FLock.io와 알리바바 클라우드 산하 Qwen이 전략적 제휴 체결, Web3 AI, Web2 AI와의 보완적 생태 자리를 찾아야
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FLock.io와 알리바바 클라우드 산하 Qwen이 전략적 제휴 체결, Web3 AI, Web2 AI와의 보완적 생태 자리를 찾아야
web3 AI는 웹2의 중앙집중형 AI가 해결할 수 없는 고비용 컴퓨팅 문제, 데이터 프라이버시 문제, 수직적 시나리오 모델 미세 조정 문제 등을 해결하기 위해 web2 AI와 보완적인 생태계 자리를 찾아야 한다.
Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰글: Haotian
어제, Web3AI 분야의 DeAI 학습 플랫폼 @flock_io와 알리바바 클라우드 산하의 @Alibaba_Qwen이 대규모 언어 모델 분야에서 공식 협력한다고 발표했습니다. 기억이 맞다면, 이는 Web2 AI가 Web3 AI 쪽으로 처음으로 적극적으로 손을 내민 통합 협력 사례라고 볼 수 있습니다. 이 협력은 단순히 Flock이 진정한 의미에서 외부로 브레이크아웃하는 것을 가능하게 할 뿐 아니라, 장기간 침체된 Web3AI 분야에 다시 한 번 활력을 불어넣었습니다. 자세히 설명드리겠습니다.
1) 제가 고정 트윗에서 언급했듯이, 과거 Web3 AI 에이전트들은 토크노믹스를 통해 AI 에이전트 애플리케이션의 실용화를 유도하고, 빠른 배포 경쟁 구조를 시도해왔습니다. 그러나 일련의 자산 발행 기반 FOMO 열풍이 지나고 나니, Web3 AI가 실용성과 혁신성 면에서 Web2 AI와 비교했을 때 거의 승산이 없다는 사실이 드러났습니다.
그래서 Manus, MCP, A2A 등 Web2에서 탄생한 새로운 혁신적인 AI 기술들이 직접적 또는 간접적으로 Web3 AI 에이전트 시장의 거품을 꺼뜨렸고, 이로 인해 2차 시장은 일시적으로 큰 타격을 입었습니다.
2) 그렇다면 어떻게 돌파구를 마련할 수 있을까요? 해답은 명확합니다. Web3 AI는 Web2 AI와 보완적인 생태적 위치를 찾아야 하며, Web2 중심화된 AI가 해결하지 못하는 문제들 — 예를 들어 높은 컴퓨팅 비용, 데이터 프라이버시 문제, 특정 수직 분야(Vertical)에서의 모델 파인튜닝 문제 등을 해결해야 합니다.
이유는 간단합니다. 순수 중심화된 AI 모델은 결국 경쟁이 격화되면서 컴퓨팅 자원 확보 경로 및 비용, 데이터 프라이버시 문제 등에서 집중적으로 문제가 발생하게 됩니다. 반면 Web3 AI가 추구하는 분산형 아키텍처는 유휴 컴퓨팅 리소스를 활용해 비용을 낮출 수 있으며, 제로 나이지 증명(Zero-Knowledge Proof), TEE 등의 소프트웨어·하드웨어 기술을 기반으로 프라이버시를 보호합니다. 또한 데이터 소유권과 기여 인센티브 메커니즘을 통해 특정 수직 분야의 모델 개발 및 파인튜닝을 촉진할 수 있습니다.
어떻게 평가하든, Web3 AI의 탈중앙화 아키텍처와 유연한 인센티브 체계는 Web2 AI가 안고 있는 일부 문제들을 즉각적으로 완화시킬 수 있는 효과를 지닙니다.
3) 이제 Flock과 Qwen의 이번 협력에 대해 살펴보겠습니다. Qwen은 알리바바 클라우드가 개발한 오픈소스 대규모 언어 모델로서, 벤치마크 테스트에서 우수한 성능을 보이며 동시에 개발자가 로컬에서 자유롭게 배포하고 파인튜닝할 수 있는 유연성 덕분에 많은 개발자 및 연구팀의 선택을 받고 있습니다.
