MT Capital 연구 보고서: AI와 암호화폐의 교차점에서의 기회와 과제

신웨이, 이안

TLDR

1. 우리는 AI x Crypto 트랙이 지속 가능하다고 생각합니다. 지나가는 유행이 아닙니다. AI 기술이 발전하고 시간이 지남에 따라 더 많은 자금과 관심이 이 분야로 계속 유입되어 여러 차례의 성장 기회로 이어질 것으로 예상합니다. 따라서 AI x 크립토 트랙을 마련하는 것은 실현 가능할 뿐만 아니라 필수적인 전략적 선택입니다.

2. AI x 크립토 영역에서는 AI 에이전트, 탈중앙화 컴퓨팅, 데이터, 예언 머신, ZKML, FHEML, 코프로세서, 밈, 보편적 기본소득, 생성 예술 플랫폼, 게임 등의 애플리케이션을 포함한 여러 분야를 살펴볼 수 있습니다. 이 중 탈중앙화 컴퓨팅은 GPU 컴퓨팅과 알고리즘 모델 측면에서 특히 매력적이며, 이는 혁신의 범위가 넓고 산술에 대한 수요가 매우 높으며, 산술은 퍼블릭 체인의 시가총액 상한선에 필적하는 가치 잠재력을 가진 합의의 한 형태가 되고 있습니다. 또한 아직 초기 단계에 있지만 잠재력이 큰 ZKML, FHEML, 코프로세서에 대해 낙관적인 전망을 내놓고 있습니다.

3. 현재 시장 유동성, 프로젝트 펀더멘털, 커뮤니티 영향력을 고려할 때, 월드코인, 아캄, 렌더 네트워크, 아르위브, 아카시 네트워크, 비텐서, io.net은 리더십과 성장 잠재력을 갖춘 주요 프로젝트로 판단됩니다. .

소개

지난 몇 년 동안 AI x 암호화폐 분야는 전례 없는 성장과 변화를 경험했습니다. 이 새로운 분야는 가장 혁신적인 두 가지 기술인 블록체인과 인공 지능을 결합하여 탈중앙화된 접근 방식이 어떻게 투명성, 보안 및 사용자 제어를 개선하기 위해 AI 애플리케이션을 강화할 수 있는지 탐구하는 것을 목표로 합니다. AI 기술의 급속한 발전, 특히 제너레이티브 AI의 부상과 탈중앙화 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 AI x 크립토는 기술 분야에서 가장 흥미로운 혁신의 영역 중 하나가 되었습니다.

AI x 크립토의 자산화에 대한 새로운 시각: 산술, 모델, 데이터를 위한 혁신의 길

암호화폐의 가장 직접적인 사용 사례는 자산화이며, AI x 크립토 영역에서는 "산술 자산화", "모델/에이전트 자산화", "데이터 자산화"가 세 가지 주요 시나리오로 분류할 수 있습니다.

산술적 자산화에는 탈중앙화 컴퓨팅과 AI 에이전트를 위한 탈중앙화 추론이라는 두 가지 주요 방향이 있습니다. 분산 컴퓨팅은 AI 모델 학습을 위한 분산 네트워크 사용에 중점을 두는 반면, AI 에이전트는 학습된 AI 모델을 사용한 분산 추론에 중점을 둡니다. 이러한 AI 에이전트는 탈중앙화 네트워크에 배포되어 사용자에게 자동화된 트레이딩, 지식 비서, 보안 감사 등 다양한 지능형 서비스를 제공할 수 있습니다.

그러나 기술적인 관점에서 볼 때, 현재 AI 빅 모델을 학습시키는 데는 방대한 데이터 처리와 고속 통신 대역폭이 필요하기 때문에 하드웨어 설비에 대한 요구가 매우 높습니다. 현재 트랜스포머 빅 모델을 훈련하려면 일반적으로 NVIDIA의 H100 또는 A100과 같은 하이엔드 CPU, GPU 연결을 위한 NVIDIA의 NVLink 기술, 여러 데이터 센터에서 훈련을 지원하기 위해 100Gbps 이상의 네트워크 연결을 달성하기 위한 전문 광섬유 스위치가 필요합니다. 이러한 모델에는 수십억에서 수백억 개의 매개변수가 포함되어 있으며 딥 네트워크 알고리즘을 실행하기 위해 강력한 컴퓨팅 성능과 그래픽 메모리가 필요합니다. 동시에 처리를 위한 데이터를 빠르게 공급하기 위해 I/O 병목 현상을 줄이기 위한 고속 스토리지와 네트워크 대역폭이 필요합니다. 모델 병렬 처리 및 데이터 병렬 처리와 같은 병렬 컴퓨팅 전략은 여러 GPU 간의 효율적인 동기화를 위해 고속 내부 및 외부 네트워크 대역폭을 필요로 합니다. 이러한 요구 사항으로 인해 현재의 기술 및 비용 조건에서 분산형 AI 학습은 실제로 큰 도전 과제입니다.

