핵심 요약: 대규모 모델 학습에는 데이터 센터 구축 또는 업그레이드가 필수적입니다. 하지만 중앙 집중식 인프라는 이제 물리적 한계에 직면하고 있습니다. 인프라 역량을 강화하기 위해 AI를 활용하여 더 큰 규모의 지능적인 결과물을 만들어내고 있습니다. 그러나 컴퓨팅 파워에 대한 통제는 AI 산업에서 매우 중요한 핵심 요소가 되고 있습니다. 바로 이 지점에서 Gonka가 등장합니다. Gonka 프로토콜은 누구나 참여할 수 있는 무허가형 글로벌 네트워크로, 분산된 참여자 간의 프로그래밍 방식 라우팅을 요청할 수 있습니다. Analytics Insight 와의 단독 인터뷰에서 Gonka 공동 창립자 겸 수석 제품 관리자 인 아나스타시아 마트베예바는 보다 통제 가능하고 안전한 AI 생태계를 구축하기 위해 컴퓨팅 파워 확보 방식을 어떻게 혁신하는지에 대해 이야기했습니다.

Q: 인공지능에 대한 공개적인 논의는 종종 모델의 중앙집중화에 초점을 맞추지만, 컴퓨팅 파워의 중앙집중화에 대해서는 상대적으로 관심이 적습니다. 컴퓨팅 파워의 통제가 인공지능 산업에서 핵심적인 권력 기반으로 부상하는 이유는 무엇일까요? 이러한 집중화는 혁신과 시장 전체에 어떤 위험을 초래할 수 있을까요?

A: 대중적인 논의는 모델에 집중되는 경우가 많은데, 이는 모델이 눈에 보이기 때문입니다. 하지만 진정한 힘은 더 심층적인 수준, 즉 컴퓨팅 능력에 있습니다. 이는 누가 AI 시스템을 구축, 배포 및 확장할 수 있는지를 결정하는 근본적인 요소입니다.

컴퓨팅 성능 제어는 경제적, 물리적 이유 모두에서 매우 중요해졌습니다. 현대 인공지능의 주요 병목 현상은 더 이상 알고리즘이 아니라 GPU, 전력, 데이터 센터 용량 확보 능력에 있습니다.

대규모 모델 학습에는 데이터 센터 구축 또는 업그레이드가 점점 더 필수적이 되고 있습니다. 그러나 중앙 집중식 인프라는 에너지 밀도, 열 제약, 단일 위치에서 지원할 수 있는 최대 전력 용량과 같은 물리적 한계에 직면하고 있습니다. 이에 따라 업계는 칩 재설계, 냉각 시스템 개선, 새로운 에너지원 개발 등 극단적인 해결책을 모색하고 있습니다.

이러한 집중은 체계적인 결과를 초래했습니다.

첫째, 이는 혁신에 구조적 장벽을 만듭니다. 컴퓨팅 파워에 대한 접근성이 능력에 기반한 경쟁이 아닌 인프라 특권으로 변질됩니다. 소규모 팀, 독립 연구자, 심지어 지역 전체가 가격 때문에 배제되어 실험의 공간이 축소되고 보수적인 혁신으로 이어집니다.

둘째로, 컴퓨팅 파워의 중앙 집중화는 '임대료 착취' 모델을 강화합니다. AI는 지능 자체가 복제 가능하기 때문에 '풍요'를 창출할 잠재력을 가지고 있지만, 기반 인프라가 부족하고 통제될 때 이러한 풍요는 인위적으로 억제됩니다. 시장은 비용 절감과 광범위한 접근성보다는 구독 모델, 벤더 종속 효과, 그리고 가격 결정력으로 기울게 됩니다.

셋째, 이는 시스템적 취약성을 초래합니다. 첨단 컴퓨팅 능력이 소수의 사업자나 특정 지역에 집중되면 규제, 정치 또는 물리적 교란이 전체 AI 생태계에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 의존성은 선택 사항이 아닌 구조적인 문제가 됩니다.

더욱 중요한 것은 컴퓨팅 파워가 중립적이지 않다는 점입니다. 컴퓨팅 파워를 통제하는 자가 암묵적으로 무엇이 가능하고, 허용 가능하며, 경제적으로 지속 가능한지를 결정합니다. 이러한 통제가 중앙집권화되면 AI 거버넌스는 의도적인 설계가 아닌, 자연스럽게 형성될 것입니다.

