Stempoint는 AI 모델에 대한 액세스와 분산형 GPU 컴퓨팅 리소스 네트워크를 통합하여 AI 개발을 위한 통합 환경을 제공하도록 설계된 분산형 인공 지능(AI) 인프라 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 멀티 모델 API와 온디맨드 컴퓨팅 성능을 결합하여 개발자와 기업을 위한 포괄적인 솔루션 역할을 하는 것을 목표로 합니다. ^{[1] [2]}

개요

Stempoint는 다양한 기반 AI 모델에 대한 단편적인 액세스, 고성능 GPU 컴퓨팅 성능의 높은 비용 또는 부족과 같은 AI 산업의 과제를 해결하기 위해 개발되고 있습니다. 이 플랫폼의 명시된 목표는 AI 모델 훈련, 미세 조정 및 추론을 위한 단일의 글로벌 지향적 인터페이스를 만드는 것입니다. 이는 개별 및 기관 제공업체의 글로벌 네트워크에서 활용도가 낮은 GPU 리소스를 수집하여 온디맨드로 액세스할 수 있도록 함으로써 이를 달성하고자 합니다. ^[3]

이 플랫폼의 핵심 설계는 AI 에이전트 집계 계층과 하이브리드 컴퓨팅 인프라라는 두 가지 주요 구성 요소를 결합합니다. 집계 계층은 통합 게이트웨이 역할을 하여 개발자가 광범위한 선도적인 AI 모델과 상호 작용하는 방식을 단순화합니다. 컴퓨팅 인프라는 분산형 물리적 인프라 네트워크(DePIN)와 중앙 집중식 탄력적 클라우드를 함께 활용하여 집약적인 AI 작업에 필요한 처리 능력을 제공합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 사용자에게 유연성, 확장성 및 비용 최적화를 제공하기 위한 것입니다. ^[4]

생태계

AI 개발자 및 개인 빌더

최소한의 마찰로 여러 기반 모델과 확장 가능한 GPU 리소스에 액세스하여 토큰 유틸리티와 네트워크 활동을 주도하는 API 사용량 및 컴퓨팅 수요를 생성합니다.

기업 및 AI 팀

통합 청구 및 비용 제어를 통해 모델 훈련 및 배포를 위한 대규모 컴퓨팅 리소스를 활용하여 Hash Forest 및 DePIN 네트워크를 강화하는 일관되고 가치 있는 수요를 제공합니다.

알고리즘 및 모델 제공업체

독점 AI 모델을 수익 창출을 위한 액세스 가능한 API로 변환하여 플랫폼의 제공물을 다양화하고 애플리케이션 및 모델 상호 작용의 전체 볼륨을 늘립니다.

GPU 컴퓨팅 노드 제공업체

토큰 보상과 교환하여 유휴 또는 상업용 GPU 용량을 네트워크에 기여하여 분산형 인프라를 확장하고 낮은 대기 시간의 탄력적인 컴퓨팅 가용성을 유지합니다.

최종 애플리케이션 소비자(B2B/B2C)

챗봇, 생성 도구 및 분석 플랫폼과 같은 AI 기반 제품 및 서비스에 참여하여 생태계의 기술적 및 경제적 기반을 강화하는 실제 사용 사례를 만듭니다.

Web3 투자자 및 거버넌스 참여자

거버넌스 결정에 참여하고 수익을 얻기 위해 토큰을 스테이킹하거나 보유하여 생태계의 경제적 및 의사 결정 프레임워크에 유동성과 장기적인 안정성을 추가합니다. ^[13]

주요 기능

공용 및 사설 AI 인프라

관리 운영, 사이트 최적화 및 완전한 관찰 가능성을 갖춘 사용자 정의 가능한 온프레미스 및 하이브리드 클라우드 클러스터를 제공합니다. 이 시스템은 AI 워크로드에 대한 효율적인 에너지 사용, 비용 제어 및 안정성을 지원합니다. ^[6]

Hash Forest

AI 훈련 및 추론을 위해 글로벌 유휴 GPU를 집계하는 탄력적인 GPU 클라우드 네트워크입니다. 주요 AI 프레임워크가 사전 구성된 환경과 성능, 대기 시간 및 비용을 최적화하는 자동화된 스케줄링을 제공합니다. ^[7]

AI 컴퓨팅 성능 시장

유연한 임대를 위해 컴퓨팅 리소스를 모듈식 단위로 표준화합니다. 대기 시간, 비용 또는 주권 요구 사항에 따라 청구, 성능 보고 및 전략적 라우팅을 위한 도구가 포함되어 있습니다. ^[8]

