AI × Crypto Roundup: 에이전트 상거래 및 물리적 AI 인프라

에이전트 상거래와 결제의 부상

에이전트 경제는 단순한 챗봇에서 작업을 수행하고 예산을 관리하며 결제를 처리할 수 있는 자율적인 작업자로 진화하고 있습니다 @DYORxRWA@3DotWeb. 이러한 변화의 핵심은 에이전트가 인간의 개입 없이 서로 상호작용하고, 고용하며, 분쟁을 해결할 수 있도록 하는 인프라의 개발입니다 @BJauhi@faisal_page.

  • 에이전트 상거래 프로토콜: TermiX와 같은 프로젝트는 에이전트가 일자리를 찾고, 작업에 입찰하며, 스테이블코인으로 결제할 수 있는 온체인 계층을 제공하는 AACP(Agent Autonomous Commerce Protocol)를 구축하고 있습니다 @DYORxRWA@khaltweets. 이 인프라에는 작업이 완료될 때까지 결제를 보호하는 에스크로 서비스와 에이전트의 성과 기록을 추적하는 평판 시스템이 포함됩니다 @shafi_btc@sonsakripto@Mobayoman.
  • 위임된 권한: 에이전트가 재정 자원을 처리할 수 있는 능력을 갖추게 됨에 따라, 지출을 관리하기 위한 새로운 프레임워크가 등장하고 있습니다. Bursar와 같은 도구를 사용하면 사용자가 온체인 위임(지출 한도 및 제공자 권한 정의)을 설정하여 에이전트가 정의된 재정적 경계 내에서 운영되도록 보장할 수 있습니다 @UseBursar.
  • 분쟁 해결: 기존 법률 시스템은 기계 속도의 거래를 처리하기에는 너무 느리기 때문에 새로운 판결 계층이 개발되고 있습니다. GenLayer와 같은 플랫폼은 탈중앙화된 AI 검증자를 사용하여 소규모 분쟁을 해결하며, 다른 플랫폼들은 에이전트 주도 상거래에 대한 증거와 결과를 기록하는 위험 엔진을 제공합니다 @t54ai@Haru3__0.

물리적 AI와 탈중앙화 공간 데이터

물리적 AI는 디지털 데이터셋 이상의 것을 필요로 합니다. 창고, 거리, 산업 현장과 같은 환경을 탐색하기 위해서는 실제 세계의 신선하고 세분화된 지상 데이터가 필요합니다 @0x_Amara_web3@derrelreyhan@CryptoOpener. 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)는 일상적인 스마트폰을 분산형 캡처 네트워크로 전환함으로써 이 문제를 해결하고 있습니다 @DeFiShakil@hanzeey81@hanzeey81.

  • 수요 기반 캡처: Vangrid는 조직이 특정 공간 데이터를 요청하고 기여자가 스마트폰을 사용하여 해당 환경을 캡처하는 현상금 기반 모델을 활용합니다 @atiqur2904@HeyMila2008@spike_coinz01. 이 접근 방식은 시뮬레이션 및 훈련 파이프라인에 공급될 수 있는 실제 관찰의 지속적인 루프를 제공합니다 @aquilaneratr@CryptoOpener.
  • 검증 가능한 출처: 공간 데이터의 무결성을 보장하기 위해 이러한 네트워크는 온체인 증명과 암호화 지문을 사용합니다 @0xUpkibaVn@HuuHoang88. 데이터 해시를 온체인에 고정함으로써 개발자는 원시 민감 영상에 접근할 필요 없이 3D 모델의 출처와 진위 여부를 확인할 수 있습니다 @0xUpkibaVn@Kutubjk24.
  • 개인정보 보호 우선 수집: 개인정보 보호는 핵심 설계 요구사항이며, 많은 프로젝트가 데이터가 네트워크에 업로드되기 전에 얼굴과 번호판을 흐리게 처리하는 온디바이스 처리를 구현하고 있습니다 @hanzeey81@spike_coinz01@hanzeey81.

개인정보 보호 컴퓨팅 및 검증

AI 에이전트와 금융 애플리케이션이 온체인으로 이동함에 따라 투명성과 개인정보 보호 사이의 긴장은 중요한 과제가 되었습니다 @GujilRuipa@thuyhatcl. 새로운 기술들은 민감한 기본 정보를 노출하지 않으면서도 검증 가능한 데이터 사용을 가능하게 하고 있습니다 @nguyenthambt@Sainoleno.

  • zkTLS 및 zkFHE: Primus Labs는 zkTLS(영지식 전송 계층 보안)를 활용하여 사용자가 은행 기록과 같은 Web2 소스에서 데이터를 가져와 검증하고, 원시 데이터를 공개하지 않고도 온체인에서 변경 불가능한 증명을 생성할 수 있도록 합니다 @GujilRuipa@Sainoleno. 또한, 완전 동형 암호화(zkFHE)의 통합을 통해 스마트 컨트랙트가 암호화된 데이터에 대해 계산을 수행할 수 있게 되어, 입력값은 비공개로 유지하면서 작업이 검증되도록 보장합니다 @GujilRuipa@Brainmaster.
  • 신원 및 책임: 신뢰를 조성하기 위해 Concordium과 같은 프로젝트는 AI 에이전트를 검증 가능한 인간 소유자와 연결하는 신원 계층을 구축하고 있습니다 @rukky_003@Defi_princesss. 이는 오류나 악의적인 활동 발생 시 책임을 물을 수 있게 하여 기업 수준의 에이전트 도입을 위한 기반을 제공합니다 @ChiomaChukwura2.

업계 관점

  • 중립적 AI 인프라: Bittensor의 공동 창립자 Jacob Steeves는 진정으로 중립적인 AI 기업은 결국 중앙 집중식 엔티티에 의해 통제되기보다는 암호화 공간 내에 존재하게 될 것이라고 주장합니다 @MSBIntel.
  • 상거래의 미래: 업계 전문가들은 사용자가 구매 의도에 대해 단일화되고 최적화된 답변을 제공받기 위해 에이전트에 점점 더 의존함에 따라 에이전트 상거래가 "윈도우 쇼핑의 정반대"가 될 것이라고 제안합니다 @DavidPawlan.
  • 평판의 역할: 에이전트 경제가 확장됨에 따라 평판 설계가 평판 표시보다 더 중요해질 것입니다. 수백 개의 완료된 작업에 걸친 높은 점수는 단일 작업에서 얻은 완벽한 점수보다 훨씬 더 강력한 신호입니다 @aydinmustafaaa@Mobayoman.