세계에서 가장 강력한 AI 모델은 소수의 대형 기술기업이 쥐고 있다. 이들이 가격을 정하고, 접근 권한을 통제하며, 이용자 데이터로 학습한 모든 가중치와 파라미터를 독점 소유한다.
2026년 출범한 Sentient(SENT)는 이런 구조에 정면으로 도전하는 프로젝트다. 기여자가 자신이 만든 모델에 대해 온체인으로 입증 가능한 지분을 갖는 개방형 AI 플랫폼을 내세웠다. 2026년 7월 토큰 가격이 하루 새 약 26% 급등하면서, 시장 역시 ‘탈중앙화 AI’ 서사에 예민하게 반응하고 있음을 보여줬다.
Sentient만의 이야기는 아니다. 점점 더 많은 프로토콜이 블록체인을 활용해 개방형 모델 소유권을 강제하고, 분산형 학습을 조정하며, 누구나 연산력을 제공하고 보상을 받을 수 있는 추론(inference) 시장을 구축하고 있다. 인센티브, 암호기술, 온체인 정산 수준에서 이 네트워크가 실제로 어떻게 작동하는지를 이해해야, 진짜 인프라와 단순 유행을 가르는 눈이 생긴다.
요약
- 탈중앙화 AI 네트워크는 블록체인으로 AI 모델에 대한 소유권을 강제해, 학습 후에 기여자가 구조적으로 배제되지 못하도록 막는다.
- 학습과 추론은 서로 다른 레이어로 분리되며, 각 단계에서 데이터·연산 기여자는 온체인 기록을 기반으로 보상을 받는다.
- 제로지식증명 등 암호학적 증명을 통해, 네트워크는 모델 전체를 다시 돌리지 않고도 추론 결과의 정직성을 검증할 수 있다.
- 거버넌스 토큰은 모델 업데이트, 수수료 구조, 접근 규칙 등 핵심 의사결정을 좌우하는 투표권을 제공한다.
- 근본적인 트레이드오프는 성능 대 검증 가능성이다. 완전 온체인 추론은 아직 중앙집중식 API보다 느리고 비싸지만, 격차는 빠르게 줄고 있다.
폐쇄형 AI, 오픈 네트워크와 구조적으로 충돌하는 이유
대형 AI 모델은 결국 누군가가 만들어낸 데이터로 학습한다. 사용자, 연구자, 오픈소스 커뮤니티가 생산한 텍스트·코드·이미지가 학습 재료다. 현재의 중앙집중형 구조에서는 이 기여자들이 아무런 대가를 받지 못한다. 모델을 학습시킨 기업이 가치의 대부분을 가져간다.
이 구조는 시간이 갈수록 더 큰 문제를 낳는다. 자신의 데이터가 보상 없이 흡수된다는 사실을 깨달은 ‘좋은 기여자’는 공개 공유를 중단하기 시작한다.
그러면 모델은 기업이 법적으로 확보할 수 있는 데이터에만 의존하게 된다. 종종 법정 공방이 이어지는 웹 스크래핑이 비중을 키우고, 학습 파이프라인은 협업이 아닌 ‘추출’ 구조로 굳어진다.
탈중앙화 AI 네트워크가 제시하는 해법은 다르다. 학습이 시작되기 전에 기여자는 온체인에 등록된다. 이들의 데이터와 연산 기여는 검증 가능한 입력값으로 기록된다. 이후 모델 사용에서 발생한 수익은, 단 한 시간의 GPU가 투입되기 전 미리 정한 규칙에 따라 스마트컨트랙트가 기여자에게 자동 분배한다.
블록체인이 실제 AI 연산을 수행하는 것은 아니다. 자발적인 기여가 합리적 선택이 되도록 ‘소유권 계약’을 집행하는 역할을 맡는다.
