"성배에서 기반으로: FHE가 웹3 프라이버시 컴퓨팅 생태계를 어떻게 재편하는가?"
이전에 여러 글을 통해 AI 에이전트가 암호화폐 업계의 수많은 기존 스토리를 '구원'할 것이라고 언급한 바 있습니다. 이전의 AI 자율화 중심 스토리 흐름 속에서 TEE(Trusted Execution Environment)가 큰 주목을 받았지만, TEE나 ZKP(영지식증명)보다도 훨씬 더 '생소한' 기술 개념인 FHE(Fully Homomorphic Encryption), 즉 전방향 동형 암호화 또한 AI 분야의 성장과 함께 다시 부상할 가능성이 있습니다. 아래 사례를 통해 그 논리를 정리해보겠습니다.
FHE는 암호화된 데이터 위에서 직접 계산을 수행할 수 있는 암호학 기술로, 일종의 '성배(Holy Grail)'로 여겨지며, ZKP나 TEE와 같은 인기 기술들에 비해 상대적으로 낮은 관심을 받아왔습니다. 그 핵심 원인은 계산 오버헤드와 적용 가능한 시나리오의 제약 등에 있습니다.
Mind Network는 바로 이러한 FHE 기반 인프라에 집중하고 있으며, AI 에이전트 전용 FHE 체인인 MindChain을 출시했습니다. 수천만 달러 이상의 펀딩을 유치했고 수년간의 기술 개발을 거쳤음에도 불구하고, FHE 자체의 기술적 한계로 인해 시장의 주목은 여전히 부족한 실정입니다.
하지만 최근 Mind Network는 AI 응용 시나리오를 중심으로 다수의 긍정적인 소식을 발표하고 있습니다. 예를 들어, 자체 개발한 FHE Rust SDK가 오픈소스 대규모 언어모델 DeepSeek에 통합되면서, AI 학습 과정에서 중요한 역할을 하게 되었고, 신뢰 가능한 AI 구현을 위한 보안 기반을 마련했습니다. 그렇다면 왜 FHE는 AI 프라이버시 컴퓨팅에서 두각을 나타낼 수 있을까요? 그리고 AI 에이전트라는 스토리를 활용해 돌파구를 마련하거나 심지어 '구원'을 맞이할 수 있을까요?
간단히 말해, FHE(전방향 동형 암호화)란 기존 공개 블록체인 아키텍처 위에서 바로 작동할 수 있는 암호학 기술로, 데이터를 복호화하지 않고도 암호화된 상태에서 덧셈, 곱셈 등의 임의 연산을 수행할 수 있게 해줍니다.
즉, FHE 기술을 활용하면 데이터 입력부터 출력까지 전 과정이 암호화된 채 유지되며, 검증을 위해 공개 블록체인의 합의에 참여하는 노드조차 평문 정보에 접근할 수 없습니다. 따라서 FHE는 의료, 금융 등 특정 수직 영역에서 AI LLM 학습을 위한 기술적 기반을 제공할 수 있습니다.
이러한 특성 덕분에 FHE는 기존 AI 대규모 모델의 수직 확장을 지원하고 블록체인의 분산 아키텍처와 결합하는 데 있어 '최적의' 해결책이 될 수 있습니다. 기관 간 의료 데이터 협업이든, 금융 거래 시나리오에서의 프라이버시 추론이든, FHE는 고유한 장점으로 보완적인 선택지가 됩니다.
이 개념은 결코 추상적이지 않습니다. 간단한 예시 하나로 설명할 수 있습니다. 예컨대 C2C 애플리케이션 형태의 AI 에이전트는 백엔드에서 DeepSeek, Claude, OpenAI 등 다양한 공급업체의 AI 대규모 모델을 연결해 사용합니다. 그런데 고도로 민감한 금융 응용 시나리오에서, AI 에이전트의 실행 과정이 갑작스럽게 규칙을 변경하는 대규모 모델 백엔드에 의해 조작되지 않도록 어떻게 보장할 수 있을까요? 이 경우 입력 프롬프트를 암호화해야 하며, LLM 서비스 제공자가 암호문 그대로 계산 처리를 수행한다면, 강제적인 개입이나 수정으로 인한 공정성 저하 문제를 방지할 수 있습니다.
