[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.

인젝티브가 기본적으로 금융에 많은 포커스를 뒀고, Helix같은 거래소 보면 UI도 좋아서 파이어블록스 통합은 꽤 의미가 있는 거 같네요.

인젝티브 진짜 열심히 하는 팀이라고 생각합니다. 2018년도에 시작된 프로젝트들 중에서 인젝티브만한 프로젝트가 없는 거 같다는 생각.

기본적으로 시장의 흐름을 되게 잘 파악하는 팀이라고 생각됩니다. 앞으로 인젝티브 관련 정보들도 꾸준히 업데이트 하겠습니다.

5월 21일 발간된 아서헤이즈 "The Easy Button" 요약

*아서헤이즈가 생각하는 시나리오이며, 투자 조언이 아닙니다.

1. 일본 금리가 오르면 일본 국채 가격 하락

2. 채권을 가장 많이 보유한 주체는 BOJ이고 통화 정책 주관하는 것 또한 BOJ이기 때문에 일본은 금리를 상승시킬 수 없음

3. 미국 연준이 금리 하락하지 않는 이상 달러 대비 엔화 약세 지속, 외환 투자자들은 달러 매입 및 엔화 매도 지속

4. 엔화 약세 지속

5. 중국은 디플레이션 타개책을 수출 강화에 걸었음

6. 일본과 중국은 직접 수출 경쟁국이기 때문에 엔화 약세는 중국의 수출 경쟁력 약화에 직접적으로 영향을 미침

7. 엔화의 지속적인 약세는 중국의 불가피한 위안화 평가절하로 이어짐

8. 중국은 94년 이후 달러대비 위안화의 가치를 실질적으로 적정 수준에서 고정하여 통화정책을 운영 중

9. 지금은 위안화 평가절하를 하지 않았기 때문에, 중국은 물가가 하락하는 디플레이션 상태에 놓였는데 이는 중국의 GDP 디플레이터가 음수로 전환된 것으로 알 수 있음

10. 중국이 기본적으로 부채 기반 경제라는 점을 감안했을 때 물가 하락, 즉 자산 가격 하락은 경제를 악순환으로 빠져들게 하는 위험한 요인일 수 있음

11. 화폐 공급 증가율은 증가하고 있으나 충분치 않고 화폐 가격이 오히려 계속 증가하고 있는 실정임.

12. 위안화 약세는 미국의 제조업 리쇼어링과 큰 관련이 있음

13. 위안화 약세시 중국 상품은 저렴해지고 미국은 국내에서 제조업을 지속할 이유가 없어짐, 해외에서 제품 생산 지속

14. 중국은 트럼프 집권 이후 미국으로의 직접 수출 대신 제3국의 수출 비중을 높여왔고, 제3국을 거쳐 미국으로 수출되는 빈도가 증가, 예를 들어 베트남과 멕시코를 관세 회피를 위한 중간 기지로 이용 중

15. 결국 수출경쟁력 증대는 미국의 관세 정책과 상관없이 미국의 수출경쟁력 문제와 직결되며, 이는 미국의 리쇼어링 정책을 약화시키는 방향으로 작용하게될 공산이 큼 / 이는 미 대선에서 현 정권에 불리한 영향을 끼치게 될 요인으로 작용

16. 중국은 위안화 평가절하 압박에 처해있으나, 위안화 평가절하 시 미국의 수출경쟁력 및 글로벌 경제에 엄청난 영향을 끼칠 수 있다는 점을 이용해 미국으로 하여금 엄청난 양의 달러를 발행하도록 압박할 수 있음.

17. 생각해볼 수 있는 하나의 시나리오는 위안화를 약간 할인된 가격에 금과 페깅시키는 정책을 발표하는 것임.

18. 이렇게 되면 위안화 대비 금 가격은 상승, 전 세계의 금이 중국으로 쏠리게 되고, 위안화는 평가절하되는 동시에 파생상품 시장에서 금을 공매도하고 있떤 서구 금융기관들은 파산 위기에 처함, 이 기관들을 구제하기 위해 연준은 달러 공급을 증가시키게 됨

19. 이러한 시나리오를 방지하고 글로벌 경제 혼란을 막기 위해서 미국은 일본과의 무제한 통화 스왑을 통해 문제를 해결하려고 할 것임

20. 1) 미국 국채를 매도하지 않고 2) 달러를 약세로 전환하면서 3) 중국의 경기를 회복하면서 4) 엔화를 강세로 돌리는 방법이 필요한데 그것이 달러-엔 무제한 통화 스왑임

21. 연준은 달러를 발행 / BOJ는 엔을 발행 후 동일 가치의 금액을 두 기관이 교환

22. 통화가 생성되었으나, 미 연준의 대차대조표는 변경될 필요가 없음, 반면 일본의 경우 MOF - BOJ의 시스템 상 공개 시장에서 발행된 엔화에 대한 대가 지불이 필요하며 그 결과 달러가 시장에 풀림.

23. 이에 따라 달러는 약세, 엔화는 강세, 간접적으로 위안화 강세가 완성, 이렇게 생긴 룸만큼 중국은 CNYUSD 환율을 고정하면서도 통화 공급을 증가시킬 수 있어 신용 창출이 가능

24. 이 시나리오 상에서 위험 자산 가격은 상승하게 되며, 미국 대선이 다가오면서 현 정권이 정치적 입지에 미칠 부정적 영향을 최소화할 수 있는 방법임.

