연방 학습에서 탈중앙화 에이전트 네트워크로: ChainOpera 프로젝트 분석

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6월의 연구 보고서《Crypto AI의 성배: 탈중앙화 훈련의 최전선 탐색》에서 우리는 분산 훈련과 탈중앙화 훈련 사이에 위치한 "제어된 탈중앙화" 솔루션인 연합 학습(Federated Learning)에 대해 언급했습니다: 그 핵심은 데이터의 로컬 보존과 매개변수의 집중 집계로, 의료, 금융 등에서의 프라이버시 및 규정 준수 요구를 충족합니다. 동시에 우리는 과거 여러 연구 보고서에서 에이전트(Agent) 네트워크의 부상에 지속적으로 주목해왔습니다. 그 가치는 다중 에이전트의 자율성과 분업을 통해 복잡한 작업을 협력하여 수행하고, "대모델"에서 "다중 에이전트 생태계"로의 진화를 촉진하는 데 있습니다.

연합 학습은 "데이터가 로컬에서 나가지 않고, 기여에 따라 보상을 제공"함으로써 다자간 협력의 기초를 마련했습니다. 그 분산 유전자, 투명한 보상, 프라이버시 보호 및 규정 준수 실천은 에이전트 네트워크에 직접 재사용 가능한 경험을 제공합니다. FedML 팀은 바로 이 경로를 따라 오픈 소스 유전자를 TensorOpera(AI 산업 인프라 계층)로 업그레이드하고, 다시 ChainOpera(탈중앙화 에이전트 네트워크)로 발전시키고 있습니다. 물론, 에이전트 네트워크는 연합 학습의 필연적인 연장이 아니며, 그 핵심은 다중 에이전트의 자율 협력 및 작업 분업에 있으며, 다중 에이전트 시스템(MAS), 강화 학습(RL) 또는 블록체인 보상 메커니즘을 기반으로 직접 구축할 수도 있습니다.

1. 연합 학습과 AI 에이전트 기술 스택 아키텍처

연합 학습(Federated Learning, FL)은 데이터를 집중하지 않고 협력 훈련을 수행하는 프레임워크로, 기본 원리는 각 참여자가 로컬에서 모델을 훈련하고, 매개변수나 그래디언트만 조정 서버에 업로드하여 집계함으로써 "데이터가 도메인을 벗어나지 않도록" 하는 프라이버시 규정을 실현하는 것입니다. 의료, 금융 및 모바일 단말기와 같은 전형적인 시나리오에서의 실천을 통해 연합 학습은 비교적 성숙한 상용 단계에 접어들었지만, 여전히 통신 비용이 크고, 프라이버시 보호가 불완전하며, 장치 이질성으로 인해 수렴 효율이 낮은 등의 병목 현상에 직면해 있습니다. 다른 훈련 모드와 비교할 때, 분산 훈련은 효율성과 규모를 추구하기 위해 계산 능력의 집중을 강조하고, 탈중앙화 훈련은 개방형 계산 네트워크를 통해 완전한 분산 협력을 실현하며, 연합 학습은 두 가지 사이에 위치하여 "제어된 탈중앙화" 솔루션으로 나타납니다: 산업의 프라이버시 및 규정 준수 요구를 충족하면서, 기관 간 협력의 실행 가능한 경로를 제공하며, 산업계의 전환 배치 아키텍처에 더 적합합니다.

AI 에이전트 프로토콜 스택 전반에 걸쳐, 우리는 이전 연구 보고서에서 이를 세 가지 주요 계층으로 나누었습니다.

• 인프라 계층(Agent Infrastructure Layer): 이 계층은 에이전트에 가장 기본적인 운영 지원을 제공하며, 모든 에이전트 시스템 구축의 기술적 기초입니다.

• 핵심 모듈: 에이전트 프레임워크(Agent Framework)와 에이전트 OS(Agent OS, 더 낮은 수준의 다중 작업 스케줄링 및 모듈화 런타임)를 포함하여, 에이전트의 생애 주기 관리를 위한 핵심 기능을 제공합니다.

• 지원 모듈: 에이전트 DID(탈중앙화 신원), 에이전트 지갑 및 추상화(계정 추상화 및 거래 실행), 에이전트 결제/정산(결제 및 정산 기능) 등이 있습니다.

• 조정 및 실행 계층(Coordination & Execution Layer)은 다중 에이전트 간의 협력, 작업 스케줄링 및 시스템 보상 메커니즘에 중점을 두며, 에이전트 시스템의 "집단 지능" 구축의 핵심입니다.

• 에이전트 오케스트레이션(Agent Orchestration): 에이전트 생애 주기, 작업 할당 및 실행 프로세스를 통합적으로 조정하고 관리하는 지휘 메커니즘으로, 중앙 제어가 있는 워크플로우 시나리오에 적합합니다.

