Mind Network 심층 분석: 완전 동형 암호화(FHE)와 리스테이킹(Restaking)의 만남, 암호화된 AI 프로젝트를 위한 합의 기반 보안이 현실이 되다
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Mind Network 심층 분석: 완전 동형 암호화(FHE)와 리스테이킹(Restaking)의 만남, 암호화된 AI 프로젝트를 위한 합의 기반 보안이 현실이 되다
Mind Network에 들어가 보고 AI, 리스테이킹(Re-staking), 전형태 암호화(FHE) 등의 핵심 트렌드를 아우르는 잠재력 있는 프로젝트를 알아보세요.
Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰글: TechFlow
AI와 Restaking은 이번 상승장 사이클에서 가장 주목받는 두 가지 핵심 서사로 꼽히고 있다.
이미 AI 분야에서는 다양한 스타 프로젝트들이 등장했으며, Restaking 분야 역시 EigenLayer를 중심으로 다수의 LRT 프로젝트들이 파생되고, 각종 포인트 적립 방식도 지속적으로 등장하고 있다.
그러나 명백한 사실은 이 두 서사가 이미 중반 휴식기에 접어들었다는 점이다. 관련 프로젝트 수는 늘었지만 점점 동질화되고 있으며, 0에서 1로 나아가는 혁신적인 스토리는 더욱 찾기 어려워지고 있다.
동시에 AI와 Restaking이 일종의 "서사적 정당성"을 갖게 되었지만, 이 "정당함"이 곧 "완벽함"을 의미하지는 않는다.
대다수 AI/DePIN 프로젝트가 진정한 탈중앙화를 이루고 있는가? 최근 데이터에 따르면 EigenLayer의 TVL도 감소세를 보이고 있으며, Restaking이 단지 이더리움 생태계 AVS의 보안만을 위한 것일까?
따라서 핫한 서사의 후반부에서 핵심 공통 문제를 해결하는 프로젝트야말로 발굴해야 할 보물이다.
이런 관점에서 현재 시장에서 주목받고 있는 프로젝트가 바로 Mind Network이다. 이 프로젝트는 기존 AI/DePIN 프로젝트들의 비탈중앙화 문제를 해결할 뿐 아니라, Restaking의 활용 범위와 가치를 확장할 수 있기 때문이다.
이더리움 생태계의 재스테이킹 솔루션인 EigenLayer가 있다면, AI 분야의 재스테이킹 솔루션은 Mind Network라 할 수 있다.
보다 유연한 재스테이킹 활용과 더불어 전형태암호(FHE) 기반의 컨센서스 보안 솔루션을 통해 탈중앙화된 AI 네트워크의 토큰 이코노미 및 데이터 보안을 보장하는 것이다.
더욱 중요한 점은, 이 프로젝트는 2023년 바이낸스 등 유명 기관들이 참여한 250만 달러 규모의 시드 펀딩을 성공적으로 마쳤으며, 현재 인기 급상승 중인 io.net 및 Myshell 등 차세대 AI/DePIN 프로젝트들과 깊은 협력 관계를 맺고 있다. 메인넷 출시와 인센티브 활동 예정으로 기대감이 고조되고 있다.
다만 이 프로젝트를 처음 접하는 독자들에게는 난해한 전형태암호(FHE)와 수익 추구 목적의 Restaking이 어떻게 결합되어 AI 프로젝트의 핵심 문제를 해결할 수 있는지 의문이 들 수 있다.
이번 글에서는 Mind Network에 대해 살펴보고, AI, Restaking, 전형태암호(FHE) 등 여러 핫서사가 융합된 잠재력 있는 이 프로젝트를 이해해보자.
AI 프로젝트들이 용을 죽이려 하지만 '비신뢰(0-trust)' 부재로 오히려 악룡이 되어간다
Mind Network가 무엇을 하는지 이해하려면 먼저 현재 AI 프로젝트들이 직면한 문제를 알아야 한다.
현재 암호화 기반 AI 프로젝트들을 설명하는 데 가장 적절한 비유는 바로 "용을 죽이려는 자가 결국 악룡이 된다"는 표현일 것이다.
