작성자:Kuleen ◎
편집: 테크 플로우(TechFlow)
우리는 AI와 암호화 기술의 교차점에서 다양한 사례에 대한 실험이 쏟아져 나오는 '캄브리아기 대폭발'의 시대로 접어들고 있는 것 같습니다. 이는 미래에 등장할 혁신에 대한 기대감을 높입니다. 저는 @SolanaFndn에서 생태계 내 일부 흥미로운 새로운 기회에 대한 견해를 공유하고자 합니다.
요약
솔라나(Solana)에서 가장 활력 넘치는 AI 기반 경제 구축
Truth Terminal은 AI 에이전트가 온체인에서 상호작용할 수 있을 때 달성할 수 있는 가능성을 보여주었습니다. 우리는 안전한 전제 하에서 에이전트의 온체인 기능 경계를 밀어붙일 수 있는 실험을 기대하고 있습니다. 이 분야의 잠재력은 막대하며, 우리는 이제 막 설계 탐색 단계에 접어들었습니다. 사실, 이는 암호화폐와 AI 분야에서 가장 예상치 못했던 폭발적인 방향이며, 이는 시작에 불과합니다.
솔라나(Solana) 코드 개발에서 LLM의 능력 향상을 통한 솔라나(Solana) 개발 지원
대형 언어 모델(LLM)은 이미 강력한 코드 생성 능력을 보여주었으며, 앞으로 더욱 발전할 것입니다. 우리는 이러한 능력을 활용하여 솔라나(Solana) 개발자의 효율성을 2배에서 10배까지 높이고자 합니다.
단기적으로는 고품질 벤치마크를 수립하여 LLM의 솔라나(Solana) 생태계 이해도와 솔라나(Solana) 코드 작성 능력을 평가함으로써(아래 자세한 내용 참조) LLM이 솔라나(Solana) 생태계에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 더 잘 이해할 수 있을 것입니다. 우리는 팀이 고품질의 모델 미세 조정(fine-tuning)을 구축하고, 이러한 모델의 벤치마크 성과를 통해 효과를 검증하는 것을 지원할 것입니다!
개방형 탈중앙화 AI 기술 스택 지원
이른바 "개방형 탈중앙화 AI 기술 스택"은 훈련 데이터, 훈련 및 추론에 필요한 컴퓨팅 리소스, 생성된 모델 가중치, 그리고 모델 출력을 검증할 수 있는 기능("검증 가능한 계산")을 제공하는 개방형 탈중앙화 프로토콜 세트를 의미합니다.
이러한 개방형 AI 스택의 중요성은 다음과 같습니다:
모델 개발 과정에서의 실험과 혁신을 가속화할 수 있습니다.
기존 AI(예: 특정 국가에서 승인된 AI)를 신뢰하지 않는 사람들에게 대안을 제공할 수 있습니다.
자세한 내용
다음은 우리가 이 세 가지 핵심 분야에 흥미를 가지고 있는 이유와 우리가 보고자 하는 구축 방향에 대한 더 자세한 내용입니다.
1. 솔라나(Solana)에서 가장 활력 넘치는 AI 기반 경제 구축
이 분야에 주목하는 이유는 무엇인가?
Truth Terminal과 $GOAT에 대한 논의는 이미 많이 있었기 때문에 더 이상 자세히 설명하지 않겠습니다. 다만 AI 에이전트가 온체인에서 상호작용할 수 있는 잠재력이 이미 드러났다는 점(그리고 현재 이러한 에이전트들조차 아직 직접적인 온체인 행동을 취하지 않고 있다는 점)을 말씀드리고 싶습니다.
우리는 솔직히 말하면 온체인 에이전트 행동의 미래가 어떻게 전개될지 아직 명확한 답변을 가지고 있지 않습니다. 하지만 이 설계 공간의 광범위성을 느낄 수 있도록 현재 솔라나(Solana)에서 이루어지고 있는 사례를 몇 가지 소개하겠습니다:
Truth Terminal과 같은 AI "리더"가 $GOAT와 같은 밈(meme) 코인을 통해 새로운 종교 커뮤니티를 구축하려 시도하고 있습니다.
@HoloworldAI, @vvaifudotfun, @TopHat_One, @real_alethea 등의 애플리케이션을 통해 사용자가 쉽게 에이전트와 관련 토큰을 생성하고 배포할 수 있습니다.
AI 펀드 매니저가 유명 암호화폐 투자자의 성격을 모방하는 에이전트를 통해 투자 결정을 내리고, 이 에이전트가 포트폴리오를 "응원"하는 새로운 추세가 등장했습니다. 예를 들어 @ai16zdao가 @daosdotfun에서 급부상한 것이 이러한 AI 펀드와 에이전트 응원의 결합을 보여줍니다.
@ParallelColony와 같은 에이전트 기반 게임에서는 플레이어가 에이전트에게 행동을 지시하여 "플레이"하며, 종종 예상치 못한 혁신적인 결과가 나타납니다.
