인공지능(AI)은 금세기 가장 혁신적인 기술 중 하나로 널리 인정받고 있습니다. 당연히 Web3 인프라 기반의 분산형 AI 시스템은 상당한 개념적 매력을 지니고 있습니다.
그러나 이처럼 매력적인 가치 제안에도 불구하고 Web3-AI는 더 넓은 AI 생태계에서 의미 있는 성과를 거두지 못했습니다. 최첨단 AI 역량이 전례 없는 속도로 발전함에 따라, Web3가 차세대 AI의 기반이 될 수 있는 기회의 창은 빠르게 닫히고 있습니다.
이 글은 논란의 여지가 있지만 중요한 논제를 탐구합니다. 바로 Web3가 AI 경쟁에서 뒤처지고 있다는 것입니다. 모든 기술 혁명에는 신뢰할 만한 혁신을 일으키기에는 너무 늦은 시점이 있습니다. Web3-AI가 피상적인 트렌드에서 근본적인 인프라로 초점을 옮기지 않는다면, 분산형 플랫폼에 차세대 AI 시스템을 구축해야 하는 명분이 완전히 사라질 수도 있습니다.
Web3 AI 내러티브 오류
나심 니콜라스 탈레브는 저서 『블랙 스완』에서 "서사 오류"라는 개념을 제시했습니다. 이는 관련성이 없거나 연관성이 약한 사건들을 중심으로 일관된 이야기를 구성하는 경향을 말합니다. Web3-AI의 현 상황은 전형적인 사례입니다. AI 업계는 AI 밈(meme) 에이전트, 추측성 zk-AI 프로토타입 등 AI 시장에서는 성과는 높지만 관련성이 거의 없는 트렌드를 마치 해당 분야의 상당한 진전을 보여주는 것처럼 평가합니다. 일부 혁신은 존재하지만, Web3-AI와 더 넓은 AI 생태계 간의 격차는 지속 불가능해지고 있습니다.
내러티브 기반 혁신의 매력은 Web3 생태계가 실험을 진보로 착각하게 만들었습니다. 그 결과, 자본 과 관심이 근본적인 역량보다는 새로운 것에 잘못 배분되는 경우가 많습니다. 이러한 모멘텀의 환상은 오늘날 Web3-AI에서 구축되고 있는 대부분의 요소가 AI 혁신의 핵심 경로와 직교한다는 사실을 가리고 있습니다.
AI와 기술 진화의 파동 이론
Web3-AI의 취약한 위치를 이해하려면 기술이 어떻게 진화하는지 살펴보는 것이 도움이 됩니다. 첫째, 획기적인 발전은 상호 의존적인 흐름 속에서 전개되는 경향이 있습니다. 예를 들어, 모바일 컴퓨팅은 클라우드 인프라와 같은 이전 흐름에 의해 촉진되었고, AI 칩은 게임 하드웨어 혁신을 통해 등장했습니다. 새로운 흐름 속에서도 경쟁력을 유지하려면 기술은 이전 흐름에 기반을 두어야 합니다.
Web3-AI는 그러한 연속성이 부족합니다. 생성적 AI 혁명을 촉발한 트렌드에서 의미 있는 역할을 하지 못했습니다. 클라우드 컴퓨팅, 대규모 데이터 엔지니어링, 심지어 초기 AI 모델 개발의 주기를 놓쳤습니다. 결과적으로 Web3-AI는 근본적인 공백에 시달리고 있습니다. 마치 서핑보드 없이 파도를 타려는 것과 같습니다.
둘째, 인프라 기술 시장은 통합되는 경향이 있습니다. 역사적으로 주요 인프라 플랫폼은 거의 항상 소수의 주요 업체로 축소되었습니다. 클라우드 컴퓨팅은 AWS, Azure, GCP를 중심으로 융합되었고, 모바일 개발은 iOS와 Android를 중심으로 안정화되었습니다. 빅데이터는 Snowflake와 Databricks를 중심으로 융합되었습니다. AI 인프라도 유사한 패턴을 보일 것으로 예상됩니다. Web3-AI가 3대 유망 플랫폼 중 하나로 자리매김하지 못한다면, 고도로 집중된 환경에서 무의미해질 위험이 있습니다.
