개요

개요

ChatGPT가 출시된 지 두 달 만에 사용자 수가 빠르게 1억 명을 넘어 업계와 자본 시장의 핫스팟이 되었습니다. 현재 국내외의 많은 기술 대기업이 AIGC 분야에 배치되었습니다. BAT, Byte, Netease 등 국내 기업과 구글, 메타, 마이크로소프트 등 해외 기업 모두 AIGC 응용 제품을 출시했다. 암호화 업계의 기업가들도 파이를 공유하기 위해 ChatGPT 및 AI와의 결합을 적극적으로 모색하고 있습니다.

우리는 AIGC가 Web3 시대의 생산성 도구가 될 것이라고 생각합니다.Web 3.0 시대에 접어들면서 인공지능, 데이터 연동, 시맨틱 네트워크 구축 등이 사람과 인터넷 사이에 새로운 연결 고리를 형성하고 콘텐츠 소비에 대한 수요가 급증하고 있습니다. UGC\PGC와 같은 콘텐츠 생성 방법은 확장 요구를 충족하기 어려울 것입니다. AIGC는 새로운 메타버스 콘텐츠 생성 솔루션이 될 것입니다. AIGC의 생성은 인공지능을 이용하여 지식 그래프를 학습하고 자동으로 생성하며, 인간이 콘텐츠를 만드는 데 도움을 주거나 전적으로 AI로 콘텐츠를 생성합니다. 콘텐츠 생성의 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 콘텐츠의 다양성도 높일 수 있습니다.

일반적으로 AIGC는 세 가지 차원으로 나눌 수 있습니다: 소프트웨어 수준에는 자연어 처리 기술, AIGC 생성 알고리즘 모델 및 데이터 세트가 포함되며, 하드웨어 수준에는 주로 컴퓨팅 성능 및 통신 네트워크가 포함됩니다. web3 애플리케이션과 관련하여 이 기사는 소비자 애플리케이션의 잠재적인 혁신에 초점을 맞출 것입니다.

1. AIGC 소프트웨어 계층 - 기술 발전으로 촉발된 혁신의 물결

AIGC 기술은 주로 자연어 처리 NLP와 AIGC 생성 알고리즘의 두 가지 측면을 포함합니다.

• 자연어 처리

자연어 처리는 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 자연어를 통해 구현하는 수단이다. 순환 신경망(RNN)은 NLP에 대한 현재 주요 접근 방식의 핵심입니다. 이 중 2017년 Google에서 개발한 Transformer 모델은 NLP 문제에 대한 선호 모델로 LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 RNN 모델을 점차 대체했습니다. Transformer의 병렬화 이점을 통해 더 큰 데이터 세트에서 학습할 수 있습니다. 이는 BERT, GPT와 같은 사전 학습 모델 개발에도 기여했습니다. 이러한 시스템은 Wikipedia, Common Crawl 등과 같은 대규모 코퍼스를 사용하여 훈련되며 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.

• AIGC 생성 알고리즘

보조 제목

1.1 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Networks)

보조 제목

1.2 확산 모델 확산 모델

확산 모델은 다양한 고해상도 이미지를 생성하는 새로운 종류의 생성 모델입니다. OpenAI, Nvidia 및 Google이 대규모 모델을 훈련시킨 후 많은 관심을 끌었습니다. 확산 모델 확산 모델의 생성 논리는 다른 모델보다 인간의 사고 방식에 가깝기 때문에 최근 AIGC가 열린 창의성을 가지고 있습니다. 기본적으로 확산 모델은 지속적으로 가우시안 노이즈를 추가하여 교육 데이터를 손상시킨 다음 이 노이즈 프로세스를 반대로 하여 데이터를 복원하는 방법을 학습하여 작동합니다. 품질과 효율성 측면에서 모두 더 높은 정밀도, 확장성 및 병렬성을 가지고 있으며 빠른 개발은 AIGC 성장의 변곡점이 되었습니다. 동시에 기계 학습 과정에서 더 정확한 결과를 얻기 위해 많은 양의 훈련이 필요하며, 기반 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 급격히 증가할 것입니다.

