- VOOI PRO는 일반 트레이딩 UI와 분리된 고급 트레이딩 모드
- 전문 트레이더·알고리즘 트레이더·봇 빌더를 위해 설계된 고밀도 기능을 제공
- 구조는 명확하게 “자동화 + 통합 거래 계층”에 초점을 맞추고 있음

1️⃣고급 주문 시스템(Advanced Orders)
- 조건부 주문, 복합 주문 등을 지원해 전략적 운용 가능
2️⃣자동화 인프라 제공
- API 기반 자동 트레이딩
- 커스텀 알고리즘/전략을 직접 VOOI 위에서 실행 가능
3️⃣초저지연(Low Latency) 환경
- 거래 체결 속도를 개선해 고빈도 전략(HFT)에 유리
4️⃣멀티체인 라우팅과 결합
- PRO 모드가 체인 추상화 기능과 결합되면
→ 여러 체인에서 주문을 자동 배분하는 전략이 가능해짐
5️⃣트레이더 친화적 데이터 시각화
- 포지션·P&L·리스크 관리 UI가 세분화돼 있음

- 일반 사용자보다 “지속적으로 패턴·규모 있는 거래를 하는 사람들”에게 필수 도구
- 크로스체인 환경에서 PRO가 제공하는 자동화는 경쟁 DEX 대비 차별점이 뚜렷함
- 토큰 유틸리티가 PRO 이용 활성화와 연결될 가능성이 있음

- PRO 기능은 전문 사용자에 유리하기 때문에 초보자에게는 난이도가 높을 수 있음
- 자동화 기능은 보안 리스크(키 관리·API 권한)가 크므로 사전 검증 필수
- 멀티체인 데이터 수집·처리 속도에 따라 PRO 성능이 달라질 수 있음

- Intuition은 공식적으로 “$TRUST의 시대가 시작된다”고 선언하며 커뮤니티에 감사 메시지를 전했음
- 이는 토큰·사용자 시스템이 본격적인 초기 페이즈로 진입했음을 의미함

- 팀은 그동안의 개발·연구·커뮤니티 기여가 쌓여 이제 실제 사용자 참여를 확대할 준비가 됐다고 발표
- 이 단계에서 가장 중요한 건 지식 입력량·관계 데이터 증가임
- 초기 사용자들은 생태계 핵심 데이터 제공자로서 중요한 역할을 하게 됨

- 토큰 구조와 유통량 공개는 향후 투자 관점에서는 필수
- 커뮤니티의 실제 참여(체험, 입력 데이터)가 생태계 품질을 크게 좌우
- $TRUST 실사용 모델 공개가 다음 주요 이벤트일 가능성

- Intuition Systems는 정보·관계·평판을 “온체인 구조”로 재정의하는 프로토콜
- Atoms(식별자)와 Triples(관계 데이터)라는 요소를 사용해 지식을 그래프 형태로 기록함

- 기존 인터넷에서 정보는 플랫폼에 갇혀 있었고, 검증하기 어려웠음
- Intuition은 ‘누가 → 무엇을 말했다 → 무엇을 주장한다’는 구조를 스마트컨트랙트로 저장함
- 이렇게 기록된 데이터는 AI·앱·서비스들이 신뢰 기반 정보로 바로 활용할 수 있음
- 지식이 단순 글이 아니라 검증 가능한 ‘데이터 자산’이 됨

- 데이터 품질(스팸/허위) 관리 기능이 중요
- 초기엔 초대 기반 운영이므로 데이터 밀도는 점진적 증가
- 그래프 구조는 AI 활용성과 직결됨

- 신규 IP 프로젝트 조기 참여
- Viral City·IP Strategy 서비스 이용
- Totem Toy City 상품 및 브랜드 확장 참여
- 생태계 거버넌스 투표
- 스테이킹, 프로토콜 수익 공유

더 많은 IP → 더 많은 $CP 사용 → 가치 상승 → 커뮤니티 성장 → 다시 IP 증가

- 생태계 전체를 움직이는 연료 역할
- 단기보다 장기 구조에 특화

- Intuition은 데이터를 “Entities(Atoms)”와 “Claims(Triples)”라는 두 단위로 구조화함
- 이는 온체인 지식 그래프를 구성하는 기본 요소

