최근 인공 지능 산업은 좋은 이유와 나쁜 이유 모두에서 헤드라인을 장식하고 있습니다. OpenAI를 둘러싼 최근 사건을 알고 인공지능 기술의 현재 상태를 탐색했을 수도 있지만, 인공지능이 블록체인과 어떻게 상호 작용하는지 이해하지 못할 수도 있습니다. 이번 주 보고서에서는 인공지능과 블록체인 기술을 결합하려는 몇 가지 애플리케이션을 소개하고, 이러한 애플리케이션과 향후 인공지능 산업에 대한 정보를 소개하겠습니다.

인공지능이란 무엇인가? 암호화폐와 무슨 관련이 있나요?

AI와 블록체인을 결합하는 응용 세부 사항과 기술적인 내용을 자세히 살펴보기 전에 먼저 인공 지능 기술에 대한 몇 가지 기본 지식을 이해하고 업계의 뛰어난 팀과 개별 개발자가 어떻게 업계를 오늘날의 수준으로 발전시켰는지 이해해 보겠습니다. .

ChatGPT는 지난 1년간 기술업계에서 큰 주목을 받은 애플리케이션이자, 소비자들 사이에서도 가장 인기가 많고 널리 인지도가 높은 인공지능 애플리케이션입니다.오늘은 ChatGPT 기술의 기본 개념과 그 이유를 간략하게 소개하겠습니다. 너무 좋아.

ChatGPT 및 기타 채팅 AI 모델의 핵심 기술은 LLM이라고도 알려진 대규모 언어 모델입니다. 이러한 복잡한 AI 기술은 본질적으로 딥 러닝 기술과 거대한 데이터 세트의 조합으로, 지식을 예측하고 요약할 수 있는 AI 모델을 생성하기 위해 결합됩니다.

인간과 LLM 간의 상호 작용은 자연어 처리를 통해 이루어지며 대부분의 LLM은 자연어 처리(NLP)를 위해 특별히 구축되었습니다. 사용자는 챗봇에게 특정 유형의 질문에 대한 답변을 요청하고, 채팅 AI 봇은 기본 기술, 교육 데이터 및 기능을 사용하여 사용자에게 가능한 한 최상의 답변을 제공합니다.

LLM은 변환기 모델(종종 변환기라고 함)을 기반으로 구축되었습니다. 이는 텍스트를 예측하고 단어 뒤의 맥락을 학습하는 데 능숙한 일종의 신경망입니다. 변환기 모델을 사용하는 LLM은 자연어 처리에 능숙하기 때문에 수학적 문제 해결, 코드 생성, 짧은 보고서 작성 또는 수정 제안과 같은 일상적인 인간 작업을 완료하는 데 능숙합니다.

이로 인해 ChatGPT, Microsoft Bing, Claude와 같은 채팅 AI 봇은 거의 단독으로 인공 지능 혁명을 촉발하며 큰 성공을 거두었습니다. 많은 사람들은 인공지능이 결국 인간보다 더 똑똑해질 수 있다고 믿고 있지만, 이것이 곧 일어날 것이라는 증거는 없습니다. 그럼에도 불구하고 AI 모델을 사람들의 업무에 통합함으로써 제공되는 가능성과 그 유망한 기능은 우리가 받아들이든 안 받아들이든 인공지능이 계속 존재할 것임을 증명합니다. 그러나 이러한 AI 모델이 암호화폐 및 블록체인의 무허가 특성과 어떻게 결합되는지 궁금할 수도 있으므로 이들 사이의 잠재적인 동시성을 설명하고 AI와 블록체인의 두 가지 고급 기술을 살펴보겠습니다.

암호화폐는 인공지능 애플리케이션을 어떻게 지원하나요?

암호화폐 산업은 뉴스 미디어와 기타 소셜 미디어 플랫폼에서 매일 지속적으로 논의되는 산업입니다. 2008년 나카모토 사토시가 작성한 백서를 시작으로 암호화폐는 1조 5천억 달러 규모의 시장으로 성장했으며, 전 세계 유명 금융기관들이 다양한 암호화폐에 대한 ETF 발행을 꾸준히 신청하고 있습니다.

