LazAI 연구: AI 경제가 DeFi TVL 신화를 어떻게 초월하는가

서론

탈중앙화 금융(DeFi)은 간단하면서도 강력한 경제 원리를 통해 지수적 성장 이야기를 촉발하며 블록체인 네트워크를 전 세계의 무허가 시장으로 전환시켜 전통 금융을 근본적으로 뒤엎었습니다. DeFi의 부상 속에서 몇 가지 주요 지표가 가치의 보편적인 언어가 되었습니다: 총 잠금 가치(TVL), 연간 수익률(APY/APR), 그리고 유동성. 이러한 간결한 지표는 참여와 신뢰를 자극했습니다. 예를 들어, 2020년 DeFi의 TVL(프로토콜에 잠금된 자산의 달러 가치)은 14배 급증했으며, 2021년에는 다시 4배 증가하여 정점에서 1120억 달러를 초과했습니다. 높은 수익률(일부 플랫폼은 유동성 채굴 열풍 속에서 APY가 3000%에 달한다고 주장)은 유동성을 끌어모았고, 유동성 풀의 깊이는 더 낮은 슬리피지와 더 효율적인 시장을 나타냅니다. 간단히 말해, TVL은 "얼마나 많은 자금이 참여하고 있는가"를 알려주고, APR은 "얼마나 많은 수익을 얻을 수 있는가"를 알려주며, 유동성은 "자산 거래의 편리함"을 나타냅니다. 결함이 있음에도 불구하고 이러한 지표는 제로에서 수십억 달러 규모의 금융 생태계를 구축했습니다. 사용자 참여를 직접적인 재정적 기회로 전환함으로써 DeFi는 자가 강화되는 채택 플라이휠을 만들어 빠르게 보급되고 대규모 참여를 촉진했습니다.

오늘날, AI는 유사한 교차로에 있습니다. 그러나 DeFi와는 달리 현재 AI의 서사는 방대한 인터넷 데이터 세트를 기반으로 훈련된 대형 범용 모델에 의해 지배되고 있습니다. 이러한 모델은 종종 세분화된 분야, 전문 작업 또는 개인화된 요구에 대해 효과적인 결과를 제공하기 어렵습니다. 그들의 "일률적" 모델은 강력하지만 취약하며, 범용적이지만 잘못 정렬되어 있습니다. 이 패러다임은 전환이 시급합니다. AI의 다음 시대는 모델의 규모나 범용성으로 정의되어서는 안 되며, 아래에서 위로------더 작고, 고도로 전문화된 모델에 초점을 맞춰야 합니다. 이러한 맞춤형 AI는 고품질, 인간과 정렬된, 그리고 분야 특정 데이터라는 전혀 새로운 데이터를 필요로 합니다. 그러나 이러한 데이터를 얻는 것은 웹 크롤링처럼 간단하지 않으며, 개인, 분야 전문가 및 커뮤니티의 적극적이고 의식적인 기여가 필요합니다.

이 전문화되고 인간과 정렬된 AI의 새로운 시대를 촉진하기 위해, 우리는 DeFi가 금융을 위해 설계한 인센티브 플라이휠과 유사한 것을 구축해야 합니다. 이는 데이터 품질, 모델 성능, 에이전트 신뢰성 및 정렬 인센티브를 측정하기 위한 새로운 AI 원리를 도입하는 것을 의미합니다------이러한 지표는 데이터가 자산(단순한 입력이 아닌)의 진정한 가치를 직접 반영해야 합니다.

이 문서는 AI 원주 경제의 기둥을 구성할 수 있는 이러한 새로운 원리를 탐구할 것입니다. 우리는 올바른 경제 인프라(즉, 고품질 데이터 생성, 그 생성 및 사용에 대한 합리적 인센티브 제공, 그리고 개인 중심으로)를 구축할 경우 AI가 어떻게 번창할 수 있는지를 설명할 것입니다. 또한 LazAI와 같은 플랫폼을 예로 들어, 이들이 어떻게 이러한 AI 원주 프레임워크를 선도적으로 구축하고 데이터의 새로운 가격 책정 및 보상 패러다임을 이끌어 AI 혁신의 다음 비약을 촉진하는지를 분석할 것입니다.

