Viralmind 자세히 설명하기: 대규모 행동 모델을 활용한 분산 AI 훈련 프로토콜

원제목：《Viralmind와 $VIRAL: 대규모 행동 모델을 통한 분산형 AI 훈련의 선구자》

저자：Emperor Osmo

편집：Felix, PANews

가장 인기 있는 AI 암호화 프로젝트만 찾지 말고, 기본적인 지원이 있는 프로젝트도 찾아보세요. 다음은 Viralmind에 대한 자세한 분석으로, 제공하는 서비스, 기본 원리 및 VIRAL 토큰에 대한 재무 및 시장 분석을 포함합니다.

요약

• Viralmind는 대규모 행동 모델(LAM)을 구축하여 디지털 환경에서 인간-기계 상호작용을 효과적으로 강화합니다. LAM을 컴퓨터, 웹사이트 및 문서를 사용하여 사용자와 동일한 작업을 수행할 수 있는 디지털 도구로 볼 수 있습니다.
• Viralmind는 AI 에이전트를 훈련할 수 있는 분산형 AI 훈련 생태계를 구축하고 있습니다. 이는 중앙 집중식 AI 훈련 모델의 고유한 편견을 없애고 이러한 에이전트에게 고도로 원주율화된 데이터 세트를 제공하여 훈련할 수 있게 합니다.
• Viralmind의 핵심은 VIRAL 토큰으로, DEX를 통해 얻을 수 있으며 Viralmind에서 LAM을 훈련할 때도 얻을 수 있습니다.
• Viralmind는 예상되는 1조 달러 규모의 AI 생태계와 시장의 경계에 있습니다. 인공지능 훈련 모델의 가치는 매년 6천만 달러 이상입니다.

개요

Viralmind는 AI 에이전트를 진정한 인간 도우미로 변모시키기 위해 설계된 오픈 소스, 분산형 집단 지성 플랫폼입니다. 간단히 말해, 이는 모든 디지털 환경에서 인간처럼 작동할 수 있는 에이전트입니다. Viralmind의 LAM은 인간처럼 디지털 환경을 탐색하고 조작하도록 설계되었습니다. 키보드 입력, 마우스 이동 및 클릭을 활용하여 이러한 AI 에이전트는 게임, 생산성 및 기타 창의적인 분야에서 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다.

AI 에이전트를 훈련하기 위해 사용자는 Trading Gym을 통해 훈련할 수 있으며, 이는 화면상의 동작을 훈련 데이터로 효과적으로 변환합니다. 그런 다음 이 정보는 상세한 궤적으로 변환되어 AI 에이전트가 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있도록 합니다. Viralmind는 사용자가 이러한 데이터 세트를 거래할 수 있는 데이터 시장도 도입하여 시스템의 전체 학습 능력을 더욱 향상시킵니다. Viralmind의 주요 혁신 중 하나는 원클릭 미세 조정 기능으로, 사용자가 소규모 데이터 세트를 사용하여 GPT-4o와 같은 모델을 사용자 정의할 수 있게 합니다. 이 방법은 AI 훈련을 간소화하여 많은 사용자(심지어 깊은 기술 전문 지식이 없는 사용자)도 혜택을 받을 수 있게 합니다. 이 시스템은 인간 행동과 종합적 추론을 포착할 수 있는 구조화된 .jsonl 파일을 생성하여 모델 개선을 위한 고품질 데이터를 제공합니다.

Viralmind의 LAM은 LLM(대규모 언어 모델)과 컴퓨터 간의 직접 상호작용 간의 격차를 해소하도록 설계되었으며, 구식 OCR 기술을 대체합니다. Viralmind는 체인과 데스크탑에서 에이전트를 배포할 계획이며, 게임, 기업 소프트웨어 및 블록체인 애플리케이션에 원활하게 통합될 수 있도록 합니다. Viralmind는 원주율 토큰 VIRAL에 의해 지원되며, 이 토큰은 사용자에게 고품질 훈련 데이터를 제공하고, 경쟁에 참여하며, Viralmind의 지속적으로 성장하는 AI 생태계의 발전을 촉진하도록 장려합니다.

Viralmind는 대규모 모델에서 발생하는 수익을 마케팅 및 개발에 재투자하여 기여자에게 보상을 제공하고 플랫폼의 장기 성장을 지원하는 효율적이고 자급자족하는 경제를 창출합니다.

