AO와 ICP, 누가 진정한 세계 컴퓨터가 될 가능성이 더 높을까?

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블록체인 세계에서 탈중앙화 컴퓨팅은 도달하기 어려운 약속의 땅입니다. 전통적인 스마트 계약 플랫폼인 이더리움은 높은 계산 비용과 제한된 확장성에 제약을 받고 있으며, 새로운 세대의 계산 아키텍처는 이러한 한계를 극복하려고 시도하고 있습니다. AO와 ICP는 현재 가장 대표적인 두 가지 패러다임으로, 하나는 모듈화 분리와 무한 확장을 핵심으로 하고, 다른 하나는 구조화된 관리와 높은 보안을 강조합니다.

본문의 저자 Blockpunk 선생님은 Trustless Labs의 연구원이자 ICP 생태계의 OG로, ICP League 인큐베이터를 창립하였으며, 기술 및 개발자 커뮤니티에 오랫동안 힘써왔고, AO에 대해서도 적극적인 관심과 깊은 이해를 가지고 있습니다. 블록체인의 미래에 대해 호기심이 가득하다면, AI 시대의 진정으로 검증 가능하고 탈중앙화된 컴퓨팅 플랫폼이 어떤 모습일지 알고 싶거나, 새로운 퍼블릭 체인 서사와 투자 기회를 찾고 있다면, 이 기사는 반드시 읽어볼 가치가 있습니다. 이 기사는 AO와 ICP의 핵심 메커니즘, 합의 모델, 확장성에 대해 자세히 분석하고, 이들이 보안성, 탈중앙화 정도 및 미래 잠재력에서 어떻게 비교되는지를 심도 있게 탐구합니다.

변화무쌍한 암호화폐 산업에서 진정한 "세계 컴퓨터"는 누구일까요? 이 경쟁의 결과는 아마도 Web3의 미래를 결정할 것입니다. 이 기사를 읽고 탈중앙화 컴퓨팅의 최신 구도를 미리 알아보세요!

AI와의 결합은 오늘날 암호화 세계의 인기 있는 트렌드가 되었으며, 수많은 AI 에이전트가 암호화폐를 발행하고 보유하며 거래하기 시작했습니다. 새로운 애플리케이션의 폭발은 새로운 인프라에 대한 수요와 함께, 검증 가능하고 탈중앙화된 AI 계산 인프라의 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 그러나 ETH를 대표하는 스마트 계약 플랫폼과 Akash, IO를 대표하는 탈중앙화 컴퓨팅 플랫폼은 검증 가능성과 탈중앙화라는 두 가지 요구를 동시에 충족할 수 없습니다.

2024년, 유명한 탈중앙화 저장 프로토콜 Arweave 팀은 AO 아키텍처를 발표했습니다. 이는 빠르고 저렴한 확장을 지원하는 탈중앙화된 범용 컴퓨팅 네트워크로, AI 에이전트의 추론 과정과 같은 계산 요구가 높은 작업을 실행할 수 있습니다. AO의 계산 자원은 AO의 메시지 전송 규칙에 따라 유기적으로 통합되며, Arweave의 홀로그램 합의에 기반하여 요청의 호출 순서와 내용을 변경할 수 없도록 기록합니다. 이를 통해 누구나 재계산을 통해 올바른 상태를 얻을 수 있으며, 낙관적인 보안 보장 하에 계산의 검증 가능성을 실현합니다.

AO의 계산 네트워크는 더 이상 모든 계산 과정에 대해 합의를 요구하지 않으며, 이는 네트워크의 유연성과 높은 효율성을 보장합니다. 그 과정(스마트 계약으로 볼 수 있음)은 Actor 모델로 실행되며, 메시지를 통해 상호작용하고, 공유 상태 데이터를 유지할 필요가 없습니다. 이는 DFINITY의 인터넷 컴퓨터 ICP의 설계와 유사하게 들리며, ICP는 계산 자원을 구조화된 서브넷으로 구현하여 유사한 목표를 달성합니다. 개발자들은 종종 두 가지를 비교합니다. 본문에서는 이 두 가지 프로토콜을 주로 비교합니다.

