안녕하세요. 디지털 자산의 미래를 전하는 토큰포스트입니다. 오늘은 탈중앙화 AI, 그러니까 DAI를 위한 새로운 인프라 레이어를 만들고 있는 0G랩스에 대해 좀 깊이 파고들어 보려고 합니다. 저희가 받은 메사리 리서치 자료를 토대로 이 0G가 도대체 뭐고 또 어떤 문제를 풀려고 하는지 그리고 이 기술이 왜 지금 중요한지 하나하나 명료하게 분석해 드릴게요. 네, 안녕하세요. 0G는 AI 모델 실행이나 데이터 처리를 위한 레이어 원 네트워크인데요. 이게 기존 AI 인프라가 너무 중앙화되어 있다는 문제를 좀 해결하려는 상당히 흥미로운 접근 방식을 보여주고 있습니다. 오늘 이 시간에는 0G의 핵심 기술부터 생태계 그리고 토큰 모델까지 한번 쭉 살펴보겠습니다. 아마 AI랑 블록체인 결합에 관심 있는 분들이라면 오늘 이야기가 특히 좀 유용할 겁니다. 좋습니다. 그럼 바로 본론으로 들어가세요. 0G가 정확히 뭘 하려는 건지부터 좀 짚어보죠.
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자료에는 AI 중심의 레이어 원 네트워크라고 되어 있던데 이게 구체적으로 어떤 뜻인가요? 그러니까 AI 모델을 훈련시키고 또 추론을 실행하고 여기에 필요한 엄청난 양의 데이터셋 있잖아요. 이걸 저장하고 게시하는 모든 과정을요. 하나의 검증 가능한 네트워크 안에서 처리할 수 있게 설계된 그런 기반 블록체인이라는 뜻입니다. 쉽게 말하면 어떤 특정 회사 서버에 의존하지 않고도 AI 개발이나 운영을 할 수 있게 그런 인프라를 제공하는 게 목표인 거죠. 아, DAI 탈중앙화 AI를 위한 인프라 구축 그렇군요. 그럼 기존 AI 환경 뭐랄까? 주로 빅테크 기업들이 꽉 잡고 있는 그런 중앙화된 시스템의 어떤 점들을 이 0G가 바꾸려는 걸까요? 그게 핵심 포인트 같은데요. 예 맞습니다. 크게 한 세 가지 문제를 풀려고 하는데요.
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첫째는 아시다시피 AI 모델이나 데이터셋이 워낙 크니까 이걸 옮기는 데 비용도 많이 들고 좀 비효율적이거든요. 그래서 0G는 이 대규모 데이터를 좀 저렴하고 효율적으로 이동시킬 방법을 제공하려는 거고요. 둘째는 AI 모델을 돌리는 컴퓨팅 자원. 이걸 안정적으로 또 필요할 때 바로바로 써야 하는데 지금은 이게 특정 기업들에 묶여 있잖아요. 0G는 이걸 분산된 네트워크에서 제공하려고 합니다. 그리고 마지막으로, 이 모든 과정이 투명하게 검증 가능해야 한다는 점입니다. 지금 중앙화 시스템은 사실 결과가 어떻게 나왔는지 데이터는 뭘 썼는지 외부에서 알기가 좀 어렵잖아요. 0G는 이 과정을 온체인에 기록해서 검증 가능성, 접근성 그리고 통제권을 사용자에게 돌려주겠다. 뭐 이런 비전을 가지고 있습니다. 아 그러니까 중앙화된 AI 인프라의 비용, 접근성 그리고 투명성 문제를 정면으로 다루겠다는 거군요.
