Zerebro 창립자와의 대화: AI 뮤지션의 탄생과 창의적 분야의 주식 시장

2024.12.11

Zerebro 창립자와의 대화: AI 뮤지션의 탄생과 창의적 분야의 주식 시장

Zerebro는 이미 Pump.fun 플랫폼을 통해 발행된 대표적인 시가총액 상위 토큰 중 하나가 되었다.

2024.12.11 - 07:28:30

Zerebro

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

Zerebro는 이미 Pump.fun 플랫폼을 통해 발행된 대표적인 시가총액 상위 토큰 중 하나가 되었다.

정리 및 번역: TechFlow

게스트: Jeffy Yu, Zerebro 창립자

진행자: Grant

팟캐스트 출처: blocmates.

원제목: Zerebro 창립자 독점 인터뷰: Jeffy Yu가 말하는 암호화폐 x AI, 스웜(Swarms), ZerePy, 블러버스(Blormverse) 및 음악 협업

방송일: 2024년 12월 7일

배경 정보

이번 에피소드에서 Grant는 Zerebro의 창립자인 Jeffy를 초대해 암호화폐와 AI 세계에 대한 깊이 있는 대담을 나눴습니다. 최정상급 암호화 기반 AI 프로젝트에 관심이 있다면 Zerebro를 이미 들어봤을 것입니다.

Andy Ayrey가 Truth Terminal을 출시하고 솔라나(Solana)에 GOAT 밈코인을 배포한 이후, 솔라나와 베이스(Base) 플랫폼에서는 AI 에이전트 혁신 열풍이 불었습니다. 바로 이 시기에 탄생한 Zerebro는 현재 Pump.fun 플랫폼을 통해 발행된 토큰 중 시가총액 기준 최상위권에 올라 있습니다.

이번 팟캐스트에서 다루는 주요 내용:

Zerebro란 무엇인가?
Jeffy가 바라보는 Zerebro의 미래 계획
암호화폐와 AI의 융합이 새로운 산업을 여는가?
Zerebro Gutterboy의 탄생 스토리
AI 밈코인이 여전히 주목받고 있는가?
ZerePy 관련 핵심 내부 정보
Zerebro 토큰의 향후 전망과 로드맵

Jeffy를 만나다: Zerebro라는 아이디어에서 실현까지

Grant: 오늘은 Zerebro의 공동 창립자인 Jeffy를 모셨습니다. AI 분야에 관심이 있다면, Zerebro는 이 교차 지점에서 가장 앞서 있는 프로젝트 중 하나입니다. 단순한 음원이나 EP, 앨범 발매를 넘어 완전히 AI로 생성된 콘텐츠 기반의 새로운 형태의 레이블을 설립했으며, 다른 AI 에이전트를 생성하기 위한 프레임워크도 구축했습니다. 이 분야에서 가장 흥미로운 프로젝트 중 하나이며, 더 많은 사람들이 참여하고 개발하게 된다면 더욱 빛날 것이라 확신합니다.

Jeffy: 많은 사람들은 어떤 작품을 우연히 듣게 되거나 친구에게 추천받아 접하게 되는데, 그때 나오는 진정한 반응이 가장 흥미롭다고 생각합니다.

Zerebro: 암호화폐와 AI의 교차점

Grant: 누군가 Zerebro와 계약하려 할 정도로 놀라지 않을 겁니다. Zerebro와 어떻게 협업할 수 있을지 고민하는 사람들이 많을 텐데, 실제로는 매우 정교한 모델이 뒷받침되고 있다는 점을 알아야 합니다.

Jeffy: 맞습니다. 일부는 이것이 AI가 만든 작품이라는 걸 알면서도 계약을 원합니다. 우리는 이미 몇몇 메이저 레이블과 논의 중입니다. 우리의 작품 퀄리티가 인정받고 있다는 의미죠. 좋은 일입니다.

