오라 프로토콜은 AI 및 복잡한 계산을 온체인으로 가져오는 검증 가능한 오라클 프로토콜입니다. 2022년 9월 Kartin Wong이 공동 설립했습니다. ^[1][2]

개요

Ora 프로토콜은 인공지능을 탈중앙화 애플리케이션과 통합하기 위한 블록체인에 구애받지 않는 인프라를 제공합니다. 개발자가 AI 연산을 직접 온체인에서 실행하고 검증할 수 있는 도구를 제공하여 신뢰할 수 있고 탈중앙화된 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다. 이 프로토콜은 블록체인 환경 내에서 확장 가능하고 검증 가능한 AI를 활성화하는 데 중점을 둡니다. 주요 서비스인 AI 오라클은 TORA 클라이언트를 사용하는 분산형 노드 네트워크를 통해 스마트 계약이 AI 기능에 액세스할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 계산 무결성을 보장하기 위해 낙관적 머신 러닝(opML)으로 지원됩니다. Ora는 또한 ERC-7641을 사용하여 AI 모델을 토큰화하는 방법인 Initial Model Offerings(IMO)를 도입합니다. 이 접근 방식은 오픈 소스 AI 개발을 위한 자금 지원을 지원하고 탈중앙화 애플리케이션에서 이러한 모델을 사용하는 것과 관련된 토큰 보유자에게 수익을 분배합니다. ^[3]

제품

온체인 AI 오라클 (OAO)

Ora Protocol의 온체인 AI 오라클은 머신러닝 추론을 블록체인으로 가져오기 위해 설계된 검증 가능한 오라클 시스템입니다. 이는 스마트 계약 및 탈중앙화 애플리케이션이 LLaMA 3 및 Stable Diffusion과 같은 고급 AI 모델의 출력에 액세스하고 검증할 수 있도록 합니다.

이 시스템은 사기 증명을 사용하여 계산을 검증하고 신뢰 없는 실행을 보장하는 낙관적 머신러닝(opML)으로 구동됩니다. 영지식 머신러닝(zkML)에 비해 이 접근 방식은 계산 비용을 줄이고 확장성을 향상시킵니다.

AI 오라클은 스마트 계약과 오프체인 구성 요소로 구성됩니다. _opML 계약_은 사기 증명 및 검증 가능성을 관리하고, _AIOracle 계약_은 오프체인 ML 노드와 온체인 호출자 간의 상호 작용을 용이하게 합니다. _사용자 계약_은 AI 요청을 보내고 결과를 받습니다. TORA 클라이언트를 실행하는 ORA 노드는 네트워크 전체에서 추론 결과를 제출하고 검증하는 역할을 합니다. ^[4]

Optimistic Machine Learning (opML)

opML (Optimistic Machine Learning)은 블록체인 네트워크에서 확장 가능하고 효율적인 머신러닝 추론을 가능하게 하는 프레임워크입니다. 고급 AI 모델이 블록체인을 과부하시키거나 중앙 집중식 시스템에 의존하지 않고 분산 환경에서 작동할 수 있도록 합니다. 낙관적 롤업에서 영감을 받은 opML은 ML 계산이 유효하지 않다고 이의를 제기하지 않는 한 유효하다고 가정하여 즉각적인 온체인 검증의 필요성을 크게 줄이고 복잡한 AI 애플리케이션을 온체인에서 더 실용적으로 만듭니다.

이 시스템은 ML 작업의 오프체인 실행을 통해 효율성을 달성하며, 분쟁이 발생한 결과만 온체인 검증을 거칩니다. 이는 사기 증명 메커니즘을 통해 수행됩니다. 결과는 서비스 제공업체가 제출하고 검증자는 이의를 제기할 기간을 갖습니다. 분쟁이 발생하면 시스템은 정확한 계산 단계를 식별하고 사기 증명 가상 머신(FPVM)을 사용하여 해당 단계만 검증합니다. 이 방법은 정확성과 무결성을 보장하면서 계산 리소스를 보존합니다.

영지식 머신러닝(zkML)과 비교하여 opML은 증명 생성에 드는 높은 비용을 피하므로 분산형 AI에 더 쉽게 접근할 수 있는 솔루션입니다. 중앙 집중식 감독 없이 검증을 개방적이고 검증 가능하게 유지하여 분산화를 지원합니다. opML은 ORA의 AI Oracle을 통해 사용할 수 있으며, 개발자에게 신뢰할 수 있고 비용 효율적인 AI 기능을 스마트 계약 및 블록체인 애플리케이션에 직접 통합할 수 있는 인프라를 제공합니다. ^[16]

Optimistic Privacy-Preserving AI

opp/ai(Optimistic Privacy-Preserving AI)는 Zero-Knowledge Machine Learning(zkML)과 Optimistic Machine Learning(opML)이라는 두 가지 기존 접근 방식의 기능을 결합하여 온체인 머신러닝에서 개인 정보 보호와 효율성을 모두 지원하도록 설계된 프레임워크입니다. 이를 통해 머신러닝 모델을 민감도에 따라 구성 요소로 나누어 데이터 기밀성이 필요한 계산에는 zkML을 사용하고, 속도와 비용 효율성이 더 중요한 덜 민감한 프로세스에는 opML을 사용할 수 있습니다.

