작성자: PAI3

분산형 물리적 인프라 네트워크 (DePin) 는 인프라 소유권에 대한 세상의 생각을 바꾸고 있습니다.DePin은 중앙 집중식 공급자에 의존하는 대신 물리적 자산을 소유하고 운영하는 개인과 조직 전체에 통제권을 분산합니다.

동시에 인공 지능은 현대 시스템에서 가장 강력한 디지털 계층이 되고 있습니다.

문제는 물리적 탈중앙화와 디지털 인텔리전스라는 이 두 가지 혁명이 대체로 동시에 진화했다는 것입니다.

PAI3는 이들을 하나로 모으기 위해 존재합니다.

PAI3는 분산형 물리적 AI 인프라와 안전한 정책 기반 소프트웨어를 결합하여 실제 AI 소유권, 개인 정보 보호 및 신뢰를 가능하게 하는 방식으로 물리적 세계와 디지털 세계를 연결합니다.

DePin이 옳은 점과 부족한 점

DePin은 중앙 집중식 인프라 소유권이라는 중요한 문제를 해결합니다.

기존 모델에서는 컴퓨팅, 스토리지 및 연결이 소수의 기업에 의해 제어됩니다.DePin은 참여자가 노드, 서버 또는 센서와 같은 물리적 인프라를 소유 및 운영하는 동시에 공유 네트워크에 기여할 수 있도록 함으로써 이 모델을 뒤집습니다.

이 모델은 복원력, 배포 및 액세스를 개선합니다.

그러나 오늘날 대부분의 DePin 네트워크는 주로 하드웨어 가용성과 경제적 조정에 중점을 둡니다.여기에는 종종 다음과 같은 부분이 부족합니다.

•강력한 데이터 보호 보장

•세분화된 액세스 제어

•규정 준수가 가능한 실행 환경

•민감한 데이터에서 안전하게 작동할 수 있는 내장형 인텔리전스

이러한 요소가 없으면 DePin 인프라는 규제 대상 산업 또는 미션 크리티컬 AI 워크로드를 지원하는 데 어려움을 겪습니다.

바로 이 부분에서 AI 인프라가 진화해야 합니다.

AI의 누락된 물리 계층

오늘날 대부분의 AI 시스템은 완전히 클라우드에 있습니다.데이터는 중앙 집중식 플랫폼으로 전송되고, 사용자가 제어하지 않는 모델에 의해 처리되고, 투명성이 제한된 상태에서 출력으로 반환됩니다.

이로 인해 의료, 법률, 금융, 정부 등과 같이 데이터 민감도와 책임에 대해 타협할 수 없는 분야에서 도입을 가로막는 주요 장벽이 생깁니다.

AI에는 다음과 같은 물리 계층이 필요합니다.

•운영자 소유

•기본적으로 보안

•고급 모델을 로컬에서 실행할 수 있음

•개인 정보를 침해하지 않고 더 넓은 네트워크에 연결됨

PAI3는 이 레이어를 제공합니다.

PAI3가 디핀과 AI를 연결하는 방법

PAI3는 DEPIN 네이티브 AI 네트워크로 설계되었습니다.

물리적 수준에서 PAI3 파워 노드는 운영자가 직접 소유하고 운영하는 소형 엔터프라이즈급 AI 장치입니다.이 노드는 AI 워크로드를 위한 실제 컴퓨팅, 실제 스토리지 및 실제 실행 환경을 제공합니다.

디지털 수준에서 PAI3 네트워크는 프로토콜 규칙, 암호화 보안 및 Human-in-the-Loop 검증이 적용되는 분산 시스템에 이러한 노드를 연결합니다.

이 조합을 통해 PAI3는 DePin이나 클라우드 AI만으로는 달성할 수 없는 방식으로 물리적 인프라와 디지털 인텔리전스를 연결할 수 있습니다.

