컴퓨팅에서 인텔리전스로: 강화 학습 기반 분산형 AI 투자 로드맵

강화 학습: 분산형 AI의 패러다임 전환

작성자: @0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao

본 독립 연구 보고서는 IOSG Ventures 의 지원을 받아 작성되었습니다 . 연구 및 집필 과정은 Sam Lehman (Pantera Capital)의 강화 학습 연구 에서 영감을 받았습니다. Ben Fielding ( Gensyn.ai ), Gao Yuan ( Gradient ), Samuel Dare & Erfan Miahi ( Covenant AI ), Shashank Yadav ( Fraction AI ), Chao Wang 님께 감사드립니다. 이 글에 대한 귀중한 의견을 주신 모든 분들께 감사드립니다. 본 글은 객관성과 정확성을 기하고자 노력했으나, 일부 관점은 주관적인 판단을 포함하고 있으며 편견을 내포할 수 있습니다. 독자 여러분의 양해를 부탁드립니다.

인공지능은 패턴 기반 통계 학습 에서 구조적 추론 시스템 으로 전환하고 있으며, 특히 강화 학습과 같은 사후 학습 이 성능 확장의 핵심이 되고 있습니다. DeepSeek-R1은 이러한 패러다임 전환을 보여줍니다. 강화 학습이 이제 추론 깊이와 복잡한 의사 결정 능력을 향상시켜 단순한 정렬 도구를 넘어 지속적인 지능 강화 경로로 진화하고 있음을 입증했습니다.

이와 동시에 Web3는 분산 컴퓨팅과 암호화폐 인센티브를 통해 AI 생산 방식을 재편하고 있으며, 이러한 기술의 검증 가능성과 협업 특성은 강화 학습의 요구 사항과 자연스럽게 부합합니다. 본 보고서는 AI 훈련 패러다임과 강화 학습의 기본 원리를 살펴보고, " 강화 학습 × Web3 "의 구조적 장점을 강조하며, Prime Intellect, Gensyn, Nous Research, Gradient, Grail 및 Fraction AI를 분석합니다.

I. AI 훈련의 세 단계

최신 LLM 훈련은 사전 훈련 , 지도 미세 조정(SFT) , 사후 훈련/강화 학습의 세 단계로 구성되며, 이는 각각 세계 모델 구축, 작업 기능 주입, 추론 및 가치 형성에 해당합니다. 이러한 훈련의 계산 및 검증 특성은 탈중앙화와의 호환성을 결정합니다.

• 사전 학습: 대규모 자기 지도 학습을 통해 핵심 통계 및 멀티모달 기반을 구축하며, 전체 비용의 80~95%를 소모하고 긴밀하게 동기화된 동질적인 GPU 클러스터와 고대역폭 데이터 액세스가 필요하므로 본질적으로 중앙 집중식입니다.
• 지도 미세 조정(SFT): 더 작은 데이터셋과 더 낮은 비용(5~15%)으로 작업 및 명령 기능을 추가하며, 종종 LoRA 또는 Q-LoRA와 같은 PEFT 방법을 사용하지만 여전히 기울기 동기화에 의존하므로 분산화를 제한합니다.
• 훈련 후 단계: 훈련 후 단계는 모델의 추론 능력, 가치, 안전 경계를 형성하는 여러 반복적인 단계로 구성됩니다. 여기에는 강화 학습 기반 접근 방식(예: RLHF, RLAIF, GRPO) , 비강화 학습 기반 선호도 최적화(예: DPO) , 프로세스 보상 모델( PRM) 등이 포함됩니다. 데이터 및 비용 요구 사항이 낮기 때문에(약 5~10%), 연산은 롤아웃 및 정책 업데이트에 집중됩니다. 전체 모델 가중치가 필요하지 않은 경우가 많은 비동기 분산 실행에 대한 기본 지원 덕분에, 검증 가능한 연산 및 온체인 인센티브와 결합될 때 훈련 후 단계는 Web3 기반 분산 훈련 네트워크에 가장 적합한 단계입니다.

II. 강화 학습 기술 현황

2.1 강화 학습의 시스템 아키텍처

강화 학습은 환경과의 상호작용, 보상 신호, 정책 업데이트의 피드백 루프를 통해 모델의 의사결정 능력을 향상시킵니다. 구조적으로 강화 학습 시스템은 정책 네트워크 , 경험 샘플링을 위한 롤아웃, 정책 최적화를 위한 학습기 라는 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 정책은 환경과의 상호작용을 통해 궤적을 생성하고, 학습기는 보상을 기반으로 정책을 업데이트하여 지속적이고 반복적인 학습 과정을 형성합니다.

1. 정책 네트워크(Policy): 환경 상태로부터 행동을 생성하며 시스템의 의사 결정 핵심입니다. 학습 과정에서 일관성을 유지하기 위해 중앙 집중식 역전파가 필요하며, 추론 시에는 병렬 처리를 위해 여러 노드에 분산될 수 있습니다.
2. 경험 샘플링(롤아웃): 노드는 정책에 따라 환경과 상호작용하여 상태-행동-보상 궤적을 생성합니다. 이 과정은 고도로 병렬화되어 있고, 통신량이 매우 적으며, 하드웨어 차이에 영향을 받지 않으므로 탈중앙화 확장에 가장 적합한 구성 요소입니다.
3. 학습기: 모든 롤아웃 궤적을 집계하고 정책 경사 업데이트를 실행합니다. 이 모듈은 컴퓨팅 성능과 대역폭에 대한 요구 사항이 가장 높기 때문에 수렴 안정성을 보장하기 위해 일반적으로 중앙 집중식 또는 부분적으로 중앙 집중식으로 유지됩니다.