문제는 독점뿐 아니라 인공지능 개발 궤적의 장기적인 왜곡입니다. 즉, 개발자 감소, 응용 분야 다양성 저하, 하드웨어 혁신 속도 둔화, 그리고 차세대 모델의 야망을 따라잡을 수 없는 인프라 구축이 그것입니다.

따라서 컴퓨팅 성능은 근본적인 인프라, 즉 경제적 및 물리적 수준 모두에서 확장 가능한 아키텍처로 간주되어야 하며, 이는 인공지능의 미래에 매우 중요합니다.

Q: 중앙 집중식 또는 분산식 여부에 관계없이 많은 AI 컴퓨팅 플랫폼이 높은 효율성을 자랑한다고 주장합니다. AI 컴퓨팅 시스템의 효율성을 평가할 때 진정으로 중요한 지표는 무엇일까요? 이러한 모델들은 일반적으로 어떤 현실적인 한계에 직면할까요?

A: 컴퓨팅 효율성은 마케팅 개념으로 자주 사용됩니다. 하지만 실제로는 사용자 측 성능, 공급자 운영 효율성, 그리고 이 둘을 규율하는 인센티브 구조와 같은 몇 가지 구체적인 지표만이 진정으로 중요합니다.

사용자에게 효율성이란 속도와 비용 투명성을 의미합니다.

속도는 실제 수요 상황에서의 지연 시간을 의미합니다. 중앙 집중식 허브는 물리적 위치 덕분에 일반적으로 유리한 이점을 갖습니다. 그러나 블록체인이 보안 계층 ​​역할만 하고 실시간 실행 경로에 참여하지 않는다면 분산형 아키텍처도 유사한 성능을 달성할 수 있습니다. 요청이 오프체인에서 처리되는 한, 프로토콜 자체는 지연 시간을 추가하지 않습니다.

비용 투명성 또한 매우 중요합니다. "토큰당 비용"은 흔히 사용되는 핵심성과지표(KPI)이지만, 모델의 정확성은 투명성이 부족한 경우가 많습니다. 중앙 집중식 환경에서는 제품이 블랙박스처럼 작동할 수 있습니다. 수요가 많은 시기에는 공급업체가 수익 유지를 위해 모델 구성을 조정할 수 있는데, 이러한 변경 사항은 눈에 띄지 않지만 결과물의 품질에 영향을 미칠 수 있습니다. 진정한 효율성을 위해서는 일관된 계산 정확도를 반영하는 가격 책정이 필수적입니다.

서비스 제공업체에게 효율성이란 GPU 활용률과 유연성 사이의 균형을 의미합니다.

중앙 집중식 운영자는 GPU가 동일 위치에 배치된 환경에서 거의 최대 용량으로 작동하는 등 활용률 측면에서 우수한 성능을 보이지만, 탄력성이 부족하고 수요가 적은 기간 동안 유휴 비용이 발생합니다.

분산형 네트워크는 유연성을 확보하는 대신 활용도를 어느 정도 희생해야 하지만, 컴퓨팅 파워를 필요에 따라 다양한 작업 부하에 재분배할 수 있도록 합의 및 검증 오버헤드를 최소화해야 합니다.

가장 중요한 요소는 인센티브 설계입니다.

이점이 더 빠르고 저렴하며 검증 가능한 AI 워크로드와 연관될 때 최적화는 구조적인 문제가 됩니다. 참여자들은 하드웨어 효율성을 개선하고, 지연 시간을 줄이며, 전용 칩을 실험하도록 장려됩니다.

반대로, 보상이나 거버넌스 가중치가 주로 자본 보유량과 연관되어 있다면 최적화는 인프라 성능에서 벗어나게 되고 비효율성이 고착화될 것입니다.

곤카에서는 효율성이 프로토콜 계층에 내재되어 있습니다. 컴퓨팅 파워의 거의 100%가 실제 AI 워크로드(주로 추론)에 사용됩니다. 보상 및 거버넌스 가중치는 자본 보유량이 아닌 측정된 컴퓨팅 파워 기여도를 기반으로 합니다.

