대화 Bittensor 창립자 Jacob: AI에 채굴을 적용하다, TOP 3 서브넷은 중국 팀이 제작하다

게스트: Jacob Robert Steeves, Bittensor 창립자
인터뷰: zhou & chilli, ChainCatcher

최근 몇 년간, 탈중앙화 인공지능은 블록체인과 AI 기술의 융합이라는 최전선 분야로서 전 세계 기술 커뮤니티의 주목을 받고 있습니다. Bittensor (TAO)는 오픈 소스 프로토콜로, 비트코인식 "채굴 인센티브" 메커니즘을 AI 계산에 적용하여 블록체인에서 추론, 훈련 등 다양한 서브넷과 공급자가 경쟁에 참여하고 기여에 따라 보상을 받도록 조직합니다.

CoinGecko 데이터에 따르면, Bittensor 토큰 TAO는 2023년 3월 거래소에 상장되었으며, 기사 작성 시점에서 가격은 423달러, 시가총액은 약 40억 달러로 암호화폐 중 42위에 랭크되어 있습니다. 최근 TAO 재단 회사 TAO Synergies Inc.는 1,100만 달러의 프라이빗 펀딩을 완료했으며, 투자자는 TAO 전략 고문 James Altucher와 그레이스케일 모회사 DCG를 포함합니다.

이번 ChainCatcher의 특별 인터뷰에서 우리는 Bittensor 창립자 Jacob과 대화할 기회를 가졌으며, 그의 기술 비전, 구글에서의 창업 여정, 그리고 Bittensor가 "인센티브 계산"을 통해 전통 AI의 장벽을 어떻게 허물고 있는지에 대해 심도 깊은 논의를 나누었습니다.

구글에서 탈중앙화 AI로: Bittensor는 AI에 채굴을 적용한 것입니다

ChainCatcher **: ** 최근 몇 달 동안 Bittensor (TAO)가 미국에서 큰 주목을 받고 있으며, 아시아 커뮤니티에서도 빠르게 인기를 얻고 있습니다. 이번 대화를 통해 더 많은 독자들이 Bittensor와 당신이 생각하는 "탈중앙화 AI"의 미래에 대해 알게 되기를 바랍니다. 먼저 당신의 배경에 대해 이야기해 주세요. 많은 독자들이 당신이 구글에서 소프트웨어 엔지니어로 일한 것을 알고 있는데, 왜 구글을 떠나 창업하게 되었나요? 그 경험이 당신에게 가장 큰 영향을 미친 것은 무엇인가요?

Jacob **: ** 저는 캐나다 밴쿠버의 사이먼 프레이저 대학교(Simon Fraser University)에서 수학과 컴퓨터 과학을 전공했으며, 졸업 후 DARPA 계약업체에서 뇌-컴퓨터 인터페이스 칩 관련 일을 했습니다. 제 멘토(또한 회사 창립자)는 일찍이 비트코인의 지지자였고, 그 덕분에 "에너지/열역학 계산" 같은 개념을 접하게 되었으며 비트코인을 진정으로 이해하게 되었습니다.

2015년부터 저는 비트코인과 AI를 동시에 깊이 연구했으며, 이 두 가지는 본질적으로 잘 맞아떨어집니다. AI의 핵심은 피드백 루프에 대한 연구(역전파, 유전 알고리즘, 강화 학습 등)이며, 비트코인은 첫 번째 프로그래머블 경제 피드백 루프입니다. 이후 저는 구글에서 머신러닝 엔지니어로 일하며 여가 시간에 Bittensor를 개발했고, 2018년에 전업으로 Bittensor에 전념하기로 결정하여 2021년에 메인넷을 출시했습니다.

구글에 있을 때 저는 "Attention Is All You Need" (Transformer) 논문이 발표되는 것을 목격했으며, 이는 GPT와 같은 대형 모델의 기하급수적인 발전을 촉진했습니다. 저는 1선 팀에서 분산 머신러닝 실무에 대해 많은 것을 배웠습니다. 예를 들어, 파라미터 서버, 모델 병렬 처리, 데이터 병렬 처리 등------이러한 경험은 나중에 Bittensor의 계산 아키텍처를 구축하는 데 매우 중요했습니다.

ChainCatcher **: ** 계속 진행하기 전에, Bittensor에 대해 간단히 소개해 주실 수 있나요?

Jacob **: ** 물론입니다. Bittensor는 비트코인식 채굴 메커니즘을 AI에 적용한 오픈 프로토콜입니다: 우리는 프로그래머블 경제 인센티브를 사용하여 분산된 계산력, 모델, 데이터 및 애플리케이션을 공정한 시장으로 조직합니다. Bittensor는 네이티브 토큰 TAO가 있는 블록체인으로, 약 128개의 서브넷(Subnets)이 추론, 훈련, 강화 학습, 코드 에이전트, 저장, 예측/거래 신호 등 다양한 작업을 중심으로 협력하여 경쟁하고 있습니다. AI의 본질은 계산 문제입니다; 비트코인은 "인센티브 + 경쟁"이 분산 자원을 효과적으로 조정할 수 있음을 증명했습니다. 우리는 이 원리를 스마트 생산으로 이전한 것입니다.

사용자 관점에서 개발자는 서브넷을 시작하거나 참여하여 모델과 계산력을 기여하고 효과에 따라 지속적으로 인센티브를 받을 수 있습니다; 수요자는 네트워크를 통해 추론, 계산, AutoML 또는 예측 신호 등의 서비스를 구매합니다. 간단히 말해, Bittensor는 "채굴자---보상---합의"의 패러다임을 "유용한 AI 공급---시장 보상---네트워크 합의"로 전환했습니다.

중국 개발자와의 만남: 가장 강력한 경쟁 토양과 새로운 공급원

ChainCatcher **: ** 이번이 중국에 처음 오는 건가요? 왜 이 시점에 중국에서 순회 강연을 하기로 선택했나요?

Jacob **: ** 처음입니다. 저는 현재 페루에 살고 있으며, 해외 순회는 처음입니다. 이번에 Bittensor에 대해 이야기하기 위해 특별히 중국에 왔습니다. 우선, Bittensor는 비트코인 채굴을 AI에 적용한 것이며, 중국은 전 세계 인공지능 분야에서 가장 빠르게 성장하고 있는 국가 중 하나입니다. 비트코인 채굴이 합법적일 때, 중국의 계산력 비율은 50%를 초과했으며, 현재도 전 세계의 90%의 칩을 생산하고 있습니다.

저는 중국의 이러한 네트워크 구축에 대한 기술력을 매우 존중하며, 더 많은 중국 개발자들이 Bittensor 네트워크 구축에 참여하여 우리가 네트워크 규모를 확장하는 데 도움을 주기를 바랍니다.

Bittensor는 탈중앙화되고, 무허가이며, 투명한 오픈 네트워크로, 어떤 지역에서도 공정하게 참여할 수 있습니다. 이는 현재 고도로 집중화된 AI 인프라에 대한 의미 있는 헤지입니다. 우리는 몇 가지 방향에서 가능성을 증명했습니다: 서브넷을 통해 GPU 자원과 모델 서비스를 시장에 도입하고, 가격과 효율성으로 중앙 집중식 솔루션과 경쟁하고 있습니다. 중국에 오는 목표는 이러한 경로를 더 큰 개발자 생태계에 적용하는 것입니다.

ChainCatcher **: ** 이번 여행에서 아시아의 개발자와 투자자에게 전달하고 싶은 핵심 메시지는 무엇인가요? 인상 깊었던 중국 프로젝트나 커뮤니티가 있나요?

Jacob **: ** 있습니다. 우리는 Bittensor에서 자주 듣는 말이 있습니다: 중국 채굴자가 특정 서브넷에 들어가면 경쟁이 즉시 매우 치열해지며, 그로 인해 원래 그 안에 있던 많은 사람들이 탈퇴하기로 선택합니다------이는 전적으로 예상된 일입니다. 왜냐하면 중국의 경쟁 강도는 정말 놀랍기 때문입니다. 대학의 조직 및 훈련 방식에서 시작하여, 여러분은 전 세계에서 가장 경쟁력 있는 집단 중 하나입니다. 그래서 저는 중국과 Bittensor가 자연스럽게 잘 맞는다고 생각합니다.

이번에 제가 더 전달하고 싶은 것은: 이것은 완전히 새로운, 그리고 공정한 경제 플랫폼입니다. 중국의 엔지니어, 건설자, 채굴자들은 여기에서 진정으로 생산적인 기여를 할 수 있습니다------그리고 그것은 공개적이고 투명하며 규칙이 공정합니다. 구체적인 프로젝트로는 Bittensor에서 가장 큰 서브넷 중 하나인 Affine이 있으며, 이는 중국 개발자들이 구축하고 있으며, 현재 전 세계에서 경쟁력이 가장 강한 메커니즘 중 하나로 발전하고 있습니다. 저는 더 많은 팀이 참여할 수 있도록 촉진하고 싶습니다. 왜냐하면 여기 엔지니어의 수준이 정말 높아서 거의 비할 데가 없기 때문입니다.

ChainCatcher **: ** 중국, 홍콩, 싱가포르가 Web3와 AI에서 독특한 위치를 차지하고 있다고 생각하나요?

Jacob **: ** 현재로서는 중국, 싱가포르 및 동아시아의 기업들이 오픈 소스 인공지능의 흐름을 이끌고 있습니다. DeepSeek와 같은 최고의 오픈 소스 모델이 중국 팀에서 나왔습니다; 홍콩과 싱가포르는 규제와 자본에서 더 유연하여 산업화와 크로스 보더 협력이 용이합니다. 전반적으로 아시아는 "오픈 모델 + 엔지니어링 실현"을 전선으로 밀어내고 있으며, 이는 탈중앙화 AI에 매우 필요한 조합입니다. 또한, 베이징 대학교와 칭화 대학교와 같은 중국의 최고의 대학들도 학문과 지식의 발전에 큰 기여를 하고 있습니다.

ChainCatcher **: ** 방금 Bittensor에 약 128개의 서브넷 프로젝트가 있다고 언급하셨는데, 자원 분배나 엔지니어의 분포에 대해 이야기해 주실 수 있나요?

Jacob **: ** 그 중 상위 3개의 서브넷(Subnet Ecosystem Projects)은 모두 중국 팀이 구축한 것입니다. 저는 이 점이 매우 의미 있다고 생각합니다. Bittensor는 익명 플랫폼이지만, 상당수의 아시아 팀과 계산력이 접속하고 있다는 것은 확인할 수 있습니다. 예를 들어, Lium은 GPU 자원을 제공하는 최고의 서브넷으로, 무허가 시장을 생성하여 누구나 GPU 계산력을 기여할 수 있으며, 동시에 네트워크를 통해 GPU 자원에 접근할 수 있습니다. 많은 중국 채굴자들이 이러한 칩을 기여했으며(우리는 이러한 기계의 IP 주소를 통해 그것들이 실제로 아시아에 존재한다는 것을 확인할 수 있습니다), 우리는 이러한 자원을 글로벌 시장으로 가져왔습니다.

ChainCatcher **: ** 현재 몇몇 투자 기관과 접촉하고 있나요? 많은 투자 펀드나 투자 회사들이 Bittensor에 관심을 가질 것 같습니다.

Jacob **: ** 네, 우리는 종종 투자자들로부터 연락을 받습니다. 그들은 참여하고 TAO를 구매하고 싶어합니다. 하지만 저는 이러한 업무를 직접 담당하는 사람이 아닙니다. 저는 단지 엔지니어일 뿐입니다. Bittensor의 네트워크는 개방적이며 시장도 유동적입니다. 그래서 우리는 사람들이 TAO의 2차 시장에 직접 참여할 것을 권장합니다. 왜냐하면 우리는 그것이 가장 공정한 방법이라고 생각하기 때문입니다. 모든 사람이 동일한 방식으로 이 시장에 진입할 수 있습니다. 실제로 투자 회사들이 자주 우리에게 연락을 하지만, 우리는 사람들이 공정하게 시장에 참여하기를 더 희망합니다.

ChainCatcher **: ** 그렇다면 미래에 Bittensor와 전통적인 인터넷 거대 기업(예: OpenAI, 알리바바, 바이두 등) 간의 협력 가능성이 있을까요?

Jacob **: ** 네, 가능성이 있지만, 이는 이념이 일치하는지에 달려 있습니다. 미국의 일부 중앙 집중식 연구소는 아마도 관심이 적을 것이며, 그들은 수집과 통제를 선호합니다. 반면, DeepSeek, Kimi, Moonshot과 같은 더 개방적인 팀은 자원을 Bittensor에 접속하고 네트워크에서 서브넷을 시작하여 수익화할 수 있으며, 네트워크 공급을 소비할 수 있습니다. 저는 이것이 시간 문제라고 생각합니다: 협력하거나 우리가 탈중앙화 훈련에서 하는 방식을 채택하는 것입니다. 만약 Moonshot과 함께 진정한 탈중앙화 훈련을 잘 수행할 수 있다면, 우리는 매우 환영합니다.

Bittensor의 본질: 암호 경제 인센티브로 인공지능 연구를 수행하다

ChainCatcher **: ** 최근 X에서 Crypto + AI는 얕은 표현이라고 언급하셨습니다. 진정으로 중요한 것은 인센티브 계산입니다. 많은 사람들이 Bittensor를 "AI 모델 집합기"로 이해하지만, 당신은 그것이 "인센티브 네트워크"라고 더 강조하는 것 같습니다. 독자들에게 설명해 주실 수 있나요: Bittensor와 전통적인 집합 플랫폼의 가장 큰 차이점은 무엇인가요? 그것의 "탈중앙화"는 도대체 무엇을 변화시켰나요?

Jacob **: ** "AI 모델 집합기"라는 이해는 잘못되었습니다. Bittensor의 핵심은 "프로그래머블 인센티브"를 AI의 학습 과정에 내장하는 것입니다: 누가 더 유용한 추론, 훈련 또는 도구를 제공하느냐에 따라 더 많은 보상을 받습니다. 이는 "모델을 쌓아 놓는 것"과는 완전히 다릅니다. 지난 15년간 AI의 돌파구는 피드백/보상에 대한 적응 학습(BP, RL 등)에서 나왔습니다. 우리는 화폐와 인센티브를 이 메커니즘에 직접 내장하여 시장 신호를 통해 공급과 품질을 지속적으로 최적화하고 있습니다.

"탈중앙화"의 의미는 무허가로 진입할 수 있고 단일 지점에 대한 저항이 있다는 것입니다. 즉, 어떤 개인이나 팀도 서브넷을 시작하여 경쟁에 참여할 수 있으며, 좋은 공급은 인센티브를 통해 확대되고 나쁜 것은 자연스럽게 퇴출됩니다. 동시에 자원이 분산되고 라우팅의 유연성이 있어 서비스가 단일 지점 고장에 대해 더 강한 내성을 가집니다. 그러나 우리의 목표는 "탈중앙화를 위해 탈중앙화하는 것"이 아니라, 인센티브가 유용한 계산을 대규모로 촉진하도록 하는 것입니다------이것이 Bittensor와 전통적인 집합 플랫폼의 근본적인 차이입니다.

그러나 이른바 Crypto + AI는 단순히 암호화폐를 AI에 적용하거나 AI를 암호화에 적용하는 것이며, 이러한 사고는 우리가 하고 있는 일의 핵심에 도달하지 못합니다. 우리는 실제로 암호 경제 인센티브를 사용하여 인공지능 연구를 수행하고 있습니다.

ChainCatcher **: ** 며칠 전 AWS가 대규모로 다운되었고, 많은 AI 서비스가 중단되었습니다. 어떻게 해석하시나요?

Jacob **: ** 저는 이번 사건이 탈중앙화의 한 가지 가치를 증명했다고 생각합니다------즉, 단일 지점 고장에 대한 내성을 제공할 수 있다는 것입니다. Bittensor는 다운되지 않았습니다. 왜냐하면 우리는 탈중앙화된 자원 분배에 의존하고 있기 때문입니다. 이것이 우리의 한 가지 장점입니다. 그러나 이번 사건은 많은 이른바 탈중앙화 생태계가 사실상 완전히 탈중앙화되지 않았음을 증명했습니다. 왜냐하면 실제로 일부 프로젝트는 다운된 후 복구할 수 없기 때문입니다. Bittensor는 탈중앙화를 Bittensor의 핵심 목표로 삼지 않았습니다. 물론, 우리는 기술의 핵심에서 검열 저항 메커니즘을 사용하고 있지만, 이것이 Bittensor의 근본적인 추진력이 아닙니다.

경제와 비전: TAO 반감기, 프로토콜 수익원, 예측 시장 및 5년 목표

ChainCatcher **: ** 2025년은 TAO의 첫 번째 반감기입니다. 이번 반감기가 생태계의 개발자와 검증자 행동에 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하나요?

Jacob: 실제로, 저는 반감기가 Bittensor에 미치는 유일한 영향은 공급이 긴축될 것이라는 점이라고 생각합니다. 그러나 이것은 네트워크의 기본 인센티브 메커니즘에 영향을 미치지 않으며, 네트워크는 여전히 개발자가 플랫폼에서 구축하도록 장려하는 막대한 경제적 인센티브를 가지고 있습니다.

ChainCatcher **: ** Bittensor 프로토콜 레이어의 수익은 주로 어디에서 발생하나요?

Jacob **: ** 주로 추론(inference), 계산(compute), AutoML(자동화 머신러닝) 판매 및 예측 시장에 신호 판매에서 발생합니다.

ChainCatcher **: ** 방금 예측 시장에 대해 언급하셨는데, 현재 예측 시장이 Web3 생태계에서 차지하는 위치와 비즈니스 모델에 대해 어떻게 생각하시나요?

Jacob **: ** 저는 이것이 매우 좋은 아이디어라고 생각합니다. 만약 당신이 Kalshi와 Polymarket을 언급하고 있다면, 저는 그것들이 진정한 금융 기술 응용 프로그램 중 하나로, 대규모 소비자를 대상으로 한 최초의 응용 프로그램이라고 생각합니다. 이는 매우 의미가 있으며, 인간의 작업 방식을 깊이 변화시킵니다.

ChainCatcher **: ** 마지막으로, Bittensor의 비전에 대해 이야기해 주세요. 5년 후, Bittensor에 대한 뉴스 제목을 어떻게 보고 싶으신가요? 이 애플리케이션에 대한 비전은 무엇인가요? 어떻게 실행할 계획인가요?

Jacob **: ** 제가 가장 보고 싶고 가장 중요한 제목은: 우리는 이 기술을 "백만 명"의 사용자에게 제공했으며, 진정으로 개방된 스마트 서비스를 전 세계에 제공하고, 네트워크가 지속적으로 확장되고 지속 가능한 운영을 하고 있다는 것입니다. 현재 우리는 이 경로의 초기 형태를 볼 수 있습니다: 경제적 측면에서 우리는 많은 상황에서 비용 우위를 통해 중앙 집중식 공급자를 이길 수 있으며, 특히 추론(inference)에서 그렇습니다. 현재 약 10만 명의 사용자가 우리의 기술을 사용하고 있습니다; 다음 단계는 단순히 추론 레이어에서 앞서 나가는 것뿐만 아니라 애플리케이션 레이어로 나아가는 것입니다.

우리의 목표는 전 세계 수십억 사용자를 서비스하는 것입니다. Ridges를 예로 들면: 이는 Bittensor에서 규모가 큰 서브넷으로, 코드 에이전트(coding agents)에 집중하여 전 세계 채굴자들이 공동으로 최적화하고 있습니다. 이러한 방식으로 구축된 직접적인 이점은 가격이 현저히 하락하는 것입니다: 네트워크는 수동적으로 지속적으로 비용 효율성을 최적화합니다------일부 중앙 집중식 제품의 단일 사용자 서비스 비용이 1000달러에 가까워지지만, 구독 가격은 약 200달러로 설정될 수밖에 없고, 장기적으로 보조금에 의존할 때, 우리는 구독을 10달러로 설정할 수 있으며, 네트워크 자체 비용은 약 6달러입니다. 이러한 경제학적 규모의 법칙은 우리가 전 세계에 도달할 수 있는 능력을 제공합니다; 중앙 집중식 AI 회사가 이러한 기본 기술 원리를 채택하지 않는다면, 성능, 속도 및 비용 면에서 장기적으로 따라잡기 어려울 것입니다.

이것이 우리의 핵심 장점입니다. 만약 우리가 이러한 중요한 차원에서 장기적으로 더 나은 성과를 낼 수 있다면, 그들은 이 경쟁에서 우리를 이기기 어려울 것입니다; 반대로, 우리가 이러한 성과를 내지 못한다면, 아무것도 논할 수 없습니다.

같은 이치로, 비트코인이 네트워크 차원에서 주권 국가나 중앙 집중식 시스템을 이길 수 있었던 이유는 올바른 기술 원리와 메커니즘 설계를 채택했기 때문입니다. Bittensor는 아직 모든 분야에서 이를 달성하지는 못했지만, 특정 분야에서는 이미 달성했습니다. 많은 사람들이 일상에서 Bittensor를 사용하고 있지만, 이를 알지 못합니다.

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