2.2 강화 학습 단계 프레임워크

강화 학습은 일반적으로 다섯 단계로 나눌 수 있으며, 전체적인 과정은 다음과 같습니다.

1. 데이터 생성 단계(정책 탐색): 주어진 프롬프트에 따라 정책은 여러 추론 과정 또는 경로를 샘플링하여 선호도 평가 및 보상 모델링을 위한 후보를 제공하고 정책 탐색의 범위를 정의합니다.
2. 선호도 피드백 단계(RLHF/RLAIF):

• RLHF(인간 피드백 기반 강화 학습): 인간의 선호도를 기반으로 보상 모델을 학습한 다음, 강화 학습(일반적으로 PPO)을 사용하여 해당 보상 신호에 따라 정책을 최적화합니다.
• RLAIF(인공지능 피드백을 통한 강화 학습): 인간을 인공지능 판사 또는 헌법 규칙으로 대체하여 비용을 절감하고 협력을 확대하는 방식입니다. 현재 Anthropic, OpenAI, DeepSeek에서 주로 사용하는 접근 방식입니다.

3. 보상 모델링 단계(Reward Modeling): 선호도 쌍을 기반으로 출력값을 보상에 매핑하는 방법을 학습합니다. 보상 모델링(RM)은 모델에게 "정답이 무엇인지"를 가르치고, 보상 기반 보상(PRM)은 모델에게 "올바른 추론 방법"을 가르칩니다.

• RM(보상 모델): 최종 답변의 품질을 평가하는 데 사용되며, 결과물에만 점수를 부여합니다.
• 프로세스 보상 모델(PRM): 단계별 추론에 점수를 부여하여 모델의 추론 과정을 효과적으로 훈련합니다(예: o1 및 DeepSeek-R1).

4. 보상 검증(RLVR / 보상 검증 가능성) : 보상 검증 계층은 보상 신호가 재현 가능한 규칙, 정답 사실 또는 합의 메커니즘에서 도출되도록 제약합니다. 이는 보상 조작 및 시스템적 편향을 줄이고, 개방형 및 분산형 학습 환경에서 감사 가능성과 견고성을 향상시킵니다.

5. 정책 최적화 단계(Policy Optimization): 보상 모델에서 제공하는 신호에 따라 정책 매개변수 $\theta$를 업데이트하여 추론 능력이 더 강하고 안전성이 더 높으며 행동 패턴이 더 안정적인 정책 $\pi_{\theta'}$를 얻습니다. 주요 최적화 방법은 다음과 같습니다.

• PPO(근접 정책 최적화): 표준 RLHF 최적화 알고리즘으로, 안정성이 뛰어나지만 복잡한 추론에서 수렴 속도가 느리다는 한계가 있습니다.
• GRPO(그룹 상대 정책 최적화): DeepSeek-R1에서 도입된 이 기술은 단순 순위 매기기 대신 그룹 수준의 이점 추정치를 사용하여 정책을 최적화함으로써 값의 크기를 유지하고 보다 안정적인 추론 체인 최적화를 가능하게 합니다.
• DPO(직접 선호 최적화): 강화 학습을 우회하여 선호 쌍을 직접 최적화하는 방식입니다. 정렬에는 저렴하고 안정적이지만 추론 능력 향상에는 효과적이지 않습니다.

6. 새로운 정책 배포 단계(New Policy Deployment): 업데이트된 모델은 더 강력한 시스템-2 추론, 더 나은 선호도 일치, 더 적은 환각, 더 높은 안전성을 보여주며, 반복적인 피드백 루프를 통해 지속적으로 개선됩니다.

2.3 강화 학습의 산업적 응용

강화 학습(RL)은 초기 게임 인텔리전스에서 발전하여 현재는 다양한 산업 분야에서 자율적인 의사결정을 위한 핵심 프레임워크로 자리 잡았습니다. 기술적 성숙도와 산업적 구현을 기준으로 강화 학습의 응용 시나리오는 크게 다섯 가지 범주로 요약할 수 있습니다.

