목차

1. AI 에이전트 시대의 도래와 deAIOS의 등장
1-1. 인간처럼 사고하고 행동하는 AI 에이전트의 부상
1-2. AI 인프라의 한계를 넘기 위한 deAIOS의 등장

2. 0G의 deAIOS, AI와 크립토를 위한 탈중앙 AI 운영체제
2-1. 0G 체인과 컴퓨트 네트워크를 통한 확장성 확보와 단일 지점 실패 해결
2-2. 0G 스토리지와 데이터 가용성(DA) 계층으로 빅데이터 처리를 안전하게
2-3. 서비스 마켓플레이스와 얼라인먼트 노드로 구축하는 탈중앙 경제 구조
2-4. ERC-7857: AI 에이전트를 위한 표준 정립
2-5. deAIOS 위에서 0G 토큰의 역할

3. 탈중앙 AI 운영체제 위에 성장 중인 AI와 크립토 생태계
3-1. AI 에이전트 내러티브를 공고히 하기 위한 전략적 행보
3-2. 블록체인 네트워크의 기술적 우수성을 확보하기 위한 동맹  

4. 0G가 나아가야 할 길
4-1. AI 에이전트가 deAIOS를 혁신하고, deAIOS가 AI 에이전트를 부스팅한다
4-2. 다가올 DeFAI 시장의 개화, 0G가 선점할 수 있어야
4-3. 0G의 현실적인 과제들

5. 맺으며

1. AI 에이전트 시대의 도래와 deAIOS의 등장

1-1. 인간처럼 사고하고 행동하는 AI 에이전트의 부상

최근 몇 년간 생성형 AI 기술이 비약적으로 발전하면서, AI가 인간의 언어를 이해하고 창작하는 능력이 크게 향상되었다. OpenAI의 ChatGPT는 출시 6주 만에 월간 1억 명의 사용자에 도달하여 역사상 가장 빠르게 성장한 애플리케이션으로 기록되었고, GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 복잡한 문제 해결과 코드 생성까지 가능해져 AI 활용 범위를 폭넓게 확장시켰다. 이와 함께 다양한 형태의 데이터를 입력 받아 요청 사항에 맞는 결과물을 내는 대규모 멀티모달 모델(LMM, Large Multimodal Model)이 급속하게 발전함에 따라, LMM을 두뇌로 사용하고 여러 도구를 조합하여 자율적으로 임무를 수행하는 AI 에이전트 기술이 각광받고 있다.

실제로 지난 1월 CES 행사에서 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 AI 에이전트 시대의 도래를 공식 선언했으며, 실시간 추론과 유동적인 자원 할당을 통해 사용자의 다양한 요구에 맞춤형 솔루션을 제공하는 AI 에이전트가 미래 혁신의 핵심임을 강조했다. 이러한 흐름에 힘입어, 향후 AI 산업은 AI 에이전트 기술의 발전을 촉진하고 이를 실제 서비스에 적용하는 데 막대한 자원과 역량을 집중할 것으로 예상된다.

1-2. AI 인프라의 한계를 넘기 위한 deAIOS의 등장

그러나 이러한 AI 에이전트 시대의 도래 이면에는, AI 인프라의 중앙집중화가 불러올 우려도 커지고 있다. 거대 언어 모델이나 AI 서비스의 개발·배포가 소수 빅테크 기업에 집중될 경우 다음과 같은 문제점이 발생할 수 있기 때문이다:

• 1) 병목 현상과 단일 지점 실패 문제
• 2) 빅데이터 저장소 부족 및 불투명성 문제
• 3) 빅테크의 수익 독점에 따른 생태계 왜곡

이에 대해 탈중앙 AI 인프라를 개발 중에 있는 0G Labs의 공동설립자 Michael Heinrich는 “AI가 소수 기업에 의해 통제되고 있으며, 우리는 이들이 AI를 인간의 가치에 맞게 운영해주길 기대하지만, 만약 실패한다면 위험이 크다”고 지적했다. 이러한 중앙 집중형 AI 구조의 문제점을 해결하기 위해, 그간 탈중앙화 방식의 AI 인프라를 구축하려는 시도가 다양하게 이뤄져 왔다. 예를 들어 DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Network)은 개인의 유휴 데이터 저장 공간이나 GPU 파워 등을 거래할 수 있는 시장을 만들었고, 탈중앙 데이터 마켓플레이스는 특정 도메인 데이터를 사고팔거나, 필요한 경우 데이터 정리 작업 인력을 매칭해주는 역할을 수행한다. 더 나아가 탈중앙 AI 모델 학습(Decentralized Training) 프로젝트들도 등장했는데, 이는 주로 대규모 언어 모델보다는 특정 목적에 특화된 소규모 AI 모델 개발에 초점을 맞추고 있다.

하지만 이러한 탈중앙 인프라 구성 요소들이 각각 따로 동작하다 보니, 실제로 AI 에이전트와 AI 모델이 원활하게 작동하기 위해 필요한 자원과 데이터가 한데 모이지 않는 한계가 존재한다. 다시 말해, 각각의 DePIN, 탈중앙 데이터 마켓플레이스, 탈중앙 모델 학습 등은 부분적으로 뛰어난 가치 제안을 갖지만, 이를 통합된 생태계 안에서 “데이터 수집 → 모델 학습 → 추론 → 결과 배포” 과정을 유연하게 수행하기에는 부족함이 있었다.

이러한 문제를 해결하고, 진정한 탈중앙 AI 에이전트 시대를 열기 위해서는 상호 운용성(Interoperability)과 안전성(Security)을 보장하는 통합된 OS 레이어가 필요하다. 이를 위해 0G Labs는 세계 최초의 탈중앙 AI 운영체제(deAIOS, decentralized AI Operating System)를 구축하고 있다. deAIOS는 기존의 탈중앙 인프라들을 하나의 통합된 체계로 엮어, AI 에이전트가 필요로 하는 물리적 자원, 데이터, 도구들을 원활하게 연결해주고, Web3 기반의 투명한 보상 체계를 통해 생태계 기여자 모두가 공정한 인센티브를 받을 수 있도록 설계되었다. 0G의 deAIOS는 AI 에이전트 시대에 필요한 가장 포괄적이고 유연한 인프라를 제공함으로써 탈중앙 AI 생태계의 발전을 앞당기고, 동시에 중앙집중형 인프라가 가진 문제들을 극복하고자 한다. 그렇기에 0G는 탈중앙 AI 인프라에 새로운 패러다임을 제시함으로써 시장의 많은 관심과 기대를 불러일으키고 있다.

