탈중앙화 클라우드 저장소와 AI는 어떻게 기술적으로 융합될까요?

伴随着 AI 成为市场热议的话题，众多用户开始体验 ChatGPT，尝试使用 AIGC 来满足工作和生活中的需求。在加密领域里， AI Crypto 也开始逐渐被提及。这背后体现的是 AI 进入了加密领域，和区块链技术在去中心化的环境酝酿出创新的技术和产品。今天 CESS 将会大家一起探讨，AI 如何在加密领域发挥其技术优势，而 Web3 的基础设施去中心化存储又将如何与 AI 互相成就。

AI와 AI Crypto란 무엇인가

AI(인공지능)은 컴퓨터 과학 및 공학의 한 분야입니다. 인공지능 시스템은 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 대량의 데이터를 평가하고, 이러한 분석에 따라 예측이나 선택을 합니다. 전통적으로 인간의 지능이 필요했던 작업(예: 음성 인식, 의사 결정 및 언어 번역)을 수행할 수 있는 지능형 기계에 대한 연구를 AI 연구라고 합니다.

AI는 규칙 기반 시스템, 기계 학습(ML) 및 심층 학습 등 여러 가지 형태가 있습니다. 기계 학습 시스템은 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 개선되며, 규칙 기반 시스템은 정해진 규칙 집합을 사용하여 판단을 내립니다. 의료, 금융, 교통 및 엔터테인먼트 등 여러 산업에서 인공지능을 사용하고 있습니다. 인공지능의 발전은 고용에 미치는 영향과 의사 결정에서의 편향 가능성 등 윤리적 및 사회적 문제를 야기하고 있지만, 효율성을 높이고 새로운 기회를 창출할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

AI Crypto는 인공지능 기술을 운영에 통합한 암호화폐입니다. AI Crypto는 전통적인 암호화폐와 달리, 기계 학습 알고리즘과 자연어 처리를 사용하여 시장 패턴을 연구하고 예측을 하며 자동 거래를 수행합니다. 이들은 시장 발전에 따라 학습하고 적응할 수 있는 능력을 가지고 있어, 투자자들은 이를 보다 역동적이고 반응성이 뛰어난 투자 선택으로 간주합니다.

AI Crypto의 배후에 있는 프로젝트와 플랫폼은 사실 인공지능 및 기계 학습 연구자와 개발자를 위한 전용 플랫폼으로 설계되어, AI가 분산되고 개방된 환경에서 새로운 모델, 애플리케이션 및 알고리즘을 개발하고 테스트하여 보다 효율적인 업데이트와 반복을 실현할 수 있도록 합니다.

분산 저장과 AI가 직면한 데이터 문제

우리는 Web3 시대의 가속화와 함께, 그 발전의 기초인 분산 저장 생태계가 놀라운 속도로 발전하고 있음을 인정해야 합니다. 블록체인 기술을 기반으로 한 분산 저장에서는 모든 데이터가 기록 가능하고 추적 가능하며 분산되어 있습니다. 현재 존재하는 몇 가지 두드러진 문제는 다음과 같습니다:

• 무의미/무용 데이터의 대량 기록

분산 원장은 생성된 데이터를 무차별적으로 기록하여, 무의식적으로 무의미한 데이터를 허용하고 심지어 장려합니다. 그래서 각 생태계에서 대량의 무용 데이터가 존재하기 쉽습니다.

• 데이터 사용의 효율성 문제

블록 뒤에는 수많은 방대한 메타데이터가 있으며, 모든 데이터는 공개적이고 투명하지만 도구가 부족한 경우 데이터는 혼란스럽고, 블록에 접근하고 정보를 탐색하기 위해 각종 스크립트를 작성해야 하며, 이후에 형식을 맞춰야 합니다. 따라서 데이터를 처리하여 사용자 데이터 요구를 충족하는 과정에서, 개발 비용과 최종 실현의 효율성은 일반적인 문제입니다.

AI의 데이터 산업을 살펴보면, 전체 인공지능 시장에서 매년 15%에서 30%의 자금이 데이터 라벨링에 투자되며, 이 비즈니스의 규모는 매년 30%의 속도로 성장하고 있습니다. AI 데이터 산업의 놀라운 성장 뒤에도 몇 가지 문제가 존재합니다:

• 인건비 상승

데이터에 대한 수요가 점점 더 전문화되고 있습니다. 음성, 이미지 인식에서 의료, 금융, 교육 등 다양한 산업의 데이터 라벨링에 대해, 라벨링 인력의 지식 기반에 대한 요구가 높아지고 있습니다.

