HTX Ventures Research Report: AI+Crypto Track에서 투자 방향 탐색

최근 몇 년 동안 인공지능(AI)과 블록체인 기술의 급속한 발전으로 AI+Crypto 트랙은 투자자들에게 인기 있는 분야가 되었습니다. 분산화, 높은 투명성, 낮은 에너지 소비 및 독점 금지 특성을 갖춘 블록체인은 AI 시스템의 강력한 중앙 집중화와 불투명한 처리를 보완합니다. 이 둘의 결합은 우리에게 전례 없는 기회를 가져다 주었습니다.

Vitalik에 따르면, AI와 블록체인의 결합된 적용은 네 가지 범주로 나눌 수 있다. 애플리케이션 참여자로서, 애플리케이션 인터페이스로서, 애플리케이션 규칙으로서, 애플리케이션 대상으로서이다. 그는 Crypto에서 AI의 역할은 컴퓨팅 파워 최적화, 알고리즘 최적화, 데이터 최적화를 포함한 애플리케이션 관점에서 더 많이 고려되어야 한다고 제안했다.

Huobi Research Institute는 AI의 응용 수준에 따라 Crypto 기술 참여 방향을 구분하는데, 이는 기본 계층, 실행 계층, 응용 계층으로 나눌 수 있습니다. 각 수준에서 탐색할 만한 기회가 있습니다. 예를 들어, zkML 기술은 제로 지식 증명과 블록체인 기술을 결합하여 AI 에이전트 동작에 대한 안전하고 검증 가능하며 투명한 솔루션을 제공합니다. 또한 AI는 데이터 처리, 자동화된 dApp 개발, 온체인 거래 보안과 같은 실행 수준에서도 큰 잠재력을 보여주었습니다. 응용 수준에서는 AI 기반 거래 로봇, 예측 분석 도구, AMM 유동성 관리가 DeFi 분야에서 중요한 역할을 합니다.

이 글에서는 AI+Crypto 트랙의 투자 방향을 자세히 논의합니다. 특히 인프라와 애플리케이션 수준에서 혁신과 개발에 초점을 맞추고, 중기 및 장기 투자 전략의 관점에서 AI와 블록체인을 결합한 데 따른 전망과 과제를 분석합니다.
이 기사는 현재 HTX Ventures에 소속된 팀인 Huobi Research에서 작성했습니다. HTX Ventures는 Huobi HTX의 글로벌 투자 부서로, 투자, 인큐베이션 및 연구를 통합하여 세계에서 가장 우수하고 유망한 팀을 찾습니다. 현재 HTX Ventures는 여러 블록체인 트랙에서 200개 이상의 프로젝트를 지원했으며, 그 중 일부는 Huobi HTX 거래에 상장되었습니다.

AI 트랙의 주요 영역

블록체인은 중앙집중화, 낮은 투명성, 에너지 소비, 독점 측면에서 인공지능과 완전히 반대입니다. 위의 기준과 자신의 생각에 따라 Vitalik은 인공지능과 블록체인을 결합하는 응용 프로그램을 4가지 범주로 나눕니다.

• 게임의 플레이어로서의 AI

• 게임의 인터페이스로서의 AI

• 게임의 규칙으로서의 AI

• 게임의 목표는 AI

비탈릭 부테린은 Crypto에서 AI의 역할을 응용 측면에서 더 많이 고려합니다. 생산성 대 생산 관계의 관점에서 고려한다면, Crypto는 실제로 더 많은 생산 관계를 제공합니다. 이 관점에서, 우리는 세 가지 주요 방향에서 고려할 수 있습니다.

– 컴퓨팅 성능 최적화: 분산되고 효율적인 컴퓨팅 리소스를 제공하고, 단일 지점 오류의 위험을 줄이며, 전반적인 컴퓨팅 효율성을 개선합니다.

– 최적화 알고리즘: 알고리즘이나 모델의 오픈 소스, 공유 및 혁신을 촉진합니다.