• 게임 및 전략: 강화 학습이 검증된 가장 초기 분야입니다. 알파고, 알파제로, 알파스타, 오픈AI 파이브와 같이 "완벽한 정보 + 명확한 보상" 환경에서 강화 학습은 인간 전문가와 동등하거나 그 이상의 의사결정 지능을 보여주며 현대 강화 학습 알고리즘의 토대를 마련했습니다.
• 로봇공학 및 구현형 인공지능: 강화 학습(RL)은 지속적인 제어, 동적 모델링, 환경과의 상호작용을 통해 로봇이 조작, 동작 제어, 그리고 다양한 모달리티 작업(예: RT-2, RT-X)을 학습할 수 있도록 합니다. 강화 학습은 산업화 단계로 빠르게 나아가고 있으며, 실제 로봇 배치를 위한 핵심 기술입니다.
• 디지털 추론/LLM 시스템-2: RL + PRM은 대규모 모델을 "언어 모방"에서 "구조적 추론"으로 발전시킵니다. 대표적인 성과로는 DeepSeek-R1, OpenAI o1/o3, Anthropic Claude, AlphaGeometry 등이 있습니다. 본질적으로, 이 시스템은 최종 답변만을 평가하는 것이 아니라 추론 과정 수준에서 보상 최적화를 수행합니다.
• 과학적 발견 및 수학적 최적화: 강화 학습 (RL)은 레이블이 없는 복잡한 보상 구조와 방대한 탐색 공간에서 최적의 구조 또는 전략을 찾아냅니다. 알파텐서(AlphaTensor), 알파데브(AlphaDev), 퓨전 강화 학습(Fusion RL)에서 획기적인 발전을 이루어냈으며, 인간의 직관을 뛰어넘는 탐색 능력을 보여주었습니다.
• 경제적 의사결정 및 거래: 강화 학습 (RL)은 전략 최적화, 고차원적 위험 관리, 적응형 거래 시스템 생성에 사용됩니다. 기존의 정량적 모델과 비교하여 불확실한 환경에서도 지속적으로 학습할 수 있으며, 지능형 금융의 중요한 구성 요소입니다.

III. 강화 학습과 Web3의 자연스러운 결합

강화 학습과 웹3는 인센티브 기반 시스템이라는 점에서 자연스럽게 연결됩니다. 강화 학습은 보상을 통해 행동을 최적화하는 반면, 블록체인은 경제적 인센티브를 통해 참여자들을 조율합니다. 강화 학습의 핵심 요구 사항인 대규모 이기종 배포, 보상 분배, 검증 가능한 실행은 웹3의 구조적 강점과 직접적으로 부합합니다.

1. 추론과 훈련의 분리: 강화 학습은 배포와 업데이트 단계로 나뉩니다. 배포 단계는 연산 집약적이지만 통신량이 적어 분산된 소비자용 GPU에서 병렬로 실행될 수 있는 반면, 업데이트 단계는 중앙 집중식 고대역폭 리소스를 필요로 합니다. 이러한 분리를 통해 개방형 네트워크는 토큰 인센티브를 사용하여 배포를 처리할 수 있으며, 중앙 집중식 업데이트는 훈련의 안정성을 유지합니다.
2. 검증 가능성: 영지식(ZK) 및 학습 증명(Proof-of-Learning)은 노드가 실제로 추론을 수행했는지 검증하는 수단을 제공하여 개방형 네트워크의 정직성 문제를 해결합니다. 코드 작성이나 수학적 추론과 같은 결정론적 작업에서 검증자는 작업량을 확인하기 위해 답만 확인하면 되므로 분산형 강화 학습 시스템의 신뢰성을 크게 향상시킵니다.
3. 인센티브 레이어, 토큰 경제 기반 피드백 생성 메커니즘: Web3 토큰 인센티브는 RLHF/RLAIF 피드백 제공자에게 직접 보상을 제공하여 투명하고 허가 없이 선호도 생성을 가능하게 하며, 스테이킹 및 슬래싱을 통해 기존 크라우드소싱보다 효율적으로 품질을 보장합니다.
4. 다중 에이전트 강화 학습(MARL)의 잠재력: 블록체인은 공개 상태, 검증 가능한 실행, 프로그래밍 가능한 인센티브를 갖춘 개방형의 인센티브 기반 다중 에이전트 환경을 조성하여, 해당 분야가 아직 초기 단계임에도 불구하고 대규모 MARL을 위한 자연스러운 테스트베드가 됩니다.

IV. 웹3 + 강화 학습 프로젝트 분석

위의 이론적 틀을 바탕으로 현재 생태계에서 가장 대표적인 프로젝트들을 간략하게 분석해 보겠습니다.

프라임 인텔렉트: 비동기 강화 학습 prime-rl

Prime Intellect는 Prime Compute , INTELLECT 모델 제품군, 개방형 강화 학습 환경 및 대규모 합성 데이터 엔진을 아우르는 개방형 글로벌 컴퓨팅 시장과 오픈 소스 초지능 스택 구축을 목표로 합니다. 핵심 프레임워크인 prime-rl은 비동기 분산 강화 학습에 특화되어 있으며, 대역폭 효율적인 학습을 위한 OpenDiLoCo 와 검증을 위한 TopLoc 으로 보완됩니다.

프라임 인텔렉트 핵심 인프라 구성 요소 개요

기술적 기반: prime-rl 비동기 강화 학습 프레임워크

prime-rl은 Prime Intellect의 핵심 학습 엔진으로, 대규모 비동기 분산 환경에 맞게 설계되었습니다. 액터와 학습자 간의 완전한 분리를 통해 높은 처리량의 추론과 안정적인 업데이트를 구현합니다. 실행기(롤아웃 워커)와 학습자(트레이너)는 동기적으로 블록되지 않습니다. 노드는 언제든지 참여하거나 탈퇴할 수 있으며, 최신 정책을 지속적으로 가져오고 생성된 데이터를 업로드하기만 하면 됩니다.

