매치체인, 웹 3에서 AI 개발을 강화하기 위해 io.net과 파트너십 체결
목요일, 12월 5, 2024 12:00 오전
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탈중앙화 GPU 컴퓨팅 제공업체인 io.net은 웹 3를 위한 탈중앙화 AI 아이덴티티 레이어인 매치체인과 전략적 파트너십을 체결했다고 발표했습니다. 이번 협업은 io.net의 GPU 인프라를 활용하여 매치체인 생태계 내에서 AI 애플리케이션 개발을 강화하는 것을 목표로 합니다. 이 파트너십은 매치체인 개발자들이 인프라 관리의 복잡성 없이 혁신적인 애플리케이션을 만드는 데 집중할 수 있도록 개발 프로세스를 간소화하도록 설계되었습니다. AI 기반 아이덴티티 솔루션으로 알려진 매치체인은 다양한 애플리케이션을 지원하기 위해 io.net의 탈중앙화 컴퓨팅 자원을 활용할 것입니다. 궁극적으로 AI 통합 및 혁신의 발전을 촉진할 것입니다.
io.net의 GPU 인프라 통합은 매치체인 사용자에게 확장 가능하고 비용 효율적인 컴퓨팅 자원을 제공합니다. 전통적인 클라우드 서비스보다 가격이 훨씬 저렴한 io.net의 GPU 클러스터를 활용함으로써 매치체인은 사용자에게 고성능 컴퓨팅 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 파트너십은 비용을 절감할 뿐만 아니라 AI 애플리케이션 개발의 속도와 효율성을 향상시킵니다. 매치체인의 최고 상업 책임자인 제시 샤오(Jessie Xiao)는 이번 협업이 개발자들에게 차세대 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 도구를 제공하고 탈중앙화 생태계에서 AI 기반 혁신의 사명을 진전시키는 데 도움을 준다고 강조했습니다.
또한, 이 파트너십은 AI 연구를 위한 블록체인 기술 활용이라는 매치체인의 목표와 일치합니다. io.net의 탈중앙화 컴퓨팅 모델을 통합함으로써 매치체인 사용자는 온디맨드 GPU 자원과 솔라나 블록체인을 통한 빠른 결제 솔루션의 혜택을 누릴 수 있습니다. 이번 협업은 110만 사용자에게 아이덴티티 및 데이터 관리 솔루션을 포함한 혁신적인 AI 아이덴티티 기반 애플리케이션을 만들기 위한 고급 도구에 접근할 수 있도록 할 것으로 예상됩니다. 두 회사는 이 파트너십을 AI 및 블록체인 분야에서 탈중앙화 AI 애플리케이션 발전을 위한 실질적인 솔루션을 제공하는 중요한 진전을 이루었다고 보고 있습니다.
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앞을 내다보며, 아쿠라스트는 시스템 설계를 개선하기 위해 이벤트를 연기하는 것의 이점에 대한 광범위한 논의 후 2025년 4월에 토큰 생성 이벤트(TGE)를 목표로 설정했습니다. 다가오는 이정표로는 iOSTokenomics의 공개 출시, 새로운 보상 및 가격 시스템의 출시, 스테이킹 및 경제적 안전성의 도입이 포함됩니다. 아쿠라스트는 AI의 맥락에서 특히 컴퓨팅의 미래를 재정의하는 것을 목표로 하며, 커뮤니티가 이 변혁의 여정에 함께 하기를 초대합니다.
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분산 물리적 인프라 네트워크(DePIN) 모델을 활용하여 GEODNET는 글로벌 RTK 네트워크 구축과 관련된 자본 및 운영 비용을 크게 줄입니다. 인프라 소유자 간에 비용을 분산시킴으로써, 회사는 전통적인 모델에 비해 비용을 90% 절감할 수 있었습니다. 이러한 혁신적인 접근 방식 덕분에 GEODNET는 기지국을 신속하고 효율적으로 배치할 수 있었습니다. 미국 농무부와 같은 조직과의 파트너십은 트랙터 자동 조종 기술을 지원하는 데 특히 실용성과 확장성을 보여줍니다.
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DePIN 컴퓨트의 기능은 간단합니다: 사용자는 사용하지 않는 GPU 파워를 임대하여 새로운 수익원을 창출하고 자원 활용을 최적화할 수 있습니다. 이 분산 모델은 종종 고성능 컴퓨팅 플랫폼의 비용이 부담스러운 소규모 개발자와 연구자에게 특히 유리합니다. 블록체인 기술을 활용함으로써, DePIN 컴퓨트는 컴퓨팅 자원을 공유하는 빠르고 비용 효율적이며 확장 가능한 방법을 보장하여 궁극적으로 첨단 기술에 대한 접근을 민주화합니다.
DePIN 컴퓨트의 중요성은 최근 투자로 강조됩니다. 특히 VanEck가 이 프로젝트에 1천만 달러 이상의 투자를 약속한 것은 그 잠재력에 대한 강한 신뢰를 반영합니다. VanEck의 솔라나에 대한 이전 지원은 이미 긍정적인 시장 반응에 기여했으며, 미국에서 첫 번째 SOL 기반 상장지수펀드(ETF) 신청을 포함합니다. AI가 계속 발전함에 따라, DePIN 컴퓨트와 같은 이니셔티브는 컴퓨팅 파워에 접근하고 활용하는 방식을 혁신하여 혁신을 촉진하고 더 넓은 범위의 개인과 조직이 첨단 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 할 것입니다.
