계산력에서 지능으로: 강화 학습 기반의 분산형 AI 투자 지도

2025-12-23 00:07:26

공유하십시오

저자：Jacob Zhao，IOSG

인공지능은 "패턴 피팅" 중심의 통계 학습에서 "구조적 추론"을 핵심으로 하는 능력 체계로 나아가고 있으며, 후 훈련(Post-training)의 중요성이 빠르게 상승하고 있습니다. DeepSeek-R1의 출현은 대규모 모델 시대의 강화 학습 패러다임 전환을 상징하며, 업계의 공감대가 형성되었습니다: 사전 훈련은 모델의 일반적인 능력 기반을 구축하고, 강화 학습은 더 이상 가치 정렬 도구에 그치지 않고, 추론 체인의 질과 복잡한 의사 결정 능력을 체계적으로 향상시킬 수 있음이 입증되었으며, 점차적으로 지능 수준을 지속적으로 향상시키는 기술 경로로 진화하고 있습니다.

동시에, Web3는 탈중앙화된 컴퓨팅 네트워크와 암호화된 인센티브 시스템을 통해 AI의 생산 관계를 재구성하고 있으며, 강화 학습의 롤아웃 샘플링, 보상 신호 및 검증 가능한 훈련에 대한 구조적 요구는 블록체인의 컴퓨팅 협력, 인센티브 분배 및 검증 가능한 실행과 자연스럽게 일치합니다. 본 연구 보고서는 AI 훈련 패러다임과 강화 학습 기술 원리를 체계적으로 분석하고, 강화 학습 × Web3의 구조적 장점을 논증하며, Prime Intellect, Gensyn, Nous Research, Gradient, Grail 및 Fraction AI와 같은 프로젝트를 분석합니다.

1. AI 훈련의 세 단계: 사전 훈련, 지시 미세 조정 및 후 훈련 정렬

현대 대형 언어 모델(LLM) 훈련의 전체 생애 주기는 일반적으로 세 가지 핵심 단계로 나뉩니다: 사전 훈련(Pre-training), 감독 미세 조정(Supervised Fine-tuning, SFT) 및 후 훈련(Post-training/RL). 이 세 단계는 각각 "세계 모델 구축---작업 능력 주입---추론 및 가치관 형성"의 기능을 수행하며, 그 계산 구조, 데이터 요구 및 검증 난이도는 탈중앙화의 일치 정도를 결정합니다.

사전 훈련(Pre-training)은 대규모 자가 감독 학습(Self-supervised Learning)을 통해 모델의 언어 통계 구조와 교차 모드 세계 모델을 구축하며, 이는 LLM 능력의 기초입니다. 이 단계에서는 조 단위의 데이터에서 전 세계적으로 동기화된 방식으로 훈련해야 하며, 수천에서 수만 개의 H100 동질 클러스터에 의존하며, 비용 비율은 80--95%에 달하고, 대역폭과 데이터 저작권에 극도로 민감하므로 반드시 고도로 집중된 환경에서 완료해야 합니다.
미세 조정(Supervised Fine-tuning)은 작업 능력과 지시 형식을 주입하는 데 사용되며, 데이터 양이 적고 비용 비율은 약 5--15%입니다. 미세 조정은 전체 매개변수 훈련을 수행할 수 있으며, 매개변수 효율적인 미세 조정(PEFT) 방법을 사용할 수 있습니다. 이 중 LoRA, Q-LoRA 및 Adapter는 산업계의 주류입니다. 그러나 여전히 동기화된 그래디언트가 필요하므로 탈중앙화 잠재력이 제한적입니다.
후 훈련(Post-training)은 여러 반복 하위 단계로 구성되어 모델의 추론 능력, 가치관 및 안전 경계를 결정합니다. 이 방법에는 강화 학습 시스템(RLHF, RLAIF, GRPO)뿐만 아니라 비 RL의 선호 최적화 방법(DPO) 및 과정 보상 모델(PRM) 등이 포함됩니다. 이 단계의 데이터 양과 비용은 상대적으로 낮습니다(5--10%)며, 주로 롤아웃 및 정책 업데이트에 집중됩니다. 이 단계는 본질적으로 비동기 및 분산 실행을 지원하며, 노드는 전체 가중치를 보유할 필요가 없고, 검증 가능한 계산 및 체인상의 인센티브와 결합하여 개방형 탈중앙화 훈련 네트워크를 형성할 수 있어 Web3에 가장 적합한 훈련 단계입니다.

2. 강화 학습 기술 전경: 아키텍처, 프레임워크 및 응용

강화 학습의 시스템 아키텍처 및 핵심 단계 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 "환경 상호작용---보상 피드백---정책 업데이트"를 통해 모델의 자율적 의사 결정 능력을 개선하며, 그 핵심 구조는 상태, 행동, 보상 및 정책으로 구성된 피드백 폐쇄 루프로 볼 수 있습니다. 완전한 RL 시스템은 일반적으로 세 가지 구성 요소를 포함합니다: 정책(Policy) 네트워크, 롤아웃(Rollout) 및 학습기(Learner). 정책은 환경과 상호작용하여 궤적을 생성하고, 학습기는 보상 신호에 따라 정책을 업데이트하여 지속적인 반복과 최적화 학습 과정을 형성합니다:

정책 네트워크(Policy): 환경 상태에서 행동을 생성하며, 시스템의 의사 결정 핵심입니다. 훈련 시에는 집중식 역전파를 통해 일관성을 유지해야 하며, 추론 시에는 다양한 노드에 분산되어 병렬로 실행할 수 있습니다.
경험 샘플링(Rollout): 노드는 정책에 따라 환경 상호작용을 수행하여 상태---행동---보상 등의 궤적을 생성합니다. 이 과정은 고도로 병렬화되고 통신이 극히 적으며, 하드웨어 차이에 민감하지 않아 탈중앙화에서 확장하기에 가장 적합한 단계입니다.
학습기(Learner): 모든 롤아웃 궤적을 집계하고 정책 기울기 업데이트를 수행하며, 계산 및 대역폭 요구가 가장 높은 모듈이므로 일반적으로 수렴 안정성을 보장하기 위해 중앙 집중식 또는 경량 중앙 집중식 배치를 유지합니다.