합의 계산과 범용 계산

ICP와 AO의 사고는 합의와 계산 내용을 분리하여 계산의 유연한 확장을 실현하고, 더 저렴한 계산을 제공하여 더 복잡한 문제를 처리하는 것입니다. 이에 반해 전통적인 스마트 계약 네트워크인 이더리움은 전체 네트워크의 모든 계산 노드가 공유하는 공통 상태 메모리를 가지고 있으며, 상태를 변경하는 모든 계산은 네트워크의 모든 노드가 동시에 반복 계산을 수행해야 합의에 도달합니다. 이러한 전면적인 중복 설계 하에서 합의의 유일성이 보장되지만, 계산 비용은 매우 높고 네트워크의 계산 능력을 확장하기 어렵습니다. 이는 고부가가치 비즈니스 처리에만 사용할 수 있습니다. 심지어 Solana와 같은 고성능 퍼블릭 체인에서도 AI와 같은 밀집 계산 요구를 감당하기는 어렵습니다.

AO와 ICP는 범용 계산 네트워크에서 전역 공유 상태 메모리가 존재하지 않기 때문에 상태를 변경하는 계산 과정 자체에 대해 합의를 요구하지 않으며, 거래/요청의 실행 순서에 대해서만 합의를 요구하고, 이후 계산 결과를 검증합니다. 노드 가상 머신의 보안에 대한 낙관적인 가정에 기반하여, 입력 요청의 내용과 순서가 일치하면 최종 상태도 일치할 것입니다. 스마트 계약(ICP에서는 "컨테이너"라고 하며, AO에서는 "프로세스"라고 함)의 상태 변경 계산은 여러 노드에서 동시에 병렬로 수행될 수 있으며, 모든 노드가 동일한 작업을 동시에 계산할 필요가 없습니다. 이는 계산 비용을 크게 줄이고 확장 능력을 증가시켜 더 복잡한 비즈니스를 지원할 수 있으며, 심지어 AI 모델의 탈중앙화 실행도 가능하게 합니다. AO와 ICP는 모두 "무한 확장"을 주장하며, 그 차이점은 후에 비교할 것입니다.

네트워크가 더 이상 큰 공공 상태 데이터를 공동으로 유지하지 않기 때문에, 각 스마트 계약은 개별적으로 거래를 처리할 수 있으며, 스마트 계약 간의 상호작용은 메시지를 통해 이루어지며, 이 과정은 비동기적입니다. 따라서 탈중앙화 범용 계산 네트워크는 종종 Actor 프로그래밍 모델을 채택하며, 이는 ETH와 같은 스마트 계약 플랫폼에 비해 계약 비즈니스 간의 조합성이 떨어지게 만듭니다. 이는 DeFi에 일정한 어려움을 가져오지만, 여전히 특정 비즈니스 프로그래밍 규범을 사용하여 해결할 수 있습니다. 예를 들어, AO 네트워크의 FusionFi Protocol은 통일된 "청구서-결제" 모델을 통해 DeFi 비즈니스 논리를 규범화하고 상호 운용성을 실현합니다. AO 생태계가 아직 초기 단계에 있는 만큼, 이러한 프로토콜은 매우 미래 지향적이라고 할 수 있습니다.

AO의 구현 방식

AO는 Arweave 영구 저장 네트워크를 기반으로 하여 새로운 노드 네트워크에서 운영됩니다. 그 노드는 메시지 단위 MG, 계산 단위 CU, 스케줄링 단위 SU의 세 그룹으로 나뉩니다.

AO 네트워크에서 스마트 계약은 "프로세스"라고 불리며, 실행 가능한 코드 집합으로 Arweave에 영구적으로 저장됩니다.

사용자가 프로세스와 상호작용할 필요가 있을 때, 서명하여 요청을 보낼 수 있습니다. AO는 메시지의 형식을 규정하고, 메시지는 AO의 메시지 단위 MU에 의해 수신되어 서명을 검증한 후 스케줄링 단위 SU로 전달됩니다. SU는 요청을 지속적으로 수신하고 각 메시지에 고유 번호를 부여한 후 결과를 Arweave 네트워크에 업로드하며, Arweave 네트워크는 거래 순서에 대해 합의를 완료합니다. 거래 순서에 대한 합의가 완료된 후, 작업은 계산 단위 CU에 할당됩니다. CU는 구체적인 계산을 수행하고 상태 값을 변경하여 결과를 MU에 반환하며, 최종적으로 사용자에게 전달되거나 다음 프로세스의 요청으로 SU에 다시 들어갑니다.

SU는 AO와 AR 합의 계층의 연결점으로 볼 수 있으며, CU는 탈중앙화된 계산력 네트워크입니다. AO 네트워크의 합의와 계산 자원은 완전히 분리되어 있으므로, 더 많고 성능이 높은 노드가 CU 그룹에 추가되면 전체 AO는 더 강력한 계산 능력을 얻게 되어 더 많은 프로세스 수와 더 복잡한 프로세스 계산을 지원할 수 있으며, 확장성 측면에서도 유연한 수요 공급이 가능합니다.

