증에 적합하지 않습니다. 두 명의 검증자가 동일한 추론을 다시 실행하여 약간 다른 출력을 얻는다면, 누구의 말이 맞을까요? 결정론이 없다면 합의는 불가능합니다.

Verde 는 모든 장치에서 부동 소수점 연산의 순서를 제어하여 하드웨어 비결정론을 제거하는 라이브러리인 RepOps (Reproducible Operators, 재현 가능한 연산자) 를 통해 이 문제를 해결합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

정형화된 리덕션 순서 (Canonical reduction orders) : RepOps 는 행렬 곱셈과 같은 연산에서 부분 결과를 합산할 때 결정론적인 순서를 강제합니다. GPU 스케줄러가 결정하게 두는 대신, RepOps 는 모든 하드웨어에서 "0번 열을 더하고, 그다음 1번 열, 그다음 2번 열..." 과 같이 명시적으로 순서를 지정합니다. 이를 통해 (a + b) + c 가 항상 동일한 시퀀스로 계산되도록 보장합니다.

커스텀 CUDA 커널 (Custom CUDA kernels) : Gensyn 은 순수 속도보다 재현성을 우선시하는 최적화된 커널을 개발했습니다. RepOps 행렬 곱셈은 표준 cuBLAS 에 비해 오버헤드가 30% 미만 인데, 이는 결정론을 위한 합리적인 절충안입니다.

드라이버 및 버전 고정 (Driver and version pinning) : Verde 는 버전이 고정된 GPU 드라이버와 정형화된 구성을 사용하여, 서로 다른 하드웨어에서 실행되는 동일한 모델이 비트 단위까지 동일한 출력을 생성하도록 보장합니다. 한 데이터 센터의 NVIDIA A100 에서 실행되는 모델의 출력은 다른 데이터 센터의 AMD MI250 에서 나오는 출력과 비트 단위로 일치합니다.

이것이 Judge 의 검증을 가능하게 하는 획기적인 기술입니다. 비트 단위로 정확한 재현성 은 검증자가 실행자를 신뢰하지 않고도 독립적으로 결과를 확인할 수 있음을 의미합니다. 해시가 일치하면 추론은 올바른 것이며, 이는 수학적으로 증명 가능합니다.

중재된 위임 (Refereed Delegation) : 전체 재계산 없는 효율적인 검증​

결정론적 실행이 가능하더라도, AI 추론을 그대로 검증하는 것은 비용이 많이 듭니다. 700억 개의 파라미터를 가진 모델이 1,000개의 토큰을 생성하는 데 10 GPU 시간이 걸릴 수 있습니다. 검증자가 정확성을 확인하기 위해 모든 추론을 다시 실행해야 한다면, 검증 비용이 실행 비용과 같아져 탈중앙화의 목적이 퇴색됩니다.

Verde 의 중재된 위임 메커니즘 (refereed delegation mechanism) 은 검증 비용을 기하급수적으로 낮춥니다.

여러 명의 신뢰할 수 없는 실행자 : 하나의 실행자 대신, Judge 는 여러 독립적인 제공자에게 작업을 할당합니다. 각 제공자는 동일한 추론을 실행하고 결과를 제출합니다.

불일치 시 조사 시작 : 모든 실행자가 동의하면 결과가 수락되며 추가 검증은 필요하지 않습니다. 출력이 다를 경우 Verde 는 챌린지 게임 (challenge game) 을 시작합니다.

계산 그래프에 대한 이진 탐색 : Verde 는 전체 추론을 다시 실행하지 않습니다. 대신 모델의 계산 그래프에 대해 이진 탐색을 수행하여 결과가 갈라지는 첫 번째 연산자를 찾습니다. 이를 통해 불일치를 일으키는 정확한 레이어 (예 : "어텐션 레이어 47, 헤드 8") 를 핀포인트로 찾아냅니다.

최소한의 중재자 계산 : 중재자 (제한된 컴퓨팅 파워를 가진 스마트 컨트랙트 또는 검증자일 수 있음) 는 전체 순전파가 아닌 논란이 된 연산자만 확인합니다. 80개 레이어가 있는 70B 파라미터 모델의 경우, 최악의 상황에서도 약 7개 레이어 (log₂ 80) 만 확인하면 됩니다.

이 접근 방식은 단순 복제 방식보다 1,350% 이상 더 효율적 입니다 (모든 검증자가 모든 것을 다시 실행하는 경우 대비). Gensyn 은 암호화 증명, 게임 이론 및 최적화된 프로세스를 결합하여 중복 계산 없이 올바른 실행을 보장합니다.

그 결과, Judge 는 AI 워크로드를 대규모로 검증할 수 있으며, 수천 개의 신뢰할 수 없는 노드가 컴퓨팅에 기여하고 정직하지 않은 실행자는 적발되어 처벌받는 탈중앙화 추론 네트워크를 가능하게 합니다.

중요한 AI 의사결정 : 투명성이 중요한 이유​

Judge 의 타겟 시장은 일반적인 챗봇이 아닙니다. 검증 가능성이 '있으면 좋은 것' 이 아니라 규제적 또는 경제적 요구 사항인 애플리케이션입니다. 불투명한 API 가 치명적으로 실패하는 시나리오는 다음과 같습니다.

탈중앙화 금융 (DeFi) : 자율 거래 에이전트는 수십억 달러의 자산을 관리합니다. 에이전트가 포트폴리오 리밸런싱 시점을 결정하기 위해 AI 모델을 사용하는 경우, 사용자는 모델이 조작되지 않았다는 증거가 필요합니다. Judge 는 온체인 검증을 지원합니다. 에이전트는 특정 모델 해시를 약속하고, 그 출력에 따라 거래를 실행하며, 누구나 결정 로직에 이의를 제기할 수 있습니다. 이러한 투명성은 악의적인 에이전트가 증거 없이 "AI 가 청산하라고 했다" 고 주장하며 자금을 탈취하는 (rug pull) 것을 방지합니다.

규제 준수 : 신용 점수 산정, 사기 탐지 또는 자금 세탁 방지 (AML) 를 위해 AI 를 도입하는 금융 기관은 감사를 받습니다. 규제 기관은 "모델이 왜 이 거래를 의심스러운 것으로 표시했는가?" 에 대한 설명을 요구합니다. 불투명한 API 는 감사 추적을 제공하지 않습니다. Judge 는 모델 버전, 입력 및 출력에 대한 불변의 기록을 생성하여 규제 요구 사항을 충족합니다.

알고리즘 거버넌스 : 탈중앙화 자율 조직 (DAO) 은 AI 에이전트를 사용하여 거버넌스 결정을 제안하거나 투표합니다. 커뮤니티 구성원은 에이전트가 해킹된 변종이 아닌 승인된 모델을 사용했는지 확인해야 합니다. Judge 를 사용하면 DAO 는 스마트 컨트랙트에 모델 해시를 인코딩하고, 모든 결정에 정확성에 대한 암호화 증명을 포함할 수 있습니다.

의료 및 법률 AI : 의료 및 법률 시스템은 책임 소재를 명확히 해야 합니다. AI 의 도움을 받아 암을 진단하는 의사는 사용된 정확한 모델 버전을 문서화해야 합니다. AI 로 계약서를 작성하는 변호사는 출력이 검증되고 편향되지 않은 모델에서 나왔음을 증명해야 합니다. Judge 의 온체인 감사 추적은 이러한 증거를 제공합니다.

예측 시장 및 오라클 : Polymarket 과 같은 프로젝트는 베팅 결과 (예 : "이 이벤트가 발생할 것인가?") 를 결정하기 위해 AI 를 사용합니다. 결정이 뉴스 기사를 분석하는 AI 모델에 달려 있다면, 참여자들은 모델이 조작되지 않았다는 증거가 필요합니다. Judge 는 오라클의 AI 추론을 검증하여 분쟁을 방지합니다.

각 사례의 공통된 주제는 투명성 없는 신뢰는 불충분하다 는 것입니다. VeritasChain 이 언급했듯이, AI 시스템에는 분쟁 발생 시 어떤 일이 일어났는지 증명하는 불변의 로그 인 "암호화된 비행 기록 장치 (cryptographic flight recorders)" 가 필요합니다.

영지식 증명 대안: Verde와 ZKML의 비교​

Judge는 검증 가능한 AI를 위한 유일한 접근 방식이 아닙니다. 영지식 기계 학습 (ZKML)은 입력을 공개하거나 가중치를 밝히지 않고도 계산이 올바르게 수행되었음을 증명하는 암호학적 증명인 zk-SNARKs를 사용하여 유사한 목표를 달성합니다.

Verde는 ZKML과 어떻게 비교될까요?

검증 비용: ZKML은 증명을 생성하기 위해 원래 추론보다 약 1,000배 더 많은 계산이 필요합니다 (연구 추정치). 추론에 10 GPU 시간이 필요한 700억 개 파라미터 모델을 증명하려면 10,000 GPU 시간이 필요할 수 있습니다. Verde의 중재된 위임 (refereed delegation)은 로그 (logarithmic) 방식입니다. 80개 레이어 대신 약 7개 레이어를 확인하는 것은 1,000배가 아닌 10배의 감소를 의미합니다.

증명자 복잡성: ZKML은 증명을 효율적으로 생성하기 위해 특수 하드웨어 (예: zk-SNARK 회로용 맞춤형 ASIC)를 요구합니다. Verde는 일반 소매용 GPU에서 작동하므로, 게이밍 PC를 가진 채굴자라면 누구나 참여할 수 있습니다.

프라이버시 트레이드오프: ZKML의 강점은 프라이버시입니다. 증명은 입력값이나 모델 가중치에 대해 아무것도 드러내지 않습니다. Verde의 결정론적 실행은 투명합니다. 입력과 출력은 공개됩니다 (가중치는 암호화될 수 있음). 중대한 의사결정의 경우 투명성이 선호되는 경우가 많습니다. 재고 할당에 대해 투표하는 DAO는 숨겨진 증명이 아니라 공개된 감사 추적을 원합니다.

증명 범위: ZKML은 현재의 계산 비용으로 인해 학습을 증명하는 것이 불가능하므로 실질적으로 추론에 국한됩니다. Verde는 추론과 학습 검증을 모두 지원합니다 (Gensyn의 더 넓은 프로토콜은 분산 학습을 검증합니다).

실제 도입: Modulus Labs와 같은 ZKML 프로젝트는 온체인에서 1,800만 개 파라미터 모델을 검증하는 등 획기적인 성과를 거두었지만, 여전히 소규모 모델에 국한되어 있습니다. Verde의 결정론적 런타임은 실제 운영 환경에서 700억 개 이상의 파라미터 모델을 처리합니다.

ZKML은 홍채 스캔을 노출하지 않고 생체 인식 인증을 확인하는 것 (Worldcoin)과 같이 프라이버시가 가장 중요한 분야에서 탁월합니다. Verde는 특정 공개 모델이 올바르게 실행되었음을 증명하는 것과 같이 투명성이 목표인 분야에서 탁월합니다. 두 접근 방식은 서로 경쟁하는 것이 아니라 상호 보완적입니다.

Gensyn 생태계: Judge에서 탈중앙화 학습까지​

Judge는 머신러닝 컴퓨팅을 위한 탈중앙화 네트워크인 Gensyn의 원대한 비전의 한 구성 요소입니다. 이 프로토콜에는 다음이 포함됩니다:

실행 레이어: 다양한 이기종 하드웨어 (소비자용 GPU, 기업용 클러스터, 엣지 디바이스)에서 일관된 ML 실행을 제공합니다. Gensyn은 추론 및 학습 워크로드를 표준화하여 호환성을 보장합니다.

검증 레이어 (Verde): 중재된 위임을 사용한 무신뢰 검증입니다. 정직하지 않은 실행자는 감지되고 처벌받습니다.

P2P 통신: 중앙 집중식 조정 없이 디바이스 간에 워크로드를 분산합니다. 채굴자는 작업을 수신하고 실행하며 증명을 블록체인에 직접 제출합니다.

탈중앙화된 조율: 이더리움 롤업상의 스마트 컨트랙트가 참여자를 식별하고, 작업을 할당하며, 허가 없이 결제를 처리합니다.

Gensyn의 공개 테스트넷은 2025년 3월에 출시되었으며, 메인넷은 2026년으로 예정되어 있습니다. $AI 토큰 공개 판매는 2025년 12월에 이루어져 채굴자와 검증인을 위한 경제적 인센티브를 구축했습니다.

Judge는 이 생태계에서 평가 레이어로 적합합니다. Gensyn의 핵심 프로토콜이 학습과 추론을 처리하는 동안, Judge는 해당 출력이 검증 가능하도록 보장합니다. 이는 다음과 같은 플라이휠을 생성합니다:

개발자는 Gensyn의 탈중앙화 네트워크에서 모델을 학습시킵니다 (활용되지 않는 소비자용 GPU가 컴퓨팅을 제공하므로 AWS보다 저렴함).

모델은 Judge와 함께 배포되어 평가 무결성을 보장받습니다. 애플리케이션은 Gensyn의 API를 통해 추론을 사용하지만, OpenAI와 달리 모든 출력에는 암호학적 증명이 포함됩니다.

검증인은 증명을 확인하고 사기를 적발하여 수수료를 벌며, 경제적 인센티브를 네트워크 보안과 일치시킵니다.

신뢰는 확장됩니다. 더 많은 애플리케이션이 검증 가능한 AI를 채택함에 따라 중앙 집중식 제공업체에 대한 의존도가 낮아집니다.

최종 목표는 거대 IT 기업뿐만 아니라 누구나 접근할 수 있고, 증명 가능하며, 올바르고 탈중앙화된 AI 학습 및 추론 환경을 만드는 것입니다.

과제 및 남은 과제들​

Judge의 접근 방식은 혁신적이지만 몇 가지 과제가 남아 있습니다:

성능 오버헤드: RepOps의 30% 속도 저하는 검증을 위해서는 수용 가능하지만, 모든 추론이 결정론적으로 실행되어야 한다면 지연 시간에 민감한 애플리케이션 (실시간 거래, 자율 주행 차량)은 더 빠르고 검증 불가능한 대안을 선호할 수 있습니다. Gensyn의 로드맵에는 RepOps를 더욱 최적화하는 것이 포함될 가능성이 높지만, 속도와 결정론 사이에는 근본적인 트레이드오프가 존재합니다.

드라이버 버전 파편화: Verde는 특정 버전으로 고정된 드라이버를 가정하지만, GPU 제조업체는 지속적으로 업데이트를 출시합니다. 일부 채굴자가 CUDA 12.4를 사용하고 다른 채굴자가 12.5를 사용하면 비트 단위 재현성이 깨집니다. Gensyn은 엄격한 버전 관리를 강제해야 하며, 이는 채굴자 온보딩을 복잡하게 만들 수 있습니다.

모델 가중치 비밀성: Judge의 투명성은 공개 모델에는 장점이지만 독점 모델에는 단점입니다. 헤지펀드가 가치 있는 거래 모델을 학습시키고 Judge에 배포하면 온체인 약속 (commitment)을 통해 경쟁자에게 가중치가 노출됩니다. 비밀 모델의 경우 ZKML 기반 대안이 선호될 수 있으며, 이는 Judge가 공개 또는 반공개 AI 애플리케이션을 타겟팅함을 시사합니다.

분쟁 해결 지연 시간: 도전자 (challenger)가 사기를 주장하는 경우, 이진 탐색을 통해 분쟁을 해결하려면 여러 번의 온체인 트랜잭션이 필요합니다 (각 라운드는 탐색 범위를 좁힙니다). 고빈도 애플리케이션은 최종 확정성 (finality)을 위해 몇 시간을 기다릴 수 없습니다. Gensyn은 지연 시간을 줄이기 위해 낙관적 검증 (일정 기간 내에 도전받지 않는 한 올바른 것으로 간주)을 도입할 수 있습니다.

중재된 위임의 시빌 저항성 (Sybil resistance): 여러 실행자가 합의해야 하는 경우, 단일 주체가 시빌 신원을 통해 모든 실행자를 통제하는 것을 어떻게 방지할 수 있을까요? Gensyn은 공모를 막기 위해 슬래싱 (slashing)과 함께 스테이킹 기반 선택 (평판이 높은 검증인이 우선적으로 선택됨)을 사용할 가능성이 높지만, 경제적 임계값을 신중하게 조정해야 합니다.

이것들은 해결 불가능한 문제가 아니라 엔지니어링 과제입니다. 핵심 혁신 (결정론적 AI + 암호학적 검증)은 견고합니다. 테스트넷이 메인넷으로 전환됨에 따라 실행 세부 사항은 더욱 성숙해질 것입니다.

검증 가능한 AI로 가는 길: 채택 경로와 시장 적합성​

Judge의 성공은 채택에 달려 있습니다. 어떤 애플리케이션이 검증 가능한 AI를 가장 먼저 배포하게 될까요?

자율 에이전트가 포함된 DeFi 프로토콜: Aave, Compound 또는 Uniswap DAO는 재무 관리를 위해 Judge로 검증된 에이전트를 통합할 수 있습니다. 커뮤니티는 모델 해시를 승인하기 위해 투표하고, 모든 에이전트의 결정에는 증명이 포함됩니다. 이러한 투명성은 DeFi의 정당성에 중요한 신뢰를 구축합니다.