모델/에이전트의 자산화 또한 중요한 방향이며, 특히 GPT와 같은 빅 언어 모델이 중요한 트렌드로 자리잡고 있습니다. 사용자는 AI 기반 아바타와 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트를 NFT로 전환하면 사용자는 예술품 거래와 유사하게 이를 구매, 판매, 수집, 교환할 수 있습니다. 그러나 이러한 방향의 프로젝트는 기술적 한계가 낮고, 혁신이 불충분하며, AI와 암호화폐 간의 통합 수준이 낮은 경향이 있습니다. 많은 프로젝트가 AI와 암호화폐의 결합에 대해 깊이 생각하지 않고 단순히 AI 모델을 NFT로 전환하기 때문에 시장이 동질적인 경쟁에 빠질 수 있습니다. 또한 에이전트 역시 기본적으로 클라우드 서버에 저장되며, 소유권 증명을 NFT로 만들어 체인에 올려놓기만 하는 등 Crypto와의 통합 정도가 얕습니다.

데이터 자산화는 또한 개인 데이터와 기업 내부 데이터 등 일반적으로 프라이빗 영역에 국한된 방대한 양의 데이터 자원을 개방하고 활용하기 위해 탈중앙화 기술과 인센티브를 사용하는 데 초점을 맞춘 AI x Crypto 트랙의 중요한 방향입니다. 이러한 데이터는 대규모 모델을 학습하거나 미세 조정하는 데 사용할 수 있는 리소스로 변환되면 다양한 업종에서 AI 모델의 전문성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 하지만 데이터의 다양성, 품질, 애플리케이션 시나리오, 개인정보 보호와 같은 요인으로 인해 데이터 자산화의 복잡성이 증가하여 표준화가 쉽지 않습니다. 표준화할 수 없는 데이터를 탈중앙화할 수는 있지만, 이는 또한 유동적이고 쉽게 거래할 수 있는 시장을 만드는 것이 어렵다는 점을 강조합니다.

데이터 자산화의 일부인 탈중앙화된 데이터 주석은 데이터 가용성과 품질을 개선하는 동시에 라벨 투 적립 모델이나 크라우드소싱 플랫폼을 통해 커뮤니티 구성원들이 데이터 주석에 참여하도록 장려함으로써 비용과 시간을 절감할 수 있습니다. 이러한 분산형 인력 접근 방식은 데이터 주석의 효율성과 품질을 보장할 뿐만 아니라 참여자에게 공정한 보상을 제공함으로써 데이터 자산화를 위한 새로운 길을 제시합니다.

위에서 볼 수 있듯이 현재 AI x Crypto 트랙의 실제 설립은 시나리오 측면에서 상대적으로 제한적이며 대부분의 방향은 문턱이 낮으며 최근 시장의 소문은 주로 자본 운영과 정서적 FOMO에 관한 것입니다.

AI x Crypto 트랙에는 현재 몇 가지 핵심 문제점이 있습니다.

: AI와 암호화폐는 현재 매우 초기 단계에 있으며, 두 분야를 결합하려는 많은 프로젝트가 각자의 강점을 충분히 발휘할 만큼 성숙하지 못했습니다. 두 분야에 대한 깊은 이해를 갖춘 팀이 참여함에 따라, AI 기술의 힘을 보여주면서 암호화폐의 기능을 심층적으로 통합하는 솔루션이 더 많이 개발될 것으로 예상됩니다.

학제 간 전문성과 실무자 선호도의 이중 과제: AI x 크립토 프로젝트에서 팀은 종종 AI에 대한 깊은 배경 지식이나 Web3 및 크립토 통화에 대한 깊은 이해를 가지고 있으면서 두 가지를 모두 수행하기 위해 고군분투합니다. 이는 기술 혁신과 비즈니스 모델 탐색의 능력을 제한할 뿐만 아니라, 실무자의 분야 선택에 있어서의 선호 경향, 즉 우수한 AI 인재가 암호화폐 산업에 참여하는 것을 꺼리는 경향을 반영하기도 합니다. 이러한 분야 간 전문성 부족은 실무자의 선호도와 모순되며, 이 분야의 혁신을 촉진하는 데 큰 장벽이 되고 있습니다. 앞으로는 경계를 넘나들며 AI와 암호화폐 모두에 대한 통찰력을 갖춘 팀이 이 분야의 혁신과 발전을 위한 핵심 동력이 될 것입니다.

내부 지원의 기술적 과제: 암호화폐가 ZKML과 FHEML을 통해 내부에서 AI를 지원하려고 할 때 직면하는 주요 문제점은 이러한 기술의 확장성이 낮아 실제 적용에 제한이 있다는 점입니다. 마찬가지로, AI가 내부에서 크립토를 강화하려고 할 때 해결해야 하는 것은 AI를 기존 시스템에 통합하는 방법에 대한 복잡한 엔지니어링 문제뿐만 아니라 이러한 통합이 효율적으로 작동하고 시스템 성능을 저해하지 않도록 보장하는 것입니다. 이 두 가지 과제는 AI와 암호화폐를 심층적으로 통합할 때 혁신적인 기술 솔루션이 필요할 뿐만 아니라 이러한 솔루션을 구현하는 데 수반되는 복잡성과 확장성 문제를 극복해야 할 필요성을 반영합니다.

현재의 어려움에도 불구하고 우리는 여전히 AI x Crypto가 이 사이클의 가장 중요한 트랙 중 하나라고 믿습니다. AI와 Crypto의 결합은 강력한 기술적 잠재력과 응용 전망을 보여줄 뿐만 아니라 현재 기술 및 투자 환경에서 독특하고 중요한 위치를 차지하고 있습니다.

