Viralmind에 대한 자세한 설명: 대규모 행동 모델을 활용한 분산형 AI 훈련 프로토콜

저자: 오스모 황제

편집자: 펠릭스, PANews

PANews 참고: 이 기사는 저자의 견해를 대변할 뿐이며 DYOR의 투자 조언을 구성하지 않습니다.

가장 인기 있는 AI 암호화폐 프로젝트만 찾지 말고 기본이 뒷받침되는 프로젝트도 찾으세요. 다음은 Viralmind가 제공하는 서비스, 기본 사항, VIRAL 토큰의 재무 및 시장 분석을 포함하여 Viralmind에 대한 자세한 분석입니다.

요약

• Viralmind는 디지털 환경에서 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 효과적으로 향상시킬 수 있는 LAM(대형 작업 모델)을 구축합니다. LAM을 실제로 컴퓨터, 웹사이트, 문서를 사용하여 동일한 작업을 수행하는 디지털 도구라고 생각하십시오.
• Viralmind는 AI 에이전트를 훈련할 수 있는 분산형 AI 훈련 생태계를 구축하고 있습니다. 이는 중앙 집중식 AI 훈련 모델에 내재된 편견을 제거하고 이러한 에이전트에게 훈련할 고도로 기본적이고 집중된 데이터 세트를 제공합니다.
• Viralmind의 핵심은 DEX를 통해 또는 Viralmind에서 LAM을 교육할 때 얻을 수 있는 VIRAL 토큰입니다.
• Viralmind는 수조 달러에 이를 것으로 예상되는 AI 생태계와 시장의 위기에 처해 있습니다. 인간이 훈련한 AI 모델의 가치는 연간 6천만 달러 이상입니다.

개요

Viralmind는 AI 에이전트를 인간 비서로 전환하기 위해 설계된 오픈 소스 분산형 집단 지능 플랫폼입니다. 쉽게 말하면 어떠한 디지털 환경에서도 인간과 유사한 방식으로 동작할 수 있는 에이전트입니다. Viralmind의 LAM은 인간과 유사한 방식으로 디지털 환경을 탐색하고 운영하도록 설계되었습니다. 이러한 AI 에이전트는 키보드 입력, 마우스 이동 및 클릭을 활용하여 게임, 생산성 및 기타 창의적인 분야에서 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다.

AI 에이전트를 훈련시키기 위해 사용자는 화면상의 동작을 훈련 데이터로 효과적으로 사용하는 Trading Gym을 통해 훈련할 수 있습니다. 이 정보는 상세한 궤적으로 변환되어 AI 에이전트가 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있습니다. Viralmind는 또한 사용자가 이러한 데이터 세트를 거래하여 시스템의 전반적인 학습 기능을 더욱 향상시킬 수 있는 데이터 시장을 도입합니다. Viralmind의 주요 혁신은 사용자가 작은 데이터 세트를 사용하여 GPT-4o와 같은 모델을 사용자 정의할 수 있는 원클릭 미세 조정 기능입니다. 이 접근 방식은 AI 교육을 단순화하고 심층적인 기술 전문 지식이 없는 사용자라도 많은 수의 사용자가 혜택을 누릴 수 있도록 합니다. 시스템은 인간의 행동과 포괄적인 추론을 포착하는 구조화된 .jsonl 파일을 생성하여 모델 개선을 위한 고품질 데이터를 제공합니다.

Viralmind의 LAM은 오래된 OCR 기반 기술을 대체하여 LLM(Large Language Model)과 직접적인 컴퓨터 상호 작용 간의 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. Viralmind는 게임, 기업 소프트웨어 및 블록체인 애플리케이션에 원활하게 통합하는 것을 목표로 온체인 및 데스크톱에 에이전트를 배포할 계획입니다. Viralmind는 사용자가 고품질 훈련 데이터를 제공하고, 대회에 참여하고, Viralmind의 성장하는 AI 생태계 개발을 촉진하도록 장려하는 고유 토큰 VIRAL의 지원을 받습니다.

Viralmind는 대형 모델에서 발생한 수익을 마케팅 및 개발에 재투자하여 기여자에게 보상하고 플랫폼의 장기적인 성장을 지원하는 효율적이고 자급자족 가능한 경제를 창출합니다.

