GaiaNet: GenAI 에이전트 네트워크

초록

전문화되고 세밀하게 조정된 RAG로 강화된 오픈 소스 대규모 언어 모델은 새로운 AI 에이전트 애플리케이션의 핵심 요소입니다. 그러나 이러한 에이전트 앱은 애플리케이션 이동성, 가상화, 보안 격리, 비용, 데이터 개인정보 보호, 소유권에 대한 새로운 요구 사항을 포함하여 기존 클라우드 컴퓨팅 및 SaaS 인프라에 고유한 문제를 야기하기도 합니다.

GaiaNet은 누구나 자신의 스타일, 가치, 지식, 전문성을 반영하는 자신만의 AI 에이전트를 생성, 배포, 확장, 수익화할 수 있는 분산형 컴퓨팅 인프라입니다. GaiaNet 노드는 고성능의 크로스 플랫폼 애플리케이션 런타임, 미세 조정된 LLM, 지식 임베딩 모델, 벡터 데이터베이스, 프롬프트 관리자, 오픈 API 서버, LLM 출력을 사용하여 외부 도구와 기능을 호출하기 위한 플러그인 시스템으로 구성됩니다. 모든 지식 근로자가 디지털 트윈으로 배포할 수 있으며 웹 API 서비스로 제공됩니다. 개별화된 지식 베이스와 구성 요소로 새로운 종류의 거래 가능한 자산과 마켓플레이스를 만들 수 있습니다. 유사한 GaiaNet 노드가 GaiaNet 도메인으로 구성되어 대중에게 신뢰할 수 있고 안정적인 AI 에이전트 서비스를 제공합니다. GaiaNet 노드와 도메인은 GaiaNet DAO(탈중앙화된 자율 조직)에 의해 관리됩니다. 목적 기반 화폐 스마트 컨트랙트를 통해 GaiaNet 네트워크는 AI 에이전트 서비스를 위한 탈중앙화된 마켓플레이스입니다.

소개

ChatGPT와 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 인간이 지식을 생산하고 소비하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 1년 만에 AI 네이티브 애플리케이션은 챗봇에서 코파일럿, 그리고 에이전트로 진화했습니다.

AI 에이전트는 코파일럿과 같은 지원 도구에서 점점 더 독립적으로 작업을 완료할 수 있는 자율적인 개체로 진화할 것입니다. - 세쿼이아 캐피탈 AI 어센트 2024 서밋의 앤드류 응 박사

에이전트는 사람처럼 스스로 자율적으로 작업을 완료할 수 있는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 에이전트는 작업을 이해하고, 작업을 완료하기 위한 단계를 계획하고, 모든 단계를 실행하고, 오류와 예외를 처리하고, 결과를 전달할 수 있습니다. 강력한 LLM이 에이전트의 '두뇌' 역할을 할 수 있지만, 외부 데이터 소스(눈과 귀), 도메인별 지식 기반 및 프롬프트(기술), 컨텍스트 저장소(메모리), 외부 도구(손)에 연결해야 합니다. 에이전트 작업의 경우 종종 LLM 자체를 사용자 지정해야 합니다.

• 를 사용하여 특정 영역에서 환각을 줄일 수 있습니다.
• 를 사용하여 특정 형식(예: JSON 스키마)의 응답을 생성할 수 있습니다.
• 를 사용하여 "정치적으로 올바르지 않은" 질문에 답할 수 있습니다(예: 보안 도메인의 에이전트에 대한 CVE 익스플로잇을 분석하는 경우).
• 특정 스타일(예: 사람 흉내 내기)로 요청에 응답할 수 있습니다.

에이전트는 상당한 양의 엔지니어링과 리소스가 필요한 복잡한 소프트웨어입니다. 오늘날 대부분의 에이전트는 클로즈 소스이며 SaaS 기반 LLM에서 호스팅됩니다. 대표적인 예로는 OpenAI LLM의 GPT 및 Microsoft/GitHub 코파일럿과 Google의 Gemini LLM의 Duet이 있습니다.