– 데이터 최적화: 분산형 저장, 기여, 사용 및 안전한 데이터 관리

HTX Research는 AI의 전반적인 방향이 일반적인 아키텍처에 따라 기본 계층, 실행 계층 및 응용 계층으로 나눌 수 있다고 생각합니다. 따라서 이 세 가지 주요 방향에서 AI+Web3 프로젝트를 탐색할 수도 있습니다. 모델 학습, 데이터, 분산 컴퓨팅 파워 및 인프라 레벨의 하드웨어를 포함하는 기본 계층에서는 zk 기술과 인공 지능 ML 기술의 결합에 중점을 둡니다. 실행 계층에서는 모델 레벨에서 데이터 처리 및 데이터 전송, AI 에이전트, zkML, FHE(완전 동형 암호화)에 중점을 둡니다. 응용 계층에서는 주로 AI+DeFi, AI+GameFi, Metaverse, AIGC 및 Meme과 블록체인 레벨에서 RAAS(Robotics as a Service), 오라클, 코프로세서, UBI(Universal Basic Income)에 중점을 둡니다.

그 중에서도 컴퓨팅 파워 수준의 Io.net, 기본 모델 수준의 Flock, 블록체인 인프라스트럭처인 ZeroGravity, AI 에이전트인 Myshell, 애플리케이션 수준의 0x Scope 등 인프라 및 애플리케이션 수준의 프로젝트가 급속히 발전하고 있습니다.

다음 방향을 살펴볼 수 있습니다.

1. zkML 방향

zkML 기술은 제로 지식 증명과 블록체인 기술을 결합하여 AI 에이전트의 행동을 모니터링하고 제한하기 위한 안전하고 검증 가능하며 투명한 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, Modulus Labs 프로젝트는 zkML 기술을 사용하여 AI가 개인의 사생활과 사업 비밀을 보호하면서 특정 작업을 수행했다는 것을 이해관계자에게 증명합니다.

zkML은 인공지능과 블록체인의 중개자로서 AI 모델과 입력의 개인정보 보호 문제를 해결하고 추론 과정의 검증가능성을 보장하기 위한 일련의 솔루션을 제안합니다. 이는 비공개 데이터를 검증할 때 공개 모델을 사용하거나 비공개 모델을 검증할 때 공개 데이터를 사용하는 새로운 방식을 만듭니다. 머신 러닝의 힘을 통합함으로써 스마트 계약은 더 많은 자율성과 역동성을 달성할 수 있으며, 정적 규칙이 아닌 실시간 온체인 데이터를 기반으로 작동할 수 있습니다. 이 혁신은 스마트 계약을 더 유연하게 만들고 계약이 원래 설정되었을 때 예상하지 못했던 시나리오를 포함하여 더 다양한 애플리케이션 시나리오에 적응할 수 있게 합니다.

일반적인 zkML 기술 프로젝트 소개

첫 번째 표는 잠재적인 ZKML 프로젝트에 대한 소개입니다. 두 번째 그림은 다른 ZKML 프로젝트를 보여줍니다.

2. 데이터 처리 방향

주로 실행 레벨에서 AI의 다양한 혁신, 특히 블록체인 데이터 전송 및 개발의 일부 혁신을 말합니다. 구체적인 분석은 다음과 같습니다.

a. AI 및 온체인 데이터 분석

이 방향은 주로 AI 기술을 사용하여 이러한 데이터를 심층적으로 채굴하고 LLM 대규모 모델과 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 더 많은 통찰력을 얻는 것을 말합니다. 예를 들어, Web3 Analytics 프로젝트는 AI를 사용하여 온체인 데이터를 분석하여 시장 동향과 사용자 행동을 밝힙니다. 이를 통해 사용자는 온체인 거래와 시장 동향에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

b. AI 및 자동화된 dApp 개발

이 방향은 주로 DevOps의 일부 인프라 프로젝트를 대상으로 합니다. 자동화된 개발을 사용하는 일부 AI 프로젝트 더 많은 개발자를 수용할 수 있어서 생태계가 더욱 번영할 수 있습니다. AI를 사용하는 일부 개발 도구는 개발자가 스마트 계약을 보다 신속하게 작성하고 오류를 자동으로 수정하는 데 도움을 줄 수 있으며, 일부는 드래그 앤 드롭 DAPP 프로그래밍 기능을 구현할 수도 있습니다.

