주목할 만한 최고의 분산형 AI 플랫폼 7선
요컨대
이 기사에서는 경쟁 환경을 균등하게 만들어 주는 최고의 7개 분산형 AI 플랫폼을 소개합니다.
인공 지능(AI) 혁신은 출시 이후 엄청난 성장을 보였습니다. ChatGPT 2022년 11월에 출시될 예정입니다. 그러나 주류가 되었음에도 불구하고, 몇 가지 심각한 병목 현상으로 인해 AI 개발 및 도입이 계속 지연되고 있습니다. 이 신생 산업이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 데이터 품질과 제어입니다.
에 따라 견적 Epoch AI에 따르면, 인간이 생성한 공개 텍스트 데이터의 총 유효 저장량은 약 300조 토큰입니다. 이 데이터 저장량은 2026년에서 2032년 사이에 언어 모델을 훈련하는 데 완전히 활용될 가능성이 높습니다. 이러한 데이터 부족 현상은 투명성과 비용에 대한 우려와 더불어 대부분의 AI 데이터 파이프라인이 중앙 집중화되어 있기 때문입니다.
긍정적인 측면은 분산형 인프라가 이러한 문제점들을 해결하는 데 중요한 역할을 하고 있다는 것입니다. 이 글에서는 경쟁의 장을 공평하게 만들어 주는 7가지 최고의 분산형 AI 플랫폼을 소개합니다. 이러한 새로운 플랫폼은 AI 개발자와 기업이 중앙 집중식 중개자에 의존하지 않고도 검증 가능한 커뮤니티 기반 데이터 세트를 확보할 수 있도록 지원합니다.
OORT: 분산형 AI를 위한 완벽한 데이터 클라우드
오르트 기업과 개인 모두가 AI 데이터를 수집, 처리하고 수익화할 수 있도록 설계된 종단 간 분산형 AI 솔루션입니다.
중앙 집중형 데이터 클라우드와 비교했을 때 이 AI 데이터 클라우드의 가장 큰 특징은 글로벌 커뮤니티 접근 방식입니다. OORT는 불투명한 데이터 수집 프로세스에 의존하는 대신, OORT DataHub라는 탈중앙화 옴니체인 데이터 수집 플랫폼을 도입했습니다. 이 플랫폼은 글로벌 커뮤니티의 기여를 활용하여 다양하고 고품질이며 검증 가능한 데이터 세트를 제공하여 AI 데이터 품질 및 관리의 기존 단점을 해결합니다.
OORT DataHub를 지원하는 것은 분산형 네트워크인 OORT Edge로, 수집된 데이터의 저장 및 처리를 담당합니다. 이는 엣지 노드 하드웨어 장치인 Deimos를 통해 이루어집니다.
따라서 OORT 생태계 사용자는 다음을 통해 수익화 가능한 보상을 얻을 수 있는 기회를 얻습니다. 기여 DataHub로 이동하거나 에지 네트워크의 일부가 됨 호스팅 Deimos 장치를 통한 노드. 현재 이 분산형 AI 생태계에는 33만 명 이상의 데이터 기여자, 8만 3천 개 이상의 노드, 그리고 1만 명 이상의 일일 사용자가 있습니다.
Bittensor: 분산형 인텔리전스 네트워크
비트텐서 또 다른 흥미로운 분산형 AI 플랫폼입니다. 핵심적으로 이 블록체인 기반 생태계는 AI 추론, 교육 및 관련 인프라를 포함한 디지털 상품의 온체인 생산을 지원합니다.
그렇다면 어떻게 작동할까요? Bittensor는 서브넷 개념을 활용하여 경쟁력 있는 가격으로 디지털 상품을 생산하는 커뮤니티를 구축합니다. 이는 최고의 채굴자(기여자)에게 특정 작업을 완료할 때마다 보상을 제공하는 인센티브 모델을 기반으로 합니다. AI 서브넷 내의 일부 작업은 학습, 예측 또는 특수 추론과 같은 서비스로 구성될 수 있습니다.
Bittensor 네트워크에는 채굴자가 수행한 작업을 검증하는 검증자도 포함됩니다. 이를 통해 Bittensor의 인센티브 모델을 통해 양질의 서비스만 보상받을 수 있습니다. Bittensor 생태계는 이를 위해 매일 7200개의 TAO 토큰을 발행합니다. 서브넷 내 할당량은 서브넷 생성자(18%), 검증자(41%), 채굴자(41%)의 세 가지로 나뉩니다.
