Arweave 창립자와 NEAR 공동 창립자 대화: AI와 블록체인 융합의 길 탐색

저자: 사고괴괴, BlockBeats

번역자 주: 6월 14일, AO 재단은 공식적으로 탈중앙화 슈퍼컴퓨터 AO의 토큰 경제학을 발표했습니다. 불과 이틀 전인 6월 12일 저녁, 탈중앙화 해커톤 플랫폼 및 액셀러레이터 BeWater의 파트너 Lulu가 Arweave 및 AO의 창립자 Sam Williams, NEAR Protocol의 공동 창립자 Illia Polosukhin을 초대하여 AI와 블록체인의 융합에 대한 심도 있는 대화를 나누었습니다. Sam은 AO의 기본 구조를 자세히 설명했으며, 이는 액터 지향 패러다임과 탈중앙화된 Erlang 모델을 기반으로 하여 무한 확장 가능하고 이종 프로세스 상호작용을 지원하는 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Sam은 또한 AO가 DeFi 시나리오에서 잠재적으로 활용될 수 있는 방안을 전망했으며, 신뢰할 수 있는 AI 전략을 도입함으로써 AO가 진정한 "대리 금융"을 실현할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. Illia는 NEAR Protocol의 확장성과 AI 통합에 대한 최신 진행 상황을 공유했으며, 여기에는 체인 추상화 및 체인 서명 기능의 도입과 개발 중인 P2P 결제 및 AI 추론 라우터가 포함됩니다. 또한 두 명의 게스트는 현재 각자의 생태계에서의 우선 사항과 연구 초점, 그리고 그들이 주목하는 혁신 프로젝트에 대한 의견을 나누었습니다.

Illia와 Sam은 어떻게 AI와 암호화폐에 발을 들였는가

Lulu: 먼저 간단한 자기소개를 해주세요. 어떻게 AI와 블록체인 두 분야에 발을 들이게 되었는지 이야기해 주세요.

Illia: 제 배경은 머신러닝과 인공지능입니다. 암호화폐 분야에 들어오기 전 약 10년 동안 이 분야에서 일했습니다. 제가 가장 잘 알려진 것은 "Attention is All You Need"라는 논문으로, 이는 Transformer 모델을 도입했으며 현재 다양한 현대 머신러닝, AI 및 딥러닝 기술에 널리 사용되고 있습니다. 그러나 그 이전에 저는 TensorFlow와 같은 여러 프로젝트에 참여했으며, 이는 Google이 2014-2015년에 오픈소스한 머신러닝 프레임워크입니다. 또한 Q&A 시스템, 기계 번역 등의 연구를 진행했으며, Google.com 및 기타 Google 제품에서 일부 연구 결과를 실제로 적용했습니다.

그 후, 저는 Alex와 함께 NEAR.ai를 공동 설립했습니다. 처음에는 AI 회사로, 기계에게 프로그래밍을 가르치는 데 주력했습니다. 우리는 미래에 사람들이 자연어로 컴퓨터와 소통할 수 있을 것이며, 컴퓨터는 자동으로 프로그래밍을 수행할 것이라고 믿었습니다. 2017년에는 이것이 마치 공상과학 소설처럼 들렸지만, 우리는 실제로 많은 연구를 진행했습니다. 우리는 크라우드소싱을 통해 더 많은 훈련 데이터를 확보했으며, 중국, 동유럽 등의 학생들이 코드 작성, 코드 주석 작성과 같은 작은 작업을 수행했습니다. 그러나 보수를 지급할 때 PayPal이 중국 사용자에게 송금할 수 없다는 문제에 직면했습니다.

누군가는 비트코인을 사용하자고 제안했지만, 당시 비트코인의 거래 수수료는 이미 매우 높았습니다. 그래서 우리는 깊이 연구하기 시작했습니다. 우리는 확장성에 대한 배경이 있었고, Google에서는 모든 것이 규모를 중요시합니다. 제 공동 창립자 Alex는 Fortune 500 기업에 서비스를 제공하는 샤딩 데이터베이스 회사를 설립했습니다. 그 당시 블록체인 기술의 현황을 보니 이상하게도 거의 모든 것이 실제로 단일 머신에서 실행되고 있었고, 단일 머신의 능력에 제한되어 있었습니다.

그래서 우리는 새로운 프로토콜을 구축하기로 결정했습니다. 그것이 바로 NEAR Protocol입니다. 이는 샤딩된 Layer 1 프로토콜로, 확장성, 사용 용이성 및 개발 편의성을 중시합니다. 우리는 2020년에 메인넷을 출시했으며, 생태계를 확장해 나가고 있습니다. 2022년에는 Alex가 OpenAI에 합류했고, 2023년에는 기본 모델에 집중하는 AI 회사를 설립했습니다. 최근 우리는 그가 NEAR.ai 팀으로 돌아와 2017년부터 시작한 기계 프로그래밍 교육 작업을 계속할 것이라고 발표했습니다.

Lulu: 정말 멋진 이야기입니다. 저는 NEAR가 처음에 AI 회사로 시작했으며, 지금 다시 AI에 집중하고 있다는 사실을 몰랐습니다. 다음으로 Sam이 자신과 여러분의 프로젝트에 대해 소개해 주세요.