• 액터(롤아웃 워커): 모델 추론 및 데이터 생성 담당. Prime Intellect는 액터 측에 vLLM 추론 엔진을 혁신적으로 통합했습니다. vLLM의 PagedAttention 기술과 연속 배치 처리 기능을 통해 액터는 매우 높은 처리량으로 추론 궤적을 생성할 수 있습니다.
• 학습자(트레이너): 정책 최적화를 담당합니다. 학습자는 모든 액터가 현재 배치를 완료할 때까지 기다리지 않고 공유 경험 버퍼에서 비동기적으로 데이터를 가져와 기울기 업데이트를 수행합니다.
• 오케스트레이터: 모델 가중치 및 데이터 흐름 스케줄링을 담당합니다.

prime-rl의 주요 혁신 사항:

• 진정한 비동기성: prime-rl은 기존의 PPO(Preferred Point Order) 방식의 동기 패러다임을 버리고, 느린 노드를 기다리지 않으며, 배치 정렬을 요구하지 않아 어떤 수와 성능의 GPU든 언제든지 접근할 수 있도록 함으로써 분산형 강화 학습의 실현 가능성을 제시합니다.
• FSDP2와 MoE의 심층 통합: FSDP2 파라미터 분할과 MoE 희소 활성화 함수를 통해 prime-rl은 수백억 개의 파라미터를 가진 모델을 분산 환경에서 효율적으로 학습시킬 수 있습니다. 액터는 활성화된 전문가만 실행하므로 VRAM 용량과 추론 비용이 크게 절감됩니다.
• GRPO+ (그룹 상대 정책 최적화): GRPO는 크리틱 네트워크를 제거하여 연산 및 VRAM 오버헤드를 크게 줄이고 비동기 환경에 자연스럽게 적응합니다. prime-rl의 GRPO+는 안정화 메커니즘을 통해 높은 지연 시간 조건에서도 안정적인 수렴을 보장합니다.

INTELLECT 모델 제품군: 분산형 강화 학습 기술의 성숙도를 상징하는 사례

• INTELLECT-1(10B, 2024년 10월): OpenDiLoCo가 3개 대륙에 걸쳐 있는 이기종 네트워크에서 효율적으로 훈련할 수 있음을 최초로 입증했습니다(통신 점유율 < 2%, 컴퓨팅 활용률 98%). 이로써 지역 간 훈련에 대한 물리적 인식이 깨졌습니다.
• INTELLECT-2(32B, 2025년 4월): 최초의 허가 없는 강화 학습 모델로서, 다단계 지연 및 비동기 환경에서 prime-rl과 GRPO+의 안정적인 수렴 능력을 검증하여 글로벌 개방형 컴퓨팅 참여를 통한 분산형 강화 학습을 구현합니다.
• INTELLECT-3(1060억 MoE, 2025년 11월): 120억 개의 파라미터만 활성화하는 희소 아키텍처를 채택하고 512×H200 데이터셋으로 학습하여 플래그십 수준의 추론 성능(AIME 90.8%, GPQA 74.4%, MMLU-Pro 81.9% 등)을 달성했습니다. 전반적인 성능은 자체 규모보다 훨씬 큰 중앙 집중식 폐쇄형 소스 모델에 근접하거나 이를 능가합니다.

Prime Intellect는 완전한 분산형 강화 학습(RL) 스택을 구축했습니다. OpenDiLoCo는 대륙 전반에 걸쳐 약 98%의 활용률을 유지하면서 지역 간 학습 트래픽을 획기적으로 줄여줍니다. TopLoc과 Verifiers는 활성화 지문과 샌드박스 검증을 통해 신뢰할 수 있는 추론 및 보상 데이터를 보장합니다. SYNTHETIC 데이터 엔진은 고품질 추론 체인을 생성하는 동시에 파이프라인 병렬 처리를 통해 대규모 모델을 일반 소비자용 GPU에서 효율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다. 이러한 구성 요소들은 분산형 RL에서 확장 가능한 데이터 생성, 검증 및 추론을 뒷받침하며, INTELLECT 시리즈는 이러한 시스템이 실제로 세계 최고 수준의 모델을 생성할 수 있음을 보여줍니다.

Gensyn: RL Core Stack, RL Swarm 및 SAPO

Gensyn은 표준화된 실행, P2P 조정 및 온체인 작업 검증을 결합하여 전 세계의 유휴 컴퓨팅 자원을 신뢰할 수 있고 확장 가능한 AI 학습 네트워크로 통합하고자 합니다. RL Swarm, SAPO 및 SkipPipe와 같은 메커니즘을 통해 이기종 GPU 전반에 걸쳐 생성, 평가 및 업데이트를 분리하여 컴퓨팅뿐만 아니라 검증 가능한 인텔리전스를 제공합니다.

Gensyn 스택의 RL 애플리케이션

RL Swarm: 분산형 협업 강화 학습 엔진

RL Swarm은 완전히 새로운 협업 모드를 선보입니다. 이는 단순한 작업 분배가 아니라, 인간의 사회적 학습을 모방한 협력 학습에서 영감을 받은 분산형 생성-평가-업데이트 루프의 무한 반복입니다.

