세이 V2 거버넌스 프로포절 오픈

오늘 세이가 V2 업그레이드를 위한 거버넌스 프로포절을 올렸습니다.

https://sei.explorers.guru/proposal/55

7일간 투표한 다음에 V2 를 본격적으로 준비하게 될 거 같네요.

트랙킹 하시기 편하도록 링크도 첨부해두겠습니다.

진짜 이것만 올리고 쉬고 오겠습니다.

<Radius x Starknet Partnership>

https://x.com/radius_xyz/status/1792833124969201856

제가 팔로우 하는 모듈러쪽 프로젝트는 딱 두 개 입니다:

1. 라디우스
2. 어베일.

끝.

https://x.com/suinetwork/status/1792932095494386096?s=46&t=HsLVoWShV6YaRZiwG2br3Q

수이의 새로운 컨센서스인 미스티세티가 테스트넷에 배포된 모습이네요.

컨센서스 레이턴시가 390ms 로, 세이와 거의 똑같은 수준인데 세이보다 벨리데이터 수는 2배 이상 많으니, 진짜 대단한 성과라고 할 수 있습니다.

미스티세티에 대한 이야기는 나중에 리서치로 좀 더 다뤄보겠습니다..!

지표로 알아보는 수이의 근황

1. 파이널리티는 세이와 함께 제일 빨라질 예정(390ms)

2. 일일 트랜잭션 수는 16.26M개로 전체 2위.(1등이 솔라나)

3. 일일 활성 주소 수는 1.2M 개로 전체 3등 (니어, 폴리곤도 눈에 띄는데 니어는 그렇다고 하더라도 폴리곤은 흠..)

4. TVL은 너무 뻥튀기 지표라서 큰 의미 없지만, 가격 기준으로 ATH 시절보다 높아서 나름 의미가 있는 거 같네요.

길을 걷다가 “밈코인을 사라”는 전광판을 봤습니다.

강남 한복판에 이런게 있을리가 없잖아.

했는데 진짜네요.

안 사요.

https://x.com/okx_ventures/status/1793188093249597514?s=61


OKX Ventures, 모나드에 투자 발표.

아마 전략적 투자인거를 보니까, 벨류에이션을 높혔을 거 같지는 않습니다. 하지만 또 투자라니!

이제 그만하고 메인넷을 내주겠니.

하지만 요즘 OKX 여러모로 잘 하고 있어서(월렛도 그렇고, 거래소 점유율도 그렇고..), 전략적 투자라는것은 인정하겠습니다.

[대AI시대에 대한 견해]

AI 모델은 기본적으로 데이터 간의 관계를 통해 확률을 학습하는 형태입니다. 즉 모든 것에 대해 결정론적으로 정답을 만들지는 못한다는 것입니다. "인식"라는 것도 어떻게 보면 확률입니다. 강아지를 보고 이를 인식한다는 것은 내가 보고 있는 것이 강아지로 보일 확률이 매우 높기에 강아지로 인식하게 되는 것이죠. 강아지도 종류는 매우 많고 우리는 강아지의 공통된 특성 "이데아"를 알 수는 없으니까요.

결국 표본집단의 개별 데이터 간의 관계, 분포 등을 연산하여 높은 확률로 계산하는 것이 가장 중요합니다. 다만 우리는 모든 데이터, 즉 모집단의 정보를 알 수는 없습니다. 다만 우리가 구한, 실제로는 경험한, 데이터를 바탕으로 표본집단에서 모집단의 분포를 추정하는 방식이죠. 모집단에 비해 매우 작은 규모의 데이터를 통해 좋은 성능을 내기 위해서는 데이터의 특징을 기반으로 "일반화"가 필수입니다.

실제로 인간은 이런 표본집단에 대해 과도하게 정답을 매기면 통해 성급한 일반화의 오류를 범하고는 합니다. AI도 마찬가지입니다. 데이터에 대한 분포를 제대로 학습하지 못한다면 일반화의 오류는 발생할 수 밖에 없죠. 흔히 모델링에서는 과적합(overfitting)이라고 이야기합니다.

그렇기에 모델의 일반화를 적정한 수준에서 하면서 서로 다른 분포에 있는 데이터 간의 관계, 연결성에 대해 학습하는 게 상당히 중요합니다. 우리는 이것을 Inductive Bias(이하 IB)라고 합니다. 근데 아이러니하게 모든 데이터의 연결성을 강하게 준다면 오히려 과적합이 없을 수 있죠.

