생성 AI와 Web3의 교차점: 디지털 자산의 성장 추세

생성 AI와 Web3의 교차점: 디지털 자산의 성장 추세

2023년 12월 14일 | by stockcoin.net

생성적 인공 지능(AI)과 Web3의 교차점은 디지털 자산 세계에서 새로운 현상입니다. AI 기반 애플리케이션에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 생성 AI와 블록체인 기술의 통합은 독특한 과제를 제시합니다. 엄청난 계산 능력과 고도로 병렬화 가능한 GPU가 필요한 생성적 AI 워크로드로 인해 이를 블록체인 런타임과 원활하게 통합하는 방법을 찾는 것이 시급한 문제가 되었습니다. 그러나 인터넷의 차세대 진화인 Web3는 Web 2를 따라잡으려면 생성 AI 기능의 잠재력을 무시할 수 없습니다. 가능한 해결책 중 하나는 생성 AI 분야의 추세인 자율 에이전트 개념에 있습니다. 이러한 에이전트는 추상적인 작업을 통해 추론하고 계획을 실행할 수 있는 능력을 보유하고 있어 블록체인 런타임에 이상적입니다. 투명성, 분산 조정, 가드레일 및 경제적 인센티브를 제공하는 반자율 에이전트는 블록체인 기술과 통합하여 생성 AI와 Web3 세계 간의 격차를 해소할 수 있는 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.

생성적 AI 및 Web3: 새로운 트렌드

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소개

생성적 인공 지능(AI)과 Web3의 교차는 디지털 자산 분야에서 점점 증가하는 추세입니다. 세상이 점점 디지털화되고 분산화되면서, 자율적으로 콘텐츠를 생성하고 변화하는 상황에 적응할 수 있는 AI 기술이 필요합니다. 생성적 AI가 등장하여 스스로 창조하고 혁신할 수 있는 능력을 제공하는 곳이 바로 여기입니다. 보다 투명하고 분산된 인터넷을 만드는 것을 목표로 하는 Web3의 원칙과 결합하면 두 가지가 함께 협력하여 다양한 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 엄청난 잠재력이 있습니다.

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성장하는 교차로

생성적 AI 워크로드는 계산 집약적이며 작업을 위해 고도로 병렬화 가능한 GPU에 의존합니다. 블록체인 기술의 분산형 특성은 이러한 대규모 계산 작업을 처리하는 데 적합하지 않기 때문에 이는 블록체인 런타임과 통합할 때 문제가 됩니다. 그러나 생성적 AI에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 개발자들은 이 문제를 해결하고 생성적 AI와 블록체인 기술을 통합할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다.

통합의 과제

생성적 AI 워크로드를 블록체인 런타임과 통합하는 데에는 상당한 어려움이 따릅니다. 생성 AI의 계산 강도에는 상당한 처리 능력이 필요하며 이는 블록체인 런타임의 제약 내에서 쉽게 달성할 수 없습니다. 또한 블록체인 기술의 분산 특성으로 인해 이러한 병렬 작업을 효율적으로 배포하고 조정하기가 어렵기 때문에 GPU의 병렬화 필요성으로 인해 통합 프로세스가 더욱 복잡해집니다. 이러한 과제를 극복하는 것은 Web3 생태계에서 생성 AI의 잠재력을 최대한 실현하는 데 중요합니다.

생성적 AI 워크로드 및 블록체인 런타임

계산 강도 Generative AI 워크로드는 높은 계산 요구 사항으로 알려져 있습니다. 이러한 알고리즘에는 종종 복잡한 수학적 계산과 데이터 집약적인 작업이 포함되므로 엄청나게 리소스 집약적입니다. 기존 컴퓨팅 시스템에서 실행할 경우 처리 시간이 길어지고 에너지 소비가 높아질 수 있습니다. 이러한 워크로드를 블록체인 런타임과 통합하면 블록체인의 제한된 컴퓨팅 성능과 분산형 특성으로 인해 이러한 집약적인 계산을 효율적으로 처리하기가 어렵기 때문에 복잡성이 추가됩니다.

GPU 병렬화 생성 AI 워크로드의 계산 강도를 해결하기 위해 GPU 병렬화가 표준 관행이 되었습니다. GPU는 병렬 작업을 수행하는 데 매우 효율적이며 생성 AI 알고리즘의 데이터 집약적 특성에 매우 적합합니다. 그러나 GPU 기반 병렬화를 블록체인 런타임과 통합하는 데에는 고유한 과제가 있습니다. 블록체인의 분산된 특성으로 인해 병렬 작업을 효과적으로 조정하고 배포하기가 어렵습니다. 이러한 분산 조정은 개별 노드의 제한된 컴퓨팅 성능과 결합되어 비효율성과 처리 시간 증가를 초래할 수 있습니다.

