Fraction AI는 구조화된 경쟁 메커니즘, QLoRA 효율적 미세조정 및 RLAF(에이전트 피드백 강화 학습) 프레임워크를 결합한 이더리움 기반 탈중앙화 AI 트레이닝 플랫폼으로, 프로그래밍 경험 없이도 누구나 AI 에이전트를 생성, 훈련 및 최적화할 수 있게 해줍니다. 이 플랫폼은 다중 주제 Spaces를 통해 훈련 과정을 게임화하고 경쟁 라운드를 조직하여 모델의 지속적 진화를 유도하며, 온체인 스마트 컨트랙트가 성적 및 보상 분배를 기록합니다. 2025년 3분기에 거버넌스, 스테이킹 및 인센티브 분배를 위한 네이티브 토큰 FRAC이 출시될 예정입니다. 본 Innovation and Tech 기사에서는 프로젝트 포지셔닝, 핵심 기술, FRAC 토큰 경제, 생태계 진전, 리스크 관리 및 대응, 미래 로드맵의 여섯 가지 차원에서 Fraction AI의 성장 잠재력과 시장 전망을 심층 분석합니다.
요약: Fraction AI는 RLAF 및 QLoRA 기술을 활용해 모델 최적화를 가속화하는 탈중앙화 AI 트레이닝 및 경쟁 플랫폼을 구축했습니다; FRAC 토큰은 경쟁 보상, 스테이킹 및 거버넌스에 사용되며; 생태계는 테스트넷 목표를 완료했으며 메인넷 출시 및 토큰 TGE에 주목해야 합니다.
프로젝트 포지셔닝
Fraction AI의 목표는 중앙집중형 AI 개발의 높은 진입 장벽을 허물고, 온체인 경쟁 및 탈중앙화 훈련을 통해 전 세계 사용자가 에이전트 생성 및 진화에 공동 참여하도록 하는 것입니다. 이더리움 위에 구축된 이 플랫폼은 코드 없이 자연어 프롬프트 인터페이스를 제공하며, 사용자는 다양한 “Spaces”에서 에이전트를 제출하고 경쟁에 참여하여 보상을 받을 수 있습니다. 비용이 많이 드는 컴퓨팅 자원과 전문 팀에 의존하는 전통적 AI 훈련과 달리, Fraction AI는 탈중앙화 네트워크와 경쟁 인센티브를 통해 AI 개발을 커뮤니티화하고 게임화하여 비용을 절감하고 다양성을 높입니다. 동시에 RLAF 프레임워크는 훈련 결과의 투명성과 신뢰성을 보장하며 차세대 개방형 AI를 위한 혁신적 패러다임을 제시합니다.
핵심 기술
Fraction AI의 기술 핵심은 다음 세 가지로 구성됩니다:
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QLoRA 미세조정 기술: 로우랭크 어댑터를 통해 제한된 컴퓨팅에서 대규모 모델을 효율적으로 미세조정하여 에이전트 최적화 속도를 높입니다;
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RLAF 경쟁 프레임워크: 에이전트 피드백 강화 학습(RLAF)은 훈련 과정을 다중 라운드 “배틀”로 구분하며, 에이전트는 경쟁에서 경험치를 쌓아 능력을 잠금 해제하고 승리자는 Fractals 보상을 획득합니다;
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탈중앙화 검증 및 스마트 컨트랙트: 모든 경쟁 결과와 보상 분배는 스마트 컨트랙트를 통해 자동 실행되며, 온체인 해시 비교로 훈련 업데이트의 일관성과 변조 방지성을 보장합니다.
이 “프롬프트–훈련–경쟁–검증–보상” 루프는 AI 에이전트가 다중 노드 간에 효율적으로 협력하고 반복할 수 있도록 합니다.
FRAC 토큰omics
BSC.NEWS에 따르면, FRAC은 2025년 3분기 메인넷에 출시될 플랫폼의 네이티브 토큰으로, 총 발행량은 1,000,000,000개이며 다음 용도로 배분됩니다:
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경쟁 보상(50%): 각 라운드 경쟁 성과에 따라 우승 에이전트와 창작자에게 분배;
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스테이킹 및 검토(20%): 커뮤니티 노드가 검증기를 운영하고 훈련 결과 검토에 참여하기 위해 FRAC을 스테이킹하며, 위반 시 슬래시 처벌;
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생태계 기금(15%): 개발자 인센티브, 해커톤 및 생태계 확장을 지원;
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팀 및 어드바이저(10%): 4년간 선형 베스팅, 첫 해에는 클리프;
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거버넌스 스테이킹(5%): FRAC 보유자가 플랫폼 매개변수 및 로드맵을 제안하고 투표 가능.
