1.1개요

Voxel AI Network는 탈중앙화 3D 컴퓨팅 및 AI 렌더링 인프라 네트워크로, 전 세계 AI 학습, 3D 데이터 처리, 디지털 렌더링, 공간 컴퓨팅 시장에 개방형 컴퓨팅 파워를 제공하는 것을 목표로 합니다.

인공지능, 멀티모달 모델, 디지털 트윈, 가상현실, 공간 컴퓨팅이 빠르게 발전하면서 3D 복셀화 데이터 처리와 AI 렌더링 컴퓨팅 파워에 대한 글로벌 수요는 계속 증가하고 있습니다. 그러나 현재 고성능 GPU와 3D 렌더링 리소스는 소수의 대형 클라우드 플랫폼과 전문 기관에 집중되어 있어, 중소 개발자, 독립 크리에이터, 온체인 AI 프로젝트는 안정적인 컴퓨팅 리소스를 저렴한 비용으로 확보하기 어렵습니다.

Voxel AI Network는 AI 렌더링과 복셀화 연산을 핵심으로 하는 탈중앙화 인프라를 도입하여, GPU 리소스, AI 모델 학습, 3D 렌더링 작업, 온체인 컴퓨팅 마켓 간의 협업 관계를 조율합니다.

Voxel AI Network 생태계의 4대 핵심 레이어:

• Voxel AI DAO: 네트워크 거버넌스, 생태계 자금 조율, 글로벌 노드 발전을 담당합니다.
• Voxel AI Governance: 시간 가중 거버넌스와 노드 협업을 통해 AI 컴퓨팅 리소스와 생태계 전략 방향을 이끕니다.
• Voxel Compute Protocol: 3D 복셀화 연산과 AI 렌더링 시장을 위한 분산형 컴퓨팅 프로토콜입니다.
• Voxel AI Labs: 생태계 확장과 AI 렌더링 혁신을 위한 인큐베이션 체계입니다.

Voxel AI Network는 여러 핵심 레이어가 함께 구성하는 통합형 AI 렌더링 및 3D 컴퓨팅 생태계로 운영됩니다. 각 레이어는 네트워크에서 서로 다른 역할을 맡으며, 다음을 함께 추진합니다:

• GPU 컴퓨팅 리소스 협업
• AI 모델 학습 및 추론
• 3D 복셀화 렌더링
• 노드 수익과 Token 유통
• 거버넌스 협업과 생태계 확장

AI와 공간 컴퓨팅 산업이 계속 발전하는 가운데, Voxel AI Network는 개방적이고 투명하며 장기적으로 지속 가능한 글로벌 3D AI 인프라 네트워크를 구축하고자 합니다.

1.2핵심 이념

Voxel AI Network를 이끄는 기본 이념은 AI 렌더링 지향, 탈중앙화 거버넌스, 구조적 투명성, 컴퓨팅 협업, 장기 인프라 구축입니다.

Voxel AI Network의 아키텍처와 생태계 발전은 다음과 같은 핵심 원칙을 중심으로 전개됩니다.

1) AI와 3D 컴퓨팅에 집중

Voxel AI Network는 AI 렌더링, 복셀화 연산, 3D 데이터 처리 분야에 집중합니다.

네트워크는 다음을 중점적으로 지원합니다:

• 3D 복셀 렌더링
• AI 모델 학습
• 디지털 트윈 연산
• 공간 데이터 처리
• 멀티모달 AI 추론

이러한 집중 방향 덕분에 생태계 전체가 AI와 공간 컴퓨팅 시장을 중심으로 구축되며, 핵심 인프라라는 정체성에서 벗어나지 않습니다.

2) 거버넌스 주도 방향

Voxel AI Network의 전략 방향은 온체인 거버넌스를 통해 결정됩니다.

vAToken 보유자, GPU 노드, 장기 생태계 참여자가 함께 다음을 결정합니다:

• 리소스 배분 방향
• 노드 협업 규칙
• 프로토콜 업그레이드 경로
• AI 생태계 협력 프로그램

거버넌스 권한은 단일 기관에 집중되지 않고 커뮤니티 협업을 통해 흐릅니다.

3) 구조적 투명성

노드 수익, 작업 배분, 거버넌스 결정, DAO 자금 흐름은 모두 온체인 메커니즘을 통해 공개적으로 기록됩니다.

Voxel AI Network에서 투명성은 생태계 홍보 수단이 아니라 기반 인프라로 간주됩니다.

4) 컴퓨팅 협업과 리소스 규율

모든 GPU와 AI 리소스 배분은 Voxel Scheduler와 온체인 검증 체계를 통해 이루어집니다.

리소스 배포는 다음을 우선적으로 고려합니다:

• 장기적인 AI 생태계 가치
• 3D 컴퓨팅 수요
• 네트워크 안정성
• 분산 리소스 활용 효율

단기적인 시장 투기 행위는 배제합니다.

5) 모듈형 협업

Voxel AI DAO, Voxel Compute Protocol, vAToken, Voxel AI Labs는 하나의 통합 시스템을 구성하는 각기 다른 구성 요소로 작동합니다.

AI 학습, 렌더링 연산, GPU 스케줄링, 거버넌스 체계가 서로 협업하며 생태계 전체의 확장을 함께 추진합니다.

6) 장기 AI 인프라 지향

Voxel AI Network는 장기적인 AI 및 공간 컴퓨팅 인프라로 설계되었습니다.

전략적 의사결정은 다음에 더욱 주목합니다:

• GPU 리소스의 장기 협업
• AI 렌더링 시장 성장
• 3D 데이터 인프라
• 분산형 공간 컴퓨팅 생태계

주기적인 시장 변동이 아닙니다.

1.33D 복셀화 컴퓨팅 전략

1) 시장 논점

Voxel AI Network는 3D 복셀화 컴퓨팅과 AI 렌더링 시장에 집중합니다.

AI 비디오 생성, 공간 컴퓨팅, 디지털 트윈, XR(확장 현실) 생태계가 빠르게 발전함에 따라, 3D 공간 데이터와 실시간 AI 렌더링 역량에 대한 글로벌 수요가 급속히 증가하고 있습니다.

Voxel AI Network의 목표는 미래 공간 AI 인프라의 핵심 GPU 협업 네트워크가 되는 것입니다.

2) 핵심 논점

복셀화 컴퓨팅(Voxel Computing)은 3D 공간 데이터 처리와 AI 렌더링에 적합한 새로운 컴퓨팅 구조를 대표합니다.

전통적인 2D 픽셀 처리와 달리, 복셀(Voxel)은 3D 공간에서 다음을 기록할 수 있습니다:

• 깊이
• 위치
• 구조 정보
• 동적 변화 데이터

이러한 구조는 미래 AI와 공간 컴퓨팅의 발전 방향에 더 적합합니다.

Voxel AI Network는 이 분야에 집중합니다.

3) 왜 복셀화 컴퓨팅인가

앞으로 수많은 AI 시스템이 2D 정보 처리에서 3D 공간 이해로 점차 전환될 것입니다.

여기에는 다음이 포함됩니다:

• 자율주행
• 디지털 트윈
• XR 공간 인터랙션
• AI 비디오 생성
• 로봇 공간 인식
• 메타버스 실시간 렌더링

이러한 시나리오는 모두 AI가 실제 공간 구조를 이해할 것을 요구하며, 복셀화 데이터는 3D AI 월드 모델을 구축하는 중요한 기반이 됩니다.

Voxel AI Network는 GPU와 분산형 렌더링 네트워크를 통해 이러한 흐름에 기반 인프라를 제공하고자 합니다.

4) 산업 범위

Voxel AI Network는 AI와 공간 컴퓨팅 생태계의 핵심 인프라에 집중합니다.

여기에는 다음이 포함됩니다:

• 3D 복셀화 렌더링
• AI 비디오 생성
• 공간 컴퓨팅 모델 학습
• 디지털 트윈 시스템
• GPU 렌더링 네트워크
• AI 추론 및 엣지 렌더링
• XR 및 실시간 공간 인터랙션
• 3D AI 데이터 학습 시스템

이 범위를 넘어서는 확장은 DAO 거버넌스 승인을 거쳐야 합니다.

5) 전략적 방향

3D AI와 공간 컴퓨팅은 장기적인 인프라 시장입니다.

Voxel AI Network의 장기 전략 중점은 다음과 같습니다:

• 글로벌 GPU 노드 확장
• AI 렌더링 시장 구축
• 멀티체인 AI 리소스 협업
• 분산형 3D 컴퓨팅 프로토콜
• AI 공간 모델 학습 생태계

6) 컴퓨팅 리소스 단계

GPU와 엣지 렌더링 리소스는 미래 공간 AI의 핵심 기반 리소스가 될 것입니다.

Voxel AI Network는 다음을 우선적으로 추진합니다:

• 고성능 GPU 네트워크 구축
• AI 렌더링 노드 협업
• 분산형 추론 시스템
• 실시간 공간 컴퓨팅 인프라

7) 리소스 배분 프레임워크

모든 GPU 리소스와 AI 렌더링 작업 배분은 DAO와 온체인 거버넌스 프레임워크를 따릅니다.

이 구조는 다음을 보장합니다:

• 투명한 컴퓨팅 파워 배분
• 검증 가능한 GPU 기여
• 정량화 가능한 AI 렌더링 수익
• 장기적으로 안정적인 리소스 스케줄링

그리고 Voxel AI Network 전체의 장기 인프라 목표와 일치하도록 합니다.

1.4AI 렌더링과 분산 학습 생태계

Voxel AI Network는 AI 렌더링과 분산 학습을 위한 개방형 GPU 협업 생태계를 구축했습니다.

전통적인 AI 학습 및 렌더링 시스템은 일반적으로 중앙화된 GPU 클러스터에 의존합니다. 이러한 구조에는 다음이 존재합니다:

• 높은 GPU 비용
• 제한된 확장성
• 컴퓨팅 파워 집중
• 높은 AI 리소스 진입 장벽

등의 문제가 있습니다.

Voxel AI Network는 분산형 GPU 협업 구조를 통해 전 세계 GPU 노드가 다음에 함께 참여할 수 있게 합니다:

• AI 비디오 생성
• 3D 복셀 렌더링
• 공간 AI 모델 학습
• 멀티모달 데이터 처리
• AI 추론 서비스

생태계 전체는 Voxel Scheduler 동적 스케줄링 엔진이 통합 관리합니다.

