커뮤니티 주도 AI 시대 (Feat. Sentient GRID가 만드는 인공지능 생태계)

Table of Contents

I. Sentient가 제시하는 새로운 인공지능 패러다임 - GRID

II. Sentient Chat: 사용자 접근성과 AI 제품 배포 혁신
1. 기존 폐쇄형 AI 생태계의 한계
2. GRID의 핵심 구조과 비전

III. GRID가 해결하는 AI 생태계의 핵심 문제
1. 고품질 AI 결과를 위한 복합 워크플로우
2. 발행 및 관리: 중앙화 vs 탈중앙화

 IV. GRID 구축의 근본 동기와 목표
1. 오픈소스 AI 혁신을 위한 자금 조달과 지속가능성 확보
2. 기여 기반 경제 인센티브와 커뮤니티 주도 성장 

V. SENT 토큰 경제와 스테이킹 메커니즘은 어떻게 작동하는가
1. SENT 토큰의 스테이킹 구조와 자원 배분 체계
2. 사용자와 개발자 공존을 위한 보상 및 성장 촉진 

VI. GRID 생태계의 주요 참여자
1. Sentient 자체 개발 프로덕트: ROMA, Fingerprints, Dobby
2. 110+ 파트너십 현황 및 생태계 구조

VII. 앞으로를 바라보며: 글로벌 AI 경쟁과 오픈소스 AGI의 미래

 VIII. 참고 문헌 (References) 

1. Sentient이 제시하는 새로운 인공지능 패러다임 – GRID

기존 AI 생태계에서는 소수의 빅테크 기업이 모델 개발부터 배포까지 전 과정을 독점해왔다. OpenAI의 GPT, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude 등 주요 AI 모델들은 실리콘밸리 기업 문화에 의해 AI의 성격, 가치관, 접근 방식이 결정되는 중앙집권적 구조를 보여준다. 이로 인해 AI 개발에 기여한 오픈소스 개발자들은 경제적 보상을 받지 못하고, 모든 이익이 플랫폼 소유자에게 집중되며, 창의성과 다양성이 제한되는 심각한 구조적 문제가 발생했다.

GRID(General Real-time Intelligence Distribution)는 이러한 중앙집권적 구조에서 벗어나, 다양한 커뮤니티가 자신들의 가치관과 필요에 맞는 AI를 직접 만들고 운영할 수 있는 분산형 AI 네트워크이다. 2025년 8월 출시된 GRID는 단순한 기술적 플랫폼을 넘어서 AI 개발과 배포에 대한 철학적 전환을 의미한다.

GRID의 철학은 AI의 소유권(Ownership)과 통제권(Control), 정렬성(Alignment) 을 커뮤니티에 되돌려주는 데 있다. 즉, 모델 제작자가 자신의 작업을 증명 가능한 방식으로 보유하고, 그 사용 방식을 스스로 정의하며, 나아가 AI가 특정 커뮤니티의 가치나 문맥에 맞게 학습되도록 만드는 것이다.

2. 인공지능 생태계는 어떻게 독점에서 개방으로 이동하는가

2.1 기존 폐쇄형 AI 생태계의 한계

현재 AI 생태계의 가장 큰 문제는 소수 기업의 독점적 지위이다. OpenAI, Google, Anthropic과 같은 기업들이 모델 개발부터 서비스 배포까지 전 과정을 통제하면서 한계가 드러났다.

대부분의 AI 어시스턴트는 지나치게 정중하고 위험 회피적이며 기업 친화적인 톤을 사용한다. 매뉴얼처럼 "기꺼이 도움을 드리겠다"는 식의 표현을 반복 사용한다. 빅테크 기업들은 수십억 사용자를 대상으로 하기 때문에 가장 안전하고 포괄적인 접근법을 택할 수밖에 없다. 그러나 이는 특정 커뮤니티의 독특한 요구사항이나 가치관을 제대로 반영하지 못한다.

또한 오픈소스 AI는 모델이 공개되면 창작자는 즉시 모든 통제권을 잃는다. 모델이 무단으로 사용되거나 변형되어도 이를 추적하거나 방지할 방법이 없다. 이는 혁신에 대한 인센티브를 크게 약화시킨다. 이러한 한계들은 AI가 우리 삶에 점점 더 깊숙이 통합되면서 근본적인 문제가 되고 있다.

2.2 GRID의 핵심 구조과 비전

GRID는 기존 AI 생태계의 중앙집중적·독점적 한계를 근본적으로 해소하기 위한 혁신적 구조와 분산 거버넌스를 도입했다.

