158배 속도… 라그랑주 랩스, 구글 ‘젬마3’ 첫 zkML 검증으로 AI ‘블랙박스’ 열었다

제로 지식 증명(Zero-Knowledge Proof, ZKP)이 인공지능(AI) 분야에서 ‘프라이버시 혁신 도구’로 부상하고 있다. 특히 AI 의사결정 과정의 투명성을 높이면서도, 모델 자체와 이용자 데이터를 동시에 보호할 수 있는 기술로 주목받는다. 이 분야를 선도하는 라그랑주 랩스(Lagrange Labs)는 암호학 기반 접근법을 통해 기존 AI 프라이버시 기술의 한계를 정면으로 겨냥하고 있다.

AI ‘블랙박스’를 열되, 비밀은 지키는 기술

이스마엘 히손-레자이자데(Ismael Hishon-Rezaizadeh) 라그랑주 랩스 CEO는 제로 지식 증명을 활용하면 ‘블랙박스’처럼 보이는 AI 의사결정 구조를 검증 가능하게 만들 수 있다고 강조한다. 이용자는 어떤 입력이 어떤 모델을 거쳐 결과가 나왔는지, 그 ‘과정이 올바르게 수행됐는지’를 수학적으로 확인할 수 있지만, 모델의 구조나 학습 데이터, 세부 파라미터 같은 민감 정보는 드러나지 않는다.

그는 제로 지식 증명이 “결과가 올바른 모델과 올바른 입력에서 나왔는지 엿볼 수 있게 해주지만, 그 안의 비밀은 끝까지 감춘다”고 설명한다. 이 덕분에 자동화된 의사결정 시스템에서 투명성과 기밀성이라는 상충하는 두 요구를 동시에 충족시킬 수 있다는 평가다. 암호화폐와 디파이(DeFi)에서 먼저 검증된 이 기술이, 이제는 AI 의사결정 신뢰성을 높이는 핵심 인프라로 확장되고 있는 셈이다.

라그랑주 랩스, zkML 상용화 속도전

라그랑주 랩스는 스스로를 ‘응용 암호학 프런티어 연구기업’으로 정의한다. 회사가 개발 중인 ‘딥프루브(DeepProve)’는 검증 가능한 AI 추론을 위한 제로 지식 머신러닝(zkML) 라이브러리로, 현재 가장 빠른 상용급 라이브러리를 표방한다. 히손-레자이자데 CEO는 이 라이브러리를 통해 구글의 젬마3(Gemma3) 대형 언어모델(LLM)에 대한 최초의 제로 지식 검증을 구현했고, 경쟁 솔루션 대비 158배 속도를 달성했다고 밝혔다.

이는 제로 지식 기술이 더 이상 ‘실험실용’이 아니라, 실제 방산·국가 안보 수준의 시스템에도 적용 가능한 성능 단계에 들어섰다는 신호로 읽힌다. 라그랑주 랩스는 특히 자율 드론 군집 제어 등 방산·국가 안보 분야까지 활용 범위를 넓히며, 크립토 영역을 넘어 ‘국가 인프라급 암호 기술’로 zk 기술의 위상을 끌어올리려 하고 있다.

‘에어갭’ 중심 기존 프라이버시 모델의 한계

히손-레자이자데 CEO는 현재 시장에 나와 있는 많은 AI 프라이버시 솔루션이 근본적인 암호 기술 혁신 없이, 물리적 분리나 폐쇄망(에어갭) 같은 전통적 수단에 의존한다고 지적한다. 이런 방식은 데이터 접근을 제한하는 데는 유용하지만, 모델과 입력·출력의 정당성을 ‘수학적으로 입증’하지는 못한다.

그는 “프런티어급 비공개 모델을 쓰려면, 모델 개발 단계에서부터 암호학적 보안을 ‘굽어 넣어야(bake in)’ 한다”고 강조한다. 다시 말해, 모델이 완성된 뒤 나중에 덧붙이는 방식의 프라이버시 보강으로는 충분하지 않으며, 설계 초기부터 제로 지식 증명 같은 암호 기술을 구조적으로 통합해야 한다는 주장이다.

