Web3의 인공지능: 왜 탈중앙화를 해야 하는가?
2024년 현재, 탈중앙화 인공지능(AI)은 암호화폐 시장 내에서 가장 역동적이며 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나로 자리 잡았다. CryptoKoryo가 제작한 Dune 대시보드에 따르면, 암호화 산업 내 관심과 투자 측면에서 AI 분야가 선두를 달리고 있다.
지능형 처리 기술과 Web3의 탈중앙화 및 사용자 중심 접근 방식을 결합함으로써, 탈중앙화 AI는 상당한 이점을 제공한다. 이러한 융합은 디지털 플랫폼의 투명성, 효율성, 적응력을 강화하며, 기업들은 AI의 분석 능력을 활용해 사용자 경험을 최적화하고 데이터 기반 통찰력을 확보할 수 있다.
본 가이드는 Web3 AI의 실제 응용 사례와 더 광범위한 영향력을 살펴보고 그 변혁적 가능성을 강조한다. 또한 BNB 체인이 개발자들에게 진정으로 강력한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 이상적인 플랫폼과 도구 세트를 어떻게 제공하는지 알아볼 것이다.
인공지능의 부상
AI 산업은 급속하고 혁신적인 성장을 겪으며 각 산업 전반과 세계 경제에 중대한 영향을 미치고 있다. 2022년 기준 AI 시장 규모는 1365.5억 달러에 달하며, 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR)이 37.3%에 이를 것으로 예상되고 있으며, 2030년에는 1.8조 달러에 이를 전망이다.
이러한 지수적 성장은 자동차, 의료, 유통, 금융, 제조 등 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 자리잡은 AI에 대한 거대 기술 기업들의 지속적인 연구, 혁신 및 막대한 투자에 의해 추진되고 있다.
AI의 변혁적 가능성은 엄청나며, 2030년까지 세계 경제에 최대 15.7조 달러를 기여할 수 있을 것으로 예측되며, 이는 중국과 인도의 현재 경제 생산량 총합을 초과하는 수치다. 이러한 성장은 생산성 향상과 소비 파급 효과에 의해 주도될 것이며, 중국과 북미 지역에서 두드러진 경제 성장이 예상된다.
AI는 이미 다양한 분야에 통합되어 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 프로세스를 최적화하며 사용자 경험을 향상시키고 있다. 자율주행차와 생명 구조 의료 장비부터 마케팅 자동화 및 사이버 보안에 이르기까지 AI의 영향력은 어디에나 존재한다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 산업 재편, 경제 성장 촉진 및 새로운 기회 창출이 기대된다.
요약하자면, 시장은 거대하고 잠재력 또한 엄청나다. 그러나 우리는 정말로 AI 시장의 잠재력을 충분히 활용하고 있는가? 중앙집중식 생태계가 AI 발전을 위한 최선의 방법일까? 함께 살펴보자.
중앙집중형 AI의 한계
중앙집중형 AI 시스템은 단일 고장 지점(SPOF)에 취약하다는 점에서 중대한 제약을 안고 있다. 모든 작업이 중앙 서버에 의존하는 경우, 어떤 장애나 침해라도 전체 시스템을 위협할 수 있다. 이 문제는 불연속적인 기능이 용납되지 않는 임무 수행이 필요한 애플리케이션에서는 특히 중요하다. 예를 들어, 의료 또는 자율주행 차량에 사용되는 중앙집중형 AI 시스템이 서버 다운타임이나 사이버 공격을 겪을 경우, 인명 피해나 막대한 재정 손실과 같은 심각한 결과를 초래할 수 있다. 단일 제어 지점에 대한 의존성은 중앙집중형 AI 시스템을 본질적으로 취약하게 만들며, 시스템 장애에 쉽게 노출된다.
확장성과 효율성 역시 중앙집중형 AI의 주요 과제다. AI 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 중앙집중형 시스템은 증가하는 부하를 감당하기 어려울 수 있다. 이로 인해 성능 병목 현상, 지연, 사용자 경험 저하가 발생할 수 있다. 중앙집중형 아키텍처에서는 대규모 데이터셋 처리 및 복잡한 알고리즘 실행의 부담이 단일 코어 또는 제한된 자원 집합에 집중되기 때문에 비효율성과 속도 저하가 발생할 수 있다.
데이터 프라이버시와 보안 또한 중앙집중형 AI의 또 다른 핵심 제약사항이다. 중앙집중형 시스템은 데이터를 중앙 허브로 지속적으로 전송하여 처리해야 하므로 전송 및 저장 과정에서 무단 접근의 위험이 증가한다. 이러한 집중화는 중앙 서버 한 곳만 침해해도 대량의 민감한 정보가 노출될 수 있기 때문에 사이버 공격의 주요 표적이 된다.