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그럼 0G가 실제로 제공하는 서비스는 구체적으로 어떤 것들이 있나요? 자료 보니까 크게 컴퓨트, 스토리지, 데이터 가용성, DA 이렇게 세 가지던데요. 네, 맞습니다. 하나씩 좀 보면요. 먼저 0G, 컴퓨트 이거 이미 훈련된 AI 모델, 예를 들어 요즘 많이 쓰는 라마37TV 같은 모델 있죠? 이걸 가지고 추론 그러니까 결과 도출이나 파인 튜닝 미세 조정 같은 작업을 실행하는 일종의 마켓 플레이스입니다. 사용자가 이 데이터로 라마 쓰리 모델 파인 튜닝 해줘 이렇게 요청하면 네트워크에 있는 컴퓨팅 자원 제공자들이 이걸 실행하고 그 결과를 암호학적으로 서명해서 돌려주는 거죠. 비용은 사용한 만큼 자동으로 정산되고요. 여기서 암호학적으로 서명된 결과라는 게 중요해 보이는데요. 이게 아까 말씀하신 검증 가능성이랑 연결되는 부분인가요? 그냥 기존 클라우드 서비스랑 비교하면 어떤 차이가 있는 거죠? 정확히 보셨습니다.
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그 암호학적 서명은 결과가 해당 컴퓨팅 제공자에 의해서 실행됐다는 걸 증명하는 거고요. 그런데 더 중요한 건 지제 뇌는 결과뿐만 아니라 그 실행 과정 자체를 검증하고 또 재현할 수 있게 설계됐다는 점입니다. 그러니까 같은 입력값이랑 모델을 쓰면 다른 제공자가 실행해도 똑같은 결과가 나와야 하고 이걸 온체인에서 확인할 수 있다는 거죠. 기존 클라우드는 이런 과정이 좀 블랙박스인 경우가 많은데 지진은은 이 투명성을 확보해서 사용자가 여러 제공자의 가격이나 속도를 비교하고 필요하면 쉽게 더 나은 조건을 제공자로 바꿀 수 있게 해줍니다. 이게 단순 비용 절감 차원을 넘어서는 신뢰와 유연성의 문제라고 볼 수 있어요. 네, 다음은 지제는 스토리지입니다. 이건 AI모델 자체나 학습에 쓴 데이터셋, 아니면 중간 결과물 같은 체크포인트, 최종 결과 같은 것들을 저장하고 접근하게 해주는 분산 스토리지 레이어입니다. 뭐 특정 노드 몇 개가 좀 꺼져도 데이터 접근에는 문제가 없도록 설계됐고요.
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또 데이터가 위변조되지 않았다는 걸 효율적으로 증명하기 위해서 머클 증명 같은 기술을 씁니다. 머클 증명이요. 그게 조금 더 쉽게 설명해 주실 수 있을까요? 아 네. 네. 머클 증명은요. 아주 큰 데이터 덩어리가 있을 때요. 그 데이터 전체를 하나하나 다 확인하지 않고도 그 데이터의 특정 일부가 원본 그대로다. 변경되지 않았다. 이걸 수학적으로 그리고 아주 효율적으로 증명하는 방법이에요. 비유하자면 뭐 엄청 큰 문서철에서 특정 페이지 하나가 위조되지 않았다는 걸 문서 전체를 복사해서 비교하는 대신에요. 그 페이지만의 고유한 디지털 지문 같은 걸 확인하는 방식이라고 생각하시면 좀 쉬울 것 같습니다. 이걸 뭐 데이터 무결성을 보장하는 거죠. 개발자들은 표준 API를 통해서 쉽게 데이터를 올리고 내릴 수 있고요. 데이터 복제나 복구는 시스템 뒤에서 알아서 처리됩니다. 그리고 마지막으로, 0G 데이터 가용성 DA 레이어인데요.
