AI + Web3가 이번 상승장의 촉매제가 될 수 있을까?
글: Haotian
AI+Web3가 이번 상승장의 촉매제가 되기를 모두 기대하고 있으며, VC들이 제공하는 높은 밸류에이션과 막대한 투자 규모에서 그 기대감을 엿볼 수 있다. 문제는 AI+Web3 융합 분야가 현재 어떤 문제점들을 안고 있는가 하는 점이다. @web3caff_zh의 체계적인 보고서를 참고하여 나의 견해를 정리해보겠다.
1) AI 학습은 대규모 데이터를 필요로 하며, Web3의 강점은 바로 데이터 추적과 이로부터 파생되는 인센티브 기능이다. 장기적으로 볼 때 AI는 반드시 Web3의 도움을 받아야 하지만, Web3가 해결할 수 있는 것은 AI 문제 중 일부에 불과하다는 점을 명확히 해야 한다.
예를 들어, 전통적인 대규모 데이터 학습, 알고리즘의 지속적 최적화, 컴퓨터 비전, 음성 인식 기술, 게임 AI 등의 핵심 분야에서는 여전히 대규모 집중형 컴퓨팅 파워와 칩, 알고리즘 등 소프트웨어 및 하드웨어의 통합 최적화가 주요 동력이 된다. 딥러닝 컨볼루션 신경망, 강화학습, 뇌 모사 컴퓨팅 모델 등 AI의 능력 한계를 확장하는 기술들은 단기적으로 Web3가 개입할 여지가 거의 없다.
2) 생성형 AI는 AI 전체 시장에서 비교적 작은 분야에 불과하지만, AI와 Web3의 융합을 가속화하고 있다. 왜냐하면 생성형 AI는 보다 응용 중심의 보편적 AI 기술이기 때문이다. 이상적인 상황에서 기초 대규모 모델은 대기업이 집중된 컴퓨팅 자원으로 개발한 후 오픈소스 정책을 취하며, 이를 기반으로 상위 애플리케이션 시장을 활성화하게 된다. 전체 AI 시장은 점차 롱테일화되며, 모델 파인튜닝과 추론(inference)의 중요성이 부각된다.
그러나 핵심 컴퓨팅 자원과 모델을 보유한 기업이 오픈소스 정책을 변경한다면 전체 AI 시장에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 이러한 위험을 회피하기 위해, 분산형 컴퓨팅 아키텍처와 분산형 추론 협업 구조에 의존하는 인프라가 필수적으로 요구된다.
3) Web3는 AI 분산 프레임워크 구성 과정에서 핵심적인 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 모델 학습 시 블록체인은 데이터 출처에 고유 식별자를 부여하여 중복 데이터를 제거하고 학습 효율을 높일 수 있다. 컴퓨팅 자원이 부족할 경우, 블록체인은 토큰 이코노믹스 인센티브 메커니즘을 활용해 분산형 AI 컴퓨팅 네트워크를 구성할 수 있다. 파라미터 파인튜닝 단계에서는 블록체인이 모델의 다양한 버전을 기록하고, 모델의 진화 과정을 추적하면서 세부적인 제어를 가능하게 한다.
또한 모델 추론 단계에서는 ZK(영지식 증명), TEE(신뢰 실행 환경) 등의 기술을 활용해 탈중앙화된 추론 네트워크를 구축함으로써 모델 간의 통신과 신뢰를 강화할 수 있다. 엣지 컴퓨팅과 DePIN 통합 단계에서는 Web3가 탈중앙화된 엣지 AI 네트워크를 구성하고, AI+DePIN 사물인터넷(IoT) 결합을 촉진할 수 있다.
4) 비탈릭(Vitalik)은 이전에 AI+Web3의 접점에 대해 언급하며, AI가 Web3 세계의 일원으로 서서히 통합될 수 있다고 밝혔다. 따라서 AI와 Web3의 융합은 반드시 매우 느리게 진행될 것이다.
한편으로는, 주류 Web2 세계가 여전히 AI의 실질적 성과에만 주목하고 있으며, AI 뒷단의 협업 구조에는 큰 관심을 두지 않아 Web3와의 괴리가 존재한다. 다른 한편으로는, Web3 역시 AI 연계 분야에서 분산형 컴퓨팅 네트워크, 분산형 추론 아키텍처, 분산형 토큰 이코노믹스 응용 네트워크, 분산형 AI 에이전트 도구 협업 네트워크 등 기초 인프라 구축 단계에 머물러 있어, Web2 주류 사용자층의 충분한 검증과 실제 적용을 받지 못하고 있다.
결론적으로 말하자면, AI+Web3 방향은 대세라는 점에는 틀림없지만, 실제 구현과 발전 속도는 그리 빠르지 않으며, 한 사이클 또는 다수 사이클을 거쳐야 비로소 눈에 띄는 진전을 볼 수 있을 것이므로, 더 많은 인내심이 필요하다.
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Haotian | CryptoInsight
