AI 기술 확산과 함께 블록체인의 새로운 가능성에 주목할 필요성이 커지고 있다. 최근 메사리 리서치 보고서에 따르면, 프로젝트 0G는 데이터 게시, 스토리지, 컴퓨트를 통합한 모듈형 인프라 스택을 제공하며, 특히 AI 작업 부하에 최적화된 시스템을 갖추고 있다. 이 프로젝트는 EVM 호환 레이어 1인 0G 체인을 통해 추론, 미세 조정, 스토리지 및 데이터 가용성에 대한 수수료 정산을 하나의 체계로 이루어지도록 한다는 점이 가장 큰 특징이다.

기존 블록체인 기반 AI 서비스는 여러 한계를 가지고 있다. 예를 들어, 결과 검증의 어려움, 낮은 데이터 처리 효율성, 작업 실행의 가시성이 부족한 구조로 인해 문제를 야기해왔고, 블록체인 기술은 대량 데이터를 저장하거나 오프체인 컴퓨트 중 발생하는 결과를 검증하기에는 한계가 있다는 지적이 잇따르고 있다. 이러한 문제로 인해 프로젝트마다 독립적인 데이터 가용성 네트워크, 파일 저장 네트워크, 컴퓨트 네트워크가 필요해지면서 예측 불가능한 비용과 운영 복잡성을 초래했다. 이에 0G는 세 가지 핵심 인프라를 단일 정산 계층에서 조율하여 AI 작업 부하의 분산 문제를 해결하겠다는 목표를 세웠다.

프로젝트 0G의 핵심 구성 요소는 네 가지이다. 첫째, 0G 체인은 EVM 실행과 합의를 분리해 샤드당 1만1000 TPS의 성능을 제공하며, 이를 통해 1초 미만의 최종성과 트래픽 효율성을 실현한다. 검증자 세트 관리는 이더리움 기반 심비오틱(Symbiotic) 시스템을 통해 이루어지며, 보안성과 유연성을 동시에 추구한다. 둘째로, 0G DA는 대량 AI 데이터셋을 삭제 코딩(Erasure Coding)하여 중복 게시하고, 샘플링 기반 검증을 지원하는 데이터 가용성 계층이다. 둘째와 함께 외부 롤업도 연동 가능한 구조이다.

셋째로, 0G 스토리지는 고정형 로그 계층과 동적 키-값 계층으로 구분하여 AI 훈련 아카이브부터 애플리케이션 운영 데이터까지를 분산 저장한다. 마지막으로, 0G 컴퓨트는 GPU 제공자를 기반으로 한 추론 및 미세 조정 마켓플레이스로, 서명된 작업 결과를 영수증 형태로 반환받고 이를 0G 체인에서 정산할 수 있는 시스템을 갖추고 있다. 향후 모델 사전 훈련 지원 계획도 마련되어 있으며, 검증이 제한적인 현재 구조를 고려해 신뢰 실행 환경(TEE)의 도입도 검토 중이다.

이러한 접근 방식은 0G가 셀레스티아, 아이겐DA, 파일코인, 아위브 등과 같은 경쟁자들과의 차별점을 두는 데 도움을 줄 것으로 보인다. 0G는 작업 실행, 저장, 검증 및 정산을 하나의 주소에서 가능하게 하는 점을 강점으로 내세운다. 다만, 통합된 계층 중 하나라도 성능 저하가 나타나면 전체 시스템 도입이 힘들어질 수 있다는 점은 우려할 만한 리스크로 작용할 수 있다.

2030년까지 0G가 키워 나가야 할 과제는 초기 자금을 반복되는 실제 수요로 전환할 수 있는 생태계 프로그램과 노드 인센티브 운영이다. 특히, 8,888만 달러의 생태계 기금을 활용하여 파트너 애플리케이션의 확보와 지속 가능한 가스 사용 및 컴퓨트 비용으로의 전환이 매우 중요한 과제로 남아있다. 궁극적으로 0G는 AI 블록체인이라는 거대한 파이프라인을 보다 효율적이고 관리 가능한 하나의 워크플로우로 압축하려는 시도를 지속하고 있다.