AIOZ W3AI 해석: 공유형 컴퓨팅 파워와 AI를 서비스로 제공하는 '이중 레이어 구조', 담론 전환 후 어떤 새로운 플레이 방식이 등장할까?
글: TechFlow
5월 7일, 빗썸(Bithumb)은 AI 프로젝트 AIOZ와 NEAR의 원화 거래쌍을 신규 상장했다. NEAR는 잘 알려진 오랜 기간 운영된 L1 블록체인이지만, AIOZ Network는 다소 생소한 이름이다. 이전에는 주로 저장 및 스트리밍 서비스에 집중했던 AIOZ Network는 이제 자체적으로 축적한 사업 역량을 바탕으로 점차 AI 서비스(AI as a Service) 및 컴퓨팅 파워 공유 비즈니스로 전환하고 있으며, 최근에는 탈중앙화된 AI 프로젝트인 W3AI의 백서를 발표했다.
AI 분야는 점점 더 치열해지고 있으며, 유동성과 관심이 극도로 부족한 시장에서 기존 프로젝트들이 어떤 새로운 방식으로 경쟁력을 갖추고 자리를 잡을 수 있을까?
본 백서의 내용이 다소 복잡하기 때문에, TechFlow는 독자들이 AIOZ W3AI 프로젝트의 기술적 특징과 구현 방식을 빠르게 이해할 수 있도록 내용을 면밀히 분석했다.
물결 속에서, AIOZ가 AI 시장 진출을 노리는 기회
AIOZ는 새로운 프로젝트는 아니지만, AI로의 전환은 자연스러운 흐름이다.
AIOZ Network는 과거 Ethereum과 Cosmos 간 상호 운용성을 갖춘 레이어-1 네트워크였으며, 전 세계 12만 개 이상의 노드로 구성된 AIOZ DePIN을 통해 컴퓨팅 리소스를 제공한다. 이는 AI 처리 속도, 빠른 반복 개발, 확장성, 네트워크 보안성을 지원하며, 프로젝트가 서사적 전환을 꾀할 수 있는 핵심 자원이다.
또한 외부 환경 측면에서 보면, AI의 발전은 대규모 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪는 중앙집중형 클라우드 컴퓨팅 솔루션으로 인해 확장성이 제한되고 사용 비용이 높아지는 문제에 직면해 있다. 게다가 최종 데이터 통제권이 사용자가 아닌 중앙화된 공급업체에 있기 때문에 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려도 커지고 있다.
게다가 최첨단 AI 리소스 접근 장벽이 매우 높아 소규모 기업이나 개인들의 참여가 제한되며, 이는 혁신의 발전을 저해한다. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 이러한 문제의 해결책으로, 데이터 소스 근처에서 서비스를 제공함으로써 애플리케이션이 엣지 측에서 실행되어 더 빠른 네트워크 응답을 가능하게 한다. 데이터가 로컬 노드에서 처리되기 때문에 중심 서버까지 장거리 전송이 필요 없으며, 자연스럽게 데이터 유출 위험도 줄어든다. 전 세계에 걸쳐 분포된 AIOZ DePIN의 엣지 컴퓨팅 노드를 기반으로, AIOZ는 대규모로 AI 분야에 진출할 자신감을 갖게 되었다.
현재 AIOZ Network가 운영 중인 노드 데이터
W3AI: DePIN + AI as a Service의 ‘이중 계층 구조’
AI 분야로의 전환에서 AIOZ의 중요한 전략은 바로 W3AI — 인프라와 애플리케이션을 아우르는 이중 계층 구조다.
이중 계층 구조는 AIOZ W3AI 프로젝트의 핵심으로, AI 컴퓨팅이 직면한 확장성, 비용 효율성, 사용자 개인정보 보호 등의 기본적인 문제들을 혁신적인 방식으로 해결한다.
