AI×DePin: 지능형 인프라의 공진화

소개

DePIN(분산형 물리 인프라 네트워크)은 블록체인 기술과 사물인터넷(IoT)을 결합한 최첨단 개념으로, 점차 업계 안팎에서 폭넓은 관심을 끌고 있습니다. DePIN은 분산형 아키텍처를 통해 물리적 장치의 관리 및 제어 모델을 재정의하여 전력망 및 폐기물 관리 시스템과 같은 기존 인프라 영역에서 파괴적인 변화를 촉발할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 전통적인 인프라 프로젝트는 오랫동안 정부와 대기업에 의해 중앙에서 통제되어 왔으며 종종 높은 서비스 비용, 일관되지 않은 서비스 품질, 제한된 혁신과 같은 문제에 직면했습니다. DePin은 분산 원장 및 스마트 계약 기술을 통해 물리적 장비의 분산 관리 및 제어를 달성하여 시스템의 투명성, 신뢰성 및 보안을 향상시키도록 설계된 새로운 솔루션을 제공합니다.

기능 및 이점 정의

• 분산형 관리 및 투명성: DePIN은 블록체인 기술의 분산 원장 및 스마트 계약을 통해 물리적 장비의 분산형 관리를 실현하여 장비 소유자, 사용자 및 관련 이해관계자가 합의 메커니즘을 통해 장비를 확인할 수 있도록 합니다. 이는 장비의 안전성과 신뢰성을 향상시킬 뿐만 아니라 시스템의 운영 투명성도 보장합니다. 예를 들어 VPP(Virtual Power Plant) 분야에서 DePIN은 소켓의 추적성 데이터를 공개하고 투명하게 만들어 사용자가 데이터의 생산 및 유통 프로세스를 명확하게 이해할 수 있도록 합니다.

• 위험 분산 및 시스템 연속성: DePIN은 물리적 장치를 다양한 지리적 위치와 여러 참가자의 손에 배포함으로써 시스템의 중앙 집중화 위험을 효과적으로 줄이고 단일 오류 지점이 전체 시스템에 미치는 영향을 방지합니다. 한 노드에 장애가 발생하더라도 다른 노드가 계속 실행되어 서비스를 제공할 수 있으므로 시스템 연속성과 고가용성이 보장됩니다.

• 스마트 계약 자동화 운영: DePIN은 스마트 계약을 사용하여 장비 운영을 자동화함으로써 운영 효율성과 정확성을 향상시킵니다. 스마트 계약의 실행 프로세스는 블록체인에서 완전히 추적 가능하며 모든 작업 단계가 기록되어 누구나 계약 실행을 확인할 수 있습니다. 이 메커니즘은 계약 실행의 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 시스템의 투명성과 신뢰성도 향상시킵니다.

DePIN의 5계층 아키텍처 분석

개요

클라우드 장치는 일반적으로 고도로 중앙 집중화된 특성을 가지고 있지만 DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Network)은 다층 모듈식 기술 스택 설계를 통해 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅 기능을 성공적으로 시뮬레이션합니다. 아키텍처에는 애플리케이션 계층, 거버넌스 계층, 데이터 계층, 블록체인 계층 및 인프라 계층이 포함되며, 각 계층은 네트워크의 효율적이고 안전하며 분산된 운영을 보장하기 위해 전체 시스템에서 핵심 역할을 합니다. 이 5계층 아키텍처는 아래에서 자세히 분석됩니다.

애플리케이션 계층

• 기능: 애플리케이션 레이어는 DePIN 생태계에서 사용자와 직접적으로 대면하는 부분으로, 다양한 특정 애플리케이션과 서비스를 제공하는 역할을 담당합니다. 이 레이어를 통해 기반 기술과 인프라는 사물인터넷(IoT) 애플리케이션, 분산 스토리지, 탈중앙화 금융(DeFi) 서비스 등 사용자가 직접 사용할 수 있는 기능으로 변환됩니다.

• 중요성:

• 사용자 경험: 애플리케이션 계층은 사용자가 DePIN 네트워크와 상호 작용하는 방식을 결정하여 사용자 경험과 네트워크 인기에 직접적인 영향을 미칩니다.

• 다양성과 혁신: 이 계층은 다양한 애플리케이션을 지원하고, 생태계의 다양성과 혁신적인 발전에 기여하며, 다양한 분야의 개발자와 사용자가 참여하도록 유도합니다.

• 가치 실현: 애플리케이션 계층은 네트워크의 기술적 이점을 실제 가치로 전환하여 네트워크의 지속 가능한 발전을 촉진하고 사용자의 이익을 실현합니다.

거버넌스 계층

• 기능: 거버넌스 계층은 온체인, 오프체인 또는 하이브리드 모드에서 실행될 수 있으며 프로토콜 업그레이드, 리소스 할당 및 충돌 해결을 포함한 네트워크 규칙을 공식화하고 시행하는 일을 담당합니다. DAO(Decentralized Autonomous Organization)와 같은 분산형 거버넌스 메커니즘은 일반적으로 의사결정 과정에서 투명성, 공정성 및 민주주의를 보장하기 위해 사용됩니다.

