George Xian Zeng은 NEAR Protocol의 최고 제품 책임자(CPO)이자 NEAR AI의 총괄 매니저(GM)입니다 ^{[1] [2]}. 2025년 중반에 해당 직책에 임명된 그는 탈중앙화 및 사용자 소유 인공지능 분야에서 NEAR 재단의 전략적 이니셔티브를 이끌고 있습니다 ^{[3] [4]}. NEAR에 합류하기 전, Zeng은 탈중앙화 거래소인 dYdX의 최고 운영 책임자(COO)를 역임했으며 소셜 이커머스 기업인 Moonship을 공동 창업했습니다 ^{[1] [3]}. 또한 그의 경력에는 Facebook에서의 제품 리더십 역할이 포함되어 있으며, 그곳에서 핵심 광고 기술을 개발하고 확장하는 데 중추적인 역할을 했습니다 ^{[3] [2]}.

학력

조지 젱(George Zeng)은 아이비리그 기관에서 여러 석사 학위를 취득했습니다. 그는 와튼 스쿨(The Wharton School)에서 기술 및 헬스케어에 중점을 둔 경영학 석사(MBA) 학위를 받았습니다. 경영학 공부를 하기 전에는 펜실베이니아 대학교(University of Pennsylvania)에서 인공지능을 전공하여 컴퓨터 과학 석사 학위를 마쳤습니다. 학부 과정으로는 프린스턴 대학교(Princeton University)에서 수학, 금융, 중국어 및 중국 문화를 중점적으로 공부하여 경제학 학사(AB) 학위를 취득했습니다. ^[2]

경력

쩡(Zeng)의 경력은 창업, 주요 기술 기업에서의 제품 관리, 그리고 Web3 산업에서의 경영 리더십을 아우릅니다. 그는 여러 회사를 설립했으며, 활발한 엔젤 투자자이자 스타트업 고문으로 활동하고 있습니다 ^{[1] [2]}.

NEAR 재단

2025년 중반, 조지 젱(George Zeng)은 NEAR 재단에서 NEAR 프로토콜의 최고 제품 책임자(CPO)와 새롭게 신설된 NEAR AI 부문의 총괄 매니저(GM)라는 이중 리더십 역할을 맡게 되었습니다 ^{[1] [3]}. 일부 보고서에서는 처음에 그의 직책을 최고 성장 책임자(CGO)로 발표하기도 했으나, 공식적이고 대외적인 직함은 CPO 및 GM입니다 ^{[4] [1]}.

NEAR AI의 수장으로서 젱은 "사용자 소유의 AI" 구축을 중심으로 한 재단의 탈중앙화 인공지능 전략 추진을 담당하고 있습니다 ^[3]. 그의 임무는 NEAR 프로토콜 상에서 프라이버시를 보호하는 AI 제품 및 인프라 개발을 주도하는 것이며, 이를 통해 AI 에이전트의 소유권과 통제권을 중앙 집중식 기업에서 개인 사용자로 전환하는 것을 목표로 합니다 ^{[3] [5]}.

그의 리더십 아래 NEAR AI는 2026년 2월 "IronClaw"를 출시했습니다. IronClaw는 "상시 가동(always-on)" AI 에이전트를 위해 설계된 오픈 소스이며 검증 가능하고 안전한 런타임 환경입니다. 이 프로젝트는 핵심 워크플로우에서 자율 AI 시스템의 배포를 저해하는 보안, 규정 준수 및 데이터 소유권 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 출시 당시 젱은 다음과 같이 언급했습니다.

"AI 에이전트는 핵심 워크플로우의 일부로 빠르게 자리 잡고 있지만, 보안, 규정 준수 및 데이터 통제에 관한 중요한 질문들은 여전히 해결되지 않은 상태입니다. 우리는 IronClaw를 통해 보안과 프라이버시 우선 인프라에 대한 NEAR AI의 약속을 확장하고 있으며, 개발자와 기업이 통제권이나 투명성을 희생하지 않고도 책임감 있게 에이전트형 AI 시스템을 배포할 수 있는 기반을 제공하고 있습니다." ^[5]