일반적으로 블록체인 기술의 고유한 이점을 외부인에게 설명하기는 어렵습니다. 주로 대부분의 선진국의 금융 산업이 매우 번영하고 있기 때문입니다. 뒤처진 지역에서는 금융 거래에서 분산 원장 기술의 이점을 설명하고 시연하기가 더 쉽습니다. 주로 부패한 금융 기관과 전 세계적으로 여전히 권력을 잡고 있는 정부로 인해 발생합니다. 전 세계 통화가 정기적으로 평가절하되고 세계 인구의 대다수가 여전히 은행 인프라에 접근할 수 없는 곳에서 블록체인의 분산 원장 기술은 독특한 이점을 가지고 있습니다.

암호화폐는 은행 서비스를 이용할 수 없는 사람들에게 은행 서비스를 제공하는 방법이며, 이 기술은 개인이 자신의 금융 운영에 대한 규제자가 될 수 있는 기회를 제공합니다. 콜드월렛에 암호화폐를 보관하거나, 암호화폐 생태계 내 다수의 DApp을 활용하여 암호화폐를 보관하더라도 은행과 같은 서비스를 누릴 수 있습니다.

투명성, 보안, 분산화와 같은 블록체인의 고유한 특성은 AI 데이터의 저장, 공유 및 활용 방식을 크게 촉진할 수 있습니다. 블록체인 기술은 인공 지능 거래 및 결정을 위한 불변의 분산 원장을 제공할 수 있습니다. 이러한 기술의 결합은 AI 시스템에 대한 신뢰도를 높여 데이터 조작이나 오용에 대한 우려를 줄일 것으로 기대된다.

투명성, 보안, 분산화와 같은 블록체인의 고유한 특성은 AI 데이터의 저장, 공유 및 활용 방식을 크게 촉진할 수 있습니다. 블록체인 기술은 인공 지능 거래 및 결정을 위한 불변의 분산 원장을 제공할 수 있습니다. 이러한 기술의 결합은 AI 시스템에 대한 신뢰도를 높여 데이터 조작이나 오용에 대한 우려를 줄일 것으로 기대된다.

암호화가 AI에 도움이 될 수 있는 핵심 영역(또는 그 반대) 중 하나는 데이터 관리 및 보안 영역입니다. AI 시스템을 학습하고 개선하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다. 블록체인 기술을 사용하면 이 데이터를 다양한 플랫폼과 이해관계자 간에 안전하고 투명하게 공유할 수 있습니다. 이는 데이터 무결성을 보장할 뿐만 아니라 인공 지능 공동 연구 및 개발을 위한 새로운 길을 열어 혁신을 방해하는 데이터 사일로를 무너뜨립니다.

인공지능과 블록체인을 결합하면 합법적인 분산형 자율 조직(DAO)을 만들 수 있습니다. 이러한 DAO는 스마트 계약에 의해 관리되고 인공 지능 알고리즘에 의해 구동되며 인간의 개입 없이 독립적으로 실행, 의사 결정 및 거래를 실행할 수 있습니다. 역사적으로 암호화폐의 DAO 거버넌스는 인간의 감정과 재정적 인센티브가 DAO의 원래 목적을 가릴 수 있기 때문에 이상적이지 않았습니다. 인공지능 기술을 사용하면 DAO 관리 프로세스를 자동화하고 수동 중개자의 필요성을 줄여 조직 효율성을 향상하고 비용을 절감하여 모든 계층에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

또 다른 유망한 분야는 AI 데이터의 생성과 공유를 장려하는 수단으로 블록체인을 사용하는 것입니다. 토큰화를 통해 개인과 조직은 귀중한 데이터를 AI 모델에 기여한 대가로 금전적 보상을 받을 수 있으며, 이를 통해 보다 협력적이고 포용적인 AI 생태계를 촉진할 수 있습니다.

