의료, 금융, 자율주행에서 개인화 추천에 이르기까지, 인공지능(AI) 혁신이 모든 산업을 휩쓸고 있습니다. Blaize 보고서에 따르면, 전 세계 인공지능 시장은 2030년까지 1.5조 달러에 이를 것으로 예상되며, 연평균 복합 성장률(CAGR)은 33.2%에 달할 것으로 보입니다. 《AI 현황 보고서》에 따르면, 인공지능 산업은 폭발적인 성장의 전환점에 있으며, 가까운 미래에 시장 규모가 9조 달러에 근접할 것으로 예상됩니다.

하지만 인공지능의 발전과 함께 전통적인 중앙집중형 시스템의 잠재적 문제들이 드러나고 있습니다. 단일 실패 지점, 높은 비용, 개인정보 보호 문제 등으로 인해 산업계는 새로운 패러다임에 대한 요구가 날로 증가하고 있습니다. 탈중앙화 인공지능(DeAI)이 등장했으며, 이는 블록체인 기술과 인공지능을 결합하여 신뢰가 필요 없고 투명하며 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

DeAI란 무엇인가

탈중앙화 인공지능(DeAI)은 인공지능과 블록체인 기술을 결합하여 더욱 투명하고 안전하며 공정한 생태계를 구축하는 것을 의미합니다. DeAI의 응용 범위에는 토큰화된 인공지능 시장, 스마트 계약을 통해 운영되는 완전한 체인상의 AI 모델 등이 포함됩니다. 그 핵심 목표는 AI 모델의 중앙 집중식 제어를 제거하여 신뢰가 필요 없고 변조 방지 기능을 보장하며, 사용자가 독립적으로 검증할 수 있도록 하는 것입니다.

탈중앙화 인공지능과 탈중앙화 데이터 인프라의 필요성

진정한 탈중앙화 인공지능(DeAI)을 실현하기 위해서는 강력한 데이터 인프라가 필수적입니다. 이는 검증 가능한 출처를 통해 데이터의 완전성과 출처의 신뢰성을 보장하고, 방대한 데이터 세트를 위한 확장 가능하고 동적인 저장소를 제공하며, 실시간 접근을 지원하여 원활한 AI 작업을 가능하게 하고, 협업 환경에서 개인정보와 데이터 소유권을 보호하며, 글로벌 규제 요구사항을 준수하는 것을 포함합니다. 이러한 인프라의 지원이 없다면, DeAI는 신뢰가 필요 없고 투명하며 확장 가능한 AI 솔루션을 제공할 잠재력을 충분히 발휘할 수 없습니다.

CESS 네트워크는 진보된 탈중앙화 데이터 인프라로서 인공지능 발전의 요구에 효과적으로 대응하며 탈중앙화 인공지능(DeAI) 혁신의 미래를 이끌어갈 수 있습니다.

중앙집중형 데이터 시스템의 도전 과제

중앙집중형 시스템은 인공지능 응용 프로그램의 발전에 중대한 위험을 초래하며, 특히 데이터 완전성과 주권 측면에서 문제가 발생합니다:

- 보안 위험: 단일 실패 지점으로 인해 중앙집중형 시스템은 네트워크 공격과 데이터 유출의 위협에 취약합니다.

- 개인정보 문제: 사용자는 자신의 데이터 접근 방식과 사용 상황을 통제할 수 없습니다.

- 투명성 부족: 데이터 출처의 정확한 추적과 검증을 보장하는 것은 인공지능에게 여전히 도전 과제입니다.

- 확장성 문제와 다양화된 요구: 중앙집중형 시스템은 데이터 집약적인 AI 응용 프로그램의 증가하는 요구를 충족하기 어렵고, 기존 인프라는 다양한 조직의 요구를 충족할 유연성이 부족합니다.

- 높은 비용: 높은 저장 및 에너지 비용은 AI의 확장성과 지속 가능한 발전을 저해합니다.

인공지능의 번영을 위해서는 안전하고 확장 가능하며 비용 효율적이고 개인정보를 보호할 수 있는 새로운 데이터 인프라 패러다임이 필요합니다. CESS는 이러한 솔루션을 제공하며, 그 탈중앙화 인프라는 인공지능의 독특한 데이터 도전에 대응하도록 설계되어 있습니다.

인공지능에 필요한 데이터 인프라 및 CESS의 지원 방법

CESS는 전통적인 데이터 시스템의 한계를 극복하고 인공지능이 효율적이고 윤리적으로 혁신할 수 있도록 설계된 탈중앙화 솔루션을 제공합니다.

1. 인공지능을 위한 데이터 인프라

CESS는 인공지능 응용 시나리오의 요구를 충족시키며, 탈중앙화된 AI 모델 훈련과 개인정보 보호를 위한 데이터 공유를 지원합니다. 인공지능을 위한 아키텍처는 고성능 계산 작업을 지원하며, 데이터의 개인정보와 안전을 우선 보장합니다.

