왜 지금 현실적인 접근이 됐을까

형식 검증 자체는 새로운 개념이 아니다. 수십 년 전부터 존재했지만, 실제 개발에서 활용하기에는 너무 어렵고 시간이 많이 드는 방식이었다.

부테린은 AI가 이 장벽을 낮출 수 있다고 본다.

AI 기반 코딩 도구는 다음과 같은 작업을 도울 수 있다.

• 구현 코드 작성
• 프로그램의 명세(specification) 작성
• 검증에 필요한 수학적 증명 생성

이 덕분에 과거에는 극도로 제한된 연구 프로젝트에서만 가능했던 형식 검증이 실제 블록체인 개발 과정에서도 사용 가능한 도구로 변하고 있다.

또 다른 변화는 개발 속도 자체다. 한 AI 기반 코딩 실험에서는 약 70만 줄 규모의 이더리움 클라이언트 프로토타입이 몇 주 만에 만들어졌으며, 이는 이더리움 로드맵의 여러 기능을 포함하고 메인넷과 동기화까지 가능했다.

부테린은 이런 생산성 향상이 단순히 개발 속도를 높이는 데만 쓰여서는 안 되며, 더 깊은 테스트와 형식 검증 같은 보안 강화 작업에 투자되어야 한다고 강조했다.

특히 효과가 클 것으로 보이는 이더리움 로드맵 영역

이더리움의 미래 업그레이드 중 일부는 매우 복잡하고 보안 중요도가 높기 때문에, 형식 검증의 이점을 특히 크게 얻을 수 있는 분야로 꼽힌다.

ZK‑EVM 및 영지식 인프라

이더리움의 장기 로드맵에서 영지식 증명(Zero‑Knowledge) 기술은 핵심 요소다. ZK‑EVM은 향후 주요 검증 방식으로 자리 잡을 가능성이 있으며, 약 2028년경 주요 검증 방식이 될 수 있다는 전망도 나온다.

이 시스템은 암호학적 회로와 증명 구조가 매우 복잡하기 때문에, 형식 검증을 적용하면 치명적인 구현 버그 위험을 크게 줄일 수 있다.

핵심 프로토콜 보안

부테린이 강조하는 이더리움의 핵심 목표는 보안, 탈중앙화, 사용자 통제권이다.

합의 알고리즘, 클라이언트 구현, 암호 알고리즘 같은 핵심 코드가 형식적으로 검증된다면, 네트워크가 설계 의도대로 정확히 동작한다는 보장을 더 강하게 만들 수 있다.

확장성 인프라

단기 로드맵에는 처리 용량 확대와 확장성 개선을 위한 여러 프로토콜 업그레이드가 포함되어 있다.

특히 성능에 민감한 저수준 최적화 코드는 작은 버그 하나로도 큰 문제를 일으킬 수 있기 때문에, 수학적으로 검증된 구현이 매우 유용할 수 있다.

계정 추상화와 프라이버시 기능

이더리움은 스마트 계약 기반 지갑, 프라이버시 기능, 계정 추상화(account abstraction) 지원을 확대할 계획이다.

이 시스템들은 인증, 거래 검증, 암호학적 증명 등 복잡한 로직을 포함하므로 형식 검증이 오류를 줄이는 데 도움이 된다.

양자 컴퓨팅 대비 암호

연구자들은 장기적으로 양자 컴퓨터에 대비한 암호 체계도 검토하고 있다.

암호 알고리즘 전환은 모든 블록체인에서 매우 위험한 단계이기 때문에, 형식적으로 검증된 구현은 새로운 알고리즘이 제대로 동작한다는 강력한 보증을 제공할 수 있다.

AI가 있어도 남는 한계와 위험

부테린은 AI 기반 형식 검증을 만능 해결책으로 보지는 않는다.

가장 큰 한계는 형식 검증이 개발자가 정의한 속성만 증명할 수 있다는 점이다. 만약 명세 자체가 잘못됐거나, 경제적 설계나 인센티브 구조에 문제가 있다면 검증 과정에서도 그 문제는 발견되지 않는다.

또한 몇 가지 현실적인 문제도 존재한다.

• AI가 생성한 코드는 버그를 포함할 수 있다
• 인간 개발자의 리뷰와 보안 감사는 여전히 필수다
• 검증된 코드도 검증되지 않은 시스템과 상호작용할 수 있다

부테린 역시 AI로 빠르게 만들어진 구현에는 **“상당한 버그가 있을 수 있다”**며 실제 배포 전에는 충분한 테스트와 보안 검증이 필요하다고 강조했다.

더 큰 그림: AI 시대의 보안 경쟁

AI가 발전할수록 공격자 역시 더 쉽게 취약점을 찾을 가능성이 있다. 복잡한 소프트웨어 시스템에서 보안 취약점을 자동으로 탐지하는 능력이 커질 수 있기 때문이다.

이 때문에 블록체인 같은 핵심 인프라는 단순한 테스트를 넘어 수학적으로 검증된 소프트웨어 수준의 보안을 필요로 하게 될 수 있다.

AI가 형식 검증의 어려운 부분을 자동화한다면, 미래의 암호화폐 인프라는 단순히 “잘 테스트된 코드”가 아니라 “수학적으로 올바름이 증명된 코드” 위에서 운영되는 방향으로 발전할 가능성이 있다.