GPT의 근간인 Transformer가 나오기 이전에 모델들은 일반화 수준을 높게 달성하고 데이터 효율적으로 쓰기 위해 노력했습니다. 모든 데이터 간의 관계를 학습하는 것은 이론적으로도, 컴퓨팅 파워의 한계, 시간적인 소모도 문제였으니까요. 심지어 모든 데이터 간의 관계를 학습하고도 좋은 모델이 나오려면 데이터도 많이 필요하죠.

그래서 Transformer의 논문, Attention is All you need가 발표된 이후에 업계의 발전 속도는 급격하게 성장합니다. Transformer의 발전과 하드웨어적인 발전, 그리고 대규모 자본의 진입과 함께 특이점을 넘어버립니다. 하드웨어와 데이터만 충분하다면 데이터의 관계를 더 범용적으로 학습하며 이제는 거의 모든 것을 알고 있는 것만 같은 LLM으로 불리는 모델들을 만들 수 있게 된 것이죠. 그리고 이제는 더 나아가 이미지, 음성, 비디오 등의 멀티모달(multi-modal) 데이터 까지 학습을 할 수 있게 되었습니다.

물론 연구를 해보고 논문을 살펴보면 여러가지 디테일은 아직 연구할 게 많습니다. 트랜스포머 구조부터, 들어가는 토큰 구조나 효과적인 트랜스포머 배치나 등등... 다만 여기서 주목할 것은 이것에 대한 "비용"입니다.

일반적으로 AI모델은 실제 학습을 돌리기 전까지는 결과에 대해 확신을 가지기는 어렵습니다. 특히 모델의 특정 부분을 수정하고 이를 확인하기 위해서는 또 오랜 시간이 필요하죠. 그렇기에 과거부터 구글 등 기업은 "Back of Tricks" 등 본인들이 GPU를 몇 백개를 몇 백시간 돌린 결과물에 대해 벤치마크를 만들고 공유하기도 했습니다. 이게 과연 일반적인 스타트업에서 가능할까요? 일단 컴퓨터 비용도 장난 없는데 리서치 및 개발을 포함하여 QC, 배포, 프로덕트 매니징 등 수 많은 역할을 해야하다보니 결국에는 자체 대규모 모델을 시도하는 프로젝트 레벨에서 이 모든 것을 하기에는 비용적으로 어렵습니다. 그러다보니 자체적인 모델에 대해 고민을 하긴 하겠지만 API 사업에 비해 비용적으로 뒤쳐질 수 밖에 없다보니 모든 AI 스타트업이 API기업으로 보여질 수 밖에 없는 것도 사실입니다.

아직 넘어야할 산은 정말 많습니다. vector db, on-device나 ai칩 등 경량화나 하드웨어 측면에서는 여전히 리서치가 많이 필요한 상황입니다.

그리고 궁극적으로 AI가 실제 인간을 대체하고 더 장기적인 발전을 위해서는 로보틱스와 바이오 분야와의 결합이 더 필요한 상황입니다. 그리고 AI를 통한 자기 발전적인 AI학습까지 결합되는 순간부터는 초특이점이 오지 않을까 생각이 듭니다.

그럼에도 여전히 AI기업에는 기회가 많습니다. 결국 본질은 귀찮고, 처리가 어려운 일들이거든요. 장기적으로는 어렵겠지만 SI회사들이 살아남을 수 있고, 아이디어 싸움은 언제나 열려있습니다. 그리고 종종 도메인에 따라 GPT3.5 정도만으로도 성능이 충분할 수 있기에 결국은 아이디어 경쟁인거죠.

저는 결국에 특정 순간에서부터는 트롤리 딜레마 등 "어떤 결정이 옳은가", "AI에 주입되어 있는 사상은 어떤 기본적인 논리를 바탕으로 설계되어야 하는가" 등의 인문학적 소양이 가장 중요한 세상이 되지 않을까 생각합니다. 대AI시대에서 모두 함께 잘 살아남아봅시다 :)

솔라나 최근소식 총정리 by Solana Intern

1. 터키에서 솔라나 크로스로드 컨퍼런스 진행, 3천명 이상 참여: https://twitter.com/SolanaCrossroad/status/1790636208546046454

