출처: 그리프시스 아카데미

메사리가 2022년 11월 공식적으로 소개한 디핀의 개념은 사실 새로운 개념이 아니며, 기존 IoT(사물인터넷)와 일부 유사점이 있습니다. strong>새로운 "공유 경제".

이전 DePIN 붐과 달리 현재 DePIN 핫스팟 프로젝트는 주로 AI의 세 가지 요소(데이터, 알고리즘, 산술)에 초점을 맞추고 있으며, io.Net과 같은 "산술" 프로젝트가 가장 눈길을 끌고 있습니다. Net, Aethir, Heurist 등, 이 글에서는 "연산력"과 관련된 프로젝트를 분석하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 글은 "WHAT-WHY-HOW"의 구조에 따라 DePIN 프로젝트의 기본 틀을 요약하고 구체화하여 DePIN 트랙의 개요와 요약을 한 다음, 필자 자신의 경험을 바탕으로 DePIN 프로젝트를 분석하는 방법에 대한 기본 아이디어를 명확히 했습니다. 그런 다음 필자 자신의 경험을 바탕으로 DePIN 프로젝트를 분석하는 방법에 대한 기본 아이디어를 확인함과 동시에 특정 "산술력" 프로젝트를 자세히 분석하는 아이디어를 따랐습니다.

1. 디핀이란 무엇인가

1.1 디핀의 정의

디핀의 정식 명칭은 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크로, 중국어로 "去中心化物理基础设施网络"(분산화된 물리적 인프라 네트워크)를 뜻합니다. DePIN은 블록체인 기술을 사용하여 물리적 하드웨어 인프라를 탈중앙화된 방식으로 연결하여 사용자가 라이선스 없이도 저렴한 방식으로 네트워크 리소스에 액세스하고 사용할 수 있는 네트워크입니다. DePIN 프로젝트는 일반적으로 토큰 보상 시스템을 사용하여 "기여할수록 더 많은 것을 얻는다"는 원칙에 따라 사용자가 네트워크 구축에 적극적으로 참여하도록 동기를 부여합니다. 디핀 프로젝트는 일반적으로 토큰 보상 시스템을 사용하여 '더 많이 기여할수록 더 많은 것을 얻는다'는 원칙에 따라 사용자가 네트워크에 적극적으로 참여하도록 동기를 부여합니다.

데이터 수집, 컴퓨팅, 데이터 저장 등 다양한 분야에서 DePIN 프로젝트가 활용되고 있으며, CePIN과 관련된 분야에서 DePIN을 자주 볼 수 있습니다.

디핀 프로젝트의 작동 방식과 경제 모델을 생각해보면, 디핀 프로젝트는 본질적으로 새로운 공유 경제입니다. 따라서 DePIN 프로젝트의 초기 분석에 대한 간단한 접근 방법은 먼저 프로젝트의 핵심 비즈니스가 무엇인지 파악하는 것입니다.

프로젝트가 주로 산술 또는 저장 서비스와 관련된 것이라면, 디핀 프로젝트는 단순히 '공유 산술'과 '공유 저장' 서비스를 제공하는 플랫폼으로 정의할 수 있습니다. 이러한 분류는 프로젝트의 가치 제안과 시장에서의 포지셔닝을 보다 명확하게 이해하는 데 도움이 됩니다.

출처: @IoTeX

위 공유경제 모델 다이어그램에는 수요 측면, 공급 측면, 플랫폼 측면의 세 가지 주요 플레이어가 있습니다. 이 모델에서는 먼저 수요 측에서 택시, 주택 등과 같은 수요를 플랫폼 측으로 보내고, 플랫폼 측에서 수요를 공급 측으로 전달하며, 마지막으로 공급 측에서 수요에 따라 해당 서비스를 제공함으로써 전체 비즈니스 흐름 프로세스가 완성됩니다.

이 모델에서 자금의 흐름은 먼저 수요 측에서 플랫폼 측으로, 수요 측에서 주문을 확인한 후 플랫폼 측에서 공급 측으로, 플랫폼 측에서 안정적인 거래 플랫폼과 좋은 주문 배달 경험을 제공하여 수수료 수익을 얻습니다. 여러분이 DDT를 플레이하는 과정을 떠올려보면 이 모델을 구체화할 수 있습니다.

전통적인 '공유 경제' 모델에서 플랫폼 측면은 일반적으로 대규모 중앙 집중식 기업이며, 네트워크, 운전자 및 비즈니스에 대한 통제권은 여전히 '배송업체' 자체에 있으며 일부 '공유 경제'의 경우 다음과 같습니다. 일부 '공유 경제' 모델의 공급 측면은 '공유 충전 보물' 및 '공유 전기 자동차'와 같은 플랫폼 측면이기도 합니다. 이로 인해 기업이 쉽게 독점하고, 기업의 장난 비용이 낮아지고, 수수료가 너무 높아 공급 측면의 이익을 침해하는 등의 문제가 발생합니다. 즉, 가격 결정권이 중앙 집중화된 기업에 있고, 생산 수단을 보유한 사람들이 가격 결정권을 갖지 않는 것은 공산주의가 아닙니다.

1.2 디핀의 역사

비트코인의 등장 이후 사람들은 P2P 네트워크와 물리적 인프라를 결합하는 아이디어, 즉 다양한 장치 간에 경제적 인센티브가 제공되는 개방적이고 탈중앙화된 네트워크를 구축하는 방법을 모색해 왔습니다. Web3의 DeFi 및 GameFi와 같은 용어의 영향을 받은 MachineFi는 최초로 제안된 개념 중 하나였습니다.

• 2021 12월, IoTeX는 이 새로운 분야를 "MachineFi"라는 이름으로 처음 명명했습니다. 이 이름은 "Machine"(기계)과 "DeFi"(탈중앙화 금융)를 결합하여 기계와 기계가 생성하는 데이터의 금융화라는 개념을 나타냅니다.

• 2022년 4월, 멀티코인은 누구나 허가 없이도 일련의 공유 목표에 기여할 수 있는 인센티브 구조를 의미하는 "작업 증명"(PoPW)이라는 개념을 도입했습니다. 이 제안된 메커니즘의 결과, DePIN의 개발 속도는 크게 촉진되었습니다.

• 2022년 9월, 보더리스 캐피털은 "엣지파이"라는 개념을 고안해냈습니다.
  

• 2022년 11월, 메사리는 이 분야의 약어를 통일하기 위해 트위터 투표를 실시했고, PoPW, TIPIN, EdgeFi, DePIN 등이 후보에 올랐으며, 결국 31.6%를 득표한 DePIN이 이 분야의 통합 명칭으로 결정되었습니다.

출처: @MessariCrypto

2. DePIN이 필요한 이유

기존 물리적 인프라 내에서 네트워크(예: 통신 네트워크, 클라우드 서비스, 에너지 네트워크 등)의 경우 막대한 자본 투자와 운영 및 유지보수 비용으로 인해 대기업 또는 거대 기업이 시장을 지배하는 경향이 있습니다. 이러한 집중화된 산업 특성으로 인해 몇 가지 딜레마와 과제가 발생합니다.

• 정부와 기업의 이해관계가 긴밀하게 얽혀 있고 신규 진입자에게 높은 문턱: 미국 통신 산업을 예로 들어, 연방통신위원회(FCC)는 무선 주파수를 경매를 통해 경매에 부치고 있습니다. FCC는 무선 주파수를 최고가 입찰자에게 경매합니다. 이렇게 하면 자본력이 풍부한 기업이 낙찰받기 쉬워지고 시장에서 절대적인 우위를 점하게 되어 강자가 더욱 강해지는 매튜 효과가 시장에 크게 나타나게 됩니다.

• 안정적인 시장 경쟁, 혁신과 활력 부족: 소수의 라이선스 기업이 시장에서 가격 결정권을 가지고 있으며, 이러한 기업은 풍부하고 안정적인 현금 수입으로 인해 더 발전할 유인이 부족하여 네트워크 최적화 속도가 느리고 장비 재투자 및 업그레이드가 지연되며 기술 혁신 및 인력 갱신 유인이 불충분한 경우가 종종 있습니다. 불충분합니다.

• 기술 서비스 아웃소싱, 서비스 표준 불균형: 전통 산업은 전문화된 아웃소싱으로 전환하고 있지만 아웃소싱 서비스 제공업체마다 서비스 개념과 기술 수준이 매우 다양하여 제공 품질을 통제하기 어렵고 효과적인 아웃소싱 협업 메커니즘이 부족하다.

2.1 CePIN의 단점

• 중앙 집중식 제어: CePIN은 단일 장애 지점, 공격에 취약하고 투명성이 낮은 중앙 조직에 의해 제어됩니다. 사용자는 데이터와 운영에 대한 통제권이 없습니다.

• 높은 진입 장벽: 신규 진입자는 높은 자본 투자와 복잡한 규제 기준을 극복해야 하므로 시장 경쟁과 혁신이 제한됩니다.

• 자원 낭비: 중앙 집중식 관리로 인해 유휴 또는 낭비되는 자원이 발생하고 자원 활용도가 낮습니다.

• 비효율적인 장비 재투자: 의사 결정이 소수의 조직에 집중되어 있어 장비 교체 및 투자에 비효율적입니다.

• 변동적인 서비스 품질: 아웃소싱 서비스의 품질을 보장하기 어렵고 서비스 표준이 다양합니다.

• 정보 비대칭성: 중앙 조직이 모든 데이터와 운영 기록을 보유하고, 사용자는 시스템 내부 운영 상황을 완전히 파악할 수 없어 정보 비대칭성의 위험이 증가합니다.

• 불충분한 인센티브: CePIN은 사용자가 네트워크 자원에 참여하고 기여할 수 있는 효과적인 인센티브가 부족합니다.

2.2 DePIN의 장점

• 탈중앙화: 단일 장애 지점 없음, 시스템 안정성 및 복원력 강화, 공격 위험 감소, 전반적인 보안 개선. .

• 투명성: 모든 거래 및 운영 기록이 공개되고 감사 가능하며, 사용자가 데이터를 완전히 제어하고, 사용자가 의사 결정 과정에 참여할 수 있어 시스템의 투명성과 민주성이 높아집니다.

