탈중앙화 전화망, AI 혁명의 동력 될까?

AI(인공지능) 혁명의 잠재적인 동력으로 스마트폰 기반의 탈중앙화 네트워크가 주목받고 있다. 스마트폰이 지닌 고유한 효율성과 보안성을 활용하여 AI 모델 구동 및 데이터 검증에 새로운 가능성을 제시한다는 분석이다. 현재까지 주로 데이터센터 서버에 집중되었던 AI 연산 능력의 분산 가능성을 보여주는 사례들이 등장하고 있어 향후 IT 인프라 지형 변화에 대한 기대감을 높이고 있다.

핵심은 스마트폰의 컴퓨팅 효율성이다. 일부 전문가들은 스마트폰이 특정 AI 워크로드, 특히 기밀 컴퓨팅이나 격리된 환경에서 실행되는 프로그램에 최적화된 내장 하드웨어 보안 기능을 갖추고 있다고 강조한다. 또한, CPU 집약적이거나 광범위한 분산 및 인터넷에 대한 필터링되지 않은 접근이 필요한 작업에도 스마트폰이 유리하다는 평가다. 물론 일반 스마트폰은 메모리 용량에 제한이 있고, 대규모 서버가 병렬로 여러 작업을 처리하는 데 강점을 가지지만, 현재 많은 AI 워크로드는 스마트폰의 가용 메모리 내에서도 충분히 처리 가능하다는 것이 업계의 시각이다.

실제로 De Carli는 “서버는 멀티스레딩에 더 뛰어나지만, 스마트폰은 타의 추종을 불허하는 컴퓨팅 효율성을 제공한다”고 언급하며, 현재 네트워크에 참여하는 활성 스마트폰들이 약 2,340개의 고성능 데이터센터 서버와 맞먹는 컴퓨팅 능력을 제공한다고 주장했다. 이는 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위해 설계된 고밀도 서버인 ASUS RS720A-E11과의 벤치마킹을 통해 도출된 수치다.

이러한 흐름 속에서 Phase 프로젝트는 지난 10월, 스마트폰 사용자가 AI 에이전트에게 인터넷 연결 및 블록체인 검증 기능을 제공할 수 있도록 하는 Phase Proxy를 출시했다. Phase의 창립자인 Kirill Eves는 “웹사이트들은 데이터센터에서 발생하는 자동화된 트래픽을 일상적으로 차단하거나 속도 제한을 두기 때문에, 우리 시스템은 사용자의 모바일 및 주거 연결을 프록시로 활용한다”고 설명했다. Phase는 1,000건의 요청당 0.5 USDT, 1GB의 트래픽당 일정 비용을 부과할 계획이다. 또한, Phase Router는 더 단순한 요청은 네트워크 내 스마트폰에서 실행되는 모델로 바로 전송하거나, ‘작업 복잡성, 모델 능력, 성능 및 비용’에 따라 OpenAI, Anthropic과 같은 주요 외부 제공업체로 라우팅하는 기능을 제공할 예정이다. 장기적으로는 스마트폰을 넘어 데스크톱, 서버, GPU까지 네트워크를 확장할 계획을 가지고 있다.

하지만 모든 전문가가 이러한 전망에 동의하는 것은 아니다. 탈중앙화 인프라 제공업체 XYO의 공동 창립자인 Markus Levin은 탈중앙화 네트워크가 AI 모델을 실행하는 것보다 실제 데이터를 수집하고 검증하는 데 더 적합할 수 있다고 지적했다. 그는 “스마트폰과 센서는 중앙화된 데이터셋이 놓치는 지역화된 정보를 제공할 수 있지만, 이는 데이터가 정확하고 조작에 강한 경우에만 가능하다”고 말했다. 그는 또한 “유용한 탈중앙화 AI 네트워크는 토큰 가격이나 노드 수로 판단되는 것이 아니라, 고객이 해결하기 위해 비용을 지불할 만한 문제를 해결하는지 여부로 평가되어야 한다”고 덧붙였다.

모바일 전화 네트워크와 관련된 가장 큰 과제 중 하나는 데이터센터처럼 예측 가능한 하드웨어, 전력 및 연결성을 제공하기 위해 이러한 장치들을 조정하는 것이다. 2025년의 한 연구는 이미지 인식 작업을 수행하는 소규모 스마트폰 그룹을 테스트했으며, 특정 조건에서는 스마트폰 클러스터가 경쟁력 있는 성능을 제공할 수 있다는 결과를 보여주었으나, 이는 통제된 테스트 환경에서의 결과였다.

이러한 움직임은 Web3 기업들이 암호화폐 기반 스마트폰 및 콘솔과 같은 하드웨어 분야로 눈을 돌리고 있다는 점과도 맥을 같이 한다. 구글의 지원을 받는 캘리포니아 대학교 프로젝트도 유사한 방향의 연구를 진행하는 등, 스마트폰을 활용한 탈중앙화 컴퓨팅은 AI 시대를 맞아 새롭게 부상하는 중요한 분야로 자리매김할 가능성을 보여주고 있다.

현재의 AI 기술 발전은 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이는 데이터센터 구축 및 유지보수에 상당한 비용과 에너지를 수반한다. 탈중앙화 네트워크는 이러한 중앙 집중식 인프라의 한계를 극복하고, 보다 접근 가능하고 효율적인 AI 컴퓨팅 환경을 조성하는 데 기여할 수 있다는 점에서 주목할 만하다. 하지만 기술적 난제와 더불어, 참여자들의 동기 부여 및 신뢰 확보, 데이터 보안과 프라이버시 문제 등 해결해야 할 과제들도 산적해 있다.

특히, 스마트폰의 성능 편차, 배터리 수명, 네트워크 연결 안정성 등은 일관된 서비스 제공에 있어 중요한 변수가 될 수 있다. 또한, 스마트폰을 통해 수집되는 데이터의 정확성과 무결성을 보장하기 위한 메커니즘 개발도 필수적이다. 암호화폐의 인센티브 모델을 활용하여 이러한 문제를 해결하려는 시도가 이어지고 있지만, 실제 상용화 단계까지는 많은 검증과 기술 발전이 필요할 것으로 보인다.

결론적으로, 탈중앙화 전화망이 AI 혁명의 완전한 동력이 되기까지는 아직 갈 길이 멀다. 그러나 스마트폰의 잠재력을 재조명하고, 기존의 컴퓨팅 패러다임에 도전하는 혁신적인 시도로서 그 의미는 분명하다. 이러한 움직임이 성공적으로 정착된다면, AI 기술의 민주화와 접근성 향상에 크게 기여할 수 있을 것이다.