탈중앙화 금융(DeFi)도 인공지능의 잠재적 수혜 산업이며, 이 둘의 결합으로 탈중앙화 인공지능(DeAI)이라는 새로운 것이 탄생할 수도 있다. 이러한 접근 방식은 이전에는 대기업에서만 사용할 수 있었던 AI 도구에 개인과 소규모 기업이 액세스할 수 있도록 함으로써 AI 기술을 민주화하고 민주화할 수 있습니다.

암호화폐와 인공지능의 융합은 금융 산업뿐만 아니라 디지털 생활의 여러 측면을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 두 기술의 장점을 결합함으로써 우리는 접근성이 더 높을 뿐만 아니라 더 안전하고 투명하며 효율적인 인공 지능의 미래를 기대할 수 있습니다. 그렇다면 현재 AI 산업이 어떻게 운영되고 있으며 현재 역량은 무엇인지 분석해 보겠습니다.

인공지능의 불투명한 장벽을 허물다

암호화폐에 의한 금융 시스템 개혁과 인공 지능에 의한 스마트 생산 혁명을 비교하면 두 가지의 결합에 대한 몇 가지 유사점과 주장을 제시할 수 있습니다.

현재 OpenAI, Google Deepmind, Anthropic 인공지능 기업 등이 관련 기술을 활발히 연구하고 있습니다.

암호화폐와 인공지능의 현재 기회

이제 인공 지능과 암호화폐가 어떻게 함께 작동하는지에 대한 몇 가지 기본 사항을 다루었으므로 해당 분야의 일부 고급 프로젝트에 대해 더 자세히 살펴볼 수 있습니다. 대부분의 프로젝트에는 많은 단점이 있지만(그들은 여전히 ​​메인넷을 개발하기 위해 열심히 노력하고 있으며 충성도 높은 사용자 기반을 확보하고 더 넓은 암호화폐 커뮤니티의 관심을 끌기를 희망합니다) 업계의 최전선에 있으며 산업의 급속한 발전 산업 발전.

분산형 인공 지능 모델 네트워크인 Bittensor:

Bittensor는 암호화폐 및 인공 지능 생태계에서 가장 인기 있고 성숙한 프로젝트 중 하나입니다. Bittensor는 수많은 분산형 상품 시장(또는 "하위 네트워크")을 위한 플랫폼을 만들고 이를 단일 토큰 시스템으로 통합하여 인공 지능의 민주화를 목표로 하는 분산형 네트워크입니다. 독특한 인센티브 메커니즘과 첨단 서브 네트워크 아키텍처를 채택해 OpenAI 등 대형 인공지능 슈퍼 기업에 필적하는 네트워크를 구축하는 것이 임무다. Bittensor의 시스템은 블록체인을 통해 AI 기능을 체인에 효율적으로 전달하는 기계로 볼 수 있습니다.

네트워크는 채굴자와 검증자라는 두 가지 주요 행위자에 의해 관리됩니다. 채굴자는 사전 훈련된 AI 모델을 네트워크에 제출하고 기여에 대해 보상을 받으며, 검증자는 모델 출력의 유효성과 정확성을 보장합니다. 이 설정은 채굴자가 더 나은 성능과 더 큰 보상(기본 토큰 $TAO)을 위해 모델을 지속적으로 개선하도록 장려하는 경쟁 환경을 조성합니다. 사용자는 검증자에게 쿼리를 보내 네트워크와 상호 작용하며, 검증자는 해당 쿼리를 채굴자에게 배포합니다. 유효성 검사기는 이러한 광부의 출력 순위를 매기고 가장 높은 순위의 응답을 사용자에게 반환합니다.

모델 개발에 대한 Bittensor의 접근 방식은 독특합니다. 많은 인공 지능 연구실이나 연구 기관과 달리 Bittensor는 복잡하고 비용이 많이 드는 모델을 훈련하지 않습니다. 대신, 네트워크는 분산된 훈련 메커니즘에 의존합니다. 검증자는 특정 데이터 세트를 사용하여 채굴자가 생성한 모델을 평가하고 정확도 및 손실 함수와 같은 특정 기준에 따라 각 모델의 점수를 매기는 임무를 맡습니다. 이러한 분산형 평가는 모델 성능의 지속적인 개선을 보장합니다.