• 솔버(실행기): 노드 이질성에 구애받지 않고 로컬 모델 추론 및 롤아웃 생성을 담당합니다. Gensyn은 CodeZero와 같은 고처리량 추론 엔진을 로컬에 통합하여 단순히 해답만이 아닌 완전한 궤적을 출력합니다.
• 제안 내용: 수학 문제, 코딩 질문 등과 같은 과제를 동적으로 생성하여 과제 다양성을 확보하고, 커리큘럼과 유사한 방식으로 모델의 역량에 맞춰 훈련 난이도를 조절할 수 있도록 합니다.
• 평가자: 고정된 "판정 모델" 또는 규칙을 사용하여 출력 품질을 검사하고, 각 노드에서 독립적으로 평가되는 로컬 보상 신호를 생성합니다. 평가 과정은 감사가 가능하므로 악의적인 의도가 개입될 가능성을 줄입니다.

이 세 가지는 중앙 집중식 일정 관리 없이 대규모 협력 학습을 완료할 수 있는 P2P RL 조직 구조를 형성합니다.

SAPO: 탈중앙화를 위한 정책 최적화 알고리즘 재구성

SAPO(Swarm Sampling Policy Optimization)는 기울기를 공유하는 대신, 기울기 신호가 없는 롤아웃을 필터링하면서 롤아웃을 공유하는 데 중점을 둡니다. 대규모 분산 롤아웃 샘플링을 가능하게 하고 수신된 롤아웃을 로컬에서 생성된 것으로 처리함으로써, SAPO는 중앙 집중식 조정이 없고 노드 지연 시간이 상당히 이질적인 환경에서도 안정적인 수렴을 유지합니다. 연산 비용이 대부분을 차지하는 크리틱 네트워크에 의존하는 PPO나 단순 순위가 아닌 그룹 수준의 이점 추정에 의존하는 GRPO와 비교했을 때, SAPO는 매우 낮은 대역폭 요구량으로 일반 소비자용 GPU도 대규모 강화 학습 최적화에 효과적으로 참여할 수 있도록 합니다.

RL Swarm 과 SAPO를 통해 Gensyn은 강화 학습, 특히 사후 학습 RLVR이 분산 아키텍처에 자연스럽게 적합하다는 것을 입증했습니다. 이는 고빈도 파라미터 동기화보다는 롤아웃을 통한 다양한 탐색에 더 의존하기 때문입니다. PoL 및 Verde 검증 시스템과 결합하여 Gensyn은 전 세계 수백만 개의 이기종 GPU로 구성된 자기 진화형 초지능 네트워크를 통해 수조 개의 파라미터를 가진 모델을 학습하는 새로운 경로를 제시합니다.

Nous Research: 강화 학습 환경 Atropos

Nous Research는 Hermes, Atropos, DisTrO, Psyche, World Sim과 같은 구성 요소들이 폐쇄 루프 지능 시스템을 형성하는 분산형 자율 진화 인지 스택을 구축하고 있습니다. DPO, GRPO, 거부 샘플링과 같은 강화 학습 방법을 사용하여 선형 학습 파이프라인을 데이터 생성, 학습 및 추론 전반에 걸친 지속적인 피드백으로 대체합니다.

Nous 연구 구성 요소 개요

모델 계층: Hermes와 추론 능력의 진화

Hermes 시리즈는 Nous Research가 사용자에게 제공하는 주요 모델 인터페이스입니다. 이 시리즈의 발전 과정은 전통적인 SFT/DPO 방식에서 추론 강화 학습(Reasoning RL)으로의 업계 동향을 명확하게 보여줍니다.

• Hermes 1~3: 명령어 정렬 및 초기 에이전트 기능: Hermes 1~3은 강력한 명령어 정렬을 위해 저비용 DPO에 의존했으며, 합성 데이터를 활용했고, Hermes 3에서는 Atropos 검증 메커니즘이 처음으로 도입되었습니다.
• Hermes 4 / DeepHermes: 시스템 2 스타일의 느린 사고 과정을 사고 연쇄(Chain-of-Thought) 방식을 통해 가중치에 반영하고, 테스트 시간 확장(Test-Time Scaling)으로 수학 및 코드 성능을 향상시키며, "거부 샘플링 + 아트로포스 검증(Rejection Sampling + Atropos Verification)"을 활용하여 높은 순도의 추론 데이터를 구축합니다.
• DeepHermes는 구현이 어려운 PPO를 GRPO로 대체하여 Reasoning RL이 Psyche 분산형 GPU 네트워크에서 실행될 수 있도록 함으로써 오픈 소스 Reasoning RL의 확장성을 위한 엔지니어링 기반을 마련했습니다.

Atropos: 검증 가능한 보상 기반 강화 학습 환경

Atropos는 Nous RL 시스템의 핵심 허브입니다. 프롬프트, 도구 호출, 코드 실행, 다중 턴 상호작용을 표준화된 RL 환경으로 통합하고, 출력의 정확성을 직접 검증하여 비용이 많이 들고 확장성이 떨어지는 인간 라벨링을 대체하는 확정적인 보상 신호를 제공합니다. 더욱 중요한 것은, 분산형 학습 네트워크인 Psyche에서 Atropos는 노드들이 정책을 실제로 개선했는지 검증하는 "심판관" 역할을 하여, 감사 가능한 학습 증명(Proof-of-Learning)을 지원함으로써 분산 RL에서 보상 신뢰성 문제를 근본적으로 해결한다는 점입니다.