대규모 AI 렌더링 작업은 여러 병렬 연산 단위로 분할되어 전 세계 각기 다른 GPU 노드에 분배되어 동시에 실행되며, 이를 통해 전체 렌더링 효율을 높이고 단일 지점의 리소스 부담을 줄입니다.

Voxel AI Network는 다음도 동시에 지원합니다:

• 다중 모델 병렬 학습
• 분산형 AI 추론
• 엣지 렌더링 네트워크
• AI Agent 실시간 연산
• 멀티체인 AI 리소스 협업

모든 작업 실행 결과는 온체인 검증 체계를 통해 확인되고 vAToken 수익 모델에 매핑됩니다.

GPU 노드의 수익은 다음 요소와 연동됩니다:

• AI 렌더링 기여
• GPU 리소스 소모
• 온라인 안정성
• 검증 성공률
• 공간 컴퓨팅 작업 참여도

Voxel AI Network의 목표는 AI GPU 네트워크를 구축하는 것에 그치지 않고, 미래 공간 AI와 3D 지능형 컴퓨팅의 기반 인프라를 만드는 것입니다.

AI 비디오, XR, 디지털 트윈 시장이 계속 확장됨에 따라, Voxel AI Network는 점진적으로 글로벌 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 생태계를 형성해 나가고자 합니다.

2.1AI 컴퓨팅 트레저리 체계

Voxel AI DAO는 Voxel AI Network의 핵심 거버넌스 및 리소스 조율 기관으로, 생태계 전체의 GPU 컴퓨팅 리소스, AI 렌더링 자금, 생태계 확장 예산, 장기 인프라 구축을 관리합니다.

AI 비디오 생성, 공간 컴퓨팅, 3D 렌더링 시장이 계속 성장하면서 GPU와 고성능 컴퓨팅 파워는 미래 AI 경제의 핵심 리소스로 자리 잡고 있습니다. 전통적인 AI 인프라는 주로 중앙화된 클라우드 서비스 플랫폼이 리소스와 가격을 통제하는 데 의존하는 반면, Voxel AI DAO의 목표는 온체인 거버넌스와 커뮤니티 협업을 통해 개방적이고 투명하며 장기적으로 지속 가능한 AI 컴퓨팅 트레저리 체계를 구축하는 것입니다.

Voxel AI DAO의 트레저리 체계는 주로 다음 방향을 중심으로 전개됩니다:

• GPU 노드 인센티브
• AI 렌더링 작업 결산
• 공간 컴퓨팅 생태계 확장
• AI Labs 연구개발 지원
• 멀티체인 생태계 협업
• DAO 장기 리저브 관리

모든 트레저리 리소스는 온체인 구조를 통해 공개적으로 기록되며, DAO 트레저리 지갑, 자금 흐름, 리소스 배포 현황은 거버넌스 포털에서 실시간으로 조회할 수 있습니다.

Voxel AI DAO의 핵심 자금 출처는 다음과 같습니다:

• AI 렌더링 및 학습 작업 수수료
• Voxel Compute Protocol 리소스 호출 비용
• GPU 노드 협업 수익
• 크로스체인 AI 서비스 수익
• 생태계 협력 및 프로토콜 수익

이러한 수익은 단일 기관에 집중 통제되지 않고 DAO 트레저리 체계로 유입되며, 거버넌스 프로세스를 통해 후속 리소스 배분 방향이 결정됩니다.

Voxel AI DAO의 트레저리 구조는 장기 AI 인프라 지향을 강조합니다.

리소스 배분은 다음을 우선적으로 고려합니다:

• GPU 노드 네트워크 확장
• AI 렌더링 시장 구축
• 3D 공간 컴퓨팅 생태계
• 분산형 추론 서비스
• 개발자 도구 및 프로토콜 최적화

단기적인 시장 행위는 배제합니다.

트레저리 체계는 동시에 리스크 계층화 구조를 채택합니다.

일부 자금은 다음에 사용됩니다:

• 네트워크 보안 리저브
• 노드 이상 상황 배상
• 프로토콜 취약점 수정
• 장기 생태계 안정화 기금

나머지 리소스는 다음을 추진하는 데 사용됩니다:

• AI 프로젝트 협력
• GPU 인프라 확장
• 글로벌 노드 성장
• Labs 연구개발 지원

Voxel AI DAO의 장기 목표는 AI 렌더링 수요, GPU 리소스 협업, 온체인 거버넌스가 함께 이끄는 개방형 AI 컴퓨팅 트레저리 체계를 형성하는 것입니다.

글로벌 AI와 공간 컴퓨팅 시장이 계속 확대됨에 따라, Voxel AI DAO는 미래 AI 인프라의 핵심 리소스 조율 레이어로 점차 자리매김하고자 합니다.

2.2Genesis 노드와 GPU 온보딩

Genesis 노드(Genesis Nodes)는 Voxel AI Network 초기 네트워크의 핵심 GPU 인프라이자, 전체 AI 렌더링 및 복셀화 컴퓨팅 생태계의 중요한 구성 요소입니다.

네트워크 초기 단계에서 Genesis 노드는 다음을 담당합니다:

• AI 렌더링 작업 실행
• 3D 공간 데이터 처리
• 분산형 모델 학습
• 온체인 검증 작업
• 네트워크 안정성 유지

Genesis 노드는 일반적으로 고성능 GPU 클러스터로 구성되며, 안정적인 네트워크 환경과 장기 운영 능력을 갖추고 있습니다.

Voxel AI Network는 개방형 GPU 온보딩 모델을 채택합니다.

프로토콜 표준을 충족하는 모든 GPU 디바이스는 Voxel Node Core를 통해 네트워크에 접속하여 AI 렌더링과 공간 컴퓨팅 작업에 참여할 수 있습니다.

시스템은 다음을 자동으로 검출합니다:

• GPU 성능
• VRAM 용량
• CUDA 연산 능력
• 네트워크 대역폭
• 노드 안정성

그리고 온체인 노드 프로필을 생성합니다.

네트워크 내 각 GPU 노드의 작업 등급은 서로 다릅니다.

고성능 GPU 노드는 일반적으로 다음을 담당합니다:

• AI 비디오 생성
• 대형 모델 학습
• 3D 복셀화 렌더링
• 멀티모달 공간 컴퓨팅

경량 GPU와 엣지 노드는 주로 다음에 참여합니다:

• AI 추론
• 실시간 렌더링
• 엣지 공간 컴퓨팅
• 분산형 보조 작업

Voxel Scheduler는 노드 성능과 작업 수요에 따라 리소스를 동적으로 배분하여 네트워크 전체의 GPU 활용 효율을 극대화합니다.

Genesis 노드는 네트워크에서 검증과 안정성 책임도 맡습니다.

일부 Genesis 노드는 다음과 같은 역할로

• 검증 노드
• 스케줄링 보조 노드
• AI 렌더링 동기화 노드

네트워크 운영에 참여합니다.

네트워크의 장기적인 안정성을 보장하기 위해, Genesis 노드는 일반적으로 vAToken을 스테이킹해야 하며 온체인 평판 시스템의 관리를 받습니다.

장기적으로 안정적으로 운영되는 Genesis 노드는 점진적으로 다음을 획득합니다:

• 더 높은 작업 우선순위
• 고등급 GPU 작업 참여 자격
• DAO 거버넌스 가중치
• 더 높은 수익 배분 비율

Voxel AI Network는 Genesis 노드 체계를 통해 글로벌 GPU 렌더링 및 공간 컴퓨팅 인프라를 점진적으로 구축하고, AI 렌더링 리소스가 중앙화된 플랫폼에서 개방형 협업 네트워크로 진화하도록 추진하고자 합니다.

2.3SubDAO와 지역 노드 위원회

Voxel AI Network의 글로벌 노드 규모가 계속 확대됨에 따라, 단일 거버넌스 구조로는 미래 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 생태계의 장기 발전 수요를 충족하기 어려워졌습니다.

이에 따라 Voxel AI DAO는 SubDAO(서브DAO)와 지역 노드 위원회 체계를 도입하여, 글로벌 GPU 노드, 지역 커뮤니티, AI 생태계 협업의 계층화된 거버넌스를 추진합니다.

SubDAO는 Voxel AI DAO의 지역화·기능화된 거버넌스 확장 구조입니다.

각기 다른 SubDAO는 다음을 중심으로

• AI 렌더링 생태계
• GPU 노드 운영
• XR 및 공간 컴퓨팅
• 개발자 생태계
• 엣지 AI 네트워크
• 지역 시장 확장

독립적인 거버넌스 체계를 구축할 수 있습니다.

각 SubDAO는 메인 DAO 거버넌스 프레임워크 아래에서 로컬 생태계 구축과 리소스 협업을 자율적으로 추진할 수 있습니다.

지역 노드 위원회는 주로 다음을 담당합니다:

• GPU 노드 조율
• 지역 리소스 스케줄링
• 로컬 노드 성장
• 커뮤니티 거버넌스 협업
• 네트워크 안정성 유지

각 지역의 위원회는 로컬 GPU 리소스 상황과 AI 시장 수요에 기반하여, 지역 발전에 더 적합한 노드 전략을 수립할 수 있습니다.

Voxel AI DAO는 계층화된 거버넌스 구조를 통해, 전 세계 각 지역이 미래 AI 인프라 구축에 더 유연하게 참여할 수 있도록 하고자 합니다.

SubDAO와 지역 위원회 사이에는 협업 거버넌스 모델이 적용됩니다.

지역 위원회는 로컬 생태계 운영을 담당하고, 중대한 프로토콜 업그레이드, Token 메커니즘 조정, 핵심 리소스 거버넌스는 여전히 메인 DAO 투표를 통해 결정됩니다.

SubDAO는 동시에 미래 AI Labs와 개발자 생태계의 중요한 확장 방향이기도 합니다.

각기 다른 기술 팀과 개발자 커뮤니티는 다음을 중심으로

• AI 비디오 생성
• 3D 복셀 엔진
• 공간 AI 모델
• XR 렌더링 프로토콜
• AI Agent 네트워크

독립적인 SubDAO 생태계를 구축할 수 있습니다.

이러한 구조는 Voxel AI Network 전체의 확장 능력과 글로벌 협업 능력을 지속적으로 강화할 수 있습니다.

