Masa의 AI 새로운 해법: 탈중앙화된 '데이터 네트워크 + LLM' 속에 숨겨진 알파
번역: 1912212.eth, Foresight News
AI 분야는 전에 없던 속도로 발전하고 있으며, 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI의 새로운 돌파구가 무한한 가능성을 열고 있습니다. 매주 새로운 AI 혁신이 등장하며, 혁신의 속도는 더욱 빨라지고 있고 수십억 달러의 자금이 AI 산업으로 유입되고 있습니다.
수많은 AI 혁신과 수천 개의 관련 기업, 프로젝트, 애플리케이션이 지속적으로 출시되면서 모두가 그 안에서 알파(수익 기회)를 찾고 있습니다. 그렇다면 AI에서 진정으로 지속 가능하고 대체 불가능한 가치는 어디에 있는 것일까요? AI 스택의 어느 부분이 실제로 탈중앙화의 혜택을 받게 될까요?
진정한 알파는 탈중앙화된 데이터와 LLM에 있습니다.
AI 모델이 점점 더 복잡해지고 상용화됨에 따라 다양한 고품질 및 규정 준수 데이터 소스에 대한 수요가 매우 강해지고 있습니다.
Masa Network는 탈중앙화된 데이터와 오픈소스 LLM을 결합하려는 목표를 가지고 있습니다. Masa Network에서는 모든 인터넷 사용자가 데이터 기여자이자 노드 작업자가 되어 AI 모델 훈련에 참여하고 토큰 보상을 받을 수 있습니다.
누구나 데이터 기여자가 될 수 있다: AI를 위한 탈중앙화 데이터 수집
데이터는 AI의 생명선이며 모델의 성능, 공정성, 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. AI 모델들 간의 경쟁 격차가 줄어들면서 고유하고 독점적인 데이터 세트에 접근할 수 있는 능력은 핵심적인 차별 요소가 됩니다. 이는 개발자들이 맞춤형 및 전문화된 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는지를 결정짓습니다.
Masa Network는 사용자 선호도, 행동 양식, 디지털 풋프린트 등 사용자가 생성한 방대한 독점 데이터를 집계합니다.
사용자 동의 데이터: 사용자는 AI 훈련을 위한 직접적인 데이터 제공자가 될 수 있습니다. 이러한 데이터는 Masa 앱, Masa Chrome 브라우저 확장 프로그램을 통해 사용자로부터 직접 수집되며, Masa의 광범위한 파트너 생태계를 통해 수집됩니다. 사용자는 자신의 데이터를 완전히 통제할 수 있으며 어떤 데이터 포인트를 누구와 공유할지 선택할 수 있습니다.
사용자 집계 데이터: 사용자가 스스로 데이터 노드 작업자가 되어 Masa 오라클 네트워크와 MasaChrome 확장 프로그램을 통해 데이터를 집계할 수 있습니다. Masa의 탈중앙화된 오라클 네트워크는 공개 네트워크 및 소셜 미디어 플랫폼(예: 트위터)에서 실시간 구조화된 데이터를 지속적으로 수집하여 AI 데이터 네트워크를 풍부하게 합니다.
사용자는 Masa 앱의 '퀘스트 투 에른(quest-to-earn)', Masa Chrome 브라우저 확장 프로그램의 '서핑 투 에른(surf-to-earn)', Masa 오라클의 '노드 투 에른(node-to-earn)'을 통해 쉽게 데이터를 기여하거나, Masa의 광범위한 파트너 생태계 내에서 일상적인 디지털 생활을 하면서도 데이터를 기여할 수 있습니다. 사용자가 수집한 모든 데이터는 '포인트'로 전환되며, 사용자는 이를 적립한 후 Masa 데이터 마켓플레이스에서 공유함으로써 보상을 받을 수 있습니다.
