QR 코드를 스캔하여 다운로드하세요.
BTC $59,856.55 -1.60%
ETH $1,548.80 -4.32%
BNB $559.91 -0.77%
XRP $1.02 -3.91%
SOL $68.00 +0.56%
TRX $0.3215 -1.70%
DOGE $0.0741 -2.16%
ADA $0.1421 -3.40%
BCH $190.77 -0.08%
LINK $7.19 -2.79%
HYPE $63.03 -0.32%
AAVE $84.16 +1.34%
SUI $0.6760 -0.66%
XLM $0.1744 -6.58%
ZEC $411.54 +0.84%
BTC $59,856.55 -1.60%
ETH $1,548.80 -4.32%
BNB $559.91 -0.77%
XRP $1.02 -3.91%
SOL $68.00 +0.56%
TRX $0.3215 -1.70%
DOGE $0.0741 -2.16%
ADA $0.1421 -3.40%
BCH $190.77 -0.08%
LINK $7.19 -2.79%
HYPE $63.03 -0.32%
AAVE $84.16 +1.34%
SUI $0.6760 -0.66%
XLM $0.1744 -6.58%
ZEC $411.54 +0.84%

병목

전체
뉴스 플래시

first_img 포브스: 스테이블코인 기술은 성숙했지만, 규제 준수와 현지화 인프라가 대규모 채택의 진정한 병목 현상이다

포브스에 따르면, 스테이블코인 거래량이 지난 1년 동안 10조 달러를 넘었지만, 대부분의 활동은 여전히 암호화폐 원주율 분야(거래, 차익 거래 및 프로토콜 간 정산)에 집중되어 있으며, 일상 상업 결제에서의 적용은 여전히 제한적이다. 와사비카드 CEO 레이 양은 자금 이동 자체가 더 이상 핵심 문제가 아니며, 라이센스, 규정 준수, 위험 관리 및 은행 능력이 대규모 채택을 위한 핵심 기반이라고 지적했다.포브스는 스테이블코인 정산이 국경 간 결제 효율성을 크게 향상시킬 수 있지만, 각 시장마다 서로 다른 규정 준수 기준, 라이센스 요구 사항 및 은행 관계가 있어, 시장별로 현지화된 규정을 구축하는 것이 느리고 비쌀 뿐만 아니라 스테이블코인이 내세우는 즉각적인 글로벌 정산과 모순된다고 지적했다. 현재 스테이블코인 시장은 3200억 달러를 초과했으며, 업계 논의는 스테이블코인이 기존 네트워크를 대체할 수 있는지에서 기존 네트워크에 어떻게 통합할 수 있는지로 전환되고 있다.포브스는 지난 10년의 문제는 자금이 흐르도록 하는 것이었고, 이번 10년의 도전은 분산된 규제 환경에서 글로벌 결제가 규정을 준수하며 대규모로 운영될 수 있도록 하는 것이라고 생각한다.

ChainCatcher 「암호화폐에서 스마트 경제로」 원탁: AI 에이전트는 대화형에서 실행형으로 전환되고 있으며, 신뢰와 검증 가능성이 규모화의 주요 병목 현상이 되고 있습니다

홍콩에서 열린 "Crypto 2026: 암호화폐에서 스마트 경제로" 주제 포럼에서 KiteAI 아시아 태평양 지역 책임자 Laughing, Sentient 아시아 태평양 지역 책임자 Anita, Brevis 콘텐츠 책임자 Nic Tang, Mentis 제품 책임자 Jerry, Predict.fun 아시아 태평양 BD 책임자 아황 Ricardo 등 게스트들이 "AI × Crypto --- 차세대 디지털 경제 기반" 주제로 원탁 토론을 진행했습니다.오픈 소스 AI 에이전트(예: "랍스터 기르기")의 폭발이 단기 감정인지 장기 트렌드인지에 대해, Laughing은 이것이 AI가 "대화형"에서 "실행형"으로 패러다임 전환을 나타내며, 장기 트렌드의 시작이라고 생각하지만, 에이전트는 실체가 없어 상인이 그 거래 행동을 신뢰하기 어렵고, 데이터 유출 및 통제 불가능한 문제는 규모화에 있어 반드시 넘어야 할 장애물이라고 말했습니다. Jerry는 자신의 사용 경험을 바탕으로 현재 에이전트가 기억 모호성, 무한 루프에서의 토큰 소모 및 파일 삭제와 같은 보안 위험이 존재한다고 지적했으며, 새로 등장한 에이전트는 개선이 있었지만 여전히 단점이 있다고 언급했습니다. 아황 Ricardo는 단기 감정 뒤에는 실제 사용자 요구가 존재하지만, 실제로 재현 가능한 수익을 실현할 수 있는 거래 에이전트는 여전히 매우 드물며, 갈 길이 멀다고 말했습니다.신뢰, 안전 및 검증 가능성과 같은 핵심 병목 현상에 대해, Nic Tang은 현재 에이전트의 실행 과정이 블랙박스와 같아 사용자가 그 결정이 약속대로 실행되었는지 검증할 수 없다고 강조했습니다. 제로 지식 증명 기술은 수학적으로 에이전트의 출력 출처와 행동의 준수성을 증명할 수 있으며, 동시에 개인 정보를 노출하지 않습니다. Anita는 Sentient가 개방적이고 협력 가능한 AI 에이전트 네트워크를 구축하여 AI와 블록체인이 신원, 데이터 및 인센티브 층에서 깊이 통합되도록 추진하여 차세대 디지털 경제에 기반을 제공하는 데 전념하고 있다고 덧붙였습니다.가장 먼저 규모화될 가능성이 있는 응용 시나리오에 대해, 게스트들은 프로그래밍 분야가 상대적으로 성숙해 있다고 일반적으로 생각하며, 예측 시장에서 에이전트가 이성적이고 감정이 없기 때문에 특정 분야에서 인간보다 우수한 성과를 보인다고 언급했습니다. 단기적으로 API 마켓플레이스와 크로스 플랫폼 소비 쇼핑 에이전트를 긍정적으로 보고 있으며, 중기적으로는 콘텐츠 창작형 AI(예: AI 인플루언서)를 긍정적으로 보고 있으며, 에이전트 간 상호작용 및 에이전트/스킬의 마켓플레이스는 이후 중요한 기회로 여겨지고 있습니다.