그러나 앞서 논의했듯이 에이전트의 핵심 요구 사항은 도메인별 작업에 맞게 기본 LLM 및 소프트웨어 스택을 사용자 지정하고 조정하는 것인데, 이는 중앙 집중식 SaaS의 성능이 매우 떨어지는 영역입니다. 예를 들어 ChatGPT를 사용하면 모든 작은 작업을 매우 큰 모델로 처리해야 합니다. 또한 ChatGPT 모델을 미세 조정하거나 수정하는 데 막대한 비용이 소요됩니다. 획일화된 LLM은 기능, 조정 및 비용 구조 측면에서 상담원 사용 사례에 해롭습니다. 또한 SaaS 호스팅 LLM은 상담원의 개인 지식이 어떻게 사용되고 공유될 수 있는지에 대한 개인정보 보호 제어 기능이 부족합니다. 이러한 단점 때문에 개별 지식 근로자가 자신의 도메인 및 업무에 맞는 에이전트를 만들고 수익을 창출하는 것은 OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft 및 AWS와 같은 SaaS 플랫폼에서 어렵습니다.

이 백서에서는 모두를 위한 AI 에이전트를 위한 탈중앙화 소프트웨어 플랫폼과 프로토콜 네트워크를 제안합니다. 구체적으로는 두 가지 목표가 있습니다.

목표 #1: 개인이 자신의 개인 지식과 전문성을 개인 LLM 에이전트 앱에 통합할 수 있도록 역량을 강화합니다. 이러한 앱은 개인이 하는 것처럼 지식 작업을 수행하고 도구를 사용하지만 개인의 스타일과 가치관도 반영하는 것을 목표로 합니다.

목표 #2: 개인이 LLM 에이전트를 서비스로 제공하고 확장하며, 전문성과 업무에 대한 보상을 받을 수 있도록 지원합니다.

가이아넷은 "지식과 기술을 위한 YouTube"입니다.

오픈 소스 및 탈중앙화

2024년 4월 현재, Hugging face에는 6,000개 이상의 오픈 소스 LLM이 게시되어 있습니다. 오픈 소스 LLM은 GPT-4와 같은 클로즈 소스 LLM에 비해 개인정보 보호, 비용 및 시스템적 편향성 측면에서 이점을 제공합니다. 일반적인 QA 성능에서도 오픈 소스 LLM은 클로즈 소스와의 격차를 빠르게 좁혀가고 있습니다.

AI 에이전트 사용 사례의 경우, 작지만 작업별 LLM이 더 큰 일반 모델보다 성능이 뛰어난 경우가 많다는 것이 입증되었습니다.

그러나 개인과 기업이 자체 이기종 GPU 인프라에 여러 개의 미세 조정된 LLM을 배포하고 오케스트레이션하는 것은 어렵습니다. 에이전트를 위한 복잡한 소프트웨어 스택과 외부 도구와의 복잡한 상호 작용은 취약하고 오류가 발생하기 쉽습니다.

또한 LLM 에이전트는 과거의 애플리케이션 서버와는 완전히 다른 확장 특성을 가지고 있습니다. LLM은 매우 계산 집약적입니다. LLM 에이전트 서버는 일반적으로 한 번에 한 명의 사용자만 지원할 수 있으며, 한 번에 몇 초 동안 차단되는 경우가 많습니다. 이제 더 이상 단일 서버에서 많은 비동기 요청을 처리하는 것이 아니라 인터넷 규모에 따라 여러 개별 서버 간에 부하를 분산하는 것이 확장에 필요합니다.

GaiaNet 프로젝트는 독점 지식 기반, 맞춤형 프롬프트, 구조화된 응답, 함수 호출을 위한 외부 도구를 통해 세밀하게 조정된 오픈 소스 LLM을 위한 크로스 플랫폼의 고효율 SDK와 런타임을 제공합니다. GaiaNet 노드는 개인, 클라우드 또는 엣지 디바이스에서 몇 분 안에 시작할 수 있습니다. 그런 다음 인센티브가 제공되는 웹3 네트워크를 통해 서비스를 제공할 수 있습니다.

