🧠 AI와 Web3의 실용적 접점
BQ개발자입니다.
AI 동향을 보면서 제가 주목하고 있는 몇 가지 패턴을 공유합니다.
화려한 전망보다 실제 개발 현장에서 느낀 변화와 기회에 집중해보겠습니다!
🔍 현장에서 본 진짜 기회
1. 소형 특화 모델의 가능성
- 10억 파라미터 이하의 모델로도 특정 도메인에서 뛰어난 성능 확인
- 거대 모델의 시대에서 작고 특화된 모델들이 주목받기 시작했습니다.
2. 데이터 주권과 개인화 AI, 확장성있는 데이터 저장 모델의 필요성
- 개인 데이터가 기기를 떠나지 않고도 AI 모델을 학습시키는 방식 구현
- 블록체인으로 데이터 사용 감사 기록을 남겨 투명성 확보 <- 여기에 요즘 주목중
3. AI 시스템의 제한적 감사 가능성
- 현재 AI 모델들은 "이 이미지는 고양이입니다"라고 말하지만 왜 그렇게 판단했는지 설명하지 못함
- 금융, 의료, 법률 등 중요한 결정에서 이유를 알 수 없는 AI 판단은 신뢰하기 어려움
저는 특히 Agentic AI가 발전할수록 이 지점에서 점점 의사결정 과정까지 기록하는 형태로 발전해나가길 기대합니다.
🛠️ AI와 Web3의 핵심 접점: 데이터와 컴퓨팅
제가 관찰한 패턴을 살펴보면, AI와 Web3의 실질적 접점은 두 가지 핵심 영역으로 또 요약할 수 있을 것 같아요:
1. 데이터 기록의 확장성
AI가 발전할수록 데이터 출처와 사용 내역의 투명한 기록이 중요해집니다. 하지만 블록체인은 이런 대규모 데이터를 효율적으로 저장하기에 구조적 한계가 있죠
하이브리드 접근법이 이 문제의 현실적 해결책이 될 수 있습니다.
데이터 자체는 분산 스토리지(IPFS, Arweave)에 저장하고, 블록체인에는 해시값과 접근 권한만 기록하는 방식같이요.
이는 블록체인의 제한된 용량 문제를 우회하면서도 데이터 무결성을 보장할 수 있습니다.
2. AI 에이전트 간 데이터 교환의 투명성
AI 에이전트가 본격화되면 지금은 블랙박스처럼 보이지 않던 데이터 흐름이 명확하게 보이게 될 것 같습니다.
에이전트가 어떤 데이터를 요청하고, 어떤 정보를 주고받는지가 모두 기록되기 때문입니다.
현재 AI 시스템은 어떤 데이터를 사용했는지, 어떤 추론 과정을 거쳤는지 알기 어렵습니다. 하지만 에이전트 기반 시스템에서는 "A 에이전트가 B 에이전트에게 특정 정보를 요청했고, B가 어떤 데이터를 반환했다"는 모든 상호작용이 블록체인에 기록될 수 있죠.
이런 투명성은 AI 시스템의 신뢰성을 크게 높일 수 있습니다. 예를 들어 금융 결정이나 의료 진단과 같은 중요한 상황에서, 어떤 정보를 바탕으로 결정이 내려졌는지 추적할 수 있게 됩니다.
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여러분의 좋아요와 공유는 사랑입니다 😍
BQ개발자입니다.
AI 동향을 보면서 제가 주목하고 있는 몇 가지 패턴을 공유합니다.
화려한 전망보다 실제 개발 현장에서 느낀 변화와 기회에 집중해보겠습니다!
🔍 현장에서 본 진짜 기회
1. 소형 특화 모델의 가능성
- 10억 파라미터 이하의 모델로도 특정 도메인에서 뛰어난 성능 확인
- 거대 모델의 시대에서 작고 특화된 모델들이 주목받기 시작했습니다.
이런 소형 모델은 일반 PC나 심지어 모바일 기기에서도 구동 가능합니다.
