소개
분산형 금융(DeFi)은 간단하면서도 강력한 경제적 기본 원리를 통해 기하급수적 성장의 역사를 촉발했으며, 블록체인 네트워크를 허가 없이 이용 가능한 글로벌 시장으로 전환하고 기존 금융을 완전히 파괴했습니다. DeFi의 등장으로 몇 가지 주요 지표가 가치의 보편적인 언어가 되었습니다. 즉, 총 잠금 가치(TVL), 연간 수익률(APY/APR), 유동성입니다. 이러한 간결한 지표는 참여와 신뢰를 고취시킵니다. 예를 들어, DeFi의 TVL(프로토콜에 묶인 자산의 달러 가치)은 2020년에 14배나 급증한 후 2021년에 다시 4배나 늘어나 1,120억 달러를 돌파했습니다. 높은 수익률(일부 플랫폼은 유동성 채굴 열풍 당시 APY가 3000%에 달한다고 주장함)은 유동성을 끌어들이는 반면, 유동성 풀의 깊이는 슬리피지가 낮고 시장 효율성이 더 높다는 것을 나타냅니다. 간단히 말해, TVL은 얼마나 많은 돈이 관련되어 있는지를 알려주고, APR은 얼마나 많은 수익을 얻을 수 있는지를 알려주며, 유동성은 자산을 거래하기 얼마나 쉬운지를 나타냅니다. 이러한 지표는 결함이 있음에도 불구하고 수십억 달러 규모의 금융 생태계를 처음부터 구축했습니다. DeFi는 사용자 참여를 직접적인 재정적 기회로 전환함으로써 인기가 빠르게 높아지고 대중적 참여를 촉진하는 자체 강화형 채택 플라이휠을 생성합니다.
오늘날 AI는 비슷한 갈림길에 서 있습니다. 하지만 DeFi와는 달리, 현재의 AI 이야기는 방대한 인터넷 데이터 세트를 기반으로 훈련된 대규모 범용 모델이 주도하고 있습니다. 이러한 모델은 틈새 시장, 전문적인 업무 또는 개인화된 요구 사항에서 효과적인 결과를 제공하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 그들의 획일적인 접근 방식은 강력하지만 취약하고, 보편적이지만 부적절합니다. 이러한 패러다임은 시급히 바뀌어야 합니다. AI의 다음 시대는 모델의 크기나 일반성에 의해 정의되어서는 안 되며, 하향식, 즉 더 작고 고도로 전문화된 모델에 초점을 맞춰야 합니다. 이러한 유형의 맞춤형 AI에는 완전히 새로운 종류의 데이터, 즉 고품질, 인간 중심, 도메인별 데이터가 필요합니다. 하지만 이러한 데이터를 얻는 것은 웹 스크래핑만큼 간단하지 않습니다. 이를 위해서는 개인, 도메인 전문가, 커뮤니티의 적극적이고 의도적인 기여가 필요합니다.
전문화되고 인간과 조화를 이루는 AI의 새로운 시대를 주도하기 위해서는 DeFi가 금융을 위해 설계한 것과 유사한 인센티브 플라이휠을 구축해야 합니다. 즉, 데이터 품질, 모델 성능, 에이전트 신뢰성, 일치하는 인센티브를 측정하기 위한 새로운 AI 기반 기본 요소를 도입하는 것을 의미합니다. 이러한 지표는 자산(단순한 입력이 아닌)으로서 데이터의 진정한 가치를 직접 반영합니다.
이 글에서는 AI 기반 경제의 기반이 될 수 있는 새로운 기본 요소를 살펴봅니다. 적절한 경제적 인프라가 구축되면 AI가 어떻게 번성할 수 있는지 설명하겠습니다. 즉, 고품질 데이터를 생성하고, 데이터 생성과 사용에 대한 적절한 인센티브를 제공하며, 개인을 중심에 두는 것입니다. 또한 LazAI와 같은 플랫폼의 사례를 살펴보고 이들이 어떻게 AI 기반 프레임워크를 개척하고, 데이터 가격 책정 및 보상에 대한 새로운 패러다임을 도입하고, AI 혁신의 다음 단계를 추진하고 있는지 알아보겠습니다.
DeFi의 인센티브 플라이휠: TVL, 수익률 및 유동성 - 간략한 검토
DeFi의 성장은 우연이 아닙니다. 이는 참여를 수익성 있고 투명하게 만들기 위해 고안되었습니다. TVL(총 잠금 가치), APY/APR(연이율), 유동성과 같은 주요 지표는 단순한 숫자가 아니라 사용자 행동을 네트워크 성장에 맞춰 조정하는 기본 요소입니다. 이러한 지표가 합쳐지면 사용자와 자본을 유치하는 선순환이 형성되어 혁신이 더욱 촉진됩니다.