분산형 모델 호스팅: 단일 기업이 모든 AI 모델을 통제하는 대신, 다양한 참여자들이 각자의 모델을 호스팅하고 운영할 수 있다. 이는 AI 생태계의 다양성과 탄력성을 크게 향상시킨다.

커뮤니티 기반 거버넌스: 모델의 개발 방향, 사용 정책, 그리고 진화 과정이 해당 커뮤니티의 의사결정에 따라 결정된다. 이는 실리콘밸리 기업들의 일방적 결정이 아닌, 실제 사용자들의 요구와 가치를 반영하는 AI 생태계를 만든다.

경제적 지속가능성: SENT 토큰 기반의 인센티브 시스템을 통해 개발자들이 지속적으로 고품질 모델을 개발할 동기를 제공한다. 동시에 사용자들도 자신이 가치 있다고 생각하는 AI 서비스에 직접 기여할 수 있다.

이러한 구조적 특성들은 실제 글로벌 규모의 민주적 AI 거버넌스, 투명한 가치 분배, 생태계 자생력이라는 미래 비전을 구체적으로 수행하고 있음을 보여준다.

3. GRID가 해결하는 AI 생태계의 핵심 문제

3.1 고품질 AI 결과를 위한 복합 워크플로우

현대 AI 애플리케이션에서 단일 모델로 모든 작업을 완벽하게 처리하는 것은 거의 불가능하다. 고품질의 결과를 얻기 위해서는 여러 모델과 도구를 조합한 복합 워크플로우가 필요하다.

Sentient이 개발한 Dobby 모델은 기술적 성능과 개성 있는 커뮤니케이션 스타일을 동시에 달성한 사례이다. 대부분의 AI 모델은 특정 영역에 특화될수록 다른 영역의 성능이 상대적으로 제한되는 경향을 보인다. 예를 들어, 창의적이고 자유로운 대화에 최적화된 모델은 정확한 계산이나 사실 검증에서 보수적으로 설계된 모델보다 일관성이 떨어질 수 있다. 이는 한정된 모델 파라미터와 학습 목표 간의 자원 배분 문제에서 기인한다.

Dobby는 이 문제를 Data overloading 훈련 방식을 통해 해결했다. 이는 수학 및 코딩과 같은 기술적 능력 데이터를 재구성하여 공감과 대화의 뉘앙스 같은 소프트 스킬을 함께 임베딩하는 기법이다. 예를 들어 수줍음 극복에 대한 질문에서, 일반적인 AI가 “Practice makes perfect. Start small—like…”라고 시작한다면, Dobby는 “Stop giving a fxxx. Seriously, nobody cares about your awkwardness…”와 같이 조언의 정확성은 동일하지만, 마치 친한 친구가 솔직하게 조언해주는 것처럼 직설적으로 표현할 수 있다. 이러한 모델 조합 방식은 대규모 모델을 모든 작업에 사용하는 것보다 훨씬 효율적이다.

3.2 Sentient Chat: 사용자 접근성과 AI 제품 배포 혁신

Sentient Chat은 GRID 생태계의 사용자 인터페이스로서, 기존 AI 서비스의 한계를 극복하는 접근법을 제시한다. 가장 중요한 특징은 다양성 있는 AI 경험의 구현이다. 사용자는 더 이상 단일 기업이 제공하는 획일적인 AI에 만족해야 할 필요가 없으며, 다양한 커뮤니티가 개발한 여러 AI 모델 중에서 자신의 필요와 가치관에 맞는 것을 선택할 수 있다.

개발자의 배포 환경 측면에서 Sentient Chat은 AI 혁신의 진입 장벽을 크게 낮춘다. Hugging Face에서 확인할 수 있는 Dobby 모델들처럼, 개발된 모델이 쉽게 커뮤니티에 공개되고 활용될 수 있는 환경을 제공한다. 따라서 개발자들은 복잡한 인프라 구축이나 대규모 서버 관리 없이도 자신의 AI 모델을 GRID 플랫폼에 배포하고 수익화할 수 있다.

커뮤니티 중심 개선 메커니즘은 Sentient Chat의 가장 혁신적인 특징 중 하나다. 모델의 성능과 특성이 실제 사용자 커뮤니티의 피드백과 기여를 통해 지속적으로 개선되는데, 실제로 Dobby 모델은 200만 명 이상의 사용자 피드백을 통해 발전해왔다. 이러한 접근법을 통해 Sentient Chat은 AI가 더 이상 소수 기업의 독점물이 아닌, 커뮤니티가 직접 소유하고 발전시킬 수 있는 도구가 될 수 있음을 증명하고 있다.

