AI 경제는 어떻게 DeFi TVL 신화를 넘어설 수 있을까?
저자: LazAI
서론
탈중앙화 금융(DeFi)는 간단하면서도 강력한 일련의 경제 원시 요소를 통해 지수적 성장 이야기를 촉발하며 블록체인 네트워크를 전 세계적으로 허가 없이 이용 가능한 시장으로 전환함으로써 전통 금융을 완전히 뒤바꿔 놓았다. DeFi의 부상 속에서 몇 가지 핵심 지표들이 가치의 보편적 언어로 자리 잡았다. 전체 스테이킹 가치(TVL), 연간 수익률(APY/APR), 유동성 등이 그것이다. 이러한 간결한 지표들은 참여와 신뢰를 자극했다. 예를 들어, 2020년 DeFi의 TVL(프로토콜에 묶여 있는 자산의 달러 가치)은 14배 증가했고, 이후 2021년에는 다시 4배 이상 늘어 최고점에서 1120억 달러를 돌파했다. 높은 수익률(유동성 마이닝 열풍 당시 일부 플랫폼에서는 APY를 3000%까지 선전함)은 유동성을 유치했으며, 유동성 풀의 깊이는 낮은 슬리피지와 더 효율적인 시장을 의미했다. 간단히 말해, TVL은 "얼마나 많은 자금이 참여하고 있는가"를 알려주며, APR은 "얼마나 많은 수익을 얻을 수 있는가"를, 유동성은 "자산 거래의 용이성 정도"를 나타낸다. 결함이 있음에도 불구하고, 이들 지표는 제로 상태에서 수십억 달러 규모의 금융 생태계를 구축했다. 사용자의 참여를 직접적인 재정적 기회로 전환함으로써 DeFi는 자기 강화적인 채택 비행기를 만들어내며 빠르게 대중화되어 광범위한 참여를 추진했다.
오늘날 AI는 비슷한 갈림길에 서 있다. 하지만 DeFi와는 달리 현재의 AI 서사는 인터넷 상의 방대한 데이터셋으로 훈련된 대규모 범용 모델 중심으로 전개되고 있다. 이러한 모델들은 세부 분야, 전문 과제 또는 개인화된 요구 사항에서 효과적인 결과를 내기 어렵다. 그들의 '만병 통치약' 방식은 강력하지만 취약하며, 범용적이지만 맞지 않는다. 이 패러다임은 변화가 절실하다. 다음 단계의 AI 시대는 모델의 규모나 범용성으로 정의되어서는 안 되며, 하향식 접근—더 작고 고도로 전문화된 모델—에 집중해야 한다. 이러한 맞춤형 AI는 고품질이며 인간과 일치하고 특정 영역에 특화된 새로운 형태의 데이터를 필요로 한다. 그러나 그러한 데이터를 확보하는 것은 웹 크롤링처럼 간단하지 않으며, 개인, 분야 전문가, 커뮤니티의 적극적이고 의식적인 기여가 필요하다.
이러한 전문화되고 인간과 일치하는 AI의 새 시대를 추진하기 위해 우리는 DeFi가 금융을 위해 설계한 인센티브 비행기와 유사한 구조를 구축해야 한다. 즉, 데이터 품질, 모델 성능, 에이전트 신뢰성, 정합 인센티브를 측정하는 새로운 AI 고유 원시 요소를 도입한다는 의미이다. 이러한 지표들은 데이터를 단순한 입력이 아닌 자산으로서의 진정한 가치를 직접 반영해야 한다.
본 문서는 AI 고유 경제의 기둥이 될 수 있는 이러한 새로운 원시 요소들을 탐구할 것이다. 우리는 올바른 경제 인프라(즉, 고품질 데이터 생성, 그 창출과 활용을 합리적으로 인센티브 제공하며 개인 중심으로 이루어짐)를 구축한다면 AI가 어떻게 번성할 수 있을지를 설명할 것이다. 또한 LazAI 같은 플랫폼을 예로 들어, 이러한 AI 고유 프레임워크를 처음으로 구축하여 데이터 평가 및 보상의 새로운 패러다임을 주도하고 AI 혁신의 다음 도약을 위한 동력을 제공하는 방법을 분석할 것이다.
DeFi의 인센티브 비행기: TVL, 수익률, 유동성 — 빠른 회고
DeFi의 부상은 우연이 아니었으며, 참여를 수익 있고 투명하게 만드는 설계 덕분이었다. 전체 스테이킹 가치(TVL), 연간 수익률(APY/APR), 유동성 등의 핵심 지표는 단순한 숫자가 아니라 사용자 행동과 네트워크 성장을 일치시키는 원시 요소였다. 이러한 지표들은 사용자와 자본을 유치하는 선순환을 형성하여 추가적인 혁신을 촉진했다.
