EigenLayer: 웹3 AI를 위한 탈중앙화 클라우드 서비스 구축
저자: Decentralised.Co
번역: TechFlow
인공지능(AI)이 클라우드 서비스를 필요로 한다면, Web3 인공지능은 Web3 클라우드 서비스를 필요로 한다.
지난 1년간 @eigenlayer와 인공지능(AI)은 암호화폐 분야에서 가장 뜨거운 주제였다. 이 글에서는 두 영역의 교차점과 이를 혁신 중인 프로젝트들을 살펴보겠다.
AVS란 무엇인가?
먼저, EigenLayer 상의 액티브 검증 서비스(AVS)에 대해 이해해야 한다.
EigenLayer를 보안 및 계산 능력의 시장으로 생각할 수 있다.
블록체인 및 브리지와 같은 다른 암호화 프로토콜은 거래 처리를 위해 분산된 노드 운영자들에 의존한다. 이러한 노드 운영자들은 네트워크의 현재 상태를 유지하고 들어오는 거래를 처리하는 책임을 진다. 거래의 유효성을 검증하려면 다수의 노드 운영자가 그 유효성에 동의해야 한다. 따라서 노드 수가 많을수록 네트워크의 보안성이 높아진다.
새로운 프로토콜은 강력한 노드 운영자 기반을 구축할 때 일반적으로 콜드 스타트 문제에 직면한다. 운영자들은 보통 프로토콜 고유의 토큰으로 보상을 받는다. 그러나 초기 단계에는 강력한 노드 네트워크가 부족하기 때문에 이러한 토큰의 가치가 제한될 수 있다.
이 문제를 해결하기 위해 팀은 더 많은 토큰을 제공하여 노드 운영자를 유인할 수 있지만, 이는 높은 인플레이션과 토큰 가치 희석을 초래해 바람직하지 않다. 또한 초기 단계에서 노드 수가 적으면 보안 및 중앙집중화 리스크도 발생한다.
EigenLayer은 모든 블록체인 서비스(액티브 검증 서비스 또는 AVS라고 함)가 이더리움 기반의 보안을 도입하도록 지원함으로써 이 문제를 해결한다. 이 프로토콜은 전용 컴퓨팅 및 보안 서비스를 제공하는 운영자들로 구성된다. 사용자는 ETH 또는 유동형 스테이킹 ETH를 이러한 운영자들에게 할당하며, 운영자들은 하나 이상의 AVS를 검증한다.
운영자가 역할을 성실히 수행하면 AVS로부터 보상을 받고, 이 보상은 예치자들에게 배분된다. 운영자가 역할을 이행하지 못하면 스테이킹된 자산이 슬래싱(slashing)된다.
여러 서비스를 동일한 운영자 집단이 검증하게 하고 표준화된 경제적 계층으로 거버넌스를 수행함으로써, EigenLayer은 분산된 노드에 의존하는 보안 프로젝트들의 출범을 간소화한다. 이 제안은 데이터 가용성 솔루션, 브리지, 오라클, ZK 프로세서 등 다양한 프로젝트들을 끌어모았다.
인공지능(AI)
지난 2년간 인공지능은 기술계의 중심 무대에 섰으며, 기업가, 투자자, 사용자들의 관심을 끌었다. 이 열기는 자연스럽게 암호화폐 분야에도 파급됐다. @_kaitoai에 따르면, 지난 12개월간 AI는 암호화폐 분야 전체에서 가장 주목받은 주제가 됐다.
블록체인 환경에서 운영자란 실질적으로 컴퓨터이다. 롤업을 검증할 때 운영자는 들어오는 거래를 받아들이고 이를 처리한 후 새로운 상태를 출력한다. 그러나 운영자가 GPU, SSD, ZK 프루버(ZK Provers) 등의 하드웨어를 제공할 수 있다면, 이러한 입력-처리-출력 패턴은 모든 분산 컴퓨팅 작업으로 확장될 수 있다. 따라서 EigenLayer는 Web3 분산형 클라우드 서비스 제공자로 볼 수 있다.
현재 대부분의 인공지능 처리는 AWS와 같은 대규모 클라우드 제공업체에서부터 Lambda, Coreweave와 같은 전문 클라우드 서비스까지 클라우드에서 이루어진다. 이러한 서비스들은 모델 학습과 추론을 지원하므로, Web3 클라우드로서의 EigenLayer는 Web3 인공지능 애플리케이션에 자연스럽게 적합하다.
실제 사례를 살펴보자.
Ritual
현재 대부분의 사용자와 개발자는 중앙화된 클라우드 제공업체의 API를 통해 인공지능 서비스에 접근한다. 그러나 이러한 현황은 프라이버시 결여, 신뢰할 수 없는 계산 완전성(응답이 요청한 모델에서 나왔는지 어떻게 보장할 것인가?), 잠재적인 검열 등의 문제를 야기한다.
반면 스마트 계약은 매우 안전하고 투명하며 신뢰할 수 있는 환경에서 실행된다. 어떤 경우 스마트 계약은 인공지능 서비스와 상호작용해야 하지만, 블록체인 상에서 인공지능 프로세스를 실행하는 것은 계산상 불가능하다. 기존의 클라우드 제공업체들도 스마트 계약을 서비스할 수 없는데, 이는 신뢰 가정을 깨뜨리기 때문이다.