참고 기사: https://yellow.com/agentic-trading
온체인 모델 소유권은 어떻게 구현되나
탈중앙화 AI 네트워크에서의 모델 소유권은 단순히 파일을 보유하는 것과 다르다. 거대 모델은 수십억 개의 부동소수점 가중치로 이뤄진 거대한 수치 집합이며, 여러 노드에 분산 저장된다. 여기서 ‘모델을 소유한다’는 것은, 해당 모델이 창출하는 수익에 대한 온체인 상의 집행 가능한 청구권과 향후 개발 방향에 대한 거버넌스 권한을 가진다는 의미다.
핵심 메커니즘은 최초 학습·배포 시점과 연결된 ‘민팅 이벤트’다. 새 모델이 네트워크에 처음 배포될 때, 네트워크는 그 모델에 귀속된 고정 수량의 소유권 토큰을 발행한다. 학습 과정에서 데이터·연산·코드를 제공한 기여자는 미리 정해진 비율에 따라 이 토큰을 배분받는다.
이 배분 공식은 학습 시작 전 스마트컨트랙트에 명시되며, 사후 변경이 불가능하다.
이후 누군가가 예측, 텍스트 생성, 임베딩 조회 등 모델 추론을 위해 수수료를 지불할 때마다, 수수료는 추론을 실제로 실행한 인프라 제공자와 모델 소유권 토큰 보유자에게 나뉘어 지급된다. 분배 비율은 거버넌스로 결정된다. 모델이 폭넓게 사용될수록, 초기 기여자는 추가 노동 없이도 로열티 형태로 수익을 계속 얻게 되는 구조다.
Sentient는 여기에 ‘Sentient Model Fingerprinting’이라는 개념을 더했다. Sentient 플랫폼에서 학습된 각 모델은 고유한 암호학적 지문(fingerprint)을 내장해, 특정 추론 결과가 어느 버전 모델에서 나왔는지 역추적할 수 있도록 했다.
이를 통해 누군가 모델 가중치를 복제해 수수료를 내지 않고 무단으로 추론을 돌리는, 사실상 저작권 침해에 가까운 행위를 탐지할 수 있다. 폐쇄형 모델에서는 이런 ‘해적판’ 검증이 사실상 불가능하지만, 지문을 통해 온체인 상의 감사 흔적을 남김으로써, 가중치가 공개돼 있어도 수익 집행을 강제할 수 있는 장치를 마련한 셈이다.
참고 기사: https://yellow.com/news/deepseek-cheap-ai-openai-anthropic
두 개의 레이어: 분산 학습과 추론 시장
탈중앙화 AI 네트워크는 AI의 라이프사이클을 경제적으로 두 레이어로 쪼갠다. 참여자 구성, 인센티브 구조, 기술 난제가 서로 다르기 때문에, 각 레이어를 분리해 이해할 필요가 있다.
학습 레이어는 모델이 ‘배우는’ 단계다. 중앙집중형 모델이라면 단일 기업이 자체 서버에서 학습을 전담한다. 탈중앙 네트워크에서는 이 연산이 다수의 기여자에게 분산된다. 각 기여자는 전체 학습 과정의 일부를 나눠 맡아 수행한다.
문제는 ‘조정(coordination)’이다. 모든 참여자가 매 스텝마다 모델 상태에 합의해야 하며, 이는 금융 거래가 아닌 ‘그래디언트 업데이트’를 위한 합의 메커니즘을 필요로 한다. Bittensor, Gensyn 같은 프로젝트는 이를 위해 특화된 프로토콜을 구축했다. 온체인 점수 체계를 통해 각 참여자의 그래디언트 기여 품질을 평가하고, 점수에 따라 보상을 배분하는 식이다.
추론 레이어는 학습을 마친 모델이 최종 사용자에게 응답을 제공하는 단계다. 추론은 학습과 경제적으로 다르다. 반복적이고, 지연에 민감하며, 상대적으로 검증이 쉽다. 사용자는 질의를 보내고, 추론 제공자는 자기 하드웨어에서 모델을 실행해 결과를 돌려준다. 관건은, 사용자가 ‘진짜’ 모델이 아니라 값싼 대체 모델을 돌린 결과를 받고 있는 것은 아닌지 어떻게 알 수 있느냐다.
