Vana 창립자와의 대화: 고등학교 중퇴 후 연방준비제도에서 Y 컴비네이터를 거쳐 웹3에 이르기까지, 탈중앙화 데이터를 향한 여정
저자: Sunny, TechFlow
게스트: Anna Kazlauskas, Vana 설립자
인터뷰 개요
나는 Flock.io가 주최한 ETHcc 사이드 이벤트에서 Anna를 처음 만났다. 당시 나는 다양한 핫 프로젝트와 VC 포럼을 오가며 지쳐 있었고, 내용은 반복적이며 지루했지만, Anna가 등장한 순간 모든 것이 달라졌다. 그녀의 스타일은 다른 Web3 창업자들과는 확연히 달랐고, 개인 프로젝트에 열정적인 고등학생처럼 상쾌하고 단단해 보였다. 그녀의 발표는 나를 멈추게 했고, 나는 끝까지 집중해서 들었다.
흥미롭게도 나는 이전에 Flock의 창업자를 인터뷰한 적이 있는데, Flock은 탈중앙화 데이터 기여 프로젝트를 진행하지만 공공 데이터에 초점을 맞추는 반면, Vana는 사적 데이터에 집중한다. 트위터에서 Anna를 검색해보니, 그녀의 프로젝트는 Paradigm과 Polychain 같은 최정상 투자사들의 지원을 받고 있었으며, 본인 역시 고등학생이 아니라 일찍 학교를 중퇴하고 실리콘밸리 Y Combinator에 입성한 창업자임을 알게 되었다. 이후 우리는 카페에서 인터뷰를 약속하고, 그녀의 경력을 깊이 있게 다뤘다.
Anna는 MIT 출신으로 Optimism, Blur, Glow의 창업자들과 동기다. 정보, 교육, 자본의 최전선에서 살아가는 이 천재 창업자들은 삶과 사업을 어떻게 바라볼까? 이번 인터뷰가 그 해답을 제공한다.
Vana 소개
Vana는 Web3 분야에서 데이터 소유권과 인공지능 개발을 혁신하려는 탈중앙화 플랫폼이다. 핵심 개념은 다음과 같다:
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데이터 소유권 및 이식성: Vana는 사용자가 자신의 개인정보를 통제하고 관리할 수 있도록 하며, 데이터를 서로 다른 애플리케이션 간 자유롭게 이동시킬 수 있게 한다. 암호화폐 지갑처럼 비관리형(non-custodial) 방식으로 데이터를 저장한다.
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탈중앙화 AI 개발: 사용자는 데이터를 기부하여 AI 모델을 훈련시키고, 해당 모델에 대한 소유 지분을 얻을 수 있다. 개발자들은 크로스플랫폼 데이터를 활용해 맞춤형 앱과 고급 AI 모델을 구축할 수 있다.
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데이터 유동성과 수익화: Vana는 데이터 유동성 풀(DLP)을 도입해 사용자가 가치 있는 데이터를 제공하고 검증받도록 유도한다. 사용자는 이러한 풀에 데이터를 기여함으로써 수익을 창출하며, 데이터는 유연하고 모듈화 가능한 금융 자산으로 간주된다.
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생태계 및 애플리케이션: Vana는 Reddit 데이터의 r/datadao, Twitter/X 데이터의 Volara 마켓, 사용자의 데이팅 앱 데이터를 제어할 수 있는 Flirtual 플랫폼 등 다양한 탈중앙화 앱과 데이터 컬렉티브를 구축 중이다.
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기술 인프라: Vana는 데이터 거래 및 프라이버시를 위해 특별히 설계된 Layer 1 블록체인을 개발했다. 다층 아키텍처(데이터 이식성 계층과 데이터 유동성 계층 포함)와 Universal Connectome을 통해 생태계 내 데이터 흐름을 매핑한다.
Vana는 사용자에게 새로운 데이터 소유권, AI 개발 및 가치 창출 모델을 제공함으로써 개인을 강화하고 인공지능 분야의 혁신을 추진한다.
인터뷰 요약
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연방준비제도(Fed) 인턴십에서 Y Combinator까지: Anna는 고등학교 시절 Fed 인턴십에서 시작해 세계은행까지 경험하면서 반복 작업을 자동화로 해결하는 방법을 배웠으며, 결국 중퇴 후 Y Combinator에 참여해 창업 여정을 시작하게 된 과정을 설명했다.