• 인센티브: 토큰 이코노미를 통해 사용자는 네트워크 자원에 기여한 만큼 토큰으로 보상을 받을 수 있어 네트워크에 적극적으로 참여하고 유지하도록 동기를 부여할 수 있습니다.

• 검열에 대한 저항성: 중앙화된 제어 지점이 없기 때문에 네트워크는 검열과 통제가 더 어렵고 정보가 자유롭게 흐릅니다.

• 효율적인 리소스 활용: 분산 네트워크를 사용하여 잠재적으로 유휴 상태인 리소스를 활성화하면 리소스 활용도가 향상됩니다.

• 개방성 및 글로벌 배포: 라이선스가 필요하지 않으며, 프로토콜은 오픈 소스이며 전 세계에 배포할 수 있어 기존 CePIN의 지리적 및 규제적 제약을 극복할 수 있습니다.

DePIN은 탈중앙화, 투명성, 사용자 자율성, 인센티브, 검열 저항성의 장점을 통해 CePIN의 중앙 집중식 통제, 데이터 프라이버시 문제, 자원 낭비, 서비스 품질의 불균일성 문제를 해결합니다. 이는 물리적 세계의 생산 관계의 변화를 촉진하고 보다 효율적이고 지속 가능한 물리적 인프라 네트워크를 실현합니다. 따라서 디핀은 높은 보안, 투명성, 사용자 참여가 필요한 물리적 인프라 네트워크에 탁월한 선택입니다.

3. 디핀 네트워크 구현 방법

3.1 다양한 합의 메커니즘 비교

디핀 네트워크 구현 방법을 논의하기 전에 먼저 디핀 네트워크에서 일반적으로 사용되는 PoPW 메커니즘에 대해 설명합니다.

디핀 네트워크의 요구 사항은 빠르게 확장되는 네트워크, 네트워크에 참여하는 노드의 낮은 비용, 네트워크에 공급하는 많은 수의 노드, 높은 수준의 탈중앙화입니다. 높은 수준의 탈중앙화.

PoW는 네트워크에 참여하기 위해 사전에 고가의 채굴기를 구매해야 하므로 DePIN 네트워크 참여의 문턱이 크게 높아져 DePIN 네트워크의 합의 메커니즘으로 사용하기에 적합하지 않으며, PoS 역시 사전에 관련 토큰을 서약해야 하므로 네트워크 노드 운영에 대한 사용자의 참여 의지가 낮아지며, 마찬가지로 DePIN 네트워크의 합의 메커니즘으로 사용하기에 적합하지 않습니다. PoPW의 등장은 DePIN 네트워크의 특성에 부합하며, 물리적 장치가 네트워크에 더 편리하게 액세스 할 수 있도록 하는 PoPW 메커니즘의 등장으로 DePIN 네트워크의 발전 과정이 크게 가속화됩니다.

동시에, PoPW와 결합된 경제 모델은 닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐는 딜레마를 근본적으로 해결합니다. 이 프로토콜은 토큰 보상을 사용하여 참여자들이 네트워크의 공급 측면을 사용자에게 매력적인 수준으로 구축하도록 인센티브를 제공합니다.

3.2 디핀 네트워크의 주요 참여자

일반적으로 완전한 디핀 네트워크에는 다음과 같은 참여자가 포함됩니다.

• 설립자: 이는 흔히 "프로젝트 측"이라고 하는 DePIN 네트워크의 창시자를 의미합니다. 설립자는 네트워크 초기에 가장 중요한 참여자이며, 네트워크 구축과 시작을 책임집니다.

• 오너: 산술 채굴자 및 스토리지 채굴자와 같이 디핀 네트워크에 자원을 공급하는 공급자를 말합니다. 이들은 네트워크에 하드웨어 및 소프트웨어 자원을 제공하여 프로토콜 토큰을 획득하며, 네트워크의 콜드 스타트 단계에서 공급 측면은 매우 중요한 역할을 합니다.

• 소비자: 는 디핀 네트워크 자원의 수요 측면을 말하며, 일반적으로 디핀 프로젝트에 대한 수요의 대부분은 B측 사용자로부터 발생하며, 대부분은 웹2에서 발생하며, 디핀 네트워크에 대한 전체 웹3 수요는 상대적으로 작으며, Wbe3 사용자의 수요에만 의존하는 것은 전체 네트워크의 운영을 지원하기가 어렵습니다. 예를 들어 파일코인, 비트센서 등이 이러한 종류의 대표적인 프로젝트로, Wbe3 사용자의 수요만으로는 전체 네트워크를 지원하기 어렵습니다.

• 빌더:란 디핀 네트워크를 유지하고 네트워크 내 생태계를 확장하는 사람을 말하며, 보통 네트워크의 개발 기간 동안 네트워크가 성장하면서 점점 더 많은 빌더들이 생태계에 참여하게 되지만, 물론 네트워크 개발 초기에는 주로 파운더로 구성된 빌더들이 주축을 이루고 있습니다.

3.3 DePIN 네트워크의 기본 구성요소

DePIN 네트워크가 성공적으로 작동하기 위해서는 온체인 및 오프체인 데이터와 상호 작용해야 하며, 이를 위해서는 안정적이고 강력한 인프라와 통신 프로토콜이 필요하며 일반적으로 DePIN 네트워크는 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다.

• 물리적 인프라: 소유자는 일반적으로 GPU, CPU 등과 같이 네트워크에 필요한 물리적 장비를 제공합니다.

물리적 인프라: 소유자는 네트워크에 필요한 물리적 장비를 제공합니다.

• 오프체인 컴퓨팅 시설: 물리적 장치에서 생성된 데이터는 오프체인 컴퓨팅 시설을 통해 체인에 업로드되어 검증을 받아야 하는데, 이를 PoPW 증명 메커니즘이라고 하며, 일반적으로 선제적인 기계를 사용하여 데이터를 체인에 업로드합니다.

• 온체인 컴퓨팅 시설: 데이터가 확인된 후에는 장치 소유자의 온체인 계정 주소를 확인하고 해당 온체인 주소로 토큰 보상을 전송해야 합니다.

• 토큰 인센티브 시설: 이것은 일반적으로 토큰 경제 모델이라고 부르는 것으로, 디핀 네트워크에 매우 중요하며 네트워크 개발 시기마다 다른 역할을 하며 나중에 자세히 설명할 것입니다.

3.4 DePIN 네트워크의 기본 운영 모델

디핀 네트워크는 위의 아키텍처 다이어그램과 유사한 순서로 운영되며, 기본적으로 체인 하단의 데이터를 생성한 후 체인 상단의 데이터를 확인하는 방식으로, 체인 하단의 데이터는 "상향식" 규칙을 따르고 체인 상단의 데이터는 "하향식" 규칙을 따르는 방식으로 운영됩니다.

• 인센티브를 위해 서비스를 제공하는 장치: DePIN 프로젝트의 하드웨어 장치는 서비스(예: 헬륨의 신호 오버레이)를 제공하면 $HNT 인센티브와 같은 인센티브를 받습니다.

• 증거 제시: 장치가 인센티브를 받으려면 먼저 필요한 작업을 수행했다는 증거를 제시해야 합니다. 이 증거를 물리적 작업 증명(PoPW)이라고 합니다.

• 공개 키와 개인 키를 사용한 인증: 기존 공개 체인의 공개-개인 키 시스템과 유사하게, DePIN 장치의 인증 프로세스에는 공개 키와 개인 키를 사용해야 합니다. 개인 키는 물리적 작업 증명을 생성하고 서명하는 데 사용되며, 공개 키는 외부인이 증명을 검증하거나 하드웨어 장치의 ID 태그(장치 ID)로 사용합니다.

• 보상 지급: 디핀 프로젝트는 스마트 컨트랙트를 배포합니다. 이 컨트랙트는 다양한 디바이스 소유자의 온체인 계정 주소를 기록하여 오프체인에서 물리적 디바이스로 받은 토큰 보상을 디바이스 소유자의 온체인 계정으로 직접 입금할 수 있도록 합니다.

단순한 예시를 통해 과정을 더욱 단순화하기 위해 DePIN 네트워크의 운영 방식을 교실 시험에 비유해 보겠습니다.

• 토큰 발급자인 교사는 "학생의 점수"의 진위 여부를 확인해야 합니다.

• 학생: 토큰을 받은 당사자로, 토큰 보상을 받기 위해 "시험지"를 완성해야 합니다.

우선 교사가 학생들에게 시험지를 보내면 학생들은 시험지의 요구 사항에 따라 시험을 완료해야 하며, 학생들은 완료한 시험지를 교사에게 전달하고 교사는 시험지를 읽고 채점하여 내림차순 원칙에 따라 상위 학생에게 큰 빨간 꽃을 수여합니다.

"발급된 문제지"는 디핀 네트워크의 수요 측 "수요 주문"이며, 문제의 풀이는 특정 규칙(PoPW)을 따라야 하며, 교사는 문제지가 학생 A가 작성한 것인지 확인해야 하며 문제지에서 학생 A의 필체(개인 키)를 확인해야 합니다. 학생의 필체(개인 키) 이름(공개 키)을 확인한 후 교사는 문제지 완성도를 채점하고, 채점 후 교사는 빨간색 펜을 사용하여 점수를 표시하고, 내림차순 원칙으로 정렬하며, 내림차순 원칙은 "기여할수록 더 많은 것을 얻는다"는 DePIN 프로젝트의 토큰 분배 원칙과도 일치합니다.

디핀 네트워크의 기본 작동 방식은 우리가 일상에서 사용하는 테스트 시스템과 유사합니다. 암호화폐 분야에서는 많은 프로젝트가 실제로 블록체인에 매핑된 실제 모델입니다. 이해하기 어려운 프로젝트에 직면했을 때, 일상 생활의 친숙한 상황과 비교하는 유추적 접근 방식을 사용하여 프로젝트 개념을 이해하고 숙달하는 것이 좋습니다. 이러한 유추 접근법은 프로젝트의 운영 논리와 원리를 파악하는 데 도움이 됩니다.

4. 디핀 트랙의 분류

지금까지 디핀 트랙을 '무엇-왜-어떻게'의 논리적 순서로 살펴본 다음, 디핀 보드의 구체적인 트랙을 분류해 보겠습니다. 이 보드는 물리적 리소스 네트워크-디지털 리소스 네트워크로 분류됩니다.

