AI 인프라에서 애플리케이션 장면까지, 어떤 Web3 프로젝트가 주목할 만한가? 두 가지는 어떻게 결합될 수 있을까?
Web3 소셜의 초기 단계에서 AI를 도입하는 것은 주로 서사 수단을 위한 것입니다. 본문에서는 암호화 분야에서 5개의 AI 인프라와 5개의 AI 응용 사례 프로젝트를 정리했습니다. 예를 들어 Fetch.ai는 중개자로서 고객이 자사의 네이티브 토큰을 사용하여 데이터 세트를 거래할 수 있도록 허용합니다...저자: 쿠키 & alertcat.eth, ChainCatcher
OpenAI의 챗봇 ChatGPT는 출시 두 달 만에 월간 활성 사용자 수 1억 명을 달성하며 역사상 가장 빠르게 성장하는 애플리케이션이 되었습니다. 이러한 강력한 "팔로워 증가" 능력은 AI의 열기를 암호화 분야로 빠르게 전파시켰고, 1월 10일 블룸버그는 마이크로소프트가 ChatGPT 개발자 OpenAI에 100억 달러를 투자할 것을 고려하고 있다고 보도했습니다. 모든 AI 개념의 암호화폐는 완전히 폭발했으며, FET, AGIX 등은 한 달 만에 200% 이상의 상승폭을 기록했습니다.
자본의 도움으로 이 두 가지 주목받는 최전선 기술이 결합할 수 있을까요? 인공지능은 컴퓨터를 이용해 인간의 사고 능력을 모방하여 문제를 해결합니다. OpenAI는 자연어 처리(NLP) 모델에 대량의 훈련 데이터를 제공하여 이를 더욱 강력하게 만듭니다. 블록체인 기술로 구축된 암호화 세계에서 매일 발생하는 방대한 온체인 데이터는 AI 엔진에 "연료"를 제공하여 AIGC가 더 뛰어난 전략을 피드백할 수 있게 합니다.
또한 AI 알고리즘이 점점 더 스마트해짐에 따라 사람들이 이들이 어떻게 결정을 내리고 결론을 도출하는지를 이해하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 블록체인은 변경 불가능한 특성을 가지고 있어 AI가 의사 결정 과정에서 사용하는 데이터와 프로세스의 불변 기록에 접근하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
AI 개념의 암호화 프로젝트 (출처: Rootdata)
Stability AI, ChatGPT 등 전통 분야에서 많은 관심과 채택을 받은 인공지능에 비해 블록체인의 더 큰 상상력은 AI 모델의 경제 시스템을 변화시킬 수 있다는 점입니다. FOMO 감정이 사라진 후, 본문에서는 AI 기술을 도입한 암호화 프로젝트의 특징은 무엇인가? AI와 블록체인이 결합하면 어떤 화학 반응을 일으킬 수 있는가?를 탐구할 것입니다.
AI 인프라
AI 인프라 프로젝트의 공통된 특징은 전통 AI의 아키텍처(데이터, 모델 및 컴퓨팅 파워)를 분산하고 판매하는 것입니다. 이들은 일반적으로 자체 원주율 토큰을 거래 매개체로 사용합니다. 이들은 사용자와 서비스 제공자 간의 중개 역할을 하며, 탈중앙화된 거래 시장을 구축합니다. 이러한 것들은 전통 AI가 수행해야 하는 작업, 예를 들어 NLP, AI 음성, CV 분야에서 DApp을 중개 플랫폼으로 사용하는 프로젝트입니다. 본질적으로 전통 시장에서 토큰 가격 책정 및 교환을 통한 탈중앙화 시장입니다.
Openfabric은 AI 애플리케이션을 구축하고 연결하기 위한 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 통해 인공지능 혁신자, 데이터 제공자, 기업 및 인프라 제공자 간의 협력이 새로운 스마트 알고리즘과 서비스의 생성 및 사용을 촉진합니다. Openfabric 생태계는 알고리즘 생성자, 데이터 제공자, 인프라 제공자, 서비스 소비자 등 4개의 역할로 구성되어 있으며, 서비스 소비자는 다른 3종 서비스 제공자에게 비용을 지불해야 합니다.
- 알고리즘 생성자: 복잡한 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 AI 알고리즘을 생성하는 전문 지식을 활용합니다.
- 데이터 제공자: AI 알고리즘 훈련에 필요한 대량의 데이터를 배포합니다.
- 인프라 제공자: AI 플랫폼의 모든 하드웨어를 운영합니다.
- 서비스 소비자: 특정 비즈니스 제품이나 서비스가 필요한 최종 사용자입니다.
