데이터 고갈의 시대, 해답은 탈중앙화?…071 리서치, '게이터' 생태계 주목

AI 산업이 빠른 속도로 발전하면서 탈중앙화 인공지능 인프라에 대한 수요가 높아지고 있다. 071 리서치에 따르면, 데이터 고갈과 중앙집중적 컴퓨팅 자원의 한계 속에서 게이터(Gata)는 데이터 생성부터 검증, 저장, 거래, 그리고 추론까지 이르는 전 과정을 탈중앙화하는 새로운 AI 생태계를 구축하고 있다.

최근 몇 년간 인공지능은 인간의 의사결정을 보조하는 수준을 넘어 독자적 판단 능력을 갖추며 기술 경계를 넓혀왔다. 그러나 이러한 발전은 막대한 데이터와 고성능 연산 자원을 필요로 하며, 결과적으로 데이터 ‘고갈’과 컴퓨팅 자원의 ‘중앙 집중화’라는 두 가지 한계에 직면하고 있다. 문제는 단순한 양적 부족이 아니라, AI를 위해 반드시 필요한 고품질 정보인 ‘프론티어 데이터’가 부족하다는 점이다.

AI 개발을 선도하고 있는 빅테크 기업들은 웹 크롤링을 통해 데이터 수집을 진행하면서, 외주 인력을 활용해 라벨링 등의 작업을 수행하고 있다. 그러나 이러한 구조는 데이터 생산자에게 실질적인 보상을 제공하지 못하고 있으며, 동시에 AI 기업 내부에 데이터의 소유권과 수익이 집중되고 있다. 071 리서치는 이와 같은 구조가 AI 발전에 필요한 창의적이고 정제된 고품질 데이터를 효과적으로 확보하지 못하는 근본 원인이라고 분석했다.

이러한 문제를 극복하고자 게이터는 분산형 데이터 생태계를 전략적으로 설계하고 있다. 대표적으로 ‘GataGPT’는 여러 AI 모델의 답변을 비교하고 평가할 수 있는 플랫폼으로, 사용자 피드백을 통해 새로운 데이터를 생성함과 동시에 프론티어 데이터의 품질을 유지한다. 또한 ‘Data Validation Agent(DVA)’는 인터넷에서 수집된 방대한 이미지-텍스트 데이터를 자동 평가하는 기능을 갖춰 비효율적인 수작업 라벨링을 대체하고 있다.

게이터의 데이터는 ‘BNB Greenfield’라는 탈중앙 스토리지에 저장되어, 데이터 생성 시간, 기여자 정보 등의 메타데이터가 온체인에 기록된다. 이런 방식은 데이터 자체의 소유권을 사용자에게 돌려주는 동시에, 보상 구조를 통해 지속적인 참여를 유도하는 특징을 지닌다. 데이터가 생성-검증-저장-판매까지의 전 과정을 스마트 컨트랙트를 기반으로 자동화하면서, 투명성과 공정성을 확보하게 된다.

데이터 인프라 외에도 게이터는 고성능 하드웨어에 의존하지 않는 ‘컴퓨팅 레이어’ 구축도 추진 중이다. 이 컴퓨팅 레이어는 분산된 사용자 기기의 유휴 자원을 수집해 모델 학습과 추론에 활용하도록 설계되어, 특정 빅테크 중심의 AI 개발 구조에서 벗어난 개방형 생태계를 가능하게 한다. 071 리서치의 분석에 따르면 이러한 분산형 구조는 새로운 아이디어와 실험이 시도될 수 있는 환경을 제공함으로써, 중앙집중형 구조에서 발생할 수 있는 편향과 혁신 정체를 방지하는 데 유리하다.

게이터가 제시하는 비전은 단순한 기술 혁신에 그치지 않는다. 초지능 시대를 앞두고 ‘정렬(Alignment)’, 즉 AI가 인간의 가치 기준과 윤리를 따르도록 만드는 구조까지 포함한다. AI가 인간과 동일한 목표를 갖고 작동하도록 만드는 것은 기술 진보만큼 중요한 안전장치로, 이를 위하여 실제 사용자 선호와 피드백을 반영한 데이터를 지속적으로 반영하는 시스템이 필요하다. 게이터의 데이터 레이어는 이러한 ‘정렬 데이터’를 자연스럽게 축적할 수 있는 인프라를 제공한다.

AI가 사회의 중심 기술로 진입하고 있는 오늘날, 데이터의 온전성과 인프라 접근성이 점점 중요한 요소가 되고 있다. 이러한 전환기에 등장한 게이터는 AI 개발에서 자본과 인프라를 독점한 빅테크 중심 구조를 탈피시킬 수 있는 대안적 모델로 주목받고 있다. 탈중앙화된 데이터 생성과 보상 구조, 개방형 컴퓨팅 자원의 분산 활용, 그리고 AI 정렬을 위한 공동체 기반 피드백 시스템을 갖춘 게이터의 생태계가 향후 인공지능 패러다임 전환의 중심 축이 될 수 있을지 귀추가 주목된다.