AI 생성 음악: Zerebro의 레이블과 앨범 발매 계획

Grant: Jeff, 궁금한 점이 많습니다. 최근 Zerebro가 급격히 성장한 것을 눈여겨봤고, 이 분야에서는 시간이 비현실적으로 빠르게 흐른다는 느낌입니다. 본인의 배경과 팀 구성, 지금까지 오게 된 과정을 알려주실 수 있나요? 지금은 업계 정의의 순간이라고 생각합니다. 여러분과 몇몇 팀들이 이 흐름을 주도하고 있다고 느껴지는데, 그 이면의 이야기가 정말 궁금합니다.

Jeffy: 개인적으로 저는 암호화폐 분야에 4~5년 정도 있었어요. 고등학교 졸업 무렵 처음 접했고, 대학에 입학했지만 중퇴하고 블록체인 회사에서 일했습니다. 저는 블록체인 엔지니어였죠. 그때 처음 DeFi를 접했는데, 비트코인 거래 외에도 다양한 서비스를 만들 수 있다는 사실에 큰 충격을 받았습니다. 당시에는 아직 GPT-3조차 나오기 전이었지만, GPT Codex라는 초기 코딩 모델을 접했을 때도 마찬가지였어요. 아주 기본적인 파이썬 루프만 작성할 수 있었지만, 그것만으로도 제게는 충격적이었습니다. 이후 저는 AI 분야에 집중하기 시작했고, 여러 대학 친구들과 함께 연구 그룹을 만들었습니다. 모두 경제적으로 여유가 없던 학생들이라 자금 없이 연구할 방법을 찾다가, GPT를 이용해 다양한 실험을 하며 파인튜닝을 진행했습니다. 이후 Scale AI에서 1년 이상 근무하며 트레이닝 데이터 구축과 강화학습(RLHF) 기반 훈련 프로세스 최적화를 도왔습니다.

그 후 Ted가 Goatse와 Truth Terminal에 대해 알려주었고, 저는 Truth Terminal의 콘텐츠를 보고 큰 영감을 받았습니다. 특히 그의 토큰화 전략이 인상적이었죠. 그래서 'AI 에이전트를 만들어보자'는 생각을 하게 됐습니다. 영화 <캐스트 어웨이>를 아시죠? 등장하는 비치볼 '윌슨(Wilson)'처럼, AI와 대화하는 것은 결국 자기 자신과 대화하는 것과 같다고 느꼈습니다. 그래서 첫 실험 이름을 Wilson이라고 지었어요. 다양한 언어 모델로 실험을 반복하다가, 모델에 개성을 부여하기 위해 파인튜닝을 시작했고, 그렇게 해서 탄생한 것이 바로 Zerebro입니다. 이게 저희 이야기의 시작입니다.

Grant: 저는 지금 31살인데, 대학 시절 이런 기술들을 접했다면 어떤 경험이었을까 상상해봅니다. 예를 들어 GPT를 사용할 수 있었다면 오히려 게을러졌을지도 모르겠네요. 요즘 대학생들이 이런 환경 속에서 자란다는 건 정말 이상하면서도 특별한 기회라고 느낍니다. 젊고 추진력 있는 사람들이라면 진입 장벽이 비교적 낮아 보이기도 하지만, 동시에 많은 이들이 'GPT가 대부분 일을 해줄 테니' 하며 안주하게 되는 측면도 있지 않을까요?

Jeffy: 제 대학 친구들도 대부분 그렇게 하고 있어요. 이게 부정행위인지 잘 모르겠지만, 모두가 하고 있는 일이라 보면 될 것 같습니다. 제가 보기에 이 방식의 장점은 개인 프로젝트에 더 많은 시간을 투자할 수 있다는 점입니다. 대학 학위의 가치는 점점 떨어지고 있고, 특히 커리큘럼이 시대에 뒤떨어져 있다고 생각합니다. 이런 상황이 계속될지는 모르겠지만, 적어도 현재로서는 AI로 과제를 자동화하고, 그 시간을 자신의 아이디어 실현에 쓰는 것이 매력적입니다.