2. 하드웨어 계층 - 분산 컴퓨팅 파워 서사의 부상

전통적인 알고리즘과 비교하여 인공 지능 알고리즘은 중복 가정이 없지만 완전히 입력 데이터를 사용하여 해당 모델 구조를 시뮬레이션하고 구축합니다.이 알고리즘 특성은 더 유연하고 다른 학습 데이터를 기반으로 할 수 있다고 결정합니다. 자체 최적화는 또한 계산량을 크게 증가시킵니다. AIGC 세대의 증가, 특히 미래 비디오, 게임 및 기타 콘텐츠의 추가로 인해 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 급격히 증가할 것이며 GPU 전용 컴퓨팅 클러스터가 필요에 따라 등장할 수 있으며 이는 모델 정확도 및 사용자 경험을 개선하는 데 매우 중요합니다. . OpenAI 분석에 따르면 2012년 이후 AI 컴퓨팅 성능에 대한 수요는 6년 동안 약 300,000배 증가했습니다.

Web3 기술은 기존 AI 훈련에 적용되었던 탈중앙화를 통해 머신러닝의 효율성을 높일 수 있다. 컴퓨팅 파워 트레이닝.

• Render Network는 GPU 인프라를 기반으로 하는 분산 렌더링 서비스 제공업체입니다. 기존의 로컬 렌더링 및 클라우드 렌더링이 글로벌 GPU 컴퓨팅 성능을 효과적으로 활용할 수 없는 문제를 해결합니다. 렌더 네트워크는 공급측과 수요측을 연결하는 미들웨어로 볼 수 있습니다. 사용자는 블록체인을 통해 렌더링 작업을 게시하고 채굴자는 렌더링 주문을 받을 수 있으며 이 기간 동안의 거래 수수료는 RNDR이 정산합니다.

• Phala 네트워크의 핵심은 클라우드 컴퓨팅 네트워크로 "체인에서 합의하고 체인에서 컴퓨팅" 모드를 채택합니다.AI의 무거운 컴퓨팅 작업을 위해 Phala는 또한 안정적인 컴퓨팅 서비스 스트림을 제공할 수 있습니다. Secure Enclave의 신뢰할 수 있는 실행 환경을 구축하면 악의적인 노드도 AI 데이터를 훔치거나 자동화된 프로그램의 실행을 조작하여 잘못된 결과를 제공할 수 없습니다.

• web3의 더 넓은 응용 프로그램은 Gitcoin과 유사할 수 있고, 컴퓨팅 성능을 기부하면 POAP를 얻을 수 있으며, AMM과 유사하여 유동성에 대한 인센티브를 제공하고 컴퓨팅 성능을 유료로 임대하는 플랫폼이 됩니다.

3. 상용 애플리케이션 계층 - AIGC가 Web3 소비 시나리오에 통합되는 경우

상업 응용의 관점에서 볼 때 AIGC의 텍스트, 이미지, 오디오, 게임 및 코드 생성 비즈니스 모델은 점차 성숙해지고 있으며, 특히 일부 분야에서는 반복 작업이 많고 정밀도 요구 사항이 낮습니다.AIGC 서비스는 일반적으로 다음과 같은 형식으로 실현됩니다. Web2의 SaaS 서비스(예: Lensa, ChatGPT pro)

기존 분야에서 많은 주목과 채택을 얻은 Stability AI, ChatGPT 및 기타 인공 지능과 비교할 때 블록체인의 더 큰 상상력은 AI 모델을 변경할 수 있는 경제 시스템에 있습니다. 얼마 전까지만 해도 급격한 상승세를 이끈 AI 개념 코인들이 많았지만, FOMO 정서가 사라진 후 AIGC+Web3가 애플리케이션 레이어에서 어떤 방향성 혁신을 만들어낼 수 있을지가 더 우려된다.

3.1 AIGC & Mass adoption

많은 기존 web2 사용자들이 암호화폐에 관심을 가지지만 복잡하고 익숙하지 않은 작업 때문에 포기하는 경우가 많습니다. AIGC의 등장으로 web2 사용자의 진입장벽이 크게 낮아질 것으로 기대됩니다.

a) Web3 검색 엔진: Web3 버전 chatgpt. 기존 chatgpt 대형 모델을 기반으로 twitter, reddit, Lens, Farcaster, Mastodon 등의 온체인 데이터와 데이터 소스, 교육용 암호화 미디어를 추가하여 암호화 백과사전을 구축합니다.

• 기존 사용 사례: RSS3

RSS3 제품Hoot.itChatGPT를 기반으로 Web3와 같은 개방형 네트워크에서 더 많은 콘텐츠 교육이 추가되고 최적화되어 사용자가 콘텐츠를 검색할 때 더 나은 경험을 얻을 수 있습니다.

• 기존 사용 사례: Kaito

b) Kaito는 데이터와 정보가 종종 Discord, Medium, Mirror, 팟캐스트 기록, 뉴스 및 연구 플랫폼과 같은 여러 소스에 흩어져 있는 AI 기반 암호화 검색 엔진입니다. Kaito는 AI 기반 검색 엔진을 통해 이 정보를 한 곳에 모았습니다.