• 중요성:

• 분산형 의사 결정: 의사 결정 권한을 분산함으로써 거버넌스 계층은 단일 지점 제어의 위험을 줄이고 네트워크의 검열 저항과 안정성을 향상시킵니다.

• 커뮤니티 참여: 이 계층은 커뮤니티 구성원의 적극적인 참여를 장려하고 사용자의 소속감을 높이며 네트워크의 건전한 발전을 촉진합니다.

• 유연성 및 적응성: 효과적인 거버넌스 메커니즘을 통해 네트워크는 외부 환경 및 기술 발전의 변화에 신속하게 대응하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

데이터 레이어

• 기능: 데이터 계층은 거래 데이터, 사용자 정보 및 스마트 계약을 포함하여 네트워크의 모든 데이터를 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 효율적인 데이터 액세스 및 처리 기능을 제공하는 동시에 데이터 무결성, 가용성 및 개인 정보 보호를 보장합니다.

• 중요성:

• 데이터 보안: 암호화 및 분산형 스토리지를 통해 데이터 계층은 무단 액세스 및 변조로부터 사용자 데이터를 보호합니다.

• 확장성: 효율적인 데이터 관리 메커니즘은 네트워크 확장을 지원하고, 대량의 동시 데이터 요청을 처리하며, 시스템 성능과 안정성을 보장합니다.

• 데이터 투명성: 개방적이고 투명한 데이터 스토리지는 네트워크에 대한 신뢰도를 높이고 사용자가 데이터의 신뢰성을 확인하고 감사할 수 있도록 합니다.

블록체인 레이어

• 기능: 블록체인 레이어는 DePIN 네트워크의 핵심이며 데이터의 변조 불가능성과 추적성을 보장하기 위해 모든 거래와 스마트 계약을 기록하는 역할을 합니다. 이 계층은 네트워크의 보안과 일관성을 보장하기 위해 PoS(지분 증명) 또는 PoW(작업 증명)와 같은 분산형 합의 메커니즘을 제공합니다.

• 중요성:

• 분산형 신뢰: 블록체인 기술은 중앙화된 중개자에 대한 의존성을 제거하고 분산 원장을 통해 신뢰 메커니즘을 구축합니다.

• 보안: 강력한 암호화 및 합의 메커니즘은 공격과 사기로부터 네트워크를 보호하고 시스템의 무결성을 유지합니다.

• 스마트 계약: 블록체인 레이어는 자동화되고 분산된 비즈니스 로직을 지원하여 네트워크의 기능과 효율성을 향상시킵니다.

인프라 계층

• 기능: 인프라 계층에는 서버, 네트워크 장비, 데이터 센터, 에너지 공급 장치 등 전체 DePIN 네트워크의 운영을 지원하는 물리적, 기술적 인프라가 포함됩니다. 이 계층은 네트워크의 고가용성, 안정성 및 성능을 보장합니다.

• 중요성:

• 신뢰성: 견고한 인프라는 네트워크의 지속적인 운영을 보장하고 하드웨어 오류나 네트워크 중단으로 인한 서비스 가용성을 방지합니다.

• 성능 최적화: 효율적인 인프라는 네트워크 처리 속도와 응답성을 향상시켜 사용자 경험을 향상시킵니다.

• 확장성: 유연한 인프라 설계를 통해 필요에 따라 네트워크를 확장하여 더 많은 사용자와 더 복잡한 애플리케이션 시나리오를 지원할 수 있습니다.

연결 레이어

경우에 따라 인프라 계층과 애플리케이션 계층 사이에 연결 계층이 추가되어 스마트 장치와 네트워크 간의 통신을 처리합니다. 연결 계층은 안정적인 데이터 전송을 보장하기 위해 HTTP(s), WebSocket, MQTT, CoAP 등과 같은 여러 통신 프로토콜을 지원하는 중앙 집중식 클라우드 서비스 또는 분산형 네트워크일 수 있습니다.

AI가 DePin을 변화시키는 방법

지능형 관리 및 자동화

• 장비 관리 및 모니터링: AI 기술은 장비 관리 및 모니터링을 더욱 지능적이고 효율적으로 만듭니다. 전통적인 물리적 인프라에서 장비 관리 및 유지 관리는 정기적인 검사와 수동적 수리에 의존하는 경우가 많으며, 이는 비용이 많이 들 뿐만 아니라 제때 발견되지 않는 장비 고장이 발생하기 쉽습니다. AI를 도입함으로써 시스템은 다음 측면에서 최적화를 달성할 수 있습니다.

• 고장 예측 및 예방: 기계 학습 알고리즘은 장비의 과거 작동 데이터와 실시간 모니터링 데이터를 분석하여 장비 고장 가능성을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 센서 데이터 분석을 통해 전력망 내 변압기나 발전 장비에서 발생할 수 있는 고장을 사전에 감지하고, 유지 관리를 사전에 준비하며, 대규모 정전을 방지할 수 있습니다.