• 에이전트 스웜(Agent Swarm): 협력 구조로, 분산 에이전트 협력을 강조하며, 높은 자율성, 분업 능력 및 유연한 협력을 갖추고 있어 동적 환경에서의 복잡한 작업에 적합합니다.

• 에이전트 보상 계층(Agent Incentive Layer): 에이전트 네트워크의 경제적 보상 시스템을 구축하여 개발자, 실행자 및 검증자의 적극성을 유도하고, 에이전트 생태계에 지속 가능한 동력을 제공합니다.

• 응용 계층(Application & Distribution Layer)

• 배포 하위 클래스: 에이전트 런치패드(Agent Launchpad), 에이전트 마켓플레이스(Agent Marketplace) 및 에이전트 플러그인 네트워크(Agent Plugin Network)

• 응용 하위 클래스: 에이전트파이(AgentFi), 에이전트 네이티브 DApp, 에이전트-서비스(Agent-as-a-Service) 등

• 소비 하위 클래스: 에이전트 소셜/소비자 에이전트를 주로 하며, 소비자 소셜 등 경량 시나리오를 대상으로 합니다.

• 밈(Meme): 에이전트 개념을 이용한 마케팅으로, 실제 기술 구현과 응용이 부족하며, 단순히 마케팅에 의해 추진됩니다.

2. 연합 학습 벤치마크 FedML과 TensorOpera 전체 스택 플랫폼

FedML은 연합 학습(Federated Learning) 및 분산 훈련을 위한 최초의 오픈 소스 프레임워크 중 하나로, 학술 팀(USC)에서 시작하여 점차 기업화되어 TensorOpera AI의 핵심 제품이 되었습니다. 이는 연구자와 개발자에게 기관 간, 장치 간 데이터 협력 훈련 도구를 제공하며, 학술계에서 FedML은 NeurIPS, ICML, AAAI와 같은 주요 회의에서 자주 등장하여 연합 학습 연구의 일반 실험 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 산업계에서는 FedML이 의료, 금융, 엣지 AI 및 Web3 AI와 같은 프라이버시 민감한 시나리오에서 높은 평판을 얻고 있으며, 연합 학습 분야의 벤치마크 도구로 간주됩니다.

TensorOpera는 FedML이 상업화 경로를 따라 기업 및 개발자를 위한 전체 스택 AI 인프라 플랫폼으로 업그레이드된 것입니다: 연합 학습 능력을 유지하면서 GPU 마켓플레이스, 모델 서비스 및 MLOps로 확장하여 대모델 및 에이전트 시대의 더 큰 시장에 진입합니다. TensorOpera의 전체 아키텍처는 Compute Layer(기초 계층), Scheduler Layer(스케줄러 계층) 및 MLOps Layer(응용 계층) 세 가지 계층으로 나눌 수 있습니다.

1. Compute Layer(하위 계층)

Compute Layer는 TensorOpera의 기술적 기초로, FedML의 오픈 소스 유전자를 계승하며, 핵심 기능으로는 매개변수 서버(Parameter Server), 분산 훈련(Distributed Training), 추론 엔드포인트(Inference Endpoint) 및 집계 서버(Aggregation Server)가 있습니다. 그 가치는 분산 훈련, 프라이버시 보호의 연합 학습 및 확장 가능한 추론 엔진을 제공하여 "훈련/배포/연합"의 세 가지 핵심 능력을 지원하며, 모델 훈련, 배포 및 기관 간 협력의 전체 링크를 포괄하는 플랫폼의 기초 계층입니다.

2. Scheduler Layer(중간 계층)

Scheduler Layer는 계산 거래 및 스케줄링의 중심으로, GPU 마켓플레이스, 프로비저닝(Provision), 마스터 에이전트(Master Agent) 및 스케줄 및 오케스트레이트(Schedule & Orchestrate)로 구성되어 있으며, 공용 클라우드, GPU 제공업체 및 독립 기여자의 자원 호출을 지원합니다. 이 계층은 FedML이 TensorOpera로 업그레이드되는 중요한 전환점으로, 스마트 계산 스케줄링 및 작업 편성을 통해 더 대규모의 AI 훈련 및 추론을 실현할 수 있으며, LLM 및 생성적 AI의 전형적인 시나리오를 포함합니다. 동시에 이 계층의 Share & Earn 모델은 보상 메커니즘 인터페이스를 예약하여 DePIN 또는 Web3 모델과의 호환성을 갖출 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

3. MLOps Layer(상위 계층)

MLOps Layer는 플랫폼이 개발자 및 기업을 직접 대상으로 하는 서비스 인터페이스로, 모델 서빙(Model Serving), AI 에이전트(AI Agent) 및 스튜디오(Studio) 등의 모듈을 포함합니다. 전형적인 응용은 LLM 챗봇, 다중 모달 생성적 AI 및 개발자 코파일럿 도구를 포함합니다. 그 가치는 하위 계산 능력 및 훈련 능력을 고수준 API 및 제품으로 추상화하여 사용 장벽을 낮추고, 즉시 사용할 수 있는 에이전트, 로우코드 개발 환경 및 확장 가능한 배포 능력을 제공하는 데 있으며, Anyscale, Together, Modal 등 새로운 세대 AI 인프라 플랫폼과의 경쟁에서 인프라에서 응용으로의 다리 역할을 합니다.

