FLock.io는 개인 정보 보호를 우선시하는 협업 AI 모델 훈련을 위해 설계된 탈중앙화된 인공 지능(AI) 플랫폼입니다. 연합 학습 및 블록체인 기술을 활용하여 개인과 조직이 기본 개인 데이터를 공유하지 않고도 AI 모델을 공동으로 생성할 수 있도록 지원하며, AI 개발에 대한 접근성을 민주화하는 것을 목표로 합니다. ^{[1] [2]}

개요

FLock.io는 소수의 대형 기술 기업 내에서 AI 개발이 점점 더 중앙 집중화되는 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 이 프로젝트의 사명은 AI에 대한 통제권을 참가자들에게 분산시키는 개방적이고 협력적인 생태계를 조성하여 이러한 "walled garden"을 해체하는 것입니다. 플랫폼의 핵심 철학은 데이터 주권과 사용자 소유권 원칙에 기반하며, "Not your models, not your AI"라는 슬로건에 담겨 있습니다. FLock은 머신 러닝 기술과 분산형 인프라를 결합하여 데이터 독점, 모델 편향, 투명성 부족, 단일 실패 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)으로, 데이터가 로컬 환경을 벗어나지 않고도 분산된 데이터 소스에서 AI 모델을 훈련할 수 있는 머신 러닝 접근 방식입니다. 이 방법은 민감하거나 독점적인 정보가 비공개로 유지되면서도 글로벌 모델 개선에 기여할 수 있도록 보장합니다. 두 번째는 블록체인 레이어로, 작업 조정, 경제적 인센티브 관리, 분산형 거버넌스 촉진을 위한 신뢰할 수 없는 기반을 제공합니다. Base 생태계 내에 구축된 이 레이어는 스마트 계약을 사용하여 보상 분배를 자동화하고 네트워크 규칙을 시행하여 모든 참가자에게 투명성과 보안을 보장합니다. 이 프로젝트는 영국 런던에 기반을 두고 있으며, 옥스퍼드 대학교의 컴퓨터 과학 연구원을 포함한 팀이 설립했습니다. ^{[8] [4]}

History

이 프로젝트의 개발 로드맵은 플랫폼 구축을 위한 단계적 접근 방식을 제시합니다. 2023년 2분기에 팀은 테스트넷 구축을 시작하고 대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정을 위한 기능을 출시했습니다. 2023년 남은 기간 동안 개발은 이 기능 최적화, 사용 사례 인큐베이팅, 보안 강화를 위한 영지식 증명(ZKP) 연구 완료에 집중했습니다. ^{[3] [4]}

2024년에는 프로젝트가 플랫폼 완성 및 커뮤니티 참여로 초점을 옮겼습니다. 생태계의 핵심 구성 요소인 AI 아레나는 각각 2분기와 3분기에 클로즈 및 오픈 베타 버전을 출시했습니다. 연합 학습 환경인 FL 얼라이언스도 이 기간 동안 베타 단계에 진입했습니다. 2024년 9월에는 FLock이 블록체인 기반 머신 러닝을 위한 인센티브 메커니즘 연구 자금으로 이더리움 재단으로부터 학술 보조금 라운드 2024의 일환으로 연구 보조금을 받았습니다. 2024년 말까지 플랫폼은 기능이 완료된 것으로 간주되었으며, 참여 규모 확대와 모델 호출 수 증가에 집중했습니다. 2025년의 주요 이정표는 4월 28일에 발표된 "gmFLOCK"으로, 네이티브 FLOCK 토큰의 유틸리티를 향상시키기 위해 설계된 주요 생태계 업그레이드입니다. 이 메커니즘은 사용자가 gmFLOCK을 생성하기 위해 FLOCK을 스테이킹해야 하는 방식으로 FLOCK 토큰을 단순한 거래 가능 자산에서 "생산적 자본"으로 전환하는 것을 목표로 합니다. 이 모델은 장기적인 참여를 장려하고 투기적 변동성을 줄여 분산형 AI 생태계를 위한 지속 가능한 경제적 선순환을 창출하는 것을 목표로 합니다. 프로젝트의 네이티브 토큰인 FLOCK은 2025년에 상당한 가격 변동을 겪으며 4월 7일에 사상 최저가인 0.03517달러를 기록하고 9월 9일에 사상 최고가인 0.6674달러에 도달했습니다. 이 토큰은 이후 2025년 9월 12일경에 업비트 암호화폐 거래소에 상장되었습니다. ^{[8] [3] [5] [6]}

기술 및 아키텍처

FLock.io의 플랫폼은 인공지능 프로세스와 보안 블록체인 기반을 통합하는 2계층 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 이 구조는 AI 모델의 생성, 개선 및 배포를 위한 다단계 워크플로우를 지원하도록 설계되었습니다. ^[4]

핵심 구성 요소

플랫폼의 워크플로우는 세 가지 뚜렷한 단계로 나뉘며, 각 단계는 AI 모델 생명주기에서 특정 기능을 수행합니다.

