FLock.io：탈중앙화 AI로 Crypto+AI 트랙을 재구성하고 Web3 스마트 에이전트 생태계를 구축하다
저자 | @Meta8MateCrypto X AI 다음 라운드는 Memecoin 트랙에만 머물지 않을 것입니다. 약세장에서는 심층 연구에 적합하며, 더 많은 실행 가능성이 높은 내러티브를 이해해야 미래의 물결 정점에 도달할 수 있습니다.
최근 AI 트랙의 여러 보고서를 정리하면서, 당초 Coinbase Ventures @cbventures 가 발표한 Crypto + AI 스택을 다시 떠올렸습니다.
JK @jonathankingvc 가 이상적으로 생각하는 Crypto와 AI의 결합 시나리오는: AI 에이전트가 다양한 Crypto 인프라에서 상호작용하는 것입니다. AI가 생성한 소프트웨어 코드(스마트 계약)는 Dapp 수의 급증과 사용자 경험의 향상을 초래하며, 사용자는 자신의 AI 대모델을 소유하고 관리하며 이익을 얻을 수 있습니다. 이를 다음과 같이 구분할 수 있습니다.
Aethir를 중심으로 한 탈중앙화 컴퓨팅 제공업체가 주도하는 컴퓨팅 레이어
훈련 데이터 세트를 중심으로 AI 대모델을 확장하는 데이터 레이어
다양한 새로운 AI 기반 인프라(훈련/프라이버시 추론/에이전트 플랫폼)로 구성된 미들웨어 레이어
애플리케이션 레이어
현재로서는 소액 투자자가 직접 체감할 수 있는 Crypto+AI 애플리케이션 레이어 제품이 실질적으로 매우 적고, 경험도 좋지 않습니다. 가장 직접적인 이유는 애플리케이션 레이어 아래 몇 개의 스택 기반이 아직 제대로 구축되지 않았기 때문입니다.
최근 모델 자체에서 출발하여 체인 상의 인센티브를 통해 탈중앙화 AI와 모델 훈련을 촉진하는 FLock.io @flock_io는 Crypto 트랙을 겨냥한 대모델 훈련이 자신을 증명할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 더 거대한 탈중앙화 AI 모델 훈련 내러티브를 다루고 있지만, 프로젝트 초기에는 세분화된 분야의 두드러진 제품 검증 경로가 FLock.io에게 더 많은 초기 지지자를 축적할 수 있습니다. 그래서 FLock.io의 Web3 에이전트 모델이 탄생했습니다.
애플리케이션 레이어의 Crypto AI 에이전트가 당신의 스마트 어시스턴트라면, 그 대모델은 당신의 어시스턴트의 두뇌와 같습니다. 깊은 경험과 지식을 갖추어야만 매번 상호작용을 잘 수행하고 각 지시를 올바르게 실행할 수 있습니다.
FLock.io 의 Web3 AI 에이전트 대모델의 가장 두드러진 지표 --- --- 75.93% FC 정확한 매칭 정확도, 간단히 말해 Web3를 더 잘 이해하는 AI 대모델입니다. 다른 모델이 인식하지 못하거나 엉뚱한 지시를 하는 경우, Web3 AI 에이전트 대모델은 IO.net 등 산업 트랙 파트너와 협력하여 AI Arena Task 1 협업 프레임워크를 기반으로, 탈중앙화 훈련을 통해 단일 데이터 소스의 편향을 줄여 Web3 AI 에이전트 모델을 호출하는 AI 에이전트가 더욱 실용적이고 정확해질 것입니다.
이때 FLock.io가 Crypto 제품의 자연스러운 인센티브 속성에서 파생된 생태계 성장 플라이휠을 언급하지 않을 수 없습니다.
기본적인 $FLock 인센티브를 통해 더 많은 우수한 모델 훈련자의 참여를 유도하여 더 높은 품질의 데이터와 훈련 기술을 가져옵니다.
이러한 기여는 더 나은 AI 대모델을 구축하는 데 도움을 줍니다;
더 강력한 AI 대모델은 더 많은 기능이 풍부하고 실용적인 에이전트와 Dapp을 호출할 수 있도록 끌어들입니다;
실용적인 DApp과 AI 에이전트는 Web3 모델의 지원을 받아 강력한 시장 경쟁력을 가지며 더 많은 수익을 창출합니다;
더 많은 에이전트와 Dapp의 호출 대모델은 훈련자에게 더 많은 모델 인센티브를 생성합니다;
이러한 새로운 데이터와 사용 피드백은 AI 대모델을 최적화하고 향상시키는 데 기여하며, 동시에 생태계의 번영은 보상과 인정을 통해 더 많은 우수한 모델 훈련자를 유치합니다.
이러한 지속적인 순환의 긍정적 피드백을 통해, FLock.io 생태계는 지속적인 성장과 자기 강화가 가능합니다. AI 인프라는 모두 초기 단계에 있으며, Crypto AI 분야는 더 말할 것도 없습니다. FLock.io와 같은 더 많은 인프라 BUIDLer가 나타나기를 기대하며, 모델의 기초를 잘 다져야만 우리는 더 안정적인 성장과 다채로운 애플리케이션 레이어의 폭발을 볼 수 있습니다.
