[블록체인 스타트업 인터뷰] AI Network 김민현 대표 : “AI Network와 블록체인의 미래에 대하여”
블록체인 스타트업 인터뷰 #②
Team YBL: 장서연, 정진우, 전준성, 박선웅
작성 일시: 2018.11.23
커먼컴퓨터는 구글에서 선정한 국내 스타트업이 모인 구글캠퍼스에 입주해 있다. 그래서인지 내부에 재미 있어 보이는 게임 기구들이 있었고 일하는 공간과 쉬는 공간이 오픈 되어 있어 전체적으로 굉장히 ‘구글틱하다’는 느낌을 받았다. 김민현 대표님을 만나 뵙고 구글 캠퍼스 내에 있는 카페에서 잠시 커피를 마시며 이야기를 나누었는데 다른 입주민들도 서로 열정적으로 의견을 나누고 일에 집중하는 모습이 인상 깊었다. 커피 타임 후 구글 캠퍼스 정 중앙에 있는 외부 테이블로 이동하여 인터뷰를 시작했다.
Q. 먼저 김민현 대표님 본인과 AI 네트워크 프로젝트에 대한 소개 부탁드립니다.
AI Network의 co-founder이다. AI Network는 래블업, 커먼 컴퓨터 두 회사가 같이 시작한 프로젝트인데, 커먼 컴퓨터가 블록체인 부분을, 래블업이 AI 플랫폼을 담당하고 있다.
커먼컴퓨터는 블록체인 전문 회사로 올해 초에 설립되었고, 현재 6명이 일하고 있다. 컴퓨팅 연산을 어떤 방식으로 과금할 것인가에 대해서 집중적으로 연구를 하고 있다. 래블업 AI 플랫폼은 작년부터 개발을 해오셨고 지금은 많이 성숙한 상태이다. 이 플랫폼은 backend.ai 라는 서비스를 제공해 주는데 코드를 주면 결과를 돌려주는 간단한 서버 같은 것이다. ‘개발 할 때 로컬에 어떠한 것도 설치 하지않아도 코드를 서버에서 바로 다 처리해주자’는 컨셉인데, 이러한 서비스가 중요해지는 이유는 C나 Python 코드작성과 달리 머신러닝을 할 때에는 환경을 설정하는 것이 더 복잡해지기 때문이다. 예전 구글에서 서치와 머신러닝을 할 때, 외부 강의를 진행하면 환경을 설정하는 데에 시간이 많이 지체되었다. 그래서 항상 고급 솔루션을 못하고 튜토리얼 단계에서만 끝나는 상황을 계속 겪었다. 그러던 와중에 암호화폐에 대해 공부를 하다 보니 블록체인을 잘 결합 시키면 이 문제를 해결할 수 있겠다 싶어 래블업을 만나보니 이 팀에서도 비슷한 생각을 하고 있었고 그렇게 출범한 것이 바로 AI Network이다. AI Network에서는 블록체인을 통해 커스텀 클라우드 들이 연동되어 다양한 작업을 실행시킬 수 있게 된다.
Q. 비슷한 플랫폼으로 슈퍼컴퓨터를 활용한 컴퓨팅을 무제한으로 제공한다는 SONM이나 AI와 머신러닝을 위한 분산화된 컴퓨팅 네트워크를 만들겠다며 시작한 HADRON이 있는데,
AIN은 이러한 타 AI platform과 어떤 차별점이 있나요?
일단 SONM이란 프로젝트는 컴퓨팅 자원을 거래하는 그런 마켓 플랫폼이고, HADRON은 아직 세부사항이 공개된 것 같지는 않은데 여러 개인 개발자들을 모아 큰 문제를 해결해보자는 취지의 프로젝트를 진행하는 것으로 알고 있다. 그런데 AI Network는 ’개발자들이 코딩을 마음 놓고 할 수 있게 하자’는 컨셉으로 개발자 experience에 더 포커스가 맞춰진 플랫폼이다. 이 세 프로젝트 모두 서로 경쟁하는 프로젝트가 아니라 충분히 서로 협력할 수 있는 관계이다. 지금은 저 둘과 AI Network 모두 파일럿 단계이기 때문에 구글이나 아마존 클라우드를 사용하겠지만 추후에는 서로 협력하여 보다 더 큰 네트워크가 될 것이라고 본다. 이렇게 될 수 있는 것이 또 블록체인의 장점이기도 하다.
