작성자: Decentralized.Co
편집자: 테크 플로우 (Techflowpost) TechFlow
인공지능에 클라우드 서비스가 필요하다면 Web3 인공지능에는 Web3 클라우드 서비스가 필요합니다.
지난 한 해 동안 @eigenlayer 와 인공 지능은 암호화폐 업계에서 이슈 주제였습니다. 이 글에서는 이들의 교차점과 이 공간에서 혁신을 이루고 있는 일부 프로젝트를 살펴보겠습니다.
AVS란 무엇입니까?
먼저 EigenLayer의 AVS(Active Authentication Service)를 이해해야 합니다.
EigenLayer를 보안 및 컴퓨팅 성능을 위한 시장으로 생각하십시오.
블록체인 및 브릿지와 같은 기타 암호화 프로토콜은 탈중앙화 트랜잭션을 처리합니다. 이러한 노드 운영자는 네트워크의 현재 상태를 유지하고 들어오는 트랜잭션을 처리하는 일을 담당합니다. 거래를 검증하려면 다수의 노드 운영자가 거래의 유효성에 동의해야 합니다. 따라서 노드 수가 많을수록 네트워크 보안이 높아집니다.
새로운 프로토콜은 강력한 노드 운영자 기반을 구축하는 동안 콜드 스타트 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 운영자는 일반적으로 프로토콜의 기본 토큰을 통해 인센티브를 받습니다. 그러나 초기 단계에서는 강력한 노드 네트워크가 부족하여 이러한 토큰의 가치가 제한될 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 팀은 노드 운영자에게 인센티브를 제공하기 위해 더 많은 토큰을 제공할 수 있지만 이는 높은 인플레이션과 토큰 가치 희석으로 이어질 수 있으며 이는 이상적이지 않습니다. 또한 초기 단계에서는 소수의 노드로 인해 보안 및 중앙 집중화 리스크 발생합니다.
EigenLayer는 AVS(Active Validation Service)라고 하는 모든 블록체인 서비스에서 이더 기반 보안을 부트스트랩하도록 지원하여 이 문제를 해결합니다. 프로토콜은 컴퓨팅 및 보안 제공을 전담하는 운영자로 구성됩니다. 사용자는 ETH 또는 리퀴드 스테이킹 ETH를 이러한 운영자에게 할당한 다음 하나 이상의 AVS를 검증합니다.
운영자가 임무를 수행하면 AVS는 그들에게 보상을 하고 이러한 보상을 예금자에게 분배합니다. 운영자가 임무를 수행하지 못하는 경우 스테이킹 이 감소합니다.
공통 운영자 세트에 의해 인증되고 표준 경제 계층에 의해 관리되는 여러 서비스를 가짐으로써 EigenLayer는 보안을 위해 분산 노드에 의존하는 프로젝트의 시작을 단순화합니다. 이 제안은 데이터 가용성 솔루션, 브리지, 오라클, ZK 프로세서를 포함한 다양한 프로젝트의 관심을 끌었습니다.
일체 포함
지난 2년 동안 인공지능은 기술계의 화두가 되어 기업가, 투자자, 사용자의 관심을 끌었습니다. 이러한 열풍은 자연스럽게 암호화 분야로 확산됐다. @_kaitoai 에 따르면, 인공 지능은 지난 12개월 동안 암호화폐 전체에서 가장 많이 회자되는 주제가 되었습니다.
블록체인의 맥락에서 운영자는 실제로 컴퓨터입니다. 롤업을 검증할 때 들어오는 트랜잭션을 수락하고 처리한 후 새 상태를 출력합니다. 그러나 이 입력-처리-출력 모델은 운영자가 GPU, SSD, ZK Provers와 같은 하드웨어를 제공할 수 있는 경우 모든 분산 컴퓨팅 작업으로 확장될 수 있습니다. 따라서 EigenLayer는 Web3 분산 클라우드 서비스 제공자로 간주될 수 있습니다.
오늘날 대부분의 AI 처리는 AWS와 같은 하이퍼스케일러부터 Lambda 및 Coreweave와 같은 전문 클라우드 제공업체에 이르기까지 클라우드에서 이루어집니다. 이러한 서비스는 모델 훈련 및 추론을 지원하므로 Web3 클라우드인 EigenLayer는 당연히 Web3 인공 지능 애플리케이션에 적합합니다.
몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.
의례
현재 대부분의 사용자와 개발자는 중앙 집중식 클라우드 서비스 제공업체의 API를 통해 인공지능 서비스에 액세스합니다. 그러나 이러한 현상 유지는 개인 정보 보호 부족, 의심스러운 계산 무결성(요청한 모델에서 응답이 나오는지 어떻게 보장합니까?), 잠재적 검열 등 여러 문제를 야기합니다.
대조적으로, 스마트 계약은 매우 안전하고 투명하며 신뢰할 수 있는 환경에서 작동합니다. 스마트 계약이 AI 서비스와 상호 작용해야 하는 경우가 있지만 AI 프로세스를 온체인 실행하는 것은 계산적으로 불가능합니다. 기존 클라우드 서비스 제공업체도 스마트 계약을 제공할 수 없습니다. 이는 신뢰 가정을 깨뜨릴 수 있기 때문입니다.
