TRON 산업 주간 보고서: Bybit 도난으로 "블랙 스완" 발생, 풀 체인 VM 프로토콜이 자본의 주목을 받다
1. 전망
1. 거시수준 요약 및 미래 전망
지난주 미국 주식 시장은 큰 변동을 보였습니다. 2월 19일, 미국 주요 3대 주가 지수는 약간 상승하여 마감했고, S&P 500 지수는 계속해서 사상 최고치를 경신했습니다. 하지만 2월 21일, 미국 주요 3대 주가 지수는 급락하여 나스닥은 2% 이상 하락했습니다. 시장은 일련의 경제 데이터에 민감하게 반응하며, 투자자들은 경제 성장 전망과 통화 정책 방향에 대해 신중하게 낙관적인 입장을 유지하고 있습니다. 앞으로 투자자들은 현명한 투자 결정을 내리기 위해 경제 데이터의 변화, 정책 변화, 지정학적 요인에 세심한 주의를 기울여야 합니다.
2. 암호화폐 시장 변화와 경고
지난주 비트코인 가격은 좁은 범위 내에서 변동을 이어갔습니다. 일부 사람들은 비트코인 가격 추세가 더 복잡해졌고, 거래 난이도가 증가했으며, 상위권의 강세 세력이 더 이상 하락이나 돌파를 기다리며 추격하지 않는다고 생각합니다. 예를 들어, 2월 21일에 비트코인 가격이 추세선에 접근하자, 시장은 이것이 실제로 시장 반전을 달성할 수 있을지 주목했습니다. 이번 주에 긍정적인 자극이 없다면, 암호화폐 시장은 추가적인 조정의 위험에 직면할 수 있습니다.
3. 산업 및 트랙 핫스팟
EVM&MoveVM을 연결하는 L1 퍼블릭 체인인 Mango Network는 AINFRA와 KUCOIN 등 유명 기관으로부터 1,350만 달러의 투자를 받았습니다. Polychain Capital은 EVM, SVM, WASM 체인을 연결하는 하이브리드 실행 네트워크인 Fluent에 대한 투자를 주도했습니다. Kaito는 인공지능을 통해 암호화폐 연구와 투자에 혁명을 일으키고자 하는 ChatGPT가 주도하는 암호화폐 검색 엔진으로, 현재 Binance와 Coinbase에서 이용 가능합니다.
2. 이번 주의 시장 핫스팟과 잠재적 프로젝트
1. 잠재적인 트랙 성능
1.1. EVM & MoveVM을 연결하는 L1 퍼블릭 체인인 Mango Network는 AINFRA 및 KUCOIN과 같은 유명 기관으로부터 1,350만 달러의 투자를 어떻게 확보했습니까?
소개
Mango Network는 EVM과 MoveVM 호환성을 결합하여 Web3 애플리케이션의 과제를 해결하는 것을 목표로 하는 레이어 1 블록체인 플랫폼입니다. 개발자와 사용자에게 안전하고 모듈식이며 고성능의 인프라를 제공하는 것을 목표로 합니다.
Mango는 가장 접근성이 뛰어난 스마트 계약 플랫폼을 목표로 하며, 개발자들이 Web3에서 탁월한 사용자 경험을 만들 수 있도록 지원합니다. 다음 10억 명의 사용자에 대비하기 위해 Mango는 개발자에게 Mango 블록체인의 힘을 최대한 활용할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. Mango Development Kit(SDK)를 사용하면 개발자는 제한 없이 앱을 개발할 수 있습니다.
Mango는 애플리케이션의 요구 사항에 맞게 수평으로 확장 가능합니다. Mango 검증자의 처리 능력이 증가함에 따라 작업자 노드를 추가하여 네트워크 용량이 비례적으로 증가하므로 네트워크 트래픽이 가장 많은 기간에도 가스 요금을 낮게 유지할 수 있습니다. 이러한 확장성 특징은 다른 블록체인의 병목 현상 설계와는 극명한 대조를 이룹니다.
온체인 자산의 풍부함은 인위적인 희소성에만 의존하지 않고도 유용성을 기반으로 한 새로운 애플리케이션과 경제 모델을 지원합니다. 개발자는 게임 플레이의 변화에 따라 아바타와 사용자 정의 아이템을 업데이트하는 등 애플리케이션 요구 사항에 따라 업그레이드, 패키징, 그룹화할 수 있는 동적 NFT를 구현할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 NFT의 활동이 체인상에서 완전히 반영되어 NFT의 가치가 높아지고 더욱 상호 작용적인 피드백 루프가 제공되므로 게임 내 경제가 강화됩니다.
다중 VM 옴니 체인
Mango Network는 OPStack과 MoveVM을 결합하여 크로스체인 통신을 지원하고 기술의 경계를 넓히는 완전한 온체인 블록체인 네트워크를 구축합니다.
네트워크는 2계층 아키텍처를 채택하였으며, Mango Move는 L1 계층으로 보안을 보장하고, OP-Mango는 L2 계층으로 거래 속도를 높이고 비용을 절감하여 효율적인 성능을 실현합니다.
Mango Network는 유연하게 설계되어 다중 가상 머신 작업을 지원함으로써 개발자와 사용자에게 다양한 애플리케이션 시나리오와 최적화된 사용자 경험을 제공합니다.
다중 가상 머신 풀 체인 인프라 네트워크
Mango Network는 MoveVM과 EVM을 통합하여 크로스체인 운영을 지원하는 다계층 네트워크를 구축하고, 개발자는 두 가상 머신의 장점을 활용하여 더 광범위한 서비스와 애플리케이션 시나리오를 제공할 수 있습니다.
다중 가상 머신 병렬 처리 및 크로스 체인 기술 통합
병렬 실행, 크로스 체인 커뮤니케이션, 레이어 2 확장의 시너지
다중 VM 병렬 처리
MoveVM은 자산 관리와 계약 논리를 최적화하고, EVM은 OP-Mango와 결합되어 크로스 체인 계약을 지원합니다.
레이어 2 스케일링
2계층의 거래는 정기적으로 메인 네트워크에 제출되며, 어설션 메커니즘을 통해 보안이 보장됩니다.
VM 간 통신
스마트 계약 이벤트는 캡처되어 전송을 위해 직렬화되므로 EVM과 MoveVM 간의 계약 상호 운용성이 가능해집니다.