주요 장점:

- 데이터 주권: CESS는 사용자가 자신의 데이터에 대한 완전한 통제를 부여하여, 민감한 정보가 중앙 집중식으로 저장되거나 노출되지 않도록 보장합니다. 이는 의료, 금융 및 법률 서비스와 같은 분야에서 특히 중요합니다. 이들 분야는 데이터 개인정보 보호에 대한 우선 순위가 가장 높습니다.

- 개인정보 보호 계산: 안전한 다자간 계산(SMPC) 및 동형 암호화와 같은 첨단 기술을 활용하여, CESS는 인공지능 모델이 암호화된 데이터에서 직접 훈련 및 추론할 수 있도록 합니다. 이 방법은 원래의 민감한 데이터가 보호 상태를 유지하도록 보장하며, 무단 접근이 불가능합니다.

2. 탈중앙화되고 프로그래밍 가능한 데이터 인프라

CESS는 탈중앙화 저장 네트워크를 통해 무한 저장 용량을 제공하며, 기업의 데이터 저장 및 계산 요구가 증가할 때 내재된 확장성을 갖추고 있습니다. 스마트 계약을 통합함으로써, CESS는 데이터 접근, 검색 및 저장 과정을 자동화하여 데이터가 항상 사용 가능하고 안전하며 효율적으로 관리되도록 보장합니다.

주요 장점:

- 확장성: CESS는 기업이 제한 없이 저장 용량을 확장할 수 있도록 합니다. 데이터 양이 증가함에 따라, 그 탈중앙화 아키텍처는 추가 저장 노드를 원활하게 통합하여 확장성이 중단되지 않도록 보장합니다.

- 고성능 계산: CESS는 고빈도 데이터 검색 및 저지연 접근을 지원하여 인공지능 모델이 최대 효율로 데이터를 처리하고 활용할 수 있도록 합니다. 이 시스템 설계는 대량의 데이터 세트와 실시간 업데이트를 처리할 수 있으며, 고급 인공지능 응용 프로그램에 필요한 속도와 신뢰성을 제공합니다.

3. CESS AI Agent Hub로 스마트 AI 에이전트 지원

AI 분야의 혁신 발전을 촉진하기 위해, CESS는 CESS AI Agent Hub를 출시하였으며, 이는 산업 간 AI 에이전트를 원활하게 집합하고 배포하는 것을 목표로 합니다. 상호 운용성과 확장성 문제를 해결함으로써, AI Agent Hub는 개인정보 보호를 기반으로 의료, 금융, 자율주행 등 분야의 AI 에이전트가 실시간으로 협력할 수 있도록 지원합니다. CESS AI Agent Hub는 통합된 인터페이스를 통해 AI 전용 에이전트를 통합하여 더 스마트하고 효율적인 응용 프로그램의 발전을 지원합니다.

4. AI-LINK: 인공지능에서 개인정보 보호와 데이터 주권 지원

AI-LINK 프로토콜은 CESS가 탈중앙화된 GPU 네트워크에 안전하게 연결할 수 있도록 하여, 기밀 인공지능 추론과 원활한 모델 공유를 촉진합니다. 이 혁신적인 기능은 기업이 개인정보를 타협하지 않고 AI 모델을 운영할 수 있도록 하여, 민감한 데이터가 안전하게 유지되고 항상 단일 실체의 통제 아래 놓이지 않도록 보장합니다.

주요 장점:

- 탈중앙화 인공지능 추론: AI-LINK는 인공지능 모델이 분산 데이터 세트에서 추론할 수 있도록 하여 민감한 정보를 중앙 집중화할 필요가 없습니다. 이 방법은 데이터 주권 법을 준수하며, 의료, 금융 및 정부와 같은 고도로 규제된 산업에서 인공지능 응용 프로그램에 강력한 개인정보 보호를 제공합니다.

- 안전한 모델 공유: AI-LINK를 통해 각 산업은 탈중앙화된 네트워크에서 인공지능 모델을 공유할 수 있으며, 동시에 독점 데이터와 알고리즘에 대한 완전한 통제를 유지합니다. 이는 안전한 협력과 혁신을 촉진하며, 안전성이나 데이터 완전성을 타협하지 않습니다.

5. 다중 복제 복구 저장 증명 (PoDR²)

CESS는 최대 60%의 노드 손실을 견딜 수 있는 블록체인 기반의 복구 시스템을 세계 최초로 출시하였으며, 이를 다중 복제 복구 저장 증명(PoDR²)이라고 합니다. 이 혁신적인 메커니즘은 노드 고장이나 재난 상황에서도 데이터를 복구할 수 있도록 보장합니다.

주요 장점:

- 높은 가용성: PoDR²는 극한 조건에서도 데이터가 높은 가용성과 탄력성을 유지하도록 보장합니다. 이러한 신뢰성은 대규모, 중요한 데이터 세트에 의존하는 인공지능 응용 프로그램에 특히 중요합니다.

- 블록체인 지원의 완전성: 블록체인을 활용하여 데이터 중복성과 복구 과정을 추적함으로써, PoDR²는 저장된 데이터의 완전성을 보장합니다. 이는 인공지능 모델이 시스템 중단 기간에도 지속적으로 정확하고 최신 정보를 접근할 수 있도록 합니다.

