Marlin 단평: MEV, 오라클, ZK 등 인기 있는 내러티브를 모두 아우르는가?
글: Haotian
MEV, 오라클(Oracle), 제로노식 증명(ZK), 심지어 AI 등 인기 있는 스토리라인 전반에 걸쳐 두각을 나타내는 @MarlinProtocol을 어떻게 바라봐야 할까? 이번 라운드에는 오래된 프로젝트가 새로운 활력을 얻는 사례가 많으며, Marlin은 초기부터 상위 계층의 '탈중앙화 노드 성능 강화 서비스'를 지향했다. 이더리움 AVS(Actively Validated Services)의 새로운 스토리텔링은 체인 상위 레이어의 노드 운영 역량이 '상품화'되어 패키징될 경우 다양한 스토리텔링이 파생될 수 있음을 보여준다. 다음은 필자의 간단한 관찰이다.
1) 이더리움 AVS 노드 네트워크를 '상품화'하여 패키징하는 본질은 이더리움 검증자(Vvalidators) 운영자를 위한 역량 강화이며, 따라서 AVS는 탈중앙화 오라클, 시퀀서(Sequencer) 등 여러 확장 비즈니스를 수용할 수 있다. Marlin의 공식 포지셔닝은 신뢰 기반의 코프로세서(co-processor)로서 TEE(Trusted Execution Environment, 신뢰 실행 환경), ZK(제로노식 증명) 등의 기술을 지원하며 SDK 및 API를 기반으로 개발자에게 탈중앙화 컴퓨팅 솔루션을 제공한다.
간단히 말해, Marlin은 TEE와 ZK를 지원하는 탈중앙화 분산 노드 네트워크 시스템으로, 오라클(Oracle), ZK Prover 시스템, AI(인공지능) 등 다양한 애플리케이션 시나리오에 노드의 컴퓨팅 파워와 저장 공간 등의 네트워크 리소스를 제공할 수 있다.
Marlin의 핵심 기술적 기반은 신뢰성과 운영 능력이 뛰어나며 업무 부하 범위가 넓은 노드 네트워크에 있으며, SDK와 API를 통해 다양한 서비스를 패키징하고 외부로 제공할 수 있다. 노드 자체의 운영 서비스 범위는 어느 정도 그 비즈니스 커버리지와 동일하다고 볼 수 있다.
2) 어떤 비즈니스 서비스 시나리오로 확장할 수 있을까? 아래에서 Marlin은 Oyster 네트워크 서비스 소개 트윗을 통해 몇 가지 방향을 언급했다:
1. 안전한 ZK 증명 생성(Secure ZK proof generation): Oyster 시스템을 활용하면 ZK 애플리케이션 및 사용자는 증명 생성 작업을 Marlin의 보안 에너클레이브(Enclaves)에 위임(delegate)할 수 있다. Marlin의 분산 노드는 자체적으로 TEE 실행 환경을 갖추고 있어, 실행 환경 내에서 에너클레이브 공간을 격리하여 ZK 증명을 생성할 수 있다.
2. Web3 게이트웨이(Web3 getaway): 웹2에서 웹3로 가는 안전한 게이트웨이 역할을 하며, 전통적인 웹2 애플리케이션이 신뢰할 수 있는 웹3 접근 입구를 확보하도록 도와주고, 사용자 진입 장벽을 낮춘다. 브라우저가 지닌 결함(예: 저장, RPC 인터페이스, 인덱서(indexer), 릴레이 서비스, 신원 인증 및 권한 부여 등)을 보완한다.
3. 탈중앙화 프론트엔드(Decentralized Frontends): 웹3 앱에 분산 스토리지를 기반으로 한 탈중앙화 프론트엔드 서비스를 제공하여, AWS 같은 중앙 집중형 클라우드 서비스 다운타임으로 인한 서비스 중단 사태를 방지하고 제품의 서비스 기능 상실을 막는다.
4. 오라클(Oracles): Oyster 시스템의 분산 노드는 다수의 데이터 소스 오라클 정보를 수집하고, 노드 내 에너클레이브의 보안 환경을 활용해 가격을 신속하게 계산하고 업데이트함으로써 경쟁력 있는 오라클 서비스를 제공할 수 있다.
