Pantera 파트너: 사하라 AI 심층 분석
글: Paul Veradittakit, Pantera Capital 파트너
번역: xiaozou, 금색재경
Sahara AI의 미션은 보다 개방적이고 공정하며 협업적인 인공지능(AI) 경제를 창출하여 사람들이 최대한 쉽게 참여할 수 있도록 하는 것입니다. 블록체인을 활용해 Sahara는 데이터 제공자, 라벨링 작업자, 모델 개발자 등 모든 기여자에게 공정한 보상을 제공하며, 데이터와 모델의 주권을 유지하고, AI 자산의 보안을 확보하며, 권한 생성, 공유 및 거래가 가능하게 합니다.
1. AI 스택의 현재 상황
현재의 AI 스택은 다음과 같은 계층으로 나눌 수 있습니다:
데이터 수집 및 라벨링
데이터는 웹 크롤링, 공개 데이터셋, 사용자 생성 데이터 등 다양한 출처에서 수집되며, 법적 문제를 피하기 위해 라이선스 요건을 준수해야 합니다. 이후 해당 작업에 맞게 분류, 객체 인식 등의 방식으로 라벨링됩니다.
모델 훈련 및 서비스
데이터는 모델에 입력되어 내부 파라미터(가중치)를 조정함으로써 오차를 최소화합니다. 이 과정에는 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리는 컴퓨팅 자원이 필요합니다.
AI 에이전트의 생성 및 배포
AI 에이전트를 만드는 사용자 경험은 TensorFlow 등의 도구를 사용하는 것이 일반적이며, 기술 전문성이 요구됩니다.
컴퓨팅 리소스
모델 훈련에는 고가의 처리 능력이 필요합니다.
각 계층은 치열한 경쟁과 다양성을 지니고 있으며, 대부분의 경우 하나의 실행 방식이 가장 효과적임이 입증되었습니다. 예를 들어 데이터 수집은 대규모 공개 데이터셋(예: 서적)을 사용하고 전문 데이터(예: 연구 논문)로 파인튜닝하는 것이 가장 좋으며, 모델 훈련은 전용 하드웨어에서 수행하는 것이 이상적입니다. AI 에이전트는 플러그 앤 플레이 방식의 리소스를 통해 개발자 커뮤니티를 쉽게 구축할 수 있어야 하며, 컴퓨팅 리소스는 분산형이어야 하여 정확한 보상 체계를 제공할 수 있습니다. 이러한 요소들이 결합되면 더 우수한 AI 모델과 강력한 커뮤니티를 만들어낼 수 있습니다.
Web2 기업들은 이러한 방향으로 나아가고 있지만 중앙집중형 설계로 인해 심각한 제약을 받고 있습니다. 기업 및 기술 측면에서 이들 회사는 접근을 제한하고 스택의 각 부분을 격리하려 하며, 그 결과 서로 다른 보안 기준, 데이터베이스 설계, 백엔드 통합 및 수익화 전략이 발생합니다. 실제로 이러한 설계는 AI 경제 모델의 변화에 대응하기 어려운 구조입니다.
예를 들어 OpenAI는 매우 강력한 기반 모델을 구축하고 무허가 GPT wrapper 마켓플레이스를 통해 커뮤니티 빌더들을 유치하기 시작했지만, 표면적인 프롬프트 커스터마이징만 허용하고 저수준 모델 재구성은 지원하지 않습니다. 또한 모든 컴퓨팅 자원은 투자자의 자금으로 구매되었으며, 올해 말 50억 달러의 손실이 예상됩니다.
2. AI 협업 경제
Sahara 플랫폼은 데이터 수집 및 라벨링, 모델 훈련 및 서비스, AI 에이전트 생성 및 배포, 다중 에이전트 통신, AI 자산 거래, AI 리소스의 크라우드소싱 등 인공지능 생애주기 전반에 걸쳐 모든 AI 개발 수요를 위한 원스톱 서비스를 제공합니다. AI 개발 과정을 민주화하고 기존 시스템의 진입 장벽을 낮춤으로써 Sahara AI는 개인, 기업, 커뮤니티 모두에게 동등한 접근 권한을 제공하며 함께 AI의 미래를 건설할 수 있게 합니다.
