우리는 종종 더 큰 모델, 더 큰 컨텍스트 윈도우, 더 많은 파라미터에 대해 이야기합니다. 하지만 진정한 돌파구는 크기에 관한 것이 아닐 수도 있습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 AI 어시스턴트가 주변 세계와 상호작용하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 이는 지금 일어나고 있습니다.

AI 어시스턴트의 진짜 문제​

모든 개발자가 아는 시나리오가 있습니다: 코드 디버깅을 돕기 위해 AI 어시스턴트를 사용하고 있지만, 그것이 당신의 저장소를 볼 수 없습니다. 또는 시장 데이터를 물어보지만, 그 지식은 몇 달 전의 것입니다. 근본적인 한계는 AI의 지능이 아니라, 실제 세계에 접근할 수 없는 것입니다.

대형 언어 모델(LLM)은 훈련 데이터만 가지고 방에 갇힌 뛰어난 학자와 같았습니다. 아무리 똑똑해져도 현재 주가를 확인하거나 코드베이스를 보거나 도구와 상호작용할 수 없습니다. 지금까지는 말이죠.

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)의 등장​

MCP는 AI 어시스턴트가 외부 시스템과 상호작용하는 방식을 근본적으로 재구상합니다. 점점 더 큰 파라미터 모델에 더 많은 컨텍스트를 집어넣으려는 대신, MCP는 AI가 필요에 따라 정보를 동적으로 액세스할 수 있는 표준화된 방법을 만듭니다.

아키텍처는 우아하게 단순하면서도 강력합니다:

• MCP 호스트: Claude Desktop과 같은 프로그램이나 도구로, AI 모델이 다양한 서비스와 상호작용하는 곳입니다. 호스트는 AI 어시스턴트를 위한 런타임 환경과 보안 경계를 제공합니다.

• MCP 클라이언트: MCP 서버와의 통신을 시작하고 처리하는 AI 어시스턴트 내의 구성 요소입니다. 각 클라이언트는 특정 작업을 수행하거나 특정 리소스에 액세스하기 위해 전용 연결을 유지하며 요청-응답 주기를 관리합니다.

• MCP 서버: 특정 서비스의 기능을 노출하는 경량의 전문 프로그램입니다. 각 서버는 Brave를 통한 웹 검색, GitHub 저장소 액세스, 로컬 데이터베이스 쿼리 등 한 가지 유형의 통합을 처리하도록 설계되었습니다. 오픈 소스 서버가 있습니다.

• 로컬 및 원격 리소스: MCP 서버가 액세스할 수 있는 기본 데이터 소스 및 서비스입니다. 로컬 리소스에는 컴퓨터의 파일, 데이터베이스 및 서비스가 포함되며, 원격 리소스는 서버가 안전하게 연결할 수 있는 외부 API 및 클라우드 서비스를 포함합니다.

이를 AI 어시스턴트에게 API 기반의 감각 시스템을 제공하는 것으로 생각하십시오. 훈련 중에 모든 것을 암기하려고 하는 대신, 이제 필요한 정보를 쿼리할 수 있습니다.

왜 이것이 중요한가: 세 가지 돌파구​

1. 실시간 인텔리전스: 오래된 훈련 데이터에 의존하는 대신, AI 어시스턴트는 이제 권위 있는 출처에서 최신 정보를 가져올 수 있습니다. 비트코인의 가격을 물어보면, 작년의 숫자가 아닌 오늘의 숫자를 얻습니다.
2. 시스템 통합: MCP는 개발 환경, 비즈니스 도구 및 API와의 직접적인 상호작용을 가능하게 합니다. AI 어시스턴트가 코드에 대해 채팅하는 것뿐만 아니라, 실제로 저장소를 보고 상호작용할 수 있습니다.
3. 디자인에 의한 보안: 클라이언트-호스트-서버 모델은 명확한 보안 경계를 만듭니다. 조직은 AI 지원의 이점을 유지하면서 세밀한 액세스 제어를 구현할 수 있습니다. 보안과 기능 중 하나를 선택할 필요가 없습니다.

보는 것이 믿는 것이다: MCP의 실제 적용​

Claude Desktop App과 Brave Search MCP 도구를 사용하여 실용적인 예제를 설정해 보겠습니다. 이를 통해 Claude가 실시간으로 웹을 검색할 수 있습니다:

1. Claude Desktop 설치​

2. Brave API 키 얻기​

3. 구성 파일 생성​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

그런 다음 파일을 다음과 같이 수정합니다:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktop App 재실행​

앱의 오른쪽에 Brave Search MCP 도구를 사용한 인터넷 검색을 위한 두 개의 새로운 도구가 표시됩니다(아래 이미지의 빨간 원으로 강조 표시됨).

구성 후, 변환은 원활합니다. Claude에게 맨체스터 유나이티드의 최신 경기에 대해 물어보면, 오래된 훈련 데이터에 의존하는 대신 실시간 웹 검색을 수행하여 정확하고 최신 정보를 제공합니다.

더 큰 그림: MCP가 모든 것을 바꾸는 이유​

여기서의 함의는 단순한 웹 검색을 넘어섭니다. MCP는 AI 지원의 새로운 패러다임을 만듭니다:

1. 도구 통합: AI 어시스턴트는 이제 API가 있는 모든 도구를 사용할 수 있습니다. Git 작업, 데이터베이스 쿼리, Slack 메시지를 생각해보세요.
2. 현실 기반: 현재 데이터를 액세스함으로써 AI 응답은 훈련 데이터가 아닌 현실에 기반을 두게 됩니다.
3. 확장성: 프로토콜은 확장을 위해 설계되었습니다. 새로운 도구와 API가 등장하면, 그것들은 MCP 생태계에 빠르게 통합될 수 있습니다.

MCP의 다음 단계​

우리는 MCP로 가능한 것의 시작을 보고 있습니다. AI 어시스턴트가 다음을 할 수 있다고 상상해보세요:

• 실시간 시장 데이터를 가져오고 분석
• 개발 환경과 직접 상호작용
• 회사의 내부 문서를 액세스하고 요약
• 여러 비즈니스 도구 간의 워크플로우 자동화

앞으로의 길​

MCP는 AI 기능에 대한 사고방식을 근본적으로 변화시킵니다. 더 큰 모델을 만들고 더 큰 컨텍스트 윈도우를 만드는 대신, 기존 시스템과 데이터와 상호작용하는 더 스마트한 방법을 만들고 있습니다.

개발자, 분석가 및 기술 리더에게 MCP는 AI 통합의 새로운 가능성을 열어줍니다. AI가 무엇을 아는지가 아니라, 무엇을 할 수 있는지가 중요합니다.

AI의 진정한 혁명은 모델을 더 크게 만드는 것이 아닐 수 있습니다. 그것은 더 연결되게 만드는 것일 수 있습니다. 그리고 MCP와 함께, 그 혁명은 이미 시작되었습니다.

1. 시장 포지셔닝 및 경쟁 분석​

탈중앙화 AI & GPU DePIN 환경: AI와 블록체인의 융합은 두 가지 주요 범주의 프로젝트를 탄생시켰습니다: 탈중앙화 AI 네트워크(주로 AI 서비스 및 에이전트에 집중)와 분산 컴퓨팅 파워에 중점을 둔 GPU DePIN(탈중앙화 물리적 인프라 네트워크). 주요 경쟁자로는 다음이 있습니다:

• 싱귤래리티넷 (AGIX): AI 알고리즘을 위한 탈중앙화 마켓플레이스로, 개발자들이 AI 서비스를 토큰을 통해 수익화할 수 있게 합니다. 소피아 로봇 프로젝트의 Dr. Ben Goertzel 등 저명한 AI 전문가들이 설립했으며, 누구나 온체인에서 AI 서비스를 제공하거나 소비할 수 있도록 AI를 민주화하는 것을 목표로 합니다. 그러나 싱귤래리티넷은 주로 AI 서비스 마켓플레이스를 제공하며, 컴퓨팅을 위해 타사 인프라에 의존하므로 확장성 문제를 겪을 수 있습니다.

• 페치.ai (FET): 자율 AI 에이전트를 위한 초기 블록체인 플랫폼 중 하나로, 데이터 분석 및 DeFi 거래와 같은 작업을 수행하는 에이전트를 배포할 수 있습니다. 페치.ai는 자체 체인(Cosmos 기반)을 구축했으며, 다중 에이전트 협업 및 온체인 거래를 강조합니다. 에이전트 프레임워크와 복잡한 경제 모델이 강점이지만, 대규모 모델 추론보다는 논리 및 거래를 처리하는 경향이 있어 무거운 GPU 작업에는 덜 집중합니다.

• 렌더 네트워크 (RNDR): 초기에는 3D 렌더링을 목표로 했던 탈중앙화 GPU 컴퓨팅 플랫폼으로, 이제 AI 모델 렌더링/훈련도 지원합니다. 렌더는 대규모 GPU 파워가 필요한 사용자와 유휴 GPU를 제공하는 운영자를 연결하며, RNDR 토큰을 통해 결제합니다. 높은 처리량과 낮은 수수료를 위해 솔라나로 이전했습니다. 렌더의 Burn-and-Mint 토큰 모델은 사용자가 렌더링 작업을 위해 토큰을 소각하고 노드는 새로 발행된 토큰을 획득하여 네트워크 사용과 토큰 가치를 일치시킵니다. 인프라에 중점을 두고 있으며, 자체적으로 AI 알고리즘을 제공하지는 않지만 다른 사람들이 GPU 집약적 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

• 아카시 네트워크 (AKT): 코스모스 기반의 탈중앙화 클라우드 마켓플레이스로, 입찰 시스템을 통해 온디맨드 컴퓨팅(CPU/GPU)을 제공합니다. 아카시는 쿠버네티스와 역경매를 사용하여 전통적인 클라우드보다 낮은 비용으로 컴퓨팅을 제공할 수 있도록 합니다. AI에 국한되지 않은 광범위한 클라우드 대안(컨테이너 호스팅, ML 작업 등)을 제공하며, 개발자를 위한 비용 효율적인 컴퓨팅을 목표로 합니다. 보안과 신뢰성은 평판과 에스크로를 통해 보장되지만, 일반 플랫폼으로서 AI 프레임워크가 전문화되어 있지 않습니다.

• 기타 주목할 만한 프로젝트: Golem(최초의 P2P 컴퓨팅 네트워크 중 하나로, 이제 GPU 지원 가능), Bittensor (TAO)(AI 모델 노드가 집단 ML 모델을 훈련하고 유용한 기여에 대해 보상을 받는 네트워크), Clore.ai(토큰 보유자 보상과 함께 작업 증명을 사용하는 GPU 렌탈 마켓플레이스), Nosana(솔라나 기반으로 AI 추론 작업에 중점을 둠), Autonolas(탈중앙화 서비스/에이전트를 구축하기 위한 오픈 플랫폼). 이러한 프로젝트들은 탈중앙화 컴퓨팅과 AI의 빠르게 진화하는 환경을 강조하며, 각기 다른 강조점을 가지고 있습니다 – 일반적인 컴퓨팅 공유에서 전문화된 AI 에이전트 경제까지.

쿠쿠 네트워크의 독특한 가치 제안: 쿠쿠 네트워크는 블록체인(쿠쿠 체인), 탈중앙화 GPU 컴퓨팅, 최종 사용자 AI 웹 애플리케이션의 세 가지 중요한 계층을 하나의 원활한 플랫폼으로 통합하여 차별화합니다. 이 풀스택 접근 방식은 여러 가지 이점을 제공합니다:

• 통합된 AI 서비스 vs. 단순 인프라: 주로 원시 컴퓨팅 파워를 제공하는 Render나 Akash와 달리, 쿠쿠는 체인에서 바로 사용할 수 있는 AI 서비스를 제공합니다(예: 예술을 위한 생성 AI 앱). 창작자들이 기본 인프라를 관리할 필요 없이 직접 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 웹 앱을 보유하고 있습니다(애니메이션 스타일 이미지 생성으로 시작). 이 종단 간 경험은 창작자와 개발자의 장벽을 낮추며 – 사용자는 탈중앙화 GPU를 활용하여 AI 생성 비용을 최대 75% 절감하고 몇 초 만에 AI 예술 작품을 몇 페니로 생성할 수 있습니다. 이는 전통적인 클라우드와 경쟁자 네트워크가 따라잡지 못한 가치 제안입니다.

