어느 고스트체인이 하고 있는 일임...

비트코인 유동성 유입에 가장 좋은 전략이라 생각함.

$BTC 월렛으로도 브릿징하여 디파이도 사용할 수 있는데... $BTC 를 수수료로 지불할 수 있는...

이더 L2의 부상으로 아발란체의 서브체인에 대한 수요가 급감했을 듯...

스크롤 에드가 적다는 얘기가 많은데... 당연한 것같음.

이미 session 에드 점수까지 확인가능한 상태라 많은 플레이어와 다계정들이 참여했을 것임...

기정사실인 에드와 정해진 물량을 나눠먹는데 많이 가져가긴 어려운듯...

예고도 없이 갑자기 주는 에드가 물량도 많은 이유가 있음.

- 결국, FVM 도입으로 데이터를 프로그래밍 가능한 자산으로 전환시킬 수 있게됨. 데이터 저장과 함께 데이터 중심의 어플리케이션을 프로그래밍할 수 있음.

- 파일코인은 FVM을 통해서 데이터에 대한 접근 제어와 복제, 상태 변화를 코드로 자동화하고 조작할 수 있는, 하나의 네트워크이자 Programmable Data Infrastructure인 것임.

- 데이터 주도형 어플리케이션의 자동화와 유연성을 높여, 대규모 데이터의 관리와 활용면에서 이전에는 볼 수 없었던 혁신을 만들었다고 생각함.

- 특히, 대규모 데이터의 학습이 필요한 AI 분야에서 파일코인의 활용도는 아주 높을 것이라 생각됨. 얼마 전, 아서헤이즈가 AI 섹터로 꼽은 프로젝트가 $FIL 인 이유도 여기에 있다고 봄.

- FVM 도입된지 약 1년이 지났음. 메사리에 따르면, 지난 6월 메인넷에 3,700개가 넘는 컨트랙트가 배포되었으며, 디파이 시장의 TVL은 사상 최고치인 2억 7,300만 달러에 도달했음.

- 현재 Filecoin Ecosystem Explorer에는 160개가 넘는 프로젝트가 리스팅되어 있으며, 데이터 저장 솔루션 외에도 AI 프로젝트들이 두각을 나타내고 있음.

재단 혹은 개발사의 역할이 밈토큰 따위에 지원사격하는 것보다 저게 맞다고 생각함...

참고로 #OptimFi 에서 초기 OADA 유동성을 제공함과 동시에 수익률 극대화를 위해 sOADA 스테이킹하지 않음. 당분간 높은 수익률을 유지할 것으로 보임

참고로 #OptimFi 에서 초기 OADA 유동성을 제공함과 동시에 수익률 극대화를 위해 sOADA 스테이킹하지 않음.

당분간 높은 수익률을 유지할 것으로 보임

?전 오픈AI 연구원 에세이 요약: "Situational Awareness" source
1. GPT-4에서 AGI로: OOM(Order of Magnitude) 계산- AI 발전은 빠름. GPT-2에서 GPT-4로 4년 만에 유치원생에서 대학생 수준으로 발전함
- 2027년까지 이와 같은 수준의 도약을 예상. 이는 우리를 AGI로 이끌 것
- 발전은 세 가지에서 비롯: 더 많은 컴퓨팅 파워, 더 나은 알고리즘, 그리고 "제약 해제(unhobbling)"
- 컴퓨팅 파워는 매년 약 0.5 OOM씩 증가. 무어의 법칙보다 약 3배 빠름
- 알고리즘 효율성도 매년 약 0.5 OOM씩 증가. 이는 컴퓨팅 파워만큼 중요
- "제약 해제" 이득은 수치화하기 어렵지만 또한 엄청남. RLHF와 사고 연쇄 추론과 같은 것들이 해당
- 4년 안에 5+ OOM의 효과적인 컴퓨팅 파워 증가를 예상. 이는 GPT-2에서 GPT-4 수준의 도약
- 2027년까지 AI 연구원과 엔지니어의 작업을 수행할 수 있는 모델을 가질 수 있을 것. 이것이 바로 AGI
- 하지만 훈련 데이터가 부족해지고 있음. 새로운 샘플 효율적인 방법을 찾아야 함
- 발전이 늦춰지더라도 10년 안에 AGI를 볼 가능성이 높음

