2026년 초, 이더리움 기반 DeFi 팀이 AI 기반 신용 평가 프로토콜을 개발한다고 상상해 보세요. 그들은 익숙한 난관에 부딪힙니다. 해당 모델은 민감한 금융 및 행동 데이터에 의존하는데, 이러한 데이터는 사용자의 신원을 노출하거나 규제 당국의 조사를 받지 않고는 공개 블록체인에 안전하게 접근할 수 없습니다. 기존의 해결책 역시 익숙합니다. 팀은 민감한 로직을 중앙 집중식 서버로 옮겨 오프체인 방식으로 처리합니다. 하지만 이렇게 하면 단일 장애 지점, 신뢰 가정, 그리고 더 넓은 공격 표면을 다시 도입하게 되어, 애초에 목표로 했던 탈중앙화를 저해하게 됩니다.
이러한 아이러니는 지난 10년간 웹3의 특징을 규정해 왔습니다. 퍼블릭 블록체인은 투명한 금융 거래에는 탁월하지만, 의료, 기업 워크플로, 신원 확인 시스템, 독점 데이터를 기반으로 학습된 AI와 같이 개인정보 보호가 필수적인 애플리케이션을 지원하는 데는 어려움을 겪습니다. 이더리움 생태계가 확장됨에 따라 이러한 긴장감은 더욱 심화되었습니다. DeFi, NFT, 토큰화된 자산에 TVL(Total Value Locked) 되면서 이더리움은 온체인 활동의 조정 계층이 되었습니다. 그러나 데이터가 처리되는 동안에도 기밀성이 유지되어야 하는 프라이빗 컴퓨팅의 경우, 개발자들은 여전히 탈중앙화와 개인정보 보호 사이에서 어려운 선택에 직면하고 있습니다.
Nillion은 코스모스(Cosmos) 에서 이더리움으로의 마이그레이션을 통해 바로 그 격차를 해소하고자 합니다. 2월 초에 완료된 이번 마이그레이션을 통해 Nillion의 블라인드 컴퓨터(Blind Computer), 즉 개인 컴퓨팅 및 스토리지를 위한 탈중앙화 네트워크가 이더리움 네트워크에 직접 통합되었습니다. 마이그레이션에는 $NIL 토큰의 이더리움 요청 사항(ERC) -20 전환, 이더리움 기반 조정 레이어 출시, 그리고 개인 컴퓨팅을 지속적으로 감사하도록 설계된 탈중앙화 검증 시스템인 블랙라이트(Blacklight)의 등장 등이 포함됩니다. Nillion의 목표는 야심찹니다. 검증 가능한 개인 정보 보호가 이더리움의 고유 속성이 되어, 신뢰할 수 있는 중개자를 다시 도입하지 않고도 새로운 유형의 애플리케이션을 구현할 수 있게 될 것입니다.
이더리움의 프라이버시 역설
이더리움의 핵심 설계는 그 장단점을 숨기지 않습니다. 거래는 기본적으로 공개되어 있고, 실행 과정은 투명하며, 검증자는 모든 상태 변화를 독립적으로 검증할 수 있습니다. 이러한 아키텍처는 신뢰가 필요 없는 환경을 구축하는 데 기반이 되지만, 동시에 민감한 데이터를 처리하는 것을 극도로 어렵게 만듭니다. 신용 기록부터 의료 기록에 이르기까지 개인 정보를 처리해야 하는 모든 애플리케이션은 온체인 실행에만 의존할 경우 정보 유출 위험에 직면하게 됩니다.
결과적으로 많은 이더리움 애플리케이션은 하이브리드 모델에 의존합니다. 민감한 데이터는 중앙 집중식 데이터베이스나 신뢰할 수 있는 실행 환경으로 전송되고, 퍼블릭 체인은 결제 및 조정을 처리합니다. 이러한 접근 방식은 작동할 수 있지만, 구성 가능성을 저해하고 은밀하게 신뢰 가정을 다시 도입합니다. Nillion의 CEO인 존 우즈는 인터뷰에서 이를 도구 부족이 아닌 구조적 한계라고 설명했습니다.