• 탈중앙화, 신뢰, 투명성: 쿠쿠의 설계는 신뢰 없는 운영과 개방성에 강한 중점을 둡니다. GPU 노드 운영자, 개발자, 사용자는 네이티브 토큰($CAI)을 스테이킹하고 온체인 투표에 참여하여 평판과 신뢰를 구축해야 합니다. 이 메커니즘은 신뢰할 수 있는 서비스를 보장하는 데 도움을 줍니다(좋은 행위자는 보상을 받고, 악의적인 행위자는 스테이크를 잃을 수 있음) – 경쟁자들이 결과 검증에 어려움을 겪을 수 있는 중요한 차별화 요소입니다. 작업과 보상의 투명성은 스마트 계약을 통해 내장되어 있으며, 플랫폼은 검열 방지 및 프라이버시 보호를 위해 설계되었습니다. 쿠쿠는 AI 계산과 콘텐츠가 개방적이고 검열되지 않도록 보장하여 중앙화된 AI 필터나 데이터 오용에 대해 걱정하는 커뮤니티에 매력적입니다.

• 모듈성 및 확장성: 쿠쿠는 이미지 생성을 개념 증명으로 시작했지만, 다양한 AI 모델과 사용 사례를 수용할 수 있는 모듈식 아키텍처를 가지고 있습니다. 동일한 네트워크가 미래에 다양한 AI 서비스를 제공할 수 있어 광범위한 범위와 유연성을 제공합니다. 온체인 거버넌스와 결합하여 플랫폼을 적응 가능하고 커뮤니티 주도로 유지합니다.

• 타겟 커뮤니티 집중: "창작자 및 빌더를 위한 탈중앙화 AI 창작 플랫폼"으로 브랜드화하여 창작자 및 웹3 개발자 커뮤니티에서 틈새 시장을 개척하고 있습니다. 창작자에게는 독특한 콘텐츠를 제작할 수 있는 전문 도구(예: 세밀하게 조정된 애니메이션 AI 모델)를 제공하며, 웹3 개발자에게는 dApps에 AI를 쉽게 통합할 수 있는 간단한 API와 확장 가능한 백엔드를 제공합니다. 이 이중 초점은 양면 생태계를 구축합니다: 콘텐츠 창작자는 AI 작업에 대한 수요를 가져오고, 개발자는 AI 애플리케이션의 공급을 확장합니다. SingularityNET과 같은 경쟁자는 일반적으로 AI 연구자/제공자를 대상으로 하지만, 쿠쿠의 커뮤니티 중심 접근 방식(예: 텔레그램/디스코드 봇 인터페이스, 공개 갤러리에서 사용자 생성 AI 예술)은 참여와 바이럴 성장을 촉진합니다.

실행 가능한 포지셔닝 권장 사항:

• 메시지에서 차별화 요소 강조: 마케팅에서 쿠쿠의 풀스택 솔루션을 강조 – "AI 앱에 접근하고 GPU 파워 제공으로 수익을 창출할 수 있는 하나의 플랫폼". 비용 절감(최대 75% 저렴)과 무허가 접근(게이트키퍼나 클라우드 계약 없음)을 강조하여 쿠쿠를 창작자와 스타트업을 위한 가장 접근 가능하고 저렴한 AI 네트워크로 포지셔닝합니다.

• 투명성 및 신뢰 활용: 온체인 신뢰 메커니즘을 공개하여 신뢰를 구축합니다. 작업 검증 성공률에 대한 메트릭을 공개하거나 스테이킹이 악의적인 행위자를 어떻게 방지했는지에 대한 사례를 공유합니다. 블랙박스 AI API와 달리 쿠쿠는 검증 가능하고 커뮤니티 감사된 AI 계산을 제공한다는 점을 사용자에게 교육합니다.

• 틈새 커뮤니티 타겟팅: 애니메이션/만화 예술 커뮤니티와 웹3 게임 부문에 집중합니다. 그곳에서의 성공은 나중에 더 넓은 시장을 유치하기 위한 사례 연구를 만들 수 있습니다. 틈새 시장을 지배함으로써 쿠쿠는 일반적인 경쟁자가 쉽게 침식할 수 없는 브랜드 인지도를 얻습니다.

• 지속적인 경쟁 모니터링: 경쟁자의 발전(기술 업그레이드, 파트너십, 토큰 변경)을 추적하고 우수한 제공이나 통합으로 빠르게 적응할 팀을 배정합니다.

2. 수익화 및 매출 성장​

쿠쿠 네트워크의 지속 가능한 수익 모델은 강력한 토크노믹스와 AI 서비스 및 GPU 인프라 사용의 직접적인 수익화를 결합할 것입니다. 전략은 $CAI 토큰이 실제 유틸리티와 가치 흐름을 가지도록 하면서 가능한 경우 비토큰 수익원을 창출해야 합니다.

토크노믹스 및 인센티브 구조​

$CAI 토큰은 모든 참가자(GPU 마이너, AI 개발자, 사용자 및 토큰 보유자)를 선순환으로 유도해야 합니다:

• 다양한 토큰 유틸리티: $CAI는 AI 서비스 결제, 보안 스테이킹, 거버넌스 투표 및 보상 분배에 사용되어야 합니다. 이 광범위한 유틸리티 기반은 투기 이상의 지속적인 수요를 창출합니다.

• 균형 잡힌 보상 및 발행: 공정한 출발 접근 방식은 네트워크 성장을 부트스트랩할 수 있지만, 발행은 신중하게 관리되어야 합니다(예: 반감기 일정, 수수료 기반 보상으로의 점진적 전환) 시장에 토큰이 과포화되지 않도록 합니다.

• 디플레이션 압력 및 가치 포착: 네트워크 사용을 토큰 가치에 연결하는 토큰 소각을 도입합니다. 예를 들어, AI 거래에 소액의 수수료를 부과하여 일부를 소각하거나 커뮤니티 금고로 전송합니다. 사용량이 증가하면 유통 공급이 줄어들거나 커뮤니티에 가치를 축적하여 토큰 가격을 지원합니다.

• 거버넌스 및 밈 가치: $CAI에 밈 요소가 있다면 이를 활용하여 커뮤니티 버즈를 만듭니다. 재미있는 캠페인을 의미 있는 거버넌스 권한(프로토콜 매개변수, 보조금 또는 모델 추가에 대한)과 결합하여 장기 보유와 적극적인 참여를 장려합니다.

실행 가능한 토크노믹스 단계:

• 계층화된 스테이킹 모델 구현: GPU 마이너와 AI 서비스 제공자가 $CAI를 스테이킹하도록 요구합니다. 더 많은 토큰을 보유하고 강력한 성과를 보인 스테이커는 우선 작업이나 더 높은 수익을 얻습니다. 이는 네트워크를 보호하고 토큰을 잠그어 매도 압력을 줄입니다.

• 사용 기반 보상 프로그램 출시: 활성 AI 작업이나 인기 있는 AI 에이전트를 보상하기 위해 토큰을 할당합니다. 사용(사용자)과 생성(개발자)을 모두 인센티브화하여 채택을 장려합니다.

• 공급 모니터링 및 조정: 토큰 메트릭(가격, 속도, 스테이킹 비율)을 정기적으로 검토하기 위해 거버넌스를 사용합니다. 건강한 토큰 경제를 유지하기 위해 수수료, 스테이킹 요구 사항 또는 보상 비율을 필요에 따라 조정합니다.

AI 서비스 수익화​

토큰 설계 외에도 쿠쿠는 AI 서비스에서 수익을 창출할 수 있습니다:

• 프리미엄 모델: 사용자가 기본 AI 서비스를 무료 또는 저렴한 비용으로 사용해보고, 고급 기능, 더 큰 사용 한도 또는 전문 모델에 대해 요금을 부과합니다. 이는 사용자 온보딩을 장려하면서 파워 유저를 수익화합니다.

• AI 요청에 대한 거래 수수료: 각 AI 작업에 소액의 수수료(1~2%)를 부과합니다. 시간이 지남에 따라 작업이 확장됨에 따라 이러한 수수료는 상당한 규모가 될 수 있습니다. 사용을 저해하지 않도록 수수료를 낮게 유지합니다.

• 마켓플레이스 수수료: 제3자 개발자가 AI 모델/에이전트를 등록할 때 소액의 수수료를 부과합니다. 이는 쿠쿠의 수익을 개발자의 성공과 일치시키며 매우 확장 가능합니다.

• 기업 및 라이선스 계약: 기업 고객을 위해 전용 처리량 또는 개인 인스턴스를 제공하여 안정적인 구독 결제를 받습니다. 이는 법정 화폐/스테이블코인으로 이루어질 수 있으며, 플랫폼은 이를 $CAI로 변환하거나 바이백에 사용할 수 있습니다.

• 프리미엄 AI 서비스: 고급 기능(예: 더 높은 해상도, 맞춤형 모델 훈련, 우선 컴퓨팅)을 구독 또는 일회성 토큰 결제로 제공합니다.

실행 가능한 AI 서비스 수익화 단계:

• 구독 계층 설계: 월간/연간 가격으로 $CAI 또는 법정 화폐로 명확하게 사용 계층을 정의하고, 뚜렷한 기능 세트(기본 vs. 프로 vs. 기업)를 제공합니다.

• 결제 채널 통합: 비암호화 사용자가 쉽게 결제할 수 있도록 사용자 친화적인 온램프(신용카드, 스테이블코인)를 제공하고, 백엔드에서 $CAI로 변환합니다.

• 커뮤니티 바운티: 사용자 생성 콘텐츠, 최고의 AI 예술 또는 최고의 에이전트 성과에 대해 일부 수익을 보상합니다. 이는 사용을 촉진하고 플랫폼의 역량을 보여줍니다.

GPU DePIN 수익원​

탈중앙화 GPU 네트워크로서 쿠쿠는 다음을 통해 수익을 창출할 수 있습니다:

• GPU 마이닝 보상(제공자를 위한): 초기에는 인플레이션 또는 커뮤니티 할당으로 자금을 조달하고, 시간이 지남에 따라 사용 기반 수수료를 주요 보상으로 전환합니다.

• 자원 할당에 대한 네트워크 수수료: 대규모 AI 작업이나 훈련은 스테이킹 또는 추가 일정 수수료가 필요할 수 있으며, GPU에 대한 우선 접근을 수익화합니다.

• B2B 컴퓨팅 서비스: 쿠쿠를 탈중앙화 AI 클라우드로 포지셔닝하고, 대규모 컴퓨팅에 대한 기업 거래의 일부를 수집합니다.

• 파트너십 수익 공유: 다른 프로젝트(스토리지, 데이터 오라클, 블록체인)와 협력하여 통합 서비스를 제공하고, 추천 수수료나 수익 분배를 얻습니다.

실행 가능한 GPU 네트워크 수익화 단계:

• 가격 최적화: 작업을 GPU 제공자와 매칭하기 위해 입찰 또는 경매 모델을 사용할 수 있으며, 기본 네트워크 수수료를 유지합니다.

• AI 클라우드 제공: 스타트업/기업에 경쟁력 있는 가격으로 "AI 클라우드" 솔루션을 마케팅합니다. 컴퓨팅 수수료의 일부는 쿠쿠의 금고로 갑니다.

• 네트워크 성장에 재투자: 수익의 일부를 최고 성과 GPU 노드를 인센티브화하고 고품질 서비스를 유지하는 데 사용합니다.

