정보 금융의 미래: 후희소성 시스템과 AI의 춤

예측 시장을 극대화하는 것은 기자 회견인가? 방금 끝난 미국 대선에서 Polymarket은 시장 주도 데이터를 통해 트럼프의 승률이 전통적인 여론 조사보다 높다는 것을 성공적으로 예측하며 대중과 언론의 관심을 빠르게 끌어모았다. 사람들은 Polymarket이 더 이상 단순한 금융 도구가 아니라 정보 공간에서의 "균형자"로서, 시장의 지혜를 통해 충격적인 뉴스의 진위를 검증하는 역할을 하고 있음을 점차 인식하게 되었다.

Polymarket이 화제가 되었을 때, Vitalik은 정보 금융(Info Finance)이라는 새로운 개념을 제안했다. 금융 인센티브와 정보를 결합한 이 도구는 소셜 미디어, 과학 연구 및 거버넌스 모델을 혁신할 수 있으며, 의사 결정 효율성을 높이는 새로운 방향을 열어준다. AI와 블록체인의 발전과 함께 정보 금융도 새로운 전환점에 접어들고 있다.

정보 금융이라는 야심 찬 신흥 분야에 직면하여, Web3의 기술과 개념은 이를 맞이할 준비가 되었는가? 본문은 예측 시장을 출발점으로 삼아 정보 금융의 핵심 개념, 기술적 지원 및 미래 가능성을 탐구할 것이다.

정보 금융: 금융 도구를 통해 정보 획득 및 활용하기

정보 금융의 핵심은 금융 도구를 사용하여 정보를 획득하고 활용하여 의사 결정의 효율성과 정확성을 높이는 것이다. 예측 시장은 전형적인 사례로, 문제를 금융 인센티브와 연결함으로써 이러한 시장은 참여자의 정확성과 책임감을 자극하고, 진실을 추구하는 사용자에게 명확한 예측을 제공한다.

정교한 시장 설계로서 정보 금융은 참여자가 특정 사실이나 판단에 반응하도록 유도할 수 있으며, 적용 분야는 탈중앙화 거버넌스, 과학 검토 등 여러 분야를 포함한다. 동시에 AI의 출현은 진입 장벽을 더욱 낮추어 미시적 의사 결정도 시장에서 효과적으로 운영될 수 있도록 하여 정보 금융의 보급을 촉진하고 있다.

Vitalik은 현재 10년이 정보 금융을 확장하기 위한 최적의 시점이라고 특별히 언급했다. 확장 가능한 블록체인은 정보 금융에 안전하고 투명하며 신뢰할 수 있는 플랫폼 지원을 제공하고, AI의 도입은 정보 획득 효율성을 높여 정보 금융이 더 정교한 문제를 처리할 수 있도록 한다. 정보 금융은 전통적인 예측 시장의 한계를 넘어 다양한 분야의 잠재력을 발굴하는 능력을 보여주고 있다.

그러나 정보 금융의 확장과 함께 그 복잡성과 규모는 급격히 증가하고 있다. 시장은 방대한 데이터를 처리하고 실시간 의사 결정 및 거래를 수행해야 하며, 이는 효율적이고 안전한 계산 능력에 대한 심각한 도전을 제기한다. 동시에 AI 기술의 빠른 발전은 더 많은 혁신 모델을 낳아 계산 수요를 증가시키고 있다. 이러한 배경 속에서 안전하고 실행 가능한 후 희소성 계산 시스템은 정보 금융의 지속 가능한 발전을 위한 필수 기반이 되고 있다.

현재의 구도, 후 희소성 계산 시스템은 누구인가

"후 희소성 계산 시스템"은 현재 통일된 정의가 부족하지만, 그 핵심 목표는 전통적인 계산 자원의 한계를 넘어 저비용, 광범위하게 접근 가능한 계산 능력을 실현하는 것이다. 탈중앙화, 자원 풍부화 및 효율적인 협업을 통해 이러한 시스템은 대규모, 유연한 계산 작업 수행을 지원하여 계산 자원을 "비희소"에 가깝게 만든다. 이 구조에서 계산 능력은 단일 지점 의존에서 벗어나, 사용자는 자유롭고 저비용으로 자원에 접근하고 공유할 수 있어 포괄적 계산의 보급과 지속 가능한 발전을 촉진한다.

블록체인의 맥락에서 후 희소성 계산 시스템의 주요 특징은 탈중앙화, 자원 풍부, 저비용 및 높은 확장성이다.