@ritualnet은 블록체인 기반 인공지능 서비스를 위한 개방적이고, 프라이버시 우선, 검열 저항성, 검증 가능한 인공지능 계층을 구축함으로써 이 문제를 해결하고 있다. 첫 번째 제품인 Infernet은 스마트 계약이 계산 완전성 증명과 함께 인공지능 모델 추론을 요청할 수 있게 해준다. 향후 Ritual은 주권 체인인 Ritual Chain을 만들어 미세 조정(fine-tuning) 및 인공지능 모델 학습과 같은 더욱 강력한 기능을 제공할 계획이다.
Ritual Chain은 EigenLayer 상의 AVS로 구축될 것이다. 전문 하드웨어(GPU 등)를 갖춘 운영자들이 해당 체인의 인공지능 쿼리를 실행하게 된다. 분산된 검증자 집단은 각 쿼리가 여러 운영자에 의해 처리되므로 높은 가용성과 검열 저항성을 제공한다. 또한 이러한 운영자들은 Ritual Chain 자체의 기본 보안도 담당하게 된다.
OpenLedger
몇 주 전 우리는 인공지능의 데이터 과제와 블록체인 프로토콜이 이를 해결하는 데 어떻게 기여할 수 있는지 논의했다. 전체 기사 읽기를 권장하지만, 특히 강조했던 가장 중요한 문제는 인공지능 데이터의 중앙집중화였다. 유의미한 데이터를 보유한 플랫폼들은 자금이 풍부한 기업들과 수백만 달러 규모의 고가 거래를 맺으며 소규모 스타트업과 연구기관의 접근을 제한한다.
@OpenledgerHQ는 "인공지능 주권 데이터 블록체인"을 만들려는 목표로 솔루션을 제공하고자 한다. OpenLedger는 인공지능 팀에게 다음과 같은 것을 제공한다.
효과적인 학습과 정확도를 보장하는 고품질 주석 데이터
강화 학습 및 인간 피드백(RLHF) 서비스를 통한 모델 강화
인공지능 모델의 정확성, 신뢰성, 보안성을 평가하는 도구
OpenLedger 역시 EigenLayer 위에 AVS를 구축하고 있다. 구체적인 구현 세부사항은 아직 완전히 공개되지 않았지만, 합리적인 추측을 해볼 수 있다. 분산되고 고가용성의 데이터 계층을 구축하기 위해 체인의 노드는 빠른 메모리가 많이 필요하다. EigenLayer 운영자들은 이러한 요구 사항과 기본적인 컴퓨팅 및 보안 서비스를 제공하기에 적합하다.
Sentient
@sentient_agi는 최근 8500만 달러의 시드 펀딩을 유치하며 암호화폐 분야 최고의 투자자들과 운영자들의 주목을 받았다. 그들의 목표는 "개방형 AGI 개발 플랫폼"을 만드는 것이다. 이것이 정확히 무엇을 의미할까?
현재 선도적인 인공지능 모델들은 대부분 폐쇄형이며 소수의 강력한 조직이 장악하고 있다. 이는 우리 시대 가장 중요한 기술 중 하나에게 바람직하지 않은 상황이다. 이에 따라 점점 더 많은 오픈소스 운동이 일어나고 있으며, 모델 가중치(구성)가 누구에게나 공개되어 개인의 하드웨어에서 모델을 실행하거나 특정 요구에 맞게 미세 조정할 수 있게 되었다.
그러나 오픈소스 모델은 중요하지만, 창시자들이 이를 통해 수익을 얻기는 어렵다. 일단 가중치가 공개되면 누구나 호스팅, 수정, 재조정을 하고 이 가중치 기반 서비스를 만들 수 있으며, 원본 모델 창시자와 수익을 공유할 필요가 없다. 이러한 근본적인 인센티브 불일치는 오픈소스 인공지능의 발전 속도에 부정적 영향을 줄 수 있다.
Sentient은 인공지능 개발에 '소유권 권리'를 가져오려는 목표를 갖고 있다. 연구자와 개발자가 모델을 개방하고 보안을 유지하면서도 인공지능 모델을 수익화할 수 있는 기술을 만들고자 한다. 개발자가 Sentient가 만든 모델을 사용할 때, 오픈소스 모델처럼 모델의 유효성을 보장받을 수 있다. 그러나 모델 창시자에게 추론 비용을 지불하여 보상해야 한다.
Sentient는 Polygon CDK 기술을 기반으로 구축되었으며, EigenLayer 상의 AVS로 작동한다. Sentient가 EigenLayer를 어떻게 구체적으로 활용할지는 아직 완전히 공개되지 않았지만, Ritual과 유사한 방식일 것으로 추측할 수 있다. 이는 운영자가 추론에 필요한 컴퓨팅 자원과 체인 보안을 모두 제공하는 방식일 가능성이 있다.
지난해 EigenLayer 팀은 블로그 포스트를 통해 인공지능 추론이 AVS로 구축 가능한 15개의 잠재적 유니콘 아이디어 중 하나라고 언급했다. 분명히 많은 팀들이 이 잠재력을 현실로 여기고 있다. EigenLayer와 Web3-AI 분야는 여전히 초기 단계이지만, 두 영역의 교차는 자연스러운 흐름이다. 인공지능이 클라우드 서비스를 필요로 한다면, Web3 인공지능은 Web3 클라우드 서비스를 필요로 한다.
우리가 언급한 프로젝트들은 단지 초기 실험의 첫 물결일 뿐이다. 앞으로 더 많은 프로젝트의 등장을 기대한다.
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