저자: LazAI
소개
탈중앙화 금융(DeFi)은 일련의 단순하면서도 강력한 경제적 기본 원리를 통해 기하급수적인 성장 신화를 촉발했습니다. 블록체인 네트워크를 허가 없이 운영되는 글로벌 시장으로 탈바꿈시키고 기존 금융 시스템을 완전히 뒤흔들었습니다. DeFi의 부상과 함께 총 고정 가치(TVL), 연간 수익률(APY/APR), 그리고 유동성이라는 몇 가지 핵심 지표가 가치의 보편적인 기준이 되었습니다. 이러한 간결한 지표는 참여와 신뢰를 고취합니다. 예를 들어, DeFi의 TVL(프로토콜에 고정된 자산의 달러 가치)은 2020년에 14배나 급등했고, 2021년에는 다시 4배로 급증하여 최고치인 1,120억 달러를 돌파했습니다. 높은 수익률(일부 플랫폼은 유동성 채굴 붐 당시 최대 3,000%의 APY를 주장하기도 했습니다)은 유동성을 끌어들였고, 유동성 풀의 깊이는 슬리피지 감소와 시장 효율성 향상을 시사했습니다. 간단히 말해, TVL은 "얼마나 많은 자금이 관련되어 있는지", APR은 "얼마나 많은 수익을 낼 수 있는지", 그리고 유동성은 "자산 거래의 용이성"을 나타냅니다. 이러한 지표들은 단점에도 불구하고 수십억 달러 규모의 금융 생태계를 처음부터 구축해 왔습니다. 사용자 참여를 직접적인 금융 기회로 전환함으로써, DeFi는 빠르게 인기를 얻고 대중의 참여를 유도하는 자체 강화형 도입 플라이휠을 형성합니다.
오늘날 AI는 비슷한 기로에 서 있습니다. 하지만 DeFi와는 달리, 현재의 AI는 방대한 인터넷 데이터 세트를 기반으로 학습된 대규모 범용 모델이 주도하고 있습니다. 이러한 모델은 틈새 시장, 전문화된 작업 또는 개인화된 니즈에서 효과적인 결과를 제공하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. "모든 분야에 적용 가능한" 모델은 강력하지만 취약하고, 일반적이지만 적절하지 않습니다. 이러한 패러다임은 시급히 바뀌어야 합니다. 차세대 AI는 모델의 규모나 일반성에 의해 정의되어서는 안 되며, 더 작고 고도로 특화된 모델인 상향식(bottom-up)에 초점을 맞춰야 합니다. 이러한 맞춤형 AI는 완전히 새로운 유형의 데이터, 즉 고품질의 인간 중심적이며 특정 분야에 특화된 데이터를 필요로 합니다. 하지만 이러한 데이터를 얻는 것은 웹 크롤링만큼 간단하지 않으며, 개인, 분야 전문가, 그리고 커뮤니티의 적극적이고 의식적인 기여가 필요합니다.
전문화되고 인간 중심적인 AI의 새로운 시대를 주도하기 위해서는 DeFi가 금융을 위해 설계했던 것과 유사한 인센티브 플라이휠을 구축해야 합니다. 즉, 데이터 품질, 모델 성능, 상담원 신뢰도, 그리고 인센티브를 측정하는 새로운 AI 기반 기본 요소를 도입하는 것을 의미합니다. 이러한 지표는 단순한 입력 데이터가 아닌 자산으로서 데이터의 진정한 가치를 직접적으로 반영합니다.
이 글에서는 AI 기반 경제의 근간을 형성할 새로운 기본 요소들을 살펴보겠습니다. 고품질 데이터를 생성하고, 데이터 생성 및 활용에 인센티브를 제공하며, 개인을 중심에 두는 적절한 경제 인프라가 구축될 경우 AI가 어떻게 번창할 수 있는지 설명하겠습니다. 또한 LazAI와 같은 플랫폼을 사례로 활용하여 이러한 플랫폼들이 어떻게 AI 기반 프레임 를 선도하고, 데이터 가격 책정 및 보상에 대한 새로운 패러다임을 제시하며, AI 혁신의 다음 도약을 이끌고 있는지 분석해 보겠습니다.
DeFi의 인센티브 플라이휠: TVL, 수익률 및 유동성 - 간략한 검토
DeFi의 부상은 결코 우연이 아닙니다. DeFi의 설계는 참여를 수익성과 투명성 모두를 확보하도록 합니다. 총잠금가치(TVL), 연이율(APY/APR), 유동성과 같은 주요 지표는 단순한 숫자가 아니라 사용자 행동을 네트워크 성장과 연결하는 기본 요소입니다. 이러한 지표들이 결합되어 사용자와 자본을 유치하는 선순환을 형성하고, 이는 다시 혁신을 촉진합니다.
