원문 작성자: PonderingDurian, 델파이디지털(Delphi Digital) 연구원
원문 편집: Pzai, 포어사이트뉴스(Foresight News)
암호화폐는 본질적으로 오픈소스 소프트웨어이며 내장된 경제적 인센티브 메커니즘을 가지고 있고, AI가 소프트웨어 개발 방식을 혁신하고 있기 때문에 AI는 전체 블록체인 분야에 큰 영향을 미칠 것입니다.
AI x 암호화폐 전체 스택
DeAI: 기회와 과제
제 견해로는 DeAI가 직면하는 가장 큰 과제는 기반 인프라 계층입니다. 기본 모델을 구축하려면 막대한 자금이 필요하고 데이터와 컴퓨팅 규모에 따른 수익도 매우 높습니다.
규모의 경제 법칙을 고려할 때 기술 대기업들은 천부적인 이점을 가지고 있습니다. Web2 시대에 그들은 소비자 수요 집중화로 인한 독점 이윤을 거두었고, 이를 10년간 클라우드 인프라에 재투자했습니다. 이제 인터넷 대기업들은 데이터와 컴퓨팅(AI의 핵심 요소)을 장악함으로써 AI 시장을 장악하려 하고 있습니다.
대규모 모델의 토큰 규모 비교
대규모 학습에 필요한 자본 집약도와 높은 대역폭 요구사항으로 인해 통합된 슈퍼클러스터가 여전히 최선의 선택이 될 것입니다. 이는 기술 대기업에게 최고의 성능을 제공하는 폐쇄형 모델을 제공하고, 독점적 이윤으로 이를 운영하며 차세대 제품에 재투자할 계획입니다.
그러나 AI 분야의 진입장벽은 Web2의 네트워크 효과보다 얕은 것으로 밝혀졌습니다. 선도적인 최신 모델은 해당 분야에서 빠르게 가치가 하락하고 있으며, 특히 Meta가 수백억 달러를 투자해 개발한 오픈소스 최신 모델 Llama 3.1이 SOTA 수준의 성능을 달성했습니다.
Llama 3 대규모 모델 평가
이 지점에서 저지연 분산 학습 방법에 대한 새로운 연구가 결합되면, (일부) 선도적인 상업 모델이 상품화될 수 있습니다. 지능형 가격 하락으로 경쟁이 (최소한 부분적으로) 하드웨어 슈퍼클러스터(기술 대기업에 유리)에서 소프트웨어 혁신(오픈소스/암호화폐에 약간 유리)으로 이동할 수 있습니다.
능력 지수(품질) - 학습 가격 분포
혼합 전문가 아키텍처와 대규모 모델 합성/라우팅의 계산 효율성을 고려할 때, 우리는 단 3-5개의 거대 모델 세계가 아니라 수백만 개의 모델로 구성되고 다양한 비용/성능 트레이드오프를 가진 세계를 맞이할 가능성이 높습니다. 상호 연결된 지능형 네트워크(blehive)입니다.
이는 엄청난 조정 문제를 구성합니다. 블록체인과 암호화폐 인센티브 메커니즘이 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
핵심 DeAI 투자 영역
소프트웨어가 세계를 삼키고 있습니다. AI가 소프트웨어를 삼키고 있습니다. 그리고 AI의 핵심은 데이터와 컴퓨팅입니다.
델파이디지털(Delphi Digital)은 이 스택의 각 구성 요소에 주목하고 있습니다:
간소화된 AI x 암호화폐 스택
인프라
AI의 동력이 데이터와 컴퓨팅에 있기 때문에, DeAI 인프라는 데이터와 컴퓨팅을 가능한 한 효율적으로 조달하고 일반적으로 암호화폐 인센티브 메커니즘을 사용합니다. 앞서 언급했듯이, 이는 경쟁에서 가장 도전적인 부분이지만 최종 시장 규모를 고려할 때 가장 높은 수익을 낼 수 있는 부분일 수 있습니다.
컴퓨팅
지금까지 분산 학습 프로토콜과 GPU 시장은 지연 문제에 시달려 왔지만, 그들은 잠재적인 이기종 하드웨어를 조정하여 대기업의 통합 솔루션에서 배제된 사람들에게 비용 효율적이고 주문형 컴퓨팅 서비스를 제공하고자 합니다. Gensyn, Prime Intellect, Neuromesh 등 기업이 분산 학습을 추진하고 있으며, io.net, Akash, Aethir 등 기업이 가장자리에 가까운 저렴한 추론을 실현하고 있습니다.
집계 공급에 기반한 프로젝트 생태계 포지셔닝
데이터
더 작고 전문적인 모델로 가득한 편재하는 지능형 세계에서 데이터 자산의 가치와 화폐화 수준이 점점 높아질 것입니다.
