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FLock.io:탈중앙화 AI로 Crypto+AI 트랙을 재구성하고 Web3 스마트 에이전트 생태계를 구축하다

Summary: 저자 | @Meta8Mate
BlockFocus
2025-03-24 09:29:29
수집
저자 | @Meta8Mate

Crypto X AI 다음 라운드는 Memecoin 트랙에만 머물지 않을 것입니다. 약세장에서는 심층 연구에 적합하며, 더 많은 실행 가능성이 높은 내러티브를 이해해야 미래의 물결 정점에 도달할 수 있습니다.

최근 AI 트랙의 여러 보고서를 정리하면서, 당초 Coinbase Ventures @cbventures 가 발표한 Crypto + AI 스택을 다시 떠올렸습니다. FLock.io:탈중앙화 AI로 Crypto+AI 트랙을 재구성하고 Web3 스마트 에이전트 생태계를 구축하다

JK @jonathankingvc 가 이상적으로 생각하는 Crypto와 AI의 결합 시나리오는: AI 에이전트가 다양한 Crypto 인프라에서 상호작용하는 것입니다. AI가 생성한 소프트웨어 코드(스마트 계약)는 Dapp 수의 급증과 사용자 경험의 향상을 초래하며, 사용자는 자신의 AI 대모델을 소유하고 관리하며 이익을 얻을 수 있습니다. 이를 다음과 같이 구분할 수 있습니다.

  1. Aethir를 중심으로 한 탈중앙화 컴퓨팅 제공업체가 주도하는 컴퓨팅 레이어

  2. 훈련 데이터 세트를 중심으로 AI 대모델을 확장하는 데이터 레이어

  3. 다양한 새로운 AI 기반 인프라(훈련/프라이버시 추론/에이전트 플랫폼)로 구성된 미들웨어 레이어

  4. 애플리케이션 레이어

현재로서는 소액 투자자가 직접 체감할 수 있는 Crypto+AI 애플리케이션 레이어 제품이 실질적으로 매우 적고, 경험도 좋지 않습니다. 가장 직접적인 이유는 애플리케이션 레이어 아래 몇 개의 스택 기반이 아직 제대로 구축되지 않았기 때문입니다.

최근 모델 자체에서 출발하여 체인 상의 인센티브를 통해 탈중앙화 AI와 모델 훈련을 촉진하는 FLock.io @flock_io는 Crypto 트랙을 겨냥한 대모델 훈련이 자신을 증명할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 더 거대한 탈중앙화 AI 모델 훈련 내러티브를 다루고 있지만, 프로젝트 초기에는 세분화된 분야의 두드러진 제품 검증 경로가 FLock.io에게 더 많은 초기 지지자를 축적할 수 있습니다. 그래서 FLock.io의 Web3 에이전트 모델이 탄생했습니다. FLock.io:탈중앙화 AI로 Crypto+AI 트랙을 재구성하고 Web3 스마트 에이전트 생태계를 구축하다

애플리케이션 레이어의 Crypto AI 에이전트가 당신의 스마트 어시스턴트라면, 그 대모델은 당신의 어시스턴트의 두뇌와 같습니다. 깊은 경험과 지식을 갖추어야만 매번 상호작용을 잘 수행하고 각 지시를 올바르게 실행할 수 있습니다.

FLock.io 의 Web3 AI 에이전트 대모델의 가장 두드러진 지표 --- --- 75.93% FC 정확한 매칭 정확도, 간단히 말해 Web3를 더 잘 이해하는 AI 대모델입니다. 다른 모델이 인식하지 못하거나 엉뚱한 지시를 하는 경우, Web3 AI 에이전트 대모델은 IO.net 등 산업 트랙 파트너와 협력하여 AI Arena Task 1 협업 프레임워크를 기반으로, 탈중앙화 훈련을 통해 단일 데이터 소스의 편향을 줄여 Web3 AI 에이전트 모델을 호출하는 AI 에이전트가 더욱 실용적이고 정확해질 것입니다.

FLock.io:탈중앙화 AI로 Crypto+AI 트랙을 재구성하고 Web3 스마트 에이전트 생태계를 구축하다

이때 FLock.io가 Crypto 제품의 자연스러운 인센티브 속성에서 파생된 생태계 성장 플라이휠을 언급하지 않을 수 없습니다. FLock.io:탈중앙화 AI로 Crypto+AI 트랙을 재구성하고 Web3 스마트 에이전트 생태계를 구축하다

기본적인 $FLock 인센티브를 통해 더 많은 우수한 모델 훈련자의 참여를 유도하여 더 높은 품질의 데이터와 훈련 기술을 가져옵니다.

  1. 이러한 기여는 더 나은 AI 대모델을 구축하는 데 도움을 줍니다;

  2. 더 강력한 AI 대모델은 더 많은 기능이 풍부하고 실용적인 에이전트와 Dapp을 호출할 수 있도록 끌어들입니다;

  3. 실용적인 DApp과 AI 에이전트는 Web3 모델의 지원을 받아 강력한 시장 경쟁력을 가지며 더 많은 수익을 창출합니다;

  4. 더 많은 에이전트와 Dapp의 호출 대모델은 훈련자에게 더 많은 모델 인센티브를 생성합니다;

  5. 이러한 새로운 데이터와 사용 피드백은 AI 대모델을 최적화하고 향상시키는 데 기여하며, 동시에 생태계의 번영은 보상과 인정을 통해 더 많은 우수한 모델 훈련자를 유치합니다.

이러한 지속적인 순환의 긍정적 피드백을 통해, FLock.io 생태계는 지속적인 성장과 자기 강화가 가능합니다. AI 인프라는 모두 초기 단계에 있으며, Crypto AI 분야는 더 말할 것도 없습니다. FLock.io와 같은 더 많은 인프라 BUIDLer가 나타나기를 기대하며, 모델의 기초를 잘 다져야만 우리는 더 안정적인 성장과 다채로운 애플리케이션 레이어의 폭발을 볼 수 있습니다.

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