총 가치 동결(TVL): TVL은 DeFi 프로토콜(예: 대출 풀, 유동성 풀)에 예치된 총 자본을 측정하며, DeFi 프로젝트의 "시총"과 동의어가 되었습니다. TVL의 빠른 증가는 사용자 신뢰도와 프로토콜 건전성을 나타내는 지표로 여겨집니다. 예를 들어, 2020년부터 2021년까지 DeFi 붐을 일으켰을 때 TVL은 100억 달러 미만에서 1,000억 달러 이상으로 급증했고, 2023년에는 1,500억 달러를 돌파했습니다. 이는 참여자들이 탈중앙화 기꺼이 예치하려는 가치의 규모를 보여줍니다. 높은 TVL은 중력 효과를 생성합니다. 자본이 많을수록 유동성과 안정성이 높아지고, 더 많은 사용자가 기회를 모색하도록 유도합니다. 비판론자들은 TVL을 맹목적으로 추구하면 프로토콜이 비효율성을 은폐하기 위해 지속 불가능한 인센티브(본질적으로 TVL을 "매수"하는 것)를 제공할 수 있다고 지적하지만, TVL이 없다면 초기 DeFi는 도입을 추적할 구체적인 방법이 부족했을 것입니다.
연이율(APY/APR): 수익률에 대한 기대는 참여를 실질적인 기회로 전환합니다. DeFi 프로토콜은 유동성 또는 자본 제공자에게 놀라운 연이율을 제공하기 시작했습니다. 예를 들어, 컴파운드(Compound)는 2020년 중반 COMP 토큰을 출시하여 유동성 채굴 모델을 개척하고 유동성 제공자에게 거버넌스 토큰을 보상했습니다. 이러한 혁신은 엄청난 규모의 투자를 유도했습니다. 플랫폼 사용은 더 이상 단순한 서비스가 아닌 투자입니다. 높은 연이율은 수익률 추구자를 끌어들여 TVL(총수익률)을 더욱 높입니다. 이러한 보상 메커니즘은 얼리어답터에게 높은 수익률로 직접적인 인센티브를 제공하여 네트워크 성장을 촉진합니다.
유동성: 금융에서 유동성은 급격한 가격 변동 없이 자산을 이동할 수 있는 능력으로, 건강한 시장의 초석입니다. DeFi의 유동성은 사용자가 유동성을 제공하는 대가로 토큰을 획득하는 유동성 채굴 프로그램을 통해 확보되는 경우가 많습니다. 탈중앙화 거래소 와 대출 풀의 풍부한 유동성은 사용자가 낮은 마찰로 거래하거나 대출할 수 있도록 하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 높은 유동성은 거래량과 유용성 증가로 이어지고, 이는 다시 더 많은 유동성을 끌어들이는데, 이는 전형적인 긍정적 피드백 루프입니다. 또한, 유동성은 결합성을 가능하게 합니다. 개발자는 유동성이 높은 시장을 기반으로 파생상품, 애그리게이터 등 새로운 상품을 개발하여 혁신을 촉진할 수 있습니다. 결과적으로 유동성은 네트워크의 핵심 요소로 자리 잡고 새로운 서비스의 도입과 등장을 촉진합니다.
이러한 기본 요소들이 합쳐져 강력한 인센티브 플라이휠을 형성합니다. 자산을 잠그거나 유동성을 제공하여 가치를 창출하는 참여자는 높은 수익률과 토큰 인센티브를 통해 즉시 보상을 받으며, 이는 더 많은 참여를 유도합니다. 이는 개별 참여를 광범위한 기회로 전환하여 사용자는 수익과 거버넌스 영향력을 얻게 되고, 이는 다시 수천 명의 사용자를 유인하는 네트워크 효과를 창출합니다. 그 결과는 놀랍습니다. 2024년까지 DeFi 사용자 수는 1천만 명을 돌파했고, 그 가치는 몇 년 만에 거의 30배 증가했습니다. 사용자를 이해관계자로 전환하는 대규모 인센티브 연계가 DeFi의 기하급수적 성장의 핵심임이 분명합니다.
현재 AI 경제에서 부족한 점은 무엇인가
DeFi가 상향식 참여와 인센티브 조정을 통해 금융 혁명을 어떻게 시작할 수 있는지 보여준다면, 오늘날의 AI 경제는 여전히 유사한 변화를 뒷받침할 기반 기반이 부족합니다. 현재 AI는 방대한 크롤링 데이터셋을 기반으로 학습된 대규모 범용 모델이 주도하고 있습니다. 이러한 기반 모델은 엄청나게 크지만 모든 문제를 해결하도록 설계되었기 때문에 특정 분야에만 특화된 서비스를 제공하는 데는 종종 실패합니다. 획일적인 아키텍처는 틈새 시장, 문화적 차이, 또는 개인의 선호도에 맞춰 조정하기 어려워, 결과적으로 취약한 결과물, 사각지대, 그리고 현실 세계의 니즈와의 단절을 심화시킵니다.