이 아키텍처는 전체 네트워크 운영을 두 가지 주요 계층으로 나눈다. 즉, 인프라 계층(W3AI Infrastructure)과 애플리케이션 계층(W3AI Application)으로, 각각 고유한 기능과 역할을 수행하며 전체 네트워크의 효율적 작동을 함께 지원한다.
기반 시설 계층(W3AI Infrastructure) — 네트워크의 초석
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전 세계에 분포된 AIOZ DePIN的人工 노드
AIOZ W3AI의 기반은 전 세계적으로 분포된 대규모 분산형 엣지 컴퓨팅 노드들이다. 사용자들은 저장 공간뿐 아니라 CPU 및 GPU 등 컴퓨팅 자원을 기여하여 탈중앙화된 동력원을 형성한다. 멀티그래프 토폴로지(Multigraph topology)는 AIOZ DePIN 간 효율적인 통신 경로를 보장하여 통신 비용을 최소화하고 처리 속도를 높인다. 이러한 노드들은 분산 컴퓨팅 방식을 통해 협업하며, 공동으로 AI 모델을 훈련시키고 실행한다. 이를 통해 AIOZ W3AI 플랫폼은 분산된 컴퓨팅 자원을 효과적으로 활용하여 AI 애플리케이션의 비용 절감과 효율성 향상은 물론 데이터 프라이버시 보호도 강화한다. 이러한 분산 방식은 서버 병목 현상의 위험을 크게 줄이며, 단일 지점의 통제를 제거함으로써 사용자 개인정보를 더욱 보호한다.
AIOZ 노드 네트워크로 구동되는 W3AI 탈중앙화 컴퓨팅 인프라. 보라색 영역은 스토리지 노드 분포, 파란색 영역은 컴퓨팅 노드 분포를 나타낸다.
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데이터 처리 및 저장
AIOZ W3S를 통해 데이터는 전 세계 여러 지리적 위치에 분산된 노드들에 안전하게 저장됨으로써 데이터 보안성은 강화되고 처리 응답 속도 또한 향상된다.
분산 파일 시스템인 AIOZ IPFS와 암호화 기술을 사용해 노드에 저장된 데이터를 보호하여 무단 접근 및 데이터 유출을 방지한다.
유연한 애플리케이션 계층(W3AI Application)
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Web3 AI 플랫폼이 제공하는 AI as a Service
AI as a Service(AIaaS)란 AI 기술을 온라인 서비스 형태로 사용자에게 제공하는 모델을 말하며, 기업이나 개인이 고비용 없이도 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있게 해준다.
예를 들어, 전자상거래 사업자가 고객의 구매 이력과 소비 행동을 분석해 맞춤형 쇼핑 추천을 제공하고자 할 때, AI 기술을 이용해 데이터를 수집·분석하여 판매 전략을 도출할 수 있는데, 이것이 바로 전자상거래 분야에서의 AI as a Service 적용 사례다.
구체적인 제품 형태로 보면, W3AI는 단순화된 AI 훈련 워크플로우와 직관적인 UI/UX를 제공하며, 사용자 인터페이스와 API를 통해 개발자가 쉽게 W3AI 서비스에 접속하고 AI 모델을 개발·배포할 수 있도록 지원한다. 이 계층은 사용자 경험과 서비스 접근성에 초점을 맞추고 있으며, 머신러닝, 딥러닝, 뉴럴 네트워크 등 다양한 AI as a Service를 통합하여 사용자가 필요에 따라 다양한 서비스와 도구를 선택할 수 있도록 한다.
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모델 훈련 및 추론(Inference)
W3AI 플랫폼은 탈중앙화된 환경에서의 모델 훈련 및 추론을 지원한다. W3AI Training (AIOZ W3AI Infrastructure)은 연합학습(Federated Learning) 및 동형암호(Homomorphic Encryption) 기술을 활용하여 다수의 엣지 컴퓨팅 노드(DePINs)가 자체 데이터를 공유하지 않으면서도 공동의 AI 모델을 협력하여 훈련할 수 있도록 하며, 모델 훈련 성능을 높이면서 동시에 데이터 프라이버시도 보호한다. 훈련된 모델을 엣지 AIOZ DePIN에서 실행함으로써 데이터 소스 근처에 AI를 배치한다. W3S 기술을 기반으로 하는 W3AI 추론 (AIOZ W3S Infrastructure)은 사용자가 자신의 데이터셋을 업로드해 모델을 훈련하거나, 플랫폼에 이미 존재하는 모델을 사용해 데이터 분석 및 예측을 수행할 수 있도록 지원한다.