여기서 ‘추론 시장’이 등장한다. 여러 제공자가 한 질의를 처리하기 위해 입찰 경쟁을 벌인다. 낙찰된 제공자는 모델을 실행한 뒤 결과와 함께 암호학적 증명을 제출한다. 다른 제공자는 무작위로 결과를 재검증(challenge)할 수 있다. 부정 행위를 한 제공자는 예치해 둔 담보를 몰수당하고, 정직한 제공자는 수수료를 가져간다. 네트워크 전체가 모든 결과를 일일이 다시 계산하지 않더라도, 시장 구조가 정확성을 유인하는 장치를 제공하는 셈이다.
“추론 시장은 예측 시장의 경제 설계를 차용하고 있다. 참여자는 자신의 출력이 ‘정답’이라는 데 가치를 스테이킹하고, 오답이 확인되면 지분 슬래싱을 통해 페널티를 받는다. 이는 지분증명(PoS) 네트워크에서 비정상 검증자를 처벌하는 메커니즘과 동일하다.”
참고 기사: https://yellow.com/news/grok-45-beats-fable-5-opus-48-agent-ai-test
모델을 다시 돌리지 않고도 AI 출력을 검증하는 암호학
탈중앙화 AI의 가장 어려운 기술 과제는 ‘검증’이다. 대형 언어모델을 한 번 실행하는 것만으로도 비용이 만만치 않다. 검증을 위해 같은 연산을 두 번 돌리는 것은, 규모가 커질수록 경제성이 전혀 맞지 않는다. 그렇다고 검증을 포기하면 인센티브 구조가 무너진다. 제공자는 그럴듯해 보이는 아무 답이나 보내놓고 수수료를 요구할 수 있기 때문이다.
2026년 현재, 두 가지 접근법이 본격적으로 개발되고 있다.
**추론용 제로지식증명(ZKML)**은, 제공자가 특정 연산을 정확히 수행했다는 사실을 수학적 증명으로 생성하고, 검증자는 모델 가중치를 알 필요도, 전체 연산을 다시 돌릴 필요도 없이 이 증명만 빠르게 확인하는 방식이다. Modulus Labs, ZKML 등 프로젝트가 소형 모델을 대상으로 이미 시연에 성공했다. 다만 700억 파라미터 이상 ‘프런티어급’ 모델에서는 증명 생성 비용이 여전히 막대하다. 대형 모델의 단일 추론에 대한 ZK 증명을 만드는 데는 특수 하드웨어로도 ‘밀리초’ 단위인 실제 추론보다 훨씬 긴 ‘수분’이 걸릴 수 있다.
**옵티미스틱 실행과 사기 증명(fraud proof)**은 이더리움 (ETH)의 옵티미스틱 롤업에서 아이디어를 가져왔다. 네트워크는 기본적으로 모든 결과를 ‘정상’으로 간주한다. 누구든 일정 시간 내에 기준 노드에서 같은 연산을 재실행해 결과에 이의를 제기할 수 있다. 이때 결과가 잘못됐음이 입증되면, 원 제공자는 스테이크를 잃고, 도전자(challenger)는 보상을 받는다.
이 방식은 대부분의 정직한 케이스에서 매우 빠르지만, 결과가 완전히 확정(final)되기까지 일정 지연이 발생한다는 한계가 있다.
2026년 상용 시스템의 다수는 하이브리드 구조를 택한다. 일상적인 질의는 옵티미스틱 방식으로 처리하되, 무작위로 제로지식 기반 스팟 체크를 섞어 제공자의 정직성을 유지하는 식이다. 검증 비율은 토큰 홀더가 조정 가능한 거버넌스 파라미터로, 증명 비용이 떨어질수록 더 높은 검증 빈도를 시도할 여지가 생긴다.
참고 기사: https://yellow.com/news/openai-safety-veteran-exit-history
거버넌스 토큰이 모델 개발에서 맡는 역할
탈중앙화 AI 네트워크의 거버넌스 토큰은 단순히 프로토콜 업그레이드에 찬반을 던지는 수준을 넘어선다. 모델의 경제적 가치를 좌우하는 결정 — 향후 파인튜닝에 어떤 데이터셋을 쓸지, 어떤 안전장치를 필터로 두를지, 추론 수수료를 어떻게 나눌지, 가중치를 완전히 공개할지 혹은 일부 제한할지 — 에 실제 영향력을 행사한다.
