FLock.io는 개인 정보를 보호하는 협업적인 AI 모델 학습을 위해 설계된 분산형 인공지능(AI) 플랫폼입니다. 연합 학습 및 블록체인 기술을 활용하여 개인 및 조직이 기본적인 개인 데이터를 공유하지 않고도 AI 모델을 공동으로 생성할 수 있도록 하여 AI 개발에 대한 접근성을 민주화하는 것을 목표로 합니다. ^{[1] [2]}

개요

FLock.io는 소수의 대형 기술 기업 내에서 증가하는 AI 개발의 중앙 집중화 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 이 프로젝트의 목표는 AI에 대한 통제권을 참여자들에게 분산시킴으로써 이러한 "폐쇄된 정원"을 해체하는 것입니다. 플랫폼의 핵심 철학은 데이터 주권과 사용자 소유권의 원칙에 기반하며, "당신의 모델이 아니면 당신의 AI가 아니다"라는 슬로건으로 요약됩니다. 기계 학습 기술과 분산형 인프라를 결합하여 FLock은 데이터 독점, 모델 편향, 투명성 부족, 단일 장애 지점과 관련된 위험 등 AI 산업의 주요 문제를 해결하고자 합니다. ^{[2] [3]}

플랫폼의 아키텍처는 두 가지 주요 기술을 기반으로 합니다. 첫 번째는 연합 학습(FL)입니다. 이는 AI 모델을 데이터가 로컬 환경을 벗어나지 않고도 분산된 데이터 소스에서 학습할 수 있게 하는 기계 학습 방식입니다. 이 방법은 민감하거나 독점적인 정보를 개인 정보로 유지하면서도 글로벌 모델 개선에 기여할 수 있도록 합니다. 두 번째는 블록체인 계층으로, 작업 조정, 경제적 인센티브 관리, 분산형 거버넌스를 위한 신뢰할 수 없는 기반을 제공합니다. Base 생태계 내에 구축된 이 계층은 스마트 계약을 사용하여 보상 분배를 자동화하고 네트워크 규칙을 시행하여 모든 참여자에게 투명성과 보안을 보장합니다. 이 프로젝트는 영국 런던에 기반을 두고 있으며 옥스포드 대학교의 컴퓨터 과학 연구원들이 포함된 팀에 의해 설립되었습니다. ^{[8] [5]}

역사

이 프로젝트의 개발 로드맵은 플랫폼 구축을 위한 단계적 접근 방식을 개괄합니다. 2023년 2분기에 팀은 테스트넷 구축을 시작하고 대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정 기능을 출시했습니다. 2023년 남은 기간 동안 개발은 이 기능을 최적화하고, 사용 사례를 육성하며, 향상된 보안을 위한 제로지식 증명(ZKPs)에 대한 연구를 완료하는 데 집중했습니다. ^{[3] [5]}

2024년에는 플랫폼 완성과 커뮤니티 참여에 중점을 두었습니다. 생태계의 핵심 구성 요소인 AI 아레나는 2분기에 클로즈 베타 버전, 3분기에 오픈 베타 버전을 출시했습니다. 연합 학습 환경인 FL 얼라이언스도 이 기간 동안 베타 단계에 진입했습니다. 2024년 9월, FLock은 블록체인 기반 기계 학습을 위한 인센티브 메커니즘에 대한 연구를 지원하기 위해 이더리움 재단의 2024년 학술 연구비 지원의 일환으로 연구비를 수여받았습니다. 2024년 말까지 플랫폼은 기능적으로 완성되었으며, 참여 확대와 모델 호출 수 증가에 중점을 두었습니다. 2025년의 주요 이정표는 4월 28일 네이티브 FLOCK 토큰의 유틸리티를 생태계를 위한 "생산적인 자본"으로 전환하도록 설계된 주요 생태계 업그레이드인 "gmFLOCK" 발표였습니다. 프로젝트의 네이티브 토큰인 FLOCK은 2025년에 가격 변동이 심했으며, 4월 7일에는 사상 최저가인 $0.03517을 기록하고 9월 9일에는 사상 최고가인 $0.6674에 도달했습니다. 이 토큰은 그 후 2025년 9월 12일경 Upbit 암호화폐 거래소에 상장되었습니다. ^{[8] [3] [9]}

기술 및 아키텍처

Flock.io 플랫폼은 인공지능 프로세스와 안전한 블록체인 기반을 통합한 2계층 아키텍처로 구축되어 있습니다. 이 구조는 AI 모델 생성, 개선 및 배포를 위한 다단계 워크플로를 지원하도록 설계되었습니다. ^[5]

핵심 구성 요소

이 플랫폼의 워크플로는 AI 모델 수명 주기에서 각각 특정 기능을 수행하는 세 가지 고유한 단계로 나뉩니다.

