AI 트랙의 Web3 프로젝트 목록: 이 두 가지 주요 기술을 결합하는 방법은 무엇입니까?

9년 2023월 XNUMX일 - 대략 14 분 읽는 데 몇 분

OpenAI의 챗봇 ChatGPT는 출시 두 달 만에 월간 활성 사용자 100억 명을 달성하며 역사상 가장 빠르게 성장하는 앱이 되었습니다. 이렇게 '팬을 늘리는' 강력한 능력은 AI의 인기를 암호화 분야로 빠르게 확산시켰습니다. 10월 XNUMX일, 블룸버그 게시물에서 신고 Microsoft는 ChatGPT 개발사인 OpenAI에 10억 달러 투자를 고려하고 있었습니다. 모든 AI 개념 암호화폐가 완전히 폭발했습니다. 암호화폐 세계의 핵심 기술인 Web3는 어떻습니까?

AI 트랙의 Web3 프로젝트 목록: 이 두 가지 주요 기술을 결합하는 방법은 무엇입니까?

자본의 도움으로 이 두 가지 주목할만한 최첨단 기술을 통합할 수 있을까요? 인공지능은 컴퓨터를 이용해 인간 두뇌의 사고 능력을 모방해 문제를 해결한다. OpenAI는 자연어 처리(NLP) 모델에 방대한 양의 훈련 데이터를 제공하여 모델을 더욱 강력하게 만듭니다. 블록체인 기술로 구축된 암호화된 세계에서 매일 체인에 있는 거대한 데이터는 AI 엔진에 "연료"를 제공하여 AIGC가 더 나은 전략을 피드백할 수 있도록 합니다.

게다가 AI 알고리즘이 더욱 똑똑해짐에 따라 인간이 어떻게 결정과 결론에 도달하는지 이해하기가 더 어려워지고 있습니다. 블록체인의 불변성 특성은 AI가 의사 결정 과정에서 사용하는 데이터 및 프로세스의 불변 기록에 액세스하는 데 도움이 될 수 있습니다.

안정성 AI와 비교하면, ChatGPT 블록체인의 더 큰 상상력은 AI 모델을 바꿀 수 있는 경제 시스템에 있습니다. FOMO 정서가 사라진 후, 이 기사에서는 AI 기술을 도입하는 암호화 프로젝트의 특징을 살펴보겠습니다. AI가 블록체인과 결합하면 어떤 종류의 화학 반응이 일어날 수 있나요?

AI 인프라

AI 인프라 프로젝트의 공통적인 특징은 전통적인 AI 아키텍처(데이터, 모델, 컴퓨팅 파워)의 배포 및 판매입니다. 그들은 일반적으로 교환 매체로 자신의 기본 토큰을 사용합니다. 그들은 종종 사용자와 서비스 제공자 사이의 중개 위치에 있어 분산형 거래 시장을 구축합니다. 이는 DApp을 거래 중개 플랫폼으로 사용하는 NLP, AI 음성, CV 필드 등 전통적인 AI가 완료해야 하는 모든 작업입니다. 본질적으로 전통시장에서 토큰 가격 책정과 교환을 활용하는 탈중앙화 시장입니다.

오픈패브릭 AI

오픈패브릭 AI 애플리케이션을 구축하고 연결하기 위한 플랫폼입니다. 플랫폼을 통해 AI 혁신가, 데이터 제공업체, 기업 및 인프라 제공업체 간의 협력을 통해 새로운 지능형 알고리즘 및 서비스의 생성 및 사용이 촉진될 것입니다. Openfabric 생태계는 알고리즘 작성자, 데이터 제공자, 인프라 제공자, 서비스 소비자의 4가지 역할로 구성되며, 이 중 서비스 소비자는 나머지 3가지 유형의 서비스 제공자에게 비용을 지불해야 합니다.

알고리즘 제작자: 전문 지식을 활용하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 AI 알고리즘을 만듭니다.
데이터 제공자: AI 알고리즘을 훈련하는 데 필요한 대량의 데이터 배포를 보장합니다.
인프라 제공자: AI 플랫폼을 실행하는 모든 하드웨어입니다.
서비스 소비자: 특정 비즈니스 제품이나 서비스가 필요한 최종 사용자입니다.

