인공지능(AI) 모델의 매개변수 규모가 1조 개를 넘고 컴퓨팅 파워가 플롭스(FLOPS) 단위로 측정될 때, 간과되었던 핵심 병목 현상인 데이터가 나타납니다. 체인베이스(Chainbase)는 최신 기술 블로그 "AI를 위한 하이퍼데이터 네트워크 구축"에서 다음과 같이 지적했습니다. "AI 산업의 차세대 혁명은 더 이상 모델 아키텍처나 칩 컴퓨팅 파워가 아니라, 단편화된 인간 행동 데이터를 검증 가능하고 구조화된 AI 지원 자본 으로 어떻게 변환하느냐에 달려 있습니다." 이러한 통찰은 현재 AI 발전의 구조적 모순을 드러낼 뿐만 아니라, 새로운 "데이터파이(DataFi) 시대"의 윤곽을 보여줍니다. 이 시대에 데이터는 더 이상 기술의 부산물이 아니라 전기나 컴퓨팅 파워처럼 측정, 거래, 부가가치가 가능한 핵심 생산 요소입니다.

컴퓨팅 파워 경쟁에서 데이터 기근까지: AI 산업의 구조적 모순

AI 개발은 오랫동안 "모델-컴퓨팅 파워"라는 듀얼 코어에 의해 주도되어 왔습니다. 딥러닝 혁명 이후 모델 매개변수는 수백만(예: 2012년 AlexNet)에서 수조(예: GPT-4)로 급증했으며, 컴퓨팅 파워에 대한 수요도 기하급수적으로 증가했습니다. OpenAI 데이터에 따르면, 고급 대규모 언어 모델 학습 비용은 1억 달러를 넘어섰으며, 그중 90%는 GPU 클러스터 임대에 사용됩니다. 그러나 업계가 "더 큰 모델"과 "더 빠른 칩"에 집중하는 동안, 데이터 공급 측면에서의 위기가 조용히 다가오고 있습니다.

체인베이스는 블로그를 통해 인간이 생성하는 "유기적 데이터"가 성장 한계에 도달했다고 강력하게 지적했습니다. 텍스트 데이터를 예로 들면, 인터넷에서 공개적으로 크롤링 가능한 고품질 텍스트(책, 논문, 뉴스)의 총량은 약 10^12단어이며, 1,000억 개의 매개변수를 가진 모델을 학습하는 데는 약 10^13단어의 데이터가 소모됩니다. 즉, 기존 데이터 풀은 동일한 크기의 모델 10개만 학습할 수 있다는 의미입니다. 더 심각한 것은 중복 데이터와 저품질 콘텐츠가 전체의 60% 이상을 차지하여 유효 데이터 공급을 더욱 제한하고 있다는 것입니다. 모델이 스스로 생성하는 데이터(AI가 작성한 기사, AI가 생성한 이미지 등)를 "삼키기" 시작하면 "데이터 오염"으로 인한 모델 성능 저하가 업계의 숨겨진 우려 사항이 되었습니다.

이러한 모순의 근본 원인은 AI 산업이 오랫동안 데이터를 신중하게 관리해야 할 "전략적 자산"이 아닌 "무료 자원"으로 여겨왔다는 것입니다. 모델과 컴퓨팅 파워는 성숙한 시장 시스템을 형성했습니다. 컴퓨팅 파워는 AWS 및 GCP와 같은 클라우드 플랫폼에서 FLOPS 단위로 가격이 책정되고, 모델은 API 호출 횟수에 따라 요금이 부과됩니다. 하지만 데이터 생성, 정제, 검증, 거래는 여전히 "미숙한 시대"에 머물러 있습니다. 체인베이스는 다음과 같이 강조합니다. "향후 10년의 AI는 "데이터 인프라"의 시대가 될 것이며, 암호화된 네트워크의 온체인 데이터가 이러한 딜레마를 해결하는 열쇠입니다."

