암호화폐 시장에는 새로운 개념이 결코 부족하지 않습니다.
그러나 대부분의 새로운 개념은 기존 게임플레이의 미시 혁신입니다. 새로운 열풍과 과대 광고를 가져올 가능성이 더 높은 것은 바로 이러한 종류의 미시 혁신입니다.
이를 가장 잘 반영하는 것이 바로 자산 발행 방식입니다.
2017년에 시작된 뜨거운 ICO부터 이후 IEO, 그리고 현재 인기 있는 IDO 또는 LBP(유동성 스타트업 풀)까지... 자산 발행 방식의 변화가 시작될 때마다 수많은 새로운 변화를 가져올 수 있습니다. 프로젝트를 진행하고 일부 Degen이 새로운 수입을 얻을 수도 있습니다.
변화하는 것은 성능이지만 변하지 않는 것은 핵심입니다.
그리고 24년이 지나 AI가 암호화폐 이야기의 '새로운 앵커'가 되면 AI를 중심으로 한 자산 발행이 새로운 개념을 창조할 수 있는 가능성이 됩니다.
예를 들어 최근 등장한 "IMO"는 "초기 모델 출시"를 의미합니다.
3월 2일, 오라 프로토콜(Ora Protocol)이라는 AI 프로젝트가 자사 소셜미디어를 통해 IMO(Initial Model Offering) 개념을 최초로 제안해 많은 관심을 끌었습니다.
이 아이디어에 대한 간단한 이해는 모든 것이 토큰화될 수 있기 때문에 AI 모델도 토큰화되어 자산으로 발행될 수 있다는 것입니다.
하지만 IMO에서는 이러한 규칙을 구현하는 것이 그렇게 간단하지 않을 수 있습니다.
모든 ICO 및 변형의 경우 핵심은 토큰을 생성하고 토큰 수량, 출시 조건, 기능 및 기타 여러 조건을 부여한 후 시장 가격을 형성하는 것입니다.
여기서의 토큰은 실제로 현실 세계와 일치하지 않으며 일반적으로 "코인 발행"으로 알려진 허공에서 생성될 수 있습니다.
하지만 IMO는 그렇지 않습니다.
IMO의 핵심은 실제로 AI 모델의 수익화입니다.
많은 오픈 소스 AI 모델이 기여를 통해 수익을 창출하는 데 어려움을 겪고 있으며, 그 결과 기여자와 조직이 돈을 벌 수 없기 때문에 동기가 부족하게 됩니다. 이것이 오늘날의 AI 산업이 비공개 소스, 영리 기업에 의해 지배되는 이유입니다. 오픈 소스 AI 모델이 성공하려면 더 많은 자금을 조달하고 공개적으로 구축하는 것이 핵심입니다.
그래서 IMO의 목적은 오픈 소스 AI 모델이 개발 자금을 더 많이 조달할 수 있도록 새로운 자산 발행 방법을 제공하는 것입니다.
일부 IXO와 유사하게, 귀하는 특정 토큰 자산에 대해 낙관적이며 이에 투자하기로 선택합니다. 동시에 토큰의 시장 성과는 귀하에게 토큰에 해당하는 프로토콜로 보상을 제공합니다.
이제 IMO 시나리오에서 특정 AI 모델에 대해 낙관적이라면 해당 토큰에 투자하도록 선택할 수 있으며 AI 모델 제공자는 개발과 개발을 위한 자금을 조달함과 동시에 해당 모델은 향후 실제로 사용될 예정입니다. 사용 중에 경제적 이익이 발생하면 이를 공유할 수도 있습니다.
AI 모델을 토큰 형태로 표현하고 수익을 공유하려면 최소한 몇 가지 주요 문제가 관련되어야 합니다.
Ora 프로토콜은 위의 문제를 해결하기 위해 oracle 및 ZK 기술과 결합된 두 가지 ERC 프로토콜 표준 ERC-7641 및 ERC-7007을 사용합니다.
