저장소에서 AI까지: AI 생태계에서 Filecoin의 역할 탐구

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처음에는 인공 지능(AI)과 블록체인의 융합이 어색한 유행어 조합처럼 보였고, 얼리어답터들은 종종 회의적으로 받아들였습니다. 하지만 불과 1년 만에 분산형 AI는 모호한 개념에서 Web3 환경에서 대화의 핵심으로 성장했습니다. 이러한 급속한 변화는 세 가지 핵심 요인에 기인합니다.

AI 영향: AI는 우리가 세상과 상호작용하는 방식에 상당한 영향을 미칠 것입니다. AI 에이전트가 더욱 정교해짐에 따라 재무와 같은 작업을 관리하게 될 것입니다. 거래 그리고 개인 튜터링. 이러한 진화는 AI 개발에서 통제와 거버넌스에 대한 중요한 의문을 제기합니다.
중앙집중화 위험: 몇몇 기술 거대 기업이 통제하는 중앙 집중형 AI 모델은 편견, 검열, 데이터 프라이버시 문제를 포함한 심각한 위험을 초래합니다. 이러한 권력 집중은 혁신을 저해하고 취약성을 만들어냅니다. 최근의 Hugging Face 보안 침해 사건에서 입증되었습니다.
포괄적인 AI 생태계의 필요성: 분산형 AI는 다양한 시스템에 컴퓨팅 프로세스를 분산하여 더 공정하고 접근하기 쉬운 AI 환경으로 가는 길을 제공합니다. 주요 장점은 다음과 같습니다. 더 낮은 비용, 진입 장벽이 낮아지면 소규모 개발자와 스타트업이 AI 분야에서 혁신할 수 있습니다. 향상된 데이터 무결성 검증 가능한 데이터 소스는 AI 모델의 투명성과 신뢰성을 높입니다. 민주적인 환경, 시장 수요와 AI 개발을 결합하여 더욱 민주적인 기술 환경을 조성합니다.

이러한 통찰력은 중앙 집중형 AI에 대한 대안적 접근 방식의 가치를 강조합니다.

분산형 AI 기둥

분산형 AI는 사용자의 유휴 컴퓨팅 파워 활용, 안전한 분산형 스토리지 활용, 투명한 데이터 라벨링 구현이라는 세 가지 기둥으로 구성됩니다.

분산형 저장소: Filecoin과 같은 분산형 저장 네트워크를 활용하여 대규모 데이터 세트의 안전하고 검증 가능한 저장을 보장합니다.
분산 컴퓨팅: 개별 사용자의 유휴 컴퓨팅 파워를 활용하고 네트워크를 통해 작업을 분산시킴으로써 분산형 AI는 AI 개발을 보다 쉽게 구현하고 비용 효율성을 높여줍니다.
분산형 데이터 라벨링 및 검증: 투명하고 검증 가능한 데이터 라벨링 프로세스는 데이터 품질을 보장하고, 편향을 줄이며, AI 시스템에 대한 신뢰를 높이는 데 도움이 됩니다.

심층적 이해: Filecoin 생태계의 분산형 AI 프로젝트

Web3 스택이 AI 분야에 어떤 이점을 제공할 수 있는지 더 깊이 이해하기 위해, 위에 언급된 분산형 AI의 핵심 요소 일부 또는 전부를 활용하는 4가지 분산형 AI 프로젝트에서 취하는 다양한 접근 방식을 살펴보겠습니다.

저장소에서 AI까지: AI 생태계에서 Filecoin의 역할 탐구

출처: AI 워크로드 및 그 이상을 위한 분산형 스토리지 잠금 해제 – Vukasin Vukoje

(https://www.youtube.com/watch? v=tJ 1 RfAL-aWY)

라모 – 분산형 네트워크 참여 간소화 (펀딩 단계: 시드 라운드)

Ramo는 자본과 하드웨어를 조정하여 AI 워크로드를 구동하는 데 중요한 역할을 합니다. Ramo는 다양한 공급업체의 리소스를 결합하여 스토리지, SNARK 생성 및 계산과 같은 복잡한 작업의 실행을 용이하게 하는 동시에 여러 네트워크에서 하드웨어 리소스에 대한 공동 자금 조달을 허용합니다.

다중 네트워크 작업 : Ramo는 여러 네트워크에서의 작업(예: Filecoin에서 읽기, Fluence에서 처리, Filecoin에 다시 쓰기)을 지원하여 하드웨어 공급업체의 수익을 극대화하고 조정의 복잡성을 줄이는 데 도움을 줍니다.