강화 학습 단계 프레임워크(RLHF → RLAIF → PRM → GRPO) 강화 학습은 일반적으로 다섯 단계로 나눌 수 있으며, 전체 프로세스는 다음과 같습니다: # 데이터 생성 단계(Policy Exploration) 주어진 입력 프롬프트 조건 하에 정책 모델 πθ는 여러 후보 추론 체인 또는 완전한 궤적을 생성하여 후속 선호 평가 및 보상 모델링을 위한 샘플 기반을 제공합니다. 이는 정책 탐색의 폭을 결정합니다. # 선호 피드백 단계(RLHF / RLAIF)

RLHF(인간 피드백으로부터의 강화 학습)는 여러 후보 답변, 인위적 선호 주석, 보상 모델(RM) 훈련 및 PPO를 통해 정책을 최적화하여 모델 출력이 인간 가치관에 더 부합하도록 합니다. 이는 GPT-3.5 → GPT-4의 핵심 단계입니다.
RLAIF(인공지능 피드백으로부터의 강화 학습)는 AI 판사 또는 헌법식 규칙으로 인위적 주석을 대체하여 선호 획득을 자동화하고, 비용을 크게 줄이며 규모화 특성을 갖추어 Anthropic, OpenAI, DeepSeek 등의 주류 정렬 패러다임이 되었습니다.

# 보상 모델링 단계(Reward Modeling) 선호는 입력 보상 모델에 대해 학습하여 출력을 보상으로 매핑합니다. RM은 모델에 "정답이 무엇인지"를 가르치고, PRM은 모델에 "올바른 추론을 수행하는 방법"을 가르칩니다.

RM(보상 모델)은 최종 답변의 품질을 평가하는 데 사용되며, 출력에 대해서만 점수를 매깁니다:
과정 보상 모델 PRM(과정 보상 모델)은 더 이상 최종 답변만 평가하지 않고, 각 단계의 추론, 각 토큰, 각 논리 구간에 점수를 매깁니다. 이는 OpenAI o1 및 DeepSeek-R1의 핵심 기술로, 본질적으로 "모델이 어떻게 생각하는지를 가르치는" 것입니다.

# 보상 검증 단계(RLVR / 보상 검증 가능성) 보상 신호 생성 및 사용 과정에서 "검증 가능한 제약"을 도입하여 보상이 가능한 한 재현 가능한 규칙, 사실 또는 합의에서 나오도록 하여 보상 해킹 및 편향 위험을 줄이고, 개방 환경에서의 감사 가능성과 확장성을 높입니다. # 정책 최적화 단계(Policy Optimization) 보상 모델이 제공하는 신호에 따라 정책 매개변수 θ를 업데이트하여 더 강력한 추론 능력, 더 높은 안전성 및 더 안정적인 행동 패턴의 정책 πθ′를 얻습니다. 주류 최적화 방법에는 다음이 포함됩니다:

PPO(근접 정책 최적화): RLHF의 전통적인 최적화기로 안정성이 뛰어나지만, 복잡한 추론 작업에서는 종종 수렴이 느리고 안정성이 부족한 한계에 직면합니다.
GRPO(그룹 상대 정책 최적화): DeepSeek-R1의 핵심 혁신으로, 후보 답변 그룹 내의 우위 분포를 모델링하여 기대 가치를 추정하는 방법입니다. 이 방법은 보상 폭 정보가 보존되어 추론 체인 최적화에 더 적합하며, 훈련 과정이 더 안정적이며 PPO 이후 심층 추론 시나리오를 위한 중요한 강화 학습 최적화 프레임워크로 간주됩니다.
DPO(직접 선호 최적화): 비강화 학습의 후 훈련 방법으로, 궤적을 생성하지 않고 보상 모델을 구축하지 않으며, 선호 쌍에서 직접 최적화를 수행합니다. 비용이 낮고 효과가 안정적이어서 Llama, Gemma 등의 오픈 소스 모델 정렬에 널리 사용되지만, 추론 능력을 향상시키지는 않습니다.

# 새로운 정책 배포 단계(New Policy Deployment) 최적화된 모델은 더 강력한 추론 체인 생성 능력(System-2 Reasoning), 인간 또는 AI 선호에 더 부합하는 행동, 더 낮은 환각률 및 더 높은 안전성을 나타냅니다. 모델은 지속적인 반복을 통해 선호, 최적화 과정 및 의사 결정 품질을 학습하여 폐쇄 루프를 형성합니다. 강화 학습의 산업 응용 다섯 가지 분류 강화 학습(Reinforcement Learning)은 초기의 게임 지능에서 산업 전반의 자율적 의사 결정 핵심 프레임워크로 발전하였으며, 그 응용 시나리오는 기술 성숙도와 산업 실현 정도에 따라 다섯 가지 범주로 요약될 수 있으며, 각 방향에서 주요 돌파구를 추진하고 있습니다.

