원작자: Jtsong.eth (Ø,G) (X: @Jtsong2)
최근 암호화폐 투자 연구 싱크탱크인 @MessariCrypto 에서 0G에 대한 포괄적이고 심층적인 연구 보고서를 발표했습니다. 이 글은 보고서의 핵심 내용을 중국어로 요약한 것입니다.
[핵심 요약]
2026년 탈중앙화 인공지능(DeAI) 분야의 폭발적인 성장과 함께, 혁신적인 기술 아키텍처를 갖춘 0G(제로 그래비티)는 대규모 AI 모델을 지원하지 못하는 웹3의 오랜 문제점을 완전히 해결했습니다. 0G의 핵심적인 킬러 기능은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
고속 성능 엔진(50Gbps 처리량) : 논리적 분리와 다단계 병렬 샤딩을 통해 0G는 기존 DA 레이어(이더, 셀레스티아 등) 대비 60만 배 이상 향상된 성능을 달성하여 DeepSeek V3와 같은 초대형 모델의 실시간 분산을 지원할 수 있는 세계 유일의 프로토콜이 되었습니다.
dAIOS 모듈 아키텍처 : "정산, 저장, 데이터 가용성(DA), 컴퓨팅"의 4계층 협업 운영 체제 패러다임을 개척하여 기존 블록체인의 "저장 공간 부족" 및 "컴퓨팅 지연" 문제를 해결하고 AI 데이터 흐름과 실행 흐름의 효율적인 폐쇄 루프를 구현합니다.
AI 네이티브 신뢰 환경(TEE + PoRA) : 0G는 신뢰 실행 환경(TEE)과 임의 접근 증명(PoRA)을 심층적으로 통합하여 대규모 데이터의 "핫 스토리지" 요구 사항을 해결할 뿐만 아니라 신뢰할 수 없고 개인 정보가 보호되는 AI 추론 및 학습 환경을 구축하여 "원장"에서 "디지털 생활 기반"으로의 도약을 실현합니다.
제1장 거시적 배경: AI와 Web3의 "분리와 재구성"
인공지능이 대규모 모델 시대로 접어들면서 데이터, 알고리즘, 해시레이트 핵심 생산 요소가 되었습니다. 그러나 기존의 전통적인 블록체인 인프라(이더, 솔라나 등)는 AI 애플리케이션을 지원하는 데 있어 심각한 "성능 불일치" 문제에 직면하고 있습니다.
1. 기존 블록체인의 한계: 처리량 및 저장 용량의 병목 현상.
기존의 레이어 1 블록체인은 원래 테라바이트 규모의 AI 학습 데이터 세트나 고빈도 모델 추론 작업을 처리하기보다는 금융 장부 거래를 처리하도록 설계되었습니다.
저장 공간 부족 : 이더 과 같은 블록체인에서 데이터 저장 비용은 매우 높으며, 모델 가중치 파일이나 비디오 데이터 세트와 같은 비정형 빅데이터에 대한 기본 지원이 부족합니다.
처리량 병목 현상 : 이더 의 DA(데이터 가용성) 대역폭은 약 80KB/s에 불과하며, EIP-4844 업그레이드 이후에도 대규모 언어 모델(LLM)의 실시간 추론에 필요한 GB급 처리량 요구 사항을 충족하기에는 턱없이 부족합니다.
계산 지연 : AI 추론에는 극히 낮은 지연 시간(밀리초)이 요구되는 반면, 블록체인 합의 메커니즘은 종종 초 단위로 측정되므로 현재 아키텍처에서는 "온체인 AI"가 거의 불가능합니다.
2.0G의 핵심 임무: "데이터 사일로"를 허무는 것
현재 AI 산업은 중앙 집중식 거대 기업들에 의해 독점되어 사실상의 "데이터 장벽"을 형성하고 있으며, 이로 인해 데이터 개인정보 보호가 취약하고, 모델 결과물의 검증이 불가능하며, 높은 임대 비용이 발생합니다. 0G(제로 그래비티) 의 등장은 AI와 웹3의 근본적인 재구조화를 의미합니다. 0G는 블록체인을 단순히 해시 값을 저장하는 원장으로만 보지 않고, 모듈형 아키텍처를 통해 AI에 필요한 "데이터 흐름, 저장 흐름, 연산 흐름"을 분리합니다. 0G의 핵심 목표는 중앙 집중식 블랙박스를 허물고, 탈중앙화 기술을 통해 AI 자산(데이터 및 모델)을 주권적으로 소유할 수 있는 공공재로 만드는 것입니다.
