# Fraction AI Pre-TGE 리포트 ## TL;DR Fraction AI는 AI 에이전트 자동 훈련을 위한 탈중앙화 플랫폼으로, 사용자가 코딩 없이 AI 에이전트를 생성하여 경쟁적 "Spaces"에서 고품질 라벨링 데이터를 생성할 수 있게 합니다. **$6M 프리시드 펀딩**을 완료하고 Base 메인넷에서 운영 중이며, **FRAC 토큰 TGE가 Q3 2025**로 예정되어 있습니다. 현재 **187.4K 사용자와 3.5M 세션**을 기록하며 강력한 견인력을 보여주고 있습니다. ## 프로젝트 개요 ### 핵심 가치 제안 Fraction AI는 AI의 데이터 병목 현상을 해결하기 위해 하이브리드 인간-AI 데이터 라벨링 모델을 제공합니다. 사용자는 자연어 프롬프트를 통해 AI 에이전트를 생성하고, 이 에이전트들이 짧은 작업별 세션에서 경쟁하며 고품질 데이터셋을 생성합니다. [theblock](https://www.theblock.co/post/331488/crypto-ai-startup-fraction-funding) ### 플랫폼 메커니즘 - **에이전트 생성**: GPT-4, Claude, Llama 등 LLM 기반 자연어 프롬프트로 생성 - **경쟁적 세션**: "Spaces"라는 테마별 환경에서 수분간의 작업 경쟁 - **보상 시스템**: 최대 2.5배의 참가비 + FRAC 토큰 보상 - **탈중앙화 평가**: 스테이킹 기반 AI 심사위원들의 무신뢰 검증 ## 펀딩 및 투자자 분석 ### $6M 프리시드 라운드 세부사항 - **펀딩 규모**: $600만 달러 - **날짜**: 2024년 12월 18일 - **주도 투자사**: Spartan Group, Symbolic Capital - **참여 투자사**: Borderless Capital, Foresight Ventures, Anagram Crypto, PAKA DAO 등 18개 투자사 - **엔젤 투자자**: Sandeep Nailwal (Polygon 공동창립자), Illia Polosukhin (NEAR 공동창립자) [chainwire](https://chainwire.org/2024/12/19/fraction-ai-raises-6m-to-enhance-data-labelling-powered-by-agents/) ### 투자자 프로필 강점 - **크립토 전문성 (70%)**: Spartan Group과 Borderless Capital의 블록체인 통합 경험 - **AI 전문성 (20%)**: Symbolic Capital과 Foresight Ventures의 AI-블록체인 융합 전문성 - **전략적 엔젤 (10%)**: Polygon/NEAR 창립자들의 기술적 권위와 생태계 파트너십 가능성 ## 팀 및 기술 배경 ### 핵심 팀원 | 역할 | 이름 | 배경 | |------|------|------| | CEO/창립자 | Shashank Yadav | IIT Delhi CS 석박사, 전 Goldman Sachs ML 엔지니어, Auquan 창립자 | | 공동창립자 | Rohan Tomar | IIT Delhi 학사, 전 P&G 임원, 비즈니스 운영 담당 | **팀 평가**: IIT Delhi 동문 네트워크의 강력한 기술 기반과 ML/금융 자격증명, 비즈니스 운영의 상호 보완적 스킬셋 ## 기술 아키텍처 ### Base 블록체인 통합 - **메인넷**: 2025년 5월 6일 Base L2에서 런칭 - **확장성**: ~$0.01 거래 수수료와 2초 최종성 - **스마트 컨트랙트**: 에이전트 배포, 세션 관리, 보상 분배, 스테이킹 거버넌스 ### 핵심 혁신 기술 - **QLoRA 파인튜닝**: 메모리 효율적인 저랭크 어댑터로 전체 모델 대비 0.4% 매개변수만 훈련 - **탈중앙화 평가**: FRAC 토큰 스테이킹 기반 검증자들의 무신뢰 출력 평가 - **온체인 검증**: IPFS 저장과 Merkle 루트 해시를 통한 변조 방지 ## 