오라이 체인

Oraichain은 AI 기반의 블록체인 오라클이자 생태계입니다. Oraichain의 목표는 데이터 오라클 외에도 스마트 계약 및 Dapp 생성을 위한 기본 계층으로 블록체인 분야의 완전한 인공 지능 생태계가 되는 것입니다. AI를 초석으로 삼아 Oraichain은 AI 가격 피드, 완전한 온체인 VRF, 데이터 허브, 100개 이상의 AI API를 갖춘 AI 마켓플레이스, AI 기반 NFT 생성 및 NFT 저작권 보호, 로열티 등 많은 중요한 혁신적인 제품과 서비스를 개발했습니다. AI 기반 수익 집계 플랫폼이자 Cosmwasm IDE인 프로토콜.

페치 아이

Fetch.ai는 누구나 데이터를 공유하고 거래할 수 있는 인공지능 및 머신러닝 기반의 블록체인 플랫폼입니다. 자율적인 기계 대 기계 생태계로서 독립 당사자로 구성된 모든 네트워크는 Fetch.ai의 네트워크 에이전트가 되어 Fetch.ai 블록체인에 에이전트 간의 모든 합의를 기록할 수 있습니다. FET는 Fetch AI 블록체인의 기본 토큰이며 결제 거래를 위한 주요 교환 매체입니다.

SingularityNET

SingularityNET은 분산형 인공지능 플랫폼이자 마켓플레이스입니다. 개발자는 SingularityNET 네트워크에 서비스를 게시하여 인터넷에 액세스할 수 있는 모든 사람이 사용할 수 있도록 합니다. 개발자는 기본 AGIX 토큰을 사용하여 서비스 비용을 청구할 수 있습니다. 서비스는 이미지, 비디오, 음성, 텍스트, 시계열, 인공 생물학적 지능 및 네트워크 분석과 같은 도메인 전반에 걸쳐 추론 또는 모델 교육을 제공할 수 있습니다.

SingularityNET 생태계는 플랫폼에 AI 서비스를 제공하고 AGIX 토큰의 대량 활용을 창출합니다. 이러한 SingularityNET 스핀오프는 DeFi, 로봇 공학, 생명 공학 및 장수, 게임 및 미디어, 예술 및 엔터테인먼트(음악), 엔터프라이즈급 AI를 포함하여 전략적으로 선택된 여러 수직 분야에서 개발되고 있습니다.

젠신

Gensyn 프로토콜은 딥 러닝 컴퓨팅을 위한 Layer1 네트워크로, 네트워크에 컴퓨팅 시간을 투자하고 ML(머신 러닝) 작업을 수행하는 공급측 참가자에게 즉각적인 보상을 제공합니다. 이 프로토콜은 관리 감독이나 집행을 요구하지 않지만 대신 스마트 계약을 통해 프로그래밍 방식으로 작업 할당 및 지불을 용이하게 합니다.

이 네트워크의 근본적인 과제는 완료된 ML 작업을 검증하는 것입니다. 이는 복잡성 이론, 게임 이론, 암호화 및 최적화가 교차하는 문제입니다. Gensyn 생태계는 Committer, Resolver, Validator, Reporter의 4가지 역할로 구성됩니다.

제출자: 계산할 작업을 제공하고 완료된 작업 단위에 대해 비용을 지불합니다.
솔버: 모델 훈련을 수행하고 검증자의 검증을 위한 증거를 생성합니다.
검증 자: 비결정론적 훈련 절차를 결정론적 선형 계산에 연결하고, 솔버 증명의 일부를 복제하고, 예상 임계값과 거리를 비교하는 열쇠입니다.
내부 고발자: 검증인의 작업을 확인하고 잭팟에 도전해보세요.

Gensyn의 비전은 ML 계산을 분산하여 Web2 애플리케이션에 중요한 인프라 구성 요소를 제공함으로써 Web3 인프라에 대한 Dapp의 의존도를 줄이는 것입니다.

신청 시나리오

이러한 적용 시나리오에서 프로젝트는 최근 AI 형태의 블록체인 개발로 인해 발생하는 새로운 요구 사항을 처리하는 것을 목표로 합니다.

이러한 요구 사항은 체인 게임 사용자가 지루한 작업을 건너뛸 수 있도록 하고, 개발자가 체인 게임을 빠르게 개발할 수 있도록 하며, 블록체인 플랫폼에서 소셜화하고, 자신만의 개성을 지닌 아바타를 생성하고, 가짜 NFT 프로젝트를 탐지할 수 있도록 하는 것 등이 될 수 있습니다. 이러한 프로젝트는 기존 AI 플랫폼과 다릅니다. 대체불가한 수요가 많기 때문에 해자가 깊습니다. 동시에, 새로운 수요를 셀링 포인트로 활용하는 플랫폼의 개발 어려움은 고객 확보에 있습니다. 어떻게 충분히 유치할 것인가? 플랫폼의 요구 사항이 지속 가능하고 객관적이라는 것을 증명하는 것이 플랫폼 개발에 있어 큰 문제가 되었습니다.