DeFi의 인센티브 플라이휠: TVL, 수익률 및 유동성------빠른 회고

DeFi의 부상은 우연이 아니며, 그 설계는 참여가 수익성이 있고 투명하도록 만들어졌습니다. 총 잠금 가치(TVL), 연간 수익률(APY/APR), 그리고 유동성과 같은 주요 지표는 단순한 숫자가 아니라 사용자 행동과 네트워크 성장을 정렬하는 원리입니다. 이러한 지표는 사용자와 자본을 끌어들이는 선순환을 형성하여 추가 혁신을 촉진합니다.

총 잠금 가치(TVL): TVL은 DeFi 프로토콜(예: 대출 풀, 유동성 풀)에 예치된 총 자본을 측정하며, DeFi 프로젝트의 "시가총액"의 대명사가 되었습니다. TVL의 빠른 성장은 사용자 신뢰와 프로토콜 건강의 지표로 간주됩니다. 예를 들어, 2020-2021년의 DeFi 열풍에서 TVL은 100억 달러에 미치지 못하다가 1000억 달러를 초과하였고, 2023년에는 1500억 달러를 돌파하여 탈중앙화 애플리케이션에 잠금된 가치 규모를 보여주었습니다. 높은 TVL은 중력 효과를 생성합니다: 더 많은 자본은 더 높은 유동성과 안정성을 의미하며, 더 많은 사용자가 기회를 찾도록 끌어들입니다. 비평가들은 TVL을 맹목적으로 추구하는 것이 프로토콜이 지속 불가능한 인센티브를 제공하게 만들 수 있다고 지적하지만(본질적으로 "TVL을 구매"하는 것), TVL이 없었다면 초기 DeFi 서사는 채택을 추적할 구체적인 방법이 부족했을 것입니다.
연간 수익률(APY/APR): 수익 약속은 참여를 실질적인 기회로 전환합니다. DeFi 프로토콜은 유동성 또는 자본 제공자에게 놀라운 APR을 제공하기 시작했습니다. 예를 들어, Compound는 2020년 중반에 COMP 토큰을 출시하여 유동성 채굴 모델을 개척했습니다------유동성 제공자에게 거버넌스 토큰을 보상으로 지급하는 것입니다. 이 혁신은 활동의 광풍을 일으켰습니다. 플랫폼 사용은 더 이상 단순한 서비스가 아니라 투자로 변모했습니다. 높은 APY는 수익 추구자를 끌어들여 TVL을 더욱 높였습니다. 이러한 보상 메커니즘은 초기 채택자를 직접적으로 풍부한 보상으로 자극하여 네트워크 성장을 촉진했습니다.
유동성: 금융에서 유동성은 가격의 급격한 변동 없이 자산을 이전할 수 있는 능력을 의미합니다------건전한 시장의 초석입니다. DeFi에서 유동성은 종종 유동성 채굴 프로그램(사용자가 유동성을 제공하여 토큰을 얻는 것)을 통해 시작됩니다. 탈중앙화 거래소와 대출 풀의 깊은 유동성은 사용자가 낮은 마찰로 거래하거나 대출할 수 있음을 의미하여 사용자 경험을 개선합니다. 높은 유동성은 더 높은 거래량과 유용성을 가져오고, 이는 더 많은 유동성을 끌어들입니다------고전적인 긍정적 피드백 루프입니다. 또한 이는 조합 가능성을 지원합니다: 개발자는 유동 시장 위에 새로운 제품(파생상품, 집계기 등)을 구축하여 혁신을 촉진합니다. 따라서 유동성은 네트워크의 생명선이 되어 채택과 새로운 서비스의 출현을 촉진합니다.

이러한 원리는 강력한 인센티브 플라이휠을 구성합니다. 자산을 잠그거나 유동성을 제공하여 가치를 창출하는 참여자는 즉시 보상을 받습니다(높은 수익과 토큰 인센티브를 통해), 이는 더 많은 참여를 장려합니다. 이는 개인의 참여가 광범위한 기회로 전환되도록 하여------사용자가 이익과 거버넌스 영향력을 얻고------이러한 기회가 다시 네트워크 효과를 촉진하여 수천 명의 사용자가 참여하도록 합니다. 결과는 주목할 만합니다: 2024년까지 DeFi 사용자 수는 1000만을 초과하며, 그 가치는 몇 년 만에 거의 30배 증가했습니다. 분명히 대규모 인센티브 정렬------사용자를 이해관계자로 전환하는 것------이 DeFi의 지수적 부상의 핵심입니다.

