Dillon Shirley 프로토콜 RA Nov 18, 2025 ⋅ 읽는데 약 14분 소요

핵심 인사이트

• 유통 시가총액은 전분기 대비 104% 증가한 6,100만 달러를 기록했으며, FLOCK의 가격은 0.15달러에서 0.27달러로 72.5% 상승했다.

• 훈련 노드와 위임자는 2025년 3분기에 증가했으며, 훈련 노드는 전분기 대비 5.9% 증가한 196개, 위임자는 10.4% 증가한 1,412명을 기록했다.

• 활성 검증자 수는 전분기 대비 4.9% 증가한 259명을 기록한 반면, 훈련 제출은 17.8% 감소한 1,879건, 검증 제출은 42.6% 감소한 11만 3,000건을 기록했다.

• Hong Kong AI와 FLock.io는 2025년 8월 25일 정부 및 공공 부문의 사용을 위한 탈중앙화된 도메인별 AI 모델을 개발하기 위한 전략적 파트너십을 발표했으며, 공공 부문 효율성 향상을 목표로 한다.

• FLock은 2025년 9월 18일 API 플랫폼 출시와 함께 개발자를 위한 수익 공유를 도입했다.

개요

FLock.io(FLOCK)는 블록체인 인프라와 프라이버시 보존 연합 학습을 결합한 탈중앙화 AI(DeAI) 개발 플랫폼이다. 이 아키텍처는 세 가지 핵심 구성 요소를 중심으로 구축되었다: 모델이 협업적으로 훈련되는 AI Arena, 창작자가 수익의 몫을 얻는 모델 게시 및 사용을 위한 마켓플레이스인 Moonbase, 그리고 온체인 인센티브로 기여자를 조정하는 연합 학습 프레임워크인 FL Alliance다.

전통적인 연합 학습에서는 모델이 훈련을 위해 로컬 디바이스로 전송되고, 업데이트된 파라미터만 (원시 데이터가 아닌) 공유된다. 이는 프라이버시를 보존하지만 종종 중앙화된 서버에 의존하여 인센티브 및 보안에 관한 과제를 남긴다. FLock은 탈중앙화 조정, 검증 가능한 거버넌스, 투명한 인센티브를 위해 블록체인을 활용하여 이러한 한계를 해결하며, 커뮤니티가 신뢰 최소화 방식으로 AI 모델을 제안, 훈련 및 배포할 수 있도록 한다.

이 설계는 데이터 소싱 및 모델 설계에서 훈련, 검증 및 배포에 이르기까지 AI 라이프사이클을 민주화하려는 FLock의 광범위한 비전을 지원한다. 이 플랫폼은 IEEE 저널 및 NeurIPS 워크샵과 같은 장소에서 여러 동료 심사 출판물을 통한 지속적인 학술 연구에 기반을 두고 있다. FLock에 대한 전체 프라이머는 Initiation of Coverage 보고서를 참조하라.

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핵심 지표

재무 개요

시가총액

FLOCK의 시가총액은 3분기에 스테이킹 보상, 생태계 인센티브 및 예정된 토큰 릴리스로 인한 유통 공급량 증가로 가격을 능가했다. FLOCK의 유통 시가총액은 2025년 3분기에 103.6% 증가하여 3,010만 달러에서 6,120만 달러로 상승했으며, 가격은 0.15달러에서 0.27달러로 72.5% 상승했다. 시장 확대, 가격 및 거래량은 Coinbase와 Upbit의 주요 거래소 상장 이후 상당한 상승을 경험했다. 8월 21일 Coinbase 발표는 FLOCK 가격의 36.84% 급등을 일으켰고, 9월 9일 공식 상장 시 FLOCK 가격은 0.67달러의 정점에 도달했다. 이러한 주요 거래소 상장은 Coinbase와 Upbit가 합산 약 1억 2,000만 명의 검증된 사용자를 보유하고 있기 때문에 FLOCK의 주목할 만한 약 30억 달러(전분기 대비 230.7% 증가)의 거래량에 큰 촉매제가 되었을 가능성이 크다.