통합 과제 생성 AI 워크로드를 블록체인 런타임과 통합하려면 몇 가지 통합 과제를 극복해야 합니다. 무엇보다도, 분산형 네트워크 전반에 걸쳐 병렬 작업을 분산하고 조정하기 위한 효율적인 방법을 개발할 필요가 있습니다. 여기에는 사용 가능한 컴퓨팅 리소스를 효과적으로 활용하고 처리 시간을 최소화할 수 있는 알고리즘과 프로토콜을 고안하는 것이 포함됩니다. 또한 통합 프로세스에서는 저장 용량, 트랜잭션 처리량 등 블록체인 런타임에 따른 제한 사항을 고려해야 합니다. 효율적인 데이터 구조를 설계하고 리소스 활용도를 최적화하는 것은 원활한 통합을 위해 매우 중요합니다.

생성적 AI에 대한 Web3의 필요성

Web2 대안의 장점 Web2 애플리케이션은 전통적으로 정적 데이터와 기존 콘텐츠에 의존해 왔습니다. 이를 통해 수많은 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있었지만 적응성과 자율성 측면에서는 부족합니다. 반면 Web3는 생성 AI로 구동되는 자율 에이전트가 지속적으로 새로운 콘텐츠를 생성하고 변화하는 상황에 적응할 수 있는 보다 역동적이고 분산된 인터넷의 잠재력을 제공합니다. 이러한 향상된 적응성과 자율성은 Web2 대안에 비해 경쟁 우위를 제공합니다.

생성적 AI 통합 Web2 대안을 따라잡으려면 Web3에 생성적 AI 기능을 통합해야 합니다. Web3 애플리케이션은 AI의 힘을 활용하여 콘텐츠를 자율적으로 생성함으로써 사용자에게 더욱 개인화되고 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 생성 AI를 사용하면 기존 데이터의 제약을 받지 않는 새로운 유형의 분산 애플리케이션(dApp)을 만들 수 있습니다. 생성적 AI를 Web3에 통합하면 게임, 예술, 엔터테인먼트와 같은 산업에 혁명을 일으키고 창의성과 혁신을 위한 새로운 길을 열 수 있는 잠재력이 있습니다.

생성 AI의 자율 에이전트

자율 에이전트 탐색 자율 에이전트는 독립적으로 작동하여 환경과 목표에 따라 결정을 내리고 조치를 취할 수 있는 AI 시스템을 의미합니다. 이러한 에이전트는 명시적으로 프로그래밍되지는 않지만 경험을 통해 학습하고 지속적으로 성능을 향상시킵니다. 생성적 AI의 맥락에서 자율 에이전트는 스스로 생성하고 혁신할 수 있는 능력을 갖추고 있어 새롭고 고유한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이러한 자율성은 생성 AI의 핵심 측면이며 기존 AI 접근 방식과 차별화되는 요소입니다.

Web3 통합의 가능성 자율 에이전트가 제공하는 자율성은 Web3 통합에 완벽하게 적합합니다. 분산되고 자율적인 인터넷에서 이러한 에이전트는 서로 및 사용자와 상호 작용하여 콘텐츠를 생성하고 변화하는 상황에 적응할 수 있습니다. 이는 개인화되고 역동적인 경험을 제공하는 분산형 애플리케이션에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다. Web3 애플리케이션은 자동 에이전트의 기능을 활용하여 기존 Web2 애플리케이션에서는 불가능한 수준의 상호 작용 및 적응성을 사용자에게 제공할 수 있습니다.

블록체인 런타임을 위한 반자동 에이전트

추상 작업을 통한 추론 반자율 에이전트는 추상 작업을 통해 추론할 수 있는 능력이 있는 자율 에이전트의 하위 집합입니다. 명시적 프로그래밍에 의존하는 기존 AI 모델과 달리 이러한 에이전트는 높은 수준의 개념을 이해하고 복잡한 문제에 대한 솔루션을 추론할 수 있습니다. 이 기능을 통해 불확실하고 역동적인 환경을 탐색할 수 있으므로 블록체인 런타임에 매우 적합합니다. 추상적인 작업을 통해 추론함으로써 반자율 에이전트는 콘텐츠를 생성하고 블록체인 네트워크의 목표에 부합하는 작업을 수행할 수 있습니다.