5. 탈중앙화 AI(Decentralized AI): 대규모 AI 모델 훈련이 점점 중요해지는 지금, TEE 기반의 신뢰 실행 환경 코프로세서는 AI 모델 훈련에 안전하고 프라이버시가 보호되는 모델 훈련 및 컴퓨팅 환경을 제공할 수 있다. 동시에 분산 노드 네트워크가 탈중앙화되고 투명하며 검증 가능한 인센티브 환경을 구축하여, 분산 노드 네트워크가 탈중앙화된 클라우드 컴퓨팅 파워 '렌탈' 서비스 네트워크로 변모할 수 있도록 한다.
3) 쉽게 알 수 있듯이, Marlin은 분산 노드 성능 강화를 기반으로 매우 광범위한 서비스 영역을 다룰 수 있는데, 이는 초기 노드 네트워크를 구축할 때부터 높은 진입 장벽을 설정했기 때문이다.
첫째, 각 노드 운영에는 TEE가 장착되어 있어 하드웨어 성능이 우수하며, 저장 시스템 내에 보안 격리된 에너클레이브(Enclave) 환경을 구축할 수 있다. 또한 철저한 개인정보 거래 환경과 접근(Access) 권한 관리 시스템을 갖춰 계산 및 저장 데이터가 엿볼 수 없고 조작되지 않도록 보장한다. 에너클레이브 환경은 저장 시스템 내에서 절대적인 프라이버시를 지닌 격리된 공간이며 내장된 네트워크가 없어 높은 보안성을 지닌다.
둘째, 각 노드는 ZK 기반으로 강력한 상호작용 및 통신 능력을 지녔다. ZK 프로토콜을 통해 노드는 원본 데이터를 노출하지 않고도 다른 노드에 자신의 계산 결과의 정확성을 증명할 수 있다. 이는 노드 간 상호작용의 효율성과 신뢰도를 크게 향상시킨다. 따라서 전체 분산 노드 네트워크는 자유롭게 연결·분리 가능한 유연한 서비스 구조를 실현할 수 있으며, zkVM은 노드 간 정보 통신 및 작업 증명 검증, 인센티브 부여를 고효율적으로 수행할 수 있다. 이 역시 노드 서비스 능력이 뛰어난 또 하나의 기술적 근거다.
요컨대, Marlin이 하고 있는 일과 할 수 있는 일을 단일 시나리오에 국한해 이해하기는 어렵다. 본질적으로 Marlin은 TEE 기반의 고성능 노드 강화 네트워크와 ZK 기반의 검증 가능 통신 네트워크를 기반으로 하는 제로 레이어(zero layer) 인프라 프로토콜 계층이기 때문에, 많은 인기 있는 스토리라인 시나리오에서 실제 가치를 실현할 수 있다.
내가 보기에, 현재의 높은 상호 운용성과 조합 가능성의 퍼블릭 체인 네트워크 환경에서 노드 서비스 능력이 뛰어나다는 것은 실제로 다양한 스토리텔링 방향을 확장할 수 있는 잠재력을 지닌다.
그러나 개인적으로 생각건대, 기타 확장 가능한 애플리케이션 시나리오를 제쳐두고, 향후 AI+DePIN 스토리텔링 물결 속에서 Marlin은 주요한 핵심 비즈니스 라인을 개척할 가능성이 있다:
1) AI 대규모 모델 훈련은 컴퓨팅 자원에 대한 수요가 크며, Marlin 노드는 이미 GPU 컴퓨팅 자원을 확보하고 있어 선도적 위치를 차지하고 있다.
2) Marlin의 분산 노드는 데이터 프라이버시 처리 및 계산, 과제의 효율적 분배 및 스케줄링 메커니즘 등의 분야에서의 장점이 AI 대규모 모델 훈련, 중소형 모델 미세 조정(fine-tuning) 등 AI 훈련 시나리오에 매우 적합하다.
이것이 바로 오래된 프로젝트인 Marlin이 이번 AI 열차를 타고 다시 한번 출발할 수 있었던 주요 이유라고 생각되며, AI는 향후 Marlin이 주력할 핵심 스토리텔링 방향이 될 것이다.
참고: 본 내용은 투자 조언을 포함하지 않습니다.
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Haotian | CryptoInsight
