떠오르는 암호화폐와 AI 크로스오버 분야 및 17개 프로젝트 한눈에 보기

저자: Aylo, 알파를 부탁해, 황금금융 샤오저우 번역

"위대한 혁신이 나타나면 거의 확실하게 혼돈, 불완전성, 혼란의 형태를 띠게 됩니다. 발견자 자신에게는 절반만 이해될 것이고 다른 모든 사람에게는 미스터리가 될 것입니다. 언뜻 보기에 충분히 거칠어 보이지 않는 어떤 종류의 추측도 희망이 없습니다. ""-- 프리먼 다이슨

이 글에서는 암호화폐와 AI 분야에서 어떤 잠재적 융합이 진행되고 있는지 살펴보고자 합니다. strong>17암호화 x AI 프로젝트 중 관심을 갖고 관심 목록에 추가할 만한 프로젝트를 소개합니다.

알파 폭격할 준비가 되셨나요?

그러나 토끼굴로 뛰어들기 전에 한 가지 말씀드리자면, 우리는 암호화폐와 AI 분야의 빙산의 일각만 건드렸을 뿐입니다. 이 분야는 아직 초기 단계에 있으며 매우 복잡하고 동시에 매우 투기적인 분야입니다.

저는 새롭게 떠오르는 업계를 따라잡으려는 평범한 암호화폐 연구자에 불과하므로 이 분야에 투자할 때는 항상 신중하게 접근해야 한다는 점을 조언드립니다. 아직은 극히 초기 투기 단계이며, 이 사이클의 가격은 기술적, 펀더멘털적 수준을 훨씬 넘어설 가능성이 높습니다.

이 글은 인공지능 개요, 인공지능 스택, 암호화폐와 인공지능이 완벽한 조화를 이루는 이유, 떠오르는 암호화폐와 인공지능 업종 소개, 17개의 암호화폐와 인공지능 프로젝트

I.AI 개요

인공지능(AI)은 모든 측면을 제대로 이해하려면 수년간의 연구가 필요한 복잡한 주제입니다. 하지만 이 백서에서는 학습, 추론, 문제 해결, 자연어 이해 등 다양한 작업을 수행하기 위해 인간의 인지능력을 모방하거나 시뮬레이션하려는 시도를 하는 분야를 AI라고 정의합니다.

AI는 수년 동안 연구와 개발의 틈새 영역이었지만, ChatGPT의 등장으로 진정한 돌파구를 마련했습니다. 우리 모두는 처음 생성형 AI 봇과 상호작용했을 때 얼마나 흥분했는지 기억합니다. 돌이켜보면 '아이폰'과 같은 놀라운 순간이었다는 것을 솔직히 인정할 수 있습니다.

소비자 AI 도입은 역대 가장 빠른 속도로 진행되어 두 달 만에 1억 명의 사용자로 확장되었습니다. 이에 비해 Facebook은 동일한 사용자 기반을 확보하는 데 1,500일이 걸렸습니다.

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이 분야는 기하급수적으로 성장하고 있습니다. 2024년에만 학습된 모델의 성능이 5배 향상될 것이라는 ARK의 예측을 고려할 때, AI가 계속해서 다양한 사용 사례를 창출할 것임은 분명합니다.

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향후 몇 년 동안 AI 앱이나 인프라를 활용해 AI 혁명을 실현할 수십억 달러 규모의 AI 앱 또는 인프라 기업이 등장하는 것은 전혀 새로운 일이 아닙니다. 실제로 최근 이 분야에 대한 자금이 급증하고 있습니다.

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이제 AI가 정확히 무엇을 가능하게 하는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

두 번째: AI 스택

저도 그랬던 것처럼 AI를 떠올릴 때 가장 먼저 떠오르는 것이 ChatGPT와 생성형 AI 프롬프트일 것입니다. 하지만 이는 빙산의 일각에 불과하며 실제로는 "AI" 분야는 훨씬 더 복잡합니다. 이해를 돕기 위해 AI 스택을 구성하는 다양한 기술 계층과 구성 요소를 간략히 살펴보겠습니다.