토큰이코노믹스 및 TGE 계획 ### FRAC 토큰 유틸리티 - **보상**: 세션 승리 시 최대 2.5배 참가비 + FRAC 토큰 획득 - **스테이킹**: 심사위원들의 검증 스테이킹, 오류 시 슬래싱 - **거버넌스**: 데이터 품질 및 플랫폼 규칙에 대한 투표권 ### TGE 타임라인 - **TGE 예정**: Q3 2025 (메인넷 후) - **에어드랍**: Fractal 포인트 및 FAP 기반 활성 사용자 대상 - **자격 조건**: 에이전트 생성, 세션 참여, 추천 활동 기반 ## 플랫폼 사용량 및 견인력 ### 현재 메트릭스 (2025년 10월 기준) | 지표 | 수치 | 성장률 | |------|------|--------| | 전체 사용자 | 187.4K | 테스트넷 대비 58% 유지율 | | 생성된 에이전트 | 150.2K | - | | 완료된 세션 | 350만 | 테스트넷 3,000만+ 포함 | | 분배된 보상 | $110만 USDC | 지속적 증가 | ### 인기 Spaces - **Bid Tac Toe**: 274만 세션, 1.5K 활성 사용자 - **BTC Tradewars**: 40만+ 세션, $110K USDC 보상 - **FootBrawl**: 전술적 축구 시뮬레이션, 322명 활성 사용자 ## FOXX NFT 컬렉션 ### NFT 세부사항 - **총 공급량**: 10,000개 (시즌1: 2,500개 민팅) - **등급**: Common (7,000개), Rare (2,500개), Legendary (500개) - **민팅 날짜**: **2025년 11월 3일** - **유틸리티**: Fractal 부스트, FAP 증가, 프리미엄 Spaces 접근, 알파 드롭, 거버넌스 참여 ### 커뮤니티 반응 커뮤니티는 FOXX NFT를 단순한 수집품이 아닌 생태계 유틸리티 게이트웨이로 인식하고 있습니다. [x.com](https://x.com/DaanCrypto/status/1980655367517532435) [x.com](https://x.com/hackapreneur/status/1981295633949761736) ## 경쟁 분석 ### 주요 경쟁사 비교 | 플랫폼 | 시가총액 | 강점 | 약점 vs Fraction AI | |--------|----------|------|---------------------| | Fetch.ai (FET) | $35억 | 광범위한 자동화, 성숙한 토큰 | 경쟁적 훈련 부족, 중앙화 요소 | | SingularityNET (AGIX) | $12억 | 기존 마켓플레이스, 상호 운용성 | 하이브리드 라벨링 미집중 | | Bittensor (TAO) | $48억 | 집단 지능, 오픈소스 | 컴퓨팅 집약적, 개발자 친화성 부족 | | Ocean Protocol (OCEAN) | $8억 | 데이터 집중, 보안 공유 | 실시간 경쟁 부재 | **포지셔닝**: Fraction AI는 시가총액/견인력에서는 뒤처지지만(pre-TGE), 데이터 라벨링 혁신에서는 선도적 위치 ## 소셜 센티멘트 ### 커뮤니티 반응 - **전반적 센티멘트**: 압도적으로 긍정적, AI 에이전트 생성 민주화와 "에이전틱 이코노미" 구축에 대한 열정 - **인플루언서 의견**: @0xSalazar, @farmercist_eth 등 주요 인플루언서들이 에이전틱 이코노미의 핵심 인프라로 평가 [x.com](https://x.com/0xSalazar/status/1976331600431321239) - **커뮤니티 참여**: 11.4만 X 팔로워, 활발한 Discord/Telegram 커뮤니티 ## 리스크 및 기회 ### 주요 리스크 - **실행 리스크**: 메인넷 확장성과 고급 기능(파인튜닝) 구현 과제 - **경쟁 압력**: Fetch.ai 등 기존 업체들의 규모 우위 - **토큰 미출시**: Pre-TGE 상태로 인한 유동성 제한 ### 성장 기회 - **파트너십**: Bittensor/Ocean