DisTrO와 Psyche: 분산 강화 학습을 위한 최적화 계층

기존 RLF(RLHF/RLAIF) 학습은 중앙 집중식 고대역폭 클러스터에 의존하는데, 이는 오픈 소스 환경에서 재현하기 어려운 핵심적인 장벽입니다. DisTrO는 모멘텀 분리와 그래디언트 압축을 통해 RL 통신 비용을 획기적으로 절감하여 인터넷 대역폭에서 학습을 실행할 수 있도록 합니다. Psyche는 이러한 학습 메커니즘을 온체인 네트워크에 배포하여 노드들이 추론, 검증, 보상 평가 및 가중치 업데이트를 로컬에서 완료할 수 있도록 함으로써 완전한 RL 폐쇄 루프를 구축합니다.

Nous 시스템에서 Atropos는 사고의 흐름을 검증하고, DisTrO는 훈련 통신을 압축하며, Psyche는 강화 학습 루프를 실행하고, World Sim은 복잡한 환경을 제공하며, Forge는 실제 추론 과정을 수집하고, Hermes는 모든 학습 결과를 가중치로 기록합니다. 강화 학습은 단순히 훈련 단계가 아니라 Nous 아키텍처에서 데이터, 환경, 모델 및 인프라를 연결하는 핵심 프로토콜이며, 이를 통해 Hermes는 개방형 컴퓨팅 네트워크에서 지속적으로 자체 개선이 가능한 살아있는 시스템이 됩니다.

그래디언트 네트워크: 강화 학습 아키텍처 에코

Gradient Network은 개방형 인텔리전스 스택을 통해 AI 컴퓨팅을 재구축하는 것을 목표로 합니다. 이 스택은 P2P 통신(Lattica), 분산 추론(Parallax), 분산형 강화 학습(Echo), 검증(VeriLLM), 시뮬레이션(Mirage), 그리고 고수준 메모리 및 에이전트 조정을 아우르는 상호 운용 가능한 프로토콜의 모듈식 세트로, 진화하는 분산형 인텔리전스 인프라를 구성합니다.

에코 — 강화 학습 훈련 아키텍처

Echo는 Gradient의 강화 학습 프레임워크입니다. 핵심 설계 원칙은 강화 학습에서 훈련, 추론 및 데이터(보상) 경로를 분리하여 이기종 추론 스웜과 훈련 스웜에서 각각 실행하고, 경량 동기화 프로토콜을 통해 광범위한 이기종 환경에서 안정적인 최적화 동작을 유지하는 데 있습니다. 이는 기존 DeepSpeed RLHF/VERL에서 추론과 훈련을 혼합하여 발생하는 SPMD 오류 및 GPU 사용률 병목 현상을 효과적으로 완화합니다.

Echo는 컴퓨팅 성능 활용을 극대화하기 위해 "추론-학습 이중 스웜 아키텍처"를 사용합니다. 두 개의 스웜은 서로 방해하지 않고 독립적으로 실행됩니다.

• 샘플링 처리량 극대화: 추론 스웜은 소비자용 GPU와 엣지 디바이스로 구성되어 있으며, Parallax와의 파이프라인 병렬 처리를 통해 고처리량 샘플러를 구축하고 궤적 생성에 집중합니다.
• 그래디언트 계산 성능 극대화: 트레이닝 스웜은 중앙 집중식 클러스터 또는 전 세계적으로 분산된 일반 소비자용 GPU 네트워크에서 실행될 수 있으며, 그래디언트 업데이트, 파라미터 동기화 및 LoRA 미세 조정은 GPU가 담당하여 학습 과정에 집중할 수 있도록 합니다.

정책 및 데이터 일관성을 유지하기 위해 Echo는 순차식과 비동기식이라는 두 가지 유형의 경량 동기화 프로토콜을 제공하며, 이를 통해 정책 가중치와 경로의 양방향 일관성을 관리합니다.

• 순차적 풀 모드(정확도 우선): 학습 측에서 추론 노드가 새로운 궤적을 가져오기 전에 모델 버전을 갱신하도록 하여 궤적의 최신성을 보장합니다. 정책의 최신성 유지에 매우 민감한 작업에 적합합니다.
• 비동기 푸시-풀 모드(효율성 우선): 추론 측은 버전 태그가 포함된 궤적을 지속적으로 생성하고, 학습 측은 자체 속도에 맞춰 이를 활용합니다. 코디네이터는 버전 편차를 모니터링하고 가중치 갱신을 트리거하여 장치 활용도를 극대화합니다.

최하위 계층에서 Echo는 Parallax(저대역폭 환경에서의 이기종 추론)와 경량 분산 학습 구성 요소(예: VERL)를 기반으로 구축되었으며, LoRA를 활용하여 노드 간 동기화 비용을 줄이고 강화 학습이 전역 이기종 네트워크에서 안정적으로 실행될 수 있도록 합니다.

Grail: Bittensor 생태계에서의 강화 학습

Bittensor는 고유한 Yuma 합의 메커니즘을 통해 거대하고 희소하며 비정상적인 보상 함수 네트워크를 구축합니다.

