Arweave (AR)

AI 에이전트가 일기를 쓴다고 상상해 보세요:

월요일: "시작했습니다 새로운 프로젝트를 사용자와 함께. 멋져 보입니다."
화요일: "시작했습니다 새로운 프로젝트를 사용자와 함께. 멋져 보입니다."
수요일: "시작했습니다 새로운 프로젝트를 사용자와 함께. 멋져 보입니다."

이는 대부분의 프로덕션 AI 에이전트가 오늘날 작동하는 방식입니다: 세션 간에 실제 메모리가 없으며, 이전에 대화했는지 인식하지 못합니다.

@WalrusProtocol 은 메인넷에서 첫 해를 이 문제를 해결하는 데 보냈습니다.

그들의 진행 상황에 대한 간단한 TL;DR ↓

1. 12개월 동안 구축된 것

→ 510+ TB 저장 (1년 내에 Arweave의 385 TB 초과)
→ 200개 이상의 프로젝트가 그 위에 구축
→ 용량 기준 2번째로 큰 탈중앙화 스토리지 프로토콜
→ 핵심 연구 논문이 ACM CCS 2026에 채택, 블록체인 프로젝트에 드문 학술 인증
→ 첫 날부터 다운타임 제로

흥미로운 점은 그 위에 구축한 내용입니다.

Seal → 데이터를 암호화하고 누가 읽을 수 있는지 제어할 수 있게 하며, 온체인에서 강제 적용됩니다. Walrus를 의료 기록, 금융 데이터, 공개 네트워크에 올릴 수 없는 개인 AI 데이터세트에 사용할 수 있게 만들었습니다.

Quilt → 작은 파일들을 함께 묶어 ma

$AR
지지를 유지한다면 상단 저항까지 갈 길이 있으며, 추적해야 합니다. https://t.co/2jYRNiIBJ8

최근 내 타임라인에서 몇몇 영리한 사람들이 #DeSci와 PoUW 내러티브에 대해 상승세를 보이고 있습니다.

좀 더 깊이 파고들어 보니 DeSci와 유용한 작업 증명(Proof of Useful Work, PoUW)의 결합이 암호화폐가 실제 산출에 대해 보상을 하는 몇 안 되는 경우 중 하나일 수 있다고 생각합니다.

왜일까요?

PoUW는 에너지와 GPU를 AI 훈련, 분자 시뮬레이션, 단백질 접힘, ZK 최적화, 혹은 바이오메디컬 연구와 같은 유용한 산출물로 전환하려고 합니다.

현재 AI 인프라가 막대한 자본을 소모하고 있습니다. 빅테크 기업들이 최고의 모델을 두고 경쟁하면서 GPU 공급이 잠기고 있습니다.

AI 컴퓨팅은 희소하고 비용이 많이 들며 매우 실제적입니다. 하지만 대부분의 워크로드는 최첨단 모델을 훈련하는 것이 아닙니다.

그들은 추론, 파인튜닝, 시뮬레이션, 과학 컴퓨팅… 완벽한 클러스터가 필요 없는 작업들입니다.

이러한 컴퓨팅은 파편화된, 유휴이거나 저사양 GPU에서도 실행될 수 있습니다.

그렇다면 왜 암호화폐는 아직도 주로 사람들에게 포인트를 채굴하도록 지불하고, 네트워크에 유용한 워크로드를 실행하도록 지불하지 않을까요?

DeSci는 PoUW를 합리화하는 최초의 암호 네이티브 구매자 클래스가 될 수 있습니다.

왜냐하면 DeSci는 컴퓨팅이 필요하기 때문에, d