차세대 AI는 규모뿐만 아니라 맥락적 이해, 즉 특정 영역, 전문가 커뮤니티, 그리고 다양한 인간의 관점을 이해하고 활용할 수 있는 모델 능력으로 정의될 것입니다. 그러나 이러한 맥락적 지능에는 다른 입력, 즉 고품질의 인간 중심 데이터가 필요합니다. 그리고 현재 이것이 바로 부족한 부분입니다. 현재 이러한 데이터를 측정, 식별, 가치 평가 또는 우선순위를 정하는 데 널리 합의된 메커니즘이 없으며, 개인, 커뮤니티 또는 분야 전문가가 자신의 관점을 제공하고 삶에 점점 더 큰 영향을 미치는 지능형 시스템을 개선할 수 있는 개방적인 프로세스도 없습니다. 결과적으로 가치는 소수의 인프라 제공업체에 집중되고, 대중은 AI 경제의 잠재력에서 소외됩니다. 고부가가치 기여(데이터, 피드백, 정렬 신호)를 발견하고, 검증하고, 보상할 수 있는 새로운 기본 요소를 설계해야만 DeFi가 번영을 위해 의존하는 참여적 성장 루프를 구축할 수 있습니다.
간단히 말해서, 우리는 또한 다음 질문을 해야 합니다.
창출된 가치를 어떻게 측정할 수 있을까요? 개인 중심 데이터를 기반으로 상향식 참여를 촉진하는 자체 강화형 도입 플라이휠을 어떻게 구축할 수 있을까요?
DeFi와 같은 "AI 기반 경제"를 구축하려면 참여를 AI 기회로 전환하는 새로운 기본 요소를 정의해야 하며, 이를 통해 지금까지 이 분야에서 본 적이 없는 네트워크 효과를 촉진해야 합니다.
AI 기반 기술 스택: 신경제를 위한 새로운 기본 요소
우리는 더 이상 지갑 간에 토큰을 전송하는 데 그치지 않고, 데이터를 모델에 입력하고, 모델 결과를 의사 결정으로, AI 에이전트를 행동으로 변환합니다. 이를 위해서는 DeFi 지표가 자본을 정량화하는 것처럼, 지능과 정렬을 정량화할 새로운 지표와 기본 요소가 필요합니다. 예를 들어, LazAI는 AI 데이터, 모델 동작 및 에이전트 상호 작용에 대한 새로운 자산 표준을 도입하여 AI 데이터 정렬 문제를 해결하기 위한 차세대 블록체인 네트워크를 구축하고 있습니다.
다음은 온체인 AI의 경제적 가치를 정의하는 몇 가지 주요 기본 요소를 간략하게 설명합니다.
검증 가능한 데이터(새로운 "유동성"): AI에서 데이터는 DeFi의 유동성과 같은 역할을 하며, 시스템의 핵심입니다. AI(특히 대규모 모델)에서 올바른 데이터를 확보하는 것은 매우 중요합니다. 하지만 원시 데이터는 품질이 좋지 않거나 오해의 소지가 있을 수 있으므로, 온체인 검증 가능한 고품질 데이터가 필요합니다. 이러한 상황에서 가능한 기본 개념은 "데이터 증명(PoD)/데이터 가치 증명(PoDV)"입니다. 이 개념은 데이터 기여의 가치를 양뿐만 아니라 품질과 AI 성능에 미치는 영향까지 고려하여 측정합니다. 유동성 채굴 의 대응 개념으로 생각해 보세요. 유용한 데이터(또는 라벨/피드백)를 제공하는 기여자는 데이터가 가져오는 가치에 따라 보상을 받습니다. 이러한 시스템의 초기 설계는 이미 나타나고 있습니다. 예를 들어, 블록체인 프로젝트의 데이터 증명(PoD) 합의는 데이터를 검증의 주요 자원으로 간주합니다(작업 증명의 에너지 또는 지분 증명의 자본과 유사). 이 시스템에서는 노드가 기여한 데이터의 양, 품질, 관련성에 따라 보상을 받습니다.
