[번역] Web3와 AI: Web3+AI 현황 총정리

요약

• AI는 2024년의 가장 유망한 트렌드 중 하나로 주목받고 있습니다.
• 골드만삭스는 AI 도입으로 10년간 약 7조 달러의 글로벌 경제 성장을 견인하고, 같은 기간의 생산성은 매년 1.5%씩 증가할 것으로 예상합니다. AI는 인터넷, 모바일, 클라우드의 진화 다음으로 중요한 기술 변화로 인식되고 있습니다.
• AI와 블록체인 기술은 서로를 기반으로 시간이 지남에 따라 복합적으로 발전할 수 있습니다:
  • 블록체인은 AI를 위한 신뢰할 수 있는 데이터의 원천이 되어 중개자 없이 데이터의 신뢰와 프라이버시를 향상시킬 수 있습니다. 또한 여러 기업과 지역에 걸쳐 컴퓨팅 파워와 스토리지의 탈중앙화를 촉진하고 대기업의 독점에 대한 대안을 제시할 수 있습니다.
  • 결과적으로 AI는 탈중앙화 네트워크와 애플리케이션을 혁신하고 Web3 기술의 대규모 채택을 촉진할 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 스마트 컨트랙트가 동적 온체인 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하여 새로운 기능을 창출할 수 있습니다.
  • AI와 블록체인을 결합하면 영지식 머신러닝(ZKML) 기반 솔루션과 같은 주요 산업 데이터 및 정보 보안의 발전을 이끌어낼 수 있습니다.
  • 하지만 아직 블록체인과 AI 기술은 현재 서로 다른 수준의 도입 단계에 있습니다. 블록체인+AI를 도입할 때 직면하는 과제는 주로 확장성, 호환성, 거버넌스 문제가 있습니다. 블록체인 네트워크는 아직 개발 중이며, AI 시스템이 필요로 하는 대량의 복잡한 데이터를 빠르게 처리하지 못할 수도 있습니다. 기술이 발전함에 따라 블록체인+AI는 서로를 보완하고 향상시켜 더욱 다양하고 풍요로운 기술 환경을 만들 수 있습니다.
• 블록체인+AI 분야의 연구 개발 활동은 지난 5년간 꾸준히 증가하여 2023년 12월 31일 기준으로 6.9천 개의 블록체인+AI 관련 깃헙 리포지토리와 539천 개의 깃헙 풀 리퀘스트, 1.5천 개의 특허 출원, 5.6천 개의 연구 출판물을 기록했습니다.
• 시장 분위기는 온체인 AI의 성장 잠재력에 대해 낙관적입니다. 상위 15개 AI 관련 토큰의 시가총액은 2023년에 120억 달러에 달했으며, 전체 암호화폐 시가총액의 108%에 비해 443%라는 놀라운 성장률을 보였습니다.
• 블록체인과 AI의 교차점에서 코드 작성 도구, 탈중앙화 데이터 스토리지, AI용 컴퓨팅 인프라, 콘텐츠 진위 여부, 개인정보 보호, AI 지원 Web3 보안 솔루션을 개발하는 새로운 스타트업들이 생겨나고 있습니다. 2023년 블록체인+AI 스타트업의 벤처캐피털 자금은 0.6억 달러를 넘어섰습니다.
• AI 기술은 새로운 스타트업의 설립을 촉진하는 것 외에도 기존 디지털 자산 회사가 비용을 최적화하고, 수익을 늘리고, 해자를 구축하는 데 도움을 줌으로써 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

1. AI에 블록체인이 필요한 이유: AI를 위한 블록체인 기반 솔루션

• 블록체인 기술이 AI의 근본적인 문제에 대한 실행 가능한 솔루션을 제공할 수 있는 몇 가지 영역이 있습니다.
  • 블록체인은 AI 데이터의 신뢰 문제를 해결합니다. 블록체인은 콘텐츠의 진위 여부를 체인에 고정하고 실제 데이터를 수집하고 공유할 수 있는 인센티브를 구축하는 데 필수적인 프레임워크를 제공할 수 있습니다.
  • 블록체인은 데이터 저장, 데이터 세트 생성, 컴퓨팅 파워를 포함한 AI 인프라의 탈중앙화를 촉진하여 AI의 중앙 집중화 위험을 줄일 수 있습니다.
  • 블록체인 기반 솔루션은 탈중앙화된 신원을 생성하고 보다 안전하고 효율적인 사이버 보안 시스템을 제공함으로써 AI의 데이터 프라이버시를 개선할 수 있습니다.

블록체인을 통한 AI 데이터의 근본적인 신뢰 문제 해결

• AI는 우리 시대에서 가장 빠르게 성장하는 기술 중 하나로, 비즈니스를 혁신하고 있습니다. 기업의 AI 도입은 놀라운 속도로 진행되어 왔고 앞으로도 계속될 것입니다.
• 빅 데이터는 AI의 성장을 가속화하는 데 핵심적인 역할을 해왔습니다. 데이터의 확산으로 인해 AI의 학습이 더욱 스마트하고 효율적으로 이루어질 수 있게 되었습니다.
  • AI 시스템은 데이터를 통합, 합성, 해석하여 지식을 발견합니다.
  • AI는 소프트웨어 시스템 개발을 가속화하여 의사 결정과 반복 작업을 자동화하고 인적 오류를 줄임으로써 기업의 생산성과 효율성을 높입니다.
  • AI 소프트웨어 및 정보와의 상호 작용이 타이핑이나 말하기처럼 쉬워지면서 더 폭넓은 채택과 더 많은 데이터 생산으로 이어집니다. 따라서 데이터 생성 및 발전 속도가 기하급수적으로 빨라집니다.

• 그러나 AI는 어떤 데이터가 진짜이고, 어떤 데이터가 가짜인지 구분하기 어렵다는 근본적인 신뢰 문제가 있습니다.
• AI가 계속 발전함에 따라 콘텐츠의 진위 여부를 입증하는 것이 우선순위가 되었습니다. 생성형 AI는 콘텐츠 제작 비용이 낮아짐에 따라 잘못된 정보와 딥페이크가 범람할 가능성이 있습니다.

AI에 대한 근본적인 신뢰 문제

2022년부터 2023년까지 모든 산업 분야에서 전 세계적으로 탐지된 AI 기반 사기(주로 딥페이크)의 수가 10배 증가했습니다. 2022년에 사이버 보안 전문가의 66%가 조직 내에서 딥페이크 콘텐츠 공격을 경험했습니다. 연구원들은 2026년까지 온라인 콘텐츠의 90%가 합성으로 생성될 것으로 예측합니다.

블록체인 기록 및 디지털 서명과 같이 변경할 수 없는 디지털 기록은 모든 디지털의 기초가 되는 진실이 될 수 있습니다.

• 블록체인은 콘텐츠의 진위 여부와 출처를 온체인에 고정하는 데 필수적인 프레임워크를 제공합니다.
  • 암호화 디지털 서명은 해당 공개 키를 통해 서명의 유효성을 검사하여 콘텐츠 제작자를 확인할 수 있습니다. 디지털 서명은 암호화와 공개 키 암호화를 사용하여 디지털 콘텐츠에 서명하고 검증합니다.
  • 검증 가능한 출처 기록을 구축하면 원본 데이터와 조작된 데이터를 구분하는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Bundlr과 Arweave는 디지털 콘텐츠 출처 기록이라는 표준을 개발하고 있습니다. 이 표준은 진품 디지털 콘텐츠와 데이터에 콘텐츠 제작자가 제공한 불변의 암호화 서명과 온체인에 기록된 암호화 타임스탬프가 포함되도록 보장할 것입니다. 2024년 1월, 폭스사와 폴리곤은 AI가 생성한 미디어 스토리나 딥페이크에 대응하기 위해 블록체인 기반 도구인 'Verify'를 출시했습니다.
  • 월드코인은 월드 아이디(World ID)라는 디지털 신원 확인 시스템을 만들고 있습니다. 월드 아이디는 블록체인을 통해 온라인 콘텐츠나 상호작용의 진위 여부를 확인하는 것을 목표로 합니다. 이는 봇과 딥페이크의 확산에 대한 잠재적인 해결책이 될 수 있습니다. 2023년 11월 현재, 월드코인은 수십 개국에서 100만 명 이상의 활성 사용자와 400만 건 이상의 다운로드를 기록했습니다.

블록체인 기술은 콘텐츠 진위 여부를 검증하는 핵심 솔루션입니다.

블록체인을 통해 AI의 중앙 집중화 위험을 줄일 수 있습니다.

• AI는 가장 많은 데이터, 컴퓨팅 인프라, 자본, 유통 역량을 갖춘 빅테크(예: 마이크로소프트, 구글, 아마존)이 상당한 이점을 창출할 수 있는 시장 중앙 집중화 위험을 보완합니다.
• 대규모 언어 모델(LLM) 시장의 중앙 집중화 위험: 자본 집약적인 AI의 특성상 대규모 데이터 시설을 소유한 소수의 플레이어에게 권력이 집중될 수 있는 상당한 위험이 있습니다. AI 시장의 소수의 승자가 엄청난 수수료를 부과하거나 사용자와 개발자가 다른 공급업체로 전환하기 어렵게 만들 수 있습니다.
• 전 세계적인 GPU의 부족: ML 모델 학습에 대한 수요 증가, 모델 복잡성(크기) 및 계산 요구 사항으로 인해 전 세계적으로 그래픽 처리 장치(GPU) 부족 현상이 발생하고 이에 따라 엔비디아의 GPU의 가격도 인상되었습니다. AI 모델을 훈련하는 데 드는 비용은 상당할 수 있지만, 일상적인 사용자 추론(쿼리)을 처리하는 데 드는 비용에 비하면 굉장히 적습니다.
  • OpenAI의 GPT-3 트레이닝에는 1,000개의 엔비디아 V100 GPU가 필요하며, 이는 약 1,200만 달러에 달합니다. 모델 추론에 대한 OpenAI의 일일 예상 지출은 약 70만 달러입니다. GPT-3.5는 사용자 인터페이스당 8개의 NVIDIA A100을 사용하며, GPT-4는 인터페이스당 최대 80개의 A100이 필요할 것으로 추측됩니다.
  • AI 모델의 교육만으로도 향후 8년 안에 미국 GDP의 1%를 달성할 수 있습니다.

• 블록체인은 여러 기업과 지역에 걸쳐 AI 인프라의 탈중앙화를 촉진하고 대기업의 독점에 대한 대안을 제시할 수 있습니다.
• 탈중앙화 AI 인프라 플레이어는 암호화폐 토큰을 통해 플랫폼 인센티브를 사용자와 조정합니다. 이를 통해 개발자는 모델을 훈련하는 데 드는 비용을 절감하고, 컴퓨팅 공급자는 유휴 컴퓨팅 리소스로 수익을 창출할 수 있으며, 이는 전 세계적인 GPU 부족 현상을 고려할 때 특히 유용합니다.
• AI 탈중앙화 인프라의 예로는 탈중앙화 스토리지, 컴퓨팅 성능, 머신 러닝, 데이터 세트 생성 등이 있습니다.

탈중앙화된 AI 인프라 제공업체는 중앙 집중화 위험을 방지할 뿐만 아니라 소규모 플레이어의 진입 장벽을 낮춰 시장 경쟁과 AI 혁신을 촉진합니다.

탈중앙화 스토리지

• AI 모델의 변화를 기록하고 새로운 데이터를 학습하는 데 사용할 수 있게 되면서 탈중앙화된 데이터 저장소가 특히 중요해지고 있습니다. 파일코인(Filecoin), 아위브(Arweave)와 같은 기업들이 디지털 자산 생태계에서 점점 더 많은 역할을 하고 있습니다. 이들의 경쟁 우위는 탈중앙화, 데이터 프라이버시, 보안, 인센티브 메커니즘, 경쟁력 있는 가격이지만, 검색 시간과 속도는 여전히 큰 문제이며 탈중앙화의 주요 절충점입니다.
  • 포사이트 벤처스에 따르면 Filecoin, Arweave, Swarm, StorJ, Sia와 같은 블록체인의 탈중앙화 파일 스토리지 비용은 현재 테라바이트(TB) 당 월 0달러에서 4달러에 불과합니다. 이는 월 스토리지 1TB당 16~23달러에 달하는 아마존 클라우드나 마이크로소프트 애저와 같은 기존 Web2 서비스의 비용보다 저렴합니다. 그러나 대부분의 고객에게는 서비스 품질, 서비스 수준 계약, 기타 경쟁 우위와 같은 고려 사항이 비용보다 더 중요한 경우가 많습니다. 아직까지 탈중앙화 스토리지 네트워크의 주요 고객은 다른 암호화폐 네트워크입니다.

