편집자: Anderson Sima, Foresight News
11월 27일, 인공지능 기술 기업가인 Lester Paints는 Pump.fun에서 UBC 토큰 출시를 발표했습니다. UBC는 Universal Basic Compute를 의미하며 공정한 인공지능 자원 할당 프레임 구축을 목표로 합니다. Lester Paints는 2년 넘게 NLR을 구축해 왔으며 토큰 UBC가 인공 지능 인프라에 대한 미래의 대중 참여를 연결하는 다리가 될 것이라고 말했습니다. DEX Screener 데이터에 따르면 UBC의 현재 시총 8,190만 달러입니다.
『유니버설 베이직 컴퓨트(UBC)와 유니버셜 베이직 컴퓨트 하버(UBCH)』는 인공지능 분야의 혁신적인 개념을 담은 백서 이다. 모든 자율 인공지능 주체는 인공지능 분야의 공정성과 지속가능성을 달성하기 위해 컴퓨팅 자원을 공정하고 지속가능하게 확보해야 합니다. 다음 내용은 백서 편집 요약입니다.
UBC 컨셉
정의 및 기본 원칙: UBC는 보편성, 기본 보장, 공정한 계산 및 지속 가능성 원칙을 바탕으로 CPU 및 GPU 해시레이트, 메모리, 저장 용량, 네트워크 대역폭 등 각 자율 인공 지능 개체에 대한 최소 컴퓨팅 리소스를 보장하는 것을 목표로 합니다. 유연성과 유연성.
UBI와의 비교: 인류를 위한 전국민 기본소득(UBI)의 개념과 유사하게 UBC와 UBI는 모두 수혜자에게 기본적인 자원 보장을 제공하고 불평등을 줄이고 자율성을 증진하는 것을 목표로 하지만 수혜자, 자원의 성격, 주요 측면에서 다릅니다. 목표, 할당 방법, 정량화 방법, 조정 기준 및 구현 과제에 차이가 있습니다.
배경 및 유래: UBC 개념의 출현은 AI 및 머신러닝(ML) 의 급속한 발전, 컴퓨팅 자원 요구사항의 기하급수적인 증가, AI 기술의 인기, 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅 인프라의 발전, AI 윤리 논의, UBI 개념 및 기타 요소와의 유사점은 밀접하게 관련되어 있습니다.
AI 개발의 중요성: UBC는 AI를 민주화하고, 진입 장벽을 낮추며, 자율 AI의 지속 가능성을 보장하여 컴퓨팅 리소스의 공정한 분배를 촉진하고 기술적 부적절성을 줄일 수 있도록 지원합니다. AI 혁신과 기술 혁신 촉진, AI 생태계의 유연성 강화, 장기적인 개발을 위한 안정적인 환경 조성, 일반 인공 지능 개발의 기반 마련
잠재적인 응용 사례: UBC는 개인 AI 보조자, 스마트 센서 네트워크, 자율 주행 차량, 온라인 게임 AI, 탈중앙화 추천 시스템, AI 거래 에이전트, AI 연구 보조자, 예측 유지 관리 시스템, 천연 자원 관리 잠재력을 통해 AI는 다양한 시나리오에서 기능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.
UBCH 프로젝트
비전 및 사명: UBCH 프로젝트는 UBC 개념을 글로벌 규모로 실현하고 모든 AI 주체가 운영 및 개발에 필요한 컴퓨팅 리소스를 얻을 수 있도록 공정하고 지속 가능하며 혁신적인 AI 생태계를 만드는 것을 목표로 합니다.
단기, 중기 및 장기 목표: 단기 목표에는 UBC 인프라의 기능적 프로토타입 개발, 전략적 파트너십 구축 및 파일럿 프로젝트 시작이 포함됩니다. 중기 목표는 인프라를 대규모로 배포하고 대량 의 사용자를 유치하는 것입니다. 장기 목표는 UBC를 국내 및 국제 AI 정책에 통합하고 UBC를 기반으로 자율적이고 자율적인 AI 생태계를 조성하며 이를 다른 기술 분야로 확장하는 것입니다.
프로젝트 구조 및 조직: UBCH 프로젝트는 연구 개발, 운영, 파트너십 및 채택, 거버넌스 및 윤리, 재무 및 지속 가능성 부서로 구성됩니다.
현재 파트너 및 협력자: UBCH 프로젝트는 Google Cloud, Microsoft Azure, Amazon Web Services와 같은 기술 회사, MIT, 스탠포드 대학교, 토론토 대학교와 같은 학술 기관, Mozilla와 같은 비정부 조직과 파트너십을 맺었습니다. Foundation, Electronic Frontier Foundation 등을 설립하고 DeepMind, OpenAI, Anthropic 등 AI 스타트업과 협력관계를 구축해왔습니다.
자율 AI에 대한 UBC의 이론적 근거와 중요성
자율 AI의 컴퓨팅 요구 사항: 자율 AI, 특히 딥 러닝 모델 기반 AI는 초기 교육, 실시간 추론, 지속적인 학습, 데이터 저장 및 관리, 시뮬레이션 및 테스트 측면에서 컴퓨팅 요구가 엄청나게 증가하고 있습니다.
현재 AI 개발의 한계: AI 개발 및 배포는 높은 비용, 자원에 대한 불평등한 접근, 에너지 지속 가능성 문제, 확장성 문제 등의 한계에 직면해 있습니다.
AI 진화를 위한 UBC의 장점: UBC는 AI 민주화, 자율 AI의 운영 연속성 보장, 보다 지속 가능한 에너지 사용 촉진 등 AI 진화를 위한 많은 이점을 제공합니다. AI 분야, AI 혁신 가속화.