모델 개발에 대한 Bittensor의 접근 방식은 독특합니다. 많은 인공 지능 연구실이나 연구 기관과 달리 Bittensor는 복잡하고 비용이 많이 드는 모델을 훈련하지 않습니다. 대신, 네트워크는 분산된 훈련 메커니즘에 의존합니다. 검증자는 특정 데이터 세트를 사용하여 채굴자가 생성한 모델을 평가하고 정확도 및 손실 함수와 같은 특정 기준에 따라 각 모델의 점수를 매기는 임무를 맡습니다. 이러한 분산형 평가는 모델 성능의 지속적인 개선을 보장합니다.

Bittensor의 아키텍처에는 네트워크의 하위 네트워크에 걸쳐 리소스를 할당하는 작업 증명(PoW)과 지분 증명(PoS)의 하이브리드인 Yuma 합의 메커니즘이 포함되어 있습니다. 하위 네트워크는 각각 텍스트 예측이나 이미지 생성과 같은 다양한 인공 지능 작업에 초점을 맞춘 자립형 경제 시장이며 기능에 따라 Yuma 합의에 참여하거나 종료하도록 선택할 수 있습니다.

Bittensor는 다양한 인공 지능 모델을 분산 방식으로 개발, 평가 및 개선할 수 있는 플랫폼을 제공하여 인공 지능의 분산화를 향한 중요한 단계입니다. 독특한 구조는 고품질 AI 모델 생성을 장려할 뿐만 아니라 AI 기술에 대한 접근을 민주화하여 잠재적으로 다양한 산업 전반에서 AI가 개발되고 사용되는 방식을 변화시킵니다.

오픈 소스 슈퍼 클라우드인 Akash:

Akash Network는 안전하고 효율적인 방식으로 컴퓨팅 리소스를 구매하고 판매하도록 설계된 혁신적인 오픈 소스 슈퍼 클라우드 플랫폼입니다. 이는 사용자에게 자신의 클라우드 인프라를 배포하는 동시에 사용되지 않는 클라우드 리소스를 구매 및 판매할 수 있는 기능을 제공하기 위해 고안되었습니다. 이러한 유연성은 클라우드 리소스 활용을 민주화할 뿐만 아니라 비즈니스를 확장해야 하는 사용자에게 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

Akash 시스템의 중심에는 사용자가 컴퓨팅 요구 사항에 대해 입찰을 제출하고 공급자가 서비스를 제공하기 위해 경쟁하므로 가격이 기존 클라우드 시스템보다 훨씬 낮은 경우가 많은 역경매 메커니즘이 있습니다. 이 시스템은 Kubernetes 및 Cosmos와 같은 안정적이고 성숙한 기술로 지원되므로 애플리케이션 호스팅을 위한 안전하고 안정적인 플랫폼을 보장합니다. Akash의 커뮤니티 중심 접근 방식은 사용자가 네트워크 개발 및 관리에 대한 발언권을 갖도록 보장하여 진정한 사용자 중심 공공 서비스로 만듭니다.

Akash의 인프라는 사용하기 쉬운 YAML 기반 SDL(스택 정의 언어)을 사용하여 정의되므로 사용자는 여러 지역 및 공급자에 걸쳐 복잡한 배포를 생성할 수 있습니다. 이 기능은 최고의 컨테이너 오케스트레이션 시스템인 Kubernetes와 결합되어 배포 유연성을 보장할 뿐만 아니라 애플리케이션 호스팅의 보안과 안정성도 보장합니다. 또한 Akash는 재부팅 후에도 데이터가 유지되도록 보장하는 영구 스토리지 솔루션을 제공합니다. 이는 특히 대규모 데이터 세트를 관리하는 애플리케이션에 유용합니다.

전반적으로 Akash는 현재 클라우드 서비스 제공업체의 독점적 성격에 대한 고유한 솔루션을 제공하는 분산형 클라우드 플랫폼으로 두각을 나타냅니다. 전 세계 수백만 개의 데이터 센터에서 활용도가 낮은 리소스를 활용하는 모델은 비용을 절감할 뿐만 아니라 클라우드 네이티브 애플리케이션의 속도와 효율성을 높입니다. 독점 언어를 다시 작성하거나 공급업체에 종속될 필요 없이 Akash는 다양한 클라우드 기반 애플리케이션을 위한 다재다능하고 접근 가능한 플랫폼을 제공합니다.