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인공지능과 데이터 소유권의 발견: MIT Bitcoin Club 활동 중 Anna는 인공지능과 탈중앙화 데이터 간 연결고리를 발견했으며, 특히 데이터의 질과 소유권 문제에 주목했다. 공동창업자와 함께 Vana를 설립해 사용자가 데이터 기여로부터 혜택을 얻을 수 있도록 했다.
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Vana의 미션과 기술 아키텍처: Vana는 사적 데이터 소유권에 집중하는 탈중앙화 플랫폼으로, 데이터 유동성 풀과 토큰 메커니즘을 통해 사용자가 데이터를 수익화할 수 있도록 한다. 기술 인프라는 Layer 1 블록체인 기반으로, 데이터 프라이버시와 확장성을 보장한다.
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양적 사고가 Anna에게 준 영향: Anna는 어릴 때부터 숫자와 확률 모델링에 민감했으며, 이러한 양적 사고가 인공지능과 데이터 시스템에 대한 독특한 관점을 형성하게 했고, AI 모델과 탈중앙화 플랫폼을 통해 데이터를 상업화하는 방법을 탐구하도록 이끌었다.
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탈중앙화 데이터의 도전과 기회: Anna는 탈중앙화 데이터 소유권 분야의 주요 도전 과제로 사용자가 자신의 데이터 가치를 이해하도록 하는 점을 언급하며, 이를 독특한 토큰 경제 모델로 해결하고 자급자족하는 데이터 중심 생태계를 창출하고 있다고 설명했다.
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Vana의 비즈니스 모델: 데이터 거래 모델과 탈중앙화 AI 개발을 통해 Vana는 데이터를 금융 자산으로 간주하며, 사용자는 데이터 기여를 통해 AI 모델의 소유 지분을 얻고 수익을 창출할 수 있다.
연방준비제도 인턴십에서 Y Combinator까지 — Anna의 창업 여정은 어떻게 시작되었나?
TechFlow: 고등학생 시절 연방준비제도(Fed)에서 인턴십을 하고, 다음 해에는 세계은행에 들어갔다고요. 이러한 경험은 이후의 창업 여정에 어떤 영향을 주었나요?
Anna:
네, 모두 미네소타주 센트럴 고등학교 시절로 거슬러 올라갑니다. 저는 경제학에 큰 관심이 있었고, 고등학생 때 연방준비제도(Fed) 인턴십을 할 수 있었던 것은 제 나이에 매우 특별한 일이었습니다. 저는 매우 확고한 신념을 가지고 있었죠. 제 방 벽에는 재닛 옐런(Janet Yellen)의 사진이 걸려 있었습니다! 이후 세계은행에 들어갔을 때, 많은 인턴들이 반복적인 업무를 수행하는 것을 보았고, 저는 자동화를 통해 이러한 업무를 간소화하고 싶었습니다. 그래서 파일 분류를 돕기 위해 머신러닝 소프트웨어를 개발했는데, 결과가 제 예상을 훨씬 뛰어넘었습니다. 바로 그때 데이터와 자동화가 대규모 조직 업무 처리 방식을 진정으로 변화시킬 수 있다는 것을 깨달았습니다. 그래서 저는 고등학교를 중퇴하고 Y Combinator에 합류하게 되었고, 그렇게 실리콘밸리와 접촉하게 되었습니다.
TechFlow: 왜 고등학교 시절에 중퇴하고 전업으로 창업을 하게 되셨나요?
Anna:
그 당시 저에게는 매우 중대한 결정이었지만, 저는 창업이 거대한 약속이며 거의 5~10년간의 여정이라는 것을 깨달았습니다. 저는 문제 해결하는 아이디어를 좋아했지만, 영원히 문서 자동화만 하는 일은 아니었습니다. 제가 진정으로 느낀 열정은 인공지능(AI)의 발전과 그 핵심인 데이터 품질에서 비롯되었습니다. 저는 암호화폐와 같은 탈중앙화 시스템을 데이터 소유권에 적용하는 방법을 고민하기 시작했습니다. 이것이 바로 저와 공동창업자 Art Abal이 함께 Vana를 설립하게 된 계기였고, 그는 당시 하버드 대학원에 재학 중이었습니다.
