오늘날 우리는 여전히 블록체인을 필요로 할까? 통화와 AI 관점에서의 성찰

2024.06.03

오늘날 우리는 여전히 블록체인을 필요로 할까? 통화와 AI 관점에서의 성찰

어쨌든 인간은 블록체인을 필요로 할 것이다.

2024.06.03 - 01:42:58

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

어쨌든 인간은 블록체인을 필요로 할 것이다.

작자: 100y

편역: TechFlow

도표의 미지의 부분이 다시 연결되어 과거와 동일한 궤적을 따를 것인가?

인간은 매우 놀라운 존재다. 생물학적 진화는 매우 느리지만, 인간은 과학기술로 세계를 바꾸는 속도가 놀라울 정도로 빠르다. 오늘날의 삶과 1,000년 전의 삶을 비교해보자. 외모는 비슷하고 인지 능력에도 큰 변화가 없음에도 불구하고, 생활 수준의 격차는 엄청나다.

그러나 세상이 아무리 빨리 변하더라도, 인간은 유기체와 무기질로 구성된 신체와 유전자에 의해 결국 제약된다. 본능에 의해 이끄는 부와 권력의 투쟁, 계급 갈등, 국제 질서 재편을 위한 전쟁, 그리고 부와 채무의 순환은 역사상 계속 존재해왔으며, 앞으로도 지속될 것이다. 인간이 이러한 문제들에 반응하고 행동하는 방식은 시간이 지나도 크게 달라지지 않을 가능성이 크다.

이러한 관점은 역사상 인간의 행동과 주요 사건에 대한 반응을 연구함으로써 미래의 패턴을 예측할 수 있음을 시사한다. 우리는 미래를 절대적으로 확신할 수는 없지만, 인간의 생물학에 극적인 변화가 일어나거나 집단 사고방식에 근본적인 전환이 발생하지 않는 한—예를 들어 전 세계가 불교를 받아들여 모두 깨달음을 얻는 경우—과거를 통해 미래의 추세에 대해 타당한 추측을 할 수 있다.

많은 출판된 책들이 인간 사회의 불변하는 측면과 역사적 사건에 대한 우리의 일관된 반응을 분석한다. 예를 들어 모건 하우절『언제나 그랬듯』은 인간 사고과정의 지속성에 대해 미시적 관점에서 통찰 있는 설명을 제공한다. 반면 레이 다리오『변화하는 세계 질서 대응 원칙』은 거시적 관점에서 제국 역사의 반복성을 분석한다. 두 책 모두 이러한 지속적인 패턴에 관심 있는 독자들에게 강력히 추천된다.

이러한 맥락에서 본 논문은 현재 인류가 직면한 몇 가지 중대하고 피할 수 없는 추세와 그것이 사회에 미칠 잠재적 영향을 탐구하며, 역사상 유사한 상황들과 비교한다. 특히 본문은 달러 지위의 불안정성과 일반 인공지능(AGI)의 등장을 집중 조명하며, 두 요소 모두 과도한 중심화로 인해 중대한 위험을 초래할 수 있음을 지적한다. 따라서 나는 블록체인이 본질적으로 탈중앙화를 촉진하며, 인간 사회의 미래에서 중요한 역할을 할 것이라고 믿는다. 각 섹션은 비트코인을 선두로 하는 블록체인 산업이 어떻게 결국 우리 세계를 형성하게 될지를 심층적으로 살펴볼 것이다.

1. 회피할 수 없는 화제: 화폐

1.1 준비통화의 붕괴는 피할 수 없다

화폐란 거래를 촉진하기 위해 만들어진 사회계약이다. 그 정당성은 국제 질서 내의 세력 균형과 참여자들의 신뢰에 의존한다. 인간의 사고와 감정 체계는 장기간에 걸쳐 중대한 변화가 없으므로, 미래의 화폐 체계도 역사적 선례를 따를 가능성이 크다.

