속독 “Crypto+AI” 신흥 기업 Ritual: 2500만 달러 자금 조달, 암호학이 AI 연산력과 모델의 최적 해법을 연결할까?

작성자: Karen, Foresight News

ChatGPT와 같은 대형 언어 모델의 출현은 전체 AI 생태계의 지속적인 진화를 크게 촉진하고 새로운 패러다임과 기술 혁신을 낳았습니다. 그러나 모든 새로운 기술의 빠른 발전에 수반되는 것처럼, 이러한 대형 언어 모델도 데이터 프라이버시 및 남용, 계산 완전성, 검열 저항 문제 등 여러 도전과제에 직면해 있으며, 라이센스 및 중앙화 API, 높은 계산 비용, 대기업 독점 등의 도전 과제는 물론 AI 거버넌스와 소유권 문제도 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Ritual이 등장했습니다. Ritual은 AI의 개방성, 모듈화, 주권 실행 계층 프로젝트로 구상되었으며, 계산 능력을 가진 분산 노드 네트워크와 모델 제작자를 결합하고 이러한 제작자가 노드에 모델을 호스팅할 수 있도록 허용합니다. 그런 다음 사용자는 일반 API를 통해 네트워크의 모든 모델(LLM 또는 고전 ML 모델에 관계없이)에 접근할 수 있으며, 이 네트워크는 계산 완전성과 프라이버시를 보장하는 추가 암호화 인프라를 갖추고 있습니다.

Ritual의 배경은 무엇인가요?

2023년 11월, Ritual은 몇 달 간의 개발을 거쳐 공식적으로 은신 모드에서 벗어나 프로젝트를 공개했습니다. Ritual은 암호학과 AI의 최선의 원칙과 기술을 융합하여, 개방적이고 허가 없이 AI 모델을 생성, 배포 및 개선할 수 있는 시스템을 만들기를 희망합니다.

Ritual 공식 웹사이트에는 21명의 팀원이 나열되어 있으며, 공동 창립자 Niraj Pant는 Polychain의 일반 파트너였으며 현재 27세로, 19세에 인턴으로 Polychain에 합류한 후 한 달 만에 일리노이 대학교를 중퇴했습니다. Niraj Pant는 미국 일리노이 대학교 샴페인 캠퍼스의 분산 시스템 연구소(Decentralized Systems Lab)에서 프라이버시를 연구했습니다.

또 다른 공동 창립자 Akilesh Potti도 Polychain의 전 파트너로, 머신러닝, 고빈도 거래 및 시스템 구축에 종사한 경력이 있습니다. Ritual의 다른 팀원으로는 Microsoft AI의 전 수석 AI 엔지니어, Facebook Novi 및 Diem의 전 소프트웨어 엔지니어 Ricky Moezinia (국경 간 결제 회사 Alta의 창립자)와 Polychain, Trust Machines, Dragonfly, Protocol Labs, dYdX 등의 구성원이 있습니다.

Ritual은 프로젝트 공개와 함께 2,500만 달러의 자금 조달을 완료했다고 발표했으며, Archetype이 주도하고 Accomplice, Robot Ventures, dao5, Accel, Dilectic, Anagram, Avra 및 Hypersphere 등의 다른 투자자들이 참여했습니다.

Ritual의 엔젤 투자자에는 Coinbase의 전 CTO Balaji Srinivasan, Protocol Labs 연구원 Nicola Greco, Worldcoin 연구 엔지니어 DC Builder, EigenLayer의 최고 전략 책임자 Calvin Liu, Monad 공동 창립자 Keone Hon, AI+Crypto 프로젝트 Modulus Labs의 Daniel Shorr 및 Ryan Cao 등이 포함됩니다.

Ritual의 자문진도 매우 강력하며, NEAR Protocol의 공동 창립자이자 연구 논문 "Attention Is All You Need" (Foresight News 주, 2017년 발표, Transformer 언어 모델의 기초로 여겨짐)의 공동 저자 Illia Polosukhin, EigenLayer의 창립자이자 파트너 Sreeram Kannan, Gauntlet의 창립자이자 CEO Tarun Chitra가 포함되어 있으며, 이후 BitMEX의 공동 창립자 Arthur Hayes도 Ritual의 자문으로 합류했습니다.

Ritual 아키텍처는 어떻게 되나요?

Ritual은 AI를 어떤 체인상의 애플리케이션이나 프로토콜에 원활하게 통합할 수 있도록 지원하며, 미세 조정, 수익화 및 추론 실행을 지원합니다. Ritual은 궁극적으로 개발자가 완전히 투명한 DeFi, 자기 개선 블록체인, 자율 에이전트, 생성 콘텐츠 등을 구축할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

현재 Ritual은 체인상에서 계산을 도입하는 경량 라이브러리 Infernet을 출시했으며, 이는 Ritual의 첫 번째 단계 제품입니다. Infernet은 AI 최적화된 분산 오라클 네트워크로 볼 수 있으며, 모든 EVM 호환 체인을 지원하고 스마트 계약이 다양한 체인상 사용 사례와 작업의 AI 모델에 로컬로 접근할 수 있도록 허용합니다.

구체적으로, Infernet은 스마트 계약 개발자가 Infernet 노드를 통해 체외에서 계산을 요청하고 Infernet SDK를 통해 계산 결과를 체인상의 스마트 계약에 전달할 수 있게 합니다.

1. Infernet 노드는 Infernet의 경량 체외 클라이언트로, 요청을 수신하고 계산 작업을 완료하는 역할을 합니다.

2. Infernet SDK의 핵심은 조정자(Coordinator)로, 네트워크 내에서 노드의 등록 및 활성화를 관리하며, 사용자가 체외 계산 작업의 출력을 구독할 수 있도록 합니다. 구독은 사용자가 Infernet 노드에 특정 계산을 처리해 달라는 요청(일회성 또는 반복성)을 보내는 것입니다. 사용자가 구독을 시작하면 노드는 이러한 구독을 완료합니다.