Oraichain은 AI 기반 블록체인 오라클 및 생태계입니다. 데이터 오라클 외에도 Oraichain의 목표는 블록체인 분야에서 완전한 인공지능 생태계를 구축하여 스마트 계약 및 Dapps의 기본 레이어로 기능하는 것입니다. AI를 기반으로 Oraichain은 AI 가격 제공, 완전 온체인 VRF, 데이터 허브, 100개 이상의 AI API를 갖춘 AI 마켓플레이스, AI 기반 NFT 생성 및 NFT 저작권 보호, 로열티 프로토콜, 인공지능 기반 수익 집계 플랫폼 및 Cosmwasm IDE와 같은 여러 중요한 혁신 제품 및 서비스를 개발했습니다.
Fetch.ai는 인공지능 및 머신러닝 기반의 블록체인 플랫폼으로, 누구나 데이터를 공유하거나 거래할 수 있도록 지원합니다. 자율적인 머신 대 머신 생태계로서, 독립적인 네트워크는 Fetch.ai의 네트워크 에이전트가 될 수 있으며, 에이전트 간에 발생하는 모든 프로토콜을 Fetch.ai 블록체인에 기록합니다. FET는 Fetch AI 블록체인의 원주율 토큰으로, 거래의 주요 교환 매개체입니다.
출처: Fetch.ai 블로그
SingularityNET은 탈중앙화된 인공지능 플랫폼 및 마켓플레이스입니다. 개발자는 자신의 서비스를 SingularityNET 네트워크에 게시하여 인터넷에 접속할 수 있는 모든 사용자가 사용할 수 있도록 합니다. 개발자는 원주율 AGIX 토큰을 사용하여 자신의 서비스에 요금을 부과할 수 있습니다. 서비스는 이미지, 비디오, 음성, 텍스트, 시계열, 생물 인공지능 및 네트워크 분석 등 다양한 분야에서 추론 또는 모델 훈련을 제공합니다.
SingularityNET 생태계는 플랫폼에 AI 서비스를 제공하고 AGIX 토큰의 대규모 활용을 창출합니다. 이러한 SingularityNET 파생 제품은 DeFi, 로봇공학, 생명공학 및 장수, 게임 및 미디어, 예술 및 엔터테인먼트(음악) 및 기업급 AI와 같은 여러 전략적 선택의 수직 시장에서 개발되고 있습니다.
Gensyn 프로토콜은 딥러닝 계산을 위한 Layer1 네트워크로, 즉각적인 보상을 통해 계산 시간을 네트워크에 투입하고 ML(머신러닝) 작업을 수행하는 공급자 참여자를 포함합니다. 이 프로토콜은 행정 감독이나 집행이 필요하지 않으며, 스마트 계약을 통해 프로그래밍 방식으로 작업 할당 및 지불을 촉진합니다. 이 네트워크의 근본적인 도전 과제는 완료된 ML 작업을 검증하는 것입니다. 이는 복잡성 이론, 게임 이론, 암호학 및 최적화의 교차 문제입니다. Gensyn 생태계는 제출자, 해결자, 검증자 및 신고자 4개의 역할로 구성됩니다.
- 제출자(Submitters): 계산할 작업을 제공하고 완료된 작업 단위에 대해 비용을 지불합니다.
- 해결자(Solvers): 모델 훈련을 수행하고 검증자가 확인할 수 있도록 증명을 생성합니다.
- 검증자(Verifiers): 비결정적 훈련 프로세스를 결정적 선형 계산에 연결하고, 복제된 해결자 증명의 일부를 비교하여 거리와 예상 임계값을 비교하는 핵심 역할을 합니다.
- 고발자(Whistleblowers): 검증자의 작업을 검사하고 도전하여 누적 보상을 얻기를 희망합니다.
Gensyn의 비전은 분산된 ML 계산을 통해 Web3 애플리케이션에 중요한 인프라 구성 요소를 제공하여 Dapps의 Web2 인프라 의존도를 줄이는 것입니다.
응용 사례
이러한 응용 사례에서 프로젝트는 최근 몇 년간 블록체인 발전으로 인해 발생한 새로운 수요를 AI 방식으로 처리하는 것을 목표로 합니다.
