Kite ai - 0zone 테스트넷

곧 있을 2번째 테스트넷 전에 0zone 테스트넷을 운영하는 것 같습니다. 기존 v1에서의 점수들은 곧 이전된다고 하네요.

· Kite ai 테스트넷 링크로 접속(종퍼럴)
· 퀴즈 정답 풀어서 온보딩

할수 있는것

· 매일 파우셋 청구 후 stake 메뉴에서 스테이킹하기
· 매일 나오는 quiz 풀기
· badge 메뉴에서 claim 가능한 뱃지 클레임하기

bitte랑 bitmind라는 팀들을 테스트넷에 온보딩할 예정인 것 같고, UI도 많이 변경되고 개선된거 같네요. V1 하신분들도 안하신 분들도 한번 따라가 보시죠.

#kite #ai

Qwen은 알리바바 그룹이 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 시리즈로, 자연어 처리, 코드 생성, 수학적 추론, 멀티모달(텍스트·이미지·오디오) 등 다양한 AI 응용 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 최신 AI 모델임.

최근 출시된 Qwen3는 119개 언어 및 방언을 지원하여 글로벌 서비스에 최적화되어 있으며, 코딩 및 에이전트 기능이 대폭 향상되었고, MCP 지원도 강화되었음. 또한 학습에 사용된 토큰 수 역시 이전 대비 거의 두 배로 확장되어 모델의 전반적인 성능 향상에 크게 기여하고 있는 상태.

Qwen 시리즈는 다양한 크기와 아키텍처로 제공되기 때문에 목적에 따라 유연하게 선택할 수 있으며, 현재 Prime을 포함한 다양한 프로젝트에서 Qwen 기반 모델이 채택되고 있음. 우리가 운영 중인 Dria 또한 Qwen 모델을 활용할 수 있을 정도로, Qwen은 이미 범용적이고 광범위하게 활용되고 있는 모델임.

이처럼 강력한 AI 모델이 알리바바 클라우드의 인프라와 제품 위에서 구동되고 있고, 여기에 FLock이 함께 참여해 다양한 AI 모델을 공동 개발하고 있다는 점은 매우 불리시한 시그널로 볼 수 있음(물론 "지금 당장 사세요!"는 아니고, 투자는 각자의 판단에 맡기는 걸로...)

Qwen이 최첨단 LLM 기술력을 제공하고, FLock은 탈중앙화되고 프라이버시 중심적인 AI 학습 인프라를 제공함으로써 양사는 상호 보완적인 관계를 기반으로 차세대 AI 생태계를 함께 만들어가고 있음. 특히 주목할 점은, FLock이 단순히 Web3 영역에 머무르지 않고 Web2 AI의 발전에도 실질적인 영향을 주고 있다는 것이고 이는 매우 고무적인 방향이라고 생각됨.

#flock #qwen #ai

Mira Network 밋업

돌아오는 5월 30일 금요일 오후 7시 수호라운지에서 밋업이 있습니다!

​밋업 타임라인
19:00 ~ 19:30 – 입장 및 등록 (참가자 대상 OAT 지급)
19:30 ~ 20:00 – Mira Network 세션 (연사: Stone)
20:00 ~ 20:20 – 실시간 Q&A
20:20 ~ 20:30 – 럭키드로우 (노드 5개 증정)
20:30 ~ 21:00 – 자유 네트워킹

이전부터 미라를 팔로업했고 요즘에도 관심이 많은만큼 참여해서 상품도 노려보려고 합니다~~행사장 오시는분들은 연락주시면 인사해요.

Mira Network 밋업링크

#mira #ai

Mira Ecosystem Map

· Mira Ecosystem Map은 6개 주요 분야에서 Mira의 분산 검증 인프라를 실제로 활용하거나 지원하는 25개 이상의 파트너를 보여줌
· 단순한 파트너 리스트가 아니라, 실제로 Mira를 통합하거나 Mira Trust Layer(검증 가능한 AI의 기반)를 구동하는 프로젝트만 포함

Mira 생태계 구성

· Mira API를 사용하는 앱 : 사용자에게 결과를 전달하기 전 Mira로 검증해 신뢰성과 정확성을 높이는 앱들
· 오픈소스 프로젝트: Wikisentry, Kaito-Tok, Veraquiz 등 커뮤니티 기반 지식 프로젝트가 Mira를 활용해 신뢰성 있는 정보를 제공
· 에이전트 프레임워크 : SendAI, Zerepy, Arc, AICraft 등 자율 에이전트 플랫폼이 Mira API를 통합해 신뢰성 있는 AI 행동을 보장
· 생태계 파트너 : Plume, Monad, Kernel, Lagrange 등 주요 프로토콜이 Mira를 네트워크 인프라에 내장해 고신뢰 환경 형성

Mira Trust Layer(인프라)

