BasedAI 심층 분석: 프라이버시와 효율성을 중시하는 대규모 언어 모델 운영 네트워크, AI 분야의 차세대 비텐서(Bittensor)인가?
작성자: TechFlow
AI 분야는 여전히 뜨겁다.
많은 프로젝트들이 자신을 AI화하려 하고 있으며, "AI를 더 잘하기 위해 도와준다"는 새로운 주장을 내세우며 AI 열풍을 타고 더 높이 날아오르기를 기대하고 있다.
하지만 과거 사이클에서 이미 가치가 발견된 대부분의 기존 프로젝트들과 함께, Bittensor 등과 같은 일부 신규 프로젝트들도 이제 더 이상 '새롭지' 않기 때문에, 우리는 여전히 실현되지 않은 가치와 서사적 잠재력을 갖춘 프로젝트를 찾아야 한다.
암호화 프로젝트가 "AI를 더 잘하기 위해 도와주는" 방식 중에서도, 프라이버시 개선은 매력적인 방향이다.
첫째, 프라이버시 보호는 탈중앙화 속 평등 개념과 본질적으로 공명하며, 둘째 프라이버시를 지키기 위해서는 제로지식 증명(zk) 및 동형 암호화(homomorphic encryption) 등의 기술이 불가피하게 사용되기 때문이다.
올바른 서사와 고난도 기술이 결합한다면, AI 프로젝트의 성공 가능성은 매우 높아진다.
그런 진지한 프로젝트에 Meme 코인의 요소까지 더해진다면, 더욱 흥미롭지 않을까?
3월 초, BasedAI라는 이름의 프로젝트가 트위터에 조용히 계정을 등록했으며, 리트윗 외에도 겨우 2개의 정식 트윗만 게시했다. 또한 웹사이트 역시 극도로 단순한데, 하나의 논문 수준 백서 외에는 아무것도 없다.
그럼에도 해외 일부 KOL들은 선제적으로 분석을 시작하며, 이 프로젝트가 다음 Bittensor가 될 가능성이 있다고 언급했다.
동시에, 그 동명의 토큰 $basedAI는 2월 말부터 가파른 상승세를 보이며, 무려 40배 이상 급등했다.
프로젝트의 논문 백서를 꼼꼼히 검토한 결과, BasedAI는 대규모 언어 모델(LLM), 제로지식 증명(ZK), 동형 암호화, 그리고 Meme 코인을 통합한 AI 프로젝트임을 확인했다.
서사적 방향성에 공감하는 동시에, 특히 컴퓨팅 자원의 할당과 다른 Meme 코인 활용을 자연스럽게 연결한 정교한 경제 설계에 감탄하지 않을 수 없다.
본 프로젝트는 아직 초기 단계에 머물러 있으므로, 이번 글에서는 BasedAI가 과연 다음 Bittensor가 될 잠재력을 지녔는지 분석해보고자 한다.
진지한 과학과 메이크의 만남
BasedAI는 정확히 무엇을 하는가?
이 질문에 답하기 전에, 먼저 BasedAI가 누구에 의해 만들어졌는지를 살펴보자.
공개된 정보에 따르면, BasedAI는 Based Labs라는 조직과 Pepecoin 창립팀이 공동으로 개발 중이며, 현재 AI 분야 대규모 언어 모델 사용 시 발생하는 프라이버시 문제를 해결하려 한다.
먼저 Based Labs는 공개 자료가 거의 없으며, 웹사이트도 매우 미스터리하게 구성되어 있고, 해커매트릭스 스타일의 기술 키워드 나열 외에는 아무것도 없다(여기 클릭). 조직 내 연구원 Sean Wellington은 BasedAI가 공개한 논문 백서의 저자이기도 하다.
구글 스칼라 자료에 따르면, Sean은 UC 버클리 출신이며, 2006년부터 정산 시스템 및 분산 데이터 관련 다수의 논문을 발표했으며, AI 및 분산 네트워크 연구에 능숙한 기술 전문가로 보인다.
반면, pepecoin은 현재 유행하는 PEPE 코인이 아니라, 2016년부터 시작된 오래된 메임(Meme)이며, 당시 자체 L1 메인넷을 보유했고, 현재는 이더리움으로 마이그레이션되었다.
즉, OG 메임이며, L1 개발 경험도 있는 팀이다.
그렇다면 한쪽은 진지한 AI 과학자이고, 다른 한쪽은 메임 팀인데, 서로 전혀 다른 분야처럼 보이는 두 그룹이 어떻게 BasedAI에서 시너지를 낼 수 있을까?
