월러스

월러스, 어렵지 않아요 AI 시대의 데이터 저장, 쉽게 이해하기

1. 월러스는 뭘 하는 서비스인가요?

월러스(Walrus)는 크게 두 가지예요. 하나는 인공지능(AI) 시대의 '데이터 경제'를 겨냥한 개발자용 플랫폼이고, 다른 하나는 큰 데이터를 여러 컴퓨터(노드)에 나눠서 보관하는 탈중앙화 저장(스토리지) 프로토콜이에요. 여기서 탈중앙화란 한 회사가 데이터를 다 갖고 있는 게 아니라, 여러 참여자가 나눠서 맡는 방식을 말해요. 코인 이름표(티커)는 WAL이고, 데이터 분석 사이트 코인게코 기준으로는 '인프라스트럭처(기반 시설)'와 '저장(Storage)' 부문 프로젝트로 분류돼요.

월러스는 데이터를 그냥 창고에 쌓아 두는 데서 멈추지 않고, 실제로 쓸 수 있는 자원으로 만드는 걸 목표로 해요. 지금은 많은 데이터가 쓰이지 못하거나 믿을 수 없다는 이유로 방치되고 있는데, 월러스는 바로 이 점이 인공지능과 디지털 경제가 더 크지 못하게 발목을 잡는다고 봐요. 그래서 여러 산업의 데이터를 믿고, 검증하고, 돈으로 바꾸고, 안전하게 지킬 수 있는 자원으로 바꿔서, 개발자가 그 위에 '데이터를 사고파는 시장'을 만들도록 돕겠다는 거예요.

이렇게 해서 월러스는 인공지능 에이전트(사람 대신 일을 처리해 주는 AI 프로그램), 데이터 시장, 탈중앙화 금융 같은 여러 분야의 개발자와 사용자, 그리고 똑똑한 시스템들이 데이터에서 가치를 뽑아내도록 돕고 싶어 해요.

2. 월러스가 데이터에 심으려는 4가지 성질은?

월러스가 데이터에 갖춰 주고 싶어 하는 핵심 성질은 네 가지예요.

첫째는 '신뢰성'이에요. 인공지능이 내놓는 결과를 믿으려면 그 바탕이 되는 데이터가 진짜여야 하니까, 데이터가 진짜임을 보장해 줘요. 둘째는 '검증 가능성'이에요. 데이터가 중간에 손대거나 바뀌지 않았다는 걸 증명할 수 있게 해 줘요. 셋째는 '수익화'예요. 개인 사용자부터 콘텐츠를 내는 퍼블리셔(발행자)·제작자까지, 여러 종류의 데이터를 돈 버는 수단으로 삼을 수 있게 해 줘요. 넷째는 '보안'이에요. 민감한 데이터를 안전하게 다루는 앱을 만들 수 있게 해 줘요.

월러스는 이 네 가지를 갖춘 데이터라면 단순한 정보를 넘어서 새로운 시장의 바탕이 될 수 있다고 봐요.

3. 데이터를 어떻게 나눠 보관하나요?

월러스는 이미지·영상·데이터셋처럼 크고 형태가 정해지지 않은 데이터(이런 덩어리를 '블롭(blob)'이라고 불러요)를 여러 개의 독립된 저장 노드에 나눠서 보관해요. 이때 같은 데이터를 그대로 여러 벌 복사해 두는 대신, '이레이저 코딩(erasure coding)'이라는 방식을 써요. 이건 원본을 여러 조각으로 잘게 부호화(암호처럼 변환)한 뒤 각 노드에 흩어 두는 방법이에요. 이렇게 하면 노드 몇 개가 멈추거나 조각 일부가 사라져도, 남은 조각만으로 원본을 다시 만들어 낼 수 있어요.

월러스는 이를 위해 '레드 스터프(Red Stuff)'라고 부르는 이레이저 코딩 기법을 써요. 그리고 전체 노드 중 일정 비율이 고장 나거나 나쁜 마음을 먹고 이상하게 행동해도 데이터를 계속 꺼내 쓸 수 있도록 비잔틴 장애 허용(일부 참여자가 배신하거나 오작동해도 전체가 올바르게 굴러가게 하는 설계)을 전제로 만들어졌어요. 데이터를 통째로 여러 벌 복사하는 방식보다 저장 공간을 덜 쓰면서도 고장에 강하다는 게 특징이에요.

탈중앙화 저장이라는 점에서 보면 월러스는 파일코인이나 IPFS와 같은 부류에 속해요. 다만 월러스는 이레이저 코딩으로 저장 효율을 높이는 것, 그리고 블록체인 위에서(온체인) 검증하는 것에 더 무게를 둬요.

4. 수이 블록체인과는 어떻게 연결돼요?

월러스는 자기만의 저장 계층(데이터를 실제로 담아 두는 층)을 따로 운영해요. 하지만 저장 노드를 등록하고, 스테이킹(담보로 코인을 맡기는 것)을 하고, 결제하고, '데이터가 잘 보관돼 있다'는 증명을 처리하는 등 여러 참여자를 맞춰 주는 조율(coordination) 기능은 수이(Sui) 블록체인 위의 스마트 컨트랙트(조건이 맞으면 자동으로 실행되는 프로그램)로 해결해요. 각 블롭의 메타데이터(데이터에 붙는 설명 정보)와 저장 기간, 소유권 같은 정보는 수이의 온체인 객체(블록체인에 기록된 데이터 단위)로 표현되고, 덕분에 디앱(dApp, 블록체인 위에서 돌아가는 앱)이 저장된 데이터를 프로그램으로 다룰 수 있어요.