예측 시장 및 오라클: Polymarket이나 Chainlink와 같은 플랫폼은 Judge를 사용하여 베팅을 해결하거나 가격 피드를 제공할 수 있습니다. 감정, 뉴스 또는 온체인 활동을 분석하는 AI 모델은 검증 가능한 출력을 생성하여 오라클 조작에 대한 분쟁을 제거합니다.

탈중앙화 신원 증명 및 KYC: AI 기반 신원 확인 (셀카를 통한 연령 추정, 문서 진위 확인 등)이 필요한 프로젝트는 Judge의 감사 추적 (audit trail)의 이점을 누릴 수 있습니다. 규제 기관은 중앙화된 신원 제공자를 신뢰하지 않고도 규정 준수에 대한 암호학적 증명을 수용할 수 있습니다.

소셜 미디어를 위한 콘텐츠 중재: 탈중앙화 소셜 네트워크 (Farcaster, Lens Protocol)는 Judge로 검증된 AI 모더레이터를 배치할 수 있습니다. 커뮤니티 구성원은 중재 모델이 편향되거나 검열되지 않았음을 확인하여 플랫폼의 중립성을 보장할 수 있습니다.

AI-as-a-Service 플랫폼: AI 애플리케이션을 구축하는 개발자는 "검증 가능한 추론 (verifiable inference)"을 프리미엄 기능으로 제공할 수 있습니다. 사용자는 증명을 위해 추가 비용을 지불함으로써 불투명한 대안들과 서비스를 차별화합니다.

공통점: 규제, 탈중앙화 또는 높은 이해관계로 인해 신뢰 비용이 많이 들고, 확실성의 가치에 비해 검증 비용이 수용 가능한 애플리케이션들입니다.

Judge는 소비자용 챗봇에서 OpenAI를 대체하지는 않을 것입니다 — 사용자는 요리 레시피 아이디어를 물어볼 때 GPT-4가 검증 가능한지 여부에 신경 쓰지 않기 때문입니다. 하지만 금융 알고리즘, 의료 도구 및 거버넌스 시스템에 있어 검증 가능한 AI는 미래입니다.

새로운 표준으로서의 검증 가능성​

Gensyn의 Judge는 패러다임의 전환을 의미합니다. AI 평가는 "제공자를 신뢰하는 것"에서 "증명을 검증하는 것"으로 이동하고 있습니다. Verde를 통한 비트 단위의 정확한 재현성 (bitwise-exact reproducibility), 심판된 위임 (refereed delegation)을 통한 효율적인 검증, 그리고 온체인 감사 추적이라는 기술적 토대는 이 전환을 단순한 열망이 아닌 현실로 만듭니다.

그 영향은 Gensyn을 훨씬 넘어 파급됩니다. 검증 가능한 AI가 표준이 된다면, 중앙화된 제공자들은 그들의 해자 (moat)를 잃게 됩니다. OpenAI의 가치 제안은 단순히 GPT-4의 성능만이 아니라, 인프라를 관리하지 않아도 되는 '편의성'에 있습니다. 하지만 Gensyn이 탈중앙화 AI가 중앙화된 성능에 '추가적인 검증 가능성'까지 갖출 수 있음을 증명한다면, 개발자들은 독점 API에 갇힐 이유가 없습니다.

경쟁은 시작되었습니다. ZKML 프로젝트 (Modulus Labs, Worldcoin의 생체 인식 시스템)는 영지식 증명 (zero-knowledge proofs)에 베팅하고 있습니다. 결정론적 런타임 (Gensyn의 Verde, EigenAI)은 재현성에 베팅하고 있습니다. 낙관적 접근 방식 (블록체인 AI 오라클)은 사기 증명 (fraud proofs)에 베팅하고 있습니다. 각 경로마다 트레이드오프가 있지만, 목적지는 동일합니다: 결과물이 단순히 그럴듯한 것이 아니라 증명 가능한 AI 시스템입니다.

높은 이해관계가 걸린 의사 결정에서 이것은 선택 사항이 아닙니다. 규제 기관은 금융, 의료 또는 법률 애플리케이션에서 AI 제공자의 "우리를 믿으라"는 말을 받아들이지 않을 것입니다. DAO는 재무 관리를 블랙박스 에이전트에게 위임하지 않을 것입니다. 그리고 자율 AI 시스템이 더욱 강력해짐에 따라 대중은 투명성을 요구할 것입니다.

Judge는 이러한 약속을 이행하는 최초의 프로덕션 준비 완료 시스템입니다. 테스트넷이 운영 중입니다. 암호학적 기반은 견고합니다. 270억 달러 규모의 AI 에이전트 암호화폐 시장, 알고리즘으로 관리되는 수십억 달러의 DeFi 자산, 그리고 거세지는 규제 압박 등 시장은 이미 준비되어 있습니다.

불투명한 AI API의 시대가 저물고 있습니다. 검증 가능한 지능의 시대가 시작되고 있습니다. 그리고 Gensyn의 Judge가 그 길을 밝히고 있습니다.

출처:

Nillion's Blacklight 출시: ERC-8004가 자율형 AI 에이전트를 위한 신뢰 계층을 구축하는 방법

· 약 12 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

2026년 2월 2일, AI 에이전트 경제는 중요한 진전을 이루었습니다. Nillion은 블록체인의 가장 시급한 과제 중 하나인 '한 번도 만난 적 없는 AI 에이전트를 어떻게 신뢰할 것인가?'를 해결하기 위해 ERC-8004 표준을 구현한 검증 레이어인 Blacklight를 출시했습니다.

그 해답은 단순한 평판 점수나 중앙화된 등록 기관이 아닙니다. 암호학적 증명, 프로그래밍 가능한 감사, 그리고 커뮤니티가 운영하는 노드 네트워크에 의해 뒷받침되는 5단계 검증 프로세스입니다. 자율형 에이전트가 거래를 실행하고, 자산을 관리하며, 크로스 체인 활동을 조율하는 사례가 늘어남에 따라, Blacklight는 대규모의 신뢰가 필요 없는(trustless) AI 조율을 가능하게 하는 인프라를 상징합니다.

AI 에이전트가 스스로 해결할 수 없는 신뢰 문제​

수치가 상황을 대변합니다. AI 에이전트는 현재 Polymarket 거래량의 30%를 차지하고 있으며, 여러 프로토콜에 걸쳐 DeFi 수익 전략을 처리하고 자율적으로 복잡한 워크플로우를 실행하고 있습니다. 하지만 근본적인 병목 현상이 존재합니다. 에이전트들이 사전 관계 없이 어떻게 서로의 신뢰성을 확인할 수 있을까요?

기존 시스템은 자격 증명을 발급하는 중앙 집중식 권한 기관에 의존합니다. Web3의 약속은 다릅니다 — 암호화와 합의를 통한 신뢰가 필요 없는 검증입니다. 하지만 ERC-8004 이전에는 에이전트가 자신의 진위성을 증명하거나, 행동을 추적하거나, 온체인에서 의사 결정 로직을 검증할 수 있는 표준화된 방법이 없었습니다.

이는 단순히 이론적인 문제가 아닙니다. Davide Crapis가 설명했듯이, "ERC-8004는 탈중앙화된 AI 에이전트 상호작용을 가능하게 하고, 신뢰가 필요 없는 상거래를 구축하며, 이더리움의 평판 시스템을 강화합니다." 이것이 없다면 에이전트 간 상거래는 폐쇄적인 환경(walled gardens)에 갇히거나 수동적인 감독이 필요하게 되어, 자율성의 목적을 퇴색시킵니다.

ERC-8004: 3대 레지스트리 신뢰 인프라​

2026년 1월 29일 이더리움 메인넷에 출시된 ERC-8004 표준은 세 가지 온체인 레지스트리를 통해 모듈형 신뢰 레이어를 구축합니다.

신원 레지스트리 (Identity Registry): ERC-721을 사용하여 이식 가능한 에이전트 식별자를 제공합니다. 각 에이전트는 고유한 온체인 신원을 나타내는 NFT를 부여받아, 플랫폼 간 인식을 가능하게 하고 신원 도용을 방지합니다.

평판 레지스트리 (Reputation Registry): 표준화된 피드백과 평가를 수집합니다. 중앙화된 리뷰 시스템과 달리, 피드백은 암호화 서명과 함께 온체인에 기록되어 변하지 않는 감사 추적(audit trail)을 생성합니다. 누구나 이 이력을 크롤링하여 맞춤형 평판 알고리즘을 구축할 수 있습니다.

검증 레지스트리 (Validation Registry): 에이전트 작업의 암호학적 및 경제적 검증을 지원합니다. 이곳에서 프로그래밍 가능한 감사가 이루어집니다. 검증자는 계산을 재실행하거나, 영지식 증명을 확인하거나, 신뢰 실행 환경(TEE)을 활용하여 에이전트가 올바르게 작동했음을 확인할 수 있습니다.

ERC-8004의 탁월함은 특정 방식에 얽매이지 않는 설계에 있습니다. 기술 사양에서 언급했듯이, 이 표준은 다양한 검증 기술을 지원합니다: "스테이크 기반의 작업 재실행(EigenLayer와 같은 시스템에서 영감을 받음), 영지식 머신러닝(zkML) 증명 검증, 신뢰 실행 환경(TEE)의 증명 등."

이러한 유연성은 매우 중요합니다. DeFi 차익 거래 에이전트는 알파(alpha)를 노출하지 않고도 zkML 증명을 사용하여 거래 로직을 검증할 수 있습니다. 공급망 에이전트는 TEE 증명을 사용하여 실제 데이터에 올바르게 접근했음을 증명할 수 있습니다. 크로스 체인 브릿지 에이전트는 정직한 실행을 보장하기 위해 슬래싱(slashing)이 포함된 암호 경제적 검증에 의존할 수 있습니다.

Blacklight의 5단계 검증 프로세스​

Nillion의 Blacklight 내 ERC-8004 구현은 커뮤니티 운영 검증 노드라는 중요한 레이어를 추가합니다. 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 에이전트 등록: 에이전트는 신원 레지스트리에 자신의 신원을 등록하고 ERC-721 NFT를 받습니다. 이는 에이전트의 공개 키와 연결된 고유한 온체인 식별자를 생성합니다.

2. 검증 요청 시작: 에이전트가 검증이 필요한 작업(예: 거래 실행, 자금 이체, 상태 업데이트)을 수행할 때 Blacklight에 검증 요청을 제출합니다.

3. 위원회 배정: Blacklight 프로토콜은 요청을 감사할 검증 노드 위원회를 무작위로 배정합니다. 이 노드들은 네트워크의 무결성을 위해 70,000 NIL 토큰을 스테이킹한 커뮤니티 구성원들에 의해 운영됩니다.

4. 노드 확인: 위원회 구성원들은 계산을 재실행하거나 암호학적 증명을 검증합니다. 검증자가 잘못된 동작을 감지하면, 에이전트의 스테이크를 슬래싱하거나(암호 경제적 검증을 사용하는 시스템의 경우) 평판 레지스트리에 해당 신원을 표시할 수 있습니다.

5. 온체인 보고: 결과는 온체인에 게시됩니다. 검증 레지스트리는 에이전트의 작업이 검증되었는지 기록하여 실행에 대한 영구적인 증명을 생성합니다. 평판 레지스트리는 이에 따라 업데이트됩니다.

이 프로세스는 비동기적이며 비차단(non-blocking) 방식으로 진행되므로, 에이전트는 일상적인 작업을 위해 검증이 완료될 때까지 기다리지 않습니다. 하지만 위험도가 높은 작업(거액 이체, 크로스 체인 작업)은 사전 검증을 요구할 수 있습니다.

프로그래밍 가능한 감사: 이진 신뢰를 넘어서​

Blacklight의 가장 야심 찬 기능은 '프로그래밍 가능한 검증(programmable verification)'입니다. 이는 에이전트가 수행한 '결과'뿐만 아니라 의사 결정을 내리는 '과정'을 감사할 수 있는 기능입니다.

트레저리를 관리하는 DeFi 에이전트를 예로 들어보겠습니다. 전통적인 감사는 자금이 올바르게 이동했는지만 확인합니다. 프로그래밍 가능한 감사는 다음을 검증합니다:

  • 의사 결정 로직의 일관성: 에이전트가 명시된 투자 전략을 따랐는지, 아니면 이탈했는지 여부.
  • 다단계 워크플로우 실행: 에이전트가 세 개의 체인에 걸쳐 포트폴리오를 재조정하기로 되어 있었다면, 모든 단계를 완료했는지 여부.
  • 보안 제약 조건: 에이전트가 가스 한도, 슬리피지 허용 오차 및 노출 캡을 준수했는지 여부.

ERC-8004의 Validation Registry(검증 레지스트리)가 임의의 증명 시스템을 지원하기 때문에 이것이 가능합니다. 에이전트는 온체인에서 의사 결정 알고리즘(예: 신경망 가중치의 해시 또는 로직을 나타내는 zk-SNARK 회로)을 커밋한 다음, 고유한 세부 정보를 공개하지 않고도 각 작업이 해당 알고리즘을 준수함을 증명할 수 있습니다.

Nillion의 로드맵은 이러한 유스케이스를 명시적으로 겨냥하고 있습니다: "Nillion은 Blacklight의 기능을 '프로그래밍 가능한 검증'으로 확장하여 에이전트 의사 결정 로직의 일관성, 다단계 워크플로우 실행, 보안 제약 조건과 같은 복잡한 행동에 대한 탈중앙화 감사를 가능하게 할 계획입니다."

이것은 검증의 패러다임을 사후 대응(발생한 오류 포착)에서 선제적 대응(설계에 의한 올바른 행동 강제)으로 전환합니다.

블라인드 연산: 프라이버시와 검증의 만남​

Nillion의 기반 기술인 NMC(Nil Message Compute)는 에이전트 검증에 프라이버시 차원을 더합니다. 모든 데이터가 공개되는 전통적인 블록체인과 달리, Nillion의 "블라인드 연산(blind computation)"은 복호화 없이 암호화된 데이터에 대한 작업을 가능하게 합니다.

에이전트에게 이것이 중요한 이유는 다음과 같습니다: AI 에이전트는 경쟁자에게 알파(수익 전략)를 노출하지 않고 거래 전략을 검증해야 할 수도 있습니다. 또는 환자 데이터를 노출하지 않고 기밀 의료 기록에 올바르게 액세스했음을 증명하거나, 독점적인 비즈니스 로직을 공개하지 않고 규제 제약 준수를 입증해야 할 수도 있습니다.

Nillion의 NMC는 MPC(다자간 연산)를 통해 이를 달성하며, 노드들이 협력하여 데이터를 암호화하는 데 사용되는 상관 관계가 있는 무작위성인 '블라인딩 팩터(blinding factors)'를 생성합니다. DAIC Capital이 설명하듯, "노드들은 데이터를 처리하는 데 필요한 핵심 네트워크 리소스인 블라인딩 팩터를 생성하며, 각 노드는 블라인딩 팩터의 점유분을 안전하게 저장하여 양자 보안 방식으로 네트워크 전체에 신뢰를 분산합니다."

이 아키텍처는 설계 단계부터 양자 내성(quantum-resistant)을 갖추고 있습니다. 양자 컴퓨터가 오늘날의 타원 곡선 암호학을 해독하더라도, 개별 노드가 데이터를 복호화할 만큼 충분한 정보를 보유하지 않기 때문에 분산된 블라인딩 팩터는 안전하게 유지됩니다.

AI 에이전트에게 이는 검증을 위해 기밀성을 희생할 필요가 없음을 의미합니다. 에이전트는 자신의 방법론, 데이터 소스, 의사 결정 로직을 비공개로 유지하면서도 작업을 올바르게 수행했음을 증명할 수 있습니다.

43억 달러 규모의 에이전트 경제 인프라 전략​

Blacklight의 출시는 블록체인-AI 부문이 초고속 성장기에 진입하는 시점에 이루어졌습니다. 시장은 2025년 6억 8천만 달러에서 2034년 43억 달러로 연평균 성장률(CAGR) 22.9%로 성장할 것으로 예상되며, 광범위한 기밀 컴퓨팅 시장은 2032년까지 3,500억 달러에 달할 전망입니다.

하지만 Nillion은 단순한 시장 확장에 베팅하는 것이 아니라 스스로를 핵심 인프라로 포지셔닝하고 있습니다. 에이전트 경제의 병목 현상은 연산이나 저장 장치가 아니라 *대규모 신뢰(trust at scale)*입니다. KuCoin의 2026년 전망에 따르면, 세 가지 주요 트렌드가 AI 아이덴티티와 가치 흐름을 재편하고 있습니다:

에이전트 래핑 에이전트(Agent-Wrapping-Agent) 시스템: 복잡한 다단계 작업을 실행하기 위해 다른 에이전트와 협력하는 에이전트. 이를 위해서는 표준화된 아이덴티티와 검증이 필요하며, 이것이 바로 ERC-8004가 제공하는 것입니다.

KYA (Know Your Agent): 에이전트 자격 증명을 요구하는 금융 인프라. 규제 기관은 올바른 동작에 대한 증명 없이 자율 에이전트가 자금을 관리하는 것을 승인하지 않을 것입니다. Blacklight의 프로그래밍 가능한 감사가 이를 직접 해결합니다.