탈중앙화 컴퓨팅 네트워크

• 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 기존 AI를 위한 중앙화된 저장소인 허깅 페이스와 같은 AI 모델 저장소 역할을 할 수 있을 뿐만 아니라 탈중앙화, 데이터 프라이버시 및 보안, 참여자에 대한 인센티브 메커니즘과 같은 블록체인의 장점도 제공할 수 있습니다. 탈중앙화 AI 마켓플레이스라고도 불립니다.
  • 예를 들어, 아카시 네트워크는 사용자가 컴퓨팅 리소스를 안전하고 효율적으로 구매하고 판매할 수 있는 오픈 소스 슈퍼클라우드입니다. 이를 통해 사용자는 자신의 클라우드 인프라를 소유하고, 애플리케이션을 배포하고, 사용하지 않는 클라우드 리소스를 임대할 수 있습니다. 아카시는 탈중앙화된 공공 유틸리티로 운영되며, 다른 클라우드 시스템보다 최대 85% 저렴한 가격을 제공하는 "역경매" 시스템을 활용합니다. 아카시 네트워크는 커뮤니티에 의해 소유 및 관리되며, 쿠버네티스 및 코스모스와 같은 탄력적인 기술을 기반으로 구축됩니다.
  • 또 다른 예로는 누구나 집단 모델 트레이닝을 위해 남는 GPU 용량으로 수익을 창출할 수 있는 탈중앙화 마켓플레이스를 제공하는 젠슨 (Gensyn)이 있습니다. 이 머신러닝(ML) 프로토콜은 네트워크에 컴퓨팅 시간을 제공하고 ML 작업을 수행하는 유휴 컴퓨팅 용량 제공자에게 보상을 제공하는 동시에 개발자가 소규모 데이터 센터 및 기타 연결된 하드웨어에서 AI 알고리즘을 실행하고 필요에 따라 비용을 지불할 수 있도록 합니다. 젠슨은 중개자 없이도 사용자가 프로토콜을 통해 공유된 머신러닝 작업이 올바르게 완료되었는지 확인할 수 있는 새로운 암호화 검증 시스템을 사용합니다.
  • AI의 부상으로 GPU 그래픽에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 렌더 네트워크는 블록체인 기술을 활용하여 전 세계의 유휴 GPU를 모으고 이미지, 동영상 및 기타 콘텐츠를 제작할 수 있는 플랫폼을 제공하기 위해 구축된 선도적인 탈중앙화 렌더링 플랫폼입니다. 중앙 집중식 클라우드 렌더링 서비스에 비해 렌더 네트워크는 거의 무제한에 가까운 컴퓨팅 파워 리소스를 보유하고 있으며 높은 계산 효율성, 저렴한 비용, 우수한 보안을 특징으로 합니다. 2023년 상반기에 렌더 네트워크는 460만 개 이상의 프레임을 성공적으로 처리하여 월 평균 구독료가 20달러로 다른 렌더링 팜에 비해 비용 효율적인 솔루션을 제공했습니다.

범용 컴퓨팅 네트워크

• 범용(GP) 컴퓨팅 네트워크는 탈중앙화 클라우드처럼 작동하여 모든 머신 러닝 워크로드를 비롯한 다양한 애플리케이션에 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.

특수 목적용 컴퓨팅 네트워크

• 특수 목적(SP) 컴퓨팅 네트워크는 특정 사용 사례에 맞게 조정됩니다:
  • 모델 훈련: 대규모 데이터 세트에서 모델을 훈련하여 데이터 내의 패턴과 관계를 학습합니다.
  • 미세 조정: 더 작은 데이터 세트를 사용하여 ML 모델을 더욱 최적화하여 특정 작업의 성능을 개선할 수 있습니다.

• 모델 추론: 학습되고 미세 조정된 모델을 실행하여 사용자 쿼리에 대한 응답으로 예측을 수행합니다.

• 최고 성능의 GPU(A100 및 H100)를 소싱하는 것은 어려울 수 있지만, 탈중앙화 GPU 네트워크는 더 쉽게 접근할 수 있는 소비자급 GPU를 모아 ML 개발자를 위한 귀중한 리소스 풀을 만들 수 있습니다.
• 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 탈중앙화 클라우드처럼 운영되는 범용 네트워크(예: 아카시)와 모델, 미세 조정, 추론 등 특정 사용 사례를 위한 특수 목적의 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크(예: 젠신, 자이자, 모듈러스 랩스, 체인ML)로 대표됩니다.
• 최근 추론 기능에 중점을 둔 특수 목적 컴퓨팅 네트워크가 급증하고 있습니다. 아마존과 엔비디아의 추정에 따르면 추론 작업이 AI 컴퓨팅 수요의 80% 이상을 차지한다고 합니다. 추론 작업과 미세 조정은 컴퓨팅 및 대역폭 요구량이 적고 모델 학습 작업보다 단기적으로 탈중앙화 네트워크에서 기술적으로 더 실현 가능해 보입니다.
• 범용 컴퓨팅 네트워크는 더 많은 기능을 제공하지만, 특수 목적 컴퓨팅 네트워크는 특정 사용 사례에 맞게 네트워크의 UX와 성능을 더 쉽게 최적화할 수 있기 때문에 단기간에 더 빠르게 채택될 것으로 예상됩니다.

탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 모든 사람에게 접근 가능하고 비용 효율적인 대안과 컴퓨팅의 자유를 제공합니다.

탈중앙화 데이터 세트 생성

• 탈중앙화 네트워크는 개인과 소규모 기업이 데이터 세트 생성 및 공유를 통해 금전적 가치를 창출할 수 있도록 함으로써 데이터 세트 생성을 장려할 수 있습니다.
  • 비텐서는 고유한 머신러닝 모델을 통해 지식을 교환하는 참여자에게 보상을 제공함으로써 지식 생산을 장려하는 협업 네트워크의 한 예입니다. 비텐서의 블록체인은 목적에 맞는 블록체인을 생성할 수 있는 모듈식 프레임워크인 서브스트레이트 프레임워크를 사용해 구축됩니다. 이러한 목적에 맞게 구축된 블록체인은 비텐서의 네트워크를 통해 작동하며, 이를 통해 상호 작용하고 단일 컴퓨팅 인프라로 결합할 수 있습니다.
  • 베이글 네트워크는 데이터 제공자가 온체인 마켓플레이스에 ZK 커미트먼트를 게시하여 초기 데이터 세트의 무결성을 검증하고 변경 사항을 추적할 수 있는 탈중앙화 데이터 플랫폼을 구축하고 있으며, 이는 깃허브의 작동 방식과 유사합니다. 데이터 세트의 품질은 자유 시장과 베이글 네트워크의 평판 메커니즘의 조합에 의해 결정되며, 스테이킹된 토큰으로 뒷받침됩니다.
• 인간의 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 훈련 과정에 인간의 피드백을 통합하여 모델을 미세 조정하는 기법입니다. 도메인별 모델에 대한 수요가 증가함에 따라 이러한 전문가의 피드백 제공에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 토큰 인센티브형 RLHF 탈중앙화 네트워크는 모델을 미세 조정하고 부정확하거나 편향된 출력을 줄이는 데 사용할 수 있습니다.
• 탈중앙화된 물리적 인프라 네트워크(DePIN)는 일반적으로 센서를 통해 개인이 실제 데이터를 수집하도록 장려하거나 참여자에게 포상금을 지급합니다. 지금까지는 데이터가 어디서 입력되고 얼마나 신뢰할 수 있는지에 대한 문제가 있었습니다. 디핀은 모델 학습 목적으로 활용할 수 있는 실제 데이터를 수집할 수 있는 유용한 수단을 제공합니다.
  • DePIN 공간에서 활동하는 회사의 예로는 헬륨 (탈중앙화 무선 IoT 네트워크), 디모 (사용자 소유의 커넥티드 차량 플랫폼), 하이브매퍼 (차량 블랙박스 데이터를 기반으로 구축한 크라우드소싱 지도) 등이 있습니다.
  • 12월, 실제 애플리케이션을 위한 블록체인인 피크, 세계 최대 센서 제조업체인 로버트 보쉬(Robert Bosch GmbH), 스마트 자율 서비스를 위한 인프라를 제공하는 Web3 AI 기업인 페치닷AI (Fetch.ai)는 누구나 첨단 Web3 및 AI 기술을 활용하여 암호화폐로 보상을 받을 수 있는 새로운 스마트 센서인 보쉬 XDK110 래피드 프로토타이핑 키트를 발표했습니다.

블록체인은 탈중앙화 네트워크에서 공동 데이터 세트 생성 및 모델 학습을 장려하여 학습 효율성을 높입니다.

블록체인 기반 솔루션으로 AI의 데이터 프라이버시 향상

• AI가 직면한 주요 과제 중 하나는 프라이버시를 침해하는 데 사용될 수 있다는 점입니다. AI 시스템은 신원 도용이나 사이버 괴롭힘에 사용될 수 있는 대량의 데이터를 필요로 합니다.
  • 포브스에 따르면 "미국인들은 AI에 대해 두려워한다: 80%가 AI가 범죄자의 사기를 도울 것이라고 말한다"
  • 80%는 자신의 개인 데이터가 AI 모델 학습에 이용되는 것을 우려하고 있습니다. 77%는 AI 도구가 자신의 목소리나 얼굴을 딥페이크하여 사기를 칠까봐 두려워합니다. 80%는 AI로 인해 자신의 개인 데이터가 범죄자나 해커 집단에 의해 악의적인 방식으로 사용될 가능성이 높아졌다고 답했습니다. 70%는 다른 국가가 정보 전쟁 캠페인에 AI를 사용할까 봐 우려하고 있습니다.
• 블록체인은 암호화된 네트워크를 구축하는 데 사용될 수 있습니다. AI와 블록체인을 결합하면 더욱 안전하고 효율적인 사이버 보안 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 해결책 중 하나는 개인이 자신의 신원을 통제하고 어떤 신원 정보를 공유할지 결정할 수 있는 자율성을 갖는 자기주권형 신원입니다. 탈중앙화된 신원은 개인 데이터의 프라이버시와 보안을 가능하게 하는 온체인 자기주권 신원입니다.
  • 탈중앙화된 신원 확인을 연구하는 블록체인 회사로는 월드코인, 스프루스 ID(디지털 신원 확인 소프트웨어 개발사), 클리크 (Web2와 Web3을 연결하는 신원 확인 오라클) 등이 있습니다.
• 영지식(ZK) 증명을 사용하면 개인 정보 보호와 자산 제어를 유지하면서 신원 및 기타 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 영지식 증명은 한 당사자(증명자)가 다른 당사자(검증자)에게 특정 진술이 사실이라는 사실 외에는 추가 정보를 공개하지 않고도 진술이 사실임을 증명할 수 있는 암호화 프로토콜입니다. ZK 증명은 ZK 롤업으로 이더리움을 확장하고, 프라이버시를 보호하는 애플리케이션을 구축하고, 프리미티브를 식별하는 데 널리 사용됩니다.
  • 이곳에서 일하는 회사로는 Aztec(하이브리드 ZK 롤업 기반 솔루션 및 암호화된 앱), Semaphore(ZK-SNARK 기반 이더리움 애플리케이션을 위한 일반 오픈소스 개인정보 보호 계층), Sismo(주권 신원 어그리게이터 및 암호화 네이티브 싱글 사인온(SSO)) 등이 있습니다.
• 동형 암호화를 사용하면 암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다. 특히 의료 정보와 같은 민감한 데이터에 유용합니다.
  • 페닉스 프로토콜은 완전한 동형 암호화를 기반으로 하는 최초의 기밀 블록체인입니다. 자마는 블록체인과 AI를 위한 오픈소스 동형 암호화 솔루션을 구축하는 암호화 회사입니다.
• 탈중앙화 네트워크에 사용되는 다른 암호화 솔루션으로는 보안 다자간 계산(MPC) 및 GAN 암호화가 있습니다.

ZKML - AI를 위한 프라이버시 보호 검증

• 영지식 머신러닝(ZKML)은 AI를 위한 블록체인의 새로운 사용 사례입니다. ZKML은 머신러닝 모델을 안전하고 프라이버시를 보호하면서 검증할 수 있게 해주며, AI 기반 디앱과 스마트 컨트랙트의 신뢰와 투명성을 향상시킵니다.
• ZK 증명, 특히 SNARK는 온체인에서 머신러닝의 올바른 계산을 검증하는 데 가장 유용합니다. 스마트 컨트랙트가 머신러닝 모델을 신뢰 없이 쿼리하여 머신러닝 추론(예측 결과)을 증명할 수 있게 해주는 것이 바로 ZKSNARK입니다.
• Aligned.co에 따르면 영지식 증명 시장은 2024년에 7,500만 달러의 매출을 달성할 것으로 예상되며, 2030년에는 100억 달러를 초과할 가능성이 있습니다. ZK 증명은 산업이 성장함에 따라 2024년에 이더리움 블록 공간의 25%를 사용할 것이며, 2030년에는 90%까지 성장할 것입니다.
• Web3 애플리케이션은 2030년에 약 900억 개의 ZK 증명을 필요로 할 것이며, Aligned.co는 증명당 평균 시장 청산 가격이 2024년 0.21달러에서 2030년에는 0.12달러로 떨어질 것으로 예상합니다.