• 물리적 자원 네트워크: 참여자들이 위치 기반 하드웨어를 사용하거나 배포하도록 장려하고, 비표준화된 실제 상품과 서비스를 제공합니다. 이는 무선 네트워크, 지리공간 데이터 네트워크, 모바일 데이터 네트워크, 에너지 네트워크로 세분화할 수 있습니다.

• 디지털 리소스 네트워크: 참여자들이 하드웨어 시설을 사용하거나 배포하도록 장려하고 표준화된 디지털 리소스를 제공합니다. 이는 스토리지 네트워크, 산술 네트워크, 대역폭 네트워크로 세분화할 수 있습니다.

이 섹션 중 일부는 다음 프로젝트로 대표됩니다.

4.1 탈중앙화

파일코인은 3,800개 이상의 저장소 제공자가 전 세계적으로 1,700만 테라바이트 이상의 저장 용량을 제공하는 세계 최대의 분산 저장소 네트워크입니다.

4.1 탈중앙화 저장소 네트워크-파일코인

파일코인은 가장 잘 알려진 디핀 프로젝트로, 2021년 4월 1일에 최고가 $FIl을 기록했습니다.

Filecoin은 세계 최대의 분산 저장소 네트워크로, 3800개가 넘는 제공자가 1,700만 테라바이트 이상의 저장 용량을 제공하고 있으며, Filecoin의 비전은 분산된 저장소를 통해 전 세계 모든 사람들이 더 큰 혜택을 누리고, 더 많은 저장공간을 공유하는 것입니다. Filecoin의 비전은 데이터 경제의 세 가지 핵심 축인 스토리지, 컴퓨팅, 콘텐츠 배포를 지원하기 위해 공개적으로 검증 가능한 개방형 기능을 제공하는 것입니다.

파일코인의 파일 스토리지는 안전하고 효율적인 파일 저장을 가능하게 하는 IPFS(행성 간 파일 시스템)를 기반으로 합니다.

파일코인의 또 다른 독특한 측면은 경제 모델로, 파일코인 스토리지 노드가 되려면 일정 수의 $FIl 토큰을 서약해야 하며, 이는 '서약 토큰-총 저장 공간 증가-더 많은 노드 참여-서약 토큰 수요 증가-코인 가격 상승-코인 가격 하락'을 만들어냅니다. 코인의 가격이 치솟는" 이러한 플라이휠; 그러나 약세장에서도 코인 가격이 급락하기 쉽기 때문에 이 경제 모델은 강세장에서 큰 역할을 하는 데 더 적합합니다.

4.2 탈중앙화 GPU 렌더링 플랫폼 - 렌더 네트워크

렌더 네트워크는 아티스트와 GPU 컴퓨팅 파워 공급자로 구성된 OTOY 소유의 탈중앙화 GPU 렌더링 네트워크 플랫폼으로, 전 세계 사용자들의 손끝에서 강력한 렌더링 기능을 제공합니다. 렌더 네트워크($RNDR)의 코인 가격은 2024년 3월 17일에 정점을 찍었으며, 렌더 네트워크($RNDR)도 AI 부문의 일부이기 때문에 렌더 네트워크의 정점은 AI 부문의 정점과 일치합니다.

렌더 네트워크는 다음과 같이 작동합니다. 먼저 크리에이터가 3D 장면, 고해상도 이미지/비디오 등 GPU 렌더링이 필요한 작업을 제출하여 네트워크의 GPU 노드에 배포하여 처리하고, 노드 운영자는 사용하지 않는 GPU 컴퓨팅을 렌더 네트워크에 기여하고 $RNDR을 받습니다. 그런 다음 노드 오퍼레이터는 유휴 GPU 컴퓨팅을 렌더 네트워크에 기여하고 $RNDR 토큰으로 보상을 받습니다.

Render Network의 가격 책정 메커니즘은 동적 가격 모델을 사용하여 작업 복잡성, 긴급성, 가용 리소스 등의 요소에 따라 렌더링 서비스 가격을 결정하여 크리에이터에게 경쟁력 있는 가격을 제공하는 동시에 GPU 파워 공급자에게 공정한 보상을 제공한다는 점에서 독특합니다.

렌더 네트워크의 가장 최근 성과는 "전문 렌더링 앱인 iPad의 Octane이 렌더 네트워크에 의해 구동된다는 점"입니다.

4.3 탈중앙화 데이터 마켓플레이스 - Ocean

Ocean 프로토콜은 탈중앙화 데이터 교환 프로토콜로, 서로 간의 안전한 데이터 공유와 데이터의 상업적 활용에 중점을 두고 있으며, 일반적인 DePIN 프로젝트와 마찬가지로 주요 프로젝트 참여자들도 몇 명 있습니다.

• 데이터 공급자: 프로토콜에서 데이터를 공유합니다

• 데이터 소비자: OCEAN 토큰을 사용하여 데이터 액세스 권한을 구매합니다

• 노드 운영자: 네트워크 인프라를 유지 관리하고 OCEAN 토큰 보상

데이터 제공자에게는 데이터 보안과 개인정보 보호가 중요하며, Ocean Protoco는 다음과 같은 메커니즘을 통해 데이터 흐름과 데이터 보안을 지원합니다:

• 데이터 보안 및 제어: 오션 프로토콜은 블록체인 기술을 통해 데이터 거래가 안전하고 투명하며 데이터 소유자가 데이터를 완전히 제어할 수 있도록 보장합니다.

• 데이터 토큰화: 데이터 토큰화를 통해 다른 암호화폐처럼 데이터를 사고팔고 교환할 수 있어 데이터 시장의 유동성을 높일 수 있습니다.

• 개인정보 보호: Compute-to-Data 기능을 사용하면 원본 데이터를 노출하지 않고 데이터를 계산 및 분석할 수 있으며, 데이터 소유자는 자신의 데이터에 대해 AI 알고리즘이 실행되도록 승인할 수 있으며, 계산 프로세스는 데이터 소유자의 로컬 환경에서만 진행되어 데이터가 자신의 통제에서 벗어나지 않도록 보장할 수 있습니다.

• 세분화된 권한 제어: Ocean 프로토콜은 데이터 제공자가 데이터의 특정 부분과 조건에 액세스할 수 있는 사용자 또는 사용자 그룹을 지정하는 세부 액세스 제어 정책을 설정할 수 있는 세분화된 권한 제어 기능을 제공합니다. 이러한 권한 제어 메커니즘은 데이터 프라이버시를 유지하면서 데이터를 안전하게 공유할 수 있도록 보장합니다.

4.4 EVM과 호환되는 L1-Lotex

2017년에 설립된 IoTeX는 블록체인, 보안 하드웨어, 데이터 서비스 혁신을 결합하여 신뢰할 수 있는 사물 인터넷을 지원하는 오픈 소스 개인정보 보호 중심 플랫폼입니다.

다른 DePIN 프로젝트와 달리, IoTeX는 Google의 Colab과 같은 DePIN 빌더를 위한 개발 플랫폼으로 자리 잡았습니다.IoTeX의 가장 중요한 기술은 IoT 장치를 블록체인에 연결하는 기능을 하는 오프체인 컴퓨팅 프로토콜인 W3bStream입니다. 잘 알려진 IoTeX DePIN 프로젝트로는 Envirobloq, Drop Wireless, HealthBlocks가 있습니다.

4.5 분산형 핫스팟 네트워크 - Helium

2013년에 설립된 Helium은 새로운 하드웨어를 기여하는 사용자들의 대규모 네트워크를 최초로 만든 오래된 DePIN 프로젝트입니다. 사용자가 타사 제조업체가 만든 헬륨 하드웨어 핫스팟을 구매하여 연결된 IoT 기기에 핫스팟 신호를 제공하고, 동시에 헬륨은 네트워크의 안정성을 유지하는 데 대한 보상으로 하드웨어 핫스팟에 $HNT 토큰을 지급하는 대규모 사용자 기여형 신규 하드웨어 네트워크를 만든 최초의 프로젝트입니다. 채굴 기기가 프로젝트에 의해 지정된다는 점을 제외하면 사실상 채굴 모델입니다.

디핀 회로에는 두 가지 주요 장치 모델이 있는데, 하나는 헬륨처럼 프로젝트에서 지정한 맞춤형 전용 하드웨어이고, 다른 하나는 유휴 GPU를 네트워크에 통합하는 렌더 네트워크와 io.net처럼 일반적인 하드웨어를 네트워크에 통합하는 것입니다.

헬륨의 가장 중요한 기술은 IoT 기기에 특히 적합한 저전력 장거리 무선 통신 프로토콜인 LoRaWAN 프로토콜이며, 이러한 헬륨 하드웨어 핫스팟이 네트워크에 무선 커버리지를 제공하는 것은 LoRaWAN 프로토콜을 통해서입니다.

헬륨은 세계 최대 규모의 LoRaWAN 네트워크를 구축했지만 수요가 예상만큼 실현되지 않았고, 현재 헬륨은 5G 셀룰러 네트워크 출시에 더욱 집중하고 있습니다.

2023년 4월 20일, Helium은 Solana 네트워크로 이전한 후 월 20달러의 5G 무제한 트래픽 패키지로 구성된 프로그램인 Helium Mobile on Solana를 출시했으며, 저렴한 가격으로 북미에서 빠르게 인기를 얻고 있습니다.

5년간의 글로벌 'DePIN' 검색 지수를 보면, '23년 12월부터 '24년 1월까지 $MOBILE 가격대 중 가장 높은 정점을 찍었고, 이후에도 'DePIN' 열기는 계속 상승하고 있음을 알 수 있습니다. "DePIN" 열기는 계속 상승하고 있습니다. 헬륨 모바일이 DePIN 프로젝트의 새로운 시대를 열었다고 할 수 있습니다.

출처: @Google 트렌드

5. 디핀 경제 모델링

프로젝트의 디핀 경제 모델링은 프로젝트 개발에 매우 중요하며 프로젝트의 각 단계마다 다른 역할을 수행합니다. 예를 들어, 프로젝트의 초기 단계에서는 주로 토큰 인센티브 메커니즘을 통해 사용자가 하드웨어 및 소프트웨어 자원을 기여하도록 유도하여 프로젝트의 공급 측면 구축을 완료합니다.

