AI 독점 장벽을 허물 수 있는 암호화폐와 AI의 결합, 어떤 프로젝트들이 기여할 수 있을까?
글: Reflexivity Research
번역: TechFlow
최근 인공지능(AI) 산업은 좋은 이유로든 나쁜 이유로든 끊임없이 헤드라인을 장식하고 있다. 아마도 최근 OpenAI에서 일어난 사건들에 대해서는 알고 있을 것이며, 현재 AI 기술의 수준도 어느 정도 경험해봤을 것이다. 하지만 AI가 블록체인과 어떻게 상호작용하는지는 잘 모를 수도 있다. 이번 주 보고서에서는 인공지능과 블록체인 기술을 결합하려는 시도들을 소개하고, 이러한 애플리케이션들과 앞으로 몇 년간의 AI 산업 전망에 대해 알아본다.
인공지능이란 무엇인가? 그리고 암호화폐와 어떤 관련이 있는가?
AI와 블록체인을 결합한 애플리케이션의 세부 사항이나 더 기술적인 내용을 깊이 있게 다루기 전에, 우선 인공지능 기술의 기초 지식을 이해하고, 업계의 우수한 팀과 개인 개발자들이 이 기술을 현재 수준까지 발전시켜온 과정을 살펴보자.
지난 1년 동안 기술 산업의 주목을 가장 많이 받았으며, 소비자들에게 가장 널리 알려지고 인정받은 인공지능 애플리케이션은 ChatGPT이다. 오늘은 ChatGPT 기술의 기본 개념과 그 성능이 왜 그렇게 뛰어난지를 간략히 소개한다.
ChatGPT와 기타 챗봇 AI 모델의 핵심 기술은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이다. 이러한 복잡한 인공지능 기술은 본질적으로 딥러닝 기술과 방대한 데이터셋의 결합이며, 이를 통해 지식을 예측하고 요약할 수 있는 AI 모델이 만들어진다.
사람과 LLM 사이의 상호작용은 자연어 처리(NLP)를 통해 이루어지며, 대부분의 LLM은 자연어 처리에 특화되어 설계된다. 사용자가 챗봇에게 특정 유형의 질문을 하면, AI 챗봇은 내재된 기술과 학습 데이터, 능력을 활용하여 가능한 한 최선의 답변을 제공한다.
LLM은 트랜스포머 모델(일반적으로 '트랜스포머'라고 함)을 기반으로 한다. 이는 텍스트 예측과 단어 간의 문맥을 학습하는 데 매우 능숙한 신경망 구조이다. 트랜스포머 기반 LLM은 자연어 처리에 탁월하기 때문에, 수학 문제 해결, 코드 생성, 짧은 보고서 작성 및 수정 제안과 같은 인간의 일상 작업을 효과적으로 수행할 수 있다.
이러한 이유로 ChatGPT, 마이크로소프트 Bing, Claude 등의 챗봇 AI는 큰 성공을 거두었으며, 거의 독자적으로 인공지능 혁명을 일으켰다. 많은 사람들이 궁극적으로 AI가 인간보다 더 지능적이 될 수 있다고 생각하지만, 그런 일이 곧 발생할 것이라는 증거는 없다. 어쨌든 AI 모델이 인간의 작업과 결합함으로써 열리는 가능성과 그 밝은 전망은, 우리가 받아들이든 말든 관계없이 AI가 계속 존재할 것임을 입증한다. 그러나 여러분은 이런 AI 모델들이 암호화폐와 블록체인의 허가 없음(Permissionless) 특성과 어떻게 결합될 수 있는지 궁금할지도 모른다. 이제 두 기술 간 잠재적 시너지를 설명하고, AI와 블록체인이라는 두 가지 첨단 기술을 살펴보자.
암호화폐는 어떻게 인공지능 애플리케이션을 지원할 수 있는가?