현재 AI 경제의 결핍

DeFi가 어떻게 아래에서 위로의 참여와 인센티브 정렬이 금융 혁명을 시작하는지를 보여주었다면, 오늘날 AI 경제는 유사한 변화를 지원하는 기본 원리가 부족합니다. 현재 AI는 방대한 크롤링 데이터 세트를 기반으로 훈련된 대형 범용 모델에 의해 지배되고 있습니다. 이러한 기본 모델은 규모가 놀랍지만 모든 문제를 해결하기 위해 설계되었기 때문에 특정 누구에게도 특별히 효과적으로 서비스를 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 그들의 "일률적" 구조는 세분화된 분야, 문화적 차이 또는 개인적 선호에 적응하기 어려워 출력이 취약하고, 맹점이 있으며, 현실의 요구와 점점 더 동떨어져 있습니다.

다음 세대 AI의 정의는 더 이상 단순히 규모가 아니라 맥락 이해 능력------즉, 모델이 특정 분야, 전문 커뮤니티 및 다양한 인간 관점을 이해하고 서비스하는 능력으로 정의될 것입니다. 그러나 이러한 상황 지능은 다른 입력을 필요로 합니다: 고품질, 인간과 정렬된 데이터. 그러나 이것이 현재 결여되어 있습니다. 현재 이러한 데이터를 측정, 식별, 평가 또는 우선 순위를 정할 수 있는 광범위하게 인정받는 메커니즘이 없으며, 개인, 커뮤니티 또는 분야 전문가가 그들의 관점을 기여하고 그들의 삶에 점점 더 영향을 미치는 지능 시스템을 개선할 수 있는 개방적인 프로세스도 없습니다. 따라서 가치는 여전히 소수의 인프라 제공자에게 집중되어 있으며, 대중과 AI 경제의 상승 잠재력은 단절되어 있습니다. 고가치 기여(데이터, 피드백, 정렬 신호)를 발굴, 검증 및 보상할 수 있는 새로운 원리를 설계해야만 우리는 DeFi가 번영하는 데 의존하는 참여적 성장 루프를 잠금 해제할 수 있습니다.

간단히 말해, 우리는 동일하게 질문해야 합니다:

우리는 어떻게 창출된 가치를 측정할 수 있을까요? 어떻게 자가 강화되는 채택 플라이휠을 구축하여 개인 중심의 데이터 아래에서 위로 참여를 촉진할 수 있을까요?

DeFi와 유사한 "AI 원주 경제"를 잠금 해제하기 위해, 우리는 참여를 AI의 기회로 전환하는 새로운 원리를 정의해야 하며, 이를 통해 이 분야에서 지금까지 보지 못한 네트워크 효과를 촉발해야 합니다.

AI 원주 기술 스택: 새로운 경제의 새로운 원리

우리는 더 이상 단순히 지갑 간에 토큰을 이동시키는 것이 아니라, 데이터를 모델에 입력하고, 모델 출력을 의사 결정으로 전환하며, AI 에이전트를 행동으로 옮기는 것입니다. 이는 지능과 정렬을 정량화하기 위한 새로운 지표와 원리를 필요로 하며, 이는 DeFi 지표가 자본을 정량화하는 것과 유사합니다. 예를 들어, LazAI는 AI 데이터, 모델 행동 및 에이전트 상호작용의 새로운 자산 표준을 도입하여 AI 데이터 정렬 문제를 해결하는 차세대 블록체인 네트워크를 구축하고 있습니다.

다음은 체인 상에서 AI 경제 가치를 정의하는 몇 가지 주요 원리를 개요합니다:

검증 가능한 데이터(새로운 "유동성"): AI에 대한 데이터는 DeFi에 대한 유동성과 같습니다------시스템의 생명선. AI(특히 대형 모델)에서는 올바른 데이터를 보유하는 것이 중요합니다. 그러나 원시 데이터는 품질이 낮거나 오해를 불러일으킬 수 있으므로, 우리는 체인 상에서 검증 가능한 고품질 데이터가 필요합니다. 여기서 가능한 원리는 "데이터 증명(PoD)/데이터 가치 증명(PoDV)"입니다. 이 개념은 데이터 기여의 가치를 측정하는데, 이는 양뿐만 아니라 품질 및 AI 성능에 미치는 영향을 기반으로 합니다. 이는 유동성 채굴의 대응물로 볼 수 있습니다: 유용한 데이터(또는 레이블/피드백)를 제공하는 기여자는 그 데이터가 가져오는 가치에 따라 보상을 받습니다. 이러한 시스템의 초기 설계는 이미 형태를 갖추고 있습니다. 예를 들어, 특정 블록체인 프로젝트의 데이터 증명(PoD) 합의는 데이터를 검증의 주요 자원으로 간주합니다(작업 증명에서의 에너지 또는 지분 증명에서의 자본과 유사). 이 시스템에서 노드는 기여한 데이터의 수량, 품질 및 관련성에 따라 보상을 받습니다.

이를 일반 AI 경제로 확장하면, 우리는 "총 잠금 데이터 가치(TDVL)"라는 지표를 볼 수 있습니다: 네트워크의 모든 가치 있는 데이터의 집합적 측정으로, 검증 가능성과 유용성에 따라 가중치를 부여합니다. 검증된 데이터 풀은 유동성 풀처럼 거래될 수 있습니다------예를 들어, 체인 상에서 진단 AI에 사용되는 검증된 의료 이미지 풀은 정량적 가치와 활용도를 가질 수 있습니다. 데이터 출처 추적(데이터의 출처 및 수정 이력을 이해하는 것)은 이 지표의 핵심 부분이 되어 AI 모델에 입력된 데이터가 신뢰할 수 있고 추적 가능하도록 보장합니다. 본질적으로, 유동성이 사용 가능한 자본과 관련이 있다면, 검증 가능한 데이터는 사용 가능한 지식과 관련이 있습니다. 데이터 가치 증명(PoDV)와 같은 지표는 네트워크에서 잠금된 유용한 지식의 양을 포착할 수 있으며, LazAI의 데이터 고정 토큰(DAT)을 통해 구현된 체인 상 데이터 고정은 데이터 유동성을 측정 가능하고 인센티브가 있는 경제적 층으로 만듭니다.

모델 성능(새로운 자산 클래스): AI 경제에서 훈련된 모델(또는 AI 서비스) 자체가 자산이 됩니다------심지어 토큰 및 NFT와 나란히 새로운 자산 클래스로 간주될 수 있습니다. 훈련된 AI 모델은 그 가중치에 봉인된 지능으로 인해 가치를 지닙니다. 그러나 이 가치를 체인 상에서 어떻게 표현하고 측정할 수 있을까요? 우리는 체인 상 성능 기준 또는 모델 인증이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 표준 데이터 세트에서의 정확도나 경쟁 작업에서의 승률은 성능 점수로 체인 상에 기록될 수 있습니다. 이는 AI 모델의 체인 상 "신용 등급" 또는 KPI로 볼 수 있습니다. 이러한 점수는 모델이 미세 조정되거나 데이터가 업데이트될 때 조정될 수 있습니다. Oraichain과 같은 프로젝트는 AI 모델 API와 신뢰성 점수(테스트 케이스를 통해 AI 출력이 예상과 일치하는지 검증)를 결합하여 체인 상에 올리는 것을 탐색했습니다. AI 원주 DeFi("AiFi")에서는 모델 성능 기반 스테이킹을 상상할 수 있습니다------예를 들어, 개발자가 자신의 모델 성능이 우수하다고 생각하면 토큰을 스테이킹할 수 있으며, 독립적인 체인 상 감사가 그 성능을 확인하면 보상을 받습니다(모델 성능이 좋지 않으면 스테이킹을 잃게 됩니다). 이는 개발자가 모델을 진실하게 보고하고 지속적으로 개선하도록 유도할 것입니다. 또 다른 아이디어는 성능 메타데이터를 가진 토큰화된 모델 NFT입니다------모델 NFT의 "바닥 가격"은 그 유용성을 반영할 수 있습니다. 이러한 관행은 이미 나타나고 있습니다: 일부 AI 시장은 모델 접근 토큰을 사고팔 수 있도록 허용하며, LayerAI(구 CryptoGPT)와 같은 프로토콜은 데이터와 AI 모델을 글로벌 AI 경제의 새로운 자산 클래스로 간주합니다. 간단히 말해, DeFi는 "얼마나 많은 자금이 잠금되었는가?"라고 묻는다면, AI-DeFi는 "얼마나 많은 지능이 잠금되었는가?"라고 물을 것입니다------단순히 계산 능력(비록 그것도 중요하지만)뿐만 아니라 네트워크에서 실행되는 모델의 효율성과 가치를 포함합니다. 새로운 지표는 "모델 품질 증명" 또는 체인 상 AI 성능 개선의 시계열 지수를 포함할 수 있습니다.
에이전트 행동 및 유용성(체인 상 AI 에이전트): AI 원주 블록체인에서 가장 흥미롭고 도전적인 새로운 요소는 체인 상에서 실행되는 자율 AI 에이전트입니다. 이들은 거래 로봇, 데이터 큐레이터, 고객 서비스 AI 또는 복잡한 DAO 거버넌서가 될 수 있습니다------본질적으로 사용자 대신 네트워크에서 감지하고, 의사 결정을 내리며, 심지어 스스로 행동할 수 있는 소프트웨어 엔티티입니다. DeFi 세계에는 기본 "로봇"만 존재하지만, AI 블록체인 세계에서는 에이전트가 일등 경제 주체가 될 수 있습니다. 이는 에이전트 행동, 신뢰성 및 유용성 측정 기준에 대한 수요를 촉발합니다. 우리는 "에이전트 유용성 점수" 또는 평판 시스템과 유사한 메커니즘을 볼 수 있습니다. 각 AI 에이전트(아마도 NFT 또는 반동질화 토큰(SFT)으로 표현됨)는 그 행동(작업 완료, 협력 등)에 따라 평판을 축적합니다. 이러한 평가는 신용 점수나 사용자 평가와 유사하지만 AI에 대한 것입니다. 다른 계약은 이를 바탕으로 에이전트 서비스를 신뢰하거나 사용할지를 결정할 수 있습니다. LazAI가 제안한 iDAO(개인 중심의 DAO) 개념에서, 각 에이전트 또는 사용자 엔티티는 자신의 체인 상 도메인 및 AI 자산을 소유합니다. 이러한 iDAO 또는 에이전트가 측정 가능한 기록을 구축하는 것을 상상할 수 있습니다.