우즈는 "이더리움은 조정 및 검증 측면에서 매우 뛰어난 성능을 보여주고 있다"며, "하지만 과거에는 개인 데이터 저장 및 실행을 위한 실질적인 인프라 구축에 어려움을 겪었다. 이더리움 상의 모든 것이 기본적으로 관찰 가능하기 때문에 개발자들은 결국 가장 민감한 로직을 오프체인으로 옮기고 사용자들에게 신뢰를 요구하는 방식을 택하게 된다"고 말했다.
이러한 노출은 이더리움의 공개 원장에서 비롯됩니다. 이더리움에서는 거래와 스마트 계약 상태 변화가 설계상 공개되어 있어 거래 그래프 분석을 통해 익명성을 해제할 수 있습니다. 연구원들은 이더리움의 계정 기반 모델과 상태 저장 기능이 풍부한 계약이 개인정보 보호 문제를 더욱 악화시켜 민감한 데이터를 사용하는 애플리케이션을 꺼리게 한다고 지적했습니다. 우즈는 이러한 현상이 시간이 지남에 따라 실질적인 탈중앙화를 약화시킨다고 주장했습니다. 그는 "개인 정보 보호 실행을 지속적으로 검증할 수 없다면 신뢰는 필연적으로 네트워크가 아닌 운영자에게로 다시 옮겨갈 것"이라고 말했습니다.
규제 압력은 문제를 더욱 악화시킵니다. 유럽의 데이터 보호 규정 과 새롭게 등장하는 AI 거버넌스 프레임워크는 데이터 처리, 감사 가능성 및 사용자 동의와 관련하여 더욱 강력한 보장을 요구합니다. 개발자에게 있어 그 비용은 기술적 복잡성뿐 아니라 전략적 위험까지 수반합니다. 오프체인 인프라를 재구축하는 것은 애초에 이더리움을 매력적으로 만들었던 네트워크 효과 자체를 약화시킵니다.
혼잡한 개인정보 보호 환경
Nillion만 이 문제를 해결하려는 것은 아닙니다. 지난 몇 년 동안 개인정보 보호에 초점을 맞춘 프로젝트들은 각각 장단점이 있는 다양한 암호화 및 하드웨어 기반 접근 방식을 탐구해 왔습니다.
Aztec 및 폴리곤(Polygon) Miden에서 사용하는 것과 같은 영지식 시스템은 기본 데이터를 공개하지 않고 수학적 증명을 통해 비공개 거래를 검증합니다. 이러한 기술은 보호된 전송 및 비공개 투표를 가능하게 했지만, 머신 러닝 추론이나 대규모 분석과 같은 연산 집약적인 작업 부하에는 여전히 비용이 많이 들고 복잡합니다.
다른 네트워크들은 신뢰할 수 있는 실행 환경에 더욱 의존해 왔습니다. 팔라 네트워크(Phala Network) 와 시크릿 네트워크(Secret Network) 같은 프로젝트들은 보안 하드웨어 내부에서 기밀 스마트 계약을 실행합니다. 이러한 모델은 성능을 향상시키지만, 상대적으로 수동적인 신뢰 가정에 의존한다는 비판을 받아왔습니다. 보안 환경 하드웨어에서 발견된 여러 취약점들은 한 번 검증된 환경이 무기한으로 안전하게 유지될 것이라는 가정의 위험성을 부각시켰습니다.