미래의 발전 방향
에이전트는 복잡한 프로젝트의 경제적 조정을 관리할 수 있습니다. 이러한 프로젝트는 "[X] 질병을 치료할 수 있는 화합물 찾기"와 같은 복잡한 과학 연구 과제일 수 있습니다. 에이전트는 다음과 같은 단계를 수행할 수 있습니다:
@pumpdotscience에서 토큰을 발행하여 자금을 모금합니다.
모금된 자금을 사용하여 관련 유료 연구 콘텐츠에 접근하고, 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크(예: @kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet 등)에서 시뮬레이션을 실행하는 비용을 지불합니다.
@gib_work와 같은 보상 플랫폼을 통해 실험 결과를 검증하거나 확장하는 등의 실제 작업을 수행할 인력을 모집합니다.
또는 웹사이트 제작과 같은 단순한 작업을 수행하거나, AI가 예술 창작(@0xzerebro)을 하는 등 가능성은 거의 무한합니다.
왜 에이전트가 온체인에서 금융 활동을 수행하는 것이 더 의미 있는가?
에이전트는 전통적인 금융 방식과 암호화폐 기술을 모두 활용할 수 있지만, 암호화폐 기술은 다음과 같은 고유한 장점을 가지고 있습니다:
마이크로 결제 시나리오: 솔라나(Solana)는 이 분야에서 뛰어난 성과를 보이고 있으며, Drip과 같은 애플리케이션이 그 잠재력을 입증했습니다.
속도 우위: 즉각적인 결제 처리는 자본 효율성 극대화를 추구하는 에이전트에게 매우 중요합니다.
DeFi를 통한 자본 시장 접근: 에이전트의 금융 활동이 단순한 결제를 넘어서면, 암호화폐 기술의 장점이 더욱 두드러집니다. 이는 에이전트가 암호화폐 경제에 참여하는 가장 중요한 이유일 수 있습니다. 에이전트는 자산 발행, 거래, 투자, 대출, 레버리지 등의 기능을 seamless하게 수행할 수 있습니다. 솔라나(Solana) 생태계는 이러한 자본 시장 활동을 지원하는 데 특히 적합하며, 이미 상위 수준의 DeFi 인프라가 메인넷에 구축되어 있습니다.
마지막으로,
우리가 보고자 하는 방향
우리는 지갑과 온체인 실행 능력을 부여하는 인공지능 실험을 과감히 시도하는 것을 장려합니다. 가능성의 범위가 매우 광범위하기 때문에, 우리는 구체적인 방향에 대해 과도한 제한을 두지 않습니다. 사실, 우리는 우리가 예상하지 못했던 인공지능 응용 프로그램이 가장 흥미롭고 가치 있을 것이라고 믿습니다. 그럼에도 불구하고, 우리는 다음과 같은 방향과 기반 시설에 대한 탐구에 특별한 관심을 가지고 있습니다:
환각의 부정적인 영향을 제한하기: 현재의 모델은 뛰어난 성과를 보이고 있지만, 아직 완벽하지 않습니다. 인공지능의 행동은 일정 부분 제한되어야 하며, 완전히 방임될 수는 없습니다.
투기적이지 않은 사용 사례 추진: 예를 들어 @xpticket을 통한 티켓 구매, 스테이블 코인 포트폴리오 수익 최적화, 또는 DoorDash에서 음식 구매와 같은 실제 응용 프로그램.
최소한 테스트넷 프로토타입 단계에 도달해야 합니다(가능하다면 메인넷에 이미 배포되어 있어야 합니다)
2. 대형 언어 모델(LLM)의 솔라나 코드 작성 능력 향상, 솔라나 개발자 지원
왜 이것이 중요한가?
대형 언어 모델(LLM)은 이미 강력한 능력을 보여주었고, 빠르게 발전하고 있습니다. 특히 코드 작성 분야에서, LLM의 발전 속도가 매우 빠를 수 있습니다. 이는 객관적인 기준으로 평가할 수 있는 작업이기 때문입니다. 아래에서 설명한 바와 같이, "프로그래밍은 독특한 장점을 가지고 있습니다: 자기 대결(self-play)을 통해 대규모 데이터 확장이 가능합니다. 모델은 코드를 작성하고 실행할 수 있으며, 코드를 작성하고 테스트를 작성한 다음 결과의 일관성을 확인할 수 있습니다."
현재 LLM은 코드 작성 분야에서 아직 완벽하지 않습니다. 특히 취약점 발견 부분에서 성능이 좋지 않습니다. 그러나 GitHub Copilot과 Cursor와 같은 AI 네이티브 코드 편집기는 이미 소프트웨어 개발 방식을 근본적으로 변화시켰습니다(심지어 기업의 인재 채용 방식도 변화시켰습니다). 이러한 모델의 빠른 발전으로 인해 소프트웨어 개발이 완전히 혁신될 수 있습니다. 우리는 이러한 추세를 활용하여 솔라나 개발자의 작업 효율을 10배 향상시키고자 합니다.