파워 노드의 역할

각 PAI3 파워 노드는 AI의 물리적 앵커 역할을 합니다.

단순한 하드웨어가 아닙니다.다음과 같은 주권 AI 실행 지점입니다.

•데이터가 로컬에서 처리됩니다.

•모델 및 에이전트는 컨테이너화된 환경 내에서 실행됩니다.

•정책 및 권한은 노드 수준에서 적용됩니다.

•민감한 정보는 장치 밖으로 나갈 필요가 없습니다.

노드는 운영자가 소유한 물리적 노드이므로 신뢰는 하드웨어 계층에서 시작됩니다.PAI3 네트워크에 연결되어 있기 때문에 제어를 중앙 집중화하지 않고도 글로벌 AI 에코시스템에 참여할 수 있습니다.

이것은 인텔리전스가 내장된 DePin입니다.

실제 사용 사례에서 이것이 중요한 이유

DePin과 AI를 연결하는 것은 추상적인 개념이 아닙니다.이는 AI가 현실 세계에서 어떻게 사용될 수 있는가에 직접적인 영향을 미칩니다.

전문가 및 조직의 경우 이 아키텍처를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

•보호된 데이터를 처리하는 의료 서비스 제공자를 위한 사설 AI

•법률 및 금융 서비스를 위한 안전한 AI 워크플로

•규제 의무가 있는 기업을 위한 온프레미스 AI 시스템

•공공 부문 및 정부 사용을 위한 분산형 AI 인프라

조직은 혁신과 규정 준수 중 하나를 선택하는 대신 두 가지를 모두 가질 수 있습니다.

약속이 아닌 아키텍처를 통한 신뢰

DePin과 AI가 융합에 어려움을 겪는 주요 이유는 신뢰입니다.

AI 시스템에는 데이터 처리 방식, 모델 작동 방식, 출력 검증 방식에 대한 신뢰가 필요합니다.PAI3는 신뢰 메커니즘을 네트워크에 직접 임베드하여 이 문제를 해결합니다.

PAI3의 모든 공개 모델에는 3명의 전문가 리뷰어에 의한 휴먼 인-더-루프 검증이 포함됩니다.모든 노드는 정의된 규칙에 따라 작동합니다.모든 상호작용은 감사와 책임이 따르도록 설계되었습니다.

신뢰는 가정되지 않습니다.이는 의도적으로 구현된 것입니다.

AI 인프라의 미래로서의 DePin

AI가 계속 확장됨에 따라 AI를 지원하는 인프라는 중앙 집중식 클라우드와 추상 컴퓨팅 크레딧을 넘어서야 합니다.

AI 인프라의 미래는 다음과 같습니다.

•순수 가상이 아닌 물리적

•소유, 대여 불가

•분산형, 중앙 집중식 아님

•정책 기반, 불투명하지 않음

PAI3는 DePin 원칙을 AI 네이티브 설계와 통합하여 이러한 미래를 나타냅니다.

이를 통해 참가자는 데이터 제어를 포기하지 않고도 물리 계층을 소유하고, 인텔리전스 계층을 운영하고, 공유 네트워크에 기여할 수 있습니다.

최종 생각

DePin과 AI는 현대 기술의 가장 강력한 변화 중 하나입니다.각각은 자체적으로 문제의 일부를 해결합니다.이를 통해 인텔리전스가 구축, 배포 및 신뢰되는 방식을 재정의합니다.

PAI3는 실제 사용을 위해 설계된 분산형 온프레미스 AI 인프라를 제공하여 물리적 세계와 디지털 세계를 연결합니다.실제로 소유하고, 운영하고, 신뢰할 수 있는 AI가 필요한 전문가, 기업 및 정부를 위해 구축되었습니다.

차세대 AI는 클라우드에서만 사용할 수 있는 것이 아닙니다.데이터는 어디에 있든, 그것을 사용하는 사람들이 소유한 인프라에서 살아갈 것입니다.