Sam: 우리는 약 7년 전 이 분야에 발을 들였습니다. 그 당시 저는 이미 비트코인에 오랫동안 관심을 가지고 있었습니다. 우리는 흥미롭지만 깊이 탐구되지 않은 아이디어를 발견했습니다: 데이터를 하나의 네트워크에 저장할 수 있으며, 이 데이터는 전 세계에 복제되며 단일 중앙화된 실패 지점이 없습니다. 이는 우리가 결코 잊지 않을 수 없는, 여러 장소에 복제된 아카이브를 만들도록 영감을 주었습니다. 이는 어떤 단일 조직이나 정부도 이 내용을 검열할 수 없게 만듭니다.

그래서 우리의 사명은 비트코인을 확장하는 것이었고, 또는 비트코인 스타일의 체인 상 데이터 저장을 임의의 규모로 확대하여 인류를 위해 모든 역사를 저장하고, 변경 불가능하고 신뢰할 필요 없는 역사 로그를 형성하는 것이었습니다. 이렇게 하면 우리는 오늘날 이 중요한 배경에 이르기까지 어떻게 한 걸음씩 나아왔는지를 결코 잊지 않을 것입니다.

우리는 7년 전에 이 작업을 시작했으며, 현재 메인넷이 6년 이상 운영되고 있습니다. 이 과정에서 우리는 영구적인 체인 상 저장이 우리가 처음 상상했던 것보다 훨씬 더 많은 기능을 제공할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 처음에는 신문 기사를 저장하는 것이 우리의 생각이었습니다. 그러나 메인넷이 출시된 지 얼마 지나지 않아, 만약 당신이 전 세계에 이러한 모든 내용을 저장할 수 있다면, 사실상 당신은 영구적인 탈중앙화 네트워크의 씨앗을 심은 것입니다. 뿐만 아니라, 우리는 2020년경에 결정론적 가상 머신과 프로그램과 상호작용하는 영구적인 순서 로그가 있다면 기본적으로 스마트 계약 시스템을 만들 수 있다는 것을 깨달았습니다.

우리는 2020년에 이 시스템을 처음 시도했으며, 당시 우리는 이를 SmartWeave라고 불렀습니다. 우리는 컴퓨터 과학에서의 지연 평가 개념을 차용했으며, 이 개념은 주로 프로그래밍 언어 Haskell에 의해 홍보되었습니다. 우리는 이 개념이 생산 환경에서 오랫동안 사용되어 왔다는 것을 알고 있었지만, 블록체인 분야에서는 실제로 적용되지 않았습니다. 일반적으로 블록체인 분야에서는 사람들이 메시지를 기록할 때 스마트 계약이 실행됩니다. 그러나 우리는 블록체인이 실제로는 특정 규칙을 가지고 새로운 정보를 포함하는 데이터 구조라는 것을 믿습니다. 데이터가 기록되는 것과 동시에 코드를 실행할 필요는 없습니다. 우리는 임의로 확장 가능한 데이터 로그를 가지고 있기 때문에, 이는 우리에게 자연스러운 사고 방식이지만, 당시에는 비교적 드문 일이었습니다. 유일한 다른 팀은 현재 Celestia(당시 LazyLedger라고 불림)라는 팀이었습니다.

이것은 Arweave 상의 계산 시스템의 캄브리아 대폭발로 이어졌습니다. 약 3~4개의 주요 프로젝트가 있었으며, 그 중 일부는 고유한 커뮤니티, 기능 집합 및 보안 균형을 발전시켰습니다. 이 과정에서 우리는 기본 레이어의 데이터 가용성을 활용하여 이러한 로그를 저장할 뿐만 아니라 데이터 가용성 보장을 위임하는 메커니즘이 필요하다는 것을 발견했습니다. 구체적으로, 당신은 데이터를 패키징 노드나 당신을 대표하는 다른 사람(현재는 스케줄링 유닛이라고 불림)에게 제출할 수 있으며, 그들은 데이터를 Arweave 네트워크에 업로드하고, 데이터가 네트워크에 기록될 것이라는 경제적 인센티브가 포함된 보장을 제공합니다. 이러한 메커니즘이 마련되면, 당신은 수평적으로 확장 가능한 계산 시스템을 갖게 됩니다. 본질적으로, 당신은 일련의 프로세스를 가지고 있으며, 이를 이더리움의 롤업으로 볼 수 있으며, 동일한 데이터 세트를 공유하고 서로 통신할 수 있습니다.

AO(액터 지향)의 이름은 컴퓨터 과학의 패러다임에서 유래되었으며, 우리는 이러한 모든 구성 요소를 결합한 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 네이티브 메시징 시스템, 데이터 가용성 제공자 및 탈중앙화 계산 네트워크를 갖추고 있습니다. 따라서 지연 평가 구성 요소는 분산 집합으로 변모하여 누구나 노드를 시작하여 계약 상태를 해석할 수 있게 됩니다. 이러한 것들을 결합하면, 당신은 탈중앙화된 슈퍼컴퓨터를 얻게 됩니다. 그 핵심은 우리가 모든 계산에 참여하는 메시지를 기록하는 임의로 확장 가능한 메시지 로그를 가지고 있다는 것입니다. 저는 이것이 특히 흥미롭다고 생각합니다. 왜냐하면 당신은 병렬 계산을 수행할 수 있으며, 당신의 프로세스는 제 프로세스의 확장성이나 활용도에 영향을 미치지 않기 때문입니다. 이는 당신이 네트워크 내부에서 대규모 AI 작업 부하를 실행할 수 있음을 의미합니다. 현재 우리의 생태계는 이 아이디어를 강력히 추진하고 있으며, 기본 레이어의 스마트 계약 시스템에 시장 지능을 도입할 때 어떤 일이 발생할지를 탐구하고 있습니다. 이렇게 하면 본질적으로 당신은 신뢰할 수 있고 검증 가능한 스마트 에이전트가 당신을 대신하여 작업을 수행하게 됩니다. 이는 기본 스마트 계약과 마찬가지로 신뢰할 수 있습니다.