1. AI 아레나: 이것은 머신러닝 모델의 초기 훈련 및 검증을 위한 분산형 플랫폼입니다. 새로운 작업이 생성되면, 훈련 노드라고 하는 참가자들이 공개 데이터 세트 또는 자체 로컬 데이터를 사용하여 모델을 훈련하기 위해 경쟁합니다. 검증자라고 하는 또 다른 참가자 집합은 제출된 모델을 평가하여 성능에 대한 합의에 도달하며, 이는 순위와 보상 분배를 결정합니다. ^[2]
2. FL 얼라이언스: 이 구성 요소는 AI 아레나에서 훈련된 모델의 개인 정보 보호를 준수하는 미세 조정을 위한 연합 학습 환경을 제공합니다. 참가자 또는 FL 클라이언트는 원시 데이터가 기기에서 나가는 일 없이 전역 모델을 공동으로 개선하기 위해 개인적인 로컬 데이터를 사용합니다. 이 시스템은 온체인 검증 가능한 난수 함수(VRF)를 사용하여 "제안자"(모델을 훈련하는 사람)와 "투표자"(업데이트를 검증하는 사람)의 역할을 할당하여 공모를 방지합니다. ^[5]
3. AI 마켓플레이스(또는 AI 문베이스): 이것은 완성된 모델이 호스팅되고 개발자와 애플리케이션에 접근 가능하게 되는 최종 배포 단계입니다. 모델 호스트는 이전 단계에서 우승한 모델을 배포하고 최종 사용자는 API 또는 SDK를 통해 이를 통합할 수 있습니다. 액세스는 기본 FLOCK 토큰을 사용하는 지불 및 스테이킹 시스템을 통해 관리됩니다. ^[1]

주요 기술

플랫폼의 기능은 다음과 같은 특수 기술의 조합을 통해 가능합니다.

• 연합 학습(FL): 이는 개인 정보 보호의 핵심 기술입니다. 이를 통해 기본 데이터를 교환하지 않고도 수많은 분산된 기기에서 공동 모델 학습이 가능합니다. 그래디언트나 가중치와 같은 모델 업데이트만 공유 및 집계되어 데이터 주권을 보장합니다. ^[2]
• 블록체인 통합: 이 플랫폼은 Base 블록체인에서 작동하며, 안전하고 투명한 조정을 위한 인프라를 제공합니다. 지분 증명(PoS) 합의 메커니즘을 사용하여 스테이킹 및 슬래싱 패널티를 포함한 온체인 인센티브를 관리하고, DAO를 통한 분산 거버넌스를 용이하게 합니다. ^[5]
• 저랭크 적응(LoRA): FLock은 대규모 모델의 빠르고 컴퓨팅 효율적인 미세 조정을 가능하게 하는 기술인 LoRA를 사용합니다. 이를 통해 모델 개선에 기여하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 줄여 참여를 더욱 용이하게 합니다. ^[1]

보안

이 시스템은 분산 네트워크에서 흔히 발생하는 다양한 공격을 완화하도록 설계되었습니다. 참가자들이 FLOCK 토큰을 묶어두어야 하는 스테이킹 요구사항은 시빌 공격(여러 가짜 신원 생성)을 과도하게 비싸게 만듭니다. 보상 시스템은 성과 기반이므로, 의미 있는 기여를 하지 않는 참가자는 보상을 받지 못하기 때문에 무임승차를 방지합니다. FL 얼라이언스에서 모델 포이즈닝을 방지하기 위해 모델 업데이트에 대한 다수결 시스템이 악의적인 클라이언트를 처벌하고 제거하기 위한 보상 및 슬래시 메커니즘과 결합됩니다. 플랫폼의 스마트 계약은 보안 회사인 Slow Mist에 의해 감사를 받았습니다. ^{[2] [1]}

생태계 참여자

FLock 생태계는 AI 모델 수명 주기에 각각 기여하는 다양한 역할을 지원하도록 설계되었습니다. 대부분의 주요 역할에 참여하려면 네트워크의 건전성에 대한 책임감과 인센티브를 맞추기 위해 스테이킹 FLOCK 토큰이 필요합니다. ^[2]

