바이낸스 중국어권 유명인과의 대담 AMA 리뷰: 에이전트에서 아전틱월드까지, 마인드 네트워크가 FHE로 신뢰할 수 있는 안전 기반을 구축하다

2025.04.30

바이낸스 중국어권 유명인과의 대담 AMA 리뷰: 에이전트에서 아전틱월드까지, 마인드 네트워크가 FHE로 신뢰할 수 있는 안전 기반을 구축하다

다중 체인 운영을 지원하고, 토큰 인센티브를 제공하며, SDK와 개발 환경을 공개함으로써 Mind Network는 전 세계 개발자 및 지능형 시스템 내 이 기반 시설의 실질적 도입을 가속화하고 있다. 이는 AI와 블록체인 기술 융합에 대한 적극적인 대응일 뿐만 아니라, 미래의 에이전트 기반 세계(Agentic World)를 위한 신뢰와 협업의 초석을 마련하는 것이다.

2025.04.30 - 11:34:41

币安

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

2025년 4월, Mind Network 공동 창립자인 George 박사가 바이낸스가 주최한 라이브 AMA 【바이낸스 중국어권 전문가 특별 인터뷰 AMA】에 초청되어 “FHE가 Agentic AI의 신뢰할 수 있는 보안 인프라를 어떻게 구축하는가”를 주제로 심층적인 발표를 진행했습니다.

George 박사는 Mind Network의 비전과 기술 로드맵을 체계적으로 설명하며, AI와 Web3의 통합 과정에서 해결해야 할 핵심 문제들과 Mind Network가 FHE 기술을 통해 이를 해결하는 방식에 대해 공유했습니다.

다음은 Q&A 세션의 주요 내용을 요약 및 정리한 것입니다.

1. Agentic AI의 미래 형태와 Mind Network의 포지셔닝

Dr. George는 AI 기술의 진화를 다섯 단계로 나누었으며, 현재 우리가 잘 알고 있는 ChatGPT, Gemini, DeepSeek 등의 대규모 모델은 주로 다음 두 단계에 속한다고 지적했습니다:

L1: 대화형 AI(Conversational AI): 자연어를 이해하고 상호작용 가능;
L2: 추론형 AI(Reasoning AI): 간단한 논리 판단 및 계획 수립 가능;
L3: 사전 설정된 작업형 에이전트(Agent): 정해진 프로세스에 따라 작업을 자동으로 수행하는 도구;
L4: 자율형 Agentic AI: 독립적인 사고, 판단, 계획 및 복잡한 작업 수행 능력을 보유;
L5: 조직형 AI(Organizational AI): 여러 지능형 에이전트들이 협업하여 자율 조직 시스템을 형성, 즉 "Agent World"를 의미합니다.

Mind Network가 집중하는 것은 L3에서 L4로의 전환이며, 이는 진정한 자율성과 협업 능력을 갖춘 Agent AI를 구축하는 것을 목표로 합니다.

George 박사는 Agent AI가 향후 2~10년 동안 Web3와 AI가 심도 있게 융합되는 핵심 형태가 될 것이며, 이를 실현하기 위한 핵심 기반은 바로 FHE 기술의 보급과 실용화라고 강조했습니다.

2. FHE: AI와 Web3를 연결하는 핵심 기술

Dr. George는 현재의 블록체인 시스템과 ZK(제로 나이지 증명) 기술이 Agentic AI를 지원하는 데 있어 다음과 같은 세 가지 측면의 한계를 가지고 있다고 지적했습니다:

검증 문제: 체인 외부의 AI 실행 결과를 체인 상에서 어떻게 신뢰할 것인가?
합의 문제: 다수의 AI 에이전트가 어떻게 신뢰할 수 있게 협력하고 의사결정을 도출할 것인가?
암호화 문제: 데이터가 암호화된 상태에서도 연산과 상호작용을 어떻게 수행할 것인가?

Mind Network는 이러한 문제들을 해결하기 위해 FHE 기술을 저수준 실행 환경으로 삼아 “데이터는 항상 암호화 상태 유지, 과정은 검증 가능, 결과는 합의 가능”한 운영 메커니즘을 구현합니다. FHE VM, 체인상 검증 계층, 합의 프로토콜을 통해 이러한 기능들을 개발 모듈과 SDK 형태로 패키징하여 개발자가 신뢰할 수 있는 에이전트를 구축할 수 있도록 제공합니다.

이러한 모델은 이미 여러 시나리오에서 성공적으로 적용되었습니다. 예를 들어, DeepSeek 모델 버전의 무결성을 검증하거나, 각자의 거래 전략을 노출하지 않은 채로 여러 양적 거래 에이전트들이 합의 기반의 결정을 내리는 경우 등입니다.

또한 Mind Network의 핵심 플랫폼인 AgenticWorld도 정식 출시되어, 개발자가 FHE를 활용해 에이전트를 학습시키고 배포할 수 있으며 MCP, A2A 등 다중 에이전트 협업 프로토콜 표준을 탐색할 수 있습니다.

3. 네 가지 보안 축: 신뢰 가능한 에이전트 세계의 기술적 기반

Agentic AI가 현실 세계에서 신뢰할 수 있게 작동하기 위해, Mind Network는 다음과 같은 네 가지 핵심 보안 축을 마련했습니다:

데이터 보안: FHE를 통해 사용자 데이터가 연산 중에도 암호화 상태로 보호됨;
통신 보안: 에이전트 간 상호작용 시 암호화된 채널을 사용하여 데이터 유출 및 신원 위조 방지;
연산 보안: AI 추론 및 실행 로직 전체가 암호화 상태에서 이루어지고 검증 가능함을 보장;
합의 보안: 다수의 에이전트가 동일한 작업에 대해 신뢰할 수 있는 합의를 형성하여 AI의 확률적 오류 리스크를 해결.