암호화폐 산업은 매일 언론 매체와 소셜미디어 플랫폼에서 끊임없이 논의되는 분야이다. 2008년 중본 코노(Satoshi Nakamoto)가 작성한 백서로부터 시작된 암호화폐는 현재 1.5조 달러 규모의 시장으로 성장했으며, 세계적으로 유명한 금융기관들이 다양한 암호화폐 ETF를 출시하기 위해 끊임없이 신청하고 있다.
일반적으로 선진국의 금융업계가 이미 활성화되어 있기 때문에, 일반인에게 블록체인 기술의 독특한 장점을 설명하는 것은 어렵다. 그러나 후진 지역에서는 부패한 금융기관과 정부가 여전히 권력을 장악하고 있어, 분산 원장 기술(DLT)이 금융 거래에서 가지는 이점이 더욱 명확하게 드러난다. 전 세계 각국의 화폐는 자주 가치가 하락하며, 세계 대부분의 인구는 여전히 은행 인프라에 접근할 수 없는 실정이다. 이러한 지역에서는 블록체인의 분산 원장 기술이 독보적인 강점을 가진다.
암호화폐는 은행 계좌가 없는 사람들에게 금융 서비스를 제공하는 수단이다. 이 기술은 개인이 자신의 금융 활동을 스스로 감독할 수 있는 기회를 제공한다. 사람들이 콜 월렛에 암호화폐를 보유하거나, 암호화폐 생태계의 다양한 Dapp을 통해 자산을 관리하든, 모두 은행과 유사한 서비스를 누릴 수 있다.
블록체인의 투명성, 보안성, 탈중앙화 등 고유한 특성은 AI 데이터의 저장, 공유 및 활용 방식을 크게 향상시킬 수 있다. 블록체인 기술은 인공지능 거래와 의사결정에 대해 변경 불가능한 분산 원장을 제공할 수 있으며, 이러한 기술의 융합은 AI 시스템에 대한 신뢰를 강화하고, 데이터 조작이나 남용에 대한 우려를 줄이는 데 기여할 수 있다.
암호화 기술이 인공지능을 도울 수 있는(또는 그 반대도 가능하다) 핵심 영역 중 하나는 데이터 관리와 보안 분야이다. AI 시스템은 학습과 개선을 위해 방대한 양의 데이터를 필요로 한다. 블록체인 기술을 활용하면, 이러한 데이터를 서로 다른 플랫폼과 이해관계자 간에 안전하고 투명하게 공유할 수 있다. 이는 데이터 무결성을 보장할 뿐 아니라, 데이터 실孤島를 해소함으로써 AI 공동 연구개발을 위한 새로운 길을 열어준다.
AI와 블록체인의 결합은 합법적인 탈중앙화 자율 조직(DAO)을 만들 수 있다. 이러한 DAO는 스마트 컨트랙트로 관리되며, 인공지능 알고리즘에 의해 구동되어 인간의 개입 없이 독립적으로 운영, 의사결정 및 거래를 수행할 수 있다. 역사적으로 암호화폐 분야의 DAO 관리는 이상적이지 않았는데, 이는 인간의 감정과 경제적 인센티브가 DAO의 초창기 목적을 흐렸기 때문이다. AI 기술을 활용하면 DAO 관리 프로세스를 자동화하여 중개자의 필요성을 줄이고, 조직 효율성을 높이며 비용을 절감함으로써 모든 산업 분야를 근본적으로 변화시킬 수 있다.
또 다른 밝은 전망을 가진 분야는 블록체인을 통한 AI 데이터 생성과 공유를 유도하는 인센티브 메커니즘이다. 토큰화를 통해 개인과 조직은 AI 모델에 유용한 데이터를 제공함으로써 경제적 보상을 받을 수 있으며, 이는 보다 협력적이고 포괄적인 AI 생태계를 촉진한다.
탈중앙화 금융(DeFi) 또한 인공지능의 잠재적 수혜 산업이며, 두 기술의 융합은 '탈중앙화 인공지능(DeAI)'이라 불리는 새로운 형태를 창출할 수 있다. 이러한 접근 방식은 대기업만 이용할 수 있었던 AI 도구를 개인 및 소규모 기관도 사용할 수 있도록 하여, AI 기술의 민주화와 대중화를 실현할 수 있다.