그렇다면, 어떻게 계산 결과의 검증 가능성을 보장할까요? AO는 경제학적 방식을 선택하여, CU와 SU 노드는 일정량의 AO 자산을 스테이킹해야 하며, CU는 계산 성능, 가격 등의 요소를 통해 경쟁하여 계산 능력을 제공하고 수익을 얻습니다.

모든 요청이 Arweave 합의에 기록되므로, 누구나 이러한 요청을 추적하여 전체 프로세스의 상태 변화를 복원할 수 있으며, 악의적인 공격이나 계산 오류가 발견되면 AO 네트워크에 도전할 수 있습니다. 더 많은 CU 노드를 도입하여 올바른 결과를 재계산할 수 있습니다. 오류가 발생한 노드가 스테이킹한 AO는 몰수됩니다. Arweave는 AO 네트워크에서 실행되는 프로세스의 상태를 검증하지 않으며, 거래를 충실히 기록할 뿐입니다. Arweave는 계산 능력이 없으며, 도전 과정은 AO 네트워크 내에서 이루어집니다. AO의 프로세스는 자율 합의가 있는 "주권 체인"으로 볼 수 있으며, Arweave는 DA(데이터 가용성) 계층으로 간주될 수 있습니다.

AO는 개발자에게 완전한 유연성을 부여하며, 개발자는 CU 시장에서 노드를 자유롭게 선택하고, 실행 프로그램의 가상 머신을 맞춤 설정하며, 심지어 프로세스 내부의 합의 메커니즘을 선택할 수 있습니다.

ICP의 구현 방식

AO가 자원을 분리하여 여러 노드 그룹을 만드는 것과 달리, ICP는 비교적 일관된 데이터 센터 노드를 사용하여 다중 서브넷의 구조화된 자원을 제공합니다. 아래에서 위로 순서대로 데이터 센터, 노드, 서브넷 및 소프트웨어 컨테이너가 있습니다.

ICP 네트워크의 가장 하위 계층은 분산된 데이터 센터의 집합으로, 데이터 센터는 ICP 클라이언트 프로그램을 실행하며, 성능에 따라 표준 계산 자원을 갖춘 일련의 노드를 가상화합니다. 이러한 노드는 ICP의 핵심 거버넌스 코드 NNS에 의해 무작위로 조합되어 서브넷을 형성합니다. 노드는 서브넷 아래에서 계산 작업을 처리하고 합의에 도달하며 블록을 생성하고 전파합니다. 서브넷 내부의 노드는 최적화된 상호작용 BFT를 통해 합의를 수행합니다.

ICP 네트워크에는 여러 서브넷이 동시에 존재하며, 한 그룹의 노드는 하나의 서브넷만 실행하고 내부 합의를 유지합니다. 서로 다른 서브넷 간에는 동일한 속도로 병렬로 블록을 생성할 수 있으며, 서브넷 간에는 교차 서브넷 요청을 통해 상호작용할 수 있습니다.

서브넷 내에서 노드 자원은 각각의 "컨테이너"로 추상화되며, 비즈니스는 컨테이너 내에서 실행됩니다. 서브넷은 큰 공유 상태를 가지지 않으며, 컨테이너는 자신의 상태만 유지하며 최대 용량 제한이 있습니다(wasm 가상 머신 제한으로 인해). 서브넷의 블록에는 네트워크 내 컨테이너의 상태가 기록되지 않습니다.

동일한 서브넷 내에서 계산 작업은 모든 노드에서 중복 방식으로 실행되지만, 서로 다른 서브넷 간에는 병렬 방식으로 실행됩니다. 네트워크가 확장이 필요할 때, ICP의 핵심 거버넌스 시스템 NNS는 사용 요구를 충족하기 위해 서브넷을 동적으로 추가하고 병합합니다.

AO vs ICP

AO와 ICP는 모두 Actor의 메시지 전달 모델을 기반으로 구축되었으며, 이는 동시 분산 계산 네트워크의 전형적인 프레임워크입니다. 두 시스템 모두 기본적으로 WebAssembly를 실행 가상 머신으로 사용합니다.

