작성: Patti, 체인캐처(ChainCatcher)
2025년 4월 말, Gata는 400만 달러의 시드 라운드 융자를 완료했으며, 투자자에는 YZi Labs, IDG 블록체인, Maelstrom Fund 등이 포함되었습니다. 이번 투자는 다시 한번 커뮤니티의 에어드랍 계획에 대한 관심을 불러일으키며 여러 '에어드랍' 커뮤니티의 이슈 프로젝트 목록에 올랐습니다.
공식 정보에 따르면, Gata는 이전 이름이 Aggregata인 탈중앙화 AI 데이터 기반 시설 플랫폼으로, 더욱 공정하고 효율적인 방식으로 고품질 훈련 데이터를 생성, 배포 및 활용하는 데 주력하고 있습니다. 프로젝트는 초기 단계부터 바이낸스랩스(Binance Labs)의 관심을 받았으며, MVB(Most Valuable Builder) 프로그램에 선정되었고 BNB 체인 생태계의 Catalyst Awards에서 '혁신 우수상'을 수상했습니다.
탈중앙화 AI 데이터 가치 사슬
기존 데이터 플랫폼과 달리 Gata는 데이터를 단순히 훈련 자료로만 보지 않고, 이를 'AI 자산'으로 확장했습니다. 여기에는 데이터 세트, 모델, 중간 가중치, 프로세스 및 실행 환경 등의 요소가 포함됩니다. 그 핵심 목표는 탈중앙화 방식으로 AI 훈련 데이터의 생산, 사용 및 가치 분배 프로세스를 재구성하여 더 많은 사람들이 공정한 방식으로 AI 경제에 참여할 수 있도록 하는 것입니다.
이를 위해 Gata는 상대적으로 완전한 제품 시스템을 구축했습니다. 사용자 지향 'GPT-to-Earn' 메커니즘부터 자동화된 데이터 대리 도구 'DataAgent', 탈중앙화된 데이터 마켓플레이스 및 모델 훈련 파이프라인에 이르기까지 점진적으로 '사용자 데이터 생성 - 플랫폼 평가 및 선별 - 모델 훈련 적용 - 사용자 보상' 의 폐쇄 루프를 형성했습니다.
플랫폼 핵심 모듈 및 기능
1. GPT-to-Earn
Gata가 가장 먼저 출시한 제품은 Chrome 브라우저 확장 플러그인 GPT-to-Earn입니다. 사용자가 ChatGPT 등의 언어 모델을 사용할 때 플러그인이 자동으로 익명의 대화 데이터를 업로드하여 향후 훈련에 사용하며, 업로드된 데이터에 대해 포인트 보상을 제공합니다.
2. DataAgent
DataAgent는 Gata 플랫폼의 핵심 도구로, 기존의 데이터 라벨링 프로세스를 대체하기 위한 것입니다. 사용자는 특정 DataAgent 스크립트를 실행하여 AI가 자동으로 구조화된 훈련 데이터를 생성하고 품질을 평가하도록 할 수 있습니다.
예를 들어, 현재 주력하는 DVA(Data Validation Agent)는 이미지-텍스트 쌍 데이터 세트를 자동으로 채점하고 유용한 데이터와 무효한 데이터를 구분하여 Stable Diffusion, GPT-4o 등 최첨단 모델 훈련에 사용됩니다.
3. 탈중앙화 데이터 저장 및 온체인 마켓플레이스
Gata는 BNB 체인의 Greenfield 네트워크 위에 구축되어 있어 탈중앙화 저장 기능을 통해 데이터 소유권을 명확히 하고 변조를 방지합니다. 동시에 플랫폼은 온체인 데이터 마켓플레이스를 개발하여 사용자가 생성한 데이터를 거래할 수 있게 하고, 미세 조정 도구와 훈련 클라이언트를 포함시켜 비기술 사용자도 쉽게 AI 데이터 경제에 참여할 수 있도록 합니다.
에어드랍 참여 방법
Gata는 '데이터는 자산이며, 참여는 곧 가치'를 강조하며, 커뮤니티 인센티브의 핵심 구성 요소로 GPT-to-Earn 및 DataAgent 주변의 에어드랍 계획을 설계했습니다. 사용자는 다음과 같은 방법으로 참여할 수 있습니다:
Chrome 확장 플러그인 설치, ChatGPT 대화 업로드 승인, EVM 지갑 연결
DVA 실행, ChatGPT와 상호작용하여 작업 완료, 포인트 획득
Discord, X 등 소셜 계정 연결, 작업 완료, 친구 초대 등으로 포인트 획득
사용자는 데이터 업로드 시 소량의 BNB 가스 수수료를 지불해야 하며, 공식 크로스체인 브릿지를 통해 BNB를 메인넷에서 Greenfield 네트워크로 전송할 수 있습니다.
데이터 채굴? 아직 시간이 필요
Web3에서 '데이터 채굴'은 이미 전통적인 데이터 분석의 의미를 넘어 사용자 데이터 가치 포착의 새로운 메커니즘이 되었습니다. Lens, 사이버커넥트(CyberConnect) 등의 소셜 프로토콜에서 사용자 소셜 행동을 온체인 자산으로 만들거나 오션 프로토콜(Ocean Protocol)에서 데이터를 NFT화하여 타인에게 사용 허가하는 등 '데이터는 자산'이라는 새로운 패러다임이 형성되고 있습니다.
Gata의 GPT-to-Earn 및 DataAgent 모델 역시 이러한 추세의 산물입니다. Gata가 '모든 사람이 데이터를 채굴할 수 있는' 메커니즘을 구축하기를 희망하지만, 지속 가능한 데이터 경제 폐쇄 루프를 진정으로 형성하기 위해서는 여전히 도전 과제가 있습니다.
Gata의 제품 배치를 보면 경량화된 사용자 진입점부터 기본 기반 시설의 초기 형태까지 갖추고 있습니다. 하지만 데이터 품질 관리, 인센티브 폐쇄 루프 구축, 데이터의 실제 활용 등 핵심 포인트에서는 여전히 더 많은 기술 및 생태계 지원이 필요합니다.
미래의 AI 경제에서 데이터는 플랫폼의 독점에서 벗어나 대중의 참여로 나아갈 것입니다.
'데이터 채굴'이라는 새로운 개념은 아직 이론적 검증 및 메커니즘 연마 단계에 있습니다. Gata가 이 경로의 실천적 사례가 될 수 있을지는 여전히 장기적으로 해결해야 할 과제입니다.