게임 및 전략 시스템(Game & Strategy): RL이 가장 먼저 검증된 방향으로, AlphaGo, AlphaZero, AlphaStar, OpenAI Five 등 "완벽한 정보 + 명확한 보상" 환경에서 RL은 인간 전문가와 견줄 수 있거나 심지어 초월하는 의사 결정 지능을 보여주어 현대 RL 알고리즘의 기초를 다졌습니다.
로봇 및 구체적 지능(Embodied AI): RL은 연속 제어, 동역학 모델링 및 환경 상호작용을 통해 로봇이 조작, 운동 제어 및 교차 모드 작업(RT-2, RT-X)을 학습하게 하여 산업화로 빠르게 나아가고 있으며, 현실 세계 로봇의 실현을 위한 핵심 기술 경로입니다.
디지털 추론(Digital Reasoning / LLM System-2): RL + PRM은 대형 모델이 "언어 모방"에서 "구조적 추론"으로 나아가도록 촉진하며, 대표적인 성과로는 DeepSeek-R1, OpenAI o1/o3, Anthropic Claude 및 AlphaGeometry가 있습니다. 본질적으로 이는 추론 체인 수준에서 보상 최적화를 수행하는 것이며, 단순히 최종 답변을 평가하는 것이 아닙니다.
자동화된 과학 발견 및 수학 최적화(Scientific Discovery): RL은 레이블이 없는 복잡한 보상 및 거대한 검색 공간에서 최적 구조 또는 전략을 찾으며, AlphaTensor, AlphaDev, Fusion RL 등의 기초 돌파구를 이루어 인간 직관을 초월하는 탐색 능력을 보여주고 있습니다.
경제적 의사 결정 및 거래 시스템(Economic Decision-making & Trading): RL은 전략 최적화, 고차원 위험 제어 및 적응형 거래 시스템 생성을 위해 사용되며, 전통적인 양적 모델보다 불확실한 환경에서 지속적으로 학습할 수 있는 능력을 가지고 있어 스마트 금융의 중요한 구성 요소입니다.

3. 강화 학습과 Web3의 자연스러운 일치

강화 학습(RL)과 Web3의 높은 일치는 본질적으로 두 가지 모두 "인센티브 기반 시스템"이기 때문입니다. RL은 보상 신호에 의존하여 정책을 최적화하고, 블록체인은 경제적 인센티브를 통해 참여자의 행동을 조정하여 두 시스템이 메커니즘 수준에서 자연스럽게 일치합니다. RL의 핵심 요구 사항인 대규모 이질 롤아웃, 보상 분배 및 진위 검증은 Web3의 구조적 장점과 일치합니다. # 추론 및 훈련 분리 강화 학습의 훈련 과정은 두 단계로 명확히 나눌 수 있습니다:

롤아웃(탐색 샘플링): 모델은 현재 정책을 기반으로 대량의 데이터를 생성하며, 계산 집약적이지만 통신이 드문 작업입니다. 이는 노드 간의 빈번한 통신이 필요 없으며, 전 세계적으로 분산된 소비자급 GPU에서 병렬로 생성하기에 적합합니다.
업데이트(매개변수 업데이트): 수집된 데이터를 기반으로 모델 가중치를 업데이트하며, 고대역폭 중앙 집중식 노드에서 완료해야 합니다.

"추론---훈련 분리"는 탈중앙화된 이질적 컴퓨팅 구조와 자연스럽게 일치합니다: 롤아웃은 개방형 네트워크에 아웃소싱할 수 있으며, 기여도에 따라 토큰 메커니즘으로 정산할 수 있고, 모델 업데이트는 안정성을 보장하기 위해 중앙 집중화된 상태를 유지합니다. # 검증 가능성(Verifiability) ZK 및 Proof-of-Learning은 노드가 실제로 추론을 수행했는지 검증하는 수단을 제공하여 개방형 네트워크에서의 정직성 문제를 해결합니다. 코드, 수학적 추론 등 결정적 작업에서 검증자는 답변만 확인하여 작업량을 확인할 수 있어 탈중앙화 RL 시스템의 신뢰성을 크게 향상시킵니다. # 인센티브 레이어, 토큰 경제 기반 피드백 생산 메커니즘 Web3의 토큰 메커니즘은 RLHF/RLAIF의 선호 피드백 기여자에게 직접 보상을 제공하여 선호 데이터 생성을 투명하고 정산 가능하며 허가 없이 이루어지는 인센티브 구조를 갖추게 합니다. 스테이킹 및 슬래싱(Staking/Slashing)은 피드백 품질을 더욱 제약하여 전통적인 크라우드소싱보다 더 효율적이고 정렬된 피드백 시장을 형성합니다. # 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 잠재력 블록체인은 본질적으로 공개적이고 투명하며 지속적으로 진화하는 다중 에이전트 환경으로, 계정, 계약 및 에이전트는 인센티브에 의해 지속적으로 전략을 조정하여 대규모 MARL 실험장을 구축할 수 있는 잠재력을 자연스럽게 갖추고 있습니다. 비록 아직 초기 단계에 있지만, 그 상태 공개, 실행 검증 및 인센티브 프로그래밍 가능성은 미래 MARL 발전에 원칙적 장점을 제공합니다.

4. 고전적인 Web3 + 강화 학습 프로젝트 분석

위의 이론적 프레임워크를 바탕으로 현재 생태계에서 가장 대표적인 프로젝트를 간략히 분석합니다: Prime Intellect: 비동기 강화 학습 패러다임 prime-rl Prime Intellect는 글로벌 오픈 컴퓨팅 시장을 구축하여 훈련 장벽을 낮추고 협력적 탈중앙화 훈련을 촉진하며 완전한 오픈 소스 슈퍼 인공지능 기술 스택을 발전시키는 것을 목표로 합니다. 그 시스템에는 Prime Compute(통합 클라우드/분산 컴퓨팅 환경), INTELLECT 모델 가족(10B--100B+), 오픈 강화 학습 환경 센터(Environments Hub), 대규모 합성 데이터 엔진(SYNTHETIC-1/2)이 포함됩니다.