ZKML: 사용 사례

• 프라이버시를 보호하는 모델 평가: ZKML은 매개변수를 공개하지 않고도 머신러닝 모델의 정확도를 입증하는 데 활용할 수 있으며, 사용자는 모델을 구매하기 전에 무작위로 선택한 테스트 세트에서 모델의 성능을 확인할 수 있습니다.
• 계산 무결성(유효성 ML): ZKML(SNARK/STARK)은 계산이 올바르게 이루어졌음을 증명하는 데 사용할 수 있습니다. ZKML은 또한 출력이 주어진 모델과 입력 쌍의 결과물인지 검증할 수 있으므로 ML 모델을 오프체인에서 실행하여 온체인 비용을 절감할 수 있습니다.
  • 모듈러스 랩스는 암호화폐 프로토콜의 기술 접근성을 높이기 위해 ZKML 증명을 통해 신뢰가 필요 없는 AI를 구축하고 있습니다.
  • 기자는 머신러닝을 사용하는 복잡한 수익률 전략이 온체인에서 올바르게 실행되고 있음을 증명하기 위해 Yearn(탈중앙 금융 수익률 집계 프로토콜)을 돕고 있습니다.
• 서비스형 머신러닝(MLaaS) 투명성: 서비스 제공자가 제공한다고 밝힌 모델을 제공하고 있음을 증명하는 데 ZKML을 활용할 수 있습니다.
• 감사 및 사기 탐지: ZKML은 민감한 데이터를 공개하지 않고도 감사를 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 감사자는 원시 데이터에 액세스하지 않고도 머신러닝 모델의 정확성과 규정 준수를 검증할 수 있을 뿐만 아니라, ZK 증명을 통해 계약이 미리 정해진 특정 기준에 부합함을 보장할 수 있는 스마트 계약도 검증할 수 있습니다.
• 현재의 ZK 시스템으로 현재의 대규모 언어 모델(LLM)을 증명하기에는 아직 이르지만, 소규모 모델을 증명하는 데는 어느 정도 성공했습니다. 모듈러스 랩스의 연구에 따르면, 폴리곤의 플론키(차트)와 같은 증명 시스템을 사용하면 약 1,800만 개의 매개변수가 있는 모델에 대한 증명을 약 50초 만에 생성할 수 있습니다.
• ZK 증명의 또 다른 문제점은 높은 비용으로, 모델을 추론하는 데 ZK 증명을 사용하는 것이 AWS를 사용하는 것보다 훨씬 더 비쌀 수 있습니다. 온체인 서비스에서 단위 경제성이 점점 더 중요해짐에 따라, 서비스 제공자는 온체인 보안의 가치와 증명 생성 비용의 균형을 맞춰야 합니다.
• 또한 '기술적' 증명과 단순한 '권위' 증명의 중요성에 대한 질문도 있습니다. 예를 들어, 계산이 사실인지/정확한지 기술적으로 검증할 방법이 항상 필요할까요? 마찬가지로, 기업들은 서로의 인감을 신뢰하는 것과 기술적인 증명을 필요로 하는 것 중 어느 쪽을 더 선호할까요?

ZKML은 AI와 블록체인의 교차점에서 빠르게 성장하고 있는 새로운 기술입니다. 주요 사용 사례로는 개인정보 보호, 사기 탐지, 계산 무결성 등이 있습니다.

기업들은 압도적으로 블록체인과 AI를 상호 보완적인 기술로 보고 있습니다.

• 캐스퍼 랩의 최근 설문조사에 따르면, 점점 더 많은 조직이 블록체인을 사용하여 AI 시스템을 보다 효율적이고 안전하게 운영하고 있다고 합니다.

• 블록체인+AI의 복합적인 이점은 이 두 가지가 서로를 강화하는 상호 보완적인 솔루션이라는 것을 보여줍니다.

Web2 기업의 Web3 AI 프로젝트에 대한 관심 증대

Web2와 Web3 AI 기업 간의 파트너십이 증가하고 있는 것은 AI 영역에서 탈중앙화 솔루션에 대한 관심이 높아지고 있음을 반영합니다.

2. Web3용 AI 애플리케이션

• 암호화폐 영역에서 AI의 가장 실질적인 영향력 중 하나는 코드 작성 도구(ChatGPT, 깃허브 코파일럿)입니다. AI 코파일럿을 통해 개발자는 더 많은 블록체인 네트워크에서 더 많은 코드를 작성할 수 있습니다. 예를 들어, 솔리디티를 알고 있지만 코스모스의 러스트에서 코딩해야 하는 경우, ChatGPT/코파일럿에게 코드 변환을 요청할 수 있습니다. AI 코드 작성 도구는 블록체인의 진입 장벽을 낮추고 개발자가 훨씬 더 빠르게 코드를 작성할 수 있게 해줍니다.
• AI는 인프라 수준 (스마트 컨트랙트, 프로토콜, Web3 보안) 또는 탈중앙화 애플리케이션(DApp) 수준에서 블록체인에 통합될 수 있습니다:
  • 블록체인 인프라 수준: AI는 동적 온체인 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있는 지능형 스마트 컨트랙트와 지능형 합의 프로토콜을 생성하여 블록체인 인프라의 핵심 요소를 개선할 수 있습니다. 또한 AI 기반 탐지 시스템을 도입하여 Web3 보안을 개선할 수 있습니다. 또한, AI 온체인은 스마트 컨트랙트가 신뢰 없이 머신러닝 모델을 쿼리할 수 있게 함으로써 암호화폐의 설계 기능을 확장하여 영지식 머신러닝(ZKML)이라는 새로운 분야를 탄생시킬 수 있습니다.
  • 탈중앙화 애플리케이션 수준: 탈중앙화 애플리케이션은 블록체인 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하며, 작업과 의사 결정을 자동화하기 위해 온체인에서 AI 기술을 사용할 수 있습니다. AI는 사용자 행동과 선호도를 분석하여 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. AI는 특히 탈중앙화 금융(DeFi) 애플리케이션, Web3 게임, 메타버스, 대체 불가능한 토큰(NFT) 분야에서 가치를 창출하고 변화를 일으킬 것입니다.
• 일부 업계 전문가들은 암호화폐가 인공지능 에이전트가 선택하는 화폐가 될 것이며, 대부분의 결제는 인공지능 에이전트가 사람을 대신해 온체인에서 이루어질 것이라고 예측합니다. LLM은 은행 계좌에 접근할 수 없지만, 자금이 지원되는 암호화폐 지갑을 사용해 쉽게 결제할 수 있으며 스마트 컨트랙트 및 탈중앙 금융 프로토콜의 로직과 상호 작용하는 데 매우 적합합니다.

AI 온체인은 탈중앙화 네트워크와 애플리케이션을 혁신하고 Web3의 대규모 채택을 촉진할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

Web3 인프라를 위한 AI 애플리케이션

• 핵심 Web3 인프라에 AI가 적용되는 분야는 크게 세 가지입니다:
• 지능형 스마트 컨트랙트
  • AI 기반 스마트 컨트랙트는 정적인 규칙뿐만 아니라 실시간 온체인 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이렇게 하면 스마트 컨트랙트가 더 정확하고 효율적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
  • 지능형 스마트 컨트랙트는 새로운 연구 분야로, 소수의 초기 단계 스타트업만이 이 분야에서 활동하고 있습니다. 예를 들어, 오라체인은 AI 기반 API를 사용하여 지능형 스마트 컨트랙트 및 차세대 탈중앙화 애플리케이션을 위한 인프라를 구축합니다.
• 지능형 프로토콜
  • 연구자들과 스타트업들은 합의 메커니즘에 대한 AI 기반 접근법을 개발해 왔습니다. 합의 메커니즘은 블록체인의 보안과 확장성을 결정합니다.
  • 예를 들어, Velas는 인공 지능 위임 지분 증명을 연구하고 있습니다. Inery는 가동 시간을 기준으로 블록 검증을 가장 효율적인 순서로 구성하는 합의 메커니즘을 개발하고 있습니다.
• Web3 보안
  • AI 기반 Web3 보안 솔루션은 사이버 공격을 탐지하고 블록체인 프로젝트의 보안을 향상시킬 수 있습니다. 보안은 암호화폐 채택의 진정한 장애물입니다. 체이널리시스에 따르면 암호화폐 해커들은 2022년에 38억 달러를 훔쳤습니다.
  • 대부분의 스마트 컨트랙트 감사 및 블록체인 보안 회사는 서틱, 퀀스탬프와 같은 회사를 포함하여 AI 기반 보안 솔루션을 구현했습니다. 하이퍼네이티브, 테스트머신, 싸이버스는 Web3 보안을 위한 AI 기반 솔루션에 주력하는 신생 스타트업입니다.
• 비탈릭 부테린은 최근 블로그 게시물에서 AI를 액터, 인터페이스, 규칙 자체, 그리고 그 자체로 최종 목적으로 사용하는 것에 대해 살펴봤습니다. 그는 프로토콜 내에서 AI를 액터로 사용하는 것이 가장 실행 가능성이 높은 반면, 프로토콜의 인터페이스로 AI를 사용하는 것은 잠재력이 높지만 어느 정도 위험이 수반된다고 생각합니다. 부테린은 암호화폐와 AI를 제대로 활용하기 가장 어려운 분야는 다른 애플리케이션이 신뢰할 수 있는 탈중앙화된 단일 AI를 만들려는 애플리케이션이라고 지적했습니다.
  • "일반적으로 기본 메커니즘은 이전처럼 대략적으로 설계하되 개별 플레이어가 AI가 되어 메커니즘이 훨씬 더 미세한 규모로 효과적으로 작동할 수 있도록 하는 사용 사례가 가장 즉각적으로 유망하고 가장 쉽게 구현할 수 있습니다." - 비탈릭 부테린, 이더리움 공동 창립자 -

AI는 Web3 인프라를 더욱 지능적이고 안전하며 효율적으로 만들 수 있습니다. 이 분야는 새로운 연구 분야로, 몇몇 유망한 초기 단계의 스타트업이 이 분야를 개척하고 있습니다.

Web3 디앱을 위한 AI 애플리케이션

탈중앙화 금융(디파이)

• 디파이 시스템이 주류로 자리 잡으면서 생성되는 방대한 양의 데이터는 AI 모델을 훈련하고 개발하는 데 사용될 수 있습니다. AI는 전례 없는 기회를 창출하고 탈중앙화 금융의 미래를 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 다음은 이러한 사용 사례 중 일부입니다:
• 대출자의 위험 프로필을 평가하기 위해 AI 알고리즘 활용: AI 알고리즘은 과거 대출 정보를 분석하여 신용 점수 등급을 생성하고 대출 승인, 이자율, 담보 요건과 관련하여 더 많은 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 스펙트럴의 온체인 신용 점수인 매크로 점수는 지갑의 온체인 데이터에서 생성되며, 디파이 대출을 위한 정교하고 지속적으로 발전하는 머신러닝 모델을 나타냅니다.
• 사기 행위에 대한 실시간 모니터링: AI 알고리즘은 사기 행위 패턴과 비정상적인 거래 행동, 고위험 거래, 의심스러운 주소와 같은 잠재적 위험 신호를 식별할 수 있습니다. 바이낸스 등 일부 중앙집중식 거래소는 이미 거래 모니터링에 AI를 사용하고 있습니다.
• AI 기반 트레이딩 전략 및 트레이딩 봇: AI 기반 트레이딩 봇과 예측 분석을 활용하면 트레이더는 트레이딩 결정을 최적화하고 시장 동향과 기회를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 3Commas는 트레이더가 트레이딩 전략을 자동화할 수 있도록 돕는 암호화폐 트레이딩 봇 플랫폼을 운영합니다.
• 예측 분석: 인공지능은 시장 상황을 실시간으로 분석하여 디파이 플랫폼이 더 많은 정보에 입각한 위험 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, Numerai의 블록체인 기반 헤지 펀드는 인공지능과 크라우드소싱된 주식 시장 예측을 활용하여 플랫폼의 투자 접근 방식을 최적화합니다. 이 회사는 암호화된 금융 데이터 세트를 5.5만 명의 데이터 과학자들로 구성된 글로벌 네트워크에 배포하는 플랫폼 역할을 하며, 데이터 과학자들은 머신러닝을 활용하여 주식 시장 거래 신호에 대한 예측 모델을 개발합니다. 데이터 과학자들은 Numerai가 제공하는 데이터 세트에서 우수한 성과를 내는 모델을 구축하여 토큰을 얻거나 주식 예측이 저조할 경우 토큰을 잃을 수 있습니다.
• 온체인 자산 배분과 포트폴리오 성과 최적화를 위한 AI 기반 포트폴리오 관리 및 자동화된 자산 리밸런싱. 예를 들어, FluidAI는 가상자산 시장의 파편화된 유동성 문제를 해결하기 위해 AI 기반 유동성 애그리게이터 플랫폼을 운영합니다.
• AI 에이전트가 규칙과 전략에 따라 사용자를 대신하여 결제를 수행할 수 있는 AI 지원 결제 인프라. 예를 들어, Fetch.Ai는 사용자를 대신하여 결제할 수 있는 AI 에이전트를 생성할 수 있는 서비스를 제공합니다.
• "AI와 블록체인은 서로를 위해 만들어졌습니다. 데이터의 출처 증명, 기계가 생성하고 집행하는 계약, 기계와 기계 간의 가치 교환이 바로 그것입니다. 이미 AI 봇이 온체인 지갑을 생성하고 USDC를 사용한다는 소식이 들려오고 있습니다." - 제레미 알레어, 서클의 CEO -

자동화된 트레이딩 알고리즘과 위험 평가 모델부터 사기 탐지 시스템에 이르기까지, 디파이에서 인공지능이 적용되는 분야는 방대하고 유망합니다.

