데이터와 AI의 발전으로 인한 이러한 에너지 소비 및 환경 문제는 지속적으로 주목받고 있는 문제입니다. 이와 함께 블록체인 업계는 "작업 증명(PoW)"의 대안을 모색하고 있습니다. 기존 채굴 방식은 에너지 소모가 너무 많고 실질적인 가치를 창출하지 못합니다. 동시에 AI는 급속도로 발전하고 있으며, 특히 2022년 이후 대규모 모델, 추론 서비스, 분산 학습 등 AI 분야의 컴퓨팅 파워와 칩 수요가 급증했습니다.

이 글은 새로운 분야로 여겨지는 탈중앙화 AI 생태계에 초점을 맞추고, 에너지 소비와 환경 문제가 AI 생태계 발전과 어떻게 공존하며, 이 둘이 서로에게 어떤 영향을 미치고, 궁극적으로 어떤 상황을 초래할지 분석합니다.

탈중앙화 AI 생태계의 핵심 개념은 한 문장으로 요약할 수 있습니다. 전 세계 수천만 개의 GPU, NPU, TPU를 해시 계산뿐만 아니라 모델 학습, 추론 실행, 개인정보 보호에 필요한 영지식 증명 생성에도 활용한다는 것입니다. 즉, 원래 "낭비되었던" 리소스(컴퓨팅, 스토리지, 통신, 네트워크 등)를 AI 개발을 촉진하는 원동력으로 전환하는 것입니다.

현재 분산형 AI의 세 가지 축은 분산 학습 네트워크, 추론 네트워크, 그리고 GPU 컴퓨팅 파워 시장에 의해 형성되었습니다.

탈중앙화 AI의 3대 핵심 요소

분산형 학습 네트워크

분산형 학습 네트워크 대규모 모델을 학습하려면 수백 또는 수천 개의 노드를 조정해야 하며, 각 노드는 기울기 계산, 매개변수 동기화, 데이터 분산 등을 처리합니다. 목표는 데이터 센터의 대규모 모델 학습 독점을 깨고 누구나 컴퓨팅 파워를 기여하고 그 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것입니다.

분산형 추론 네트워크

모델 학습이 완료되면 기존 방식은 AWS 또는 Google Cloud와 같은 중앙 집중식 클라우드 서버에 모델을 배포하는 것입니다. 하지만 분산형 AI는 새로운 방식을 필요로 합니다. 바로 엣지 컴퓨팅처럼 추론 작업을 전 세계 노드에 분산하여 실행하는 방식입니다. 이는 사용자에게 더 가깝고 응답 속도가 빠르며 비용이 저렴합니다. 이 모델은 챗봇, 이미지 인식, 음성-텍스트 변환과 같이 지연 시간을 줄이고 접근성을 향상하려는 애플리케이션에 특히 적합합니다.

GPU 컴퓨팅 파워 시장

학습이든 추론이든, 컴퓨팅 파워가 필수적입니다. 실제로 많은 소비자용 기기(예: 손에 들고 있는 노트북), 소규모 채굴장, 심지어 방치형 게임 콘솔조차도 "휴면 상태"입니다. 따라서 GPU 컴퓨팅 파워 거래 플랫폼이 등장했습니다. 이는 우버(Uber)처럼 유휴 리소스를 예약하고 필요한 사람들에게 제공하는 역할을 합니다. 이러한 플랫폼은 개발자에게 저렴하고 유연한 컴퓨팅 파워를 제공할 뿐만 아니라 하드웨어 소유자에게 새로운 수익 창출 기회를 제공합니다. 분산 학습 및 추론 네트워크는 분산 GPU 컴퓨팅 시장을 기반 인프라 계층으로 활용합니다.

탈중앙화 AI가 트렌드인 이유

탈중앙화 AI는 글로벌 컴퓨팅 리소스의 효율적인 사용, 강력한 탈중앙화 역량, 그리고 개인 정보 보호 및 보안이라는 자연스러운 이점을 의미하며, 이는 자연스럽게 미래의 트렌드가 될 것입니다.

더 이상 무의미한 해시 연산을 위해 채굴장을 구축할 필요가 없으며, 이러한 리소스를 진정으로 가치 있는 AI 작업에 투자할 수 있습니다. 마치노트북이 밤에 잠을 자면 자동으로 트레이닝 네트워크에 가입하고, 낮 동안에는 정상적으로 사용할 수 있으며, 토큰 보상도 받을 수 있습니다..

강화된 분산화 역량측면에서 볼 때,기존 AI 학습 및 추론은 소수의 거대 기술 기업에 크게 의존해 왔으며, 분산형 AI 네트워크는 이러한 독점적 패턴을 깨고 더 많은 사람들이 참여하여 진정한 "크라우드소싱 인텔리전스"를 형성할 수 있도록 합니다.

그리고 영지식 증명(ZKP) 기술과 같은 개인정보 보호 기술이 널리 적용됨에 따라, 금융 및 의료와 같은 민감한 시나리오에서는 모델 학습 또는 추론 과정에서 원시 데이터를 보호하는 것이 특히 중요합니다.

앞서 언급했듯이, 분산형 AI와 분산형 물리 인프라 네트워크(DePIN) 역시 노드 간 통신 문제, 모델 매개변수 동기화 문제, 이기종 기기 간 호환성 문제 등 동일한 과제에 직면합니다.

DePIN은효율적인 에너지 활용을 제공합니다

DePIN(탈중앙화 물리 인프라 네트워크)은 자원 공유, 즉 유휴 자원을 통합하고 효과적인 메커니즘에 따라 시장 지향적 운영을 실현하는 것입니다. 예를 들어, 탈중앙화 클라우드 컴퓨팅은 블록체인, 스마트 계약 및 기타 기술을 통해 유휴 컴퓨팅 자원을 통합하여 클라우드 컴퓨팅 자원의 시장 지향적 운영을 실현합니다. 이러한 공유 방식은 자원 낭비를 방지하여 에너지의 효율적인 사용과 환경 보호에 기여합니다.

탈중앙화의 또 다른 측면은 정책이나 인센티브를 통해 청정 에너지 및 재생 에너지 노드를 지향하여 재생 에너지 자원을 더 많이 확보하는 것입니다. 예를 들어, 원자력으로 건설된 데이터 센터는 청정 에너지를 사용하기 때문에 분산형 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 플랫폼에서 컴퓨팅 노드를 "녹색 표시"하고, 더 많은 인센티브를 제공하며, 더 많은 컴퓨팅 파워 공급자가 청정 에너지 기반 클라우드 컴퓨팅 파워를 채택하도록 유도하고, 컴퓨팅 파워 수요자가 "녹색 컴퓨팅 리소스" 구매를 우선시하도록 유도할 수 있습니다.

탈중앙화 AI 생태계는 분산형 물리적 인프라 네트워크를 기반으로 구축됩니다. 이는 현재 우리가 볼 수 있는 에너지 및 AI 생태계 발전의 비교적 균형 잡힌 미래 추세입니다. 한편으로는 청정 에너지와 재생 에너지에 의존하는 물리적 시설을 더 많이 건설해야 합니다. 반면에, 우리는 DePIN을 통해 리소스를 구성하고 최적화하여 더욱 효율적으로 운영할 수 있어야 합니다.