4. GRID 구축의 근본 동기와 목표

4.1 오픈소스 AI 혁신을 위한 자금 조달과 지속가능성 확보

오픈소스 AI 개발의 가장 큰 장애물 중 하나는 지속 가능한 자금 조달 메커니즘의 부재이다. 많은 오픈소스 프로젝트가 개발자 개인의 열정이나 기업의 단기적 지원에 의존함에 따라, 장기적인 발전과 유지가 힘든 실정이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 GRID는 혁신적인 자금 조달 및 권리 보호 체계를 도입했다.

먼저 Fingerprinting 기술을 통해 AI 모델에 고유한 디지털 서명을 삽입함으로써, 창작자들이 자신이 개발한 모델의 무단 사용 및 복제를 감지하고 방지할 수 있도록 한다. 이 기술은 모델의 성능 저하 없이 작동하며, 투명하고 검증 가능한 소유권 증명수단으로 작용한다.

커뮤니티 검증 시스템은 새로운 모델이 GRID 플랫폼에 등록될 때, 커뮤니티가 직접 해당 모델의 독창성을 검증하는 매커니즘이다. 중복 모델이나 무단 복제 의심 모델은 커뮤니티 투표 및 검증 과정을 거쳐 플랫폼 등록이 거부되며, 이러한 과정을 통해 생태계의 무결성과 신뢰성을 유지한다.

4.2 기여 기반 경제 인센티브와 커뮤니티 주도 성장

GRID의 경제 모델은 기여에 따른 보상을 핵심으로 한다. 이는 단순히 자본을 투자한 사람뿐만 아니라, 실제로 생태계의 가치를 창출하는 모든 참여자가 공정한 보상을 받을 수 있도록 설계되었다. 이러한 접근법은 "Artificial General Intelligence is open-source and not controlled by any single entity" 미션을 실현하는 핵심 경제적 기반을 제공한다.

AI 모델에 기여하는 개발자들은 해당 모델의 사용량, 사용자 만족도, 커뮤니티 검증 결과 비례하여 SENT 토큰을 보상받는다. 자신이 구축한 에이전트, 모델, 도구 등을 GRID 네트워크에 연결하고, 커뮤니티가 선호하는 프로젝트에 스테이킹하며, 실시간 상호작용을 통해 경제적 보상을 받게 된다.

커뮤니티 기여 보상 또한 다각도로 이루어져, 모델 검증, 피드백 제공, 커뮤니티 관리 등 다양한 형태의 기여를 토큰으로 보상받는다. 이는 생태계의 건전성을 유지하고 다방면의 참여를 장려하는 중요한 메커니즘으로, 단일 기관 통제 없는 분산형 거버넌스의 핵심 요소이다.

사용자 측면에서는 단순히 서비스를 소비하는 것을 넘어 선호하는 AI 모델에 토큰을 스테이킹함으로써, 해당 모델의 발전에 영향력을 행사할 수 있다. 더불어 스테이킹을 통한 인센티브는 프리미엄 서비스 접근권이나 추가 수익으로 환원된다. 이러한 구조는 사용자가 직접 생태계의 발전 방향에 영향을 미칠 수 있는 진정한 커뮤니티 주도 성장 모델을 구현한다.

5. SENT 토큰 경제와 스테이킹 메커니즘은 어떻게 작동하는가

5.1 SENT 토큰의 스테이킹 구조와 자원 배분 체계

SENT 토큰은 단순한 교환 매개체를 넘어 분산형 AI 네트워크의 자원 배분을 위한 핵심 메커니즘으로 설계되었다. Sentient DAO는 토큰 배출량과 분배를 통제하여 생태계의 건강성과 적응성을 보장하는 역할을 수행한다.

Sentient 경제는 가치 있는 기여에 보상을 제공하기 위해 토큰 배출을 활용하며, 보상은 다음 4개 핵심 그룹에 분배된다:

●      아티팩트(Artifacts): 네트워크의 핵심 지능으로 가장 큰 배출량 비중을 차지

●      네트워크 대표(Reps): DAO가 선출한 스튜어드로 거버넌스 의사결정 담당

●      스테이커(Stakers): 토큰 보유자가 네트워크 지원 신호를 보내며 보상 획득

●      사용자(Users): 네트워크 기반 플랫폼의 활성 사용자에게 할당

아티팩트 보상 가중치 계산 공식 아티팩트의 보상 가중치는 다음 공식에 따라 계산된다:

●      V: 평판 투표 점유율 (또는 평판 투표 비활성화 시 정규화된 사용량)

