비트텐서(Bittensor)와 아카시 네트워크(Akash Network)를 중심으로
안녕하세요! 오늘은 요즘 IT 업계에서 저도 계속 눈여겨보고 있는 주제를 들고 왔어요. 바로 탈중앙화 인공지능(Decentralized AI, DeAI) 이야기인데요. 솔직히 처음 접했을 땐 “또 블록체인 관련 이야기겠지” 하고 가볍게 넘겼는데, 파고들수록 진짜 중요한 이야기더라고요. 오늘 이 글을 끝까지 읽고 나면 여러분도 분명 같은 생각을 하게 될 거예요.
요즘 IT 업계에서 가장 뜨거운 화두를 하나 꼽으라면 단연 ‘인공지능(AI)’이잖아요. 근데 그 이면을 들여다보면 조금 섬뜩한 진실과 마주하게 돼요. 현재 AI 시장은 구글, 마이크로소프트, 오픈AI 같은 극소수의 거대 기술 기업(빅테크)들이 철저하게 지배하고 있거든요. 이들은 막대한 자본력으로 전 세계 클라우드 인프라의 약 70%를 장악하고 있고, 무려 12조 달러에 달하는 엄청난 가치를 만들어내고 있죠.
문제는 이런 ‘권력의 집중’이 필연적으로 부작용을 낳는다는 거예요. 우리의 소중한 개인정보와 기업 기밀 데이터가 빅테크의 거대한 서버(블랙박스) 속으로 빨려 들어가고 있고, 막대한 데이터센터 유지비와 환경 문제, 그리고 단일 서버 장애로 인한 시스템 마비(Single Point of Failure) 위험까지 동시에 안고 있어요.
단도직입적으로 묻고 싶어요. 우리의 지적 자본과 미래 산업의 명운을 소수의 기업에 온전히 맡겨도 되는 걸까요?
이 지점에서 우리가 주목해야 할 게 바로 ‘탈중앙화 인공지능(Decentralized AI, DeAI)’이라는 새로운 패러다임이에요. 탈중앙화 AI는 권력과 자원을 분산시켜 누구나 공평하게 AI 기술에 접근하고 기여할 수 있도록 만드는, 거대한 사회경제적 실험이자 기술 혁명이에요. 그리고 이 혁명의 최전선에는 비트텐서(Bittensor, TAO)와 아카시 네트워크(Akash Network, AKT)라는 두 개의 핵심 프로젝트가 있답니다.
이 글에서는 중앙화 AI의 한계를 짚어보고, 비트텐서와 아카시 네트워크가 어떻게 역할을 분담하면서 완전히 새로운 지능 생태계를 구축하고 있는지 최대한 쉽게 풀어볼게요.
1. 거대한 전환: 중앙집중형 AI에서 탈중앙화 AI로
먼저 두 시스템의 근본적인 철학적, 기술적 차이를 이해할 필요가 있어요.
중앙집중형 AI는 거대한 데이터센터에 모든 연산 자원과 데이터를 모아놓고 학습을 진행해요. 효율성 면에서는 압도적이지만, 사용자는 알고리즘이 어떻게 결정을 내리는지 알 수 없고 데이터 유출의 두려움도 늘 안고 살아야 하죠.
반면 탈중앙화 AI는 블록체인과 암호화 기술을 기반으로 전 세계에 흩어진 컴퓨터(노드)들을 하나의 네트워크로 연결해요. 누구나 자신의 남는 컴퓨터 자원이나 데이터를 제공하고 보상을 받을 수 있고, 의사결정은 소수 경영진이 아닌 커뮤니티의 합의에 의해 투명하게 이루어져요.
다음 표를 통해 두 시스템의 차이를 한눈에 비교해볼게요.