Q. AI Network 백서에는 AIN Blockchain에는 Worker, Evaluator, Admin, Client가 참여한다고 나와있는데 각각의 역할은 무엇인가요?
Worker의 역할은 예를 들어 클라이언트가 어떤 코드를 줬다고 하면 그것을 실행시켜주는 것이고, Evaluator의 역할은 그 코드가 실행된 결과 값이 맞는지를 평가해주는 것이다. 모두에게 똑같은 코드를 실행시켜서 잘 되는지 확인하는 방법도 있는데 이렇게 코드를 실행시키는 역할, 평가하는 역할을 나누어 놓은 이유는 머신러닝에서는 머신 트레이닝을 할 때 일반적인 코드보다 더 많은 시간이 걸리기 때문에 같은 것을 두 번 실행하는 그 순간 효율이 매우 떨어지기 때문이다. 그렇기 때문에 Evaluator가 하는 일을 줄여보고자 해서 두 역할을 분리해 놓은 것이 핵심이다.
예를 들어 Worker는 이 코드를 실행시키는 데 1주일이 걸리고, Evaluator는 테스트 데이터를 통해 이 결과가 맞는지를 1시간 안에 검증할 수 있다. 이렇게 하면 서로 자원을 아끼면서 더 많은 evaluator들의 통과 시그널을 모을 수 있게 되어 이 solution의 가치를 측정할 수 있게 된다. 머신러닝 문제들은 참가자들이 자신의 결과물을 서로 경쟁할 수 있도록 주로 스코어를 매길 수 있게 되어있다. 그래서 이 스코어링 하는 자체가 Evaluator의 역할이 될 것이고 그리고 머신러닝들의 알고리즘을 만들어내는 것은 Worker의 역할이 될 것이다. 물론 점수제로 하다 보니, 솔루션이 완전히 무결하고 안전하지는 않는다. 예를 들어 Face recognition이라고 하면, ‘이 알고리즘은 고양이 사진을 95% 구별한다’라는 평가 만으로는 사용자가 써볼 수 있는 출발점이 되지만 이 알고리즘 안에 갑자기 고릴라 사진이 고양이 사진으로 구분된다는 버그가 1%의 확률로 있으면 알아내기 쉽지 않다. 그래서 완벽한 보안을 유지하려면 코드를 다 실행시켜야 하는데 이는 AI Network에서 지향하는 바가 아니다. 그래서 이러한 솔루션에는 적합하지 않다.
Administrator는 Worker가 어떤 문제를 해결 해야 하고 평가는 어떤 데이터로 하는지 등의 setup을 한다. 의미 있는 setup을 해 놓아야 worker들이나 evaluator들이 들어올 것이다. Admin이 직접 setup을 한 만큼 자신이 원하는 스펙을 가진 worker나 evaluator가 있을 것이다. 그 기준이 “대학교에서만 받고 싶다”와 같은 외부적인 요소가 될 수도 있고, GPU가 4개 이상인 사람한테만 받으려는 성능적인 요소가 될 수도 있을 것이다. Administrator는 자신이 setup한 환경에서 원하는 스펙을 가진 worker 및 evaluator pool을 자유롭게 구성할 수 있다.
Q. 모든 이들에게 값싼 solution을 제공한다고 하셨는데 이 가격이 작업량이나 reputation에 따라 시장에서 자율적으로 설정되나요 아니면 AIN에서 직접 설정하나요?
AIN에서 제공하는 부분도 있겠지만, 현재 AIN은 구글 클라우드나 아마존 클라우드를 백엔드로 하고 있기 때문의 이들의 가격과 같다. 그래서 AIN 보다 비싼 솔루션은 경쟁력을 잃을 것이다. AIN이 일종의 가격 기준점이 되는 것이다. AI Network에서 우리는 구글 및 아마존 클라우드를 통하여 서비스를 제공하고, 이 네트워크에 다른 참가자들이 참가하여 경쟁이 일어나는 구조이다. 사실 제일 좋은 것은 우리가 할 일이 없어지는 것이다. 초반에는 우리가 세팅을 해주지만 나중에는 참여자들이 늘어나 더욱 더 저렴한 가격의 솔루션이 많아져서 초기의 그 서비스가 가격 경쟁력을 잃으면 우리 입장에선 성공한 것이다.
