Web3 최신 트렌드를 어떻게 파악할 수 있을까요? Web3Caff Research에서 최신 공개된 Web3 융자 프로젝트를 엄선하여 해석하고 분석해드리겠습니다. 현상을 넘어 본질을 보며 - 지금 바로 우리와 함께 시장 동향을 살펴보세요.
저자:ShirleyLi, Web3Caff Research 연구원
표지:이 프로젝트의 로고, Web3Caff Research의 타이포그래피
글자 수:전체 3200자 이상
The Block에 따르면, 7월 23일 a16z가 AI 탈중앙화 데이터 레이어 프로젝트 Poseidon의 1500만 달러 시드 라운드 투자를 주도했습니다.
AI 모델 훈련의 초기 단계에서 범용 대규모 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLMs)의 훈련 데이터는 주로 개방형 네트워크에서 가져왔습니다. 예를 들어 책, 레딧 포럼, 바이두 바, 위키백과 등의 페이지입니다. 그러나 이러한 수집 방식은 여러 모델이 동일한 범용 데이터를 공유하게 만듭니다. 게다가 플랫폼의 저작권 의식이 높아지고 데이터 보호 정책이 강화됨에 따라 AI 모델이 광범위한 데이터를 수집하는 난이도도 높아졌습니다. 더욱 중요한 것은 현재 AI 모델의 응용 분야가 점차 전문화된 영역으로 확장되고 있다는 점입니다. 이들은 대화 시스템, 검색 추천 등 순수 디지털 환경에서만 사용되던 것에서 자율주행, 음성 시스템, 로봇 등 더 광범위한 실제 물리적 환경으로 확장되고 있습니다. 후자의 경우 더욱 복잡한 AI 에이전트 아키텍처에 의존하며, 단순히 수집된 일반 데이터가 아니라 실제 환경에 존재하는 더 세밀한 비디오, 이미지, 소리, 환경 상태, 심지어 물리적 세계와 상호작용하는 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터는 대개 대시보드, 스마트폰, 가정용 기기, 창고 시스템 등 다양한 시나리오에 분산되어 있습니다. 따라서 고품질 데이터를 합법적으로 대규모 수집하는 방법이 다음 세대 AI 에이전트 데이터 네트워크를 구축하는 핵심이 되었습니다.
이번에 융자를 발표한 Poseidon은 Story가 인큐베이팅하고 Story Protocol을 기반으로 구축된 전체 스택 탈중앙화 데이터 레이어입니다. 이 프로젝트는 수집, 권리 확인, 거래, 추적을 포함하는 IP 전체 스택 솔루션을 구축하여 훈련 데이터를 온체인 IP 자산으로 등록함으로써 고품질이고 합법적인 데이터 소스를 확보하고, AI 모델에 신뢰할 수 있는 데이터 지원을 제공합니다.