• 자원 활용 모니터링: GPU 공급과 수요를 추적합니다. 네트워크를 균형 있게 유지하고 수익성을 유지하기 위해 인센티브(예: 마이닝 보상)와 마케팅 노력을 조정합니다.

3. AI 에이전트 및 영향 극대화​

AI 에이전트는 사용자나 조직을 위한 가치 있는 작업을 수행하여 참여와 수익을 크게 증대할 수 있습니다. 쿠쿠 체인의 기능과 긴밀하게 통합하면 플랫폼이 독특해집니다.

성장 엔진으로서의 AI 에이전트​

온체인에서 실행되는 에이전트는 추론/훈련을 위해 쿠쿠의 GPU 컴퓨팅을 활용하고, $CAI로 수수료를 지불하며, 온체인 데이터를 활용할 수 있습니다. 이 피드백 루프(에이전트 → 컴퓨팅 사용 → 수수료 → 토큰 가치)는 지속 가능한 성장을 촉진합니다.

고임팩트 사용 사례​

• 자율 거래 봇: ML을 사용하여 DeFi 거래, 수익 농사, 차익 거래를 처리하는 에이전트. 수익 공유 또는 성과 수수료를 통해 잠재적 수익.

• 사이버 보안 및 모니터링 에이전트: 스마트 계약의 해킹이나 이상을 감지하여 구독으로 제공. DeFi에 대한 높은 가치 사용.

• 개인화된 AI 어드바이저: 맞춤형 인사이트(재정, 창의적 또는 기타)를 제공하는 에이전트. 구독 또는 사용량에 따라 수익화.

• 콘텐츠 생성 및 NFT 에이전트: 예술, NFT 또는 기타 미디어의 자율 생성. NFT 판매 또는 라이선스 수수료에서 수익.

• 산업별 봇: 공급망 최적화, 의료 데이터 분석 등. 장기 파트너십이 필요하지만 높은 수익 잠재력.

쿠쿠 체인과의 통합​

• 온체인 에이전트 실행: 에이전트는 스마트 계약을 사용하여 검증 가능한 로직, 자금 관리 또는 자동화된 지급을 수행할 수 있습니다.

• GPU DePIN을 통한 자원 접근: 에이전트는 GPU 컴퓨팅을 원활하게 활용하며, $CAI로 지불합니다. 이는 네이티브 컴퓨팅 계층이 없는 플랫폼과 쿠쿠를 차별화합니다.

• 탈중앙화 신원 및 데이터: 온체인 에이전트 평판과 통계는 신뢰를 높일 수 있습니다(예: 거래 봇의 입증된 ROI).

• 경제적 정렬: 에이전트 개발자가 $CAI를 스테이킹하거나 등록 수수료를 지불하도록 요구하고, 사용자에게 가치를 제공하는 상위 에이전트를 보상합니다.

실행 가능한 에이전트 전략:

• 에이전트 플랫폼(런치패드) 출시: 개발 도구, 일반 에이전트(거래, 보안)를 위한 템플릿 및 쉬운 배포를 제공하여 개발자가 쿠쿠로 몰리도록 합니다.

• 주요 에이전트 프로그램: 몇 가지 뛰어난 에이전트(예: 최고 수준의 거래 봇)를 구축하거나 자금을 지원하여 개념을 입증합니다. 성공 사례를 공개합니다.

• 주요 사용 사례 파트너십: DeFi, NFT 또는 게임 플랫폼과 협력하여 실제 문제를 해결하는 에이전트를 통합하고, ROI를 입증합니다.

• 안전 및 거버넌스: 사용자 자금을 처리하는 에이전트에 대한 보안 감사를 요구합니다. 품질을 유지하기 위해 "에이전트 위원회" 또는 DAO 감독을 구성합니다.

• 에이전트 생태계 성장 인센티브: 개발자 보조금 및 해커톤을 사용하여 인재를 유치합니다. 성과가 높은 에이전트에 대한 수익 공유를 제공합니다.

4. 성장 및 채택 전략​

쿠쿠는 개발자를 적극적으로 참여시키고 강력한 커뮤니티를 구축하며 전략적 파트너십을 형성하여 주류 AI 플랫폼이 될 수 있습니다.

개발자 참여 및 생태계 인센티브​

• 강력한 개발자 리소스: 포괄적인 문서, 오픈 소스 SDK, 예제 프로젝트 및 활성 지원 채널(디스코드, 포럼)을 제공합니다. 쿠쿠에서의 개발을 마찰 없이 만듭니다.

• 해커톤 및 챌린지: AI + 블록체인에 중점을 둔 이벤트를 주최하거나 후원하여 $CAI로 상금을 제공합니다. 새로운 인재를 유치하고 혁신적인 프로젝트를 만듭니다.

• 보조금 및 바운티: 토큰 공급의 일부를 생태계 성장(예: 체인 탐색기 구축, 다른 체인으로의 브리징, 새로운 AI 모델 추가)을 장려하는 데 할당합니다.

• 개발자 DAO/커뮤니티: 밋업, 튜토리얼 및 현지 언어 리소스를 돕는 주요 기여자 커뮤니티를 구성합니다.

마케팅 및 커뮤니티 구축​

• 명확한 브랜딩 및 스토리텔링: 쿠쿠를 "탈중앙화로 구동되는 모든 사람을 위한 AI"로 마케팅합니다. 정기적인 업데이트, 튜토리얼, 사용자 스토리 및 비전 조각을 게시합니다.

• 소셜 미디어 및 바이럴성: 활성 채널(트위터, 디스코드, 텔레그램)을 유지합니다. 밈, 사용자 생성 콘텐츠 및 추천 캠페인을 장려합니다. AI 예술 대회 또는 기타 바이럴 챌린지를 주최합니다.

• 커뮤니티 이벤트 및 워크숍: AMA, 웨비나, 현지 밋업을 진행합니다. 사용자와 직접 소통하고, 진정성을 보여주며, 피드백을 수집합니다.

• 기여 보상: 앰배서더 프로그램, 버그 바운티, 대회 또는 NFT 트로피를 통해 사용자 노력을 보상합니다. 이러한 활동을 지원하기 위해 마케팅/커뮤니티 할당을 사용합니다.

전략적 파트너십 및 협력​

• 웹3 파트너십: 인기 있는 L1/L2 체인, 데이터 제공자 및 스토리지 네트워크와 협력합니다. 크로스체인 AI 서비스를 제공하여 새로운 사용자 기반을 연결합니다.

• AI 산업 협력: 오픈 소스 AI 커뮤니티와 통합하고, 연구를 후원하거나 탈중앙화 컴퓨팅을 찾는 소규모 AI 스타트업과 협력합니다.

• 기업 AI 및 클라우드 회사: 비용 절감을 위해 탈중앙화 GPU 파워를 제공합니다. 기업을 위한 안정적인 구독 계약을 협상하고, 모든 법정 수익을 생태계로 변환합니다.

• 인플루언서 및 사상 리더: 인정받는 AI 또는 암호화 전문가를 고문으로 참여시킵니다. 그들을 초대하여 플랫폼을 데모하거나 테스트하여 가시성과 신뢰성을 높입니다.

실행 가능한 성장 이니셔티브:

• 고프로파일 파일럿: NFT 마켓플레이스 또는 DeFi 프로토콜과 같은 플래그십 파트너십을 시작하여 실제 유틸리티를 입증합니다. 사용자 성장 및 성공 메트릭을 공개합니다.

• 글로벌 확장: 자료를 현지화하고, 밋업을 주최하며, 다양한 지역에서 앰배서더를 모집하여 채택을 넓힙니다.

• 온보딩 캠페인: 안정화되면 새로운 사용자를 인센티브화하기 위해 추천/에어드롭 캠페인을 실행합니다. 인기 있는 지갑과 통합하여 마찰 없는 가입을 제공합니다.

• KPI 추적 및 육성: GPU 노드, 월간 활성 사용자, 개발자 활동과 같은 메트릭을 공개적으로 공유합니다. 단점을 신속하게 해결하기 위해 목표 캠페인을 실행합니다.

5. 기술적 고려사항 및 로드맵​

확장성​

• 쿠쿠 체인 처리량: 높은 거래량을 위해 합의 및 블록 크기를 최적화하거나 레이어-2/사이드체인 접근 방식을 사용합니다. 작은 AI 작업을 일괄 처리합니다.

• 오프체인 컴퓨팅 확장: GPU 분배를 위한 효율적인 작업 스케줄링 알고리즘을 구현합니다. 대량의 작업을 처리하기 위해 탈중앙화 또는 계층적 스케줄러를 고려합니다.

• 대규모 테스트: 테스트넷에서 고부하 시나리오를 시뮬레이션하고, 병목 현상을 식별하여 기업 롤아웃 전에 해결합니다.

보안​

• 스마트 계약 보안: 철저한 감사, 버그 바운티 및 일관된 업데이트. 모든 새로운 기능(에이전트 런치패드 등)은 메인넷 이전에 감사를 받아야 합니다.

• 계산 검증: 단기적으로는 중복성(여러 노드 결과)과 분쟁 해결에 의존합니다. 더 발전된 검증을 위해 제로 지식 또는 대화형 증명을 탐색합니다.

• 데이터 프라이버시 및 보안: 민감한 데이터를 암호화합니다. 필요 시 사용자가 신뢰할 수 있는 노드를 선택할 수 있는 옵션을 제공합니다. 기업 채택을 위한 준수 사항을 모니터링합니다.

• 네트워크 보안: 수수료 또는 최소 스테이킹을 요구하여 DDoS/스팸을 완화합니다. 단일 사용자가 작업을 스팸하는 경우 속도 제한을 구현합니다.

탈중앙화​

• 노드 분포: 검증자와 GPU 마이너의 광범위한 분포를 장려합니다. 가이드, 다국어 지원 및 지리적 인센티브 프로그램을 제공합니다.

• 중앙 통제 최소화: 주요 결정을 위한 DAO 또는 온체인 투표로 거버넌스를 전환합니다. 점진적 탈중앙화를 위한 로드맵을 계획합니다.

• 상호운용성 및 표준: 토큰, NFT, 브리징 등을 위한 오픈 표준을 채택합니다. 인기 있는 크로스체인 프레임워크와 통합합니다.

단계적 구현 및 로드맵​

1. 1단계 – 기초: 메인넷 출시, GPU 마이닝, 초기 AI 앱(예: 이미지 생성기). 개념 증명, 피드백 수집.
2. 2단계 – AI 기능 확장: 더 많은 모델 통합(LLM 등), 기업 사용 사례 파일럿, 접근성을 위한 모바일 앱 출시 가능성.
3. 3단계 – AI 에이전트 및 성숙: 에이전트 런치패드, 에이전트 프레임워크 및 다른 체인으로의 브리징 배포. 창작 경제를 위한 NFT 통합.
4. 4단계 – 최적화 및 탈중앙화: 확장성, 보안, 온체인 거버넌스 개선. 토크노믹스 발전, 고급 검증 솔루션(ZK 증명) 추가 가능성.

실행 가능한 기술 및 로드맵 단계:

• 정기 감사 및 업그레이드: 각 릴리스 주기에 보안 감사를 예약합니다. 공개 업그레이드 일정을 유지합니다.
• 커뮤니티 테스트넷: 주요 기능마다 테스트넷 사용을 인센티브화합니다. 메인넷 이전에 사용자 피드백으로 개선합니다.
• 확장성 R&D: 레이어-2 솔루션을 프로토타입하고 처리량을 최적화하기 위해 엔지니어링 하위 팀을 할당합니다.
• 비전 정렬 유지: 커뮤니티 입력과 함께 장기 목표를 매년 재검토하여 단기 움직임이 미션을 탈선시키지 않도록 합니다.