오늘날 대부분의 사람들은 달러가 글로벌 준비통화라는 사실을 당연시하며 일상생활에서 무비판적으로 사용한다. 미국의 군사, 금융, 과학 등 다양한 분야에서의 우위는 달러의 영원한 지위처럼 보이게 한다. 그러나 인간은 경험하지 못한 일에 대해 지나치게 자신감을 갖는 경향이 있다. 화폐의 본질과 역사를 간략히 살펴보면, 글로벌 준비통화의 수명은 일반적으로 예상보다 짧다는 것을 알 수 있다.

1944년 브레튼우즈 체제가 설립된 이후 달러는 약 80년간 유일한 글로벌 준비통화였다. 현재의 달러 상황을 평가하기 전에, 이전의 글로벌 준비통화들을 되돌아보는 것이 의미 있다. 달러 이전에는 파운드 스테럴링이 세계 준비통화였으며, 그 이전에는 네덜란드 길더가 있었다.

(준비통화의 역사적 반복)

네덜란드와 영국이라는 강대국의 흥망성쇠와 그들이 글로벌 준비통화로서의 기간은 매우 유사한 패턴을 따른다. 둘 다 쇠퇴하는 강대국을 물리친 후 부상하기 시작했다. 승리는 자본주의 발전과 산업혁명을 가속화했고, 이는 국가의 경쟁력을 강화하여 준비통화국이 되는 기반을 마련했다.

그러나 역사상 반복되는 것은 준비통화 지위가 가져오는 부와 번영이 종종 쇠퇴의 씨앗이 된다는 것이다. 계정 적자 증가와 소득 불평등 확대는 국가 경쟁력을 약화시키고, 부채 축적을 가속화한다. 결국 전쟁으로 인한 막대한 부채와 통화 가치 하락은 이들 강대국이 준비통화 지위를 신생 강대국에게 넘기게 만든다.

(브레튼우즈의 워싱턴산 호텔 | 출처: 위키백과)

미국은 현재 세계 최강의 초강대국이며, 비슷한 궤적을 따르고 있다. 내전 이후 미국은 제2차 산업혁명, 자본주의 발전 및 지정학적 우위를 통해 경쟁력을 강화했다. 제1차 세계대전과 제2차 세계대전 동안 및 이후 미국은 쇠퇴하는 유럽을 경제적·번영 면에서 압도하며 새로운 고도에 도달했다. 제2차 세계대전의 승리가 확정되자 미국은 전후 금융 질서를 재편하기 위한 회의를 개최하였고, 브레튼우즈 체제를 통해 금본위제 하의 준비통화로서 달러를 확립했다.

단단한 통화에 기반한 준비통화 경제는 딜레마에 직면한다. 달러를 주요 국제 무역 통화로 사용하려면 충분한 달러 공급이 필요하며, 이는 준비통화국이 적자를 유지해야 함을 의미한다. 금 준비량이 일정한 상태에서 달러 발행량 증가는 통화 가치 하락을 불가피하게 만들며, 국제사회에서의 준비통화에 대한 신뢰를 약화시킨다. 이 문제를 트리핀 딜레마라고 한다.

소련과의 냉전, 베트남 전쟁, 석유 위기는 무역 적자와 인플레이션을 더욱 악화시켰다. 미국이 더 이상 금 상환 요구를 충족시킬 수 없게 되자 리처드 닉슨 대통령은 1971년 달러의 금 교환 가능성을 종료시켰다. 이로 인해 금 가격은 고정된 온스당 35달러에서 1980년 온스당 850달러로 급등했고, 이는 법정화폐 시대와 고인플레이션 시대의 시작을 알렸다.

다행히도 폴 볼커(Paul Volcker)가 연 20%에 달하는 전례 없는 고금리 정책을 시행하고 석유 달러 체제가 성공적으로 구축됨에 따라 달러는 다시 가치를 회복했다. 이러한 회복은 1990년대 미국의 경제 번영기를 맞이하는 계기가 되었다.

