TLDR;

- Hetu는 기존 블록체인의 한계(중앙집중, 결과 중심, 느린 직렬처리)를 극복하기 위해 ‘상호 주관적 합의’와 ‘기여 증명(PoCW)’을 도입, 탈중앙 AI/과학 생태계에서 기여도를 정량적으로 평가·보상하는 것을 목표로 한다.

- 검증 가능한 논리 시계(VLC)로 인과관계를 기록해 실시간·공정한 분산 협업 구조를 구현하며, L2로써 다양한 앱체인을 쉽게 온보딩할 수 있는 모듈형 생태계를 채택했다.

- 모델 협업 DAO, AI4ScienceOS, AI 에이전트 체인(ChaosChain) 등 구체적 프로젝트가 실험 중이며 철학, 목적, 구조의 일관성이 강점이다.

1. 급성장하는 AI, 성장 과정의 문제점

인공지능(AI)은 현대 사회에서 가장 빠르게 성장하고 있는 기술 중 하나이다. ChatGPT, Grok과 같은 AI가 일상 속에서 자연스레 사용되고 있다. ChatGPT는 전세계 인구의 10%가 사용했다고 말할 정도로, AI는 단순한 도구를 넘어, AI 에이전트, 궁극적으로는 인간과 유사한 지능을 가진 AGI로 발전할 가능성을 보이고 있으며, OpenAI의 샘 알트먼도 2025년 내로 AGI가 등장할 것이라 예측한 바 있다.

그러나, 이러한 급격한 발전 속에서 AI의 중앙 집중화 문제가 우려를 낳고 있다. 현재 AI 개발은 소수의 대기업들이 주도하고 있으며, 이들은 막대한 연산 자원과 데이터를 독점적으로 활용해 AI 개발 분야를 선도하고있다. AI는 인터넷에 존재하는 방대한 데이터를 학습해 인간과 같은 사고방식을 구현하지만, 이 과정은 불투명하며, 기업들이 무분별하게 데이터를 수집하는 문제를 초래하고 있다. 데이터 수집 과정에서의 개인정보 보호 문제뿐만 아니라, AI를 학습시키는 과정 자체가 폐쇄적으로 운영되면서 데이터 제공자들에게는 정당한 보상이 주어지지 않는다.

최근, SNS에서 유행한 ‘지브리 스타일 AI 이미지 생성기’가 이러한 문제를 단적으로 보여주는 사례다. 해당 AI는 지브리 스튜디오의 애니메이션 스타일을 재현하지만, 지브리 스튜디오는 데이터 사용에 동의한 적이 없으며, 이에 대한 보상도 받지 못했다. 이처럼 AI 기업들이 데이터를 수집하고 학습하는 과정은 폐쇄적이며, 이에따라 창작자의 권리도 침해될 우려가 있다.

더 나아가, AI의 중앙 집중화는 모델의 다양성을 저해하는 문제도 발생시킨다. 소수의 기업이 AI 모델을 독점적으로 개발하면, 특정 기업의 이익을 위해 AI 모델이 설계될 가능성이 높아진다. 이는 AI 기술의 편향성을 초래하여 AI 모델이 기업의 수익을 극대화하기 위해 단일화되는 문제점도 발생할 수 있다.

따라서, AI의 미래가 소수 기업의 이익이 아니라, 보다 개방적이고 투명한 방식으로 발전하려면, 탈중앙화가 하나의 해결책이 될 수 있다. AI 학습 데이터의 공정한 사용, 모델 개발에 기여한 개인과 단체의 기여도를 정확히 측정하는 시스템, 그리고 누구나 AI 개발에 기여하고 접근할 수 있는 탈중앙화 AI(DeAI)를 지원하는 네트워크가 구축될 때, 기여에 따른 공정한 가치 분배가 실현될 수 있다.

2. Hetu, 상호 주관적 합의로 해결 방안을 제시하다

현재 AI 학습에는 많은 자원이 필요하며, 다수의 기여자가 비동기적으로 협업하는 매우 복잡한 과정을 포함한다. 또한, GPU 클러스터 운영자, 데이터 제공자, 모델 파인튜너 등 다양한 참여자들의 기여는 비결정적, 비정량적, 주관적이라는 특징이 있어, 완성된 AI모델의 결과만으로는 참여자들의 기여도를 공정하게 측정할 수 없다.

