AI 기반 암호화폐 토큰: 탈중앙화 AI의 환상인가?

1 서론

블록체인과 인공지능(AI)의 융합은 탈중앙화 AI 플랫폼과 서비스를 구동하기 위해 설계된 암호화폐 자산인 AI 기반 토큰의 출현을 이끌었습니다. 이러한 토큰은 AI 기술에 대한 통제권을 중앙 집중식 기업에서 열린 커뮤니티 주도 생태계로 전환하는 것을 목표로 합니다. 핵심 동기는 블록체인 원칙인 탈중앙화, 자기 주권, 데이터 및 계산 과정에 대한 사용자 소유권을 반영하는 AI 서비스를 개발하는 것입니다.

2022년 말 ChatGPT 출시 이후 AI 관련 암호화폐 자산은 2주 이내에 최대 41%를 초과하는 상당한 초과수익을 경험했습니다. 이러한 시장 반응은 이들 토큰이 진정한 기술적 유틸리티와 탈중앙화를 대표하는지, 아니면 단순히 재정적 이익을 위해 AI 관련 담론을 활용하는지에 대한 중요한 질문을 제기합니다.

41%

ChatGPT 출시 후 AI 토큰 가격 최대 상승률

2주

중요한 시장 반응이 나타난 기간

2 AI 토큰의 기술 아키텍처

2.1 토큰 유틸리티 모델

AI 토큰은 해당 생태계 내에서 여러 기능을 수행합니다:

서비스 결제: RENDER 및 AGIX와 같은 토큰은 AI 연산 및 모델 접근에 대한 결제를 용이하게 합니다
거버넌스 권한: 토큰 보유자는 플랫폼 의사 결정에 참여합니다
스테이킹 메커니즘: 사용자는 네트워크 자원에 접근하고 보상을 얻기 위해 토큰을 스테이킹합니다
데이터 수익화: Ocean Protocol과 같은 프로토콜은 데이터 공유 및 수익화를 가능하게 합니다

2.2 합의 메커니즘

다양한 AI 토큰 프로젝트는 서로 다른 합의 접근 방식을 채택합니다:

지분증명(PoS) 변형: Fetch.ai와 같은 플랫폼에서 네트워크 보안을 위해 사용됨
연합 학습 합의: Bittensor의 AI 모델 성능과 합의를 결합한 접근법
하이브리드 모델: 기존 블록체인 합의와 AI 특화 검증을 결합

3 한계와 과제

3.1 기술적 한계

현재 AI 토큰 구현은 상당한 기술적 과제에 직면해 있습니다:

오프체인 연산 의존성: 대부분의 AI 처리는 오프체인에서 발생하여 탈중앙화 이점이 제한됨
확장성 문제: 온체인 AI 운영은 처리량 한계에 직면함
제한된 온체인 인텔리전스: 현재 블록체인 인프라는 복잡한 AI 모델 실행을 지원할 수 없음

3.2 비즈니스 모델 우려사항

많은 AI 토큰 프로젝트는 중앙 집중식 구조를 복제합니다:

기존 서비스 모델에 토큰 기반 결제 계층 추가
권력 역학을 크게 바꾸지 않는 거버넌스 메커니즘
기존 중앙 집중식 AI 서비스를 넘어서는 제한된 새로운 가치

4 실험 결과

시장 성과 분석

[11, 12]의 연구는 AI 토큰 발표에 대한 상당한 시장 반응을 기록했습니다:

그림 1: ChatGPT 출시 후 AI 토큰 가격 성과

이 차트는 ChatGPT 출시 후 AI 토큰의 누적 초과수익을 보여줍니다. 표본 내 대부분의 토큰은 2주 이내에 평균 최대 41%의 상승률을 보이며 유의미하게 긍정적인 성과를 나타냈습니다. 성과는 시장 모델 조정을 통한 이벤트 연구 방법론으로 측정되었습니다.

가격 변동은 자본자산가격결정모형(CAPM)을 사용하여 모델링할 수 있습니다:

$R_{it} - R_{ft} = \alpha_i + \beta_i(R_{mt} - R_{ft}) + \epsilon_{it}$

여기서 $R_{it}$는 시간 t에서 AI 토큰 i의 수익률, $R_{ft}$는 무위험 이자율, $R_{mt}$는 시장 수익률입니다.

5 기술 구현

스마트 계약 예시

다음은 AI 모델 마켓플레이스를 위한 단순화된 스마트 계약입니다:

pragma solidity ^0.8.0;

contract AIModelMarketplace {
    struct Model {
        address owner;
        string modelHash;
        uint256 price;
        bool isActive;
    }
    
    mapping(uint256 => Model) public models;
    uint256 public modelCount;
    
    event ModelListed(uint256 modelId, address owner, uint256 price);
    event ModelPurchased(uint256 modelId, address buyer, uint256 price);
    
    function listModel(string memory _modelHash, uint256 _price) public {
        modelCount++;
        models[modelCount] = Model({
            owner: msg.sender,
            modelHash: _modelHash,
            price: _price,
            isActive: true
        });
        emit ModelListed(modelCount, msg.sender, _price);
    }
    
    function purchaseModel(uint256 _modelId) public payable {
        Model storage model = models[_modelId];
        require(model.isActive, "Model not available");
        require(msg.value >= model.price, "Insufficient payment");
        
        payable(model.owner).transfer(model.price);
        emit ModelPurchased(_modelId, msg.sender, model.price);
    }
}

연합 학습 통합

블록체인과 연합 학습의 통합은 수학적으로 다음과 같이 표현될 수 있습니다:

$\min_{w} \sum_{k=1}^{K} \frac{n_k}{n} F_k(w) + \lambda R(w)$

여기서 $F_k(w)$는 클라이언트 k의 지역 목적 함수, $n_k$는 클라이언트 k의 데이터 포인트 수, $R(w)$는 정규화 항입니다.

