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이전에 $FET에 대해 언급했었는데, 주로 @Fetch_ai가 시장 교육 수준이 부족하다고 불평했습니다. 또는 그들이 이전에 제품 발전 방향을 명확히 하지 않았다고 할 수 있습니다. 이로 인해 $FET에 대한 이전의 투기는 주로 AI 내러티브와 합병을 중심으로 이루어졌습니다.
그러나 이전 단계의 코인 가격 성과만 보면, $FET는 매우 성공적인 토큰이었습니다. 23년에는 AI 내러티브의 투기로 인해 가격이 수십 배 상승했고, 24년에는 3대 프로젝트 합병 내러티브를 주도했습니다.
그러나 이제 Fetch는 자신의 제품 착륙 방향을 찾아냈고, ASI-1 Mini라는 대규모 언어 모델(LLM)을 출시했습니다.
이전의 Fetch는 시장과 거리가 멀고 사용자와도 거리가 멀었습니다. 이제 Fetch는 사용자 쪽으로 다가가고 있습니다.
Fetch의 이번 업데이트에 대해 이야기해 보겠습니다⬇️
1. 첫째, ASI-1 Mini는 대규모 언어 모델이며, 특징적인 점은 "적응형 추론"과 "상황 인식 의사 결정"입니다. "적응형 추론"에 대해 자세히 살펴보겠습니다. "적응형 추론"은 에이전트에게 4가지 추론 서비스를 제공합니다: 다단계 추론, 완전한 추론, 최적화 추론, 간단한 추론. 핵심 추론 엔진을 통해 다양한 요구에 따라 추론 깊이를 조정하여 추론 효율성을 높입니다. 이것이 ASI-Mini의 하드웨어 추론 효율성이 높은 이유 중 하나입니다.
2. ASI-1 Mini의 추론 엔진 위에는 MoM(Mixture of Models)과 MoA(Mixture of Agents) 아키텍처가 있습니다. MoM은 에이전트의 요구에 따라 적절한 모델을 선택하여 추론하고, MoA는 스웜 AI 에이전트 클러스터 내러티브, 즉 다중 에이전트 협업을 의미합니다.
3. ASI-1 Mini의 주요 응용 분야는 에이전트 워크플로우입니다. 간단히 말해, 에이전트 워크플로우는 여러 AI 에이전트를 활용하여 협업, 실행, 관리, 최적화하여 복잡한 작업을 자동화하고 효율화하는 것입니다. 이러한 복잡한 작업에는 데이터 처리 및 분석(텍스트, 이미지, 코드 지원), 예측(스포츠, 폴리마켓), 온체인 상호작용(DeFAI) 등이 포함됩니다.
4. ASI-1 Mini는 $FET, $AGIX, $OCEAN이 합병된 ASI Alliance의 첫 번째 제품인 ASI:<Train/>의 일부입니다. 향후 추가 업데이트가 있을 것입니다. 향후 그들은 문맥 창을 10M 토큰까지 확장할 계획이며, 이는 금융 거래, 법률 문서, 대규모 데이터베이스 등의 응용 분야에 적합할 것입니다.
5. Fetch의 ASI-1 Mini는 고성능과 저비용을 활용하여 에이전트 운영 장벽을 낮추는 것을 목표로 합니다. 즉, "커뮤니티가 직접 AI에 투자, 훈련, 소유할 수 있게" 하는 것입니다.
가장 핵심적인 점은 사용자들이 $FET를 사용해야 ASI-1 Mini에 접근할 수 있다는 것입니다. 이는 $FET에 새로운 활력을 불어넣는 것과 같습니다. 이것이 내가 앞서 언급한 것처럼 Fetch가 사용자 쪽으로 다가가고 있는 이유입니다. 결국 AI 내러티브의 주역은 실제 적용에 달려 있습니다.
그리고 최근 $FET의 몇 가지 업데이트(최근에는 토큰 매입 및 소각 프로젝트가 많았는데, 다음에는 이에 대한 견해를 공유하고 싶습니다): ASI Alliance는 1월 10일에 500만 $FET를 소각했으며, 다음 소각은 1월 10일 이후 3개월 후인 4월 10일에 있을 예정입니다.
Earn and Burn 소각 메커니즘은 다음과 같이 작동합니다⬇️
Earn: 사용자는 ASI 제품 사용 또는 ASI 생태계 활동 참여를 통해 $FET를 벌 수 있습니다. 예를 들어 ASI Train을 통해 AI 에이전트 제품을 개발하는 것입니다. 이 과정에서 ASI Alliance에 수수료 수익이 발생합니다.
Burn: 일부 수수료 수익은 $FET 토큰 매입 및 소각에 사용됩니다. 이전에 Fetch가 발표한 소각 목표는 1억 $FET 토큰입니다.
마지막으로 계속 보고 있는 정보 채널을 공유합니다: https://t.me/cyra_alpha (Web3, Web2 AI 업데이트 전체 파악, 저는 @0xPrismatic 선생님의 팬입니다).