2. AGI에서 초지능으로: 지능 폭발- AGI를 달성하면 멈추지 않을 것. 그리고 빠르게 초지능에 도달할 것
- AGI 시스템의 수백만 개 복사본을 실행하고, 이들이 AI 연구를 자동화할 것
- 몇백 명의 연구원 대신, 1억 명 이상이 24/7로 일하는 효과를 낼 것. 이는 10년의 발전을 1년 미만으로 압축
- 실험을 위한 제한된 컴퓨팅 파워와 같은 잠재적 병목 현상이 있지만, 어느 것도 결정적으로 발전을 늦출 만큼 충분하진 않음
- 초지능 AI는 상상할 수 없을 정도로 강력. 단순히 더 빠른 것이 아니라 질적으로 인간보다 훨씬 똑똑함
- 오랜 과학적 문제를 해결하고, 새로운 기술을 발명하며, 막대한 경제적, 군사적 이점을 제공할 것
- 연간 30%+ 경제 성장률을 보게 될 것. 1년 내 여러 번의 경제 규모 배가가 가능함
- 지능 폭발과 그 직후는 인류 역사상 가장 변동성 높은 시기가 될 것

3. 도전 과제: 1조 달러 클러스터를 향한 경주- 우리는 대규모 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 향해 나아가고 있음. 2028년까지 개별 트레이닝 클러스터 비용이 1000억 달러 이상이 될 것
- 2030년까지 1조 달러 이상의 클러스터가 나타날 수 있으며, 이는 미국 전기 생산량의 20% 이상을 필요로 할 것
- 전체 AI 투자는 2027년까지 연간 1조 달러, 2030년까지 연간 8조 달러에 이를 것
- NVIDIA의 데이터센터 매출은 이미 연간 900억 달러 규모에 도달했으며, 이는 시작에 불과
- 빅테크 기업들의 설비투자가 폭발적으로 증가 중. 마이크로소프트와 구글은 2024년에 500억 달러 이상을 투자할 가능성이 높으며, 대부분 AI에 쓰일 것
- AI 수익도 빠르게 증가 중. OpenAI는 6개월 만에 연간 10억 달러에서 20억 달러 규모로 성장함
- 2026년까지 빅테크 기업 중 하나가 연간 1000억 달러의 AI 수익을 올릴 수 있을 것
- 전력이 주요 제약 요인. 미국의 전기 생산량은 10년 동안 거의 증가하지 않았음
- 미국은 천연가스로 문제를 해결할 수 있음. 풍부한 공급량을 가지고 있고 빠르게 용량을 늘릴 수 있음. 비트코인 채굴자들이 도움을 줄 수 있을지도
- 칩 생산도 대규모로 확장해야 함. TSMC는 200억 달러 규모의 새로운 팹을 수십 개 건설해야 할 것

4. 도전 과제: 연구소 봉쇄 - AGI를 위한 보안- 현재 AI 연구소 보안은 끔찍한 수준. AGI의 비밀을 중국에 너무 쉽게 유출하고 있음
- 알고리즘 비밀은 컴퓨팅 파워의 10배 이상의 가치를 갖지만, 쉽게 유출하고 있음
- 모델 가중치 보호도 중요. 이를 훔치면 다른 이들이 즉시 따라잡을 수 있음
- AGI를 위해서는 정부 수준의 보안이 필요. 민간 기업은 국가 수준의 위협을 다룰 수 없음
- 격리된 데이터 센터, 극도의 신원 조사, SCIF(민감 구획 정보 시설)에서의 작업 등이 필요
- 향후 12-24개월 내에 이를 해결하지 못하면, 주요 AGI 돌파구를 중국에 유출할 가능성이 높음

5. 도전 과제: 초정렬(Superalignment)- 우리보다 훨씬 더 똑똑한 AI 시스템을 통제하는 것은 아직 해결되지 않은 문제
- 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 현재 잘 작동하지만 초지능 시스템에서는 무너질 것
- 우리는 "신뢰 이양" 문제를 해결해야 함. 어떻게 초인간적 AI가 우리가 원하는 것만을 하도록 보장할 수 있을까?
- 확장 가능한 감독과 일반화 연구 같은 몇 가지 유망한 연구 방향이 있음
- AI 능력을 따라잡기 위해 정렬 연구 자체를 자동화해야 할 가능성이 높음
- 지능 폭발은 이를 매우 긴박하게 만듦. 우리는 몇 개월 만에 인간 수준에서 인간을 크게 뛰어넘는 수준으로 갈 수 있음
- 그 몇 달은 2020년 3월 코로나 때보다 더 미친 시기가 될 것
- 정렬 외에도 보안, 모니터링, 목표한 능력 제한 등 여러 층의 방어가 필요
- 이를 올바르게 처리하려면 극도의 역량과 어려운 트레이드오프를 할 의지가 필요
- 아직 준비가 되어 있지 않으며 운에 너무 의존하고 있음