용을 사냥한다는 측면에서, 암호화 AI(또는 DePIN) 프로젝트의 핵심 서사는 탈중앙화다. 대기업이 독점하고 있는 AI의 컴퓨팅 파워, 알고리즘(모델), 데이터 등을 탈중앙화하여 대기업 권위에 대한 신뢰를 해체하려는 것이다.
이 서사는 옳고도 자연스럽게 사람들의 지지를 받지만, 탈중앙화된 AI는 오히려 악룡이 될 위험을 안고 있다.
즉, 탈중앙화 환경에서도 검증자들에 대해 여전히 '비신뢰(0-trust)'를 실현하지 못한다는 점이다.
이해하기 어렵다면 구체적인 사례를 살펴보자.
흔히 볼 수 있는 암호화 AI 프로젝트에서는 여러 AI 모델 중 어떤 모델이 더 좋은지 결정하기 위해 탈중앙화된 검증 또는 투표가 필요하다.
하지만 실제 운영에서는 네트워크 내 검증자(노드)가 가장 우수한 AI 모델을 선정하게 된다. 그런데 그들이 선정한 모델이 정말 최고라고 보장할 수 있을까?
POS 메커니즘 하에서 "그들이 선택한 것을 따라가는 것"은 반드시 "공정하고 최선의 선택"을 의미하지 않는다.
마찬가지로 AI 에이전트 서비스에서 우수한 서비스 순위를 매길 때, 상위 순위에 오른 서비스가 실제로 효과가 가장 좋은지 어떻게 보장할 수 있을까?
또한 DePIN 시나리오에서 특정 작업을 노드에게 배분할 때, 검증자가 해당 작업을 공정하게 적절한 노드에게 배분하는지, 아니면 자신과 친분 있는 노드에게 몰아주는지 어떻게 확인할 수 있을까?
이러한 사례들은 하나의 핵심 공통 문제를 반영한다. 즉, 각 탈중앙화 AI 네트워크에서 검증자의 의사결정 자체가 사용자가 반드시 신뢰해야 하는 중심이 되고 있다는 점이다.
결국 검증자 혹은 네트워크 핵심 참여자의 결정을 믿어야 하며, 그들이 악의를 갖고 행동하지 않거나 올바른 결정을 내릴 것이라는 기대에 의존하게 된다.
탈중앙화를 외치는 프로젝트들이 스스로 네트워크 내부의 신뢰 제약에 얽매이고 있다. 비신뢰(0-trust)는 여전히 달성되지 않았으며, 현재의 AI 서사는 완벽하지 않다.
이 문제를 해결하기 위해 필요한 것은 무엇인가?
명확히 말해, 우리는 어떤 기술적 메커니즘과 경제 설계를 통해 현재 각 AI 프로젝트 네트워크 내에서 검증/투표/의사결정 등의 핵심 단계에서 검증자에 대한 신뢰 의존성을 최소화해야 한다.
이 부분正是 Mind Network가 집중하고 있는 영역이며, 그들의 강점이기도 하다.
전형태암호(FHE)라는 성배, Mind Network가 가장 적합한 위치에 올려놓다
Mind Network의 핵심 역량은 암호학의 성배라 불리는 전형태암호(Fully Homomorphic Encryption, FHE) 기술이다.
하지만 앞서 언급한 AI 및 DePIN 프로젝트들의 문제와 전형태암호(FHE)는 무슨 관련이 있을까?
본질적으로 보면 이러한 문제들은 모두 자원 배분, 선택, 의사결정과 관련이 있다. 즉, 기술 문제가 아닌 '인간의 통치(management)' 문제다.
이처럼 인간의 판단이 개입되는 모든 영역에서 부정행위 가능성이 존재하는 이유는, 네트워크 참여자들 간에 정보가 완전히 공개되기 때문이다. (예: 대규모 투자자가 투자했다는 걸 알면, 나도 따라 투자한다)
이제 독자들은 FHE의 활용 가능성을 눈치챘을 것이다.