전통적인 블록체인과 달리, AO와 ICP는 데이터와 체인의 개념이 없습니다. 따라서 Actor 모델 하에서 기본적으로 가상 머신이 실행하는 결과는 결정적이며, 시스템은 거래 요청의 일관성만 보장하면 프로세스 내 상태 값의 일관성을 실현할 수 있습니다. 여러 Actor는 병렬로 실행될 수 있으며, 이는 확장에 큰 공간을 제공하므로 계산 비용이 AI와 같은 범용 계산을 실행할 수 있을 만큼 저렴해질 수 있습니다.

하지만 전체 설계 철학에서 AO는 ICP와 완전히 반대의 입장에 있습니다.

1. 구조화 vs 모듈화

   ICP의 설계 사고는 전통적인 네트워크 모델과 유사하며, 자원을 데이터 센터의 하위 계층에서 고정된 서비스로 추상화합니다. 여기에는 열 저장, 계산 및 전송 자원이 포함됩니다. 반면 AO는 암호화 개발자에게 더 익숙한 모듈화 설계를 사용하여 전송, 합의 검증, 계산, 저장 등의 자원을 완전히 분리하고, 이를 통해 여러 노드 그룹을 구분합니다.

   따라서 ICP의 경우, 네트워크 내 노드의 하드웨어 요구 사항이 매우 높습니다. 시스템 합의의 최소 요구 사항을 충족해야 하기 때문입니다.

   개발자는 통일된 표준의 프로그램 호스팅 서비스를 수용해야 하며, 서비스의 자원은 각각의 컨테이너에 제약을 받습니다. 예를 들어, 현재 컨테이너의 최대 사용 가능한 메모리는 4GB로, 이는 대규모 AI 모델을 실행하는 등의 일부 애플리케이션의 출현을 제한합니다.

   ICP는 다양한 요구를 제공하기 위해 다양한 특색 있는 서브넷을 생성하려고 시도하지만, 이는 DFINITY 재단의 전체 계획과 개발에 의존합니다.

   AO의 경우, CU는 자유로운 계산력 시장과 유사하며, 개발자는 요구와 가격 선호에 따라 노드의 사양과 수량을 선택할 수 있습니다. 따라서 개발자는 AO에서 거의 모든 프로세스를 실행할 수 있습니다. 또한, 이는 노드 참여자에게도 더 친숙하며, CU와 MU는 개별적으로 확장할 수 있어 탈중앙화 정도가 높습니다.

   AO는 모듈화 정도가 높아 가상 머신, 거래 정렬 모델, 메시지 전달 모델 및 지불 방식의 사용자 정의를 지원합니다. 따라서 개발자가 개인적인 계산 환경이 필요할 경우, TEE 환경의 CU를 선택할 수 있으며, AO 공식 개발을 기다릴 필요가 없습니다. 모듈화는 더 많은 유연성을 제공하고 일부 개발자의 진입 비용을 낮추는 효과가 있습니다.

2. 보안성

   ICP는 서브넷에서 실행되며, 프로세스가 서브넷에 호스팅될 때, 계산 과정은 모든 서브넷 노드에서 실행되며, 상태 검증은 모든 서브넷 노드 간의 개선된 BFT 합의에 의해 완료됩니다. 일정한 중복을 생성하지만, 프로세스의 보안성은 서브넷과 완전히 일치합니다.

   서브넷 내부에서 두 프로세스가 서로 호출할 때, 예를 들어 프로세스 B의 입력이 프로세스 A의 출력인 경우, 추가적인 보안성 문제를 고려할 필요가 없습니다. 두 서브넷 간에만 보안성 차이를 고려해야 합니다. 현재 한 서브넷의 노드 수는 13-34개 사이이며, 최종 결정성 형성 시간은 2초입니다.

   AO에서는 계산 과정이 개발자가 시장에서 선택한 CU에委托됩니다. 보안성 측면에서 AO는 더 많은 토큰 경제학적 솔루션을 선택하여, CU 노드는 반드시 $AO를 스테이킹해야 하며, 기본적으로 계산 결과는 신뢰할 수 있습니다. AO는 모든 요청을 Arweave에 합의 기록으로 남기므로, 누구나 공개 기록을 읽고 단계별로 재계산하여 현재 상태의 정확성을 검증할 수 있습니다. 문제가 발생하면 시장에서 더 많은 CU를 선택하여 계산에 참여시켜 더 정확한 합의를 얻고, 오류가 발생한 CU의 스테이킹을 몰수할 수 있습니다.

   이는 합의와 계산의 완전한 분리를 가능하게 하여, AO는 ICP보다 훨씬 우수한 확장성과 유연성을 얻습니다. 검증이 필요 없는 경우, 개발자는 심지어 자신의 로컬 장치에서 계산할 수 있으며, 명령을 SU를 통해 Arweave에 업로드하기만 하면 됩니다.

