
Nexus 인터뷰|옌스 그로스, 전 세계적으로 검증 가능한 컴퓨팅의 미래를 구축하는 방법을 공개하다
인터뷰 대상자: 젠스 그로스(Jens Groth), 넥서스(Nexus) 수석 과학자
인터뷰 및 글: 알렉스(Alex), OpenBuild 콘텐츠 팀
AI, 빅데이터, Web3가 가속적으로 융합되는 시점에서 대규모 컴퓨팅의 진위를 검증하는 방법은 디지털 세계가 직면한 핵심 기술적 과제로 부상하고 있다. 넥서스는 전 세계적으로 협업 운영되는 검증 가능한 컴퓨팅 인프라 구축이라는 첨단 탐색을 추진 중이다. 이는 제로노울리지 가상머신(zkVM)[1]과 분산형 프루버(prover) 네트워크[2]를 결합해 신뢰할 수 있는 '슈퍼컴퓨터'를 조성하는 것을 목표로 한다.

이번 심층 인터뷰에서 OpenBuild는 암호학 권위자이자 넥서스 수석 과학자인 젠스 그로스(Jens Groth)[3] 교수와 깊이 있는 대화를 나누며 zkVM의 기술 발전, 분산 컴퓨팅 아키텍처 설계, AI 환경에서의 신뢰 실행 경로 등 주요 이슈들을 논의했다. 또한 넥서스가 개인정보 보호를 유지하면서 성능과 확장성을 어떻게 균형 있게 실현하고, 검증 가능한 디지털 문명을 위한 기반을 마련하는지도 소개했다.
제로노울리지 증명(Zero-Knowledge Proof) 분야의 중요한 선구자 중 한 명인 젠스 그로스(Jens Groth) 교수는 2016년에 널리 사용되고 있는 Groth16[4] 시스템을 제안했으며, 그의 연구 성과는 오늘날 zk 컴퓨팅 기술 발전의 견고한 기반을 마련했다.
검증 가능한 세상을 만드는 논리
OpenBuild: 넥서스의 비전과 미션을 한 문장으로 요약해줄 수 있나요?
젠스 그로스: 넥서스는 '검증 가능한 세상(Verifiable World)'을 위한 기반 인프라를 구축하는 플랫폼입니다.

우리는 앞으로 모든 중요한 디지털 활동—데이터 생성, AI 의사결정, 체인 상 거래 여하를 막론하고—검증 가능성이 보장되어야 한다고 믿습니다. 넥서스는 바로 이를 위한 기술적 기반을 만들고 있습니다.
zkVM 3.0의 기술적 진화
OpenBuild: 기존 두 버전과 비교해 zkVM 3.0은 어떤 중요한 기술적 개선이 있었나요?
젠스 그로스: 이번 업그레이드는 아키텍처 하부부터 실행 성능까지 완전히 재작성된 것입니다.
넥서스 zkVM 3.0[5]은 RISC-V[6]를 타겟 명령어 세트로 삼아 강력한 모듈화와 확장성을 갖추었으며, 형식적 사양(formal specification)을 통해 보안성과 표준화도 확보했습니다.
또한 새로 설계된 게스트 런타임(guest runtime), 효율적인 메모리 검사 메커니즘을 도입했으며, 백엔드 증명 능력은 스타크웨어(StarkWare)[7]의 Stwo 프루버[8]를 활용합니다. 최종 결과로 1.0 및 2.0 버전보다 최대 1000배 빨라졌으며, 사용성도 크게 향상되었습니다.
누구나 참여 가능한 분산형 컴퓨팅 네트워크
OpenBuild: 넥서스의 분산형 프루버 네트워크는 어떻게 작동하며 일반 사용자가 참여할 수 있나요?
젠스 그로스: 물론 가능합니다. 우리는 컴퓨팅 장벽을 낮춰 사용자가 노트북이나 스마트폰만으로도 한 번의 클릭으로 네트워크에 접속해 유휴 컴퓨팅 자원을 기여할 수 있도록 했습니다. 각 장치의 연결은 네트워크 전체의 컴퓨팅 파워를 높이는 데 기여합니다.
기존 블록체인의 '채굴자 모델'과 달리, 우리는 전 세계 장치들이 가진 잠재력을 활성화합니다. 사용자가 컴퓨팅 파워를 제공하면 넥서스에서 제공하는 인센티브 포인트인 NEX 포인트(NEX Points)[9]를 받을 수 있습니다.
개발자 친화적인 검증 가능 컴퓨팅 툴체인
OpenBuild: 넥서스는 개발자가 zkVM 기반의 검증 가능 애플리케이션을 구축할 수 있도록 어떻게 지원하나요?
젠스 그로스: 우리는 SDK, CLI 툴체인 및 상세 문서[10]를 모두 제공하여 개발자가 쉽게 Verifiable 프로그램을 개발할 수 있도록 돕고 있습니다.