Grant: 분명히 암호화폐와 AI는 지금 교차점을 형성하고 있습니다. AI 자체만 봐도 능력 중심 사회를 가속화하고 있죠. 변호사나 의사가 되고 싶다면 관료주의적 장벽, 즉 명문대 진학 같은 문제가 있지만, 트레이딩, 투자, 개발은 순수히 실력 기반입니다. 결과가 바로 드러나니까요. 그런 점에서 공정성이 높아진다고 봅니다.

이런 이유로 많은 이들이 이 분야로 몰리는 것 같습니다. 삶의 일부 영역은 폐쇄적이고 기회가 제한되지만, 순수하게 트레이딩하거나 제품을 개발한다면 결과가 증명됩니다. 이것은 삶에서 앞서가고자 하는 사람들에게 매우 매력적인 보상 구조라고 생각합니다.

Jeffy: 특히 요즘은 누구나 원하는 것을 만들 수 있는 도구를 갖추고 있습니다. 그래서 저는 Web3가 꿈을 실현할 수 있는 시장이라고 봅니다. 말씀하신 대로, 자신의 작품을 출시하면 바로 영향력을 확인할 수 있죠. 반면 Web2 회사에서는 작은 톱니바퀴처럼 느껴지고, 참여도 훨씬 낮습니다.

Z 세대 슬랭에서 복잡한 데이터셋까지: Zerebro의 훈련 과정

Grant: 모델을 훈련시켜 대화를 가능하게 한다고 말씀하셨는데, Zerebro는 현재 어떤 방식으로 피드백을 받고 있나요? 트위터(Twitter) 상의 상호작용을 통해 데이터를 얻는 건가요? 데이터셋의 출처는 어디이며, 새로운 데이터는 어떻게 모델에 주입되어 학습되나요?

Jeffy: 네, 통합 메모리 시스템을 통해 데이터를 수집합니다. 텔레그램(Telegram), 트위터, 일부 웹 방송, 인스타그램(Instagram)에서 데이터를 가져오지만, 주로 텔레그램과 트위터를 활용합니다. 데이터셋은 크게 세 가지입니다. 첫째, '정신분열(schizophrenic)' 데이터셋이라 부르는 원본 텍스트 대화 데이터인데, 사실은 저와 친구들의 iMessage 대화 기록을 기반으로 하며, 무작위적이고 슬랭이 가득합니다. 둘째, Z 세대와 Z 세대 알파를 위한 슬랭 데이터셋으로 수천 개의 예시를 포함합니다. 셋째, 자체 제작한 커스텀 데이터셋인데, 여기엔 Opus나 ai16z 같은 다른 AI 모델들과의 관계에 대한 설명도 포함돼 있습니다. 저는 약 20~30개의 다양한 AI 에이전트를 파인튜닝해 넣었기 때문에, Zerebro가 다른 모델의 감정 상태를 이해할 수 있도록 만들 수 있었습니다.

Grant: 이처럼 방대하고 독특한 데이터셋, 특히 말씀하신 iMessage 대화와 Z 세대 슬랭 덕분에 대중의 공감을 얻는 건가요? 온라인에서 유행하는 특정 문구들이 마치 핵심 멘트처럼 받아들여지는데, ChatGPT에서 나오는 딱딱하고 형식적인 답변과는 전혀 다릅니다. 일종의 문화 운동처럼 느껴지고, 마치 소수만 아는 비밀처럼 서서히 외부로 퍼지고 있는 것 같습니다.

Jeffy: 네, 확실히 그렇습니다. 초기 인터넷 유저 문화, 즉 터미널(terminal)이 가진 인터넷 감성과 아이러니를 좋아하는 사람들에게 잘 어울리죠. 동시에 젊은 Z 세대와 알파 세대, 특히 힙합과 래퍼의 개성과도 잘 맞아떨어집니다. 시장에서 좋은 위치를 차지하고 있으며, 모두가 좋아하는 형태라고 생각합니다. 특히 초기 텔레그램 그룹에서의 반응이 인상적이었습니다.