이를 일반적인 AI 경제에 일반화하면, "총 잠금 데이터 가치(TDVL)"를 하나의 지표로 볼 수 있습니다. 이는 네트워크상의 모든 가치 있는 데이터를 검증 가능성과 유용성을 기준으로 가중치를 부여하여 집계한 지표입니다. 검증된 데이터 풀은 유동성 풀처럼 거래될 수도 있습니다. 예를 들어, 온체인 진단 AI를 위한 검증된 의료 이미지 풀은 정량화된 가치와 활용도를 가질 수 있습니다. 데이터 출처(데이터의 출처와 수정 내역 파악)는 이 지표의 핵심 요소로, AI 모델에 입력되는 데이터의 신뢰성과 추적 가능성을 보장합니다. 본질적으로 유동성이 가용 자본과 관련된 것이라면, 검증 가능한 데이터는 가용 지식과 관련된 것입니다. 데이터 가치 증명(PoDV)과 같은 지표는 네트워크에 잠금된 유용한 지식의 양을 포착하는 반면, LazAI의 데이터 앵커 토큰(DAT)을 통해 구현되는 온체인 데이터 앵커링은 데이터 유동성을 측정 가능하고 인센티브가 부여되는 경제적 계층으로 만듭니다.
모델 성능(새로운 자산 클래스): AI 경제에서 훈련된 모델(또는 AI 서비스)은 그 자체로 자산이 되며, 토큰 및 NFT와 함께 새로운 자산 클래스로 간주될 수도 있습니다. 훈련된 AI 모델은 가중치에 캡슐화된 지능 덕분에 가치가 있습니다. 하지만 이러한 가치를 온체인 어떻게 표현하고 측정할 수 있을까요? 온체인 성능 벤치마크나 모델 인증이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 표준 데이터 세트에서 모델의 정확도나 경쟁 과제에서의 승률을 성능 점수로 온체인 기록할 수 있습니다. 이를 AI 모델의 온체인"신용 등급" 또는 KPI라고 생각해 보세요. 이러한 점수는 모델이 미세 조정되거나 데이터가 업데이트됨에 따라 조정될 수 있습니다. Oraichain과 같은 프로젝트는 AI 모델 API와 온체인 신뢰성 점수(AI 출력이 예상대로인지 확인하는 테스트 사례)를 결합하는 방안을 모색했습니다. AI 기반 DeFi("AiFi")에서는 모델 성능에 따른 스테이킹 구상할 수 있습니다. 예를 들어, 개발자는 모델 성능이 좋다고 판단될 경우 토큰을 스테이킹, 독립적인 온체인 감사 통해 성능이 확인되면 보상을 받을 수 있습니다(모델 성능이 저조할 경우 스테이킹 잃을 수도 있습니다). 이를 통해 개발자는 진실되게 보고하고 모델을 지속적으로 개선하도록 유도할 수 있습니다. 또 다른 아이디어는 성능 메타데이터를 포함하는 모델 NFT를 토큰화하는 것입니다. 모델 NFT의 "최저 가격"은 그 실용성을 반영할 수 있습니다. 이러한 관행은 이미 등장하기 시작했습니다. 일부 AI 시장에서는 모델 액세스 토큰의 매매를 허용하고 있으며, LayerAI(이전 CryptoGPT)와 같은 프로토콜은 데이터와 AI 모델을 글로벌 AI 경제의 새로운 자산군으로 명시적으로 간주합니다. 간단히 말해, DeFi는 "얼마나 많은 돈이 잠겨 있는가?"라는 질문을 던지고, AI-DeFi는 "얼마나 많은 지능이 잠겨 있는가?"라는 질문을 던집니다. 해시레이트(물론 컴퓨팅 파워도 마찬가지로 중요하지만)뿐만 아니라 네트워크에서 모델을 실행하는 효율성과 가치도 중요합니다. 새로운 지표에는 "모델 품질 증명"이나 온체인 AI 성능 개선에 대한 시계열 지수가 포함될 수 있습니다.
에이전트 행동 및 유용성(온체인 AI 에이전트): AI 네이티브 블록체인에 가장 흥미롭고 도전적인 요소는 온체인 작동하는 자율 AI 에이전트입니다. 이러한 에이전트는 트레이딩 봇, 데이터 큐레이터, 고객 서비스 AI 또는 복잡한 DAO 거버너 등 사용자를 대신하여 감지, 결정, 행동하거나 네트워크에서 스스로 행동하는 소프트웨어 엔티티일 수 있습니다. DeFi 세계에는 기본적인 "봇"만 있지만, AI 블록체인 세계에서는 에이전트가 일류 경제 주체가 될 수 있습니다. 따라서 에이전트 행동, 신뢰성, 유용성에 대한 지표가 필요합니다. "에이전트 유용성 점수" 또는 평판 시스템과 같은 것이 있을 수 있습니다. 각 AI 에이전트(NFT 또는 준대체 토큰(SFT) ID로 표현될 수 있음)가 작업 완료, 협업 등의 활동을 기반으로 평판을 축적한다고 상상해 보세요. 이러한 점수는 신용 점수 또는 사용자 평점과 유사하지만 AI를 위한 것입니다. 다른 계약에서 이 점수를 사용하여 에이전트의 서비스를 신뢰할지 또는 사용할지 결정할 수 있습니다. LazAI가 제안한 iDAO(개인 중심 DAO) 개념에서 각 에이전트 또는 사용자 엔티티는 자체적인 온체인 과 AI 자산을 갖습니다. 이러한 iDAO 또는 에이전트가 측정 가능한 기록을 구축한다고 상상해 보세요.
