AI + Web3: 탈중앙화된 AI 마켓플레이스를 향한 최고의 도전
저자: Ian@Foresight Ventures
TL;DR
-
성공적인 탈중앙화 AI 마켓플레이스는 AI와 Web3의 장점을 유기적으로 결합하여 분산 구조, 자산 소유권, 수익 배분, 탈중앙화 컴퓨팅 파워 등의 부가 가치를 활용해 AI 애플리케이션 사용 장벽을 낮추고, 개발자의 모델 업로드 및 공유를 장려하며 동시에 사용자의 데이터 사생활 보호를 보장함으로써, 개발자 친화적이면서도 사용자 니즈를 충족하는 AI 리소스 거래 및 공유 플랫폼을 구축해야 한다.
-
데이터 기반의 AI 마켓플레이스가 더 큰 잠재력을 지닌다. 모델 중심 마켓플레이스는 고품질 모델들의 대규모 확보가 필요하지만 초기 플랫폼은 사용자 기반과 우수한 자원이 부족하여 우수한 모델 제공자의 인센티브가 미흡해 고품질 모델 유치가 어렵다. 반면에 데이터 기반 마켓플레이스는 탈중앙화 방식으로 데이터를 분산 수집하고 인센티브 설계와 데이터 소유권 보장을 통해 특히 귀중한 프라이빗 데이터까지도 대량 확보할 수 있다. 다만 데이터 시장은 여전히 데이터 프라이버시 보호라는 도전 과제를 해결해야 하며, 이를 위해 사용자가 프라이버시 수준을 직접 설정할 수 있는 유연한 정책 설계가 필요하다.
-
탈중앙화 AI 마켓플레이스의 성공은 사용자 리소스 누적과 강력한 네트워크 효과에 달려 있다. 사용자와 개발자는 시장 외부보다 시장 내에서 더 큰 가치를 얻어야 한다. 초기에는 우수한 모델 확보에 집중하여 사용자를 유치하고 유지한 후, 고품질 모델 라이브러리와 데이터 장벽을 형성하면 다음 단계로 최종 사용자 유치 및 유지에 주력해야 한다. 또한 탁월한 AI 마켓플레이스는 다양한 이해관계자 간의 균형을 잘 조율하고 데이터 소유권, 모델 품질, 사용자 프라이버시, 컴퓨팅 파워, 인센티브 알고리즘 등을 종합적으로 관리해야 한다.
1. Web3의 AI 마켓플레이스
1.1 Web3 분야의 AI 트렌드 회고
먼저 이전에 제가 언급했던 AI와 크립토의 융합 방향 두 가지, 즉 ZKML과 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크를 되짚어보자.
ZKML
ZKML은 AI 모델을 투명하고 검증 가능하게(transparent + verifiable) 만든다. 즉 모델 아키텍처, 모델 파라미터 및 가중치, 모델 입력 세 요소가 전체 네트워크에서 검증될 수 있도록 보장한다. ZKML의 의미는 탈중앙화와 신뢰 없음(trustless)의 원칙을 훼손하지 않으면서 Web3 세계에 다음 단계의 가치를 창출하고, 보다 광범위한 응용 가능성과 새로운 가능성을 여는 데 있다.
컴퓨팅 파워 네트워크
컴퓨팅 자원은 향후 10년간 가장 중요한 전장이 될 것이며, 고성능 컴퓨팅 인프라에 대한 투자는 지수급으로 증가할 것이다. 탈중앙화 컴퓨팅의 응용은 모델 추론(inference)과 모델 학습(training) 두 방향으로 나뉘며, 대규모 AI 모델 학습 수요가 가장 크지만 기술적 병목과 어려움도 가장 크다. 복잡한 데이터 동기화 및 네트워크 최적화 문제가 존재하기 때문이다. 반면 모델 추론 분야에서는 상용화 가능성이 더 높으며, 미래 성장 잠재력 역시 충분하다.
