AI 시대, Web3를 제대로 쓰는 법: 하이브리드 접근이 답이다

“우리 서비스에 Web3나 블록체인을 붙여야 하나요?”
요즘 스타트업이든 대기업이든 한 번쯤 나오는 질문입니다. 여기에 AI까지 더해지니, 기술 트렌드 지도를 펼쳐놓고도 길을 잃기 딱 좋습니다.

이번 글에서는 AI 시대에 기업들이 왜 ‘하이브리드 Web3 접근’을 택하는지, 그리고 AIOZ Network 같은 DePIN(분산 물리 인프라 네트워크)이 어떤 역할을 하는지 쉽게 풀어서 정리해보겠습니다.

결론부터 말하면, 지금은 Web2를 버리고 Web3로 갈아탈 타이밍이 아니라, 둘을 섞어서 리스크는 줄이고 이득은 극대화해야 하는 시기입니다.

Web3는 이상, Web2는 현실… 그 사이를 메우는 하이브리드

Web3 이야기를 꺼내려면 먼저 Web2와의 차이를 짚고 넘어가야 합니다.

현재 우리가 쓰는 대부분의 서비스는 Web2입니다. 유튜브, 인스타그램, 넷플릭스, 은행 앱처럼 모든 데이터와 컴퓨팅이 거대 기업의 서버에 모여 있는 구조죠. 편리하지만, 그 회사가 멈추면 서비스도 함께 멈추고, 데이터와 수익의 대부분은 플랫폼이 가져갑니다.

Web3가 제시한 비전은 정반대입니다.

데이터와 연산을 블록체인과 P2P 네트워크에 분산시켜서, “사용자가 자신의 데이터와 자산을 직접 소유하고 통제하는 인터넷”을 만들겠다는 것.

문제는, 이 멋진 비전을 지금 당장 100% 도입하기엔 리스크가 너무 크다는 점입니다.

그래서 나온 전략이 바로 하이브리드 Web3입니다.

백엔드의 핵심 인프라는 여전히 익숙한 Web2 클라우드를 쓰되,
스토리지, 컴퓨팅, 정산, 인증 등 일부 기능에 Web3 인프라(탈중앙 스토리지, DePIN, 블록체인 정산 등)를 단계적으로 붙이는 방식입니다.

실제로 Fortune 500 기업의 약 60%가 블록체인 기반 솔루션을 탐색 중이고, 대부분이 이렇게 Web2 비즈니스 모델 위에 Web3 기술을 얹는 방식으로 실험하고 있습니다¹.

즉, 지금의 현실적인 선택지는 “Web2 vs Web3”가 아니라 “Web2+Web3”에 가깝습니다.

왜 굳이 Web3인가? AI 시대에 더 중요해진 3가지 이유

“클라우드도 잘 쓰고 있는데, 굳이 Web3까지 써야 할까?”라는 의문이 생길 수 있습니다.
AI 시대에는 이 질문의 답이 점점 명확해지고 있습니다.

1. 데이터 소유권과 제어권: AI 학습 데이터의 ‘진짜 주인’ 문제

AI 모델이 좋아질수록 데이터의 가치는 기하급수적으로 올라갑니다.
문제는 지금의 Web2 구조에서는:

데이터를 수집하고 저장하는 플랫폼이
그 데이터를 활용해 AI를 학습시키고
그 AI를 다시 서비스로 팔면서
실제 데이터 제공자는 거의 보상을 못 받는 구조라는 점입니다.

Web3 인프라에서는 데이터와 자산이 지갑 주소 기준으로 온체인에 귀속되고, 사용자는 자신의 키를 통해 접근 권한을 직접 관리합니다. 이 구조를 잘 활용하면:

내 데이터가 어떤 AI 모델 학습에 쓰였는지 투명하게 확인하고
그에 대한 보상을 온체인으로 자동 정산하는 모델도 설계할 수 있습니다.

AI와 Web3의 결합이 중요한 이유는, “데이터를 제공한 사람이 AI 가치 상승의 과실을 함께 가져갈 수 있는 구조”를 만들 수 있기 때문입니다.