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탈중앙화된 W3AI 마켓플레이스 및 인센티브 메커니즘
애플리케이션 계층은 사용자들에게 탈중앙화된 마켓플레이스인 AIOZ AI dApp Store와 AI Model & Dataset Marketplace를 제공하여, 개인 사용자 및 기업 조직이 자유롭게 AI 데이터셋과 모델을 기여하거나 판매하고, 혁신적인 AI 애플리케이션을 개발·배포하며, 자신의 기여를 토큰 보상으로 전환할 수 있도록 한다.
AIOZ W3AI의 이중 계층 구조
‘이중 계층 구조’ 사이를 가로지르는 ‘지능형 라우팅(Artificial Intelligence Routing)’
아키텍처가 완성된 동시에, 두 계층 간에 처리해야 할 논리 리소스와 작업 데이터 역시 적지 않다. 이에 W3AI는 지능형 라우팅을 도입하여 각 작업을 동적으로 최적화하고, 전체 시스템의 운영 효율을 높였다.
인프라 계층에서는 지능형 라우팅이 컴퓨팅 수요와 노드의 현재 부하 상태를 계산하여 작업을 동적으로 할당함으로써 각 노드가 능력과 실시간 네트워크 상태에 따라 적절한 작업에 참여할 수 있도록 한다. 동시에 노드의 건강 상태를 모니터링하여 잠재적 노드 오류나 성능 병목을 조기에 발견하고 처리함으로써 단일 지점 오류가 전체 효율에 미치는 영향을 방지한다.
애플리케이션 계층에서는 지능형 라우팅을 통해 사용자 요청에 빠르게 응답하고, 실시간으로 데이터 흐름 및 처리 전략을 조정할 수 있다. 또한 사용자의 정확한 위치와 요구사항에 따라 가장 적합한 노드를 지능적으로 할당할 수 있으며, 대규모 고병렬 작업 시 AI 라우팅 아키텍처는 작업을 지능적으로 스케줄링하고 최적화하여, 애플리케이션 계층이 복잡한 AI 모델과 빅데이터 분석을 처리할 수 있도록 지원한다.
백서에서는 라우팅의 구체적 구현을 설명하기 위해 다수의 복잡한 수식을 제시하고 있으며, 관심 있는 독자는 백서 파일을 참고할 수 있다.
지능형 라우팅이 AIOZ DePIN 노드에 작업을 할당하는 전송 경로. 녹색은 연결된 노드를, 파란색은 낮은 신뢰도로 인해 연결이 생략된 부분을 나타낸다.
워크플로우: AI 작업이 실제로 실행되는 사례
풍부한 인프라 아키텍처를 갖춘 W3AI는 어떻게 워크플로우를 진행할까? 데이터 입력부터 결과 출력까지, W3AI의 작업 흐름은 다음과 같은 완전한 탈중앙화 운영 모델을 보여준다: 출력 암호화 → 작업 분할 및 할당 → 계산 작업 및 저장 수행 → 계산 완료 후 컨테이너에 수집 → 사용자가 복호화된 결과 수신.
