**제임스 우드먼(James Woodman)**은 분산형 인공지능 인프라 개발에 주력하는 오스틴 기반 스타트업인 Manifold Labs의 공동 창립자입니다. 그는 Bittensor 생태계의 핵심 인물로, 이전에는 Opentensor의 최고 운영 책임자(COO)를 역임했으며 현재는 Targon 컴퓨팅 네트워크와 같은 프로젝트 개발을 이끌고 있습니다. ^{[1] [2]}

교육

제임스 우드먼은 인디애나 대학교 켈리 경영대학원에서 재무학을 전공했습니다. 대학 재학 중 투자 은행 워크숍에 참여하고 우등으로 졸업했으며 클럽 축구팀의 일원이었습니다. 그는 졸업생 상위 1%에 속했습니다.

경력

우드먼은 이전에 Bittensor 네트워크를 운영하는 Opentensor에서 최고 운영 책임자(COO)를 역임했습니다. 그 후 로버트 마이어스와 함께 Manifold Labs를 공동 설립했습니다. 텍사스 오스틴에 본사를 둔 Manifold Labs는 "Bittensor 회사"로 운영되며 해당 생태계 내에서만 제품과 서비스를 구축합니다. 공동 창립자로서 우드먼은 하이브리드 AI 증강 검색 오케스트레이터인 Sybil과 AI 시스템을 위한 개인 정보 보호 중심의 분산형 네트워크인 Targon이라는 두 가지 주요 프로젝트 개발을 감독했습니다. ^{[1] [2]}

우드먼의 작업은 Bittensor 네트워크의 서브넷 4로 운영되는 Targon에 집중되어 있습니다. 이 프로젝트는 엔터프라이즈급 AI 추론 및 훈련 서비스를 제공하기 위해 고성능 하드웨어를 집계하는 AI 컴퓨팅을 위한 분산형 마켓플레이스를 만드는 것을 목표로 합니다. Targon은 Amazon Web Services(AWS)와 같은 중앙 집중식 클라우드 제공업체 및 OpenAI의 서비스에 대한 비용 효율적이고 안전한 대안으로 자리매김하고 있습니다. 공개 인터뷰에서 우드먼은 Targon이 AWS보다 최대 85% 저렴할 수 있으며 기밀 컴퓨팅 기술을 활용하여 사용자의 데이터 개인 정보를 보장한다고 밝혔습니다. 이 플랫폼은 H200 및 L40 GPU를 포함하여 7천만 달러 이상의 NVIDIA 인증 하드웨어를 집계합니다. ^[3]

우드먼의 리더십 하에 Manifold Labs는 프로젝트의 재정적 지속 가능성을 달성하는 데 주력해 왔습니다. 2025년 7월 인터뷰에서 그는 Targon이 고객으로부터 월 약 10만 달러의 수익을 창출하고 있으며 네트워크 채굴자에게 지급되는 토큰 배출량인 월 4백만 달러에 맞춰 수익을 확장하는 것을 목표로 한다고 밝혔습니다. 그는 또한 Targon에서 창출된 수익의 100%가 기본 서브넷 토큰인 Alpha(α)의 바이백에 사용될 것이라고 밝히면서 생태계에 대한 Manifold Labs의 약속을 확인했습니다. 이 전략은 2025년 7월 28일에 발표된 중요한 자금 조달 이정표에 의해 뒷받침되었으며, Manifold Labs는 Targon의 성장을 가속화하기 위해 1,050만 달러의 시리즈 A 라운드를 모금했습니다. 우드먼은 이를 당시 "Bittensor 역사상 가장 큰 모금"이라고 설명했습니다. ^{[2] [3]}

우드먼은 경력 전반에 걸쳐 Bittensor 네트워크의 옹호자였습니다. 그는 중앙 집중식 AI 서비스에 대한 분산형 대안을 제공할 수 있는 잠재력을 공개적으로 홍보하면서 허가 없는 특성을 강조했습니다. 2025년 초, 그는 Targon이 5일 동안 OpenRouterAI 플랫폼에서 77억 개의 유기적 토큰을 처리했다고 언급하면서 네트워크 기본 토큰인 TAO의 실제 유용성을 언급했습니다. 그는 또한 네트워크의 경제 활동에 대한 분석을 공유하면서 2025년 1월 현재 상위 10개 서브넷이 등록 수수료로 총 233,816개 이상의 TAO를 소각했으며 이는 당시 9,300만 달러 이상에 해당한다고 지적했습니다. ^[2]

철학 및 공개 입장

우드먼은 대규모 기술 기업의 지배력에 도전하기 위해 분산형 AI에 대한 비전을 공개적으로 표명했습니다. 2023년 8월, 그는 Bittensor를 사용하여 "사람들을 위한, 사람들에 의한 지능 네트워크를 구축하여 기업 AI를 물리치는 것"이 목표라고 밝혔습니다. 그는 종종 분산형 기술 간의 유사점을 도출하여 각 도메인에서 다양한 암호화폐의 역할을 비교합니다. 2023년 9월, 그는 "BTC = 돈의 미래 ETH = 분산형 소프트웨어 앱의 미래 TAO = 분산형 지능의 미래"라고 가정했습니다. ^[2]