   그러나 이는 프로세스 간의 상호 호출에 문제를 가져옵니다. 서로 다른 프로세스는 서로 다른 보안 보장 하에 있을 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 프로세스 B는 9개의 CU로 중복 계산을 수행하지만, 프로세스 A는 단 하나의 CU만 실행되고 있다면, 프로세스 B가 프로세스 A의 요청을 수용하려면 프로세스 A가 잘못된 결과를 전달할 가능성을 고려해야 합니다. 따라서 프로세스 간의 상호작용은 보안성의 영향을 받습니다. 이는 최종 결정성 형성 시간을 길게 만들며, Arweave의 확인 주기를 최대 30분까지 기다려야 할 수 있습니다. 해결 방법은 최소 CU 수와 기준을 설정하고, 서로 다른 가치의 거래에 대해 서로 다른 최종 확인 시간을 요구하는 것입니다.

   그러나 AO는 ICP가 갖지 못한 장점이 있습니다. 즉, 모든 거래 기록을 포함하는 영구 저장소를 갖추고 있어, 누구나 특정 시점의 상태를 재생할 수 있습니다. AO는 전통적인 블록과 체인 모델이 없지만, 이는 암호화에서 누구나 검증할 수 있는 사고에 더 부합합니다. 반면 ICP에서는 서브넷 노드가 계산을 수행하고 결과에 대해 합의할 뿐, 각 거래 요청을 저장하지 않기 때문에 역사적 정보는 검증할 수 없습니다. 즉, ICP는 통일된 DA가 없으며, 컨테이너가 악의적으로 행동한 후 삭제를 선택하면 그 죄는 흔적 없이 사라집니다. ICP의 개발자들은 자발적으로 호출 기록을 기록하는 일련의 장부 컨테이너를 구축했지만, 암호화 개발자에게는 여전히 받아들이기 어려운 부분입니다.

3. 탈중앙화 정도

   ICP의 탈중앙화 정도는 항상 비판을 받아왔습니다. 노드 등록, 서브넷 생성 및 병합 등의 시스템 수준 작업은 "NNS"라는 거버넌스 시스템의 결정을 필요로 합니다. ICP 보유자는 스테이킹을 통해 NNS에 참여해야 하며, 다중 복제 하의 범용 계산 능력을 실현하기 위해 노드의 하드웨어 요구 사항도 매우 높습니다. 이는 매우 높은 참여 장벽을 초래합니다. 따라서 ICP의 새로운 기능과 특성의 구현은 새로운 서브넷의 출구에 의존하며, 이는 NNS의 거버넌스를 통해 이루어져야 하며, 더 나아가 대량의 투표권을 가진 DFINITY 재단의 추진에 의존해야 합니다.

   반면 AO는 완전히 분리된 사고를 통해 더 많은 권한을 개발자에게 반환합니다. 독립적인 프로세스는 독립 서브넷으로 간주될 수 있으며, 주권 L2로서 개발자는 비용만 지불하면 됩니다. 모듈화 설계는 개발자가 새로운 기능을 도입하는 데 용이합니다. 노드 제공자에게는 참여 비용이 ICP에 비해 더 낮습니다.

마지막으로

세계 컴퓨터의 이상은 위대하지만, 최적의 해결책은 없습니다. ICP는 더 나은 보안성을 갖추고 있으며 빠른 최종성을 달성할 수 있지만, 시스템은 더 복잡하고 더 많은 제약을 받으며, 일부 설계에서 암호화 개발자의 인정을 받기 어렵습니다. AO의 높은 분리 설계는 확장을 더 쉽게 만들고 더 많은 유연성을 제공하여 개발자에게 사랑받을 것입니다. 그러나 보안성 측면에서 복잡성이 존재합니다.

발전의 관점에서 볼 때, 변화무쌍한 암호화 세계에서 한 가지 패러다임이 오랜 시간 동안 절대적인 우위를 유지하기는 어렵습니다. ETH조차도 마찬가지입니다(Solana가 빠르게 따라잡고 있습니다). 더 많은 분리와 모듈화가 필요하며, 이를 통해 교체가 용이해지고, 도전 속에서 빠르게 진화하고 환경에 적응하여 생존할 수 있습니다. AO는 후발주자로서 탈중앙화 범용 계산, 특히 AI 분야의 강력한 경쟁자가 될 것입니다.