Prime Intellect의 핵심 인프라 구성 요소인 prime-rl 프레임워크는 비동기 분산 환경에 맞게 설계되었으며, 강화 학습과 밀접하게 관련되어 있습니다. 나머지 구성 요소로는 대역폭 병목 현상을 극복하는 OpenDiLoCo 통신 프로토콜, 계산 완전성을 보장하는 TopLoc 검증 메커니즘 등이 있습니다. # Prime Intellect 핵심 인프라 구성 요소 개요 # 기술 기반: prime-rl 비동기 강화 학습 프레임워크 prime-rl은 Prime Intellect의 핵심 훈련 엔진으로, 대규모 비동기 탈중앙화 환경을 위해 설계되었습니다. Actor--Learner의 완전한 분리를 통해 높은 처리량의 추론과 안정적인 업데이트를 실현합니다. 실행자(Rollout Worker)와 학습자(Trainer)는 더 이상 동기화 차단을 하지 않으며, 노드는 언제든지 참여하거나 탈퇴할 수 있고, 최신 정책을 지속적으로 가져오고 생성된 데이터를 업로드하기만 하면 됩니다:

실행자 Actor(Rollout Workers): 모델 추론 및 데이터 생성을 담당합니다. Prime Intellect는 Actor 측에 vLLM 추론 엔진을 혁신적으로 통합하였습니다. vLLM의 PagedAttention 기술과 연속 배치(Continuous Batching) 능력 덕분에 Actor는 매우 높은 처리량으로 추론 궤적을 생성할 수 있습니다.
학습자 Learner(Trainer): 정책 최적화를 담당합니다. Learner는 공유된 경험 재생 버퍼(Experience Buffer)에서 비동기적으로 데이터를 가져와 기울기 업데이트를 수행하며, 모든 Actor가 현재 배치를 완료할 때까지 기다릴 필요가 없습니다.
조정자(Orchestrator): 모델 가중치 및 데이터 흐름을 조정합니다.

# prime-rl의 주요 혁신점

완전 비동기(True Asynchrony): prime-rl은 전통적인 PPO의 동기 패러다임을 버리고 느린 노드를 기다리지 않으며, 배치 정렬이 필요 없으므로 임의의 수와 성능의 GPU가 언제든지 접속할 수 있게 하여 탈중앙화 RL의 가능성을 확립합니다.
FSDP2 및 MoE의 깊은 통합: FSDP2 매개변수 슬라이싱 및 MoE 희소 활성화를 통해 prime-rl은 수십억 개의 모델을 분산 환경에서 효율적으로 훈련할 수 있게 하며, Actor는 활성 전문가만 실행하여 메모리 및 추론 비용을 크게 줄입니다.
GRPO+(그룹 상대 정책 최적화): GRPO는 Critic 네트워크를 면제하여 계산 및 메모리 비용을 크게 줄이며, 비동기 환경에 자연스럽게 적합합니다. prime-rl의 GRPO+는 안정화 메커니즘을 통해 높은 지연 조건에서도 신뢰할 수 있는 수렴을 보장합니다.

# INTELLECT 모델 가족: 탈중앙화 RL 기술 성숙도의 상징

INTELLECT-1(10B, 2024년 10월)은 OpenDiLoCo가 세 대륙에 걸쳐 이질적 네트워크에서 효율적으로 훈련할 수 있음을 처음으로 증명하였으며(통신 비율 <2%, 컴퓨팅 활용률 98%), 지역 간 훈련의 물리적 인식을 깨뜨렸습니다.
INTELLECT-2(32B, 2025년 4월)는 최초의 Permissionless RL 모델로, prime-rl과 GRPO+가 다단계 지연 및 비동기 환경에서 안정적으로 수렴할 수 있음을 검증하여 글로벌 오픈 컴퓨팅 참여의 탈중앙화 RL을 실현하였습니다.
INTELLECT-3(106B MoE, 2025년 11월)는 12B 매개변수만 활성화하는 희소 구조를 채택하여 512×H200에서 훈련하고 플래그십 추론 성능(AIME 90.8%, GPQA 74.4%, MMLU-Pro 81.9% 등)을 달성하였으며, 전체 성능은 자신보다 규모가 훨씬 큰 중앙 집중식 폐쇄 모델에 근접하거나 초과하였습니다.

Prime Intellect는 또한 여러 지원 인프라를 구축하였습니다: OpenDiLoCo는 시간 희소 통신 및 양자화된 가중치 차이를 통해 지역 간 훈련의 통신량을 수백 배 줄여 INTELLECT-1이 세 대륙 네트워크에서 여전히 98% 활용률을 유지할 수 있게 하였습니다; TopLoc + Verifiers는 탈중앙화된 신뢰할 수 있는 실행 레이어를 형성하여 활성 지문 및 샌드박스 검증을 통해 추론 및 보상 데이터의 진위를 보장합니다; SYNTHETIC 데이터 엔진은 대규모 고품질 추론 체인을 생성하고, 파이프라인 병렬화를 통해 671B 모델이 소비자급 GPU 클러스터에서 효율적으로 실행되도록 합니다. 이러한 구성 요소는 탈중앙화 RL의 데이터 생성, 검증 및 추론 처리량을 위한 핵심 엔지니어링 기반을 제공합니다. INTELLECT 시리즈는 이 기술 스택이 성숙한 세계적 모델을 생성할 수 있음을 증명하며, 탈중앙화 훈련 시스템이 개념 단계에서 실용 단계로 진입했음을 나타냅니다. Gensyn: 강화 학습 핵심 스택 RL Swarm 및 SAPO Gensyn의 목표는 전 세계의 유휴 컴퓨팅 파워를 모아 개방적이고 신뢰가 필요 없으며 무한히 확장 가능한 AI 훈련 인프라를 구축하는 것입니다. 그 핵심에는 장치 간 표준화된 실행 레이어, P2P 조정 네트워크 및 신뢰가 필요 없는 작업 검증 시스템이 포함되어 있으며, 스마트 계약을 통해 자동으로 작업 및 보상을 분배합니다. 강화 학습의 특성을 중심으로 Gensyn은 RL Swarm, SAPO 및 SkipPipe와 같은 핵심 메커니즘을 도입하여 생성, 평가 및 업데이트 세 단계를 분리하고, 전 세계 이질 GPU로 구성된 "군집"을 통해 집단 진화를 실현합니다. 최종적으로 제공되는 것은 단순한 컴퓨팅 파워가 아니라 검증 가능한 지능(Verifiable Intelligence)입니다. # Gensyn 스택의 강화 학습 응용 # RL Swarm: 탈중앙화된 협력적 강화 학습 엔진 RL Swarm은 새로운 협력 모델을 보여줍니다. 이는 단순한 작업 분배가 아니라 인간 사회의 학습을 모방한 탈중앙화된 "생성---평가---업데이트" 루프입니다. 협력적 학습 과정과 유사하게 무한히 반복됩니다:

Solvers(실행자): 로컬 모델 추론 및 롤아웃 생성을 담당하며, 노드의 이질성에 영향을 받지 않습니다. Gensyn은 로컬에서 높은 처리량의 추론 엔진(예: CodeZero)을 통합하여 답변뿐만 아니라 완전한 궤적을 출력할 수 있습니다.
Proposers(문제 제안자): 동적으로 작업(수학 문제, 코드 문제 등)을 생성하며, 작업 다양성과 커리큘럼 학습(Curriculum Learning) 방식의 난이도 적응을 지원합니다.
Evaluators(평가자): 고정된 "판사 모델" 또는 규칙을 사용하여 로컬 롤아웃을 평가하고 로컬 보상 신호를 생성합니다. 평가 과정은 감사 가능하며, 악의적인 행동 공간을 줄입니다.

이 세 가지는 P2P RL 조직 구조를 형성하여 중앙 집중식 조정 없이 대규모 협력 학습을 완료할 수 있습니다. # SAPO: 탈중앙화를 위한 재구성된 정책 최적화 알고리즘 SAPO(Swarm Sampling Policy Optimization)는 "공유 롤아웃 및 무기울기 신호 샘플을 필터링하는 것"을 핵심으로 하여 대규모 탈중앙화 롤아웃 샘플링을 통해 수신된 롤아웃을 로컬 생성으로 간주하여 중앙 집중식 조정 없이 노드 지연 차이가 큰 환경에서도 안정적인 수렴을 유지합니다. Critic 네트워크에 의존하고 계산 비용이 높은 PPO 또는 그룹 내 우위 추정 기반의 GRPO와 비교하여, SAPO는 매우 낮은 대역폭으로 소비자급 GPU도 대규모 강화 학습 최적화에 효과적으로 참여할 수 있게 합니다.

RL Swarm과 SAPO를 통해 Gensyn은 강화 학습(특히 후 훈련 단계의 RLVR)이 탈중앙화 아키텍처에 자연스럽게 적합하다는 것을 입증하였습니다. 이는 대규모, 다양한 탐색(롤아웃)에 더 의존하기 때문이며, 고빈도 매개변수 동기화에 의존하지 않기 때문입니다. PoL 및 Verde의 검증 시스템과 결합하여 Gensyn은 수조 개의 매개변수 모델 훈련을 위해 단일 기술 대기업에 의존하지 않는 대체 경로를 제공합니다: 전 세계 수백만 개의 이질 GPU로 구성된 자가 진화하는 슈퍼 인공지능 네트워크입니다. Nous Research: 검증 가능한 강화 학습 환경 Atropos Nous Research는 탈중앙화되고 자가 진화하는 인지 기반 시설을 구축하고 있습니다. 그 핵심 구성 요소인 Hermes, Atropos, DisTrO, Psyche 및 World Sim은 지속적인 폐쇄 루프의 지능 진화 시스템으로 조직되어 있습니다. 전통적인 "사전 훈련---후 훈련---추론" 선형 프로세스와는 달리, Nous는 DPO, GRPO, 거부 샘플링 등 강화 학습 기술을 사용하여 데이터 생성, 검증, 학습 및 추론을 연속적인 피드백 회로로 통합하여 지속적으로 자가 개선하는 폐쇄 루프 AI 생태계를 구축합니다. # Nous Research 구성 요소 개요 # 모델 레이어: Hermes 및 추론 능력의 진화 Hermes 시리즈는 Nous Research의 주요 모델 인터페이스로, 그 진화는 업계가 전통적인 SFT/DPO 정렬에서 추론 강화 학습(Reasoning RL)으로 이동하는 경로를 명확히 보여줍니다:

Hermes 1--3: 지시 정렬 및 초기 에이전트 능력: Hermes 1--3은 저비용 DPO를 통해 안정적인 지시 정렬을 완료하며, Hermes 3에서는 합성 데이터와 처음 도입된 Atropos 검증 메커니즘을 활용합니다.
Hermes 4 / DeepHermes: 사고 체인을 통해 System-2 스타일의 느린 사고를 가중치에 기록하고, Test-Time Scaling을 통해 수학 및 코드 성능을 향상시키며, "거부 샘플링 + Atropos 검증"을 통해 높은 순도의 추론 데이터를 구축합니다.
DeepHermes는 GRPO를 채택하여 분산 배치가 어려운 PPO를 대체하여 추론 RL이 Psyche 탈중앙화 GPU 네트워크에서 실행될 수 있도록 하여 오픈 소스 추론 RL의 확장성을 위한 엔지니어링 기반을 마련합니다.

# Atropos: 검증 가능한 보상 기반 강화 학습 환경 Atropos는 Nous RL 시스템의 진정한 중심입니다. 이는 프롬프트, 도구 호출, 코드 실행 및 다중 상호작용을 표준화된 RL 환경으로 캡슐화하여 출력이 올바른지 직접 검증할 수 있게 하여 결정론적 보상 신호를 제공하며, 비싸고 확장 불가능한 인간 주석을 대체합니다. 더 중요한 것은, 탈중앙화 훈련 네트워크인 Psyche에서 Atropos는 "판사" 역할을 하여 노드가 실제로 정책을 향상시키는지를 검증하고, 감사 가능한 Proof-of-Learning을 지원하여 분산 RL에서 보상의 신뢰성 문제를 근본적으로 해결합니다. # DisTrO 및 Psyche: 탈중앙화 강화 학습의 최적화기 레이어 전통적인 RLF(RLHF/RLAIF) 훈련은 중앙 집중식 고대역폭 클러스터에 의존하며, 이는 오픈 소스에서 복제할 수 없는 핵심 장벽입니다. DisTrO는 모멘텀 분리 및 그래디언트 압축을 통해 RL의 통신 비용을 수십 배 줄여 훈련이 인터넷 대역폭에서 실행될 수 있도록 하며, Psyche는 이 훈련 메커니즘을 체인 네트워크에 배포하여 노드가 로컬에서 추론, 검증, 보상 평가 및 가중치 업데이트를 완료할 수 있게 하여 완전한 RL 폐쇄 루프를 형성합니다.