그는 또한 중앙 집중식 AI와 분산형 AI 간의 경쟁을 사용자 신뢰 및 제어 문제로 규정했습니다. 2025년 2월, 그는 "중앙 은행을 불신하는 사람들에게는 Bitcoin [BTC]이 있습니다. OpenAI를 불신하는 사람들에게는 Bittensor [TAO]가 있습니다."라고 언급했습니다. 이러한 입장은 그의 개인적인 행동에 반영되었습니다. 2023년 11월, 그는 Opentensor 네트워크에서 제공하는 AI 채팅 애플리케이션인 Corcel을 사용하기 위해 개인 OpenAI 구독을 취소했다고 발표했습니다. 우드먼은 Bittensor와 같은 분산형 네트워크의 경쟁 우위는 개방적이고 협력적인 특성에 있다고 믿으며, 2025년 1월에 서브넷은 "우리의 집단 지능에 의해 가능해진 엄청난 다양성"을 반영하며 "어떤 폐쇄 소스 회사도 경쟁할 수 없다"고 밝혔습니다. ^[2]

공개 출연 및 인터뷰

우드먼은 업계 컨퍼런스 및 인터뷰를 포함한 다양한 공개 포럼에서 Manifold Labs와 Targon을 대표했습니다. 2025년 9월 5일, 그는 Google의 토론토 사무실에서 열린 "Dippy Conf: Planet Scale Consumer AI"에서 예정된 연사였습니다. 그는 로버트 마이어스와 함께 "개방형 웹에서 지능이 배포, 쿼리 및 소유되는 방식을 재고"라는 주제로 공동 발표할 예정이었습니다. ^[1]

그는 또한 Targon의 전략과 진행 상황에 대해 논의하기 위해 여러 인터뷰에 참여했습니다. 2025년 초, 그는 Mark Jeffrey와 함께 "Hash Rate Series"에 출연하여 기존 AI 인프라를 파괴하려는 Targon의 비전과 토큰 보조금에 의존하기보다는 실제 수익을 창출하는 것의 중요성을 설명했습니다. 2025년 7월, 그는 DSV Fund와 함께 "Revenue Search"에 출연하여 Targon의 수익 수치, 하드웨어 용량 및 광부 배출량과 수익의 균형을 맞춰 재정적 지속 가능성을 달성하는 데 중점을 둔 특정 세부 정보를 제공했습니다. 이러한 논의에서 그는 컴퓨팅 품질과 가동 시간 보장을 기반으로 Targon을 차별화하여 기존 중앙 집중식 제공업체와 직접 경쟁하는 장기적인 목표를 강조했습니다. ^[3]

분산형 AI 및 컴퓨팅의 미래 #02

Hash Rate 팟캐스트(에피소드 108, Targon – TAO 서브넷 4)에 실린 인터뷰에서 제임스 우드먼은 분산형 AI 컴퓨팅 개발과 Bittensor 생태계 내에서 Targon의 참여에 대해 논의했습니다. 호스트 Mark Jeffrey와의 대화에서는 분산형 AI 네트워크의 구조, 경제 모델 및 분산된 GPU 컴퓨팅 리소스를 관리하기 위해 Targon이 채택한 기술적 접근 방식에 대해 다루었습니다.

우드먼은 Targon을 글로벌 네트워크에서 독립적인 참가자가 제공하는 GPU 용량을 구성하고 할당하도록 설계된 구성 요소로 설명했습니다. 그의 설명에 따르면 프로젝트의 운영 모델은 처음에는 토큰 기반 인센티브에 의존하지만 AI 추론 서비스에 대한 시장 수요를 기반으로 지속 가능한 프레임워크로 전환하는 것을 목표로 합니다. 이 시스템은 컴퓨팅 제공업체와 AI 모델 실행을 원하는 사용자를 연결하는 마켓플레이스 역할을 하도록 설계되었습니다.

논의 중에 우드먼은 Bittensor의 분산형 프레임워크를 Bitcoin과 같은 블록체인 기반 시스템과 비교하면서 중앙 집중식 제어를 인센티브 기반 조정으로 대체하는 것을 강조했습니다. 그는 Targon을 포함한 다양한 서브넷이 공통 토큰 경제를 통해 공유 Bittensor 환경 내에서 상호 작용하여 다양한 컴퓨팅 서비스 간의 상호 의존성을 확립한다고 설명했습니다. 데이터 보호 및 규정 준수를 위해 TEE(Trusted Execution Environments)를 사용하는 것과 관련하여 보안 및 개인 정보 보호도 강조되었습니다.

우드먼은 분산형 AI 컴퓨팅을 컴퓨팅 리소스가 관리되고 액세스되는 방식의 구조적 변화로 특징지었습니다. 그는 Bittensor 네트워크가 매달 많은 양의 토큰화된 트랜잭션을 처리하여 중앙 집중식 AI 인프라에 대한 기능적 대안으로 자리매김하고 있다고 언급했습니다. 그의 관점에서 Targon은 사용 편의성과 통합에 중점을 두어 기술 및 엔터프라이즈 컨텍스트 모두에 대한 관련성을 확장하려고 하며, 이는 AI 컴퓨팅 프로비저닝에서 분산형 접근 방식으로의 광범위한 움직임을 반영합니다. ^[5]