이 시스템은 모델을 두 부분으로 분할하여 작동합니다. 첫 번째인 M_zk는 민감한 데이터 또는 독점 알고리즘과 관련된 하위 모델로 구성되며, 이 데이터가 비공개로 유지되도록 영지식 증명을 사용하여 처리됩니다. 두 번째인 M_op는 개인 정보 보호가 문제가 되지 않는 하위 모델을 포함하며, 이의 정확성을 가정하는 opML의 낙관적 접근 방식을 사용하여 오프체인에서 실행됩니다. 이 구조를 통해 opp/ai는 일반적으로 전체 zkML 시스템과 관련된 계산 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

실행 중에 zkML 하위 모델의 출력을 opML 하위 모델에 공급할 수 있으며, 그 반대의 경우도 가능하여 통합 워크플로가 가능합니다. zkML 부분은 검증을 위해 블록체인에 영지식 증명을 제출하고, opML 부분은 결과 정확성을 확인하기 위해 챌린지-응답 모델에 의존합니다. 이러한 방법을 혼합하여 opp/ai는 블록체인 네트워크에서 AI 모델의 유연하고 안전하며 효율적인 배포를 지원합니다. ^[17]

Resilient Model Services (RMS)

Resilient Model Services (RMS)는 다양한 블록체인 시나리오에서 안정적이고 안전한 머신러닝 연산을 지원하기 위해 개발된 AI 인프라입니다. ORA의 opML (Optimistic Machine Learning) 프레임워크를 기반으로 구축된 RMS는 AI 프로세스가 안정적이고, 오류에 강하며, 검증 가능하도록 보장하는 것을 목표로 합니다. RMS의 초기 단계에는 ORA의 AI API가 포함되어 있으며, 이를 통해 개발자는 탈중앙화되고 검증 가능한 환경 내에서 채팅 완료 및 이미지 생성과 같은 작업에 일반적으로 사용되는 AI 모델에 액세스할 수 있습니다.

RMS는 투명하게 온체인에서 작동할 수 있는 자율 AI 에이전트의 개발을 지원합니다. 이러한 에이전트는 온체인 검증 가능성을 통해 안전하게 작업을 실행할 수 있으므로 높은 수준의 신뢰와 투명성이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 또한 RMS는 탈중앙화 금융 (DeFi) 프로토콜과 AI의 통합을 용이하게 하여 자동화된 거래, 위험 평가 및 AI 기반 금융 에이전트를 온체인 시스템 내에서 구현할 수 있는 도구를 제공합니다.

Web3 게임은 또한 반응형 게임 메커니즘, 캐릭터 상호 작용 및 실시간 의사 결정을 위한 AI를 활성화하여 RMS의 이점을 얻습니다. AI 결과에 대한 블록체인 기반 검증을 통해 RMS는 게임 플레이의 공정성과 투명성을 유지하는 데 도움이 됩니다. RMS의 기반인 opML은 확장 가능하고 효율적이며 분산된 AI 연산을 제공하는 동시에 지원되는 모든 사용 사례에서 투명성과 신뢰성을 유지합니다. ^[18]

Initial Model Offering (IMO)

Initial Model Offering (IMO)는 AI 모델을 온체인에서 토큰화하여 오픈 소스 AI 모델 개발을 지원하기 위해 설계된 메커니즘입니다. 이 접근 방식은 현재 지배적인 폐쇄형 소스 기업의 압력을 받고 있는 오픈 소스 AI 커뮤니티의 개발자들이 직면한 재정적 지속 가능성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. AI 모델을 토큰화된 자산으로 전환함으로써 IMO는 개발 및 사용이 더욱 투명하고 협력적이며 재정적으로 실행 가능한 시스템을 만듭니다.

IMO는 AI 모델의 미래 가치에 대한 소유권을 나타내는 Intrinsic RevShare Tokens라는 ERC-7641 토큰을 발행합니다. 이러한 토큰은 AI 모델이 추론 또는 콘텐츠 생성에 사용될 때 발생하는 사용료의 일부를 받을 수 있는 권리를 보유자에게 부여합니다. 이 구조는 개발자, 사용자 및 기여자 간의 인센티브를 조정하여 각 그룹이 모델 생태계의 성장 및 거버넌스에 참여할 수 있도록 합니다.

IMO 프로세스에는 모델 토큰화, 온체인 사용을 통한 가치 창출, 토큰 보유자에게 결과 수수료 분배가 포함됩니다. 거버넌스 기능을 통해 토큰 보유자는 보조금 할당 및 향후 업데이트에 대한 투표와 같이 모델 개발 방향에 영향을 미칠 수 있으며, AI 모델 진화에 대한 커뮤니티 중심 접근 방식을 강화합니다. ^{[5] [6]}

IMO 메커니즘

Initial Model Offering (IMO) 메커니즘은 검증 가능한 온체인 AI 모델과 ERC-7641 내재적 수익 공유 토큰이라는 두 가지 핵심 구성 요소를 중심으로 구축됩니다. 이 구조는 AI 모델 사용이 블록체인에서 직접적으로 가치를 생성하고 분배하는 자체 포함 경제 루프를 생성하도록 설계되었습니다. 표준화된 토큰 시스템을 통해.