오픈소스 모델 한계, 상용 모델 프라이버시 공백

그는 또 많은 ‘프라이버시 강화 AI’ 솔루션이 실제로는 공개된 오픈소스 모델에 의존하고 있다고 비판한다. 상용 환경에서 요구되는 성능과 안정성을 충족하기 어렵지만, 라이선스와 접근성 측면에서 다루기 쉽기 때문이다. 히손-레자이자데 CEO는 “현재 존재하는 오픈소스 모델의 성능은 상업적 요구 수준에 못 미치는 경우가 많다”고 꼬집었다.

결과적으로 가장 성능이 높은 비공개·독점 모델에는 정작 강력한 프라이버시 기술이 제대로 적용되지 못하는 ‘공백’이 생긴다. 그는 “최고의 AI 모델을 오픈소스로 풀 일은 없을 것”이라며, 지적재산권 보호와 이용자 데이터 보호라는 이중 과제를 동시에 풀어줄 암호학 기반 프라이버시가 필요하다고 강조한다.

지식재산·이용자 데이터, 이중 프라이버시 보호 필요

AI 프라이버시는 흔히 이용자 데이터 보호 중심으로 논의되지만, 히손-레자이자데 CEO는 모델 그 자체의 지식재산(IP) 보호가 동전의 양면이라고 강조한다. 고성능 모델의 구조와 가중치, 학습 데이터는 기업의 핵심 경쟁력인 만큼, 이를 그대로 드러내지 않으면서도 결과의 신뢰성을 입증할 수 있는 구조가 필요하다.

그는 “많은 ‘프라이빗 AI’ 솔루션이 실제로는 공개 오픈소스 모델을 가져다 쓰는 수준에 머무르고, 정작 상업적으로 중요한 독점 모델의 프라이버시는 개선하지 못하고 있다”고 지적한다. 제로 지식 증명은 모델 내부를 노출하지 않고도 추론 과정의 정당성을 증명할 수 있기 때문에, 지식재산과 개인 데이터 두 축을 모두 지키는 핵심 도구로 꼽힌다.

수학 위에 세운 zkML, 하드웨어 의존도 ‘제로’

히손-레자이자데 CEO는 제로 지식 기반 머신러닝(zkML)의 핵심 강점으로 ‘하드웨어 독립성’을 꼽는다. 그의 표현대로 zkML은 “철저히 수학일 뿐”이기 때문에, 특정 칩이나 보안 하드웨어에 묶이지 않는다. 이는 특정 제조사의 보안 모듈이나 데이터센터 환경에 따라 보안 수준이 달라지는 기존 접근과는 다른 지점이다.

수학적으로 구성된 증명 시스템은, 주어진 계산이 정확히 수행됐는지를 누구나 검증할 수 있게 해준다. 이때 검증자는 원본 데이터나 모델 내부 구조를 볼 필요가 없기 때문에, 대규모 분산 환경이나 멀티클라우드 구조에서도 동일한 프라이버시·무결성 수준을 유지할 수 있는 것이 장점이다. 확장성과 상호운용성이 중요한 크립토·블록체인 생태계와도 궁합이 맞는 구조다.

‘가벼운 앱’ 쏠린 기술 산업, 안보 영역은 자금 공백

그는 현재 기술 산업 전반이 “사소하고 점진적인 응용에 매달리는 세대”가 됐다고 비판한다. 단기 수익이 쉬운 서비스·소비자용 애플리케이션에 자본과 인력이 쏠리면서, 국가 안보·항공우주·방위산업 같은 전통 분야에는 벤처 자금이 거의 흘러들지 않는다는 것이다.

