저자: Swayam
편집: 테크플로우(TechFlow)
인공지능(AI)의 급속한 발전으로 소수의 대형 기술 기업들이 전례 없는 컴퓨팅 능력, 데이터 자원 및 알고리즘 기술을 장악하게 되었습니다. 그러나 AI 시스템이 우리 사회에 점점 더 통합됨에 따라, 접근성, 투명성 및 통제권에 대한 문제가 기술 및 정책 논의의 핵심 주제가 되고 있습니다. 이러한 배경에서 블록체인 기술과 AI의 결합은 우리에게 탐구할 만한 대안적 경로를 제공합니다 - AI 시스템의 개발, 배포, 확장 및 거버넌스를 재정의할 수 있는 새로운 방식입니다.
우리는 기존 AI 인프라를 완전히 뒤엎으려는 것이 아니라, 분석을 통해 특정 사용 사례에서 탈중앙화 접근법이 제공할 수 있는 고유한 장점을 탐구하고자 합니다. 동시에 우리는 특정 상황에서 기존의 중앙집중식 시스템이 여전히 더 실용적인 선택일 수 있다는 점을 인정합니다.
다음과 같은 핵심 질문들이 우리의 연구를 이끌었습니다:
탈중앙화 시스템의 핵심 특성(예: 투명성, 검열 저항성)이 현대 AI 시스템의 요구사항(예: 효율성, 확장성)과 양립할 수 있을까요, 아니면 충돌이 발생할까요?
AI 개발의 각 단계 - 데이터 수집에서 모델 학습, 추론에 이르기까지 - 블록체인 기술이 어떤 방식으로 실질적인 개선을 제공할 수 있을까요?
탈중앙화 AI 시스템 설계에서 각 단계는 어떤 기술적, 경제적 절충을 겪게 될까요?
AI 기술 스택의 현재 한계
Epoch AI 팀은 현재 AI 기술 스택의 한계를 분석하는 데 중요한 기여를 했습니다. 그들의 연구는 2030년까지 AI 학습 컴퓨팅 능력 확장이 직면할 주요 병목 현상을 자세히 설명했으며, 부동소수점 연산 속도(FLoPs)를 컴퓨팅 성능의 핵심 지표로 사용했습니다.
연구 결과에 따르면, AI 학습 컴퓨팅의 확장은 전력 공급 부족, 칩 제조 기술의 한계, 데이터 부족, 네트워크 지연 문제 등 다양한 요인에 의해 제한될 수 있습니다. 이러한 요인들은 각각 실현 가능한 컴퓨팅 능력에 대한 상한을 설정하며, 그중 지연 문제가 가장 극복하기 어려운 이론적 한계로 여겨집니다.
이 차트는 미래 인공지능 성장을 지원하기 위해 하드웨어, 에너지 효율성, 엣지 디바이스에서 포착된 데이터 활용, 네트워크 분야의 진보가 필요함을 강조합니다.
전력 제한 (성능):
전력 인프라 확장 가능성(2030년 예측): 2030년까지 데이터 센터 단지의 용량이 1~5GW에 달할 것으로 예상됩니다. 그러나 이러한 성장은 전력 인프라에 대한 대규모 투자와 물류 및 규제 장벽 극복이 필요합니다.
에너지 공급 및 전력 인프라의 제한으로 인해 전 세계 컴퓨팅 능력 확장의 상한은 현재 수준의 10,000배까지 도달할 수 있을 것으로 예상됩니다.
칩 생산 능력 (검증 가능성):
현재 고급 컴퓨팅을 지원하는 칩(예: NVIDIA H100, Google TPU v5)의 생산은 패키징 기술(예: TSMC의 CoWoS 기술)에 의해 제한됩니다. 이러한 제한은 검증 가능한 컴퓨팅의 가용성과 확장성에 직접적인 영향을 미칩니다.
칩 제조 및 공급망 병목 현상이 주요 장애물이지만, 컴퓨팅 능력은 최대 50,000배까지 증가할 수 있습니다.
또한 엣지 디바이스에서 고급 칩을 활용하기 위해서는 안전한 격리 영역 또는 신뢰할 수 있는 실행 환경(Trusted Execution Environments, TEEs)이 필수적입니다. 이러한 기술은 계산 결과를 검증하고 계산 과정에서 민감한 데이터의 프라이버시를 보호할 수 있습니다.
데이터 부족 (프라이버시):
지연 장벽 (성능):
모델 학습의 고유한 지연 제한: AI 모델 규모가 계속 증가함에 따라, 계산 과정의 순차성으로 인해 단일 순방향 전파 및 역방향 전파에 소요되는 시간이 크게 증가합니다. 이러한 지연은 모델 학습 과정에서 극복할 수 없는 근본적인 제한 사항이며, 학습 속도에 직접적인 영향을 미칩니다.
배치 크기 확장의 과제: 지연 문제를 완화하기 위한 일반적인 방법은 배치 크기를 늘려 더 많은 데이터를 병렬로 처리하는 것입니다. 그러나 배치 크기 확장에는 실제 제한이 있는데, 예를 들어 메모리 용량 부족, 배치 크기 증가에 따른 모델 수렴 효과의 감소 등입니다. 이러한 요인으로 인해 배치 크기를 늘려 지연을 상쇄하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.
