EigenLayer AVS와 AI의 교차점 주의해야 할 프로젝트는 무엇인가요?

저자: Decentralised.Co, 번역: 골든 파이낸스 샤오저우

인공지능(AI)이 클라우드 서비스 없이는 불가능하다면, 웹3.0 AI도 웹3.0 클라우드 서비스가 필요합니다.

아이겐 레이어와 AI는 지난 한 해 동안 암호화폐 업계에서 가장 뜨거운 주제 중 두 가지입니다. 이 기사에서는 이 두 가지의 교차점을 살펴보고 이 중요한 시기에 어떤 주목할 만한 프로젝트가 구축되고 있는지 알아보겠습니다.

1, AVS(액티브 인증 서비스)란 무엇인가요?

이젠레이어의 AVS(액티브 검증 서비스)가 무엇인지 이해하는 것부터 시작하겠습니다.

이젠레이어를 이해하는 가장 좋은 방법은 보안 및 컴퓨팅 마켓플레이스라고 생각하면 됩니다.

블록체인과 브리징 프로토콜과 같은 기타 암호화 프로토콜은 트랜잭션을 처리하기 위해 탈중앙화된 노드 운영자에 의존합니다. 이러한 노드 운영자는 네트워크의 현재 상태를 유지하고 들어오는 트랜잭션을 개별적으로 처리합니다. 트랜잭션의 유효성을 검증하려면 대부분의 노드 운영자가 트랜잭션의 유효성에 동의해야 합니다. 따라서 노드가 많을수록 네트워크의 보안은 더욱 강화됩니다.

콜드 스타트 문제 때문에 새로운 프로토콜이 강력하고 신뢰할 수 있는 노드 운영자 기반을 구축하는 것은 종종 어렵습니다. 운영자는 보통 프로토콜의 네이티브 토큰을 통해 인센티브를 받습니다. 그러나 초기 단계에서는 강력한 노드 네트워크의 지원 없이는 토큰의 가치가 제한될 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 팀은 노드 운영자에게 인센티브를 제공하기 위해 더 많은 토큰을 제공할 수 있습니다. 그러나 이는 초인플레이션과 토큰 가치 희석 문제로 이어질 수 있으며, 이는 바람직한 결과가 아닙니다. 또한 소수의 초기 노드는 종종 보안 및 중앙화 위험을 초래할 수 있습니다.

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이겐레이어는 모든 블록체인 서비스(액티브 검증 서비스 또는 AVS)가 이더 기반 보안을 부트스트랩하여 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이 프로토콜은 연산과 보안을 전문적으로 제공하는 운영자로 구성됩니다. 사용자는 이더 또는 유동성 담보물을 이러한 운영자에게 할당하고, 운영자는 하나 이상의 AVS를 검증합니다.

운영자가 자신의 의무를 적절히 이행하면 AVS가 보상을 지급하고, 이는 다시 예금자에게 전달됩니다. 운영자가 의무를 이행하지 않을 경우, 해당 운영자의 서약금은 몰수됩니다.

표준 경제 레이어가 관리하는 여러 서비스를 검증하는 표준 운영자 집합을 통해 아이겐레이어는 보안을 위해 분산 노드에 의존하는 프로젝트의 시작을 간소화합니다. 이러한 장점으로 인해 데이터 가용성 솔루션, 브리징 솔루션, 오라클, 영지식 증명(ZK) 프로세서 등 다양한 프로젝트가 주목을 받고 있습니다.

2, 인공지능(AI)

인공지능은 지난 2년 동안 기업가, 투자자, 사용자 모두의 관심을 끌며 기술계의 화두가 되었습니다. 물론 이러한 열기는 암호화폐 분야에도 영향을 미쳤습니다. 카이토 아이에 따르면, 지난 12개월 동안 모든 암호화폐 업계에서 가장 큰 비중을 차지한 것은 AI였습니다.

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블록체인 운영자는 본질적으로 컴퓨터와 다르지 않습니다. 롤업의 유효성을 검사할 때 들어오는 트랜잭션을 수락하고 현재 상태에 따라 처리한 다음 새로운 상태를 출력합니다. 그러나 이러한 입력-처리-출력 패러다임은 운영자가 GPU, SSD, ZK Prover와 같은 하드웨어를 제공할 수 있다면 모든 분산 컴퓨팅 작업으로 확장할 수 있습니다. 따라서 아이겐레이어는 웹3 분산 클라우드 서비스 제공업체로 상상할 수 있습니다.

오늘날 대부분의 AI 프로세스는 AWS와 같은 거대 기업이든 Lambda 및 Coreweave와 같은 전문 클라우드 서비스 제공업체든 클라우드에서 실행됩니다. 이러한 서비스는 모델 학습과 추론을 용이하게 합니다. 따라서 웹3 클라우드로서의 EigenLayer는 웹3 AI 애플리케이션에도 자연스럽게 적합합니다.

이러한 주목할 만한 프로젝트 몇 가지를 살펴봅시다.

3, Ritual

오늘날 대부분의 사용자와 개발자는 중앙화된 클라우드 제공업체가 제공하는 API를 통해 AI 서비스에 액세스합니다. 그러나 이러한 상황에는 개인 정보 보호 부족, 협상 불가능한 계산 무결성(요청한 모델에서 응답이 나오는지 어떻게 보장할 수 있나요?) 그리고 잠재적인 검열 문제 등이 있습니다.

반면, 스마트 계약은 매우 안전하고 투명하며 신뢰할 수 있는 환경에서 운영됩니다. 경우에 따라 스마트 컨트랙트는 AI 서비스와 상호 작용해야 합니다. 그러나 모든 AI 프로세스를 온체인에서 실행하는 것은 계산적으로 불가능합니다. 기존 클라우드 제공자 역시 신뢰 가정을 깨뜨릴 수 있기 때문에 스마트 컨트랙트를 서비스할 수 없습니다.

리추얼은 블록체인 AI 서비스를 위한 개방형, 프라이버시 우선, 검열 방지, 검증 가능한 AI 레이어를 구축함으로써 이 문제를 해결하고 있습니다. 첫 번째 제품은 스마트 컨트랙트가 AI 모델 추론을 요청하고 계산 무결성 증명을 제공할 수 있는 Infernet으로, 향후 리추얼의 계획은 AI 모델 미세 조정 및 훈련과 같은 확장 기능을 제공하는 주권 체인인 리추얼 체인을 만들어 확장하는 것입니다.

리추얼 체인은 아이겐레이어에서 개발된 AVS의 역할을 하게 될 것입니다. 특수 주문형 하드웨어(예: GPU)를 갖춘 운영자가 체인에서 제공하는 AI 작업을 수행하게 됩니다. 탈중앙화된 검증자 세트는 각 작업이 여러 운영자에 의해 제공되기 때문에 높은 수준의 가용성과 검열 저항성을 제공할 것입니다. 또한, 이러한 운영자들은 리추얼 체인에 필수적인 보안을 제공할 것입니다.

4, 오픈레저

몇 주 전, 저희는 AI가 직면한 데이터 문제와 블록체인 프로토콜이 이를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴봤습니다. 저희가 강조한 가장 중요한 문제는 AI 데이터의 중앙화였습니다. 가치 있는 데이터를 보유한 플랫폼은 자금력이 풍부한 기업들과 수백만 달러 규모의 고부가가치 협업을 체결하는 반면, 소규모 스타트업과 연구 회사들의 접근은 제한하고 있습니다.

오픈레저는 AI 팀에게 효과적인 학습과 정확성을 보장하는 고품질 주석이 달린 데이터, 모델을 보강하는 강화 학습 및 인간 피드백(RLHF) 서비스, AI 모델의 정확성을 평가할 수 있는 기능을 제공하는 'AI 소버린 데이터 블록체인'을 만들어 솔루션을 제공하는 것을 목표로 삼고 있습니다. 그리고 AI 모델의 정확성, 신뢰성, 안전성을 평가할 수 있는 도구를 제공합니다.

오픈레저는 또한 아이겐레이어에 AVS로 개발 및 구축되고 있습니다. 배포에 대한 정확한 정보는 완전히 공개되지 않았지만, 몇 가지 추측을 할 수 있습니다. 분산된 고가용성 데이터 레이어를 구축하기 위해서는 체인 노드에 많은 양의 빠른 스토리지가 필요하며, 아이겐레이어 운영자는 기본적인 컴퓨팅 및 보안 서비스뿐만 아니라 이를 제공하는 데 매우 적합할 것입니다.

5, Sentient

이달 초, 센티언트는 최고의 암호화폐 투자자와 운영자의 지원을 받아 8500만 달러의 시드 라운드 펀딩을 마감했다고 발표했습니다. 이들의 목표는 "AGI 개발을 위한 개방형 플랫폼"을 만드는 것입니다. 이는 무엇을 의미할까요?

현재 최고의 AI 모델은 소수의 강력한 조직에 의해 통제되는 폐쇄형 소스입니다. 이러한 수준의 통제는 우리 시대의 가장 중요한 기술 중 하나에 있어 건강하지 않습니다. 이에 따라 오픈 소스 운동은 모델 가중치(구성)를 누구나 사용할 수 있도록 하여 사람들이 자신의 하드웨어에서 모델을 실행하거나 특정 요구 사항에 맞게 미세 조정할 수 있도록 해야 한다고 주장하며 이에 대한 대응책을 마련하고 있습니다.

문제는 오픈 소스 모델이 중요하지만 크리에이터가 오픈 소스 모델을 사용하여 수익을 창출하기는 어렵다는 것입니다. 가중치가 공개되면 누구나 원래 모델 제작자와 수익을 공유하지 않고도 가중치를 기반으로 서비스를 호스팅, 수정, 조정 및 생성할 수 있습니다. 이러한 근본적인 인센티브의 불균형은 오픈 소스 AI의 발전 속도를 위협합니다.

센티언트의 목표는 "AI 개발에 소유권을 부여하는 것"으로, 개방성과 보안을 유지하면서 연구자와 개발자가 AI 모델을 통해 수익을 창출할 수 있는 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 개발자는 센티언트가 만든 모델을 사용하면 오픈 소스 모델을 호스팅하는 것처럼 그 유효성을 보장받을 수 있습니다. 하지만 모델 제작자에게 추론 수수료를 지불하여 보상을 제공해야 합니다.

센티언트는 폴리곤 CDK 기술을 사용하여 구축되었으며 아이겐레이어 기반의 AVS로 실행됩니다. 센티언트의 정확한 아이겐 레이어 사용법은 완전히 공개되지 않았지만, 리추얼의 접근 방식과 유사할 것으로 추측할 수 있습니다. 운영자는 추론을 위한 연산 자원과 체인에 대한 보안을 제공해야 할 수도 있습니다.

아이겐레이어 팀은 작년 블로그 게시물에서 AVS로 구축할 수 있는 15가지 잠재적 유니콘 아이디어 중 하나로 AI 추론을 언급했습니다. 분명히 많은 팀이 이 잠재력을 현실로 믿고 있습니다. 아이겐레이어와 Web3 AI 분야는 아직 초기 단계에 있지만, 이 둘 사이에는 자연스러운 융합이 이루어지고 있습니다. AI에 클라우드 서비스가 필요하다면 Web3 AI에는 Web3 클라우드 서비스가 필요합니다.

위에서 언급한 프로젝트는 초기 실험에 불과하며 앞으로 더 많은 프로젝트가 등장할 것으로 예상됩니다.