히손-레자이자데 CEO는 전통 산업으로 들어가는 벤처 자금이 “매우 미미한 수준”이라며, 이를 “국가의 성공적인 상태라고 볼 수 없다”고 직설적으로 말했다. 항공우주·방위 분야에 대한 투자는 국가 안보뿐 아니라, 암호학·AI·로보틱스 등 기초·응용 기술 전체의 혁신 속도를 좌우하는 만큼, 전략적 자본 배분이 필요하다는 지적이다.

제로 지식 기술, ‘크립토 보안’ 넘어 국가 인프라로

라그랑주 랩스의 딥프루브와 같은 zkML 라이브러리는, 크립토 업계에서 먼저 다져진 제로 지식 기술을 AI·국가 안보 영역으로 확장하는 교두보 역할을 하고 있다. 수학적 증명을 통해 AI 추론 과정과 결과를 검증 가능하게 만들면서도, 모델과 데이터에 대한 프라이버시는 그대로 유지하는 구조는 향후 규제·감독 체계와도 맞물려 중요성이 커질 가능성이 크다.

히손-레자이자데 CEO가 강조하듯, 프라이버시를 지키는 AI 모델은 개발 초기부터 암호학을 설계에 통합해야 한다. 제로 지식 증명은 그 핵심 축 가운데 하나로, 앞으로 AI 보안·국가 안보·크립토 보안 전반에서 ‘표준 레이어’로 자리잡을지 주목된다.

💡 "프라이버시 지키는 AI, 암호학부터 다시 배워야 합니다"

AI 모델이 점점 거대해질수록, 진짜 경쟁력은 ‘더 많은 파라미터’가 아니라 ‘어떻게 증명하고, 어떻게 보호하느냐’에서 갈립니다.

라그랑주 랩스가 보여주듯, 제로 지식 증명(ZKP)과 zkML은 이제 크립토를 넘어 국가 안보·방위산업까지 파고든 차세대 인프라 기술입니다.

하지만 이런 구조적 변화를 제대로 이해하고 투자 기회로 연결하려면,

단순 차트 매매를 넘어 암호학·온체인·거시 환경까지 입체적으로 볼 수 있는 역량이 필요합니다.

대한민국 1등 블록체인 미디어 토큰포스트가 선보이는

토큰포스트 아카데미(TokenPost Academy)는

이러한 패러다임 전환 속에서 "기술의 본질과 리스크 구조"까지 꿰뚫는 투자자를 위한 7단계 마스터클래스입니다.

• 1단계 The Foundation (기초와 진입) – ZKP, 블록체인, 스테이블코인 등 차세대 인프라를 떠받치는 자산 구조를 이해하고, 해킹·사기에서 내 지갑을 지키는 보안·지갑·온보딩을 다룹니다.

• 2단계 The Analyst (분석가) – 라그랑주 랩스 같은 프로젝트를 평가할 때 필수인 토크노믹스와 온체인 데이터를 체계적으로 해부합니다.

  단순 테마가 아니라, 시가총액 구조·인플레이션·락업·온체인 활동을 통해 "이 기술이 진짜 가치로 이어지는가?"를 검증하는 방법을 배웁니다.

• 3단계 The Strategist (전략가) – ZK, AI, 인프라, L1/L2 등 섹터별 리스크 프로필을 고려해 장기 포트폴리오를 설계하고, 인플레이션·사이클 변화 속에서 생존·성장을 동시에 노리는 투자 전략을 정립합니다.

• 4단계 The Trader (트레이더) – 거시 서사(halving, 유동성, 규제 이슈)를 차트에 연결해 읽는 법을 배웁니다.

  캔들·추세·지지·저항·이동평균 등을 활용, ZK·AI 테마처럼 변동성이 큰 코인의 진입·청산 타이밍을 스스로 설계할 수 있게 합니다.