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이건 대규모 데이터를 블록체인 네트워크에 효율적으로 딱 게시하고 나중에 필요할 때 그 데이터가 정말 거기에 있었어. 이걸 누구나 검증할 수 있게 하는 기술입니다. 특히 이게 롤업 같은 네이어트 솔루션들한테 중요해요. 왜냐하면, 이 친구들은 트랜잭션 데이터를 어딘가에 저장해야 하는데 0GDA를 쓰면 모든 데이터를 다 다운로드 안 하고도 일부만 딱 샘플링해서 데이터 전체가 사용 가능하다는 걸 확인할 수 있거든요. 이레이저 코딩 같은 기술 덕분이죠. 그래서 뭐 오피스텍이나 아비트롬 니트로 같은 롤러 프레임워크랑 통합돼서 얘네들이 처리한 데이터를 0G DA에 안전하고 저렴하게 게시할 수 있게 되는 겁니다. 아, 컴팩트 스토리지 DA가 각각 독립적인 서비스 같으면서도 서로 연결되어 있군요. 특히 이 서비스들이 모듈형으로 설계됐다는 점. 그래서 사용자가 필요한 것만 골라 쓰거나 다른 제공자를 고를 수 있다는 믹스 앤 매치 접근법 이게 상당히 흥미롭게 들리는데요. 네, 맞습니다.
06:54
그게 제로지의 큰 장점 중 하나예요. 예를 들어서 만약에 자체 컴퓨팅 자원은 있는데, 대규모 데이터 저장이 필요하다 이러면 제로지 스토리지만 쓸 수 있는 거고요. 아니면 뭐 제로지 컴퓨트는 A라는 제공자 것 쓰고 스토리지는 B라는 제공자 거 쓰고 이것도 가능하다는 거죠. 각 서비스 인터페이스가 프로토콜 수준에서 표준화되어 있어서 이런 조합이나 변경이 호환성 문제없이 가능합니다. 개발자 입장에서는 기존 시스템을 한 번에 다 바꾸는 부담 없이 필요한 부분부터 점점 점진적으로 제로지 인프라를 도입할 수 있다. 이런 유연성을 주는 거죠. 네. 이 모듈식 서비스들 상당히 강력해 보이는데요. 그럼 이런 서비스들이 실제로 안정적으로 또 투명하게 돌아가도록 하는 그 기반 인프라는 어떻게 구성돼 있나요? 말씀하신 대로 모든 걸 온체인에서 관리하고 조정하려면 뭔가 탄탄한 뼈대가 필요할 것 같은데요. 제로지 체인하고 제로지 아이덴티티에 대해서 조금 더 자세히 알아보죠.
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EVM 호환되는 레이어원 블록체린이고요. 모든 작업 요창, 예를 들면 라마 쓰리 모델로 이 작업 실행해줘. 같은 요청이나 필요한 데이터가 0G 스토리지 어디에 있는지 그 참조 정보 작업 끝나고 결과 수령증 검증하는 거 그리고 최종적으로 컴퓨팅이나 스토리지 제공자한테 0G 토큰으로 비용 정산하는 이 모든 과정이요. 이 0G 체인 위에 기록되고 조정됩니다. 사용자의 작업 의도가 스마트 계약 형태로 기록되고 모든 단계가 투명하게 추적되니까. 전체 워크플로우를 감사 가능하고 또 반복 가능하게 만드는 핵심 기반이라고 할 수 있죠. 0G identity는 사용 편의성을 높이는 아주 중요한 요소인데요. 블록체인 주소라는 게 보통 0x 이렇게 시작하는 길고 복잡한 문자열이라서 기억하기도 어렵고 쓰기도 좀 불편하잖아요. 0G identity는 이걸 alice.0g처럼 사람이 읽고 이해하기 쉬운 이름으로 바꿔주는 시스템입니다.
