Nick Emmons

**닉 에몬스(Nick Emmons)**는 블록체인 및 인공지능 분야의 경험을 가진 기술 기업가이자 엔지니어입니다. 그는 알로라 네트워크(Allora Network)를 개발한 회사인 알로라 랩스(Allora Labs)의 공동 창립자이자 최고경영자(CEO)입니다. ^[1]

경력

에몬스는 전통 금융 분야에서 커리어를 시작했으며, 2014년경 블록체인 기술에 처음 관심을 갖게 되었습니다. 2018년부터 2019년까지 그는 존 핸콕(John Hancock)의 Lab of Forward Thinking에서 리드 블록체인 엔지니어로 근무했습니다. 이 직책에서 그는 회사의 블록체인 이니셔티브를 지휘하고 전반적인 전략에 기여했으며, 기업 임원 및 업계 파트너들과 협력하여 관련 프로젝트의 연구, 아키텍처 및 개발을 감독했습니다.

2019년, 에몬스는 현재 CEO로 재직 중인 알로라 랩스의 전신이 된 회사를 공동 창립했습니다. 이 회사는 원래 업샷(Upshot)이라는 이름으로 설립되었으며, 초기에는 자산 가격 발견을 위해 인공지능을 사용하는 데 집중했습니다. 이후 블록체인 기술과 강화 학습 및 크라우드소싱 지능을 포함한 머신러닝 기법을 통합하는 탈중앙화 AI 네트워크 구축이라는 더 넓은 미션을 반영하기 위해 알로라 랩스로 사명을 변경했습니다. ^{[3] [4]}

인터뷰

탈중앙화 AI 시장

2025년 6월 Chain Reaction 팟캐스트에서 에몬스는 존 핸콕의 전통 금융 분야에서 근무하던 2014년경 블록체인 기술에 처음 관심을 갖게 된 시점부터 탈중앙화 AI 시장의 세계로 들어오게 된 여정을 공유했습니다. 그는 AI 기반 자산 가격 발견에 집중했던 업샷을 창업하고, 이것이 결국 알로라로 진화한 과정을 설명했습니다. 대화에서는 개발자가 필요 사항을 지정하고 다양한 AI 기여자로부터 최적화된 결과물을 받아 AI와의 상호작용을 단순화할 수 있는 AI 모델 마켓플레이스를 구축하려는 알로라의 목표를 탐구했습니다. 에몬스는 가치 포착 및 사회의 잠재적 과잉 금융화에 대한 우려를 다루는 한편, 집단 지성을 드러내고 다양한 영역, 특히 금융 분야에서 효율성을 개선하는 데 있어 탈중앙화 시스템이 가진 장점을 강조했습니다. 이 에피소드는 AI 및 금융 시스템의 미래 트렌드에 대한 통찰로 마무리되었으며, 이러한 분야의 혁신을 위해 더 통합되고 접근 가능한 환경으로의 전환을 전망했습니다. ^[2]

AI와 집단 지성

2025년 2월 Everything Bagel 팟캐스트에서 에몬스는 탈중앙화 인공지능과 집단 지성을 향상시킬 수 있는 잠재력에 대한 통찰을 공유했습니다. 에몬스는 자신의 크립토 배경과 알로라가 특히 주관적인 영역에서 탈중앙화된 행위자들을 합의로 이끄는 과정의 비효율성을 어떻게 해결하고자 하는지 강조했습니다. 대화에서는 서로 다른 모델들이 결과물을 결합할 수 있도록 함으로써 개선된 집단 지성을 창출하기 위해 AI를 활용하는 탈중앙화 네트워크의 개발 과정을 상세히 다루었습니다. 에몬스는 효과적인 합의를 보장하기 위해 다양한 모델의 기여도를 평가하는 "리퓨터(reputers)" 메커니즘에 대해 설명했습니다. 또한, 팟캐스트는 중앙 집중식 시스템과 대조되는 탈중앙화 환경에서의 AI 미래를 탐구하고, 혁신을 위한 커뮤니티 주도 기여의 중요성을 강조했습니다. 에몬스와 호스트 본 로이(Bon Roy)는 개발자들 사이의 광범위한 협력을 가능하게 하여 고급 인공지능 시스템의 발전을 촉진하겠다는 비전을 밝혔습니다. ^[6]

알로라 네트워크

2024년 12월 Outpost 팟캐스트에서 에몬스는 네트워크 설계에 하이퍼 모듈러(hyper-modular) 접근 방식을 채택함으로써 AI 및 크립토 공간 내에서 플랫폼이 어떻게 전략적으로 차별화되었는지 논의했습니다. 최적화를 제한할 수 있는 단일 구조(monolithic) 프레임워크 대신, 알로라는 다양한 형태의 AI를 효율적으로 제공할 수 있는 "상품화된 지능(commoditized intelligence)"을 위한 마켓플레이스를 만드는 데 집중했습니다. 에몬스는 탈중앙화 기술로의 여정을 강조하며 금융 시장을 변화시키는 촉매제로서 AI의 잠재력을 언급했습니다. 그는 추론 작업자(inference workers)와 예측가(forecasters) 등 다양한 행위자를 포함하는 네트워크 구조에 대해 자세히 설명하며, 성능 향상을 위해 AI 모델 간의 협업을 장려하는 시스템을 구축했습니다. 이러한 모듈러 접근 방식은 다른 시스템에서 흔히 발견되는 담합 및 가중치 복제와 같은 일반적인 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 에몬스는 또한 알로라가 궁극적으로 금융 시장을 넘어 더 넓은 응용 분야를 아우르고, 다양한 부문에서 AI 활용을 위한 포괄적인 프레임워크를 구축하겠다는 포부를 밝혔습니다. 테스트넷의 마지막 단계가 시작되면서 초기 커뮤니티 참여는 유망한 관심을 보였으며, 이는 AI와 탈중앙화 금융의 진화하는 교차점에서 알로라의 잠재적 궤적을 나타냅니다. ^[7]