총 잠금 가치(TVL): TVL은 DeFi 프로토콜(대출 풀, 유동성 풀 등)에 예치된 총 자본을 측정하며, DeFi 프로젝트의 시장 가치와 동의어가 되었습니다. TVL의 빠른 성장은 사용자 신뢰와 프로토콜 건강의 신호로 간주됩니다. 예를 들어, 2020~2021년 DeFi 붐 당시 TVL은 100억 달러 미만에서 1,000억 달러 이상으로 뛰어올랐고, 2023년에는 1,500억 달러를 넘어섰습니다. 이는 참여자가 분산형 애플리케이션에 기꺼이 투자하려는 가치의 규모를 보여줍니다. 높은 TVL은 중력 효과를 낳습니다. 자본이 많을수록 유동성과 안정성이 커지고, 더 많은 사용자가 기회를 모색하게 됩니다. 비판론자들은 TVL을 맹목적으로 추구하면 프로토콜이 지속 불가능한 인센티브(본질적으로 TVL을 매수)를 제공하고 비효율성을 가릴 수 있다고 지적하지만, TVL이 없다면 초기 DeFi 내러티브에서 채택을 추적할 구체적인 방법이 부족할 것입니다.
연이율(APY/APR): 수입에 대한 기대감은 참여를 구체적인 기회로 바꿔줍니다. DeFi 프로토콜은 유동성이나 자본 제공자에게 놀라운 APR을 제공하기 시작했습니다. 예를 들어, Compound는 2020년 중반에 COMP 토큰을 출시하여 유동성 채굴 모델의 선구자가 되었으며, 유동성 공급자에게 거버넌스 토큰을 보상했습니다. 이 혁신은 엄청난 활동을 촉발시켰습니다. 플랫폼을 사용하는 것은 더 이상 단순한 서비스가 아니라 투자가 되었습니다. 높은 APY는 수익성을 추구하는 고객을 끌어들여 TVL을 더욱 높입니다. 이 보상 메커니즘은 조기 채택자에게 관대한 보상을 직접 제공하여 네트워크 성장을 촉진합니다.
유동성: 금융에서 유동성이란 급격한 가격 변동을 일으키지 않고 자산을 움직일 수 있는 능력을 말하며, 건강한 시장의 초석입니다. DeFi의 유동성은 종종 유동성 채굴 프로그램을 통해 시작됩니다(사용자는 유동성을 제공하는 대가로 토큰을 얻습니다). 분산형 거래소와 대출 풀의 높은 유동성 덕분에 사용자는 마찰 없이 거래하거나 대출을 받을 수 있어 사용자 경험이 향상됩니다. 유동성이 높으면 거래량과 유용성이 높아지고, 이는 다시 더 많은 유동성을 끌어들이는데, 이는 전형적인 긍정적 피드백 루프입니다. 또한, 결합성도 지원합니다. 즉, 개발자는 유동적인 시장을 기반으로 새로운 제품(파생상품, 애그리게이터 등)을 구축하여 혁신을 촉진할 수 있습니다. 결과적으로 유동성은 네트워크의 생명선이 되어 새로운 서비스의 도입과 등장을 촉진합니다.
이러한 기본 요소들이 합쳐져 강력한 동기 부여의 추진력을 형성합니다. 자산을 고정하거나 유동성을 제공하여 가치를 창출하는 참여자는 즉시 보상을 받으며(높은 수익률과 토큰 인센티브를 통해), 더 많은 참여를 장려합니다. 이를 통해 개별 참여가 광범위한 기회로 전환됩니다. 즉, 사용자는 수익을 얻고 거버넌스에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 결국 수천 명의 사용자를 유치하는 네트워크 효과를 창출합니다. 그 결과는 인상적입니다. 2024년에는 DeFi 사용자 수가 1,000만 명을 넘어섰고, 그 가치는 몇 년 만에 약 30배 증가했습니다. 분명히, 대규모 인센티브 정렬(사용자를 이해관계자로 전환)은 DeFi의 기하급수적 성장에 핵심입니다.
현재 AI 경제에서 부족한 점은 무엇인가
DeFi가 하향식 참여와 인센티브 조정을 통해 어떻게 금융 혁명을 일으킬 수 있는지 보여준다면, 오늘날의 AI 경제는 여전히 비슷한 변화를 뒷받침할 기본적인 요소가 부족합니다. 현재 AI는 방대한 크롤링 데이터 세트를 기반으로 훈련된 대규모 범용 모델이 주도하고 있습니다. 이러한 기본 모델은 엄청나게 방대하지만, 모든 문제를 해결하도록 설계되었기 때문에 누구에게도 특별히 효과적으로 도움이 되지 않는 경향이 있습니다. 모든 사람에게 맞는 단일 구조의 아키텍처는 틈새 시장, 문화적 차이 또는 개인적 선호도에 맞추기 어려워, 결과물이 취약하고 사각지대가 생기며 실제적 요구 사항과의 괴리가 커집니다.