2. 비용 효율적인 컴퓨팅: ‘컴퓨트 대란’에 대한 대안

요즘 AI 업계에서 가장 자주 나오는 단어 중 하나가 “컴퓨트 크런치(compute crunch)”입니다.
GPU가 부족하고, 클라우드 가격은 계속 오르고, 대규모 모델을 돌리려면 비용이 감당이 안 됩니다¹.

여기서 등장하는 개념이 DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Networks)입니다.

예를 들어, AIOZ Network는 전 세계에 흩어져 있는 수십만 대의 기기(PC, 서버, NAS 등)를 하나의 거대한 분산 컴퓨팅·스토리지 풀로 묶습니다¹. 기업과 개발자는 이 네트워크 위에서:

AI 추론(inference)을 돌리거나
모델을 훈련하고
데이터와 미디어를 저장·스트리밍할 수 있습니다.

핵심은 이겁니다.

남는 리소스를 가진 사람은 네트워크에 제공해서 토큰 보상을 받고,
리소스가 필요한 기업은 기존 클라우드보다 더 투명하고 유연한 가격으로 컴퓨트를 빌려 쓴다.

클라우드처럼 한 회사가 모든 인프라를 소유하는 구조가 아니라, 사람이 모여 만든 ‘사람 주도형 인프라’라는 점이 다릅니다.
AI 시대의 폭발적인 컴퓨트 수요를 감당하기 위해, 이런 형태의 Web3 인프라는 점점 더 매력적인 옵션이 되고 있습니다².

3. 보안·프라이버시·가용성: “한 번 다운되면 끝” 구조에서 탈출

하나의 리전, 하나의 데이터센터, 하나의 클라우드 사업자에 지나치게 의존하면, 단일 장애점(Single Point of Failure)이 생깁니다.

장애 한 번에:

서비스 전체가 멈추고
데이터 일부가 손실되고
SLA 위반으로 금전적 손실이 발생할 수 있습니다.

Web3 인프라는 설계 단계부터 “여러 지역, 여러 운영자, 여러 노드에 분산”이 기본 값입니다.

AIOZ 같은 네트워크는 “멀티 리전·멀티 오퍼레이터” 구조를 지향하면서, 다운타임과 데이터 손실 가능성을 최소화하고, 보안과 비용 효율을 동시에 잡는 P2P 기반 인터넷을 장기 비전으로 제시합니다¹.

AI 서비스처럼 24/7로 돌아가야 하는 워크로드일수록, 이 분산 구조의 이점이 크게 체감됩니다.

Web3 도입이 어려운 진짜 이유 3가지 (그리고 현실적인 해결책)

그렇다고 해서 “내일부터 우리 서비스 전부 Web3로!”라고 할 수 없는 이유도 분명합니다.
현업에서 Web3를 도입할 때 마주치는 3가지 큰 장벽이 있습니다.

1. 상호운용성 부족: ‘블록체인 섬’에 갇히는 문제

현재 블록체인 생태계는 여러 체인으로 쪼개져 있습니다.
각자 합의 알고리즘, 토큰, 프로토콜이 달라서, 체인 간 자산·데이터 이동이 여전히 골칫거리입니다¹.

이를 해결하려고 크로스체인 브리지 같은 도구가 등장했지만,
이 브리지들이 대형 해킹의 타깃이 되면서 보안 리스크가 커진 것도 사실입니다¹.

AIOZ Network가 Cosmos와 EVM을 기반으로 설계한 이유가 바로 이 지점입니다.

Cosmos는 서로 다른 체인들이 표준화된 방식으로 통신하도록 돕는 네트워크이고
EVM은 이더리움과 호환되는 스마트컨트랙트 환경입니다.

AIOZ는 “개발자는 어떤 체인 위에 올릴지 신경 쓰지 말고, API만 타겟팅하면 되도록” 상호운용성을 우선 설계했다고 밝힙니다¹.

