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0G: 탈중앙화 AI 운영 체제의 성능 피크 및 기술 패러다임

이 글을 읽으려면 23 분

2025년 메인넷의 안정적 운영을 향한 진전은, 2026년을 0G 생태계 대폭발의 중요한 지점으로 만들 것입니다.

원문 출처: Messari

【핵심 요약】

2026년에는 탈중앙화 인공지능(DeAI) 분야가 폭발하면서, 0G(Zero Gravity)는 혁신적인 기술 아키텍처로 웹3이 대규모 AI 모델을 처리할 수 없었던 역사적인 난제를 완전히 해결했습니다. 그 핵심 요소는 다음과 같습니다:

고성능 엔진(50 Gbps 처리량): 논리적 분리와 다중 병렬 분할을 통해, 0G는 이더리움, Celestia와 같은 전통적인 DA 계층에 비해 60,000배 이상의 성능 향상을 실현하여 DeepSeek V3 등 대규모 모델의 실시간 배포를 지원하는 전 세계 유일의 프로토콜이 되었습니다.

dAIOS 모듈화 아키텍처: "결제, 저장, 데이터 이용성(DA), 계산" 네 가지 계층의 協同 작업 시스템 패러다임을 창시하여 전통적인 블록체인의 "저장 부족"과 "계산 지연"을 깨고, AI 데이터 흐름과 실행 흐름의 효율적인 폐쇄 루프를 구현했습니다.

AI 네이티브 신뢰 환경(TEE + PoRA): 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)과 임의 접근 증명(PoRA)의 심층적 통합을 통해, 0G는 대용량 데이터의 "핫 스토리지" 요구를 해결뿐만 아니라, 신뢰할 수 없는 환경에서의 AI 추론 및 학습 환경을 구축하여 "원장"에서 "디지털 라이프 플랫폼"으로의 도약을 실현했습니다.

제1장 매크로 배경: AI와 웹3의 "분리와 재구축"

대규모 모델 시대로 진입하면서, 데이터, 알고리즘 및 연산량이 핵심 생산 요소가 되었습니다. 그러나 기존의 전통적인 블록체인 인프라(이더리움, Solana 등)는 AI 애플리케이션을 수용할 때 "성능 불일치"에 직면하고 있습니다.

1. 전통적인 블록체인의 한계: 처리량과 저장 용량의 병적

전통적인 Layer 1 블록체인 설계는 금융 원장 거래를 처리하기 위해 고안되었으며, TB 규모의 AI 학습 데이터셋이나 고주파 모델 추론 작업을 수행하기 위해 고안되지 않았습니다.

저장 부족: 이더리움과 같은 체인의 데이터 저장 비용은 매우 높으며, 모델 가중치 파일, 비디오 데이터 세트와 같은 비구조적 대용량 데이터를 기본적으로 지원하지 않습니다.

처리량 병적: 이더리움의 DA(데이터 이용성) 대역폭은 약 80KB/s에 불과하며, EIP-4844 업그레이드를 거치더라도 대형 언어 모델(LLM)의 실시간 추론에 필요한 GB 규모의 처리량 요구를 충족시키기에는 여전히 먼거리에 있습니다.

컴퓨팅 지연: AI 추론은 극히 낮은 지연(밀리초)이 필요하지만, 블록체인의 합의 메커니즘은 종종 초단위로 이루어지기 때문에 "체인 상의 AI"는 기존 아키텍처에서 거의 불가능합니다.

2. 0G의 핵심 임무: "데이터 벽" 깨뜨리기

현재 AI 산업은 중앙집중적인 거대 기업에 의해 석연치 않은 "데이터 벽"이 형성되어 데이터 프라이버시가 제한되고, 모델 출력이 검증되지 않으며 렌탈 비용이 비싸진다. 0G(Zero Gravity)의 등장은 AI와 웹3의 심층 재구성을 알리는 것입니다. 이는 블록체인을 단순히 해시 값을 저장하는 장부로 보지 않고, AI가 필요로 하는 "데이터 흐름, 저장 흐름, 계산 흐름"을 모듈화된 아키텍처를 통해 분리함으로써 이루어집니다. 0G의 핵심 임무는 중앙 집중화된 블랙박스를 깨고, 분산 기술을 통해 AI 자산(데이터 및 모델)을 주권 있는 공공 상품으로 만드는 것입니다.