나노 결제(Nano-payments): 에이전트는 소액 결제를 효율적으로 처리해야 합니다. 2026년 1월에 2,000만 건 이상의 트랜잭션을 처리한 x402 결제 프로토콜은 Blacklight가 신뢰를 처리하는 동안 정산을 처리함으로써 ERC-8004를 보완합니다.

이러한 표준들은 서로 몇 주 간격으로 상용화 준비를 마쳤으며, 이는 인프라 성숙을 알리는 중대한 협력적 돌파구입니다.

이더리움의 에이전트 중심 미래​

ERC-8004의 채택은 Nillion을 훨씬 넘어 확장되고 있습니다. 2026년 초 현재, 여러 프로젝트가 이 표준을 통합했습니다:

이러한 빠른 채택은 이더리움 로드맵의 광범위한 변화를 반영합니다. 비탈릭 부테린은 블록체인의 역할이 AI 에이전트를 위한 "단순한 배관(plumbing)"이 되고 있다고 반복해서 강조해 왔습니다. 즉, 블록체인은 소비자 접점 레이어가 아니라 자율적인 협력을 가능하게 하는 신뢰 인프라가 된다는 것입니다.

Nillion의 Blacklight는 검증을 프로그래밍 가능하고 프라이버시를 보존하며 탈중앙화된 방식으로 구현함으로써 이러한 비전을 가속화합니다. 중앙 집중식 오라클이나 인간 검토자에 의존하는 대신, 에이전트는 암호학적으로 자신의 정당성을 스스로 증명할 수 있습니다.

향후 계획 : 메인넷 통합 및 생태계 확장​

Nillion의 2026 로드맵은 이더리움 호환성과 지속 가능한 탈중앙화를 최우선 과제로 삼고 있습니다. 2026년 2월 이더리움 브리지가 활성화되었으며, 이후 스테이킹과 프라이빗 연산을 위한 네이티브 스마트 컨트랙트가 도입되었습니다.

70,000 NIL 토큰을 스테이킹하는 커뮤니티 구성원은 Blacklight 검증 노드를 운영하여 네트워크 무결성을 유지하면서 보상을 받을 수 있습니다. 이 설계는 이더리움의 검증인 경제 모델을 반영하면서도 검증 특화 역할을 추가한 형태입니다.

다음 주요 마일스톤은 다음과 같습니다 :

  • 확장된 zkML 지원 : Modulus Labs와 같은 프로젝트와 통합하여 온체인 AI 추론 검증
  • 크로스 체인 검증 : Blacklight가 이더리움, Cosmos, Solana에서 작동하는 에이전트를 검증할 수 있도록 지원
  • 기관 파트너십 : 기업용 에이전트 배포를 위해 Coinbase 및 Alibaba Cloud와 협력
  • 규제 준수 도구 : 금융 서비스 도입을 위한 KYA 프레임워크 구축

아마도 가장 중요한 점은, Nillion이 완전한 프라이빗 AI 챗봇인 nilGPT를 개발하고 있다는 것입니다. 이는 블라인드 연산(blind computation)이 어떻게 기밀 에이전트 상호작용을 가능하게 하는지 보여줍니다. 이것은 단순한 데모가 아닙니다. 의료, 금융, 정부 분야에서 민감한 데이터를 처리하는 에이전트를 위한 청사진입니다.

신뢰가 필요 없는 협업의 최종 단계 (The Trustless Coordination Endgame)​

Blacklight의 출시는 에이전트 경제의 전환점이 되었습니다. ERC-8004 이전의 에이전트들은 개별적으로 운영되었습니다. 자체 생태계 내에서는 신뢰받았지만, 인간 중개자 없이는 플랫폼 간 협업이 불가능했습니다. ERC-8004 이후, 에이전트들은 서로의 신원을 확인하고 행동을 감사하며 자율적으로 결제를 정산할 수 있게 되었습니다.

이는 완전히 새로운 카테고리의 애플리케이션을 가능하게 합니다 :

  • 탈중앙화 헤지펀드 : 검증 가능한 투자 전략과 투명한 성과 감사를 바탕으로 여러 체인에서 포트폴리오를 관리하는 에이전트
  • 자율 공급망 : 중앙 집중식 감독 없이 물류, 결제 및 규제 준수를 조율하는 에이전트
  • AI 기반 DAO : 암호학적으로 검증된 의사 결정 로직에 따라 투표하고 제안하며 실행하는 에이전트에 의해 운영되는 조직
  • 크로스 프로토콜 유동성 관리 : 프로그래밍 가능한 리스크 제약 조건 하에서 여러 DeFi 프로토콜에 걸쳐 자산을 재조정하는 에이전트

이들의 공통점은 무엇일까요? 모두 신뢰가 필요 없는 협업(trustless coordination), 즉 기존 관계나 중앙 집중식 신뢰 거점 없이도 에이전트들이 함께 일할 수 있는 능력이 필요하다는 것입니다.

Nillion의 Blacklight는 바로 이를 제공합니다. ERC-8004의 신원 및 평판 인프라를 프로그래밍 가능한 검증 및 블라인드 연산과 결합함으로써, 다가올 조 단위 에이전트 경제에 걸맞은 확장 가능한 신뢰 계층을 구축합니다.

블록체인이 AI 에이전트와 글로벌 금융의 토대가 됨에 따라, 검증 인프라의 필요 여부는 더 이상 질문의 대상이 아닙니다. 중요한 것은 누가 이를 구축하느냐, 그리고 그것이 탈중앙화되어 있느냐 아니면 소수의 관리자에 의해 통제되느냐 하는 것입니다. Blacklight의 커뮤니티 운영 노드와 개방형 표준은 전자의 필요성을 입증합니다.

온체인 자율 액터의 시대가 도래했습니다. 인프라는 준비되었습니다. 이제 남은 질문은 그 위에 무엇이 구축될 것인가 하는 점입니다.

출처 :

AI × Web3 융합: 블록체인이 어떻게 자율 에이전트를 위한 운영 체제가 되었는가

· 약 15 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

2026년 1월 29일, 이더리움은 AI 소프트웨어 에이전트에게 영구적인 온체인 신원을 부여하는 표준인 ERC-8004를 출시했습니다. 며칠 만에 24,549개 이상의 에이전트가 등록되었으며, BNB Chain은 해당 프로토콜에 대한 지원을 발표했습니다. 이것은 단순한 기술적 진보가 아닙니다. 인간의 중개 없이 스스로 거래하고, 협업하며, 평판을 쌓을 수 있는 자율적 경제 주체들을 위한 인프라입니다.

AI 에이전트가 존재하기 위해 블록체인이 필수적인 것은 아닙니다. 하지만 에이전트들이 서로 협업하기 위해서는 블록체인이 필요합니다. 조직의 경계를 넘어 신뢰가 필요 없는(Trustless) 거래를 수행하기 위해서, 검증 가능한 평판을 구축하기 위해서, 자율적으로 결제를 정산하기 위해서, 그리고 중앙화된 중개자 없이 실행 결과를 증명하기 위해서 블록체인은 반드시 필요합니다.

두 기술의 결합이 가속화되는 이유는 서로의 결정적인 약점을 해결해주기 때문입니다. AI는 지능과 자동화를 제공하고, 블록체인은 신뢰와 경제적 인프라를 제공합니다. 이들은 결합을 통해 어느 한 쪽도 단독으로는 달성할 수 없는 결과물을 만들어냅니다. 즉, 사전 신뢰 관계 없이도 개방된 시장에 참여할 수 있는 자율 시스템을 구축하는 것입니다.

본 기사에서는 신원 표준부터 경제 프로토콜, 탈중앙화 모델 실행에 이르기까지 AI × Web3 융합을 필연적으로 만드는 인프라를 살펴봅니다. 이제 문제는 AI 에이전트가 블록체인에서 작동할지 여부가 아니라, 수백만 개의 자율적 경제 주체를 지원하기 위해 인프라가 얼마나 빠르게 확장될 것인가 하는 점입니다.

ERC-8004: AI 에이전트를 위한 신원 인프라​

ERC-8004는 2026년 1월 29일 이더리움 메인넷에 출시되어, 에이전트의 신원, 평판 및 검증을 위한 표준화되고 허가가 필요 없는(Permissionless) 메커니즘을 구축했습니다.

이 프로토콜은 근본적인 문제를 해결합니다. 즉, 사전 신뢰 관계 없이 조직의 경계를 넘어 에이전트를 검색하고, 선택하고, 상호작용하는 방법에 대한 것입니다. 신원 인프라가 없다면 모든 에이전트의 상호작용에는 마켓플레이스 플랫폼, 검증 서비스, 분쟁 해결 계층과 같은 중앙화된 중개가 필요합니다. ERC-8004는 이러한 과정을 신뢰가 필요 없으며 결합 가능한(Composable) 방식으로 만듭니다.

세 가지 핵심 레지스트리:

ID 레지스트리(Identity Registry): URIStorage 확장이 포함된 ERC-721 기반의 최소한의 온체인 핸들로, 에이전트의 등록 파일로 연결됩니다. 모든 에이전트는 이식 가능하고 검열 저항성이 있는 식별자를 갖게 됩니다. 어떤 중앙 기관도 에이전트 신원 생성이나 이를 인식하는 플랫폼을 통제할 수 없습니다.

평판 레지스트리(Reputation Registry): 피드백 신호를 게시하고 가져오기 위한 표준화된 인터페이스입니다. 에이전트는 온체인 거래 내역, 완료된 작업 및 상대방의 리뷰를 통해 평판을 쌓습니다. 평판은 개별 마켓플레이스에 고립되지 않고 플랫폼 간에 이식될 수 있습니다.

검증 레지스트리(Validation Registry): 독립적인 검증인 확인을 요청하고 기록하기 위한 범용 훅(Hook)입니다. 여기에는 작업을 재실행하는 스테이커, 실행을 확인하는 zkML 검증기, 연산을 증명하는 TEE 오라클, 분쟁을 해결하는 신뢰할 수 있는 판사 등이 포함됩니다. 검증 메커니즘은 플랫폼별 구현이 필요 없이 모듈식으로 연결됩니다.

이 아키텍처는 개방형 에이전트 시장을 위한 조건을 조성합니다. AI 에이전트를 위한 업워크(Upwork) 대신, 에이전트가 서로를 발견하고, 조건을 협상하며, 작업을 수행하고, 결제를 정산하는 허가가 필요 없는 프로토콜이 등장하게 됩니다. 이 모든 과정에서 중앙화된 플랫폼의 게이트키핑은 필요하지 않습니다.

BNB Chain의 신속한 지원 발표는 이 표준이 크로스체인 채택으로 나아가고 있음을 시사합니다. 멀티체인 에이전트 신원을 통해 에이전트는 통합된 평판 및 검증 시스템을 유지하면서 여러 블록체인 생태계에서 활동할 수 있습니다.

DeMCP: 모델 컨텍스트 프로토콜과 탈중앙화의 만남​

DeMCP는 TEE(신뢰 실행 환경)와 블록체인을 통해 신뢰 및 보안 문제를 해결하며 최초의 탈중앙화 모델 컨텍스트 프로토콜 네트워크로 출시되었습니다.

앤스로픽(Anthropic)이 개발한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 애플리케이션이 대규모 언어 모델(LLM)에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화합니다. AI 애플리케이션을 위한 USB-C라고 생각하면 됩니다. 모든 데이터 소스에 대해 맞춤형 통합을 수행하는 대신, MCP는 범용 인터페이스 표준을 제공합니다.

DeMCP는 이를 Web3로 확장합니다. 온디맨드 MCP 인스턴스를 통해 GPT-4 및 Claude와 같은 주요 LLM에 대한 원활한 종량제 접근 방식을 제공하며, 모든 비용은 스테이블코인(USDT/USDC)으로 결제되고 수익 공유 모델에 의해 관리됩니다.

이 아키텍처는 세 가지 중요한 문제를 해결합니다:

접근성: 기존 AI 모델 API는 중앙화된 계정, 결제 인프라 및 플랫폼 전용 SDK가 필요합니다. DeMCP는 자율 에이전트가 인간이 관리하는 API 키나 신용카드 없이 암호화폐로 결제하며 표준화된 프로토콜을 통해 LLM에 접근할 수 있게 합니다.

신뢰: 중앙화된 MCP 서비스는 단일 장애점(Single Point of Failure)이자 감시의 대상이 될 수 있습니다. DeMCP의 TEE 보안 노드는 검증 가능한 실행을 제공합니다. 에이전트는 모델이 변조 없이 특정 프롬프트를 실행했음을 확인할 수 있으며, 이는 금융 결정이나 규제 준수에 있어 매우 중요합니다.

결합성: MCP 및 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜을 기반으로 한 새로운 세대의 AI 에이전트 인프라가 등장하고 있습니다. 이는 Web3 시나리오에 특화되어 설계되었으며, 에이전트가 멀티체인 데이터에 접근하고 DeFi 프로토콜과 네이티브하게 상호작용할 수 있도록 합니다.

결과적으로 MCP는 AI를 Web3의 일류 시민으로 만듭니다. 블록체인은 신뢰, 조율 및 경제적 기반을 공급합니다. 두 기술은 함께 에이전트가 상호 운용 가능한 프로토콜 전반에서 추론하고, 협력하며, 행동하는 탈중앙화 운영 체제를 형성합니다.

2026년에 주목해야 할 주요 MCP 암호화폐 프로젝트에는 에이전트 조율 계층을 구축하는 인프라 제공업체, 탈중앙화 모델 실행 네트워크, 그리고 에이전트가 Web3 생태계 전반에서 자율적으로 운영될 수 있도록 하는 프로토콜 수준의 통합 서비스 등이 포함됩니다.

Polymarket의 170개 이상의 에이전트 도구 : 인프라의 실제 활용​

Polymarket의 생태계는 19개 카테고리에 걸쳐 170개 이상의 제3자 도구로 성장했으며, 이는 예측 시장 거래에 진지하게 임하는 모든 이들에게 필수적인 인프라가 되었습니다.

도구 카테고리는 에이전트 워크플로우 전체를 아우릅니다 :

자율 거래 : AI 기반 에이전트가 자동으로 전략을 발견하고 최적화하며, 예측 시장을 이자 농사(yield farming) 및 DeFi 프로토콜과 통합합니다. 일부 에이전트는 단기 예측에서 98%의 정확도를 달성하기도 합니다.

아비트라지(차익거래) 시스템 : Polymarket과 다른 예측 플랫폼 또는 전통적인 베팅 시장 간의 가격 차이를 식별하는 자동화된 봇으로, 인간 운영자보다 빠르게 거래를 실행합니다.

고래 추적 : 대규모 포지션 이동을 모니터링하여, 에이전트가 과거 성과 상관관계에 기반해 기관의 활동을 추종하거나 반대 포지션을 취할 수 있도록 지원하는 도구입니다.

카피 트레이딩 인프라 : 에이전트가 상위 성과자의 전략을 복제할 수 있게 해주는 플랫폼으로, 온체인 성과 증명을 통해 가짜 수익률 주장을 방지합니다.

분석 및 데이터 피드 : 에이전트에게 시장 깊이, 유동성 분석, 과거 확률 분포 및 이벤트 결과 상관관계를 제공하는 기관급 분석 도구입니다.

리스크 관리 : 자동화된 포지션 사이징, 노출 제한 및 스톱로스(손절매) 메커니즘이 에이전트 거래 로직에 직접 통합됩니다.

이 생태계는 AI × Web3 융합 테제를 입증합니다. Polymarket은 에이전트 개발을 위한 전용 GitHub 리포지토리와 SDK를 제공하며, 자율적 행위자를 서비스 약관 위반이나 예외 케이스가 아닌 플랫폼의 일등 시민(first-class participants)으로 대우합니다.

2026년 전망에는 거버넌스, 수수료 구조 및 생태계 인센티브에 새로운 역학을 창출할 $POLY 토큰 출시 가능성이 포함되어 있습니다. Shayne Coplan CEO는 이것이 2026년 최대 규모의 TGE(토큰 생성 이벤트) 중 하나가 될 수 있음을 시사했습니다. 또한, (Hyperliquid 모델을 따른) Polymarket의 자체 블록체인 출시 가능성은 수십억 달러의 자금이 조달됨에 따라 앱체인(appchain)으로의 자연스러운 진화와 함께 인프라를 근본적으로 재편할 수 있습니다.

인프라 스택 : AI × Web3의 계층​

블록체인에서 작동하는 자율 에이전트는 여러 계층에 걸친 조정된 인프라가 필요합니다 :

계층 1 : 신원 및 평판

  • 에이전트 식별을 위한 ERC-8004 레지스트리
  • 성과를 추적하는 온체인 평판 시스템
  • 에이전트 소유권 및 권한에 대한 암호학적 증명
  • 다중 생태계 운영을 위한 크로스체인 신원 브리징

계층 2 : 접근 및 실행

  • 탈중앙화된 LLM 접근을 위한 DeMCP
  • 비공개 에이전트 로직을 위한 TEE 보안 연산
  • 검증 가능한 추론을 위한 zkML (영지식 머신러닝)
  • 모델 실행을 분산시키는 탈중앙화 추론 네트워크

계층 3 : 조율 및 통신

  • 직접 협상을 위한 A2A (에이전트 간) 프로토콜
  • 에이전트 간 통신을 위한 표준화된 메시징 형식
  • 특정 기능을 가진 에이전트를 찾기 위한 발견(discovery) 메커니즘
  • 자율 계약을 위한 에스크로 및 분쟁 해결

계층 4 : 경제적 인프라

  • 국경 없는 정산을 위한 스테이블코인 결제 레일
  • 에이전트 생성 자산을 위한 자동화된 마켓 메이커 (AMM)
  • 프로그래밍 가능한 수수료 구조 및 수익 공유
  • 토큰 기반 인센티브 정렬

계층 5 : 애플리케이션 프로토콜

  • 자율적 수익 최적화를 위한 DeFi 통합
  • 정보 거래를 위한 예측 시장 API
  • 에이전트 생성 콘텐츠를 위한 NFT 마켓플레이스
  • DAO 거버넌스 참여 프레임워크

이 스택은 단순 자동화(스마트 컨트랙트 실행), 반응형 에이전트(온체인 이벤트에 대응), 능동형 에이전트(추론에 기반한 전략 시작), 그리고 조정 에이전트(다른 자율 행위자와 협상)와 같이 점진적으로 복잡한 에이전트 행동을 가능하게 합니다.

