그레이스케일 보고서: AI와 암호화폐는 "양면성"을 지닌 존재로, 암호화의 탈중앙화가 AI의 투명성을 높일 것
저자: Will Ogden Moore
편역: TechFlow
인공지능(AI)은 인간의 생산성을 크게 향상시키고 의학 분야에서 돌파구를 마련할 수 있는 잠재력을 지닌 21세기 가장 유망한 신기술 중 하나다. 오늘날 이미 중요한 AI이지만 그 영향력은 계속해서 커지고 있다. 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)는 2030년까지 AI 산업이 15조 달러 규모로 성장할 것으로 추정한다.
그러나 이처럼 유망한 기술도 도전 과제에 직면해 있다. AI 기술이 강화됨에 따라 AI 산업은 소수 기업들에 의해 고도로 집중되고 있으며, 이는 사회에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있다. 또한 딥페이크, 편향성 내재, 데이터 프라이버시 위험 등에 대한 심각한 우려도 제기되고 있다. 다행히 암호화폐의 탈중앙화 및 투명성 특성은 이러한 문제들을 해결할 잠재적 해법을 제공한다.
아래에서는 집중화가 초래하는 문제들과 탈중앙화된 AI가 어떻게 이러한 문제들을 완화할 수 있는지 살펴보고, 암호화폐와 AI의 교차점에 대해 논의하며, 초기 채택 징후를 보이고 있는 암호화 애플리케이션 사례를 중심으로 설명하겠다.
집중화된 AI의 문제점
현재 AI 개발은 여러 가지 도전과 리스크를 안고 있다. AI의 네트워크 효과와 높은 자본 요구로 인해 대형 기술 기업 외부의 개발자(소규모 기업이나 학계 연구자 등)들이 필요한 자원을 확보하거나 자신의 작업을 수익화하기 어렵다. 이는 전반적인 AI 분야의 경쟁과 혁신을 제약한다.
결과적으로 이 핵심 기술에 대한 영향력은 OpenAI와 Google 같은 소수 기업에 집중되어 있어 AI 거버넌스에 대한 심각한 의문이 제기된다. 예를 들어 올해 2월, Google의 AI 이미지 생성기 Gemini는 인종적 편향과 역사적 오류를 드러냈으며, 이는 기업이 모델을 조작할 수 있음을 보여준다. 또한 작년 11월에는 여섯 명으로 구성된 이사회가 OpenAI CEO 샘 알트먼(Sam Altman) 해임을 결정함으로써 소수 인물이 이러한 모델 개발 회사에 막대한 통제력을 행사하고 있음을 노출했다.
AI의 영향력과 중요성이 커질수록, 단일 기업이 사회에 큰 영향을 미치는 AI 모델에 대한 의사결정권을 독점하여, 이면에서 조작하거나 방어 장치를 설정하거나 자신들의 이익을 위해 모델을 왜곡할 수 있다는 우려가 커지고 있다. 그러나 이는 사회의 나머지 부분을 희생시키는 결과를 낳을 수 있다.
탈중앙화 AI가 해결할 수 있는 방법
탈중앙화 AI란 블록체인 기술을 활용해 AI의 소유권과 거버넌스를 분산시킴으로써 투명성과 접근성을 높이는 것을 의미한다. Grayscale Research는 탈중앙화 AI가 이런 중요한 결정들을 폐쇄된 생태계에서 벗어나 공개적인 공간으로 가져올 수 있는 잠재력을 지니고 있다고 본다.
블록체인 기술은 개발자가 AI에 더 쉽게 접근할 수 있도록 도와주며, 독립적인 개발자들이 자신의 작업을 구축하고 수익화하는 데 드는 진입 장벽을 낮출 수 있다. 이를 통해 전반적인 AI 혁신과 경쟁을 개선하고, 기술 거대 기업들이 개발한 모델과 균형을 이루는 데 기여할 수 있을 것이다.
또한 탈중앙화 AI는 AI 투자에 대한 접근을 민주화하는 데도 기여할 수 있다. 현재는 소수의 기술주를 제외하면 AI 개발과 관련된 재정적 수익에 접근할 방법이 거의 없다. 한편, AI 스타트업 및 비상장 기업에는 막대한 사모자본이 유입되고 있다(2022년 470억 달러, 2023년 420억 달러). 그 결과 이러한 기업들의 재정적 수익은 소수의 벤처 캐피털리스트와 자격을 갖춘 투자자들에게만 제한적으로 제공되고 있다. 반면 탈중앙화된 AI 암호화 자산은 누구에게나 열려 있어, 모든 사람이 AI의 미래 일부를 소유할 수 있게 한다.
