2500만 달러 펀딩을 유치한 크립토+AI 스타트업 리튜얼(Ritual): 암호학이 AI 컴퓨팅 파워와 모델을 연결하는 최적의 해법인가?
글: 케렌, Foresight News
ChatGPT과 같은 대규모 언어 모델의 등장은 AI 생태계 전반의 진화를 크게 촉진하며 새로운 패러다임과 기술 혁신을 낳고 있습니다. 그러나 모든 신기술이 급속히 발전하면서 동반되는 문제들처럼, 이러한 대규모 언어 모델 역시 데이터 프라이버시와 남용, 계산 무결성, 검열 저항성 문제는 물론 라이선스 및 중앙집중형 API, 높은 컴퓨팅 비용, 거대 기업의 독점 등의 과제를 안고 있으며, 더 나아가 AI 거버넌스와 소유권 문제까지 존재합니다.
이러한 문제들을 해결하기 위해 등장한 것이 Ritual입니다. 개방적이고 모듈화되며 주권 기반으로 실행 가능한 AI 인프라로서 설계된 Ritual은 컴퓨팅 능력을 갖춘 분산 노드 네트워크와 모델 제작자를 연결하고, 제작자들이 이 노드 위에 모델을 호스팅할 수 있도록 합니다. 사용자는 이후 통합 API를 통해 LLM뿐 아니라 기존 ML 모델까지 네트워크 상의 어떤 모델에도 접근할 수 있으며, 암호학 기반 인프라는 계산 무결성과 개인정보 보호를 보장합니다.
Ritual의 배경은?
2023년 11월, Ritual은 몇 달간의 개발 끝에 공개를 선언하며 히든 베일에서 벗어났습니다. Ritual은 암호학과 AI의 최고 원리와 기술을 융합해 누구나 개방적이고 허가 없이 AI 모델을 생성, 배포, 개선할 수 있는 시스템을 구축하려는 목표를 가지고 있습니다.
Ritual의 공식 웹사이트에는 21명의 팀원이 소개되어 있으며, 공동 창립자인 니라지 판트는 폴리체인(Polychain)의 전 일반 파트너로, 현재 27세입니다. 그는 19세 때 폴리체인에서 인턴으로 시작했으며 한 달 후 일리노이대학 어바너-샴페인 캠퍼스를 자퇴했습니다. 또한 그는 일리노이대학의 탈중앙화 시스템 연구실(Decentralized Systems Lab)에서 프라이버시 관련 연구를 수행한 바 있습니다.
또 다른 공동 창립자 아킬레쉬 포티도 폴리체인 출신으로 머신러닝, 고빈도 거래(HFT), 시스템 구축 분야에서 경험을 쌓았습니다. Ritual 팀에는 마이크로소프트 AI의 전 수석 AI 엔지니어이자 페이스북 Novi 및 Diem의 전 소프트웨어 엔지니어인 릭키 모에지니아(국경 간 결제 스타트업 Alta 창립자)를 포함하여 폴리체인, 트러스트 머신즈, 드래곤플라이, 프로토콜 랩스, dYdX 출신 멤버들도 다수 참여하고 있습니다.
Ritual은 프로젝트 공개와 함께 2500만 달러 규모의 펀딩을 완료했다고 발표했으며, 이 펀딩은 아키타입(Archetype)이 리드했고 액컴펄라이스(Accomplice), 로봇 벤처스(Robot Ventures), 도파이브(dao5), 액셀(Accel), 딜렉틱(Dilectic), 아나그램(Anagram), 아브라(Avra), 하이퍼스피어(Hypersphere) 등이 참여했습니다.
엔젤 투자자로는 코인베이스 전 CTO 발라지 스리니바산(Balaji Srinivasan), 프로토콜 랩스 연구원 니콜라 그레코(Nicola Greco), 월드코인 연구 엔지니어 DC 빌더(DC Builder), 아이겐레이어(EigenLayer) 최고 전략 책임자 칼빈 류(Calvin Liu), 모나드(Monad) 공동 창립자 키온 혼(Keone Hon), AI+암호화폐 프로젝트 모디우스 랩스(Modulus Labs)의 다니엘 쇼어(Daniel Shorr)와 라이언 차오(Ryan Cao) 등이 있습니다.
