Petr Malyukov, dTelecom CEO 겸 공동창업자 – 인터뷰 시리즈

Petr Malyukov, dTelecom의 CEO 겸 공동창업자는 실시간 커뮤니케이션 및 음성 AI를 위한 탈중앙화 인프라 계층을 구축하는 회사의 사명을 이끌고 있습니다. 2022년에 dTelecom을 공동 설립한 이후, 그는 솔라나 위에 구축된 DePIN 기반 스택인 탈중앙화 실시간 커뮤니케이션(Decentralized Real-Time Communication, DRTC) 네트워크 개발을 주도했으며, 전통적인 중앙집중식 비용의 일부만으로 확장 가능한 음성, 비디오, 채팅 및 AI 음성 기능을 제공합니다. AI 번역이 내장된 Product Hunt 1위 앱 YOUS 등 AI 기반 커뮤니케이션 플랫폼 구축 경험은 dTelecom이 AI 네이티브 인터랙션, 자율 에이전트, 마이크로페이먼트 기반 음성 인텔리전스 접근에 집중하도록 합니다.

dTelecom은 개발자와 기업에게 커뮤니케이션 인프라에 대한 완전한 소유권을 제공하도록 설계된 개방형 탈중앙화 실시간 커뮤니케이션 네트워크입니다. DePIN 아키텍처를 사용해 솔라나 위에 구축된 이 플랫폼은 오디오, 비디오, 실시간 스트리밍을 위한 RTC API; 스마트 라우팅, VAD, 노이즈 감소 및 환각 필터링을 지원하는 99개 이상의 언어를 지원하는 듀얼 엔진 AI 음성-텍스트 변환 API(Parakeet‑TDT 및 Whisper); 그리고 dMeet과 같은 즉시 사용 가능한 애플리케이션을 포함한 완전한 스택을 제공합니다. 중앙집중형 제공자를 분산된 노드 네트워크로 대체함으로써 dTelecom은 성능, 신뢰성 및 보안을 유지하면서 최대 95%의 비용 절감을 가능하게 하며, 탈중앙화 인프라, AI 음성 인터페이스 및 신흥 에이전시 경제의 교차점에 자리 잡고 있습니다.

통신, Web3, AI 분야에서 17년 이상 회사를 설립해 오셨습니다. 이러한 배경이 궁극적으로 dTelecom을 설립하게 된 계기는 무엇이며, 실시간 커뮤니케이션에 근본적으로 다른 아키텍처가 필요하다고 확신하게 된 경험은 무엇인가요?

제 경력 초기에 현재 CTO인 Vadim Filimonov와 함께 여러 커뮤니케이션 제품을 만들었습니다. 우리는 항상 책임을 동일하게 나눠 왔는데, 저는 제품과 전략에 집중하고, 그는 Motorola와 같은 기업에서의 경험을 바탕으로 텔레콤 엔지니어링에 깊이 관여합니다.

2019년에 AI 번역기가 내장된 커뮤니케이션 앱을 출시했으며, 그 프로젝트를 통해 인프라의 문제점이 매우 구체적으로 드러났습니다. 지연 시간, 신뢰성, 라우팅, 비용은 사용자가 즉시 체감하는 요소입니다. 이러한 환경에서 타인의 스택에 의존하면 그들의 결함을 그대로 물려받게 되고, 제품이 나아갈 수 있는 한계가 생깁니다.

어느 순간, 우리는 같은 문제를 다른 계층에서 반복적으로 해결하고 있다는 것을 깨달았습니다. UI를 최적화하고 코덱을 개선하며 워크플로를 미세 조정할 수 있지만, 기본 인프라가 중앙집중형이고 폐쇄적이라면 해당 제공자가 용량, 가격, 통합을 운영하는 방식에 여전히 제한을 받게 됩니다. 이것이 2022년 초에 dTelecom을 시작하게 만든 동기가 되었습니다.

우리는 실시간 커뮤니케이션이 미디어 트래픽을 전달하는 독립적인 노드에서 실행되고, 블록체인이 조정 및 책임 계층을 담당하는 아키텍처를 구축했습니다. 이를 통해 노드를 등록하고, 성능을 추적하며, 품질 규칙을 자동으로 적용합니다.

실시간 커뮤니케이션(RTC) 시장은 여전히 중앙집중형 플랫폼이 지배하고 있습니다. 귀하의 관점에서 오늘날 RTC 시스템의 구조적 한계는 무엇이며, 그것이 탈중앙화를 불가피하게 만든 이유는 무엇인가요?

탈중앙화가 불가피하다고는 생각하지 않습니다. 중앙집중형 RTC는 작동하며, 수년간 Zoom, Twilio, Agora와 같은 제품을 구축하기에 충분했습니다. 실시간 커뮤니케이션이 핵심 비즈니스 계층이 될 때 제한이 나타나는데, 이는 제어와 책임이 오디오 품질만큼 중요해지기 때문입니다.