지금까지 DePIN은 자본 집약적 기업(예: 통신사)에 비해 더 저렴한 하드웨어 네트워크를 구축할 수 있다는 점에서 크게 주목받아 왔습니다. 그러나 DePIN의 가장 큰 잠재 시장은 새로운 데이터 세트 수집 분야에 있을 것입니다. 이 데이터 세트는 온체인 지능형 시스템(나중에 논의)으로 유입될 것입니다.
이 세계에서 가장 큰 잠재 시장인 노동력이 데이터와 컴퓨팅으로 대체되고 있습니다. 이 세계에서 DeAI 인프라는 비기술 사용자들에게 생산 수단을 장악할 수 있는 통로를 제공하고 다가오는 네트워크 경제에 기여할 것입니다.
미들웨어
DeAI의 궁극적인 목표는 효과적인 조립식 컴퓨팅을 실현하는 것입니다. DeFi의 자본 레고와 마찬가지로, DeAI는 무허가 조립성을 통해 오늘날의 절대적 성능 부족을 보완하고, 시간이 지남에 따라 소프트웨어와 컴퓨팅 원시 요소의 개방형 생태계에 복리를 제공함으로써 (희망적으로) 기존 소프트웨어와 컴퓨팅 원시 요소를 능가할 것입니다.
구글이 '통합'의 극단이라면 DeAI는 '모듈화'의 극단을 대변합니다. 클레이튼 크리스텐슨이 경고했듯이, 신흥 산업에서는 통합 접근법이 가치 사슬의 마찰을 줄여 주도권을 잡지만, 그 분야가 성숙해짐에 따라 모듈화 가치 사슬이 각 계층의 경쟁과 비용 효율성 향상을 통해 자리를 잡게 됩니다:
통합 vs 모듈화 AI
우리는 이 모듈화 비전을 실현하는 데 핵심적인 몇 가지 범주에 주목하고 있습니다:
라우팅
지능형 파편화 세계에서 어떻게 최적의 모델과 시기를 선택할 수 있을까요? 수요 집계기가 가치를 포착해 왔습니다(집계 이론 참조). 라우팅 기능은 지능형 네트워크 세계에서 성능과 비용 간의 파레토 곡선을 최적화하는 데 필수적입니다:
비트텐서(Bittensor)가 1세대 제품에서 선두를 달리고 있지만, 전문 경쟁자들도 등장했습니다.
알로라(Allora)는 '상황 인식'과 시간에 따라 자체 개선되는 방식으로 다양한 '주제'에서 모델 간 경쟁을 주최하고, 특정 조건에서의 역사적 정확성을 미래 예측에 활용합니다.
모르페우스(Morpheus)는 Web3 사용 사례의 '수요 라우팅'이 되는 것을 목표로 합니다. 본질적으로 오픈소스 로컬 에이전트로, 사용자의 관련 컨텍스트를 파악하고 DeFi 또는 Web3의 '조립식 컴퓨팅' 인프라의 새로운 구성 요소를 통해 효과적으로 라우팅 쿼리를 수행할 수 있는 'Apple Intelligence'입니다.
Theoriq, Autonolas 등의 에이전트 상호운용성 프로토콜은 모듈화 라우팅을 극대화하여 유연한 에이전트 또는 구성 요소의 조립식, 복합 생태계를 완전히 성숙한 온체인 서비스로 만들고자 합니다.
결국 지능형 세계가 빠르게 파편화되는 가운데, 수요-공급 집계기가 극도로 강력한 역할을 할 것입니다. 구글이 전 세계 정보를 색인화하는 2조 달러 기업이라면, 라우팅 승자 - 애플, 구글 또는 Web3 솔루션 - 에이전트 지능을 색인화하는 기업이 될 것입니다.
코프로세서
분산성으로 인해 블록체인은 데이터와 컴퓨팅 측면에서 많은 제한을 받습니다. 사용자가 필요로 하는 컴퓨팅 및 데이터 집약적 AI 애플리케이션을 어
코프로세서 비교
더 높은 수준에서 코프로세서는 스마트 계약의 지능화에 매우 중요합니다. - 데이터 웨어하우스와 유사한 솔루션을 제공하여 더 개인화된 온체인 경험을 위한 쿼리 또는 주어진 추론이 올바르게 완료되었는지 확인합니다.
TEE(신뢰할 수 있는 실행) 네트워크인 Super, Phala, 멀린 등은 실용성과 대규모 애플리케이션을 수용할 수 있는 능력으로 인해 최근 점점 더 인기를 얻고 있습니다.
전반적으로 코프로세서는 높은 확실성but 낮은 성능의 블록체인과 높은 성능but 확률적인 지능체를 결합하는 데 매우 중요합니다. 코프로세서가 없다면 이 세대의 블록체인에서 AI가 나타나지 않을 것입니다.
개발자 인센티브
AI 오픈소스 개발의 가장 큰 문제 중 하나는 지속 가능성을 위한 인센티브 메커니즘의 부족입니다. AI 개발은 자본 집약적이며 계산 및 AI 지식 작업의 기회 비용이 매우 높습니다. 오픈소스 기여에 대한 적절한 인센티브가 없다면 이 분야는 자본주의 슈퍼컴퓨터에 의해 불가피하게 패배할 것입니다.
