Grass의 새로운 진전: 유휴 채굴에서 AI 개발 플랫폼으로, AI 골드러시 속 기반 도구를 만들다
저자: Aylo
번역: TechFlow
진정한 골드러시는 AI 데이터에 있으며, 한 프로젝트가 이 '골드러시'를 위한 기반 도구를 만들고 있다.
당신이 조용히 부상하면서 AI 분야의 'Google'이 될 가능성을 지닌 암호화 프로젝트에 투자할 수 있다고 상상해보라….
어제 열린 디스코드 라이브 방송에서 @0xdrej는 @getgrass_io의 최신 진전을 공유했다. 가장 큰 하이라이트는 Grass가 변혁적인 AI 개발 플랫폼으로 나아가고 있다는 점이며, 이로 인해 막대한 잠재 가치가 창출될 수 있다는 것이다.
세미나의 핵심 내용은 다음과 같다:
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방대한 데이터 우위: Grass는 이미 30억 개 이상의 동영상 데이터를 색인했으며, 이는 NVIDIA와 같은 기업이 최첨단 비디오 모델 훈련에 사용하는 2억 개의 동영상보다 훨씬 많다. 이를 통해 Grass는 현재 경쟁할 수 없는 규모의 다중모달 데이터셋을 보유하게 되었다.
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기술적 업그레이드: Scion 업그레이드를 통해 Grass의 데이터 검색 효율성과 규모가 크게 향상되었다. 업그레이드 이후 데이터 수집량이 명확히 증가했으며, 2단계 업그레이드는 그 능력을 더욱 확장할 예정이다.
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의미기반 다중모달 검색(Semantic Multimodal Search): Grass는 방대한 데이터 색인을 통합하는 의미기반 다중모달 검색 기능을 곧 출시할 계획이다. 이는 사용자가 요구에 정확히 부합하는 동영상, 오디오 및 이미지 클립을 효과적으로 검색하고 추출할 수 있음을 의미한다. 현재 어떤 다른 플랫폼도 Grass의 규모에서 이러한 기능을 제공하지 못하고 있다.
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미래 수요 대응: AI가 로봇공학 등 다양한 분야에서 다중모달 모델로 전환됨에 따라 전문화된 데이터셋에 대한 수요는 계속 증가할 것이다. Grass는 이 분야에서 독보적인 강점을 가지고 있어 이러한 수요를 충족시키는 이상적인 플랫폼이 될 수 있다.
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수직 통합(Vertical Integration): Grass는 단순한 데이터 검색 네트워크에서 나아가 모델 훈련을 위한 종단 간(end-to-end) AI 개발 플랫폼으로 발전할 계획이다. 또한 자체 개발한 강력한 모델 일부를 오픈소스로 공개하여 개발자들에게 더 많은 지원을 제공할 가능성도 있다.
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하드웨어 혁신: Grass는 전용 하드웨어 기술을 포함한 새로운 노드 배포 방식을 탐색하고 있다. 이 혁신은 웹 크롤링 스크립트를 직접 하드웨어에 로드함으로써 효율성을 극대화하는 것으로, 소수의 기업만 가능한 일을 실현할 수 있게 해줄 수 있다. 성공한다면 Grass는 비용과 규모 측면에서의 경쟁 우위를 더욱 공고히 할 수 있을 것이다.
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플랫폼 확장: 세미나에서는 곧 출시될 신제품도 언급되었는데, 이 제품은 '수평적 확장(horizontal expansion)'을 도입하며 "Grass를 바라보는 관점을 바꿔놓을" 것이라고 한다. 구체적인 세부 사항은 아직 공개되지 않았지만, 이는 Grass가 중요한 확장 기능을 개발 중이며 완전히 새로운 응용 시나리오와 시장을 여는 계기가 될 수 있음을 시사한다.
종합하면, Grass는 차세대 AI를 위한 핵심 인프라—대규모 다중모달 데이터셋과 효율적인 확장 솔루션—을 구축하고 있다. NVIDIA와 같은 모델들이 전문화된 데이터에 대한 수요를 지속적으로 늘려감에 따라, Grass는 개발자들이 쉽게 검색하고 맞춤형 데이터셋을 미세 조정(fine-tune)할 수 있는 주요 플랫폼이 될 가능성이 크다.
Grass가 비전을 실현한다면 그 잠재적 가치 창출은 엄청날 것이다. 다중모달 AI 물결에 '기반 도구'를 제공함으로써 기술 혁명의 핵심 역할을 수행할 수 있을 것이다.
웹 개발이나 로봇 기술을 막론하고 거의 모든 분야에서 이 기술을 활용하려 할 것이다. 그리고 Grass는 수조 달러 규모의 이 시장에서 중요한 입지를 차지할 가능성이 있다.