(출처: FRED)

그러나 브레튼우즈 체제 종료 후 달러의 발행 방식은 근본적으로 변화했다. 자금이 필요할 때마다 정부는 국채를 발행하고, 연준은 이를 인쇄하여 매입함으로써 통화 공급량을 급속도로 증가시켰다. 정부 부채는 1971년 3910억 달러(GDP의 34%)에서 2023년 말 기준 34조 달러(GDP의 120%)로 치솟았다. 2008년과 2020년의 금융 위기 동안 정부는 이러한 메커니즘을 통해 막대한 부채를 축적했고, 이는 달러의 지속적인 가치 하락으로 이어졌다.

이렇게 거대한 정부 부채는 얼마나 오래 버틸 수 있을까? 이 질문은 여러 가능성을 제기한다. 한 가지 가능성은 폴 볼커 같은 인플레이션 퇴치 전사가 등장하여 심각한 경기침체를 감수하면서라도 부채를 줄이기 위한 강력한 조치를 취하는 것이다. 또 다른 가능성은 AI와 같은 혁신적 기술이 공급과 생산을 촉진하여 경제에 지속적인 디플레이션 압력을 가하게 되어 달러의 수명을 연장하는 것이다.

(정치적 양극화 | 출처: 피유 리서치센터)

그러나 앞서 언급했듯이 화폐는 사회계약이다. 그러므로 국제사회가 미국과 그 통화에 대한 신뢰를 잃기 시작할 때, 달러의 쇠퇴는 시작될 것이다. 준비통화로서 불가피한 인플레이션은 국내외 소득 불평등과 정치적 양극화 같은 사회 문제를 악화시키며, 달러에 대한 신뢰를 더욱 약화시킬 수 있다. 현재까지 달러가 망한다는 명확한 징후는 없지만, 점점 더 많은 문제들이 이러한 가능성이 점점 더 커지고 있음을 나타낸다.

(중국은 금을 좋아한다 | 출처: Investing.com)

단순한 인플레이션뿐만 아니라 지정학적 문제도 달러 지위를 약화시킬 수 있다. 러시아의 우크라이나 침공에 대응하여 서방국들은 러시아를 SWIFT 은행 시스템에서 배제하고 유로 또는 달러로 무역 결제하는 것을 차단했으며, 러시아가 보유한 달러 외환 준비금의 절반을 동결시켰다. 이러한 조치는 다른 국가들의 달러에 대한 신뢰를 약화시킨다. 예를 들어 러시아-우크라이나 전쟁이 시작된 이후 중국은 미국 국채를 꾸준히 매각하고 금을 축적하며 미국에 대한 의존도를 줄이고 있다.

역사는 화폐를 둘러싼 권력 역학이 변하지 않았음을 증명한다. 전례 없는 완벽한 통화정책이 나오지 않는 한, 어떤 준비통화라도 결국 그 지위를 잃게 된다. 정확한 시점을 누구도 예측할 수 없지만, 달러도 언젠가는 종말을 맞이할 것이다. 나는 그 순간이 가능한 한 늦게, 그리고 평온하게 오기를 바랄 뿐이다.

1.2 비트코인: 단단한 화폐로서

달러의 신뢰가 점차 약화됨에 따라 사람들은 자연스럽게 금 등의 자산에 주목하게 된다. 금은 희소성과 변하지 않는 물리적 특성 때문에 고대로부터 현대까지 항상 존중받아왔다. 중대한 갈등 상황에서 금은 국제적으로 가장 신뢰할 수 있는 궁극의 자산으로 인정된다. 그래서 각국 중앙은행은 항상 일정량의 금을 비축하고 있다.

(전쟁 중 러시아인들이 은행 앞에 줄 서 있다 | 출처: AP)

현재 개인들은 광산회사 주식, 금 선물, 금 ETF 등을 통해 금에 투자할 수 있다. 이러한 투자 방법은 일반적으로 금융시장이 발달한 국가에서는 효과적이지만, 금융시장이 낙후하거나 직접 전쟁이나 혁명에 휘말린 국가에 거주하는 사람들에게는 금 투자가 크게 제한될 수 있다. 이러한 투자 경로는 금의 직접 소유를 포함하지 않아 국제 불안정기에는 카운터파티 리스크를 안고 있다. 또한 실물 금의 구매와 보관은 쉬운 일이 아니다.