크로스체인 자산관리
양방향 결제 일관성을 보장하기 위해 EVM 작업 후 자산은 OP-Mango를 통해 MoveVM에 동기화됩니다.
MoveVM과 EVM 크로스 체인 통신
Mango Network는 EVM 호환성과 P2P 동기화를 통해 거래를 처리하기 위해 OP-Mango 2계층 네트워크를 사용합니다. 정렬기는 거래를 정렬하고 어설션을 통해 Ethereum 상태를 동기화합니다. 크로스체인 계약을 통해 EVM과 MoveVM 간의 상호 운용성과 안전한 결제가 실현되어 개발자 경험이 최적화됩니다.
리뷰
Mango 모듈형 블록체인은 Layer 1만큼의 주권을 갖고 해커 공격에 강하며 업그레이드가 가능합니다. Mango 모듈식 블록체인은 새로운 블록체인에 적용 가능하며, 구성 요소 제거 프로세스를 간소화하고 배포 시간과 비용을 줄여줍니다. Mango 퍼블릭 체인은 정보 자체를 공개하지 않고도 정보에 대한 지식을 공개할 수 있는 영지식 증명 기술을 통합했습니다. 유효성 증명을 통해 노드는 거래를 검증하고, 확인 시간을 줄이고, 네트워크 처리량을 높일 수 있습니다. MgoDNS는 크로스체인 프로토콜을 기반으로 하는 분산 도메인 이름 솔루션으로, 도메인 이름과 도메인 이름 데이터 분석 서비스를 제공합니다. 기업과 개인 사용자가 체인상의 귀중한 데이터를 보다 효율적이고, 안전하고, 편리하게 관리하고 디지털 자산 거래에 참여할 수 있도록 지원합니다.
Mango 클라이언트는 리소스, 분산 잠금, 정렬과 같은 메커니즘을 사용하여 시스템 성능을 개선하고 데이터 일관성과 병렬성을 보장합니다. 효율성, 보안성, 확장성 및 준선형적 용량 증가를 기반으로 다양한 운영이 가능합니다.
1.2. Polychain Capital이 주도하는 EVM, SVM, WASM 체인을 연결하는 하이브리드 실행 네트워크 Fluent의 특성 분석
소개
Fluent는 Wasm, EVM, (곧) SVM 기반 스마트 계약을 통합 실행 환경으로 융합한 Ethereum L2 및 프레임워크인 최초의 하이브리드 실행 네트워크입니다.
다양한 가상 머신 대상의 스마트 계약은 Fluent에서 서로를 직접 호출할 수 있습니다. Fluent는 현재 공개 개발 네트워크 단계에 있으며 Solidity, Vyper 및 Rust 계약으로 구성된 애플리케이션을 지원합니다.
Fluent의 독특한 가치 제안은 다음과 같은 능력에 있습니다.
여러 가상 머신(VM) 실행 환경(EE)을 시뮬레이션합니다.
다양한 가상 머신(예: EVM, SVM, Wasm 등)과 관련된 스마트 계약의 실시간 호환성을 실현합니다.
다양한 프로그래밍 언어(Solidity, Rust 등)로 작성된 계약을 지원합니다.
공유 상태 실행 환경에서 실행됩니다.
Fluent는 서로 다른 가상 머신을 타겟으로 하는 애플리케이션 간의 원자적 구성성과 혼합형 스마트 계약으로 구성된 "하이브리드" 애플리케이션을 지원합니다. 네트워크가 지원하는 다양한 유형의 계약 간의 상호작용은 백그라운드에서 원자적으로, 실시간으로 이루어집니다.
Fluent는 하이브리드 실행을 어떻게 지원하나요?
Fluent에서는 EVM, SVM 및 Wasm의 기능이 실행 계층에서 "융합"됩니다. 이는 Fluent의 가상 머신 역할을 하는 저수준 중간 표현(IR)인 rWasm을 통해 달성됩니다. rWasm은 실제로 Fluent 실행 계층의 모든 작업을 표현하는 상태 검증 기능입니다. Fluent는 실행을 위해 rWasm으로 컴파일되는 EVM, SVM 및 Wasm의 동작을 시뮬레이션합니다. 이를 통해 서로 다른 시스템 간의 호환성과 원활한 상호작용이 보장되며, 최종적으로는 단 하나의 상태 전환만 증명하면 되기 때문에(다중 VM 솔루션에서는 여러 상태 전환을 증명해야 함) zk-proof 관점에서 최적입니다. Fluent의 하이브리드 디자인은 확장성도 뛰어납니다. 전용 AOT/JIT 컴파일러를 통해 추후에 더 많은 가상 머신을 표현할 수 있습니다.
하이브리드 실행 대 다중 VM
MultiVM은 동일한 네트워크 내에서 여러 개의 독립적인 가상 머신을 사용하는 대체 가상 머신(altVM)입니다. 각 가상 머신은 독립적으로 실행되며 다양한 프로그래밍 언어나 실행 환경에 적합합니다. 별도의 VM을 유지하면 복잡성이 발생하는데, 특히 상태 동기화 및 VM 간 상호 작용과 관련하여 복잡성이 증가합니다. 서로 다른 환경 간의 상호작용에 추가적인 조정이 필요하므로 이로 인해 개발자와 사용자 경험이 단편화될 수 있습니다. Blended Execution은 multiVM에 비해 더욱 통합된 접근 방식을 제공합니다. 하이브리드 실행은 상호작용을 위해 독립적인 가상 머신을 유지하지 않고, 서로 다른 가상 머신을 통합하여 단일 실행 환경을 만듭니다. 이를 통해 여러 가상 머신이 동일한 상태를 공유하고 동일한 프레임워크 내에서 원활하게 실행할 수 있습니다. 이는 zk 증명 관점에서도 최적입니다. 왜냐하면 최종적으로 증명되는 상태 전환은 단 하나뿐이기 때문입니다. 실제로 가장 큰 차이점은 통합의 정도입니다.
하이브리드 앱이란?
이를 통해 개발자는 각 구성 요소에 가장 적합한 언어와 실행 환경을 사용하여 애플리케이션의 다양한 부분을 작성하여 성능, 유연성, 사용성을 개선할 수 있습니다.