5.1 BME 모델

경제 모델에 대해 논의하기 전에, 디핀의 경제 모델 대부분이 BME 모델과 관련이 있기 때문에 BME 모델에 대해 간략히 살펴보기로 하겠습니다.

BME(Burn-and-Mint Equivalent)는 토큰의 수요와 공급을 관리하는 데 사용되며, 구체적으로 수요 측에서 토큰을 소각하여 상품이나 서비스를 구매하고 프로토콜 플랫폼은 새로운 토큰을 발행하여 공급망의 다양한 기여자들에게 보상을 제공합니다.

새로 발행되는 토큰의 수가 소각량을 초과하면 총 공급량이 증가하여 가격이 하락하고, 반대로 소각량이 발행량을 초과하면 디플레이션이 발생하여 가격이 상승하게 됩니다. 토큰 가격이 상승하면 더 많은 공급 측 사용자를 끌어들여 선순환이 이루어집니다.

공급; 수요 = 가격 하락

공급; 수요 = 가격 상승

화폐 공급과 화폐 유통 속도 사이의 관계를 설명하는 피셔 방정식을 사용하면 BME 모델을 더욱 정교하게 설명할 수 있습니다, 가격 수준과 거래되는 수량:

MV = PT

• M = 통화 공급량

• V = 통화 유통 속도

<>< li>

P = 가격 수준

• T = 트랜잭션 수

다른 모든 것이 동일할 때 토큰 유통 속도 V가 증가하면 방정식의 균형을 유지하는 유일한 방법은 소각 메커니즘을 통해 토큰 유통량(M)을 줄이는 것뿐입니다. 따라서 네트워크 사용량이 증가함에 따라 소각량은 가속화됩니다. 인플레이션 속도와 소각 속도가 동적으로 균형을 이룰 수 있을 때 BME 모델은 안정적인 평형 상태를 유지할 수 있습니다.

출처: @Medium

이 과정은 실생활에서 상품을 구매하는 구체적인 예를 들어 설명합니다. 먼저 제조업체가 상품을 만들면 소비자가 그 상품을 구매합니다.

구매 과정에서 소비자는 제조사에게 돈을 주는 것이 아니라, 일정 금액을 공공 바우처로 소각하고 구매한 상품을 받습니다. 동시에 플랫폼 측에서는 정기적으로 새로운 화폐를 발행합니다. 또한 이 화폐는 생산, 유통, 판매의 공급망 연결 고리를 담당하는 다양한 기여자들에게 투명하고 공정하게 분배됩니다.

5.2 BME 모델의 강점과 약점 비교

출처:@GryphsisAcademy

5.3 경제 모델 개발 단계

BME 모델에 대한 간단한 이해를 바탕으로 이제 DePIN 회로에 공통으로 적용되는 경제 모델을 보다 명확하게 이해할 수 있게 되었습니다. DePIN 회로의 경제 모델.

전체적으로 DePIN 경제 모델은 크게 다음 세 단계로 나뉩니다.

1단계: 콜드 스타트 및 네트워크 개발 단계

• 이 단계는 물리적 인프라 네트워크 구축에 중점을 둔 DePIN 프로젝트의 초기 단계입니다

• 이 단계는 DePIN 프로젝트의 초기 단계입니다. li>

• 토큰 인센티브 메커니즘을 통해 개인과 기업이 하드웨어 및 소프트웨어 자원(예: 컴퓨팅 파워, 저장 공간, 대역폭 등)을 제공하여 네트워크의 배포 및 확장을 추진하도록 유도합니다

• 프로젝트는 일반적으로 특정 임계치에 도달할 때까지 노드를 배포하고 보다 중앙화된 방식으로 네트워크를 홍보하기 위해 핵심 팀에 의존합니다

• < p>토큰은 주로 네트워크 사용료보다는 하드웨어 자원 제공에 대한 기여자에게 보상하는 데 사용됩니다

2단계: 네트워크 개발 및 가치 포착 단계

• 네트워크가 임계량에 도달하면 프로젝트는 점차적으로 탈중앙화된 커뮤니티 관리 모델로 전환됩니다. 커뮤니티 거버넌스 모델

• 네트워크는 최종 사용자를 유치하기 시작하고 토큰은 기여자에게 보상하는 것 외에도 네트워크 사용 비용을 지불하는 데 사용될 수 있습니다

• 프로젝트는 토큰화를 통해 네트워크 내에서 생성된 경제적 가치를 포착하고 기여자와 참여자에게 분배합니다

• 토큰 경제 모델은 일반적으로 다음과 같습니다. BME 모델을 사용하여 공급과 실수요의 균형을 맞추고 인플레이션이나 디플레이션을 방지합니다

3단계: 성숙 및 가치 극대화 단계

• 네트워크에는 많은 수의 활성 사용자와 기여자가 있어 선순환 구조가 형성됩니다

• 토큰 경제 모델은 장기적인 가치 창출에 더 중점을 두고 신중하게 설계된 디플레이션 메커니즘을 통해 토큰 가치를 높입니다

• 프로젝트는 토큰 공급을 최적화하고 양방향 시장에서 긍정적인 외부효과를 촉진하기 위해 새로운 토큰 모델을 도입할 수 있습니다

• 커뮤니티 자치가 네트워크 거버넌스의 지배적인 모델이 됩니다



좋은 경제 모델은 디핀 프로젝트에 경제적 플라이휠 효과를 가져올 것입니다. 디핀 프로젝트는 토큰 인센티브를 사용하기 때문에 프로젝트의 콜드 스타트 기간에 공급 측면의 많은 관심을 끌기 때문에 플라이휠 효과를 활용하여 빠른 규모 확장을 달성할 수 있습니다.

토큰 인센티브는 디핀 프로젝트의 빠른 성장의 핵심입니다. 프로젝트는 먼저 물리적 인프라의 유형에 따라 확장 가능한 개발을 위한 적절한 인센티브 기준을 설정해야 합니다. 예를 들어, 네트워크의 커버리지 영역을 확장하기 위해 헬륨은 네트워크 밀도가 높은 지역보다 밀도가 낮은 지역에 더 높은 인센티브를 제공합니다.

아래 그림과 같이 프로젝트 초기에는 투자자들이 프로젝트에 실제 돈을 투입하여 토큰이 초기 경제적 가치를 가지게 되고, 공급 측에서는 토큰 보상을 얻기 위해 프로젝트 구축에 적극적으로 참여하게 되며, 네트워크가 형성되고 CePIN에 비해 가격이 낮아지면 점점 더 많은 수요 측에서 DePIN 프로젝트의 서비스를 채택하기 시작하여 전체 네트워크 프로토콜에 수익을 가져오는 네트워크 프로토콜의 좋은 예가 될 수 있습니다. 네트워크가 형성되고 수요 측에서 점점 더 많은 DePIN 프로젝트의 서비스를 사용하기 시작하면 전체 네트워크 프로토콜에 수익을 가져오고 공급 측에서 수요 측으로 좋은 경로를 형성하게 될 것입니다.

수요가 증가함에 따라 토큰 가격은 소각 또는 바이백(BME 모델)을 통해 상승하며, 이는 공급 측이 받는 토큰의 가치가 증가한다는 것을 의미하므로 네트워크를 계속 확장할 수 있는 추가적인 인센티브를 제공합니다.

네트워크가 계속 확장되면 프로젝트에 대한 투자자의 관심이 높아지고 더 많은 자금으로 프로젝트를 지원하기 시작합니다.

프로젝트가 오픈 소스이거나 기여자/사용자 데이터를 대중에게 공개하는 경우, 개발자는 해당 데이터를 기반으로 디앱을 구축하여 생태계 내에서 추가적인 가치를 창출하여 더 많은 사용자와 기여자를 유치할 수 있습니다.



출처: @IoTeX


6. DePIN 회로 현황

현재 DePIN 프로젝트의 열기는 Solana 네트워크와 DePIN x A 회로에 집중되어 있습니다. strong>DePIN x AI " 트랙에서 구글 인덱스에서 볼 수 있듯이 네트워크 인프라에서 DePIN과 솔라나의 상관관계가 가장 강하고, 주목도가 높은 지역이 주로 중국, 인도 등 아시아에 집중되어 있으며 이는 DePIN 프로젝트에 참여하는 주요 사용자가 여전히 아시아 출신이라는 것을 나타냅니다.



출처: @Google 트렌드

현재 전체 DePIN 회로의 시가총액은 "$320억"으로, 기존 CePIN 프로그램과 비교하면 매우 큰 규모입니다. 예를 들어, 차이나 모바일의 시가총액은 "$2100억"이고 미국 최대 통신사인 AT&T의 시가총액은 "$1300억"입니다. 시가총액 관점에서 전체 DePIN 회로를 분석하는 데에는 여전히 많은 성장의 여지가 있습니다.



출처: @DePINscan

또한 DePIN 트랙의 총 기기 수 변화 그래프를 보면 2023년 12월에 변곡점이 발생하며, 이 시기는 Helium Mobile의 인기가 가장 높았던 시기이기도 합니다. 또한 헬륨 모바일의 열기가 가장 높고 코인 가격이 가장 높은 시기이기도 하므로 2024년 디핀 붐은 헬륨 모바일이 열었다고 할 수 있습니다.

아래 그림은 전 세계 디핀 디바이스의 분포를 보여주는데, 북미, 동아시아, 서유럽 및 기타 지역에 주로 디핀 디바이스가 분포되어 있음을 알 수 있습니다. 이러한 지역은 경제적으로 더 발전된 지역으로, 사용자가 DePIN 네트워크의 노드가 되려면 하드웨어와 소프트웨어를 제공해야 하며, 이러한 장치는 예를 들어 하이엔드 소비자용 GPU인 RTX-4090의 경우 2,000달러의 비용이 들기 때문에 경제적으로 덜 발전된 지역의 사용자에게는 큰 부담이 될 수 있습니다.

디핀 프로젝트의 토큰 보상 메커니즘은 "더 많이 기여할수록 더 많은 것을 얻는다"는 원칙을 따르기 때문에 사용자는 더 많은 토큰 보상을 받으려면 더 많은 자원과 고급 장비를 기여해야 하며, 이는 프로젝트에는 좋지만 사용자에게는 확실히 기준이 높아지는 것이죠. 하지만 사용자 입장에서는 확실히 참여의 문턱이 높아집니다. 좋은 디핀 프로젝트는 하위 호환성과 포용성을 갖추고 있으며 참여 문턱이 특별히 높지 않습니다. 저사양 기기에도 참여 기회를 제공하며, 이는 블록체인의 '공정성, 공평성, 투명성'이라는 정신에 부합하는 것입니다.