이러한 거시적 차원의 불일치를 이해했으므로, 이제 0G가 엄격한 4계층 아키텍처를 통해 이러한 파편화된 문제점들을 하나씩 어떻게 해결하는지 자세히 살펴보아야 합니다.
제2장 핵심 아키텍처: 모듈 0G 스택의 4계층 협업
0G는 단순히 하나의 블록체인이 아니라, dAIOS(탈중앙화 AI 운영 체제) 로 정의됩니다. 이 개념의 핵심은 AI 개발자에게 운영 체제와 유사한 완전한 프로토콜 스택을 제공하여 4계층 아키텍처의 긴밀한 협업을 통해 성능을 획기적으로 향상시키는 것입니다.
1. dAIOS의 4계층 아키텍처 분석
0G 스택은 실행, 합의, 저장 및 연산을 분리하여 각 계층이 독립적으로 확장될 수 있도록 보장합니다.
2. 0G 체인: CometBFT 기반의 성능 기반
dAIOS의 핵심인 0G Chain은 고도로 최적화된 CometBFT 합의 메커니즘을 사용합니다. 0G Chain의 혁신은 실행 계층과 컨센서스 레이어 을 분리하고 파이프라인 병렬 처리 및 ABCI 모듈 설계를 통해 블록 생성 지연 시간을 획기적으로 단축한 데 있습니다. 성능 지표 : 최신 벤치마크에 따르면 0G Chain은 단일 샤드에서 초당 11,000건 이상의 처리량을 달성하며 1초 미만의 최종성을 자랑합니다. 이러한 매우 높은 성능은 대규모 AI 에이전트의 빈번한 상호 작용 중에도 온체인 정산이 병목 현상이 되지 않도록 보장합니다.
3. 0G 스토리지와 0G DA의 분리 및 협업
0G의 기술적 해자는 데이터 게시와 영구 저장을 분리하는 "듀얼 채널" 설계에 있습니다.
0G DA : 블롭 데이터의 빠른 브로드캐스팅 및 샘플링 검증에 중점을 둡니다. 최대 약 32.5MB 크기의 단일 블롭을 지원하며, 소거 코딩 기술을 통해 일부 노드가 오프라인 상태일 때도 데이터 가용성을 보장합니다.
0G 스토리지 : "로그 레이어"를 통해 변경 불가능한 데이터를 처리하고 "키-값 레이어"를 통해 동적 상태를 처리합니다.
이 4계층 협업 아키텍처는 고성능 DA 계층의 성장을 위한 비옥한 토대를 제공합니다. 다음으로, 0G 코어 엔진의 가장 인상적인 부분인 고성능 DA 기술에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
제3장: 고성능 DA 레이어(0G DA)의 기술적 심층 분석
2026년의 탈중앙화 AI 생태계에서 데이터 가용성(DA)은 단순히 "증명 발행"에 그치는 것이 아니라, 페타바이트 규모의 AI 가중치 파일과 학습 데이터 세트를 실시간으로 전달하는 파이프라인이어야 합니다.
3.1 논리적 분리와 물리적 시너지: "듀얼 채널" 아키텍처의 세대별 진화
0G DA의 핵심 장점은 고유한 "듀얼 채널" 아키텍처에 있습니다. 즉, 데이터 게시 와 데이터 저장을 논리적으로 분리하면서도 물리적 노드 수준에서 효율적인 협업을 구현합니다.
논리적 분리 : 데이터 게시와 장기 저장을 동일시하는 기존 DA 계층과 달리, 0G DA는 단기간 동안 데이터 블록의 접근성만 검증하고 대용량 데이터의 영구 저장은 0G 스토리지에 맡깁니다.
물리적 협업 : 스토리지 노드는 PoRA(Proof of Random Access)를 사용하여 데이터의 진위성을 보장하고, DA 노드는 샤드 기반 합의 네트워크를 통해 투명성을 보장하여 "즉각적인 검증과 통합된 스토리지 및 검증"을 구현합니다.
3.2 성능 벤치마크: 선도적인 규모와의 데이터 대결
0G DA가 달성한 처리량 혁신은 탈중앙화 AI 운영 체제의 성능 한계를 직접적으로 규정합니다. 아래 표는 0G의 기술적 매개변수를 기존 주류 DA 솔루션과 비교합니다.
3.3 실시간 가용성을 위한 기술적 기반: 이레이저 코딩 및 다중 합의 샤딩
대규모 AI 데이터를 지원하기 위해 0G는 소거 코딩과 멀티샤딩을 도입했습니다.