왜 지금 현실적인 접근이 됐을까

형식 검증 자체는 새로운 개념이 아니다. 수십 년 전부터 존재했지만, 실제 개발에서 활용하기에는 너무 어렵고 시간이 많이 드는 방식이었다.

부테린은 AI가 이 장벽을 낮출 수 있다고 본다.

AI 기반 코딩 도구는 다음과 같은 작업을 도울 수 있다.

• 구현 코드 작성
• 프로그램의 명세(specification) 작성
• 검증에 필요한 수학적 증명 생성

이 덕분에 과거에는 극도로 제한된 연구 프로젝트에서만 가능했던 형식 검증이 실제 블록체인 개발 과정에서도 사용 가능한 도구로 변하고 있다.

또 다른 변화는 개발 속도 자체다. 한 AI 기반 코딩 실험에서는 약 70만 줄 규모의 이더리움 클라이언트 프로토타입이 몇 주 만에 만들어졌으며, 이는 이더리움 로드맵의 여러 기능을 포함하고 메인넷과 동기화까지 가능했다.

부테린은 이런 생산성 향상이 단순히 개발 속도를 높이는 데만 쓰여서는 안 되며, 더 깊은 테스트와 형식 검증 같은 보안 강화 작업에 투자되어야 한다고 강조했다.

특히 효과가 클 것으로 보이는 이더리움 로드맵 영역

이더리움의 미래 업그레이드 중 일부는 매우 복잡하고 보안 중요도가 높기 때문에, 형식 검증의 이점을 특히 크게 얻을 수 있는 분야로 꼽힌다.

ZK‑EVM 및 영지식 인프라

이더리움의 장기 로드맵에서 영지식 증명(Zero‑Knowledge) 기술은 핵심 요소다. ZK‑EVM은 향후 주요 검증 방식으로 자리 잡을 가능성이 있으며, 약 2028년경 주요 검증 방식이 될 수 있다는 전망도 나온다.

이 시스템은 암호학적 회로와 증명 구조가 매우 복잡하기 때문에, 형식 검증을 적용하면 치명적인 구현 버그 위험을 크게 줄일 수 있다.

핵심 프로토콜 보안

부테린이 강조하는 이더리움의 핵심 목표는 보안, 탈중앙화, 사용자 통제권이다.

합의 알고리즘, 클라이언트 구현, 암호 알고리즘 같은 핵심 코드가 형식적으로 검증된다면, 네트워크가 설계 의도대로 정확히 동작한다는 보장을 더 강하게 만들 수 있다.

확장성 인프라

단기 로드맵에는 처리 용량 확대와 확장성 개선을 위한 여러 프로토콜 업그레이드가 포함되어 있다.

특히 성능에 민감한 저수준 최적화 코드는 작은 버그 하나로도 큰 문제를 일으킬 수 있기 때문에, 수학적으로 검증된 구현이 매우 유용할 수 있다.

계정 추상화와 프라이버시 기능

이더리움은 스마트 계약 기반 지갑, 프라이버시 기능, 계정 추상화(account abstraction) 지원을 확대할 계획이다.

이 시스템들은 인증, 거래 검증, 암호학적 증명 등 복잡한 로직을 포함하므로 형식 검증이 오류를 줄이는 데 도움이 된다.

양자 컴퓨팅 대비 암호

연구자들은 장기적으로 양자 컴퓨터에 대비한 암호 체계도 검토하고 있다.

암호 알고리즘 전환은 모든 블록체인에서 매우 위험한 단계이기 때문에, 형식적으로 검증된 구현은 새로운 알고리즘이 제대로 동작한다는 강력한 보증을 제공할 수 있다.

AI가 있어도 남는 한계와 위험

부테린은 AI 기반 형식 검증을 만능 해결책으로 보지는 않는다.

가장 큰 한계는 형식 검증이 개발자가 정의한 속성만 증명할 수 있다는 점이다. 만약 명세 자체가 잘못됐거나, 경제적 설계나 인센티브 구조에 문제가 있다면 검증 과정에서도 그 문제는 발견되지 않는다.

또한 몇 가지 현실적인 문제도 존재한다.

• AI가 생성한 코드는 버그를 포함할 수 있다
• 인간 개발자의 리뷰와 보안 감사는 여전히 필수다
• 검증된 코드도 검증되지 않은 시스템과 상호작용할 수 있다

부테린 역시 AI로 빠르게 만들어진 구현에는 **“상당한 버그가 있을 수 있다”**며 실제 배포 전에는 충분한 테스트와 보안 검증이 필요하다고 강조했다.

더 큰 그림: AI 시대의 보안 경쟁

AI가 발전할수록 공격자 역시 더 쉽게 취약점을 찾을 가능성이 있다. 복잡한 소프트웨어 시스템에서 보안 취약점을 자동으로 탐지하는 능력이 커질 수 있기 때문이다.

이 때문에 블록체인 같은 핵심 인프라는 단순한 테스트를 넘어 수학적으로 검증된 소프트웨어 수준의 보안을 필요로 하게 될 수 있다.

AI가 형식 검증의 어려운 부분을 자동화한다면, 미래의 암호화폐 인프라는 단순히 “잘 테스트된 코드”가 아니라 “수학적으로 올바름이 증명된 코드” 위에서 운영되는 방향으로 발전할 가능성이 있다.