블록체인 게임과 메타버스

• AI와 메타버스는 사용자 경험의 미래를 변화시켜 더욱 사용자 중심으로 만들 수 있습니다. 메타버스에 AI를 도입할 때 사용자 개인정보 보호와 안전은 중요한 관심사입니다. Web3 게임과 메타버스에서 AI를 적용한 사례는 다음과 같습니다:
• 플레이할 수 없는 캐릭터(NPC): 제너레이티브 AI는 각 플레이어를 위한 인터랙티브 스토리를 개인화할 수 있습니다. 예를 들어, 인월드 AI는 AI NPC를 위한 선도적인 캐릭터 엔진이 되었습니다. 또한, AI는 사람들이 애완동물과 아이템을 돌보는 데 수백만 달러를 소비하는 WebKinz와 NeoPets 같은 게임을 더욱 몰입감 있게 만들 수 있습니다.
• 새롭게 생성된 환경: 사용자는 과거의 스토리라인과 게임 사용자 상호작용을 기반으로 대화형 AI 에이전트가 있는 가상 세계를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 퓨처버스의 사업부인 ASM은 사용자가 게임 세계 전반에서 AI 에이전트와 상호작용할 수 있는 AI 기반 탈중앙화 플랫폼을 개발하고 있습니다.
• 새로운 유형의 온체인 게임: 인간과 AI의 협동 게임과 기타 혁신적인 온체인 게임이 등장할 수 있으며, 신뢰할 수 없는 AI 모델이 비플레이어 캐릭터 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, AI Arena는 플레이어가 글로벌 아레나 대회에서 AI 기반 대체 불가능한 토큰을 디자인하고, 훈련하고, 전투를 벌이는 웹 플레이 투 적립(P2E) 격투 게임을 개발 중입니다.
• 게임 내 이코노미 리밸런싱: AI는 토큰 발행, 공급, 투표 임계값을 조정하여 게임 내 경제의 균형을 동적으로 재조정할 수 있습니다.
• AI 기반의 개인화된 경험: 기업은 고객 행동과 선호도 데이터를 분석하여 고객 감정에 직관적으로 대응할 수 있는 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 예를 들어, Alethea AI는 지능형 및 인터랙티브 대체 불가능한 토큰(iNFT)의 메타버스(노아의 방주라고 명명)를 지원하는탈중앙화 프로토콜입니다.
• 콘텐츠 추천 및 타겟 광고: AI는 NFT 마켓플레이스와 Web3 소셜 네트워크가 사용자에게 보다 개인화된 콘텐츠를 제공하고 관련성 높은 상품을 추천할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, PLAI Labs는 AI와 Web3를 활용하여 차세대 소셜 플랫폼을 구축합니다.
• "미래에 자율적인 존재로서 서로 거래하는 AI가 어떤 통화로 거래할지 생각해보면 암호화폐가 될 수밖에 없습니다. 미래에는 거래의 70~80%가 자율적인 AI 에이전트를 통해 이루어질 것이며, 암호화폐의 탈중앙화된 특성이 완벽하게 맞아떨어집니다." - 얏시우, 애니모카 브랜즈 CEO -

다른 유즈 케이스

• 헬스케어
  • 안전하고 상호 운용 가능한 기록: AI는 건강 기록, 임상 기록, 의료 영상을 분석할 수 있습니다. 환자 데이터는 블록체인에 저장되어 안전하게 보호된다는 확신을 가지고 의료 서비스 제공자 간에 공유할 수 있습니다.
  • 신약 개발 및 임상 시험: AI 알고리즘은 과학 문헌, 유전자 데이터, 임상시험을 분석하여 잠재적인 약물의 발견, 새로운 분자의 모델링, 다양한 단백질의 폴딩을 가속화할 수 있습니다. 블록체인을 통합하면 임상시험 데이터의 투명성과 유효성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, DVLP Medicines는 블록체인과 Al을 사용하여 신약 개발을 위한 새로운 인프라를 구축하고 있습니다. DVLP Medicines는 의약품 자산, 자금 조달, 개발 워크플로우를 디지털화하여 의약품 개발 프로세스를 자동화하고 있습니다.
  • 원격 의료 및 환자 생성 데이터: AI는 환자가 생성한 데이터를 분석하여 각 개인에게 맞는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 블록체인은 이러한 데이터를 안전하게 저장하고 공유할 수 있어 환자의 프라이버시를 보장합니다. 예를 들어 펄스 애플리케이션은 블록체인과 AI를 결합하여 사용자 데이터를 추적하는 새로운 건강 및 라이프스타일 앱입니다.
  • 청구 및 보험금 청구 관리: AI는 청구, 보험금 청구 관리, 보험 확인을 자동화할 수 있습니다. 블록체인은 이러한 프로세스의 투명성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사기를 방지하고 더 빠르고 정확하게 보험금을 지급하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, Chronicled는 블록체인 기반 MediLedger 네트워크를 통해 의료 업계에서 자동화된 비즈니스 규칙 시행을 개발하고 있습니다.
• 공급망 및 커머스
  • 추적성, 효율성, 정확성: 블록체인은 공급망에서 제품의 출처까지 추적하는 데 사용되지만, AI는 과거 판매 데이터를 사용하여 수요 예측을 생성하고 유통 경로를 계획할 수 있습니다. 예를 들어, 디무토는 블록체인 기술과 AI를 사용하여 제품 품질 판단을 포함한 농업 무역 솔루션을 제공합니다.

3. 2023년 Web3+AI의 현황

• 지난 5년간 블록체인+AI 관련 연구 논문, 특허, 깃허브 리포지토리 및 풀 리퀘스트의 수는 꾸준히 증가해 왔습니다.
• 블록체인+AI 관련 연구는 블록체인 연구 분야에서 빠르게 성장하고 있는 분야입니다.
• 지난 5년간 블록체인+AI 관련 연구 논문이 5.6천 건 이상 발표되었습니다.

블록체인+AI 분야에 대한 연구 관심 증가

• 새롭게 떠오르는 분야의 개발자 활동이 점차 활발해지고 있으며, 이는 새로운 깃헙 리포지토리와 풀 리퀘스트의 증가로 입증되고 있습니다.

• AI 관련 토큰의 가격이 눈에 띄는 성장세를 보이고 있으며, 이는 AI 온체인에 대한 관심과 신뢰가 높아지고 있음을 의미합니다.
• 상위 15개 AI 관련 토큰의 시가총액은 2023년 12월 31일 기준 120억 달러에 달했으며, 이는 전체 암호화폐 시장이 108% 성장한 것에 비해 2023년에 443% 성장한 수치입니다.

• 올해 VC 펀딩이 둔화되었음에도 불구하고, Web3+AI는 올해 블록체인 스타트업 투자자들 사이에서 가장 인기 있는 카테고리 중 하나로, 전체 블록체인 VC 펀딩의 11% 이상을 차지했습니다.
• 2023년 Web3+AI 스타트업에 대한 벤처캐피털의 투자액은 0.6억 달러를 넘어섰습니다.

Web3+AI 스타트업의 투자자 지원 비중이 증가하고 있습니다.

4. AI가 기존 디지털 자산 생태계 플레이어들에게 어떻게 가치를 창출할 수 있을까요?

• 새로운 사용 사례 외에도 AI 기술은 디지털 자산 생태계(DAE)에서 활동하는 기존 기업에도 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
• 맥킨지는 기존 기업의 생산성 향상에 따른 경제적 효과(35~70%)가 새로운 AI 사용 사례의 생산성 향상 효과(15~40%)를 초과할 것으로 추정합니다. 설문조사에 참여한 기업의 약 40%가 이미 내부적으로 기업별 언어 모델 구축을 고려하고 있습니다.
• AI는 다음과 같은 방식으로 기존 DAE 기업의 비즈니스 모델을 개선할 수 있습니다:
• 비용 절감: AI는 기존 워크플로우나 반복적인 작업을 자동화하고 실시간 정보를 파악하여 조치를 취함으로써 가치를 창출할 수 있습니다. 맥킨지에 따르면 모든 산업에서 제너레이티브 AI가 창출하는 가치의 약 4분의 3은 고객 운영, 마케팅 및 영업, 소프트웨어 엔지니어링, 연구 개발의 네 가지 비즈니스 영역에서 창출될 것으로 예상됩니다. 이는 DAE 기업에게도 마찬가지입니다.
• 수익 증대: AI를 통해 기업은 제품 상향 판매/교차 판매를 개선하고, 고객 유지율을 높이고, 신제품 출시를 통해 성장을 확대하고, AI 통합 서비스에 프리미엄을 부과하고, AI 통합으로 기존 제품의 가치 제안과 고착성이 높아짐에 따라 시간이 지남에 따라 가격을 인상할 수 있습니다. 금융 서비스, 인프라스트럭처, 데이터 및 포렌식 분야에서 활동하는 Web3 비즈니스는 AI를 사용하여 수익을 증대할 수 있는 좋은 위치에 있습니다.
• 해자 구축: 기업이 AI를 사용하여 사용자 상호 작용과 유지율을 높이면 더 많은 데이터를 수집하여 더 나은 모델과 개인화된 서비스를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI가 크립토 데이터 회사에 미치는 잠재적 영향

• 온체인 데이터 공급자, 오라클, 데이터 쿼리
  • 새로운 AI 기반 기능, 새로운 서비스 및 제품, 데이터 분석, 포렌식 및 거래 분야로의 잠재적 수익 확장 기회. 블록체인을 외부 데이터 소스에 연결하고 스마트 컨트랙트가 실제 데이터에 연결하여 거래 결정을 내릴 수 있도록 하는 오라클은 특히 AI의 성장에 따른 혜택을 누릴 수 있습니다.
  • 운영 비용 최적화, 고객 지원 및 엔지니어링 팀 축소, AI 사기 방지 기술, 예측 분석을 통한 리스크 관리 강화가 가능합니다.
• 데이터 스토리지 및 전송 인프라
  • 탈중앙화 데이터 저장 및 전송 인프라는 탈중앙화 AI의 미래를 구축하는 데 필수적인 역할을 할 수 있습니다. 이러한 제품 및 서비스에 대한 수요가 증가할 뿐만 아니라 이러한 서비스를 제공하는 기업들에게도 향후 상당한 수익 기회가 생길 것으로 예상됩니다.
  • 운영 비용 최적화, 고객 지원 및 엔지니어링 팀 축소, AI 사기 방지 기술, 예측 분석을 통한 리스크 관리 강화가 가능합니다.
• Web3 보안, 스마트 컨트랙트 감사 포렌식 및 규정 준수
  • 사이버 보안 모델을 위한 강화 학습, AI 기반 KYC/AML 등 프리미엄 가격을 받을 수 있는 새로운 AI 기반 서비스에 대한 기회가 있습니다. 이미 많은 스마트 컨트랙트 감사 및 블록체인 보안 회사에서 AI 기반 보안 솔루션을 구현했습니다.
  • 운영 비용 최적화, 고객 지원 및 엔지니어링 팀 축소, AI 사기 방지 기술, 예측 분석을 통한 리스크 관리 강화가 가능합니다.
• 데이터 분석, 리서치, 업계 뉴스
  • 트레이딩 및 포트폴리오 관리를 위한 AI 기반 데이터 상품, 자동화된 토큰 분석 등 새로운 AI 기반의 보다 정교한 데이터 상품을 개발할 수 있는 기회가 있습니다.
  • 특히 뉴스 미디어 회사의 경우, 새로운 AI 기반 서비스가 기존의 데이터 분석 제품 중 일부를 잠식할 수 있는 위험이 있습니다.
  • 운영 비용 최적화, 고객 지원 및 엔지니어링 팀 축소, AI 사기 방지 기술, 예측 분석을 통한 리스크 관리 강화가 가능합니다.
• 전 세계 데이터 생성 및 복제량은 예측 기간 동안 23%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 2025년에는 181제타바이트에 이를 것으로 전망됩니다. 이는 2020년 64.2제타바이트의 데이터에서 증가한 수치로 2012년의 6.5제타바이트에서 10배 증가한 수치입니다.
• 데이터가 지저분하고 사일로화된 레거시 시스템에 있는 많은 산업과 달리, 블록체인은 규정된 방식으로 정리된 온체인 데이터를 보유하고 있으며 블록체인을 사용하면 더 많은 온체인 데이터가 생성된다는 점에서 큰 차별성을 지니고 있습니다.
• 온체인에서 처리되는 트랜잭션이 많아질수록 블록체인에 저장되는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 소화할 수 있는 용량도 커집니다.