이는 폐쇄형 AI와는 전혀 다른 권력 구조를 만든다. 중앙집중형 모델에서는 기업 내부의 ‘안전팀’과 경영진이 이런 결정을 내린다. 탈중앙화 네트워크에서 가장 먼저 부딪히는 문제는 “어떤 안전장치를 어디까지 둘 것인가”라는 거버넌스 이슈다. 중앙집중식 기업에서는 이 결정을 경영진이 내리지만, 탈중앙 네트워크에서는 이해관계가 다른 토큰 보유자들이 표를 통해 결정한다.
모델 성능 극대화를 중시하는 기여자는 일부 작업에서 성능을 낮출 수 있는 안전 규제를 반대할 수 있다. 반대로 각국 규제를 의식하는 참여자는 훨씬 강한 필터링과 제한을 선호할 수 있다.
실무적으로 대부분의 네트워크가 수렴한 구조는 ‘투트랙 거버넌스’다. 토큰 보유자가 선출한 **코어 카운슬(core council)**이 긴급한 안전 관련 의사결정을 맡고, 수수료 구조나 수익 배분 같은 거시 경제 파라미터는 숙의 기간이 긴 전체 토큰 보유자 투표에 부친다. 이는 완전 온체인·완전 직접민주제 거버넌스가 낮은 참여율과 막판 표 동원에 취약하다는 사실을 확인한 뒤, Aave·Compound 등 주요 디파이 프로토콜이 채택한 모델과 유사하다.
AI 특유의 난제도 있다. 바로 “업데이트 이후 이 모델은 여전히 같은 자산인가”라는 질문이다. 초기 모델 학습에 기여한 참여자는 해당 모델의 가치를 반영한 토큰을 보유한다. 그런데 대규모 파인튜닝을 통해 모델의 행동 양식이 크게 바뀐다면, 이 토큰이 여전히 같은 자산에 대한 청구권이라고 볼 수 있을까? 다수 프로토콜은 주요 버전 업마다 새로운 토큰을 발행하고, 기존 보유자에게 이를 비례 배분하는 방식으로 대응한다. 기업 분할(스핀오프) 시 기존 주주에게 신설 회사의 주식을 배정하는 구조와 비슷하다.
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데이터 제공, 프라이버시, 그리고 ‘연합 학습’의 난제
탈중앙 AI 네트워크 설계에서 가장 까다로운 질문 중 하나는 “데이터 제공자가 민감 정보를 드러내지 않고 어떻게 참여할 것인가”다. 의료 기록, 금융 데이터, 개인 커뮤니케이션 로그는 특화 AI 모델에 가장 가치 있는 학습 재료지만, 이를 그대로 네트워크에 업로드하면 프라이버시와 규제 리스크가 치명적으로 커진다.
이를 부분적으로 해결하는 접근이 **연합 학습(Federated learning)**이다. 원천 데이터를 중앙 서버로 보내지 않고, 각 참여자가 자신의 데이터로 로컬 환경에서 모델을 학습한 뒤, 모델 가중치를 어느 방향으로 얼마나 조정해야 하는지를 나타내는 ‘그래디언트(gradient)’만 네트워크로 전송하는 방식이다. 네트워크는 다수의 그래디언트를 집계해 모델을 개선하지만, 실제 데이터는 누구도 보지 못한다. 데이터는 제공자의 통제권을 벗어나지 않으면서도 모델 성능 향상에는 기여한다.
