Omri Weinstein

**옴리 와인스타인(Omri Weinstein)**은 이스라엘계 미국인 이론 컴퓨터 과학자이자 기업가로, 펄 리서치 랩스(Pearl Research Labs)의 공동 설립자 겸 CEO로 잘 알려져 있습니다. 그는 현재 예루살렘 히브리 대학교 이론 컴퓨터 과학 그룹의 부교수직을 맡고 있으며, 현재 컬럼비아 대학교에서는 휴직 중입니다. 와인스타인의 연구는 데이터 구조, 정보 이론, 계산 복잡도 이론을 폭넓게 다루며, 학계와 산업계 모두에 기여한 바를 반영하고 있습니다. ^[1]

학력

옴리 와인스타인은 2006년부터 2009년까지 텔아비브 대학교에서 수학 및 컴퓨터 과학 학사 학위를 마쳤습니다. 이후 프린스턴 대학교에서 교육을 이어가며 정보 이론을 계산 복잡도, 프라이버시, 경제학에 적용하는 연구로 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했습니다. 그의 박사 과정은 마크 브레이버먼(Mark Braverman) 교수의 지도하에 이루어졌습니다. ^[2] 그 후 와인스타인은 뉴욕 대학교 쿠란트 수학 연구소에서 사이먼스 협회 주니어 펠로우(Simons Society Junior Fellow)로서 박사후 연구원 과정을 거쳤습니다. ^[3]

학술 경력

와인스타인은 예루살렘 히브리 대학교로 옮기기 전 컬럼비아 대학교 컴퓨터 과학과에서 조교수로 재직했으며, 현재 히브리 대학교 이론 컴퓨터 과학 그룹의 부교수로 재직 중입니다. 그의 연구는 주로 데이터 구조, 정보 이론, 최적화 사이의 관계를 탐구하며, 동적 데이터 구조, 정보 복잡도, 통신 복잡도 및 행렬 곱셈 복잡도에 집중하고 있습니다. ^[3]

와인스타인의 학술 활동은 데이터 구조 하한선(lower bounds) 연구에 집중된 NSF CAREER 어워드를 포함하여 여러 상을 통해 지원받았습니다. 이 분야에 대한 그의 기여는 2026년 중반 기준으로 구글 스칼라(Google Scholar)에서 1,700회 이상의 인용 횟수를 기록하며 입증되었습니다. ^[4] 와인스타인은 2025년 UC 버클리 사이먼스 컴퓨팅 이론 연구소의 "복잡도 및 선형 대수학(Algebra)" 프로그램에 방문 과학자로 참여했습니다. 또한 FOCS, STOC, ESA, ISIT와 같은 주요 컨퍼런스의 프로그램 위원회와 Theory of Computing 저널의 편집 위원회에서 활동하며 봉사하고 있습니다. ^[1]

산업계 경력

펄 리서치 랩스를 설립하기 전, 와인스타인은 엔비디아(Nvidia)와 바스트 데이터(Vast Data)에서 근무한 경력이 있습니다. 엔비디아에서는 GPU 연산 및 AI 시스템 관련 프로젝트에 기여했으며, 바스트 데이터에서는 데이터 인프라에 집중했습니다. 이러한 역할들을 통해 그는 GPU 연산과 암호학적 증명 시스템에 대한 통찰력을 얻었으며, 이는 이후 펄 리서치 랩스에서의 작업에 밑거름이 되었습니다. ^[5]

펄 리서치 랩스 (Pearl Research Labs)

2025년, 옴리 와인스타인은 펄 리서치 랩스(Pearl Research Labs)를 공동 설립하고 CEO를 맡았습니다. 이 회사는 유용 작업 증명(Proof-of-Useful-Work, PoUW) 합의 메커니즘을 기반으로 하는 레이어 1(Layer-1) 블록체인 프로토콜인 펄(Pearl, PRL)을 개발했습니다. 이 프로토콜은 전통적인 해싱 방식을 AI 학습 및 추론의 핵심 연산인 대규모 행렬 곱셈으로 대체합니다. ^[6]

펄 리서치 랩스는 2025년 4월에 백서를 발표하며 행렬 곱셈 증명에 관한 암호학 연구를 강조했습니다. 펄 메인넷은 2026년 4월 27일에 출시되었으며, 이어 2026년 5월 15일에는 Together AI와의 독점 파트너십을 발표했습니다. 이 협업을 통해 Gemma-4-31B-it-Pearl 모델을 위한 추론 엔드포인트가 도입되었으며, 표준 요금보다 낮은 가격으로 책정되는 동시에 연산 중에 생성되는 PRL 발행으로 비용이 상쇄되는 구조를 갖췄습니다. ^[7]

펄 리서치 랩스는 비트코인의 초기 출시 구조와 유사하게 사전 채굴, 설립자 토큰 할당, 벤처 캐피털 펀딩이 없는 페어 런칭(fair-launch) 모델을 주장합니다. 다만, 이 주장은 아직 독립적으로 검증되지 않았습니다. ^[6]

연구 기여

옴리 와인스타인의 연구 기여는 데이터 구조 하한선, 정보 복잡도 및 통신 복잡도에 초점을 맞추고 있습니다. 그는 특히 균등 분포 하에서 갭 해밍 거리(Gap Hamming Distance)의 정보 비용이 선형적임을 입증했습니다. 와인스타인은 무제한 라운드 통신 문제에 대한 정보 하한선을 증명하는 일반적인 기법을 최초로 확립했으며, 분산 환경에서의 근사 고정점 및 내시(Nash) 균형에 관한 연구에도 기여했습니다. ^[3]

또한, 다단계 가설(Multiphase Conjecture)에 관한 와인스타인의 연구에는 정보 복잡도가 통합되었습니다. 그는 데이터 구조 하한선에 집중한 ICALP 2018 여름 학교를 공동 운영하기도 했습니다. ^[4]