- 블레스 네트워크는 AI 시대의 폭발적인 컴퓨팅 수요에 대응하기 위한 새로운 분산형 인프라 솔루션이다. 현재 AI 서비스는 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 하지만, 중앙화된 클라우드 인프라만으로는 안정성, 접근성, 비용 등의 문제를 해결하기 어려운 상황이다.
- 블레스는 맥북, 데스크톱 등 일상적 디바이스의 유휴 컴퓨팅 자원을 활용하는 분산형 엣지 컴퓨팅 기술을 기반으로 한다. 자동 오케스트레이션으로 안정성을 확보하고, WASM 기반 격리 환경으로 보안을 강화하며, 기존 클라우드 대비 90% 비용 절감이 가능할 것으로 기대된다.
- 블레스는 블록체인의 탈중앙화 인프라, 개발자를 위한 효율적인 개발 환경, 일반 사용자의 고성능 컴퓨팅 접근성 향상 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 더 나아가 자율주행, 스마트시티 등 실시간 고성능 연산이 필요한 산업에서도 핵심 인프라로 자리 잡을 것으로 전망된다.
1. AI, 생산성의 시대에서 생산의 시대로
AI 기술이 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 인간의 생산성 향상(Productivity Improvement)을 위한 보조 도구에서, 이제는 스스로 가치를 창출하는 생산의 주체(Work Itself)로 도약하고 있다.특히 AI 에이전트의 등장은 이러한 변화를 더욱 가속화하고 있다.
AI 에이전트는 단순한 명령 수행을 넘어, 복합적인 상황을 이해하고 자율적으로 판단하며 고도화된 작업을 수행한다. 예를 들어, 전문 리서치 에이전트가 심층 보고서를 작성하고, 코딩 에이전트가 시니어급 개발자 수준의 프로그래밍을 수행하는 시대는 더 이상 먼 미래가 아니다.
이러한 패러다임의 전환은 산업계도 주목하고 있다. CES 2025에서 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “AI 기술이 모든 산업의 근본적인 운영 방식을 재정의하고 있다”고 강조하였으며, 앞으로 기술 혁신의 물결은 더욱 거세져 기업 운영 방식은 물론 일상생활 전반에 구조적 변화를 가져올 것으로 전망된다.
2. AI 기술의 현실적 과제: 안정성, 접근성, 그리고 비용 문제
AI 기술의 수요는 폭발적으로 증가하고 있다. 일례로, 오픈AI의 ChatGPT는 출시 단 두 달만에 월간 활성 사용자 수 (MAU) 1억 명을 달성했는데, 이는 글로벌 애플리케이션 중 가장 빠른 성장 기록이다. 이러한 성장세는 일시적 현상이 아닌 지속적인 추세로 이어지고 있다는 점을 주목할 필요가 있다.
하지만 이를 뒷받침할 인프라가 아직 충분하지 않다. AI 서비스, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 학습과 운영은 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 이에 더해 폭발적인 수요로 인한 사용자들의 동시 접속은 시스템에 과부하를 야기하는데, ChatGPT도 최근 3개월간 시스템 과부하로 서버가 빈번히 중단된 바 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 기업과 정부는 데이터 센터(Data Center) 확충에 나서고 있다. 미국의 스타게이트(Stargate) 프로젝트가 대표적 사례다. 그러나 중앙집중형 인프라만으로는 AI 서비스의 안정적인 운영을 보장하기 어렵다. AI의 일상적 활용이 빠르게 증가하면서 사용자 수가 지속적으로 늘어나고, 이에 따른 서버 부담도 가중되기 때문이다. 또한 데이터 센터에서 멀리 떨어진 사용자들은 네트워크 지연으로 인해 성능 저하를 피할 수 없다.
비용 문제 또한 AI 기술의 중요한 과제 중 하나이다. AI 모델의 학습과 운영에는 막대한 비용이 소요되며, 이는 지속 가능한 비즈니스 모델 구축을 어렵게 만든다. 한때 저렴한 가격을 앞세웠던 중국의 딥시크(Deepseek)도 최근 API 사용료를 5배 인상했으며, 오픈AI는 지속적인 적자를 기록, 외부 자금 조달에 의존하고 있는 상황이다.