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웹3 시대의 데이터 프라이버시 강화진화하는 인터넷 환경에서 데이터 프라이버시에 대한 우려가 그 어느 때보다 높아지고 있습니다. 최근 MAGNA/Ketch 설문 조사에 따르면, 개인의 5%만이 기업이 자신의 개인 정보를 수집하고 활용하는 방식에 대해 완전히 안전하다고 느끼고 있습니다. 웹3로 전환하면서 사용자가 자신의 데이터에 대한 통제를 되찾을 수 있는 새로운 패러다임이 등장하고 있습니다. 블록체인 기술과 프라이버시 강화 기술(PET)을 활용함으로써 웹3는 데이터 보안을 강화할 뿐만 아니라 데이터 관리에서 프라이버시와 투명성의 기준을 재정의합니다.
탈중앙화는 웹3에서 데이터 프라이버시를 강화하는 핵심 원칙입니다. 전통적인 데이터 보안 방법은 종종 데이터를 한 곳에 중앙 집중화하는 방식을 취하는데, 이는 악의적인 행위자에게 단일 실패 지점을 만들 수 있습니다. 반면, 탈중앙화 시스템은 데이터를 여러 위치에 분산시켜 공격자가 이를 악용하기 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 블록체인 기술은 거래의 투명하고 변경 불가능한 기록을 제공하면서 민감한 정보가 오프체인에서 보호되도록 보장함으로써 이러한 변환에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 이중 접근 방식은 사용자가 자신의 프라이버시를 침해하지 않고 데이터 관리 관행을 검증할 수 있는 보다 신뢰할 수 있는 환경을 조성합니다.
웹3 기술은 또한 사용자가 데이터 사용을 유지하면서 자신의 데이터를 수익화할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 스마트 계약을 활용함으로써 개인은 누가 자신의 데이터에 접근할 수 있는지와 어떤 상황에서 접근할 수 있는지에 대한 명확한 규칙을 설정할 수 있습니다. 단순한 사용자에서 데이터 소유자로의 전환은 디지털 경제에서 중요한 변화를 의미합니다. iExec의 프라이버시 패스를 통해 사용자는 개인 정보를 비밀로 유지하면서 토큰을 획득할 수 있습니다. 궁극적으로 웹3는 데이터 프라이버시를 강화하는 것뿐만 아니라 개인이 자신의 데이터 소유권을 되찾고 안전하고 투명한 방식으로 그 가치를 누릴 수 있도록 권한을 부여하는 것입니다.
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AI 토큰의 배출 전략 이해하기AI 토큰은 암호화폐 시장에서 그 중요성을 빠르게 확립하고 있지만, 단기 위험을 완화하기 위해서는 그들의 배출 전략을 이해하는 것이 필수적입니다. 이 기사는 여러 주요 AI 프로젝트의 토큰 경제학과 그들의 향후 공급 확장을 탐구하며, 이러한 변화가 시장 역학에 미칠 수 있는 영향에 대한 통찰을 제공합니다.
Bittensor의 $TAO 토큰은 다음 달에 유통 공급이 3.02% 증가할 것으로 예상되며, 이는 추가로 1억 2926만 달러의 시장 가치에 해당합니다. 이러한 상당한 배출은 유동성을 높이고 잠재적인 매도 압력을 초래할 수 있으며, 투자자들은 증가된 공급에 대한 시장의 수요를 평가하기 위해 거래량과 가격 변동을 면밀히 모니터링해야 합니다. 반면, Akash Network의 $AKT와 AIOZ Network의 $AIOZ는 각각 0.82%($792만) 및 0.59%($737만)의 더 완만한 비율로 유통 공급을 확장할 예정입니다. 이러한 신중한 접근은 토큰 희석을 균형 있게 유지하면서 통제된 출시 일정을 유지하여 시장 충격을 최소화하는 것을 목표로 합니다.
반면, FetchAI의 $FET와 Render Network의 $RENDER는 보수적인 공급 확장 전략을 채택하고 있으며, $FET는 0.30% 증가($1415만)하고 $RENDER는 최소 0.10% 증가($460만)를 계획하고 있습니다. 이러한 전략은 공급 측 인플레이션을 제한하여 특히 변동성이 큰 시장 조건에서 토큰 가치를 보호하기 위해 설계되었습니다. 또한, Virtual AI Agents는 창립 이후 고정된 토큰 공급을 유지하며 계획된 배출이 전혀 없어 희석 위험을 완전히 제거함으로써 차별화됩니다. 이 전략은 토큰 보유자에게 공급 역학을 안정화하는 반면, 향후 토큰 출시를 통한 성장 유인을 제한할 수 있습니다. 이러한 다양한 배출 전략을 이해하는 것은 AI 토큰 환경을 효과적으로 탐색하고 관련 위험을 관리하는 데 필수적입니다.
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