기반
탈중앙화 AI 삼각형
현재 AI가 직면한 다양한 제한 사항(데이터 부족, 컴퓨팅 능력 병목, 지연 문제, 칩 생산 능력)은 "탈중앙화 AI 삼각형"을 구성합니다. 이 프레임워크는 프라이버시, 검증 가능성, 성능 간의 균형을 모색합니다. 이 세 가지 속성은 탈중앙화 AI 시스템의 효과성, 신뢰성 및 확장성을 보장하는 핵심 요소입니다.
다음 표는 프라이버시, 검증 가능성, 성능 간의 핵심 절충을 자세히 분석하고, 각각의 정의, 구현 기술 및 직면한 과제를 심도 있게 탐구합니다:
프라이버시: AI 학습 및 추론 과정에서 민감한 데이터를 보호하는 것이 매우 중요합니다. 이를 위해 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEEs), 다자간 계산(MPC), 연합 학습, 완전 동형 암호화(FHE), 차분 프라이버시 등의 핵심 기술이 사용됩니다. 이러한 기술은 효과적이지만 성능 오버헤드, 투명성 문제로 인한 검증 가능성 저하, 확장성 제한 등의 과제를 동반합니다.
검증 가능성: 계산의 정확성과 무결성을 보장하기 위해 영지식 증명(ZKPs), 암호화 자격 증명, 검증 가능한 계산 등의 기술이 사용됩니다. 그러나 프라이버시와 성능 간의 균형을 이루기 위해서는 추가 자원과 시간이 필요하며, 이로 인해 계산 지연이 발생할 수 있습니다.
성능: AI 계산을 효율적으로 수행하고 대규모 애플리케이션을 실현하려면 분산 컴퓨팅 인프라, 하드웨어 가속, 고효율 네트워크 연결이 필요합니다. 그러나 프라이버시 강화 기술 사용은 계산 속도를 늦출 수 있으며, 검증 가능한 계산 또한 추가 오버헤드를 발생시킵니다.
블록체인의 삼중고:
블록체인 분야의 핵심 과제는 삼중고 문제입니다. 각 블록체인 시스템은 다음 세 가지 사이에서 절충을 해야 합니다:
탈중앙화: 다수의 독립 노드에 네트워크를 분산시켜 어떤 단일 주체도 시스템을 통제할 수 없도록 합니다.
보안: 네트워크를 공격으로부터 보호하고 데이터 무결성을 유지하기 위해 더 많은 검증 및 합의 프로세스가 필요합니다.
확장성: 많은 거래를 빠르고 경제적으로 처리하는 것이지만, 이는 종종 탈중앙화(노드 수 감소) 또는 보안(검증 강도 감소)에 대한 타협을 의미합니다.
예를 들어, 이더리움은 탈중앙화와 보안을 우선시하므로 거래 처리 속도가 상대적으로 느립니다. 블록체인 아키텍처의 이러한 절충에 대한 심도 있는 이해는 관련 문헌을 참조할 수 있습니다.
AI-블록체인 협업 분석 매트릭스 (3x3)
AI
협동 매트릭스의 작동 원리
협동 강도는 블록체인과 AI 속성이 특정 분야에서의 호환성과 영향력을 반영합니다. 구체적으로 말하면, 두 기술이 어떻게 함께 과제에 대응하고 서로의 기능을 높이는지에 달려 있습니다. 예를 들어 데이터 프라이버시 측면에서, 블록체인의 불변성과 AI의 데이터 처리 능력이 결합하면 새로운 해결책을 가져올 수 있습니다.
협동 매트릭스의 작동 원리
예시 1: 성능 + 탈중앙화(약한 협동)
탈중앙화 네트워크인 비트코인이나 이더리움에서는 성능이 여러 요인에 의해 제한됩니다. 이러한 제한에는 노드 자원의 변동성, 높은 통신 지연, 거래 처리 비용, 합의 메커니즘의 복잡성 등이 포함됩니다. 실시간 AI 추론이나 대규모 모델 학습과 같이 낮은 지연과 높은 처리량이 필요한 AI 애플리케이션에는 이러한 네트워크가 충분한 속도와 계산 신뢰성을 제공하지 못합니다.
예시 2: 프라이버시 + 탈중앙화(강한 협동)
프라이버시 보호 AI 기술(예: 연합 학습)은 블록체인의 탈중앙화 특성을 충분히 활용할 수 있어, 사용자 데이터를 보호하면서도 효율적인 협업을 실현할 수 있습니다. 예를 들어 SoraChain AI는 블록체인 기반 연합 학습을 통해 데이터 소유권 침해 없이 해결책을 제공합니다. 데이터 소유자는 프라이버시를 유지하면서도 고품질 데이터를 모델 학습에 기여할 수 있어, 프라이버시와 협업의 win-win을 달성할 수 있습니다.