스테이킹 비율

FLock은 장기 조정을 개선하고 FLOCK의 가격 안정성을 높이며 원래 스테이킹 메커니즘에서 지속되었던 채굴 및 덤핑 행동을 억제하기 위해 2분기에 game-FLOCK(gmFLOCK)를 도입했다. 원래 FLOCK 스테이커는 모델이 협업적으로 훈련되는 AI Arena 작업을 완료하거나 매일 보상을 받았다. 새로운 gmFLOCK 스테이킹 메커니즘은 사용자가 train.flock.io를 통해 0일에서 365일 범위의 사용자 정의 기간 동안 FLOCK를 스테이킹하고 잠그고, 소울바운드 gmFLOCK와 교환하도록 요구한다. 30일을 초과하는 기간은 스테이킹된 FLOCK당 하루에 추가 0.006 gmFLOCK를 가져오며, 365일 락업은 FLOCK당 3.01 gmFLOCK를 가져온다. 그런 다음 사용자는 수익을 얻기 시작하기 위해 gmFLOCK를 훈련 노드, 검증자 또는 위임자에게 스테이킹한다. 락업 기간이 끝나면 사용자는 gmFLOCK를 FLOCK로 상환할 수 있으며, 락업 기간에 관계없이 거래에 5.1%의 인출 페널티가 적용된다.

이 새로운 전략으로의 전환은 2분기 동안 스테이킹 비율의 급격한 감소에 기여했는데, 채굴 및 덤핑을 하던 사용자가 더 이상 스테이킹 메커니즘을 악용할 수 없었기 때문이다. 이전에 스테이킹된 토큰은 새로운 시스템에 따라 재잠금되어야 했다.

스테이킹 비율은 3분기에 계속 하락 추세를 보이며 스테이킹된 FLOCK가 33.3%에서 30.6%로 감소했다. 이러한 감소에 기여했을 수 있는 또 다른 요소는 FLOCK 가격의 전분기 대비 72.5% 증가인데, 일부 스테이커가 최근 언락된 FLOCK를 재스테이킹하는 대신 이익을 실현했을 가능성이 크기 때문이다.

스테이킹 보상은 2분기 190만 달러에서 3분기 380만 달러로 97.6% 증가했다. 제출이 적음에도 불구하고 더 높은 보상은 FLOCK의 가격 상승과 더 긴 락업 기간에 대한 인센티브에서 비롯된다. 사용자는 1년 동안 잠글 때 1 FLOCK을 3.01 gmFLOCK로 스테이킹하여 최대 3.01배의 수익을 얻을 수 있다.

네트워크 개요

FLock의 네트워크 참여는 여러 핵심 지표를 통해 측정된다:

• 훈련 제출은 라운드 동안 훈련 노드가 기여한 모델 업데이트 수를 추적한다. 각 제출은 개인 데이터에 대한 로컬 훈련을 반영하며, 업데이트의 품질과 순위는 보상 분배를 직접 결정한다.

• 검증 제출은 검증자가 수행한 평가를 측정하며, 정확성과 공정성을 보장하기 위해 제출된 모델을 표준화된 데이터셋과 벤치마킹한다.

• 훈련 노드 수는 모델을 적극적으로 개발하거나 미세 조정하는 고유 참여자 수를 나타낸다.

• 검증자 수는 모델 평가에 참여하는 참여자 수를 나타낸다.

• 위임자 수는 gmFLOCK를 생성하기 위해 FLOCK를 잠그고, 이를 훈련 노드 또는 검증자에 대한 지원 위임에 사용하는 토큰 보유자 수를 나타낸다. 위임자는 인프라를 직접 실행하지 않고도 보상을 공유한다.

• 검증자 및 훈련 보상(USD)은 활성 역할에 분배된 인센티브의 총 가치를 반영하며, 네트워크 활동에 대한 전반적인 경제적 지원의 척도 역할을 한다.