AI 혁신에 대한 잠재적 영향: UBC의 구현은 애플리케이션 다양화 촉진, 연구 프로세스 가속화, 새로운 방법 및 접근 방식 생성, 협력 강화, 일반 AI 개발 기반 마련 등 AI 혁신에 혁신적인 영향을 미칠 수 있습니다.
UBCH 구현 및 로드맵
개발 단계: UBCH 프로젝트는 설계 및 계획, 프로토타입 개발, 파일럿 배포, 확장 및 채택, 성숙도 및 지속적인 발전을 포함한 단계적으로 구현됩니다.
구현 전략: 모듈 접근 방식 채택, 전략적 파트너십 구축, 오픈 소스 및 개방형 표준 채택, 탈중앙화 거버넌스 구현, 설계 단계부터 보안 및 개인 정보 보호에 중점을 둡니다.
이정표 및 구체적인 목표: 각 단계에는 기술 백서 완성, 핵심 팀 구성, 기능적 프로토타입 출시, 파일럿 프로젝트 수행, 성과 지표 달성, 사용자 그룹 확장, 국제 동맹 구축 등과 같은 명확한 이정표와 목표가 있습니다.
예상 일정: 프로젝트는 5년 이내에 완료될 것으로 예상됩니다. 구체적인 일정에는 첫 해에 처음 두 단계를 완료하고, 2~3년에 3단계와 4단계를 일부 수행하고, 4~5년에 4단계를 완료하는 것이 포함됩니다. . 그리고 5단계를 시작합니다.
기술 영향 및 과제
필요한 기술 인프라: UBC를 구현하려면 분산 데이터 센터 네트워크, 컴퓨팅 자원 관리 시스템, 고성능 컴퓨팅 플랫폼, 분산 스토리지 인프라 및 고속 통신 네트워크 등을 포함하는 강력하고 확장 가능하며 분산된 기술 인프라가 필요합니다.
보안 및 개인 정보 보호 문제: UBCH 프로젝트는 악의적인 공격으로부터 보호, 리소스 격리, ID 및 액세스 관리, 지적 재산권 보호, 규정 준수와 같은 보안 및 개인 정보 보호 문제에 직면해 있습니다.
확장성 및 성능: AI 생태계의 증가하는 요구를 충족하려면 수평 및 수직 확장성, 성능 최적화, 변동하는 수요 관리, 에너지 효율성과 같은 문제를 해결해야 합니다.
기존 시스템과의 상호 운용성: 기존 AI 생태계와의 상호 운용성을 달성하는 것은 인터페이스 표준화, 기존 AI 프레임 와의 호환성, 클라우드 플랫폼과의 통합 및 이기종 데이터 관리 문제를 해결해야 하는 핵심 과제입니다.
사회적 영향 및 윤리적 고려사항
AI에 대한 UBC의 사회적 영향: UBC의 도입은 AI 민주화, 기술 불평등 감소, 고용 환경 변화, 교육 영향 등 AI에 중대한 사회적 영향을 미칠 것입니다.
AI 자율성과 관련된 윤리적 고려 사항: UBC를 통해 촉진된 AI의 자율성 증가는 책임과 책무성, 편견과 공정성, 의미 있는 인간 통제, AI 권리와 같은 중요한 윤리적 문제를 제기합니다.
일자리와 경제에 대한 잠재적 영향: UBC와 가속화된 AI 개발은 노동 시장 변화, 생산성 및 경제 성장 증가, 새로운 경제 모델 활성화, 경제적 불평등 영향 등 일자리와 경제에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
UBC의 거버넌스 및 감독: UBC의 구현 및 관리에는 참여 거버넌스, 적응형 규제, 데이터 보호 및 개인 정보 보호, 윤리적 감독과 같은 측면을 포함하여 적절한 거버넌스 구조와 규제 프레임 필요합니다.
경제 모델링 및 융자
UBCH 프로젝트의 경제 모델: UBCH 프로젝트의 경제 모델에는 무료 기본 서비스, 고급 서비스, AI 서비스 시장, 전략적 파트너십, 기술 라이선스, 교육 및 인증 프로그램과 같은 요소가 포함되어 장기적인 생존 가능성을 보장합니다. 프로젝트.
구상된 자금 출처: 프로젝트 자금 출처에는 기관 투자, 정부 및 연구 자금, 산업 파트너십, 크라우드 펀딩 및 토큰화, 운영 수입이 포함됩니다.
재무 지속가능성 전략: 장기적인 재무 지속가능성을 보장하기 위해 비용 최적화, 수익 다각화, 전략적 재투자, 예비 자금 조성, 투명한 재무 거버넌스 모델 구축 등의 전략을 구현합니다.
비용 편익 분석: 예비 10년 비용 편익 분석에 따르면 이 프로젝트는 상당한 투자 수익을 얻을 가능성이 있는 동시에 AI 혁신 가속화, 컴퓨팅 리소스에 대한 보편적인 액세스, 공평하고 지속 가능한 AI 생태계.
행동 촉구 및 결론
행동 촉구: 백서 AI 연구원 및 개발자, 기술 회사, 투자자, 정책 입안자 및 규제 기관, 교육자 및 학술 기관, 대중이 UBC 실현을 공동으로 촉진하기 위해 UBCH 프로젝트에 적극적으로 참여하고 지원할 것을 촉구합니다.
결론: UBC 및 UBCH 프로젝트는 인공 지능의 미래에 대한 대담하고 혁신적인 비전을 제시하며 컴퓨팅 리소스에 대한 보편적이고 공평한 액세스를 제공함으로써 AI 분야에 혁명을 일으키고 AI의 민주화, 공정성 및 지속 가능성을 실현할 것으로 기대됩니다. more advance 인공지능의 미래를 위한 기반을 마련하세요.