먼저 우리가 알아야 할 것은 Ora 프로토콜은 AI 오라클을 만드는 프로토콜이라는 것입니다. 그 핵심 제품은 OAO(Onchain AI Oracle)입니다.
이 오라클의 기능은 검증이 가능하다는 것입니다. AI 모델을 실행하여 AI 모델의 배포 및 운영이 체인에서 완전히 수행되도록 하여 실행 프로세스의 투명성과 검증성을 보장합니다.
그러나 AI 모델이 핵심 경쟁력인 경우가 많기 때문에 모든 사람에게 노출되면 상업적인 경쟁 우위를 잃게 되므로 Ora 프로토콜에는 또 다른 기술인 opML(Optimistic Machine Learning), 즉 , 낙관적 기계 학습.
opML은 영지식 증명이나 다른 형태의 암호화 증명을 사용하여 모델 자체의 세부 사항을 공개하지 않고 모델의 실행 결과가 정확하다는 것을 증명할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 신뢰성과 유효성을 보장할 수 있습니다. 동시에 모델의 개인 정보 보호 및 독점 특성도 보호합니다.
위 그림에 게시된 논문에서 opML의 구체적인 구현을 뒷받침하고 있습니다. 기술적 세부 사항을 평가할 수는 없지만 이 기술의 효과만 이해하면 됩니다.
이제 AI 오라클과 영지식 증명을 통해 'AI 모델이 실제로 존재한다는 것을 어떻게 증명할 것인가'라는 문제를 해결했습니다.
AI 모델을 토큰화하는 것이 핵심 IMO입니다. Ora Porocol은 ERC-20과 호환되는 ERC-7641이라는 토큰 표준을 도입합니다.
AI 모델 개발자가 자신의 모델이 좋다고 느끼고 암호화폐 시장에서 IMO를 수행하고 싶다면 그의 접근 방식은 다음과 같을 가능성이 높습니다.
먼저 AI 모델을 ERC-7641 자산과 연결합니다. . 총 토큰 수는 자산의 스마트 계약에 명시되어 있습니다.
둘째, 암호화폐 시장의 투자자는 토큰을 구매하고 구매 수량에 따라 AI 모델의 해당 소유 비율(주주와 동일) )
셋째, AI 모델이 체인에서 실행된 후 AI 모델이나 콘텐츠가 수익을 창출하면(예: 모델 호출 시 지불되는 사용 수수료 또는 생성된 NFT 판매에 대한 로열티) AI), ERC-7641 프로토콜은 계약서에 사전 설정될 수 있습니다. 수익 배분 규칙을 정의하고 토큰 보유자가 보유한 토큰 비율에 따라 자동으로 수익을 배분할 수 있도록 합니다.
이 메커니즘을 통해 ERC-7641 토큰은 AI 모델과 AI 모델이 생성하는 경제적 가치 및 토큰 보유자 사이의 다리가 되어 오픈 소스 AI 모델의 기여자와 투자자가 모델의 장기적인 가치를 공유할 수 있습니다.
따라서 ERC-7641 토큰은 Intrinsic RevShare Token이라고도 불리며 AI 모델에서 생성된 수익을 공유하도록 설계된 토큰 표준으로 해석될 수 있습니다.
그래서 IMO 전체적인 논리는 매우 명확합니다. AI 모델 개발자는 자금을 조달해야 합니다. IMO를 위해 모델을 특정 토큰에 바인딩합니다. 구매자는 토큰을 구매하고 토큰 스마트 계약의 규칙에 따라 AI 모델의 후속 사용을 즐깁니다.
그러나 이 시점에는 여전히 중요한 허점이 있습니다.
오라 프로토콜에서 제공하는 방법은 이러한 AI 생성 작업을 표시하는 것입니다.
기술적인 세부 사항을 제외하고 ERC-7007을 사용할 수 있습니다. ERC-7007은 콘텐츠의 신뢰성과 추적성을 보장하기 위해 AI 생성 콘텐츠용으로 특별히 설계된 토큰 표준으로 이해됩니다.