개인화된 온보딩 경험: AI는 사용자 행동과 선호도를 분석하여 각 사용자의 위험 성향과 과거 투자 경험을 기반으로 개인화된 온보딩 경험을 생성할 수 있습니다. 튜토리얼의 텍스트 버전과 비교할 때 AIGC 엔진은 지갑 생성, 로그인, 거래 및 스마트 계약 상호 작용의 모든 단계에서 일대일 안내를 제공하여 온보딩의 복잡성과 사용자 이탈률을 줄이고 신규 사용자를 더 많이 만들 수 있습니다. 마음 편하게.

c) 투자 계좌 개설 안내: AI 스마트 도우미는 사용자에게 최신 시장 데이터, 열 추적 및 기본 투자 조언을 제공할 수 있습니다. AI 도우미는 초보 사용자를 위해 시장에서 가장 인기 있는 10가지 NFT/알트코인을 분석하고, 상세한 데이터 차트를 생성하고, 사용자가 주요 거래 플랫폼에서 계좌 개설 및 구매와 같은 작업을 완료하도록 지원할 수 있습니다.

논평: 이 유형의 제품은 주로 소매 상인을 위한 것입니다.전체 트래픽이 크고 기본 지식이 부족합니다.제품의 강력한 보안과 권한을 보장해야 합니다.중앙화 거래소가 먼저 시작할 가능성이 높습니다. . 또한 web3 구조화 데이터가 부족하고 품질이 낮으며 시장 업데이트 반복 속도가 매우 빠르며 데이터 획득에 많은 어려움이 있습니다.현재 대부분의 프로젝트는 아직 테스트를 시작하지 않았으며 제품 경험이 명확하지 않습니다.

3.2 AIGC 및 게임

a) 향상된 몰입감: AIGC 기반 게임 캐릭터는 플레이어에게 보다 현실적인 경험을 제공할 수 있습니다. AI 기반 NPC(플레이어가 아닌 캐릭터)는 보다 복잡하고 사실적인 행동을 생성하고, 게임 상호작용을 향상하고, 사용자의 행동과 행동에 따라 실시간으로 결정에 응답할 수 있습니다.

• 기존 사용 사례: Red Dead Redemption, 지도 생성 등

"Red Dead Redemption 2"는 인사, 구매 및 판매, 성가신 행동, 총 뽑기, 약탈, 임무 시작, 비밀 묻기 등 상호 작용하는 개체에 따라 달라지는 플레이어와 NPC 사이의 풍부한 상호 작용 옵션을 제공합니다. 보다 풍부하고 실감나는 인터랙티브 경험을 형성할 수 있습니다.

Microsoft Flight Simulator의 1억 9,700만 평방 마일 환경은 모두 주로 인공 지능, Microsoft 및blackshark.aiAI를 사용하여 2D 위성 이미지에서 무한히 사실적인 3D 세계를 생성하기 위해 협력하십시오.

b) 게임 제작의 문턱 낮추기: 제작자는 더 낮은 문턱으로 게임을 만들 수 있습니다.대부분의 오픈 월드 UCG 게임 편집자는 게임 제작 단계를 단순화했지만 제작자는 여전히 특정 프로그래밍 기반이 필요합니다.AIGC에서 코드의 도움으로 -무료 프로그래밍으로 플레이어가 텍스트 설명이나 그림을 통해 특정 게임 자산, 스타일 장면, 게임 플레이 등을 생성할 수 있습니다.

• 기존 사용 사례: Lifeform AI

Lifeform 사용자는 AI 도구를 통해 자신만의 만화 캐릭터를 생성할 수 있습니다. Lifeform AI Cartoon은 2월 17일부터 3월 17일까지 한 달간 프리민트 캠페인을 진행합니다. 플레이어는 무료 채굴을 위해 약 USD 0.5를 지불하고 각 지갑은 1개로 제한됩니다.

• 기존 사용 사례: Anything World

Anything world Metaverse AI 애니메이션 도구 개발 회사는 올해 12월 Epic Games 가상 엔진에 상륙할 예정입니다. Anything World는 주로 오픈 소스, 사용 가능하고 혼합 가능한 3D 도구의 ML 기반 대규모 생성을 구축하여 사람들이 Web3 세계에 진입하는 문턱을 낮춥니다.

