Sprint: Gonka 컨센서스의 작동 방식

합의란 네트워크의 모든 노드가 블록체인의 현재 상태에 대해 합의하는 메커니즘입니다. 이것이 없으면 각 노드는 자신만의 '진실'을 보게 되고 네트워크는 작동할 수 없습니다. 블록체인 역사에는 세 세대의 합의가 있었습니다:

• PoW (Bitcoin, 2009) — 채굴자는 무의미한 SHA-256 해시를 찾습니다. 안전하지만 낭비적입니다: 에너지의 100%가 '디지털 복권'에 소모됩니다.
• PoS (Ethereum, 2022) — 검증자는 토큰을 담보로 잠급니다. 에너지 효율적이지만 탈중앙화를 희생합니다: 대형 스테이커(Lido, Coinbase)가 네트워크의 상당 부분을 통제합니다.
• Sprint / PoUW (Gonka, 2025) — 세 번째 길. GPU가 실제 AI 계산을 수행하며, 이것이 동시에 사용자에게 서비스를 제공하고 블록을 확인합니다.

Sprint는 Transformer PoW 2.0이며, Gonka의 독자적인 합의입니다. 그 이름은 본질을 반영합니다: 네트워크의 작업은 스프린트(에포크) 단위로 조직되며, 각 스프린트는 실행, 검증, 보상 분배의 사이클입니다. Bitcoin에서 '작업'이 무작위 숫자의 탐색인 것과 달리, Sprint에서 작업은 네트워크 모델 중 하나(예: MiniMax M2.7)를 통한 forward pass입니다.

네트워크 규모: 현재 Gonka에서는 1,053개의 GPU가 작동 중입니다(에포크 참여자: 28, ML 노드: 246). 각 ML 노드는 320GB 이상의 VRAM을 갖춘 GPU 서버로, 신경망 요청을 처리할 수 있습니다. 네트워크에서 가장 무거운 MoE 모델은 더 많은 것이 필요합니다 — 레플리카당 수백 기가바이트. Sprint는 이 모든 리소스를 실시간으로 조율하며, 작업을 분배하고 각 참여자의 기여를 추적합니다.

Gonka 네트워크에서 참여자는 다양한 역할을 수행하며, Sprint가 그 상호작용을 조율합니다. 호스트(채굴자)는 inference와 모델 학습을 위해 GPU를 제공하며, 제네시스 발행에서 나오는 GNK와 실행된 요청에 대한 지불을 모두 받습니다. Transfer Agents는 수신된 AI 요청을 받아 암호화 서명을 검증하고, 부하, 사용 가능한 모델, 지연 시간을 고려하여 적절한 ML 노드로 요청을 라우팅하는 전용 디스패처 노드입니다. 검증자는 암호화 감사를 제공하여 노드가 계산을 정직하게 수행했는지 검증합니다. 모든 역할은 GNK 보상을 통해 경제적으로 동기 부여되며, Sprint는 중앙 통제 없이 이들을 조율합니다.

네트워크는 완전히 permissionless입니다 — 적합한 GPU를 가진 누구나 KYC 없이 cosmovisor와 MLNode를 설치하여 연결할 수 있습니다. 노드 간 작업 라우팅은 하드웨어 사양, 가용성, 노드 평판에 따라 이루어집니다. 네트워크에서의 발언권(Proof of Compute)은 계산 작업량으로 결정됩니다: '1단위의 계산 능력 = 1표'. 이는 발언권이 자본으로 결정되는 PoS와 근본적으로 다릅니다.

전신과의 핵심 차이: Sprint는 추상적인 난이도에 묶인 '빈' 프로토콜이 아닙니다. 각 블록에는 실제로 수행된 작업의 증명 — 사용자에게 전송된 신경망 응답 — 이 포함됩니다. 이는 네트워크의 보안과 유용성 사이에 직접적인 연결을 만듭니다: 네트워크가 처리하는 AI 요청이 많을수록 더 안전해집니다.