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전체 스테이킹 가치(TVL): TVL은 대출 풀, 유동성 풀 등의 DeFi 프로토콜에 예치된 총 자본을 측정하며, DeFi 프로젝트의 '시가총액'과 같은 의미를 갖는다. TVL의 급속한 증가는 사용자 신뢰와 프로토콜 건전성의 지표로 간주된다. 예를 들어, 2020-2021년의 DeFi 붐 동안 TVL은 100억 달러 미만에서 1000억 달러를 넘어서며, 2023년에는 1500억 달러를 돌파했다. 이는 참가자들이 탈중앙화 애플리케이션에 얼마나 많은 가치를 스테이킹하려는지를 보여주는 규모이다. 높은 TVL은 중력 효과를 발생시킨다. 더 많은 자본은 더 높은 유동성과 안정성을 의미하며, 기회를 찾는 더 많은 사용자를 끌어들인다. 비판자들은盲目하게 TVL을 추구하면 프로토콜이 지속 불가능한 인센티브(본질적으로 TVL '구매')를 제공하여 비효율성을 가릴 수 있다고 지적하지만, TVL이 없다면 초기 DeFi 서사를 측정할 구체적인 방법이 없었을 것이다.
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연간 수익률(APY/APR): 수익 제안은 참여를 실질적인 기회로 전환한다. DeFi 프로토콜은 유동성 제공자나 자금 제공자에게 놀라운 APR을 제공하기 시작했다. 예를 들어, Compound는 2020년 중반 COMP 토큰을 출시하며 유동성 마이닝 모델을 개척했는데, 이는 유동성 제공자에게 거버넌스 토큰을 보상으로 지급하는 방식이었다. 이 혁신은 활동 열풍을 일으켰다. 플랫폼 사용은 단순한 서비스가 아니라 투자가 되었다. 높은 APY는 수익 추구자들을 끌어들이며 TVL을 더욱 끌어올렸다. 이러한 보상 메커니즘은 초기 채택자들에게 풍부한 보상을 통해 직접적으로 인센티브를 제공함으로써 네트워크 성장을 추진했다.
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유동성: 금융에서 유동성은 가격 급변 없이 자산을 이전할 수 있는 능력을 의미하며, 건강한 시장의 기반이다. DeFi에서 유동성은 종종 유동성 마이닝 프로그램(사용자가 유동성을 제공함으로써 토큰을 획득)을 통해 시작된다. 탈중앙화 거래소와 대출 풀의 깊은 유동성은 사용자가 낮은 장벽으로 거래하거나 대출받을 수 있음을 의미하며, 사용자 경험을 향상시킨다. 높은 유동성은 더 높은 거래량과 실용성을 가져오며, 이는 또 다른 유동성을 유치하는 고전적인 피드백 루프이다. 또한, 유동성은 구성 가능성(composability)을 지원한다. 개발자들은 유동 시장 위에 새로운 제품(파생상품, 어그리게이터 등)을 구축할 수 있으며, 혁신을 추진한다. 따라서 유동성은 네트워크의 생명선이 되어 채택과 신규 서비스의 출현을 촉진한다.
이러한 원시 요소들은 강력한 인센티브 비행기를 구성한다. 자산을 스테이킹하거나 유동성을 제공함으로써 가치를 창출하는 참가자들은 즉각적으로 높은 수익과 토큰 인센티브를 통해 보상을 받으며, 이는 더 많은 참여를 장려한다. 이를 통해 개인의 참여가 광범위한 기회—사용자는 수익과 거버넌스 영향력을 얻음—로 전환되며, 이러한 기회는 네트워크 효과를 유발하여 수천 명의 사용자가 가입하게 된다. 결과는 놀라웠다. 2024년 기준 DeFi 사용자는 1000만 명을 초과했으며, 그 가치는 몇 년 만에 거의 30배 증가했다. 명백히, 대규모 인센티브 정렬—사용자를 이해관계자로 전환—이 DeFi의 지수적 부상의 핵심이었다.
현재 AI 경제의 부재
만약 DeFi가 하향식 참여와 인센티브 정렬이 어떻게 금융 혁명을 시작하는지를 보여준다면, 오늘날의 AI 경제는 유사한 전환을 지원할 기초 원시 요소를 여전히 갖추지 못하고 있다. 현재의 AI는 방대한 크롤링 데이터셋으로 훈련된 대규모 범용 모델 중심으로 운영되고 있다. 이러한 기본 모델은 규모가 놀랍지만 모든 문제를 해결하기 위해 설계되었기 때문에 누구에게도 특히 효과적으로 봉사하지 못한다. 그들의 '만병 통치약' 구조는 세부 분야, 문화적 차이, 개인 선호에 적응하기 어렵기 때문에 출력이 취약하고 맹점이 있으며 현실적 요구와 점점 더 동떨어진다.