글로벌 AI와 공간 컴퓨팅 생태계가 계속 성장함에 따라, SubDAO와 지역 노드 위원회는 Voxel AI Network의 장기 확장을 추진하는 중요한 거버넌스 기반이 될 것입니다.

2.4온체인 거버넌스와 법적 구조

Voxel AI Network는 온체인 거버넌스와 다층 법적 구조를 채택하여, 전체 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 생태계가 개방적 협업 환경에서 장기적으로 안정적으로 운영될 수 있도록 보장합니다.

글로벌 GPU 노드, AI Labs, 크로스체인 생태계가 계속 확장됨에 따라 네트워크의 리소스 규모, 거버넌스 복잡도, 경제 구조는 계속 성장할 것입니다. 따라서 Voxel AI Network는 투명한 거버넌스와 컴플라이언스 구조를 통해 장기적으로 신뢰할 수 있는 AI 인프라 체계를 구축하고자 합니다.

Voxel AI DAO의 거버넌스 핵심은 다음에 기반합니다:

• 온체인 제안
• 커뮤니티 투표
• 노드 거버넌스 가중치
• veToken 모델
• 멀티시그 실행 메커니즘

모든 거버넌스 프로세스는 온체인 기록을 통해 공개적으로 운영됩니다.

여기에는 다음이 포함됩니다:

• 제안 내용
• 투표 과정
• DAO 트레저리 사용
• 노드 거버넌스 결과
• 프로토콜 업그레이드 기록

누구든 공개적으로 조회하고 검증할 수 있습니다.

Voxel AI DAO의 거버넌스 구조는 다음을 강조합니다:

• 탈중앙화 협업
• 장기 GPU 인프라 구축
• AI 생태계의 투명한 관리
• 커뮤니티 합의 주도 발전

거버넌스 가중치는 Token 보유량뿐만 아니라 다음과도:

• GPU 노드 기여
• AI 렌더링 참여도
• 노드 안정성
• 장기 스테이킹 현황

깊이 연동됩니다.

프로토콜 보안을 강화하기 위해 Voxel AI DAO는 멀티시그 거버넌스 구조를 채택합니다.

핵심 프로토콜 업그레이드, 트레저리 자금 사용, 주요 파라미터 조정은 모두 멀티시그 검증을 거친 후에야 실행됩니다.

법적 구조 측면에서, Voxel AI Network는 계층화된 거버넌스와 프로토콜화된 운영 모델을 채택합니다.

DAO는 다음을 담당합니다:

• 커뮤니티 거버넌스
• 노드 협업
• 생태계 리소스 조율

구체적인 AI 연구개발, 인프라 운영, 지역 협력은 독립 법인 또는 지역 SubDAO를 통해 추진할 수 있습니다.

이러한 구조는 중앙화 리스크를 낮추고 글로벌 생태계 확장 능력을 강화할 수 있습니다.

Voxel AI Network의 장기 목표는 전체 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 네트워크를 완전한 커뮤니티 자치 방향으로 점진적으로 진화시키는 것입니다.

3.1거버넌스 프레임워크

Voxel AI Network의 거버넌스 체계는 글로벌 AI 렌더링, 3D 복셀화 컴퓨팅, GPU 노드 네트워크를 위한 장기적으로 안정적인 협업 관리 구조를 구축하는 것을 목표로 합니다. AI 인프라가 점차 개방형 분산 네트워크로 발전함에 따라, 전통적인 중앙화 거버넌스 모델로는 글로벌 노드 협업과 멀티체인 생태계 확장 수요를 충족하기 어려워졌습니다. 따라서 Voxel AI Network는 탈중앙화 온체인 거버넌스 프레임워크를 채택하여, 생태계 참여자들이 네트워크의 장기 발전을 함께 추진할 수 있게 합니다.

Voxel AI Governance는 생태계 전체의 핵심 거버넌스 레이어로, 다음을 조율합니다:

• GPU 노드 리소스
• AI 렌더링 생태계 확장
• DAO 트레저리 관리
• 프로토콜 업그레이드 방향
• 멀티체인 생태계 협업
• AI Labs 연구개발 지원

거버넌스 체계의 핵심 목표는 단순한 Token 투표가 아니라, 장기적인 AI 인프라 협업 시스템을 구축하는 것입니다.

Voxel AI Governance의 거버넌스 구조는 주로 다음으로 구성됩니다:

• Voxel AI DAO
• 지역 노드 위원회
• SubDAO 생태계 조직
• GPU 노드 거버넌스 레이어
• veToken 보유자 거버넌스 레이어
• AI Labs 협업 거버넌스 레이어

각 거버넌스 레이어는 생태계에서 서로 다른 역할을 맡으며 네트워크 전체의 운영을 함께 추진합니다.

Voxel AI Governance의 설계 이념은 다음을 강조합니다:

1) 장기 GPU 인프라 지향

거버넌스 결정은 다음을 우선적으로 고려합니다:

• AI 렌더링 리소스 확장
• 공간 컴퓨팅 네트워크 구축
• GPU 노드의 장기 안정성
• 분산형 AI 학습 생태계

단기적인 시장 행위는 배제합니다.

2) 기여 기반 거버넌스

거버넌스 권한은 Token 보유량에서만 비롯되지 않고 다음과도:

• GPU 컴퓨팅 기여
• 노드 온라인 안정성
• AI 렌더링 참여도
• 장기 스테이킹 기간

깊이 연동됩니다.

3) 투명한 거버넌스 구조

모든 거버넌스 제안, 투표 과정, 실행 결과는 온체인 시스템을 통해 공개적으로 기록됩니다.

투명성은 거버넌스 인프라의 중요한 구성 요소로 간주됩니다.

4) 계층화된 거버넌스 협업

메인 DAO, SubDAO, 지역 위원회 사이에는 계층화된 협업 거버넌스 구조가 적용됩니다.

지역 생태계는 자율적으로 발전할 수 있지만, 핵심 프로토콜 업그레이드는 여전히 전역 거버넌스를 통해 완료되어야 합니다.

5) 장기 생태계 자치

Voxel AI Governance의 최종 목표는 전체 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 생태계가 점진적으로 커뮤니티 자치를 실현하도록 추진하는 것입니다.

글로벌 GPU 노드가 계속 증가함에 따라, 점점 더 많은 리소스 스케줄링과 생태계 발전 방향이 커뮤니티에 의해 함께 결정될 것입니다.

3.2온체인 거버넌스 프로세스

Voxel AI Network의 거버넌스 프로세스는 온체인 제안과 커뮤니티 협업 의사결정 구조를 채택하여, 생태계 전체의 GPU 리소스, AI 렌더링 시장, 프로토콜 업그레이드가 공개적이고 투명한 환경에서 운영되도록 보장합니다.

거버넌스 프로세스의 핵심 목표는 생태계 구축에 장기적으로 참여하는 노드, 개발자, 커뮤니티 구성원이 미래 AI 인프라의 발전 방향에 함께 참여하도록 하는 것입니다.

Voxel AI Governance의 온체인 거버넌스 프로세스는 주로 다음을 포함합니다:

• 제안 제출
• 커뮤니티 토론
• 온체인 투표
• 멀티시그 확인
• 프로토콜 실행
• 온체인 기록 아카이빙

모든 거버넌스 과정은 온체인 구조를 통해 운영되며 기록이 영구 보존됩니다.

1) 제안 제출 단계

거버넌스 자격 요건을 충족하는 모든 참여자는 DAO에 거버넌스 제안을 제출할 수 있습니다.

제안 내용은 일반적으로 다음을 포함합니다:

• GPU 노드 규칙 조정
• AI 렌더링 프로토콜 업그레이드
• DAO 트레저리 배분
• Voxel Compute Protocol 파라미터 수정
• AI Labs 협력 프로그램
• 크로스체인 생태계 확장 방안

서로 다른 유형의 제안은 영향 범위에 따라 서로 다른 거버넌스 프로세스로 진입합니다.

2) 커뮤니티 토론 단계

제안이 제출되면 커뮤니티 토론 기간에 들어갑니다.

GPU 노드, 개발자, SubDAO, veToken 보유자는 다음을 둘러싸고

• AI 렌더링 리소스에 대한 영향
• GPU 스케줄링 효율
• 네트워크 안정성
• Token 경제 모델

공개 토론을 진행할 수 있습니다.

이 단계의 목표는 거버넌스 투명성과 커뮤니티 협업 능력을 높이는 것입니다.

3) 온체인 투표 단계

토론이 종료되면 제안은 온체인 투표 프로세스에 들어갑니다.

투표 가중치는 주로 다음에 기반합니다:

• vAToken 보유량
• veToken 락업 기간
• GPU 노드 기여
• 노드 평판 등급

생태계에 장기적으로 안정적으로 참여하는 노드는 일반적으로 더 높은 거버넌스 가중치를 갖습니다.

4) 멀티시그 확인 단계

핵심 프로토콜 업그레이드, 트레저리 자금 사용, 크로스체인 구조 조정과 관련된 제안은 추가로 멀티시그 메커니즘의 확인을 거쳐야 합니다.

이 구조는 단일 지점의 거버넌스 리스크를 효과적으로 낮출 수 있습니다.

5) 프로토콜 실행 단계

거버넌스 제안이 통과되면 스마트 컨트랙트가 해당 파라미터 수정과 리소스 스케줄링 로직을 자동으로 실행합니다.

모든 실행 결과는 온체인에 동기 기록됩니다.

Voxel AI Governance는 온체인 거버넌스 프로세스를 통해 다음과 같은

• 검증 가능하고
• 감사 가능하며
• 지속적으로 협업 가능한

AI 인프라 거버넌스 체계를 구축하고자 합니다.

3.3노드 거버넌스 유형

Voxel AI Network 내 GPU 노드, AI 렌더링 작업, 공간 컴퓨팅 시나리오가 계속 증가함에 따라, 네트워크 전체는 점차 다층 노드 거버넌스 구조를 형성했습니다.

각 노드는 생태계에서 서로 다른 역할을 맡기 때문에, Voxel AI Governance는 노드 거버넌스를 여러 유형으로 구분하여 AI 렌더링 네트워크 전체의 협업 효율과 안정성을 높입니다.

1) GPU 렌더링 노드 거버넌스

GPU 렌더링 노드는 네트워크 전체의 핵심 컴퓨팅 리소스입니다.

