크로미아가 만드는 벡터 데이터베이스, AI와 블록체인 결합의 시발점
로미오와 줄리엣과 같은 AI와 블록체인의 만남
본 보고서는 Tiger Research가 작성했으며, 크로미아의 벡터 데이터베이스 구현을 AI와 블록체인 기술의 선구적인 융합으로 분석하고, 그 주요 강점과 비전을 강조했습니다.
TL;DR
최초의 온체인 벡터 데이터베이스: 크로미아는 PostgreSQL 기반 벡터 데이터베이스를 온체인에 구현하여 AI와 블록체인의 실질적 융합을 이끌 것으로 평가
비용 효율성과 개발 용이성: 기존 산업의 벡터 데이터베이스 솔루션과 비교해도 57% 저렴한 비용과 블록체인 통합 개발 환경을 제공하여 AI-블록체인 애플리케이션 개발의 진입장벽을 크게 낮춤
미래 발전 방향: 향후에는 EVM 인덱싱, AI 추론 기능, 개발자 생태계 확대에 집중하며 웹3 시장에서 AI 기술 혁신을 주도할 것으로 예상
1. AI와 블록체인 융합의 현주소
AI와 블록체인의 결합은 오래전부터 산업계의 주목을 받아왔다. 중앙화 AI 시스템이 가진 투명성, 신뢰성, 그리고 의존성 문제는 블록체인 기술로 해결 가능한 영역으로 평가됐다. 이같은 흐름에서 2024년 AI 에이전트 관련 시장은 급성장했으나, 대부분 프로젝트는 두 기술을 표면적으로 연결하는 수준에 그쳤다. 많은 프로젝트들이 AI와 웹3 산업의 시너지를 깊이 탐구하기보다 가상화폐 시장의 투기 열기를 자금 조달과 마케팅에 활용하는 데 집중했다. 이로 인해 상당수 프로젝트가 고점 대비 90% 이상 가치가 하락하는 결과를 초래했다.
이처럼 두 산업의 시너지를 제대로 창출하지 못한 원인은 다양하지만, 근본적으로 온체인 데이터의 실질적 활용이 기술적 난이도가 높고 빠르게 변화하는 특성이 가장 큰 허들이 됐다. 만약 기존 시장처럼 데이터 활용이 보다 용이했다면 시장의 관심이 식기 전에 더 빠르게 가시적 성과를 도출할 수 있었을 것이다.
이는 마치 로미오와 줄리엣처럼 서로 다른 세계에 속한 두 기술이 만남의 장(場)이 없어 진정한 융합을 이루지 못했음을 보여준다. AI와 블록체인 각각의 장점을 살리면서 상호 보완할 수 있는 근본적 인프라 구축의 필요성이 여기서 명확히 드러난다. 이러한 한계를 극복하기 위해 기존 중앙화 시스템과 비교해도 성능이 보장되면서 비용 효율적인 솔루션 개발이 필수적이다. 이런 배경에서 최근 AI 혁신을 이끌고 있는 벡터 데이터베이스 기술이 주목받고 있다.
2. 벡터 데이터베이스의 필요성
벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션이 널리 보급되면서 기존 데이터베이스의 한계를 극복하기 위해 주목받게 됐다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 소리와 같은 복잡한 데이터를 수학적 형태로 변환해 저장하고, "비슷한 것끼리 모아서 찾아주는" 특별한 데이터베이스다. 단순히 정확한 단어나 숫자가 아닌, 의미나 유사성을 기준으로 정보를 저장하고 검색할 수 있어 AI 시스템에 필수적이다.
일반 데이터베이스가 도서관에서 책 제목에 정확히 '새끼 고양이'라는 단어가 들어간 책만 찾아주는 시스템이라면, 벡터 데이터베이스는 '새깨 고양이'와 관련된 '고양이', '강아지', ‘늑대’' 같은 의미적으로 연관된 내용까지 모두 찾아준다. 이것이 가능한 이유는 데이터를 숫자로 이루어진 '벡터'라는 형태로 변환해 저장하기 때문이다.
예를 들어, 친구에게 "오늘 기분이 어때?"라고 물었을 때 "하늘이 정말 맑아!"라고 답했다면, '좋다'는 단어는 없지만 우리는 친구의 기분이 좋다는 것을 이해한다. 벡터 데이터베이스도 이처럼 정확한 단어 매치가 아닌 의미를 이해해 정보를 찾아준다. 이런 방식은 사람이 생각하는 방식과 유사해 AI 시스템이 더 똑똑하게 작동할 수 있게 한다.
