작성자: 페어리, 체인캐처(ChainCatcher)
블록체인과 인공지능 기술이 지속적으로 발전하는 오늘날, 이 두 기술을 효과적으로 결합하는 방법은 많은 혁신 프로젝트의 목표 중 하나가 되었습니다. Ambient는 바로 이러한 배경에서 탄생하여, 탈중앙화된 블록체인 아키텍처와 대규모 AI 추론을 결합하고 새로운 지능형 경제 모델을 탐구하는 데 주력하고 있습니다.
솔라나(Solana)의 완전한 포크로서 Ambient는 솔라나의 고속성과 고효율성을 유지하면서, Logits 증명(PoL) 메커니즘을 도입하여 완전히 새로운 블록체인 생태계를 만들어냈습니다.
Ambient란 무엇인가?
Ambient는 솔라나 SVM 호환성과 혁신적인 작업 증명 메커니즘을 융합한 레이어-1 블록체인으로, 대규모 검증 추론을 제공합니다. Ambient 프로젝트의 핵심 이념은 AI 추론과 블록체인을 심도 있게 융합하여 탈중앙화된 AI 경제를 창조하는 것입니다.
전통적인 지분 증명(PoS) 시스템과 달리, Ambient는 비트코인과 유사한 인센티브 메커니즘을 채택하여 네트워크 추론, 미세 조정 또는 훈련에 참여하는 각 노드에 예측 가능한 수익을 제공합니다. 이 방식은 엔터프라이즈급 GPU에 대한 의존도를 피하고, 거래 및 인플레이션 기반 보상을 통해 채굴자의 지속 가능한 수익성을 보장합니다. 채굴자와 사용자 모두 자신의 기여도에 상응하는 보상을 받을 수 있으며, 플랫폼의 가치는 네트워크의 성장에 따라 지속적으로 향상됩니다.
Ambient의 특징:
- 효율적인 추론 및 보안성: 1% 미만의 비용으로 완전히 검증된 추론을 제공하면서 대규모 지능형 모델(600B+ 매개변수) 및 그 미세 조정 버전에서 높은 보안성 보장
- 탁월한 훈련 성능: 기존 방법보다 훈련 성능을 10배 향상시켜 AI 모델의 훈련 효율성 개선
- 높은 채굴자 활용도: 단일 모델에 대한 최적화를 통해 채굴자의 활용도를 높이고 추론 및 검증 프로세스의 효율성 강화
- 비차단 작업 증명 합의: 비차단 작업 증명 메커니즘을 채택하여 네트워크 핵심 활동(추론, 미세 조정, 훈련)에서의 경제적 경쟁을 보장하면서 높은 초당 거래 수(TPS)를 유지하고 기존 블록체인의 성능 병목 현상 방지
Ambient 팀 배경 및 현재 발전 상황
창립자 배경 외에 Ambient는 아직 다른 멤버에 대한 정보를 공개하지 않았습니다. Ambient의 CEO 겸 창립자 Travis Good은 다양한 학술적 배경을 가지고 있으며, 그의 학술 경력은 정부학, 경제학, 컴퓨터 과학, 머신러닝(ML) 네 가지 분야를 아우릅니다. Travis는 실행력과 실용적 정신을 중시하는 리더십 스타일을 가지고 있으며, 기술 혁신을 추진할 때 항상 실제 작업에 중점을 두고 실행 가능한 솔루션에 주목합니다. 또한 Travis는 트위터에서 매우 활발하게 활동하며 기술, 혁신, 산업 트렌드에 대한 독특한 통찰을 자주 공유합니다.
4월 1일, Ambient는 720만 달러의 시드 라운드 융자를 완료했으며, a16z CSX, 델파이디지털(Delphi Digital), Amber Group가 주도했습니다. Big Brain Holdings, Superscrypt, Proof Group, Rubik Ventures, Aethir Foundation, Edessa 자본 등이 참여했습니다. Ambient는 2분기 또는 3분기에 테스트넷을 출시할 계획입니다.
Logits 증명 합의 메커니즘
「Logits 증명」 알고리즘은 다음과 같은 핵심 사실을 활용합니다: logits(논리 단위로 이해할 수 있음)는 고유한 지문이면서 동시에 모델 생성 프로세스에서 생성된 해시 값을 통해 특정 시점의 모델의 '사고' 상태(즉, 모델의 '스트리밍' 출력 시)를 효과적으로 포착할 수 있습니다. 이 메커니즘에서 logits 증명의 해시 값은 각 출력 토큰 이전의 각 logits 해시 값 목록의 해시입니다. 간단히 말해, 각 토큰 n에 대해 최종 토큰 t까지, logits 증명의 해시 값은 다음과 같습니다:
해시(해시(n) … 해시(t))
반면 logits 진행 태그 증명의 해시 값은 x개의 토큰 생성 후의 logits 해시이며, 여기서 x는 n과 t 사이(n과 t 포함)에 있습니다:
해시(n) … 해시(x) … 해시(t)
이 원리를 바탕으로 검증 메커니즘을 구축할 수 있습니다: 먼저, 채굴자가 텍스트를 생성합니다. 그런 다음 검증자가 텍스트에서 임의의 단어를 선택하고 채굴자에게 해당 지점의 '사고 상태'(즉, 해당 logits 진행 태그 증명 해시)를 요청합니다. 그후 검증자는 동일한 모델과 컨텍스트에서 해당 단어에 대해 추론을 수행하여 자신의 '사고 상태'를 생성합니다. 두 '사고 상태'(해시 값으로 표현)가 일치하면 검증에 성공합니다.
이 작업 증명 메커니즘은 비트코인의 설계 원칙과 일치합니다: 채굴(이 경우 4000개의 토큰을 통해 모델을 반복적으로 실행)은 비용이 많이 들지만, 검증 프로세스는 매우 저렴합니다(1개의 토큰 추론만 필요). 이 메커니즘은 효율성을 높일 뿐만 아니라 검증의 보안성과 신뢰성을 보장합니다.