진정한 효율성은 대부분의 컴퓨팅 능력이 실제 작업에 사용되고, 검증된 기여에 대한 인센티브가 제공되며, 내부 오버헤드가 네트워크 규모에 따라 통제 불가능하게 증가하지 않을 때만 달성됩니다.

Q: 분산형 AI 컴퓨팅 네트워크가 네트워크 자체 유지 관리보다는 실제 AI 워크로드에 대부분의 컴퓨팅 성능을 투입하는 것이 가능할까요? 핵심적인 아키텍처 설계 요소는 무엇일까요?

A: 네, 가능합니다. 하지만 오버헤드를 분산화의 불가피한 부산물이 아니라 핵심적인 아키텍처 제약 조건으로 간주할 경우에만 가능합니다.

대부분의 분산 컴퓨팅 네트워크는 AI 워크로드보다는 합의 유지 및 보안에 상당한 자원을 투입합니다. 이는 생산적인 작업과 보안 메커니즘을 분리하면 중복 계산이 발생하기 때문입니다.

컴퓨팅 성능의 대부분이 실제 AI 작업에 사용되도록 하려면 몇 가지 핵심 원칙이 필요합니다.

첫째, 보안 및 측정 메커니즘은 지속적으로 실행되는 것이 아니라 "시간 제한적"이어야 합니다. 증명 메커니즘은 리소스를 지속적으로 소모하는 방식이 아니라, 정해진 짧은 주기에 집중해야 합니다. Gonka 에서는 이를 스프린트(구조화된 시간 제한 주기)를 통해 구현합니다. 이러한 스프린트 주기 외에는 하드웨어 리소스를 실제 AI 워크로드에 사용할 수 있습니다.

둘째, 모든 작업에 대해 완전한 복제 검증을 수행하는 대신 평판을 기반으로 선택적이고 동적으로 조정함으로써 검증 부담을 줄입니다. 신규 참여자의 작업은 100% 검증될 수 있지만, 평판이 쌓이면 검증률을 약 1%까지 낮출 수 있습니다. 이를 통해 보안을 유지하면서 전체 검증 컴퓨팅 파워를 약 10% 미만으로 제어할 수 있습니다.

부정행위를 시도하는 참가자는 보상을 받지 못하므로, 부정행위는 경제적으로 지속 가능하지 않게 됩니다.

셋째, 보상 및 거버넌스 가중치는 자본 보유량이 아닌 검증된 컴퓨팅 파워 기여도와 연계되어야 합니다.

분산 컴퓨팅 파워는 합의 과정이 간소화되고, 검증이 적응적이며, 인센티브가 생산적인 컴퓨팅과 일치할 때 진정한 의미의 실제 작업 부하를 처리할 수 있습니다.

Q: 분산형 AI 컴퓨팅 네트워크는 일반적으로 개방적인 참여를 강조하지만, 인프라 요구 사항으로 인해 진입 장벽이 높을 수 있습니다. 이러한 시스템은 컴퓨팅 성능 수준이 매우 다양한 참여자들에게 접근성을 유지하면서 규모를 확장하려면 어떻게 해야 할까요?

A: 분산형 네트워크는 AI 인프라 진입 장벽을 낮추는 것을 목표로 하지만, 장기적인 생존을 위해서는 중앙 집중식 공급업체와의 경쟁과 실제 수요 충족이 여전히 필수적입니다. 하드웨어 제약은 결국 시장 수요가 있는 모델을 지원할 수 있는 능력이라는 핵심 요구 사항으로 귀결됩니다.

접근성을 유지하면서 확장성을 확보하기 위해서는 몇 가지 핵심 원칙을 준수해야 합니다.

첫째, 허가 없이 인프라에 접근할 수 있습니다. 단일 기기 사용자든 대규모 데이터 센터든 관계없이 모든 GPU 소유자는 승인 절차나 중앙 집중식 관리 없이 네트워크에 참여할 수 있어야 합니다. 이는 진입 장벽을 없애줍니다.