정보가 더 이상 모두에게 공개되지 않는다면 어떨까?
전형태암호(FHE)는 위에서 언급한 인간의 판단 문제를 해결할 수 있는 완벽한 적합성을 갖추고 있다.
FHE는 암호학계가 오랫동안 추구해온 성배이며, 최근 V神(Vitalik Buterin)도 웹3 분야에서의 중요성을 강조한 바 있다. 본 글에서는 FHE의 원리를 깊이 있게 설명하지 않고, 핵심 기능만 설명하겠다. 즉, 데이터를 복호화하지 않은 상태에서 복잡한 연산을 수행할 수 있어, 데이터 분석 중에도 정보가 항상 안전하고 비밀로 유지된다.
하지만성배를 드는 자는 그 무게를 감당해야 한다.
FHE 기반 암호화 연산은 좋지만, 리소스 소모가 크고, 이를 AI 모델 훈련에 적용하면 비용이 매우 높아져 암호화 AI 프로젝트가 추진하기에는 현명하지 않다.
Mind Network는 FHE를 사용하는 방식이 매우 교묘하며, 성배를 가장 적절한 위치에 올려놓았다.
즉, AI 모델 훈련이나 파라미터 변경에는 FHE를 사용하지 않고, 모델 훈련 후의 교차 검증, 선택, 순위 산정, 투표 등 '인간의 판단'이 개입되는 부분에만 적용한다. 리소스 소모를 통제 가능하게 하고자 하는 명확한 목적이 있다.
AI 네트워크 참여자들이 서로의 선택/투표 결과를 모르는 상태에서 업무를 수행한다면, '대형 투자자를 따라 하거나 권위 있는 노드를 맹신하는' 추종 행동이 사라진다. 신원에 따른 의사결정 편향이 제거되어 탈중앙화된 의사결정이 본래의 모습을 되찾고, 진정으로 우수한 AI 모델과 서비스를 식별할 수 있게 된다.
따라서 FHE를 일반적인 계산에 활용하는 것은 많은 장애가 있지만, 탈중앙화의 특정 단계—검증(Validation)—에 적용하는 것은 논리적으로 일관되며 실현 가능하다. 검증 단계의 비신뢰성을 보장함으로써 암호화 AI 프로젝트의 컨센서스 보안과 진정한 탈중앙화를 실현하는 것이다.
보안의 반대편에는 공정함이 있다.
Mind Network의 이러한 공정성이 검증(Validation) 암호화 실행에 어떻게 반영되는지 구체적인 사례를 통해 살펴보자.
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1. AI 프로젝트는 Mind가 제공하는 SDK를 통해 전형태암호(FHE) 기반 검증 서비스에 연결된다.
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2. 동시에 AI 프로젝트는 Mind 네트워크에 등록하여 프로젝트 신원을 인증하고, 해당 프로젝트 네트워크 또는 체인 상에 스마트 컨트랙트를 생성하여 이후 작업 변경 및 실행 결과를 동기화한다.
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3. AI 프로젝트가 Mind 네트워크 상에 전형태암호(FHE)를 이용한 검증 작업(예: 어떤 AI 모델이 더 좋은가?)을 게시하면, FHE 투표 서비스가 작동하여 검증 노드가 투표 시 투표 내용을 평문으로 볼 수 없지만 투표 절차는 정상적으로 수행된다.
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4. 투표 결과 및 관련 데이터 변동 사항은 스마트 컨트랙트를 통해 Mind의 체인으로 전달되어 실시간으로 동기화되고 기록된다.
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5. 위 단계에서 AI 프로젝트가 Mind의 서비스를 호출하면 가스비로 Mind 토큰이 청구된다. (토큰은 아직 출시되지 않음)
이와 같은 원리를 DePIN 프로젝트에 적용하면 더욱 공정한 자원 배분 효과를 얻을 수 있다. Mind Network와 협력 중인 IO.net을 예로 들어보자.
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1. IO.net은 Mind의 제품 SDK를 통해 전형태암호(FHE) 기반 검증 서비스에 연결된다.
