🌎 Web3와 AI의 경쟁, 그리고 가능성

💡 현재 AI 산업은 막대한 자본, 첨단 하드웨어, 방대한 데이터셋을 장악한 Web2 기업이 주도하고 있음. 초거대 모델은 계속해서 Web2 중심으로 발전하겠지만, Web3는 틈새 시장에서 새로운 기회를 모색 중

1. Web3가 집중해야 할 부분

- 중저사양 및 특화 모델: 고성능 모델은 Web2의 영역으로 남겠지만, 중급 모델이나 개인화된 특화 모델은 Web3의 저비용 컴퓨팅 리소스를 활용할 가능성이 큼
- 탈중앙화 추론 네트워크: 검열 없는 다채로운 출력을 원하는 사용자들에게 Web3 기반 추론 서비스가 대안이 될 수 있음

2. 하드웨어와 분산 네트워크

- AI 훈련에 사용되는 최신 하드웨어는 부족하고 고비용임. 그러나 구형 및 중급 하드웨어를 활용해 Web3 프로토콜이 컴퓨팅 자원을 분산적으로 제공할 수 있음
- 사용자들은 개인 데이터를 활용한 경량 모델을 엣지 디바이스에서 실행하고, 고성능 모델은 필요 시 암호화된 요청으로 Web2에 의존하는 방식이 가능

3. Web3의 차별화 요소

- 투명성과 검열 저항성: Web2가 편향되거나 논란이 되는 주제를 배제할 때, Web3는 투명한 모델 훈련과 검열 없는 환경을 제공
- 탈중앙화 경쟁: 폐쇄형 모델과 차별화해, 사용자가 모델의 신뢰성을 직접 검증할 수 있는 환경 조성

4. 탈중앙화 추론의 가능성

- Zero Downtime: 24/7 안정적인 서비스 제공
- 공개 평가: 모든 모델의 성능을 공정하게 비교
- 비용 효율성: 높은 경제성을 갖춘 솔루션 제공

5. 장기적인 Web3와 AI의 융합

- AI 스택 전체를 온체인으로 전환하는 것은 먼 미래의 일이지만, Web3는 특화된 시장에 집중하며 가치와 유틸리티를 제공
- 개인화와 접근성: 특정 사용자 집단의 요구를 충족하며 중앙화된 시스템의 한계를 보완
- 협업의 새로운 모델: AI 기술이 더욱 투명하고 다양한 방향으로 발전하도록 지원

📝 Web3는 AI 시대에 자신만의 자리와 가치를 확보하려면 강점을 극대화하고, 틈새 시장에서 시작해야 함. 변화는 점진적이지만, 사용자들에게 자유롭고 신뢰할 수 있는 선택지를 제공하며 경쟁력을 키울 가능성이 높음

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