공연
RD 인기지표
RD 성장지표
비교
업데이트 따라가기
팔로우 목록
인물
Fraction AI 소개
Fraction AI는 사용자가 AI 에이전트를 생성하고 학습시킬 수 있는 분산형 AI 모델 학습 플랫폼입니다. 핵심 사업은 사용자가 자연어로 에이전트 전략을 정의하고, '스페이스'에서 다른 에이전트와 경쟁하며, AI 심사위원이 결과물을 평가하고, 승자가 USDC 보상과 Fractals 포인트를 받는 방식입니다. 플랫폼은 QLoRA 기술을 사용하여 우수한 성과를 낸 에이전트를 미세 조정함으로써 자동화된 학습 루프를 형성합니다. 사용자는 에이전트를 완전히 소유하고, 에이전트의 진화를 통제하며, 승리를 통해 수익을 얻습니다. 핵심 경쟁력은 분산형 학습 모델에 있으며, 이는 대기업이 독점하던 전통적인 AI 학습의 독점을 깨고 개인이 참여하고 이익을 얻을 수 있게 합니다. 또한 에이전트의 의사결정 및 학습 과정은 투명하고 감사 가능하여 신뢰를 높입니다. 시장의 문제점으로는 전통적인 AI 학습의 높은 비용, 데이터 중앙화, 사용자의 참여 및 수익 공유 불가, 투명성과 검증 가능성 부족 등이 있습니다. Fraction AI는 사용자가 에이전트를 만들고, 대회에 참여하고, 보상을 받고, 이러한 문제를 해결할 수 있는 개방형 플랫폼을 제공함으로써 대응합니다. 지난 6개월(2026년 2월~8월) 동안 Fraction AI는 상당한 진전을 이루었습니다. 2월에 플랫폼은 Grvt와의 파트너십을 발표하여 AI 에이전트를 온체인 거래 인프라에 도입했고, 사용자가 스테이블코인 관리 전략을 정의하고 DeFi 프로토콜에 배포할 수 있는 Signature Agents를 출시했습니다. 이 기능은 Coinbase의 x402 프로토콜을 통합하여 코드 없는 자동 거래를 지원합니다. 2026년 8월 기준으로 플랫폼은 192,500명 이상의 사용자를 보유하고 있으며, 152,400개의 에이전트를 배포했고, 370만 개의 세션을 완료했습니다. 또한 플랫폼은 Stable-Up 프로토콜을 출시하여 약 1억 달러 이상의 자산을 관리하며 연 수익률 약 7%를 제공합니다. 이러한 발전은 플랫폼이 순수한 학습 대회에서 실제 금융 애플리케이션으로 확장되고 있음을 보여줍니다.
Fraction AI는 모델 훈련을 위한 AI Web3 플랫폼으로, 2024년 12월 Spartan과 Symbolic이 주도하고 Polygon 및 NEAR 공동 창업자들이 참여한 600만 달러 규모의 시드 전 라운드로 시작되었습니다. 이 자금은 연구개발과 테스트넷 출시를 뒷받침했습니다. 2025년 초, 테스트넷 v0.1이 출시되어 32만 명 이상의 사용자가 110만 개의 에이전트를 생성하고 3000만 개의 데이터 세션을 만들어 분산 강화 학습 프레임워크의 실행 가능성을 입증했습니다. 메인넷은 2025년 5월 Base에서 출시되어 테스트넷에서 확장 가능한 배포로 전환되었습니다. 이 이정표를 통해 카피라이팅, 코딩, 금융 등 다양한 분야에서 실제 AI 에이전트 경쟁이 가능해졌으며, FRAC 토큰으로 보상이 제공됩니다. 이러한 이벤트는 자본 확보, 프로토콜 검증, 프로덕션 네트워크 출시라는 명확한 궤적을 보여주며, 각 단계는 허가 없이 사용자 주도의 피드백 루프를 통해 AI 훈련을 민주화하려는 장기 목표를 강화합니다.
프랙션 AI는 2026년 상반기에 큰 진전을 이루었습니다. 시그니처 에이전트의 출시는 중요한 이정표로, 사용자가 자연어를 통해 스테이블코인 관리를 위한 개인화된 AI 에이전트를 생성하고 공유할 수 있게 합니다. 이는 스테이블-업 프로토콜을 사용자 주도 생태계로 확장합니다. Grvt와의 주요 파트너십을 통해 분산형 AI 에이전트가 온체인 거래 인프라에 통합되어 자동화된 전략과 GLP와 같은 볼트로의 자본 배치가 가능해졌습니다. 스테이블-업은 핵심 제품으로 남아 있으며, 에이전트는 프로토콜 간 APY를 추적하고 리밸런싱합니다. 공식 로드맵은 FOXX NFT 보유자 외에도 스테이블-업 앱을 통해 시그니처 에이전트 접근을 확대하고, x402와 같은 결제 프로토콜과의 에이전트 상호운용성을 강화하며, 투명한 온체인 성과 추적을 중심으로 생태계를 성장시키는 데 초점을 맞추고 있습니다.
Shashank Yadav (창립자): 전 골드만삭스 ML 전략가, 마이크로소프트 인턴, IIT 델리 졸업생. Fraction AI의 제품 및 전략을 이끌었음. Rohan Tomar (공동 창립자): IIT 델리 졸업생, 이전에 골드만삭스와 마이크로소프트에서 근무. 기술과 운영에 집중. Charles Elkan (핵심 기여자): 저명한 ML 연구자 (UCSD 교수), Fraction AI의 데이터 라벨링 방법론에 자문 제공.