Solana 재단: AI와 암호 기술 융합의 세 가지 전략 방향

원제목：《암호화폐와 AI의 교차점에서의 초점 영역》

원문 저자：Kuleen, Solana 재단 DePIN 책임자

편집: Yuliya, PANews

현재 AI와 암호화 기술의 교차점은 "캄브리아 폭발"과 같은 실험 단계에 접어들고 있습니다. 본문에서는 Solana 재단이 AI와 암호화의 융합에 대한 세 가지 주요 발전 방향을 자세히 설명합니다.

TLDR

1. Solana에서 가장 역동적인 스마트 에이전트 기반 경제 구축

Truth Terminal은 AI 에이전트가 체인에서 작동할 수 있는 가능성을 입증했습니다. 이 분야의 실험은 에이전트의 체인 상작업 경계를 지속적으로 돌파하고 있으며, 이 분야는 잠재력이 크고 설계 공간이 매우 넓습니다. 현재 이는 암호화 및 AI 분야에서 가장 혁신적이고 폭발적인 방향 중 하나가 되었으며, 이는 시작에 불과합니다.

2. Solana 코드 개발에서 LLM의 능력 향상

대형 언어 모델은 코드 작성에서 뛰어난 성과를 보였으며, 앞으로 더욱 향상될 것입니다. 이러한 능력을 통해 Solana 개발자의 효율성이 2-10배 향상될 것으로 기대됩니다. 최근에는 고품질 기준을 설정하여 LLM이 Solana 코드를 이해하고 작성하는 능력을 평가함으로써 LLM이 Solana 생태계에 미치는 잠재적 영향을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 고품질 모델 미세 조정 방안은 기준 테스트에서 검증될 것입니다.

3. 개방적이고 탈중앙화된 AI 기술 스택 지원

"개방적이고 탈중앙화된 AI 기술 스택"은 다음과 같은 핵심 요소를 포함합니다:

• 훈련 데이터 수집

• 훈련 및 추론 계산 능력

• 모델 가중치 공유

• 모델 출력 검증 능력

이러한 개방형 AI 기술 스택의 중요성은 다음과 같습니다:

• 모델 개발 혁신 및 실험 가속화

• 중앙 집중화된 AI를 신뢰하지 않는 사용자에게 대안 제공

1. 가장 역동적인 스마트 에이전트 기반 경제 구축

Truth Terminal과 $GOAT에 대한 논의는 이미 많이 이루어졌으므로 여기서 더 이상 설명할 필요는 없습니다. 그러나 AI 에이전트가 체인 활동에 참여하기 시작할 때, 가능성으로 가득 찬 새로운 세계가 열릴 것이라는 점은 확실합니다(현재 에이전트는 체인에서 직접 행동을 취하지 않고 있다는 점은 주목할 만합니다).

현재 에이전트의 체인 상 행동의 미래 발전을 정확히 예측할 수는 없지만, Solana에서 이미 발생한 혁신을 관찰함으로써 이 설계 공간의 광범위한 전망을 엿볼 수 있습니다:

• Truth Terminal과 같은 AI 프로젝트는 $GOAT와 같은 Meme 코인을 통해 새로운 디지털 커뮤니티를 발전시키고 있습니다.

• Holoworld AI, vvaifu.fun, Top Hat AI, Alethea AI와 같은 플랫폼은 사용자가 스마트 에이전트 및 관련 토큰을 쉽게 생성하고 배포할 수 있도록 합니다.

• 유명한 암호화 투자자의 개성 특성을 기반으로 훈련된 AI 펀드 매니저가 등장하고 있으며, daos.fun 플랫폼에서 ai16z의 급속한 부상은 AI 펀드와 에이전트 지지자 간의 새로운 생태계를 창출하고 있습니다.

• 또한 Colony와 같은 게임 플랫폼은 플레이어가 에이전트의 행동을 안내하여 게임에 참여할 수 있게 하여 종종 예상치 못한 혁신적인 게임 플레이를 생성합니다.

미래 발전 방향

미래에는 스마트 에이전트가 여러 경제 조정이 필요한 복잡한 프로젝트를 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 연구 분야에서 에이전트는 특정 질병의 치료 화합물을 찾는 역할을 할 수 있습니다. 구체적으로:

• Pump Science 플랫폼을 통해 토큰 모집

• 모집된 자금을 사용하여 유료 연구 자료 접근 비용을 지불하고, kuzco, Render Network, io.net 등 탈중앙화 계산 네트워크에서 화합물 시뮬레이션 계산 비용을 지불

• Gib.Work와 같은 보상 플랫폼을 통해 인간을 모집하여 실험 검증 작업을 수행(예: 실험을 실행하여 시뮬레이션 결과를 검증/수립)

복잡한 프로젝트 외에도 에이전트는 개인 웹사이트 구축, 예술 작품 창작(예: zerebro)과 같은 간단한 작업을 수행할 수 있으며, 그 응용 시나리오는 무한한 가능성을 가지고 있습니다.

