11월 12일 GAIB, Codatta, 그리고 Kite AI (이전 ZettaBlock)이 방콕 파크 하얏트 호텔에서 공동 주최한 AiFi Summit 2024 Devcon이 성공적으로 마무리되었습니다. 이번 AiFi Summit에는 1,300명이 등록했으며, 500명 이상이 참석했습니다. Paypal, 바이낸스 코인(BNB) 체인, Base, 니어(NEAR Protocol), Story Protocol, 0G, Aethir, io.net, Exabits, Plume, Space and Time, Hyperbolic, Faction, Hashed, Coinbase Ventures 등 27개 프로젝트와 투자 기관이 발표를 진행했습니다.
바이낸스 코인(BNB) 체인 아시아 태평양 지역 책임자 Sarah가 첫 번째 기조 연설을 했습니다. 그녀는 바이낸스 코인(BNB) 체인 전체 생태계 구축, 개발자 지원 정책 등을 소개했고, 현재 바이낸스 코인(BNB) 체인의 AI 애플리케이션 분야 진척 상황을 청중들에게 전달했습니다.
이어서 두 번째 기조 연설에서 주최 측 GAIB의 CEO Kony는 현재 해시레이트 시장의 잠재적 기회에 대해 자신의 견해를 밝혔습니다. 그는 AI가 모바일 인터넷 이후 가장 중요한 시대라고 언급했으며, 해시레이트가 AI 열풍 속에서 전체 가치 사슬에서 상당한 비중을 차지했다고 말했습니다. 다른 금융 자산과 비교할 때, GPU 해시레이트 자산에 투자하면 다른 기초 자산에서는 볼 수 없는 수익률을 얻을 수 있지만, 현재 GPU 시장의 문제는 양측 참여자를 효율적으로 연결하지 못한다는 것입니다. 한 쪽은 운영자로, GPU 규모를 확대하고 외부 자금을 조달할 때 막대한 자금 조달 비용을 지불해야 하고, 다른 한 쪽은 투자자로, 직접 해시레이트 자산에 투자하기 어려워 보통 엔비디아 등 반도체 주식에 투자하게 됩니다. GAIB는 해시레이트 자산과 수익을 금융 토큰화하고 유동성을 제공함으로써, 투자자에게 더 탈중앙화되고 투명하며 AI 현금 흐름 기반의 온체인 자산을 제공합니다.
AiFi Summit의 첫 번째 라운드 테이블 토론 주제는 "AiFi: 인공지능과 해시레이트 자산의 금융화"(AIFi: Financialization of AI & Compute Assets)였습니다. GAIB, Exabits, io.net, Aethir, WitnessChain, Plume 팀의 핵심 멤버들이 AiFi의 현재 기회, 과제, 산업 규제 등의 문제를 논의했습니다.
Exabits의 CIO Jonathan은 현재 사용자가 GPU를 사용하려면 AWS나 Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 업체에 의존해야 하지만, 이러한 플랫폼은 대기업 서비스에 더 치중되어 있어 스타트업의 발전을 제한한다고 언급했습니다. 웹3 세계에서 누구나 GPU 투자자가 될 수 있어 AWS의 해시레이트 독점을 깰 수 있는 큰 산업 기회라고 말했습니다.
io.net 아시아 태평양 지역 책임자 Asa는 3대 클라우드 업체 외에도 독립 데이터 센터의 50%가 GPU를 충분히 활용하지 못하고 있으며, 이들 데이터 센터는 사용자에게 접근할 기회가 부족하다고 언급했습니다. 하지만 GPU는 지속적인 운영이 보장되어야 하고 유지 보수 문제도 있어, 투자자와 다른 참여자의 이익을 보장할 수 있는 인센티브 메커니즘을 구축하는 것이 AiFi 분야의 큰 과제라고 말했습니다.
Aethir의 생태계 책임자 Kartik은 전체 시스템에 해시레이트 수요자, 해시레이트 운영자, 투자자가 동시에 존재하며, 이들을 온체인 메커니즘에 기반한 시장에 참여시키고 각 당사자의 요구를 충족시키는 것이 큰 과제라고 말했습니다. 규제 리스크 측면에서는 일부 국가와 지역에서 토큰을 통해 데이터 센터 서비스에 대한 인센티브를 제공하는 것이 문제가 될 수 있어, 고객 계약에서 규제 경계를 명확히 해야 한다고 언급했습니다.
WitnessChain의 공동 창립자 겸 CEO Ranvir는 해시레이트가 새로운 자산으로 등장함에 따라 새로운 가격 결정 메커니즘이 필요하다고 말했습니다. 해시레이트에는 통일된 상품 가격 공식이 없고, 다른 플랫폼과 GPU마다 비용과 성능 차이가 있으며, 동일한 작업에 참여하는 서로 다른 성능의 GPU가 다른 기여도를 보이는 등 새로운 금융 메커니즘 설계의 기회를 창출했다고 언급했습니다.
Plume의 CBO Teddy는 새로운 자산이 등장할 때 규제에 신중히 대처해야 한다고 말했습니다. AI 관련 자산에는 이미 일정 수준의 규제 프레임워크가 있어 자산 거래를 정규화하고 실행 가능하게 만들고 있으며, 이것이 Plume이 생태계 프로젝트를 지원하는 일이라고 언급했습니다.