이러한 전략 및 기술적 고려사항을 체계적으로 구현함으로써, 쿠쿠 네트워크는 탈중앙화 AI의 선구자가 될 수 있습니다. 강력한 토크노믹스, 사용자 친화적인 AI 서비스, GPU 인프라 및 활발한 에이전트 생태계를 결합한 균형 잡힌 접근 방식은 채택, 수익 및 장기적인 지속 가능성을 촉진할 것입니다 – AI와 웹3의 교차점에서 쿠쿠의 선구자적 명성을 강화합니다.

DeepSeek의 오픈 소스 혁명: 비공개 AI 정상 회담에서 얻은 통찰​

DeepSeek는 AI 세계를 강타하고 있습니다. DeepSeek-R1에 대한 논의가 채 식기도 전에, 팀은 또 다른 폭탄을 투하했습니다: 오픈 소스 다중 모드 모델, Janus-Pro. 속도는 현기증을 일으킬 정도로 빠르고, 야망은 분명합니다.

이틀 전, 최고 AI 연구자, 개발자, 투자자들이 Shixiang이 주최한 비공개 토론에 모여 DeepSeek에만 초점을 맞췄습니다. 3시간 동안 그들은 DeepSeek의 기술 혁신, 조직 구조, 그리고 AI 비즈니스 모델, 2차 시장, AI 연구의 장기적 궤도에 미칠 더 넓은 영향을 분석했습니다.

DeepSeek의 오픈 소스 투명성 정신을 따라, 우리는 우리의 집단적 생각을 대중에게 공개하고자 합니다. 여기에는 DeepSeek의 전략, 기술적 돌파구, 그리고 AI 산업에 미칠 수 있는 영향에 대한 논의에서 얻은 통찰이 요약되어 있습니다.

DeepSeek: 미스터리와 미션​

• DeepSeek의 핵심 미션: CEO Liang Wenfeng은 단순한 AI 기업가가 아닙니다—그는 본질적으로 엔지니어입니다. Sam Altman과 달리, 그는 비전뿐만 아니라 기술적 실행에 집중하고 있습니다.
• DeepSeek가 존경받는 이유: MoE (전문가 혼합) 아키텍처가 주요 차별화 요소입니다. OpenAI의 o1 모델을 초기 복제하는 것은 시작에 불과했습니다—진정한 도전은 제한된 자원으로 확장하는 것입니다.
• NVIDIA의 지원 없이 확장하기: 50,000개의 GPU를 보유하고 있다는 주장에도 불구하고, DeepSeek는 약 10,000개의 구형 A100과 3,000개의 금지 전 H800으로 운영되는 것으로 보입니다. 미국 연구소와 달리, DeepSeek는 효율성을 강요받고 있습니다.
• DeepSeek의 진정한 초점: OpenAI나 Anthropic과 달리, DeepSeek는 "인간을 위한 AI"에 집착하지 않습니다. 대신, 지능 자체를 추구하고 있습니다. 이것이 그들의 비밀 무기일지도 모릅니다.

탐험가 대 추종자: AI의 파워 법칙​

• AI 개발은 단계 함수입니다: 따라잡는 비용은 선도하는 것보다 10배 낮습니다. "추종자"는 과거의 돌파구를 컴퓨팅 비용의 일부로 활용하는 반면, "탐험가"는 막대한 R&D 비용을 감수하며 맹목적으로 앞으로 나아가야 합니다.
• DeepSeek가 OpenAI를 능가할 수 있을까요? 가능성은 있지만, OpenAI가 실수할 경우에만 가능합니다. AI는 여전히 열린 문제이며, DeepSeek의 추론 모델 접근 방식은 강력한 베팅입니다.

DeepSeek의 기술 혁신​

1. 감독된 미세 조정(SFT)의 종말?​

• DeepSeek의 가장 파괴적인 주장: 추론 작업에 SFT가 더 이상 필요하지 않을 수 있습니다. 사실이라면, 이는 패러다임의 전환을 의미합니다.
• 하지만 너무 빠르지 마세요… DeepSeek-R1은 여전히 정렬을 위해 SFT에 의존합니다. 진정한 변화는 SFT가 사용되는 방식—추론 작업을 더 효과적으로 증류하는 것입니다.

2. 데이터 효율성: 진정한 해자​

• DeepSeek가 데이터 레이블링을 우선시하는 이유: Liang Wenfeng은 데이터 레이블링의 중요성을 강조하며 직접 레이블링을 한다고 합니다. 테슬라의 자율 주행 성공은 철저한 인간 주석에서 비롯되었으며, DeepSeek는 동일한 엄격함을 적용하고 있습니다.
• 다중 모드 데이터: 아직 준비되지 않음—Janus-Pro 출시에도 불구하고, 다중 모드 학습은 여전히 금지적으로 비쌉니다. 아직 어떤 연구소도 설득력 있는 이득을 입증하지 못했습니다.

3. 모델 증류: 양날의 검​

• 증류는 효율성을 높이지만 다양성을 낮춥니다: 이는 장기적으로 모델의 능력을 제한할 수 있습니다.
• 증류의 "숨겨진 부채": AI 훈련의 근본적인 문제를 이해하지 않고 증류에 의존하면 차세대 아키텍처가 등장할 때 예기치 않은 함정에 빠질 수 있습니다.

4. 프로세스 보상: AI 정렬의 새로운 경계​

• 결과 감독이 한계를 정의합니다: 프로세스 기반 강화 학습은 해킹을 방지할 수 있지만, 지능의 상한선은 여전히 결과 기반 피드백에 달려 있습니다.
• RL의 역설: 대형 언어 모델(LLM)은 체스처럼 정의된 승리 조건이 없습니다. AlphaZero는 승리가 이진적이었기 때문에 작동했습니다. AI 추론에는 이러한 명확성이 부족합니다.

왜 OpenAI는 DeepSeek의 방법을 사용하지 않았을까요?​

• 초점의 문제: OpenAI는 효율성보다는 규모를 우선시합니다.
• 미국의 "숨겨진 AI 전쟁": OpenAI와 Anthropic은 DeepSeek의 접근 방식을 무시했을 수 있지만, 오래 가지 않을 것입니다. DeepSeek가 실행 가능하다는 것이 입증되면, 연구 방향의 변화가 예상됩니다.

2025년의 AI 미래​

• 트랜스포머를 넘어? AI는 아마도 다른 아키텍처로 분기될 것입니다. 이 분야는 여전히 트랜스포머에 집중하고 있지만, 대안 모델이 등장할 수 있습니다.
• RL의 미개척 잠재력: 강화 학습은 수학과 코딩 같은 좁은 도메인 외에는 아직 활용되지 않았습니다.
• AI 에이전트의 해? 과대 광고에도 불구하고, 아직 어떤 연구소도 돌파구 AI 에이전트를 제공하지 않았습니다.

개발자들이 DeepSeek로 이동할까요?​

• 아직은 아닙니다. OpenAI의 뛰어난 코딩 및 지시 따르기 능력은 여전히 우위를 점하고 있습니다.
• 하지만 격차는 줄어들고 있습니다. DeepSeek가 모멘텀을 유지한다면, 개발자들은 2025년에 이동할 수 있습니다.

OpenAI Stargate $500B 베팅: 여전히 의미가 있을까요?​

• DeepSeek의 부상은 NVIDIA의 지배력을 의심하게 만듭니다. 효율성이 무차별 확장을 능가한다면, OpenAI의 $500B 슈퍼컴퓨터는 과도해 보일 수 있습니다.
• OpenAI가 실제로 $500B를 쓸까요? SoftBank가 재정적 후원자이지만, 유동성이 부족합니다. 실행은 불확실합니다.
• Meta는 DeepSeek를 역설계하고 있습니다. 이는 그 중요성을 확인하지만, Meta가 로드맵을 적응할 수 있을지는 불확실합니다.

시장 영향: 승자와 패자​

• 단기: NVIDIA를 포함한 AI 칩 주식은 변동성을 겪을 수 있습니다.
• 장기: AI의 성장 이야기는 여전히 유효합니다—DeepSeek는 단순히 효율성이 원시적 힘만큼 중요하다는 것을 증명합니다.

오픈 소스 대 클로즈드 소스: 새로운 전선​

• 오픈 소스 모델이 클로즈드 소스 성능의 95%에 도달한다면, 전체 AI 비즈니스 모델이 변화합니다.
• DeepSeek는 OpenAI를 압박하고 있습니다. 오픈 모델이 계속 개선된다면, 독점 AI는 지속 가능하지 않을 수 있습니다.

DeepSeek의 글로벌 AI 전략에 미치는 영향​

• 중국은 예상보다 빠르게 따라잡고 있습니다. 중국과 미국 간의 AI 격차는 이전에 생각했던 2년이 아닌 3-9개월일 수 있습니다.
• DeepSeek는 중국의 AI 전략에 대한 개념 증명입니다. 컴퓨팅 제한에도 불구하고, 효율성 중심의 혁신이 작동하고 있습니다.

마지막 말: 비전이 기술보다 중요합니다​

• DeepSeek의 진정한 차별화 요소는 그 야망입니다. AI 돌파구는 기존 모델을 정제하는 것이 아니라 지능의 경계를 확장하는 데서 나옵니다.
• 다음 전투는 추론입니다. 차세대 AI 추론 모델을 개척하는 사람이 업계의 궤적을 정의할 것입니다.

사고 실험: DeepSeek CEO Liang Wenfeng에게 질문할 기회가 한 번 있다면, 무엇을 물어보시겠습니까? 회사가 확장함에 따라 최고의 조언은 무엇입니까? 생각을 남겨주세요—눈에 띄는 응답은 다음 비공개 AI 정상 회담에 초대받을 수도 있습니다.

DeepSeek는 AI의 새로운 장을 열었습니다. 그것이 전체 이야기를 다시 쓸지는 두고 봐야 할 일입니다.

소개​

AI 지형은 지각 변동을 겪고 있습니다. 지난 2주 동안 우리는 주요 AI 연구자 및 개발자들과 비공개 토론을 진행하여 2025년 산업의 궤적에 대한 흥미로운 통찰을 밝혀냈습니다. 그 결과는 복잡한 권력 재조정, 기존 플레이어에게 예상치 못한 도전 과제, 그리고 기술의 미래를 형성할 중요한 변곡점이었습니다.

이것은 단순한 보고서가 아닙니다. 산업의 미래에 대한 지도입니다. 2025년을 정의하는 승자, 패자, 그리고 중요한 베팅을 살펴보겠습니다.

승자: 새로운 권력 구조의 출현​

Anthropic: 실용적인 개척자​

Anthropic은 명확하고 실용적인 전략으로 2025년의 리더로 부상합니다:

• 모델 제어 프로토콜 (MCP): MCP는 단순한 기술 사양이 아니라 코딩 및 에이전트 워크플로우에 대한 산업 표준을 만드는 것을 목표로 하는 기본 프로토콜입니다. 이를 에이전트 시대의 TCP/IP로 생각해보세요. AI 상호 운용성의 중심에 Anthropic을 위치시키려는 야심 찬 움직임입니다.
• 인프라 마스터리: Anthropic의 컴퓨팅 효율성 및 맞춤형 칩 설계에 대한 집중은 AI 배포의 확장성 문제를 해결하는 데 있어 선견지명을 보여줍니다.
• 전략적 파트너십: 강력한 모델 구축에 집중하고 보완적 역량을 파트너에게 아웃소싱함으로써 Anthropic은 협력 생태계를 조성합니다. 그들의 Claude 3.5 Sonnet 모델은 AI 용어로는 영원에 해당하는 6개월 동안 코딩 애플리케이션에서 최고 자리를 유지하고 있습니다.