온체인 데이터: AI에 가장 필요한 '인간 행동 데이터베이스'

데이터 기근이라는 맥락에서, 암호화폐 네트워크의 온체인 데이터는 대체 불가능한 가치를 보여주고 있습니다. 소셜 미디어 게시물이나 전자상거래 리뷰와 같은 기존 인터넷 데이터와 비교할 때, 온체인 데이터는 본질적으로 "인센티브 연계"라는 신뢰성을 지닙니다. 모든 거래, 모든 계약 상호작용, 그리고 모든 지갑 주소 활동은 실제 자본과 직접 연결되며 변조될 수 없습니다. 체인베이스는 블로그에서 온체인 데이터를 "인터넷에서 가장 집중된 인센티브 연계 행동 데이터"라고 정의하며, 이는 세 가지 측면에서 구체적으로 드러납니다.

실제 세계의 "의도 신호"

온체인 데이터는 감정적인 댓글이나 무작위 클릭이 아닌, 실제 돈으로 투표되는 의사 결정 행동을 기록합니다. 예를 들어, 유니스왑(Uniswap)에서 자산을 교환하고, 에이브(Aave)에서 담보 대출을 받고, ENS에 도메인을 등록하는 지갑의 행동은 프로젝트 가치, 위험 선호도, 그리고 자본 배분 전략에 대한 사용자의 판단을 직접적으로 반영합니다. 이러한 "자본으로 뒷받침되는" 데이터는 AI의 의사 결정 능력(예: 재무 예측 및 시장 분석)을 훈련하는 데 매우 유용합니다. 반면, 기존 인터넷 데이터는 소셜 미디어의 가짜 좋아요나 전자상거래 플랫폼의 가짜 주문 댓글과 같은 "노이즈"로 가득 차 있습니다. 이러한 데이터는 신뢰할 수 있는 AI 모델을 훈련하는 데 실패할 뿐만 아니라 모델 판단을 오도합니다.

추적 가능한 "행동 체인"

블록체인의 투명성은 사용자 행동을 완벽하게 추적할 수 있도록 합니다. 지갑 주소의 과거 거래 내역, 해당 주소와 상호작용한 프로토콜, 그리고 보유 자산의 변화는 일관된 "행동 체인"을 구성합니다. 예를 들어, 2020년부터 현재까지 DeFi 프로토콜에서 특정 주소의 운영 방식을 분석함으로써 AI는 해당 주소가 "장기 보유자", "차익거래자" 또는 "유동성 공급자"인지 정확하게 식별하고 이를 기반으로 사용자 프로필을 구축할 수 있습니다. 이러한 구조화된 행동 데이터는 현재 AI 모델에서 가장 부족한 "인간 추론 샘플"입니다.

오픈 생태계에 대한 "무허가 접근"

기존 기업 데이터(은행 거래 기록 및 전자상거래 사용자 데이터 등)의 폐쇄적인 특성과 달리, 온체인 데이터는 개방적이며 허가가 필요하지 않습니다. 모든 개발자는 블록체인 브라우저나 데이터 API를 통해 원시 데이터를 얻을 수 있으며, 이는 AI 모델 학습을 위한 "장벽 없는" 데이터 소스를 제공합니다. 그러나 이러한 개방성은 과제를 야기합니다. 온체인 데이터는 "이벤트 로그"(예: 이더리움의 ERC-20 전송 이벤트 및 유니스왑의 스왑 이벤트) 형태로 존재하며, 이는 AI 모델에서 사용하기 전에 정제, 표준화 및 연관되어야 하는 비정형 "원시 신호"입니다. 체인베이스는 현재 온체인 데이터의 "정형화된 전환율"이 5% 미만이며, 많은 고부가가치 신호가 수십억 개의 단편화된 이벤트에 묻혀 있다고 지적했습니다.

하이퍼데이터 네트워크: 온체인 데이터를 위한 "운영 체제"

온체인 데이터 파편화 문제를 해결하기 위해 체인베이스는 AI를 위해 특별히 설계된 "온체인 지능형 운영 체제"인 하이퍼데이터 네트워크를 제안했습니다. 이 시스템의 핵심 목표는 분산된 온체인 신호를 구조화되고 검증 가능하며 실시간 구성 가능한 AI 지원 데이터로 변환하는 것입니다.

원고: 오픈 데이터 표준을 통해 AI가 블록체인에서 세계를 "이해"할 수 있습니다.