6. 프로젝트- 미국 정부는 2027/2028년경 AGI 개발에 크게 관여할 가능성이 높음
- 아마도 일종의 "AGI 맨해튼 프로젝트"를 보게 될 것
- 민간 기업들은 초지능의 국가 안보 함의를 다룰 준비가 되어 있지 않음
- 보안, 안전, 국제 상황 안정화 등을 위해 정부의 개입이 필요
- 이는 문자 그대로의 국유화를 의미하지는 않음. 국방부와 방위 계약업체 간의 관계와 유사
- 의회는 칩과 전력 구축을 위해 수조 달러를 할당해야 할 것
- 초지능을 함께 개발하기 위한 민주주의 국가들의 연합체 형성을 보게 될 것
- 핵무기 이후 민간 원자력 에너지가 따라온 것처럼, 이 기술의 민간 응용도 여전히 번성할 것
- 핵심 AGI 연구팀은 안전한 장소로 이동할 것. 1조 달러 클러스터는 기록적인 속도로 구축될 것
- 건전한 우위를 유지하는 것은 안전을 위해서도 중요. 근소한 경쟁은 타협과 사고의 위험을 증가시킴
- 안전을 제대로 확보하기 위해 1-2개월이 아닌 1-2년의 리드가 필요
- 미국은 이를 국가 안보 우선순위로 다루어야 함. 아직 이를 충분히 심각하게 받아들이지 않고 있음

7. 결론- 2030년대 말까지 세계는 완전히 변모할 것
- "AGI 현실주의" 관점을 취해야 함. 그 힘과 위험을 인식하고, 미국의 리더십을 보장하며, 안전을 진지하게 다뤄야 함
- 현재의 평화와 자유는 미국의 경제적 및 군사적 우위에 기반하고 있으며, AGI로 이를 유지해야 함
- 가장 큰 위험은 초지능이 광범위하게 확산될 수 있는 새로운 대량 파괴 수단을 가능케 하는 것
- 이는 지금까지 본 적 없는 가장 불안정한 국제 정세 중 하나가 될 가능성이 높음. 선제공격의 유혹이 엄청남
- AGI 타임라인(~2027년)과 잠재적 대만 침공 타임라인(중국이 2027년까지 준비)이 불길하게 일치
- 향후 12-24개월 내에 핵심 돌파구를 유출하기 전에 AI 연구소를 신속히 봉쇄해야 함
- 앞으로 몇 년간의 AI 발전은 2020년 초 코로나 사태와 비슷할 것. 대부분이 예상하지 못하다가 모든 것이 매우 빠르게 변할 것
- 2026년까지 AI는 빅테크 기업들에게 연간 1000억 달러 이상의 수익을 가져다줄 것. 10조 달러 규모의 기업 가치를 보게 될 것
- 경험적 결과들이 계속해서 사람들을 놀라게 하면서 우리가 AGI의 문턱에 있다는 합의가 형성될 것
- 진정으로 두려운 AI 능력 데모를 보게 될 것. 예를 들어 초보자가 생물학 무기를 만드는 것을 돕는 일처럼
- 2026년의 분위기는 사람들이 무슨 일이 일어나고 있는지 실감하면서 침울해질 것
- 과학자들이 핵분열 연쇄반응의 가능성을 진지하게 받아들인 것처럼 지능 폭발의 가능성을 진지하게 받아들여야 함
- 이 모든 일은 우리가 좋아하든 말든 일어나고 있으며, 유일한 질문은 대비할 수 있느냐임
- 지수함수적 성장이 이제 완전히 진행 중. 2023년은 "AI 각성"이었음. G-포스에 대비해야
- 역사상 가장 놀라운 기술/자본 가속화가 시작됨. 앞으로 몇 년은 광기 어린 시간이 될 것

최근 들어서 타 체인 맥시에서 카르다노로 넘어오거나 관심을 가지시는 분들 트위터가 많이 보이네요.