1.2 AI 마켓플레이스란 무엇인가?
AI 마켓플레이스는 새로운 개념은 아니다. Hugging Face는 (거래 및 가격 책정 메커니즘이 없다는 점을 제외하면) 가장 성공한 AI 마켓플레이스라 할 수 있다. NLP 분야에서 Hugging Face는 매우 중요하고 활발한 커뮤니티 플랫폼을 제공하며, 개발자와 사용자가 다양한 사전 훈련된 모델을 공유하고 사용할 수 있다.
Hugging Face의 성공 사례에서 알 수 있듯이, 하나의 AI 마켓플레이스는 다음과 같은 요소를 갖춰야 한다.
a. 모델 리소스
Hugging Face는 다양한 NLP 작업을 위한 방대한 사전 훈련 모델을 제공한다. 이러한 풍부한 자원은 다수의 사용자를 끌어들이며 활발한 커뮤니티 형성과 사용자 기반 확보의 기반이 된다.
b. 오픈소스 정신 + 공유 문화
Hugging Face는 개발자가 자신이 개발한 모델을 업로드하고 공유하도록 장려한다. 이러한 개방적이고 공유 중심의 문화는 커뮤니티의 활력을 높이며 최신 연구 성과가 빠르게 다수 사용자에게 확산되고 활용되도록 한다. 이는 우수한 개발자와 모델을 기반으로 연구 성과의 검증과 보급 속도를 가속화하는 효과를 낸다.
c. 개발자 친화성 + 사용 편의성
Hugging Face는 사용자 친화적인 API와 문서를 제공하여 개발자가 쉽게 모델을 이해하고 활용할 수 있게 한다. 이를 통해 진입 장벽이 낮아지고 사용자 경험(UX)이 향상되어 더 많은 개발자가 유입된다.
Hugging Face는 거래 메커니즘이 없지만 여전히 AI 모델의 공유와 활용에 중요한 플랫폼 역할을 하고 있다. 따라서 AI 마켓플레이스는 산업 전반에 걸쳐 귀중한 자원이 될 수 있다는 가능성을 보여준다.
요약하자면 탈중앙화 AI 마켓플레이스란:
위 요소들을 바탕으로, 블록체인 기술을 기반으로 사용자가 자신의 데이터 및 모델 자산에 대한 소유권을 갖는다. Web3가 제공하는 가치는 인센티브와 거래 메커니즘에 있으며, 사용자는 자유롭게 적절한 모델을 선택하거나 시스템 매칭을 통해 모델을 찾을 수 있고, 자신이 개발한 모델을 등록해 수익을 얻을 수도 있다.
사용자는 자신의 AI 자산에 대한 소유권을 가지며, 마켓플레이스 자체는 데이터나 모델에 대한 통제 권한을 갖지 않는다. 대신 시장의 발전은 사용자 기반과 그에 따른 모델 및 데이터 누적에 의존한다. 이러한 누적은 장기적인 과정이지만 동시에 제품 경쟁력(벽)을 서서히 구축하는 과정이기도 하며, 시장의 지탱력은 사용자 수와 사용자가 업로드한 모델 및 데이터의 양과 질에 달려 있다.
1.3 왜 Web3 기반 AI 마켓플레이스에 주목해야 하는가?
1.3.1 컴퓨팅 응용의 큰 흐름과 일치
통신 부하 등의 이유로 탈중앙화 컴퓨팅이 베이스 모델 학습에 적용되기란 어렵지만 파인튜닝(fine-tuning) 단계에서는 부담이 훨씬 작아져, 중앙집중형 컴퓨팅 네트워크의 실현 가능성이 높은 영역이 될 수 있다.
AI 모델 학습은 사전 학습(pretraining)과 파인튜닝으로 나뉜다. 사전 학습은 방대한 데이터와 계산량을 필요로 하며, 위의 분석을 참고할 수 있다. 파인튜닝은 베이스 모델을 기반으로 특정 작업에 맞는 데이터를 이용해 모델 파라미터를 조정함으로써 특정 작업에서의 성능을 향상시키는 과정인데, 필요한 컴퓨팅 자원이 사전 학습보다 훨씬 적다. 그 이유는 다음과 같다.