이 인프라는 단순히 AI 에이전트가 블록체인을 사용하도록 허용하는 것이 아니라, 블록체인을 자율적 경제 활동을 위한 자연스러운 운영 환경으로 만듭니다.

AI에 블록체인이 필요한 이유 : 신뢰 문제​

AI 에이전트는 중앙 집중식 아키텍처로는 해결할 수 없는 근본적인 신뢰 문제에 직면해 있습니다 :

검증 : AI 에이전트가 조작 없이 특정 로직을 실행했음을 어떻게 증명합니까? 전통적인 API는 어떠한 보장도 제공하지 않습니다. zkML 또는 TEE 인증이 결합된 블록체인은 검증 가능한 연산, 즉 특정 모델이 특정 입력을 처리하여 특정 출력을 생성했다는 암호학적 증명을 생성합니다.

평판 : 에이전트가 조직의 경계를 넘어 어떻게 신뢰도를 쌓을 수 있습니까? 중앙 집중식 플랫폼은 폐쇄적인 생태계를 만듭니다. Upwork에서 얻은 평판은 Fiverr로 이전되지 않습니다. 온체인 평판은 휴대 가능하고 검증 가능하며, 시빌 공격(Sybil attacks)을 통한 조작에 강합니다.

정산 : 자율 에이전트가 인간의 중개 없이 어떻게 결제를 처리합니까? 전통적인 은행 업무는 계좌, KYC, 그리고 각 거래에 대한 인간의 승인이 필요합니다. 스테이블코인과 스마트 컨트랙트는 관료적 보안이 아닌 암호학적 보안을 통해 프로그래밍 가능하고 즉각적인 정산을 가능하게 합니다.

조율 : 서로 다른 조직의 에이전트들이 신뢰할 수 있는 중개자 없이 어떻게 협상합니까? 전통적인 비즈니스에는 계약서, 변호사, 집행 메커니즘이 필요합니다. 스마트 컨트랙트는 무신뢰(trustless) 합의 실행을 가능하게 합니다. 즉, 코드가 검증 가능한 조건에 따라 자동으로 약관을 집행합니다.

귀속(Attribution) : 특정 출력을 어떤 에이전트가 생성했는지 어떻게 증명합니까? AI 콘텐츠의 출처(provenance)는 저작권, 책임 소재 및 수익 분배에 있어 매우 중요해집니다. 온체인 인증은 생성, 수정 및 소유권에 대한 변조 방지 기록을 제공합니다.

블록체인은 단순히 이러한 기능을 가능하게 하는 것이 아니라, 중앙 집중식 신뢰 가정을 다시 도입하지 않고도 이를 실현할 수 있는 유일한 아키텍처입니다. 이러한 융합은 투기적 내러티브가 아닌 기술적 필요성에 의해 발생합니다.

블록체인이 AI 를 필요로 하는 이유: 지능 문제​

블록체인은 AI 가 해결할 수 있는 근본적인 한계에 직면해 있습니다:

복잡성 추상화: 블록체인의 사용자 경험(UX)은 시드 구문, 가스비, 트랜잭션 서명 등 여전히 매우 불편합니다. AI 에이전트는 이러한 복잡성을 추상화하여, 기술적 구현 세부 사항을 노출하지 않고 사용자의 의도를 실행하는 지능형 매개체 역할을 할 수 있습니다.

정보 처리: 블록체인은 데이터를 제공하지만 이를 해석할 지능이 부족합니다. AI 에이전트는 온체인 활동 패턴을 분석하고, 차익 거래 기회를 식별하며, 시장 움직임을 예측하고, 인간이 불가능한 속도와 규모로 전략을 최적화합니다.

자동화: 스마트 컨트랙트는 로직을 실행하지만 명시적인 프로그래밍 없이는 변화하는 조건에 적응할 수 없습니다. AI 에이전트는 결과로부터 학습하고 모든 매개변수 변경에 대해 거버넌스 제안을 요구하지 않고도 전략을 조정하는 동적인 의사 결정을 제공합니다.

발견 가능성: DeFi 프로토콜은 파편화로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 사용자는 수백 개의 플랫폼에서 기회를 수동으로 찾아야 합니다. AI 에이전트는 정교한 다변수 최적화를 기반으로 활동을 지속적으로 스캔, 평가 및 최적의 프로토콜로 라우팅합니다.

리스크 관리: 인간 트레이더는 규율, 감정 및 주의력의 한계로 인해 어려움을 겪습니다. AI 에이전트는 미리 정의된 리스크 매개변수를 강제하고, 주저 없이 손절매를 실행하며, 여러 체인에 걸쳐 포지션을 연중무휴 24시간 모니터링합니다.

이 관계는 공생 관계가 됩니다. 블록체인은 AI 조정을 가능하게 하는 신뢰 인프라를 제공하고, AI 는 블록체인 인프라를 복잡한 경제 활동에 사용할 수 있게 만드는 지능을 제공합니다.

신흥 에이전트 경제​

인프라 스택은 새로운 경제 모델을 가능하게 합니다:

서비스형 에이전트 (Agent-as-a-Service): 자율 에이전트는 수요와 공급에 따라 동적으로 가격을 책정하여 필요에 따라 자신의 기능을 임대합니다. 플랫폼이나 중개자 없이 에이전트 간 직접 서비스 시장이 형성됩니다.

협업 지능: 에이전트들은 복잡한 작업을 위해 전문 지식을 결합하며, 기여도에 따라 수익을 자동으로 분배하는 스마트 컨트랙트를 통해 협업합니다. 개별 에이전트의 능력을 넘어서는 문제를 해결하는 다중 에이전트 시스템입니다.

예측 증강: 에이전트는 정보 흐름을 지속적으로 모니터링하고, 확률 추정치를 업데이트하며, 인간이 읽을 수 있는 뉴스보다 먼저 통찰력을 바탕으로 거래합니다. 정보 금융(InfoFi)은 알고리즘화되어 에이전트가 가격 발견을 주도하게 됩니다.

자율 조직: 인간의 투표 대신 검증 가능한 추론을 통해 의사 결정을 내리고 토큰 보유자를 대신하여 실행하는 AI 에이전트에 의해 전적으로 관리되는 DAO 입니다. 암호학적 책임성을 바탕으로 기계의 속도로 운영되는 조직입니다.

콘텐츠 경제: AI 생성 콘텐츠에 온체인 출처(provenance)를 부여하여 자동화된 라이선싱, 로열티 분배 및 파생 저작물 생성 권리가 가능해집니다. 에이전트는 사용 조건을 협상하고 스마트 컨트랙트를 통해 속성(attribution)을 강제합니다.

이것들은 가설이 아닙니다. 초기 버전은 이미 작동하고 있습니다. 문제는 수백만 명의 자율 경제 행위자를 지원하기 위해 인프라가 얼마나 빨리 확장되느냐입니다.

남아있는 기술적 과제​

급격한 발전에도 불구하고 상당한 장애물이 남아 있습니다:

확장성: 현재 블록체인은 처리량 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 지속적인 마이크로 트랜잭션을 실행하는 수백만 개의 에이전트에는 레이어 2 솔루션, 옵티미스틱 롤업 또는 에이전트 전용 체인이 필요합니다.

프라이버시: 많은 에이전트 작업에는 기밀 로직이나 데이터가 필요합니다. TEE 는 부분적인 솔루션을 제공하지만, 완전 동형 암호 (FHE) 및 고급 암호화 기술은 아직 상용화 규모로 사용하기에는 너무 비용이 많이 듭니다.

규제: 자율 경제 행위자는 기존 법적 프레임워크에 도전합니다. 에이전트가 피해를 입혔을 때 누가 책임을 집니까? KYC / AML 요구 사항은 어떻게 적용됩니까? 규제 명확성은 기술적 능력보다 뒤처져 있습니다.

모델 비용: LLM 추론 비용은 여전히 높습니다. 탈중앙화 네트워크는 검증 오버헤드를 추가하면서도 중앙화된 API 가격과 경쟁해야 합니다. 경제적 생존 가능성을 위해서는 모델 효율성의 지속적인 개선이 필요합니다.

오라클 문제: 에이전트에게는 신뢰할 수 있는 현실 세계 데이터가 필요합니다. 기존 오라클 솔루션은 신뢰 가정과 지연 시간을 도입합니다. 온체인 로직과 오프체인 정보 사이의 더 나은 브릿지가 여전히 중요합니다.

이러한 과제들은 극복 불가능한 것이 아니며, 명확한 해결 경로가 있는 엔지니어링 문제입니다. 인프라의 궤적은 12-24개월 이내에 해결될 것임을 시사합니다.

2026년의 변곡점​

2026년에는 여러 촉매제가 수렴됩니다:

표준의 성숙: 주요 체인에서 ERC-8004 가 채택되면서 상호 운용 가능한 신원 인프라가 구축됩니다. 에이전트는 이더리움 (Ethereum), BNB 체인 및 신흥 생태계 전반에서 원활하게 작동합니다.

모델 효율성: 더 작고 전문화된 모델이 특정 작업에 대한 성능을 유지하면서 추론 비용을 10-100배 절감합니다. 경제적 타당성이 크게 향상됩니다.

규제 명확성: 첫 번째 관할 구역에서 자율 에이전트를 위한 프레임워크를 수립하여 기관 도입을 위한 법적 확실성을 제공합니다.

애플리케이션의 돌파구: 예측 시장, DeFi 최적화 및 콘텐츠 제작 분야에서 에이전트가 인간 운영자보다 명확한 우위를 점하며 크립토 네이티브 사용자를 넘어 채택을 가속화합니다.

인프라 경쟁: 탈중앙화 추론, 에이전트 조정 프로토콜 및 특화된 체인을 구축하는 여러 팀이 경쟁적인 압력을 만들어 개발을 가속화합니다.

융합은 실험 단계에서 인프라 단계로 전환됩니다. 얼리 어답터는 우위를 점하고, 플랫폼은 에이전트 지원을 기본으로 통합하며, 경제 활동은 점차 자율 매개체를 통해 흐르게 될 것입니다.

Web3 개발에 주는 시사점​

Web3의 다음 단계를 준비하는 개발자들은 다음 사항을 우선순위에 두어야 합니다:

에이전트 우선 설계 (Agent-First Design): 자율적 행위자를 예외 사례가 아닌 주요 사용자로 취급해야 합니다. 에이전트가 활동의 주류를 이룬다는 가정하에 API, 수수료 구조, 거버넌스 메커니즘을 설계하십시오.

결합성 (Composability): 에이전트가 쉽게 통합하고, 서로 협력하며, 확장할 수 있는 프로토콜을 구축해야 합니다. 독점적인 구현보다는 표준화된 인터페이스가 더 중요합니다.

검증 가능성 (Verification): 단순히 실행 결과만 제공하는 것이 아니라 실행에 대한 암호학적 증명을 제공해야 합니다. 에이전트가 신뢰 사슬을 구축하기 위해서는 검증 가능한 연산이 필요합니다.

경제적 효율성 (Economic Efficiency): 마이크로 트랜잭션, 지속적인 정산, 동적 수수료 시장에 최적화해야 합니다. 전통적인 배치 처리나 수동 개입은 에이전트 활동의 규모를 감당할 수 없습니다.

프라이버시 옵션 (Privacy Options): 투명한 에이전트 운영과 기밀 에이전트 운영을 모두 지원해야 합니다. 사용 사례에 따라 서로 다른 프라이버시 보장이 필요합니다.

인프라는 이미 존재합니다. 표준이 정립되고 있으며, 경제적 인센티브도 일치하고 있습니다. AI × Web3 융합은 다가올 미래가 아니라 이미 시작되었습니다. 이제 남은 질문은 이것입니다. 향후 10년 동안 자율적 경제 활동의 토대가 될 인프라를 누가 구축할 것인가?

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출처:

InfoFi 시장 현황: 예측 시장을 넘어 인프라로서의 데이터로

· 약 10 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

예측 시장의 주간 거래량이 2026년 2월 초에 63억 2천만 달러를 돌파했으며, Kalshi가 51%의 시장 점유율을 차지하고 Polymarket이 47%를 기록했습니다. 하지만 정보 금융 (InfoFi)은 단순한 이진 베팅을 훨씬 뛰어넘는 개념입니다. 데이터 토큰화 시장, 데이터 DAO, 그리고 자산으로서의 정보 인프라는 정보가 프로그래밍 가능하고, 거래 가능하며, 검증 가능한 신흥 생태계를 구축하고 있습니다.

InfoFi의 논지: 정보는 가치를 지니고, 시장은 가격을 발견하며, 블록체인은 인프라를 가능하게 합니다. 이 기사에서는 Polymarket의 예측 엔진부터 Ocean Protocol의 데이터 토큰화, 데이터 DAO에서 AI가 제약하는 진실 시장에 이르기까지 그 지형을 살펴봅니다.

예측 시장의 토대​

예측 시장은 불확실한 미래 사건에 대한 가격 신호를 제공함으로써 InfoFi 생태계의 닻 역할을 합니다.

Kalshi-Polymarket의 양대 독점 체제​

Kalshi와 Polymarket 사이에서 시장이 거의 51대 49로 나뉘었지만, 그 구성은 근본적으로 다릅니다.

Kalshi: 2025년에 431억 달러 이상의 거래를 처리했으며, 스포츠 베팅에 큰 비중을 두고 있습니다. CFTC 라이선스를 보유하고 달러화로 표시되며, 미국 리테일 증권사와 통합되어 있습니다. Robinhood의 "예측 시장 허브(Prediction Markets Hub)"는 Kalshi 인프라를 통해 수십억 달러 규모의 계약을 유입시킵니다.

Polymarket: 2025년에 334억 달러를 처리했으며, 지정학, 거시 경제, 과학적 돌파구와 같은 "고신호(high-signal)" 이벤트에 집중합니다. 크립토 네이티브하며 전 세계적으로 참여가 가능하고 DeFi와 결합이 가능합니다. 2025년 말에 CFTC 라이선스를 통한 미국 시장 재진입을 위해 1억 1,200만 달러 규모의 QCEX 인수를 완료했습니다.

이러한 경쟁은 혁신을 주도합니다. Kalshi가 리테일 및 기관의 규제 준수를 확보하는 반면, Polymarket은 크립토 네이티브 결합성과 국제적 접근성을 선도합니다.

베팅을 넘어: 정보 오라클​

예측 시장은 단순한 투기 도구에서 AI 시스템을 위한 정보 오라클로 진화했습니다. 시장의 확률은 AI 환각(hallucination)을 억제하는 "외부 앵커" 역할을 하며, 현재 많은 AI 시스템은 예측 시장에서 거래될 수 없는 주장의 가중치를 낮게 평가합니다.

이는 피드백 루프를 생성합니다. AI 에이전트가 예측 시장에서 거래하고, 시장 가격은 AI 출력에 정보를 제공하며, AI가 생성한 예측은 인간의 거래에 영향을 미칩니다. 결과적으로 정보 시장은 알고리즘 진실 발견을 위한 인프라가 됩니다.

데이터 토큰화: Ocean Protocol 모델​

예측 시장이 미래의 사건에 가격을 매기는 동안, Ocean Protocol은 기존 데이터 세트를 토큰화하여 AI 학습 데이터, 연구 데이터 세트 및 독점 정보를 위한 시장을 만듭니다.

데이터토큰(Datatoken) 아키텍처​

Ocean의 모델: 각 데이터토큰은 기본 지적 재산권 소유자의 서브 라이선스를 나타내며, 사용자가 관련 데이터 세트에 액세스하고 사용할 수 있도록 합니다. 데이터토큰은 ERC20 표준을 준수하므로 거래가 가능하고, DeFi와 결합할 수 있으며, 스마트 컨트랙트를 통해 프로그래밍할 수 있습니다.

3계층 스택:

데이터 NFT(Data NFTs): 기초 데이터 세트의 소유권을 나타냅니다. 제작자는 출처와 제어 권한을 설정하는 NFT를 발행(민팅)합니다.

데이터토큰(Datatokens): 액세스 제어 토큰입니다. 데이터토큰을 보유하면 소유권 이전 없이 일시적인 사용 권한을 부여받습니다. 데이터 액세스와 데이터 소유권을 분리합니다.

Ocean 마켓플레이스(Ocean Marketplace): 데이터토큰을 위한 탈중앙화 거래소입니다. 데이터 제공자는 자산을 수익화하고, 소비자는 액세스 권한을 구매하며, 투기자는 토큰을 거래합니다.