리뷰
현재 공개된 정보에 따르면 Fluent L2는 공유 및 전용이라는 두 가지 유형의 애플리케이션을 지원합니다.
공유 애플리케이션: 이러한 스마트 계약 애플리케이션은 Fluent의 실행 환경에서 상태를 공유합니다. Fluent L2로 작성된 모든 애플리케이션은 서로 다른 VM 대상과 프로그래밍 언어(예: Rust 및 Solidity) 간에도 실시간으로 공유됩니다.
특수 애플리케이션: 이러한 애플리케이션은 사용자 정의가 가능한 독립형 상태 머신으로, Fluent를 활용하여 증거 집계 및 검증을 수행할 수 있습니다. 개발자는 독립적인 애플리케이션 런타임, 모듈식 레이어(예: DA, 시퀀싱) 등을 사용자 정의할 수 있습니다.
1.3. 바이낸스, 코인베이스 및 기타 주요 CEX에 상장된 Kaito의 기원은 무엇입니까? 크립토 정보 검색 도구가 돌파구를 마련할 수 있습니까?
소개
카이토는 ChatGPT가 지원하는 암호화폐 검색 엔진으로, 인공지능을 통해 암호화폐 연구와 투자에 혁신을 일으키는 것을 목표로 합니다. 카이토는 자체 AI 기술을 사용하여 암호화폐 분야에서 테라바이트 규모의 비정형 정보를 정리하고 수집하여 투자자, 연구자, 개발자 및 대중이 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
3대 주요 제품
1. 포털
테라바이트 규모의 비정형 정보를 실행 가능한 통찰력으로 변환하도록 설계된 최고의 AI 기반 Web3 정보 플랫폼입니다.
즉각적인 의견 검색
수천 개의 고품질 Web3 소스에서 토큰, 주제 또는 트렌드를 몇 초 만에 검색하여 즉각적인 통찰력을 얻으세요.
감정 분석
Kaito의 AI 기반 분석을 통해 감정의 큰 변화를 일으키는 요인에 대한 통찰력을 얻고 복잡한 감정 데이터를 쉽게 해석하여 귀중한 통찰력을 얻으세요.
실시간 지능형 알림
모든 프로젝트, 주제, 키워드, 이벤트, 감정 변화 등에 대해 완벽하게 구성 가능한 실시간 지능형 알림을 설정하여 그 어느 때보다 쉽게 모니터링할 수 있습니다.
사용자 정의 가능한 워치리스트 및 대시보드
맞춤형 관심 목록을 통해 모든 토큰, 프로젝트 또는 주제를 아우르는 최신 뉴스, 거버넌스 제안, 토론, 감정 변화, 다가올 촉매제 및 이벤트를 추적하세요.
프로젝트 인지도 모니터링 및 벤치마킹
시장이나 특정 부문 내에서 인식의 변화를 정량적이고 객관적으로 모니터링하고 벤치마킹합니다.
내러티브 턴 추적
내러티브 회전을 체계적으로 추적하고, 기존 내러티브의 모멘텀을 이해하고, 다가올 새로운 내러티브를 미리 식별합니다.
촉매 달력
2000개 이상의 암호 토큰에 대한 이벤트와 촉매를 실시간으로 추적합니다. 제품 출시, 토큰 경제 변화, 잠금 해제, TGE, 거버넌스 투표 등이 포함됩니다.
오디오 라이브러리
Kaito의 음성-텍스트 모델로 변환된 모든 팟캐스트와 컨퍼런스 녹음에 액세스하여 Web3에 최적화되었으며, 핵심 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 TLDR 요약이 제공됩니다.
가장 똑똑한 암호화 AI 어시스턴트
가장 포괄적인 실시간 정보를 제공하는 가장 스마트한 암호화 AI 어시스턴트는 귀하의 업무 효율성을 몇 배나 향상시켜 드립니다.
2. API
Kaito의 API를 사용하면 고유한 내부 데이터 세트에 체계적으로 액세스하여 Web3에서 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
Kaito의 API 서비스는 기금, 프로젝트 팀, 연구 기관, 거래소 등을 대상으로 하며, 고유한 데이터베이스 전반에 걸쳐 가장 높은 품질과 가장 포괄적인 지식 데이터 세트와 정량화 가능한 사회적 지표에 실시간으로 액세스할 수 있도록 해줍니다.
원활한 통합
여러 Kaito 기능을 쉽게 통합하여 체계적인 의사 결정, 모니터링 및 분석을 실현하세요. 당사의 API를 사용하면 언제나 풍부한 정보에 접근할 수 있습니다.
고유한 지표 및 데이터 소스
고유한 데이터세트에 접근하여 시장 동향에 대한 최신 정보를 얻으세요. 업계를 선도하는 방법론, 적용 범위, 데이터 무결성 덕분에 당사는 고객이 정보에 입각한 결정을 내리고 시대를 앞서 나가는 데 도움을 드립니다.
포괄적인 보장
2,000개가 넘는 토큰과 광범위한 Web3 데이터 소스를 포괄하는 당사 API는 최신 및 과거 데이터에 대한 탁월한 액세스를 제공하여 끊임없이 변화하는 Web3 환경에서 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
3. 야프스
"영향력 있는 인플루언서"와 그들 간의 연결 네트워크에 대한 고유한 순위. 인플루언서 게시물을 추적하는 다른 플랫폼과 달리 Kaito의 Yaps 제품은 이러한 플랫폼의 일반적인 기능을 기반으로 트윗을 시작한 사람에서 @까지 거친 모든 사람에게 명확한 경로를 추가하여 사용자가 영향력 있는 트윗의 시작, 프로세스 및 끝을 복원할 수 있도록 합니다.
이 기능은 업계 최초로 도입된 기능으로, 업계 사용자가 이슈나 시장에 대한 다양한 영향력 있는 인사들의 견해를 정확하게 파악할 수 있도록 해줍니다.
리뷰
카이토는 기존 검색엔진을 통해 접근하기 어려운 광범위한 Web3 콘텐츠를 색인화하는 차세대 Web3 정보 플랫폼입니다. 여기에는 소셜 미디어, 거버넌스 포럼, 연구 보고서, 뉴스, 팟캐스트, 학술 대회 회의록 등이 포함됩니다. Kaito는 첨단 AI 기술을 활용하여 사용자가 블록체인 관련 정보를 발견하고 상호작용하는 방식을 새롭게 정의합니다.