Infernet은 개발자가 Infernet을 사용하여 계산 집약적인 작업(예: ML 추론 또는 ZK 증명 작업)을 체외로 위임하고, 체인상에서 콜백을 통해 출력 및 선택적 증명을 소비할 수 있도록 합니다.

Ritual에 인센티브가 있을지에 대한 질문에 대해 Ritual은 네트워크 내의 다양한 참여자(계산 제공자, 모델 제작자, 증명 제공자 등)가 인센티브를 받을 것이라고 밝혔습니다.

Ritual은 향후 몇 달 내에 두 번째 단계인 자체 주권 체인 Ritual Chain을 시작할 예정이며, 맞춤형 가상 머신을 보유하고 계산 검증을 위한 보조 프로세서 역할을 하여 더 발전된 AI 네이티브 애플리케이션에 서비스를 제공할 것입니다. 이러한 애플리케이션은 Ritual Chain에 본래 존재하게 됩니다. Ritual의 주권 체인에서는 ZK가 확장성의 핵심 요소가 될 것입니다.

현재 Ritual에 참여하는 방법은 Infernet 노드를 운영하거나 Infernet을 활용하는 애플리케이션 또는 프로토콜의 사용자로 참여하는 것입니다.

Ritual과 EigenLayer 및 io.net의 협력으로 탈중앙화 AI 가속화

2월 하순, Ritual은 두 가지 협력 관계를 발표하며, 재질착 분야의 "선두주자" EigenLayer와 Solana 생태계 AI 컴퓨팅의 "신흥 강자" io.net과 협력하게 되었습니다. Ritual은 AI 네이티브 능동 검증 서비스(AVS)를 개발 중이며, Ritual의 Infernet 및 Ritual Chain의 여러 부분을 지원하고 EigenLayer의 운영자에게 새로운 AI 네이티브 기회를 제공합니다. Ritual은 EigenLayer의 높은 TVL과 다양한 노드 집합 덕분에 Ritual Chain과 그 많은 기능이 처음부터 높은 수준의 경제적 안전성과 탈중앙화를 누릴 것이라고 밝혔습니다.

아래 이미지는 EigenLayer 운영자를 통해 모델 작업을 수행하는 예시입니다. 계산에 접근할 수 있는 EigenLayer 운영자는 재질착하고 Ritual 노드로 등록하여 사용자에게 이러한 작업에 대한 접근을 제공합니다. Ritual AVS 계약은 조정자로서, 사용자가 계산 요청을 시작한 후 조정 서비스를 제공하며, 이후 Ritual 단계와 운영자는 조정자로부터 계산 요청을 수신하고, 운영자는 모델 저장소에서 관련 모델을 검색하여 계산하고 조정자에게 추론 출력을 반환하며, 조정자는 다시 사용자에게 결과를 출력합니다. Ritual이 이러한 서비스의 지불 흐름을 통합함에 따라, 재질착자는 이로 인해 발생하는 수익의 혜택을 받을 것입니다.

또한 Ritual은 모델 작업의 계산 완전성을 보장할 수 있기 때문에, EigenLayer의 슬래시 메커니즘이 온라인 상태가 되면 Ritual에 등록된 EigenLayer 운영자는 생성된 모델 작업에 대한 증명을 제공할 수 있으며, 잘못된 추론을 생성한 것으로 밝혀지면 그들이 게시한 보증금은 슬래시 처벌을 받을 수 있습니다.

io.net과의 협력 측면에서, Ritual은 io.net의 탈중앙화 GPU 스택을 활용하여 Ritual 네트워크에 동력을 공급하고 탈중앙화 AI 목표를 더욱 가속화할 것입니다. 즉, Ritual 클라이언트는 io.net의 GPU를 통해 로컬 접근이 가능해져 사용자가 모델을 쉽게 시작하고 체인상 및 체외에서 다양한 애플리케이션에 서비스를 제공할 수 있게 됩니다. Ritual은 Ritual Chain의 출시와 함께 GPU를 운영하는 노드 클라이언트가 체인을 보호하고 AI 관련 작업 부하에 서비스를 제공할 수 있게 되어 io.net GPU 제공자의 수익원을 증가시키고 다양화할 것이라고 밝혔습니다.

Ritual은 사용자가 점점 더 많은 다양한 기능을 가진 모델과 노드에 접근할 수 있게 됨에 따라, 사용자가 최적의 모델과 최적의 제공자로 라우팅을 선호할 수 있도록 허용할 것이라고 밝혔습니다. 이러한 능력은 시스템의 효율성을 높일 뿐만 아니라 사용자가 최상의 서비스를 받을 수 있도록 보장합니다. 또한 재질착된 EigenLayer 노드는 Ritual 시스템 내에서 라우터 역할을 할 수 있으며, Ritual에서 매칭 엔진을 생성하여 시스템의 유연성과 확장성을 더욱 강화합니다.

진정으로 개방적이고 안전하며 탈중앙화된 AI 시스템을 구현하는 것은 쉬운 일이 아니며, 표준화, 인센티브, 거버넌스 등 여러 기술적 및 조정적 도전 과제를 해결해야 합니다. 표준화는 다양한 시스템과 구성 요소가 원활하게 협력할 수 있도록 보장하는 데 핵심적이며, 인센티브는 우수한 노드 제공자와 사용자를 유치하는 데 필수적이며, 거버넌스는 전체 시스템의 안정적인 운영과 지속 가능한 발전을 보장합니다.