가상 환경의 잠재력과 잠재적 리스크

출처: 다오 토크 블록체인

지난 토요일 온라인 거래소에서 또 다른 독자가 가상화폐 관련 질문을 했습니다. 가상화폐의 가격 상승과 성공적인 제네시스 런칭 프로젝트의 지속적인 인기로 인해 가상화폐는 참여자들로부터 많은 관심을 받기 시작했습니다.

우리는 이 프로젝트의 잠재력에 대해 우려하고 있지만, 위험에 대해서도 인식하는 것이 중요합니다.

이번 포스팅에서는 프로젝트의 잠재력과 더불어 프로젝트의 위험에 대한 제 생각을 좀 더 전반적으로 공유하고자 합니다.

이전 게시물에서 더 많이 공유했던 잠재력에 대한 주요 내용은 다음과 같습니다.

- 팀은 훌륭하고 프로젝트는 매우 드물게 약세장에서도 중단 없이 계속 구축되고 발전하고 있습니다.

- 프로젝트는 수익성이 있으며, 프로젝트의 비전은 프로젝트 토큰을 생태계에서 사용되는 '화폐'로 만드는 것입니다. 이는 제가 보기에 올바른 방향이며, 이는 프로젝트의 비즈니스 모델이 좋다는 것을 의미합니다.

- 마지막으로, 가장 중요한 것은 경쟁사 및 다른 AI 프로젝트와 비교했을 때 현재 세계에서 가장 강력한 AI + 암호화폐 프로젝트이며 이 강점이 점차 증가하고 있다는 점입니다.

이러한 측면에서 지금까지 살펴본 AI + Crypto 프로젝트 중에서 가장 강하다고 생각합니다.

그러나 동시에 프로젝트가 직면한 잠재적 위험도 주목할 필요가 있습니다.

제 생각에 가장 큰 위험은 ICO로 시작하여 금융적 접근 방식을 사용하여 AI와 암호화폐 생태계를 하나로 모으는 접근 방식이 AI + 암호화폐 회로에 장기적이고 안정적이며 일관되게 실행 가능한 접근 방식인지 여부입니다.

이를 검증하기 위해서는 플랫폼에서 점점 더 강력한 AI 에이전트가 인큐베이팅되는 것을 확인해야 합니다.

강력한 AI 에이전트란 무엇인가요?

이상적으로는 암호화폐 생태계의 사용자뿐만 아니라 기존 웹 2.0 생태계의 사용자도 사용할 수 있는 AI 에이전트입니다. 그렇게 할 수 없다면 적어도 유니스왑처럼 블록체인 기술에 의존해야만 등장할 수 있고, 다른 기술로는 달성할 수 없으며, 생태계의 즉각적인 필요를 해결하는 AI 에이전트여야 합니다.

현재 가상 플랫폼에 등장한 AIXBT를 비롯한 잘 알려진 AI 프록시 중 일부는 제 생각에는 그다지 중요하지 않습니다.

이 위험은 이미 과거에 암호화폐 생태계에서 볼 수 있었고, 많은 독자들이 직접 경험했을 것입니다: 한때 인기를 끌었던 탈중앙화 에이스 파일코인

제 생각에는 탈중앙화 스토리지는 항상 인간 사회에서 필요했고, 지금도 그렇고, 앞으로도 그럴 것이며, 이 애플리케이션의 실현은 이론적으로 블록체인 기술에 의존해야 한다고 생각합니다. 블록체인과 같은 기술에 의존해야 합니다.

그래서 파일코인이 출시되었을 때 즉각적인 인기를 끌었습니다.

파일코인 프로젝트가 처음 나왔을 때, 지금의 가상화폐보다 더 나은 위치에 있었습니다 -------- 비슷한 경쟁사들에게 시작하자마자 타격을 입혔습니다. 기술, 팀, 비즈니스 모델 등 모든 면에서 흠잡을 데가 없었고, 백마 중의 백마라고 할 수 있었습니다.

그러나 어떻게 되었을까요?

출시 후 한동안 활기를 띠고 일정 기간 동안 일부 사용자를 유치했지만 시간이 지나면서 사람들은 효율성, 비용, 신뢰성, 편의성 및 기타 측면을 고려한 결과 가장 큰 경쟁자(웹 2.0 생태계의 모든 종류의 클라우드 서비스)에 비해 Filecoin의 장점이 분명하지 않다는 것을 알게 되었고 프로젝트는 점차 냉각되었으며 후속 조치에서 예상보다 많은 수의 사용자가 나타나지 않았습니다.

더 주목할 만한 점은 파일코인 이후 무명의 탈중앙화 스토리지 프로젝트인 Arweave가 인기, 수요 등의 측면에서 파일코인을 능가하며 선두로 부상했다는 점입니다

. 비교해보면, 일부 특정 영역의 즉각적인 요구를 충족하는 데 있어서는 Arweave가 집중하는 영구 스토리지가 Filecoin보다 훨씬 낫다는 것을 알 수 있습니다.

파일코인은 그 후 서서히 오늘날의 미지근한 성공을 거두었습니다.

파일코인을 구체적인 예로 들어 비교하는 것 외에도 역으로 리스크를 살펴볼 수도 있습니다.

ICO가 AI + 암호화폐의 적절한 조합이라면, 왜 현재 이 접근 방식은 AI 프록시 출시에서만 성과를 보이고 있고 다른 AI 프로젝트 금융 부문에서는 성공 사례가 거의 없는 것일까요? 성공 사례가 거의 없나요?

이전 게시물에서 작년 초에 제가 본 또 다른 사례 연구, 즉 AI 미니어처의 구축을 시작하기 위해 ICO를 사용한 사례를 설명한 적이 있습니다.

이 접근 방식은 제가 훨씬 더 일찍 살펴봤던 것이지만 안타깝게도 그다지 성공적이지 못했고 더 이상의 성공 사례를 보지 못했습니다.

지금 알려진 딥시크가 실제로 하는 일은 모델을 구축하는 것입니다. 그들은 대규모 오픈 소스 모델을 최적화하고 이를 기반으로 자체 모델을 개발했습니다. 팀의 역량 외에도 성공의 또 다른 이유는 초기에 퀀트 트레이딩으로 많은 돈을 벌었기 때문에 자체적으로 모델을 개발할 수 있는 재정적 여력이 있었기 때문입니다.

이것은 언어 모델 개발에서 돈이 필수적인 요소라는 것을 보여줍니다. 그렇다면 이 분야에서 ICO 접근 방식이 실행되었지만 효과가 없었던 이유는 무엇일까요?

현재 이 질문에 대한 해답은 없지만, 더 많은 증거와 주의 깊은 관찰이 필요하다고 생각합니다.

이 위험이 현실이라면 가상화폐의 미래에 대한 불확실성이 존재합니다.