2. 0G의 deAIOS, AI와 크립토를 위한 탈중앙 AI 운영체제

0G deAIOS는 AI의 탈중앙화와 민주화를 목표로 하며, 이를 위해 현시점 기준 다음과 같은 여섯 가지 핵심 요소를 개발 중에 있다.

• 1) 0G 체인: 모듈식 확장 구조를 통해 고성능 AI 및 온체인 게이밍을 지원하는 최적화된 블록체인.
• 2) 0G 컴퓨트 네트워크: AI 모델 연산에 필요한 자원을 탈중앙화 방식으로 매칭·관리하는 분산 컴퓨팅 프레임워크
• 3) 0G 스토리지: AI 모델 학습과 추론에 필요한 대규모 데이터를 저장·분산하기 위한 탈중앙 스토리지 네트워크
• 4) 0G 데이터 가용성(DA) 계층: 무한 확장이 가능하도록 설계된 데이터 가용성 레이어.
• 5) 0G 서비스 마켓플레이스: 분산형 AI 경제를 촉진하기 위해 구축된 AI 서비스의 등록, 호스팅, 소비를 위한 종합 플랫폼
• 6) 0G 얼라인먼트 노드: 스토리지·DA·연산 서비스 노드 등 생태계 참여자들을 모니터링하며 AI 무결성을 검증·감시하는 커뮤니티 주도의 검증 노드

기존 Web2 인프라에서는 AI 애플리케이션이 AWS와 구글, 마이크로소프트 등 중앙화된 클라우드에 종속될 수밖에 없었지만, 0G는 탈중앙화된 Web3 환경에서 AI 서비스의 완전한 온체인 운영이 가능하도록 지원한다.

2-1. 0G 체인과 컴퓨트 네트워크를 통한 확장성 확보와 단일 지점 실패 해결

0G 체인은 레이어1 블록체인으로서, Cosmos SDK를 기반으로 구축되었지만, 이더민트(Ethermint) 방식을 사용해 이더리움 가상머신(EVM)과 완전히 호환되도록 설계되었다. 이를 통해 0G 체인은 기존 이더리움 생태계에서 활용되는 Solidity 등의 스마트 컨트랙트 언어와 개발 도구를 그대로 쓸 수 있어, Web3 프로젝트나 기존 DApp을 별도의 재개발 없이 이식할 수 있다. 게다가 Axelar 등 상호운용성(interoperability) 프로토콜과의 파트너십을 통해 비(非) EVM 체인과도 연결 가능성을 확보함으로써, 보다 폭넓은 멀티체인 환경을 지향한다.

0G 체인: deAIOS의 근간의 되는 블록체인 네트워크

0G Labs가 궁극적으로 추구하는 목표는, AI 에이전트가 생성·처리하는 방대한 데이터와 복잡한 연산을 충분히 감당할 수 있는 수준의 수평적 확장을 달성하는 것이다. 이를 위해 0G 체인은 모듈형 멀티체인 구조를 채택하고 있으며, 현재는 Cosmos SDK 기반의 단일 체인으로 운용 중이지만, 향후 자체적인 합의 메커니즘을 토대로 여러 병렬 체인을 유연하게 추가해 확장성을 선형적으로 높일 계획이다.

0G가 공개한 기술 설명에 따르면, 이러한 확장 전략은 공유 지분 모델(shared staking)을 통해 가능해진다. 추가로 도입되는 각 체인은 독립적인 노드 세트를 사용해 합의를 수행하지만, 해당 노드 운영자들은 이더리움 메인넷에 스테이킹된 0G 토큰 지분을 위임받아 블록 생성·검증에 참여한다. 이는 아이겐레이어(EigenLayer)와 유사한 보안 공유(security sharing) 개념과 비슷하지만, 0G 체인의 자체적인 합의 메커니즘 하에 구현될 예정으로, 어느 한 체인에서 문제가 생기면 메인넷에 예치된 토큰이 슬래싱(slash)될 위험이 있어 보안 수준을 이더리움 메인넷과 유사한 수준으로 유지하도록 설계되었다.

출처: 0G 블로그

이 구조 덕분에 0G 체인은 필요에 따라 병렬 체인을 계속 추가해 사실상 무한대의 확장성을 구현하겠다는 목표를 내세웠다. 이와 같은 기술이 실제 상용화까지 이어진다면 AI 모델 학습이나 온체인 추론, 대규모 데이터 분석 등에서 발생할 수 있는 병목 현상을 획기적으로 줄여주는 강점으로 평가된다.

한편, 0G 체인은 여러 크로스체인 프로토콜과 협력해 유니-체인(Uni-Chain) 아키텍처를 개발함으로써, 다양한 L1/L2 프로젝트 및 Web3 서비스들과 원활히 연결될 수 있는 상호운용성 레이어를 지원할 예정이다. 이는 단순히 “이더리움과 호환”되는 수준을 넘어, AI 에이전트가 여러 체인에 분산된 데이터·기능을 호출할 때 체인 간 장벽을 허무는 역할을 한다. 과거에는 체인 간 단절로 인해 애플리케이션 통합이 어려웠지만, 0G 체인은 온체인-오프체인 경계는 물론이고 블록체인 네트워크 간 경계까지 허물어, AI 에이전트가 필요한 리소스를 한데 결합해 풍부한 응답을 만들어낼 수 있도록 돕는다.