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우리가 웹사이트 주소를 IP 주소 대신 도메인 이름으로 기억하는 거랑 비슷하다고 보시면 돼요. 이걸 통해서 사용자뿐만 아니라 앞으로 점점 더 중요해질 AI agent들도 서로 식별 가능한 이름으로 인식하고 상호작용하면서 권한 설정이라든지. 결제 같은 작업을 훨씬 쉽게 할 수 있게 되는 거죠. 아 그럼 이 영주 아이덴티티는 0G 체인 위에서만 작동하는 건가요? 아니면 다른 블록 체인에서도 쓸 수 있는 건가요? 예를 들어서 제가 이더리움이나 다른 체인에서도 앨리스 영주라는 이름으로 활동할 수 있는 건지 궁금하네요. 좋은 질문입니다. 0G identity의 중요한 특징 중 하나가 바로 여러 체인 간의 호환성입니다. 그러니까 Alice 0G라는 이름은 0G 체인뿐만 아니라 연동된 다른 블록체인에서도 똑같이 인식되고 확인될 수 있습니다.
09:41
만약에 AI 에이전트가 이더리움에서 어떤 작업을 하고 그 결과를 0G 스토리지에 저장한 다음에 0G 컴퓨터를 이용해서 추가 분석을 한다면, 이 모든 과정에 걸쳐서 alice.0g라는 일관된 식별자를 쓸 수 있게 되는 거죠. 이게 여러 블록체인 생태계를 넘나드는 복잡한 워크플로우를 훨씬 매끄럽게 만들어 줄 수 있습니다. 여러 블록체인에서 통용되는 아이디 시스템이라니 어우 확실히 편리하겠네요. 그런데 자료를 보니까 AI얼라인먼트 노드, AI얼라인먼트 노드라는 좀 독특해 보이는 개념도 있던데요. 이건 일반적인 블록체인의 검증자, 그러니까 Validator와는 다른 건가요? 하는 검증자하고는 별개로 존재하는 일종의 독립적인 감시 또는 검증 레이어라고 보시면 돼요. 이 노드들의 주된 임무는 네트워크 전체 건전성을 감독하는 겁니다.
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예를 들어서 팬지 컴퓨터 노드가 약속된 성능을 못 내거나 스토리지 노드가 데이터를 유실하거나 DA 레이어에 문제가 생기는 경우 혹은 더 나아가서 AI 모델이 만드는 결과물의 품질이 현저히 떨어지거나 특정 정책, 유해 콘텐츠, 생성, 금지 같은 이런 정책을 위반하는지 등을 감시하고 평가하는 거죠. 이걸 통해서 네트워크 전체의 신뢰성이랑 안정성을 높이는 역할을 하는 겁니다. 그런데 여기서 또 흥미로운 점은요. 이 AI 얼라인먼트 노드의 라이센스를 가진 사람하고 실제로 노드를 운영하는 사람이 분리될 수도 있다는 점입니다. License 보유자가 직접 운영할 수도 있지만 만약에 기술 역량이 좀 부족하다면 신뢰할 수 있는 전문 운영자한테 운영을 맡길 수도 있어요. 그리고 노드 운영에 대한 보상은 License 보유자와 운영자 양쪽에게 분배됩니다.
11:33
이건 단순히 라이센스만 가지고 있는 소극적인 참여보다는 네트워크 건전성 유지에 적극적으로 기여하도록 인센티브를 설계한 걸로 볼 수 있습니다. 기술적인 부분들이 정말 정교하게 설계되어 있다는 느낌이 드네요. 하지만 아무리 기술이 좋아도 실제 사용자와 개발자가 참여하는 생태계가 만들어지지 않으면 사실 의미가 없지 않습니까? 0G는 이 생태계 확장을 위해서 어떤 노력을 하고 있나요? 테스트넷 참여 규모가 상당했다는 이야기도 들었거든요. 맞습니다. 지술만큼이나 이 생태계 구축에도 꽤 진심인 것 같습니다. 공지재단이 총 8888만 달러 규모의 생태계 성장기금, Ecosystem Growth Fund를 만들었고요. 또 8888만 달러 규모의 길드온 GG 프로그램이랑 액셀러레이터도 운영하면서 초기 단계 프로젝트들을 아주 적극적으로 지원하고 있습니다.