주로 다음을 담당합니다:

• AI 비디오 생성
• 3D 복셀 렌더링
• 대형 모델 학습
• 공간 AI 추론

GPU 노드 거버넌스는 주로 다음을 중심으로

• 컴퓨팅 리소스 스케줄링
• AI 렌더링 수익 배분
• GPU 노드 평판 체계
• 고성능 리소스 관리

전개됩니다.

장기적으로 안정적으로 운영되는 GPU 노드는 점진적으로 더 높은 거버넌스 영향력을 획득합니다.

2) 검증 노드 거버넌스

검증 노드는 다음을 담당합니다:

• AI 렌더링 결과 검증
• GPU 작업 검수
• 온체인 데이터 확인
• 이상 탐지

검증 노드 거버넌스는 다음에 더욱 주목합니다:

• 네트워크 보안
• 검증 효율
• 온체인 신뢰성
• 리스크 통제 메커니즘

일부 고등급 검증 노드는 장기 vAToken 스테이킹이 필요합니다.

3) 엣지 노드 거버넌스

엣지 노드는 주로 다음을 담당합니다:

• 실시간 공간 추론
• XR 엣지 렌더링
• IoT 공간 컴퓨팅
• AI Agent 협업

엣지 노드 거버넌스는 다음을 강조합니다:

• 저지연 연산
• 지역 협업 능력
• 분산형 안정성
• 실시간 AI 서비스 효율

공간 컴퓨팅 시장이 발전함에 따라 엣지 노드의 중요성은 계속 높아질 것입니다.

4) SubDAO 노드 거버넌스

각기 다른 지역과 AI Labs 커뮤니티는 SubDAO를 통해 독립적인 노드 거버넌스 구조를 구축할 수 있습니다.

SubDAO 노드 거버넌스는 일반적으로 다음을 중심으로

• 지역 GPU 리소스
• 로컬 개발자 생태계
• AI Labs 프로젝트
• 공간 컴퓨팅 인프라

전개됩니다.

SubDAO는 로컬 거버넌스에서 높은 자치권을 갖지만, 핵심 프로토콜 업그레이드는 여전히 메인 DAO를 통해 완료되어야 합니다.

5) 거버넌스 노드 협업

모든 노드 거버넌스 구조는 고립되어 운영되지 않고, 통합 거버넌스 프레임워크를 통해 협업합니다.

GPU 노드, 검증 노드, 엣지 노드, SubDAO가 함께 Voxel AI Network 전체의 거버넌스 기반을 구성합니다.

이러한 다층 노드 거버넌스 체계를 통해 전체 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 생태계는 전 세계 범위에서 장기적으로 안정적으로 확장될 수 있습니다.

3.4vAToken veToken 모델

vAToken veToken(Vote Escrow Token) 모델은 Voxel AI Governance의 중요한 거버넌스 및 장기 협업 메커니즘입니다.

veToken 모델의 목표는 다음을

• 장기 GPU 인프라 구축
• AI 렌더링 리소스 협업
• 커뮤니티 거버넌스 참여
• 노드의 장기 안정성

하나의 통합 거버넌스 구조로 결합하는 것입니다.

전통적인 Token 모델에서 거버넌스 권한은 일반적으로 Token 보유 수량에 전적으로 의존하기 때문에, 단기 시장 행위가 거버넌스 구조에 과도한 영향을 미치기 쉽습니다.

Voxel AI Network는 veToken 메커니즘을 통해 장기 생태계 참여자의 거버넌스 영향력을 강화하고자 합니다.

사용자는 vAToken을 락업하여 vevAToken을 획득할 수 있습니다.

락업 기간이 길수록 획득하는 veToken 가중치가 높아집니다.

vevAToken은 주로 다음에 사용됩니다:

• DAO 투표
• GPU 노드 거버넌스
• AI 렌더링 리소스 배분
• SubDAO 가중치 협업
• AI Labs 제안 참여
• 트레저리 거버넌스 의사결정

veToken의 거버넌스 로직은 다음을 강조합니다:

1) 장기 지향

장기 락업 사용자는 더 높은 거버넌스 가중치를 갖습니다.

이 메커니즘은 커뮤니티가 AI 인프라 구축에 장기적으로 참여하도록 장려합니다.

2) 거버넌스와 기여의 결합

거버넌스 권한은 락업 수량뿐만 아니라 다음과도:

• GPU 노드 기여
• AI 렌더링 참여도
• 노드 평판 등급

함께 작용합니다.

3) 생태계 협업 인센티브

다음에 장기적으로 참여하는

• GPU 노드 운영
• AI Labs 개발
• 공간 컴퓨팅 생태계 구축

참여자는 점진적으로 더 높은 거버넌스 영향력을 획득합니다.

4) 안정적인 거버넌스 구조

veToken 모델은 단기 시장 변동이 거버넌스 구조에 미치는 영향을 낮추고, 생태계 전체의 장기적인 안정성을 강화할 수 있습니다.

Voxel AI Network는 veToken 모델을 통해 다음과 같은

• 장기적으로 안정적이고
• 탈중앙화되어 협업하며
• AI 인프라 지향적인

글로벌 거버넌스 체계를 구축하고자 합니다.

생태계가 계속 확장됨에 따라, vevAToken은 Voxel AI Network 전체에서 중요한 거버넌스 및 리소스 조율 기반으로 자리 잡을 것입니다.

4.1프로토콜 목표

Voxel Compute Protocol은 Voxel AI Network의 핵심 분산형 컴퓨팅 프로토콜로, 글로벌 GPU 노드, AI 렌더링 리소스, 3D 복셀화 컴퓨팅 작업 간의 협업 운영을 조율합니다.

AI 비디오 생성, 공간 컴퓨팅, 디지털 트윈, XR 생태계가 빠르게 발전함에 따라, 미래의 수많은 AI 시스템은 더 이상 2D 정보 처리에 국한되지 않고 다음을 지속적으로 처리해야 합니다:

• 3D 공간 데이터
• AI 렌더링 작업
• 멀티모달 모델 학습
• 실시간 공간 추론
• 엣지 컴퓨팅 협업

전통적인 중앙화 GPU 인프라는 확장성, 리소스 활용률, 글로벌 협업 측면에서 뚜렷한 한계가 있습니다.

Voxel Compute Protocol의 목표는 다음과 같은

• 탈중앙화
• 확장 가능
• 고성능
• 검증 가능

글로벌 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 네트워크를 구축하는 것입니다.

프로토콜의 장기 미션은 다음을 포함합니다:

• 글로벌 GPU 리소스를 하나의 통합 AI 컴퓨팅 네트워크로 통합
• 3D 복셀화 데이터 처리의 표준화 추진
• 개방형 AI 렌더링 마켓 구축
• AI와 공간 컴퓨팅 리소스의 진입 장벽 완화
• AI와 Web3 인프라의 심층 융합 추진

Voxel Compute Protocol의 핵심 운영 방향은 주로 다음을 중심으로 합니다:

1) GPU 리소스 협업

프로토콜은 글로벌 GPU 노드가 통일된 표준으로 네트워크에 접속하여 AI 렌더링과 공간 컴퓨팅 작업에 동적으로 참여할 수 있도록 합니다.

2) AI 렌더링 인프라

프로토콜은 다음을 지원합니다:

• AI 비디오 생성
• 3D 씬 렌더링
• XR 공간 컴퓨팅
• 디지털 트윈 시뮬레이션
• 멀티모달 AI 추론

등의 시나리오입니다.

3) 분산형 작업 실행

대규모 AI 및 공간 컴퓨팅 작업은 여러 병렬 작업 단위로 분할되어 각기 다른 GPU 노드에서 동시에 실행됩니다.

4) 온체인 검증과 수익 결산

모든 GPU 작업 결과는 온체인 검증 체계를 통해 확인되고 vAToken 수익 모델에 매핑됩니다.

5) 장기 AI 인프라 구축

Voxel Compute Protocol은 단순한 GPU 스케줄링 시스템이 아니라, 미래 공간 AI와 3D 지능형 생태계의 중요한 기반 프로토콜입니다.

글로벌 AI 렌더링 수요가 계속 증가함에 따라, Voxel Compute Protocol은 차세대 AI 및 공간 컴퓨팅 네트워크의 핵심 컴퓨팅 레이어로 점차 자리매김하고자 합니다.

4.2Voxel 핵심 컴퓨팅 아키텍처

Voxel Compute Protocol은 분산형 3D 컴퓨팅 아키텍처를 채택하여, AI 렌더링, 복셀화 데이터 처리, 공간 컴퓨팅 작업이 글로벌 GPU 네트워크에서 협업으로 운영되도록 지원합니다.

프로토콜 아키텍처 전체는 주로 다음 핵심 레이어로 구성됩니다:

• GPU Node Layer(GPU 노드 레이어)
• Voxel Scheduler Layer(스케줄링 레이어)
• Voxel Rendering Layer(렌더링 레이어)
• Verification Layer(검증 레이어)
• Settlement Layer(결산 레이어)
• Relay Layer(통신 레이어)

각 레이어가 함께 완전한 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 인프라를 구성합니다.

1) GPU 노드 레이어

GPU 노드 레이어는 네트워크 전체의 핵심 컴퓨팅 리소스 레이어입니다.

노드는 다음으로

• 고성능 GPU 클러스터
• 클라우드 GPU 서버
• 엣지 렌더링 디바이스
• AI 워크스테이션

구성될 수 있습니다.

GPU 노드는 다음을 담당합니다:

• AI 비디오 생성
• 3D 복셀 렌더링
• 공간 모델 학습
• 멀티모달 추론
• 실시간 AI 렌더링

시스템은 GPU 성능에 따라 노드 등급을 자동으로 구분합니다.

2) Voxel Scheduler 스케줄링 레이어

Voxel Scheduler는 프로토콜의 핵심 스케줄링 시스템입니다.

주요 책임은 다음과 같습니다:

• AI 작업 슬라이싱
• GPU 리소스 배분
• 병렬 작업 스케줄링
• 로드 밸런싱
• 노드 동기화

대규모 렌더링 작업은 자동으로 분할되어 각기 다른 GPU 노드에 분배되어 동시에 실행됩니다.