암호화폐와 인공지능의 융합은 금융 산업뿐 아니라 우리의 디지털 생활 전반에도 변화를 가져올 수 있다. 두 기술의 장점을 결합함으로써, 앞으로의 AI는 더 접근하기 쉬울 뿐 아니라 더 안전하고, 투명하며, 효율적일 것으로 기대할 수 있다. 여기까지 설명하면서, 이제 AI 산업이 현재 어떻게 작동하고 있는지, 또 어떤 기능을 가지고 있는지 분석해보자.
AI의 불투명성 장벽을 허물다
암호화폐가 금융 시스템에 가져온 혁신을 AI가 지능 생산에 가져올 혁명과 비교하면, 두 기술 간 유사점을 찾을 수 있으며, 이들의 결합에 대한 논리를 도출할 수 있다.
현재 OpenAI, 구글 딥마인드(DeepMind), Anthropic 등 여러 AI 회사들이 관련 기술 연구에 막대한 자원을 투자하고 있다.
현재 암호화폐와 인공지능 분야의 기회
이제 AI와 암호화폐의 협업에 대한 기초를 다뤘으므로, 이 분야의 선도적인 프로젝트들을 좀 더 깊이 있게 살펴볼 수 있다. 대부분의 프로젝트는 아직 미흡한 점이 많지만(메인넷 개발 중이며, 충성도 높은 사용자층을 확보하고, 광범위한 암호화 커뮤니티의 관심을 얻기 위해 노력하고 있음) 이들은 모두 산업의 최전선에 서 있으며, 빠르게 진화하는 이 분야를 잘 대표하고 있다.
Bittensor, 탈중앙화된 AI 모델 네트워크:
Bittensor는 지금까지 암호화폐 및 AI 생태계에서 가장 인기 있고 성숙한 프로젝트 중 하나이다. Bittensor는 탈중앙화된 네트워크로서, 다수의 탈중앙화된 상품 시장(또는 '서브넷')을 위한 플랫폼을 만들고 이를 단일 토큰 시스템 아래 통합함으로써 AI 기술을 민주화하려는 목표를 가지고 있다. 그 목표는 독특한 인센티브 메커니즘과 고급 서브넷 아키텍처를 통해 OpenAI와 같은 대형 AI 슈퍼기업과 경쟁할 수 있는 네트워크를 구축하는 것이다. Bittensor 시스템은 블록체인을 통해 AI 역량을 체인 위로 효율적으로 이전하는 일종의 기계로 볼 수 있다.
네트워크는 두 가지 핵심 참여자, 즉 마이너(miner)와 검증자(validator)에 의해 운영된다. 마이너는 사전 학습된 AI 모델을 네트워크에 제출하고 기여에 따라 보상을 받으며, 검증자는 모델 출력의 유효성과 정확성을 보장한다. 이러한 구조는 마이너들이 더 나은 성능과 더 많은 보상($TAO 토큰)을 얻기 위해 지속적으로 모델을 개선하도록 유도하는 경쟁 환경을 조성한다. 사용자는 검증자에게 질의를 보내며 네트워크와 상호작용하고, 검증자는 이 질의를 마이너들에게 분배한다. 검증자는 마이너들의 출력 결과를 평가하여 가장 높은 순위의 답변을 사용자에게 반환한다.
Bittensor의 모델 개발 방식은 독특하다. 많은 AI 연구소나 기관과 달리, Bittensor는 모델을 직접 학습시키지 않는다. 모델 학습은 매우 복잡하고 비용이 많이 들기 때문이다. 대신 이 네트워크는 분산된 학습 메커니즘에 의존한다. 검증자의 역할은 특정 데이터셋을 사용해 마이너들이 생성한 모델을 평가하고, 정확도나 손실 함수(loss function)와 같은 특정 기준에 따라 각 모델에 점수를 부여하는 것이다. 이러한 분산 평가 방식은 모델 성능의 지속적인 향상을 보장한다.