• 검증 가능한 온체인 AI 모델은 사기 증명을 적용하여 기계 학습 계산을 효율적이고 확장 가능하게 검증하는 프레임워크인 opML을 통해 가능합니다. 이러한 모델은 ORA의 AI Oracle을 통해 배포되며, 이는 AI 추론을 온체인에서 실행하고 검증할 수 있도록 지원하는 인프라 역할을 합니다. 이 설정은 스마트 계약과 같이 모델의 출력이 사용될 때마다 수익 캡처를 트리거할 수 있는 검증 가능한 상호 작용이 발생하도록 보장합니다.
• ERC-7641 토큰은 모델 사용을 토큰 기반 보상에 연결하여 이러한 수익 분배를 용이하게 합니다. AI 모델이 체인에서 사용될 때마다 수수료가 징수되어 토큰 보유자에게 비례적으로 분배됩니다. 또한 모델이 로열티 또는 민팅 수수료(NFT와 같은)가 있는 콘텐츠를 생성하는 경우 해당 수익은 ERC-7007과 같은 관련 표준을 사용하여 분배할 수 있습니다. 이 디자인은 AI 모델의 경제 생태계에서 지속 가능한 개발과 분산된 참여를 지원합니다. ^[5]

ERC-7641

ERC-7641은 ERC-20 토큰 표준의 확장입니다. 내장된 수익 공유 메커니즘을 통합하여 보유자가 지정된 스냅샷 간격으로 토큰 잔액을 기준으로 공동 수익 풀의 비례적 지분을 청구할 수 있습니다. 프로젝트가 수익 흐름을 토큰화하고 참가자 간에 소득을 공정하게 분배할 수 있도록 지원하여 지속 가능한 자금 조달을 지원합니다. 이 표준에는 소각 기능도 포함되어 있는데, 보유자는 풀 가치에 대한 지분과 교환하여 토큰을 파기할 수 있으며, 이는 공급을 줄이고 장기적인 참여를 장려하는 디플레이션 경제를 도입합니다. ^[19]

ERC-7007

ERC-7007은 ERC-721 NFT 표준의 확장으로, 이더리움 블록체인에서 AI 생성 콘텐츠를 나타내고 검증하도록 설계되었습니다. 이를 통해 NFT는 특정 모델이 주어진 입력을 사용하여 생성한 AI 생성 콘텐츠를 인증할 수 있습니다. 이 표준은 콘텐츠 정확성을 검증하기 위해 영지식 머신러닝(zkML) 및 낙관적 머신러닝(opML)을 통합합니다. AI 생성 콘텐츠를 검증하고 수익화하는 방법을 제공함으로써 ERC-7007은 AI 모델 제작자와 콘텐츠 제작자를 지원하며, 검증 가능한 NFT를 통해 수익 공유를 용이하게 하는 안전하고 표준화된 방법을 제공합니다. 여기에는 AI 모델, zkML/opML 검증, 콘텐츠 및 검증 프로세스를 관리하기 위한 호환 가능한 AIGC-NFT 스마트 계약과 같은 구성 요소가 포함됩니다. ^[20]

ORA

$ORA 토큰은 ORA 생태계에 필수적이며, 다양한 기능을 제공합니다. 초기 모델 제공(IMO)에 대한 접근 권한을 부여하여 회원들이 최첨단 오픈 소스 AI 모델 개발을 지원하고 자금을 지원할 수 있도록 합니다. 토큰 보유자는 $ORA를 스테이킹하여 분산형 노드를 운영할 수 있으며, 이는 OAO 및 RMS와 같은 서비스를 지원하면서 트랜잭션 수수료를 얻습니다. $ORA는 또한 분산형 거버넌스를 촉진하여 보유자가 프로토콜 방향에 영향을 미칠 수 있도록 합니다. 또한 $ORA는 범용 가스로서, $ORA를 트랜잭션에 필요한 기본 가스로 변환하여 체인 및 프로토콜 전반에서 가스 없는 상호 작용을 가능하게 합니다. ^[21]

토큰 이코노미

ORA의 총 공급량은 333,333,333개이며 다음과 같이 분배됩니다. ^[21]

• 생태계: 33%
• 재단: 33%
• 네트워크: 33%
• DAICO: 1%

팀

• Kartin Wong - 공동 창립자 & 생성자 ^[9]
• Alec James - 생태계 성장 ^[10]
• Cathie So - 최고 과학자 ^[11]
• Shuxiao Miao - 소프트웨어 개발자 ^[13]
• Suning Yao - 연구 엔지니어 ^[12]
• Levi Sledd - 영지식 회로 엔지니어^[14]

파트너십

• MemeWar
• Hive
• Taste Foundation
• Hetu Protocol