Bittensor (TAO) 초기투자자 OSS Capital과의 인터뷰

 https://www.youtube.com/watch?v=oRKIXyx-3pY

Background of OSS Capital and investing in Bittensor

OSS Capital은 6년 전 JJ가 설립한 벤처 캐피털 펀드입니다. OSS는 '오픈 소스 소프트웨어' 또는 '오픈 소스 스타트업'을 뜻하며, 펀드의 투자 테제는 오픈 소스 스타트업에만 집중합니다. 우리는 주로 초기 단계의 오픈 소스 프로젝트를 개발한 개발자들에게 투자하며, 이들이 그 프로젝트를 중심으로 비즈니스를 구축하도록 돕습니다. 예를 들어, HashiCorp, Elastic, GitLab, Red Hat 같은 회사들이 있습니다. 우리는 인프라 소프트웨어, 개발자 도구, 데이터 분석, 그리고 여러 애플리케이션 분야에 걸쳐 투자해왔습니다. Bittensor에 대한 초기 투자 결정은 지난해 초에 이루어졌으며, 처음에는 회의적이었지만, 네트워크의 업그레이드와 개발자 활동의 폭발적인 증가로 인해 관심을 갖게 되었습니다. 특히 Bittensor의 창립자들이 AI 연구원 출신이라는 점에서 신뢰성을 느꼈습니다.

Why Sami and JJ are bullish on TAO

Sami와 JJ가 TAO에 대해 낙관적인 이유는, Bittensor가 전통적인 AI 사업 모델을 뒤집고 있기 때문입니다. 이는 개방형, 분산된 방식으로 AI 생산을 incentivize하는 것입니다. 이 시스템에서는 참여자들이 네트워크에 대한 기여도에 따라 TAO 토큰을 보상받으며, 이 토큰의 가치는 네트워크 활동이 증가함에 따라 상승합니다. 또한, Bittensor는 모든 작업을 오픈 소스로 공개해야 한다는 요구를 가지고 있으며, 이는 중앙집중화된 AI 기업들보다 더 민주적이고 투명한 생태계를 형성합니다. 이러한 접근법은 AI 기술의 발전을 가속화하고, 전통적 자본주의 모델을 재정의하는 데 기여할 것입니다.

The three roles in the Bittensor ecosystem

Bittensor 생태계 내에는 세 가지 주요 역할이 있습니다: 서브넷 소유자, 마이너, 검증자입니다. 서브넷 소유자는 인센티브 메커니즘을 설계하는 역할을 하며, 이는 게임 디자이너와 유사합니다. 마이너는 실제 작업을 수행하는 사람들로, 서브넷 소유자가 설정한 목표를 최적화합니다. 검증자는 마이너들이 정직하게 작업을 수행하는지 확인하며, 인센티브 메커니즘에 따라 작업을 검증합니다. 현재 Bittensor의 체인은 완전히 분산화되지 않았으며, 경제적 분산화에 중점을 두고 있습니다. 이는 토큰 분배 방식에 대한 결정권이 토큰 보유자들에게 있다는 의미입니다.

How subnets incentivize AI model development

서브넷은 AI 모델 개발을 incentivize하기 위해 설계되었습니다. 예를 들어, 특정 서브넷은 피부암 탐지 모델 개발을 incentivize할 수 있습니다. 서브넷 소유자는 검증자들이 모델을 평가할 기준을 설정하며, 이는 시장의 변화와 사용자의 피드백에 따라 지속적으로 업데이트됩니다. 마이너들은 모델을 훈련시키고, 검증자들은 이 모델들이 설정된 기준을 충족하는지 확인합니다. 이 과정은 경쟁적이며, 최고의 모델을 개발한 마이너가 가장 많은 보상을 받습니다. 시장의 피드백이 중요한 역할을 하며, 사용자의 수요에 따라 모델의 유용성이 결정됩니다.

Why launching a subnet is expensive

서브넷을 시작하는 비용이 높은 이유는 주로 높은 수요 때문입니다. 현재, 서브넷을 시작하는 비용은 약 160만 TAO로, 이는 대략 1.6억 달러에 해당합니다. 이는 네트워크에 대한 높은 관심과 경쟁이 있음을 반영합니다. 그러나, 이는 기능적 문제보다는 현재 네트워크의 성장 단계에서 발생하는 현상으로, 향후에는 Dynamic TAO 시스템이 도입되면서 서브넷 시작 비용이 크게 줄어들거나 제한이 없어질 것으로 예상됩니다. 현재의 제한은 각 서브넷을 효과적으로 평가하고 토큰 분배를 결정하는 과정을 관리하기 위한 것이며, 시장 기반 시스템으로 전환되면 이러한 제한이 필요 없어질 것입니다.

Bittensor’s foundation on the Polkadot SDK

Bittensor는 Polkadot의 Substrate SDK(현재는 Polkadot SDK로 개명)를 기반으로 구축되었습니다. 창립자들이 이 기술을 선택한 이유는 개발자가 접근하기 쉬운 프레임워크가 필요했기 때문입니다. 처음에는 Polkadot의 릴레이 체인으로 가는 것을 고려했지만, 이는 개발 속도를 늦추었기 때문에 독립적인 L1 블록체인으로 전환했습니다. 이 결정은 개발의 효율성과 네트워크의 독립성을 높이기 위함이었으며, Polkadot SDK를 사용함으로써 기존의 블록체인 코드를 처음부터 작성할 필요 없이 빠르게 네트워크를 시작할 수 있었습니다.