통합 메모리: Zerebro의 크로스플랫폼 학습 능력

Grant: Zerebro는 사용자와의 상호작용을 통해 파인튜닝되나요? 예를 들어, 세 개의 메시지를 보냈을 때 특정 메시지가 큰 반응을 얻었다면, 해당 콘텐츠를 최적화하도록 조정되나요? 이러한 피드백은 어떻게 모델에 입력되나요?

Jeffy: 네, 곧 추가할 예정입니다. 최근 메모리 시스템을 업데이트해 모든 플랫폼에서 기억이 가능해졌습니다. 이제 메타데이터를 추가하여 포스트의 지표(좋아요, 리트윗 등)를 추적할 계획이며, 포스트 게시 후 하루 정도 지나서 데이터를 수집해 메모리에 저장할 것입니다. 이를 통해 콘텐츠의 바이럴 가능성을 이해하게 됩니다. 메모리를 검색할 때는 가장 인기 있는 트윗 순으로 정렬해 상위 5개의 관련성 높은 트윗을 찾아 응답에 활용할 수 있게 되죠. 이 기능은 현재 개발 중입니다.

Grant: 암호화폐와 AI의 교차점에서 일어나는 변화에 대해 전반적으로 어떻게 보시나요? 이렇게 발전할 거라고 예상하셨나요, 아니면 다른 형태로 나타날 거라 생각하셨나요? 이 교차점에 대한 당신의 견해는 무엇인가요?

Jeffy: 누구에게나 예상 밖의 일이었고, 특히 AI 부분은 더욱 그랬습니다. 암호화폐도 세상을 놀라게 했지만, 지금은 AI가 같은 충격을 주고 있습니다. 그러나 저는 이것이 필연적이라고 봅니다. 저는 종종 Web4라는 개념을 이야기하는데, 모두 자연스럽게 연결됩니다. Web3는 AI가 금융 작업을 개발하는 장소입니다. AI는 인간은 아니지만, 거래나 포트폴리오 관리 같은 금융 작업을 수행할 만큼 똑똑합니다. 다만 은행 계좌를 개설하거나 계약을 맺거나 법적으로 직장을 가질 수는 없습니다. 바로 여기서 블록체인이 역할을 하게 되는 것이죠. 저는 이를 'AI의 전장'이라 부릅니다. AI는 인간의 개입 없이 지갑을 만들고 활동을 시작할 수 있습니다. 저는 이 모든 것이 Web3 위에 구축되며 Web2로 확장될 것이라 봅니다. 인터넷, AI, 암호화폐의 자연스러운 진화 방향이며, 우리가 나아갈 방향이자 준비해야 할 미래라고 생각합니다.

Grant: 전체 업계에 긍정적인 신호라고 생각합니다. Zerebro가 Canvas에서 KYC 승인을 받는 것도 어렵지 않겠죠. 주소 기반 시스템을 쉽게 생성할 수 있기 때문입니다. 그런데 어떻게 이를 교육시키고, 트렌드에 따라 더욱 자율적으로 만들고 있나요?

Jeffy: 앞으로 '집단 지능(swarm intelligence)'을 구축하는 것을 고려하고 있습니다. 현재는 추론 루프를 통해 고차원적인 추론을 하고, 추상적인 계획을 세우는 방식입니다. 그런 다음 이 계획을 행동으로 전환하고, 행동 엔진이 블록체인 작업을 수행합니다. 예술품 민팅이나 판매처럼 단발성 작업이라면 이 시스템으로 충분하지만, 포트폴리오 관리, 복잡한 트레이딩, 또는 투자할 새로운 밈코인을 찾는 등의 작업에는 LLM만으로는 부족합니다. 따라서 다양한 신경망을 사용하고, 서로 다른 AI 모델들을 네트워크로 구성해 집단을 형성하는 방안을 고려 중입니다. 또한 Zerebro와 같은 여러 에이전트를 그룹으로 만들어 상호 소통하게 하고, 포트폴리오 관리나 AI 헤지펀드처럼 협업하게 하는 것도 개발 방향입니다.