IronClaw는 암호화된 신뢰 실행 환경(TEE) 내에서 작동하며, 심층 방어 보안 모델을 사용하여 제3자 도구를 격리하고, 네트워크 액세스를 제어하며, 자격 증명을 안전하게 관리하고 데이터 착취를 방지합니다. 이 시스템은 어떠한 텔레메트리(원격 측정)나 분석 데이터도 수집하지 않도록 설계되어 사용자 데이터가 로컬 환경 내에 머물도록 보장합니다. ^[5]

dYdX

NEAR에서의 역할 이전에 Zeng은 저명한 탈중앙화 암호화폐 거래소인 dYdX의 최고 운영 책임자(COO)로 재직했습니다 ^{[1] [4]}. 자료에 따르면 그의 COO 재임 기간은 2022년에서 2025년 말 사이였습니다 ^{[2] [6]}. 이것이 회사와의 첫 인연은 아니었습니다. 그는 이전에 dYdX의 초기 단계였던 2018년부터 2019년까지 고문 및 조력자로 활동한 바 있습니다 ^[2].

기업가적 벤처

쩡(Zeng)은 다수의 기술 스타트업의 창업자이자 최고 경영자로서 풍부한 배경을 보유하고 있습니다.

Moonship

2018년부터 2022년까지 Zeng은 소셜 이커머스 기업인 Moonship의 공동 설립자이자 CEO로 재직했습니다 ^[2]. Moonship은 Shopify 플랫폼의 판매자들에게 소셜 공동 구매 도구를 제공했습니다. 이 회사의 미션은 판매자들이 유기적인 소셜 채널을 통해 고객을 확보하도록 도와, Facebook과 같은 플랫폼의 점점 비싸지는 유료 광고에 대한 의존도를 낮추는 것이었습니다. Zeng은 회사 설립 동기에 대해 Facebook 광고 부서에서의 경험을 언급하며 다음과 같이 말했습니다.

"저는 Facebook에서 프로그래매틱 광고 기술 스택을 구축하면서 판매자들이 매출의 40~60%를 Facebook 광고에 지출하는 것을 보았습니다. 저희는 그것이 터무니없는 금액이라고 생각했고, 판매자들이 유기적 채널을 통해 고객을 확보할 수 있도록 도울 수 있다면 게임 체인저가 될 것이라고 계속 생각했습니다." ^[3]

Moonship을 구축하기 위해 Zeng은 Facebook의 검색 엔진을 설계한 인물들과 전직 Google 직원들을 포함하여 주요 기술 기업 출신의 엔지니어 팀을 구성했습니다. ^[3]​

AirCare Labs

2012년부터 2014년까지 Zeng은 AirCare Labs를 공동 창립하고 CEO 및 제품 리드(Product Lead)를 역임했습니다. ^[2]​

그루폰 (중국)

2011년, 쩡(Zeng)은 기업가로서의 초기 경력 당시 그루폰의 국제적 확장에 참여했습니다. 그는 그루폰의 중국 합작 벤처 공동 창업자였으며, 해당 지역의 영업 총괄로서 화남 지역 사업을 담당했습니다. ^{[3] [2]}​

페이스북 (메타)

2014년부터 2018년까지 젱(Zeng)은 페이스북(현 메타)에서 제품 리드(Product Lead)로 재직했습니다 ^[2]. 이 기간 동안 그는 페이스북 광고 기술 스택 내의 여러 핵심 제품을 구축하고 확장하는 데 중추적인 역할을 담당했습니다. 그의 주요 기여 분야로는 광고 API(Ads API), 다이내믹 광고(Dynamic Ads), 그리고 다이내믹 크리에이티브 최적화(Dynamic Creative Optimization) 등이 있습니다. 그가 관리한 광고 기술 스택은 초기 단계부터 시작하여 10억 달러 이상의 매출을 기록하는 규모로 성장한 것으로 평가받고 있습니다 ^[3].

투자 및 자문 역할

Zeng은 정규직 역할 외에도 2014년부터 활발한 엔젤 투자자이자 스타트업 고문으로 활동해 왔으며, 자신을 "스타트업 투자자/조력자"로 정의하고 있습니다 ^{[1] [2]}. 그의 자문 경력에는 2018년부터 2019년까지 dYdX에서의 활동과 2018년 Anchorage Digital에서의 컨설턴트 역할이 포함됩니다. 또한 그는 2024년부터 2025년까지 기술자 및 기업가 집단인 South Park Commons의 회원이었습니다. ^[2]

