0G: 탈중앙화 AI 운영 체제의 성능 정점과 기술 패러다임 재구성

星球君的朋友们

Odaily资深作者

2026-01-23 08:23

이 기사는 약 4820자로, 전체를 읽는 데 약 7분이 소요됩니다

2026년 탈중앙화 인공지능(AI) 트랙의 폭발적 성장과 함께, 0G (Zero Gravity)는 그 혁신적인 기술 아키텍처로 Web3가 대규모 AI 모델을 수용할 수 없다는 역사적 난제를 완전히 종식시켰습니다.

AI 요약

펼치기

핵심 관점: 0G (Zero Gravity)는 모듈식 아키텍처와 극한 성능의 데이터 가용성(DA) 계층을 통해 기존 블록체인이 대규모 AI 애플리케이션을 수용하지 못하는 병목 현상을 해결하고, 탈중앙화 AI를 위한 인프라 지원을 제공하는 것을 목표로 합니다.
핵심 요소:
1. 성능 돌파: 0G의 데이터 가용성 계층은 50 Gbps에 달하는 높은 처리량을 달성했다고 주장하며, 이는 이더리움 등 기존 솔루션을 훨씬 능가하여 초대규모 AI 모델의 실시간 배포를 지원하는 것을 목표로 합니다.
2. 아키텍처 혁신: dAIOS 4계층 아키텍처(결제, 저장, DA, 계산)를 채택하여 AI 워크플로우를 분리해 독립적으로 확장할 수 있도록 하고, TEE와 PoRA 기술을 융합하여 프라이버시와 검증 가능성을 보장합니다.
3. 저장 패러다임 혁신: 0G Storage는 로그 계층과 키-값 계층을 분리하고 무작위 접근 증명을 결합하여 '콜드 아카이브'에서 중앙화된 클라우드에 필적하는 '핫 성능' 접근을 실현하는 것을 목표로 합니다.
4. 경쟁 포지셔닝: 보고서는 0G가 처리량 측면에서 기존 주류 DA 솔루션에 대해 '차원적 압도'를 형성하고 있으며, 프로그래밍 가능한 DA와 수직 통합 저장을 통해 차별화된 우위를 구축하고 있음을 강조합니다.
5. 토큰 경제: $0G 토큰은 리소스 지불, 보안 스테이킹 및 작업 우선순위 할당에 사용되도록 설계되어 네트워크 사용 가치를 포착하고 생태계 발전을 장려합니다.

원문 저자: Jtsong.eth (Ø,G) (X: @Jtsong2)

최근 암호화폐 투자 연구 싱크탱크 @MessariCrypto가 0G에 대한 종합적인 심층 연구 보고서를 발표했습니다. 본문은 그 내용을 한국어로 요약한 정수판입니다:

【핵심 요약】

2026년 탈중앙화 인공지능(DeAI) 트랙의 폭발적 성장과 함께, 0G (Zero Gravity)는 혁신적인 기술 아키텍처로 Web3가 대규모 AI 모델을 수용할 수 없다는 역사적 난제를 완전히 종식시켰습니다. 그 핵심 킬러 애플리케이션은 다음과 같이 요약할 수 있습니다:

초고속 성능 엔진 (50 Gbps 처리량): 논리적 분리와 다단계 병렬 샤딩을 통해, 0G는 기존 DA 레이어(이더리움, Celestia 등)에 비해 60만 배 이상의 성능 도약을 이루었으며, DeepSeek V3와 같은 초대규모 모델의 실시간 분배를 지원할 수 있는 세계 유일의 프로토콜이 되었습니다.

dAIOS 모듈식 아키텍처: "결제, 저장, 데이터 가용성(DA), 컴퓨팅"의 4계층이 협력하는 운영 체제 패러다임을 최초로 창안하여, 기존 블록체인의 "저장 적자"와 "컴퓨팅 지연"을 타파하고 AI 데이터 흐름과 실행 흐름의 효율적인 폐쇄 루프를 실현했습니다.

AI 네이티브 신뢰 환경 (TEE + PoRA): 신뢰 실행 환경(TEE)과 무작위 접근 증명(PoRA)의 깊은 통합을 통해, 0G는 대규모 데이터의 "핫 스토리지" 요구를 해결할 뿐만 아니라, 신뢰할 필요 없고 프라이버시가 보호되는 AI 추론 및 훈련 환경을 구축하여 "원장"에서 "디지털 생명 기반"으로의 도약을 이루었습니다.

제1장 거시적 배경: AI와 Web3의 "분리와 재구성"

인공지능이 대규모 모델 시대에 진입한 배경에서, 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워는 핵심 생산 요소가 되었습니다. 그러나 기존의 전통적인 블록체인 인프라(이더리움, 솔라나 등)는 AI 애플리케이션을 수용할 때 심각한 "성능 불일치"에 직면하고 있습니다.