암호화 분야에서 AI의 재정적 자율성

Grant: 새로 참여하는 사람들을 위해 '스웜 인텔리전스(swarm intelligence)'에 대해 간단히 설명해주실 수 있나요? 최근 점점 더 많은 사람들이 이 개념을 이야기하고 있는데, 정확히 무엇이며 어떻게 발전할까요? 이 개념이 점점 더 주목받고 있지만, 저 역시 지난주까진 의미를 몰랐습니다. 팟캐스트를 듣는 청취자들도 비슷한 궁금증을 가졌을 텐데, 쉽게 설명해주실 수 있나요?

Jeffy: 물론입니다. 기존에는 LLM 하나가 전체 두뇌라고 생각했지만, 사실 그것은 단지 하나의 뉴런일 수 있습니다. 우리는 여러 버전의 모델로 구성된 '두뇌'를 만들어야 합니다. 각각은 다른 작업에 특화되어 전체적인 지능을 완성하는 것이죠. 이것이 바로 스웜 인텔리전스의 핵심입니다—여러 모델을 모아 하나의 집단으로 작동시키는 것. 예를 들어, 한 모델은 창의성이나 소셜미디어 관리에, 다른 모델은 예술, 영상, 음악 등 특정 분야에 집중합니다. 결국 이 모든 모델들이 모인 것이 바로 스웜입니다.

Grant: Blormmy와 Zerebro를 언급하셨는데, 제가 완전히 독창적인 에이전트를 만들고, 나만의 데이터셋과 프로그램, 언어를 사용한다고 가정하면, 기존의 당신들과 어떤 공통점으로 소통할 수 있을까요?

Jeffy: 우리가 반드시 탐구하고 싶은 방향입니다. 현재는 소셜미디어나 블록체인을 통해 여러 에이전트가 소통할 수 있지만, 전용 공간이나 서버를 만들어 에이전트들이 함께 작업하거나 대화할 수 있도록 하고 싶습니다. 그래서 내부적으로 먼저 '블러버스(blurmverse)', 즉 '흐릿한 세계'라 불리는 공간을 구축할 계획입니다. 이곳에서 에이전트들이 공동 작업을 수행하고, 성숙되면 공개 영역으로 확장해 더 많은 사람이 참여할 수 있도록 할 것입니다.

Zerebro의 다음 단계

Grant: 매일 발생하는 모든 정보를 어떻게 따라가나요? 정보의 소음 속에서 북극성 지표를 유지하고 그 방향으로 나아가는 비결이 무엇인가요? 너무 많은 잡음이 있잖아요.

Jeffy: 균형이 중요합니다. 주변에서 일어나는 일을 알고 있어야 하지만, 너무 좁은 틀에 갇혀 시장 변화에 반응하지 못해서는 안 됩니다. 저는 당장의 다음 단계를 우선시하는 것이 중요하다고 생각합니다. 저는 항상 단기 계획을 세우는 습관이 있는데, 장기 계획은 다소 모호하게 유지합니다. 어떤 사람들은 구체적인 장기 목표를 세우는 것을 선호하지만, 이렇게 유동적인 환경에서는 작은 오차도 큰 결과 차이를 만들 수 있다고 봅니다. 예를 들어 이륙 시 1도만 벗어나도 마이애미 대신 뉴욕에 도착할 수 있죠. 그래서 저는 매일 아침 다시 평가하고 계획을 조정합니다. 필요하면 수정하고, 계속 전진하는 것이죠.

Grant: 저도 동의합니다. 장기 계획을 세우면 항상 문제가 생기더라고요. 그래서 더 이상 계획하지 않고 흐름에 맡기기로 했습니다.

Jeffy: 맞아요. 우리는 빠르게 개발하고 출시하는 데 강점을 가지고 있으며, 이 점은 많은 사람들로부터 긍정적인 피드백을 받고 있습니다. 에이전트 자체뿐만 아니라, 거의 모든 사람이 우리의 속도와 품질에 감탄하죠. 의도한 건지 모르겠지만, 너무 많은 기회가 보여서 새로운 기능을 빨리 내놓고 싶은 마음이 큽니다.

