실행 모델, 합의, EVM 기초, 검증 가능한 AI에 관한 기술 장문입니다. 각 통찰은 Web3를 더 선명하게 만듭니다.
"확장"은 흔히 하나의 문제로 취급됩니다. 이 글은 그것을 합의, 데이터 가용성, 실행, 정산으로 나누고 L2, 샤딩, 독립형 DA, L1 병렬 실행을 그 지도 위에 놓으며, 병렬 EVM이 어디에 위치하는지도 밝힙니다.
이더리움의 주요 혼잡 사건은 하나의 설계 뿌리를 공유합니다. EVM이 트랜잭션을 한 번에 하나씩 실행한다는 점입니다. 이 글은 가스 한도 상향과 EIP-1559가 그 실행 모델을 바꾸지 못하는 이유, 그리고 확인 지연이 단일 스레드 한계를 증폭하는 방식을 설명합니다.
AI에서 데이터·모델·컴퓨팅 기여자가 자동 정산을 받지 못하는 이유, 그리고 온체인 메타데이터 인덱스, 임계값 샤딩, TEE 보조 감사, 스마트 컨트랙트 분배가 각각 무엇을 해결하고 무엇을 해결하지 못하는지—더불어 권리가 정산과 신뢰 컴퓨팅 위에 어떻게 놓이는지를 설명합니다.
"AI 네이티브"가 검증 가능하려면 무엇을 의미해야 하는지—선택적 명령어·프리컴파일 확장, 하이브리드 실행 경로, 분산 컴퓨팅 스케줄링, 그리고 낙관적 병렬 정산 계층 및 신뢰 컴퓨팅과의 명확한 분담—그리고 엔지니어링 목표와 메인넷 약속을 어떻게 구분할지를 설명합니다.
Web3가 AI를 만날 때의 본질적 불일치—블랙박스 모델과 데이터, 온체인 성능과 결정성, 인센티브의 감사 가능성—와 실행, 컴퓨팅, 신뢰 컴퓨팅이 각각 어떤 공백을 메울 수 있는지, 테스트넷 수치를 준비 완료의 증거로 취급하지 않으면서 다룹니다.
영지식 증명, 신뢰 실행 환경, 다자간 계산이 각각 무엇을 증명하고 무엇을 신뢰하며 얼마의 비용이 드는지—그리고 이들이 서로를 대체하는 대신 온체인 정산 및 컴퓨팅 네트워크와 어떻게 결합하는지—에 더해 관련 엔지니어링 목표를 읽는 방법을 다룹니다.
EVM에서 낙관적 병렬화가 어떻게 동작하는지—개발자가 선언하는 읽기/쓰기 집합이 왜 불가능한지, 3단계 충돌 감지가 롤백을 어떻게 줄이는지, 그리고 결정적 재현이 블록체인 OCC가 데이터베이스보다 갖는 추가 제약인 이유를 설명합니다.
멀티 엔진 병렬 실행을 깊이 살펴봅니다. 엔진이 트랜잭션을 어떻게 공유하고, 접근을 위해 상태를 어떻게 샤딩하며, 낙관적 동시성 제어와 3단계 충돌 감지가 재실행을 어떻게 줄이는지, 그리고 테스트넷 조건에서 속도 향상과 충돌률을 어떻게 읽어야 하는지를 다룹니다.
엣지 및 분산 GPU 네트워크가 작업을 어떻게 분할·스케줄링하고 실패한 작업을 어떻게 견디는지—그리고 정산 체인과의 합리적 경계: 체인은 작업과 지급을 기록할 뿐, 컴퓨팅 수익 신화를 기록하지 않는다는 점—에 더해 프라이버시, 수락, 검증 가능 컴퓨팅이 어디에 끼어드는지를 설명합니다.
고전적 BFT의 직렬 단계와 메시징 복잡도가 처리량을 어떻게 제한하는지, Pipeline BFT가 파이프라인에서 높이를 어떻게 겹치는지, 그리고 합의가 실행과 분리된 뒤 정합성 경계가 어디에 있는지를 설명합니다.
Bitroot 병렬 EVM을 계층별로 개관합니다—Pipeline BFT, 낙관적 병렬 실행, 상태 샤딩, BLS 집계가 어떻게 맞물리는지, 그리고 성능 수치를 메인넷 약속이 아니라 테스트넷/엔지니어링 목표로 읽는 방법을 다룹니다.
Web3와 AI의 융합은 서사를 쌓는 일이 아닙니다. 이 글은 AI 에이전트의 온체인 행동, 컴퓨팅 스케줄링, 결과 검증 가능성을 따라가며 탈중앙화 AI 스택에서 실행 계층이 왜 가장 먼저 병목이 되는지, 그리고 Bitroot의 관련 역량이 어떻게 맞물리는지 보여줍니다.
