아직은 생소한 탈중앙화의 신생 트렌드인 DeSci, DePIN, DeSoc 등에 대해 알아보고 업계의 토론을 들어본다. 먼저 용어의 뜻을 알고 가면 유용하다.
DeSc란 탈중앙화 과학(Decentralized Science; DeSci)을 지칭하며 웹3 기술을 사용하여 과학 연구를 위한 공공 인프라를 구축하는 것으로 과학연구에 관한 새로우면서도 효과적인 방법이다.
DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Networks.메사리)은 탈중앙화의 물리적 인프라 네트워크로 토큰을 사용해 현실 세계의 가치를 만들어내는 인프라를 구축하고 운영하는 것을 목적으로 하는 프로젝트로 비체인이 있다.
DeSoc(Decentralized Social )탈중앙화 사회는 Web 3 기반의 보다 풍부하고 다양한 생태계를 지향한다. 시행착오를 통한 개발적 발전이 용이함, 개인정보에 관한 문제, 소셜 플랫폼 특성상 백엔드에 가치가 집중되는 점, 광고 매출만으로도 게임 산업의 규모와 비슷한 점이 기대되는 분야다.
전 세계 금융 시스템에 블록체인이 전례 없는 변화를 가져오고 있다. 탈중앙화와 투명성, 그리고 효율성을 기반으로 한 블록체인 기술은 새로운 성장 기회를 모색하고 있다.
2025업비트D컨퍼런스 <탈중앙화의 신생 트렌드 DeSci, DePIN, DeSoc> 세션은 뮤리엘 메다드 MIT 소프트웨어 과학 및 공학 분야 NEC 교수를 죄장으로 로렌 차이 아이오텍스 대표, 윌슨 웨이 사이버 공동창립자가 토론했다.
MIT에 옵티멈 소프트웨어 과학공학 교수이면서 탈중앙화된 빠른 데이터 분포와 액세스 전문으로 MIT에서 스핀오프를 한 옴티멈회사를 운영하는 뮤리엘 메다드 세션 좌장은 사샤의 왜?라는 질문에 집중해야 한다고 서두를 열었다. 네트워크 활용에 표준 인터페이스가 필요하고 그 뒤에 있는 모든 것을 감추는 인터페이스가 필요한데 지금까지 주류였던 인프라 전력공급원인 배터리 같은 전원이다. 배터리 역할의 전용 링크같은 웹 2가 추상화 적이라면 웹3는 퍼미션리스 탈중앙화 시스템에서 전용 기계에서 메모리를 읽고 쓰는 접근 권한을 모방하는 것으로 컴퓨터와 굉장히 유사해 보이지만 완전히 탈중앙화된 시스템으로 구현을 하고 있다.
이러한 탈중앙화 과학이 무엇인가에 대한 왜라는 질문과 기본적인 개념에 대한 이야기를 나누어 본다며 뮤리엘 메다드는 말을 이었다.
“왜 우리가 이것을 만들어야 하는가?
전 세계적으로 더 많은 데이터 세트가 확보가 되면 너무나 좋다. 더 많은 컴퓨테이션을 제공해 주는 데이터 리소스와 데이터 셋이 확보가 되기 때문이다. 이 과정에 신뢰성 보장과 규제되어야 하는 데이터의 문제다. 특히 의료데이터의 경우 개인정보 보호 문제는 어떻게 해결할 것인가의 문제가 대두한다. 이 탈중앙화된 데이터 환경을 본다면 데이터를 보유하고 있는 소유주들, 병원 같은 건물들. 굉장히 규제가 엄격한 기관, 그렇지 않은 기관의 데이터를 대상으로 모델을 트레이닝을 시킨다. 트레이닝 유형은 아주 많다.
블록체인 같은 경우 완결성에 대한 이야기를 많이 하지만, 머신러닝의 경우에는 시장 시간과 정확성 사이의 트레이드오프가 충분한 퀄리티와 충분한 정확성이 담보가 됐다라는 확신을 얻을 때까지 완결하지 않고 보류한다. 옵티멈 같은 솔루션을 활용해 흩어져 있는 데이터베이스들이 마치 하나의 단일 원자메모리처럼 기능할 수 있게 하며 연합학습을 할 수 있다. 진정한 탈중앙화 학습이라면 이런 코딩이 필요해지는데 저희 랩에서는 컴퓨테이션을 모든 곳에 분산을 하고 있는 형태다.
