[주요 뉴스] 바나 AI 데이터 서밋, 데이터 주권과 프라이버시 강화 논의 활발

[블록미디어 박현재] 플록(FLock)이 Web3 업무에 최적화된 대규모 AI 모델 ‘FLock Web3 Agent Model’을 12일 공식 출시했다. 이 모델은 정밀한 함수 호출 기능을 갖춰 복잡한 Web3 작업을 효과적으로 이해하고 실행할 수 있다.

FLock Web3 Agent Model은 플록 커뮤니티 내 AI Arena에서 훈련됐다. 사용자는 △태스크 크리에이터 △훈련 노드 △검증자 △위임자로 참여할 수 있으며, 이들이 함께 모델의 진화를 이끌어간다. 해당 모델은 Task1 기반으로 구축됐으며, 기여자들에게 보상이 주어진다.

Web3 환경에서는 Web2와 달리 연산 자원이 부족해 폐쇄형·오픈소스 모델 모두 성능이 제한되는 문제가 있다. 하지만 FLock Web3 Agent Model은 이 같은 한계를 극복하고 Web3 네이티브 AI 전문가로 자리매김하고 있다.

FLock Web3 Agent Model은 Web3 함수 호출 성능 평가에서 75.93%의 일치율을 기록했다. 이는 △GPT-4o △Gemini Flash 2.0 △DeepSeek V3 △Qwen 2.5를 능가하는 성과다. 이번 결과는 FLock 모델이 Web3 업무에서 뛰어난 이해력, 추론 능력, 실행력을 갖췄음을 입증한다. 특히, 정밀한 함수 호출이 가능해 높은 정확도를 보인다.

이 모델과 평가 기준은 모두 오픈소스로 공개돼 있어 투명성과 접근성이 보장된다.

FLock Web3 Agent Model은 아이오넷(Io.net)), OpenGradient, 해시키 체인(HashKey Chain)과 협력해 탈중앙 AI도입을 가속화하고 있다. 이를 통해 Web3 기반 AI 애플리케이션의 확장을 추진할 계획이다.

플록은 블록체인 기술을 활용한 연합 학습 방식으로 AI 산업의 구조적 문제를 해결하고자 한다. 기존 AI 산업은 데이터 수급의 어려움, 높은 진입장벽, 모델 학습의 불투명성 등의 문제를 안고 있다. 연합 학습은 개별 기기에서 독립적으로 AI 모델을 학습한 후, 학습된 파라미터만 공유하는 방식이다. 이를 통해 데이터 프라이버시를 보호하고 AI 모델의 신뢰성을 높일 수 있다.

하지만 기존 연합 학습 방식은 중앙 서버 의존도가 높고, 신뢰할 수 있는 참여자를 확보하는 데 한계가 있다. 플록은 블록체인 기술을 적용해 이 문제를 해결하고자 한다. 네트워크 내에서 AI 모델 제안, 학습, 검증, 활용이 분산된 방식으로 이루어지며, 참여자는 기여도에 따라 보상을 받을 수 있다. 이를 통해 AI 산업의 민주화를 촉진하고, 다양한 산업에서 AI 모델의 활용도를 높이는 것을 목표로 한다.

플록(FLock.io), Web3 특화 AI 모델 공개…디파이·블록체인 분석 최적화

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