Lightchain AI 최종 보너스 라운드 도달, 팀 토큰 재배치 및 개발자를 위한 주요 지원 프로그램 출시

보도 자료.

탈중앙화 및 개발자 우선 혁신에 대한 노력을 강조하며, Lightchain AI는 토큰 사전 판매의 최종 단계인 보너스 라운드에 진입했습니다. 이는 올해 가장 기대되는 블록체인 출시 중 하나의 마지막 단계로, 네트워크가 메인넷으로 출시될 준비를 하고 있습니다.

하지만 이번 보너스 라운드는 단순한 보너스 라운드가 아닙니다. 암호화폐 분야에서 드문 움직임으로, Lightchain 프로토콜 핵심 팀은 5% 팀 토큰 할당을 영구히 포기했습니다. 내부 사용을 위한 토큰 공급을 보류하는 대신, 팀은 사전 판매의 이 마지막 단계에서 해당 전량을 공개 시장에 재할당했습니다.

이 결정은 Lightchain AI의 핵심 원칙인 급진적 투명성, 개방 참여, 그리고 커뮤니티 주도 성장을 반영합니다. 팀 할당을 제거함으로써 프로젝트는 중앙화된 토큰 통제에 강력히 반대하는 입장을 취하며, 보다 민주화되고 신뢰할 수 없는 토큰 경제를 예고합니다.

생태계 활성화: 최대 $150,000의 개발자 보조금

이 사전 판매 이정표와 함께, Lightchain AI는 확대된 개발자 보조금 프로그램의 출범을 공식 발표했습니다. 이 프로그램은 프로토콜의 메인넷 데뷔를 앞두고 생태계 개발을 강화하기 위한 것입니다.

보조금은 상당 $25,000에서 $150,000까지로, 독립 개발자와 설립된 Web3 팀 모두에게 열려 있습니다. Lightchain 핵심 팀은 이미 여러 보조금이 분산형 애플리케이션(dApps), AI 도구, 데이터 마켓플레이스, 사용자 중심의 프론트엔드 애플리케이션을 Lightchain AI 생태계 내에서 구축하는 프로젝트에 수여되고 있음을 확인했습니다.

이 보조금 프로그램은 자금 조달뿐만 아니라, 블록체인 상에서의 추론, 모델 실행, 데이터 조정을 지원하는 차세대 AI 레이어-1 프로토콜을 구축하기 위한 것입니다. AIVM은 블록체인 상에서 분산형 머신 러닝 워크플로를 직접 활성화하도록 설계되어 있으며, 이는 전형적인 스마트 계약 기능을 넘어서는 개념입니다.

다른 종류의 블록체인

Lightchain AI의 차별화는 기술뿐만 아니라 비전에 있습니다. AI가 글로벌 기술 대화에서 점점 더 중심을 차지함에 따라, Lightchain AI는 AI 인프라의 탈중앙화 중심축으로 자리잡게 될 것입니다. 이곳에서는 애플리케이션이 모델을 실행하고, 협력적으로 훈련하며, 신뢰할 수 없는 네트워크를 통해 결과를 공유할 수 있습니다.

프로토콜의 설계는 연합 학습과 견고한 모델 집계의 개념을 수용하면서, EVM 기반 레이어-1 체인의 구성 가능성과 프로그래머빌리티를 유지합니다. 이는 개발자들이 단순히 분산 금융이나 NFT 앱을 구축하는 것이 아니라, 온체인에서 운영되는 AI 네이티브 애플리케이션을 개발할 수 있는 독특한 환경을 조성합니다.

다음은 무엇일까요?

보너스 라운드는 네트워크의 공식 메인넷 배포까지 계속되며, 그 시점에서 $LCAI 토큰은 작동 중인 Lightchain 프로토콜에 완전히 통합됩니다. 메인넷 출범 이후, Lightchain 저장소는 공개되어 핵심 코드베이스와 스마트 계약 아키텍처에 대한 완전한 투명성을 제공합니다.

팀은 개발자들이 보조금뿐만 아니라 프로토콜의 로드맵에 커뮤니티 거버넌스와 DAO 이니셔티브를 통해 중요한 기여자가 될 수 있는 얼리무버 이점을 활용하도록 권장하고 있습니다.

메인넷이 다가오고 보너스 라운드가 현재 진행 중인 가운데, Lightchain AI는 최종 참여 기회를 알리는 프로젝트가 개발 단계에서 커뮤니티 주도 생태계로 전환함에 따라 초기 참여 창구가 닫히고 있음을 알리는 신호를 보내고 있습니다.

Lightchain AI, 보너스 라운드 및 개발자 보조금 신청에 대한 자세한 정보는 https://lightchain.ai를 방문하거나 Twitter/X 및 Telegram에서 업데이트를 확인하세요.

 

 

_________________________________________________________________________

Bitcoin.com은 기사에 언급된 콘텐츠, 상품 또는 서비스의 사용 또는 신뢰와 관련하여 발생하거나 초래된 직접 또는 간접적인 손해 또는 손실에 대해 어떠한 책임이나 책임도 지지 않습니다.