대중 참여

Zeng은 NEAR 생태계의 공식 컨퍼런스인 NEARCON을 포함한 기술 및 Web3 산업 행사에서 활동하는 대중 연설가입니다. 그는 강연을 통해 NEAR AI의 비전과 개발 로드맵, 사용자 소유 AI 에이전트의 미래, 그리고 그가 "에이전트 커머스(Agentic Commerce)"라고 지칭하는 개념에 대해 논의합니다. ^[3]

인터뷰

dYdX의 리더십 및 조직 개발 #01

2023년 4월 18일 유튜브 채널 'Conversations'에서 공개된 'Conversations Ep. 1 – George Zeng'에서 조지 젱은 리더십, 기업 개발, 의사 결정 프로세스 및 커리어 발전에 대한 자신의 관점을 설명합니다. 이 논의는 금융, 컨설팅, 대형 기술 기업, 스타트업에서의 전문적 배경과 dYdX에서의 임원 역할을 바탕으로 합니다.

인터뷰 중 젱은 dYdX의 조직 성장이 채용 기준과 밀접하게 연관되어 있다고 설명합니다. 그는 회사가 내부적으로 고성과자로 평가된 인재를 채용하는 것을 우선시해 왔으며, 적합한 인물을 찾는 과정에서 때로는 특정 직무를 장기간 공석으로 두기도 했다고 밝힙니다. 그는 이러한 접근 방식을 장기적인 계획 지평과 연결하며, 특정 운영 결정이 즉각적인 단기 결과보다는 수년에 걸친 기간을 두고 평가된다고 언급합니다.

또한 이번 대화에서는 의사 결정에 대한 젱의 접근 방식도 다룹니다. 그는 커리어 초기에는 주로 분석적이고 데이터 중심적인 추론에 의존했다고 설명합니다. 시간이 흐르면서 그는 임원 업무 프로세스에 직관적 판단을 통합했습니다. 그는 직관을 구조화된 분석 이전에 나타나는 초기 평가로 규정하며, 이러한 평가는 이후 데이터와 추론을 통해 검증된다고 말합니다. 또한 최종 결정을 내리기 전 내부 반응을 명확히 하기 위해 감정 상태를 식별하는 구조화된 방법을 참고한다고 언급합니다.

전문적인 환경을 비교하면서 젱은 스타트업 환경을 금융과 같은 분야와 구분합니다. 그는 스타트업과 크립토 생태계를 참여자들이 기술 발전에 대한 장기적인 기대를 공유하는 환경으로 묘사합니다. 그는 이를 구조적으로 더 경쟁적이라고 생각하는 산업들과 대조하며, 인센티브 역학 및 협업 패턴의 차이점을 지적합니다.

초기 단계의 기업 형성과 관련하여 젱은 제품의 관련성을 핵심 변수로 꼽습니다. 그는 기업들이 수요가 제한적이거나 충분히 강력하지 않은 제품을 만들 때 자주 어려움에 직면한다고 말합니다. 그는 창업자가 해결하고자 하는 문제를 이해하는 것의 중요성을 언급하며, 단순히 구현하기 쉽다는 이유만으로 프로젝트를 선택하는 것에 대해 경고합니다. 또한 규제나 인프라 관련 제약을 포함하여 더 복잡한 운영상의 과제들이 효과적으로 실행되기 위해서는 지속적인 노력이 필요할 수 있다는 개념에 대해서도 논의합니다.

젱은 커리어 결정에 영향을 미치는 개인적인 동기에 대해서도 언급합니다. 그는 자신의 전문적 방향의 일부를 가족 배경과 재정적 고려 사항 덕분으로 돌립니다. 그는 장기적인 재정적 안정과 기업 구축 활동에 대한 지속적인 참여를 반복적인 목표로 식별합니다. 나아가 그는 불확실성에 대한 개인의 반응이 다양하다는 점을 관찰하며, 어떤 이들은 불확실한 상황을 위험으로 해석하는 반면, 다른 이들은 이를 기회로 해석한다고 언급합니다.

임원 리더십을 논의하면서 젱은 채용, 조직 구조화 및 전략 수립에 직접 참여하며 쌓은 경험적 지식을 강조합니다. 그는 이러한 형태의 지식이 축적되고 상황에 따라 달라진다고 지적합니다. 또한 의사소통, 신뢰 구축, 감정 조절을 포함한 대인 관계 능력을 임원 책임의 구성 요소로 언급합니다.

