고성능 실행 레이어 심층 분석: @Aptos , @Somnia_Network , @wardenprotocol 비교 이 글은 세 플랫폼이 지향하는 실행 구조의 핵심 원리를 객관적으로 정리하며, 병렬성, 결정성, 실시간성 그리고 AI 검증이라는 네 가지 축이 어떻게 서로 조화를 이루거나 충돌하는지 밝힌다. Aptos는 Block-STM을 기반으로 한 결정적 병렬 실행을 구현하며 사전 지정된 트랜잭션 순서와 멀티버전 메모리 방식을 활용해 모든 검증자가 동일한 상태 전이를 도출하도록 설계된다. 이러한 구조는 대량의 트랜잭션을 병렬로 처리하면서도 Move VM의 바이트코드 검증을 통해 실행 경로의 일관성을 유지한다. 이 방식은 이론적으로 매우 높은 처리량을 가능하게 하지만 병렬 충돌 검증 단계가 추가되기 때문에 최종성 도달 속도는 일정 수준까지 제한된다. Somnia는 MultiStream 합의 구조를 통해 실시간성에 최적화된 접근을 취한다. 데이터 체인이 독립적으로 동작하고 합의 체인이 이를 집계하는 구조는 특정 스트림의 장애가 전체 네트워크로 확산되지 않도록 하며 순차 실행을 유지한 채 빠른 최종성을 제공한다. IceDB는 접근 비용을 정확히 측정하도록 설계된 상태 저장 시스템으로 가스 산정의 변동성을 줄여 실행 결과의 재현성을 확보한다. 이 구조는 1초 미만의 평균 최종성을 목표로 설계되었으며 실시간 상호작용형 애플리케이션에 적합하다. Warden Protocol은 결정론적 실행이 불가능한 AI 연산을 검증하기 위해 통계적 무결성 모델을 적용한다. SPEX는 실행을 원본 그대로 재현하는 대신 Bloom 필터와 단계 샘플링 방식을 통해 확률적으로 결과의 정당성을 검증한다. 이는 비결정적 출력이 필연적인 AI 시스템에 적합한 모델이며 체인 위에서의 검증 비용을 낮추는 동시에 일정 신뢰도를 유지하도록 설계된다. Aptos의 검증자 구조는 제안 성공률을 중심으로 보상이 책정되며 병렬 처리 효율이 곧 제안 성공의 가능성을 높인다. 네트워크는 높은 부하에서도 일관된 상태 전이를 유지하도록 설계되어 있으며 업그레이드를 통해 최종성 시간이 개선된 사례가 존재한다. Somnia는 여러 스트림이 병렬로 활동하므로 부하 변동에 따른 지연이 전체 합의에 미치는 영향이 작다. 테스트넷 단계에서 높은 트랜잭션 밀도와 검증자 장애 상황에서도 생존성을 보인 바 있으며 높은 스테이킹 요구량과 가스 수익 배분을 통해 안정적인 참여를 유도한다. Warden은 상대적으로 초기 단계로 낮은 처리량을 보이나 AI 검증 트랜잭션이 지속적으로 발생하며 SPEX의 병렬 확장이 주요 성능 기반으로 작동한다. 병렬 처리 능력과 실시간 최종성 간에는 구조적 긴장이 존재한다. Aptos는 확장성을 최우선하며 확장된 병렬 실행은 검사 비용 증가로 인해 최종성이 길어지는 경향을 갖는다. Somnia는 반대로 빠른 최종성에 우선순위를 두어 처리 경로의 단순성과 스트림 분리를 강조한다. Warden은 고TPS 구조와 직접 경쟁하지 않고 AI 연산 검증이라는 별도의 영역을 담당함으로써 확률적 검증 모델을 허용한다. SPEX 기반의 AI 검증 흐름은 오프체인 솔버가 실행 과정을 기록하고 요약 증거를 제출한 뒤, 체인 또는 검증 노드가 일부 단계를 재검증하는 방식으로 구성된다. 이는 전체 실행을 재현하지 않고도 검증 비용을 낮출 수 있으며 다양한 체인 환경에서 사용될 수 있도록 설계되어 있다. 세 시스템의 장점을 통합한 단일 L1 설계는 합의, 실행, 검증, 상태 관리의 네 계층이 서로 다른 방식의 결정성과 성능을 제공하는 형태로 구성될 수 있다. 합의 레이어는 스트림 병렬화 구조로 빠른 결정을 제공하고 실행 레이어는 STM 기반 병렬성과 네이티브 VM 최적화를 병행한다. 검증 레이어는 결정적 연산을 위해서는 전통적 검증 방식을, 비결정적 연산을 위해서는 SPEX 같은 통계적 검증 방식을 제공한다. 상태 레이어는 멀티버전 메모리와 고성능 데이터베이스를 결합해 충돌 해결과 빠른 접근 모두를 만족하도록 구성될 수 있다. 이 통합 구조의 목표 성능은 수십만 TPS 이상의 혼합 처리량과 서브초 단위의 최종성 그리고 백밀리초 단위의 AI 검증을 포함하는 방향으로 정의될 수 있다. 다만 여러 검증 모델과 실행 모드를 동시에 운영하는 복잡성, 높은 하드웨어 요구사항, 다양한 응용 분야 간의 경제적 인센티브 균형 등은 실제 구현에서 주요 도전 과제로 남는다. 세 플랫폼은 서로 다른 문제를 해결하기 위해 설계되었지만 결정성의 수준을 조절하는 구조, 병렬성과 순차성의 혼합 그리고 AI 검증이라는 새로운 영역을 다룬다는 점에서 상호 보완적인 통찰을 제공한다. 이러한 비교를 통해 고성능 블록체인 설계가 직면한 기술적 경계와 향후 발전 방향을 균형 있게 이해할 수 있다.