핵심 요약 (Key Takeaways)

• 2026년 8월 시행 예정인 EU AI 법 (EU AI Act)과 점증하는 데이터 프라이버시 규제로 인해, 기업들은 최대 3,500만 유로 또는 전 세계 연간 매출액의 7%에 달하는 과징금을 피하기 위해 연합 학습 (Federated Learning) 및 스웜 학습 (Swarm Learning)과 같은 분산형 머신러닝 (Machine Learning) 방식으로 전환하고 있습니다.
• NVIDIA FLARE와 같은 프레임워크로 대표되는 연합 학습 (Federated Learning)은 원시 데이터 (Raw data)를 로컬에 유지하고 모델 업데이트 사항만 공유하는 반면, HPE Swarm Learning은 블록체인 (Blockchain)을 사용하여 분산된 데이터 소스 간에 모델 파라미터 (Model parameters)를 공유하는 피어 투 피어 (Peer-to-peer), 신뢰 최소화 (Trust-minimised) 접근 방식을 사용합니다.
• HPE Swarm Learning의 블록체인 기반 집계 (Aggregation)는 표준 연합 학습 (Federated Learning)에 존재하는 단일 장애점 (Central point of failure)을 제거하여, 데이터 주권 (Data sovereignty)과 검증 가능한 다자간 신뢰 (Multi-party trust)가 필수적인 산업 분야에서 더 강력한 옵션이 됩니다. 2026년 8월 EU AI 법의 고위험 (High-risk) 규제 시행 기한이 다가옴에 따라, 기업들은 AI 모델을 학습시키는 방식을 재구조화하거나 전 세계 연간 매출액의 7%에 달하는 과징금 위험을 감수해야 하는 냉혹한 선택에 직면해 있습니다. 이러한 압박은 분산형 머신러닝 (Decentralised machine learning), 특히 조직이 원시 데이터를 한데 모으지 않고도 협업형 AI를 구축할 수 있게 해주는 두 가지 아키텍처인 연합 학습 (Federated Learning)과 HPE Swarm Learning으로의 심각한 전환을 촉진하고 있습니다. 이들 사이의 실질적인 차이점을 이해하는 것은 이제 단순한 기술적 선호도를 넘어 규제 준수 (Compliance)를 위한 필수 요구 사항이 되고 있습니다.

기업용 AI를 위한 데이터 중앙집중화의 딜레마 (The Data Centralisation Dilemma for Enterprise AI)

학습 데이터를 중앙집중화하는 것은 머신러닝 (Machine learning)에서 항상 가장 저항이 적은 경로였습니다. 모든 것을 하나의 저장소로 집계하고, 모델을 학습시킨 뒤, 결과를 전송하는 방식입니다. 문제는 이러한 아키텍처가 기업들이 처한 규제적, 경쟁적 현실과 점점 더 맞지 않게 되고 있다는 점입니다.

단일 데이터 저장소는 공격의 매력적인 표적이 되며, 해당 수준에서의 침해는 모든 것을 노출시킵니다. 보안 위험을 넘어, GDPR, HIPAA 및 곧 시행될 EU AI Act는 데이터가 이동할 수 있는 위치와 저장 방식에 대해 각각 엄격한 제약을 부과하며, 이로 인해 관할권 간 또는 조직 간의 데이터 풀링(Data pooling)은 법적으로 매우 위험한 일이 되었습니다. 특히 EU AI Act는 고위험 AI 시스템(High-risk AI systems)에 대해 데이터 출처(Data provenance), 편향성 점검, 개인 데이터에 대한 엄격한 통제에 대한 증거를 요구하는데, 훈련 데이터가 수십 개의 소스에서 집계된 경우에는 이러한 요구사항을 충족하기가 어렵습니다.

데이터 사일로(Data silos)는 이 문제를 더욱 심화시킵니다. 의료, 금융 및 제조 분야에서 가장 가치 있는 훈련 데이터는 종종 가장 폐쇄적으로 관리됩니다. 기관들은 공유 모델을 크게 개선할 수 있는 풍부한 데이터 세트를 보유하고 있지만, 법적 또는 경쟁적 이유로 이를 공개할 수 없습니다. 그 결과, 중앙 집중식의 접근 가능한 데이터로 훈련된 AI 모델은 필요 이상으로 체계적으로 정확도가 낮고 편향될 가능성이 높습니다. 탈중앙화된 훈련 아키텍처(Decentralised training architectures)는 바로 이러한 교착 상태를 깨기 위해 존재합니다.