(출처: Kaiko)

이러한 상황에서 비트코인은 금과 유사한 우수한 단단한 자산 역할을 할 수 있다. 공급이 제한되어 있으며, 어떤 단일 실체의 통제도 받지 않으며, 전시와 같은 위급 상황에서도 저장과 이전이 특히 용이하다. 예를 들어 2022년 2월 24일 러시아의 우크라이나 침공 당시 BTC/UAH 거래량과 가격이 급증했고, 국제 환율보다 6% 프리미엄이 붙었다. 극단적이지 않은 상황에서도 통화가 불안정한 국가들에서 비트코인에 대한 수요는 높다. 연 인플레이션이 약 70%에 달하는 터키에서는 비트코인의 거래 프리미엄이 금과 유사하다. 이러한 사례들은 비트코인이 실제로 단단한 자산 역할을 할 수 있음을 보여준다.

(출처: BlockScholes, Yahoo)

위 사례에서 알 수 있듯이 비트코인은 미래에 단단한 화폐로서的巨大한 잠재력을 가지고 있다. 하지만 이는 현재 안정된 통화 체계의 보호를 받는 선진국 국민들이 투자 포트폴리오에 비트코인을 포함시킬 필요가 없다는 의미인가? 위기 상황 외에도 투자 포트폴리오의 일부를 비트코인에 배정하는 것은 다양화 측면에서 실질적인 이점을 제공한다. 그림에서 보듯이 비트코인은 금, 주식, 달러 등의 다른 자산과의 상관관계가 시간이 지남에 따라 변동하지만, 일반적으로 뚜렷한 가격 변동성을 보인다. 이러한 독특함은 비트코인과 같은 암호화폐를 보유하는 것을 유리한 선택으로 만든다.

(출처: K33 Research)

사실 미국의 많은 금융기관들이 최근 투자 포트폴리오에 BTCETF를 추가하고 있다. K33 Research의 데이터에 따르면 2024년 1분기 937개 기관이 13F 파일에 비트코인 ETF 보유를 신고했다. 여기에는 JP모건, UBS, 웰스파고 등 유명 기업과 약 1억 6천만 달러 규모의 BTC ETF를 매입한 위스콘신 투자위원회도 포함된다. 이 추세는 비트코인이 점점 더 가치 저장 수단으로 여겨지고 있음을 보여준다.

(패스트푸드 가격 급등)

코로나19 시대의 양적완화 정책으로 인한 인플레이션 영향이 아직 완전히 사라지지도 않았는데, 미국은 다가오는 대통령 선거를 대비해 다시 유동성을 늘리고 있다. 미국 재무부는 재정지출을 확대하고 있으며, 5월 29일부터 20여 년 만에 처음으로 채권 매입을 시작할 계획이다. 동시에 연준도 양적긴축 속도를 늦추고 있다.

따라서 달러는 계속해서 인플레이션 압력을 받게 되며, 중대한 경기침체 기간에는 대량으로 발행될 것이다. 미국이 군사, 과학, 산업 분야에서 지속적으로 혁신하며 리더십을 유지하지 못한다면 달러의 가치는 시간이 지남에 따라 불가피하게 하락할 것이다. 반대로 이는 자연스럽게 비트코인에 대한 관심과 가치를 높일 것이다.

그러나 금처럼 단단한 자산이 되기 위해 비트코인은 핵심적인 도전에 직면해 있다: 네트워크의 보안 규모와 수익성이다. 비트코인 가치의 기본 요소는 네트워크의 보안성이다. 마이너가 많을수록 네트워크는 더 안전해지고, 비트코인의 가치도 더욱 안정된다.