Web3 관점에서 분산 컴퓨팅의 실현 가능성을 높일 수 있는 지점
2. 데이터 주권과 개인화 AI, 확장성있는 데이터 저장 모델의 필요성
- 개인 데이터가 기기를 떠나지 않고도 AI 모델을 학습시키는 방식 구현
- 블록체인으로 데이터 사용 감사 기록을 남겨 투명성 확보 <- 여기에 요즘 주목중
토큰 이코노미를 통해 데이터 제공자에게 보상하는 것은 이론적으로 가능하지만,
실제로는 데이터의 가치를 객관적으로 측정하기 어렵습니다.
현재로서는 데이터 사용에 대한 투명한 기록과 접근 제어가 더 현실적인 목표라고 생각해요.
3. AI 시스템의 제한적 감사 가능성
- 현재 AI 모델들은 "이 이미지는 고양이입니다"라고 말하지만 왜 그렇게 판단했는지 설명하지 못함
- 금융, 의료, 법률 등 중요한 결정에서 이유를 알 수 없는 AI 판단은 신뢰하기 어려움
물론 복잡한 딥러닝 모델의 내부 작동을 투명하게 기록하는 것은 현재 기술로 불가능하다고 하지만,
입력 데이터, 출력 결과, 모델 버전, 사용된 파라미터 등 AI 시스템의 외부적 요소를 블록체인에 기록하는 것은 가능합니다.
이는 AI의 블랙박스 문제를 해결하지는 못하지만, 최소한 "어떤 데이터로 어떤 모델이 어떤 결과를 냈는지"에 대한 변조 불가능한 기록을 남길 수 있죠
저는 특히 Agentic AI가 발전할수록 이 지점에서 점점 의사결정 과정까지 기록하는 형태로 발전해나가길 기대합니다.
🛠️ AI와 Web3의 핵심 접점: 데이터와 컴퓨팅
제가 관찰한 패턴을 살펴보면, AI와 Web3의 실질적 접점은 두 가지 핵심 영역으로 또 요약할 수 있을 것 같아요:
1. 데이터 기록의 확장성
AI가 발전할수록 데이터 출처와 사용 내역의 투명한 기록이 중요해집니다. 하지만 블록체인은 이런 대규모 데이터를 효율적으로 저장하기에 구조적 한계가 있죠
하이브리드 접근법이 이 문제의 현실적 해결책이 될 수 있습니다.
데이터 자체는 분산 스토리지(IPFS, Arweave)에 저장하고, 블록체인에는 해시값과 접근 권한만 기록하는 방식같이요.
이는 블록체인의 제한된 용량 문제를 우회하면서도 데이터 무결성을 보장할 수 있습니다.
2. AI 에이전트 간 데이터 교환의 투명성
AI 에이전트가 본격화되면 지금은 블랙박스처럼 보이지 않던 데이터 흐름이 명확하게 보이게 될 것 같습니다.
에이전트가 어떤 데이터를 요청하고, 어떤 정보를 주고받는지가 모두 기록되기 때문입니다.
현재 AI 시스템은 어떤 데이터를 사용했는지, 어떤 추론 과정을 거쳤는지 알기 어렵습니다. 하지만 에이전트 기반 시스템에서는 "A 에이전트가 B 에이전트에게 특정 정보를 요청했고, B가 어떤 데이터를 반환했다"는 모든 상호작용이 블록체인에 기록될 수 있죠.
이런 투명성은 AI 시스템의 신뢰성을 크게 높일 수 있습니다. 예를 들어 금융 결정이나 의료 진단과 같은 중요한 상황에서, 어떤 정보를 바탕으로 결정이 내려졌는지 추적할 수 있게 됩니다.
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🤬THORChain, Bybit 해킹 이후 거래량 폭증... 해커 자금 세탁 의혹 ㄷㄷ
BQ개발자입니다.
크로스체인 스왑 프로토콜 THORChain(RUNE)이 Bybit 해킹 이후 엄청난 거래량을 기록하고 있다는 소식이 있네요.
• 2월 26일 하루 동안 8억 5,961만 달러 스왑 처리
THORChain Explorer 데이터에 따르면 역대 최고 일일 거래량이라고 해요.
• 2월 27일에도 2억 1천만 달러 추가되면서 48시간 만에 10억 달러 돌파
이런 폭발적인 거래량 증가는 Bybit 해킹과 시기적으로 맞아떨어진다는 점이 의심스럽네요;;
북한 해킹 그룹 라자루스는 과거에도 불법 취득한 디지털 자산을 BTC로 전환해 추적을 어렵게 만드는 전략을 자주 썼다고 하니, 이번에도 비슷한 패턴인 것 같아요.
