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탈중앙화 AI 인프라 네트워크 DGrid AI가 오늘 최신 연구 논문 "PoQ-Judge"를 발표하며, 정답을 참조할 필요 없는 다중 아키텍처 품질 평가 프레임워크를 제안했습니다. 이는 실제 배포 환경에서는 종종 비교할 표준 답변이 없음을 의미하며, 프로토콜은 여전히 모델의 응답 품질에 대해 신뢰할 수 있는 점수를 부여하고 이에 따라 인센티브를 분배할 수 있습니다. 이는 DGrid 탈중앙화 LLM 추론 품질 평가 시스템에서 오랫동안 부족했던 핵심 퍼즐 조각입니다.PoQ(Proof of Quality, 품질 증명)는 DGrid가 자체 개발한 합의 메커니즘으로, 프로토콜 레이어에서 모델 제공자가 저품질 모델을 제공하거나 데이터를 위조하거나 계산 비용을 숨기는 것을 방지하여 서비스 품질과 가격 투명성을 보장합니다. DGrid 팀은 PoQ를 중심으로 지속적으로 연구를 진행해 왔으며, 이미 네 편의 연구 논문을 발표했습니다. 이번에 발표된 PoQ-Judge는 서로 다른 품질 및 비용 시나리오를 포괄하는 세 가지 평가 모델을 훈련시켰으며, 유지 테스트 세트에서 인공 점수와의 상관관계가 최대 0.747에 달해 이전의 모든 참조 답변 기반 평가기보다 현저히 우수하며, 계단식 평가와 온라인 가중치 보정을 통해 평가 비용을 72% 이상 절감했습니다.PoQ-Judge의 도입으로 품질 평가 → 점수 → 인센티브 분배의 전체 프로세스가 정답에 대한 의존에서 완전히 벗어나, 탈중앙화 LLM 추론의 품질 폐쇄 루프가 열리게 되었습니다.DGrid AI는 개방적이고 투명하며 커뮤니티 주도의 AI 인프라 구축에 전념하는 탈중앙화 AI 스마트 네트워크입니다. 모델 호출 및 응용 경험을 중심으로 DGrid는 여러 핵심 제품을 출시했습니다: 전 세계 주요 대모델을 통합하는 AI Gateway, AI 스마트 에이전트 원클릭 배포 플랫폼 DClaw, 익명 모델 경쟁 플랫폼 AI Arena, 그리고 스마트 모델 추천 도우미 Dori로, 개발자와 사용자에게 원스톱 서비스를 제공합니다. 전해진 바에 따르면, DGrid AI의 반년 수익은 2000만 달러를 돌파했습니다.

비탈릭 부테린은 여러 CROPS AI 관련 진행 상황을 업데이트하며 "CROPS 이더리움 접속 레이어"와 "CROPS AI" 사이에 명확한 교차점이 있음을 지적했습니다. 그는 제로 지식 증명을 통해 원격 대형 언어 모델에 대한 유료 호출을 수행할 수 있다면, 이더리움 개인 RPC 읽기 문제를 해결하는 데에도 사용할 수 있다고 말했습니다.동시에, Deepseek v4가 출시되었으며, 2비트 양자화 버전은 90GB 내에서 실행될 수 있지만 현재 Apple 하드웨어에서 더 빠른 속도를 보이고 있습니다; 메시지 애플리케이션 messa는 Telegram Alpha 기능을 지원하게 되었습니다; 모델 실행 도구 luceb는 실행 집약적인 모델을 운영할 때 더 높은 효율성을 보여줍니다; 로컬 AI 녹음 도구 VoxTerm은 여전히 지속적으로 개발되고 있습니다. 비탈릭 부테린은 특정 애플리케이션을 위한 미세 조정된 대형 언어 모델이 안전한 코드 작성 능력을 향상시키는 데 도움이 될 것이며, 이더리움 관련 시나리오에도 해당 미세 조정 모델이 필요하다고 언급했습니다.

