CATI 토큰 개요: 차세대 AI 기반 암호화폐 플랫폼 주도

인공지능과 블록체인이 빠르게 융합되고 있습니다. 이더리움의 데이터 가용성 업그레이드와 모듈식 아키텍처의 등장으로 Layer 2 거래 비용이 계속 하락함에 따라, 개발자들은 AI 에이전트, 모델 마켓플레이스, 분산 컴퓨팅이 온체인에서 어떻게 작동할 수 있을지 재구상하고 있습니다. CATI 토큰은 이러한 차세대 물결을 위해 설계되었습니다. 이는 스마트 계약에 의해 모델, 데이터셋, 추론 작업이 조정되는 AI 네이티브 암호화폐 플랫폼을 구동하는 인센티브, 액세스 및 거버넌스 자산입니다.

아래에서는 CATI의 실질적인 청사진을 분석합니다. 어떻게 작동할 수 있는지, 디자인 선택이 왜 중요한지, 그리고 사용자들이 2025년에 주목해야 할 점은 무엇인지 살펴봅니다.

CATI가 가능하게 하는 것

CATI(Compute + AI + Token Incentives)는 세 가지 핵심 흐름을 목표로 하는 유틸리티 및 거버넌스 토큰입니다.

• 분산 AI 컴퓨팅 및 추론 작업 조정
• 데이터셋 및 모델의 가치 평가, 큐레이션 및 라이선싱
• 투명한 인센티브를 통한 참여자(개발자, 데이터 소유자, 컴퓨팅 제공업체, 최종 사용자)의 이해관계 조정

이 비전은 생태계 전반의 진행 중인 작업과 일치합니다. EIP‑4844 이후 저렴해진 L2 실행, 모듈식 데이터 가용성 레이어, 그리고 온체인에서 컴퓨팅 및 모델 출력을 검증하는 데 도움이 되는 새로운 zkML 및 증명 원시 요소입니다. 이더리움의 데이터 가용성 및 프로토‑댕크샤딩 로드맵을 참고하십시오. 롤업 확장 및 비용 역학에 대한 자세한 내용은 이 섹션의 끝부분을 참조하십시오(이더리움 로드맵).

토큰 유틸리티 및 가치 포착

잘 설계된 AI 토큰은 추상적인 약속을 피해야 합니다. CATI는 구체적인 역할을 수행할 수 있습니다.

• 액세스 및 수수료

  • 스마트 계약을 통해 추론 호출, 파인튜닝 작업 또는 데이터셋 다운로드에 대한 비용을 지불합니다.
  • 커뮤니티 풀을 통해 사용량을 보조하여 초기 빌더와 고품질 기여에 보상합니다.

• 스테이킹 및 슬래싱

  • 컴퓨팅 제공업체는 작업을 수락하기 위해 CATI를 스테이킹합니다. 오작동(잘못된 결과, 가동 중단)은 슬래싱으로 이어집니다.
  • 특히 증명과 함께 사용될 때 신뢰성과 검증 가능한 성능을 장려합니다.

• 거버넌스 및 파라미터 조정

  • 수수료 분할, 보상 배율, 평판 가중치, 승인된 검증 방법(TEE, zk 증명)에 투표합니다.
  • 시간이 지남에 따라 플랫폼의 신뢰할 수 있는 하드웨어 정책 또는 허용되는 모델 라이선스를 형성합니다.

• 데이터 및 모델 큐레이션

  • 고품질 데이터셋 및 모델을 스테이킹으로 뒷받침하여 검색 및 라우팅을 증대시킵니다.
  • 큐레이션된 자산이 사용될 때 보상을 받고 스팸 또는 저가치 제출에 대해 벌점을 받습니다.

• 생태계 성장

  • 개발자 보조금 및 유동성 인센티브는 영구적인 인플레이션을 방지하기 위해 명확한 종료 조항과 함께 일정을 기준으로 발행됩니다.

EVM 체인 전반의 토큰 표준 및 개발자 통합에 대해서는 표준 ERC‑20 설명서를 참조하십시오(ERC‑20 토큰 표준).

아키텍처: CATI가 온체인에서 실행되는 방법

• 기본 레이어 및 롤업

  • 이더리움 메인넷에 핵심 거버넌스를 배포하고, Optimistic 또는 zk 롤업에서 고처리량 추론 마켓플레이스를 운영합니다.
  • 프로그래밍 가능성 및 도구에 대해 OP Stack 또는 Arbitrum을 고려하십시오(Optimism 문서, Arbitrum 문서).