이러한 기여 측정의 문제는 AI에만 국한되지 않는다. 탈중앙화 과학(DeSci), 탈중앙화 물리적 인프라(DePIN)등, 분업 중심 생태계 전반에서도 공정한 기여도 측정이 필요하다.

이를 블록체인으로 해결하기 위한 다양한 시도가 등장하고 있으나, 기존 블록체인이 가진 PoW나 PoS와 같은 합의 알고리즘은 정량적이고 객관적인 결과 값을 가지는 트랜잭션만 처리한다. 이러한 결과 중심적인 블록체인은 주관적 판단과 비동기적 상호작용이 얽혀있는 복잡한 협업 과정을 기록하고, 그 과정에서의 기여도를 공정하게 반영하기 어렵다는 단점이 존재한다.

또한, 복잡한 협업 환경은 수많은 비동기 이벤트가 동시에 발생하는 구조이며, 이를 병렬적으로 빠르게 처리하지 않으면 효율이 크게 떨어진다. 그러나 기존 블록체인은 모든 트랜잭션을 직렬적으로 정렬하고 처리하기 때문에, 이러한 비동기적 협업 환경에서는 성능 병목과 확정(Finality) 속도 저하라는 구조적 한계를 넘기 어렵다.

헤투는 이러한 문제를 해결하기 위해, 새로운 합의 방식인 기여 증명(Proof of Causal Work, PoCW)을 도입했다. 기여 증명은 트랜잭션 병렬 처리와 실시간 확정으로 성능 문제를 해결함과 동시에, 단순한 객관적 합의를 넘어서 ‘상호 주관적 합의’를 통한 결과와 과정을 모두 기록한다. 이를 통해, 복잡한 협업 과정으로 기록된 기여도를 공정하게 평가하고 가치를 분배하는 것이 헤투의 목표다.

헤투의 철학이자 핵심인 ‘상호 주관적 합의’란?

그렇다면, ‘객관적 합의’와 헤투의 핵심 가치인 ‘상호 주관적 합의’는 어떻게 구분할 수 있을까? 비탈릭 부테린의 트윗과 예시를 통해 그 차이를 하나씩 살펴보자.

블록체인은 종종 '진실을 기록하는 기계'처럼 여겨지지만, 실제로는 단순히 “이 메시지가 언제 발생했는가”에 대한 시간 순서를 합의하는 장치일 뿐이다. 즉, 역사적 사실이나 현실의 진위 여부(예: 달 착륙의 진실) 같은 깊은 의미의 ‘진실’을 증명하진 못한다. 이러한 제한 덕분에 블록체인은 보안적으로 간결하지만, 현실 세계의 복잡한 진실을 다루기 위해선 블록체인 외의 추가 도구나 메커니즘이 필요하다. — 비탈릭 부테린

비탈릭이 말하는 블록체인은 모든 이벤트를 합의하고 기록하는 것이 아닌, 특정 이벤트가 언제 일어났는지를 합의하고 기록하는 ‘객관적 순서’만을 보장하는 분산형 신뢰 시스템이다.

즉, 블록체인은 디지털 세계에서 발생한 이벤트를 객관적인 사실만으로 표현한다. 예를들어, ‘12시의 비트코인 가격은 86.2K이다.’와 같은 객관적 정보는 쉽게 검증할 수 있다. 그러나 ‘최초의 달 착륙이 진짜였는가?’ 같은 역사적 사실은 과거의 인과관계를 모두 파악하지 않고서는 판단하기 어렵다. ‘밈코인 문화는 블록체인 생태계에 긍정적인가?’와 같은 질문도 명확한 정답 없이 주관적 판단을 포함하고 있어, 기존의 합의 알고리즘으로는 다루기 어렵다. 따라서, 비탈릭은 블록체인이 이러한 주관적 진실을 합의하기 위해서는 추가적인 도구나 메커니즘이 필요하다고 언급한 것이다.

