To be cryptoSAY

🙏Thanks

안녕하세요, 지난주 5월 30일에 저희가 진행했던 2024 Skyline Soirée 이벤트에 참여해 주신 모든 분들께 감사 인사드립니다. 해당 이벤트는 AEGIS VENTURES와 공동 주최로 개최되었으며, 타이틀 스폰서로는 Hashkey Global이 함께했습니다. 짧은 시간에 이벤트를 준비했는데 불구하고 많은 분들이 참석해주셔서 정말 감사했습니다. Web3 프로젝트, 기업들, 미디어, VC, KOL 등 다양한 분야에서 참석해주신 여러분 덕분에 특별한 저녁을 보낼 수 있었습니다💙 이 채널을 통해 다시 한번 감사의 말씀을 전해 드리며, INFCryptoLab이 올해 KBW에서 진행하는 이벤트에도 많은 관심 부탁드리겠습니다.

📌[BQ비큐] 엄마 난 트럼프를 뽑고 싶어요 트럼프가 암호화폐 유권자들을 확실히 잡기 위해서 비트코인과 비트코인 반대 의원들을 확실히 막겠다고 선언하는ing

✔️짧게 요약 - 비트코인의 미래가 외국이 아닌 미국에서 이뤄내자 - 셀프 커스터디를 지지한다 - 엘리자베스 워렌 등 비트코인 반대파를 막아주겠다 - CBDC 따위는 만들 생각이 없다

✍️ 키야 이제 암호화폐 인구가 굉장히 늘어나서 미국 대선에도 영향을 줄 정도가 되니 암호화폐 관련해서 강력한 발언들도 꽤나 나오고 있네요 CBDC는 할 생각이 1도 없고 비트코인이 미래를 미국에서 펼칠 수 있도록 도와준다는 말이 인상적 자자 바이든아 가만히 지켜볼꺼야? 더 강력한거로 가지고와라!! #암호화폐 🏘BQ 홈페이지 // 🎬 BQ 유튜브 // 📈 BQ 트위터 // ✍️ BQ 텔레그램

참고로 말씀드리면, 아마존 EC2 = 아이오넷 아마존 SageMaket = 님블 * EC2 (Elastic Compute Cloud): 아마존에서 제공하는 가상 컴퓨터임. 이 안에 메모리, CPU, 스토리지, 네트워크 등의 리소스 조합을 선택하여 유기적으로 구성할 수 있음

AI/게임/동영상 회사는 왜 Web3 AI 플랫폼을 쓸까요? (쓸 가능성이 있을까요?) -> 가격이 저렴하기 때문입니다. Web3 AI 플랫폼에서 GPU를 쓰려면 시간당 0.6달러가 드는데, Web2에서 쓰려면 1~3달러, 아마존이나 구글클라우드를 쓰려면 3~7달러가 필요합니다. 그럼 그 가격이 왜 저렴할까요? -> 토큰 채굴을 위해 (무료로) GPU를 공급하는 사람들이 있기 때문 그럼 이것이 언제까지 유지될까요? 어떤 리스크가 있을까요? -> 토큰 가격이 하락하면 공급 멈출수도 이걸 어떻게 막을 수 있을까요? -> 일단 단기적으로는 전환 비용을 높이거나, 기계를 도입해서 매몰비용을 높이면 되겠죠? 그래서 손쉽게 다른 AI 프로젝트로 넘어가지 못하도록요.

님블은 AI오더북 솔루션을 떠받치고 있는 인프라인 GPU를 안정적으로 확보하기 위해서 마이닝유닛 구조를 설계했습니다. 마이닝유닛 = GPU 공급에 도입된 금융 마이닝유닛은 다음과 같은 프로세스로 돌아갑니다. 님블이 마이닝유닛 회사를 선정 -> 개인들은 마이닝유닛에 돈을 내고, 마이닝유닛을 통해서 님블에 GPU를 제공 -> 댓가로 님블은 개인에게 토큰을 줌 -> 그 과정에서 마이닝유닛이 10%의 커미션을 받음 참고로 마이닝유닛 파트너로 아이오넷과 에이써 등이 있습니다. 마이닝유닛은 중앙화되었지요. 하지만 님블은 안정성이 중요하다고 생각했기 때문에 이를 도입한 것 같습니다. 개인은 티어 1~6으로 나눠진 마이닝유닛을 구매할 수 있는데요. 여기에는 확정된 토큰 보상이 제공됩니다(판매를 곧 시작할 예정인듯)

특히 LLM(대형 언어 모델)에는 수십억에서 수천억 개의 매개변수가 있을 수 있으므로 메모리 및 처리 능력 측면에서 상당한 GPU 리소스가 필요합니다. 예를 들어 Llama 70B와 같은 모델을 실행하려면 일반적으로 A100 또는 H100과 같은 고급 GPU가 필요합니다. 이러한 추세에도 불구하고 "더 클수록 좋다"는 진언은 보편적으로 적용되지 않습니다. 스팸 감지, 이탈 예측, 신용 점수 등 많은 비즈니스 애플리케이션에서는 더 작은 모델로도 충분하며 1080 게임 카드와 같이 접근성이 더 높은 GPU에서 효과적으로 실행할 수 있습니다. 모델 크기와 비즈니스 요구 사항의 다양성으로 인해 AI 컴퓨팅 요구 사항이 다양해졌습니다. -> 님블은 AI오더북을 통해 요구사항에 따라 GPU리소스를 효율적으로 Match해줍니다.

님블은 AI의 Training과 inferences를 모두 제공합니다. AI는 학습과 추론으로 나눠지는데요. 각각의 필요 요소가 조금씩 다릅니다. 특히 학습 단계에서는 비싼 GPU를 써야하는데, 추론 단계에서는 상대적으로 저렴한 GPU를 사용해도 됩니다. - Training: Computer power(GPU), data, developers - Inferences: Computer power(GPU), application calls 님블은 학습과 추론을 모두 효율적으로 지원해줄 수 있습니다. AI 오더북이라는 솔루션을 통해서요! -> AI Orderbook은 학습과 추론을 모두 커버하는 AI 원스톱 서비스 마켓

님블은 한마디로 Web3의 Amazon SageMaker입니다. SageMaker는 머신러닝을 지원하는 다양한 도구 세트를 한데 결합한 완전관리형 서비스입니다. AI를 개발하려면 단순 GPU 말고도 너무나도 많은 요소들이 필요한데요. 이것을 한번에 관리해주는 통합 플랫폼이라고 보시면 됩니다. 고객은 SageMaker를 통해 다양한 관리를 간소화하고 단일 통합 개발 환경(IDE)에서 대규모 머신러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있습니다. 컴퓨터 수십개가 모여있는 AI 훈련센터 없이도 노트북을 가지고 AI를 만들어서 배포할 수 있는 것이지요. 참고로 세이지메이커는 아마존에서 가장 빠르게 성장한 사업부입니다. (아래 이어서 계속)

오늘은 AI 프로토콜 님블(Nimble)에 대해서 이야기해보겠습니다.