이 팀은 Web3 정보에 접근하는 방식을 혁신하는 데 전념하고 있습니다. 수천 개의 고품질 Web3 소스가 색인되어 테라바이트 규모의 비정형 정보가 검색 가능하고 실행 가능한 통찰력으로 전환되어 더욱 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
2. 이번 주 관심 프로젝트에 대한 자세한 설명
2.1. 엔비디아, 솔라나와 웹3 포털 프로토콜 마스크 지원, AI 게임 프로젝트 '게이머붐'에 투자
소개
GamerBoom은 AI 기반 데이터 주석 시스템을 사용하여 주류 Web2 게임을 기반으로 한 인센티브 계층 및 데이터 마이닝 프로토콜입니다. 게이머가 디지털 라이프를 스스로 제어할 수 있도록 지원하여 게임 문화와 경제에 혁명을 일으키는 것을 목표로 합니다.
게임 포털(GamerBoom 애플리케이션)은 Web2 게임에 오버레이된 애플리케이션입니다. 생태계의 플레이어를 위한 제로-임계값 입구 역할을 하며 Web2 게임 플레이어를 Web3 세계와 연결합니다. 목표는 Web2 게임의 몰입형 경험을 유지하면서 Web3 인센티브 메커니즘을 원활하게 통합하는 것입니다. Gaming App은 혁신적인 게임화 디자인을 통해 플레이어 참여도를 높이고 생태계의 다양한 활동에 적극적으로 참여하도록 장려하는 데 전념하고 있습니다.
기술 분석
1. 생태계 개요
GamerBoom 팀은 단순한 게임 플랫폼을 구축하는 데 그치지 않고 플레이어가 발전하고 혁신하며 디지털 게임의 새로운 시대를 열 수 있는 개방형 게임 생태계를 구축하고 있습니다. 팀에 합류하여 게임과 블록체인 기술이 긴밀하게 연결되어 모든 플레이어가 자신의 디지털 라이프에 투자할 수 있는 세상을 만드는 미래로 가는 길을 함께 만들어 보세요.
GamerBoom의 아키텍처는 신중하게 설계되었으며 세 가지 핵심 계층으로 구성됩니다.
데이터 마이닝 계층
이 기본 계층은 Web2 게임을 기반으로 구축된 게임화된 인센티브 계층이며, 데이터 마이닝을 수행하도록 설계되었습니다. 게임 내 플레이어의 행동을 실시간으로 추적, 반응하고 점수를 매길 수 있습니다. 이 시스템은 게임 내 행동, 의사 결정 패턴, 참여를 처리하기 위해 AI 태그 시스템을 구현합니다.
향후 계획에는 게임 관련 소셜 데이터를 공유하도록 사용자에게 인센티브를 제공하여 게임 데이터의 차원을 풍부하게 하는 것이 포함됩니다.
게임 데이터 레이어
이 계층에서는 플레이어가 공유한 처리된 데이터가 AI 에이전트의 훈련을 위해 튜닝 노드에 제공됩니다. 모든 AI 에이전트는 바인딩 곡선을 기반으로 고유한 바인딩 풀을 자동으로 생성합니다. 공유자는 공유 시장에서 고품질 AI 에이전트를 선택하고 이를 자신의 결속 풀에 유동성을 추가하여 추천합니다. AI 에이전트가 창출한 수익의 일부는 자동으로 기여자들과 공유됩니다. 전문 공유자는 플레이어 데이터와 AI 에이전트를 활용하여 비즈니스 요구 사항을 더 잘 충족하는 애플리케이션과 사용 사례를 개발하여 수익성을 개선할 수도 있습니다.
애플리케이션 계층
애플리케이션 계층은 게임 데이터 계층의 파생 계층으로, 곧 출시될 PVP 거래소를 포함한 다양한 사용 시나리오에 적합합니다. 이는 게임 개발자에게 조언, 게임 AI 교육, 게임 동작에 기반한 애플리케이션 개발, 게임 수정 등 다양한 목적을 달성하기 위해 다차원 실제 게임 데이터를 활용하며, 잠재적인 다른 애플리케이션 시나리오에도 활용됩니다.
2. AI 기반 데이터 레이어
GamerBoom의 기술 솔루션은 가벼운 로컬 모델과 클라우드 기반 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델을 결합하여 게임 환경에서 효율적이고 정확한 이미지 인식 작업을 용이하게 하는 것을 목표로 합니다. GamerBoom은 이러한 하이브리드 방식을 통해 속도, 비용, 복잡성 간의 균형을 맞춰 최적의 성능을 보장하는 동시에 리소스 활용도를 효과적으로 관리할 수 있습니다.
AI 시스템 아키텍처
로컬 모델 아키텍처
로컬 모델 아키텍처는 클라이언트 측 게임 애플리케이션에 직접 배포되는 가벼운 모델 세트로 구성됩니다. 이러한 모델은 빠르고 간단한 이미지 인식 작업을 수행하도록 설계되어 상당한 컴퓨팅 부담을 주지 않고도 빠른 대응이 가능합니다.
하이브리드 모델 앙상블
당사의 하이브리드 모델 앙상블 전략은 로컬 모델의 장점과 복잡한 이미지 인식 작업을 처리하는 GPT의 강력한 기능을 결합합니다. 이 접근 방식에는 클라이언트 측 로컬 모델과 클라우드 기반 GPT 모델 간의 원활한 통신이 포함되어 포괄적인 적용 범위와 정확성이 보장됩니다. 통합 과정에는 다음 단계가 포함됩니다.
로컬 모델 호출: 로컬 모델은 일정한 간격(보통 100밀리초)으로 게임 화면을 지속적으로 분석하고 관련 프레임을 캡처합니다.
간단한 작업 해결: 로컬 모델은 간단한 이미지 인식 작업을 빠르게 처리하고 즉각적인 대응을 제공하며, 많은 컴퓨팅 리소스가 필요하지 않은 간단한 작업에 적합합니다.