중앙 집중식 인프라만으로는 이러한 근본적인 문제들을 해결하기 어렵다. 분산된 인프라를 활용한 새로운 접근법이 필요한 시점이다. 이러한 가운데 블레스 네트워크(Bless Network, 이하 블레스)가 주목할 만한 대안으로 떠오르고 있다. 블레스는 분산형 엣지 컴퓨팅(Distributed Edge Computing) 기술을 기반으로 AI 시대에 최적화된 인프라 환경을 제공한다. 이를 통해 중앙집중형 인프라의 한계를 극복하고 새로운 기술 혁신을 이끌어낼 것으로 기대를 모으고 있다.
3. 블레스 네트워크(Bless Network): AI 시대를 위한 새로운 컴퓨팅 패러다임
블레스 네트워크(이하 블레스)는 아카시 네트워크(Akashi Network), 바이낸스 리서치(Binance Research) 출신들이 설립하고, 약 800만 달러의 시드 투자를 유치한 프로젝트다. 이들은 분산형 엣지 컴퓨팅 기술을 기반으로 AI 시대에 필요한 새로운 형태의 컴퓨팅 인프라를 제시한다. 현재 솔라나 기반 테스트넷을 운영 중이며, 사용자들의 활발한 참여로 270만 개에 달하는 분산형 엣지 컴퓨팅 노드를 확보한 바 있다.
블레스의 핵심은 맥북, 데스크톱 등 일상적인 디바이스의 유휴 컴퓨팅 자원을 활용하는 것이다. 중앙 집중식 인프라 대신 커뮤니티의 컴퓨팅 자원을 활용해 AI 추론, 데이터 처리, 웹 호스팅 등 다양한 작업을 처리한다. 각 디바이스의 성능에 따라 AI 모델 학습과 같은 고성능 작업부터 간단한 처리 작업까지 적절히 배분되며, 개발자들에게는 투명하고 안정적이면서도 비용 효율적인 컴퓨팅 환경을 제공한다. 이러한 분산형 접근 방식은 필요한 모든 이에게 확장 가능하고 유연한 범용 컴퓨팅 인프라로서 기능한다.
4. 분산형 컴퓨팅 인프라를 위한 명확한 인센티브 구조
블레스는 토크노믹스 모델을 기반으로 참여자들에게 명확한 경제적 인센티브를 제공한다. 유휴 컴퓨팅 자원을 제공하는 사용자, 즉 노드 운영자는 유휴 컴퓨팅 자원 제공에 대한 보상으로 블레스 토큰을 보상받고, 서비스 사용자는 토큰으로 필요한 만큼의 컴퓨팅 자원을 구매해 활용할 수 있다.
서비스 사용자가 지불한 토큰의 90%는 노드 운영자에게 배분되며, 이 수익의 10%는 트레저리에 예치된다. 나머지 10%는 바이백 및 토큰 소각을 통해 네트워크 가치 안정화에 활용된다. 이러한 직관적이고 투명한 구조는 참여자들에게 명확한 경제적 동기를 부여하며, 네트워크의 지속적인 운영과 확장을 가능하게 한다.
이러한 분산형 컴퓨팅 인프라를 구축하기 위해서는 웹3 기반의 토크노믹스 모델이 가장 이상적인 해법이다. 기존 중앙화된 클라우드 인프라는 특정 기업이나 규제 환경에 종속될 수밖에 없으며, 자원의 배분과 운영이 폐쇄적인 시스템 안에서 이루어진다. 반면, 블레스는 토큰을 활용한 개방형 네트워크를 통해 누구나 자유롭게 참여할 수 있는 글로벌 분산형 인프라를 구축한다. 국가나 규제 환경의 제약을 받지 않고 운영될 수 있으며, 중앙화된 결제 및 정산 시스템의 한계를 넘어 컴퓨팅 자원의 자유로운 활용이 가능하다.
또한, 블레스는 전문적인 장비나 높은 기술적 이해도가 없어도 누구나 쉽게 참여할 수 있도록 설계되어 있다. 개인용 디바이스의 성능이 지속적으로 향상됨에 따라 사용자들이 보다 원활하게 네트워크에 기여할 수 있으며, 이러한 접근성은 더 많은 참여를 유도해 사용자들이 보상을 통해 지속적인 수익을 창출하는 구조로 발전할 가능성이 있다. 이러한 특성은 보편적 기본소득(Universal Basic Income, UBI) 개념으로 발전할 가능성도 내포하고 있다.