퍼블릭 체인의 고성능 경쟁

현재 주요 퍼블릭 체인들은 점점 복잡해지는 애플리케이션 요구를 충족하기 위해 성능 경쟁을 벌이고 있다. 현재 퍼블릭 체인 생태계의 발전 추세는 전통적인 단일 스레드 모델에서 다중 스레드 병렬 계산 모델로 전환되고 있다.

전통적인 고성능 퍼블릭 체인:

• Solana: 설계 초기부터 Solana는 병렬 계산 아키텍처를 채택하여 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 실현했다. 독특한 Proof of History(역사 증명) 합의 메커니즘 덕분에 초당 수천 건의 거래를 처리할 수 있다.
• Polygon 및 BSC: 이 두 체인은 거래 처리 능력을 향상시키기 위해 병렬 EVM 솔루션을 적극적으로 개발하고 있다. 예를 들어, Polygon은 더 효율적인 거래 검증을 위해 zkEVM을 도입했다.

신흥 병렬 퍼블릭 체인:

• Aptos, Sui, Sei 및 Monad: 이러한 신흥 퍼블릭 체인은 데이터 저장 효율성을 최적화하거나 합의 알고리즘을 개선하여 고성능을 위해 설계되었다. 예를 들어, Aptos는 Block-STM 기술을 사용하여 병렬 거래 처리를 실현하고 있다.
• Artela: Artela는 EVM++ 개념을 제안하며, 원주율 확장을 통해 WebAssembly 런타임에서 고성능 맞춤형 애플리케이션을 구현한다. 병렬 실행과 유연한 블록 공간 설계를 통해 Artela는 EVM 성능 병목 현상을 효과적으로 해결하고 처리량과 확장성을 크게 향상시킨다.

성능 경쟁은 치열하게 진행되고 있으며, 누가 우위에 있는지는 아직 판단하기 어렵다. 그러나 이 치열한 경쟁 속에서 AO를 대표로 하는 새로운 접근 방식도 존재한다. AO는 독립적인 퍼블릭 체인이 아니라 Arweave 기반의 계산 계층으로, 독특한 기술 아키텍처를 통해 병렬 처리 능력과 확장성을 실현한다. AO는 후 희소성 계산 시스템으로 나아가는 강력한 경쟁자로, 정보 금융의 대규모 실현을 지원할 것으로 기대된다.

정보 금융을 지탱하는 AO의 구축 청사진

AO는 Arweave 네트워크에서 운영되는 Actor Oriented(역할 기반) 컴퓨터로, 통합된 계산 환경과 개방된 메시지 전달 계층을 제공한다. 분산형, 모듈화된 기술 아키텍처를 통해 정보 금융의 대규모 애플리케이션과 전통적인 계산 환경의 융합 가능성을 제공한다.

AO의 아키텍처 구성은 간단하면서도 효율적이며, 핵심 구성 요소는 다음과 같다:

• 프로세스(Process)는 AO 네트워크의 기본 계산 단위로, 메시지(Messenge) 전달을 통해 상호작용을 실현한다;
• 스케줄링 유닛(SUs)은 메시지의 정렬 및 저장을 담당한다;
• 계산 유닛(CUs)은 상태 계산 작업을 수행한다;
• 전달 유닛(MUs)은 메시지의 전달 및 방송을 담당한다.

모듈 간의 디커플링 설계는 AO 시스템에 뛰어난 확장성과 유연성을 부여하여 다양한 규모와 복잡도의 애플리케이션 시나리오에 적응할 수 있게 한다. 따라서 AO 시스템은 다음과 같은 핵심 장점을 갖추고 있다:

• 높은 처리량과 낮은 지연 시간의 계산 능력: AO 플랫폼의 병렬 프로세스 설계와 효율적인 메시지 전달 메커니즘 덕분에 초당 수백만 건의 거래를 처리할 수 있다. 이러한 높은 처리 능력은 글로벌 정보 금융 네트워크를 지원하는 데 필수적이다. 동시에 AO의 낮은 지연 통신 특성은 거래와 데이터 업데이트의 즉시성을 보장하여 사용자에게 원활한 작업 경험을 제공한다.
• 무한한 확장성과 모듈화 설계: AO 플랫폼은 모듈화 아키텍처를 채택하여 가상 머신, 스케줄러, 메시지 전달 및 계산 유닛을 디커플링하여 매우 높은 확장성을 실현한다. 데이터 처리량의 증가나 새로운 애플리케이션 시나리오의 접속에 대해 AO는 신속하게 적응할 수 있다. 이러한 확장 능력은 전통적인 블록체인의 성능 병목 현상을 극복할 뿐만 아니라 개발자에게 복잡한 정보 금융 애플리케이션을 구축할 수 있는 유연한 환경을 제공한다.
• 대규모 계산 및 AI 통합 지원: AO 플랫폼은 WebAssembly 64비트 아키텍처를 지원하여 Meta의 Llama 3와 같은 대부분의 완전한 대형 언어 모델(LLM)을 실행할 수 있으며, AI와 Web3의 깊은 융합을 위한 기술적 기반을 제공한다. AI는 정보 금융의 중요한 추진력이 될 것이며, 스마트 계약 최적화, 시장 분석, 위험 예측 등 다양한 응용 분야에 걸쳐 있으며, AO 플랫폼의 대규모 계산 능력은 이러한 요구를 효율적으로 지원할 수 있다. 또한, WeaveDrive 기술을 통해 무한 저장의 Arweave에 접속함으로써 AO 플랫폼은 복잡한 머신 러닝 모델의 훈련 및 배포에 독특한 이점을 제공한다.