하이브리드 접근 방식 또한 등장하고 있습니다. 아르이브(Arweave) 와 같은 데이터 가용성 계층과 EigenLayer와 같은 리스테이킹(reStaking) 프레임워크는 네트워크 전반에 걸쳐 신뢰와 검증을 확장하는 새로운 방법을 모색합니다. 한편, 스레스홀드(Threshold) Network 에서 사용되는 것과 같은 다자간 컴퓨팅 프로토콜은 여러 운영자가 공유하는 암호화된 데이터에 대한 연산을 가능하게 합니다. 이러한 시스템들의 공통적인 과제는 단편화입니다. 단일 접근 방식으로는 대규모 환경에서 개인 정보 보호, 실행 및 검증 문제를 깔끔하게 해결할 수 없습니다.
이러한 파편화는 이더리움 재단의 개인정보 보호 로드맵이 개인정보 보호를 선택적인 부가 기능이 아닌 생태계의 핵심 속성으로 삼는 이유를 설명해 줍니다. 사용자의 개인정보를 노출하지 않고 디지털 상거래, 신원 확인 및 가치 이전을 지원하려면 개인정보 보호 컴퓨팅이 원활하고 검증 가능한 방식으로 이루어져야 합니다.
닐리온의 심층 방어 모델
Nillion의 아키텍처는 이러한 요소들을 결합하여 더욱 구성 가능한 시스템을 구축하고자 합니다. 핵심에는 하드웨어 기반의 신뢰 실행 환경(TEE) 내에서 데이터가 처리되는 동안 암호화된 상태를 유지할 수 있도록 하는 블라인드 컴퓨터(Blind Computer)가 있습니다. 순수 영지식 기반 시스템과 달리, 이 설계는 지연 시간이 짧고 연산 집약적인 워크로드를 지원합니다. 또한, 많은 TEE 네트워크와 달리 Nillion은 안전한 다자간 컴퓨팅 및 동형 암호화와 같은 추가적인 암호화 기술을 하드웨어 기반 가정에 적용하여 단일 신뢰 앵커에 대한 의존도를 줄입니다.
가장 특징적인 구성 요소는 블랙라이트(Blacklight)입니다. 블랙라이트는 인클레이브 인증을 일회성 이벤트로 처리하는 대신, 독립적인 검증자들로 구성된 분산 네트워크를 도입하여 개인 워크로드가 손상되지 않은 하드웨어에서 예상대로 코드를 실행하고 있는지 지속적으로 확인합니다. 이러한 블랙라이트 노드는 사용자 데이터나 실행 로직에 접근하지 않고 암호화 인증만 검증합니다.
우즈는 이러한 변화가 실제 운영 환경에서 프라이빗 컴퓨팅을 배포하면서 얻은 교훈을 바탕으로 이루어졌다고 말했습니다. 그는 "프라이빗 컴퓨팅은 배포 후에도 검증이 가능한 상태여야만 유용합니다."라며, "무결성 검사가 한 번만 이루어지고 다시는 이루어지지 않는다면, 사실상 아무 문제도 발생하지 않을 것이라고 믿는 것과 마찬가지입니다. 블랙라이트는 이러한 가정을 네트워크가 지속적으로 모니터링하고 검증할 수 있는 것으로 바꿔줍니다."라고 설명했습니다.
Nillion의 관점에서 이더리움으로의 마이그레이션은 하나의 생태계를 버리고 다른 생태계로 이동하는 것이 아니라, 오히려 생태계 간의 조화를 이루는 것에 가깝습니다. 이더리움은 글로벌 결제, 구성 가능성, 그리고 방대한 개발자 기반을 제공합니다. Nillion의 레이어 2는 $NIL이 스테이킹되고, 검증 작업이 할당되며, 보상이 분배되는 조정 및 경제 계층 역할을 합니다. 블라인드 컴퓨터는 프라이빗 워크로드를 실행하고, 블랙라이트는 배포 후에도 해당 워크로드가 검증 가능한 상태로 유지되도록 보장합니다.