다음 기조 연설에서 Codatta의 CEO Yi는 탈중앙화된 데이터 거래가 어떻게 AI를 AGI로 발전시킬 수 있는지, 그리고 Codatta가 이 과정에서 어떤 위치와 사명을 가지고 있는지를 설명했습니다. 그는 수직 산업 데이터만이 기본 모델의 특정 분야 추론 및 계획 능력을 향상시킬 수 있으며, 다양한 수직 산업 데이터를 수집해야만 AGI를 실현할 수 있다고 말했습니다. 우리가 데이터 기여자로서 제공하는 각각의 데이터는 실제로 여러 다른 시나리오에 적용될 수 있으며, 이 중 각각의 시나리오에서 다른 회사가 상업화를 추진할 것이므로, 우리가 제공한 수직 산업 데이터는 시간이 지남에 따라 수익을 가져올 것이라고 말했습니다. 이것이 우리가 데이터를 자산으로 보는 이유이며, 따라서 데이터 자산 거래를 더 쉽게 만들고 시장에서 상대적으로 공정한 가격을 받을 수 있어야 한다고 언급했습니다.
두 번째 라운드 테이블 토론은 "오픈 데이터 경제"(Open Data Economy)에 초점을 맞췄습니다. Spheron, Theoriq, Space and Time, Hyperbolic, Base, Nevermined 등 프로젝트의 핵심 멤버들이 현재 AI 데이터 생태계의 현황, 기반 인프라 지원, 미래 생태계 요구사항 등을 논의했습니다.
Theoriq의 공동 창립자 겸 CEO Ron은 단순한 대화 봇을 넘어선 많은 애플리케이션과 DAO 거버넌스 봇 등이 등장하고 있다고 언급했습니다. 이러한 애플리케이션은 다양한 에이전트의 협업을 결합하고 있으며, 암호화폐 분야 외에도 마케팅, 분석 등 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. 많은 사람들이 데이터의 가장 큰 용도는 모델 학습이라고 생각하지만, 우리는 데이터가 의사 결정 과정에서 점점 더 큰 역할을 하고 있다는 것을 보고 있습니다. 다양한 에이전트가 서로 다른 데이터를 얻고 협력함으로써 최대 가치를 창출할 수 있습니다.
Space and Time의 공동 창립자 겸 CTO Scott은 현재 Space and Time이 스마트 계약을 통해 에이전트 시스템을 위한 규칙 엔진을 구축하고 있다고 말했습니다. 이를 통해 에이전트가 신뢰할 수 없는 환경에서도 자금을 사용할 수 있는 이상적인 온체인 에이전트 형태를 실현할 수 있습니다. Space and Time의 제품을 통해 사용자는 에이전트의 과거 행동을 조회하고 엄격한 실행 정책을 수립할 수 있습니다.
Nevermined의 CEO Don은 데이터 시장에서 승리하려면 두 가지 조건이 필요하다고 말했습니다. 하나는 데이터 거래에 대한 독점을 형성하는 것이고, 다른 하나는 데이터 자산에 대한 제한을 두어 데이터 기여자가 무의미한 자산을 업로드하지 않도록 하는 것입니다. 실현 가능한 방법은 데이터 자산 주변에 해당 시나리오의 분석 도구를 구축하는 것이며, 이를 통해 데이터 가치를 최대한 활용하고 수익을 얻을 수 있습니다.
주최 측 중 하나인 Kite AI의 CEO Chi는 기조 연설에서 자사의 브랜드 업그레이드와 함께 새로운 인공지능 플랫폼 Kite AI를 출시했습니다. 그녀는 현재 중앙화된 AI 발전의 어려움과 Kite AI가 어떻게 AI 경계를 확장할 수 있는 솔루션을 제공하는지 논의했습니다. 그녀는 데이터 배포 채널과 데이터 소유권 확인 메커니즘의 부족으로 인해 많은 개인 데이터와 기업 데이터가 대규모 모델 학습에 활용되기 어렵다고 언급했습니다. 지난 1년 동안 오픈 소스 라이선스가 있는 데이터셋의 비율이 95%에서 75%로 감소했으며,
0G 실험실의 AI 연구원 Chris는 기존 AI 모델에서는 오픈 소스 모델이라도 학습에 사용된 데이터를 알기 어렵고, 새로운 환경에서의 성능을 예측하기 어려워 모델 결과를 신뢰하기 어렵다고 언급했습니다. 0G는 우수한 데이터 저장 인프라를 보유하고 있어 개인 인증 데이터를 통해 더 안전하고 신뢰할 수 있는 모델을 구축할 수 있을 것이라고 했습니다.