저장소에서 AI까지: AI 생태계에서 Filecoin의 역할 탐구

출처: Swanchain AI Agents를 통한 분산형 비즈니스 인텔리전스 – Charles Cao(https://www.youtube.com/watch?v=Mtl-paq2 jEk)

스완체인 – 분산형 AI 훈련 및 배포(펀딩 단계: 시드 라운드)

Swanchain은 모델 학습과 같은 AI 작업을 위해 사용자를 유휴 컴퓨팅 리소스와 연결하는 분산 컴퓨팅 네트워크입니다. 기본 스토리지 계층인 Filecoin은 분산 AI의 원칙에 따라 AI 데이터의 안전하고 투명하며 접근 가능한 스토리지를 보장합니다.

분산 컴퓨팅 시장: Swanchain은 글로벌 컴퓨팅 리소스를 통합하고 중앙 집중형 클라우드 서비스에 대한 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 사용자는 컴퓨팅 작업에 입찰할 수 있으며, Swanchain은 필요에 따라 적합한 공급자와 매치합니다.
Filecoin 통합을 통한 안전한 데이터 저장: Swanchain은 Filecoin과 IPFS를 사용하여 AI 모델을 안전하게 저장하고 결과를 출력하여 AI 개발 프로세스의 투명성과 책임을 보장합니다.
다중 AI 워크로드 지원: Swanchain은 대규모 언어 모델 및 이미지/음악 생성과 같은 모델 학습, 추론, 렌더링을 포함한 다양한 AI 작업을 지원합니다.

저장소에서 AI까지: AI 생태계에서 Filecoin의 역할 탐구

출처: AI에서 개방적이고 검증 가능한 시스템의 역할(Filecoin 및 Lilypad) – Ally Haire(https://youtu.be/8WzMOsgzDjA)

릴리패드 – 분산형 AI 컴퓨팅(펀딩 단계: 시드 라운드)

Lilypad는 신뢰할 수 없는 분산 컴퓨팅 네트워크를 만들고, 유휴 처리 능력을 해제하고, 인공 지능, 머신 러닝 및 기타 대규모 컴퓨팅을 위한 새로운 시장을 만드는 것을 목표로 합니다. Lilypad는 Filecoin을 통합하고 핫 스토리지를 위해 IPFS를 활용함으로써 AI 워크플로우 전반에 걸쳐 안전하고 투명하며 검증 가능한 데이터 처리를 보장하여 개방적이고 책임감 있는 AI 개발 환경을 지원합니다.

작업 기반 컴퓨팅 매칭: Lilypad는 사용자와 일치합니다.디파이작업 모델을 기반으로 하는 공급자와 함께 GPU 유형 및 리소스와 같은 ned 컴퓨팅 요구 사항을 생성하여 시장 개발자들이 분산형 AI 생태계에서 AI 모델을 공유하고 수익을 창출할 수 있도록 해줍니다.

저장소에서 AI까지: AI 생태계에서 Filecoin의 역할 탐구

출처: bagel.net (https://www.bagel.net/)

베이글 – AI 및 암호화 연구실(펀딩 단계: 초기 시드 라운드)

베이글은 AI이고 암호화폐graphy 연구실은 Filecoin과 같은 분산형 네트워크의 컴퓨팅 및 스토리지 기능을 사용하여 AI 개발자가 모델을 훈련하고 저장할 수 있는 분산형 머신 러닝 생태계를 구축했습니다. 혁신적인 GPU 재구성 기술을 통해 스토리지 공급자(SP)는 스토리지 및 컴퓨팅 네트워크 모두에 기여할 수 있으므로 AI 애플리케이션에 대한 Filecoin의 실용성을 향상시키고 AI 개발자에 대한 지원을 확대하며 SP에 대한 새로운 수익 기회를 창출합니다.

Filecoin 스토리지 공급자 수익 증가: 베이글은 스토리지 공급업체가 스토리지 및 컴퓨팅 리소스를 수익화하여 수익을 늘리고 네트워크 참여를 확대하도록 지원합니다.
컴퓨팅 활용 최적화: Bagel은 동적 라우팅을 통해 GPU를 수익성 있는 네트워크로 전달하여 공급자와 사용자의 효율성과 수익을 극대화합니다.

개요

Filecoin과 AI의 결합은 기술 개발에서 중요한 진전을 나타냅니다. 검증 가능한 스토리지를 컴퓨팅 네트워크와 결합함으로써 우리는 현재의 과제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 미래 혁신의 길을 열 수 있습니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 AI 및 기타 분야에 큰 영향을 미쳐 기업과 개발자에게 새로운 가능성을 제공할 것입니다.

Ramo, Swanchain, Lilypad 또는 Bagel에 대해 자세히 알고 싶으시다면 다음 링크를 클릭하여 관련 기조 연설을 시청하세요.

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많은 감사 본사 한 그리고 조나단 빅터 이 기사에 대한 검토와 귀중한 의견에 감사드립니다.

이 기사는 인터넷에서 발췌한 것입니다: 저장소에서 AI까지: AI 생태계에서 Filecoin의 역할 탐구

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