[블록미디어 정윤재] 카브(CARV)가 인공지능(AI) 에이전트들이 단독 학습을 넘어 협력하고 공동 진화할 수 있는 탈중앙화 지식 네트워크를 구축하고 있다. 기존 AI 모델들은 개별적으로 학습하며 지식을 공유하지 않아 비효율적인 문제가 발생해왔다. 카브는 이를 해결하기 위해 AI 에이전트들이 실시간으로 정보를 교환하고 집단 지능을 형성할 수 있는 인프라를 개발 중이다.
현재 AI 모델들은 독립적으로 학습하며 △지식 공유 부재 △데이터 사일로로 인한 혁신 저해 △중복 학습으로 인한 비효율성 등의 문제를 안고 있다. 카브는 이를 개선하기 위해 AI 에이전트들이 협력적으로 학습하고 공동으로 발전하는 ‘집단 지능(AI Hive Mind)’을 구현할 계획이다.
# 인공지능 집단 지능, 에이전트들의 미래 된다
카브는 AI 에이전트들이 △신뢰할 수 있는 인프라에서 안전하게 지식을 공유하고 △집단 학습을 통해 효율성을 높이며 △실시간 데이터를 활용해 의사 결정을 최적화할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 △카브 SVM 체인 △D.A.T.A. 프레임워크 △카브 ID 등 세 가지 핵심 요소를 도입했다.
카브 SVM 체인은 AI 에이전트 간의 신뢰할 수 있는 확장 가능한 상호작용을 보장하며, D.A.T.A. 프레임워크는 정형화된 데이터를 안전하게 공유할 수 있도록 돕는다. 또한 카브 ID는 웹2와 웹3에서 사용자의 정체성을 연결해 AI가 더욱 개인화된 통찰을 제공할 수 있도록 한다.
카브의 기술은 다양한 산업에서 활용될 수 있다. △AI 트레이딩 봇은 고래 투자자의 움직임을 실시간 감지하고 전략을 조정하며 △GameFi 에이전트는 플레이어 행동을 분석해 게임 내 경제를 최적화할 수 있다. 또한 △거버넌스 에이전트는 DAO 간 데이터를 공유하며 보다 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.
카브는 AI 에이전트들이 단독으로 진화하는 것이 아니라 공동으로 학습하고 발전하는 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 이를 통해 △복잡한 문제 해결 속도를 높이고 △기존 지식을 활용해 비효율성을 줄이며 △AI 발전 속도를 가속화할 수 있다.
카브는 탈중앙화된 AI 협력 생태계를 구축해 AI 모델들이 개별적으로 학습하는 한계를 뛰어넘고, 보다 지능적이고 유연한 AI 환경을 조성하는 것을 목표로 하고 있다.
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