그러나 현재 LLM은 솔라나를 이해하는 데 여전히 몇 가지 과제에 직면하고 있습니다:
LLM 교육을 위한 충분한 양질의 원시 데이터 부족.
검증된 구축물의 수가 부족하여 LLM에 신뢰할 수 있는 참조 데이터를 제공하지 못합니다.
Stack Overflow 등 플랫폼에서 고품질의 질문과 답변 상호 작용이 부족합니다.
솔라나의 기반 시설이 빠르게 업데이트되어 일부 오래된 코드가 현재 버전과 완전히 호환되지 않습니다.
개발자들이 LLM의 솔라나 이해 능력을 평가할 수 있는 효과적인 도구가 부족합니다.
우리가 보고자 하는 진전:
인터넷에 더 많은 양질의 솔라나 데이터를 게시하는 데 도움을 주세요!
더 많은 팀이 검증된 코드 구축물을 발표하도록 장려합니다.
커뮤니티 구성원들이 Stack Exchange에서 적극적으로 질문하고 답변하여 고품질의 기술 토론을 형성하도록 장려합니다.
LLM의 솔라나 이해 능력을 평가하기 위한 고품질 벤치마크 테스트를 개발합니다(곧 RFP 발표 예정).
벤치마크 테스트에서 우수한 성과를 보이는 LLM 미세 조정 모델을 개발하여 솔라나 개발자의 작업 효율을 실질적으로 향상시킵니다. 첫 번째로 벤치마크 점수를 달성한 모델에 대한 보상을 제공할 계획입니다. 기대해 주세요.
AI가 완전히 생성한 고품질 솔라나 검증기 클라이언트가 상징적인 성과가 될 것입니다.
3. 개방적이고 탈중앙화된 AI 기술 스택 지원
왜 이것이 중요한가?
미래에 AI 발전이 오픈 소스와 폐쇄 소스 사이에서 어떻게 균형을 이룰지는 아직 불분명합니다. 폐쇄 소스 AI는 계속해서 선두 자리를 차지하고 기본 모델에서 대부분의 가치를 얻을 수 있습니다. 그러나 동시에 오픈 소스 모델도 빠른 추격과 특정 사용 사례에 대한 미세 조정을 통해 고유한 장점을 보여줄 수 있습니다.
우리는 솔라나가 오픈 소스 AI 생태계와 긴밀히 결합되기를 희망합니다. 구체적으로 말하면, 이는 교육을 위한 데이터, 교육 및 추론에 필요한 컴퓨팅 리소스, 생성된 모델 가중치, 그리고 모델 출력을 검증할 수 있는 기능에 대한 접근을 지원하는 것을 의미합니다. 이는 다음과 같은 이유로 매우 중요합니다:
1/ 오픈 소스 모델은 혁신과 실험을 가속화합니다
Llama와 같은 오픈 소스 모델에 대한 커뮤니티의 빠른 최적화와 미세 조정은 커뮤니티가 대형 AI 기업의 노력을 크게 보완하고 AI 기능의 최전선을 추진할 수 있음을 보여줍니다. 구글의 연구원이 지적했듯이, "오픈 소스 분야에서 우리와 OpenAI는 모두 보호막이 없습니다." 번창하는 오픈 소스 AI 스택은 산업 발전을 가속화하는 데 필수적입니다.
2/ 사용자에게 신뢰할 수 있는 AI 대안 제공
AI는 권위주의 정권의 가장 강력한 통제 수단 중 하나가 되었습니다. 국가 승인 AI 모델은 "공식적인 진실"을 제공하고 여론 통제의 강력한 수단이 될 수 있습니다. 오픈 AI 스택을 지원하면 정부 AI를 신뢰하지 않는 사용자에게 신뢰할 수 있는 대안을 제공할 수 있습니다.
솔라나는 이미 오픈 AI 스택을 지원하는 여러 프로젝트의 본거지가 되었습니다
Grass와 Synesis One이 데이터 수집을 주도하고 있습니다.
@kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet, @theblessnetwork 및 @nosana_ai 등 프로젝트가 AI 교육 및 추론을 지원하는 탈중앙화된 컴퓨팅 리소스를 제공하고 있습니다.
@NousResearch와 @PrimeIntellect 같은 팀이 탈중앙화 AI 교육을 실현하기 위한 프레임워크를 개발하고 있습니다(아래 그림 참조).
우리가 보고자 하는 진전
오픈 소스 AI 스택의 모든 계층에서 더 많은 혁신 제품 구축
탈중앙화된 데이터 수집: 예를 들어 @getgrass_io, @usedatahive 및 @synesis_one과 같은 프로젝트는 분산 네트워크를 통해 데이터를 수집하여 AI 모델 교육을 지원합니다.
온체인 ID: 지갑이 사용자