비트코인 마이너는 두 가지 주요 방식으로 수입을 얻는다: 블록 보상과 거래 수수료. 블록 보상은 마이너가 블록을 성공적으로 채굴할 때 받는 비트코인으로, 그 수량은 고정되어 있으며 4년마다 반감된다. 거래 수수료는 사용자가 비트코인 네트워크에서 거래할 때 지불하는 수수료로, 블록 보상과는 무관하다.

(지속 가능성을 위해 수수료는 더 높아야 한다 | 출처: dune, @21co)

마이너가 비트코인 네트워크에 계속 참여하려면 그들의 채굴 수입이 비용을 초과해야 한다. 블록 보상은 4년마다 반감되므로 채굴 수입은 점차 줄어든다. 따라서 차액은 거래 수수료 수입 증가로 메워져야 한다. 그러나 이더리움, 솔라나 등의 네트워크와 달리 비트코인 네트워크는 응용이 제한되고 확장성이 낮아 거래량이 적고, 결과적으로 거래 수수료 수입도 낮다. 최근 Ordinals와 Runes 같은 새로운 토큰 표준이 일시적으로 비트코인 네트워크 활동을 늘렸지만, 이러한 표준이 장기적으로 거래 수수료 수입을 크게 늘릴 수 있을지는 여전히 불확실하다.

(출처: MacroMicro)

지금까지 채굴 수입은 일반적으로 채굴 비용을 초과해왔다. 그러나 미래의 반감으로 블록 보상이 계속 줄어들 경우, 1) 비트코인 가격이 크게 상승하거나, 2) 네트워크 활동이 증가하여 더 많은 거래 수수료 수입을 창출하지 못한다면 마이너들은 네트워크에서 탈퇴할 수 있다. 이는 비트코인 네트워크의 보안성을 낮추고 내재가치를 약화시키며, 마이너의 추가 탈퇴와 보안성 저하라는 악순환을 초래할 수 있다.

이는 금과 비트코인의 주요 차이점을 드러낸다. 금의 내재가치는 수익성과 무관하지만, 비트코인의 내재가치는 직접적으로 이것에 의존한다. 따라서 수익성을 보장하는 것은 비트코인 네트워크가 해결해야 할 장기적인 도전 과제다. 비트코인 커뮤니티가 현재 명확한 해결책을 갖고 있지는 않지만, Ordinals, Runes, OP_CAT 등의 혁신은 장기적으로 거래 수수료 수입이 증가할 가능성을 보여준다.

2. 과거와 다른 점: AI

2.1 AGI가 인간에 미치는 영향

(이것이 정말 인간의 미래인가? | 출처: 매트릭스)

역사적으로 화폐와 달리 AI와 같은 기술 혁신은 항상 사회에 중대한 변화를 가져왔다. 증기기관, 전기, 인터넷 혁명은 글로벌 산업 구조를 변화시켰고, 인간의 일과 생활 방식에 깊은 영향을 미쳤다. 이러한 기술 혁명은 전환기에 다양한 사회 문제를 야기했지만, 결국 인간에게 더 번영한 삶을 제공했다. 증기기관과 전기는 인간을 대부분의 육체노동에서 해방시켰고, 디지털 및 인터넷 기술은 간단한 뇌력노동에서 해방시켰다.

(흥미로운 사실: Illia는 당신이 아는 사람이다, iykyk)

1900년대 이후 AI 기술은 연구되어왔지만, 획기적인 진전은 거의 없었다. 그러나 2017년 트랜스포머 이론을 소개한 논문 Attention Is All You Need가 발표된 이후 AI 발전 속도는 눈에 띄게 빨라졌다. 이 돌파구는 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 용이하게 만들었고, 인간을 일반 인공지능(AGI)에 더 가까이 다가가게 했다. 이전의 산업혁명과 마찬가지로 AGI의 발전은 생산성을 크게 향상시키고 중대한 사회적 영향을 미칠 것으로 예상된다. 그러나 몇 가지 이유로 나는 그 영향이 다를 것이라고 생각한다.