기존 시장에서는 이미 벡터 데이터베이스 솔루션의 가치를 인식해 Pinecone(1억 달러), Weaviate(5천만 달러), Milvus(6천만 달러), Chroma(1천8백만 달러)에서 대규모 투자를 유치해왔다. 하지만 웹3 생태계에서는 이러한 벡터 데이터베이스 솔루션이 제대로 구축되지 못했기에, 여전히 AI와의 블록체인의 결합은 먼 이야기처럼 보였다.
3. 크로미아(Chromia)가 그리는 온체인 벡터 데이터베이스
크로미아는 PostgreSQL 기반의 레이어 1 관계형 블록체인으로, 관계형 데이터베이스를 활용한 효율적인 개발 방식을 제시하며 다른 블록체인 프로젝트들과 차별화된 데이터 처리 능력을 선보였다. 이러한 탄탄한 기반 위에서 크로미아는 AI와 블록체인의 결합 방안을 모색하기 시작했다.
이러한 노력의 결실로, 최근 크로미아는 "크로미아 익스텐션"을 통해 PgVector 기능을 블록체인에 통합하며 결합의 첫 발을 내딛었다. PgVector는 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 유사 데이터를 신속하게 검색할 수 있는 오픈소스 도구다. 이 기술을 활용하면 비슷한 이미지나 텍스트를 효율적으로 찾아낼 수 있는 장점이 있다.
주목할 점은 PgVector가 이미 전통적인 기술 시장에서도 인정받은 솔루션이라는 점이다. Firebase의 대안으로 알려진 Supabase에서도 활용 중인 이 기술은 기존 시장에서 이미 선도적 위치를 차지하고 있으며, 여러 PostgreSQL 기반 서비스들 역시 이를 통해 벡터 검색 기능을 구현하고 있다.
이번 기술 도입으로 크로미아는 최신 기술 흐름에 발맞춰 웹3 시장에 기존 시장과 동등한 수준의 서비스를 제공하게 됐다. 특히 이 기능은 2025년 3월 미미르(Mimir) 메인넷 업그레이드의 핵심 요소로 자리잡았으며, AI와 블록체인 기술 융합을 앞당기는 중요한 시발점이 될 것으로 평가된다.
3.1. 올인원 통합 환경: 블록체인과 AI의 완전한 결합
AI와 블록체인을 결합하려는 개발자들이 직면하는 가장 큰 문제는 복잡성(Complexity)이었다. 기존 블록체인에서 AI 애플리케이션을 만들기 위해서는 여러 외부 시스템을 연결하는 복잡한 과정이 필요했다. 예시로 개발자들은 블록체인에 데이터를 저장하고, 외부 서버에서 AI 모델을 운영하며, 별도로 벡터 데이터베이스를 구축해야 했다.
이러한 복잡한 구조에서는 실제 작동 방식도 비효율적일 수밖에 없었다. 사용자 질문이 블록체인 외부에서 처리되고, 데이터는 블록체인과 외부 서버를 오가며 분석되는 과정에서 개발 시간 증가, 비용 상승이 발생했다. 더 심각한 문제는 데이터가 여러 시스템 사이를 이동하는 과정에서 해킹 위험이 높아지고 전체 시스템의 투명성도 저하된다는 점이었다.
크로미아는 이러한 문제점을 인식하고 벡터 데이터베이스를 블록체인에 직접 통합함으로써 근본적인 해결책을 제시했다. 크로미아에서는 모든 처리 과정이 블록체인 내에서 이루어진다. 사용자 질문은 벡터로 변환되어 블록체인 내에서 직접 유사한 데이터를 검색하고 결과를 반환하는 방식으로, 모든 작업을 단일 환경에서 처리할 수 있게 했다.
일상에서 쉽게 이해할 수 있는 비유로 설명하자면, 과거에는 요리를 위해 냄비, 프라이팬, 믹서기, 오븐을 별도로 구매하고 함께 사용해야 했다면, 크로미아는 모든 기능이 하나로 통합된 멀티쿠커를 사용하는 것과 같은 편의성을 제공하는 것이다.