가이아넷 노드

GaiaNet 네트워크의 기본 운영 단위는 노드입니다. GaiaNet 노드는 간소화된 소프트웨어 스택으로, 기술적으로 유능한 사람이라면 누구나 자신만의 AI 에이전트를 운영할 수 있습니다. GaiaNet 노드의 소프트웨어 스택은 다음과 같은 7가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

1 애플리케이션 런타임. GaiaNet 애플리케이션은 가볍고 안전한 고성능 샌드박스인 WasmEdge에서 실행됩니다. 리눅스 재단과 CNCF가 관리하는 오픈 소스 프로젝트인 WasmEdge 런타임은 Docker, 컨테이너, CRI-O, Podman, Kubernetes와 같은 주요 클라우드 네이티브 도구와 원활하게 작동합니다. 또한 주요 퍼블릭 블록체인에서 온체인 및 오프체인 스마트 컨트랙트를 안전하고 효율적으로 실행하기 위해 선택하는 가상 머신이기도 합니다.

WasmEdge는 고성능의 크로스 플랫폼 런타임입니다. 거의 모든 CPU, GPU, AI 가속기에서 기본 속도로 AI 모델을 실행할 수 있어 분산형 AI 에이전트에 이상적인 런타임입니다.

2 미세 조정된 LLM. GaiaNet 노드는 거의 모든 오픈 소스 LLM, 멀티모달 모델(예: 대형 비전 모델 또는 LVM), 텍스트-이미지 모델(예: 스테이블 디퓨전), 텍스트-비디오 모델을 지원합니다. 여기에는 개인 또는 독점 데이터를 사용하는 모든 미세 조정된 모델이 포함됩니다.

노드 소유자는 다양한 도구를 사용하여 오픈소스 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 노드 소유자는 개인 채팅 기록을 사용하여 LLM을 미세 조정하여 미세 조정된 LLM이 자신의 말하기 스타일을 모방할 수 있도록 할 수 있습니다. 또한 특정 지식 영역에 집중하여 환각을 줄이고 해당 영역의 질문에 대한 답변 품질을 개선하기 위해 LLM을 미세 조정할 수도 있습니다. 미세 조정된 LLM은 외부 도구와 함께 사용할 수 있도록 미리 결정된 스키마와 일치하는 JSON 텍스트를 출력하도록 보장할 수 있습니다.

LLM 외에도 노드 소유자는 자신의 사진으로 스테이블 디퓨전 모델을 미세 조정하여 자신과 유사한 이미지를 생성할 수 있습니다.

3 임베딩 모델. GaiaNet 노드는 AI 에이전트를 위한 공개 또는 독점 지식의 집합을 관리해야 합니다. 이는 에이전트가 특정 도메인에서 훨씬 더 큰 모델을 전문화하고 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 하는 핵심 기능입니다. 임베딩 모델은 특별히 학습된 LLM으로, 입력 문장을 완결형을 생성하는 대신 벡터 표현으로 변환합니다. 임베딩 모델은 LLM을 통해 학습되기 때문에 문장의 '의미'를 벡터에 '임베드'하여 벡터가 차지하는 고차원 공간에서 유사한 문장이 서로 가깝게 위치하도록 할 수 있습니다.

임베딩 모델을 사용하면 GaiaNet 노드는 텍스트, 이미지, PDF, 웹 링크, 오디오 및 비디오 파일의 본문을 수집하고 그 내용을 기반으로 임베딩 벡터 모음을 생성할 수 있습니다. 또한 임베딩 모델은 사용자 질문과 대화를 벡터로 변환하여 GaiaNet 노드가 지식창고에서 현재 대화와 관련된 콘텐츠를 빠르게 식별할 수 있게 해줍니다.

4 벡터 데이터베이스. GaiaNet 노드의 지식 기반을 구성하는 임베딩 벡터는 최적의 성능과 최대의 개인정보 보호를 위해 노드 자체에 저장됩니다. GaiaNet 노드에는 Qdrant 벡터 데이터베이스가 포함되어 있습니다.