Q. 수익구조는 어떻게 되나요?
AIN 자체는 사람들 사이의 marketplace를 형성하는 네트워크이다. 이 네트워크 자체만으로 수익을 얻을 방법은 없다. 개발사로서 우리 회사는 이 marketplace에 참여해 공정한 거래를 해야 할 것이다. 구글 클라우드로 서비스를 제공하는 우리보다 더 저렴하게 솔루션을 제공하는 참여자가 나타나면 우리도 더 분발해서 그들보다 더 비용이 적게 만들어야 할 것이다.
Q. 이 부분에서는 개발사도 결국 다른 참여자들처럼 똑같이 경쟁에 참여하는 것 맞나요? 개발사 입장에서는 이 네트워크를 다 셋업하는데 비해 얻는 인센티브가 적지 않나요?
인센티브는 충분하다. 왜냐하면 이것은 10을 만들어서 10을 다 먹을 것이냐 문제와 10000을 만들어서 1%를 해서 10을 먹을 것인지의 문제이기 때문이다. 우리 입장에서는 AIN이 커지면 커질수록 유리하다. 우리가 만든 솔루션에서 우리가 경쟁한다는 강점이 있을 것이기 때문이다. 또한 앞으로 클라우드들이 많이 들어온다고 해서 모든 문제를 다 해결할 수는 없다. 항상 빈 공간이 있기 마련이고 이 부분의 통계를 우리가 더 잘 분석할 수 있기도 할 것이다.
Q. AIN은 일단 Private으로 투자를 받고 추후 상황을 지켜보겠다고 하셨는데 앞으로 ICO를 할 예정이 있으신가요?
AIN은 토큰의 사용성을 가장 우선시 한다. 때문에 ICO도 프로젝트의 상황에 맞춰서 진행하고 있다. ICO가 이벤트성으로 진행되는게 아니라 항상 열려 있는 셈이다. 데모 단계에서 토큰은 서로 교환도 되지 않고 오직 서비스만 이용할 수 있다. 어떻게 보면 이 토큰 구매자들은 순수하게 우리 프로젝트를 응원하는 사람들인 것이다. 이렇게 가격을 최대한 stable하게 맞추기 위해 처음에는 파는 양 조절하면서 안정적인 절차를 따라 자유 마켓으로 바꿀 것이다.
Q. 컴퓨팅 파워를 제공하면 이에 대한 보상으로 토큰을 받는 구조에서 개인들은 컴퓨팅 자원을 토큰을 많이 얻지 못할 텐데, 토큰이 적은 개인들도 AIN의 컴퓨팅 파워를 쓸 수 있을까요?
개인들도 집에서 혼자 채굴을 돌리면 채굴을 할 수 있다. 하지만 얻는 돈이 전기세보다 적어서 하지 않는 것뿐이다. AIN에 컴퓨팅 파워를 지원하면 전기세 보다는 많이 벌 수 있을 것이다. 왜냐하면 AIN에서는 컴퓨팅 파워 말고도 솔루션을 제공하면서 가치가 추가되기 때문이다.
만약 머신러닝을 하고 싶어서 GPU 1080을 하나 샀다고 하자. 하지만 1080 한 대로는 사실 할 수 있는 것이 별로 없다. 그리고 생각해보면 개인이 머신러닝을 돌리는 시간은 하루에 한 두 시간정도 이다. 그럼 나머지 시간에 컴퓨터를 그냥 켜 놓기만 하면, 코인을 얻을 수 있다. 그러면 24시간을 켜 두면 24시간어치 코인이 모이니까 이를 한 두시간 머신러닝 돌릴 때 다 사용하는 것이다. 그러면 마치 1080 10대 쓰는 것처럼 AIN을 사용할 수 있는 형태가 된다.
Q. 예상하는 가격 범위는 어떻게 되나요?
시뮬레이션 상으로는 아마존이나 구글 클라우드의 가격에 비하여 30%는 더 저렴하지 않을까 생각한다.
