GM(Good Morning) 연구원 Kevin의 원문
신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)은 이번 주기에 새로 등장한 개념이 아닙니다. 과거의 주류 서사에서 TEE는 영지식 증명(ZK), 완전 동형 암호화(FHE), 다자간 계산(MPC) 등의 암호학 기술과 비교되어 왔지만, 이러한 기술들에 비해 TEE는 상대적으로 소수의 관심을 받아왔습니다. 그러나 이것이 TEE가 초기 검증되지 않은 기술이라는 의미는 아닙니다. 사실, Web2 시대에 TEE는 지문 입력 및 비교, 결제 검증 인증, FaceID 등 다양한 시나리오에서 널리 활용되어 왔습니다.
Web3에서 TEE가 직면하는 과제는 블록체인과 유기적으로 결합하여 신뢰할 수 있는 전처리와 격리 계산을 실현하는 것입니다. AI 에이전트 분야의 지속적인 성장세에 따라, 이 새로운 영역은 TEE가 Web3에 진입할 수 있는 이상적인 진입점을 제공하고 있습니다. TEE를 통해 AI 에이전트는 더 큰 규모의 자금과 구체적인 온체인 사용 사례를 관리할 때 추가적인 신뢰 가정 없이도 운영될 수 있습니다.
예를 들어, 선두 프로젝트 Phala는 현재 시장에서 가장 성숙한 TEE 솔루션을 제공하며, 제품-시장 적합성(PMF) 중심의 개발 철학을 채택하여 TEE 기능에 풍부한 실제 적용 사례를 갖추고 있습니다. 따라서 Phala는 최근 Vana, Near AI, a16z 지원의 Eliza 등 여러 최고 수준의 AI 에이전트 프로젝트와 협력을 맺었습니다. 자세한 내용은 아래 그림을 참고하시기 바랍니다.
출처: Phala
본 글에서는 TEE의 기술 세부 사항과 성능 매개변수에 대해 깊이 다루지 않고, 대신 제품 워크플로우와 에이전트 + TEE의 미래 전망을 통해 TEE의 시장 수요, Phala의 기반 축적, 그리고 a16z와의 혁신적인 사용 사례를 설명하고자 합니다. 이러한 관점을 통해 Phala가 에이전트 분야를 개념에서 실제 적용으로 어떻게 이끌어 갈 수 있는지 살펴보겠습니다.
불신 삼각형이 Web3 에이전트의 진화를 가로막고 있습니다
이전 글 "AI 에이전트 프레임워크가 퍼즐의 마지막 조각인가? 프레임워크의 '파동-입자 이중성'을 어떻게 해석할 것인가?"에서 언급했듯이, 단일 AI 에이전트이든 AI 에이전트 시작 프레임워크이든, 현재 전체 AI 밈 분야는 엄숙성과 밈성 사이의 동적 균형 상태에 있습니다. 그 중 하나의 핵심 판단 기준은 현재 에이전트 프로토콜이 직면하고 있는 불신 삼각형 문제입니다.
AI 에이전트, 커뮤니티, 개발자 사이에는 신뢰 가정의 불가능 삼각형이 존재합니다. TEE에 의존하지 않는 경우, 커뮤니티는 에이전트의 작업이 외부 간섭, 특히 개발자의 개입을 받지 않았다는 것을 완전히 신뢰할 수 없습니다. 이 문제는 탈중앙화 시스템의 잠재적 위험 요소가 됩니다. 더 심각한 것은 aixbt, zerebro 등 X 에이전트의 발언 출처를 완전히 증명할 수 없다는 것입니다. 발언 출력에서 커뮤니티 수신까지의 경로에는 여전히 명확한 투명성 부족이 존재합니다.
에이전트의 발언이 토큰 가격 변동을 일으키거나, 에이전트가 관리하는 자금에 큰 손실이 발생하거나, 에이전트가 개시한 거래 행위가 커뮤니티 합의와 일치하지 않을 때, 이러한 신뢰 부족은 심각한 위기를 초래할 수 있습니다.
에이전트 토큰이 여전히 밈코인 주기에 있을 때, 이러한 위험은 종종 시장에서 무시될 수 있습니다. 왜냐하면 이 시점에서 에이전트의 능력과 실행 가능한 작업은 매우 제한적이며, 토큰 가격이 가져오는 포모(FOMO) 효과만으로도 에이전트 프로토콜의 여러 결함을 가릴 수 있기 때문입니다. 그러나 에이전트 시작 프레임워크가 등장하면서 시장의 관심이 점차 에이전트 분야의 기본면으로 옮겨가면, 이러한 결함은 마치 깊은 골짜기와 같이 더 높은 인지 수준의 투자자들이 이 분야에 진입하는 것을 직접 가로막게 될 것입니다.