[표 1] 중앙집중형 AI vs 탈중앙화 AI 핵심 비교
| 비교 지표 | 중앙집중형 AI (Big Tech 주도) | 탈중앙화 AI (Web3/DeAI 주도) |
|---|---|---|
| 자원 통제 | 단일 기업의 독점적 소유 및 폐쇄적 운영 | 전 세계 노드 참여자에 의한 분산 소유 및 개방형 운영 |
| 데이터 보안 | 중앙 서버 집중 (해킹 시 대규모 피해 발생 가능) | 분산 저장 및 로컬 보존으로 공격 표면 최소화 |
| 비용 구조 | 천문학적인 인프라 구축비 및 사용자에게 높은 구독료 | 유휴 자원 활용(역경매 등)으로 연산 비용 대폭 절감 |
| 투명성 | 알고리즘과 데이터 흐름이 공개되지 않는 ‘블랙박스’ | 블록체인 기반으로 누구나 공개 검증 및 감사 가능 |
| 생태계 복원력 | 서버 가동 중단 시 전체 시스템 마비 | 일부 노드 장애 시에도 네트워크 지속 가동 (단일 실패점 없음) |
현재 중앙집중형 AI 시장 규모가 12조 달러인 데 반해, 탈중앙화 AI 시장은 아직 120억 달러 수준에 불과해요. 하지만 이걸 약점으로 볼 이유는 없어요. 연평균 42.4% 성장이 전망되는 이 시장에 무궁무진한 기회가 열려있다는 의미거든요. 오히려 지금이 이 흐름을 공부하고 주목해야 할 최적의 타이밍이라고 생각해요.
2. AI 생태계의 ‘육체와 근육’: 아카시 네트워크(Akash Network)
AI를 구동하려면 엄청난 양의 컴퓨팅 파워가 필요해요. 특히 엔비디아(Nvidia)의 H100이나 A100 같은 고성능 GPU가 필수적이에요. AI 모델이 기하급수적으로 커지면서 컴퓨팅 자원 수요가 폭발했고, 이건 심각한 자원 부족과 비용 상승으로 이어졌죠. 스타트업이나 개인 연구자 입장에서는 진입 장벽이 너무 높아진 거예요.
여기서 등장하는 게 바로 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)의 선두주자인 아카시 네트워크(AKT)예요.
아카시는 쉽게 말해 ‘클라우드 컴퓨팅을 위한 에어비앤비(Airbnb)’예요. 아마존(AWS)이나 구글 클라우드는 직접 데이터센터를 짓고 막대한 마진을 붙여서 사용자에게 빌려주잖아요. 근데 아카시는 데이터센터를 짓지 않아요. 대신 전 세계에 흩어져 있는 개인 채굴자, 유휴 서버를 가진 기업, 소규모 데이터센터들의 남는 컴퓨터 자원을 하나로 모아서 AI 개발자들과 P2P(개인 간) 방식으로 연결해줘요.
이게 왜 혁신적이냐면 두 가지 이유가 있어요.
첫 번째는 놀라운 비용 절감이에요. 아카시의 핵심이 바로 ‘역경매 시스템’인데요. 개발자가 “나 이런 사양의 GPU가 필요해”라고 올리면, 전 세계의 자원 제공자들이 최저가를 부르며 입찰 경쟁을 해요. 그 결과 아카시 네트워크의 고성능 GPU 임대료는 기존 중앙화 클라우드 대비 약 45~60%, 심지어 최대 3분의 1 수준까지 저렴해진다고 해요. 이게 숫자로만 보면 얼마나 큰 차이인지 실감이 안 될 수 있는데, AI 모델 하나 훈련하는 데 수억 원이 드는 세상에서 비용이 3분의 1로 줄어든다는 건 정말 판도를 바꾸는 이야기예요.
두 번째는 권력의 분산이에요. 기존에는 막대한 자본이 있는 기업만 거대 AI 모델을 학습시킬 수 있었는데, 아카시는 이 진입 장벽을 대폭 낮춰서 중소기업과 개인 연구자들도 AI 연구에 뛰어들 수 있는 환경을 만들어줘요. AI 생태계를 움직이는 물리적인 힘, 즉 ‘근육’을 저렴하고 효율적으로 공급하는 셈이에요.
3. AI 생태계의 ‘두뇌와 신경망’: 비트텐서(Bittensor)
아카시가 저렴한 하드웨어를 공급한다고 해서 AI가 저절로 똑똑해지는 건 아니에요. 주어진 자원을 활용해 알고리즘을 훈련시키고, 최적의 AI 모델을 만들어내는 ‘두뇌’가 필요하죠. 이 역할을 수행하는 게 바로 비트텐서(TAO)예요.
비트텐서는 분산된 컴퓨팅 자원을 활용하여 AI 모델들이 서로 경쟁하고 협력하며 성능을 진화시키는 ‘인공지능의 월드 와이드 웹(World Wide Web)’이에요.