2. 콸라룸푸르 6월 20-22일 컨퍼런스참석 프로젝트: @JupiterExchange, @SuperteamDAO, @FlashTrade_, @venta_xyz, and @birdeye_so at @SolanaSummitOrg

3. 솔라나 브레이크포인트 연사 발표: 서클 CEO 등: https://twitter.com/SolanaConf/status/1788193348869644324

4. 생태탕 소식
- 로빈후드, 유럽 솔라나 스테이킹 서비스 런칭
- Web3 티켓 서비스: @xpticket
- 블록체인 데이터 시각화: @bubblemaps
- 스테픈, 솔라나폰 디앱스토어에서 다운로드 가능
- 6월 12-24 말레이시아 개발자/크리에이터 캠프 진행
- 5월 29-31 컨센서스 2024 (텍사스 오스틴) 에서 솔라나하우스 진행
- Defi/Depin/AI 관련 @ArciumHQ 솔라나 프라이빗 테스트넷 예정
- 크로스체인 유동성 프로토콜 @Swing_xyz 솔라나 지원

5. Colosseum 해커톤 우승팀 발표
@OreSupply: 디지털 화폐 채굴
@Banger_lol_: Depin을 위한 온체인 유동성 레이어
@Rakurai_io: 노드 개발/운영
@TorqueProtocol: 온체인 어텐션 이코노미 프로젝트
@MeshMapXYZ: 3D 지도
@LegendsoftheSun: 게임
@Urani_Labs: MEV 방지 Defi
@BlockMesh_xyz: AI 데이터레이어
@DeCharge__: 전기차 충전 Depin
@Dbunker_Network: Depin 온체인 유동성 레이어

6. 기타 언론보도 등 원문 참조 (솔라나 인턴계정 이메일: intern@solana.org)

https://x.com/solana/status/1793719264932974779

저도 Monolithic Boi로서 솔라나 생태계 팔로업을 해야하는데, 최근에 너무 수이에만 빠져있었네요. 앞으로 솔라나 관련 소식들도 자주 올려보겠습니다.

메사리의 Pyth Network 분기별 리포트가 나왔는데 재미있는 지표가 나와서 공유합니다.

피스 네트워크는 non-EVM 체인들의 대표적인 오라클 네트워크인데요. 이들이 가격 정보 업데이트를 한 비중대로 체인을 나열해보니 약 67% 가격 업데이트가 수이에서 일어났고

앱토스까지 합치면 98%네요.

확실히 Move 진영은 여태까지 non-EVM 에코시스템이 가져왔던 모멘텀 그 이상을 가져가는 거 같습니다.

트랜잭션 병렬처리가 블록체인 확장성의 엔드게임이 아닐 수도 있는 이유

최근에 또 다른 레이어1 블록체인을 만드는 팀을 만나서 이야기 하다가 든 생각이 있습니다. 세이, 앱토스, 모나드와 같이 OCC(Optimistic concurrency control)방식을 사용하여, 일단 트랜잭션들을 병렬처리 한 후에 관계성이 있는 친구들은 다시 처리하는 형태의 트랜잭션 병렬처리 방식이 "극단적인 상황"에서 얼마나 유효할까 하는 물음이 바로 그것입니다.

보통 제가 봤을 때, 블록체인이 극단적으로 과부하가 걸리는 경우는, 관계성이 없는 트랜잭션들이 한번에 몰려서 생기는 경우라기 보단, 여러명의 유저들이 동시에 같은 스테이트를 건드리는 트랜잭션들이 몰려서 생기는 경우가 더 많았던 것으로 기억하거든요. (예를 들어서, 유가랩스의 otherside NFT 민팅 같이 똑같은 NFT 컨트랙트의 스테이트를 건드리는 경우에는 네트워크가 맛이 가버립니다)

그런데 이러한 경우에 STM이나 OCC같은 트랜잭션 병렬처리 방법론들은 힘을 못씁니다. 같은 스테이트를 건드리는 트랜잭션들은 이들이 정의한 컨플릭트가 있는 트랜잭션들이기 때문에, 롤백해서 다시 순차적으로 처리하거든요. 이게 이들이 이야기하는 낙관론적 동시성의 골자입니다.

그럼 정작 확장성이 필요할 땐, 병렬처리가 힘을 발휘하지 못할 수도 있습니다. 어쩌면 트랜잭션 병렬처리 방식이 평상시에는 큰 도움이 될지 몰라도, 아더사이드 NFT 민팅같이, 같은 스테이트를 건드리는 트랜잭션들이 몰리는 경우엔 다른 블록체인과 큰 차이가 없을지도 모른다는 이야기 입니다.