THORChain은 안그래도 말이 많은 프로젝트인데... 1월에는 약 2억 달러 부채 때문에 비트코인과 이더리움 대출을 중단하고 구조조정 계획을 진행 중이라고도..
무튼 대출은 멈췄지만 스왑은 계속 활성화 상태라 해커들이 이용하기 좋았나 봄..
BQ개발자입니다.
크로스체인 스왑 프로토콜 THORChain(RUNE)이 Bybit 해킹 이후 엄청난 거래량을 기록하고 있다는 소식이 있네요.
• 2월 26일 하루 동안 8억 5,961만 달러 스왑 처리
THORChain Explorer 데이터에 따르면 역대 최고 일일 거래량이라고 해요.
• 2월 27일에도 2억 1천만 달러 추가되면서 48시간 만에 10억 달러 돌파
이런 폭발적인 거래량 증가는 Bybit 해킹과 시기적으로 맞아떨어진다는 점이 의심스럽네요;;
Bybit 해커가 도난당한 ETH의 절반 이상을 이미 세탁했다는 썰이 있던데
대부분 THORChain을 통해 BTC로 전환한다는..
5일 반 동안 266,309 ETH(약 6.14억 달러)를 세탁했다면 진짜 무섭네요 ㄷㄷㄷ
북한 해킹 그룹 라자루스는 과거에도 불법 취득한 디지털 자산을 BTC로 전환해 추적을 어렵게 만드는 전략을 자주 썼다고 하니, 이번에도 비슷한 패턴인 것 같아요.
THORChain은 안그래도 말이 많은 프로젝트인데... 1월에는 약 2억 달러 부채 때문에 비트코인과 이더리움 대출을 중단하고 구조조정 계획을 진행 중이라고도..
무튼 대출은 멈췄지만 스왑은 계속 활성화 상태라 해커들이 이용하기 좋았나 봄..
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BQ
돌아올때를 기다리겠습니다 코베형님들 ㅠㅠㅠ 그만해!!!
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#크퀀 #코인베이스프리미엄 #BTC $BTC #ETH $ETH
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Forwarded from ㈜ 청년열정마라두바이쫀득민트초코손맛푸드
현재 앱스트랙트에 스트리밍말고는 살짝 관심도가 떨어졌죠?
하락장에 뭘 할지 찾는 분들에게 도움이 되길! 저도 나중에 찾기 쉬울겸 가져왔어요.
https://x.com/MarianneNFTs/status/1895275733292834986
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📊 테크노 펀더멘털: 투자 확률을 조금이라도 더 높이는법 💹
BQ개발자입니다!
오늘은 사실 너무 당연해 보이지만 실제로는 잘 지키지 못하는 투자 방법론에 대해 이야기해보려 합니다. '테크노 펀더멘털'이라는 이름은 거창해 보이지만, 본질은 우리가 늘 알고 있던 두 가지 분석법의 조화입니다.
🔍 테크노 펀더멘털의 본질
테크노 펀더멘털은 기업의 가치를 평가하는 기본적 분석과 가격 움직임을 분석하는 기술적 분석을 결합한 방법론입니다.