저희는 블록체인 기반 데이터 인프라(듄 애널리틱스, 스파이스 AI, 파일코인, 아카시, 스페이스 앤 타임 등)와 Web3 보안 기업(서틱, 퀀트스탬프, 하이퍼네이티브, 테스트머신 등)이 AI의 부상으로 인한 주요 수혜자가 될 것으로 예상하고 있습니다.

AI가 크립토 인프라 기업에 미치는 잠재적 영향

• 개발 도구
  • 암호화폐 영역에서 AI의 가장 실질적인 영향 중 하나는 코드 작성 도구(ChatGPT, 깃허브 코파일럿)입니다. AI 코파일럿을 통해 개발자는 블록체인에서 더 많은 것을 생성하고 더 많은 체인에서 코드를 작성할 수 있습니다. 저희는 AI를 기존 비즈니스 모델에 통합하는 데 도움이 되는 서비스에 대한 수요가 상당할 것으로 예상합니다.
  • 마케팅 비용, 소규모 고객 지원, 소프트웨어 엔지니어링 팀을 포함한 운영 비용 최적화가 가능합니다.
• 탈중앙화 신원 확인 및 개인정보 보호 솔루션
  • 탈중앙화된 신원 확인 및 개인정보 보호 솔루션은 AI가 활성화된 세상에서 가장 수요가 많은 서비스가 될 수 있습니다. AI 기능이 계속 발전함에 따라 데이터와 콘텐츠의 진위 여부를 증명하는 것이 우선순위가 되고 있습니다.
  • 마케팅 비용, 소규모 고객 지원, 소프트웨어 엔지니어링 팀을 포함한 운영 비용 최적화가 가능합니다.
• 탈중앙화 물리적 인프라(DePIN) 네트워크
  • 디핀은 일반적으로 센서를 통해 개인이 실제 데이터를 수집하도록 장려합니다. 이 접근 방식은 교육 목적으로 활용할 수 있는 실제 데이터를 수집하는 유용한 수단을 제공합니다. 저희는 DePIN 네트워크의 데이터와 서비스에 대한 상당한 수요가 있을 것으로 예상합니다.
  • 마케팅 비용, 소규모 고객 지원, 소프트웨어 엔지니어링 팀을 포함한 운영 비용 최적화가 가능합니다.
• 노드 인프라
  • AI 기반 신규 서비스에 대한 잠재적인 프리미엄이 존재합니다. AI는 미래의 네트워크 수요를 예측하고, 리소스 할당을 최적화하고, 보안 위협을 탐지 및 방지하는 데 사용될 수 있습니다.
  • AI는 현재 사람의 개입이 필요한 많은 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 다운타임을 줄일 수 있습니다. AI 시스템은 해킹 사고와 같은 비정상적인 활동이 있는지 네트워크를 모니터링하도록 프로그래밍할 수 있습니다.
• 스테이킹 인프라
  • AI 기반 스테이킹 서비스의 새로운 수익 기회: AI 알고리즘은 스테이킹 보상률, 네트워크 참여 수준, 토큰 가격 변동 등 다양한 매개변수를 평가하여 가장 매력적인 스테이킹 옵션을 결정할 수 있습니다. AI는 실시간 시장 상황에 따라 스테이킹 전략을 동적으로 조정하여 투자자가 최고의 기회를 활용할 수 있도록 합니다.
  • AI는 사람의 개입이 필요한 많은 작업을 자동화하여 스테이킹 관리의 다른 측면에 더 많은 시간과 리소스를 할애할 수 있게 해줍니다. 또한 운영 비용 최적화, 고객 지원 및 소프트웨어 엔지니어링 팀 축소가 가능합니다.

AI는 블록체인 인프라 기업에 혁신을 일으켜 블록체인 네트워크의 효율성과 보안을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 주요 수혜자: 월드코인, 페치닷에이아이, 체인닷엠엘, 리스크 제로, 디모 등

AI가 암호화폐 금융 서비스에 미치는 잠재적 영향

• 스테이블코인 발행자, 토큰화 서비스, 결제 인프라 제공자
  • 암호화폐가 AI 에이전트가 선택하는 화폐가 되면서 스테이블코인 발행자, 토큰화 제공자, 결제 인프라의 수익 기회도 확대될 것입니다. LLM은 자금이 지원되는 암호화폐 지갑을 사용해 쉽게 결제할 수 있으며, 스마트 컨트랙트 및 탈중앙 금융 프로토콜의 로직과 상호 작용하는 데 매우 적합합니다.
  • 운영 비용 최적화, AI 사기 방지, AML/KYC에 AI 기반 기술 활용, 예측 분석을 통한 리스크 관리 강화, 고객 지원팀 축소 등이 있습니다.
• 디파이: 탈중앙화 금융
  • 대출, 일드 파밍, 알고리즘 트레이딩, AI 강화 포트폴리오 전략 및 프로토콜, 기타 AI 기반 상품 및 서비스 분야의 새로운 상품을 통해 수익에 상당한 영향을 미칩니다.
  • 디파이를 운영하는 기업은 일반적으로 비용 구조가 최적화되어 있습니다. 사기 방지 시스템을 추가하고 소프트웨어 엔지니어링 및 마케팅 비용을 줄임으로써 비용을 더욱 최적화할 수 있습니다.
• 트레이딩 회사 및 인프라 제공업체, 포트폴리오 매니저
  • 알고리즘 트레이딩, AI 기반 트레이딩 봇, 로보 어드바이저, AI 강화 포트폴리오 전략 등의 신제품을 통해 수익에 큰 영향을 미칩니다.
  • 운영 비용 최적화, AI 사기 방지, AML/KYC에 AI 기반 기술 활용, 예측 분석을 통한 리스크 관리 강화, 고객 지원팀 축소 등이 있습니다.
• 중앙 집중식 암호화폐 거래소
  • 자산 관리자, 트레이딩 회사, 디파이의 전반적인 암호화폐 시장 활동 증가로 인한 수익에 직접적인 영향을 미칩니다. 향상된 AI 기반 마케팅 기술을 통한 고객 타겟팅 개선. 데이터 분석의 새로운 제품으로 인한 추가 수익이 가능합니다.
  • 운영 비용 최적화, 고객 지원 및 소프트웨어 엔지니어링 팀 축소, AML/KYC에 AI 사기 방지 기술 사용, 사기 활동에 대한 거래의 실시간 모니터링, 예측 분석을 통한 리스크 관리 강화 등 다양한 이점을 누릴 수 있습니다.
• 커스터디
  • 트레이딩 및 자산 관리와 같은 부문에서 고객의 금융 활동 증가를 통해 수익에 간접적인 영향을 미칩니다.
  • AML/KYC 및 사기 활동에 대한 거래의 실시간 모니터링, 예측 분석을 통한 리스크 관리 강화, 소프트웨어 엔지니어링 비용 절감이 가능합니다.
• 전통적인 금융 기업들은 조직 전체에 AI를 도입함으로써 상당한 재무적 이점을 누리고 있습니다.
• 2022년 엔비디아의 설문조사에 따르면, 금융 부문에서 활동하는 기업의 75% 이상이 내부 운영을 최적화하기 위해 머신 러닝 또는 딥 러닝을 적용하고 있습니다.
  • 응답자의 35%는 애플리케이션을 통해 운영 효율성을 높일 수 있었다고 답했습니다.
  • 2022년 응답자의 28%는 연간 비용이 10% 이상 감소했다고 답했습니다.
  • 응답자의 30% 이상이 AI로 인해 연간 매출이 10% 이상 증가했다고 답했습니다.
• AI는 각 사용자가 자신의 재정 상황에 맞춰 필요한 특정 금융 지원을 받을 수 있는 금융의 완전한 개인화를 촉진할 수 있습니다. 전문가들은 AI 자동화를 통해 기존 핀테크 기업의 사용자 서비스 비용을 최대 80%까지 절감할 수 있으며, 이는 사용자 확보 비용도 낮출 수 있을 것으로 예상합니다.
• AI와 블록체인 기술의 상호 연결성과 복합적인 특성을 고려할 때, 암호화폐 금융 서비스 기업의 경제에 미치는 영향은 기존 금융보다 훨씬 클 수 있습니다.

AI는 1980년대 월스트리트 트레이더들이 도입한 컴퓨터 기반 트레이딩 모델과 유사한 잠재력을 가지고 있으며, 암호화폐 금융 부문에 상당한 변화를 가져올 수 있습니다. 주요 수혜자: 서클, 테더, 스펙트럴 파이낸스 등

AI가 블록체인 게임과 메타버스에 미치는 잠재적 영향

• 게임 스튜디오, 메타버스
  • 새로운 수익원으로는 게임 출시, AI 통합 제품 또는 서비스에 대한 프리미엄, AI 통합으로 가치 제안과 제품 고착화가 증가함에 따른 잠재적 가격 인상 등이 있습니다.
  • AI 기반 기술을 사용하면 라이브 커뮤니티 관리와 플레이어 지원을 크게 개선할 수 있습니다.
  • AI는 인기 타이틀의 수명을 연장할 수 있는 강력한 개발자 도구를 제공합니다.
  • AI는 게임과 메타버스 내에서 가상 경제를 관리할 수 있는 강력한 개발자 툴을 제공하여 대규모 데이터 과학자 및 엔지니어 팀이 필요하지 않게 됩니다.
• NFT 아트 및 기타 NFT 수집품 제작자
  • AI가 생성한 예술 작품은 NFT 시장에서 상당한 가치를 인정받고 있습니다. NFT 생태계가 발전함에 따라 AI가 생성한 예술품은 디지털 수집품의 다양성과 가치에 지속적으로 기여하고 있습니다. AI가 생성한 예술 작품의 NFT 측면은 블록체인을 통한 인증 수단을 제공합니다.
  • AI는 예술 작품 제작의 특정 단계를 자동화함으로써 전통적인 예술 창작 프로세스를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 다른 분야에 비해 예술 NFT 제작에 있어서는 비용 최적화 기회가 거의 없습니다.
• NFT 마켓플레이스와 NFTfi
  • 개인화된 추천과 콘텐츠 큐레이션은 사용자와 NFT의 상호작용을 간소화하고 사용자 유지율을 높이며, AI 기반 보안 조치는 안전한 거래 환경을 조성합니다. AI 기반 대체불가토큰 가치 평가 및 대체불가토큰 가격 예측과 같은 AI 통합 서비스에는 가격 프리미엄을 적용할 수 있습니다.
  • 운영 비용 최적화, 고객 지원 및 소프트웨어 엔지니어링 팀 축소, AI 사기 방지 기술 사용, 예측 분석을 통한 리스크 관리 강화가 가능합니다.
• 소셜 미디어, 소비자 앱, 광고
  • AI 툴은 광고 관리, 브랜드 인지도 캠페인, 텍스트 및 시각적 콘텐츠 제작, 소셜 미디어 모니터링, 인플루언서 조사, 맞춤형 추천 등 소셜 미디어에서 다양한 사용 사례를 가능하게 합니다.
  • 마케팅 비용, 고객 지원 및 소프트웨어 엔지니어링 팀 축소, 예측 분석을 통한 리스크 관리 강화 등 운영 비용 최적화가 가능합니다.
• A16z의 설문조사에 따르면 게임 스튜디오의 87%가 이미 AI 툴이나 모델을 사용하고 있으며, 99%의 스튜디오가 향후 AI를 사용할 계획이라고 합니다.
• 현재 대부분의 스튜디오는 게임에 특화되지 않은 수평적 툴(ChatGPT/GPT-3/4, 미드저니, 코파일럿 등)을 사용하고 있습니다. 게임 개발자를 대상으로 하는 수직적 툴(3D 에셋 생성, AI NPC 플랫폼, AI 플레이 테스팅)이 더 많이 스튜디오에 보급될 것입니다.
• 비디오 게임 업계 경영진은 5~10년 내에 AI가 게임 개발의 절반 이상을 관리할 수 있을 것으로 보고 있습니다.

