11월 12일 방콕 파크 하얏트에서 GAIB, Codatta, Kite AI(구 ZettaBlock)가 공동 주최한 AiFi Summit 2024 Devcon이 성공적으로 마무리되었습니다. 이번 AiFi 서밋 의 등록 수는 1,300명에 이르렀고, 500명 이상이 참석했습니다. Paypal, BNB Chain, Base, NEAR Protocol, Story Protocol, 0G, Aethir, io.net, Exabits, Plume, Space and Time, Hyperbolic, Faction, Hashed 및 Coinbase Ventures를 포함한 27개 프로젝트 및 투자 기관이 훌륭한 발언을 했습니다.
BNB 체인의 아시아 태평양 책임자인 Sarah가 첫 번째 기조 연설을 했습니다. 그녀는 주로 BNB 체인의 전체 생태계 구축, 개발자를 위한 다양한 지원 정책을 소개하고 AI 애플리케이션 측면에서 BNB 체인의 현재 진행 상황을 청중과 동기화했습니다.
두 번째 기조연설 직후, 주최측인 GAIB의 코니 CEO는 현재 컴퓨팅 파워 시장의 잠재적인 기회에 대한 자신의 견해를 밝혔으며, AI는 모바일 인터넷 다음으로 가장 중요한 시대이며 컴퓨팅 파워가 시장을 장악했다고 언급했습니다. 전체 체인에서 더 큰 비율의 AI 붐을 공유합니다. 다른 금융 자산에 비해 GPU 컴퓨팅 파워 자산에 투자하면 다른 목표와 비교할 수 없는 수익률을 얻을 수 있습니다. 그러나 현재 GPU 시장의 문제는 양쪽 참가자를 효율적으로 연결할 수 없다는 것입니다. 외부 자금조달을 위해 GPU 규모를 늘리는 사업자들은 막대한 자금조달 비용을 지불해야 하지만, 투자자들은 컴퓨팅 파워 자산에 직접 투자하기 어려워 대개 반도체 주식에만 투자할 수 있습니다. 엔비디아처럼. GAIB는 컴퓨팅 파워 자산과 그 수입을 토큰화하고 유동성을 제공함으로써 투자자에게 보다 분산되고 투명한 AI 현금 흐름 기반 온체인 자산을 제공합니다.
AiFi Summit의 첫 번째 원탁 토론 주제는 "AiFi: Financialization of AI & Compute Assets"(AIFi: Financialization of AI & Compute Assets)이며, GAIB, Exabits, io.net, Aethir, WitnessChain 및 Plume 팀의 연사들이 핵심 멤버로 참여합니다. AiFi의 현재 기회, 과제, 산업 규제 및 기타 문제에 대해 논의했습니다.
Exabits의 CIO인 Jonathan은 다음과 같이 말했습니다. 현재 사용자가 GPU를 사용하려는 경우 AWS 또는 Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체로만 전환할 수 있지만 이러한 플랫폼은 대기업에 서비스를 제공하는 경향이 더 큽니다. 중소기업을 지원하려면 더 많은 민주적이고 개방적인 GPU 리소스가 필요합니다. Web3 세계에서는 누구나 GPU 투자자가 되어 AWS의 컴퓨팅 성능 독점을 깨뜨릴 수 있습니다. 이는 엄청난 산업 기회입니다.
io.net의 아시아 태평양 지역 책임자인 Asa는 3대 주요 클라우드 공급업체 이외의 독립 데이터 센터에 있는 GPU의 50%가 여전히 완전히 활용되지 않고 있으며 이러한 데이터 센터는 사용자에게 다가갈 기회가 부족하다고 언급했습니다. 그러나 GPU는 지속적인 작동을 보장해야 하며, 투자자와 다른 참가자의 이익을 보장하기 위한 인센티브 메커니즘을 구축하는 방법은 AiFi 트랙의 주요 과제입니다.
Aethir의 생태학적 책임자인 Kartik은 다음과 같이 언급했습니다. 전체 시스템에는 컴퓨팅 파워 수요자, 컴퓨팅 파워 운영자 및 투자자가 있습니다. 온체인 메커니즘에 의존하는 시장에 참여하도록 설득하는 방법과 요구 사항을 보장하는 방법은 무엇입니까? 모든 당사자는 도전으로 가득 차 있습니다. 일부 국가 및 지역에서는 토큰을 통해 데이터 센터 서비스에 인센티브를 부여하면 특정 문제가 발생할 수 있다는 규제 위험이 존재하므로 고객 계약에서 규정 준수 경계를 결정해야 합니다.