AI 독점은 위험하고 오류를 유발할 수 있다
OpenAI 내부의 권력 다툼에서 전략적으로 입지를 다진 마이크로소프트의 사례처럼, AI 독점의 부상은 여러 중대한 문제를 제기한다. 이러한 독점은 혁신을 억제하고 협업을 방해하며 궁극적으로 사용자에게는 비용 상승과 기술 질 저하라는 결과를 초래할 수 있다.
少数大公司内部人工智能能力的整合可能会造成孤立的隔阂，从而限制技术进步和经济增长。 此外，垄断环境会限制竞争，使新兴企业难以蓬勃发展，并可能导致决策偏见和创新有限。
또한, 훈련 데이터 출처가 다양하지 않으면 AI 모델이 본질적으로 편향되고 오류가 많은 데이터를 대량으로 사용할 수 있다. 구글이 출시한 인물 이미지를 생성하는 AI 도구 Gemini는 충분한 테스트 없이 출시된 이후 논란에 휩싸였다. 출시 직후, Gemini는 1800년대의 다인종 여성 미국 상원의원과 같은 역사적으로 부정확한 이미지를 생성했다는 비판을 받으며 소셜 미디어에서 즉각적인 비난을 받았다.
탈중앙화 AI의 필요성
탈중앙화 AI는 투명성, 프라이버시, 회복력을 증진시킬 수 있다. 중앙 기관에 대한 요구를 제거함으로써, 탈중앙화 AI는 권력과 통제가 단일 실체에 집중되는 것을 방지하여 독점적 지배와 시스템적 장애의 위험을 줄인다.
이 모델은 데이터를 네트워크상에 분산함으로써 보안을 강화하고 무단 접근 및 단일 고장 지점의 위험을 최소화한다. 또한 탈중앙화 AI는 다양한 노드들이 기여하고 공동 작업할 수 있도록 함으로써 집단 지성을 활용하고 더욱 적응력 있고 탄력적인 AI 시스템을 실현함으로써 혁신과 협업을 촉진한다.
탈중앙화 AI의 장점
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보안 및 프라이버시: 탈중앙화 AI 시스템은 데이터 프라이버시와 보안을 강화한다. 데이터는 로컬에서 처리되며 네트워크에 분산되어 있어 유출 및 무단 접근 위험이 낮아진다. 블록체인 기술은 불변의 보안 계층을 추가하여 데이터와 모델의 무결성을 보장한다.
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확장성과 효율성: 탈중앙화 AI는 더 높은 확장성을 제공한다. 노드 네트워크를 활용함으로써, 이러한 시스템은 필요에 따라 조정되고 확장되며, 병렬 처리를 통해 전체 용량과 성능을 향상시키면서도 특정 구성 요소에 과부하를 주지 않는다.
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투명성과 책임성: 합의 메커니즘과 분산 알고리즘에 의해 관리되는 탈중앙화 AI 시스템은 본질적으로 투명성을 촉진한다. 사용자와 개발자는 AI 프로세스를 면밀히 검토하고 검증할 수 있으므로 신뢰와 책임성이 형성된다.
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편향 감소 및 공정한 결과: 다양한 데이터 입력과 분산된 의사결정을 활용함으로써 탈중앙화 AI는 편향을 줄이고 더욱 균형 잡히고 공정한 결과를 도출할 수 있다. 암호 기반 검증과 증명은 AI 모델 출력이 조작에 저항력 있고 신뢰할 수 있음을 보장한다.
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경제적·사회적 영향: 탈중앙화 AI는 AI 기술 접근을 더욱 민주화하여 소규모 참여자의 진입 장벽을 낮추고 공정한 접근을 촉진한다. 이는 공정한 경쟁 환경을 조성하여 혁신을 유도하며, AI의 이익이 사회 전반에 고르게 분배되도록 한다. 또한 탈중앙화 AI는 중앙화된 실체가 대규모 감시와 조작을 수행하는 것을 억제하여 개인의 이익을 보호할 수 있다.
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탈중앙화 거버넌스: 탈중앙화 자율조직(DAO)은 투명하고 민주적인 거버넌스 구조를 제공함으로써 탈중앙화 AI에 크게 기여한다. DAO에서는 프로젝트 거버넌스가 토큰을 통해 관리되며, 토큰 보유자들이 제안, 투표, 변경 시행이 가능하다. 이는 의사결정 권한이 모든 이해관계자들 사이에 분산되어 포용성과 협업을 촉진한다. 포괄적인 생태계는 오픈소스 개발을 장려하며, 다양한 배경을 가진 개발자와 연구자들이 기여할 수 있어 시스템의 완전성과 포용성이 강화된다. 소규모 기업과 개인도 참여할 수 있어 혁신이 촉진되고 다양한 관점이 반영된다.