• 실시간 모니터링 및 자동 경보: AI는 네트워크의 모든 장치에 대해 연중무휴 실시간 모니터링을 수행하고 이상이 감지되면 즉시 경보를 발령할 수 있습니다. 여기에는 장치의 하드웨어 상태뿐만 아니라 온도, 압력, 전류 등 매개변수의 비정상적인 변화와 같은 작동 성능도 포함됩니다. 예를 들어, 분산형 수처리 시스템에서 AI는 수질 매개변수를 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 오염 물질이 기준을 초과하는 것으로 확인되면 유지 관리 담당자에게 즉시 처리를 알립니다.

• 지능형 유지 관리 및 최적화: AI는 장비의 사용 및 작동 상태를 기반으로 유지 관리 계획을 동적으로 조정하여 과도한 유지 관리 및 과소 유지 관리를 방지할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 풍력 터빈의 작동 데이터를 분석하여 최적의 유지 관리 주기와 유지 관리 조치를 결정하여 발전 효율과 장비 수명을 향상시킬 수 있습니다.

• 리소스 할당 및 최적화: 리소스 할당 및 최적화에 AI를 적용하면 DePin 네트워크의 효율성과 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 전통적인 자원 할당은 수동 스케줄링과 정적 규칙에 의존하는 경우가 많아 복잡하고 변화무쌍한 실제 상황에 대처하기 어렵습니다. AI는 데이터 분석 및 최적화 알고리즘을 통해 자원 할당 전략을 동적으로 조정하여 다음 목표를 달성할 수 있습니다.

• 동적 로드 밸런싱: 분산 컴퓨팅 및 스토리지 네트워크에서 AI는 노드의 로드 조건 및 성능 지표를 기반으로 작업 할당 및 데이터 저장 위치를 동적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 분산 스토리지 네트워크에서 AI는 더 나은 성능을 가진 노드에 더 높은 액세스 빈도로 데이터를 저장하고, 부하가 가벼운 노드에 더 낮은 액세스 빈도로 데이터를 배포하여 전체 네트워크의 스토리지 용량 효율성과 액세스 속도를 향상시킬 수 있습니다.

• 에너지 효율성 최적화: AI는 에너지 소비 데이터와 장비의 작동 모드를 분석하여 에너지 생산과 사용을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 그리드에서 AI는 사용자의 전력 소비 습관과 전력 요구 사항을 기반으로 발전 장치의 시작 및 중지 전략과 배전 계획을 최적화하여 에너지 소비와 탄소 배출을 줄일 수 있습니다.

• 향상된 리소스 활용도: AI는 딥 러닝 및 최적화 알고리즘을 통해 리소스 활용도를 극대화할 수 있습니다. 예를 들어, 분산형 물류 네트워크에서 AI는 실시간 교통 상황, 차량 위치, 화물 수요에 따라 유통 경로와 차량 일정 계획을 동적으로 조정하여 유통 효율성을 향상하고 물류 비용을 절감할 수 있습니다.

데이터 분석 및 의사결정 지원

• 데이터 수집 및 처리: 분산형 물리적 인프라 네트워크(DePin)에서 데이터는 핵심 자산 중 하나입니다. DePin 네트워크의 다양한 물리적 장치와 센서는 센서 판독값, 장치 상태 정보, 네트워크 트래픽 데이터 등을 포함하여 대량의 데이터를 지속적으로 생성합니다. AI 기술은 데이터 수집 및 처리에 상당한 이점을 보여줍니다.

• 효율적인 데이터 수집: 기존 데이터 수집 방법은 데이터 분산 및 낮은 데이터 품질과 같은 문제에 직면할 수 있습니다. AI는 스마트 센서와 엣지 컴퓨팅을 통해 실시간으로 장치에서 로컬로 고품질 데이터를 수집하고 수요에 따라 데이터 수집 빈도와 범위를 동적으로 조정할 수 있습니다.

• 데이터 전처리 및 정리: 원시 데이터에는 노이즈, 중복성 및 누락된 값이 포함되는 경우가 많습니다. AI 기술은 자동화된 데이터 정리 및 전처리를 통해 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 비정상적인 데이터를 감지 및 수정하고 누락된 값을 채워 후속 분석의 정확성과 신뢰성을 보장합니다.

• 실시간 데이터 처리: DePin 네트워크는 물리적 세계의 변화에 신속하게 대응하기 위해 대규모 데이터의 실시간 처리 및 분석이 필요합니다. AI 기술, 특히 스트리밍 처리 및 분산 컴퓨팅 프레임워크는 실시간 데이터 처리를 가능하게 합니다.

• 지능형 의사결정 및 예측: 분산형 물리적 인프라 네트워크(DePin)에서 지능형 의사결정 및 예측은 AI 애플리케이션의 핵심 영역 중 하나입니다. AI 기술은 딥 러닝, 머신 러닝, 예측 모델을 통해 지능적인 의사 결정과 복잡한 시스템의 정확한 예측을 실현하고 시스템의 자율성과 응답 속도를 향상시킬 수 있습니다.

