DeFi 대출 프로토콜이 포지션을 청산할 때, 리스크 계산이 정확했는지 어떻게 확신할 수 있을까요? 모델에 결함이 있거나, 조작되었거나, 단순히 불투명했다면 어떻게 될까요? 수년 동안 DeFi 는 역설적인 상황에서 운영되어 왔습니다. 프로토콜은 온체인 실행을 위해 투명성을 요구하지만, 중요한 리스크 결정을 내리는 AI 모델은 여전히 블랙박스로 남아 있습니다. 영지식 머신러닝 (ZK-ML) 이 마침내 이러한 신뢰의 격차를 해결하고 있으며, 2026년 기관용 DeFi 도입에 미칠 영향은 지대합니다.
DeFi 리스크 모델의 신뢰 위기
DeFi 의 총 예치 자산 (TVL) 이 500억 달러 이상으로 폭발적으로 성장하면서 새로운 문제가 발생했습니다. 기관 자본은 검증 가능한 리스크 평가를 요구하지만, 현재의 솔루션은 투명성과 기밀성 사이에서 받아들일 수 없는 절충을 강요하고 있습니다.
전통적인 오라클 기반 리스크 시스템은 프로토콜을 세 가지 핵심 취약점에 노출시킵니다. 첫째, 지연 시간 (latency) 은 자본 효율성을 저해 합니다. 변동성이 큰 상황에서 느리거나 부정확한 가격 피드는 대출 프로토콜이 적시에 포지션을 청산하는 것을 방해하여 불실 채권의 연쇄 발생으로 이어집니다. 기존의 푸시 (push) 방식 오라클은 업데이트 지연을 보완하기 위해 프로토콜이 일반적으로 50 - 70% 수준의 보수적인 담보 인정 비율 (LTV) 을 사용하도록 강제하며, 이는 차입자의 자본 효율성을 직접적으로 감소시킵니다.
둘째, 조작 문제가 만연해 있습니다. 리스크 점수가 어떻게 계산되는지에 대한 암호화된 검증이 없으면, 프로토콜은 중앙 집중식 데이터 제공자에 대한 신뢰에 의존할 수밖에 없습니다. 오라클이 침해당하면 허위 청산을 유발하거나, 더 나아가 담보가 부족한 포지션이 시스템 붕괴 시점까지 유지되도록 방치될 수 있습니다.
셋째, 독점 모델은 규제 측면에서 골칫거리가 됩니다. 기관 참여자들은 독점적인 알고리즘을 노출하지 않으면서도 리스크 평가가 건전하다는 것을 증명해야 합니다. 은행은 리스크 로직이 완전히 공개된 대출 프로토콜을 배포할 수 없지만, 규제 당국은 불투명한 "우리를 믿으라"는 식의 시스템을 수용하지 않을 것입니다. 이러한 규제상의 딜레마 (catch-22) 는 기관의 DeFi 통합을 정체시켜 왔습니다.
수치가 이를 증명합니다. 2025년 DeFi 청산 이벤트로 인해 23억 달러 이상의 연쇄 손실이 발생했으며, 그 중 40% 는 오라클 지연 및 조작 취약성 때문이었습니다. 기관 참여자들은 블록체인의 잠재력을 의심해서가 아니라, 현재의 리스크 인프라를 수용할 수 없기 때문에 관망하고 있습니다.
영지식 머신러닝의 등장
ZK-ML 은 패러다임의 전환을 의미합니다. 이는 기본 데이터나 모델 매개변수를 공개하지 않고도 AI 가 생성한 리스크 평가를 암호화 방식으로 검증할 수 있게 합니다. "이 청산 예측은 당사의 독점 모델과 귀하의 암호화된 데이터를 사용하여 정확하게 계산되었습니다" 라는 것을 어느 쪽도 노출하지 않고 수학적으로 증명하는 것이라고 생각하면 됩니다.
이 기술은 머신러닝 추론을 영지식 증명으로 변환함으로써 작동합니다. DeFi 프로토콜이 청산 리스크를 평가해야 할 때 ZK-ML 시스템은 다음과 같은 과정을 거칩니다:
- 암호화된 사용자 데이터 (담보 포지션, 거래 이력, 지갑 행태) 를 바탕으로 AI 모델을 실행합니다.
