이전 기사(https://mp.weixin.qq.com/s/h42BPZxGoZE1_C_UeDMOOQ)에서는 분산형 AI가 Web3 가치 인터넷 구현을 위한 핵심 구성 요소가 될 수 있는 방법을 논의했으며, AO + Arweave가 영구 저장소, 초병렬 컴퓨팅, 검증 가능성과 같은 기술적 장점을 통해 이 생태계에 이상적인 인프라를 제공한다고 지적했습니다. 이 글에서는 AO + Arweave의 기술적 세부 사항에 초점을 맞추고, 주류 분산형 플랫폼과의 비교 분석을 통해 AI 개발을 지원하는 데 있어서 고유한 이점을 밝히며, 수직 분산형 AI 프로젝트와의 보완적 관계도 살펴봅니다.

저자: Qin Jingchun

리뷰어: Leon Lee

출처: 콘텐츠 협회 - 투자 연구

원래 게시된 곳: PermaDAO

원래 링크: https://permadao.com/permadao/AO-Arweave-AI-1ad27607c43980178fe9f03f495d54d4*

최근 몇 년 동안 AI 기술이 급속히 발전하고 대규모 모델 학습에 대한 수요가 증가함에 따라 분산형 AI 인프라가 점차 업계에서 뜨거운 논의 주제가 되고 있습니다. 기존의 중앙 집중형 컴퓨팅 플랫폼은 컴퓨팅 성능을 끊임없이 업그레이드하고 있지만, 데이터 독점과 높은 저장 비용으로 인해 한계가 드러나고 있습니다. 반면, 분산형 플랫폼은 저장 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 분산형 검증 메커니즘을 통해 데이터와 계산의 불변성을 보장하여 AI 모델 학습, 추론 및 검증 등의 핵심 링크에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 또한 Web3는 현재 데이터 단편화, 비효율적인 DAO 조직, 플랫폼 간 상호 운용성 부족 등의 문제가 있습니다. 따라서 추가 개발을 위해 분산형 AI와 통합해야 합니다!

이 글에서는 메모리 제한, 데이터 저장, 병렬 컴퓨팅 기능, 검증 가능성이라는 네 가지 측면에서 다양한 주류 플랫폼의 장단점을 비교 분석합니다. 또한 AO+Arweave 시스템이 분산형 AI 분야에서 확실한 경쟁 우위를 보이는 이유를 자세히 설명합니다.

1. 다양한 플랫폼의 비교 분석: AO+Arweave가 독특한 이유

1.1 메모리 및 컴퓨팅 전력 요구 사항

AI 모델의 규모가 계속 확장됨에 따라 메모리와 컴퓨팅 성능은 플랫폼 기능을 측정하는 주요 지표가 됩니다. 예를 들어 비교적 작은 모델(예: Llama-3-8 B)을 실행하는 데는 최소 12GB의 메모리가 필요합니다. 그리고 1조 개가 넘는 매개변수를 갖는 GPT-4와 같은 모델은 놀라울 정도로 많은 메모리와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 학습 과정에서는 행렬 계산, 역전파, 매개변수 동기화 등 많은 연산을 수행하기 위해 병렬 컴퓨팅 기능을 최대한 활용해야 합니다.

AI 모델의 규모가 계속 확장됨에 따라 메모리와 컴퓨팅 성능은 플랫폼 기능을 측정하는 주요 지표가 됩니다. 예를 들어 비교적 작은 모델(예: Llama-3-8 B)을 실행하는 데는 최소 12GB의 메모리가 필요합니다. 그리고 1조 개가 넘는 매개변수를 갖는 GPT-4와 같은 모델은 놀라울 정도로 많은 메모리와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 학습 과정에서는 행렬 계산, 역전파, 매개변수 동기화 등 많은 연산을 수행하기 위해 병렬 컴퓨팅 기능을 최대한 활용해야 합니다.