2025년 3월, TensorOpera는 AI 에이전트를 위한 전체 스택 플랫폼으로 업그레이드되었으며, 핵심 제품은 AgentOpera AI 앱, 프레임워크 및 플랫폼을 포함합니다. 응용 계층은 ChatGPT와 유사한 다중 에이전트 진입점을 제공하며, 프레임워크 계층은 그래프 구조의 다중 에이전트 시스템과 오케스트레이터/라우터의 진화를 통해 "Agentic OS"로 발전하며, 플랫폼 계층은 TensorOpera 모델 플랫폼과 FedML과 깊이 통합되어 분산 모델 서비스, RAG 최적화 및 혼합 엣지 클라우드 배포를 실현합니다. 전체 목표는 "하나의 운영 체제, 하나의 에이전트 네트워크"를 구축하여 개발자, 기업 및 사용자가 개방적이고 프라이버시 보호 환경에서 차세대 Agentic AI 생태계를 공동 구축하는 것입니다.

3. ChainOpera AI 생태계 전경: 공동 창작자에서 기술 기반으로

FedML이 기술 핵심으로서 연합 학습 및 분산 훈련의 오픈 소스 유전자를 제공한다면, TensorOpera는 FedML의 연구 성과를 상업화 가능한 전체 스택 AI 인프라로 추상화합니다. ChainOpera는 TensorOpera의 플랫폼 능력을 "블록체인에 올려" AI 터미널 + 에이전트 소셜 네트워크 + DePIN 모델 및 계산 계층 + AI-네이티브 블록체인을 통해 탈중앙화된 에이전트 네트워크 생태계를 구축합니다. 그 핵심 변화는 TensorOpera가 여전히 기업 및 개발자를 주요 대상으로 하고 있는 반면, ChainOpera는 Web3화된 거버넌스 및 보상 메커니즘을 통해 사용자, 개발자, GPU/데이터 제공자를 공동 구축 및 공동 관리에 포함시켜 AI 에이전트가 단순히 "사용되는 것"이 아니라 "공동 창작되고 공동 소유되는 것"이 되도록 한다는 점입니다.

공동 창작자 생태계(Co-creators)

ChainOpera AI는 모델 및 GPU 플랫폼과 에이전트 플랫폼을 통해 생태 공동 창작을 위한 도구 체인, 인프라 및 조정 계층을 제공하며, 모델 훈련, 에이전트 개발, 배포 및 확장 협력을 지원합니다.

ChainOpera 생태계의 공동 창작자는 AI 에이전트 개발자(에이전트 설계 및 운영), 도구 및 서비스 제공자(템플릿, MCP, 데이터베이스 및 API), 모델 개발자(모델 카드 훈련 및 배포), GPU 제공자(DePIN 및 Web2 클라우드 파트너를 통한 계산 기여), 데이터 기여자 및 주석자(다중 모달 데이터 업로드 및 주석)로 구성됩니다. 세 가지 핵심 공급-----개발, 계산 및 데이터-----가 함께 에이전트 네트워크의 지속적인 성장을 이끌어냅니다.

공동 소유자 생태계(Co-owners)

ChainOpera 생태계는 또한 공동 소유자 메커니즘을 도입하여 협력 및 참여를 통해 네트워크를 공동으로 구축합니다. AI 에이전트 창작자는 개인 또는 팀으로, 에이전트 플랫폼을 통해 새로운 유형의 에이전트를 설계하고 배포하며, 구축, 출시 및 지속적인 유지 관리를 책임져 기능 및 응용의 혁신을 촉진합니다. AI 에이전트 참여자는 커뮤니티에서 오며, 그들은 접근 단위(Access Units)를 얻고 보유함으로써 에이전트의 생애 주기에 참여하고, 사용 및 홍보 과정에서 에이전트의 성장 및 활발함을 지원합니다. 두 가지 역할은 각각 공급 측과 수요 측을 대표하며, 생태계 내의 가치 공유 및 협력 발전 모델을 공동으로 형성합니다.

생태 협력 파트너: 플랫폼 및 프레임워크

ChainOpera AI는 여러 파트너와 협력하여 플랫폼의 사용성과 안전성을 강화하고 Web3 시나리오 통합에 주목합니다: AI 터미널 앱을 통해 지갑, 알고리즘 및 집계 플랫폼을 결합하여 스마트 서비스 추천을 구현하고; 에이전트 플랫폼에서 다양한 프레임워크 및 제로 코드 도구를 도입하여 개발 장벽을 낮추며; TensorOpera AI를 기반으로 모델 훈련 및 추론을 수행하고; FedML과 독점 협력을 구축하여 기관 간, 장치 간 프라이버시 보호 훈련을 지원합니다. 전체적으로 기업급 응용과 Web3 사용자 경험을 모두 고려한 개방형 생태계 시스템을 형성합니다.

