고성능 실행 계층의 구조와 한계에 대한 심층 분석 이 글은 @Aptos , @Somnia_Network , @wardenprotocol 이 각각 추구하는 실행 모델을 사실 기반으로 비교하며 이들이 AI 연산과 실시간 메타버스 환경을 단일 L1에서 모두 충족시키기 어려운 구조적 이유를 밝힌다. 전체 내용은 논란의 여지가 없는 검증된 공개 자료를 바탕으로 구성하며 객관적 사실을 생동감 있는 문체로 요약한다. Aptos는 옵티미스틱 병렬 실행 방식인 Block STM을 통해 높은 이론적 처리량을 달성하지만 실환경에서 동일한 성능을 유지하기는 어렵다. 충돌이 발생하는 거래가 일정 수준을 넘어서면 재실행이 반복되며 실제 병렬화 이점이 크게 줄어든다. 다중 버전 데이터 구조를 통해 충돌을 완화하려 하지만 높은 컨텐츠 수준에서 병렬성은 제한적이다. 반면 Somnia는 합의 단계에서는 여러 스트림을 병렬로 처리하지만 결정적 실행 단계에서는 순차 처리 방식을 선택한다. 이는 핫스팟 계약이 집중되는 현실적 워크로드 특성에 적합하다는 판단에서 비롯된 것으로 고성능 하드웨어가 뒷받침될 때 높은 이론적 처리량을 유지한다. Warden은 SPEX라는 확률적 검증 구조를 기반으로 하여 AI 연산의 비결정성을 다루는 데 초점을 맞추며 순수 성능보다는 검증의 신뢰성에 비중을 둔다. 세 체계의 병렬화 한계는 서로 다르게 나타난다. Aptos는 낮은 충돌 환경에서 많은 스레드를 활용하지만 충돌이 늘어날수록 속도가 떨어지고 Somnia는 병렬 수집 이후 단일 스레드 실행을 택해 안정적인 처리 구조를 유지한다. Warden은 AI 연산 자체의 복잡도와 검증 강도에 따라 병렬화 가능 범위가 정해진다. 이러한 차이는 각 시스템이 지향하는 목적에 따른 구조적 선택의 결과다. 실시간 상태 동기화 측면에서도 흥미로운 차이가 나타난다. Aptos는 파이프라인식 실행과 계층적 네트워크 구조를 통해 신속한 동기화를 지원하며 짧은 블록 간격이 실시간 애플리케이션에 적합한 환경을 만든다. Somnia는 매우 짧은 주기의 블록 생성과 고속 데이터베이스를 결합하여 메타버스급의 즉시성을 추구한다. Warden은 AI 에이전트의 비결정적 결과를 안정적으로 다루기 위해 상태 격리와 비동기 검증 방식을 활용하며 비트 단위로 동일하지 않은 결과도 확률적으로 일관성을 판단할 수 있도록 처리한다. 개발자 안전성 기준에서는 Aptos가 제공하는 Move VM의 강한 타입 안전성이 돋보인다. 선형 자원 모델과 엄격한 바이트코드 검증은 계약의 안전성을 본질적으로 향상시킨다. Somnia는 EVM 호환성을 유지하여 도구 생태계의 장점을 가져오지만 EVM의 구조적 한계 역시 그대로 남아 있다. Warden은 확률적 검증 구조를 기반으로 하여 전통적 의미의 완전한 결정적 검증과는 다른 형태의 안전성을 제공한다. 경제 구조 또한 세 체계의 성격을 극명하게 드러낸다. Aptos는 비교적 안정적인 수수료 구조와 소각 모델을 유지하며 Somnia는 고부하 상황에서도 낮은 비용을 유지하기 위한 최적화를 추구한다. Warden은 AI 중심의 독특한 수수료 체계를 가지고 있어 전통적 네트워크와 다른 형태의 인센티브 구조를 형성한다. 이 모든 요소를 종합하면 단일 L1이 AI 연산에 필요한 검증 신뢰성과 메타버스가 요구하는 초저지연 상태 동기화 그리고 대규모 DeFi가 요구하는 병렬 처리 성능을 동시에 충족시키기 어렵다는 사실이 드러난다. 병렬화의 구조적 한계, AI 검증이 요구하는 고유한 오버헤드 그리고 실시간 동기화가 필요한 애플리케이션의 초저지연 요구는 서로 충돌하는 성질을 가지고 있다. 또한 각 분야가 요구하는 하드웨어 구성 역시 다르기 때문에 하나의 합의 계층에서 모든 조건을 만족시키기는 어렵다. 따라서 가장 현실적인 접근은 서로 다른 계층이 각자의 강점을 살리고 안전한 상호 운용성을 통해 전체 시스템을 구성하는 하이브리드 모델이다. 병렬 처리가 중요한 금융 및 일반 애플리케이션은 Aptos 구조를 활용하고 실시간 상호작용이 필수적인 메타버스 및 고빈도 환경은 Somnia의 구조를 따르고 AI 에이전트와 고차원 검증이 필요한 환경은 Warden의 구조를 활용하는 방식이 그것이다. 이처럼 목적별로 최적화된 계층이 상호 검증과 상태 교환을 통해 하나의 네트워크처럼 동작할 때 전체 시스템은 단일 L1이 제공하기 어렵던 유연성과 안정성을 확보하게 된다. 결론적으로 현재 기술 수준에서 AI 연산, 실시간 세계 동기화, 고성능 병렬 처리라는 세 가지 목표를 동시에 가장 이상적으로 만족하는 단일 L1은 존재하지 않는다. 각 프로토콜이 선택한 구조적 방향은 모두 타당한 이유를 가지고 있으며 이러한 차이가 오히려 다계층 조합의 필요성을 증명한다. 미래의 대규모 애플리케이션은 단일 체인보다는 서로 다른 역할을 수행하는 전문화된 체인들의 긴밀한 협력을 통해 완성될 가능성이 높다.