5 사용자 지정 프롬프트. 미세 조정 및 지식 인수 외에도 새로운 애플리케이션에 맞게 LLM을 사용자 지정하는 가장 쉬운 방법은 프롬프트하는 것입니다. 사람과 마찬가지로 LLM도 단숨에 학습하는 능력이 뛰어납니다. 작업을 수행하는 방법의 예를 제시하기만 하면 스스로 학습하여 비슷한 작업을 수행할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 이러한 프롬프트를 연구하고 개발하는 실용적인 분야입니다.

또한 효과적인 프롬프트는 사용 중인 모델에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 믹스트랄 8x22b와 같은 대형 모델에서는 잘 작동하는 프롬프트가 미스트랄 7b와 같은 소형 모델에서는 잘 작동하지 않을 수 있습니다.

GaiaNet 노드는 애플리케이션에서 동적으로 선택되어 사용되는 여러 가지 프롬프트를 지원할 수 있습니다. 예를 들어

• 그리고 시스템_프롬프트 는 노드가 수행해야 하는 에이전트 작업에 대한 일반적인 소개입니다. 여기에는 종종 LLM이 적절한 어조로 응답하는 데 도움이 되는 페르소나가 포함되어 있습니다. 예를 들어 시스템_프롬프트 대학 조교가 될 수 있습니다: "귀하는 UC 버클리의 컴퓨터 과학 101 수업의 조교입니다. 개념을 설명하고 질문에 자세히 답변해 주세요. 수학이나 컴퓨터 과학과 관련이 없는 질문에는 대답하지 마세요."
• 그리고 래그 프롬프트 는 RAG 채팅에서 지식창고 검색 결과 앞에 동적으로 삽입되는 접두사 프롬프트입니다. 다음과 같은 문구가 될 수 있습니다: "아래 문맥에서 사실과 의견에 근거하여 질문에 답변해 주세요. 문맥에 맞지 않는 내용은 작성하지 마세요. ---------"

LLM 커뮤니티는 다양한 애플리케이션 사용 사례를 위한 유용한 프롬프트를 많이 개발했습니다. GaiaNet 노드를 사용하면 이를 쉽게 관리하고 실험할 수 있습니다.

개발자 SDK를 통해 GaiaNet 소유자와 운영자는 동적 프롬프트 생성 로직을 자신만의 방식으로 커스터마이징할 수 있습니다. 예를 들어, GaiaNet 노드는 사용자 질문에 대해 Google 검색을 수행하고 검색 결과를 프롬프트에 컨텍스트로 추가할 수 있습니다.

6 함수 호출 및 도구 사용. LLM은 인간 언어를 생성하는 데 탁월할 뿐만 아니라 기계 명령어를 생성하는 데도 탁월합니다. 미세 조정과 프롬프트 엔지니어링을 통해 텍스트 단락에서 핵심 요소를 요약하고 추출하는 등 다양한 언어 작업에서 구조화된 JSON 객체나 컴퓨터 코드를 일관되게 생성하도록 일부 LLM을 설정할 수 있었습니다.

GaiaNet 노드를 사용하면 생성된 텍스트의 출력 형식을 지정할 수 있습니다. 문법 사양 파일을 제공하여 응답이 항상 사전 정의된 JSON 스키마를 따르도록 강제할 수 있습니다.

LLM이 구조화된 JSON 응답을 반환하면 상담원은 일반적으로 작업을 수행하고 답변을 제공하는 툴에 JSON을 전달해야 합니다. 예를 들어 사용자 질문이 있을 수 있습니다.

싱가포르의 날씨는 어떤가요?

LLM은 다음과 같은 JSON 응답을 생성합니다.