AI 에이전트 집계 계층

동적 라우팅, 번역 및 메모리 기능을 갖춘 여러 기반 모델(예: OpenAI, Claude, Gemini)을 연결하는 통합 API입니다. 개발자는 단일 SDK를 통해 AI 애플리케이션을 효율적으로 구축할 수 있습니다. ^[9]

AI 컴퓨팅 RWA(실물 자산)

GPU 클러스터 소유권 및 소득 권리를 온체인으로 토큰화하여 투명한 회계, 수익 분배 및 2차 시장 유동성을 허용합니다. ^[10]

DePIN 노드 네트워크

참가자가 컨테이너화된 클라이언트를 통해 GPU 리소스를 기여하는 분산형 컴퓨팅 네트워크입니다. 노드는 AI 작업을 안전하게 실행하고 토큰화된 보상을 받아 확장 가능하고 검증 가능하며 분산된 컴퓨팅을 보장합니다. ^[11]

에지 AI 하드웨어 공유 마이닝

로봇 및 NPU와 같은 에지 장치를 연결하여 개인 정보 보호 조건에서 경량 AI 계산을 수행하여 네트워크 에지에서 데이터 및 컴퓨팅 용량을 확장합니다. ^[12]

사용 사례

• AI 모델 훈련: Hash Forest와 DePIN 네트워크의 결합된 성능을 사용하여 대규모 AI 모델의 고성능 분산 훈련.
• AI 모델 추론: 실시간 또는 일괄 처리가 필요한 배포된 AI 애플리케이션에 대한 확장 가능하고 비용 효율적인 추론 작업 실행.
• AI 에이전트 개발: 단일의 통합 인터페이스를 통해 영구적인 컨텍스트 메모리와 여러 기반 모델에 대한 액세스가 필요한 복잡한 AI 에이전트 구축.
• 알고리즘 수익 창출: 사용자 정의 또는 독점 알고리즘을 호출 가능한 종량제 API로 래핑하여 플랫폼의 다른 개발자에게 제공할 수 있습니다.
• GPU 하드웨어 수익 창출: 개인 및 데이터 센터가 활용도가 낮은 GPU 하드웨어를 DePIN 노드 인터넷에 기여하여 수동적 소득을 얻을 수 있도록 지원.
• 연구 개발: 연구원과 개발자에게 사용자 정의 AI 모델을 실험하고 미세 조정하기 위한 강력한 컴퓨팅 리소스에 대한 온디맨드 액세스 제공. ^{[1] [2]}

토큰노믹스

Stempoint 생태계는 기본 유틸리티 및 거버넌스 토큰인 $SPT에 의해 구동되며 총 공급량은 100억 개입니다. 이 토큰은 플랫폼 운영에 필수적이며 컴퓨팅 리소스 제공업체와 AI 애플리케이션 개발자를 연결하는 경제적 인센티브를 만듭니다.

할당

• 마이닝: 50%
• 재단: 15%
• 팀: 10%
• 커뮤니티: 5%
• 펀드레이징: 20%

토큰 유틸리티

• 컴퓨팅 결제: 개발자와 기업은 SPT를 사용하여 Hash Forest와 DePIN 네트워크 모두에서 AI 모델 훈련 및 추론 중에 소비되는 GPU 리소스와 AI 에이전트 집계 계층에 대한 API 호출에 대한 비용을 지불합니다.
• 노드 보상: DePIN 노드 인터넷에 GPU 하드웨어를 기여하는 컴퓨팅 제공업체는 작업을 성공적으로 완료한 대가로 SPT 토큰으로 보상을 받습니다. 이는 네트워크 용량을 확장하기 위한 주요 인센티브 역할을 합니다.

거버넌스

Stempoint의 거버넌스 모델은 이해 관계자가 플랫폼의 전략적 방향에 영향을 미칠 수 있도록 하기 위한 것입니다. SPT 토큰을 스테이킹함으로써 보유자는 주요 제안에 대한 투표권을 얻습니다. 이 메커니즘은 컴퓨팅 성능 인센티브, 모델 통합 우선 순위 및 기타 플랫폼 매개 변수와 관련된 결정을 안내하도록 설계되었습니다. 목표는 커뮤니티가 프로젝트의 장기적인 진화에 대한 목소리를 낼 수 있는 분산되고 참여적인 생태계를 만드는 것입니다. ^{[4] [2]}