Bittensor의 아키텍처에는 Yuma 합의 메커니즘이 포함되어 있는데, 이는 작업증명(PoW)과 지분증명(PoS)을 혼합한 것으로, 네트워크의 서브넷에서 자원을 배분한다. 서브넷은 자체적인 경제 시장으로, 각각 텍스트 예측이나 이미지 생성과 같은 다양한 AI 작업에 집중하며, 기능에 따라 Yuma 합의에 참여하거나 탈퇴할 수 있다.
Bittensor는 AI 탈중앙화의 중요한 한 걸음으로, 다양한 AI 모델을 탈중앙화된 방식으로 개발, 평가 및 개선할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 그 독특한 구조는 고품질 AI 모델의 창출을 유도할 뿐 아니라, AI 기술 접근의 민주화를 실현하여 다양한 산업 분야에서 AI의 개발과 사용 방식을 바꿀 가능성을 지닌다.
Akash, 오픈소스 슈퍼 클라우드:
Akash Network는 혁신적인 오픈소스 슈퍼 클라우드 플랫폼으로, 컴퓨팅 자원을 안전하고 효율적인 방식으로 사고팔 수 있도록 설계되었다. 사용자가 자신만의 클라우드 인프라를 배포할 수 있도록 하며, 미사용 클라우드 자원을 사고파는 것도 가능하게 한다. 이러한 유연성은 클라우드 자원 활용의 민주화를 실현할 뿐 아니라, 사업 확장을 원하는 사용자에게 경제적인 솔루션을 제공한다.
Akash 시스템의 핵심은 리버스 경매(reverse auction) 메커니즘이다. 사용자는 자신의 컴퓨팅 요구에 대해 입찰을 제출하고, 공급자들이 서비스 제공을 위해 경쟁함으로써 가격이 기존 클라우드 시스템보다 훨씬 낮아진다. 이 시스템은 쿠버네티스(Kubernetes)와 코스모스(Cosmos)와 같은 검증된 기술로 뒷받침되어 애플리케이션 호스팅을 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 플랫폼을 보장한다. Akash의 커뮤니티 중심 접근 방식은 사용자가 네트워크 개발 및 운영에 목소리를 낼 수 있도록 하여, 진정한 의미의 사용자 중심 공공 서비스를 실현한다.
Akash의 인프라는 YAML 기반의 간단하고 직관적인 스택 정의 언어(SDL)로 구성되며, 이를 통해 사용자는 여러 지역과 공급자를 걸쳐 복잡한 배포를 구성할 수 있다. 이 기능은 선도적인 컨테이너 오케스트레이션 시스템인 쿠버네티스와 결합되어 배포의 유연성뿐 아니라 애플리케이션 호스팅의 보안성과 신뢰성도 보장한다. 또한 Akash는 영구 저장 솔루션을 제공하여 재시작 후에도 데이터가 유지되도록 하며, 이는 대규모 데이터셋을 다루는 애플리케이션에 특히 유리하다.
전반적으로 Akash는 기존 클라우드 서비스 제공업체의 독점 구조에 대한 독특한 대안으로 자리 잡고 있다. 전 세계 수백만 개의 데이터센터에 존재하는 미활용 자원을 활용함으로써 비용을 절감하고, 클라우드 네이티브 애플리케이션의 속도와 효율성을 높인다. Akash는 별도의 전용 언어를 재작성할 필요 없이 공급자 종속(lock-in)도 피할 수 있어, 다양한 클라우드 기반 애플리케이션을 위한 다목적이고 접근 가능한 플랫폼을 제공한다.