1. 기술 혁명으로서의 AI의 위상: AI는 다음 라운드를 이끄는 다음 기술 혁명을 이끄는 핵심 동력으로 널리 인식되고 있습니다. 메타 유니버스 개념이 중심이었던 이전 라운드에 비해 실제 현장에서 더 많은 적용이 필요하고 사용자 데이터를 검증하는 데 어려움이 있습니다. 특히 Roblox와 Meta와 같은 메타 유니버스 개념의 기업들은 주가가 급락하는 등 메타 유니버스 열풍이 빠르게 사그라들고 있습니다. 반면에 OpenAI와 같은 비상장 기술 기업은 현 단계에서 수익을 통해 가치를 증명할 필요가 없습니다. 메타 유니버스에 비해 AI는 실제 응용과 기술 혁신에 더 큰 영향을 미치며 의료, 교육, 교통, 보안 등 많은 분야에 침투하여 전체 하이테크 산업 체인의 향상을 촉진할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 탈중앙화 산술은 분산 네트워크를 통해 AI 모델의 훈련과 추론을 지원하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 제공하고, AI 기술의 발전과 광범위한 적용을 촉진함으로써 AI의 잠재력을 더욱 발휘합니다.

2. 산술 능력의 중요성: AI x Crypto 프로젝트에서 산술 능력의 중요성은 자명합니다. 산술력은 AI 모델 학습의 효율성과 효과와 직결될 뿐만 아니라 프로젝트의 기술력과 시장 합의를 나타내는 중요한 지표이며, 산술력이 높을수록 합의가 강력하게 표현되고 시장 가치도 높아집니다. 더 많은 기업과 개인이 탈중앙화 산술 기여에 참여함에 따라 최적의 자원 배분을 달성할 수 있을 뿐만 아니라 산술 채굴, AI 산술 호스팅 등 새로운 경제 모델과 가치 분배 방법의 탐색을 촉진할 수 있습니다.

대표 프로젝트

월드코인

WLD가 최근 좋은 성과를 거둔 이유는 간단합니다. 지난 2월 15일, OpenAI는 텍스트 명령을 통해 실제와 같은 배경, 복잡한 멀티 앵글 샷, 감정이 담긴 멀티 캐릭터 내러티브가 포함된 최대 60초 길이의 고화질 동영상을 생성할 수 있는 동영상 생성 매크로 모델인 Sora를 출시했습니다. GPT-5 출시에 대한 기대감에도 불구하고 소라는 단일 GPT-5 출시보다 더 큰 임팩트를 선사합니다.

이 이벤트는 AI 분야에 대한 사람들의 열정에 다시 불을 붙였습니다. 우리 모두 알다시피, 월드코인의 설립자인 샘 알트먼은 오픈AI의 CEO이기도 합니다. 딜러의 운영 아래 WLD는 연초 시장에서 가장 주목받는 종목으로 급부상했습니다.

월드코인은 인증과 디지털 화폐 발행이라는 두 가지 주요 영역에 관여하고 있습니다. 소문에 따르면 OpenAI는 인간의 지시를 깊이 이해하고 그에 따라 행동할 수 있는 두 가지 유형의 에이전트 봇을 개발하고 있으며, 이는 범용 인공 지능(AGI)의 최종 단계로 간주됩니다. 이 단계에 도달하면 거의 모든 일자리가 대체될 수 있고 대다수의 사람들이 실업에 직면하게 되겠지만 굶주릴 수는 없습니다. 이 시점에서 OpenAI는 홍채 인식만으로 한 달에 6WLD를 받을 수 있는 월드코인을 통해 기본소득(UBI)을 지급해야 할 것입니다.

그러나 자세히 분석해 보면 WLD는 실질적으로 권한을 부여하는 것이 아니라 과대 포장된 에어코인으로 존재한다는 것이 드러날 것입니다. 향후 WLD가 실제로 기본소득을 분배하는 수단으로 사용된다면, 이러한 형태의 불안정한 코인은 다양한 문제를 야기할 수 있습니다. 그렇기 때문에 월드코인의 백서와 창립자들은 WLD의 역할에 대해 모호한 태도를 보이고 있습니다.

WLD는 항상 밈 코인일 가능성이 높지만, 그렇다고 투자할 가치가 없다는 뜻은 아닙니다. 시가총액 측면에서 WLD는 DOGE와 유사합니다. 울트라맨의 명성이 머스크의 명성을 능가할 수 있다면, WLD는 도지코인 시가총액에 도달할 수 있을 것입니다. 그러나 높은 단가는 최고의 밈 코인으로서의 잠재력을 어느 정도 제한합니다. 월드코인의 가격이 더 저렴해지면 밈 코인으로서의 매력도가 크게 높아질 것이며, 샘 알트만은 AI 분야의 최고 인물로서 관련 공개 연설이나 AI 분야의 주요 행사 때마다 월드코인 시장에 큰 영향을 미칠 것이며, 이는 투자 대상으로서 월드코인의 매력을 높일 것입니다. 그리고 불확실성.

향후 코인 분할 운영, 즉 낮은 단가와 높은 유통량으로 월드코인의 시장 포지셔닝을 재정의할 경우 이러한 전략은 급격한 가격 상승을 유발할 가능성이 있습니다.

현재 월드코인의 시장 포지셔닝과 실제 적용이 다소 모호하여 일부에서는 밈 코인으로 간주하고 있지만, 알트만의 영향력과 AI 분야의 빠른 발전은 월드코인에 독특한 시장 모멘텀을 제공하고 있습니다. 향후 코인 분할과 같은 건전한 시장 전략을 통해 월드코인은 시장에서 주목할 만한 세력이 될 잠재력을 가지고 있습니다.

