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앱토스 리서치 디렉터 “모나드(MONAD)가 앱토스 주요 기술 베껴”

2 mins
업데이트 Paul Kim

요약

  • 앱토스 연구 책임자 알렉산더 스피겔만, 모나드가 AptosBFT와 BlockSTM 핵심 기술을 무단 복제했다고 비난
  • 모나드 공동 창업자 제임스 헌세이커, 1979년까지 거슬러 올라가는 선행 기술로서 합의 메커니즘 사용 방어
  • 모나드, 성공적 테스트넷 출시와 $2.25억 펀딩…논란 속 성장세 주목
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앱토스(APT)의 연구 책임자인 알렉산더 슈피겔만은 모나드가 앱토스의 주요 기술을 적절한 인정 없이 복제했다고 비난했습니다.

이러한 주장은 모나드의 테스트넷 출시 후 X(구 트위터)에 게시된 일련의 글을 통해 제기되었습니다.

앱토스 vs 모나드, 기술 도용 논란

모나드는 이더리움(ETH)과 호환되는 고성능 레이어 1 블록체인입니다. 공식 문서에 따르면, 모나드는 MonadBFT, 비동기 실행, 병렬 실행, MonadDb의 네 가지 중요한 영역에서 주요 최적화를 도입합니다.

슈피겔만은 모나드가 앱토스의 실행 모델과 합의 메커니즘의 여러 핵심 요소를 복제했다고 주장했습니다. 오픈 소스 프레임워크가 공유 혁신을 허용한다는 점을 인정하면서도, 모나드가 앱토스의 엔지니어링 및 연구 노력을 적절히 인정하지 않았다고 비판했습니다.

“모나드가 앱토스 기술을 복제하는 데 왜 이렇게 시간이 오래 걸리는지 정말 이해할 수 없습니다.” – 알렉산더 슈피겔만, 앱토스 연구 책임자

분쟁의 핵심은 모나드의 블록체인 인프라의 기술적 기반에 있습니다. 슈피겔만은 모나드의 MonadBFT가 앱토스BFT를 복제한 것처럼 보인다고 주장했습니다. 이는 Jolteon 합의 메커니즘의 업그레이드입니다.

그는 모나드가 앱토스로 발전한 디엠의 파이프라인 설계를 복제했다고 주장했습니다.

슈피겔만은 또한 솔라나(SOL)의 정적 병렬 실행과 앱토스의 BlockSTM을 통한 동적 병렬성을 비교했습니다. 모나드가 BlockSTM의 실행을 변경했지만, 핵심 아이디어는 앱토스에서 나왔다고 강조했습니다.

“언젠가 2029년에 그들이 코드를 공개하면 모두가 알게 될 것입니다.” – 알렉산더 슈피겔만, 앱토스 연구 책임자

이에 대해 모나드의 공동 창립자인 제임스 헌세이커는 주장을 반박하며 복제를 부인했습니다.

“저는 앱토스 코드를 본 적이 없으며, 당신이 이런 헛소리를 올릴 때 외에는 앱토스를 생각하지 않습니다.” – 제임스 헌세이커, 모나드 공동 창립자

그는 낙관적 동시성 제어가 1979년에 발견되었다고 주장했습니다. 헌세이커는 또한 Haskell 문맥에서 소프트웨어 트랜잭셔널 메모리(STM)를 작업했으며, 이는 앱토스보다 앞선다고 설명했습니다. 또한 BlockSTM은 이러한 초기 개념의 단순한 확장이라고 언급했습니다.

마지막으로, 그는 모나드가 문서와 논문에서 합의 관련 작업을 적절히 인용한다고 명확히 했습니다. 그럼에도 불구하고 슈피겔만은 자신의 주장을 거듭 강조했습니다.

그는 BlockSTM이 실제로 배포된 드문 소프트웨어 트랜잭셔널 메모리(STM) 중 하나라고 강조했습니다. 수천 개의 연구 논문이 이 주제에 대해 발표되었지만, BlockSTM이 등장하기 전까지는 진정한 확장성을 달성할 수 있는 접근법이 없었다고 슈피겔만은 언급했습니다.

이러한 주장에도 불구하고 모나드는 주목할 만한 진전을 이루고 있습니다. 크립토랭크에 따르면, 이 프로젝트는 패러다임이 주도한 자금 조달 라운드에서 2억2500만 달러를 성공적으로 모금했습니다. 테스트넷 출시도 매우 성공적이었습니다. 첫 12시간 동안 3억3400만 원격 프로시저 호출(RPC) 요청이 기록되었습니다.

또한, 880만 개 이상의 활성 이더리움 주소가 출시 후 테스트넷 토큰을 받았습니다. 이는 강력한 커뮤니티와 개발자 관심을 나타냅니다.

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아울러, 일부 콘텐츠는 영어판 비인크립토 기사를 AI 번역한 기사입니다.

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카미나는 BeInCrypto의 기자입니다. 그녀는 저널리즘의 강력한 기초와 고급 금융 전문 지식을 결합합니다. MBA 국제 비즈니스에서 금메달을 획득했습니다. AMBCrypto에서 선임 작가로서 2년 동안 암호화폐의 복잡한 세계를 탐색한 경험이 있습니다. 카미나는 복잡한 개념을 쉽게 접근할 수 있는 매력적인 콘텐츠로 정제하는 능력을 발전시켰습니다. 그녀는 또한 편집 감독에 기여하여 기사가 잘 작성되고 품질 기준에 맞도록 했습니다. 그녀의 작업은 뉴스, 블로그, 가격 예측, 측정 지표/기술 분석을 포함하여 모든 수준의 독자를 대상으로 했습니다. 암호화폐 시장 역학에 대한 매력에 이끌려, 카미나는 금융 지식을 포괄적이고 이해하기 쉽게 만드는 데 전념하고 있습니다. 그녀는 인공지능(AI) 분야에서도 전문성을 가지고 있으며, AI 개념과 도구를 탐색하는 강력한 기초를 개발했습니다.
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