원작자: Xinwei, Ian
TLDR
우리는 AI x Crypto 트랙의 개발이 일시적인 열풍이 아니라 지속 가능하다고 믿습니다. AI 기술이 발전하고 시간이 지나면서 이 분야에 더 많은 자금과 관심이 계속 유입되어 여러 차례의 개발 기회가 생길 것으로 기대합니다. 따라서 AI x Crypto 트랙을 배치하는 것은 가능할 뿐만 아니라 필요한 전략적 선택이기도 합니다.
AI x Crypto 분야에서는 AI 에이전트, 분산 컴퓨팅, 데이터, 오라클, ZKML, FHEML, 보조 프로세서, Meme, 보편적 기본 소득, 생성 예술 플랫폼, 게임 및 기타 애플리케이션을 포함한 여러 하위 부문을 볼 수 있습니다. 이러한 분야에서 분산형 컴퓨팅은 특히 눈길을 끕니다. GPU 컴퓨팅이든 알고리즘 모델이든 혁신을 위한 거대한 공간을 대표하며 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 매우 높습니다. 컴퓨팅 성능은 합의의 한 형태가 되었으며, 가치 잠재력은 퍼블릭 체인의 시장 가치 상한선과 비슷합니다. 동시에 우리는 아직 초기 단계이지만 잠재력이 큰 ZKML, FHEML 및 보조 프로세서에 대해서도 낙관하고 있습니다.
현재 시장 유동성, 프로젝트 기본 및 커뮤니티 영향력을 고려할 때 Worldcoin, Arkham, Render Network, Arweave, Akash Network, Bittensor 및 io.net은 모두 리더십과 개발 잠재력이 있다고 믿는 주요 프로젝트입니다.
소개
지난 몇 년간 AI x Crypto 분야는 유례없는 발전과 변화를 경험해왔습니다. 이 신흥 분야는 가장 혁신적인 두 가지 기술인 블록체인과 인공 지능을 결합하여 분산형 접근 방식이 AI 애플리케이션에 어떻게 힘을 실어 투명성, 보안 및 사용자 제어를 향상시킬 수 있는지 탐구합니다. 인공 지능 기술의 급속한 발전, 특히 생성 인공 지능의 부상과 분산형 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 AI x Crypto는 기술 분야에서 가장 흥미로운 혁신 분야 중 하나가 되었습니다.
AI x Crypto 분야의 새로운 자산화 환경: 컴퓨팅 성능, 모델 및 데이터 혁신을 향한 길
Crypto의 가장 직접적인 활용 사례는 자산화이며, AI x Crypto 분야에서는"컴퓨팅 파워의 자산화"、"모델/에이전트 자산화",그리고"데이터 대문자화"크게 3가지 장면이 있습니다.
컴퓨팅 파워의 자본화에는 두 가지 주요 방향이 있습니다. 즉, 분산 컴퓨팅과 AI 에이전트의 분산 추론입니다. 분산 컴퓨팅은 분산 네트워크를 사용하여 AI 모델을 훈련하는 데 중점을 둡니다. AI Agent는 주로 훈련된 AI 모델을 사용하여 분산 추론을 수행합니다. 이러한 AI 에이전트는 분산형 네트워크에 배포되어 사용자에게 자동화된 거래, 지식 지원 또는 보안 감사와 같은 다양한 지능형 서비스를 제공할 수 있습니다.
그러나 기술적인 관점에서 볼 때, 현재 대규모 AI 모델을 훈련하려면 대규모 데이터 처리와 고속 통신 대역폭 요구 사항이 포함되어 있어 하드웨어 시설에 대한 수요가 매우 높습니다. 현재 대규모 Transformer 모델을 교육하려면 일반적으로 NVIDIA의 H 100 또는 A 100과 같은 고급 CPU, GPU를 연결하는 NVIDIA의 NVLink 기술, 여러 데이터 센터에서 교육을 지원하기 위해 100Gbps 이상의 네트워크 연결을 달성하기 위한 전문 파이버 스위치 구성이 필요합니다. 이러한 모델에는 수십억에서 수백억 개의 매개변수가 포함되어 있으며 심층 네트워크 알고리즘을 실행하려면 강력한 컴퓨팅 성능과 비디오 메모리가 필요합니다. 동시에 처리할 데이터를 신속하게 공급하기 위해서는 I/O 병목 현상을 줄이기 위한 고속 스토리지 및 네트워크 대역폭이 필요합니다. 모델 병렬성 및 데이터 병렬성과 같은 병렬 컴퓨팅 전략에는 여러 GPU 간의 효율적인 동기화를 달성하기 위해 고속 내부 및 외부 네트워크 대역폭이 필요합니다. 이러한 요구 사항은 실제로 현재 기술 및 비용 조건에서 분산형 AI 교육을 극도로 어렵게 만듭니다.
AI 에이전트가 수행하는 AI 추론은 컴퓨팅 성능 및 통신 대역폭에 대한 요구 사항이 낮아 분산형 접근 방식이 더욱 실현 가능하고 실용적입니다. 이는 현재 시장에 나와 있는 많은 컴퓨팅 파워 관련 프로젝트가 훈련보다는 추론에 더 중점을 두는 이유이기도 합니다. 그럼에도 불구하고 중앙 집중식 솔루션은 비용 효율성과 안정성을 고려할 때 현 단계에서 여전히 분산형 솔루션보다 성능이 뛰어난 경우가 많습니다.
모델/에이전트의 자산화 또한 중요한 방향이며, 특히 중요한 추세가 된 GPT와 같은 대규모 언어 모델에 의해 주도됩니다. 사용자는 AI 기반 가상 캐릭터와 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트를 NFT로 변환하면 사용자는 미술품 거래와 유사하게 구매, 판매, 수집 또는 교환할 수 있습니다. 그러나 이 방향의 프로젝트는 기술적 한계가 낮고, 혁신이 불충분하며, AI와 암호화폐의 통합 수준이 낮은 경우가 많습니다. 많은 프로젝트는 AI와 암호화폐의 결합에 대해 깊이 생각하지 않고 AI 모델을 NFT로 변환만 하며, 이는 시장에서 동질적인 경쟁으로 이어질 것입니다. 또한 Agent는 기본적으로 클라우드 서버에 저장되며, 소유권 증명서만 NFT로 만들어 체인에 올려놓아 Crypto와의 통합 정도가 얕습니다.
