원문 출처: Forbes

원문 작성자: Sean Lee

인공지능이 급속히 발전하고 있지만, 이야기는 여전히 소수의 기술 거물들에 의해 주도되고 있습니다. OpenAI, Google 및 Meta가 주요 소식을 독점할 때, 조용히 더 근본적인 변화가 일어나고 있습니다. 바로 탈중앙화 인공지능(DeAI)의 부상입니다.

이는 알고리즘의 혁신뿐만 아니라 중앙 집중식 통제에 대한 저항입니다. 사용자들은 블랙박스 시스템, 숨어있는 데이터 일정 및 권력의 독과점에 대해 점점 더 경계를 가지고 있지만, 이러한 '벽'을 피하기 위해서는 AI의 기반 구조를 재구성해야 합니다. 현재 여러 프로젝트가 이러한 도전에 직면하여 AI의 역할을 재정의하는 데 기반을 마련하고 있습니다.

탈중앙화 분야에서 건설하거나 투자하는 사람들에게는 이러한 진화를 이해하는 것이 중요합니다. 왜냐하면 다음 AI 혁신의 성패는 이러한 대체 기반들이 성공적으로 구축되었는지에 달려 있기 때문입니다.

탈중앙화 AI의 혁파적인 측면은 무엇인가?

신뢰를 필요로 하지 않는 탈중앙화 환경에서 AI를 배치함으로써 게임 규칙을 완전히 바꿨습니다: 매 추론마다 암호학적 검증이 필요할 수 있습니다. 데이터 호출은 종종 복잡한 블록체인 인덱싱 네트워크를 통해 이뤄져야 하며, 중앙 집중식 거대 기업과는 달리, 계산 요구가 급증할 때 DeAI 프로젝트는 AWS 또는 Google 클라우드 서비스에 의존하여 자동으로 확장할 수 없습니다 — 핵심 원칙을 포기하지 않는 한.

커뮤니티 거버넌스 용도의 DeAI 모델을 상상해보십시오: 이는 스마트 계약과 상호 작용해야 할 수 있으며, 복잡한 암호학을 통해 개인 정보를 보호하고 동시에 투명한 운영을 유지해야 합니다 — 이는 전통적인 AI 분석이 직면한 계산적인 도전과는 근본적으로 다릅니다.

이러한 복잡성이 초기 DeAI 아이디어가 반복적으로 좌절되도록 이끌었습니다: 프로젝트들은 효율성을 위해 탈중앙화를 희생하거나 처리 요구가 압도 당했습니다. 진정한 전환점은 개발 팀이 전통적인 AI 아키텍처를 강조하는 대신, 탈중앙화, 투명성 및 사용자 제어와 같은 특성을 위해 새로운 시스템을 처음부터 구축하기 시작했을 때 나타났습니다.

블루프린트부터 메인넷으로: 실제 적용이 진행 중

탈중앙화 AI 프로젝트는 이제 이론적인 뼈대를 벗어났습니다. 다수의 팀이 구체적으로 사용 가능한 시스템을 배포했으며, 이러한 사례들은 기술의 실행 가능성뿐만 아니라 중앙집중식 AI의 고유한 결함을 명백히 보여주고 있습니다.

중앙집중식 AI의 블랙박스에 맞서며, Kava는 투명성 혁명의 선두가 되고 있습니다. 그 플랫폼은 탈중앙화 AI 구성 요소를 깊게 통합하였으며, 공동 창업자 Scott Stuart는 홍콩 회의에서 우리에게 밝힌바에 따르면: 플랫폼 사용자 수가 10만을 넘었으며, 이러한 책임 재산이 요구되는 시스템에 대한 실질적인 필요는 전통적인 '블랙박스 AI'의 지배력을 흔드는 중입니다. Kava는 공동체 자치와 완전히 투명한 운영 메커니즘을 통해 산업에 구체적인 대안을 제공하고 있습니다.

NEAR 프로토콜은 고성능 탈중앙화 애플리케이션을 위한 확장 가능한 인프라를 제공하여 DeAI의 실행 효율을 크게 향상시켰으며 Internet Computer（ICP）은 AI 애플리케이션의 풀 스택화를 개척하여 데이터 입력부터 결과 출력까지 모든 과정이 탈중앙화 보안 표준을 준수함을 보장했습니다.

메타버스의 전쟁

DeAI의 특수 요구 사항은 Web3 인프라의 중요한 약점을 드러냈습니다. Akash Network는 선구적으로 전환을 이끌었으며 구축한 DePIN(탈중앙화 물리 인프라 네트워크)는 전 세계의 여유 계산 리소스를 활성화하여 검열 저항성 높은 저비용의 컴퓨팅 시장을 조성하고 AI 워크로드에 중앙 집중화된 클라우드 서비스와 견줄만한 대안을 제공했습니다.

데이터 액세스 가능성은 또 다른 중요한 퍼즐 조각입니다. The Graph는 블록체인 데이터의 색인 및 쿼리 메커니즘을 최적화하여 DeAI 애플리케이션이 체인 상 정보를 효율적으로 액세스할 수 있게 하여 복잡한 분석 및 결정에 대한 대용량 데이터 요구를 충족시키고 단일 노드에 과도한 부하를 가하는 것을 피했습니다.

이러한 기저 구조의 진화는 전체 생태계를 변혁하고 있습니다. 현재 DeAI는 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었으며, DeFi 전략 포트폴리오의 최적화나 탈중앙화 소셜 플랫폼을 주도하는 등 중앙 집중화 핵심 원칙을 희생하지 않고도 가능합니다.

분산된 계산 리소스 네트워크인 Akash 등 플랫폼에 의해 구축된 것이 실제 Kava 등 프로젝트의 운영을 지탱하고 있습니다. 이러한 선순환은 인프라 파괴의 연쇄 반응을 입증합니다: 개발자가 "효율성"과 "탈중앙화" 사이에서 선택해야 하는 딜레마 없이 진정한 패러다임 변화가 가능해집니다.

전망

Web3 인프라의 지속적인 발전은 탈중앙화 AI에 독특한 애플리케이션 시나리오를 열어가고 있습니다. DeFi를 예로 들면: Kava는 올해 나중에 배포할 AI 에이전트를 통해 복잡한 크로스체인 전략을 자동화하거나 수익을 극대화하는 방안을 제시할 수 있게 되며, 사용자가 겁내는 운영 복잡성을 인텔리전스 캡슐화하여 해소합니다. 이를 위해서는 AI 알고리즘뿐만 아니라 다중 프로토콜간의 원활한 상호 작용이 필요합니다 - 이는 The Graph 등 기반 인프라가 제공하는 핵심 가치입니다.

커뮤니티 거버넌스는 또 다른 체스메이트입니다. Dexe와 같은 프로젝트들은 커뮤니티 주도 AI 개발 프레임워크를 탐구하고 있으며, 모델 훈련이 사용자 합의, 감독 요구 사항과 동적으로 조정될 수 있는 방식으로 진행됩니다. 완벽한 인프라 지원을 바탕으로, 미래의 AI 에이전트는 정책 영향을 시뮬레이션하거나 DAO 자금을 관리하여 실제 지능적 자치를 달성할 수 있습니다.

개념적 광풍을 뛰어넘어

DeAI의 성공은 정교한 모델 설계나 이상주의적 호소만으로는 가능하지 않습니다. 인프라 제공업체와 애플리케이션 개발자는 여전히 컴퓨팅 자원 제한, 크로스체인 통신 표준, 데이터 신뢰성 검증, 탈중앙화 순수성 등의 지속적인 과제에 직면하고 있습니다.

많은 이론적 모델은 본매력적인 네트워크와 직면하자 그 취약성을 드러내곤 합니다. 아무 DeAI 배포 팀에게든, 현재 모델이 대응하기 어려운 극단적인 사례들——갑작스러운 시장 변동, 네트워크 혼잡 피크, 거버넌스 메커니즘 취약점 등을 나열할 수 있습니다.

다음 단계에서의 핵심은 표준화와 상호 운용성에 있습니다. DeAI 애플리케이션이 급증함에 따라 통일된 데이터, 컴퓨팅 및 거버넌스 프레임워크를 수립하는 일은 미룰 수 없는 시점에 와 있습니다. 장기적 성패는 각 구성 요소가 원활히 협력하는 생태계를 구축할 수 있는지에 달려 있으며, 경쟁적인 분리된 솔루션 모음이 아닙니다.

이러한 기본 구성 요소——견고한 인프라, 검증 가능한 데이터, 유연한 거버넌스 메커니즘——은 아마도 모델 훈련의 혁신적 진전만큼 화제를 모으진 않을 것입니다. 그러나 이러한 구성 요소들이 최종적으로 탈중앙화된 AI가 "보다 투명하고 책임을 묻는 사용자 중심"의 약속을 이행할 수 있는지, 아니면 영원히 가장자리 응용 프로그램의 감옥에 갇힐지 결정할 것입니다. 현재 근본적인 난제들을 극복하고 있는 팀들은 실제로 AI의 미래 발전 궤적을 형성하고 있습니다.

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