Render, 컴퓨팅 접근 확장 플랫폼:
Render는 블록체인 기반의 플랫폼으로, 증강현실(AR), 가상현실(VR), AI 기반 미디어 등 미디어 제작에서 증가하는 컴퓨팅 수요를 충족시키기 위해 설계되었다. Render는 유휴 GPU 사이클을 활용하여, 컴퓨팅 파워가 필요한 콘텐츠 크리에이터와 이용 가능한 GPU 자원을 가진 공급자를 연결한다. 블록체인 기술을 활용함으로써 Render는 AI 기반 콘텐츠 생성 및 최적화와 같은 GPU 기반 작업을 안전하고 효율적으로 처리할 수 있도록 보장한다.
Render의 핵심 제품은 인공지능과의 통합이며, AI는 콘텐츠 생성 및 프로세스 최적화에서 핵심적인 역할을 한다. 이 네트워크는 AI 관련 작업을 지원하여 예술가들이 AI 도구를 사용해 에셋을 생성하고 디지털 예술 작품을 향상시킬 수 있도록 한다. 이러한 통합을 통해 초고해상도 3D 세계를 생성하거나 AI 노이즈 제거(noise reduction)와 같은 렌더링 프로세스를 최적화할 수 있다. 또한 Render의 AI 활용은 대규모 아트 컬렉션 관리 및 렌더링 워크플로우 최적화로까지 확장되어, 창의적 프로세스의 가능성을 넓힌다.
Render의 생태계는 GPU 자원 시장의 역할을 하며, 예술가, 엔지니어, GPU 노드 운영자 등 다양한 이해관계자에게 서비스를 제공한다. 이는 컴퓨팅 파워 접근의 민주화를 실현하여, 개인 창작자부터 대형 스튜디오까지 저렴한 비용으로 복잡한 렌더링 프로젝트를 수행할 수 있게 한다. 생태계 내 거래는 RNDR 토큰을 통해 이루어져, 렌더링 서비스 중심의 역동적인 경제를 창출한다. 인공지능이 디지털 콘텐츠 창작을 계속해서 재편함에 따라, Render는 디지털 미디어 분야에서 새로운 형태의 창의적 표현과 기술 혁신을 촉진하는 핵심 플레이어가 될 전망이다.
Gensyn, 탈중앙화 컴퓨팅 플랫폼:
Gensyn은 현대 AI 시스템이 마주한 자원 제약 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 AI 및 암호화폐 프로젝트이다. 이 프로젝트는 거대한 자원 수요가 AI 발전을 가로막는 장애가 되고 있다는 문제를 극복하려는 목표를 가지고 있다. Gensyn의 접근 방식은 블록체인 기반의 탈중앙화 프로토콜을 만들어 글로벌 컴퓨팅 자원을 효과적으로 활용하는 것이다.
Gensyn의 배경에는 AI 시스템의 계산 요구가 급증하고 있으며, 이는 현재 이용 가능한 컴퓨팅 자원을 초과하고 있다는 현실이 있다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4와 같은 대규모 모델을 학습하려면 막대한 계산 자원이 필요하며, 이는 모든 이해관계자에게 큰 장벽이 된다. 따라서 현재의 해결책(비용이 너무 비싸거나 대규모 AI 작업에 부적절함)의 한계를 극복하고, 모든 이용 가능한 컴퓨팅 자원을 효과적으로 활용할 수 있는 시스템이 필요하다.
Gensyn은 이러한 문제를 해결하기 위해, 체인 외부의 딥러닝 작업을 경제적으로 연결하고 검증할 수 있는 탈중앙화 프로토콜을 만들려 한다. 이 프로토콜은 작업 검증, 시장 역학, 사전 작업 예측, 개인정보 보호 문제, 딥러닝 모델의 효율적 병렬화 등 여러 도전 과제를 안고 있다. 이 프로토콜은 신뢰 없이(trustless) 계산 네트워크를 구축하고, 참여자에게 경제적 인센티브를 제공하며, 약속된 대로 계산 작업이 수행되었는지를 검증할 수 있는 방법을 제시한다.