Google: 수직 통합의 챔피언​

Google의 지배력은 AI 가치 사슬 전체에 대한 비할 데 없는 통제에서 비롯됩니다:

• 엔드 투 엔드 인프라: Google의 맞춤형 TPU, 광범위한 데이터 센터, 실리콘, 소프트웨어 및 애플리케이션 전반에 걸친 긴밀한 통합은 난공불락의 경쟁 장벽을 만듭니다.
• Gemini Exp-1206 성능: Gemini Exp-1206의 초기 시험은 새로운 벤치마크를 설정하여 스택 전반에 걸쳐 최적화할 수 있는 Google의 능력을 강화합니다.
• 기업 솔루션: Google의 풍부한 내부 생태계는 워크플로우 자동화 솔루션을 위한 테스트 베드 역할을 합니다. 그들의 수직 통합은 순수 AI 회사나 전통적인 클라우드 제공업체가 따라올 수 없는 방식으로 기업 AI를 지배할 수 있게 합니다.

패자: 앞날의 도전​

OpenAI: 기로에 서다​

초기 성공에도 불구하고 OpenAI는 증가하는 도전에 직면해 있습니다:

• 조직적 문제: Alec Radford와 같은 고위 인사의 이탈은 잠재적인 내부 불일치를 나타냅니다. OpenAI의 소비자 애플리케이션으로의 전환이 AGI에 대한 집중을 약화시키고 있는 것일까요?
• 전략적 한계: ChatGPT의 성공은 상업적으로 가치가 있지만 혁신을 제한할 수 있습니다. 경쟁자들이 에이전트 워크플로우 및 기업용 애플리케이션을 탐색함에 따라 OpenAI는 챗봇 공간에 갇힐 위험이 있습니다.

Apple: AI 물결을 놓치다​

Apple의 제한적인 AI 발전은 모바일 혁신에서의 오랜 지배력을 위협합니다:

• 전략적 맹점: AI가 모바일 생태계의 중심이 됨에 따라 AI 기반 엔드 투 엔드 솔루션에 대한 Apple의 영향력 있는 기여 부족은 핵심 비즈니스를 약화시킬 수 있습니다.
• 경쟁적 취약성: AI를 생태계에 통합하는 데 있어 상당한 진전을 이루지 못하면 Apple은 빠르게 혁신하는 경쟁자들에게 뒤처질 위험이 있습니다.

2025년의 중요한 베팅​

모델 역량: 대분기​

AI 산업은 두 가지 잠재적 미래의 기로에 서 있습니다:

1. AGI 도약: AGI의 돌파구는 현재의 애플리케이션을 쓸모없게 만들고 하룻밤 사이에 산업을 재편할 수 있습니다.
2. 점진적 진화: 보다 가능성이 높은 점진적 개선은 실용적인 애플리케이션과 엔드 투 엔드 자동화를 주도하여 근본적인 돌파구보다 사용성에 중점을 둔 기업에 유리할 것입니다.

기업은 기초 연구를 유지하면서 즉각적인 가치를 제공하는 균형을 찾아야 합니다.

에이전트 진화: 다음 프론티어​

에이전트는 AI-인간 상호작용에 있어 변혁적인 변화를 나타냅니다.

• 컨텍스트 관리: 기업은 간단한 프롬프트-응답 모델을 넘어 맥락적 이해를 워크플로우에 통합하고 있습니다. 이는 아키텍처를 단순화하여 애플리케이션이 모델 역량과 함께 발전할 수 있게 합니다.
• 인간-AI 협업: 자율성과 감독의 균형이 중요합니다. Anthropic의 MCP와 같은 혁신은 에이전트와 기업 시스템 간의 원활한 통신을 가능하게 하는 에이전트 앱 스토어의 기초를 마련할 수 있습니다.

앞으로의 전망: 다음 메가 플랫폼​

AI 운영 체제 시대​

AI는 플랫폼 패러다임을 재정의하여 디지털 시대를 위한 새로운 "운영 체제"를 창출할 준비가 되어 있습니다:

• 인프라로서의 기초 모델: 모델은 그 자체로 플랫폼이 되어 API 우선 개발 및 표준화된 에이전트 프로토콜이 혁신을 주도합니다.
• 새로운 상호작용 패러다임: AI는 전통적인 인터페이스를 넘어 장치 및 주변 환경에 원활하게 통합될 것입니다. 로봇 및 착용형 AI 에이전트 시대가 다가오고 있습니다.
• 하드웨어 진화: 특수 칩, 엣지 컴퓨팅 및 최적화된 하드웨어 폼 팩터는 산업 전반에 걸쳐 AI 채택을 가속화할 것입니다.

결론​

AI 산업은 실용적인 애플리케이션, 인프라 및 인간 상호작용이 중심이 되는 결정적인 단계에 접어들고 있습니다. 승자는 다음에서 뛰어난 성과를 낼 것입니다:

• 실제 문제를 해결하는 엔드 투 엔드 솔루션 제공.
• 경쟁자를 능가하기 위한 수직 애플리케이션 전문화.
• 효율적인 배포를 위한 강력하고 확장 가능한 인프라 구축.
• 자율성과 감독의 균형을 맞춘 인간-AI 상호작용 패러다임 정의.

이것은 중요한 순간입니다. AI의 잠재력을 실질적이고 변혁적인 가치로 전환하는 기업이 성공할 것입니다. 2025년이 진행됨에 따라 다음 메가 플랫폼과 생태계를 정의하기 위한 경쟁이 이미 시작되었습니다.

어떻게 생각하시나요? 우리는 AGI의 돌파구를 향해 가고 있는 것일까요, 아니면 점진적인 발전이 지배할까요? 의견을 공유하고 대화에 참여하세요.

Cuckoo Network와 Tenspect 간의 획기적인 파트너십을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 우리의 탈중앙화 AI 인프라와 Tenspect의 혁신적인 주택 검사 플랫폼을 결합하여 부동산 산업에 탈중앙화 AI의 힘을 가져오는 중요한 단계입니다.

왜 이 파트너십이 중요한가​

Tenspect는 AI 기반 플랫폼을 통해 주택 검사 산업을 혁신하여 검사관들이 더 빠르고 효율적인 검사를 수행할 수 있게 했습니다. Cuckoo Network의 탈중앙화 AI 인프라와 통합함으로써 Tenspect는 더욱 강력한 기능을 제공하면서 데이터 프라이버시를 보장하고 비용을 절감할 수 있게 됩니다.

이 파트너십의 주요 이점은 다음과 같습니다:

1. 탈중앙화 AI 처리: Tenspect의 스마트 노트테이커와 AI 기능은 Cuckoo Network의 GPU 채굴 네트워크를 활용하여 더 빠른 처리 시간과 향상된 프라이버시를 보장합니다.
2. 비용 효율성: Cuckoo Network의 탈중앙화 인프라를 활용하여 Tenspect는 주택 검사관들에게 AI 서비스를 더 경쟁력 있는 가격으로 제공할 수 있습니다.
3. 향상된 프라이버시: 우리의 탈중앙화 접근 방식은 민감한 검사 데이터를 안전하고 비공개로 유지하면서도 고급 AI 기능의 혜택을 누릴 수 있도록 합니다.

기술 통합​

Tenspect는 안전하고 투명한 거래를 위해 Cuckoo Chain과 통합하고 AI 추론 작업을 위해 우리의 GPU 채굴 네트워크를 활용할 것입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 탈중앙화 AI 노드를 통한 음성 전사 처리
• 검사 문서화를 위한 이미지 분석 처리
• 분산 컴퓨팅 자원을 사용한 검사 보고서 생성

앞으로의 계획​

이 파트너십은 시작에 불과합니다. Cuckoo Network와 Tenspect는 함께 다음을 목표로 작업할 것입니다:

• 주택 검사관을 위한 AI 기능 확장
• 부동산 산업을 위한 새로운 탈중앙화 AI 기능 개발
• 두 플랫폼의 강점을 활용한 혁신적인 솔루션 창출

우리는 Tenspect와 협력하여 주택 검사 산업에 탈중앙화 AI의 혜택을 가져오게 되어 매우 기쁩니다. 이 파트너십은 AI 접근을 민주화하면서 프라이버시와 효율성을 보장하려는 우리의 사명과 완벽하게 일치합니다.

이 흥미로운 협업에 대한 더 많은 업데이트를 기대해 주세요!

이 파트너십에 대한 자세한 정보는 다음을 방문하세요:

• Tenspect의 웹사이트 방문
• 우리의 Discord에 참여
• X / Twitter에서 팔로우
• 우리의 Telegram에 참여

GPT-4와 Gemini 같은 언어 모델이 대화 능력으로 대중의 관심을 끌고 있는 동안, 더 깊은 혁명이 일어나고 있습니다: AI 에이전트의 부상입니다. Google의 최근 백서에 자세히 설명된 바와 같이, 이러한 에이전트는 단순한 스마트 챗봇이 아니라, 실제 세계를 능동적으로 인식하고, 추론하며, 영향을 미칠 수 있는 AI 시스템입니다.

AI 능력의 진화​

전통적인 AI 모델을 인터넷이나 전화가 없는 방에 갇힌 매우 박식한 교수로 생각해 보세요. 그들은 뛰어난 통찰력을 제공할 수 있지만, 방에 들어가기 전에 배운 것에만 기반합니다. 반면, AI 에이전트는 최신 도구를 모두 사용할 수 있는 교수와 같습니다. 그들은 현재 정보를 검색하고, 이메일을 보내고, 계산을 하고, 복잡한 작업을 조정할 수 있습니다.

에이전트를 전통적인 모델과 구별하는 요소는 다음과 같습니다:

• 실시간 정보: 모델이 훈련 데이터에 제한되는 반면, 에이전트는 외부 도구와 API를 통해 현재 정보를 액세스할 수 있습니다.
• 행동 수행: 에이전트는 행동을 제안하는 것에 그치지 않고, 함수 호출과 API 상호작용을 통해 이를 실행할 수 있습니다.
• 메모리 관리: 에이전트는 여러 상호작용에서 맥락을 유지하며, 각 교환에서 학습하여 응답을 개선합니다.
• 도구 통합: 외부 도구와 API를 사용하는 능력이 그들의 아키텍처에 내재되어 있으며, 사후에 추가된 것이 아닙니다.

에이전트의 사고 방식: 인지 아키텍처​

에이전트의 진정한 마법은 그들의 "인지 아키텍처"에 있습니다. 이는 그들이 어떻게 추론하고 결정을 내리는지를 지배하는 시스템입니다. 백서에서는 세 가지 주요 접근 방식을 설명합니다:

1. ReAct: 에이전트가 상황에 대해 추론하고 구체적인 행동을 취하는 것을 번갈아 하는 프레임워크입니다. 요리사가 끊임없이 자신의 진행 상황을 평가하고 요리 전략을 조정하는 것을 상상해 보세요.

2. Chain-of-Thought: 에이전트가 복잡한 문제를 더 작고 관리 가능한 단계로 나누어 작업을 보여줍니다. 이는 수학자가 복잡한 방정식을 단계별로 해결하는 것과 유사합니다.

3. Tree-of-Thoughts: 에이전트가 여러 가능한 해결 경로를 동시에 탐색합니다. 이는 체스 선수가 다양한 움직임과 그 결과를 고려하는 것과 같습니다.

다음은 백서에서 에이전트가 항공편 예약 요청을 처리하는 방법의 실제 예입니다:

사용자: "오스틴에서 취리히로 가는 항공편을 예약하고 싶습니다"

에이전트 생각: 먼저 항공편을 검색해야 합니다
행동: [항공편 검색 API 호출]
관찰: 여러 항공편 옵션 발견

에이전트 생각: 최적의 가격과 경로를 확인해야 합니다
행동: [검색 결과 분석]
관찰: 최적의 연결과 가격 발견

에이전트 생각: 사용자가 명확한 옵션 요약을 필요로 합니다
최종 답변: "여기 최상의 항공편 옵션이 있습니다..."