AO의 기본 개념과 기술 아키텍처

Lulu: 우리가 아는 바와 같이, NEAR Protocol과 Arweave는 현재 AI와 암호화폐의 교차 융합을 추진하고 있습니다. Sam이 AO의 일부 기본 개념과 아키텍처를 언급했으니, 저는 AO부터 시작하여 AI로 넘어가고 싶습니다. 당신이 설명한 개념들은 에이전트가 자율적으로 실행되고 조정되며 AO 위에서 AI 에이전트나 애플리케이션이 작동할 수 있도록 허용하는 것처럼 느껴집니다. AO 인프라 내부의 병렬 실행이나 독립적인 자율 에이전트에 대해 자세히 설명해 주실 수 있나요? 탈중앙화된 Erlang의 은유가 정확한가요?**

Sam: 제가 시작하기 전에, 박사 과정 중에 Erlang 시스템 기반의 운영 체제를 구축한 경험이 있다는 점을 언급하고 싶습니다. 우리는 이를 베어 메탈에서 실행한다고 불렀습니다. Erlang의 흥미로운 점은, 그것이 간단하면서도 표현력이 풍부한 환경이라는 것입니다. 여기서 모든 계산 블록은 병렬로 실행될 것으로 기대되며, 공유 상태 모델이 아닌, 후자는 암호화 분야의 규범이 되었습니다.

이것의 우아함은 현실 세계와 아름다운 매핑이 있다는 것입니다. 우리가 지금 이 대화를 나누고 있는 것처럼, 우리는 실제로 독립적인 역할을 하며 각자의 머릿속에서 계산을 수행하고, 듣고, 생각하고 대화합니다. Erlang의 에이전트 또는 액터 지향 아키텍처는 정말 뛰어납니다. AO 정상 회의에서 제가 발표한 직후에 Erlang의 창립자 중 한 명이 그들이 1989년경에 이 아키텍처를 어떻게 생각해냈는지에 대해 이야기했습니다. 그 당시 그들은 "액터 지향"이라는 용어조차 인식하지 못했습니다. 그러나 이는 충분히 아름다운 개념이어서 많은 사람들이 같은 생각을 하게 되었습니다. 왜냐하면 그것은 매우 합리적이기 때문입니다.

저에게는, 만약 당신이 진정으로 확장 가능한 시스템을 구축하고 싶다면, 그것들이 메시지를 전달하도록 해야 합니다. 즉, 그것들이 상태를 공유할 때, 이더리움, 솔라나 및 거의 모든 다른 블록체인에서 발생하는 것처럼, 실제로 NEAR는 예외입니다. NEAR는 샤딩이 있기 때문에, 그들은 전역 상태를 공유하지 않고 지역 상태를 가집니다.

우리가 AO를 구축할 때, 목표는 이러한 개념들을 결합하는 것이었습니다. 우리는 병렬 실행 프로세스를 원했으며, 임의의 대규모 계산을 수행할 수 있도록 하면서 이러한 프로세스의 상호작용을 실행 환경과 분리하여 궁극적으로 탈중앙화된 Erlang 버전을 형성하고자 했습니다. 분산 기술에 익숙하지 않은 사람들에게 가장 간단한 이해 방법은 이를 탈중앙화된 슈퍼컴퓨터로 상상하는 것입니다. AO를 사용하면 시스템 내부에서 터미널을 시작할 수 있습니다. 개발자로서 가장 자연스러운 사용 방법은 자신의 로컬 프로세스를 시작하고 이를 대화하는 것입니다. 이는 마치 로컬 명령줄 인터페이스와 대화하는 것과 같습니다. 소비자 채택으로 나아가면서 사람들은 UI와 모든 기대되는 것을 구축하고 있습니다. 본질적으로, 이는 당신이 이 탈중앙화된 컴퓨팅 장치 클라우드에서 개인 계산을 실행하고, 통합된 메시지 형식을 사용하여 상호작용할 수 있도록 허용합니다. 우리는 이 부분을 설계할 때 인터넷을 운영하는 TCP/IP 프로토콜을 참조하여 계산 자체로 간주될 수 있는 TCP/IP 프로토콜을 만들고자 했습니다.