Bittensor 생태계 내의 Covenant AI는 SN3 Templar, SN39 Basilica, SN81 Grail을 통해 사전 학습부터 강화 학습 사후 학습까지 수직적으로 통합된 파이프라인을 구축합니다. 이 중 SN3 Templar는 기본 모델 사전 학습을 담당하고, SN39 Basilica는 분산 컴퓨팅 성능을 제공하며, SN81 Grail은 강화 학습 사후 학습을 위한 "검증 가능한 추론 계층" 역할을 하여 RLHF/RLAIF의 핵심 프로세스를 수행하고 기본 모델에서 정책 정렬에 이르는 폐쇄 루프 최적화를 완성합니다.

GRAIL은 RL 롤아웃을 암호학적으로 검증하고 모델 ID와 연결하여 신뢰할 수 없는 RLHF(Retrustless RLHF)를 구현합니다. 사전 계산을 방지하기 위한 결정론적 챌린지, 롤아웃 검증을 위한 저비용 샘플링 및 커밋먼트, 그리고 대체 또는 재실행을 감지하는 모델 핑거프린팅을 사용하여 RL 추론 궤적에 대한 엔드투엔드 인증을 확립합니다.

Grail의 서브넷은 검증 가능한 GRPO 방식의 학습 후 검증 루프를 구현합니다. 마이너는 여러 추론 경로를 생성하고, 검증자는 정확성과 추론 품질을 평가하며, 정규화된 결과는 온체인에 기록됩니다. 공개 테스트 결과 Qwen2.5–1.5B MATH의 정확도가 12.7%에서 47.6%로 향상되어 부정행위 방지 및 강력한 성능 향상을 보여주었습니다. Covenant AI에서 Grail은 분산형 RLVR/RLAIF를 위한 신뢰 및 실행 코어 역할을 합니다.

Fraction AI: 경쟁 기반 강화 학습 RLFC

Fraction AI는 정렬을 경쟁 기반 강화 학습 으로 재정의하여 게임화된 라벨링과 에이전트 간 경쟁을 활용합니다. 상대적 순위와 AI 심사위원 점수가 정적인 인간 라벨링을 대체함으로써 RLHF를 지속적이고 경쟁적인 다중 에이전트 게임으로 전환합니다.

기존 RLHF와 Fraction AI의 RLFC 간의 핵심적인 차이점:

RLFC의 핵심 가치는 보상이 단일 모델이 아닌 진화하는 경쟁자와 평가자로부터 나온다는 점이며, 이는 보상 조작을 줄이고 정책 다양성을 유지하는 데 기여합니다. 공간 설계는 게임 역학을 형성하여 복잡한 경쟁 및 협력 행동을 가능하게 합니다.

시스템 아키텍처 측면에서 Fraction AI는 학습 과정을 네 가지 핵심 구성 요소로 분해합니다.

• 에이전트: 오픈 소스 LLM을 기반으로 하는 경량 정책 단위로, QLoRA를 통해 확장되었으며, 저비용 업데이트를 위해 차등 가중치를 사용합니다.
• 스페이스: 에이전트가 입장료를 지불하고 승리 시 보상을 받는 격리된 작업 영역 환경.
• AI 심사위원: RLAIF로 구축된 즉각적인 보상 계층을 통해 확장 가능하고 분산된 평가를 제공합니다.
• 학습 증명: 정책 업데이트를 특정 대회 결과와 연계하여 교육 과정의 검증 가능성을 보장하고 부정행위를 방지합니다.

Fraction AI는 인간과 기계의 공진화 엔진 역할을 합니다. 사용자는 탐색을 안내하는 메타 최적화 도구 역할을 하며, 에이전트는 신뢰할 수 있는 상용 미세 조정을 가능하게 하는 고품질 선호도 데이터를 생성하기 위해 경쟁합니다.

Web3 기반 강화 학습 프로젝트 아키텍처 비교

V. 강화 학습의 경로와 기회 × Web3

이러한 최첨단 프로젝트들은 진입점이 서로 다르더라도, 강화 학습과 웹3의 결합은 공통된 "분리-검증-인센티브" 아키텍처로 일관되게 수렴하는데, 이는 강화 학습을 분산 네트워크에 적용할 때 필연적으로 나타나는 결과입니다.

강화 학습의 일반적인 아키텍처 특징: 핵심적인 물리적 한계 및 신뢰 문제 해결

1. 롤아웃과 학습의 분리(추론/학습의 물리적 분리) — 기본 컴퓨팅 토폴로지: 통신량이 적고 병렬 처리가 가능한 롤아웃은 전 세계의 일반 소비자용 GPU에 위탁되고, 고대역폭 파라미터 업데이트는 소수의 학습 노드에 집중됩니다. 이는 Prime Intellect의 비동기 액터-러너부터 Gradient Echo의 듀얼 스웜 아키텍처에 이르기까지 모두 적용됩니다.
2. 검증 기반 신뢰 — 인프라 구축: 허가 없는 네트워크에서 계산적 진위성은 수학적 및 메커니즘 설계를 통해 강제적으로 보장되어야 합니다. 대표적인 구현 사례로는 Gensyn의 PoL, Prime Intellect의 TopLoc, Grail의 암호화 검증 등이 있습니다.
3. 토큰화된 인센티브 루프 — 시장 자율 규제: 컴퓨팅 자원 공급, 데이터 생성, 검증 정렬 및 보상 분배는 폐쇄 루프를 형성합니다. 보상은 참여를 유도하고, 슬래싱(Slashing)은 부정행위를 억제하여 개방형 환경에서 네트워크를 안정적으로 유지하고 지속적으로 발전시킵니다.