●      SWS: 스테이크 가중치 점유율

●      RS: 수익 점유율 (6개월 롤링 기준)

●      λ, x: 거버넌스가 통제하는 가중치 매개변수

이를 통해 스테이킹량, 실제 사용량, AI 전문가들의 평가를 종합적으로 고려한 가중 시스템이 구현된다. 사용자들은 두 가지 방식으로 스테이킹을 통해 보상을 획득할 수 있다:

●      아티팩트 스테이킹: 특정 아티팩트에 스테이킹하여 해당 아티팩트의 배출 보상을 직접 공유

●      대표 위임 스테이킹: 대표에게 스테이킹을 위임하여 투표권을 부여하고 보상을 공유

대표의 스테이크 가중치는 스테이크 금액과 기간에 따라 계산된다:

이러한 구조는 단순히 자본력에 의해서만 결정되는 기존 AI 모델과는 차별화되는 접근법으로, 실제 사용자들이 가치를 인정하고 활용하는 프로젝트에 더 많은 자원이 할당되도록 보장한다.

5.2 사용자와 개발자 공존을 위한 보상 및 성장 촉진

전통적 플랫폼과 달리, GRID 토큰 경제는 모든 참여자가 가치 창출에 상응하는 보상을 얻도록 설계됐다. 개발자들은 사용량과 커뮤니티 평가를 통해 지속가능한 토큰 인센티브를 받고, 사용자들은 스테이킹을 통해 AI 서비스 품질과 방향 설정에 직접 참여한다. 이 과정은 네트워크의 자생적 성장과 혁신을 촉진하며, 사용자가 확신하는 AI 에이전트는 더 많은 자금을 받음으로써 자연스레 경쟁력과 노출을 높이는 경제적 선순환을 만든다

더 많은 개발자의 참여는 더 다양하고 혁신적인 AI 모델의 등장을 의미하며, 이는 더 많은 사용자를 유치한다. 증가한 사용자들은 더 많은 스테이킹과 사용량을 생성하고, 이는 다시 더 많은 개발자의 참여를 유도하는 선순환 구조를 형성한다. 특히 GRID의 스테이킹 메커니즘은 사용자들이 특정 에이전트에 대해 더 많은 확신을 가질수록, 해당 에이전트는 더 많은 자금을 조달받고 노출되어 혁신과 경제적 상승효과를 모두 유도한다.

6. GRID 생태계의 주요 참여자

6.1 Sentient 자체 개발 프로덕트: ROMA, Fingerprints, Dobby

Sentient는 GRID 플랫폼의 기술적 완성도와 생태계 발전 가능성을 입증하기 위해 여러 혁신적인 AI 제품을 직접 개발하였다.

ROMA(Recursive Open Meta-Agent):

ROMA는 복잡한 태스크를 다중 에이전트 팀이 협력적으로 해결하도록 설계된 강력한 메타에이전트 프레임워크이다. ROMA는 대규모 질의를 세부 과제로 분해하고, 각 과제를 가장 적합한 전문 에이전트에게 라우팅하여 병렬적으로 실행한 후 결과를 통합한다. 이 과정은 완전히 추적가능하며, 작업 계획·에이전트 선택·결과 병합이 자동화된다. ROMA는 SEAL-0 벤치마크에서 45.6점을 기록해 Gemini 2.5 Pro(19.8점)과 Kimi Researcher(36점)를 상회했으며, 다단계 추론 및 실시간 계획 수립에서 탁월한 구조적 효율성을 입증했다.

Model Fingerprinting Library:

Model Fingerprinting Library는 AI 모델의 출처를 암호학적으로 증명하는 검증형 오픈소스 라이브러리이다. 특정 입력에 대해 모델이 고유하게 응답하도록 파인튜닝 과정에서 디지털 서명을 직접 삽입함으로써, 모델 성능을 저하시키지 않고 소유권과 무결성(verifiable provenance)을 보장한다. Fingerprinting 기술은 현재 GRID 전반의 핵심 인프라로 통합되어, AI 모델 유통의 투명성을 강화하고 생태계 참가자 간 신뢰를 유지하는 중요한 역할을 하고 있다.

Dobby 모델 패밀리:

Dobby는 암호화폐·블록체인 데이터에 특화된 크립토 네이티브 언어모델이다. Sentient이 구축한 이 모델은 Web3 생태계와 온체인 데이터를 기반으로 정교하게 파인튜닝되어, 프로토콜 분석, 시장 인텔리전스, DAO 거버넌스 해석 등 분야에서 전문가 수준의 인사이트를 제공한다. 또한 Dobby는 세계 최초의 “Loyal AI” 모델로, 70만 명 이상의 커뮤니티 구성원이 분산된 소유권을 가지며, 모델 파라미터 내에 내장된 암호학적 서명을 통해 그 소유권이 검증 가능하다. 이로써 Dobby는 “성능, 정체성, 커뮤니티 소유” 세 가지 측면을 동시에 충족하는 최초의 분산형 AI 사례로 평가된다.