{"tool":"get_current_weather", "location":"Singapore","unit":"celsius"}

GaiaNet 노드는 get_current_weather와 연관된 도구가 무엇인지 알고 이를 호출해야 합니다. GaiaNet 노드 소유자와 운영자는 도구 이름을 웹 서비스 엔드포인트와 매핑하여 외부 도구를 얼마든지 구성할 수 있습니다. 위의 예에서, get_current_weather 도구는 이 JSON 데이터를 가져오는 웹 서비스와 연결될 수 있습니다. GaiaNet 노드는 HTTPS POST를 통해 웹 서비스 엔드포인트로 JSON을 전송하고 응답을 받습니다.

42

그런 다음 선택적으로 LLM에 답변을 공급하여 인간 언어 답변을 생성합니다.

싱가포르의 현재 날씨는 42C입니다. 

GaiaNet 노드 SDK를 통해 개발자는 웹 서비스 사용에만 국한되지 않습니다. 개발자는 플러그인을 작성하여 노드에서 로컬로 LLM 응답을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, LLM은 샌드박스에서 로컬로 실행할 수 있는 Python 코드를 반환하여 GaiaNet 노드가 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 할 수 있습니다.

7 API 서버. 모든 GaiaNet 노드에는 질문과 답변을 위한 동일한 API가 있어야 합니다. 이를 통해 프런트엔드 애플리케이션이 작업할 수 있으며, 잠재적으로 모든 GaiaNet 노드에 부하를 분산시킬 수 있습니다. 저희는 대규모 애플리케이션 생태계를 위한 OpenAI API 엔드포인트의 드롭인 대체품이 될 수 있는 OpenAI API 사양을 지원하기로 결정했습니다.

API 서버는 웜스엣지 런타임에서 크로스 플랫폼으로 안전하게 실행됩니다. 이 서버는 GaiaNet 노드의 다른 모든 구성 요소를 하나로 묶습니다. 사용자 요청을 수신하고, 요청에서 임베딩을 생성하고, 벡터 데이터베이스를 검색하고, 검색 결과를 프롬프트 컨텍스트에 추가하고, LLM 응답을 생성한 다음, 선택적으로 응답을 사용하여 함수 호출을 수행합니다. 또한 API 서버는 사용자가 노드에서 RAG로 강화된 미세 조정 LLM과 채팅할 수 있도록 웹 기반 챗봇 UI를 제공합니다.

가이아넷 네트워크

각 GaiaNet 노드는 이미 복잡한 질문에 답하고 작업을 수행할 수 있는 강력한 AI 에이전트이지만, 개별 노드는 공공 서비스를 제공하기에 적합하지 않습니다. 몇 가지 중요한 이유가 있습니다.

• 일반 소비자와 사용자의 경우, 개별 가이아넷 노드의 신뢰성을 판단하기는 매우 어렵습니다. 악의적인 노드 운영자에 의해 유해한 잘못된 정보가 유포될 수 있습니다.
• 가이아넷 노드 소유자와 운영자에게는 이러한 서비스를 대중에게 제공할 경제적 인센티브가 없으며, 이는 운영 비용이 매우 많이 들 수 있습니다.
• AI 에이전트 서버는 기존 인터넷 애플리케이션 서버와는 매우 다른 확장 특성을 가지고 있습니다. 에이전트가 사용자 요청을 처리할 때 일반적으로 하드웨어의 모든 컴퓨팅 리소스를 차지합니다. 소프트웨어를 사용하여 단일 서버에서 동시 사용자를 확장하는 대신, GaiaNet의 과제는 대규모 애플리케이션을 위해 여러 개의 동일한 노드로 확장하는 것입니다.

이러한 도전은 GaiaNet 웹3 네트워크의 기반이 되는 GaiaNet 도메인을 탄생시켰습니다. GaiaNet 도메인은 단일 인터넷 도메인 이름으로 사용할 수 있는 GaiaNet 노드의 모음입니다. 도메인 운영자는 도메인에 등록할 수 있는 GaiaNet 노드를 결정하고 노드 서비스를 대중에게 제공합니다. 예를 들어 GaiaNet 도메인은 UC 버클리의 컴퓨터 과학 조교가 될 수 있습니다. 이 도메인은 다음을 통해 서비스를 제공할 수 있습니다. https://cs101.gaianet.berkeley.edu. 도메인 운영자는 다음을 수행해야 합니다.