이러한 통합형 접근법은 개발 과정을 크게 간소화하는 효과를 가져왔다. 외부 서비스나 복잡한 연결 코드가 불필요해져 개발 시간과 비용이 절감됐다. 또한 모든 데이터와 처리 과정이 블록체인에 기록되어 완전한 투명성을 확보할 수 있게 되었다. 즉, 블록체인과 AI의 완전한 결합이 이뤄지기 시작한 것이다.
3.2. 비용 효율성: 기존 서비스와 경쟁할 수 있는 우수한 가격 경쟁력
일반적으로 온체인 서비스는 "불편하고 더 비싸다"는 선입견이 존재한다. 특히 기존 블록체인 모델에서는 트랜잭션마다 가스비가 발생하고 붐비는 체인일수록 비용이 급격히 상승하는 구조적 한계가 뚜렷했다. 이러한 비용 예측의 어려움은 기업들이 블록체인 기반 솔루션을 도입하는데 주요 장애물로 작용했다.
크로미아는 이러한 사용자 불편함을 인지하고 효율적인 아키텍처와 차별화된 비즈니스 모델을 통해 비용 문제를 해결했다. 전통적인 블록체인의 가스비 기반 과금 방식 대신, AWS나 Google Cloud와 유사한 SCU(서버 컴퓨팅 유닛) 기반 임대 모델을 도입했다. 이 인스턴스 기반 모델은 기존 클라우드 서비스와 비슷한 비용 구조를 제공해 사용자들에게 익숙함을 주면서도 블록체인 특유의 불확실한 비용 문제를 해소했다.
보다 자세하게 사용자는 크로미아의 자체 암호화폐인 $CHR로 필요한 만큼의 SCU를 주간 단위로 임대할 수 있다. 1 SCU당 16GB의 기본 스토리지가 제공되며, 사용량 증가에 따라 비용도 단순 비례하는 구조다. 필요에 따라 SCU를 탄력적으로 조정할 수 있어 효율적인 리소스 관리가 가능하다. 이러한 방식은 탈중앙화 네트워크의 핵심 가치를 유지하면서도 웹2 서비스의 예측 가능한 비용 모델을 성공적으로 접목해 전체적인 비용 효율성을 크게 향상시켰다.
뿐만 아니라, 크로미아의 벡터 데이터베이스는 기존 웹2 서비스와 비교해도 뛰어난 성능과 비용 우위를 확보했다. 자체 비교 데이터에 따르면, 크로미아의 벡터 데이터베이스는 기존 솔루션보다 57% 낮은 월 $727(2 SCUs + 50GB)로 운영이 가능하다.
이러한 가격 경쟁력은 다양한 구조적 이점에서 비롯된 것으로 보인다. PgVector 기술을 온체인 환경에 최적화한 기술적 측면도 있으나, 더 중요한 것은 탈중앙화 네트워크 구조다. 기존 서비스들이 AWS나 GCP의 인프라 비용에 상당한 서비스 마진을 추가하는 반면, 크로미아는 노드 운영자들이 직접 리소스를 제공해 중간 마진을 최소화했다. 이로써 기존 SaaS 모델의 높은 서비스 마진을 크게 절감하는 효과를 얻었다.
이러한 분산 네트워크 구조는 비용 효율성과 함께 서비스 안정성도 향상시켰다. 여러 노드가 동시에 운영되어 단일 노드 장애 시에도 서비스 중단 없는 고가용성을 자연스럽게 확보했다. 따라서 기존 웹2 서비스에서 필수적으로 투자하던 고가용성 인프라 구축과 전담 지원팀 유지 비용이 줄어 전체 운영비용을 효과적으로 낮출 수 있었다.
4. 블록체인과 AI의 융합의 시작
크로미아의 벡터 데이터베이스는 출시 후 약 한 달이라는 짧은 기간에도 불구하고 다양한 혁신적 아이디어가 실현되는 성과를 이루었다. 이러한 성장 속도를 더욱 가속화하기 위해 크로미아 측은 빌더들에게 벡터 데이터베이스 사용 비용 지원 그랜트를 제공하며 새로운 기회의 장을 적극 확대하고 있다.
빌더들은 이 그랜트를 통해 낮은 리스크로 다양한 프로젝트를 시도할 수 있게 됐다. AI와 결합한 탈중앙화 금융 서비스부터 투명한 콘텐츠 추천 시스템, 사용자 중심의 데이터 공유 플랫폼, 그리고 커뮤니티 기반 지식 관리 시스템까지 다양한 아이디어의 구현이 기대된다.