출처: https://foresightnews.pro/article/detail/53744

Arkham

2020년에 설립되어 미국에 본사를 두고 있으며, 설립자 겸 CEO인 미구엘 모렐(Miguel Morel)이 이끌고 있습니다. 설립자이자 CEO인 미구엘 모렐이 이끌고 있으며, 운영 책임자 재커리 레랑기스, BD 책임자 알렉산더 레랑기스, 기관 관계 전문가 존 코틀로스키가 팀을 구성하고 있습니다.아캄은 바이낸스 랩으로부터 250만 달러의 공모 라운드를 포함해 1200만 달러 이상의 자금을 확보한 바 있습니다. 설립자들은 초인플레이션 경제를 위해 설계된 스테이블코인 프로젝트인 리저브를 설립한 암호화폐 업계 베테랑으로, 피터 틸, 샘 알트만, 코인베이스, 디지털 커런시 그룹 등의 투자자가 함께했습니다.

바이낸스는 7월 10일 아캄의 토큰인 $ARKM을 런치패드에 상장한다고 발표했으며, 이는 바이낸스가 처음으로 출시한 상품으로 큰 관심을 불러 일으켰습니다.

아캄은 인공지능 알고리즘을 사용하여 블록체인 데이터를 분석하여 블록체인 주소와 실제 실체를 연관시켜 사용자에게 이면의 행동을 완벽하게 파악할 수 있는 플랫폼으로, 아캄은 최근 블록체인 인텔리전스 거래 플랫폼인 아캄 인텔리전스 거래소를 출시하여 사용자가 다음을 수행할 수 있는 플랫폼을 선보였습니다. 필요한 정보를 요청하고 정보 제공자는 정보 제공에 대한 보상을 받을 수 있으며, 아캄은 또한 사용자가 모든 암호화폐 거래를 검색, 필터링 및 정렬할 수 있는 강력한 도구를 제공하여 시장 활동의 배후에 있는 실체와 개인 정보를 공개합니다.

바이낸스뿐만 아니라 크라켄, OKX, 핫비트 등 여러 거래소에서 $ARKM 거래를 지원합니다.

아캄은 블록체인에서 구매자와 판매자를 매칭하여 정보 경제를 활성화하는 "인텔투에인"이라는 모델을 출시했습니다. 플랫폼 토큰인 $ARKM은 분석 플랫폼 수수료, 거버넌스 투표 및 사용자 인센티브를 지불하는 데 사용됩니다. 총 공급량은 10억 달러이며, 상장 유통량은 1억 5천만 개(총 공급량의 15%), 테스트 사이트 등록 사용자는 20만 명입니다. 거래소에 상장되면 거래량은 최대 1억 달러 규모가 될 것으로 예상됩니다.

아캄은 블록체인 분석 도구와 인텔리전스 거래 마켓플레이스라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 분석 도구는 엔티티 페이지, 토큰 페이지, 네트워크 매핑 등을 통해 사용자에게 포괄적인 데이터 인사이트를 제공합니다. 아캄은 자체 AI 엔진인 울트라를 사용하여 블록체인 데이터를 익명화하고 주소를 실제 실체와 알고리즘적으로 일치시킵니다. 정보 거래소를 통해 사용자는 현상금, 경매, 데이터 공유를 통해 정보를 사고 팔 수 있으며, 아캄은 특정 수수료를 부과하여 플랫폼의 장기적인 운영을 유지합니다(선반 및 경매에 대한 지불에 대해 2.5%의 제조 수수료, 현상금 지불 및 경매 성공에 대해 5%의 수락 수수료).

시장의 다른 데이터 분석 플랫폼과 비교할 때 아캄은 토큰 사용 시나리오를 생성하고 인텔리전스 거래소를 통해 온체인 데이터 가치 거래를 가능하게 하여 데이터 분석가에게 지식을 현금화할 수 있는 채널을 제공하고, 플랫폼의 지속 가능한 발전에 도움이 되는 단점 및 기타 방법을 통해 플랫폼 자체 동기를 실현하며, 사용자에게 아카이브에서 자신의 과거 포트폴리오를 추적하는 기능을 제공하는 등 몇 가지 독특한 이점을 가지고 있습니다; 그리고 데이터 매핑의 시각화를 통해 연구 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 아캄은 낮은 퍼블릭 체인 지원 수, 난센과 같은 플랫폼과의 기능 격차, 토큰 시나리오의 제한된 복제 가능성, 전문가가 주를 이루고 일반 투자자에게는 매력적이지 않은 사용자 기반, 자체 데이터 처리 능력이 약하고 외부 데이터 팀에 의존하는 점 등 몇 가지 과제에 직면해 있기도 합니다.