1. AI 아레나: 이는 머신러닝 모델의 초기 훈련 및 검증을 위한 분산 플랫폼입니다. 새로운 작업이 생성되면, 훈련 노드라고 알려진 참가자들이 공개 데이터 세트 또는 자체 로컬 데이터를 사용하여 모델을 훈련하기 위해 경쟁합니다. 그런 다음 검증자라고 불리는 또 다른 참가자 그룹이 제출된 모델을 평가하여 성능에 대한 합의에 도달하고, 이는 순위 및 보상 분배를 결정합니다. ^[2]
2. FL 얼라이언스: 이 구성 요소는 AI 아레나에서 훈련된 모델의 개인 정보 보호를 위한 연합 학습 환경을 제공합니다. 참가자 또는 FL 클라이언트는 원시 데이터가 장치를 떠나지 않고도 개인의 로컬 데이터를 사용하여 글로벌 모델을 공동으로 개선합니다. 이 시스템은 체인상의 검증 가능한 랜덤 함수(VRF)를 사용하여 "제안자" (모델을 훈련하는 사람) 및 "투표자" (업데이트를 검증하는 사람)의 역할을 할당하여 담합을 방지합니다. ^[4]
3. AI 마켓플레이스 (또는 AI 문베이스): 이는 최종 배포 단계로, 완성된 모델이 호스팅되고 개발자 및 애플리케이션에서 접근할 수 있도록 제공됩니다. 모델 호스트는 이전 단계에서 우승한 모델을 배포하고, 최종 사용자는 API 또는 SDK를 통해 통합할 수 있습니다. 접근은 기본 FLOCK 토큰을 사용하는 지불 및 스테이킹 시스템을 통해 관리됩니다. ^[1]

핵심 기술

이 플랫폼의 기능은 다음과 같은 특수 기술의 조합으로 가능합니다.

• 연합 학습(FL): 이는 개인 정보 보호를 위한 핵심 기술입니다. 기본 데이터를 교환하지 않고도 수많은 분산 장치에서 협업 모델 학습이 가능합니다. 기울기 또는 가중치와 같은 모델 업데이트만 공유 및 집계되어 데이터 주권을 보장합니다. ^[2]
• 블록체인 통합: 이 플랫폼은 안전하고 투명한 조정을 위한 인프라를 제공하는 Base 블록체인에서 작동합니다. 지분 증명(PoS) 합의 메커니즘을 사용하여 스테이킹 및 슬래싱 페널티를 포함한 온체인 인센티브를 관리하고 DAO를 통해 분산된 거버넌스를 용이하게 합니다. ^[4]
• Low-Rank Adaptation (LoRA): FLock은 대규모 모델의 빠르고 컴퓨팅 효율적인 미세 조정을 허용하는 기술인 LoRA를 사용합니다. 이를 통해 모델 개선에 기여하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 줄여 참여가 더 쉬워집니다. ^[1]

보안

본 시스템은 분산 네트워크에서 일반적인 잠재적 공격을 완화하도록 설계되었습니다. 참가자들이 FLOCK 토큰을 락업해야 하는 스테이킹 요구 사항은 시빌 공격(가짜 신원 다수 생성)을 매우 비싸게 만듭니다. 보상 시스템은 성과 기반으로, 의미 있게 기여하지 않는 참가자는 보상을 받지 못하므로 무임승차를 막습니다. FL Alliance에서 모델 포이즈닝을 방지하기 위해 모델 업데이트에 대한 다수결 투표 시스템이 악성 클라이언트를 처벌하고 제거하기 위한 보상 및 삭감 메커니즘과 결합됩니다. 플랫폼의 스마트 계약은 보안 회사 Slow Mist에서 감사를 받았습니다. ^{[2] [1]}

FLock API 플랫폼

FLock API 플랫폼은 개발자가 FLock 마켓플레이스의 AI 모델에 접근하여 애플리케이션에 통합할 수 있도록 지원하는 도구입니다. 서버리스 API 엔드포인트를 제공하여 최소한의 설정으로 쉽게 통합할 수 있습니다. 이 플랫폼은 기존 AI 도구에 익숙한 개발자의 진입 장벽을 낮추기 위해 OpenAI SDK와 호환되도록 설계되었습니다. 사용량에 따라 지불하는 방식으로 운영되며, 지불 및 크레딧은 플랫폼을 통해 관리되고, 모델 기여자에게 수익을 분배하기 위해 Moonbase 보상 레이어와 통합됩니다. ^[7]