3) Voxel Rendering 렌더링 레이어

Voxel Rendering Layer는 다음을 담당합니다:

• 3D 복셀 데이터 처리
• AI 씬 생성
• XR 공간 렌더링
• 디지털 트윈 그래픽 연산

이 레이어는 다음을 지원합니다:

• 멀티모달 AI 데이터 구조
• 실시간 공간 데이터 동기화
• GPU 병렬 렌더링
• 3D 공간 동적 연산

4) 검증 레이어

Verification Layer는 다음을 담당합니다:

• 렌더링 결과 검증
• GPU 출력 검수
• AI 모델 결과 동기화
• 이상 탐지

모든 작업 결과는 온체인 검증을 거친 후에야 결산 프로세스로 진입할 수 있습니다.

5) 통신 레이어와 결산 레이어

Relay Layer는 다음에 사용됩니다:

• 노드 통신
• GPU 데이터 동기화
• 렌더링 작업 브로드캐스트

Settlement Layer는 다음을 담당합니다:

• vAToken 수익 배분
• GPU 기여 결산
• 노드 보상 기록

아키텍처 전체는 모듈형 설계를 채택합니다.

서로 다른 AI 렌더링 모듈과 공간 컴퓨팅 프로토콜은 표준화된 인터페이스를 통해 지속적으로 확장될 수 있으며, 기반 프로토콜 구조를 수정할 필요가 없습니다.

Voxel Compute Protocol은 이 아키텍처를 통해 글로벌 AI 렌더링 및 3D 컴퓨팅의 장기 인프라를 구축하고자 합니다.

4.3AI 렌더링과 3D 데이터 처리

AI 렌더링과 3D 데이터 처리는 Voxel Compute Protocol의 핵심 운영 방향입니다.

미래의 AI 시스템은 2D 콘텐츠 생성에서 점차 다음으로 전환될 것입니다:

• 3D 공간 이해
• AI 비디오 생성
• XR 공간 인터랙션
• 디지털 트윈 시뮬레이션
• 공간 AI 추론

이러한 시나리오는 모두 대량의 GPU와 고성능 렌더링 리소스를 지속적으로 소모해야 합니다.

Voxel Compute Protocol은 글로벌 GPU 네트워크를 통해 분산형 AI 렌더링과 3D 데이터 협업 처리를 실현합니다.

프로토콜의 AI 렌더링 시스템은 주로 다음을 지원합니다:

1) AI 비디오 생성

AI 비디오 생성에는 일반적으로 다음이 필요합니다:

• 다중 프레임 공간 모델링
• 동적 조명 연산
• GPU 병렬 추론
• 대규모 모델 학습

Voxel Protocol은 이러한 작업을 각기 다른 GPU 노드로 분할하여 동시에 실행할 수 있습니다.

2) 3D 복셀화 데이터 처리

Voxel(복셀)은 3D 공간의 최소 데이터 단위입니다.

2D 픽셀 구조와 비교해 복셀은 다음을 기록할 수 있습니다:

• 깊이
• 공간 위치
• 구조 변화
• 3D 동적 정보

이러한 구조는 다음에 더욱 적합합니다:

• 공간 AI
• XR 렌더링
• 자율주행
• 디지털 트윈
• 로봇 공간 인식

3) 공간 AI 모델 학습

Voxel Protocol은 다음을 지원합니다:

• 3D 공간 모델 학습
• 멀티모달 AI 추론
• XR 공간 이해
• 실시간 씬 분석

GPU 노드는 대규모 공간 AI 모델 학습 작업에 함께 참여할 수 있습니다.

4) 엣지 렌더링과 실시간 추론

엣지 노드는 다음에 참여할 수 있습니다:

• 실시간 공간 렌더링
• AI Agent 추론
• XR 엣지 컴퓨팅
• 모바일 단말 AI 서비스

이를 통해 중앙화된 GPU 부담을 줄입니다.

5) AI 데이터 협업

Voxel Protocol은 다음을 지원합니다:

• 분산형 3D 데이터 동기화
• GPU 렌더링 데이터 공유
• AI 모델 파라미터 협업
• 공간 컴퓨팅 작업 동기화

AI 렌더링과 3D 데이터 처리 체계를 통해, Voxel AI Network는 미래 AI가 2D 정보 시대에서 3D 공간 지능 시대로 점차 진입하도록 추진하고 있습니다.

4.4분산형 작업 검증 메커니즘

전체 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 네트워크의 신뢰성을 보장하기 위해, Voxel Compute Protocol은 분산형 작업 검증 메커니즘을 구축했습니다.

개방형 GPU 네트워크에서 통일된 검증 구조가 없다면, 일부 노드는 다음과 같은 방식으로

• 허위 렌더링
• GPU 부정행위
• 데이터 변조
• 비정상 결과 제출

네트워크 전체의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.

따라서 Voxel Protocol은 온체인 검증과 다중 노드 검수 체계를 도입했습니다.

모든 GPU 노드는 작업 완료 후 다음을 제출해야 합니다:

• 렌더링 결과 해시
• GPU 리소스 증명
• AI 출력 기록
• 작업 실행 경로

그리고 검증 프로세스에 진입합니다.

분산형 검증 체계는 주로 다음을 포함합니다:

1) 다중 노드 교차 검증

서로 다른 검증 노드가 다음을

• AI 렌더링 결과
• 3D 데이터 구조
• GPU 출력 내용

동시에 검수합니다.

2) 온체인 증적

모든 핵심 작업 기록은 온체인 데이터로 생성됩니다.

여기에는 다음이 포함됩니다:

• GPU 기여 기록
• AI 렌더링 작업
• 노드 수익
• 검증 결과

누구든 공개적으로 조회할 수 있습니다.

3) 이상 탐지 메커니즘

시스템은 다음을 지속적으로 모니터링합니다:

• GPU 변동
• 비정상 렌더링 결과
• 노드 행동 패턴
• 데이터 일관성

비정상 노드에는 다음과 같은

• 수익 제한
• 노드 가중치 강등
• 스테이킹 페널티

조치가 적용됩니다.

4) 동적 검증 가중치

장기적으로 안정적으로 운영되는 GPU 노드와 검증 노드는 점진적으로 더 높은 검증 가중치를 획득합니다.

5) 온체인 수익 결산

작업 검증이 완료되면 시스템은 다음에 따라

• GPU 리소스 소모
• AI 렌더링 기여
• 노드 안정성

vAToken 수익 배분을 자동으로 완료합니다.

Voxel Compute Protocol은 분산형 검증 체계를 통해 다음과 같은

• 검증 가능하고
• 추적 가능하며
• 정량화 가능한

글로벌 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 네트워크를 구축하고자 합니다.

5.1연구소 포지셔닝

Voxel AI Labs는 Voxel AI Network에서 AI 렌더링 연구개발, 공간 컴퓨팅 혁신, 생태계 확장을 담당하는 중요한 실험 체계로, 3D AI, 복셀화 컴퓨팅, 분산형 GPU 네트워크의 지속적인 진화를 추진하는 것을 목표로 합니다.

AI 비디오 생성, XR 공간 인터랙션, 디지털 트윈, 멀티모달 모델이 빠르게 발전함에 따라, 미래 AI 인프라에는 GPU 컴퓨팅 파워뿐만 아니라 지속적인 알고리즘 최적화, 공간 데이터 연구, AI 렌더링 기술 혁신도 필요합니다.

Voxel AI Labs는 바로 이러한 배경에서 설립된 개방형 AI 실험 및 생태계 협업 플랫폼입니다.

Voxel AI Labs의 핵심 책임은 다음을 포함합니다:

• AI 렌더링 프로토콜 연구개발
• 3D 복셀화 컴퓨팅 연구
• 공간 AI 모델 학습
• GPU 렌더링 최적화
• AI Agent 시스템 실험
• XR 및 엣지 공간 컴퓨팅 탐구

Labs는 단순한 연구개발 부서가 아니라, Voxel AI Network 전체의 기술 혁신 및 생태계 확장 센터입니다.

Voxel AI Labs의 장기 목표는 다음을 중심으로 한

• 공간 AI
• AI 비디오 생성
• XR 렌더링
• 3D 데이터 처리
• 분산형 GPU 협업

글로벌 AI 실험 네트워크를 구축하는 것입니다.

Voxel AI Labs의 연구 방향은 주로 다음에 집중됩니다:

1) AI 렌더링 인프라

여기에는 다음이 포함됩니다:

• AI 비디오 생성 엔진
• GPU 렌더링 프레임워크
• 분산형 그래픽 연산
• AI 공간 추론

2) 복셀화 컴퓨팅 연구

여기에는 다음이 포함됩니다:

• 3D 공간 데이터 구조
• 복셀 엔진 최적화
• 공간 AI 데이터 처리
• 3D 동적 씬 모델링

3) AI Agent와 엣지 지능

여기에는 다음이 포함됩니다:

• AI Agent 협업 연산
• 엣지 추론 네트워크
• XR 실시간 렌더링
• IoT 공간 컴퓨팅

4) 분산형 학습 시스템

여기에는 다음이 포함됩니다:

• GPU 병렬 학습
• 다중 노드 AI 동기화
• 분산형 모델 학습
• AI 데이터 협업 구조

Voxel AI Labs는 개방형 연구개발과 커뮤니티 협업 모델을 통해 미래 AI 및 공간 컴퓨팅 인프라의 지속적인 진화를 추진하고자 합니다.

Labs에서 탄생한 새로운 AI 렌더링 프로토콜과 공간 컴퓨팅 기술은 점진적으로 Voxel AI Network 생태계 전체에 통합될 것입니다.

5.2AI 렌더링 및 학습 전략

AI 렌더링과 공간 모델 학습은 Voxel AI Labs의 핵심 전략 방향입니다.

미래 AI의 발전은 점차 다음에서:

• 텍스트 이해
• 2D 이미지 생성

다음으로 진화할 것입니다:

• AI 비디오 생성
• 3D 공간 이해
• 디지털 트윈 시뮬레이션
• 공간 AI Agent

이러한 흐름은 GPU와 공간 컴퓨팅 리소스가 미래 AI 인프라의 핵심 구성 요소가 될 것임을 의미합니다.

Voxel AI Labs의 전략 중점은 글로벌 GPU 네트워크를 중심으로 개방형 AI 렌더링 및 학습 체계를 구축하는 것입니다.

Labs의 AI 렌더링 전략은 주로 다음을 포함합니다:

1) AI 비디오 생성 체계

AI 비디오 생성에는 다음이 필요합니다:

• GPU 병렬 렌더링
• 다중 프레임 동적 추론
• 3D 공간 동기화
• 고성능 모델 학습

Voxel AI Labs는 분산형 AI 비디오 렌더링 구조를 중점적으로 연구하고, GPU 노드의 협업 렌더링 역량을 추진합니다.