고문진도 화려합니다. NEAR 프로토콜 공동 창립자이자 '어텐션 오즈 올 유 니드(Attention Is All You Need)' 논문(Foresight News 참고: 2017년 발표, 트랜스포머 언어 모델의 기반으로 여겨지며, 궁극적으로 오늘날 다양한 GPT 모델의 근원이 됨)의 공동 저자 일리아 폴루스킨(Illia Polosukhin), 아이겐레이어 창립자 겸 파트너 스리람 칸난(Sreeram Kannan), 가운틀(Gauntlet) 창립자 겸 CEO 타룬 치트라(Tarun Chitra), 그리고 최근에는 비트맥스(BitMEX) 공동 창립자 아서 헤이스(Arthur Hayes)도 고문으로 합류했습니다.
Ritual의 아키텍처는 어떻게 되나요?
Ritual은 앱이나 프로토콜이 어떤 블록체인에서도 AI를 원활하게 통합하고, 파인튜닝(fine-tuning), 수익화, 추론 실행 등을 지원합니다. Ritual의 궁극적인 목표는 개발자가 완전히 투명한 DeFi, 자기 개선 블록체인, 자율 에이전트, 생성형 콘텐츠 등을 구축할 수 있도록 하는 것입니다.
현재 Ritual은 첫 번째 단계 제품으로 체인상에 컴퓨팅을 도입하는 경량 라이브러리 Infernet을 출시했습니다. Infernet은 AI 최적화된 탈중앙화 오라클 네트워크로, 모든 EVM 호환 체인을 지원하며 스마트 컨트랙트가 다양한 체인 내 AI 모델을 로컬에서 접근할 수 있게 해줍니다.
구체적으로, Infernet은 스마트 컨트랙트 개발자가 Infernet 노드를 통해 오프체인에서 계산을 요청하고, Infernet SDK를 통해 그 결과를 체인상의 스마트 컨트랙트에 전달할 수 있도록 합니다.
1. Infernet 노드는 경량 오프체인 클라이언트로, 요청을 감지하고 계산 작업을 수행합니다.
2. Infernet SDK의 핵심은 조정자(Coordinator)이며, 노드의 등록 및 활성화를 관리하고, 사용자가 오프체인 계산 작업의 결과를 구독(subscribe)할 수 있게 합니다. 구독은 사용자가 특정 계산 처리를 요청하는 것으로, 일회성 또는 반복 가능하며, 사용자가 구독을 시작하면 노드가 이를 수행합니다.
Infernet은 개발자가 머신러닝 추론 또는 ZK 증명과 같은 계산 집약적 작업을 오프체인으로 위임하고, 체인상 콜백을 통해 스마트 컨트랙트 내에서 출력 결과와 선택적으로 증명을 활용할 수 있다고 설명합니다.
보상 메커니즘에 대해 Ritual은 네트워크 내 다양한 참여자들—계산 제공자, 모델 제작자, 증명 제공자 등—모두에게 인센티브가 제공될 것이라고 밝혔습니다.
향후 몇 달 내 Ritual은 두 번째 단계를 출시할 예정인데, 이는 자체 주권 체인인 Ritual Chain의 론칭입니다. Ritual Chain은 맞춤형 가상 머신을 갖추고 코프로세서(검증 계산) 역할을 하며, 더욱 진보된 AI 네이티브 애플리케이션을 서비스할 예정이며, 이러한 애플리케이션은 Ritual Chain 위에 기본적으로 존재하게 됩니다. Ritual의 주권 체인에서는 ZK 기술이 확장성의 핵심 요소가 될 것입니다.
현재 Ritual에 참여하는 방법은 Infernet 노드를 운영하거나, Infernet을 활용하는 애플리케이션이나 프로토콜의 사용자가 되는 것입니다.