AI는 향후 Web3 게임, 메타버스, 대체 불가능한 토큰(NFT) 중심 비즈니스의 발전을 위한 중요한 구성 요소가 될 것입니다. 주요 수혜자로는 애니모카 브랜즈 (Animoca Brands), 인월드 AI (Inworld.ai), 호라이즌 (Horizon Blockchain) 등

4. 블록체인+AI의 도입과 구현을 위한 도전 과제

• 확장성 문제: AI 애플리케이션은 종종 고속 처리와 저지연 통신이 필요하지만, 처리량이 제한적이고 합의 메커니즘이 느린 블록체인 네트워크에서는 이를 달성하기 어려울 수 있습니다. 블록체인 네트워크는 아직 개발 중이며, AI 시스템이 필요로 하는 대량의 복잡한 데이터를 처리하지 못할 수도 있습니다. 컴퓨터는 점점 빨라지고 있지만, 인터넷은 그렇지 않습니다.
• 블록체인 기술에 대한 충분한 지식을 갖춘 개발자의 부족은 블록체인과 AI 구현의 주요 장애물 중 하나로 남아 있습니다.

• 호환성 문제: AI는 중앙화된 서버나 클라우드 플랫폼에 저장되고 처리되는 데이터에 의존하는 반면, 블록체인은 암호화된 블록에 트랜잭션을 저장하고 검증하는 탈중앙화된 노드 네트워크입니다. 블록체인과 AI 기술을 구현할 때 가장 우려되는 부분은 기존 시스템과의 통합에 따른 복잡성입니다.
• 접근성 문제: 블록체인은 일반 사용자가 쉽게 채택할 수 있는 직관적인 인터페이스와 명확한 애플리케이션이 부족한 경우가 많지만, AI는 복잡한 작업을 ChatGPT, Siri, Alexa와 같은 사용자 친화적인 애플리케이션으로 패키지화할 수 있었습니다. 블록체인이 AI와 비슷한 수준의 채택률을 달성하기 위해서는 사용자 상호작용을 단순화할 수 있는 방법을 찾아야 할 것입니다.
• 거버넌스 문제: AI와 블록체인은 서로 다른 거버넌스 모델을 가지고 있으며, 이는 규제 및 통제 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. AI는 개발자, 소유주 또는 규제 기관과 같은 중앙집중식 기관의 통제를 받으며, 이들은 AI의 행동, 목표 및 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 반면 블록체인은 네트워크 참여자들이 시행하는 합의 규칙, 인센티브 또는 투표 메커니즘과 같은 탈중앙화된 프로토콜에 의해 관리됩니다. 문제는 순수한 탈중앙화와 고성능의 실제 시스템을 제공하는 것 사이의 균형을 맞추는 데 있습니다.
• ZK 기술 문제: Web3 맥락에서 영지식(ZK) 기술은 아직 상당히 새로운 기술입니다. 개발자들은 영지식 기술의 현재 문제를 적극적으로 해결하고 있지만, 이 분야의 혁신적인 특성으로 인해 구축 속도보다 개념화 속도가 더 빠른 경우가 많습니다. 영지식 기술 분야도 지나치게 복잡해질 위험에 처해 있습니다. ZK 빌더와 Web3 사용자 간의 지식 격차가 점점 커지고 있습니다.
• ZK 기술 개발이 직면한 다른 문제로는 프로젝트의 무결성을 손상시키지 않으면서 시장 출시 기간을 최적화하는 것이 있습니다. ZK 증명과 회로는 현재 접근성이 부족합니다. 개발자가 이러한 계산을 추가로 증명하려면 도메인별 언어(DSL)를 배워야 하기 때문입니다. 이는 전 세계적으로 DSL과 암호화에 대한 직접적인 지식을 가진 사람이 소수에 불과하기 때문에 발생하는 문제입니다.
• "블록체인 생태계 내에서 AI를 적용하거나 암호화와 함께 AI를 적용하는 것은 유망하지만, AI를 적용하는 방식에 주의하는 것이 중요하다. 암호학에서는 오픈소스가 진정으로 안전한 무언가를 만들 수 있는 유일한 방법이지만, AI에서는 모델(또는 그 훈련 데이터)이 공개되면 적대적인 머신러닝 공격에 대한 취약성이 크게 증가한다."- 비탈릭 부테린, 이더리움 공동창업자 -

AI와 블록체인은 현재 서로 다른 수용 수준에 있지만 양립할 수 없지는 않습니다. 이 두 기술을 통합하면 엄청난 시너지 효과를 낼 수 있습니다.

부록: Web3+AI 스타트업 생태계

엄선된 Web3+AI 기업 프로필

컴퓨팅 네트워크

• 아카시 네트워크 (Akash Network)
  • 아카시 네트워크는 사용자가 컴퓨팅 리소스를 안전하고 효율적으로 구매하고 판매할 수 있는 오픈 소스 슈퍼클라우드입니다. 이를 통해 사용자는 클라우드 인프라를 소유하고, 애플리케이션을 배포하고, 사용하지 않는 클라우드 리소스를 임대할 수 있습니다. 아카시는 탈중앙화된 공공 유틸리티로 운영되며, 다른 클라우드 시스템보다 최대 85% 저렴한 가격을 제공하는 "역경매" 시스템을 활용합니다. 아카시 네트워크는 커뮤니티에 의해 소유 및 관리되며, 쿠버네티스 및 코스모스와 같은 신뢰할 수 있는 기술을 기반으로 구축됩니다.
  • 2015년 캘리포니아주 샌프란시스코에서 설립
  • 현재까지 모금한 금액 300만 달러(2023년 12월 31일 기준)
  • 투자자: Goldfingr, Recursive Ventures, RR2 Capital 외 다수
• 리스크 제로 (The RISC Zero)
  • RISC Zero zkVM은 실제 임베디드 RISC-V 마이크로프로세서처럼 작동하는 검증 가능한 컴퓨터로, 프로그래머가 다른 코드를 작성할 때처럼 ZK 증명을 작성할 수 있습니다. RISC Zero 플랫폼은 zk-STARK와 RISC-V 마이크로아키텍처를 기반으로 합니다. 이 회사는 전 세계 Web3 개발자가 제로 증명 소프트웨어를 구축할 수 있는 인프라와 툴을 개발하고 있습니다.
  • 2021년 워싱턴주 시애틀에서 설립
  • 현재까지 투자 유치 5,400만 달러 / 최종 라운드 밸류 1억 5,000만 달러
  • 투자자: Alchemy, Blockchain Capital, Figment Capital, Galaxy Digital, Bain Capital, Cota Capital, IOSG VC 등
• 플럭스 (Flux)
  • 플럭스는 신뢰가 필요 없는 방식으로 디앱, 데이터베이스, 연산 작업을 배포하기 위한 탈중앙화 블록체인 플랫폼입니다. 기본 토큰인 플럭스(FLUX)는 생태계 내에서 다양한 운영을 촉진하고 사용자 참여를 장려하기 위해 활용됩니다. 플럭스 토큰은 스테이킹, 거버넌스, 노드 운영에 사용되며 네트워크의 보안과 성능을 유지하기 위해 블록 보상으로 지급됩니다.
  • 2019년 캘리포니아주 샌프란시스코에서 설립
  • 현재까지 $1,200만 모금
  • 마켓캡: $2억 1,600만 (2023년 12월 31일)
  • 투자자: Bain VC, 8VC, Studio Management 등
• 비텐서 (Bittensor)
  • 비텐서는 고유한 머신러닝 모델을 통해 지식 교환 서비스를 제공하는 참여자에게 보상을 제공함으로써 지식 생산을 장려하는 탈중앙화 네트워크입니다. 비텐서는 탈중앙화된 전문가 혼합(MoE)을 구현함으로써 전문화된 모델을 결합하여 보다 정확한 전체 모델을 만들어 효율적인 문제 해결을 가능하게 합니다:
    • 개인과 소규모 연구소가 규모나 틈새 시장에 관계없이 AI 개발에 기여하고 작업으로 수익을 창출할 수 있는 기회를 효과적으로 제공합니다.
    • 지식 공유를 촉진하여 모델이 정보를 교환하고 학습을 가속화할 수 있도록 지원합니다.
  • 2019년 캐나다 토론토에서 설립
  • 마켓캡: $16억 (2023년 12월 31일)
  • 투자자: Polychain, FirstMark Capital, DCG
• 렌더 네트워크 (Render Network)
  • 렌더 네트워크는 최초의 탈중앙화 GPU 렌더링 플랫폼으로, 아티스트가 온디맨드 방식으로 GPU 렌더링 작업을 고성능 GPU 노드로 확장할 수 있도록 지원합니다. 이 네트워크는 유휴 GPU 컴퓨팅을 위한 블록체인 마켓플레이스를 통해 아티스트가 중앙집중식 GPU 클라우드에 비해 훨씬 적은 비용으로 차세대 렌더링 작업을 확장하고 속도를 대폭 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 2023년 상반기에 렌더 네트워크는 460만 프레임 이상을 성공적으로 처리하여 월 평균 구독료가 20달러로 다른 렌더링 팜에 비해 매우 비용 효율적인 솔루션을 제공했습니다.
  • 2017년 캘리포니아주 LA에서 설립
  • 자본금 $17억 달러 (2023년 12월 31일)
  • 모회사 OTOY는 현재까지 $9,700만 모금
  • 최종 라운드 밸류에이션 $3억 1,300만 달성
• 투게더닷 AI (Together.ai)
  • Together.ai는 인공 지능을 위한 탈중앙화 클라우드입니다. 이 회사의 플랫폼은 사용하기 쉽고 오픈 소스인 대규모 개방형 모델을 구축하여 연구자, 개발자 및 기업이 직관적인 데이터, 모델 및 계산 플랫폼을 통해 인공지능을 활용하고 개선할 수 있도록 지원합니다.
  • 2022년 캘리포니아 멘로 파크에 설립
  • 현재까지 $2,400만 모금
  • 최종 기업가치 $1억
  • 투자자: Lux Capital, Cadenza, Robot Ventures, Alex Attalah 등
• 젠슨 (Gensyn)
  • 젠슨은 탈중앙화된 머신러닝 컴퓨팅 프로토콜입니다. 이 프로토콜을 통해 개발자는 소규모 데이터 센터, 개인용 게임 컴퓨터 및 기타 연결된 하드웨어에 AI 시스템을 구축하고 온디맨드 방식으로 비용을 지불할 수 있습니다. 젠슨은 중개자 없이도 사용자가 프로토콜을 통해 공유된 머신 러닝 작업이 올바르게 완료되었는지 확인할 수 있는 암호화 검증 네트워크를 사용합니다.
  • 2020년 런던/텔아비브에서 설립
  • 현재까지 $5,200만 투자 유치
  • 투자자: A16z, Galaxy Digital, Coinfund, Maven 11 등
• 모듈러스 랩스 (Modulus Labs)
  • 모듈러스 랩스는 영지식 증명을 통해 신뢰가 필요 없는 AI를 구축하여 암호화폐 프로토콜에 더 저렴하고 더 쉽게 접근할 수 있는 기술을 만들고 있습니다. 이 스타트업의 시스템은 1센트 미만의 비용으로 블록체인 보안과 통합된 저렴한 AI를 제공합니다. 현재 고객으로는 월드코인이 있습니다.
  • 캘리포니아주 스탠포드 소재
• 투자자: Celestia, Worldcoin, Standard Crypto, Polygon, Inflection and 8 more
• 기자 (Giza)
  • 기자는 스마트 컨트랙트 및 Web3 프로토콜을 위한 인공지능 플랫폼입니다. 기자는 집단적이고 개방적인 개발을 활용하여 Web3 스마트 컨트랙트 및 프로토콜을 위한 머신러닝 기능을 구현하고자 합니다. 기자는 영지식 암호화를 사용하여 모델 추론 기능을 온체인에 도입하고 있습니다.
  • 2022년 스위스에서 설립
  • 현재까지 3백만 달러 유치
  • 투자자: Arrington Capital, Coinfund, TA Ventures, Starkware 등
• 싱귤래리티넷 (SingularityNET)
  • 싱귤래리티넷은 블록체인 기술로 운영되는 탈중앙화 AI 마켓플레이스입니다. 싱귤래리티넷의 주요 목표는 기술의 유익한 발전을 위한 인공 일반 지능(AGI)을 개발하는 것입니다. 사용자가 AI 알고리즘에 액세스하고 애플리케이션에 통합할 수 있는 AI 마켓플레이스와 AI 퍼블리셔를 비롯한 다양한 서비스와 제품을 제공합니다. 또한 싱귤래리티넷은 토큰 관리 및 체인 간 전송을 위한 AGIX 스테이킹과 브리지 같은 도구도 제공합니다.
  • 2017년 네덜란드 암스테르담에서 설립
  • 마켓캡: 4,800만 달러 (2023년 12월 31일)
  • 현재까지 2,500만 달러 투자 유치
  • 투자자: Decentral Park Capital, Algorand, LDA Capital, Alpha Sigma Capital 등
• 페치닷 AI (Fetch.ai)
  • 페치닷 AI는 스마트하고 자율적인 서비스를 위한 인프라를 제공하는 AI 회사입니다. 이 회사의 플랫폼을 통해 사용자는 Web3 시스템을 자동화하고 비즈니스 모델을 혁신하기 위한 스마트 에이전트를 구축, 배포, 연결할 수 있습니다. 사용자는 이 기술을 통해 공급망, 금융, 여행, 예측 등 다양한 분야에서 자동화와 AI를 활용한 개방형 서비스를 만들 수 있습니다. 페치 네트워크는 에이전트가 현실 세계에서 의미 있는 작업을 학습하고 예측하며 수행할 수 있도록 지원함으로써 우리의 삶과 업무 방식을 재창조하는 것을 목표로 합니다.
  • 2017년 텍사스주 오스틴에서 설립
  • 마켓캡: 7억 1,500만 달러(2023년 12월 31일)
  • 현재까지 7,500만 달러 모금
  • 투자자: Spark Digital, Fireblocks, GDA Capital, Outlier Ventures, 기타
• 오션 프로토콜 (Ocean Protocol)
  • 오션 프로토콜은 데이터를 대규모로 활용하기 위한 차세대 도구를 제공하는 데이터 중심 플랫폼입니다. 사용자는 오션의 JS 및 Py 라이브러리를 사용하여 애플리케이션을 개발 및 커스터마이징하고, OCEAN 토큰을 잠그고 데이터를 큐레이팅하여 보상을 받을 수 있으며, 데이터 챌린지를 통해 데이터 과학 커뮤니티와 교류할 수 있습니다. 오션 프로토콜은 이 분야에서의 활동으로 잘 알려져 있으며, 세계경제포럼의 기술 선구자로 인정받았습니다.
  • 2017년 싱가포르 설립
  • 마켓캡: 3억 3,000만 달러(2023년 12월 31일)
  • 현재까지 5백만 달러 투자 유치
  • 투자자: Outlier Ventures, Amino Capital, Kosmos Ventures, Moonrock, First Principles VC, IOSG VC 등
• 체인ML (ChainML)
  • 체인ML은 Web3를 위한 머신러닝 및 관련 복잡한 데이터 기반 연산을 위한 확장 가능하고 검열에 강한 프로토콜을 구축하고 있습니다. 체인ML은 스마트 컨트랙트, 디앱, 지갑에서 AI 및 머신러닝 모델의 사용을 간소화하는 체인ML 프로토콜의 첫 번째 프로덕트를 만들 계획입니다.
  • 2022년 캘리포니아주 샌프란시스코에서 설립
  • 현재까지 400만 달러 투자 유치
  • 투자자: IOSG VC, Hashkey, Alliance DAO 등