• 5단계 The DeFi User (디파이 사용자) – 제로 지식 기술이 실제로 접목되는 디파이·L2 환경에서 스테이킹, 렌딩, 유동성 공급, 비영구적 손실까지 구조적으로 이해하고, 고이율 뒤에 숨은 리스크를 스스로 계산하는 법을 다룹니다.

• 6단계 The Professional (파생상품 심화) – 규제·정책·매크로 이벤트에 민감한 ZK·AI 테마의 변동성을 선물·옵션·헤지 전략으로 관리하는 법을 배우며, 레버리지 리스크·청산 구조를 수학적으로 이해합니다.

• 7단계 The Macro Master (거시·사이클) – 오늘 기사처럼 국가 안보, 방산, 규제, 유동성이 기술·크립토와 어떻게 얽혀 있는지 큰 그림을 읽는 훈련을 합니다.

  비트코인 사이클, 글로벌 유동성, 과거 사례 분석을 통해 “이번 ZK·AI 서사가 어디까지 확장될 수 있는가?”를 스스로 판단하는 프레임을 갖추게 됩니다.

라그랑주 랩스가 보여준 것처럼,

다음 사이클의 승자는 단순히 "무슨 코인 샀냐"가 아니라

어떤 구조를 보고, 어떤 리스크를 이해했느냐로 갈릴 가능성이 큽니다.

토큰포스트 아카데미와 함께,

크립토와 AI, 그리고 제로 지식 기술이 교차하는 거대한 흐름을

데이터와 커리큘럼으로 해석하는 상위 1% 투자자로 성장해 보세요.

토큰포스트 아카데미 수강 신청하기

커리큘럼: 기초부터 zk·디파이, 선물옵션, 매크로 분석까지 7단계 마스터클래스

첫 달 무료 이벤트 진행 중!

바로가기: https://www.tokenpost.kr/membership

기사요약 by TokenPost.ai

🔎 시장 해석

제로 지식 증명(ZKP)은 크립토·디파이에서 검증된 프라이버시 기술을 넘어, 이제 AI 의사결정 신뢰성을 높이는 핵심 인프라로 부상하고 있다. 특히 ‘블랙박스’로 불리는 고성능 AI 모델의 내부를 공개하지 않고도, 결과가 올바른 모델·입력에서 나왔는지를 증명할 수 있어 규제·감독, 엔터프라이즈, 국가 안보 수요와 맞물린 성장 여지가 크다.

라그랑주 랩스는 상용 수준 속도를 갖춘 zkML(제로 지식 머신러닝) 라이브러리 ‘딥프루브(DeepProve)’를 통해 이 시장을 선점하려 하고 있으며, 방산·국가 인프라 영역으로 활용처를 넓히며 ‘크립토 보안 기술 → 국가 인프라 보안 레이어’로의 포지셔닝을 노리고 있다.

💡 전략 포인트

1) zkML은 모델 구조·가중치·학습 데이터(IP)를 숨긴 채 추론의 정당성을 입증해, 빅테크·금융·헬스케어 등 독점 모델을 가진 사업자에게 특히 전략적이다. 향후 규제 환경에서 “설명 가능하면서도 비밀을 지키는 AI” 요구가 강해질수록 채택 압력이 커질 수 있다.

2) 현재 많은 ‘프라이빗 AI’ 솔루션이 오픈소스 모델에 치우쳐 상업용 고성능 비공개 모델의 프라이버시 공백이 크다는 점은, ZKP·암호학 스타트업에게 B2B·B2G 시장 기회를 제공한다. 모델 개발 초기 단계부터 암호학을 설계에 통합하는 사업자와, 사후 패치 방식 사업자 간 격차도 벌어질 전망이다.

3) zkML은 특정 칩·보안 모듈에 의존하지 않는 ‘수학적 보안’이어서 멀티클라우드·국가 간 분산 인프라, 블록체인·롤업과의 결합에 유리하다. 국방·자율 드론·항공우주 같은 고위험 영역에서 “하드웨어 신뢰에 기대지 않는 검증 레이어”로 자리잡을 경우, 장기적으로는 국가 디지털 인프라 표준 레이어로 확대될 가능성이 있다.