기존 블록체인이 ‘물리적 시간’ 순서에 의존해 객관적 사실만을 합의했다면, 헤투는 주관적 사실까지 합의하기 위해 각 이벤트 간의 인과관계를 기록하는 ‘논리 시계’를 사용한다. 인과관계는 앞선 이벤트가 다음 이벤트에 어떤 영향을 주었는지 그 과정까지 추적하는 것으로, 주관적 판단, 사회적 의견 형성, 과학적 발견, 협업 등 분산화된 시스템에서 다양한 주관적 의견이 발생하는 모든 과정을 기록하여, 궁극적으로는 상호 주관적 합의를 달성할 수 있다. 예를 들어,

1. 한 사용자가 연구 논문을 리뷰하며 실험에 오류가 있다고 주장한다.(주관적 의견)

2. 다른 사용자가 데이터를 다시 분석한 자료를 근거로, 실험은 유효하다고 반박한다.(주관적 의견)

3. 이후 새로운 실험 결과가 추가되며, 점점 더 많은 사람이 실험이 유효하다고 동의하기 시작한다.(상호 주관적 합의)

이러한 ‘의견 → 반박과 증거 → 합의’의 흐름은 인과관계의 한 예시이다. 헤투는 다양한 관점의 이벤트에 논리 시계를 생성하고 이를 온체인에 기록함으로써, 모든 과정을 인과관계로 연결하고 추적할 수 있게 한다. 각 이벤트들이 계속해서 새로운 인과관계를 형성하고, 네트워크 안에서 의견이 점차 수렴되어 자연스레 상호 주관적 합의에 도달할 수 있도록 한다. 이처럼 여러 주체들이 서로 영향을 주고받으며 도달한 판단이 헤투가 추구하는 철학이자 핵심인 ‘상호 주관적 합의’이다.

3. 상호 주관적 합의를 위한 기여 증명(PoCW)

3-1. 논리 시계

헤투는 상호 주관적 합의를 통해 도출된 결과의 인과관계를 추적하여, 각 기여자의 공헌을 정량적으로 평가하고, 가치를 공정하게 분배하는 것을 목표로 한다.

기존의 블록체인은 물리적 시간을 기준으로 트랜잭션을 정렬하지만, 헤투는 논리 시계 종류 중 하나인 벡터 시계(Vector clock) 방식을 사용하여, 각 이벤트(트랜잭션)에 논리 시간을 부여함으로써 인과관계를 기록하고 정렬한다.

1. A [0, 0]: 다른 이벤트에 의존하지 않고 독립적으로 생성
2. B [1, 0]: A에 인과적으로 의존해 생성되어, 0번째 배열의 시계 값을 1 증가
3. C [0, 0]: A와 무관하게 독립적으로 생성
4. D [2, 1]: B와 C 양쪽 모두에 의존해 생성되어, 1,2번째 배열의 시계 값을 1씩 증가

이러한 벡터 시계는 ‘누가’, ‘언제’, ‘얼마나’의 인과적 영향을 받았는지 정수 배열 형태로 기록한다. 예를 들어, [2, 1] 이라는 시계 값은, 첫 번째 이벤트로부터 두 번, 두 번째 이벤트로부터 한 번씩 인과적 영향을 받았다는 것을 나타낸다. 이 방식은 각 이벤트의 인과관계를 추적하는 데 효과적으로 사용할 수 있다.

3-2. 블룸 필터를 쌓은 DOBC구조

기존의 벡터 시계는 각 참여자의 ID에 해당하는 인덱스를 두고, 해당 인덱스에 직접 정수 값을 증가시키는 방식으로 인과관계를 기록한다. 하지만, 이 방식은 이벤트가 늘어날수록 벡터의 길이도 증가하여, 저장 공간과 연산 비용도 증가하는 문제가 있다.

이러한 한계를 해결하기 위해, (Bloom Filter, BF) 방식의 구조를 도입했다. 블룸 필터는 고정된 크기의 배열로, 각 이벤트의 상태 값과 시계 값을 해시 함수로 변환하여 배열 내 인덱스를 계산하고, 해당 위치의 값을 1씩 증가시킨다. 이를 통해, 이벤트 수가 증가해도 필터의 전체 크기는 일정하게 유지되며, 저장 공간과 연산 효율성은 향상된다.

이벤트의 상태 값과 시계 값 쌍을 해시 함수로 변환하여 인덱스를 계산하고, 해당 인덱스의 값을 1씩 증가시킨다. 예를 들어, 이벤트 C는 인덱스 6과 7을 가리키는데, 인덱스 7은 이전 이벤트(A, B)에서 한 번도 사용되지 않았다(값 0). 따라서, 이벤트 C는 A, B와 인과관계가 없다는 것을 빠르게 판단할 수 있다.

하지만, 블룸 필터 구조를 단순히 사용하기에는 한계가 있다. 먼저, 인과관계가 없는 경우는 위의 예시처럼 빠르게 판단할 수 있으나, 인과관계가 있는 경우는 확률적으로만 판단이 가능하다. 또한, 고정된 크기를 갖기 때문에, 이벤트가 많아질수록 해시 충돌의 가능성이 높아지고, 인과관계 판단의 신뢰도는 점차 낮아지며, 오래된 정보를 유지해야하는 한계 또한 존재한다.

