[TOKEN GLOBAL] “AI도 이제 검증돼야 한다” — OpenGradient, 블랙박스 AI를 온체인에서 증명하는 인프라

AI는 빠르게 ‘대화 도구’에서 ‘의사결정 시스템’으로 이동하고 있다. 자금을 운용하고, 거래를 실행하고, 신용을 평가하고, 콘텐츠를 조정하며, 인간의 개입 없이 에이전트처럼 움직이기 시작했다. 문제는 하나다. 지금의 AI는 대부분 “믿어달라”는 방식으로 작동한다.

어떤 모델이 실제로 실행됐는지, 데이터가 조작되지 않았는지, 제공자가 말한 그대로 계산했는지 사용자는 확인할 방법이 없다. OpenGradient는 이 지점을 파고드는 프로젝트다. AI 모델의 실행을 탈중앙화 GPU와 TEE 노드에서 처리하고, 각 추론 결과에 암호학적 증명을 붙여 검증 가능한 AI 인프라를 만들겠다는 것이다.

OpenGradient는 자신들을 “Open Intelligence를 위한 네트워크”라고 소개한다. 독립적인 블록체인이라기보다, 애플리케이션·블록체인·AI 에이전트가 무거운 AI 계산을 외부로 맡길 수 있는 특화 AI 코프로세서(coprocessor)에 가깝다.

■ AI 블랙박스 문제 — “믿어달라”는 모델은 금융에서 통하지 않는다

OpenGradient가 해결하려는 핵심 문제는 ‘AI 블랙박스’다.

오늘날 사용자가 OpenAI, Anthropic, 또는 특정 클라우드 기반 AI 모델에 질의할 때, 사용자는 제공자를 신뢰할 수밖에 없다. 제공자가 주장한 모델을 실제로 사용했는지, 데이터가 바뀌지 않았는지, 중간 계산이 조작되지 않았는지 확인할 방법이 없다.

일상적인 챗봇 사용에서는 큰 문제가 아닐 수 있다. 그러나 AI가 자산을 운용하고, 거래를 집행하고, 신용을 평가하고, 법적·금융적 판단에 관여하는 순간 상황은 달라진다. “그냥 믿으라”는 구조는 금융·법률·규제 영역에서 확장될 수 없다.

OpenGradient의 답은 AI 추론을 검증 가능한 계산으로 바꾸는 것이다. AI 추론은 탈중앙화된 GPU 및 Trusted Execution Environment, 즉 TEE 노드에서 실행된다. 각 추론은 TEE attestation 또는 zkML proof 같은 암호학적 증명을 생성하고, 이 증명은 네트워크의 합의 레이어에서 검증된다.

팀의 설명은 명확하다. AI가 다음 10년 동안 자율 에이전트, 금융 인프라, 신원 시스템, 디지털 자산 운용의 핵심 판단 계층이 된다면, AI에도 검증 레이어가 필요하다. OpenGradient는 바로 그 레이어를 구축하고 있다.

■ Two Sigma의 퀀트 인프라에서 시작된 문제의식

OpenGradient의 출발점은 공동창업자 매튜 왕(Matthew Wang)의 경험이다.

매튜는 Two Sigma에서 약 4년간 퀀트 리서치와 엔지니어링을 담당하며 주식 옵션 마켓메이킹을 위한 리서치·모델링 인프라를 구축했다. 그 이전에는 Google, Meta, NASA에서도 머신러닝과 엔지니어링 관련 역할을 맡았다.

그가 반복해서 마주한 문제는 같았다. 정교한 AI 모델이 금융 의사결정에 투입되고 있지만, 정작 사용자는 어떤 모델이 실제로 실행됐는지 검증할 수 없다는 점이었다.