차세대 AI는 규모뿐만 아니라 맥락적 이해, 즉 모델이 특정 도메인, 전문 커뮤니티, 다양한 인간 관점을 이해하고 이를 지원할 수 있는 능력에 의해서도 정의될 것입니다. 하지만 이러한 상황적 지능에는 다양한 입력이 필요합니다. 즉, 인간과 일치하는 고품질의 데이터가 필요합니다. 이것이 바로 현재 부족한 점입니다. 현재 이러한 데이터를 측정, 식별, 가치 평가 또는 우선순위를 정하기 위한 널리 합의된 메커니즘은 없으며, 개인, 커뮤니티 또는 분야 전문가가 자신의 관점을 제공하고 삶에 점점 더 큰 영향을 미치는 지능형 시스템을 개선할 수 있는 공개 프로세스도 없습니다. 결과적으로 가치는 소수의 인프라 제공업체의 손에 집중되고, 대중은 AI 경제의 잠재적인 성장 가능성에서 소외됩니다. 높은 가치의 기여(데이터, 피드백, 정렬 신호)를 발견하고, 검증하고, 보상할 수 있는 새로운 기본 요소를 설계해야만 DeFi가 번창하는 데 필요한 참여형 성장 루프를 구축할 수 있습니다.
간단히 말해서, 우리는 또한 다음 질문을 해야 합니다.
창출된 가치는 어떻게 측정해야 할까? 개인 중심 데이터를 통한 하향식 참여를 촉진하는 자체 강화형 채택 플라이휠을 어떻게 구축할 수 있을까요?
DeFi와 같은 AI 기반 경제를 구축하려면 참여를 AI 기회로 전환하고 지금까지 이 분야에서 본 적이 없는 네트워크 효과를 촉진하는 새로운 기본 요소를 정의해야 합니다.
AI 기반 기술 스택: 신경제를 위한 새로운 기본 요소
우리는 더 이상 지갑 간에 토큰을 전송하는 데 그치지 않고 모델에 데이터를 입력하고, 모델 출력을 결정으로, AI 에이전트를 행동으로 변환합니다. 이를 위해서는 DeFi 지표가 자본을 정량화하는 것처럼 지능과 정렬을 정량화할 새로운 지표와 기본 요소가 필요합니다. 예를 들어, LazAI는 AI 데이터, 모델 동작, 에이전트 상호 작용에 대한 새로운 자산 표준을 도입하여 AI 데이터 정렬 문제를 해결하기 위한 차세대 블록체인 네트워크를 구축하고 있습니다.
다음은 온체인 AI의 경제적 가치를 정의하는 몇 가지 주요 기본 요소를 간략하게 설명합니다.
검증 가능한 데이터(새로운 유동성): 데이터는 AI에 있어서 DeFi에 있어서 유동성과 같은 역할을 합니다. 즉, 시스템의 생명선입니다. AI, 특히 대규모 모델의 경우 올바른 데이터를 갖는 것이 매우 중요합니다. 하지만 원시 데이터는 품질이 좋지 않거나 오해의 소지가 있을 수 있으므로, 체인상에서 검증 가능한 고품질 데이터가 필요합니다. 여기서 가능한 기본형은 데이터 증명(PoD)/데이터 가치 증명(PoDV)입니다. 이 개념은 양뿐만 아니라 질과 AI 성능에 미치는 영향에 따라 데이터 기여의 가치를 측정합니다. 이를 유동성 마이닝의 대응 개념으로 생각해 보세요. 유용한 데이터(또는 라벨/피드백)를 제공하는 기여자는 해당 데이터가 가져오는 가치에 따라 보상을 받게 됩니다. 이러한 시스템의 초기 설계가 이미 나타나고 있습니다. 예를 들어, 블록체인 프로젝트의 데이터 증명(PoD) 합의는 데이터를 검증을 위한 주요 리소스로 간주합니다(작업 증명의 에너지나 지분 증명의 자본과 유사). 이 시스템에서는 노드가 기여한 데이터의 양, 품질, 관련성에 따라 보상을 받습니다.
이를 일반적인 AI 경제로 일반화하면 총 잠금 데이터 가치(TDVL)를 하나의 지표로 볼 수 있습니다. 이는 네트워크의 모든 귀중한 데이터를 집계하여 측정한 것으로, 검증 가능성과 유용성에 따라 가중치를 부여한 것입니다. 검증된 데이터 풀은 유동성 풀처럼 거래될 수도 있습니다. 예를 들어, 온체인 진단 AI를 위한 검증된 의료 이미지 풀은 정량화된 가치와 활용도를 가질 수 있습니다. 데이터 추적성(데이터 출처와 수정 내역을 파악하는 것)은 이 지표의 핵심 부분이 될 것이며, AI 모델에 입력된 데이터가 신뢰할 수 있고 추적 가능한지 확인하는 데 도움이 됩니다. 기본적으로 유동성이 이용 가능한 자본에 관한 것이라면, 검증 가능한 데이터는 이용 가능한 지식에 관한 것입니다. 데이터 가치 증명(PoDV)과 같은 지표는 네트워크에 잠겨 있는 유용한 지식의 양을 포착하는 반면, LazAI의 데이터 앵커 토큰(DAT)을 통한 온체인 데이터 앵커링은 데이터 유동성을 측정 가능하고 인센티브가 부여되는 경제적 계층으로 만듭니다.