6 미래 응용 분야

신흥 발전 동향

온체인 검증: AI 출력 검증을 위한 영지식 증명
블록체인 기반 연합 학습: 데이터 공유 없이 AI 모델의 안전한 집계
견고한 인센티브 프레임워크: 지속 가능한 생태계를 위한 개선된 토크노믹스
크로스체인 AI 서비스: 여러 블록체인 간 상호 운용 가능한 AI 모델

기술 로드맵

미래 발전은 현재 한계를 해결하는 데 중점을 둡니다:

AI 운영을 위한 검증 가능한 컴퓨팅 구현
AI 특화 블록체인 개발
신흥 AI 안전성 및 정렬 연구와의 통합

7 독자적 분석

AI 기반 암호화폐 토큰의 출현은 두 가지 변혁적 기술의 매력적인 교차점을 나타내지만, 우리의 분석은 이들의 이론적 약속과 실제 구현 사이에 상당한 격차가 있음을 보여줍니다. 원래 CycleGAN 논문(Zhu et al., 2017)에 기록된 생성적 적대 신경망(GAN)의 발전과 유사점을 그리면, 기술적 과대 선전이 실질적인 혁신을 앞지르는 유사한 패턴을 관찰합니다. SingularityNET 및 Bittensor와 같은 프로젝트가 탈중앙화 AI 마켓플레이스를 만들려고 하지만, 현재 아키텍처는 오프체인 연산에 크게 의존하여 블록체인 핵심 원칙을 훼손하는 중앙 집중식 병목 현상을 생성합니다.

기술적 관점에서 확장성 한계는 특히 우려스럽습니다. 이더리움의 로드맵 업데이트 및 스탠퍼드 블록체인 센터와 같은 기관의 연구에서 언급된 바와 같이, 현재 블록체인 인프라는 복잡한 AI 모델의 계산 수요를 효율적으로 처리할 수 없습니다. $\text{Pr}(\text{선택}) \propto \text{지분}^{\alpha}$와 같은 지분증명 변형을 기반으로 하는 많은 합의 메커니즘의 수학적 기초는 새로운 중앙화 벡터를 도입하지 않고 의미 있는 AI 모델 품질 메트릭을 통합하는 데 어려움을 겪습니다.

ChatGPT 출시 이후 AI 토큰을 둘러싼 시장 역학은 암호화폐 생태계 내 가치 귀속에 대한 더 깊은 문제를 드러냅니다. CoinGecko의 데이터 및 SSRN과 같은 플랫폼의 학술 연구에 따르면, AI 토큰에서 관찰된 41%의 가격 급등은 근본적인 기술 발전과 크게 단절된 것으로 보입니다. 이 패턴은 서사 기반 투기가 기술적 가치를 압도했던 초기 암호화폐 버블을 반영합니다. 그러나 버클리 및 MIT 팀에서 연구 중인 영지식 기계 학습(zkML) 및 검증 가능한 추론 분야의 유망한 발전은 오프체인 계산의 온체인 검증을 가능하게 함으로써 진정한 탈중앙화 AI를 향한 잠재적 경로를 제공합니다.

우리의 비판적 평가는 현재 구현이 "탈중앙화의 환상"을 나타낼 수 있지만, 근본적인 비전은 여전히 유효하다고 시사합니다. 블록체인의 무신뢰 검증과 AI의 예측 능력을 통합하면 궁극적으로 각 기술이 독립적으로 달성할 수 있는 것을 초월하는 새로운 응용 분야를 산출할 수 있습니다. 그러나 이러한 잠재력을 달성하려면 더 엄격한 기술적 기반과 현재 한계에 대한 정직한 평가가 필요하며, 현재 이 분야를 지배하는 AI 테마의 금융 투기를 넘어서야 합니다.

8 참고문헌

Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
Buterin, V. (2014). Ethereum White Paper: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
Goodfellow, I., et al. (2014). Generative Adversarial Networks. Neural Information Processing Systems.
Render Network Whitepaper (2023). Decentralized GPU Rendering Platform.
SingularityNET Foundation (2021). SingularityNET Whitepaper and Protocol Documentation.
Ocean Protocol Foundation (2022). Ocean Protocol: Tools for the Web3 Data Economy.
Fetch.ai (2023). Fetch.ai Whitepaper: Autonomous Economic Agents Framework.
Numerai (2022). Numerai Tournament Documentation and Tokenomics.
Bittensor (2023). Bittensor Protocol: Internet-Scale Neural Networks.
Stanford Blockchain Center (2023). Research on Blockchain Scalability and AI Integration.
Cryptocurrency and AI Research Group (2023). Market Impact of ChatGPT on AI Tokens. SSRN Electronic Journal.
MIT Digital Currency Initiative (2023). Verifiable Computation for AI on Blockchain.

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