이 아키텍처는 중요한 문제를 해결합니다. 데이터 제공업체는 통제력을 잃지 않고 수익을 창출하고, 소비자는 전체 구매 비용 없이 액세스할 수 있으며, 시장은 정보 가치에 대한 공정한 가격을 발견합니다.

거래를 넘어선 사용 사례​

AI 학습 시장: 모델 개발자는 학습을 위해 데이터세트 액세스 권한을 구매합니다. 데이터토큰 경제는 인센티브를 일치시킵니다 — 가치 있는 데이터는 더 높은 가격을 형성하며, 제작자는 모델 학습 활동을 통해 지속적인 수익을 얻습니다.

연구 데이터 공유: 통제된 배포를 위해 학술 및 과학 데이터세트가 토큰화됩니다. 연구자는 출처를 확인하고 사용량을 추적하며, 자동화된 로열티 배포를 통해 데이터 생성자에게 보상합니다.

기업 데이터 협업: 기업은 전체 전송 대신 토큰화된 액세스를 통해 독점 데이터세트를 공유합니다. 기밀성을 유지하면서 협업 분석 및 모델 개발을 가능하게 합니다.

개인 데이터 수익화: 개인은 건강 기록, 행동 데이터 또는 소비자 선호도를 토큰화합니다. 플랫폼이 보상 없이 가치를 추출하도록 두는 대신 액세스 권한을 직접 판매합니다.

Ocean은 데이터 DAO가 데이터 협동조합으로서 이더리움 결합성을 갖도록 지원하며, 데이터가 프로그래밍 가능한 금융 자산이 되는 인프라를 구축합니다.

데이터 DAO: 집단 정보 소유권​

데이터 DAO는 데이터 자산을 관리하는 탈중앙화 자율 조직으로 기능하며, 공동 소유, 거버넌스 및 수익화를 가능하게 합니다.

데이터 연합 모델​

멤버들은 집단적으로 데이터를 기여하고, DAO는 액세스 정책과 가격을 관리하며, 수익은 스마트 컨트랙트를 통해 자동으로 배분되고, 거버넌스 권한은 데이터 기여도에 따라 확장됩니다.

새롭게 등장하는 사례:

헬스케어 데이터 연합: 환자들은 암호화 증명을 통해 개인의 프라이버시를 유지하면서 건강 기록을 풀(pool)에 모읍니다. 연구자는 집계된 액세스 권한을 구매하고 수익은 기여자에게 돌아갑니다. 데이터는 중앙 집중식 의료 시스템이 아닌 환자가 직접 제어합니다.

신경과학 연구 DAO: 학술 기관과 연구자들은 뇌 영상 데이터세트, 유전 정보 및 임상 결과를 기여합니다. 집단 데이터세트는 개별 기여보다 더 큰 가치를 지니게 되어 연구를 가속화하는 동시에 데이터 제공자에게 보상합니다.

생태/GIS 프로젝트: 환경 센서, 위성 이미지 및 지리 데이터가 커뮤니티에 의해 통합됩니다. DAO는 기후 모델링, 도시 계획 및 보존을 위한 데이터 액세스를 관리하는 동시에, 해당 지역에서 생성된 데이터로부터 지역 커뮤니티가 혜택을 받을 수 있도록 보장합니다.

데이터 DAO는 조정 문제를 해결합니다: 개인은 협상력이 부족하고, 플랫폼은 독점 이윤을 추출하며, 데이터는 고립되어 있습니다. 공동 소유권은 공정한 보상과 민주적인 거버넌스를 가능하게 합니다.

디지털 자산으로서의 정보​

이 개념은 데이터 자산을 디지털 자산으로 취급하며, 원래 암호화폐를 위해 설계된 블록체인 인프라를 사용하여 정보 소유권, 전송 및 가치 평가를 관리합니다.

이러한 아키텍처적 선택은 강력한 결합성을 생성합니다: 데이터 자산은 DeFi 프로토콜과 통합되고, 자동 시장 조성자(AMM)에 참여하며, 대출 담보로 사용되거나 프로그래밍 가능한 수익 공유를 가능하게 합니다.

인프라 스택​

신원 계층: 데이터 소유권 및 기여에 대한 암호화 증명입니다. 표절을 방지하고 출처를 확립하며 저작자 표시를 가능하게 합니다.

액세스 제어: 어떤 조건 하에서 누가 데이터에 액세스할 수 있는지 관리하는 스마트 컨트랙트입니다. 수동 계약 협상을 대체하는 프로그래밍 가능한 라이선스입니다.

가격 책정 메커니즘: 데이터세트의 공정 가치를 발견하는 자동 시장 조성자입니다. 임의적인 기관 가격 책정 대신 수요와 공급의 역학에 따릅니다.

수익 배분: 기여자, 큐레이터 및 플랫폼 운영자 간에 수익을 자동으로 나누는 스마트 컨트랙트입니다. 결제 중개자와 지연을 제거합니다.

결합성: 데이터 자산이 더 넓은 Web3 생태계와 통합됩니다. 데이터세트를 담보로 사용하거나 파생 상품을 만들거나 복합 상품으로 묶을 수 있습니다.

2025년 중반까지 온체인 RWA 시장(데이터 포함) 규모는 230억 달러에 달했으며, 이는 투기성 암호화폐를 넘어 토큰화된 자산에 대한 기관의 수요를 입증합니다.

AI를 제약하는 InfoFi: 검증 루프​

AI 시스템은 진실 검증을 위해 InfoFi 인프라에 점점 더 의존하고 있습니다.

예측 시장은 AI 환각을 억제합니다: 거래자는 실제 자금을 위험에 노출시키고, 시장 확률은 외부 지표 역할을 하며, AI 시스템은 베팅할 수 없는 주장에 대해서는 가중치를 낮춥니다.

이는 품질 필터를 생성합니다: 검증 가능한 주장은 예측 시장에서 거래되고, 검증 불가능한 주장은 낮은 AI 신뢰도를 받으며, 시장 가격은 지속적인 확률 업데이트를 제공하고, AI 결과물은 경제적 현실에 더 근거하게 됩니다.

피드백 루프는 양방향으로 작동합니다: AI 에이전트는 시장 효율성을 개선하는 예측을 생성하고, 시장 가격은 AI 학습 데이터 품질에 정보를 제공하며, 고가치 예측은 데이터 수집 노력을 촉진하고, 정보 시장은 노이즈보다 신호에 최적화됩니다.

2026 InfoFi 생태계 지도​

이 환경은 상호 연결된 여러 계층으로 구성됩니다 :

Layer 1 : 진실 발견 (Truth Discovery)

  • 예측 시장 (Kalshi, Polymarket)
  • 전망 플랫폼
  • 평판 시스템
  • 검증 프로토콜

Layer 2 : 데이터 수익화 (Data Monetization)

  • Ocean Protocol 데이터 토큰
  • 데이터 세트 마켓플레이스
  • API 액세스 토큰
  • 정보 라이선싱 플랫폼

Layer 3 : 공동 소유권 (Collective Ownership)

  • 데이터 DAO (Data DAOs)
  • 연구 협업
  • 데이터 유니온
  • 커뮤니티 정보 풀

Layer 4 : AI 통합 (AI Integration)

  • 모델 학습 시장
  • 추론 검증
  • 출력 증명 (Output attestation)
  • 환각 (Hallucination) 제약

Layer 5 : 금융 인프라 (Financial Infrastructure)

  • 정보 파생상품
  • 데이터 담보
  • 자동 마켓 메이커 (AMM)
  • 수익 분배 프로토콜

각 계층은 서로를 기반으로 구축됩니다 : 예측 시장은 가격 신호를 설정하고, 데이터 시장은 정보를 수익화하며, DAO는 공동 행동을 가능하게 하고, AI는 수요를 창출하며, 금융 인프라는 유동성을 제공합니다.

2026년이 보여주는 것​

InfoFi는 실험적 단계에서 인프라 단계로 전환됩니다.

기관의 검증 : 주요 플랫폼이 예측 시장을 통합하고 있습니다. 월스트리트가 InfoFi 신호를 활용하고 있습니다. 정보를 자산으로 취급하기 위한 규제 프레임워크가 등장하고 있습니다.

인프라 성숙 : 데이터 토큰화 표준이 공고해지고 있습니다. DAO 거버넌스 패턴이 대규모로 입증되었습니다. AI와 블록체인의 통합이 원활해지고 있습니다.

시장 성장 : 주간 예측 시장 거래량 63억 2천만 달러, 230억 달러 규모의 온체인 데이터 자산 등 전 분야에서 도입이 가속화되고 있습니다.

유즈케이스 확장 : 단순 투기를 넘어 연구, 기업 협업, AI 개발 및 공공재 조율로 확장되고 있습니다.

문제는 정보가 자산 클래스가 될 것인지가 아니라, 인프라가 얼마나 빠르게 확장되고 어떤 모델이 주도권을 잡을 것인가 하는 점입니다. 예측 시장이 먼저 대중의 관심을 사로잡았지만, 궁극적으로는 데이터 DAO와 토큰화 프로토콜이 더 큰 가치 흐름을 주도할 수 있습니다.

2026년의 InfoFi 환경 : 확립된 기반, 입증된 유즈케이스, 기관 도입 시작, 성숙해가는 인프라. 다음 단계는 주류 정보 시스템으로의 통합, 기존 데이터 마켓플레이스 대체, 정보 교환을 위한 기본 인프라로의 자리매김입니다.

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탈중앙화 GPU 네트워크 2026: DePIN이 1,000억 달러 규모의 AI 컴퓨팅 시장에서 AWS에 도전하는 방법

· 약 10 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

AI 혁명은 전례 없는 연산 능력에 대한 갈증을 불러일으켰습니다. AWS, Azure, Google Cloud와 같은 하이퍼스케일러들이 이 시장을 지배해 왔지만, 이제 이들의 패권에 도전하는 새로운 부류의 탈중앙화 GPU 네트워크가 등장하고 있습니다. DePIN (탈중앙화 물리적 인프라 네트워크) 부문이 1 년 만에 시가총액 52 억 달러에서 190 억 달러 이상으로 폭발적으로 성장하고 2028 년까지 3.5 조 달러에 달할 것으로 예상됨에 따라, 질문은 더 이상 탈중앙화 연산이 전통적인 클라우드 제공업체와 경쟁할 것인지가 아니라, 얼마나 빨리 시장 점유율을 차지할 것인가로 바뀌었습니다.

GPU 희소성 위기: 탈중앙화를 위한 완벽한 폭풍​

반도체 산업은 탈중앙화 연산 이론을 정당화하는 공급 병목 현상에 직면해 있습니다.

세계 최대의 고대역폭 메모리 (HBM) 생산 업체인 SK 하이닉스와 마이크론은 모두 2026 년 생산 물량이 전량 매진되었다고 발표했습니다. 삼성은 수요가 공급을 크게 앞지르면서 두 자릿수 가격 인상을 경고했습니다.

이러한 희소성은 하이퍼스케일 인프라에 직접 접근할 수 있는 계층과 그렇지 못한 계층이라는 이원화된 시장을 형성하고 있습니다.

수십억 달러의 예산이 없는 AI 개발자, 스타트업 및 연구자들에게 전통적인 클라우드 모델은 세 가지 중요한 장벽을 제시합니다:

  • 예산의 50-70% 를 소비할 수 있는 과도한 비용
  • 유연성이 최소화된 장기 고정 계약
  • 엔비디아 H100 또는 H200 과 같은 하이엔드 GPU 의 제한된 가용성

탈중앙화 GPU 네트워크는 이 세 가지 문제를 모두 해결할 수 있는 위치에 있습니다.

시장의 선두주자들: 네 가지 아키텍처, 하나의 비전​

렌더 네트워크: 3D 아티스트에서 AI 인프라까지​

원래 분산 렌더링 작업을 위해 유휴 GPU 를 모으기 위해 구축된 렌더 네트워크 (Render Network) 는 AI 연산 워크로드로 성공적으로 피벗했습니다. 이 네트워크는 현재 매월 약 150 만 프레임을 처리하고 있으며, 2025 년 12 월 Dispersed.com 의 출시는 창의적 산업을 넘어선 전략적 확장을 의미했습니다.

2026 년의 주요 마일스톤은 다음과 같습니다:

  • AI 연산 서브넷 확장: 기계 학습 워크로드에 특화된 탈중앙화 GPU 리소스 확장
  • 600 개 이상의 AI 모델 온보딩: 추론 및 로보틱스 시뮬레이션을 위한 오픈 웨이트 모델
  • 70% 업로드 최적화: Blender 용 차등 업로드 (Differential Uploads) 를 통한 파일 전송 시간의 획기적 단축

이더리움에서 솔라나로의 네트워크 마이그레이션 (RNDR 에서 RENDER 로의 리브랜딩) 은 AI 연산의 높은 처리량 요구 사항에 대응하기 위한 조치였습니다.

CES 2026 에서 렌더 네트워크는 엣지 ML 워크로드를 위한 GPU 수요의 폭발적인 성장을 충족하기 위한 파트너십을 선보였습니다. 창의적 렌더링에서 범용 AI 연산으로의 전환은 DePIN 분야에서 가장 성공적인 시장 확장 사례 중 하나로 꼽힙니다.

아카시 네트워크: 쿠버네티스 호환 도전지​

아카시 (Akash) 는 역경매 모델을 통해 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 고정 가격 대신 GPU 제공업체가 워크로드를 두고 경쟁하여, 탈중앙화 마켓플레이스를 통해 품질을 유지하면서도 비용을 낮춥니다.

결과가 이를 증명합니다: 2026 년으로 접어들면서 가동률이 80% 이상을 기록하며 사용량이 전년 대비 428% 성장했습니다.

네트워크의 스타클러스터 (Starcluster) 이니셔티브는 현재까지 가장 야심 찬 행보를 보여줍니다. 중앙 집중식 데이터 센터와 아카시의 탈중앙화 마켓플레이스를 결합하여 훈련과 추론 모두에 최적화된 소위 "행성형 메쉬 (planetary mesh)" 를 구축하고 있습니다. 스타본드 (Starbonds) 를 통해 약 7,200 개의 엔비디아 GB200 GPU 를 확보하려는 계획은 아카시가 하이퍼스케일 AI 수요를 지원할 수 있는 위치를 점하게 할 것입니다.

2025 년 3 분기 지표는 가속화되는 모멘텀을 보여줍니다:

  • 수수료 수익은 전분기 대비 11% 증가한 715,000 AKT 기록
  • 신규 임대는 전분기 대비 42% 증가한 27,000 건 기록
  • 2026 년 1 분기 소각 메커니즘 강화 (BME) 는 AKT 토큰 소각을 연산 지출과 연동시킵니다. 1 달러가 소비될 때마다 0.85 달러 상당의 AKT 가 소각됩니다.

월간 연산 규모가 336 만 달러에 달함에 따라, 매월 약 210 만 AKT (약 985,000 달러) 가 소각될 수 있으며, 이는 토큰 공급에 디플레이션 압력을 가하게 됩니다.

사용량과 토큰 경제학 간의 이러한 직접적인 연결은 토큰의 유틸리티가 강제적이거나 실제 제품 채택과 동떨어져 느껴지는 프로젝트들과 아카시를 차별화합니다.

하이퍼볼릭: 비용 파괴자​

하이퍼볼릭 (Hyperbolic) 의 가치 제안은 매우 단순합니다. AWS, Azure, Google Cloud 와 동일한 AI 추론 기능을 75% 낮은 비용으로 제공하는 것입니다. 10 만 명 이상의 개발자에게 서비스를 제공하는 이 플랫폼은 고급 오케스트레이션 레이어를 통해 전 세계에 분산된 GPU 리소스를 조정하는 탈중앙화 운영체제인 Hyper-dOS 를 사용합니다.

아키텍처는 네 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다:

  1. Hyper-dOS: 전 세계에 분산된 GPU 리소스 조정
  2. GPU 마켓플레이스: 공급자와 연산 수요 연결
  3. 추론 서비스: 최첨단 오픈 소스 모델에 대한 접근 제공
  4. 에이전트 프레임워크: 자율 지능을 가능하게 하는 도구

하이퍼볼릭을 차별화하는 요소는 UC 버클리 및 컬럼비아 대학교 연구진과 함께 개발 중인 샘플링 증명 (PoSP, Proof of Sampling) 프로토콜입니다. 이는 AI 출력에 대한 암호화된 검증을 제공할 예정입니다.

이는 중앙 집중식 기관에 의존하지 않는 무신뢰 검증이라는 탈중앙화 연산의 가장 큰 과제 중 하나를 해결합니다. PoSP 가 활성화되면 기업들은 GPU 제공업체를 신뢰할 필요 없이 추론 결과가 정확하게 계산되었음을 검증할 수 있게 됩니다.

Inferix: 브릿지 빌더​

Inferix는 GPU 컴퓨팅 파워가 필요한 개발자와 잉여 용량을 보유한 공급자 사이의 연결 계층으로 스스로를 포지셔닝합니다. Inferix 의 종량제 (pay-as-you-go) 모델은 사용자를 기존 클라우드 제공업체에 묶어두는 장기 계약의 필요성을 제거합니다.

시장에 출시된 지 얼마 되지 않았지만, Inferix 는 특정 세그먼트를 겨냥한 전문화된 GPU 네트워크의 성장세를 잘 보여줍니다. 이 경우에는 엔터프라이즈 급의 대규모 요구 사항 없이 유연하고 단기적인 액세스가 필요한 개발자들을 대상으로 합니다.