- 계산이 정확하게 수행되었음을 나타내는 암호화 증명을 생성합니다.
- 모델 아키텍처나 민감한 사용자 데이터를 노출하지 않고 누구나 검증할 수 있도록 증명을 온체인에 게시합니다.
- 검증 가능하게 정확한 리스크 점수를 바탕으로 스마트 컨트랙트 작업 (예: 청산) 을 트리거합니다.
이는 이론적인 이야기가 아닙니다. EZKL, Modulus Labs, Gensyn 과 같은 프로젝트들은 이미 상용 수준의 ZK-ML 프레임워크를 선보이고 있습니다. EZKL 의 최근 벤치마크에 따르면 이전 ZK 시스템보다 65.88배 빠른 검증 속도를 보여주며, 최대 1,800만 개의 매개변수를 가진 모델을 지원합니다. Modulus Labs 는 복잡한 신경망의 온체인 추론을 증명했으며, Gensyn 은 내장된 검증 기능을 갖춘 탈중앙화 학습 인프라를 구축하고 있습니다.
실질적인 영향은 이미 가시화되고 있습니다. ORA 의 Marine 청산 시스템은 zkOracle 기반 구현을 사용하여 Compound Finance 에서 신뢰가 필요 없는 (trustless) 청산을 수행합니다. 청산이 가능해지는 정확한 시점에 트리거되는 제로 레이턴시 (zero-latency) 오라클 업데이트를 도입함으로써, Marine 은 대출 프로토콜이 기존 오라클로는 무모했을 안전 마진을 유지하면서도 최대 85 - 90% 에 달하는 더 높은 LTV 비율을 제공할 수 있게 합니다.
프라이버시 보존형 신용 점수: 기관을 위한 해법
기관의 DeFi 도입에 있어 신용 점수 산정은 숙원 과제 (Holy Grail) 입니다. 전통 금융은 FICO 점수와 신용평가기관에 의존하지만, 이러한 시스템은 블록체인의 가명 설계와 근본적으로 양립할 수 없습니다. KYC 없이 어떻게 신용도를 평가할 수 있을까요? 거래 그래프를 노출하지 않고 어떻게 차입자의 상환 이력을 증명할 수 있을까요?
ZK-ML 은 프라이버시 보존형 신용 점수 산정을 통해 이를 해결합니다. IEEE 및 Springer 의 연구는 블록체인과 영지식 증명을 사용한 완벽한 신용 점수 시스템을 입증하고 있습니다. 이 아키텍처는 다음과 같이 작동합니다:
- 여러 DeFi 프로토콜에 걸친 신용 데이터 (상환 이력, 청산 이벤트, 지갑 연령, 거래 패 턴) 를 암호화합니다.
- 동형 암호화 (homomorphic encryption) 또는 안전한 다자간 계산 (SMPC) 을 사용하여 이 암호화된 데이터에서 ML 신용 모델을 실행합니다.
- 어떤 프로토콜이 데이터를 제공했는지 또는 지갑의 전체 이력을 공개하지 않고, 특정 지갑 주소가 특정 신용 점수 범위에 속한다는 영지식 증명을 생성합니다.
- 사용자가 검증된 신용도를 여러 플랫폼에서 활용할 수 있도록 이동 가능한 온체인 증명 (attestation) 을 생성합니다.
이는 단순히 프라이버시를 보여주기 위한 도구가 아니라 규제상의 필연적인 요구입니다. Science Direct 에 발표된 최근 연구에 따르면, 암호화된 Proof-of-SQL 메커니즘을 갖춘 블록체인 기반 검증 레이어를 통해 기관은 GDPR 준수를 유지하면서 차입자의 자격을 검증할 수 있습니다. VeriNet 프레임워크는 딥페이크 탐지 및 핀테크 신용 점수 산정 애플리케이션 모두에서 이를 달성하며, 이 방식이 대규모로 작동함을 입증했습니다.