이 표준은 메타데이터를 기록합니다. AI 생성 콘텐츠를 블록체인에 저장하고(예: 콘텐츠를 생성하는 데 사용되는 AI 모델, 생성 시간, 조건 등) 스마트 계약을 사용하여 이러한 검증 로직을 자동으로 실행합니다. 개발자는 zkML 또는 opML을 사용하여 검증할 수 있습니다. 특정 NFT의 AIGC 데이터가 실제로 기계 학습 모델과 특정 입력에서 나온 것인지 여부
이를 통해 AIGC 콘텐츠의 신뢰성이 향상되고, 일단 기록되면 데이터의 불변성을 통해 변경되거나 위조될 수 없습니다. 따라서 ERC-7007은 "검증 가능한 AI 생성 콘텐츠 토큰"이라고도 알려져 있습니다.
이 표준은 이제 오픈 소스이므로 여기를 클릭하여 확인할 수 있습니다.
이 시점에서 우리는 IMO의 논리:
IMO를 수행하기 위해 수익 공유 기능이 있는 토큰과 AI 모델을 결합합니다.
투자자는 AI 모델의 향후 사용 및 파생 창작 작업에 대한 수익 지분을 누릴 수 있습니다. 그들이 보유한 토큰 공유
콘텐츠 제작의 소유권을 확인할 수 있는 토큰 프로토콜을 사용하여 작품이 실제로 모델에 의해 제작되었는지 확인하고 수익금을 공유합니다
ICO부터 IMO까지, AI 모델도 토큰화 발행이 가능하다면 올해 암호화폐 열풍은 AI와 강하게 결속될 것입니다.
하지만 Ora 프로토콜이 만든 IMO 게임플레이는 완벽하지 않습니다
- 체인 사용 문제: IMO가 AI 모델의 온체인 토큰화 및 수익 공유를 구현할 수 있더라도 모델이 오프체인에서 사용될 때 수익 공유 문제를 해결하기는 여전히 어렵습니다. AI 모델이 블록체인이 아닌 애플리케이션에서 사용될 때 토큰 보유자에게 추적되고 배포되는 것은 복잡한 문제입니다.
시장 수요의 불확실성: 체인의 AI 생성 콘텐츠(예: NFT 등) )는 창작 산업에 새로운 가능성을 가져왔지만, 이들 작품에 대한 시장 수요는 여전히 많은 불확실성을 안고 있습니다. AIGC 작품의 시장 가치와 유동성, 그리고 이러한 작품에 대해 사람들이 얼마를 지불할 의향이 있는지 등은 알 수 없으며, 안정적인 AI 모델 수익 배분도 이야기하기가 불가능합니다.
수익 공유 실행: 이론적으로 ERC-7641 토큰을 통한 수익 공유는 매력적인 아이디어처럼 들립니다. 그러나 실제로 이 메커니즘의 효율성과 타당성은 여전히 시장에서 테스트되어야 합니다. 특히 블록체인 프로젝트와 토큰의 높은 변동성을 고려하면 토큰 보유자가 얻을 수 있는 실제 혜택은 크게 다를 수 있습니다.
암호화폐 세계에서는 누구나 발행된 자산을 가지고 놀 수 있지만, 자산 자체가 유용한지, 얼마나 많은 사람들이 사용하는지에 대해 미리 정해진 명확한 답을 줄 수 있는 사람은 거의 없습니다.
그러나 IMO를 통한 새로운 자산 발행 모델은 오픈 소스 AI 모델이 토큰화를 통해 재정적 지원을 받고 가치 공유를 달성할 수 있는 혁신적인 프레임워크를 제공합니다.
이 프레임워크 자체는 뜨거운 주제를 밀접하게 따르고 긍정적인 가치를 지닌 내러티브입니다.
완벽한 자산이 없는 게임에서는 AI의 열정을 수용하는 것이 성공으로 이어질 가능성이 더 높은 경우가 많습니다.
위 내용은 IMO의 해석: AI 모델의 자산화, 새로운 토큰 발행 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!