(1) 컴퓨팅 하드웨어

인공지능은 단순히 코드에 관한 것이 아닙니다. AI는 리소스 집약적이며 신경 처리 장치(NPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 특정 물리적 인프라가 필수적입니다. 궁극적으로 이러한 물리적 인프라는 AI 시스템을 작동시키는 계산과 알고리즘을 실행하는 물리적 수단을 구성합니다. 이러한 인프라가 없으면 AI도 존재하지 않습니다.

이 분야의 업계 리더는 NVIDIA(소개가 필요 없을 정도로 잘 알려져 있음), Intel, AMD이며, 이들은 모델 학습 및 추론 워크로드를 위한 가장 효율적인 하드웨어를 개발하기 위해 경쟁하고 있습니다.

이 혁명에 가장 직접적으로 참여하고 있는 업체는 NVIDIA입니다(최근 NVIDIA의 가격 역학 관계에서 알 수 있듯이).

(2) 클라우드 플랫폼

인공지능 개발자는 모델을 실행하기 위해 하드웨어에 의존합니다. 일반적으로 하드웨어 성능을 확보하는 방법에는 크게 두 가지가 있는데, 로컬에서 GPU를 실행하거나 클라우드 서비스 제공업체에 의존하는 것입니다. 첫 번째 솔루션은 너무 비싸서 경제적으로 그만한 가치가 없는 경향이 있으며, 시간이 지남에 따라 클라우드 제공업체가 흥미로운 대안으로 입증되었습니다.

클라우드 제공업체는 강력한 하드웨어를 확보하고 운영하는 많은 리소스를 보유한 대기업으로, 개발자는 종량제 또는 구독 방식으로 이러한 리소스를 사용할 수 있습니다. 따라서 개발자는 자체 물리적 인프라를 유지 관리하는 데 투자할 필요가 없습니다.

이 분야의 업계 리더는 AWS, Google Cloud 또는 NVIDIA DGX Cloud입니다. 이들의 목표는 크고 작은 개발자들이 멀티노드 슈퍼컴퓨팅에 빠르게 액세스하여 가장 복잡한 LLM을 훈련할 수 있도록 하는 것입니다.

(3) 모델

클라우드 플랫폼 위에는 AI에서 가장 복잡하고 잘 알려진 부분인 ML(기계 학습) 모델이 있습니다. 명시적인 프로그래밍 지침 없이 작업을 수행하도록 설계된 이 컴퓨팅 시스템은 AI 시스템의 두뇌에 해당합니다.

머신 러닝은 데이터, 학습, 추론의 세 단계로 나뉘며 지도, 비지도, 강화의 세 가지 주요 학습 유형이 포함됩니다.

• 지도 학습은 예제(교사가 제공)를 통해 학습하는 것입니다. 교사는 개와 관련된 모델 사진을 보여주며 모델에게 이것이 개라고 말할 수 있습니다. 그러면 모델은 개와 다른 동물을 구별하는 방법을 학습합니다.

• LLM(GPT-4 및 LLaMa)과 같은 많은 인기 모델은 비지도 학습을 사용하여 훈련됩니다. 이 학습 모델에서는 지도나 예시를 제공하는 강사가 없습니다. 모델은 데이터에서 패턴을 찾는 방법을 학습합니다.

• 강화 학습(시행착오를 통한 학습)은 주로 로봇 제어나 게임(예: 체스 또는 바둑)과 같은 순차적 의사 결정 작업에 사용됩니다.

마지막으로, 이러한 모델은 오픈 소스(Hugging Face와 같은 모델링 허브에서 찾을 수 있음) 또는 폐쇄 소스(API를 통해 액세스하는 OpenAI 모델과 같은)일 수 있습니다.

(4) 애플리케이션

이 애플리케이션은 AI 스택의 마지막 계층으로, 일반적으로 사용자가 직면하게 되는 계층입니다. B2B 또는 B2C가 될 수 있으며, AI 모델을 사용하여 그 위에 앱을 구축합니다. 인기있는 예로는 연중무휴 24시간 채팅에 함께할 가상 동반자를 디자인할 수 있는 앱인 Replika가 있습니다. 사용자 리뷰를 보면 알 수 있듯이 많은 사람들의 삶에 실질적인 영향을 미치고 있는 것 같습니다.