위 과정을 간단한 단계로 세분화하면 다음과 같다:
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먼저, 사용자가 업로드한 데이터는 플랫폼에 진입하기 전에 먼저 동형 암호화를 거쳐 처리 전 과정에서 데이터의 보안성을 확보한다 — 데이터 입력 및 암호화;
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암호화된 데이터는 작업 요구사항에 따라 여러 작은 조각으로 분할되며, 각 작업은 가장 적합한 노드에 할당된다 — 작업 분할 및 할당;
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선정된 노드는 AI 모델 훈련 또는 데이터 분석과 같은 구체적인 계산 작업을 수행하며 관련 데이터 저장도 담당한다 — 계산 및 저장 실행;
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작업 완료 후 결과는 다시 암호화되어 변환된 컨테이너에 저장되며, 최종 사용자의 조회를 기다린다 — 결과 수집 및 암호화;
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허가받은 사용자만 최종 결과에 접근할 수 있으며, 출력 전에 동형 복호화가 수행된다 — 결과 복호화 및 출력
W3AI의 워크플로우 아키텍처
이러한 프로세스를 통해 W3AI는 처리 효율성을 높이는 동시에 유연성과 확장성, 데이터 보안 및 프라이버시를 모두 확보하며, 시스템 자원 활용을 최적화하고 인건비를 줄이며 운영 비용을 낮춘다.
생태계 전체를 둘러싼 토큰 이코노미
$AIOZ는 AIOZ W3AI 생태계 전체를 연결하는 중요한 요소다. AI as a Service 및 컴퓨팅 파워 공유 비즈니스의 등장으로 인해 이 토큰은 더 많은 활용처와 가치 포획 기회를 얻게 되었다.
데이터 거래 및 기여 인센티브
$AIOZ는 컴퓨팅 파워와 저장 공간을 제공하는 사용자들에게 보상을 지급하여 네트워크의 안정적인 운영을 보장한다. 플랫폼 내 마켓플레이스에서는 사용자가 $AIOZ로 다양한 AI as a Service를 구매하거나 AI 모델 및 데이터셋을 매매할 수 있다. 또한 토큰 보유자는 네트워크 거버넌스에 참여하여 생태계의 다음 단계 발전 방향을 결정하는 투표에 참여할 수 있다.
생태계 유지 운영
사용자들이 $AIOZ로 지불하는 거래 수수료 일부는 AIOZ 네트워크 운영 및 재무 유지에 사용되어 플랫폼의 지속적인 관리 및 발전을 보장한다. 나머지 일부는 소각되어 토큰 공급 조절 및 인플레이션 완화에 기여하며, 이러한 정교하게 설계된 토큰 순환 구조는 혁신을 장려하고 참여를 보상하며 AIOZ W3AI 생태계의 지속적인 발전을 추진한다.
W3AI 생태계 내 토큰 흐름
마무리하며
AI로 전환하는 탈중앙화 프로젝트로서 AIOZ W3AI는 기술 자원과 운영 메커니즘 측면에서 천연적인 이점을 가지고 있으며, 기술 및 개념적으로 상당한 잠재력을 보여주고 있다. 이는 사용자에게 더 안전하고, 유연하며 효율적인 컴퓨팅 서비스와 흥미로운 생태계 경험을 제공할 수 있다. 하지만 동시에 W3AI는 중앙화된 AI 솔루션에 대한 시장의 인식과 신뢰가 아직 충분히 성숙되지 않았으며, 높은 기준의 운영 모드에서 비용이 과도하게 발생할 수 있다는 문제에도 직면해 있다.
현재의 백서는 여전히 초기 단계에서 작성된 청사진에 가깝다. 미래를 위한 준비는 되었지만 실제 구현과 실행은 아직 이루어지지 않았으며, 얼마나 많은 사람들이 실제로 사용하게 될지, 또 다른 보안 및 기술적 문제가 없는지 여부는 시장의 검증을 받아야 할 것이다.
그럼에도 불구하고, 관련성이 높은 비즈니스 영역에서 서사를 따르며 적극적으로 전환하는 것은 Web3 프로젝트의 올바른 태도라고 할 수 있다. 새롭고 오래된 프로젝트들이 한데 모여 AI 열풍을 일으키고 있지만, 그 무대 아래의 암호화폐 사용자들이 티켓 값을 회수할 수 있을지는 결국 시간이 답을 줄 것이다.
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