0G 컴퓨트 네트워크, AI 모델의 추론과 학습 지원

여기에 더해, 0G Labs가 운영하는 0G 컴퓨트 네트워크는 AI 모델 학습이나 추론 시 필요한 GPU, CPU 같은 물리적 자원을 탈중앙화된 시장에서 매칭해주는 역할을 한다. 기존 클라우드 서비스(AWS, GCP 등)는 중앙 서버에 부하가 몰리면 처리 속도가 저하되거나 비용이 폭증하곤 했으나, 0G 컴퓨트 네트워크에서는 전 세계 노드가 나누어 계산을 처리할 수 있으므로, AI 에이전트의 동시적 요청에도 유연하게 대응 가능하다. 이는 비유하자면, 전 세계에 흩어져 있는 개인·기업의 GPU나 컴퓨팅 자원이 하나의 거대한 연산 풀(Pool)로 묶여 있는 셈이다.

특히, 0G 컴퓨트 네트워크는 서비스 사용에 대한 정산(settlement)을 스마트 컨트랙트 기반으로 자동화하여, 서비스 제공자와 사용자가 신뢰할 수 있는 방식으로 연산 자원을 거래할 수 있도록 설계되었다. 사용자는 AI 서비스를 요청할 때 스마트 컨트랙트에 일정 금액을 예치(staking)한 후, 요청 데이터를 서비스 제공자에게 전달한다. 제공자는 요청을 수행한 후, 실제 연산이 정상적으로 수행되었음을 ZK-Proof(Zero-Knowledge Proof) 형태로 검증하여 제출하며, 이 증명이 통과하면 스마트 컨트랙트가 자동으로 정산을 진행한다.

0G 체인은 단순한 “EVM 호환 레이어1”을 넘어, 궁극적으로는 모듈형 멀티체인과 공유 지분 모델을 통해 AI 워크로드(AI 모델의 학습과 추론에 필요한 연산 작업)가 요구하는 무한 확장을 추구하는 탈중앙 인프라로 자리매김하는 것이 목표다. 여기에 탈중앙 컴퓨트 네트워크가 결합되면, 기존 중앙화 클라우드에서 해결하기 어려웠던 신뢰도·투명성·검열 저항·비용 효율성을 대폭 끌어올릴 수 있을 것으로 기대된다. 이는 deAIOS가 추구하는 “온체인 AWS”라는 비전을 실현하는 핵심 동력이 되며, AI 에이전트가 방대한 데이터와 연산을 자유롭게 활용하면서도 합리적인 비용과 완전한 투명성을 보장받는 미래를 앞당기는 기반이 될 것이다.

다만, 0G가 실제로 여러 병렬 체인을 운영할 때 검증인 보상 구조와 슬래싱 규정이 얼마나 실효성 있게 작동할지가 관건이다. 또한 탈중앙 컴퓨트 네트워크가 이론상으로는 전 세계 GPU를 모을 수 있어도, 현재 빅테크가 다수의 GPU를 수급해가고 있다는 점을 고려하면 AI 학습에 필요한 컴퓨팅 파워가 충분하지 않을 수 있다. 현재 AI를 선도하고 있는 기존 중앙화 클라우드와 경쟁하기 위해서는 충분한 노드 참여와 안정적 서비스 품질이 뒷받침될 필요가 있다.

2-2. 0G 스토리지와 데이터 가용성(DA)으로 빅데이터 처리를 안전하게

AI 에이전트가 온·오프체인을 넘나들며 복합적인 의사결정을 수행하기 위해서는, 연산 자원만큼이나 방대한 데이터에 대한 빠르고 안전한 접근이 필수적이다. 그러나 기존 중앙화 클라우드(AWS, Azure 등)를 활용하면 고용량 데이터를 올릴 때 비용이 증가하고 보안 리스크가 발생하며, 지역·정책에 따라 데이터 접근 자체가 제한될 소지도 있다.

0G Labs는 이러한 문제를 해결하기 위해, 0G 스토리지(Storage)와 데이터 가용성(Data Availability, 이하 DA) 계층을 구축하여 탈중앙화된 데이터 인프라를 구축하고 있다. 이는 앞서 소개한 0G 컴퓨트 네트워크가 연산 자원을 효율적으로 관리해주는 것과 맥락을 같이하며, 데이터를 저장·공급하는 측면에서도 중앙화 클라우드의 한계를 극복하는 핵심 축이다.

0G 스토리지: 빅데이터는 저장도 문제지만 검색과 접근도 빨라야

출처: 0G 블로그

0G 스토리지는 AI 모델, 학습 데이터, 사용자 데이터 등 대규모 파일을 조각 단위로 분산 저장해 단일 지점 실패(Single Point of Failure) 문제를 근본적으로 해소하는 것이 목표다. 예를 들어 10TB짜리 데이터세트를 업로드하면, 원본은 여러 스토리지 노드에 쪼개져 보관되므로 일부 노드에 장애가 발생하더라도 전체 데이터의 복원이 유리하다.

0G 스토리지는 PoRA(Proof of Random Access)라는 독특한 합의 방식을 통해 불량 노드를 걸러내고, 네트워크가 항상 데이터를 온전히 유지하도록 유도한다. 무작위로 선정된 스토리지 노드가 요청받은 데이터 조각을 즉시 제공할 수 있어야만 보상을 받을 수 있기 때문에, 단순히 “저장만 해놓고 응답하지 않는” 노드는 자연스럽게 도태된다. 또한 0G 스토리지는 이중 레인(Dual-Lane) 구조를 도입하여 데이터 검증과 대용량 전송을 분리 운영함으로써, AI 에이전트가 필요한 정보에 빠르게 접근할 수 있도록 최적화했다.

이로써 AI 모델의 파라미터나 거대 텍스트·이미지 데이터세트를 0G 스토리지에 올려두면, 중앙화 서버에 의존하지 않고도 전 세계 노드들이 분산·복제하여 안전하게 관리해준다. 비용 역시 탈중앙 마켓플레이스에서 노드들이 경쟁적으로 스토리지 가격을 책정함에 따라, 장기적으로 기존 중앙화 클라우드 대비 저렴해질 가능성도 무시할 수 없다.

