4300만 달러의 투자를 유치한 사하라 AI(Sahara AI)를 어떻게 평가할 수 있을까?
글: Haotian
TechFlow의 @SaharaLabsAI가 4,300만 달러라는 거액의 투자 유치 소식이 화제를 모았다. 실제로 Binance Labs, Polychain, Pantera 등 세 곳의 주요 기관이 참여했다는 점에서 AI 서사에 대한 기대감이 다시 한번 크게 부풀어 오르고 있다. 어떻게 바라봐야 할까? 간단히 몇 가지 생각을 공유한다.
1) AI+Crypto 분야에서는 거액의 펀딩이 일상화될 것이다. 왜냐하면 AI는 순전한 서사 이상으로 해당 기업들의 핵심 기반이기 때문이다. 암호화폐(Crypto) 프레임워크 위에서 플랫폼을 구축하는 회사는 반드시 AI 유전자를 가지고 있어야 의미가 있으며, 아무 AI 분야나 골라서 Crypto 방식을 덧씌우는 식의 접근은 설득력이 떨어진다.
Sahara는 Microsoft, Amazon, MIT 등을 포함한 35곳 이상의 주요 기업 고객을 보유하고 있다고 밝혔다. 창립자 Sean Ren은 남캘리포니아대학(USC)의 AI 교수로 다수의 AI 플랫폼 자문 역할을 맡았으며 초기 투자에도 참여한 인물로, 전형적인 AI 전문가 출신이다. 또한 팀 내에는 스탠퍼드대학교, 마이크로소프트, 구글, 바이낸스 출신들도 포함되어 있어 엘리트 면모가 두드러진다. 이 모든 요소들은 하나의 신호를 전달한다. 즉, Sahara AI는 웹2 인터넷 경험을 기반으로 한 AI 기업이며, 암호화폐 플랫폼 프레임워크는 그 안의 제품 구성 요소 중 하나일 뿐이라는 점이다.
2) 인터넷 거대 기업들의 독점 구조는 중소형 AI 기업의 혁신력을 억누른다. 최근 일부 인터넷 OG들이 팟캐스트에서 현재의 AI 창업 환경은 과거 모바일 인터넷 시절만큼 열린 분위기가 아니라고 토로했는데, 그 근본 원인은 바로 AI 산업 내에서 진정한 산업 교류와 협업이 부족하며, 대기업이 대규모 모델을 장악하고 있고, 중소기업의 미세한 혁신마저도 대기업이 직접 흡수해버리기 때문에 대부분의 작은 혁신은 생존 토양을 잃는다는 점이다.
몇몇 대형 인터넷 기업의 대규모 모델 프로젝트가 수억 달러에 달하는 투자를 유치하는데, 이 자금 대부분이 현금이 아니라 글로벌 IT 거대 기업들이 제공하는 GPU 컴퓨팅 리소스 할당량이라는 사실도 알려졌다. 대기업은 GPU 리소스를 지분과 맞바꾸고, 이를 통해 개발된 대규모 모델을 기존 제품군과 사용자 데이터에 통합함으로써 다중 모드 성능과 수익을 동시에 높이고 있다. 이러한 구조 속에서 중소기업은 생존하기 어려운 실정이다.
Sahara와 같은 웹2 배경의 엘리트들이 블록체인 기반에서 AI 사업을 시작하게 된 계기가 이것인지 알 수 없지만, 블록체인 기반 클라우드 컴퓨팅 서비스 플랫폼, 블록체인 분산 추론 플랫폼, 블록체인 AI 코프로세싱 플랫폼, 블록체인 AI 에이전트 서비스 플랫폼 등 AI+Crypto 결합형 창업 아이디어의 가능성이 예상보다 훨씬 넓다는 것은 분명하다.
물론 사이비 프로젝트들도 적지 않지만, 암호화폐가 AI 산업에 제공하는 가치는 일부 산업의 혼란으로 인해 정체되지는 않을 것이다. 암호화폐는 AI라는 큰 서사를 필요로 하며, 반대로 AI 역시 발전 동력을 얻기 위해 암호화폐의 지원을 필요로 한다. AI+Crypto를 통해 기존 산업의 대규모 AI 개발자 및 사용자들을 블록체인 산업으로 끌어들이는 가능성은 계속 존재한다.
블록체인이 AI 참여자들(데이터, 컴퓨팅 파워, 모델)의 전 과정을 추적 가능한 형태로 기록한다면, 창업자는 지분 투자 모집이나 리소스 교환을 통해 자원을 조달할 수 있을 것이고, 이런 상호 보완적 협업 플랫폼이 창업자들에게 제공할 가치는 말할 필요도 없다. Sahara가 AI 블록체인 협업 플랫폼을 구축하려는 목적도 바로 여기에 있을지도 모른다.
3) Sahara AI가 구축하려는 AI 블록체인 협업 플랫폼 문서를 간략히 살펴본 결과, 해결해야 할 핵심 문제들이 여럿 드러났다.
예를 들어, Sahara ID와 탈중앙화 스토리지를 활용해 데이터 기록의 추적성과 권한 관리를 기본적으로 제공하는데, 이는 암호화폐 기술이 AI 사용자의 개인정보 보호 및 리소스 조율 문제를 해결하는 기초가 된다.
또한 지분 증명(PoS)과 데이터 레이어를 이용해 체내·체외 데이터에 대해 암호화 기술 기반의 검증 가능한 컴퓨팅 네트워크를 구축하는 것도 중요한데, 이것이 바로 암호화폐 기술이 AI 모델 협업에 인센티브 및 제재 메커니즘을 도입할 수 있는 근본적인 방법이다.
게다가 실행 레이어에서는 AI 성능 최적화를 크게 추진하고 있으며, AI 다중 모드 처리 및 AI 에이전트 관련 프로토콜 운영 등 다양한 부분도 포함되어 있다.
AI+Crypto가 얼마나 어려운 도전인지 잘 드러난다. 현재 여러 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 저수준 코프로세싱 플랫폼 등은 아직 초기 기반 마련 단계에 머물러 있어 무리하게 성과를 기대하기는 어렵다. (향후 Sahara의 추가 기술 문서 공개 후 자세한 기술 분석 예정)
현재 전통 인터넷 분야의 AI가 모바일 인터넷 시절과 같은 창업 붐을 재현하지 못하고 있지만, 거시경제 악화, 독점 구조, 혁신 동력 부족, 실용화 사례 미성숙 등 여러 이유가 있겠으나, 암호화폐 프레임워크와 업계 빌더들이 제시하는 해결책이 그 답안 중 하나가 되기를 진심으로 바란다.
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Haotian | CryptoInsight