위 이미지는 사용자 여정을 개괄하며, Sahara AI 생태계 내에서 AI 자산이 생성되고 사용되며 사용자 유지를 어떻게 달성하는지를 설명합니다. 특히 플랫폼 내 모든 거래는 불변이며 추적 가능하고, 소유권이 보호되며, 자산의 출처가 기록됩니다. 이를 통해 투명하고 공정한 수익 공유 모델이 가능해져 개발자와 데이터 제공자는 수익 창출에 따라 적절한 보상을 받을 수 있습니다.
Sahara는 사람들이 AI 경제에 더욱 쉽게 참여할 수 있도록 목표를 두고 있습니다. 개발자와 사용자는 다음과 같이 Sahara를 활용할 수 있습니다:
숙련된 AI 개발자:
개발자는 Sahara SDK 및 API를 사용해 Sahara 블록체인과 AI 스택의 임의의 계층과 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어 개인화된 컴퓨팅 파워, 데이터 저장, 인센티브 구조 등을 활용해 자신만의 Sahara AI 에이전트를 만들 수 있으며, 이를 타인에게 라이선스 제공하거나 수익화할 수 있습니다.
AI 개발 초보자:
노코드/로우코드 환경을 통해 개발자는 직관적인 인터페이스와 사전 구축된 템플릿을 이용해 AI 자산을 쉽게 생성하고 배포할 수 있습니다.
AI 훈련 참여:
사용자는 단순히 웹사이트에 접속해 AI 훈련 작업을 수행하고 거래 가능한 토큰 형태의 보상을 받을 수 있습니다. 작업 범위는 기본 수학 문제 해결부터 짧은 동영상 설명까지 다양합니다.
AI 사용자:
사용자는 직관적인 UI를 통해 쉽게 AI 에이전트를 이용할 수 있습니다. 사용자는 유연하게 접근 및 추가 개발 권한을 구매할 수 있을 뿐 아니라, AI 자산의 지분(shares)을 거래할 수도 있습니다.
사용자는 자신의 개인화된 데이터 '지식 베이스'를 만들고, 이를 활용해 전문화된 인공지능을 구축할 수 있습니다. 다른 AI처럼 타인이 접근할 수 있도록 허용하면서도, 훈련 데이터는 완전히 비공개 및 안전하게 유지됩니다.
기업:
기업 역시 AI 에이전트(또는 '비즈니스 에이전트')를 만들고 자체 독점 데이터로 훈련시킬 수 있으며, 시스템이 Sahara 블록체인 위에서 작동하기 때문에 탈중앙화된 AI 에이전트 생성 및 서비스 덕분에 비용이 훨씬 저렴합니다.
기업은 또한 Sahara 데이터 생성에 유료로 참여할 수 있으며, 이는 AI 자동 라벨링과 인간 라벨링을 결합해 고품질이면서 개인정보를 보호하는 다중 모델 데이터셋을 효율적으로 만듭니다.
기업용 제품은 일부 유명 고객들이 이미 사용하고 있지만, 나머지 기능들은 아직 출시되지 않았으며 향후 출시 계획이 있습니다.
3. 기술 개요
Sahara 팀은 AI 스택 각 구성 요소의 호환성, 수익성, 보안을 보장하기 위해 필요한 복잡성을 추상화하여 시스템을 가능한 한 간단하고 쉬운 사용자 경험으로 설계했습니다. 내부적으로 Sahara 팀은 이를 실현하기 위해 수많은 혁신을 개발했습니다. 몇 가지 예를 들면:
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Sahara 블록체인은 가스 비용을 최소화하며 EVM과 완전 호환되며, Sahara Cross-Chain Communication(SCC) 프로토콜은 신뢰 없이도 안전하고 무허가 상태에서 블록체인 간 데이터 전송을 가능하게 하여 신뢰 없는 상호 운용성을 촉진합니다.