왜 에이전트가 체인에서 금융 활동을 수행하는 것이 전통적인 채널을 사용하는 것보다 더 의미가 있을까요?

에이전트는 전통적인 금융 채널과 암호화폐 시스템을 동시에 활용할 수 있습니다. 그러나 암호화폐는 특정 분야에서 독특한 장점을 가지고 있습니다:

• 소액 결제 애플리케이션------Solana는 이 분야에서 뛰어난 성과를 보였으며, Drip와 같은 애플리케이션이 이를 입증했습니다.

• 속도 장점------즉시 결제 기능은 에이전트가 최대 자본 효율성을 달성하는 데 도움이 됩니다.

• DeFi를 통한 자본 시장 접근------이는 에이전트가 암호화 경제에 참여하는 가장 강력한 이유일 수 있습니다. 에이전트가 결제 외의 금융 활동을 수행해야 할 때, 암호화폐의 장점은 더욱 분명해집니다. 에이전트는 자산을 원활하게 발행하고, 거래하며, 투자 및 대출 작업을 수행하고, 레버리지를 사용할 수 있습니다. 특히 Solana는 이미 많은 일류 DeFi 인프라를 보유하고 있어 이러한 자본 시장 활동을 지원하는 데 매우 적합합니다.

기술 발전의 규칙을 보면 경로 의존성이 중요한 역할을 합니다. 제품이 최적인지 여부는 가장 중요하지 않으며, 누가 먼저 임계 규모에 도달하고 기본 선택이 되는지가 핵심입니다. 점점 더 많은 에이전트가 암호화폐를 통해 수익을 얻으면서, 암호화 연결은 에이전트의 핵심 능력이 될 가능성이 높습니다.

재단이 보고 싶어하는 것

Solana 재단은 암호화 지갑을 갖춘 에이전트가 체인에서 대담한 혁신 실험을 수행하는 것을 보고 싶어합니다. 재단은 구체적인 방향을 지나치게 제한하지 않으려 합니다. 가능성이 너무 광범위하기 때문입니다------가장 흥미롭고 가치 있는 에이전트 응용 시나리오는 현재로서는 예측할 수 없는 것일 가능성이 높습니다.

그러나 재단은 다음 몇 가지 방향의 탐색에 특별히 관심을 가지고 있습니다:

1. 위험 관리 메커니즘

• 현재 모델은 뛰어난 성과를 보이고 있지만, 여전히 완벽하지는 않습니다.

• 에이전트에게 완전히 제약 없는 행동 자유를 부여할 수는 없습니다.

1. 비투기적 사용 사례 촉진

• xpticket를 통해 티켓 구매

• 스테이블코인 투자 포트폴리오 수익 최적화

• DoorDash에서 음식 주문

1. 개발 진행 요구 사항

• 최소한 테스트넷의 프로토타입 단계에 도달해야 합니다.

• 가능하면 이미 메인넷에서 운영되고 있어야 합니다.

2. LLM의 Solana 코드 작성 능력 향상, Solana 개발자에게 힘을 실어주기

LLM은 강력한 능력을 보여주며 빠르게 발전하고 있습니다. LLM의 응용 분야 중 코드 작성은 특히 급격한 발전 곡선을 보일 수 있는 분야입니다. 이는 객관적으로 평가할 수 있는 작업이기 때문입니다. 아래에서 설명하듯이, "프로그래밍은 '자기 대결'을 통해 초인적인 데이터 확장의 잠재력을 실현하는 독특한 장점을 가지고 있습니다. 모델은 코드를 작성하고 실행하거나, 코드를 작성하고 테스트를 작성한 다음 자기 일관성을 검사할 수 있습니다."

현재 LLM은 코드 작성에서 여전히 완벽하지 않으며, 명백한 단점(예: 버그 발견에서의 성능 저하)이 존재하지만, Github Copilot 및 Cursor와 같은 AI 네이티브 코드 편집기는 소프트웨어 개발을 근본적으로 변화시켰습니다(심지어 회사의 인재 채용 방식도 변화시켰습니다). 예상되는 빠른 발전 속도를 고려할 때, 이러한 모델은 소프트웨어 개발을 근본적으로 변화시킬 가능성이 높습니다. 재단은 이러한 발전을 활용하여 Solana 개발자의 작업 효율성을 한 차원 높이고자 합니다.

그러나 현재 LLM이 Solana를 이해하는 데 있어 뛰어난 수준에 도달하는 것을 방해하는 몇 가지 도전 과제가 있습니다:

• 고품질의 원본 훈련 데이터 부족

• 검증된 빌드(Verified builds) 수 부족

• Stack Overflow와 같은 플랫폼에서 고정보 가치의 상호작용 부족

• 역사적으로 Solana 인프라가 빠르게 발전해왔기 때문에, 6개월 전에 작성된 코드조차도 오늘날의 요구에 완벽하게 부합하지 않을 수 있습니다.