첫째, AGI는 인간을 거의 모든 형태의 노동에서 해방시킬 것이다. 이전의 산업혁명은 인간의 육체노동과 간단한 뇌력노동을 해방시켜 더 복잡한 작업에 더 많은 사람들이 종사하도록 했다. 그러나 AGI는 예술과 음악 같은 창작 활동을 포함한 고급 뇌력노동을 처리할 수 있다. 이에 더해 발전된 로봇 기술은 인간이 생산성 영역에서 기여할 수 있는 공간을 크게 줄일 것이다.

(출처: 현대 루터 운동?)

물론 이 모든 일자리가 사라진다는 의미는 아니다. 21세기에도 일부 인구는 농업과 어업에 종사하고 있지만, 그 비율은 과거보다 훨씬 낮다. AGI가 등장하더라도 대부분의 직업 유형은 유지되겠지만, 수행에 필요한 인력 수는 급격히 줄어들 것이다. 예를 들어 미래에는 지금 10명이 하는 일을 한 사람이 할 수 있게 되어 실업 인구가 크게 증가할 것이다. 주목할 점은 엘론 머스크(Elon Musk)와 샘 알트먼누군가는 기존의 고용 수준을 유지하면서 효율성을 극대화할 수 있다고 생각하지만, 이는 오해다. 이를 실현하려면 AGI가 제공하는 눈에 띄는 생산성 향상(공급)에 비례하여 수요가 증가해야 한다. 그러나 대부분의 분야에서 이것은 거의 불가능하다. 새로운 일자리는 AGI가 닿지 않는 새로운 분야에서 창출되어야 하지만, 앞서 언급했듯이 AGI의 능력은 육체적·뇌력적 과제에 국한되지 않으므로 이 가능성은 미미하다.

둘째, AI는 본질적으로 고도로 집중된 기술이다. AGI를 실현하기 전에도 AI 산업은 이미 대형 기술 기업들에 고도로 집중되어 있다. 이는 AI 기술의 빠른 발전 때문인데, 트랜스포머 이론이 도입된 이후 언어 모델의 규모는 2018년부터 2022년 사이에 10⁴배 증가했다. 따라서 AI 기술의 핵심 산업 사이에는 상당한 기술 격차가 존재한다.

(출처: @EricFlaningam)

반도체 설계: 소비자용 GPU 시장과 달리 NVIDIA는 AI 모델 훈련 및 추론용 데이터센터 GPU 시장에서 거의 독점적 위치를 차지하고 있다. 이 지배력은 AI 개발자들이 널리 사용하는 CUDA 툴킷 덕분이다. NVIDIA H100 GPU에 대한 수요 급증으로 인해 납품 주기가 길어졌고, 이로 인해 NVIDIA는 78%에 달하는 영업이익률을 누리고 있다. 2024년 말 출시 예정인 Blackwell GPU는 그 지배력을 더욱 공고히 할 전망이다. AMD Xilinx와 Intel Altera가 FPGA 사업을 확장하고 있으며, Microsoft, Google, Meta 등의 기술 거물들도 자체 AI 반도체(ASIC)를 개발하고 있지만, 이러한 솔루션은 시장 성숙도와 준비 면에서 여전히 GPU에 미치지 못한다.

(출처: Counterpoint)

반도체 제조: 설계된 반도체를 생산하는 파운드리 산업도 심각한 불균형을 보인다. NVIDIA의 A100 생산에는 7nm 공정이, H100에는 4nm 공정이 필요하다. 10nm 이하의 공정은 거의 TSMC, 삼성, 인텔이 독점하고 있으며, A100과 H100은 주로 TSMC에서 생산된다. TSMC는 향후 최소 3년간 NVIDIA의 H100 생산을 약속했고, 다양한 요인으로 인해 파운드리 산업의 선두주자와 기타 기업들 사이의 격차는 계속 확대될 전망이다.