이러한 대규모적인 부조화를 이해한 후, 우리는 0G가 어떻게 정교한 4계층 아키텍처를 통해 이러한 조각난 지점을 하나씩 깨는지 심층적으로 분석해야 합니다.

Chapter 2 Core Architecture: The Four-Layer Collaboration of the Modular 0G Stack

0G는 단순한 하나의 블록체인이 아니라 dAIOS(분산형 AI 운영 체제)로 정의됩니다. 이 개념의 핵심은 AI 개발자에게 완전한 프로토콜 스택을 제공하여 네 개의 계층 아키텍처의 심층 협력을 통해 성능을 기하급수적으로 향상시켰다는 것입니다.

1. dAIOS의 네 계층 아키텍처 분석

0G Stack은 실행, 합의, 저장 및 계산을 분리함으로써 각 계층이 독립적으로 확장되도록 보장합니다:

2. 0G Chain: CometBFT를 기반으로 한 성능 기반

dAIOS의 중추 기관인 0G Chain은 치밀하게 최적화된 CometBFT 합의 메커니즘을 채택했습니다. 이 혁신적인 접근은 실행 계층과 합의 계층을 분리하였으며, 파이프라이닝과 ABCI 모듈화 설계를 통해 블록 생산 대기 시간을 크게 줄였습니다. 성능 지표: 최신 벤치마크에 따르면, 0G Chain은 단일 샤드에서 11,000건 이상의 TPS 처리량을 달성할 수 있으며 서브초급의 최종 확인을 제공합니다. 이러한 극도로 높은 성능은 대규모 AI 에이전트 간 고빈도 상호작용 시, 체인 상 결제가 병목이 되지 않도록 보장합니다.

3. 0G 저장소 및 0G DA의 역부합

0G 기술의 요새는 데이터 게시와 영속적인 저장을 분리하는 "이중 채널" 설계에 있습니다:

0G DA: Blob 데이터의 빠른 브로드캐스트 및 샘플링 검증에 중점을 둡니다. 각 Blob은 최대 약 32.5 MB를 지원하며, 부분 노드 오프라인일지라도 검열 코드(Erasure Coding) 기술을 통해 데이터 가용성을 보장할 수 있습니다.

0G 저장소: 불변 데이터를 처리하기 위해 "로그 레이어(Log Layer)"를 통해 동적 상태를 처리하기 위해 "키-값 레이어(KV Layer)"를 통해 데이터를 처리합니다.

이러한 네 가지 계층 협업 아키텍처는 고성능 DA 레이어에 성장의 발판을 제공하며, 이제 0G 코어 엔진에서 가장 강력한 부분인 고성능 DA 기술에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.

제3장 고성능 DA 레이어(0G DA)의 기술 심층 탐구

2026년의 탈중앙화 AI 생태계에서 데이터 가용성(DA)은 "게시 증명"뿐만 아니라 PB급 AI 가중 파일 및 트레이닝 세트의 실시간 파이프라인을 적재해야 합니다.

3.1 논리적 역부합 및 물리적 협엽: "이중 채널" 아키텍처의 세대 간 진화

0G DA의 핵심 우월성은 고유한 "이중 채널" 아키텍처에서 비롯됩니다: 데이터 게시(Data Publishing)와 데이터 저장(Data Storage)를 논리적으로 완전히 분리하면서 물리적 노드 수준에서 효율적 협엽을 실현합니다.

논리적 역부합: 전통적인 DA 레이어와 달리 데이터 게시와 장기 저장을 구분하는 0G DA는 데이터 블록의 단기적 가용성을 검증하는 것에만 집중하며, 대량 데이터의 영속성은 0G 저장소에 맡깁니다.

물리적 협엽: 저장 노드는 임의 접근 증명(PoRA)을 활용하여 데이터의 실존을 보장하고, DA 노드는 조각별 기반 일치 네트워크를 통해 투명성을 보장하여 "즉시 게시하고 즉시 확인하며 저장 및 확인이 일체화"를 실현합니다.

3.2 성능 기준: 수준 선도적인 데이터 대조

0G DA의 처리량을 통한 돌파는 탈중앙화 AI 운영 체제의 성능 한계를 직접 정의합니다. 다음 표는 0G와 주요 DA 솔루션 사이의 기술적 매개변수 비교를 보여줍니다:

3.3 실시간 가용성의 기술 기반: 검열 코드 및 다중 합의 조각

대용량 AI 데이터를 지원하기 위해 0G는 이러한 기능을 도입했습니다. 이 중에는 손상 허용 코드(Erasure Coding)와 다중 샤딩(Multi-sharding)이 포함됩니다.