데이터 자본화는 AI x Crypto 트랙의 중요한 방향이기도 하며 개인 데이터 및 기업 내부 데이터를 포함하여 일반적으로 개인 도메인으로 제한되는 대량의 데이터 리소스를 공개하고 활용하기 위해 분산 기술 및 인센티브 메커니즘을 사용하는 데 중점을 둡니다. 이러한 데이터가 대규모 모델을 훈련하거나 미세 조정하는 데 사용할 수 있는 리소스로 변환되면 다양한 수직 분야에서 AI 모델의 전문성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 데이터 다양성, 품질, 애플리케이션 시나리오 및 개인 정보 보호와 같은 요소로 인해 데이터 자산화의 복잡성이 증가하여 표준화가 어려워집니다. 표준화할 수 없는 NFT 데이터는 가능하지만, 유동성이 높고 거래하기 쉬운 시장을 구축하는 것이 어렵다는 점도 강조합니다.
데이터 자본화의 일환으로 Label to Earn을 통해 분산형 데이터 주석이 구현됩니다."패턴 또는 크라우드소싱 플랫폼은 커뮤니티 구성원이 데이터 주석에 참여하도록 동기를 부여하여 데이터 가용성과 품질을 향상시키는 동시에 비용과 시간을 줄입니다. 이러한 노동력 분산 방식은 데이터 주석의 효율성과 품질을 보장할 뿐만 아니라 참가자가 공정한 보상을 받을 수 있도록 보장하여 데이터 자산화를 위한 새로운 경로를 제공합니다.
Source: MT Capital
위에서 볼 수 있듯이 AI x Crypto 트랙의 실제 구축을 위한 현재 시나리오는 상대적으로 제한적이며 대부분의 방향에서 임계 값이 낮습니다. 최근 시장 열광은 주로 자본 운영 및 감정적 FOMO에 기인합니다. AI x Crypto 트랙에는 현재 몇 가지 핵심 문제점이 있습니다.
미성숙한 비즈니스 모델: AI x Crypto는 현재 매우 초기 단계에 있으며, 두 가지를 결합하려는 많은 프로젝트가 충분히 성숙하지 않아 각각의 장점을 최대한 활용하지 못합니다. 두 영역 모두에 대한 깊은 이해를 갖춘 팀이 참여하면 AI 기술의 힘을 입증하고 암호화폐 기능을 깊이 통합하는 더 많은 솔루션이 개발될 것으로 예상됩니다.
학제간 전문 지식과 실무자 선호의 이중 과제: AI x Crypto 프로젝트에서 팀은 종종 AI 분야에 대한 깊은 배경 지식이나 Web3 및 암호화폐에 대한 깊은 이해를 갖고 있지만 둘 다의 균형을 맞추는 것은 어렵습니다. 이는 기술 혁신과 비즈니스 모델 탐색 능력을 제한할 뿐만 아니라 분야 선택 시 실무자의 선호도를 반영합니다. 즉 우수한 AI 인재가 암호화 산업에 참여하기를 꺼리는 경우가 많습니다. 실무자의 선호와 상충되는 학제간 전문성의 부족은 이 분야의 혁신을 촉진하는 데 주요 장애물이 되었습니다. 앞으로는 경계를 넘어 작업할 수 있고 AI와 암호화 기술 모두에 대한 통찰력을 갖춘 팀이 이 분야의 혁신과 발전을 위한 핵심 동력이 될 것입니다.
내부 권한 부여의 기술적 과제: Crypto가 ZKML 및 FHEML을 통해 내부에서 AI에 권한을 부여하려고 할 때 직면하는 주요 문제점은 이러한 기술의 확장성이 좋지 않아 실제 적용에 한계가 있다는 점입니다. 마찬가지로 AI가 내부에서 암호화폐를 강화하려고 시도할 때 AI를 기존 시스템에 통합하는 방법에 대한 복잡한 엔지니어링 문제를 해결해야 할 뿐만 아니라 이러한 통합이 효과적으로 작동하고 시스템 성능을 방해하지 않도록 보장해야 합니다. 이 두 가지 과제는 AI와 암호화폐를 심층적으로 통합할 때 혁신적인 기술 솔루션의 필요성뿐만 아니라 이러한 솔루션 구현 시 복잡성과 확장성 문제를 극복해야 하는 필요성도 함께 반영합니다.
현재의 어려움에도 불구하고 우리는 여전히 AI x Crypto가 이 사이클에서 가장 중요한 트랙 중 하나라고 믿습니다. AI와 암호화폐의 결합은 강력한 기술적 잠재력과 응용 가능성을 보여줄 뿐만 아니라 현재 기술 및 투자 분야에서 독특하고 중요한 위치를 차지합니다.
1. 기술 혁명에서 AI의 위상: AI는 다음 단계의 기술 혁명을 이끄는 핵심 원동력으로 널리 간주됩니다. 메타버스를 핵심으로 한 이전 개념에 비해 더 실용적인 응용이 필요하고 사용자 데이터 검증에 어려움이 있습니다. 특히 로블록스, 메타 등 메타버스 컨셉 기업의 주가가 급락하면서 메타버스의 인기도 급속히 시들해지고 있다. 그리고 OpenAI와 같은 비상장 첨단기술 기업은 현 단계에서 수익을 통해 가치를 입증할 필요가 없습니다. AI는 Yuanverse에 비해 실제 응용과 기술 혁신에 더 넓은 영향력을 갖고 있으며, 의료, 교육, 교통, 보안 등 다양한 분야에 침투하여 전체 첨단 산업의 발전을 촉진할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 체인. 분산형 컴퓨팅 성능은 AI의 잠재력을 더욱 발휘하여 분산 네트워크를 통해 필요한 컴퓨팅 리소스를 제공하여 AI 모델의 훈련 및 추론을 지원하고 AI 기술의 발전과 광범위한 적용을 촉진합니다.
2. 컴퓨팅 파워의 중요성: AI x Crypto 프로젝트에서 컴퓨팅 파워의 중요성은 자명합니다. 컴퓨팅 파워는 AI 모델 훈련의 효율성 및 효과와 직접적인 관련이 있을 뿐만 아니라, 프로젝트의 기술적 강점과 시장 공감대를 측정하는 중요한 지표이기도 합니다. 값. 더 많은 기업과 개인이 분산형 컴퓨팅 파워 기여에 참여할수록 최적의 자원 배분을 달성할 수 있을 뿐만 아니라 컴퓨팅 파워 마이닝, AI 컴퓨팅 파워 호스팅 등 새로운 경제 모델과 가치 배분 방법의 탐색이 촉진될 수 있습니다. . 등.