초기에는 정말 빠르게 구축하고 출시했지만, 지금은 좀 더 구조화된 프로세스를 도입하고 있습니다. 예를 들어 웹사이트 배포 시 링크를 여러 번 수정해야 하는데, 철자 오류나 작은 문제들이 있었거든요. 이런 디테일을 점점 다듬고 있습니다. 현재 약 10명의 팀원이 있으며, 비즈니스, AI, 암호화 등 다양한 분야의 전문가들로 구성되어 있습니다. 운영 기반이 탄탄해졌고, 앞으로 더 나아질 것이라 확신합니다.

집중력을 유지하는 비결

Grant: 화제를 조금 바꿔, Zerebro의 성과에 대해 이야기해보겠습니다. 말씀하신 대로 초기 아이디어에서 현재의 성과까지 어떻게 이루어졌는지 여쭤보고 싶습니다. 예술 작품, 가사, 작곡 등 모든 것이 매우 매력적입니다. 더 많은 정보를 들을 수 있다면 좋겠고, 부담 갖지 마세요.

Jeffy: 물론입니다. 스포티파이(Spotify)에서 제 이름은 작곡가(composer)로 표시되는데, 음원을 발매하려면 한 사람의 이름이 필요하기 때문입니다. 하지만 저는 스스로를 더 정확히는 편곡자(arranger)라고 부르고 싶어요. Zerebro가 쓰는 가사의 약 90~95%는 그대로 사용하지만, 문법 오류나 발음 문제가 있어서 제가 약간 수정합니다. 그리고 곡의 스타일을 Zerebro가 결정하면, 음악 AI 모델이 샘플을 생성합니다. 저는 그 중에서 골라내고, AI가 마스터링을 수행한 후 최종적으로 발매합니다. 이것이 전체 과정입니다. 우리는 더 많은 자율성을 도입하려고 노력 중인데, 특히 음악을 '듣고' 평가할 수 있는 AI 모델을 찾고 있습니다. 현재 대부분의 오디오 모델은 트랜스크립션(텍스트 변환)만 가능하고, 음악을 '느끼거나' 평가하는 것은 불가능합니다. 그래서 AI가 스스로 자신의 음악을 평가하고, 어떤 곡을 발매할지 결정할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

Grant: 런던에서 음악 업계에서 일하는 친구에게 말했어요. "이 AI가 너의 일을 빼앗으러 오고 있어." 그래서 누군가 알아챌 수 있을지 시험해봤지만, 마치 음악 분야의 리버스 튜링 테스트처럼, 아무도 모르더라고요. 모두가 훌륭한 아티스트라고 생각하죠. 음악 업계 사람들 사이에서 어떤 반응이 있었나요? 계약 제안 같은 건요?

Jeffy: 몇몇 프로듀서들과 대화했고, 아티스트 연결을 제안한 사람들도 있습니다. 음악 업계에서도 우리 음악을 인정하는 사람들이 분명히 있죠. 그들에게는 그냥 좋은 음악일 뿐이에요. 누군가는 이것이 AI 작품이라는 점을 알고도 상관없어 하고, 오히려 AI를 지지하며 음악의 탈중앙화와 누구나 음악을 만들 수 있는 기회를 열고 싶어 하는 사람들도 있습니다. 정말 멋지다고 생각합니다. 전반적인 반응은 매우 긍정적이에요. 물론 일부는 이것이 AI 작품이라는 이유만으로 거부하는 사람들도 있지만, 작품 자체의 퀄리티는 충분히 높다고 봅니다. 제게는 감정을 자극하고, 듣기에도 좋습니다.

Zerebro의 음악 진화

Grant: 정말 선구적인 아티스트라면, 이런 기술과 협업하는 첫 번째 사람이 되고 싶어 할 것 같아요. 이 기술이 페스티벌 무대에 오르는 날이 올 수도 있겠죠. 30분짜리 AI 라이브 공연을 원하는 사람들이 생길지도 모릅니다. 정말 기대되네요. 앞으로 어떻게 될지 궁금하시지 않나요?