ZK와 FHE: AI 연산 효율과 프라이버시 동시 달성
메임 요소를 제외하면, BasedAI의 트위터 소개는 프로젝트의 서사적 가치를 명확히 드러낸다.
"Your prompts are your prompts." (당신의 프롬프트는 당신 것)
이는 프라이버시와 데이터 주권의 중요성을 강조하는 것으로, GPT 등 대규모 언어 모델을 사용할 때 입력하는 모든 프롬프트와 정보는 서버에 전송되며, 결국 데이터 프라이버시가 OpenAI 또는 다른 모델 제공업체에 노출된다는 의미다.
겉보기에 큰 문제가 없어 보일 수 있지만, 프라이버시 침해 우려는 존재하며, 사용자는 AI 모델 제공업체가 대화 기록을 남용하지 않겠다는 것을 무조건 신뢰해야 한다.
BasedAI 백서에 등장하는 복잡한 수학 공식과 기술 설계를 제쳐두고, BasedAI의 목표를 간단히 설명하면 다음과 같다.
대규모 언어 모델과의 대화 내용 전체를 암호화하여, 평문을 노출하지 않으면서도 모델이 계산을 수행하고, 최종적으로 오직 사용자만이 복호화 가능한 결과를 반환받는다.
이러한 효과를 구현하기 위해, 제로지식 증명(ZK)과 FHE(완전 동형 암호화)라는 두 가지 프라이버시 기술이 등장할 것임을 예측할 수 있다.
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ZK는 평문을 노출하지 않고도 어떤 주장의 진위를 입증할 수 있게 해준다.
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FHE는 암호화된 상태에서 암호화된 데이터에 대한 연산을 수행할 수 있도록 한다.
이 두 기술을 결합하면, 사용자의 프롬프트가 암호화된 형태로 AI 모델에 제출되고, 모델은 응답을 반환하지만, 그 과정에서 중간 참여자들은 질문 내용이나 답변 결과를 알 수 없게 된다.
좋아 보이지만 중요한 문제가 하나 있다. FHE 기술은 막대한 컴퓨팅 자원과 시간 소요가 크며, 효율성이 낮다.
GPT 같은 LLM은 사용자에게 빠른 결과 표시를 요구하는데, 연산 효율성과 프라이버시 보호 사이의 모순을 어떻게 해결할까?
BasedAI는 백서에서 특별히 "Cerberus Squeezing" 기술을 강조하며, 복잡한 수학 공식으로 이를 입증한다.
이 기술의 수학적 구현을 전문적으로 평가할 수는 없지만, 핵심 목적은 다음과 같이 요약할 수 있다.
FHE(완전 동형 암호화) 처리 시 암호화 데이터의 연산 효율을 최적화하여, 계산 자원을 가장 영향력 있는 부분에 집중시키고, 빠르게 결과를 도출한다.
또한 백서는 이 최적화로 인한 효율 향상을 실증 데이터로 보여준다.
Cerberus Squeezing을 적용하면, 완전 동형 암호화에 필요한 계산 단계가 거의 절반으로 줄어든다.
이제 BasedAI 사용자의 전 과정을 간략히 시뮬레이션해볼 수 있다.
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사용자가 누군가의 대화 기록을 분석해 감정을 파악하고자 하지만, 기록의 프라이버시를 보호하고 싶어 한다.
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BasedAI 플랫폼을 통해 데이터를 암호화하여 제출하고, 사용할 AI 모델(예: 감정 분석 모델)을 지정한다.
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BasedAI 네트워크의 마이너가 작업을 수신하고, 자신의 컴퓨팅 자원을 이용해 지정된 AI 모델을 실행하고 암호화된 데이터를 처리한다.
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네트워크 노드는 데이터를 복호화하지 않고 계산을 완료하고, 암호화된 결과를 사용자에게 반환한다.
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사용자는 암호화된 결과를 받고, 자신의 개인키로 복호화하여 필요한 분석 결과를 얻는다.
"두뇌", 마이너, 검증자
기술 외적으로, BasedAI 네트워크 내부에는 사용자 요구를 충족시키고 기술을 실행하는 역할들이 존재한다.
가장 먼저 소개해야 할 것은 바로 자체적으로 고안한 "두뇌(Brain)" 개념이다.
Based Labs의 "Brain"
일반적으로 AI 암호화 프로젝트는 다음과 같은 요소들을 피할 수 없다.