0G 데이터 가용성(DA) 계층: 데이터 인프라의 정수

출처: 0G 블로그

데이터를 아무리 안정적으로 저장해두어도, “이 데이터가 지금도 제대로 보관 중인지, 필요한 순간에 정말 접근 가능한지”를 보장하지 못한다면 의미가 없다. 이에 0G Labs는 블록체인 기술에 기반한 데이터 가용성(DA) 노드를 운영해, 네트워크 전체의 데이터 접근 가능성을 주기적으로 확인하고 그 결과를 0G 체인에 기록한다.

DA 노드는 VRF(Verifiable Randaom Function)을 통해 무작위 검증을 수행하면서 특정 스토리지 노드가 “정말 해당 데이터 조각을 가지고 있는지”를 끊임없이 체크하고, 이상이 발견되면 즉시 체인에 보고한다. 덕분에 AI 에이전트 입장에서는 “필요한 데이터가 언제든지 온전한 형태로 대기 중”이라는 점을 보증받을 수 있어, 실시간 추론이나 빅데이터 분석을 진행할 때 데이터 검증 과정을 최소화할 수 있다.

또한 0G DA 계층은 여러 개의 데이터 가용성 네트워크를 유연하게 확장할 수 있도록 설계되어, AI 에이전트가 초거대 연산을 수행하거나 동시 요청량이 폭발적으로 늘어나는 상황에서도 안정적으로 대응할 수 있다. 이는 단순 분산 저장(IPFS 등) 방식 대비 훨씬 강력한 온체인-오프체인 연동 구조를 제공하므로, 대규모 데이터세트를 다루는 AI 모델들이 원활하게 동작하는 핵심 발판이 된다. 이미 0G Labs는 Arbitrum, Optimism과 같은 이더리움 롤업 프로젝트와 협력하여 0G DA를 롤업의 데이터 공급원으로 활용하는 방안을 모색하고 있고, 다수의 확장형 dApp체인들이 0G의 고속 데이터 가용성 기능에 주목하고 있다.

결국 0G 스토리지와 0G DA는 기존 클라우드가 해결하지 못했던 병목, 보안, 그리고 비용 문제를 분산 네트워크 방식으로 근본적으로 해결하고자 하는 새로운 접근이라 할 수 있다. 물론 대규모 데이터를 처리할 때, 모든 GPU 자원을 한곳에 모으는 클라우드 데이터센터가 더 높은 성능과 효율성을 낼 수 있다는 사실은 부정할 수 없다. 그러나 챗GPT가 종종 접속 불가 상태가 되는 사례에서 보듯이, 특정 시점에 전 세계 사용자가 몰리면 병목 현상이 발생하여 단일 지점이 마비되는 일이 벌어진다. 이 경우 서비스가 중앙화되어 있을수록 병목 현상이 심화되고, 이에 대응하기 위한 추가 자원 투입이나 비용 상승이 불가피하다.

반면 0G 스토리지와 0G DA 같은 분산 구조에서는 여러 노드가 병렬로 대규모 데이터를 저장·전송·검증하므로, 단일 서버나 데이터센터가 과부하에 빠져도 전체 서비스가 즉시 마비되지 않는다. 이는 서버 과부하가 곧바로 서비스 전체 장애로 이어지는 중앙화 모델과 달리, 여러 노드 간 부하 분산을 통해 병목 지점을 줄이고, 특정 노드가 장애를 일으키더라도 나머지 노드들이 서비스 연속성을 확보해주는 방식이다. 그러나 실제 대규모 트래픽 상황에서 노드 간 통신 지연이나 데이터 파편화로 인한 성능 저하가 발생할 가능성을 배제할 수는 없다. 또한 비용 측면에서 중앙화 클라우드를 능가하려면, 충분히 많은 노드 참여와 치열한 가격 경쟁이 필수적으로 일어나야 할 것으로 보인다.

2-3. 서비스 마켓플레이스와 얼라인먼트 노드로 구축하는 탈중앙 경제 구조 

0G 서비스 마켓플레이스: 탈중앙 AI 서비스의 허브

0G 서비스 마켓플레이스는 AI 모델·서비스를 탈중앙 방식으로 거래·활용할 수 있도록 지원하는 핵심 플랫폼이다. 이곳에서 서비스 공급자는 자신이 보유한 AI 모델(추론용, 데이터 처리용, 파인튜닝용 등)을 등록하고, 사용 요건과 동적 가격(모델 복잡도·리소스 수요·검증 옵션 등에 따라 변동)을 스마트 컨트랙트에 명시한다. 사용자인 개발자나 DApp 운영자는 필요한 서비스를 선택해 토큰을 지불하고, 공급자가 연산을 실행한 뒤 영지식 증명(zk-Proof) 등 검증 옵션을 통해 결과물을 제출하면 자동으로 대금이 정산된다. 만약 검증에 실패할 경우 결제가 취소되어 이용자를 보호하는 식으로, 신뢰가 보장된 거래 환경이 마련된다.

출처: 0G 독스

현재 마켓플레이스의 주요 초점은 AI 추론(inference) 서비스지만, 실제로는 데이터 전처리, 파인튜닝(fine-tuning) 등 다양한 형태의 AI 작업까지 포괄한다. 공급자는 GPU 검증(예: NVIDIA 사양 진위 여부 확인)과 브로커 세팅을 거친 뒤, 본인의 AI 모델을 마켓플레이스에 등록한다. 이 과정에서 모델 종류, 검증 방식(OPML, TeeML, ZKML 등), 가격 정책 등을 세부적으로 설정할 수 있다. 향후에는 ERC-7857 같은 전용 NFT 표준을 통해 AI 에이전트 자체를 NFT화할 계획으로, 에이전트가 가진 매개변수와 상태 데이터를 안전하게 소유·양도할 수 있게 된다. 이렇게 되면 개인 개발자나 중소 팀도 자신이 만든 특화 모델을 온체인 시장에 자유롭게 출시하고, 블록체인을 통해 투명한 정산을 진행할 수 있다.