AO는 높은 처리량, 낮은 지연 시간, 무한한 확장성 및 AI 통합 능력을 바탕으로 정보 금융의 이상적인 플랫폼이 되었다. 실시간 거래에서 동적 분석에 이르기까지 AO는 대규모 계산과 복잡한 금융 모델의 구현을 위한 뛰어난 지원을 제공하며, 정보 금융의 보급과 혁신을 촉진하는 길을 열어준다.

정보 금융의 미래: AI 주도의 예측 시장

정보 금융의 차세대 예측 시장은 어떤 색깔을 가져야 할까? 과거를 돌아보면, 전통적인 예측 시장은 오랫동안 세 가지 주요 문제에 직면해왔다: 시장의 신뢰 부족, 높은 진입 장벽, 보급 제한. PolyMarket과 같은 Web3 스타 프로젝트조차 이러한 도전을 완전히 피할 수는 없었다. 예를 들어, 이더리움 ETF의 예측 사건은 도전 기간이 너무 짧거나 UMA 투표권이 지나치게 집중되어 조작 위험이 있을 수 있다는 의혹을 받았다. 또한, 유동성이 인기 분야에 집중되어 있어 긴 꼬리 시장의 참여도가 낮았다. 더불어 일부 국가(영국, 미국) 사용자들은 규제 제한으로 인해 예측 시장의 보급이 더욱 저해되었다.

정보 금융의 미래 발전은 새로운 세대의 애플리케이션이 이끌어야 한다. AO의 뛰어난 성능 조건은 이러한 혁신을 위한 비옥한 토대를 제공하며, Outcome을 대표로 하는 예측 시장 플랫폼은 정보 금융 실험의 새로운 초점이 되고 있다.

Outcome은 현재 기본적인 투표 및 소셜 기능을 지원하는 제품의 초기 형태를 갖추고 있다. 이 플랫폼의 진정한 잠재력은 미래에 AI와 깊이 결합하여 AI 에이전트를 활용해 신뢰 없는 시장 결제 메커니즘을 구축하고 사용자가 자율적으로 예측 에이전트를 생성하고 사용할 수 있도록 하는 데 있다. 대중에게 투명하고 효율적이며 낮은 진입 장벽을 가진 예측 도구를 제공함으로써 예측 시장의 대규모 보급을 더욱 촉진할 수 있을 것이다.

Outcome을 예로 들면, AO를 기반으로 구축된 예측 시장은 다음과 같은 핵심 특성을 가질 수 있다:

• 신뢰 없는 시장 결의: Outcome의 핵심은 자율 에이전트(Autonomous Agents)이다. 이러한 에이전트는 AI에 의해 구동되며, 사전 설정된 규칙과 알고리즘에 따라 독립적으로 작동하여 시장 결의 과정의 투명성과 공정성을 보장한다. 인위적인 개입이 없기 때문에 이 메커니즘은 조작 위험을 최소화하여 사용자에게 신뢰할 수 있는 예측 결과를 제공한다.
• AI 기반의 예측 에이전트: Outcome 플랫폼은 사용자가 AI 구동의 예측 에이전트를 생성하고 사용할 수 있도록 허용한다. 이러한 에이전트는 다양한 AI 모델과 풍부한 데이터 소스를 통합하여 정밀한 분석 및 예측을 수행할 수 있다. 사용자는 자신의 필요와 전략에 따라 개인화된 예측 에이전트를 맞춤 설정하고 다양한 시장 주제에 참여할 수 있다. 이러한 유연성은 예측의 효율성과 적합성을 크게 향상시킨다.
• 토큰화된 인센티브 메커니즘: Outcome은 혁신적인 경제 모델을 도입하여 사용자가 시장 예측에 참여하고, 에이전트 서비스를 구독하며, 데이터 소스를 거래함으로써 토큰 보상을 받을 수 있도록 한다. 이 메커니즘은 사용자 참여 동기를 강화할 뿐만 아니라 플랫폼 생태계의 건전한 발전을 지원한다.