• 도메인에 등록할 개별 노드를 확인하고 승인합니다. 이러한 노드는 모두 도메인 운영자가 서비스 품질을 보장하기 위해 설정한 LLM, 지식창고 및 프롬프트 등의 요구 사항을 충족해야 합니다. 도메인의 노드 등록은 화이트리스트 또는 블랙리스트를 통해 이루어질 수 있습니다. 도메인 운영자가 결정합니다.
• 각 노드의 성능을 실시간으로 모니터링하고 비활성 노드를 제거하세요.
• 대상 고객에게 '조교' 챗봇 앱을 홍보합니다.
• API 서비스의 가격을 설정합니다.
• 활성 노드 간의 로드 밸런스.
• 사용자로부터 결제 받기.
• 노드에 서비스 비용을 지불하세요.

각 가이아넷 노드에는 ETH 주소 형태의 고유한 노드 ID가 있습니다. ETH 주소와 연결된 개인 키는 노드에 저장됩니다. 노드가 도메인에 성공적으로 등록되면 도메인으로부터 서비스 수익과 네트워크 보상을 모두 받을 수 있는 자격이 주어집니다. 도메인은 노드의 이더리움 주소로 직접 지불금을 보낼 수 있습니다. 또는 도메인은 노드 운영자가 노드 개인 키를 사용하여 챌린지 문구에 서명하는 등 하나의 메타마스크 주소에 여러 노드를 등록할 수 있는 메커니즘을 제공할 수 있습니다. 이 경우 노드 운영자는 관련된 모든 노드에 대해 자신의 메타마스크 계정으로 합산된 금액을 받게 됩니다.

각 가이아넷 도메인에는 에스크로 결제에 사용되는 관련 스마트 컨트랙트가 있습니다. 이는 사용자가 크레딧을 먼저 구매한 다음 시간이 지남에 따라 크레딧을 소비하는 OpenAI의 크레딧 결제 모델과 유사합니다. 사용자가 스마트 컨트랙트에 결제하면 액세스 토큰이 자동으로 발급됩니다. 사용자는 이 토큰을 사용하여 도메인에 API를 호출하고, 이 토큰은 도메인의 임의 노드에 로드 밸런싱됩니다. 사용자가 이러한 서비스를 소비함에 따라 컨트랙트의 자금이 고갈되고 더 이상 잔액이 없으면 액세스 토큰의 작동이 중지됩니다.

API 서비스의 가격 및 결제는 도메인 운영자가 결정합니다. 일반적으로 USD 스테이블 코인으로 표시됩니다. 도메인 운영자는 서비스를 제공한 노드 운영자에게 수익의 일부를 지급합니다. 가이아넷 네트워크는 에이전트 서비스의 탈중앙화된 마켓플레이스입니다.

가이아넷 도메인 계약에 잠긴 자금은 API 서비스 소비라는 단일 목적을 위해 사용됩니다. 이를 목적 바운드 머니라고 합니다.

가이아넷 프로토콜의 핵심은 도메인 운영자가 탈중앙화 노드 생태계에서 "신뢰 제공자"라는 점입니다. 프로토콜 네트워크는 채굴 및 스테이킹과 같은 토큰 이코노미 설계를 통해 운영자의 신뢰를 장려하도록 설계되었습니다. GaiaNet 노드, 도메인, 사용자, 개발자는 네트워크를 성장시키고 모든 기여자에게 혜택을 주기 위해 DAO를 형성합니다.

가이아넷 토큰

가이아넷 토큰은 거래를 촉진하고 거버넌스를 지원하며 네트워크에 대한 신뢰를 조성하기 위해 고안된 유틸리티 토큰입니다. 세 가지 주요 용도로 사용됩니다.