2) 공간 AI 모델 학습

미래의 AI는 점차 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• 공간 이해 능력
• 3D 환경 추론 능력
• 동적 씬 분석 능력

Labs는 다음 분야의

• 3D 공간 모델 학습
• 복셀화 데이터 학습
• XR 씬 AI 추론
• 멀티모달 공간 모델

연구를 추진합니다.

3) GPU 병렬 학습 구조

Voxel AI Labs는 다음을 지속적으로 최적화합니다:

• 분산형 GPU 학습
• 다중 노드 동기화 구조
• AI 파라미터 공유 메커니즘
• 렌더링 작업 슬라이싱 로직

이를 통해 Voxel Compute Protocol 전체의 연산 효율을 높입니다.

4) 엣지 렌더링과 실시간 AI

앞으로 수많은 AI 시나리오에는 다음이 필요하게 될 것입니다:

• 저지연 추론
• 실시간 XR 렌더링
• 엣지 AI Agent

Labs는 엣지 GPU 노드와 실시간 공간 컴퓨팅 체계 구축을 추진합니다.

5) 개방형 AI 렌더링 마켓

Voxel AI Labs는 개방형 GPU 렌더링 생태계를 구축하고자 합니다.

개발자, AI 팀, 공간 컴퓨팅 프로젝트는 Voxel Network를 통해 글로벌 GPU 리소스를 확보하고 AI 렌더링 마켓 협업에 참여할 수 있습니다.

Voxel AI Labs의 장기 전략 목표는 AI를 2D 생성 시대에서 3D 공간 지능 시대로 이끄는 것입니다.

5.3Voxel AI 생태계 통합

Voxel AI Labs는 AI 렌더링 연구개발뿐만 아니라 Voxel AI Network 생태계 전체의 중요한 통합 레이어이기도 합니다.

Labs에서 연구개발한 프로토콜, AI 엔진, 공간 컴퓨팅 모듈은 점진적으로 다음에 통합됩니다:

• Voxel Compute Protocol
• GPU 노드 네트워크
• Voxel Scheduler
• Voxel AI DAO
• AI Agent 시스템

이를 통해 통합 AI 인프라 생태계를 형성합니다.

Voxel AI Labs의 생태계 통합 구조는 주로 다음을 포함합니다:

1) GPU 네트워크 통합

Labs가 개발한 다음 요소들이:

• 렌더링 최적화 모듈
• GPU 스케줄링 로직
• AI 학습 프레임워크

점진적으로 GPU 노드 네트워크 운영에 투입됩니다.

2) AI 렌더링 프로토콜 통합

새로운 다음 요소들이:

• AI 비디오 프로토콜
• XR 렌더링 구조
• 3D 공간 데이터 프로토콜

거버넌스 프로세스를 통해 점진적으로 Voxel Compute Protocol에 통합됩니다.

3) AI Agent 시스템 통합

Voxel AI Labs는 다음도 동시에 지원합니다:

• AI Agent 추론 시스템
• 자동화 공간 AI
• 엣지 지능 협업

앞으로 수많은 AI Agent가 Voxel GPU 네트워크에 의존해 실행될 것입니다.

4) 크로스체인 생태계 통합

Labs는 다음을 추진합니다:

• AI와 Web3 협업
• 멀티체인 공간 AI
• GPU 크로스체인 리소스 공유
• AI 데이터 프로토콜 협업

이를 통해 생태계 전체의 확장 능력을 강화합니다.

5) 거버넌스 체계 협업

Voxel AI Labs의 연구개발 방향은 고립되어 운영되지 않습니다.

모든 중요한 프로토콜 업그레이드와 AI 생태계 확장은 다음을 통해:

• DAO 거버넌스
• veToken 투표
• 노드 커뮤니티 협업

완료되어야 합니다.

Voxel AI Labs는 생태계 통합 구조를 통해 AI 렌더링, GPU 네트워크, 공간 컴퓨팅이 진정으로 하나의 통합 인프라 체계를 형성하도록 하고자 합니다.

5.4Labs SubDAO와 개발자 생태계

글로벌 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 생태계의 지속적인 확장을 추진하기 위해, Voxel AI Labs는 Labs SubDAO와 개방형 개발자 생태계 구조를 도입했습니다.

AI와 GPU 인프라가 급속히 성장함에 따라, 단일 연구개발 팀으로는 미래 공간 AI와 분산형 렌더링 시장의 발전 수요를 충족할 수 없게 되었습니다.

따라서 Voxel AI Network는 개방형 Labs SubDAO 체계를 통해, 글로벌 개발자, GPU 커뮤니티, AI 팀이 미래 AI 인프라 구축에 함께 참여하도록 하고자 합니다.

Labs SubDAO는 다음을 중심으로:

• AI 비디오 생성
• XR 공간 렌더링
• 3D 복셀 엔진
• AI Agent 시스템
• GPU 스케줄링 최적화
• 엣지 공간 컴퓨팅

독립적인 연구개발 생태계를 구축할 수 있습니다.

각기 다른 Labs SubDAO는 다음을 가질 수 있습니다:

• 독립적인 개발 방향
• 지역 GPU 커뮤니티
• 전담 AI 연구 프로그램
• 독립적인 거버넌스 협업 구조

동시에 메인 DAO와 생태계 협업을 유지합니다.

Voxel AI Labs의 개발자 생태계는 주로 다음을 포함합니다:

1) 프로토콜 개발자

다음 분야의

• AI 렌더링 프로토콜
• GPU 네트워크 로직
• 공간 데이터 프로토콜
• 분산형 학습 프레임워크

개발을 담당합니다.

2) AI 모델 개발자

다음 분야의

• AI 비디오 모델
• 공간 AI 시스템
• XR AI 엔진
• 멀티모달 공간 모델

연구를 담당합니다.

3) GPU 노드 개발자

다음을 담당합니다:

• GPU 클러스터 최적화
• 엣지 노드 구조
• AI 렌더링 동기화
• GPU 로드 스케줄링

4) AI Agent 개발자

다음을 담당합니다:

• 자동화 AI 시스템
• 실시간 공간 추론
• XR 지능형 협업
• AI 엣지 서비스

Voxel AI Labs는 개방형 개발자 생태계를 통해 다음의

• 글로벌 GPU 협업
• AI 렌더링 혁신
• 3D 공간 컴퓨팅
• Web3 AI 인프라

지속적인 성장을 추진하고자 합니다.

앞으로 Labs SubDAO는 Voxel AI Network 전체에서 AI 혁신과 공간 컴퓨팅 확장을 추진하는 중요한 핵심 동력으로 자리 잡을 것입니다.

6.1Token 소개

vAToken은 Voxel AI Network의 네이티브 유틸리티 토큰으로, 총발행량은 500,000,000개(5억 개)로 고정되어 있으며, 전체 AI 렌더링 및 3D 공간 컴퓨팅 생태계의 중요한 운영 기반입니다.

vAToken은 글로벌 GPU, 엣지 노드, AI 렌더링 작업을 연결하여, 노드 기여, 모델 학습, 3D 공간 컴퓨팅 리소스가 온체인에서 통합적이고 검증 가능하며 지속적으로 흐르는 경제 체계를 형성하도록 합니다.

AI 비디오 생성, XR 공간 인터랙션, 디지털 트윈, 복셀화 컴퓨팅이 빠르게 발전함에 따라, GPU와 고성능 AI 렌더링 리소스는 미래 디지털 경제의 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다. vAToken의 목표는 글로벌 GPU 컴퓨팅 파워, AI 렌더링 작업, 공간 컴퓨팅 가치를 하나의 통합된 온체인 경제 체계로 매핑하는 것입니다.

vAToken은 다음 기능을 담당할 뿐만 아니라:

• GPU 노드 보상
• AI 렌더링 작업 결산
• DAO 거버넌스
• veToken 락업
• AI Labs 협업

동시에 다음을 연결하는

• AI 비디오 생성 시장
• 3D 공간 컴퓨팅 네트워크
• 분산형 GPU 노드
• XR 및 엣지 렌더링 생태계

중요한 가치 매개체이기도 합니다.

Voxel AI Network는 vAToken을 통해 원래 흩어져 고립되어 있던 GPU와 AI 렌더링 리소스를 다음과 같은

• 검증 가능하고
• 정량화 가능하며
• 유통 가능한

AI 인프라 자산으로 전환하고자 합니다.

vAToken은 고정 총량 발행 메커니즘을 채택합니다.

Token 총량은 불변이며, 무제한 추가 발행을 지원하지 않고 중앙화된 무제한 민팅 권한도 존재하지 않습니다.

Token 전체의 해제와 유통은 다음을 중심으로

• AI 렌더링 수요
• GPU 리소스 협업
• 3D 컴퓨팅 작업
• 공간 AI 학습

점진적으로 전개됩니다.

Voxel AI Network는 다음을 강조합니다:

“실제 GPU 기여가 가치를 창출합니다.”

노드는 다음을 통해

• AI 비디오 렌더링
• GPU 병렬 연산
• 3D 공간 작업
• XR 렌더링 서비스
• 분산형 AI 추론

해당하는 Token 수익을 획득해야 합니다.

vAToken의 장기 목표는 단순한 거래형 자산으로 존재하는 것이 아니라, 미래 다음 영역의

• AI 렌더링 시장
• 공간 컴퓨팅 네트워크
• GPU 협업 인프라

핵심 가치 레이어가 되는 것입니다.

글로벌 AI와 공간 지능 시장이 계속 성장함에 따라, vAToken은 차세대 AI 인프라의 중요한 디지털 리소스 증표로 자리 잡고자 합니다.

6.2Token 활용 시나리오

vAToken은 Voxel AI Network 생태계 전체를 관통하며, AI 렌더링, GPU 리소스 스케줄링, 공간 컴퓨팅 네트워크에서 핵심 유통 기능을 담당합니다.

Voxel AI Network가 계속 확장됨에 따라, vAToken의 활용 시나리오도 다음을 중심으로

• AI 비디오 생성
• 3D 복셀 렌더링
• XR 공간 컴퓨팅
• GPU 분산 학습
• AI Agent 협업

계속 늘어날 것입니다.