그렇다면 또 다른 '신뢰 가능한 AI(Trustworthy AI)'라는 개념은 무엇일까요? '신뢰 가능한 AI'란 Mind Network가 추진하는 FHE 기반 분산형 AI 비전으로, 다수의 참여자가 분산된 GPU 컴퓨팅 파워를 활용해 효율적인 모델 학습 및 추론을 수행하며 중앙 서버에 의존하지 않는 것을 의미합니다. 또한 AI 에이전트에게 FHE 기반의 합의 검증 메커니즘을 제공합니다. 이러한 설계는 기존 중앙집중형 AI의 한계를 극복하며, Web3 환경의 AI 에이전트가 분산 아키텍처 하에서 프라이버시와 자율성을 동시에 확보할 수 있도록 합니다.
이는 곧 Mind Network가 추구하는 분산형 공개 블록체인 아키텍처의 스토리와도 잘 부합합니다. 예를 들어, 특수한 체인상 거래 과정에서 FHE는 각 Oracle 데이터의 프라이버시 보호 추론 및 실행 과정을 보장하여, AI 에이전트가 자신의 포지션이나 전략을 노출하지 않고도 독립적인 거래 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
그렇다면 왜 FHE가 TEE와 유사한 산업 침투 경로를 가지게 되며, AI 응용 시나리오의 폭발적 성장과 함께 직접적인 기회를 맞이할 수 있다고 말하는 것일까요?
이전에 TEE가 AI 에이전트의 기회를 잡을 수 있었던 이유는, TEE 하드웨어 환경이 데이터를 프라이버시 상태에서 안전하게 관리할 수 있기 때문이었습니다. 이를 통해 AI 에이전트가 자체적으로 개인키를 보관하고, 자산 자율 관리라는 새로운 트렌드 스토리를 만들어낼 수 있었습니다. 그러나 TEE가 개인키를 보관하는 방식에는 명백한 단점이 존재합니다. 즉, 신뢰가 인텔과 같은 제3자 하드웨어 제공업체에 의존한다는 점입니다. TEE가 제 기능을 발휘하기 위해서는, TEES 환경에 추가적으로 공개적이고 투명한 '합의' 메커니즘을 부여할 수 있는 분산형 체인 아키텍처가 필요합니다. 반면 FHE는 제3자에 의존하지 않고도 완전히 분산형 체인 아키텍처 위에서 동작할 수 있습니다.
FHE와 TEE는 유사한 생태적 위치에 놓여 있습니다. TEE가 아직 Web3 생태계에서는 널리 사용되지 않았다고 해도, Web2 영역에서는 이미 매우 성숙한 기술입니다. 마찬가지로 FHE 역시 이번 AI 열풍 속에서 Web2와 Web3 양쪽 모두에서 점차 존재감을 인정받을 것입니다.
이상입니다.
결론적으로, FHE처럼 암호학의 '성배'로 불리는 기술은, AI가 미래라는 전제 하에 반드시 보안의 초석 중 하나가 되며, 더욱 널리 채택될 가능성이 큽니다.
물론, FHE가 알고리즘 구현 시 발생하는 비용과 오버헤드 문제는 회피할 수 없는 현실입니다. 그러나 Web2의 AI 시나리오에서 먼저 적용되고, Web3의 AI 시나리오와 연동된다면, 생각지 못한 '규모의 경제' 효과를 통해 전체 비용을 낮출 수 있을 것이며, 결과적으로 보다 광범위한 적용이 가능해질 것입니다.
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