• 딥 러닝 및 예측 모델: 딥 러닝 모델은 복잡한 비선형 관계를 처리하고 대규모 데이터에서 잠재 패턴을 추출할 수 있습니다. 예를 들어 딥러닝 모델을 통해 장비 운영 데이터와 센서 데이터를 분석해 잠재적인 고장 징후를 파악하고 사전 예방 유지보수를 수행하며 장비 다운타임을 줄이고 생산 효율성을 향상시킬 수 있다.

• 최적화 및 스케줄링 알고리즘: 최적화 및 스케줄링 알고리즘은 DePin 네트워크에서 지능적인 의사 결정을 실현하는 AI의 또 다른 중요한 측면입니다. AI는 리소스 할당 및 스케줄링 솔루션을 최적화함으로써 시스템 효율성을 크게 향상시키고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

보안

• 실시간 모니터링 및 이상 징후 감지: 분산형 물리적 인프라 네트워크(DePin)에서 보안은 중요한 요소입니다. AI 기술은 실시간 모니터링과 이상 탐지를 통해 잠재적인 다양한 보안 위협을 신속하게 발견하고 대응할 수 있습니다. 특히 AI 시스템은 네트워크 트래픽, 장치 상태, 사용자 행동을 실시간으로 분석하여 비정상적인 활동을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 분산형 통신 네트워크에서 AI는 데이터 패킷의 흐름을 모니터링하고 비정상적인 트래픽과 악의적인 공격을 탐지할 수 있습니다. 머신러닝과 패턴 인식 기술을 통해 시스템은 감염된 노드를 신속하게 식별하고 격리해 추가 공격 확산을 방지할 수 있습니다.

• 자동화된 위협 대응: AI는 위협을 탐지할 뿐만 아니라 대응도 자동화할 수 있습니다. 기존 보안 시스템은 사람의 개입에 의존하는 경우가 많지만, AI 기반 보안 시스템은 위협이 감지되는 즉시 조치를 취하여 대응 시간을 단축할 수 있습니다. 예를 들어, 분산형 에너지 네트워크에서 AI가 노드의 비정상적인 활동을 감지하면 자동으로 노드의 연결을 끊고 백업 시스템을 시작하여 네트워크의 안정적인 운영을 보장할 수 있습니다. 또한, AI는 지속적인 학습과 최적화를 통해 위협 탐지 및 대응의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

• 예측 유지 관리 및 보호: AI는 데이터 분석 및 예측 모델을 통해 잠재적인 보안 위협 및 장비 오류를 예측하고 사전에 보호 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어 지능형 교통 시스템에서는 AI가 교통 흐름과 사고 데이터를 분석해 교통사고가 발생할 가능성이 있는 지역을 예측하고, 사전에 비상 조치를 취해 사고 가능성을 줄일 수 있다. 마찬가지로, 분산 스토리지 네트워크에서는 AI가 스토리지 노드의 장애 위험을 예측하고 사전에 유지 관리를 수행하여 데이터 보안과 가용성을 보장할 수 있습니다.

DePin이 AI를 변화시키는 방법

AI 분야에서 DePin의 적용 장점

• 리소스 공유 및 최적화: DePin을 사용하면 컴퓨팅, 스토리지 및 데이터 리소스를 서로 다른 개체 간에 공유할 수 있습니다. 이는 AI 교육 및 추론에 많은 양의 컴퓨팅 리소스와 데이터가 필요한 시나리오에 특히 중요합니다. 분산형 리소스 공유 메커니즘은 AI 시스템의 운영 비용을 크게 줄이고 리소스 활용도를 향상시킬 수 있습니다.

• 데이터 개인 정보 보호 및 보안: 기존 중앙 집중식 AI 시스템에서는 데이터가 중앙 서버에 저장되는 경우가 많아 데이터 유출 및 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. DePin은 분산 저장 및 암호화 기술을 통해 데이터 보안과 개인정보 보호를 보장합니다. 데이터 보유자는 데이터 소유권을 유지하면서 분산 컴퓨팅을 위한 AI 모델과 데이터를 공유할 수 있습니다.

• 향상된 신뢰성 및 가용성: DePin은 분산형 네트워크 구조를 통해 AI 시스템의 신뢰성과 가용성을 향상시킵니다. 노드에 장애가 발생하더라도 시스템은 계속 작동됩니다. 분산형 인프라는 단일 실패 지점의 위험을 줄이고 시스템 탄력성과 안정성을 향상시킵니다.

• 투명한 인센티브 메커니즘: DePin의 토큰 경제는 리소스 공급자와 사용자 간의 거래에 대해 투명하고 공정한 인센티브 메커니즘을 제공합니다. 참여자는 컴퓨팅 리소스, 스토리지 리소스 또는 데이터를 기여하여 선순환을 형성함으로써 토큰 보상을 얻을 수 있습니다.

