AI 품질에 보상을 주는 지능 증명 합의 구축 방법: 해시 파워 대신

(dev.to)

Alpha Network는 비트코인의 에너지 낭비와 이더리움의 부의 편중 문제를 해결하기 위해, 실제 AI 작업의 결과물을 블록 생성의 증거로 사용하는 '지능 증명' 기반의 새로운 합의 메커니즘을 제시합니다.

이 글의 핵심 포인트

1PoW의 에너지 낭비와 PoS의 부의 편중 문제를 해결하기 위해 '작업 결과물 자체가 증명'이 되는 새로운 합의 메커니즘 제안
2Groth16 ZK Proof(gnark)를 활용하여 계산 결과에 대한 암호학적 증명 및 검증 수행
3결정론적 작업, 다수결 검증, 평판 가중치라는 3단계 품질 검증 레이어 구축
4테스트넷 운영 중이며 130만 개 이상의 블록 생성 및 평균 500ms의 빠른 블록 생성 시간 기록
5Python SDK를 통해 LangChain 및 AutoGen 에이전트와 즉시 연동 가능한 오픈소스 프로젝트

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

기존 블록체인의 고질적인 문제인 PoW의 에너지 낭비와 PoS의 자산 집중 문제를 동시에 해결할 수 있는 대안적 모델을 제시하며, 블록체인 보안과 실제 AI 연산 수요를 직접 연결했다는 점에서 기술적 가치가 높습니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

AI 모델의 추론 및 연산 수요가 폭증함에 따라 분산형 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하려는 DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Networks) 기술이 부상하고 있으며, 이 과정에서 연산 결과의 무결성을 보장하는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

단순한 해시 파워 경쟁이 아닌 '품질 기반의 보상' 모델은 AI 에이전트 생태계의 경제적 유인을 재설계하며, 검증 가능한 AI(Verifiable AI) 인프라 시장의 새로운 표준을 제시할 가능성이 있습니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

고비용 GPU 인프라 문제를 겪고 있는 국내 AI 스타트업들에게 이러한 분산형 컴퓨팅 네트워크는 비용 최적화 및 글로벌 에이전트 생태계 진입을 위한 중요한 인프라적 선택지가 될 수 있습니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

Alpha Network의 접근 방식은 '가치 있는 연산'을 블록체인 보안과 결합했다는 점에서 매우 혁신적입니다. 기존 PoW가 무의미한 수학 문제를 푸는 데 자원을 낭비했다면, 이 모델은 실제 시장의 수요(AI 작업)를 블록체인 네트워크의 보안과 직접 연결하여 경제적 효율성을 극대화합니다. 이는 AI 에이전트가 자율적으로 수익을 창출하는 'Agentic Workflow' 시대의 핵심 인프라가 될 잠재력이 충분합니다.

다만, 창업자 관점에서는 '품질 검증의 비용'과 '담합(Collusion) 문제'를 면밀히 살펴야 합니다. 저자가 언급했듯 다수의 에이전트가 동일 작업을 수행하여 다수결로 결정하는 방식은 네트워크 부하를 높일 수 있으며, 운영자가 여러 계정을 생성해 조작할 위험이 상존합니다. 따라서 이 기술을 서비스에 도입하려는 기업은 인프라 비용과 보안 신뢰도 사이의 정교한 트레이드오프를 계산해야 합니다.

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