가장 까다로운 개인정보 보호문제는 데이터의 서로 다른 암호화 방식이 모든 머신러닝 애플리케이션에 있어서 중요한 것은 정말 완전히 프라이빗 했다면 절대 학습이 불가능하다. 그 어떤 정보도 유출할 수가 없다면 학습이 안 되기 때문에 의미가 없다. 그렇기 때문에 머신러닝에 굉장히 중요한 것은 탈중앙화 방식이 됐든 분산형 방식이 됐든 이 프라이버시와 유틸리티 간에 양자 택일을 하는 거다. 내가 활용도를 높이고 싶은지 더 효율적인 러닝을 원하는 것인지 아니면 내 정보를 지키고 싶은지 그것을 좀 절충을 해야 된다는 것이다. 이 프라이버시 관련 부문이 굉장히 요즘에 연구가 활발하게 진행이 되고 있다.”
아이오텍스의 CEO이자 공동 설립자 로렌 차이는 아이오텍스가 디핀 프로젝트에서 최대 규모의 디핀 인프라 제공사라며
“실물자산 500조 달러에 비하면 3조 달러의 크립토의 실물경제는 매우 작다. 그래서 크립토를 계속 실물 경제 쪽으로 연결을 하고자 노력하고 있는 것이고 디핀이 그 역할을 한다.공유경제인 웹2의 우버나 에어비앤비가 디핀의 정신을 행한 것이다 본다.
디핀 분야에 교훈을 하나 꼽는다면 아이오텍스의 경우 기상청의 여러기상 프로토콜을 만드는 과정의 복잡성을 복잡성을 지난 몇년 간 모듈형 인프라를 만들어 디핀 아이디어를 프로토타입 해서 바로 다음 날 출시, 강화, 확장 다시 만드는 시행착오를 반복했고 성장해 나가고 있다. 작동을 하면 좀 더 강화하고 확장하고 만약에 안되면 또 다른 걸 만들었다. 이런 식으로 지속적으로 또 시행착오의 반복을 하고 있다.
1년 전, 솔라나 이더리움 이후로 아이오텍스가 3대 디핀 생태계다. 현재 51개 프로젝트가 네트워크 상에서 이루어지고 있다. 디센트 라이즈 AI , 누빌라(기상관측소), 워츠 x(데이터 수집)같것은 물론 파이콘, 에스프리소어 등등의 세계적인 파트너들과 협력을 통해 전체의 디핀 스펙을 만들고 있다. 저희가 모든 것을 다 제공 하고 있는데 이렇게 하면서 데이터를 거의 매 초마다 퍼널링을 한다. BC외에도 많은 투자자들이 있고 또 학계 연구에도 많은 기여를 하고 있다. 매년 서너차례 디핀 이벤트를 해오고 있는데 대표적인 것이 2024 싱가포르였다.”
윌순 웨이 : 깊은 고심 후에 중앙 내지는 분산 관점이 아니라 유스케이스 관점에서 이야기를 해보겠다.
라이브 스트리밍 플랫폼을 완전히 탈중앙화시키고 싶었으나 유저들을 유치하기 위해서는 일종의 프로그래시브 디센트럴라이제이션이 필요했다. 그러려면 세트리몬트 레이어같은 블록체인의 요소들을 가지고 있지만 트랜스코딩이나 다른 기술적인 측면들은 또 중앙형 방식으로 취급을 했었어야 됐기 때문에 일종의 혼종이라고 볼 수 있을 것 같은데 이 유스케이스에 부합하는 모델을 만들려면은 결국 이 모든 것을 탈중앙화 시키면 좋겠지만, 그것이 궁극적인 목표지만 그 과정에 이런 혼합형 모델을 쓰면 좋겠다라고 생각을 했던 것 같다.
로렌 차이 : “사실 중앙화 웹2 소셜 네트워크는 아직까지 기본적이다. 트위터, 텔레그램, 왓치의 경우 다 센트럴라이즈고 사람들이 좋아하는 이유는 사람들이 블록체인이건 P2P건 또는 하이테크이건 기술에 대해서는 그렇게 신경 쓰지 않고 진입 장벽이 굉장히 낮은 프로덕트를 원한다는 측면에서 본다면 이 디센트럴라이 소셜 미디어어 신경쓰지 않을 것 같다. 두 번째는 규제와 관련된 레귤레이션으로 탈중앙 SNS에 대한 실험시 부적절한 메시지나 콘텐츠도 많고 스팸도 많고 또 돈을 갈취하려고 하는 사람들도 많은 점들이 발생하는데 이용자 경험이 크게 악화되는 점들이 쇼셜 네트워크의 탈중앙화에 방해가 된다는 생각이다.”