제품/서비스

Viralmind의 주요 제품은 VM-1로, 이는 디지털 환경에서 인간 행동에 반응할 수 있는 LAM입니다. 고급 LAM인 VM-1은 AI 에이전트가 게임을 하고, 작업을 완료하며, 매끄럽고 인간과 유사한 상호작용을 통해 복잡한 인터페이스를 탐색할 수 있게 합니다.

VM-1 생태계는 두 가지 다른 계층을 가집니다:

오픈 소스 소형 모델: 이 모델은 컴팩트하고 효율적이며, 기존 파이프라인을 강화하기 위해 OCR 모듈을 교체하고자 하는 개발자의 요구를 충족합니다. 이들은 LLM의 즉시 사용 가능한 확장으로, 전체 LAM 훈련 없이도 기능을 강화할 수 있습니다.

API를 통한 기본 LAM: API를 통해 제공되는 대형 VM-1 모델은 수백만 번의 훈련을 거쳐 게임 및 작업 자동화에서 스트리밍에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 이 사용은 VIRAL 토큰에 의해 지원되며, 비용은 마케팅 및 성장에 재투자되어 생태계의 자급자족을 보장합니다.

Viralmind는 또한 게임 스튜디오, 기업 소프트웨어 제공업체 및 암호화 플랫폼과 전략적 파트너십을 구축하여 VM-1의 범위를 확장하고 있습니다. 이러한 협력은 VM-1의 기능을 더 넓은 AI 생태계에 통합하여 에이전트 프레임워크의 채택과 잠재력을 강화합니다.

왜 VM-1을 선택해야 할까요?

• 게임 플레이어를 위해: VM-1 에이전트는 사용자와 원활하게 게임을 하고, 협력, 경쟁 또는 창의적인 게임에 참여할 수 있습니다. 사용자는 개인화된 데이터를 사용하여 특정 게임, 유형 또는 전략을 마스터하도록 에이전트를 훈련할 수 있습니다.
• 전문가를 위해: VM-1은 양식 작성 및 문서 처리와 같은 반복적인 수동 작업을 대체하여 실제 상황에서의 작업 흐름을 간소화합니다.
• 개발자를 위해: 전체 LAM을 훈련할 자원이 부족한 개발자는 VM-1의 소형 모델을 활용하여 기존 도구와 프레임워크를 업그레이드할 수 있습니다. 또한, Viralmind는 사용자가 자신의 AI 에이전트를 훈련할 수 있도록 하여 텍스트 기반 LLM과 현실 세계 컴퓨터 간의 상호작용 간의 격차를 해소합니다.

커뮤니티 감정

Viralmind는 다른 프로젝트처럼 바이럴 마케팅을 구현하지 않았습니다. Viralmind는 Discord가 없지만, 현재 1.1K 이상의 회원이 있는 Telegram 채널이 있습니다. 기존 커뮤니티는 Viralmind의 제품에 대해 깊은 이해를 가지고 있습니다. Viralmind는 현재 GoatIndex에 나열되어 있지 않으며, Cookie.fun에 나열되어 있습니다.

시장 분석

대규모 데이터 세트는 AI 모델 훈련의 기초입니다. Viralmind는 이러한 훈련의 핵심으로, 사용자가 참여하도록 장려하여 훈련이 더 넓은 범위에서 이루어질 수 있도록 하며, 개인 사용자에게도 고도로 원주율화됩니다. AI 에이전트와 모델은 일반적으로 중앙 집중식 방법으로 훈련될 수 있지만, 이는 AI가 사용자의 고도로 집중된 요구를 이해하는 능력을 제한합니다. 또한, 중앙 집중식 AI 훈련 모델은 이를 구축한 기관/조직/개인의 편견을 흡수합니다. 이것이 Viralmind와 같은 분산형 AI 훈련 모델이 필요한 이유입니다. Viralmind는 분산형 AI 훈련을 구축하는 유일한 프로젝트가 아닙니다.

FLock.io는 사용자에 의해 훈련될 수 있는 맞춤형 및 고도로 집중된 AI 모델을 구축하고 있습니다. 그들은 Flock에서 AI 모델을 훈련하는 데 사용자가 도움을 줄 수 있는 유사한 커뮤니티 참여 AI 훈련 모델을 가지고 있습니다. 그런 다음 이러한 모델은 개인이나 조직에 의해 위임될 수 있습니다. 이 경우, FLOCK 토큰은 VIRAL 토큰과 유사한 유용성을 가지고 있습니다.

