요약
Lagrange의 최신 기술 업데이트는 AI를 위한 제로 지식 증명(zk) 시스템의 확장에 중점을 두고 있습니다.
- Gemma3 AI 모델 증명 완료 (2025년 9월) – 구글의 2억 7천만 파라미터 모델에 대한 추론 검증에 성공하며 중요한 이정표를 달성했습니다.
- 텐서 중복 제거 (2025년 9월) – 중복된 데이터 커밋을 없애 증명 비용을 최적화했습니다.
- 새로운 그래프 아키텍처 도입 (2025년 9월) – 핵심 프레임워크를 재구성해 신뢰성과 향후 분산 증명 지원을 강화했습니다.
- 통합 Einsum 레이어 개발 (2025년 9월) – 선형 연산을 단순화해 증명 생성 속도를 높였습니다.
상세 내용
1. Gemma3 AI 모델 증명 완료 (2025년 9월)
개요: Lagrange의 DeepProve 시스템이 구글의 Gemma3, 2억 7천만 파라미터 AI 모델의 추론 과정을 검증했습니다. 이는 최신 효율적인 트랜스포머 모델을 증명한 최초의 zkML(제로 지식 머신러닝) 시스템으로, 검증 가능한 AI 분야의 새로운 지평을 열었습니다.
팀은 Gemma3의 고급 구조인 그룹 쿼리 어텐션(Grouped Query Attention)과 로터리 위치 인코딩(Rotary Positional Encoding)을 처리할 수 있도록 증명 프레임워크를 조정했습니다. 이를 통해 최신 AI 설계와의 호환성을 유지합니다.
의미: 이는 $LA 토큰에 긍정적입니다. 프로젝트가 암호학적으로 AI 결과를 검증하는 중요한 분야에서 기술적 리더십을 입증했기 때문입니다. 토큰 기반 네트워크가 더 복잡하고 현실적인 작업을 처리할 수 있음을 보여줍니다. (출처)
2. 텐서 중복 제거 (2025년 9월)
개요: 엔지니어링 팀은 동일한 텐서를 한 번만 커밋하도록 중복 제거 시스템을 도입했습니다. Gemma3처럼 여러 층에서 같은 데이터(예: 위치 인코딩)를 반복 사용하는 모델에 매우 중요한 최적화입니다.
기존에는 각 인스턴스마다 별도로 커밋해 증명 비용과 메모리 사용량이 크게 늘어났습니다. 새 시스템은 이러한 패턴을 자동으로 감지합니다.
의미: 이는 $LA에 긍정적입니다. 증명 네트워크의 효율성과 운영 비용을 크게 개선해 비용 절감이 가능해졌기 때문입니다. 비용 절감은 증명 생성 수요 증가로 이어져 토큰 경제 모델에 직접적인 이익을 줍니다. (출처)
3. 새로운 그래프 아키텍처 도입 (2025년 9월)
개요: Lagrange는 기존 하이브리드 그래프 시스템을 완전 자체 개발한 포트 그래프(port-graph) 프레임워크로 교체했습니다. 이 재작성은 층 간 입력과 출력 연결 규칙을 엄격히 적용해 모든 구성 요소에 통합된 기반을 제공합니다.
새 아키텍처는 신뢰성을 높이고 자동화 테스트를 개선하며, 향후 여러 기기에 분산 증명을 지원할 수 있도록 설계되었습니다.
의미: 이는 $LA에 긍정적입니다. 더 견고하고 확장 가능한 기술 기반을 마련해 개발 위험을 줄이고, 네트워크가 더 큰 작업량을 처리할 수 있게 되어 토큰 활용도를 높입니다. (출처)
4. 통합 Einsum 레이어 개발 (2025년 9월)
개요: 선형 대수 연산을 단순화하고 가속화하기 위해 여러 특수 레이어를 하나의 구성 가능한 "Einsum" 레이어로 통합했습니다. 이 추상화는 PyTorch에서 영감을 받은 표기법을 사용해 모든 선형 계산을 처리합니다.
이 변경으로 불필요한 데이터 패딩이 제거되고, 여러 다항식 방정식을 한 번에 검증할 수 있게 되었습니다.
의미: 이는 $LA에 긍정적입니다. 증명 엔진의 핵심 로직이 간소화되고 속도가 빨라져 전체 네트워크 성능과 경쟁력이 향상됩니다. (출처)
결론
Lagrange는 최신 AI 모델을 효율적으로 처리할 수 있도록 zkML 시스템을 확장하는 데 집중하며 꾸준하고 수준 높은 기술 발전을 보여주고 있습니다. 증명 속도, 비용, 아키텍처 최적화는 향후 성장의 기반을 단단히 다지고 있습니다. 이러한 기술적 진보가 네트워크 사용량 증가와 $LA 토큰 수요 확대에 어떻게 연결될지 주목됩니다.