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Sahara AI-Native Precompiles(SAPs)는 AI 작업의 성능을 최적화하고 계산 오버헤드를 줄이기 위한 사전 컴파일된 스마트 계약으로, 훈련 실행 SAPs 및 추론 실행 SAPs를 포함합니다.
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Sahara Blockchain Protocols(SBPs)는 AI 자산 관리를 통해 회계 책임을 보장합니다. 예를 들어 AI Attribution은 기여도 추적 및 보상 배분을, AI Asset Registry는 AI 자산, AI 라이선스, AI 소유권의 등록 및 출처를 관리합니다.
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데이터 관리는 온체인과 오프체인에서 동시에 이루어집니다. AI 자산 메타데이터, 커밋, 증명은 온체인에 저장되며, 중요한 데이터셋, AI 모델, 보완 정보는 오프체인에 저장되어 데이터 검색, 보안, 가용성을 최적화합니다.
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협업 실행 프로토콜(Collaborative Execution Protocols)은 AI 훈련, 집계, 서비스 전반에 걸친 공동 AI 모델 개발 및 배포를 지원합니다. PEFT와 같은 다른 모델은 기술적 파인튜닝을 가능하게 하며, Privacy Preserving Compute(개인정보 보호 컴퓨팅)는 차등 프라이버시, 동형 암호화, 비밀 공유를 지원하고, Fraud Proofs(사기 증명) 기능은 이름에서 알 수 있듯 사기 행위를 방지합니다.
4. 완전 통합된 AI 스택
팀은 남가주대학교(USC) 평생 교수이자 『MIT Technology Review』의 '35 Under 35'에 선정되고 2023년 삼성 펠로우로 선정된 Sean Ren과, Binance Labs에서 투자 이사로 근무했던 UC 버클리 출신 Tyler Z가 이끌고 있습니다. 팀의 다른 멤버들도 스탠포드, UC 버클리, AI2, Toloka, Stability AI, 마이크로소프트, 바이낸스, 구글, 체인링크, 링크드인, 아발란체 등 유수 기업 및 기관에서의 경험을 바탕으로 소중한 전문 지식을 기여하고 있습니다.
Sahara는 또한 최고 수준의 AI 네이티브 연구원들과 기업 고객들로부터 자문을 받고 있습니다:
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Laksh Vaaman Sehgal(Motherson 그룹 부회장)
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Rohan Taori(휴먼 연구 과학자)
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Teknium(Nous Research 공동 창립자)
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Vipul Prakash(Together AI CEO)
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Elvis Zhang(Midjourney 창립 멤버)
Sahara AI는 현재 마이크로소프트, 아마존, MIT, Motherson 그룹, Snap 등 35개 이상의 선도적인 기술 혁신 프로젝트 및 연구 기관에서 Shara Data를 통한 데이터 수집/라벨링, Sahara Agents를 통한 맞춤형 도메인 에이전트 등 다양한 AI 서비스에 활용되고 있습니다.
생성형 AI는 기술 및 시장 규모 측면에서 여전히 초기 단계에 있습니다. 전체 AI 스택을 하나의 제품에 통합하기 어렵기 때문에 오늘날의 중앙집중형 채팅 및 비디오 도구의 적용 범위는 제한적입니다. Sahara AI는 블록체인을 무허가 접근, 토큰 배분, 보안의 핵심 기반으로 삼는 모듈러 설계를 통해 이 병목 현상을 해결하는 유일한 기업입니다. 누구나 참여할 수 있는 미래의 AI는 반드시 접근 용이하고 공정해야 하며, Sahara AI는 바로 이러한 비전을 향해 나아가는 유일한 기업입니다.
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