Nous의 시스템에서 Atropos는 사고 체인을 검증하고; DisTrO는 훈련 통신을 압축하며; Psyche는 RL 루프를 실행하고; World Sim은 복잡한 환경을 제공하며; Forge는 실제 추론을 수집하고; Hermes는 모든 학습을 가중치에 기록합니다. 강화 학습은 단순한 훈련 단계가 아니라 Nous 아키텍처에서 데이터, 환경, 모델 및 인프라를 연결하는 핵심 프로토콜로, Hermes가 오픈 소스 컴퓨팅 네트워크에서 지속적으로 자가 개선되는 생명체 시스템이 되게 합니다. Gradient Network: 강화 학습 아키텍처 Echo Gradient Network의 핵심 비전은 "오픈 인텔리전스 프로토콜 스택"(Open Intelligence Stack)을 통해 AI의 계산 패러다임을 재구성하는 것입니다. Gradient의 기술 스택은 독립적으로 진화할 수 있는 핵심 프로토콜로 구성되어 있으며, 그 시스템은 하위 통신에서 상위 지능 협력까지 다음과 같은 구성 요소를 포함합니다: Parallax(분산 추론), Echo(탈중앙화 RL 훈련), Lattica(P2P 네트워크), SEDM / Massgen / Symphony / CUAHarm(기억, 협력, 안전), VeriLLM(신뢰할 수 있는 검증), Mirage(고충실도 시뮬레이션) 등으로, 지속적으로 진화하는 탈중앙화 지능 기반 시설을 구성합니다. Echo --- 강화 학습 훈련 아키텍처 Echo는 Gradient의 강화 학습 프레임워크로, 그 핵심 설계 개념은 강화 학습에서 훈련, 추론 및 데이터(보상) 경로를 분리하여 롤아웃 생성, 정책 최적화 및 보상 평가가 이질적 환경에서 독립적으로 확장 및 조정될 수 있도록 하는 것입니다. 추론 측과 훈련 측 노드로 구성된 이질적 네트워크에서 협력하여 경량 동기화 메커니즘을 통해 광역 이질 환경에서 훈련 안정성을 유지하고, 전통적인 DeepSpeed RLHF / VERL에서 추론과 훈련의 혼합 실행으로 인한 SPMD 실패 및 GPU 활용률 병목 문제를 효과적으로 완화합니다. Echo는 "추론--훈련 이중 클러스터 아키텍처"를 채택하여 컴퓨팅 활용을 극대화하며, 두 클러스터는 각각 독립적으로 실행되고 서로 차단되지 않습니다:

샘플링 처리량 극대화: 추론 클러스터 Inference Swarm은 소비자급 GPU 및 엣지 장치로 구성되며, Parallax를 통해 파이프라인 병렬로 높은 처리량 샘플러를 구축하여 궤적 생성을 집중합니다.
그래디언트 컴퓨팅 극대화: 훈련 클러스터 Training Swarm은 중앙 집중식 클러스터 또는 전 세계 여러 곳에서 실행 가능한 소비자급 GPU 네트워크로, 기울기 업데이트, 매개변수 동기화 및 LoRA 미세 조정을 담당하며 학습 과정에 집중합니다.

정책과 데이터의 일관성을 유지하기 위해 Echo는 순차(Sequential) 및 비동기(Asynchronous) 두 가지 경량 동기화 프로토콜을 제공하여 정책 가중치와 궤적의 양방향 일관성 관리를 실현합니다:

순차 풀(Pull) 모드｜정확도 우선: 훈련 측은 새로운 궤적을 가져오기 전에 추론 노드가 모델 버전을 새로 고치도록 강제하여 궤적의 신선도를 보장하며, 정책이 오래된 것에 민감한 작업에 적합합니다.
비동기 푸시-풀(Push--Pull) 모드｜효율성 우선: 추론 측은 지속적으로 버전 태그가 있는 궤적을 생성하고, 훈련 측은 자신의 속도에 따라 소비하며, 조정자는 버전 편차를 모니터링하고 가중치 새로 고침을 트리거하여 장치 활용률을 극대화합니다.

하위에서 Echo는 Parallax(저대역폭 환경에서의 이질적 추론) 및 경량화된 분산 훈련 구성 요소(예: VERL) 위에 구축되어 있으며, LoRA를 통해 노드 간 동기화 비용을 줄여 강화 학습이 전 세계 이질 네트워크에서 안정적으로 실행될 수 있도록 합니다. Grail: Bittensor 생태계의 강화 학습 Bittensor는 독특한 Yuma 합의 메커니즘을 통해 거대하고 희소하며 비정상적인 보상 함수 네트워크를 구축하였습니다.

