원저자: Filecoin Network
처음에는 인공지능(AI)과 블록체인의 융합이 어색한 유행어의 조합처럼 보일 수도 있고, 얼리 어답터들은 회의적인 경우가 많습니다. 하지만 불과 1년 만에 탈중앙화 인공지능은 막연한 개념에서 Web3 환경의 화두의 핵심으로 발전했다. 이러한 급속한 변화는 다음 세 가지 주요 요인에 기인합니다.
인공 지능의 영향: 인공 지능은 우리가 세상과 상호 작용하는 방식에 큰 영향을 미칠 것입니다. AI 에이전트가 더욱 정교해짐에 따라 금융 거래, 개인 코칭 등의 업무를 관리하게 됩니다. 이러한 진화는 AI 개발의 제어 및 거버넌스에 대한 중요한 질문을 제기합니다.
중앙 집중화 위험: 소수의 거대 기술 기업이 제어하는 중앙 집중식 AI 모델은 편견, 검열, 데이터 개인 정보 보호 문제를 비롯한 심각한 위험을 초래합니다. 최근 허깅 페이스(Hugging Face) 보안 침해 사건에서 알 수 있듯이 이러한 권력 집중은 혁신을 억제하고 취약점을 야기합니다.
포괄적인 AI 생태계의 필요성: 분산형 AI는 컴퓨팅 프로세스를 시스템 전반에 분산시켜 보다 공정하고 접근하기 쉬운 AI 환경으로 가는 길을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다. 소규모 개발자 및 스타트업이 인공 지능 분야에서 혁신을 이룰 수 있도록 비용 절감 및 진입 장벽 감소, 데이터 무결성 향상, 검증 가능한 데이터 소스로 인공 지능 모델을 통합하는 민주적 환경 증가 지능형 개발은 시장 수요와 결합되어 보다 민주적인 기술 환경을 조성합니다.
이러한 점은 중앙 집중식 AI에 대한 대안의 가치를 강조합니다.
분산형 인공 지능 기둥
분산형 인공지능은 사용자의 유휴 컴퓨팅 성능 활용, 안전한 분산형 스토리지 활용, 투명한 데이터 라벨링 구현이라는 세 가지 기둥으로 구성됩니다.
분산형 스토리지: Filecoin과 같은 분산형 스토리지 네트워크를 통해 대규모 데이터 세트의 안전하고 검증 가능한 스토리지를 보장합니다.
분산형 컴퓨팅: 분산형 AI는 개별 사용자의 유휴 컴퓨팅 성능을 활용하고 네트워크 전체에 작업을 분산함으로써 AI 개발을 더 쉽게 구현하고 더 비용 효율적으로 만듭니다.
분산형 데이터 라벨링 및 검증: 투명하고 검증 가능한 데이터 라벨링 프로세스는 데이터 품질을 보장하고 편견을 줄이며 AI 시스템에 대한 신뢰를 높이는 데 도움이 됩니다.
자세히 알아보기: Filecoin 생태계의 분산형 AI 프로젝트
Web3 스택이 인공 지능 분야에 어떻게 도움이 될 수 있는지 더 깊이 이해하기 위해 4가지 분산형 인공 지능 프로젝트가 취하는 다양한 접근 방식을 살펴보겠습니다. 이러한 프로젝트는 앞서 언급한 분산형 AI의 핵심 요소 중 일부 또는 전부를 활용하고 있습니다.
출처: AI 워크로드 및 기타 애플리케이션을 위한 분산형 스토리지 잠금 해제 - Vukasin Vukoje
(https://www.youtube.com/watch? v=tJ 1 RfAL-aWY)
Ramo - 분산형 네트워크 참여 단순화(금융 단계: 시드)
Ramo는 자본과 하드웨어를 조율하여 AI 워크로드를 추진하는 데 중요한 역할을 합니다. Ramo는 다양한 제공업체의 리소스를 병합하여 스토리지, SNARK 생성 및 계산과 같은 복잡한 작업의 실행을 주도하는 동시에 하드웨어 리소스가 여러 네트워크에서 공동으로 자금을 조달할 수 있도록 합니다.
다중 네트워크 작업 : Ramo는 여러 네트워크에서 작업(예: Filecoin에서 읽기, Fluence에서 처리, Filecoin에 다시 쓰기)을 지원하여 하드웨어 공급자의 수익을 극대화하고 조정 복잡성을 줄이는 데 도움을 줍니다.