4. 블레스가 제시하는 세 가지 경쟁력: 비용, 안정성, 보안
4.1. 안정성: 자동 오케스트레이션 기반 동적 노드 관리
블레스는 자동 오케스트레이션(Automatic Orchestration)을 기반으로 실시간 네트워크 상태를 분석해 최적의 노드를 자동으로 배정하는 방식으로 안정적인 인프라를 제공한다. 이는 공유 택시 서비스 ‘우버(Uber)’와 유사하다. 기존 택시가 중앙 차고지에서 제한된 차량으로 운영되어 수요 대응에 한계가 있다면, 우버는 실시간 교통 상황과 수요를 고려해 최적의 운전자를 배정한다. 마찬가지로 블레스는 중앙화된 인프라 대신 전 세계에 분산된 사용자 디바이스를 활용, 최적의 노드 배정으로 안정적인 서비스를 보장한다.
효율적인 매칭을 위해 블레스는 워크로드의 유형, 노드 성능, 과거 성과, 현재 상태, 지리적 위치 등을 종합적으로 고려한다. 예를 들어, 장기 실행이 필요한 프로세스(Long running Process)는 안정적이고 신뢰성이 높은 노드와 매칭, 서버리스(Serverless) 함수와 같이 일시적 작업은 물리적으로 가까운 노드와 매칭해 빠르게 실행한다.
이 과정에서 시뮬레이션 기반 평가(Simulated Annealing Evaluation)를 통해 노드의 응답 시간과 하드웨어 성능을 분석하며, 그레코-라틴 스퀘어 분배(Greco-Latin Square Distribution) 방식을 적용해 작업이 다양한 노드로 무작위적 분산 배치되도록 설계했다. 이를 통해 자동 오케스트레이션 과정에서 조작이 사실상 불가능하며 네트워크의 보안성이 크게 강화된다.
자동 오케스트레이션은 장애 대응에서도 강력한 성능을 발휘한다. 지리 정보 기반 게이트웨이(Geolocation-Aware Gateway)와 지속적인 헬스 체크 시스템(Health Check System)이 결합된 장애 복구 메커니즘을 통해, 노드 장애 발생 시 가장 가까운 노드에서 즉시 작업을 처리해 지연을 최소화한다. 특히, 800 밀리초 이내에 작업을 재배치(Sub-second Failover)하여 서비스 중단 없이 안정적인 운영을 보장한다.
4.2. 비용 절감: 유휴 자원 활용의 경제성
블레스는 분산형 엣지 컴퓨팅을 통해 기존 클라우드 서비스와는 다른 접근 방식을 제시한다. 전통적인 클라우드 서비스는 데이터센터 구축과 운영에 상당한 비용이 소요된다. 인프라 구축을 위한 초기 투자 비용에 더해 시설 관리, 전력 공급 등 지속적인 고정 비용이 발생하며, 이는 결국 서비스 이용료에 반영될 수밖에 없다.
반면, 블레스는 이미 존재하는 일상적인 디바이스의 유휴 자원을 활용하는 방식을 통해 비용을 절감한다. 데이터센터 구축 없이도 자동 오케스트레이션을 통해 수요에 따라 최적의 자원을 할당할 수 있어, 클라우드 서비스 운영비의 최소 10% 정도의 비용으로 운영할 수 있을 것으로 전망된다.
클라우드 인프라는 편리한 매니지드 서비스를 통해 기업들의 인프라 운영 방식을 획기적으로 개선했다. 그러나 AI 시대를 맞아 컴퓨팅 자원 수요가 폭발적으로 증가하면서, 단순한 운영 편의성만으로는 급증하는 비용을 감당하기 어려운 한계에 직면할 가능성이 크다. IDC에 따르면, 2024년 퍼블릭 클라우드 서비스 지출이 8,050억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2028년에는 두 배로 증가할 전망이다. 이제는 비용 효율성을 더욱 높일 수 있는 새로운 접근이 필요한 시점이다.
이러한 맥락에서 블레스는 현실적인 대안이 될 수 있다. 단순히 유휴 자원을 활용하는 것만으로도 경제적 이점이 크며, 개인용 디바이스의 성능이 지속적으로 향상됨에 따라 네트워크에 기여할 수 있는 컴퓨팅 파워 역시 계속 증가할 것이기 때문이다. 이를 통해 블레스는 급증하는 컴퓨팅 수요를 효과적으로 수용할 차세대 인프라로 자리 잡을 것으로 기대된다.
4.3. 보안: 웹어셈블리(WASM) 기반 격리 환경
분산 컴퓨팅 환경에서 보안은 핵심적인 과제다. 제3자가 작성한 악의적인 코드를 실행할 취약점, 동시에 개발자의 코드와 데이터가 노출되는 취약점도 배제할 수 없기 때문이다. 블레스는 WASM(WebAssembly) 기반의 보안 런타임 환경을 통해 이러한 문제를 해결한다.