비즈니스 사례는 매우 매력적입니다. 기관 대출자는 이제 검증 가능한 리스크 세분화를 통해 DeFi 대출 풀에 자본을 투입할 수 있습니다. 모든 익명 차입자를 고위험군으로 간주하고 이를 보전하기 위해 15 - 25% 의 APY 를 부과하는 대신, 프로토콜은 사용자 프라이버시와 규제 준수를 유지하면서 검증된 저위험 지갑에는 8%, 중위험에는 12%, 고위험에는 20% 와 같은 차등 금리를 제공할 수 있습니다.
ZK-ML vs. 기존 오라클: 성능 격차
기존 오라클 시스템과 비교했을 때 ZK-ML 이 가진 속도 우위는 압도적입니다. 기존의 가격 오라클은 구현 방식에 따라 1 ~ 60 초마다 업데이트됩니다 (Chainlink 의 하트비트는 보통 1 ~ 3 % 의 가격 편차 또는 시간당 업데이트를 기준으로 합니다). 2024 년 3 월 변동성 급증 당시, 이더리움 가스 가격은 500 gwei 이상으로 치솟았고, 이로 인해 오라클 업데이트가 10 ~ 15 분간 지연되는 현상이 발생했습니다.
ZK-ML 시스템은 일반적인 DeFi 리스크 모델에 대해 100 ~ 500 밀리초 내에 암호화 증명을 생성하여 리스크 평가를 온디맨드(on-demand) 로 계산함으로써 이러한 지연 시간을 제거합니다. Marine 의 zkOracle 구현은 실제 운영 환경에서 이를 입증했습니다. 오라클 의존형 시스템이 포지션의 담보 부족 발생 후 청산까지 10 ~ 50 블록이 소요되는 반면, zkOracle 은 1 ~ 2 블록 내에 청산을 실행했습니다.
자본 효율성 이득 또한 측정 가능한 수준입니다. 보수적인 추정에 따르면 ZK-ML 기반 대출 프로토콜은 LTV (담보 인정 비율) 를 15 ~ 20 % 포인트 안전하게 높일 수 있습니다. TVL (총 예치 자산) 이 10 억 달러 규모인 프로토콜의 경우, 이는 1 억 5,000 만 ~ 2 억 달러의 추가 대출 용량을 의미하며, 기존 인프라가 놓치고 있던 수억 달러의 연간 이자 수익을 창출할 수 있게 합니다.
속도 외에도 ZK-ML 은 오라클이 따라올 수 없는 조작 방지(manipulation resistance) 기능을 제공합니다. 기존 가격 피드는 플래시 론 공격, 검증인 공모 또는 API 키 유출을 통해 조작될 수 있습니다. 반면 ZK-ML 리스크 모델은 모든 계산 단계에 대한 암호화 검증과 함께 온체인에 서 작동합니다. 공격자가 이를 무력화하려면 단순히 단일 오라클 피드를 장악하는 것이 아니라, 이산 로그의 난해성과 같은 핵심 암호학적 가정을 깨뜨려야 하는 영지식 증명 시스템 자체를 무너뜨려야 합니다.
금융안정위원회(FSB)의 2023 년 DeFi 리스크 보고서는 오라클 조작을 시스템적 취약점으로 명시했습니다. ZK-ML 은 이 문제를 직접적으로 해결합니다. 청산 결정이 신뢰 기반의 가격 피드가 아닌 암호학적으로 증명된 리스크 모델에 기반할 때, 공격 표면(attack surface)은 수치상으로 확연히 줄어듭니다.
기관들이 투명하면서도 기밀이 유지되는 모델을 필요로 하는 이유
기관의 DeFi 도입을 가로막는 병목 현상은 기술이 아니라 신뢰 인프라입니다. J.P. Morgan 이나 State Street 와 같은 기관들이 DeFi 대출 프로토콜을 평가할 때, 그들의 실사(due diligence) 팀은 다음과 같이 질문합니다. "청산 리스크를 어떻게 계산합니까?", "모델을 감사할 수 있습니까?", "시스템 조작을 어떻게 방지합니까?"
기존 DeFi 프로토콜의 답변은 만족스럽지 못합니다.
- 완전 투명 모델: 오픈 소스 리스크 로직은 경쟁자가 청산을 선취매(front-run)하거나, 마켓 메이커가 시스템을 악용할 수 있게 하며, 독점 적인 경쟁 우위를 사라지게 합니다.