전환점은 ETHGlobal Optimism 해커톤이었다. 매튜는 Vanna Blockchain이라는 프로젝트를 만들었다. 이는 OP Stack 기반 EVM 호환 롤업으로, 스마트컨트랙트가 AI·ML 모델을 함수처럼 직접 호출할 수 있도록 설계됐다. 프로젝트는 AI 추론 계산을 위한 새로운 검증자 유형을 추가했고, EVM에 네이티브 AI opcode를 도입했으며, Ethereum Attestation Service를 활용해 AI 출력값에 대한 트랜잭션 수준 합의를 구현했다. 이 프로젝트는 Optimism 상을 받았다. OpenGradient의 씨앗이었다.

이후 매튜는 Y Combinator 공동창업자 매칭 플랫폼을 통해 아담 발로그(Adam Balogh)를 만났다. 아담은 Palantir에서 6년 반 동안 근무하며 Tech Lead 및 AI Platform 책임자로 활동했고, 주요 Palantir AIP 프로젝트를 설계·주도했다. 재직 중 AI 에이전트 관련 특허 3건도 보유했다.

매튜가 금융 인프라 관점과 초기 검증형 AI 프로토타입을 가져왔다면, 아담은 실제 대기업과 정부 환경에서 미션 크리티컬 AI 시스템을 구축한 경험을 가져왔다. 여기에 Advait Jayant가 최고전략책임자(CSO)로 합류했다. 그는 벤처 투자를 받은 AI 스타트업 SuperSight를 창업했고, Fabric Ventures에서 리서치 책임자를 지냈다.

이들이 공유한 결론은 하나였다. 크립토의 핵심 인프라에는 모두 검증 레이어가 있다. 합의, 상태, 결제는 검증된다. 그런데 AI에는 없었다. AI가 자율 경제 활동의 의사결정 계층이 되려면, AI에도 이더리움이 상태 전이에 제공한 것과 같은 검증 구조가 필요하다는 판단이었다.

OpenGradient는 2024년 설립됐고, 이후 a16z Crypto, Coinbase Ventures, Foresight Ventures, Symbolic Capital, NEAR, Celestia 등으로부터 950만 달러를 유치했다.

■ 200만+ 추론과 50만+ 증명 — 검증형 AI를 실제 규모로 실행하다

OpenGradient가 지난 12개월 동안 가장 큰 성과로 꼽은 것은 엔드투엔드 검증형 AI 추론을 실제 규모로 실행한 것이다.

팀에 따르면 OpenGradient는 테스트넷에서 200만 건 이상의 검증 가능한 AI 추론을 처리했고, 50만 건 이상의 암호학적 증명을 생성했다. TEE로 보호된 GPU 노드를 통해 AI 추론 요청을 처리하고, 합의 수준에서 결과를 검증하는 구조를 구현했다. 팀은 이를 “AI 추론을 합의 레이어에서 검증한 첫 생산 규모 네트워크”라고 설명한다.

주요 제품과 인프라도 함께 공개됐다.

Nova Testnet은 검증 가능한 온체인 AI 컴퓨트를 위한 탈중앙화 네트워크다. OpenGradient는 이를 “블록스페이스의 세 번째 시대”를 여는 출발점으로 표현한다. 초기 블록스페이스가 단순 전송과 상태 저장에 집중했다면, 다음 단계는 AI 계산과 검증이 블록체인 인프라 안으로 들어오는 구조라는 의미다.

Neuro Stack은 온체인 AI 애플리케이션을 위한 통합 인프라다. TEE 기반 GPU 컴퓨트, Model Hub, SDK, 검증 프리미티브를 하나의 스택으로 제공한다.

x402 업그레이드도 중요한 축이다. 이는 HTTP 402 표준을 활용해 신뢰 없는 방식의 AI 추론 결제를 가능하게 한다. API 키나 신용카드 없이, 사용자는 $OPG로 추론 단위 비용을 지불한다. AI 모델 호출이 기존 API 사용처럼 간단하되, 결제와 검증은 온체인 구조로 처리되는 방식이다.

■ BitQuant·MemSync·Twin.fun — 추상적 인프라가 아니라 실제 앱으로 검증한다

OpenGradient가 강조하는 지점은 “기술 데모가 아니라 사용 사례”다.

