이더리움 재단과 Open Anonymity의 zkAPI 기술 발표

https://blog.ethereum.org/2026/10/01/introducing-zkapi

zkAPI는 쉽게 말하면 API 사용료를 지불하면서도, 그 결제와 API 요청을 연결하기 어렵게 만드는 프로토콜입니다. 서비스 제공자는 돈을 받을 수 있지만, 어떤 지갑에서 지불한 사람이 어떤 요청을 했는지는 알 수 없게 하는 거죠.

이를 사용하는 서비스로 OA Chat 를 소개하고 있는데, 여기서는 ‘unlinkable inference’라는 개념을 보여줍니다. 추론 모델을 사용할 때 사용자 신원과 질문을 분리하고, 서로 다른 대화 세션도 같은 사용자의 것으로 연결하기 어렵게 만드는 방식입니다.

Phala의 TEE 기반 confidential AI와 비교하면 차이가 좀 더 명확합니다. 모델 자체를 TEE 안에서 실행하는 confidential AI는 질문과 답변의 내용을 외부 운영자가 읽지 못하게 하는 데 초점이 있습니다. 반면 unlinkable inference는 OpenAI나 Anthropic 같은 모델 제공자가 질문과 답변은 볼 수 있지만, 이를 사용자의 신원이나 결제 정보와 연결하기 어렵게 하는 데 초점이 있습니다.

예를 들어 최근 OpenAI가 ChatGPT에서 전 여자친구에 대한 살해 계획을 이야기한 25세 금융 분석가 대런 저우를 FBI에 신고해 체포로 이어진 사건이 있었습니다. zkAPI를 사용했다면 계정이나 결제 정보를 통해 작성자를 바로 특정하기는 어려워졌을 겁니다. 다만 질문 내용 자체에 신원을 추정할 정보가 있을 수 있고, IP 같은 네트워크 정보도 별도로 보호해야 하므로, 신고나 신원 특정이 불가능해지는 것은 아닙니다.
범죄 사례를 들어서 조금 그렇지만, 여기서 중요한 것은 ‘누가 질문했는지 숨기는 것’과 ‘질문 내용 자체를 숨기는 것’의 차이입니다. Unlinkable inference에서도 모델 제공자는 내용을 볼 수 있습니다. 따라서 모델 제공자에게도 공개하면 안 되는 민감 데이터를 다루기에는 적합하지 않습니다.

반대로 TEE 기반 confidential AI는 내용의 기밀성을 보호할 수 있기 때문에, unlinkable inference와 TEE 기반 confidential AI는 보호하려는 대상과 사용처가 조금 다르다고 볼 수 있습니다. 물론 두 기술을 결합해, 요청자의 신원과 요청 내용 모두를 보호하는 방향으로 설계할 수도 있고요.

zkAPI 자체는 AI 추론에만 한정되지 않고 RPC, VPN 등 다양한 종량제 서비스에서도 사용자의 결제 신원과 개별 요청을 연결하지 않으면서 사용료를 받는 방식으로 활용할 수 있습니다.

이더리움 재단이 프라이버시에 대해 진심인 것을 알 수 있는데, 앞으로도 계속해서 프라이버시 섹터는 핫해질 것 같아요