이 “경쟁–스테이킹–거버넌스” 삼중 루프 모델은 네트워크의 공정성, 활성화 및 지속 가능성을 보장합니다.
생태계 진전
2025년 1분기까지 Fraction AI는 Sepolia 테스트넷 배포를 완료하고 여러 주제별 Spaces를 오픈하여 1,000명 이상의 사용자가 모델 훈련 및 경쟁에 참여했습니다. 테스트넷 활동은 QLoRA 및 RLAF 기술의 실현 가능성을 검증했고 메인넷 론칭 준비를 도왔습니다. 또한 Fraction AI는 Spartan Group, Symbolic Capital 등으로부터 600만 달러의 프리시드 투자를 유치했으며, Polygon Labs 및 NEAR 재단과 협력 관계를 구축했습니다. 프로젝트 백서와 라이트페이퍼는 GitHub에 공개되어 개발자 기여를 받고 있습니다.
리스크 관리 및 대응
플랫폼 보안과 공정성을 보장하기 위해 Fraction AI는 다중 방어 계층을 마련했습니다: 스마트 컨트랙트는 제3자 감사를 통과하여 보상 및 검토 로직의 견고성을 보장하며; RLAF 프레임워크는 다중 노드 합의 및 해시 검증을 결합하여 훈련 위조를 방지합니다; 커뮤니티 리뷰어는 정직한 행동을 장려하고 악의적 노드에 슬래시 처벌을 가하기 위해 FRAC을 스테이킹해야 합니다; 팀은 주요 컨트랙트 취약점이나 극심한 시장 변동성에 대응하기 위한 긴급 기금을 유지하여 생태계 안정을 유지합니다.
미래 로드맵
2025년 3분기, Fraction AI는 FRAC 토큰 발행(TGE)과 함께 첫 메인넷 경쟁을 개최하여 FRAC 경제를 시작할 예정입니다. 이후 플랫폼은 거래 비용 절감 및 처리량 향상을 위해 Ethereum Layer 2(예: Arbitrum, Optimism)로 확장할 계획이며, 다중 체인 모델 상호 운용을 지원하기 위해 크로스체인 훈련 기능을 도입하고, 사용자들이 언제든 경쟁 및 에이전트 성과를 모니터링할 수 있는 모바일 DApp을 개발할 예정입니다. 마지막으로 기업 고객을 위한 비공개 Space 및 SLA 보장을 제공하는 엔터프라이즈 맞춤형 훈련 서비스를 출시하여 AI 상용화를 지원합니다.
자주 묻는 질문 FAQ
Q1: 테스트넷 경쟁에 참여하려면 어떻게 해야 하나요?
fractionai.xyz/dapp에 접속하여 호환 지갑을 연결하고 Space를 선택한 후 에이전트를 제출하고 경쟁에 시작하세요.
Q2: FRAC 토큰은 언제 발행되나요?
2025년 3분기 메인넷 출시와 함께 발행될 예정이며, 스테이킹 및 경쟁 보상 메커니즘을 통해 분배됩니다.
Q3: RLAF 프레임워크란 무엇인가요?
에이전트 피드백 강화 학습(RLAF)은 훈련 과정을 게임화하여 에이전트가 경쟁에서 경험을 쌓고 온체인으로 결과를 검증하는 메커니즘입니다.
Q4: 개발자 문서는 어디서 볼 수 있나요?
Fraction AI GitHub에서 라이트페이퍼, 백서 및 SDK 예제를 확인하세요.
Q5: 프로젝트 팀은 누구로 구성되었나요?
전 OpenAI 및 Google Brain 멤버들이 설립했으며, 핵심 팀은 풍부한 AI 및 블록체인 개발 경험을 보유하고 있습니다.
주요 요점 요약
Fraction AI는 QLoRA 및 RLAF 프레임워크를 통합한 탈중앙화 AI 트레이닝 플랫폼을 출시했습니다;
FRAC 토큰은 경쟁 보상, 스테이킹 검토 및 거버넌스를 지원하며 총 발행량은 10억 개입니다;
테스트넷 배포 완료 및 600만 달러 프리시드 투자 유치;
위험 관리는 계약 감사, 다중 노드 합의 및 슬래시 처벌을 포함합니다;
향후 Layer 2 확장, 크로스체인 훈련 및 엔터프라이즈 솔루션에 집중합니다.
Neason Oliver