DePIN 혁명: 숫자로 보는 현황​

더 넓은 의미의 DePIN (탈중앙화 물리적 인프라 네트워크) 섹터는 탈중앙화 GPU 컴퓨팅이 인프라 지형에서 어디에 위치하는지 이해하는 데 중요한 맥락을 제공합니다.

2025년 9월 현재, CoinGecko 는 약 250개의 DePIN 프로젝트를 추적하고 있으며, 이들의 총 시가총액은 190억 달러 이상입니다. 이는 불과 12개월 전의 52억 달러에서 증가한 수치입니다. 이러한 265% 의 성장률은 전체 암호화폐 시장의 성장세를 크게 앞지르는 것입니다.

이 생태계 내에서 AI 관련 DePIN 은 시가총액 기준으로 테마의 48% 를 차지하며 시장을 주도하고 있습니다. 탈중앙화 컴퓨팅 및 스토리지 네트워크를 합치면 약 193억 달러로, 전체 DePIN 시가총액의 절반 이상을 차지합니다.

눈에 띄는 성과를 거둔 프로젝트들은 이 섹터의 성숙도를 증명합니다:

  • Aethir: 14억 시간 이상의 컴퓨팅 시간을 제공했으며, 2025년 분기별 매출이 약 4,000만 달러에 달한다고 보고했습니다.
  • io.net 및 Nosana: 각각의 성장 주기 동안 시가총액 4억 달러를 돌파했습니다.
  • Render Network: 렌더링에서 AI 워크로드로 확장하며 시가총액 20억 달러를 넘어섰습니다.

하이퍼스케일러의 반론: 여전히 중앙화가 승리하는 지점​

설득력 있는 경제성과 인상적인 성장 지표에도 불구하고, 탈중앙화 GPU 네트워크는 하이퍼스케일러가 처리하도록 설계된 기술적 과제들에 직면해 있습니다.

장기 워크로드: 대규모 언어 모델 (LLM) 학습은 수주 또는 수개월의 지속적인 컴퓨팅이 필요할 수 있습니다. 탈중앙화 네트워크는 특정 GPU 가 장기간 사용 가능한 상태를 유지한다고 보장하는 데 어려움을 겪는 반면, AWS 는 필요한 기간만큼 용량을 예약할 수 있습니다.

긴밀한 동기화: 여러 GPU 에 걸친 분산 학습은 마이크로초 단위의 조정이 필요합니다. 이러한 GPU 들이 네트워크 지연 시간이 제각각인 여러 대륙에 흩어져 있을 때, 효율적인 학습을 위해 필요한 동기화를 유지하는 것은 기하급수적으로 더 어려워집니다.

예측 가능성: 미션 크리티컬 워크로드를 실행하는 기업에게 기대 성능을 정확히 파악하는 것은 타협할 수 없는 조건입니다. 하이퍼스케일러는 상세한 SLA 를 제공할 수 있지만, 탈중앙화 네트워크는 유사한 보증을 제공하기 위한 검증 인프라를 여전히 구축하는 중입니다.

인프라 전문가들 사이의 합의는 탈중앙화 GPU 네트워크가 배치 (batch) 워크로드, 추론 작업 및 단기 학습 실행에 탁월하다는 것입니다.

이러한 사용 사례의 경우, 하이퍼스케일러 대비 50-75% 의 비용 절감은 게임 체인저가 됩니다. 하지만 가장 까다롭고, 장기간 실행되며, 미션 크리티컬한 워크로드의 경우 중앙화된 인프라가 여전히 우위를 점하고 있습니다 — 적어도 현재로서는 그렇습니다.

2026년 촉매제: AI 추론의 폭발적 증가​

2026년부터 세 가지 융합 트렌드에 힘입어 AI 추론 및 학습 컴퓨팅에 대한 수요가 급격히 가속화될 것으로 예상됩니다:

  1. 에이전틱 AI (Agentic AI) 의 확산: 자율 에이전트는 의사 결정을 위해 지속적인 컴퓨팅이 필요합니다.
  2. 오픈 소스 모델 채택: 기업들이 독점 API 에서 벗어나면서 모델을 호스팅할 인프라가 필요해졌습니다.
  3. 엔터프라이즈 AI 배포: 비즈니스가 실험 단계에서 프로덕션 단계로 전환하고 있습니다.

이러한 수요 급증은 탈중앙화 네트워크의 강점과 직결됩니다.

추론 워크로드는 일반적으로 단기간이며 대규모 병렬 처리가 가능합니다. 이는 탈중앙화 GPU 네트워크가 비용면에서 하이퍼스케일러를 압도하면서도 대등한 성능을 제공하는 프로필과 정확히 일치합니다. 챗봇이나 이미지 생성 서비스를 위해 추론을 실행하는 스타트업은 사용자 경험을 희생하지 않으면서 인프라 비용을 75% 까지 절감할 수 있습니다.

토큰 경제: 인센티브 레이어​

이러한 네트워크의 암호화폐 구성 요소는 단순한 투기가 아닙니다 — 이는 글로벌 GPU 통합을 경제적으로 실행 가능하게 만드는 메커니즘입니다.

Render (RENDER): 원래 이더리움에서 RNDR 로 발행되었으나, 2023-2024년 사이에 네트워크를 솔라나로 마이그레이션했으며 토큰 보유자들은 1:1 비율로 스왑했습니다. RENDER 를 포함한 GPU 공유 토큰은 2026년 초에 20% 이상 급등하며 해당 섹터에 대한 확신이 커지고 있음을 반영했습니다.

Akash (AKT): BME (Burn-and-Mint Equilibrium) 소각 메커니즘은 네트워크 사용량과 토큰 가치 사이의 직접적인 연결 고리를 만듭니다. 토큰 경제가 제품 사용과 동떨어져 느껴지는 많은 암호화폐 프로젝트와 달리, Akash 의 모델은 컴퓨팅에 사용되는 모든 달러가 토큰 공급에 직접적인 영향을 미치도록 보장합니다.

토큰 레이어는 초기 탈중앙화 컴퓨팅 시도들을 괴롭혔던 콜드 스타트 문제를 해결합니다.

네트워크 초기 단계에 토큰 보상으로 GPU 공급자들에게 인센티브를 제공함으로써, 이러한 프로젝트들은 수요가 임계 질량에 도달하기 전에 공급을 먼저 확보할 수 있습니다. 네트워크가 성숙해짐에 따라 실제 컴퓨팅 수익이 점차 토큰 인플레이션을 대체하게 됩니다.

토큰 인센티브에서 실질적인 수익으로의 이러한 전환은 지속 가능한 인프라 프로젝트와 지속 불가능한 폰지 경제를 구분하는 리트머스 시험지입니다.

1,000 억 달러 규모의 질문: 탈중앙화가 경쟁력을 가질 수 있을까요?​

탈중앙화 컴퓨팅 시장은 2024 년 90 억 달러에서 2032 년까지 1,000 억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다. 탈중앙화 GPU 네트워크가 의미 있는 점유율을 확보할 수 있을지는 다음 세 가지 과제를 해결하는 데 달려 있습니다:

대규모 검증 (Verification at scale): Hyperbolic 의 PoSP 프로토콜은 진전을 보여주고 있지만, 업계에는 컴퓨팅 작업이 올바르게 수행되었음을 암호학적으로 확인하기 위한 표준화된 방법이 필요합니다. 이것이 없다면 기업들은 여전히 도입을 주저할 것입니다.

엔터프라이즈급 신뢰성 (Enterprise-grade reliability): 전 세계에 분산되어 독립적으로 운영되는 GPU 를 조정하면서 99.99 % 의 업타임을 달성하려면 정교한 오케스트레이션이 필요합니다. Akash 의 Starcluster 모델은 이를 위한 하나의 경로를 제시합니다.

개발자 경험 (Developer experience): 탈중앙화 네트워크는 AWS, Azure 또는 GCP 의 사용 편의성과 대등한 수준을 갖춰야 합니다. 쿠버네티스 (Kubernetes) 호환성 (Akash 가 제공하는 것과 같은) 은 시작일 뿐이며, 기존 ML 워크플로우와의 원활한 통합이 필수적입니다.

개발자에게 갖는 의미​

AI 개발자와 Web3 빌더에게 탈중앙화 GPU 네트워크는 전략적인 기회를 제공합니다:

비용 최적화: 모델 학습 및 추론 비용은 AI 스타트업 예산의 50 - 70 % 를 쉽게 차지할 수 있습니다. 이러한 비용을 절반 이하로 줄이는 것은 유닛 이코노믹스 (unit economics) 를 근본적으로 변화시킵니다.

벤더 종속 (Vendor lock-in) 방지: 하이퍼스케일러 (Hyperscaler) 는 진입은 쉽게 만들지만 나가는 것은 비용이 많이 들게 설계되어 있습니다. 개방형 표준을 사용하는 탈중앙화 네트워크는 선택의 자유를 보존합니다.

검열 저항성: 중앙 집중식 서비스 제공업체로부터 압력을 받을 수 있는 애플리케이션의 경우, 탈중앙화 인프라는 중요한 회복력 계층을 제공합니다.

주의할 점은 워크로드와 인프라를 적절히 매칭하는 것입니다. 빠른 프로토타이핑, 배치 처리, 추론 서빙 및 병렬 학습 실행의 경우 탈중앙화 GPU 네트워크는 현재도 충분히 준비되어 있습니다. 그러나 절대적인 신뢰성이 요구되는 수주간의 모델 학습의 경우에는 아직까지는 하이퍼스케일러가 더 안전한 선택입니다.

향후 전망​

GPU 부족 현상, AI 컴퓨팅 수요의 성장, 그리고 성숙해가는 DePIN 인프라의 결합은 드문 시장 기회를 창출하고 있습니다. 전통적인 클라우드 제공업체들은 신뢰성과 편의성을 제공함으로써 1 세대 AI 인프라를 지배했습니다. 탈중앙화 GPU 네트워크는 이제 비용, 유연성 및 중앙 집중식 통제에 대한 저항을 무기로 경쟁하고 있습니다.

앞으로의 12 개월은 결정적인 시기가 될 것입니다. Render 가 AI 컴퓨팅 서브넷을 확장하고, Akash 가 Starcluster GPU 를 가동하며, Hyperbolic 이 암호학적 검증을 출시함에 따라, 우리는 탈중앙화 인프라가 하이퍼스케일 수준에서 그 약속을 이행할 수 있을지 확인하게 될 것입니다.

희소한 GPU 자원에 대해 프리미엄 가격을 지불하고 있는 개발자, 연구원 및 기업들에게 신뢰할 수 있는 대안의 등장은 더할 나위 없이 반가운 소식입니다. 문제는 탈중앙화 GPU 네트워크가 1,000 억 달러 규모의 컴퓨팅 시장 중 일부를 점유할 것인지가 아니라, 얼마나 많이 점유할 것인지입니다.

BlockEden.xyz 는 지속 가능한 기반 위에 구축되는 서비스를 위해 개발자들에게 엔터프라이즈급 블록체인 인프라를 제공합니다. API 마켓플레이스 탐색을 통해 주요 블록체인 네트워크 전반의 신뢰할 수 있는 노드 서비스에 접속해 보세요.

프라이버시 인프라 2026: Web3 의 근간을 재편하는 ZK vs FHE vs TEE 의 경쟁

· 약 12 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

블록체인의 가장 큰 취약점이 기술적 결함이 아니라 철학적 결함이라면 어떨까요? 모든 트랜잭션, 모든 지갑 잔액, 모든 스마트 컨트랙트 상호작용은 인터넷이 연결된 사람이라면 누구나 읽을 수 있는 공개 원장에 노출되어 있습니다. 기관 자본이 Web3로 쏟아져 들어오고 규제 감시가 강화됨에 따라, 이러한 급진적인 투명성은 Web3의 가장 큰 취약점이 되고 있습니다.

프라이버시 인프라 경쟁은 더 이상 이데올로기에 관한 것이 아닙니다. 그것은 생존에 관한 것입니다. 117억 달러 이상의 영지식(ZK) 프로젝트 시가총액, 완전 동형 암호(FHE)의 획기적인 발전, 그리고 50개 이상의 블록체인 프로젝트를 지원하는 신뢰 실행 환경(TEE)에 이르기까지, 세 가지 경쟁 기술이 블록체인의 프라이버시 역설을 해결하기 위해 수렴하고 있습니다. 문제는 프라이버시가 Web3의 근간을 재편할지 여부가 아니라, 어떤 기술이 승리할 것인가입니다.

프라이버시 트릴레마: 속도, 보안, 그리고 탈중앙화​

Web3의 프라이버시 도전 과제는 확장성 문제와 유사합니다. 세 가지 차원 중 두 가지는 최적화할 수 있지만, 세 가지 모두를 최적화하기는 어렵습니다. 영지식 증명은 수학적 확실성을 제공하지만 계산 오버헤드가 발생합니다. 완전 동형 암호는 암호화된 데이터에 대한 계산을 가능하게 하지만 성능 비용이 막대합니다. 신뢰 실행 환경은 하드웨어 본연의 속도를 제공하지만 하드웨어 의존성을 통한 중앙화 위험을 초래합니다.

각 기술은 동일한 문제에 대해 근본적으로 다른 접근 방식을 나타냅니다. ZK 증명은 "이유를 밝히지 않고도 어떤 사실이 참임을 증명할 수 있는가?"라고 묻습니다. FHE는 "데이터를 보지 않고도 계산할 수 있는가?"라고 묻습니다. TEE는 "기존 하드웨어 내에 침투 불가능한 블랙박스를 만들 수 있는가?"라고 묻습니다.

그 답에 따라 어떤 애플리케이션이 가능해질지가 결정됩니다. DeFi는 고빈도 매매를 위한 속도가 필요합니다. 의료 및 신원 시스템은 암호학적 보장이 필요합니다. 기업용 애플리케이션은 하드웨어 수준의 격리가 필요합니다. 단일 기술이 모든 사용 사례를 해결할 수는 없으며, 이것이 바로 하이브리드 아키텍처에서 진정한 혁신이 일어나고 있는 이유입니다.

영지식 증명: 연구실에서 117억 달러 규모의 인프라로​

영지식 증명은 암호학적 호기심의 단계를 지나 프로덕션 인프라로 진화했습니다. 117억 달러의 프로젝트 시가총액과 35억 달러의 24시간 거래량을 기록하고 있는 ZK 기술은 이제 출금 시간을 단축하고, 온체인 데이터를 90% 압축하며, 프라이버시 보호 신원 시스템을 가능하게 하는 유효성 롤업(Validity Rollup)의 기반이 되고 있습니다.

획기적인 변화는 ZK가 단순한 트랜잭션 프라이버시를 넘어섰을 때 일어났습니다. 현대적인 ZK 시스템은 대규모의 검증 가능한 계산(Verifiable Computation)을 가능하게 합니다. zkEVM 및 Polygon zkEVM과 같은 zkEVM은 이더리움의 보안을 계승하면서 초당 수천 건의 트랜잭션을 처리합니다. ZK 롤업은 레이어 1에 최소한의 데이터만 게시하여 가스비를 획기적으로 줄이는 동시에 정확성에 대한 수학적 확실성을 유지합니다.

하지만 ZK의 진정한 힘은 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing)에서 나타납니다. Aztec과 같은 프로젝트는 보호된 토큰 잔액, 기밀 거래, 암호화된 스마트 컨트랙트 상태와 같은 프라이빗 DeFi를 가능하게 합니다. 사용자는 자신의 순자산을 공개하지 않고도 대출을 위한 충분한 담보가 있음을 증명할 수 있습니다. DAO는 개별 멤버의 선호도를 노출하지 않고 제안에 투표할 수 있습니다. 기업은 독점 데이터를 공개하지 않고도 규제 준수 여부를 확인할 수 있습니다.

계산 비용은 여전히 ZK의 아킬레스건으로 남아 있습니다. 증명을 생성하려면 특수 하드웨어와 상당한 처리 시간이 필요합니다. RISC Zero의 Boundless와 같은 프로버(Prover) 네트워크는 탈중앙화된 시장을 통해 증명 생성을 상품화하려고 시도하지만, 검증은 여전히 비대칭적입니다. 즉, 검증은 쉽지만 생성은 비용이 많이 듭니다. 이는 지연 시간에 민감한 애플리케이션에 자연스러운 제약이 됩니다.

ZK는 계산 자체를 공개하지 않고 계산에 대한 진술을 증명하는 검증 레이어로서 탁월합니다. 수학적 보장과 공개적 검증 가능성이 필요한 애플리케이션의 경우 ZK는 타의 추종을 불허합니다. 그러나 실시간 기밀 계산의 경우 성능 저하가 감당하기 힘든 수준이 됩니다.

완전 동형 암호: 불가능한 계산의 실현​

FHE는 프라이버시 보호 계산의 성배와 같습니다. 데이터를 복호화하지 않고도 암호화된 상태 그대로 임의의 계산을 수행할 수 있기 때문입니다. 수학 원리는 우아합니다. 데이터를 암호화하여 신뢰할 수 없는 서버로 보내고, 서버가 암호문 상태에서 계산하게 한 뒤, 암호화된 결과를 받아 로컬에서 복호화하는 방식입니다. 서버는 어떠한 시점에서도 사용자의 평문 데이터를 볼 수 없습니다.