인공지능과 블록체인의 교차점 — MIT Bitcoin Club에서 얻은 영감
TechFlow: 인공지능 이야기를 하셨는데, 언제 처음으로 인공지능과 탈중앙화 데이터, 암호화 기술 간의 연결고리를 보셨나요?
Anna:
저는 MIT Bitcoin Club 활동을 하면서 인공지능에 매료되기 시작했습니다. 저는 경제계량학과 데이터 모델링에 큰 관심이 있었죠. 2017년, 저는 Attention is All You Need 논문이 발표되는 것을 보았고, 이 논문은 이후 ChatGPT의 기반이 되었습니다. 그 순간 저는 인공지능의 모든 것이 데이터—특히 데이터 품질과 소유권—에 달려 있다는 것을 깨달았습니다. 사람들이 자신이 인공지능 시스템에 기여한 데이터를 진정으로 소유할 수 있는 방법을 찾고 싶었습니다. 2018년부터 저와 공동창업자는 사용자가 자신이 데이터를 제공해 만든 인공지능 모델로부터 혜택을 받는 방법을 탐색하기 시작했습니다.
왜 Layer 1을 선택했나? — Vana가 사적 데이터 소유권에 집중하는 이유
TechFlow: Vana의 기반은 EVM 기반의 Layer 1 블록체인이라고 알고 있습니다. 왜 자체 Layer 1을 구축하기로 결정하셨나요?
Anna:
Vana는 개인 데이터 전용으로 설계된 Layer 1 블록체인으로 구성되어 있습니다. 이는 결정적인 선택인데, 덕분에 우리는 특정 데이터셋 토큰과 특정 모델 토큰을 만들 수 있으며, 이 토큰들은 완전히 프로그래밍 가능하고 EVM(Ethereum Virtual Machine)과 호환됩니다. 이를 통해 우리는 어떤 인공지능 모델이나 데이터셋도 유연하게 지원하면서 동시에 사용자가 자신의 데이터를 통제할 수 있도록 보장할 수 있습니다. Layer 1 아키텍처는 확장성과 프라이버시 문제 해결에도 도움이 되며, 지속 가능한 탈중앙화 데이터 소유권 생태계를 조성하는 데 필수적입니다. 개인 데이터는 매우 가치 있지만 전통 시스템에서는 수익화하기 어렵기 때문에, Vana를 Layer 1로 구축함으로써 데이터 라이선싱 과제를 해결하고 대규모 AI 애플리케이션을 위한 인프라를 제공할 수 있습니다.
양적 사고가 이끄는 AI 비전과 탈중앙화 데이터의 비즈니스 모델
인터뷰에서 Anna는 자신의 성장 과정도 공유했다. 아버지는 생화학 교수, 어머니는 작가였고, 그녀 자신은 어릴 때부터 숫자에 매우 민감했다.
TechFlow: 어릴 때부터 세상을 양적으로 바라보셨다는 느낌이 드네요?
Anna:
정말 그렇습니다! 저는 늘 양적 사고에 관심이 많았어요. 완벽한 모델을 만드는 게 아니라, 모델을 유용하게 만드는 것에 집중합니다—즉, 한 요소를 바꾸면 어떤 결과가 달라지는지를 이해하는 것이죠. 바로 이것이 오늘날 제가 인공지능과 데이터에 대해 독특한 시각을 갖게 된 이유입니다. 예를 들어 저는 확률 모델링을 정말 좋아하는데, 이는 야구 분석에서 자주 사용됩니다. 특정 결과를 예측하는 대신, 여러 확률을 모델링하는 것이죠. 예를 들어, 볼이 여기 떨어진다면 홈런 확률은 얼마일까? 이런 사고방식이 제가 인공지능과 데이터 시스템을 생각하는 데 큰 도움이 되었습니다.
TechFlow: 양적 사고 능력이 강하신 만큼, Vana가 수익과 비용을 균형 잡는 시점에 대해 어떤 예측을 하고 계신가요?