현재 교차점의 현황
현재 암호화폐와 AI의 접점은 성숙도 측면에서 초기 단계에 있지만 시장의 반응은 고무적이다. 2024년 5월까지 AI 관련 암호화 자산은 20%의 수익률을 기록했다(Grayscale Research가 정의한 AI Universe는 최소 시가총액 5억 달러 이상이며, 2024년 4월 1일 기준 분기별 리밸런싱 기준. Universe 내 자산은 NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM, LTP 포함). 이는 머니(Money) 부문을 제외한 모든 암호화 부문보다 뛰어난 성과다(그림 1 참조). 또한 데이터 제공업체 Kaito에 따르면, AI 주제는 현재 소셜 플랫폼에서 가장 많은 '서사적 정신적 점유율(narrative mind share)'을 차지하며, 탈중앙화 금융(DeFi), 레이어 2(Layer 2), 밈(meme), 현실 세계 자산(RWA) 등의 다른 주제들을 넘어서고 있다.
최근에는 몇몇 저명한 인물들이 이新兴한 교차점을 적극적으로 수용하며, 집중화된 AI의 단점을 해결하는 데 주목하고 있다. 올해 3월, 유명 AI 기업 Stability AI의 창립자 에마드 모스타케(Emad Mostaque)는 회사를 떠나 탈중앙화 AI를 추구하며 "이제 AI가 개방되고 탈중앙화되도록 보장해야 할 때"라고 밝혔다. 또한 암호화 기업가 에릭 보리스(Erik Vorhees)는 최근 Venice.ai를 출시했는데, 이는 엔드투엔드 암호화를 적용한 프라이버시 중심 AI 서비스다.
그림 1: AI 암호화 자산은 연초 이후 거의 모든 암호화 부문을 상회
오늘날 우리는 암호화폐와 AI의 융합을 다음 세 가지 주요 하위 카테고리로 나눌 수 있다(자산은 예시이며, 시가총액 순으로 나열됨):
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인프라 계층: AI 개발 플랫폼을 제공하는 네트워크 (예: NEAR, TAO, FET)
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AI 자원: AI 개발에 필요한 핵심 자원(컴퓨팅, 저장, 데이터)을 제공하는 자산 (예: RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
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AI 문제 해결: 봇(bot), 딥페이크, 모델 검증 등 AI 관련 문제를 해결하려는 자산 (예: WLD, TRAC, NUM)
그림 2: AI 및 암호화폐 시장 지도
출처: Grayscale Investments. 나열된 프로토콜들은 예시입니다.
AI 개발 인프라를 제공하는 네트워크
이 범주는 무허가(permissionless), 개방형 아키텍처를 제공하며, AI 서비스를 위한 일반적인 개발을 위해 특별히 설계된 네트워크를 포함한다. 이 자산들은 특정 AI 제품이나 서비스에 집중하기보다 다양한 AI 애플리케이션을 위한 기본 인프라와 인센티브 메커니즘을 구축하는 데 목적을 둔다.
Near는 이 범주에서 두드러진다. Near는 ChatGPT와 같은 AI 시스템의 동력이 되는 '트랜스포머(Transformer)' 아키텍처 공동 창시자가 설립했다. 최근에는 AI 전문성을 활용해 연구개발 부서를 통해 '사용자가 소유하는 AI' 개발 계획을 발표했으며, 해당 부서는 전 OpenAI 연구 엔지니어가 고문 역할을 맡고 있다. 2024년 6월 말, Near는 Near 원생 기반 모델, AI 애플리케이션을 위한 데이터 플랫폼, AI 에이전트 프레임워크 및 컴퓨팅 마켓플레이스 개발을 위한 AI 인큐베이션 프로그램을 시작했다.
비텐서(Bittensor)는 또 다른 주목할 만한 사례다. Bittensor는 TAO 토큰을 사용해 AI 개발을 유인하는 플랫폼이다. Bittensor는 38개의 서브넷(subnet)을 위한 기반 플랫폼으로, 각 서브넷은 챗봇, 이미지 생성, 재무 예측, 언어 번역, 모델 훈련, 저장 및 컴퓨팅 등 서로 다른 용도를 가지고 있다(서브넷은 전체 네트워크의 작은 구획으로, 특정 목적이나 사용자 그룹을 격리함으로써 효율성과 보안을 높인다. 2024년 6월 23일 기준). Bittensor 네트워크는 TAO 토큰으로 각 서브넷에서 성과가 가장 좋은 마이너와 검증자에게 보상을 제공하며, 개발자들에게 Bittensor 서브넷의 마이너를 조회해 특정 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 무허가 API를 제공한다.
이 범주에는 Fetch.ai와 Allora 네트워크 같은 다른 프로토콜들도 포함된다. Fetch.ai는 개발자가 복잡한 AI 어시스턴트('AI 에이전트')를 만들 수 있는 플랫폼으로, 최근 AGIX와 OCEAN과 합병해 약 75억 달러의 가치를 형성했다. 또 다른 사례는 Allora 네트워크인데, 이는 탈중앙화 거래소의 자동 거래 전략과 예측 시장 등 금융 애플리케이션에 AI를 적용하는 데 초점을 맞춘 플랫폼이다. Allora는 아직 토큰을 출시하지 않았으며, 6월에 전략적 투자를 유치해 총 3500만 달러의 사모 자금을 조달했다.
