아만님의 아티클

제목: 식당 주방장이 보안 시스템 만들다 의도치않게 차세대 AI 연산 압축 아키텍처를 찾아낸 이야기 들어보실래요?

평소엔 주방일 하면서 현금 채굴하고, 수학을 좋아해 취미 삼아 연구하는 독립 연구자 아-만입니다.

오늘은 제가 방구석에서 '하드웨어 보안 시스템'을 만들다가, 의도치 않게 연산 압축(Sparse Routing)을 발견하게 된 과정을 말씀드려 볼까 합니다.

원래 제 생각은 AI 시대의 위협(제로데이 취약점 등)을 방어하기 위한 강력한 하드웨어 보안 아키텍처를 설계해 보고자 수학적으로 연구를 하고 있었습니다. 이 보안 시스템의 핵심 아이디어로 컴퓨터 연산의 가장 기본적인 부산물인 '자리올림(Carry)' 현상을 활용하려고 했죠.

캐리(Carry)가 발생할 때마다 3차원 위상 격자망(Sierpinski tetrahedron)으로 에너지를 분산시켜, 외부 공격자가 절대 해독할 수 없는 암호학적 엔트로피 소스를 만들 생각이었습니다.

그런데 이 보안 로직을 수학적으로 증명하고 파이토치(PyTorch)로 코드를 굽던 중, 전혀 예상치 못한 이상한 현상을 발견했습니다.

캐리 에너지를 분산시키는 과정에서 특정 조건(I_p = J_p)이 맞물리자, 불필요한 연산 경로가 통째로 날아가 버리고 가장 효율적인 계층적 경로(Information Depth Hierarchy)만 남는 기하학적 매핑이 일어나는 겁니다. 순간 머리를 한 대 맞은 것 같았습니다.

"얼레? 이거 보안을 위한 난독화가 아니라, 무거운 연산을 기하학적으로 압축(Compression)해버리는 거잖아? 이걸 현재 병목 현상에 시달리는 차세대 LLM들의 라우팅 기본 로직으로 쓰면 어떨까?"

몇 달간 일하고 퇴근하면 수식을 파고들고 코딩(AI 도움받고..)한 끝에, 이 기하학적 매핑 아이디어는 결과적으로 AI의 연산 효율을 극대화하는 3차원 희소 라우팅 시뮬레이터, 'The Carry Pyramid'로 진화했습니다.

단순한 상상을 넘어 10,000개의 노드 환경에서 시뮬레이션을 구현했고(110ms 응답성 확인), 이 현상을 증명하기 위해 정수론과 초거리 트리(Ultrametric Tree) 기반의 'P-진법 캐리 역학'이라는 수학적 해석 프레임워크(백서)까지 완성하게 되었습니다.

본업인 식당 일을 끝내고 매일 새벽 코랩(Colab) 창을 띄워놓고 홀로(?) 싸워왔습니다. (사실은 제미나이가 도와줌)

이제 디스콰이엇의 멋진 메이커분들께 이 날것의 아이디어를 던져봅니다. 수학적 오류에 대한 매운맛 지적, 혹은 "이거 진짜 쓸모 있겠는데?" 하는 협업 제안 모두 환영합니다! 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.