Sprint가 왜 단순한 '또 다른 블록체인'이 아닌 진화인지 이해하려면, 비트코인의 전통적인 작업 증명(Proof of Work)과 비교하는 것이 유용합니다:

가장 큰 차이점은 가치의 근원에 있습니다. 비트코인의 가치는 '디지털 골드' 즉, 제한된 발행량과 가치에 대한 합의에 기반합니다. GNK의 가치는 AI 컴퓨팅에 대한 실제 수요에 고정되어 있습니다. 누군가 Gonka API를 통해 요청을 보내면, 그들은 특정 결과물(신경망 응답)에 대해 GNK를 지불합니다. 이는 투기적 수요가 아닌 실용적 수요입니다.

두 번째 핵심 차이점은 확장성입니다. 비트코인은 확장되지 않습니다. ASIC이 늘어나도 에너지만 더 낭비될 뿐 트랜잭션 수는 늘어나지 않습니다. Sprint에서는 새로운 GPU가 추가될 때마다 네트워크 처리량이 증가하여, 더 많은 요청이 병렬로 처리되고 블록이 더 빠르게 생성됩니다. 네트워크의 성장은 에너지 낭비로 이어지는 것이 아니라 유용한 파워의 증가로 이어집니다.

세 번째 차이점은 장비의 범용성입니다. 비트코인 ASIC 채굴기는 SHA-256 계산만 가능한 특수 칩이므로 채굴 외에는 쓸모가 없습니다. Gonka에서 사용되는 GPU(H100, H200, A100)는 범용 연산 가속기입니다. 호스트가 네트워크를 떠나기로 결정하더라도, 해당 장비는 렌더링, 과학 계산, 모델 학습 등에 사용하거나 중고 시장에 판매하여 그 가치를 온전히 유지할 수 있습니다.

네 번째 차이점은 보상 경제 모델입니다. 비트코인의 보상은 고정되어 있으며 실제 작업량과 관계없이 약 4년마다 반감됩니다. Sprint의 보상은 Active Proof-of-Compute weight에 비례하여 분배됩니다. 호스트가 더 많은 AI 요청을 처리할수록 더 많은 GNK를 받습니다. 또한 호스트는 제네시스 발행 토큰(총 10억 GNK 중 80%가 호스트에게 분배)과 사용자들의 inference 결제(각 AI 요청의 80%)라는 두 가지 병렬 수익원을 얻습니다. 보상을 극대화하기 위해 호스트는 GNK를 담보(collateral)로 잠급니다. 담보가 없으면 노드 가중치가 5분의 1로 감소합니다. 이는 단기적인 진입과 퇴장이 아닌, 장기적인 네트워크 참여를 유도하는 경제적 인센티브를 창출합니다.

Sprint의 보안은 2025년 9월 검증을 완료한 Web3 전문 감사 기업 CertiK의 감사를 통해 입증되었습니다. 프로젝트는 Coatue, Bitfury($50M Series B), Insight Partners 및 Benchmark로부터 약 8,000만 달러의 투자를 유치했으며, 이는 차세대 합의 모델로서의 Sprint 모델의 실행 가능성을 입증하는 제도적 확인입니다.

Gonka 네트워크에서 AI 요청이 처리되는 전체 사이클을 살펴보겠습니다 — 사용자가 '전송'을 누르는 순간부터 응답 수신과 보상 분배까지:

