AI & Crypto: 주목해야 할 세 가지 분야
글: io.net
번역: Alex Liu, Foresight News
인공지능(AI)은 빠르게 세계에서 가장 중앙집중화된 힘 중 하나로 자리잡았다. AI의 개발과 배포는 막대한 자본, 첨단 컴퓨팅 능력, 고도로 전문화된 인재 등 상당한 자원을 필요로 한다. 당연히 자금이 가장 풍부한 조직들만이 최첨단 인프라에 투자하고 최고의 인재를 유치할 수 있는 반면, 소규모 기업들은 이를 따라가기 어렵다.
전통적인 방식에서는 MLOps(머신러닝 오퍼레이션)이 대형 조직이 데이터 수집부터 모델 훈련 및 배포까지 모든 과정을 내부에서 통제하는 구조다. 이러한 폐쇄적인 생태계는 인재와 자원을 독점하며 스타트업과 소규모 기업들에게 큰 장벽을 만든다.
블록체인 기술이 이러한 중앙집중화에 도전하는 가장 흥미로운 방법 중 하나는 허가 없이도 참여 가능한 탈중앙화된 인공지능 모델을 지원하는 것이다. 분산 커뮤니티를 활용해 LLM(대규모 언어 모델) 배포 과정의 각 단계—보호, 검증, 파인튜닝, 확인—을 분산 처리함으로써 소수의 참가자가 AI 분야를 지배하는 것을 막을 수 있다.
io.net은 인공지능과 블록체인의 교차점을 주목하며, 산업 판도를 바꿀 수 있는 세 가지 핵심 영역을 식별했다.
분산형 MLOps
기존 MLOps에서는 대형 기술 기업들이 우세하다. 이들은 인재를 독점하고 모든 과정을 내부에서 운영할 수 있는 자원을 보유하고 있다. 반면 탈중앙화된 MLOps는 블록체인과 토큰 인센티브를 활용해 분산 네트워크를 구성함으로써 인공지능 개발 전주기에 걸쳐 더 광범위한 참여를 가능하게 한다.
데이터 라벨링에서부터 모델 파인튜닝까지, 탈중앙화 네트워크는 보다 효율적이고 공정하게 확장될 수 있다. 인력풀은 수요와 난이도에 따라 유동적으로 조절할 수 있으며, 이는 인재가 자금력 있는 회사에 집중되는 전문 분야에서 특히 효과적이다.
예를 들어 CrunchDao는 Kaggle과 유사한 탈중앙화 플랫폼을 구축해 AI 전문가들이 트레이딩 회사를 위한 문제 해결 경쟁에 참여할 수 있도록 하고 있다. 특정 데이터셋이 점점 보편화됨에 따라 기업들은 점차 이런 인재 네트워크에 의존해 감독(supervision), 파인튜닝, 최적화 작업을 수행하게 될 것이다. 또 다른 프로젝트 Codigo는 암호화폐 개발자들로 구성된 탈중앙화 네트워크를 활용해, 개발자들이 암호화폐 특화 언어 모델을 훈련하고 개선함으로써 토큰을 벌 수 있도록 하고 있다.
분산형 하드웨어
현재 AI 개발의 가장 큰 장애물 중 하나는 엔비디아의 A100 및 H100 같은 첨단 GPU를 확보하는 것이다. 이들은 대규모 AI 모델 훈련에 필수적이지만 대부분의 스타트업에게는 그 비용이 너무나 높다. 동시에 AWS 등의 기업들은 엔비디아와 직접 계약을 맺으며 소규모 기업들의 접근을 더욱 제한하고 있다.
이 때문에 io.net과 같은 블록체인 기반의 탈중앙화 모델이 필요한 것이다. 데이터센터, 암호화폐 채굴 시설, 심지어 게임 콘솔에 이르기까지 유휴 상태의 GPU를 화폐화할 수 있게 함으로써, 소규모 기업들도 매우 낮은 비용으로 필요한 컴퓨팅 파워를 얻을 수 있다. 이는 검열이나 과도한 요금 부과 없이 전통 클라우드 제공업체의 허가 없이 이용 가능한, 경제적인 대안을 제공한다.
분산형 출처 추적
발라지 스리니바산(Balaji Srinivasan)이 말했듯이, "AI는 풍부한 디지털 제품이며, 암호화폐는 희소한 디지털 자산이다. AI는 생성하고, 암호화폐는 검증한다." AI 모델이 점점 더 독창적이고 사적인, 심지어 저작권 보호된 데이터에 의존하게 되며, 딥페이크 위협이 커짐에 따라 데이터의 출처와 적절한 라이선스를 보장하는 것이 점점 중요해지고 있다.
보호된 데이터를 적절한 동의 없이 사용해 훈련된 AI 모델의 경우, 저작권 침해는 심각한 문제가 된다. 바로 여기서 탈중앙화된 출처 추적 솔루션이 빛을 발한다. 블록체인의 투명하고 탈중앙화된 원장을 활용하면, 중앙 기관에 의존하지 않고도 데이터 수집부터 배포까지 전체 생애주기에 걸쳐 데이터의 출처를 추적하고 검증할 수 있다. 이는 신뢰성, 책임성, 데이터 권리 존중이라는 중요한 층을 더하며, AI의 미래 발전에 필수적이다.
결론
인공지능과 블록체인 기술의 융합은 AI 개발의 중앙집중화 위협에 맞서는 흥미로운 새로운 접근법을 제공한다. 탈중앙화된 MLOps, 분산형 하드웨어, 블록체인 기반 출처 추적 솔루션은 모두 보다 공정하고 확장 가능한 AI 생태계를 조성하는 데 기여하고 있다. 이러한 모델들은 역동적인 인재 네트워크를 가능하게 하고, 유휴 컴퓨팅 리소스를 활용하며, 데이터 신뢰성을 보장함으로써, 더욱 탈중앙화되고 포괄적인 인공지능의 미래를 열어간다.
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