주목할 만한 최고의 분산형 AI 플랫폼 7선

인공지능(AI) 혁신은 2022년 11월 ChatGPT의 등장 이후 엄청난 성장을 보여왔습니다. 그러나 AI가 주류로 자리 잡았음에도 불구하고, 몇 가지 중요한 병목 현상이 AI 개발 및 도입을 늦추고 있는데, 그중 가장 큰 과제는 데이터 품질 및 관리입니다.

Epoch AI의 추산 에 따르면, 인간이 생성한 공개 텍스트 데이터의 총 유효 재고량은 약 300조 토큰에 달하며, 이 데이터는 2026년에서 2032년 사이에 언어 모델 학습에 완전히 활용될 것으로 예상됩니다. 이러한 데이터 부족 현상은 투명성 및 비용에 대한 우려와 더불어 대부분의 AI 데이터 파이프라인이 중앙 집중화되어 있는 데서 비롯됩니다.

다행히도, 분산형 인프라는 이러한 문제점들을 해결하는 데 유용한 것으로 입증되고 있습니다. 이 글에서는 경쟁의 장을 평등하게 만들어주는 최고의 분산형 AI 플랫폼 7가지를 소개합니다. 이러한 신흥 플랫폼들은 AI 개발자와 기업들이 중앙 집중식 중개자에 의존하지 않고 검증 가능한 커뮤니티 기반 데이터셋을 활용할 수 있도록 지원합니다.

OORT: 탈중앙화 AI를 위한 완벽한 데이터 클라우드

OORT 는 기업과 개인 모두가 AI 데이터를 수집, 처리 및 수익화할 수 있도록 설계된 엔드투엔드 분산형 AI 솔루션입니다.

기존의 중앙 집중식 AI 데이터 클라우드와 차별화되는 점은 바로 글로벌 커뮤니티 접근 방식입니다. 불투명한 데이터 수집 프로세스에 의존하는 대신, OORT는 OORT DataHub라는 분산형 옴니체인 데이터 수집 플랫폼을 도입했습니다. 이 플랫폼은 전 세계 커뮤니티의 참여를 통해 다양하고 고품질이며 검증 가능한 데이터 세트를 제공함으로써 AI 데이터 품질 및 관리의 기존 문제점을 해결합니다.

OORT DataHub를 지원하는 것은 분산 네트워크인 OORT Edge이며, 이는 Deimos라는 엣지 노드 하드웨어 장치를 통해 수집된 데이터의 저장 및 처리를 담당합니다.

이처럼 OORT 생태계 사용자는 데이터 허브에 데이터를 제공 하거나 데이모스(Deimos) 기기를 통해 노드를 호스팅 하여 엣지 네트워크에 참여함으로써 수익을 창출할 수 있는 기회를 얻습니다. 현재 이 분산형 AI 생태계에는 33만 명 이상의 데이터 제공자, 8만 3천 개 이상의 노드, 그리고 1만 명 이상의 일일 사용자가 활동하고 있습니다.

Bittensor: 탈중앙화 지능 네트워크

Bittensor 는 또 다른 흥미로운 탈중앙화 AI 플랫폼입니다. 이 블록체인 기반 생태계는 AI 추론, 학습 및 관련 인프라를 포함한 디지털 상품의 온체인 생산을 지원합니다.

그렇다면 어떻게 작동할까요? 비텐서는 서브넷 개념을 활용하여 경쟁력 있는 가격으로 이러한 디지털 상품을 생산하는 커뮤니티를 구축합니다. 이는 최고의 채굴자 (기여자)에게 특정 작업을 완료하면 보상이 주어지는 인센티브 모델에 기반합니다. AI 서브넷 내의 작업에는 학습, 예측 또는 특수 추론과 같은 서비스가 포함될 수 있습니다.

비텐서 네트워크에는 채굴자 수행한 작업을 검증하는 역할을 하는 검증자도 포함되어 있습니다. 이를 통해 비텐서의 인센티브 모델은 품질이 보장된 서비스에만 보상을 제공하며, 이를 위해 매일 7,200개의 TAO 토큰이 발행됩니다. 서브넷 내 할당량은 서브넷 생성자(18%), 검증자(41%), 채굴자 (41%)의 세 부분으로 나뉩니다.

비텐서의 분산형 서브넷은 대형 기술 기업들이 데이터 수집 및 기타 AI 서비스를 독점하는 중앙 집중식 AI 학습 프로세스에서 벗어나는 변화를 의미합니다.

오션 프로토콜(Ocean Protocol): AI 활용 가능 데이터 마켓플레이스

오션 프로토콜(Ocean Protocol) 이러한 신흥 혁신 분야에서 확고한 입지를 다진 기업 중 하나입니다. 탈중앙화 프로토콜로 구축된 이 플랫폼은 AI 발전에 필요한 두 가지 핵심 요소인 데이터와 컴퓨팅을 제공합니다.