이러한 수요는 체인 게임 사용자에게 번거로운 작업을 건너뛰게 하거나, 개발자가 체인 게임을 빠르게 개발하도록 하거나, 블록체인 플랫폼에서 소셜 활동을 하거나, 개성을 가진 가상인을 생성하거나, 가짜 NFT 프로젝트를 감지하는 것 등이 될 수 있습니다. 전통 AI 플랫폼과는 달리 이러한 프로젝트는 강한 수요 대체 불가능성을 가지고 있어 깊은 방어선을 형성합니다. 또한, 새로운 수요를 판매 포인트로 삼는 플랫폼은 고객을 유치하는 데 어려움을 겪고 있으며, 충분한 고객을 유치하여 플랫폼의 수요가 지속 가능하고 객관적으로 존재함을 증명하는 것이 이들 플랫폼의 발전에서 큰 문제로 떠오르고 있습니다.
체인 게임 방향
암호화 게임 "P2E" 모델의 주류 금융 시스템 하에서 사용자는 끊임없이 변화하는 게임 플레이와 대량의 반복적인 기본 작업에 직면해 있습니다. AI는 플레이어에게 안정적인 자동화 프로세스를 제공하고 승률이 높은 게임 전략을 수립할 수 있습니다. rct AI는 게임 산업에 AI를 활용하여 완전한 솔루션을 제공하는 프로젝트로, 그 핵심 기술인 혼돈 상자(Chaos Box)는 딥 강화 학습 기반의 AI 엔진입니다. rct AI는 Axie Infinity를 위해 AI 훈련의 DRL(Deep Reinforcement Learning) 모델을 개발했으며, Axie Infinity의 모든 카드 조합 수가 약 10^23종에 달하고 게임 내의 게임 이론적 특성 덕분에 rct AI의 모델은 대량의 시뮬레이션 전투 데이터를 통해 효율성과 승률을 향상시켰습니다.
또한 AI는 개발자에게 동작 프로토타입을 제공할 수 있습니다. Mirror World는 Solana 기반의 게임 매트릭스 가상 세계로, AI 기술을 활용하여 Roguelike 게임 플레이를 결합한 Mirrama와 PVP 기반의 경쟁 게임 Brawl of Mirrors를 출시했습니다. 또한 Mirror World는 게임 내에서 상호작용할 수 있는 NFT 시리즈를 출시했으며, 이 NFT의 프로토타입은 AI 동작 알고리즘을 통해 완성되었습니다.
관련 기사: 《rct AI와의 대화: 블록체인이 게임 배급에 미치는 변화에 대해 생각할 때가 되었다》
소셜 방향
PLAI Labs는 AI와 web3를 활용하여 사용자들이 함께 놀고, 대화하고, 전투하고, 거래하고, 모험할 수 있는 차세대 소셜 플랫폼을 구축하는 데 집중하고 있으며, 이 플랫폼은 2023년 1월 a16z로부터 3200만 달러의 자금을 확보했습니다. 현재 PLAI Labs는 외부에 두 가지 제품을 선보였습니다:
- Champions Ascension: 대규모 다중 사용자 온라인 롤플레잉 게임(MMORPG)으로, 플레이어는 NFT 형태로 자신의 캐릭터를 소유할 수 있으며, 대형 전투 경기장에서 전투하고, 퀘스트를 수행하며, 사용자 정의 던전에서 건설하고 경쟁하며 디지털 아이템을 거래할 수 있습니다.
- AI 프로토콜 플랫폼: 이 플랫폼은 사용자 생성 콘텐츠(UGC)에서 2D에서 3D 자산 렌더링에 이르기까지 모든 콘텐츠를 처리하는 데 도움을 줄 것입니다.
PLAI Labs는 올해 V2 백서에 핵심 경제 순환의 세부 사항(NFT 및 블록체인을 활용한 경험 향상), UGC 도구 키트(AI 포함) 계획 등을 포함할 예정입니다…
관련 기사: 《창업 베테랑의 재출발, Plai Labs가 Web3를 선택한 이유에 대해 이야기하다》
NFT 방향
Alethea AI는 iNFT 개념을 제안했습니다. iNFT는 인공지능과 블록체인을 결합한 기술입니다. AI가 통합됨으로써 NFT는 상호작용성, 생성성, 확장성 및 다양한 독특한 개성을 갖게 됩니다.
간단히 말해, NFT가 디지털 인간 작품이라면 AI가 통합되어 iNFT가 되어 사용자와 대화할 수 있는 NFT 작품이 됩니다. 2021년 6월 10일, 세계 최초의 iNFT 앨리스가 소더비 경매에서 478,800 달러에 경매되었습니다.
Altered State Machine (ASM)은 NFT, 인공지능 및 머신러닝을 결합한 혁신적인 프로젝트로, AI 기반 NFT에 훈련 동력을 제공합니다. 그 비전은 NFT 기술을 사용하는 AI의 소유권 및 수익화 프로토콜이 되는 것입니다. ASM 생태계에서 AI 기반 아바타는 Agent라고 하며, 두 부분인 뇌와 화신으로 구성됩니다. 이 프로젝트는 또한 ASM 생태계에 동력을 제공하기 위해 ASTO 토큰을 발행했습니다.