마이그레이션 이전에도 Nillion 네트워크는 이미 11만 1천 명 이상의 사용자를 확보하고 6억 3천 5백만 건 이상의 개인 정보를 저장하며 140만 건 이상의 개인 정보 추론 호출을 실행하는 등 의미 있는 사용량을 기록했습니다. 지지자들은 이러한 성과가 단순한 이론적 관심이 아닌 개인 정보 보호 컴퓨팅에 대한 실제 수요를 보여준다고 주장합니다.
초기 적용 사례 및 채택 신호
이러한 수요는 이미 플랫폼을 기반으로 구축되고 있는 다양한 애플리케이션에서 확인할 수 있습니다. nilGPT와 같은 개인 정보 보호 AI 도구는 민감한 컨텍스트를 노출하지 않고 사용자 프롬프트를 처리합니다. Rainfall과 같은 데이터 소유권 플랫폼을 통해 개인은 원시 데이터를 제공하지 않고도 자신의 데이터에서 얻은 인사이트를 수익화할 수 있습니다. HealthBlocks와 MonadicDNA를 포함한 건강 관련 프로젝트는 Blind Computer를 사용하여 웨어러블 또는 유전체 데이터를 암호화된 상태로 분석합니다. Puffpaw의 "전자담배로 수익 창출" 모델과 같은 소비자 대상 실험은 사용자 개인 정보를 침해하지 않고 인센티브를 조정하기 위해 개인 데이터 처리에 의존합니다.
이러한 응용 프로그램들은 더 광범위한 변화를 시사합니다. 개인정보 보호 인프라는 단순히 거래를 숨기는 것만이 아닙니다. 이는 완전한 투명 시스템에서는 비현실적이거나 법적으로 불가능했던 완전히 새로운 범주의 소프트웨어를 가능하게 합니다.
앞으로 나아갈 길
초기에는 긍정적인 반응을 얻었지만, 회의적인 시각은 여전히 타당합니다. 분산형 검증 네트워크를 확장하는 것은 결코 간단하지 않으며, 민간 컴퓨팅이 의료 및 금융 분야로 확대됨에 따라 규제 당국의 감시가 강화될 수 있습니다. TEE 기반 시스템의 지속 가능성은 앞으로도 계속해서 검증될 것이며, 다양한 노드 운영자를 유치하기 위한 충분한 인센티브가 제공되어야 합니다.
우즈에게 있어 가장 큰 과제는 균형입니다. 그는 "목표는 이더리움을 기본적으로 비공개로 만드는 것이 아닙니다."라고 말했습니다. "목표는 개인 정보 보호가 주장되는 경우 이를 검증할 수 있도록 하는 것입니다. 그렇지 않으면 애플리케이션은 노출된 상태로 남아 있거나 조용히 신뢰할 수 있는 인프라로 되돌아갈 것입니다."
이러한 관점은 이더리움 공동 창립자 비탈릭 부테린의 주장과 일맥상통합니다 . 그는 검증 가능한 개인정보 보호가 광범위한 감시 없이 민감한 애플리케이션을 구현하는 데 필수적이라고 강조해 왔습니다. 이러한 관점들을 종합해 보면, 개인정보 보호는 투명성에서 벗어나는 것이 아니라 이더리움의 다음 단계를 위한 필수 조건임을 알 수 있습니다.
현재로서는 Nillion의 마이그레이션은 생태계 전반의 변화를 보여줍니다. 개인정보 보호는 더 이상 틈새 기능이나 선택적 부가 기능으로 취급되지 않습니다. AI, 기업 도입, 규제 준수가 융합됨에 따라 민감한 데이터를 노출하지 않고 처리하는 능력은 기본 요구 사항이 될 수 있습니다. Nillion이 궁극적으로 지배적인 레이어로 자리 잡을지, 아니면 여러 경쟁 솔루션 중 하나로 부상할지는 알 수 없지만, Nillion의 접근 방식은 점차 확산되는 합의 보여줍니다. 이더리움의 미래는 트랜잭션 확장성만큼이나 개인정보 보호의 사각지대를 해소하는 데 달려 있을지도 모릅니다.