AI에서 DePin의 잠재적 응용 시나리오

• 분산 AI 훈련: AI 모델 훈련에는 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. DePin을 통해 다양한 컴퓨팅 노드가 함께 작동하여 분산 훈련 네트워크를 형성하여 훈련 속도를 크게 높일 수 있습니다. 예를 들어 분산형 GPU 네트워크는 딥 러닝 모델에 대한 교육 지원을 제공할 수 있습니다.

• 엣지 컴퓨팅: 사물 인터넷(IoT) 장치의 인기로 인해 엣지 컴퓨팅은 AI 개발의 중요한 방향이 되었습니다. DePin은 데이터 소스에 가까운 엣지 장치에 컴퓨팅 작업을 할당하여 컴퓨팅 효율성과 응답 속도를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 스마트 홈 장치는 DePin을 사용하여 현지화된 AI 추론을 구현하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

• 데이터 시장: AI 모델의 성능은 대량의 고품질 데이터에 달려 있습니다. DePin은 분산형 데이터 시장을 구축하여 데이터 제공자와 사용자가 개인 정보 보호를 보장하면서 데이터 거래를 수행할 수 있도록 합니다. 스마트 계약을 통해 데이터 거래 프로세스는 투명하고 신뢰할 수 있으며 데이터의 신뢰성과 무결성을 보장합니다.

• 분산형 AI 서비스 플랫폼: DePin은 분산형 AI 서비스 플랫폼을 지원하는 인프라 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 분산형 AI 이미지 인식 서비스 플랫폼에서는 사용자가 이미지를 업로드할 수 있고, 플랫폼은 분산 컴퓨팅 노드를 통해 결과를 처리하고 반환합니다. 이러한 종류의 플랫폼은 서비스의 신뢰성을 향상시킬 뿐만 아니라 개발자가 토큰 메커니즘을 통해 알고리즘을 지속적으로 최적화하도록 장려합니다.

AI + DePin 프로젝트

이 섹션에서는 분산형 파일 저장 및 액세스 플랫폼인 Filecoin, 분산형 GPU 컴퓨팅 파워 임대 플랫폼 Io.net, 분산형 AI 모델 배포 및 액세스 플랫폼 Bittensor에 중점을 두고 여러 AI 관련 DePin 프로젝트에 대해 논의합니다. 이 세 가지는 각각 데이터 저장 액세스, 컴퓨팅 성능 지원 교육, AI 분야의 모델 배포 및 사용에서 중요한 역할을 합니다.

파일코인

Filecoin은 블록체인 기술과 암호화폐 경제 모델을 사용하여 글로벌 규모의 분산 데이터 저장을 달성하는 분산형 저장 네트워크입니다. Protocol Labs에서 개발한 Filecoin은 사용자가 Filecoin 토큰(FIL)을 지불하여 네트워크에서 저장 공간을 구매하거나 저장 서비스를 제공하여 FIL을 얻을 수 있는 개방형 및 공용 저장 시장을 만드는 것을 목표로 합니다.

기능

• 분산형 스토리지: Filecoin은 단일 실패 지점 및 데이터 검열 위험과 같은 기존 클라우드 스토리지의 중앙 집중식 단점을 피하면서 분산된 방식으로 데이터를 저장합니다.

• 시장 중심: Filecoin의 스토리지 시장은 수요와 공급에 의해 결정됩니다. 스토리지 가격과 서비스 품질은 자유 시장 메커니즘을 통해 동적으로 조정됩니다. 사용자는 필요에 따라 최적의 스토리지 솔루션을 선택할 수 있습니다.

• 검증 가능한 저장소: Filecoin은 PoSt(공간 시간 증명) 및 PoRep(복제 증명)과 같은 메커니즘을 통해 데이터가 저장소 공급자에 효과적으로 저장되고 백업되도록 보장합니다.

• 인센티브 메커니즘: Filecoin은 채굴 및 거래 보상 메커니즘을 통해 네트워크 참가자가 저장 및 검색 서비스를 제공하도록 장려하여 네트워크의 저장 용량과 가용성을 높입니다.

• 확장성: Filecoin 네트워크는 향후 대규모 데이터 증가에 대한 수요를 충족하기 위해 샤딩 및 기타 기술적 수단을 도입하여 대규모 데이터 저장 및 빠른 액세스를 지원합니다.

해결된 문제점

• 높은 데이터 저장 비용: Filecoin의 분산형 저장 시장을 통해 사용자는 저장 공급자를 보다 유연하게 선택하고 데이터 저장 비용을 줄일 수 있습니다.

• 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제: 분산형 저장 및 암호화 기술은 데이터의 개인정보 보호 및 보안을 보장하여 중앙형 저장으로 인한 데이터 유출 위험을 줄입니다.

• 데이터 저장의 신뢰성: Filecoin이 제공하는 시공간 증명 및 복제 증명 메커니즘은 저장 프로세스 중 데이터의 무결성과 검증 가능성을 보장하여 데이터 저장의 신뢰성을 향상시킵니다.