기본 사항을 놓치고 관련 없는 것을 구축함
현대 AI 스택은 데이터, 컴퓨팅, 모델, 그리고 연구 인력이라는 네 가지 핵심 축을 기반으로 구축됩니다. 안타깝게도 Web3는 역사적으로 이 네 가지를 모두 간과해 왔습니다. 심층적인 AI 인력이 부족하기 때문입니다. Web3에 기본적으로 제공되는 대규모 AI 데이터셋도 없고, 컴퓨팅 인프라도 아직 초기 단계입니다. 또한, 분산형 프로토콜에서 의미 있게 실행되는 널리 채택된 AI 모델도 없습니다.
이러한 기본 원칙의 부재는 반짝이는 것에만 집착하는 경향으로 인해 더욱 악화됩니다. Web3-AI 프로젝트는 명확한 사용 사례 없이 밈(meme) 에이전트나 zkML처럼 예측 불가능한 영역에 과도하게 집중됩니다. 이러한 아이디어는 지적으로 흥미롭지만, 의미 있는 AI 기능을 구현하거나 확장하는 데 핵심적인 역할을 하지 못합니다. 현재 상태로는 AI 인프라 발전에 실질적인 가치를 거의 제공하지 못합니다.
실질적인 진전을 이루려면 Web3-AI 생태계가 이러한 근본적인 결함에 맞서야 합니다. 즉, 인재 투자, 데이터 파이프라인 구축, 효율적인 컴퓨팅 계층 구축, 그리고 분산형 시스템에 구축 시 실질적인 이점을 제공하는 모델 개발이 필요합니다.
Web3와 Web2의 AI 격차가 커지고 있습니다.
AI 혁신은 빠르게 발전하고 있으며, Web3는 수동적인 관찰자 역할을 해왔습니다. 비지도 사전 학습, 고급 미세 조정, 검색 증강 생성, 추론 엔진, 에이전트 프레임워크 등 주요 AI 이정표 중 어느 것도 Web3 아키텍처를 의미 있는 방식으로 활용하지 못했습니다.
새로운 릴리스가 나올 때마다 이전 릴리스보다 더 많은 것이 추가될수록 따라잡기 위한 장벽은 더욱 높아집니다. 프런티어 모델을 구축하는 데 필요한 모든 핵심 도구, 플랫폼 및 인프라는 현재 중앙 집중화되어 있습니다. 이러한 궤적을 바꾸기 위한 시급하고 조율된 노력이 없다면, Web3-AI는 몇 달 만에 발전하는 분야에서 수십 년 뒤처질 것입니다.
무관함의 위험
AI는 본질적으로 중앙집중화의 힘을 지닙니다. 최첨단 모델을 훈련하려면 방대한 데이터 세트, 엄청난 컴퓨팅 자원, 그리고 전문 인력이 필요하며, 이 모든 것이 집중화되는 추세입니다. 분산형 대안은 심각한 기술적, 경제적 어려움에 직면해 있습니다.
이것이 분산형 AI가 완전히 실패한다는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 하지만 오류의 여지가 사라지고 있습니다. Web3-AI가 급격히 발전하지 않는 한, 중앙 집중형 생태계가 엄청난 지배력을 행사하게 되어 분산형은 뒷전으로 밀려날 것입니다. 차세대 AI 트렌드를 놓치는 것이 위험은 아닙니다. 오히려 AI의 미래에서 분산형 AI는 근본적으로 무의미해지고 있습니다.
경각심을 일깨우는 전화
회복탄력성과 옵티미즘(Optimism) 는 Web3의 DNA에 깊이 뿌리내리고 있으며, Nous Research (분산 학습), Prime Intellect (분산 학습), LayerLens (벤치마킹 및 평가), Pluralis (분산 학습), Sahara (AI 앱) 등 기술적으로 더욱 진지한 팀들의 최근 노력은 고무적입니다. 그중 일부는 개인정보 보호 ML, 분산 학습, 검증 가능한 추론 등 핵심 문제 해결에 나서고 있습니다.
하지만 이러한 노력은 일반적인 것이 아니라 예외적인 상황에 머물러 있습니다. Web3-AI 운동은 여전히 인재, 데이터, 컴퓨팅, 인프라, 자본 숏 . 산만함을 버리고 근본적인 역량에 집중해야 합니다. 이러한 현실을 명확하게 직시하는 것은 방향을 바꿀 기회를 제공합니다. 이를 무시하는 것은 역사상 가장 중요한 기술 혁명을 놓치는 것을 의미합니다.
