1. 프로젝트 개요
- 중앙집중 AI 개발 → 데이터·거버넌스·보상 모두 빅테크 독점
- 블록체인+Federated Learning 조합으로 모델·데이터·컴퓨트 제공자에게 인센티브를 배분
- 탈중앙 훈련→검증→배포 파이프라인 구축함
2. 핵심 구조 요약
- AI Arena: 공개 데이터로 1차 모델 경연. 트레이닝 노드·검증자가 스테이킹 후 경쟁
- FL Alliance: 참여자가 로컬 데이터로 글로벌 모델 미세조정, 개인정보는 로컬에 남김
- AI Marketplace: 완성 모델을 VM 연동 API로 제공, 호출량·성능 기반 수익 배분
- 블록체인 레이어: PoS + 슬래시로 시빌·포이즈닝 방어, 성과 기반 보상 집행
3. 결론 및 인사이트
- 커뮤니티 맞춤 LLM·Stable Diffusion 파인튜닝, 의료 예측 회귀모델 등 “목적형 모델 마켓” 지향
- ZK 증명 결합해 집계 과정 투명성 확보 옵션도 연구 중
- 참여 인센티브와 품질 검증을 같이 설계한 dAI 프로토콜. 데이터 주권·투명 거버넌스 니즈와 맞물려 AI 내러티브 수혜 가능
✍️고성능 GPU 수요 <> 토큰 가치 간 플라이휠 증명은 필요. 모델의 상용 호출량·수익 분배 지표가 $FLOCK 실수요를 증명할 트리거가 될 것으로 보임