AI를 위한 블록체인 기반 프라이버시 보호 솔루션

• 리스크 제로 (The RISC Zero)
  • RISC Zero zkVM은 실제 임베디드 RISC-V 마이크로프로세서처럼 작동하는 검증 가능한 컴퓨터로, 프로그래머가 다른 코드를 작성할 때처럼 ZK 증명을 작성할 수 있습니다. RISC Zero 플랫폼은 zk-STARK와 RISC-V 마이크로아키텍처를 기반으로 합니다. 이 회사는 전 세계 Web3 개발자가 제로 증명 소프트웨어를 구축할 수 있는 인프라와 툴을 개발하고 있습니다.
  • 2021년 워싱턴주 시애틀에서 설립
  • 현재까지 투자 유치 5,400만 달러 / 최종 라운드 밸류 1억 5,000만 달러
  • 투자자: Alchemy, Blockchain Capital, Figment Capital, Galaxy Digital, Bain Capital, Cota Capital, IOSG VC 등
• 아즈텍 (Aztec)
  • 아즈텍은 이더리움 네트워크에서 퍼블릭 및 프라이빗 스마트 컨트랙트 실행을 모두 지원하는 최초의 하이브리드 zk롤업 솔루션을 제공하는 회사입니다. 이들은 이더리움 스마트 컨트랙트의 장점과 프로그래밍 가능한 프라이버시를 결합한 암호화된 앱을 제공합니다. 개발자는 아즈텍의 혁신적인 아키텍처와 스마트 컨트랙트 언어인 Noir를 통해 사용자 개인정보 보호, 유연한 규정 준수, 새로운 게임 경험을 우선시하는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
  • 2017년 영국 런던에서 설립
  • 현재까지 1억 3천만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 밸류는 5억 3,000만 달러
  • 투자자: A16z, Hashkey, Alumni Ventures, IOSG VC, Paradigm, Variant Capital, A.Capital, Coinbase, Consensys 등
• 페닉스 프로토콜 (Fhenix Protocol)
  • 페닉스 프로토콜은 완전 동형 암호화로 구동되는 최초의 기밀 블록체인입니다. 페닉스는 fhEVM을 사용하여 이더리움 개발자가 솔리디티와 기타 친숙하고 사용하기 쉬운 도구를 사용하면서 암호화된 스마트 컨트랙트를 원활하게 구축하고 암호화된 데이터 연산을 수행할 수 있도록 지원합니다. 페닉스는 2023년 SCRT 랩스와 자마 간의 민간 파트너십을 통해 인큐베이팅되었습니다.
  • 2023년 이스라엘 텔아비브에 설립
  • 현재까지 700만 달러 투자 유치
  • 투자자: Multicoin, HackVC, Robot Ventures, Collider Ventures 등
• 아우라딘 (Auradine)
  • 아우딘은 에너지 효율적인 실리콘, 영지식 증명(블록체인 기반 프라이버시 도구), 탈중앙화 애플리케이션을 위한 인공지능(AI) 솔루션 등 하드웨어와 소프트웨어 전반에 걸친 광범위한 인프라를 개발하고 있습니다. 2023년 11월, 오라딘은 보도자료를 통해 세계에서 가장 빠른 15~16J/T의 효율과 375TH/s의 최대 출력을 자랑하는 테라플럭스 AT2880 및 AI3680 비트코인 채굴기를 출시할 예정이라고 발표했습니다.
  • 2022년 캘리포니아주 산타클라라에서 설립
  • 현재까지 8천만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 가치 6억 4천만 달러 달성
  • 투자자: DCVC, Jack Dorsey, Cota Capital, Celestia Capital, Mayfield Fund
• 울베타나 (Ulvetanna)
  • 울베타나의 플랫폼은 차세대 블록체인을 위한 하드웨어 가속과 ZK 증명 생성 프로세스를 제공하여 사용자가 콘텐츠를 공개하지 않고도 특정 정보를 증명하기 위해 암호화된 인증 방법에 액세스할 수 있도록 합니다.
  • 2022년 캘리포니아주 샌프란시스코에서 설립
  • 5,500만 달러의 가치로 1,500만 달러 투자 유치
  • 투자자: Bain VC, Jump, Paradigm, Robot VC 등

아이덴티티 / 콘텐츠 고유성

• 월드코인 (WorldCoin)
  • 월드코인은 개인의 홍채를 사용하여 생성되지만 개인의 프라이버시를 보호하는 데 중점을 둔 기능이 내장된 디지털 신분증 시스템인 월드아이디를 만들기 위해 노력하고 있습니다. World ID는 블록체인을 통해 본인 확인을 가능하게 하고 온라인 콘텐츠나 상호작용의 저자 또는 진위 여부를 확인하는 것을 목표로 합니다. 이는 봇과 딥페이크의 확산에 대한 잠재적인 해결책을 제시합니다. 지금까지 월드코인은 수십 개국에서 190만 명 이상의 가입자를 유치했습니다.
  • 2019년 캘리포니아주 샌프란시스코에서 설립
  • 현재까지 2억 4천만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 평가액 25억 달러
  • 투자자: Blockchain Capital, Spark Capial, Bain Capital, Salesforce Ventures, Alphabet, Menlo Ventures, Khosla, A16z, Coinbase, Coinfund, Multicoin 등
• 스프루스 (SpruceID)
  • 스푸루스는 사용자 신원 및 자격 증명을 간소화하여 효율성을 극대화하기 위한 디지털 신원 소프트웨어 개발업체입니다. 이 회사의 소프트웨어는 자격 증명을 안전하게 저장하고 올바른 당사자로부터 올바른 자격 증명을 받을 수 있도록 검증 도구를 제공하여 기업이 전 세계를 위한 새로운 신원 인프라를 구축하여 신뢰할 수 있는 상호 작용을 수행할 수 있도록 지원합니다.
  • 2020년 뉴욕에서 설립
  • 현재까지 4,200만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 가치 2억 4,900만 달러 달성
  • 투자자: A16z, Okta Ventures, A.Capital, Coinbase VC, Robot Ventures, Electric Capital
• z캡챠 (zKaptcha)
  • z캡챠는 Web3용 Cloudflare로, 스팸과 봇을 방지하기 위해 스마트 계약 수준에서 문제를 검증하는 보안 문자 서비스입니다.
  • 캘리포니아주 스탠포드 소재
  • 현재까지 2,500만 달러 가치로 투자자로부터 600만 달러 투자 유치
  • 투자자: 미공개
• 오키드 (Orchid)
  • 오키드는 이더리움의 Web3 스택에서 프라이버시를 보호하는 역할을 하는 것을 목표로 합니다. 인센티브형 P2P 개인 정보 보호 네트워크이자 인터넷에 대한 비공개 액세스를 가능하게 하는 탈중앙화 VPN 애플리케이션입니다. 사용자는 대역폭에 대한 대가로 오키드 노드 제공자에게 비용을 지불합니다. 이러한 공급자는 오키드 토큰인 OXT를 스테이킹하여 오키드 네트워크에서 대역폭을 판매합니다. 공급자는 지분 비율에 비례하여 사용자의 트래픽 요청을 받습니다.
  • 2017년 캘리포니아주 샌프란시스코에서 설립
  • 마켓캡: 6300만 달러(2023년 12월 31일)
  • 현재까지 4300만 달러 투자 유치
  • 투자자: Shima Capital, Placeholder Capital, Foundation Capital, Sequoia Capital 등

Web3 인프라를 위한 AI 기반 솔루션

• 코르텍스 (Cortex)
  • 코르텍스는 탈중앙화 네트워크에서 AI 모델을 업로드하고 실행할 수 있도록 지원하는 오픈 소스, P2P, 탈중앙화 블록체인입니다. 코르텍스는 AI 모델을 스마트 컨트랙트에 쉽게 통합하여 AI가 강화된 디앱을 만들 수 있는 오픈 소스 AI 플랫폼을 제공함으로써 AI 민주화를 실현합니다. 코르텍스 가상 머신(CVM)은 코르텍스 블록체인에서 효율적인 머신러닝 추론을 가능하게 하는 프레임워크입니다.
  • 2022년 싱가포르 설립
  • 마켓캡: 9,500만 달러(2023년 12월 31일)
  • 투자자: Arrington, Blockchain Capital, Huobi Capital, IOSG VC 등
• 오라이체인 (Oraichain)
  • 오라이체인은 다차원의 신뢰할 수 있는 AI 증명을 제공하고 Web3와의 안전한 통합을 가능하게 하는 회사로, 세계 최초의 AI 오라클™ 레이어 1입니다. 오라체인의 서비스에는 디파이, 대체 불가능한 토큰, 신원 확인, 집단 지성, 자산 토큰화, 스마트 헬스케어 등의 역동적인 제품 생태계 개발이 포함됩니다.
  • 2022년 싱가포르 설립
  • 마켓캡: 1억 1,000만 달러(2023년 12월 31일)
  • 투자자: DWF Labs