하지만 현실은 훨씬 더 복잡합니다. FHE 연산은 평문 계산보다 100 ~ 1000배 느립니다. 암호화된 데이터에 대한 간단한 덧셈조차 복잡한 격자 기반 암호화(Lattice-based cryptography)가 필요합니다. 곱셈은 기하급수적으로 더 까다롭습니다. 이러한 계산 오버헤드는 전통적으로 모든 노드가 모든 트랜잭션을 처리해야 하는 대부분의 블록체인 애플리케이션에서 FHE를 비실용적으로 만듭니다.

Fhenix와 Zama 같은 프로젝트는 이 문제를 여러 각도에서 공략하고 있습니다. Fhenix의 분해 가능한 BFV(Decomposable BFV) 기술은 2026년 초에 획기적인 발전을 이루어, 실제 애플리케이션을 위해 성능과 확장성이 개선된 정밀한 FHE 스킴을 가능하게 했습니다. 모든 노드가 FHE 연산을 수행하도록 강제하는 대신, Fhenix는 전문 코디네이터 노드가 무거운 FHE 계산을 처리하고 결과를 메인넷에 배치(Batch)하는 L2 방식으로 운영됩니다.

Zama는 기밀 블록체인 프로토콜(Confidential Blockchain Protocol)을 통해 다른 접근 방식을 취합니다. 모듈형 FHE 라이브러리를 통해 모든 L1 또는 L2에서 기밀 스마트 컨트랙트를 가능하게 합니다. 개발자는 암호화된 데이터에서 작동하는 Solidity 스마트 컨트랙트를 작성할 수 있으며, 이는 이전의 퍼블릭 블록체인에서는 불가능했던 사용 사례를 열어줍니다.

그 응용 분야는 매우 광범위합니다. 선행 매매(Front-running)를 방지하는 기밀 토큰 스왑, 대출자의 신원을 숨기는 암호화된 대출 프로토콜, 개별 선택을 공개하지 않고 투표 결과가 집계되는 프라이빗 거버넌스, 입찰가 엿보기를 방지하는 기밀 경매 등이 있습니다. Inco Network는 프로그래밍 가능한 액세스 제어를 통해 암호화된 스마트 컨트랙트 실행을 보여줍니다. 데이터 소유자는 자신의 데이터에 대해 누가 어떤 조건에서 계산할 수 있는지 지정할 수 있습니다.

하지만 FHE의 계산 부담은 근본적인 트레이드오프를 만듭니다. 현재의 구현 방식은 강력한 하드웨어, 중앙 집중식 조정, 또는 낮은 처리량을 수용해야 합니다. 기술은 작동하지만, 이를 이더리움의 트랜잭션 규모로 확장하는 것은 여전히 해결해야 할 과제입니다. FHE를 다자간 계산(MPC) 또는 영지식 증명과 결합하는 하이브리드 접근 방식은 약점을 완화하려고 시도합니다. 예를 들어 임계치 FHE(Threshold FHE) 스킴은 복호화 키를 여러 당사자에게 분산하여 어떤 단일 개체도 혼자서는 복호화할 수 없도록 합니다.

FHE는 미래입니다. 하지만 그 미래는 몇 달이 아닌 몇 년 단위로 측정되는 미래입니다.

신뢰 실행 환경 (TEE): 하드웨어 속도와 중앙화 리스크​

ZK와 FHE가 연산 오버헤드 문제로 고군분투하는 동안, TEE (Trusted Execution Environments)는 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 바로 기존 하드웨어 보안 기능을 활용하여 격리된 실행 환경을 구축하는 것입니다. Intel SGX, AMD SEV, ARM TrustZone은 CPU 내부에 "보안 엔클레이브 (secure enclaves)"를 할당하여, 운영 체제나 하이퍼바이저조차 코드와 데이터에 접근할 수 없도록 기밀성을 유지합니다.

TEE의 성능 이점은 압도적입니다. 복잡한 암호학적 연산을 사용하지 않기 때문에 하드웨어 본연의 속도로 실행됩니다. TEE에서 실행되는 스마트 컨트랙트는 기존 소프트웨어와 동일한 속도로 트랜잭션을 처리합니다. 덕분에 TEE는 기밀 DeFi 트레이딩, 암호화된 오라클 네트워크, 프라이빗 크로스체인 브리지와 같이 높은 처리량이 필요한 애플리케이션에 즉각적으로 활용될 수 있습니다.

체인링크 (Chainlink)의 TEE 통합 사례는 이러한 아키텍처 패턴을 잘 보여줍니다. 민감한 연산은 보안 엔클레이브 내부에서 실행되고, 올바른 실행을 증명하는 암호화 증명 (attestation)을 생성하여 그 결과를 퍼블릭 블록체인에 게시합니다. 체인링크 스택은 여러 기술을 동시에 조율합니다. TEE는 하드웨어 속도로 복잡한 계산을 수행하고, 영지식 증명 (ZK proof)은 엔클레이브의 무결성을 검증하여 하드웨어 성능과 암호학적 확실성을 동시에 제공합니다.

현재 50개 이상의 팀이 TEE 기반 블록체인 프로젝트를 구축하고 있습니다. TrustChain은 무거운 암호화 알고리즘 없이 코드와 사용자 데이터를 보호하기 위해 TEE와 스마트 컨트랙트를 결합합니다. 아비트럼 (Arbitrum) 기반의 iExec은 TEE 기반의 기밀 컴퓨팅을 인프라로 제공합니다. Flashbots는 데이터 보안을 유지하면서 트랜잭션 순서를 최적화하고 MEV를 줄이기 위해 TEE를 활용합니다.

하지만 TEE에는 하드웨어 신뢰라는 논란의 여지가 있는 트레이드오프가 존재합니다. 신뢰의 근거가 수학에 있는 ZK 및 FHE와 달리, TEE는 Intel, AMD 또는 ARM이 보안 프로세서를 제대로 설계하고 제작했다는 점을 신뢰해야 합니다. 하드웨어 취약점이 발견되면 어떻게 될까요? 정부가 제조업체에 백도어 설치를 강요한다면 어떨까요? 예기치 못한 취약점이 엔클레이브의 보안을 무너뜨린다면 어떻게 될까요?

Spectre와 Meltdown 취약점은 하드웨어 보안이 결코 절대적이지 않음을 입증했습니다. TEE 지지자들은 원격 검증 및 증명 메커니즘이 손상된 엔클레이브로 인한 피해를 제한할 수 있다고 주장하지만, 비판론자들은 하드웨어 계층이 무너지면 보안 모델 전체가 붕괴된다고 지적합니다. ZK의 "수학을 믿으라"나 FHE의 "암호화를 믿으라"와는 달리, TEE는 "제조업체를 믿으라"는 전제가 필요합니다.

이러한 철학적 차이는 프라이버시 커뮤니티를 갈라놓았습니다. 실용주의자들은 실제 서비스에 바로 적용 가능한 성능을 위해 하드웨어 신뢰를 수용합니다. 반면 원칙주의자들은 중앙화된 신뢰 가정이 Web3의 정신을 저버리는 것이라고 주장합니다. 현실은 어떨까요? 애플리케이션마다 요구하는 신뢰 수준이 다르기 때문에 두 관점은 공존하고 있습니다.

융합: 하이브리드 프라이버시 아키텍처​

가장 정교한 프라이버시 시스템은 단일 기술에 의존하지 않고, 여러 접근 방식을 조합하여 트레이드오프의 균형을 맞춥니다. 체인링크의 DECO는 연산을 위한 TEE와 검증을 위한 ZK 증명을 결합합니다. 어떤 프로젝트들은 데이터 암호화를 위한 FHE와 탈중앙화된 키 관리를 위한 다자간 컴퓨팅 (MPC)을 계층화하여 사용합니다. 미래는 ZK 대 FHE 대 TEE의 대결이 아니라, ZK + FHE + TEE의 결합이 될 것입니다.

이러한 아키텍처의 수렴은 더 넓은 Web3의 패턴을 반영합니다. 모듈형 블록체인이 합의, 실행, 데이터 가용성을 전문화된 레이어로 분리하는 것처럼, 프라이버시 인프라도 모듈화되고 있습니다. 속도가 중요한 곳에는 TEE를, 공개 검증이 중요한 곳에는 ZK를, 데이터가 처음부터 끝까지 암호화되어야 하는 곳에는 FHE를 사용합니다. 승리하는 프로토콜은 이러한 기술들을 원활하게 조율하는 프로토콜이 될 것입니다.

Messari의 탈중앙화 기밀 컴퓨팅에 관한 연구는 이러한 트렌드를 강조합니다. 양자간 컴퓨팅을 위한 가블드 서킷 (garbled circuits), 분산 키 관리를 위한 다자간 컴퓨팅 (MPC), 검증을 위한 ZK 증명, 암호화된 연산을 위한 FHE, 하드웨어 격리를 위한 TEE 등이 그 예입니다. 각 기술은 특정 문제를 해결하며, 미래의 프라이버시 레이어는 이 모든 기술을 통합할 것입니다.

이것이 ZK 프로젝트에 117억 달러 이상의 자금이 유입되는 동시에, FHE 스타트업이 수억 달러를 조달하고 TEE 도입이 가속화되는 이유입니다. 시장은 단 하나의 승자에 베팅하는 것이 아니라, 여러 기술이 상호 운용되는 생태계에 투자하고 있습니다. 프라이버시 스택은 블록체인 스택만큼이나 모듈화되고 있습니다.

기능이 아닌 인프라로서의 프라이버시​

2026년의 프라이버시 지형은 철학적 전환점을 맞이합니다. 프라이버시는 더 이상 투명한 블록체인 위에 덧붙여진 부가 기능이 아니라, 근본적인 인프라로 자리 잡고 있습니다. 새로운 체인들은 프라이버시 우선 아키텍처로 출시되며, 기존 프로토콜들은 프라이버시 레이어를 소급하여 적용하고 있습니다. 기관의 도입 여부 또한 기밀 트랜잭션 처리 능력에 달려 있습니다.

규제 압박은 이러한 전환을 가속화합니다. 유럽의 MiCA, 미국의 GENIUS 법안 등 전 세계적인 컴플라이언스 프레임워크는 사용자 데이터를 기밀로 유지하면서도 규제 기관에는 선택적으로 정보를 공개해야 한다는 상충하는 요구 사항을 충족하도록 요구합니다. ZK 증명은 기본 데이터를 노출하지 않고도 규제 준수 증명을 가능하게 합니다. FHE는 감사자가 암호화된 기록 위에서 연산을 수행할 수 있게 하며, TEE는 민감한 규제 관련 연산을 위해 하드웨어적으로 격리된 환경을 제공합니다.

기업들의 도입 사례도 이러한 추세를 뒷받침합니다. 블록체인 결제를 테스트하는 은행은 트랜잭션 프라이버시가 필요합니다. 의료 기록을 온체인에서 관리하려는 헬스케어 시스템은 HIPAA 준수가 필수적입니다. 공급망 네트워크는 기밀 비즈니스 로직을 요구합니다. 모든 기업용 유즈케이스는 1세대 투명 블록체인이 제공할 수 없는 프라이버시 보장을 필요로 합니다.

한편, DeFi는 사용자 경험을 저해하는 프런트 러닝 (front-running), MEV 추출 및 프라이버시 문제에 직면해 있습니다. 대규모 주문을 전송하는 트레이더는 이를 가로채려는 정교한 공격자들에게 노출됩니다. 프로토콜의 거버넌스 투표는 전략적 의도를 드러내며, 지갑의 전체 거래 이력은 경쟁자들이 분석할 수 있도록 노출되어 있습니다. 이는 예외적인 사례가 아니라 투명한 실행 방식이 가진 근본적인 한계입니다.

시장은 이에 반응하고 있습니다. ZK 기반 DEX는 검증 가능한 정산을 유지하면서 거래 세부 정보를 숨깁니다. FHE 기반 대출 프로토콜은 담보 가치를 확인하면서 대출자의 신원을 보호합니다. TEE 기반 오라클은 API 키나 독점적인 공식을 노출하지 않고 데이터를 기밀로 가져옵니다. 프라이버시는 이제 애플리케이션 작동에 필수적인 인프라가 되고 있습니다.

미래로의 길: 2026년과 그 이후​

2025년이 프라이버시 연구의 해였다면, 2026년은 실전 배포의 해입니다. ZK 기술은 시가총액 117억 달러를 돌파하며, 밸리디티 롤업(validity rollups)은 매일 수백만 건의 트랜잭션을 처리합니다. FHE는 Fhenix의 Decomposable BFV와 Zama의 프로토콜 성숙에 힘입어 획기적인 성능을 달성합니다. TEE 도입은 하드웨어 인증 표준이 성숙함에 따라 50개 이상의 블록체인 프로젝트로 확산됩니다.

하지만 여전히 큰 과제들이 남아 있습니다. ZK 증명 생성에는 여전히 특수 하드웨어가 필요하며 지연 시간(latency) 병목 현상을 초래합니다. FHE는 최근의 발전에도 불구하고 연산 오버헤드로 인해 처리량이 제한됩니다. TEE의 하드웨어 의존성은 중앙화 위험과 잠재적인 백도어 취약성을 야기합니다. 각 기술은 특정 영역에서 탁월하지만 다른 영역에서는 한계를 보입니다.

승리하는 접근 방식은 이념적 순수성이 아니라 실용적인 결합(pragmatic composition)이 될 것입니다. 공개 검증 가능성과 수학적 확실성을 위해서는 ZK를 사용하십시오. 암호화된 연산이 필수적인 곳에는 FHE를 배포하십시오. 네이티브 성능이 중요한 곳에서는 TEE를 활용하십시오. 약점을 완화하면서 강점을 계승하는 하이브리드 아키텍처를 통해 기술들을 결합하십시오.

Web3의 프라이버시 인프라는 실험적인 프로토타입에서 운영 시스템으로 성숙해 가고 있습니다. 이제 질문은 프라이버시 기술이 블록체인의 기반을 재편할 것인지가 아니라, 어떤 하이브리드 아키텍처가 속도, 보안, 탈중앙화라는 불가능의 삼각형을 달성할 것인가입니다. 26,000자에 달하는 Web3Caff 연구 보고서와 프라이버시 프로토콜로 유입되는 기관 자본은 그 답이 서서히 드러나고 있음을 시사합니다. 즉, 세 가지 기술 모두가 함께 작동하는 것입니다.

블록체인 트릴레마(trilemma)는 절충(trade-offs)이 근본적이지만 적절한 아키텍처를 통해 극복 불가능한 것은 아니라는 점을 가르쳐 주었습니다. 프라이버시 인프라도 동일한 패턴을 따르고 있습니다. ZK, FHE, TEE는 각각 고유한 역량을 제공합니다. 이러한 기술들을 응집력 있는 프라이버시 레이어로 조율하는 플랫폼이 Web3의 다음 10년을 정의할 것입니다.

기관 자본이 규제 조사와 만나고 기밀성에 대한 사용자 요구가 결합될 때, 프라이버시는 단순한 기능이 아닙니다. 그것은 토대(foundation)입니다.

프라이버시 보존형 블록체인 애플리케이션을 구축하려면 대규모 기밀 데이터 처리를 처리할 수 있는 인프라가 필요합니다. BlockEden.xyz는 프라이버시 중심 체인을 위한 엔터프라이즈급 노드 인프라와 API 액세스를 제공하여, 개발자가 Web3의 미래를 위해 설계된 프라이버시 우선 기반 위에 구축할 수 있도록 지원합니다.

출처​

코인베이스 CEO, 월스트리트의 '공공의 적 1호'가 되다: 암호화폐의 미래를 둘러싼 전쟁

· 약 11 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

2026년 1월 다보스에서 JP모건 체이스(JPMorgan Chase)의 CEO 제이미 다이먼(Jamie Dimon)이 토니 블레어(Tony Blair) 전 영국 총리와 커피를 마시며 담소를 나누던 코인베이스(Coinbase) CEO 브라이언 암스트롱(Brian Armstrong)의 대화에 끼어들어 손가락질을 하며 "말도 안 되는 소리를 하고 있군(You are full of shit)"이라고 쏘아붙였을 때, 이는 단순히 개인적인 충돌 그 이상을 의미했습니다. 이 대립은 암호화폐 시장이 성숙해가는 과정에서 나타나는 가장 결정적인 갈등, 즉 전통적인 은행업과 탈중앙화 금융(DeFi) 인프라 사이의 실존적 투쟁을 명확하게 보여주었습니다.

월스트리트 저널(Wall Street Journal)이 암스트롱을 월스트리트의 "공공의 적 1호"라고 명명한 것은 과장이 아닙니다. 이는 수조 달러 규모의 글로벌 금융 아키텍처를 둘러싼 치열한 전쟁을 반영합니다. 이 대립의 중심에는 278페이지 분량의 상원 암호화폐 법안인 CLARITY 법안이 있으며, 이 법안은 향후 10년의 산업을 혁신이 이끌지 아니면 기득권 보호가 주도할지를 결정하게 될 것입니다.

다보스의 냉대: 은행권의 결집​

2026년 1월 세계경제포럼(WEF)에서 암스트롱이 받은 대우는 마치 기업 스릴러의 한 장면과도 같았습니다. CLARITY 법안 초안의 조항에 공개적으로 반대한 후, 그는 미국 은행 엘리트들로부터 조직적인 냉대를 받았습니다.