글로벌 디바이스 유통 지도를 보면 아직 개발되지 않은 영역이 많으며, 지속적인 기술 혁신과 시장 확대를 통해 디핀 트랙이 글로벌 성장을 달성하고 구석구석에 도달하여 전 세계 사람들을 연결하고 기술 진보와 사회 발전을 공동으로 촉진할 것으로 기대합니다.



출처: @DePINscan


7. 디핀 프로젝트 분석의 기본 단계

디핀 트랙을 간략하게 살펴본 후 디핀 프로젝트 분석의 기본 단계를 요약해 보았습니다.

가장 중요한 것은 디핀 프로젝트의 운영 모델을 웹2.0의 공유 경제에 비유하여 분석하는 것입니다.



8. io.net

8.1 프로젝트 기본 사항

프로젝트 프로필

DePIN 프로젝트는 DePIN 팀에서 개발한 프로젝트의 예시입니다. strong>프로젝트 설명

io.net은 솔라나 블록체인에서 머신러닝 애플리케이션의 개발, 실행 및 확장을 지원하는 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크입니다. 이들의 비전은 "1백만 개의 GPU를 결합하여 세계 최대의 GPU 클러스터를 형성하는 것"입니다. 이를 통해 엔지니어들은 접근 가능하고, 사용자 정의가 가능하며, 비용 효율적이고, 구현하기 쉬운 시스템에서 대량의 컴퓨팅 파워에 액세스할 수 있습니다.

팀 배경

• 설립자 겸 CEO: io.net 설립 전에는 퀀트 금융과 금융 공학 분야에서 일했으며 이더넷 재단에서 자원 봉사자로 활동한 Ahmed Shadid.

• 최고 마케팅 책임자 겸 최고 전략 책임자: 개리슨 양. 이전에는 Avalanche의 전략 및 성장 담당 부사장을 역임했으며 UC 산타바바라 동문입니다.

이 프로젝트는 많은 창립자들이 암호화폐에 대한 경험을 가지고 있어 탄탄한 기술적 배경을 가지고 있는 것이 분명합니다.

내러티브: AI, DePIN, 솔라나 생태학.

펀딩



출처: @RootDataLabs



출처: @RootDataLabs

io.net은 다음 날짜에 출시되었습니다. 2024년 3월 5일, io.net은 아나톨리 야코벤코(Solana의 CEO), 야트 시우(Animocin의 CEO), Hack VC, OKX 벤처스, 멀티코인 캐피탈 및 기타 유명 투자 기관이 참여한 가운데 렌더 네트워크를 통해 3천만 달러 규모의 시리즈 A 펀딩을 확보했으며, 이는 10억 원 상당의 투자 유치로 이어졌습니다. Hack VC, OKX 벤처스, 멀티코인 캐피털 등 잘 알려진 최상위 투자 기관 외에도 아나톨리 야코벤코(솔라나 CEO), 야트 시우(애니모카 공동창업자) 등 프로젝트 리더들이 있어 탄생 초기부터 최고 자본의 호의와 지원이 있었기 때문에 자금, 배경, 기술, 에어드랍이 기대되는 스타 프로젝트라고 할 수 있죠.

8.2 제품 아키텍처

io.net 제품은 크게 다음과 같은 부분으로 나뉩니다:

• IO 클라우드: 온디맨드 분산형 GPU 클러스터를 배포 및 관리하며 수요 측의 전력 장치를 관리하기 위한 인터페이스입니다.

• IO Worker: 직관적인 웹 애플리케이션을 통해 사용자의 GPU 노드 운영을 효율적으로 관리할 수 있는 포괄적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하며, 공급 측 사용자를 위한 컴퓨팅 장치 관리 인터페이스입니다.

• IO Explorer: 사용자에게 네트워크의 내부 작동에 대한 창을 제공하여 포괄적인 통계와 GPU 클라우드의 모든 측면을 한눈에 볼 수 있는 조감도를 제공합니다. 솔스캔이나 블록체인 익스플로러가 블록체인 트랜잭션에 대한 가시성을 제공하는 것과 매우 유사합니다.

• BC8.AI: 심층 신경망을 사용하여 텍스트 설명이나 시드 이미지를 기반으로 매우 상세하고 정확한 이미지를 생성하는 고급 AI 기반 이미지 생성기입니다. io.net의 AI 애플리케이션으로, io.net 사용자 IO ID만으로 편리하게 AI 이미지 생성기 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.

다음은 BC8.AI에서 생성된 반 고흐 스타일의 고양이 이미지입니다.



출처: @ionet

제품 특징 및 장점

기존 클라우드 제공업체인 Google Cloud 및 AWS와 비교하여 io.net은 다음과 같은 특징이 있습니다. io.net은 다음과 같은 특징과 이점을 제공합니다.

• 더 많은 GPU, 더 강력한 성능;

• 저렴하고 비용 효율적;

• 검열 방지 - 감사 없이 A100, H100 등과 같은 최첨단 GPU에 빠르게 액세스;

  검열 방지 - 감사할 필요 없음;"

  A100, H100 등의 첨단 GPU를 사용함. H100 및 기타 최첨단 GPU;

• 신뢰 방지;

• 높은 수준의 사용자 커스터마이징.

구체적으로 비교하기 위해 AWS를 예로 들어 보겠습니다.



접근성이란 다음을 의미합니다. 사용자가 전원에 얼마나 쉽게 액세스할 수 있는지입니다. 기존 클라우드 제공업체에 액세스할 때는 은행 카드, 연락처 정보 및 기타 주요 식별 정보를 미리 제시해야 하지만 io.net에 액세스할 때는 Solana 지갑만 있으면 네트워크에 대한 전원 라이선스를 빠르고 쉽게 얻을 수 있습니다.

사용자가 클러스터를 얼마나 커스터마이징할 수 있는지는 사용자 지정의 정도입니다. 기존 클라우드 제공업체를 방문할 때는 클러스터에 있는 컴퓨터의 모델과 클러스터가 위치한 지역만 선택할 수 있지만 io.net을 방문할 때는 위의 옵션 외에도 대역폭 속도, 클러스터 유형, 데이터 암호화 방법, 청구 방법 등을 선택할 수 있습니다.



출처: @ionet

위 그림과 같이 사용자가 NVIDIA A100-SXM4-80GB 모델 GPU, 홍콩 서버, 초고속 대역폭 속도, 시간당 과금, 엔드투엔드 암호화를 선택하면 단일 GPU의 가격은

아래 차트는 기존 클라우드 제공업체의 NVIDIA A100-SXM4-80GB GPU 가격을 보여줍니다. io.net의 가격은 동일한 컴퓨팅 성능이 필요한 기존 클라우드 제공업체의 가격의 절반 이상이며, 이는 사용자에게 매우 매력적입니다.



8.3 전체 네트워크 상태

IO Explorer를 사용하면 전체 네트워크의 종합적인 디바이스 수, 사용 가능한 서비스 지역, 산술 가격 등 전체 네트워크의 산술적 상황을 종합적으로 확인할 수 있습니다.

성능

현재 io.net에는 101,545개의 검증된 GPU와 31,154개의 검증된 CPU가 있으며, io.net 네트워크의 안정성을 보장하기 위해 6시간마다 디바이스의 가용성을 확인합니다.



출처: @ionet

두 번째 그래프는 현재 사용 가능한 PoS 검증되고 배포하기 쉬운 연산 장치의 수를 보여주는데, 이는 렌더 네트워크와 파일코인보다 훨씬 많기 때문에 io.net의 연산 장치 수가 많다는 것을 알 수 있습니다. io.net 디바이스의 수가 많고, io.net은 렌더 네트워크 및 Filecoin의 연산 디바이스와도 통합되므로 사용자는 연산 클러스터를 배포할 때 연산 디바이스 공급자를 선택할 수 있으며, 항상 사용자 경험을 염두에 두고 사용자 정의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.



출처: @ionet

io.net의 연산 장치의 또 다른 특징은 하이엔드 연산 장치의 수가 많다는 것입니다. 예를 들어 미국에는 H100, A100 등과 같은 수백 개의 하이엔드 GPU가 있으며, 미국의 제재와 AI 발생 상황에서 하이엔드 그래픽 카드는 매우 소중한 연산 자산이되었습니다. 매우 귀중한 산술적 자산이 되었습니다.

미국 시민이든 아니든 io.net을 사용하면 감사를 받을 필요 없이 이러한 공급 측 하이엔드 GPU를 사용할 수 있기 때문에 io.net은 반독점이라는 장점이 있습니다.



출처:@ionet

사업 수익

io.net의 수익 대시보드에서 매일 꾸준히 수익을 창출하고 있으며 총 수익이 이미 백만 달러 수준에 도달했음을 알 수 있습니다. io.net은 공급 측면의 구축을 완료했으며, 프로젝트는 점차 콜드 스타트 기간을 지나 네트워크 개발 기간으로 접어들었습니다.



출처: @ionet



출처: @ionet



출처: @ionet

io.net의 공급 측에서 제공 io.net의 공급 측면에서

• 네트워크 노드의 유효성이 검증되었습니다

• 연산 장비가 온라인 상태이고 안정적이며 풍부합니다

• 시장 수요의 일부를 충족할 수 있는 일정 수의 고급 연산 장비가 있습니다

• 모든 고급 연산 장비는 시장 수요의 일부를 충족할 수 있습니다

  .

그러나 수요 측면에서는

• 유휴 장치가 여전히 많이 있습니다

• 산술 작업에 대한 대부분의 수요는 BC8.AI에서 발생합니다

• 기업 측면과 개인 측면의 수요는 아직 자극을 받지 못했습니다. 끝은 아직 촉진되지 않았습니다



8.4 경제 모델링

io. net의 네트워크 네이티브 토큰은 $IO이며, 총 8억 개가 고정되어 있고 초기 공급량은 5억 개이며 나머지 3억 개는 20년간 매시간 보상으로 분배되어 공급업체와 토큰 서약자에게 지급됩니다.