생태계 참여자

FLock 생태계는 AI 모델 수명 주기에 기여하는 다양한 역할을 지원하도록 설계되었습니다. 대부분의 주요 역할에 참여하려면 FLOCK 토큰을 스테이킹하여 네트워크 건전성에 대한 약속을 보장하고 인센티브를 조정해야 합니다. ^[2]

• 작업 생성자: AI 훈련 목표를 정의하고 이를 플랫폼에 작업으로 제출하는 개인 또는 조직입니다. 작업을 생성하려면 FLOCK 토큰을 스테이킹하거나 입증된 평판이 있어야 합니다.
• 훈련 노드: 작업 생성자가 제공한 사양에 따라 모델을 훈련하기 위해 자신의 컴퓨팅 리소스를 사용하는 AI 아레나의 참가자입니다. 참여하려면 토큰을 스테이킹해야 하며 성과에 따라 보상을 받습니다.
• 검증자: AI 아레나에서 훈련 노드가 제출한 모델을 평가하는 역할을 담당하는 참가자입니다. 모델이 발전하거나 보상을 받기 전에 모델의 품질, 정확성 및 신뢰성을 보장하는 것이 그들의 역할입니다. 검증자도 참여하려면 토큰을 스테이킹합니다.
• FL 클라이언트: 개인의 로컬 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정하는 FL Alliance의 참가자입니다. 데이터를 사용하여 모델을 훈련하는 제안자 또는 제안된 업데이트를 검증하는 투표자 역할을 합니다.
• 모델 호스트: 모델이 완전히 훈련되고 검증되면 모델 호스트는 AI 마켓플레이스에 모델을 배포하고 유지 관리하여 최종 사용자 및 애플리케이션에 추론 서비스를 제공합니다.
• 위임자: 노드 또는 검증자 역할을 수행할 기술적 능력이 없는 토큰 보유자는 자신의 지분을 활성 참가자에게 위임할 수 있습니다. 그 대가로 지원하는 참가자가 생성한 보상의 일부를 얻습니다.

이러한 역할은 분산형 AI 개발을 위한 포괄적이고 자립적인 생태계를 만듭니다. ^[4]

토큰 경제학

FLOCK 토큰은 FLock.io 생태계의 기본 유틸리티 및 거버넌스 토큰입니다. 경제 활동을 촉진하고, 네트워크를 보호하며, 커뮤니티 주도의 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, 활성 및 정직한 네트워크 참여자에게 보상을 제공하는 예약된 방출 프로세스를 통해 새로운 토큰이 유통됩니다. ^[8]

유틸리티

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

• 스테이킹: 태스크 생성자, 트레이닝 노드 및 검증자를 포함한 모든 활성 참가자는 담보로 FLOCK 토큰을 스테이킹해야 합니다. 이 메커니즘은 참가자가 정직하게 행동하는 데 재정적 이해관계를 갖도록 보장하여 네트워크를 보호합니다.
• 결제: 최종 사용자 및 개발자는 FLOCK 토큰을 사용하여 AI 마켓플레이스에서 호스팅되는 AI 모델에 대한 액세스 비용을 지불합니다. 특히 스테이크에 의해 결정된 무료 티어를 초과하는 사용량에 대해 지불합니다.
• 거버넌스: FLOCK을 보유하면 FLock DAO에서 투표권이 부여됩니다. 토큰 보유자는 프로토콜 업그레이드, 재무 관리 및 플랫폼의 미래에 영향을 미치는 기타 주요 결정에 대해 제안하고 투표할 수 있습니다.
• 현상금: 태스크 생성자는 참가자가 특정 AI 트레이닝 태스크의 우선 순위를 정하고 완료하도록 장려하기 위해 추가 FLOCK 토큰을 현상금으로 제공할 수 있습니다.
• 위임: 토큰을 통해 보유자는 스테이크를 네트워크 운영자에게 위임하여 기술 인프라를 직접 실행하지 않고도 생태계의 보상 시스템에 참여할 수 있습니다.

경제 모델

플랫폼의 경제 모델은 보상 및 페널티 시스템을 중심으로 합니다. 일일 토큰 배출량은 기여 참가자에게 분배되며, AI 아레나와 FL 얼라이언스 작업 간의 할당은 각 범주에 스테이킹된 FLOCK의 총량을 기준으로 분할됩니다. 악의적인 행동에 대한 페널티를 부과하기 위해 플랫폼은 '슬래싱' 메커니즘을 사용합니다. 여기서 부정직한 참가자의 스테이킹된 토큰의 일부가 몰수되어 정직한 행위자에게 재분배됩니다. 이는 네트워크를 손상시키려는 시도에 대한 강력한 경제적 억제책을 만듭니다. ^[2]