1. 요청: 사용자(또는 애플리케이션)가 OpenAI 호환 API를 통해 표준 POST /v1/chat/completions를 전송합니다. 요청은 지갑의 암호화 키로 서명됩니다 — 이는 발신자가 결제할 자금이 있음을 증명합니다.
2. 라우팅: 요청은 Transfer Agent — 전용 디스패처 노드에 도달합니다. Transfer Agent는 서명을 검증하고, 필요한 모델을 식별하며, 적합한 특성(충분한 VRAM, 필요한 모델 로드됨, 최소 지연 시간)을 갖춘 유휴 ML 노드를 찾습니다. 네트워크에서는 장애 허용성을 위해 여러 Transfer Agent가 동시에 작동합니다.
3. Inference(연산 단계): 선택된 ML 노드가 네트워크의 선택된 모델 — 예를 들어 MiniMax M2.7 — 을 통해 forward pass를 실행합니다. GPU는 스트리밍 모드로 토큰 단위로 응답을 생성합니다. 사용자는 실시간으로 응답을 받으며 지연 시간은 최소입니다.
4. 검증(PoC V2): 요청 처리와 동시에 네트워크는 노드의 정직성을 검증합니다. 1~10%의 작업이 무작위로 다른 노드로 재실행을 위해 전송됩니다. 결과가 비교됩니다. 일치하면 — 두 노드 모두 정직성을 확인합니다. 일치하지 않으면 — 중재가 시작되고 부정직한 노드는 담보의 20%를 잃습니다. BLS 서명을 통해 결과를 10밀리초 이내에 검증할 수 있습니다.
5. 블록 형성: 에포크가 끝나면 수행된 작업의 모든 증명이 블록에 집계됩니다. 블록에는 실행된 요청의 해시, 검증의 BLS 서명, 각 노드의 기여에 대한 데이터가 포함됩니다.
6. 보상 분배: GNK 보상은 각 노드의 기여에 비례하여 지급됩니다. inference 수수료의 80%는 요청을 처리한 호스트에게 돌아갑니다. 20%는 Community Pool — 생태계 발전을 위한 기금(모델 학습, 그랜트)으로 전달됩니다. 추가로 호스트는 제네시스 발행에서 토큰을 받습니다 — 이는 두 개의 병행 수익원입니다.

전체 과정은 몇 초 만에 완료됩니다. 사용자는 블록체인 메커니즘을 볼 수 없습니다 — 그들에게 이것은 신경망에 대한 평범한 API 요청이며, ChatGPT에 대한 것과 같지만 수백 배 저렴합니다. 현재 네트워크 inference 가격은 백만 토큰당 약 $0.005로, OpenAI의 백만 토큰당 $2.50~15와 대조적입니다.

동적 가격 책정 — 이것도 Sprint의 특징입니다. inference 가격은 네트워크 부하에 따라 매 블록 재계산됩니다. 안정 구간(40~60% 활용률)에서는 가격이 변하지 않습니다. 40% 미만에서는 — 가격이 자동으로 낮아져 사용자를 유인합니다. 60% 초과에서는 — 상승하여 새로운 GPU 연결을 촉진합니다. 최대 변동은 블록당 2%입니다. 이는 수요와 공급이 수동 개입 없이 자동으로 균형을 이루는 시장 메커니즘을 만듭니다.

DiLoCo를 통한 보안: inference 외에도 네트워크 로드맵은 분산 모델 학습을 예정하고 있습니다 — 전 세계의 GPU 클러스터가 로컬에서 학습하고 DiLoCo 프로토콜을 통해 약 1000 스텝마다 동기화됩니다. 이러한 접근 방식은 모든 GPU를 하나의 데이터 센터에 모을 필요 없이 AI 모델을 학습할 수 있게 합니다. 현재로서는 이는 연구 단계입니다. 멀티 모델 inference는 이미 작동합니다: 호스트는 자신의 GPU에 따라 다양한 모델을 제공합니다. Sprint는 Gonka를 inference 네트워크에서 완전한 AI 플랫폼으로 변화시킵니다.

프로토콜 수준의 보안: Gonka에서는 합의에 대한 공격을 방어하기 위해 Guardian nodes가 작동합니다 — 34%의 투표를 통제하는 3개의 특별 노드입니다. 이는 공격자가 상당한 컴퓨팅 자원을 보유하더라도 네트워크 통제권을 탈취할 수 없음을 보장합니다. Guardian nodes는 네트워크 발전 초기 단계의 추가 보안 계층으로 v0.2.7(2026년 1월)에 도입되었습니다. 독립 노드 수가 증가함에 따라 Guardian nodes의 역할은 on-chain governance를 통해 점차 줄어들 것입니다 — 이는 토큰 잔액이 아닌 PoC 호스트의 가중치( v0.2.16 업데이트부터 — 이전 에포크에서 확인된 것을 초과하지 않음)가 투표에 가중치를 부여하는 관리 프로세스입니다. 이는 젊은 블록체인 네트워크의 표준 관행입니다: 통제된 출시로 시작하여 점차 완전한 탈중앙화로 전환하는 것입니다.