원저자: 솔라나 재단 DePIN 대표 Kuleen
편집자: Yuliya, PANews
현재 AI와 암호화 기술의 교차점은 '캄브리아기 폭발(Cambrian Explosion)' 스타일의 실험 단계에 진입하고 있다. 이 기사 솔라나 재단은 AI+암호화 통합의 세 가지 주요 개발 방향에 대해 자세히 설명합니다.
TLDR
1. 솔라나에서 가장 역동적인 지능형 에이전트 중심 경제를 구축하세요
Truth Terminal은 온체인에서 작동하는 AI 에이전트의 타당성을 입증했습니다. 이 분야의 실험은 프록시 체인의 운영 경계를 지속적으로 확장하고 있습니다. 이 분야는 엄청난 잠재력을 가지고 있을 뿐만 아니라 광범위한 설계 공간도 갖추고 있습니다. 이는 암호화 및 AI 분야에서 가장 획기적이고 폭발적인 방향 중 하나가 되었으며, 이는 시작에 불과합니다.
2. 솔라나 코드 개발에서 LLM의 역량을 향상하세요
대규모 언어 모델은 이미 코드 작성에서 좋은 성능을 발휘했으며 앞으로 더욱 개선될 예정입니다. 이러한 기능을 통해 솔라나 개발자의 효율성은 2~10배 향상될 것으로 예상됩니다. 단기적으로 LLM의 Solana 코드 이해 및 작성 능력을 평가하기 위한 고품질 벤치마크를 구축하면 LLM이 Solana 생태계에 미치는 잠재적 영향을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 고품질 모델 미세 조정 솔루션은 벤치마크 테스트를 통해 검증됩니다.
3. 개방형 및 분산형 AI 기술 스택 지원
"개방형 및 분산형 AI 기술 스택"에는 다음과 같은 핵심 요소가 포함됩니다.
훈련 데이터 수집
훈련 및 추론 컴퓨팅 성능
모델 가중치 공유
모델 출력 검증 기능
이 개방형 AI 기술 스택의 중요성은 다음에 반영됩니다.
모델 개발 혁신 및 실험 가속화
중앙집중형 AI를 신뢰하지 않는 사용자를 위한 대안 제공
1. 가장 역동적인 지능형 에이전트 중심 경제 구축
Truth Terminal과 $GOAT에 관해 많은 논의가 있었기 때문에 여기서 자세히 설명할 필요는 없습니다. 그러나 확실한 것은 AI 에이전트가 온체인 활동에 참여하기 시작하면 새로운 가능성의 세계가 펼쳐진다는 것입니다(현재 에이전트가 체인에서 직접 조치를 취하지도 않는다는 점은 주목할 가치가 있습니다).
에이전트의 온체인 행동의 향후 발전을 정확하게 예측하는 것은 여전히 불가능하지만, 솔라나에서 이미 발생한 혁신을 관찰함으로써 우리는 이 설계 공간의 광범위한 전망을 엿볼 수 있습니다.
Truth Terminal과 같은 AI 프로젝트는 $GOAT와 같은 Meme 코인을 통해 새로운 디지털 커뮤니티를 개발하고 있습니다.
Holoworld AI, vvaifu.fun, Top Hat AI, Alethea AI 등과 같은 플랫폼을 통해 사용자는 지능형 에이전트 및 관련 토큰을 쉽게 생성하고 배포할 수 있습니다.
유명 암호화폐 투자자의 성격 특성을 기반으로 교육받은 AI 펀드 매니저가 등장하고 있습니다. daos.fun 플랫폼에서는 ai16z의 급속한 성장으로 AI 펀드와 에이전트 서포터의 새로운 생태계가 만들어졌습니다.
또한 Colony와 같은 게임 플랫폼을 사용하면 플레이어가 에이전트 작업을 안내하여 게임에 참여할 수 있으며, 이는 종종 예상치 못한 혁신적인 게임 플레이로 이어집니다.
앞으로의 발전방향
미래에는 지능형 에이전트가 여러 당사자 간의 경제적 조정이 필요한 복잡한 프로젝트를 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 과학 연구 분야에서 에이전트는 특정 질병에 대한 치료 화합물을 찾는 일을 담당할 수 있습니다. 구체적으로:
Pump Science 플랫폼을 통한 토큰 모금
모금된 자금을 kuzco, Render Network 및 io.net과 같은 분산 컴퓨팅 네트워크에서 복합 시뮬레이션을 위한 유료 연구 자료에 대한 액세스 비용과 계산 비용을 지불하는 데 사용하십시오.
Gib.Work와 같은 현상금 플랫폼을 통해 인간을 모집하여 실험적 검증 작업을 수행합니다(예: 시뮬레이션 결과를 검증/구축하기 위한 실험 실행).
