IMO 해석: AI 모델도 토큰화 발행이 가능, 코인계가 AI의 손을 다시 잡는 새로운 방법
글: TechFlow
암호화 시장은 결코 새로운 개념이 부족하지 않다.
그러나 대부분의 새로운 개념들은 기존 방식의 미세한 혁신일 뿐이며, 바로 이러한 미세한 혁신이 오히려 새로운 열풍과 과열을 일으키기 쉽다.
이 점을 가장 잘 보여주는 것이 바로 자산 발행 방식이다.
2017년에 유행했던 ICO에서 시작해 이후 등장한 IEO, 그리고 현재 유행하는 IDO 혹은 LBP(유동성 출시 풀)까지… 자산 발행 방식이 바뀔 때마다 새로운 프로젝트들이 주목받게 되고, 일부 Degen들도 새로운 수익을 얻을 수 있다.
변하는 것은 형태이고, 변하지 않는 것은 본질이다.
그리고 2024년이 되면서 AI가 암호화 서사의 '새로운 핵심 동력'이 되었고, AI를 중심으로 한 자산 발행도 새로운 개념 창출의 가능성으로 떠올랐다.
예를 들어 최근 등장한 'IMO'는 직역하면 '초기 모델 발행'을 의미한다.
3월 2일, Ora Protocol이라는 AI 프로젝트가 소셜 미디어를 통해 최초로 IMO (Initial Model Offering)라는 개념을 제안하며 괄목할 만한 관심을 받았다.
이 아이디어를 간단히 요약하자면, 모든 것을 대체 불가능 토큰화(NFT)할 수 있다면, AI 모델 역시 자산으로서 토큰화해 발행할 수 있다는 것이다.
하지만 IMO를 실제로 실행하기란 그렇게 간단하지 않을 것이다.
AI 모델의 토큰화 발행을 빠르게 이해하기
모든 ICO 및 그 변형들에서 핵심은 토큰을 만들어내고, 해당 토큰의 수량, 공급 조건, 역할 및 기능 등을 정의한 후 시장 가격을 형성하는 것이다.
여기서 말하는 토큰은 현실 세계와 직접 연결되지 않으며, 즉所谓 ‘코인 하나 발행’하듯 공중에서 만들어낼 수 있다.
하지만 IMO는 그렇지 않다.
IMO의 핵심은 현실 속 AI 모델의 화폐화에 있다.
많은 오픈소스 인공지능 모델들은 기여를 수익화하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이 때문에 기여자들과 조직들이 수익을 얻지 못해 동기를 잃고 있다. 그래서 오늘날 인공지능 산업은 주로 폐쇄형 상업 회사들에 의해 주도되고 있는 실정이다. 오픈소스 AI 모델이 성장하려면 더 많은 자금을 확보하고 공개적으로 개발해야 한다.
따라서 IMO의 목적은 오픈소스 AI 모델이 개발 자금을 조달할 수 있도록 돕는 새로운 자산 발행 방식을 제공하는 것이다.
기존의 IXO 사례들을 비교해보면, 특정 토큰 자산에 투자하여 그 시장 성과로부터 수익을 얻고, 해당 프로토콜이 수익을 창출하면 이를 공유할 수 있었다.
이제 IMO에서는, 특정 AI 모델에 투자하고자 할 경우, 그에 연동된 토큰을 매수하게 된다. AI 모델 개발사는 자금을 조달해 개발을 진행하며, 이후 해당 모델이 실제 사용에서 경제적 수익을 창출하면, 투자자 역시 수익을 공유할 수 있다.
IMO는 구체적으로 어떻게 실현되는가?
AI 모델을 토큰 형태로 표현하고 수익을 공유하려면, 적어도 다음과 같은 두 가지 핵심 문제가 해결되어야 한다:
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특정 AI 모델이 진짜 존재하며, 내가 보유한 토큰과 실제로 연결되어 있다는 것을 어떻게 보장할 것인가?
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AI 모델 사용으로 발생한 수익이 실제로 토큰 보유자들에게 분배된다는 것을 어떻게 보장할 것인가?
Ora Protocol은 이러한 문제들을 해결하기 위해 ERC-7641과 ERC-7007이라는 두 가지 다른 ERC 표준과 오라클, ZK 기술을 함께 활용한다.