Ritual, EigenLayer 및 io.net과 협력해 탈중앙화 AI 가속화
지난 2월 하순, Ritual은 재스테이킹(Re-staking) 분야의 선두주자 EigenLayer와 솔라나 생태계의 AI 컴퓨팅 신예 io.net과 각각 협력한다고 발표했습니다. Ritual은 AI 네이티브 액티브 검증 서비스(AVS)를 개발 중이며, 이는 Infernet과 Ritual Chain의 여러 구성 요소를 지원할 뿐 아니라, EigenLayer 운영자들에게 새로운 AI 네이티브 기회를 제공할 것입니다. Ritual은 EigenLayer의 높은 TVL과 다양한 노드풀 덕분에 Ritual Chain과 그 기능들이 초기부터 높은 수준의 경제적 보안성과 탈중앙화를 누릴 수 있을 것이라고 강조했습니다.
아래 이미지는 EigenLayer 운영자가 모델 연산을 수행하는 예시를 보여줍니다. 컴퓨팅 접근이 가능한 EigenLayer 운영자는 리스크를 감수하고 Ritual 노드로 재스테이킹 및 등록함으로써 사용자에게 해당 연산에 대한 접근을 제공할 수 있습니다. Ritual AVS 계약은 조정자(Coordinator)로서 사용자의 계산 요청을 받으면 조정 서비스를 제공하며, 이후 Ritual 노드와 운영자가 조정자로부터 계산 요청을 받아 모델 저장소에서 해당 모델을 검색하고 추론을 수행한 후 결과를 조정자에게 반환하고, 조정자는 다시 사용자에게 최종 결과를 전달합니다. Ritual이 이러한 서비스의 수익 흐름을 통합함에 따라 재스테이킹 참여자들은 추가 수익을 얻게 됩니다.
또한 Ritual은 모델 연산의 계산 무결성을 보장할 수 있기 때문에, EigenLayer의 슬래시(slash) 메커니즘이 도입되면, Ritual에 노드로 등록한 EigenLayer 운영자는 생성된 모델 연산에 대한 증명을 제공할 수 있으며, 잘못된 추론을 생성했을 경우 예치금이 슬래시될 위험에 처하게 됩니다.
io.net과의 협력에서는, Ritual이 io.net의 탈중앙화 GPU 스택을 활용해 Ritual 네트워크를 구동함으로써 탈중앙화 AI 목표를 더욱 가속화할 예정입니다. 즉, Ritual 클라이언트는 io.net의 GPU에 로컬로 접근할 수 있게 되며, 사용자는 쉽게 모델을 실행하고 다양한 애플리케이션에 온체인 및 오프체인 서비스를 제공할 수 있게 됩니다. Ritual은 Ritual Chain이 출시되면 GPU를 운영하는 노드 클라이언트들이 체인 보호에 참여하고 AI 관련 작업 부하를 처리함으로써, io.net의 GPU 제공업체들의 수익원을 다각화하고 증가시킬 수 있을 것이라고 말합니다.
사용자가 점점 더 다양한 기능을 갖춘 모델과 노드에 접근할 수 있게 됨에 따라, Ritual은 사용자가 최적의 모델과 최고의 제공자로 라우팅될 수 있도록 할 것입니다. 이러한 기능은 시스템 효율성을 높일 뿐 아니라, 사용자가 최고 품질의 서비스를 받을 수 있도록 보장합니다. 또한, Ritual 시스템 내에서 재스테이킹한 EigenLayer 노드는 라우터 역할을 하며 매칭 엔진을 구축함으로써 시스템의 유연성과 확장성을 더욱 강화할 수 있습니다.
진정한 의미의 개방적이고 안전하며 탈중앙화된 AI 시스템을 실현하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 표준화, 인센티브 설계, 거버넌스와 같은 다양한 기술적·협업적 과제들을 해결해야 하기 때문입니다. 표준화는 서로 다른 시스템과 구성 요소가 원활히 협업할 수 있도록 하는 핵심이며, 인센티브는 우수한 노드 제공자와 사용자를 유치하는 데 필수적이며, 거버넌스는 전체 시스템의 안정적 운용과 지속 가능한 발전을 보장합니다.
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