6. 지역 저장 선택 (LBSS)

인공지능 기반 응용 프로그램이 전 세계적으로 확장됨에 따라, GDPR, HIPAA 및 CCPA와 같은 지역 및 국제 데이터 보호 규정을 준수하는 것이 매우 중요해졌습니다. CESS의 지역 저장 선택(LBSS) 기능은 사용자가 특정 지리적 지역에 데이터를 저장할 수 있도록 하여 데이터 개인정보 보호 및 주권의 규제 프레임워크를 준수하도록 보장합니다.

주요 장점:

- 준수 보장: LBSS는 인공지능 응용 프로그램이 지정된 국가 또는 사법 관할권에 데이터를 저장할 수 있도록 하여, 엄격한 지역 준수 요구를 충족합니다. 이 기능은 의료, 금융 및 전자상거래와 같은 산업에서 매우 중요하며, 이들 산업은 규제 준수에 대한 우선 순위가 가장 높습니다.

- 윤리적 데이터 관리: 위치 기반 저장을 촉진함으로써, LBSS는 조직이 법적 기준에 따라 민감한 데이터를 관리할 수 있도록 합니다. 이는 사용자 데이터의 윤리적이고 안전하며 투명한 처리를 보장하여 신뢰와 책임을 구축합니다.

CESS의 인공지능 분야 활용 사례

AI 에이전트: CESS는 스마트 AI 에이전트에 안전하고 탈중앙화된 데이터 인프라를 제공합니다. 이를 통해 인공지능은 의료, 금융 및 공급망 관리 등 산업에서 자율적으로 의사 결정을 내릴 수 있으며, 개인정보와 규정을 준수할 수 있습니다. CESS를 통해 AI 에이전트는 분산 데이터 세트에 실시간으로 접근하고 효율적으로 운영하며 신뢰성을 유지할 수 있습니다.

탈중앙화 과학 DeSci: CESS는 연구자들에게 안전하고 탈중앙화된 데이터 공유 및 협업 플랫폼을 제공하여 DeSci 발전을 촉진합니다. 이는 과학 데이터의 완전성을 보장하고, 전 세계 연구 협력을 촉진하며, 엄격한 개인정보 및 규제 요구를 충족하여 과학 발견을 촉진하고 지식 재산을 보호합니다.

인공지능 의료: 의료 분야에서 CESS는 병원이 암호화된 환자 데이터에서 AI 모델을 훈련할 수 있도록 하여, 연구자와 의료진이 귀중한 통찰을 생성할 수 있도록 하며, 규정을 준수하고 개인 식별 정보(PII)를 보호합니다.

자율주행: 자율주행 자동차는 방대한 실시간 데이터를 생성합니다. CESS는 이러한 데이터를 효과적으로 저장하고 분석할 수 있는 확장 가능하고 안전한 인프라를 제공합니다.

기후 인공지능: CESS는 기후 모델링에 사용되는 대규모 데이터 세트의 저장 및 검색을 지원하여 데이터의 접근성과 투명성을 보장합니다.

금융 인공지능: CESS는 사기 탐지, 위험 평가 및 투자 최적화와 같은 민감한 금융 데이터의 안전한 처리를 지원하며, 개인정보 규정을 준수하도록 보장합니다.

소매 및 전자상거래 인공지능: CESS는 안전한 저장 및 실시간 검색을 통해 소비자 및 재고 데이터를 지원하여 개인화 추천 및 공급망 관리를 제공합니다.

스마트 시티: CESS는 스마트 시티 응용 프로그램(교통 최적화, 에너지 관리 및 공공 안전 포함)을 위한 안전하고 확장 가능한 데이터 관리 솔루션을 제공합니다.

기타 분야: 게임 및 엔터테인먼트 분야의 AI 응용 프로그램을 촉진하고, 우주 탐사 및 유전체학과 같은 AI 기반 연구를 지원하는 등, CESS는 다양한 혁신 응용 프로그램을 위한 인프라 지원을 제공합니다.

이러한 산업의 다양하고 역동적인 데이터 요구를 충족함으로써, CESS는 인공지능이 글로벌 도전을 해결하는 잠재력을 재정의하고 있습니다.

CESS가 인공지능 시대를 지원하는 방법

CESS는 AI 지능체 및 탈중앙화 과학(DeSci)과 같은 주요 혁신을 지원하여 데이터 개인정보 보호를 보장하면서 인공지능의 발전을 확장 가능하게 만듭니다. CESS의 탈중앙화 데이터 인프라는 데이터 보안과 AI 확장성 간의 격차를 해소합니다. 탈중앙화 데이터 저장 및 첨단 블록체인 기술을 통해 CESS는 모든 산업에 힘을 실어줍니다. 요약하자면, 인공지능의 미래는 확장 가능하고 투명하며 개인정보를 중시하는 인프라를 필요로 합니다. CESS는 현재의 솔루션일 뿐만 아니라 미래 인공지능 발전의 기반이 될 것입니다.