아캄 프로젝트는 블록체인 정보 분석 분야에서 선구적인 우위와 방대한 시장 공간을 가지고 있지만 아직 초기 단계에 있고 비즈니스 모델이 아직 검증되지 않았으며 생태계 구축과 확장에 시간이 필요합니다. 온체인 정보 분석의 대중화에는 시간이 걸리고, 사용자 교육 비용이 높으며, 비즈니스 모델의 복제 가능성이 제한적이고, 사용자가 주로 전문가이며, 인력 정보 처리에 의존하고, 높은 운영 비용과 위험, 정보의 품질 불균일, 평판 위험 존재, 규제 정책 변화의 불확실성 등이 위험 요소로 꼽힙니다.

https //foresightnews.pro/article/detail/48222

렌더 네트워크

렌더 네트워크는 2020년 4월 출시 이후 GPU 컴퓨팅 성능이 필요하고 컴퓨팅 자원이 여유 있는 사용자를 위한 선도적인 탈중앙화 렌더링 플랫폼으로 자리 잡았습니다. GPU 컴퓨팅 파워가 필요한 사용자와 여분의 컴퓨팅 리소스가 있는 공급자를 위한 플랫폼입니다. 인공 지능, 가상 현실 및 멀티미디어 콘텐츠 제작과 같이 수요가 많은 컴퓨팅 분야에 서비스를 제공하는 이 플랫폼은 작업의 복잡성과 긴급성, 사용 가능한 리소스를 고려하는 고유한 동적 가격 전략을 통해 모든 당사자에게 공정하고 경쟁력 있는 마켓플레이스를 제공합니다. 이러한 방식으로 GPU 소유자는 자신의 기기를 렌더 네트워크에 연결하고 OTOY에서 개발한 OctaneRender 소프트웨어를 활용하여 렌더링 작업을 받고 완료할 수 있습니다. 그 대가로 사용자는 렌더링 작업을 완료하는 개인에게 RNDR 토큰을 지불하고, OTOY는 거래를 촉진하고 네트워크를 운영하기 위한 수수료로 RNDR의 일정 비율을 가져갑니다.

렌더 네트워크는 미국에 본사를 두고 있으며, 렌더 네트워크의 창립자이자 OTOY의 창립자 겸 CEO로 3D 렌더링 기술 및 탈중앙화 컴퓨팅 플랫폼 개발에 기여해 온 줄스 우르바흐가 설립했습니다.

렌더 네트워크는 전략적 펀딩 라운드를 포함한 여러 차례의 펀딩 라운드를 완료했습니다.2021년 12월 21일, 렌더 네트워크는 멀티코인 캐피탈, 알라메다 리서치가 포함된 전략적 펀딩 라운드에서 3천만 달러를 성공적으로 조달했습니다, 스페르미온, 솔라나 벤처스, 비니 링햄, 빌 리 등 저명한 투자자 및 개인이 참여했습니다. 또한 렌더 네트워크는 2018년 1월 ICO를 통해 116만 달러를 모금했으며, 이러한 자금 조달의 성공은 렌더 네트워크의 기술 개발과 시장 확대를 지원할 뿐만 아니라 탈중앙화 렌더링 서비스의 잠재력에 대한 시장의 인정을 반영합니다.

Render Network는 RNDR 토큰의 P2P 네트워킹 기능을 활용하여 유휴 GPU 리소스 제공자 간에 워크로드를 효율적으로 분배하는 동시에 인센티브를 통해 노드가 사용하지 않는 컴퓨팅 파워를 공유하도록 장려합니다. 이러한 움직임은 리소스 활용의 효율성을 극대화할 뿐만 아니라 참여자들에게 가치를 창출하고 탈중앙화된 렌더링 생태계의 번영을 촉진합니다.

2023년 12월, Render는 인프라를 이더에서 솔라나로 이전함으로써 기술적으로 큰 도약을 이루었으며, 이러한 변화를 통해 실시간 스트리밍, 동적 NFT, 스테이트풀 압축 등 새로운 기능을 도입하여 네트워크의 성능과 확장성을 획기적으로 개선하는 동시에 사용자에게 더욱 풍부하고 다양한 애플리케이션 시나리오를 제공할 수 있게 되었습니다.

신개념 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)는 디지털 자원 네트워크와 물리적 자원 네트워크의 두 가지 주요 영역으로 구성되며, 물리적 작업 증명(PoWW) 메커니즘을 통해 개인이 실제 인프라의 구축과 효율적인 활용에 참여하도록 장려하는 것을 목표로 하며, 전통적인 정보 통신 기술(ICT) 산업에 혁신적인 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 산업에 혁신적인 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 보다 탈중앙화되고 효율적인 인프라 네트워크 모델의 도래를 예고합니다.

현재 ICT 산업은 높은 진입 장벽과 비효율적인 자원 활용 등의 문제에 직면해 있지만, DePIN은 P2P 네트워크 기반 모델 도입을 통해 유휴 자원의 용도 변경을 가능하게 하고, 동시에 중개 폐지를 통해 참여 장벽을 낮춰 시장의 경쟁력과 효율성을 높입니다.

렌더 네트워크의 성공적인 업그레이드와 솔라나와의 긴밀한 통합은 실시간 대응과 거래 비용 절감이라는 탈중앙화 렌더링 플랫폼의 장점을 보여주며, 이는 디핀 분야에서 렌더의 리더십을 강화할 뿐만 아니라 향후 성장을 위한 새로운 길을 열어줄 것입니다.

렌더 네트워크가 기술 혁신과 생태계 구축을 지속적으로 추진함에 따라 탈중앙화 렌더링, 인공지능, 디지털 저작권 관리 등 여러 첨단 분야에서 그 잠재력이 점점 더 명확해지고 있으며, 렌더는 단순한 렌더링 서비스 플랫폼을 넘어 혁신을 주도하고 자원과 수요를 연결하며 탈중앙화와 디지털 전환을 촉진하는 강력한 엔진이 되고 있습니다. 렌더 네트워크는 단순한 렌더링 서비스 플랫폼일 뿐만 아니라 혁신을 주도하고 리소스와 수요를 연결하며 탈중앙화와 디지털 혁신을 촉진하는 강력한 엔진이기도 합니다.