- 기본적 분석: 재무제표, 성장성, 매크로, 산업 환경 등 기업 가치 평가
- 기술적 분석: 차트 패턴, 거래량, 모멘텀 지표로 시장 심리와 타이밍 분석
🧩 상호보완의 필요성
1. 기본적 분석만으로는
- 좋은 기업이라도 시장 반영에 시간차 발생
- 매수/매도 타이밍 결정이 어려움
2. 기술적 분석만으로는
- 기업 가치와 무관한 패턴 추종 위험
- 펀더멘털 변화를 놓칠 가능성
3. 결합의 이점
- 기본적 분석으로 '무엇을', 기술적 분석으로 '언제'를 결정
- 기업 가치와 시장 심리를 동시에 고려한 의사결정
📋 실용적 접근법
1. 기본적 분석 우선: 좋은 기업 선별 후 기술적 분석으로 타이밍 결정
- 적합: 장기 가치 투자, 배당 투자
2. 기술적 분석 우선: 유망 차트 패턴 발견 후 펀더멘털 검증
- 적합: 단기~중기 트레이딩, 모멘텀 투자
3. 통합 스크리닝: 양쪽 분석이 모두 긍정적인 종목 집중
- 적합: 중기 투자, 섹터 순환 전략
📝 개인적 견해
사실 두 분석법 모두 장단점이 명확하고, 한쪽 분석법만 맹신하는건 위험하죠. 펀더멘털만 보면 감정적 애착으로 손절을 못 하고, 차트만 보면 본질 없는 추종 매매에 빠지기 쉬우니까요.. (내 소개 하는것 같네..😇 )
개인적으로 요즘 코인 시장에서는 특히 거시경제 지표와 차트 패턴을 함께 보는 테크노 펀더멘털 접근이 중요하다고 느낍니다.
결국 방법론 자체보다 시장을 바라보는 균형 잡힌 시각을 제공하는 데 가장 큰 가치가 있다는 점에서 한번 습관을 들여볼만한 방법론이라고 생각합니다!
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BQ개발자입니다!
오늘은 사실 너무 당연해 보이지만 실제로는 잘 지키지 못하는 투자 방법론에 대해 이야기해보려 합니다. '테크노 펀더멘털'이라는 이름은 거창해 보이지만, 본질은 우리가 늘 알고 있던 두 가지 분석법의 조화입니다.
🔍 테크노 펀더멘털의 본질
테크노 펀더멘털은 기업의 가치를 평가하는 기본적 분석과 가격 움직임을 분석하는 기술적 분석을 결합한 방법론입니다.
- 기본적 분석: 재무제표, 성장성, 매크로, 산업 환경 등 기업 가치 평가
- 기술적 분석: 차트 패턴, 거래량, 모멘텀 지표로 시장 심리와 타이밍 분석
🧩 상호보완의 필요성
1. 기본적 분석만으로는
- 좋은 기업이라도 시장 반영에 시간차 발생
- 매수/매도 타이밍 결정이 어려움
2. 기술적 분석만으로는
- 기업 가치와 무관한 패턴 추종 위험
- 펀더멘털 변화를 놓칠 가능성
3. 결합의 이점
- 기본적 분석으로 '무엇을', 기술적 분석으로 '언제'를 결정
- 기업 가치와 시장 심리를 동시에 고려한 의사결정
요즘 코인 시장은 미국 경제 지표와 연준 발표에 민감하게 반응하니까, 이런 상황에서 테크노 펀더멘털 접근법을 적용해보면 미국 CPI, 실업률, FOMC 회의 등 주요 경제 지표 일정 확인하고, 경제 지표 발표 전 비트코인 차트의 지지/저항선 식별 등등 기술적 분석을 토대로 매매하는 방법이 있겠죠?
📋 실용적 접근법
1. 기본적 분석 우선: 좋은 기업 선별 후 기술적 분석으로 타이밍 결정
- 적합: 장기 가치 투자, 배당 투자
2. 기술적 분석 우선: 유망 차트 패턴 발견 후 펀더멘털 검증
- 적합: 단기~중기 트레이딩, 모멘텀 투자
3. 통합 스크리닝: 양쪽 분석이 모두 긍정적인 종목 집중
- 적합: 중기 투자, 섹터 순환 전략
⚠️ 균형 잡기
투자 성향에 따른 분석 비중:
- 장기: 기본적 70-80% + 기술적 20-30%
- 중기: 50:50 균형
- 단기: 기술적 70-80% + 기본적 20-30%
📝 개인적 견해
사실 두 분석법 모두 장단점이 명확하고, 한쪽 분석법만 맹신하는건 위험하죠. 펀더멘털만 보면 감정적 애착으로 손절을 못 하고, 차트만 보면 본질 없는 추종 매매에 빠지기 쉬우니까요.. (내 소개 하는것 같네..
개인적으로 요즘 코인 시장에서는 특히 거시경제 지표와 차트 패턴을 함께 보는 테크노 펀더멘털 접근이 중요하다고 느낍니다.