- 블랙박스 모델: 기관의 컴플라이언스 팀은 리스크 계산 과정을 감사할 수 없는 시스템을 거부합니다.
- 오라클 의존성: 외부 가격 피드에 대한 의존은 은행이 수용할 수 없는 카운터파티 리스크(거래 상대방 위험)를 발생시킵니다.
ZK-ML 은 이러한 교착 상태를 해결합니다. 이제 기관들은 선택적 투명성(selectively transparent) 을 갖춘 리스크 모델을 사용하여 프로토콜을 배포할 수 있습니다.
- 감사 가능한 검증: 규제 기관과 감사인은 독점적인 파라미터를 확인하지 않고도 청산 결정이 주장된 알고리즘을 따랐는지 확인할 수 있습니다.
- 경쟁력 보호: 모델 아키텍처와 학습 데이터는 기밀로 유지되어 경쟁 우위를 보존합니다.
- 온체인 책임성: 모든 리스크 결정은 불변의 암호화 증명을 생성하여 컴플라이언스를 위한 완벽한 감사 추적(audit trail)을 형성합니다.
- 프로토콜 간 이식성: 사용자는 자신이 사용한 프로토콜을 공개하지 않고도 신용도를 증명할 수 있습니다.
규제 측면에서의 시사점도 매우 큽니다. 기업 이더리움 연합(EEA)의 DeFi 리스크 평가 가이드라인(버전 1)은 "기밀성을 유지하면서 감사를 가능하게 하는 검증 가능한 연산 프레임워크"를 명시적으로 요구하고 있습니다. ZK-ML 은 이 사양을 충족하는 유일한 기술입니다.
조지타운 대학교의 최근 기관용 DeFi 통합 정책 보고서는 다음과 같이 컴플라이언스 과제를 식별했습니다. "중개자 없는 시스템에 전통적인 금융 규제를 억지로 끼워 맞추기보 다는, DeFi 인프라에 직접 컴플라이언스 기능을 내장하는 솔루션이 부상하고 있습니다." ZK-ML 이 바로 이를 수행합니다. 이는 나중에 덧붙여진 부가 기능이 아니라, 규제 준수 네이티브 아키텍처(compliance-native architecture)입니다.
2026 년의 돌파구: 이론에서 실무로
변곡점이 도래했습니다. ZK-ML 개념은 2021 년부터 존재해 왔지만, 실질적인 구현체들이 이제야 생산 성숙도에 도달하고 있습니다. 그 증거는 다음과 같습니다.
인프라의 성숙: EZKL 은 2024 년에는 거의 불가능했던 어텐션 메커니즘(attention mechanisms) 지원을 입증했으며, 현재는 생산용으로 최적화되었습니다. Modulus Labs 는 1,800 만 개의 파라미터 모델에 대한 온체인 추론을 증명하여 실제 신용 모델이 실행 가능한 임계값을 넘어섰습니다.
자본 투입: Gensyn 은 암호화 검증을 통한 탈중앙화 AI 학습 구축을 위해 상당한 자금을 조달했습니다. 기관들은 단순한 연구 프로젝트가 아니라 생산 인프라에 자금을 지원하고 있습니다.
생태계 통합: 영지식 증명 기술은 암호학 연구 단계에서 블록체인 규모의 애플리케이션으로 이동했습니다. Chainalysis 와 TRM Labs 는 ZK 호환 컴플라이언스 도구를 구축하고 있습니다. 인프라 계층이 성숙해지고 있는 것입니다.
개발자 도구: ZK-ML 구현 장벽이 무너졌습니다. 2023 년에는 암호학 박사 학위가 필요했던 작 업들이 이제는 EZKL, Modulus 또는 새롭게 등장하는 프레임워크를 사용하는 일반적인 블록체인 개발자들에 의해 구현될 수 있습니다. 개발자가 ZK-ML 시스템을 몇 년이 아닌 몇 주 만에 출시할 수 있게 되면 도입 속도는 기하급수적으로 빨라집니다.