모델 성능(새로운 자산 클래스): AI 경제에서는 훈련된 모델(또는 AI 서비스)이 그 자체로 자산이 됩니다. 토큰 및 NFT와 함께 새로운 자산 클래스로 간주될 수도 있습니다. 훈련된 AI 모델은 가중치에 담긴 지능으로 인해 가치가 있습니다. 하지만 이 가치를 체인상에서 어떻게 표현하고 측정할 수 있을까? 체인상 성능 벤치마크나 모델 인증이 필요할 수도 있습니다. 예를 들어, 표준 데이터 세트에서의 모델의 정확도나 경쟁 과제에서의 승률을 성과 점수로 체인상에 기록할 수 있습니다. 이를 AI 모델에 대한 온체인 신용 등급 또는 KPI로 생각해 보세요. 이러한 점수는 모델이 미세 조정되거나 데이터가 업데이트됨에 따라 조정될 수 있습니다. Oraichain과 같은 프로젝트는 AI 모델 API를 온체인에서 신뢰도 점수(테스트 사례를 통해 AI 출력이 기대치를 충족하는지 확인)와 결합하는 방안을 모색했습니다. AI 기반 DeFi(AiFi)에서는 모델 성능에 따라 스테이킹을 구상할 수 있습니다. 예를 들어, 개발자는 자신의 모델이 좋은 성능을 보인다고 생각되면 토큰을 스테이킹하고, 독립적인 온체인 감사를 통해 성능이 확인되면 보상을 받을 수 있습니다(또는 모델 성능이 좋지 않으면 스테이킹을 잃을 수 있음). 이를 통해 개발자는 솔직하게 보고하고 모델을 지속적으로 개선할 수 있는 인센티브를 얻게 됩니다. 또 다른 아이디어는 성능 메타데이터를 담고 있는 모델 NFT를 토큰화하는 것입니다. 모델 NFT의 최저 가격은 실용성을 반영할 수 있습니다. 우리는 이미 이러한 일이 일어나고 있다는 징후를 보고 있습니다. 일부 AI 마켓플레이스에서는 모델 액세스 토큰의 매매를 허용하고 있으며 LayerAI(이전 CryptoGPT)와 같은 프로토콜은 데이터와 AI 모델을 글로벌 AI 경제의 새로운 자산 클래스로 명시적으로 보고 있습니다. 간단히 말해, DeFi가 얼마나 많은 돈이 묶여 있는가?라고 묻는 반면, AI-DeFi는 얼마나 많은 지능이 묶여 있는가?라고 묻습니다. — 컴퓨팅 성능뿐만 아니라(물론 컴퓨팅 성능도 마찬가지로 중요하지만) 네트워크에서 실행되는 모델의 효율성과 가치도 중요합니다. 새로운 측정 항목에는 모델 품질 증명이나 체인상 AI 성능 개선에 대한 시계열 지수가 포함될 수 있습니다.
에이전트 동작 및 유틸리티(온체인 AI 에이전트): AI 기반 블록체인에 추가되는 가장 흥미롭고도 어려운 기능은 체인상에서 실행되는 자율 AI 에이전트입니다. 이들은 트레이딩 봇, 데이터 큐레이터, 고객 서비스 AI 또는 복잡한 DAO 관리자일 수 있습니다. 기본적으로 사용자를 대신하여 감지하고, 결정하고, 행동하거나 네트워크에서 스스로 행동할 수 있는 소프트웨어 엔터티입니다. DeFi 세계에는 기본적인 로봇만 있습니다. AI 블록체인 세계에서는 행위자가 일류 경제 주체가 될 수 있습니다. 이로 인해 에이전트의 행동, 신뢰성, 유용성에 대한 지표에 대한 필요성이 생겨났습니다. 에이전트 유틸리티 점수나 평판 시스템과 같은 메커니즘을 볼 수도 있습니다. 각 AI 에이전트(아마도 NFT나 반대체 토큰(SFT) ID로 표현될 수 있음)가 작업 완료, 협업 등의 작업을 기반으로 평판을 축적한다고 상상해보세요. 이러한 유형의 채점은 신용 점수나 사용자 평가와 비슷하지만 AI를 위한 것입니다. 다른 계약에서는 이를 사용하여 프록시 서비스를 신뢰할지 또는 사용할지 결정할 수 있습니다. LazAI가 제안한 iDAO(개인 중심 DAO) 개념에서 각 에이전트 또는 사용자 엔터티는 자체적인 온체인 도메인과 AI 자산을 갖습니다. 이러한 iDAO 또는 에이전트는 측정 가능한 기록을 수립하는 데 사용될 수 있습니다.
