암호화폐 AI 융합: 공생을 통해 기술 혁명을 열다

암호화폐 시장이 인공지능(AI)을 수용함에 따라 AI에 인접한 암호화폐는 2023년에 서사를 주도할 준비가 되어 있습니다. 크라우드소싱 컴퓨팅 성능, AI 에이전트 및 사물 인터넷, 데이터 소유권 및 권리의 세 가지 핵심 영역이 두드러집니다. 블록체인 기술을 활용함으로써 이러한 암호화폐는 칩 부족부터 데이터 출처 및 주권에 이르기까지 AI 산업이 직면한 과제에 대한 솔루션을 제공합니다.

The Symbiotic Fusion of Crypto and AI: Harnessing Innovation for a Technological Revolution

Introduction

암호화폐와 AI의 공생 융합: 기술 혁명을 위한 혁신 활용소개

The crypto industry has seized upon the burgeoning interest in artificial intelligence (AI), recognizing its transformative potential. AI-adjacent cryptocurrencies have emerged as a dominant narrative, attracting investors and industry enthusiasts alike. This exploration into the convergence of crypto and AI reveals the profound implications and promising opportunities that lie ahead.

암호화폐 산업은 인공지능(AI)에 대한 관심이 급증하면서 그 변화의 잠재력을 인식했습니다. AI에 인접한 암호화폐는 투자자와 업계 매니아 모두를 끌어들이는 지배적인 이야기로 부상했습니다. 암호화폐와 AI의 융합에 대한 이러한 탐구는 앞으로 다가올 심오한 의미와 유망한 기회를 보여줍니다.

Addressing the Chip Shortage through Crowdsourced Computing

크라우드소싱 컴퓨팅을 통해 칩 부족 문제 해결

One compelling use case for blockchain-based systems in AI is crowdsourced computing. This peer-to-peer model connects computing power (GPUs, CPUs, and storage) with engineers requiring machine-learning model training.

AI에서 블록체인 기반 시스템의 강력한 사용 사례 중 하나는 크라우드소싱 컴퓨팅입니다. 이 P2P 모델은 컴퓨팅 성능(GPU, CPU 및 스토리지)을 기계 학습 모델 교육이 필요한 엔지니어와 연결합니다.

The growing lead times for chip orders have raised concerns about a potential chip shortage in 2024. Crowdsourced computing models, such as those offered by the Golem Network (GNT) and Render (RNDR), present a viable solution. These platforms provide a distributed network of computing power that can be rented via their marketplaces, utilizing a blockchain to track usage, invoicing, and payments.

칩 주문 리드 타임이 길어지면서 2024년 칩 부족 가능성에 대한 우려가 제기되었습니다. Golem Network(GNT) 및 Render(RNDR)에서 제공하는 것과 같은 크라우드소싱 컴퓨팅 모델이 실행 가능한 솔루션을 제시합니다. 이러한 플랫폼은 마켓플레이스를 통해 임대할 수 있는 컴퓨팅 성능의 분산 네트워크를 제공하며 블록체인을 활용하여 사용량, 송장 발행 및 지불을 추적합니다.

AI Agents and the Internet of Things: Unlocking Digital Autonomy and Seamless Transactions

AI 에이전트와 사물 인터넷: 디지털 자율성과 원활한 거래 실현

AI agents, natural-language-based programs that users interact with, offer significant promise in automating everyday tasks. However, their effectiveness hinges on access to reliable digital payments and infrastructure. Cryptocurrencies serve as an ideal fit, providing secure payment rails for AI agents.

사용자가 상호 작용하는 자연어 기반 프로그램인 AI 에이전트는 일상적인 작업을 자동화하는 데 상당한 가능성을 제공합니다. 그러나 그 효율성은 신뢰할 수 있는 디지털 결제 및 인프라에 대한 액세스에 달려 있습니다. 암호화폐는 AI 에이전트에게 안전한 결제 레일을 제공하는 이상적인 솔루션입니다.

AI agents can also be hosted on a blockchain as smart contracts, enabling seamless integration within the payments system and offering censorship resistance. On-chain agents are gaining traction among traders, who utilize AI trading bots for automated trading and airdrop farming.

AI 에이전트는 블록체인에서 스마트 계약으로 호스팅될 수도 있어 결제 시스템 내에서 원활한 통합이 가능하고 검열 저항을 제공할 수 있습니다. 온체인 에이전트는 자동화된 거래 및 에어드롭 파밍을 위해 AI 거래 봇을 활용하는 거래자들 사이에서 인기를 얻고 있습니다.