기술 스택은 데이터 토큰, 오션 노드, 컴퓨팅-투-데이터의 세 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 데이터 토큰을 통해 오션 프로토콜(Ocean Protocol) 사용자는 개인 데이터를 토큰화하여 모델 학습에 활용하면서도 개인 정보를 보호할 수 있습니다. 이는 '토큰 게이팅'이라고 불리는 접근 방식으로, 데이터 소유자는 분산형 접근 제어 모델을 통해 오션 프로토콜(Ocean Protocol) 마켓플레이스에 데이터 서비스를 게시할 수 있습니다.

오션 노드는 유휴 컴퓨팅 리소스를 수익화할 수 있도록 해줍니다. 전 세계의 기기 소유자는 유휴 컴퓨팅 성능을 활용하여 오션 네트워크를 지원하고 그 대가로 생태계 보상을 받을 수 있습니다.

컴퓨팅-투-데이터(Compute-to-Data)는 이 생태계의 핵심 기능입니다. 이를 통해 소비자(모델 트레이너)는 제공자의 개인 정보가 노출되지 않고 모델 실행에 사용할 데이터 세트를 구매할 수 있습니다. 바로 이 점이 오션 프로토콜(Ocean Protocol) )을 분산형 "AI 활용 데이터 마켓플레이스"로서 경쟁력 있게 만드는 요소입니다.

싱귤러리티넷(SingularityNET): 탈중앙화 AI 서비스의 선구자

싱귤러리티넷(SingularityNET) 탈중앙화 AI 분야의 선구자입니다. 2017년에 시작된 이 프로젝트는 초기 코인공개(ICO) 통해 단 1분 만에 3,600만 달러를 모금했습니다. 이후 싱귤래리티넷은 사용자들이 AI 서비스를 개발, 공유, 수익화할 수 있는 평판 좋은 블록체인 기반 플랫폼으로 발전했습니다.

데이터셋과 순수 연산 능력에 초점을 맞추는 다른 플랫폼들과 달리, 싱귤래리티넷 (싱귤러리티넷(SingularityNET) 개발자들이 수익을 창출하거나 개발 프로젝트를 지원하기 위해 구매할 수 있는 API, 모델, 에이전트 등의 AI 서비스에 특화되어 있습니다. 이는 플랫폼의 네이티브 토큰인 싱귤래리티넷(AGIX) 통해 가능하며, 참여자들은 이 토큰으로 AI 서비스 비용을 지불할 수 있습니다.

SingularityNET의 인프라 모델은 상호 운용성을 매우 중요하게 여겨 다양한 서비스들이 서로를 호출할 수 있도록 합니다. 이를 통해 독립적인 개발자들이 복잡한 파이프라인을 구축할 수 있는 AI 지원 생태계가 조성됩니다.

이 프로젝트의 또 다른 주목할 만한 특징은 설립자인 벤 고어첼 박사의 비전, 즉 인공 일반 지능(AGI)을 발전시키겠다는 비전입니다. AGI 시대에는 인공지능이 인간이 할 수 있는 모든 작업을 수행할 수 있고, 잠재적으로 여러 영역에서 인간의 지능을 능가할 수 있을 것입니다.

페치(Fetch.ai): 분산형 에이전트 및 데이터 경제

페치(Fetch.ai) 는 AI 에이전트 기반의 차세대 에이전트 경제에서 작동하는 또 다른 혁신적인 기술입니다. 이 프로젝트는 자율 소프트웨어 에이전트가 사용자, 조직 또는 장치를 대신하여 상호 작용하고 협상하며 데이터를 거래할 수 있도록 설계된 다중 에이전트 플랫폼이며, 블록체인 기술을 활용하여 통신 채널의 보안을 강화합니다.

이 생태계의 주요 구성 요소 중 하나는 에이전트 프레임워크(AEA)입니다. AEA는 데이터 수집 및 분석, 다른 에이전트 또는 데이터 소스와의 상호 작용, 의사 결정, 거래, 머신 러닝 참여 또는 작업 최적화와 같은 기능을 담당합니다. AEA는 사용자를 대신하여 작동하는 디지털 트윈으로 생각할 수 있습니다.

페치(Fetch.ai) 의 가장 큰 특징은 자율 에이전트 간의 실시간 동적 데이터 흐름을 가능하게 한다는 점입니다. 이는 중앙 집중식이며 정적인 특성을 지닌 기존 AI 파이프라인과는 차별화되는 발전된 방식입니다. 예를 들어, 혼잡한 도시의 교통 관리 시스템은 에이전트 기반 경제 모델 덕분에 AI 에이전트를 활용하여 도시 센서로부터 실시간 교통 데이터를 구매할 수 있습니다.

Gensyn: AI 학습을 위한 분산 컴퓨팅

맥킨지의 최근 보고서 에 따르면, 전 세계 데이터 센터는 증가하는 컴퓨팅 성능 수요를 충족하기 위해 약 6조 7천억 달러의 투자가 필요할 것으로 예상됩니다. 젠신(Gensyn)은 머신러닝 컴퓨팅에 특화된 탈중앙화 프로토콜을 통해 이러한 비용 상승 위험에 대응하고 있습니다.

