주요 요점:
- 2026년 5월 21일 보고된 바에 따르면, 새로운 프로젝트 SN9을 통해 IOTA 분산 원장에서 대규모 AI 모델 학습이 가능해졌습니다.
- 이 모델은 협업 학습을 통해 AI를 민주화하고, 중앙 집중식 시스템의 높은 비용과 데이터 요구 사항을 낮추는 것을 목표로 합니다.
- 이러한 발전은 IOTA 프로토콜에 중요한 새로운 활용 사례를 창출하여 토큰의 유틸리티를 높이고 개발자를 유치할 가능성이 있습니다.
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IOTA 5% 급등, SN9 프로젝트로 탈중앙화 AI 학습 가능해져
SN9으로 알려진 새로운 프로젝트가 IOTA 프로토콜 고유의 아키텍처를 사용하여 인공지능 모델의 대규모 탈중앙화 학습을 가능하게 하고 있습니다. 이는 중앙 집중식 AI 제공업체의 지배력에 도전하고 네트워크에 중요한 새로운 활용 사례를 창출할 수 있는 행보입니다. 2026년 5월 21일 보고된 이 개발은 IOTA를 보다 민주화되고 협력적인 AI 개발을 위한 잠재적 중추로 자리매김하게 합니다.
"IOTA의 협업 모델은 AI 학습을 민주화하여 진입 장벽을 낮추고 혁신을 촉진할 잠재력이 있다"고 초기 보고서는 밝혔으며, 확장성 과제는 여전히 고려 사항이라고 덧붙였습니다. 이 프로젝트는 구글(Google)이나 오픈AI(OpenAI)와 같은 기업이 사용하는 자원 집약적인 단일 개체 방식에서 벗어나, AI 학습의 막대한 계산 부하를 IOTA 네트워크 전체에 분산시키는 것을 목표로 합니다.
사용자가 단일 회사에 생체 인식 데이터를 신뢰해야 하는 구글 제미나이(Gemini) 앱의 중앙 집중식 아바타 생성과 달리, IOTA 기반 SN9의 접근 방식은 AI 학습을 위한 데이터 기여를 사용자가 소유하고 제어하는 경로를 제시합니다. 이는 시민 중심 및 권리 우선의 데이터 접근 방식을 주장하는 'Fiduciary Commons'와 같은 제안된 데이터 거버넌스 프레임워크의 원칙과 일치합니다. IOTA의 VIDA가 AI가 접근할 수 있는 데이터를 제한하는 반면, SN9의 애플리케이션은 AI가 그 데이터를 가지고 무엇을 '하는지'를 제어합니다.
AI 모델 학습과 같은 수요가 많은 활용 사례의 도입은 IOTA 프로토콜의 유틸리티를 크게 향상시키고 새로운 개발자들을 유치할 수 있습니다. 이는 탈중앙화 아키텍처가 '블랙박스' 모델의 책임성 및 투명성 문제에 대한 해결책으로 간주되는 'AI 거버넌스 격차'에 대한 광범위한 논의와 맞닿아 있습니다. 데이터뿐만 아니라 학습 과정 자체를 분산시킴으로써 IOTA 기반 시스템은 자동화된 정부 결정의 책임성 격차를 해소하려는 GAAFA와 같은 프레임워크의 핵심 목표인 보다 감사 가능하고 목적이 제한된 AI를 제공할 수 있습니다.
해결책으로서의 탈중앙화 아키텍처
SN9 프로젝트의 핵심은 전통적인 블록체인과 다른 유향 비순환 그래프(DAG) 아키텍처인 IOTA의 태글(Tangle)을 활용하는 데 있습니다. 이 구조는 대량의 수수료 없는 마이크로 트랜잭션을 위해 설계되었으며, 이를 분산 기계 학습에 필요한 소규모 데이터 패킷 및 모델 업데이트의 지속적인 교환을 처리하도록 용도 변경할 수 있습니다. 이러한 방식은 옴니(Omni) 비디오 모델에서 볼 수 있듯이 구글과 같은 단일 개체가 데이터 수집부터 모델 출력까지 전 과정을 통제하는 중앙 집중식 모델과 극명한 대조를 이룹니다.
탈중앙화 AI 지지자들은 이것이 데이터 보안 및 거버넌스 개선을 목표로 하는 프레임워크에서 강조된 아키텍처 문제를 직접적으로 해결한다고 주장합니다. 예를 들어, Fiduciary Commons 프레임워크는 중앙 집중식, 집계형, 보유 중심의 데이터 아키텍처가 근본적인 문제라고 주장합니다. 용도별로 데이터를 기능적으로 분리할 수 있는 IOTA 기반 시스템은 '용도 격리형 데이터베이스' 개념과 일치합니다. 시스템 한 부분의 침해로 인해 전체 데이터 세트가 노출되지 않으므로, 단일 거대 데이터 저장소와 비교할 때 보안 계산법이 근본적으로 바뀝니다.
시장 영향 및 AI 거버넌스의 미래
SN9 프로젝트는 아직 초기 단계에 있지만, IOTA 생태계에 미칠 잠재적 영향은 투자자와 개발자들의 주요 관심사입니다. 프로토콜이 이러한 까다로운 애플리케이션에 대해 충분한 확장성과 보안을 입증할 수 있다면, 거대 기술 기업이 보유한 AI 학습 독점에 대한 탈중앙화 대안을 제공함으로써 IOTA 토큰에 상당한 가치를 가져올 수 있습니다.
이러한 발전은 투명하고 책임 있는 AI 시스템에 대한 증가하는 수요와도 연결됩니다. 정부와 기업이 중요한 결정을 내리는 AI 시스템을 관리하는 방법을 고심함에 따라 아키텍처 선택이 매우 중요해졌습니다. 정부 AI를 위한 GAAFA 법안에서 제안된 것처럼 의사 결정 로직을 감사할 수 있고 데이터 소유권이 집중되지 않은 시스템이 선호되는 모델이 될 수 있습니다. SN9의 IOTA 아키텍처 활용은 단순한 정책에서 정책과 기술적으로 강제된 아키텍처의 결합으로 초점을 이동시켜 그러한 시스템이 어떻게 구축될 수 있는지에 대한 실질적이고 초기적인 예를 제공합니다.
이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.