이러한 지표들은 함께 FLock의 탈중앙화, 활동 수준 및 인센티브 조정에 대한 시각을 제공한다.

훈련 활동

훈련 노드는 2025년 2분기 말 185개에서 2025년 3분기 말 196개로 성장하여 전분기 대비 5.9% 증가했다. 훈련 노드는 노드 운영자와 위임자를 위한 인센티브를 강화한 gmFLOCK 도입 및 AI Arena V2 업그레이드 이후 계속 상승 추세를 보이고 있다. 훈련 노드는 작업 생성자가 시작한 AI 작업을 훈련하고 미세 조정함으로써 FLock 생태계에서 중요한 역할을 한다.

훈련 제출은 3분기에 전분기 대비 17.8% 감소한 1,880건을 기록했으며, 평균 일일 거래량은 약 18.7% 감소했다. 누적 훈련 제출은 전분기 대비 26% 증가하여 2025년 9월 30일 기준 총 8,894건의 평생 훈련 제출을 기록했다.

검증자 활동

FLock의 검증 제출은 전분기 대비 42.6% 감소하여 2025년 3분기에 113,290건의 제출을 기록했다. 일일 제출은 아직 2025년 1분기의 약 2만 9,000건의 사상 최고치를 넘어서지 못했지만 지속적인 참여를 보이고 있다. 데이터의 비정상적인 급증은 UNDP accelerator 해커톤 결승 기간인 2025년 9월 7일의 3분기 최고치인 18,421건의 제출, 그리고 QWEN x Alibaba Hackathon 기간인 2025년 8월 1일의 11,862건의 제출과 같은 이벤트와 관련이 있다. 2025년 9월 30일 기준, 누적 722,782건의 검증 제출이 있었다.

30일 롤링 수익률은 지난 30일 동안 훈련 노드와 검증자의 평균 보상을 측정하며, 단기 변동을 완화하여 인센티브 추세를 보여준다. 2분기에 훈련 수익률은 2025년 4월 28일의 최저 10.6%에서 2025년 5월 26일의 최고 34.5%까지 범위를 보였다. 검증자 수익률은 15.1%의 최고치에서 분기 말까지 9.7%의 최저치로 점차 감소했다. 3분기에 훈련 수익률은 2025년 9월 10일의 최저 0.4%와 2025년 7월 22일의 최고 18.0%로 넓은 범위를 유지했다. 검증자 수익률은 9.7%에서 분기 말까지 5.0%로 계속 점차 감소했다.

네트워크 역학

검증자 및 위임자 참여의 증가가 제출의 상응하는 증가 없이 발생하여 수익률 감소로 이어졌다. 제출률 감소에도 불구하고 검증자 및 위임자 참여는 3분기에 상승 추세를 이어갔다. 검증자 수는 2분기의 17.1% 증가와 비교하여 4.9% 증가한 259명을 기록했다. 위임자는 2분기의 20.7% 증가와 비교하여 10.1% 증가한 1,412명을 기록했다. 위임자 대 검증자 비율은 이전 분기의 5.2:1에서 5.5:1로 증가하여 위임이 토큰 보유자에게 선호되는 참여 형태로 남아 있음을 강조한다. Flock의 지표는 2025년 3분기 내내 건강한 성장을 보여주었으며, 커뮤니티 참여, 개발자 채택 및 생태계 파트너십 확대가 장기적인 지속 가능성을 지원했다.

정성적 분석

기술 및 프로토콜 개발

FLock API 및 개발자 인센티브

FLock은 2025년 9월 18일 API Platform을 출시했다. 이 플랫폼은 AI 모델 접근, 통합 및 수익화를 더욱 투명하고 상호 운용 가능하게 만들고, 수익 공유 보상을 통해 개발자가 FLock을 선택하도록 인센티브를 제공하도록 설계되었다. 개발자의 모델이 Arena에 선택되면 개발자는 생성된 수익의 일부를 받는다. 이 플랫폼은 OpenAI의 SDK와 호환되어 개발자가 기본 URL을 FLock 엔드포인트로 전환하여 FLock의 AI 모델을 기존 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있도록 한다. API는 AI 기반 애플리케이션을 구축하려는 개발자를 위해 설계되었으며, OpenAI 호환성은 학습 곡선을 완화하는 데 도움이 된다.