Bittensor 생태계의 Covenant AI는 SN3 Templar, SN39 Basilica 및 SN81 Grail을 통해 사전 훈련에서 RL 후 훈련까지 수직적으로 통합된 파이프라인을 구축하였습니다. 이 중 SN3 Templar는 기본 모델의 사전 훈련을 담당하고, SN39 Basilica는 분산 컴퓨팅 시장을 제공하며, SN81 Grail은 RL 후 훈련을 위한 "검증 가능한 추론 레이어"로서 RLHF / RLAIF의 핵심 프로세스를 수용하고 기본 모델에서 정렬 정책으로의 폐쇄 루프 최적화를 완료합니다. GRAIL의 목표는 암호학적 방법으로 각 강화 학습 롤아웃의 진위와 모델 신원을 증명하여 RLHF가 신뢰가 필요 없는 환경에서 안전하게 실행될 수 있도록 하는 것입니다. 이 프로토콜은 세 가지 메커니즘을 통해 신뢰할 수 있는 체인을 구축합니다:

결정론적 도전 생성: drand 랜덤 신호 및 블록 해시를 활용하여 예측할 수 없지만 재현 가능한 도전 과제를 생성하여(예: SAT, GSM8K) 사전 계산된 부정행위를 방지합니다.
PRF 인덱스 샘플링 및 스케치 커밋을 통해 검증자는 매우 낮은 비용으로 토큰 수준 로그 확률 및 추론 체인을 샘플링하여 롤아웃이 선언된 모델에 의해 생성되었음을 확인합니다.
모델 신원 결합: 추론 과정과 모델 가중치 지문 및 토큰 분포의 구조적 서명을 결합하여 모델 또는 결과의 교체가 즉시 식별되도록 합니다. 이를 통해 RL에서 추론 궤적(롤아웃)의 진위 기반을 제공합니다.

이 메커니즘을 바탕으로 Grail 서브넷은 GRPO 스타일의 검증 가능한 후 훈련 프로세스를 구현합니다: 채굴자는 동일한 문제에 대해 여러 추론 경로를 생성하고, 검증자는 정확성, 추론 체인 품질 및 SAT 충족도를 기준으로 점수를 매기고, 정규화된 결과를 체인에 기록하여 TAO 가중치로 사용합니다. 공개 실험에 따르면, 이 프레임워크는 Qwen2.5-1.5B의 MATH 정확도를 12.7%에서 47.6%로 향상시켰으며, 이는 부정행위를 방지하고 모델 능력을 크게 강화할 수 있음을 증명합니다. Covenant AI의 훈련 스택에서 Grail은 탈중앙화 RLVR/RLAIF의 신뢰와 실행의 기초입니다. 현재는 공식 메인넷에 출시되지 않았습니다. Fraction AI: 경쟁 기반 강화 학습 RLFC Fraction AI의 아키텍처는 경쟁 강화 학습(Reinforcement Learning from Competition, RLFC) 및 게임화된 데이터 주석을 중심으로 구축되어 있으며, 전통적인 RLHF의 정적 보상 및 인위적 주석을 개방적이고 동적인 경쟁 환경으로 대체합니다. 에이전트는 서로 다른 Spaces에서 경쟁하며, 상대적 순위와 AI 판사 점수가 실시간 보상을 구성하여 정렬 과정을 지속적인 온라인 다중 에이전트 게임 시스템으로 발전시킵니다.

전통적인 RLHF와 Fraction AI의 RLFC 간의 핵심 차이점: RLFC의 핵심 가치는 보상이 더 이상 단일 모델에서 나오지 않고, 지속적으로 진화하는 상대 및 평가자로부터 나오며, 보상 모델이 악용되는 것을 방지하고, 전략 다양성을 통해 생태계가 국소 최적에 빠지는 것을 방지합니다. Spaces의 구조는 게임의 성격(제로섬 또는 비제로섬)을 결정하여 경쟁과 협력을 통해 복잡한 행동을 유도합니다.

시스템 아키텍처 측면에서 Fraction AI는 훈련 과정을 네 가지 핵심 구성 요소로 분해합니다:

에이전트(Agents): 오픈 소스 LLM 기반의 경량 전략 단위로, QLoRA를 통해 차별화된 가중치를 확장하고 저비용으로 업데이트합니다.
스페이스(Spaces): 격리된 작업 도메인 환경으로, 에이전트는 비용을 지불하고 승패에 따라 보상을 받습니다.
AI 판사(AI Judges): RLAIF로 구축된 즉각적인 보상 레이어로, 확장 가능하고 탈중앙화된 평가를 제공합니다.
Proof-of-Learning: 전략 업데이트를 구체적인 경쟁 결과에 결합하여 훈련 과정을 검증 가능하고 부정행위를 방지합니다.

Fraction AI의 본질은 인간과 기계가 협력하는 진화 엔진을 구축하는 것입니다. 사용자는 전략 레이어의 "메타 최적화자"(Meta-optimizer)로서 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 및 하이퍼파라미터 구성을 통해 탐색 방향을 안내하며, 에이전트는 미세한 경쟁을 통해 대량의 고품질 선호 데이터 쌍(Preference Pairs)을 자동으로 생성합니다. 이러한 방식은 데이터 주석을 "신뢰 없는 미세 조정"(Trustless Fine-tuning)을 통해 상업적 폐쇄 루프를 실현합니다. 강화 학습 Web3 프로젝트 아키텍처 비교

5. 요약 및 전망: 강화 학습 × Web3의 경로와 기회

위의 최전선 프로젝트에 대한 해체 분석을 바탕으로, 우리는 각 팀의 접근 방식(알고리즘, 엔지니어링 또는 시장)이 다르지만, 강화 학습(RL)과 Web3가 결합할 때 그 기본 아키텍처 논리가 모두 높은 일관성을 가진 "분리-검증-인센티브" 패러다임으로 수렴한다는 것을 관찰했습니다. 이는 기술적 우연이 아니라 탈중앙화 네트워크가 강화 학습의 독특한 속성에 적합하게 조정된 필연적인 결과입니다. 강화 학습의 일반 아키텍처 특성: 핵심 물리적 제한 및 신뢰 문제 해결

훈련 물리 분리(Decoupling of Rollouts & Learning) ------ 기본 계산 토폴로지

통신이 드물고 병렬화 가능한 롤아웃은 전 세계 소비자급 GPU에 아웃소싱되고, 고대역폭의 매개변수 업데이트는 소수의 훈련 노드에 집중됩니다. Prime Intellect의 비동기 Actor--Learner에서 Gradient Echo의 이중 클러스터 아키텍처까지 모두 이와 같습니다.
검증 기반 신뢰 레이어(Verification-Driven Trust) ------ 인프라화