AI 주도의 예측 시장 워크플로우

Outcome은 AI 모델을 도입하여 반자동 또는 전자동 에이전트 모드를 설계함으로써 Arweave와 AO 위에 구축된 정보 금융 애플리케이션을 위한 혁신적인 아이디어를 제공할 수 있다. 대략적으로 다음과 같은 워크플로우 아키텍처를 따른다:

1. 데이터 저장

• 실시간 이벤트 데이터(Real-time Event Data): 플랫폼은 실시간 데이터 소스(뉴스, 소셜 미디어, 오라클 등)를 통해 사건과 관련된 정보를 수집하고 Arweave에 저장하여 데이터의 투명성과 불변성을 보장한다.
• 역사적 사건 데이터(Historical Event Data): 과거의 사건 데이터와 시장 행동 기록을 저장하여 모델링, 검증 및 분석을 위한 데이터 지원을 제공하고 지속 가능한 최적화의 폐쇄 루프를 형성한다.

2. 데이터 처리 및 분석

• LLM(대형 언어 모델): LLM은 데이터 처리 및 스마트 분석의 핵심 모듈(즉, AO 프로세스)로, Arweave에 저장된 실시간 사건 데이터와 역사적 데이터를 깊이 처리하여 사건과 관련된 핵심 정보를 추출하고 후속 모듈(감정 분석, 확률 계산 등)에 고품질 입력을 제공한다.
• 사건 감정 분석(Event Sentiment Analysis): 사용자와 시장이 사건에 대해 가지는 태도(긍정적/중립적/부정적)를 분석하여 확률 계산 및 위험 관리에 대한 참고 자료를 제공한다.
• 사건 확률 계산(Event Probability Calculation): 감정 분석 결과와 역사적 데이터를 기반으로 사건 발생 확률을 동적으로 계산하여 시장 참여자가 의사 결정을 내리는 데 도움을 준다.
• 위험 관리(Risk Management): 시장 내 잠재적 위험을 식별하고 통제하여 시장 조작, 비정상적인 베팅 행동 등을 방지하고 시장의 건강한 운영을 보장한다.

3. 예측 실행 및 검증

• 거래 에이전트(Trading Agent): AI 구동의 거래 에이전트는 분석 결과에 따라 자동으로 예측 및 베팅을 실행하며, 사용자의 수동 개입이 필요 없다.
• 결과 검증(Outcome Verification): 시스템은 오라클 등의 메커니즘을 통해 사건의 실제 결과를 검증하고 검증 데이터를 Historical Event Data 모듈에 저장하여 결과의 투명성과 공신력을 보장한다. 또한, 역사적 데이터는 후속 예측에 대한 참고 자료를 제공하여 지속적인 최적화의 폐쇄 루프 시스템을 형성한다.

이러한 워크플로우는 AI 주도의 스마트 예측과 탈중앙화된 검증 메커니즘을 통해 효율적이고 투명하며 신뢰 없는 예측 에이전트 애플리케이션을 실현하여 사용자 참여 장벽을 낮추고 시장 운영을 최적화한다. AO의 기술 아키텍처에 기반하여 이 모델은 정보 금융이 스마트화되고 보편화되는 방향으로 나아가며, 차세대 경제 혁신의 핵심 프로토타입이 될 수 있다.

결론

미래는 복잡한 정보 속에서 진실을 추출하는 데 능한 사람들에게 속한다. 정보 금융은 AI의 지혜와 블록체인의 신뢰를 통해 데이터의 가치와 사용 방식을 재정의하고 있다. AO의 후 희소성 아키텍처에서 Outcome의 스마트 에이전트에 이르기까지, 이러한 결합은 예측 시장이 단순한 확률 계산을 넘어 의사 결정 과학의 재탐색으로 이어지게 한다. AI는 참여 장벽을 낮출 뿐만 아니라 방대한 데이터 처리와 동적 분석을 가능하게 하여 정보 금융의 새로운 경로를 열어준다.

앨런 튜링이 말했듯이, 계산은 효율성을 가져오고 지혜는 가능성을 열어준다. AI와 함께 춤추며 정보 금융은 복잡한 세상을 더욱 명확하게 만들고, 효율성과 신뢰 사이에서 새로운 균형을 찾는 사회를 촉진할 수 있을 것이다.

참고 자료

1. https://ao.arweave.net/#/read
2. https://x.com/outcome_gg/status/1791063353969770604
3. https://www.chaincatcher.com/article/2146805
4. https://en.wikipedia.org/wiki/Post-scarcity