그래서 병렬처리 자체가 블록체인 확장성의 엔드게임이 되지는 않을 거 같아요. 결국 순차적인 트랜잭션들을 얼마나 빨리 처리할 수 있느냐의 여부도 계속해서 중요한 이슈가 될 것으로 보입니다.

아, 참고로 이 이야기는 낙관적으로 트랜잭션을 병렬처리하는 앱토스,세이, 모나드에만 국한된 이야기는 아니고, 솔라나 수이 같이 먼저 트랜잭션의 관계성을 파악하고 트랜잭션을 병렬처리하는 접근 기반 병렬처리(accessed-based parallelization)에도 적용되는 이야기 입니다.

이러한 사실들은 우리가 프로토콜을 디자인 할 때, 어떤 상황을 염두하고서 디자인을 해야하는지에 대해서 물음을 던져줍니다.

매일마다 메일로 수이를 쏴주는 프로젝트가 있다?

수이 네트워크에서 상대방의 주소를 몰라도 토큰을 전송할 수 있는 기능이었던 zkSend의 업그레이드 버전인 Stashed를 이용해서 재미있는 사이드 프로젝트를 하고 있어서 공유드립니다.

Stashdrop이라는 프로젝트인데요. 그냥 이메일 주소만 남기면 랜덤하게 Stashed 링크가 가고 그걸 먼저 연 사람이 수이를 가져가는 그런 이니셔티브 입니다.

현재 623명이 사인업했네요.

제가 봤을 때 이 프로젝트, 단순히 그냥 계속 수이를 나눠주는걸로 끝나지 않을 거 같고, 수이 생태계에 신규 토큰 나오거나 새로운 프로젝트 나오면 그들이 홍보할 수 있는 창구로 쓸 거 같습니다. 왜냐하면,

1. 이걸로 싸인업 한 유저들은 zkLogin을 통해서 수이 월렛 계정은 다 가지고 있을거고

2. 어쨌든 수이에 관심이있는 유저들일테니, 수이에서 새로운거 런칭할 때 이걸 통해서 토큰 나눠주면 마케팅도 될 거 같고요.

아참, 저도 기여했습니다. 바쁜 와중에 노가다로 200개 링크 만들어서 넘겨줬거든요.

똥이 돈이 되는시대? Proof of 💩

한국 교수님이 발명한 DePin(?) 인데, 골자는 응가를 싸면 이에 따라 인센티브를 제공하나봅니다.

그런데 자세한 내용을 또 읽어보면 그냥 응가 밈코인이 아니라 500그램의 응가를 배출하면 50리터의 메탄가스로 바꾸고 그걸 전력으로 바꾼다는 골자인데 얼마나 구현 가능한지는 모르겠네요.

DePin이 아니라 Poopin의 시대..

https://x.com/martypartymusic/status/1794079444212003025?s=46&t=HsLVoWShV6YaRZiwG2br3Q

오늘자 트럼프의 친-크립토 & 비트코인 관련 발언들:

"크립토와 비트코인의 미래는 미국에서 일어날 수 있도록 보장하겠습니다."

https://x.com/APompliano/status/1794539283300155678

미국 공화당의 유력 대선후보인 도널드 J 트럼프가, 한국 시간으로는 오늘 리버테리언 컨벤션에 나와서 크립토와 자가수탁(Self-Custody)에 대한 자신의 의견을 피력하고 있습니다.

몇 개 더 나열해보면:


"엘리자베스 워렌과 그 동료들이 여러분의 비트코인에 접근할 수 없도록 막겠습니다."

"여러분이 재산을 스스로 관리하고 책임질 수 있는 권한(right to self-custody)을 지지하고 지킬 것입니다."

"그리고 나는 국가에서 CBDC를 만드는 것을 절대로 허용하지 않을 것입니다."

CBDC를 만드는 것을 허용하지 않겠다는 것은 꽤나 bold한 발언인 거 같네요.

더군나, 공화당 대통령 후보가 리버테리언 컨벤션에 등장해서 이야기 하는 것도 꽤나 평범하지 않은 경우라서, 역시 트럼프는 재미있는 정치인이라는 생각이 드네요.