컴퓨팅 액세스 확장을 위한 플랫폼인 Render:

Render는 미디어 제작, 특히 증강 현실, 가상 현실 및 AI 강화 미디어와 같은 분야에서 증가하는 컴퓨팅 요구를 충족하도록 설계된 블록체인 기반 플랫폼입니다. 유휴 GPU 주기를 활용하여 컴퓨팅 성능이 필요한 콘텐츠 제작자와 사용 가능한 GPU 리소스가 있는 제공자를 연결합니다. Render는 블록체인 기술을 사용하여 AI 기반 콘텐츠 생성 및 최적화를 포함한 GPU 기반 작업의 안전하고 효율적인 처리를 보장합니다.

Render의 핵심 제품은 콘텐츠 제작 및 프로세스 최적화에 중요한 역할을 하는 인공 지능과의 통합입니다. 네트워크는 AI 관련 작업을 지원하므로 아티스트가 AI 도구를 사용하여 자산을 생성하고 디지털 작품을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 초고해상도 3차원 세계를 생성하고 인공지능 노이즈 제거 등 렌더링 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 또한, Render의 인공 지능 사용은 대규모 아트 컬렉션 관리 및 렌더링 워크플로 최적화로 확장되어 창의적인 워크플로의 가능성을 넓힙니다.

렌더의 생태계는 GPU 리소스 시장으로 기능하여 아티스트, 엔지니어, GPU 노드 운영자 등 다양한 이해관계자에게 서비스를 제공합니다. 컴퓨팅 성능에 대한 액세스를 민주화하여 개인 제작자와 대규모 스튜디오가 복잡한 렌더링 프로젝트를 저렴하게 수행할 수 있도록 합니다. 생태계 내의 거래는 RNDR 토큰을 사용하여 이루어지며 렌더링 서비스를 중심으로 활발한 경제를 창출합니다. 인공 지능이 디지털 콘텐츠 제작을 지속적으로 변화시키면서, Render는 디지털 미디어에서 새로운 형태의 창의적 표현과 기술 혁신을 촉진하는 핵심 역할을 할 것으로 예상됩니다.

Gensyn, 분산형 컴퓨팅 플랫폼:

Gensyn은 현대 인공 지능 시스템에 내재된 자원 제약을 해결하는 데 중점을 둔 인공 지능 및 암호화폐 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 기본 모델을 구축하는 데 필요한 막대한 리소스 요구 사항으로 인해 발생하는 인공 지능 개발의 장애물을 극복하는 것을 목표로 합니다. Gensyn의 접근 방식은 글로벌 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 활용하는 분산형 블록체인 기반 프로토콜을 만드는 것입니다.

Gensyn의 배경은 사용 가능한 컴퓨팅 리소스를 능가하는 인공 지능 시스템의 컴퓨팅 성능 수요 증가를 강조합니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4 모델과 같은 대규모 모델을 교육하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하므로 관련된 모든 당사자에게 큰 장애물이 됩니다. 이로 인해 대규모 AI 작업에 너무 비싸거나 불충분한 현재 솔루션의 한계를 해결하기 위해 사용 가능한 모든 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 활용하는 시스템이 필요하게 되었습니다.

Gensyn은 오프체인 딥러닝 작업을 비용 효율적으로 연결하고 검증할 수 있는 분산형 프로토콜을 만들어 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 프로토콜은 작업 검증, 시장 역학, 사전 작업 추정, 개인 정보 보호 문제, 딥 러닝 모델의 효율적인 병렬화 필요성 등 여러 가지 과제에 직면해 있습니다. 이 프로토콜은 참여에 대한 재정적 인센티브를 제공하고 컴퓨팅 작업이 약속대로 수행되는지 확인하는 방법을 제공하는 무신뢰 컴퓨팅 네트워크를 구축하는 것을 목표로 합니다.