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2. 서비스 연결 후, 각 GPU를 보유한 노드는 전형태암호(FHE) 기반 합의 능력을 갖추게 되며, AI 컴퓨팅 작업 요청이 오면 요청과 데이터가 암호화된 상태에서 적절한 노드에 공정하게 배분될 수 있다.
잠깐, 그런데 이것은 Restaking과 무슨 관계가 있나요?
지금까지 설명한 내용은 모두 기술적 측면인데, 이것이 자산 차원의 Restaking과 무슨 관련이 있을까?
Mind Network는 FHE 기반 솔루션을 제공함으로써 기술적으로 AI 네트워크의 검증 보안을 실현한다. 그러나 검증에 참여하고 이 보안을 누리기 위해서는 대부분의 AI/DePIN 프로젝트들의 경제 네트워크 구조와 밀접한 관련이 있다.
PoS(지분 증명)는 대부분의 암호화 프로젝트의 기본 합의 로직이다.
따라서 대부분의 프로젝트가 노드의 투표/검증권을 PoS 메커니즘을 통해 부여한다면, Mind Network가 제공하는 FHE 기반의 더욱 공정한 AI 모델/서비스 선정, 정렬, 검증을 받아들이는 AI 프로젝트의 경우, 해당 노드에 스테이킹된 자산의 규모가 FHE 보장 하의 공정한 검증에 참여할 수 있는 권리와 직결된다.
Mind Network의 자산 차원 핵심 조치는 스테이킹 및 리스테이킹 범위를 공개적으로 확대하고, 전형태암호(FHE)와 결합하여 AI 네트워크 내 검증 컨센서스를 보장하는 것이다.
참여하는 다양한 역할은 각자의 이익 요구를 만족시킬 수 있다.
AI 프로젝트의 검증 노드 입장에서는 리스테이킹 양을 늘림으로써 Mind Network에서 FHE 검증 작업을 수행할 기회와 투표권을 확보할 수 있다.
일반 사용자는 자신의 LST/LRT 자산을 위임 방식으로 이러한 노드에 스테이킹하여 APR 수익을 얻을 수 있다.
이는 우리가 익히 아는 EigenLayer의 리스테이킹과 유사해 보이지만, 본질적으로는 같은 목적을 향해 다른 길을 걷고 있다.
EigenLayer는 리스테이킹을 통해 이더리움 생태계 내 다양한 AVS의 보안을 보장한다. Mind Network는 리스테이킹을 통해 암호화 전체 생태계 내 다양한 AI 네트워크의 컨센서스 보안을 보장한다.
여기서 '전 생태계'라는 표현이 가능한 이유는 Mind Network의 또 다른 핵심 기능인 '원격 리스테이킹(Remote Restaking)'과 밀접한 관련이 있다.
Remote Staking 덕분에 사용자는 서로 다른 체인 상의 LRT 토큰을 크로스체인할 필요 없이, 원격 스테이킹 방식으로 자신의 다양한 체인의 LRT를 특정 AI 네트워크의 검증 노드에 스테이킹할 수 있다. 이는 참여 장벽을 크게 낮추고, 멀티체인 구조 하에서의 단편화된 유동성을 통합할 수 있다.
광범위한 생태계 구축과 탄탄한 기술력
Mind Network가 주목해야 할 추가적인 촉매제는 무엇이 있을까?
첫째, 제품 측면에서 테스트넷은 이미 65만 개의 지갑을 유치했고, 320만 건의 트랜잭션이 발생했으며, 완전한 메인넷 기능 출시가 기대된다.
둘째, 생태계 구축 측면에서, 이 프로젝트는 다른 AI 프로젝트들을 지원하는 플랫폼으로서, 얼마나 많은 주요 프로젝트와 협력할 수 있느냐가 매우 중요하다.
현재 Mind Network는 io.net, Singularity, Nimble, Myshell, AIOZ 등에 AI 네트워크 컨센서스 보안 서비스를 제공하고 있으며, Chainlink CCIP에는 FHE Bridge 솔루션을 제공하고 있고, IPFS, Arweave, Greenfield 등에는 AI 데이터 보안 저장 서비스를 제공하고 있다. 주요 AI, 스토리지, 오라클 프로젝트를 아우르며 '황금 삽(Golden Shovel)'이 될 가능성도 있다.