Pros and cons of EVM compatibility

EVM 호환성의 도입은 Bittensor에 장단점을 가져올 것입니다. 장점으로는 Ethereum 생태계의 프로그래머빌리티와 DeFi 기능을 활용할 수 있다는 점입니다. 이는 Bittensor 네트워크 내에서 금융적 인센티브를 추가로 설정할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 그러나 단점으로는, 이러한 금융적 인센티브가 원래 네트워크의 의도와 다르게 사용될 수 있는 가능성이 있습니다. EVM 스마트 계약은 매우 유연하지만, 이는 금융 거래 중심으로 설계되어 Bittensor의 AI 중심 인센티브 메커니즘과는 다소 어울리지 않을 수 있습니다.

Focus areas for Allora and Community

Allora 네트워크는 예측 모델에 중점을 두고 있으며, DeFi와 연결된 예측 시장을 목표로 합니다. 각 서브넷이 특정 자산의 가격 예측에 집중하는 방식입니다. 반면, Community는 Bittensor의 포크로, 모듈성과 유연성에 중점을 둡니다. 이들은 Bittensor와는 다른 접근 방식을 선택하여, 예를 들어 인간이나 API 주위에 서브넷을 설정할 수 있는 모듈 개념을 도입했습니다. Bittensor는 이러한 특화된 네트워크들에 비해 더 일반적인 플랫폼으로, 다양한 AI 애플리케이션을 지원할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

How Bittensor competes with big AI companies

Bittensor는 대형 AI 기업들과 경쟁하기 위해 크라우드소싱 컴퓨팅과 분산 훈련 접근 방식을 채택합니다. 첫째, idle compute를 활용하여 데이터 센터의 미사용 하드웨어를 활용합니다. 둘째, 경제적 조건이 맞을 경우, 데이터 센터가 서브넷에 GPU를 할당하는 것이 더 유리할 수 있습니다. 마지막으로, 분산 훈련은 여러 소규모 참여자가 대규모의 자원을 공유함으로써, 중앙집중화된 AI 연구소와 경쟁할 수 있는 기반을 제공합니다. 이는 Bitcoin 네트워크가 최대의 슈퍼컴퓨터가 된 것과 유사한 방식으로, 적절한 인센티브가 있으면 가능합니다.

JJ’s take on AI dangers and Bittensor’s role

JJ는 AI의 위험에 대한 우려가 대부분 과장된 것이라고 생각합니다. 그는 기술 자체가 도덕적이거나 정치적이지않으며, 문제는 인간이 이 기술을 어떻게 사용하는가에 있다고 믿습니다. 그는 AI의 실제 위험은 기술 자체가 아니라 그 기술을 어떻게 적용하고 사용하는지에 있다고 강조합니다. 규제는 특정 응용 프로그램에 적용되어야 하며, 이를 통해 사회적, 국가적 위협을 방지할 수 있습니다. 그러나 기초적인 AI 기술 자체는 단순히 선형 대수학과 수학적 계산에 불과하다고 주장합니다.

Bittensor는 이러한 맥락에서 중요한 역할을 합니다. 이는 AI 기술을 민주적으로 개발할 수 있는 플랫폼을 제공하며, 모든 작업이 오픈 소스로 공개되어야 한다는 원칙을 따릅니다. 이는 중앙집중화된 대형 AI 기업들이 독점적으로 AI 기술을 발전시키는 것을 방지하고, 더 넓은 커뮤니티가 AI 기술의 발전에 참여할 수 있도록 합니다. Bittensor는 또한 사용자들이 네트워크의 성장과 함께 얻는 이익을 공유할 수 있는 기회를 제공합니다. 

JJ는 현재 AI 산업의 두 가지 주요 경향을 지적합니다: 하나는 '오픈 소스 AI'로 여겨지는 것이 실제로는 완전히 오픈 소스가 아니라는 점입니다. 예를 들어, Llama 모델은 메타와의 계약이 필요한 상업적 제한이 있습니다. 다른 하나는 AI 모델과 GPU 같은 컴퓨팅 자원이 매우 빠르게 가치를 잃는다는 점입니다. Bittensor는 이러한 문제에 대한 대안을 제시합니다. 네트워크는 지속적으로 개선되는 AI 구성 요소(모델, 데이터, 컴퓨팅 자원 등)를 생산하는 사람들을 보상하며, 이는 중앙집중화된 자본주의 모델과는 다릅니다. 

결론적으로, JJ는 암호화폐와 분산형 인센티브가 미래의 경제 시스템을 형성할 것이라고 믿으며, Bittensor가 이러한 변화의 선봉에 서 있다고 생각합니다. 분산형 시스템은 중앙집중화된 시스템보다 훨씬 더 많은 자본과 인재를 모을 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이는 전통적인 대형 인터넷 기업들을 능가할 수 있는 능력을 Bittensor에 부여합니다. 

이와 같은 논의를 통해 Sami와 JJ는 Bittensor의 혁신성과 잠재력을 강조하며, 이 프로젝트에 대한 그들의 열정을 공유했습니다. 

추가 정보 및 연락처:

Sami는 Twitter에서 

@oldsamster

로, 

JJ는 

@josephjacks

와 

@osscapital

로 찾을 수 있습니다.

이 스크립트가 Bittensor와 관련된 주요 주제들을 한글로 정리한 것입니다. 각 섹션은 원본 내용을 최대한 유지하면서 번역되었습니다.