대표사업
Worldcoin
최근 WLD가 좋은 성적을 거둔 이유는 간단하다. 오픈AI(OpenAI)가 2월 15일 대형 영상 생성 모델인 소라(Sora)를 출시했다. Sora는 텍스트 명령을 통해 현실 세계의 물리학에 대한 깊은 이해를 보여주는 매우 사실적인 배경, 복잡한 멀티 앵글 샷, 감동적인 멀티 캐릭터 내러티브가 포함된 최대 60초의 고화질 비디오를 생성할 수 있습니다. 사람들은 GPT-5의 출시를 기대하고 있지만 Sora가 가져오는 영향은 GPT-5 릴리스와 비슷합니다.
이번 사건은 AI 분야에 대한 열정을 다시 불러일으켰다. 모두가 알고 있듯이 Worldcoin의 창립자인 Sam Altman은 OpenAI의 CEO이기도 합니다. 북메이커의 운영 하에 WLD는 연초에 빠르게 시장에서 가장 주목받는 대상이 되었습니다.
Worldcoin은 주로 신원 인증과 디지털 화폐 발행의 두 가지 영역을 포함합니다. OpenAI가 인간의 지시를 깊이 이해하고 이에 따라 행동할 수 있는 두 가지 유형의 에이전트 로봇을 개발하고 있다는 소문이 돌았습니다. 이는 일반 인공지능(AGI)을 향한 마지막 단계로 보입니다. 이 지점에 도달하면 거의 모든 일자리가 대체될 수 있고 대다수의 사람들이 실업에 직면하게 되지만 굶어 죽을 수는 없습니다. 이때 OpenAI는 Worldcoin을 통해 기본소득(UBI)을 발행해야 하며, 홍채인식만으로도 매달 6개의 WLD를 받을 수 있습니다.
그러나 상세한 분석을 통해 WLD에는 실질적인 권한이 없으며 과장된 공기 통화로 더 많이 존재한다는 사실이 드러날 것입니다. WLD가 실제로 향후 기본소득 발행에 활용된다면 이러한 형태의 불안정한 화폐는 다양한 문제를 야기할 수 있다. 이것이 Worldcoin의 백서와 창립자들이 WLD의 역할을 논의할 때 모호한 이유입니다.
WLD는 아마도 항상 밈 코인이 될 것입니다. 그렇다고 WLD가 투자 가치가 없다는 뜻은 아닙니다. WLD는 시가총액 측면에서 DOGE와 유사합니다. Altman의 명성이 Musk를 넘어설 수 있다면 WLD는 DOGE의 시장 가치에 도달할 기회를 갖게 될 것입니다. 그러나 높은 단가로 인해 최고의 밈 코인으로서의 잠재력이 어느 정도 제한됩니다. Worldcoin의 가격이 더 저렴해지면 의심할 여지 없이 최고의 밈 코인으로서의 매력이 크게 높아질 것입니다. AI 분야의 최고 인물로서 Sam Altman의 AI 분야의 모든 관련 공개 성명이나 주요 이벤트는 Worldcoin 시장에 상당한 영향을 미쳐 투자 대상으로서 Worldcoin의 매력과 불확실성을 높일 것입니다.
향후 코인 분할 운영, 즉 낮은 단가와 높은 유통량으로 Worldcoin의 시장 포지셔닝을 재정의하는 경우 이러한 전략은 급격한 가격 상승을 촉발할 수 있습니다.
현재 Worldcoin의 시장 포지셔닝과 실제 적용에는 모호함이 있어 일부에서는 이를 밈 코인으로 간주하지만 Altman의 영향력과 AI 분야의 급속한 발전은 Worldcoin에 독특한 시장 모멘텀을 제공했습니다. 향후 통화 분할 등 합리적인 시장 전략이 채택된다면 월드코인은 시장에서 무시할 수 없는 세력이 될 가능성이 있습니다.
Source: https://foresightnews.pro/article/detail/53744
Arkham
2020년에 설립되어 미국에 본사를 둔 Arkham은 창업자이자 CEO인 Miguel Morel이 운영 책임자인 Zachary Lerangis, BD Alexander Lerangis 책임자, 기관 관계 전문가 John Kottlowski로 구성된 팀을 이끌고 있습니다. Arkham은 Binance Labs에서 250만 달러의 공개 라운드를 포함하여 1,200만 달러 이상의 자금을 조달했습니다. 창립자들은 이전에 Peter Thiel, Sam Altman, Coinbase 및 Digital Current Group을 포함한 투자자들과 함께 높은 인플레이션 경제를 위해 설계된 스테이블 코인 프로젝트인 Reserve를 설립한 암호화폐 업계의 베테랑입니다.
바이낸스는 2023년 7월 10일 아캄의 토큰 $ARKM이 런치패드에 상장된다고 발표했는데, 이는 바이낸스가 처음으로 도구 제품을 출시해 큰 관심을 불러일으켰습니다.
Arkham은 인공 지능 알고리즘을 사용하여 블록체인 데이터를 분석하는 플랫폼으로, 블록체인 주소를 실제 개체와 연결하여 사용자에게 그 뒤에 있는 행동에 대한 완전한 보기를 제공할 수 있습니다. 아캄(Arkham)은 최근 아캄 인텔 익스체인지(Arkham Intel Exchange)라는 블록체인 인텔리전스 거래 플랫폼을 출시했습니다. 이를 통해 사용자는 바운티를 통해 필요한 정보를 요청할 수 있고, 정보 제공자는 정보 제공에 대한 보상을 받을 수 있습니다. Arkham은 또한 사용자가 암호화폐 거래를 검색, 필터링 및 정렬하여 시장 활동 뒤에 있는 실체와 개인을 드러낼 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.
Binance에 상장된 것 외에도 Kraken, OKX 및 Hotbit과 같은 여러 거래소도 $ARKM 거래를 지원합니다.
Arkham은 블록체인에서 구매자와 판매자를 연결하여 지능 경제를 가능하게 하는 Intel-to-Earn이라는 모델을 출시했습니다. 플랫폼 토큰 $ARKM은 분석 플랫폼 수수료, 거버넌스 투표 및 사용자 인센티브 비용을 지불하는 데 사용됩니다. $ARKM의 총 공급량은 10억 개이고, 등록된 유통량은 1억 5천만 개(총 공급량의 15%)이며, 테스트 웹 사이트의 등록 사용자는 200,000명입니다. 거래소 상장 후 거래량은 1억 달러에 이를 것으로 예상된다.
