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dkskdk2026-03-01목록으로 건너뛰기

[A. 모델/예측/금융 활용형]<br><br>Contentos (TradeyAI)<br>→ AI 기반 트레이딩 전략/시그널 분석<br>→ 사용자 활동·데이터를 토큰 구조와 연결<br>→ (그냥 활용형 라인업 중 하나 정도로 보면 됨)<br><br>Numerai<br>→ 예측 모델 제출형 토너먼트<br>→ 성과 기반 보상 구조<br>→ 실제 운용/시그널로 연결되는 형태<br><br>Bittensor<br>→ 모델 경쟁/평가 기반 네트워크<br>→ “학습·기여”를 토큰으로 보상<br>→ 서브넷별로 역할이 갈리는 편<br><br><br>[B. 연산/인프라형]<br>Render Network<br>→ 분산 GPU 마켓/렌더링·AI 연산<br>→ 유휴 GPU를 네트워크로 묶는 방식<br>→ 인프라 수요가 커질수록 같이 탄력<br><br>Gensyn<br>→ AI 트레이닝용 분산 컴퓨팅 네트워크<br>→ 연산 제공자 인센티브 구조<br>→ 모델 학습 비용 절감이 핵심<br><br>DeepBrain Chain<br>→ AI 연산 특화 분산 클라우드<br>→ GPU 공유 기반 컴퓨팅 공급<br>→ “AI용 AWS 분산버전” 컨셉에 가까움<br><br> <br>[C. 데이터/신원 인프라형]<br>Ocean Protocol<br>→ AI 학습 데이터 마켓<br>→ 데이터 토큰화/접근권 거래<br>→ 데이터 제공자 수익화 구조<br><br>Worldcoin (World ID)<br>→ 인간 인증(신원) 인프라<br>→ AI 시대 “봇 vs 사람” 구분 목적<br>→ 서비스 확장될수록 효용이 커짐

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