이미 플랫폼은 AI 에이전트를 토큰화하고 체인 상 지표를 부여하기 시작했습니다: 예를 들어, Rivalz의 "Rome protocol"은 NFT 기반 AI 에이전트(rAgents)를 생성하며, 그 최신 평판 지표는 체인에 기록됩니다. 사용자는 이러한 에이전트를 스테이킹하거나 대출할 수 있으며, 그 보상은 에이전트가 집단 AI "군집"에서의 성과와 영향에 따라 달라집니다. 이는 본질적으로 AI 에이전트의 DeFi이며, 에이전트 유용성 지표의 중요성을 보여줍니다. 미래에는 활성 주소를 논의하는 것처럼 "활성 AI 에이전트"를 논의하거나 거래량을 논의하는 것처럼 "에이전트 경제 영향"을 논의할 수 있을 것입니다.

주의 추적은 또 다른 원리가 될 수 있습니다------에이전트가 의사 결정 과정에서 집중하는 내용 (어떤 데이터, 신호)을 기록합니다. 이는 블랙박스 에이전트를 더 투명하고 감사 가능하게 만들며, 에이전트의 성공 또는 실패를 특정 입력에 귀속시킬 수 있습니다. 요약하자면, 에이전트 행동 지표는 책임과 정렬을 보장합니다: 자율 에이전트가 대규모 자금이나 중요한 작업을 관리하도록 하려면 그 신뢰성을 정량화해야 합니다. 높은 에이전트 유용성 점수는 체인 상 AI 에이전트가 대규모 자금을 관리하는 전제 조건이 될 수 있습니다(전통 금융에서 높은 신용 점수가 대규모 대출의 기준이 되는 것과 유사합니다).
사용 인센티브 및 AI 정렬 지표: 마지막으로, AI 경제는 유익한 사용과 정렬을 어떻게 인센티브할 것인지 고려해야 합니다. DeFi는 유동성 채굴, 초기 사용자 에어드롭 또는 수수료 환급을 통해 성장을 인센티브합니다; 그러나 AI에서는 단순한 사용 증가로는 충분하지 않으며, AI 결과 개선을 위한 사용을 인센티브해야 합니다. 이때 AI 정렬과 연결된 지표가 중요합니다. 예를 들어, 인간 피드백 루프(사용자가 AI 응답에 점수를 매기거나 iDAO를 통해 수정하는 것, 이 부분은 아래에서 자세히 설명할 것입니다)는 기록될 수 있으며, 피드백 기여자는 "정렬 수익"을 얻을 수 있습니다. 또는 "주의 증명" 또는 "참여 증명"을 상상할 수 있습니다; AI를 개선하기 위해 시간을 투자한 사용자(선호 데이터 제공, 수정 또는 새로운 사용 사례 제공)는 보상을 받습니다. 지표는 주의 추적일 수 있으며, AI 최적화를 위한 고품질 피드백 또는 인간의 주의 양을 포착합니다.