$IO는 소각 디플레이션 메커니즘을 사용합니다. 네트워크에서 생성된 수익은 $IO를 구매하고 소각하는 데 사용되며, 소각되는 토큰의 수는 $IO의 가격에 따라 조정됩니다.

토큰 권한 부여

• 결제 수단: 사용자와 벤더는 USDC 결제 시 2%의 수수료를 지불하며, $IO 결제 시에는 수수료가 없습니다.

• 서약: 노드가 네트워크에서 $IO 유휴 보상을 받으려면 최소 100개의 $IO 토큰을 서약해야 합니다.

토큰 분배

분포도를 보면 프로젝트 커뮤니티 구성원이 토큰의 절반을 차지하며, 이는 프로젝트가 커뮤니티 구성원에게 프로젝트 진행에 대한 인센티브를 제공하고자 함을 나타냅니다. R&D 생태계가 16%를 차지하여 프로젝트의 기술 및 제품 개발이 지속적으로 지원될 수 있도록 보장합니다.



토큰 릴리스 차트에서 $IO 토큰이 점진적이고 선형적으로 릴리스되는 것을 볼 수 있으며, 이 릴리스 메커니즘은 $IO를 안정화시키는 데 도움이 됩니다. 이 릴리스 메커니즘은 $IO 토큰의 가격을 안정시키고 시장에 많은 수의 $IO 토큰이 갑자기 등장하여 발생하는 가격 변동을 방지하는 데 도움이 됩니다. 동시에, $IO 토큰의 보상 메커니즘은 장기 보유자와 담보 제공자에게 인센티브를 제공하여 프로젝트의 안정성과 사용자 고착성을 향상시킬 수 있습니다.



전반적으로 io.net 토큰 이코노믹스는 잘 설계된 토큰 프로그램입니다. 토큰 할당 비율에서 볼 수 있듯이, 토큰의 절반을 커뮤니티에 할당하는 것은 프로젝트가 커뮤니티 중심의 탈중앙화된 거버넌스에 중점을 두고 있음을 보여주며, 이는 프로젝트의 장기적인 성장과 신뢰성에 도움이 됩니다.


디핀 경제 발전의 세 단계 중 세 번째 단계에서는 이미 "커뮤니티 자율성이 네트워크 거버넌스의 지배적인 모드가 되었다"고 설명했으며, io.net은 이미 향후 커뮤니티 자율성을 위한 좋은 기반을 구축했습니다. 동시에, $IO 토큰의 점진적인 방출과 소멸은 시장의 압력을 효과적으로 분산시키고 가격 변동의 위험을 줄입니다.

여기에서 볼 수 있듯이 io.net의 다양한 메커니즘은 장기적인 개발 계획이 있는 프로젝트임을 보여줍니다.

8.5 프로젝트 참여

현재 io.net의 이그나이트 리워드는 6월 1일부터 6월 30일까지 진행되는 세 번째 시즌을 맞이했으며, 참여 방법은 자신의 컴퓨팅 장치를 메인 네트워크에 병합하여 채굴에 참여하는 것이 가장 주된 방법입니다. $IO 토큰 채굴에 대한 보상은 장치의 전력 크기와 네트워크 대역폭 속도 등 여러 가지 요인에 따라 달라집니다.

이그나이트 보상 1분기에는 사용자가 자신의 기기를 네트워크에 병합할 수 있는 시작 임계값이 지포스 RTX 1080 Ti로 정해졌는데, 이는 이전 기사에서 말씀드린 대로 저사양 기기에도 참여 기회를 제공함으로써 블록체인의 '공정하고 평등한' 원칙에 부합하는 것입니다. 이는 또한 앞서 말씀드린 바와 같이 저사양 기기에도 참여 기회를 제공함으로써 블록체인의 '공정성, 공평성, 투명성'이라는 정신에 부합하는 것입니다. 2분기와 3분기 이그나이트 리워드의 시작 기준은 GeForce RTX 3050입니다.

이것의 이유는 프로젝트 측면에서 보면 프로젝트 개발의 특정 단계에서 저사양 컴퓨팅 파워 장비는 전체 네트워크에 덜 기여하고 더 좋고 강력한 컴퓨팅 파워 장비가 네트워크의 안정성을 더 잘 유지할 수 있으며 사용자 측면의 수요 측면에서 보면 대다수의 사용자는 고급 컴퓨팅 파워 장비를 필요로하며 AI 모델의 학습 및 추론을 수행하려면 고급 컴퓨팅 파워 장비가 필요하며 저사양 컴퓨팅 파워 장비는 요구를 충족 할 수 없습니다. 그들의 요구를 충족시킬 수 없습니다.

따라서 프로젝트의 좋은 발전과 함께 참여 임계값을 높이는 것은 비트코인 네트워크와 마찬가지로 올바른 경로이며, 더 좋고, 더 강하고, 더 많은 산술 장비가 프로젝트가 추구하는 목표입니다.

8..6 프로젝트 요약 및 전망

io.net은 프로젝트의 콜드 스타트 및 네트워크 구축 단계에서 좋은 성과를 거두었으며, 전체 네트워크 구축을 완료하여 산술 노드를 검증하고 지속적인 수익을 창출했습니다.

프로젝트의 다음 주요 목표는 네트워크 생태계를 더욱 확장하고 네트워크의 증분 수요 측면을 늘리는 것입니다. 산술 수요 시장은 큰 시장이며 시장에서 프로젝트를 홍보하는 방법은 프로젝트의 마케팅 팀의 노력이 필요합니다.

사실 우리가 일반적으로 AI 알고리즘 모델 개발이라고 부르는 것은 크게 두 가지로 나뉘는데, 하나는 훈련(Train)이고 다른 하나는 추론(Inference)입니다. 이 두 가지 개념을 간단한 예로 설명하기 위해 이차 방정식을 예로 들어보겠습니다.



우리는 (x, y)를 사용합니다.

(x, y)를 사용하여 미지의 계수를 구하는 과정은 AI 알고리즘의 학습 과정이며, 미지의 계수(a, b, c)를 구한 후 주어진 x를 바탕으로 y를 구하는 과정은 AI 알고리즘의 추론 과정입니다.

이 계산 과정을 보면 학습 과정의 계산량이 추론 과정보다 훨씬 크다는 것을 알 수 있으며, LLM(대규모 언어 모델)의 학습에는 이를 지원하기 위해 많은 수의 연산 클러스터가 필요하며 동시에 많은 비용이 소요됩니다. 예를 들어 GPT-3 175B의 경우 수천 대의 엔비디아 V100 GPU가 훈련에 사용되었으며, 훈련에 약 수개월이 소요되고 수천만 달러의 비용이 들었습니다.

분산형 컴퓨팅 플랫폼에서 AI 빅 모델 트레이닝을 수행하는 것은 모델 트레이닝 과정에서 대규모 데이터 전송 및 전달이 필요하며, 이 과정에서 네트워크 대역폭에 대한 수요가 매우 높아 분산형 컴퓨팅 플랫폼이 충족하기 어렵기 때문에 어렵습니다. NVIDIA가 AI 업계의 왕이 된 이유는 하이엔드 연산 칩과 기본 AI 컴퓨팅 가속 라이브러리(cuDNN) 외에도 대규모 데이터 전송 및 전달의 모델 학습 프로세스를 크게 가속화하는 고유한 통신 브리지 "NVLink"를 보유하고 있기 때문입니다. 모델 학습 중 대규모 데이터 간의 흐름을 가속화합니다.

AI 산업에서 대규모 모델 학습에는 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요할 뿐만 아니라 데이터의 수집, 처리 및 변환이 수반됩니다. 이러한 프로세스에는 대규모 인프라와 중앙 집중식 데이터 처리 기능이 필요한 경우가 많습니다. 따라서 AI 산업은 본질적으로 강력한 기술 플랫폼과 데이터 처리 능력에 의존하여 혁신과 발전을 추진하는 규모화되고 중앙화된 산업이라는 것을 알 수 있습니다.

따라서 io.net과 같은 탈중앙화 컴퓨팅 플랫폼은 AI 알고리즘 추론에 가장 적합하며, 저렴하고 접근하기 쉬우며 컴퓨팅 파워가 충분하기 때문에 학생과 대규모 모델을 기반으로 다운스트림 작업 미세 조정(파인튜닝)을 요구하는 사람들이 잠재 고객이 될 수 있습니다.

9. 에티르

9.1 프로젝트 배경

인공지능(AI)은 인류 역사상 가장 중요한 기술로 평가받고 있으며, 일반화된 인공지능(AGI)의 등장으로 삶의 방식이 급격하게 변화할 것으로 전망되고 있습니다. 그러나 AI 기술 개발에서 소수의 기업이 독식하면서 GPU 부자와 GPU 빈자 사이의 AI 부의 격차가 발생하고 있으며, Aethir는 분산형 물리적 인프라 네트워크(DePIN)를 통해 온디맨드 컴퓨팅 자원의 가용성을 높여 AI 개발의 과실을 균형 있게 분배하는 것을 목표로 합니다.

Aethir는 인공지능(AI), 게임 및 가상 컴퓨팅 분야의 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 리소스에 대한 높은 수요를 충족하기 위해 특별히 설계된 혁신적인 분산형 클라우드 인프라 네트워크입니다. 핵심 개념은 전 세계의 엔터프라이즈급 GPU 칩을 단일 글로벌 네트워크로 통합하여 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 리소스의 가용성을 획기적으로 높이는 것입니다.

Aethir의 주요 목표는 현재 AI 및 클라우드 컴퓨팅 업계가 직면한 컴퓨팅 리소스 부족 문제를 해결하는 것입니다. AI의 성장과 클라우드 게임의 인기로 인해 고성능 컴퓨팅 리소스에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 그러나 소수의 대기업이 대부분의 GPU 리소스를 독점하고 있기 때문에 중소기업과 스타트업은 충분한 컴퓨팅 파워를 확보하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. aethir는 분산 네트워크를 통해 데이터센터, 기술 회사, 통신사, 유명 게임 스튜디오, 암호화폐 채굴 회사 등 리소스 소유자가 활용도가 낮은 GPU 리소스를 최대한 활용할 수 있는 실행 가능한 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 활용도가 낮은 GPU 문제에 대한 해결책을 제시하고 있습니다. GPU 리소스는 물론 최종 사용자에게 효율적이고 저렴한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.

