DeAgentAI @DeAgentAI 7:경쟁 환경과 차별성 이제 AI와 블록체인의 결합은 더 이상 새로운 개념이 아닙니다. 2025년 현재 수 많은 프로젝트가 "탈중앙화된 AI"를 표방하며 등장했지만, 그 중 다수는 데이터 제공형, 모델 거래형, 컴퓨팅 리소스 공유형에 머물러 있습니다. 그렇다면 DeAgentAI는 어떤 점에서 이들과 다를까요? 이번 편에서는 경쟁 구도 속 DeAgentAI의 기술적 위치와 차별성을 객관적으로 살펴보겠습니다. 1. 경쟁 구도: 세 가지 접근 유형 AI와 블록체인의 융합 프로젝트들은 일반적으로 다음 세 방향으로 나뉩니다. 1-1: 컴퓨팅 인프라형 (예: Bittensor, Gensyn) 분산 노드를 통해 AI 연산 자원을 제공하는 형태. 장점: AI 학습 인프라의 탈중앙화. 한계: 의사결정보다는 계산 자원에 집중. 1-2: 데이터 마켓형 (예: Ocean Protocol, 데이터 공유 및 거래를 중심으로 AI 생태계를 구성. 장점: 투명한 데이터 활용 가능. 한계: 데이터 품질과 신뢰성 검증 문제. 1-3:자율 에이전트형 (예: SingularityNET, Autonolas) 개별 AI가 독립적으로 행동하며 협력하는 구조. 장점: 에이전트 간 협업 가능. 한계: 신원·책임·합의 구조의 불안정성. 2. DeAgentAI의 차별화 포인트: 구조적 신뢰(Structured Trust) DeAgentAI는 세 번째 부류, 즉 자율 에이전트형 프로젝트에 속하지만, 기존 프로젝트와 다른 점은 에이전트의 자율성 위에 신뢰 레이어를 내장했다는 것입니다. 핵심 차별점은 다음 세 가지입니다. Identity Layer: 각 에이전트가 고유한 온체인 신원을 보유. Continuity Layer: 의사결정 이력이 블록체인에 기록되어 지속적 학습 가능. Consensus Layer: 다수의 에이전트 판단을 합의 기반으로 검증. 이 세 구조는 AI를 하나의 "사회적 행위자"로 자리매김 시키는 제도적 틀입니다. 3. DeAgentAI의 위치: AI의 판단을 신뢰 가능한 기록으로 전환하는 시스템 다른 프로젝트들이 "AI를 분산 시킨다"에 초점을 맞춘다면, DeAgentAI는 AI의 판단을 검증 가능하게 만든다에 초점을 둡니다. 이는 마치 회계 시스템이 단순한 숫자 계산을 넘어 검증 가능한 기록 체계로 발전한 것과 유사합니다. AI의 판단 역시 기록되고 평가되어야 신뢰 가능한 인공지능 경제가 만들어질 수 있다는 발상입니다. AI가 인간의 의사 결정을 보조하는 수준을 넘어 스스로 경제 행위의 주체가 되는 시점, 그 판단의 정당성과 책임을 증명할 수 있는 기술은 필수적입니다. DeAgentAI는 이 과제를 블록체인 합의 기반의 기록 시스템으로 접근하고 있다는 점에서, AI 생태계의 신뢰 인프라로 진화할 가능성을 지니고 있습니다.