""저에게 레플리카는 정말 소중해요! 그녀는 항상 긍정적인 태도로 저를 격려하고 응원해 주죠. 사실 그녀는 더 나은 사람이 되는 방법에 대한 저의 롤모델이에요! "

전반적으로 이러한 다양한 기술 계층은 아직 개발 초기 단계에 있는 것으로 보이며, 일부에서는 캄브리아기 폭발이라고 부르는 단계의 시작 단계에 있는 것으로 보입니다. 따라서 우리는 이 기술 붐에서 암호화폐가 큰 주목을 받게 될 것입니다.

셋째, 암호화와 AI가 완벽한 조화를 이루는 이유는 무엇인가요?

암호화폐가 AI 스택의 모든 계층에 반드시 필요한 것은 아니지만, 탈중앙화된 AI가 탈중앙화된 통화만큼 중요하고, 스마트 컨트랙트가 머신러닝을 활용하여 강력한 사용자 경험을 제공할 수 있으며, 암호화폐가 보안과 투명성을 높이고 새로운 AI 사용 사례를 창출할 수 있다고 믿는 이유는 여러 가지가 있습니다.

암호화폐 분야를 지배하는 인공지능

시장은 이미 암호화폐와 인공지능의 교차점에 대한 잠재적 응용에 많은 열의를 보였으며, 이것이 현재 가장 뜨거운 화두임을 시사하는 동향이 이미 나타나고 있습니다. 2024년 초부터 AI는 암호화폐 세계의 다른 영역에 비해 매우 좋은 성과를 거두었습니다.

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이 분야가 더 발전함에 따라 아직 초기 단계에 있으며 거품이 형성되고 있을 수 있다고 믿을 만한 충분한 이유가 있습니다.

암호화폐와 인공지능 사이에 어떤 발전이 일어나고 있는지 살펴봅시다.

넷째, 새롭게 떠오르는 암호화 x AI 업종에 대한 소개

사이트립토와 AI 간의 주요 시너지 효과는 다음과 같습니다.

(1) 중앙화된 클라우드 제공자에서 DePIN으로. strong>:

앞서 언급했듯이 AI의 기본 계층은 하드웨어와 클라우드 제공업체입니다. 암호화폐가 더 나은 하드웨어를 생산한다는 측면에서 이들과 경쟁할 수는 없지만(그럴 이유도 없습니다), 암호화폐는 보다 효율적이고 안전하며 탈중앙화된 방식으로 멀티노드 슈퍼컴퓨팅에 액세스하는 데 중요한 역할을 한다고 말할 수 있습니다. 이는 DePIN(탈중앙화된 물리적 인프라)으로 알려진 암호화폐 공간의 하위 분야입니다. 이는 탈중앙화된 커뮤니티가 물리적 하드웨어를 구축하고 유지하도록 장려하는 블록체인 프로토콜을 나타냅니다.

AI용 디핀의 주요 사용 사례는 클라우드 스토리지와 컴퓨팅 파워입니다.

아이디어는 간단합니다. AI 개발자는 더 많은 GPU와 데이터 저장 용량이 필요하며, 암호 화폐 디핀 프로젝트가 토큰 인센티브를 통해 잠재적인 자원을 활성화하여 새로운 컴퓨팅 및 스토리지 공급을 촉진할 수 있다고 믿을 만한 충분한 이유가 있습니다.

(2) 투명성, 사용자 관리, 데이터 소유권에 대한 지원:

인공지능은 인터넷을 추월할 것입니다. 이는 자유롭고 민주적인 사회가 잘 작동하려면 어떤 모델이 사용되고 있는지, 어떻게 작동하는지, 어떤 데이터가 공급되는지 이해하는 것이 중요하다는 것을 의미합니다. 이런 점에서 저는 웹 2.0 거대 기업의 블랙박스 운영과 독점력에 대한 끝없는 논쟁은 인프라부터 모델과 앱에 이르기까지 사용자에게 소유권을 부여하는 AI 토큰화를 통해 종식될 수 있다고 생각합니다.