블록체인의 역할은 이 연합 학습 과정의 **조정(coordination)**과 **정산(payment)**이다. 스마트컨트랙트는 각 학습 라운드에서 어떤 참여자가 어떤 그래디언트를 제출했는지 기록하고, 온체인 평가 함수를 활용해 각 그래디언트의 기여도를 점수화한 뒤, 이에 따라 보상을 분배한다. 이 평가 문제는 결코 단순하지 않다. 참여자가 아무 의미 없는 랜덤 그래디언트를 제출하고도 보상만 챙기는 ‘무임승차’가 가능하기 때문이다. FedML과 Sentient 자체 프레임워크는 이를 막기 위해 암호학적 커밋먼트와 지연 공개(delayed reveal) 메커니즘을 사용한다. 먼저 그래디언트 내용을 숨긴 채 커밋하고, 다른 이들의 제출분을 본 뒤에는 내용을 바꿀 수 없도록 하는 구조다.
여기에 보통 **차분 프라이버시(Differential privacy)**를 덧입혀, 공개된 모델 파라미터에서 개별 학습 데이터가 역추적되지 않는다는 수학적 보증을 제공한다. 모델이 개별 데이터 포인트에 대해 어느 정도까지 정보를 ‘새어 나가게’ 허용할 것인가를 정하는 프라이버시 예산(privacy budget) 역시 거버넌스 변수다. 토큰 보유자는 모델 효용과 데이터 제공자의 프라이버시 보호 사이에서 균형점을 선택해야 한다.
“연합 학습과 차분 프라이버시를 결합하면, 탈중앙 AI 네트워크는 데이터 프라이버시 문제에 대해 설득력 있는 답을 제시할 수 있다. 제공자는 데이터를 넘기지 않는다. 네트워크는 데이터를 보지 못한다. 그런데도 모델은 그 데이터 덕에 더 똑똑해진다.”
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지금, 탈중앙 AI 네트워크의 실질적 수혜자는 누구인가
기술 구조를 이해하는 것과, 2026년 현재 누가 실제로 이 기술을 필요로 하는지를 구분할 필요가 있다. 오늘 당장 유용한 영역과, 아직 비현실적인 영역이 명확히 갈린다.
가장 직접적인 수혜자는 독립 AI 연구자와 오픈소스 기여자들이다. 이들은 자신이 신뢰하는 모델에 연산 자원이나 고품질 데이터셋을 제공하고, 그에 상응하는 소유권 지분과 추후 사용 수익을 온체인으로 확보할 수 있다. LLaMA 파생 모델처럼 기존 오픈소스 프로젝트에 기여할 경우 명성은 쌓이겠지만, 모델이 상업화돼도 경제적 보상은 별도로 돌아오지 않는다.
자사 데이터와 규제 준수가 핵심인 기업들 역시 연합 학습 기반 구조에 관심을 키우고 있다. 대형 병원 그룹이 특화 의료 AI 모델을 만들고 싶다고 해서, 환자 데이터를 중앙형 AI 서비스사에 넘길 수는 없다. 연합 학습이 가능한 탈중앙 네트워크를 쓰면 데이터는 온프레미스에 둔 채, 학습에는 참여할 수 있다. 이 과정에서 생성되는 온체인 소유권 기록은 규제기관에 제출할 수 있는 감사 트레일 역할도 한다.
디파이 프로토콜과 웹3 애플리케이션은 검열되거나 중단될 수 없는 AI 추론 인프라가 필요하다. 실시간 현실 정보를 해석하는 AI를 예측시장에 붙였는데, 어느 날 중앙 API 사업자가 일방적으로 API를 끊어버린다면 시장 운영이 마비된다. 탈중앙 추론 마켓은 이런 구조적 리스크 없이, 다수의 제공자가 경쟁·중복 제공하는 형태로 검열 저항성과 지속성을 담보할 수 있다.
반면 개인 리테일 토큰 보유자의 입장은 가장 모호하다. 거버넌스 토큰 보유는 의결권과 수수료 인센티브를 제공하지만, 가치를 실현하려면 적극적인 참여가 전제된다. 투표에 참여하지 않는 패시브 홀더는, 참여해 규칙을 설계하는 액티브 홀더에게 사실상 희석되는 구조다. 이는 디파이 거버넌스 토큰과 유사하다. ‘업사이드는 존재하지만, 관여하지 않으면 남이 가져가는’ 게임이다.