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어떻게 하면 특정 AI 모델이 실제로 존재한다는 것을 보장할 수 있을까? 단순한 개념에 불과한 코인 발행이 아님을 어떻게 입증할 수 있을까?
먼저 알아야 할 점은, Ora Protocol은 AI 오라클에서 출발한 프로토콜이며, 그 핵심 제품은 Onchain AI Oracle(OAO)이다.
이 오라클의 역할은 블록체인 상에서 AI 모델을 검증하고 실행할 수 있게 해주며, AI 모델의 배포와 운용이 완전히 체인 상에서 이루어지도록 보장함으로써 투명성과 검증 가능성을 확보한다.
하지만 AI 모델은 종종 핵심 경쟁력이므로, 모든 내용을 공개한다면 상업적 우위를 잃게 된다. 따라서 Ora Protocol은 또 다른 기술인 opML(Optimistic Machine Learning, 낙관적 머신러닝)을 함께 적용했다.
쉽게 말해, opML은 제로노울리지 증명(ZKP)이나 기타 암호학적 방법을 이용해 모델의 결과가 올바르다는 것을 입증하면서도, 모델 자체의 세부사항을 공개하지 않는 방식이다. 이를 통해 모델의 진실성과 유효성은 유지하면서도, 동시에 비밀성과 독점성도 보호할 수 있다.
opML의 구체적인 구현과 관련 논문은 위 이미지에 나와 있으며, 기술적 세부사항의 우열은 평가하기 어렵지만, 그 기술이 가져오는 효과만 이해하면 충분하다.
이처럼 AI 오라클과 제로노울리지 증명을 통해 ‘AI 모델이 실제로 존재한다는 것’을 입증할 수 있게 되었다.
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다음 질문은, 이 AI 모델에 연동된 토큰의 소유권이 당신 것임을 어떻게 보장할 수 있느냐, 그리고 수익을 어떻게 공유할 수 있느냐는 것이다.
AI 모델을 토큰화하는 것은 IMO의 핵심이다. Ora Protocol은 ERC-7641이라는 새로운 토큰 표준을 도입하였으며, 이는 ERC-20과 호환된다.
AI 모델 개발자가 자신의 모델이 우수하다고 판단하고 암호화 시장에서 IMO를 진행하고자 한다면, 다음과 같은 절차를 밟을 것이다:
첫째, AI 모델을 특정 ERC-7641 자산과 연결하고, 스마트 컨트랙트 내에서 토큰의 총 발행량을 정의한다.
둘째, 암호화 시장의 투자자들이 해당 토큰을 매수하며, 구매한 수량에 따라 AI 모델에 대한 소유 지분(주주와 동일)을 갖게 된다.
셋째, AI 모델이 체인 상에서 작동한 후, 모델 사용료 또는 AI 생성 NFT 판매 시 로열티 등 수익이 발생하면, ERC-7641 프로토콜은 미리 컨트랙트에 수익 배분 규칙을 설정해두고, 보유 토큰 비율에 따라 자동으로 수익을 분배할 수 있다.
이 메커니즘을 통해 ERC-7641 토큰은 AI 모델과 그가 창출하는 경제적 가치, 그리고 토큰 보유자 사이를 연결하는 다리 역할을 하며, 오픈소스 AI 모델의 기여자와 투자자가 장기적인 가치를 공유할 수 있도록 한다.
따라서 ERC-7641 토큰은 내재적 수익 공유 토큰(Intrinsic RevShare Token)이라고도 불리며, AI 모델이 창출한 수익을 배분하기 위한 전용 토큰 표준으로 볼 수 있다.
결국 IMO의 전체 로직은 매우 명확하다: AI 모델 개발자는 자금 조달을 위해 모델을 토큰과 묶어 IMO를 진행하며, 구매자는 스마트 컨트랙트의 규칙에 따라 해당 AI 모델의 향후 사용 및 생성물로부터 수익을 분배받는다.
하지만 여기까지 설명하면서도 여전히 중요한 허점이 하나 남아 있다:
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어떻게 알 수 있겠는가? 체인 상에서 생성된 AI 작품들(NFT, 이미지, 영상 등)이 정말로 IMO를 진행한 해당 AI 모델에서 나온 것인지, 아니면 위조된 것이 아닌지를?