차세대 AI의 정의는 규모뿐만 아니라 맥락 이해 능력—즉, 특정 분야, 전문 커뮤니티 및 다양한 인간 관점을 이해하고 봉사하는 모델의 능력—이 될 것이다. 그러나 이러한 맥락 지능은 다른 입력을 필요로 한다. 고품질이며 인간과 일치하는 데이터가 바로 그것이다. 그리고 이것이 현재 부족한 부분이다. 아직 이러한 데이터를 측정하고, 식별하고, 평가하고, 우선시할 수 있는 널리 인정된 메커니즘이 없으며, 개인, 커뮤니티, 분야 전문가가 그들의 관점을 기여하고 점점 더 자신의 삶에 영향을 미치는 지능 시스템을 개선할 수 있는 공개 프로세스도 없다. 따라서 가치는 여전히 소수의 인프라 제공자에게 집중되어 있으며, 대중은 AI 경제의 상승 가능성과 단절되어 있다. 오직 고가치 기여(데이터, 피드백, 정합 신호)를 발견하고, 검증하고, 보상하는 새로운 원시 요소를 설계함으로써 비로소 우리가 DeFi가 번성했던 참여형 성장 사이클을 해방시킬 수 있다.
간단히 말해, 우리는 다음과 같은 질문을 똑같이 해야 한다:
우리는 어떻게 창출된 가치를 측정해야 하는가? 개인 중심의 데이터 하향식 참여를 추진하는 자기 강화적 채택 비행기는 어떻게 구성해야 하는가?
DeFi와 유사한 'AI 고유 경제'를 해방시키기 위해 우리는 참여를 AI 기회로 전환하는 새로운 원시 요소를 정의하여 지금까지 본 적 없는 네트워크 효과를 촉발해야 한다.
AI 고유 기술 스택: 새로운 경제를 위한 새로운 원시 요소
우리는 더 이상 지갑 간 토큰 이동만 하는 것이 아니라, 데이터를 모델에 입력하고, 모델 출력을 의사결정으로 변환하며, AI 에이전트가 행동을 취한다. 이는 DeFi 지표가 자본을 정량화한 것처럼 지능과 정합을 정량화할 새로운 지표와 원시 요소를 필요로 한다. 예를 들어, LazAI는 AI 데이터 정합 문제를 해결하기 위해 AI 데이터, 모델 행동, 에이전트 상호작용의 새로운 자산 표준을 도입하는 차세대 블록체인 네트워크를 구축하고 있다.
다음은 체인 상 AI 경제 가치를 정의하는 핵심 원시 요소들에 대한 개요이다:
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검증 가능한 데이터(새로운 '유동성'): 데이터는 AI에 있어 유동성이 DeFi에 있는 것과 같다—시스템의 생명줄이다. AI(특히 대규모 모델)에서 올바른 데이터를 갖는 것은 매우 중요하다. 그러나 원시 데이터는 품질이 낮거나 오해를 줄 수 있으므로, 우리는 체인 상에서 검증 가능한 고품질 데이터를 필요로 한다. 여기에서 가능한 원시 요소는 '데이터 증명(PoD)/데이터 가치 증명(PoDV)'일 수 있다. 이 개념은 양뿐 아니라 질과 AI 성능에 미치는 영향에 따라 데이터 기여의 가치를 측정한다. 이를 유동성 마이닝의 대응물로 볼 수 있다. 유용한 데이터(또는 라벨/피드백)를 제공하는 기여자는 그 데이터가 가져오는 가치에 따라 보상을 받는다. 이러한 시스템의 초기 설계는 이미 모습을 드러내고 있다. 예를 들어, 한 블록체인 프로젝트의 데이터 증명(PoD) 합의는 데이터를 검증의 주요 자원으로 간주한다(작업 증명의 에너지나 지분 증명의 자본과 유사). 이 시스템에서 노드는 기여한 데이터의 양, 품질, 관련성에 따라 보상을 받는다.