체인 투어 방향

암호화된 게임 "P2E" 모델의 주류 금융 시스템 하에서 사용자는 끊임없이 변화하는 게임 플레이와 수많은 반복적인 기본 작업에 직면하게 됩니다. AI는 플레이어에게 안정적인 자동화 프로세스를 제공하고 더 높은 승률로 게임 전략을 수립할 수 있습니다.

RCT A게임 산업에 완벽한 솔루션을 제공하기 위해 AI를 활용한 핵심 기술인 Chaos Box는 심층 강화 학습 기반의 AI 엔진입니다. RCT A저는 Axie Infinity를 위한 AI 훈련 DRL(심층 강화 학습) 모델을 개발했습니다.

Axie Infinity에는 게임 등 게임의 특성뿐만 아니라 모든 카드의 조합이 약 10^23개 정도 있기 때문에, RCT AI 전투 통계에서 효율성과 승률이 증가하는 다수의 시뮬레이션을 진행하고 있습니다.

또한 AI는 개발자에게 액션 프로토타입을 제공할 수 있습니다. Mirror World는 Solana를 기반으로 한 게임 매트릭스 가상 세계입니다. AI 기술은 Roguelike 게임플레이와 PVP 기반 아레나 게임인 Brawl of Mirrors를 결합한 Mirrama를 출시하는 데 사용되었습니다. 또한, 미러월드는 게임 내에서 상호 운용이 가능한 NFT 시리즈도 출시했습니다. 이러한 NFT의 프로토타입은 AI 모션 알고리즘을 사용하여 완성됩니다.

사회적 방향

PLAI Labs는 AI와 Web3를 사용하여 사용자가 함께 놀고, 말하고, 싸우고, 거래하고 모험할 수 있는 차세대 소셜 플랫폼을 구축하는 데 중점을 둡니다. 플랫폼은 32년 16월 a2023z로부터 2만 달러의 자금 조달을 받았습니다. 현재 PLAI Labs는 XNUMX가지 제품을 외부 세계에 선보였습니다.

대규모 멀티플레이어 온라인 롤플레잉 게임(MMORPG)인 챔피언스 어센션(Champions Ascension)은 플레이어가 NFT 형태로 자신만의 캐릭터를 소유하도록 선택할 수 있으며, 대규모 콜로세움 경기장에서 싸우고, 퀘스트를 수행하고, 맞춤형 던전에서 플레이할 수 있습니다. 에서 디지털 아이템을 거래하세요.
사용자 생성 콘텐츠(UGC)부터 매칭, 2D, 3D 자산 렌더링까지 모든 것을 처리하는 데 도움이 되는 AI 프로토콜 플랫폼입니다.
PLAI Labs는 핵심 경제 사이클(경험 향상을 위해 NFT 및 블록체인 사용), UGC 툴킷(AI 포함) 계획에 대한 세부 정보를 포함하여 올해 V2 백서를 출시할 계획입니다.

NFT 방향

알레 시아 AI 인공지능과 블록체인을 결합한 기술인 iNFT 개념을 제안합니다. NFT는 AI를 통합한 후 상호작용성, 생성성, 확장성 및 고유성 등 다양한 성격 특성을 갖습니다.

쉽게 말하면, NFT가 디지털 휴먼 저작물이라면, AI를 접목한 후에는 사용자와 채팅 기능을 갖춘 NFT 저작물인 iNFT가 됩니다. 10년 2021월 478,800일, 세계 최초의 iNFT 앨리스가 소더비 경매에서 XNUMX달러에 낙찰되었습니다.

변경 상태 머신(ASM) NFT, 인공지능, 머신러닝을 결합하여 AI 기반 NFT에 대한 훈련력을 제공하는 혁신적인 프로젝트입니다. 그 비전은 NFT 기술을 사용하여 AI의 소유권과 수익화 프로토콜이 되는 것입니다. ASM 생태계에서는 AI 기반 아바타를 에이전트(Agent)라고 부르며, 두뇌와 아바타 두 부분으로 구성됩니다. 이 프로젝트는 또한 ASM 생태계를 강화하기 위해 ASTO 토큰을 발행했습니다.