젠신(Gensyn)은 본질적으로 전 세계 컴퓨팅 자원을 단일 네트워크로 통합합니다. 이는 유휴 컴퓨팅 자원을 보유한 누구나 네트워크에 자원을 할당할 수 있는 분산형 프레임워크를 통해 가능하며, 이를 통해 AI 혁신가들은 전 세계적으로 이용 가능한 컴퓨팅 자원을 임대하여 대규모 모델 학습을 확장할 수 있습니다.

젠신(Gensyn)의 생태계는 일관된 머신러닝 실행, 무신뢰성 검증, P2P 통신, 분산형 조정이라는 네 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 이러한 모든 요소는 서로 긴밀하게 협력하여 전 세계적으로 분산형 검증 가능 머신러닝을 구현합니다.

이 프로젝트는 아직 초기 단계이며, 현재 테스트넷에서 RL 스웜(Swarm), BlockAssist, Judge 등 세 가지 애플리케이션을 체험해 볼 수 있다는 점도 언급할 가치가 있습니다.

Grass: 탈중앙화 데이터 크라우드소싱 네트워크

인터넷 서비스 요금을 지불하고도 할당된 대역폭을 모두 사용하지 못하는 경우가 많습니다. Grass (구 Grassdata)는 전 세계 인터넷 사용자들이 사용하지 않는 대역폭을 활용할 수 있도록 하는 혁신적인 개념을 도입했습니다.

이 프로젝트는 누구나 간단한 단계를 통해 참여하고 보상을 받을 수 있는 분산형 모델을 통해 이러한 비전을 현실로 구현하며, 유휴 대역폭을 AI 학습을 위한 귀중한 자원으로 전환합니다. 간단히 말해, Grass는 웹 데이터 접근을 위한 분산형 물리적 네트워크(DepIN)로 작동하며, 사용자는 일상적으로 사용하는 기기에서 노드를 실행하여 AI 및 웹 인텔리전스를 위한 데이터 소스로 활용할 수 있습니다.

이러한 비허가형(Permissionless) 형 분산 접근 방식은 AI 모델 학습뿐만 아니라 일상적인 디지털 자원을 활용하는 방식에도 혁신을 가져올 것입니다. 사용자는 데이터 제공자 역할을 하여 현재 소수의 대형 기술 기업이 장악하고 있는 중앙 집중식 웹 크롤러 및 데이터 수집기와 경쟁할 수 있는 개방형 네트워크를 구축할 수 있습니다.

결론

서론에서 언급했듯이, AI의 발전과 도입은 여러 가지 고유한 어려움을 수반해 왔습니다. 데이터 관리, 품질, 그리고 증가하는 컴퓨팅 비용 등이 그 예입니다. 하지만 이 글에서 소개된 사례들을 통해 알 수 있듯이, 탈중앙화 AI 혁신 분야에서는 상당한 진전이 이루어졌습니다. 이러한 프로젝트들은 탈중앙화 아키텍처가 AI에, 그리고 AI가 블록체인에 제공할 수 있는 잠재력을 보여주는 단면이며, 블록체인과 AI 혁신 모두에 상호 이익이 되는 결과를 가져옵니다.

탈중앙화 AI 플랫폼 비교표

자주 묻는 질문

탈중앙화 AI란 무엇인가요?

탈중앙화 AI는 블록체인이나 P2P 인프라와 같은 분산형 생태계를 기반으로 구축된 인공지능 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템에서는 대기업이 모든 기능을 통제하는 중앙 집중식 환경과 달리, 전 세계 커뮤니티가 데이터, 컴퓨팅, 모델 학습 등의 역할을 수행합니다.

탈중앙화 AI는 기존 AI 플랫폼과 어떻게 다른가요?

중앙 집중식 데이터 센터와 불투명한 데이터 수집 기술에 의존하는 기존 AI와 달리, 분산형 AI는 데이터 소싱, 컴퓨팅 파워, 모델 학습을 다양한 생태계 참여자에게 분산시킵니다. 이는 투명성, 보안 및 포용성을 향상시킵니다.

인공지능 개발에 있어 데이터 품질 관리가 중요한 이유는 무엇일까요?

데이터 품질은 AI 모델의 정확성과 공정성에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 AI 데이터 파이프라인은 검증 가능하고, 윤리적인 방식으로 수집되었으며, 안전하게 공유되어야 합니다.

탈중앙화 AI 생태계에서 참여자들은 어떻게 수익을 얻나요?

이러한 생태계에서 수익을 창출하는 방법에는 데이터 및 컴퓨팅 파워와 같은 귀중한 자원을 제공하는 것을 포함하여 여러 가지가 있습니다. 대부분의 DeAI 플랫폼은 사용자가 금전적 보상을 받을 수 있는 인센티브 메커니즘을 갖추고 있습니다.

현재 분산형 AI 분야를 선도하는 프로젝트는 무엇인가요?

주요 업체로는 OORT(데이터 클라우드), Bittensor(AI 인텔리전스 네트워크), 오션 프로토콜(Ocean Protocol) (AI 지원 데이터 마켓플레이스), 싱귤러리티넷(SingularityNET) (AI 서비스 허브), 페치(Fetch.ai) (에이전트 경제), Gensyn(분산 컴퓨팅) 및 Grass(데이터 크라우드소싱 네트워크) 등이 있습니다.

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