-
데이터 양: 사전 학습 단계에서는 일반적인 언어 표현을 학습하기 위해 대규모 데이터셋이 필요하다. 예를 들어 BERT 모델은 위키백과와 북코퍼스 등 수십억 단어 규모의 데이터로 사전 학습된다. 반면 파인튜닝 단계에서는 특정 작업을 위한 소규모 데이터셋만 필요하다. 감정 분석 작업의 경우 몇천에서 수만 건의 댓글 데이터로 충분하다.
-
학습 스텝 수: 사전 학습 단계는 수백만에서 수십억 단계의 학습이 필요하지만, 파인튜닝은 수천에서 수만 단계면 충분하다. 이는 사전 학습이 언어의 기본 구조와 의미를 학습해야 하지만 파인튜닝은 일부 파라미터만 조정해 특정 작업에 적응시키면 되기 때문이다.
예를 들어 GPT-3의 경우 사전 학습에는 45TB의 텍스트 데이터가 사용되었으나 파인튜닝은 약 5GB의 데이터로 충분했다. 사전 학습에는 수주에서 수개월이 소요되는 반면 파인튜닝은 몇 시간에서 며칠 정도면 가능하다.
1.3.2 AI와 크립토의 교차점에서 시작
Web3 프로젝트의 타당성을 판단하는 중요한 기준은 '단지 크립토를 위한 크립토(crypto for crypto's sake)'인지, Web3가 제공하는 가치를 최대한 활용했는지, 그리고 Web3의 추가 가치가 차별화를 이루는지를 평가하는 것이다. 명확히 말해, Web3는 AI 마켓플레이스에 소유권 보장, 수익 분배, 컴퓨팅 파워 등 대체 불가능한 부가 가치를 제공한다.
저는 훌륭한 Web3 기반 AI 마켓플레이스는 AI와 크립토를 긴밀히 결합해야 한다고 본다. 가장 이상적인 결합은 AI 마켓플레이스가 Web3에 어떤 응용이나 인프라를 제공하는 것이 아니라, Web3가 AI 마켓플레이스에 무엇을 제공할 수 있는지에 있다. 예컨대 각 사용자가 자신의 AI 모델과 데이터에 대한 소유권을 가질 수 있고(NFT로 포장 가능), 이를 상품처럼 거래할 수 있다는 점은 Web3가 실현 가능한 핵심 가치다. 이는 AI 개발자와 데이터 제공자의 인센티브를 높일 뿐 아니라 AI의 활용 범위를 더욱 확장시킨다. 만약 모델이 충분히 유용하다면, 소유자는 타인과 공유할 동기를 더 크게 느낄 것이다.
또한 탈중앙화 AI 마켓플레이스는 모델·데이터의 판매 및 임대, 작업 위탁(크라우드소싱) 등 새로운 비즈니스 모델을 도입할 가능성도 있다.
1.3.3 AI 응용 장벽 낮추기
모든 사람은 자신만의 인공지능 모델을 훈련할 권리와 능력이 있어야 하며, 이를 위해서는 베이스 모델, 도구, 데이터, 컴퓨팅 파워 등을 지원하는 충분히 낮은 장벽의 플랫폼이 필요하다.
1.3.4 수요와 공급
대규모 모델은 추론 능력이 뛰어나지만 모든 문제를 해결할 수는 없다. 특정 작업이나 시나리오에 맞춰 파인튜닝을 거치면 더 나은 결과를 얻을 수 있으며 실용성도 높아진다. 따라서 수요 측면에서 사용자는 다양한 시나리오에 맞는 우수한 모델을 얻을 수 있는 AI 모델 시장이 필요하다. 개발자 입장에서는 풍부한 자원을 제공하는 플랫폼을 통해 모델을 개발하고 전문 지식으로 수익을 창출할 수 있어야 한다.