플랫폼들은 이미 AI 에이전트를 토큰화하고 온체인 지표 할당하기 시작했습니다. 예를 들어, Rivalz의 " Rome 프로토콜 "은 NFT 기반 AI 에이전트(rAgent)를 생성하며, 이 에이전트의 최신 평판 지표는 온체인에 기록됩니다. 사용자는 이러한 에이전트를 스테이킹 하거나 대여할 수 있으며, 보상은 에이전트의 성과와 집단 AI "클러스터" 내 영향력에 따라 결정됩니다. 이는 본질적으로 AI 에이전트를 위한 DeFi이며, 에이전트 유틸리티 지표의 중요성을 보여줍니다. 향후에는 활성 주소와 같은 "활성 AI 에이전트" 또는 거래량과 같은 "에이전트 경제적 영향"에 대해 논의할 수 있습니다.
주의 추적은 에이전트가 의사 결정 과정에서 무엇에 주의를 기울이는지(어떤 데이터, 신호) 기록하는 또 다른 기본 요소가 될 수 있습니다. 이를 통해 블랙박스 에이전트의 투명성과 감사 더욱 용이해지고, 에이전트의 성공 또는 실패를 특정 입력에 귀속시킬 수 있습니다. 일반적으로 에이전트 행동 지표는 책임과 일관성을 보장합니다. 자율 에이전트가 거액의 자금이나 중요한 업무를 관리해야 하는 경우, 그 신뢰성을 정량화해야 합니다. 높은 에이전트 유틸리티 점수는 온체인 AI 에이전트가 거액의 자금을 관리하기 위한 전제 조건이 될 수 있습니다(기존 금융에서 높은 신용 점수가 거액 대출의 기준이 되는 것과 유사).
인센티브 및 AI 정렬 지표 활용: 마지막으로, AI 경제는 유익한 사용과 정렬을 장려하는 방법을 고려해야 합니다. DeFi는 유동성 채굴, 초기 사용자 에어드랍, 수수료 리베이트 등을 통해 성장을 장려합니다. AI에서는 사용량 증가만으로는 충분하지 않으며, AI 결과를 개선하는 사용에 인센티브를 제공해야 합니다. 이때 AI 정렬과 관련된 지표가 매우 중요합니다. 예를 들어, 사용자 피드백 루프(사용자가 AI 응답을 평가하거나 iDAO를 통해 수정 사항을 제공하는 등, 아래에서 자세히 설명)를 기록하고 피드백 기여자는 "정렬 혜택"을 얻을 수 있습니다. 또는 AI 개선에 시간을 투자하는 사용자(선호도 데이터, 수정 사항 또는 새로운 사용 사례 제공)에게 보상을 제공하는 "주의 증명" 또는 "참여 증명"을 상상해 보세요. 이 지표는 AI 최적화에 투자된 양질의 피드백이나 인간의 관심의 양을 나타내는 주의 추적일 수 있습니다.
DeFi에 TVL과 수익을 추적하기 위한 블록체인 익스플로러 와 대시보드(예: DeFi Pulse, DefiLlama)가 필요한 것처럼 AI 경제에도 이러한 AI 중심 지표를 추적하기 위한 새로운 탐색기가 필요합니다. 전체 정렬 데이터 볼륨, 활성 AI 에이전트 수, 누적 AI 유틸리티 수익 등을 보여주는 "AI-llama" 대시보드를 상상해 보세요. DeFi와 유사하지만 내용은 완전히 새롭습니다.
DeFi 스타일 AI 플라이휠을 향하여
AI를 위한 인센티브 플라이휠을 구축해야 합니다. 즉, 데이터를 일급 경제 자산으로 취급하고, 이를 통해 AI 개발을 폐쇄적인 기업에서 개방적이고 참여적인 경제로 전환해야 합니다. DeFi가 금융을 사용자 중심의 개방적인 유동성 분야로 전환한 것과 마찬가지입니다.
이러한 방향으로의 초기 탐색은 이미 진행되었습니다. 예를 들어, Vana 와 같은 프로젝트는 데이터 공유 참여에 대한 보상을 제공하기 시작했습니다. Vana 네트워크는 사용자가 개인 또는 커뮤니티 데이터를 DataDAO(탈중앙화 데이터 풀)에 기여하고 데이터셋별 토큰(네트워크 고유 토큰으로 교환 가능)을 획득할 수 있도록 합니다. 이는 데이터 기여자들의 수익 창출을 향한 중요한 발걸음입니다.