Arkham은 주로 블록체인 분석 도구와 인텔리전스 거래 시장이라는 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. 분석 도구는 엔터티 페이지, 토큰 페이지, 네트워크 매핑 등을 통해 사용자에게 포괄적인 데이터 통찰력을 제공합니다. Arkham은 자체 개발한 인공 지능 엔진 Ultra를 사용하여 블록체인 데이터의 익명성을 해제하고 주소를 실제 개체와 알고리즘적으로 일치시킵니다. 정보 거래 시장에서는 사용자가 현상금, 경매 및 데이터 공유를 통해 정보를 사고 팔 수 있습니다. Arkham은 수수료(등재 및 경매 지불 시 제조 수수료 2.5%, 포상금 지불 및 성공적인 경매에 대한 수락 수수료 5%)를 부과하여 플랫폼의 장기적인 운영을 유지합니다.
시중의 다른 데이터 분석 플랫폼과 비교하여 Arkham은 토큰 사용 시나리오 생성, 정보 교환을 통한 온체인 데이터 가치 거래 실현, 데이터 분석가에게 지식으로 수익을 창출할 수 있는 채널 제공 등 몇 가지 고유한 이점을 가지고 있습니다. 플랫폼의 자체 동기 부여를 달성하고 플랫폼의 지속 가능한 발전에 도움이 되며 사용자가 과거 투자 포트폴리오를 추적할 수 있는 보관 기능을 제공하고 데이터 맵을 시각화하여 연구 비용을 절감합니다. 그러나 Arkham은 또한 소수의 퍼블릭 체인 지원, Nansen과 같은 플랫폼과의 기능적 격차, 토큰 시나리오의 제한된 복제성, 전문가가 지배하는 사용자 그룹, 일반 투자자에 대한 제한된 매력 등 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 자체 데이터 처리 능력이 약하고 외부 데이터 팀에 의존하는 등
아캄 프로젝트는 블록체인 정보 분석 분야에서 선점자 우위와 넓은 시장 공간을 갖고 있으나 아직 초기 단계에 불과해 비즈니스 모델 검증이 필요하고 생태학적 구축과 스케일업을 육성하는 데 시간이 걸릴 것으로 보인다. 위험 측면에서 온체인 정보 분석의 대중화에는 시간이 걸리고, 사용자 교육 비용이 높으며, 비즈니스 모델의 복제 가능성이 제한적이고, 사용자가 주로 전문가이고 정보 처리를 인력에 의존하며, 운영 비용이 높고 위험이 높습니다. 높고, 정보의 질이 고르지 않으며, 평판에 대한 위험과 규제 정책 변화에 대한 불확실성이 있습니다.
https://foresightnews.pro/article/detail/48222
Render Network
Render Network는 2020년 4월 출시 이후 GPU 컴퓨팅 성능이 필요한 사용자와 여유 컴퓨팅 리소스가 있는 제공업체를 연결하는 선도적인 분산형 렌더링 플랫폼으로 자리매김했습니다. 이 플랫폼은 주로 인공 지능, 가상 현실 및 멀티미디어 콘텐츠 제작과 같은 수요가 높은 컴퓨팅 분야에 서비스를 제공하며 고유한 동적 가격 책정 전략을 통해 작업의 복잡성, 긴급성 및 가용 리소스를 고려하여 모든 당사자에게 공정한 솔루션을 제공합니다. .그리고 경쟁적인 시장 환경. 이러한 방식으로 GPU 소유자는 자신의 장치를 렌더 네트워크에 연결하고 OTOY에서 개발한 OctaneRender 소프트웨어를 활용하여 렌더링 작업을 수락하고 완료할 수 있습니다. 그 대가로 사용자는 렌더링 작업을 완료한 개인에게 RNDR 토큰을 지불하고, OTOY는 거래 및 네트워크 운영을 촉진하기 위한 수수료로 RNDR의 일부를 가져갑니다.
Render Network는 미국에 본사를 두고 있으며 Jules Urbach가 설립했습니다. Urbach는 Render Network의 창립자일 뿐만 아니라 OTOY의 창립자이자 CEO이기도 하며, 3D 렌더링 기술 및 분산 컴퓨팅 플랫폼 개발에 심오한 통찰력과 공헌을 하고 있습니다.
렌더 네트워크는 전략적 자금 조달을 포함하여 여러 차례의 자금 조달을 완료했습니다. 2021년 12월 21일, Render Network는 전략적 자금 조달 라운드에서 미화 3천만 달러를 성공적으로 모금했습니다. 이 자금 조달 라운드의 투자자로는 Multicoin Capital, Alameda Research, Sfermion, Solana Ventures, Vinny Lingham 및 Bill Lee 및 기타 유명 투자 기관이 있습니다. 그리고 개인적. 또한, 렌더 네트워크는 2018년 1월 ICO를 통해 116만 달러의 자금을 조달하기도 했습니다. 이러한 자금의 성공적인 조달은 렌더 네트워크의 기술 개발 및 시장 확장을 지원했을 뿐만 아니라 분산 렌더링 서비스에 대한 시장의 잠재력을 반영했습니다.
Render Network는 RNDR 토큰의 P2P 네트워킹 기능을 활용하여 유휴 GPU 리소스 공급자 간에 작업 부하를 효과적으로 분산하는 동시에 노드가 인센티브 메커니즘을 통해 아직 활용되지 않은 컴퓨팅 성능을 공유하도록 장려합니다. 이러한 움직임은 자원 활용 효율성을 극대화할 뿐만 아니라 참가자를 위한 가치를 창출하고 분산 렌더링 생태계의 번영을 촉진합니다.
2023년 12월, Render는 큰 기술적 도약을 달성하고 인프라를 Ethereum에서 Solana로 마이그레이션했습니다. 이러한 전환으로 인해 실시간 스트리밍, 동적 NFT 및 상태 압축을 포함한 Render에 새로운 기능이 도입되어 네트워크 성능과 확장성이 크게 향상되었습니다. 사용자를 위한 더욱 풍부하고 다양한 애플리케이션 시나리오를 제공합니다.
DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Network)은 새로운 개념으로 디지털 자원 네트워크와 물리적 자원 네트워크의 두 가지 주요 영역으로 구성되며 물리적 작업 증명(PoPW) 메커니즘을 통해 개인이 실제 인프라에 참여하도록 장려하는 것을 목표로 합니다. .시공 및 효율적 활용. DePIN의 출현은 전통적인 정보통신기술(ICT) 산업에 혁신적인 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 보다 분산되고 효율적인 인프라 네트워크 모델의 도래를 예고합니다.