- Atoms: 사람, 프로젝트, 토큰, 브랜드 등 실체를 나타내는 영구 식별자
- Triples: “A가 B에 대해 C라고 말한다” 형태의 주장(Claim) 데이터
- 이 구조는 검색, 신뢰도 계산, AI 기반 추론 등에 최적화되어 있음
- 즉, 인터넷의 무한한 문장과 정보를 ‘AI가 읽을 수 있는 관계 데이터’로 전환하는 기술임

- Triple 생성 인센티브 필요
- 주장 간 신뢰도 계산 알고리즘이 핵심
- 데이터가 많아질수록 정확도 exponentially 증가

- Intuition은 Base(L2)의 보안·속도를 활용하면서 그 위에 L3 형식의 네트워크를 구축함
- 초저비용, 빠른 처리 속도, 대량 데이터 처리에 최적화되어 있음

- Base는 Coinbase가 지원하는 L2로서 대량 트랜잭션을 안정적으로 처리할 수 있음
- Intuition은 이 위에서 관계 데이터 레이어를 구성해 “대량 구조 데이터 + 빠른 확정성”을 동시에 확보함
- L3 구조는 향후 AI/앱이 대규모 지식 그래프를 읽고 쓰는 데 최적화되어 있음
- 개발자들은 GraphQL API, SDK로 손쉽게 연동 가능

- L3 구조는 아직 실사용 사례가 많지 않아 초기 안정성이 중요
- Base의 정책·성능 변화가 Intuition에 직접 영향
- 개발자 생태계 확장이 프로젝트 성장 속도 결정

- Intuition은 지식·관계·평판을 “금융화 가능한 정보 자산(InfoFi)”으로 전환하려는 시도를 하고 있음
- 정보는 더 이상 플랫폼에 갇히지 않고, 온체인에서 가치 흐름을 가짐

- 지금까지 정보는 글·트윗·문서 형태로 존재했지만, 경제적 가치를 가지지 못했음
- Intuition이 도입한 구조에서는 정보(Triple) 하나하나가 검증·스테이킹·참조에 따라 “가치 신호”를 가짐
- AI/프로토콜/앱이 이 정보를 사용해 신뢰도 있는 판단을 내리면, 정보 제공자도 보상을 받을 수 있음
- 결국 데이터는 “읽히는 자원”에서 “자산으로 축적되는 자원”으로 이동

- InfoFi 모델은 초기 규제·윤리 문제 논의 필요
- 정보 자산의 가치 측정 모델은 아직 발전 중
- 대규모 앱/AI가 이 데이터를 사용하는 순간 폭발적 성장 가능

- Atom은 사람·프로젝트·사물 등 모든 엔티티를 식별하는 ‘온체인 정체성 단위’ 임
- Atom TCR(Token Curated Registry)은 이 식별자를 표준화해 중복·혼란을 제거하는 구조

- 인터넷에는 동일 인물/동일 프로젝트가 여러 이름으로 존재해 혼란이 발생함
- Intuition은 Atom을 통해 ‘하나의 통일된 ID’를 제공
- TCR 구조는 커뮤니티가 Atom의 정확성을 유지하도록 인센티브 기반 검증을 수행함
- 그 결과, 신뢰 가능한 신원 레이어가 온체인에서 자동으로 생성됨

- 초기 Atom 품질이 전체 지식 그래프 품질과 직결됨
- 악성 등록 방지 메커니즘 모니터링 필요
- 중복 Atom 정합성 유지가 장기적으로 핵심

- Atom은 생성 비용과 가격이 Bonding Curve로 설계되어 있음
- 더 많은 수요가 들어올수록 가격이 상승하는 구조로, 경제적 시그널을 포함