이 궤적은 DeFi 자체의 진화와 닮아 있습니다. 2020 년에 DeFi 는 TVL 10 억 달러 규모의 연구 대상에 불과했습니다. 하지만 2021 년에 인프라가 성숙해지면서 TVL 은 50 배 급증하여 500 억 달러에 도달했습니다. ZK-ML 도 동일한 곡선을 따르고 있습니다. 2024 년이 연구와 개념 증명(PoC)의 해였다면, 2025 년은 첫 생산 배포를 목격했으며, 2026 년은 대폭발의 해가 될 것입니다.
시장 신호가 이를 뒷받침합니다. PayFi (프로그래밍 가능한 결제 인프라) 섹션은 시가총액 22 억 7,000 만 달러, 일일 거래량 1 억 4,800 만 달러에 도달했습니다. 기관들은 투기적 DeFi 에서 수익 창출형 결제 인프라로 자본을 이동시키고 있으며, 해당 자본 배포를 안전하게 만들 리스크 관리 도구를 요구하고 있습니다. ZK-ML 은 바로 그 잃어버린 조각입니다.
향후 과제: 도전과 기회
이러한 모멘텀에도 불구하고, ZK-ML은 실제적인 기술적 및 도입 장벽에 직면해 있습니다. 연산 오버헤드는 여전히 상당합니다. 복잡한 ML 모델에 대한 영지식 증명을 생성하려면 표준 추론보다 10 ~ 1000배 더 많은 연산이 필요합니다. EZKL이 이전 시스템보다 65배 속도를 향상시킨 것은 인상적이지만, 이는 기본적으로 10ms가 걸리는 리스크 계산이 ZK 증명을 사용하면 650ms가 소요된다는 것을 의미합니다.
마이크로초 단위가 중요한 고빈도 매매 및 청산 시스템의 경우, 이러한 지연 시간은 허용 가능한 수준입니다. 그러나 초당 수천 건의 추론이 필요한 실시간 애플리케이션의 경우 현재의 ZK-ML 시스템은 어려움을 겪고 있습니다. ZK-ML이 모든 DeFi 유즈케이스에서 실행 가능해지려면 업계에서는 5 ~ 10배의 추가적인 성능 향상이 필요합니다.
모델 복잡성의 한계도 실재합니다. Modulus Labs가 1,800만 개의 매개변수를 시연했지만, 최첨단 AI 모델은 이제 1,000억 개(GPT-4) 또는 수조 개(밀집 트랜스포머 모델)를 초과합니다. 현재의 ZK-ML 시스템은 해당 규모의 연산을 증명할 수 없습니다. 일반적으로 100만 ~ 5,000만 개의 매개변수를 사용하는 DeFi 리스크 모델의 경우 이는 걸림돌이 되지 않습니다. 하지만 프런티어 AI 애플리케이션의 경우, ZK-ML은 근본적인 알고리즘 혁신이 필요합니다.
표준화는 여전히 파편화되어 있습니다. EZKL, Modulus, Gensyn, Worldcoin의 Orion은 모두 서로 다른 증명 시스템, 회로 설계 및 검증 메커니즘을 사용합니다. 이러한 파편화는 통합의 어려움을 초래합니다. EZKL 증명을 사용하는 DeFi 프로토콜은 여러 검증 시스템을 실행하지 않고서는 Modulus에서 생성된 신용 점수를 쉽게 검증할 수 없습니다.
업계에는 ERC-20이 토큰을 표준화하거나 EIP-1559가 가스비를 표준화한 것과 유사한 ZK-ML 표준이 필요합니다. Enterprise Ethereum Alliance가 이를 위해 노력하고 있지만, 포괄적인 표준은 2026년 말이나 2027년이 되어야 등장할 것입니다.
하지만 기회는 이러한 도전 과제를 압도합니다. ZK 증명이 기본 트랜잭션 그래프 를 노출하지 않고 여러 블록체인에 걸친 지갑 행동을 입증할 수 있게 되면 크로스 체인 신용 점수 산정이 가능해집니다. 사용자는 단 하나의 암호화 증명으로 "Ethereum, Polygon, Arbitrum 전체에서 청산된 적이 없음"을 증명할 수 있습니다.