1. 전통적 블록체인의 한계: 처리량과 저장의 병목 현상

전통적인 Layer 1 블록체인은 금융 원장 거래를 처리하기 위해 설계되었으며, TB급 AI 훈련 데이터셋이나 고빈도 모델 추론 작업을 수용하기 위한 것이 아닙니다.

저장 적자: 이더리움과 같은 체인의 데이터 저장 비용은 매우 높으며, 비정형 대규모 데이터(모델 가중치 파일, 비디오 데이터셋 등)에 대한 네이티브 지원이 부족합니다.

처리량 병목 현상: 이더리움의 DA(데이터 가용성) 대역폭은 약 80KB/s에 불과하며, EIP-4844 업그레이드 이후에도 대형 언어 모델(LLM) 실시간 추론에 필요한 GB급 처리량 요구를 충족시키기에는 턱없이 부족합니다.

컴퓨팅 지연: AI 추론은 극히 낮은 지연 시간(밀리초 단위)을 요구하는 반면, 블록체인의 합의 메커니즘은 종종 초 단위로 이루어져, "온체인 AI"는 기존 아키텍처 하에서 거의 불가능합니다.

2. 0G의 핵심 사명: "데이터 벽" 타파

AI 산업은 현재 중앙화된 거대 기업에 의해 독점되어 사실상의 "데이터 벽(Data Wall)"이 형성되었으며, 이로 인해 데이터 프라이버시가 제한되고 모델 출력이 검증 불가능하며 임대 비용이 비싸집니다. 0G (Zero Gravity)의 등장은 AI와 Web3의 심층적 재구성을 의미합니다. 이는 더 이상 블록체인을 단순히 해시 값을 저장하는 원장으로 보지 않고, 모듈식 아키텍처를 통해 AI에 필요한 "데이터 흐름, 저장 흐름, 컴퓨팅 흐름"을 분리합니다. 0G의 핵심 사명은 중앙화된 블랙박스를 타파하고, 탈중앙화 기술을 통해 AI 자산(데이터와 모델)이 주권적으로 소유 가능한 공공재가 되도록 하는 것입니다.

이러한 거시적 불일치를 이해한 후, 우리는 0G가 어떻게 엄격한 4계층 아키텍처를 통해 이러한 파편화된 문제점들을 하나씩 해결하는지 깊이 파헤쳐야 합니다.

제2장 핵심 아키텍처: 모듈식 0G Stack의 4계층 협력

0G는 단순한 단일 블록체인이 아니라 dAIOS (탈중앙화 AI 운영 체제)로 정의됩니다. 이 개념의 핵심은 AI 개발자에게 운영 체제와 유사한 완전한 프로토콜 스택을 제공하며, 4계층 아키텍처의 깊은 협력을 통해 성능의 기하급수적 도약을 실현한다는 점입니다.

1. dAIOS의 4계층 아키텍처 분석

0G Stack은 실행, 합의, 저장, 컴퓨팅을 분리하여 각 계층이 독립적으로 확장될 수 있도록 보장합니다:

2. 0G Chain: CometBFT 기반의 성능 기반

dAIOS의 신경 중추로서, 0G Chain은 고도로 최적화된 CometBFT 합의 메커니즘을 채택했습니다. 그 혁신은 실행 계층과 합의 계층을 분리하고, 파이프라이닝 병렬 처리(Pipelining)와 ABCI 모듈식 설계를 통해 블록 생산 대기 시간을 크게 단축시킨 데 있습니다. 성능 지표: 최신 벤치마크에 따르면, 0G Chain은 단일 샤드에서 11,000+ TPS의 처리량을 실현할 수 있으며, 아초(Sub-second) 단위의 최종 확정성을 갖추고 있습니다. 이러한 극한 성능은 대규모 AI 에이전트(AI Agents)의 고빈도 상호작용 시 온체인 결제가 병목 현상이 되지 않도록 보장합니다.

3. 0G Storage와 0G DA의 분리 협력

0G의 기술적 방어벽은 데이터 발행과 영구적 저장을 분리한 "듀얼 채널" 설계에 있습니다:

0G DA: Blob 데이터의 빠른 브로드캐스트와 샘플링 검증에 집중합니다. 단일 Blob 최대 약 32.5 MB를 지원하며, 에러 정정 부호(Erasure Coding) 기술을 통해 일부 노드가 오프라인 상태여도 데이터 가용성을 보장합니다.

0G Storage: "로그 계층(Log Layer)"을 통해 불변 데이터를 처리하고, "키-값 계층(KV Layer)"을 통해 동적 상태를 처리합니다.

이러한 4계층 협력 아키텍처는 고성능 DA 계층이 성장할 수 있는 토양을 제공합니다. 다음으로 우리는 0G 핵심 엔진에서 가장 충격적인 부분인 고성능 DA 기술을 심층적으로 탐구할 것입니다.

제3장 고성능 DA 계층 (0G DA)의 기술 심층 분석

2026년의 탈중앙화 AI 생태계에서 데이터 가용성(DA)은 단순한 "증명 발행"이 아니라, PB급 AI 가중치 파일과 훈련 세트의 실시간 파이프라인을 수용해야 합니다.

