< @ritualfnd - Crypto x AI 스택을 통합하는 실행 레이어> 1⃣ 스택의 문제 현재 Crypto x AI 스택은 Compute, Models, Frameworks, Apps, Verification 이렇게 5개 층으로 나뉘어 있습니다. 문제는 이 레이어들이 각자 따로 발전하고 있어 하나의 시스템처럼 자연스럽게 연결되지 않는다는 점이죠. GPU 같은 컴퓨팅 인프라(Akash, ionet)는 빠르게 늘어나고, 모델도 계속 새롭게 나오지만, 이것만으로는 온체인에서 바로 쓸 수 있는 완성형 AI 기능이 되지 않습니다. 가격,실행,검증이 함께 돌아가야 하는데 각 요소가 분리되어 있죠. 프레임워크와 앱도 발전하고 있지만, 여전히 외부 API와 오프체인 의존성이 많아 온체인 개발자 입장에서는 마찰이 큰데요. 신뢰 레이어(EigenLayer, Succinct)도 존재하지만, AI 특화 검증을 제공하지 못해 실제 AI 워크로드에는 한계가 있습니다. 결국 스택 전체가 유기적으로 연결되지 않아, 개발자들은 여러 서비스를 직접 이어 붙여야 하는 높은 통합 비용과 복잡성을 떠안고 있는 상황입니다. 2⃣ Ritual의 역할 Ritual은 기존 스택에 새로운 기능을 하나 더 붙이는 프로젝트가 아니라, 스택 전체를 하나로 묶어주는 통합 실행 레이어를 목표로 합니다. 즉, Compute/Model/Verification을 따로 연결할 필요 없이, AI 기능을 블록체인 내부 기능처럼 바로 쓸 수 있게 만드는 기반을 제공하는 것이죠. 이를 위해 Ritual은 아래 네 가지를 기본 기능으로 제공합니다. - Native AI Primitive : AI 연산을 온체인 함수 호출처럼 간단하게 실행 - Verifiable Compute : TEE/ ZK로 모든 작업을 검증 - Enshrined Models : 모델을 온체인 자산처럼 취급 - Programmable Scheduling : AI 작업을 자동으로 실행 결과적으로 개발자는 여러 API와 인프라를 손수 조립할 필요 없이, AI를 스마트 컨트랙트처럼 자연스럽게 호출할 수 있는 환경을 얻게 됩니다. 3⃣ 다음 단계 초기의 크립토가 프로그래머블 머니를 만들었다면, 이제 다음 단계는 그 돈에 AI의 지능을 결합하는 시대로 넘어가고 있습니다. 앞으로 중요한 플랫폼은 AI와 크립토를 자연스럽게 연결해 새로운 형태의 앱을 만들 수 있게 해주는 통합 레이어가 될 것입니다. Ritual은 바로 이런 역할을 목표로 하고 있으며, 현재 개발자들의 아이디어, 아키텍처, 지원 요청을 받아 직접 피드백과 도움을 제공하고 있습니다.