이러한 한계를 해결하기 위해, 헤투는 여러 블룸 필터를 병합하는 DOBC(Decaying Onion Bloom Clock) 구조를 설계하고 도입했다. 이는 블룸 필터를 시간에 따른 레이어로 나누고, 이전 레이어의 블룸 필터를 다음 레이어로 이동시킬 때, 각 위치의 최댓값만을 유지하는 방식으로 정보를 압축한다.

Source : Hetu

(1) 새로운 이벤트로부터 BF5가 생성, 레이어1에 위치한다. 가장 오래된 BF1은 레이어2의 VBF1로 이동한다.

(2) BF6이 생성되며, BF2는 레이어2의 VBF1로 압축(BF1+BF2)한다.

(3) BF7이 생성되며, BF3는 레이어2의 VBF1로 압축(BF1+BF2+BF3)한다. VBF1이 가득 찼으므로, 다음 위치인 VBF2로 이동한다.

(4) BF8이 생성되며, BF4는 레이어2의 빈 위치인 VBF1으로 이동한다.

이처럼, DOBC는 시간에 따라 블룸 필터를 자연스럽게 압축하면서도, 최근에 발생한 이벤트일수록 더 정밀하게 기록하여 인과관계 판단의 신뢰도를 유지할 수 있으며, 비교적 오래된 과거의 이벤트는 더 압축된 형태로 요약하면서 전체 시계의 크기를 효율적으로 관리할 수 있다. 결과적으로, 블룸 필터와 DOBC는 논리 시계 구조를 확장성과 지속 가능성에 맞게 최적화하면서도, 인과관계 정렬에 필요한 정확성은 보존하는 기술적 해법을 사용했다.

3-3. 검증 가능한 논리 시계

결과의 기여도를 정확하게 판단하려면 과거의 인과관계를 따라, 어떤 작업이 수행되었는지 파악할 수 있어야 한다. 하지만, DOBC는 블룸 필터를 압축하는 구조이기 때문에, 과거의 오래된 인과관계를 정확히 파악하는 것이 어렵다. 따라서, 헤투는 검증 가능한 논리 시계(Verifiable Logical Clock, VLC)를 사용하여 이를 해결한다.

각 VLC는 시계와 증명이 함께 존재한다. 누구나 이 증명을 통해, 시계가 정해진 규칙에 따라 생성되었는지를 확인할 수 있다. 더 나아가, 이 증명은 해당 시계가 생성되기까지의 전 과정을 하나의 증명으로 압축하여 보여주기 때문에, 고의로 중간 과정을 생략하거나, 조작하는 것을 방지할 수 있다. 또한, 증명은 영지식 기술을 통해 생성되어 누구나 검증 가능하면서도, 계산의 과정이 드러나지 않아, 안전하게 시계를 검증할 수 있다.

DOBC는 인과관계가 없는 이벤트를 빠르게 필터링하여, 부분 순서를 기반으로 병렬처리를 수행하고, 인과관계의 가능성이 있는 경우에만 VLC를 통해 검증하기 때문에, 정확성, 효율성, 처리속도를 모두 확보할 수 있다. 이는 기존 블록체인이 모든 트랜잭션을 직렬적으로 정렬하면서 불필요한 자원을 소모하고 확정에 오랜 시간이 소요되는 것과 달리 효율성, 확장성, 실시간 확정이라는 세 가지 목표를 동시에 달성할 수 있다.

4. AI, 과학 생태계의 통합 레이어

앞서 살펴본 헤투의 기여 증명(Proof of Casual Work)은 기존 블록체인이 객관적 사실만을 합의하는 것과는 큰 차이를 보여준다. 이는 다수 참여자들의 주관적 의견이 모여 ‘상호 주관적 합의’와 함께 결과를 달성하고, 이 과정을 추적하여 참여자의 기여를 공정하게 평가한 뒤, 가치를 분배하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기여 증명을 설계하고 채택한 헤투는, 다수가 비동기적으로 협력해야하는 복잡한 과정이 필요한 탈중앙 과학 분야의 통합 생태계를 구축하고자 한다.