불투명성이 핵심 문제입니다. 중앙집중형 스택에서는 사용자가 트래픽이 어디로 라우팅되는지, 누가 데이터 플레인을 다루는지, 정책이 지역별로 어떻게 적용되는지 거의 알 수 없습니다. 이는 프라이버시 민감한 사용 사례에서 신뢰 격차를 만들고, 소수의 인프라 소유자가 메타데이터와 운영 로그의 집계 지점이 되면서 위험을 집중시킵니다.

게다가 관할권 인식 라우팅, 감사 가능성 및 보다 깊은 맞춤화가 하나의 제공자 로드맵에 묶여 있어 유연성이 제한됩니다.

탈중앙화는 제어권을 엣지로 되돌려줄 때 매력적이 됩니다. 노드 기반 모델은 개발자가 커뮤니케이션이 실행되는 위치를 선택하게 하고, 성능을 감사 가능하게 하여 노드가 등록되고 가동 시간이 측정되며 평판이 쌓이고 실패가 명확한 책임과 함께 기록됩니다. 비용도 중요한 요소인데, 중앙집중형 제공자의 마진과 오버헤드에 더 이상 비용을 지불하지 않기 때문입니다.

dTelecom은 솔라나 위에 구축되었으며 탈중앙화 물리 인프라 네트워크(DePIN)를 중심으로 설계되었습니다. 이러한 아키텍처가 대규모 고성능 음성 및 비디오 커뮤니케이션을 지원하는 데 왜 필수적이었나요?

우리는 솔라나 위에 구축하고 dTelecom을 DePIN 네트워크로 설계했습니다. 고성능 음성 및 비디오가 빠른 조정을 필요로 하기 때문입니다. RTC에서는 지연 시간이 모든 것이므로, 전 세계 엣지 노드 군을 조정하고 실시간으로 마이크로 결제를 정산할 수 있는 체인이 필요합니다.

솔라나는 230K 이상의 활발한 노드 기반과 성숙한 생태계, 초당 4,000~6,000 TPS 정도의 처리량 및 빠른 최종성을 갖추고 있어 DePIN의 주요 ‘홈’이 되었습니다. 이러한 모든 요소가 실시간 커뮤니케이션에 충분히 빠르게 노드 활동을 조정할 수 있게 하며, 네트워크를 느리게 만드는 마찰을 추가하지 않습니다.

또한 커뮤니케이션은 블랙박스이자 고비용 유틸리티가 아니라 투명하고 측정 가능한 것이 되며, 알고리즘 회계가 Tier‑1 수준의 SLA 적용을 지원할 수 있습니다. 시간이 지나면서 이는 더 나은 툴링, 유동성, AI 에이전트가 같은 곳에 집중되는 선순환을 만들며, 전통적인 Web2 모델보다 규모 확장이 더 쉬워집니다.

인공지능은 귀하의 네트워크에서 핵심적인 역할을 합니다. 현재 dTelecom에서는 라우팅, 성능 최적화, 자동화 또는 보안을 관리하기 위해 AI를 어떻게 활용하고 있나요?

우리 회사에서는 AI가 네트워크를 일상적으로 관리하는 방식의 일부입니다. 우리는 예측 라우팅을 사용하여 알고리즘이 수백 개의 탈중앙화 노드 상태를 지속적으로 모니터링하고 사용자가 감지하기 전에 연결 악화를 예측합니다. 이를 통해 시스템은 가장 안정적인 노드로 스트림을 실시간 전환하여 단일 장애 지점이 없는 분산 환경에서 99.9% 가동 시간을 목표로 합니다.

동시에 우리는 ‘엣지 AI’를 구축하고 있습니다. 네트워크 전반에 원시적이고 무거운 미디어 데이터를 전달하는 대신, AI가 노드 수준에서 직접 미디어 스트림을 최적화합니다—적응형 압축부터 실시간 신경망 노이즈 억제까지 모두 포함합니다. 결과적으로 네트워크는 최적화된 ‘지능 레이어’를 전송하여 대역폭 부하를 줄이고 커뮤니케이션을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.

보다 넓게 보면, 이는 비용이 폭발하지 않으면서 품질 높은 RTC를 확장하는 방법입니다. 목표는 인프라를 트래픽을 전달하는 수동 파이프에서 품질을 유지하고 설계 단계부터 데이터 프라이버시를 보호하는 능동적이고 지능적인 시스템으로 전환하는 것입니다. 또한 x402 프로토콜을 통합하여 음성 기반 에이전트가 필요에 따라 우리 STT에 접근하고, 분당 $0.005를 지불하며, 음성을 텍스트로 변환해 작업을 수행할 수 있게 했습니다. 실제로 이는 대규모 에이전트‑인간 커뮤니케이션을 위한 효율적인 AI 레일을 생성합니다.