대표 애플리케이션은 BitQuant다. BitQuant는 AI 기반 퀀트 트레이딩 플랫폼으로, 2025년 8월 출시 이후 180만 명 이상의 사용자를 확보했다고 밝혔다. OpenGradient는 BitQuant를 개인용 퀀트 에이전트 프레임워크로 오픈소스화했고, 2025년 8월에는 BitQuant Subnet이라는 전용 Bittensor 서브넷도 출시했다. 이는 오픈소스 퀀트 에이전트 생태계에 대한 기여를 인센티브화하기 위한 구조다.

MemSync는 AI 메모리 아키텍처다. 개인화된 AI 비서가 장기 맥락과 사용자 기억을 유지할 수 있도록 설계됐다. 팀에 따르면 MemSync는 3만9000명 이상의 활성 사용자를 확보하고 있다.

Twin.fun은 AI 디지털 트윈 런치패드다. 사용자의 성격, 행동, 맥락을 반영한 AI 디지털 트윈을 만들고 배포하는 서비스다.

이 밖에도 OpenGradient Model Hub에는 4,000개 이상의 AI 모델이 등록돼 있고, 100명 이상의 외부 모델 개발자가 참여하고 있다. 모델 제작자는 자신의 모델을 업로드하고, 추론당 가격을 $OPG로 설정해 사용될 때마다 수익을 얻을 수 있다.

팀이 공개한 전체 수치는 다음과 같다. 생태계 전체 사용자 200만 명 이상, 검증 가능한 AI 추론 200만 건 이상, 암호학적 증명 50만 건 이상, 일일 온체인 트랜잭션 1만3000건 이상, 6개의 수익 흐름. OpenGradient가 말하는 채택은 단순히 토큰 보유자가 늘어나는 것이 아니라 개발자, 에이전트, 모델 제작자, 노드 운영자가 함께 움직이는 네트워크 효과에 가깝다.

■ 검증은 옵션이 아니라 합의 레이어에서 끝난다

OpenGradient가 경쟁 프로젝트와 구분되는 지점은 세 가지다.

첫째는 검증 위치다. 다른 검증형 AI 프로젝트들은 애플리케이션 레벨에서 선택적으로 증명을 붙이거나, 결과를 소비하는 쪽이 직접 검증하도록 요구하는 경우가 많다. OpenGradient는 모든 추론을 합의 레벨에서 검증한 뒤 온체인에 커밋한다. 결과가 정산된 시점에는 네트워크가 이미 검증을 끝낸 상태다. 사용자는 별도 검증 비용이나 절차 없이 결과를 신뢰할 수 있다.

둘째는 코프로세서 구조다. OpenGradient는 또 하나의 L1이 되려 하지 않는다. 애플리케이션, AI 에이전트, 기존 블록체인이 필요한 AI 추론 작업을 OpenGradient 네트워크로 라우팅하는 구조다. 프로젝트가 OpenGradient로 이전할 필요는 없다. SDK나 x402를 통해 기존 코드에 최소한의 변경만으로 검증형 AI 추론을 사용할 수 있게 하는 것이 목표다.

셋째는 실제 생태계다. 200만 명 이상의 사용자, 4,000개 이상의 모델, 여러 개의 플래그십 애플리케이션이 이미 작동하고 있다는 점을 팀은 강조한다. 검증형 AI 카테리의 많은 프로젝트가 아직 연구·테스트넷 단계에 머무는 반면, OpenGradient는 제품과 사용 사례를 통해 시장 적합성을 입증하고 있다는 주장이다.

■ 한국 시장 — “한 번 들르는 시장이 아니라 뿌리내릴 시장”

OpenGradient는 한국을 전략적 우선순위 시장으로 보고 있다.