Mira의 핵심 엔진으로, 3개 주요 계층으로 구성
· 모델: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Meta, Nous, Sentient 등 주요 LLM 지원
· 데이터: Exa, Reddit, Delphi, 맞춤형 RAG 시스템 등에서 검증된 데이터 파이프라인
· 컴퓨트: Hyperbolic, Aethir, IONet, Spheron, Exabits, GAIB 등 고성능 GPU 인프라

제시한 이미지는 실제 서비스 중이거나 예정인 프로젝트들로 구성되어 있는데, 여러 분야에서 Mira의 신뢰 검증 시스템이 도입되고 있음을 보여주려는 것 같습니다. 사실 아무리 좋은 프로덕트를 만들어도 기존 시스템에 통합하기 어려우면 사용성에 대해서 의심해보게 되는데, 이런 부분을 보여준다는건 사용성과 통합성에 대해서도 Mira가 고민을 했다는 증거인거 같아요.

이전부터 계속 언급했듯이 AI에서 검증이 인프라의 필수 계층으로 자리잡을 거 같은데, Mira의 위에서 진정한 AI의 자율화가 꽃피우는 미래가 기대가 됩니다.

Mira 한국커뮤니티

#mira #ai

UPBIT LISTING: [거래] 플록(FLOCK), 파이어타(FORT) 신규거래지원안내(BTC, USDT)

업비트 신규 출시: [거래] FLOCK 및 FORT 신규 거래 지원 안내 (BTC 및 USDT 마켓)

$FORT 시가총액: 3,900만 달러
$FLOCK 시가총액: 900만 달러
(자동 매칭이 잘못될 수 있습니다. 자동 매칭이 잘못될 수 있습니다.)
————————————
2025-05-30 11:06:18
출처: https://upbit.com/service_center/notice?id=5182

FLock은 QWEN의 파트너로 차세대 AI 생태계를 만들어가고 있기도 하고, web2 영역에 실질적인 영향을 주고 있다고 이전에 언급했었는데요. 2025 CB Insights AI 100에 선정된 소식을 전달드린적도 있습니다. Web3 뿐만 아니라 Web2 쪽으로도 활발한 활동을 통해 영역을 넓혀가고 있기에 계속해서 주목해봐야하는 프로젝트가 아닐까 싶네요.

#FLock #ai

Mira의 3주차 이벤트 리마인드 (월요일 오전9시 마감)

이번주 Mira의 3주차 이벤트는 Mira가 rogue AI를 물리치는 장면을 그리는 영상 만화, 소설 등을 만들고 Mira를 태그하는 미션인데요. 이번주는 Loud의 여파인지 참여수가 엄청 적네요. (10명정도 밖에 안됨)

같투쌤이 하시는 Mira 대장경 3주차 이벤트에서는 커피 50잔 치킨 10개 기프티콘 외, 매주 우수작 5명에 대한 특별한 보상 + 미라 이벤트에서 당첨되고 받은 100usdc까지 에어드랍한다고 하는데....

이렇게 참여도가 낮으면....진짜 맛있을거 같다 그쵸..?

참여방법 한방정리

· 해당 트위터를 Like + RT 및 인용해서 이번주 미션 제출물 제출하기
· Mira 한국 커뮤니티 의 이벤트 참여방에 포스팅 링크 남기기
· 구글폼을 제출해서 Mira 대장경도 참여하기

그리고 제가 말할수 없는 무언가 5개를 팀과 이야기해서 받아왔습니다...! 꾸준히 참여하시는 분들 대상으로 일부는 분배하고 나머지는 다른 Mira 이벤트에 쓰는걸로....! 5개면 몇개 안되는거 같지만 어제 미라 밋업에서 뿌린 갯수와 동일!!!

#mira #ai

Mira Voice of the Realm - Weekly 4

암호화폐에는 AI가 필요할 뿐만 아니라 검증된 AI도 필요합니다!

AI 에이전트가 환각을 경험하기 쉬운 이유와 Mira가 이를 어떻게 도울 수 있는지에 대한 사례 연구를 작성해 보세요.

https://x.com/Mira_Network/status/1929501015516369368

#mira #ai

FLock - AI 애플리케이션을 위한 새로운 Bittensor by Jeff

경쟁은 AI 성장의 토대

· AI 발전을 위해 최고의 모델을 훈련하거나, 집단적으로 단일 모델을 최적화하거나, 최고의 인사이트와 예측을 제공하는 등 다양한 방식으로 경쟁함
· 경쟁이 없다면 혁신의 속도가 느려짐. 실제로 Bittensor의 다양한 서브넷에서 업계 벤치마크를 뛰어넘는 결과가 나오고 있음.
· Bittensor의 인센티브 구조(마이너, 밸리데이터, 스테이커 등)는 탈중앙화 AI의 경계를 넓히는 생태계를 만듦
· Flock은 Bittensor와 유사한 메커니즘을 도입해 초기 모델 개발 속도를 높이고, 연합학습(federated learning)을 활용해 특정 도메인에 특화된 모델을 미세조정함

연합학습(Federated Learning)이란?