출처:https://dune.com/lviswang/render-network-dollarrndr-mterics

Arweave

Arweave는 혁신적인 탈중앙화 데이터 스토리지 프로토콜로서 영구적인 데이터 저장. 고유한 퍼머웹을 통해 저장된 데이터에 사람이 읽을 수 있는 형태(예: 웹 브라우저)로 액세스하여 영구적이고 불변하는 인터넷을 만들 수 있습니다. 이러한 영구 저장 기능은 특히 법률 문서 보관, 학술 연구 자료 보관, 저작권 보호 등 고도의 데이터 무결성과 지속성이 요구되는 애플리케이션 시나리오에서 정보의 불변성과 영구적인 접근성을 보장하는 데 있어 혁신적입니다.

Arweave는 네트워크의 지속 가능성과 스토리지 용량 확장을 보장하는 경제적 인센티브인 네이티브 토큰 AR을 통해 네트워크 내 데이터 스토리지 제공업체에 인센티브를 제공합니다. 데이터 저장 및 액세스 방식을 재창조하는 것을 목표로 하는 인프라 및 스토리지 네트워크 프로젝트인 Arweave는 2017년에 설립되어 독일에 본사를 두고 있으며, 공동 설립자 겸 CEO인 Sam Williams와 COO인 Sebastian Campos Groth, 법무 책임자 Giti Said가 설립팀을 구성하고 있습니다. 기술, 운영, 법률 분야에서 폭넓은 경험을 쌓은 샘 윌리엄스와 법무 책임자 기티 사이드는 Arweave 프로젝트를 추진하는 데 핵심적인 역할을 해왔습니다.

2018년 6월 메인 웹사이트가 출시된 이후 Arweave는 광범위한 관심을 끌었으며 a16z Crypto, Coinbase Ventures, Union Square Ventures와 같은 유명 투자사를 포함한 여러 주요 투자사의 지원을 받고 있습니다.2018년 5월 공모 라운드에서 157만 달러의 자금을 조달했습니다. . 그 이후 이 프로젝트는 2019년 11월과 2020년 3월 두 차례의 펀딩 라운드에서 각각 500만 달러와 830만 달러를 a16z Crypto, 멀티코인 캐피털, 유니온 스퀘어 벤처스, 코인베이스 벤처스 등의 투자자로부터 모금했습니다.

아르위브가 도입한 AO 솔루션은 블록체인 기술의 주요 혁신으로, 주로 초병렬 컴퓨터 아키텍처를 제공합니다. 이 아키텍처는 탈중앙화된 컴퓨팅 환경에서 여러 프로세스를 동시에 병렬로 실행할 수 있어 계산 효율성과 확장성을 획기적으로 개선하며, AO의 핵심 기능에는 대규모 계산 능력, 검증 가능한 계산 구현, 고도의 병렬 처리 능력 및 확장성입니다.

고도의 동시성, 분산성, 내결함성 시스템을 설계하고 구현하는 데 특히 적합한 컴퓨터 과학의 액터 모델에서 영감을 받아 AO(액터 지향)라는 이름을 붙인 Arweave 팀은 AO를 통해 분산 컴퓨팅 환경의 미래와 혁신적인 솔루션에 대한 깊은 이해를 보여주었습니다.

아카시는 AKT로 결제된 거래에 대해 4%의 수수료를 부과하고, 스테이블코인인 USDC로 결제된 거래에 대해서는 더 높은 20%의 수수료를 부과합니다. 이러한 차별화된 수수료 구조는 AKT 토큰의 유통과 사용을 촉진하는 동시에 네트워크의 유지와 성장에 자금을 지원하기 위해 고안되었습니다.

아카시 네트워크는 또한 인플레이션으로 생성된 토큰과 거래 수수료를 포함한 네트워크 수익의 일부를 모으는 커뮤니티 풀을 설립했습니다. 커뮤니티 풀의 자금은 기술 개선, 마케팅 캠페인 등과 같은 네트워크 개발을 위한 프로젝트와 제안에 사용되며, 커뮤니티는 자금 분배에 대해 투표를 통해 결정합니다.

이 복잡하지만 효과적인 토큰 모델과 인센티브를 통해 아카시 네트워크는 활발하고 건강한 네트워크를 보장할 뿐만 아니라, 사용자들이 네트워크에 참여하고 혜택을 누릴 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 인센티브는 더 많은 리소스 제공자와 사용자를 아카시 생태계로 끌어들여 탈중앙화 컴퓨팅 플랫폼의 장기적인 성공과 지속적인 성장을 이끌고 있습니다.

그러나 아카시 네트워크의 시장 잠재력에도 불구하고, 아카시 네트워크가 직면한 도전 과제 또한 무시할 수 없습니다. 아카시는 기존의 클라우드 서비스 제공자들과 경쟁해야 할 뿐만 아니라, 효율적이고 안전한 서비스를 보장하기 위해 지속적으로 기술 플랫폼을 최적화해야 합니다. 또한 탈중앙화된 시장을 구축하고 유지하려면 새로운 리소스 제공자와 사용자를 지속적으로 유치하고, 높은 수준의 시장 활동을 유지해야 합니다.