이들의 만남은 놀라울 정도로 일관되게 적대적이었습니다:

  • **뱅크 오브 아메리카(Bank of America)의 브라이언 모이니핸(Brian Moynihan)**은 30분간의 면담 끝에 "은행이 되고 싶다면 그냥 은행을 하라"며 암스트롱을 돌려보냈습니다.
  • **웰스 파고(Wells Fargo)의 CEO 찰리 샤프(Charlie Scharf)**는 "서로 할 이야기가 없다"며 아예 대화를 거부했습니다.
  • **시티그룹(Citigroup)의 제인 프레이저(Jane Fraser)**는 그에게 60초도 채 되지 않는 시간만을 할애했습니다.
  • 제이미 다이먼의 대립은 가장 극적이었는데, 은행들이 디지털 자산 입법을 방해하고 있다는 암스트롱의 발언을 두고 "방송에서 거짓말을 하고 있다"고 공개적으로 비난했습니다.

이것은 우발적인 적대감이 아니었습니다. 다보스 회의 불과 24시간 전, 코인베이스가 CLARITY 법안에 대한 지지를 철회하고 암스트롱이 미디어에 출연해 은행들의 '규제 포획(Regulatory Capture)'을 비난한 것에 대한 조직적인 대응이었습니다.

6조 6천억 달러 규모의 스테이블코인 문제​

분쟁의 핵심은 겉보기에 기술적인 조항인 '암호화폐 플랫폼이 스테이블코인에 대한 수익률을 제공할 수 있는지' 여부입니다. 하지만 이 문제는 양측 모두에게 실존적인 사안입니다.

암스트롱의 입장: 은행들이 입법 영향력을 행사하여 자신들의 예금 기반을 위협하는 경쟁 제품을 금지하려 한다는 것입니다. 기본적으로 블록체인 인프라 위에 구축된 고금리 계좌인 스테이블코인 수익률은 연중무휴 24시간 즉시 결제가 가능하면서도 기존 저축 예금보다 소비자에게 더 나은 수익을 제공합니다.

은행들의 반론: 스테이블코인 수익 상품은 지급 준비금 요건, FDIC(연방예금보험공사) 보험, 자본 적정성 규칙 등 예금 계좌와 동일한 규제 요건을 충족해야 한다는 것입니다. 암호화폐 플랫폼이 이러한 보호 장치를 우회하도록 허용하는 것은 시스템적 위험을 초래한다고 주장합니다.

수치를 보면 그 치열함을 알 수 있습니다. 암스트롱은 2026년 1월, 전통적인 은행들이 이제 암호화폐를 "자신들의 비즈니스에 대한 실존적 위협"으로 보고 있다고 언급했습니다. 스테이블코인 유통량이 2,000억 달러에 육박하며 빠르게 성장하고 있는 상황에서, 현재 17조 5,000억 달러 규모인 미국 은행 예금의 5%만 이동하더라도 약 9,000억 달러의 예금이 유실되며 그에 따른 수수료 수입도 사라지게 됩니다.

2026년 1월 12일에 공개된 CLARITY 법안 초안은 디지털 자산 플랫폼이 스테이블코인 잔액에 대해 이자를 지급하는 것을 금지하는 반면, 은행에는 이를 허용했습니다. 암스트롱은 이를 "경쟁자를 금지하기 위한 규제 포획"이라고 부르며, 은행들이 입법을 통해 경쟁을 제거하기보다 "공정한 운동장에서 경쟁"해야 한다고 주장했습니다.

규제 포획인가, 소비자 보호인가?​

암스트롱의 규제 포획 주장은 금융 규제가 실제 현장에서 어떻게 작동하는지에 대한 불편한 진실을 조명하며 큰 파장을 일으켰습니다.

2026년 1월 16일 폭스 비즈니스(Fox Business)에 출연한 암스트롱은 자신의 반대 입장을 분명히 했습니다: "특정 산업[은행]이 들어와 규제 포획을 통해 경쟁자를 금지하려 한다는 것은 저에게 매우 불공평하게 느껴졌습니다."

그가 CLARITY 법안 초안에서 지적한 구체적인 불만 사항은 다음과 같습니다:

  1. 토큰화된 주식의 사실상 금지 – 전통적인 유가 증권의 블록체인 기반 버전을 방해하는 조항
  2. DeFi(탈중앙화 금융) 제한 – 탈중앙화 프로토콜이 중개인으로 등록하도록 요구할 수 있는 모호한 언어
  3. 스테이블코인 수익 제공 금지 – 은행은 가능하지만 스테이블코인 보유에 대한 보상 지급은 명시적으로 금지

규제 포획 주장은 암호화폐 업계 밖에서도 공감을 얻고 있습니다. 경제 연구에 따르면 기존 시장 지배자들은 종종 신규 진입자를 배제하기 위해 자신들이 속한 산업의 규칙에 막대한 영향력을 행사합니다. 규제 기관과 이들이 규제하는 금융 기관 사이의 '회전문 인사'는 이미 잘 알려진 사실입니다.

그러나 은행들은 암스트롱의 주장이 소비자 보호의 당위성을 왜곡하고 있다고 반박합니다. 예금 보험, 자본 요건 및 규제 감독이 존재하는 이유는 금융 시스템의 실패가 경제를 망가뜨리는 시스템적 연쇄 반응을 일으키기 때문입니다. 2008년 금융 위기의 기억은 규제가 미비한 금융 중개 기관에 대해 주의를 기울여야 한다는 주장을 뒷받침합니다.

이제 질문은 이것입니다: 암호화폐 플랫폼이 전통적인 은행업의 감독이 필요 없는 진정한 탈중앙화 대안을 제공하고 있는가, 아니면 은행과 동일한 규칙을 적용받아야 하는 중앙화된 중개인에 불과한가?

중앙집권화의 역설​

암스트롱의 입장이 복잡해지는 지점은 바로 여기입니다. 코인베이스 자체는 크립토의 탈중앙화 이상과 중앙 집중식 거래소의 실제 현실 사이의 긴장을 구체화하고 있습니다.

2026년 2월 현재, 코인베이스는 수십억 달러의 고객 자산을 보유하고 있으며, 규제 대상 중개자로서 운영되고 자산 수탁 및 거래 정산 방식에서 전통적인 금융 기관과 매우 유사하게 기능합니다. 암스트롱이 은행과 같은 규제에 반대할 때, 비평가들은 코인베이스의 운영 모델이 놀라울 정도로 은행과 닮아 있다는 점을 지적합니다.

이러한 역설은 업계 전반에서 나타나고 있습니다 :

중앙 집중식 거래소 (CEX) 인 코인베이스, 바이낸스, 크라켄 등은 여전히 거래량을 지배하고 있으며, 대부분의 사용자가 필요로 하는 유동성, 속도 및 법정화폐 온램프를 제공합니다. 2026년 현재 CEX는 지속적인 수탁 리스크와 규제 취약성에도 불구하고 크립토 거래의 절대다수를 처리합니다.

탈중앙화 거래소 (DEX) 는 유니스왑 (Uniswap), 하이퍼리퀴드 (Hyperliquid), dYdX와 같은 플랫폼들이 중개자 없이 일일 수십억 달러의 거래량을 처리하며 크게 성숙해졌습니다. 그러나 사용자 경험의 마찰, 유동성 파편화, 그리고 많은 사용 사례에서 비실용적인 가스비 문제로 어려움을 겪고 있습니다.

거래소 탈중앙화에 대한 논쟁은 학문적인 것이 아닙니다. 이는 크립토가 탈중개화라는 창립 당시의 약속을 달성할 것인지, 아니면 단순히 블록체인이라는 배관을 사용하여 전통 금융을 재현할 것인지에 대한 핵심적인 문제입니다.

만약 암스트롱이 월스트리트의 적이라면, 그것은 부분적으로 코인베이스가 불편한 중간 지대를 점유하고 있기 때문입니다. 전통 은행의 예금 및 거래 처리 비즈니스를 위협할 만큼 중앙 집중화되어 있지만, 고객 자산 보유에 따르는 규제 감시를 피할 수 있을 만큼 탈중앙화되어 있지는 않기 때문입니다.

이 싸움이 크립토 아키텍처에 갖는 의미​

다보스에서의 암스트롱과 다이먼의 대결은 암시적이었던 것을 명시적으로 만들었기 때문에 중대한 순간으로 기억될 것입니다. 즉, 크립토의 성숙은 동일한 고객, 동일한 자산, 궁극적으로는 동일한 규제 체계를 놓고 전통 금융과 직접 경쟁하는 것을 의미합니다.

세 가지 결과가 가능합니다 :

1. 전통 금융이 입법적 보호를 통해 승리하는 경우​

만약 은행에 유리한 조항을 담은 CLARITY 법안이 통과되어 크립토 플랫폼의 스테이블코인 수익 제공은 금지하고 은행에는 허용한다면, 이는 이분법적 시스템을 고착시킬 수 있습니다. 은행은 고수익 상품으로 예금 독점권을 유지하고, 크립토 플랫폼은 직접적인 고객 관계가 없는 결제 레일로 전락하게 됩니다.

이 결과는 탈중앙화 측면에서 볼 때 상처뿐인 영광이 될 것입니다. 크립토 인프라는 (JP모건의 칸톤 네트워크나 다른 기업용 블록체인 프로젝트가 이미 하고 있듯이) 백엔드 시스템을 구동할 수 있지만, 소비자 대면 계층은 여전히 전통적인 기관들이 지배하게 될 것입니다.

2. 크립토가 본질적인 가치로 경쟁에서 승리하는 경우​

또 다른 대안은 은행을 보호하려는 입법적 노력이 실패하고, 크립토 플랫폼이 사용자 경험, 수익률, 혁신 측면에서 우월함을 증명하는 것입니다. 이것은 암스트롱이 선호하는 결과인 "포지티브 썸 (positive-sum) 자본주의"로, 경쟁이 개선을 주도하는 모델입니다.

초기 증거들은 이것이 실제로 일어나고 있음을 시사합니다. 스테이블코인은 이미 많은 국가 간 결제 시장을 장악하고 있으며, SWIFT 비용과 시간의 극히 일부만으로 거의 즉각적인 정산을 제공합니다. 크립토 플랫폼은 24 / 7 거래, 프로그래밍 가능한 자산, 그리고 전통적인 은행이 맞추기 힘든 수익률을 제공합니다.

하지만 이 경로는 상당한 역풍에 직면해 있습니다. 은행권의 로비력은 막강하며, 규제 기관들은 크립토 플랫폼이 원하는 자유를 누리며 운영되는 것을 허용하기를 주저해 왔습니다. 2022-2023년 FTX 및 기타 중앙 집중식 플랫폼의 붕괴는 규제 기관들이 더욱 엄격한 감시를 주장할 수 있는 명분을 제공했습니다.

3. 융합을 통한 새로운 하이브리드 모델의 탄생​

가장 가능성이 높은 결과는 무질서한 융합입니다. 전통 은행들은 블록체인 기반 상품을 출시하고 (일부는 이미 스테이블코인 프로젝트를 진행 중입니다), 크립토 플랫폼은 점점 더 규제를 받으며 은행과 유사해집니다. 중앙 집중식과 탈중앙화된 기능을 혼합한 "유니버설 거래소 (Universal Exchanges)"와 같은 새로운 하이브리드 모델이 다양한 사용 사례에 대응하기 위해 등장합니다.

우리는 이미 이를 목격하고 있습니다. 뱅크오브아메리카, 씨티그룹 등은 블록체인 이니셔티브를 보유하고 있습니다. 코인베이스는 전통적인 프라임 브로커리지와 구별할 수 없는 기관용 수탁 서비스를 제공합니다. DeFi 프로토콜은 규제된 온램프를 통해 전통 금융과 통합됩니다.

문제는 크립토와 은행 중 누가 "이기느냐"가 아니라, 그 결과로 탄생한 하이브리드 시스템이 오늘날 우리가 가진 시스템보다 더 개방적이고 효율적이며 혁신적인지, 아니면 단순히 낡은 포도주를 새 부대에 담은 것인지에 있습니다.

더 광범위한 시사점​

암스트롱이 월스트리트의 주적으로 변모한 것은 크립토가 투기적 자산군에서 인프라 경쟁으로 전환되었음을 알리는 신호이기 때문에 중요합니다.

2021년 코인베이스가 상장되었을 때만 해도 크립토를 전통 금융과 무관한, 즉 독자적인 규칙과 참여자를 가진 별도의 생태계로 보는 것이 가능했습니다. 하지만 2026년까지 그러한 환상은 깨졌습니다. 이제 두 세계 모두에 동일한 고객, 동일한 자본, 그리고 점점 더 동일한 규제 프레임워크가 적용되고 있습니다.

다보스에서 은행가들이 보인 냉담한 반응은 단지 스테이블코인 수익률 때문만이 아니었습니다. 그것은 크립토 플랫폼이 이제 다음의 영역에서 직접 경쟁하고 있다는 인식 때문이었습니다 :

  • 예금 및 저축 계좌 (스테이블코인 잔액 vs. 당좌 / 저축 예금)
  • 결제 처리 (블록체인 정산 vs. 카드 네트워크)
  • 자산 수탁 (크립토 지갑 vs. 증권 계좌)
  • 거래 인프라 (DEX 및 CEX vs. 증권 거래소)
  • 국제 송금 (스테이블코인 vs. 환거래 은행 업무)

이들 각각은 전통적인 금융 기관에 연간 수십억 달러의 수수료를 의미합니다. 암스트롱이 나타내는 실존적 위협은 이념적인 것이 아니라 금융적인 것입니다.

향후 전망: CLARITY 법안의 대결​

암스트롱과 은행권의 대치가 지속됨에 따라 상원 은행위원회는 CLARITY 법안의 마크업 세션을 연기했습니다. 입법가들은 당초 2026년 1분기 말까지 법안을 마무리한다는 "공격적인" 목표를 세웠으나, 현재 그 일정은 낙관적으로 보입니다.

암스트롱은 코인베이스가 이 법안을 "작성된 그대로" 지지할 수 없음을 분명히 했습니다. 광범위한 크립토 업계는 의견이 갈리고 있습니다. a16z의 투자를 받은 기업들을 포함한 일부 기업들은 절충안을 지지하는 반면, 다른 기업들은 규제 포획으로 간주되는 상황에 대해 코인베이스의 강경 노선을 따르고 있습니다.

비공개 회의에서는 양측의 집중적인 로비 활동이 계속되고 있습니다. 은행들은 소비자 보호와 (그들의 관점에서의) 공정한 경쟁의 장을 주장합니다. 크립토 기업들은 혁신과 경쟁을 옹호합니다. 규제 기관은 시스템적 리스크에 대한 우려를 관리하면서 이러한 상충하는 압력 사이의 균형을 맞추려 노력하고 있습니다.

그 결과는 아마도 다음과 같은 사항을 결정하게 될 것입니다:

  • 스테이블코인 수익률이 주류 소비자 상품이 될 것인지 여부
  • 전통 은행들이 블록체인 네이티브 경쟁에 얼마나 빨리 직면하게 될 것인지
  • 탈중앙화된 대안이 크립토 네이티브 사용자를 넘어 확장될 수 있을지 여부
  • 크립토의 수조 달러 시가총액 중 얼마가 DeFi (탈중앙화 금융) 대 CeFi (중앙화 금융)로 유입될지

결론: 크립토의 정신을 건 전투​

다보스에서 제이미 다이먼이 브라이언 암스트롱과 대치하는 이미지는 크립토의 현재를 정의하는 갈등을 극적으로 보여주기 때문에 기억에 남습니다. 우리가 진정으로 전통 금융의 탈중앙화된 대안을 만들고 있는 것일까요, 아니면 그저 새로운 중개 기관을 만들고 있는 것일까요?

월스트리트의 "공공의 적 1호"라는 암스트롱의 지위는 이러한 모순을 구현하는 데서 기인합니다. 코인베이스는 은행의 비즈니스 모델을 위협할 만큼 충분히 중앙화되어 있으면서도, 전통적인 규제 프레임워크에 저항할 만큼 (수사적 표현과 로드맵 상에서) 충분히 탈중앙화되어 있습니다. 2026년 초 코인베이스의 29억 달러 규모 데리비트 (Deribit) 인수는 파생상품과 기관용 상품, 즉 확실히 은행과 유사한 비즈니스에 베팅하고 있음을 보여줍니다.

크립토 빌더와 투자자들에게 암스트롱과 은행권의 대결이 중요한 이유는 이것이 향후 10년 동안의 규제 환경을 형성할 것이기 때문입니다. 제한적인 법안은 미국의 혁신을 얼어붙게 할 수 있으며 (동시에 더 허용적인 관할 구역으로 혁신을 몰아낼 수 있습니다). 지나치게 느슨한 감시는 결국 강력한 단속을 불러오는 시스템적 리스크를 초래할 수 있습니다.

최적인 결과, 즉 기존 사업자의 기득권을 강화하지 않으면서 소비자를 보호하는 규제는 금융 규제 기관들이 역사적으로 어려움을 겪어온 매우 정교한 작업입니다. 암스트롱의 규제 포획 주장이 입증되든 기각되든, 이 싸움 자체는 크립토가 실험적인 기술에서 진지한 인프라 경쟁 상대로 도약했음을 증명합니다.

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