• 비용 상승

데이터 라벨링 회사는 데이터 소유권을 누리거나 전달된 데이터에서 오는 이익을 공유할 수 없습니다. 그들은 현재의 현금 흐름을 유지하기 위해 인력에 의존해야 하며, 가치 상승이나 확장의 전망이 없습니다. 산업 경쟁이 치열해짐에 따라, 대부분의 라벨링 회사는 만성적인 운영 문제를 겪고 있으며, 직원 실업의 가능성을 높이고 있습니다.

AI와 분산 저장의 상호 보완성

분산 저장 시스템이 데이터의 효율적이고 유용한 요구를 충족하는 데 있어, AI는 대량의 데이터 분석 및 추적 역할을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 회사의 최신 보안 사건에 대한 정보를 신속하게 수집하고, 잠재적 위협을 발굴하며, 일반적인 취약점 및 노출된 데이터에 대한 정보를 신속하게 찾아낼 수 있습니다.

AI 데이터 산업이 인력 및 비즈니스 등 제3자 데이터 라벨링에 대한 수요를 가지고 있는 가운데, 분산 저장 기술은 전례 없는 제3자 없이 신뢰할 수 있는 데이터를 공유할 수 있는 능력을 제공합니다.

분산 저장과 AI 데이터 산업이 직면한 데이터 문제 뒤에는 두 가지의 뚜렷한 장점이 있으며, 마치 맞물린 나사처럼 서로 보완합니다.

AI가 분산 저장을 촉진하는 방법

의사 결정 개선

AI는 대량의 데이터를 분석할 수 있으며, 이는 인간 분석가가 간과할 수 있는 패턴과 트렌드를 발견하는 것과 관련이 있습니다. 이 연구를 사용하여 거래자는 언제 암호화폐를 구매, 판매 또는 보유할지를 결정할 수 있습니다.

효율성 향상

암호화폐 시장의 많은 기능, 데이터 분석, 시장 트렌드 모니터링 및 거래 실행은 인공지능을 통해 자동화될 수 있습니다. 이는 블록체인 네트워크에서 거래 속도를 높이고 거래자의 시간을 절약할 수 있습니다.

위험 관리 개선

인공지능은 데이터를 평가하고 잠재적 함정을 발견함으로써 거래자가 더 나은 위험 관리를 할 수 있도록 도와줍니다. 이는 거래자가 어떤 자산에 투자해야 할지와 얼마나 투자해야 할지를 더 현명하게 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

보안성 향상

가능한 보안 취약점을 발견하고 이를 차단하기 위한 조치를 취함으로써, 암호화폐 시장에서 인공지능의 적용은 보안성을 강화할 수 있습니다. 이렇게 함으로써, 해킹 공격 및 기타 보안 문제의 가능성을 줄일 수 있습니다.

CESS가 AI를 지원하는 방법

앞서 논의한 바와 같이, 분산 저장은 지속 가능하고 효율적인 데이터 생산 메커니즘이 필요하며, 인공지능의 지속적인 모델 및 알고리즘 업데이트는 이러한 요구를 충족할 수 있습니다. 동시에, 인공지능 데이터 시장은 공유 경제를 운영할 플랫폼이 필요합니다 --- --- 분산 저장의 강력한 데이터 인증 능력이 이 문제를 해결할 수 있습니다. CESS는 Web3 최초의 대규모 상업 저장을 지원하는 클라우드 저장 네트워크로, 이 분야의 선두주자입니다.

데이터 저장 관점에서, CESS가 최초로 선보인 분산 객체 저장(DeOSS)은 고빈도 동적 데이터 저장 요구가 있는 사용자에게 읽기 및 쓰기 속도가 빠르고, 보안성이 높으며, 확장 가능하고 개인 정보 관리가 가능한 분산 저장 서비스를 제공합니다. DeOSS는 사용자 데이터의 가용성과 무결성을 보호하고, 사용자가 자신의 데이터 소유권을 진정으로 통제할 수 있도록 합니다. 즉, DeOSS는 AI에 방대한 저장, 실시간 공유 및 동적 업데이트가 가능한 데이터베이스를 제공하여 더 많은 비즈니스 요구를 충족할 수 있습니다.

데이터 라벨링 관점에서, CESS는 AI 데이터를 더 유용하게 만들 수 있습니다. CESS는 여러 혁신 기술과 정교한 다층 네트워크 아키텍처 설계를 통해, 분산된 전제 하에 중앙 집중식 클라우드 시스템에 가까운 성능과 사용자 경험을 실현하였습니다; 데이터 검색 및 데이터 반환이 밀리초 수준에 가깝고, 데이터의 무결성, 지속성 및 신뢰성이 극대화되었습니다.

우리는 CESS의 분산 저장 기술과 AI 기술의 결합이 무한한 가능성과 잠재력을 창출할 수 있다고 믿습니다.