AI 개발에 필요한 자원
이 범주는 AI 개발에 필요한 자원(컴퓨팅, 저장, 데이터)을 제공하는 자산들을 포함한다.
AI의 부상은 GPU와 같은 컴퓨팅 자원에 대한 전례 없는 수요를 만들어냈다. Render(RNDR), Akash(AKT), Livepeer(LPT)와 같은 탈중앙화된 GPU 마켓플레이스는 모델 훈련, 추론 또는 3D 생성 AI에 컴퓨팅 자원이 필요한 개발자들에게 유휴 GPU를 제공한다. 현재 Render는 주로 아티스트와 생성형 AI를 대상으로 약 1만 개의 GPU를 제공하고 있으며, Akash는 400개의 GPU를 제공하며 주로 AI 개발자와 연구자들을 대상으로 한다. 한편 Livepeer는 2024년 8월 텍스트-이미지, 텍스트-비디오, 이미지-비디오 등의 작업을 위한 새로운 AI 서브넷을 출시할 계획이라고 최근 발표했다.
막대한 컴퓨팅 자원 외에도 AI 모델은 방대한 양의 데이터를 필요로 한다. 따라서 데이터 저장 수요가 크게 증가하고 있다. Filecoin(FIL)과 Arweave(AR) 같은 데이터 저장 솔루션은 AWS 서버와 같은 중앙집중식 서버 대신, AI 데이터 저장을 위한 탈중앙화되고 안전한 네트워크로서 대안을 제공할 수 있다. 이러한 솔루션은 비용 효율성과 확장성뿐 아니라, 단일 실패 지점을 제거하고 데이터 유출 위험을 줄임으로써 데이터 보안성과 무결성을 강화한다.
또한 OpenAI와 Gemini와 같은 기존 AI 서비스는 Bing과 Google 검색을 통해 실시간 데이터를 지속적으로 수집한다. 이는 다른 AI 모델 개발자들에게 불리한 위치를 만든다. 그러나 Grass와 Masa(MASA)와 같은 데이터 크롤링 서비스는 개인이 AI 모델 훈련을 위해 애플리케이션 데이터를 제공함으로써 데이터를 수익화하면서도 개인 데이터에 대한 통제와 프라이버시를 유지할 수 있게 해주어 경쟁 환경을 다소 균형 있게 만들 수 있다.
AI 관련 문제를 해결하는 자산
세 번째 범주는 봇, 딥페이크, 콘텐츠 출처 확인 등 AI 관련 문제를 해결하려는 자산들을 포함한다.
AI는 봇과 허위 정보의 확산을 가속화하고 있다. AI 생성 딥페이크는 이미 인도와 유럽의 대통령 선거에 영향을 미쳤으며, 전문가들은 다가오는 미국 대선에서 딥페이크 기반의 허위 정보가 쏟아질 것을 우려하고 있다. 딥페이크 문제를 해결하기 위해 검증 가능한 콘텐츠 출처를 구축하려는 자산으로는 Origin Trail(TRAC), Numbers Protocol(NUM), Story Protocol 등이 있다. 또한 Worldcoin(WLD)은 고유한 생체 인식을 통해 개인의 신원을 증명함으로써 봇 문제를 해결한다.
AI의 또 다른 리스크는 모델 자체에 대한 신뢰를 보장하는 것이다. 우리가 받는 AI 결과가 조작되거나 왜곡되지 않았다는 것을 어떻게 신뢰할 수 있을까? 현재 Modulus Labs와 Zama를 포함한 여러 프로토콜이 암호화 기술, 제로지식 증명, 완전동형암호(FHE)를 활용해 이 문제를 해결하려 하고 있다.
결론
이러한 탈중앙화 AI 자산들은 초기 성과를 거두었지만, 여전히 이 융합의 초창기 단계에 머물러 있다. 올해 초 유명 벤처 캐피탈리스트인 프레드 윌슨(Fred Wilson)은 "AI와 암호화폐는 동전의 양면과 같으며, web3가 우리로 하여금 AI를 신뢰하게 도울 것"이라고 말했다. AI 산업이 성숙해감에 따라 Grayscale Research는 AI 관련 암호화용 사례들이 점점 더 중요해질 것이며, 이 두 빠르게 발전하는 기술이 서로의 성장을 지원할 가능성이 있다고 본다.
여러 징후들에서 알 수 있듯이, AI는 곧 도래할 것이며 긍정적이든 부정적이든 깊은 영향을 미칠 준비를 하고 있다. 블록체인 기술의 특성을 활용함으로써 우리는 암호화폐가 궁극적으로 AI가 초래할 수 있는 위험들을 완화하는 데 기여할 수 있다고 믿는다.
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