API 설계에는 오용 방지 기능이 포함되어 있으며, 성능, 검증 가능성, 보안 간의 균형을 고려했습니다. 궁극적인 목표는 Verifiable Execution[11]이 개발자의 일상적인 역량 중 하나가 되도록 하는 것입니다.
AI 시나리오와의 결합 및 실용화
OpenBuild: 넥서스는 AI 시나리오에 어떻게 기여할 수 있나요? 대표적인 적용 사례가 있나요?
젠스 그로스: AI의 신뢰성 문제[12]는 현재 핵심 과제가 되고 있습니다. 넥서스의 검증 가능한 컴퓨팅 기술은 다음과 같은 다양한 시나리오에 적용될 수 있습니다:
• AI 에이전트 검증: 예를 들어, AI가 지정된 권한과 예산 내에서 항공권 예약을 수행했는지 확인할 수 있습니다.
• 암호화 거래 보조도구: AI 도구가 '환각 거래(hallucinated transactions)'를 생성하지 않도록 보장합니다.
• 검증 가능한 미디어: 카메라가 촬영한 이미지에 자동으로 위치 정보와 시간을 서명함으로써 딥페이크(deepfake)를 방지할 수 있습니다.
이러한 시나리오는 범용적이며, 넥서스는 이러한 AI 애플리케이션의 신뢰성[13]을 보장하는 기반 표준이 되기를 지향합니다.
개인정보 보호와 성능 간의 설계 철학
OpenBuild: 넥서스는 개인정보 보호와 성능 최적화 사이에서 어떻게 기술적 균형을 이루나요?
젠스 그로스: 검증 가능한 컴퓨팅의 핵심 비용은 제로노울리지 증명(zk proof) 생성에 있습니다. 이 과정은 아직도 상당히 비쌉니다. 넥서스는 프루버 네트워크를 통해 계산을 병렬 처리함으로써 지연 시간을 크게 줄였습니다.
로컬에서 검증 가능한 컴퓨팅을 실행하면 사실상 무료로 개인정보 보호를 얻을 수 있습니다. 왜냐하면 zk 증명 자체가 매우 작고 기밀 데이터를 노출하지 않기 때문입니다. 그러나 분산 처리는 개인정보 유출 위험을 수반할 수 있으므로, 분산 아키텍처에서도 개인정보 보호와 효율성을 동시에 확보하는 방법을 적극적으로 연구 중입니다.
로드맵 및 미래 계획
OpenBuild: 넥서스의 향후 1~2년간의 주요 목표는 무엇인가요?
젠스 그로스: 올해 안에 또 하나의 테스트넷을 출시하여 메인넷 정식 론칭을 준비할 계획입니다. 또한 최근 Verifiable AI Lab[14]을 설립하여 AI와 검증 가능한 컴퓨팅의 심층적 융합을 탐구하고 있습니다.
시장 확장 측면에서는 더 큰 목표를 가지고 있습니다. 미래의 디지털 세계 전체가 검증 가능한 방향으로 나아가기를 희망합니다. 현재 50개 이상의 프로젝트와 협력 관계를 맺고 있으며, '빠른 배포, 지속적 반복(quick delivery, continuous iteration)'이라는 제품 철학을 고수하고 있습니다.
맺음말
이번 인터뷰를 통해 알 수 있듯이, 넥서스는 또 하나의 '체인'을 만드는 것이 아니라 디지털 세계에서 '신뢰 가능한 컴퓨팅'의 방식을 재정의하고 있습니다. zkVM과 분산형 프루버 네트워크라는 인프라를 통해 AI, Web3, 그리고 기존 인터넷에서도 신뢰 기반의 협업을 위한 새로운 패러다임을 만들어가고 있습니다.
참조 링크
[1]zkVM:https://nexus.xyz/zkvm
[2]prover 네트워크:https://blog.nexus.xyz/nexus-launches-worlds-first-open-prover-network/
[3]Jens Groth:http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/j.groth/
[4]Groth16:https://eprint.iacr.org/2016/260
[5]Nexus zkVM 3.0:https://blog.nexus.xyz/zkvm-3-0-and-beyond-toward-modular-distributed-zero-knowledge-proofs/
[6]RISC-V:https://riscv.org/
[7]StarkWare:https://starkware.co/
[8]Stwo 프루버:https://github.com/starkware-libs/stwo
[9]NEX 포인트:https://docs.nexus.xyz/layer-1/network-devnet/nex-points
[10]문서:https://docs.nexus.xyz/home
[11]Verifiable Executio:https://blog.nexus.xyz/the-nexus-execution-layer-incrementally-verifiable-computation/
[12]AI의 신뢰성 문제:https://hbr.org/2024/05/ais-trust-problem
[13]AI 애플리케이션 신뢰성:https://blog.nexus.xyz/nexus-zkmcp-verifiable-model-execution/
[14]Verifiable AI Lab:https://blog.nexus.xyz/nexus-verifiable-ai-lab/
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