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특히 AI 에이전트나 데이터 관련 도구, 기존 서비스와의 통합 같은 DAI 생태계에 꼭 필요한 분야의 초기 팀들한테 보조금이나 공지 서비스 이용, 크리딧 기술 통합 지원 같은 걸 제공하면서 생태계의 씨앗을 뿌리고 있는 거죠. 테스트넷 기간 동안에 반응도 좀 주목할 만한 한데요. 구글 클라우드, AWS, 알리바바 클라우드, 일본의 NTT, 도코모 같은 이런 글로벌 대기업들이 노드 운영자로 참여했을 뿐만 아니라 블록데몬 피그먼트, 코인베이스 클라우드 같은 전문 인프라 기업들 포함해서 100개가 넘는 검증자가 참여했습니다. 이건 공제 기술에 대한 초기 시장의 높은 관심을 보여주는 지표라고 할 수 있겠죠. 메인넷 출시 일주일 만에 이미 스테이크가 상위 10개 활성 검증자한테 비교적 고르게 분산돼서 운영됐다는 점도 초기 탈중앙화 수준을 좀 긍정적으로 볼 수 있는 부분입니다.
13:25
오 구체적인 파트너십 사례 같은 것도 있을까요? 어떤 종류의 프로젝트들이 지금 공지 위에서 만들어지고 있는지 궁금하네요. 네. 몇 가지 흥미로운 사례들이 언급되고 있는데요. 예를 들면 웹3 도메인 서비스인 스페이스 아이드랑 협력해서 점 공지 아이덴티티를 기반으로 작동하는 AI 에이전트를 개발하고 있다고 하구요. 또 탈중앙화 신원 및 데이터 프로토콜인 비콘 프로토콜과는 사용자가 자신의 개인 데이터에 대한 AI 에이전트의 접근을 제어하고 관리할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다. 이런 사례들을 보면 점 공지가 단순히 인프라만 제공하는 게 아니라 실제 DAI 애플리케이션과 서비스가 구현될 수 있는 기반을 마련하고 있다는 걸 보여줍니다. 생태계 구축에도 정말 상당히 공을 들이고 있군요. 그럼 이제 이 모든 것을 움직이는 연료, 점, 공지, 토큰에 대해서 좀 알아보죠.
14:21
언제 출시됐고 정확히 어떤 용도로 사용되는 건가요? 토크나믹스 설계도 중요할 텐데요. 알 수 있습니다. 첫째는 네트워크 서비스 이용료 결제입니다. 아까 설명드린 제로지 컴퓨트 제로지 스토리지 제로지 데이터 가용성 DA 서비스를 이용할 때 사용자는 제로지 토큰으로 비용을 내야 합니다. 비용은 서비스 종류에 따라 좀 다른데요. 예를 들어 컴퓨터는 처리된 AI 모델, 토큰 수나 사용된 GPU, 시간, 스토리지는 저장된 데이터 용량과 기간 이런 걸 기준으로 사용량만큼 정확히 계산돼서 정산되는 방식입니다. 둘째는 가스비입니다. 제로즈 체인 위에서 발생하는 모든 트랜잭션, 예를 들어 토큰을 보내거나 스마트 계약을 실행하거나 이런 작업에는 제로즈 토큰으로 내는 수수료가 필요합니다. 이게 네트워크를 유지하고 트랜잭션을 처리하는 검증자들한테 보상으로 돌아가고요.
15:20
네트워크 서비스 결제 외에도 제로지 토큰에 대한 기본적인 수요를 만들어내는 거죠. 그리고 셋째는 스테이킹입니다. 제로지 네트워크의 보안을 강화하기 위해서 토큰 보유자들이 자신의 제로지 토큰을 검증자한테 위임하거나 직접 검증 노드를 운영하면서 스테이킹 할 수 있습니다. 스테이킹 참여자들은 그 대가로 트랜잭션 수수료의 일부랑 새로 발행되는 토큰, 즉 블록 보상을 받게 되고요. 반대로 만약 검증자가 네트워크 규칙을 어기거나 좀 잘못된 행동을 하면 스테이킹된 토큰 일부가 깎이는 슬래싱이라는 페널티를 받아서 정직한 행동을 유도합니다. 사용료, 가스비 스테이킹, 토큰 용도가 아주 명확하군요. 그런데 토큰 분배는 어떻게 이루어졌나요? 특히 뭐 초기 투자자나 팀하게 할당된 물량이 시장에 한꺼번에 풀리면 가격에 영향을 줄 수도 있다는 우려도 있을 텐데 이 부분은 어떻게 설계되었는지 궁금합니다. 네, 토큰 분배하고 베스팅.