현재 ICT 산업은 높은 임계값 및 비효율적인 자원 활용 등의 과제에 직면해 있지만 DePIN은 P2P 네트워크 기반 모델을 도입하여 유휴 자원을 재사용하는 동시에 참여 임계값을 낮추고 탈중개화를 통해 시장 경쟁을 강화했습니다. .힘과 효율성.
Render Network의 성공적인 업그레이드와 Solana와의 긴밀한 통합은 실시간 응답에 대응하고 거래 비용을 줄이는 데 있어 분산형 렌더링 플랫폼의 장점을 보여줍니다. 이는 DePIN 분야에서 Render의 리더십 위치를 강화할 뿐만 아니라 미래 전망도 강화합니다. .개발은 새로운 길을 열어줍니다.
렌더 네트워크가 기술 혁신과 생태계 구축을 지속적으로 발전시키면서 분산형 렌더링, 인공 지능, 디지털 권한 관리 등 다양한 개척 영역에서 그 잠재력이 점차 나타나고 있습니다. Render는 렌더링 서비스 플랫폼일 뿐만 아니라 혁신을 주도하고 리소스와 요구 사항을 연결하며 분산화와 디지털 혁신을 촉진하는 강력한 엔진입니다. 지속적인 기술 발전과 시장 수요 증가로 인해 렌더 네트워크는 디지털 경제의 새로운 발전을 이끄는 핵심 원동력 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.
Source: https://dune.com/lviswang/render-network-dollarrndr-mterics
Arweave
Arweave는 데이터를 영구적으로 저장할 수 있도록 설계된 혁신적인 분산형 데이터 저장 프로토콜입니다. Arweave는 고유한 영구 웹을 통해 저장된 데이터를 사람이 읽을 수 있는 형식(예: 웹 브라우저를 통해)으로 액세스할 수 있도록 하여 내구성 있고 불변하는 인터넷을 만듭니다. 이 영구 저장 기능은 특히 법적 문서 저장 및 학술 연구 보관과 같이 높은 수준의 데이터 무결성과 내구성이 필요한 애플리케이션 시나리오와 저작권 보호와 같은 영역에서 정보의 불변성과 영구적인 접근성을 보장하는 데 혁신적입니다.
Arweave는 자체 토큰 AR을 통해 네트워크 내 데이터 스토리지 공급자에게 인센티브를 제공하며, 이러한 경제적 인센티브 메커니즘은 네트워크의 지속 가능성과 스토리지 기능 확장을 보장합니다. 인프라 및 스토리지 네트워크 프로젝트인 Arweave는 데이터가 저장되고 액세스되는 방식을 재창조하는 것을 목표로 합니다. 이전에 Archain으로 알려졌던 Arweave는 2017년에 설립되었으며 독일에 본사를 두고 있습니다. Arweave의 창립 팀에는 공동 창립자이자 CEO인 Sam Williams, COO인 Sebastian Campos Groth, 법률 책임자인 Giti Said가 포함되어 있습니다. 이들은 기술, 운영, 법률 분야에서 폭넓은 경험을 갖고 있으며 Arweave 프로젝트 개발을 주도하는 핵심 원동력입니다.
2018년 6월 메인넷 출시 이후 Arweave는 널리 알려진 a16z Crypto, Coinbase Ventures 및 Union Square Ventures를 비롯한 여러 주요 투자자로부터 폭넓은 관심과 지원을 받았습니다. 2018년 5월 공공 자금 조달 라운드에서는 157만 달러가 모금되었습니다. 이후 이 프로젝트는 2019년 11월과 2020년 3월 두 차례의 파이낸싱을 진행해 a16z Crypto, Multicoin Capital, Union Square Ventures, Coinbase Ventures 등의 투자자를 통해 각각 500만 달러와 830만 달러를 모금했습니다.
Arweave가 출시한 AO 솔루션은 주로 Arweave가 제공하는 초병렬 컴퓨터 아키텍처에 반영된 블록체인 기술의 주요 혁신을 나타냅니다. 이 아키텍처를 사용하면 분산 컴퓨팅 환경에서 동시에 여러 프로세스를 병렬로 실행할 수 있어 컴퓨팅 효율성과 확장성이 크게 향상됩니다. AO의 핵심 기능에는 세 가지 하위 네트워크(메신저 장치, 스케줄링 장치, 컴퓨팅 장치)를 구축하고 Arweave를 기반으로 하여 달성한 대규모 컴퓨팅 기능, 검증 가능한 계산 구현, 고도의 병렬 처리 기능 및 신뢰성이 포함됩니다. 레이어 확장성.
AO(Actor Oriented)라는 이름은 컴퓨터 과학의 Actor 모델에서 영감을 얻었으며, 이 모델은 특히 동시성, 분산형 및 내결함성 시스템을 설계하고 구현하는 데 적합합니다. AO를 통해 Arweave 팀은 분산 컴퓨팅 환경의 미래 개발에 대한 깊은 이해와 혁신적인 솔루션을 보여주었습니다.
Source: https://foresightnews.pro/article/detail/54511
AO는 Arweave의 기본 레이어에 구축되어 Arweave의 온체인 스토리지를 실행 데이터의 영구 호스트로 사용합니다. 이는 분산 컴퓨팅 기능을 강화하고 동시에 여러 병렬 프로세스를 실행할 수 있게 하여 유사한 데이터 센터를 달성합니다. 인터넷에서 컴퓨터와 협력하는 방법. 또한 AO의 핵심 부분은 개발자가 Lua 언어를 사용하여 애플리케이션을 개발할 수 있도록 하여 사용 편의성과 유연성을 더욱 향상시킬 수 있는 AO 아키텍처 기반의 특정 운영 체제인 AOS입니다.
AO의 출시는 데이터 저장 플랫폼을 통해 확장성이 뛰어난 블록체인 네트워크를 지원하려는 Arweave의 장기 목표와 일치합니다. Arweave 팀은 이 목표를 달성하는 데 어려움을 겪었지만, 그들의 끈기와 혁신이 궁극적으로 AO를 가능하게 했습니다. 이는 Arweave 체인의 기능을 향상시켜 더 많은 스마트 계약과 블록체인 프로토콜을 지원할 뿐만 아니라 분산 컴퓨팅을 위한 새롭고 강력한 솔루션을 제공합니다.
Arweave AO는 기존 블록체인 기술의 한계를 뛰어넘어 블록체인의 세 가지 주요 부분을 서로 통신하고 동시에 많은 수의 트랜잭션을 실행할 수 있는 독립적인 구성 요소로 분해함으로써 전례 없는 수평 확장성을 가능하게 합니다. 이러한 혁신은 Arweave 자체 개발에 대한 새로운 가능성을 열어줄 뿐만 아니라 전체 블록체인 및 분산 기술 분야에 대한 새로운 관점과 영감을 제공합니다.