FHE는 이러한 네 가지 보안 기능을 뒷받침하는 기초 수학적 기반이며, "계산을 위해선 반드시 복호화가 필요하다"는 기존 패러다임을 깨뜨려 진정한 프라이버시 컴퓨팅을 가능하게 합니다.

예를 들어 DeepSeek와의 통합 사례에서, 사용자는 자신이 사용하는 DeepSeek 모델이 공식 버전인지 확인할 수 있으며, 입력 데이터의 비밀성을 유지한 채로 모델과 상호작용할 수 있습니다. 이러한 메커니즘은 프라이버시 요구가 극히 높은 기업 및 금융 분야 등에서 대규모 모델의 활용 가능성을 크게 향상시킵니다.

4. 멀티체인 지원: 크로스체인 에이전트를 위한 통합 실행 환경

Mind Network는 설계 초기부터 멀티체인 배포를 지원하며, 최초의 FHE 전용 체인인 MindChain과 주류 퍼블릭 체인 BNB Chain(BSC) 모두를 포함합니다.

이러한 결정은 “Agent AI의 보급률 = 사용자 경험(UX)”이라는 인식에서 비롯되었습니다. 한 체인에서 학습된 에이전트는 다른 체인에서도 작업을 수행할 수 있어야 하며, “기능 분절”과 “경험 단절”을 피해야 한다는 것입니다.

Mind Network는 에이전트 상태, 작업, 인센티브의 크로스체인 동기화 메커니즘을 구축하였으며, 이는 전통적인 브리지 프로토콜이 아니라, 에이전트의 생애주기에 진정으로 부합하는 크로스체인 협업 인프라입니다.

사용자는 BSC에 에이전트를 배포하고 Mind Chain에서 작업에 참여하거나 그 반대로 할 수 있으며, 해당 능력과 보상은 멀티체인 환경 전반에서 일관되게 유지됩니다. 이 메커니즘은 향후 AgenticWorld의 글로벌 배포 기반을 마련합니다.

5. $FHE: AgenticWorld를 구동하는 경제 엔진

경제 모델 측면에서 Dr. George는 AgenticWorld 내에서 다음과 같은 세 가지 역할을 수행하는 원생 유틸리티 토큰 $FHE를 소개했습니다:

서비스 교환 매개체: 에이전트 간 서비스 호출, 모델 기능 구매 시 $FHE로 결제;
생태계 인센티브 도구: 개발자 및 사용자가 학습, 배포, 협업에 참여하면 $FHE 보상을 획득;
커뮤니티 거버넌스 수단: 체인상 거버넌스, 에이전트 화이트리스트, 파라미터 업그레이드 등의 투표에 사용.

현재 $FHE는 바이낸스 Launchpool 및 주요 거래소에 상장되었으며, 토큰 분배 및 경제 메커니즘은 공식 문서에 상세히 명시되어 커뮤니티의 장기적 지속 가능성을 보장하고 있습니다.

AMA 마지막 세션에서 Mind Network 공동 창립자 George 박사는 커뮤니티 구성원들의 다양한 질문에 답변했습니다. 아래는 자유 질의응답(Q&A) 부분입니다:

1. FHE 기술은 서로 신뢰하지 않는 실제 상황에서 정말 유용한가요? 예시를 들어 설명해 주실 수 있나요?

네, 그렇습니다. Mind Network는 체인 상에 FHE 기반의 난수 생성 메커니즘을 이미 배포했습니다. 여러 에이전트가 각각 암호화된 난수 입력값을 제공하고, 암호화된 상태에서 집계하여 최종 난수를 생성합니다. 참여하는 어느 당사자도 최종 결과를 조작하거나 예측할 수 없습니다.

이 방법은 개인정보 보호가 필요하고 신뢰 기반이 없는 협업 시나리오에 적합합니다. 예를 들어, 다자간 시드 생성, 모델 검증 제출, 합의 의사결정 등이 있습니다.

2. FHE를 사용하면 AI가 '블랙박스' 도구처럼 쓰일 수 있지 않나요? 프라이버시 유출이나 남용 가능성은 없나요?

FHE 자체는 중립적인 기술이며, 그 핵심 가치는 암호화된 상태에서의 안전하고 프라이버시 보호된 연산을 보장하는 데 있습니다. Mind Network가 구축하는 에이전트들은 모델 검증, 다중 에이전트 합의, Web3 자산 보안 연산 등 규제 준수 및 신뢰할 수 있는 사용 사례에 초점을 맞추고 있습니다.

입력 데이터를 역추적하는 문제에 대해 George 박사는 FHE가 양자 공격에 저항하는 암호화 알고리즘을 사용하기 때문에 수학적으로 역추적이 불가능하다고 설명했습니다. 시스템 구현에 버그가 없는 한 해킹은 사실상 불가능하며, 전반적으로 기술 자체는 안전하고 신뢰할 수 있습니다.

3. Mind Network의 FHE는 자체 개발인가요? 너무 무거운 기술이 아니며 사용 효율에 영향을 주지 않나요?

FHE는 수학적 특성상 계산 비용이 높은 것이 사실입니다. Mind Network는 “체인 외부에서 실행 + 체인 상에서 검증” 아키텍처를 채택하여 FHE VM을 이용해 체인 외부에서 암호문 계산을 수행하고, 필요한 결과만 체인 상에 업로드함으로써 프라이버시와 효율 사이의 균형을 최대한 추구합니다.

또한 Mind Network는 FHE 기반 기술 측면에서 오픈소스 암호학 회사인 Zama와 긴밀히 협력하며, 실행 효율성과 모듈 호환성을 지속적으로 최적화하고 있습니다.