Sapien AI는 참여 사용자가 AI 모델을 훈련할 수 있는 능력을 기반으로 보상을 제공합니다. 그러나 Viralmind와는 달리, Sapien은 기관/기업을 위한 AI 훈련 LLM을 제공합니다.

Prime Intellect는 연구자, 사용자 및 AI 모델 훈련에 관심이 있는 모든 사람을 모으는 유사한 플랫폼입니다. 이는 누구나 이러한 모델을 구축하기 위해 자본, 계산 또는 코드를 기여할 수 있도록 합니다. 그러나 Viralmind와는 달리, Prime Intellect는 AI 모델 훈련에 참여할 수 있는 사용자를 제한하는 것으로 보입니다.

DecentrAI는 분산형 훈련도 제공합니다. 사용자는 모델 훈련, 품질 검사 등의 책임을 맡을 수 있습니다. DecentrAI는 여전히 개발 단계에 있습니다.

Prometheus-X도 분산형 AI 훈련에 기여하고 있습니다. 그러나 이 솔루션은 블록체인 기술에 기반하지 않습니다. 그들은 여전히 사용자에 의해 분산형 AI 훈련이 이루어지는 매우 초기 단계에 있습니다.

현재의 소규모 AI 훈련 환경을 통해 분산형 AI 훈련 모델의 수요와 중요성을 알 수 있습니다. 심지어 일부 대규모 LLM 프로젝트도 Reddit와 협력하여 그들의 콘텐츠와 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고 있습니다. 이러한 거래의 금액은 매년 6천만 달러 이상입니다. 따라서 AI 훈련 모델의 시장 규모는 방대하며, 수요는 계속 증가하고 있습니다.

Viralmind의 잠재적 시장 규모 추정:

AI 시장 전체가 수조 달러의 가치를 가지고 있지만, Viralmind는 그 중 상대적으로 작지만 매우 중요한 부분인 훈련을 차지하고 있습니다. 그들의 LAM은 인간이 AI와 상호작용하는 방식을 형성하는 데 중요한 역할을 할 것이며, 특히 AI 에이전트와의 상호작용에서 그렇습니다. 2030년까지 AI 에이전트 시장은 470억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

이 시장의 1%만 차지하더라도 4.7억 달러를 의미합니다. 또한, 분산형 AI 생태계의 시가 총액은 600억 달러에 불과하며, 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.

재무 분석

Viralmind 프로토콜의 핵심은 VIRAL 토큰입니다. 다음은 그 두 가지 주요 기능입니다:

• 사용자 대상 LAM 훈련 인센티브 메커니즘
• 경쟁에 참여하기 위한 VIRAL 토큰 스테이킹

이 모델을 훈련하는 과정에서 발행된 VIRAL 토큰은 무료 또는 스테이킹 경쟁에 참여하는 데 추가로 사용될 수 있습니다. 전자의 경우, 사용자는 Training Gym 라이브러리에서 보상을 받습니다. 그런 다음 이 보상은 작업을 완료한 사용자에게 분배됩니다. 스테이킹 경쟁에서는 사용자가 다음과 같은 보상을 받을 수 있습니다:

보상 = (사용자가 예치한 총 스테이킹 + 잃은 사용자의 몰수된 스테이킹) - 5-10%의 프로토콜 수수료, 이 수수료는 그들의 금고로 전송됩니다.

또한, 사용자는 무료 경쟁에 참여하기 위해 지갑에 일정량의 VIRAL 토큰을 보유해야 합니다. 이는 VIRAL 토큰에 또 다른 유용성을 추가합니다.

VIRAL 토큰 세부 정보:

• 유통 공급량: 965,888,531

• 최대 공급량: 1,000,000,000

• 시가 총액: 1400만 달러

• 보유자 총 수: 3,000

• 스마트 지갑 보유자: 5

• KOL/VC 지갑 보유자: 22

• 고래: 86 AI 시장 리더 AIXBT 토큰 세부 정보:

• 시가 총액: 5.73억 달러

• 유통 공급량: 855,612,732

• 최대 공급량: 1,000,000,000

VIRAL / AIXBT의 시가 총액 비율 ⇒ 2.4%

더 넓은 AI 생태계에서의 점유율이 제한적이고 프로젝트가 막 시작된 상황에서, 2.4%의 시장 비율은 "건강한" 수치입니다. 또한, 비유통 토큰의 매도 압력은 총 매도 압력의 3-4%에 불과합니다. 이는 VIRAL 토큰의 강력한 기본 면모를 강조하며, 향후 몇 주/몇 달 동안의 성과를 더욱 강화합니다.