데이터 12,480건을 사기 전에 AI 연구소가 먼저 받게 될 질문
@datafdn @SuiNetwork
[DATA의 Trace와 Sui, Walrus가 연결하려는 데이터 구매의 세 단계]
AI 연구소가 음성 학습용 데이터를 찾고 있다고 가정해 보겠습니다.
판매자가 12,480건짜리 데이터셋을 제시했다면 총 파일 수부터 계약을 검토해서는 원하는 자료의 양을 알 수 없습니다.
실제로 DATA Foundation의 Trace가 보여주는 1.42TB 규모의 감사 예시에는 영상 6,140건, 이미지 3,770건, 문서 1,710건, 오디오 860건이 들어 있습니다.
음성 데이터를 찾는 연구소라면 전체의 약 6.9%인 오디오 파일 860건부터 살펴보게 됩니다.
이 수치는 실제 거래 성과를 측정한 값이 아닌 Trace의 데모 데이터입니다.
구매자가 어떤 정보를 검수할지 이해하는 데 유용한 예시입니다.
파일 유형을 골라낸 다음에는 제공자의 신원 인증, 동의와 약관 기록, 전달받은 파일의 동일성을 살펴야 합니다.
같은 데모 화면에 표시된 KYC 인증률 96.4%는 기여자 기준이고 최신 약관 적용률 91.8%는 동의 버전 적용 범위입니다.
서로 다른 기준의 비율이므로 구매 검수에서도 제공자 인증 상태와 파일별 약관 기록을 각각 살펴야 합니다.
2026년 10월 12일 발표된 DATA Network와 Sui의 협력은 이런 검수 과정을 실제 원본 파일과 이용 권한까지 연결하려는 계획입니다.
당시 Trace에는 2억 5천만 건 이상의 AI 데이터 기여 기록이 등록돼 있었고 하루 평균 300만 건 이상의 영수증을 처리한다고 발표했습니다.
Sui Foundation은 DATA Network에 3,000만 달러를 투자하며 DATA는 독립 블록체인에서 Sui 기반 프로토콜로 단계적으로 이전할 계획입니다.
[19.1KB 영수증에 남은 다섯 단계]
Trace에 공개된 Kled 영수증 하나에는 19.1KB짜리 HEIC 이미지의 해시(SHA-256), 해상도 196 × 348, 제공자 KYC 상태 Verified, 업로드/ 서명/ 등록 이력과 온체인 거래 연결이 남아 있습니다.
업로드 시각은 2026년 10월 6일, 제공자 서명과 Trace 등록 날짜는 10월 7일입니다.
이 페이지에는 원본 이미지 대신 등록 이력과 증빙 항목이 표시됩니다.
이 영수증의 수명주기에는 다섯 단계가 있습니다.
그중 촬영 단계인 Captured에는 Not recorded yet이 표시됩니다.
상세 데이터에는 파일 발생 시각(occurred_at)과 업로드 시각(uploaded_at)이 들어 있지만 이 필드만으로 실제 카메라 촬영 시점을 확정할 수는 없습니다.
이용약관도 Origin 영역에는 Not recorded, Identity & consent의 버전 항목에는 Current라고 표시됩니다.
이런 차이는 구매자의 검수 항목을 구체적으로 나눠 줍니다.
해시는 어떤 파일 정보가 등록됐는지 대조할 식별자이고 서명과 온체인 기록은 누가 언제 해당 정보를 등록했는지 추적할 근거입니다.
제공자 인증 상태와 약관 버전은 또 다른 항목입니다.
연구소가 학습에 사용할 권리는 실제 동의 내용과 라이선스 계약에 따라 판단해야 합니다.
[영수증 1건을 1만 건의 검수로 바꾸는 기능]
Trace의 Verify 화면에서는 데이터 ID를 최대 1만 개까지 붙여 넣거나 그보다 큰 목록을 CSV로 제출할 수 있습니다.
데이터셋에 속한 영수증을 모아 제공자 신원 인증 상태, 이용약관 버전, 미디어 유형, 수정 이력을 집계하고 개별 기록으로 들어갈 수 있습니다.
앞서 본 12,480건의 데모에서 영상과 이미지를 합치면 9,910건으로 전체의 약 79.4%입니다.
음성 데이터를 원하는 연구소와 영상 데이터를 원하는 연구소는 같은 판매 목록을 받아도 검토할 대상부터 다릅니다.
제공자 인증률과 약관 적용 범위를 함께 표시하는 이유도 구매 목적에 맞는 파일을 고른 뒤 해당 기록에 필요한 증빙을 찾아갈 수 있도록 하기 위해서입니다.
Trace에는 Kled 외에도 음성·영상 데이터를 다루는 Numo, 대화형 오디오를 다루는 oto의 기록이 들어옵니다.