이를 일반적인 AI 경제로 확장하면, 네트워크의 모든 유가 데이터를 가중 합산한 지표인 '총 잠긴 데이터 가치(TDVL)'를 볼 수 있을 것이다. 검증된 데이터 풀은 유동성 풀처럼 거래될 수도 있다. 예를 들어, 체인 상 진단 AI용 검증된 의료 영상 풀은 정량화된 가치와 활용도를 가질 수 있다. 데이터 계보(데이터의 출처, 수정 이력 파악)는 이 지표의 핵심 부분이 되어 AI 모델에 입력되는 데이터가 신뢰 가능하고 추적 가능하도록 할 것이다. 본질적으로, 유동성이 이용 가능한 자본이라면 검증 가능한 데이터는 이용 가능한 지식이다. 데이터 가치 증명(PoDV)과 같은 지표는 네트워크에 잠긴 유용한 지식의 양을 포착할 수 있으며, LazAI의 데이터 앵커 토큰(DAT)을 통한 체인 상 데이터 앵커링은 데이터 유동성을 측정 가능하고 인센티브화 가능한 경제층으로 만든다.
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모델 성능(새로운 자산 클래스): AI 경제에서 훈련된 모델(또는 AI 서비스) 자체가 자산이 된다—심지어 토큰 및 NFT와 함께 새로운 자산 클래스로 간주될 수 있다. 잘 훈련된 AI 모델은 그 가중치에 담긴 지능 때문에 가치를 갖는다. 그러나 체인 상에서 이 가치를 어떻게 표현하고 측정할 수 있을까? 우리는 체인 상 성능 벤치마크 또는 모델 인증이 필요할지도 모른다. 예를 들어, 표준 데이터셋에서의 모델 정확도 또는 경쟁 과제에서의 승률은 체인 상에 기록되는 성능 점수가 될 수 있다. 이를 AI 모델의 체인 상 '신용등급' 또는 KPI로 볼 수 있다. 이러한 점수는 모델 미세 조정이나 데이터 업데이트에 따라 조정될 수 있다. Oraichain 등의 프로젝트는 AI 모델 API를 신뢰성 점수(테스트 케이스를 통해 AI 출력이 기대에 부합하는지 확인)와 함께 체인에 연결하는 것을 탐색하고 있다. AI 고유 DeFi('AiFi')에서는 모델 성능을 기반으로 한 스테이킹을 상상할 수 있다—예를 들어, 개발자가 자신의 모델 성능이 뛰어나다고 생각하면 토큰을 스테이킹할 수 있다. 독립적인 체인 상 감사가 성능을 확인하면 보상을 받고(모델 성능이 나쁘면 스테이킹을 잃는다). 이는 개발자가 사실대로 보고하고 지속적으로 모델을 개선하도록 유도한다. 또 다른 아이디어는 성능 메타데이터를 포함한 토큰화된 모델 NFT이다—모델 NFT의 '바닥가격'은 실용성을 반영할 수 있다. 이러한 관행은 이미 초기 단계에 있다. 일부 AI 시장은 모델 접근 토큰의 매매를 허용하며, LayerAI(舊 CryptoGPT) 등의 프로토콜은 명시적으로 데이터와 AI 모델을 글로벌 AI 경제에서 등장하는 새로운 자산 클래스로 간주한다. 간단히 말해, DeFi는 '얼마나 많은 자금이 스테이킹되었는가?'를 묻지만, AI-DeFi는 '얼마나 많은 지능이 스테이킹되었는가?'를 묻는다—컴퓨팅 파워(비록 중요하지만)뿐만 아니라 네트워크에서 실행되는 모델의 효율성과 가치를 포함해서 말이다. 새로운 지표는 '모델 품질 증명' 또는 체인 상 AI 성능 개선의 시간적 지수를 포함할 수 있다.
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에이전트 행동과 효용(체인 상 AI 에이전트): AI 고유 블록체인에서 가장 흥미롭고 도전적인 새로운 요소는 체인 상에서 실행되는 자율 AI 에이전트이다. 이들은 트레이딩 로봇, 데이터 큐레이터, 고객 서비스 AI 또는 복잡한 DAO 거버넌스일 수 있다—본질적으로 인식하고, 결정하고, 네트워크 상에서 사용자를 대신하거나 스스로 행동할 수 있는 소프트웨어 엔티티이다. DeFi 세계는 기초적인 '로봇'만 있다. 그러나 AI 블록체인 세계에서는 에이전트가 일등 경제 주체가 될 수 있다. 이는 에이전트 행동, 신뢰성, 실용성 측정 기준의 필요성을 낳는다. 우리는 '에이전트 효용 점수' 또는 평판 시스템과 유사한 메커니즘을 볼 수 있을 것이다. 각 AI 에이전트(NFT 또는 반동질화 토큰(SFT) 신분으로 표현됨)가 그 행동(과제 수행, 협업 등)에 따라 명성을 축적한다고 상상해보라. 이러한 점수는 신용 점수나 사용자 평가와 유사하지만 AI를 위한 것이다. 다른 계약은 이를 바탕으로 에이전트 서비스를 신뢰하거나 사용할지 결정할 수 있다. LazAI가 제안한 iDAO(개인 중심 DAO) 개념에서 각 에이전트 또는 사용자 엔티티는 자신만의 체인 상 도메인과 AI 자산을 갖는다. 이러한 iDAO나 에이전트가 측정 가능한 기록을 쌓는 것을 상상할 수 있다.