Q. 앞으로 AIN의 블록체인 네트워크를 backend-ai 솔루션과 결합해야 하는데, 이 과정에 대한 로드맵이 있을까요?
제일 처음에는 우리가 토큰을 만들고 이 토큰을 취급할 수 있는 지갑을 만들 것이다. 그리고 과금 시스템을 여기에 붙일 것이다. 여기까지는 아직 크레딧 대신 크립토로 진행하는 수준의 centralized 된 시스템일 것이다. 두 번째 단계에선 backend.ai가 그 자체로 클라우드 서비스로 운영되지만 오픈소스로 되어있어서 사용자가 자신의 컴퓨터에 설치하면 자신의 컴퓨터가 클라우드 서비스가 된다. 그래서 개인이 자신의 서비스를 운영하여 자신의 서비스에 과금 할 수 있는 형태가 될 것이다. 세 번째 단계에선 backend.ai를 쓰지 않고도 클라우드를 구축한 사람들에게도 AIN에서 자유롭게 거래할 수 있도록 프로토콜을 만들 것이다.
Q. 블록체인은 탈중앙화 서비스이다 보니까 초기에는 ICO를 통해 수익을 얻는다고 생각했는데 AIN은 ICO를 크게 하실 생각이 없다고 하셨습니다. 그러면 네트워크가 커지기 전인 초반에는 이 네트워크를 계속 유지, 보수, 발전 하는 데 있어 인센티브가 조금 부족할 수 있지 않을까요?
코인을 발행하는 프로젝트로서, ICO는 현재도 진행 중이고, 판매 전략이 남들과 조금 다를 뿐이다. 많은 팀들이 투자 홍보를 크게 하곤 하는데, 우리 팀은 개발자들이 많기 때문에 제품 개발에 집중하면서 개발 단계에 맞는 홍보 전략을 선택했다. AIN을 사용자들이 유용함을 느끼기 시작하면서 자연스럽게 사갔으면 좋겠다. 인센티브에 관해서는 오픈소스를 생각해보면 개발자들은 사실 재미있고 흥미로운 프로젝트가 있으면 그냥 참여하는 경우가 많다. 최근에 많이 등장하는 블록체인 프로젝트는 여기에 돈까지 주니까 개발자들이 더 재미있게 참여하고 있는 것 같다. 그래서 AIN 프로젝트도 초반에는 우리가 대부분을 만들지만 개발자들이 프로젝트에 흥미를 느껴 많이 참여해서 개선시켜 나가는 그림을 그리고 있다. 이렇게 하려면 당연히 보상이 있어야 하고 이 보상은 AIN 토큰으로 이루어지겠다.
단기적인 이익보다는 장기적인 시각으로 이후 개발사 스스로 마켓 플레이스에 공정한 참여자로 참여할 것이라는 비전이 인상깊었다. 또한 블록체인 그 자체적인 기술만으로는 조금 부족함을 느끼고 있던 차에 AIN이 추구하는 AI 기술과의 융합을 보며 이것이 바로 앞으로 블록체인이 걸어야 할 길이 아닐까 하고 학회원들끼리 생각해보았다. AIN에 대한 질문을 끝내고 YBL 팀원들이 궁금해했던 블록체인 기술의 전망과 미래에 대해 질문하기 시작했다.
Q. 개발사가 초기에만 architecture를 만들고 그 다음에는 Github나 DAO(Decentralized Autonomous Organization)[1]처럼 사람들의 참여를 지향하신다고 생각하면 될까요?
맞다. 초기에 구조를 잘 만드는 것이 중요한 것 같다. 그렇지 않으면 개발사는 평생 이 프로젝트를 떠나지 못하고 유지 보수를 계속 해야 하기 때문이다. 탈중앙화를 지향한다는 것은 알아서 돌아갈 수 있게끔 하는 것이다. 몇몇 블록체인 프로젝트들을 보면 사람들끼리 다투는 모습, 이기적인 모습을 보여주는 경우가 많다. 하지만 어떤 프로젝트는 초기 멤버들이 다 빠진 상황에서도 계속 개선이 일어나는 모습을 보니 재미있다는 생각이 든다.
Q. 앞으로의 블록체인 서비스들의 향후 방향인 거네요?
궁극적으로 모든 블록체인 서비스는 자생적 토큰 생태계를 지향해야 할 것이다. 쉬운 일은 아닐 것이다. 이를 이루어 내려면 프로젝트 자체가 일단 매력이 있어야 하는 것 같다.