DeFi가 TVL과 수익을 추적하기 위해 블록 탐색기와 대시보드(예: DeFi Pulse, DefiLlama)가 필요했던 것처럼, AI 경제도 이러한 AI 중심 지표를 추적하기 위한 새로운 탐색기가 필요합니다------"AI-llama" 대시보드를 상상해 보십시오. 여기에는 총 정렬 데이터 양, 활성 AI 에이전트 수, 누적 AI 유용성 수익 등이 표시됩니다. 이는 DeFi와 유사하지만 내용은 완전히 새롭습니다.

DeFi식 AI 플라이휠로 나아가기

우리는 AI를 위한 인센티브 플라이휠을 구축해야 합니다------데이터를 일등 경제 자산으로 간주하여 AI 개발을 폐쇄적인 사업에서 개방적이고 참여적인 경제로 전환해야 합니다. 이는 DeFi가 금융을 사용자 주도의 유동성 개방 영역으로 변화시킨 것과 같습니다.

이 방향의 초기 탐색이 이미 나타나고 있습니다. 예를 들어, Vana와 같은 프로젝트는 사용자에게 데이터 공유 참여를 보상하기 시작했습니다. Vana 네트워크는 사용자가 개인 또는 커뮤니티 데이터를 DataDAO(탈중앙화 데이터 풀)에 기여하고 데이터 세트 전용 토큰을 얻을 수 있도록 허용합니다(네트워크 원주 토큰으로 교환 가능). 이는 데이터 기여자 화폐화를 향한 중요한 첫 걸음입니다.

그러나 단순히 기여 행동에 보상을 주는 것만으로는 DeFi의 폭발적인 플라이휠을 재현할 수 없습니다. DeFi에서는 유동성 제공자가 자산을 예치하여 보상을 받을 뿐만 아니라, 제공한 자산은 투명한 시장 가치를 가지며, 수익은 실제 사용(거래 수수료, 대출 이자 및 인센티브 토큰)을 반영합니다. 마찬가지로, AI 데이터 경제는 단순한 보상을 넘어 데이터에 대한 직접적인 가격 책정을 필요로 합니다. 데이터 품질, 희소성 또는 모델 개선 정도에 기반한 경제적 가격 책정이 없다면, 우리는 피상적인 인센티브에 빠질 수 있습니다. 단순히 토큰 보상을 분배하는 것은 수량을 장려할 수 있지만 품질을 저해할 수 있으며, 토큰이 실제 AI 유용성과 연결되지 않을 경우 정체될 수 있습니다. 혁신을 진정으로 발휘하기 위해서는 기여자가 명확한 시장 주도 신호를 보고 데이터 가치를 이해하며, 데이터가 실제로 AI 시스템에 사용될 때 보상을 받아야 합니다.

우리는 데이터 중심 인센티브 루프를 생성하기 위해 직접적인 평가 및 보상 데이터에 더 집중하는 인프라가 필요합니다: 사람들이 기여하는 고품질 데이터가 많을수록 모델이 더 우수해지고, 더 많은 사용과 데이터 수요를 끌어들여 기여자의 보상을 높입니다. 이는 AI가 대량 데이터의 폐쇄 경쟁에서 신뢰할 수 있고 고품질 데이터의 개방 시장으로 전환되도록 할 것입니다.

이러한 아이디어가 실제 프로젝트에서 어떻게 구현될까요? LazAI를 예로 들어보겠습니다------이 프로젝트는 탈중앙화 AI 경제의 차세대 블록체인 네트워크와 기본 원리를 구축하고 있습니다.