센티먼트, 플루랄리스, 사하라 AI, 미라 등의 프로젝트는 네트워크를 시작하고 분산된 개인 네트워크가 네트워크 지능에 기여할 수 있도록 하는 것을 목표로 하며, 동시에 적절한 인센티브를 제공합니다.
비즈니스 모델을 통해 보완함으로써 오픈소스의 복리 속도가 가속화되어야 합니다. 이를 통해 개발자와 AI 연구원들에게 대기업 외에 글로벌 선택권을 제공하고 창출된 가치에 따라 풍성한 보상을 받을 수 있습니다.
이것은 매우 어려운 과제이며 경쟁도 점점 치열해지고 있지만, 여기에는 엄청난 잠재 시장이 있습니다.
GNN 모델
대규모 언어 모델은 대규모 텍스트 라이브러리에서 패턴을 식별하고 다음 단어를 예측하는 반면, 그래프 신경망(GNN)은 그래프 구조 데이터를 처리, 분석 및 학습합니다. 온체인 데이터가 주로 사용자와 스마트 계약 간의 복잡한 상호 작용으로 구성되어 있다는 점에서 GNN은 온체인 AI 사용 사례를 지원하는 합리적인 선택으로 보입니다.
Pond와 RPS와 같은 프로젝트는 거래, 디파이, 심지어 소셜 사용 사례에 적용될 수 있는 웹3용 기본 모델을 구축하려고 시도하고 있습니다:
가격 예측: 온체인 행동 모델을 통한 가격 예측, 자동 거래 전략, 감성 분석
AI 금융: 기존 디파이 애플리케이션과의 통합, 고급 수익 전략 및 유동성 활용, 더 나은 리스크 관리/거버넌스
온체인 마케팅: 더 타겟팅된 에어드랍/타겟팅, 온체인 행동 기반 추천 엔진
이러한 모델은 Space and Time, Subsquid, 코발런트, 하이퍼라인 등의 데이터 웨어하우스 솔루션을 대량으로 활용할 것이며, 나는 이들에 대해 매우 긍정적입니다.
GNN은 블록체인의 대규모 모델과 웹3 데이터 웨어하우스가 웹3에 OLAP(온라인 분석 처리) 기능을 제공하는 필수적인 보조 도구라는 것을 입증할 수 있습니다.
애플리케이션
내 생각에 온체인 에이전트는 암호화폐의 잘 알려진 사용자 경험 문제를 해결하는 열쇠일 수 있지만, 더 중요한 것은 지난 10년 동안 우리가 웹3 기반 시설에 수십억 달러를 투자했지만 수요 측면의 활용도가 매우 낮다는 것입니다.
걱정하지 마세요, 에이전트가 왔습니다...
인간 행동의 다양한 차원에서 AI 테스트 점수 증가
이러한 에이전트는 오픈되고 허가가 필요 없는 기반 시설 - 지불과 조립 가능한 컴퓨팅을 넘나들며 더 복잡한 최종 목표를 달성합니다. 이는 곧 다가올 네트워크화된 지능 경제에서 경제 흐름이 더 이상 B->B->C가 아니라 사용자->에이전트->컴퓨팅 네트워크->에이전트->사용자가 될 것이라는 점에서 논리적으로 보입니다. 이 흐름의 최종 결과는 에이전트 프로토콜입니다. 애플리케이션 또는 서비스 기업은 제한된 비용으로 온체인 리소스를 활용하여 조립 가능한 네트워크에서 최종 사용자(또는 서로)의 요구를 충족시킬 수 있습니다. 웹2에서 애플리케이션 계층이 대부분의 가치를 포착한 것처럼, 나는 DeAI의 "지방 에이전트 프로토콜" 이론의 지지자입니다. 시간이 지남에 따라 가치 포착은 스택의 상위 계층으로 이동해야 합니다.
생성 AI에서의 가치 축적
다음 구글, 페이스북, 블랙록이 될 것은 아마도 에이전트 프로토콜일 것이며, 이러한 프로토콜을 실현하는 구성 요소가 등장하고 있습니다.
DeAI의 최종 결과
AI는 우리의 경제 구조를 변화시킬 것입니다. 오늘날 시장은 이러한 가치 포착이 서부 북미의 몇몇 대기업으로 제한될 것으로 예상하고 있습니다. 그러나 DeAI는 다른 비전을 나타냅니다. 작은 기여에도 보상과 보상이 있는 개방적이고 조립 가능한 지능 네트워크 비전, 그리고 더 많은 집단 소유권/관리권입니다.
DeAI의 일부 주장이 과장되어 있고 많은 프로젝트의 거래 가격이 현재의 실제 추진력보다 크게 높지만, 기회의 규모는 매우 객관적입니다. 인내심 있고 안목 있는 사람들에게 DeAI의 진정한 조립 가능한 컴퓨팅 비전은 블록체인 자체의 타당성을 입증할 수 있습니다.