에이전트는 복잡한 프로젝트 외에도 개인 웹사이트 구축, 예술 작품(예: zerebro) 제작과 같은 간단한 작업도 수행할 수 있으며, 애플리케이션 시나리오의 가능성은 무궁무진합니다.
에이전트가 기존 채널을 사용하는 것보다 온체인에서 금융 활동을 수행하는 것이 더 합리적인 이유는 무엇입니까?
에이전트는 전통적인 금융 채널과 암호화폐 시스템 모두에 대한 전체 액세스 권한을 갖습니다. 그러나 암호화폐는 일부 영역에서 독특한 장점을 가지고 있습니다:
소액 결제 앱 – Drip과 같은 앱에서 입증되었듯이 Solana는 이 분야에서 탁월합니다.
속도 이점 - 즉각적인 정산 기능을 통해 에이전트는 최대 자본 효율성을 달성할 수 있습니다.
DeFi를 통한 자본 시장 접근 – 이는 에이전트가 암호화폐 경제에 참여하는 가장 강력한 이유일 수 있습니다. 암호화폐의 장점은 대리인이 결제 이외의 금융 활동을 수행해야 할 때 더욱 분명해집니다. 에이전트는 자산 발행, 거래 수행, 금융 투자 및 관리, 대출 운영 수행, 레버리지 사용 등을 원활하게 수행할 수 있습니다. 특히 솔라나는 메인 네트워크에 이미 많은 일류 DeFi 인프라를 갖추고 있기 때문에 이러한 자본 시장 활동을 지원하는 데 특히 적합합니다.
기술 개발법의 관점에서 볼 때 경로 의존성은 중요한 역할을 합니다. 중요한 것은 제품이 최고인지 여부가 아니라 누가 먼저 임계 질량에 도달하여 기본 선택이 될 수 있는지입니다. 점점 더 많은 에이전트가 암호화폐로 수익을 창출함에 따라 암호화된 연결이 에이전트의 핵심 역량이 될 가능성이 높습니다.
재단이 보고싶다
솔라나 재단은 암호화폐 지갑을 갖춘 에이전트가 온체인에서 대담하고 혁신적인 실험을 수행하는 것을 보기를 희망합니다. 가능성이 너무 넓기 때문에 기초는 여기서 구체적인 방향을 제한하지 않습니다. 가장 흥미롭고 가치 있는 에이전트 적용 시나리오는 아마도 아직 예측할 수 없는 시나리오일 것이라고 믿습니다.
그러나 재단은 다음과 같은 방향의 탐구에 특별한 관심을 기울이고 있습니다.
1. 위험 통제 메커니즘
현재 모델의 성능은 좋지만 여전히 완벽함과는 거리가 멀습니다.
에이전트에게는 완전한 자유로운 행동의 자유가 주어질 수 없습니다.
2. 비투기적 사용 사례 장려
xpticket을 통해 티켓 구매
Stablecoin 포트폴리오 수익률 최적화
DoorDash에서 음식 주문
3. 개발 진행 요건
최소한 테스트넷의 프로토타입 단계에 도달하세요.
바람직하게는 이미 메인넷에서 실행 중입니다.
2. 솔라나 코드 작성 및 솔라나 개발자 역량 강화를 위한 LLM의 능력 향상
LLM은 강력한 역량을 입증했으며 빠르게 발전하고 있습니다. LLM 응용 분야 중 코드 작성은 객관적으로 평가할 수 있는 작업이기 때문에 특히 가파른 진행 곡선을 가질 가능성이 높습니다. 아래에서 설명하는 것처럼 "프로그래밍에는 특히 고유한 이점이 있습니다. 즉, '자기 플레이'를 통해 초인적인 데이터 확장 가능성이 있습니다. 모델을 코딩하고 실행하거나 코딩하고 테스트를 작성한 다음 자체 일관성을 확인할 수 있습니다."
오늘날 LLM은 코드 작성에 있어 여전히 완벽과는 거리가 멀고 명백한 단점(예: 버그 찾기 성능 저하)이 있지만 Github Copilot 및 Cursor와 같은 AI 기반 코드 편집기는 소프트웨어 개발을 근본적으로 변화시켰습니다. 재능). 예상되는 빠른 진행 속도를 고려할 때 이러한 모델은 소프트웨어 개발에 혁명을 일으킬 가능성이 높습니다. 재단은 이러한 발전을 활용하여 솔라나 개발자의 생산성을 한 단계 더 높일 수 있기를 희망합니다.
그러나 현재 LLM이 솔라나를 이해하는 데 있어 탁월한 수준에 도달하는 것을 방해하는 몇 가지 과제가 있습니다.
품질 원시 학습 데이터 부족
확인된 빌드 수가 부족합니다.
Stack Overflow와 같은 플랫폼에서는 정보 가치가 높은 상호 작용이 부족합니다.