즉, 블록체인 인프라의 복잡함을 숨기고, Web2 개발자가 익숙한 방식으로만 써도 되게 만드는 것이 핵심 전략입니다.

2. 규제 불확실성: 법률과 탈중앙의 충돌

많은 경영진이 Web3를 망설이는 더 근본적인 이유는 ‘규제’입니다.

블록체인에 데이터가 올라가면 GDPR·개인정보보호법과 충돌 가능성은 없는지
토큰 이코노미를 설계하면 증권성 이슈는 없는지
AML(자금세탁방지)·KYC 요건을 어떻게 만족시킬지

이런 질문에 명확히 답하지 못하면, 상장사나 금융권은 쉽게 움직일 수 없습니다.

최근 몇 년 사이 미국, 유럽, 아시아 주요국에서 스테이블코인, 커스터디, 보고 의무 등에 대한 규제가 조금씩 정리되기 시작했고³², DePIN 분야도 통신·에너지·데이터 관련 법규와의 정합성을 맞춰가는 중입니다.

규제 환경이 완전히 정리되지는 않았지만, “웹3는 불법에 가까운 회색지대”라는 인식에서 “규제 안에서 설계해야 하는 새로운 인프라 옵션”으로 이동하고 있는 흐름은 분명합니다.

기업 입장에서는, 하이브리드 접근을 통해:

민감 데이터는 여전히 규제가 익숙한 Web2 인프라에 두고
로그, 미디어, 비핵심 데이터부터 분산 스토리지로 옮겨보는 식으로
규제 리스크를 관리하며 Web3를 테스트할 수 있습니다.

3. UX 지옥: 키 잃어버리면 끝? 이건 대중화의 적

현재 Web3의 가장 큰 병목은 UX입니다.

지갑을 만들고, 시드 문구를 종이에 적어 보관하고,
프라이빗 키를 잃어버리면 자산도 함께 날아가는 구조는,
일반 이용자에게 너무 가혹합니다¹.

Web2에서는 비밀번호를 잊어도:

이메일로 재설정하거나
고객센터에 연락해서 본인 인증을 하고
계정을 되찾을 수 있습니다.

Web3는 이 복구 과정을 탈중앙이라는 명분 아래 사용자에게 통째로 떠넘겨 왔습니다.
이 구조가 바뀌지 않으면, 대중적 확산은 요원합니다.

다행히 2025년을 기점으로 계정 추상화(Account Abstraction), 소셜 로그인, MPC 지갑, 가스 대납, 스마트 계정 등 UX 개선 기술들이 빠르게 도입되면서, 2026년 이후에는 “지갑 쓰는 경험이 앱 로그인과 크게 다르지 않은” 방향으로 가고 있습니다³.

하이브리드 모델을 쓰면, 초기에:

로그인·결제는 완전히 Web2 UX를 유지하고
내부 인프라(스토리지·컴퓨트·정산)만 Web3로 교체하는 방식으로
사용자 경험을 해치지 않고 전환을 진행할 수 있습니다.

AIOZ Network 사례로 보는 ‘실전형 하이브리드 Web3’ 구조

추상적인 이야기만으로는 감이 잘 안 오니, 실제 Web3 인프라 프로젝트인 AIOZ Network를 중심으로 하이브리드 구조를 살펴보겠습니다.

1. AIOZ DePIN: 사람들의 기기를 묶어 만든 분산 인프라

AIOZ Network는 분산 물리 인프라 네트워크(DePIN) 프로젝트입니다.
쉽게 말하면:

“전 세계에 흩어진 30만 개 이상의 기기를 하나의 거대한 클라우드처럼 쓴다”¹

는 개념입니다.

이 네트워크 위에서 기업과 개발자는:

미디어 스트리밍(동영상 인코딩·전송)
AI 컴퓨팅(추론·학습)
분산 스토리지(객체 저장소)

같은 서비스를 사용할 수 있습니다.

AIOZ는 2025년에 분산 컴퓨트 플랫폼과 마켓플레이스를 론칭해, 개발자와 기업이 AI 자산을 올리고, 여기에 접근하거나 수익화할 수 있도록 했습니다¹.

이 모델의 장점은:

중앙 클라우드처럼 한 회사에 잠기지 않고(lock-in)
기여한 만큼 토큰 보상을 받는 오픈 인센티브 구조를 가진다는 점입니다.

2. AIOZ Storage: S3 쓰던 개발자도 바로 쓸 수 있는 분산 스토리지

하이브리드 접근이 정말 유효한 지점을 잘 보여주는 것이 AIOZ Storage입니다.

AIOZ Storage는 분산 객체 스토리지인데,
Amazon S3 같은 기존 스토리지 시스템과 API 호환을 목표로 합니다¹.

실제로 AIOZ CEO는 이런 비유를 합니다.

“이미 Amazon S3나 REST API를 쓰던 개발자라면, 엔드포인트만 갈아끼우면 된다.”¹

즉, 코드 전체를 갈아엎을 필요 없이:

s3.amazonaws.com/... 같은 기존 엔드포인트를
storage.aioz.network/... 같은 AIOZ 엔드포인트로 바꾸는 수준에서 시작해볼 수 있다는 뜻입니다.

이렇게 하면:

저장 인프라는 분산 스토리지로 전환하면서도
애플리케이션 로직과 사용자 UX는 거의 건드리지 않고
Web3 전환 효과를 체감할 수 있습니다.

“완전히 새로운 체인을 배워야 하나…”라는 개발자의 부담을 최소화하는, 매우 현실적인 하이브리드 전략입니다.

3. AI×DePIN×Web3: 실제 비즈니스 관점에서의 조합

AI 시대에 DePIN과 Web3가 결합되는 대표적인 사례를 조금 더 넓게 보겠습니다.

Aethir, io.net 같은 프로젝트는 분산 GPU 네트워크로,
전통적인 클라우드보다 최대 수십 % 저렴한 비용으로 AI 연산을 제공합니다. 이들 중 일부는 이미 수천만 달러 규모의 연간 매출을 기록하고 있습니다²⁴.
Grass는 사용자의 남는 인터넷 대역폭을 모아서,
AI 학습에 필요한 대규모 데이터 수집·제공 서비스로 바꾸고, 이 과정에서 일반 사용자가 데이터 제공자로서 수익을 나눌 수 있는 구조를 보여줍니다².
Helium은 IoT 네트워크에서 출발해, 이동통신 사업자와 손잡고
실제 모바일 서비스로 확장하면서 DePIN이 통신 인프라의 일부를 대체할 수 있음을 입증했습니다²⁴.

이들 프로젝트와 AIOZ 같은 네트워크가 공통적으로 보여주는 메시지는 단순합니다.

“DePIN과 Web3는 더 이상 실험이 아니라,
실제 매출과 고객이 있는 ‘인프라 비즈니스’로 진화하고 있다.”

AI 시대의 인프라 수요 폭발과 맞물려,
Web3 인프라 프로젝트들은 이제 ‘실제 돈 버는 서비스’인지가 핵심 평가 기준이 되고 있습니다²⁴.

지금 기업이 취할 수 있는 현실적인 하이브리드 전략

이제 중요한 질문으로 돌아가 봅니다.

“그럼 우리 회사는 Web3를 어떻게 써봐야 할까?”

실무적인 관점에서 제안할 수 있는 단계별 전략은 다음과 같습니다.

1단계: 백엔드 레벨에서 ‘조용한’ Web3 도입

사용자 경험이나 UI는 건드리지 않고, 백엔드 인프라부터 Web3를 도입해보는 단계입니다.

예를 들면:

동영상, 이미지, 로그, 백업 데이터 등
상대적으로 비핵심인 스토리지 워크로드를 DePIN 기반 분산 스토리지로 옮기고
AI 배치 작업이나 비실시간 분석 작업 일부를
분산 컴퓨팅 네트워크로 이전해 비용과 탄력성을 비교해보는 방식입니다.