손상 허용 코드 최적화: 중요한 데이터 손실을 방지하기 위해 추가된 불필요한 정보(즉, 데이터 복구를 위한 추가 데이터)를 통해 대규모 네트워크에서 많은 노드가 오프라인 상태임에도 불구하고 극히 작은 데이터 조각 추출로 완전한 정보를 복구할 수 있습니다.

다중 샤딩: 0G는 모든 데이터 접근에 대한 선형 로직을 제거하고 다중 샤딩을 통해 공의 네트워크를 확장하여 전체 처리량을 노드 수에 비례하여 선형적으로 증가시켰습니다. 2026년의 테스트에서는 초당 수만 번의 Blob 검증 요청을 처리하여 AI 훈련 흐름의 연속성을 보장했습니다.

빠른 데이터 전송만으로는 부족합니다. AI에는 낮은 지연 시간의 '브레인 스토리지(Brain Storage)'와 안전한 프라이버시 보호가 필요합니다. 이러한 요구 사항으로 AI 전용 최적화 계층이 등장했습니다.

제4장 AI 전용 최적화 및 보안 연산 능력 강화

4.1 AI 에이전트(AI Agents)의 지연 불안 해결

실시간 실행 정책에 대한 AI 에이전트들에게는 데이터 액세스 지연이 생존과 사멸을 결정합니다.

데이터 열과 냉각 구분 아키텍처: 0G 스토리지는 변경할 수 없는 로그 레이어(Log Layer)와 가변 상태 레이어(KV Layer)로 분할됩니다. 핫 데이터는 고성능 KV 레이어에 저장되어 서브초당의 임의 액세스를 지원합니다.

고성능 인덱싱 프로토콜: 분산 해시 테이블(DHT) 및 전용 메타데이터 인덱싱 노드를 활용하여 AI 에이전트는 필요한 모델 매개변수를 밀리초 단위로 식별할 수 있습니다.

4.2 TEE 강화: Trustless AI의 마지막 퍼즐 조각 구축

0G는 2026년에 TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경) 보안 업그레이드를 전면 도입했습니다.

연산 프라이버시: 모델 가중치와 사용자 입력은 TEE 내부의 '격리 영역'에서 처리됩니다. 노드 운영자조차도 계산 과정을 엿볼 수 없습니다.

결과 검증 가능성: TEE로 생성된 원격 정적 증명(Remote Attestation)은 계산 결과와 함께 0G 체인에 제출되어, 결과가 특정하지 않은 수정되지 않은 모델에 의해 생성되었음을 보장합니다.

4.3 비전 실현: 저장소에서 운영 체제까지의 전환

AI 에이전트는 더 이상 고립된 스크립트가 아니라, 주권 ID(iNFT 표준), 안전한 기억(0G 저장소) 및 확인 가능한 로직(TEE Compute)을 가진 디지털 생명체입니다. 이러한 폐쇄 환경은 중앙 집중식 클라우드 공급 업체의 AI 독점을 제거하고, 탈중앙화된 AI가 대규모 상용 시대로 진입함을 상징합니다.

그러나 이러한 "디지털 라이프"를 운반하려면 기반 분산 저장소는 "냉각"에서 "핫" 성능으로의 혁명을 경험해야합니다.

제 5 장 분산 저장층의 혁신 – "콜드 아카이브"에서 "핫 성능"으로의 패러다임 혁명

0G Storage의 핵심 혁신은 전통적인 분산 저장소의 성능 제약을 깨는 데 있습니다.

1. 이중 층 구조: Log 레이어 및 KV 레이어의 분리

Log 레이어 (스트림 데이터 처리): 훈련 로그, 데이터 세트와 같은 비구조화 데이터를 위해 설계되었습니다. Append-only 모드로 대량 데이터를 분산된 노드 간에 밀리초 단위 동기화 보장합니다.

KV 레이어 (인덱스 및 상태 관리): 구조화된 데이터에 대해 고성능 인덱스 지원을 제공합니다. 모델 매개변수 가중치(Weights)를 검색하면 응답 지연 시간이 밀리초 단위로 감소합니다.

2. PoRA (Proof of Random Access): Sybil 공격 및 검증 시스템에 대한 내성

데이터의 신뢰성을 보장하기 위해 0G는 PoRA (임의 접근 증명)를 도입했습니다.