• 작업 생성자: AI 훈련 목표를 정의하고 플랫폼에 작업으로 제출하는 개인 또는 조직입니다. 작업을 생성하려면 FLOCK 토큰을 스테이킹하거나 입증된 평판이 있어야 합니다.
• 훈련 노드: AI 아레나에서 작업 생성자가 제공한 사양에 따라 모델을 훈련하는 데 계산 자원을 사용하는 참여자입니다. 참여하려면 토큰을 스테이킹해야 하며, 성과에 따라 보상을 받습니다.
• 검증자: AI 아레나에서 훈련 노드가 제출한 모델을 평가하는 역할을 담당하는 참여자입니다. 그들의 역할은 모델이 발전하거나 보상을 받기 전에 모델의 품질, 정확성 및 신뢰성을 보장하는 것입니다. 검증자는 참여하기 위해 토큰을 스테이킹해야 합니다.
• FL 클라이언트: 개인 로컬 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정하는 FL 얼라이언스의 참여자입니다. 데이터를 사용하여 모델을 훈련하는 제안자 또는 제안된 업데이트를 검증하는 투표자로 활동합니다.
• 모델 호스트: 모델이 완전히 훈련되고 검증되면 모델 호스트는 AI 마켓플레이스에 배포하고 유지 관리하여 최종 사용자와 애플리케이션에 추론 서비스를 제공합니다.
• 위임자: 노드 또는 검증자로 활동할 기술적 역량이 없는 토큰 보유자는 활동적인 참여자에게 자신의 지분을 위임할 수 있습니다. 그 대가로 지원하는 참여자가 생성한 보상의 일부를 얻습니다.

이러한 역할은 분산형 AI 개발을 위한 포괄적이고 자립적인 생태계를 만듭니다. ^[5]

토큰 경제학

FLOCK 토큰은 FLock.io 생태계의 기본 유틸리티 및 거버넌스 토큰입니다. 경제 활동을 촉진하고, 네트워크를 보호하며, 커뮤니티 주도 거버넌스를 가능하게 하도록 설계되었습니다. ^[2]

FLOCK 토큰

• 티커: FLOCK
• 총 공급량: 1,000,000,000 FLOCK (고정)
• 블록체인: Base
• 계약 주소: 0x5aB3D4c385B400F3aBB49e80DE2fAF6a88A7B691

토큰 공급량은 고정되어 있으며, 새로운 토큰은 활동적이고 정직한 네트워크 참여자에게 보상을 제공하는 예정된 발행 프로세스를 통해 유통됩니다. ^[8]

유틸리티

FLOCK 토큰은 플랫폼 내에서 수요를 창출하고 생태계에서 필수적인 역할을 수행하도록 설계된 여러 가지 주요 기능을 가지고 있습니다.

• 스테이킹: 작업 생성자, 교육 노드 및 검증자를 포함한 모든 활동 참여자는 담보로 FLOCK 토큰을 스테이킹해야 합니다. 이 메커니즘은 참여자가 정직하게 행동하도록 재정적 이해관계를 갖도록 함으로써 네트워크를 보호합니다.
• 결제: 최종 사용자와 개발자는 AI 마켓플레이스에 호스팅된 AI 모델에 대한 접근 비용을 지불하기 위해 FLOCK 토큰을 사용합니다. 특히 스테이크에 따라 결정된 무료 티어를 초과하는 사용량에 대해서는 FLOCK 토큰을 사용해야 합니다.
• 거버넌스: FLOCK을 보유하면 FLock DAO에서 투표권을 얻습니다. 토큰 보유자는 플랫폼의 미래에 영향을 미치는 프로토콜 업그레이드, 재무 관리 및 기타 주요 결정을 제안하고 투표할 수 있습니다.
• 보상: 작업 생성자는 참여자가 특정 AI 교육 작업을 우선적으로 완료하도록 유도하기 위해 추가 FLOCK 토큰을 보상으로 제공할 수 있습니다.
• 위임: 토큰 보유자는 자신의 지분을 네트워크 운영자에게 위임하여 기술 인프라를 직접 운영하지 않고도 생태계의 보상 시스템에 참여할 수 있습니다.

경제 모델

이 플랫폼의 경제 모델은 보상과 불이익 시스템을 중심으로 합니다. 매일 토큰 배출은 기여하는 참여자들에게 분배되며, 할당은 각 범주에 스테이킹된 FLOCK의 총량에 따라 AI 아레나와 FL 얼라이언스 작업으로 나뉩니다. 악의적인 행위를 처벌하기 위해 플랫폼은 부정직한 참여자의 스테이킹된 토큰 일부를 몰수하여 정직한 행위자에게 재분배하는 "슬래싱" 메커니즘을 사용합니다. 이는 네트워크를 손상시키려는 시도에 대한 강력한 경제적 불이익을 만듭니다. ^[2]

사용 사례

FLock의 탈중앙화되고 개인정보 보호 중심의 프레임워크는 민감한 데이터를 포함하거나 커뮤니티 협업이 필요한 다양한 AI 분야에 적용될 수 있습니다.