출처: Swanchain AI 에이전트를 사용한 분산형 비즈니스 인텔리전스 - Charles Cao(https://www.youtube.com/watch?v=Mtl-paq2 jEk)
Swanchain - 분산형 인공지능 훈련 및 배포(자금 조달 단계: 시드 라운드)
Swanchain은 모델 훈련과 같은 인공 지능 작업을 위해 사용자를 유휴 컴퓨팅 리소스와 연결하는 분산형 컴퓨팅 네트워크입니다. Filecoin은 주요 저장 계층으로서 분산형 AI 원칙에 따라 AI 데이터의 안전하고 투명하며 접근 가능한 저장을 보장합니다.
분산 컴퓨팅 시장: Swanchain은 중앙 집중식 클라우드 서비스에 대한 비용 효율적인 대안을 제공하기 위해 글로벌 컴퓨팅 리소스를 통합합니다. 사용자는 컴퓨팅 작업에 입찰할 수 있으며 Swanchain은 수요에 따라 이를 적절한 공급자와 연결합니다.
Filecoin 통합을 통한 안전한 데이터 저장: Swanchain은 Filecoin과 IPFS를 활용하여 AI 모델과 출력을 안전하게 저장하여 AI 개발 프로세스의 투명성과 책임성을 보장합니다.
다양한 AI 워크로드 지원: Swanchain은 대규모 언어 모델 및 이미지/음악 생성과 같은 모델 훈련, 추론 및 렌더링을 포함한 다양한 AI 작업을 지원합니다.
출처: 인공 지능(Filecoin 및 Lilypad)에서 개방적이고 검증 가능한 시스템의 역할 - Ally Haire(https://youtu.be/8WzMOsgzDjA)
Lilypad - 인공지능 분산컴퓨팅 (파이낸싱 단계: Seed Round)
Lilypad는 유휴 처리 능력을 확보하고 인공 지능, 기계 학습 및 기타 대규모 컴퓨팅을 위한 새로운 시장을 창출하는 무신뢰 분산 컴퓨팅 네트워크를 만드는 것을 목표로 합니다. Filecoin을 통합하고 핫 스토리지용 IPFS를 활용함으로써 Lilypad는 전체 AI 워크플로우 전반에 걸쳐 안전하고 투명하며 검증 가능한 데이터 처리를 보장하고 개방적이고 책임감 있는 AI 개발 환경을 지원합니다.
작업 기반 컴퓨팅 매칭: Lilypad는 작업 모델을 기반으로 사용자 정의 컴퓨팅 요구 사항(예: GPU 유형 및 리소스)을 공급자와 연결하여 개발자가 분산형 인공 지능 생태계에서 인공 지능 모델을 공유하고 수익을 창출할 수 있는 플랫폼을 만듭니다.
출처 : bagel.net (https://www.bagel.net/)
베이글 - 인공지능 및 암호학 연구실 (자금 조달 단계: 초기 시드 라운드)
Bagel은 AI 개발자가 Filecoin과 같은 분산형 네트워크의 컴퓨팅 및 저장 능력을 사용하여 모델을 교육하고 저장할 수 있는 분산형 기계 학습 생태계를 만든 AI 및 암호화 연구실입니다. 혁신적인 GPU 재구성 기술을 통해 스토리지 공급자(SP)는 스토리지와 컴퓨팅 네트워크 모두에 기여할 수 있으므로 AI 애플리케이션에 대한 Filecoin의 유용성이 향상되고 AI 개발자에 대한 지원이 확대되며 SP에 새로운 수익 창출 기회가 창출됩니다.
Filecoin 스토리지 제공업체 수익 증대: Bagel은 스토리지 제공업체가 스토리지 및 컴퓨팅 리소스로 수익을 창출하고 수익을 늘리며 더 많은 네트워크 참여를 장려하도록 돕습니다.
컴퓨팅 활용 최적화: Bagel은 동적 라우팅을 통해 GPU를 수익성 있는 네트워크로 유도하여 공급자와 사용자의 효율성과 수익을 극대화합니다.
개요
Filecoin과 인공지능의 결합은 기술 개발에서 중요한 진전을 의미합니다. 검증 가능한 스토리지와 컴퓨팅 네트워크를 결합함으로써 우리는 현재의 과제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 미래 혁신을 위한 길을 열 수 있습니다. 이러한 기술은 계속 발전하면서 인공 지능 및 기타 분야에 지대한 영향을 미쳐 기업과 개발자에게 새로운 가능성을 제공할 것입니다.
Ramo, Swanchain, Lilypad 또는 Bagel에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 다음 링크를 클릭하여 관련 기조연설을 확인하세요.
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이 기사를 검토하고 귀중한 의견을 주신 Han HQ Han 과 Jonathan Victor 에게 많은 감사를 드립니다.