The Internet of Things (IoT), an interconnected network of smart devices, presents another compelling application for AI and crypto. IoT devices may require autonomous transactions, necessitating secure infrastructure and payment mechanisms. Blockchain-based solutions and cryptocurrencies, such as IOTA (IOTA) and Fetch.ai (FET), address this need, enabling secure transactions within the IoT ecosystem.

스마트 장치의 상호 연결된 네트워크인 사물 인터넷(IoT)은 AI와 암호화폐를 위한 또 다른 강력한 애플리케이션을 제시합니다. IoT 장치에는 자율적인 거래가 필요할 수 있으므로 보안 인프라와 결제 메커니즘이 필요합니다. IOTA(IOTA) 및 Fetch.ai(FET)와 같은 블록체인 기반 솔루션 및 암호화폐는 이러한 요구를 해결하여 IoT 생태계 내에서 안전한 거래를 가능하게 합니다.

Empowering Data Ownership and Rights

데이터 소유권 및 권리 강화

Concerns have risen regarding the training data used by large language models (LLMs), with allegations of copyright violations. Blockchains provide a solution by tracking data provenance, establishing clear ownership records, and facilitating automated royalty payments.

저작권 위반 혐의와 함께 LLM(대형 언어 모델)에서 사용되는 학습 데이터에 대한 우려가 높아졌습니다. 블록체인은 데이터 출처를 추적하고, 명확한 소유권 기록을 확립하고, 자동화된 로열티 지불을 촉진함으로써 솔루션을 제공합니다.

Decentralized social networks (DeSoc), such as Farcaster, allow users to monetize their data by opting in to sell it to specific LLMs or marketplaces. This approach offers a competitive edge over traditional platforms that commodify user data without compensation.

Farcaster와 같은 분산형 소셜 네트워크(DeSoc)를 사용하면 사용자는 데이터를 특정 LLM 또는 마켓플레이스에 판매하도록 선택하여 데이터를 수익화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 보상 없이 사용자 데이터를 상품화하는 기존 플랫폼에 비해 경쟁 우위를 제공합니다.

The Speculative Allure of Crypto-AI Narratives

Crypto-AI 내러티브의 추측적 매력

Cryptocurrency markets are often driven by speculation, with narratives influencing price movements even in the absence of tangible fundamentals or use cases. The proximity to trending industries like AI can suffice to propel cryptocurrencies into prominence.

암호화폐 시장은 실질적인 펀더멘털이나 사용 사례가 없더라도 내러티브가 가격 변동에 영향을 미치는 투기에 의해 주도되는 경우가 많습니다. AI와 같은 트렌드 산업과의 근접성은 암호화폐를 두각을 나타내기에 충분할 수 있습니다.

During the run-up to NVIDIA's GTC conference, AI-adjacent cryptocurrencies experienced significant growth, demonstrating the power of narrative-driven speculation. The crypto-AI narrative is poised for continued success, regardless of the actual relevance of decentralized technologies within the broader AI industry.

NVIDIA의 GTC 컨퍼런스를 준비하는 동안 AI에 인접한 암호화폐는 상당한 성장을 경험하여 내러티브 기반 추측의 힘을 입증했습니다. 암호화폐 AI 이야기는 더 넓은 AI 산업 내에서 분산형 기술의 실제 관련성과 관계없이 지속적인 성공을 거둘 준비가 되어 있습니다.

Conclusion

결론

The convergence of crypto and AI presents a multitude of innovative applications, from addressing chip shortages to empowering AI agents and the IoT. The potential for blockchain-based solutions to enhance data ownership and rights is particularly noteworthy. However, the speculative nature of crypto markets should be recognized and underscores the need for a balanced approach that considers both the transformative potential and the risks associated with this emerging field.

암호화폐와 AI의 융합은 칩 부족 문제 해결부터 AI 에이전트 및 IoT 강화에 이르기까지 다양한 혁신적인 애플리케이션을 제시합니다. 데이터 소유권과 권리를 강화하는 블록체인 기반 솔루션의 잠재력은 특히 주목할 만합니다. 그러나 암호화폐 시장의 투기적 성격을 인식하고 이 신흥 분야와 관련된 변형 잠재력과 위험을 모두 고려하는 균형 잡힌 접근 방식의 필요성을 강조해야 합니다.