LazAI 소개------AI와 인간을 정렬시키기

LazAI는 AI 데이터 정렬 문제를 해결하기 위해 설계된 차세대 블록체인 네트워크와 프로토콜로, AI 데이터, 모델 행동 및 에이전트 상호작용의 새로운 자산 표준을 도입하여 탈중앙화 AI 경제의 인프라를 구축합니다.

LazAI는 데이터의 검증 가능성, 인센티브 및 프로그래밍 가능성을 체인 상에서 해결하여 AI 정렬 문제를 해결하는 가장 선진적인 방법 중 하나를 제공합니다. 아래에서는 LazAI의 프레임워크를 예로 들어 AI 원주 블록체인이 위의 원칙을 어떻게 실현하는지를 설명할 것입니다.

핵심 문제------데이터 불일치 및 공정한 인센티브 부족

AI 정렬은 종종 훈련 데이터 품질로 귀결되며, 미래에는 인간과 정렬되고 신뢰할 수 있으며 거버넌스가 가능한 새로운 데이터가 필요합니다. AI 산업이 중앙집중식 범용 모델에서 상황화되고 정렬된 지능으로 전환됨에 따라, 인프라는 동기화되어 진화해야 합니다. 다음 AI 시대는 정렬성, 정확성 및 출처 추적성으로 정의될 것입니다. LazAI는 데이터 정렬 및 인센티브 문제를 직접 겨냥하여 근본적인 해결책을 제안합니다: 출처에서 데이터를 정렬하고 데이터 자체에 직접 보상을 제공합니다. 즉, 훈련 데이터가 검증 가능하게 인간의 관점을 대표하고, 노이즈를 제거하며, 데이터 품질, 희소성 또는 모델 개선 정도에 따라 보상을 받도록 보장하는 것입니다. 이는 모델을 수정하는 것에서 데이터를 정리하는 것으로의 패러다임 전환입니다.

LazAI는 원리를 도입할 뿐만 아니라 데이터 수집, 가격 책정 및 거버넌스의 새로운 패러다임을 제안합니다. 그 핵심 개념은 데이터 고정 토큰(DAT)과 개인 중심의 DAO(iDAO)로, 이 두 가지는 데이터의 가격 책정, 출처 추적 및 프로그래밍 사용을 공동으로 실현합니다.

검증 가능하고 프로그래밍 가능한 데이터------데이터 고정 토큰(DAT)

이 목표를 달성하기 위해, LazAI는 새로운 체인 상 원리인 데이터 고정 토큰(DAT)을 도입합니다. 이는 AI 데이터 자산화를 위해 설계된 새로운 유형의 토큰 표준입니다. 각 DAT는 체인 상에 고정된 데이터와 그 연속 정보(기여자 신원, 시간에 따른 변화 이력 및 사용 사례)를 나타냅니다. 이는 각 데이터에 대해 검증 가능한 이력을 생성합니다------데이터 세트의 버전 관리 시스템(예: Git)과 유사하지만 블록체인이 보안을 보장합니다. DAT는 체인 상에 존재하기 때문에 프로그래밍 가능성을 갖추고 있습니다: 스마트 계약이 그 사용 규칙을 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 기여자는 자신의 DAT(예: 일련의 의료 이미지)가 특정 AI 모델에만 접근하도록 제한하거나 특정 조건에서만 사용되도록 지정할 수 있습니다(코드를 통해 개인 정보 보호 또는 윤리적 제약을 강제할 수 있습니다). 인센티브 메커니즘은 DAT가 거래되거나 스테이킹될 수 있다는 점에서 나타납니다------데이터가 모델에 가치가 있다면, 모델(또는 그 소유자)은 DAT 접근 권한을 얻기 위해 비용을 지불할 수 있습니다. 본질적으로, LazAI는 데이터 토큰화 및 출처 추적이 가능한 시장을 구축했습니다. 이는 앞서 논의한 "검증 가능한 데이터" 지표와 직접적으로 연결됩니다: DAT를 검사함으로써 그것이 검증되었는지, 얼마나 많은 모델이 사용했는지, 그리고 어떤 모델 성능 향상을 가져왔는지를 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터는 더 높은 평가를 받을 것입니다. 데이터를 체인 상에 고정하고 경제적 인센티브를 품질에 연결함으로써, LazAI는 AI가 신뢰할 수 있고 측정 가능한 데이터로 훈련되도록 보장합니다. 이는 인센티브 정렬을 통해 문제를 해결하는 것입니다------고품질 데이터가 보상을 받고 두드러지게 됩니다.