API Platform은 반복 속도를 높이기 위한 로우 코드 실험을 제공하는 네이티브 AI 아레나, 성능 및 수요를 모니터링하는 내장 분석 대시보드, Stripe 및 Base가 지원하는 크레딧 기반 청구 시스템을 특징으로 한다. 이 개발은 FLock이 연구 중심 프로토콜에서 생태계 참여자를 위한 수익을 창출할 수 있는 상업적으로 실행 가능한 플랫폼으로의 진화를 나타낸다.

API Platform 출시는 해커톤 및 교육 이니셔티브를 통한 개발자 참여 증가와 동시에 이루어졌다. Base가 후원하고 한국 주요 대학과 파트너십을 맺은 AliBaba Qwen x FLock AI Hackathon은 개발자 채택을 촉진하려는 FLock의 약속을 보여주었다. 또한 문서 및 개발자 리소스가 크게 확장되었으며, docs.flock.io에서 포괄적인 API 문서를 사용할 수 있다. 개발자 경험에 대한 이러한 투자는 온보딩 마찰을 줄이고 플랫폼의 상업적 목표를 지원한다. 이러한 이니셔티브는 FLock의 기능에 익숙한 개발자 파이프라인을 생성하여 장기적인 생태계 성장을 지원한다.

Moonbase

Moonbase는 API 플랫폼과 함께 출시된 FLock의 보상 레이어다. AI Arena의 최고 성능 모델은 Moonbase에 호스팅되며, API Platform을 통한 모델 사용에 따라 비례적인 수익 공유를 받는다. 이는 고품질 모델 훈련이 API 배포로 이어지고, 이는 기여자에게 다시 흐르는 수익을 생성하여 지속적인 참여와 모델 개선을 장려하는 직접적인 인센티브 루프를 생성한다.

FLock의 향후 수익화 전략은 최고 성능의 AI Arena 모델 배포, 이미지 생성으로의 확장, Moonbase 수익 분배 시스템 개선에 중점을 둘 것이다. 이러한 이니셔티브는 FLock을 중앙화된 AI 제공업체와 구별하는 탈중앙화 원칙을 유지하면서 수익 흐름을 다양화할 것이다.

파트너십 및 생태계 확장

Questflow

FLock의 Questflow와의 파트너십은 탈중앙화 훈련과 탈중앙화 배포를 연결한다. Questflow는 여러 AI 에이전트 또는 스웜을 사용하여 복잡한 워크플로를 구축하고 자동화하기 위한 탈중앙화 워크플로 자동화 플랫폼이다. Questflow는 Multi-Agent Orchestration(MAO)를 사용하여 AI 에이전트 그룹을 배포하여 사용자를 대신하여 협업하고 조치를 취한다.

사용자는 Questflow로 노코드 워크플로를 구축하고 실행하여 반복적인 작업을 자동화할 수 있다. 함께, FLock과 Questflow는 "탈중앙화 AI의 전체 라이프사이클"을 촉진하는 생태계를 만든다. FLock을 통해 사용자는 모델을 FLock의 AI Arena에 입력하고, 연합 학습 동맹에 데이터를 스테이킹하며, 보상을 얻기 위해 Moonbase에 호스팅한다. Questflow 통합을 통해 이러한 에이전트는 이제 Questflow 스웜의 에이전트로 인스턴스화되어 DeFi 전략, 탈중앙화 거버넌스, 콘텐츠 및 연구 자동화, 크로스 프로토콜 조정 등의 다른 사용 사례에서 사용될 수 있다.