이미 플랫폼에서는 AI 에이전트를 토큰화하고 체인상 지표를 할당하기 시작했습니다. 예를 들어, Rivalz의 Rome 프로토콜 은 최신 평판 지표가 체인상에 기록되는 NFT 기반 AI 에이전트(rAgents)를 생성합니다. 사용자는 에이전트의 성과와 집단 AI 군집 내에서의 영향력에 따라 보상을 받고, 에이전트를 투자하거나 빌려줄 수 있습니다. 이는 본질적으로 AI 에이전트를 위한 DeFi이며 에이전트 유틸리티 지표의 중요성을 보여줍니다. 앞으로는 활성 주소를 논의하는 것처럼 활성 AI 에이전트를 논의할 수도 있고, 거래량을 논의하는 것처럼 에이전트의 경제적 영향을 논의할 수도 있습니다.
주의 추적은 또 다른 기본 요소가 될 수 있습니다. 즉, 에이전트가 의사결정 과정에서 무엇(어떤 데이터, 신호)에 주의를 기울이는지 기록하는 것입니다. 이를 통해 블랙박스 에이전트의 투명성과 감사가 가능해지고, 에이전트의 성공이나 실패를 특정 입력에 기인할 수 있습니다. 요약하자면, 에이전트 행동 지표는 책임성과 일치성을 보장할 것입니다. 자율 에이전트에게 많은 돈이나 중요한 업무를 관리하도록 맡기는 경우, 그들의 신뢰성을 정량화해야 합니다. 높은 에이전트 유틸리티 점수는 온체인 AI 에이전트가 대량의 자금을 관리하기 위한 전제 조건이 될 수 있습니다(전통적인 금융에서 높은 신용 점수가 대규모 대출의 기준이 되는 것과 유사).
사용 인센티브와 AI 정렬 지표: 마지막으로, AI 경제는 유익한 사용과 정렬에 대한 인센티브를 제공하는 방법을 고려해야 합니다. DeFi는 유동성 채굴, 초기 사용자 에어드롭, 수수료 할인 등을 통해 성장을 장려합니다. AI의 경우, 단순히 사용량을 늘리는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI 결과를 개선하는 사용에 대한 인센티브를 제공해야 합니다. 이 시점에서는 AI 정렬과 관련된 지표가 매우 중요합니다. 예를 들어, 인간의 피드백 루프(사용자가 AI 응답을 평가하거나 iDAO를 통해 수정 사항을 제공하는 것 등, 아래에서 자세히 설명)를 기록할 수 있으며 피드백 기여자는 정렬 혜택을 얻을 수 있습니다. 또는 AI 개선에 시간을 투자한 사용자(선호도 데이터, 수정 사항 또는 새로운 사용 사례 제공)에게 보상을 제공하는 주의 증명 또는 참여 증명을 상상해 보세요. 측정항목은 주의 추적, AI를 최적화하기 위한 질적 피드백 수집, 인간의 주의량 등이 될 수 있습니다.
DeFi에 TVL과 수익을 추적하기 위한 블록 탐색기와 대시보드(예: DeFi Pulse, DefiLlama)가 필요했던 것처럼, AI 경제에는 이러한 AI 중심 지표를 추적할 새로운 탐색기가 필요합니다. 전체 정렬 데이터 볼륨, 활성 AI 에이전트 수, 누적 AI 유틸리티 수익 등을 보여주는 AI-llama 대시보드를 상상해 보세요. 이는 DeFi와 유사하지만 내용은 완전히 새롭습니다.
DeFi 스타일 AI 플라이휠을 향하여
AI를 위한 인센티브 플라이휠을 구축해야 합니다. 즉, 데이터를 일급 경제 자산으로 취급하고, 이를 통해 AI 개발을 폐쇄적인 기업에서 개방적이고 참여적인 경제로 전환해야 합니다. DeFi가 금융을 사용자 중심의 개방적인 유동성 분야로 전환한 것과 마찬가지입니다.
이 방향으로의 초기 탐색이 이미 이루어졌습니다. 예를 들어, Vana 와 같은 프로젝트는 데이터 공유에 참여하는 사용자에게 보상을 제공하기 시작했습니다. Vana 네트워크를 사용하면 사용자는 개인 또는 커뮤니티 데이터를 DataDAO(탈중앙화 데이터 풀)에 기여하고 데이터 세트별 토큰(네트워크 고유 토큰으로 교환 가능)을 획득할 수 있습니다. 이는 데이터 제공자를 수익화하기 위한 중요한 단계입니다.