연합 학습 (Federated Learning): 조정된 탈중앙화

연합 학습 (Federated Learning)의 핵심 통찰은 간단합니다. 데이터를 모델로 가져오는 것이 아니라, 모델을 데이터로 보내는 것입니다. 참여하는 각 조직은 자신의 환경을 절대 벗어나지 않는 자체 데이터로 로컬 모델 (Local model)을 훈련합니다. 모델의 업데이트된 그래디언트 (Gradients) 또는 가중치 (Weights)만이 중앙 서버로 전송되며, 서버는 이를 통합하여 개선된 글로벌 모델 (Global model)을 만듭니다. 이 과정은 반복적으로 수행되며, 원시 데이터 (Raw data)가 중앙으로 집중되지 않고도 글로벌 모델은 매 라운드마다 개선됩니다.

두 가지 프레임워크가 기업 구현을 주도하고 있습니다. Google의 오픈 소스 프레임워크인 TensorFlow Federated는 연합 학습 (Federated training) 및 평가를 위한 고수준 API (High-level APIs)와 함께, 맞춤형 알고리즘 개발을 위한 저수준 인터페이스 (Lower-level interfaces)를 제공합니다. NVIDIA FLARE (Federated Learning Application Runtime Environment)는 보안 및 개인정보 보호를 유지하는 다자간 협업을 위해 특별히 구축된 오픈 소스 SDK로, 기존 ML 파이프라인 (ML pipelines)의 리팩토링 (Refactoring) 부담을 최소화하는 데 중점을 두며 PyTorch와 TensorFlow를 모두 지원합니다.

개인정보 보호의 이점은 실질적입니다. 데이터를 로컬 (Local)에 유지함으로써 데이터 유출 노출을 크게 줄일 수 있으며, 집계된 업데이트 (Aggregated updates)만 공유되기 때문에 해당 업데이트로부터 개별 데이터 포인트를 재구성하는 것은 위협 모델 (Threat models)을 평가할 때 매우 중요하며, 불가능하지는 않더라도 진정으로 어렵습니다. 컴플라이언스 (Compliance) 관점에서 FL은 데이터 거주성 (Data residency)에 관한 GDPR 및 HIPAA 요구 사항에 잘 부합하며, EU AI Act의 감사 추적 (Audit trail) 의무에 대해서도 조직이 합리적인 위치를 점할 수 있게 합니다. 의료 분야는 이를 조기에 도입해 왔습니다. 여러 기관이 참여하는 연합 종양 분할 (Federated tumour segmentation) 프로젝트는 이 모델이 대규모로 작동함을 보여주는 실질적인 사례이며, 어떤 기관도 자신의 거래 데이터를 경쟁사에 노출하고 싶어 하지 않는 은행 간 사기 탐지 (Cross-bank fraud detection) 또한 마찬가지입니다.

FL(Federated Learning)의 한계는 그 아키텍처(architecture)에 집중되어 있습니다. 중앙 집계 서버(central aggregation server)는 원시 데이터(raw data)를 보유하지는 않지만, 여전히 단일 장애점(single point of failure)이자 잠재적인 공격 표면(attack surface)이 됩니다. 클라이언트와 서버 간의 통신 오버헤드(communication overhead)는 규모가 커짐에 따라 상당해질 수 있습니다. 클라이언트 간의 데이터 이질성(data heterogeneity)—서로 다른 분포, 서로 다른 수집 방식—은 수렴(convergence)을 늦추고 모델 성능을 저하시킬 수 있으며, 이를 보완하기 위해 더 정교한 알고리즘이 필요합니다. 보안 연구자들은 또한 공유된 모델 업데이트가 완전히 불투명하지 않다는 것을 보여주었습니다. 즉, 적절한 조건 하에서 추론 공격(inference attacks)을 통해 그래디언트(gradients)로부터 의미 있는 정보를 추출할 수 있습니다. 보안 취약점을 해결하기 위해 NVIDIA가 자사의 FLARE SDK에 대해 최근 발행한 소프트웨어 업데이트는 이러한 플랫폼들이 지속적인 강화(hardening)를 필요로 한다는 점을 상기시켜 줍니다. 조직이 요청에 따라 학습된 모델에서 자신의 기여분을 제거할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 연합 언러닝(federated unlearning)이라는 신흥 개념은 이 분야가 아직 완전히 해결하지 못한 추가적인 복잡성을 도입합니다.

HPE Swarm Learning: 중심이 없는 피어 투 피어 (Peer-to-Peer) AI

Hewlett Packard Labs에서 개발한 HPE Swarm Learning은 연합 학습의 전제를 채택하면서도 가장 중대한 구조적 약점인 중앙 서버를 제거합니다. Swarm Learning은 단일 오케스트레이터(orchestrator)를 통해 모델 업데이트를 집계하는 대신, 블록체인(blockchain)을 사용하여 에지 노드(edge nodes)의 피어 투 피어 (Peer-to-Peer) 네트워크를 조정합니다. 각 노드는 로컬에서 학습한 후 모델 파라미터(model parameters)를 피어(peers)와 직접 공유합니다. 블록체인은 합의(consensus)를 처리하고, 기여분을 검증하며, 단일 당사자가 프로세스를 제어하지 않고도 모든 업데이트를 불변(immutably)하게 기록합니다.