복잡한 작업 인식: 복잡한 게임 요소나 장면을 인식하는 등 로컬 모델의 역량을 넘어서는 작업의 경우, 클라이언트 애플리케이션은 추가 분석을 위해 관련 프레임을 클라우드 기반 GPT 모델로 전달합니다.
AI 처리: AI 모델은 이미지 인식, OCR을 포함한 고급 딥러닝 기술을 사용하여 전달된 프레임을 정확하게 해석하고 적절한 응답을 생성합니다.
응답 통합: GPT 모델로부터 응답을 받은 후 클라이언트 앱은 결과를 진행 중인 게임 경험에 원활하게 통합하여 처리된 정보를 기반으로 관련성 있는 통찰력이나 작업을 제공합니다.
당사의 하이브리드 기술 접근 방식은 여러 가지 장점과 고려 사항을 제공합니다.
장점:
속도와 효율성: 로컬 모델을 사용하면 간단한 작업에 대한 빠른 대응이 보장되어 대기 시간이 줄어들고 전반적인 사용자 경험이 향상됩니다.
비용 최적화: 일상적인 작업을 가벼운 로컬 모델에 아웃소싱하고 복잡한 시나리오에 직면했을 때만 클라우드 기반 GPT 모델을 사용하여 설계를 최적화합니다. 확장성: 모듈형 아키텍처는 확장을 용이하게 하여 새로운 모델을 추가하거나 기존 모델을 개선하여 진화하는 게임 환경에 적응하기 쉽습니다.
정확성과 유연성: 로컬 모델과 GPT를 결합하여 다양한 게임 환경에서 이미지 인식의 정확성과 유연성을 보장하고 다양한 시나리오에서 강력한 성능을 보장합니다.
3. 자산으로서의 AI 에이전트
자산으로서의 AI 에이전트(AIaaA)는 AI가 다양한 분야에 적용되고 활용되는 방식에 패러다임의 전환을 나타냅니다. 고급 데이터 마이닝 기술과 게임 데이터 계층의 융합으로 인해 AI 에이전트는 혁신의 최전선에 서서 수많은 잠재적 응용 분야와 미래 개발에 대한 유망한 방향을 제공합니다. 시장에서 AI 에이전트의 도입을 가속화하기 위해 IAO(Initial Agent Offering) 플랫폼이 출시될 예정입니다.
에이전트 생성자
에이전트 생성자는 게임 데이터를 처리하여, 게임 데이터를 직접 거래하고 수익을 창출하는 것 외에도 다양한 응용 분야와 목적을 위해 AI 에이전트를 훈련시킵니다.
이러한 AI 에이전트는 훈련을 거치면 기업과 개인 사용자에게 직접 서비스를 제공하게 됩니다. 이러한 서비스에는 API 데이터 스트리밍 모드나 채팅 대화 모드 등이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다. 에이전트 생성자들은 AI 에이전트의 성능과 서비스를 개선하기 위해 서로 도전하고 경쟁합니다.
AI 에이전트의 잠재적 응용 분야
개인화된 게임 경험: AI 에이전트는 플레이어로부터 수집한 대량의 게임 데이터를 분석하여 고도로 개인화된 게임 경험을 만들 수 있습니다. AI 에이전트는 난이도 수준을 동적으로 조정하고, 맞춤형 게임 내 콘텐츠를 추천하는 등 플레이어의 참여도와 만족도를 높여줍니다.
게임 분야의 예측 분석: AI 에이전트는 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 플레이어의 행동과 선호도를 예측하여 타겟 마케팅 전략과 콘텐츠 개발을 용이하게 할 수 있습니다. 이러한 예측 기능을 통해 게임 개발자는 추세를 예측하고 실시간으로 제품을 조정하여 수익 잠재력을 극대화할 수 있습니다.
게이머를 위한 가상 친구: AI 에이전트는 게이머의 가상 비서 역할을 하여, 개별 게임 스타일과 기술 수준에 맞춰 실시간 지침, 팁, 전략을 제공할 수 있습니다. 퍼즐 풀이를 돕든 멀티플레이어 전투에서 전술적 조언을 제공하든 AI 보조원은 게임 경험을 향상시킬 수 있습니다.
부정행위 방지 메커니즘: AI 에이전트는 게임 내 부정행위를 감지하고 방지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 에이전트는 게임 패턴을 분석하고 이상 징후를 식별함으로써 공정한 플레이를 유지하고 온라인 게임 환경의 무결성을 보존하는 데 도움이 됩니다.
콘텐츠 검토 및 안전: 자연어 처리 기능을 갖춘 AI 에이전트는 게임 내 커뮤니케이션을 모니터링하고 부적절하거나 유해한 콘텐츠를 감지할 수 있습니다. 커뮤니티 가이드라인을 시행하고 유해한 행동을 걸러냄으로써 이러한 에이전트는 더 안전하고 포용적인 게임 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다.
미래 발전 가능성
산업 간 통합: 게임 외에도 AI 에이전트는 교육, 의료, 금융을 포함한 여러 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 에이전트는 다양한 도메인에 맞게 역량을 조정함으로써 개인화된 학습 경험을 제공하고, 의학적 진단을 지원하고, 재정적 의사 결정 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
향상된 인간-기계 협업: AI 기술이 계속 발전함에 따라 AI 에이전트는 인간 사용자와 협업하는 데 더욱 능숙해질 것입니다. 이러한 에이전트는 자연어 인터페이스와 직관적 상호작용을 통해 일상 업무에 원활하게 통합되어 인간의 능력과 생산성을 증강시킬 것입니다.
윤리적이고 책임감 있는 AI: AI 에이전트의 자율성과 영향력이 커짐에 따라 책임감 있는 행동을 보장하기 위해 윤리적 원칙과 지침을 따라야 합니다. 향후 개발은 사용자 개인 정보 보호, 공정성, 사회적 복지를 우선시하는 투명하고 책임감 있는 AI 시스템을 구축하는 데 중점을 둘 것입니다.
AI 알고리즘의 지속적인 혁신: AI 에이전트의 진화는 딥 러닝, 강화 학습, 진화 계산을 포함한 머신 러닝 알고리즘의 지속적인 발전에 달려 있습니다. AI 연구의 경계를 넓히면 개발자는 새로운 역량을 확보하고 AI 에이전트의 잠재적인 적용 분야를 확장할 수 있습니다.