관련 기사: 《Altered State Machine 상세 해설: AI와 머신러닝을 활용하여 NFT를 진화시키는 혁신 탐구》
Optic은 NFT 사기 분석 및 커뮤니티 내 NFT 가치 발견에 초점을 맞춘 인공지능 NFT 검증 프로토콜을 구축하고 있으며, 전체 NFT 시장의 진정성과 투명성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. Optic 스마트 엔진은 실제 NFT 시리즈를 학습한 후 시장의 NFT 컬렉션을 검색합니다. 이후 Optic은 검사된 NFT와 실제 NFT의 일치 정도를 나타내는 일치 점수를 반환합니다.
Optic은 2022년 7월 Pantera Capital과 Kleiner Perkins가 주도한 1,100만 달러의 자금을 확보했으며, Circle Ventures, Polygon Ventures 등이 참여했습니다. 현재 OpenSea는 Optic의 Copymint 탐지 서비스를 채택했습니다.
관련 기사: 《Optic 간단 분석: 인공지능 NFT 검증 프로토콜》
트렌드 분석
현재 블록체인 AI 프로젝트의 발전 경로를 보면, AI의 기본 인프라는 데이터, 알고리즘 및 컴퓨팅 파워의 세 부분으로 구성됩니다. 정상적인 AI 프로젝트가 인공지능의 생성 또는 분석 능력을 실현하려면 모델과 데이터 세트, 모델을 호출하는 소프트웨어 본체 및 GUI가 필요합니다. 이 분야의 모델과 데이터 세트의 분배, 모델의 훈련(컴퓨팅 파워 임대), 소프트웨어 프론트엔드 개발에서 중개가 형성되며, 이는 고객의 요구를 효율적으로 충족시키기 위한 블록체인 AI 프로젝트를 촉발할 것입니다.
예를 들어, 위에서 언급한 Fetch.ai는 중개 역할을 하여 고객이 원주율 토큰으로 데이터 세트를 거래할 수 있도록 허용합니다. SingularityNET은 고객이 개발자로부터 컴퓨팅 파워 훈련 서비스를 구매할 수 있도록 하며, Openfabric AI의 고객은 제공자로부터 모델(알고리즘), 데이터 세트, 인프라(소프트웨어) 등의 서비스를 받아야 합니다. Humans.ai는 본질적으로 NFT로 포장된 데이터 세트 훈련된 AI 모델을 제공하며, 사용자는 원주율 토큰을 사용하여 구매합니다.
Gensyn은 본질적으로 탈중앙화된 컴퓨팅 파워 임대 플랫폼입니다. 이러한 것들은 전통 AI가 수행해야 하는 작업, 예를 들어 자연어 처리, AI 음성, 이미지 생성 분야에서 DApp을 중개 플랫폼으로 사용하는 프로젝트입니다.
블록체인 내에서 탈중앙화된 애플리케이션은 새로운 수요를 창출했으며, 체인 게임 방향, 소셜 방향 및 NFT 방향의 AI 프로젝트는 블록체인 내 사용자 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다. 예를 들어, rct.ai는 체인 게임 사용자의 수동 반복 작업 문제를 해결하고, Mirror World는 체인 게임 개발 문제를 해결하며, 다른 프로젝트는 블록체인 소셜 및 NFT를 대상으로 연구 개발을 진행하고 있습니다.
현재 Web3 소셜의 초기 단계에서 AI의 도입은 주로 서사적 수단을 위한 것입니다. 미래에는 AI 프로젝트가 개발할 수 있는 몇 가지 가능한 방향이 있습니다:
- 데이터 프라이버시 강화: Web3는 zk 기술을 사용하여 데이터 프라이버시를 최대한 보호할 수 있으며, AI는 프라이버시를 해치지 않고 데이터를 분석할 수 있습니다.
- 스마트 계약: Web3 기술은 스마트 계약 방식을 통해 AI 애플리케이션을 Web3 애플리케이션에 통합하여 AI 모델의 제어 가능성을 실현할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 모델과 데이터 세트의 거래에 사용되어 자동화된 거래 프로세스를 구현할 수 있으며, ZK 기술을 사용하여 사용자 데이터를 보호합니다. 그러나 이러한 유형의 프로젝트는 오픈 소스 데이터 세트와 오픈 소스 모델의 충격 문제에 직면해 있습니다. 예를 들어, 사용자가 Hugging Face에서 오픈 소스 데이터와 모델을 얻고 auto train으로 훈련할 수 있다면, 왜 블록체인 플랫폼에서 거래해야 할까요? Web2 기업의 충격에 직면한 Web3 AI 모델과 데이터 세트 거래는 충분한 방어선을 갖추지 못하고 있습니다.
