DeAI: AI의 '무분별한 성장' 시대, 왜 Web3가 그것을 통치해야 하는가

원문 저자: K, Web3Caff Research 연구원

인공지능의 발전 궤적에서 지난 2년간은 심오한 구조적 전환을 겪었습니다. 모델 능력은 끊임없이 돌파하고, 추론 효율은 지속적으로 최적화되며, 전 세계 자본과 국가 기계가 몰려들었습니다. 그러나 광적인 열기와 자본이 집중된 중앙화된 물결 뒤편에서, DeAI(분산화된 AI 훈련 및 추론 아키텍처)는 미래로 가는 또 다른 길이 되어가고 있으며, 이는 오늘날 AI 발전의 두 가지 큰 위험 요소인 맹신 메커니즘과 확장 취약성을 직격하고 있습니다.

중앙화된 AI의 번영은 방대한 물리적 인프라 위에 세워졌습니다. 초고성능 컴퓨팅 클러스터에서 폐쇄된 모델 추론 블랙박스까지, 패키징된 SaaS 제품에서 기업 내부의 API 호출까지. 그러나 인터넷이 폐쇄에서 개방으로, Web2 플랫폼에서 Web3 프로토콜로 나아간 과정과 마찬가지로, AI의 발전 또한 필연적으로 두 가지 근본적인 문제에 직면하게 될 것입니다: 첫째, 사용자는 어떻게 모델 추론 결과가 변조되지 않았고 진실성을 갖추었는지 확인할 수 있는가? 둘째, 훈련과 추론이 지역, 장치, 문화 및 법적 경계를 넘나들 때, 중앙화된 아키텍처는 여전히 비용과 성능 우위를 유지할 수 있는가?

DeAI 네트워크는 중앙화된 패러다임과는 완전히 다른 해결 경로를 제시합니다. 이는 "검증 가능한 컴퓨팅(Verifiable Compute)"을 핵심 사상으로 하여, 암호학과 합의 메커니즘을 통해 매번의 모델 실행이 추적 가능하고 증명 가능한 실행 경로를 갖도록 보장합니다. 이는 사용자의 모델에 대한 "맹신" 문제를 해결할 뿐만 아니라, 국경을 넘는 협업에 보편적인 신뢰 기반을 제공합니다. 현재 Prime Intellect와 Inference Labs와 같은 선구자들은 이미 원격 GPU 클러스터에서 부분적인 검증형 추론을 구현하여, 분산 훈련과 자율적인 AI 서비스에 새로운 가능성을 열었습니다.[70]

경제적 관점에서 보면, DeAI의 부상은 AI 산업의 RoG(Return-on-GPU, 즉 GPU 컴퓨팅 파워 시간당 수익) 변화와도 밀접하게 관련되어 있습니다. GPT-4.1의 설계는 더 이상 단순히 대규모 모델과 컴퓨팅 파워 쌓기에만 집중하지 않고, 정교한 튜닝과 추론 자원 배치를 강조합니다. 예를 들어 생성 과정에서 기존 컨텍스트를 최대한 재사용하고 불필요한 재계산을 줄여, 무효 출력과 토큰 소비를 낮추고 컴퓨팅 파워를 진정으로 가치 있는 추론 과정에 더 많이 사용하도록 합니다.[68] 이는 산업의 초점이 "얼마나 많은 GPU를 태울 수 있는가"에서 "시간당 얼마나 많은 가치를 얻을 수 있는가"로 전환되고 있음을 의미합니다. 이러한 효율성 지향성은 바로 분산화된 AI 네트워크에 탁월한 돌파구를 제공합니다.

중앙화된 GPU 클러스터의 대규모 배치에 따른 높은 고정 비용과 효율성 병목 현상은, 전 세계 사용자가 기여하는 Permissionless 이기종 GPU 네트워크에 맞설 수 없을 것입니다. 그리고 이러한 네트워크가 "검증 가능성"을 갖춘다면, AWS, Azure와 같은 중앙화된 인프라와 비용 구조에서 경쟁할 수 있을 뿐만 아니라, 투명성과 신뢰성이라는 선천적 우위도 갖게 됩니다.

또한, DeAI의 영향은 기술적 차원을 훨씬 넘어, AI 개발의 소유권과 참여 구조를 재형성할 것입니다. 현재 OpenAI, Anthropic과 같은 거대 기업이 주도하는 폐쇄적 훈련 생태계에서는, 대다수의 개발자는 단지 "모델 사용자"로만 존재할 뿐, 모델의 훈련 수익이나 추론 의사결정에 참여할 수 없습니다. 반면 DeAI 네트워크에서는, 컴퓨팅 파워를 제공하는 노드, 데이터를 제공하는 사용자, Agent 애플리케이션을 개발하는 엔지니어 등 모든 기여자가 프로토콜을 통해 거버넌스에 참여하고 수익을 공유할 수 있습니다. 이는 단순히 경제 메커니즘의 혁신이 아닌, AI 발전 윤리의 한 차원 진보입니다.

물론, DeAI는 현재 여전히 초기 탐색 단계에 있습니다. 아직 중앙화된 모델을 대체할 만한 성능 수준을 구축하지 못했으며, 네트워크 안정성과 검증 효율성과 같은 병목 현상을 돌파하지도 못했습니다. 그러나 AI의 미래는 단일 경로가 아닌, 다중 궤도 병행일 것입니다. 중앙화된 플랫폼은 기업 시장을 계속 주도하며 RoG 최적화를 추구하는 극한의 제품화를 추구할 것이고, DeAI 네트워크는 에지 시나리오와 신흥 시장에서 성장하며, 점차 자신만의 생명력을 가진 개방형 모델 생태계로 진화해 나갈 것입니다. 마치 인터넷이 정보의 자유를 위한 것이듯, DeAI는 지능적 자치권을 위한 것입니다. 그 중요성은 단지 기술적 우위 때문이 아니라, 특정 중개자를 신뢰할 필요 없이 여전히 지능 자체를 신뢰할 수 있는 또 다른 세계의 가능성을 제공하기 때문입니다.

본 내용은 외부 연구 Web3Caff Research에서 발표한 연구 보고서: 《Web3 2025 연간 4만 자 보고서 (하편): 금융 × 컴퓨팅 × 인터넷 질서 역사적 교차점을 향해, 업계 대전환이 곧 시작될까? 구조 변화, 가치 잠재력, 위험 경계 및 미래 전망에 대한 전방위적 분석》에서 발췌한 것입니다.

본 연구 보고서(무료 열람 가능)는 Web3Caff Research 연구원 K가 집필하였으며, 2025년 Web3 발전 단계 변화의 핵심 논리를 중심으로 체계적으로 정리하고, 기반 기술 및 규제 능력이 지속적으로 진화하는 배경 하에서 애플리케이션 탐색과 시스템 협업이 왜 점차 새로운 관심 방향이 되고 있는지에 대해 중점적으로 논의합니다. 핵심 요점은 다음과 같습니다:

1. 단계 진화 배경: 인프라 구축이 일단락된 후, 업계 관심사가 변화하는 내재적 원인;
2. 핵심 메커니즘 변화: 규칙 프레임워크와 온체인 메커니즘이 점차 명확해지며 시스템 운영 방식에 미치는 영향;
3. 주요 애플리케이션 방향: 결제 결산, 현실 시나리오 매핑 및 프로그래밍 가능한 협업을 중심으로 한 탐색 경로;
4. 미래 발전 방향: 2026년 및 그 이후의 Web3 진화 양상 탐구.