Phala가 개발한 TEE 솔루션은 이 불신 삼각형을 효과적으로 해결했습니다. TEE를 통해 에이전트를 안전한 영역에 배치함으로써 AI 에이전트, 커뮤니티, 개발자 간의 신뢰 가정이 자연스럽게 해소될 수 있습니다. TEE 기술은 에이전트의 입력과 출력이 외부 간섭을 받지 않도록 보장할 뿐만 아니라, 에이전트의 프라이버시도 보호할 수 있어 개발자와 커뮤니티의 우려를 근본적으로 해결하며, 에이전트 분야에 더 신뢰할 수 있는 기술 지원을 제공합니다.
아래 그림은 Phala의 기밀 AI 추론(비공개 LLM 노드) 서비스 아키텍처를 보여줍니다. 비공개 LLM을 TEE에 호스팅하려면 LLM 추론 코드를 Docker 이미지로 패키징한 후 TEE 네트워크에 컨테이너를 배포하면 됩니다.
출처: Phala
Web2의 에이전트와 비교하면, Web3의 에이전트는 더 큰 권력을 가지고 있습니다. 이 권력은 프로토콜 시가총액에 대한 깊은 영향력과 시장 영향력 확장에 모두 반영됩니다. aixbt가 Kaito의 Yapper Mindshare 순위에서 장기간 1위를 차지하고 있는 것에서 이를 엿볼 수 있습니다. 역설적인 점은 Web2의 에이전트가 더 뛰어난 성능, 더 풍부한 사용자 경험, 더 깊이 있는 실제 사용 사례를 가지고 있지만, 애플리케이션 레이어를 벗어나지 못하고 있다는 것입니다.
반면 Web3의 에이전트는 애플리케이션 범위를 훨씬 넘어섭니다. 시장의 포모 감정과 "구하지 못한 것에 대한 갈망"이 에이전트를 신격화했습니다. 에이전트는 단순한 도구가 아니라 정신적 귀의처, 문화적 상징, 시장 기대의 상징이 되었습니다. 에이전트는 어떤 역할이든 수행할 수 있지만, 시장 감정이 역전되면 심연으로 추락할 수도 있습니다.
TEE 기술을 도입하는 것은 에이전트 분야에 "공중 급유"를 하는 것과 같아서, 실제 수요와 직접 연결시키고 거의 모든 Web3 에이전트의 백엔드에 견고한 지원을 제공합니다. TEE는 에이전트 분야의 기술적 기반을 공고히 할 뿐만 아니라, 거품을 효과적으로 제거하여 더 건강하고 지속 가능한 발전을 이루게 할 것입니다.
Eliza 프레임워크가 TEE에 최초로 연결되어, Spore.fun과 aiPool이 새로운 플레이를 선보이다
Phala와 a16z의 협력은 단순한 공식 발표에 그치지 않습니다. 두 기관의 협력 기회는 지난해 10월로 거슬러 올라갑니다. 당시 비공개 모임에서 Shaw와 Phala 창립자 Marvin은 Crypto AI의 합리적인 발전 시나리오에 대해 깊이 있게 논의했습니다.
Eliza 프레임워크의 공식 문서에는 TEE 플러그인 배포에 사용된 Dstack SDK가 Phala에서 제공되고 있습니다. "보이지 않는 사용 가능"한 비밀 키 생성 및 관리를 통해 에이전트는 다음과 같은 특성을 갖게 됩니다:
더 강화된 보안성: TEE에서 Eliza 에이전트를 실행하여 민감한 작업과 데이터를 외부 위협으로부터 격리할 수 있습니다.
암호화된 증명 및 검증: Eliza 에이전트가 수행하는 작업은 암호화된 증명을 통해 검증될 수 있어 자율 의사 결정의 신뢰성이 보장됩니다.
배포 편의성: Dstack SDK는 안전한 환경에 Eliza 에이전트를 배포하는 과정을 간소화하여 개발자가 TEE 기반 기능에 쉽게 접근할 수 있게 합니다.
TEE의 격리 실행과 메모리 암호화 특성은 Eliza 프레임워크 내 에이전트가 동질화 경쟁에서 먼저 돌파구를 마련할 수 있게 했습니다. 격리 실행은 에이전트 플랫폼이 공격을 받더라도 TEE 내부의 모델과 데이터는 안전하다는 것을 보장하며, 메모리 암호화는 TEE 내부에 저장된 민감한 정보가 해독되지 않도록 하여 개발자가 미세 조정된 모델을 TEE 환경에 안심하고 배치할 수 있게 합니다. 이는 오픈소스화 후 적대적 공격을 받거나 비공개로 모델을 실행하다 커뮤니티의 비난을 받는 일을 방지할 수 있습니다.
Eliza 프레임워크와 TEE의 협업을 통해 AI 에이전트는 운영 효율성뿐만 아니라 보안성과 투명성도 보장받게 되어, 더 신뢰할 수 있는 AI
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