궁극적으로 Arweave의 목표는 AO를 비트코인과 마찬가지로 저주파 업데이트만 필요로 하는 안정적인 시스템으로 만들어 핵심 기능과 사용자 권한의 연속성을 보장하는 것입니다. 이러한 안정성과 투명성은 사용자가 사용하는 프로토콜에 대해 더 깊은 신뢰와 이해를 가질 수 있게 해주기 때문에 사용자에게 매우 중요합니다. Arweave AO는 지속적으로 개발 및 개선되면서 분산형 스마트 계약 플랫폼의 중요한 참가자가 되어 이더리움과 같은 기존 블록체인 기술과 강력한 경쟁을 형성할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
Akash Network
Akash Network의 핵심 가치는 전 세계적으로 활용도가 낮은 GPU 리소스를 활용하고 이러한 리소스를 GPU 컴퓨팅 성능이 필요한 사용자와 연결하는 분산형 컴퓨팅 플랫폼으로서의 역할에 있습니다. 이 플랫폼은 GPU 리소스 소유자에게 수익 기회를 제공할 뿐만 아니라 이러한 리소스가 필요한 사용자에게 보다 비용 효율적인 옵션을 제공합니다. 2023년 9월 데이터에 따르면 Akash Network는 네트워크에 150~200개의 GPU를 성공적으로 배포했으며 50%~70%의 활용률을 달성했습니다. 이러한 성과는 연간 총 거래액 미화 50만 ~ 100만 달러에 반영되어 분산형 컴퓨팅 리소스 공유 모델의 시장 잠재력을 입증합니다.
Akash Network의 비즈니스 모델에 대한 추가 분석을 통해 부동산 시장에서 Airbnb와 유사한 점이 매우 적절하다는 것을 알 수 있습니다. Akash는 GPU 리소스 소유자가 Airbnb 호스트처럼 사용하지 않는 컴퓨팅 성능을 임대할 수 있는 시장을 만들고, 이러한 리소스가 필요한 사용자는 저렴한 비용으로 필요한 컴퓨팅 성능을 얻을 수 있습니다. 이 모델은 GPU 자원 활용도를 높일 뿐만 아니라 인공지능, 머신러닝 분야 진출 문턱도 낮춘다.
인공지능의 급속한 발전으로 GPU와 같은 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 수요가 급격히 증가했습니다. GPU 제조 분야의 선두주자인 엔비디아는 매출이 2022년 270억 달러에서 2023년 600억 달러로 몇 년 안에 크게 성장할 것으로 예상하고 있으며, 2025년에는 약 1000억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장 예측은 GPU 컴퓨팅 성능에 대한 전 세계적인 강력한 수요를 반영하고 Akash Network에 광범위한 시장 공간을 제공합니다.
Akash Network의 분산 모델은 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 수요가 날로 증가하고 전 세계적으로 막대한 양의 GPU 컴퓨팅 성능이 완전히 활용되지 않는 현재 시장 환경에 특히 적합합니다. Akash를 통해 공급측에서는 유휴 GPU 리소스를 제공할 수 있고, 수요측에서는 필요한 컴퓨팅 성능을 저렴한 비용으로 얻을 수 있습니다. 이 모델은 자원 할당을 최적화할 뿐만 아니라 컴퓨팅 능력의 민주화를 촉진하여 더 많은 기업과 개인이 인공 지능 및 고성능 컴퓨팅의 연구 개발에 참여할 수 있도록 합니다.
Akash Network의 기본 토큰은 AKT이며, 이는 네트워크에서 몇 가지 중요한 역할을 합니다. 첫째, AKT는 GPU 컴퓨팅, 스토리지, 대역폭 등을 포함하되 이에 국한되지 않는 네트워크의 컴퓨팅 리소스 비용을 지불하는 데 사용됩니다. 둘째, AKT는 네트워크 거버넌스의 일부이기도 하며, 보유자는 프로토콜 업데이트, 개선 제안 등 토큰 투표를 통해 네트워크 의사결정 과정에 참여할 수 있습니다. 또한 AKT는 사용자가 컴퓨팅 리소스 제공, 거래 확인 등을 포함한 네트워크 유지 관리에 참여하도록 장려하는 인센티브 메커니즘 역할도 합니다.
더 많은 사용자가 미사용 컴퓨팅 리소스를 제공하도록 장려하기 위해 Akash는 주로 토큰 보상과 거래 수수료라는 두 가지 방식으로 구현되는 인센티브 메커니즘을 설계했습니다.
토큰 보상: Akash 네트워크는 새로운 토큰 발행을 통해 컴퓨팅 리소스를 제공하는 사용자에게 보상을 제공합니다. 새로 발행된 토큰은 리소스 공급자에게 인센티브로 배포되어 더 많은 리소스를 Akash 네트워크에 연결하도록 장려합니다. 또한 네트워크 거버넌스에 참여하는 네트워크 검증자와 사용자도 AKT 토큰 보상을 받아 네트워크의 보안 및 거버넌스에 참여하도록 동기를 부여할 수 있습니다.
거래 수수료: Akash 네트워크는 서비스를 이용한 거래에 대해 수수료를 부과하며, 이는 AKT 토큰으로 지불됩니다. Akash의 정책에 따르면 거래 수수료의 일부는 서비스 제공에 대한 직접적인 경제적 인센티브로 컴퓨팅 리소스를 제공하는 노드에 할당됩니다.
Akash는 AKT로 결제되는 거래에 대해 4%의 수수료를 부과하고 스테이블 코인인 USDC로 결제되는 거래에는 더 높은 20%의 수수료를 부과합니다. 이러한 차별화된 수수료 구조는 AKT 토큰의 유통 및 사용을 촉진하는 동시에 네트워크 유지 관리 및 개발에 대한 재정적 지원을 제공하도록 설계되었습니다.
Akash Network는 또한 인플레이션 및 거래 수수료로 생성된 토큰을 포함하여 네트워크 수익의 일부를 수집하는 커뮤니티 풀을 설정했습니다. 커뮤니티 풀의 자금은 기술 개선, 마케팅 활동 등과 같은 네트워크 개발을 위한 프로젝트 및 제안에 자금을 지원하는 데 사용됩니다. 커뮤니티는 자금 할당을 결정하기 위해 투표합니다.