에이전트의 도구 상자: 그들이 세상과 상호작용하는 방법​

백서는 에이전트가 외부 시스템과 상호작용할 수 있는 세 가지 뚜렷한 방법을 식별합니다:

1. 확장​

이들은 직접 API 호출을 허용하는 에이전트 측 도구입니다. 이를 에이전트의 손이라고 생각해 보세요. 그들은 외부 서비스와 직접 상호작용할 수 있습니다. Google의 백서는 이러한 도구가 항공편 가격 확인이나 일기 예보와 같은 실시간 작업에 특히 유용하다고 보여줍니다.

2. 함수​

확장과 달리, 함수는 클라이언트 측에서 실행됩니다. 이는 더 많은 제어와 보안을 제공하여 민감한 작업에 이상적입니다. 에이전트는 수행할 작업을 지정하지만, 실제 실행은 클라이언트의 감독 하에 이루어집니다.

확장과 함수의 차이점:

3. 데이터 저장소​

이들은 에이전트의 참조 라이브러리로, 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 모두에 접근할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스와 임베딩을 사용하여 에이전트는 방대한 데이터셋에서 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.

에이전트의 학습 및 개선 방법​

백서는 에이전트 학습의 세 가지 흥미로운 접근 방식을 설명합니다:

1. 맥락 내 학습: 새로운 레시피와 재료를 받은 요리사처럼, 에이전트는 런타임에 제공된 예제와 지침을 통해 새로운 작업을 처리하는 법을 배웁니다.

2. 검색 기반 학습: 방대한 요리책 라이브러리에 접근할 수 있는 요리사를 상상해 보세요. 에이전트는 데이터 저장소에서 관련 예제와 지침을 동적으로 가져올 수 있습니다.

   

3. 미세 조정: 이는 요리사를 요리 학교에 보내는 것과 같습니다. 특정 유형의 작업에 대한 체계적인 훈련을 통해 전반적인 성능을 향상시킵니다.

생산 준비된 에이전트 구축​

백서의 가장 실용적인 부분은 생산 환경에서 에이전트를 구현하는 방법을 다룹니다. Google의 Vertex AI 플랫폼을 사용하여 개발자는 다음을 결합한 에이전트를 구축할 수 있습니다:

• 사용자 상호작용을 위한 자연어 이해
• 실제 행동을 위한 도구 통합
• 맥락적 응답을 위한 메모리 관리
• 모니터링 및 평가 시스템

에이전트 아키텍처의 미래​

아마도 가장 흥미로운 것은 "에이전트 체이닝"의 개념입니다. 이는 복잡한 작업을 처리하기 위해 전문화된 에이전트를 결합하는 것입니다. 여행 계획 시스템을 상상해 보세요:

• 항공편 예약 에이전트
• 호텔 추천 에이전트
• 지역 활동 계획 에이전트
• 날씨 모니터링 에이전트

각각은 자신의 도메인에 특화되어 있지만, 함께 종합적인 솔루션을 만듭니다.

미래에 대한 의미​

AI 에이전트의 출현은 인공지능의 근본적인 변화를 나타냅니다. 생각만 할 수 있는 시스템에서 실제 문제 해결에 적극적으로 참여할 수 있는 시스템으로의 전환입니다. 우리는 아직 초기 단계에 있지만, Google의 백서에 설명된 아키텍처와 접근 방식은 AI가 수동적인 도구에서 실제 문제 해결에 적극적으로 참여하는 방향으로 진화하는 명확한 로드맵을 제공합니다.

개발자, 비즈니스 리더, 기술 애호가에게 AI 에이전트를 이해하는 것은 단순히 트렌드를 따라가는 것이 아니라, AI가 인간의 노력에 진정한 협력 파트너가 되는 미래를 준비하는 것입니다.

AI 에이전트가 귀하의 산업을 어떻게 변화시킬 것으로 보십니까? 아래 댓글에 의견을 공유해 주세요.

Cuckoo Network는 IoTeX의 번창하는 생태계에 분산형 AI 인프라를 제공하며 레이어 2 솔루션으로 IoTeX로 확장하게 되어 기쁩니다. 이 전략적 파트너십은 AI 모델 서빙에 대한 Cuckoo의 전문성과 IoTeX의 강력한 MachineFi 인프라를 결합하여 두 커뮤니티 모두에게 새로운 기회를 창출합니다.

필요성​

IoTeX 사용자와 개발자는 효율적이고 분산된 AI 계산 자원에 접근할 필요가 있으며, AI 애플리케이션 빌더는 확장 가능한 블록체인 인프라가 필요합니다. IoTeX에 구축함으로써 Cuckoo 체인은 이러한 요구를 충족시키면서 새로운 생태계로 분산형 AI 마켓플레이스를 확장합니다.

해결책​

IoTeX에서의 Cuckoo 체인은 다음을 제공합니다:

• IoTeX의 MachineFi 인프라와의 원활한 통합
• AI 모델 서빙을 위한 낮은 거래 비용
• 분산형 AI 애플리케이션의 확장성 향상
• IoTeX와 Cuckoo 체인 간의 크로스체인 상호운용성

에어드랍 세부사항​

이 확장을 기념하기 위해 Cuckoo Network는 IoTeX 및 Cuckoo 커뮤니티 회원들을 위한 에어드랍 캠페인을 시작합니다. 참가자들은 다양한 참여 활동을 통해 $CAI 토큰을 얻을 수 있습니다:

1. IoTeX 생태계의 초기 채택자
2. 네트워크에 기여하는 GPU 채굴자
3. 크로스체인 활동에 적극적으로 참여
4. 커뮤니티 참여 및 개발 기여

리더십의 인용문​

"IoTeX에서 레이어 2로 Cuckoo 체인을 구축하는 것은 AI 인프라를 분산화하려는 우리의 사명에서 중요한 이정표입니다,"라고 Cuckoo Network의 CPO인 Dora Noda는 말합니다. "이 협력은 IoTeX의 혁신적인 MachineFi 생태계에 효율적이고 접근 가능한 AI 계산을 제공하면서 우리의 분산형 AI 마켓플레이스를 확장할 수 있게 해줍니다."

자주 묻는 질문

Q: IoTeX에서 Cuckoo 체인의 L2는 무엇이 독특한가요?

A: IoTeX에서의 Cuckoo 체인의 L2는 IoTeX의 MachineFi 인프라와 분산형 AI 모델 서빙을 독특하게 결합하여 IoT 기기 및 애플리케이션에 효율적이고 비용 효과적인 AI 계산을 가능하게 합니다.

Q: 에어드랍에 어떻게 참여할 수 있나요?

A: https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ를 방문하여 자격 요건을 완료하고 보상을 받으세요.

Q: 더 많은 $CAI를 얻으려면 어떻게 해야 하나요?

• $CAI 토큰 스테이킹
• GPU 채굴자 노드 운영
• 크로스체인 거래 참여
• 커뮤니티 개발 기여

Q: GPU 채굴자의 기술 요구 사항은 무엇인가요?

A: GPU 채굴자는 다음이 필요합니다:

• NVIDIA GTX 3080, L4 이상
• 최소 8GB RAM
• 상위 10명의 채굴자 중 $CAI 스테이킹 및 투표
• 안정적인 인터넷 연결 자세한 설정 지침은 cuckoo.network/docs에서 확인하세요.

Q: IoTeX 사용자에게 어떤 혜택이 있나요?

A: IoTeX 사용자는 다음에 접근할 수 있습니다:

• 분산형 AI 계산 자원
• AI 서비스에 대한 낮은 거래 비용
• 기존 MachineFi 애플리케이션과의 통합
• GPU 채굴 및 스테이킹을 통한 새로운 수익 기회

Q: 크로스체인 기능은 어떻게 작동하나요?

A: 사용자는 우리의 브리지 인프라를 사용하여 IoTeX, Arbitrum 및 Cuckoo 체인 간에 자산을 원활하게 이동할 수 있으며, 생태계 전반에 걸쳐 통합된 유동성과 상호운용성을 가능하게 합니다. Arbitrum 브리지는 출시되었으며 IoTeX 브리지는 아직 진행 중입니다.

Q: 출시 일정은 어떻게 되나요?

A: 일정:

• 1월 8일 주: Cuckoo 체인 메인넷에서 에어드랍 배포 시작
• 1월 29일 주: IoTeX와 Cuckoo 체인 간의 브리지 배포
• 2월 12일 주: 자율 에이전트 런치패드의 전체 출시

Q: 개발자는 Cuckoo 체인의 IoTeX L2에서 어떻게 구축할 수 있나요?

A: Cuckoo 체인은 완전한 EVM 호환성을 유지하므로 개발자는 익숙한 이더리움 도구와 언어를 사용할 수 있습니다. 포괄적인 문서와 개발자 리소스는 cuckoo.network/docs에서 제공될 예정입니다.

Q: 총 에어드랍 할당량은 어떻게 되나요?

A: "IoTeX x Cuckoo" 에어드랍 캠페인은 총 10억 $CAI 토큰 공급량 중 초기 채택자 및 커뮤니티 회원을 위해 예약된 총 1‰ 할당량의 일부를 배포할 것입니다.

연락처 정보

자세한 정보는 우리의 커뮤니티에 참여하세요:

• 웹사이트: https://cuckoo.network
• 디스코드: https://cuckoo.network/dc
• 텔레그램: https://cuckoo.network/tg
• X/트위터: https://cuckoo.network/x

Ritual은 2023년 전 Polychain 투자자 Niraj Pant와 Akilesh Potti에 의해 설립된 블록체인과 AI의 교차점에서 야심찬 프로젝트입니다. Archetype이 주도하고 Polychain Capital의 전략적 투자를 받은 2,500만 달러의 시리즈 A로 지원받아, 이 회사는 복잡한 온체인 및 오프체인 상호작용을 가능하게 하는 중요한 인프라 격차를 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다. 주요 기관과 기업 출신의 30명의 전문가 팀과 함께 Ritual은 자연어 생성 스마트 계약 및 동적 시장 기반 대출 프로토콜과 같은 사용 사례를 목표로 AI 기능을 블록체인 환경에 직접 통합하는 프로토콜을 구축하고 있습니다.

고객이 AI를 위해 Web3를 필요로 하는 이유​

Web3와 AI의 통합은 전통적인 중앙 집중식 AI 시스템에서 볼 수 있는 많은 제한을 완화할 수 있습니다.

1. 탈중앙화 인프라는 조작 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다: AI 계산 및 모델 출력이 여러 독립적으로 운영되는 노드에 의해 실행될 때, 개발자나 기업 중개자와 같은 단일 엔티티가 결과를 조작하기가 훨씬 더 어려워집니다. 이는 AI 기반 애플리케이션에 대한 사용자 신뢰와 투명성을 강화합니다.

2. Web3 네이티브 AI는 온체인 스마트 계약의 범위를 기본 금융 논리를 넘어 확장합니다. AI가 포함되면 계약은 실시간 시장 데이터, 사용자 생성 프롬프트 및 복잡한 추론 작업에 응답할 수 있습니다. 이는 알고리즘 거래, 자동 대출 결정 및 채팅 내 상호작용(예: FrenRug)과 같은 기존, 고립된 AI API에서는 불가능한 사용 사례를 가능하게 합니다. AI 출력이 검증 가능하고 온체인 자산과 통합되어 있기 때문에 이러한 고가치 또는 고위험 결정은 더 큰 신뢰와 적은 중개자로 실행될 수 있습니다.

3. 네트워크 전반에 걸쳐 AI 작업 부하를 분산시키면 비용을 절감하고 확장성을 향상시킬 수 있습니다. AI 계산이 비용이 많이 들 수 있지만, 잘 설계된 Web3 환경은 단일 중앙 공급자가 아닌 글로벌 컴퓨팅 자원 풀에서 자원을 끌어옵니다. 이는 더 유연한 가격 책정, 개선된 신뢰성 및 지속적인 온체인 AI 워크플로우의 가능성을 열어주며, 노드 운영자가 컴퓨팅 파워를 제공하기 위한 공유 인센티브에 의해 뒷받침됩니다.