AIOZ Storage처럼 S3 호환 API를 제공하는 솔루션은,
“엔드포인트만 갈아끼우는 실험”으로 시작할 수 있어 도입 장벽이 매우 낮습니다¹.

2단계: 온체인 정산·투명성 레이어 추가

다음 단계로는, 정산·검증·추적 가능성이 중요한 부분에 블록체인 레이어를 얹는 것을 고려할 수 있습니다.

예를 들어:

AI 모델 사용량을 온체인에 기록해,
모델 제공자·컴퓨트 제공자·서비스 제공자 간 투명한 수익 분배 구조를 만들거나
공급망, 미디어 라이선스, 데이터 사용 이력을
블록체인에 기록해 감사 가능성을 높이고, 규제 준수와 신뢰를 동시에 확보하는 식입니다.

이 단계에서도 최종 사용자에게는 “그냥 잘 동작하는 서비스”로 보이지만,
내부적으로는 Web3 인프라의 투명성과 자동 정산의 이점을 누릴 수 있습니다.

3단계: 사용자가 체감하는 Web3 경험 설계

마지막 단계에서는 Web3를 사용자 경험 차원에서 전면에 드러내는 것도 고려해볼 수 있습니다.

예컨대:

사용자의 활동 데이터가 AI 학습에 기여한 정도에 따라
토큰이나 크레딧 형태의 보상을 제공하고
이 토큰을 앱 내 구독, 프리미엄 기능, 디지털 자산 구매 등에
그대로 사용할 수 있게 연결하는 구조입니다.

이 단계로 가기 전에 꼭 필요한 것은:

지갑·키 관리의 UX를 최대한 Web2 수준으로 단순화하고
규제·회계적인 이슈를 사전에 검토해
“토큰이 정말 필요한가?”를 냉정히 따져보는 일입니다.

시사점: AI 시대의 승자는 ‘Web2 vs Web3’가 아니라 ‘둘 다 잘 쓰는’ 팀

정리해보겠습니다.

Web3의 비전은 여전히 유효합니다.
- 사용자 중심 데이터 소유권
- 투명한 정산
- 탈중앙 인프라를 통한 보안·가용성 향상
AI 시대에는 이 비전이 더 중요해졌습니다.
- AI가 데이터와 컴퓨트에 대한 수요를 폭증시키면서
- DePIN과 Web3 인프라는 기존 클라우드의 비용·거버넌스 한계를 보완하는 대안이 되었습니다¹².
하지만 규제·UX·상호운용성 문제로 당장 올인하기는 위험합니다.
그래서 현실적인 답은 하이브리드 접근입니다.
- 기존 Web2 시스템은 유지
- 일부 워크로드부터 Web3 인프라로 이동
- 점진적으로 온체인 레이어와 사용자의 Web3 경험을 확장
AIOZ Network 같은 프로젝트는 이 하이브리드 전략의 좋은 레퍼런스입니다.
- S3 호환 분산 스토리지
- 분산 AI 컴퓨팅 마켓플레이스
- Cosmos+EVM 기반 상호운용성 설계로 개발자 부담 감소¹

앞으로 몇 년은 “누가 더 멋진 기술을 쓰느냐”의 싸움이 아니라,
“누가 더 영리하게 Web2와 Web3, AI와 DePIN을 조합하느냐”의 싸움이 될 가능성이 큽니다.

당장 거대한 온체인 서비스를 만들 필요는 없습니다.

스토리지 한 구석
AI 워크로드 일부
정산·로깅의 작은 모듈 하나

이 정도부터 Web3로 옮겨보세요.
실제로 비용·안정성·투명성이 개선되는 지점이 보이기 시작하면,
그때 비로소 “우리에게 Web3가 필요한 이유”가 명확해질 것입니다.

참고

¹Deploying a hybrid approach to Web3 in the AI era (MIT Technology Review Insights)
https://www.technologyreview.com/2026/01/07/1129490/deploying-a-hybrid-approach-to-web3-in-the-ai-era/