WitnessChain의 공동 창립자이자 CEO인 Ranvir는 다음과 같이 지적했습니다. 새로운 자산으로서 컴퓨팅 성능에는 새로운 가격 책정 메커니즘이 필요합니다. 컴퓨팅 성능의 가격을 계산하는 통일된 공식은 없습니다. 플랫폼과 GPU마다 비용과 성능 차이가 있습니다. 동시에 동일한 작업에 참여하는 서로 다른 성능의 GPU는 서로 다른 기여를 하게 되며 이는 새로운 금융 메커니즘 설계의 기회를 창출합니다.
Plume의 CBO Teddy는 또한 새로운 자산이 등장할 때 감독에 주의해야 한다고 언급했습니다. 이미 자산 거래를 공식화하고 실행 가능하게 만드는 특정 규정 준수 프레임워크가 Plume이 생태학적 프로젝트를 돕기 위해 하고 있는 일입니다. .
다음 기조 연설에서 Codatta CEO Yi는 분산형 데이터 거래가 AGI를 향한 AI의 발전을 어떻게 촉진하는지, 그리고 이 과정에서 Codatta의 위치와 임무를 모두에게 설명했습니다. 그는 수직적 분야 데이터만이 특정 분야의 기본 모델의 추론과 기획 능력을 향상시킬 수 있고, 다양한 수직적 분야에서 많은 양의 데이터를 수집해야만 AGI를 구현할 수 있다고 언급했다. 데이터 기여자로서 우리가 제공하는 각 데이터는 실제로 여러 다른 시나리오에 적용될 수 있으며, 각 시나리오는 서로 다른 회사에서 상용화됩니다. 이는 우리가 제공하는 수직적 필드 데이터가 시간이 지남에 따라 변화한다는 것을 의미합니다. 우리는 데이터를 자산으로 봅니다. 이 때문에 데이터 자산의 거래를 보다 쉽게 만들고 시장에서 상대적으로 공정한 가격을 얻을 수 있도록 해야 합니다.
두 번째 라운드테이블 토론은 개방형 데이터 경제에 초점을 맞췄으며, Spheron, Theoriq, Space and Time, Hyperbolic, Base 및 Nevermined 등의 프로젝트 핵심 멤버들이 AI 데이터 생태계의 현재 상태, 인프라 지원 및 미래에 대해 논의했습니다. .
Theoriq의 공동 창립자이자 CEO인 Ron은 현재 DAO에서 단순한 대화 봇과 거버넌스 봇을 넘어서는 많은 애플리케이션을 보고 있다고 언급했습니다. 이러한 애플리케이션은 여러 에이전트의 협력을 결합합니다. 암호화 분야 외에도 이러한 애플리케이션은 마케팅, 분석 및 기타 시나리오에서 점점 더 많이 나타나고 있습니다. 많은 사람들은 데이터를 가장 많이 활용하는 것이 모델 훈련이라고 생각하지만, 의사 결정 과정에서 데이터가 점점 더 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있습니다. 다양한 에이전트가 서로 다른 데이터를 얻고 함께 협력하여 최고의 가치를 창출합니다.
Space and Time의 공동 창립자이자 CTO인 Scott은 Space and Time이 현재 스마트 계약을 사용하여 에이전트 시스템을 위한 규칙 엔진을 구축하고 있다고 말했습니다. 이를 통해 에이전트는 무신뢰 환경에서 자금을 사용하고 가장 이상적인 목표를 달성할 수 있습니다. 에이전트 체인에 형성됩니다. Space and Time의 제품을 사용하면 사용자는 에이전트의 과거 동작을 쿼리하고 에이전트에 대한 엄격한 실행 정책을 공식화할 수 있습니다.
Nevermined의 CEO인 Don은 데이터 시장에서 승리하려면 두 가지 조건이 필요하다고 믿습니다. 하나는 데이터 거래에 대한 독점을 형성하는 것이고, 두 번째는 데이터 기여자가 의미 없는 자산을 업로드하지 못하도록 데이터 자산에 제한을 가하는 것입니다. 실행 가능한 접근 방식은 데이터 자산에 대한 해당 시나리오에서 분석 도구를 구축하여 데이터의 가치를 극대화하고 수익을 창출하는 것입니다.
주최자 중 한 명인 Kite AI CEO Chi는 기조 연설에서 브랜드 업그레이드를 발표하고 정상회담에서 새로운 인공 지능 플랫폼인 Kite AI를 출시했습니다. 그녀는 중앙 집중식 AI 개발의 현재 어려움과 KiteAI가 자체 솔루션을 통해 AI의 경계를 어떻게 확장하고 있는지에 대해 논의했습니다. 그녀는 데이터 유통 채널과 데이터 소유권 확인 메커니즘이 부족하여 대량의 개인 데이터는 물론 기업 데이터조차도 대규모 모델 훈련에 사용하기 어렵다고 언급했습니다. 지난 1년 동안 인터넷상의 오픈소스 라이선스가 포함된 데이터 세트의 비율은 95%에서 75%로 감소했습니다. 모델 효과를 개선하기가 어렵습니다. 업계에서는 보다 가치 있는 데이터를 얻기 위해 분산형 AI 솔루션이 필요합니다.