Ritual의 접근 방식​

이 시스템은 Web3 x AI 공간의 다양한 과제를 해결하기 위해 설계된 Infernet Oracle, Ritual Chain(인프라 및 프로토콜), Native Applications의 세 가지 주요 계층으로 구성되어 있습니다.

1. Infernet Oracle​

• 역할 Infernet은 Ritual의 첫 번째 제품으로, 온체인 스마트 계약과 오프체인 AI 컴퓨팅 간의 다리 역할을 합니다. 외부 데이터를 가져오는 것뿐만 아니라 AI 모델 추론 작업을 조정하고 결과를 수집하여 검증 가능한 방식으로 온체인에 반환합니다.
• 주요 구성 요소
  • 컨테이너: ONNX, Torch, Hugging Face 모델, GPT-4 등 모든 AI/ML 작업을 호스팅할 수 있는 안전한 환경.
  • infernet-ml: 인기 있는 모델 프레임워크와의 통합을 제공하는 AI/ML 워크플로우 배포를 위한 최적화된 라이브러리.
  • Infernet SDK: 개발자가 AI 추론 결과를 요청하고 소비하는 스마트 계약을 쉽게 작성할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공합니다.
  • Infernet 노드: GCP 또는 AWS와 같은 서비스에 배포되어 온체인 추론 요청을 듣고, 컨테이너에서 작업을 실행하며, 결과를 온체인으로 다시 전달합니다.
  • 결제 및 검증: 컴퓨팅 및 검증 노드 간의 수수료 분배를 관리하고 작업이 정직하게 실행되도록 다양한 검증 방법을 지원합니다.
• 중요성 Infernet은 전통적인 오라클을 넘어 오프체인 AI 계산을 검증하며, 단순한 데이터 피드가 아닙니다. 또한 반복적이거나 시간에 민감한 추론 작업을 예약하는 것을 지원하여 AI 기반 작업을 온체인 애플리케이션에 연결하는 복잡성을 줄입니다.

2. Ritual Chain​

Ritual Chain은 인프라 및 프로토콜 계층 모두에서 AI 친화적인 기능을 통합합니다. 이는 스마트 계약과 오프체인 컴퓨팅 간의 빈번하고 자동화된 복잡한 상호작용을 처리하도록 설계되어 있으며, 일반적인 L1이 관리할 수 있는 범위를 훨씬 넘어섭니다.

2.1 인프라 계층​

• 역할 Ritual Chain의 인프라는 표준 블록체인보다 더 복잡한 AI 워크플로우를 지원합니다. 사전 컴파일 모듈, 스케줄러 및 EVM++라는 EVM 확장을 통해 빈번하거나 스트리밍 AI 작업, 견고한 계정 추상화 및 자동화된 계약 상호작용을 촉진합니다.

• 주요 구성 요소

  • 사전 컴파일 모듈

    :

    • **EIP 확장(e.g., EIP-665, EIP-5027)**은 코드 길이 제한을 제거하고 서명에 대한 가스를 줄이며 체인과 오프체인 AI 작업 간의 신뢰를 가능하게 합니다.
    • 계산 사전 컴파일은 스마트 계약 내에서 AI 추론, 영지식 증명 및 모델 미세 조정을 위한 프레임워크를 표준화합니다.

  • 스케줄러: 외부 “Keeper” 계약에 대한 의존성을 제거하여 작업을 고정된 일정(예: 매 10분마다)으로 실행할 수 있도록 합니다. 지속적인 AI 기반 활동에 필수적입니다.

  • EVM++: EIP-7702에 따라 네이티브 계정 추상화를 통해 EVM을 강화하여 계약이 일정 기간 동안 트랜잭션을 자동 승인할 수 있도록 합니다. 이는 인간의 개입 없이 지속적인 AI 기반 결정을 지원합니다(예: 자동 거래).

• 중요성 AI 중심 기능을 인프라에 직접 내장함으로써 Ritual Chain은 복잡하고 반복적이거나 시간에 민감한 AI 계산을 간소화합니다. 개발자는 진정으로 “지능적인” dApp을 구축할 수 있는 더 견고하고 자동화된 환경을 얻습니다.

2.2 합의 프로토콜 계층​

• 역할 Ritual Chain의 프로토콜 계층은 다양한 AI 작업을 효율적으로 관리할 필요성을 해결합니다. 대규모 추론 작업과 이질적인 컴퓨팅 노드는 원활한 실행과 검증을 보장하기 위해 특별한 수수료 시장 논리와 새로운 합의 접근 방식이 필요합니다.
• 주요 구성 요소
  • Resonance(수수료 시장):
    • 다양한 복잡성을 가진 AI 작업을 적절한 컴퓨팅 노드와 매칭하기 위해 “경매인” 및 “중개인” 역할을 도입합니다.
    • 강력한 노드가 복잡한 작업을 처리하여 네트워크 처리량을 극대화하기 위해 거의 완전한 또는 “번들” 작업 할당을 사용합니다.
  • Symphony(합의):
    • AI 계산을 병렬 하위 작업으로 분할하여 검증합니다. 여러 노드가 프로세스 단계 및 출력을 별도로 검증합니다.
    • 네트워크 과부하를 방지하기 위해 대규모 AI 작업의 검증 작업을 여러 노드에 분산합니다.
  • vTune:
    • “백도어” 데이터 검사를 사용하여 노드가 수행한 모델 미세 조정을 온체인에서 검증하는 방법을 보여줍니다.
    • 더 긴, 더 복잡한 AI 작업을 최소한의 신뢰 가정으로 처리할 수 있는 Ritual Chain의 광범위한 능력을 보여줍니다.
• 중요성 전통적인 수수료 시장과 합의 모델은 무겁거나 다양한 AI 작업 부하를 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 둘 다 재설계함으로써 Ritual Chain은 작업을 동적으로 할당하고 결과를 검증할 수 있으며, 기본 토큰 또는 계약 논리를 넘어 온체인 가능성을 확장합니다.

3. 네이티브 애플리케이션​

• 역할 Infernet과 Ritual Chain을 기반으로 한 네이티브 애플리케이션에는 모델 마켓플레이스와 검증 네트워크가 포함되어 있으며, AI 기반 기능이 온체인에서 본격적으로 통합되고 수익화되는 방식을 보여줍니다.
• 주요 구성 요소
  • 모델 마켓플레이스:
    • AI 모델(및 가능하면 미세 조정된 변형)을 온체인 자산으로 토큰화합니다.
    • 개발자가 AI 모델을 구매, 판매 또는 라이선스할 수 있도록 하며, 수익은 모델 제작자와 컴퓨팅/데이터 제공자에게 보상됩니다.
  • 검증 네트워크 및 “Rollup-as-a-Service”:
    • 외부 프로토콜(예: L2)에 영지식 증명 또는 AI 기반 쿼리와 같은 복잡한 작업을 계산하고 검증할 수 있는 신뢰할 수 있는 환경을 제공합니다.
    • Ritual의 EVM++, 스케줄링 기능 및 수수료 시장 설계를 활용한 맞춤형 롤업 솔루션을 제공합니다.
• 중요성 AI 모델을 온체인에서 직접 거래 가능하고 검증 가능하게 함으로써 Ritual은 블록체인 기능을 AI 서비스 및 데이터 세트를 위한 마켓플레이스로 확장합니다. 더 넓은 네트워크는 또한 Ritual의 인프라를 전문화된 컴퓨팅을 위해 활용할 수 있으며, AI 작업과 증명이 더 저렴하고 투명한 통합 생태계를 형성합니다.

Ritual의 생태계 개발​

Ritual의 “오픈 AI 인프라 네트워크” 비전은 강력한 생태계를 구축하는 것과 함께 진행됩니다. 핵심 제품 설계 외에도, 팀은 모델 저장, 컴퓨팅, 증명 시스템 및 AI 애플리케이션 전반에 걸쳐 파트너십을 구축하여 네트워크의 각 계층이 전문가의 지원을 받을 수 있도록 보장했습니다. 동시에 Ritual은 개발자 리소스와 커뮤니티 성장을 위해 많은 투자를 하여 실제 사용 사례가 체인에서 구현될 수 있도록 지원합니다.

1. 생태계 협력

• 모델 저장 및 무결성: Arweave를 사용하여 AI 모델을 저장하여 변조되지 않도록 보장합니다.
• 컴퓨팅 파트너십: IO.net은 Ritual의 확장 요구에 맞는 탈중앙화 컴퓨팅을 제공합니다.
• 증명 시스템 및 레이어-2: Starkware 및 Arbitrum과의 협력을 통해 EVM 기반 작업에 대한 증명 생성 기능을 확장합니다.
• AI 소비자 앱: Myshell 및 Story Protocol과의 파트너십을 통해 더 많은 AI 기반 서비스를 온체인에 제공합니다.
• 모델 자산 계층: Pond, Allora 및 0xScope는 추가 AI 자원을 제공하고 온체인 AI의 경계를 확장합니다.
• 프라이버시 강화: Nillion은 Ritual Chain의 프라이버시 계층을 강화합니다.
• 보안 및 스테이킹: EigenLayer는 네트워크의 보안과 스테이킹을 돕습니다.
• 데이터 가용성: EigenLayer 및 Celestia 모듈은 AI 작업에 필수적인 데이터 가용성을 향상시킵니다.

2. 애플리케이션 확장

• 개발자 리소스: AI 컨테이너를 시작하고 PyTorch를 실행하며 GPT-4 또는 Mistral-7B를 온체인 작업에 통합하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. Infernet을 통해 NFT를 생성하는 것과 같은 실습 예제는 신규 사용자에 대한 장벽을 낮춥니다.
• 자금 및 가속화: Ritual Altar 가속기와 Ritual Realm 프로젝트는 Ritual Chain에서 dApp을 구축하는 팀에게 자본과 멘토십을 제공합니다.
• 주목할 만한 프로젝트:
  • Anima: 대출, 스왑 및 수익 전략 전반에 걸쳐 자연어 요청을 처리하는 멀티 에이전트 DeFi 어시스턴트.
  • Opus: 예약된 거래 흐름을 가진 AI 생성 밈 토큰.
  • Relic: AMM에 AI 기반 예측 모델을 통합하여 더 유연하고 효율적인 온체인 거래를 목표로 합니다.
  • Tithe: ML을 활용하여 대출 프로토콜을 동적으로 조정하여 수익을 개선하고 위험을 줄입니다.

제품 설계, 파트너십 및 다양한 AI 기반 dApp을 정렬함으로써 Ritual은 Web3 x AI를 위한 다면적인 허브로 자리매김하고 있습니다. 충분한 개발자 지원과 실제 자금 기회를 보완한 생태계 우선 접근 방식은 온체인에서 AI 채택을 위한 기반을 마련합니다.

Ritual의 전망​

Ritual의 제품 계획과 생태계는 유망해 보이지만, 여전히 많은 기술적 격차가 남아 있습니다. 개발자들은 모델 추론 엔드포인트 설정, AI 작업 속도 향상, 대규모 계산을 위한 여러 노드 조정과 같은 근본적인 문제를 해결해야 합니다. 현재로서는 핵심 아키텍처가 더 간단한 사용 사례를 처리할 수 있지만, 진정한 도전 과제는 개발자들이 온체인에서 더 창의적인 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 영감을 주는 것입니다.

앞으로 Ritual은 금융에 덜 집중하고 컴퓨팅 또는 모델 자산을 거래 가능하게 만드는 데 더 집중할 수 있습니다. 이는 참가자를 유치하고 체인의 토큰을 실제 AI 작업에 연결하여 네트워크 보안을 강화할 것입니다. 토큰 설계에 대한 세부 사항은 아직 불분명하지만, Ritual의 비전은 복잡하고 탈중앙화된 AI 기반 애플리케이션의 새로운 세대를 촉발하여 Web3를 더 깊고 창의적인 영역으로 밀어 넣는 것입니다.