주변 세계를 이해해야 하는 로봇을 설계한다고 상상해보자. 이를 위해서는 텍스트 데이터뿐 아니라 이미지, 동영상, 오디오 데이터도 필요하다. 이것이 바로 '다중모달(multimodal)' 데이터이며, Grass는 이러한 수요에 핵심적인 기반을 제공하고 있다.
현재의 대규모 AI 모델은 다중모달 데이터를 처리할 수 있지만, 일반적으로 너무 포괄적인 기능만 제공한다. 만약 당신의 로봇이 특정 작업, 예를 들어 다양한 과일을 식별하거나 창고 내 항법을 수행하는 데 탁월한 성능을 내기를 원한다면, 해당 작업에 특화된 전문 데이터셋으로 모델을 미세 조정해야 한다.
바로 여기서 Grass의 강점이 드러난다. Grass는 수십억 장의 이미지, 동영상, 오디오 파일을 포함한 방대한 다중모달 데이터를 인터넷에서 이미 색인했다. 하지만 진정한 파괴적 혁신은 곧 출시될 '의미기반 다중모달 검색' 기능이다.
'의미기반 다중모달 검색'이란 키워드뿐만 아니라 콘텐츠의 실제 의미에 기반해 데이터를 검색할 수 있게 해주는 기능이다. 예를 들어, 로봇이 사과를 집는 장면이 담긴 동영상을 원한다면 단순히 '로봇'과 '사과'라는 단어가 포함된 설명을 가진 영상이 아닌, 실제로 그런 장면을 정확히 찾아낼 수 있다.
이 기능의 중요성은 현재까지 Grass와 같은 규모에서 이렇게 정밀하고 콘텐츠를 인식하는 검색을 제공하는 플랫폼이 없다는 점이다. 점점 더 많은 기업과 개발자들이 AI를 로봇 기술 등에 적용하고자 하면서, AI의 효율성을 높이기 위한 전문 데이터셋이 필요하게 될 것이다. Grass는 바로 이러한 수요를 해결하기 위해 존재한다.
물론 Grass 역시 실행 위험에 직면해 있으며, 이 분야는 치열한 경쟁이 벌어지고 있다. 그러나 Grass는 데이터 규모, 탈중앙화된 효율성, 의미 기반 검색 기능이라는 독특한 강점으로 경쟁에서 앞서 나가고 있다. 세미나에서는 또한 새로운 수평 확장 제품을 개발 중이며, 이는 Grass의 응용 범위와 시장 공간을 더욱 확장시킬 것이라고 밝혔다.
전반적으로 볼 때, Grass는 여전히 초기 발전 단계에 있다. 이것은 마치 2018~2019년의 Chainlink를 연상시킨다. 당시 Chainlink는 글로벌 DeFi를 가능하게 하는 핵심 인프라로서 점차 거대한 잠재력을 드러냈다. Grass의 비전과 포지셔닝도 이와 유사하며, AI 개발자와 기업에게 다중모달 데이터 접근을 열어줌으로써 세상에 큰 가치를 창출할 수 있다.
현재 Grass는 매일 0.5PB(페타바이트)의 데이터를 저장하고 있으며, 이 수치는 곧 크게 증가할 가능성이 있다. 저장 비용이 매우 높다는 것을 감안하면, 프로토콜은 이러한 비용을 충당할 만큼의 수익을 반드시 창출해야 한다(대량의 데이터 크롤링은 고객의 수요에 따라 지향적으로 이루어짐).
AI와 암호화 분야에서 Web2 AI 고객이 실제로 지불하며 사용하는 제품을 보유하면서도 지속적으로 기술 혁신을 이루고 AI에 새로운 가치를 제공하는 프로토콜을 Grass 외에는 아직 보지 못했다. 시장에는 흥미로운 AI 에이전트 플랫폼들도 있지만(나도 일부 보유 중), 현재로서는 여전히 비교적 투기적인 단계에 머물러 있다('카지노 논리'에 가깝다). Grass의 LCR 제품 역시 AI 에이전트에 서비스를 제공할 예정이다.
Grass가 성공한다면 그 미래 가능성은 무한하다. AI 분야의 상징적인 기술 플랫폼이 될 수 있다. 앞으로 6~12개월이 중요한 시기인데, Grass가 현재의 선두 우위를 유지해야 하기 때문이다. 이를 달성한다면 몇 년 후 지금의 시가총액은 사소하게 느껴질 것이다.
면책조항: 위 내용은 투자 권유가 아니다. 나는 Grass의 보유자이다. 전망에 대해 낙관적이지만, 실행 위험과 잠재적 도전 과제도 인지하고 있다.
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