📘 용어정리

• 제로 지식 증명(ZKP, Zero-Knowledge Proof)

비밀 정보(데이터·모델)를 공개하지 않고도, 어떤 계산이 올바르게 수행되었음을 수학적으로 증명하는 암호 기술. 프라이버시와 투명성을 동시에 만족시키기 위해 사용된다.

• zkML(Zero-Knowledge Machine Learning)

머신러닝 추론 과정을 제로 지식 증명으로 감싸, 모델과 입력 데이터를 숨긴 채 “이 모델이 이 입력에 대해 이런 결과를 냈다”는 사실만 증명해주는 기술 분야. 프라이버시 보호형 AI 인프라로 주목받고 있다.

• 딥프루브(DeepProve)

라그랑주 랩스가 개발 중인 상용급 zkML 라이브러리. 구글 젬마3(Gemma3)와 같은 LLM 추론을 제로 지식 증명으로 검증하며, 경쟁 솔루션 대비 최대 158배 빠른 속도를 목표로 한다.

• 에어갭(Air Gap)

네트워크에서 물리적으로 분리된 폐쇄망 환경. 전통적으로 보안 강화를 위해 사용되지만, AI 모델·입력·출력의 정당성을 ‘수학적으로’ 증명하지는 못해 프라이버시·무결성 측면에서 한계가 있다.

• 프라이빗 AI / 비공개(독점) 모델

기업이 성능·경쟁력 유지를 위해 내부에서만 사용하는 비공개 AI 모델. 구조·가중치·학습 데이터가 기업의 핵심 지식재산(IP)으로 간주되며, 이 IP를 공개하지 않고 신뢰성을 증명하는 것이 zkML의 주요 과제다.

💡 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q.

제로 지식 증명(ZKP)은 AI에서 어떤 역할을 하나요?

제로 지식 증명은 AI 모델의 구조나 학습 데이터, 세부 파라미터를 공개하지 않으면서도 “이 모델이 이 입력에 대해 올바른 계산을 수행했다”는 사실을 수학적으로 증명해 줍니다. 덕분에 자동화된 의사결정 시스템에서 결과의 신뢰성을 높이면서도, 기업의 지식재산(IP)과 이용자 개인 정보를 동시에 보호할 수 있습니다.

Q.

zkML과 기존 ‘프라이빗 AI’ 솔루션은 무엇이 다르나요?

많은 기존 프라이버시 솔루션은 폐쇄망(에어갭)이나 접근통제처럼 물리·운영상 조치에 의존해, 모델 내부나 데이터에 직접 접근하지 못하게 하는 데 초점을 둡니다. 반면 zkML은 이런 차단 장치에 더해, 추론 과정 자체를 암호학적으로 증명해 “계산이 정확했다”는 사실까지 보장합니다. 또한 공개 오픈소스 모델에만 의존하지 않고, 상용 비공개 모델에도 적용할 수 있어 상업 환경에 더 적합합니다.

Q.

왜 국가 안보·방위 산업에서 zkML이 중요하게 거론되나요?

자율 드론 군집 제어, 국방용 의사결정 지원 시스템처럼 국가 안보에 관련된 AI는 잘못된 판단이 큰 피해로 이어질 수 있기 때문에, “누가 봐도 올바른 계산이었다”는 검증 가능성이 중요합니다. zkML은 특정 칩이나 보안 하드웨어에 의존하지 않는 수학적 증명 방식을 사용해, 분산된 인프라나 다양한 클라우드 환경에서도 동일한 보안·프라이버시 수준을 유지할 수 있게 해 줍니다. 이 때문에 크립토 보안 기술을 넘어, 국가 인프라 보안 레이어로까지 확대될 가능성이 거론됩니다.

TP AI 유의사항

TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.