0G Labs는 단순히 또 다른 AI 블록체인으로 자리매김하려는 것이 아닙니다. 저장, 데이터 접근성, 컴퓨팅, 정산 기능을 하나의 통합 스택으로 결합한 탈중앙화 AI 운영 체제를 구축하고 있습니다.
0G의 핵심 혁신은 모델보다는 인프라 설계에 있습니다. 빠른 읽기를 위한 스토리지 최적화, 데이터 가용성과 스토리지 증명의 통합, 검증 가능한 컴퓨팅을 가능하게 함으로써 0G는 블록체인 상에서 AI 도입을 블록 물리적 한계를 직접적으로 해결합니다.
0G의 장기적인 성공은 기술적 야망보다는 실행력에 더 크게 달려 있습니다. 실제 AI 워크로드, 지속적인 사용, 그리고 안전한 분산형 운영이 통합 아키텍처와 토큰 경제를 정당화할 만큼 빠르게 성장해야 합니다.
AI가 드러낸 인프라 격차
수년간 암호화폐 네트워크는 한 가지 분명한 목표에 집중해 왔습니다. 바로 가치를 안전하게 이동시키고, 거래를 정산하며, 원장을 일관되고 신뢰할 수 있게 유지하는 것이었습니다. 이러한 집중 덕분에 대부분의 레이어 1 블록체인은 대규모 데이터 처리나 고강도 연산보다는 거래 처리에 최적화되어 있었습니다.
인공지능은 그 균형을 매우 빠르게 바꿔놓았습니다.
현대 인공지능은 단순히 더 똑똑한 모델을 만드는 것에 그치지 않습니다. 방대한 데이터 흐름이 그 원동력입니다. 학습에는 종종 기가바이트에서 페타바이트에 이르는 데이터셋이 필요하며, 추론은 광범위한 컨텍스트 정보를 처리하고 지속적인 로그를 생성합니다. 인공지능 에이전트는 하나의 결과를 도출하고 멈추는 것이 아니라, 끊임없이 실행되면서 상태, 메모리, 상호작용 데이터를 지속적으로 생성합니다.
진정한 문제는 블록체인이 데이터를 저장할 수 있는지 여부가 아닙니다. 문제는 AI 규모의 데이터를 블록체인에 저장하고 읽는 것이 비용과 성능 측면에서 비현실적이라는 점입니다.
저장 공간이 첫 번째 병목 현상이 된다.
첫 번째 제약 사항은 저장 계층에서 나타납니다.
기존 블록체인에서 온체인 스토리지는 매우 비쌉니다. 분산 스토리지를 위해 구축된 네트워크조차도 내구성을 위해 속도를 희생하는 경우가 많습니다. 이러한 네트워크는 대부분 콜드 아카이브에는 잘 작동하지만, 애플리케이션에서 빈번하고 빠른 읽기가 필요할 때는 어려움을 겪습니다.
AI 워크로드는 서로 다릅니다. 능동적이고 지속적이며 지연 시간에 매우 민감합니다.
데이터 검색 속도가 느려지면 전체 AI 워크플로의 가치가 떨어집니다.
데이터 가용성이 인공지능의 성장 속도를 따라가지 못하고 있습니다.
동시에 데이터 가용성은 빠르게 한계에 도달합니다.
대부분의 모듈형 데이터 분석(DA) 시스템은 거래 데이터 집계를 위해 설계되었으며, 처리량은 일반적으로 초당 메가바이트 단위로 측정됩니다. 하지만 인공지능(AI) 데이터 스트림은 완전히 다른 규모로 작동합니다. DA 계층이 가장 좁은 통로가 되면, 그 위에 구축되는 모든 것에 제약을 가하게 됩니다.
AI 출력에는 검증이 부족합니다.
또 다른 중요한 문제는 검증 과정에서 발생합니다.
대부분의 AI 시스템은 여전히 블랙박스처럼 작동합니다. 사용자는 어떤 모델이 어떤 결과를 도출했는지 증명할 수 없습니다. 어떤 데이터가 사용되었는지도 확인할 수 없고, 작업이 완벽하고 정확하게 실행되었는지도 확신할 수 없습니다. 금융, 정부 운영, 자동화된 실행과 같은 고부가가치 환경에서는 이러한 증거 부족은 용납할 수 없습니다.
이러한 제약 조건 때문에 0G Labs는 다음과 같이 단언합니다. AI와 Web3의 융합은 더 나은 인터페이스를 통해서는 이루어지지 않을 것입니다. 데이터, 대역폭, 그리고 검증 가능한 연산을 중심으로 한 인프라를 재구축해야만 가능할 것입니다.
0G가 스스로를 dAIOS라고 정의하는 이유는 무엇일까요?