c. AI 및 온체인 거래 보안

이 방향은 주로 AI 에이전트를 말합니다. 블록체인에 AI 에이전트를 배치하여 AI 애플리케이션의 보안과 신뢰성을 개선하는 것을 포함합니다. 이러한 AI 에이전트는 거래, 데이터 분석, 자동 의사 결정 등의 작업을 자동으로 수행할 수 있으며 블록체인에 배치되면 작업이 투명하고 추적 가능할 뿐만 아니라 변조하기 어려워 전체 시스템의 보안이 향상됩니다. AI 기술은 실시간 모니터링 및 지능형 분석을 통해 악의적인 공격과 데이터 유출을 식별하고 방어하여 거래의 보안과 데이터의 무결성을 보장할 수 있습니다.

• 프로젝트 사례:
SeQure는 AI를 사용하여 실시간 모니터링과 분석을 통해 다양한 악성 공격과 데이터 유출을 신속하게 탐지하고 방어하여 온체인 거래의 안정성과 보안을 보장하는 보안 플랫폼입니다.

3. AI+DEFI 방향

AI와 애플리케이션 계층의 가장 중요한 조합은 AI+DEFI입니다. 주의해야 할 AI+DEFI 지침은 다음과 같습니다.

1. AI 기반 트레이딩 로봇

이러한 로봇은 시장 데이터, 뉴스 감정, 가격 추세를 분석하여 순식간에 거래 결정을 내리고 빠르고 정확하게 거래를 실행할 수 있으며, 종종 인간 거래자보다 우수한 성과를 보입니다.

2. 예측 분석

암호화폐 시장의 변동성을 예측하는 것은 항상 어려운 일이었지만, AI 기반 분석 도구는 시장 동향과 잠재적인 가격 변동에 대한 신뢰할 수 있는 예측을 제공할 수 있는 중요한 도구로 부상하고 있습니다.

3. AMM 유동성 관리

예를 들어, Uniswap V3의 유동성 범위를 조정할 때 AI를 통합하면 프로토콜이 유동성 범위를 더욱 지능적으로 조정하여 자동화된 시장 조성자(AMM)의 효율성과 이점을 최적화할 수 있습니다.

4. 청산 보호 및 부채 포지션 관리

온체인 및 오프체인 데이터를 결합하면 청산 보호 전략을 보다 지능적으로 구현하여 시장 변동 중에도 부채 포지션을 보호할 수 있습니다.

5. 복잡한 DeFi 구조화된 제품 디자인

재무 메커니즘을 설계할 때 고정된 전략보다는 금융 AI 모델에 의존할 수 있습니다. 이러한 전략에는 AI 관리 거래, 대출 또는 옵션이 포함될 수 있으며, 이는 제품의 지능과 유연성을 높입니다.

4. AI+GameFi 방향

GameFi 프로젝트에서 AI를 적용하는 것은 주로 게임 경험을 풍부하게 하고 혁신 가능성을 높이는 것입니다. 주요 방향은 다음과 같습니다.

1. 게임 전략 최적화:

AI는 플레이어의 게임 습관과 전략으로부터 학습하고, 게임의 난이도와 전략을 실시간으로 조정하며, 더욱 개인화되고 도전적인 게임 경험을 제공할 수 있습니다. AI는 심층 학습과 강화 학습을 통해 스스로 진화하고 플레이어의 필요와 선호도에 더 잘 적응할 수 있습니다.

2. 게임 자산 활용 관리:

AI 기술은 플레이어가 게임에서 가상 자산을 보다 효율적으로 관리하고 거래할 수 있도록 도울 수 있습니다. 스마트 계약과 자동화된 거래 전략을 사용하면 플레이어는 자산 사용을 극대화할 수 있습니다. 예를 들어 게임 자산을 자동으로 매수, 매도, 임대 및 대여하여 투자 수익을 최적화할 수 있습니다.

3. 게임 상호작용 강화:

AI는 더욱 지능적이고 반응성이 뛰어난 NPC(비플레이어 캐릭터)를 만들어낼 수 있으며, 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝(ML) 기술을 통해 플레이어와 더욱 자연스럽고 원활한 상호작용을 이룰 수 있어 게임 몰입도와 플레이어 만족도가 향상됩니다.