또한 최근 대규모 언어 모델(LLM)이 빠르게 일상화되어, AI 이용 비용이 계속 감소하고 있다는 점도 0G 마켓플레이스에 유리하게 작용한다. 모델이 저렴해지면 더 많은 공급자가 참여해 다양한 특화 모델을 선보이고, 수요자는 활발한 가격 경쟁을 통해 필요한 서비스를 합리적으로 선택할 수 있기 때문이다. 예컨대 딥시크(DeepSeek) 등의 사례처럼, 시간이 지날수록 AI 모델 운영 비용이 낮아지면, 0G 마켓플레이스가 개방된 AI 경제의 핵심 허브로 자리 잡을 가능성이 커진다. 아울러 모델 가중치·추론 결과·결제 내역 등은 온체인에서 관리돼, 탈중앙화 클라우드의 장점을 극대화하며 글로벌 범위로 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 주고받을 수 있게 될 것으로 기대된다.

얼라인먼트 노드: 0G 커뮤니티 주도의 검증 노드

출처: Dune

이처럼 다양한 노드와 AI 모델·에이전트가 교류하는 0G 생태계에서, 0G는 커뮤니티가 직접 검증에 참여할 수 있는 얼라인먼트 노드(Alignment Node)를 도입했다. 얼라인먼트 노드는 deAIOS 인프라 전반에서 중요한 감시·조율 장치로, 저장 노드의 데이터 유지 상태나 DA 노드의 합의 과정, 연산 노드가 제출한 결과물의 진위 등을 실시간 점검한다. 또한 악의적 데이터 투입으로 인한 모델 성능 저하(모델 드리프트)나 에이전트 오류를 모니터링해, 잘못된 학습이나 악성 행위를 사전에 차단한다.

0G Labs는 2024년 말 얼라인먼트 노드 라이선스 NFT 세일을 진행했다. 공식 블로그 발표 기준, 80,000개 이상의 노드 라이선스가 판매되어 약 2천 8백만 달러(한화 약 408억원)가 조달되었으며, 이를 통해 확보된 자금은 탈중앙 AI 운영체제(deAIOS) 확장·고도화에 투입될 예정이다. 라이선스 구매자는 얼라인먼트 노드를 가동하여 네트워크 보안·무결성을 유지하고, 주기적으로 토큰 보상을 받는다. 해당 라이선스 NFT는 양도에 일정 기간 제한을 두어 투기 목적이 아닌 실제 운영 의사가 있는 사용자들이 우선 참여하도록 설계된 점이 특징이다.

이렇게 마련된 얼라인먼트 노드와 0G 서비스 마켓플레이스가 결합됨으로써, AI 모델·에이전트 공급자와 이용자 간에 탈중앙 경제 구조가 형성된다. 마켓플레이스는 자율적이고 투명한 거래를 이끌고, 얼라인먼트 노드는 AI 서비스 품질과 데이터 무결성을 보증한다. 결과적으로, 소수 기업이 AI를 독점·배포하던 시대에서 벗어나, 개인이나 중소 팀도 글로벌 시장에 자신들의 AI 서비스를 선보이고 공정한 보상을 얻을 수 있는 기반이 마련된다. 다만, 향후에도 장기적 인센티브 설계가 얼마나 안정적으로 이어지느냐가 관건이어서, 0G Labs가 노드 운영 리워드를 어떻게 지속적으로 조정·관리해 나갈지에 대한 관심도 커지고 있다.

2-4. ERC-7857: AI 에이전트를 위한 표준 정립

0G는 AI 에이전트를 온체인에서 안전하게 소유·활용하기 위해, 기존 NFT 표준(ERC-721, ERC-1155 등)과는 다른 새로운 형태의 표준(프로토콜)이 필요하다고 보고 있다. AI 에이전트는 끊임없이 학습되고, 내부에 민감한 모델 파라미터나 독점 데이터를 포함하기 때문이다. 이에 0G Labs는 ERC-7857이라는 NFT 표준을 제시해, AI 에이전트가 가진 동적이고 민감한 정보를 암호화하면서도, 탈중앙화된 거래와 소유권 이전을 지원하고자 한다.

출처: 0G 블로그

제안된 ERC-7857은 AI 에이전트를 iNFT(Intelligent NFT) 형태로 표현하는 데 초점을 맞춘다. 기존 NFT 표준(ERC-721, ERC-1155 등)은 주로 정적인 메타데이터를 외부에 저장하는 방식을 채택해 왔기에, 지속적으로 학습하고 변화를 축적하는 AI 에이전트에는 적합하지 않았다. ERC-7857은 AI 모델, 가중치, 메모리 등 핵심 정보를 온체인에서 관리할 수 있도록 설계하면서, 이를 안전하게 암호화하고 소유권 이전 시 검증 가능하게 처리하는 방식을 채택했다.

이 표준에서는 에이전트의 지적 자산(예: 훈련된 AI 모델, 상태 데이터, 운영 로그)을 동적 메타데이터로 간주하고, 이를 암호화된 형태로 저장한 뒤 지속적으로 해시(commitment)를 갱신하도록 한다. 이렇게 하면 AI 에이전트가 학습·변화해도, 블록체인 상에서 해당 변화를 추적하고 검증할 수 있으며, 새 소유자는 정상적인 절차를 통해 암호화 키를 받아 에이전트를 온전히 활용할 수 있다. 결국 ERC-7857은 AI 모델이라는 고유 자산을 NFT로 구현하는 데 필요한 프라이버시·보안·동적 기능을 모두 포함한, 고도화된 NFT 표준이라 할 수 있다.

