트럼프가 AI에 수조 달러를 투자할 때, 누가 AI에 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할까? 트럼프가 AI에 수조 달러를 투자할 때, 겉으로 보기에는 모델, 칩, 데이터 센터의 경쟁처럼 보이지만, 더 깊은 문제를 불러일으킵니다. AI 모델이 의존하는 데이터는 어떻게 검증되는지, 추적 가능한지, 훈련 과정의 블랙박스와 추론 과정을 감사할 수 있는지, 모델들이 서로 협력할 수 있는지 아니면 각자 싸워야 하는지에 대한 문제입니다. 쉽게 말해, AI가 정보를 얻을 때 누가 AI가 제공하는 정보가 맞다고 확신할 수 있을까요? 데이터 오염은 더 이상 농담이 아닙니다. 한때 킬러로 알려진 AI 애플리케이션은 이미 데이터 오염 환경에 깊이 빠져 있었습니다. 데이터 소스 자체가 잘못되었다면, 어떻게 정확한 답변을 제공할 수 있을까요? 현재의 AI는 지능적일까요? 아마도 그렇습니다. 하지만 아무리 똑똑한 AI라도 모델 훈련이 필요하지만, 우리는 어떤 데이터로 훈련되었는지 알 수 없고, 가 실제로 추론 과정을 완료했는지 검증할 수 없으며, 여러 모델 간에 상호 신뢰 논리를 구축할 수 없습니다. AI를 진정으로 다음 단계로 나아가게 하려면 다음 세 가지 문제를 동시에 해결해야 할 수 있습니다: 첫째, 훈련 데이터는 반드시 신뢰할 수 있고 검증 가능해야 합니다. 둘째, 추론 과정은 반드시 제3자 모델에 의해 감사될 수 있어야 합니다. 셋째, 모델은 플랫폼의 중재 없이 해시레이트를 조정하고, 작업을 교환하며, 성과를 공유할 수 있어야 합니다. 이는 단일 모델, API 또는 플랫폼으로 해결할 수 없으며, AI를 위해 진정으로 구축된 시스템이 필요합니다. 이 시스템은 저비용으로 데이터를 영구적으로 저장하고, 데이터 자체에 감사 권한을 부여하며, 모델 간 추론 검증을 가능하게 하고, 특정 전제 하에 모델이 해시레이트를 자율적으로 발견하고, 작업을 조정하며, 모든 단계를 감사할 수 있는 능력을 지원해야 합니다. 이는 중앙화된 플랫폼에서는 매우 어렵습니다. 그렇다면 탈중앙화 플랫폼에서 구현할 수 있을까요? 왜 탈중앙화 방식으로 구현해야 할까요? 저는 블록체인만이 "데이터 저장, 데이터 실행, 데이터 검증"을 동일한 기본 네트워크에 통합할 수 있다고 생각합니다. 이것이 블록체인의 가장 큰 매력 중 하나입니다. 변조 불가능성과 투명성이지만, 문제는 모든 체인이 AI의 기본 계층에 적합한 것은 아니라는 점입니다. 단순히 저장만 한다면 이미 분산형 저장소(IPFS) 프로토콜이 있지만, 단순한 저장만으로는 충분하지 않습니다. 스마트 계약이 직접 데이터를 호출하고, 추론 결과를 감사하며, 심지어 리소스를 조정하여 계산 작업을 완료할 수 있어야 합니다. 이러한 특성은 분산형 저장소(IPFS)는 물론 대부분의 또는 AI 애플리케이션에서도 아직 할 수 없습니다. 만약 어떤 연관성이 있다면, <@irys_xyz>에 기회가 있을 것입니다. 는 전통적인 저장 체인이 아니라 AI를 위해 구축된 데이터 실행 네트워크를 만들 준비를 하고 있습니다. 데이터를 프로그래밍 가능한 자산으로 취급합니다. 모델들은 온체인에서 데이터를 읽고, 추론을 검증하며, 해시레이트를 호출하고, 스마트 계약을 통해 가격 책정, 권한 부여, 수익 분배 및 검증을 실현할 수 있습니다. 물론 현재 에는 아직 미성숙한 부분이 있지만, 이 발전 방향은 옳아 보입니다. 중앙화 AI든 탈중앙화 AI든 데이터 소스를 신뢰할 수 없다면, 모든 해시레이트는 모래 위의 성과 같고, 아무리 강력한 모델도 물속의 달, 거울 속의 꽃에 불과합니다.