Masa는 사용자가 자신의 데이터를 완전히 통제하고 어떤 익명 데이터 포인트를 누구와 공유할지 선택할 수 있도록 보장합니다. 이는 Masa 제로지식 소울 바운드 토큰(ZK-SBT)을 통해 이루어집니다.
독점적 데이터는 AI 개발자의 경쟁 우위입니다. Masa 데이터 네트워크는 공개적으로 이용 가능한 데이터를 넘어, 진정으로 독특하고 개인화된 AI 모델을 실현합니다.
누구나 노드가 될 수 있다: 탈중앙화된 LLM AI 인프라
미래에는 누구나 AI의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 세상이 올 것입니다. Masa의 탈중앙화된 AI 네트워크를 통해 누구나 오라클 노드 작업자가 되어 미사용 컴퓨팅 파워(CPU 및 GPU)를 기여함으로써 전 세계 사용자와 개발자의 요청을 처리할 수 있습니다. 이러한 탈중앙화된 참여자 기반 모델 덕분에 네트워크는 초당 370만 건의 메시지를 지원할 수 있어 높은 확장성과 효율적인 요청 처리를 보장합니다.
Masa를 통해 사용자는 phi-2, bakllava, llava, milstra 등 다양한 오픈소스 LLM 중에서 쉽게 선택할 수 있습니다. 이러한 모델들은 Hugging Face와 같은 사용자 친화적인 플랫폼에서 쉽게 이용 가능하므로 즉시 다운로드하여 오라클 노드 작업자에 배포할 수 있습니다.
이러한 오픈소스 LLM을 운영함으로써 사용자는 Masa의 탈중앙화된 LLM 인프라를 더욱 다양하고 강력하게 만드는 글로벌 오라클 노드 작업자 커뮤니티에 참여하게 됩니다. 이러한 다양성은 혁신을 촉진하며 개발자들이 다양한 분야와 요구 사항에 맞는 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다.
Masa는 LLM 인프라의 미래가 탈중앙화에 있다고 믿습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
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실시간 접근: 전통적인 AI 모델은 정기적인 업데이트에 의존하기 때문에 정보가 곧바로 낡아지는 경우가 많습니다. Masa를 활용하면 개발자는 계속 성장하는 실시간 데이터 네트워크를 활용해 트렌드를 감지하고 예측을 수행하며 인터넷상 최신 데이터셋으로 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
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비용 효율성: 탈중앙화 네트워크에서 오픈소스 LLM을 실행하면 비싼 중심화된 인프라에 대한 필요성이 사라져 개발자와 기업의 비용을 절감합니다.
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오류 허용성: 네트워크의 탈중앙화 특성은 단일 노드의 장애가 LLM 인프라 전체 기능에 해를 끼치지 않도록 탄력을 강화합니다.
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보상 인센티브: 오라클 노드 작업자들은 MASA 토큰과 네트워크 요청 처리 수수료를 통해 컴퓨팅 리소스 기여에 대한 보상을 받습니다. 이러한 인센티브 메커니즘은 LLM 인프라를 지원하기 위해 안정적이고 지속적으로 증가하는 컴퓨팅 파워 공급을 보장합니다.
Masa Network에 가입하여 오라클 노드 작업자가 되는 사용자가 많아질수록 탈중앙화된 LLM 인프라는 더욱 강력해집니다. 이는 개발자들이 다양한 오픈소스 모델에 접근할 수 있게 되어 AI 생태계의 혁신을 추진하고 획기적인 애플리케이션을 만들 수 있게 한다는 의미입니다.
결론
Masa는 탈중앙화된 데이터 수집과 LLM 인프라를 통해 AI를 변화시키고 있습니다. 메인넷 출시 이전에도 Masa는 테스트넷에서 130만 명 이상의 사용자와 4만 2천 개 이상의 오라클 노드 작업자를 보유하고 있습니다. Masa의 탈중앙화된 데이터 네트워크와 LLM을 활용하면 개발자들은 실시간 데이터를 기반으로 한 차별화되고 극도로 개인화된 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
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