BITTENSOR($TAO) 상세 분석: 인공지능 지형을 변화시키는 선도적 세력
저자: Greythorn
프로젝트 이름: Bittensor
프로젝트 유형: 인공지능(AI)
심볼: $TAO
암호화폐 순위: #30
시가총액: 33억 달러
FDV: 33억 달러
유통 공급량: 623만 개 (총 공급량의 29.69%)
최대 공급량: 2100만 개
서론
인공지능 산업은 최근 급격히 성장하고 있으며, 특히 ChatGPT와 같은 혁신 기술의 등장으로 2023년 한 해에만 250억 달러의 투자가 유입되었으며, 이는 2022년 대비 5배에 달한다. 이러한 막대한 자본 유입은 인공지능이 조만간 만(兆)달러 규모의 산업으로 성장할 것이라는 긍정적인 기대를 반영한다.
그렇다면 AI의 미래가 밝아질 수 있는 몇 가지 징후는 무엇일까? 아래는 그 핵심 요소들이다:
첫째, 현재 인공지능 분야는 상당히 산발적으로 분산되어 있다. 서로 다른 AI 모델 간에는 학습 정보를 공유할 수 없어 기능적 한계가 크다. 또한 다른 애플리케이션이나 데이터와 연결하려면 특별한 권한이 필요하며, 이는 복잡성을 더욱 가중시킨다.
둘째, AI의 진입 장벽이 매우 높다. 인공지능 모델을 훈련시키기 위해서는 막대한 자원이 소요되며, 이로 인해 해당 분야는 주로 대기업들에 의해 독점되고 있다.
하지만 암호화폐는 아직 초기 단계에 있음에도 불구하고, 분산된 자원 네트워크를 조직하고 인센티브를 제공하는 강력한 도구로서 잠재력을 보여주고 있다. 또한 블록체인 기술을 활용하면 AI 애플리케이션 간 상호운용성이 가능해져 협업 능력이 크게 향상될 수 있다.
특히 최근 AI 관련 암호화폐 분야에서 흥미로운 성공 사례들이 나타나면서, 많은 사람들이 이 기회를 인식하기 시작했다.
출처: GrayScale Research
따라서 우리는 AI의 중요한 전환점에 서 있다. 한편으로는 분산되고 자원 집약적인 AI 분야가 있고, 다른 한편으로는 명확한 시장 기회가 존재한다. 이제 필요한 것은 두 가지를 연결할 수 있는 핵심 솔루션이며, 바로 여기서 Bittensor의 가치가 부각된다.
Bittensor는 대기업 중심의 인공지능 통제권을 더 광범위한 커뮤니티로 이전함으로써 AI 발전 구조를 변화시키고 있다. 이 프로토콜은 머신러닝을 거래 가능한 상품으로 전환하여 지식의 신속한 확산을 촉진하며, 마치 끊임없이 성장하는 도서관과 같다.
프로젝트 개요
Bittensor는 AI 연구자 Ala Shaabana와 Jacob Steeves가 2019년 설립했으며, 초기에는 Polkadot의 평행체인(parachain)으로 계획되었다. 그러나 2023년 3월 전략적 전환을 통해 자체 전용 블록체인을 개발하기로 결정했다. 이는 암호화폐를 글로벌 머신러닝 노드에 대한 인센티브 메커니즘으로 활용하여 AI 개발의 탈중앙화 방식을 추진하기 위한 것이다. 이러한 노드들이 공동으로 훈련하고 학습함으로써, Bittensor는 점진적으로 증가하는 자원을 통합함으로써 네트워크의 집단적 지능을 강화하는 새로운 패러다임을 도입했다. 이를 통해 개인 연구자 및 모델들의 전체적인 기여도가 극대화된다.
출처: Bittensor 웹사이트
핵심 구조 및 구성
Bittensor의 아키텍처는 탈중앙화된 네트워크를 통해 강건한 AI 생태계를 지원하도록 설계되었다:
마이너 계층(Miner Layer): 이 계층은 Bittensor 내 AI 기반 혁신의 핵심이며, 마이너들이 다양한 AI 모델을 호스팅하고 운영한다.
검증자 계층(Validator Layer): 검증자는 블록체인의 무결성과 합의 유지에 핵심적인 역할을 하며, 네트워크가 정해진 규칙에 따라 작동하도록 보장한다.
기업 계층(Corporate Layer): 최첨단 애플리케이션 개발에 집중하며, 네트워크의 AI 역량을 활용해 복잡한 문제를 해결한다.