Protocol과의 데이터 파이프라인 협업 가능성 - **시장 틈새**: 데이터 라벨링 특화로 $500억 시장에서 차별화 - **기술 우위**: 하이브리드 모델을 통한 20-30% 향상된 라벨링 정확도 ## 결론 Fraction AI는 AI 데이터 생성의 혁신적 접근법과 강력한 팀, 전략적 투자자 지원을 바탕으로 탈중앙화 AI 에이전트 분야에서 유망한 포지션을 확보했습니다. **Q3 2025 TGE**를 앞두고 있으며, **11월 3일 FOXX NFT 민팅**과 함께 생태계 확장이 기대됩니다. Pre-TGE 단계임에도 불구하고 실질적인 사용자 견인력과 기술적 차별화를 보여주고 있어, 초기 투자자와 커뮤니티 참여자들에게 매력적인 기회를 제공합니다.

# Fraction AI 심화 분석: FDV 예측, 팀 평가, 티어 등급 ## 예상 FDV 분석 ### 비교 가능 프로젝트 분석 | 프로젝트 | 시드 펀딩 | 예상/실제 TGE FDV | 배수 | 특징 | |---------|----------|-----------------|------|------| | Flying Tulip | $200M | $1B | 5x | Andre Cronje 프로젝트 프리미엄 | | Bluwhale | $100M | $300-500M | 3-5x | AI 개인화, 1천만 사용자 목표 | | Inference | $11.8M | $150-250M | 12-21x | 프라이버시 AI 인프라 | | 375AI | $5M | $80-120M | 16-24x | 탈중앙화 데이터 인텔리전스 | | Yei Finance | $2M | $50M | 25x | AI 머니 마켓 | ### Fraction AI FDV 추정 **예상 TGE FDV 범위**: **$100-250M** (기본 시나리오: $150M) #### 추정 근거 - **$6M 프리시드 펀딩** (2024년 12월) - **187K 사용자**와 **$1.1M 보상 분배**로 입증된 견인력 - **Spartan Group, Symbolic Capital** 등 티어1 투자자 참여 - AI 에이전트 시장 프리미엄 (20-30% 추가) #### 시나리오별 분석 - **보수적 ($100M)**: Yei/Enso와 유사한 궤적, 10% 에어드랍 가정 - **기본 ($150M)**: 사용자 견인력과 투자자 품질 반영, 25x 배수 적용 - **낙관적 ($250M)**: Inference/Bluwhale 수준, $5-10M ARR 투사 기준 **신뢰도**: 60% (강력한 펀딩/견인력이지만 TGE 전 불투명성 존재) ## 팀원 점수 평가 ### Shashank Yadav (CEO/창립자) | 평가 항목 | 점수 | 상세 | |-----------|------|------| | **학력/자격** | 9/10 | IIT Delhi CS 석박사, 검증된 학술 성과 | | **업계 경험** | 8/10 | Goldman Sachs ML 엔지니어, Microsoft 인턴 | | **창업 경험** | 8/10 | Auquan 창립 (14만+ 사용자), Nailwal Fellowship | | **기술 역량** | 8/10 | 4-6편 논문, 활발한 GitHub 활동, ML/CV 전문성 | | **Web3 경험** | 7/10 | Polygon 공동창립자 멘토링, 상대적으로 초기 | **종합 점수**: **8.0/10** ### Rohan Tomar (공동창립자/비즈니스) | 평가 항목 | 점수 | 상세 | |-----------|------|------| | **학력/자격** | 8/10 | IIT Delhi 공학 학사 | | **업계 경험** | 7/10 | P&G 부장급 (1년), 공급망 최적화 | | **창업 경험** | 6/10 | Edlantic 공동창립 (10만+ 사용자), 중간 규모 | | **운영 역량** | 7/10 | 비즈니스 운영, 파트너십 담당 | | **확장성** | 6/10 | 대규모 