실질적인 효과는 매우 유의미합니다. 해킹될 위험이 있는 중앙 집계 서버(central aggregation server)가 없으며, 참여자들이 오케스트레이션 기관(orchestrating institution)에 신뢰를 부여해야 하는 단일 신뢰 지점(single point of trust)도 존재하지 않습니다. 각 노드의 기여분은 암호학적으로 검증 가능하며, 모델 업데이트의 불변(immutable) 기록은 구조적으로 조작하기 어려운 감사 추적(audit trail)을 제공합니다. 경쟁 관계에 있는 조직들이 참여하는 다자간 협업—예를 들어 임상 연구 컨소시엄 내의 경쟁 병원들, 사기 신호(fraud signals)를 위해 협력하는 경쟁 은행들, 또는 공급망 전반에 걸쳐 예측 유지보수(predictive maintenance) 데이터를 공유하는 제조업체들—에게 있어 이는 매우 중요한 요소입니다. 블록체인이 설계 단계부터 올바른 동작을 강제하기 때문에, 어떤 참여자도 오케스트레이터(orchestrator)가 올바르게 행동하고 있는지 신뢰할 필요가 없습니다.

통합에는 HPE Swarm API와 컨테이너 기반 배포(container-based deployment)를 사용하며, 이 프레임워크는 기존 AI 모델 아키텍처를 재구축할 필요 없이 병행하여 작동하도록 설계되었습니다. 문서화된 적용 사례로는 병원 네트워크 전반에 걸친 협력적 암 연구, 독립적인 금융 기관 간의 사기 탐지(fraud detection), 그리고 산업 제조 분야의 예측 유지보수(predictive maintenance) 등이 있습니다.

트레이드오프(trade-offs)를 명확히 기술할 필요가 있습니다. 블록체인 인프라는 실질적인 복잡성을 추가합니다. 분산 원장 시스템(distributed ledger systems)에 익숙하지 않은 팀은 NVIDIA FLARE나 TensorFlow Federated를 사용할 때보다 더 가파른 온보딩 곡선(onboarding curve)에 직면하게 됩니다. 합의 메커니즘(consensus mechanisms)은 계산 오버헤드(computational overhead)를 발생시키며, 노드 수가 매우 많거나 트랜잭션 빈도가 높을 경우 지연 시간(latency)이 제약 요인이 될 수 있습니다. 또한 Swarm Learning은 더 젊은 생태계입니다. 수천 번의 배포를 통해 운영 테스트를 거친 연합 학습 (Federated Learning) 프레임워크와 비교했을 때, 기업 사례 연구가 적고, 개발자 커뮤니티 규모가 작으며, 축적된 운영 지식도 적습니다. 이미 신뢰할 수 있는 중앙 오케스트레이터를 보유하고 있으며 빠르게 움직이고자 하는 조직에게 이러한 성숙도 격차는 실질적인 고려 사항입니다.

두 접근 방식의 비교

이러한 아키텍처(architectural)의 차이가 대부분의 실질적인 트레이드오프 (tradeoffs)를 결정합니다. 연합 학습 (Federated Learning)은 중앙 집계 서버 (central aggregation server)를 유지하는 반면, HPE Swarm Learning은 블록체인 합의 (blockchain consensus)를 사용하여 해당 기능을 네트워크 전체에 분산시킵니다. 두 방식 모두 원시 데이터 (raw data)를 로컬에 유지합니다. 두 방식 모두 모델 파라미터 (model parameters) 또는 업데이트 (updates)만을 전송하지만, 신뢰 모델 (trust model)은 근본적으로 다릅니다.

FL에서는 참여자들이 일반적으로 주도 기관이나 중앙 IT 기능인 오케스트레이팅 서버 (orchestrating server)가 올바르게 집계하고 침해되지 않을 것이라고 신뢰해야 합니다. Swarm Learning에서는 블록체인이 그러한 신뢰를 요구하지 않고도 집계 규칙을 강제합니다. 진정으로 독립적이고 잠재적으로 경쟁 관계에 있는 엔티티 (entities) 간의 협업의 경우, 이 차이는 매우 중요합니다. 단일 기업 내에서의 협업이나 이미 구축된 거버넌스 (governance) 관계를 가진 소수의 파트너 간의 협업의 경우, 블록체인이 추가하는 복잡성이 그 이점을 정당화하지 못할 수도 있습니다.

