Fetch.ai, Web3 에이전트 AI 모델 ‘ASI-1 Mini’ 공개

인공지능(AI) 분야의 혁신적인 기업 Fetch.ai가 Web3 환경에 특화된 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘ASI-1 Mini’를 출시하며 AI 업계에 파란을 일으키고 있습니다.

복잡한 에이전트 AI 워크플로우를 지원하도록 설계된 ASI-1 Mini는 기존 상용 LLM에 필적하는 성능을 훨씬 저렴한 하드웨어 비용으로 제공하며, AI 접근성과 성능의 획기적인 도약을 예고합니다.

특히 기업들이 AI 도입에 겪는 경제적 부담을 덜어주고, Web3 생태계와의 긴밀한 통합을 통해 안전하고 자율적인 AI 상호작용을 구현한다는 점에서 주목받고 있습니다.

이번 출시는 단순한 모델 릴리스를 넘어, AI 개발과 소유권에 대한 패러다임 전환을 의미합니다.

Fetch.ai는 ASI-1 Mini를 통해 AI 가치 사슬을 분산화하고, Web3 커뮤니티가 기초 AI 모델에 직접 투자, 훈련, 소유할 수 있는 길을 열었습니다.

이는 곧 출시될 Cortex 제품군을 통해 더욱 발전된 대규모 언어 모델과 일반화된 인텔리전스 기능을 예고하며, AI 혁신의 새로운 지평을 열 것으로 기대됩니다.

편집자 소개

우수한은 스포츠토토링크 닷컴의 수석 편집장으로, 영국 러프버러 대학교(Loughborough University)의 스포츠 경영학과를 졸업하고 스포츠 베팅 업계에서 10년 이상의 경력을 보유하고 있습니다.

축구와 야구 베팅 분야의 전문가로, 정확한 분석과 예측으로 유명합니다. 우 편집장은 깊이 있는 스포츠 통계 연구와 팀 동향 분석을 통해 독자들에게 신뢰할 수 있는 베팅 정보를 제공합니다.

그의 기사는 최신 정보를 반영하며, 복잡한 베팅 전략을 쉽게 설명하는 능력으로 독자들의 호평을 받고 있습니다.

안전하고 책임감 있는 베팅 문화 조성에도 힘쓰는 우수한 편집장의 노력으로 스포츠토토링크 닷컴은 신뢰받는 베팅 정보 사이트로 자리매김했습니다.

3줄 요약

Fetch.ai는 Web3 환경에 특화된 대규모 언어 모델 ‘ASI-1 Mini’를 출시하여 AI 접근성과 성능을 혁신하고, 분산 소유와 가치 공유를 통해 AI 민주화를 실현합니다.

ASI-1 Mini는 MoM과 MoA 프레임워크를 통해 뛰어난 추론 능력과 맞춤형 성능을 제공하며, 하드웨어 비용을 절감하고 엔터프라이즈급 성능을 발휘합니다.

AgentVerse와의 통합을 통해 자율 에이전트 경제를 구축하고, 멀티모달 AI로의 발전을 통해 AI 기술의 미래를 재정의합니다.

Web3를 통한 AI 민주화: 분산 소유와 가치 공유의 비전

Fetch.ai의 CEO이자 Artificial Superintelligence Alliance(ASI)의 회장인 Humayun Sheikh는 “ASI-1 Mini의 출시는 커뮤니티 소유 AI라는 새로운 시대의 서막”이라며, “AI 가치 사슬을 분산함으로써 Web3 커뮤니티가 기초 AI 모델에 투자하고, 훈련하며, 소유할 수 있도록 지원한다”고 강조했습니다.

그는 “곧 고급 에이전트 도구 통합, 멀티모달 기능, 더욱 심화한 Web3 시너지 등을 통해 ASI-1 Mini의 자동화 기능을 강화하고 AI의 가치 창출을 기여자의 손에 맡길 것”이라고 덧붙였습니다.