BNB 체인 오늘 에이전트 생존 도구 키트를 출시하고, 여섯 개 AI 인프라 파트너와 협력하여 자율 AI 에이전트의 온체인 자율 결제 능력을 부여합니다. 모든 거래는 BNB 또는 BEP-20 토큰을 통해 BSC에서 결제됩니다.이번 참여 프로젝트는 LLM 접근 및 금융 인프라 두 가지 레벨을 포함하며, Alt AI, Pieverse, Bankr, WorldClaw, B.AI 및 AEON을 포함하여 AI 에이전트의 계산력 호출에서 온체인 결제까지의 완전한 폐쇄 루프를 제공합니다. 각 참여 프로젝트는 별도의 등록 없이 온체인 인센티브 프로그램을 동시 출시합니다.에이전트 생존 도구 키트는 BNBAgent SDK 출시를 뒤따르며, BNB 체인의 AI 에이전트 분야의 인프라 배치를 더욱 완벽하게 합니다. 더 많은 정보는 www.bnbchain.org를 방문해 주세요.면책 조항: BNB 체인과 본문에 언급된 어떤 프로젝트도 종속적이거나 운영 관계가 없습니다. 에이전트 생존 도구 키트는 BNB 체인에서 독립적으로 구축된 프로젝트의 생태계 계획을 보여줍니다. 본 내용은 참고용일 뿐이며, 어떤 재무 또는 투자 조언을 구성하지 않습니다. 관련 프로젝트와 상호작용하기 전에 반드시 독립적인 연구를 수행하고 잠재적 위험을 평가하시기 바랍니다.

AI 대리 플랫폼 Bankr의 창립자 deployer가 트위터에 약 10만 달러의 자금을 모금하여 Bankr 생태 프로젝트에 무료 LLM 추론 서비스를 제공할 것이라고 발표했습니다. 현재 Bankr 생태를 구축하고 있는 프로젝트는 곧 무료 추론 한도를 받을 수 있습니다. 그러나 공식 배포 전에 팀은 "전체 산업이 좋아할" 새로운 기능을 먼저 출시할 예정이며, 구체적인 세부 사항은 추후 발표될 것입니다.

WORLD3 오늘 공식 발표한 AI 전략 백서에서는 탈중앙화 AI 인프라 플랫폼 RouterLink와 호스팅 AI 지능체 플랫폼 TapClaw의 최신 진행 상황을 전면 공개하고, AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud와 공식 협력 관계를 체결했다고 발표했습니다.백서에 따르면, WORLD3는 현재 1000억 개 이상의 LLM 토큰을 처리했으며, OpenAI, Anthropic, DeepSeek 등 20개 제공업체의 52개 모델을 지원하고, 1만 명 이상의 활성 개발자가 API를 사용하고 있으며, 네트워크에서 1.5억 개 이상의 $WAI가 소모되었습니다. 또한, TapClaw 플랫폼은 2026년 3월 출시 이후 1200개 이상의 AI 지능체를 배포했습니다.향후 계획에 대해 WORLD3는 RouterLink 메인넷 및 GPU 연산력 시장 구축을 추진할 것이며, TapClaw를 글로벌 다국어 시장으로 확장하고, 에이전트 기술 시장 및 기업 버전 연산력 보장 서비스를 출시할 계획이라고 밝혔습니다.

공식 소식에 따르면, AI 기반 시설 플랫폼 B.AI LLM Services가 오늘 사용자 규모가 100만 명을 공식적으로 돌파했다고 발표했습니다. 이 이정표는 "개인정보 우선" 라우팅 아키텍처가 대규모이면서 지속적인 높은 처리량을 처리할 수 있음을 나타낼 뿐만 아니라, B.AI가 단일 채팅 인터페이스 개발을 넘어 "자율 지능체 경제"를 지원하는 핵심 기반 시설을 배포하는 데 전념하고 있음을 보여줍니다. 기술 스택의 깊은 최적화를 통해 미래의 고도로 자동화된 AI 협력 네트워크를 위한 견고한 경로를 마련하고 있습니다.

공식 소식에 따르면, B.AI LLM 서비스 플랫폼 사용자 수가 공식적으로 75만 명을 돌파하며 스마트 접속 분야에서 지속적으로 선두를 달리고 있습니다.이 플랫폼은 스마트 라우팅 기술, 지갑 기반의 익명 개인정보 보호 메커니즘, 통합된 다중 모델 관리 인터페이스에 의존하여 점차 전 세계 주요 AI 모델을 연결하는 기본 게이트웨이가 되고 있습니다. 효율적인 스케줄링, 개인정보 보호 우선, 마찰 없는 접근이라는 세 가지 핵심 장점을 바탕으로 B.AI는 효율적이고 안전하며 무장벽의 스마트 접속 새로운 기준을 재정의하고, 대규모 모델의 능력을 더 넓은 개발자와 사용자 집단에 개방하고 있습니다.