2. 모델 중심 vs 데이터 중심
2.1 모델 마켓플레이스
운영 모델
툴링(tooling)을 주요 강점으로 삼아 체인의 첫 번째 연결 고리로서, 초기에 충분한 우수한 모델 개발자를 유치해 고품질 모델을 배포함으로써 시장 공급을 만들어내야 한다.
이 모델에서는 개발자를 끌어들이는 핵심 요소가 바로 편리하고 직관적인 인프라와 툴링이다. 데이터는 개발자의 자체 역량에 달려 있으며, 특정 분야에서 경험을 가진 사람들이 가치를 창출할 수 있는 지점이다. 해당 분야의 데이터는 개발자가 직접 수집하고 이를 활용해 더 나은 성능의 모델을 파인튜닝해야 한다.
고찰
최근 AI 마켓플레이스와 Web3의 결합을 표방하는 프로젝트들을 많이 접했는데, 한 가지 궁금한 점은 탈중앙화 AI 모델 마켓플레이스라는 개념 자체가 허구일 수 있는가 하는 것이다.
우선 생각해볼 점은 Web3가 제공할 수 있는 실제 가치가 무엇인지다.
단순히 토큰 인센티브나 모델 소유권 스토리텔링만으로는 충분하지 않다. 현실적으로 플랫폼의 고품질 모델이 핵심이며, 우수한 모델은 일반적으로 높은 경제적 가치를 지닌다. 모델 제공자의 입장에서, 자신이 보유한 고품질 모델을 AI 마켓플레이스에 배포할 충분한 동기가 있어야 한다. 그러나 토큰과 소유권 인센티브가 모델의 실제 가치를 충족할 수 있을까? 초기 사용자 기반이 부족한 플랫폼의 경우 당연히 그렇지 못하다. 뛰어난 모델이 없다면 전체 비즈니스 모델 자체가 성립되지 않는다. 결국 문제는 초기에 최종 사용자가 부족한 상황에서 어떻게 모델 제공자에게 충분한 수익을 제공할 것인가로 귀결된다.
2.2 데이터 마켓플레이스
운영 모델
탈중앙화된 데이터 수집을 기반으로, 인센티브 설계와 데이터 소유권 스토리를 통해 더 많은 데이터 제공자와 데이터 라벨링 참여자를 유치한다. 크립토 기술의 지원 아래 플랫폼은 짧은 시간 내에 특히 현재 부족한 프라이빗 데이터까지 포함한 대량의 가치 있는 데이터를 축적할 가능성이 있다.
가장 흥미로운 점은 이러한 하향식(bottom-up) 발전 모델이 일종의 크라우드펀딩과 유사하다는 것이다. 아무리 경험이 많은 사람이라도 특정 분야의 완전한 데이터를 혼자 보유할 수는 없으며, Web3가 제공할 수 있는 가치 중 하나는 무허가(permissionless) 및 탈중앙화된 데이터 수집이다. 이 모델은 다양한 분야의 전문 지식과 데이터를 집약할 수 있을 뿐 아니라 더 광범위한 사용자층에 AI 서비스를 제공할 수 있다. 단일 사용자의 데이터와 비교할 때, 이러한 크라우드소싱된 데이터는 다수 실제 사용자의 실제 시나리오에서 수집된 것이므로 현실 세계의 복잡성과 다양성을 더 잘 반영하며, 이는 모델의 일반화 능력과 강인성(Robustness)을 크게 향상시켜 다양한 환경에서 높은 성능을 발휘할 수 있게 한다.
예를 들어, 한 사람이 영양학 분야에서 풍부한 경험과 데이터를 보유하고 있다고 해도 개인 데이터만으로는 탁월한 모델을 훈련하기에 부족하다. 사용자가 데이터를 공유하면서 동시에 플랫폼 내 동일 분야의 다른 사용자들이 기여한 유용한 데이터를 활용함으로써 훨씬 더 효과적인 파인튜닝이 가능해진다.