• 기존 사용 사례: AIRENA

AIRENA는 현실 세계와 Metaverse 사이의 빠른 인터랙티브 채널로, 고급 3D AIGC 기능, Metaverse 및 우주 UGC 시스템을 사용하여 실제 2D/3D 예술 제작자를 위한 원스톱 예술 및 엔터테인먼트 소셜 플랫폼을 구축하는 데 전념하고 있습니다. AIRENA의 단순화된 전체 형식 NFT 생성 프로세스 및 UGC 공간의 생성 기능은 AIRENA를 개인, 아티스트 및 회사가 평행 세계에 참여, 통합 및 구축할 수 있는 포괄적인 솔루션으로 만들어 META가 디지털 자산을 탐색하고 거래할 수 있는 원활한 경험을 제공할 것입니다.

c) 개인화된 게임 경험: AIGC는 플레이어의 게임 경험을 개인화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 알고리즘은 플레이어 행동과 선호도를 추적하여 맞춤형 권장 사항과 게임 옵션을 제공하여 플레이어 만족도와 유지율을 높일 수 있습니다.

• 기존 사용 사례: 미러 월드

AI 기반 체인 게임 프로젝트인 미러월드는 2021년 9월 미러월드 플랫폼 전체에 게임을 순환시킬 수 있는 인터랙티브 NFT 미러 NFT를 출시했으며, 올해 상호 운용 가능한 자산으로 3개의 게임을 출시할 예정이다.

d) 공정성 및 치트 방지: AI 기반 치트 방지 시스템은 자기 조준 또는 시스루와 같은 비정상적인 행동 패턴을 감지한 다음 추가 조사를 위해 플래그를 지정할 수 있습니다. 또한 AI 기반 난수 생성기(RNG)는 온체인 시금치 게임의 공정성을 향상시킬 수 있습니다.

e) 동적 게임 균형: AI를 사용하여 게임 균형을 최적화하고 플레이어의 행동과 기술 수준에 따라 실시간으로 난이도와 도전 과제를 조정할 수 있습니다. 게임은 더욱 흥미롭고 도전적일 것이며 동시에 플레이어는 지나치게 어려운 레벨에 좌절하지 않을 것입니다.

• 기존 사용 사례: RCT AI

RCT AI는 Axie Infinity를 위한 AI 훈련 DRL(Deep Reinforcement Learning) 모델을 개발했습니다. 많은 수의 전투 통계에서 효율성과 승률이 증가했습니다.

논평: 게임 분야에서 AIGC의 주요 사용 사례는 인프라 최적화입니다.독립적인 비즈니스 모델이 되는 것은 더 어렵습니다.

3.3 AIGC 및 탈중앙화 소셜

a) 콘텐츠 생성: AIGC는 콘텐츠를 생성하는 AI의 기능을 사용하여 일반 암호화 사용자가 생성 프로세스에 참여할 수 있도록 하는 새로운 콘텐츠 생성 방식을 가져올 수 있습니다. 사용자는 특정 창의적 콘텐츠를 제공할 필요는 없지만 아이디어를 제공하거나 모델을 미세 조정할 수 있습니다.

b) 사회적 압력 감소: AIGC는 사용자가 복잡한 정보 흐름을 요약할 수 있도록 도와주어 사용자가 주요 정보를 빠르게 읽고 읽기 압력을 줄이며, 소셜 메시지를 처리하고 간단한 결정을 내릴 수 있습니다.

c) DID 및 성과 시스템: AIGC를 사용하여 디지털 ID를 생성하거나 개인 성과 벽을 생성합니다.

• 기존 사용 사례: AspectaAI

클라우드 및 온체인 데이터를 기반으로 Aspecta는 AI를 적용하여 깊은 가치를 지닌 디지털 ID를 생성합니다. 개발자부터 시작하여 사용자 데이터의 잠재력을 혁신하십시오. Aspecta ID를 핵심으로 하는 Aspecta는 프로토콜과 시스템을 통해 사용자와 타사 애플리케이션에 안전하고 제어 가능한 교차 Web2 및 Web3 데이터 스토리지, 전송 및 지능형 애플리케이션 서비스를 제공하기 위해 Aspecta Identity Ecosystem을 구축했습니다.

• 잠재적 사용 사례: AIGC 성취 벽

또 다른 잠재적 사용 사례는 체인, 자산 상태 및 nft 위치에 대한 사용자 상호 작용을 기반으로 아트 월을 생성하는 것입니다. 단순하게 전시되는 것이 아니라 다양한 요소가 하나로 통합되어 있으며 3D 갤러리, 추상화, 유화, 그래피티 등 다양하고 풍부한 예술 형태를 무작위로 적용하여 표현하며, 예술적 스타일과 요소 또한 상호 작용 동적 변경 사항과 함께 기록됩니다.