하지만 기여에 대한 보상만으로는 DeFi의 폭발적인 추진력을 재현하기에 충분하지 않습니다. DeFi에서 유동성 공급자는 자산을 예치하는 데 대한 보상을 받을 뿐만 아니라, 제공하는 자산은 투명한 시장 가치를 가지며 수익은 실제 사용(거래 수수료, 대출 이자, 인센티브 토큰)을 반영합니다. 마찬가지로 AI 데이터 경제는 일반적인 보상을 넘어 데이터에 직접 가격을 부여해야 합니다. 데이터 품질, 부족성 또는 모델 개선에 따른 경제적 가격 책정이 없다면, 우리는 피상적인 인센티브에 갇힐 위험이 있습니다. 단순히 참여에 대한 보상으로 토큰을 배포하는 것은 양보다 질을 중시하는 결과를 낳을 수 있으며, 토큰이 실제 AI 유용성과 연계되지 않으면 정체될 수 있습니다. 혁신을 진정으로 촉진하려면 기여자는 자신의 데이터 가치에 대한 명확한 시장 중심 신호를 확인해야 하며, 해당 데이터가 AI 시스템에서 실제로 사용될 때 보상을 받아야 합니다.
데이터 세트에서 중앙화된 인센티브 루프를 생성하기 위해 데이터의 가치를 직접 평가하고 보상하는 데 중점을 둔 인프라가 필요합니다. 사람들이 고품질 데이터를 더 많이 제공할수록 모델이 더욱 향상되고, 더 많은 사용과 데이터 수요를 유치하며, 결과적으로 기여자의 수익이 증가합니다. 이를 통해 AI는 빅데이터를 향한 폐쇄적인 경쟁에서 신뢰할 수 있는 고품질 데이터를 위한 개방적인 시장으로 전환될 것입니다.
이러한 개념은 실제 프로젝트에 어떻게 반영되나요? 예를 들어 LazAI를 살펴보면, 이 프로젝트는 차세대 블록체인 네트워크와 분산형 AI 경제의 기반을 구축하고 있습니다.
LazAI 소개 - AI와 인간을 연결하다
LazAI는 AI 데이터 정렬 문제를 해결하기 위해 특별히 설계된 차세대 블록체인 네트워크 및 프로토콜로, AI 데이터, 모델 동작, 에이전트 상호 작용에 대한 새로운 자산 표준을 도입하여 분산형 AI 경제를 위한 인프라를 구축합니다.
LazAl은 데이터를 검증 가능하고, 인센티브를 제공하고, 체인상에서 프로그래밍할 수 있도록 하여 AI 정렬 문제를 해결하는 가장 미래지향적인 접근 방식 중 하나를 제공합니다. 다음에서는 LazAI 프레임워크를 예로 들어 AI 기반 블록체인이 위의 원칙을 실제로 어떻게 적용하는지 설명하겠습니다.
핵심 문제 - 데이터 정렬 불량 및 공정한 인센티브 부족
AI 정렬은 종종 교육 데이터 품질에 달려 있으며, 미래에는 인간과 일치하고 신뢰할 수 있으며 관리되는 새로운 데이터가 필요할 것입니다. AI 산업이 중앙집중식, 범용 모델에서 상황에 맞는 정렬된 인텔리전스로 전환함에 따라 인프라도 함께 발전해야 합니다. AI의 다음 시대는 정렬, 정확성, 추적성에 의해 정의될 것입니다. LazAI는 데이터 정렬 및 인센티브 문제를 직접적으로 해결하고 근본적인 솔루션을 제안합니다. 즉, 소스에서 데이터를 정렬하고 데이터 자체에 직접 보상을 제공하는 것입니다. 즉, 훈련 데이터가 인간의 관점을 검증 가능하게 대표하고, 잡음이 제거/편향되지 않았으며, 모델의 품질, 희소성 또는 개선 사항에 따라 보상 데이터가 제공되는지 확인합니다. 이는 모델을 조작하는 것에서 데이터를 다루는 것으로 패러다임이 바뀌는 것입니다.
LazAI는 기본 요소를 도입할 뿐만 아니라 데이터 수집, 가격 책정, 거버넌스에 대한 새로운 패러다임을 제안합니다. 핵심 개념에는 데이터 기반 토큰(DAT)과 개인 중심 DAO(iDAO)가 포함되며, 이를 통해 데이터의 가격 책정, 추적성 및 프로그래밍 가능한 사용이 실현됩니다.