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성능과 검증 가능성 사이, 피할 수 없는 트레이드오프
탈중앙 AI를 논할 때, 한계에 대한 솔직한 평가 없이는 그림이 완성되지 않는다. 핵심 긴장은 단순하다. AI 계산을 더 잘 검증 가능하게 만들수록, 느리고 비싸진다.
중앙 API인 OpenAI GPT-5는 일반 질의에 약 500ms 내외로 응답한다. 반면 동급 규모 모델에 대해 완전 영지식(Zero-knowledge) 기반 검증 가능한 추론을 수행할 경우, 2026년 현재 하드웨어와 증명 시스템을 감안하면 30초에서 수 분까지 소요된다. 실시간 트레이딩 시그널, 즉시성 콘텐츠 모더레이션, 인터랙티브 챗봇 등 지연이 중요한 서비스에는 사실상 사용이 어렵다.
이를 좁히기 위한 현실적인 해법이 **낙관적 실행(Optimistic execution)**이다. 낙관적 추론에서는 최초 응답 지연이 중앙화 API와 거의 비슷한 수준으로 떨어진다. 대신 ‘최종 확정’까지 시간이 걸린다. 결과에 이의제기(챌린지)할 수 있는 윈도우가 지나야 온체인에서 완전히 확정된 것으로 본다. 대부분의 웹3 용도에서는 수 분 단위 챌린지 윈도우가 수용 가능하지만, 실시간 애플리케이션에는 여전히 제약이다.
비용 측면에서는 탈중앙 쪽이 점점 우위에 선다는 데이터가 나오고 있다. 중앙 API 사업자는 첨단 모델 접근에 대해 사실상 독점적 가격결정력을 행사한다. 반면 다수 제공자가 쿼리 실행을 두고 입찰 경쟁하는 탈중앙 추론 마켓에서는 가격이 한계 비용에 수렴하는 방향으로 움직인다. Akash Network의 AI 컴퓨팅 마켓 등 초기 사례에 따르면, 최첨단 모델이 아닌 범용 모델 기준으로 탈중앙 GPU 컴퓨팅은 동급 중앙 API 대비 30~60% 저렴하게 운영이 가능하다는 분석이 나온다.
종합하면, 탈중앙 AI 네트워크는 지연에 민감하지 않으면서 프라이버시·검열 저항성이 중요한 워크로드에는 이미 실사용 단계에 와 있다. 반대로, 실시간 응답과 최전선(frontier) 성능이 필수인 영역에서는 당분간 중앙화 사업자의 우위가 유지될 가능성이 크다. 증명 전용 하드웨어와 zkML(영지식 머신러닝) 연구의 속도를 고려하면 격차는 계속 줄어들겠지만, 단기간에 완전 해소되지는 않을 전망이다.
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맺음말
탈중앙 AI 네트워크는 최전선 모델을 학습시키는 초대형 GPU 클러스터를 대체하려는 프로젝트가 아니다.
이들이 구축하려는 것은 그 위에 덧씌워지는 경제·법적 인프라 레이어다. 자발적 기여를 경제적으로 합리화하고, 개방형 소유권을 집행 가능하게 만들며, 추론 수익을 투명하게 정산하는 레이어다. 블록체인은 슈퍼컴퓨터가 아니라, AI 자산에 대한 등기부와 결제·정산 시스템에 가깝다.
2026년 7월 Sentient 토큰의 급등은, 개방형 AI 생태계가 거대 자본을 등에 업은 폐쇄형 경쟁자들과 공존하려면 설득력 있는 경제모델이 필요하다는 인식이 슬슬 가격에 반영되기 시작했다는 신호로 읽힌다. 온체인 모델 지문 등록, 암호학적 검증을 곁들인 추론 마켓, 차분 프라이버시를 적용한 연합 학습 같은 메커니즘은 더 이상 이론이 아니다. 이 구조는 이미 실제 네트워크 위에서 돌아가고 있고, 오늘도 기여자들에게 보상을 지급하고 있다.