분산형 클라우드 컴퓨팅의 이점

• 엔터프라이즈 컴퓨팅 리소스: Aethir는 고품질의 GPU 리소스, 예를 들어 NVIDIA의 다양한 기업 및 데이터센터의 H100 칩과 같은 고품질 GPU 리소스를 통합하여 컴퓨팅 리소스의 높은 품질과 안정성을 보장합니다.
  

• 저지연: Aethir의 네트워크는 오늘날의 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅 인프라로는 달성하기 어려운 저지연, 실시간 렌더링 및 AI 추론 애플리케이션을 지원하도록 설계되었습니다. 특히 클라우드 게임 분야에서는 원활한 게임 경험을 제공하기 위해 짧은 지연 시간이 매우 중요합니다.

• 빠른 확장: 분산형 모델 덕분에 Aethir는 빠르게 성장하는 AI 및 클라우드 게임 시장의 수요를 충족하기 위해 네트워크를 더 빠르게 확장할 수 있습니다. 분산 네트워크는 기존의 중앙 집중식 모델보다 컴퓨팅 리소스 공급을 늘릴 수 있는 유연성을 제공합니다.

• 우수한 단위 경제성: Aethir의 분산 네트워크는 기존 클라우드 제공업체의 높은 운영 비용을 절감하여 훨씬 저렴한 가격으로 컴퓨팅 리소스를 프로비저닝할 수 있게 해줍니다. 이는 중소기업과 스타트업에 특히 중요합니다.

• 분산된 소유권: Aethir는 리소스 소유자가 항상 리소스를 제어할 수 있도록 보장하며, 리소스 제공자는 리소스의 활용도를 필요에 맞게 조정할 수 있는 유연성을 확보하는 동시에 이점을 누릴 수 있도록 합니다.

이러한 핵심 이점을 통해 Aethir는 기술적으로 선도적일 뿐만 아니라 경제적, 사회적으로도 중요한 역할을 합니다. 분산형 물리적 인프라 네트워크(DePIN)를 통해 컴퓨팅 자원을 보다 공평하게 공급하여 AI 기술 및 혁신의 확산을 촉진합니다. 이 혁신적인 모델은 컴퓨팅 리소스 공급 방식을 변화시킬 뿐만 아니라 향후 AI 및 클라우드 컴퓨팅의 발전을 위한 새로운 가능성을 제공합니다.

9.2 기술 아키텍처

Aethir의 기술 아키텍처는 분산형 클라우드 컴퓨팅 네트워크의 효율적이고 안전한 운영을 보장하는 여러 핵심 역할과 구성 요소로 이루어져 있습니다. 다음은 각 핵심 역할과 구성 요소에 대한 자세한 설명입니다:

핵심 역할 및 구성 요소

노드 오퍼레이터:

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노드 오퍼레이터는 GPU 리소스를 Aethir 네트워크에 연결하여 실제 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.

• 노드 운영자는 서비스를 제공하기 전에 먼저 컴퓨팅 자원을 등록하고 Aethir 네트워크의 사양 평가 및 검증을 받아야 합니다.

Aethir 네트워크

컨테이너

• 컨테이너는 컴퓨팅 작업이 수행되는 곳으로, 즉각적으로 반응하는 클라우드 컴퓨팅 환경을 보장합니다.

• 선택: AI 고객은 성능 요구 사항에 따라 컨테이너를 선택하고, 게임 고객은 서비스 품질과 비용에 따라 컨테이너를 선택합니다.

• 스테이크: 신규 노드 운영자는 리소스를 제공하기 전에 $ATH 토큰을 약정해야 합니다. 품질 관리 기준을 위반하거나 네트워크 서비스가 중단될 경우 스테이킹한 토큰이 삭감됩니다.

• 보상: 컨테이너는 높은 준비 상태 유지에 대한 보상(PoC) 또는 컴퓨팅 리소스를 실제로 사용한 것에 대한 서비스 보상(PoD 및 서비스 수수료)의 두 가지 방식으로 보상을 받습니다.

체커

• 체커의 주요 책임은 네트워크에서 컨테이너의 무결성과 성능을 보장하고 등록, 대기 및 렌더링 상태에서 중요한 테스트를 수행하는 것입니다.

• 점검 방법: 컨테이너 성능 데이터의 직접 읽기 및 시뮬레이션 테스트가 포함됩니다.

인덱서

• 인덱서는 사용자 요구 사항을 적합한 컨테이너에 매칭하여 빠르고 고품질의 서비스 제공을 보장합니다.

• 선택: 탈중앙화를 유지하고 신호 지연 시간을 줄이기 위해 무작위로 인덱서를 선택합니다.

• 매칭 기준: 서비스 비용, 경험 품질, 네트워크 등급 지수를 기준으로 컨테이너를 선택합니다.

최종 사용자:

최종 사용자는 AI 훈련과 추론, 게임 등 Aethir 네트워크의 연산 자원을 사용하는 소비자입니다. 최종 사용자가 요청을 제출하면 네트워크는 수요를 충족하기 위해 적절한 고성능 리소스를 매칭합니다.

재무부:

재무부는 모든 서약한 $ATH 토큰을 보유하고 모든 $ATH 보상과 수수료를 지급합니다.

결제 레이어:

Aethir는 블록체인 기술을 결제 레이어로 활용하여 거래를 기록하고, 확장성과 효율성을 지원하며, 인센티브를 위해 $ATH를 사용합니다. 블록체인은 리소스 소비 추적의 투명성을 보장하고 실시간에 가까운 결제를 가능하게 합니다.

정확한 관계는 다음 다이어그램에서 확인할 수 있습니다.



출처: @AethirCloud


9.3 합의 메커니즘

Aethir 네트워크는 두 가지 주요 작업 증명을 중심으로 하는 독특한 메커니즘을 사용하여 운영됩니다:

렌더링 능력 증명

(렌더링 능력 증명):

• 15분마다 노드 그룹이 무작위로 선택됩니다. 트랜잭션의 유효성을 검사합니다.

• 노드가 선택될 확률은 노드가 투자한 토큰 수, 서비스 품질, 이전에 얼마나 자주 선택되었는지에 따라 결정됩니다. 투자금이 많을수록, 품질이 좋을수록, 이전에 선정된 횟수가 적을수록 노드가 선정될 확률이 높아집니다.

렌더링 작업 증명:

• 노드가 고품질의 서비스를 제공할 수 있도록 성능을 면밀히 모니터링합니다.

• 네트워크는 최적의 서비스 품질을 보장하기 위해 사용자 수요와 지리적 위치에 따라 리소스 할당을 조정합니다.



< span style="font-size: 14px;">출처: @AethirCloud


9.4 토큰 경제 모델

ATH 토큰은 교환 수단, 거버넌스를 위한 도구, 인센티브 수단, 플랫폼 개발 및 지원 수단 등 Aethir 생태계에서 다양한 역할을 수행합니다. 지원. 구체적인 용도는 다음과 같습니다:

• 거래 도구: ATH는 AI 애플리케이션, 클라우드 컴퓨팅, 가상화 컴퓨팅과 같은 비즈니스 모델에서 컴퓨팅 파워를 구매하기 위한 Aethir 플랫폼 내 표준 교환 매체 역할을 합니다.

• 다양한 애플리케이션: ATH는 현재 비즈니스에 사용될 뿐만 아니라 생태계가 성장함에 따라 향후 통합 채굴 및 통합 시장에서도 계속 역할을 할 계획입니다.

• 거버넌스 및 참여: ATH 토큰 보유자는 제안, 토론 및 투표를 통해 플랫폼 결정에 영향을 미치는 Aethir의 탈중앙화 자율 조직(DAO)에 참여할 수 있습니다.

• 서약: 신규 노드 운영자는 플랫폼의 목표에 부합하고 잠재적인 위법 행위를 예방하기 위해 ATH 토큰을 서약해야 합니다.

특정 분배 전략: Aethir 프로젝트의 토큰은 $ATH이며 총 발행량은 420억 개입니다. 가장 큰 비중인 35%는 데이터 센터와 개인 개인 투자자 등 GPU 공급자에게, 17.5%는 팀과 컨설턴트에게, 15%와 11.75%는 노드 검사 및 영업팀에 각각 분배됩니다. 아래와 같이:



출처: @AethirCloud

보상 배출

채굴 보상에 대한 배출 전략은 자원 제공자의 포함과 장기 보상의 지속 가능성 간의 균형을 맞추기 위해 설계되었습니다. 선불 보상에 대한 소멸 기능을 통해 나중에 참여하는 참여자에게도 여전히 인센티브를 제공할 수 있도록 합니다.

9.5 Aethir 채굴에 참여하는 방법

Aethir 플랫폼은 총 토큰 공급량(TTS)의 많은 부분을 채굴 보상에 할당하기로 결정했으며, 이는 생태계 강화에 매우 중요한 할당량입니다. 이 배분의 목적은 노드 운영자를 지원하고 컨테이너 표준을 준수하는 것입니다. 노드 운영자는 필요한 컴퓨팅 파워를 제공하는 Aethir의 핵심이며, 컨테이너는 컴퓨팅 리소스를 제공하는 핵심입니다.

채굴 보상은 렌더링 작업 증명과 용량 증명의 두 가지 형태로 제공됩니다. 렌더 작업 증명은 노드 운영자가 컴퓨팅 작업을 완료하고 이를 컨테이너에만 분배하도록 장려합니다. 반면 용량 증명은 컴퓨팅 제공자가 서비스를 제공할 준비를 갖추도록 인센티브를 제공합니다. 용량 증명은 Aethir에 GPU를 제공하는 것에 대한 보상이며, 렌더링 작업 증명은 고객이 GPU를 사용하도록 하는 것에 대한 추가 토큰 보상입니다. 보상은 $ATH 토큰으로 지급됩니다. 이러한 보상은 단순한 분배가 아니라 Aethir 커뮤니티의 미래 지속 가능성에 대한 투자입니다.

10. 휴리스트

10.1 프로젝트 배경

휴리스트는 AI 모델 호스팅과 추론에 중점을 둔 ZK 스택 기반의 레이어 2 네트워크입니다. 허깅페이스의 웹3 버전과 비슷한 위치에 있으며, 사용자에게 오픈 소스 AI 모델에 대한 서버리스 액세스를 제공합니다. 이러한 모델은 분산된 컴퓨팅 리소스 네트워크에서 호스팅됩니다.