고찰
이러한 관점에서 탈중앙화 데이터 마켓플레이스는 좋은 시도가 될 수 있다. 데이터는 진입 장벽이 낮고 생산 과정이 짧으며 제공자 밀도가 높은 '상품'으로, Web3가 제공할 수 있는 가치를 더 잘 활용할 수 있다. 인센티브 알고리즘과 데이터 소유권 메커니즘은 사용자의 데이터 업로드 동기를 부여한다. 현재의 모델에서는 데이터가 일회성 상품처럼 취급되어 한 번 사용되면 거의 가치가 사라진다. 반면 탈중앙화 AI 마켓플레이스에서는 사용자의 데이터가 반복적으로 사용되고 수익을 창출할 수 있으므로 데이터의 가치가 장기적으로 실현된다.
데이터를 출발점으로 사용자를 유치하는 것은 좋은 전략이다. 대규모 모델의 핵심 경쟁력 중 하나는 고품질 다차원 데이터이며, 다수의 데이터 제공자를 유치한 후 이들은 이후 최종 사용자 또는 모델 제공자로 전환될 가능성이 있다. 이를 기반으로 한 AI 마켓플레이스는 우수한 모델에 기초적인 가치를 제공하며 알고리즘 엔지니어가 플랫폼에 모델을 기여하도록 동기를 부여할 수 있다.
이 동기는 0에서 1로의 변화를 의미한다. 현재 대기업은 방대한 데이터를 보유하여 더 정확한 모델을 훈련할 수 있으므로 소규모 기업과 개인 개발자는 경쟁하기 어렵다. 사용자가 특정 분야에서 매우 가치 있는 데이터를 보유하고 있다고 해도, 이 작은 데이터 덩어리는 더 큰 데이터 세트와 결합되지 않으면 가치를 발휘하기 어렵다. 그러나 탈중앙화된 시장에서는 누구나 데이터를 획득하고 사용할 수 있으며, 전문가는 유의미한 증분 데이터를 플랫폼에 기여함으로써 플랫폼의 데이터 품질과 양을 향상시킨다. 이로 인해 누구나 우수한 모델을 훈련할 수 있게 되며 AI 혁신을 촉진할 수 있다.
데이터 자체는 이러한 AI 마켓플레이스의 경쟁 벽으로서 매우 적합하다. 우선, 효과적인 인센티브 설계와 안전한 프라이버시 보호를 통해 더 많은 일반 사용자가 프로토콜에 참여해 데이터를 기여할 수 있다. 또한 사용자 수가 증가할수록 데이터의 양과 질도 계속 향상된다. 이는 커뮤니티와 네트워크 효과를 발생시켜 시장이 제공하는 가치가 더 크고 다차원적이 되며, 신규 사용자 유치력도 강화된다. 이것이 바로 시장의 벽을 구축하는 과정이다.
따라서 근본적으로 데이터 중심 AI 마켓플레이스를 성공적으로 운영하기 위해 가장 중요한 요소는 다음 네 가지다.
-
인센티브 설계: 고품질 데이터 제공을 유도하는 효과적인 인센티브 알고리즘을 설계하고, 인센티브 강도와 시장 지속 가능성 사이의 균형을 맞춰야 한다.
-
프라이버시 보호: 데이터 프라이버시를 보호하면서도 데이터 활용 효율을 보장해야 한다.
-
사용자 확보: 초기 단계에서 빠르게 사용자를 확보하고 더 많은 가치 있는 데이터를 수집해야 한다.
-
데이터 품질: 데이터는 다양한 출처에서 유입되므로 효과적인 품질 관리 메커니즘을 설계해야 한다.
왜 이 시나리오에서 모델 제공자가 핵심 요소로 고려되지 않는가?
주된 이유는 위 네 가지 요소를 잘 갖춘다면 우수한 모델 제공자의 참여는 자연스럽게 이루어진다는 점이다.