3.1 논리적 분리와 물리적 협력: "듀얼 채널" 아키텍처의 세대적 진화

0G DA의 핵심 우월성은 고유한 "듀얼 채널" 아키텍처에서 비롯됩니다: 데이터 발행(Data Publishing) 과 데이터 저장(Data Storage)을 논리적으로 완전히 분리하지만, 물리적 노드 수준에서는 효율적으로 협력합니다.

논리적 분리: 데이터 발행과 장기 저장을 혼동하는 전통적인 DA 계층과 달리, 0G DA는 짧은 시간 동안 데이터 블록의 접근 가능성만 검증하고, 대규모 데이터의 영구적 저장은 0G Storage에 맡깁니다.

물리적 협력: 저장 노드는 무작위 접근 증명(PoRA)을 활용하여 데이터가 실제로 존재함을 보장하고, DA 노드는 샤딩 기반 합의 네트워크를 통해 투명성을 보장하여, "발행 즉시 검증, 저장과 검증 일체화"를 실현합니다.

3.2 성능 벤치마크: 차원이 다른 데이터 대결

0G DA의 처리량에서의 돌파는 탈중앙화 AI 운영 체제의 성능 경계를 직접 정의합니다. 아래 표는 0G와 주요 DA 솔루션의 기술 매개변수 비교를 보여줍니다:

3.3 실시간 가용성의 기술 기반: 에러 정정 부호와 다중 합의 샤딩

대규모 AI 데이터를 지원하기 위해, 0G는 에러 정정 부호(Erasure Coding)와 다중 합의 샤딩(Multi-sharding)을 도입했습니다:

에러 정정 부호 최적화: 중복 증명을 추가함으로써, 네트워크 내 대량의 노드가 오프라인 상태가 되어도 극소량의 데이터 조각을 샘플링하여 완전한 정보를 복구할 수 있습니다.

다중 합의 샤딩: 0G는 단일 체인이 모든 DA를 처리하는 선형 논리를 버렸습니다. 합의 네트워크를 수평적으로 확장함으로써, 총 처리량이 노드 수 증가에 따라 선형적으로 증가하도록 합니다. 2026년 실제 측정에서는 초당 수만 건의 Blob 검증 요청을 지원하여 AI 훈련 흐름의 연속성을 보장했습니다.

고속 데이터 채널만으로는 충분하지 않습니다. AI는 낮은 지연 시간의 "뇌 저장소"와 안전하고 프라이버시가 보호되는 "실행 공간"이 필요하며, 이것이 AI 전용 최적화 계층을 이끌어냅니다.

제4장 AI 전용 최적화 및 안전 컴퓨팅 파워 강화

4.1 AI 에이전트(AI Agents)의 지연 불안 해결

실시간 전략을 실행하는 AI 에이전트에게 데이터 읽기 지연 시간은 그 생존을 결정하는 생사선입니다.

콜드/핫 데이터 분리 아키텍처: 0G Storage 내부는 불변 로그 계층(Log Layer)과 가변 상태 계층(KV Layer)로 구분됩니다. 핫 데이터는 고성능 KV 계층에 저장되어 아초 단위의 무작위 접근을 지원합니다.

고성능 인덱싱 프로토콜: 분산 해시 테이블(DHT)과 전용 메타데이터 인덱싱 노드를 활용하여, AI 에이전트는 밀리초 단위로 필요한 모델 파라미터를 찾을 수 있습니다.

4.2 TEE 강화: Trustless AI 구축의 마지막 퍼즐 조각

0G는 2026년에 TEE(신뢰 실행 환경) 보안 업그레이드를 전면 도입했습니다.

컴퓨팅 프라이버시화: 모델 가중치와 사용자 입력은 TEE 내부의 "격리 구역"에서 처리됩니다. 노드 운영자조차도 컴퓨팅 과정을 엿볼 수 없습니다.

결과 검증 가능성: TEE가 생성한 원격 무음 증명(Remote Attestation)은 계산 결과와 함께 0G Chain에 제출되어, 결과가 특정의 변조되지 않은 모델에 의해 생성되었음을 보장합니다.

4.3 비전 실현: 저장에서 운영 체제로의 도약

AI 에이전트는 더 이상 고립된 스크립트가 아니라, 주권적 신원(iNFT 표준), 보호된 기억(0G Storage) 및 검증 가능한 논리(TEE Compute)를 가진 디지털 생명체입니다. 이러한 폐쇄 루프는 중앙화된 클라우드 업체의 AI 독점을 제거하며, 탈중앙화 AI가 대규모 상용화 시대에 진입했음을 의미합니다.

그러나 이러한 "디지털 생명체"를 수용하기 위해서는, 기반 분산 저장소가 "콜드"에서 "핫"으로의 성능 혁명을 겪어야 합니다.