시간적 관점에서 가능한 투자 전략

– 단기적으로는 AI가 Crypto에서 처음 착륙한 영역, 예를 들어 일부 개념적 AI 애플리케이션 및 밈에 주의를 기울여야 합니다. 논리: 올해 주류 AI 서클은 계속해서 새로운 핫스팟을 만들어낼 것입니다. NVIDIA 및 OpenAI와 같은 웹2 기업의 대규모 모델이 업그레이드될 때마다 AI 트랙의 핫스팟에 불을 붙이고 새로운 자금도 유입될 것입니다. 이것들은 모두 이 트랙의 감정적인 측면입니다.

– 중기적으로 Ai Agent와 Intent의 결합, 스마트 계약과의 결합이 하이라이트입니다. AI가 성공하면 스마트 계약 확장에 대한 솔루션을 제공하여 원장 + 계약 + AI의 새로운 블록체인을 형성하여 ETH 시대의 원장 + 계약 내러티브를 돌파할 것입니다.

– AI Agent는 Vitalik이 언급한 하위 부문입니다. AI Agent는 환경에서 정보를 자율적으로 얻고, 정보를 처리하고, 결정을 내리고, 실행하고, 환경을 변경할 수 있는 AI 에이전트를 말합니다. AI Agent는 현재 AI 분야에서 최첨단 하위 부문이며 대량 채택에 가장 가까운 애플리케이션 계층입니다.

– 내러티브 관점에서. AI Agent는 섹시한 미인이고, GPU 클라우드 컴퓨팅 파워는 안정적이고 성숙한 중년 기업가이며, DA 레이어와 결합된 AI 모델은 지저분한 머리카락을 가진 과학자입니다.

– 장기적으로 볼 때, AI와 zkML 기술의 결합(웹2 AI 기업의 ML 책임자들은 Crypto의 AI 사용을 비웃지만)은 궁극적으로 Crypto 분야에 영향을 미칠 것입니다.

참고문헌

– 트위터: https://twitter.com/FinanceYF5/status/1772434625387717055

-웹3 카페: https://twitter.com/Web3 Caff_Res

– 트위터 Vitalik: https://twitter.com/VitalikButerin

충수:

분산 컴퓨팅 및 AI 추론 플랫폼 프로젝트 목록

이는 주로 전 세계적으로 유휴 컴퓨팅 리소스를 공유하고 활용하기 위한 인센티브로 암호화폐를 사용하는 것을 의미합니다.

AI 데이터 및 모델 소스 프로젝트 목록

이 부분은 주로 데이터의 신뢰성, 투명성, 추적성에 기반을 두고 있으며, Crypto 경제 모델을 사용하여 데이터 인센티브(C-end 사용자)와 모델 인센티브(Dev, B-end)를 제공합니다.

이 기사는 인터넷에서 발췌한 것입니다: HTX Ventures Research Report: AI+Crypto Track에서 투자 방향 탐색

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원저자: Duncan 원번역: TechFlow Rune이 주목을 끄는 동안, 비트코인 개발자들은 세계에서 가장 신뢰할 수 있는 블록체인 위에 프랑켄슈타인 같은 괴물을 도입하기 위해 열심히 일하고 있습니다. 비트코인은 매우 다양한 형태를 취할 수 있기 때문에, 비트코인의 두 번째 계층은 금융 분야의 최첨단 개발이라기보다는 벤처 캐피털의 속임수라고 생각할 수 있습니다. 하지만, 독자 여러분, 비트코인은 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 것을 의미합니다. 예를 들어볼까요? 좋아요. 비트코인은 여러 겹의 양파와 같습니다. 현재 비트코인의 경우, 비트코인을 분산형 금융으로 끌어들이고 사람들에게 수익성 있는 수익을 제공하겠다고 약속하는 새로운 서사인 L2가 있습니다. 하지만 양파처럼 여러 종류가 있으며, 그것들을 어떻게 준비하는지가 중요합니다. 하이엔드 기술이 새로운 사용자를 유치할까요, 아니면 그저...