둘째로, 입증된 컴퓨팅 능력에 기반한 비례적인 보상과 영향력 배분 문제가 있습니다. 컴퓨팅 능력에 따라 가중치가 부여되는 모델에서는 컴퓨팅 기여도가 높을수록 자연스럽게 더 많은 작업, 보상, 그리고 거버넌스 영향력을 갖게 됩니다. 이는 소규모 참여자와 대규모 참여자를 완전히 동등하게 만드는 것이 아니며, 그렇게 되어서도 안 됩니다. 핵심은 일관된 규칙입니다. 영향력은 자본, 위임 메커니즘 또는 재정적 레버리지가 아닌 실제 컴퓨팅 기여도에 따라 결정되어야 합니다.

세 번째는 리소스 풀의 역할입니다. 실제 인프라 요구 사항이 있는 시스템에서는 리소스 집계가 자연스럽게 발생합니다. 리소스 풀을 통해 소규모 참여자는 리소스를 통합하고 변동성을 줄이며 대규모 워크로드에 참여할 수 있습니다.

하지만 아키텍처는 대규모 컴퓨팅 풀에 구조적 이점을 부여하거나 영향력의 과도한 집중을 조장하는 것을 피해야 합니다. 컴퓨팅 풀은 재중앙화 메커니즘이 아니라 조정 도구로서 존재해야 합니다.

궁극적으로 분산형 AI 컴퓨팅 네트워크의 확장은 진입 장벽을 높이는 것을 의미해서는 안 됩니다. 오히려 중립성, 투명성, 일관된 참여 규칙을 유지하면서 전반적인 컴퓨팅 용량을 늘리고, 네트워크가 사용자에게 창출하는 실질적인 경제적 가치를 보존하는 것을 의미해야 합니다. 개방형 접근, 비례적인 경제 메커니즘, 그리고 통제된 수준의 중앙 집중화는 시스템이 성장함에 따라 분산형으로 유지될 수 있는지 여부를 결정합니다.

Q: 분산형 AI 컴퓨팅 파워 문제가 지금 특히 시급한 이유는 무엇입니까? 만약 이 문제가 향후 몇 년 안에 해결되지 않는다면, 업계에 장기적으로 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하십니까?

A: 이러한 긴급성은 AI가 실험 단계에서 인프라 단계로 진입하고 있음을 반영합니다.

앞서 언급했듯이 컴퓨팅 성능은 물리적 병목 현상이 되었습니다. 확장성은 자본뿐만 아니라 에너지, 전력 밀도 및 데이터 센터의 한계로 인해 점점 더 제약을 받고 있습니다. 더욱이, 고급 GPU 및 하이퍼스케일 인프라에 대한 접근성은 장기 계약, 기업 중앙집권화 및 국가 전략적 우선순위의 영향을 받습니다.

이러한 조합은 구조적 비대칭성을 심화시킵니다. 대규모 인프라를 장악한 기업들은 계속해서 우위를 공고히 하는 반면, 소규모 팀과 신흥 지역의 진입 장벽은 계속해서 높아지고 있습니다. 위험은 시장 집중뿐만 아니라 전 세계적인 컴퓨팅 파워 격차 확대에도 있습니다.

이러한 추세가 지속된다면 혁신은 아이디어 자체보다 인프라 접근성에 더 의존하게 될 것입니다. AI 시장은 소수의 지배적인 공급업체가 설정한 조건에 따라 지능에 접근할 수 있는 임대 기반 모델로 굳어질 수 있습니다.

따라서 분산 컴퓨팅 파워는 이념적 논쟁이 아닙니다. 이는 명백한 구조적 제약에 대한 대응이며, 인공지능 산업의 장기적인 구조를 형성할 선택입니다.

Q: AI 에이전트들이 GPU 리소스를 자율적으로 예약하는 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 곤카의 아키텍처는 이러한 자율적인 AI 컴퓨팅 환경을 어떻게 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니까?

A: 에이전트 기반 AI의 등장으로 시스템은 컴퓨팅 자원 획득을 포함하여 점점 더 자율적인 결정을 내리게 되었습니다. 이 모델에서 컴퓨팅 능력은 에이전트 간의 경제적 상호작용에서 핵심 자산이 됩니다.

그러한 생태계는 프로그램 접근, 투명한 경제 메커니즘, 그리고 신뢰성을 필요로 합니다.