온체인 데이터의 가장 큰 문제점 중 하나는 "형식 혼동"입니다. 이더리움, 솔라나, 아발란체 등 다양한 블록체인은 이벤트 로그 형식이 다르고, 동일한 프로토콜의 버전마다 데이터 구조가 다를 수 있습니다. 개방형 데이터 스키마 표준인 Manuscript는 온체인 데이터의 정의와 설명을 통합합니다. 예를 들어, "사용자 스테이킹 행동"을 staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token 등의 필드를 포함하는 구조화된 데이터로 표준화하여 AI 모델이 다양한 체인이나 프로토콜의 데이터 형식에 적응할 필요 없이 데이터 이면에 있는 비즈니스 로직을 직접 "이해"할 수 있도록 합니다.

이 표준화의 가치는 AI 개발의 마찰 비용을 줄이는 데 있습니다. 예를 들어, 어떤 팀이 "DeFi 사용자 행동 예측 모델"을 훈련시키고자 한다고 가정해 보겠습니다. 기존 방식은 이더리움이나 폴리곤과 같은 여러 체인의 API에 연결하고 서로 다른 파싱 스크립트를 작성해야 했습니다. 하지만 Manuscript를 기반으로 모든 온체인 데이터는 통합 표준에 따라 사전 처리되었으며, 개발자는 "사용자 담보 기록" 및 "유동성 제공 기록"과 같은 구조화된 데이터를 직접 호출할 수 있어 모델 훈련 주기를 크게 단축할 수 있습니다.

AI 모델의 핵심 데이터 요건은 "신뢰"입니다. 학습 데이터가 변조되거나 오염되면 모델 출력은 무용지물이 됩니다. 하이퍼데이터 네트워크는 이더리움의 AVS(Active Validator Set) 메커니즘을 통해 데이터의 신뢰성을 보장합니다. AVS는 이더리움 합의 계층의 확장 구성 요소로, 60만 개 이상의 ETH 담보 검증 노드로 구성되어 있으며, 온체인 데이터의 무결성과 정확성을 검증합니다. 하이퍼데이터 네트워크가 온체인 이벤트를 처리할 때 AVS 노드는 데이터의 해시 값, 서명 정보 및 온체인 상태를 교차 검증하여 출력된 구조화된 데이터가 원본 온체인 데이터와 완전히 일치하는지 확인합니다.

이 "암호경제적 보장" 검증 메커니즘은 기존 중앙 집중식 데이터 검증의 신뢰 문제를 해결합니다. 예를 들어, AI 회사가 중앙 집중식 기관에서 제공하는 온체인 데이터를 사용하는 경우, 해당 기관이 데이터를 변조하지 않았다는 것을 신뢰해야 합니다. 하이퍼데이터 네트워크를 사용하는 경우, 데이터의 진위는 분산형 검증자 네트워크에 의해 검증되며, 변조가 발생하면 스마트 계약의 페널티 메커니즘(예: 담보로 잡힌 ETH 차감)이 발동됩니다.

Chainbase DA: 고처리량 데이터 가용성 계층

AI 모델, 특히 실시간 상호작용 AI 애플리케이션(예: 트레이딩 로봇 및 지능형 고객 서비스)은 저지연성과 고처리량 데이터 공급을 필요로 합니다. Chainbase DA(데이터 가용성) 계층은 이러한 요구를 충족하도록 특별히 설계되었습니다. 데이터 압축 알고리즘과 전송 프로토콜을 최적화하여 초당 수십만 건의 온체인 이벤트를 실시간으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 유니스왑에서 대규모 거래가 발생하면 Chainbase DA는 1초 이내에 데이터 추출, 표준화 및 검증을 완료하고, 구독된 AI 모델에 구조화된 "대규모 거래 신호"를 전달하여 거래 전략을 적시에 조정할 수 있도록 지원합니다.

높은 처리량은 모듈형 아키텍처를 기반으로 합니다. Chainbase DA는 데이터 저장과 컴퓨팅을 분리합니다. 데이터 저장은 분산 노드 네트워크에서 처리되고, 컴퓨팅은 오프체인 롤업을 통해 처리되어 블록체인 자체의 성능 병목 현상을 방지합니다. 이러한 설계를 통해 Hyperdata Network는 수천 명의 온라인 거래 에이전트에게 동시에 온체인 데이터 서비스를 제공하는 등 대규모 AI 애플리케이션의 실시간 데이터 요구를 충족할 수 있습니다.