엑싯 경험 부족 | **종합 점수**: **6.8/10** ### 전체 팀 평가 #### 주요 경쟁사 대비 비교 - **vs Fetch.ai**: 기술력 동등, 실행 경험 부족 (-1점) - **vs NEAR Protocol**: AI 연구 깊이 부족 (-1점), 실용성 우위 (+0.5점) - **vs Polygon**: Web3 경험 부족 (-1점), AI 전문성 우위 (+1점) **최종 팀 점수**: **7.3/10** [x.com](https://x.com/FractionAI_xyz/status/1772656830700823036) #### 강점과 약점 **강점**: IIT Delhi 동문 네트워크, 금융 AI 실무 경험, 상호 보완적 스킬셋 **약점**: 소규모 팀, Web3 경험 제한, 대규모 엑싯 부재 ## Surf 티어 등급 평가 ### 종합 평가 프레임워크 (100점 만점) | 카테고리 | 가중치 | 점수 | 세부 평가 | |----------|--------|------|-----------| | **기술력** | 30% | 24/30 | QLoRA 구현 우수, 탈중앙화 평가 시스템 혁신적 | | **채택/시장** | 30% | 18/30 | 초기 견인력 있으나 TGE 전, TAM 적합성 높음 | | **펀딩/투자자** | 20% | 17/20 | 티어1 VC, 11x ROI 실적, 전략적 엔젤 | | **리스크/방어력** | 20% | 12/20 | 실행 리스크 높음, 틈새 시장 방어, 규제 환경 양호 | ### **최종 점수**: **71/100** ### **Surf 등급**: **Tier 2 (High-Potential Scaler)** #### 등급 기준 - **Tier 1 (80+ 점)**: 성숙한 리더 (예: ASI, Bittensor) - **Tier 2 (60-79점)**: 고성장 잠재력 프로젝트 - **Tier 3 (<60점)**: 초기 혁신 단계 ### 티어 2 분류 근거 #### 🟢 **강점** - **기술 혁신**: 경쟁 기반 AI 에이전트 훈련의 유일한 플랫폼 - **시장 포지셔닝**: $29-118B 데이터 라벨링 시장의 틈새 공략 - **투자자 품질**: Spartan Group(11.75x ROI), Symbolic Capital 등 검증된 VC - **팀 역량**: IIT Delhi 출신, Goldman Sachs ML 경험 #### 🟡 **개선 필요** - **채택률**: Pre-TGE로 실질적 토큰 경제 미검증 - **온체인 활동**: 주장된 187K 사용자 대비 낮은 온체인 활동 (<2K) - **경쟁 압력**: ASI 합병으로 DeAI 시장 40% 통합 #### 🔴 **주요 리스크** - **실행 리스크**: 소규모 팀, 확장성 미검증 - **시장 리스크**: AI 버블 우려, 중앙화 플랫폼 우세 - **토큰 리스크**: Q3 2025 TGE 지연 가능성 ## 투자 권고사항 ### **단기 전망 (6-12개월)** - **FOXX NFT 민팅** (11월 3일): 조기 생태계 참여 기회 - **TGE 준비**: Q3 2025 토큰 출시로 유동성 개선 예상 - **파트너십 확대**: Base 생태계 통합 및 AI 프로젝트 협력 ### **중장기 전망 (1-3년)** - **시장 점유율**: 데이터 라벨링 틈새에서 10-20% 목표 가능 - **기술 우위**: QLoRA + 탈중앙화 평가의 방어막 구축 - **토큰 가치**: $150M FDV 기준 초기 투자자 15-25x 상승 잠재력 ### **결론** Fraction AI는 **혁신적 기술과 강력한 투자자 지원**을 바탕으로 AI 데이터 라벨링 시장에서 독특한 포지션을 확보했습니다. Tier 2 등급은 **고성장 잠재력**을 인정하되, TGE 성공과 실질적 채택 증명이 Tier 1 도약의 핵심 조건임을 시사합니다. **조기 커뮤니티 참여자**에게는 매력적인 리스크-수익 프로필을 제공하는 프로젝트로 평가됩니다.