이미 플랫폼들이 AI 에이전트를 토큰화하고 체인 상 지표를 부여하기 시작했다. 예를 들어, Rivalz의 Rome 프로토콜은 NFT 기반 AI 에이전트(rAgents)를 만들며, 그들의 최신 평판 지표는 체인에 기록된다. 사용자는 이러한 에이전트를 스테이킹하거나 대여할 수 있으며, 보상은 집단 AI '군집' 내에서의 성과와 영향에 따라 결정된다. 이는 본질적으로 AI 에이전트의 DeFi이며, 에이전트 효용 지표의 중요성을 보여준다. 앞으로 우리는 활성 주소를 논하듯 '활성 AI 에이전트'를 논하거나 거래량을 논하듯 '에이전트 경제 영향'을 논할 수 있을 것이다.
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주의력 궤적은 또 다른 원시 요소가 될 수 있다—결정 과정에서 에이전트가 주목한 내용(어떤 데이터, 신호)을 기록하는 것. 이는 블랙박스 에이전트를 더 투명하고 감사 가능하게 만들며, 에이전트의 성공이나 실패를 특정 입력에 귀속시킬 수 있다. 요컨대, 에이전트 행동 지표는 책임과 정합을 보장한다. 자율 에이전트가 대규모 자금이나 중요한 과업을 관리하도록 위탁받으려면 신뢰성을 정량화해야 한다. 높은 에이전트 효용 점수는 체인 상 AI 에이전트가 대규모 자금을 관리하는 전제 조건이 될 수 있다(전통 금융에서 높은 신용 점수가 대규모 대출의 전제 조건인 것과 유사).
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사용 인센티브와 AI 정합 지표: 마지막으로, AI 경제는 유익한 사용과 정합을 어떻게 인센티브 제공할지 고려해야 한다. DeFi는 유동성 마이닝, 초기 사용자 에어드랍, 수수료 환급 등을 통해 성장을 인센티브 제공한다. 그러나 AI에서는 단순한 사용 증가만으로는 충분하지 않으며, AI 결과를 개선하는 사용을 인센티브 제공해야 한다. 이때 AI 정합과 연결된 지표가 중요하다. 예를 들어, 인간 피드백 루프(사용자가 AI 응답을 평가하거나 iDAO를 통해 교정을 제공함—이는 아래에서 자세히 설명됨)를 기록하고, 피드백 기여자는 '정합 수익'을 얻을 수 있다. 또는 '주의력 증명' 혹은 '참여 증명'을 상상해볼 수 있는데, AI 개선을 위해 시간을 투자하는 사용자(선호 데이터, 교정, 새로운 사용 사례 제공)가 보상을 받는다. 지표는 AI 최적화에 투입된 고품질 피드백이나 인간 주의력의 양을 포착하는 주의력 궤적이 될 수 있다.
DeFi가 TVL과 수익을 추적하기 위해 블록 탐색기와 대시보드(예: DeFi Pulse, DefiLlama)를 필요로 했던 것처럼, AI 경제도 이러한 AI 중심 지표를 추적할 새로운 탐색기가 필요하다—총 정합 데이터량, 활성 AI 에이전트 수, 누적 AI 효용 수익 등을 보여주는 'AI-llama' 대시보드를 상상해보라. DeFi와 유사한 점이 있지만 내용은 완전히 새롭다.
DeFi식 AI 비행기로 나아가기
우리는 데이터를 일등 경제 자산으로 간주하여 AI 개발을 폐쇄된 사업에서 개방적이고 참여 가능한 경제로 전환하는 인센티브 비행기를 AI에 구축해야 한다. 마치 DeFi가 금융을 사용자 중심의 유동성 개방 장으로 전환했듯이 말이다.
이 방향의 초기 탐색은 이미 나타나고 있다. 예를 들어, Vana 등의 프로젝트는 사용자의 데이터 공유 참여를 보상하기 시작했다. Vana 네트워크는 사용자가 개인 또는 커뮤니티 데이터를 DataDAO(탈중앙화 데이터 풀)에 기여하고 데이터셋 전용 토큰을 획득하며(네트워크 고유 토큰으로 교환 가능) 데이터 기여자의 화폐화로 나아가는 중요한 한 걸음을 밟았다.