Gensyn 프로토콜은 컴퓨팅 시간에 기여하고 ML 작업을 수행하는 참가자에게 보상을 제공하는 딥 러닝 계산을 위한 첫 번째 계층의 무신뢰 프로토콜입니다(ML은 Gensyn 내의 컴퓨팅 작업입니다). 확률적 학습 증명, 그래프 기반 핀포인트 프로토콜, Truebit 스타일 인센티브 게임 등 다양한 기술을 사용하여 수행된 작업을 확인합니다. 시스템에는 제출자, 해결자, 검증자, 내부 고발자와 같은 다양한 행위자가 포함되며, 이들은 각각 계산 과정에서 특정 역할을 수행합니다.

실제로 Gensyn 프로토콜은 작업 제출부터 계약 중재 및 합의까지 여러 단계를 포함합니다. ML 컴퓨팅을 위한 투명하고 저렴한 시장을 창출하여 확장성과 효율성을 지원하는 것을 목표로 합니다. 또한 이 프로토콜은 강력한 GPU를 갖춘 채굴자에게 하드웨어를 ML 컴퓨팅용으로 재활용할 수 있는 기회를 제공하며, 잠재적으로 주류 공급업체에 비해 저렴한 비용으로 제공됩니다. 이 접근 방식은 AI의 컴퓨팅 문제를 해결할 뿐만 아니라 AI 리소스에 대한 접근을 민주화하는 것을 목표로 합니다.

페치(Fetch), 인공지능 경제 개방형 플랫폼:

Fetch.ai는 이전에 언급한 프로젝트보다 오랫동안 활동해 왔으며 웹사이트에서 다양한 서비스를 제공합니다. Fetch.AI의 핵심은 경제 활동 방식에 혁신을 가져오는 것을 목표로 하는 인공 지능과 암호화폐의 교차점에 있는 혁신적인 프로젝트입니다. Fetch.AI 제품의 기초는 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍할 수 있는 모듈식 빌딩 블록으로 설계된 인공 지능 에이전트입니다. 이러한 에이전트는 자율적으로 연결, 검색 및 거래하여 역동적인 시장을 창출하고 전통적인 경제 활동을 변화시킬 수 있습니다.

Fetch.AI가 제공하는 주요 서비스 중 하나는 기존 제품을 인공지능과 연결하는 것입니다. 이는 매우 빠르고 기본 비즈니스 애플리케이션을 변경할 필요가 없는 Fetch.ai 에이전트와 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통합함으로써 달성됩니다. AI 에이전트는 네트워크의 다른 에이전트와 결합되어 새로운 사용 사례와 비즈니스 모델의 가능성을 열어줍니다. 또한 이러한 에이전트는 사용자를 대신하여 협상하고 거래할 수 있으므로 사용자는 배포를 통해 이익을 얻을 수 있습니다.

또한 이러한 에이전트는 기계 학습 모델에서 추론을 제공하여 사용자가 통찰력을 수익화하고 기계 학습 모델을 향상할 수 있도록 합니다.

Fetch.AI는 또한 AI 에이전트 배포를 단순화하는 코드 없는 관리 서비스인 Agentverse를 출시했습니다. 기존의 코드 없는 플랫폼(Replit)과 Github의 Copilot과 같은 서비스를 통해 대중이 코드 작성에 액세스할 수 있는 것처럼 Fetch는 고유한 방식으로 Web3 개발을 더욱 민주화하기 위해 노력하고 있습니다.

Agentverse를 통해 사용자는 첫 번째 에이전트를 쉽게 시작할 수 있으므로 고급 인공 지능 기술을 사용하기 위한 임계값이 크게 낮아집니다. AI 엔진 및 에이전트 서비스 측면에서 Fetch.AI는 대규모 언어 모델을 활용하여 적절한 AI 에이전트에 대한 작업 실행을 검색하고 안내합니다. 이 시스템은 AI 애플리케이션과 서비스의 수익화를 가능하게 할 뿐만 아니라 구축, 상장, 분석, 호스팅을 포함한 대행사 서비스를 위한 종합 플랫폼 역할도 합니다.