Q. 혹시 블록체인 프로젝트 중에서 실패한 모델이나 성공한 모델이라고 보시는 프로젝트가 있으신가요?
어떤 프로젝트가 실패했다 하기 보다는 성공한 것을 뽑으라면 비트코인, 이더리움이 완성도가 높다고 생각한다.
Q. 이더리움의 확장성 문제에 대해 옛날부터 샤딩이 곧 나올 것이다 플라즈마 솔루션이 바로 정답이다 이런 말이 많이 나왔습니다.
샤딩 같은 경우도 아직까지 이루어지지 않았는데, 샤딩이 이루어지기 위해 기존 PoW 구조에서 PoS 컨센서스로 전환이 이루어 질 수 있을 것이라고 생각하시나요?
이 부분은 굉장히 어려운 문제인 것 같다. 이 어려운 문제를 다른 블록체인은 굉장히 쉽게 말하고 있다. “우리는 샤딩을 했다”, “사이드체인을 썻다”고 쉽게 말을 하지만 그렇게 뚝딱 해서 해결되는 것이 아닌 것 같다. 그래서 고민이 많이 필요한 문제이다. 결국은 PoW 랑 PoS 랑 너무 다르기 때문에 여기에서 전환을 하는 것이 맞나 라는 질문부터 해서 PoS 가 돼야 샤딩이 가능해지는데 샤딩을 하면 안전한 것이 맞나 하는 질문도 계속 던져봐야 할 것이다. 결국에는 답을 찾긴 찾을 것이다. 노드 수를 유지하면서 어떻게 확장할 것이냐 하는 문제가 있는 것 같다.
만개만 넘어가도 네트워크 검증 과정 자체가 bottleneck[2]이 되는 것도 문제이다. 서로 한 번씩은 주고 받아야 하는데 시간도 너무 오래 걸린다. 이것은 단순히 PoW PoS 문제는 아닌 것 같고 결국 샤딩이라는 것이 노드의 개수를 줄이는 것이 아니라 consensus(합의)를 잘 모으는 형태로 가야 진정한 샤딩인 것이라 생각한다. 이를 이루어 내는 것이 어렵다. 한가지 희망이라 하면, 이 문제에 대해선 모두 다 한 번씩 풀었던 문제이다. 구글은 아직도 이 문제를 풀고 있다. 사용자가 어디에서 검색을 해도 검색 결과는 다 똑같아야 하고 데이터를 어떻게 똑같이 유지하는가 이런 문제는 연구가 많이 되어있는 분야이다. 그럼에도 불구하고, 구글 내부에서도 인프라 체인지는 굉장히 느리게 일어나고 있다. 아직도 최적화 하는 중이다. 그만큼 어려운 문제다.
그리고 EVM(Ethereum Virtual Machine)의 성능 자체도 지금 virtual machine이라고 하기에는 부족하다. 그저 알고리즘만 올린 것이고 hardware적인 optimization이 안돼 있다. 다양한 분야의 전문가들이 그 부분 부분을 계속 개선해 나가고 있다. 한 기업에서 뽑기도 어려운 사람들이 다 스스로 일하고 있는 것이다.
Q. 블록체인의 미래에 대해서는 어떻게 생각하시나요?
Cryptocurrency가 전망이 좋아 보인다. 블록체인과 Cryptocurrency를 분리해서 생각해야 한다는 분들도 있는데, 블록체인에 기반한 Cryptocurrency가 가져오는 혁신이 많은 곳에서 나타나고 있다. 대표적인 것이 금융 쪽이다. AIN에서 Cryptocurrency가 의미하는 것은 microtransaction을 가능하게 한다는 것이다., 블록체인을 통해 프로토콜 레벨에서 컴퓨터끼리 연산하면서 과금을 하기가 아주 쉬워졌다. 알고리즘적으로 value를 계산하는 것이 가능해져서 여기에서 많은 혁신이 일어날 것 같다. 지금까지는 ‘결제는 무조건 사람이 해야 한다’ 이런 생각이 있었는데 이제는 암호학 레벨로 내려와 컴퓨터들끼리, AI Network에서는 AI들끼리 서로 결제를 하는 그런 시대가 올 것 같다.
[1] an organization represented by rules encoded as a computer program that is transparent, controlled by shareholders and not influenced by a central government.
[2] a point of congestion in a production system
-The End-
다음 번에 다른 블록체인 스타트업 인터뷰로 뵙겠습니다.
감사합니다.