이처럼 ERC-7857 도입을 통해, AI 에이전트는 이제 단순한 소프트웨어가 아닌 온체인 자산으로 자리매김하게 된다. 소유자는 자신이 직접 학습시키고 육성한 AI 에이전트를 iNFT로 만들어 부가가치를 창출할 수 있고, 구매자는 검증된 모델을 곧바로 활용하면서도 원본 데이터의 보안과 완전성을 스마트 컨트랙트로 보장받는다. 더 나아가 AI 에이전트를 합성·협업해 새로운 기능을 갖춘 모델을 생성하거나, 기업이 특정 업무용 에이전트를 안전하게 다른 부서나 파트너사에 이전할 때에도 데이터 주권을 지키며 자산을 교류할 수 있다.

결국 ERC-7857 표준은 0G Labs가 제안한 탈중앙화 AI 운영체제(deAIOS)의 핵심 퍼즐 조각으로, AI 모델이 디지털 자산으로 활용될 수 있는 체계를 마련한다. 이는 AI와 블록체인이 결합해 만들어낼 수 있는 새로운 경제적·기술적 지평을 열어주며, 개인 개발자부터 대기업에 이르는 다양한 주체가 탈중앙화 인프라 위에서 AI 에이전트의 잠재력을 극대화할 수 있도록 돕는다.

2-5. deAIOS 위에서 0G 토큰의 역할

0G는 데이터 가용성(DA) 계층과 분산 스토리지를 무한 확장 가능한 형태로 운영하기 위해, 네트워크 노드들이 프로토콜에 맞춰 행동하도록 경제적 인센티브를 설계했다. 여기서 0G 토큰은 노드 스테이킹, 데이터 업로드·조회 비용, AI 모델 접근 권한, 그리고 거버넌스 참여 등 생태계 전반의 기축 자산으로 기능한다.

AI 에이전트나 고성능 DApp이 0G 인프라를 통해 대규모 데이터를 저장·분석·추론하려면, 0G 토큰을 노드 운영자들에게 지불해야 한다. 네트워크 검증 및 데이터 무결성 검사를 수행하는 스토리지 노드와 DA 노드는 노드 운영에 필요한 일정량의 0G 토큰을 스테이킹하고, 주기적인 검증(랜덤 챌린지)에 통과해야만 보상을 받을 수 있다. 만약 데이터를 제대로 유지하지 않거나 합의를 교란하려 하면, 벌칙(슬래시)을 당해 스테이킹한 토큰을 잃게 되므로, 신뢰 기반 없이도 안정적인 서비스가 유지된다.

이런 구조는 탈중앙화 시장에서 노드들이 자발적으로 경쟁하도록 유도하고, 이용자는 합리적인 비용으로 분산 인프라를 활용할 수 있게 만든다. 특히, 0G 토큰은 AI 모델을 온체인에 게시하거나, 0G 데이터 가용성(DA) 레이어를 통해 Layer2나 Layer3 프로젝트에서 생성된 대용량 데이터를 싣는 데도 사용된다. 이로써 AI 모델 학습·추론 과정 전반이 블록체인으로 투명하게 기록되며, 개발자들은 기존 중앙화 클라우드보다 비용 효율적이고 검증 가능한 방식으로 대규모 연산을 수행할 수 있다.

다만 0G Labs가 2024년 발표한 초기 구상은 실제 프로덕트와 서비스가 완성됨에 따라 상세한 토크노믹스는 달라질 수 있다. 예컨대 0G 토큰의 분배 방식이나 구체적인 스테이킹 모델은, 테스트넷 결과, 토크노믹스, 그리고 파트너십 상황에 따라 변경될 여지가 있다. 그러나 궁극적으로 0G 토큰이 탈중앙 AI 운영체제(deAIOS) 전반에서 유동성과 경제적 유인을 제공하며, AI 모델 학습·추론·데이터 관리에 필요한 기축 자산 역할을 맡는다는 큰 그림에는 변함이 없을 것으로 보인다.

3. 탈중앙 AI 운영체제 위에 성장 중인 AI와 크립토 생태계

출처: 0G 블로그

탈중앙 AI 운영체제(deAIOS)를 개발 중인 0G Labs는 앞서 살펴본 0G 체인, 0G 컴퓨트 네트워크, 0G 스토리지, DA 등을 통해 온체인 AI 시대를 열겠다는 목표를 향해 달려가고 있다. 이를 위해 0G는 단순히 기술적 인프라를 제공하는 데 그치지 않고, AI 에이전트 내러티브를 공고히 하기 위한 행보를 지속하면서, 기존 블록체인 네트워크와의 협력·동맹을 통한 기술적 우수성 확보에도 주력하고 있다.

3-1. AI 에이전트 내러티브를 공고히 하기 위한 전략적 행보

서론에서 얘기하였 듯, 크립토 업계는 물론 글로벌 IT 시장에서도 AI 에이전트가 떠오르는 차세대 트렌드로 각광받고 있다. 이러한 AI 에이전트 내러티브를 블록체인 생태계에서도 정착시키기 위해, 0G는 다양한 전략적 행보를 펼치고 있다.

우선, 파트너십 측면에서 0G는 여러 AI 전문 프로젝트와 협력해 온체인 AI 에이전트를 구현하고 있다. 예컨대 Talus와의 협력을 통해 AI 모델과 데이터셋을 0G 스토리지 위에 안전하게 보관·배포함으로써, 지연(레이턴시)을 최소화한 AI 에이전트를 운영할 수 있는 환경을 조성하였다. 또 다른 사례로 Theoriq와의 협업은, 다중 AI 에이전트들이 특정 업무를 협업하거나 유저 요청에 맞게 자동화된 행동을 수행할 수 있는 탈중앙 AI 허브를 구축하는 데 초점을 맞추고 있다. 이는 기존 중앙화 클라우드에 비해 보안·투명성을 한층 높여주므로, AI 에이전트 내러티브를 더욱 탄탄히 해주는 기반이 된다.