AO의 데이터 프로토콜은 특정 유형의 가상 머신을 강제하지 않습니다. 당신은 원하는 어떤 가상 머신도 사용할 수 있으며, 우리는 이미 WASM32 및 64비트 버전을 구현했습니다. 생태계의 다른 사람들은 EVM을 구현했습니다. 만약 당신이 이 공유 메시지 레이어(우리는 Arweave를 사용합니다)를 가지고 있다면, 모든 이러한 고도로 이질적인 프로세스가 공유 환경에서 상호작용할 수 있습니다. 이는 계산의 인터넷과 같습니다. 이러한 인프라가 마련되면, 다음 단계는 자연스럽게 스마트하고 검증 가능한 신뢰할 수 있는 계산을 사용하여 무엇을 할 수 있을지를 탐구하는 것입니다. 명백한 응용 프로그램은 AI 또는 스마트 계약으로, 에이전트가 시장에서 스마트한 결정을 내리도록 하여 서로 대결하거나 인간을 대신하여 인간과 대결할 수 있습니다. 우리가 글로벌 금융 시스템을 살펴보면, 나스닥의 약 83%의 거래가 로봇에 의해 수행됩니다. 이것이 세상이 돌아가는 방식입니다.

과거에는 스마트 부분을 체인에 올리고 신뢰할 수 있도록 만드는 것이 불가능했습니다. 그러나 Arweave 생태계에는 R AI L이라고 부르는 또 다른 병렬 작업 흐름이 있습니다. 이는 책임 있는 AI 장부를 의미합니다. 본질적으로 이는 다양한 모델 입력 및 출력 기록을 생성하고, 이러한 기록을 공개적이고 투명한 방식으로 저장하는 방법입니다. 이를 통해 당신은 "이 데이터는 AI 모델에서 생성된 것인가?"라고 질문할 수 있습니다. 만약 우리가 이를 확산시킬 수 있다면, 우리는 오늘날 우리가 보고 있는 근본적인 문제를 해결할 수 있다고 생각합니다. 예를 들어, 누군가 당신에게 신뢰할 수 없는 웹사이트에서 온 뉴스 기사를 보내고, 그 기사에는 어떤 정치인이 바보 같은 짓을 하는 사진이나 비디오가 포함되어 있다고 가정해 보세요. 이것이 사실인가요? R AI L은 많은 경쟁 회사들이 투명하고 중립적인 방식으로 사용할 수 있는 장부를 제공합니다. 그들은 생성한 출력 기록을 저장할 수 있으며, 이는 그들이 인터넷을 사용할 때와 같습니다. 그리고 그들은 매우 낮은 비용으로 이를 수행할 수 있습니다.

Illia의 블록체인 확장성에 대한 견해

Lulu: Illia는 AO 접근 방식이나 모델의 확장성에 대해 어떻게 생각하나요? 당신은 Transformer 모델 작업에 참여했으며, 이는 순차 처리의 병목 현상을 해결하기 위한 것입니다. NEAR의 확장성 접근 방식은 무엇인가요? 이전 AMA 채팅에서, 당신은 여러 개의 작은 모델이 시스템을 구성하는 방향을 연구하고 있다고 언급했습니다. 이것이 해결책 중 하나일 수 있나요?**

Illia: 블록체인에서 확장성은 여러 가지 다른 방식으로 적용될 수 있으며, 우리는 Sam의 이야기를 계속 이어갈 수 있습니다. 현재 보이는 것은, 만약 당신이 단일 대형 언어 모델(LLM)을 사용한다면, 그것은 추론에 몇 가지 제한이 있다는 것입니다. 당신은 특정 방식으로 그것을 프롬프트해야 하며, 그래야 일정 시간 동안 실행될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 모델은 지속적으로 개선되어 더 일반화됩니다. 그러나 어쨌든, 당신은 이러한 모델을 특정 기능과 작업을 수행하도록 조정하고, 특정 맥락에서 더 나은 추론을 하도록 하고 있습니다.

만약 당신이 그들이 더 일반적인 작업과 프로세스를 수행하기를 원한다면, 여러 모델이 서로 다른 맥락에서 실행되어야 하며, 작업의 다양한 측면을 수행해야 합니다. 매우 구체적인 예를 들자면, 우리는 현재 엔드 투 엔드 프로세스를 개발하고 있습니다. 당신은 "이 애플리케이션을 구축하고 싶다"고 말할 수 있습니다. 최종 출력은 완전히 구축된 애플리케이션으로, 올바른 공식 검증된 스마트 계약을 포함하고 있으며, 사용자 경험도 충분히 테스트되었습니다. 현실에서는 일반적으로 한 사람이 모든 것을 구축하지 않으며, 동일한 생각이 여기에도 적용됩니다. 당신은 실제로 AI가 서로 다른 역할을 수행하고, 서로 다른 시간에 다양한 역할을 하기를 원합니다, 맞죠?

먼저, 제품 관리자 역할을 수행하는 AI 에이전트가 필요합니다. 이 에이전트는 실제로 요구 사항을 수집하고, 당신이 정확히 원하는 것이 무엇인지, 어떤 트레이드오프가 있는지, 사용자 스토리와 경험이 무엇인지 파악합니다. 그런 다음 AI 디자이너가 있을 수 있으며, 이 디자이너는 이러한 디자인을 프론트엔드로 변환하는 역할을 합니다. 그 다음에는 아키텍트가 있을 수 있으며, 이 아키텍트는 백엔드와 미들웨어 아키텍처를 담당합니다. 이어서 AI 개발자가 코드를 작성하고 스마트 계약과 모든 프론트엔드 작업이 공식적으로 검증되도록 합니다. 마지막으로 AI 테스터가 있을 수 있으며, 이 테스터는 모든 것이 정상적으로 작동하는지 확인하고 브라우저를 통해 테스트합니다. 이렇게 해서 AI 에이전트의 집합이 형성되며, 이들은 동일한 모델을 사용할 수 있지만 특정 기능에 맞게 미세 조정됩니다. 이들은 과정에서 각자 독립적으로 역할을 수행하며, 프롬프트, 구조, 도구 및 관찰된 환경을 사용하여 상호작용하고 전체 프로세스를 구축합니다.

