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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!

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이 파트너십에 대한 자세한 정보는 다음을 방문하세요:

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

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.