이뿐만 아니라, AI 특화 프로토콜이나 탈중앙 컴퓨팅 프로젝트(예: ORA, Spheron, ionet등)와의 협업을 통해, GPU/CPU 연산 자원을 전 세계 노드로부터 조달해 AI 에이전트 추론을 분산 환경에서 가능케 하는 그림을 그리고 있다. 이것은 0G가 AI 서비스에 특화된 풀 스택 블록체인 인프라로 발전하고 있음을 보여주는 대표적인 예시다. 기존 체인들이 단순히 “합의와 트랜잭션 수행”에만 초점을 뒀다면, 0G는 AI와 관련된 대량 연산, 방대한 데이터 저장, 무한 확장 DA 등을 모두 통합해, 온체인 AI라는 차별성을 한층 더 강조한다.

3-2. 블록체인 네트워크의 기술적 우수성을 확보하기 위한 동맹

한편, 0G는 자사 블록체인 인프라(체인, 스토지, DA 레이어 등)의 기술적 우수성을 입증하기 위해, 다양한 블록체인 프로젝트와 협력을 이어가고 있다. 이것은 단순히 “AI를 위한 체인”을 넘어, 여러 L1·L2 생태계가 0G의 데이터 가용성(DA) 솔루션과 스토리지 레인, 연산 네트워크 등을 활용해 상호 시너지를 낼 수 있도록 지원한다는 점에서 의미가 크다.

실제로, 0G는 Polygon, Arbitrum, Fuel, Manta Network 등 유수의 L2 프로젝트와 파트너십을 맺고, 이들이 대규모 데이터를 온체인에 안전하게 보관하고 활용할 수 있는 데이터 가용성(DA) 솔루션 개발에 함께 협력하고 있다. 예컨대 Arbitrum이 0G의 DA 기능을 활용하면, 트랜잭션 데이터를 가볍게 올리면서도 언제든지 검증 가능하도록 보관할 수 있어 가스 비용과 확장성 면에서 이점이 생긴다. 또한 크로스체인 차원에서도, 0G가 탈중앙 스토리지와 DA 인프라를 제공함으로써, 다양한 체인 간 자산·정보가 안전하게 기록되고 이동되는 인터체인 데이터 교환 환경을 구축하고 있다.

결국 이러한 광범위한 동맹을 통해 0G는 단일 체인이거나 단순 AI 프로젝트라는 이미지를 넘어, 크로스체인·멀티체인 시대의 핵심 데이터·연산 레이어이자 AI 혁신 가속의 협력자 지위를 확보하고 있다. 0G가 강조하는 무한 확장 스토리지·DA 레이어는 수많은 체인·프로토콜과 연동해 온체인 AI를 구현하겠다는 야심찬 계획을 보여주며, 이는 곧 AI 및 탈중앙화 데이터가 웹3 생태계 전반의 핵심 화두로 부상했을 때 0G가 중심적 허브가 되겠다는 전략적 포석으로 해석할 수 있다.

다만 현재 파트너십 대부분이 인프라와 기술 통합에 집중되어 있다는 점은, 향후 0G 체인이 실제 유저 활동과 다양한 온체인 자산을 어떻게 활성화할지에 대한 과제로 남아 있다. AI 에이전트가 웹3 상에서 자동화된 디파이 운영, 온체인 게이밍, NFT·DAO 생태계 등 폭넓은 영역에 스며들기 위해서는, 단순한 기술 스택 이상의 사용자 경험(UX) 개선과 생태계 보완이 필수이기 때문이다. 결국 0G가 온체인 AI 인프라의 기반을 다지는 데 성공했더라도, 디파이나 온체인 엔터테인먼트 등 실질적 사용자 니즈를 충족할 만한 서비스들을 확충해야 탈중앙 AI 운영체제가 진정한 대중성을 얻을 수 있을 것이다.

• 0G의 더욱 다양한 생태계 파트너십과 정보들은 쟁글에서 만든 0G 허브에서 확인할 수 있다.

4. 0G가 나아가야할 길

4-1. AI 에이전트가 deAIOS를 혁신하고, deAIOS가 AI 에이전트를 부스팅한다

AI 에이전트는 제대로 기능하기 위해 다양한 인프라와 도구를 필요로 한다. 이러한 자원들을 유연하게 구성하고, 동시에 온체인 활동을 위한 탈중앙화 원칙을 지켜나가려면, 모듈화된 플랫폼인 deAIOS가 필수적이다. 다시 말해, deAIOS는 온체인 AI 에이전트가 필요로 하는 분산형 스토리지, 컴퓨트 파워, DA 레이어 등을 통합된 체계 하에 제공하므로, 기존 중앙화 방식과는 다른 형태로 AI 에이전트의 확장성과 투명성을 갖출 수 있는 기반을 마련해준다.

반대로 deAIOS는 경제적 유인과 탈중앙화 장치를 통해, AI 에이전트가 활발하게 활용·개발될 때 플라이휠 효과가 발생하도록 설계되어 있다. 예컨대 얼라인먼트 노드나 스토리지 노드가 늘어날수록 데이터 관리나 모델 검증이 더 견고해지며, 이는 곧 AI 에이전트가 더 안정적으로 활동할 수 있는 환경을 만든다. AI 에이전트 사용자가 늘어나면, 자연스럽게 노드 수와 유동성이 증가해 네트워크 효과가 증폭된다. 결과적으로 온체인 AI 에이전트는 deAIOS의 탈중앙 인프라를 통해 확장할 수 있고, deAIOS는 AI 에이전트가 만들어낸 트래픽·수요를 기반으로 더욱 풍부한 생태계를 구성한다.

이렇듯 온체인 AI 에이전트와 deAIOS가 상호 보완적 시너지를 일으키는 구조가, 0G가 지향하는 온체인 AI 생태계의 핵심이다. 다양한 자원과 도구를 요구하는 AI 에이전트가 탈중앙 AI OS 위에서 경제적 유인과 검증 메커니즘을 사용함으로써, 한층 더 유연하고 투명한 AI 생태계가 실현하려는 것이 0G의 비전이다.