DataFi 시대: 데이터가 거래 가능한 '자본'이 되는 시대

하이퍼데이터 네트워크의 궁극적인 목표는 AI 산업을 DataFi 시대로 끌어올리는 것입니다. 데이터는 더 이상 수동적인 "교육 자료"가 아니라, 가격 책정, 거래, 그리고 가치 평가가 가능한 능동적인 "자본"입니다. 체인베이스는 블로그에서 "전기 가격이 킬로와트 단위로, 컴퓨팅 파워 가격이 플롭스 단위로 매겨지듯이, 데이터 또한 점수화, 순위 매기기, 그리고 가치 평가가 이루어져야 합니다."라는 비유를 사용했습니다. 이러한 비전의 실현은 하이퍼데이터 네트워크가 데이터를 네 가지 핵심 속성으로 변환하는 데 달려 있습니다.

구조화: "원시 신호"에서 "사용 가능한 자산"으로

처리되지 않은 온체인 데이터는 "원유"와 같으며, "휘발유"로 정제되어야 합니다. Hyperdata Network는 Manuscript 표준을 통해 이를 구조화된 데이터로 변환합니다. 예를 들어, "지갑 주소 A가 시간 T에 프로토콜 B에 X 토큰을 입금한다"는 데이터는 사용자 프로필, 프로토콜 속성, 자산 유형, 타임스탬프를 포함한 다차원 데이터로 분해됩니다. 이러한 구조를 통해 AI 모델이 API 인터페이스를 호출하는 것만큼 간단하게 데이터를 직접 호출할 수 있습니다.

구성 가능: 데이터의 레고 블록

Web3에서 "조합성"은 DeFi의 폭발적인 성장을 가져왔습니다(예: Uniswap+Aave+Curve의 결합 혁신). Hyperdata Network는 이러한 개념을 데이터 분야에 도입했습니다. 구조화된 데이터는 레고 블록처럼 자유롭게 결합될 수 있습니다. 예를 들어, 개발자는 Lido의 "사용자 약속 기록"과 Chainlink의 "가격 변동 데이터", 그리고 Twitter API의 "소셜 멘션"을 결합하여 "DeFi 시장 심리 예측 모델"을 학습시킬 수 있습니다. 이러한 조합은 데이터의 적용 범위를 크게 확장하여 AI 혁신이 더 이상 단일 데이터 소스에 국한되지 않도록 합니다.

검증 가능: 데이터 "신용 보증"

AVS를 통해 검증된 구조화된 데이터는 고유한 "데이터 지문"(해시 값)을 생성하여 이더리움 블록체인에 저장합니다. 데이터를 사용하는 모든 AI 애플리케이션이나 개발자는 해시 값을 검증하여 데이터의 진위를 확인할 수 있습니다. 이러한 "검증 가능성"은 데이터에 신뢰성을 부여합니다. 예를 들어, "고품질 거래 신호"로 표시된 데이터 세트는 블록체인의 해시 레코드를 통해 과거 정확성을 추적할 수 있습니다. 사용자는 데이터 세트 제공자를 신뢰할 필요 없이, 데이터 지문만 검증하여 데이터 품질을 판단하면 됩니다.

수익화 가능: 데이터 가치 수익화

DataFi 시대에 데이터 제공자는 Hyperdata Network를 통해 구조화된 데이터를 직접 수익화할 수 있습니다. 예를 들어, 한 팀은 온체인 데이터를 분석하여 "스마트 계약 취약성 경고 신호"를 개발했습니다. 이 신호는 API 서비스로 패키징되어 호출 횟수에 따라 요금이 부과될 수 있습니다. 일반 사용자도 자신의 익명화된 온체인 데이터 공유를 승인하고 데이터 토큰 보상을 받을 수 있습니다. Chainbase 생태계에서 데이터의 가치는 시장의 수요와 공급에 따라 결정됩니다. 정확도가 높은 거래 신호는 가격이 더 높을 수 있지만, 기본 사용자 행동 데이터는 호출 건당 요금이 부과될 수 있습니다.