Gensyn 프로토콜은 딥러닝 계산을 위한 1층(Layer 1) 신뢰 없는 프로토콜로, 컴퓨팅 시간을 기여하고 ML 작업(ML은 Gensyn 내의 일종의 계산 작업)을 수행하는 참여자에게 보상을 제공한다. 이 시스템은 확률적 학습 증명(proof of learning), 그래프 기반 정밀 위치 프로토콜, Truebit 스타일 인센티브 게임 등 다양한 기술을 활용하여 완료된 작업을 검증한다. 이 시스템에는 제출자(submitter), 해결자(solver), 검증자(verifier), 신고자(challenger) 등 다양한 참여자가 포함되며, 각자는 계산 과정에서 특정 역할을 수행한다.
실제로 Gensyn 프로토콜은 작업 제출부터 계약 중재 및 정산에 이르기까지 여러 단계를 포함한다. 이는 ML 계산을 위한 투명하고 저비용의 시장을 창출하고, 확장성과 효율성을 실현하는 것을 목표로 한다. 또한 강력한 GPU를 보유한 마이너에게는 하드웨어를 ML 계산에 재활용할 수 있는 기회를 제공하며, 주류 공급자에 비해 더 낮은 비용을 제공할 수 있다. 이러한 접근은 AI의 계산 문제를 해결할 뿐 아니라, AI 자원 접근의 민주화를 실현하려는 목적을 가지고 있다.
Fetch, 인공지능 경제를 위한 오픈 플랫폼:
Fetch.ai는 앞서 언급된 프로젝트들보다 더 오랜 발전 역사를 가지고 있으며, 웹사이트에서 제공하는 서비스도 다양하다. Fetch의 핵심은 인공지능과 암호화폐가 교차하는 혁신적인 프로젝트로, 경제 활동의 방식을 근본적으로 바꾸려는 목표를 가지고 있다. Fetch 제품의 기반은 AI 에이전트인데, 이들은 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍 가능한 모듈형 구성 요소로 설계된다. 이러한 에이전트는 자율적으로 연결되고, 검색하며, 거래할 수 있어 역동적인 시장을 창출하며, 전통적인 경제 활동을 변화시킨다.
Fetch가 제공하는 주요 서비스 중 하나는 기존 제품에 인공지능을 접목하는 것이다. 이를 위해 Fetch.ai 에이전트와 애플리케이션 인터페이스(API)를 통합하는데, 이 과정은 매우 빠르며 기존 비즈니스 애플리케이션을 변경할 필요가 없다. AI 에이전트는 네트워크 내 다른 에이전트와 결합되어 새로운 사용 사례와 비즈니스 모델을 가능하게 한다. 또한 이러한 에이전트는 사용자를 대신해 협상하고 거래할 수 있어, 사용자가 배치한 에이전트로부터 수익을 창출할 수 있다.
또한 이 에이전트들은 머신러닝 모델로부터 추론(inference)을 제공함으로써, 사용자가 자신의 인사이트를 화폐화하고 머신러닝 모델을 강화할 수 있도록 한다.
Fetch는 또한 Agentverse라는 노코드(no-code) 관리 서비스를 출시하여 AI 에이전트 배포를 단순화했다. 전통적인 노코드 플랫폼(Replit)이나 GitHub Copilot처럼 대중이 코딩을 할 수 있도록 한 것처럼, Fetch는 Web3 개발의 민주화를 자신만의 방식으로 한층 더 추진하고 있다.
Agentverse를 통해 사용자는 쉽게 첫 번째 에이전트를 시작할 수 있으며, 이는 첨단 AI 기술 사용의 진입 장벽을 크게 낮춘다. AI 엔진과 에이전트 서비스 측면에서 Fetch는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 적절한 AI 에이전트에게 작업을 발견하고 지시한다. 이 시스템은 AI 애플리케이션과 서비스의 화폐화를 가능하게 할 뿐 아니라, 구축, 상장, 분석, 호스팅 등을 포함하는 종합적인 에이전트 서비스 플랫폼 역할도 한다.
