오픈그라디언트 "AI 결과 검증 못하면 신뢰도 없다…검증형 AI 인프라 구축"

"AI가 더 많은 의사결정을 수행할수록 중요한 것은 성능이 아니라 검증 가능성입니다. 검증이 없다면 더 저렴한 모델로 교체되거나 데이터가 왜곡돼도 사용자는 알 수 없습니다. 우리는 연산과 검증을 분리해 결과의 무결성을 보장하는 인프라를 구축하고 있습니다."

비들 아시아 2026(BUIDL Asia 2026)가 16일 서울 소피텔 앰배서더에서 열렸다. 기조연설에 나선 매튜 왕 오픈그라디언트 공동 설립자는 '검증 가능한 AI'를 주제로 AI 인프라의 신뢰성과 프라이버시 문제 해결 방안을 제시하며 이같이 강조했다. 매튜 왕 공동 설립자는 AI가 개인 데이터와 기업 의사결정에 깊숙이 관여하는 상황에서 '검증 가능성'이 핵심 인프라 요소로 부상하고 있다고 강조했다. 그는 "AI 에이전트가 리서치 보고서를 생성할 때 실제로 어떤 모델과 데이터가 사용됐는지 확인할 수 있어야 한다"며 "검증이 불가능한 구조에서는 결과를 신뢰하기 어렵다"고 말했다.

이를 해결하기 위해 오픈그라디언트는 '노드 특화(Node Specialization)' 구조를 도입했다. GPU와 신뢰 실행 환경(TEE) 노드로 구성된 인프라 레이어에서 연산을 수행하고, 블록체인 레이어에서 결과를 검증하는 방식이다. 왕은 "연산은 비용이 높은 환경에서 처리하고, 검증은 저비용 블록체인에서 수행함으로써 효율성과 신뢰를 동시에 확보할 수 있다"고 설명했다. 신뢰 실행 환경(TEE)은 외부 접근이 차단된 안전한 영역에서 데이터를 보호한 채 연산을 수행하는 기술을 의미한다.

실제 적용 사례도 제시됐다. 오픈그라디언트는 유니스왑 V4 구조의 자동화 마켓메이커(AMM)에 AI 모델을 적용해 동적 수수료를 조정한 결과, 유동성 공급자의 비영구적 손실을 약 16~17% 줄였다고 밝혔다. 또한 파일코인 생태계에서는 노드 성능을 평가하는 모델을 통해 인센티브 배분 구조를 개선하는 데 활용되고 있다. 비영구적손실(IL)은 유동성 공급 과정에서 자산 가격 변동으로 인해 단순 보유 대비 발생하는 잠재적 손실을 뜻한다.

오픈그라디언트가 운영하는 모델 허브는 현재 4000개 이상의 AI 모델을 제공하는 플랫폼으로 확장됐다. 왕은 "개발자들이 다양한 모델을 쉽게 활용하고 검증 가능한 형태로 디앱에 통합할 수 있는 환경을 구축하고 있다"고 말했다.

개인화된 AI 서비스도 소개됐다. 지갑 기반 포트폴리오 관리 에이전트와 사용자 데이터를 통합해 '디지털 트윈'을 생성하는 서비스 등이 대표적이다. 그는 "TEE 기반 연산을 통해 개인 데이터는 완전히 보호되며, 사용자만 접근할 수 있는 구조를 유지한다"고 강조했다.

보안 강화를 위한 토큰 경제 모델도 공개됐다. 오픈그라디언트는 자체 토큰 'OPG'를 통해 잘못된 연산 결과를 제출한 노드를 슬래싱하는 구조를 도입할 계획이다. 왕은 "정확한 연산과 검증을 강제하는 경제적 인센티브가 네트워크 신뢰성을 높일 것"이라고 설명했다.

왕 공동 설립자는 "AI가 더 똑똑해지는 것보다 중요한 것은 신뢰할 수 있는 AI를 만드는 것"이라며 "검증과 프라이버시를 인프라 단에서 해결해야 AI가 금융과 산업 전반에서 안전하게 활용될 수 있다"고 말했다.