@ritualnet은 블록체인 AI 서비스를 위해 특별히 설계된 개방형, 개인 정보 보호 우선, 검열 저항성 및 검증 가능한 AI 레이어를 구축하여 이 문제를 해결하고 있습니다. 첫 번째 제품인 Infernet을 사용하면 스마트 계약이 계산 무결성 증명을 통해 AI 모델 추론을 요청할 수 있습니다. 앞으로 Ritual은 인공지능 모델의 미세 조정, 훈련 등 더욱 강력한 기능을 제공하기 위해 소버린 체인인 Ritual Chain을 만들어 확장할 계획입니다.
Ritual Chain은 EigenLayer에서 AVS로 구축됩니다. GPU와 같은 특수 수요 하드웨어를 갖춘 운영자는 체인의 AI 쿼리를 실행합니다. 탈중앙화 검증기 세트는 각 쿼리가 여러 운영자에 의해 처리되므로 높은 가용성과 검열 저항성을 제공합니다. 또한 이러한 운영자는 Ritual Chain 자체에 기본 보안을 제공합니다.
오픈렛저
몇 주 전에 우리는 인공 지능의 데이터 문제와 블록체인 프로토콜이 이를 해결하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지에 대해 논의했습니다. 전체 기사를 읽는 것을 권장하지만, 우리가 강조하는 가장 중요한 문제는 AI 데이터의 중앙 집중화입니다. 가치 있는 데이터를 보유한 플랫폼은 자금이 충분한 기업과 수백만 달러 가치의 고부가가치 거래를 성사시키는 동시에 소규모 스타트업 및 연구 기관에 대한 접근을 제한합니다.
@OpenledgerHQ는 “AI 주권 데이터 블록체인”을 생성하여 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다. OpenLedger는 AI 팀에 다음을 제공합니다.
효과적인 훈련과 정확성을 보장하는 고품질 주석 데이터
증강 모델을 위한 강화 학습 및 인간 피드백(RLHF) 서비스
인공 지능 모델의 정확성, 신뢰성 및 안전성을 평가하는 도구
OpenLedger는 또한 EigenLayer에 AVS를 구축합니다. 구체적인 구현 세부 사항은 아직 완전히 공개되지 않았지만 몇 가지 합리적인 추측을 할 수 있습니다. 분산된 고가용성 데이터 계층을 구축하려면 체인의 노드에 대량 빠른 메모리가 필요합니다. EigenLayer 운영자는 기본 컴퓨팅 및 보안 서비스뿐만 아니라 이러한 서비스를 제공하는 데 이상적으로 적합합니다.
마음
@sentient_agi는 이번 달 초 8,500만 달러 규모의 시드 융자 를 발표하여 암호화폐 업계 최고의 투자자 및 운영자의 관심을 끌었습니다. 그들의 목표는 "개방형 AGI 개발 플랫폼"을 만드는 것입니다. 이것이 정확히 무엇을 의미합니까?
현재 최고의 AI 모델 대부분은 비공개 소스이며 몇몇 강력한 조직에 의해 제어됩니다. 이런 종류의 통제는 우리 시대의 가장 중요한 기술 중 하나에 해롭습니다. 이를 위해 모델의 가중치(구성)가 누구에게나 공개되어 자체 하드웨어에서 모델을 실행하거나 특정 요구 사항에 맞게 미세 조정할 수 있도록 하는 오픈 소스 운동이 증가하고 있습니다.
그러나 오픈 소스 모델이 중요하기는 하지만 이를 만든 사람들은 이를 통해 이익을 얻기가 어렵습니다. 가중치가 공개되면 누구나 원본 모델 작성자와 수익을 공유하지 않고도 해당 가중치를 기반으로 서비스를 호스팅, 수정, 조정 및 생성할 수 있습니다. 인센티브의 이러한 근본적인 불일치는 오픈 소스 AI 개발 속도에 영향을 미칠 수 있습니다.
Sentient의 목표는 "AI 개발에 대한 소유권"을 가져오는 것입니다. 연구원과 개발자가 AI 모델을 개방적이고 안전하게 유지하면서 수익을 창출할 수 있는 기술을 만들고자 합니다. 개발자가 Sentient에서 만든 모델을 사용하면 오픈 소스 모델을 사용하는 것과 마찬가지로 모델의 유효성을 보장할 수 있습니다. 그러나 추론 비용을 지불하여 모델 작성자에게 보상해야 합니다.
Sentient는 Polygon CDK 기술을 기반으로 구축되었으며 EigenLayer에서 AVS 역할을 합니다. Sentient의 EigenLayer 사용이 아직 완전히 공개되지는 않았지만 접근 방식이 Ritual과 유사할 수 있다고 추측할 수 있습니다. 여기에는 추론과 체인 보안에 필요한 컴퓨팅 리소스를 제공하는 운영자가 포함될 수 있습니다.
작년 블로그 게시물에서 EigenLayer 팀은 AI 추론을 AVS로 구축할 수 있는 15가지 잠재적 유니콘 아이디어 중 하나로 언급했습니다. 분명히 많은 팀은 이러한 잠재력이 현실이라고 믿습니다. EigenLayer와 Web3-AI 분야는 아직 초기 단계이지만 둘 사이의 교차점은 자연스럽습니다. 인공지능에 클라우드 서비스가 필요하다면 Web3 인공지능에는 Web3 클라우드 서비스가 필요합니다.
우리가 언급한 프로젝트는 예비 실험의 첫 번째 물결에 불과합니다. 우리는 앞으로 더 많은 프로젝트를 기대합니다.