블록체인에서 계획 실행 추상적인 작업을 통한 추론 외에도 반자율 에이전트는 블록체인 네트워크에서 계획을 실행할 수도 있습니다. 이는 스마트 계약과 상호 작용하고 자율적으로 거래를 수행할 수 있음을 의미합니다. 블록체인에서 직접 계획을 실행함으로써 이러한 에이전트는 네트워크의 분산 특성에 기여하고 사용자에게 기존 중앙 집중식 시스템에서는 불가능했던 수준의 투명성과 책임성을 제공할 수 있습니다. 블록체인에서 계획을 실행할 수 있는 이러한 능력은 반자동 에이전트를 Web3 애플리케이션의 귀중한 자산으로 만듭니다.

블록체인 런타임에 적합 반자동 에이전트는 추상 작업을 통해 추론하고 계획을 실행하는 능력으로 인해 블록체인 런타임에 적합합니다. 블록체인 기술의 분산되고 합의 중심적인 특성은 이러한 에이전트가 제공하는 자율성과 유연성과 잘 일치합니다. 반자율 에이전트는 블록체인 네트워크의 계산 능력을 활용하여 복잡한 계산을 수행하고 콘텐츠를 자율적으로 생성할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 사용자에게 투명성, 책임성 및 개인화된 경험을 제공하는 분산형 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

Web3용 반자동 에이전트의 이점

투명성 및 분산형 조정 반자율 에이전트를 Web3에 통합함으로써 얻을 수 있는 주요 이점 중 하나는 이들이 가져오는 투명성과 분산형 조정입니다. 블록체인에서 작동함으로써 이러한 에이전트는 자신의 작업이 투명하고 감사 가능하며 책임이 있음을 보장할 수 있습니다. 블록체인의 분산된 특성으로 인해 여러 에이전트 간의 효율적인 조정과 협업이 가능해지며, 글로벌 규모로 콘텐츠를 생성하고 작업을 실행할 수 있습니다. 이러한 투명성과 분산화된 조정은 Web3 생태계 내에서 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다.

가드레일 및 경제적 인센티브 반자율 에이전트는 Web3 생태계 내에서 가드레일과 경제적 인센티브를 제공할 수 있습니다. 특정 규칙과 제약 조건을 프로그래밍함으로써 이러한 에이전트는 자신의 행동이 블록체인 네트워크 및 커뮤니티의 목표와 일치하는지 확인할 수 있습니다. 또한 원하는 작업을 수행하거나 가치 있는 콘텐츠를 생성한 에이전트에게 보상하기 위해 시스템에 경제적 인센티브를 구축할 수 있습니다. 이러한 인센티브는 에이전트의 이익을 네트워크의 이익과 일치시켜 Web3 생태계 내에서 협업을 촉진하고 혁신을 주도하는 데 도움이 됩니다.

블록체인 기술에 대한 적합성 반자율 에이전트가 제공하는 자율성과 유연성으로 인해 블록체인 기술과 통합하기에 적합한 후보가 됩니다. 블록체인 네트워크의 분산되고 합의 중심적인 특성은 이러한 에이전트의 자율성 및 적응성과 잘 일치합니다. 또한 블록체인 네트워크의 계산 기능은 블록체인의 투명하고 감사 가능한 특성과 결합되어 반자율 에이전트의 운영을 지원하는 데 필요한 인프라를 제공합니다. 따라서 Web3 애플리케이션을 강화하고 사용자에게 개인화되고 동적인 경험을 제공하기 위한 이상적인 선택이 됩니다.

결론적으로, 생성 AI와 Web3의 교차점은 디지털 자산 분야에서 흥미롭고 새로운 트렌드를 제시합니다. 블록체인 런타임의 계산 강도 및 조정과 같은 이러한 기술을 통합하는 데는 어려움이 있지만 장점과 잠재적 이점은 엄청납니다. 생성적 AI, 자율 에이전트 및 반자율 에이전트를 Web3 생태계에 통합하면 분산되고 개인화된 경험, 투명성 및 경제적 인센티브를 위한 기회를 제공합니다. 디지털 환경이 계속 진화함에 따라 생성 AI와 Web3의 통합은 산업의 미래를 형성하고 인터넷과 상호 작용하는 방식을 혁신하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

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