블레스의 WASM 기반 보안 런타임 환경은 격리된 샌드박스(Sandbox) 구조를 통해 외부 공격으로부터 실행 환경을 보호한다. 이는 은행의 금고 시스템과 유사하게 작동하며, 개발자(고객)가 코드와 데이터를 WASM 환경(금고)에 보관하면, 노드 운영자(은행 직원)조차 해당 정보에 접근할 수 없도록 설계된다.
여기에 더해, AOT(Ahead-of-Time) 컴파일과 바이트코드 난독화를 통해 비즈니스 로직의 보호와 성능을 최적화하고, 인메모리 암호화로 실행 중 데이터를 보호한다. 이를 통해 WASM은 SGX(Intel Software Guard Extensions)나 SEV(AMD Secure Encrypted Virtualization)와 같은 하드웨어 기반 격리에 의존하지 않고, 소프트웨어 수준에서 실행 격리를 제공하여 TEE(Trusted Execution Environment)와 유사한 보안성을 구현한다.
이러한 보안 환경은 AI 에이전트의 신뢰성과 투명성을 높이는 데에도 기여할 수 있다. AI 모델이 WASM 환경 내에서 실행됨으로써, 악성 코드 삽입이나 조작을 방지하고, 사전 정의된 범위 내에서만 동작하도록 제한할 수 있다. 향후 ZKP(Zero-Knowledge Proof) 기술과의 연계를 통해, AI 에이전트의 실행 무결성을 증명하는 방식도 가능할 것으로 전망된다.
5. 분산형 엣지 컴퓨팅의 새로운 가능성
5.1. 블록체인 인프라의 중앙화 문제와 해결 방안
블록체인 생태계는 현재 중앙화된 클라우드 인프라에 크게 의존하고 있다. 대부분의 블록체인 밸리데이터들이 AWS, GCP, Azure와 같은 클라우드 서비스를 통해 운영되고 있으며, 디앱들 역시 이들 중앙화된 인프라를 기반으로 서비스를 제공하고 있다. 현존하는 인프라 중 가장 안정적인 선택이지만, 이러한 의존성은 블록체인의 근본적인 탈중앙화 가치와 상충된다.
블레스는 이러한 한계를 극복하고 진정한 의미의 탈중앙화를 실현할 수 있는 대안이 될 수 있다. 지리적으로 분산된 노드 네트워크를 통해 더 높은 수준의 보안성과 안정성을 제공할 수 있으며, 다양한 참여자들을 통해 한층 강화된 탈중앙화와 네트워크 복원력을 확보할 수 있기 때문이다. 이는 블록체인 밸리데이터는 물론, 디앱 개발자들에게도 새로운 가능성을 제시한다.
5.2. 개발자를 위한 효율적인 개발 플랫폼
블레스는 분산형 엣지 컴퓨팅 인프라를 통해 효율적이고 안정적인 개발 환경을 제공한다. 특히 로컬 퍼스트(Local-First) 전략을 적용하여, 사용자와 가까운 노드에서 작업을 실행함으로써 지연 시간을 최소화하고 서비스 안정성을 높인다. 이는 넷플릭스(Netflix)가 CDN(Content Delivery Network)을 활용해 글로벌 사용자에게 원활한 스트리밍 서비스를 제공하는 원리와 유사하다.
Bless CLI는 프로젝트 관리부터 배포까지 필요한 모든 것을 제공한다. 개발자는 단 한 줄의 명령어로 웹사이트나 프론트엔드 애플리케이션을 블레스 네트워크에 등록하고 배포할 수 있으며, 테스트, 모니터링도 가능한 환경도 제공한다. 아울러 WASM 런타임을 통해 Python, JavaScript, Go, Rust 등 다양한 프로그래밍 언어로 개발이 가능하다는 장점이 있다.
나아가 블레스는 AWS Lambda와 유사한 서버리스 컴퓨팅 환경 ‘Functions’와 네트워크 및 온체인 이벤트 기반의 자동화 기능 ‘Triggers’를 제공하여 개발자들에게 유연하고 효율적인 개발 환경을 제공한다.