Bittensor의 분산형 서브넷은 대기업이 데이터 수집 및 기타 AI 서비스를 독점하고 있는 중앙 집중식 AI 교육 프로세스에서 벗어나는 방식입니다.
Ocean Protocol: AI 지원 데이터를 위한 마켓플레이스
해양 프로토콜 는 이 신생 혁신 분야의 기성 업체 중 하나입니다. 분산형 프로토콜로 구축된 이 플랫폼은 AI 발전에 필요한 두 가지 주요 구성 요소인 데이터와 컴퓨팅을 원활하게 지원합니다.
기술 스택은 데이터 토큰, 오션 노드, 그리고 컴퓨트-투-데이터(Compute-to-Data)의 세 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 데이터 토큰을 통해 Ocean Protocol 사용자는 개인 정보를 보호하면서 개인 데이터를 토큰화하여 모델 학습에 사용할 수 있습니다. '토큰 게이팅(token-gating)'이라고 불리는 이 접근 방식은 데이터 소유자가 분산형 접근 제어 모델을 통해 Ocean Protocol 마켓플레이스에 데이터 서비스를 게시할 수 있도록 합니다.
Ocean Nodes의 경우, 유휴 컴퓨팅 리소스를 수익화할 수 있습니다. 전 세계 기기 소유자는 유휴 컴퓨팅 파워를 Ocean Network 지원에 기부하고 생태계 보상을 받을 수 있습니다.
이 생태계의 핵심 특징은 컴퓨트-투-데이터(Compute-to-Data)입니다. 소비자(모델 트레이너)는 데이터 세트를 구매하여 제공자의 개인정보가 노출되지 않고 모델을 실행할 수 있습니다. 이것이 Ocean Protocol이 분산형 "AI 지원 데이터 마켓플레이스"로서 우위를 점하는 이유입니다.
SingularityNET: 분산형 AI 서비스의 선구자
SingularityNET 탈중앙화 AI 분야의 선구자입니다. 이 프로젝트는 2017년에 시작되어 1분 만에 3,600만 달러 규모의 ICO를 유치했습니다. 이후 사용자가 AI 서비스를 개발, 공유하고 수익을 창출할 수 있는 명망 높은 블록체인 기반 플랫폼으로 발전했습니다.
데이터 세트와 원시 컴퓨팅에 중점을 두는 다른 플랫폼들과 달리, SingularityNET은 개발자가 개발 이니셔티브를 지원하기 위해 수익화하거나 구매할 수 있는 API, 모델, 에이전트와 같은 AI 서비스에 특화되어 있습니다. 이는 플랫폼의 네이티브 토큰인 $AGIX를 통해 가능하며, 참여자는 이 토큰을 통해 AI 서비스 비용을 지불할 수 있습니다.
SingularityNET의 인프라 모델은 상호운용성에 세심한 주의를 기울여 다양한 서비스 간의 상호 연결을 지원합니다. 이를 통해 독립적인 기여자들이 복잡한 파이프라인을 구축할 수 있는 AI 지원 생태계가 조성됩니다.
이 특정 프로젝트의 또 다른 두드러진 특징은 창립자인 벤 고르첼 박사가 인공 일반 지능(AGI)을 발전시키겠다는 비전입니다. AGI는 AI가 인간이 할 수 있는 모든 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 여러 영역에서 잠재적으로 인간 지능을 능가하는 시대를 의미합니다.
Fetch.ai: 분산형 에이전트와 데이터 경제
페치 아이 AI 에이전트로 구동되는 다가오는 에이전트 경제에서 작동하는 또 다른 혁신적인 기술입니다. 이 프로젝트는 다중 에이전트 플랫폼으로 설계되어 자율적인 소프트웨어 에이전트가 사용자, 조직 또는 기기를 대신하여 상호 작용하고, 협상하고, 데이터를 거래할 수 있도록 하며, 블록체인 기술을 활용하여 통신 채널을 보호합니다.
이 생태계의 주요 구성 요소 중 하나는 에이전트 프레임워크(AEA)입니다. AEA는 데이터 수집 및 분석, 다른 에이전트 또는 데이터 소스와의 상호작용, 의사 결정, 거래, 머신 러닝 또는 작업 최적화 참여 등의 기능을 담당합니다. 사용자를 대신하여 동작하는 디지털 트윈이라고 볼 수 있습니다.
눈에 띄는 것 페치 아이 자율 에이전트 간의 실시간 동적 데이터 흐름을 가능하게 하는 것입니다. 이는 중앙 집중화되어 있을 뿐만 아니라 정적인 특성을 지닌 기존 AI 파이프라인에서 발전된 형태입니다. 예를 들어, 혼잡한 도시의 교통 관리 시스템은 에이전트 기반 경제 모델 덕분에 AI 에이전트를 사용하여 도시 센서로부터 실시간 교통 데이터를 구매할 수 있습니다.
Gensyn: AI 교육을 위한 분산형 컴퓨팅
최근에 의하면 신고 맥킨지의 프로젝트에 따르면, 전 세계 데이터 센터는 컴퓨팅 성능에 대한 수요 증가에 부응하기 위해 약 6조 7천억 달러가 필요할 것으로 추산됩니다. 젠신 분산형 프로토콜을 통해 머신 러닝 계산에 중점을 두고 이러한 다가오는 비용 위험을 해결합니다.
Gensyn의 핵심은 전 세계 컴퓨팅 자원을 단일 네트워크로 통합하는 것입니다. 이는 유휴 컴퓨팅 자원을 가진 누구나 네트워크에 할당할 수 있는 기회를 제공하는 분산형 프레임워크를 통해 가능하며, AI 혁신가들은 전 세계적으로 사용 가능한 컴퓨팅 자원을 임대하여 대규모 모델 학습을 확장할 수 있습니다.
Gensyn의 생태계는 일관된 머신러닝 실행, 신뢰할 수 있는 검증, P2P 통신, 그리고 탈중앙화 협력이라는 네 가지 기본 구성 요소로 이루어져 있습니다. 이러한 모든 측면이 함께 작용하여 전 세계적인 규모의 탈중앙화되고 검증 가능한 머신러닝을 가능하게 합니다.
이 프로젝트는 아직 초기 단계이며, 현재 테스트넷이 출시되어 있습니다. RL Swarm, BlockAssist, Judge라는 세 가지 애플리케이션을 체험해 볼 수 있습니다.
Grass: 분산형 데이터 크라우드소싱 네트워크
인터넷 서비스 비용을 지불할 때, 할당된 대역폭을 모두 사용하지 못하는 경우가 많습니다. Grass이전에 Grassdata였던 회사는 전 세계 인터넷 사용자가 유휴 대역폭을 활용할 수 있는 혁신적인 개념을 도입했습니다.
이 프로젝트는 누구나 간단한 단계를 통해 기여하고 보상을 받을 수 있는 분산 모델을 통해 이러한 이야기를 현실로 구현하며, 유휴 대역폭을 AI 학습을 위한 귀중한 자원으로 전환합니다. 간단히 말해, Grass는 웹 데이터 접근을 위한 분산형 물리적 네트워크(DepIN)로 작동하며, 사용자는 일상 기기에서 노드를 실행하여 AI 및 웹 인텔리전스의 데이터 소스 역할을 할 수 있습니다.
이러한 허가 없는 분산형 접근 방식은 AI 모델 학습뿐만 아니라 일상적인 디지털 리소스 활용에도 획기적인 변화를 가져올 것입니다. 사용자는 데이터 제공자 역할을 수행하여 현재 소수의 거대 기술 기업이 통제하는 중앙 집중식 웹 크롤러 및 데이터 수집기와 경쟁할 수 있는 개방형 네트워크를 구축할 수 있습니다.
결론
서론에서 언급했듯이, AI의 진화와 도입은 고유한 과제들을 수반했습니다. 여기에는 데이터 관리, 품질 향상, 그리고 증가하는 연산 비용 등이 포함됩니다. 그러나 이 글의 사례들을 통해 강조되었듯이, 분산형 AI 혁신 분야에서는 상당한 진전이 있었습니다. 이러한 프로젝트들은 분산형 아키텍처가 AI에 제공하는 것과 그 반대의 효과를 보여주는 사례입니다. 블록체인과 AI 혁신 모두에게 윈윈(win-win)입니다.
분산형 AI 플랫폼 비교표
| 프로젝트 | 주요 초점 | 눈에 띄는 것 |
| 오르트 | 사용자가 데이터를 수집, 처리하고 수익화할 수 있는 분산형 AI 데이터 클라우드 | 330만 명 이상의 기여자와 검증 가능한 데이터 세트를 보유한 커뮤니티 중심 DataHub 및 에지 네트워크(Deimos) |
| 비트텐서 | 분산형 AI 훈련 및 추론을 위한 블록체인 네트워크 | 일일 TAO 배출량으로 고품질 AI 출력에 대한 보상을 제공하는 인센티브 서브넷 |
| 해양 프로토콜 | AI 지원 데이터 및 컴퓨팅을 위한 마켓플레이스 | 원시 데이터 세트를 노출하지 않고도 안전한 데이터 공유를 허용하는 Compute-to-Data 개인 정보 보호 모델 |
| SingularityNET | AI 서비스 및 API를 위한 마켓플레이스 | 상호 운용 가능한 AI 에이전트의 수익화; 인공 일반 지능(AGI)에 대한 선구적 비전 |
| 페치 아이 | 자율적인 데이터 교환을 위한 다중 에이전트 AI 경제 | 자율 에이전트(AEA)를 통한 실시간 데이터 협상 |
| 젠신 | 머신 러닝을 위한 분산형 컴퓨팅 네트워크 | AI 교육을 위한 글로벌 컴퓨팅 공급의 신뢰할 수 없는 검증 및 집계 |
| Grass | 분산형 대역폭 및 데이터 크라우드소싱 네트워크 | 유휴 인터넷 대역폭을 AI 학습 데이터 리소스로 변환합니다. |
자주 묻는 질문들 (FAQ)
분산형 AI란 무엇인가?
탈중앙화 AI는 블록체인이나 P2P(피어투피어) 인프라와 같은 분산형 생태계에 구축된 인공지능 시스템을 의미합니다. 대기업이 모든 기능을 통제하는 중앙 집중식 환경과는 달리, 글로벌 커뮤니티가 데이터, 컴퓨팅, 모델 학습의 역할을 담당합니다.
분산형 AI는 기존 AI 플랫폼과 어떻게 다릅니까?
중앙 집중식 데이터 센터와 불투명한 데이터 수집 기술에 의존하는 기존 AI와 달리, 분산형 AI는 데이터 소싱, 컴퓨팅 성능, 모델 학습을 다양한 생태계 참여자에게 분산합니다. 이를 통해 투명성, 보안성, 그리고 포용성이 향상됩니다.
AI 개발에 있어 데이터 품질 관리가 중요한 이유는 무엇입니까?
데이터 품질은 AI 모델의 정확성과 공정성에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 AI 데이터 파이프라인은 검증 가능하고, 윤리적으로 수집되며, 안전하게 공유되어야 합니다.
분산형 AI 생태계에서 참여자들은 어떻게 수익을 창출하나요?
이러한 생태계에서 수익을 창출하는 방법에는 데이터나 컴퓨팅 파워와 같은 귀중한 자원을 제공하는 것을 포함하여 여러 가지가 있습니다. 대부분의 DeAI 플랫폼은 사용자가 수익화 가능한 보상을 받을 수 있는 인센티브 메커니즘을 갖추고 있습니다.
현재 이 분야를 선도하고 있는 분산형 AI 프로젝트는 무엇입니까?
대표적인 업체로는 OORT(데이터 클라우드), Bittensor(AI 인텔리전스 네트워크), Ocean Protocol(AI 지원 데이터 마켓플레이스), SingularityNET(AI 서비스 허브), Fetch.ai(에이전트 경제), Gensyn(분산형 컴퓨팅), Grass(데이터 크라우드소싱 네트워크) 등이 있습니다.
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저자에 관하여
폴란드 출신의 디지털 유목민인 Gregory는 재무 분석가일 뿐만 아니라 다양한 온라인 잡지에 귀중한 기고자이기도 합니다. 금융 산업에서의 풍부한 경험을 바탕으로 그의 통찰력과 전문성은 수많은 출판물에서 인정을 받았습니다. 여가 시간을 효과적으로 활용하여 Gregory는 현재 암호화폐와 블록체인에 관한 책을 집필하는 데 전념하고 있습니다.
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