발표

알로라

2024년 4월 Archetype 워크숍에서 에몬스는 알로라의 개발에 대해 논의했습니다. 이 자기 개선형 탈중앙화 AI 네트워크는 모델들이 서로에게서 배울 수 있도록 함으로써 고립된 기계 지능 문제를 해결하는 것을 목표로 했습니다. 팀은 AI 스택을 데이터, 컴퓨팅, 지능, 실행의 네 가지 핵심 레이어로 구성된 것으로 개념화하고 탈중앙화 네트워크에서 모듈성의 필요성을 강조했습니다. 알로라는 서로 다른 AI 모델들이 머신러닝 목표를 집단적으로 최적화할 수 있는 네트워크를 구축하여, 단일 모델이 달성할 수 있는 것보다 더 효과적인 총합 결과물을 만들어내는 것을 목표로 했습니다. 그들의 접근 방식은 서로 다른 모델 결과물을 지능적으로 결합할 수 있게 하는 '추론 합성(inference synthesis)'이라는 핵심 메커니즘에 집중되었습니다. 에몬스는 또한 금융 환경에서 네트워크의 잠재적 응용 분야, 특히 AI 기반 데이터 피드 제공, 고급 트레이딩 전략 및 개선된 리스크 모델링을 강조했습니다. 이 과정 전반에 걸쳐 회사는 원래 이름인 업샷에서 알로라 랩스로 전환하고 네트워크의 집단 지성을 강화하기 위해 다양한 모델을 온보딩하는 데 집중했습니다. ^[4]

패널 토론

컴퓨팅의 미래

2024년 11월 Open AGI 서밋에서 패널들은 중앙 집중식과 탈중앙화 컴퓨팅 아키텍처의 차이점을 검토하고 각각의 장점과 과제를 평가했습니다. 참가자로는 매튜 왕(Matthew Wang, OpenGradient), 에몬스, 프라샨트 마우리아(Prashant Maurya, Spheron), 제레미 하잔(Jeremy Hazan, Hyperbolic), 미하일 아바디(Mikhail Avady, Prodia)가 포함되었습니다. 각 참가자는 탈중앙화 GPU 네트워크부터 컴퓨팅 자원에 대한 접근을 민주화하는 것을 목표로 하는 AI 인프라에 이르기까지 자신들의 프로젝트를 소개했습니다. 대화에서는 사용자 요구 사항의 중요성을 강조하며, 이상적인 아키텍처는 성능, 개인정보 보호, 비용 고려 사항을 포함한 특정 사용 사례에 따라 달라진다고 언급했습니다. 중앙 집중식 시스템은 일반적으로 더 나은 성능을 제공하지만, 탈중앙화 옵션은 더 큰 비용 효율성과 검열 저항성을 약속합니다. 패널들은 많은 사용자가 문제를 겪은 후 전통적인 클라우드 서비스로 돌아갔다는 점을 들어 탈중앙화 솔루션의 신뢰성과 사용성 개선 필요성을 인정했습니다. 그들은 검증 메커니즘 및 개인정보 보호 솔루션과 같은 기술적 발전이 탈중앙화 컴퓨팅의 광범위한 채택을 위한 잠재적 촉매제가 될 것이라며 열의를 표했습니다. ^[8]

딥테크 빌딩

2024년 9월 Open AGI 서밋에서 "딥테크 빌딩(Deep Tech Building)"이라는 제목의 패널 토론에는 AWS의 브래드 파인스타인(Brad Feinstein), 에몬스, 코인펀드(CoinFund)의 제이크 브루크먼(Jake Brukhman)이 참여하여 AI와 Web3 기술의 융합을 탐구했습니다. 파인스타인은 암호화폐 공간의 주목할 만한 성장과 AI의 투자 잠재력을 강조했습니다. 에몬스는 다양한 모델 간의 협업을 가능하게 함으로써 고립된 AI 모델 문제를 해결하고 탈중앙화된 집단 지성 네트워크를 구축하려는 알로라의 목표에 대한 통찰을 제공했습니다. 브루크먼은 이 교차점에서의 코인펀드 투자 전략을 논의하며 AI 기술의 민주화와 혁신 촉진의 필요성을 강조했습니다. 패널들은 특히 금융 기술 분야에서의 기존 사용 사례를 인정하는 한편, 기존의 AI 개발 방식에 도전할 수 있는 모듈러 AI 시스템과 탈중앙화 학습 아키텍처로의 미래 전환을 고찰했습니다. 궁극적으로 두 연사 모두 탈중앙화 AI 생태계 발전을 위한 파트너십, 툴링 및 커뮤니티 지원의 중요성을 강조했습니다. ^[5]