2.3 데이터 마켓플레이스의 가치와 과제
프라이빗 데이터
프라이빗 데이터의 가치는 특정 분야에서 독특하고 입수하기 어려운 정보를 포함한다는 점에 있으며, 이 정보는 AI 모델의 파인튜닝에 특히 중요하다. 프라이빗 데이터를 활용하면 더욱 정밀하고 개인화된 모델을 만들 수 있으며, 특정 시나리오에서 공개 데이터셋으로 훈련된 모델보다 더 뛰어난 성능을 발휘한다.
현재 베이스 모델은 대량의 공개 데이터를 기반으로 구축되므로, Web3 데이터 마켓플레이스의 초점은 이러한 공개 데이터에 있지 않다. 훈련 과정에서 프라이빗 데이터를 어떻게 확보하고 통합할 것인지가 현재의 병목이다. 프라이빗 데이터와 공개 데이터셋을 결합하면 모델이 다양한 문제와 사용자 요구에 적응하는 능력과 정확도를 높일 수 있다.
예를 들어 의료 건강 분야에서 프라이빗 데이터를 사용한 AI 모델은 예측 정확도가 일반적으로 10~30% 향상된다. 스탠포드 연구에 따르면 프라이빗 의료 데이터를 사용한 딥러닝 모델은 폐암 예측 정확도가 공개 데이터를 사용한 모델보다 15% 높았다.
데이터 프라이버시
프라이버시가 AI와 Web3의 융합을 저해하는 병목이 될 수 있을까? 현재의 발전 흐름을 보면 AI의 Web3 적용 방향이 점차 명확해지고 있지만, 모든 응용이 프라이버시 문제를 피할 수는 없다. 탈중앙화 컴퓨팅은 모델 학습과 추론 모두에서 데이터와 모델의 프라이버시를 보장해야 하며, ZKML이 성립하기 위한 조건 중 하나도 모델이 악의적 노드에 의해 남용되지 않도록 보장하는 것이다.
AI 마켓플레이스는 사용자가 자신의 데이터를 통제한다는 전제 위에 세워지므로, 탈중앙화·분산 방식으로 사용자 데이터를 수집하더라도 모든 노드가 수집, 처리, 저장, 사용 과정에서 원본 데이터에 직접 접근해서는 안 된다. 현재의 암호화 기술은 모두 기술적 병목에 직면해 있는데, 전형적인 예로 완전동형암호(FHE)를 들 수 있다.
-
계산 복잡성: FHE는 기존 암호화 방식보다 훨씬 복잡하여 AI 모델 학습 시 연산 부담이 크게 증가하며, 이로 인해 모델 학습이 극도로 비효율적이거나 실현 불가능해질 수 있다. 따라서 딥러닝 모델 학습처럼 대량의 컴퓨팅 자원이 필요한 작업에는 FHE가 이상적인 선택이 아니다.
-
계산 오차: FHE 계산 과정에서 오차가 누적되어 최종 결과에 영향을 미치며, 이는 AI 모델의 성능을 저하시킨다.
프라이버시는 등급이 있으며 과도한 걱정은 불필요하다
다양한 유형의 데이터는 서로 다른 수준의 프라이버시 요구를 가진다. 의료 기록, 금융 정보, 민감한 개인정보 등 일부 데이터만 고수준의 프라이버시 보호가 필요하다.
따라서 탈중앙화 AI 마켓플레이스 논의에서는 데이터의 다양성을 고려해야 하며, 가장 중요한 것은 균형을 맞추는 것이다. 사용자 참여도와 플랫폼 자원 풍부성을 극대화하기 위해 사용자가 프라이버시 수준을 직접 설정할 수 있는 유연한 정책을 설계하는 것이 필수적이며, 모든 데이터가 최고 수준의 프라이버시를 필요로 하는 것은 아니다.