4-2. 다가올 DeFAI 시장의 개화, 0G가 선점할 수 있어야

특히, 탈중앙 금융(DeFi)에 AI가 결합한 DeFAI(Decentralized Finance + AI) 분야의 성장은, 0G가 노리는 또 하나의 기회다. 이미 업계에서는 AI 에이전트가 자산 운용, 투자 전략, 신용평가 등을 자동화하고, 탈중앙 네트워크 위에서 투명하게 기록·검증함으로써 기존 금융보다 혁신적인 솔루션을 탄생시킬 수 있다는 기대감이 커지고 있다.

0G 입장에서는 DeFAI 생태계가 커질수록, AI 에이전트에 최적화된 분산 인프라를 갖춘 0G가 핵심 플랫폼으로 부상할 가능성이 높다. 실제로 0G는 해당 시장을 선점하기 위해, $88M 규모의 에코시스템 펀드 조성 및 DeFAI 스타트업 인큐베이팅 등을 적극 추진하고 있다. 이를 통해 0G는 AI와 크립토가 융합된 혁신적인 서비스를 대거 0G 생태계로 유입하고자 한다.

궁극적으로, DeFAI가 본격화되고 AI 에이전트가 온체인 상에서 고빈도 매매, 자율 투자, 대출, 보험 등 복잡한 금융 활동을 수행하는 시대가 오면, 0G처럼 확장 가능하고 신뢰성이 보장된 인프라가 필수적이 될 것이다. “AI 에이전트 + 온체인 금융 + 분산 스토리지/DA”라는 조합이 가져올 파급력은 아직 가늠하기조차 힘들지만, 0G는 이를 분산 인프라 차원에서 가장 체계적으로 준비하고 있다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다.

지금 까지 살펴 본 0G deAIOS는 AI와 블록체인의 결합을 완성하기 위한 가장 야심 찬 프로젝트 중 하나로 카이토 대시보드에서 1위를 차지하며 시장의 관심을 입증 하였다. 탈중앙화 AI 운영체제라는 목표 아래, AI 에이전트가 요구하는 방대한 데이터 처리와 실시간 추론, 투명한 거버넌스, 무한 확장 스토리지 등을 단일 프레임워크 안에서 구현함으로써, AI 에이전트 시대의 토대를 마련하고 있다. 이제 AI 에이전트 내러티브를 부각시키고, 글로벌 블록체인 프로젝트들과 광범위한 동맹을 맺으며, DeFAI 같은 새로운 AI 금융 영역에 적극 진출함으로써, 0G는 “크립토와 AI를 결합해 온체인 혁신을 가속하는 핵심 인프라”로 자리잡을 전망이다. 이것이 바로 0G가 제시하는 ‘탈중앙 AI OS’의 미래이며, 이미 시작된 AI 에이전트 혁명 속에서 0G가 보여줄 다음 행보가 더욱 기대를 모으고 있다.

출처: KAITO Connect

4-3. 0G의 현실적인 과제들

하지만 앞서 중간중간 언급했듯이, 0G가 당장 해결해야 할 현실적인 과제도 적지 않다.

첫째로, 고성능 AI 모델(특히 초거대 LLM) 전체를 온체인에서 직접 빌딩하기는 아직 어려우므로, 파인튜닝이나 AI 에이전트 프레임워크의 원활한 통합 지원에 우선 집중할 필요가 있다. 이 과정을 통해 적당한 규모의 컴퓨팅 자원으로도 AI 서비스가 가능하도록 만들고, 참여자(노드·개발자)를 점차 늘려야 한다.

둘째로, 온체인에서 즐길 요소가 아직 주로 인프라나 기술 스택에만 치우쳐 있어, 사용자 니즈를 만족시키는 다양한 자산·앱·디파이 등 에코시스템을 강화해야 할 과제도 남아 있다. 탈중앙 AI 운영체제라는 큰 그림이 있으려면, 실제 이용자들이 금융(DeFi), NFT, 온체인 게임 등에서 AI 에이전트를 활용할 수 있는 구체적인 서비스가 제공되어야 한다.

셋째로, 장기 인센티브 설계 또한 중요하다. 충분한 스토리지·연산 노드를 유지하면서, 얼라인먼트 노드나 검증인(validator)들에게도 지속적인 리워드를 주어야 한다. 이를 위해서는 자본 시장에서의 펀딩뿐 아니라, 스마트 컨트랙트 기반 토크노믹스와 노드 운영 정책이 치밀하게 맞물려야 한다.

5. 맺으며

0G가 제시하는 새로운 온체인 AI 시대

탈중앙 AI 운영체제라는 개념은 0G가 처음으로 전면에 내세운 혁신적인 시도라 할 수 있다. AI와 블록체인을 결합해 무한 확장 스토리지·DA, 분산 연산, 투명 거버넌스를 한데 묶는 일은 결코 쉽지 않고, 갈 길도 멀다. 이 과정에서 기술적 난관과 운영체제 역할로서의 파트너십 역량 등이 계속해서 시험대에 오를 것이다.

그럼에도 AI와 크립토가 서로를 부스팅하며 시너지를 낼 수 있다는 가능성은 점차 현실화되고 있다. 0G는 이미 3억 5천 8백만 달러(한화 약 5200억원) 이상의 자금을 조달하며 시장의 뜨거운 관심을 입증했고, DeFAI를 비롯해 AI 에이전트가 웹3 전반에 적용될 수 있는 다양한 시나리오를 제시하고 있다. 이처럼 탈중앙 AI를 위한 OS가 실제로 자리 잡는다면, 온체인 상에서의 AI 활용 방식이 근본적으로 바뀔 뿐 아니라, 크립토 산업도 새로운 전환점을 맞이할 수 있을 것이다.

0G가 제안하는 deAIOS는 중앙화된 AI 인프라의 한계를 넘어 AI와 블록체인의 결합을 완성하려는 야심 찬 프로젝트다. 앞으로 0G가 자본과 기술, 그리고 파트너십 역량을 어떻게 균형 있게 발전시켜 나가느냐에 따라, 온체인 AI 시대의 서막이 더 빠르게 열릴 수 있을 것이다. 우리는 이런 시각에서, 0G가 만들어 갈 탈중앙 AI 운영체제의 성장을 응원하며 지켜보고자 한다.