질문, 뮤리엘 : 데이터 오너십이나 또는 규제가 점차 증가하고 있음에도 불구하고 이 소셜 네트워크는 계속 네트워크를 지배하고 있는데 그 이유가 무엇인지 또 이와 관련해서 웹3 기반의 SNS가 어떻게 더 마켓 쉐어를 높일 수 있을지 탈중앙화 툴에 관한 이야기를 부탁한다.
윌슨 웨이 : “SNS에 참여하는 사람들에 대한 수익화는 대규모 어댑션을 유도할 수 있을 것이라 생각한다. 갈 길은 멀지만 앞으로 몇 년간 이게 가능할 수도 있지 않을까 생각한다. 그리고 자체 월렛을 만들 때도 애스트렉션 같은 것을 활용새로운 기술을 많이 활용하려고 한다.”
로렌 차이 : 왜 디센트럴라이제이션이 중요한가? 이러한 기술이 왜 중요한가?에 대해 계속 고민을 한다.
일단 크립토 업계의 10년사를 본다면 검열이라거나 또는 퍼미션리스라고 할 수가 있겠다. 검열은 따로 말하지 않겠지만 퍼미시리스는 또 다른 것하고도 연관이 되는 것인데 결국은 진입 장벽이 굉장히 낮은 네트워크를 만들고자 한다. 그냥 월렛을 바로 연결해서 바로 쓸 수 있도록 하는 것을 원한다는 것이다. 그렇게 함으로써 글로벌하게 연결될 수 있는 것을 원하는 것인데 탈중앙화에 있어서 관건이다.
개인의 헬스케어 데이터, 라이드 셰어링 데이터 등을 서로 간에 보내고 또 어디로 가선가 AI 모델 교육에 사용이 될 수도 있겠죠. LLM 학습에 사용할 수도 있겠지만 그렇게 하면 이러한 모델 자체도 타당하다고는 할 수 없고, 어쨌든 이 웹2 기술이라는 것은 문제가 루프가 너무 길다는 거다. 효율성이 너무 낮다.”
질문, 뮤) 그러면 결국 우리가 앞서서 이야기를 했었던 모든 리소스가 필요한 이유가 그것이라고 할 수가 있겠네요. 두 번째 질문은 많은 디사이 플랫폼들이 숨겨진 과학 아이디어와 인재의 발굴을 돕고 있는데 디사이가 어떤 방식으로 이런 발굴을 돕고 있는지 설명 부탁드립니다. 흥미로운 질문이었던 것 같습니다. 두 분께서 어떻게 생각하시는지 좀 듣고 싶네요.
로렌 차이 : 디사이가 도움이 되는 여러 가지 방식 중 가장 중요한 것이 펀딩이다. 디사이를 통해 다오나 토큰을 발행을 함으로써 굉장히 유연한 어떤 펀딩 구조를 만들 수가 있다.
지구 반대편에 있더라도 그 조직을 통해 수월하게 손을 잡을 수 있고 협업을 할 수 있는 다이런 다오나 토큰 같은 셋업이 마련이 되면 사람들을 끌고 들어오기가 굉장히 쉽고 그 아이디어에 관심을 가진 사람들이 자연스럽게 모이게 되면서 퍼미션리스의 형태의 어떤 그런 조직이 되는 참여가 두번 째이며 세 번째는 데이터 수집과 컴퓨테이션에 관한 것이다. 다른 사람들에게 아웃소싱을 시켜서 이 과학 프로젝트를 이제 완결하는 데 도움을 받을 수가 있었는데 좀 더 오픈 소스 마인드셋을 갖추는 것에 도움이 될 것 같다.”
윌슨 웨이 : 인센티브 오픈소스 투명성 이 정도로 요약을 해볼 수 있을 것 같고 자유로운 어떤 과학 시장이 이렇게 조성이 되고 있는 것 같다.
뮤리엘 메다드 : “두 번째 질문에 대해 몇 가지 좀 덧붙인다면 제가 몇 년 동안 아카이브의 모더레이터로 있었다. 아카이브도 어떻게 보면 디사이의 한 종류로 볼 수 있다. 사람들이 자신의 의견을 포스팅을 하고 타임 스탬프를 통해서 그것을 입증하고 굉장히 모든 분야에 어떤 수학을 기반으로 한 모든 과학 분야에 많은 중요한 축이 되었다고 생각한다.”
너답뉴스 김해숙 기자 youdabnews@naver.com