비트텐서가 어떻게 작동하는지 좀 더 구체적으로 살펴볼게요.
서브넷(Subnet) 생태계: 비트텐서 네트워크는 32개 이상의 ‘서브넷’으로 나뉘어 있어요. 각 서브넷은 특정 AI 작업(텍스트 생성, 이미지 변환, 시계열 데이터 예측 등)에 특화된 마켓플레이스예요. 개발자(채굴자)들은 이 서브넷에 자신이 만든 AI 모델을 올려요.
지능 증명(Proof-of-Intelligence)과 유마 합의(Yuma Consensus): 비트텐서에는 모델을 평가하는 ‘검증자(Validator)’들이 있어요. 이들은 채굴자들이 올린 AI 모델이 얼마나 훌륭한 결과물을 내는지 평가하고, 비트텐서의 핵심 합의 알고리즘인 유마 합의(Yuma Consensus)를 통해 가장 정확하고 가치 있는 지능을 제공한 모델에게 TAO 토큰을 보상으로 지급해요.
이 경쟁적 보상 구조 덕분에, 중앙의 통제 없이도 전 세계의 AI 연구자들이 자발적으로 비트텐서 네트워크에 모여들어 더 나은 AI 모델을 만들어내는 강력한 선순환이 일어나요. 오픈AI 한 회사가 수천 명의 엔지니어를 고용해서 연구하는 것과, 전 세계 수만 명의 개발자가 토큰 보상을 얻기 위해 집단 지성을 발휘하는 것의 대결인 셈이에요. 어느 쪽이 더 강력할지, 생각해보면 흥미로운 질문이죠.
[표 2] 아카시 네트워크와 비트텐서의 역할 비교
| 프로젝트명 | 아카시 네트워크 (Akash Network, AKT) | 비트텐서 (Bittensor, TAO) |
|---|---|---|
| 생태계 내 역할 | 육체 / 근육 (물리적 인프라 제공) | 두뇌 / 신경망 (지능 알고리즘 생성 및 학습) |
| 핵심 기술 모델 | DePIN (탈중앙화 물리적 인프라 네트워크) | 분산형 머신러닝 네트워크 (지능 마켓플레이스) |
| 주요 제공 가치 | 유휴 GPU/CPU 등 클라우드 자원을 저렴하게 매칭 | AI 모델 간 경쟁 및 협력을 통한 지능의 진화 |
| 작동 및 합의 방식 | P2P 역경매(Reverse Auction) 기반 임대 계약 | 지능 증명(PoI) 및 유마 합의(Yuma Consensus) |
| 경쟁 대상 | AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 등 클라우드 기업 | OpenAI(ChatGPT), Anthropic 등 중앙화 AI 기업 |
4. 탈중앙화 AI를 완성하는 숨은 암호학적 마법: zkML과 연합학습
여기까지 읽으면서 이런 의문이 들었을 수 있어요.
“아무리 탈중앙화가 좋다고 해도, 모르는 사람의 컴퓨터에서 내 데이터를 처리하면 해킹당하거나 조작되지 않을까?”
사실 기업이나 개인이 탈중앙화 AI 도입을 망설이는 가장 큰 이유가 바로 이 부분이에요. 저도 처음에 딱 이 생각이 들었으니까요. 그런데 블록체인과 암호학의 발전이 이 딜레마를 완벽하게 해결해내고 있어요. 그 핵심에 영지식 기계 학습(zkML, Zero-Knowledge Machine Learning)과 연합 학습(Federated Learning)이 있어요.
영지식 기계 학습(zkML): 영지식 증명(Zero-Knowledge Proof)이란 내가 어떤 정보를 알고 있다는 사실을, 그 정보 자체를 노출하지 않고도 수학적으로 증명하는 기술이에요. 이걸 AI에 적용한 zkML을 사용하면, 기업은 AI 모델의 내부 소스코드(영업비밀)를 공개하지 않고도 사용자에게 “우리가 약속한 진짜 AI 모델을 사용해서 결과를 도출했어요”라는 것을 증명할 수 있어요. 또한 스마트폰이나 엣지 기기에서 처리된 결과가 조작되지 않았음을 블록체인에 증명할 때도 활용돼요.