이 복잡하지만 효과적인 토큰 모델과 인센티브 메커니즘을 통해 Akash Network는 네트워크의 적극적이고 건전한 개발을 보장할 뿐만 아니라 사용자에게 네트워크에 참여하고 혜택을 누릴 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 인센티브는 더 많은 리소스 공급자와 사용자를 Akash 생태계에 참여하도록 유도하여 분산 컴퓨팅 플랫폼의 장기적인 성공과 지속적인 성장을 촉진하는 데 도움이 됩니다.
그러나 Akash Network의 유망한 시장 전망에도 불구하고 Akash Network가 직면한 과제는 무시할 수 없습니다. Akash는 기존 클라우드 서비스 제공업체와 경쟁하는 것 외에도 효율적이고 안전한 서비스를 보장하기 위해 기술 플랫폼을 지속적으로 최적화해야 합니다. 또한 분산형 시장을 구축하고 유지하려면 새로운 리소스 공급자와 사용자를 지속적으로 유치하고 높은 수준의 시장 활동을 유지해야 합니다.
Source: https://www.modularcapital.xyz/writing/akash
Bittensor
Bittensor는 AI 연구원 Ala Shaabana와 Jacob Steeves가 2019년에 설립했으며 원래 Polkadot의 파라체인으로 구상되었습니다. 2023년 3월, 프로젝트는 전략을 변경하고 암호화폐를 통해 글로벌 기계 학습 노드에 인센티브를 부여하고 AI 개발의 분산화를 촉진하는 것을 목표로 자체 블록체인을 개발하기로 결정했습니다. Bittensor는 이러한 노드가 서로 협력하여 훈련하고 학습하도록 함으로써 증분 리소스를 통합하고 개별 연구원 및 모델의 기여를 전체로 확장함으로써 네트워크의 집단 지능을 향상시키는 새로운 패러다임을 도입합니다.
Bittensor는 유용한 기계 학습 모델과 결과를 보상하여 분산형 AI 생태계의 발전을 촉진하는 것을 목표로 분산 전문가 모델(MoE) 및 지능 증명(Proof Of Intelligence)과 같은 여러 혁신적인 개념과 메커니즘을 도입합니다. 토큰 경제 설계 및 생태계 구조는 네트워크 참여자를 지원하고 보상하며 TAO 토큰을 통한 공정한 분배 관행 및 네트워크 참여를 장려하도록 설계되었습니다.
Bittensor의 아키텍처 설계는 강력한 AI 생태계 구축 추구를 반영합니다. 채굴자 계층, 검증자 계층, 기업 계층, 소비자 계층의 계층 구조를 통해 Bittensor는 AI 혁신을 완벽하게 지원하는 네트워크를 구축하는 것을 목표로 합니다. 그 중 채굴자 계층의 AI 모델은 혁신을 주도하고, 검증자 계층은 네트워크의 보안과 무결성을 유지하며, 기업 계층과 소비자 계층은 기술 성과가 실제 애플리케이션으로 전환되어 수요자의 요구를 충족할 수 있도록 보장합니다. 시장과 사회.
Bittensor 네트워크의 핵심 참가자에는 채굴자와 검증자가 포함됩니다. 채굴자는 보상을 받는 대가로 사전 훈련된 모델을 제출하고, 검증자는 모델 출력의 유효성을 확인할 책임이 있습니다. Bittensor는 인센티브 메커니즘을 통해 긍정적인 피드백 루프를 생성하여 채굴자 간의 경쟁을 장려하고 모델 개선 및 성능 개선을 촉진합니다.
Bittensor 자체는 모델 교육에 직접적으로 관여하지 않지만 해당 네트워크는 채굴자가 자신의 모델을 업로드하고 미세 조정할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이 접근 방식을 통해 Bittensor는 여러 모델을 통합하고 텍스트 생성 및 이미지 생성과 같은 특정 하위 네트워크를 통해 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.
Source: https://futureproofmarketer.com/blog/what-is-bittensor-tao
Bittensor가 채택한 하위 네트워크 모델은 해당 아키텍처의 주요 특징으로, 이러한 하위 네트워크는 특정 작업 실행에 중점을 둡니다. 이러한 방식으로 Bittensor는 모델의 복합적이고 분산된 지능을 달성하려고 시도하지만 이 목표는 여전히 현재 기술과 이론의 한계 내에서 어려움에 직면해 있습니다.
Bittensor의 토큰 경제 모델은 비트코인의 영향을 크게 받았으며 유사한 토큰 발행 메커니즘과 인센티브 구조를 채택합니다. TAO 토큰은 네트워크 보상의 일부일 뿐만 아니라 Bittensor 네트워크 서비스에 액세스하는 열쇠이기도 합니다. 이 프로젝트의 장기 목표는 인공 지능 기술의 민주화를 촉진하고 분산형 접근 방식을 통해 지능형 네트워크에서 모델 반복 및 학습을 촉진하는 것입니다.
기존의 중앙 집중식 AI 모델과 비교했을 때 Bittensor의 가장 큰 장점은 AI 기술의 개방성과 공유를 촉진하여 AI 모델과 알고리즘을 더 넓은 커뮤니티에서 반복하고 최적화하여 기술 발전을 가속화한다는 것입니다. 또한, 비트텐서는 분산형 네트워크 구조를 통해 AI 기술 적용 비용을 절감해 더 많은 개인과 중소기업이 AI 혁신에 참여할 수 있도록 할 것으로 기대된다.
io.net
io.net머신러닝(ML) 분야의 컴퓨팅 자원 획득 문제를 해결하기 위해 설계된 혁신적인 분산형 GPU 네트워크입니다. 이 프로젝트는 독립적인 데이터 센터, 암호화폐 채굴자, Filecoin 및 Render와 같은 프로젝트에 관련된 GPU 리소스를 통합하여 대규모 컴퓨팅 성능 풀을 생성합니다. 창업자인 아마드 샤디드(Ahmad Shadid)는 2020년 머신러닝 정량 거래 회사인 Dark Tick을 위해 GPU 컴퓨팅 네트워크를 구축하던 중 높은 비용과 자원 확보 문제에 직면했을 때 이 아이디어를 떠올렸습니다. 그 후, Austin Solana Hacker House에서 이 프로젝트는 더 많은 관심과 인지도를 얻었습니다.
io.net주요 과제는 제한된 가용성, 선택의 부족, 높은 컴퓨팅 리소스 비용을 해결하는 것입니다. 활용도가 낮은 GPU 리소스를 집계하여io.net기계 학습 팀이 분산 네트워크 전반에 걸쳐 모델 서비스 워크플로를 구축하고 확장할 수 있는 분산 솔루션을 제공합니다. 이 프로세스에서는 RAY와 같은 고급 분산 컴퓨팅 라이브러리를 사용하여 데이터와 모델의 병렬 처리를 지원함으로써 작업 예약 및 하이퍼 매개변수 조정 프로세스를 최적화합니다.
