Q31 : Irys 위에서 대표적으로 어떤 사용 사례들이 떠오르나요?
A31 : 대표적으로 ① AI 학습·추론 데이터 저장 및 출처 검증, ② NFT·게임 에셋·온체인 콘텐츠의 영구 보관, ③ DePIN·센서 네트워크 데이터 저장 및 정산, ④ 온체인 데이터 마켓·오라클 같은 영역이 거론됩니다. 데이터가 핵심인 모든 영역에서, “저장 + 검증 + 실행”을 하나로 묶어 주는 인프라라고 보면 됩니다.
Q32 : AI와의 결합을 좀 더 구체적으로 설명해 주실 수 있나요?
A32 : 예를 들어, 어떤 이미지가 언제 어디서 촬영되었는지, 중간에 편집·조작되었는지 여부를 Irys에 기록된 프로비넌스 데이터로 검증할 수 있습니다. 이런 검증 가능한 데이터셋만 선별해 AI 모델을 학습시키거나, 모델 출력물과 원본 데이터의 관계를 온체인에서 추적하는 식으로 “검증 가능한 AI(Verifiable AI)” 스택을 구성할 수 있습니다.
Q33 : NFT 프로젝트 입장에서 Irys를 사용하면 어떤 장점이 있나요?
A33 : NFT 이미지를 일반 웹2 스토리지에 두면, 링크가 깨지거나 파일이 변경될 위험이 있습니다. Irys를 사용하면 온체인 데이터체인에 영구 저장 + 프로비넌스를 남길 수 있어, 진품 증명·장기 보존 측면에서 훨씬 신뢰도 높은 NFT 인프라를 만들 수 있습니다.
Q34 : 게임 프로젝트에서는 Irys를 어떻게 활용할 수 있을까요?
A34 : 온체인 게임에서 비용이 많이 드는 부분이 바로 맵·이미지·사운드·리플레이 로그처럼 용량 큰 자산입니다. 이런 요소를 Irys에 저장하고, 이더리움·L2 상의 게임 로직이 Irys 데이터를 참조하는 구조를 쓰면, 온체인 게임 경험을 유지하면서도 비용·성능을 크게 개선할 수 있습니다.
Q35 : DePIN(탈중앙 물리 인프라) 프로젝트에도 활용 가능성이 있나요?
A35 : 네, DePIN은 센서 데이터·위치 정보·사용량 기록 같은 연속적인 데이터 스트림이 핵심입니다. Irys는 이런 데이터 스트림을 저렴하게 저장하고, 나중에 정산·보상 로직이 이 데이터를 그대로 참조할 수 있게 해 주기 때문에, DePIN 인프라와 궁합이 좋은 편입니다.