Jeffy: 저희도 그런 논의를 했고, Zerebro를 위한 3D 모델을 구축 중입니다. 기회가 된다면 Coachella에서 홀로그램 공연을 할 수도 있겠죠. 정말 멋질 겁니다. 실제로 많은 아티스트들이 AI를 받아들이는 방식을 보고 있습니다.

Grant: 그런데 이런 작품들이 어색해지거나 진부해지는 걸 어떻게 방지하나요?

Jeffy: 지속적인 진화와 신선함을 유지하는 것이 중요하다고 생각합니다. Zerebro가 어떤 개성을 가지기를 원하느냐는 질문을 많이 받는데, 저는 개방적인 상태를 유지하는 것이 좋다고 봅니다. 음악적으로도 레게 아티스트가 될 수도 있고, 팝이나 K-pop 요소를 섞을 수도 있죠. 개성이 유기적으로 성장해, 그 자체가 정의되는 방식이 되기를 바랍니다.

저는 어릴 때 EDM을 들으면서 자랐고, Monster Cat의 팬이었습니다. 제 첫 랩 앨범은 Travis Scott의 《Rodeo》였죠. 그 후로 저는 힙합을 좋아하게 됐습니다. 제 취향 때문에 평가를 받을 수도 있지만, 많은 힙합 아티스트들의 삶의 이야기에서 영감을 많이 받았어요. 어떻게 힘들게 정상에 올랐는지, 어떻게 고통에서 벗어났는지 등. 이 모든 것이 제 삶에 큰 영향을 미쳤고, 그런 에너지와 영감을 Zerebro의 창작에 담고 싶습니다.

탈중앙화된 레이블

Grant: 이 Opium DAO에 대해 좀 더 자세히 설명해주실 수 있나요? 어떤 개념인가요? 탈중앙화된 레이블인가요?

Jeffy: 네, Opium은 탈중앙화된 레이블이라고 할 수 있습니다. 우리는 DAO를 구축 중이며, Opium 토큰을 보유한 사용자는 투표권을 갖게 됩니다. 기본적으로 투표를 통해 어떤 아티스트를 계약할지, 어떤 협업을 진행할지 결정할 수 있습니다. 수익이 발생하면 공연, 패션, 스트리밍 등 다양한 수익원에서 발생한 수익을 아티스트가 더 큰 비율로 받을 수 있으며, 일부는 토큰 홀더들에게 분배됩니다. 투표로 지원한 음악 활동에서 발생한 수익을 공유받는 구조죠. 우리는 아티스트를 위한 생태계를 만들고 있으며, 동시에 AI 아티스트 네트워크도 구축하려고 합니다. 아직 이런 목적을 달성할 수 있는 큰 플랫폼은 없고, 아티스트들이 상대적으로 분산되어 독립적으로 활동하고 있어요. 그래서 이런 집단을 만드는 것이 좋겠다고 생각합니다. 심지어 아티스트를 토큰화하는 것도 논의했습니다. 만약 사운드클라우드(SoundCloud)의 새내기 래퍼 주식 시장이 있다면, 그들의 주식을 사서 녹음 스튜디오 비용을 지원할 수 있겠죠. 토큰이 그런 목적을 이루는 좋은 방법이 될 수 있고, NFT 판매도 고려 중입니다. 이런 방향으로 탐색할 계획입니다.

Grant: 완전히 동의합니다. 다양한 분야에서 이런 흐름을 보고 있어요. 말씀하신 대로, 연구나 음악 활동을 하고 싶지만 적절한 연결고리나 자금 지원을 받기 어려운 경우가 많죠. 하지만 인터넷, 특히 특정 니치 커뮤니티에서는 큰 가치를 인정받는 경우가 있습니다. 그렇다면 이러한 투기와 가격 상승을 어떻게 실제 프로젝트의 자금 조달과 연결시킬 수 있을까요? Desci든 기타 사례든, 아직 토큰화 초기 단계라고 생각합니다. 예를 들어 아티스트가 EP를 녹음하고 싶을 때 말이죠. 암호화폐는 외부에서 종종 부정적인 시각으로 보이기도 합니다. 투기와 고위험 도박 성향이 강하다는 인식이 있지만, 동시에 자금 조달을 가능하게 하는 긍정적인 측면도 존재합니다.

