메티스 하이페리온: 이더넷을 위한 AI 내러티브에 대한 희망을 불러일으키는가?

Metis SDK 및 개발자 에코시스템: Metis SDK는 다음과 같습니다. 개발자를 위한 모듈식 툴킷으로 도면, 빌드 툴, 표준 인터페이스를 통합하여 개발자가 맞춤형 실행 레이어 또는 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다. Metis SDK는 개발자가 성숙한 모듈로 Layer2/Layer3를 빠르게 배포할 수 있도록 하며, 안드로메다와 하이페리온 간의 원활한 마이그레이션 또는 프로젝트 상호 작용을 촉진하여 에코시스템의 효율성과 상호 운용성을 크게 향상시킵니다.

탈중앙화 시퀀서: 2024년 Metis는 업계 최초로 완전히 탈중앙화된 시퀀서를 출시하여 트랜잭션 순서를 커뮤니티 노드에 맡기고 순환 합의 노드와 인센티브 토큰 거버넌스를 통해 결함 허용 및 복원력을 가능하게 하는 서약 메커니즘을 도입했습니다. 이 메커니즘은 순환 합의 노드와 인센티브 토큰 거버넌스를 통해 내결함성과 검열 저항성을 달성하여 단일 장애 지점의 위험을 완전히 제거합니다.

셋째, 이더리움이 L1에 집중한다면 Metis는 어떻게 대응할까요?

출처: investx.fr

3.1 메인체인이 설탕을 주지 않으면 자체 설탕 공장을 짓는 Metis

이더가 좋은 출발점이라고 가정하고, 어떻게 작동하는지 살펴보고자 합니다. ">Ether가 L2를 직접 확장하는 대신 자체 L1 개발(예: 기본 합의, 샤딩 업그레이드)에 집중하고 있다고 가정할 때 Metis와 같은 L2 플랫폼은 어떻게 영향력을 유지하고 확장할 수 있을까요? Metis가 발표한 올 인 AI 전략 로드맵에서 현 단계에서 Metis의 전략은 모듈화 및 멀티체인 노선으로 가는 것입니다.

먼저, Metis의 듀얼 체인 아키텍처와 MetisSDK는 여러 전용 체인을 구축할 수 있는 기능을 제공하며, Hyperion의 출시는 Metis가 '단일 L2'에서 '모듈식 멀티 체인 인프라'로 전환하는 것을 의미합니다. MetisSDK를 사용하면 모든 팀이 병렬 실행 합의, EVM 호환성 레이어, AI 최적화 가상머신, 온체인 스토리지 등과 같은 구성 요소를 구성하여 빌딩 블록처럼 맞춤형 블록체인을 빠르게 만들 수 있습니다. 이는 Metis가 두 개의 체인을 운영할 뿐만 아니라 AI 컴퓨팅 체인 등 더 많은 '산업별 체인'을 지원한다는 의미입니다, DePIN 인프라 체인, 게임 체인 등 다양한 시나리오의 요구를 충족하는 '산업별 체인'을 지원합니다.

둘째, 메티스는 크로스체인 상호운용성과 협업 생태계를 중요시하며 공식 로드맵과 커뮤니티 커뮤니케이션을 통해 크로스체인 브리징과 데이터/컴퓨팅 집계 메커니즘을 도입할 것이라고 반복해서 언급했습니다. 하이페리온 아키텍처는 또한 "공유 브리지 + 크로스 체인 상호 연결"을 강조하며, AI 애플리케이션을 다양한 데이터 네트워크와 컴퓨팅 리소스에 연결하기 위해 "탈중앙화된 데이터 및 컴퓨팅 집계"를 제안합니다.

커뮤니티는 사용자일 뿐만 아니라 네트워크 운영의 직접적인 참여자이자 수혜자이기도 합니다. 시퀀서 역할을 개방함으로써 누구나 시퀀싱 보상을 받겠다고 약속함으로써 블록 제안자가 될 수 있습니다. 동시에 Metis는 더 많은 개발자가 온체인 AI 기능을 제공하기 위해 추론 서비스를 배포하도록 장려하기 위해 AI 노드 운영 인센티브를 도입할 계획입니다.

3.2 <메티스 올인 AI 전략, AI를 통한 에코 개발 추진 방법

문제를 직접 살펴보면 예측 머신을 통해 결과를 전송하는 등 체인 상의 AI 서비스는 중앙화 리스크가 분명합니다. 중앙화 위험과 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 하이페리온과 LazAI는 협력하여 Alith라는 AI 에이전트 프레임워크를 도입했습니다. 개발자는 Alith SDK를 사용하여 "AI 에이전트"를 작성하고 하이페리온에 컨트랙트 모듈로 배포할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 모델 선택, 추론 로직, 장애 대응 등을 처리할 수 있으며, 체인 상의 다른 컨트랙트에서 직접 호출하여 챗봇, 예측 도구 또는 DAO 어시스턴트와 같은 기능을 구현할 수 있습니다. 하이페리온은 사전 컴파일된 컨트랙트와 같은 메커니즘을 통해 온체인 실행 프로세스에 AI 추론을 통합하고, 추론의 결과를 로그, 재현 가능한 작업 또는 신뢰할 수 있는 실행 환경을 통해 체인에 고정하여 검증 가능하고 신뢰할 수 있도록 합니다. 이는 블록체인의 투명성을 보존할 뿐만 아니라 AI의 연산 요구 사항을 충족하며, 진정한 의미의 "AI 온 체인"을 촉진합니다.

또한 하이페리온의 병렬 처리와 짧은 대기 시간은 요청 간 충돌이 없는 한 동시에 실행할 수 있고 기존의 L2 순차 실행보다 효율성이 훨씬 높기 때문에 AI 작업에 특히 적합하며, MetisVM은 성능 향상을 위해 Rust/WASM, 텍스트 지원 등 AI 최적화에 전념하고 있습니다, MetisVM은 또한 Rust/WASM을 사용하여 성능을 개선하고 텍스트, 이미지 및 기타 입력을 지원하는 등 특별한 AI 최적화를 수행하여 AI 모델이 체인에서 직접 실행될 수 있도록 했습니다. 이 모든 설계는 Metis가 "체인에서 로컬로 대규모 언어 모델을 실행할 수 있는 최초의 Layer2 프로토콜"이라고 부르는 것을 달성하기 위한 것입니다.

4: ETH 하이페리온과 솔라나 AI

사진 출처: Homemade

4.1 AI 경쟁의 장

크립토+AI에 대한 시장의 열기는 의심할 여지없이 솔라나를 통해 큰 성공을 거두었으며, 솔라나 커뮤니티는 오프체인 AI를 만들기 위해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 오픈 프로토콜을 추진하고 있습니다. 솔라나 커뮤니티는 오프체인 AI 모델이 표준화된 인터페이스를 통해 온체인 데이터를 쿼리할 수 있도록 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 개방형 프로토콜을 추진하고 있으며, 퀵노드는 클로드와 같은 '정통' AI가 RPC를 통해 솔라나 블록체인 정보에 직접 액세스할 수 있도록 솔라나의 MCP 서버를 설정하는 방법을 시연했습니다. 그러나 솔라나의 대부분의 AI 솔루션은 오프체인에서 AI 모델을 실행하고 그 결과를 온체인에서 호출합니다.

"솔라나 또는 베이스, 어떤 생태계가 AI 에이전트에 더 적합할까요?"에서 언급했듯이. EVM 체인이나 솔라나/BASE는 AI와 컨트랙트 조합을 지원하지 않습니다"에서 언급했듯이, 솔라나+MCP 및 기타 솔루션은 실제로 "AI 모델을 체인에 올려 실행"하는 것이 아니라 AI 모델이 체인 상의 데이터에 안전하게 접근할 수 있도록 허용할 뿐입니다.

하지만 하이페리온의 흥미로운 점은 솔라나가 하지 않는 AI 추론 자체를 온체인에서 실행하려고 한다는 점입니다. 하이페리온이 온체인에서 LLM의 로컬 실행을 지원하는 최초의 레이어 2 프로토콜을 구현한다는 것은 하이페리온이 데이터 인터페이스만 제공하는 것이 아니라 온체인 연산 능력을 직접 제공하여 AI 모델이 MetisVM에서 실행될 수 있도록 하고, 모든 연산 단계가 블록체인의 실행 환경 내에서 이루어질 수 있도록 한다는 것을 의미합니다. 이러한 설계는 솔라나의 솔루션보다 AI를 더 완벽하게 탈중앙화하는데, 하이페리온의 AI 추론은 온체인에서 검증 및 추적이 가능하기 때문에 자연스럽게 변조 및 검열에 저항하는 반면 솔라나의 MPC는 외부 모델을 신뢰하고 데이터 경로만 보호하기 때문입니다.

물론 솔라나는 높은 동시 처리 능력과 성숙한 GPU 칩 지원 아키텍처로 기본 성능에서 우위를 점하고 있는 반면, 하이페리온은 이더리움 생태계와의 호환성 및 생태계 연결성, 즉 EVM 호환성, MetisSDK 생태계, METIS 토큰 이동성에 초점을 맞추고 있습니다.

하이페리온은 솔라나를 직접 대체하는 것이 아니라 블록체인 + AI를 위한 대안적 경로를 제공한다는 점에서 솔라나는 네트워크 성능 + 기존 LLM 인터페이스(MCP)에 의존하는 반면, Metis는 네이티브 온체인 추론을 위한 백본으로서 스마트 컨트랙트 플랫폼에 의존한다는 것이 저희의 전반적인 견해입니다. Metis는 스마트 콘트랙트 플랫폼에 기반하여 네이티브 온체인 추론을 실행합니다.

4.2 하이페리온이 이더리움 AI를 여는 열쇠인가요?

단순히 판단하자면 하이페리온은 현재 마스터 키가 아닙니다. 대부분의 AI+체인 프로젝트는 아직 개념적인 수준에 머물러 있으며, 생산성을 테스트할 수 있는 사례는 거의 없습니다. 체인 외부에서 훈련된 모델의 출처를 추적하는 방법과 체인에서 실행 결과의 정확성을 증명하는 방법 등 모델 귀속과 신뢰 문제는 아직 해결되지 않았습니다. 이는 인프라 수준에서 답을 찾아야 하는 질문들입니다.

하이페리온의 시스템 설계는 이러한 문제점을 어느 정도 해결하며, 프로토콜 수준에서 AI 추론을 지원함으로써 산술적인 문제를 일부 해결합니다: 병렬 실행과 MetisVM 최적화는 기존 L2를 훨씬 능가하는 온체인 계산을 가능하게 하지만 그렇다고 해서 하이페리온이 모든 문제를 한 번에 해결한다는 의미는 아닙니다. 하이페리온은 모든 문제를 한 번에 해결합니다.

하지만 확실한 것은 하이페리온이 웹3.0 AI에 새로운 가능성을 가져다주고, 이더리움 진영이 AI 논의에 참여할 수 있는 지렛대를 제공한다는 것입니다. 대량의 병렬 연산, 온체인 검증 가능한 실행 흐름, 모듈식 툴체인, AI 특정 요구사항에 대한 네이티브 지원 등 계산 아키텍처와 신뢰 기반 분야에서 주요 이슈가 다뤄지고 있습니다. 이러한 노력은 향후 진정으로 실용적인 블록체인+AI 애플리케이션(예: 온체인 자율 에이전트, 고빈도 데이터 분석)이 등장할 수 있는 가능성을 만들어 암호화폐의 AI 이야기에 실체를 더할 것입니다.