• 대규모 언어 모델(LLM): 이 플랫폼은 탈중앙화된 컴퓨팅과 다양한 데이터 세트를 활용하여 LLM의 사전 훈련과 특수 작업을 위한 기존 모델의 미세 조정 모두에 사용될 수 있습니다. 한 가지 응용 프로그램은 Morpheus와 같은 네트워크에서 호스팅될 수 있는 온체인 암호화폐 거래를 위한 AI 에이전트 생성입니다. ^[2]
• 안정적 확산 모델: FLock을 사용하면 커뮤니티 주도로 텍스트-이미지 모델을 미세 조정할 수 있습니다. LoRA와 같은 기술을 사용하여 커뮤니티는 개별 데이터 세트를 중앙 집중화할 필요 없이 고유한 예술적 스타일과 선호도를 공유 모델에 협업적으로 통합할 수 있습니다. ^[1]
• 의료: 이 플랫폼의 개인정보 보호 기능은 의료와 같이 민감한 분야의 응용 프로그램에 적합합니다. 예를 들어, 여러 병원이 각각의 환자 데이터를 사용하여 당뇨병 예측 모델을 훈련하기 위해 협업할 수 있습니다. 연합 학습을 통해 원시 환자 데이터를 공유하지 않고도 HIPAA와 같은 규정을 준수하면서 이를 달성할 수 있습니다. 영국 병원과의 시범 프로젝트는 혈당 예측에 대한 이 기능을 성공적으로 시연했습니다. ^[5]

거버넌스

FLock.io 플랫폼의 거버넌스는 탈중앙화 자율 조직(DAO)을 통해 운영되며, FLOCK 토큰 보유자들이 생태계를 공동으로 관리할 수 있도록 합니다. 이 구조는 플랫폼의 개발과 정책이 커뮤니티의 이익과 일치하도록 설계되었습니다. ^[2]

제안은 특정 수량의 FLOCK을 스테이킹한 모든 토큰 보유자가 제출할 수 있습니다. 이는 스팸을 방지하기 위한 조치입니다. 커뮤니티는 제안을 검토한 후 정식 투표를 진행합니다. 투표가 유효하려면 최소한의 정족수를 충족하는 토큰 보유자가 참여해야 합니다. DAO의 권한 범위에는 기술 프로토콜 업그레이드, 재무 관리, 커뮤니티 이니셔티브, 보상 분배와 같은 경제적 매개변수 조정 등이 포함됩니다. DAO의 주요 기능 중 하나는 작업 검증으로, 특정 AI 교육 작업을 승인하여 프로토콜 수준의 배출 보상을 받을 수 있도록 합니다. ^[5]

파트너십 및 투자자

Flock.io는 여러 벤처 캐피털 회사의 지원을 받고 있으며 Web3 및 AI 분야의 다양한 프로젝트와 협력 관계를 맺고 있습니다.

투자자

이 프로젝트는 다음을 포함한 여러 저명한 투자자들로부터 지원을 받았습니다.

• Digital Currency Group (DCG)
• Lightspeed Faction
• OKX Ventures
• Volt Capital
• Tagus Capital
• Ethereum Foundation

협업

FLock은 생태계를 확장하고 사용자에게 리소스를 제공하기 위해 전략적 파트너십을 구축했습니다.

• Animoca Brands: 플랫폼의 작업 생성자로, 게임파이 생태계 내의 기업 효율성 향상을 위한 AI 모델 훈련에 FLock을 사용합니다.
• Base: FLock이 구축된 블록체인 생태계입니다. Base는 분산형 프라이버시 우선 AI 훈련 인프라 구축에 대한 FLock의 작업을 승인했습니다.
• Morpheus: FLock은 온체인 트랜잭션을 위한 Morpheus 검색 증강 생성(RAG) 에이전트에 기여합니다.
• IO.net: 분산 네트워크를 AI 애플리케이션에 대한 더욱 신뢰할 수 있고 확장 가능한 솔루션으로 만드는 것을 목표로 하는 "AI 증명" 이니셔티브에서 FLock과 파트너십을 맺었습니다.
• Akash: 개발자가 분산형 클라우드 컴퓨팅 마켓플레이스에서 FLock 훈련 노드와 검증자를 배포할 수 있도록 합니다.
• Hyperbolic: AI 모델 훈련을 지원하기 위해 FLock 네트워크에 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.

이 프로젝트는 영국 대학과 제휴한 영국의 주요 병원과의 주력 협업을 통해 의료 AI에 기술을 적용했으며, 분산형 컴퓨팅 및 피어투피어 스마트 에이전트 네트워크의 익명의 선두주자와의 파트너십도 맺었습니다. ^{[1] [5]}