하드웨어 진입점: AI 하드웨어 및 협력 파트너(AI Hardware & Partners)

DeAI Phone, 웨어러블 및 로봇 AI와 같은 파트너를 통해 ChainOpera는 블록체인과 AI를 스마트 단말기에 통합하여 dApp 상호작용, 엣지 훈련 및 프라이버시 보호를 실현하고, 점진적으로 탈중앙화된 AI 하드웨어 생태계를 형성합니다.

중앙 플랫폼 및 기술 기반: TensorOpera GenAI & FedML

TensorOpera는 MLOps, 스케줄러, 컴퓨트에 걸쳐 전체 스택 GenAI 플랫폼을 제공합니다; 그 하위 플랫폼 FedML은 학술 오픈 소스에서 산업화 프레임워크로 성장하여 AI "어디서나 실행되고, 언제든지 확장"할 수 있는 능력을 강화했습니다.

ChainOpera AI 생태계 시스템

4. ChainOpera 핵심 제품 및 전체 스택 AI 에이전트 인프라

2025년 6월, ChainOpera는 AI 터미널 앱 및 탈중앙화 기술 스택을 공식 출시하며 "탈중앙화된 OpenAI"로 자리 잡았습니다. 그 핵심 제품은 네 가지 모듈로 구성됩니다: 응용 계층(AI Terminal & Agent Network), 개발자 계층(Agent Creator Center), 모델 및 GPU 계층(Model & Compute Network), 그리고 CoAI 프로토콜 및 전용 체인으로, 사용자 진입점에서 하위 계산 및 체인 상 보상까지의 완전한 폐쇄 루프를 포괄합니다.

AI 터미널 앱은 BNBChain을 통합하여 체인 상 거래 및 DeFi 시나리오의 에이전트를 지원합니다. 에이전트 크리에이터 센터는 개발자에게 개방되어 MCP/HUB, 지식 기반 및 RAG 등의 기능을 제공하며, 커뮤니티 에이전트가 지속적으로 입주하고 있습니다; 동시에 CO-AI 얼라이언스를 발족하여 io.net, Render, TensorOpera, FedML, MindNetwork 등의 파트너와 연계합니다.

BNB DApp Bay의 최근 30일 체인 상 데이터에 따르면, 독립 사용자 수는 158.87K, 최근 30일 거래량은 260만 건으로, BSC "AI 에이전트" 분류에서 전체 2위를 기록하며 강력한 체인 상 활발함을 보여주고 있습니다.

슈퍼 AI 에이전트 앱 -- AI 터미널 (https://chat.chainopera.ai/)

탈중앙화된 ChatGPT 및 AI 소셜 진입점으로서, AI 터미널은 다중 모달 협력, 데이터 기여 보상, DeFi 도구 통합, 크로스 플랫폼 어시스턴트를 제공하며, AI 에이전트 협력 및 프라이버시 보호(Your Data, Your Agent)를 지원합니다. 사용자는 모바일 단말기에서 오픈 소스 대모델 DeepSeek-R1 및 커뮤니티 에이전트를 직접 호출할 수 있으며, 상호작용 과정에서 언어 토큰과 암호화 토큰이 체인 상에서 투명하게 흐릅니다. 그 가치는 사용자가 "콘텐츠 소비자"에서 "스마트 공동 창작자"로 전환되도록 하며, DeFi, RWA, PayFi, 전자상거래 등 시나리오에서 전용 에이전트 네트워크를 사용할 수 있도록 합니다.

AI 에이전트 소셜 네트워크 (https://chat.chainopera.ai/agent-social-network)

LinkedIn + Messenger와 유사한 위치에 있지만 AI 에이전트 집단을 대상으로 합니다. 가상 작업 공간 및 에이전트 간 협력 메커니즘(MetaGPT, ChatDEV, AutoGEN, Camel)을 통해 단일 에이전트가 다중 에이전트 협력 네트워크로 진화하도록 촉진하며, 금융, 게임, 전자상거래, 연구 등 응용을 포괄하고 점진적으로 기억력 및 자율성을 강화합니다.

AI 에이전트 개발자 플랫폼 (https://agent.chainopera.ai/)

개발자에게 "레고 스타일" 창작 경험을 제공합니다. 제로 코드 및 모듈화 확장을 지원하며, 블록체인 계약을 통해 소유권을 보장하고, DePIN + 클라우드 인프라를 통해 장벽을 낮추며, 마켓플레이스는 배포 및 발견 경로를 제공합니다. 그 핵심은 개발자가 사용자에게 신속하게 도달할 수 있도록 하며, 생태 기여는 투명하게 기록되고 보상을 받을 수 있습니다.