제품으로는,io.netIO Cloud, IO Worker, IO Explorer 등 다양한 도구와 서비스가 제공됩니다. IO Cloud는 분산형 GPU 클러스터를 배포 및 관리하도록 설계되어 IO-SDK와의 원활한 통합을 달성하고 AI 및 Python 애플리케이션 확장을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. IO Worker는 사용자가 계정 관리, 실시간 데이터 표시, 온도 및 전력 소비 추적과 같은 기능을 포함하여 컴퓨팅 리소스 프로비저닝 작업을 효과적으로 관리할 수 있는 포괄적인 사용자 인터페이스를 제공합니다. IO Explorer는 네트워크 활동과 중요한 통계에 대한 포괄적인 시각화를 제공하여 사용자가 네트워크 상태를 더 잘 모니터링하고 이해할 수 있도록 돕습니다.
참여를 장려하고 수요와 공급의 균형을 맞추기 위해,io.netAI 및 ML 배포 팀의 지속적인 사용에 대한 보상, IO 작업자 컴퓨팅 단위 가격 책정, 커뮤니티 거버넌스 참여 등의 기능을 포함하는 IO 토큰을 소개합니다. 또한, 암호화폐의 가격 변동성을 고려할 때,io.net미국 달러에 고정된 스테이블 코인 IOSD도 결제 시스템과 인센티브 메커니즘을 안정화하기 위해 특별히 개발되었습니다.
Source: https://io.net/
io.net은 기술과 비즈니스 모델 모두에서 강력한 혁신 역량과 시장 잠재력을 보여줍니다. Filecoin과의 협력을 통해 모델 저장 및 컴퓨팅 리소스의 기능을 더욱 확장하여 분산형 AI 애플리케이션의 개발 및 확장을 강력하게 지원할 것으로 예상됩니다. 동시에 io.net은 비용 효율적이고 액세스 및 사용이 쉬운 플랫폼을 제공함으로써 AWS와 같은 기존 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체에 대한 강력한 경쟁자가 되고 전체 AI 분야의 혁신과 발전을 촉진하는 것을 목표로 합니다.
자본 측면에서 io.net은 시리즈 A 자금 조달을 성공적으로 완료하여 10억 달러 가치로 3천만 달러를 모금했습니다. 이번 자금 조달에는 Hack VC, Multicoin Capital, Delphi Digital, Animoca Brands, Solana Ventures, Aptos, OKX Ventures, Amber Group 등을 포함한 많은 유명 투자 기관의 참여가 이루어졌습니다. 이러한 일련의 투자는 분산 컴퓨팅 및 인공 지능 분야에서 io.net의 혁신적인 역량과 시장 잠재력에 대한 시장의 높은 인식을 반영합니다.
요약하다
AI와 블록체인 기술의 지속적인 발전으로 AI x Crypto 분야는 큰 잠재력과 기회를 보여주며, 또한 일련의 도전에 직면해 있습니다. 심층 분석"컴퓨팅 파워의 자산화"、"모델/에이전트 자산화"게다가"데이터 대문자화"이러한 세 가지 핵심 시나리오에서 우리는 이 분야의 혁신 경로와 기존 장애물을 확인할 수 있습니다. 고성능 컴퓨팅 리소스 및 통신 대역폭에 대한 의존도를 해결해야 하지만 분산형 컴퓨팅 성능은 AI 훈련 및 추론을 위한 새로운 가능성을 열어줍니다. 모델과 에이전트의 자산화는 NFT를 통해 소유권 증명을 제공하고 상호 작용 경험을 향상시키지만 기술 통합은 여전히 심화되어야 합니다. 데이터 자본화는 프라이빗 도메인 데이터의 잠재력을 발휘하며, 데이터 표준화 및 시장 유동성 문제에 직면하면서 AI 효율성 및 전문화를 위한 새로운 길을 열어줍니다.
AI 기술이 계속 발전하고 반복되면서 주기적으로 핫스팟과 자금이 AI x Crypto 분야로 유입되어 단일 단계의 기회가 아닌 AI에 지속적인 발전의 물결을 가져올 것이라는 점은 주목할 가치가 있습니다. AI x Crypto 분야의 지속적인 가치와 혁신 잠재력은 기술 및 투자 분야의 핵심 트랙으로 표시됩니다.
미래를 내다보면 AI x Crypto의 개발은 기술 혁신, 학제간 협력 및 시장 요구 탐색에 의존할 것입니다. 기술적인 한계를 극복하고 AI와 블록체인의 통합을 심화하며 실용적인 응용 시나리오를 개발함으로써 이 분야는 장기적인 발전을 향해 나아가고 있으며 보다 안전하고 투명하며 공정한 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 이 과정에서 분산화된 개념과 기술적 관행은 더욱 개방적이고 효율적이며 혁신적인 방향으로 AI x Crypto 분야의 발전을 지속적으로 촉진하여 궁극적으로 기술 혁신과 가치 창출에서 두 배의 도약을 달성하게 될 것입니다. 따라서 현 사이클의 AI x Crypto 트랙은 놓칠 수 없는 중요한 기회이며, 기술 혁신의 최전선을 나타낼 뿐만 아니라 향후 기술 발전과 투자 방향에 대한 중요한 추세를 예고합니다.
참고자료
MT Capital
MT Capital은 숙련된 투자자 팀이 관리하는 글로벌 투자 기관으로, 미국, 홍콩, 두바이, 싱가포르를 포괄하는 레이아웃으로 전 세계의 혁신적인 Web3 프로젝트에 투자하는 데 중점을 두고 있습니다. 우리의 주요 투자 영역은 다음과 같습니다: 1) 대량 채택: Web3 기술을 광범위한 사용자 기반으로 확산시키는 데 핵심인 분산형 소셜 플랫폼, 게임, 애플리케이션 및 DEPIN 2) 암호화 기반 인프라: 공개 투자에 중점을 둡니다. 생태계를 지원하고 강화하는 체인, 프로토콜 및 기타 인프라는 물론 기본 DeFi 솔루션도 포함됩니다. 또한, 우리 팀은 2차 거래 분야에서 다년간의 전문 경험을 보유하고 있습니다.
공식 웹 사이트:https://mt.capital/