위시프(女巫) 공격에 대한 내성: PoRA는 채굴 난이도를 실제 물리적 저장 공간 사용량과 직접 연결합니다.

검증 가능성: 네트워크가 노드를 임의로 "선발"하여 데이터가 저장되었고 "언제든지 사용 가능"한 핫 액티브 상태에 있는지 보장합니다.

3. 성능 돌파: 초 단위 검색의 공학 구현

0G는 리드미 닝 코드와 고대엽통 DA 채널을 결합하여 "분 단위"에서 "초 단위"로의 검색 돌파를 실현했습니다. 이러한 "핫 스토리지" 능력은 중앙 집중식 클라우드 서비스와 어울릴 만큼의 성능을 제공합니다.

이러한 저장소 성능의 도약은 100 억 개의 매개변수 모델을 지원하기 위한 견고한 탈중앙화 플랫폼을 제공합니다.

제 6 장 AI 원생 지원 – 100 억 개의 매개변수 모델을 위한 탈중앙화 플랫폼

1. AI Alignment Nodes: AI 워크플로우의 수호자

AI Alignment Nodes(AI 정렬 노드)는 저장 노드 및 서비스 노드 간의 협력을 모니터링합니다. 훈련 작업의 실제성을 검증하여 AI 모델이 사전 설정된 논리에서 벗어나지 않도록 보장합니다.

2. 대규모 병렬 I/O 지원

백억 또는 천억 개의 매개변수를 처리하는 모델(예: Llama 3 또는 DeepSeek-V3)은 매우 높은 병렬 I/O가 필요합니다. 0G는 데이터 슬라이싱 및 다중 콘센서스 샤딩 기술을 통해 수천 개의 노드가 대규모 데이터 세트 읽기를 동시에 처리할 수 있습니다.

3. 체크포인트 및 고대역폭 DA의 협력

장애 복구: 0G는 수백 기가바이트의 체크포인트 파일을 신속하게 지속시킬 수 있습니다.

무감각 복구: 50 Gbps의 처리량 한도 덕분에 새로운 노드는 DA 계층에서 최신 체크포인트 스냅샷을 즉시 동기화하여, 탈중앙화된 대규모 모델 훈련의 장기 유지 어려움을 해결할 수 있습니다.

기술적 세부 사항 이외에도, 우리는 전체 산업에 시야를 넓혀 0G가 현재 시장을 어떻게 뒤집는지 살펴봐야 합니다.

제 7장 경쟁 구도 - 0G의 차원 강세와 차별화 우위

7.1 주류 DA 솔루션의 가로 평가

7.2 핵심 경쟁력: 프로그래밍 가능한 DA 및 수직 통합 스토리지

전송 병목 현상 제거: 원천 통합 스토리지 계층을 통해 AI 노드가 DA 계층에서 역사적 데이터를 직접 가져옵니다.

50Gbps의 처리량 돌파: 경쟁 제품보다 수백 배 빠른 실시간 추론 지원.

프로그래밍 가능성(Programmable DA): 개발자가 데이터 할당 전략을 사용자 정의하고 데이터 중복성을 동적으로 조정할 수 있습니다.

이러한 차원의 강세는 거대한 경제 생태계의 등장을 예고하며, 토큰 이코노미는 이러한 체계를 주도하는 연료입니다.

제 8장 2026 생태 전망 및 토큰 이코노미

2025년 메인넷의 안정적인 운영을 거쳐, 2026년은 0G 생태계가 폭발하는 중요한 시기가 될 것으로 예상됩니다.

8.1 $0G 토큰: 다차원 가치 확보 경로

리소스 지불(Work Token): 고성능 DA 및 저장 공간에 접근하는 유일한 매개체.

보안 스테이킹(Staking): 검증자 및 저장 제공자는 $0G를 스테이킹하여 네트워크 수익을 배분합니다.

우선 순위 할당: 붐기 시기에는 토큰 보유량이 작업의 우선 순위를 결정합니다.

8.2 2026 생태계 인센티브 및 도전과제

0G는 "Gravity Foundation 2026" 특별 기금을 시작하여 DeAI 추론 프레임워크 및 데이터 크라우드펀딩 플랫폼을 중심으로 지원합니다. 기술적으로 선도하지만, 0G는 여전히 노드 하드웨어 임계값, 생태계 콜드 스타트 및 규정 준수와 같은 도전과제에 직면하고 있습니다.