· 여러 기기(사람)가 데이터를 직접 공유하지 않고 하나의 모델을 함께 훈련하는 방식
· 개인정보 보호가 중요한 환경(의료, 정부, 금융 등)에 적합
· 원시 데이터 대신 '그래디언트(gradient)'만 중앙 서버에 공유하고, 서버는 이를 집계해 모델을 개선하는 과정을 반복적으로 진행
· 주로 스마트폰, 컴퓨터, IoT 등 엣지 디바이스에서 활용되며, 데이터는 로컬에 저장되어 규제 준수(GDPR 등)에 유리하고, 개인화된 데이터로 도메인 특화 모델 훈련에 적합

FLock의 제품 흐름

· AI Arena: AI 엔지니어(트레이너)가 특정 과제에 맞는 모델을 훈련하는 경쟁장. 트레이너들은 데이터와 그래디언트를 제출해 모델 성능을 개선.
· FL Alliance: AI Arena에서 선별된 모델을 연합학습으로 엣지 디바이스에서 도메인 특화 데이터로 미세조정
· Moonbase: 훈련된 모델을 배포, 활용, 수익화할 수 있는 마켓플레이스

참여 구조 및 인센티브

· 트레이너와 밸리데이터는 $FLOCK 토큰을 gmFLOCK에 스테이킹해야 참여할 수 있음.
· 스테이킹 기간(0~365일)에 따라 더 많은 과제와 보상 배수가 주어짐
· 악의적 행동(부정확한 훈련/검증) 시 gmFLOCK이 삭감될 수 있음.
· 일반 참여자는 $FLOCK을 스테이킹해 트레이너나 밸리데이터에게 위임하고, 보상의 일부를 받음(60~230% APY)

FLock의 주요 활용 사례

· FLock x Animoca Brands: 10년치 VC 투자 메모로 훈련된 Web3 VC 리서치 에이전트. 프로젝트 투자 가능성 평가, 개선점 제안 등 제공.
· FLock x Eden: OnlyFans 배우의 행동을 모방하는 AI, 음성 및 성인용 기기와 연동되어 몰입형 경험 제공(진행 중).
· FLock x Qwen(Alibaba Cloud): 제약, 금융 등 특정 도메인에 특화된 소형 언어 모델 훈련.

토큰 이코노미와 전망

· $FLOCK 토큰은 생태계 모든 활동에 필수적.
· 스테이킹 참여율이 높고, Moonbase 활성화 시 실제 모델 사용에서 수익이 발생
· 인센티브 설계상 단기 매도 압력이 있을 수 있으나, 5년간 점진적 감소 구조로 설계.
· Flock은 Bittensor의 서브넷(SN96)도 활용해 R&D를 진행, $FLOCK 매도 압력을 줄임.
· 수익 모델은 gmFLOCK → FLOCK 전환 시 약 5% 수수료 부과로 단순함.

결론

· FLock은 Bittensor(경쟁 기반 모델 훈련), Nous Research(연합학습 기반 협업), Virtuals(모델 마켓플레이스)의 장점을 결합한, 탈중앙화 AI 생태계.
· $FLOCK 토큰을 중심으로 도메인 특화 모델 개발부터 실사용, 수익화까지 전 과정을 아우르는 유일한 플랫폼으로, 실제 경제적 가치를 창출할 수 있는 구조를 갖추고 있음

FLock에 대해 잘 정리해둔 Jeff의 리포트가 약 1시간 전에 발간되어 정리해봤습니다. FLock에 대한 전반적인 내용을 알기에 아주 좋은 글인 것 같습니다.

원문보기

#flock #ai

FLock도 바이낸스 알파?

FLock이 한국에서 폭발적인 거래량 및 상승세를 보였고, 이에 응답을 하는것인지 바이낸스 알파에도 올라 갔습니다. 5월 30일 업비트와 빗썸에 상장된 이후, FLOCK은 5일 연속 양 거래소 거래량 차트 정상을 차지하며 누적 상승률이 222%를 넘었었는데요.

이전 글에도 소개했듯이 FLock은 Bittensor(경쟁 기반 모델 훈련), Nous Research(연합학습 기반 협업), Virtuals(모델 마켓플레이스)의 장점을 결합한, 탈중앙화 AI 생태계로 실제 Qwen과의 모델 훈련 등 web3 뿐만 아니라 Web2에도 영향력을 미치며 전 세계적으로 주목 받고 있음.

기존의 Claude 모델을 대체하여 Model Context Protocol(MCP)에 연결되기도 하는등 많은 의미있고 활동적인 면모들을 계속해서 보여주고 있고, 그래서 계속해서 FLock 에 대한 소식들을 전달하고 주목하고 있습니다..!

#FLock #ai

FLock Weekly recap

지난 한 주간 FLock 생태계에서 있었던 주요 소식들을 한눈에 정리했습니다!