그러나 단순히 기여 행위를 보상하는 것으로는 DeFi의 폭발적 비행기를 재현하기 어렵다. DeFi에서 유동성 제공자는 자산을 입금함으로써 보상을 받을 뿐만 아니라, 제공한 자산은 투명한 시장 가치를 가지며, 수익은 실제 사용(거래 수수료, 대출 이자, 인센티브 토큰)을 반영한다. 마찬가지로, AI 데이터 경제는 포괄적인 보상보다 데이터 직접 가격 책정을 넘어설 필요가 있다. 데이터 품질, 희귀성, 모델 개선 정도를 기반으로 한 경제적 가격 책정이 없다면 우리는 얕은 인센티브에 빠질 수 있다. 단순히 토큰을 분배하여 참여를 보상하는 것은 질보다 양을 장려하거나, 토큰이 실제 AI 실용성과 연결되지 않을 경우 정체될 수 있다. 진정한 혁신을 해방시키기 위해 기여자들은 데이터 가치를 명확히 인식하고, 데이터가 실제로 AI 시스템에 사용될 때 보상을 받을 수 있는 명확한 시장 기반 신호를 봐야 한다.
우리는 데이터 중심 인센티브 순환을 생성하기 위해 데이터 직접 평가와 보상에 더 집중하는 인프라가 필요하다. 사람들이 더 많은 고품질 데이터를 기여할수록 모델이 더 좋아지고, 이는 더 많은 사용과 데이터 수요를 유치하여 기여자 보상을 끌어올린다. 이를 통해 AI는 빅데이터를 두고 벌이는 폐쇄적 경쟁에서 신뢰할 수 있고 고품질 데이터의 개방 시장으로 전환된다.
이러한 아이디어는 실제 프로젝트에서 어떻게 구현되는가? LazAI를 예로 들어보자—이 프로젝트는 탈중앙화 AI 경제를 위한 차세대 블록체인 네트워크와 기초 원시 요소를 구축하고 있다.
LazAI 소개—AI를 인간과 일치시키기
LazAI는 AI 데이터 정합 문제를 해결하기 위해 설계된 차세대 블록체인 네트워크 및 프로토콜로, AI 데이터, 모델 행동, 에이전트 상호작용의 새로운 자산 표준을 도입하여 탈중앙화 AI 경제의 인프라를 구축한다.
LazAI는 데이터를 체인 상에서 검증 가능하고, 인센티브 제공 가능하며, 프로그래밍 가능하게 함으로써 AI 정합 문제를 해결하는 가장 앞선 접근 방식 중 하나를 제공한다. 아래에서는 LazAI의 프레임워크를 예로 들어 AI 고유 블록체인이 위 원칙을 어떻게 실현하는지 설명할 것이다.
핵심 문제—데이터 불일치와 공정한 인센티브 부족
AI 정합은 종종 훈련 데이터 품질로 귀결되며, 미래에는 인간과 일치하고 신뢰 가능하며 거버넌스 가능한 새로운 데이터가 필요하다. AI 산업이 중앙화된 범용 모델에서 맥락화되고 정합된 지능으로 전환함에 따라 인프라는 동시에 진화해야 한다. 다음 AI 시대는 정합성, 정확성, 추적 가능성을 기준으로 정의될 것이다. LazAI는 데이터 정합과 인센티브의 도전에 직면하여 근본적인 해결책을 제시한다. 즉, 데이터를 근원에서 정합시키고 데이터 자체를 직접 보상하는 것이다. 즉, 훈련 데이터가 인간 관점을 검증 가능하게 반영하고, 노이즈와 편향을 제거하며, 데이터 품질, 희귀성, 모델 개선 정도에 따라 보상을 받도록 하는 것이다. 이것은 모델을 수리하는 것에서 데이터를 정리하는 것으로의 패러다임 전환이다.
LazAI는 원시 요소를 도입할 뿐 아니라 데이터 획득, 가격 책정, 거버넌스의 새로운 패러다임을 제안한다. 핵심 개념은 데이터 앵커 토큰(DAT)과 개인 중심 DAO(iDAO)로, 이 둘은 데이터의 가격 책정, 추적 가능성, 프로그래밍 가능한 사용을 공동으로 실현한다.