- Atom 생성 시 사용자는 일정 비용을 Vault에 예치하게 됨
- Bonding Curve에 따라 Atom의 경제적 가치가 자동 조정됨
- 이는 “중요한 엔티티일수록 더 많은 가치가 스테이킹된다”는 경제적 신호로 작용함
- 결국 Atom은 신원 표준 역할뿐 아니라, 데이터 경제의 지표로 기능함

- 초기 Atom 가격 변동성 주의
- 특정 Atom에 투기 자본이 몰릴 가능성
- Vault 구조 안정성 지속 체크 필요

- Triple 생성에는 Creation Fee·Ghost Shares·Vault 구조가 결합된 비용 모델이 있음
- 데이터 스팸·저품질 Claim을 막기 위한 설계임

- Triple은 “A가 B에 대해 C라고 주장한다”라는 형태의 데이터 단위
- 무분별한 Claim이 생기면 그래프 정확도와 신뢰도가 모두 떨어짐
- Ghost Shares 구조는 Triple 품질을 유지하기 위한 소프트 스테이킹 역할을 함
- Creation Fee는 Claim 남발을 방지하고, Vault는 장기적인 경제적 균형을 만듦

- 초기에 Triple 공급량 증가 속도 모니터링 필요
- Creation Fee 정책 변경 여부 주기적 확인
- Ghost Shares가 데이터 품질에 미치는 영향 관찰 필요

- 최대 5천만원 상당의 ($CP)
[마인드쉐어별 보상 풀]
- 8% 이상 → 5천만원 상당의 $CP
- 3-8% → 3천만원 상당의 $CP
- 3% 미만 → 1천 5백만원 상당의 $CP
- 24일 후 종료

- 전체 발행량의 0.010% 이하 ($GAIB)

[마인드쉐어별 보상 풀]
- 15% 이상 → 전체 발행량의 0.010%
- 10% 이상 → 전체 발행량의 0.008%
- 10% 미만 → 전체 발행량의 0.005%
- 12일 후 종료

- 10,000 USDT
- 11일 후 종료

- 25,000 USDT (240명)
- 8일 후 종료

- 전체 발행량의 0.008% $IRYS + 10,000 $USDC
- 7일 후 종료

- 전체 발행량의 0.015%이하 ($TRUST)

[마인드쉐어별 보상 풀]
- 10% 이상 → 전체 발행량의 0.015%
- 5-10% → 전체 발행량의 0.01%
- 2-5% → 전체 발행량의 0.005%
- 2% 미만 → 보상 없음
- 1일 후 종료

- Triple은 ‘사실’이 아니라 ‘주장’
- Interpretation Registry는 이 Claim들을 “어떻게 해석해야 하는가”를 정의하는 구조

- 예: “A는 B의 창업자이다”라는 Claim이 있을 때,
- 문자적 해석(기술적 사실)
- 알고리즘 해석(속성 분류)
- 조직 해석(특정 회사 기준 정의)
- 사회적 해석(평판 기반 분석)
등 다양한 해석 모델이 존재한다.
- Intuition은 해석 모델을 Registry로 분리해 통제 가능한 구조로 만들었음
- 이는 AI·앱·DAO가 동일한 Claim을 정확하게 일관성 있게 이해하도록 도움

- 해석 모델 다양성을 적절히 관리해야 함
- 특정 해석이 과도하게 dominant해지는 것 주의
- AI 연결 시 해석 일관성 매우 중요

- 신뢰는 단순 투표가 아니라 Positive Stake – Negative Stake로 계산됨
- “누가 얼마나 책임을 지는가”가 신뢰 값을 결정함

- 어떤 Claim이 제출되면, 사용자들은 Positive(지지) 또는 Negative(반대) 스테이킹을 걸 수 있음
- Trust Score = P – N 구조로 계산되어 책임 기반 신뢰 모델을 만듦
- 스테이킹 시간·비율·사용자 신뢰 수준 등 다양한 변수가 결합됨
- 이 구조는 조작을 어렵게 만들고, 책임 기반의 데이터 품질을 유지함

- 고래(large holder)가 신뢰 계산에 영향 줄 수 있음
- Negative Stake 악용 가능성 존재
- Stake 불균형 모니터링 필요