비용 절감은 귀하의 메시지에서 주요 주제입니다. dTelecom이 전통적인 중앙집중형 커뮤니케이션 제공업체보다 더 효율적으로 운영될 수 있게 하는 구체적인 설계 결정은 무엇인가요?

가장 중요한 설계 결정은 인프라 모델 자체라고 말하고 싶습니다. 우리는 dTelecom을 공유 비용 네트워크로 구축했으며, RTC 작업 부하를 전통적인 제공업체가 전 세계 서버 팜 하나로 처리하는 대신 커뮤니티가 운영하는 노드에 분산시켰습니다.

구체적으로, 이는 비용 구조를 세 가지 방식으로 변화시킵니다. 첫째, 서버 유지보수부터 대역폭 제공까지 중앙집중형 플릿을 소유·운영하는 고정 오버헤드를 피합니다. 둘째, 피크 수요 시 노드 네트워크를 통해 용량을 확장할 수 있어 확장 비용이 감소합니다. 궁극적으로 제3자 클라우드 제공업체에 대한 의존도가 낮아져 계층적 마진이 줄어들고 사용량이 증가함에 따라 가격이 더 예측 가능해집니다.

이 비용 우위는 x402 기반 음성-텍스트 변환에서 확인할 수 있습니다. 분당 $0.005인 dTelecom STT는 OpenAI Whisper($0.006), Deepgram Nova‑3($0.0077), Google Cloud STT($0.016), Azure Real‑time($0.0167), AWS Transcribe($0.024)보다 저렴합니다—또한 에이전트는 계정이나 API 키 없이 프로그래밍 방식으로 분당 비용을 지불하고 작업을 실행할 수 있습니다.

이렇게 함으로써 우리는 스타트업, 중소기업, 신생 프로젝트에 대한 진입 장벽을 낮추고 보다 안정적인 경제성을 확보하면서 품질이나 성능을 희생하지 않습니다.

실시간 음성 및 비디오 플랫폼에 의존하는 기업에게 프라이버시와 데이터 제어는 점점 더 중요한 문제입니다. 탈중앙화 접근 방식이 커뮤니케이션 데이터 처리 및 보호 방식을 어떻게 변화시키나요?

탈중앙화 모델은 기본 데이터 자세를 변화시킵니다. 중앙집중형 RTC에서는 많은 커뮤니케이션 데이터가 소수의 인프라 소유자와 중앙 저장소를 통해 흐르게 되어 위험이 집중됩니다. 피어‑투‑피어, 노드 기반 접근 방식은 이러한 단일 집계 지점을 제거하는 데 도움이 되며, 대규모 침해 시 파급 범위를 크게 줄일 수 있습니다.

우리 경우, 커뮤니케이션 데이터는 로컬에서 안전하게 처리되며 종단 간 암호화를 적용합니다. 이 아키텍처는 관할권 인식 라우팅 및 선택적 온프레미스 배포 패턴을 지원하여 기업이 데이터가 어디로 이동하고 어떻게 처리되는지에 대한 더 큰 제어권을 가집니다.

또한 컴플라이언스 관점에서 이 인프라는 기업이 GDPR 및 CCPA와 같은 프레임워크에 맞추는 데 도움을 줄 수 있지만, 최종 컴플라이언스 결과는 각 기업이 기술을 어떻게 통합하고 구체적인 법적 의무를 어떻게 이행하느냐에 달려 있습니다.

dTelecom은 Google, Solana Foundation, ElevenLabs 등으로부터 보조금과 인정을 받았습니다. 이러한 초기 검증이 창업자로서 귀하의 실행 우선순위에 어떤 영향을 미쳤나요?

Google Cloud, Solana, ElevenLabs의 지원은 우리를 ‘아이디어를 증명하자’ 단계에서 ‘인프라처럼 평가받는다’ 단계로 전환시킨 순간이었습니다. 이러한 검증을 받으면 Tier‑1 수준의 신뢰성을 제공함으로써 행동으로 입증해야 합니다.

주로 이 지원은 우리를 단순히 트래픽을 전달하는 ‘파이프’에서 벗어나 음성 AI가 커뮤니케이션 레이어에 직접 통합된 지능형 플랫폼으로 나아가게 했습니다.

우리의 주요 우선순위는 실행 속도와 개발자 경험이 되었으며, 팀이 몇 분 안에 우리 솔루션을 통합할 수 있도록 프로덕션 준비된 SDK 개발에 집중하고 있습니다. 이를 통해 탈중앙화를 ‘보이지 않게’ 편리하게 만들고, 대기업의 신뢰를 실제 견인력으로 전환하며 AI와 RTC의 교차점을 우리의 핵심 경쟁력으로 만들고 있습니다.

