Sender (ASI)

이번 사이클의 "사이클 최고점"을 찾는 것은 정말 어렵습니다

대부분의 알트코인은 2024년 3월에 최고점을 찍었습니다.

그 다음으로 Doge와 같이 2024년 12월에 최고점을 찍은 코인도 많습니다.

그리고 ETH와 같이 2025년 8월에 "최고점"을 찍었지만 여전히 거시적 범위 내에 있으며 BTC는 2025년 10월에 최고점을 찍었습니다

그동안 Doge & ETH는 이번 "사이클"에서 가격 발견을 한 번도 하지 않았고, BTC는 2025년 10월까지 상승장에 있었지만 거시 자산(경쟁 대상)보다 거의 2년째 부진하고 있습니다

우승자를 선택하세요 🤷‍♂️

탈중앙화 AI 레이스.

L1 밈 코인은 잊어버리세요, 이번 사이클에서는 AI 컴퓨팅에 진지한 자본이 몰리고 있습니다.

이 세 프로젝트가 10억 달러 클럽에 진입할 수 있을까요?

→ @ASI_Alliance ( $FET )
→ @_Qubic_ ( $QUBIC )
→ @origin_trail ( $TRAC )

이것이 탈중앙화 AI의 다음 10배 성장 기회일까요? 👇

⚪ ASI ( $FET ): 인공 초지능 연합

✦ 아키텍처 → 자율 에이전트 + 모듈형 AI 체인

ASI는 https://t.co/EBpcX5azxg (FET), SingularityNET (AGIX) 그리고 CUDOS의 합병으로, 공유 ASI 토큰을 사용하는 통합 AI 생태계를 형성합니다.

핵심적으로, ASI는 다음을 결합합니다:

• https://t.co/EBpcX5azxg 에서 온 자율 AI 에이전트는 작업을 수행하고, 협상하고, 거래하거나 체인 간 조정을 합니다.

• SingularityNET의 마켓플레이스는 AI 모델과 서비스를 게시, 수익화 및 조합할 수 있게 합니다.

• CUDOS의 탈중앙화 컴퓨트 레이어는 GPU/TPU 작업 부하와 검증 가능한 컴퓨트를 제공합니다.

이들은 함께 에이전트, 모델, 데이터, 컴퓨트를 통합 AI 경제에 연결하는 모듈형 네트워크를 구성합니다.

핵심 변화는?

모델이 사일로에 머무는 대신, ASI는 AI 구성 요소가 서로 소통하고, 가치를 거래하며, 열린 AGI 기반과 유사하게 확장되길 원합니다.

✦ 유용성 → 에이전트, 마켓플레이스, 컴퓨트

ASI는 단순히 인프라가 아니라 실제 활용 가능한 AI에 초점을 맞춥니다.

• Agentverse → 온체인 및 오프체인 에이전트를 배포해 거래, 물류, 워크플로우를 자동화합니다.

• AI 마켓플레이스 → 모델을 서비스 형태로 제공하고, ASI로 결제합니다.

• 컴퓨트 레이어 (CUDOS) → 무거운 추론 및 학습을 분산 GPU 클러스터에 위임합니다.

• 데이터 레이어 → Ocean에서 영감을 받았지만, ASI는 통합되지 않은 검증 가능한 데이터 마켓을 훈련 입력으로 통합합니다.

ASI가 흥미로운 이유는 상호운용성에 있습니다:

에이전트가 모델을 호출하고, 모델이 컴퓨트를 요청하며, 컴퓨트가 검증 가능한 데이터를 불러오는 모든 과정이 하나의 토큰 경제 안에서 이루어집니다.

이는 암호화폐가 가진 가장 가까운 “AI 운영 체제”와 같습니다.

✦ 경제 → $ASI 마이그레이션 + 공유 인센티브

ASI 마이그레이션은 FET + AGIX + CUDOS를 통합하여 약 26.3억 공급량의 ASI를 만든 것입니다.

토큰 역할에는:

• 에이전트 실행에 대한 결제
• 컴퓨트 제공자에 대한 보상
• 모델 레지스트리 관리
• 마켓플레이스 사용에 대한 인센티브
• 네트워크 보안을 위한 스테이킹

이 설계는 모든 기여자(에이전트, 모델 제작자, 컴퓨트 제공자, 데이터 공급자)를 하나의 인센티브 루프로 정렬합니다.

👉 내 의견: ASI는 탈중앙화 AI 에이전트, 모델, 컴퓨트 및 데이터를 하나의 플랫폼에서 제공하는 “전부 레이어”입니다. 가장 깔끔한 스토리와 가장 넓은 범위를 갖지만, AGI 비전을 실현하는 것이 과제입니다.

🟢 Qubic ( $QUBIC ): 채굴을 AI 컴퓨트로 전환

✦ 아키텍처 → 유용한 작업증명(UPoW) + AI 쿼럼

ASI가 에이전트와 마켓플레이스를 다루는 반면, Qubic은 순수 컴퓨트에 집중합니다.

그 혁신은 해싱 대신 유용한 작업증명(UPoW)으로, 채굴자는 다음과 같은 검증 가능한 연산을 수행합니다:

• AI 추론
• 모델 평가
• 암호화 작업
• 과학적 연산

모든 연산은 전 세계 쿼럼, 즉 탈중앙화 검증 레이어에 의해 검증되어 채굴자를 신뢰하지 않아도 정확성을 보장합니다.

이 때문에 Qubic은 채굴 행위가 직접 AI 작업을 생산하는 드문 네트워크 중 하나입니다.

✦ 유용성 → 결정론적 컴퓨트 + AI 실행

Qubic은 사실상 결정론적 AI 메인프레임입니다.

