배경

현재 인공지능 분야에서는 중앙화 시스템이든 Web3 생태계이든, 인공지능과 블록체인의 원활한 통합을 방해하는 핵심적인 제한 요소가 존재합니다.

중앙화 인공지능의 문제점

중앙화 인공지능 플랫폼이 주류를 차지하고 있지만, 다음과 같은 내재된 결함이 존재합니다:

• 과도한 비용: 데이터 센터, GPU 유지보수 및 모델 업데이트의 높은 비용이 최종적으로 사용자에게 전가되어 인공지능 서비스 비용이 과도하게 높아져 부담이 됩니다.
• 신뢰할 수 없는 서비스: 단일 공급업체에 대한 의존도는 사전 통지 없이 서비스 중단, 임의의 API 변경 또는 접근 제한을 초래하며, 이는 24/7 안정성이 필요한 Web3 애플리케이션에 위험을 초래합니다.
• 검열과 단일 고장 지점: 중앙 집중식 통제는 콘텐츠 검열에 편향성을 초래하며, 핵심 인프라 고장은 전체 서비스 마비를 초래할 수 있어 인터넷의 개방성과 충돌합니다.

Web3 인공지능 인프라의 공백

Web3 애플리케이션은 인공지능 기능(예: 스마트 계약 분석, 분산형 금융 전략 생성)이 필요하지만 기본 도구가 부족합니다:

• 분산된 인터페이스: 대규모 언어 모델(LLM)과의 상호작용을 위한 표준 프로토콜이 부족해 개발자가 각 모델이나 제공업체별로 맞춤형 통합을 구축해야 합니다.
• 신뢰할 수 없는 추론 환경: 중앙화 제공업체로부터의 추론 결과는 체인상에서 검증할 수 없으며, 이는 고위험 시나리오(예: 오라클 데이터 소스)에서 조작 위험이 존재합니다.
• 분산형 실행 인프라의 부재: 확장 가능하고 커뮤니티가 운영하는 네트워크가 부족해 LLM 추론을 실행할 수 없으며, Web3 AI는 여전히 개념 단계에 머물러 대규모 채택이 불가능합니다.

이러한 도전 과제들은 핵심 병목 현상을 형성합니다: AI는 신뢰할 수 있고 표준화되며 분산화된 추론 레이어가缺如한 상태에서 Web3 생태계에 효과적으로 서비스할 수 없습니다. DGrid.AI는 이러한 문제점을 해결하고 공백을 메우기 위해 구축되었습니다.

DGrid.AI의 사명은 분산형 인프라를 구축하여 ***「인공지능 추론의 기반 아키텍처를 재구성」***함으로써 인공지능 운영 및 적용이 소수의 대형 플랫폼에 의존하지 않도록 하는 것입니다. 우리의 최종 목표는 인공지능을 블록체인 세계의 원생 기본 능력으로 만드는 것입니다 — 현재의 데이터 저장 및 거래 처리와 마찬가지로 블록체인 애플리케이션에 원활하게 통합되는 것입니다.