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그러니까 잠금 해제 일정은 토크노믹스에서 정말 중요한 부분이죠. 총 공급량 10억 개 중에서 56%가 커뮤니티와 생태계 활성화를 위해서 배정됐습니다. 세부적으로 보면 생태계 성장 기금의 28%로 가장 많이 할당됐고요. AI 얼라이먼트 노드 운용 보상의 15% 그리고 에어드랍 등을 포함한 커뮤니티 보상의 13%가 배정됐습니다. 나머지 44%는 프로젝트를 이끌어가는 핵심팀 초기 기여자 자문단에게 22% 그리고 초기 투자자 자료에서는 후원자라고 표현했는데 이분들에게 22%가 할당됐습니다. 그런데 여기서 주목해야 할 점은 토큰 생성 이벤트 TGE. 그러니까 토큰이 처음 시장에 풀리는 시점의 유통량입니다. TGE 시점에는 총 공급량의 21점. 3%만이 잠금 해제됐는데 이 물량은 전적으로 커뮤니티 및 생태계 할당군에서 나온 겁니다. 핵심 팀하고 초기 투자자한테 할당된 물량 총 44%죠.
17:15
이 물량은 TG 시점에는 전혀 안 풀리고 12개월 동안 완전히 잠겨 있습니다. 일렬 럭업인 거죠. 그 이후에 36개월 즉 3년에 걸쳐서 매달 균등하게 조금씩 풀리는 선형 베스팅, 리니어 베스팅 방식을 따릅니다. 이게 초기 시장의 급격한 매도 압력을 줄이고 프로젝트의 장기적인 성공에 기여하도록 유도하는 상당히 좀 보수적이고 안정적인 설계라고 평가할 수 있습니다. 커뮤니티 할당 물량 중에서 TJ 때 안 풀린 나머지 부분도 24개월에서 36개월에 걸쳐서 점진적으로 배포될 예정이고요. 초기 유통량을 제한하고 장기적인 베스팅 일정을 설정해서 안정성을 꾀했다는 점이 인상적이네요. 자 그럼 지금까지 쭉 살펴본 내용들을 종합해 볼 때요. 영주가 이 DAI 분야에서 궁극적으로 어떤 의미를 가진다고 평가할 수 있을까요? 앞으로 성공적으로 안착하기 위해서 넘어야 할 가장 큰 과제는 무엇이라고 보십니까? 영진은요. AI 개발과 운영에 꼭 필요한 세 가지 핵심 요소.
18:15
그러니까 컴퓨팅 파워, 데이터 저장, 공간, 그리고 데이터 가용성 보장 이 세 가지를 탈중앙화된 방식으로 통합하려는 정말 야심차고 시해적절한 시도라고 봅니다. 맷사리 리포트에서도 강조했듯이 현재 AI 인프라가 소수의 거대 기업들한테 너무 과도하게 집중되면서 생기는 뭐 비용 문제, 검열 문제, 데이터 프라이버시 결과의 불투명성 문제 이런 우려가 점점 커지고 있거든요. 영진은 이런 문제들에 대한 어떤 기술적인 해결책을 제시하고 있고요. 만약에 성공적으로 잘 안착한다면, AI 개발 및 실행 워크플로우의 투명성, 재현성 그리고 무엇보다 중요한 접근성을 크게 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 특히 모델 실행 결과를 누구나 검증할 수 있고 사용된 데이터의 출처를 명확히 추적하고 또 다양한 서비스 제공자 간의 경쟁을 통해서 비용 효율성까지 높일 수 있다는 점은 DAI 생태계에 정말 큰 기여를 할 수 있을 거라고 봅니다.