AI 분야에서는 많은 프로젝트들이 스스로를 AI 체인이라고 부릅니다. 어떤 프로젝트는 GPU 마켓플레이스에 집중하고, 또 다른 프로젝트는 모델 호스팅 서비스를 추가합니다. 0G는 이와는 다른 접근 방식을 취하며, 스스로를 분산형 AI 운영 체제(dAIOS)라고 정의합니다.
이 정의는 마케팅 전략이라기보다는 구조적인 결정을 반영한 것입니다.
블록체인 사고방식에서 운영체제 사고방식으로
기존 운영 체제는 로컬 리소스를 관리합니다. CPU 시간을 스케줄링하고, 메모리를 할당하며, 디스크 접근을 제어합니다. 무엇보다 중요한 것은 개발자가 하드웨어의 복잡성을 다룰 필요가 없도록 안정적인 인터페이스를 제공한다는 점입니다.
0G는 AI 경제가 분산된 세상을 위한 유사한 계층을 필요로 한다고 주장합니다. 이러한 환경에서 자원은 단일 머신에 국한되지 않습니다. 여기에는 글로벌 스토리지, 대역폭, 컴퓨팅 성능 및 합의 이 포함됩니다.
개발자는 개별 스토리지 네트워크, DA 레이어, 컴퓨팅 마켓 및 결제 체인을 결합하는 대신 통합 시스템처럼 작동하는 단일 스택이 필요합니다.
dAIOS에 담긴 약속
이러한 아이디어를 바탕으로 0G는 스토리지, 데이터 가용성, 컴퓨팅 및 정산을 단일 플랫폼의 통합된 부분으로 취급합니다. 이러한 선택이 전체 아키텍처를 결정합니다.
더 넓은 의미도 내포하고 있습니다. 웹2.0 시대에 AI는 고도로 중앙집중화되었습니다. 모델과 데이터는 소수의 기업에 의해 통제되고, 접근은 제한적이며 감사는 드뭅니다. 0G는 AI를 보다 개방적이고 유틸리티와 같은 모델로 전환하고자 합니다.
이러한 비전에서는 데이터의 소유권은 기여자에게 있으며, 모델은 공개적으로 저장 및 추적될 수 있고, 계산 결과는 검증 가능합니다. 또한, 접근 권한은 단일 플랫폼에 의해 통제되는 것이 아니라 시장 원리에 따라 결정됩니다.
이러한 야심은 크고 위험 부담이 큽니다. 성공한다면 무중력 기술은 수많은 AI 애플리케이션의 기반이 될 것입니다. 하지만 실패한다면 수요가 부족한 복잡한 시스템으로 남을 위험이 있습니다.
스택 내부: 0G는 어떻게 만들어지는가
0G를 이해하려면 데이터가 시스템을 통해 어떻게 이동하는지 살펴보는 것이 도움이 됩니다.
배위층으로 0G 체인
0G Chain은 조정 및 정산 레이어(Settlement Layer) 역할을 합니다. CometBFT를 기반으로 구축되었으며 높은 처리량과 빠른 완결성 중점을 둡니다. 동시에 이더리움 가상 머신(EVM) 과의 호환성도 유지합니다.
이 설계는 개발자의 진입 장벽을 낮춥니다. 기존 도구와 스마트 계약은 최소한의 마찰로 마이그레이션할 수 있습니다. 이 부분이 가장 획기적인 혁신은 아니지만, 시스템의 나머지 부분을 하나로 묶어주는 역할을 합니다.
AI 워크로드에 맞춰 재설계된 스토리지
진정한 차별점은 0G 저장 용량에서 드러납니다.
대부분의 분산 스토리지 시스템은 장기적인 내구성을 우선시합니다. 따라서 읽기 성능이 다소 느리더라도 감수하는 경우가 많습니다. 하지만 AI 워크로드는 이러한 우선순위와 반대입니다. 학습과 추론은 빠르고 빈번한 읽기에 의존합니다.
0G 스토리지는 두 개의 레인 구조를 사용합니다. 한 레인은 해시, 메타데이터 및 스토리지 발생 증명을 전달하며, 합의 에 최적화되어 있습니다. 다른 레인은 대용량 파일을 처리하고, 블록체인에 과부하를 주지 않고 스토리지 노드 간에 데이터를 직접 이동할 수 있도록 합니다.
이러한 설계를 지원하기 위해 0G는 PoRA(Proof of Random Access)를 도입했습니다. 네트워크는 스토리지 노드에 숏 시간 내에 작은 데이터 조각을 반환하도록 무작위로 요청합니다. 빠른 응답에는 보상이 주어지고, 느린 응답에는 불이익이 주어집니다. 이는 운영자가 단순히 데이터를 저장하는 대신 고성능 스토리지를 사용하도록 유도합니다.
데이터 가용성과 스토리지의 통합
데이터 가용성 계층에서 0G는 대부분의 데이터 가용성 네트워크와는 다른 모델을 따릅니다.