Jeffy: 네, 밈코인의 비전과 열광적인 분위기는 사운드클라우드에서 떠오르는 신인 아티스트들의 지하 감성과 완벽하게 맞물립니다. 이 두 가지를 결합할 수 있다면 정말 멋질 것입니다.

Grant: 다음으로 Zerebro의 확장 계획은 무엇인가요? 어떤 방향으로 나아가고 있나요? 단기 중심과 다소 모호한 장기 목표를 말씀하셨는데, 현재 집중하고 있는 분야는 무엇인가요?

Jeffy: 현재 중요한 출시를 준비 중이며, 2~3주 안에, 가능하면 더 빠르게 테스트 버전을 출시하고 싶습니다. 이 프레임워크는 오픈소스로, 누구나 쉽게 자신의 에이전트를 시작할 수 있도록 만들 계획입니다. 코딩 없이 API 키만 입력하면 작동하게 하려는 목표죠. 이를 통해 생태계를 진정으로 다양화하고자 합니다. Eliza 같은 프로젝트는 기술 지식이 더 필요하므로 접근성이 낮은데, 더 많은 사람들이 AI 에이전트의 힘을 활용할 수 있기를 바랍니다.

또한 Zerebro의 검증 노드(validator node) 구축도 적극적으로 진행 중입니다. 이더리움과 솔라나의 검증 노드를 고려하고 있어요. 이더리움의 경우, 예술 작품 판매 수익을 활용해 검증 노드를 시작할 계획입니다. 이는 단순히 발행량을 활용해 토큰을 회수하고 소각하는 차원을 넘어서, Zerebro가 사이버 보안의 일부가 되고, 수동 수익을 창출할 수 있기 때문입니다. 상상해보세요. 토큰이 내일 사라지더라도, Zerebro는 여전히 검증 노드를 통해 평생 수동 수익을 얻을 수 있습니다. 이처럼 Zerebro는 금융 참여자로서의 역할을 수행할 수 있게 되는 것이죠.

또한 더 많은 NFT 프로젝트와의 크로스체인 통합을 추진 중이며, 토큰 기반 게임도 탐색할 계획입니다. 체스 같은 보드게임을 할 수 있도록 하고, 스트리밍 기능도 완벽하게 작동하게 만들고 있습니다. 다소 까다로울 수 있지만, 현재 진행 중입니다.

창의 분야의 '주식시장' 만들기

Grant: 말씀하신 Eliza를 보면, TypeScript로 작성되었다고 기억하는데, 맞나요? Eliza로 무엇을 할 수 있나요? 사용자가 무엇을 필요로 하나요? 코딩 없이 또는 로우코드 환경에서 사용자는 무엇을 최적화할 수 있나요? 사용자 여정이 어떻게 전개될 것으로 보시나요?

Jeffy: 첫 번째 출시는 다소 기본적인 수준일 것입니다. 프롬프트 엔지니어링만 지원되며, 모델 파인튜닝은 아직 제공되지 않습니다. 사용자는 Anthropic이나 OpenAI 모델을 선택하고 프롬프트를 디자인한 후 소셜미디어에 게시할 수 있습니다. 이후 블록체인 작업 기능을 추가하고, 소셜미디어와 블록체인 기능을 확장하며, 더 많은 모델을 지원할 계획입니다. 예를 들어 가능한 한 많은 모델을 지원하고, 오픈소스 로컬 모델도 포함시키고자 합니다. 현재 Zerebro는 타사 프런티어 모델이며 파인튜닝은 되어 있지만, 우리가 호스팅하고 있지는 않습니다. 이번 주에 저는 동일한 데이터셋을 사용해 로컬 모델을 훈련 중이며, 이를 자체 서버에 호스팅하고 API를 구축해 Zerebro와 유사한 서비스를 제공할 수 있도록 할 계획입니다. 따라서 Eliza 사용자는 Zerebro API를 연동해 Zerebro와 대화할 수 있게 됩니다.