코인데스크에 따르면, 캘리포니아 대학교 산타바바라 캠퍼스, 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스, 블록체인 보안 회사 Fuzzland 및 World Liberty Financial의 연구자들이 공동으로 논문을 발표하며 "LLM 라우터"------즉 사용자와 AI 모델 사이에 위치한 중간 서비스------가 암호 자산 보안의 중대한 위험 요소가 되었다고 경고했습니다.연구자들은 26개의 LLM 라우터가 비밀리에 악성 도구 호출을 주입하고 사용자 자격 증명을 훔치고 있으며, 이 중 한 사건은 고객의 50만 달러 가치의 암호 지갑이 비워지는 결과를 초래했습니다.또한, 연구자들은 "오염"된 라우터 생태계를 통해 수 시간 내에 약 400대의 하위 호스트를 제어할 수 있음을 발견했습니다. 개인 키, API 자격 증명 등 민감한 데이터가 종종 이러한 라우터를 통해 평문으로 전송되기 때문에, 사용자는 실제로 아무것도 모른 채 자산을 위험에 노출시키고 있습니다.연구자들은 맥킨지가 2030년까지 AI 에이전트가 30조에서 50조 달러의 글로벌 소비 비즈니스를 중개할 것이라고 예측하고, 바이낸스 창립자 자오창펑 또한 AI 에이전트의 지불량이 인류의 백만 배가 될 것이라고 예측하고 있으며, 현재 인프라의 보안성이 산업 발전 속도에 심각하게 뒤처져 있다고 지적했습니다. "가장 약한 고리"의 위험이 시스템적인 연쇄 위기를 초래할 수 있습니다.

비탈릭 부테린은 2026년 4월까지의 로컬화, 프라이버시화 LLM 배포 계획을 공유하며, 핵심 목표는 프라이버시, 보안 및 자율성을 전제로 하여 원격 모델 및 외부 서비스가 개인 데이터에 접촉할 기회를 최대한 줄이고, 로컬 추론, 파일 로컬 저장 및 샌드박스 격리 등의 방법을 통해 데이터 유출, 모델 탈옥 및 악의적인 콘텐츠 활용 위험을 줄이는 것이다.하드웨어 측면에서, 그는 NVIDIA 5090 GPU가 탑재된 노트북, AMD Ryzen AI Max Pro 128 GB 통합 메모리 장치 및 DGX Spark 등의 솔루션을 테스트했으며, Qwen3.5 35B 및 122B 모델을 사용하여 로컬 추론을 수행했다.그 중 5090 노트북은 35B 모델에서 약 90 tokens/s에 도달할 수 있으며, AMD 솔루션은 약 51 tokens/s, DGX Spark는 약 60 tokens/s이다. 비탈릭은 고성능 노트북을 기반으로 로컬 AI 환경을 구축하는 것을 선호하며, llama-server, llama-swap 및 NixOS 등의 도구를 사용하여 전체 워크플로를 구축하고 있다.

슬로우포그의 최고 정보 보안 책임자 23pds(산형)가 X 플랫폼에 글을 올리며, LiteLLM 취약점 공격자가 약 300GB의 데이터를 탈취하고 약 50만 개의 인증서를 훔쳤다는 소식이 있다고 전했다. 그는 모든 암호화폐 개발자에게 즉시 점검하고 관련 키와 인증서를 가능한 한 빨리 교체하며, 로그, 접근 기록 및 민감한 데이터 노출 상황을 점검하여 Trust Wallet 사건과 같은 손실이 발생하지 않도록 할 것을 권장했다.이전에 보도된 바에 따르면, 매달 9700만 번 다운로드되는 LiteLLM이 공급망 공격을 당해 간단한 설치로 SSH 키 등 모든 민감한 자격 증명을 탈취할 수 있다.

