오픈그래디언트 “모델 공개 넘어 실행도 개방”…AI 추론 민주화 도전

오픈그래디언트, 실행과 검증 분리한 HACA 구조 제시
TEE와 zkML 결합으로 보안과 성능 균형 설계
AI 에이전트 결제·추론 통합 생태계 구축 시도

[블록미디어 정윤재 에디터] 전 세계 270만개 이상의 AI 모델이 공개된 시대지만 실제 실행 인프라는 소수 빅테크에 집중돼 있다. 오픈그래디언트는 블록체인 기반 추론 프로토콜로 이 구조를 바꾸겠다고 나섰다.

모델 공개만으로는 AI 민주화가 완성되지 않는다는 지적이 나온다. 오픈그래디언트는 실행과 검증을 분리한 구조로 ‘추론의 민주화’를 핵심 과제로 제시했다. 해당 기사는 포필러스의 캘빈님이 작성한 “오픈그래디언트: 추론 계층의 개방을 위하여” 아티클을 재창작한 기사입니다.

2026년 14일 기준, 허깅페이스에는 270만개 이상의 인공지능 모델이 등록돼 있다. 모델 수만 보면 AI 대중화는 이미 완성된 것처럼 보인다. 그러나 실제 서비스 단계에서는 상황이 다르다.

모델의 가중치는 공개됐지만 이를 실행할 인프라는 여전히 오픈AI, 구글, 아마존웹서비스 등 소수 기업이 장악하고 있다. 이로 인해 개발자들은 오픈소스 모델을 사용하면서도 추론 단계에서는 다시 폐쇄형 API에 의존하는 구조에 놓인다.

이 구조는 비용과 통제 문제를 동시에 낳는다. 고성능 모델을 직접 운영하려면 수천만원대 GPU 인프라가 필요하다. API 가격 변동에 따른 비용 리스크도 존재한다. 여기에 검열, 단일 장애 지점, 데이터 유출 우려까지 더해진다.

검증 가능한 LLM 추론을 가능케 하는 오픈그래디언트의 HACA

오픈그래디언트는 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 AI 연산 엔진(HACA)을 도입했다. 핵심은 실행과 검증의 분리다.

GPU를 가진 노드가 실제 AI 추론을 수행하고, 블록체인은 해당 결과의 정확성을 검증하는 역할만 맡는다. 모든 노드가 동일 연산을 반복하지 않아도 되기 때문에 기존 블록체인의 확장성 문제를 피할 수 있다.

구조는 세 가지로 나뉜다. 추론 노드는 모델 실행을 담당하고, 풀 노드는 암호학적 증명만 검증한다. 데이터 노드는 신뢰실행환경 기반으로 외부 데이터를 안전하게 처리한다.

오픈그래디언트의 검증 메커니즘별 성능 및 활용 사례 비교. 자료=포필러스

특히 검증 방식의 선택성이 특징이다. 금융 등 고신뢰 영역에는 영지식 기반 검증을 적용하고, 일반 서비스에는 하드웨어 기반 보안을 활용한다. 성능과 보안을 상황에 맞게 조정하는 구조다.

AI 에이전트 풀스택 생태계 구축

오픈그래디언트는 단순한 추론 인프라를 넘어, AI 에이전트가 실제로 작동하는 실행 환경을 함께 구축하고 있다. 핵심은 추론, 결제, 스마트컨트랙트, 메모리를 하나의 스택으로 통합하는 구조다.

먼저 x402 프로토콜은 AI 에이전트가 요청 단위로 즉시 비용을 지불할 수 있는 결제 레이어다. 기존처럼 API 키나 구독 기반이 아니라, HTTP 요청 자체가 곧 결제가 되는 구조다. 특히 결제와 추론이 동일한 신뢰실행환경 내부에서 처리되기 때문에 중간 단계에서 데이터가 노출되지 않는다.

SolidML은 이 위에서 작동하는 실행 레이어다. 스마트컨트랙트가 직접 AI 추론을 호출하고 그 결과를 즉시 활용할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 온체인에서 리스크 평가, 자동 거래, 조건 기반 실행 등 AI 기반 의사결정이 가능해진다.

오픈그래디언트 기반 퀀트 디파이 AI 에이전트 프레임워크 ‘비트퀀트(BitQuant)’의 워크플로우. 자료=포필러스

여기에 실제 적용 사례로 디파이 AI 에이전트 ‘비트퀀트(BitQuant)’가 있다. 사용자가 자연어로 투자 전략을 요청하면, 네트워크에서 검증 가능한 추론을 통해 분석과 실행이 이뤄진다. 포트폴리오 분석, 유동성 풀 선택, 수익 전략 도출 등이 자동으로 수행되며, 이 과정은 단순 추천이 아니라 검증 가능한 형태로 기록된다. 이는 오픈그래디언트 인프라가 실제 금융 의사결정에 활용될 수 있음을 보여주는 사례다.

MemSync는 에이전트의 장기 기억을 담당한다. 기존 AI 서비스가 세션 단위로 기억이 초기화되는 것과 달리, 사용자 정보를 지속적으로 축적하고 다양한 서비스 간에 공유할 수 있다. 이 과정 역시 TEE 기반 검증 환경에서 처리돼 데이터 통제권을 사용자에게 유지시킨다. 이 세 가지 요소는 각각 독립 기능이 아니라 하나의 구조로 연결된다.

AI 에이전트는 MemSync로 기억을 유지하고, SolidML로 판단을 실행하며, x402로 비용을 지불한다. 오픈그래디언트는 이 전 과정을 단일 네트워크 안에서 처리하는 ‘AI 실행 스택’을 구축하고 있다는 점에서 기존 인프라와 차별화된다.

업계에서는 오픈그래디언트의 시도를 리눅스와 비교한다. 과거 소프트웨어는 개방됐지만 실행 인프라는 다시 중앙화된 경험이 있기 때문이다.

포필러스 리서치는 모델 공개만으로는 진정한 개방이 아니라며 실행 계층까지 분산돼야 한다고 분석했다. 추론 인프라의 분권화는 향후 AI 산업에서 반복적으로 제기될 핵심 과제가 될 것이라는 평가다.

현재 오픈그래디언트는 2000개 이상의 모델을 허브에 등록하고 50만건 이상의 검증을 처리했다. 기술적 가능성은 입증 단계에 들어섰다는 분석이 나온다.