3. 탈중앙화 AI 마켓플레이스에 대한 성찰
3.1 사용자가 자산을 통제한다면, 사용자 이탈로 인해 플랫폼이 붕괴될 수 있는가?
탈중앙화 AI 마켓플레이스의 장점은 사용자가 리소스에 대한 소유권을 가진다는 점에 있다. 사용자는 언제든지 자신의 리소스를 철수할 수 있지만, 일단 사용자와 리소스(모델, 데이터)가 어느 정도 축적되면 저는 플랫폼이 크게 영향을 받지 않을 것이라고 본다. 물론 이는 초기에 사용자와 리소스를 안정적으로 확보하기 위해 막대한 자금이 소요됨을 의미하며, 초기 스타트업 팀에게는 매우 어려운 과제다.
커뮤니티 합의
탈중앙화 AI 마켓플레이스가 강력한 네트워크 효과를 형성하면 더 많은 사용자와 개발자가 플랫폼에 머무르게 된다. 사용자 수 증가는 데이터와 모델의 양과 질을 높여 시장을 더욱 성숙하게 만들며, 다양한 이해관계를 가진 사용자들이 시장에서 얻는 가치도 커진다. 일부 사용자가 떠날 수는 있지만, 이 경우에도 신규 사용자 유입 속도가 이론적으로 줄어들지 않으므로 시장은 계속 발전하며 더 큰 가치를 제공할 수 있다.
인센티브 메커니즘
인센티브 설계가 적절하다면, 참여 인원과 리소스가 증가할수록 모든 이해관계자들의 이익도 함께 상승한다. 탈중앙화 AI 마켓플레이스는 데이터와 모델을 거래하는 플랫폼을 제공할 뿐 아니라, 사용자가 자신의 데이터와 모델로부터 수익을 얻는 메커니즘도 제공할 수 있다. 예를 들어 사용자는 자신의 데이터를 판매하거나 타인이 자신의 모델을 사용하도록 허용함으로써 보상을 받을 수 있다.
모델 개발자 입장에서: 다른 플랫폼에서는 파인튜닝에 충분한 데이터를 확보하기 어려울 수 있다.
데이터 제공자 입장에서: 다른 플랫폼은 데이터 기반이 충분히 탄탄하지 않을 수 있으며, 개인의 소규모 데이터만으로는 가치를 발휘하거나 충분한 사용량과 수익을 얻기 어렵다.
요약
탈중앙화 AI 마켓플레이스에서 프로젝트 팀은 중개 및 플랫폼 제공자 역할만 수행하지만, 실질적인 벽은 사용자 수 누적으로 인한 데이터와 모델의 축적에 있다. 사용자는 시장에서 자유롭게 철수할 수 있지만, 성숙한 AI 마켓플레이스는 사용자가 시장 외부보다 더 큰 가치를 얻게 하므로 사용자가 시장을 떠날 동기가 사라진다.
다만 대부분의 사용자 또는 일부 고품질 모델/데이터 제공자가 일괄적으로 이탈할 경우 시장에 영향을 미칠 수 있다. 이는 다양한 경제 시스템에서 사용자의 진입과 퇴출이 동적으로 조절되는 현상과 일치한다.
3.2 닭이 먼저냐, 달걀이 먼저냐
위 두 가지 경로를 비교하면 어느 한쪽이 반드시 성공할 것이라고 단정하긴 어렵지만, 데이터 기반 AI 마켓플레이스가 훨씬 더 타당하며 성장 한계가 훨씬 높다는 것은 명확하다. 가장 큰 차이는 데이터 기반 시장이 벽을 지속적으로 쌓아가고, 사용자 확보 과정이 곧 데이터 축적 과정이라는 점이다. 결국 Web3가 부여하는 가치는 거대한 탈중앙화 데이터베이스를 더욱 풍부하게 만드는 것이며, 이는 긍정적인 선순환이다. 또한 본질적으로 이러한 플랫폼은 데이터를 보유할 필요 없이 데이터 기여 시장을 제공하므로 더 가볍다. 결국 이것은 거대한 데이터 마켓플레이스가 되며, 이러한 벽은 대체하기 어렵다.