19:14
다만 그 이상적인 비전과 현실적인 시장 안착 사이에는 분명한 과제들이 존재합니다. 가장 큰 허들은 역시 실제 사용량 확보겠죠. 즉 GPU나 스토리지 같은 자원을 제공하는 공급자 쪽 생태계하고 실제로 0G 위에서 AI 모델을 돌리고 서비스를 구축하는 개발자 및 사용자 쪽 수요 생태계 이 양쪽을 얼마나 효과적으로 그리고 균형 있게 성장시킬 수 있느냐가 핵심입니다. 아무리 기술이 좋아도 쓰는 사람이 없으면 사실 소용이 없으니까요. 또 AWS나 구글 클라우드 같은 기존 중앙화된 클라우드 거인들과의 경쟁에서 살아남아야 합니다. 이들은 막대한 자본력과 이미 구축된 인프라 그리고 무엇보다 편리함이라는 강력한 무기를 가지고 있잖아요. 환자들한테 얼마나 명확하게 증명하고 또 기존 워크플로를 바꿀 만큼의 강력한 유인을 제공할 수 있을지가 성공의 관건이 될 겁니다.
20:09
기술적 완성도를 넘어서 실질적인 시장 채택, 마켓 어댑션을 이끌어내는 좀 지난한 과정이 남아 있다고 봐야겠죠. 확실히 암호화폐와 AI의 융합이라는 이 거대한 흐름 속에서 DAI를 위한 핵심 인프라로서 자리매김할 가능성과 함께 또 현실적인 도전과제들도 명확해 보이는군요. 텐즈가 이 기술적인 비전과 시장의 요구 사이에서 어떻게 균형을 잡고 발전해 나갈지 계속 주목해 볼 필요가 있겠습니다. 오늘 저희가 준비한 텐즈랩스에 대한 심층 분석은 여기까지입니다. AI와 블록체인 기술의 결합이 단순한 실험을 넘어서 실제적인 인프라 변화로 이어질 수 있음을 보여주는 흥미로운 사례였던 것 같습니다. 이를 통해 미래 기술의 방향성에 대해 더 깊이 생각해 볼 수 있는 계기가 되셨기를 바랍니다.
20:58
태지의 모듈형 접근 방식이나 결과 검증 메커니즘 그리고 AI 얼라인먼트 노드 같은 이런 독특한 시도들이 앞으로 DAI 생태계 전반에 어떤 영향을 미치게 될지 지켜보는 것은 정말 흥미로운 일이 될 겁니다. 특히 AI가 생성하는 결과의 신뢰성 문제나 데이터 주권에 대한 사회적 관심이 계속해서 높아지고 있는 만큼 텐지처럼 투명하고 분산된 구조를 지향하는 인프라의 중요성은 앞으로 더욱 커질 수 있다고 생각합니다. 청취자 여러분께서는 오늘 논의된 텐즈의 여러 구성 요소 중에서 어떤 부분이 DAI의 미래에 가장 큰 파급력을 가질 것이라고 생각하시나요? 예를 들면 컴퓨팅 스토리지 데이터 가용성 중에서 어떤 서비스가 가장 먼저 기존 시스템을 대체하거나 보완하게 될까요? 혹은 텐즈 아이덴티티가 AI에이전트 간의 상호작용을 정말 혁신적으로 바꿀 수 있을까요?
21:58
이런 질문들을 스스로에게 한번 던져 보시면서 이 기술이 가져올 변화를 상상해 보는 것도 의미 있는 시간이 될 것 같습니다. 오늘의 이야기 흥미로우셨나요? 다음 이야기에서 더 깊은 분석으로 찾아뵙겠습니다.
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