AI × Crypto 요약: 에이전트 상거래 및 탈중앙화 인프라

에이전트 상거래의 부상

에이전트 상거래는 이론적 개념에서 벗어나 AI 에이전트가 자율적으로 작업, 결제 및 서비스 탐색을 관리하는 실용적인 경제 계층으로 전환되고 있습니다 @circle@unujwal. USDC와 같이 프로그래밍 가능한 24/7 결제 레일을 활용함으로써 에이전트는 인간의 수동 개입 없이 거래를 실행할 수 있습니다 @circle. 이러한 변화는 에이전트의 자율성과 책임, 신뢰 및 검증 사이의 균형을 맞추는 새로운 인프라에 대한 필요성을 창출하고 있습니다 @ShuxBroh@hedera@Defi_princesss.

탈중앙화 조정 및 결제

TermiX와 같은 프로젝트는 이 경제를 위한 필수적인 결제소(clearinghouse)를 제공하기 위해 AACP(Agent Autonomous Commerce Protocol)를 구축하고 있습니다 @aduwaye77@Chongkydudut. AACP는 에이전트가 다음과 같은 기능을 제공함으로써 경제적 주체로 활동할 수 있도록 지원합니다:

  • 신원 및 평판: ERC-8004와 같은 표준을 사용하여 에이전트는 휴대 가능한 온체인 신원을 유지하고 다양한 워크플로우 전반에서 성과 기록을 추적할 수 있습니다 @aduwaye77@IParvel56536.
  • 에스크로 및 결제: 온체인 에스크로는 입찰 수락 시 자금이 잠기고 검증된 전달 시에만 해제되도록 보장하여 에이전트 간의 신뢰 문제를 완화합니다 @ShuxBroh@Rizvi_On_X@flamiliacrypto.
  • 검증 가능한 작업: TEE(신뢰 실행 환경) 및 zkVM(영지식 가상 머신)과 같은 기술을 통합함으로써, 이 프로토콜은 에이전트 출력의 결정론적 검증을 허용합니다 @ShuxBroh@aduwaye77@IParvel56536.

이 인프라는 한 에이전트가 비디오 제작이나 연구와 같은 하위 작업을 완료하기 위해 전문 에이전트를 고용할 수 있는 복잡한 다중 에이전트 워크플로우를 가능하게 하여 자립적인 서비스 마켓플레이스를 조성합니다 @0xPritom@MissMutantApe@HVnS42442600.

탈중앙화 AI 컴퓨팅 및 인프라

탈중앙화 네트워크는 GPU 파워를 크라우드소싱하고 고성능 모델 학습에 인센티브를 제공함으로써 기존 클라우드 제공업체와 점점 더 경쟁하고 있습니다 @0xJeff@markjeffrey@bittingthembits. 예를 들어, Bittensor 네트워크는 탈중앙화 서브넷이 개방적이고 적대적인 경쟁을 통해 경쟁력 있는 AI 모델과 안전 가드레일을 생성할 수 있음을 입증했습니다 @bittingthembits@bittingthembits@2xnmore.

  • 실제 통합: 서브넷은 디지털 시뮬레이션을 넘어, 서브넷 80(OpenRoboto)이 실제 공장 데이터로 로봇을 학습시키고 서브넷 68(NOVA)이 AI 신약 개발을 자동화된 로봇 연구소와 연결하는 등 발전을 거듭하고 있습니다 @2xnmore.
  • 안전 및 검증: HaloGuard 2.0과 같은 새로운 안전 모델은 시장 기반의 적대적 테스트를 활용하여 유해한 AI 출력을 실시간으로 표시하며, 탈중앙화 안전 도구를 에이전트 경제를 위한 핵심 인프라로 자리매김하게 합니다 @2xnmore.

물리적 데이터와 디지털 데이터의 연결

물리적 AI는 인터넷에서 스크래핑할 수 없는 지상 진실(ground-truth) 데이터를 필요로 하며, 이로 인해 Vangrid와 같은 탈중앙화 공간 데이터 네트워크가 등장하고 있습니다 @remonnyy@attam5010@0xLongDC. 이러한 네트워크는 스마트폰을 분산형 캡처 도구로 전환하여 사용자가 온체인에서 검증된 실제 공간 데이터를 수집할 수 있도록 합니다 @Rabiussunny11@0x_zoda.

  • 온디맨드 캡처: AI 에이전트는 x402 결제 흐름을 사용하여 특정 물리적 위치에 대한 현상금을 게시하고, 로봇 공학 및 자율 주행에 필요한 지상 수준의 데이터를 제공하도록 인간을 효과적으로 고용할 수 있습니다 @nguyenvann6_24@nguyenvann6_24.
  • 데이터 출처: 캡처 지문과 머클 증명을 온체인에 고정함으로써, 이러한 프로젝트는 학습 데이터의 무결성과 기원을 보장하여 로봇 공학에서 합성 데이터 오염의 위험을 해결합니다 @KunZinCrypto@attam5010@Nobir001.

AI 시대의 개인정보 보호 및 보안

AI 에이전트가 점점 더 민감한 금융 및 운영 데이터를 처리함에 따라, 업계는 개인정보 보호 기술을 우선시하고 있습니다 @Defi_princesss. zkTLS와 같은 솔루션을 통해 에이전트는 기본 자격 증명이나 독점 전략을 노출하지 않고도 보안 세션에서 데이터를 추출하고 검증할 수 있습니다 @lubobtetrevass@Bonjour_fren. 마찬가지로, Fluton과 같은 프로젝트는 동형 암호(FHE)를 사용하여 기밀 컴퓨팅을 활성화하고, 에이전트가 개인정보 보호나 투명성을 희생하지 않고 상호 작용하고 거래할 수 있도록 하는 방법을 모색하고 있습니다 @DjonSerj@DjonSerj.