또한 배경 면에서 2023년 바이낸스 인큐베이션 프로그램에 선정되었으며, 바이낸스 등 유명 기관들이 참여한 250만 달러 규모의 시드 펀딩을 완료했다. 또한 이더리움 재단 Fellowship Grant를 수상했으며, Chainlink Build Program에 선정되어 Chainlink의 공식 Channel Partner가 되었다.
기술력 측면에서도 AI, 보안, 암호학 분야의 세계적 대학 및 기업 출신 교수 및 박사들로 구성된 팀 외에도, 업계 정상급 전형태암호(FHE) 연구 기업과의 협력이 주목할 만하다.
올해 2월, Mind Network는 전형태암호(FHE) 연구 분야의 선두 오픈소스 암호화 기업 ZAMA와 협력한다고 발표했다. ZAMA는 Multicoin과 Protocol Labs가 주도한 7300만 달러 규모의 시리즈 A 펀딩을 완료한 바 있다.
최근에는 양사의 협력이 더욱 확대되어 새로운 하이브리드 FHE(Hybrid FHE, 혼합 전형태암호) AI 네트워크를 공동 출시하며, 암호화된 데이터 상에서의 AI 알고리즘 적용을 추진하고 있으며, 이는 프로젝트에 기술적 이점을 추가로 제공하고 있다.
근접한 소식통에 따르면, Mind Network는 ZAMA와의 협력에서 ZAMA의 최하위 기술 라이브러리를 사용해 자체 기술 개발을 진행하고 있으며, 이는 Mind의 전문성을 보여주는 대목이다.
전형태암호(FHE)는 리소스 소모가 극히 크기 때문에, 최하위 라이브러리를 사용하면 기능을 극대화하면서도 성능 저하를 방지할 수 있다.
또한 더 나은 기술로 자체 역량을 강화하는 것 외에도, Mind Network는 자신의 기술력을 다른 프로젝트에 제공하여 암호화 생태계 전체를 더 나은 방향으로 이끌고 있다.
5월, 프로젝트는 Chainlink와 협력하여 크로스체인 상호운용성 프로토콜(CCIP) 기반의 최초의 전형태암호(FHE) 인터페이스를 출시했다. 이는 크로스체인 커뮤니케이션 및 거래의 보안을 강화할 뿐 아니라, 사용자 중심의 더 신뢰할 수 있는 Web3 생태계를 실현한다.
기사 작성 시점 기준, Mind Network는 다양한 생태계 및 분야의 다수 주요 프로젝트와 협력 관계를 맺고 있다. 다른 프로젝트들을 지원하는 포지셔닝을 고려하면, 향후 '황금 삽(Golden Shovel)' 효과가 기대된다.
맺음말
전형태암호(FHE)와 Restaking이 만나면서, 올해 암호화 주류 서사의 후반부에서 Mind Network가 새로운 추진력이 될 수 있다.
전형태암호(FHE)가 매개체가 되어 다수의 암호화 AI 프로젝트의 비즈니스 최적화를 촉진하고, 탈중앙화 AI 프로젝트의 진정한 '탈중앙화'와 비신뢰(0-trust)를 지원한다. Restaking은 다양한 체인의 유동성을 흡수하며, 프로젝트의 TVL 급상승도 예상된다.
부정할 수 없는 사실은, 전형태암호(FHE)라는 성배가 시장의 관심을 끌고 있으며, Restaking은 시장의 유동성을 끌어모으고 있다는 점이다. AI 프로젝트들의 컨센서스 보안이 쉽게 접근 가능해진다면, 관심과 유동성의 집중은 필연적이며, 프로젝트의 향후 발전을 기대할 수 있다.
Mind Network처럼, 기술을 통해 올바른 서사(AI, Restaking)를 더욱 완벽하게 다듬는 것도, 주류 서사의 후반부에서 온건한 혁신을 이루는 방법이 아닐까?
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