- 더욱 효율적인 머신러닝: Web3 기술은 탈중앙화된 방식으로 머신러닝의 효율성을 높여 AI 애플리케이션을 더욱 빠르고 신뢰할 수 있게 만들 수 있습니다. 이는 전통적인 AI 훈련에서 이미 적용되고 있으며, 예를 들어 AlphaGo의 개선판 KataGo는 분산 훈련 기술을 사용하여 전 세계에서 이 AI의 업데이트를 원하는 사람들이 자발적으로 컴퓨팅 파워를 제공하도록 했습니다. 블록체인 내에서의 응용은 Gitcoin과 유사하게, 컴퓨팅 파워를 기부하면 POAP를 받을 수 있거나, AMM이 유동성에 대한 인센티브를 제공하는 것과 유사하게, 컴퓨팅 파워를 유료로 임대하는 플랫폼이 될 수 있습니다. 그러나 암호화폐 가격의 높은 변동성으로 인해 이러한 애플리케이션은 전통적인 GPU 컴퓨팅 파워 임대에 비해 우위를 점하지 못합니다. 플랫폼 자체가 금융 비즈니스를 수행하고 프로토콜에서 포착한 가치로 사용자에게 보조금을 제공하는 경우, 예를 들어 Numerai가 AI 기술을 사용하여 주식 시장에서 수익을 내는 경우, 충분한 사용자들이 AI의 세 가지 요소를 플랫폼에 제공할 의향이 생길 것입니다.
요약
현재로서는 블록체인 원주율 AI 인프라든 AI 엔진을 활용하여 응용 사례를 실현하는 암호화 프로젝트든 모두 초기 단계에 있으며, 주요 목표는 적합한 기본 인프라를 구축하고 토큰 경제학과 하드웨어 제공자, 데이터 제공자, AI 알고리즘 등 인공지능 솔루션의 융합도를 조정하는 것입니다.
그러나 두 가지의 융합은 여러 도전에 직면해 있습니다. 첫째, 블록체인이 Rollup, ZK 등 복잡한 기술로 나아가면서 AI가 데이터를 얻는 데 도전이 될 것입니다. 둘째, 블록체인 생태계에서 AI의 적합성을 지원할 충분한 지속적인 실험 데이터가 없으며, AI 엔진이 돌발 사건에 대응하는 조정 능력도 부족합니다. 마지막으로 암호화 분야에서 AI 개념을 이용한 가짜 프로젝트가 빈번하게 발생하여 사람들이 이 분야 탐색에 대한 신뢰를 잃기 쉽습니다.
전통 AI 문제를 해결하는 모든 블록체인 AI 프로젝트는 하나의 질문에 답해야 합니다: 왜 이 플랫폼은 블록체인에서 토큰을 도입해야 하는가? 이는 거래 대상이 Web2 시장에서 이미 존재하는 모델, 데이터 및 컴퓨팅 파워 플랫폼에 대해 onboarding의 열세를 가지게 합니다.
토큰 경제학은 플라이휠처럼 프로젝트의 흥망 주기를 변화시킬 수 있습니다. 현재 긍정적인 플라이휠을 원한다면 플랫폼의 실제 사용자, 즉 고객 확보 문제를 고려해야 합니다. 수요의 대체 불가능성은 프로젝트의 방어선이며, 방어선이 부족한 프로젝트는 단기적인 성공을 거둘 수 있지만 충분한 사용자와 건강한 개발자 생태계를 갖추지 못할 것입니다. 수요가 허위 명제일 경우, 경제적 인센티브는 지속 가능하지 않으며, 프로젝트의 생애 주기도 짧아질 것입니다. 우리는 진정한 사용자와 대체 불가능한 수요를 기반으로 한 AI+Web3 프로젝트의 출현을 기대합니다. 이들은 Web2에서 없거나 잘 수행되지 않은 수요를 충족시키기 위해 본질적으로 Web3를 도입해야 합니다.
어쨌든 AI가 Web3에 통합되는 것은 미래의 기술 트렌드이며, 현재 이미 인공지능과 결합된 Web3 애플리케이션 사례가 등장하고 있습니다. 시간이 지남에 따라 더 많은 관련 Web3 인프라와 새로운 모델이 연이어 등장할 것입니다.