하지만 기여에 대한 보상만으로는 DeFi의 폭발적인 플라이휠을 재현하기에 충분하지 않습니다. DeFi에서 유동성 공급자는 자산 예치에 대한 보상을 받을 뿐만 아니라, 제공하는 자산의 시장 가치도 투명하게 공개되며, 수익은 실제 사용 내역(거래 수수료, 대출 이자, 인센티브 토큰)을 반영합니다. 마찬가지로 AI 데이터 경제는 일반적인 보상을 넘어 데이터의 가격을 직접 책정해야 합니다. 데이터 품질, 희소성, 또는 모델 개선 정도에 기반한 경제적 가격 책정이 없다면, 우리는 피상적인 인센티브에 갇힐 수 있습니다. 단순히 참여에 대한 보상을 위해 토큰을 배포하는 것은 질보다는 양을 늘리거나, 토큰의 실질적인 AI 활용성이 부족할 경우 정체될 수 있습니다. 진정한 혁신을 촉진하기 위해서는 기여자들이 명확한 시장 신호를 파악하고, 데이터의 가치를 이해하며, 데이터가 AI 시스템에서 실제로 사용될 때 보상을 받아야 합니다.
데이터에 대한 중앙화된 인센티브 루프를 구축하기 위해서는 데이터의 가치를 직접적으로 평가하고 보상하는 데 더욱 집중하는 인프라가 필요합니다. 즉, 사람들이 고품질 데이터를 더 많이 제공할수록 모델이 개선되어 더 많은 데이터 사용과 수요를 유치하고, 이는 결국 기여자들의 수익으로 이어집니다. 이를 통해 AI는 빅데이터를 향한 폐쇄적인 경쟁에서 벗어나 신뢰할 수 있는 고품질 데이터를 위한 개방적인 시장으로 전환될 것입니다.
이러한 개념은 실제 프로젝트에 어떻게 반영될까요? LazAI를 예로 들어 보겠습니다. 이 프로젝트는 차세대 블록체인 네트워크와 탈중앙화 AI 경제를 위한 기본 요소를 구축하고 있습니다.
LazAI 소개 - AI와 인간의 조화
LazAI는 AI 데이터 정렬 문제를 해결하기 위해 특별히 설계된 차세대 블록체인 네트워크 및 프로토콜로, AI 데이터, 모델 동작, 에이전트 상호 작용에 대한 새로운 자산 표준을 도입하여 탈중앙화 AI 경제를 위한 인프라를 구축합니다.
LazAI는 가장 미래 지향적인 접근 방식 중 하나를 제공하며, 데이터를 온체인 검증, 인센티브 제공 및 프로그래밍 가능하게 만들어 AI 정렬 문제를 해결합니다. 아래에서는 LazAI 프레임 예로 들어 AI 기반 블록체인이 위의 원칙을 어떻게 구현하는지 살펴보겠습니다.
핵심 문제 - 데이터 정렬 불량 및 공정한 인센티브 부족
AI 정렬은 종종 학습 데이터 품질로 귀결되며, 미래에는 인간과 연계되고 신뢰할 수 있으며 관리되는 새로운 데이터가 필요합니다. AI 산업이 중앙 집중식 일반 모델에서 맥락에 맞춰 조정된 인텔리전스로 전환함에 따라 인프라 또한 그에 맞춰 발전해야 합니다. 차세대 AI는 정렬, 정확성, 그리고 추적성을 기반으로 정의될 것입니다. LazAI는 데이터 정렬 및 인센티브 제공 과제를 혁신적인 솔루션으로 해결합니다. 바로 데이터 소스에서 정렬하고 데이터 자체에 직접 보상을 제공하는 것입니다. 다시 말해, 학습 데이터가 인간의 관점을 검증 가능하게 반영하고, 노이즈를 제거/편향을 제거하며, 품질, 희소성, 또는 모델 개선 정도에 따라 데이터를 보상하는 것입니다. 이는 모델 수정에서 데이터 큐레이션으로의 패러다임 전환입니다.
LazAI는 기본 원리를 도입할 뿐만 아니라 데이터 수집, 가격 책정 및 거버넌스에 대한 새로운 패러다임을 제시합니다. 핵심 개념에는 데이터 기반 토큰(DAT)과 개인 중심 DAO(iDAO)가 포함되며, 이를 통해 데이터의 가격 책정, 추적성 및 프로그래밍 가능한 사용이 실현됩니다.