Deepseek와 같은 프로젝트가 인기를 끌면서 대규모 모델을 훈련하는 데 필요한 문턱이 낮아지고, 점점 더 많은 중소기업이 경쟁에 참여하게 되면서 시장에서 컴퓨팅 파워 리소스가 점점 더 부족해질 수 있습니다. 이러한 맥락에서 분산 병렬 컴퓨팅 기능을 갖춘 AO와 같은 분산 컴퓨팅 인프라가 점점 더 인기를 얻게 될 것입니다. 분산형 AI의 인프라로서 AO+Arweave는 Web3 가치 인터넷 구현을 위한 핵심 지원이 될 것입니다.

1.2 데이터 저장 및 경제성

데이터 저장은 또 다른 중요한 지표입니다. 이더리움과 같은 기존 블록체인 플랫폼은 온체인 저장 비용이 매우 높기 때문에 일반적으로 주요 메타데이터를 저장하는 데만 사용되며, 대규모 데이터 저장은 IPFS나 Filecoin과 같은 오프체인 솔루션으로 전송됩니다.

1.3 병렬 컴퓨팅 기능의 중요성

대규모 AI 모델을 훈련할 때, 컴퓨팅 집약적 작업을 병렬 처리하는 것이 효율성을 개선하는 핵심입니다. 대량의 행렬 연산을 여러 병렬 작업으로 분할하면 GPU와 같은 하드웨어 리소스를 최대한 활용하면서 시간 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

1.4 검증 가능성 및 시스템 신뢰

분산형 플랫폼의 가장 큰 장점은 글로벌 합의와 변조 방지 저장 메커니즘을 통해 데이터와 컴퓨팅 결과의 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있다는 것입니다.

2. AO+Arweave와 수직 분산형 AI 프로젝트 간의 보완 관계

2. AO+Arweave와 수직 분산형 AI 프로젝트 간의 보완 관계

분산형 AI 분야에서는 Bittensor, Fetch.ai, Eliza, GameFi 등의 수직 프로젝트가 각각의 응용 시나리오를 적극적으로 탐색하고 있습니다. 인프라 플랫폼으로서 AO+Arweave의 장점은 효율적인 분산 컴퓨팅 성능, 영구적인 데이터 저장 및 전체 체인 감사 기능을 제공하는 데 있으며, 이는 이러한 수직 프로젝트에 필요한 기본 지원을 제공할 수 있습니다.

2.1 기술적 보완성의 예

Bittensor 참여자는 AI 모델을 훈련하기 위해 컴퓨팅 능력을 기여해야 하며, 이는 병렬 컴퓨팅 리소스와 데이터 스토리지에 대한 요구 사항이 매우 높습니다. AO의 초병렬 컴퓨팅 아키텍처는 많은 노드가 동일한 네트워크에서 동시에 학습 작업을 실행하고, 개방형 메시지 전달 메커니즘을 통해 모델 매개변수와 중간 결과를 빠르게 교환할 수 있도록 함으로써 기존 블록체인의 순차적 실행으로 인해 발생하는 병목 현상을 회피합니다. 이 잠금 없는 동시 아키텍처는 모델 업데이트 속도를 향상시킬 뿐만 아니라, 전반적인 학습 처리량도 크게 향상시킵니다. 동시에 Arweave가 제공하는 영구 저장소는 주요 데이터, 모델 가중치, 성능 평가 결과에 대한 이상적인 보존 솔루션을 제공합니다. 훈련 과정에서 생성된 대용량 데이터 세트는 Arweave에 실시간으로 기록될 수 있습니다. 데이터의 불변성으로 인해 새로 추가된 노드는 최신 훈련 데이터와 모델 스냅샷을 얻을 수 있으므로 네트워크 참여자가 통합된 데이터 기반을 기반으로 훈련에 협업할 수 있습니다. 이러한 조합은 데이터 배포 프로세스를 단순화할 뿐만 아니라 모델 버전 제어 및 결과 검증을 위한 투명하고 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다. 이를 통해 Bittensor 네트워크는 분산화의 이점을 유지하면서도 중앙 집중형 클러스터에 가까운 컴퓨팅 효율성을 달성할 수 있으며, 이를 통해 분산형 머신 러닝의 성능 한계를 크게 높일 수 있습니다.