5.3. 리테일 사용자를 위한 새로운 가능성
블레스는 블록체인 노드 운영자나 개발자에게만 유용한 것이 아니다. 일반 대중에게도 실질적인 혜택을 제공할 것으로 기대된다. 기술 발전 속도가 빨라지면서, 고성능 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 일반 사용자들도 빠르게 늘어나고 있다. 예를 들어, 최근 오픈소스로 공개된 딥시크의 70B 이상 모델은 누구나 사용할 수 있지만, 일반적인 개인용 컴퓨터로는 실행이 쉽지 않다. 블레스는 이러한 문제를 해결하는 현실적인 대안이 되어, 일반 사용자들도 최첨단 기술을 손쉽게 활용할 수 있게 할 것으로 기대된다.
게임 분야에서도 블레스의 활용 가치는 높다. 게임 그래픽이 발전하면서 플레이어들은 고사양 하드웨어를 요구받고 있다. 블레스는 분산 컴퓨팅을 활용해 고품질 렌더링을 저렴하게 제공하며, 비용 효율적인 대안을 제시할 것으로 기대된다. 또한, 사용자들은 유휴 컴퓨팅 자원을 쉽게 공유하고 수익을 창출함으로써, 디지털 시대의 새로운 경제 모델 구축에도 기여할 수 있어 주목할 만하다.
6. 블레스, 글로벌 컴퓨팅 그리드로의 확장
블레스는 자율주행, 스마트시티, 의료진단 등 실시간 고성능 연산이 필수적인 분야에 적용될 수 있다. 이러한 산업에서는 지연 시간 단축이 핵심 과제이며, 중앙화된 데이터 센터보다 사용자 가까이에서 연산을 수행하는 엣지 컴퓨팅이 필수적이다. 블레스는 분산 아키텍처를 기반으로 이러한 요구를 충족하며, 첨단 산업의 핵심 인프라로 자리 잡을 것으로 기대된다.
블레스는 다양한 형태의 노드로 네트워크를 확장하고 있다. 현재 크롬 익스텐션 방식으로 270만 개 이상의 노드와 80만 명 이상의 일간 활성 사용자(DAU)를 확보했으며, 앞으로는 1) 데스크톱 노드(독립 애플리케이션), 2) CLI 노드(기관·전문 운영자용 도커 기반), 3) 내장형 노드(Nestled Node)까지 지원할 계획이다. 특히 내장형 노드는 별도 설치 없이 ‘옵트아웃(Opt-out)’ 방식으로 운영되어, 애플리케이션 사용 시 자동으로 컴퓨팅 파워를 제공한다. 블레스의 ‘nnAPP(Network-Neutral Application)’ 모델을 통해 사용자가 증가할수록 자연스럽게 컴퓨팅 파워도 확장되는 구조를 갖춘다.
이러한 확장을 통해 맥북, 데스크톱, 서버 등 다양한 기기가 분산형 노드 네트워크처럼 실시간으로 연결되며, 특정 지역에 국한되지 않고 필요한 곳 어디에서든 연산 자원을 즉시 활용할 수 있다. 블레스는 이를 기반으로 글로벌 컴퓨팅 그리드를 구축하고, AI 모델 학습뿐만 아니라 의료, 자율주행, 스마트시티 등 고성능 연산이 필요한 다양한 산업에서 범용 인프라로 자리 잡을 것으로 기대된다.
7. 마치며
AI 시대가 본격화됨에 따라 컴퓨팅 인프라의 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있다. 중앙화된 데이터센터만으로는 폭증하는 AI 수요를 온전히 감당하기 어렵다. 이에 반해 블레스는 유휴 컴퓨팅 자원을 활용한 분산형 네트워크로 이러한 문제들을 해결하고자 한다.
블레스의 접근은 단순한 기술적 해결책을 넘어, AI와 디지털 인프라에서의 접근성이라는 핵심 가치를 다시 상기시킨다. 일반 사용자에게 실질적인 통제권과 경제적 보상을 제공함으로써 컴퓨팅 자원의 독점화를 막고, 글로벌 컴퓨팅 격차를 해소하는 데 기여하려는 것이다. 과거 인터넷이 정보 접근성을 확장했듯이, 블레스의 분산형 컴퓨팅 네트워크 역시 기술 혜택을 전 세계가 공평하게 누릴 수 있도록 새로운 가능성을 열어가고 있다. 이러한 도전이 AI 시대의 새로운 지평을 열어가길 기대한다.
*위 글은 블록미디어의 파트너사 글로벌 웹3 전문 리서치 기관 타이거리서치의 ‘블레스, AI 시대를 여는 새로운 컴퓨팅 인프라’의 전문입니다. 해당 보고서는 <타이거리서치> 공식 사이트에서도 확인 가능합니다.
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