컴퓨팅 능력: AI 회사는 훈련 및 추론 과정에 막대한 컴퓨팅 능력이 필요하다. 이는 H100과 같은 많은 AI 반도체와 대규모 데이터센터, 상당한 전력 소모를 필요로 한다. 화웨이에 따르면 2030년까지 AI 데이터센터가 전 세계 전력 소비의 13%, 탄소 발자국의 6%를 차지할 것으로 예상된다. 비용도 상당하다. 황젠순(Jensen Huang)이 NVIDIA GTC 2024 기조연설에서 지적했듯이, GPT-MoE-1.8T(GPT-4) 모델을 훈련시키는 데는 8,000개의 H100 GPU와 90일이 소요된다. 따라서 AI 반도체를 보호하고 막대한 전력 비용을 감당해야 하므로 해당 산업의 집중화는 불가피하다. AWS와 Azure 등의 클라우드 서비스는 H100 기반의 컴퓨팅 능력을 제공하지만, 이 또한 불가피하게 중심화되어 있다.

AI 모델: 메타의 Llama나 구글의 BERT 같은 일부 AI 모델은 오픈소스이지만, 많은 다른 모델은 폐쇄형이다. 오픈소스 모델에 비해 OpenAI의 GPT나 Anthropic의 Claude 같은 폐쇄형 모델은 일반적으로 시스템 개발과 고객 지원이 우수하지만, 비용과 투명성 면에서 중심화의 단점을 안고 있다.

데이터: LLM과 같은 AI 모델을 훈련시키기 위해서는 거대한 데이터셋이 필요하다. 구글이 매년 6천만 달러를 지불하며 Reddit의 데이터를 사용하는 등의 법적 계약이 있지만, AI 모델 훈련에 무단으로 데이터를 사용했다는 소송도 많아 데이터 주권에 대한 관심이 높아지고 있다.

요약하면, AI 산업에서 중심화는 불가피하며, 규모의 경제 실현이 중요하다. AI 산업이 더욱 집중됨에 따라 과도한 기업의 이윤 추구, 비윤리적인 데이터 사용, 서버 다운타임과 같은 단일 실패 지점, AI 모델의 불투명성과 같은 미시적 문제들이 발생할 수 있다. 거시적으로는 인간과 AI의 경계가 흐려지면서 일자리를 잃은 많은 사람들이 사회적 혼란을 겪을 수 있다. 나는 본질적으로 탈중앙화를 추구하는 블록체인 기술이 AI 중심화와 관련된 문제들을 해결할 수 있는 대안이 될 수 있다고 믿는다. 블록체인이 어떻게 AI 산업에 적용될 수 있는지 살펴보자.

2.2 블록체인이 AI를 수정할 수 있다

나카모토 사토시(Satoshi Nakamoto)는 2008년 중앙은행의 무제한 통화 발행에 대응하여 비트코인을 출시하며 탈중앙화를 주장했고, 규모의 경제가 중심화를 유도하는 AI 산업에도 블록체인 기술을 다양한 방식으로 적용할 수 있다.

앞서 언급한 다섯 가지 고도로 집중된 요소 중 반도체 설계와 생산은 고도의 전문성과 막대한 생산 시설이 필요하여 블록체인 솔루션의 여지가 거의 없다. 그러나 블록체인은 "컴퓨팅 능력", "AI 모델", "데이터" 분야에 효과적으로 적용될 수 있다. 또한 허위 정보(딥페이크 포함)의 확산 문제를 해결하고, 대규모 실업에 직면한 국민에게 기본소득 정책을 지원할 수도 있다. 아래에서 블록체인 기술이 AI 파이프라인에 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보겠다.

앞서 언급한 다섯 가지 고도로 집중된 요소 중 반도체 설계와 생산은 고도의 전문성과 막대한 제조 시설이 필요하여 블록체인 솔루션의 여지가 거의 없다. 그러나 블록체인은 컴퓨팅 능력, AI 모델, 데이터 분야에 광범위한 활용 가능성을 지닌다. 또한 블록체인은 딥페이크와 같은 허위 정보 문제에 대응할 수 있으며, 대규모 실업에 직면한 인구의 기본소득 정책을 지원할 수 있다. 다음은 블록체인이 AI 분야에 적용될 수 있는 잠재적 사례들이다.