1) AI 렌더링 리소스 결제

기업, 개발자, AI 프로젝트는 vAToken을 통해 다음을 호출할 수 있습니다:

• GPU 렌더링 리소스
• AI 비디오 생성 서비스
• 3D 공간 학습 작업
• XR 추론 서비스
• 분산형 AI 모델 학습

Voxel Scheduler는 작업 규모와 GPU 소모에 따라 리소스 비용을 자동으로 계산합니다.

2) GPU 노드 수익 결산

GPU 노드는 다음을 완료한 후

• AI 렌더링 작업
• 비디오 생성 작업
• 3D 데이터 처리
• AI 추론 서비스

온체인 검증 체계를 통해 vAToken 수익을 획득합니다.

노드 수익은 다음과

• GPU 성능
• AI 렌더링 기여
• 노드 안정성
• 검증 성공률

깊이 연동됩니다.

3) DAO 거버넌스 참여

vAToken 보유자는 다음에 참여할 수 있습니다:

• AI 렌더링 프로토콜 업그레이드
• GPU 리소스 거버넌스
• 트레저리 협업 관리
• AI Labs 제안 투표
• 멀티체인 생태계 협업

거버넌스 프로세스.

4) veToken 락업 거버넌스

사용자는 vAToken을 락업하여 vevAToken을 획득할 수 있습니다.

veToken은 다음에 사용할 수 있습니다:

• 거버넌스 투표
• GPU 노드 거버넌스
• SubDAO 협업
• AI Labs 생태계 의사결정

장기 락업 사용자는 더 높은 거버넌스 가중치를 획득합니다.

5) AI Labs와 개발자 생태계

개발자와 Labs SubDAO는 vAToken을 통해 다음을 수행할 수 있습니다:

• GPU 연구개발 리소스 확보
• AI 렌더링 실험 참여
• XR 공간 프로토콜 구축
• AI Agent 서비스 배포

이를 통해 생태계 전체의 지속적인 확장을 추진합니다.

6) 크로스체인 AI와 공간 컴퓨팅

앞으로 서로 다른 체인 위의 AI 및 XR 프로젝트도 vAToken을 통해 Voxel AI Network의 GPU와 공간 컴퓨팅 리소스를 호출할 수 있습니다.

AI와 Web3가 계속 융합됨에 따라, vAToken의 활용 시나리오는 더욱 확대될 것입니다.

6.3노드 보상과 GPU 인센티브

Voxel AI Network의 핵심 목표 중 하나는 장기적으로 안정적인 글로벌 GPU 렌더링 및 AI 컴퓨팅 네트워크를 구축하는 것입니다.

따라서 vAToken의 경제 모델은 다음을 중심으로

• GPU 리소스 협업
• AI 렌더링 기여
• 공간 컴퓨팅 작업
• 분산형 학습 서비스

보상 체계를 구축하는 데 중점을 둡니다.

Voxel AI Network는 GPU Contribution 인센티브 모델을 채택합니다.

노드는 다음을 제공하여

• GPU 렌더링 역량
• AI 비디오 생성 리소스
• XR 공간 컴퓨팅 역량
• AI 추론 서비스

해당하는 vAToken 수익을 획득합니다.

네트워크 내 각 GPU 노드의 역할은 서로 다릅니다.

1) 고성능 GPU 노드

주로 다음을 담당합니다:

• AI 비디오 생성
• 3D 복셀 렌더링
• 대형 모델 학습
• 멀티모달 공간 AI

이러한 노드는 일반적으로 더 높은 수익 등급을 획득할 수 있습니다.

2) 엣지 GPU 노드

주로 다음을 담당합니다:

• 실시간 XR 렌더링
• 엣지 공간 추론
• AI Agent 협업
• 모바일 AI 서비스

엣지 노드는 네트워크 전체의 실시간 AI 역량을 강화할 수 있습니다.

3) 검증 노드

다음을 담당합니다:

• GPU 렌더링 결과 검증
• AI 출력 검수
• 온체인 작업 확인

장기적으로 안정적으로 운영되는 검증 노드는 점진적으로 더 높은 검증 가중치를 획득합니다.

4) 동적 GPU 인센티브 구조

Voxel Scheduler는 다음에 따라

• GPU 성능
• VRAM 규모
• AI 렌더링 기여
• 노드 온라인율
• 네트워크 수요

작업 수익을 동적으로 조정합니다.

이 메커니즘은 GPU 리소스 활용 효율을 높이고 리소스가 장기간 방치되는 것을 방지할 수 있습니다.

5) 장기 노드 협업 메커니즘

장기적으로 안정적으로 운영되는 GPU 노드는 점진적으로 다음을 획득합니다:

• 고등급 작업 우선권
• DAO 거버넌스 가중치
• veToken 부스트 수익
• AI Labs 협업 자격

Voxel AI Network는 GPU 인센티브 체계를 통해 글로벌 GPU 리소스가 점진적으로 개방형 AI 렌더링 네트워크를 형성하도록 추진하고, 장기적으로 안정적인 AI 인프라 생태계를 구축하고자 합니다.

6.4veToken 거버넌스와 스테이킹 메커니즘

veToken(Vote Escrow Token) 메커니즘은 vAToken 경제 모델의 중요한 장기 거버넌스 구조입니다.

Voxel AI Network는 veToken 모델을 통해 다음을

• GPU 노드의 장기 안정성
• AI 렌더링 리소스 협업
• DAO 거버넌스 역량
• 커뮤니티의 장기 참여

깊이 결합하고자 합니다.

사용자는 vAToken을 락업하여 vevAToken을 획득할 수 있습니다.

락업 기간이 길수록 획득하는 거버넌스 가중치가 높아집니다.

vevAToken의 주요 기능은 다음을 포함합니다:

• DAO 제안 투표
• GPU 노드 거버넌스
• AI Labs 의사결정 참여
• SubDAO 협업 거버넌스
• 트레저리 협업 관리
• 프로토콜 업그레이드 의사결정

veToken 모델은 다음을 강조합니다:

1) 장기 생태계 지향

장기 락업 사용자는 점진적으로 더 높은 거버넌스 가중치를 획득합니다.

이 메커니즘은 커뮤니티가 다음에 장기적으로 참여하도록 장려합니다:

• GPU 노드 구축
• AI 렌더링 생태계
• 공간 컴퓨팅 인프라

2) 거버넌스와 기여의 결합

거버넌스 권한은 Token 수량뿐만 아니라 다음과도:

• GPU 노드 기여
• AI 렌더링 참여도
• 노드 평판 등급

함께 작용합니다.

3) 장기 GPU 안정성

일부 고급 GPU 노드와 검증 노드는 다음을 통해

• vAToken 스테이킹
• veToken 협업

고등급 작업에 참여해야 합니다.

이는 네트워크 전체의 장기적인 안정성을 강화할 수 있습니다.

4) SubDAO와 AI Labs 협업

SubDAO와 AI Labs 팀도 veToken을 통해 다음에 참여할 수 있습니다:

• GPU 리소스 스케줄링
• Labs 연구개발 방향
• XR 생태계 구축
• AI 프로토콜 업그레이드

5) 장기 거버넌스 안정 구조

veToken 모델은 단기 시장 변동이 거버넌스 체계에 미치는 영향을 효과적으로 낮추고, 전체 AI 인프라 생태계의 장기적인 협업 능력을 강화할 수 있습니다.

Voxel AI Network는 veToken과 GPU 인센티브 체계를 통해 다음과 같은

• 탈중앙화되고
• 장기적으로 안정적이며
• AI 인프라 지향적인

글로벌 거버넌스 및 컴퓨팅 협업 네트워크를 점진적으로 형성하고자 합니다.

7.1전체 추진 방향

생태계 전체의 발전은 다음을 중심으로

• GPU 네트워크 확장
• AI 렌더링 시장 구축
• 공간 컴퓨팅 인프라
• DAO 거버넌스 자치
• Web3 AI 협업

지속적으로 추진됩니다.

7.2기반 구축: 프로토콜과 GPU 노드 네트워크

네트워크 초기 단계에서 Voxel AI Network는 Voxel Compute Protocol, Voxel Scheduler, GPU 노드 시스템의 기반 구축을 완료합니다. 글로벌 GPU 노드는 통일된 프로토콜을 통해 네트워크에 접속하여 AI 비디오 생성, 3D 복셀 렌더링, 공간 AI 추론 작업에 참여하기 시작합니다. 이와 동시에 vAToken 경제 모델, 온체인 수익 결산 체계, 기본 DAO 거버넌스 프레임워크도 함께 출시되어 생태계 전체의 초기 운영 구조를 확립합니다.

7.3AI 렌더링 시장 확장

GPU 노드 수와 AI 렌더링 수요가 계속 증가함에 따라, Voxel AI Network는 AI 렌더링 시장 확장 단계에 진입합니다. 네트워크는 다음과 같은 시나리오를 추가로 개방합니다:

• AI 비디오 생성 서비스
• XR 실시간 렌더링
• 디지털 트윈 연산
• 멀티모달 공간 AI
• 분산형 모델 학습

등의 시나리오를 개방합니다.

Voxel Scheduler는 GPU 병렬 렌더링과 작업 슬라이싱 능력을 지속적으로 최적화하여, 글로벌 GPU 노드가 대규모 AI 렌더링 및 공간 컴퓨팅 작업을 협업으로 완료할 수 있게 합니다.

7.4엣지 공간 컴퓨팅과 멀티체인 협업

AI 렌더링 생태계가 점차 성숙해지면, Voxel AI Network는 엣지 공간 컴퓨팅과 멀티체인 AI 협업을 중점적으로 추진합니다.

앞으로 수많은 XR, AI Agent, 공간 지능 시나리오에는 저지연 GPU 추론과 실시간 공간 컴퓨팅 지원이 필요하게 됩니다. 따라서 Voxel AI Network는 다음을 점진적으로 확장합니다:

• 엣지 GPU 노드
• AI Agent 네트워크
• XR 공간 추론 시스템
• 멀티체인 GPU 리소스 협업
• AI 데이터 동기화 프로토콜

그리고 Quantum Bridge와 같은 크로스체인 구조를 통해, 서로 다른 체인 위의 AI 생태계 간 GPU 리소스 공유를 실현합니다.

7.5완전한 DAO 거버넌스 자치

글로벌 생태계가 계속 확장됨에 따라, Voxel AI DAO는 점진적으로 더욱 완전한 온체인 거버넌스 체계를 개방합니다.