개인 중심의 DAO(iDAO) 프레임워크

두 번째 핵심 구성 요소는 LazAI의 iDAO(개인 중심의 DAO) 개념으로, 이는 개인(조직이 아닌)을 의사 결정 및 데이터 소유의 중심에 두어 AI 경제에서 거버넌스 모델을 재정의합니다. 전통적인 DAO는 일반적으로 집단 조직 목표를 우선시하여 개인의 의지를 약화시키는 경향이 있습니다. 그러나 iDAO는 이러한 논리를 전복합니다. 이들은 개인화된 거버넌스 단위로, 개인, 커뮤니티 또는 분야 특정 엔티티가 AI 시스템에 기여한 데이터와 모델을 직접 소유하고 제어하며 검증할 수 있도록 허용합니다. iDAO는 맞춤형, 정렬된 AI를 지원합니다: 거버넌스 프레임워크로서, 이들은 모델이 항상 기여자의 가치관이나 의도를 따르도록 보장합니다. 경제적 관점에서, iDAO는 AI 행동에 커뮤니티의 프로그래밍 가능성을 부여합니다------모델이 특정 데이터를 어떻게 사용할지, 누가 모델에 접근할 수 있는지, 그리고 모델이 생성한 수익을 어떻게 분배할지를 규정할 수 있습니다. 예를 들어, iDAO는 그들의 AI 모델이 호출될 때(예: API 요청 또는 작업 완료 시) 일부 수익이 관련 데이터를 기여한 DAT 보유자에게 반환되도록 규정할 수 있습니다. 이는 에이전트 행동과 기여자 보상 간의 직접적인 피드백 루프를 구축합니다------DeFi에서 유동성 제공자의 수익과 플랫폼 사용이 연결되는 메커니즘과 유사합니다. 또한, iDAO 간에는 프로토콜을 통해 조합 가능성이 있는 상호작용이 이루어질 수 있습니다: 하나의 AI 에이전트(iDAO)는 협상 조건에 따라 다른 iDAO의 데이터나 모델을 호출할 수 있습니다.

이러한 원리를 구축함으로써, LazAI의 프레임워크는 탈중앙화 AI 경제의 비전을 현실로 만듭니다. 데이터는 사용자가 소유하고 수익을 얻을 수 있는 자산이 되며, 모델은 개인적인 고립에서 협력 프로젝트로 전환됩니다. 각 참여자------독특한 데이터 세트를 기획하는 개인에서 소형 전문 모델을 구축하는 개발자까지------모두 AI 가치 사슬의 이해관계자가 될 수 있습니다. 이러한 인센티브 정렬은 DeFi의 폭발적인 성장을 재현할 가능성이 있습니다: 사람들이 AI 참여(데이터 기여 또는 전문 지식 기여)가 기회로 직접 전환된다는 것을 인식하게 되면, 그들은 더 적극적으로 참여할 것입니다. 참여자가 늘어남에 따라 네트워크 효과가 시작됩니다------더 많은 데이터가 더 나은 모델을 생성하고, 더 많은 사용자를 끌어들여, 더 많은 데이터와 수요를 생성하여 긍정적인 순환을 형성합니다.

AI 신뢰 기반 구축: 검증 가능한 계산 프레임워크

이 생태계에서, LazAI의 검증 가능한 계산 프레임워크(Verified Computing Framework)는 신뢰 구축의 핵심 층입니다. 이 프레임워크는 생성된 각 DAT, 각 iDAO(개인화된 자치 조직)의 결정, 각 인센티브 분배가 검증 가능한 추적 체인을 갖추도록 보장하여 데이터 소유권을 실행 가능하게 하고, 거버넌스 프로세스를 책임 있게 하며, 지능체 행동을 감사 가능하게 합니다. iDAO와 DAT를 이론적 개념에서 신뢰할 수 있고 검증 가능한 시스템으로 전환함으로써, 검증 가능한 계산 프레임워크는 신뢰의 패러다임 전환을 실현합니다------가정에 의존하는 것에서 수학적 검증에 기반한 결정적 보장으로의 전환입니다.

탈중앙화 AI 경제의 가치 실현 이 기본 요소의 구축은 탈중앙화 AI 경제의 비전을 실제로 실현합니다: