정보 금융의 미래: AI와 함께 춤추는 희소성 이후의 시스템

 By Kyle

예측 시장은 전통적인 금융 상품을 넘어 정보 검증을 위한 지능형 수단으로 거듭나고 있으며, 정보 금융은 금융 인센티브와 기술 혁신으로 데이터의 가치를 더욱 재정의하고 있습니다. AO의 포스트 희소성 컴퓨팅 아키텍처와 AI 에이전트는 예측 시장의 지능화와 보편화를 주도하며 정보 금융의 미래를 위한 새로운 패러다임을 만들어가고 있습니다.

예측 시장이 극한으로 치닫고 있다고요? 얼마 전 끝난 미국 대선에서 폴리마켓은 시장 기반 데이터를 통해 기존 여론조사보다 높은 트럼프의 당선률을 예측하는 데 성공하며 대중과 언론의 주목을 받았습니다. 사람들은 폴리마켓이 단순한 금융 도구가 아니라 시장의 지혜를 활용해 선정적인 뉴스의 진위를 검증하는 정보 분야의 '균형자'라는 사실을 깨닫게 되었습니다.

폴리마켓이 화제가 되는 동안 비탈릭은 새로운 개념인 인포 파이낸스를 고안해 냈습니다. 금융 인센티브와 정보를 결합한 이 도구는 소셜 미디어, 과학적 연구 및 거버넌스 모델을 혁신하여 의사 결정 효율성을 개선하는 완전히 새로운 방향을 제시할 수 있습니다. AI와 블록체인의 발전과 함께 정보 금융도 새로운 전환점을 향해 나아가고 있습니다.

정보 금융이라는 야심찬 신흥 분야에 직면한 Web3의 기술과 개념은 충족할 준비가 되어 있을까요? 이 백서에서는 예측 시장을 진입점으로 삼아 정보 금융의 핵심 개념, 기술적 토대, 미래 가능성을 살펴봅니다.

정보 금융: 금융 상품을 통한 정보 접근 및 활용

정보 금융의 핵심은 의사결정의 효율성과 정확성을 높이기 위해 금융 상품을 사용하여 정보에 접근하고 활용하는 것입니다. 예측 시장이 대표적인 예로, 질문을 재정적 인센티브와 연결함으로써 참여자들이 정확하고 책임감 있게 정보를 제공하도록 장려하여 진실을 추구하는 사용자들에게 명확한 예측을 제공합니다.

정보 금융은 미묘한 시장 설계를 통해 은 특정 사실이나 판단에 대해 참여자들이 반응하도록 유도할 수 있으며, 적용 시나리오도 탈중앙화된 거버넌스, 과학적 검토 등 다양한 분야를 포괄합니다. 동시에 인공지능의 출현으로 문턱이 더욱 낮아져 미시적 의사 결정도 시장에서 효과적으로 작동할 수 있게 되면서 정보 금융의 인기가 더욱 높아질 것입니다.

비탈릭은 현재 10년이 정보 금융을 확장하기에 가장 좋은 시기라고 강조했습니다. 확장 가능한 블록체인은 정보 금융을 지원하는 안전하고 투명하며 신뢰할 수 있는 플랫폼을 제공하며, AI의 도입으로 정보 접근의 효율성이 향상되고 정보 금융이 보다 세분화된 문제를 처리할 수 있게 되었습니다. 정보 금융은 기존 예측 시장의 한계를 극복할 뿐만 아니라 다양한 영역의 잠재력을 활용할 수 있는 능력을 보여줍니다.

그러나 정보 금융이 확장됨에 따라 그 복잡성과 규모가 급격히 증가하고 있습니다. 시장은 방대한 양의 데이터를 처리하고 실시간 의사 결정과 거래를 수행해야 하므로 효율적이고 안전한 컴퓨팅 성능에 대한 심각한 도전에 직면해 있습니다. 동시에 AI 기술의 급속한 발전으로 더욱 혁신적인 모델이 생겨나면서 컴퓨팅 수요는 더욱 증가하고 있습니다. 이러한 맥락에서 안전하고 실현 가능한 포스트 희소성 컴퓨팅 시스템은 정보 금융의 지속적인 발전을 위해 필수 불가결한 기반이 됩니다.

오늘날의 환경에서 포스트-스캐너티 컴퓨팅 시스템이란 무엇인가

포스트-스캐너티 컴퓨팅 시스템에 대한 통일된 정의는 존재하지 않습니다. 통일된 정의는 없지만, 기존 컴퓨팅 자원의 한계를 극복하여 저비용으로 널리 이용 가능한 컴퓨팅 성능을 달성하는 것이 핵심 목표입니다. 이러한 시스템은 탈중앙화, 리소스 강화, 효율적인 협업을 통해 대규모의 유연한 컴퓨팅 작업 실행을 지원하여 컴퓨팅 리소스를 거의 '부족하지 않게' 만듭니다. 이 아키텍처에서는 컴퓨팅 성능이 단일 종속 지점에 의존하지 않으며, 사용자는 자유롭고 비용 효율적으로 리소스에 액세스하고 공유할 수 있어 퍼베이시브 컴퓨팅의 인기와 지속 가능성을 견인합니다.

블록체인의 맥락에서 포스트 희소성 컴퓨팅 시스템의 주요 특징으로는 탈중앙화, 풍부한 자원, 저렴한 비용, 높은 확장성 등이 있습니다.

퍼블릭 체인의 고성능 경쟁

현재 주요 퍼블릭 체인은 점점 더 복잡해지는 애플리케이션의 요구를 충족하기 위해 성능 경쟁을 치열하게 벌이고 있습니다. 현재 퍼블릭 체인 생태계를 살펴보면, 개발 트렌드가 기존의 싱글 스레드 모드에서 멀티 스레드 병렬 컴퓨팅 모드로 전환되고 있습니다.

전통적인 고성능 퍼블릭 체인:

• 솔라나: 솔라나는 설계부터 병렬 컴퓨팅을 사용해왔습니다. 고유한 역사 증명(PoH) 합의 메커니즘을 통해 초당 수천 건의 트랜잭션을 처리할 수 있습니다.

• Polygon과 BSC: 둘 다 트랜잭션 처리 능력을 높이기 위해 병렬 EVM 솔루션을 적극적으로 개발해왔습니다. 예를 들어 Polygon은 보다 효율적인 트랜잭션 검증을 위해 zkEVM을 도입했습니다.

병렬 퍼블릭 체인 등장:

• 앱토스, 수이, 세이 및 모나드:  이러한 새로운 퍼블릭 체인은 데이터 저장 효율성을 최적화하거나 합의 알고리즘을 개선하여 고성능을 위해 설계되었습니다. 예를 들어 앱토스는 블록-STM 기술을 사용해 병렬 트랜잭션 처리를 지원합니다.

• Artela: Artela는 EVM++ 개념을 도입하여 네이티브 확장(Aspect)을 통해 웹어셈블리 런타임에서 고성능의 맞춤형 애플리케이션을 구현할 수 있도록 합니다. 병렬 실행과 탄력적인 블록 공간 설계를 통해 Artela는 EVM 성능 병목 현상을 효과적으로 해결하여 처리량과 확장성을 획기적으로 향상시킵니다.

성능 경쟁은 계속되고 있으며 아직 승부는 가려지지 않았습니다. 하지만 이 치열한 경쟁 속에서 독립형 퍼블릭 체인이 아닌 아위브의 컴퓨팅 레이어에 기반하고, 독자적인 기술 아키텍처를 통해 병렬 처리 능력과 확장성을 구현하는 AO로 대표되는 대안 솔루션도 존재합니다. AO는 포스트 희소성 컴퓨팅 시스템의 강력한 경쟁자이며 정보 금융의 대규모 구현에 도움이 될 것으로 기대됩니다.

정보 금융을 품다, AO의 구축 청사진

AO는 Arweave 네트워크에서 실행되는 일종의 액터 지향(역할 기반) 컴퓨터로 통합된 계산을 제공합니다. 역할 기반) 컴퓨터의 일종으로, 통합 컴퓨팅 환경과 개방형 메시징 레이어를 제공합니다. 분산형 모듈식 기술 아키텍처를 통해 정보 금융의 대규모 애플리케이션과 기존 컴퓨팅 환경 간의 융합 가능성을 제공합니다.

AO의 아키텍처 구성은 간단하고 효율적이며 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 프로세스는 AO 네트워크의 기본 연산 단위로, 메시지를 통해 서로 상호 작용합니다.

• 스케줄링 단위(SU)는 메시지 정렬과 저장을 담당하며,

• 계산 단위(CU)는 네트워크의 기본 계산 단위입니다. strong>(CU)는 상태 계산 작업을 담당합니다.

• 메신저 단위(MU)는 메시지 전달 및 브로드캐스팅을 담당합니다.

모듈의 분리형 설계 덕분에 AO 시스템은 다양한 규모와 복잡성을 가진 애플리케이션 시나리오에 적응할 수 있는 뛰어난 확장성과 유연성을 제공합니다. 그 결과, AO 시스템은 다음과 같은 핵심 강점을 가지고 있습니다.

• 높은 처리량과 짧은 지연 시간 컴퓨팅 기능: AO 플랫폼의 병렬 프로세스 설계와 고효율 메시징 메커니즘을 통해 초당 수백만 개의 트랜잭션을 지원할 수 있습니다. 이러한 높은 처리량은 글로벌 정보 금융 네트워크를 지원하는 데 매우 중요합니다. 동시에 AO의 저지연 통신 기능은 트랜잭션과 데이터 업데이트를 즉각적으로 처리하여 사용자에게 원활한 운영 환경을 제공합니다.

• 무한한 확장성과 모듈식 설계: AO 플랫폼은 가상 머신, 스케줄러, 메시징, 컴퓨팅 유닛을 분리하여 극한의 확장성을 구현하는 모듈식 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 데이터 처리량이 증가하든 새로운 애플리케이션 시나리오에 액세스하든 AO는 빠르게 적응할 수 있습니다. 이러한 확장성은 기존 블록체인의 성능 병목현상을 극복할 뿐만 아니라 개발자에게 복잡한 정보 금융 애플리케이션을 구축할 수 있는 유연한 환경을 제공합니다.

• 대규모 컴퓨팅 및 AI 통합 지원: AO 플랫폼은 이미 64비트 아키텍처의 WebAssembly를 지원하고 있으며, 최초의 대규모 언어 모델인 Meta의 Llama 3와 같은 대부분의 완전한 대규모 언어 모델(LLM)을 실행할 수 있습니다. AI와 Web3의 심층 통합을 위한 기술적 토대를 제공하는 Meta의 Llama 3는 스마트 계약 최적화, 시장 분석, 위험 예측 등과 같은 애플리케이션을 포함하는 정보 금융의 중요한 동력이 될 것이며, AO 플랫폼의 대규모 컴퓨팅 성능은 이러한 요구를 효율적으로 지원할 수 있게 해줍니다. 동시에 무제한 스토리지로 Arweave에 액세스할 수 있는 위브드라이브 기술을 통해 AO 플랫폼은 복잡한 머신러닝 모델을 훈련하고 배포하는 데 있어 독보적인 이점을 제공합니다.

높은 처리량, 짧은 지연 시간, 무제한 확장성, AI 통합 기능을 갖춘 AO는 정보 금융을 호스팅하는 데 이상적인 플랫폼입니다. 실시간 거래부터 동적 분석까지, AO는 복잡한 금융 모델의 대규모 계산과 구현을 위한 탁월한 지원을 제공하여 정보 금융의 광범위한 채택과 혁신을 위한 기반을 마련합니다.

정보 금융의 미래: AI 기반 예측 시장

정보 금융을 위한 차세대 예측 시장의 색깔은 무엇일까요? 과거에 비추어 볼 때, 전통적인 예측 시장은 오랫동안 시장 무결성 부족, 높은 문턱, 제한된 보급률이라는 세 가지 주요 문제점에 직면해 있었습니다. PolyMarket과 같은 웹 3.0 스타 프로젝트조차도 이러한 문제를 완전히 해결하지 못했습니다. 예를 들어, 이더 ETF는 이벤트 예측을 위한 챌린지 기간이 짧거나 UMA에 투표권이 집중되어 있어 조작 위험이 있다는 지적을 받아왔습니다. 또한 유동성이 인기 종목에 집중되어 있어 시장의 롱테일 참여도가 낮습니다. 이는 일부 국가(영국, 미국)의 사용자가 규제로 인해 제한을 받는다는 사실과 함께 예측 시장의 인기를 더욱 저해하고 있습니다.

정보 금융의 미래는 새로운 세대의 애플리케이션이 주도해야 하며, AO의 우수한 성능 조건은 이러한 혁신을 위한 비옥한 토양을 제공하며, Outcome으로 대표되는 예측 시장 플랫폼은 정보 금융 실험의 새로운 중심이 되고 있습니다.

Outcome은 현재 초기 단계에 있습니다. 기본적인 투표와 소셜 기능을 지원합니다. 향후 AI 프록시를 활용하여 신뢰 없는 시장 결제 메커니즘을 만들고 사용자가 직접 예측 프록시를 생성하고 사용할 수 있도록 하는 등 AI와의 긴밀한 통합을 통해 진정한 잠재력을 발휘할 것입니다. 대중에게 투명하고 효율적이며 장벽이 낮은 예측 도구를 제공함으로써 예측 시장의 대중화를 더욱 촉진할 수 있습니다.

아웃컴의 예시처럼 AO를 기반으로 하는 예측 마켓플레이스는 다음과 같은 핵심 속성을 가질 수 있습니다:

• 신뢰 없는 시장 해결: 아웃컴의 핵심은 자율 에이전트입니다. 이러한 에이전트는 AI에 의해 구동되며 사전 정의된 규칙과 알고리즘에 따라 독립적으로 작동하여 투명하고 공정한 시장 해결 프로세스를 보장합니다. 사람의 개입이 없는 이 메커니즘은 조작의 위험을 최소화하고 사용자에게 신뢰할 수 있는 예측을 제공합니다.

• AI 기반 예측 에이전트: Outcome 플랫폼을 통해 사용자는 AI 기반 예측 에이전트를 생성하고 사용할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 정확한 분석과 예측을 위해 여러 AI 모델과 풍부한 데이터 소스를 통합할 수 있습니다. 사용자는 자신의 필요와 전략에 맞게 예측 에이전트를 사용자 지정하고 다양한 시장 테마에 대한 예측 활동에 참여할 수 있습니다. 이러한 유연성은 예측의 효율성과 적용 가능성을 크게 향상시킵니다.

• 토큰화된 인센티브: Outcome은 시장 예측, 프록시 구독, 데이터 피드 거래에 참여한 사용자에게 토큰으로 보상하는 혁신적인 경제 모델을 도입했습니다. 이 메커니즘은 사용자의 참여 동기를 강화할 뿐만 아니라 플랫폼 생태계의 건전한 발전을 지원합니다.

AI 기반 예측 시장 워크플로우

Outcome은 AI 모델을 도입하여 반자동 또는 완전 자동화된 프록시를 구현할 수 있습니다. 이 모델의 설계는 Arweave와 AO를 기반으로 구축된 다양한 정보 금융 애플리케이션에 혁신적인 아이디어를 제공할 수 있습니다. 대략 다음과 같은 워크플로우 아키텍처를 따릅니다.

< strong>1. 데이터 저장

• 실시간 이벤트 데이터(RED): 플랫폼은 실시간 데이터 소스(예: 뉴스, 소셜 미디어, 예후 예측기 등)를 통해 데이터를 수집합니다. 이벤트 관련 정보를 캡처하고 Arweave에 저장하여 데이터의 투명성과 변조 방지를 보장합니다.

• 과거 이벤트 데이터: 과거 이벤트 데이터와 시장 행동 기록을 보존하여 모델링, 검증, 분석을 지원하는 데이터를 제공함으로써 지속 가능한 최적화를 위한 지속 가능한 최적화를 위한 폐쇄형 루프를 형성합니다.

2. 데이터 처리 및 분석

• LLM(대규모 언어 모델링):LLM은 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 기능을 제공하는 데이터 처리 및 분석 솔루션입니다. strong>LLM은 데이터 처리 및 지능형 분석을 위한 핵심 모듈(즉, AO 프로세스)로, Arweave에서 저장된 실시간 이벤트 데이터와 과거 데이터를 심층 처리하여 이벤트와 관련된 주요 정보를 추출하고 후속 모듈(예: 감성 분석, 확률 계산)에 고품질의 입력을 제공하는 역할을 담당합니다.

• 이벤트 감정 분석: 이벤트에 대한 사용자 및 시장의 태도(긍정/중립/부정)를 분석하여 확률 계산 및 위험 관리를 위한 입력을 제공합니다. 위험 관리.

• 이벤트 확률 계산: 이벤트 확률 계산은 감정 분석 결과와 과거 데이터를 기반으로 이벤트 발생 확률을 동적으로 계산하여 시장 참여자의 의사결정을 돕습니다. 시장 참여자의 의사결정을 돕습니다.

• 위험 관리: 시장의 건전한 운영을 위해 시장 조작, 비정상적인 베팅 행위 등을 방지하는 등 시장의 잠재적 위험을 식별하고 통제하는 기능입니다.

3. 예측 실행 및 검증

• Trading 에이전트: AI 기반 트레이딩 에이전트는 사용자가 수동으로 개입할 필요 없이 분석을 기반으로 예측을 자동으로 실행하고 베팅을 실행하는 역할을 담당합니다.

• 결과 검증: 시스템은 예측 머신과 같은 메커니즘을 통해 이벤트의 실제 결과를 검증하고 검증 데이터를 과거 이벤트 데이터 모듈에 저장하여 결과의 투명성과 신뢰성을 보장합니다. 또한, 과거 데이터를 후속 예측을 위한 참고 자료로 사용할 수 있어 지속적인 최적화를 위한 폐쇄 루프 시스템을 구축할 수 있습니다.

이 워크플로는 AI 기반 스마트 예측과 탈중앙화된 검증 메커니즘을 통해 효율적이고 투명하며 신뢰할 수 없는 예측 프록시 애플리케이션을 구현하여 사용자 참여의 문턱을 낮추고 시장 운영을 최적화할 수 있습니다. AO의 기술 아키텍처에 기반한 이 모델은 정보 금융의 지능화와 대중화를 향한 발전을 이끌고 차세대 경제 혁신의 핵심 프로토타입이 될 수 있습니다.

요약

미래는 혼합된 정보에서 진실을 추출하는 데 능숙한 자의 것입니다. 정보 금융은 AI의 지능과 블록체인의 신뢰로 데이터의 가치와 활용을 재정의하고 있습니다. AO의 포스트 희소성 아키텍처와 아웃컴의 지능형 에이전트의 결합은 예측 시장을 더 이상 단순한 확률 계산이 아닌 의사 결정 과학의 재탐색으로 만들고 있습니다. AI는 참여의 문턱을 낮출 뿐만 아니라 방대한 양의 데이터를 처리하고 동적으로 분석할 수 있게 하여 정보 금융에 완전히 새로운 길을 열어주고 있습니다.

앨런 튜링의 말처럼 계산은 효율성을 가져오고, 지능은 가능성을 불러일으킵니다. AI와 함께 춤을 추는 정보 금융은 복잡한 세상에 명확성을 부여하고 사회가 효율성과 신뢰 사이의 새로운 균형을 찾도록 유도할 것으로 기대됩니다.

참고:

1. https://ao.arweave.net/#/read

2. https://x.com/outcome_gg/status/1791063353969770604

3. https://www.chaincatcher. com/article/2146805

4. https://en.wikipedia.org/wiki/Post-scarcity