차별화된 기술 경로: 일관된 아키텍처 하에서의 다양한 "돌파 지점"

아키텍처는 수렴되고 있지만, 프로젝트들은 각자의 고유한 특성에 따라 서로 다른 기술적 방어벽을 선택합니다.

• 알고리즘 혁신 학교(Nous Research): 최적화 도구 수준에서 분산 학습의 대역폭 병목 현상을 해결합니다. DisTrO는 기울기 통신을 몇 배나 압축하여 가정용 광대역 네트워크를 통해 대규모 모델 학습을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
• 시스템 엔지니어링 스쿨(Prime Intellect, Gensyn, Gradient): 차세대 "AI 런타임 시스템" 구축에 중점을 둡니다. Prime Intellect의 ShardCast와 Gradient의 Parallax는 극한의 엔지니어링 기술을 통해 기존 네트워크 환경에서 이기종 클러스터의 효율성을 극대화하도록 설계되었습니다.
• 마켓 게임 스쿨(비텐서, 프랙션 AI): 보상 함수 설계에 중점을 둡니다. 정교한 점수 계산 메커니즘을 설계하여 채굴자들이 최적의 전략을 자발적으로 찾아내도록 유도하고, 이를 통해 지능 발달을 가속화합니다.

장점, 과제 및 최종 전망

강화 학습과 웹3를 결합한 패러다임 하에서 시스템 차원의 이점은 우선 비용 구조와 거버넌스 구조의 재구성에서 나타납니다.

• 비용 구조 재편: 강화 학습(RL) 사후 훈련은 샘플링(롤아웃)에 대한 수요가 무제한입니다. 웹3는 매우 낮은 비용으로 전 세계의 소규모 컴퓨팅 파워를 동원할 수 있으며, 이는 중앙 집중식 클라우드 제공업체가 따라잡기 어려운 비용 우위입니다.
• 주권적 정렬: AI 가치에 대한 빅테크 기업의 독점을 깨뜨립니다(정렬). 커뮤니티는 토큰 투표를 통해 모델에 대한 "최선의 해답"을 결정할 수 있으며, 이를 통해 AI 거버넌스의 민주화를 실현합니다.

동시에 이 시스템은 두 가지 구조적 제약에 직면합니다.

• 대역폭 한계: DisTrO와 같은 혁신에도 불구하고 물리적 지연 시간으로 인해 700억 개 이상의 초거대 파라미터 모델을 완벽하게 학습시키는 데에는 여전히 제약이 있습니다. 현재 Web3 AI는 미세 조정 및 추론 단계에 머물러 있습니다.
• 보상 해킹(굿하트의 법칙): 인센티브가 매우 높은 네트워크에서 채굴자들은 실제 지능을 향상시키기보다는 보상 규칙을 "과적합"(시스템을 악용)하는 경향이 매우 높습니다. 부정행위를 방지하는 견고한 보상 함수를 설계하는 것은 영원한 과제입니다.
• 악의적인 비잔틴 노동자: 모델 수렴을 방해하기 위해 훈련 신호를 의도적으로 조작하고 오염시키는 행위를 가리킵니다. 핵심 과제는 부정행위에 강한 보상 함수를 지속적으로 설계하는 것이 아니라, 적대적 공격에 대한 강건성을 갖춘 메커니즘을 개발하는 것입니다.

강화 학습(RL)과 웹3는 분산형 배포 네트워크, 온체인 자산화된 피드백, 그리고 직접적인 가치 포착 기능을 갖춘 수직형 RL 에이전트를 통해 인공지능의 판도를 바꾸고 있습니다. 진정한 기회는 분산형 오픈 AI가 아니라, 새로운 인공지능 생산 관계, 즉 개방형 컴퓨팅 시장, 관리 가능한 보상 및 선호도, 그리고 훈련자, 조정자, 사용자 간의 공유 가치에 있습니다.

면책 조항: 본 글은 AI 도구인 ChatGPT-5와 Gemini 3의 도움을 받아 작성되었습니다. 저자는 정보의 정확성과 신뢰성을 확보하기 위해 최선을 다해 검토했지만, 누락된 부분이 있을 수 있습니다. 이 점 양해 부탁드립니다. 특히 암호화폐 시장에서는 프로젝트의 펀더멘털과 2차 시장 가격 변동폭이 큰 경우가 많다는 점을 유념하시기 바랍니다. 본 글의 내용은 정보 제공 및 학술/연구 목적의 교류만을 위한 것이며, 투자 조언이나 특정 토큰의 매수 또는 매도를 권장하는 내용으로 해석되어서는 안 됩니다.

"컴퓨팅에서 인텔리전스까지: 강화 학습 기반 분산형 AI 투자 로드맵"은 원래 Medium의 IOSG Ventures 에 게시되었으며, 독자들이 이 글을 강조 표시하고 댓글을 달면서 지속적인 논의를 이어가고 있습니다.