Reddit에서 공개한 최신 백서를 읽어보니 자동화된 AI 실행을 EVM 내러티브에 통합한 것으로 보이는데, 이는 전체 이더리움 생태계의 AI 트랙에서 빈틈을 메우는 것과 같습니다. 말이 됩니다. 그렇다면 병렬 EVM이 AI와 원활하게 통합될 수 있는 이유는 무엇일까요? 그 이면에 어떤 논리와 기술적 원리가 있나요? 제가 이해하는 바를 간단히 설명하겠습니다.

1) "Parallel EVM" 내러티브는 항상 오래되고 서투른 EVM 생태계가 Solana 및 Sui와 같은 고성능 체인 기술 반복과의 격차를 메우기 위한 핵심 전투로 특징지어졌습니다. 따라서 Sei와 Monad의 2억 2,500만 달러에 달하는 막대한 자금 조달에 대한 이전 시장의 과대 광고 기대는 Parallel EVM을 전례 없는 높이로 끌어올렸습니다.

이와 비교했을 때, Paradigm이 이끄는 또 다른 병렬 EVM 퍼블릭 체인인 Reddio는 훨씬 더 낮은 키로 보입니다. 하이프 자금 조달, ICO, KOL 라운드와 같은 시장 기대는 없습니다. 그저 수만 개의 안정적인 TPS 데이터인 테스트 네트워크의 모습을 계속 보여줄 뿐입니다. 공식 스냅샷이 최근 발표되었으며, 그들이 이더리움 생태계에서 병렬 EVM의 생태적 틈새 가치를 가장 먼저 무대에 올라 검증하고자 하는 것은 분명합니다.

2) 그렇다면 병렬 EVM이 이더리움 생태계의 기술적 병목 현상을 보완하는 데 효과적인 이유는 무엇일까요? 간단히 말해서, EVM의 트랜잭션 순서에 따른 원래의 단일 스레드 실행 + 직렬 실행은 본질적인 한계입니다. Parallel EVM은 최신 하드웨어(CPU, GPU)의 병렬 컴퓨팅 기능을 활용하여 대규모 배치 트랜잭션을 동시에 실행하고, 일부 I/O 비동기 스토리지 처리, 상태 액세스 최적화 처리 등을 결합합니다.

Reddio 백서에서 공개된 기술적 구현 논리는 대략 다음과 같습니다. Reddio는 GPU 노드로 구성된 실행 네트워크를 가지고 있으며, CUDA "코딩 변환기"를 통해 일반 EVM 명령어 프로그램을 GPU에서 계산할 수 있는 복잡하고 집약적인 컴퓨팅 작업으로 변환합니다. 또한 다른 I/O 비동기 스토리지 최적화, 상태 액세스 관리 최적화, 낙관적 동시성 제어 등이 추가되어 트랜잭션을 병렬로 처리할 수 있는 기능을 달성했습니다.

3) 병렬 EVM은 본질적으로 "하드웨어"의 성능 이점을 활용하기 때문에 AI 애플리케이션 시나리오는 자연스럽게 대규모 병렬 컴퓨팅과 집중적인 컴퓨팅 처리가 필요합니다. 강력한 하드웨어 세트는 병렬 EVM과 AI 애플리케이션 시나리오 모두에서 사용할 수 있습니다. 이런 방식으로 병렬 EVM + AI를 위한 또 다른 차원의 내러티브 상상 공간이 열립니다. 병렬 EVM 체인은 체인에 대규모 AI 모델을 배포하고 스마트 계약이 AI를 직접 제어하고 스케줄링할 수 있도록 허용합니다. 동시에 ZK, TEE 및 기타 관련 데이터 프라이버시 및 검증 가능성 기능 등을 적용하여 블록체인과 AI의 기본 통합을 달성할 수 있습니다. 예를 들어, AI 실시간 추론, AI 오라클, 오프체인 AI 거래 전략 최적화 등입니다.