요약하자면, AI 에이전트 서비스(AIaaS)는 게임 산업뿐 아니라 다른 산업에도 인공지능의 힘을 활용하는 획기적인 방법을 보여줍니다. 다양한 응용 분야와 무한한 혁신 잠재력을 갖춘 AIaaS는 지능형 에이전트가 디지털 경험을 형성하고 산업을 혁신하는 데 중심적인 역할을 하는 미래를 예고합니다.
4. 오픈 공유 네트워크
GamerBoom은 또한 생태계 내의 사용자 생성 AI 에이전트를 위한 분산형 큐레이션 네트워크를 제공합니다. 이 네트워크는 로컬 큐레이션 마켓플레이스, 앱 런처, 거버넌스 모듈로 구성됩니다. 유동성 기반 큐레이션 네트워크는 GamerBoom 생태계의 중요한 부분으로, 안정적이고 효율적인 가치 교환 메커니즘을 제공하고 미래 개발을 위한 견고한 기반을 마련합니다.
각 AI 에이전트에 대해 유동성 중심 큐레이션 및 프로모션을 위해 본딩 커브를 기반으로 한 본딩 풀이 생성됩니다. 큐레이터는 더 나은 홍보를 위해 유동성($BOOM)을 추가할 수 있으며, 공유 토큰을 보유함으로써 수익의 일부를 얻을 수 있습니다.
네트워크 전체에서 모든 AI 에이전트는 유동성 순위에 따라 우선순위가 지정되고 추천됩니다.
본딩 풀의 유동성 참여자(BLP 토큰 보유자)는 유동성 기반 소매 큐레이터 역할도 수행하여 연결된 자산의 영향력을 크게 확대합니다. 전문 큐레이터는 AI 에이전트와 플레이어 데이터를 기반으로 사용 사례와 애플리케이션을 구축하여 이익을 얻습니다.
이러한 추가적인 유동성 계층을 통해 무형 자산(데이터 세트)은 고유한 결합 풀을 생성하여 영향력과 내재적 가치를 수익화하고 토큰화함으로써 거래 수수료와 네트워크 인센티브의 일부를 획득할 수 있습니다.
혁신적인 동적 바인딩 곡선은 수익을 데이터 마이너, 튜닝 노드, 데이터 큐레이터 및 데이터 소비자에게 자동으로 분배하는 개방적이고 투명하며 효율적인 온체인 데이터 큐레이션 메커니즘을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 시장을 보다 효율적이고 투명하게 만들며, 토큰 가격은 네트워크 참여자들의 집단적 행동에 따라 결정됩니다.
초기 바인딩 곡선
GamerBoom 생태계에서 우리는 준비금 비율 K의 초기값을 1/3으로 설정하고, m의 값은 특정 자산에 대한 바인딩 풀을 생성할 때 결정됩니다. 이러한 설정을 사용하면 자산 바인딩 풀에서 BLP 토큰(바인딩 풀의 공유 토큰)을 주조하거나 파기하기 위한 가격 함수를 다음과 같이 도출할 수 있습니다.
가격 공식:
예비 공식:
동적 바인딩 곡선
GamerBoom은 데이터 마이너, 데이터 큐레이터 및 데이터 소비자 간의 이익을 조정하기 위해 동적 바인딩 곡선을 채택합니다. 데이터 세트가 생태계 전반에 걸쳐 수익을 창출하는 경우 수익의 일부는 자동으로 보세 풀의 준비금에 추가됩니다.
준비금이 R 0에서 R 0+ΔR로 증가한다고 가정하면 준비금 비율 K는 K 0에서 K 0+ΔK로 증가합니다. 그러면 다음과 같습니다.
사용자가 총 N개의 BLP 토큰을 판매하여 총 공급량을 S 0에서 S 0 −N으로 줄이는 경우, 부모 통화 A가 지불한 총 금액은 다음과 같습니다.
위의 공식에 따르면 다음과 같은 식이 성립합니다.
채권 곡선의 어딘가에 매장량이 추가되면 매장량 비율 K는 증가합니다(절대 1을 초과하지 않음). 이미 NLP 토큰을 N개 보유하고 있는 사용자의 경우, 보유 토큰이 추가되기 전보다 더 많은 보유 토큰을 판매하게 됩니다.
요약하다
GamerBoom의 장점으로는 Steam, Epic Games, Wegame 등 인기 있는 런처의 UI/UX 디자인을 채택하여 사용자가 새로운 워크플로에 적응하지 않고도 자신의 습관을 유지할 수 있다는 점이 있습니다. AI 기반 데이터 태그 시스템을 통해 게임 데이터를 원활하게 집계하여 재미있고 유익한 오버레이로 인기 있는 Web2 게임을 향상시킵니다. 전 세계 수십억 명의 플레이어를 위해 지속 가능하고 분산된 AI 에이전트 중심 게임 경제를 구축하기 위한 Bonding Curve를 소개합니다.
과제로는 로컬 컴퓨팅 리소스와 클라우드 처리 요구 사항 간의 균형을 맞춰야 하는 필요성이 있으며, 이를 위해서는 성능 저하나 과도한 비용을 피하기 위해 신중하게 리소스를 관리해야 합니다. 로컬 모델과 GPT 간의 통합을 최적화하고, 지연 시간을 최소화하며, 정확한 결과를 보장하는 것은 게임 경험의 실시간성을 유지하는 데 중요합니다. 화면 캡처와 같은 민감한 게임 데이터를 처리할 때 사용자 정보를 보호하고 무단 액세스나 오용을 방지하기 위해 강력한 개인 정보 보호 및 보안 조치를 마련해야 합니다. 끊임없이 변화하는 게임 환경과 기술 발전에 맞춰 일관성을 유지하려면 로컬 및 클라우드 모델을 정기적으로 유지 관리하고 업데이트하는 것이 필요합니다.