소거 코딩 최적화 : 중복 증명을 추가함으로써 네트워크의 대량 노드가 오프라인 상태이더라도 매우 작은 데이터 조각을 샘플링하여 완전한 정보를 복구할 수 있습니다.
멀티 컨센서스 샤딩 : 0G는 모든 DA를 처리하는 단일 체인의 선형적 논리를 버립니다. 컨센서스 네트워크를 수평적으로 확장함으로써 전체 처리량은 노드 수에 비례 하여 증가합니다. 2026년 실제 테스트에서 초당 수만 건의 Blob 검증 요청을 처리하며 AI 학습 스트림의 연속성을 보장했습니다.
고속 데이터 채널만으로는 충분하지 않습니다. AI는 또한 지연 시간이 짧은 "두뇌 저장소"와 안전하고 비공개적인 "실행 공간"을 필요로 하며, 이는 AI에 특화된 최적화 계층의 개발로 이어집니다.
제4장 AI 특화 최적화 및 향상된 보안 해시레이트
4.1 AI 에이전트의 지연 시간 불안 해소
실시간으로 전략을 실행하는 AI 에이전트의 경우, 데이터 읽기 지연 시간은 생존과 직결되는 문제입니다.
핫 데이터와 콜드 데이터 분리 아키텍처 : 0G 스토리지는 내부적으로 불변 로그 계층과 가변 키-값 계층 으로 분리됩니다. 핫 데이터는 고성능 키-값 계층에 저장되며, 1초 미만의 임의 접근 속도를 지원합니다.
고성능 인덱싱 프로토콜 : 분산 해시 테이블(DHT)과 전용 메타데이터 인덱스 노드를 활용하여 AI 에이전트는 필요한 모델 매개변수를 밀리초 단위로 찾을 수 있습니다.
4.2 TEE 향상: 신뢰할 수 없는 AI를 위한 마지막 퍼즐 조각
2026년, 0G는 TEE(Trusted Execution Environment) 보안 업그레이드를 완벽하게 도입했습니다.
계산 프라이버시 : 모델 가중치와 사용자 입력은 TEE 내의 "격리 영역"에서 처리됩니다. 노드 운영자조차도 계산 과정을 관찰할 수 없습니다.
결과 검증 가능성 : TEE에서 생성된 원격 인증은 계산 결과와 함께 0G 체인에 제출되어 결과가 특정하고 변조 방지 기능이 있는 모델에 의해 생성되었음을 보장합니다.
4.3 비전 실현: 스토리지에서 운영 체제로의 도약
AI 에이전트는 더 이상 고립된 스크립트가 아니라, 주권적인 정체성(iNFT 표준) , 보호된 메모리(0G 스토리지) , 그리고 검증 가능한 논리(TEE 컴퓨팅)를 갖춘 디지털 생명체입니다. 이러한 폐쇄 루프는 중앙 집중식 클라우드 공급업체의 AI 독점을 해소하고, 탈중앙화 알립니다.
하지만 이러한 "디지털 생활"을 지원하기 위해서는 기반이 되는 분산 스토리지가 "콜드"에서 "핫"으로 전환되면서 성능 면에서 혁명적인 변화를 겪어야 합니다.
제5장 분산 스토리지 계층의 혁신 – "콜드 아카이빙"에서 "핫 퍼포먼스"로의 패러다임 혁명
0G 스토리지의 핵심 혁신은 기존 분산 스토리지의 성능 한계를 극복하는 데 있습니다.
1. 2계층 아키텍처: 로그 계층과 키-값 계층의 분리
로그 레이어(스트리밍 데이터 처리) : 비정형 데이터(예: 학습 로그 및 데이터 세트)에 특화되어 설계되었습니다. 추가 전용 모드를 통해 분산 노드 전반에 걸쳐 대규모 데이터의 밀리초 단위 동기화를 보장합니다.
키-값 계층(인덱싱 및 상태 관리) : 구조화된 데이터에 대한 고성능 인덱싱 지원을 제공합니다. 모델 매개변수 가중치 검색 시 응답 지연 시간을 밀리초 단위로 단축합니다.
2. PoRA(Proof of Random Access): 시빌 공격에 강한 검증 시스템
저장소의 진위성을 보장하기 위해 0G는 PoRA(Proof of Random Access)를 도입했습니다.
안티 Sybil어택 공격 : PoRA는 채굴 난이도를 실제 사용되는 물리적 저장 공간과 직접 연결합니다.