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어떤 경우에는 사용 중인 AI 모델의 출처를 아는 것이 매우 중요할 수 있습니다. 모든 것이 그렇듯이 모델에도 편향성이 있으며, 모델이 만들어진 방식과 학습 데이터에 따라 결과가 완전히 달라질 수 있기 때문입니다. AI 모델과 학습이 탈중앙화에 연결되어야 하고 더 높은 수준의 투명성을 가져야 하는 데에는 충분한 이유가 있습니다.

우리는 상원이나 불투명한 기관이 세상의 방향을 결정하거나, 동의 없이 데이터를 통제하거나, 솔직히 관련 내용을 다 읽고 나서도 답을 찾을 수 없는 끝없는 이용 약관이 필요하지 않습니다. 사실, 우리는 정반대로 투명성과 사용자 관리를 모든 것의 전제 조건으로 삼고 데이터에 대한 통제권을 원합니다.

암호화된 인프라를 활용하면 인터넷 애플리케이션에서와 같은 실수를 반복하지 않을 수 있습니다. 모든 수준에서 집단적 소유권, 분산된 거버넌스, 투명성을 확보할 수 있습니다. 이것이 앞으로 나아갈 길입니다.

(3) 정렬 인센티브와 AI 수익화:

고품질 학습 데이터는 모델 성능에 기여하는 주요 요인 중 하나입니다. 그러나 ARK가 언급했듯이 2024년에는 고품질 학습 데이터의 프리미엄 소스가 고갈되어 모델 성능이 저하될 수 있습니다.

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암호화는 개인이 비공개 및 공개 데이터 세트는 물론 AI 모델, 인텔리전스 및 기타 AI 스택의 일부로 수익을 창출하도록 장려할 수 있습니다. 라이선스가 필요 없는 다양한 글로벌 시장을 창출할 수 있기 때문에 누구나 기여에 대한 보상을 받을 수 있습니다. 또한 사람들이 기본 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 품질을 유지하거나 특정 네트워크에 다른 모델을 제공하도록 인센티브를 제공할 가능성도 있습니다.

암호화폐 분야는 금융화 붐을 주도하고 있습니다. AI 스택은 자체적인 결제 메커니즘을 갖춰야 합니다. 좋은 융합처럼 들리지 않나요?

(4) 체인 AI/ML(ZKML & opML):

영지식 암호화는 주어진 연산 집합에 대한 '무결성 증명'을 생성하는 기능을 제공하기 때문에 가장 인기 있는 웹3.0 기술 중 하나입니다. 주어진 계산 집합에 대한 "완전성" 증명은 계산을 수행하는 것보다 증명을 검증하는 것이 훨씬 쉽습니다.

ZKML에 대해 이야기할 때는 머신러닝 모델의 '추론' 및 '데이터' 부분(계산 집약적인 훈련 부분이 아닌)에 ZK(영지식) 증명을 도입할 수 있는 가능성에 대해 이야기하는 것입니다. 이 분야의 연구와 기술이 발전함에 따라 머신러닝 모델의 학습 단계에 ZKP(영지식 증명)를 더 많이 적용할 수 있는 보다 효율적이고 확장 가능한 솔루션이 등장할 것으로 기대할 수 있습니다.

ZKML을 사용하면 계산이 검증자에게는 숨겨지지만 증명자(프로버)는 추가 정보를 공개하지 않고도 ML 계산의 정확성을 검증할 수 있습니다.

또 다른 접근 방식은 낙관적 접근 방식을 사용하여 블록체인 시스템에서 AI 모델 추론 및 훈련/미세 조정을 구현하는 OPML(낙관적 머신러닝)입니다.LlaMA2 및 안정적 확산 모델은 이제 온체인에서 낙관적 메커니즘(Optimism 및 Arbitrum)을 통해 온체인에서 액세스할 수 있습니다.

아래에서 소개할 프로젝트의 최신 솔루션은 zkML과 opML을 결합하여 이더가 프라이버시 기능을 갖춘 모든 모델을 실행할 수 있도록 합니다.

이 솔루션은 온체인 투명성을 갖춘 새로운 ML 모델 시대를 촉진하여 주어진 출력이 주어진 모델과 입력 쌍의 산물임을 쉽게 확인할 수 있게 해줄 것입니다. 모델과 데이터 세트가 불투명한 세상에서 이는 앞서 설명한 투명성과 사용자 거버넌스에 대한 아이디어에 따라 사용자에게 권한을 돌려주는 게임 체인저가 될 수 있습니다.