• Solana 이해도를 평가하는 방법 부족

재단이 보고 싶어하는 것

• 인터넷에서 더 나은 Solana 데이터를 수집하는 데 도움을 주기

• 더 많은 팀이 검증된 빌드(Verified builds)를 발표하기

• 생태계 내에서 더 많은 사람들이 Stack Exchange에서 좋은 질문을 적극적으로 제기하고 고품질 답변을 제공하기

• LLM의 Solana 이해도를 평가하기 위한 고품질 기준 테스트를 생성하기(곧 RFP 발표 예정)

• 위의 기준 테스트에서 좋은 성과를 보이는 LLM 미세 조정 모델을 생성하고, 더 중요한 것은 Solana 개발자의 작업 효율성을 가속화하기. 고품질 기준 테스트가 마련되면, 재단은 기준 테스트 임계값 점수에 도달한 첫 번째 모델에 보상을 제공할 수 있습니다.

궁극적인 주요 성과는: 완전히 AI에 의해 생성된 새로운 고품질 차별화된 Solana 검증 노드 클라이언트입니다.

3. 개방적이고 탈중앙화된 AI 기술 스택 지원

AI 분야에서 오픈 소스와 클로즈드 소스 모델 간의 장기적인 힘의 균형은 여전히 불확실합니다. 클로즈드 소스 엔티티가 기술 최전선에 남아 기본 모델의 주요 가치를 확보할 것이라는 주장이 존재합니다. 현재 가장 간단한 예상은 현상 유지------OpenAI와 Anthropic과 같은 기술 대기업이 최전선 발전을 추진하고, 오픈 소스 모델이 빠르게 뒤따르며 특정 응용 시나리오에서 미세 조정을 통해 독특한 장점을 얻는 것입니다.

재단은 Solana와 오픈 소스 AI 생태계를 긴밀하게 연결하는 데 전념하고 있습니다. 구체적으로, 이는 다음 요소에 대한 접근 권한을 지원하는 것을 의미합니다:

• 훈련 데이터

• 훈련 및 추론 계산 능력

• 모델 가중치

• 모델 출력 검증 능력

이 전략의 중요성은 다음과 같습니다:

1. 오픈 소스 모델이 혁신 반복을 가속화합니다

오픈 소스 커뮤니티는 Llama와 같은 오픈 소스 모델의 빠른 개선과 미세 조정을 통해 대형 AI 회사의 작업을 효과적으로 보완하고 AI 능력의 경계를 확장하는 방법을 보여주었습니다(작년에 구글 연구원이 "오픈 소스에 관해서는 우리는 방어선이 없으며, OpenAI도 마찬가지"라고 지적한 바 있습니다). 재단은 번창하는 오픈 소스 AI 기술 스택이 이 분야의 발전을 가속화하는 데 필수적이라고 믿습니다.

2. 중앙 집중화된 AI를 신뢰하지 않는 사용자에게 선택권 제공

AI는 독재 또는 권위주의 정권의 무기고에서 가장 강력한 도구일 수 있습니다. 국가가 인정한 모델은 공식적으로 인정된 "진실"을 제공하며, 이는 중요한 통제 수단입니다. 고도로 권위적인 정권은 시민의 프라이버시를 무시하고 AI를 훈련할 의향이 있기 때문에 더 우수한 모델을 보유할 수 있습니다. AI가 통제에 사용되는 것은 필연적인 경향이며, 재단은 미리 대비하고 오픈 소스 AI 기술 스택을 전폭적으로 지원하고자 합니다.

Solana 생태계에는 이미 여러 프로젝트가 개방형 AI 기술 스택을 지원하고 있습니다:

• 데이터 수집------Grass와 Synesis One이 데이터 수집을 추진하고 있습니다.

• 탈중앙화 계산 능력------kuzco, Render Network, io.net, Bless Network, Nosana 등

• 탈중앙화 훈련 프레임워크------Nous Research, Prime Intellect

재단이 기대하는 것

오픈 소스 AI 기술 스택의 모든 층에서 더 많은 제품이 구축되기를 바랍니다:

• 탈중앙화 데이터 수집: 예를 들어 Grass, Datahive, Synesis One

• 체인 상 신원: 지갑을 통해 인간 신원을 검증하는 프로토콜, AI API 응답을 검증하는 프로토콜을 지원하여 사용자가 LLM과 상호작용하고 있음을 확인할 수 있도록 합니다.

• 탈중앙화 훈련: EXO Labs, Nous Research 및 Prime Intellect와 유사한 프로젝트

• IP 인프라: AI가 사용하는 콘텐츠에 대한 라이센스를 부여하고(지불 포함)