Nick Emmons는 블록체인 및 인공 지능 분야에서 경험을 쌓은 기술 기업가이자 엔지니어입니다. 그는 Allora Network를 담당하는 개발 회사인 Allora Labs의 공동 창립자이자 최고 경영자입니다. ^[1]

경력

Emmons는 전통적인 금융 분야에서 경력을 시작했으며, 2014년경에 처음으로 블록체인 기술에 관심을 갖게 되었습니다. 2018년부터 2019년까지 그는 John Hancock의 Lab of Forward Thinking에서 수석 블록체인 엔지니어로 근무했습니다. 이 직책에서 그는 회사의 블록체인 이니셔티브를 지휘하고, 전체 전략에 기여하고, 기업 임원 및 업계 파트너와 협력하여 관련 프로젝트의 연구, 아키텍처 및 개발을 감독하는 책임을 맡았습니다.

2019년 Emmons는 나중에 Allora Labs가 될 회사를 공동 설립했으며 현재 CEO로 재직 중입니다. 이 회사는 원래 Upshot이라는 이름으로 설립되었으며, 자산 가격 발견을 위해 인공 지능을 사용하는 데 초점을 맞추었습니다. 이후 블록체인 기술과 강화 학습 및 크라우드 소싱 인텔리전스를 포함한 머신 러닝 기술을 통합하는 탈중앙화 AI 네트워크를 만드는 데 중점을 둔 더 광범위한 사명을 반영하기 위해 Allora Labs로 리브랜딩되었습니다. ^{[3] [4]}

인터뷰

탈중앙화 AI 시장

2025년 6월 Chain Reaction 팟캐스트에서 Emmons는 John Hancock에서 전통적인 금융 분야에서 일하면서 2014년경에 블록체인 기술에 대한 초기 관심에서 시작하여 탈중앙화 AI 시장의 세계로의 여정에 대해 논의했습니다. 그는 AI 기반 자산 가격 발견에 초점을 맞춘 Upshot을 설립하고 결국 Allora로 진화했습니다. 이 대화에서는 개발자가 요구 사항을 지정하고 다양한 AI 기여자로부터 최적화된 출력을 받을 수 있도록 하여 AI와의 상호 작용을 단순화하는 AI 모델을 위한 시장을 만들려는 Allora의 목표를 탐구했습니다. Emmons는 가치 포착 및 사회의 잠재적인 과도한 금융화에 대한 우려를 해결하면서 다양한 영역, 특히 금융 분야에서 집단 지능을 밝히고 효율성을 개선하는 데 있어 탈중앙화 시스템의 이점을 강조했습니다. 에피소드는 AI 및 금융 시스템의 미래 트렌드에 대한 통찰력으로 마무리되었으며, 이러한 분야에서 혁신을 위한 보다 통합되고 접근 가능한 환경으로의 전환을 예측했습니다. ^[2]

AI 및 집단 지능

2025년 2월 Everything Bagel 팟캐스트에서 Emmons는 탈중앙화 인공 지능과 집단 지능을 향상시킬 수 있는 잠재력에 대한 통찰력을 공유했습니다. Emmons는 암호화폐 분야에서의 자신의 배경과 Allora가 특히 주관적인 영역에서 합의를 향한 탈중앙화된 행위자를 조정하는 데 있어 비효율성을 해결하는 것을 목표로 하는 방법을 강조했습니다. 이 대화에서는 다양한 모델이 출력을 결합하여 개선된 집단 지능을 생성할 수 있도록 AI를 활용하는 탈중앙화 네트워크 개발에 대해 자세히 설명했습니다. Emmons는 효과적인 합의를 보장하기 위해 다양한 모델의 기여도를 평가하는 "평판자"의 메커니즘을 설명했습니다. 또한 팟캐스트는 탈중앙화된 환경에서 AI의 미래를 탐구하고 중앙 집중식 시스템과 대조했으며 고급 인공 지능 시스템 개발을 촉진하기 위한 커뮤니티 주도 기여의 중요성을 강조했습니다. Emmons와 호스트 Bon Roy 모두 개발자 간의 광범위한 협업을 가능하게 하여 고급 인공 지능 시스템 개발을 촉진하겠다는 비전을 표명했습니다. ^[6]

Allora 네트워크

2024년 12월 Outpost 팟캐스트에서 Emmons는 플랫폼이 네트워크 설계에 대한 초모듈식 접근 방식을 채택하여 AI 및 암호화폐 공간 내에서 전략적으로 차별화된 방법에 대해 논의했습니다. 최적화를 제한할 수 있는 단일 프레임워크가 아닌 Allora는 다양한 형태의 AI를 효율적으로 프로비저닝할 수 있는 "상품화된 지능"을 위한 시장을 만드는 데 중점을 두었습니다. Emmons는 금융 시장을 변화시키는 촉매제로서 AI의 잠재력을 언급하면서 탈중앙화 기술로의 여정을 강조했습니다. 그는 추론 작업자 및 예측자와 같은 다양한 행위자를 포함하는 네트워크 구조에 대해 자세히 설명하여 성능 향상을 위해 AI 모델 간의 협업을 장려하는 시스템을 만들었습니다. 이 모듈식 접근 방식은 다른 시스템에서 흔히 발견되는 담합 및 가중치 복사와 같은 일반적인 문제를 해결하도록 설계되었습니다. Emmons는 또한 금융 시장을 넘어 더 광범위한 애플리케이션을 포괄하여 다양한 부문에 걸쳐 AI 활용을 위한 포괄적인 프레임워크를 구축하려는 Allora의 야망을 표명했습니다. 테스트넷의 최종 단계가 시작되면서 초기 커뮤니티 참여는 유망한 관심을 나타내어 AI와 탈중앙화 금융의 진화하는 교차점에서 Allora의 잠재적 궤적을 나타냅니다. ^[7]