이것이 Sam이 말한 것처럼, 많은 서로 다른 에이전트를 보유하고 있으며, 이들은 비동기적으로 자신의 작업을 수행하고 환경을 관찰하여 무엇을 해야 할지를 파악하는 것입니다. 그래서 당신은 실제로 프레임워크가 필요하며, 이들을 지속적으로 개선할 시스템이 필요합니다. 사용자 관점에서 보면, 당신은 요청을 보내고 서로 다른 에이전트와 상호작용하지만, 이들은 마치 단일 시스템처럼 작업을 완료합니다. 기본적으로 이들은 실제로 정보를 교환하기 위해 서로 지불하거나, 서로 다른 소유자의 서로 다른 에이전트가 실제로 어떤 일을 완료하기 위해 상호작용할 수 있습니다. 이는 새로운 버전의 API로, 더 스마트하고 자연어 기반입니다. 이러한 모든 것은 많은 프레임워크 구조와 지불 및 정산 시스템을 필요로 합니다.

새로운 설명 방식인 AI 비즈니스가 있습니다. 모든 이러한 에이전트가 작업을 완료하기 위해 서로 상호작용합니다. 이것이 우리가 모두 나아가고 있는 시스템입니다. 이러한 시스템의 확장성을 고려할 때, 몇 가지 문제를 해결해야 합니다. 제가 언급한 바와 같이, NEAR는 수십억 사용자, 즉 인간, AI 에이전트, 심지어 고양이까지 거래를 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 각 NEAR 계정이나 스마트 계약은 병렬로 실행되며, 계속 확장하고 거래를 허용합니다. 더 낮은 수준에서는, AI 에이전트나 API를 호출할 때마다 거래를 보내고 싶지 않을 것입니다. NEAR가 아무리 저렴하더라도, 이는 비합리적입니다. 따라서 우리는 에이전트 노드, 클라이언트(인간 또는 AI 포함)가 서로 연결되고 API 호출, 데이터 획득 등에 대한 비용을 지불할 수 있도록 하는 P2P 프로토콜을 개발하고 있으며, 암호 경제 규칙이 그들이 응답하도록 보장합니다. 그렇지 않으면 일부 보증금을 잃게 됩니다.

이는 NEAR를 넘어서는 확장을 허용하는 새로운 시스템으로, 마이크로 결제를 제공합니다. 우리는 이를 yocto NEAR라고 부르며, 이는 NEAR의 10^-24에 해당합니다. 이렇게 하면 실제로 네트워크 레벨에서 메시지 교환을 수행하고 결제 기능을 추가하여 모든 작업과 상호작용이 이제 이러한 결제 시스템을 통해 정산될 수 있습니다. 이는 블록체인에서 근본적인 문제를 해결합니다. 즉, 우리는 대역폭과 지연이 있는 결제 시스템이 없으며, 실제로 많은 무료 탑승 문제도 존재합니다. 이는 블록체인의 확장성에 대한 매우 흥미로운 측면으로, 단순히 블록체인의 확장성에 국한되지 않고, 미래에 수십억 개의 에이전트를 보유할 수 있는 세계에 적용될 수 있습니다. 이 세계에서는 당신의 장치에서도 여러 에이전트가 동시에 실행되어 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

AO의 DeFi 시나리오에서의 응용: 대리 금융

Lulu: 이 사용 사례는 매우 흥미롭습니다. AI 결제에 대해 일반적으로 고빈도 결제와 복잡한 전략에 대한 수요가 존재하며, 이러한 수요는 성능 제한으로 인해 아직 실현되지 않았습니다. 그래서 저는 더 나은 확장성 옵션을 기반으로 이러한 수요를 어떻게 충족할 수 있을지 기대하고 있습니다. 우리의 해커톤에서 Sam과 팀은 AO가 새로운 AI 인프라를 사용하여 DeFi 사용 사례를 지원하는 방법을 탐구하고 있다고 언급했습니다. Sam, 당신의 인프라가 새로운 DeFi 시나리오에서 어떻게 적용될 수 있는지 자세히 설명해 주실 수 있나요?**

Sam: 우리는 이를 대리 금융(Agent Finance)이라고 부릅니다. 이는 우리가 보는 시장의 두 가지 측면을 의미합니다. DeFi는 첫 번째 단계에서 매우 잘 수행되었으며, 다양한 경제 원리를 탈중앙화하고 체인에 가져와 사용자가 어떤 중개인도 신뢰하지 않고 사용할 수 있도록 했습니다. 그러나 우리가 시장을 고려할 때, 우리는 디지털의 상하 변동과 이러한 결정을 이끄는 지능을 생각합니다. 당신이 이러한 지능 자체를 체인에 올릴 수 있다면, 당신은 신뢰할 필요 없는 금융 도구를 얻게 됩니다. 예를 들어, 펀드와 같은 것입니다.