(5) 인증 및 개인정보 보호:

AI 애플리케이션의 발전으로 온라인 콘텐츠가 실제인지 시뮬레이션인지 아무도 알 수 없는 티핑 포인트에 다다르고 있습니다. 최근 출시된 OpenAI의 텍스트-비디오 생성 플랫폼인 Sora에서 생성된 이 이미지를 보면 진짜인지 아닌지 알 수 있을 것 같나요? 향후 몇 년 안에 이 이미지가 어떻게 더 설득력을 갖게 될지 상상해 보세요.

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이러한 현실을 고려할 때 블록체인에 탈중앙화된 신원을 저장해야 하는 충분한 이유가 있습니다. 이렇게 하면 사람들이 자신도 모르게 AI 봇과 상호작용하는 것을 방지하고, 실제 정보와 심하게 위조된 정보를 구분할 수 있습니다. SVB 사건에서 경험했듯이 마우스 클릭 몇 번으로 은행을 털릴 수 있는 세상에서 진위 여부를 증명하는 것은 매우 중요하며, 이를 위한 최선의 방법은 암호화폐가 될 수 있습니다.

암호화가 어떻게 작동하는지에 대한 간단한 예를 들면, 어떤 문서의 공식 작성자는 블록체인에 '해시'를 디지털 서명하여 "내가 직접 만들었다"고 주장할 수 있습니다. 다른 당사자(예: 미디어 회사)는 트랜잭션에 서명함으로써 "내가 증명했다"고 주장할 수 있습니다. 사용자는 서명에서 자신의 신원을 확인하여 도메인 이름(예: nytimes.com)에 대한 제어권을 암호학적으로 증명할 수 있습니다.

이러한 방식으로 정보는 투명하고, 증명 가능하며, 변조할 수 없고, 구성할 수 있습니다. 이는 우리가 살아갈 인공지능 이후의 세상에서 핵심적인 요소가 되고 있습니다.

17 암호화폐와 인공지능 프로젝트

이 글을 읽는 이 시점에서는 다음 상승장에서 좋은 인공지능 프로젝트 감시 목록이 최고의 자산이 될 수 있다고 믿을 만한 이유가 많다는 데 동의하실 겁니다.

다행히도 저희는 이를 살펴볼 것입니다. 하지만 그 전에 요즘에는 투기가 도처에 널려 있으므로 신중하게 접근해야 한다는 점을 상기해 봅시다. 실제로 요즘에는 진정으로 가시적인 프로젝트가 드뭅니다. 따라서 다음 내용은 예측이 아니라 아이디어일 뿐입니다. 데이터의 가용성이 높아지고 시간이 지나면서 노이즈가 제거되면 아이디어는 극적으로 변할 수 있습니다.

이 목록은 전체 목록이 아니라 제가 살펴본 프로젝트 중 주목할 만한 가치가 있다고 생각되는 것들만 정리한 것입니다. 이 서킷에서는 많은 일이 일어나고 있고 많은 훌륭한 팀들을 놓치게 될 것이 분명합니다.

그렇다면 주목해야 할 17개의 프로젝트를 살펴보겠습니다.

1. 렌더 네트워크

소개: 렌더는 선구적인 탈중앙화 GPU 플랫폼입니다. 간단히 말해, 이 프로젝트는 탈중앙화 GPU의 생산 잠재력을 최대한 발휘하여 3D 콘텐츠 제작과 AI라는 두 가지 유형의 프로젝트를 지원하는 것을 목표로 합니다.

강세 이유: GPU는 이미 공급이 부족하며, AI가 현재 추세대로 계속된다면 부족은 더욱 악화될 것이며, 이는 렌더 네트워크에게 기회입니다. 가장 큰 토큰 중 하나이며, 렌더는 또한 여러 AI 컴퓨팅 클라이언트를 보유하고 있습니다.