AI 모델 및 GPU 플랫폼 (https://platform.chainopera.ai/)

기초 인프라 계층으로서 DePIN 및 연합 학습을 결합하여 Web3 AI가 중앙 집중식 계산에 의존하는 문제를 해결합니다. 분산 GPU, 프라이버시 보호 데이터 훈련, 모델 및 데이터 시장, 엔드 투 엔드 MLOps를 통해 다중 에이전트 협력 및 개인화된 AI를 지원합니다. 그 비전은 "대기업 독점"에서 "커뮤니티 공동 구축"으로의 인프라 패러다임 전환을 촉진하는 것입니다.

5. ChainOpera AI의 로드맵 계획

정식으로 전체 스택 AI 에이전트 플랫폼을 출시한 것 외에도, ChainOpera AI는 범용 인공지능(AGI)이 다중 모달, 다중 에이전트 협력 네트워크에서 온다고 확신합니다. 따라서 그 장기 로드맵 계획은 네 가지 단계로 나뉩니다:

• 1단계(Compute → Capital): GPU DePIN 네트워크, 연합 학습 및 분산 훈련/추론 플랫폼을 포함한 탈중앙화 인프라를 구축하고, 모델 라우터(Model Router)를 도입하여 다중 엔드 추론을 조정합니다; 보상 메커니즘을 통해 계산 능력, 모델 및 데이터 제공자가 사용량에 따라 분배된 수익을 얻도록 합니다.

• 2단계(Agentic Apps → Collaborative AI Economy): AI 터미널, 에이전트 마켓플레이스 및 에이전트 소셜 네트워크를 출시하여 다중 에이전트 응용 생태계를 형성합니다; CoAI 프로토콜을 통해 사용자, 개발자 및 자원 제공자를 연결하고, 사용자 요구-개발자 매칭 시스템 및 신용 체계를 도입하여 고빈도 상호작용 및 지속적인 경제 활동을 촉진합니다.

• 3단계(Collaborative AI → Crypto-Native AI): DeFi, RWA, 결제, 전자상거래 등 분야에 적용하며, KOL 시나리오 및 개인 데이터 교환으로 확장합니다; 금융/암호화 전용 LLM을 개발하고, 에이전트 간 결제 및 지갑 시스템을 출시하여 "Crypto AGI"의 시나리오화된 응용을 촉진합니다.

• 4단계(Ecosystems → Autonomous AI Economies): 점진적으로 자율 하위 네트워크 경제로 발전하며, 각 하위 네트워크는 응용, 인프라, 계산, 모델 및 데이터에 대해 독립적으로 거버넌스 및 토큰화 운영을 수행하고, 하위 네트워크 간 프로토콜 협력을 통해 다중 하위 네트워크 협동 생태계를 형성합니다; 동시에 에이전틱 AI에서 물리적 AI(로봇, 자율주행, 우주항공)로 나아갑니다.

면책 조항: 본 로드맵은 참고용으로만 제공되며, 일정 및 기능은 시장 환경에 따라 동적으로 조정될 수 있으며, 납품 보장 약속을 구성하지 않습니다.

7. 토큰 보상 및 프로토콜 거버넌스

현재 ChainOpera는 전체 토큰 보상 계획을 발표하지 않았지만, CoAI 프로토콜은 "공동 창작 및 공동 소유"를 핵심으로 하여 블록체인 및 Proof-of-Intelligence 메커니즘을 통해 투명하고 검증 가능한 기여 기록을 실현합니다: 개발자, 계산, 데이터 및 서비스 제공자의 투입은 표준화된 방식으로 측정되어 보상을 받으며, 사용자는 서비스를 사용하고, 자원 제공자는 운영을 지원하며, 개발자는 응용을 구축하여 모든 참여자가 성장의 혜택을 공유합니다; 플랫폼은 1% 서비스 수수료, 보상 분배 및 유동성 지원을 통해 순환을 유지하며, 개방적이고 공정하며 협력적인 탈중앙화 AI 생태계를 촉진합니다.

Proof-of-Intelligence 학습 프레임워크

Proof-of-Intelligence (PoI)는 ChainOpera가 CoAI 프로토콜 하에 제안한 핵심 합의 메커니즘으로, 탈중앙화 AI 구축을 위해 투명하고 공정하며 검증 가능한 보상 및 거버넌스 시스템을 제공합니다. 이는 Proof-of-Contribution(기여 증명)에 기반한 블록체인 협력 기계 학습 프레임워크로, 연합 학습(FL)이 실제 응용에서 직면하는 보상 부족, 프라이버시 위험 및 검증 가능성 결여 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 설계는 스마트 계약을 핵심으로 하여 탈중앙화 저장(IPFS), 집계 노드 및 제로 지식 증명(zkSNARKs)을 결합하여 다섯 가지 목표를 달성합니다: ① 기여도에 따라 공정한 보상 분배를 보장하여 훈련자가 실제 모델 개선에 기반하여 보상을 받도록 합니다; ② 데이터 로컬 저장을 유지하여 프라이버시 유출을 방지합니다; ③ 악의적인 훈련자의 독성 또는 집계 공격에 대한 저항 메커니즘을 도입합니다; ④ ZKP를 통해 모델 집계, 이상 탐지 및 기여 평가와 같은 주요 계산의 검증 가능성을 보장합니다; ⑤ 효율성과 범용성 측면에서 이질적 데이터 및 다양한 학습 작업에 적합합니다.