출처: https://www.modularcapital.xyz/writing/akash

비텐서

비텐서는 AI 연구자인 알라 샤바나와 제이콥 스티브스가 2023년 3월, 프로젝트는 전략적 전환을 통해 자체 블록체인을 개발하기로 결정했으며, 암호화폐를 통해 글로벌 머신러닝 노드에 인센티브를 제공하여 AI 개발의 탈중앙화를 촉진하는 것을 목표로 합니다. 이러한 노드가 서로 협력하여 훈련하고 학습할 수 있도록 함으로써 비텐서는 점진적 자원 통합의 새로운 패러다임을 도입하여 다음과 같은 이점을 제공합니다. 네트워크의 집단 지성을 강화하여 개별 연구자와 모델의 기여도를 전체로 확장합니다.

비텐서는 유용한 머신러닝 모델과 결과에 보상을 제공함으로써 탈중앙화된 AI 생태계의 발전을 촉진하기 위해 설계된 분산형 전문성 모델(MoE) 및 지능 증명과 같은 여러 혁신적인 개념과 메커니즘을 도입합니다. 토큰 이코노미 설계와 생태계 구조는 네트워크 참여자를 지원하고 보상하도록 설계되어 TAO 토큰을 통해 공정한 분배 관행과 네트워크 참여를 장려합니다.

비텐서의 아키텍처 설계에는 강력한 AI 생태계를 구축하려는 비텐서의 노력이 반영되어 있습니다. 채굴자 레이어, 검증자 레이어, 기업 레이어, 소비자 레이어로 구성된 계층 구조를 통해 비텐서는 모든 측면에서 AI 혁신을 지원하는 네트워크를 구축하는 것을 목표로 합니다. 채굴자 계층의 AI 모델은 혁신을 주도하고, 검증자 계층은 네트워크의 보안과 무결성을 유지하며, 기업 및 소비자 계층은 기술적 성과가 시장과 사회의 요구를 충족하기 위해 실제 애플리케이션으로 전환될 수 있도록 보장합니다.

비트센서 네트워크의 핵심 참여자는 채굴자와 검증인입니다. 채굴자는 보상을 받고 미리 훈련된 모델을 제출하고, 검증자는 모델 결과의 유효성을 확인하는 역할을 담당하며, 비트센서는 인센티브를 통해 긍정적인 피드백 루프를 만들어 채굴자 간의 경쟁을 장려하고 모델 개선과 성능 향상을 촉진합니다.

비텐서 자체는 모델 훈련에 직접 관여하지 않지만, 네트워크는 채굴자가 자신의 모델을 업로드하고 미세 조정할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이러한 접근 방식을 통해 비트센서는 특정 하위 네트워크를 통해 여러 모델을 통합하여 텍스트 생성 및 이미지 생성과 같은 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.

출처: https://futureproofmarketer.com/blog/what-is-bittensor-tao

비텐서는 아키텍처의 특징인 하위 네트워크 모델을 채택하고 있으며, 이러한 하위 네트워크는 특정 작업의 실행에 중점을 둡니다. 이러한 방식으로 비텐서는 모델의 복합적이고 분산된 지능을 달성하고자 하지만, 현재 기술과 이론의 제약 내에서 이 목표는 여전히 어려운 과제입니다.

비트센서의 토큰 경제 모델은 비트코인의 영향을 많이 받았으며, 유사한 토큰 발행 메커니즘과 인센티브 구조를 사용합니다.TAO 토큰은 네트워크 보상의 일부일 뿐만 아니라 비트센서의 네트워크 서비스에 액세스하기 위한 핵심 요소이기도 합니다. 이 프로젝트의 장기적인 목표는 탈중앙화된 접근 방식을 통해 지능형 네트워크에서 모델의 반복과 학습을 촉진하여 AI 기술의 민주화를 촉진하는 것입니다.

기존의 중앙화된 AI 모델에 비해 비텐서의 가장 큰 장점은 AI 기술의 개방과 공유를 촉진하여 더 넓은 커뮤니티에서 AI 모델과 알고리즘을 반복하고 최적화하여 기술 발전을 가속화할 수 있다는 점입니다. 또한 비텐서는 탈중앙화된 네트워크 구조를 통해 AI 기술 적용 비용을 절감하여 더 많은 개인과 소규모 기업이 AI 혁신에 참여할 수 있을 것으로 기대됩니다.

io.net

io.net은 머신러닝(ML)의 컴퓨팅 리소스 접근 문제를 해결하기 위해 설계된 혁신적인 탈중앙화 GPU 네트워크입니다. 이 프로젝트는 독립적인 데이터 센터, 암호화폐 채굴자, 파일코인 및 렌더와 같은 프로젝트의 참여를 통해 GPU 리소스를 통합하여 대규모 컴퓨팅 파워 풀을 생성합니다. 설립자 아마드 샤디드는 2020년 머신러닝 퀀트 트레이딩 회사인 다크 틱을 위한 GPU 컴퓨팅 네트워크를 구축하던 중 높은 비용과 리소스 액세스 문제에 직면했을 때 이 아이디어를 떠올렸습니다. 그 후 이 프로젝트는 오스틴 솔라나 해커 하우스에서 더 많은 관심과 인정을 받았습니다.

io.net의 주요 과제는 컴퓨팅 리소스의 제한된 가용성, 선택의 폭 부족, 높은 비용을 해결하는 것이었습니다. io.net은 활용도가 낮은 GPU 리소스를 통합함으로써 머신 러닝 팀이 분산 네트워크에서 워크플로우를 제공하는 모델을 구축하고 확장할 수 있는 분산 솔루션을 제공합니다. 이 프로세스는 데이터와 모델의 병렬 처리를 지원하기 위해 RAY와 같은 고급 분산 컴퓨팅 라이브러리를 활용하여 작업 스케줄링 및 하이퍼파라미터 튜닝 프로세스를 최적화합니다.