인터뷰를 마치며 젱은 dYdX의 시스템과 인프라에 대한 기술적 이해를 높이는 것이 지속적인 목표라고 밝힙니다. 그는 기술적 관여와 경영 감독 사이의 균형을 맞추는 것이 운영상의 제약을 주기도 하지만, 기술적 숙련도가 장기적인 조직 계획에 중요하다고 생각합니다.

이 인터뷰는 장기 계획, 채용 기준, 구조화된 의사 결정 프로세스, 그리고 개인의 성향과 직업적 책임 사이의 조화가 결합된 쩡(Zeng)의 리더십에 대한 설명을 기록하고 있습니다. ^[7]

탈중앙화 AI 및 프라이버시 인프라 #02

2025년 12월 17일, 유튜브 채널 SAIL Media는 NeurIPS 2025 기간 중 녹화된 NEAR 프로토콜의 최고 제품 책임자(CPO)이자 Near AI 총괄 매니저인 조지 젱(George Zeng)의 인터뷰를 공개했습니다. 이번 논의는 탈중앙화 인공지능 시스템의 개발과 프라이버시 보존 인프라에 초점을 맞췄습니다.

인터뷰에서 젱은 탈중앙화 및 사용자 제어형 AI 시스템에 관한 Near AI의 성과를 설명했습니다. 그는 조직이 신뢰 실행 환경(TEE) 내에서 AI 쿼리를 처리하도록 설계된 기밀 추론 제품을 개발 중이라고 밝혔습니다. 이러한 환경은 모델 추론 중에 데이터에 대한 접근을 제한하기 위해 하드웨어 기반 격리 메커니즘을 사용합니다. 그의 설명에 따르면, 이 아키텍처는 계산이 수행되는 동안 서비스 운영자와 제3자가 쿼리 데이터에 접근할 수 없도록 구조화되어 있습니다.

젱은 구글과 흔히 연관되는 과거의 기업 원칙인 "사악해지지 말자(Don’t Be Evil)"를 언급하며, 이를 시스템 설계 자체가 기술적 수준에서 운영자의 사용자 데이터 접근 능력을 제한하는 모델과 대조했습니다. 그는 OpenAI와 Anthropic을 포함한 중앙 집중식 AI 연구소들이 프런티어 모델을 발전시키는 데 적극적인 역할을 하고 있는 반면, 탈중앙화 시스템은 프라이버시와 분산 제어에 중점을 둔 대안적 인프라 모델을 제시한다고 나타냈습니다.

인터뷰에서는 개발자 참여에 대해서도 다루었습니다. 젱은 Near AI가 제3자 애플리케이션에 통합할 수 있는 기밀 추론 API를 제공하고 있다고 언급했습니다. 그는 현재 및 계획된 개발 노력에는 모델 미세 조정(fine-tuning), 학습 워크플로우 지원 확대, 그리고 사용자가 보안 실행 환경 내에서 애플리케이션 간에 AI 관련 데이터를 전송할 수 있도록 하는 메커니즘이 포함된다고 밝혔습니다.

데이터 이식성은 설계 목표로 제시되었습니다. 젱은 사용자 상호작용 기록과 선호도 데이터를 사용자의 통제하에 유지하고, 인프라 수준에서 구현된 프라이버시 보호 제약 조건에 따라 서로 다른 소프트웨어 서비스에서 사용할 수 있도록 하는 접근 방식을 설명했습니다.

더 넓은 AI 지형을 논의하면서 젱은 오픈 소스와 폐쇄 소스 프런티어 모델 간의 관계에 대해 의견을 피력했습니다. 그는 새로운 모델이 출시됨에 따라 성능 비교가 시간에 따라 달라진다는 점을 관찰했습니다. 그는 장기적인 발전이 오픈 생태계와 폐쇄 생태계 간의 지속적인 상호작용을 수반할 수 있으며, 지식과 기술이 양측 모두에 영향을 미칠 것이라고 시사했습니다.

또한 젱은 Near의 공동 창립자이자 연구 논문 'Attention Is All You Need'의 공동 저자인 일리야 폴로수킨(Illia Polosukhin)을 언급하며 그의 학문적 배경과 조직 내 역할을 강조했습니다.

인터뷰는 개인용 채팅 도구 및 소비자, 기업, 개발자 사용 사례를 위한 확장된 기밀 추론 서비스와 관련된 향후 발표에 대한 짧은 언급으로 마무리되었습니다.