전체 스택 AI 내의 토큰 가치

ChainOpera의 토큰 메커니즘은 다섯 가지 가치 흐름(LaunchPad, Agent API, Model Serving, Contribution, Model Training)을 중심으로 운영되며, 핵심은 서비스 수수료, 기여 확인 및 자원 분배이며, 투기적 보상이 아닙니다.

• AI 사용자: 토큰을 사용하여 서비스에 접근하거나 응용을 구독하며, 데이터 기여를 통해 생태계에 기여합니다.

• 에이전트/응용 개발자: 플랫폼의 계산 능력 및 데이터를 사용하여 개발하며, 기여한 에이전트, 응용 또는 데이터 세트에 대해 프로토콜의 인정을 받습니다.

• 자원 제공자: 계산 능력, 데이터 또는 모델을 기여하여 투명한 기록 및 보상을 받습니다.

• 거버넌스 참여자(커뮤니티 & DAO): 토큰을 통해 투표, 메커니즘 설계 및 생태계 조정에 참여합니다.

• 프로토콜 계층(COAI): 서비스 수수료를 통해 지속 가능한 발전을 유지하며, 자동화된 분배 메커니즘을 활용하여 수요와 공급의 균형을 맞춥니다.

• 노드 및 검증자: 검증, 계산 및 보안 서비스를 제공하여 네트워크의 신뢰성을 보장합니다.

프로토콜 거버넌스

ChainOpera는 DAO 거버넌스를 채택하여 토큰을 스테이킹하여 제안 및 투표에 참여하며, 결정의 투명성과 공정성을 보장합니다. 거버넌스 메커니즘은 평판 시스템(기여를 검증하고 정량화), 커뮤니티 협력(제안 및 투표를 통해 생태계 발전을 촉진), 매개변수 조정(데이터 사용, 보안 및 검증자 책임)을 포함합니다. 전체 목표는 권력 집중을 피하고 시스템의 안정성과 커뮤니티 공동 창작을 유지하는 것입니다.

8. 팀 배경 및 프로젝트 자금 조달

ChainOpera 프로젝트는 연합 학습 분야에서 깊은 전문성을 가진 Salman Avestimehr 교수와 何朝阳(Aiden) 박사가 공동 설립하였습니다. 다른 핵심 팀원들은 UC Berkeley, Stanford, USC, MIT, Tsinghua University 및 Google, Amazon, Tencent, Meta, Apple 등 최고의 학술 및 기술 기관에서 배경을 가지고 있으며, 학술 연구와 산업 실전 능력을 겸비하고 있습니다. 현재까지 ChainOpera AI 팀 규모는 40명을 초과하였습니다.

공동 창립자: Salman Avestimehr

Salman Avestimehr 교수는 남가주대학교(USC) 전기 및 컴퓨터 공학과의 Dean's Professor이며, USC-Amazon Trusted AI 센터의 창립 이사로 재직하고 있으며, USC 정보 이론 및 기계 학습 연구소(vITAL)를 이끌고 있습니다. 그는 FedML의 공동 창립자이자 CEO이며, 2022년에 TensorOpera/ChainOpera AI를 공동 설립하였습니다.

Salman Avestimehr 교수는 UC Berkeley EECS 박사(최우수 논문상)로 졸업하였습니다. IEEE Fellow로서 정보 이론, 분산 컴퓨팅 및 연합 학습 분야에서 300편 이상의 고수준 논문을 발표하였으며, 인용 수는 30,000회를 초과하고, PECASE, NSF CAREER, IEEE Massey Award 등 여러 국제적 영예를 수상하였습니다. 그는 FedML 오픈 소스 프레임워크를 주도적으로 창립하여 의료, 금융 및 프라이버시 계산에 널리 사용되며, TensorOpera/ChainOpera AI의 핵심 기술 기반이 되었습니다.

공동 창립자: Dr. Aiden Chaoyang He

Dr. Aiden Chaoyang He는 TensorOpera/ChainOpera AI의 공동 창립자이자 사장으로, 남가주대학교(USC) 컴퓨터 과학 박사이며, FedML의 원래 창립자입니다. 그의 연구 방향은 분산 및 연합 학습, 대규모 모델 훈련, 블록체인 및 프라이버시 계산을 포함합니다. 창업 이전에는 Meta, Amazon, Google, Tencent에서 연구 개발을 수행하였으며, Tencent, Baidu, Huawei에서 핵심 엔지니어 및 관리 직책을 맡아 여러 인터넷급 제품 및 AI 플랫폼의 실현을 주도하였습니다.