Chainbase의 사례: 5000억 건의 통화를 뒷받침하는 DataFi 인프라

체인베이스는 하이퍼데이터 네트워크를 처음부터 구축하지 않고 기존 데이터 인프라를 기반으로 업그레이드했습니다. 블로그에 공개된 핵심 데이터는 체인베이스가 업계에서 선도적인 위치를 차지하고 있음을 보여줍니다. 5천억 건 이상의 데이터 호출, 2만 개 이상의 개발자 커뮤니티, 그리고 8천 건 이상의 프로젝트 통합을 달성했습니다. 이러한 수치 뒤에는 체인베이스가 온체인 데이터 분야에서 수년간 쌓아온 깊은 노력이 있습니다.

예를 들어, DeFi 프로토콜 Aave는 Chainbase의 API를 통해 사용자 대출 행동 데이터를 수집하고 위험 평가 모델을 최적화합니다. NFT 시장 Blur는 Chainbase가 제공하는 "하한가 추세 데이터"를 활용하여 스마트 가격 책정 기능을 개발합니다. JPMorgan Chase와 같은 기존 금융 기관은 Chainbase를 통해 온체인 데이터에 접근하여 암호화폐 시장 분석을 수행합니다. 이러한 사례들은 수도 및 전기와 같은 온체인 데이터를 AI 및 Web3 애플리케이션의 인프라로 활용하는 Hyperdata Network의 핵심 가치를 입증합니다.

앞으로 체인베이스는 하이퍼데이터 네트워크의 적용 범위를 더욱 확대하고, 더 많은 블록체인 네트워크(코스모스 생태계, 폴카닷 파라체인 등)를 지원하며, AI 모델을 통해 데이터 세트의 품질(정확도, 적시성, 희소성 등)을 자동으로 평가하고 DataFi 시장에 표준화된 가격 벤치마크를 제공하는 "데이터 스코어링 프로토콜"을 개발할 계획입니다. 데이터의 품질을 정량화하고 가치를 거래할 수 있게 되면 새로운 "데이터 자본" 생태계가 더욱 빠르게 형성될 것입니다.

결론: 데이터 혁명, AI의 다음 10년

AI의 미래에 대해 이야기할 때, 우리는 종종 모델의 "지능"에 초점을 맞추고 지능을 뒷받침하는 "데이터 토양"은 간과합니다. 체인베이스의 하이퍼데이터 네트워크는 핵심적인 진실을 보여줍니다. AI의 진화는 본질적으로 데이터 인프라의 진화입니다. 인간이 생성한 데이터의 "한계"에서 온체인 데이터의 "가치 발견"으로, 단편화된 신호의 "무질서"에서 구조화된 데이터의 "질서"로, 데이터의 "무료 자원"에서 DataFi의 "자본 자산"으로, 하이퍼데이터 네트워크는 AI 산업의 근본적인 논리를 재편하고 있습니다.

이 DataFi 시대에 데이터는 AI와 현실 세계를 연결하는 다리 역할을 할 것입니다. 거래 담당자는 온체인 데이터를 통해 시장 심리를 파악하고, 자율형 디앱은 사용자 행동 데이터를 통해 서비스를 최적화하며, 일반 사용자는 공유 데이터를 통해 지속적인 혜택을 누릴 수 있습니다. 전력망이 산업 혁명을, 컴퓨팅 파워 네트워크가 인터넷 혁명을 낳은 것처럼, 하이퍼데이터 네트워크는 AI의 "데이터 혁명"을 탄생시키고 있습니다. 체인베이스는 의심할 여지 없이 이 혁명의 핵심 인프라 구축자입니다.

체인베이스는 블로그 말미에 이렇게 썼습니다. "차세대 AI 네이티브 애플리케이션은 모델이나 지갑뿐만 아니라 신뢰할 수 있고 프로그래밍 가능하며 신호 강도가 높은 데이터도 필요합니다. 우리는 바로 그것을 구축하고 있습니다." 이는 기업의 비전일 뿐만 아니라 AI 산업의 필연적인 성숙이기도 합니다. 데이터가 마침내 마땅히 누려야 할 가치를 부여받을 때, AI는 진정으로 세상을 바꿀 힘을 발휘할 수 있습니다.