• 기존 스토리지 플랫폼의 신뢰 문제: Filecoin은 블록체인 기술을 통해 스토리지 투명성을 달성하고 제3자 조직의 데이터 독점 및 조작을 제거하며 스토리지 서비스에 대한 사용자의 신뢰를 높입니다.

타겟 사용자

• 스토리지 제공자: 사용자의 스토리지 요청에 응답하고 플랫폼에 유휴 디스크 공간 액세스를 제공하여 토큰을 얻습니다. 스토리지 제공업체는 토큰을 스테이킹해야 하며, 유효한 스토리지 증거를 제공할 수 없는 경우 처벌을 받고 스테이킹된 토큰의 일부를 잃게 됩니다.

• 파일 검색기: 사용자가 파일에 액세스해야 할 때 파일 위치를 검색하여 토큰을 얻습니다. 파일 검색기는 토큰을 스테이킹할 필요가 없습니다.

• 데이터 저장자: 시장 메커니즘을 통해 지불하려는 가격을 제출한 후 일치시킨 후 데이터를 저장자에게 보냅니다. 양 당사자는 거래 주문에 서명하고 이를 블록체인에 제출합니다.

• 데이터 사용자: 고유한 파일 식별자를 제출하고 가격을 지불함으로써 파일 검색자는 파일의 저장 위치를 찾아 저장 요청에 응답하고 데이터를 제공합니다.

토큰 경제 시스템

• FIL 토큰의 순환: FIL은 Filecoin 네트워크의 기본 암호화폐이며 저장 비용을 지불하고 채굴자에게 보상하며 네트워크에서 거래를 수행하는 데 사용됩니다. FIL 토큰의 유통은 Filecoin 네트워크의 정상적인 작동을 유지합니다.

• 스토리지 채굴자 및 검색 채굴자에 대한 보상: 스토리지 제공자는 스토리지 공간 및 데이터 검색 서비스를 제공하여 FIL 토큰을 얻습니다. 채굴자의 보상은 그들이 제공하는 저장 공간, 데이터 액세스 빈도, 네트워크 합의에 대한 기여도와 관련이 있습니다.

• 네트워크 수수료: 사용자는 저장 및 검색 서비스를 구매하기 위해 FIL 토큰을 지불해야 합니다. 수수료는 저장 시장의 수요와 공급 관계에 따라 결정됩니다. 사용자는 시장에서 적합한 서비스 제공자를 자유롭게 선택할 수 있습니다.

• 토큰 발행 및 인플레이션: Filecoin의 총 공급량은 20억개이며, 채굴 보상을 통해 새로운 FIL 토큰이 점진적으로 발행됩니다. 채굴자 수가 증가함에 따라 네트워크의 인플레이션율은 점차 감소합니다.

Io.net

Io.net은 기존 클라우드 컴퓨팅 자원을 대체하는 것이 아니라 유휴 컴퓨팅 파워를 수집하고 클러스터링하여 컴퓨팅 파워 스케줄링 및 임시 보충을 시장에 제공하는 분산형 GPU 컴퓨팅 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 통해 공급업체는 작업 분배 및 처리 요구 사항을 충족하기 위해 간단한 Docker 명령을 통해 사용자가 임대할 수 있는 지원되는 하드웨어를 배포할 수 있습니다. io.net은 분산 컴퓨팅 전력 공유 모델을 통해 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 가까운 효과를 제공하는 동시에 서비스 비용을 대폭 절감할 수 있기를 희망합니다.

기능

• 간편한 배포: 공급업체는 Docker 명령을 통해 하드웨어를 쉽게 배포할 수 있으며, 사용자는 플랫폼을 통해 하드웨어 클러스터를 쉽게 임대하여 필요한 컴퓨팅 성능을 얻을 수 있습니다.

• 클러스터링된 컴퓨팅 성능: 유휴 컴퓨팅 성능을 클러스터링함으로써 플랫폼은 시장 컴퓨팅 성능의 디스패처 및 임시 보충 역할을 하여 전체 컴퓨팅 리소스의 활용도를 향상시킵니다.

• 안전한 전송 및 온체인 저장: 플랫폼은 엔드투엔드 암호화 기술을 사용하여 사용자 데이터의 보안을 보장합니다. 동시에 작업 실행 정보는 체인에 저장되어 투명하고 영구적인 로그 저장을 달성합니다.

• 노드 상태 모니터링: 플랫폼은 오프라인 시간, 네트워크 속도, 작업 실행 등 각 노드의 상태를 기록하고 공개하여 시스템의 안정성과 신뢰성을 보장합니다.

해결된 문제점

• 부족한 컴퓨팅 성능: 대형 모델의 증가로 인해 학습에 필요한 GPU 컴퓨팅 성능에 대한 시장 수요가 급격히 증가했습니다. Io.net은 유휴 전용 GPU 리소스를 통합하여 이러한 컴퓨팅 성능 격차를 메웁니다.