팀은 한국을 세계에서 가장 중요한 크립토 시장 중 하나로 평가한다. 내부적으로는 “한국에서 작동하면 어디서든 작동한다”는 표현을 쓴다고 했다. 그만큼 한국 투자자와 개발자의 참여도, 이해도, AI·크립토 결합 분야에 대한 관심이 높다는 의미다.

OpenGradient 경영진은 2026년 4월 12일부터 19일까지 서울에 머물렀다. 매튜 왕 CEO, 아담 발로그 CTO, Advait Jayant CSO가 모두 현장에 있었고, Merlabs의 우준과 협력해 한국 시장 내 접점을 넓혔다.

4월 13일에는 드림플러스 강남에서 ‘OpenGradient Blooming 2026’을 열고 탈중앙화 AI의 미래를 주제로 커뮤니티 행사를 진행했다. 4월 15일에는 Lagrange, Sentient와 함께 Cafe Curious에서 ‘Cafe Lagrange’를 공동 주최했고, 같은 날 한국의 오퍼레이터, 창업자, 투자자를 대상으로 한 비공개 행사 ‘Proof of Pour’도 열었다.

4월 16일부터 19일까지 열린 BUIDL Asia 2026에서는 최고 등급인 Galaxy Sponsor로 참여했다. 매튜는 검증 가능한 AI 추론을 주제로 발표했고, 아담은 탈중앙화 모델 인프라를 설명했다. Advait는 해커톤 심사위원으로 참여했다. OpenGradient는 Octant, KryptoPlanet과 함께 VIP 디너도 공동 주최했다.

팀에 따르면 각 행사에는 300명 이상이 참석했다. OpenGradient는 이를 한국 커뮤니티의 유기적 관심을 보여주는 신호로 보고 있다. 한국어 텔레그램 커뮤니티도 운영하며 개발자, 연구자, 투자자, AI·크립토 빌더와의 접점을 이어가고 있다.

■ 한국 거래소 상장 질문에는 “확인도 부인도 하지 않는다”

한국 거래소 상장 여부에 대해서는 신중한 입장을 보였다.

업비트나 빗썸 등 국내 거래소 상장 논의나 일정에 대해 묻자, OpenGradient는 “구체적인 거래소 논의나 일정에 대해서는 확인도 부인도 할 수 없다”고 답했다.

다만 한국 시장 진입의 성공 기준은 분명하게 제시했다. 단순한 토큰 거래 시장이 아니라 네트워크의 구조적 축이 되는 것이다.

OpenGradient가 보는 성공적인 한국 시장 진입은 네 가지다. 한국 검증자와 노드 운영자가 네트워크 운영에 참여하는 것, 한국 개발자가 OpenGradient 위에 애플리케이션을 구축하는 것, 한국이 토큰 보유자와 활성 지갑 기준 상위 3개 지역 중 하나가 되는 것, 그리고 한국 AI·핀테크 기업이 규제·신뢰 민감형 AI 추론에 OpenGradient를 활용하는 것이다.

특히 한국의 강점으로 게임, 핀테크, AI 네이티브 소비자 제품을 꼽았다. 장기적으로는 한국을 단순 투자자 시장이 아니라 빌더, 운영자, 사용자가 함께 존재하는 OpenGradient 네트워크의 핵심 허브로 만들겠다는 구상이다.

■ 2026년 하반기 — 퍼미션리스 메인넷과 경제적 보안

OpenGradient가 2026년 하반기에 가장 주목하는 마일스톤은 메인넷 출시다.

OpenGradient는 2026년 4월 21일 TGE 당시 큐레이션된 검증자 세트로 네트워크를 운영하는 단계에 진입했다. 다음 단계는 신원 기반 검증자 보안에서 퍼미션리스 경제적 보안으로 전환하는 것이다.

메인넷이 출시되면 누구나 $OPG를 스테이킹해 검증자로 참여할 수 있게 된다. 검증자는 네트워크의 AI 추론 계산과 증명 검증에 참여하고, 잘못된 행동에는 슬래싱이 적용된다. 토큰 보유자도 위임지분증명 구조를 통해 네트워크 보안에 참여할 수 있다.

