Moom 소개

이 시스템은 "코인을 보유하여 이자를 얻는" 모델이 아니라 "소비/거래를 채굴처럼 활용하는" 모델입니다. 거래(세금 발생)를 통해 시스템에 기여하면, 시스템은 기여도(소각에 기여하는 USDT 금액)에 따라 매시간 USDT를 보상으로 지급합니다. 목표는 MOOM을 축적하는 것이 아니라, 거래를 통해 시스템의 코인 소각에 가장 많이 기여하여 영구적인 배당금을 받는 것입니다.

HypoMind – 가설 기반 로봇 지능. HypoMind는 자체 개발한 "과학자형 인공지능" 프레임워크입니다. 이 프레임워크의 목표는 인공지능을 수동적인 모방에서 능동적인 탐색으로 전환하여, 인간 과학자처럼 가설을 제시하고, 실험을 설계하고, 세상의 인과 구조를 검증할 수 있도록 하는 것입니다. 단순히 작업을 수행하거나 시나리오를 생성하는 기존 모델과 달리, HypoMind는 지능형 에이전트에게 자율적으로 사고하고 검증할 수 있는 능력을 부여하고자 합니다. 시스템의 핵심은 네 가지 계층으로 구성됩니다. 언어 기반의 대규모 가설 생성 엔진, 물리 시뮬레이션 및 현실과의 상호작용 계층, 자율적으로 검증 실험을 수행하는 검증 계층, 믿음을 통해 지식을 축적하는 신뢰도 업데이트 시스템, 그리고 세계-세계 모델을 사용하여 에이전트의 의사 결정 및 예측 능력을 지속적으로 최적화하는 강력한 정책 학습기입니다. 이러한 완전한 순환 과정을 통해 검증 가능하고 파악 가능한 시스템이 구축되어 인공지능이 단순한 "작업 실행기"에서 "인지 과학자"로 진화할 수 있게 됩니다. 더욱 중요한 것은, HypoMind는 이러한 인지 과정을 블록체인 및 실물 자산(RWA) 메커니즘과 결합하여 분산형 과학 지능 생태계를 구축한다는 점입니다. 이 시스템에서 가설의 수립, 검증 및 업데이트는 더 이상 단순한 데이터 처리 과정이 아니라 검증 가능하고 거래 가능한 지식 자산이 됩니다. 검증된 모든 물리 법칙, 모든 실험 데이터, 그리고 최적화된 전략은 블록체인에 기록되고 실물 지식 자산(RWA)의 핵심 토큰인 MOOMToken으로 예치됩니다. 이 토큰은 시스템의 에너지 및 인센티브 단위로 사용되며, 가설 스테이킹, 검증 보상, 그리고 지식 모델 수익 공유에 활용됩니다. 연구 노드는 가설을 제안하고 검증함으로써 수익을 창출하고, 투자자들은 과학 실험을 지원하기 위해 투자를 약속함으로써 지식 가치 상승에 따른 배당금을 공유합니다. 인공지능은 더 이상 단순히 컴퓨팅 파워를 소비하는 존재가 아니라 지식 자산을 생산하는 존재이며, 과학적 탐구는 더 이상 학문적 활동에 그치지 않고 정량화, 확보 및 투자 가능한 가치 창출 과정입니다. 이러한 개념은 엔비디아의 지속적인 "세계 모델" 전략 방향과 완벽하게 부합합니다. 엔비디아 CEO로서...