학술 및 산업 측면에서 Aiden은 30편 이상의 논문을 발표하였으며, Google Scholar 인용 수는 13,000회를 초과하고, Amazon Ph.D. Fellowship, Qualcomm Innovation Fellowship 및 NeurIPS, AAAI 최우수 논문상을 수상하였습니다. 그가 주도적으로 개발한 FedML 프레임워크는 연합 학습 분야에서 가장 널리 사용되는 오픈 소스 프로젝트 중 하나로, 일일 270억 건의 요청을 지원합니다; 또한 그는 핵심 저자로서 FedNLP 프레임워크, 혼합 모델 병렬 훈련 방법을 제안하여 Sahara AI와 같은 탈중앙화 AI 프로젝트에 널리 사용되고 있습니다.

2024년 12월, ChainOpera AI는 350만 달러의 시드 라운드 자금 조달을 완료하였으며, TensorOpera와 함께 총 1,700만 달러의 자금을 조달하였습니다. 이 자금은 탈중앙화 AI 에이전트를 위한 블록체인 L1 및 AI 운영 체제 구축에 사용될 것입니다. 이번 라운드는 Finality Capital, Road Capital, IDG Capital이 주도하였으며, Camford VC, ABCDE Capital, Amber Group, Modular Capital 등이 후속 투자자로 참여하였고, Sparkle Ventures, Plug and Play, USC 및 EigenLayer의 창립자 Sreeram Kannan, BabylonChain의 공동 창립자 David Tse 등 유명 기관 및 개인 투자자들의 지원도 받았습니다. 팀은 이번 자금 조달이 "AI 자원 기여자, 개발자 및 사용자가 공동 소유하고 공동 창작하는 탈중앙화 AI 생태계" 비전을 실현하는 데 가속화될 것이라고 밝혔습니다.

9. 연합 학습 및 AI 에이전트 시장 구조 분석

연합 학습 프레임워크의 주요 대표는 네 가지가 있습니다: FedML, Flower, TFF, OpenFL. 그 중 FedML은 가장 전체 스택으로, 연합 학습, 분산 대모델 훈련 및 MLOps를 겸비하여 산업 적용에 적합합니다; Flower는 경량화 및 사용 용이성을 강조하며, 커뮤니티가 활발하고 교육 및 소규모 실험에 중점을 둡니다; TFF는 TensorFlow에 깊이 의존하며, 학술 연구 가치가 높지만 산업화는 약합니다; OpenFL은 의료/금융에 중점을 두고 프라이버시 규정을 강조하며, 생태계가 다소 폐쇄적입니다. 전반적으로 FedML은 산업급 전천후 경로를 대표하며, Flower는 사용 용이성과 교육에 중점을 두고, TFF는 학술 실험에 치중하며, OpenFL은 수직 산업의 규정 준수에서 강점을 보입니다.

산업화 및 인프라 계층에서 TensorOpera(FedML 상업화)의 특징은 오픈 소스 FedML의 기술 축적을 계승하여, 클라우드 간 GPU 스케줄링, 분산 훈련, 연합 학습 및 MLOps의 통합 능력을 제공하여 학술 연구와 산업 응용 간의 다리를 놓는 것입니다. 전반적으로 TensorOpera는 "오픈 소스 FedML의 Hugging Face + W&B 결합체"에 해당하며, 전체 스택 분산 훈련 및 연합 학습 능력에서 더 완전하고 범용적이며, 커뮤니티, 도구 또는 단일 산업을 중심으로 하는 다른 플랫폼과 차별화됩니다.

혁신 측면에서 ChainOpera와 Flock은 연합 학습과 Web3의 결합을 시도하고 있지만, 방향성에는 명확한 차이가 있습니다. ChainOpera는 전체 스택 AI 에이전트 플랫폼을 구축하여 진입점, 소셜, 개발 및 인프라의 네 가지 계층 구조를 포괄하며, 핵심 가치는 사용자가 "소비자"에서 "공동 창작자"로 전환하도록 촉진하고, AI 터미널 및 에이전트 소셜 네트워크를 통해 협력적 AGI 및 커뮤니티 공동 구축 생태계를 실현하는 것입니다; 반면 Flock은 블록체인 강화형 연합 학습(BAFL)에 더 중점을 두고, 탈중앙화 환경에서의 프라이버시 보호 및 보상 메커니즘을 강조하며, 주로 계산 및 데이터 계층의 협력 검증을 목표로 합니다. ChainOpera는 응용 및 에이전트 네트워크 계층의 실현에 더 중점을 두고, Flock은 하위 훈련 및 프라이버시 계산의 강화에 중점을 둡니다.