Chainbase의 COO Chris는 현재 시장에 'crypto for AI'와 'AI for Crypto'라는 두 가지 내러티브가 있다고 말했습니다. 대기업의 데이터, 연산 능력, 모델 통제 문제를 암호화폐로 해결하는 방법이 많이 논의되어 왔습니다. 최근에는 'AI for Crypto' 사례들이 등장하고 있으며, 더 많은 프로젝트들이 AI 생태계를 지원하고 있습니다. 사용자들은 데이터로 수익을 창출할 수 있는지에 관심이 많고, 플랫폼의 핵심 과제는 데이터 기여자와 소비자 간 수익 배분을 해결하는 것입니다. 개발자들은 비전 중심 집단이 아니라 시간을 절약하고 수익을 창출하는 것이 가장 중요합니다.
이어진 주제 연설에서 Story Protocol의 IPFi 책임자 Bu Fan과 Spheron의 생태계 책임자 Prakarsh가 탈중앙화 AI 자산화에 대한 견해와 조직의 대응 방안을 발표했습니다.
Bu Fan은 현재 시장에 AI와 암호화폐를 결합한 다양한 사례가 있다고 말했습니다. 첫째, 사용자 대상 채팅봇으로 창작자가 AI 캐릭터를 만들어 체인상에서 상업적 라이선스를 발급합니다. 둘째, AI 밈 코인으로 창작자가 체인상에서 원천 IP 자산과 연결하고 토큰을 발행할 수 있습니다. 셋째, 모델 학습 데이터(예: 이미지)를 제공하고 체인상에서 버전료를 지속적으로 수취할 수 있습니다. 이는 초기 사례에 불과하며, 창작자들이 AI+암호화폐 결합 시나리오를 계속 탐색할 수 있습니다. Story 프로토콜은 IP 활동을 토큰화하고 다양한 형태로 IP를 유통하는 데 주력하고 있습니다. 대부분의 AI도 IP라고 볼 수 있으므로, IP 자산화가 가능하다면 AI 자산화도 가능할 것이라고 말했습니다.
Prakarsh는 AI 시대에 연산 능력이 대부분의 에이전트와 AI 애플리케이션의 기반 자산이 될 것이라고 언급했습니다. 분산 연산 능력에는 다양한 활용 사례가 있는데, 병원 간 데이터 프라이버시를 보호하면서 지식을 공유하거나 개인 AI 대화 시스템을 지원하는 등의 사례를 주목하고 있다고 말했습니다.
4번째 라운드테이블은 암호화폐와 AI 세계를 연결하는 방법에 초점을 맞췄습니다. 투자자들은 중앙화 AI 시스템의 문제점과 암호화폐+AI가 돌파구가 될 수 있는 부분을 논의했습니다.
Lemniscap의 연구 책임자 Hiroki는 탈중앙화 AI 네트워크 구축의 어려움으로 분산 연산 네트워크의 확장성이 중앙화 경쟁자에 미치지 못하고, 개인의 데이터 품질 관리가 어렵다는 점을 지적했습니다.
Faction의 투자 파트너 Will은 현재 AI가 전체 여행을 계획할 수 있지만 결제를 할 수 없어 실행되지 못한다고 말했습니다. Will은 AI 에이전트에 암호화폐 지갑이 필요하고, 이 지갑이 은행 계좌 역할을 하면서 결제 기술 스택에 큰 기회가 있을 것이라고 보았습니다.
Coinbase Ventures의 투자 파트너 Ryan은 대부분의 모델이 공개 데이터만 접근할 수 있어 금융, 의료 등 민감한 개인 데이터에는 접근할 수 없다고 지적했습니다. 암호화폐가 모델의 사적 데이터 풀 접근을 촉진하여 특정 분야의 AI 성능을 높일 수 있을 것이라고 말했습니다. 또한 에이전트 시스템이 아직 복잡한 작업을 수행할 수 없어 스마트 계약을 이해하고 실행하는 대규모 모델이 필요하다고 강조했습니다.
Hashed의 투자자 Dan은 현재 분산 AI의 보상 체계가 완벽하지 않아 AI 가치 사슬에서 큰 기여를 한 소수만 보상을 받고 있다고 지적했습니다. 또한 커뮤니티가 소유한 모델은 안전하고 통제 가능해야 하며, 매개변수의 소유권이 커뮤니티에 있어야 한다고 말했습니다. 감정 지원 AI의 경우 더욱 개방적인 거버넌스가 필요할 것이라고 강조했습니다.
Bullish Capital의 이사 Sylvia는 보상 모델 설계 시 실제 수요를 충분히 고려해야 한다고 말했습니다. 예를 들어 엣지 디바이스가 필요한 경우 분산된 연산 장치 중 적절한 것을 찾는 방법을 고려해야 한다고 언급했습니다. 따라서 모델 아키텍처 최적화 문제를 해결하지 않고는 효과적인 보상 모델을 설계할 수 없다고 강조했습니다.
이상이 AiFi Summit 2024 Devcon의 주요 내용입니다. 규제, 보상 체계 등 다양한 과제에 직면했지만, AiFi 분야에는 기회도 많습니다. 시장 호황과 AI 분야의 전방위적 열기 속에서 인재 유입이 늘고 혁신이 지속되고 있습니다.
더 자세한 내용은 다음 채널을 참고하세요.
GAIB: https://x.com/gaib_ai
Codatta: https://x.com/codatta_io
KITE AI: https://x.com/GoKiteAI