다음을 포함한 사항들이

• GPU 리소스 스케줄링
• AI 렌더링 프로토콜 업그레이드
• Labs 연구개발 방향
• DAO 트레저리 협업
• SubDAO 생태계 거버넌스

점진적으로 커뮤니티에 의해 함께 결정됩니다.

장기적으로 안정적으로 운영되는 GPU 노드, veToken 보유자, AI Labs 기여자는 미래 거버넌스 체계에서 더 높은 협업 가중치를 갖게 됩니다.

앞으로 Voxel AI Network는 다음의

• AI 비디오 생성 인프라
• XR 및 공간 AI 네트워크
• 3D 복셀화 데이터 프로토콜
• 분산형 GPU 렌더링 마켓
• 엣지 공간 지능 생태계
• AI Agent 자동화 컴퓨팅 시스템

발전도 지속적으로 추진합니다.

Voxel AI Network의 장기 비전은 글로벌 GPU와 AI 렌더링 리소스가 진정으로 개방형 협업 네트워크를 형성하게 하여, AI가 2D 콘텐츠 생성에서 3D 공간 지능 시대로 점차 진입하도록 하고, 미래 AI 및 공간 컴퓨팅 인프라의 중요한 기반 프로토콜이 되는 것입니다.

8.1vAToken 마이닝 개요

vAToken의 총 공급량은 500,000,000개로 고정됩니다. 보상은 배포된 마이닝 풀 컨트랙트에서 정산되며 현재 규칙, 노드 기여도, 작업 품질, 검증자 자격에 따라 달라집니다.

ABI나 파라미터를 사용하기 전에 Etherscan에서 검증된 토큰 및 마이닝 풀 컨트랙트를 확인하세요. 위 주소가 vAToken의 기준 참조입니다.

8.2Compute-PoC

Compute-PoC는 독립적인 컴퓨팅 기여 경로입니다. 노드는 GPU, CPU 또는 엣지 장치로 작업을 수행하고 검증 가능한 증명을 풀에 제출합니다. 무작위 해시 경쟁이 아니라 기여도를 기준으로 합니다.

일반적인 기여 흐름:

• 안정적인 이더리움 RPC에 지갑을 연결합니다.
• 배포된 풀에서 현재 챌린지, 타깃, 보상을 읽습니다.
• 로컬에서 증명을 계산하고 검증된 ABI에 따라 유효한 nonce만 제출합니다.
• 확인을 기다린 다음 다음 라운드 전에 챌린지와 보상을 새로 읽습니다.

마이닝 파라미터는 컨트랙트에서 정의됩니다:

컴퓨팅 증명 예시

아래 예시는 이중 Keccak 증명 흐름을 보여 줍니다. 실행하기 전에 배포된 ABI, 체인, 타깃 인코딩, 트랜잭션 권한을 확인하세요. 샘플 ABI가 현재 인터페이스를 보장하지는 않습니다.

import { ethers, keccak256, solidityPacked } from "ethers";

const CONFIG = {
  RPC_URL: "https://your-ethereum-rpc-url",
  TOKEN_CONTRACT: "0x37dBEC97FD50a89212485656ab37938B5E5D4fcB",
  MINER_CONTRACT: "0xA9E7797cDCc50e64b1224265AB38D458F3Ea6B48",
  PRIVATE_KEY: process.env.MINER_PRIVATE_KEY,
};

const MINER_ABI = [
  "function mint(uint256 nonce) external returns (bool)",
  "function getChallengeNumber() external view returns (bytes32)",
  "function getMiningTarget() external view returns (uint256)",
  "function getMiningReward() external view returns (uint256)",
];

class VATokenMiner {
  constructor() {
    this.provider = new ethers.JsonRpcProvider(CONFIG.RPC_URL);
    this.wallet = new ethers.Wallet(CONFIG.PRIVATE_KEY, this.provider);
    this.pool = new ethers.Contract(CONFIG.MINER_CONTRACT, MINER_ABI, this.wallet);
  }

  async readMiningState() {
    const challenge = await this.pool.getChallengeNumber();
    const target = await this.pool.getMiningTarget();
    const reward = await this.pool.getMiningReward();
    return { challenge, target, reward };
  }

  calculateProof(challenge, nonce) {
    const inner = keccak256(
      solidityPacked(["bytes32", "address", "uint256"], [challenge, this.wallet.address, nonce]),
    );
    return BigInt(keccak256(solidityPacked(["bytes32"], [inner])));
  }
}

new VATokenMiner().readMiningState().catch(console.error);

8.3노드 준비

마이닝 소프트웨어에서는 개인 키를 소스 코드 외부에서 관리하고 전용 지갑을 사용하며 읽기 전용 호출부터 시작하세요. 개인 키를 공개 issue, 채팅 또는 브라우저 콘솔에 붙여 넣지 마세요.

• Linux, macOS 또는 Windows와 Node.js 16 이상.
• 4GB 이상의 메모리와 안정적인 이더리움 RPC 연결.
• Gas 비용용 ETH와 마이닝 전용 지갑.
• vAToken 공식 채널에서 확인한 최신 ABI와 참여 정책.

JavaScript 의존성 설치:

ethers v6를 사용하고 마이너 프로젝트에서 의존성 버전을 고정하세요. 다음 명령은 로컬 증명 클라이언트의 시작점입니다.

npm install ethers@6

읽기 전용 클라이언트와 증명 코드 골격:

import { ethers, keccak256, solidityPacked } from "ethers";

const CONFIG = {
  RPC_URL: "https://your-ethereum-rpc-url",
  TOKEN_CONTRACT: "0x37dBEC97FD50a89212485656ab37938B5E5D4fcB",
  MINER_CONTRACT: "0xA9E7797cDCc50e64b1224265AB38D458F3Ea6B48",
  PRIVATE_KEY: process.env.MINER_PRIVATE_KEY,
};

const MINER_ABI = [
  "function mint(uint256 nonce) external returns (bool)",
  "function getChallengeNumber() external view returns (bytes32)",
  "function getMiningTarget() external view returns (uint256)",
  "function getMiningReward() external view returns (uint256)",
];

class VATokenMiner {
  constructor() {
    this.provider = new ethers.JsonRpcProvider(CONFIG.RPC_URL);
    this.wallet = new ethers.Wallet(CONFIG.PRIVATE_KEY, this.provider);
    this.pool = new ethers.Contract(CONFIG.MINER_CONTRACT, MINER_ABI, this.wallet);
  }

  async readMiningState() {
    const challenge = await this.pool.getChallengeNumber();
    const target = await this.pool.getMiningTarget();
    const reward = await this.pool.getMiningReward();
    return { challenge, target, reward };
  }

  calculateProof(challenge, nonce) {
    const inner = keccak256(
      solidityPacked(["bytes32", "address", "uint256"], [challenge, this.wallet.address, nonce]),
    );
    return BigInt(keccak256(solidityPacked(["bytes32"], [inner])));
  }
}

new VATokenMiner().readMiningState().catch(console.error);

8.4Stake-to-Validate

Stake-to-Validate는 작업 수락, 검증, 서명된 보상 승인을 위한 검증자 경로입니다. 현재 vAToken 등록 정책에 따라 필요한 수량을 스테이킹하고 적격 작업에 대한 EIP-712 승인을 받습니다.

등록 전 준비 사항:

• 이더리움 지갑과 Gas 비용용 ETH를 준비합니다.
• 현재 검증자 정책이 정한 vAToken 스테이킹 수량을 보유합니다.
• vAToken 공식 절차로 신청하고 최신 EIP-712 승인을 받습니다.
• 서명된 보상 트랜잭션 전 온체인 검증자 상태를 확인합니다.

import { ethers } from "ethers";

const POOL_CONTRACT = "0xA9E7797cDCc50e64b1224265AB38D458F3Ea6B48";
const provider = new ethers.JsonRpcProvider(process.env.RPC_URL);
const wallet = new ethers.Wallet(process.env.MINER_PRIVATE_KEY, provider);

const validatorAbi = [
  "function isFlexUser(address user) external view returns (bool)",
  "function registerFlexUser(address user, uint256 deadline, bytes32 nonce, uint8 v, bytes32 r, bytes32 s) external",
  "function mintFlex(address miner, uint256 amount, uint256 deadline, bytes32 nonce, uint8 v, bytes32 r, bytes32 s) external returns (bool)",
];

const pool = new ethers.Contract(POOL_CONTRACT, validatorAbi, wallet);

async function submitAuthorizedReward(authorization) {
  const registered = await pool.isFlexUser(wallet.address);
  if (!registered) {
    throw new Error("Complete the validator registration flow first");
  }

  const { amount, deadline, signatureNonce, v, r, s } = authorization;
  const tx = await pool.mintFlex(
    wallet.address,
    amount,
    deadline,
    signatureNonce,
    v,
    r,
    s,
  );
  await tx.wait();
}

8.5모니터링과 운영 안전

처리량을 늘리기 전에 풀 통계를 읽고 검증된 컨트랙트 값과 비교하세요. 배포된 ABI가 지원한다면 보상, 난이도, epoch, 분배량, 풀 잔액을 모니터링할 수 있습니다.

async function getMiningStats(pool) {
  const stats = await pool.getMiningStats();

  return {
    currentReward: ethers.formatEther(stats[0]),
    difficulty: stats[1].toString(),
    epochCount: stats[3].toString(),
    tokensDistributed: ethers.formatEther(stats[6]),
    poolBalance: ethers.formatEther(stats[12]),
  };
}

처리해야 할 일반적인 상태:

• NotFlexUser: 검증자 전용 메서드를 사용하기 전에 등록을 완료합니다.
• AlreadyMinedInBlock: 다음 대상 블록 또는 챌린지를 기다립니다.
• InvalidProofOfWork: 챌린지를 새로 읽고 타깃 인코딩을 확인합니다.
• SignatureExpired 또는 NonceAlreadyUsed: 공식 승인을 다시 요청합니다.
• InsufficientPoolBalance: 보상 요청을 중단하고 풀 상태를 확인합니다.

지원 및 검증

RPC 엔드포인트, 검증자 자격, 최신 ABI, 운영 공지는 vAToken 공식 채널을 확인하세요. Etherscan은 배포된 바이트코드와 트랜잭션 기록을 확인하는 곳이며 공식 마이닝 정책을 대신하지 않습니다.