간단한 예를 들어보겠습니다. 우리가 meme coin 거래 헤지 펀드를 구축한다고 가정해 보겠습니다. 우리의 전략은 트럼프가 언급될 때 Trump 코인을 사고, 바이든이 언급될 때 Biden 코인을 사는 것입니다. AO에서는 0rbit와 같은 오라클 서비스를 사용하여 월스트리트 저널이나 뉴욕 타임즈와 같은 웹페이지의 전체 내용을 가져오고, 이를 당신의 에이전트에 입력하여 이 데이터가 얼마나 많은 트럼프 언급을 처리하는지 분석할 수 있습니다. 당신은 또한 감정 분석을 수행하여 시장 동향을 이해할 수 있습니다. 그런 다음 당신의 에이전트는 이러한 정보를 바탕으로 자산을 사고팔 것입니다.

흥미로운 점은, 우리는 에이전트가 신뢰할 필요 없이 실행되도록 만들 수 있다는 것입니다. 이렇게 하면 당신은 전략을 실행할 수 있는 헤지 펀드를 갖게 되며, 당신은 자금을 그곳에 투자할 수 있지만 펀드 매니저를 신뢰할 필요는 없습니다. 이는 금융의 또 다른 측면으로, DeFi 세계는 아직 진정한 결정을 내리고 이를 실행하는 것에 대해 다루지 않았습니다. 만약 이러한 결정 과정이 신뢰할 수 있게 된다면, 전체 시스템을 통합하여 진정한 탈중앙화 경제처럼 보이게 만들 수 있습니다. 이는 단순히 다양한 경제 게임의 원리 결제층에 그치지 않습니다.

우리는 이것이 거대한 기회라고 생각하며, 생태계 내에서 이미 이러한 구성 요소를 구축하기 시작한 사람들이 있습니다. 우리는 신뢰할 필요 없는 포트폴리오 관리자를 구축한 팀이 있으며, 이는 당신이 원하는 비율에 따라 자산을 사고팔도록 합니다. 예를 들어, 당신은 50%가 Arweave 토큰이고 50%가 스테이블 코인이라고 원할 수 있습니다. 이러한 것들의 가격이 변동할 때, 이는 자동으로 거래를 실행합니다. 이 뒤에는 흥미로운 개념이 있습니다. AO에는 우리가 cron 메시지라고 부르는 기능이 있습니다. 이는 프로세스가 스스로 깨어나 환경에서 자율적으로 무언가를 수행하기로 결정할 수 있음을 의미합니다. 당신은 헤지 펀드 스마트 계약이 5초 또는 5분마다 깨어나 네트워크에서 데이터를 가져오고, 데이터를 처리하며, 환경에서 행동하도록 설정할 수 있습니다. 이는 완전히 자율적으로 만들어지며, 환경과 상호작용할 수 있습니다. 어떤 의미에서는 "살아있는" 것입니다.

이더리움에서 스마트 계약을 실행하려면 외부 트리거가 필요하며, 사람들은 이 문제를 해결하기 위해 많은 인프라를 구축했지만, 이는 매끄럽지 않았습니다. 그러나 AO에서는 이러한 기능이 내장되어 있습니다. 따라서 당신은 체인에서 에이전트가 끊임없이 경쟁하는 시장을 보게 될 것입니다. 이는 암호화 분야에서 전례 없는 방식으로 네트워크 사용량을 크게 증가시킬 것입니다.

NEAR.ai의 전체 전략과 개발 초점

Lulu: NEAR.ai는 몇 가지 유망한 사용 사례를 추진하고 있습니다. 다른 측면이나 전체 전략 및 몇 가지 초점에 대해 더 말씀해 주실 수 있나요?**

Illia: 사실 모든 레벨에서 많은 일이 일어나고 있으며, 다양한 제품과 프로젝트가 통합될 수 있습니다. 이 모든 것은 분명히 NEAR 블록체인 자체에서 시작됩니다. 많은 프로젝트가 확장 가능한 블록체인, 어떤 형태의 인증, 결제 및 조정을 필요로 합니다. NEAR의 스마트 계약은 Rust와 JavaScript로 작성되어 있어 많은 사용 사례에 매우 편리합니다. 흥미로운 점은 NEAR의 최근 프로토콜 업그레이드가 이른바 yield/resume 프리컴파일을 도입했다는 것입니다. 이러한 프리컴파일은 스마트 계약이 실행을 일시 중지하고 외부 이벤트가 발생할 때까지 기다렸다가, 다른 스마트 계약이나 AI 추론이 발생한 후 실행을 재개할 수 있도록 합니다. 이는 LLM(예: ChatGPT) 또는 검증 가능한 추론에서 입력을 얻어야 하는 스마트 계약에 매우 유용합니다.

