자동차에 도로가 필요한 것처럼 AI에는 DePIN이 필요합니다.

미디어와 업계에서 AI와 DePIN에 대한 논의는 드뭅니다.

2022년 이후 ChatGPT의 폭발적인 인기로 인해 AI에 대한 관심과 논의가 전 세계적으로 확산되기 시작했습니다. 업계에서는 AI를 Web3와 연결하는 추세가 점점 더 커지고 있습니다. 블록체인 기반의 분산형 AI 빅모델이든 AI 기반 Web3 애플리케이션이든, 이 둘을 통합하고 개발하는 추세가 현재 주목을 받고 있습니다.

DePIN은 분산형 물리적 인프라 네트워크이며, AI가 여기에 통합되어 있으며, 이 둘은 공생 관계를 가질 것입니다. AI의 미래는 DePIN 인프라에 크게 의존할 수 있으며, DePIN 역시 AI의 잠재력을 활용하여 효율적인 운영을 추진할 수 있습니다.

AI의 미래는 DePIN에 크게 의존합니다.

이 글에서 DePIN은 분산 네트워크, 분산 컴퓨팅, 분산 스토리지와 같은 인프라 분야를 지칭합니다.

AI가 컴퓨팅 리소스에 대한 수요를 늘리고 있다는 것은 널리 알려진 사실입니다. 예를 들어, 5초 분량의 AI 비디오를 생성하는 데만 1,500 TFLOP의 컴퓨팅 파워와 240TB의 학습 데이터가 필요합니다 (출처: Messari). 분산형 특성을 지닌 DePIN 네트워크는 AI에 필요한 인프라 지원을 제공할 수 있습니다.

AI 시대에는 기존의 중앙집중형 컴퓨팅 파워로는 할 수 없는 일입니다. 기존 중앙 집중형 컴퓨팅 성능의 한계는 컴퓨팅 성능의 높은 집중도, 값비싸고 부족한 자원, 시스템이 단일 지점 장애에 취약하고 확장 비용이 높으며 특정 클라우드 공급업체의 생태계에 극도로 의존한다는 점입니다. AI의 미래는 이처럼 단일하고 취약한 기반 위에 건설되기 어려울 것입니다.

DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Network)은 전 세계의 유휴 컴퓨팅 파워, 스토리지 및 대역폭 리소스를 연결하여 유연하고 탄력적이며 확장 가능한 컴퓨팅 인프라를 형성합니다.

1. 분산형 AI 훈련

AI 모델의 훈련은 여러 지리적 위치에 있는 노드에 분산되어 훈련 속도가 크게 향상되고 비용이 절감되며, 이전에는 데이터 센터 용량에 의해 제한되었던 한계를 돌파하게 됩니다.

2. 엣지 추론

AI 모델은 더 이상 원격 클라우드에 중앙 집중적으로 배포되지 않고, 터미널이나 엣지 노드에서 직접 실행됩니다. DePIN 네트워크의 에지 노드는 컴퓨팅을 데이터 소스 근처로 밀어 넣어 지연 시간을 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 로컬 추론을 달성하고 사용자 경험을 개선할 수도 있습니다. 또한, 민감한 데이터 전송 위험을 눈에 띄지 않게 줄이고 개인정보 보호를 강화할 수도 있습니다. 이러한 종류의 엣지 인텔리전스는 AI가 사물 인터넷, 스마트 홈, 자율 주행과 같은 시나리오에 진정으로 침투하는 데 필요한 전제 조건이 될 것입니다.

3. 분산형 데이터셋 구축

AI 모델의 핵심은 데이터 품질입니다. DePIN은 전 세계 다양한 소스의 장치와 센서를 연결하여 분산되고 검증 가능한 데이터 세트를 구축할 수 있으며, 이를 통해 다양한 데이터 세트를 형성하고 데이터 편향을 줄여 AI에 대한 탁월한 인식을 제공합니다. 데이터의 검증 가능성과 독창성은 훈련의 신뢰성을 향상시킬 수도 있습니다. 데이터 출처가 투명하고 추적 가능하므로 데이터의 신뢰성이 보장됩니다.

DePIN, AI 잠재력으로 혜택을 누리다

AI는 DePIN의 운영 논리도 바꾸고 있습니다. AI로 강화된 DePIN은 더 이상 "콜드 하드웨어 스택"이 아니라, 고도로 지능적이고 자동으로 예약되며 끊임없이 진화하는 "신경망"입니다.

1. 리소스 스케줄링 최적화

DePIN 네트워크 자체는 이기종 리소스와 불안정한 노드 상태 등 복잡한 특성을 가지고 있어 수동으로 일정을 잡고 유지 관리하기 어렵습니다. AI 알고리즘을 도입하면 리소스 할당, 작업 일정 등의 시스템 링크를 자동으로 최적화할 수 있습니다. 이는 AI가 노드의 실시간 상태를 기반으로 컴퓨팅 파워의 가용성을 예측하고, 부하 조건에 따라 리소스 흐름을 동적으로 조정하고, 심지어 머신 러닝을 통해 인센티브 메커니즘을 지속적으로 최적화하여 전체 네트워크의 효율성과 안정성을 개선할 수 있다는 사실에 반영됩니다.

2. 지능형 운영 및 예측 유지 관리

지능적인 운영 및 유지관리 측면에서 이는 AI만이 달성할 수 있는 목표입니다. 이 단계는 AI가 DePIN 네트워크에 "자기 인식" 능력을 부여하는 것으로 볼 수 있습니다. 리소스 스케줄링 및 최적화 과정에서 AI는 잠재적인 오류 위험을 미리 감지하고 노드 동작, 네트워크 트래픽, 오류 로그에 대한 지속적인 분석을 통해 예측적 유지 관리를 달성할 수 있습니다.

앞으로 AI 기반 DePIN 네트워크가 환경 변화에 맞춰 자율적으로 진화하고 적응하여 어떤 형태의 '자율성'을 갖춘 네트워크를 형성할 수 있을지 기대가 됩니다.

결론

요약하자면, DePIN의 데이터 소스는 AI에 더욱 풍부하고 생태학적인 데이터 세트를 제공하여 폐쇄형에서 개방형으로 전환할 수 있도록 해줍니다. DePIN의 분산 노드를 통해 AI가 클라우드에서 엣지로 이동할 수 있습니다. DePIN은 AI를 사용하여 기본 연결에서 지능형 스케줄링으로, 수동 아키텍처에서 능동적 진화로의 전환을 달성합니다.

이는 기술적 패러다임의 전환일 수도 있고, 본질적으로 인프라와 지능형 시스템 간의 관계를 재구축하는 것일 수도 있습니다. 이 새로운 디지털 고속도로에서 AI와 DePIN은 진정으로 분산화되고 고성능이며 지능적인 미래를 향해 나아가고 있습니다.