눈의 전체 NFT 시장이 더 높은 신뢰성과 투명성을 달성할 수 있도록 돕는 것을 목표로 커뮤니티 내 NFT 사기 분석 및 NFT 가치 발견에 중점을 둔 인공 지능 NFT 검증 프로토콜을 구축하고 있습니다. Optic 지능형 엔진은 실제 NFT 시리즈를 학습하여 시장에서 NFT 컬렉션을 검색합니다. 그런 다음 Optic은 확인된 NFT가 실제 NFT와 얼마나 잘 일치하는지 나타내는 일치 점수를 반환합니다.

Optic은 Circle Ventures 및 Polygon Ventures의 참여로 11년 2022월 Pantera Capital 및 Kleiner Perkins가 주도하는 XNUMX만 달러 규모의 자금 조달을 완료했습니다. 현재 OpenSea는 Optic의 Copymint 감지 서비스를 채택했습니다.

유행 분석

현재 블록체인 AI 프로젝트의 개발 경로로 볼 때 AI 인프라는 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 성능의 세 부분으로 구성됩니다. 일반적인 AI 프로젝트가 인공지능 생성이나 분석 능력을 실현하려면 모델과 데이터 세트는 물론, 모델을 호출하기 위한 소프트웨어 온톨로지와 GUI도 필요합니다. 그러면 이 분야의 모델 및 데이터 세트 배포, 모델 교육(컴퓨팅 파워 임대), 소프트웨어 프런트엔드 개발이 중개자를 통해 고객 요구를 효율적으로 충족시키는 것을 목표로 하는 블록체인 AI 프로젝트가 탄생하게 됩니다.

예를 들어 위에서 Fetch.ai는 중개자 역할을 하여 고객이 기본 토큰 거래 데이터 세트를 사용할 수 있도록 합니다. SingularityNET을 통해 고객은 개발자로부터 컴퓨팅 성능 교육 서비스를 구매할 수 있습니다. Openfabric AI 고객은 공급자로부터 모델(알고리즘), 데이터 세트, 인프라(소프트웨어) 및 기타 서비스를 받아야 합니다. Humans.ai는 본질적으로 NFT에 캡슐화되어 있습니다. 데이터 세트로 훈련된 AI 모델은 사용자가 기본 토큰으로 구매합니다.

Gensyn은 본질적으로 분산형 컴퓨팅 파워 임대 플랫폼입니다. 이는 DApp을 거래 중개 플랫폼으로 사용하는 자연어 처리, AI 음성, 이미지 생성 프로젝트 등 전통적인 AI가 완료해야 하는 모든 작업입니다.

그런 다음 블록체인의 분산형 애플리케이션은 새로운 수요를 창출했으며 체인 게임 방향, 사회적 방향 및 NFT 방향을 기반으로 하는 AI 프로젝트는 체인 게임 사용자 문제를 해결하기 위한 rct.ai와 같이 블록체인의 사용자 문제점을 해결하는 것을 목표로 합니다. 수동 반복 작업 문제를 위해 Mirror World는 체인 게임 개발을 해결하고 다른 프로젝트는 블록체인 소셜 및 NFT를 위해 개발됩니다.

현재 Web3 소셜 네트워킹의 초기 단계에서 AI 도입은 서술형 방식에 가깝습니다. 향후 AI 프로젝트 연구 및 개발에 대한 몇 가지 가능한 방향은 다음과 같습니다.

