AI의 '침체'는 Web3의 기회인가?
글: Haotian
최근 AI 산업을 관찰하면서 점점 더 '지역화'되는 변화를 발견했다. 이전에는 컴퓨팅 파워의 집중과 대규모 모델이 주류였지만, 이제는 로컬 소형 모델과 엣지 컴퓨팅에 초점을 맞춘 분야가 등장하고 있다.
Apple Intelligence가 5억 대의 기기에 도달한 것을 비롯해, 마이크로소프트가 Windows 11 전용 3.3억 파라미터 소형 모델 Mu를 출시하고, 구글 DeepMind의 로봇이 인터넷 연결 없이 작동하는 사례 등에서 이러한 흐름을 확인할 수 있다.
어떤 차이가 있을까? 클라우드 AI는 파라미터 규모와 학습 데이터를 겨루며, 돈을 얼마나 많이 투입할 수 있는지가 핵심 경쟁력이다. 반면 로컬 AI는 엔지니어링 최적화와 특정 시나리오에의 적합성을 겨룬다. 개인정보 보호, 신뢰성, 실용성 측면에서 한 발 더 나아간다. (특히 범용 모델의 환각 문제는 수직 영역 확산에 심각한 장애가 된다)
이는 웹3 AI에게 더 큰 기회를 의미한다. 과거 '범용화'(컴퓨팅, 데이터, 알고리즘) 능력을 겨룰 때는 전통적인 거대 기업들에 자연스럽게 독점당했고, 탈중앙화 개념을 적용해 구글, AWS, OpenAI와 경쟁하려는 시도는 자원, 기술, 사용자 기반 부족으로 말도 안 되는 일이었다.
하지만 로컬 모델 + 엣지 컴퓨팅 시대가 오면서 블록체인 기술 서비스가 직면하는 상황은 크게 달라진다.
AI 모델이 사용자의 기기에서 실행될 때, 출력 결과가 조작되지 않았음을 어떻게 증명할 것인가? 개인정보를 보호하면서 모델 간 협업을 어떻게 실현할 것인가? 이런 문제恰恰正是 블록체인 기술의 강점이다...
최근 Pantera가 1000만 달러를 시드 투자한 @Gradient_HQ의 데이터 통신 프로토콜 Lattica처럼 중심화된 AI 플랫폼의 데이터 독점과 블랙박스 문제를 해결하려는 웹3 AI 관련 새 프로젝트들이 눈에 띈다. @PublicAI_는 뇌파 장치 HeadCap으로 실제 인간 데이터를 수집해 '인공 검증 레이어'를 구축했으며, 이미 1400만 달러의 수익을 달성했다. 사실상 모두 로컬 AI의 '신뢰성' 문제를 해결하려 시도하고 있다.
요약하면: 오직 AI가 진정으로 각 기기로 '내려가야만', 탈중앙화 협업이 개념에서 필수 요건으로 바뀔 수 있지 않을까?
#Web3AI 프로젝트들은 범용화 트랙에서 계속해서 경쟁하기보다, 로컬 AI 물결에 인프라 지원을 제공하는 방법을 진지하게 고민하는 것이 낫지 않을까?
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Haotian | CryptoInsight