휴리스트의 비전은 블록체인 기술을 사용하여 AI를 탈중앙화하여 기술에 대한 보편적인 접근과 공정한 혁신을 가능하게 하는 것입니다. 블록체인 기술을 통해 AI 기술에 대한 접근성과 편견 없는 혁신을 보장하고, AI와 암호화폐의 융합과 발전을 촉진하는 것이 목표입니다.

휴리스트라는 용어는 인간의 두뇌가 복잡한 문제에 대한 논리적 결론이나 해결책에 빠르게 도달하는 과정을 의미하는 휴리스틱스에서 유래했습니다. 이 이름은 탈중앙화 기술을 통해 AI 모델을 빠르고 효율적으로 호스팅하고 추론하는 문제를 해결하고자 하는 휴리스트의 비전을 반영합니다.

클로즈드 소스 AI의 문제점

클로즈드 소스 AI는 종종 미국 법률에 따라 심사를 받지만, 이는 다른 국가 및 문화의 요구와 상충될 수 있어 검열이 과도하거나 부족하게 이루어질 수 있습니다. 이는 AI 모델의 성능에 영향을 미칠 뿐만 아니라 사용자의 표현의 자유에 대한 권리를 침해할 수도 있습니다.

오픈 소스 AI의 부상

오픈 소스 AI 모델은 이미지 생성에서 OpenAI의 DALL-E 2를 능가하는 Stable Diffusion과 같이 여러 분야에서 폐쇄 소스 모델보다 성능이 뛰어나고 비용도 저렴합니다. 오픈 소스 모델의 가중치는 공개적으로 사용 가능하므로 개발자와 아티스트가 특정 요구 사항에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.

오픈 소스 AI 프로젝트는 다양한 커뮤니티의 집단적 기여와 면밀한 검토를 통해 빠른 혁신과 개선을 촉진하는 등 커뮤니티 주도의 혁신도 주목할 만합니다. 오픈 소스 AI 모델은 사용자가 학습 데이터와 모델 가중치를 검토하여 신뢰와 보안을 강화할 수 있는 등 전례 없는 투명성을 제공합니다.

오픈 소스 AI와 비공개 소스 AI의 자세한 비교는 다음 차트에 나와 있습니다.



출처: @heurist_ai


10.2 데이터 개인정보

Heurist 프로젝트는 Lit. 프로토콜을 통합하여 AI 추론의 입력 및 출력을 포함하여 전송 중인 데이터를 암호화할 수 있습니다. 채굴자의 경우, 휴리스트는 크게 퍼블릭 채굴자와 프라이버시 채굴자로 나뉩니다.

• 퍼블릭 채굴자: 최소 요구 사항을 충족하는 GPU를 가진 사람은 누구나 퍼블릭 채굴자가 될 수 있으며, 이 유형의 채굴자는 데이터를 처리합니다. 암호화되지 않은 데이터를 처리합니다.

• 프라이빗 마이너: 신뢰할 수 있는 노드 운영자는 기밀 문서, 건강 기록, 사용자 신원 데이터와 같은 민감한 정보를 처리하는 프라이빗 마이너가 될 수 있습니다. 이러한 채굴자는 오프체인 개인정보 보호정책을 준수해야 합니다. 데이터는 전송 중에 암호화되며, 휴리스트 프로토콜 라우터와 시퀀서는 이 데이터를 해독할 수 없으며, 사용자의 접근 제어 조건(ACC)과 일치하는 마이너만이 데이터를 해독할 수 있습니다.



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< span style="font-size: 14px;">출처: @heurist_ai

개인정보 보호 지원 마이너와 신뢰를 구축하려면 어떻게 해야 하나요? 주로 다음 두 가지 방법을 통해

• 오프체인 합의: 기술적으로 구현하기 쉬운 실제 법률이나 프로토콜을 통해 구축되는 오프체인 합의입니다.

• 신뢰 실행 환경(TEE): 민감한 데이터의 안전한 기밀 처리를 보장하기 위해 TEE를 활용합니다. 대규모 AI 모델을 위한 성숙한 TEE 솔루션은 아직 없지만, Nvidia와 같은 회사의 최신 칩은 AI 워크로드를 위한 TEE 지원의 가능성을 보여줍니다.

10.3 토큰 경제 모델

HUE라고 불리는 휴리스트 프로젝트의 토큰은 토큰 발행 및 소멸 메커니즘에 의해 공급이 조절되는 유틸리티 토큰으로, HUE 토큰의 최대 공급량은 10억 개로 제한되어 있습니다.

토큰 할당 및 발행 메커니즘은 크게 채굴과 서약의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

• 채굴: 사용자는 자신의 GPU에서 AI 모델을 호스팅하여 HUE 토큰을 채굴할 수 있습니다. 채굴 노드가 활성화되려면 최소 10,000 HUE 또는 esHUE 토큰을 약정해야 하며, 이 임계값 이하에서는 보상이 지급되지 않습니다. 채굴에 대한 보상은 채굴 노드의 서약에 자동으로 복리 계산되는 esHUE 토큰입니다. 보상 비율은 GPU 효율성, 가용성(가동 시간), 실행 중인 AI 모델의 유형, 노드의 총 서약 수에 따라 달라집니다.

• 서약: 사용자는 채굴자 노드에서 HUE 또는 esHUE 토큰을 서약할 수 있습니다. 서약은 HUE 또는 esHUE의 형태로 지급되며, 서약된 esHUE 토큰의 수익률은 HUE 토큰보다 높습니다. HUE 토큰을 언플레징하려면 30일의 락업 기간이 필요하지만, esHUE 토큰을 언플레징할 때는 락업 기간이 없습니다. esHUE 보상은 1년의 선형 릴리스 기간을 통해 HUE 토큰으로 전환할 수 있습니다. 사용자는 한 채굴자의 노드에서 다른 채굴자의 노드로 자신이 담보한 HUE 또는 esHUE를 즉시 전송할 수 있어 채굴자 간의 유연성과 경쟁을 촉진할 수 있습니다.

토큰 파기 메커니즘

이더의 EIP-1559 모델과 유사하게 휴리스트 프로젝트는 토큰 파기 메커니즘을 구현합니다. 사용자가 AI 추론에 대한 비용을 지불하면 HUE 지불금의 일부가 유통에서 영구적으로 제거됩니다. 토큰 발행과 소멸의 균형은 네트워크 활동과 밀접하게 연관되어 있으며, 사용률이 높은 기간에는 토큰 소멸률이 신규 토큰 발행률을 초과하여 휴리스트 네트워크가 디플레이션 단계에 진입할 수 있습니다. 이 메커니즘은 토큰의 공급을 조절하고 토큰의 가치를 네트워크 내 실제 수요에 맞춰 유지하는 데 도움이 됩니다.

토큰에 대한 뇌물

뇌물은 유동성 풀의 보상을 조정하는 데 도움이 되는 게임화된 인센티브로 커브 파이낸스 사용자가 처음 제안했으며, 휴리스트 프로젝트는 이 메커니즘을 차용하여 채굴 효율을 높이기 위해 적용했습니다. 채굴자는 채굴 보상의 일정 비율을 뇌물로 설정하여 서약자를 유치할 수 있습니다. 서약자는 가장 높은 뇌물을 제공하는 채굴자를 선택할 수 있지만, 채굴자 하드웨어의 성능과 가동 시간 등의 요소도 고려할 수 있습니다. 채굴자는 뇌물을 제공하려는 인센티브를 받게 되는데, 이는 더 높은 서약이 더 높은 채굴 효율로 이어지기 때문에 경쟁과 협력이 공존하는 환경을 조성하여 채굴자와 서약자가 네트워크에 더 나은 서비스를 제공하기 위해 함께 노력하게 됩니다.

이러한 메커니즘을 통해 휴리스트 프로젝트는 탈중앙화된 AI 모델 호스팅 및 추론 네트워크를 지원하는 역동적이고 효율적인 토큰 이코노미를 만드는 것을 목표로 합니다.

10.4 인센티브 테스트넷

휴리스트 프로젝트는 인센티브 테스트넷 단계에서 채굴 보상을 위해 총 공급량의 5%를 HUE 토큰에 할당합니다. 이 보상은 포인트 형태로 계산되며, 메인 네트워크에서 토큰 생성 이벤트(TGE) 후 완전히 유동화된 HUE 토큰으로 교환할 수 있습니다. 테스트넷 보상은 안정적 확산 모델과 대규모 언어 모델(LLM)의 두 가지 카테고리로 나뉩니다.

포인트 메커니즘

Llama 포인트: LLM 채굴자의 경우, 믹스트랄 8-7b 모델에서 처리된 입출력 토큰 1000개당 1개의 라마 포인트가 지급됩니다. 계산은 다음과 같습니다:



와이푸 포인트: 스테이블 디퓨전 채굴자가 사용합니다.


와이푸 포인트는 512x512픽셀 이미지가 생성될 때마다 얻어지는 포인트입니다(안정적 확산 1.5 모델 사용, 20회 반복 후). 계산은 다음과 같습니다.



각 계산이 완료되면 시스템은 GPU 성능 벤치마크 결과를 기반으로 작업의 복잡도를 평가하고 해당 복잡도 점수로 작업을 부여합니다. 라마 포인트와 웨이푸 포인트의 할당 비율은 향후 몇 달 동안 두 모델 클래스의 수요와 사용량을 고려하여 TGE에 가까워질수록 결정될 예정입니다.



출처: @heurist_ai

테스트넷에 참여하는 방법은 크게 두 가지입니다.

• 자신의 GPU 가져오기: 당신이 하이엔드 구성의 게이머, 유휴 GPU가 있는 전직 이더리움 채굴자, 가끔 유휴 GPU가 있는 AI 연구원, 추가 용량이 있는 데이터센터 소유자 등 누구나 채굴자 프로그램을 다운로드하고 채굴자 노드를 설정할 수 있습니다. 자세한 하드웨어 사양과 설정 지침은 채굴자 가이드 페이지에서 확인할 수 있습니다.

• 호스트 노드 대여: 필요한 GPU 하드웨어가 없는 분들을 위해 휴리스트는 다음과 같은 가격으로 호스팅 마이닝 노드를 제공합니다.