4-1. 모듈형 앱체인 생태계 구조

AI, 과학의 탈중앙앱은 각각 고유한 작업 방식이 필요하다. AI 학습, 과학 연구 등, 각 앱들의 해결방식과 요구사항이 크게 다르기 때문이다. 이러한 다양성을 무시하고, 단일한 체인 구조에 앱들을 억지로 수용하려는 시도는 앱을 단일화하여 효율성을 저해하고, 전체 생태계의 확장 가능성을 해친다.

이러한 다양한 앱을 모두 수용하기 위해, 헤투는 모듈형 앱체인 구조를 채택했다. 각 앱이 가진 다양한 해결방식과 목적에 따라, 적합한 기술 스택을 사용하여 앱체인을 구축할 수 있으며, 이러한 구조를 통해 헤투의 과학 생태계에 쉽게 온보딩할 수 있도록 장려한다.

앱체인들은 각 레이어를 자신의 목적에 맞는 기술 스택을 사용하여 구축할 수 있다. 데이터 저장(Data Availability)을 위해 헤투가 제공하는 Hetu DA, 또는 제3의 DA 제공자를 선택하거나, 커스텀 DA를 설계하여 사용할 수 있고, 실행 레이어(Execution)는 EVM 또는 WASM을 선택하여 앱체인을 구축할 수 있다.

동시에, 각 앱체인은 합의 및 검증(Consensus/Settlement) 레이어로 헤투의 기여 증명(PoCW)매커니즘과 밸리데이터를 사용하도록 설계되어 있다. 이는 앱체인에서 발생하는 트랜잭션은 PoCW를 통해 인과관계를 확인하고 합의되며, 헤투의 밸리데이터를 통해 검증된다. 이를 통해, 각 앱은 필요한 모듈을 선택하여 자신에게 특화된 앱체인을 구축하면서도, 자체적인 합의 매커니즘과 검증자 네트워크를 구축해야 하는 복잡성과 자원 소모는 줄이면서도 헤투의 보안을 활용할 수 있어, 앱체인 구축의 허들을 크게 낮출 수 있다.

또한, 헤투는 토큰 홀더와 밸리데이터들이 각 앱체인에서 발생한 수수료 수익 분배, 기여도 기반 보상, 거버넌스 운영 등의 다양한 역할을 수행할 수 있는 기반을 마련할 수 있다는 장점이 있어, 헤투와 앱체인은 생태계 확장과 비용 절감 측면에서 윈윈(win-win)하는 구조를 형성한다.

4-2. 헤투 생태계의 다양한 시도

헤투는 다양한 참여자들이 각자의 방식으로 협력하며, 그 기여를 공정하게 평가받을 수 있는 탈중앙 과학 생태계를 구축하고 있다. 이를 실현하기 위해, 헤투는 기여의 인과성을 정량화하고 검증하는 PoCW와 모듈형 앱체인 구조를 채택했다. 더 나아가 AI 모델의 생성, 조합, 활용 과정의 기여도를 추적하는 ‘모델 그래프’를 중심으로, 헤투의 생태계에 적용 가능한 다양한 프로젝트를 실험하고 있다.

- ModelDAO - AI모델 기여 추적과 보상을 위한 DAO

모델다오는 AI모델을 오픈소스로 공동 개발하고, 훈련, 평가, 개선 등 각 단계에서의 기여를 PoCW를 통해 추적하고 보상하는 프로젝트이다. 이는 중앙화된 주체 없이, 누구나 참여하여 프로젝트에 기여할 수 있으며, 모델의 구조와 진화 경로, 호출 관계 등을 구조화하여, 기여 내역을 공정하고 검증 가능한 방식으로 기록하고 보상할 수 있다.

이러한 구조는 모델다오가 단순한 커뮤니티 협업을 넘어, AI연구 과정 전체를 탈중앙화된 방식으로 운영할 수 있다는 가능성을 실험하는 것이며, AuraSci, VitaDAO 등과 함께 모델다오의 기여 기반의 과학 연구 생태계를 확장하고 있다.

- AI4ScienceOS - 과학 협업의 탈중앙 운영체계

AI4ScienceOS는, 기존의 폐쇄적이고 불투명했던 과학 연구 방식을 넘어, 누구나 데이터와 모델을 공유하고 협업하며, 기여에 따른 보상을 공정하게 받을 수 있는 과학 생태계를 지향한다.

이 시스템은 헤투의 기술 스택 위에서 구축되며, 모델 개발 및 실험 과정에서 발생하는 다양한 기여를 인과관계 기반으로 추적하고, 평가하여 보상과 거버넌스에 반영될 수 있도록 설계하였다.