Flock은 AI 연합학습(Federated Learning)과 분산형 AI 아키텍처를 결합한 탈중앙화된 AI 학습 플랫폼으로, 가장 큰 특징은 "데이터가 로컬을 벗어나지 않으면서" 분산형 학습을 통해 사용자 프라이버시를 보호하고, 데이터 기여 내역을 투명하게 추적함으로써 교육, 의료 등 특정 수직 분야에서의 모델 파인튜닝 및 응용 문제를 해결한다는 점입니다.
구체적으로 Flock은 세 가지 핵심 구성 요소를 갖추고 있으며, 간략히 소개하겠습니다:
1. AI Arena(AI 경기장): 경쟁형 모델 학습 플랫폼으로, 사용자는 자신의 모델을 제출하여 다른 참가자들과 최적화 성과를 두고 경쟁하며 보상을 놓고 다툴 수 있습니다. 주된 목적은 '게임화(Gamification)' 메커니즘을 통해 사용자가 지속적으로 로컬 대형 모델을 조정하고 개선하도록 유도하며, 이를 통해 더 우수한 베이스라인 모델을 선별하는 것입니다.
2. FL Alliance(연합학습 얼라이언스): 전통적인 의료, 교육, 금융 등 민감한 수직 분야에서 조직 간 협업이 어려운 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 연합학습 얼라이언스는 로컬에서의 모델 학습과 분산 협업 프레임워크를 통해 원본 데이터를 공유하지 않으면서도 여러 참여자가 공동으로 모델 성능을 강화할 수 있도록 합니다.
3. Moonbase(문베이스): Flock 생태계의 신경중추 역할을 하며, 탈중앙화된 모델 관리 및 최적화 플랫폼이라고 할 수 있습니다. 다양한 파인튜닝 도구와 컴퓨팅 지원(컴퓨팅 제공자, 데이터 어노테이터)을 제공하며, 분산형 모델 저장소뿐만 아니라 파인튜닝 도구, 컴퓨팅 리소스, 데이터 어노테이션 지원까지 통합하여 사용자가 로컬 모델을 효율적으로 최적화할 수 있도록 지원합니다.
4) 그렇다면 Qwen과 Flock의 협력을 어떻게 바라봐야 할까요? 개인적으로는, 이번 협력이 지닌 파급 효과가 실제 협력 내용 그 자체보다 더욱 중요하다고 생각합니다.
첫째, Web3 AI가 Web2 AI의 지속적인 기술 압박 속에서 고전하고 있는 상황에서, Qwen은 이미 AI 업계에서 권위와 영향력을 가진 중국의 기술 거물 알리바바를 대표합니다. 이러한 Qwen이 굳이 Web3 AI 플랫폼과 협력하겠다는 선택을 했다는 것은, Web2 AI 측이 Flock 기술 팀의 능력을 인정했다는 의미이며, 향후 Flock 팀과 Qwen 팀 간의 공동 연구 및 개발이 Web3 AI와 Web2 AI 사이의 연계를 더욱 강화할 것입니다.
둘째, 그동안 Web3 AI는 토크노믹스라는 형식적인 외피만 있었을 뿐, 실제 유용성(Utility) 측면에서는 매우 부진했습니다. 다양한 방향 — AI 에이전트, AI 플랫폼, 심지어 AI 프레임워크 등 — 을 시도했지만, DeFai, Gamefai 등의 구체적 분야로 들어가면 현실적인 문제 해결책을 제시하지 못했습니다. 이번 Web2 기술 거물의 협력 참여는 향후 Web3 AI의 발전 방향과 초점을 어느 정도 제시했다고 볼 수 있습니다.
무엇보다 중요한 점은, Web3 AI가 일시적인 '자산 발행' 기반 FOMO 열풍을 겪은 후, 이제 다시 정비하여 실제로 결과를 낼 수 있는 목표에 집중해야 한다는 점입니다.
사실 Web3 AI란 단순히 AI 에이전트를 더 쉽고 빠르게 자산화하는 통로도, 자산을 발행해 자금을 모으는 게임도 아닙니다. Web2 AI와 협력할 가능성을 모색하고, 서로의 생태적 위치를 보완하며, 이번 AI 대세의 물결 속에서 Web3 AI만이 할 수 있는 필수불가결한 역할을 해내야 하는 것입니다.
매우 기쁘게도, 앞으로 더 많은 Web2 AI와 Web3 AI 간의 크로스오버 협력이 이루어지기를 기대합니다.
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Haotian | CryptoInsight
