챗GPT로 촉발된 인공지능(AI) 열풍이 디지털 업계를 뜨겁게 달구고 있다. 챗GPT를 만든 오픈AI는 1년만에 시가총액 100조원이 넘는 기업이 됐고 AI 연산에 특화된 그래픽연산장치(GPU)를 만드는 엔비디아는 시가총액 기준 전세계 3위로 올라섰다.

그러나 대량의 데이터와 연산장치가 필요한 AI는 중앙집중화에 대한 우려를 낳고 있다. 가뜩이나 플랫폼 독점에 대한 우려가 높아진 상황에 AI마저도 대규모 투자와 기반 시설 구축이 필요하다면 자연스럽게 독점으로 이어질 것이라는 지적이다. 이를 보완하는 기술로 최근 블록체인이 주목받으면서 탈중앙화된 구조의 블록체인 기반 AI 인프라 프로젝트가 등장하고 있다.

이 프로젝트들은 대규모 연산장치 풀을 직접 구축하지 않고 분산된 형태로 제공받으면서 사용량에 따른 보상을 블록체인 기술에 기반한 가상자산으로 제공하고 있다. 최근 등장한 아이오넷(io.net)이 이같은 방식으로 무려 80만개의 GPU를 모아 화제다. 아이오넷의 최고전략책임자(CSO)인 게리슨 양(사진)은 최근 엠블록과 서면 인터뷰를 갖고 현황과 향후 계획을 설명했다.

아이오넷 게리슨 양 CSO

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아이오넷은 어떤 프로젝트인가?

간단히 말해 AI, 머신러닝 연산에 적합한 GPU를 온라인으로 연결하고 블록체인으로 구조화함으로써 GPU 제공자가 작업에 기여한 만큼 보상을 가져가도록 하는 프로젝트다. 아마존 등 기존 대기업들이 제공하는 클라우드 서비스에 비해 보다 저렴한 가격에 컴퓨팅 파워를 이용할 수 있는 것이 장점이다. 지난해 4월 솔라나 해커톤에 참가해 우승했으며 11월에 솔라나 기반으로 프로젝트를 시작했다.

단시간 내에 막대한 규모의 GPU를 모을 수 있었던 비결은?

GPU를 확보하는 과정에서 크게 세가지 원칙을 세웠다. 첫째는 탈중앙화 유지다. 1~2군데의 큰 공급자에게 지나치게 의존하거나 회사 자금으로 GPU를 사지 않았다. 두 번째는 기여자들에게 등급을 두지 않았다는 점이다. 데이터 센터, 채굴 기업, 개인 중 누구라도 네트워크에 들어와 GPU를 제공하고 보상을 받을 수 있다. 마지막으로는 클러스터링을 통한 최적화에 신경을 많이 썼다. 단순히 모으는 것 뿐만 아니라 최적화하는 작업에도 많은 역량을 투입했다. 그 결과가 대규모의 GPU 확보로 이어졌다.

AWS, 구글 등에 비해 가격은 저렴하겠지만 사용자들은 인지도, 안정성 측면에서 대기업을 선호할 것 같다. 대응 전략은 있는지?

아이오넷도 AWS나 구글처럼 안정적으로 장기간동안 사용할 수 있는 서비스를 제공한다. 단지 갑자기 큰 컴퓨팅 파워가 필요할 때 저렴한 가격으로 쓸 수 있는 서비스도 함께 제공하는 것이다. 예를 들어 코인베이스에 장애가 발생했을 때 우리 서비스를 이용하면 보다 저렴한 가격으로 유연하게 대응할 수 있다.

아이오넷

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경쟁 프로젝트라 할 수 있는 겐신, 아카시 등은 독자적인 메인넷을 구축했다. 아이오넷은 솔라나를 메인넷으로 사용하는데 이유는?

자체 메인넷 구축이 비용이 많이 들고 부담됐기 때문이다. 게다가 솔라나는 거래 수수료가 싸고 속도가 빠르다. 특히 결제에 최적화된 메인넷이라고 할 수 있다. 다만 향후 AI를 블록체인에 적용하는 과정에서는 앱토스를 쓸 예정이다. 이후 자체 메인넷을 구축할지 여부를 결정할 계획이다.

자체 메인넷 구축 가능성은 어느정도인가?

자체 메인넷을 구축하는 데 있어 가장 어려운 문제는 많은 노드를 확보하는 것이다. 하지만 아이오넷은 이미 18만개 노드를 갖추고 있어 큰 문제가 되지 않는다. 이 중 일부만 활용해도 자체 메인넷을 쉽게 구축할 수 있는 만큼 결정이 내려진다면 6개월에서 12개월 내로 구축이 가능할 것으로 보고 있다.

아직 토큰을 발행하지 않은 것으로 알고 있다. 솔라나와 앱토스 두 메인넷을 쓴다면 토큰은 어느 메인넷에 발행되나?

우선 토큰 종류는 1개만 나올 것이다. 두 메인넷 모두에 발행된다. 즉 솔라나와 앱토스 두 체인에 각각 IO 토큰이 있고 크로스체인 방식으로 교환하면서 사용하는 것으로 계획하고 있다.

아이오넷이 안정적으로 성장하려면 AI나 머신러닝 관련 고객들을 확보하는 것이 중요할 것이다. 어떤 상태인지?

현재 업계의 가장 큰 난관인 고성능 GPU의 확보는 파트너들과의 협력을 통해 어느 정도 해결된 상태다. 여기에 아이오넷의 강점인 클러스터링을 활용한다면 유연하게 대응할 수 있다. 품귀 현상을 빚고 있는 H100 8개를 쓰는 것보다 개인용 그래픽 카드인 RTX 4090 800개를 클러스터링해서 쓰는 것이 효율이 더 좋기 때문이다. 지금은 대형 AI 회사들만 분석 수요가 있지만 향후에는 개인들도 AI 분석을 필요로 할 것이라고 보고 다양한 서비스 모델을 준비하고 있다.

[김용영 엠블록 에디터]

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