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마이너(Miner): 계산 작업을 수행하고, 컴퓨팅 자원을 소비
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검증자(Validator): 마이너가 수행한 작업의 정확성을 검증하고, 네트워크 내 거래 및 계산 작업의 유효성을 보장
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블록체인: 수행된 계산 및 검증 결과를 장부에 기록하고, 자체 네이티브 토큰을 통해 다양한 역할에 보상을 제공
BasedAI는 이러한 세 가지 요소 위에 추가로 "두뇌(Brain)"라는 개념을 더했다.
"마이너와 검증자의 컴퓨팅 자원을 담을 수 있는 '두뇌'가 필요하며, 이 자원들을 통해 다양한 AI 모델에 대한 계산과 작업을 수행해야 한다."
말하자면, 이 "두뇌"는 특정 계산 작업을 위한 분산 컨테이너로서, 수정된 대규모 언어 모델(LLMs)을 실행하는 데 사용된다. 각 "두뇌"는 연관시킬 마이너와 검증자를 선택할 수 있다.
이 설명이 추상적으로 느껴진다면, "두뇌"를 소유한다는 것을 "클라우드 서비스 운영 면허"를 소유한다고 이해하면 된다.
대규모 언어 모델의 암호화 계산을 위해 마이너와 검증자 그룹을 구성하고자 한다면, 반드시 운영 면허를 가져야 하며, 그 면허에는 다음 정보가 포함된다.
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사업장 위치(번호)
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영업 범위(AI를 통한 감정 분석, 문생도, 의료 보조 등)
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보유한 컴퓨팅 자원의 양과 능력
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구성한 팀원 명단
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이 활동을 통해 얻을 수 있는 보상
BasedAI의 백서에 따르면, 각 "두뇌"는 최대 256명의 검증자와 1792명의 마이너를 수용할 수 있으며, 전체 시스템은 총 1024개의 두뇌만 존재하므로, 이는 두뇌의 희소성을 더욱 부각시킨다.
마이너와 검증자가 특정 두뇌에 가입하려면 다음과 같은 절차를 따른다.
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마이너: 플랫폼에 접속하여 할당할 GPU 자원을 결정(GPU는 계산에 적합), $BASED 토큰을 예치하고 계산 작업 시작
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검증자: 플랫폼에 접속하여 할당할 CPU 자원을 결정(CPU는 검증에 적합), $BASED 토큰을 예치하고 검증 작업 시작
예치한 $BASED 토큰이 많을수록, 해당 두뇌에서의 운영 효율이 높아지고, 받는 $BASED 보상도 증가한다.
분명히, 하나의 두뇌는 일정한 권한과 조직 관계를 나타내며, 이는 토큰 및 인센티브 설계에 공간을 열어준다(후술).
하지만 이 두뇌 설계가 어디선가 본 듯하지 않은가?
Bittensor에서 서로 다른 두뇌는 특정 작업을 수행하는 서로 다른 서브넷(subnet)과 유사하다. 각 서브넷은 다른 AI 모델을 사용한다.
또한 지난 사이클에서 인기 있었던 Polkadot에서는 서로 다른 두뇌가 평행 체인(parachain)을 운영하는 여러 "슬롯(slot)"과 유사하다.
BasedAI 공식 홈페이지는 "의료 두뇌"가 작업을 수행하는 예시를 제공한다.
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환자의 의료 기록이 암호화되어 의료 두뇌에 제출되며, 진단 의견을 묻는 프롬프트 생성
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ZK와 FHE의 도움을 받아 BasedAI 네트워크 내 적절한 대규모 언어 모델이 민감한 환자 데이터를 복호화하지 않고도 응답을 생성하며, 이 과정에서 마이너와 검증자의 컴퓨팅 자원이 호출됨
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의료 제공자는 BasedAI 네트워크로부터 암호화된 출력을 수신한다. 제출한 사용자만이 결과를 복호화하여 치료 제안을 얻으며, 이 과정에서 데이터가 노출되거나 유출되지 않는다.
화려하게 꾸민 "두뇌" 권한 판매, Pepecoin에 호재
그렇다면 어떻게 하면 두뇌를 얻어 AI 모델 암호화 계산의 "운영 허가증" 권한을 획득할 수 있을까?
BasedAI는 Pepecoin과 협력하여 이 권한 판매를 독창적으로 구성하고, Meme 코인인 Pepecoin에 실제 사용 가치를 부여했다.
두뇌는 총 1024개만 존재하므로, 프로젝트 팀은 자연스럽게 NFT 민팅을 활용했다. 각 두뇌 판매 시마다 대응하는 ERC-721 토큰이 생성되며, 이는 운영 허가증으로 간주할 수 있다.