3. 산업 데이터 분석
1. 전체 시장 성과
1.1 스팟 BTCÐ ETF
이더리움 스팟 ETF 총 순 유출액 1092만5600달러(11월 1일, EST)
1.2. Spot BTC vs ETH 가격 추세
비트코인
분석
지난주 BTC는 예상대로 반등했지만 $100,000 저항 범위의 하단에서 차단되었습니다. 이번 주 가격 추세는 $98,000 근처의 첫 번째 저항을 계속 테스트할 가능성이 가장 높습니다. 그러나 명확한 볼륨 증폭 패턴이 없다면 $95,000의 하락 테스트 가능성이 무한히 증가할 것입니다. $94,000 아래로 떨어지면 $90,000의 하단 지원 수준에 직접 집중할 수 있습니다. $94,000 영역에서 안정되거나 $94,000 ~ $98,000 범위 주변에서 계속 통합되면 사용자는 덜 하고 더 많이 지켜보고 현물 상품을 계속 보유하고 계약 개설 거래 모드를 줄이도록 상기시킵니다.
이더리움
분석
ETH는 지난주에 2,600달러에서 2,900달러까지의 피보나치 수정선을 따라 계속 변동했기 때문에 추세를 판단하기가 비교적 쉽습니다. 2,900달러 근처에 스태그플레이션 패턴이 나타날 때마다 소규모 반등이 끝났고 하락 추세가 계속된다는 것을 의미합니다. 지원은 2,600달러 근처에 계속 집중될 수 있습니다. 높은 확률로 판단할 수 있는 것은 기본이 너무 많이 변동하지 않는다면 이번 주에 위의 범위에서 계속 변동할 확률이 비교적 높다는 것입니다. 2,520달러 이하로 떨어지기 전에 장기적으로 곰시세를 취하는 것은 바람직하지 않습니다.
1.3. 두려움과 탐욕 지수
2025년 2월 17일부터 2월 23일 사이에 암호화폐에 대한 두려움과 탐욕 지수는 47에서 38로 하락했는데, 이는 시장 감정이 중립에서 두려움으로 바뀌었음을 나타냅니다. 이는 이 기간 동안 투자자들이 더욱 조심스러워졌다는 것을 시사한다. 이러한 변화에 영향을 미친 요인은 다음과 같습니다.
시장 변동성: 가격 변동성이 증가하면 투자자의 불확실성이 커질 수 있으며, 이로 인해 시장 감정이 두려움 쪽으로 바뀔 수 있습니다.
시장 수정: 암호화폐 가격 하락으로 인해 투자자들은 시장의 미래 방향에 대해 걱정할 수 있으며, 이는 두려움으로 이어질 수 있습니다.
부정적인 뉴스: 보안 침해, 거래소 해킹(Bybit 도난) 또는 기타 부정적인 사건에 대한 보고는 투자자의 신뢰를 훼손할 수 있습니다.
2. 퍼블릭 체인 데이터
2.1. BTC 레이어 2 요약
분석
2025년 2월 17일부터 2월 23일 사이에 비트코인의 2계층 솔루션(Layer 2) 분야에서 여러 가지 중요한 발전이 있었으며, 비트코인의 확장성과 효율성을 개선하는 데 점점 더 중점을 두고 있음을 보여주었습니다.
주요 진행 상황:
Nic Carter가 David Seroy와 비트코인 롤업에 대해 논의: 2025년 2월 17일, Nic Carter는 Strata/Alpen의 David Seroy와 비트코인 롤업과 다가올 "비트코인 레이어 2 시즌"에 대해 논의했습니다. 이 대화에서는 비트코인 네트워크의 거래 효율성과 확장성을 개선하는 것을 목표로 한 2차 솔루션에 대한 관심이 커지고 있다는 점이 강조되었습니다.
시장 반응: 비트코인의 2차 솔루션 개발 진전이 발표된 후 비트코인 가격이 약간 상승했습니다. 2025년 2월 17일 12:00 UTC, 비트코인 가격은 9:00 UTC 기준 65,100달러에서 65,420달러로 상승했습니다. 또한 발표 후 3시간 만에 거래량이 10% 증가해 2,350만 BTC에 달했는데, 이는 트레이더들의 높은 관심을 보여줍니다.
스택스, 나카모토 업그레이드 출시: 비트코인의 선도적 2계층 플랫폼인 스택스는 거래 속도와 보안을 개선하도록 설계된 나카모토 업그레이드 출시를 발표했습니다. 이 업그레이드는 더 빠르고 안전한 애플리케이션과 스마트 계약을 지원함으로써 비트코인 경제를 강화할 것으로 기대됩니다.
이러한 발전은 2차 솔루션을 통해 비트코인의 확장성과 효율성을 개선하는 데 점점 더 중점을 두고 있음을 반영하며, 이 기간 동안 관련 논의와 기술 발전이 많은 주목을 받았습니다.
2.2. EVM 및 비 EVM 레이어 1 요약
분석
2025년 2월 17일부터 2월 23일 사이에 EVM 호환 및 비 EVM Layer 1 블록체인 분야에서 몇 가지 중요한 발전이 발생했습니다.
EVM은 Layer 1 블록체인과 호환됩니다.
Monad 테스트넷 출시: 고성능 EVM 호환 Layer 1 블록체인인 Monad가 2월 19일에 테스트넷을 출시했습니다. 네트워크는 병렬 실행을 통해 초당 10,000건 이상의 거래를 처리하는 속도를 달성하는 것을 목표로 하며, 속도와 확장성 측면에서 이더리움과 솔라나와 경쟁하고자 노력합니다. 이제 개발자는 새로운 브라우저와 지갑을 사용하여 테스트넷에 참여하고, Monad faucet에서 테스트넷 토큰을 얻을 수 있습니다.
Monad와의 Orderly 통합: 2월 19일, 허가가 필요 없는 유동성 계층인 Orderly가 크로스체인 유동성 인프라를 Monad와 통합했습니다. 이러한 움직임은 분산형 거래소를 포함한 Monad 생태계에 여러 블록체인에 걸친 깊은 유동성을 제공하여 사용자의 거래 경험을 개선합니다.
Sonic Labs 성과 이정표: EVM Layer 1 블록체인인 Sonic Labs는 2,500만 건 이상의 거래를 처리하고, 758,000개의 고유 주소를 유치하고, 58,000개의 스마트 계약을 배포했다고 보고했습니다. 이 네트워크는 초당 10,000건의 거래를 처리하며, 비용이 저렴하고 생태계가 빠르게 성장하고 있습니다.