사용 사례

FLock의 탈중앙화되고 개인 정보 보호를 우선시하는 프레임워크는 다양한 AI 영역, 특히 민감한 데이터를 포함하거나 커뮤니티 협업이 필요한 영역에 걸쳐 적용할 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 사용할 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램 중 하나는 AI 에이전트를 만들어 온체인 암호화폐 거래를 수행하는 것이며, Morpheus와 같은 네트워크에서 호스팅될 가능성이 있습니다. ^[2]
• 안정적인 확산 모델: FLock은 커뮤니티 중심의 텍스트-이미지 모델 미세 조정을 가능하게 합니다. LoRA와 같은 기술을 사용하여 커뮤니티는 개별 데이터 세트를 중앙 집중화할 필요 없이 고유한 예술 스타일과 선호도를 공유 모델에 공동으로 통합할 수 있습니다. ^[1]
• 의료: 이 플랫폼의 개인 정보 보호 특성으로 인해 의료와 같은 민감한 분야의 응용 프로그램에 적합합니다. 예를 들어, 여러 병원이 각 환자 데이터를 사용하여 당뇨병 예측 모델을 훈련하기 위해 협력할 수 있습니다. 연합 학습을 통해 원시 환자 데이터를 공유하지 않고도 HIPAA와 같은 규정을 준수하면서 이를 달성할 수 있습니다. 영국 병원과의 협력을 통해 진행된 파일럿 프로젝트에서 혈당 예측에 대한 이러한 기능이 성공적으로 입증되었습니다. ^[4]

거버넌스

FLock.io 플랫폼의 거버넌스는 탈중앙화 자율 조직(DAO)을 통해 이루어지며, FLOCK 토큰 보유자에게 생태계를 공동으로 관리할 수 있는 권한을 부여합니다. 이 구조는 플랫폼의 개발 및 정책이 커뮤니티의 이익과 일치하도록 설계되었습니다. ^[2]

제안은 특정 양의 FLOCK을 스테이킹한 토큰 보유자가 제출할 수 있으며, 이는 스팸을 방지하기 위한 조치입니다. 그런 다음 커뮤니티는 공식 투표로 진행되기 전에 제안을 검토합니다. 투표가 유효하려면 최소 정족수의 토큰 보유자가 참여해야 합니다. DAO의 권한 범위에는 기술 프로토콜 업그레이드, 재무 관리, 커뮤니티 이니셔티브 및 보상 분배와 같은 경제적 매개변수 조정이 포함됩니다. DAO의 주요 기능은 작업 검증이며, 특정 AI 학습 작업을 승인하여 프로토콜 수준의 배출 보상을 받을 수 있도록 할 수 있습니다. ^[4]

파트너십 및 투자자

FLock.io는 여러 벤처 캐피털 회사의 지원을 받고 있으며, 다양한 Web3 및 AI 분야 프로젝트와 협력 관계를 구축했습니다.

투자자

이 프로젝트는 다음과 같은 여러 유명 투자자로부터 지원을 받았습니다.

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

협력 관계

FLock은 생태계를 확장하고 사용자에게 리소스를 제공하기 위해 전략적 파트너십을 맺었습니다.

• Animoca Brands: 플랫폼의 작업 생성자로서 FLock을 사용하여 GameFi 생태계 내에서 회사 간 효율성을 향상시키기 위한 AI 모델을 훈련합니다.
• Base: FLock이 구축된 블록체인 생태계입니다. Base는 분산형 개인 정보 우선 AI 훈련 인프라를 구축한 FLock의 작업을 지지했습니다.
• Morpheus: FLock은 온체인 트랜잭션을 위한 Morpheus 검색 증강 생성(RAG) 에이전트에 기여합니다.
• IO.net: 분산형 네트워크를 AI 애플리케이션을 위한 더욱 신뢰할 수 있고 확장 가능한 솔루션으로 만들기 위한 "AI 증명" 이니셔티브에서 FLock과 협력했습니다.
• Akash: 개발자가 분산형 클라우드 컴퓨팅 마켓플레이스에서 FLock 훈련 노드 및 검증자를 배포할 수 있도록 합니다.
• Hyperbolic: AI 모델 훈련을 지원하기 위해 FLock 네트워크에 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.
• 유엔 개발 계획(UNDP): FLock은 UNDP의 지속 가능한 개발 목표(SDG) 블록체인 액셀러레이터의 AI 전략적 파트너로 선정되었습니다. 이 역할에서 FLock은 파일럿 프로젝트에 멘토링 및 기술 지원을 제공하여 연합 학습 및 분산형 AI를 통합하여 글로벌 개발 문제를 해결하도록 돕습니다. ^[8]

이 프로젝트는 또한 의료 AI에 기술을 적용하기 위해 영국 대학과 제휴한 영국의 주요 병원과의 주요 협력과 분산 컴퓨팅 및 P2P 스마트 에이전트 네트워크의 이름 없는 리더들과의 파트너십에 참여했습니다. ^{[1] [4]}