생태계 성장 & 주요 성과

· AI Arena 누적성과 (링크)
총 6,554개의 AI 모델이 생성되었고, 182개의 트레이닝 노드, 576,176건의 검증 제출, 239명의 밸리데이터, 1,248명의 델리게이터가 활동 중

· Task 10: Eden AI Healers 진행중 (링크)
모델 제출이 진행 중이며, 최종 제출까지 17일 남음. 상위 기여자는 Moonbase 수익을 공유함.

· gmFLock 소식 (링크)
AI Arena V2에서 4,600만 $FLOCK이 gmFLOCK으로 스테이킹되어, 유통량의 24.84%를 차지하며 생태계 신뢰와 채택이 가속중

참여 및 파트너십

· 누구나 참여 가능한 탈중앙화 AI 트레이닝 (링크)
gmFLock 델리게이션을 통해 복잡한 기술 없이도 네트워크 지원 및 리워드 획득 가능.

· 100 Impact Leaders Dinner & Awards (링크)
FLock이 영국 국회의사당에서 열리는 100 Impact Leaders Dinner & Awards에 공식 초청되어 온체인 AI 생태계를 대표함.

· 스마트 운전 추천 모델 개발 (링크)
Beacon Protocol, DIMO Network와 협력해 850명 이상의 운전자가 데이터 제공에 참여하는 스마트 운전 추천 파운데이션 모델을 훈련 중

미디어 & 커뮤니티

· Sun(FLock 파운더)의 팟캐스트 (링크)
기존 연합학습을 넘어, 탈중앙화 연합학습을 선도적으로 구축 중인 FLock.

#FLock #ai

Pluralis - 분산형 학습의 마일스톤 달성 및 Genesis Run 안내

대규모 언어 모델을 인터넷에 연결된 일반 소비자 기기들에 분산시켜 학습시켰고, 속도나 성능 저하 없이 성공적으로 구현되는 분산학습의 마일스톤을 달성

지금까지의 한계

• 기존에는 대규모 모델 학습이 빠른 네트워크로 연결된 여러 GPU를 활용하는 데이터 센터에서만 가능했음.
• 이 구조를 인터넷을 통해 복제하려 하면, 네트워크 속도가 데이터센터 대비 100~300배 느려 심각한 속도 저하가 발생
• 압축을 시도하면 모델 내부의 통신이 깨지고, 에러가 누적되서 학습이 실패하는 결과 발생

Protocol Models의 혁신

• 거대한 AI 모델을 레고 블록처럼 쪼개서 전 세계 일반인들의 스마트폰·컴퓨터에 나눠 설치해서 각 기기는 모델의 한 부분만 담당하게 함.
• 모든 AI 모델 블록에 숨겨진 '공통 암호' 패턴을 찾아내 전체 데이터 중 핵심 1%만 전송해도 충분한 구조
• 각 블록이 공유하는 '기본 규칙'을 만들어 복잡한 설명대신 코드로만 주고 받을수 있게 압축
=> AI 모델 구조 자체에 이미 내재된 압축 가능성을 이용하여 인터넷 환경에서도 데이터센터 수준의 속도와 대규모 모델 학습이 가능하게 함.

의미와 가능성

• 누구나 전 세계적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 모아, 개인 단위로는 불가능했던 대규모 모델을 학습할 수 있음.
• 모델이 노드에 분산되므로, 프로토콜이 모을 수 있는 컴퓨트가 곧 한계 => 한계점을 늘리기 위해서 공급되는 컴퓨트 수를 늘려야함

진정한 커뮤니티 기반·소유의 대형 모델이 탄생 가능 + 기존의 어떤 방식보다 훨씬 더 크게 모델을 확장 가능

• 중앙 집중형 학습에서도 네트워크 속도의 중요성이 줄어듦.
• 스팟 인스턴스 기반 학습이 가능해짐
• 추론 속도도 빨라짐

우리가 해야할 것

최초의 커뮤니티 Protocol Model인 Pluralis의 Genesis Run을 라이브로 시작할 예정
=> 이를 위한 구글폼 제출하기
(실제로 자기가 공급할 수 있는 사양에 맞게 구글폼을 제출하면 될 것 같음)

원문보기 | Genesis run을 위한 구글폼

#pluralis #ai

2025 Alibaba Cloud Day Korea - 고성장 기업이 AI로 어떻게 10배 성장하는가

Alibaba Cloud, Univa, Upfall, FLock 이 참여한 Alibaba Cloud Day Korea 행사에서 FLock의 인터뷰 내용을 요약해서 전해드립니다.

FLock과 사업영역 소개

• 세계 최초의 탈중앙화 연합학습 플랫폼
• 금융, 의료, 개인정보 등과 같이 민감한 데이터를 다루는 도메인에서는 데이터 프라이버시와 소유권 문제로 인해 고품질의 프라이빗 모델 개발이 상대적으로 더딘 편이고, 실제 산업 적용에도 여러 제약이 존재
• FLock.io는 블록체인 기반의 연합 학습 플랫폼을 통해 이런 문제를 해결하려고 함. 데이터를 제공하거나 학습에 참여하는 참여자들에게 인센티브를 제공하고, 데이터 프라이버시를 보호하는 동시에, 블록체인을 활용한 학습 검증 과정을 통해 신뢰할 수 있는 고품질의 도메인 특화 프라이빗 모델을 제공.
• 독립된 학습자들이 모델 학습에 참여할 수 있도록 설계해 AI 학습의 편향 문제도 해결

주요 제품

• AI Arena에서는 클라이언트의 모델 생성 요청에 따라 연합 학습과 모델 검증이 이루어짐. ( 다수의 Kaggle 그랜드마스터 등 우수한 ML 엔지니어들이 대거 참여하고 있어 높은 품질의 모델을 제공)
• FL Alliance에서는 더 많은 참여자들의 데이터를 기반으로 미세한 파인튜닝이 진행됨
• 완성된 모델은 Marketplace를 통해 실제 애플리케이션에 탑재되어 유저가 직접 사용할 수 있게 제공됨

FLock의 알리바바 클라우드의 AI 솔루션 활용사례

• FLock.io는 현재 Qwen 기반의 foundational 모델과 GPU 호스팅을 적극적으로 활용중
• Qwen 모델은 도메인 중립적인 특성이 강해 편향 해결에 적합했고, 특히 최신 모델인 Qwen 3는 다양한 벤치마크에서 압도적 성능을 입증하면서 FLock 에서 채택해 사용하게 됨
• 알리바바 클라우드의 Qwen은 모델 호스팅과의 호환성 면에서도 강점
• 알리바바 클라우드가 제공하는 TEE(신뢰 실행 환경)는 데이터 보호 수준을 한층 더 강화

FLock은 현재 Web2 쪽 영역에서 AI 관련 행사나 ML 인재 영입을 위한 해커톤 등에 집중하고 있는 상황이고, Web3 영역으로는 최근 국내거래소 업비트 빗썸 상장 등 좋은 호재들을 계속해서 발표하고 있음.

지난번 FLock 팀과의 식사자리에서 앞으로 Web3 쪽으로 밋업이나 행사를 통해 리테일들을 직접 만나볼 수 있는 기회들을 만들기 위해 기획중이라고 들었는데, 또 든든한 Head of APAC 이신 켈빈(@kelvin_bv)님이 있다보니 한국어로도 이것저것 물어보고 FLock에 대해서 알아갈 수 있는 기회가 많지 않을까 싶네요.

#FLock #ai

SAHARA Knowledge Drop

주요 일정

• 공식 스냅샷 시점: 2025년 6월 1일 08:59 KST (UTC 2025-05-31 23:59)
• 토큰 클레임(수령) 시작: 2025년 6월 26일 21:00 KST (UTC 2025-06-26 12:00)
• 클레임 가능 기간: TGE(토큰 생성 이벤트) 후 15개월
• 미수령 토큰: 클레임 기간 종료 후 프로토콜 금고로 반환되어 거버넌스 재분배 예정.

Knowledge Drop 대상 및 배분

• 전체 $SAHARA 공급량의 5%가 Knowledge Drop(커뮤니티 분배)에 사용됨.
3가지 주요 기여자 카테고리:
- Data Services Platform(DSP) 기여자: 4.05%
- Sahara Legends 캠페인 참가자: 0.45%
- 에코시스템 빌더 및 엔터프라이즈 파트너: 0.5%

스냅샷 기준

• 모든 카테고리의 기여 내역은 2025년 6월 1일 08:59 KST까지의 활동을 기준으로 산정됨.

기여자별 토큰 할당 방식

• DSP 기여자: Sahara Points를 기준으로 할당, Web3 활성 지갑(스냅샷 시점 0.01 ETH 이상 보유)은 200% 보너스, Sybil/저품질 계정은 20%만 인정.
• Legends 캠페인: Shard 기준, Web3 활성 지갑은 200% 보너스, Sybil 계정은 제외.
• 에코시스템 빌더: 전략적 파트너, 인프라 구축자 등에게 할당.

토큰 언락(Unlock) 일정

DSP/Legends:
• 44%: TGE(2025년 6월 26일 21:00 KST) 즉시 언락
• 56%: 6개월 락업(2025년 12월 26일 21:00 KST까지), 이후 6개월간 매월 선형 언락

에코시스템 빌더:
• 20%: TGE 즉시 언락
• 80%: 6개월 락업 후 6개월간 매월 선형 언락

클레임 및 기타

• 클레임 체인: BNB Smart Chain
• 공식 클레임 페이지에서 본인 자격, 할당량, 수령 일정 확인 가능
• 미수령 토큰은 15개월 후 반환되어 거버넌스 재분배.

추가 안내

• Discord 커뮤니티 핵심 멤버(매니저, 모더레이터, 이벤트 호스트, Platinum Role, UGC 크리에이터)에게는 별도 현금 보상도 지급.
• 전체 $SAHARA 공급량의 약 65%가 커뮤니티 및 생태계 성장에 장기적으로 배분될 예정

원문보기

#sahara #ai

FLock.io, 영국 상원의 ‘100 임팩트 리더 디너’ 참여 및 ‘2025년 최고 AI 기술 기업상’ 수상 (원문보기)

행사 개요 및 수상 소식

• FLock의 CEO이자 창립자인 @0x7SUN이 영국 상원의 100 임팩트 리더 디너(100 Impact Leader’s Dinner)에 초청받음
• 이 행사는 디지털 자산 분야에서 ‘가장 영향력 있는 100인(Top 100 Most Influential Figures in Digital Assets)’을 기리는 프라이빗 행사
• 탈중앙화 AI에 대한 대담한 비전을 공유했으며, FLock.io를 대표해 ‘2025년 최고 AI 기술 기업상(Best AI Technology Company of 2025)’을 수상함

행사 소개

• 영국-미국 크립토 얼라이언스(UKUS Crypto Alliance)가 주최하고 웨스트민스터 궁전(Palace of Westminster)에서 진행됨.
• AI, 블록체인, 핀테크, 공공 정책 분야의 리더들이 한자리에 모이는 행사
• ‘신기술이 글로벌 디지털 거버넌스를 어떻게 재편하고 있는가'가 주요 주제

CEO 기조연설 및 주요내용

• 연합학습과 블록체인 인프라의 결합을 통한 FLock.io의 성과를 소개 및 AI 거버넌스, 데이터 프라이버시, 공공 서비스 분야에서의 역할강조
• 정책 입안자들에게 데이터 프라이버시 보호/AI 모델 소유권 확립/규제 샌드박스 내에서의 개방적 실험 장려를 우선시할 것을 촉구함

“탈중앙화 인공지능 시대가 도래하고 있습니다. 정책 입안자들은 데이터 프라이버시와 AI 모델 소유권에 대한 대중의 우려를 인식하고, 혁신을 지원할 수 있는 규제 샌드박스를 마련해야 합니다.”

AI에 대한 공공 담론이 심화되는 상황에서 FLock.io는 혁신과 책임의 균형, 그리고 소유권을 개인과 커뮤니티로 되돌리는 프레임워크를 마련하기 위해 많은 노력을 하고 있음.

이전부터 강조했듯이 FLock은 Web2 영역에서도 많은 인정을 받고 있는데, 이번 임팩트 리더 디너 초청 및 Best AI Technology Company of 2025을 수상한 것은 이를 증명하는 하나의 이정표가 아닐까 싶음.

#FLock #ai

The Day AI Broke Trust

환각의 위기

• 연구자 Damien Charlotin의 종합 분석에 따르면, AI 환각으로 인해 실제로 150건이 넘는 법적 사건에서 사건 기각, 벌금 등 현실적인 피해가 발생함
• 환각이 단순한 버그가 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 구조적 특성이라는 점. AI가 확률적으로 작동하는 한, 자신감 있게 엉뚱한 답을 내놓는 일은 계속됨
• 지금의 AI 결과물은 반드시 사람이 검증해야함

Mira Network의 등장 — 신뢰받는 AI를 위한 인프라

Part 1: 트레이닝 딜레마(Training Dilemma)
AI 개발자는 엄선된 데이터로 학습시키면 환각은 줄지만, 데이터 선정자의 편향이 반영되고, 반대로 다양한 데이터로 학습시키면 편향은 줄지만 환각이 늘어나는 트레이닝 딜레마를 마주하게 됨. 이 문제는 일시적인 게 아니라, LLM 구조 자체의 수학적 한계로 계속 됨.
(AI의 잠재력은 거대한 댐과 같지만, 인간 검증은 한 치수의 파이프에 불과하기에 아무리 AI가 강력해져도, 모든 결과는 인간의 검토를 거쳐야 한다는 점이 결정적 병목으로 작동함)

Part 2: Mira의 해법 — 분산 합의 구조
이에 대한 해결책으로 Mira는 여러 AI 모델이 서로의 결과를 검증하고, 정직하게 답변할 경제적 인센티브를 제공하는 경제적 합의를 통한 분산 검증을 제시함
• 정확도 73.1% → 95.6%: 세 모델 합의 시 정확도 상승
• 오류율 84% 감소: 앙상블 검증 효과
• p < 0.001: 통계적으로 유의미한 개선
복잡한 진술도 원자 단위의 검증 가능한 주장으로 쪼개고, 여러 AI가 이를 독립적으로 검증하여 검증된 결과를 발급함.

Part 3: 경제적 인센티브 — 왜 속임수가 통하지 않는가?
AI끼리 서로 검증할 때, 무작위로 찍는 걸 막기 위해 Mira는 게임 이론을 적용해, 부정행위가 오히려 손해가 되도록 설계함. 다수의 AI가 검증에 참여하고, 거짓이 통계적으로 드러나면 보상을 잃게 되어, 정직한 검증만이 이득이 됨

Part 4: 프라이버시와 비즈니스 임팩트
Mira에 제출된 콘텐츠는 어느 노드도 전체 문서를 보지 못함. 또한, Mira만의 고유한 검증 구조 덕분에 대규모 검증도 경제적으로 가능함. 향후에는 암호화된 콘텐츠도 검증할 수 있는 제로 지식 증명(Zero-Knowledge Proofs)까지 도입될 예정.

Part 5: Mira가 의미하는 것
AI 결과가 기본적으로 신뢰받을 수 있다면, 인간의 감독은 '선택'이 되고, AI는 도구에서 자율적 지능으로 진화함. Mira의 장기 비전은, 검증이 내장된 합성 AI 모델을 만드는 것—즉, 토큰 단위로 검증이 이뤄져 환각 자체가 불가능한 AI를 실현하는 것.

"우리는 AI의 결함을 고치는 것이 아니라, AI의 진짜 잠재력을 여는 중입니다. 좁은 파이프는 이제 바다가 됩니다."

미래는 완벽한 모델이 아니라, 불완전한 모델의 완벽한 검증에 있습니다.

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#mira #ai

AI Agents Pulse: 최신 에이전트 AI 동향

A2A 프로토콜, 에이전트 간 통신의 사실상 표준으로 부상

• A2A(A2A 프로토콜)는 에이전트들 간의 안전하고 상호운용 가능한 통신을 위한 오픈 표준으로, AWS, Cisco, Google, Microsoft 등 대형 기업들의 지원을 받으며 Linus Foundation에서 관리되고 있음.
• A2A Protocol Emerges as Next Major De Facto Standard for Agentic AI

Salesforce, Agentforce 3 출시

• Salesforce가 에이전트 기반 AI 플랫폼인 Agentforce 3를 선보임 (모든 AI 에이전트의 내부를 실시간으로 살펴볼수 있는 Command Center 대시보드, 플러그 앤 플레이 방식의 Model Context Protocol 계층)
• Salesforce’s Agentforce Just Got a Makeover

Cloud Security Alliance, 에이전트 AI 레드팀 가이드 발표

• Cloud Security Alliance가 에이전트 AI 시스템의 보안 테스트(레드팀) 가이드를 발간
• Agentic AI Red Teaming Guide

에이전트 AI, 기업 조직도 재편

• i2c 등 일부 기업이 자율 디지털 워커(에이전트 AI)를 실제 직원처럼 대우하며, 99%의 고객 문의를 처리. (디지털 인력이 비즈니스 목표 달성에 어떻게 도움이 될 수 있을지 고민)
• Agentic AI Is Redrawing Organizational Charts for Smarter Businesses

Gartner, 2027년까지 에이전트 AI 프로젝트 40% 이상 실패 예측

• Gartner는 2027년까지 에이전트 AI 프로젝트의 40% 이상이 중단될 것이라고 경고 ( 비용 증가, 사업 가치 불확실, 위험 통제 부족 등의 원인, 개별 업무 증강이 아닌 기업 생산성 향상에 집중해야함)
• Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027

Google DeepMind, AlphaEvolve 발표

• Google DeepMind가 Gemini 기반의 고급 알고리즘 코딩 에이전트인 AlphaEvolve를 공개 (Google의 데이터 센터, 칩 설계 및 AI 학습 프로세스의 효율성을 향상)
• AlphaEvolve: A Gemini-Powered Coding Agent

에이전트 AI 벤처 투자, 사상 최고치 기록

• 2025년 1분기 에이전트 AI 분야 벤처 투자 건수(200건 이상)와 금액(465억 달러)이 사상 최고치를 기록
• Agentic AI Deals Surge in Q1 2025

HPE, GreekLake Intelligence 출시

• Hewlett Packard Enterprise가 기업용 풀스택 에이전트 AI 플랫폼인 GreekLake Intelligence를 론칭
• HPE GreenLake Intelligence

Mistral, Devstral 출시

• Mistral이 소프트웨어 엔지니어링 작업을 위한 에이전트 LLM인 Devstral을 출시
• Devstral by Mistral

Black Forest Labs, Flux.1 Kontext 출시

• Black Forest Labs가 문맥 기반 이미지 생성 및 편집 도구인 Flux.1 Kontext를 선보임
• Flux.1 Kontext

Mistral, Document AI 출시

• Mistral이 기업용 문서 처리 솔루션인 Document AI를 출시.
• Mistral Document AI

#ai #aiagent

FABRIC과 OM1이라는 오픈마인드 기술의 개념에 대해서 아티클을 기반으로 정리해보면,

FABRIC의 핵심 역할: 결제 및 신뢰 보장

• 결제 및 최종성(Finality) 보장: ABRIC은 로봇이 완료한 작업을 검증하고, 그 증명을 기록한 후 스테이블코인으로 결제하는 역할. 이를 통해 기계와 인간 간의 거래가 안전하게 완료되고 되돌릴 수 없도록 보장.
• 공통 지갑 및 신원 제공: FABRIC은 로봇에게 공통의 지갑과 신원을 부여함 => 파편화된 로봇들을 하나의 응집력 있는 permissionless한 노동력으로 통합하는 역할

FABRIC의 기술적 구성 요소

• 로봇의 위치나 작업 수행 기록을 검증 가능한 데이터로 만들어서 OM1이 하는 모든 일들의 신뢰성을 보장하는 합의 레이어
• 작업 완료를 확인하고, 그에 대한 증명을 기록하며, 스테이블코인을 사용하여 최종 결제 과정을 처리하는 결제레이어

OM1역할

• 로봇을 위한 모듈형 오픈소스 운영체제로, 다양한 종류의 로봇이 여러 입력을 받아 실제 행동으로 옮기도록 만드는 핵심 소프트웨어로 다양한 센서와 AI 모듈을 호환 가능하게 만들어, 서로 다른 플랫폼의 로봇들이 상호운용성(interoperability)을 갖도록 도움
• 봇이 카메라나 센서를 통해 주변 환경을 인식하고(인지), 어떤 작업을 수행할지 결정하며(계획), 그 결정을 즉각적으로 행동으로 옮기도록(제어) 하는 모든 과정이 OM1의 역할

간단하게 말하면 OM1이 로봇의 지능을 담당하고, FABRIC은 그 지능을 바탕으로 한 모든 경제 활동에 대한 신뢰성과 안정성을 보장하는 결제 인프라를 담당한다고 볼수 있음

#openmind #ai

Nous에서 최신 하이브리드 추론 모델인 Hermes 4를 출시하면서 nous chat을 개편햇네요.

Nous Chat은 병렬 상호작용, 완료 모드, 그리고 메모리 시스템을 포함하도록 개편되었으며, 첫째 주 동안 Nous Chat에서 Hermes 4 추론은 모두 무료라고 합니다.

실제로 새로운 채팅 기능을 보면 다음과 같은 세가지 기능으로 세분화 되어있네요.

• world building : 몰입형 스토리 만들기
• code generating : 코드생성
• reasoning : 복잡한 추론

사이트 보기 | 원문공지

#nous #ai

최근 영국과 미국의 초대형 기술 협정이 발표되었다. 2500억 파운드(약 400조)라는 상상도 못할 자금이 AI 연구부터 데이터센터, 양자컴퓨팅에 투입되고, 실리콘밸리 자본과 영국 인프라가 맞물리면서 영국 북동부는 5,000개의 새 일자리와 슈퍼컴퓨터가 들어서는 'AI 성장지구'로 변신할 예정. 단면만 보면, 마치 영국이 AI 강국을 향한 새로운 시대를 여는 듯하다.

하지만 그림은 생각보다 복잡하다고 생각된다. 실상은 미국 중심의 거대한 중앙집중형 AI 모델들이 영국 인프라 위에서 작동하게 되고, 대규모 데이터센터가 막대한 전력을 소모하고, 의존성은 실리콘밸리에 점점 더 깊어질수도 있다. 에너지와 환경, 규제 측면의 우려도 곳곳에서 제기된다. 캠브리지의 연구진은 "한 나라가 AI 리더가 되면서 탄소중립 목표도 동시에 달성한다는 건 마법 같은 환상일 뿐"이라고 꼬집는다.

게다가 AI 규제는 2026년까지 보류된 상황이고, 진정한 데이터 주권이나 투명성을 요구하는 영국 내 안전지향·분산형 프로젝트들은 소외될 가능성이 더 커졌다. 오히려 미국 메가테크들이 영국 내에서 블랙박스 AI 모델을 굴리고, 의사결정권과 실질적인 데이터 통제 역시 미국에 집중되는 흐름이 나타날 수도 있다.

AI가 보다 많은 삶과 산업을 바꿔가는 지금, 우리가 정말 원하는 기술혁신이 무엇인지 진지하게 돌아볼 시점이다. 집단지성, 데이터 프라이버시, 웹3 철학과 같은 분산형 원칙들은 여전히 초창기에 있지만 이들이 발전한다면 중앙집중형, 대형 자본의 독점이 아니라, 에지(Edge)와 커뮤니티 단위, 온전한 데이터 주권과 투명성에 기반한 탈중앙화 AI가 무엇보다 중요한 대안이 될 수 있다.

이런 흐름을 생각하면서 나는 FLock 같은 프로젝트를 계속해서 주목하고 있다. 이전에 몇번 언급했듯이 FLock은 단순 인프라 제공만이 아니라, 모델 개발까지 직접 하고, 실제 헬스케어나 안전·프라이버시가 중요한 분야에서 실효성 있는 도구로 작동하고 있다. 영국이 실리콘밸리의 코트 자락만 좇는 길을 택할지, 아니면 진짜 새로운 분산형 기술 도입에 어느 정도 힘을 실어줄지는 앞으로도 지켜봐야 할 중요한 흐름이 아닐까.

관련자료 | BBC 뉴스

#AI #FLock