Comment: 사용자 생성 콘텐츠와 AI 생성 콘텐츠의 가치를 어떻게 측정합니까? 인간과 기계 예술의 가치를 측정하는 방법은 무엇입니까?저자는 AIGC 모델이 기존의 데이터 코퍼스에서 학습되고 요약되며 인터넷의 평균 수준을 초과하기 어렵다고 생각합니다. AIGC 시대에 진정한 크리에이터는 평범한 아이디어를 요약하는 대신 진정한 혁신에 대해 생각하고 문명의 진보를 촉진해야 합니다.

3.4 AIGC & NFT

a) 생성 NFT: AIGC 알고리즘은 개별 수집가의 선호도와 피드백에서 학습할 수 있습니다.일반 사용자에게 점점 더 많은 AI 생성 도구가 개방됨에 따라 NFT 예술 생성은 "당신이 그리고 추측하는" 게임처럼 간단해집니다.

• 기존 사용 사례: Eponym, Metascapes

Eponym은 Art AI에서 개발한 AI 알고리즘으로 단어나 구를 기반으로 예술 작품을 생성할 수 있으며, 1분 안에 추상적인 예술 작품을 생성하고 NFT에 캐스팅하여 이더리움에 새길 수 있습니다. OpenSea의 첫 번째 제품은 몇 시간 만에 매진되었으며 현재까지 4722개의 NFT 거래가 완료되었으며 총 거래량은 4722 ETH입니다.

Metascapes의 원본 자료는 세계에서 가장 환상적인 장소에서 사진을 찍는 것에서 나옵니다 AI는 이러한 NFT를 생성하는 방법을 배웠으며 OpenSea의 현재 거래량은 315 ETH에 도달했습니다.

b) 대화형 NFT: NFT 자체는 속성 진화, 상위 NFT 합병, NFT 게임 경쟁 등과 같은 사용자 행동에 따라 상호 작용하고 성장할 수 있습니다. 구체적인 항목은 다음과 같습니다.

Comment：AIGC가 NFT의 희소성에 영향을 미치고 커뮤니티에서 이를 인정할 수 있습니까?저자는 장면별로 분석해야 한다고 생각합니다. 중간 및 긴 꼬리 NFT는 aigc에서 높은 생산 효율성, 혁신적인 개념 및 정교한 그림 스타일로 생성할 수 있습니다. 블루칩은 인간 예술가를 선호합니다. 이 차이는 산업혁명 시대와 비슷하다.공산품과 핸드메이드 제품의 차이점——산업혁명 이전의 서민들은 기본적인 생필품이 부족했습니다.공산품의 등장은 사람들의 일상적 요구를 충족시켰고, 수제 제품은 고귀한 품질의 상징이 되었습니다.AIGC 시대에는 인간예술가의 가치는 높아지겠지만 관객은 줄어들고 고급화될 것이다.

3.5 AIGC & DeFi

a) 지능형 거래 알고리즘: AI 거래 알고리즘을 사용하여 시장 추세를 분석하고, 자산 가격의 방향을 보다 정확하게 예측하고, 거래자가 보다 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

• 기존 사용 사례: 스모 신호

Sumo SignalsAI 암호화 거래 전략 플랫폼은 인공 지능 기반 차익 거래 지표를 제공하고 수백 개의 암호화폐를 검사하며 암호화 거래자가 차익 거래를 실행하는 데 도움이 되는 구매 또는 판매 신호를 나타내는 패턴을 찾을 수 있습니다.

b) 보다 효율적인 대출 계약: AI 알고리즘을 사용하여 대출 플랫폼은 대출자의 신용 가치를 자동으로 평가하고 채무 불이행 위험을 줄이기 위해 적절한 이자율을 설정하여 대출 프로세스를 보다 효율적으로 만들 수 있습니다.

Foresight Ventures는 향후 수십 년 동안 암호 화폐의 혁신에 베팅합니다.여러 펀드를 관리합니다: VC 펀드, 2차 활성 관리 펀드, 다중 전략 FOF, 특수 목적 S 펀드 "Foresight 2차 펀드 l", 총 자산 관리 규모는 4억 달러 이상. Foresight Ventures는 "독특하고, 독립적이며, 공격적이고, 장기적"이라는 개념을 고수하고 강력한 생태적 힘을 통해 프로젝트에 대한 광범위한 지원을 제공합니다. 그 팀은 Sequoia China, CICC, Google, Bitmain 등 최고의 금융 및 기술 회사의 고위 직원으로 구성되어 있습니다.

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