벤치마크 성능 비교

6.2 110+ 파트너십 현황 및 생태계 구조

Sentient은 이미 전 세계 110개 이상의 파트너십을 구축하여, 기술, 커뮤니티, 산업 적용을 아우르는 세계 최대 오픈소스 AI 생태계를 형성했다.

기술 파트너들은 AI 모델 개발, 인프라 구축, 보안 솔루션 제공 등 다양한 기술적 협력을 제공하여, GRID 플랫폼의 성능과 안정성을 보장하는 역할을 수행한다.

응용 분야 파트너들은 의료, 교육, 금융, 게임 등 다양한 산업 영역에서 AI 기술의 활용을 확대하기 위한 협력을 추진 중이다. 이를 통해 GRID 생태계는 단순한 플랫폼을 넘어 실제 산업 현장과 융합된 AI 네트워크로 자리잡고 있다.

이처럼 Sentient의 파트너십 네트워크는 실제 사업적 성공을 아우르는 전방위적 협력 구조를 보여주고 있다. 이는 GRID가 단순한 기술 실험을 넘어서 글로벌 분산형 AI 생태계로서 기능하는 기반을 공고히 함을 보여준다.

7. 앞으로를 바라보며: 글로벌 AI 경쟁과 오픈소스 AGI의 미래

현재 AI 산업은 미국과 중국을 중심으로 한 글로벌 패권 경쟁의 양상을 보이고 있다. 이러한 상황에서 Sentient GRID는 제3의 길을 제시한다. 특정 국가나 기업의 독점이 아닌, 전 세계 커뮤니티가 참여하는 분산형 AI 생태계를 통해 더 건전하고 지속가능한 AI 발전 모델을 추구한다.

Sentient GRID의 성공은 AI가 소수의 기업이 아닌 전 인류의 것이 될 수 있는지를 보여주는 중요한 시험대가 될 것이다. 커뮤니티 주도의 분산형 AI 생태계는 AGI 시대의 핵심 과제인 AI 민주화와 다양성 확보에 대한 가장 현실적이고 지속가능한 해답 중 하나로 볼 수 있다. 이들의 여정은 AI 산업뿐만 아니라 기술과 사회의 관계 전반에 걸쳐 새로운 패러다임을 제시할 수 있는 잠재력을 갖고 있다.

참고 문헌(References)

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Sentient. (2025). Finally: AI That Doesn’t Sound Like a Corporate Robot https://www.sentient.xyz/blog/doesnt-sound-like-a-corporate-robot

Sentient. (2025). Fingerprinting: Enabling Open-Source Monetization on the Model Layer https://www.sentient.xyz/blog/fingerprinting-enabling-open-source-monetization-on-the-model-layer

Sentient. (2025). Training AI to be Loyal https://arxiv.org/html/2502.15720v1

Sentient X. (2025). https://x.com/SentientAGI/status/1960029233037951291

Sentient X. (2025). https://x.com/SentientAGI/status/1834275836167684582

Sentient Github. (2025). OML-1.0-Fingerprinting https://github.com/sentient-agi/oml-1.0-fingerprinting

HuggingFace. (2025). SentientAGI/Dobby-Mini-Unhinged-Llama-3.1-8B_GGUF https://huggingface.co/SentientAGI

Binance Square. (2025). AI L1 Deep Research Report Series on Sentient: $85 Million to Build an Open AI Platformhttps://www.binance.com/en-IN/square/post/24173413801297

Gate Learn. (2025). Understanding Sentient AGI: The Community-built Open AGI https://www.gate.com/learn/articles/understanding-sentient-agi-the-community-built-open-agi/5127.

Coinslate. (2025). Sentient’s AI chatbot Dobby Plus challenges OpenAI with open-source, user-governed AI model https://cryptoslate.com/sentients-ai-chatbot-dobby-plus-challenges-openai-with-open-source-user-governed-ai-model/

silliconAngle. (2025). Sentient launches The GRID to connect and make money from open AI agents https://siliconangle.com/2025/08/15/sentient-launches-grid-connect-monetize-open-ai-agents/

Sentient New Docs site: https://docs.sentient.xyz/

GRID KOL INFO DOC: GRID traction and research