Anna:
좋은 질문이에요! 저희의 비즈니스 모델을 고려하면, 손익분기점은 데이터 기여 규모와 우리가 구축한 AI 모델의 가치에 달려 있습니다. 양적 관점에서 보면, 약 1억 명의 사용자가 데이터를 기여하고, 여러 개의 고가치 AI 모델이 수익을 창출할 때, 우리는 손익분기점에 도달할 수 있을 것으로 추정합니다. 실제 도전 과제는 안정적인 데이터 흐름 유지와 상업적 가치를 지닌 AI 모델 개발입니다. 정확한 시기는 사용자 증가율, AI 모델 채택 정도, 그리고 AI 기반 솔루션에 대한 전체 수요 등 여러 요인에 따라 달라질 것입니다.
TechFlow: 특히 탈중앙화 데이터 소유권처럼 복잡한 분야에서 회사를 설립할 때 주요 도전 과제는 무엇인가요?
Anna:
가장 큰 도전 중 하나는 사용자들이 자신의 개인 데이터 가치를 이해하도록 하는 것입니다. 초기에는 사용자들에게 데이터 기여에 대한 보상으로 현금이나 스테이블코인을 제공했지만, 사용자들은 이를 잘 받아들이지 않았어요. 오히려 기여 가치를 하락시킨 것처럼 느껴졌죠. 지금은 데이터로 만들어진 AI 모델의 소유권을 제공하는 방식으로 전환했고, 이것이 훨씬 더 큰 공감을 불러일으켰습니다. 사람들은 자신이 더 큰 무언가의 일부가 되는 것을 원하니까요. AI 모델의 일부 소유권을 갖는다는 개념이 훨씬 매력적으로 다가옵니다. 우리는 Reddit Data DAO에서 이를 확인했습니다—거의 백만 개의 지갑이 등록되었고, 그중 약 14만 명이 기여 증명을 통과했습니다. 즉, 가치 있는 Reddit 데이터를 제공한 것이죠. 단순히 현금을 주는 것보다 훨씬 더 매력적입니다.
TechFlow: Vana의 비즈니스 모델과 수익 창출 방식을 설명해주실 수 있나요?
Anna:
Vana는 데이터 거래 모델을 채택하고 있습니다. 우리의 네트워크를 통해 데이터가 이동할 때마다 소액의 수수료가 발생합니다—이는 Ethereum의 가스 수수료와 유사하며, 네트워크 운영 비용을 충당합니다. 점점 더 많은 사용자들이 데이터를 기여하고, 점점 더 많은 인공지능 모델이 이러한 데이터를 활용해 구축되면, 시스템은 스스로 자급자족하게 됩니다. 또한 우리는 비관리형 데이터 지갑에 특허를 출원했으며, 데이터 유동성 풀과 특정 모델 토큰을 설계했습니다. 이러한 토큰을 통해 사용자는 데이터셋과 그로부터 파생된 AI 모델을 동시에 소유할 수 있으며, 데이터 가치에서 수익을 얻는 시스템이 만들어집니다. 예를 들어, Reddit 데이터셋 토큰을 통해 사용자는 해당 데이터셋과 이를 기반으로 구축된 모든 AI 모델을 집단적으로 소유할 수 있습니다. 이러한 모델이 점점 더 가치를 가지게 되면, 데이터를 기여한 사용자들도 그 혜택을 누릴 수 있게 됩니다.
TechFlow: 이렇게 복잡한 시스템에서 사람들이 데이터 기여에 동기를 부여받도록 어떻게 보장하고 있나요?
Anna:
우리는 데이터 유동성 풀과 특정 모델 토큰 시스템을 통해 성공을 거두고 있습니다. 예를 들어, Reddit Data DAO를 통해 사용자는 자신의 Reddit 데이터를 기여하고, 그 대가로 데이터셋과 생성된 AI 모델에 대한 소유권을 나타내는 토큰을 받습니다. 핵심은 이를 사람들에게 구체적이고 실질적으로 느껴지게 만드는 것입니다—그들은 단순히 데이터를 넘기는 것이 아니라, 더 큰 무언가의 일부를 소유하게 되는 것이죠. 우리는 현금 보상에서 더 의미 있는 것—즉, 사용자가 기여한 데이터로 만들어진 AI 모델의 소유권—으로 전환했습니다. 이는 사용자들에게 훨씬 더 큰 매력을 줍니다.
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