세 번째 라운드테이블 토론에서는 GM Network, Mind Network, 0G Labs, NEAR Protocol 및 Chainbase의 팀원들이 Web3 회사가 AI 경쟁에 참여하는 방법, 데이터 개인 정보 보호, 애플리케이션 구현 및 기타 주제에 대해 논의했습니다.
GM Network의 창립팀 멤버인 Max는 사용자들이 엄청난 양의 데이터를 생성해 왔지만 이 데이터가 제대로 사용되지 않아 데이터의 가치가 떨어질 것이라고 언급했습니다. 스마트 기기를 더욱 스마트하게 만들기 위해서는 수집된 데이터를 AI와 결합해야 합니다.
Mind Network의 아시아 태평양 지역 책임자인 Leon은 현실적으로 완벽한 데이터 개인 정보 보호 조치는 없지만 다양한 방법을 통해 실행 가능한 솔루션을 모색할 수 있다고 언급했습니다. 사용자 개인 정보를 보호하기 위해 Mind Network는 현재 세 가지 수준에서 데이터를 암호화합니다. 하나는 분산 저장소의 데이터를 암호화하는 것이고, 다른 하나는 GPU 컴퓨팅 중에 완전 동형을 통해 암호화하는 것이며, 애플리케이션 수준에서 암호화하는 것입니다.
0G Labs의 AI 연구원인 Chris는 전통적인 AI 모델, 심지어 오픈 소스 모델에서도 훈련에 어떤 데이터가 사용되었는지, 새로운 시나리오에서 어떻게 작동할지 알기가 어렵기 때문에 신뢰하기 어렵다고 말했습니다. 모델 결과. 0G는 매우 우수한 데이터 저장 인프라를 갖추고 있으며, 향후에는 개인 검증 데이터를 통해 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다.
Chainbase의 COO인 Chris는 현재 시장에 두 가지 이야기가 있다고 언급했습니다. 하나는 AI를 위한 암호화폐이고 다른 하나는 암호화폐를 위한 AI입니다. 많은 사람들이 데이터, 컴퓨팅 성능 및 모델을 제어하는 대기업의 문제를 해결하기 위해 암호화폐를 사용하는 방법을 언급했습니다. 그러나 최근 진실 단말기, AI 결제 등 암호화폐를 위한 AI 활용 사례가 많이 등장하고 있으며, AI 생태계를 지원하기 위해 협력하는 프로젝트도 점점 늘어나고 있다. 사용자는 데이터로 돈을 벌 수 있는지에 대해 매우 우려하고 있습니다. 플랫폼의 핵심 과제는 데이터 기여자와 소비자 사이에 이익을 분배하는 방법을 해결하는 것입니다. 개발자는 비전 중심의 그룹이 아니며, 가장 중요한 것은 시간을 절약하고 돈을 벌 수 있도록 돕는 것입니다.
후속 기조 연설에서 Story Protocol의 IPFi Bu Fan 책임자이자 Spheron의 생태계 책임자인 Prakarsh는 분산형 AI 자산화에 대한 견해와 조직이 이러한 추세에 적응할 수 있는 방법을 밝혔습니다.
Bu Fan은 AI와 Crypto를 결합한 구현 시나리오가 이미 시장에 많이 있다고 언급했습니다. 첫 번째는 제작자가 AI 캐릭터를 만들고 체인에서 상용 라이센스를 발급하는 사용자 중심 채팅 로봇입니다. AI 밈 코인은 체인의 소스 IP 자산에 합법적으로 연결하여 외부 세계에 토큰을 발행할 수 있습니다. 세 번째는 모델 훈련 데이터(예: 사진)를 제공하고 로열티를 징수하여 계속 수익을 얻을 수 있습니다. 체인에. 그러나 이는 매우 초기 응용 프로그램일 뿐이며 모델은 아직 형성되지 않았습니다. 제작자는 AI+Crypto가 결합된 시나리오를 계속 탐색할 수 있습니다. Story 프로토콜은 토큰을 통해 IP 활동을 표준화하고 다양한 형식을 통해 IP를 전파하는 데 중점을 둡니다. 그는 대부분의 AI도 일종의 IP라고 믿습니다. IP가 자본화될 수 있다면 AI도 자본화될 수 있다고 믿습니다. 예를 들어, AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 사진은 IP가 될 수 있고 AI 모델 자체도 IP가 될 수 있습니다. AI 모델이 새로운 콘텐츠를 생성하면 체인에서 IP 배포 거래가 수행되어 실현될 수 있습니다. 자산화.