탈중앙화 AI의 미래
블록체인 기술을 활용한 탈중앙화 AI는 현재 AI 개발을 주도하는 중앙집중적 통제 지점을 제거할 것이다. 이 전환은 AI 자원 접근을 민주화하여 소규모 조직 및 개인 개발자 등 보다 광범위한 참여자가 AI 발전에 기여하고 그 혜택을 누릴 수 있게 할 것이다.
기술 거대 기업의 독점을 해소함으로써, 탈중앙화 AI는 더욱 경쟁적이고 다양화된 생태계를 조성하여 혁신을 촉진하고, AI 기술의 발전이 더 넓은 사회적 요구를 충족하도록 보장할 것이다.
또한, 탈중앙화 AI는 데이터 프라이버시와 보안을 혁신할 것이다. 로컬 데이터 처리를 가능하게 하고 암호화된 데이터를 이용한 AI 연산을 활용함으로써, 이러한 시스템은 데이터 유출 및 무단 접근과 관련된 위험을 크게 줄일 것이다. 이 접근법은 사용자가 개인정보에 대한 통제권을 유지하게 하여 AI 시스템에 대한 신뢰를 강화한다.
엣지 컴퓨팅의 통합은 데이터 처리가 데이터 원천에 더 가까운 곳에서 이루어지도록 하여 탈중앙화 AI를 더욱 강화할 것이다. 이는 지연을 줄이고 대역폭 사용을 감소시키며 실시간 AI 애플리케이션을 지원할 수 있으며, 자율주행 및 스마트 도시 인프라와 같은 시나리오에서 매우 중요하다.
마지막으로, 탈중앙화 AI는 연합 학습(Federated Learning) 및 기타 분산 학습 기술을 활용하여 협업 지능을 촉진할 것이다. AI 모델은 전 세계 다양한 데이터 세트로부터 학습할 수 있어 더욱 강력하고 공정한 결과를 도출할 수 있다. 이러한 집단적 AI 훈련 방식은 AI 시스템을 더욱 정확하고 문화적으로 민감하게 만들 것이다. 또한 DAO의 부상은 AI 프로젝트에 새로운 거버넌스 프레임워크를 제공하여 이해관계자들이 투명하고 민주적인 방식으로 의사결정을 할 수 있도록 할 것이다.
이러한 추세가 지속됨에 따라, 탈중앙화 AI의 미래는 향상된 보안성, 더 큰 포용성, 그리고 AI의 이익이 사회에 더욱 공정하게 분배되는 특징을 갖게 될 것이다.
BNB 체인: 탈중앙화 AI를 위한 이상적 플랫폼
BNB 체인은 BNB 스마트 체인(BSC), opBNB, BNB 그린필드로 구성된 강력한 인프라와 멀티 체인 아키텍처를 바탕으로 탈중앙화 AI를 위한 이상적인 플랫폼을 제공한다. BSC는 EVM 호환성, 지분 증명(PoS) 합의 모델을 제공하며 낮은 트랜잭션 비용으로 초당 최대 5,000건의 트랜잭션을 처리할 수 있다. 이 인프라는 AI 애플리케이션에 필수적인 대용량 및 고속 트랜잭션을 지원하며, 이더리움 기반 DApp과의 호환성 덕분에 배포 속도가 빨라진다. 빠른 블록 최종성과 병렬 EVM의 잠재력은 트랜잭션 실행을 더욱 강화하여 BSC를 AI 개발을 위한 안전하고 효율적이며 확장 가능한 기반이 되게 한다.
opBNB는 낙관적 롤업(optimistic rollup) 기술을 사용하는 레이어 2 솔루션으로, 확장성을 크게 향상시키고 가스 비용을 낮춘다. opBNB는 초당 최대 10,000건의 트랜잭션 속도를 제공하며 수수료가 극히 낮아, 빠른 데이터 처리와 낮은 지연이 필요한 고성능 AI 애플리케이션에 이상적이다.
BNB 그린필드는 대량의 데이터를 관리하고 프라이버시 및 보안을 강화하는 데 중요한 탈중앙화되고 안전한 데이터 저장소를 제공함으로써 이를 보완한다. 사용자 중심 모델은 세밀한 데이터 접근 제어를 가능하게 하여 AI 개발이 윤리적 기준을 준수하고 데이터 보호 규정을 따르도록 보장한다. BNB 체인의 이러한 구성 요소들은 함께 작용하여 탈중앙화 AI 혁신과 배포를 위한 종합적이고 확장 가능하며 안전한 환경을 조성한다.
BNB 체인 생태계는 사용자 상호작용, 콘텐츠 생성, 데이터 관리, 개발자 리소스를 향상시키는 혁신적인 AI 프로젝트들의 중심지이다.
