머리말

블록체인과 인공지능 기술의 급속한 발전 속에서, 혁신적인 탈중앙화 AI 인프라인 곤카 (Gonka)는 채굴자들에게 컴퓨팅 리소스를 실제 가치로 전환할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 기존의 작업 증명(PoW) 메커니즘과 달리, 곤카의 PoW 2.0 메커니즘은 채굴자의 컴퓨팅 리소스를 AI 모델 학습 및 추론에 활용하여 효율적인 리소스 활용을 달성합니다. 이 글에서는 곤카의 보상 메커니즘을 자세히 살펴보고 최고의 AI 채굴자가 되는 길을 제시합니다.

1. 보상 메커니즘 개요

곤카의 보상 메커니즘은 세 가지 핵심 원칙을 기반으로 설계되었습니다.

1) 가치 창출: AI 학습 및 추론을 위한 실제 컴퓨팅 서비스를 제공하는 마이너에게 보상 제공

2) 장기적 인센티브: 베스 팅 메커니즘을 통해 채굴자들이 장기적으로 네트워크 구축에 참여하도록 장려합니다.

3) 공정한 분배: 보상은 계산 기여도와 품질 점수에 따라 분배됩니다.

시스템 아키텍처의 보상 흐름:

2. 보상 분류 시스템

곤카의 보상 메커니즘은 세 가지 주요 범주로 나뉘며, 각 범주에는 서로 다른 출처와 분배 논리가 있습니다.

2.1 보상 분류표

2.2 작업 코인 - 직접 소득 메커니즘

작업 코인은 사용자가 지불한 AI 추론 및 교육 수수료에서 발생하는, 채굴자의 가장 직접적인 수입원입니다.

이익 계산 공식:

마이너 작업 코인 = 총 작업 수수료 × (마이너 컴퓨팅 기여도 / 총 컴퓨팅 리소스) × 품질 점수

특징:

1) 기다릴 필요 없이 바로 받아보세요

2) 실제 업무량과 직접 관련됨

3) 시장 수요에 의해 주도되고 실용적인 가치가 있음

현재 단계의 작업 수수료는 0이며, 이 부분의 수입은 활성화되지 않았습니다.

2.3 보상 코인 - 네트워크 성장 인센티브

보상 코인은 네트워크의 장기적 개발을 장려하기 위해 새로운 토큰을 발행하여 생성됩니다.

할당 메커니즘:

채굴자 보상 코인 = 총 보상 풀 × (채굴자 PoC 가중치 / 네트워크 총 PoC 가중치)

캐스팅 규칙:

1) 시대별로 정기적으로 주조됨

2) 채굴량은 네트워크 활동에 따라 동적으로 조정됩니다.

3) 네트워크 TVL(총 잠금 가치) 관련

2.4 최고 마이너 보상—뛰어난 성과에 대한 보상

탑 마이너 리워드(Top Miner Rewards)는 곤카 네트워크 내에서 뛰어난 채굴자에게 추가적인 인센티브를 제공하는 엘리트 보상 메커니즘입니다. 이 메커니즘은 네트워크에 고품질 서비스를 제공하고, 안정적인 운영을 유지하며, 뛰어난 기술 역량을 보여주는 탑 마이너를 발굴하고 보상하는 것을 목표로 합니다.

3. PoC 가중치 계산 메커니즘

PoC(계산 증명) 가중치는 곤카 보상 분배의 핵심 지표로, 채굴자의 컴퓨팅 기여도를 반영합니다.

3.1 스프린트 경쟁 메커니즘

곤카는 스프린트 메커니즘을 사용하여 정기적인 컴퓨팅 경연 대회를 진행합니다. 각 스프린트 주기 동안 채굴자들은 지정된 AI 컴퓨팅 작업을 완료해야 합니다.

3.2 PoC 중량 계산 공식

1단계: 최종 가중치 = EpochGroup.ValidationWeights[참가자]

2단계: 최종 가중치 = EpochGroup.ValidationWeights[참가자] × 활용 보너스 × 적용 범위 보너스

1단계: 기본적인 비트코인 스타일 보상(즉시 구현), 모든 참가자의 기본 PoC 가중치가 합산되고(제출된 유효한 nonce의 수), 각 참가자는 고정 기간 보상의 일부를 받게 되는데, 이는 전체 네트워크 가중치에서 차지하는 비율과 같습니다.

예: 참가자 A의 PoC 가중치가 100이고 전체 네트워크의 PoC 가중치가 1,000인 경우, 참가자 A는 에포크 보상의 10%(100/1,000 = 0.1)을 받습니다.

2단계: 기본 PoC 가중치 분포가 추가 보상 메커니즘을 통해 향상됩니다.

1) 활용 보상: 수요가 높은 모델을 제공하는 MLNode는 보상 배수를 받습니다.

2) 모델 적용 인센티브: 모든 거버넌스 모델을 지원하는 참가자는 추가 보상을 받습니다.

3.3 활용 보상 계산

두 번째 단계에서는 시스템이 MLNode 수준에서 활용 보상을 적용합니다. 각 MLNode 보너스는 다음과 같이 계산됩니다.

3.4 모델 다양성 보상

두 번째 단계에서는 모든 거버넌스 모델을 지지하는 참여자에게 추가 보상 배수가 제공됩니다.

1) 참가자는 각 거버넌스 모델에 대해 최소 하나의 MLNode를 할당해야 합니다.

