그리고 FLock은 기술력뿐만 아니라 시장흐름과 글로벌 협력 등에도 꾸준히 힘쏟고 있다는게 긍정적임.

최근에는 UNDP(유엔개발계획)와 뉴욕 UN 본부에서 열린 ‘개발을 위한 블록체인 고위 전략 대화’에 참여해, 신뢰·투명성·추적성·책임성 같은 블록체인 고유의 장점을 활용해 인류와 지구에 긍정적 영향을 창출할 방안을 모색하기도 했다고 함.

이 대화에서는 UNDP 및 블록체인 업계 리더들과 함께 책임 있고 포용적인 블록체인 혁신이 SDGs(지속가능개발목표)에 어떻게 기여할 수 있을지 공유하며, 향후 협력 확대를 위한 블록체인 자문 그룹 설립 가능성도 논의했습니다.

이렇게 글로벌 협력과 대화에 참여하며, 정부 및 국제기구의 정책 방향까지 폭넓게 파악하기 위한 노력들을 함. Moonbase와 함께 FLock이 성장박차를 가하길 기대해봄.

https://x.com/flock_io/status/1972938465596850395

#FLock

Daren Group(홍콩 상장사 MBV International Limited의 자회사)이 FLock과 프라이버시 AI를 위한 MoU를 체결함. 이번 협력으로 양사는 프라이버시 보호형 AI 솔루션을 함께 개발하며, FLOCK 토큰을 Daren의 전략적 토큰 준비금에 포함하는 방안도 검토할 예정.

이전에도 여러번 언급했듯이 현재 헬스케어나 금융 등 규제 강한 산업에서 이미 활용중인 FLock의 프라이버시가 보장되는 연합학습 기술을 이번 MOU를 통해 소비재 제조·유통, 동남아 의류 및 선물 OEM 시장 등으로 확장할 계획인 것 같습니다. 또한 FLock이 엔드투엔드 솔루션을 제공가능하기 때문에 생산 예측, 재고관리, 판매 분석 등 현장업무를 데이터 기반으로 혁신하며, 제조 중심에서 데이터 중심으로의 가치 전환을 도모하기 위한 협력으로 예상되네요.

Daren 측은 "FLock과의 파트너십으로 보안·프라이버시·블록체인 경험을 접목, 실제 사업성과와 유동성을 연결한 프라이버시 AI 모델을 함께 개발할 것"이라며, UNDP(유엔개발계획)와의 전략적 협력, SDG 블록체인 엑셀러레이터 프로젝트 등 FLock의 글로벌 위상도 이러한 MoU의 이유 중 하나라고 강조했고,

CIMG와의 협력에 이어 이번 협력 또한 FLock이 단순한 토큰 트래저리 유지가 아닌, 실제 생산성 있는 프라이버시 AI 확장(DAT 2.0)의 협력소식이라고 생각되는듯.

https://x.com/flock_io/status/1977586568677437678

#FLock

FLock은 베이스체인의 AI 적자 같은 느낌으로 Base Builder Hub에도 합류되어있는 첫번째 AI 인프라 프로젝트이기도 한데, 그레이스케일 Q4 투자고려 자산에도 포함되어 있음. AI 프로젝트로 분류되어 있는건 FLock을 포함해서 Grass / Kaito / Prime Intellect / Virtuals Protocol / Worldcoin

문베이스가 정식으로 출시되면 아마 FLock에 리테일 입장에서 더 많이 사용해보고 평가하고 팀과 소통할 기회들이 생길거 같은데 얼른 나와서 사용해봤으면 좋겠네요. 실생활에 사용되거나 고민할 거리가 많은 모델들이 서빙될 것 같아서 기대됨.

https://x.com/flock_io/status/1976675326655910177

#FLock

ZKC 유의관련 이슈나 ZK 인프라, 그리고 프라이버시 섹터의 토큰들의 상승까지 프라이버시 내러티브가 국내외로 도는 느낌인데 이와 관련해서 AI와 프라이버시를 연결하는 핵심 플레이어 중 하나인 FLock도 놓치면 안되는 프로젝트라고 생각됨.

프라이버시 섹터 프로젝트들이 더 큰 수요와 관심을 얻기 위해선 단순히 기술적인 진보를 넘어서 실사용이 필요하고 조금 더 확장했을때 AI의 진위성, 금융보안 등 현실세계의 문제들을 해결하는데 사용되는 시도들이 필요하다고 생각됨. FLock은 바로 이 지점에서 연합학습(Federated Learning)을 통해 데이터 프라이버시를 보장하면서도, 더 강력하고 글로벌한 AI 모델을 구축하여 현실 문제를 해결하려는 시도에 특화되어 있음.

FLock의 구조는 AI 학습 데이터의 민감성을 보호하고, 데이터 소유자가 주권을 유지하며 AI 개발에 기여할 수 있도록 하고, 더 나아가 상용화된 모델에 기여한 정보 제공자, 연산 자원 제공자, AI 엔지니어 등 모든 참여자들이 최종적으로 발생하는 수익을 공정하게 분배받는 시스템을 구축하고 있음. 프라이버시를 AI 발전의 장애물이 아닌, 성장의 동력으로 전환시키는 명확한 비즈니스 모델을 제시하고 있기에 프라이버시 내러티브의 부상과 함께 FLock의 로드맵과 프로덕트에 주목해볼 필요가 있지 않을까....

#FLock

FLock.io: 왜 블록체인이 연합학습(Federated Learning)에 필수인가?

· FLock(연합학습 온 블록체인)은 단순히 AI에 블록체인 포장을 입힌 게 아니라, 탈중앙 분산구조가 본질적으로 학습 품질·참여 인센티브·보안을 좌우하기 때문에 블록체인이 핵심입니다.
· FLock 네이밍 자체가 Federated Learning on Blockchain에서 왔습니다.

기존 중앙형 연합학습(ceFL)의 한계

· 구글/애플 등 빅테크가 주도하고, 중앙 서버가 모든 학습 및 검증 과정을 통제합니다.
· 참여자에겐 통제권/투명성/보상이 안 돌아감.
· 중앙 서버는 각 노드에 배포된 모델의 업데이트만 수집하고 원본 데이터는 수집하지 않으나, 기술적으로 해킹 또는 정책적으로 원본 데이터 접근이 여전히 가능합니다.
· 이 때문에, 신뢰 문제·공정성 문제·참여 다양성 부족이 필수적으로 발생.
· 중앙 서버가 최종판단 · 노드 입장 허가 · 검증 · 최종 집계의 전 과정에서 직접 조정→ 모델이 중앙의 이해관계와 일치하게 편향될 위험 증가.

FLock의 deFL(탈중앙 연합학습) 혁신

중앙 서버 없는 네트워크 구조:
· 학습 제안자와 검증자는 라운드마다 무작위로 선정, 각자 local data로 검증 및 투표.
· 최종 모델 업데이트·채택 여부는 블록체인 위에 온체인 기록/합의.

모든 참여자에게 인센티브:
· 기여자에게 $FLOCK(플랫폼 토큰) 등으로 보상, 성능이 부족하거나 악의적이면 페널티(슬래시) 부여.
· 참여를 위한 staking 구조와 reward/burn 경제 구조를 갖춤.

공개, 투명, 탈중앙 평가 시스템:
· 검증·제안·스테이킹·보상의 모든 과정은 온체인에 기록 → 신뢰성과 투명성 강화.

보안·사생활성:
· 데이터는 절대 중앙집중되지 않음, 업데이트만 집계.

각 노드의 권한·기여도에 따라 결과 AI모델 지분(ownership)이 주어져, 빅테크가 최종적으로 모델을 가져가는 것이 불가능함.

요약

· 참여 인센티브 구조 덕분에 다양한 조직(기업, 병원, 기관 등)이 빠르게 참여해 네트워크 효과를 누리고, 점점 더 고품질·다양한 AI모델 생산 가능.
· GDPR, HIPAA 등 규제 준수가 필요한 기관이나, 내부 데이터 유출에 극도로 민감한 기업(금융, 바이오, 정부 등)이 실제로 활용 가능.
· 공정성·투명성·참여 인센티브·데이터 소유권까지 모두 담보할 수 있는 구조.

https://x.com/flock_io/status/1980573880306790896

#flock

FLock도 x402에 대해 언급중

HTTP 402 "Payment Required" 표준을 기반으로 구축된 오픈 소스 인터넷 기반 결제 프로토콜입니다. x402는 coinbase에 의해 시작되었으며 Google의 Agent Payments Protocol (AP2)에 활용되었습니다.

x402를 사용하면 AI 에이전트, 앱 및 사용자 간에 즉각적인 스테이블코인 소액 결제(USDC 등)가 가능하며, 계정, 구독 또는 블록체인의 복잡성이 필요하지 않습니다.

x402를 사용하면 에이전트는 간편하게 사용량에 따라 요금을 지불하는 방식으로 FLock API 플랫폼에서 미세 조정된 모델에 액세스할 수 있습니다.

FLock도 에이전트 모델 사용의 결제라인에 x402를 도입하겠군요. AI agent와 payment 메스어답션이 온다.

https://x.com/flock_io/status/1981918888842637780

#flock

nof1에서 진행하는 Alpha arena에서 Qwen이 높은 승률을 기록하고 있군요.

Qwen의 포트폴리오는 +60% 상승, Qwen의 손절매 및 이익실현 수준은 Gemini보다 훨씬 타이트 하지만 Gemini는 종종 자체 규칙을 어기고 일찍 빠져나갑니다.

FLock의 모델들은 Qwen 베이스로 작업이 되고 있는데, 이 모델들을 자체 선별해서 자체 모델과 함께 FLock Arena를 개최할 예정이라고 하네요. 또한 대회가 마무리되고나면 코인베이스의 x402 프로토콜을 활용해 최상위 Qwen 모델에서 다른 모델들이 학습/접근할 수 있도록 기능을 열겠다는 소식.

- x402를 사용하면, AI 모델(혹은 AI 에이전트)이 API·데이터·자원에 접근할 때 스테이블 등으로 즉시 결제하고 프리미엄 모델·데이터에 접근할 수 있고,

- 별도의 계정 또는 복잡한 인증 없이 모델이 자동으로 비용을 지불이 가능해져, 상위 Qwen 모델처럼 성능이 입증된 모델을 기준으로 다른 모델들이 실시간으로 데이터를 구매하거나 결과를 호출해서 자기 학습에 활용할 수 있는 피드백 루프를 구동하겠다는 의미인듯?

https://x.com/0x7SUN/status/1982506529111621832

#FLock

FLock은 실제로 사회적 문제를 해결하기 위한 활동들을 하고 있는데, UNDP의 SDG Blockchain Accelerator (지속가능발전목표 블록체인 엑셀러레이터)와 관련된 국제 협력 사업들을 진행하면서 블록체인 기술을 활용해 지속가능한 사회문제를 해결하려는 시도들을 함.

르완다 고릴라 보호 금융 플랫폼 (링크)

• 팬데믹 및 관광 감소로 르완다 고릴라 보존 자금에 위기가 발생, 지역사회와 생태계에 위협이 커짐.
• UNDP와 케임브리지대가 협력하여 NFT 기반 보존 금융 플랫폼 개발:
- 관광 수입 의존에서 탈피해, 디지털 수집품(콜렉터블), VR 체험, 게임화된 참여 방식으로 새로운 자금 조달
- 수익을 지역사회와 공정하게 배분, 아프리카 전역에서 확장 가능한 로드맵 지향

중남미·카리브 지역 기후금융/포용금융 통합 플랫폼 (링크)

• 여성, 청년, 비공식 노동자 등 금융소외와 기후위기에 취약한 계층이 많음.
• UNDP & 케임브리지대가 블록체인 금융 플랫폼 공동 개발:
- 파라메트릭(데이터 기반) 기후보험, 여성 맞춤 대출, 마이크로 저축 기능 한 곳에 통합
- 기후 재난 발생 후 72시간 내 지급, 여성 창업가 대상 AI 지원 금융, 미은행/소외계층 금융 서비스 확장
• 투명성과 디지털 신원 기반, 지역 확장 용이, 장기적 금융 탄력성 구축

모리셔스·세이셸 환자 중심 디지털 헬스케어 신뢰 솔루션 (링크)

• 디지털 헬스케어에서 신뢰와 데이터 투명성이 매우 중요함.
• UNDP와 홍콩 링난대 연구진이 협력, 환자가 직접 데이터 공유·감사 관리하는 블록체인 솔루션 개발:
- 실시간 동의·권한 관리, 의료기관 법적 위험성 감소, Mauritius 데이터 보호법(2017) 준수
- 프라이버시와 보안 기준을 선도하며, 연합학습(Federated Learning) 결합

블록체인 기술을 기반으로
• 기존 방식이 가진 한계(관광, 금융 접근성, 신뢰 등) 극복
• 새로운 수익 모델과 공정한 분배, 투명성, 지역/계층 포용성 확보
• SDG(지속가능발전목표)에 직접 기여
라는 공통된 특징을 가지고 주요 국제 공공 기술혁신을 진행중인 것.

#FLock

UNDP와의 활동파트너 활동의 일환으로 Blockchain Impact Forum 2025에 참여해서 법률 고문 겸 기업 커뮤니케이션 책임자인 Tiffany가 연설도 하는군요.

또한 FLock은 UNDP의 AI 전략적 파트너로서 SDG 블록체인 액셀러레이터 해커톤을 공동으로 주도하는데, 이를 통해 분산화되고 개인 정보를 보호하는 AI가 지속가능개발목표(SDG) 달성을 가속화하고 글로벌 커뮤니티 전반에 실제적인 영향을 미칠수 있는 방향을 모색하는 기회가 될 것 같네요.

코펜하겐이여서 실제 참여는 힘들겠지만, FLock 팀의 리캡을 기다려보는걸로

https://x.com/flock_io/status/1983861675246977024

#FLock

FLock은 AI Arena V2.1로 업데이트 됐는데, 변경점을 한번 업데이트 해드리면,

훈련 노드/검증자에 대한 공정한 리워드 구조

• 기존에는 훈련 노드와 검증자가 타인의 위임(delegation)을 받을 경우, 전체 보상 풀을 같이 나누어 개인 리워드가 줄어드는 구조적 불이익이 있었음.
• V2.1에서는 '위임 받은 경우'와 '위임 없이 직접 참여하는 경우'의 보상 분배 비율(퍼센트)을 별도로 적용.
• 즉, 위임이 있어도 훈련 노드/검증자는 본인 몫을 온전히 받을 수 있음.
• 대신, 위임자는 자신이 위임한 금액에 해당하는 보상만 별도로 수령.
• 이 구조는 훈련 노드와 검증자가 위임을 받을 때 기존보다 더 많은 리워드를 가져가게됨. 위임자는 본인 몫만 받고, 리워드 풀의 희석(dilution) 걱정이 줄어들게 하기 위한 변경

마지막 날 매도 압력 완화

• 이전에는 태스크 마지막 날에 전체 리워드의 95%가 한 번에 언락되어, 훈련 노드들이 대량 매도를 하게 되는 '매도 압력'이 컸음.
• 이제 최종 리워드 95%는 태스크 종료 후 30일에 걸쳐 점진적으로 대상자에게 분배(vesting)됩니다. 5%만 즉시 받을 수 있음.
• 리워드가 1초 단위로 소폭씩 추가되어 점진적으로 누적되어 매도압력 완화

리워드 분배 방식에 한해서 변경점을 가져왔네요. 훈련 노드 / 검증자의 위임 개선과 매도압력 완화를 위한 리워드의 점진적 분배 부분을 업데이트 했다고 이해하시면 될듯! 위임이나 검증방식은 이전과 동일

https://x.com/flock_io/status/1988808008588255571?s=20

#FLock

FLock과 Deluthium이 협력해, 강화학습(RL) 기반의 트레이딩 엔진을 완전히 탈중앙화된 방식으로 훈련하는 소식을 발표했는데, Deluthium의 RL 엔진은 DeFi의 구조적 한계였던 ‘투명한 멤풀’ 문제를 해결하는 AI 다크풀로 이 엔진은 AI로 최적의 거래 경로를 탐색하고, 사용자의 거래 의도를 숨겨 MEV와 슬리피지로부터 이용자를 보호하는 역할을 함.

기능적인 부분에서 Deluthium의 AI 강화학습을 구성할때, 빼놓을 수 없는 고민이 AI 모델을 블랙박스처럼 신뢰할 수 있는지, 개발자에 의해 조작되지 않았는지 보장하는 것이 중요하고, 이 문제를 해결하기 위해 Deluthium이 FLock의 분산형 AI 학습 플랫폼에서 모델을 훈련시키는 듯. FLock의 연합학습 구조는 중앙화된 조작의 가능성을 차단하고, 누구나 검증할 수 있는 환경에서 AI가 공정하게 훈련될 수 있도록 보장하기 때문.

이번 연합 통해 Deluthium은 신뢰할 수 있는 AI 다크풀 엔진을 확보하고, FLock은 자사의 프라이버시 보호 컴퓨팅 기술을 실전 금융 사례로 입증하려는 시도를 하는 것이고, 성공적으로 모델이 트레이닝 된다면 사용자는 이제 더욱 안전하고 투명하게 거래할 수 있는 지능형 다크풀을 갖게 됨.

해당 훈련 과제는 곧 FLock AI Arena에서 공개되며, 참여자는 FLOCK 토큰을 스테이킹해 보상도 받을 수 있을 예정

근데 과제 자체가 엄청 빡셀거 같은데....잘 모르는 영역이라 그런가 그래보임

https://x.com/flock_io/status/1989352045506408953?s=20

#FLock

FLock x Base x Qwen SKYST 해커톤

FLock(베이스 최대 AI 인프라 프로토콜), Base, Alibaba Cloud(Qwen), 그리고 대한민국 주요 대학(서울대, 고려대, 연세대, KAIST) 및 관련 개발자 동아리들이 공동 주최하는 AI 앱 해커톤

· 상금 총액: 15,000달러
· 기간: 2025년 11월 22일 ~ 11월 29일

참가 주체

· SKYST(서울대, 고려대, 연세대, KAIST 4대 대학 개발자 연합)
· AIKU (고려대학교)
· KUCC, YCC, SNUAI 등 각 대학 컴퓨터/AI 동아리 및 Waffle Studio, Blockchain Valley, BlockBlock, CURG 등 업계·커뮤니티 파트너
· Base Korea와 커뮤니티 주도 중국 및 해외 Base 커뮤니티가 지원

트랙 및 도전 과제

· 트랙1: FLock API 플랫폼을 활용해 Base Mini App으로 AI 앱 개발
· 트랙2: FLock API 플랫폼과 x402를 활용한 AI 앱 혹은 에이전트 개발
· Top 8 팀에 각종 상금 및 데모데이 기회 제공

진행 일정

· 참가 등록: ~11월 22일까지
· 킥오프: 11월 22일 13:00~15:00 (UTC+9)
· 온라인 해커톤: 11월 22~28일 (제출 마감 11월 28일 18:00)
· 결선 진출자 발표: 11월 28일 23:59
· 데모데이: 11월 29일 14:00~18:00

참가 혜택

· 베이스 생태계 최신 AI∙블록체인 인프라 실전 경험
· 글로벌 및 국내 톱 AI 툴∙플랫폼 직접 사용
· 네트워크/파트너십 확대, 커뮤니티 인정, 상금 수상 및 데모 기회

참가신청 링크 | 원문공지

#FLock

FLock 2025 어닝 콜 안내
· 일정: 2025년 11월 18일 오후 8시(KST, 12:00 PM UTC)
· 진행 채널: 𝕏(전 트위터)
· 참석자: 창립자 겸 CEO, CFO, Chief of Staff

주요 내용 및 기대 포인트

· 2025년 주요 성과 및 하이라이트 소개
· 네트워크 성장 현황
· 주요 파트너십 발표
· DeAI(분산형 AI) 기반 기술을 의료, 정부, 금융, 제조 등 실세계 분야에 확대 적용하는 계획
· 런치패드에서 진행될 실제 모델 자산 제공과 관련한 초기 정보 공개 (Alpha drop on a launchpad running real model asset offering)

https://x.com/flock_io/status/1990389455602266357?s=20

#FLock

FLock의 2025 실적 및 사업 현황, 미래비전 발표

글로벌 분산형 AI 인프라 선도

· 2025년 10개월 만에 196개의 훈련 노드, 262명 검증자, 1,416명 위임자, 55,928명의 토큰 홀더 확보
· AI Arena에서 총 16개 연속 훈련 태스크, 9,062건 훈련 제출, 78만 검증 제출 기록
· 프로토콜 수수료로 1,160만 FLOCK(약 270만 달러) 발생하며 생태계 실사용 성장

주요 파트너십 및 현실 문제 적용사례

· UNDP, 알리바바 Qwen, 홍콩 생성 AI 연구소, NHS 등과 전략 제휴
· 의료, 공공 거버넌스, 과학, 제조 등 다양한 실제 영역에서 분산 AI 도입 및 실증 적용

API 플랫폼/메인넷/토큰 이코노미

· 2025년 Base 메인넷, Coinbase·업비트 등 주요 거래소 상장 → 글로벌 유동성 확보
· FLock API 플랫폼 출시, 누구나 AI 모델 직접 수익화·서비스화 가능
· 신규 토크노믹스(Moonbase/FOMO, Tokenomics v3) 도입으로 모델 런치패드 기능 강화—모델 토큰 직접 발행/스테이킹 가능, 유저 혜택 확대

재무와 생태계 안정 및 글로벌 인정

· 인센티브 기반에서 실수요 기반 수익 구조로 전환 중
· API 및 검증자 활동 등 recurring revenue 구조 확대, 재정 안정성 강화
· 2025년 CB Insights AI 100 선정, IEEE 글로벌 블록체인 컨퍼런스 Best Application 수상

향후 비전

· DeAI(분산형 AI)의 윤리성·자산화·글로벌 확장성 기대
- 의료, 정부, 금융, 제조 등 주요 분야에서 블록체인 도입을 확대하는 데 중점
- UNDP와 협력하여 블록체인 가속 프로젝트를 확장하여 FLock의 기술을 더 많은 국가에 제공할 것
· 누구나 AI·기여·보상에 쉽게 참여할 수 있는 완전한 오픈 생태계 구축 목표

Tokenomics v3 (Moonbase) 를 출시예정

· Moonbase는 FLock의 생태계 보상·유통과 성장의 중심(플랫폼 + 런치패드)
· FOMO(FLock Open Model Offering)를 통해 누구든 자신만의 AI 모델 토큰을 공정하게 출시 및 판매 가능
· 모델 토큰 보유자는 할인된 사용료, 스테이킹 리워드, FLOCK 및 추가 토큰 보상 획득
· 하나의 모델이 무제한 에이전트∙앱에 활용됨, 훈련 한 번으로 수익·기여가 계속 확장(“Train Once, Earn Limitless”)

기대효과
· FLOCK 토큰의 역할이 ‘우수 모델 개발 인센티브’에서 ‘모든 우수 모델의 유통·확산’까지 확대
· 플록 전체 생태계를 대규모 AI 모델 판매 및 유통 허브로 전환
· 토큰 배분방식이 공급(생성자 중심)에서 수요(사용자·생태계 중심) 기반으로 진화 : “진짜 쓴 만큼 보상” 구조

https://www.flock.io/blog/flock-2025-earnings-report-performance--growth-overview?preview=true

#FLock

FLock 파운더가 Securities 인터뷰를 진행했네요.

FLock.io와 창업 배경

· 지아하오 선(Jiahao Sun)은 금융회사 AI 디렉터, 임페리얼 칼리지 연구원 등으로 쌓은 경험을 바탕으로 “데이터는 많은데, 서로 프라이버시 때문에 같이 못 쓴다”는 공통된 문제를 발견함
· 중앙집중형 AI는 소수 빅테크에 권한이 몰리고, 참여 범위와 이익 공유가 제한적이라 이를 해결하기 위해 블록체인·연합학습(FL)·프라이버시 기술을 결합한 탈중앙 AI 플랫폼 FLock을 만듦.

FLock.io가 하는 일

· FLock.io는 데이터를 한곳에 모으지 않고, 각 기관·유저가 데이터를 로컬에 둔 채로 모델을 함께 학습하는 구조.
· AI Arena(경쟁 기반 모델 트레이닝), FL Alliance(연합학습), AI Marketplace/API 플랫폼을 통해 모델 개발자, 데이터 제공자, 검증자, 연산자에게 모두 FLOCK 토큰으로 인센티브를 배분하고 모델 소유권과 수익을 참여자에게 분산시키는 구조를 지향.
· 1년 안에 9,000개 이상의 모델이 AI Arena에서 훈련되었고, 5만 명이 넘는 토큰 홀더·참가자가 생김.

토큰 설계와 인센티브

FLOCK 토큰은 거버넌스 + 유틸리티 토큰으로, 네트워크 건강과 모델 품질을 함께 올리도록 설계했다고 설명.
· 계산 자원 제공자·노드 운영자는 모델 훈련에 기여한 만큼 FLOCK 보상을 받고,
· 검증자는 모델 업데이트의 정확성과 보안을 책임지는 대가로,
· 델리게이터는 스테이킹을 통해 이들 활동에 베팅하고 보상을 공유함.

파트너십·프라이버시·활용 사례

UNDP, 알리바바, NHS 등과 협업하는 이유는,

· 각 기관이 데이터는 지키면서도 서로 데이터를 ‘통합적으로 활용’해야만 의미 있는 AI를 만들 수 있기 때문.
· FLock은 연합학습으로 로컬 서버에서 모델을 학습하고, 블록체인에는 집계된 가중치·성과만 기록해 프라이버시와 투명성을 동시에 확보.
· 의료·공공정책·신약 개발·금융 같은 민감 영역에서, 실제 데이터는 각 기관이 소유한 채 “모델만 공유”하는 구조를 구현 중.

탈중앙 AI의 방향성과 FLock의 역할

앞으로 5년 안에 AI 인프라는 “중앙 클라우드 + 닫힌 모델” → “로컬 데이터 + 분산 컴퓨팅 + 탈중앙 거버넌스”로 이동할 것이고, 특히 민감 데이터가 중요한 모든 AI 서비스는 기본값으로 탈중앙/연합학습 구조를 채택하게 될 것이라고 전망함.

컴퓨팅 파워는 분산 네트워크에서 점점 커머디티화되고, 진짜 가치는 데이터와 모델 자산 쪽으로 이동할 것이며, FLock은 이 데이터·모델의 소유권, 수익 분배, 거버넌스를 온체인으로 관리하는 “탈중앙 모델 마켓 인프라”를 구축하고 있음.

CB Insights AI 100에서 유일한 탈중앙 AI 트레이닝 프로젝트로 선정된 것은, 이런 방향성 (거버넌스·프라이버시·경제적 얼라인먼트 중심) 이 메인스트림에서도 인정받기 시작했다는 신호

https://www.securities.io/jiahao-sun-ceo-and-founder-of-flock-io-interview-series/

#FLock

FLock과 옥스퍼드 대학교가 함께 AI 에이전트 보안 박사후 연구원을 모집하네요.

직무 개요

· 소속: 옥스퍼드 대학교 컴퓨터과학과 (Systems Security Lab)
· 보고 대상: Martinovic 교수 및 연구실 시니어 멤버

주요 업무:
· AI 에이전트 및 관련 AI 시스템의 보안(Security)에 관한 연구 수행
· 연구 보조원, 박사 과정생, 학부생 등 후배 연구원 멘토링 및 지도

· 근무 형태: 풀타임 (Full-time)
· 계약 기간: 1년 계약직 (추후 연장 가능성 있음)

근무 환경 및 혜택

· 위치: 옥스퍼드 시내 컴퓨터과학과 건물 (현장 근무 원칙이나, 원격 및 유연 근무 협의 가능)
· 우수한 기여형 연금 제도
· 연차 38일 (공휴일 포함)
· 가족 휴가 제도, 자전거 대출 및 대중교통 할인 등

지원 절차 및 주의사항

· 제출 서류: 최신 이력서(CV), 지원 동기서(Supporting Statement)
· 필수 요건: 지원 동기서에 직무 기술서에 명시된 필수 선발 기준(Selection Criteria)을 어떻게 충족하는지 명확히 기술해야 함.
· 중요 주의사항 (AI 사용 관련): 지원서 작성 시 AI 도구의 도움을 받을 수는 있으나, 개인화된 통찰 없이 명백히 AI가 생성한 것으로 보이는 지원서는 탈락(Rejected) 처리됨. 본인의 경험과 이해도가 담겨야 함.

일정

· 마감일: 2025년 12월 12일 정오 (Midday)
· 면접 일정: 12월 중 진행 예정

AI의 미래는 Hype가 아니라 Science에 있다라고 하면서 FLock이 옥스퍼드 대학교와 함께 '탈중앙화 AI 및 보안' 분야의 박사후 연구원을 모집하네요. 탈중앙화 연합학습 프로젝트인 FLock이 옥스퍼드와 협업하여 실제 기술적 검증을 시도하려는 것으로 보이네요.

지원링크

https://x.com/flock_io/status/1998281230438285578?s=20

#FLock

AI CEO 논평: 유럽, AI 스타트업 자금 조달에서 왜 미국에 뒤처지는가

유럽과 미국 간 AI 스타트업 자금 격차는 투자 문화와 자본 공급 방식의 차이에서 비롯되며, 이로 인해 자본과 인재가 미국으로 이동하고 있음.

미국이 앞서는 이유

· 미국은 빠른 의사결정, 높은 밸류에이션, 전략적 베팅을 감수하는 투자 문화 덕분에 AI 스타트업 생태계를 주도하고 있음.
· GPU, 데이터, 연구 인력 등 막대한 초기 비용이 필요한 AI 산업에서 미국 투자자는 이 비용을 감당할 준비가 되어 있어 대규모 자금 조달이 가능한 구조.

유럽이 겪는 구조적 문제

· 유럽은 보수적인 투자 문화, 느린 의사결정, 낮은 밸류에이션 때문에 유망한 창업가와 인재가 미국으로 이동하는 현상이 심화되는 중
· GPU·데이터 센터 등 AI 핵심 인프라 구축 속도도 뒤처져, 장기적으로 기술·경제·안보 측면에서 미국 의존도가 높아질 위험이 존재.

유럽에 필요한 변화

· 유럽이 AI 자금 격차를 줄이려면 성장 자본 확대, 투자 문화 혁신, 의사결정 속도 제고 등 구조적 변화가 필수적임.
· 단순히 혁신 역량의 문제가 아니라, 그 혁신을 현실로 만들 만큼 과감하게 자본을 투입할 의지가 있는지가 핵심 질문으로 제기되는 상황

한국과의 협력 시사점

· 유럽은 자체 자본 경쟁력 강화와 더불어, 반도체·AI 컴퓨팅·모빌리티·로보틱스·우주·방산 AI에 강점을 가진 기술 강국과의 협력을 확대할 필요가 있음.
· 유럽의 AI 연구력과 한국 기업의 하드웨어·제조·연산 능력이 결합되면, 공동 R&D, AI 연산·데이터 인프라 구축, 전략 투자 등 다양한 협력 모델을 통해 미국 중심의 AI 자본 구조 종속을 완화할 수 있을것으로 기대함.

https://x.com/flock_io/status/1999088230889844740?s=20

#FLock

FOMO Season 1 관련 FLock 주요 소식

• FOMO Season 1 시작 이후 417,074 FLOCK 이상 이미 소각→ gmFLOCK 전환 수수료 100% 영구 소각 결정으로 FLOCK이 본격 디플레이셔너리 자산으로 전환

• FLock Foundation이 추가 1,000만 $FLOCK을 1년간 재락업해 gmFLOCK 민트
→ 총 gmFLOCK 민트량 5,500만 개 돌파, 평균 락업 기간 364.5일 유지 중

• 더 많은 생태계 사용(AI Arena, FLock API, FOMO) → 더 많은 수수료 발생 → 더 많은 FLOCK 영구 소각 선순환 구조 본격화

https://x.com/flock_fnd/status/2061834265256452219

#FLock