• 스마트 계약이 오프체인 컴퓨트 작업을 트리거합니다
• 채굴자가 작업을 해결하고 증명을 반환합니다
• 네트워크가 쿼럼에 도달하고 결과를 확정합니다

이를 통해 가능해지는 것:

✔ AI 에이전트
✔ 대형 언어 모델(LLM) 추론
✔ 게임 로직
✔ 과학 시뮬레이션
✔ 실제 환경 컴퓨트 아웃소싱

2025년 마일스톤 포함:

• Qubic을 통한 Monero 채굴 (UPoW 유연성 시연)
• TOKEN2049에서 결정론적 AI 컴퓨트 시연
• CertiK가 검증한 1552만 TPS 벤치마크

Qubic은 L1이 되려는 것이 아니라 채굴자가 구동하는 AI 슈퍼컴퓨터가 되려는 것이며, 이는 경제 모델을 매력적으로 만듭니다.

✦ 경제 → $QUBIC 유용성 + 컴퓨트용 소각

Qubic의 모델은 매우 단순합니다:

• 채굴자는 작업을 완료하면 $QUBIC을 획득합니다
• 사용자와 애플리케이션은 $QUBIC을 소각해 컴퓨트를 이용합니다
• 소각은 네트워크 수요를 토큰 희소성과 직접 연결합니다

이로써 $QUBIC은 실제 자원(컴퓨트)으로 뒷받침되는 몇 안 되는 AI 토큰 중 하나가 되며, 소각이 가격 메커니즘이 됩니다.

👉 내 의견: UPoW가 표준이 되면 Qubic은 가장 높은 위험과 높은 기대 수익을 가진 프로젝트가 되어 탈중앙화 컴퓨트 엔진이 될 것입니다. 그렇지 않다면 실험적 단계에 머무를 것입니다.

🔵 OriginTrail (TRAC): AI를 위한 검증 가능한 인터넷

✦ 아키텍처 → 탈중앙화 지식 그래프(DKG) + dRAG

ASI가 에이전트를, Qubic이 컴퓨트를 다루는 반면, TRAC은 다른 AI 문제를 해결합니다:

AI 환각.

OriginTrail의 DKG는 데이터를 검증 가능한 지식 자산으로 구조화합니다:

• 출처
• 진위
• 블록체인 기반 증명
• 체인 간 인덱싱

그 후 dRAG(탈중앙화 검색 증강 생성)를 통해 AI 모델이 답변하기 전에 신뢰할 수 있는 출처에서 정보를 가져올 수 있습니다.

간단히 말하면:

➡️ “추측하지 말고 먼저 사실을 확인하세요.”

TRAC은 AI를 위한 검증 가능한 메모리 레이어를 구축하고 있습니다.

✦ 유용성 → Paranet + 지식 경제

OriginTrail은 다음과 같은 분야를 위한 도메인 특화 서브네트워크인 Paranet을 도입했습니다:

• 공급망
• 제약
• 실물 자산
• 과학 지식
• AI 훈련 데이터셋

각 Paranet은 자체 커뮤니티가 운영하며, 자체 인센티브, 검증자, 거버넌스를 가지고 있지만 모두 글로벌 DKG에 연결됩니다.

이 모듈형 구조는 데이터의 전문성과 신뢰성을 유지하면서 DKG가 수평적으로 확장될 수 있게 합니다.

✦ 경제 → $TRAC + $NEURO 듀얼 토큰

OriginTrail은 두 종류의 토큰을 사용합니다:

• $TRAC → 지식 자산의 인덱싱, 게시, 조회 및 보호
• $NEURO → Paranet 보상, 거버넌스 및 토큰 발행

수요는 다음과 같이 증가합니다:

• 기업이 더 많은 데이터를 공개
• Paranet이 확대
• AI 애플리케이션이 dRAG를 통합
• 더 많은 지식 마켓이 활성화

👉 내 의견: TRAC은 AI의 “진실 레이어”로, AI 시스템이 자신 있게 거짓말하지 않도록 보장합니다.

🔚 결론: AI 전선

각 프로젝트는 AI의 다른 약점을 공략합니다:

• ASI → 자율 에이전트, 컴퓨트 마켓플레이스, 모델 경제
• Qubic → UPoW로 구동되는 결정론적 컴퓨트
• TRAC → 검증 가능한 지식 및 환각 방지

이들은 함께 완전한 스택을 구성합니다:

지식 → 컴퓨트 → 에이전트.

📊 최종 순위

AI 인프라

$ASI > $QUBIC > $TRAC

ASI는 에이전트, 모델, 컴퓨트, 연구개발 및 거버넌스를 포괄합니다. Qubic은 컴퓨트에 강점이 있습니다. TRAC은 데이터 검증에 특화되어 있습니다.

확장성 및 실행 모델

$QUBIC > $ASI > $TRAC

UPoW는 병렬 결정론적 컴퓨트를 가능하게 합니다. ASI의 에이전트와 컴퓨트 모듈은 잘 확장됩니다. TRAC은 Paranet을 통해 확장되지만 채택에 따라 달라집니다.

실제 활용도

$TRAC > $ASI > $QUBIC

TRAC은 이미 공급망 및 기업 데이터셋을 보호하고 있습니다. ASI는 소비자와 기업 AI 앱을 통합합니다. Qubic의 활용도는 개발자 채택에 달려 있습니다.

💡 나의 요약

AI 인프라 전반에 노출을 원한다면 → ASI
컴퓨트를 상품으로 보고 싶다면 → Qubic
환각이 없는 검증 가능한 AI를 원한다면 → TRAC

각각은 다가오는 자율 AI 경제에서 역할을 맡습니다.