DA 노드가 전체 데이터 블록을 다운로드하고 전파해야 하는 대신, 데이터가 스토리지 계층에 직접 기록됩니다. DA 계층은 가용성 증명과 서명 검증에 집중합니다. 결과적으로 대역폭 소모가 많은 프로세스가 검증 작업으로 전환됩니다.
이 접근 방식이 대규모로 적용될 경우 시스템의 한계를 크게 높일 수 있습니다. AI 규모의 데이터 스트림은 더 이상 롤업 트랜잭션을 위해 구축된 데이터 분석(DA) 계층에 의해 제약받지 않습니다. 스토리지와 DA는 별개의 구성 요소가 아닌 긴밀하게 통합된 시스템으로 작동합니다.
검증 가능한 컴퓨팅 및 정렬 노드
컴퓨팅 측면에서 0G는 분산형 시장을 통해 GPU 공급과 AI 수요를 연결합니다. 하지만 그 핵심은 단순한 하드웨어 임대에 그치지 않습니다. 이 시스템은 작업이 정확하게 실행되었는지 검증하는 것을 목표로 합니다.
0G는 암호화 검증과 신뢰할 수 있는 실행 환경 사용을 강조하여 잘못된 결과나 데이터 유출 위험을 줄입니다.
또한, AI 정렬 노드는 고유한 역할을 수행합니다. 이 노드들은 블록을 생성하지 않고, 모델의 동작과 출력 패턴을 모니터링하여 이상 징후나 잠재적인 조작을 감지합니다. 시스템 수준에서 지속적인 감독을 제공하는 것이 그 목적입니다.
토큰 디자인과 시장 현실
이처럼 복잡한 시스템에는 강력한 인센티브가 필요합니다. 검증자, 스토리지 노드 및 컴퓨팅 제공자는 장기간 동안 온라인 상태를 유지하고 신속하게 대응해야 합니다.
인플레이션 모델과 토큰의 역할
0G는 이더리움이나 솔라나(Solana) 나와 같은 네트워크처럼 초기 공급량을 기준으로 장기적인 인플레이션을 유도합니다. 이 토큰은 거래 수수료, 저장 비용, 노드 보상 및 거버넌스 참여에 사용됩니다.
공학적 관점에서 볼 때, 이 설계는 장기적인 보안을 뒷받침합니다. 시장적 관점에서는 중요한 고려 사항들을 제시합니다.
잠금 해제 및 자금 조달 압력
핵심 요소 중 하나는 잠금 해제 일정입니다. 팀 할당, 초기 후원자, 노드 관련 배포 등으로 시간이 지남에 따라 공급량이 증가합니다. 따라서 주요 잠금 해제 기간 전에 실제 수요가 발생하지 않으면 공급 부족 현상이 발생합니다.
또 다른 요인은 토큰 구매 약정을 포함하는 자금 조달 구조입니다. 재단 입장에서는 이를 통해 장기적인 자금 안정성을 확보할 수 있습니다. 하지만 2차 시장에서는 이러한 방식이 자주 사용될 경우 지속적인 지분 희석에 대한 우려를 불러일으킬 수도 있습니다.
핵심 불확실성
가장 중요한 위험은 경쟁이 아니라 운영 실행입니다.
높은 처리량을 요구하는 시스템은 종종 고급 하드웨어와 데이터 센터에 의존합니다. 초기 단계에서는 이로 인해 조용한 중앙 집중화 위험이 발생할 수 있습니다. 핵심 서비스가 주요 클라우드 제공업체에 크게 의존하는 경우, 시스템은 웹2.0 스타일의 신뢰 가정을 그대로 물려받게 됩니다.
과거 사례들을 보면 프로토콜이 온전하게 유지되더라도 운영상의 허점이 신뢰를 빠르게 손상시킬 수 있음을 알 수 있습니다.
장기적인 투자
궁극적으로 0G는 장기적인 변화에 기대를 걸고 있습니다.
인공지능 에이전트가 디지털 상호작용의 주요 형태로 자리 잡게 되면, 빠르고 저렴하며 검증 가능한 데이터와 컴퓨팅에 대한 수요는 계속해서 증가할 것입니다. 이러한 시나리오에서 dAIOS 스택은 진정한 플랫폼 계층으로 발전할 수 있습니다.
만약 그러한 미래가 더디게 도래하거나, 개발자들이 쉽게 교체할 수 있는 모듈형 도구를 선호한다면, 0G는 심층적인 통합이 그만한 가치를 제공한다는 것을 입증해야 합니다.
이는 분명하지만 어려운 경쟁입니다. 그 결과는 약속이 아니라 시간이 지남에 따라 지속적인 사용과 실제 작업량에 의해 결정될 것입니다.
〈 0G Labs와 분산형 AI 운영 체제 구축을 위한 경쟁 〉 這篇文章最早發佈於 《 CoinRank 》。