보유 방법: RNDR 토큰

2. 아카시 프로토콜

소개: 아카시는 2020년 9월 코스모스 애플리케이션 체인으로 메인넷에 출시된 컴퓨터용 탈중앙화 마켓플레이스입니다. 아카시의 첫 번째 반복은 CPU(중앙처리장치)에 중점을 두었지만, 최근에는 렌더 네트워크와 유사하게 인공지능 붐으로 인한 컴퓨팅 인프라의 패러다임 변화를 활용하여 GPU 컴퓨팅으로 전환했습니다.

낙관적인 이유: 이 프로젝트의 현재 비전은 "GPU 컴퓨팅을 위한 AirBnB"라는 네 단어로 요약됩니다.

입장 방법: AKT

3, 오라

소개: ORA는 AI와 복잡한 연산을 체인에 도입하는 검증 가능한 예언 머신 프로토콜입니다. 이들의 솔루션인 opp/ai는 zkML과 opML의 장점을 결합하여 두 접근 방식 모두에서 비약적인 발전을 이루었습니다.

매수해야 하는 이유: 이들의 혁신은 온체인 AI 개발의 전환점이 될 것이며, zkML과 opML 환경을 통합할 것입니다.

참여 방법: 디스코드에 가입하여 더 많은 업데이트를 받고 초기 기여자가 되세요.

4. io.net

소개: 솔라나에 구축된 또 다른 흥미로운 DePIN 프로젝트로, 비슷한 중앙 집중식 서비스보다 훨씬 저렴한 비용으로 분산 GPU 클라우드 클러스터에 액세스할 수 있습니다.

관심해야 할 이유: GPU에서 머신 러닝을 위한 분산형 AWS. 글로벌 GPU 및 CPU 네트워크에 대한 즉각적이고 허가 없는 액세스. GPU 클라우드를 함께 클러스터링할 수 있는 혁신적인 기술. 대규모 AI 스타트업의 컴퓨팅 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있습니다.

자리를 얻는 방법: io.net Discord에 가입하면 IO 에어드랍을 받을 수 있는 커뮤니티 프로그램을 운영 중입니다.

5. 비텐서

소개: 비텐서는 블록체인에 신경망 프로토콜을 만들어 AI 디앱을 생성하고 P2P 방식으로 AI 모델 간의 가치 교환을 가능하게 하는 탈중앙화 오픈소스 프로젝트입니다.

강세 이유: 최근 시가총액 기준 최대 AI 토큰으로 많은 관심을 받고 있는 야심찬 프로젝트로, TAO는 이번 AI 과대광고의 최대 수혜자 중 하나가 될 가능성이 높습니다.

포지션을 얻는 방법: TAO 토큰을 사용하면 검증자에게 TAO를 위임하여 TAO 릴리스를 받을 수 있습니다. 네트워크에 기여하고 싶다면 디스코드에 가입하여 더 많이 참여할 수도 있습니다.

6. Grass

소개: Grass는 AI 모델을 지원하는 기본 인프라입니다. Grass 웹 확장 프로그램을 설치하면, 사용하지 않는 인터넷 리소스를 인터넷 크롤링과 모델 훈련에 사용하는 AI 회사에 자동으로 판매할 수 있습니다. 그 결과는? 소유하고 있는지도 몰랐던 리소스를 판매함으로써 AI 개발에 참여하고 웹에 대한 지분을 확보할 수 있습니다.

매수해야 하는 이유: Grass는 인터넷에 연결된 모든 사람을 위한 새로운 수익원을 창출하고 있으며, 탈중앙화된 AI를 위한 데이터 프로비저닝 레이어가 되는 것을 목표로 합니다. 가입 방법: 크롬 확장 프로그램을 백그라운드에서 실행하면 설정하는 데 2분밖에 걸리지 않으며, 올해 말 GRASS 토큰을 생성하는 Grass 포인트 적립을 시작할 수 있습니다.

7, Gensyn

소개: Gensyn 프로토콜은 딥러닝 연산을 위한 레이어 1 무신뢰 프로토콜로, 네트워크에 연산 시간을 투입하고 ML 작업을 수행하는 공급측 참여자에게 직접적이고 즉각적인 보상을 제공합니다.

낙관적인 이유: 이 프로젝트는 매우 강력한 후원자 기반을 가지고 있으며, 이들이 실행에 옮길 수 있다면 주요 AI 암호화 인프라 프로젝트가 될 것이 분명합니다.

