![[컨센서스 2026] 벤 필딩 젠신 CEO “AI 신뢰 문제, 탈중앙화로 해결해야”](https://cdn.blockmedia.co.kr/wp-content/uploads/2026/05/20260519-171435-1200x900.jpg "[컨센서스 2026] 벤 필딩 젠신 CEO “AI 신뢰 문제, 탈중앙화로 해결해야”")
젠신은 검증 가능하고 감사 가능한 탈중앙화 AI 네트워크 구축 추진
정보시장 플랫폼 델파이는 AI 모델이 결과를 판정하는 구조
누구나 시장을 생성하고 거래 수수료 수익 확보 가능
[마이애미=블록미디어 정윤재 에디터] 벤 필딩(Ben Fielding) 젠신(Gensyn·AI) 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)가 “AI는 인터넷처럼 개방적이고 검증 가능한 방식으로 발전해야 한다”며 중앙화된 빅테크 중심 AI 구조에 대한 문제의식을 드러냈다. 그는 컨센서스 2026 마이애미에서 진행된 블록미디어와 인터뷰에서 젠신 네트워크와 정보시장 플랫폼 ‘델파이(Delphi)’의 비전을 설명했다.
젠신 “AI는 소수 기업 아닌 모두의 인프라”
벤 필딩 젠신 CEO는 최근 블록미디어와 인터뷰에서 AI 산업이 소수 빅테크 기업 중심으로 재편되는 현상을 우려하며 탈중앙화 AI 인프라 구축 필요성을 강조했다. 그는 19일(현지시각) 진행된 인터뷰에서 “AI는 앞으로 모든 인터넷 서비스와 디바이스에 적용될 핵심 기술”이라며 “현재는 극소수 기업이 모델을 통제하고 있어 사용자들은 해당 모델을 신뢰할 수밖에 없는 구조”라고 말했다.
벤은 AI 산업의 방향성을 인터넷과 소셜미디어의 역사에 비교했다. 그는 “인터넷은 누구나 접근 가능한 개방형 네트워크로 발전하며 혁신을 촉진했다”며 “반면 소셜미디어는 일부 플랫폼 기업에 권력이 집중되면서 여론 조작과 정보 통제 문제가 발생했다”고 설명했다.
이어 “AI 역시 지금 중요한 갈림길에 서 있다”며 “인터넷처럼 개방형 구조로 갈 수도 있고, 소셜미디어처럼 중앙집중형 구조가 될 수도 있다”고 말했다.
젠신은 이런 문제를 해결하기 위해 ‘검증 가능(verifiable)’하고 ‘감사 가능(auditable)’한 머신러닝 네트워크를 구축하고 있다. 사용자는 데이터센터 GPU뿐 아니라 개인 노트북에서도 AI 모델을 실행할 수 있으며, 다른 참여자가 동일 연산을 검증할 수 있는 구조다.
그는 “블록체인과 연결하면 글로벌 차원의 신뢰를 확보할 수 있다”며 “누군가를 믿지 않아도 프로그램적으로 결과를 검증할 수 있다”고 설명했다.
정보시장 플랫폼 ‘델파이’ 공개 ⋯ “AI가 판정”
젠신이 현재 주력 서비스로 내세우는 제품은 정보시장 플랫폼 ‘델파이(Delphi)’다. 델파이는 예측시장과 유사하지만 AI 모델이 결과를 판정하는 구조를 채택했다.
벤은 “기존 예측시장은 플랫폼 운영사가 직접 시장을 개설한다”며 “하지만 젠신은 AI 오라클을 통해 누구나 시장을 만들고 자동으로 정산할 수 있다”고 설명했다.
델파이에서는 사용자가 특정 이벤트에 대한 시장을 생성할 수 있으며, 거래량의 1.5%를 수수료로 받는다. 수수료는 온체인 방식으로 자동 정산된다. 프로토콜 일부 수익은 AI 토큰의 소각(Buy & Burn) 메커니즘에도 연결된다.
그리고 “중앙 운영자가 시장을 만들 필요가 없기 때문에 이론적으로 무한대의 시장 생성이 가능하다”며 “정보 생산자에게 직접 보상이 돌아가는 구조”라고 말했다.
특히 AI 에이전트가 직접 시장에서 정보를 사고파는 구조도 구현했다고 강조했다. 벤은 “AI 에이전트는 사람보다 훨씬 빠르게 수많은 시장에서 거래할 수 있다”며 “정보를 학습하고 다시 판매하면서 지속적으로 모델 성능을 개선할 수 있다”고 설명했다.
이후 “중요한 점은 이런 AI 발전 과정이 모두 공개적으로 이뤄진다는 점”이라며 “폐쇄형 데이터센터에서 이뤄지는 기존 AI 개발과 차별화된다”고 덧붙였다.
필딩은 한국 시장에 대한 기대감도 드러냈다. 그는 “한국은 세계에서 가장 활발한 디지털자산·AI 커뮤니티 중 하나”라며 “더 많은 한국 개발자와 커뮤니티가 젠신 네트워크 위에서 서비스를 만들기를 기대한다”고 말했다.
그는 지역별 언어와 데이터를 기반으로 한 AI 모델 개발 가능성도 언급했다. “한국어 기반 모델, 중국어 기반 모델 등 지역별 개방형 모델이 공존할 수 있다”며 “AI는 특정 국가나 기업이 독점해서는 안 된다”고 강조했다.
이어 “누구나 GPU와 데이터를 연결해 모델 학습에 참여하고, 그 기여에 따라 토큰 보상을 받을 수 있는 구조를 만들고 있다”며 “AI 모델의 공동 소유 개념을 구현하는 것이 목표”라고 설명했다.
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