탈중앙화 커뮤니케이션 네트워크가 확장됨에 따라, 특히 지연 시간, 조정, 신뢰성 측면에서 가장 중요한 기술적 과제는 무엇이라고 생각하시나요?

제 관점에서 실시간 DePIN 네트워크 확장은 기본적으로 통제된 혼돈 속에서 표준화를 위한 싸움입니다. 핵심 과제는 물리적 인프라를 소유하지 않은 무신뢰 환경에서 품질(SLA)을 보장하는 것입니다. dTelecom에서는 알고리즘 평판을 통해 이를 해결하고 있으며, 우리에게 신뢰성은 수학적인 문제이며, 정직한 노드 성능이 경제적으로 더 유리한 시스템을 구축하고 있습니다.

기술적으로는 전 세계 수천 개 노드의 상태를 동기화하는 것이 핵심 포인트가 됩니다. 지연 없이 이를 ‘조율’하기 위해 우리는 솔라나를 고속 트랜잭션 레이어로 사용하지만, 대부분의 무거운 작업은 최적화된 P2P 프로토콜 수준에서 이루어져 노드가 거의 광속에 가까운 속도로 데이터를 교환할 수 있게 합니다.

또한 이기종 하드웨어의 도전 과제도 있습니다—각 노드마다 대역폭과 용량이 다릅니다. 이에 대응해 우리는 적응형 추상화 레이어를 배포합니다. 결국 미래는 노드의 역량에 실시간으로 맞춰 조정되는 프로토콜에 달려 있으며, 이는 이질성을 완화하고 혼합 네트워크를 안정적인 인프라 계층으로 전환합니다.

귀하는 탈중앙화 커뮤니케이션의 핵심 장점으로 인프라 소유권을 강조합니다. 이러한 변화가 dTelecom 위에 구축하는 개발자와 플랫폼에게 제공되는 비즈니스 모델을 어떻게 재구성하나요?

Web2에서는 개발자가 비즈니스 규모에 따라 평생 ‘클라우드 세금’을 지불합니다. 우리의 공동 소유 모델에서는 인프라가 수동 비용(OPEX)에서 전략적 자산으로 전환되어 플랫폼이 자체 노드를 운영하고 비용의 일부를 회수하며 네트워크에 재투자할 수 있습니다.

Twilio나 Agora와 같은 중개자를 제거하면—이들은 최대 80%의 마진을 차지할 수 있습니다—단위 경제가 크게 변합니다. 이를 통해 개발자는 무료이면서 엔터프라이즈 수준의 기본 기능을 제공하거나(예: dMeet, 우리 오픈소스 비디오 회의 앱), 크리에이터에게 비정상적으로 높은 수익 배분을 제공할 수 있습니다(예: FROGY, 우리 텔레그램 기반 라이브 스트리밍 미니앱) 동시에 수익성을 유지할 수 있습니다.

또한 ‘프로그래머블 커뮤니케이션’의 문을 엽니다. 인프라 소유권을 갖게 되면 일반적으로 클라우드 서비스가 폐쇄하는 ‘원시’ 데이터에 대한 더 깊은 제어와 접근이 가능해집니다. 따라서 개발자는 자체 AI 모델을 커뮤니케이션 노드에 직접 연결하여 초개인화 메신저부터 완전히 다른 경제 구조를 가진 글로벌 스트리밍 네트워크에 이르는 새로운 유형의 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

앞으로 10년 동안 탈중앙화된 AI 네이티브 커뮤니케이션 인프라가 사람과 기업이 온라인에서 상호작용하는 방식을 어떻게 변화시킬 것으로 예상하시나요?

앞으로 10년 동안 AI 네이티브 커뮤니케이션은 모든 디지털 제품에 내재된 레이어가 될 것으로 기대합니다. 음성, 비디오, 실시간 인터랙션은 지원, 교육, 상거래, 크리에이터 플랫폼 등 어디에나 존재하게 되며, 즉시 전 세계 규모에서 작동한다는 기대가 표준이 될 것입니다.

dTelecom과 함께 저는 이 기반을 더 빠르고, 더 신뢰할 수 있으며, 진정으로 사용자 소유가 되도록 만들면서도 확장 가능하고 기업 수준에 준비된 상태를 유지하려고 노력합니다. 따라서 우리가 이를 올바르게 구현한다면, 실시간 커뮤니케이션은 구축 비용이 저렴해지고 신뢰가 쉬워지며 일상 생활에서 더 유용해질 것입니다—모두가 동일한 중앙집중형 스택을 영원히 임대하도록 강요하지 않는 한.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 알고 싶은 독자들은 dTelecom을 방문하십시오.