텐센트 클라우드 산업 아키텍트 앨런 니: 클라우드 + AI 이중 엔진 구동, Web3의 인프라 및 연구 개발 효율성 병목 현상 극복 지원

홍콩에서 열린 "Crypto 2026: 암호화폐에서 스마트 경제로" 주제 포럼에서, 텐센트 클라우드 산업 아키텍트 Alan Nie가 "클라우드+AI 이중 엔진: 텐센트 클라우드가 Web3의 새로운 성장을 지원하다"라는 제목의 기조 연설을 발표했습니다.Alan Nie는 Web3 기업이 글로벌 인프라, 연구 개발 효율성 및 비즈니스 지능화 측면에서 세 가지 주요 병목 현상에 직면해 있다고 지적했습니다. 텐센트 클라우드는 "클라우드+AI" 이중 엔진의 깊은 융합을 통해 전 세계를 아우르는 저지연 인프라를 제공합니다. 그 중 싱가포르 데이터 센터는 4개의 가용 영역을 제공하는 유일한 클라우드 공급업체이며, 자체 개발한 TDSQL-C 데이터베이스는 초 단위의 탄력적 확장을 실현할 수 있고, Redis 단일 노드 성능은 30만 이상에 달합니다.AI 지원 측면에서, 텐센트 클라우드는 코드 자동 생성, 대량의 사무 문서 처리, 회의록 정리 등을 할 수 있는 CodeBuddy(인공지능 쌍 프로그래머)와 WorkBuddy(개인 AI 비서)를 출시했습니다. 또한 여러 에이전트가 복잡한 작업을 병렬로 수행할 수 있도록 지원합니다. 금융 시나리오에서는 자동화된 연구 보고서 재현 주기가 3일에서 반일로 단축되었습니다; 블록체인 데이터 분석 시나리오에서는 저장 비용이 원래의 1/10으로 줄어들고, 쿼리 응답은 밀리초 수준에 도달합니다.Alan Nie는 텐센트 클라우드가 "클라우드+AI" 이중 엔진을 통해 Web3 기업이 차세대 스마트 경제 인프라를 구축하는 데 기여할 것이라고 밝혔습니다.

a16z Crypto: AI 기반의 판결 메커니즘이 예측 시장 확장 병목 현상을 해결할 수 있을지도 모른다

a16z Crypto 간행물 《AI "판사"가 예측 시장 규모를 어떻게 확장하는가》(What to do when prediction markets fail)에서는 예측 시장이 직면한 가장 큰 도전이 "미래에 가격을 매기는 것"이 아니라 실제로 무슨 일이 발생했는지를 파악하는 것이라고 지적합니다. 유사한 문제는 일부 소규모 사건에서도 자주 발생하며, 잘못되거나 불투명한 정산 메커니즘은 시장 신뢰, 유동성 및 가격 신호의 정확성을 해칠 수 있습니다.업계에서는 대형 언어 모델(LLM)을 예측 시장의 판별자로 도입할 것을 제안하고 있습니다. 여기에는 규칙 약속을 블록체인에 기록하고, 조작에 저항하며, 투명성을 높이고, 중립성을 강화하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 계약 생성 시 특정 LLM 모델, 타임스탬프 및 판결 힌트를 암호화하여 블록체인에 기록하면, 거래자는 전체 의사 결정 메커니즘을 미리 알 수 있으며, 모델 가중치는 고정되어 쉽게 변경될 수 없어 부정 행위 위험을 줄입니다. 정산 메커니즘은 공개적으로 감사 가능하며 인위적인 임의 판결이 없습니다. AI 판결 메커니즘은 투명하고 공정한 전제 하에 예측 시장의 정산 효율성과 확장성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.