검증 가능하고 프로그래밍 가능한 데이터 - 데이터 고정 토큰(DAT)
이러한 목표를 달성하기 위해 LazAI는 AI 데이터 자산화를 위해 특별히 설계된 새로운 토큰 표준인 새로운 온체인 기본형인 DAT(Data Anchored Token)를 도입합니다. 각 DAT는 체인에 고정된 데이터 조각과 그 계보 정보, 즉 기여자의 신원, 시간에 따른 진화, 사용 시나리오를 나타냅니다. 이는 Git과 같은 데이터 세트의 버전 제어 시스템과 유사하지만 블록체인의 보안을 갖춘 각 데이터에 대한 검증 가능한 기록을 생성합니다. DAT는 체인상에 존재하므로 프로그래밍이 가능합니다. 즉, 스마트 계약을 통해 사용 규칙을 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 제공자는 자신의 DAT(예: 의료 이미지 세트)가 특정 AI 모델에서만 접근 가능하거나 특정 조건(개인 정보 보호 또는 윤리적 제약이 코드를 통해 적용됨) 하에서만 사용되도록 지정할 수 있습니다. 인센티브 메커니즘은 DAT를 거래하거나 지분을 투자할 수 있다는 것입니다. 즉, 데이터가 모델에 가치 있는 경우 모델(또는 소유자)은 DAT에 액세스하기 위해 비용을 지불할 수 있습니다. 기본적으로 LazAI는 데이터가 토큰화되고 추적 가능한 시장을 구축합니다. 이는 앞서 논의한 검증 가능한 데이터 측정 항목과 직접적으로 일치합니다. DAT를 확인하면 검증되었는지, 얼마나 많은 모델이 이를 사용하는지, 그리고 모델 성능이 얼마나 향상되는지 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터는 더 높은 가치를 갖게 됩니다. LazAI는 체인에 데이터를 고정하고 경제적 인센티브를 품질에 연계함으로써 AI가 신뢰할 수 있고 측정 가능한 데이터를 통해 훈련되도록 보장합니다. 이는 인센티브 조정을 통해 문제를 해결하는 것입니다. 즉, 좋은 데이터는 보상을 받고 눈에 띄게 됩니다.
개인 중심 DAO(iDAO) 프레임워크
두 번째 핵심 구성 요소는 LazAI의 iDAO(개인 중심 DAO) 개념으로, 개인(조직이 아님)을 의사 결정 및 데이터 소유권의 핵심에 두어 AI 경제의 거버넌스 모델을 새롭게 정의합니다. 기존의 DAO는 종종 집단적 조직 목표를 우선시하여 의도치 않게 개인의 의지를 약화시킵니다. iDAO는 이런 논리를 뒤집습니다. AI는 개인, 커뮤니티 또는 도메인별 엔터티가 AI 시스템에 제공하는 데이터와 모델을 직접 소유하고, 제어하고, 검증할 수 있도록 하는 맞춤형 거버넌스 단위입니다. iDAO는 맞춤형, 정렬된 AI를 가능하게 합니다. 거버넌스 프레임워크로서 모델이 항상 기여자의 가치나 의도를 준수하도록 보장합니다. 경제적 관점에서 볼 때, iDAO는 또한 커뮤니티가 AI 행동을 프로그래밍할 수 있게 합니다. 모델이 특정 데이터를 사용하는 방법, 모델에 액세스할 수 있는 사람, 모델 출력의 이점이 어떻게 분배되는지 제한하는 규칙을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, iDAO는 AI 모델이 호출될 때마다(API 요청이나 작업 완료 등) 해당 데이터를 제공한 DAT 보유자에게 수익의 일부를 반환하도록 규정할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트 행동과 기여자 보상 사이에 직접적인 피드백 루프가 형성됩니다. 이는 유동성 공급자 수익이 플랫폼 사용에 따라 결정되는 DeFi의 메커니즘과 유사합니다. 또한 iDAO는 프로토콜을 통해 구성 가능한 상호작용을 구현할 수 있습니다. 즉, 한 AI 에이전트(iDAO)가 협상된 조건에 따라 다른 iDAO의 데이터나 모델을 호출할 수 있습니다.
LazAI의 프레임워크는 이러한 기본 요소를 기반으로 분산형 AI 경제의 비전을 현실로 구현합니다. 데이터는 사용자가 소유하고 수익화할 수 있는 자산이 되고, 모델은 비공개 사일로에서 협업 프로젝트로 이동하며, 고유한 데이터 세트를 큐레이팅하는 개인부터 소규모의 특수 모델을 구축하는 개발자까지 모든 참여자가 AI 가치 사슬의 이해 관계자가 됩니다. 이러한 인센티브 조정은 DeFi의 폭발적인 성장을 반영할 것으로 예상됩니다. 사람들이 AI 참여(데이터 또는 전문 지식 제공)가 직접적으로 기회로 전환된다는 것을 깨닫게 되면 투자에 대한 동기가 더 커질 것입니다. 참여자 수가 증가함에 따라 네트워크 효과가 활성화됩니다. 즉, 더 많은 데이터로 인해 더 나은 모델이 생겨나고, 이는 더 많은 사용자를 유치하며, 이는 다시 더 많은 데이터와 수요를 생성하여 긍정적인 순환을 형성합니다.