소비자 계층(Consumer Layer): 최종 사용자와 조직을 위한 계층으로, 네트워크에서 생성된 솔루션과 서비스를 제공받는다.
출처: Revelo Intel
예측기관(Oracle)로서의 Bittensor
Bittensor는 예측기관(Oracle) 역할도 수행하며, 블록체인 시스템을 외부 데이터와 연결한다. 이를 통해 AI와 블록체인 기술이 결합하여 혁신적인 솔루션을 창출할 수 있다.
네트워크 동적 구조
Bittensor 생태계는 고유한 서브넷(Subnet) 동적 구조에 의존하며, 각 서브넷은 다양한 보상을 제공하여 광범위한 AI 응용 분야에 적합하다. 이러한 구조는 다양성과 새로운 아이디어의 창출을 촉진하며, 대형 AI 기업들이 간과할 수 있는 분야까지 포괄한다. 동시에 TAO 토큰 하나로 전체 생태계를 지원함으로써, 토큰 홀더들은 네트워크 내 AI 성장 방향에 대해 큰 영향력을 행사할 수 있다.
출처: Bittensor
Bittensor의 머신러닝 방법론 및 메커니즘
Bittensor는 네트워크 내 두 가지 핵심 참여자를 연결한다:
검증자(Validators): 블록체인의 무결성을 유지하고, 트랜잭션과 작업이 네트워크 규정을 준수하는지 확인한다.
체인 외부 머신러닝 마이너(Off-chain ML Miners): AI 모델을 호스팅하고 운영하여 AI 서비스를 제공하며, 이 모델들은 데이터 분석부터 관점 생성에 이르기까지 다양한 과제를 수행한다.
이러한 다리 역할은 블록체인 운영과 AI 서비스 간의 안전하고 효율적인 협업을 가능하게 한다.
세부 영역 설명
공급 측면 - AI 계층(마이너): AI 모델을 호스팅하는 마이너들. 이 모델들은 Bittensor의 AI 역량 원천이며, 머신러닝을 통해 과제를 수행하고 가치를 창출한다.
공급 측면 - 블록체인 계층(검증자): 마이너들이 호스팅한 AI 모델을 관리하고 평가하는 검증자들. 이들의 역할은 모델들이 네트워크 기준을 충족하고 긍정적인 기여를 하고 있는지 확인하는 것이다.
수요 측면 - 검증자를 기반으로 하는 앱 개발: 개발자들이 검증자 위에 애플리케이션을 구축하며, 마이너들이 제공하는 특정 AI 기능을 활용한다. 이는 수요 중심의 생태계를 형성하여, 개발자들이 필요에 따라 AI 리소스를 이용하고 이를 자금 조달할 수 있게 한다.
출처: Greythorn 내부 자료
출처: David Atterman
분산형 전문가 모델(MoE)
Bittensor는 분산형 전문가 모델(Mixture of Experts, MoE)을 채택하여 여러 전문화된 AI 모델을 협업시켜 AI 예측을 최적화함으로써, 복잡한 문제 해결의 정확성과 효율성을 향상시킨다. 이 접근법은 각 모델의 고유한 장점을 통합하여 단일 모델보다 더 정확하고 포괄적인 결과를 도출한다. 예를 들어 스페인어 주석이 포함된 파이썬 코드를 생성하고자 할 때, AI의 다국어 모델과 코딩 전문 모델이 함께 작동하여 결과를 만들어낼 수 있다. 이는 단일 모델보다 훨씬 우수한 솔루션을 제공한다.
출처: Greythorn 내부 자료
지능 증명(Proof of Intelligence)
지능 증명은 Bittensor 네트워크가 유용한 머신러닝 모델과 결과를 추가한 노드에 보상을 제공하는 메커니즘이다. 블록체인 네트워크의 작업 증명(PoW)이나 지분 증명(PoS)과 유사하게, 지능 증명은 노드가 수학적 난제를 푸는 대신 머신러닝 작업을 수행하여 자신의 지능 수준을 입증해야 한다. 노드의 머신러닝 작업이 정확하고 가치가 있을 경우, 새 블록을 체인에 추가할 기회를 얻고 TAO 토큰을 보상으로 받을 수 있다. Bittensor 네트워크에서 보상을 받기 위해선 서버가 유용한 지식을 생성할 뿐 아니라 대부분의 검증자로부터 인정을 받아야 한다. 이러한 합의 메커니즘을 통해 Bittensor는 가치 있는 기여를 장려하고 협업을 촉진하며 블록체인의 보안을 확보한다.