에이전트 네트워크 측면에서 업계에서 가장 대표적인 프로젝트는 Olas Network입니다. ChainOpera는 연합 학습에서 유래하여 모델---계산---에이전트의 전체 스택 폐쇄 루프를 구축하고, 에이전트 소셜 네트워크를 실험의 장으로 삼아 다중 에이전트의 상호작용 및 사회적 협력을 탐구합니다; Olas Network는 DAO 협력 및 DeFi 생태계에서 유래하여 탈중앙화 자율 서비스 네트워크로 자리 잡고 있으며, Pearl을 통해 직접 적용 가능한 DeFi 수익 시나리오를 출시하여 ChainOpera와는 전혀 다른 경로를 보여줍니다.

10. 투자 논리 및 잠재적 위험 분석

투자 논리

ChainOpera의 장점은 우선 그 기술 방어막에 있습니다: FedML(연합 학습의 벤치마크 오픈 소스 프레임워크)에서 TensorOpera(기업급 전체 스택 AI 인프라), 그리고 ChainOpera(Web3화된 에이전트 네트워크 + DePIN + Tokenomics)로 이어지는 독특한 연속 진화 경로를 형성하여, 학술 축적, 산업 적용 및 암호화 서사를 모두 갖추고 있습니다.

응용 및 사용자 규모 측면에서 AI 터미널은 수십만 명의 일일 활성 사용자와 수천 개의 에이전트 응용 생태계를 형성하였으며, BNBChain DApp Bay AI 카테고리에서 1위를 기록하여 명확한 체인 상 사용자 성장 및 실제 거래량을 보유하고 있습니다. 그 다중 모달 시나리오가 암호화 네이티브 분야를 점진적으로 확장하여 더 넓은 Web2 사용자로 이어질 가능성이 있습니다.

생태 협력 측면에서 ChainOpera는 CO-AI 얼라이언스를 발족하여 io.net, Render, TensorOpera, FedML, MindNetwork 등의 파트너와 협력하여 GPU, 모델, 데이터, 프라이버시 계산 등의 다자간 네트워크 효과를 구축하고 있습니다; 동시에 삼성전자와 협력하여 모바일 다중 모달 GenAI를 검증하여 하드웨어 및 엣지 AI로의 확장 가능성을 보여주고 있습니다.

토큰 및 경제 모델 측면에서 ChainOpera는 Proof-of-Intelligence 합의를 기반으로 하여 다섯 가지 가치 흐름(LaunchPad, Agent API, Model Serving, Contribution, Model Training)을 중심으로 보상을 분배하며, 1% 플랫폼 서비스 수수료, 보상 분배 및 유동성 지원을 통해 긍정적인 순환을 형성하여 단일 "투기적 암호화" 모델을 피하고 지속 가능성을 높였습니다.

잠재적 위험

우선, 기술 실현의 난이도가 높습니다. ChainOpera가 제안한 다섯 계층의 탈중앙화 아키텍처는 범위가 넓으며, 계층 간 협력(특히 대모델 분산 추론 및 프라이버시 훈련 측면)에서 여전히 성능 및 안정성 도전 과제가 존재하며, 대규모 응용 검증을 거치지 않았습니다.

둘째, 생태 사용자 충성도는 여전히 관찰이 필요합니다. 프로젝트가 초기 사용자 성장을 이룬 것은 사실이나, 에이전트 마켓플레이스 및 개발자 도구 체인이 장기적으로 활발하고 고품질 공급을 유지할 수 있을지는 검증이 필요합니다. 현재 출시된 에이전트 소셜 네트워크는 주로 LLM 기반의 텍스트 대화에 중점을 두고 있으며, 사용자 경험 및 장기 유지율은 여전히 개선이 필요합니다. 보상 메커니즘 설계가 충분히 세밀하지 않으면 단기적으로 활발하지만 장기적으로 가치가 부족한 현상이 발생할 수 있습니다.

마지막으로, 비즈니스 모델의 지속 가능성은 아직 확인되지 않았습니다. 현재 단계에서 수익은 주로 플랫폼 서비스 수수료 및 토큰 순환에 의존하고 있으며, 안정적인 현금 흐름은 형성되지 않았습니다. AgentFi 또는 Payment와 같은 더 금융화되거나 생산성 속성이 있는 응용과 비교할 때, 현재 모델의 상업적 가치는 여전히 추가 검증이 필요합니다; 동시에 모바일 단말기 및 하드웨어 생태계는 여전히 탐색 단계에 있으며, 시장화 전망에는 일정한 불확실성이 존재합니다.

면책 조항: 본 문서는 작성 과정에서 ChatGPT-5의 AI 도구를 활용하여 완료되었으며, 저자는 정보를 진실하고 정확하게 보장하기 위해 최선을 다했지만, 여전히 누락이 있을 수 있음을 양해해 주시기 바랍니다. 특히 암호 자산 시장에서는 프로젝트 기본면과 이차 시장 가격의 괴리가 일반적으로 존재하는 점을 특별히 유의하시기 바랍니다. 본 문서의 내용은 정보 통합 및 학술/연구 교류를 위한 것이며, 어떠한 투자 조언을 구성하지 않으며, 어떠한 토큰의 매매 추천으로 간주되어서는 안 됩니다.