25. 이 시나리오 상에서 시장에 돈이 풀리는 신호를 확인하기 위해서는 USDJPY 환율 차트를 체크하는 것이 제일 확실하다.

26. 이 시나리오는 1) BOJ가 2% 이상의 금리 인상 정책을 지속적으로 시행하거나, 2) 미국 및 일본 당국이 아무런 조치를 취하지 않아 중국이 위안화 평가절하 정책 발표 혹은 금과의 페깅을 발표하면 성립하지 않게 된다.

27. I think that a USDJPY surge towards 200 is enough to put on the Chemical Brothers and “Push the Button.”

*의역이 들어가 있어 정확하지 않을 수 있습니다. 정확한 해석을 위해 본문을 보시는 것을 추천드립니다.

: : 세이 v2 카운트 다운

세이 v2까지 약 20여분 남았습니다.

카운트다운을 하고있는 주소도 첨부해서 공유드립니다: https://sei.explorers.guru/block/79123881

https://x.com/seinetwork/status/1795110571961958822?s=46&t=HsLVoWShV6YaRZiwG2br3Q

V2 런칭 완료.

앱토수이 차력쇼 근황.

결국 앱토스가 새로운 기록을 썼습니다. 데일리 트랜잭션 기준으로 역사상 제일 많은 트랜잭션을 소화한 블록체인이 되었네요.

물론 Sui의 스팸처럼 꾸준한 수요로 만들어진 트랜잭션은 아니지만, 앱토스가 어디까지 버틸 수 있고 얼마나 많은 트랜잭션을 처리할 수 있는지를 보여주는 좋은 자료가 될 거 같습니다.

놀라운건 상위 1,2,3등에 메타 출신이 만든 블록체인이 두 개 들어가 있다는 것과, 이들이 메인넷을 런칭한지는 고작 2년, 1년 됐다는 부분입니다.

그 가운데에 끼어있는 솔라나도 대단하고요.

결국 블록체인 업계는 메타 덕분에 꽤 많은 이득을 봤습니다. 메타가 엄청난 자본을 들여서 컨센서스 개발하고 연구하고, 트랜잭션 병렬처리 방법론 연구하고, 프로그래밍 언어 연구해주는 덕분에 이 업계는 다양한 컨센서스와, 트랜잭션 처리 방법론, 프로그래밍 언어들을 공짜로 얻게 되었죠.

물론 제가 저번에 이야기 했듯, 같은 스테이트를 계속해서 건드리는 트랜잭션을 어떻게 효율적으로 소화할 수 있을지는 좀 더 봐야할 거 같긴 합니다만, 그래도 엄청 인상깊은 수치인 거 같아서 공유드립니다.

: : Sei DB: 데이터 베이스 최적화가 확장성 개선에 중요한 이유
by Steve

⚡️ “트랜잭션 병렬처리”는 지난 1년간 블록체인 업계를 달궜던 핵심 키워드중에 하나였습니다. 하지만 트랜잭션 병렬처리가 제대로 구현되기 위해서는 다양한 분야에서의 혁신이 필요하고, 이들중에서 가장 중요한 것이 바로 블록체인 데이터 베이스의 개선이라고 할 수 있습니다.

⛁ 물론 EVM 병렬처리의 선두주자 중 하나인 세이도 이 사실을 알고 있었고, 작년부터 데이터 베이스 최적화에 대한 지속적인 고민을 해왔습니다. 그리고 그 고민의 결과물이 바로 세이 DB라고 할 수 있습니다.

🛢세이 DB는 기존의 단일 데이터 베이스 구조를 모듈러한 구조로 바꿔서 두 레이어로 나누고, 불필요한 메타 데이터를 없앴을 뿐만 아니라, 스테이트 접근을 효율화하여 데이터 베이스 레벨에서 발생하는 비효율을 없애고 전체적인 블록체인의 성능을 향상시켰습니다. 이러한 세이의 접근은, 트랜잭션 병렬처리를 추구하는 블록체인들 뿐만 아니라 블록체인의 전반적인 효율화를 꿰하는 빌더들에게도 좋은 사례가 될 수 있겠습니다.

▫️블록체인 스토리지의 문제: 스테이트 블롯 (State Bloat)
▫️Introducing Sei DB, fastest DB for fastest Blockchain.
▫️Result of implementing Sei DB
▫️Looking Ahead: 내러티브를 넘어 실질적인 기여로

아티클 전문
트위터 요약

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세이 블록체인이 EVM 병렬처리를 지원하는 V2를 런칭함에 따라 V2 퍼포먼스의 가장 기반이 되는 기술인 Sei DB에 대해서 좀 더 기술적으로 딥하게 다뤄보려고 했습니다.

단순히 세이 DB에 대해서만 이야기 하는 것이 아니라, 블록체인에서 스테이트란 무엇이며, 스테이트가 비대해져서 어떤 문제가 생기는지도 포괄적으로 다루었으니 그냥 블록체인에 대한 기본지식을 얻어가시기에도 도움이 되는 아티클이라고 사료됩니다.

많은 관심 부탁드립니다.