[블록미디어 이성우] 인공지능(AI)이 일상 전반에 깊숙이 스며들면서, 모델 출력이 올바른지 여부를 신뢰할 수 있는지에 대한 고민이 커지고 있다. 이러한 요구에 부응하기 위해 미라 네트워크(Mira Network)는 AI 검증 인프라를 구축하고, 무신뢰(trustless) 방식으로 모델의 출력을 검증하는 새로운 표준을 제시하고 있다. 최근 빠르게 확장하는 사용자층과 복잡해지는 모델 구조에 대응하기 위해, 미라는 아이오넷(io.net)과 협업하여 안정적이면서도 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 확보하는 데 성공했다.
# AI 검증의 핵심: 합의에 기반한 모델 출력
미라의 접근법은 간단하면서도 강력하다. 우선 텍스트나 이미지처럼 복잡한 형태의 모델 출력을 ‘이분화(binarization)’ 과정으로 변환해 ‘예/아니오’ 형태의 청크(chunks)로 나눈다. 이후 다중 LLM(대형 언어 모델)으로 구성된 검증 노드들이 해당 결과가 적절한지 각각 판별하고, 그 합의 결과가 신뢰할 만하다고 판단되어야 최종 출력이 블록체인에 기록된다.
이 시스템은 이미 수십 곳의 기업과 고객을 통해 검증되었고, 97~98%에 달하는 정확도를 확보하며 단기간에 40만 명 이상의 사용자를 유치했다. 하루에만 20만 건 이상의 AI 추론(Inference)을 처리해내고 있는 점도 인상적이다.
# 확장성 문제 해결 방식… 아이오넷의 탈중앙 컴퓨팅
사용자가 늘어나면서 미라가 직면한 가장 큰 과제는 무리한 확장으로 인해 서비스 신뢰도가 떨어지지 않도록 하는 일이었다. 기존 데이터센터와 일부 노드로 급증하는 요청량을 감당하는 것은 점차 한계가 드러났다. 특히 바이오테크, 게이밍, 디파이(DeFi) 등 각양각색의 업계에서 발생하는 AI 활용 사례가 동시에 밀려들면서, 연산 능력과 네트워크 대역폭을 적시에 확보하는 문제가 심각해졌다. 이른바 ‘허그 오브 데스(Hug of Death)’라 불리는 과부하 상태를 피하기 위해서는 기존 클라우드 인프라를 무작정 늘리는 것만으론 부족했다. 효율적인 하드웨어 구성을 찾아야 했고, 확장성이 뛰어나면서도 사용자에게는 일관된 신뢰를 제공해야 했다. 이때 미라가 꺼낸 카드가 바로 아이오넷과의 협업이다.
아이오넷은 미라의 노드 위임(Node Delegator) 프로그램의 파트너로 참여해, 탈중앙 컴퓨팅 자원을 원활히 공급해 주었다. 누구나 아이오넷 풀에 기여해 미라의 검증 노드(verifier node)를 운영할 수 있도록 지원한 것이 대표적이다. 이는 미라가 서비스 확장에 필요한 인프라를 단숨에 확보할 수 있게 했고, 사용자 수가 급격히 늘어도 안정적인 검증 환경을 유지할 수 있는 기반이 되었다.
뿐만 아니라 아이오넷이 제공한 쿠버네티스(Kubernetes) 기반 배포, 베어메탈 서버, 추론 API 엔드포인트 등을 활용해 미라는 높은 성능과 유연성을 모두 충족했다. 전 세계에 분산된 아이오넷의 GPU 클러스터는 이미지 생성, 동영상 렌더링, 자율 에이전트 등 미라가 처리해야 하는 다양한 AI 작업에 즉각적으로 대응할 수 있었다.
# 커뮤니티와 함께 만드는 지속 가능한 생태계
미라와 아이오넷의 협업 효과는 커뮤니티 차원에서도 두드러졌다. 노드 위임 프로그램을 통해 5000명 이상의 커뮤니티 회원이 미라의 검증 노드를 운용하는 데 직접 참여하게 되었고, 그 결과 미라의 기술을 지지하고 개선하는 집단 지성이 탄탄하게 형성되었다. 이처럼 분산형 컴퓨팅 기반 서비스를 확대하는 과정에서, 여러 프로젝트들이 미라의 플랫폼으로 유입되면서 생태계가 빠르게 확장됐다.
언제 어디서 폭발적인 수요가 발생할지 알 수 없는 AI 서비스 특성상, 비용 효율적이면서도 안정적인 확장 전략이 반드시 필요하다. 미라가 아이오넷과 함께 이룬 성과는 인프라와 커뮤니티, 그리고 기술적인 혁신이 한데 어우러질 때 얻게 되는 긍정적 효과를 단적으로 보여주고 있다.
앞으로도 미라와 아이오넷은 높은 확장성과 신뢰도를 갖춘 AI 환경을 만들어가는 데 있어 중추적인 역할을 할 것으로 보인다. 이미 다양한 산업 분야로 뻗어나가고 있는 AI가 정말로 올바른 결과를 낼 수 있는지에 대한 근본적인 물음에 직면한 상황에서, 이들은 합의 기반 검증과 탈중앙 컴퓨팅이라는 해답을 제시하고 있다. 이제 AI 산업은 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어, 투명하고 안정적인 인프라를 기반으로 한 ‘무신뢰(Trustless)’ 패러다임으로 도약하고 있다.
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