다음은 간략한 개요이다:
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AI 에이전트:
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MyShell: 다양한 모델과 API를 지원하는 개방형 개발 환경을 통해 AI 네이티브 애플리케이션의 발견, 생성, 스테이킹을 강화한다. 고급 개발자와 초보자 모두를 만족시키며, AI 애플리케이션을 게시하고 관리할 수 있는 앱 스토어를 제공하고, 생태계 기여자 모두에게 투명한 보상 분배 시스템을 제공한다.
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ChainGPT: 스마트 계약 생성, NFT 제작, 암호화 거래 모델, 체인상 데이터 분석 도구를 제공한다. 이 플랫폼은 실시간 업데이트, SDK 및 API 서비스를 제공하며, 고급 도구 접근, 스테이킹 풀, DAO 투표를 위한 $CGPT 토큰을 제공한다.
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콘텐츠 생성:
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NFPrompt: 사용자가 자신의 상상력이 담긴 작품을 만들고, 소유하며, 소셜화하고 수익화할 수 있는 UGC(사용자 생성 콘텐츠) 플랫폼이다. Web3 기술을 활용하여 일반 사용자를 콘텐츠 제작자로 전환하고, AI 생성 예술의 소유권을 검증 가능하게 한다.
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StoryChain: AI를 활용해 몰입형 인터랙티브 스토리를 제작하는 혁신적인 플랫폼으로, 디지털 스토리텔링의 경계를 확장한다.
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스마트 봇:
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Web3go: 탈중앙화 AI를 위한 데이터 전처리 레이어를 구축하는 데이터 인텔리전스 네트워크로, 블록체인 기술을 통해 데이터 흐름과 AI 에이전트 개발을 강화한다. Web3Go는 데이터 수집 및 전파를 위한 접근 가능한 인프라를 구축하고, 사용자 참여와 네트워크 개선을 장려한다.
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데이터 관리 및 처리:
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Glacier Network: AI 애플리케이션을 위해 확장 가능하고 모듈화된 블록체인 인프라를 제공하며, 데이터 저장, 색인, 처리에 중점을 둔다. 또한 Glacier Network는 GameFi 및 SocialFi 개발자들을 위해 블록체인 앱 내 게임 메타데이터와 소셜 연결을 관리할 수 있는 도구를 제공한다.
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Web3go xData: opBNB 상의 데이터 라벨링 서비스로, AI를 활용해 데이터 처리를 간소화하고 자동화하여 데이터 관리를 더욱 효율적이고 신뢰성 있게 만든다.
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인프라 서비스:
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NetMind: 유휴 GPU를 활용해 AI 모델을 위한 글로벌 컴퓨팅 파워 네트워크를 구축하며, 대규모 분산 컴퓨팅 플랫폼을 제공한다. 다양한 자원을 그리드 및 자율 컴퓨팅 스케줄링과 부하 분산 기술과 결합하여 AI 모델 개발을 보다 경제적이고 효율적으로 만든다.
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Aggregata: 모델, 벡터 데이터베이스, 파이프라인, 환경, 가중치 등을 포함하여 AI 데이터의 정의를 확장함으로써 AI를 혁신하려 한다. 이 접근법은 속도, 효율성, 단순성, 탈중앙화를 통해 데이터 흐름을 강화하며, AI 혁신을 위한 포괄적인 데이터 인프라를 제공한다.
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개발자 도구:
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Aspecta: 현재 인큐베이션 단계에 있으며, 개발자 도구와 리소스를 혁신하여 개발자들이 더욱 선진적이고 효율적인 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 할 것이다.
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CodexField: 개발자들이 혁신적인 AI 솔루션을 구축하고 배포할 수 있도록 필요한 도구를 제공하며, 역동적인 기술 발전 생태계를 육성한다.
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ZKML:
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zkPass: BSC 상의 획기적인 프로젝트로, 제로 난이도 증명(ZKP)을 활용해 AI 모델의 프라이버시와 보안을 강화한다.
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BAS: BNB 생태계 내 정보 검증을 위한 증명을 생성하며, 체인상 및 체인외 검증을 지원한다. 사용자는 Greenfield에 증명을 저장하여 데이터 프라이버시와 통제권을 보장할 수 있다. BAS는 체인외 데이터 검증 수요를 해결함으로써 Web3 생태계 내에서 소유권 주장, 데이터 프라이버시, 접근 제어 및 데이터 자산화를 실현한다.
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마무리하며
블록체인 기술로 지원되는 탈중앙화 AI는 보안성, 프라이버시, 확장성을 강화하면서 접근을 민주화하고 혁신을 촉진한다. 중앙집중화 위험을 줄이고 투명성을 높이며 강력하고 공정한 AI 시스템을 보장한다. 다양한 기여와 공정한 AI 수익을 통해 산업 성장과 경제 발전을 추진한다. BNB 체인과 같은 플랫폼은 개발자들이 획기적인 탈중앙화 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 이상적인 생태계와 도구를 제공한다.
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