제품/서비스

Viralmind의 주요 제품은 디지털 환경에서 인간의 행동을 반영하는 LAM인 VM-1입니다. 고급 LAM인 VM-1을 사용하면 AI 에이전트가 인간과 같은 원활한 상호 작용을 통해 게임을 플레이하고, 작업을 완료하고, 복잡한 인터페이스를 탐색할 수 있습니다.

VM-1 생태계에는 두 가지 수준이 있습니다.

오픈 소스 소형 모델: 작고 효율적인 이 모델은 OCR 모듈을 교체하여 기존 파이프라인을 향상시키려는 개발자의 요구 사항을 충족합니다. 이는 모든 LLM에 대한 플러그 앤 플레이 확장 기능을 제공하여 포괄적인 LAM 교육 없이도 기능을 향상시킵니다.

API를 통한 기본 LAM: API를 통해 사용할 수 있는 대규모 VM-1 모델은 수백만 명에 대해 교육되었으며 게임 및 작업 자동화부터 스트리밍 미디어에 이르는 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 그 사용은 VIRAL 토큰에 의해 이루어지며 수수료는 마케팅 및 성장에 재투자되어 생태계가 자립되도록 보장합니다.

Viralmind는 또한 VM-1의 범위를 확장하기 위해 게임 스튜디오, 엔터프라이즈 소프트웨어 제공업체 및 암호화 플랫폼과 전략적 파트너십을 맺고 있습니다. 이러한 협력을 통해 VM-1의 기능을 더 넓은 AI 생태계에 통합하여 에이전트 프레임워크의 채택과 잠재력을 향상할 것입니다.

VM-1을 선택하는 이유는 무엇입니까?

• 게이머의 경우: VM-1 에이전트는 협력, 경쟁 또는 창의적인 플레이에 참여하여 사용자와 원활하게 게임을 플레이합니다. 사용자는 개인화된 데이터를 사용하여 에이전트가 특정 게임, 장르 또는 전략을 마스터하도록 교육할 수 있습니다.
• 전문가용: VM-1은 양식 작성 및 문서 처리와 같은 반복적인 수동 작업을 대체하여 실제 시나리오에서 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
• 개발자의 경우: 전체 LAM을 교육할 리소스가 부족한 개발자는 VM-1의 소규모 모델을 활용하여 기존 도구 및 프레임워크를 업그레이드할 수 있습니다. 또한 Viralmind를 사용하면 사용자가 자신의 AI 에이전트를 교육하여 텍스트 기반 LLM과 실제 컴퓨터 상호 작용 간의 격차를 해소할 수 있습니다.

공동체 정서

Viralmind는 다른 프로젝트처럼 바이러스성을 달성하지 못했습니다. Viralmind에는 Discord가 없지만 현재 110만 명 이상의 회원을 보유한 Telegram 채널이 있습니다. 기존 커뮤니티는 Viralmind 제품에 대해 깊은 이해를 갖고 있습니다. Viralmind는 현재 GoatIndex에 등재되어 있지 않지만 Cookie.fun에는 등재되어 있습니다.

시장 분석

AI 모델을 훈련하려면 대규모 데이터 세트를 보유하는 것이 기본입니다. Viralmind는 이 교육의 중심에 있으며, 사용자 참여를 장려하고 효과적으로 교육을 더 넓은 규모로 제공하는 동시에 개별 사용자에게 매우 친숙하게 만듭니다. AI 에이전트와 모델은 중앙 집중식 방법을 통해 훈련할 수 있는 경우가 많지만 이로 인해 AI가 사용자의 고도로 집중된 요구 사항을 이해하는 능력이 제한됩니다. 또한 중앙 집중식 AI 훈련 모델은 이를 구축한 기관/조직/개인의 편견을 흡수합니다. Viralmind와 같은 분산형 AI 훈련 모델이 필요한 곳입니다. Viralmind는 분산 AI 교육을 구축하는 유일한 프로젝트가 아닙니다.

FLock.io는 또한 사용자가 훈련할 수 있는 고도로 집중된 맞춤형 AI 모델을 구축하고 있습니다. 그들은 사용자가 Flock에서 AI 모델 훈련을 도울 수 있는 유사한 커뮤니티 참여 AI 훈련 모델을 가지고 있습니다. 이러한 모델은 개인이나 조직이 의뢰할 수 있습니다. 이 경우 FLOCK 토큰은 VIRAL 토큰과 유사한 유틸리티를 갖습니다.

