DGrid 솔루션: 핵심 아키텍처 및 주요 모듈

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DGrid.AI = 탈중앙화 라우팅 및 검증 네트워크 + LLM & Agent 자유 시장 + AI DAO 거버넌스 시스템

DGrid.AI는 노드, 프로토콜 및 탈중앙화 기반 시설로 구성된 상호 연결된 생태계를 통해 Web3 AI와 중앙집중식 AI 사이의 핵심적인 간극을 해소합니다.

표준화된 AI RPC 인터페이스, 분산 추론 노드, 지능형 라우팅, 체인 상 정산 및 안전한 스토리지를 통합하여 신뢰 없이도 운영 가능하고 확장성이 뛰어나며 사용자 중심의 LLM 및 Agent 서비스 네트워크를 구축했습니다. 이를 통해 AI가 블록체인 애플리케이션의 본연적인 역량으로 자리 잡도록 지원합니다. 핵심적으로 DGrid 솔루션은 품질 증명(PoQ) 을 통해 결과의 신뢰성을 보장하는 모델 실행용 분산 노드, 범용 접근을 위한 표준화된 프로토콜, 완전한 투명성을 위한 체인 상 메커니즘이라는 세 가지 기본 구성 요소를 통해 탈중앙화 AI 추론을 재정의합니다.

1. 탈중앙화 라우팅 및 검증 네트워크

• 통합 지능형 접근: 개발자에게 단일 API를 제공하여 수천 개의 전문 모델과 미리 구성된 Agent를 동시에 접근할 수 있게 하여 통합 비용을 크게 절감합니다.
• 지능형 라우팅 및 스케줄링: 작업 유형, 예산 제약, 성능 기록 데이터 등 다차원 지표를 기반으로 최적의 서비스 자원을 자동으로 추천하고 스케줄링합니다.
• 신뢰할 수 있는 검증 메커니즘: 품질 증명(PoQ) 알고리즘을 활용하여 AI 및 Agent 워크플로우와 출력 결과의 신뢰성을 보장하며, 효율적이고 검열에 강하며 추적 가능한 서비스를 구현합니다.

2. LLM & Agent 자유 시장

• 개방형 등록 기회: 모델 제공자, AI 개발자, 프롬프트 엔지니어는 미세 조정된 모델이나 맞춤형 Agent를 DGrid 네트워크에 등록하고 자체 가격을 설정하며 투명한 경쟁 메커니즘을 통해 전 세계 사용자로부터 직접 수익을 창출할 수 있습니다.
• 가치 토큰화: 고품질 모델과 Agent는 DGrid에서 토큰화되어 장기적인 시장 가치를 확보할 수 있습니다.

3. DGrid 노드: 탈중앙화 추론 실행

DGrid 노드는 하나 이상의 대규모 언어 모델(LLM, 예: Llama-2, Mixtral)과 AI Agent를 호스팅하여 네트워크의 계산 핵심을 구성하는 커뮤니티 운영 노드입니다. 이러한 노드는 다음과 같은 기능을 수행합니다:

• 사용자의 추론 작업을 실행하고 입력(예: 텍스트 프롬프트, 스마트 계약 쿼리)을 처리하며 미리 로드된 모델을 통해 출력을 생성합니다. 동시에 품질 증명(PoQ) 메커니즘을 통해 추론 결과의 품질을 검증하여 출력 결과의 신뢰성과 정확성을 보장합니다.
• 하드웨어 성능에 맞춰 유연하게 운영: 운영자는 서버 사양에 맞는 모델을 선택할 수 있으며, 기본 GPU에서 구동되는 경량급 70억 파라미터 모델부터 고성능 하드웨어에서 구동되는 700억 이상 파라미터 모델까지 지원합니다.
• 지연 시간, 계산 단위(CU) 소비량 등 실시간 지표를 DGrid 네트워크에 보고하여 지능형 라우팅에 데이터를 제공하고 작업의 최적화된 분배를 실현합니다.

수천 개의 독립적인 노드에 추론 작업을 분산함으로써 DGrid는 단일 장애점을 제거하고 지리적 중복성을 보장합니다. 이는 24시간 365일 안정성이 요구되는 Web3 애플리케이션에 필수적입니다.

4. DGridRPC: 범용 접근 및 요청 검증

• DGridRPC: 네트워크 내 모델과 Agent에 대한 사용자 접근을 간소화하는 표준화된 JSON-RPC 프로토콜입니다. 노드 및 모델 유형에 관계없이 모든 LLM 또는 Agent를 호출할 수 있는 통합 API를 제공하며, EIP-712 서명을 통합하여 사용자 요청을 검증합니다. 이를 통해 승인된 선불 작업만 처리되도록 보장합니다.

DGridRPC는 Web3 AI의 "인터페이스 분절화" 문제를 해결하여 LLM 및 Agent 통합을 스마트 계약 호출만큼 간단하게 만듭니다.

5. 품질 증명(PoQ): 추론 결과의 신뢰성 보장

품질 증명(PoQ) 은 DGrid 생태계에서 LLM 추론 및 Agent 실행 결과의 신뢰성을 보장하는 핵심 메커니즘입니다. 분산 노드 및 DGridRPC와 협력하여 "요청-실행-검증"의 폐쇄 루프 워크플로를 형성합니다:

• 다차원 품질 평가: PoQ는 표준 답변 또는 참조 결과와의 정확도 일치도, 다양한 노드에서 동일 요청에 대한 응답 일관성, 사용자 지정 출력 요구사항 준수 여부인 형식 준수도의 세 가지 핵심 차원을 기반으로 DGrid 노드에서 생성된 추론 결과를 객관적으로 평가합니다. 이 평가 프레임워크는 비용 효율성 고려 사항과 의미론적 유사성 검증 로직을 추가로 통합하여 고품질과 저비용의 균형을 실현합니다.
• 체인 상 검증 가능한 증명 생성: 노드는 추론 작업을 완료한 후 추론 프로세스 로그와 PoQ 점수 데이터를 네트워크에 업로드하여 변조 불가능한 품질 증명을 생성합니다. 사용자는 체인 상에서 이러한 증명을 조회하여 추론 작업을 다시 실행할 필요 없이 결과의 신뢰성을 빠르게 검증할 수 있습니다. 이 메커니즘은 하이브리드 검증 아키텍처와 결합되어 계산 무결성을 보장하면서 낮은 지연 시간과 저비용을 실현합니다.

6. 청구 계약 및 AI DA 계층: 체인 상 투명성

• 청구 계약: 사용자와 노드 간 $DGAI 토큰 자동 정산을 위해 블록체인에 배포된 스마트 계약입니다. 이러한 계약은 계산 단위(CU)와 지연 시간을 기반으로 수수료를 계산하고 x402 프로토콜을 통해 사용자 계정에서 지불 금액을 공제하며 노드 운영자에게 보상을 분배합니다. 이를 통해 중개자를 제거합니다.
• AI DA 계층(데이터 가용성): 모든 추론 요청 데이터가 PoQ에 의해 보호되어 감사 가능성을 보장하는 탈중앙화 스토리지 네트워크입니다. 사용자는 청구 세부 정보를 검증할 수 있으며 노드는 작업 완료를 증명할 수 있어 분쟁 해결 또는 규정 준수 감사를 위한 투명성을 높입니다.

7. 보안 메커니즘

DGrid.AI는 기술적 보호 조치와 체인 상 투명성을 결합하여 탈중앙화 네트워크의 신뢰 없이도 운영 가능한 환경을 보장하기 위한 포괄적인 보안 프레임워크를 구축했습니다.

신뢰할 수 있는 추론 환경

• 불변 런타임: DGrid 노드 운영자는 대규모 언어 모델(LLM)과 AI Agent의 가중치 또는 실행 환경을 수정할 수 없어 네트워크 전체에서 일관된 모델 동작을 보장합니다.
• 자원 제어: CPU, GPU 및 네트워크 사용에 대한 엄격한 제한(노드에서 시행)은 서비스 거부(DoS) 공격을 방지합니다.

체인 상 감사 및 책임 추적

• 변조 불가능한 기록: 노드 등록, 추론 메타데이터(입력/출력), 수수료 정산, 보상 등 모든 핵심 활동은 청구 계약을 통해 체인 상에 기록되고 AI DA 계층에 저장됩니다.
• 자동 패널티 메커니즘: DGrid 네트워크는 노드 행위를 모니터링하며, 악의적인 행위자(예: 거짓 결과 제출)는 스마트 계약에 의해 시행되는 담보 토큰 몰수 또는 노드 블랙리스트 등의 패널티를 받습니다.
• 탈중앙화 거버넌스: $DGAI 토큰 소유자는 프로토콜 업그레이드, 수수료 구조 및 보안 매개변수에 대해 투표할 수 있어 네트워크 개발이 커뮤니티 이익과 일치하도록 보장합니다.

핵심 우위: 차세대 AI 기반 시설 정의

탈중앙화 실행, 지능형 조정, 안전한 추론 및 투명한 정산을 통합함으로써 DGrid는 기존 중앙집중식 AI 및 기존 Web3 AI 솔루션과 차별화되는 핵심 우위를 구축하여 차세대 AI 기반 시설을 재정의합니다:

• 전 과정 신뢰성: PoQ 품질 증명과 체인 상 증거 저장을 기반으로 추론 프로세스와 결과의 검증 가능성 및 감사 가능성을 실현하여 "블랙박스" 문제를 해결합니다.
• 원활한 통합 경험: 단일 DGridRPC 인터페이스가 수천 개의 모델과 Agent와 호환되어 개발자의 통합 및 마이그레이션 비용을 크게 절감합니다.
• 생태계 공평성 및 상생 협력: 개방형 LLM & Agent 자유 시장과 노력에 따른 인센티브 메커니즘을 통해 창작자, 구축자 및 사용자 간의 가치 정렬을 보장합니다.
• 탄력성 및 내구성: 분산 노드 네트워크는 단일 장애점을 제거하고 지리적 중복성을 통해 24시간 365일 서비스 가용성을 보장하며 지역적 장애 및 규제 위험에 대응합니다.
• 커뮤니티 주도 자율 거버넌스: AI DAO가 네트워크 진화를 주도하며 $DGAI 소유자가 핵심 의사결정을 주도하고 AI Agent가 사용자를 대신하여 자동화된 거버넌스에 참여할 수 있어 생태계 개발이 커뮤니티 이익과 일치하도록 보장합니다.