AI를 위한 신뢰 기반 구축: 검증 가능한 컴퓨팅 프레임워크
이 생태계에서 LazAI의 검증된 컴퓨팅 프레임워크는 신뢰를 구축하는 핵심 계층입니다. 이 프레임워크는 생성된 모든 DAT, 모든 iDAO(개별 자율 조직) 결정 및 모든 인센티브 할당에 검증 가능한 추적 체인이 있도록 보장하여 데이터 소유권을 시행 가능하게 하고, 거버넌스 프로세스에 대한 책임을 묻고, 에이전트 행동을 감사할 수 있도록 합니다. 검증 가능한 컴퓨팅 프레임워크는 iDAO와 DAT를 이론적 개념에서 안정적이고 검증 가능한 시스템으로 전환함으로써 신뢰에 대한 패러다임의 전환을 이룹니다. 즉, 가정에 의존하는 방식에서 수학적 검증을 기반으로 한 결정론적 보장으로 전환합니다.
분산형 AI 경제의 가치 실현을 위한 이러한 기본 요소들을 확립함으로써 분산형 AI 경제의 비전이 실제로 실현됩니다.
데이터 자산화: 사용자는 데이터 자산의 소유권을 확인하고 혜택을 얻을 수 있습니다.
모델 협업: AI 모델은 폐쇄된 섬에서 개방형 협업 제품으로 전환됩니다.
참여 형평성: 데이터 기여자부터 수직 모델 개발자까지 모든 참여자가 AI 가치 사슬의 이해관계자가 될 수 있습니다.
이러한 인센티브 호환 디자인은 DeFi의 성장 모멘텀을 재현할 것으로 예상됩니다. 사용자가 AI 구축에 참여하면(데이터나 전문 지식을 제공함으로써) 직접적으로 경제적 기회로 전환될 수 있다는 것을 깨닫게 되면 참여에 대한 열정이 불타오를 것입니다. 참여자의 규모가 확대됨에 따라 네트워크 효과가 나타납니다. 더 많은 고품질 데이터를 통해 더 나은 모델이 탄생하고, 이는 더 많은 사용자를 유치하며, 이는 다시 더 많은 데이터 수요를 발생시켜 자체 강화형 성장 플라이휠을 형성합니다.
결론: 개방형 AI 경제를 향하여
DeFi의 여정은 올바른 기본 원칙이 전례 없는 성장을 가져올 수 있음을 보여주었습니다. 우리는 다가올 AI 기반 경제에서도 비슷한 획기적인 진전을 눈앞에 두고 있습니다. 데이터와 정렬을 중시하는 새로운 기본 요소를 정의하고 구현함으로써 AI 개발을 중앙 집중식 엔지니어링 작업에서 분산형 커뮤니티 중심 작업으로 전환할 수 있습니다. 이러한 여정에는 어려움이 따르기 마련입니다. 경제적 메커니즘이 양보다 질을 우선시하도록 보장하고, 데이터 인센티브가 개인정보 보호나 공정성을 저해하는 것을 막는 윤리적 함정을 피하는 것입니다. 하지만 방향은 분명합니다. LazAI의 DAT 및 iDAO와 같은 관행은 인간 중심의 AI라는 추상적인 개념을 구체적인 소유권 및 거버넌스 메커니즘으로 전환하는 길을 열어가고 있습니다.
초기 DeFi가 실험을 통해 TVL, 유동성 마이닝, 거버넌스를 최적화했던 것처럼 AI 경제 역시 새로운 기본 요소를 반복할 것입니다. 미래에는 데이터 가치 측정, 공정한 보상 분배, AI 에이전트의 정렬 및 혜택에 대한 논의와 혁신이 등장할 것입니다. 이 글은 AI를 민주화할 수 있는 인센티브 모델의 극히 일부만을 다루고 있으며, 이를 통해 공개 토론과 심도 있는 연구를 촉진하고자 합니다. 어떻게 하면 AI에 더 적합한 경제적 기본 요소를 설계할 수 있을까요? 예상치 못한 결과나 기회가 생길 수 있는 경우는 무엇인가? 광범위한 커뮤니티의 참여를 통해 기술적으로 진보된 것뿐만 아니라 경제적으로 포용적이고 인간적 가치에 부합하는 AI 미래를 구축할 가능성이 더 커집니다.
DeFi의 기하급수적 성장은 마법이 아닙니다. 인센티브 정렬에 의해 주도됩니다. 오늘날 우리는 데이터와 모델을 통해 동일한 일을 함으로써 AI 르네상스를 주도할 기회를 가지고 있습니다. 참여를 기회로, 기회를 네트워크 효과로 전환함으로써 우리는 디지털 시대의 가치 창출과 분배를 재구성하는 AI의 추진력을 얻을 수 있습니다.
검증 가능한 데이터 세트, 정렬된 AI 에이전트, 새로운 기본 요소부터 시작하여 함께 미래를 만들어 봅시다.