이 논의는 하드웨어로 강제되는 기밀성과 탈중앙화된 시스템 아키텍처가 AI 배포 시 데이터 제어 및 프라이버시 고려 사항을 해결하는 하나의 접근 방식이라는 젱의 입장을 반영합니다. ^[8]

탈중앙화 AI 및 프라이버시 인프라

2025년 12월 17일, 유튜브 채널 SAIL Media는 NeurIPS 2025 기간 중 녹화된 NEAR 프로토콜의 최고 제품 책임자(CPO)이자 Near AI의 총괄 매니저인 George Zeng과의 인터뷰를 공개했습니다. 이번 논의는 탈중앙화 인공지능 시스템의 개발과 프라이버시 보존 인프라에 초점을 맞췄습니다.

인터뷰에서 Zeng은 탈중앙화 및 사용자 제어형 AI 시스템에 대한 Near AI의 성과를 설명했습니다. 그는 조직이 신뢰 실행 환경(TEE) 내에서 AI 쿼리를 처리하도록 설계된 기밀 추론(confidential inference) 제품을 개발 중이라고 밝혔습니다. 이러한 환경은 모델 추론 중에 데이터에 대한 접근을 제한하기 위해 하드웨어 기반의 격리 메커니즘을 사용합니다. 그의 설명에 따르면, 이 아키텍처는 계산이 수행되는 동안 서비스 운영자나 제3자가 쿼리 데이터에 접근할 수 없도록 구조화되어 있습니다.

Zeng은 흔히 구글과 연관되는 과거의 기업 원칙인 "사악해지지 말자(Don’t Be Evil)"를 언급하며, 이를 시스템 설계 자체가 기술적 수준에서 운영자의 사용자 데이터 접근 능력을 제한하는 모델과 대조했습니다. 그는 OpenAI와 Anthropic을 포함한 중앙 집중식 AI 연구소들이 프런티어 모델을 발전시키는 데 적극적인 역할을 하고 있는 반면, 탈중앙화 시스템은 프라이버시와 분산 제어에 집중한 대안적 인프라 모델을 대변한다고 지적했습니다.

인터뷰에서는 개발자 참여에 대해서도 다루었습니다. Zeng은 Near AI가 제3자 애플리케이션에 통합할 수 있는 기밀 추론 API를 제공하고 있다고 언급했습니다. 그는 현재 및 계획된 개발 노력에는 모델 미세 조정(fine-tuning), 학습 워크플로우에 대한 지원 확대, 그리고 사용자가 보안 실행 환경 내에서 애플리케이션 간에 AI 관련 데이터를 전송할 수 있도록 하는 메커니즘이 포함된다고 밝혔습니다.

데이터 이식성은 주요 설계 목표로 제시되었습니다. Zeng은 사용자의 상호작용 기록과 선호도 데이터를 사용자의 제어 하에 유지하고, 인프라 수준에서 구현된 프라이버시 보호 제약 조건에 따라 서로 다른 소프트웨어 서비스에서 사용할 수 있도록 하는 접근 방식을 설명했습니다.

더 넓은 AI 지형을 논의하면서 Zeng은 오픈 소스와 폐쇄 소스 프런티어 모델 간의 관계에 대해 의견을 피력했습니다. 그는 새로운 모델이 출시됨에 따라 성능 비교 결과가 시간에 따라 변한다는 점을 관찰했습니다. 그는 장기적인 발전 과정에서 오픈 생태계와 폐쇄 생태계가 지속적으로 상호작용하며, 지식과 기술이 양측 모두에 영향을 미칠 것이라고 시사했습니다.

또한 Zeng은 Near의 공동 창립자이자 연구 논문 Attention Is All You Need의 공동 저자인 Ilia Polosukhin을 언급하며, 그의 학문적 배경과 조직 내 역할을 강조했습니다.

인터뷰는 개인용 채팅 도구 및 소비자, 기업, 개발자 사용 사례를 위한 확장된 기밀 추론 서비스와 관련된 향후 발표에 대한 짧은 언급으로 마무리되었습니다.

이번 논의는 하드웨어로 강제되는 기밀성과 탈중앙화 시스템 아키텍처가 AI 배포 시 데이터 제어 및 프라이버시 문제를 해결하는 하나의 접근 방식이라는 Zeng의 입장을 반영하고 있습니다.