다중 에이전트 협업 시스템 Fetch.ai에서 AO와 Arweave를 결합하면 뛰어난 시너지 효과를 보일 수도 있습니다. Fetch.ai는 자율 에이전트(에이전트)가 체인상에서 경제 활동에 협력할 수 있는 분산형 플랫폼을 구축했습니다. 이러한 애플리케이션은 동시에 많은 수의 에이전트의 동시 작업과 데이터 교환을 처리해야 하므로 컴퓨팅 및 통신에 엄청난 요구가 발생합니다. AO는 Fetch.ai에 고성능 운영 환경을 제공합니다. 각 자율 에이전트는 AO 네트워크에서 독립적인 컴퓨팅 단위로 간주될 수 있습니다. 여러 에이전트는 서로를 차단하지 않고 다른 노드에서 복잡한 계산과 결정 논리를 병렬로 실행할 수 있습니다. 개방형 메시징 메커니즘은 에이전트 간의 통신을 더욱 최적화합니다. 에이전트는 온체인 메시지 대기열을 통해 비동기적으로 정보를 교환하고 작업을 트리거할 수 있으므로 기존 블록체인에서 글로벌 상태 업데이트로 인해 발생하는 지연 문제를 피할 수 있습니다. AO의 지원으로 수백 개의 Fetch.ai 에이전트가 실시간으로 서로 통신하고, 경쟁하고, 협력할 수 있으며, 실제 세계와 유사한 경제 활동 리듬을 시뮬레이션할 수 있습니다. 동시에 Arweave의 영구 저장 기능은 Fetch.ai의 데이터 공유 및 지식 보존을 가능하게 합니다. 운영 중에 각 에이전트가 생성하거나 수집한 중요한 데이터(예: 시장 정보, 상호작용 로그, 프로토콜 계약 등)는 Arweave에 제출하여 저장할 수 있으며, 다른 에이전트나 사용자가 중앙 집중식 서버의 안정성을 신뢰하지 않고도 언제든지 검색할 수 있는 영구적인 공개 메모리 라이브러리를 형성합니다. 이를 통해 에이전트 간 협업 기록이 개방적이고 투명하게 유지됩니다. 예를 들어, 에이전트가 발행한 서비스 약관이나 거래 견적이 Arweave에 기록되면 모든 참여자가 인식하는 공개 기록이 되어 노드 장애나 악의적인 변조로 인해 손실되지 않습니다. AO의 높은 동시성 컴퓨팅과 Arweave의 신뢰할 수 있는 스토리지의 도움으로 Fetch.ai의 다중 에이전트 시스템은 체인에서 전례 없는 깊이의 협업을 달성할 수 있습니다.

기존의 AI 챗봇은 일반적으로 클라우드에 의존하고, 강력한 컴퓨팅 파워를 이용해 자연어를 처리하고, 데이터베이스를 이용해 장기 대화나 사용자 선호 사항을 저장합니다. AO의 초병렬 컴퓨팅의 도움으로 온체인 지능형 어시스턴트는 작업 모듈(언어 이해, 대화 생성, 감정 분석 등)을 여러 노드에 분산하여 병렬 처리할 수 있으며, 많은 사용자가 동시에 질문하더라도 신속하게 응답할 수 있습니다. AO의 메시지 전달 메커니즘은 모듈 간의 효율적인 협업을 보장합니다. 예를 들어, 언어 이해 모듈이 의미를 추출한 후 그 결과를 비동기 메시지를 통해 응답 생성 모듈에 전송합니다. 이렇게 하면 분산형 아키텍처에서 대화 프로세스가 원활하게 유지됩니다. 동시에 Arweave는 Eliza의 "장기 기억 은행" 역할을 합니다. 모든 사용자 상호 작용 기록, 선호 사항 및 보조자가 학습한 새로운 지식은 암호화되어 영구적으로 저장될 수 있습니다. 간격이 아무리 길더라도 사용자는 다시 상호 작용할 때 이전 컨텍스트를 검색하여 개인화되고 일관된 응답을 얻을 수 있습니다. 영구 저장소는 중앙 집중형 서비스에서 데이터 손실이나 계정 마이그레이션으로 인한 메모리 손실을 방지할 뿐만 아니라 AI 모델의 지속적인 학습을 위한 과거 데이터 지원을 제공하여 온체인 AI 어시스턴트를 "사용할수록 더 스마트해집니다".