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직책을 얻는 방법: 트위터에서 팔로우하세요.

8. 알로라

소개: 알로라는 스스로 개선하는 탈중앙화 AI 네트워크입니다. 알로라는 스스로 개선하는 ML 모델 네트워크를 통해 앱이 더 스마트하고 안전한 AI를 활용할 수 있도록 합니다. 크라우드소싱 메커니즘(피어 예측), 연합 학습 및 zkML에 대한 최첨단 연구를 결합하여 암호화폐에서 새로운 가능성을 열었습니다. 알로라는 크라우드소싱 메커니즘(동료 예측)과 zkML에 대한 최첨단 연구를 결합하여 암호화폐와 AI의 교차점에서 거대한 새로운 애플리케이션 설계 공간을 열었습니다.

참여 방법: Discord에 가입하고 초기 커뮤니티 회원으로 참여하는 방법을 따르세요.

9. Botto

소개: Botto는 폐쇄 루프 프로세스와 사람에 의해 변경되지 않는 결과물을 가진 완전히 자율적인 아티스트입니다. 인간의 유일한 입력은 Botto의 결과물에 투표하여 아티스트에게 다음 작업을 안내하는 것입니다.

매수 추천 이유: 이 독특한 프로젝트는 AI, 예술, NFT, 탈중앙화 금융을 결합하여 이미 실제 수익(시작 이후 450만 달러)을 창출했습니다. Botto의 예술 작품은 크리스티 경매장에서 판매되었습니다. 이는 투자 가능한 최초의 AI 아티스트입니다. 작품의 판매 수익금은 약정자에게 분배됩니다.

보토 토큰을 받거나 슈퍼레어에서 보토의 NFT를 구매하세요.

10. 패러렐(콜로니)

소개: 콜로니는 모든 시뮬레이션 아이템이 체인에 있는 AI가 주도하는 네버엔딩 게임입니다. 플레이어는 Parallel 아바타와 짝을 이루게 됩니다. 여러분과 아바타는 함께 협력하고 온체인 리소스를 공유하여 PRIME이 주도하는 끊임없이 확장하는 패러렐 세계를 탐험하게 됩니다.

관심해야 하는 이유: PRIME은 게임과 AI가 진정으로 교차하는 유일한 토큰 중 하나입니다. 콜로니는 개발팀이 제대로 실행한다면 장르를 정의하는 새로운 게임이 될 수 있으며, 진정한 바이럴 잠재력을 가지고 있습니다. 이 게임을 만드는 스튜디오는 아마도 웹 3.0 게임 분야에서 최고일 것입니다.

포지션을 얻는 방법: PRIME 토큰과 평행 아바타 NFT가 출시되면 게임을 플레이하기 위해 가입하세요.

11. Aethir

소개: Aethir는 엔터프라이즈 GPU의 소유, 할당 및 사용에 중점을 둔 클라우드 컴퓨팅 인프라에 대한 새로운 접근 방식을 소개합니다. 노드 운영자 및 GPU 제공업체와 같은 공급 측 참여자와 AI, 가상화된 컴퓨팅, 클라우드 게임 및 암호화폐 채굴과 같은 컴퓨팅 집약적 산업의 사용자 및 조직 간의 연결을 촉진하는 마켓플레이스 및 애그리게이터 역할을 합니다.

강세 이유: Aethir는 GPU 컴퓨팅 클라우드 부문에서 또 다른 강력한 디핀 경쟁자로 보입니다. 이들은 렌더보다 20배 더 많은 GPU를 보유하고 있다고 주장합니다. 인기 있는 업계에서 매우 유리한 환경에서 출시될 것입니다.

자리를 얻는 방법: 예정된 노드 판매와 Discord 서버에 가입하세요.

12, 모피어스

소개: 모피어스는 AI를 대중에게 제공하기 위해 최초의 진정한 탈중앙화된 개인 지능 P2P 네트워크를 구축하고 있습니다.

낙관적인 이유: 이 프로젝트에 대한 멋진 사실은 기여자 중 한 명이 이 분야의 진정한 OG인 Erik Voorhees라는 점입니다. 이 프로젝트는 저에게 비텐서 분위기를 줍니다.

