요약
FLock.io의 코드베이스는 안전하고 분산된 AI 학습과 토크노믹스에 중점을 두고 발전하고 있습니다.
- Walrus 프로토콜 통합 (2025년 7월 29일) – 분산 데이터 계층과 암호화를 통한 향상된 개인정보 보호.
- CryptoMCP-V1 학습 과제 (2025년 7월 18일) – 연합 학습을 활용한 고급 암호화폐 연구 모델.
- 토크노믹스 2.0 업그레이드 (2025년 2분기) – 스테이킹된 $FLOCK이 AI 학습 참여와 보상을 촉진.
상세 내용
1. Walrus 프로토콜 통합 (2025년 7월 29일)
개요: FLock.io는 Walrus 프로토콜의 분산형 데이터 저장소와 SEAL 암호화를 연합 학습 인프라에 통합하여, 분산된 노드 간에 안전하고 개인 정보가 보호되는 AI 모델 학습을 가능하게 했습니다.
이번 업그레이드는 중앙 집중식 서버를 Walrus의 블록체인 기반 데이터 계층으로 대체하여, 모델 파라미터를 암호화된 상태로 저장하고 접근 권한을 제어합니다. SEAL 암호화는 각 학습 라운드에서 검증된 참여자만 데이터에 접근할 수 있도록 프로그래밍 가능한 암호화를 제공합니다.
의미: 이는 FLOCK에게 긍정적인 신호입니다. 의료, 금융 등 민감한 분야에서 데이터 프라이버시를 강화하고 중앙 집중식 인프라 의존도를 낮춤으로써, FLock의 분산화 철학과 잘 맞아떨어집니다. (출처)
2. CryptoMCP-V1 학습 과제 (2025년 7월 18일)
개요: 연합 학습을 활용해 온체인 데이터(Etherscan 로그, 토큰 지표 등)를 분석하는 암호화폐 연구 모델을 위한 특화된 학습 과제를 시작했습니다. 원시 사용자 데이터는 노출하지 않고도 연구가 가능합니다.
참여자들은 웹 검색, 토큰 분석, 거래 패턴 파싱 등을 통해 로컬에서 모델을 학습시킬 수 있으며, 전 세계적으로 수 주 만에 7,100건 이상의 모델 제출이 이루어졌습니다.
의미: FLOCK에게는 중립적인 소식입니다. 사용 사례가 확장되었지만 커뮤니티 참여에 따라 성과가 달라질 수 있습니다. 이 과제는 FLock이 암호화폐 분석과 같은 특수 분야에서 AI 개발을 크라우드소싱할 수 있음을 보여줍니다. (출처)
3. 토크노믹스 2.0 업그레이드 (2025년 2분기)
개요: gmFLOCK이라는 비이전 가능 토큰을 도입했습니다. 이는 $FLOCK을 스테이킹한 사용자에게 부여되며, AI 학습 및 검증 역할과 보상에 접근할 수 있는 권한을 제공합니다.
스테이커들은 $FLOCK을 30일에서 365일 동안 잠그며, 잠금 기간에 비례해 보상을 받습니다. 현재 전체 공급량의 31%에 해당하는 6,200만 $FLOCK이 스테이킹되어 있으며, 평균 잠금 기간은 270일입니다.
의미: 이는 FLOCK에게 긍정적입니다. 장기 스테이킹은 매도 압력을 줄이고, FLock AI 생태계에 적극적인 참여를 유도하여 토큰의 실질적 가치를 플랫폼 성장과 연결합니다. (출처)
결론
FLock.io의 최근 업데이트는 개인정보 보호, 특화된 AI 학습, 지속 가능한 토크노믹스라는 분산형 AI 채택의 핵심 요소를 강조합니다. 보안 강화와 커뮤니티 인센티브 확대를 통해, FLock이 연합 학습 분야에서 선도적인 위치를 유지할 수 있을지 주목됩니다.