하나의 가상 예시로 호랑이연구소(Tiger Labs)에서 개발한 'AI 웹3 리서치 허브'를 들 수 있다. 이 시스템은 웹3 프로젝트 리서치와 온체인 데이터를 크로미아의 벡터 임베딩으로 변환해 'AI agent'를 활용하는 방식으로 작동한다.
특히 해당 'AI agent'는 크로미아의 벡터 데이터베이스를 활용해 온체인에 저장된 데이터에 즉시 접근함으로써 대폭 향상된 속도의 서비스를 제공한다. 여기에 크로미아의 EVM 인덱싱 기능이 결합되면서 이더리움은 물론 BNB 체인, Base 등 다양한 체인의 온체인 데이터까지 통합적으로 분석할 수 있어 폭넓은 프로젝트 지원이 가능해졌다. 뿐만 아니라 이 시스템은 사용자와의 대화 맥락을 온체인에 저장하여 투자자에게 투명한 추천 과정을 제공한다는 차별화된 장점도 갖추고 있다.
이처럼 다양한 활용 사례가 늘어날수록 크로미아에는 더 많은 데이터가 축적되어 'AI 플라이휠' 구조가 견고해진다. 블록체인 앱과 사용자들이 생성한 텍스트, 이미지, 거래 정보 등 방대한 데이터는 크로미아의 벡터 데이터베이스에 수치화된 패턴으로 체계적으로 저장된다.
이렇게 축적된 데이터는 AI의 핵심 학습 자료로 활용되어 지속적인 성능 향상을 가능케 한다. 예를 들어, 수많은 사용자의 거래 패턴을 학습한 AI는 더욱 정확하고 맞춤화된 금융 조언을 제공할 수 있게 된다. 이러한 고도화된 AI 기반 앱들은 향상된 사용자 경험을 바탕으로 더 많은 이용자를 유치하는 원동력이 된다. 결과적으로 사용자 증가는 더욱 풍부한 데이터 축적으로 이어지며 전체 생태계가 지속적으로 발전하는 모델이 완성될 것으로 기대된다.
5. 앞으로의 크로미아는?
크로미아는 미미르 메인넷 출시 이후, 1) EVM 인덱싱 강화, 2) AI 추론 기능 확장, 3) 개발자 생태계 확대에 집중할 것으로 확인된다. 특히 BSC, Ethereum, Base 등 주요 블록체인의 인덱싱 기능을 개발자 친화적으로 개선하고, 다양한 AI 모델과 사용 사례를 지원하는 데 집중하고 있다.
5.1. EVM 인덱싱의 혁신
블록체인 기술의 복잡성은 오랫동안 개발자들에게 주요 진입 장벽이었다. 크로미아는 이러한 한계를 극복하기 위해 개발자 중심의 혁신적인 인덱싱 솔루션을 설계했다. 기존의 복잡한 데이터 쿼리 방식을 혁신적으로 단순화하여 기술 접근성을 획기적으로 높이는 것이 주요 목표이다.
특히, 이더리움 체인의 NFT 거래 내역 추적 방식을 근본적으로 변화시켰다. 이전에는 고정된 쿼리 로직에 의존했지만, 크로미아는 데이터 구조와 패턴을 능동적으로 학습하여 최적의 데이터 경로를 찾아낸다. 이는 게임 개발자들이 블록체인 기반 게임의 아이템 거래 내역을 순식간에 분석하고, DeFi 프로젝트가 복잡한 금융 트랜잭션을 신속하게 추적할 수 있게 해준다.
5.2. AI 추론 기능의 확장
앞서 구축한 데이터 인덱싱 혁신은 AI 추론 기능 확장의 토대가 되었다. 크로미아는 첫 번째 AI 추론 확장 기능을 테스트넷에 성공적으로 출시하며, 오픈소스 AI 모델 지원에 중점을 두었다. 특히 파이썬 클라이언트를 통해 머신러닝 모델 통합의 진입장벽을 크게 낮추었다.
이는 단순한 기술적 개선을 넘어, 빠르게 발전하는 모델 개발 속도를 유기적으로 반영하는 전략이다. 제공자 노드에서 더욱 다양하고 강력한 AI 모델 실행을 지원함으로써, 분산형 환경에서 AI 모델의 실행과 학습을 혁신적으로 개선하고자 한다. 데이터 인덱싱부터 AI 추론까지, 크로미아는 블록체인 기술의 잠재력을 끊임없이 확장하고 있다.