생태계
$TAO 토큰으로 구동되는 Bittensor 생태계는 탈중앙화된 인공지능 분야에서 혁신적인 접근법을 제시한다. 특히 독특한 서브넷 구조는 생태계의 완전성과 성능에 핵심적이다. Bittensor는 경쟁적이지만 역동적인 환경을 조성하여 혁신을 촉진하기 위해 32개의 서브넷 슬롯을 제공한다. 이는 Bittensor가 다양성에 대한 약속과 '양보다 질'에 초점을 맞춘 전략을 반영한다. 참고로 Bittensor의 서브넷은 경쟁과 협력을 통해 진정한 가치가 창출되는 공간이다.
이 생태계의 블록체인 기술은 투명성과 보안을 보장하며, Bittensor API는 필요한 도구와 가이드를 제공하여 참여를 촉진한다.
참여자들은 서브넷 소유자, 검증자 또는 마이너로서 커뮤니티 건설에 참여할 수 있으며, 각 역할은 생태계의 건강성에 필수적이다. Yuma 합의 메커니즘은 TAO 토큰으로 기여자에게 보상함으로써 합의 달성을 촉진하는 핵심 요소이다.
OpSec과 Tensorage 간의 전략적 파트너십은 탈중앙화된 인공지능 기술 발전에 중요하며, 매끄러운 데이터 처리 및 저장 솔루션을 제공한다.
AITProtocol과 같은 플랫폼이 Bittensor 네트워크와 통합됨으로써, 그 영향력의 확대와 탈중앙화된 AI 모델의 다양한 응용 가능성을 부각시킨다.
Bittensor의 성장 잠재력을 고려할 때, 이러한 파트너십과 통합은 계속해서 발전할 것으로 예상되며, Bittensor는 인공지능의 미래를 형성하는 핵심 참여자 중 하나가 될 가능성이 크다.
토큰 이코노믹스
TAO 토큰 이코노믹스 개요
최대 공급량: 2100만 개의 TAO 토큰.
발행 일정: 토큰은 256년에 걸쳐 완전히 발행됨.
현재 가격: 624.97달러.
시가총액: 39.2억 달러, 순위 27위.
완전 희석 시가총액(FDV): 39억 달러, 순위 49위.
현재 유통 공급량: 625만 개의 TAO 토큰, 최대 공급량의 29.75%.
총 공급량: 625만 개의 TAO 토큰.
토큰 생성 및 배분
TAO 토큰은 마이닝과 네트워크 검증 활동을 통해 창출되며, 이는 탈중앙화 생태계 발전을 촉진한다.
네트워크는 1050만 블록마다 반감기(Halving)를 실시하며, 약 45년 동안 총 64번의 반감이 계획되어 있다.
보상은 블록당 1 TAO씩, 약 12초마다 지급되며, 하루 총 약 7200 TAO가 마이너와 검증자에게 분배된다.
토큰 활용성
TAO 토큰 보유자는 데이터 및 AI 기반 핵심 인사이트를 포함한 네트워크상의 다양한 디지털 자원에 접근할 수 있다. 중요한 점은 TAO 토큰의 가치가 Bittensor 네트워크가 제공하는 AI 서비스와 직접적으로 연동된다는 것이다. 이러한 AI 서비스의 중요성과 실용성이 증가함에 따라 TAO 토큰에 대한 수요도 자연스럽게 증가할 것이다.
출처: Bittensor
경쟁사
인공지능 기술은 블록체인 업계에서 머신러닝, 신경망, 탈중앙화 저장소, AI 에이전트 훈련, 마켓플레이스 및 데이터 처리 등 다양한 분야에 응용되고 있다.
이러한 다양성을 고려할 때, Bittensor를 Akash와 같은 프로젝트와 직접 비교하는 것은 적절하지 않을 수 있다. Akash는 클라우드 컴퓨팅과 유사한 서비스를 제공하는 반면, Bittensor는 AI 모델 훈련과 같은 특정 분야에 집중하고 있다.
추가적인 연구를 통해 우리는 Gensyn이라는 신생 프로젝트를 발견했는데, 이는 Bittensor의 보다 근접한 경쟁자로 보인다. 좀 더 깊이 살펴보자.