이에 대해 Ora Protocol이 제시한 해결책은 AI 생성물에 특별한 마크를 부여하고, 이를 ERC-7007으로 구현하는 것이다.
기술적 세부사항을 생략하면, ERC-7007은 AI 생성 콘텐츠의 진실성과 출처 추적 가능성을 보장하기 위해 설계된 전용 토큰 표준이라 할 수 있다.
이 표준은 블록체인 상에 AI 생성물의 메타데이터(생성에 사용된 AI 모델, 생성 시간, 조건 등)를 기록하고, 스마트 컨트랙트를 통해 검증 로직을 자동 실행한다. 개발자는 zkML 또는 opML을 사용해 특정 NFT의 AIGC 데이터가 실제로 특정 머신러닝 모델과 입력값에서 생성되었는지를 검증할 수 있다.
이를 통해 AIGC 콘텐츠의 진실성에 대한 투명성이 높아지고, 블록체인의 위변조 불가능한 특성 덕분에 일단 기록되면 변경이나 위조가 불가능해진다. 따라서 ERC-7007은 ORA 프로토콜 내에서 '검증 가능한 AI 생성 콘텐츠 토큰'(Verifiable AI-Generated Content Token)이라고도 불린다.
현재 이 표준은 오픈소스로 공개되어 있으며, 여기를 클릭하면 확인할 수 있다.
이제 우리는 IMO의 전체 로직을 완전히 이해하게 되었다:
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수익 분배 기능을 갖춘 토큰과 AI 모델을 연결해 IMO를 진행한다.
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투자자는 보유한 토큰 지분에 따라 AI 모델의 향후 사용 및 파생 작품으로부터 수익을 분배받는다.
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작품이 실제로 해당 모델에서 생성되었는지 검증하고 수익을 분배할 수 있도록, 콘텐츠의 창작 권한을 검증하는 토큰 프로토콜을 활용한다.
여전히 자산 게임이며, 완벽하지 않다
ICO에서 IMO로, AI 모델까지 토큰화 발행이 가능해짐에 따라 올해의 암호화 열기는 반드시 AI와 긴밀히 연결될 것이다.
하지만 Ora Protocol이 제시한 IMO 방식 또한 완벽하지는 않다.
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체인 외 사용 문제: IMO가 AI 모델의 체인 상 토큰화와 수익 공유를 가능하게 하더라도, 모델이 체인 외에서 사용될 경우의 수익 공유는 여전히 해결하기 어렵다. AI 모델이 블록체인이 아닌 애플리케이션에서 사용될 때, 그 수익을 어떻게 추적하고 토큰 보유자에게 분배할 것인지는 복잡한 문제다.
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시장 수요의 불확실성: 체인 상의 AI 생성 콘텐츠(NFT 등)가 창작 산업에 새로운 가능성을 제공하지만, 시장의 수요는 여전히 큰 불확실성을 지닌다. AIGC 작품의 시장 가치와 유동성, 사람들이 얼마나 지불할 의사가 있는지에 대한 답은 아직 없으며, 안정적인 AI 모델 수익 공유도 당연히 어렵다.
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수익 공유의 실제 효과: 이론상으로는 ERC-7641 토큰을 통한 수익 공유가 매력적으로 들릴 수 있다. 그러나 실제로 이 메커니즘이 얼마나 효과적이고 실현 가능한지는 시장 검증이 필요하다. 특히 블록체인 프로젝트와 토큰의 높은 변동성을 고려하면, 토큰 보유자가 실제로 얻는 수익은 크게 달라질 수 있다.
암호화 세계에서는 자산 발행을 다양한 방식으로 연출할 수 있지만, 그 자산 자체가 실제로 유용한지, 얼마나 많은 사람이 사용하는지는 거의 예측할 수 없다.
하지만 IMO와 같은 새로운 자산 발행 모델은 오픈소스 AI 모델이 토큰화를 통해 자금을 조달하고 가치를 공유할 수 있는 혁신적인 프레임워크를 제공한다는 점에서 의미가 있다.
이러한 프레임워크 자체가 이미 트렌드에 민감하면서도 긍정적인 가치를 지닌 이야기다.
완벽하지 않은 자산 게임 속에서, AI라는 강력한 트렌드를 붙잡는 것이 종종 성공으로 가는 지름길이 될 수 있다.
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