우리는 또한 체인 추상화 및 체인 서명 기능을 도입했습니다. 이는 지난 6개월 동안 NEAR에서 도입한 독특한 기능 중 하나입니다. 모든 NEAR 계정은 다른 체인에서 거래를 수행할 수 있습니다. 이는 에이전트, AI 추론 또는 기타 인프라를 구축하는 데 매우 유용합니다. 이제 당신은 NEAR를 통해 크로스 체인 거래를 수행할 수 있으며, 거래 수수료, 토큰, RPC 및 기타 인프라에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 이 모든 것은 체인 서명 인프라가 처리합니다. 일반 사용자도 이 기능을 사용할 수 있습니다. 텔레그램에는 NEAR를 기반으로 구축된 HOT Wallet이 있으며, 실제로 메인넷에서 방금 Base 통합을 출시했으며, 약 14만 사용자가 이 텔레그램 지갑을 통해 Base를 사용하고 있습니다.

더 나아가, 우리는 P2P 네트워크를 개발할 계획입니다. 이는 에이전트, AI 추론 노드 및 기타 저장 노드가 더 증명 가능한 통신 프로토콜에 참여할 수 있도록 합니다. 이는 매우 중요합니다. 현재의 네트워크 스택은 매우 제한적이며, 원주율의 결제 기능이 없습니다. 우리는 일반적으로 블록체인이 "인터넷 화폐"라고 말하지만, 실제로 우리는 네트워크 레벨에서 돈을 가지고 데이터 패킷을 전송하는 문제를 해결하지 못했습니다. 우리는 이 문제를 해결하고 있으며, 이는 모든 AI 사용 사례 및 더 넓은 Web3 애플리케이션에 매우 유용합니다.

또한 우리는 이른바 AI 추론 라우터를 개발하고 있습니다. 이는 실제로 모든 사용 사례, 미들웨어, 탈중앙화 추론, 체인 상 및 체인 하 데이터 제공자를 삽입할 수 있는 장소입니다. 이 라우터는 NEAR 생태계에서 구축되고 있는 모든 프로젝트를 실제로 연결할 수 있는 프레임워크 역할을 할 수 있으며, 이를 통해 NEAR의 사용자 집단에 모든 것을 제공할 수 있습니다. NEAR는 다양한 모델과 애플리케이션에서 1500만 명 이상의 월간 활성 사용자를 보유하고 있습니다.

일부 애플리케이션은 모델을 사용자 장치에 배포하는 방법, 즉 이른바 엣지 컴퓨팅을 탐색하고 있습니다. 이 접근 방식은 로컬에서 데이터를 저장하고, 관련 프로토콜 및 SDK를 사용하여 작업을 수행하는 것을 포함합니다. 개인 정보 보호 관점에서 볼 때, 이는 매우 잠재력이 있습니다. 미래에는 많은 애플리케이션이 사용자 장치에서 실행되어 사용자 경험을 생성하거나 미리 컴파일하여 데이터 유출을 방지할 것입니다. 개발자로서 우리는 누구나 Web3에서 애플리케이션을 쉽게 구축하고 배포할 수 있도록 하고, 백엔드에서 공식 검증을 수행하는 것을 목표로 많은 연구를 진행하고 있습니다. 이는 미래에 중요한 주제가 될 것입니다. OLLM 모델이 코드베이스의 취약점을 발견하는 데 점점 더 강력해지고 있기 때문입니다.

결론적으로, 이는 기본 블록체인 인프라에서 Web3의 체인 추상화, P2P 연결에 이르기까지 완전한 기술 스택입니다. 이는 체인 상 및 체인 하 참여자를 연결하는 데 매우 적합합니다. 다음으로는 AI 추론 라우터와 로컬 데이터 저장의 애플리케이션이 있으며, 이는 외부에 데이터를 유출하지 않고 개인 데이터에 접근해야 하는 경우에 특히 적합합니다. 마지막으로, 개발자는 모든 연구 결과를 통합하여 미래의 애플리케이션이 AI에 의해 구축되도록 하는 것을 목표로 합니다. 중장기적으로 이는 매우 중요한 발전 방향이 될 것입니다.

AO의 우선 사항과 연구 초점

Lulu: Sam, AO의 현재 우선 사항과 연구 초점은 무엇인가요?**

Sam: 제가 개인적으로 특히 관심 있는 아이디어 중 하나는 AO가 제공하는 확장 기능을 활용하여 결정론적 CUDA 하위 집합, 즉 추상적인 GPU 드라이버를 구축하는 것입니다. 일반적으로 GPU 계산은 결정론적이지 않기 때문에 AO에서와 같이 안전하게 계산에 사용될 수 없습니다. 적어도 안전하게 사용할 수 없으므로 아무도 이러한 프로세스를 신뢰하지 않을 것입니다. 만약 우리가 이 문제를 해결할 수 있다면, 이론적으로는 가능하며, 장치 수준의 불확실성 문제를 처리하기만 하면 됩니다. 이미 몇 가지 흥미로운 연구가 있지만, 이 문제를 항상 100% 확실한 방식으로 처리해야 하며, 이는 스마트 계약의 실행에 매우 중요합니다. 우리는 이미 AO 내부에서 이 기능을 지원하는 플러그인 시스템을 가지고 있습니다. 프레임워크는 이미 마련되어 있으며, 우리는 이를 정확하게 구현하는 방법을 알아내기만 하면 됩니다. 많은 기술적 세부 사항이 있지만, 기본적으로는 GPU 환경에서 작업 로드를 충분히 예측 가능하게 만들어 이러한 계산에 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