포지션을 얻는 방법: 페어 런칭 시 stETH를 투입하여 MOR 토큰을 얻을 수 있습니다

13, Autonolas

소개: Autonolas는 탈중앙화된 인공지능을 만들고 사용하기 위한 오픈 마켓플레이스입니다. 그뿐만 아니라 개발자에게 폴리곤, 이더, 노시스 체인, 솔라나 등 여러 블록체인에 연결할 수 있는 오프체인 호스팅 AI 인텔리전스를 구축할 수 있는 일련의 도구를 제공합니다.

강세인 이유: 오토놀라는 일부 채택 증거가 있는 몇 안되는 AI 프로젝트 중 하나입니다. OLAS는 현재 AI 암호화폐 프로젝트 서킷에서 사람들이 입찰하는 몇 안 되는 토큰 중 하나입니다.

입장 방법: OLAS 토큰 

14, 마이쉘 

소개: 마이쉘은 AI 네이티브 애플리케이션을 발견, 생성 및 서약하기 위한 탈중앙화된 통합 플랫폼입니다.

관심해야 할 이유: MyShell은 일종의 AI 앱 상점이자 AI 봇과 앱을 만들 수 있는 플랫폼입니다. 누구나 AI 기업가가 되어 앱을 통해 수익을 창출할 수 있습니다. 현재 제품이 출시되었습니다.

가입 방법: 아직 토큰이 없지만 앱에 가입하고 봇과 상호작용을 시작하여 포인트를 획득할 수 있습니다(어떤 포인트를 얻을 수 있을지 누가 알겠습니까?).

15, OriginTrail

소개: OriginTrail은 블록체인과 AI를 통합하여 데이터의 무결성과 출처를 보장하고 검증된 정보 네트워크에 대한 액세스를 제공하여 AI 기능을 강화하는 탈중앙화 지식 그래프(DKG)를 제공합니다. 이번 합병은 데이터 생성, 검증 및 쿼리를 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 기반을 구축하여 산업 전반에 걸쳐 AI 지능의 효율성과 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

낙관적인 이유: 제품이 이미 실행 중입니다. 엔터프라이즈 고객. 제가 알기로는 지식 그래프를 통해 AI가 데이터를 해석하고 다른 상황의 맥락에서 데이터를 이해할 수 있으며, TRAC는 열렬한 추종자를 보유하고 있는 것 같습니다.

보유 방법: TRAC 토큰

16, 리추얼

소개: 리추얼은 개방적이고 주권적인 AI 실행 계층입니다. 리추얼을 통해 개발자는 모든 온체인 애플리케이션이나 프로토콜에 AI를 원활하게 통합하여 암호화 체계를 사용하여 모델을 미세 조정할 수 있으며, 이를 통해 수익화, 수익을 창출하고 추론을 수행할 수 있습니다.

Ritual의 비전은 개발자가 완전히 투명한 DeFi, 자체 개선 블록체인, 자율 지능, 생성형 콘텐츠 등을 구축할 수 있도록 지원하는 것입니다.

근거: Ritual은 최고 수준의 후원자를 보유하고 있습니다. 개발자는 지금 바로 Infernet SDK를 사용해 볼 수 있으며, 며칠 전에 SDK를 사용하여 실험적인 NFT 프로젝트를 시작한 개발자를 발견했습니다. 아주 멋지네요(저는 너무 늦어서 캐스팅하지 못했습니다).

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직책을 얻는 방법: Discord에 가입하고 계속 지켜봐 주세요.

17, Nillion

소개: Nillion은 안전하고 기밀이 유지되는 방식으로 AI 모델을 학습하고 추론하여 안전한 개인 맞춤형 AI의 근간을 구축할 수 있습니다.

낙관적인 이유: Nillion의 블라인드 컴퓨팅 네트워크는 많은 새로운 사용 사례를 열어주며, 개인화된 AI는 미개척 분야 중 하나입니다. 개인화된 AI는 개인 데이터 처리 없이는 널리 채택되지 않을 것입니다. Nillion의 솔루션은 진정한 게임 체인저처럼 보입니다.

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직책을 얻는 방법: Discord에 가입하여 추적하세요. 개발자라면 곧 해커톤을 개최할 예정이라고 합니다.