이 두뇌 NFT를 민팅하려면 Pepecoin과 관련된 두 가지 행동—Pepecoin 소각 또는 스테이킹—이 필요하다.
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소각 방식: 첫 번째 두뇌를 민팅하려면 1000개의 Pepecoin을 소각해야 함
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두뇌를 한 개씩 민팅할 때마다 다음 민팅 비용은 200 Pepecoin씩 증가
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이 방식으로 생성된 두뇌는 양도 및 거래 가능
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모든 두뇌가 소각 방식으로 획득될 경우, 총 107,563,530 Pepecoin이 영구 소각된다. (CMC 데이터에 따르면 현재 유통량은 133M이며, 이 소각이 모두 이루어진다면 공급량의 약 80%가 감소)
스테이킹 방식은 다음과 같다.
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사용자는 100,000 Pepecoin을 90일간 스테이킹해야 함
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스테이킹 후 즉시 Brain의 ERC-721 NFT가 발행됨
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이 방식으로 생성된 두뇌는 양도 불가능하지만, 점진적으로 $BASED 프로젝트 네이티브 토큰 보상을 받음
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90일 후 스테이킹 해제 가능
어느 방식을 선택하든, 더 많은 두뇌가 생성될수록 Pepecoin이 소각되거나 잠겨 있게 되며, 이는 참여 비율에 따라 달라진다.
사실상 이것은 AI 자원 배분이라기보다는, 암호화 자산 배분에 가깝다.
두뇌의 희소성과 운영으로 인한 토큰 보상 덕분에, 두뇌 생성 시 Pepecoin에 대한 수요가 크게 증가할 것이다. 스테이킹이든 소각이든, Pepecoin의 유통 공급량을 줄이며, 이론적으로 2차 시장 가격에 긍정적인 영향을 준다.
또한 ERC-721 컨트랙트 내에서 발행되고 활성화된 두뇌 수가 1024개 미만인 한, BasedAI 포털은 계속해서 두뇌를 발행할 것이다.
만약 1024개의 두뇌가 모두 배포되면, BasedAI 포털은 새로운 두뇌 생성을 허용하지 않는다.
하나의 이더리움 주소는 여러 개의 두뇌 NFT를 소유할 수 있다. BasedAI 포털은 연결된 ETH 지갑에서 소유한 모든 두뇌로부터 얻은 보상을 관리할 수 있게 한다. 활성 두뇌 소유자는 각 두뇌 당 연간 3만~8만 달러의 수익을 얻을 것으로 예상된다(공식 백서 데이터).
이러한 경제적 인센티브와 AI 및 프라이버시 서사를 바탕으로, 두뇌 정식 출시 후의 인기는 예상 가능하다.
결론
암호화 프로젝트에서 기술 자체는 목적이 아니라, 주목을 끌고 자산 배분과 흐름을 유도하는 수단일 뿐이다.
BasedAI의 두뇌 설계를 보면, 프로젝트가 "자산 배분을 어떻게 유도할 것인가"를 얼마나 잘 이해하고 있는지를 알 수 있다. 데이터 프라이버시라는 올바른 서사를 기반으로, AI 계산에 필요한 자원을 하나의 권한으로 통합하고, 이 권한의 희소성을 조성하여 자산을 유입시키고, 또 다른 Meme 코인의 소비를 촉진하는 것이다.
계산 자원은 적절히 배분되고 인센티브를 얻으며, 프로젝트의 "두뇌" 자산은 희소성과 인지도를 확보하고, Meme 코인은 유통량을 줄인다...
자산 창출 측면에서 BasedAI의 설계는 매우 숙련되고 정교하다.
하지만 모두가 알고 있으면서도 회피하고, 눈감고 넘어가는 질문들에 대해선 어떻게 답할 것인가?
얼마나 많은 사람들이 실제로 이 프라이버시 보호 대규모 언어 모델을 사용하게 될까? 얼마나 많은 AI 거대 기업들이 자사 이익에 반하는 프라이버시 보호 기술과 협력하려 할까?
아마도 그 답은 낙관적이지 못할 것이다.
하지만 지금은 서사가 바람을 타고, 투기가 한창이다.
때로 우리가 필요한 것은 정말로 갈 수 있는 길이 있는지 의심하는 것이 아니라, 바람을 타고 나아가는 것일지도 모른다.
참고자료：
X: https://twitter.com/getbasedai
웹사이트: https://www.getbased.ai/
Pepecoin: https://twitter.com/pepecoins
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