검증 가능성 : 네트워크가 노드를 무작위로 "점검"할 수 있도록 하여 데이터가 저장되어 있을 뿐만 아니라 "바로 사용 가능한" 활성화 상태인지 확인합니다.
3. 성능 도약: 2단계 탐색의 엔지니어링 구현
0G는 소거 부호화와 고대역폭 DA 채널을 결합하여 "분 단위"에서 "초 단위" 검색으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 이러한 "핫 스토리지" 기능은 중앙 집중식 클라우드 서비스와 유사한 성능을 제공합니다.
이러한 스토리지 성능의 비약적인 발전은 수십억 개의 매개변수를 가진 모델을 지원하기 위한 견고한 탈중앙화 형 기반을 제공합니다.
제6장: 네이티브 AI 지원 - 수십억 개의 매개변수를 가진 모델을 위한 탈중앙화 형 기반
1. AI 정렬 노드: AI 워크플로의 수호자
AI 정렬 노드는 스토리지 노드와 서비스 노드 간의 협업을 모니터링하는 역할을 합니다. 학습 작업의 진위 여부를 검증하여 AI 모델이 미리 설정된 논리에서 벗어나지 않도록 보장합니다.
2. 대규모 병렬 I/O를 지원합니다.
수십억 또는 수천억 개의 매개변수를 가진 모델(예: Llama 3 또는 DeepSeek-V3)을 처리하려면 매우 높은 병렬 I/O 성능이 필요합니다. 0G는 데이터 슬라이싱 및 멀티 컨센서스 샤딩 기술을 통해 수천 개의 노드가 대규모 데이터셋 읽기를 동시에 처리할 수 있도록 합니다.
3. 체크포인트와 고대역폭 DA 간의 협업
장애 복구 : 0G는 수백 기가바이트 크기의 체크포인트 파일을 신속하게 저장할 수 있습니다.
원활한 복구 : 50Gbps의 처리량 제한 덕분에 새로운 노드는 DA 레이어에서 최신 체크포인트 스냅샷을 즉시 동기화할 수 있어, 탈중앙화 대규모 모델의 학습을 장기간 유지하기 어려운 문제점을 해결합니다.
기술적인 세부 사항을 넘어, 우리는 시야를 넓혀 전체 산업을 살펴보고 0G가 기존 시장에 어떻게 확산되고 있는지 파악해야 합니다.
제7장: 경쟁 환경 – 0G의 압도적인 규모와 차별화된 이점
7.1 주류 데이터 분석 솔루션에 대한 수평적 평가
7.2 핵심 역량: 프로그래밍 가능한 데이터 액세스(DA) 및 수직 통합 스토리지
전송 병목 현상 제거 : 네이티브 통합 스토리지 계층을 통해 AI 노드는 DA 계층에서 직접 과거 데이터를 검색할 수 있습니다.
처리량이 50Gbps로 비약적으로 증가했습니다 . 경쟁사보다 몇 배나 빠른 속도로 실시간 추론을 지원합니다.
프로그래밍 가능한 데이터 할당(DA) : 개발자가 데이터 할당 전략을 사용자 지정하고 데이터 중복성을 동적으로 조정할 수 있도록 합니다.
이러한 압도적인 지배력은 토큰 이코노믹스 에 의해 움직이는 거대한 경제의 부상을 예고합니다.
제8장 2026년 생태 전망 및 토큰 이코노믹스
2025년에 메인넷이 원활하게 운영됨에 따라, 2026년은 0G 생태계의 폭발적인 성장에 있어 중요한 해가 될 것입니다.
8.1 $0G 토큰: 다차원적 가치 포착 경로
작업 토큰 : 고성능 데이터 액세스(DA) 및 저장 공간에 접근하기 위한 유일한 매체입니다.
스테이킹 : 검증자와 스토리지 제공자는 네트워크 수익 공유를 위해 0G를 스테이킹 해야 합니다.
우선순위 할당 : 사용량이 많은 시간대에는 보유 토큰 수에 따라 연산 작업의 우선순위가 결정됩니다.
8.2 2026년의 생태학적 인센티브 및 과제
0G는 DeAI 추론 프레임 및 데이터 크라우드펀딩 플랫폼 지원에 중점을 둔 "Gravity Foundation 2026" 특별 펀드를 출시할 계획입니다. 기술적 선도 기업임에도 불구하고, 0G는 노드 구축을 위한 높은 하드웨어 진입 장벽 , 생태계 초기 구축의 어려움, 그리고 규정 준수 문제 와 같은 과제에 직면해 있습니다.