검증 가능하고 프로그래밍 가능한 데이터—데이터 앵커 토큰(DAT)
이 목표를 달성하기 위해 LazAI는 새로운 체인 상 원시 요소—데이터 앵커 토큰(DAT)—를 도입한다. DAT는 AI 데이터 자산화를 위해 설계된 새로운 토큰 표준이다. 각 DAT는 체인 상에 앵커된 데이터와 그 계보 정보—기여자 신원, 시간에 따른 진화 과정, 사용 시나리오—를 나타낸다. 이는 각 데이터에 대해 검증 가능한 역사 기록을 생성한다—Git과 유사한 데이터셋 버전 관리 시스템이지만, 블록체인으로 보안이 보장된다. DAT가 체인 상에 존재하므로, 프로그래밍 가능하다. 스마트 계약은 사용 규칙을 관리할 수 있다. 예를 들어, 데이터 기여자는 자신의 DAT(예: 의료 영상 세트)가 특정 AI 모델에만 접근 가능하도록 하거나, 특정 조건 하에서만 사용 가능하도록(코드로 개인정보 보호 또는 윤리적 제약 강제 시행) 설정할 수 있다. 인센티브 메커니즘은 DAT가 거래 가능하거나 스테이킹 가능하다는 점에서 나타난다—데이터가 모델에 가치가 있다면, 모델(또는 그 소유자)은 DAT 접근 권한을 얻기 위해 비용을 지불할 수 있다. 본질적으로, LazAI는 데이터를 토큰화하고 추적 가능한 시장을 구축한다. 이는 앞서 논의한 '검증 가능한 데이터' 지표를 직접 반영한다. DAT를 확인하면 데이터가 검증되었는지, 얼마나 많은 모델이 사용하고 있으며, 어떤 모델 성능 향상을 가져왔는지 확인할 수 있다. 이러한 데이터는 더 높은 평가를 받을 것이다. 데이터를 체인 상에 앵커링하고 경제 인센티브를 품질과 연결함으로써 LazAI는 AI가 신뢰 가능하고 측정 가능한 데이터로 훈련되도록 보장한다. 이것은 인센티브 정합을 통해 문제를 해결하는 것이다—양질의 데이터는 보상을 받아 두드러진다.
개인 중심 DAO(iDAO) 프레임워크
두 번째 핵심 구성 요소는 LazAI의 iDAO(개인 중심 DAO) 개념으로, 조직이 아니라 개인을 의사결정과 데이터 소유권의 중심에 놓음으로써 AI 경제에서 거버넌스 모델을 재정의한다. 전통적인 DAO는 종종 집단 조직 목표를 우선시하여 무의식적으로 개인의 의지를 약화시킨다. iDAO는 이 논리를 뒤집는다. iDAO는 개인, 커뮤니티, 특정 분야 엔티티가 직접 AI 시스템에 기여한 데이터와 모델을 소유하고, 제어하며, 검증할 수 있도록 하는 개인화된 거버넌스 단위이다. iDAO는 맞춤형이며 정합된 AI를 지원한다—거버넌스 프레임워크로서 기여자의 가치관이나 의도를 항상 따르도록 모델을 보장한다. 경제적 관점에서 iDAO는 또한 AI 행동을 커뮤니티 수준에서 프로그래밍 가능하게 만든다—특정 데이터 사용 방법, 모델 접근 권한, 모델 산출 수익 배분 방식 등 규칙을 설정할 수 있다. 예를 들어, iDAO는 언제든지 자신의 AI 모델이 호출될 때(API 요청 또는 과제 완료) 모델 사용 수익의 일부가 관련 데이터를 기여한 DAT 소유자에게 반환되도록 규정할 수 있다. 이는 에이전트 행동과 기여자 보상 사이에 직접적인 피드백 루프를 구축한다—DeFi에서 유동성 제공자 수익이 플랫폼 사용과 연결되는 메커니즘과 유사하다. 또한, iDAO 간에는 프로토콜을 통해 구성 가능한 상호작용이 가능하다—한 AI 에이전트(iDAO)가 조건을 협상하여 다른 iDAO의 데이터나 모델을 호출할 수 있다.
이러한 원시 요소들을 통해 LazAI의 프레임워크는 탈중앙화 AI 경제의 비전을 현실로 만든다. 데이터는 사용자가 소유하고 수익을 얻을 수 있는 자산이 되며, 모델은 사적 고립에서 협업 프로젝트로 전환되고, 고유한 데이터셋을 큐레이션하는 개인부터 소규모 전문 모델을 구축하는 개발자까지 모든 참가자가 AI 가치 사슬의 이해관계자가 될 수 있다. 이러한 인센티브 정합은 DeFi의 폭발적 성장을 재현할 가능성이 있다—사람들이 AI에 참여(데이터 또는 전문 지식 기여)하는 것이 직접적으로 기회로 전환된다는 것을 인식하면, 더욱 적극적으로 투자할 것이다. 참가자가 많아질수록 네트워크 효과가 발동한다—더 많은 데이터는 더 나은 모델을 만들고, 더 많은 사용자를 끌어들이며, 더 많은 데이터와 수요를 생성하여 긍정적인 순환을 형성한다.