AI 기반 Web3 보안

• 퀀스탬프 (Quanstamp)
  • 퀀스탬프는 블록체인에서 의심스러운 활동을 감지하고 이에 대응하도록 설계된 보안 모니터링 소프트웨어를 개발하는 회사입니다. 이 회사의 소프트웨어는 탈중앙화 애플리케이션의 보안을 강화하기 위해 스마트 컨트랙트, 오프체인, 네트워킹, 프런트엔드 감사를 수행하며, 사용자가 블록체인 구현에 대한 엄격한 감사 프로세스를 통해 출시 및 향후 반복에 대비할 수 있도록 지원합니다. 퀀스탬프의 AI 제품은 코드를 검토하고, 약점과 취약점을 식별하며, 잠재적인 익스플로잇과 해킹을 방지하는 데 사용할 수 있습니다.
  • 2017년 캘리포니아주 샌프란시스코에서 설립
  • 현재까지 1억 4,800만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 밸류에이션 11억 달러
  • 투자자: Translink Capital, Softbank, Dragonfly 등
• 서틱 (CertiK)
  • 서틱은 블록체인 프로토콜과 스마트 컨트랙트를 보호하고 모니터링하기 위해 설계된 검증 기술을 개발하는 회사입니다. 이 회사의 기술은 인공 지능을 활용하고 사회적 정서, 특권적 거버넌스 제어, 시장 변동성, 의심스러운 거래를 포함한 블록체인 보안의 온체인 및 오프체인 데이터를 활용하여 고객에게 디파이 및 기타 미션 크리티컬 애플리케이션의 보안에 대한 실시간 인사이트를 제공하여 안전하고 올바르게 확장할 수 있도록 합니다.
  • 뉴욕에 본사 설립
  • 현재까지 3억 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 밸류에이션 20억 달러
  • 투자자: Insight Partners, Lightspeed, Softbank, Sequoia, Coatue, Goldman Sachs 등
• 언체인닷 AI (AnChain.AI)
  • AnChain.AI는 Web3 보안을 전문으로 하며, 조사를 강화하고 취약점을 식별하며 디지털 자산을 보호하기 위해 인공 지능 기반의 최첨단 도구를 제공합니다.
  • 2018년 캘리포니아 밀피타스에서 설립
  • 현재까지 1,400만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 밸류에이션 4,000만 달러
  • 투자자: Susquehanna, Amino Capital, Hard Yaka, Fin Capital 등
• 테스트머신 (TestMachine)
  • 테스트머신은 블록체인 보안을 위한 감사 플랫폼을 개발합니다. 이 회사는 블록체인 보안을 위한 인공 지능을 제공하여 블록체인용 스마트 컨트랙트 및 애플리케이션의 취약점을 찾아 수정하고, 암호화폐 수준에서 위험 없는 거래와 안전한 감사를 가능하게 합니다.
  • 2022년 미시간주 앤아버에 설립
  • 투자자: Delphi Digital, Decasonic

AI 기반 크립토 금융 서비스

• 스펙트럴 (Spectral)
  • 스펙트럴은 금융 산업을 탈중앙화하기 위해 설계된 유동성 집계 플랫폼을 개발했습니다. 이 회사의 플랫폼에는 온체인 신용 점수 시스템과 새로운 담보 보조금 모델이 포함되어 있어 사용자가 프로그래밍 가능한 신용도를 위한 프로토콜을 식별할 수 있습니다. 스펙트럴의 온체인 신용 점수인 매크로 점수는 지갑의 온체인 데이터와 정교하고 지속적으로 발전하는 머신러닝 모델을 통해 생성됩니다.
  • 2020년 뉴욕주 뉴로셸에서 설립
  • 현재까지 3,000만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 밸류 2억 3,000만 달러
  • 투자자: Circle VC, Foundation Capital, Franklin Templeton, General Catalyst, Galaxy, Gradient VC, Samsung NEXT, ParaFi, Polychain
• 누메라이 (Numerai)
  • 누메라이는 인공 지능과 크라우드 소싱된 주식 시장 예측을 활용하는 블록체인 기반 헤지 펀드를 구축하고 있습니다. 이 플랫폼은 주로 데이터 과학자인 사용자가 주식 시장에 대한 트레이딩 알고리즘을 제출할 수 있는 월간 머신러닝 및 데이터 과학 '토너먼트'에 의존합니다.
  • 2015년에 설립
  • 마켓캡: 1억 달 (2023년 11월 20일)
• 라이라 파이낸스 (Lyra finance)
  • 라이라 파이낸스는 지능형 기능을 갖춘 옵션 프로토콜 AMM입니다. 라이라는 탈중앙화 옵션 유동성 플랫폼을 제공하는 회사입니다. 사용자는 플랫폼에서 거래, 수익 창출, 에어드랍 참여, 투표를 할 수 있습니다. 라이라 V2는 곧 출시될 플랫폼 업데이트입니다. 인터페이스는 이더리움과 호환되며 간단하고 고급 거래 옵션을 제공합니다. 사용자는 다양한 만기일과 행사가격으로 콜 옵션과 풋 옵션을 사고 팔 수 있습니다.
  • 2021년 호주 시드니에서 설립
  • 현재까지 560만 달러 투자 유치
  • 마켓캡: 7,500만 달러(2023년 12월 31일)
  • 투자자: Framework Ventures, Alliance DAO, GSR, Robot Ventures, Parafi Capital

AI 기반 블록체인 게임과 메타버스

• 인월드 AI (Inworld AI)
  • 인월드 AI AI NPC를 위한 선도적인 캐릭터 엔진입니다. 인월드 NPC는 복잡하고 실제와 같은 행동을 보여 주어 플레이어의 참여도와 몰입도를 높입니다. 인월드는 "여러" 머신러닝 모델을 사용하여 "인간의 모든 커뮤니케이션을 모방"한다고 주장합니다.
  • 2021년 캘리포니아주 마운틴뷰에 설립
  • 현재까지 1억2천만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 가치 5억 1천 500만 달러 달성
  • 투자자: Lightspeed, Samsung NEXT, Founders Fund, Disney, Intel, Kleiner Perkins, M12, Meta
• 알레테아 AI (Alethea AI)
  • 알레테아 AI는 지능형 인터랙티브 대체 불가능한 토큰(iNFT)의 메타버스(노아의 방주라고 명명)를 지원하는 탈중앙화 프로토콜입니다. 노아의 방주는 언젠가 인류의 집단 지성을 보존하고 진화시키는 데 사용되는 것을 목표로 합니다. 개발자들에게 공개된 iNFT 표준은 AI 기반 애니메이션, 인터랙티브, 생성 등 첨단 기술을 활용합니다.
  • 2019년 설립 1,600만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 가치 1억 1,600만 달러 달성
  • 투자자: Gemini, Multicoin, Red Beard VC, Binance Labs, Griffin Gaming, Bitkraft, Galaxy, Sfermion, 6th Man VC 등
• ASM
  • ASM은 개발자와 NFT 소유자에게 게임 세계, 금융 애플리케이션, 메타버스 전반에서 AI 에이전트와 상호작용하고, 대체 불가능한 지능을 생성, 훈련, 소유할 수 있는 탈중앙화 플랫폼을 제공하여 플레이어가 디지털 자산을 개발하고 소유할 수 있도록 설계된 인공지능 기반 블록체인 소프트웨어 개발사입니다.
  • 2021년 뉴질랜드 오클랜드에 설립
  • 투자자: Shima, Polygon, Outlier VC, Delphi Digital, The Chernin Group, Warner Music, GoldenTree, Coinbase VC, Animoca, 6th Man VC
• 플라이랩스 (PLAI Labs)
  • 플라이랩스는 AI와 Web3를 활용한 차세대 소셜 플랫폼을 구축하는 데 주력하고 있습니다. 플레이어가 기존 NFT 캐릭터를 이식하고, 퀘스트를 수행하고, 아이템을 거래할 수 있는 멀티플레이어 온라인 롤플레잉 게임인 챔피언스 어센션이 그 첫 번째 결과물입니다. 또한, 사용자 제작 콘텐츠부터 매치메이킹, 2D에서 3D 에셋 렌더링에 이르기까지 모든 것을 지원하는 AI 프로토콜 플랫폼을 구축하고 있습니다.
  • 2023년 캘리포니아 컬버시티에 설립
  • 현재까지 3,200만 달러 투자 유치
  • 투자자: A16z, Coinbase VC, Crush Ventures, UTA Ventures
• AI 아레나 (AI Arena)
  • AI 아레나는 플레이어가 글로벌 아레나 대회에서 AI 기반 NFT를 디자인하고, 훈련하고, 전투를 벌이는 웹 P2E 격투 게임입니다. 목표는 최고의 AI 아레나 마스터가 되어 값진 상금을 획득하는 것입니다.
  • 2021년 캐나다 토론토에서 설립
  • 현재까지 5백만 달러 투자 유치
  • 투자자: SevenX Ventures, Paradigm, Framework VC 등
• 마와리 (Mawari)
  • 마와리는 탈중앙화된 XR 콘텐츠 전송 플랫폼입니다. 마와리는 클라우드에서 3D 콘텐츠를 렌더링하여 디바이스에 효율적으로 전송하는 AR 중심 스트리밍 SDK를 제공합니다. AR 스트리밍 SDK의 핵심은 3D 콘텐츠의 무게를 최소화하고 스마트폰과 AR 글래스로 실시간 렌더링 및 스트리밍을 가능하게 하는 특허 출원 중인 마와리만의 압축 기술입니다.
  • 2017년 캘리포니아주 로스 알토스에서 설립
  • 현재까지 950만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 밸류에이션 2천만 달러
  • 투자자: Outlier Ventures, Decasonic 등

탈중앙화 물리적 인프라 네트워크 (DePIN)

• 노바랩스 (헬륨): Nova Labs (Helium)
  • 노바 랩스(헬륨)는 사물 인터넷(IoT) 기기를 위한 탈중앙화된 블록체인 기반 네트워크입니다. 이 회사의 기술은 안전하고 비용 효율적인 데이터 전송 방법을 제공하는 P2P 무선 네트워크를 운영하며, 기업에게 무선 인프라 구축을 위한 탈중앙화 모델을 제공합니다.
  • 마켓캡: 1억 달러 (2023년 12월 31일)
  • 현재까지 2억 5천만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 밸류에이션 1억 3천만 달러 달성
• 투자자: A16z, Khosla Ventures, Multicoin Capital, Union Square Ventures 등
• 하이브매퍼 (Hivemapper)
  • 하이브매퍼는 차량에 블랙박스를 설치하고 거리 이미지를 수집하여 디지털 지도를 구축할 수 있도록 토큰 보상을 제공함으로써 개인에게 인센티브를 부여합니다. 또한 이미지 콘텐츠(속도 제한 표지판 및 신호등)에 대한 피드백을 제공함으로써 참가자들이 머신러닝 모델을 훈련하도록 장려합니다.
  • 현재까지 2,300만 달러 유치
  • 최종 라운드 밸류에이션 8천 8백만 달러 달성
  • 투자자: craft ventures, Multicoin, Google Ventures, Spark Capital, Founder Collective 등
• 리액트 네트워크 (The React Network)
  • 리액트 네트워크는 재생 에너지 플랫폼을 개발하는 회사입니다. 이 회사의 플랫폼은 배터리 저장 시스템, 옥상 태양열, 설비 등을 통해 가정에서 에너지를 사용할 경우 캐시백을 제공하는 방식으로 보상을 제공하며, 이를 통해 전기 유틸리티를 혁신하고 탈중앙화 커뮤니티 에너지 네트워크를 구축합니다.
  • 2020년 텍사스주 오스틴에 설립
  • 현재까지 4백만 달러 투자 유치
  • 투자자: DCG, Lattice Capital, Lerer Hippeau, CoinShares 등
• 디모 (DIMO)
  • DIMO는 운전자가 차량 데이터를 수집하고 공유할 수 있는 개방형 커넥티드 차량 플랫폼을 개발합니다. 이 회사의 모바일 및 차량 앱은 차량 데이터를 스트리밍하고 마켓플레이스를 사용하여 운전자에게 방대한 데이터 인사이트를 제공하며, 이를 통해 사용자에게 네트워크에 대한 소유권과 거버넌스를 제공합니다.
  • 2020년 설립 MCap 7,300만 달러 (2023년 12월 31일)
  • 현재까지 900만 달러 투자 유치
  • 최종 라운드 밸류에이션 7600만 달러 달
• 투자자: Coinfund, Lattice, Stratos Technologies, Variant Fund 등
• 웨더 (WeatherXM)
  • 웨더XM은 에너지 부문을 위한 일기 예보 및 분석 서비스를 제공합니다. 이 회사는 날씨 데이터와 독점 센서 기술 및 인공 지능을 결합하여 일기 예보 서비스를 제공함으로써 고객이 목표를 달성하는 데 필요한 더 나은 날씨 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다.
  • 2012년 그리스 아테네에서 설립
  • 현재까지 500만 달러 투자 유치
  • 투자자: Borderless Capital, Consensys Mesh, Placeholder Capital, Protocol Labs 등

• 원문: https://tensquared.com/research/research-24-02-web3-plus-ai.html

본 콘텐츠는 2024년 2월 텐스쿼드 캐피탈에서 발행한 "Web3 and Artificial Intelligence: The State of Play"를 번역한 것입니다. 저는 전문 번역가가 아니기 때문에 오역이 있을 수 있습니다. 또한 본 글은 원저작자의 요청에 따라 불시에 삭제될 수 있습니다. 감사합니다.