분산형 게임(GameFi)에서는 AO와 Arweave의 상호 보완적인 속성이 중요한 역할을 합니다. 기존의 MMO는 대량의 동시 컴퓨팅과 상태 저장을 위해 중앙 집중형 서버에 의존하는데, 이는 블록체인의 분산형 개념과 상반됩니다. AO는 게임 로직과 물리적 시뮬레이션 작업을 분산형 네트워크에 분산시켜 병렬 처리하는 방식을 제안합니다. 예를 들어, 온체인 가상 세계에서 다양한 지역의 장면 시뮬레이션, NPC의 행동 결정, 플레이어 상호 작용 이벤트를 각 노드에서 동시에 계산하고, 메시지 전달을 통해 지역 간 정보를 교환하여 완전한 가상 세계를 공동으로 구성할 수 있습니다. 이러한 아키텍처는 단일 서버의 병목 현상을 제거하고, 플레이어 수가 늘어남에 따라 게임이 컴퓨팅 리소스를 선형적으로 확장하여 원활한 환경을 유지할 수 있게 해줍니다. 동시에 Arweave의 영구 저장소는 게임에 대한 신뢰할 수 있는 상태 기록 및 자산 관리를 제공합니다. 주요 상태(예: 맵 변경, 플레이어 데이터)와 중요 이벤트(예: 희귀 아이템 획득, 플롯 진행)가 정기적으로 체인상 증거로 확정됩니다. 플레이어 자산의 메타데이터 및 미디어 콘텐츠(예: 캐릭터 스킨, 아이템 NFT)도 직접 저장되어 영구 소유권과 변조 방지를 보장합니다. 시스템이 업그레이드되거나 노드가 교체되더라도 Arweave가 저장한 역사적 상태는 기술적 변화로 인해 플레이어의 업적과 재산이 손실되지 않도록 복원할 수 있습니다. 어떤 플레이어도 이 데이터가 갑자기 사라지는 것을 원하지 않습니다. 이와 유사한 사건은 이전에도 많이 있었습니다. 예를 들어, 수년 전, Vitalik Buterin은 Blizzard가 World of Warcraft에서 마법사의 Life Straw 기술을 갑자기 취소했을 때 격노했습니다. 더불어, 영구 저장소를 통해 플레이어 커뮤니티는 게임 연대기에 기여할 수 있으며, 중요한 이벤트는 체인에 영구적으로 보존될 수 있습니다. AO의 고강도 병렬 컴퓨팅과 Arweave의 영구 스토리지의 도움으로 이 분산형 게임 아키텍처는 성능과 데이터 지속성 측면에서 기존 모델의 병목 현상을 효과적으로 극복합니다.

2.2 생태계 통합 및 보완적 이점

AO+Arweave는 수직적 AI 프로젝트에 대한 인프라 지원을 제공할 뿐만 아니라, 개방적이고 다양하며 상호 연결된 분산형 AI 생태계를 구축하는 데에도 전념하고 있습니다. 단일 분야에 초점을 맞춘 프로젝트와 비교했을 때, AO+Arweave는 더 넓은 생태적 범위와 더 많은 응용 시나리오를 가지고 있습니다. 그 목표는 데이터, 알고리즘, 모델 및 컴퓨팅 파워를 포괄하는 완전한 가치 사슬을 구축하는 것입니다. 이처럼 거대한 생태계에서만 Web3 데이터 자산의 잠재력이 진정으로 발휘되고 건강하고 지속 가능한 분산형 AI 경제 폐쇄 루프가 형성될 수 있습니다.