또 하나의 핵심은 Base와 OpenGradient 네트워크 사이의 canonical bridge다. $OPG ERC-20은 Base에 존재하고, OpenGradient 네트워크에서는 네이티브 가스 및 스테이킹 토큰으로 작동한다. 이 다리의 배포는 토큰 사용성과 네트워크 경제 구조를 연결하는 핵심 단계다.

메인넷 이후에는 Model Hub 확장, AI 에이전트 통합 심화, 주요 AI·Web3 플랫폼과의 개발자 생태계 확대가 이어질 예정이다.

■ 가장 큰 과제는 기술보다 교육

OpenGradient가 현재 직면한 가장 큰 과제는 교육이다.

검증 가능한 AI는 아직 새로운 카테고리다. 크립토에 익숙한 사용자조차 AI 추론에 암호학적 증명이 왜 필요한지 직관적으로 이해하지 못하는 경우가 많다. 팀은 이 문제를 세 방향에서 풀고 있다.

첫째는 구체적인 애플리케이션이다. BitQuant, MemSync, Twin.fun 같은 소비자-facing 제품을 통해 검증형 AI가 추상적 개념이 아니라 실제로 쓸모 있는 기능이라는 점을 보여주려 한다.

둘째는 개발자 경험이다. x402와 SDK는 검증 가능한 AI를 일반 API 호출만큼 쉽게 통합하도록 설계됐다. 개발자는 새로운 검증 모델을 깊이 이해하지 않아도, 추론 요청을 보내면 검증은 자동으로 처리된다.

셋째는 직접적인 커뮤니티 교육이다. 인터뷰, 컨퍼런스, BUIDL Asia 같은 현장 행사, 교육 콘텐츠, 생태계 파트너십을 통해 카테고리 인식을 하나씩 쌓아가고 있다.

운영 측면의 과제도 있다. 수요 증가에 앞서 검증자와 노드 운영자 인프라를 확장해야 한다. OpenGradient는 이를 위해 구조화된 운영자 온보딩 프로그램과 검증자 파트너십을 준비하고 있다.

■ 한국 투자자에게 전하는 말

OpenGradient 팀이 토큰포스트 독자에게 남긴 메시지는 단호하다.

“OpenGradient는 또 하나의 AI 토큰이 아닙니다. 우리는 인프라입니다.”

팀은 다음 10년의 AI 경제가 검증 레이어를 필요로 한다고 본다. AI 에이전트가 돈을 관리하고, 모델이 중요한 결정을 실행하고, 자율 시스템이 인간의 감독 없이 작동한다면, 그 결과는 검증 가능해야 한다. 검증이 없다면 AI는 중요한 일을 맡을 수 없다.

OpenGradient는 자신들이 이미 비전을 파는 단계가 아니라 네트워크를 운영하는 단계에 있다고 강조했다. 200만 명 이상의 사용자, 4,000개 이상의 모델, 200만 건 이상의 검증형 추론, a16z Crypto·Coinbase Ventures·Foresight Ventures·Symbolic Capital·NEAR·Celestia 등의 투자자 네트워크를 근거로 제시했다.

토큰 경제에 대해서도 팀은 구조적 안정성을 강조했다. $OPG는 총공급량 10억 개의 하드캡을 가지며, 인플레이션은 없다고 설명했다. OpenGradient가 말하는 $OPG의 역할은 단순한 거래 대상이 아니라 추론 결제, 모델 수수료, 검증자 스테이킹, 네트워크 보안에 연결된 생태계 자산이다.

AI가 더 많은 결정을 맡을수록 질문은 더 날카로워진다. “이 AI가 정말 그 모델을 실행했는가.” “결과는 조작되지 않았는가.” “이 판단을 신뢰할 수 있는가.”

OpenGradient의 답은 암호학적 증명이다. AI가 말하는 시대를 넘어, AI가 증명해야 하는 시대를 겨냥하고 있다.