• 데이터 가용성 및 스토리지

  • 더 저렴한 처리량을 위해 작업 커밋먼트 및 결과를 모듈식 DA 레이어에 기록합니다(Celestia).
  • IPFS/Filecoin에 대형 아티팩트(모델 가중치, 데이터셋, 체크포인트)를 영구 저장하고, 스마트 계약을 통해 출처를 추적합니다(Filecoin).

• 검색 및 인덱싱

  • 투명한 쿼리를 위해 서브그래프를 사용하여 추론 로그, 모델 메타데이터 및 데이터셋 레지스트리를 인덱싱합니다(The Graph 문서).

• 오라클 및 증명

  • 작업 상태, 지불 트리거 및 평판 업데이트를 위해 분산 오라클을 사용합니다(Chainlink 교육).
  • 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)과 제로‑지식 증명을 결합하여 검증 가능한 추론 경로 및 재현성을 제공합니다(zk 증명 개요, Modulus Labs와 같은 zkML 연구(Modulus Labs)).

• 보안을 위한 재스테이킹

  • 작업 검증 네트워크 및 평판 시스템에 경제적 보안을 확장하기 위해 재스테이킹을 탐색합니다(EigenLayer 문서).

검증 가능한 AI: zkML, TEE 및 평판이 중요한 이유

AI 작업은 고유한 무결성 질문을 제기합니다. 출력을 신뢰할 수 있습니까? 누가 검증했습니까? CATI의 설계는 여러 검증 레일을 통합할 수 있습니다.

• TEE: 추론이 승인된 환경에서 실행되었음을 하드웨어 증명을 제공합니다.
• zkML: 내부 가중치를 노출하지 않고 특정 계산 또는 모델 속성을 증명합니다.
• 중복 실행: 여러 제공업체가 동일한 작업을 실행합니다. 출력에 대한 합의는 지불을 트리거합니다.
• 평판 및 스테이킹: 장기적인 신원과 스테이킹 기반 커밋먼트는 부정행위를 방지합니다.

이러한 원시 요소들을 함께 사용하면 구성 가능한 보증을 지원할 수 있습니다. 작업에는 TEE 증명 및 중복 추론이 필요할 수 있으며, 허용 오차 임계값을 초과하는 불일치가 발생하는 경우 제공업체를 슬래싱할 수 있습니다. 이 하이브리드 접근 방식은 분산 AI 네트워크 전반의 실무 상태를 반영합니다. Akash Network와 같은 컴퓨팅 네트워크 및 에이전트 마켓플레이스의 기술 문서와 블록체인‑AI 교차점에 대한 연구 논평(예: Vitalik Buterin on AI and crypto)에서 더 넓은 환경을 볼 수 있습니다(Akash Network, Vitalik Buterin on AI and crypto).

경제: 추론 자금 조달, 인센티브 조정

순수한 투기를 피하기 위해 CATI는 실제 사용에 초점을 맞춰야 합니다.

• 수수료 소진(Fee Sinks)
  • 추론 및 데이터셋 수수료의 일부는 CATI를 재구매하거나 보조금을 지원합니다. 거버넌스는 동적으로 분할을 조정할 수 있습니다.
• 보상
  • 높은 가용성의 컴퓨팅과 고품질 데이터셋은 더 많이 얻습니다. 비활성 자산 또는 낮은 수요에 대한 보상은 감소합니다.
• 발행(Emissions)
  • 투명한 검토 기간이 있는 시간 제한 인센티브. 사용량이 증가하면 발행량이 감소합니다. 성장이 정체되면 거버넌스는 보조금을 조정할 수 있습니다.

목표는 피상적인 TVL 지표가 아닌, 완료된 작업, 소비된 데이터셋, 파인튜닝된 모델과 같은 측정 가능한 플랫폼 활동에 토큰 흐름을 연결하는 것입니다.

위험, 규정 준수 및 사용자 보호

AI 마켓플레이스와 암호화폐 토큰은 조사를 받습니다. 플랫폼은 다음을 고려해야 합니다.