2) MLNode는 실행 가능해야 하며 추론 요청을 처리할 수 있어야 합니다.

3) 모델 분포 시스템을 사용하여 에포크 형성 중 적용 범위를 확인합니다.

보장 보너스 계산:

모델 적용 인센티브의 이점:

1) 인기 모델만을 중심으로 한 중앙 집중화 방지

2) 특화/신흥 차량 모델에 대한 네트워크 용량 확보

3) 포괄적 모델 지원을 위한 경제적 인센티브를 창출합니다.

4) 전반적인 네트워크 복원력과 다양성 개선

4. 보상 귀속 메커니즘

Gonka는 채굴자들이 장기적으로 네트워크 구축에 참여하도록 장려하기 위해 귀속 메커니즘을 구현합니다.

4.1 귀속 기간 설정

4.2 보상 지급 일정

180 Epoch 릴리스 일정(메인넷)

각 시대가 약 1일이라고 가정하면:

4.3 베스팅 메커니즘의 장점

광부들에게:

1) 장기적인 소득 안정성 확보

2) 단기 투기의 위험을 줄이세요

3) 네트워크 참여에 대한 헌신의식 강화

네트워크의 경우:

1) 광부 충성도 향상

2) 네트워크 안정성 강화

3) 토큰 시장 변동성 감소

5. 보상은 점차 절반으로 줄어듭니다.

곤카는 토큰 인플레이션을 통제하고 얼리어답터들에게 인센티브를 제공하기 위해 점진적인 반감기 메커니즘을 사용합니다. 이 메커니즘은 발행되는 보상량을 주기적으로 줄여 관리 가능한 토큰 공급과 네트워크의 장기적인 지속 가능성을 보장합니다. 반감기 메커니즘은 비트코인과 유사한 경제 모델을 따르지만 AI 컴퓨팅 네트워크의 특성을 반영하여 새롭게 발행되는 보상 코인에 적용됩니다.

5.1 반감기 메커니즘의 핵심 매개변수

5.2 반감 공식

지수 감쇠 공식을 사용하면:

현재 보상 = 초기 보상 × exp(감쇠율 × 경과된 에포크)

구체적인 공식:

보상(에포크) = 285,000 × 경험치(-0.000475 × 에포크)

5.3 반감기 일정

5.4 연간 반감 일정

5.5 주요 이정표 타임라인

5.6 인플레이션 통제 효과

6. 탑 마이너 보상 메커니즘

Gonka 네트워크는 네트워크 내 최고 참여자에게 인센티브를 제공하고 고품질 AI 컴퓨팅 서비스와 네트워크 안정성을 보장하도록 설계된 Top Miner Rewards 메커니즘을 구현합니다. 이 메커니즘은 컴퓨팅 성능, 네트워크 기여도, 장기 참여도, 평판 점수 등 여러 지표를 평가하여 상위 순위의 채굴자에게 추가적인 토큰 보상을 제공합니다.

6.1 탑 마이너 메커니즘의 핵심 요소

6.2 상위 마이너 레벨 시스템

6.3 자격 기준

Gonka의 최고 마이너는 다음 기준에 따라 선정되었습니다.

6.4 보상 분배 흐름도

정렬 우선순위 설명:

a) 첫 번째 자격 시간: "조기 참여자"에게 보상을 제공하고 기준을 가장 먼저 충족하는 채굴자에게 가장 높은 우선권이 부여됩니다.

b) 초기 컴퓨팅 파워 가중치: 두 가지 기준을 모두 충족하는 경우, 컴퓨팅 파워가 강할수록 우선순위가 높아집니다.

c) 초기 등록 순서: 최종 순위 결정자로서, 일찍 등록할수록 우선순위가 높아집니다.

7. 비트코인과의 비교

참조:

• https://github.com/gonka-ai/gonka/blob/main/docs/gonka_poc.md
• https://github.com/gonka-ai/gonka/blob/main/docs/tokenomics.md
• https://github.com/gonka-ai/gonka/tree/main/proposals/tokenomics-v2
• https://github.com/gonka-ai/gonka/blob/main/inference-chain/x/inference/keeper/msg_server_claim_rewards.go
• https://github.com/gonka-ai/gonka/blob/main/inference-chain/x/inference/types/params.go

Gonka.ai 소개

Gonka는 효율적인 AI 컴퓨팅 파워를 제공하도록 설계된 탈중앙화 네트워크입니다. Gonka의 설계 목표는 글로벌 GPU 컴퓨팅 파워를 최대한 활용하여 의미 있는 AI 워크로드를 완료하는 것입니다. 중앙화된 게이트키퍼를 제거함으로써 Gonka는 개발자와 연구자에게 컴퓨팅 리소스에 대한 허가 없는 접근을 제공하는 동시에 모든 참여자에게 GNK 토큰을 보상으로 제공합니다.

Gonka는 미국 AI 개발사 Product Science Inc.에서 인큐베이팅되었습니다. 웹 2 업계 베테랑이자 Snap Inc.의 전 핵심 제품 책임자였던 Libermans 형제가 설립한 이 회사는 2023년 OpenAI 투자자 Coatue Management, Solana 투자자 Slow Ventures, K5, Insight, Benchmark Partners 등의 투자자들로부터 1,800만 달러를 성공적으로 유치했습니다. 이 프로젝트의 초기 참여자로는 6 Blocks, Hard Yaka, Gcore, Bitfury 등 웹 2-웹 3 분야의 유명 기업들이 있습니다.

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