검증 가능하고 프로그래밍 가능한 데이터 - 데이터 고정 토큰(DAT)
이러한 목표를 달성하기 위해 LazAI는 AI 데이터 자산화를 위해 설계된 새로운 토큰 표준인 온체인 기반 토큰인 데이터 앵커 토큰(DAT)을 도입합니다. 각 DAT는 온체인 고정된 데이터 조각과 그 계보 정보(기여자의 신원, 시간 경과에 따른 변화, 사용 시나리오)를 나타냅니다. 이는 각 데이터에 대한 검증 가능한 기록을 생성합니다. 이는 데이터 세트의 버전 관리 시스템(예: Git)과 유사하지만, 블록체인을 통해 보안이 보장됩니다. DAT는 온체인 존재하기 때문에 프로그래밍 가능하며, 스마트 컨트랙트를 통해 사용 규칙을 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 제공자는 자신의 DAT(예: 의료 이미지 세트)가 특정 AI 모델에서만 접근 가능하거나 특정 조건(개인정보 보호 또는 윤리적 제약이 코드에 의해 적용됨) 하에서만 사용되도록 지정할 수 있습니다. 이러한 인센티브 메커니즘은 DAT가 거래되거나 스테이킹 될 수 있다는 사실에 반영됩니다. 데이터가 모델에 가치 있는 경우, 모델(또는 소유자)은 DAT에 대한 접근 권한을 얻기 위해 비용을 지불할 수 있습니다. LazAI는 본질적으로 데이터 토큰화 및 추적성 시장을 구축했습니다. 이는 위에서 설명한 "검증 가능한 데이터" 지표와 직접적으로 연관됩니다. DAT를 확인하면 데이터 검증 여부, 사용된 모델 수, 그리고 모델 성능 향상 정도를 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터는 더 높은 가치를 지닙니다. LazAI는 데이터를 온체인 고정하고 경제적 인센티브를 품질에 연계함으로써 AI가 신뢰할 수 있고 측정 가능한 데이터를 기반으로 학습되도록 보장합니다. 이는 인센티브 연계를 통해 문제를 해결합니다. 즉, 고품질 데이터는 보상을 받고 돋보이게 됩니다.
개인 중심 DAO(iDAO) 프레임
두 번째 핵심 구성 요소는 LazAI의 iDAO(개인 중심 DAO) 개념으로, 개인(조직이 아님)을 의사 결정 및 데이터 소유권의 핵심에 두어 AI 경제의 거버넌스 모델을 재정의합니다. 기존 DAO는 종종 집단적인 조직 목표를 우선시하여 의도치 않게 개인의 의지를 약화시킵니다. iDAO는 이러한 논리를 뒤집습니다. iDAO는 개인, 커뮤니티 또는 도메인별 엔터티가 AI 시스템에 기여하는 데이터와 모델을 직접 소유, 제어 및 검증할 수 있도록 하는 맞춤형 거버넌스 단위입니다. iDAO는 맞춤형 AI를 지원합니다. 거버넌스 프레임 로서 모델이 항상 기여자의 가치나 의도를 따르도록 보장합니다. 경제적 관점에서 iDAO는 또한 커뮤니티가 AI 행동을 프로그래밍할 수 있도록 합니다. 모델이 특정 데이터를 사용하는 방식, 모델에 액세스할 수 있는 사람, 모델 출력의 이점이 분배되는 방식을 제한하는 규칙을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, iDAO는 AI 모델이 호출될 때마다(API 요청이나 작업 완료 등) 해당 데이터를 제공한 DAT 보유자에게 혜택의 일부를 반환하도록 규정할 수 있습니다. 이는 에이전트의 행동과 기여자 보상 사이에 직접적인 피드백 루프를 구축합니다. 이는 유동성 공급자의 혜택이 플랫폼 사용과 연계되는 DeFi 메커니즘과 유사합니다. 또한, iDAO는 프로토콜을 통해 구성 가능한 상호작용을 구현할 수 있습니다. 즉, 한 AI 에이전트(iDAO)가 협상된 조건에 따라 다른 iDAO의 데이터 또는 모델을 호출할 수 있습니다.
LazAI 프레임 이러한 기본 요소를 기반으로 탈 탈중앙화 AI 경제라는 비전을 현실로 구현합니다. 데이터는 사용자가 소유하고 수익을 창출할 수 있는 자산이 되고, 모델은 비공개 사일로에서 협업 프로젝트로 전환되며, 고유한 데이터 세트를 큐레이팅하는 개인부터 소규모 특화 모델을 구축하는 개발자까지 모든 참여자가 AI 가치 사슬의 이해관계자가 될 수 있습니다. 이러한 인센티브 체계는 DeFi의 폭발적인 성장을 재현할 것으로 예상됩니다. 사람들이 AI 참여(데이터 또는 전문 지식 제공)가 기회로 직결된다는 것을 깨닫게 되면 참여 동기가 더욱 강화될 것입니다. 더 많은 참여자가 참여할수록 네트워크 효과가 활성화됩니다. 더 많은 데이터는 더 나은 모델로 이어지고, 이는 더 많은 사용자를 유치하며, 이는 다시 더 많은 데이터와 수요를 생성하여 긍정적인 선순환을 형성합니다.