Gensyn 살펴보기
벤 필딩(Ben Fielding)과 해리 그리브(Harry Grieve)는 2020년 초 창업 액셀러레이터 Entrepreneur First에서 만나同年 협업을 시작하여 Gensyn을 설립했으며, 2023년 2분기까지 연구 중심으로 운영되었다. 올해 테스트넷 출시를 목표로 하고 있다.
2023년 6월, Gensyn은 a16z, Protocol Lab, CoinFund, Canonical Crypto, Eden Block 및 다수의 엔젤 투자자들로부터 A 라운드 펀딩으로 4300만 달러를 성공적으로 유치했다.
Gensyn은 Substrate 프레임워크를 활용한 L1 PoS 프로토콜 기반의 네트워크를 구축 중이며, P2P 통신을 지원한다.
Gensyn은 초확장 가능한 머신러닝(ML) 네트워크를 만들고자 한다. 이는 누구나 언제든지 접근할 수 있는 글로벌 컴퓨팅 자원 세트를 제공하는 것을 목표로 한다. 유휴 데이터센터부터 GPU가 장착된 개인 노트북까지 다양한 컴퓨팅 장치를 연결함으로써, 전 세계 어떤 장치에서도 AI 모델 훈련이 가능하도록 하는 것이 목적이다. 이 계획은 전 세계 ML 컴퓨팅 자원의 가용성을 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 한다.
Bittensor와의 차이점:
Gensyn은 일반적인 컴퓨팅 네트워크와 달리 계산 작업을 검증하는 독특한 방법을 갖는다. 이들은 머신러닝의 핵심 방법론 중 하나인 그래디언트 최적화 데이터를 활용하는 ‘확률적 학습 증명(Probabilistic Proof-of-Learning)’이라는 새로운 시스템을 도입했다. 이 기술은 복제 없이도 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 작업 검증 방식을 제공하여 머신러닝 과제를 더욱 효율적으로 만든다.
반면, Bittensor는 두 가지 핵심 장점을 제공한다:
첫째, 전문가 혼합(MoE) 모델을 채택하여 여러 전문화된 AI 모델이 협업함으로써 AI 예측을 강화한다. 이러한 협업은 AI 결과의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 한다.
둘째, Bittensor는 AI 레고(AI Legos)라는 독특한 머신러닝 접근법을 사용한다. AI 레고 개념은 블록체인을 활용해 AI 개발을 더욱 개방적이고 탈중앙화되며 접근 가능하고 효율적으로 만드는 것을 의미한다. ‘컴퓨팅 레고(Compute Legos)’ 개념을 바탕으로, 이는 범용 컴퓨팅의 다목적성을 중시하여 머신러닝 혁신을 촉진한다. Bittensor의 비전은 특정 복잡한 과제에 대응하는 글로벌 ML 노드 커뮤니티 네트워크를 구축함으로써 AI 모델의 집단 지능과 역량을 강화하는 것이다.
또한, 다양한 프로토콜이 허가 없이 블록체인을 통해 통합되어 전체 탈중앙화 AI 생태계를 강화할 수 있는 시나리오를 상상할 수도 있다. 예를 들어 Akash, Gensyn, Bittensor가 추론 요청을 공동 처리함으로써 체인 기반의 다양한 AI 솔루션 간 시너지를 보여줄 수 있다.
중앙화된 AI 모델과의 비교:
Bittensor를 최근 마이크로소프트가 290억 달러에 평가한 OpenAI와 같은 중앙화된 AI 모델과 비교하면 그 잠재력이 명확히 드러난다. Bittensor의 탈중앙화 접근법은 AI 지능의 복합성과 보다 광범위한 통합을 목표로 하며, 성공할 경우 OpenAI의 능력과 가치를 넘어서는 가능성이 있다. 이는 Bittensor의 거대한 잠재 가치에 대한 논의를 촉발한다.
탈중앙화된 모델 접근법을 통해 Bittensor는 AI 모델들이 통찰을 공유하고 서로의 발견 위에 구축함으로써 중복 작업을 줄일 수 있다. Bittensor 측에 따르면:
"OpenAI나 기타 중앙화된 대안보다 더 큰 것은 오직 그것들의 조합뿐이다."
출처: Bittensor
출처: Bittensor
낙관적 요인
Bittensor의 토큰 이코노믹스는 공정한 분배를 장려하고 네트워크 참여자들 간의 인센티브를 일치시키는 것을 목표로 한다. 네트워크 참여자 기반이 확대됨에 따라 TAO 토큰 가치는 지수적으로 성장할 것으로 예상된다.