이 플랫폼은 "검색 및 발견(Search & Discovery)"과 "분석(Analytics)" 등의 기능을 통해 실용성을 강화한다. 에이전트는 Agentverse에 등록할 수 있으며, 플랫폼은 LLM 기반의 타겟 검색을 통해 Fetch.ai 플랫폼 내에서 능동적으로 발견될 수 있다. 분석 도구는 에이전트의 의미적 기술자(semantic descriptor)의 효율성을 높여 발견 가능성을 향상시킨다. 또한 Fetch.ai는 오프라인 에이전트 그룹을 위한 IoT 게이트웨이를 통합하여 정보 수집이 가능하게 하고, 재연결 후 정보를 일괄 처리할 수 있도록 한다.
마지막으로 Fetch.ai는 에이전트 호스팅 서비스를 제공하며, Agentverse의 모든 기능(호스팅 제외)을 포함한다. 이 플랫폼은 Fetch.ai의 Web3 네트워크를 활용하여 에이전트 주소 지정 및 명명을 위한 개방형 네트워크를 도입한다. 이는 블록체인 기술을 시스템에 통합한 새로운 네트워크 DNS 주소 방식을 표시한다.
전반적으로 Fetch.ai는 인공지능과 블록체인 기술을 융합한 다기능 플랫폼을 제공하며, AI 에이전트 개발, 머신러닝 모델 화폐화를 위한 도구를 제공하고, 디지털 경제 내 검색 및 발견에 혁신적인 접근 방식을 제시한다. AI 에이전트와 블록체인 기술의 결합은 다양한 프로세스를 탈중앙화되고 효율적인 방식으로 자동화하고 최적화할 수 있는 길을 열어준다.
두 산업의 다음 단계 및 전망:
인공지능과 블록체인 기술의 원활한 융합은 두 분야에서의 중대한 진전을 나타낸다. 이 결합은 단순히 두 첨단 기술의 통합을 넘어서는 변혁적인 시너지로, 디지털 혁신과 탈중앙화의 경계를 다시 정의한다.
Fetch.ai, Bittensor, Akash Network, Render Network, Gensyn 등의 프로젝트가 탐색하고 있듯이, 이러한 융합의 잠재적 응용은 AI와 블록체인이 결합할 때 나타날 수 있는 거대한 가능성과 현저한 이점을 입증한다.
앞으로의 전망에서 AI와 블록체인의 융합은 여러 산업 분야를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것이 분명하다. 데이터 보안성과 무결성 향상부터 새로운 형태의 탈중앙화 자율 조직(DAO) 창출에 이르기까지, 이 융합은 더 효율적이고, 투명하며, 접근 가능한 기술을 약속한다. 특히 탈중앙화 금융(DeFi) 분야에서는 탈중앙화 인공지능(DeAI)의 등장이 기존에 대기업에게 유리했던 장벽을 허물고, AI 기술 접근의 민주화를 실현할 수 있다. 이는 개인과 소규모 기관이 이전에는 접근할 수 없었던 AI 도구와 서비스를 활용할 수 있게 하여, 보다 포용적인 디지털 경제를 만들어낼 것이다.
또한 이러한 기술의 통합은 두 분야의 가장 시급한 과제들을 해결할 가능성을 지닌다. AI 분야에서는 데이터 실孤島와 대규모 모델 학습에 필요한 막대한 컴퓨팅 파워 문제를 블록체인의 탈중앙화된 데이터 관리 및 공유 컴퓨팅 능력으로 완화할 수 있다. 블록체인 분야에서는 AI가 효율성을 높이고, 의사결정 과정을 자동화하며, 보안 메커니즘을 개선할 수 있다. 산업이 발전함에 따라 개발자, 연구자, 이해관계자들은 계속해서 AI와 블록체인 간의 시너지를 탐색하고 활용해야 한다. 이를 통해 두 분야의 발전뿐 아니라 전체 디지털 분야의 혁신을 촉진하고, 궁극적으로 사회 전체에 이익을 가져다줄 수 있을 것이다.
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