Sapien AI는 참여하는 사용자를 기반으로 AI 모델을 훈련하는 기능도 제공합니다. 그 대가로 이러한 사용자는 보상을 받습니다. 그러나 Viralmind와 달리 Sapien은 기관/기업을 위한 AI 교육 LLM을 제공합니다.

Prime Intellect는 연구원, 사용자 및 AI 모델 훈련에 관심이 있는 모든 사람을 하나로 모으는 것과 같습니다. 누구나 이러한 모델을 구축하기 위해 자본, 계산 또는 코드를 기여할 수 있습니다. 그러나 Viralmind와 달리 Prime Intellect는 AI 모델 훈련에 참여할 수 있는 사용자를 제한하는 것으로 보입니다.

DecentrAI는 분산형 교육도 제공합니다. 사용자는 모델 훈련, 품질 검사 등의 책임을 맡을 수 있습니다. DecentrAI는 아직 개발 단계에 있습니다.

Prometheus-X는 또한 분산형 AI 교육을 촉진합니다. 하지만 이 솔루션은 블록체인 기술을 기반으로 하지 않습니다. 그들은 아직 분산형 AI 훈련을 위해 사용자에게 의존하는 초기 단계에 있습니다.

기존 소규모 AI 훈련 환경을 살펴보면 분산형 AI 훈련 모델의 필요성과 중요성을 이해할 수 있습니다. 대규모 LLM 프로젝트 중 일부는 Reddit과 콘텐츠 및 데이터를 사용하여 모델을 교육하는 데 동의했습니다. 이러한 거래의 가치는 연간 6천만 달러를 초과합니다. 따라서 AI 훈련 모델 시장은 거대하고 수요도 늘어나고 있다.

Viralmind의 예상 잠재 시장 규모:

전체 AI 시장은 수조 달러의 가치가 있지만 Viralmind는 상대적으로 작지만 매우 중요한 부분인 교육만을 포착합니다. LAM은 또한 미래에 인간이 AI, 특히 AI 에이전트와 상호 작용하는 방식을 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. AI 에이전트 시장은 2030년까지 470억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다.

해당 시장의 1%만 확보해도 4억 7천만 달러를 의미합니다. 또한, 분산형 AI 생태계의 시장 가치는 미화 60억 달러에 불과하며 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.

재무 분석

Viralmind 프로토콜의 핵심은 VIRAL 토큰입니다. 두 가지 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 사용자 중심의 LAM 교육 인센티브 메커니즘
• 대회 참가를 위해 스테이킹된 VIRAL 토큰

이러한 모델을 훈련하는 과정의 일환으로 발행된 VIRAL 토큰은 무료 또는 스테이킹 대회에 참여하는 데 추가로 사용될 수 있습니다. 전자의 경우 사용자는 Training Gym 라이브러리에서 보상을 받습니다. 이러한 보상은 작업을 완료한 사용자에게 배포됩니다. 스테이킹 대회에서 사용자는 다음을 받을 수 있습니다.

보상 = (사용자가 예치한 총 지분 + 손실된 사용자로 인해 몰수된 지분) - 5-10% 프로토콜 수수료가 금고로 보내집니다.

또한 사용자는 무료 콘테스트에 참여하려면 지갑에 일정량의 VIRAL 토큰을 보관해야 합니다. 이는 VIRAL 토큰에 또 다른 유틸리티 계층을 추가합니다.

VIRAL 토큰 세부정보:

• 순환 공급량: 965,888,531
• 최대 공급량: 1,000,000,000
• 시가총액: 1400만 달러
• 총 보유자 수: 3,000
• 스마트 지갑 홀더: 5
• KOL/VC 지갑 보유자: 22
• 고래: 86

  AI 시장 리더인 AIXBT 토큰 세부정보:

• 시가총액: 5억 7,300만 달러
• 순환 공급량: 855,612,732
• 최대 공급량: 1,000,000,000

VIRAL / AIXBT 시가총액 비율 ⇒ 2.4%

더 넓은 AI 생태계에서 제한된 점유율을 고려할 때 프로젝트가 막 시작되었을 때 시장 비율 2.4%는 "건강"합니다. 또한 비유통 토큰의 매도 압력은 전체 매도 압력의 3~4%에 불과합니다. 이는 VIRAL 토큰의 강력한 기본을 강조하여 향후 몇 주/개월 동안 성능을 더욱 강화합니다.

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