현재 유통 중인 모든 TAO 토큰 중 약 89%가 스테이킹되어 있으며, 그 금액은 5,561,230𝞃에 달한다(현재 총 발행량은 6,254,373𝞃).
TAO 토큰의 발행 설계는 시간이 지남에 따라 생성 속도가 감소하며, 최대 공급량에 도달하면 완전히 중단된다. 이 전략은 마이너의 인센티브를 채굴 보상에서 직접적인 과제 수행 보상으로 이동시키는 것을 목표로 한다.
출처: Bittensor
인공지능 시장은 2030년까지 1.8조 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 AI 기술의 거대한 경제적 잠재력을 보여준다.
OpenAI의 중대한 진전 이후, AI 관련 암호화 자산들은 뛰어난 성과를 보이며 해당 분야에 대한 관심과 투자의 증가를 부각시켰다.
Bittensor는 머신러닝을 위한 자급자족하는 생태계를 만들고자 하며, AI 모델의 개발과 적용을 촉진한다. 이 비전은 AI 분야의 혁신과 실제 적용을 위한 기반을 마련한다.
Bittensor 네트워크는 4,000개 이상의 AI 모델을 보유하고 있으며, 총 10조 개의 모델 파라미터를 갖추고 있다. 이 규모는 1750억 개의 파라미터를 가진 GPT-3 모델을 넘어설 뿐 아니라, Bittensor가 AI 개발에서 갖는 중요한 규모와 다양성을 부각시킨다.
Bittensor는 상위 25개 프로젝트에 속하며, 지금까지 1티어 거래소에 상장된 정보가 없다. 이것이 긍정적인 요소인지 여부는 불확실하지만, 그 강력한 위치를 고려할 때 TAO 토큰이 더욱 널리 상장될 경우 어떤 가능성이 열릴지 궁금하게 만든다.
비관적 요인
Bittensor는 널리 비판받지는 않았지만 일부 비판도 존재한다. 일부는 코드가 단순함에도 불구하고 높은 평가를 받는 점을 문제 삼는다. Multicoin VC의 설립자 카일(Kyle)은 특히 TAO 검증자가 최상위 마이너를 선택하는 방식에 대해 비판하며, 검증자들이 ChatGPT와 같은 광범위한 애플리케이션 맥락 없이 판단할 수 없다고 지적한다. 그는 사용자 인터페이스와 모델 업데이트 사이의 연결을 강화할 필요가 있다고 주장한다. 암호화 분야의 다양한 견해를 고려할 때 열린 마음을 유지하는 것이 좋다.
탈중앙화된 인공지능은 거대한 잠재력을 지녔지만 여전히 초기 단계이며 리스크가 존재한다. 과거의 AI 프로젝트 연구를 통해 알 수 있듯, 많은 탈중앙화 플랫폼은 충분한 내구성 테스트를 받지 못했다. 종종 사용자 유치에 어려움을 겪으며, 운영 유지에 있어 개발자들에게 크게 의존한다.
또 다른 중요한 도전 과제는 대규모 데이터베이스와 최첨단 AI 하드웨어에 대한 접근 장벽이다. 이는 Bittensor와 같은 플랫폼의 성장과 효율성에 상당한 리스크를 초래한다.
결론
VanEck의 최신 연구는 Bittensor를 "머신 인텔리전스의 비트코인"이라 칭한다. 이 연구는 AI/ML 모델에 경제적 인센티브를 제공하는 네트워크를 설명하며, 여기서 '마이너'들이 AI 모델을 개발하고 '검증자'들이 모델 출력을 평가하는 시스템을 포함한다. 그러나 개발자들이 Bittensor 위에서 dApp을 만들 수 있고, 이 네트워크가 특정 AI 분야에 집중한 다수의 작은 서브넷을 포함하는 메인넷으로 구축되었다는 점을 고려할 때, Bittensor를 탈중앙화된 AI 분야의 이더리움으로 보는 것이 더 적절하다고 생각한다.
인공지능은 거대한 경제적 잠재력을 지니고 있으며, 2030년까지 시장 가치가 1.8조 달러에 이를 것으로 예상된다. Bittensor는 이러한 기회를 탈중앙화된 경로로 포착하고자 한다.
DeFi 번영기 동안 Cardano의 시가총액은 거의 1000억 달러에 근접한 적이 있다. 현재 Bittensor의 시가총액은 42억 달러이며, 만약 AI 트렌드가 DeFi와 유사한 궤도를 따른다면 그 성장 가능성은 여전히 흥미진진한 전망이다.
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