Fetch.ai의 핵심 비전은 AI 모델의 민주화입니다.

ASI-1 Mini와 같은 독점적인 LLM을 Web3 커뮤니티가 단순히 사용하는 것을 넘어, 직접 훈련하고 소유할 수 있게 함으로써 AI 기술 발전의 혜택을 더욱 폭넓게 공유하고자 합니다.

이러한 분산형 접근 방식은 개인에게 최첨단 AI 모델의 경제적 성장에서 직접적인 이익을 얻을 기회를 제공하며, 이는 수십억 달러 규모의 가치를 창출할 잠재력을 지닙니다.

Fetch.ai 플랫폼은 사용자가 큐레이팅된 AI 모델 컬렉션에 투자하고, 개발에 기여하며, 창출된 수익을 공유할 수 있는 환경을 제공합니다.

이는 AI 모델 소유권이 분산화되는 최초의 사례로, 재정적 혜택이 더 공평하게 분배되는 미래를 제시합니다.

뛰어난 추론 능력과 맞춤형 성능: MoM과 MoA의 혁신

ASI-1 Mini는 Multi-Step, Complete, Optimised, Short Reasoning의 4가지 동적 추론 모드를 통해 당면한 작업의 복잡성에 따라 추론의 깊이와 정밀도를 유연하게 조절하는 능력을 갖췄습니다.

복잡한 다단계 문제 해결부터 간결하고 실행할 수 있는 통찰력 제공까지, ASI-1 Mini는 최적의 효율성을 위해 동적으로 적응합니다.

이러한 유연성은 ‘모델 혼합(MoM)’과 ‘에이전트 혼합(MoA)’ 프레임워크를 통해 더욱 강화됩니다.

모델 혼합(MoM)

ASI-1 Mini는 특정 작업이나 데이터 세트에 최적화된 전문 AI 모델 풀에서 가장 적합한 모델을 동적으로 선택합니다.

이는 특히 멀티모달 AI와 연합 학습(Federated Learning) 환경에서 높은 효율성과 확장성을 보장합니다.

에이전트 혼합(MoA)

고유한 지식과 추론 능력을 갖춘 독립적인 에이전트들이 협력하여 복잡한 작업을 해결합니다.

정교한 조정 메커니즘은 효율적인 작업 분배를 보장하며, 역동적인 다중 에이전트 시스템에서 분산형 AI 모델이 번성할 수 있는 기반을 마련합니다.

이러한 정교한 아키텍처는 세 가지 계층으로 구성됩니다.

기초 계층: ASI-1 Mini는 핵심 인텔리전스 및 오케스트레이션 허브 역할을 수행합니다.

전문화 계층 (MoM 마켓플레이스): ASI 플랫폼을 통해 접근할 수 있는 다양한 전문가 모델을 포함합니다.

액션 계층 (AgentVerse): 실시간 데이터베이스 관리, API 통합, 분산 워크플로우 촉진 등 다양한 기능을 갖춘 에이전트들이 활동합니다.

시스템은 필요한 AI 모델과 AI 에이전트만 선택적으로 활성화하여 실시간 작업에서 성능, 정밀성 및 확장성을 극대화합니다.

AI 효율성과 접근성의 혁신: 비용 절감과 성능 향상

높은 계산 비용을 요구하는 기존 LLM과 달리, ASI-1 Mini는 단 두 개의 GPU만으로도 엔터프라이즈급 성능을 발휘하도록 최적화되어 하드웨어 비용을 무려 8배나 절감합니다.

이는 기업에게 인프라 비용 절감과 확장성 향상을 의미하며, 고성능 AI 도입의 재정적 장벽을 허무는 중요한 계기가 됩니다.

MMLU(Massive Multitask Language Understanding)와 같은 벤치마크 테스트에서 ASI-1 Mini는 의학, 역사, 비즈니스, 논리적 추론 등 다양한 전문 분야에서 선도적인 LLM과 동등하거나 더 우수한 성능을 입증했습니다.