제품별로 io.net은 IO Cloud, IO Worker, IO Explorer 등 다양한 도구와 서비스를 제공합니다. IO Cloud는 분산형 GPU 클러스터 배포 및 관리를 위해 설계되었으며, IO-SDK와의 원활한 통합이 가능하고, AI 및 Python 애플리케이션을 위한 포괄적인 확장을 제공합니다. IO Worker는 계정 관리, 실시간 데이터 표시, 온도 및 전력 소비 추적과 같은 기능을 포함해 사용자가 컴퓨팅 리소스 프로비저닝 작업을 효율적으로 관리할 수 있는 포괄적인 사용자 인터페이스를 제공합니다. 반면, IO Explorer는 네트워크 활동과 중요한 통계를 종합적으로 시각화하여 사용자가 네트워크 상태를 더 잘 모니터링하고 이해할 수 있도록 도와줍니다.

참여를 장려하고 수요와 공급의 균형을 맞추기 위해 io.net은 지속적인 사용에 대한 AI 및 ML 배포 팀 보상, IO Worker 컴퓨팅 유닛 가격 책정, 커뮤니티 거버넌스 참여 등의 기능을 갖춘 IO 토큰을 도입했습니다. 또한, 암호화폐의 가격 변동성을 고려하여 결제 시스템과 인센티브의 안정화를 위해 미국 달러와 연동된 스테이블코인인 IOSD를 특별히 개발했습니다.

출처: https://io.net/

io.net은 기술과 비즈니스 모델 모두에서 강력한 혁신과 시장 잠재력을 보여주었습니다. 파일코인과의 파트너십을 통해 모델 스토리지 및 컴퓨팅 리소스 역량을 더욱 확장하여 탈중앙화 AI 애플리케이션의 개발과 확장을 강력하게 지원할 수 있을 것으로 기대합니다. 동시에 io.net은 비용 효율적이고 접근 및 사용이 쉬운 플랫폼을 제공함으로써 AWS와 같은 기존 클라우드 컴퓨팅 제공업체의 강력한 경쟁자가 되어 AI 분야의 혁신과 발전을 주도하는 것을 목표로 합니다.

자본 측면에서 io.net은 시리즈 A 라운드를 성공적으로 마무리하여 3,000만 달러를 조달하고 기업 가치를 10억 달러로 평가받았습니다. 이번 라운드에는 Hack VC, 멀티코인 캐피털, 델파이 디지털, 애니모카 브랜드, 솔라나 벤처스, 앱토스, OKX 벤처스, 앰버 그룹 등 다수의 유명 투자 기관이 참여했습니다. 이러한 일련의 투자는 탈중앙화 컴퓨팅 및 AI 분야에서 io.net의 혁신적인 역량과 시장 잠재력에 대한 시장의 높은 인식을 반영합니다.

요약

AI와 블록체인 기술이 계속 발전함에 따라 AI x 암호화폐 분야는 엄청난 잠재력과 기회뿐만 아니라 여러 도전과제를 안고 있습니다. "산술 자산화", "모델/에이전트 자산화", "데이터 자산화"의 세 가지 핵심 시나리오를 심층적으로 분석함으로써 이 분야의 혁신 경로와 장애물을 확인할 수 있습니다. 분산형 산술은 고성능 컴퓨팅 리소스와 통신 대역폭에 대한 의존성을 해결해야 하지만, AI 훈련과 추론에 새로운 가능성을 열어줍니다. 모델과 에이전트의 자산화는 NFT를 통해 소유권 증명을 제공하고 대화형 경험을 향상시키지만, 기술 통합은 여전히 심화될 필요가 있습니다. 데이터 자산화는 프라이빗 도메인 데이터의 잠재력을 열어 데이터 표준화와 시장 유동성이라는 과제에 직면해 있는 동시에 AI 효율성과 전문화를 위한 새로운 길을 열어줍니다.

AI 기술이 계속 진화하고 반복됨에 따라 주기적으로 핫스팟과 자본의 유입이 AI x 크립토 분야로 몰려들어 한 번의 기회의 단계가 아닌 지속적인 발전의 물결을 가져올 것이며, 지속적인 가치와 혁신 가능성으로 인해 기술 및 투자 환경의 핵심 트랙으로 자리 잡을 것입니다.

앞으로 AI x 크립토는 기술 혁신, 다양한 분야의 협업, 시장 수요에 대한 탐구에 의존할 것입니다. 기술적 한계를 극복하고 AI와 블록체인의 통합을 심화하며 실용적인 적용 시나리오를 개발함으로써 이 분야는 장기적인 발전과 보다 안전하고 투명하며 공정한 AI 서비스 제공을 향해 나아갈 것입니다. 이 과정에서 탈중앙화 개념과 기술 관행은 AI x 암호화폐 분야를 더 많은 개방성, 효율성, 혁신으로 이끌고 궁극적으로 기술 혁신과 가치 창출의 두 배 도약을 달성할 것입니다. 따라서 현재 주기의 AI x Crypto 트랙은 놓칠 수 없는 중요한 기회이며, 기술 혁신의 최전선을 대표할 뿐만 아니라 향후 기술 발전과 투자 방향의 중요한 트렌드를 예고합니다.