AI를 위한 신뢰 기반 구축: 검증 가능한 컴퓨팅 프레임
이 생태계에서 LazAI의 검증된 컴퓨팅 프레임 신뢰 구축의 핵심 계층입니다. 이 프레임 는 생성된 모든 DAT, 모든 iDAO(개별 자율 조직) 결정, 그리고 모든 인센티브 할당에 검증 가능한 추적 체인을 제공하여 데이터 소유권의 실행 가능성, 거버넌스 프로세스의 책임성, 그리고 지능형 에이전트의 행동에 대한 감사. iDAO와 DAT를 이론적 개념에서 안정적이고 검증 가능한 시스템으로 전환함으로써, 검증된 컴퓨팅 프레임 가정에 의존하던 신뢰에서 수학적 검증에 기반한 결정론적 보장으로의 패러다임 전환을 이룹니다.
탈중앙화 AI 경제의 가치 실현을 위한 이러한 기본 요소들을 확립함으로써 탈중앙화 AI 경제의 비전이 실제로 실현됩니다.
데이터 자산화: 사용자는 데이터 자산의 소유권을 확인하고 혜택을 얻을 수 있습니다.
모델 협업: AI 모델은 폐쇄된 섬에서 개방형 협업 제품으로 전환됩니다.
참여 형평성: 데이터 기여자부터 수직 모델 개발자까지 모든 참여자가 AI 가치 사슬의 이해관계자가 될 수 있습니다.
이러한 인센티브 호환 설계는 DeFi의 성장 모멘텀을 반영할 것으로 예상됩니다. 사용자들이 AI 구축에 참여하는 것(데이터 또는 전문 지식 제공)이 경제적 기회로 직접 이어질 수 있다는 것을 깨닫게 되면 참여에 대한 열정이 불타오를 것입니다. 참여자 규모가 확대됨에 따라 네트워크 효과가 나타날 것입니다. 더 많은 고품질 데이터는 더 나은 모델로 이어지고, 이는 더 많은 사용자 참여를 유도하며, 이는 다시 더 많은 데이터 수요를 창출하여 자체 강화형 성장 플라이휠을 형성합니다.
결론: 개방형 AI 경제를 향하여
DeFi의 여정은 적절한 기본 원칙이 전례 없는 성장을 가져올 수 있음을 보여줍니다. 다가오는 AI 기반 경제에서도 우리는 이와 유사한 돌파구를 맞이하고 있습니다. 데이터와 연계성을 중시하는 새로운 기본 원칙을 정의하고 구현함으로써 AI 개발을 중앙 집중식 프로젝트에서 탈중앙화 되고 커뮤니티 중심적인 노력으로 전환할 수 있습니다. 이러한 여정에는 어려움이 따를 것입니다. 경제적 메커니즘이 양보다 질을 우선시하도록 하고, 데이터 인센티브가 개인정보 보호나 공정성을 저해하는 것을 막는 윤리적 함정을 피해야 합니다. 하지만 방향은 분명합니다. LazAI의 DAT와 iDAO와 같은 사례는 "인간 중심 AI"라는 추상적인 개념을 소유권과 거버넌스를 위한 구체적인 메커니즘으로 전환하는 길을 열어주고 있습니다.
초기 DeFi가 TVL 최적화, 유동성 채굴, 거버넌스를 실험했던 것처럼, AI 경제는 새로운 기본 요소들을 계속해서 발전시킬 것입니다. 앞으로 데이터 가치 측정, 공정한 보상 분배, AI 에이전트의 조정 및 혜택에 대한 논의와 혁신이 등장할 것입니다. 이 글은 AI의 민주화를 촉진할 수 있는 인센티브 모델의 극히 일부만을 다루며, 열린 토론과 심층 연구를 촉진하고자 합니다. 더 많은 AI 기반 경제 기본 요소를 설계하는 방법은 무엇일까요? 어떤 예상치 못한 결과나 기회가 발생할 수 있을까요? 폭넓은 커뮤니티의 참여를 통해 기술적으로 진보했을 뿐만 아니라 경제적으로 포용적이고 인간의 가치와 부합하는 AI 미래를 구축할 가능성이 높아집니다.
DeFi의 기하급수적인 성장은 마법이 아닙니다. 인센티브 연계에 의해 주도됩니다. 오늘날 우리는 데이터와 모델을 활용하여 AI 르네상스를 주도할 기회를 가지고 있습니다. 참여를 기회로, 기회를 네트워크 효과로 전환함으로써, 디지털 시대의 가치 창출과 분배를 혁신하는 AI 플라이휠을 가동할 수 있습니다.
검증 가능한 데이터 세트, 정렬된 AI 에이전트, 새로운 기본 요소부터 시작하여 함께 미래를 만들어 봅시다.