수요와 공급 측면에서 AI 마켓플레이스는 다음 두 가지를 동시에 충족해야 한다.
-
다수의 고품질 모델
-
최종 사용자
어떤 관점에서 보면 이 두 조건은 상호 의존적이다. 한편으로 플랫폼은 모델과 데이터 제공자에게 사용 동기를 부여하기 위해 충분한 사용자 기반을 가져야 하며, 사용자 기반이 충분히 커져야 인센티브 설계가 최대한의 가치를 발휘하고 데이터의 선순환 구조가 작동하며, 더 많은 모델 제공자가 모델을 배포하게 된다. 다른 한편으로, 다수의 최종 사용자는 반드시 유용한 모델을 목적으로 찾아온다. 사용자의 플랫폼 선택은 근본적으로 플랫폼의 모델 품질과 능력 선택에 달려 있다. 따라서 일정 수준의 우수한 모델이 축적되기 전까지는 이러한 수요는 존재하지 않는다. 라우팅 알고리즘이 아무리 정교해도 좋은 모델이 없다면 라우팅 자체가 의미 없다. 이는 애플스토어가 애플 기기에 전제되어 있다는 사실과 유사하다.
따라서 보다 나은 발전 전략은 다음과 같다.
초기 전략
-
우수한 모델 확보: 초기 단계에서 가장 중요한 것은 고품질 모델 라이브러리를 구축하는 것이다. 이유는 명확하다. 최종 사용자가 얼마나 많든, 선택하고 사용할 수 있는 고품질 모델이 없다면 플랫폼은 매력이 없으며 사용자도 충성도나 재방문을 하지 않는다. 고품질 모델 라이브러리에 집중함으로써 플랫폼은 초기 사용자가 필요한 모델을 찾을 수 있도록 보장하고, 브랜드 평판과 사용자 신뢰를 쌓으며 서서히 커뮤니티와 네트워크 효과를 형성할 수 있다.
확장 전략
-
최종 사용자 유치: 고품질 모델 라이브러리가 구축된 후에는 최종 사용자 유치 및 유지에 전략을 전환한다. 다수의 사용자는 모델 개발자에게 충분한 동기와 이익을 제공하여 지속적인 모델 제공과 개선을 유도한다. 또한 대량의 사용자는 방대한 데이터를 생성하여 모델 훈련과 최적화를 더욱 향상시킨다.
요약
AI 마켓플레이스의 최적 시도란 무엇인가? 한마디로 플랫폼이 충분히 많은 고품질 모델을 제공하고, 사용자에게 적합한 모델을 효율적으로 매칭하여 문제를 해결할 수 있어야 한다. 이 한 문장은 두 가지 모순을 해결한다. 첫째, 플랫폼은 개발자(모델 개발자 및 사용자 포함)에게 충분한 가치를 제공해 고품질 모델을 충분히 확보해야 한다. 둘째, 이러한 '상품'들이 사용자에게 효율적인 솔루션을 제공해 더 많은 사용자를 유치하고, 모든 이해관계자의 이익을 보장해야 한다.
탈중앙화 AI 마켓플레이스는 AI와 Web3가 쉽게 접목될 수 있는 방향이지만, 프로젝트는 플랫폼이 제공할 수 있는 진정한 가치가 무엇인지 명확히 하고 초기에 다수의 사용자를 어떻게 유치할지 깊이 고민해야 한다. 핵심은 다양한 이해관계자 간의 균형점을 찾고, 데이터 소유권, 모델 품질, 사용자 프라이버시, 컴퓨팅 파워, 인센티브 알고리즘 등 여러 요소를 종합적으로 관리하여 궁극적으로 데이터, 모델, 컴퓨팅 파워의 공유 및 거래 플랫폼이 되어야 한다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
Foresight Ventures