솔라나 인프라는 역사적으로 빠르게 발전해 왔습니다. 즉, 6개월 전에 작성된 코드라도 오늘날의 요구 사항에 완전히 적합하지 않을 수 있습니다.
모델이 솔라나를 얼마나 잘 이해하는지 평가하는 방법이 부족합니다.
재단이 보고싶다
인터넷에서 더 나은 솔라나 데이터를 얻을 수 있도록 도와주세요
더 많은 팀이 검증된 빌드를 출시합니다.
생태계 내 더 많은 사람들이 Stack Exchange에서 적극적으로 좋은 질문을 하고 고품질 답변을 제공하고 있습니다.
솔라나에 대한 LLM의 이해도를 평가하기 위한 고품질 벤치마크 생성(RFP 제공 예정)
위 벤치마크에서 우수한 성능을 발휘하는 LLM 미세 조정 모델을 생성하고, 더 중요한 것은 Solana 개발자의 생산성을 가속화하는 것입니다. 일단 고품질 벤치마크가 가능해지면 재단은 벤치마크 임계값에 도달한 첫 번째 모델에 대해 보상을 제공할 수 있습니다.
마지막으로 큰 성과는 전적으로 AI로 만들어진 새롭고 고품질의 차별화된 솔라나 검증인 클라이언트가 될 것입니다.
3. 개방형 및 분산형 AI 기술 스택 지원
AI 분야에서는 오픈 소스 모델과 폐쇄 소스 모델 간의 장기적인 힘의 균형이 불분명합니다. 비공개 소스 엔터티가 계속해서 기술의 선두에 머물고 기본 모델의 기본 가치를 포착하는 데 유리한 몇 가지 주장이 있습니다. 현재 가장 간단한 기대는 현 상태를 유지하는 것입니다. OpenAI 및 Anthropic과 같은 거대 기술 기업이 최첨단 개발을 추진하는 반면, 오픈 소스 모델은 특정 애플리케이션 시나리오에서 미세 조정을 통해 빠르게 따라가고 고유한 이점을 얻습니다.
재단은 솔라나를 오픈 소스 AI 생태계와 긴밀하게 연결하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 특히 이는 다음에 대한 액세스를 지원한다는 것을 의미합니다.
훈련 데이터
훈련 및 추론 컴퓨팅 성능
모델 중량
모델 출력 검증 기능
이 전략의 중요성은 다음에 반영됩니다.
1. 오픈 소스 모델은 혁신과 반복을 가속화합니다.
오픈소스 커뮤니티에 의한 Llama와 같은 오픈소스 모델의 급속한 개선과 미세 조정은 커뮤니티가 어떻게 대규모 AI 기업의 업무를 효과적으로 보완하고 AI 역량의 경계를 넓힐 수 있는지를 보여줍니다. (Google 연구원도 작년에 " 오픈 소스와 관련하여 우리에게는 해자가 없으며 OpenAI도 마찬가지입니다.") 재단은 번창하는 오픈 소스 AI 기술 스택이 해당 분야의 발전을 가속화하는 데 중요하다고 믿습니다.
2. 중앙집중형 AI를 신뢰하지 않는 사용자에게 옵션 제공
AI는 독재 정권이나 권위주의 정권의 무기고에서 가장 강력한 도구일 수 있습니다. 국가가 승인한 모델은 공식적으로 승인된 "진실"을 제공하며 중요한 통제 수단입니다. 고도로 권위주의적인 정권은 AI 훈련을 위해 시민의 프라이버시를 기꺼이 무시하기 때문에 더 나은 모델을 가질 수 있습니다. AI가 제어에 사용되는 것은 피할 수 없는 추세입니다. 재단은 예방 조치를 취하고 오픈 소스 AI 기술 스택을 전적으로 지원하기를 희망합니다.
개방형 AI 기술 스택을 지원하는 솔라나 생태계에는 이미 여러 프로젝트가 있습니다:
데이터 수집 – Grass와 Synesis One은 데이터 수집을 발전시키고 있습니다.
분산형 컴퓨팅 성능 - kuzco, Render Network, io.net, Bless Network, Nosana 등
분산형 훈련 프레임워크 - Nous Research, Prime Intellect
재단이 기대됩니다
오픈 소스 AI 기술 스택의 모든 수준에서 더 많은 제품을 구축하기를 바랍니다.
분산형 데이터 수집: Grass, Datahive, Synesis One 등
온체인 신원: 인간 신원을 확인하기 위한 지갑 프로토콜, AI API 응답 검증을 위한 프로토콜을 지원하여 사용자가 LLM과 상호 작용하고 있는지 확인할 수 있도록 합니다.
분산형 교육: EXO Labs, Nous Research 및 Prime Intellect와 같은 프로젝트
IP 인프라: AI가 사용하는 콘텐츠에 대해 라이선스를 부여하고 비용을 지불할 수 있도록 지원