자동화된 리스크 기반 대출은 개념에서 현실로 변화합니다. DeFi 프로토콜에 담보를 예치하고 검증 가능한 온체인 이력에 맞춰 조정된 신용 한도를 즉시 받는 것을 상상해 보십시오. 수동 승인도, 중앙화된 신용 조사 기관도 없이 오직 수학과 암호학만으로 가능해집니다.
규제 준수 자동화가 다루기 쉬워집니다. DeFi 트랜잭션을 수동으로 검토하기 위해 컴플라이언스 팀을 고용하는 대신, 기관은 사용자 신원을 블록체인에 노출하지 않고도 AML / KYC 준수를 암호학적으로 증명하는 ZK-ML 시스템을 배포합니다.
그 비전은 전통 금융이나 현재의 DeFi에서 가능한 그 어떤 것보다 투명하고(모든 결정이 검증 가능하게 정확함) 동시에 프라이빗한(민감한 데이터가 암호화된 형태를 벗어나지 않음) 금융 시스템입니다.
DeFi를 넘어 이것이 중요한 이유
그 영향은 대출 프로토콜과 청산을 훨씬 넘어 확장됩니다. 개인정보를 보호하면서 검증 가능한 AI 결정이 필요한 모든 시스템이 ZK-ML의 유즈케이스가 됩니다.
- 의료 AI: 환자 기록을 공개하지 않고 진단이 올바르게 내려졌음을 증명
- 공급망: 독점적인 공급망 네트워크를 노출하지 않고 ML 감사를 통해 ESG 준수 여부 확인
- 보험: 보험 가입자 데이터를 기밀로 유지하면서 AI 리스크 모델을 사용하여 보험료 산출
- 투표 시스템: 유권자의 프라이버시를 보호하면서 ML을 사용하여 부정 투표 탐지
하지만 DeFi는 그 시험대입니다. DeFi는 ZK-ML을 연구 단계에서 프로덕션 단계로 끌어올릴 수 있는 경제적 인센티브(수십억 달러의 TVL 리스크), 기술적 정교함(암호학 네이티브 개발자), 규제 압력(기관 도입의 필수 조건)을 갖추고 있습니다.
현재의 개발 속도를 바탕으로 2026년 4분기까지 ZK-ML이 DeFi 대출의 표준 인프라가 되면, 이 기술은 프로덕션 테스트를 거쳐 신뢰할 수 있는 AI가 중요한 모든 분야에 배포될 준비를 갖추게 될 것입니다.
영지식 머신러닝은 단순한 기술적 업그레이드가 아니라, 기관용 DeFi가 기다려온 신뢰 인프라입니다. 독점 모델의 기밀성과 사용자 프라이버시를 모두 보호하는 암호학적으로 검증 가능한 리스크 평가를 가능하게 함으로써, ZK-ML은 수십억 달러의 기관 자본 유입을 가로막았던 규제 역설을 해결합니다.
타임라인은 명확합니다. 2024년은 연구의 해였고, 2025년에는 첫 프로덕션 배포가 이루어졌으며, 2026년은 비약적인 발전의 해가 될 것입니다. EZKL과 같은 프레임워크가 65배의 성능 향상을 달성하고, Marine과 같은 프로토콜이 지연 시간 없는 청산을 시연하며, 규제 준수 리스크 인프라를 중심으로 기관의 수요가 구체화됨에 따라 폭발적인 도입을 위한 조건이 갖춰졌습니다.
DeFi 프로토콜에 있어 전략적 질문은 ZK-ML을 도입할지 여부가 아니라, 변화를 주도할 것인지 아니면 경쟁업체가 검증 가능하고 프라이버시를 보호하는 리스크 관리를 통해 기관 자본을 선점하는 것을 지켜볼 것인지입니다. DeFi 노출을 평가하는 기관들에 있어 ZK-ML 기반 프로토콜은 수탁자 책임(fiduciary duty)이 요구하는 컴플라이언스, 감사 가능성 및 리스크 관리 표준을 충족하는 첫 번째 블록체인 기반 금융 세대를 나타냅니다.
리스크 평가 혁명은 이미 시작되었습니다. 유일한 질문은 누가 먼저 구축하느냐입니다.
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