AI와 암호화폐의 융합은 오랫동안 과대평가되었지만 제대로 실행되지 않았습니다. 과거의 AI 분산화 노력은 스택을 분열시켰지만 실제 가치를 제공하지 못했습니다. 미래는 단편적인 분산화가 아닌, 컴퓨팅, 데이터, 인텔리전스를 통합하여 진정으로 분산된 풀스택 AI 플랫폼을 구축하는 것입니다.

저는 이 교차점에서 47명의 개발자, 창립자, 연구원과 인터뷰를 진행했습니다. 그들의 합의는? 풀스택 분산형 AI가 컴퓨팅 인텔리전스의 미래이며, 2025년이 그 돌파구가 될 것입니다.

1.7조 달러의 시장 격차​

현재 AI 인프라는 몇몇 플레이어에 의해 지배되고 있습니다:

• 네 개의 회사가 NVIDIA의 H100 GPU 공급의 92%를 통제합니다.
• 이 GPU들은 연간 최대 140만 달러의 수익을 창출합니다.
• AI 추론 마진은 80%를 초과합니다.

이 중앙 집중화는 혁신을 억제하고 비효율성을 초래하여 파괴의 여지를 남깁니다. Cuckoo Network와 같은 분산형 풀스택 AI 플랫폼은 컴퓨팅, 데이터, 인텔리전스에 대한 접근을 민주화하여 이러한 병목 현상을 제거하려고 합니다.

풀스택 분산형 AI: 비전 확장​

풀스택 분산형 AI 플랫폼은 컴퓨팅, 데이터, 인텔리전스를 통합할 뿐만 아니라 블록체인과 AI의 교차점에서 변혁적인 새로운 사용 사례를 열어줍니다. 이러한 계층을 신흥 트렌드에 비추어 탐구해 봅시다.

1. 분산형 컴퓨팅 시장​

중앙 집중형 컴퓨팅 제공업체는 과도한 요금을 부과하고 자원을 집중시킵니다. Gensyn 및 Cuckoo Network와 같은 분산형 플랫폼은 다음을 가능하게 합니다:

• 탄력적 컴퓨팅: 분산 네트워크 전반에 걸쳐 GPU에 대한 주문형 접근.
• 검증 가능한 계산: 암호학적 증명은 계산이 정확하다는 것을 보장합니다.
• 비용 절감: 초기 벤치마크는 30-70%의 비용 절감을 보여줍니다.

더 나아가, AI-Fi의 부상은 새로운 경제적 원시를 창출하고 있습니다. GPU는 수익을 창출하는 자산이 되고, 온체인 유동성은 데이터 센터가 하드웨어 인수를 금융할 수 있게 합니다. 분산형 훈련 프레임워크 및 추론 오케스트레이션의 개발이 가속화되어 진정으로 확장 가능한 AI 컴퓨팅 인프라의 길을 열고 있습니다.

2. 커뮤니티 주도 데이터 생태계​

AI의 데이터 의존성은 중앙 집중형 데이터 세트를 병목으로 만듭니다. 데이터 DAO 및 영지식 증명(ZK)과 같은 프라이버시 강화 기술을 활용하는 분산 시스템은 다음을 가능하게 합니다:

• 공정한 가치 귀속: 기여자를 보상하는 동적 가격 및 소유 모델.
• 실시간 데이터 시장: 데이터는 거래 가능한 토큰화 자산이 됩니다.

그러나 AI 모델이 점점 더 복잡한 데이터 세트를 요구함에 따라 데이터 시장은 품질과 프라이버시를 균형 있게 유지해야 합니다. 확률적 프라이버시 원시를 위한 도구, 예를 들어 안전한 다자간 계산(MPC) 및 연합 학습은 분산형 AI 애플리케이션에서 투명성과 보안을 보장하는 데 필수적이 될 것입니다.

3. 투명한 AI 인텔리전스​

오늘날의 AI 시스템은 블랙박스입니다. 분산형 인텔리전스는 다음을 통해 투명성을 제공합니다:

• 감사 가능한 모델: 스마트 계약은 책임성과 투명성을 보장합니다.
• 설명 가능한 결정: AI 출력은 해석 가능하고 신뢰를 증진합니다.

에이전트 의도와 같은 신흥 트렌드—자율 AI 에이전트가 온체인에서 거래하거나 행동하는 경우—는 분산형 AI가 워크플로우, 마이크로 결제, 심지어 거버넌스를 어떻게 재정의할 수 있는지를 엿볼 수 있게 합니다. 이러한 혁신이 번창하려면 플랫폼은 에이전트 기반 시스템과 인간 기반 시스템 간의 원활한 상호 운용성을 보장해야 합니다.

분산형 AI의 신흥 카테고리​

에이전트 간 상호작용​

블록체인은 본질적으로 구성 가능하여 에이전트 간 상호작용에 이상적입니다. 이 설계 공간에는 금융 거래에 참여하거나, 토큰을 발행하거나, 워크플로우를 촉진하는 자율 에이전트가 포함됩니다. 분산형 AI에서 이러한 에이전트는 모델 훈련에서 데이터 검증에 이르기까지 복잡한 작업을 협력할 수 있습니다.

생성적 콘텐츠와 엔터테인먼트​

AI 에이전트는 단순한 작업자가 아닙니다—그들은 창조할 수도 있습니다. 에이전트 기반 멀티미디어 엔터테인먼트에서 동적, 생성적 게임 내 콘텐츠에 이르기까지, 분산형 AI는 사용자 경험의 새로운 카테고리를 열 수 있습니다. 블록체인 결제를 AI 생성 내러티브와 원활하게 결합하여 디지털 스토리텔링을 재정의하는 가상 페르소나를 상상해 보세요.

컴퓨팅 회계 표준​

표준화된 컴퓨팅 회계의 부족은 전통적 및 분산형 시스템 모두에 문제를 일으켰습니다. 경쟁하기 위해, 분산형 AI 네트워크는 동일한 기준으로 비교할 수 있는 컴퓨팅 품질 및 출력을 가능하게 하여 투명성을 우선시해야 합니다. 이는 사용자 신뢰를 높일 뿐만 아니라 분산형 컴퓨팅 시장을 확장하기 위한 검증 가능한 기반을 창출할 것입니다.

개발자와 투자자가 해야 할 일​

풀스택 분산형 AI의 기회는 엄청나지만 집중이 필요합니다:

• 워크플로우 자동화를 위한 AI 에이전트 활용: 자율적으로 거래하는 에이전트는 기업 인증, 마이크로 결제 및 플랫폼 간 통합을 간소화할 수 있습니다.
• 상호 운용성을 위해 구축: 기존 AI 파이프라인 및 에이전트 거래 인터페이스와 같은 신흥 도구와의 호환성을 보장합니다.
• UX 및 신뢰 우선: 채택은 단순성, 투명성 및 검증 가능성에 달려 있습니다.

앞으로의 전망​

AI의 미래는 단편화되지 않고 분산형 풀스택 플랫폼을 통해 통합됩니다. 이러한 시스템은 컴퓨팅, 데이터, 인텔리전스 계층을 최적화하여 권력을 재분배하고 전례 없는 혁신을 가능하게 합니다. 에이전트 워크플로우, 확률적 프라이버시 원시 및 투명한 회계 표준의 통합으로 분산형 AI는 이념과 실용성 간의 격차를 메울 수 있습니다.

2025년에는 사용자 중심의 일관된 생태계를 구축하여 실제 가치를 제공하는 플랫폼이 성공할 것입니다. 진정한 분산형 AI의 시대는 이제 막 시작되었으며, 그 영향은 변혁적일 것입니다.

쿠쿠 네트워크와 스완 체인, 두 개의 선구적인 분산형 AI 및 블록체인 기술 기업이 새로운 흥미로운 파트너십을 발표하게 되어 기쁩니다. 이 협력은 첨단 AI 기능에 대한 접근을 민주화하고 보다 효율적이고 접근 가능하며 혁신적인 AI 생태계를 만드는 우리의 사명을 위한 중요한 진전을 의미합니다.

확장된 GPU 리소스로 분산형 AI 강화​

이 파트너십의 핵심은 스완 체인의 광범위한 GPU 리소스를 쿠쿠 네트워크 플랫폼에 통합하는 것입니다. 스완 체인의 글로벌 데이터 센터 및 컴퓨팅 제공자 네트워크를 활용하여 쿠쿠 네트워크는 분산형 대형 언어 모델(LLM)을 제공할 수 있는 능력을 크게 확장할 것입니다.

이 통합은 두 회사의 비전과 완벽하게 일치합니다:

• 쿠쿠 네트워크의 목표는 분산형 AI 모델 서비스 마켓플레이스를 만드는 것입니다.
• 스완 체인의 사명은 포괄적인 블록체인 인프라를 통해 AI 채택을 가속화하는 것입니다.

AI로 사랑받는 애니메이션 캐릭터를 생생하게 구현​

이 파트너십의 힘을 보여주기 위해, 우리는 사랑받는 애니메이션 주인공에서 영감을 받은 여러 캐릭터 기반 LLM의 초기 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. 이 모델들은 재능 있는 쿠쿠 창작자 커뮤니티에 의해 만들어졌으며, 스완 체인의 GPU 리소스에서 실행될 것입니다.

팬과 개발자 모두 이러한 캐릭터 모델과 상호작용하고 이를 기반으로 창의적인 스토리텔링, 게임 개발 및 인터랙티브 경험의 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

상호 이익과 공유된 비전​

이 파트너십은 두 플랫폼의 강점을 결합합니다:

• 쿠쿠 네트워크는 AI 작업을 효율적으로 분배하고 관리할 수 있는 분산형 마켓플레이스와 AI 전문 지식을 제공합니다.
• 스완 체인은 강력한 GPU 인프라, 혁신적인 ZK 마켓, 컴퓨팅 제공자에 대한 공정한 보상을 제공하는 데 기여합니다.

함께, 우리는 전 세계 개발자와 사용자에게 AI 기능이 더 접근 가능하고 효율적이며 공평한 미래를 향해 나아가고 있습니다.

우리 커뮤니티에 대한 의미​

쿠쿠 네트워크 커뮤니티를 위해:

• 더 넓은 GPU 리소스 풀에 대한 접근, 더 빠른 처리 및 더 복잡한 AI 모델을 가능하게 함
• 독특한 AI 모델을 만들고 수익화할 수 있는 기회 확대
• 스완 체인의 효율적인 인프라 덕분에 비용 절감 가능성

스완 체인 커뮤니티를 위해:

• 쿠쿠 네트워크의 마켓플레이스를 통한 GPU 리소스 수익화의 새로운 경로
• 최첨단 AI 애플리케이션과 활기찬 창작자 커뮤니티에 노출
• 스완 체인의 인프라에 대한 수요와 활용 증가 가능성

앞으로의 전망​

이 파트너십은 시작에 불과합니다. 앞으로 나아가면서, 우리는 기술을 통합하고 두 생태계에 가치를 창출할 수 있는 추가적인 방법을 모색할 것입니다. 특히 스완 체인의 ZK 마켓과 기본 소득 모델을 활용하여 GPU 제공자와 AI 개발자를 위한 더 많은 기회를 창출할 가능성에 대해 매우 기대하고 있습니다.

이 흥미로운 여정을 함께 하면서 더 많은 업데이트를 기대해 주세요. 분산형 AI의 미래는 밝으며, 스완 체인과 같은 파트너와 함께 우리는 그 미래를 현실로 만드는 한 걸음 더 가까워졌습니다.

두 커뮤니티 모두 이 파트너십을 축하하는 데 동참해 주시기를 초대합니다. 함께, 우리는 단순히 기술을 구축하는 것이 아니라 AI의 미래를 형성하고 전 세계 창작자에게 힘을 실어주고 있습니다.

쿠쿠 네트워크

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