첫째, 통합은 원활해야 합니다. Gonka는 OpenAI 호환 API를 제공하므로 대부분의 AI 에이전트는 아키텍처나 워크플로를 변경하지 않고도 통합할 수 있습니다.

둘째로, 컴퓨팅 파워의 경제성은 투명하고 시스템 중심적이어야 합니다. 가격은 계약을 통해 고정되는 것이 아니라 네트워크 부하에 따라 동적으로 조정되어야 합니다. 네트워크 초기 단계에서는 참여자들이 사용자 수수료뿐만 아니라 사용 가능한 컴퓨팅 파워 용량에 비례하는 비트코인과 유사한 보상 발행 메커니즘을 통해 보상을 받기 때문에 추론 비용이 중앙 집중식 제공업체보다 훨씬 낮도록 설계되어야 합니다.

이 아키텍처는 예산 범위 내에서 작동하는 AI 에이전트가 효율적으로 작업 부하를 처리할 수 있도록 합니다. 가격 책정 매개변수는 네트워크가 발전함에 따라 커뮤니티의 결정에 따라 조정될 것입니다.

셋째, 프로토콜 수준에서 신뢰성이 향상됩니다. 중앙 집중식 환경에서는 인증 및 서비스 수준 계약에서 신뢰성이 확보됩니다. 분산형 인프라에서는 오픈 소스 코드, 제3자 감사, 그리고 온체인에서 측정 가능한 계산 완료 및 네트워크 성능 증명을 통해 신뢰성이 뒷받침됩니다.

이러한 요소들이 종합적으로 작용하여 AI 에이전트는 투명한 프레임워크 내에서 컴퓨팅 성능을 요청하고 예산을 할당할 수 있게 됩니다. 이처럼 Gonka는 자율적으로 작동하는 AI 컴퓨팅 경제를 위한 인프라 기반을 제공하여 에이전트가 작업을 수행할 뿐만 아니라 자신이 의존하는 리소스를 동적으로 최적화할 수 있도록 지원합니다.

Q: 탈중앙화 기술을 둘러싼 규제 불확실성이 커지고 있습니다. 곤카는 파편화된 글로벌 시장에서 데이터 주권 및 AI 거버넌스 규정 준수 문제를 어떻게 선제적으로 해결하고 있습니까?

A: 분산형 컴퓨팅 파워의 맥락에서 가장 큰 과제는 네트워크의 개방성과 다양하고 끊임없이 변화하는 관할권 요구사항 사이의 균형을 맞추는 것입니다.

곤카는 허가 없이 누구나 참여할 수 있는 글로벌 네트워크이며, 요청은 분산된 참여자들 사이에서 프로그래밍 방식으로 라우팅됩니다. 현재 사용자는 요청이 처리되는 지리적 위치를 직접 제어할 수 없습니다. 이는 데이터 상주 위치나 지역 처리 요건이 엄격한 사용 사례에 제약이 될 수 있습니다.

하지만 개인정보 보호 관점에서 볼 때, 이러한 아키텍처는 데이터 중앙 집중화를 줄여줍니다. 각 요청은 무작위로 선택된 참여자들에 의해 처리되고 독립적으로 라우팅되므로, 사용자 활동 기록이 완전히 축적되는 것을 방지합니다. 현재까지 이 모델은 네트워크 확장성을 고려하면서 대부분의 실제 사용 사례를 포괄해 왔습니다.

네트워크가 확장되고 시장 수요가 더욱 명확해짐에 따라, 거버넌스 메커니즘을 통해 참여자들은 특정 규제 요건을 지원하기 위한 아키텍처 변경 사항을 제안하고 투표할 수 있습니다. 이러한 변경 사항에는 추가 참여 기준이 있는 전용 서브넷, 특정 관할 구역에 특화된 운영 제약 조건, 또는 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)과 같은 엔터프라이즈 워크로드에 대한 하드웨어 수준의 보호 조치가 포함될 수 있습니다.

탈중앙화는 규제 의무를 없애는 것이 아닙니다. 단지 아키텍처의 유연성을 제공할 뿐입니다. 곤카는 처음부터 단일 규제 모델에 얽매이지 않고 규제 및 시장 요구에 따라 네트워크가 발전할 수 있도록 설계되었습니다.