프라이버시 보존형 연합 학습: 사용자의 민감한 데이터(예: 병원의 환자 기록, 은행의 금융 정보)를 중앙 서버로 보내지 않고, 사용자의 기기 내에서(로컬에서) AI 모델을 학습시켜요. 그리고 데이터 자체가 아닌 ‘학습 결과(가중치 업데이트)’만을 암호화하여 블록체인 네트워크로 전송해서 글로벌 모델을 똑똑하게 만들어나가는 방식이에요. 내 데이터는 절대 밖으로 나가지 않는 구조인 거죠.
이 두 기술 덕분에 “탈중앙화 = 보안이 약하다”는 편견이 완전히 깨지고 있어요. 오히려 어떤 면에서는 중앙화 시스템보다 훨씬 더 강력한 프라이버시 보호를 제공한다고 볼 수 있어요.
[표 3] 탈중앙화 AI를 뒷받침하는 핵심 기술 아키텍처
| 핵심 기술 | 주요 기능 및 메커니즘 | 탈중앙화 AI에서의 역할 및 가치 |
|---|---|---|
| 연합 학습 (Federated Learning) | 데이터를 이동시키지 않고 로컬에서 학습 후 업데이트된 파라미터만 공유 | 프라이버시 보존, 데이터 주권 보호, 대규모 중앙 데이터 레이크 불필요 |
| 영지식 기계 학습 (zkML) | 데이터나 모델 가중치 노출 없이 특정 연산이 올바르게 수행됐음을 수학적으로 증명 | 딥페이크 탐지, 모델 진위 확인, 의료/금융 등 민감 데이터 환경의 무결성 보장 |
| 블록체인 스마트 계약 | 사전에 프로그래밍된 조건에 따라 AI 기여자에게 자동 보상 분배 | 신뢰할 수 없는 환경에서의 투명한 거버넌스 및 토큰 이코노미 실현 |
5. 다가올 미래, 우리는 무엇을 준비해야 할까?
비트텐서와 아카시 네트워크가 보여주듯, 탈중앙화 AI 생태계는 이미 하드웨어(인프라)부터 소프트웨어(지능)에 이르기까지 거대한 밸류체인을 완성해 나가고 있어요.
최근에는 페치에이(Fetch.ai), 싱귤래리티넷(SingularityNET) 등 탈중앙화 AI의 굵직한 프로젝트들이 연합해서 ‘ASI 얼라이언스(Artificial Superintelligence Alliance)’라는 거대한 연합체를 출범시켰어요. 데이터, 에이전트, 인프라를 아우르는 풀스택(Full-stack) 체계를 갖춰서 진정으로 빅테크에 맞설 수 있는 글로벌 네트워크를 만들겠다는 포부예요. 탈중앙화 AI가 더 이상 개별 프로젝트의 이야기가 아니라, 하나의 거대한 움직임이 되고 있다는 신호로 보여요.
2030년을 넘어 2045년으로 향하는 미래에는, 수백억 개의 독립적인 AI 에이전트(Agentic AI)들이 인간을 대신해 업무를 처리하고 블록체인 위에서 자율적으로 거래하는 시대가 올 거예요. 이때 AI 에이전트들이 빅테크의 중앙 서버에 종속되어 있다면, 우리의 금융, 업무, 일상 통제권은 결국 소수의 기업에 넘어가게 되는 거예요.
탈중앙화 AI는 단순한 기술적 트렌드가 아니에요. 인류의 지능망이 특정 기업에 종속되는 것을 막기 위한 필수적인 ‘사회적 안전장치’예요.
우리는 지금 ‘인공지능의 인터넷화’라는 거대한 역사의 변곡점에 서 있어요. 예전에 소수가 독점하던 메인프레임 컴퓨터 시대가 개인용 PC와 탈중앙화된 인터넷 시대로 넘어오면서 폭발적인 혁신을 이뤄냈잖아요. AI 역시 중앙화된 닫힌 정원에서 벗어나 탈중앙화된 열린 생태계로 나아갈 때 비로소 문명 규모의 혁신을 이뤄낼 수 있을 거예요. 아카시가 내어준 튼튼한 근육 위에서, 비트텐서가 벼려낸 자유로운 지능이 어떤 미래를 만들어갈지 — 저는 정말 기대가 돼요.
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