Walrus 통합

이 분기에는 Walrus와의 FLock의 기본 인프라 및 크로스체인 확장에 대한 개선이 이루어졌다. Walrus는 Sui의 프로토콜로 AI를 위한 기초 데이터 인프라 레이어로 자리매김하고 있다. 탈중앙화 비밀 관리 서비스 및 탈중앙화 스토리지인 SEAL 암호화를 통해 프라이버시 보존 기능을 향상시켜 데이터 보안 및 규정 준수에 대한 기업의 우려를 해결한다. 이러한 개선은 엄격한 데이터 보호 보장을 요구하는 정부 및 기업 고객에게 특히 가치가 있다.

이 협력은 데이터 스토리지, 가용성, 프로그래밍 가능성 및 액세스 제어를 포괄하는 Walrus의 강력한 탈중앙화 인프라를 민감한 데이터를 중앙화하지 않고 커뮤니티가 AI 모델을 구축, 훈련 및 소유할 수 있도록 권한을 부여하는 FLock의 혁신적인 AI 개발 플랫폼과 통합한다. 이러한 요소들은 함께 개방적이고 커뮤니티가 관리하는 AI 개발을 위한 완전한 엔드투엔드 스택을 형성하며, 최종 목표는 "Sui 블록체인을 위한 Copilot"이다.

Qwen 해커톤

FLock과 Alibaba Cloud는 2025년 7월 28일부터 8월 2일까지 한국에서 Qwen x SKYST Hackathon을 공동 주최했으며, 이는 2단계 학생 데이터톤이었다. 해커톤은 실제 작업을 위해 Quen LLMs를 미세 조정한 다음 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 Base의 FLock AI Arena를 사용했다. 해커톤에는 150명의 참가자가 있었으며, 교수들이 팀의 멘토로 합류했다.

유엔개발계획(UNDP)

FLock은 Sustainable Development Goals(SDG) Blockchain Accelerator를 위한 UNDP의 전략적 파트너로 선정되었다. 멘토 조직으로서 FLock은 기후 위험 모델링 및 포괄적인 에너지 계획에서 사회 보호 및 공급망 투명성에 이르는 과제에 초점을 맞춘 5개의 파일럿 프로젝트를 지원할 것이다. 9월의 가장 최근 해커톤에서 Flock은 UNDP가 발행한 과제에 대한 솔루션을 개발하기 위해 15개의 다른 기관을 멘토링했다. 이 파트너십은 FLock의 프라이버시 보존 온체인 AI 인프라가 민감한 데이터가 안전하고 로컬 상태로 유지되어야 하는 실제 사용 사례에 적용될 것임을 의미한다.

Commercial International Management Group(CIMG)

CIMG는 홍콩에 기반을 둔 디지털 헬스 및 영업 개발 비즈니스다. 2025년 8월 26일, CIMG는 FLock을 프라이버시 보존 AI 제공업체로 사용하기 위해 FLock과 구속력이 없는 양해각서에 서명했다. CIMG는 FLock을 활용하여 제품인 LifeNode를 개발하는 것을 의도한다. LifeNode는 특히 노인 인구를 대상으로 의료 경험을 단순화하는 AI 지원 웰니스 모니터링 플랫폼이다. 기술 파트너십 외에도 CIMG는 재무에 FLOCK을 추가하는 것을 고려하고 있다.

연구 및 교육 이니셔티브

AgentaNet

FLock은 2025년 7월 29일 자율 에이전트가 중앙 제어 없이 탈중앙화 스웜에서 협업할 수 있는 비전을 설명하는 연구 논문을 발표했다. 이 작업은 고립된 에이전트를 개선하는 대신, 다음 개척지는 에이전트가 분산 네트워크 전반에서 안전하게 서로를 발견하고 신뢰하며 조정할 수 있도록 하는 것이라고 주장한다.