5.3. 개발자 생태계 확대 전략
크로미아는 벡터 데이터베이스의 잠재력을 극대화하기 위해 다양한 파트너십을 적극적으로 추진한다. AI 기반 애플리케이션 개발에 중점을 두고, 네트워크의 활용도와 수요를 높이는 데 주력한다.
구체적으로 AI 연구 에이전트, 분산형 추천 시스템, 맥락 기반 텍스트 검색, 유사성 검색 애플리케이션 등 혁신적인 분야에 집중한다. 이는 단순한 기술 지원을 넘어, 개발자들이 실제 가치를 창출할 수 있는 플랫폼을 제공하는 것을 의미한다. 앞서 개선된 데이터 인덱싱과 AI 추론 기능은 이러한 혁신적 애플리케이션 개발의 핵심 엔진으로 작용할 것으로 보인다.
6. 마치며
크로미아의 온체인 벡터 데이터베이스는 블록체인과 AI 융합 시장에서 선도적 위치를 점할 잠재력을 충분히 갖추고 있다. 특히 기술적 측면에서 현존하는 여타 생태계에서 구현되지 않은 온체인 벡터 데이터베이스의 혁신적 개념은 크로미아만의 차별화된 기술 경쟁력을 보여준다.
웹2 클라우드 서비스와 유사한 리소스 임대 모델은 가스비 기반 모델에 익숙한 개발자들에게 혁신적인 패러다임을 제시한다. 대규모 AI 애플리케이션 개발에 최적화된 예측 가능한 비용 구조는 기존 블록체인 솔루션과 차별화된 시장 전략으로 작용할 것으로 기대된다. 특히 웹2 벡터 데이터베이스 대비 약 57% 저렴한 사용 비용은 크로미아의 매력도를 한층 높이는 요인이다.
다만 크로미아가 해결해야 할 핵심 과제는 시장 인식과 개발자 생태계 확보다. 신규 프로그래밍 언어(Rell)와 복잡한 기술 개념을 시장 참여자들에게 효과적으로 전달하고 이해시키는 커뮤니케이션 전략이 무엇보다 중요하다. 현재의 독보적 위치를 유지하기 위해서는 경쟁 블록체인 플랫폼들의 잠재적 추격에 대비한 지속적인 기술 혁신과 생태계 확장이 필수적이다.
장기적 성공을 위해서는 실제 사용 사례 검증과 토큰 경제 모델의 지속가능성 확보가 관건이 될 것이다. SCU 임대 모델이 장기 토큰 가치에 미치는 영향, 효과적인 개발자 입양 전략, 그리고 실질적인 비즈니스 활용 사례 창출은 크로미아의 미래 성장을 결정짓는 핵심 요인으로 작용할 전망이다.
결론적으로 크로미아는 웹3와 AI 융합 시장에서 선도적 위치를 점하고 있으나, 기술적 혁신성을 시장 가치로 전환하기 위해서는 지속적인 기술 개발, 생태계 확장, 그리고 전략적 커뮤니케이션이 필수적이다. 향후 1-2년간 이러한 과제들의 성공적 이행 여부가 크로미아의 장기 성공을 좌우할 것으로 예상된다.
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이 보고서는 크로미아(Chromia)로부터 일부 원고료 지원을 받았으나, 신뢰할 수 있는 자료를 바탕으로 독립적인 조사를 통해 작성되었습니다. 하지만 이 보고서의 결론과 권고사항, 예상, 추정, 전망, 목표, 의견 및 관점은 작성 당시의 정보를 바탕으로 하며 예고 없이 변경될 수 있습니다. 이에 당사는 본 보고서나 그 내용을 이용함에 따른 모든 손실에 대해 책임을 지지 않으며 정보의 정확성, 완전성, 그리고 적합성을 명시적으로나 암시적으로 보증하지 않습니다. 또한 타인 및 타조직의 의견과 일치하지 않거나 반대될 수 있습니다. 이 보고서는 정보 제공의 목적으로 작성되었으며, 법률, 사업, 투자, 또는 세금에 관한 조언으로 간주되어서는 안 됩니다. 또한 증권이나 디지털 자산에 대한 언급은 설명을 위한 것일 뿐, 투자 권고나 투자 자문 서비스 제공을 제안하는 것이 아닙니다. 이 자료는 투자자나 잠재적 투자자를 대상으로 하지 않았습니다.
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