이 매트릭스의 목표는 AI와 블록체인의 교차점을 업계에 명확히 이해시키고, 혁신가와 투자자들이 실현 가능한 방향에 우선순위를 두고 잠재력 있는 영역을 탐색하도록 안내하는 것입니다. 동시에 투기적 의미만 있는 프로젝트에 빠지지 않도록 합니다.
AI-블록체인 협동 매트릭스
협동 매트릭스의 두 축은 각각 다른 속성을 나타냅니다: 한 축은 탈중앙화 AI 시스템의 3대 핵심 특성인 검증 가능성, 프라이버시, 성능이고, 다른 한 축은 블록체인의 3대 딜레마인 보안성, 확장성, 탈중앙화입니다. 이러한 속성들이 교차할 때 다양한 협동 효과가 발생하는데, 그 정도는 높은 수준에서 잠재적 충돌까지 다양합니다.
예를 들어 검증 가능성과 보안성이 결합할 때(높은 협동), AI 계산의 정확성과 완전성을 증명하는 강력한 시스템을 구축할 수 있습니다. 하지만 성능 요구와 탈중앙화가 충돌할 때(낮은 협동)에는 분산 시스템의 높은 오버헤드로 인해 효율성이 크게 저하됩니다. 또한 프라이버시와 확장성과 같은 조합은 중간 수준의 협동을 보이는데, 잠재력은 있지만 복잡한 기술적 과제에 직면합니다.
왜 이것이 중요한가?
전략적 나침반: 이 매트릭스는 의사결정자, 연구자, 개발자들에게 명확한 방향을 제시하여, 연합 학습을 통한 데이터 프라이버시 보장이나 탈중앙화 계산을 활용한 확장 가능한 AI 학습 등 높은 협동 영역에 집중할 수 있게 합니다.
영향력 있는 혁신과 자원 배분에 초점: 협동 강도 분포(예: 보안성 + 검증 가능성, 프라이버시 + 탈중앙화)를 이해하면, 이해관계자들이 높은 가치 영역에 자원을 집중하고 약한 협동 또는 비현실적인 통합에 낭비하지 않을 수 있습니다.
생태계 진화 방향 제시: AI와 블록체인 기술이 발전함에 따라, 이 매트릭스는 새로운 프로젝트를 평가하고 실제 수요에 부합하도록 하는 동적 도구로 활용될 수 있습니다. 이를 통해 과도한 투기 추세를 방지할 수 있습니다.
다음 표는 협동 강도(강 → 약)에 따라 이러한 속성 조합을 요약하고, 탈중앙화 AI 시스템에서의 실제 작동 방식을 설명합니다. 또한 이러한 조합의 현실 세계 적용 사례로 혁신 프로젝트 사례를 제공합니다. 이 표를 통해 독자들은 블록체인과 AI 기술의 교차점을 더 직관적으로 이해하고, 진정한 영향력 있는 영역을 식별하며, 과도한 투기 또는 기술적으로 실현 불가능한 방향을 피할 수 있습니다.
AI-블록체인 협동 매트릭스: 협동 강도에 따른 AI와 블록체인 기술의 주요 교차점 분류
결론
블록체인과 AI의 결합에는 엄청난 혁신 잠재력이 있지만, 미래 발전을 위해서는 명확한 방향과 집중적인 노력이 필요합니다. 데이터 프라이버시, 확장성, 신뢰성 등 핵심 과제를 해결하며 탈중앙화 지능의 미래를 구축하는 프로젝트들이 진정한 혁신을 이끌고 있습니다. 예를 들어 연합 학습(프라이버시 + 탈중앙화)은 사용자 데이터를 보호하면서 협업을 실현하고, 분산 계산 및 학습(성능 + 확장성)은 AI 시스템의 효율성을 높이며, zkML(영지식 기계 학습, 검증 가능성 + 보안성)은 AI 계산의 신뢰성을 보장합니다.
동시에 우리는 이 분야에 대해 신중한 태도를 가져야 합니다. 많은 소위 AI 지능체는 단순히 기존 모델을 포장한 것에 불과하고, 블록체인과의 결합도 깊이가 부족합니다. 진정한 돌파구는 블록체인과 AI의 고유 장점을 충분히 활용하여 실제 문제를 해결하는 프로젝트에서 나올 것이며, 단순히 시장 투기를 추구하는 제품에서는 나오지 않을 것입니다.
미래에 AI-블록체인 협동 매트릭스는 프로젝트를 평가하는 중요한 도구가 될 것이며, 의사결정자들이 진정한 영향력 있는 혁신과 무의미한 소음을 구분할 수 있도록 도와줄 것입니다.
향후 10년은 블록체인의 높은 신뢰성과 AI의 혁신 능력을 결합하여 실제 문제를 해결하는 프로젝트의 시대가 될 것입니다. 예를 들어 에너지 효율적인 모델 학습은 AI 시스템의 에너지 소비를 크게 줄일 것이며, 프라이버시 보호형 협업은 데이터 공유를 위한 더 안전한 환경을 제공할 것이고, 확장 가능한 AI 거버넌스는 더 큰 규모와 효율의 지능 시스템 구현을 추진할 것입니다. 업계는 이러한 핵심 영역에 집중해야만 탈중앙화 지능의 미래를 열 수 있습니다.