이를 통해, 기존 과학 연구에서 발생하는 기여의 불투명성, 공정한 기여 가치의 반영, 투명한 보상 지급을 통해 지속 가능한 연구 생태계를 구축하고자 한다.

- ChaosChain - AI 에이전트가 주도하는 거버넌스 실험 체인

카오스 체인은 인간의 개입 없이, 오롯이 AI 에이전트들이 스스로 블록체인의 운영을 책임지는 거버넌스 체인이다. AI 에이전트는 거버넌스 제안부터, 투표, 실행까지 모든 과정에 참여할 수 있으며, 모든 활동이 온체인에 기록된다.

이 프로젝트는 헤투가 제시하는 상호 주관적 합의라는 철학을 AI 에이전트들을 대상으로 실험하는 것으로, AI에이전트의 주관적 판단부터, 상호 주관적 합의까지의 모든 과정을 확인하고, 궁극적으로는 AI와 인간이 블록체인에서 협력하는 미래까지 실험하는 프로젝트이다.

5. 목적과 철학이 만드는 차별성

위의 다양한 시도는, 헤투가 단순한 기술 인프라를 넘어, 상호 주관적 합의라는 철학을 기반으로, 어떻게 과학 생태계를 구축하는지 보여주는 시도이다. 단순히 생태계 구축이라는 목표로 인프라를 제공하는 것에 그치지 않고, 다양한 실험적 프로젝트를 통해, 자신들의 철학을 직접 실험하고 구체화하려는 노력이 인상적이다.

물론, 현재 헤투는 로드맵만 공개된 상태로, 아직 테스트넷 단계에 있으며, 메인넷 출시는 2025년 3분기로 예정되어 있다. 또한, 토크노믹스는 아직 발표되지 않아, 토큰의 가치와 생태계의 성장을 어떻게 정렬시킬지 그리고 앱들을 헤투 하위의 앱체인으로 유인하기 위한 구체적인 토큰 인센티브 정책도 앞으로 지켜봐야 한다. 그럼에도 불구하고, 헤투가 기대되는 이유는 명확하다.

1. 명확한 목적과 철학

헤투는 ‘기여를 정량적으로 측정하고, 공정하게 보상하는 방법은?’ 이라는, 탈중앙 협업의 핵심 문제를 해결하려 한다. 이는 여전히 블록체인을 통해서 해결되지 않은 과제로, 기술 효율성이나 TPS 경쟁을 넘어, 현실적으로 어떻게 신뢰 가능한 협업과 공정한 기여 추적, 그리고 과학 연구를 위한 생태계를 구축할 것인지에 대한 문제에 초점을 맞추고 있다는 점에서 차별점을 가지고 있다.

헤투는 '상호 주관적 합의'라는 철학적 개념을 중심으로, 인과관계 기록, 기여 추적, 보상 등 모든 구조를 이 철학 위에서 일관되게 구축했으며, 이는 단순히 백서 상에서 제시하는 것을 넘어, 합의 매커니즘과 생태계의 구성이 실제 프로토콜 단에서 구현되어 있다는 점에서 더욱 돋보인다.

2. 현실적 구조와 차별성

최근 다수의 블록체인이 레이어1 중심으로 출시되며 생태계가 파편화되고 있다. 또한, 오늘날 많은 레이어1/2 프로젝트들이 기술적으로는 유사하면서, TPS만 개선된 체인을 출시하며, 비슷한 생태계를 반복 생산하는 상황이다.

헤투는 헤투체인의 하위에 다양한 앱체인이 독립적으로 확장할 수 있도록 모듈형 생태계를 구축하려 한다. 실제 사용성과 확장 가능성을 고려한 실용적인 접근으로, 목표, 철학, 기술을 하나로 일관되게 정렬하여, 뚜렷한 목적과 철학을 가진 프로젝트로 빌딩하고 있다. 이는 단순한 이론적 비전과 기술적 개선만을 강조하는 프로젝트들과 큰 차별성을 가진다.

결국, 현실적인 구조와 함께 단순한 블록체인이 아닌, AI와 과학 분야에서 탈중앙 협업이 어떻게 가능한지를 실질적으로 구현한 프로젝트로 충분히 주목할만하다. 메인넷 출시와 토크노믹스 공개 이후, 이러한 구조가 실제 생태계 확장과 어떻게 연결되고 헤투의 비전을 달성할 수 있을지 더욱 기대되는 이유이기도 하다.