비 EVM 레이어 1 블록체인:
Aave와 Aptos 통합 제안: Aptos 재단은 Aave 프로토콜 v3를 메인넷에 통합할 것을 제안했습니다. 이는 Aave 유동성 프로토콜이 EVM이 아닌 블록체인에 배포되는 첫 번째 사례입니다. 이 제안은 커뮤니티 피드백을 구하고 EVM 호환 네트워크를 넘어 Aave의 영향력을 확대하는 것을 목표로 합니다.
Entangle의 Solana 통합: Entangle은 Solana를 Photon 메시징 프로토콜에 통합하여 크로스 체인 지원을 확장했습니다. 이러한 통합은 EVM과 비 EVM Layer 1 네트워크(예: Solana) 간의 신뢰할 수 없는 크로스체인 메시징을 가능하게 하여 서로 다른 블록체인 생태계 간의 안전한 상호작용을 용이하게 합니다.
2.3. EVM 레이어 2 요약
분석
2025년 2월 17일부터 2월 23일까지 Ethereum Virtual Machine(EVM) 2계층 생태계에서 몇 가지 중요한 발전이 발생했습니다.
Berachain 메인넷이 Bitget 지갑에 출시되어 에어드랍 보상 제공
2025년 2월 7일, Berachain 메인넷이 Bitget 지갑에서 출시되었으며, 사용자는 BERA 에어드롭을 통해 추가 보상을 받을 수 있습니다.
Ramp Network, MetaMask를 통해 Ethereum Layer 2에 대한 직접 출금 기능 출시
2025년 1월 22일, Ramp Network는 사용자가 이제 MetaMask를 통해 Ethereum Layer-2 네트워크에서 직접 암호화폐를 판매할 수 있다고 발표했습니다.
SOON, NFT 판매를 통해 SVM 기반 Ethereum Layer 2에 2,200만 달러 모금
2025년 1월, Solana Optimistic Network(SOON)는 Solana Virtual Machine(SVM)을 기반으로 하는 Ethereum Layer-2 네트워크에 대한 NFT 판매를 통해 2,200만 달러를 모금했습니다.
4. 다음 주 거시 데이터 검토 및 주요 데이터 공개 노드
미시간 대학이 발표한 소비자 신뢰 지수는 1월 71.7에서 2월 64.7로 급격히 하락해 2024년 8월 이후 최저 수준을 기록했습니다. 미래 경제 상황에 대한 소비자 신뢰심이 분명히 약화되었습니다.
지난주에 공개된 최근 연방준비제도이사회 회의록에 따르면, 관계자들은 인플레이션이 여전히 목표치보다 약간 높으며 경제 전망에 불확실성이 있지만, 고용과 인플레이션 목표에 대한 위험은 대략적으로 균형을 이룬 것으로 보고 있습니다. 시장은 이번 주에 발표되는 핵심 개인소비지출(PCE) 데이터에 주목하며 이를 통해 연방준비제도의 통화정책 방향을 더욱 판단하고 있습니다.
이번 주(2월 24일~2월 28일)의 중요 매크로 데이터 노드는 다음과 같습니다.
2월 26일: 2월 21일로 끝나는 주에 대한 미국 EIA 원유 재고
2월 27일: 2월 22일로 끝나는 주에 대한 미국 신규 실업수당 신청 건수
2월 28일: 1월 미국 핵심 PCE 가격 지수 연간 비율
V. 규제 정책
이번 주에는 암호화폐 업계에서 많은 주요 사건이 있었습니다. 아르헨티나 대통령 밀리가 LIBRA와의 관계를 명확히 하려 한 사건과 Bybit 해커들이 약 15억 달러 상당의 암호화폐를 훔친 사건이 있었습니다. 이 모든 사건은 암호화폐 업계와 규제 기관이 적절한 규제 방법을 모색해야 할 시급성과 필요성을 보여주었습니다. 미국이 높은 규제 압력을 완화한 후, 홍콩은 시기적절하게 규제 로드맵을 시작했습니다. 의도는 매우 명확합니다. 즉, 우호적인 암호화 센터를 설립한다는 것입니다. 그러나 앞으로 어떻게 진행될지는 아직 알 수 없습니다.
미국
미국 증권거래위원회(SEC)는 소매 투자자를 보호하기 위해 사이버 및 신흥기술 부서(CETU)를 설립한다고 발표했습니다. 로라 달레어드는 암호 자산 및 사이버 부문을 대체하는 새로운 부문인 CETU의 책임자로 임명되었으며, 이 부문은 여러 SEC 사무소에서 근무한 약 30명의 사기 전문가와 변호사로 구성되어 있습니다. 새로운 부서는 헤스터 피어스 위원이 이끄는 암호화 태스크포스의 업무를 보완할 것입니다. 중요한 점은, 이 새로운 부서를 통해 SEC가 집행 자원을 현명하게 배치할 수 있게 된다는 것입니다. CETU는 블록체인 기술과 암호 자산과 관련된 사기, 사이버 보안과 관련된 공공 발행인의 사기적 정보 공개 및 기타 부정 행위를 퇴치하는 업무를 담당합니다.
나이지리아
로이터에 따르면 법원 문서에 따르면 나이지리아는 바이낸스가 해당 국가 내 사업으로 인해 발생한 경제적 손실을 보상하기 위해 795억 달러를 지불하고 체납 세금 20억 달러를 내도록 강제하는 소송을 제기했습니다. 이전에 바이낸스는 잠재적인 역사적 세무 문제를 해결하기 위해 나이지리아 연방 국세청과 협력하고 있다고 밝혔습니다.
인도
CoinDesk에 따르면 인도의 집행국(ED)은 인도가 BitConnect 사기 수사에서 약 1억 9천만 달러 상당의 암호화폐, 현금 및 렉서스 차량을 압수했다고 밝혔습니다. BitConnect 창립자 사티시 쿰바니는 2023년부터 인도와 미국에서 수배 중이었습니다.
홍콩
2월 19일, 홍콩 증권선물위원회(SFC)는 홍콩 가상자산 시장의 보안, 혁신 및 성장을 강화하는 것을 목표로 하는 새로운 가상자산 규제 로드맵인 "ASPI-Re" 로드맵을 발표했습니다. 로드맵은 접근성, 보안, 제품, 인프라, 관계라는 5가지 기둥으로 구성됩니다.