Prakarsh는 AI 시대에는 컴퓨팅 성능이 대부분의 에이전트와 AI 애플리케이션의 기본 앵커 자산이 될 것이라고 언급했습니다. 분산 컴퓨팅 성능에는 많은 응용 시나리오가 있습니다. 현재는 데이터 프라이버시를 보호하면서 병원 간 지식 공유, 둘째 로컬 컴퓨팅 성능 및 모델 지원을 기반으로 하는 AI 대화 시스템을 포함한 잠재적인 시나리오를 보고 있으며 궁극적으로 개인 AI 시스템을 형성합니다. .
네 번째 라운드테이블에서는 암호화폐와 AI 세계를 연결하는 방법에 중점을 두고 투자자들은 현재 중앙집중형 AI 시스템이 직면하고 있는 문제와 암호화폐+AI가 어떻게 돌파할 수 있는지에 대해 논의했습니다.
Lemniscap의 연구 책임자인 Hiroki는 분산형 AI 네트워크를 구축하는 데 두 가지 어려움이 있다고 지적했습니다. 하나는 분산형 컴퓨팅 파워 네트워크의 확장성이 중앙화된 경쟁사와 비교하기 어렵다는 점이고, 다른 하나는 품질이 떨어진다는 것입니다. 개인이 제공한 데이터는 통제하기 어렵습니다.
Faction의 투자 파트너인 Will은 현재 AI가 휴가 전체를 계획하도록 할 수 있지만 AI가 현재 지불을 도울 수 없기 때문에 계획을 실행할 수 없다고 말했습니다. Will은 AI 에이전트가 암호화된 지갑을 가져야 하며 암호화된 지갑이 은행 계좌 역할을 할 것이며 모든 금융 거래가 이러한 에이전트를 통해 이루어져야 하기 때문에 결제 기술 스택이 엄청난 기회를 갖게 될 것이라고 믿습니다.
Coinbase Ventures의 투자 파트너인 Ryan은 대부분의 최신 모델은 공개 데이터에만 액세스할 수 있으며 금융 및 의료 데이터와 같은 민감한 개인 데이터는 얻을 수 없다고 믿습니다. 암호화폐는 모델을 홍보하여 개인 데이터 풀에 액세스하고 특정 영역에서 AI 성능을 향상시킬 수 있습니다. 에이전트 시스템은 현재 매우 복잡한 작업을 완료할 수 없으며 실제로 스마트 계약의 내용을 이해하고 조치를 취하는 방법을 모릅니다. 우리는 스마트 계약을 사람이 읽을 수 있도록 해석하고, 포착하고, 이해하고, 해석할 수 있는 대규모 모델이 필요합니다.
Hashed의 투자자인 Dan은 현재 분산 AI에 대한 인센티브 시스템이 그다지 완전하지 않다고 지적했습니다. 전체 AI 가치 사슬에서 소수의 사람들만이 상당히 긍정적인 기여를 했지만 그들의 기여는 인센티브에 반영되지 않습니다. 우수한 유통 메커니즘이 부족하여 불공정한 유통이 초래되었습니다. 또한, 커뮤니티 소유의 모델은 중앙 집중식 회사처럼 블랙박스를 제공하는 것이 아니라 안전하고 제어 가능해야 하며, 연구를 위해 매개변수의 소유권을 커뮤니티에 반환해야 합니다. 모델에 감정적 동반자 관계와 같은 시나리오가 포함된 경우 개방형 환경에서 관리되어야 합니다.
Bullish Capital의 이사인 Sylvia는 인센티브 모델의 설계 과정에서 실제 요구 사항을 충분히 고려해야 한다고 언급했습니다. 예를 들어 엣지 디바이스가 필요한 경우 흩어져 있는 수많은 컴퓨팅 디바이스 중에서 이를 찾는 방법을 고려해야 합니다. 따라서 모델 아키텍처 최적화 문제가 명확해지기 전에는 진정으로 효과적인 인센티브 모델을 설계할 수 있는 방법이 없습니다.
위 내용은 AiFi Summit 2024 Devcon의 전체 리뷰입니다. 규제 및 인센티브 메커니즘과 같은 많은 과제에 직면하더라도 AiFi 트랙에는 기회도 가득합니다. 시장이 새로운 최고치를 기록하고 AI 트랙이 전반적으로 뜨거워지면서 업계는 전반적으로 긍정적인 추세를 보이고 있으며, 인재가 계속해서 쏟아지고 점점 더 많은 혁신이 등장하고 있습니다.
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GAIB: https://x.com/gaib_ai
카이트 AI: https://x.com/GoKiteAI