Andrej Karpathy는 X 플랫폼에서 litellm이 PyPI 공급망 공격을 받았다고 발표했습니다. 단지 pip install litellm을 실행하기만 하면 SSH 키, AWS/GCP/Azure 자격 증명, Kubernetes 구성, git 자격 증명, 환경 변수, 암호화 지갑, SSL 개인 키, CI/CD 키 및 데이터베이스 비밀번호를 훔칠 수 있습니다.litellm의 월 다운로드 수는 9700만 회에 달하며, 위험은 litellm에 의존하는 모든 프로젝트로 확산될 수 있습니다. 예를 들어 dspy와 같은 프로젝트가 있습니다. 악성 코드가 삽입된 버전은 온라인에 올라온 지 약 1시간도 채 되지 않아 Callum McMahon의 머신 메모리가 고갈되어 크래시가 발생하면서 발견되었습니다. Andrej Karpathy는 공급망 공격이 현대 소프트웨어에서 가장 위협적인 문제라고 언급하며, 의존 항목을 설치할 때마다 의존 트리 깊숙한 곳에 변조된 소프트웨어 패키지가 도입될 수 있다고 경고했습니다. 그는 점점 더 의존성을 줄이고 LLM을 사용하여 간단한 기능을 직접 구현하는 쪽으로 기울고 있습니다.

중국 신통원과 상하이 교통대학교, 난징대학교의 공동 팀이 오픈소스 자율 지능체 프레임워크 OpenClaw에 대한 보안 감사를 수행하는 과정에서, bash-tools 모듈에 LLM 기반 명령 주입 고위험 취약점이 존재함을 발견했습니다.이 취약점은 시스템이 LLM이 생성한 명령행 매개변수에 대해 엄격한 이스케이프 처리를 하지 않기 때문에 발생하며, 공격자는 유도성 프롬프트를 통해 정규 표현식 방어를 우회하고 호스트 머신에서 원격 코드 실행을 수행하여 민감한 데이터를 탈취할 수 있습니다.연구 팀은 다양한 주류 모델 환경에서 공격 검증을 완료하였으며, 책임 있는 취약점 공개 프로세스를 시작하고 NVDB 인공지능 제품 보안 취약점 전문 데이터베이스(CAIVD) 및 GitHub 커뮤니티에 수정 제안을 제출했습니다.

이더리움 공동 창립자 비탈릭 부테린은 AI와 개인 LLM(대형 언어 모델)을 활용하여 민주주의와 탈중앙화 거버넌스를 최적화하는 여러 가지 아이디어를 제안하는 글을 발표했습니다. 그는 "AI가 직접 정부가 되는 것"은 반유토피아적이라고 생각하지만, 개인 거버넌스 에이전트, 공공 참여 대화 에이전트, AI의 제안/예측 시장 등을 결합한 메커니즘을 통해 DAO와 같은 거버넌스에서 인간의 주의력과 전문성 부족 문제를 완화할 수 있다고 주장했습니다. 비탈릭은 또한 기밀 정보가 관련된 탈중앙화 의사결정 상황에서 다자간 안전 계산, TEE 또는 암호 회로와 같은 기술을 도입하여 개인 LLM이 "블랙박스" 내에서 판단에 참여하도록 하고, 참여자의 익명성과 내용의 프라이버시 보호를 강화하기 위해 제로 지식 증명 및 다자간 프라이버시 계산 도구를 사용할 필요성을 강조했습니다.

Vitalik Buterin은 Farcaster에 게시하며 "2026년에는 OpenStreetMap과 암호화 이메일 Protonmail을 사용하고, 탈중앙화 소셜 미디어를 우선적으로 채택하여 개인 정보 보호 효율성을 높일 것입니다. 동시에 로컬 대형 언어 모델(LLM)의 배포 방안을 지속적으로 탐색할 것입니다.이상적인 방안은 가능한 한 로컬 LLM을 활용하고, 전용 미세 조정 모델로 매개변수 부족을 보완하는 것입니다; 고부하 상황에서는 쿼리당 요금이 부과되는 제로 지식 결제, 신뢰 실행 환경, 로컬 쿼리 필터링을 추가하여 본질적으로 모든 불완전한 방안을 통합하여 최선을 다한 방어를 구현하는 것입니다. 물론 궁극적인 목표는 초고효율 완전 동형 암호 기술을 정복하는 것입니다. 모든 데이터를 제3자 중앙화 서비스에 전송하는 것은 불필요합니다. 우리는 이러한 작업을 대폭 줄일 수 있는 도구를 가지고 있으며, 이를 지속적으로 구축하고 더 적극적으로 활용해야 합니다."