AI 신뢰 기반 구축: 검증 가능 컴퓨팅 프레임워크
이 생태계에서 LazAI의 검증 가능 컴퓨팅 프레임워크는 신뢰를 구축하는 핵심 계층이다. 이 프레임워크는 생성된 각 DAT, 각 iDAO(개인화 자율 조직) 결정, 각 인센티브 배분이 검증 가능한 추적 체인이 존재하여 데이터 소유권이 집행 가능하고, 거버넌스 과정이 책임 가능하며, 에이전트 행동이 감사 가능하도록 보장한다. iDAO와 DAT를 이론적 개념에서 신뢰 가능하고 검증 가능한 시스템으로 전환함으로써 검증 가능 컴퓨팅 프레임워크는 신뢰의 패러다임 전환을 실현한다—가정에 의존하는 것에서 수학적 검증에 기반한 확정성 보장으로의 전환.
탈중앙화 AI 경제의 가치 실현
이러한 기초 요소들의 구축은 탈중앙화 AI 경제의 비전을 진정으로 실현 가능하게 한다:
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데이터 자산화: 사용자는 데이터 자산을 소유하고 수익을 얻을 수 있다
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모델 협업화: AI 모델은 폐쇄된 고립에서 개방된 협업 산물로 전환된다
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참여 권익화: 데이터 기여자부터 수직 전문 모델 개발자까지 모든 참가자가 AI 가치 사슬의 이해관계자가 된다
이러한 인센티브 호환 설계는 DeFi의 성장 동력을 재현할 가능성이 있다—사용자가 AI 구축에 참여(데이터 또는 전문 지식 기여)하는 것이 직접적으로 경제적 기회로 전환된다는 것을 인식하면 참여 열정이 촉발될 것이다. 참가자 규모가 확대됨에 따라 네트워크 효과가 나타난다—더 많은 고품질 데이터는 더 나은 모델을 만들고, 더 많은 사용자가 가입하며, 더 많은 데이터 수요를 생성하여 자기 강화적인 성장 비행기를 형성한다.
결론: 개방된 AI 경제를 향해
DeFi의 여정은 올바른 원시 요소가 전례 없는 성장을 해방할 수 있음을 보여준다. 다가오는 AI 고유 경제에서 우리는 유사한 돌파구의 임계점에 서 있다. 데이터와 정합을 중시하는 새로운 원시 요소를 정의하고 구현함으로써, 우리는 AI 개발을 중앙화된 공학에서 탈중앙화된 커뮤니티 주도 사업으로 전환할 수 있다. 이 여정은 도전이 적지 않다—경제 메커니즘이 수량보다 품질을 우선시하고, 데이터 인센티브가 개인정보 보호나 공정성을 해치지 않도록 윤리적 함정을 피해야 한다. 그러나 방향은 이미 명확하다. LazAI의 DAT와 iDAO와 같은 실천이 길을 열고 있으며, '인간과 일치하는 AI'라는 추상적 개념을 소유권과 거버넌스의 구체적 메커니즘으로 전환하고 있다.
초기 DeFi가 TVL, 유동성 마이닝, 거버넌스를 실험적으로 최적화한 것처럼, AI 경제도 새로운 원시 요소들을 반복적으로 개선할 것이다. 앞으로 데이터 가치 측정, 공정한 보상 배분, AI 에이전트 정합과 이익에 관한 논의와 혁신이 분명히 등장할 것이다. 본 문서는 AI 민주화를 촉진할 수 있는 인센티브 모델의 가능성에 겨우 표면을 긋는 것이며, 개방된 논의와 심층 연구를 촉구한다. 어떻게 더 많은 AI 고유 경제 원시 요소를 설계할 수 있는가? 어떤 예상치 못한 결과나 기회가 발생할 수 있는가? 광범위한 커뮤니티의 참여를 통해 우리는 기술적으로 선진적이며 경제적으로 포용적이며 인간의 가치관과 일치하는 AI 미래를 구축할 가능성이 더 높아진다.
DeFi의 지수적 성장은 마법이 아니었다—인센티브 정합에 의해 추진되었다. 이제 우리는 데이터와 모델에 동일한 실천을 통해 AI 부흥을 추진할 기회를 갖게 되었다. 참여를 기회로 전환하고, 기회를 네트워크 효과로 전환함으로써, 우리는 디지털 시대의 가치 창조와 분배를 재편하는 AI 비행기를 시작할 수 있다.
검증 가능한 데이터셋 하나, 정합된 AI 에이전트 하나, 새로운 원시 요소 하나부터 함께 이 미래를 구축하자.
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