3. Web3 Value 인터넷 및 영구적 가치 저장

Web3.0 시대의 도래는 데이터 자산이 인터넷의 가장 핵심적인 리소스가 될 것임을 보여줍니다. 비트코인 네트워크가 "디지털 골드"를 저장하는 것과 유사하게 Arweave가 제공하는 영구 저장 서비스를 사용하면 귀중한 데이터 자산을 장기간 보존하고 변조할 수 없습니다. 현재 인터넷 거대 기업의 사용자 데이터 독점으로 인해 개인 데이터의 가치를 반영하기 어렵습니다. Web3 시대에는 사용자가 자신의 데이터를 소유하게 되고 토큰 인센티브 메커니즘을 통해 데이터 교환이 효과적으로 실현될 것입니다.

Arweave는 Blockweave, SPoRA 및 번들링 기술을 통해 강력한 수평적 확장성을 구현하며, 특히 대규모 데이터 저장 시나리오에서 우수한 성능을 발휘합니다. 이 기능을 통해 Arweave는 영구적인 데이터 저장 작업을 수행할 뿐만 아니라 후속적인 지적 재산 관리, 데이터 자산 거래 및 AI 모델 수명 주기 관리에 대한 견고한 지원을 제공할 수 있습니다.

데이터 자산은 Web3 가치 인터넷의 핵심입니다. 미래에는 개인 데이터, 모델 매개변수, 학습 로그 등이 모두 귀중한 자산이 될 것이며, 토큰 인센티브, 데이터 권리 확인 등의 메커니즘을 통해 효율적인 순환이 이루어질 것입니다. AO+Arweave는 이러한 개념을 바탕으로 구축된 인프라로, 데이터 자산의 순환 채널을 개방하고 Web3 생태계에 지속적인 활력을 불어넣는 것을 목표로 합니다.

IV. 위험, 과제 및 미래 전망

AO+Arweave는 많은 기술적 이점을 가지고 있지만 실제로는 여전히 다음과 같은 과제에 직면해 있습니다.

많은 어려움에도 불구하고, 웹 3.0 시대가 점차 도래하면서 데이터 자산의 확인과 유통은 인터넷 가치체계 전체의 재구축을 촉진할 것입니다. 인프라 분야의 선구자인 AO+Arweave는 이러한 혁신에서 핵심적인 역할을 수행하고 분산형 AI 생태계와 Web3 가치 인터넷을 구축하는 데 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

결론적으로

메모리, 데이터 저장, 병렬 컴퓨팅, 검증 가능성이라는 4가지 차원에 대한 자세한 비교 분석을 바탕으로, AO+Arweave는 분산형 AI 작업을 지원하는 데 있어 확실한 이점이 있다고 믿습니다. 특히 대규모 AI 모델 학습 요구 사항 충족, 저장 비용 절감, 시스템 신뢰도 향상 측면에서 이점이 있습니다. 동시에 AO+Arweave는 수직적 분산형 AI 프로젝트를 위한 강력한 인프라 지원을 제공할 뿐만 아니라, 완전한 AI 생태계를 구축할 수 있는 잠재력을 갖추고 있어 Web3 데이터 자산 경제 활동의 폐쇄 루프 형성을 촉진하고 더 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 https://mp.weixin.qq.com/s/h42BPZxGoZE1_C_UeDMOOQ를 참조하세요.

앞으로 경제모델의 지속적인 개선, 생태규모의 점진적 확대, 분야 간 협력의 심화에 따라 AO+Arweave+AI는 Web3 가치인터넷의 중요한 기둥이 되어 데이터 자산 권리 확인, 가치 교환, 분산형 애플리케이션 등에 새로운 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 실제 구현 과정에는 여전히 특정 위험과 과제가 있겠지만, 끊임없는 시행착오와 최적화를 통해 기술과 생태계는 결국 획기적인 진전을 이룰 것입니다.

위의 내용은 개인적인 의견일 뿐입니다. 모든 당사자가 토론하고 의견을 교환하는 것을 환영합니다!

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면책 조항: 본 기사는 PermaDAO의 견해나 입장을 대변하지 않습니다. PermaDAO는 투자 조언을 제공하지 않으며, 어떤 프로젝트도 지지하지 않습니다. 독자 여러분은 자국의 법률을 준수하고, 규정을 준수하여 Web3 활동을 수행해주시기 바랍니다.

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