• 규제 지침
  • 적용 가능한 경우 여행 규칙 요구 사항을 포함하여 진화하는 가상 자산 지침을 준수합니다(FATF 가상 자산).
• 계약 검증
  • 계약 주소를 공개적으로 검증하고 핵심 구성 요소에 대한 감사를 제공합니다.
• 투명한 업그레이드
  • 명확한 업그레이드 경로와 커뮤니티 감독을 통해 타임락 및 멀티시그를 사용합니다.
• 피싱 및 사칭
  • 사용자가 도메인, 계약 및 브릿지를 확인하도록 권장합니다. 공식 링크 및 서명된 릴리스를 게시합니다.

이 중 어느 것도 법률 자문을 대체하지 않지만, 이는 플랫폼 및 사용자 위험을 제한하기 위한 실질적인 단계입니다.

주목할 만한 2025년 트렌드

• 저렴해지는 L2 추론
  • EIP‑4844 이후 더 많은 팀이 롤업 및 모듈식 DA에서 대량 작업 조정을 수행합니다(이더리움 댕크샤딩).
• 분산 컴퓨팅
  • GPU 마켓플레이스가 성숙하고, 제공업체는 온체인에서 평판과 수입을 스테이킹합니다(Akash 문서).
• 온체인 데이터 라이선싱
  • 모델 준비 데이터셋은 스마트 계약을 사용하여 라이선스 시행 및 수익 분할을 수행합니다(Ocean Protocol 문서).
• 검증 가능한 AI
  • 현실적인 처리량을 위한 TEE와 결합된 제한된 검증을 위한 zkML 파일럿(Modulus Labs).

빌더에게는 사용자 소유 데이터, 에이전트 지갑, 검증 가능한 작업 흐름이 프로토타입에서 프로덕션으로 이동하고 있다는 신호가 명확합니다.

사용자가 CATI와 상호 작용하는 방법

• 지원되는 DEX 또는 CEX를 통해 CATI를 획득합니다. 항상 공식 계약 주소를 확인하십시오.
• 추론 작업 제출 또는 컴퓨팅 스테이킹 시 더 낮은 비용을 위해 선호하는 L2로 토큰을 브릿징합니다.
• 제공업체 또는 큐레이션 풀에 스테이킹하고, 보상을 청구하고, 거버넌스 투표에 참여합니다.
• 블록 탐색기 및 서브그래프를 사용하여 작업 기록, 지불 통계 및 평판 변경 사항을 모니터링합니다.

보관 및 보안: 실질적인 참고 사항

AI 마켓플레이스와 자주 상호 작용하는 경우(작업 제출, 스테이킹, 투표) 거래 서명이 잦고 상당한 잔액을 보관하게 됩니다. 하드웨어 지갑은 악성 코드, 브라우저 취약점 및 피싱의 위험을 줄여줍니다.

OneKey는 오픈 소스 투명성과 다중 체인 지원을 강조하여 CATI가 존재할 가능성이 높은 EVM 생태계에 적합합니다. 오프라인 서명, 명확한 주소 확인, 데스크톱 및 모바일 워크플로우 통합을 통해 OneKey는 핫 환경에서 개인 키를 멀리 유지하면서도 원활한 DeFi 및 dApp 경험을 유지하도록 도와줍니다. 빈번한 거버넌스 및 스테이킹 활동의 경우 이러한 사용 편의성과 보안의 균형이 필수적입니다.

최종 생각

AI 기반 암호화폐의 약속은 브랜딩에 관한 것이 아니라 검증 가능한 작업, 공정한 출처, 유용한 기여에 보상하는 인센티브에 관한 것입니다. CATI의 역할은 이러한 행동을 조정하는 것입니다. 컴퓨팅에 대한 지불, 고품질 데이터 및 모델 큐레이션, 마켓플레이스를 건강하게 유지하는 매개변수 거버넌스입니다. 모듈식 인프라, zkML 발전, 그리고 더 저렴해진 L2 실행을 통해 2025년은 투명하고 책임감 있으며 신뢰할 수 있는 중립적인 AI 시스템을 구축하기에 적절한 시기입니다.

생태계가 확장됨에 따라 안전한 보관, 명확한 계약 검증, 거버넌스 참여를 우선시하십시오. 대규모로 스테이킹, 큐레이션 또는 추론 자금 지원을 계획하고 있다면 OneKey와 같은 하드웨어 지갑으로 핵심 작업을 이전하여 온체인 AI 경제와 연결을 유지하면서 운영 위험을 최소화하는 것을 고려하십시오.