데이터 개인정보 보호 강화: Web3는 zk 기술을 사용하여 데이터 개인 정보 보호를 극대화할 수 있으며, AI는 개인 정보를 침해하지 않고 데이터를 분석할 수 있습니다.
스마트 계약: Web3 기술은 스마트 계약을 통해 AI 애플리케이션을 Web3 애플리케이션에 통합하여 AI 모델의 제어 가능성을 실현할 수 있습니다. 이러한 유형의 애플리케이션은 모델 및 데이터 세트의 트랜잭션에 사용되어 트랜잭션 프로세스를 자동화하고 ZK 기술을 사용하여 사용자 데이터를 보호할 수 있습니다. 그러나 이러한 유형의 프로젝트는 오픈 소스 데이터 세트 및 오픈 소스 모델의 영향에 직면해 있습니다. 상상해 보십시오. 사용자가 Hugging Face에서 오픈 소스 데이터와 모델을 얻고 자동 열차 훈련을 사용할 수 있다면 왜 블록체인 플랫폼에서 거래하겠습니까? Web2 회사의 영향에 직면하여 Web3 AI 모델 및 데이터 세트 트랜잭션에는 충분한 해자가 없습니다.
더욱 효율적인 머신러닝: Web3 기술은 분산된 방식으로 기계 학습의 효율성을 향상시켜 AI 애플리케이션을 더 빠르고 안정적으로 만들 수 있습니다. 이는 전통적인 AI 훈련에 적용되었습니다.
예를 들어 AlphaGo의 개량 버전인 KataGo는 분산 훈련 기술을 사용하여 이 AI를 업데이트하려는 전 세계 사람들이 자발적으로 컴퓨팅 파워 훈련을 제공합니다. 블록체인의 애플리케이션은 Gitcoin의 경우 컴퓨팅 파워를 기부하여 POAP를 얻을 수 있거나 유동성에 대한 인센티브를 제공하고 유료로 컴퓨팅 파워를 임대하는 플랫폼이 되는 AMM과 유사할 수 있습니다.
그러나 통화 가격의 높은 변동성으로 인해 이러한 애플리케이션은 기존 GPU 컴퓨팅 성능보다 비용이 더 많이 듭니다. 임대에는 이점이 없습니다.
플랫폼 자체가 금융업에 종사하지 않는 한, Numerai와 같이 계약으로 포착한 가치에서 사용자에게 보조금을 지급하는 것으로 충분하며, AI 기술을 사용하여 주식 시장에서 이익을 얻습니다. AI가 플랫폼에 진입합니다.

결론

현재 블록체인의 기본 AI 인프라이든 AI 엔진을 사용하여 애플리케이션 시나리오를 구현하는 암호화 프로젝트이든 초기 단계에 있습니다. 주요 목표는 적용 가능한 기본 인프라를 구축하고 토큰 경제와 하드웨어 공급자를 통합하는 것입니다. , 데이터 제공자, AI 알고리즘 및 기타 인공 지능 솔루션.

그러나 두 가지를 통합하는 데에도 많은 어려움이 따릅니다. 우선, 블록체인은 Rollup, ZK와 같은 복잡한 기술인 경향이 있어 AI가 데이터를 얻는 데 어려움을 겪을 것입니다. 둘째, 블록체인 생태계에서 AI의 적용 가능성과 AI 엔진의 비상 상황 적응 능력을 뒷받침할 지속적인 실험 데이터가 충분하지 않습니다. 마지막으로, 암호화 분야에서 AI의 개념을 무너뜨리는 허위 프로젝트가 자주 발생하는 것은 사람들이 이 분야에 대한 탐구에 대한 자신감을 잃기 쉽습니다.

전통적인 AI 문제를 해결하는 모든 블록체인 AI 프로젝트는 다음 질문에 답해야 합니다. 이 플랫폼이 블록체인에 토큰을 도입해야 하는 이유는 무엇입니까? 이로 인해 모델, 데이터 및 컴퓨팅 성능 플랫폼과 같은 Web2 시장의 기존 대상 거래 대상은 온보딩의 단점을 갖게 됩니다.

토큰 경제는 프로젝트의 상승 및 하락 주기를 바꿀 수 있는 플라이휠과 같습니다. 현재로서는 앞으로 나아가고 싶다면 플랫폼의 실제 사용자, 즉 고객 확보의 문제를 고려해야 합니다. 수요의 대체 불가능성은 프로젝트의 해자입니다. 해자가 없는 프로젝트는 단기적인 성공을 거둘 수 있지만 충분한 사용자와 강력한 개발자 생태계가 없을 것입니다. 수요가 잘못된 제안일 경우 경제적 인센티브는 지속 가능하지 않으며 프로젝트 수명 주기가 단축됩니다. 우리는 실제 사용자와 대체할 수 없는 요구 사항을 기반으로 하는 더 많은 AI+Web3 프로젝트의 출현을 기대합니다. 이는 Web2에서 완료되지 않았거나 제대로 완료되지 않은 요구 사항을 충족하도록 설계되었으므로 Web3에 기본적으로 도입되어야 합니다.

어쨌든 AI를 Web3에 통합하는 것은 미래 기술 트렌드이며, 인공지능과 결합된 Web3 애플리케이션의 일부 사례는 이미 이 단계에서 나타났습니다. 시간이 지남에 따라 더 많은 관련 Web3 인프라와 새로운 모델이 속속 등장할 것입니다.

면책 조항 : 이 웹사이트의 정보는 일반적인 시장 논평으로 제공되며 투자 조언을 구성하지 않습니다. 투자하기 전에 직접 조사해 보시기 바랍니다.

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