확장성 (scalability) 측면에서 FL은 모바일 키보드 예측이 전형적인 사례인 대규모 경량 클라이언트가 포함된 크로스 디바이스 (cross-device) 배포에서 우위를 점합니다. Swarm Learning의 블록체인 합의는 다르게 확장됩니다. 이는 크로스 사일로 (cross-silo) 기업 시나리오를 잘 처리하지만, 사용 중인 합의 메커니즘 (consensus mechanism)에 따라 매우 높은 노드 수나 빠른 업데이트 빈도에서는 어려움을 겪을 수 있습니다. 비용 측면에서 FL의 주요 비용은 엣지 컴퓨팅 (edge compute) 및 중앙 서버 리소스입니다. Swarm Learning은 블록체인 인프라와 운영 오버헤드 (operational overhead)가 추가되지만, 컴퓨팅 부하를 참여자들에게 더 균등하게 분산시킵니다.

두 방식 모두 규제 적합성 (Regulatory fit)이 뛰어나지만, Swarm Learning의 불변하는 감사 추적 (immutable audit trail)은 데이터 출처 (data provenance)와 모델 책임성 (model accountability)을 입증할 것을 요구하는 EU AI Act와 같은 프레임워크 하에서 특정한 이점을 가집니다. 암호학적으로 연결되어 독립적으로 검증 가능한 모든 파라미터 업데이트의 블록체인 기록은, 중앙 집계기 (central aggregator)의 서버 로그보다 더 방어 가능한 컴플라이언스 산출물 (compliance artefact)입니다. 특히 의료 및 금융 서비스 분야에서 엄격한 규제 조사를 예상하는 기업이라면, 이러한 차이를 신중하게 검토할 가치가 있습니다. 이는 조직들이 공유된 중앙 집중식 환경에서 AI 인프라를 분리하여 데이터 소스에서 제어권과 책임성을 보존하는 아키텍처로 이동하고 있는 더 넓은 패턴과 연결됩니다.

기업 도입을 위한 전략적 권장 사항

이 두 아키텍처 사이의 선택은 일차적으로 기술적인 문제가 아니라 조직적인 문제입니다. 적절한 질문은 어떤 프레임워크가 더 정교한가가 아니라, 어떤 신뢰 모델 (trust model)이 여러분이 실제로 구축하고 있는 협업 구조에 부합하는가입니다.

만약 귀사의 조직이 확립된 중앙 오케스트레이터 (central orchestrator)를 보유하고 있고, 협업 엔티티와 정의된 거버넌스 관계가 있으며, 상당한 인프라 변경 없이 빠르게 움직여야 할 필요가 있다면, 연합 학습 (Federated Learning)이 실용적인 선택입니다. 리팩토링 오버헤드 (refactoring overhead)를 줄이는 데 중점을 둔 NVIDIA FLARE는 기존 ML 파이프라인을 보유한 팀에 특히 적합합니다. FL은 GDPR, HIPAA 및 EU AI Act 요구 사항 전반에 걸쳐 강력한 규제 준수 자격을 갖춘 성숙하고 검증된 접근 방식입니다. 의료 영상 컨소시엄, 은행 간 사기 탐지, 모바일 AI 애플리케이션 모두 이 모델을 통해 충분한 지원을 받을 수 있습니다. 거버넌스가 제대로 이루어지지 않은 AI 배포로 인해 발생하는 운영 리스크를 고려할 때, FL 아키텍처의 상대적인 단순성 그 자체가 리스크 관리 자산이 될 수 있습니다.

만약 협업이 자연스러운 신뢰 앵커 (trust anchor)가 없는 진정으로 독립적인 조직들 간에 이루어지거나, 규제 및 경쟁 압력으로 인해 중앙 통제 지점을 두는 것이 정치적 또는 법적으로 유지 불가능한 상황이라면, HPE Swarm Learning의 블록체인 기반 아키텍처는 연합 학습 (FL)이 구조적으로 제공할 수 없는 것, 즉 검증 가능하고 강제 가능한 탈중앙화 (decentralisation)를 제공합니다. 변경 불가능하고 변조를 감지할 수 있는 감사 추적 (audit trail)이 주는 컴플라이언스 (compliance) 이점은 이론적인 것이 아니라 구체적이며, 특히 EU AI Act 감사를 예상하는 조직들에게 그러합니다. 기업 간 공급망 최적화, 다기관 임상 연구, 그리고 엔티티 간 사기 인텔리전스 공유는 모두 신뢰할 수 있는 중앙 당사자의 부재가 단순한 이론적 우려가 아닌 실제적인 제약 사항인 활용 사례들입니다.