AgentaNet이라고 하는 솔루션은 표준화된 에이전트 프로필 및 신뢰를 위한 벤치마크, 통신을 위한 암호화된 가십 프로토콜, 탈중앙화 작업 할당, 좋은 행동을 장려하기 위한 온체인 인센티브 메커니즘을 위한 인프라 구성 요소를 제안한다. 검증 가능한 에이전트 신원을 프라이버시 보존 통신 및 스마트 컨트랙트 기반 조정과 결합함으로써, 이 프레임워크는 AI 에이전트가 단일 에이전트의 능력을 초과하는 작업을 처리하기 위해 공동 진화하고 자체 조직화하여 "스웜"할 수 있도록 한다.

다대륙 혈당 예측

수상 경력이 있는 다대륙 사례 연구에서 FLock은 블록체인 기반 연합 학습(BCFL)이 환자 프라이버시를 보존하면서 데이터 사일로를 무너뜨려 의료를 혁신할 수 있는 방법을 강조했다. FLock의 팀은 유럽, 북미 및 아시아의 병원이 민감한 데이터를 공유하지 않고 혈당 예측을 위한 AI 모델을 협업적으로 훈련할 수 있는 프레임워크를 시연했다.

FLock의 불변 원장 및 스마트 컨트랙트와 연합 학습을 결합하면 모델 업데이트의 투명하고 신뢰 없는 조정이 보장되어 전통적인 연합 학습의 인센티브 및 보안 과제를 해결했다. 이 작업은 FLock에게 인정을 얻었을 뿐만 아니라(IEEE의 Global Blockchain Conference에서 Best Application Award) 프라이버시 보존 AI의 선구자로서의 역할을 확고히 했으며, 의료와 같은 중요한 섹터에서 탈중앙화 접근 방식의 실제 실행 가능성을 입증했다. FLock에게 BCFL 성공은 탈중앙화된 온체인 조정이 데이터 프라이버시 우려로 인해 저해되었던 민감한 영역에서 AI 혁신을 촉진할 수 있다는 핵심 논제를 강조하며, 의료 분야의 "선을 위한 AI" 이니셔티브의 최전선에 프로젝트를 위치시킨다.

마무리 요약

FLock의 2025년 3분기 결과는 탈중앙화 인프라와 인공지능의 교차점에서 가장 진보된 프로젝트 중 하나로서의 위치를 강화했다. 이 분기는 FLock API Platform 출시, UNDP 및 HKGAI와의 새로운 기관 파트너십, 여러 1급 거래소 상장에 의해 주도된 실험 단계에서 상업적 준비 상태로의 명확한 전환을 나타냈다. 이러한 이정표는 FLock이 연구 중심 프로토콜에서 성능과 접근성 모두에서 중앙화된 AI 제공업체와 경쟁할 수 있는 수익 창출 플랫폼으로 진화하고 있음을 종합적으로 나타낸다.

이러한 파트너십은 종합적으로 프라이버시 보존 AI, 정부 애플리케이션 및 상업적 유틸리티의 교차점에서 FLock의 독특한 포지셔닝을 보여준다. UN 수준의 제도적 검증에서 선도적인 블록체인 프로토콜과의 기술 통합에 이르는 파트너십 유형의 다양성은 FLock을 다양한 섹터에 걸쳐 다양한 사용 사례를 해결할 수 있는 다목적 플랫폼으로 확립한다.

특히 정부 파트너십은 상당한 경쟁 해자를 제공한다. 이러한 수준의 제도적 인정을 달성한 DeAI 프로토콜은 거의 없으며, 정부 애플리케이션에 필요한 신뢰는 경쟁자에게 상당한 진입 장벽을 만든다. 이러한 파트너십은 또한 장기 서비스 계약 및 라이선싱 계약을 통한 지속 가능한 수익 창출 경로를 제공한다.

앞으로 FLock의 로드맵은 다계층 파트너십 확장, 더 깊은 기업 통합, AI 연합 아키텍처에 대한 지속적인 개선을 강조한다. 프로토콜의 기술적 방어 가능성, 제도적 조정 및 상업적 견인력의 조합은 2025년 4분기 및 그 이후까지 지속적인 성장을 위한 위치를 제공한다.

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