또한 제가 관심 있는 또 다른 점은 이러한 체인 상 AI의 능력을 활용하여 탈중앙화되거나 최소한 개방적이고 분산된 모델 훈련을 수행할 수 있는지 여부입니다. 특히 모델 미세 조정에 대해 말입니다. 기본 아이디어는 특정 작업에 대해 명확한 기준을 설정할 수 있다면, 이 기준에 따라 모델을 훈련할 수 있다는 것입니다. 우리는 사람들이 토큰을 투자하여 광부들이 더 나은 모델을 구축하기 위해 경쟁하도록 유도하는 시스템을 만들 수 있을까요? 비록 이것이 매우 다양한 광부들을 끌어들이지는 않을 수 있지만, 이는 중요하지 않습니다. 왜냐하면 이는 개방적인 방식으로 모델 훈련을 허용하기 때문입니다. 그런 다음 광부가 모델을 업로드할 때, 그들은 일반 데이터 라이센스 태그를 추가하여 누구나 이 모델을 사용할 수 있지만, 상업적 용도로 사용할 경우 특정 로열티를 지불해야 한다고 규정할 수 있습니다. 로열티는 기여자에게 토큰을 통해 분배될 수 있습니다. 이렇게 하면 이러한 모든 요소를 결합하여 오픈 소스 모델을 훈련하기 위한 인센티브 메커니즘을 만들 수 있습니다.

저는 또한 이전에 언급한 R AI L 계획이 매우 중요하다고 생각합니다. 우리는 이 계획을 지원할 가능성에 대해 몇몇 주요 AI 제공업체 또는 추론 제공업체와 논의했으며, 그들은 실제로 큰 관심을 보였습니다. 만약 우리가 그들이 실제로 이를 구현하고 네트워크에 이러한 데이터를 기록하게 할 수 있다면, 사용자는 인터넷의 어떤 이미지에 대해 오른쪽 클릭하여 이 이미지가 Stable Diffusion에서 생성된 것인지, 아니면 DALL·E에서 생성된 것인지 조회할 수 있게 됩니다. 이러한 것들은 현재 우리가 탐구하고 있는 매우 흥미로운 분야입니다.

Illia와 Sam이 각자 주목하는 프로젝트

Lulu: 각자 최근에 좋아하는 AI 또는 암호화 프로젝트를 하나씩 추천해 주세요. 어떤 프로젝트든 괜찮습니다.**

Illia: 저는 약간 편법을 쓰려고 합니다. 우리는 매주 AI 오피스 아워를 열어 몇몇 프로젝트를 초대하는데, 최근에는 Masa와 Compute Labs가 있었습니다. 두 프로젝트 모두 매우 훌륭하며, 저는 Compute Labs를 예로 들겠습니다. Compute Labs는 기본적으로 실제 계산 자원(예: GPU 및 기타 하드웨어)을 경제적 참여가 가능한 실제 자산으로 전환하여 사용자가 이러한 장치에서 수익을 얻을 수 있도록 합니다. 현재 암호화 분야의 계산 시장은 매우 활발하게 발전하고 있으며, 이는 암호화폐가 시장을 촉진하는 자연스러운 장소인 것 같습니다. 그러나 문제는 이러한 시장이 방어벽과 네트워크 효과가 부족하여 경쟁이 치열하고 이익이 압축된다는 것입니다. 따라서 계산 시장은 다른 비즈니스 모델의 보완일 뿐입니다. Compute Labs는 자본 형성과 자산 탈탄소화를 위한 매우 암호화 원주율의 비즈니스 모델을 제공합니다. 이는 사람들이 일반적으로 데이터 센터를 구축해야 참여할 수 있는 기회를 창출합니다. 계산 시장은 그 중 일부에 불과하며, 주요 목적은 계산 자원에 대한 접근을 제공하는 것입니다. 이러한 모델은 더 넓은 탈중앙화 AI 생태계와도 잘 맞아떨어지며, 기본 계산 자원을 제공하여 더 넓은 투자자 그룹이 혁신에 참여할 수 있는 기회를 제공합니다.

Sam: 저는 AO 생태계에서 많은 훌륭한 프로젝트가 있으며, 특정 프로젝트를 편애하고 싶지는 않지만, Autonomous Finance가 구축하고 있는 기본 인프라가 "대리 금융"을 가능하게 하고 있다고 생각합니다. 이는 정말 멋진 일이며, 그들은 이 분야에서 정말 앞서 나가고 있습니다. 또한 더 넓은 오픈 소스 AI 커뮤니티에 감사하고 싶습니다. 특히 Meta가 오픈 소스 Lama 모델을 추진한 것은 많은 다른 사람들이 자신의 모델을 오픈 소스화하도록 촉진했습니다. 만약 이러한 추세가 없었다면, OpenAI가 GPT-2 이후 ClosedAI로 변모했을 때 우리는 아마도 암흑기에 빠졌을 것입니다. 특히 암호화 분야에서는 이러한 모델에 접근할 수 없었을 것입니다. 모두가 한두 개의 주요 제공업체로부터 이러한 폐쇄형 모델을 임대해야 했을 것입니다. 현재 이러한 상황은 발생하지 않고 있으며, 이는 매우 좋은 일입니다. 아이러니하게도, Web2의 왕인 Meta에게 찬사를 보내고 싶습니다.