• 개인 정보 보호 및 규정 준수: AWS 및 Google Cloud와 같은 대규모 클라우드 플랫폼 서비스 제공업체는 사용자에 대해 엄격한 KYC 요구 사항을 적용하는 반면, Io.net은 분산형 접근 방식을 통해 규정 준수 문제를 방지하여 사용자가 리소스를 보다 유연하게 사용할 수 있도록 합니다.

• 높은 비용: 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 서비스 가격은 상대적으로 높은 반면, io.net은 분산 컴퓨팅 전력 공유를 통해 비용을 크게 절감하는 동시에 클러스터링 기술을 통해 클라우드 플랫폼에 가까운 서비스 품질을 달성합니다.

타겟 사용자

• 컴퓨팅 성능 공급자: 다른 사람이 사용할 수 있도록 유휴 GPU를 플랫폼에 연결합니다. 제공되는 장비의 성능과 안정성에 따라 토큰 보상을 받을 수 있습니다.

• 컴퓨팅 고급 사용자: 작업 제출 또는 대규모 모델 교육을 위해 토큰을 사용하여 GPU 또는 GPU 클러스터를 임대합니다.

• 담보자(Pledgers): 담보자는 플랫폼의 장기적 안정적인 운영을 지원하고 장비 임대를 통해 담보 수익을 얻기 위해 플랫폼 토큰을 담보로 제공하여 우수 장비의 순위를 높이는 데 도움이 됩니다.

토큰 경제 시스템

• 토큰 사용: 플랫폼 내의 모든 거래는 기본 토큰인 $IO를 사용하여 스마트 계약의 거래 마찰을 줄입니다. 사용자와 공급업체는 USDC 또는 $IO로 지불할 수 있지만 USDC 사용에는 2%의 서비스 수수료가 있습니다.

• 총 토큰 공급량: $IO의 최대 공급량은 8억 개이며, 5억 개는 출시 시 발행되며 나머지 3억 개는 공급업체와 스테이커에게 보상하는 데 사용됩니다. 토큰은 첫해 전체 금액의 8%부터 시작하여 매월 1.02%씩 감소하여 20년에 걸쳐 점진적으로 출시됩니다.

• 토큰 폐기: 플랫폼 수익의 일부는 $IO를 재구매하고 폐기하는 데 사용되며, USDC를 사용한 결제에는 양방향 예약 수수료 0.25% 및 서비스 수수료 2%가 포함됩니다.

• 토큰 배포: 토큰은 시드 투자자, 시리즈 A 투자자, 팀, 생태계 및 커뮤니티, 공급업체 보상에 배포됩니다.

비트텐서(TAO)

Bittensor는 서로 다른 지능형 시스템이 서로를 평가하고 보상할 수 있도록 하여 AI 모델의 생산 및 유통을 촉진하는 것을 목표로 하는 분산형 P2P AI 모델 시장입니다. 분산 아키텍처를 통해 Bittensor는 지속적으로 새로운 모델을 생산하고 기여자에게 정보 가치를 보상할 수 있는 시장을 만듭니다. 플랫폼은 연구자와 개발자에게 AI 모델을 배포하여 수익을 얻을 수 있는 플랫폼을 제공하며, 사용자는 플랫폼을 통해 다양한 AI 모델과 기능을 사용할 수 있습니다.

기능

• 분산 시장: Bittensor는 분산형 AI 모델 시장을 구축하여 엔지니어와 소규모 AI 시스템이 자신의 작업으로 직접 수익을 창출할 수 있도록 하여 AI에 대한 대기업의 독점을 깨뜨렸습니다.

• 표준화 및 모듈화: 네트워크는 다양한 모드(예: 텍스트, 이미지, 음성)를 지원하고 다양한 AI 모델이 상호 작용하고 지식을 공유할 수 있도록 하며 보다 복잡한 다중 모드 시스템으로 확장될 수 있습니다.

• 시스템 순위: 각 노드는 네트워크에서의 기여도에 따라 순위가 매겨집니다. 기여도 측정 기준에는 작업에 대한 노드의 성과, 다른 노드의 출력 평가, 네트워크에서 얻은 신뢰가 포함됩니다. 순위가 높은 노드는 더 많은 네트워크 가중치와 보상을 받게 되며, 이는 노드가 분산 시장에서 고품질 서비스를 계속 제공하도록 동기를 부여합니다. 이 순위 매커니즘은 시스템의 공정성을 보장할 뿐만 아니라 네트워크의 전반적인 컴퓨팅 효율성과 모델 품질을 향상시킵니다.

해결된 문제점

• 지능형 생산의 중앙화: 현재 AI 생태계는 소수의 대기업에 집중되어 있어 독립 개발자가 수익을 창출하기가 어렵습니다. Bittensor는 P2P 분산형 시장을 통해 독립 개발자와 소규모 AI 시스템에 직접적인 수익 기회를 제공합니다.