허가가 필요 없는 네트워크에서 계산의 진위는 수학 및 메커니즘 설계를 통해 강제로 보장되어야 하며, Gensyn의 PoL, Prime Intellect의 TOPLOC 및 Grail의 암호학적 검증 등이 이를 대표합니다.
토큰화된 인센티브 폐쇄 루프(Tokenized Incentive Loop) ------ 시장 자가 조정

컴퓨팅 공급, 데이터 생성, 검증 순위 및 보상 분배가 폐쇄 루프를 형성하여 보상이 참여를 유도하고, 슬래시를 통해 부정행위를 억제하여 네트워크가 개방 환경에서도 안정적이고 지속적으로 진화할 수 있게 합니다. 차별화된 기술 경로: 일관된 아키텍처 아래의 다양한 "돌파구" 비록 아키텍처가 유사하지만, 각 프로젝트는 자신의 유전자에 따라 다른 기술 방어선을 선택했습니다:

알고리즘 돌파구파(Nous Research): 분산 훈련의 근본적인 모순(대역폭 병목)을 수학적 바닥에서 해결하려고 합니다. 그들의 DisTrO 최적화기는 기울기 통신량을 수천 배 압축하는 것을 목표로 하여 가정용 광대역에서도 대형 모델 훈련이 가능하도록 하는 "차원 축소 공격"입니다.
시스템 엔지니어링파(Prime Intellect, Gensyn, Gradient): 차세대 "AI 런타임 시스템" 구축에 중점을 둡니다. Prime Intellect의 ShardCast와 Gradient의 Parallax는 기존 네트워크 조건에서 극단적인 엔지니어링 수단을 통해 이질적 클러스터 효율성을 극대화하기 위해 설계되었습니다.
시장 게임파(Bittensor, Fraction AI): 보상 함수(Reward Function) 설계에 집중합니다. 정교한 점수 메커니즘을 설계하여 채굴자가 자발적으로 최적 전략을 찾도록 유도하여 지능의 출현을 가속화합니다.

장점, 도전 및 최종 전망 강화 학습과 Web3의 결합은 시스템 수준의 장점이 비용 구조와 거버넌스 구조의 재작성에서 먼저 나타납니다.

비용 재구성: RL 후 훈련(Post-training)은 샘플링(Rollout)에 대한 수요가 무한하며, Web3는 전 세계의 긴 꼬리 컴퓨팅 파워를 매우 낮은 비용으로 동원할 수 있어 중앙 집중식 클라우드 공급자가 비교할 수 없는 비용 우위를 제공합니다.
주권 정렬(Sovereign Alignment): 대기업의 AI 가치관(Alignment) 독점을 깨고, 커뮤니티는 토큰 투표를 통해 모델이 "좋은 답변"이 무엇인지 결정할 수 있게 하여 AI 거버넌스의 민주화를 실현할 수 있습니다.

동시에 이 시스템은 두 가지 구조적 제약에 직면해 있습니다.

대역폭 장벽(Bandwidth Wall): DisTrO와 같은 혁신이 있음에도 불구하고 물리적 지연은 초대형 매개변수 모델(70B+)의 전체 훈련을 제한합니다. 현재 Web3 AI는 주로 미세 조정 및 추론에 국한되어 있습니다.
굿하트 법칙(Reward Hacking): 고도로 인센티브가 주어지는 네트워크에서 채굴자는 보상 규칙을 "과적합"하여(점수 조작) 진정한 지능을 향상시키기보다 보상을 극대화하기 쉽습니다. 부정행위를 방지하는 강력한 보상 함수를 설계하는 것은 영원한 게임입니다.
악의적인 비잔틴식 노드 공격(BYZANTINE worker): 훈련 신호를 적극적으로 조작하고 독성을 주입하여 모델 수렴을 방해합니다. 핵심은 지속적으로 부정행위를 방지하는 보상 함수를 설계하는 것이 아니라, 적대적 강건성을 갖춘 메커니즘을 구축하는 것입니다.

강화 학습과 Web3의 결합은 본질적으로 "지능이 어떻게 생산되고, 정렬되며, 가치를 분배하는가"의 메커니즘을 재작성하는 것입니다. 그 진화 경로는 세 가지 상호 보완적인 방향으로 요약될 수 있습니다:

탈중앙화 훈련 네트워크: 컴퓨팅 마이닝에서 정책 네트워크로, 병렬화되고 검증 가능한 롤아웃을 전 세계 긴 꼬리 GPU에 아웃소싱하여 단기적으로는 검증 가능한 추론 시장에 집중하고, 중기적으로는 작업 클러스터링을 통한 강화 학습 서브넷으로 진화합니다.
선호 및 보상의 자산화: 주석 노동자에서 데이터 주식으로. 선호 및 보상의 자산화를 실현하여 고품질 피드백과 보상 모델을 거버넌스 가능하고 분배 가능한 데이터 자산으로 변환하여 "주석 노동자"에서 "데이터 주식"으로 업그레이드합니다.
수직 분야의 "작고 아름다운" 진화: 결과가 검증 가능하고 수익이 정량화 가능한 수직적 시나리오에서 작은 강력한 전용 RL 에이전트를 육성하여 DeFi 전략 실행, 코드 생성 등에서 전략 개선과 가치 포착을 직접 연결하고, 일반 폐쇄 모델보다 우수할 수 있습니다.

전반적으로 강화 학습 × Web3의 진정한 기회는 탈중앙화된 OpenAI를 복제하는 것이 아니라 "지능 생산 관계"를 재작성하는 것입니다: 훈련 실행을 개방형 컴퓨팅 시장으로 만들고, 보상 및 선호를 거버넌스 가능한 체인상의 자산으로 만들며, 지능이 가져오는 가치를 플랫폼에 집중시키지 않고 훈련자, 정렬자 및 사용자 간에 재분배하는 것입니다. 추천 읽기: