암호화폐 분야를 위한 대규모 언어 모델을 개발하는 상위 10개 AI 기업
인공지능과 암호화폐는 더 이상 기술 산업의 서로 다른 영역에서 발전하는 분야가 아닙니다. 블록체인 애플리케이션이 더욱 복잡해짐에 따라 개발자와 사용자들은 스마트 계약, 토큰 경제, 온체인 활동, 탈중앙화 금융, 그리고 이러한 분야의 특수한 용어들을 이해하는 AI 시스템을 점점 더 필요로 하고 있습니다. Web3.
바로 이 지점에서 암호화폐 특화 대규모 언어 모델이 중요한 역할을 하기 시작합니다. 범용 모델은 블록체인이 무엇인지 설명할 수는 있지만, 복잡한 거래를 해석하거나 평가해야 할 때는 어려움을 겪을 수 있습니다. DeFi 프로토콜을 이해하거나 지갑 활동과 시장 상황 간의 관계를 파악하는 것이 중요합니다. 암호화폐에 초점을 맞춘 모델들은 이러한 환경을 훨씬 더 잘 이해할 수 있도록 훈련, 미세 조정 또는 데이터 세트와 연결되고 있습니다.
시장은 아직 비교적 초기 단계이며, "암호화폐 AI 기업"으로 불리는 모든 프로젝트가 처음부터 기반 모델을 구축하는 것은 아닙니다. 일부는 자체 모델을 학습시키고, 다른 일부는 기존 오픈 소스 모델을 개선하거나 LLM(Learning Leadership Model)을 중심으로 특화된 인프라를 구축하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 기업과 플랫폼들은 암호화폐에 대해 단순히 이야기하는 것을 넘어 더 많은 것을 할 수 있는 AI 시스템으로 업계를 이끌어가는 데 기여하고 있습니다.
체인GPT
체인GPT 이는 기업이 특정 요구 사항에 맞춰 AI를 구축하는 가장 명확한 사례 중 하나입니다. Web3 산업. 그것은 Web3 AI LLM은 블록체인 데이터와 스마트 계약을 중심으로 설계되었습니다. DeFi, NFTs 일반적인 모델에서 발견되는 광범위한 지식에만 의존하는 것이 아니라 토큰 경제학을 활용해야 합니다.
체인의 더욱 흥미로운 측면 중 하나는GPT이 접근 방식의 핵심은 실시간 정보와의 연결입니다. 문서에 따르면 이 모델은 온체인 데이터, 시장 정보, 뉴스 및 소셜 피드와 연동할 수 있어 개발자가 정적인 언어 모델로는 제공할 수 없는 최신 컨텍스트가 필요한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
이러한 특징 덕분에 해당 기술은 암호화폐 연구, 고객 지원, 거래 지원, 스마트 계약 분석 등 모든 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.GPT 또한 API와 SDK를 통해 해당 모델을 제공하여 다른 사람들이 활용할 수 있도록 했습니다. Web3 기업들이 자체적으로 전체 모델 스택을 개발하지 않고도 암호화 기술을 인식하는 AI를 추가할 수 있는 방법을 제공합니다.
페치 아이
Fetch.ai는 자율 에이전트 시스템의 일부로 작동할 수 있는 AI 모델에 초점을 맞춰 다소 다른 접근 방식을 취했습니다. 2025년 2월, Fetch.ai는 ASI-1 Mini를 소개했는데, 이를 다음과 같이 설명했습니다. Web3에이전트 기반 AI 워크플로우를 위해 구축된 네이티브 대규모 언어 모델.
중요한 차이점은 ASI-1 Mini가 단순히 암호화폐 관련 질문에 답하도록 훈련된 또 다른 챗봇이 아니라는 점입니다. Fetch.ai는 ASI-1 Mini를 추론, 의사 결정 및 자율적인 워크플로를 중심으로 설계했으며, 속도와 깊이의 균형을 맞추기 위해 다양한 추론 모드를 제공합니다.
이러한 접근 방식이 중요한 이유는 암호화폐 AI의 다음 단계는 블록체인 네트워크와 실제로 상호작용할 수 있는 에이전트를 포함할 가능성이 높기 때문입니다. 사용자는 AI에게 어떤 토큰이 가장 높은 수익률을 제공하는지 묻고 수동으로 거래를 실행하는 대신, 궁극적으로 이러한 프로세스의 일부를 자율 시스템에 위임할 수 있게 될 것입니다. ASI-1 Mini와 같은 모델은 이러한 더 넓은 비전을 염두에 두고 개발되고 있습니다.
CryptoGPT
CryptoGPT 이 프로젝트는 암호화폐 및 블록체인 분야에 특화된 AI 인프라 구축을 시도한 또 다른 프로젝트입니다. 단순한 AI 챗봇을 넘어 스마트 계약 생성, 감사, 거래 지원 등 다양한 응용 분야에 초점을 맞추고 있습니다. Web3-관련 도구.
또한 이 프로젝트는 AIVM을 통해 AI에 초점을 맞춘 블록체인 인프라 구축 계획을 제시했는데, 이는 온체인에서 AI 모델의 실행, 학습 및 컴퓨팅 리소스 제공을 지원하기 위한 것입니다.
하지만 여기에는 중요한 차이점이 있습니다. 암호화폐GPT해당 회사의 자체 문서에 따르면 AI 모델은 오픈 소스가 아니며, API 및 SDK를 통해 접근할 수 있도록 설계되었다고 합니다. 이는 해당 회사의 전략이 개방형 연구소보다는 AI 인프라 제공업체에 더 가깝다는 것을 의미합니다.
암호화폐 사용자에게 있어 그 매력은 상당히 명확합니다. 일반 인공지능 시스템이 블록체인 용어를 처음부터 학습하도록 강요하는 대신, Crypto는GPT 해당 분야의 전문 지식을 제품에 반영하려고 노력하고 있습니다.
바이텀DAO
BytomDAO는 암호화에 초점을 맞춘 언어 모델을 만드는 데 있어 보다 직접적인 접근 방식을 취했습니다. BytomDAO의 Crypto는 암호화 언어 모델입니다.GPT 이 계획은 암호화폐 관련 정보와 작업을 중심으로 설계된 수백만 개의 명령어 예제가 포함된 데이터 세트인 CryptoInstruct를 기반으로 합니다.
프로젝트 측에서는 미세 조정했다고 밝혔습니다. Llama 3. CryptoInstruct 데이터셋을 사용하여 Crypto를 생성합니다.GPT 다양한 매개변수 규모의 모델을 사용합니다. 이러한 접근 방식의 핵심 아이디어는 블록체인 정보가 고도로 전문화되어 있고 끊임없이 변화하기 때문에 암호화폐 산업에 특히 중요합니다.
모든 분야에 걸쳐 가장 큰 범용 모델들과 경쟁하려고 하기보다는, 전문화된 모델은 프로젝트 정보, 블록체인 개념, 암호화폐 관련 작업과 같은 특정 영역에 기능을 집중할 수 있습니다.
이는 특정 분야 전문 교육이 왜 중요해질 수 있는지를 보여주는 가장 명확한 사례 중 하나입니다. Web3암호화폐를 깊이 이해하는 소규모 모델이 모든 것에 대해 조금씩 아는 대규모 모델보다 블록체인 애플리케이션에 더 유용할 수 있습니다.
인덱스에이
IndexAI는 언어 모델이 블록체인 네트워크와 직접 상호 작용할 수 있어야 한다는 아이디어를 기반으로 구축된 또 다른 프로젝트입니다. 이 플랫폼은 자사의 핵심 모델을 블록체인 지식으로 학습된 오픈 소스 LLM(언어 학습 모델)이라고 설명합니다.
IndexAI의 목표는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어섭니다. IndexAI는 자사 기술을 통해 AI 에이전트가 여러 블록체인에 걸쳐 정보를 읽고, 적절한 기능을 갖추면 거래 서명, 거래 실행, 스왑 수행 등을 통해 해당 네트워크에 정보를 기록할 수 있다고 밝혔습니다.
그 차이점은 중요합니다. 암호화폐 특화 LLM의 진정한 기회는 비트코인이나 이더리움에 대한 더 나은 대화에 있는 것이 아닐 수도 있습니다. 오히려 자연어 명령을 안전하고 검증 가능한 블록체인 작업으로 변환하는 능력에 있을 수 있습니다.
궁극적으로 사용자는 일반적인 언어로 목표를 설명하고, AI 시스템은 그 기반이 되는 블록체인 상호작용을 처리할 수 있게 될 것입니다. 이를 위해서는 기존 챗봇보다 훨씬 더 높은 수준의 도메인 지식이 필요합니다.
디마인드
DMind는 디지털 금융에 특화된 오픈 소스 AGI 연구 기관으로 자리매김하고 있습니다. DMind의 연구에는 금융 및 디지털 금융 분야를 겨냥한 대규모 언어 모델, 데이터 세트, 벤치마크 및 도구 개발이 포함됩니다. Web3 분야의 다양한 어플리케이션에서 사용됩니다.
이 회사의 DMind-3 모델은 재무 실행의 현실을 중심으로 설계되었기 때문에 특히 흥미롭습니다. Web3DMind는 이러한 모델이 단일 사용자 작업이 여러 스마트 계약을 거쳐 발생하거나, 청산을 유발하거나, 자금이 악의적인 실행에 노출되는 상황을 해결하기 위한 것이라고 밝혔습니다.
이는 단순히 논리적인 답변을 생성하는 것과는 전혀 다른 문제입니다. 탈중앙화 금융에서 AI 시스템은 실제 자금이 관련된 거래에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 주변 실행 환경, 위험 요소, 그리고 계약 간의 상호 작용을 이해하는 것이 유창한 답변을 작성하는 것만큼이나 중요합니다.
DMind의 오픈 소스 접근 방식은 폐쇄적인 상용 시스템에 전적으로 의존하는 대신, 전문적인 금융 AI 모델을 검토, 수정 및 구축하려는 개발자에게도 유용하게 활용될 수 있습니다.
넥시스 랩스
넥시스 랩스는 넥스-T1 플랫폼을 통해 대규모 언어 모델, 자율 에이전트 및 블록체인 실행의 교차점에서 연구를 진행하고 있습니다. 넥시스 랩스는 넥스-T1을 고급 대규모 언어 모델과 실행 가능한 블록체인 실행을 연결하도록 설계된 엔터프라이즈급 AI 시스템이라고 설명합니다.
그 초점은 특히 다음과 같은 점과 관련이 있습니다. DeFi자율 시스템이 시장 정보를 해석하고 잠재적으로 조치를 취해야 하는 경우를 말합니다. 넥시스 랩스는 다중 에이전트 오케스트레이션 및 자율 시스템에 대한 연구를 설명합니다. DeFi 거래 및 인간 개입 제어.
이는 암호화폐 AI 시장의 중요한 진화를 보여줍니다. 모델 자체는 퍼즐의 한 조각에 불과합니다. AI 시스템이 탈중앙화 금융에서 진정으로 유용해지려면 오케스트레이션 레이어, 신뢰할 수 있는 블록체인 정보에 대한 접근성, 그리고 실행에 대한 안전장치가 필요합니다.
따라서 넥시스 랩스는 에이전트 측면에서 문제에 접근하여 LLM이 금융 정보를 분석하고 블록체인 인프라와 상호 작용할 수 있는 더 큰 시스템의 일부가 되도록 합니다.
0G
0G는 자체 모델 인프라를 포함하는 보다 광범위한 분산형 AI 생태계를 구축하고 있습니다. 현재 0G 플랫폼에는 0GM-1.0-35B-A3B를 비롯한 다양한 모델이 등록되어 있습니다. AI 스택.
이 회사의 궁극적인 목표는 AI 연산, 저장 및 추론을 블록체인 인프라에 더욱 가깝게 만드는 것입니다. 회사는 자사의 네트워크가 완전한 온체인 AI, 검증 가능한 연산 및 비공개 추론을 지원한다고 설명합니다.
이러한 점 때문에 0G는 특정 언어 모델 하나에만 국한되지 않고 더 넓은 목표를 추구하면서도 암호화폐 관련 LLM 논의에 중요한 의미를 갖습니다. 이 회사는 사실상 AI 모델이 탈중앙화 애플리케이션에서 작동하는 데 필요한 인프라를 구축하고 있습니다.
이는 모델 자체만큼이나 중요할 수 있습니다. 정교한 AI 시스템을 운영하려면 막대한 컴퓨팅 및 저장 자원이 필요하며, 블록체인 애플리케이션은 투명성과 검증 가능성을 요구합니다. 이 두 가지 요구 사항을 충족하는 것이 업계의 가장 큰 기술적 과제 중 하나입니다.
누스 연구
Nous Research는 언어 모델이 암호화폐 전용으로 설계된 것이 아니라는 점에서 이 목록의 다른 회사들과는 다소 차이가 있습니다. 이 회사의 중요성은 오픈 소스 AI 및 분산형 모델 학습 분야에서의 활동에 있습니다.
이 연구소는 Hermes 제품군을 포함한 개방형 가중치 언어 모델을 개발하는 동시에 분산 학습을 위한 인프라 구축에도 힘쓰고 있습니다. 또한 탈중앙화 AI 연구에는 블록체인 기반 조정 및 분산 컴퓨팅 활용이 포함됩니다.
따라서 암호화폐와의 연관성은 단순히 "비트코인 챗봇"을 만드는 것보다는 강력한 언어 모델을 학습하고 운영하는 방식을 바꾸는 데 더 중점을 두고 있습니다. 이러한 차이점은 암호화폐 프로젝트들이 소수의 기술 기업들이 장악하고 있는 중앙 집중식 AI 인프라에 대한 탈중앙화 대안을 모색함에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다.
Nous Research의 연구는 암호화폐 전용 AI가 반드시 암호화폐 데이터만으로 학습된 모델을 의미하는 것은 아니라는 점을 보여줍니다. 탈중앙화 생태계에 자연스럽게 통합되는 모델과 인프라를 구축하는 것도 암호화폐 전용 AI의 한 형태입니다.
갈라드리엘
갈라드리엘은 LLM과 블록체인의 관계에 대해 다른 관점에서 접근하고 있습니다. 바로 AI 추론의 검증 가능성을 높이는 것입니다.
Sentience 프로젝트는 개발자가 암호화 증명을 통해 LLM 추론을 검증할 수 있는 자율 AI 에이전트를 만들 수 있도록 지원합니다. 이 시스템은 신뢰할 수 있는 실행 환경을 사용하여 LLM 요청을 처리하고 Solana에 증명을 게시하여 애플리케이션이 추론이 주장대로 실행되었는지 확인할 수 있도록 합니다.
갈라드리엘은 단순히 자체 개발한 암호화폐 챗봇을 만드는 것은 아니지만, 그들의 작업은 블록체인 기반 AI의 주요 문제점을 해결합니다. AI 에이전트가 자금을 이동시키거나 거래를 실행할 수 있는 결정을 내릴 때, 사용자는 모델이 과정이 올바르게 처리되었다고 말하는 것 이상의 확신을 필요로 합니다.
검증 가능한 AI는 자율 에이전트가 지갑과 금융 거래에 대한 통제력을 강화함에 따라 궁극적으로 암호화폐 기반 언어 모델의 핵심 요소가 될 수 있습니다.
더 큰 경쟁은 챗봇 그 이상입니다
암호화폐 특화 LLM(로컬 라이프 모델)의 등장은 AI 산업 전반에 걸친 변화를 시사합니다. 범용 모델은 이미 블록체인 개념 설명, 스마트 계약 코드 작성, 암호화폐 뉴스 요약 등에서 놀라운 역량을 보여주고 있습니다. 다음 과제는 AI가 블록체인 환경을 충분히 깊이 이해하여 그 안에서 안전하게 활동할 수 있도록 하는 것입니다.
이는 실시간 온체인 정보에 접근하고, 스마트 계약의 상호 작용을 이해하고, 재정적 위험을 인식하고, 어떤 행동이 돌이킬 수 없는 결과를 초래할 수 있는지 아는 것을 의미합니다.
이 분야에서 활동하는 기업들은 각기 다른 방향에서 문제에 접근하고 있습니다. 어떤 기업들은 암호화폐 관련 데이터셋으로 모델을 학습시키고 있고, 또 다른 기업들은 자체적으로 모델을 구축하고 있습니다. Web3- AI 활동을 더욱 투명하게 만드는 네이티브 LLM, 분산형 학습 네트워크, 자율 에이전트 또는 검증 시스템.
시장은 아직 초기 단계이며, 몇몇 프로젝트는 사라지고 다른 프로젝트들은 훨씬 더 큰 AI 인프라 기업으로 발전할 가능성이 높습니다. 하지만 방향성은 점점 더 명확해지고 있습니다. 암호화폐 시장에는 비트코인이 무엇인지 설명해주는 챗봇이 또 하나 필요한 것이 아닙니다. 진정으로 필요한 것은 탈중앙화 시장이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하는 AI 시스템입니다.
만약 그렇게 된다면, 가장 중요한 암호화폐 AI 모델은 결국 사용자들이 거의 알아채지 못하는 모델이 될 수도 있습니다. 지갑이나 거래소 뒤에 숨어 있게 될 것입니다. DeFi 애플리케이션과 자율 에이전트는 블록체인 데이터를 조용히 해석하고 자연어 명령을 온체인 내 작업으로 변환하는 데 도움을 줍니다.
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저자에 관하여
전담 저널리스트인 알리사(Alisa) MPost암호화폐, 인공지능, 투자 및 광범위한 분야를 전문으로 합니다. Web3. 새로운 트렌드와 기술에 대한 예리한 안목을 바탕으로 그녀는 끊임없이 진화하는 디지털 금융 환경에 대해 독자들에게 정보를 제공하고 참여시키기 위해 포괄적인 취재를 제공합니다.
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