• DAO 거버넌스 토큰 보유자는 네트워크의 규칙을 설정하는 데 참여할 수 있습니다.
• 스테이킹 토큰 보유자는 도메인 운영자의 신뢰성을 보증합니다. 스테이커는 도메인 운영자의 서비스 수익에서 일정 비율을 받습니다. 그러나 도메인 운영자가 잘못된 정보를 퍼뜨리거나 신뢰할 수 없는 서비스를 제공하는 등 잘못된 행동을 하면 스테이커의 수익이 삭감될 수도 있습니다.
• 결제 토큰인 가이아넷 토큰은 도메인의 에스크로 계약에 예치되어 시간이 지나면서 서비스 비용을 지불하는 데 사용될 수 있습니다.

가이아넷 토큰의 결제 유틸리티는 네트워크 공급과 수요의 균형을 맞추도록 설계되었습니다. 가이아넷 토큰 자산의 가치는 실시간 환율을 기준으로 에스크로 스마트 컨트랙트에 들어오고 나가는 시점에 결정됩니다.

서비스 소비자는 토큰의 잠재적 가치 상승으로 인한 저축을 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 100달러 상당의 가이아넷 토큰을 컨트랙트에 예치하고 도메인과 노드에 대금이 지급되어 토큰 가치가 110달러로 상승했다면 110달러 상당의 에이전트 서비스를 받게 되는 것입니다.

반대로 토큰 가격이 하락하면 서비스 제공자(도메인 및 노드)는 토큰을 저렴하게 '채굴'할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. 100달러짜리 초기 토큰의 가치가 현재 90달러에 불과하다면, 서비스 제공자는 그들이 제공하는 전기와 컴퓨팅의 각 단위에 대해 더 많은 토큰을 얻게 됩니다. 이는 더 많은 노드가 네트워크에 참여하여 추후 토큰 가치 상승에 베팅하도록 인센티브를 제공합니다.

연습: OpenAI는 2024년에 ARR이 50억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 대부분의 기업 고객이 분기별로 비용을 지불한다고 가정하면, 결제 토큰을 발행할 경우 OpenAI의 현재 기업 가치에 12억 5천만 달러의 유통 시가총액을 더할 수 있습니다. 전체 AI 서비스 시장 규모는 몇 년 안에 2조 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 결제 유틸리티 토큰의 시가총액만 5,000억 달러에 달한다는 뜻입니다.

AI 자산을 위한 컴포넌트 마켓플레이스

가이아넷은 에이전트 서비스를 만들 수 있는 개발자 플랫폼입니다. 이를 위한 도구를 제공합니다.

• 미세 조정 데이터 세트를 생성하고 CPU 및 GPU 머신에서 미세 조정을 수행하는 도구.
• 문서를 수집하고 지식창고용 벡터 임베딩을 만드는 툴입니다.
• 프롬프트를 동적으로 생성하고 관리할 수 있는 Rust 기반 SDK.
• 노드에서 도구 및 소프트웨어를 호출하는 에이전트의 기능을 확장하기 위한 Rust 기반 SDK입니다.

노드를 운영하지 않으려는 개발자를 위해 다음과 같은 마켓플레이스를 구축하고 있습니다.

• 미세 조정된 모델
• 지식창고 및 데이터 세트
• 함수 호출 플러그인

이러한 모든 구성 요소는 대체 불가능한 토큰으로 대표되는 블록체인 기반 자산입니다. 노드 운영자는 사용하고자 하는 구성 요소에 대해 NFT를 구매하고, 서비스 수익을 구성 요소 개발자와 공유할 수 있습니다. 이를 통해 가이아넷 생태계에서 현금 흐름을 창출하는 다양한 자산이 발행될 수 있습니다.

결론

가이아넷은 개인과 팀이 독자적인 지식과 기술을 사용해 에이전트 서비스를 만들 수 있는 오픈 소스 도구를 제공합니다. 개발자는 에이전트를 위해 세밀하게 조정된 LLM, 지식 컬렉션, 플러그인을 만들고 이러한 구성 요소를 기반으로 에셋을 발행할 수 있습니다. 가이아넷 프로토콜은 이러한 노드를 가이아넷 도메인을 통해 검색하고 액세스할 수 있도록 합니다.