탈중앙화 컴퓨팅

AI 모델을 훈련하고 추론하기 위해서는 막대한 컴퓨팅 능력과 하드웨어가 필요하다. 대형 기술 기업들은 지속적으로 NVIDIA H100 등의 GPU를 구매하여 모델 훈련을 하고 있으며, 이는 글로벌 하드웨어 공급 부족을 가중시킨다. AWS와 Azure 등의 서비스는 클라우드 기반의 AI 모델 훈련 및 추론을 위한 데이터센터를 제공하지만, 독점적인 형태로 운영되며 사용자에게 높은 이윤을 남긴다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 블록체인 기술을 활용해 탈중앙화된 컴퓨팅 능력을 제공하는 새로운 서비스들이 등장하고 있다.

예를 들어 Akash와 io.net는 사용자가 자신의 하드웨어 컴퓨팅 능력을 플랫폼에 기여하고 보상을 받는다. 특정 서비스에 특화된 프로토콜도 있다. 예를 들어 Gensyn은 AI 모델 훈련에 특화되어 있다. 일반적인 탈중앙화 컴퓨팅 서비스는 유휴 하드웨어를 활용해 비용을 절감할 수 있지만, 상태 관련 컴퓨팅(예: AI 모델 훈련)을 탈중앙화 방식으로 실행하는 것은 도전적이다. Gensyn은 확률적 학습 증명과 그래프 기반 정밀 포인트 프로토콜 등의 개념으로 이 문제를 해결한다. Gensyn은 AI 모델 훈련에 집중하고, Bittensor는 AI 모델 추론에 집중한다. 사용자는 작업을 제출하면 Bittensor의 탈중앙화된 노드들이 최고의 결과를 제공하기 위해 경쟁한다.

zkML

zkML은 제로지식(zk) 암호학과 머신러닝(ML)을 융합하여 AI 모델의 프라이버시와 투명성을 강화할 가능성이 있다. 많은 AI 모델은 현재 폐쇄형으로 운영되며, 사용자는 모델이 올바른 가중치를 사용하고 추론을 수행하는지 확신할 수 없다. ZK-SNARK(제로지식 간결 비대칭 지식 증명) 등의 암호 기술을 ML 모델에 적용하면, 가중치를 공개하지 않고도 AI 모델이 추론 과정을 올바르게 수행했음을 입증할 수 있어 프라이버시와 계산 무결성을 동시에 달성할 수 있다.

(출처: Polygon ID)

ZK-SNARK는 입력 데이터를 공개하지 않고도 임의의 계산의 유효성을 증명할 수 있는 강력한 암호 기술이다. 이를 설명하기 위해 현실 세계의 예를 들어보자: 온라인에서 개인의 나이를 증명하는 경우다. 일반적으로 이름과 ID 등 개인정보를 공개하는 복잡한 KYC 검증이 필요하다. ZK 기술을 이용하면 이 과정을 간소화하고 더욱 사생활을 보호할 수 있다. 사용자가 공식 기관을 통해 나이를 검증하면, 만 18세 이상임을 증명할 때 ZK 증명을 생성하고 제출할 수 있다. 이 증명은 개인정보를 포함하지 않지만 검증자에게 사용자의 나이를 보장해주므로, 신원 인증 과정이 더 안전하고 간단해진다.

(위: 표준 ML, 아래: zkML | 출처: @danieldkang Medium)

같은 개념을 ML 모델에 적용하면, 폐쇄형 ML 모델을 사용하는 소비자는 모델이 주어진 입력에 대해 정직하게 계산을 수행했는지 확인할 수 없다. ZK-SNARK를 통합하면 ML 제공업체가 입력이나 가중치를 공개하지 않으면서도 계산이 올바르게 수행되었음을 소비자에게 보장할 수 있다. ML 추론 과정의 ZKP(제로지식 증명)는 중립적인 블록체인 프로토콜의 스마트 계약을 통해 생성되고 검증되며, 누구나 결과를 신뢰할 수 있도록 한다.