프레젠테이션

Allora

2024년 4월 Archetype의 워크숍에서 Emmons는 Allora 개발에 대해 논의했습니다. 이 자체 개선 탈중앙화 AI 네트워크는 모델이 서로 학습할 수 있도록 하여 사일로화된 머신 인텔리전스 문제를 해결하는 것을 목표로 했습니다. 팀은 AI 스택을 데이터, 컴퓨팅, 인텔리전스 및 실행의 네 가지 핵심 계층으로 개념화하고 탈중앙화 네트워크에서 모듈성의 필요성을 강조했습니다. Allora는 서로 다른 AI 모델이 머신 러닝 목표를 집단적으로 최적화할 수 있도록 하는 네트워크를 만들어 단일 모델이 달성할 수 있는 것보다 더 효과적인 집계 출력을 생성하는 것을 목표로 했습니다. 그들의 접근 방식은 서로 다른 모델 출력을 지능적으로 연결할 수 있는 추론 합성이라는 핵심 메커니즘에 중점을 두었습니다. Emmons는 또한 AI 기반 데이터 피드, 고급 거래 전략 및 개선된 위험 모델링을 제공하는 데 있어 금융 환경에서 네트워크의 잠재적 애플리케이션을 강조했습니다. 이 과정 전반에 걸쳐 회사는 원래 이름인 Upshot에서 Allora Labs로 전환하고 네트워크의 집단 지능을 향상시키기 위해 다양한 모델을 온보딩하는 데 집중했습니다. ^[4]

패널

컴퓨팅의 미래

2024년 11월 Open AGI Summit에서 패널리스트는 중앙 집중식 및 탈중앙화 컴퓨팅 아키텍처 간의 차이점을 조사하여 각각의 장점과 과제를 평가했습니다. 참가자에는 Matthew Wang(OpenGradient), Emmons, Prashant Maurya(Spheron), Jeremy Hazan(Hyperbolic) 및 Mikhail Avady(Prodia)가 포함되었습니다. 각 참가자는 탈중앙화 GPU 네트워크에서 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 민주화하는 것을 목표로 하는 AI 인프라에 이르기까지 프로젝트를 소개했습니다. 이 대화에서는 성능, 개인 정보 보호 및 비용 고려 사항을 포함하여 특정 사용 사례에 따라 이상적인 아키텍처가 달라진다고 명시하면서 사용자 요구 사항의 중요성을 강조했습니다. 중앙 집중식 시스템은 일반적으로 더 나은 성능을 제공하지만 탈중앙화 옵션은 더 큰 비용 효율성과 검열에 대한 저항을 약속합니다. 패널리스트는 많은 사용자가 문제에 직면한 후 기존 클라우드 서비스로 되돌아갔기 때문에 탈중앙화 솔루션에서 향상된 안정성과 유용성의 필요성을 인정했습니다. 그들은 검증 메커니즘 및 개인 정보 보호 솔루션과 같은 기술 발전이 탈중앙화 컴퓨팅의 광범위한 채택을 위한 잠재적 촉매제로서 열정을 표명했습니다. ^[8]

딥 테크 빌딩

2024년 9월 Open AGI Summit에서 "딥 테크 빌딩"이라는 제목의 패널 토론에는 AWS의 Brad Feinstein, Emmons 및 CoinFund의 Jake Brukhman이 참여하여 AI와 Web3 기술의 융합을 탐구했습니다. Feinstein은 암호화폐 공간의 주목할만한 성장과 AI에 대한 투자 잠재력을 강조했습니다. Emmons는 다양한 모델 간의 협업을 가능하게 하여 사일로화된 AI 모델 문제를 해결하는 탈중앙화 집단 지능 네트워크를 만들려는 Allora의 목표에 대한 통찰력을 제공했습니다. Brukhman은 이 교차점에서 CoinFund의 투자 전략에 대해 논의하면서 AI 기술의 민주화와 혁신 육성의 필요성을 강조했습니다. 패널은 특히 금융 기술에서 기존 사용 사례를 인정하면서 기존 AI 개발에 도전할 수 있는 모듈식 AI 시스템과 탈중앙화된 교육 아키텍처로의 미래 전환을 고려했습니다. 궁극적으로 두 연사 모두 탈중앙화된 AI 생태계를 발전시키기 위한 파트너십, 도구 및 커뮤니티 지원의 중요성을 강조했습니다. ^[5]