수이는 멘스텐 랩스가 만든 레이어 1(다른 블록체인에 기대지 않는 독자적인 기반 블록체인)이에요. 월러스는 그 생태계 안에서 큰 데이터를 맡는 저장 인프라 역할을 해요. 이렇게 저장 계층과 조율 계층을 나눠 둔 덕분에, 무거운 데이터 자체는 저장 노드들이 나눠서 보관하고, 그에 대한 증명과 결제는 블록체인이 검증하는 구조가 돼요.

이렇게 보면 쉬워요 · 물건은 여러 창고(저장 노드)에 나눠 두고, 그 창고 장부와 요금 정산은 은행(블록체인)이 맡는 셈이에요.

5. WAL 토큰은 어디에 쓰이나요?

WAL은 월러스 네트워크의 중심이 되는 기축 토큰이에요. 여러 역할을 한꺼번에 맡아요.

첫째, '저장 비용 결제'예요. 사용자는 데이터를 얼마나 오래 저장할지 기간을 정하고, 그 비용을 WAL로 미리 내요(선지불). 둘째, '스테이킹'이에요. 저장 노드는 WAL을 담보로 맡겨(스테이킹) 두고, 일반 토큰 보유자는 자기 토큰을 원하는 노드에 위임(맡기기)할 수 있어요. 이런 위임 지분증명(보유자가 대표 노드에게 힘을 몰아주고, 그 노드가 검증을 맡는 방식) 구조는 믿을 만한 노드를 골라내고, 나쁜 짓을 하면 손해를 보게 해서 억제하는 장치로 쓰여요. 셋째, '거버넌스'예요. 토큰 보유자는 저장 가격 정책 같은 네트워크 운영 결정에 참여할 수 있어요.

총 발행량은 50억 WAL이에요.

6. 누가 만들었고 어디서 공개되나요?

월러스는 수이(Sui) 생태계에 속한 프로젝트로 분류돼요. 소스 코드와 문서는 멘스텐 랩스(Mysten Labs)의 깃허브(개발자들이 코드를 올리고 공유하는 곳) 저장소에서 공개돼 있어요.

멘스텐 랩스는 수이 블록체인을 만든 개발사인데, 월러스도 바로 이곳이 개발을 이끌었어요. 개발자는 이렇게 공개된 도구를 가져다가, 신뢰와 가치 창출이 기본으로 깔린 데이터 시장을 자기 앱 위에 직접 만들 수 있어요.

7. 실제로는 어디에 쓸 수 있나요?

월러스는 데이터가 새로운 시장의 바탕이 될 수 있다고 봐요. 예를 들어 연구자는 자기 연구를 뒷받침할 좋은 데이터셋에 접근할 수 있고, 기업은 갖고 있는 데이터를 새로운 수익원으로 바꾸거나 운영 비용을 메울 수 있어요. 또 다음 세대 인공지능 모델을 학습시키는 데 필요한 데이터를 사들일 수도 있어요. 이런 그림이 월러스가 제시하는 활용 방식이에요.

좀 더 구체적으로는 이런 분야가 꼽혀요. 인공지능을 학습·추론(학습한 걸로 답을 내는 것)시키는 데 쓰는 대규모 데이터셋을 저장하고 유통하는 일, 이미지·영상·음악 같은 미디어 콘텐츠를 분산해서 보관하는 일, 디앱과 블록체인 앱이 다루는 큰 데이터를 블록체인과 연결(온체인 연동)하는 일이 있어요. 그리고 웹 콘텐츠와 사이트를 분산 저장소에서 직접 보여 주는 '월러스 사이트(Walrus Sites)'도 있어요.

8. 한국에서도 살 수 있나요?

네, 살 수 있어요. 국내 가상자산 거래소 업비트가 원화(KRW) 마켓에 WAL을 상장했어요. 공식 한글 표기는 '월러스'예요.

이 덕분에 국내 투자자도 원화로 곧바로 WAL을 사고팔 수 있어요.

9. 시장에서는 어떤 위치인가요?

코인게코 기준으로 월러스는 인프라스트럭처(기반 시설), 저장(Storage), 수이 생태계(Sui Ecosystem), 그리고 바이낸스 알파 스포트라이트(Binance Alpha Spotlight, 바이낸스 거래소가 눈여겨보는 프로젝트를 모아 둔 범주)에 들어가요. 시가총액(코인 전체의 가치를 합친 규모) 기준 순위는 328위 정도예요.

공식 홈페이지는 walrus.xyz이고, 프로토콜이 어떻게 설계됐는지 설명한 백서(기술 설명 문서)와 개발 문서가 따로 공개돼 있어요.

10. 앞으로 넘어야 할 산은?

탈중앙화 저장 시장에는 파일코인을 비롯해 이미 자리를 잡은 프로젝트들이 있어요. 그래서 월러스가 내세우는 강점, 즉 이레이저 코딩으로 얻는 저장 효율과 수이 생태계와의 결합을 실제 사용자와 서비스의 채택으로 이어 갈 수 있을지가 과제로 남아요.

또 하나는 '인공지능 데이터 경제'라는 큰 지향이 실제로 돌아가는 구체적인 데이터 시장으로 얼마나 잘 구현되느냐예요. 이 부분이 프로젝트가 정말 쓸모 있는지를 좌우할 것으로 보여요.