이 플랫폼은 검색 및 탐색, 분석과 같은 기능을 통해 유용성을 향상시킵니다. 에이전트는 Fetch.ai 플랫폼에서 사전 검색을 위해 LLM 기반 직접 검색을 사용하는 Agentverse에 등록할 수 있습니다. 분석 도구를 사용하면 에이전트의 의미 설명자의 효율성을 향상시켜 검색 가능성을 높일 수 있습니다. 또한 Fetch.ai는 오프라인 에이전트를 위한 IoT 게이트웨이를 통합하여 정보를 수집하고 다시 연결 시 일괄 처리할 수 있도록 합니다.

마지막으로 Fetch.ai는 호스팅 에이전트를 위한 호스팅 서비스를 제공하여 호스팅을 제외한 Agentverse의 모든 기능을 제공합니다. 또한 이 플랫폼은 Fetch.ai의 Web3 네트워크를 활용하여 에이전트 주소 지정 및 이름 지정을 위한 개방형 네트워크를 도입합니다. 이러한 측면은 블록체인 기술을 시스템에 통합하는 네트워크 DNS 주소 지정에 대한 새로운 접근 방식을 나타냅니다.

전반적으로 Fetch.ai는 인공 지능과 블록체인 기술을 통합하는 다목적 플랫폼을 제공하여 인공 지능 에이전트 개발, 기계 학습 모델 수익 창출을 위한 도구를 제공하고 디지털 경제에서 검색 및 발견을 위한 플랫폼을 제공하는 획기적인 접근 방식입니다. AI 에이전트와 블록체인 기술의 결합은 분산되고 효율적인 방식으로 다양한 프로세스를 자동화하고 최적화할 수 있는 길을 열어줍니다.

두 산업 모두에 대한 다음 움직임과 예측

두 산업 모두에 대한 다음 움직임과 예측

인공 지능과 블록체인 기술의 원활한 통합은 두 분야 모두에서 큰 발전을 의미합니다. 이 결합은 두 가지 최첨단 기술의 단순한 융합이 아니라 디지털 혁신과 분산화의 경계를 재정의하는 혁신적인 시너지 효과입니다.

Fetch.ai, Bittensor, Akash Network, Render Network 및 Gensyn과 같은 프로젝트에서 탐구한 이러한 융합의 잠재적인 적용은 인공 지능과 블록체인을 결합하는 엄청난 가능성과 상당한 이점을 보여줍니다.

미래에는 인공지능과 블록체인의 통합이 다양한 산업을 형성하는 데 중요한 역할을 할 것이 분명합니다. 데이터 보안 및 무결성 개선부터 분산형 자율 조직의 새로운 모델 생성에 이르기까지 이러한 융합은 보다 효율적이고 투명하며 접근 가능한 기술로 이어질 것을 약속합니다. 특히 탈중앙화 금융 분야에서 탈중앙화 인공지능(DeAI)의 등장은 전통적으로 대기업을 선호했던 장벽을 허물고 인공지능 기술에 대한 접근을 민주화할 수 있습니다. 이는 개인과 소규모 오프라인 조직이 이전에는 접근할 수 없었던 AI 도구와 서비스를 활용할 수 있는 보다 포용적인 디지털 경제로 이어질 것입니다.

또한 이러한 기술의 통합은 두 분야 모두에서 가장 시급한 과제를 해결할 것을 약속합니다. 인공지능 분야에서는 데이터 사일로, 대형 모델 훈련에 필요한 막대한 컴퓨팅 파워 등의 문제를 블록체인의 분산형 데이터 관리와 컴퓨팅 파워 공유를 통해 완화할 수 있다. 블록체인 분야에서 인공지능은 효율성을 높이고 의사결정 프로세스를 자동화하며 보안 메커니즘을 향상시킬 수 있습니다. 업계가 발전함에 따라 개발자, 연구원 및 이해관계자는 AI와 블록체인 간의 시너지 효과를 계속 탐색하고 활용해야 합니다. 그렇게 함으로써 이 두 분야의 발전을 촉진할 뿐만 아니라 전체 디지털 분야의 혁신을 촉진하여 궁극적으로 사회 전체에 도움이 될 것입니다.