ASI-1 Mini는 두 단계에 걸쳐 출시될 예정이며, 곧 컨텍스트 창(Context Window) 확장을 통해 훨씬 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있게 됩니다.

최대 100만 토큰: 복잡한 문서 및 기술 매뉴얼 분석 지원

최대 1,000만 토큰: 법률 기록 검토, 재무 분석, 기업 규모 데이터 세트 처리 등 고위험 애플리케이션 지원

이러한 개선 사항은 ASI-1 Mini를 복잡하고 다층적인 작업을 위한 필수적인 도구로 만들 것입니다.

AI “블랙박스” 문제 해결: 투명성과 설명 가능성 향상

AI 업계는 딥러닝 모델이 명확한 설명 없이 결론에 도달하는 ‘블랙박스’ 문제 해결에 오랫동안 어려움을 겪어왔습니다.

ASI-1 Mini는 지속적인 다단계 추론 기능을 통해 이 문제를 완화하고, 실시간 수정 및 최적화된 의사 결정을 가능하게 합니다.

물론 불투명성을 완전히 제거하는 것은 아니지만, 의료 및 금융과 같이 설명 책임이 중요한 산업에서 더욱 투명하고 설명할 수 있는 출력을 제공합니다.

다중 전문가 모델 아키텍처는 투명성을 보장할 뿐만 아니라 다양한 분야에서 복잡한 워크플로를 최적화합니다.

데이터베이스 관리부터 실시간 비즈니스 로직 실행에 이르기까지 ASI-1 Mini는 속도와 안정성 면에서 기존 모델을 능가합니다.

AgentVerse 통합: 자율 에이전트 경제 구축

ASI-1 Mini는 Fetch.ai의 에이전트 마켓플레이스인 AgentVerse와 통합되어 사용자에게 간단한 자연어 명령만으로 실제 작업을 수행하는 자율 에이전트를 구축하고 배포할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.

예를 들어, 사용자는 AgentVerse에 호스팅된 “마이크로 에이전트”를 통해 여행 계획, 레스토랑 예약, 금융 거래 등을 자동화할 수 있습니다.

이 생태계는 오픈소스 AI의 사용자 정의와 수익화를 가능하게 하여 개발자와 기업이 공생하는 “에이전트 경제”를 창출합니다.

개발자는 마이크로 에이전트를 통해 수익을 창출하고, 사용자는 맞춤형 AI 솔루션에 원활하게 접근할 수 있습니다.

ASI-1 Mini는 에이전트 생태계가 발전함에 따라 구조화된 텍스트, 이미지 및 복잡한 데이터 세트를 처리하고 맥락 인식 의사 결정을 내릴 수 있는 멀티모달 AI로 발전할 것으로 기대됩니다.

Fetch.ai의 ASI-1 Mini 출시는 AI 기술의 민주화, 효율성 증대, 그리고 Web3와의 융합이라는 세 가지 중요한 트렌드를 선도하며 AI 산업의 미래를 재정의하고 있습니다.

이는 단순한 기술 발전을 넘어, AI가 우리 사회와 상호작용을 하는 방식에 근본적인 변화를 불러올 잠재력을 지닌, 기념비적인 사건으로 기록될 것입니다.

우리의 의견

Fetch.ai의 새로운 AI 모델 ‘ASI-1 Mini’는 Web3 환경에서 작동하며, 기존 상용 언어 모델과 비슷한 성능을 저렴한 비용으로 제공합니다.

이 모델은 AI 기술의 민주화와 효율성을 높이며, Web3와의 융합을 강화합니다. ASI-1 Mini는 복잡한 작업을 해결하고, 투명성과 설명 가능성을 향상하며, 자율 에이전트 경제를 구축할 수 있습니다.

이 기술은 AI 산업의 미래를 재정의하며, 개발자와 기업이 공생하는 새로운 생태계를 창출할 것입니다. Fetch.ai의 이 혁신은 AI 기술의 발전에 새로운 기회를 제공합니다.

FAQ