• 낮은 컴퓨팅 리소스 활용도: 기존 AI 모델 교육은 단일 작업에 의존하며 다양한 지능형 시스템을 완전히 활용할 수 없습니다. Bittensor를 사용하면 다양한 유형의 지능형 시스템이 서로 협력하여 컴퓨팅 리소스 활용의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

타겟 사용자

• 노드 운영자: 컴퓨팅 성능과 모델을 Bittensor 네트워크에 연결하고 작업 처리 및 모델 교육에 참여하여 토큰 보상을 얻습니다. 노드 운영자는 독립적인 개발자, 소규모 AI 회사 또는 개인 연구원이 될 수 있으며 네트워크의 순위와 수익을 향상시키기 위해 고품질 컴퓨팅 리소스와 모델을 제공합니다.

• AI 모델 사용자: AI 컴퓨팅 리소스와 모델 서비스가 필요한 사용자는 토큰을 지불하여 Bittensor 네트워크에서 컴퓨팅 성능과 지능형 모델을 임대합니다. 사용자는 데이터 분석, 모델 추론 등과 같은 특정 작업을 완료하기 위해 네트워크에서 고품질 모델을 사용하는 기업, 과학 연구 기관 또는 개인 개발자가 될 수 있습니다.

• 이해관계자: Bittensor 토큰을 보유한 사용자는 스테이킹을 통해 네트워크의 장기적으로 안정적인 운영을 지원하고 스테이킹 보상을 받습니다. 이해관계자는 네트워크 인플레이션의 혜택을 누릴 수 있을 뿐만 아니라 스테이킹을 통해 지원하는 노드의 순위를 향상시켜 네트워크의 전반적인 컴퓨팅 효율성과 소득 분배에 간접적으로 영향을 미칠 수 있습니다.

토큰 경제 시스템

• 토큰 사용: Bittensor 네트워크 내의 모든 거래와 인센티브는 기본 토큰을 통해 수행되므로 거래 프로세스의 마찰이 줄어듭니다. 사용자는 토큰을 사용하여 컴퓨팅 리소스 및 모델 서비스 비용을 지불할 수 있으며, 노드 운영자는 서비스를 제공하여 토큰을 얻습니다.

• 토큰 생성: 12초마다 블록이 생성되며, 1개의 TAO 토큰이 생성되며, 이는 서브넷 성능과 그 안에 있는 노드의 성능에 따라 배포됩니다. 토큰의 분배 비율은 18%가 서브넷 소유자에게 할당되며, 서브넷 채굴자와 검증자는 각각 41%를 받습니다. 토큰의 최대 공급량은 2,100만 개입니다.

DePin의 과제와 결론

신흥 네트워크 아키텍처인 DePIN은 블록체인 기술을 결합하여 물리적 인프라의 분산 관리를 달성합니다. 이 혁신은 기존 인프라가 직면한 데이터 개인 정보 보호, 서비스 중단 및 높은 확장 비용 문제를 해결할 뿐만 아니라 토큰 인센티브 메커니즘과 자체 구성 모델을 통해 네트워크 참가자에게 더 많은 제어와 참여를 제공합니다. DePIN은 강력한 잠재력을 보여주지만 여전히 몇 가지 과제에 직면해 있습니다.

• 확장성: DePIN의 확장성 문제는 블록체인 기술에 의존하는 분산형 특성에서 비롯됩니다. 사용자 수와 네트워크 규모가 증가함에 따라 블록체인 네트워크의 거래량도 증가할 것입니다. 특히 DePIN 애플리케이션과 실제 세계 간의 연결에는 더 높은 정보 전송 요구 사항이 필요합니다. 이로 인해 거래 확인 시간이 길어지고 거래 수수료가 높아져 전반적인 네트워크 효율성과 사용자 경험에 영향을 미칩니다.

• 상호 운용성: DePIN 생태계는 여러 블록체인을 기반으로 구축되어 DePIN 애플리케이션이 동종 또는 이종 상태 전환을 지원하고 다른 블록체인 네트워크와의 원활한 상호 운용성을 달성할 수 있어야 합니다. 그러나 현재의 상호 운용성 솔루션은 종종 특정 블록체인 생태계로 제한되거나 높은 크로스체인 비용을 동반하므로 DePIN의 요구 사항을 완전히 충족하기 어렵습니다.

• 규제 준수: Web 3.0 생태계의 일부로서 DePIN은 여러 규제 문제에 직면해 있습니다. 분산화되고 익명인 특성으로 인해 규제 기관이 자본 흐름을 모니터링하기가 어렵고, 이로 인해 불법 자금 조달, 피라미드 계획 및 자금 세탁 활동이 증가할 수 있습니다. 또한, 세무감독 측면에서는 계정의 익명성으로 인해 정부가 과세에 필요한 증거 수집이 어려워 기존 조세제도에 어려움을 겪고 있습니다.

앞으로 DePIN의 개발은 이러한 핵심 문제의 해결에 달려 있으며 광범위한 애플리케이션 시나리오에서 중요한 역할을 하고 물리적 인프라의 운영 모델을 재구성할 것으로 예상됩니다.