각 제공 앱이 등록한 영수증은 여러 건이 머클 루트로 묶여 온체인에 고정됩니다.
따라서 하루 300만 건 이상의 영수증 처리량은 같은 수의 온체인 거래를 뜻하지 않습니다.
이 구조를 통해 대량의 기여 기록을 등록하면서 개별 데이터셋에 대한 감사 경로를 제공하고 있습니다.
[기록과 원본 파일이 연결되면 달라지는 검수]
현재 Trace는 영수증과 관련 메타데이터를 보관하며 원본 파일은 호스팅하지 않습니다.
DATA와 Sui의 협력 발표에서는 Walrus를 DATA Foundation 애플리케이션의 기본 저장 계층으로 도입하고 암호화된 참조 원본을 Trace 기록과 연결하는 구상을 제시했습니다.
예를 들어 연구소가 구매한 파일을 전달받았다면 권한을 얻어 Walrus의 참조 파일을 확보하고 해시를 대조하는 절차를 설계할 수 있습니다.
전달 중 내용이 바뀌었는지, 이후 가공한 파일이 등록된 참조본과 어떻게 다른지 판단할 수 있는 근거가 생깁니다.
참조본도 최초에는 공급자가 제출하므로 이 비교는 파일 동일성에 관한 증빙이며 실제 촬영 상황이나 원래 동의의 진위까지 자동으로 보장하지는 않습니다.
Walrus에 저장된 데이터는 기본적으로 공개 조회가 가능해 비공개 원본은 저장 전에 암호화해야 합니다.
Sui 생태계의 Seal은 클라이언트 측 암호화와 Move 정책, 키 서버를 결합해 복호화 키를 받을 조건을 구현할 수 있습니다.
라이선스 보유자에게만 키를 제공하는 서비스를 설계할 수 있지만 이미 발급된 키를 소급해서 회수하는 기능은 아닙니다.
법적 이용 범위는 라이선스와 동의 기록에 따로 담겨야 합니다.
Trace는 등록 및 동의 관련 이력을 검색하는 계층, Walrus는 암호화된 참조 원본을 보관하는 계층, Sui와 Seal은 데이터셋을 프로그램 가능한 자산으로 다루고 접근 조건을 집행하는 도구가 될 수 있습니다.
Trace의 등록·감사 기능은 운영 중이며 Walrus 원본 보관과 Seal 기반 구매 접근 제어를 이 서비스에 통합하는 구상은 향후 구현 대상입니다.
[자체 체인을 Sui로 옮기는 결정]
DATA Network는 독립 L1을 유지하는 부담을 줄이고 확장성을 높이기 위해 Sui로 이전한다고 설명했습니다.
기존 네트워크는 전환 완료 전까지 운영되며 $DATA 잔액은 1:1로 이전되고 잠금·베스팅 조건은 유지될 예정입니다.
Walrus 도입과 네트워크 이전은 단계적으로 진행되며 상세 일정은 별도 발표 대상입니다.
DATA는 이미 운영 중인 Trace와 데이터 제공 앱들의 등록 기록을 Sui 생태계로 가져옵니다.
Sui는 데이터셋과 라이선스를 프로그래밍 가능한 오브젝트로 표현할 수 있고 Walrus는 대용량 원본을 저장할 수 있습니다.
체인 운영 자체에 쓰이던 개발 역량을 데이터 등록·라이선싱·구매 검증 제품에 더 집중할 여지도 생깁니다.
이 조합의 성과를 평가할 기준은 등록 영수증이 얼마나 빨리 늘어나는지만은 아닙니다.
실제 구매자가 원하는 파일을 선별하고 제공자 인증과 동의 기록을 대조하고 전달받은 파일을 참조 원본과 비교하고 계약에 맞는 접근 권한으로 데이터를 사용할 수 있는지가 더 직접적인 제품 성과입니다.
12,480건의 데모 감사 화면은 구매자가 데이터셋을 어떻게 읽는지 보여줍니다.
19.1KB 영수증은 파일 한 건의 등록 이력을 어디까지 확인할 수 있는지 보여줍니다.
DATA와 Sui의 협력은 이 두 검수 경로에 원본 저장과 접근 제어를 연결하려는 작업입니다.
AI 학습 데이터의 공급자가 기록을 제시하고 구매자가 그 기록과 실제 파일을 함께 검토할 수 있다면 수억 건의 등록 영수증은 개별 구매 계약에서도 쓸 수 있는 인프라가 됩니다.
#DATAonSuiQuest
DATA is coming to @SuiNetwork.
The DATA Network and Trace are joining the Sui stack, bringing a live supply of rights-cleared AI training data to infrastructure built for AI workloads.
With 250M+ receipts already recorded by Trace, AI labs will be able to source real-world data with verifiable pro