결국 방법론 자체보다 시장을 바라보는 균형 잡힌 시각을 제공하는 데 가장 큰 가치가 있다는 점에서 한번 습관을 들여볼만한 방법론이라고 생각합니다!
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🤖 GPT-4.5 출시, 혁신인가 비싼 업그레이드인가?
BQ개발자입니다.
OpenAI가 가장 진보된 AI 모델인 GPT-4.5를 2일전에 공개했는데
정확도, 사용자 경험, 감성 지능에서 큰 개선을 약속했지만
가격 모델이 AI 커뮤니티에서 혼합된 반응이 보이네요
👀 눈에보이는 특징들
• 성능 지표
- SimpleQA 정확도가 62.5%로 GPT-4의 38.2%보다 크게 향상됐고
- 환각률은 37.1%로 GPT-4의 61.8%보다 낮아져 사실 응답에서 훨씬 더 신뢰할 수 있게 됐음
- 개인적으로 이 정도 성능 향상은 꽤 인상적인 부분이긴 합니다
• 사용자 경험
- 감성 지능(EQ)이 크게 향상되어 대화가 더 자연스럽고 공감적으로 느껴진다고;;
그래도 여전히 가장 큰 논란은 가격인듯 하네요...
30만 단어 소설을 요약하고 5만 토큰의 분석 보고서를 생성하는 작업에서 GPT-4.5는 $41.25인 반면,
GPT-4는 단 $1.6에 불과하니까요 ㅋㅋ 저같은 개발자들에게는 진짜 부담스럽긴하네요
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좋아요와 공유는 힘이 됩니다 😊
BQ개발자입니다.
OpenAI가 가장 진보된 AI 모델인 GPT-4.5를 2일전에 공개했는데
정확도, 사용자 경험, 감성 지능에서 큰 개선을 약속했지만
가격 모델이 AI 커뮤니티에서 혼합된 반응이 보이네요
• 성능 지표
- SimpleQA 정확도가 62.5%로 GPT-4의 38.2%보다 크게 향상됐고
- 환각률은 37.1%로 GPT-4의 61.8%보다 낮아져 사실 응답에서 훨씬 더 신뢰할 수 있게 됐음
- 개인적으로 이 정도 성능 향상은 꽤 인상적인 부분이긴 합니다
• 사용자 경험
- 감성 지능(EQ)이 크게 향상되어 대화가 더 자연스럽고 공감적으로 느껴진다고;;
예를 들어 시험에 실패한 학생 케이스에서 GPT-4o는 구조화된 조언 목록을 제공했는데, GPT-4.5는 더 공감적이고 동기부여적인 응답을 했다고 함
그래도 여전히 가장 큰 논란은 가격인듯 하네요...
30만 단어 소설을 요약하고 5만 토큰의 분석 보고서를 생성하는 작업에서 GPT-4.5는 $41.25인 반면,
GPT-4는 단 $1.6에 불과하니까요 ㅋㅋ 저같은 개발자들에게는 진짜 부담스럽긴하네요
개인적으로는 성능은 좋지만 이 가격으로는 대기업이나 특수 목적 아니면 쓰기 어려울 것 같아서
일반 사용자나 소규모 개발자들에게는 GPT-4o나 다른 대안이 더 현실적인 선택일듯합니다
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리졸브쪽에 업데이트 내용들이 올라왔네요 짧게 정리하자면
1. 총 리더보드, 그리고 총 점수 현재 다 나옴
쉽게 이야기해서 내 포인트/ 전체 포인트로 대충 계산이 가능하고 고래분들도 몇 등인지 확인이 가능해짐
2. 다음 주부터 부스터 시스템 바뀜. The Ticker is $RESOLV
Tier Power User - 삭제, HyperLiquid Power User - 삭제, Dinero Power User - 삭제
Grand Epoch - 25% (공통)
Ticker is $RESOLV - 75% (공통)
Referee Welcome Boost - +20%
Resolv BluePrint NFT - +20%
슬슬 TGE를 준비하는 듯한 모습들이네요
티커는 $RESOLV!!!!
그나저나 리더보드 보면서 새삼 세상에는 참 고래가 많다는걸 느낀다... 제발 잘되길!!
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#하이퍼리퀴드 #hype #resolv #리졻 #level
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