출처: 토큰포스트
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전 속에서 암호화폐 업계는 AI의 중앙화를 막기 위해 분산화된 대안을 모색하고 있다. 하지만 구글, 마이크로소프트, 오픈AI 같은 빅테크 기업들이 AI 모델을 개발·운영하는 현실에서 암호화폐 기반 AI 프로젝트들이 실질적인 경쟁력을 확보할 수 있을지는 여전히 의문이다.
암호화폐의 핵심 가치 중 하나인 ‘분산화’ 개념은 기존 금융 시스템뿐만 아니라 AI 기술에도 적용되고 있다. 비트코인(BTC)과 이더리움(ETH)이 중앙 기관의 간섭 없이 작동하도록 설계된 것처럼, 블록체인 기반 AI 프로젝트들도 특정 기업이 AI 기술을 독점하는 것을 막고자 한다. 그러나 AI를 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하고, 이 과정에서 대형 IT 기업들은 기업용 데이터 세트와 연산 자원을 앞세워 우위를 점하고 있다.
이를 극복하기 위해 일부 암호화폐 AI 프로젝트들은 독자적인 대형 언어 모델(LLM)을 개발하기보다는 오픈AI, 구글, 마이크로소프트 같은 기존 AI 업체의 API를 활용하는 ‘하이브리드 접근 방식’을 택했다. 하지만 이러한 방식이 진정한 의미의 분산화를 실현하는지에 대한 논란도 있다. 중앙집중식 AI 인프라를 이용하는 구조라면, 결국 암호화폐 기반 AI 프로젝트들도 여전히 기존 빅테크 시스템에 의존하는 게 아니냐는 지적이다.
또한 AI 개발의 핵심 요소인 비용 문제도 변수다. 미국 내 AI 업체들은 폐쇄형 모델을 바탕으로 비용을 부과하는데, 이는 스타트업이나 블록체인 기반 AI 프로젝트들에 상당한 부담으로 작용한다. 이 가운데 작년 1월 중국의 AI 스타트업인 딥시크(DeepSeek)가 주목을 받았다. 이 회사는 600만 달러(약 87억 6,000만 원)의 예산으로 초고효율 LLM을 개발해, 수십억 달러 규모의 미국 AI 기업들과 차별화를 시도했다.
딥시크의 등장은 암호화폐 AI 프로젝트들에게도 기회가 될 수 있다. 특히 딥시크가 지속적으로 오픈소스 접근 방식을 유지할 경우, 개발 비용 절감과 혁신 속도를 높이는 데 도움이 될 가능성이 있다. 하지만 중국발 AI 모델을 활용하는 것이 과연 진정한 분산화 모델이 될 수 있는지에 대한 논란도 여전하다. 중국 정부의 AI 규제가 강력한 만큼, 딥시크 기반 모델이 콘텐츠 검열에 영향을 받을 가능성이 있기 때문이다.
결국 암호화폐와 AI의 결합은 기술과 이상 간의 균형을 어떻게 유지할 것인가에 대한 문제로 귀결된다. 완전히 분산된 AI가 현실적으로 실현될 수 있을지, 혹은 빅테크 기업들이 AI 시장을 장악한 상태에서 블록체인 기반 AI 모델들이 지속적인 경쟁력을 갖출 수 있을지는 여전히 지켜봐야 할 부분이다.
