Messari: DePAI가 다음 서사의 핵심이 될 수 있을까?
저자:Dylan Bane
편집: TechFlow
탈중앙화 물리 AI(Decentralized Physical AI, DePAI)는 기존의 중앙집중식 제어 방식에서 벗어나 로봇 및 물리 AI 인프라 스택을 위한 탈중앙화 대안을 제공한다.
현실 세계 데이터 수집부터 DePIN을 통해 배포된 물리 AI 에이전트가 로봇을 운영하는 것에 이르기까지, DePAI는 꾸준히 미래를 향해 나아가고 있다.
(원본 이미지 출처: Dylan Bane, 편집: TechFlow)
"범용 로보틱스 분야의 ChatGPT 순간이 다가오고 있다."
——엔비디아 CEO 젠슨 황
디지털 시대는 하드웨어에서 시작하여 무형의 소프트웨어 영역으로 확장되었다. 반면 AI 시대는 소프트웨어에서 시작해 현재 물리적 세계로 진입하고 있으며, 이는 아직 정복되지 않은 마지막 영역이다.
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로봇, 드론, 자율주행차, 인간형 로봇이 주도하는 미래에서, 이러한 기계들은 자율적인 물리 AI 에이전트에 의해 운영되며 점차 기존 노동력을 대체하게 된다. 이때 "누가 이러한 기계들을 소유하는가"라는 질문은 중요한 사회적 쟁점이 된다.
DePAI는 중앙화 거물들이 지배하기 전에 Web3 기반의 물리 AI 생태계를 구축할 수 있는 기회를 제공한다.
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현재 DePAI 인프라 스택은 빠르게 발전하고 있다.
현재 단계에서 데이터 수집 계층이 가장 활발한 부분이다. 이 계층은 로봇에 탑재된 물리 AI 에이전트에게 훈련에 필요한 실제 세계 데이터를 제공할 뿐만 아니라 실시간 스트리밍 데이터를 통해 로봇이 복잡한 환경을 항해하고 작업을 수행하도록 지원할 수 있다.
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그러나 현실 세계 데이터 확보는 여전히 물리 AI 훈련의 주요 병목 현상이다.
NVIDIA의 Omniverse와 Cosmos 같은 플랫폼이 시뮬레이션 환경을 통해 유망한 해결책을 제공하고 있지만, 합성 데이터는 일부 문제만 해결할 수 있다. 훈련을 더욱 완성하기 위해선 원격 조작과 실제 세계 영상 데이터 역시 필수적인 자원이 될 것이다.
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원격 조작 분야에서는 @frodobots가 DePIN을 활용해 전 세계적으로 저비용 보도 배달 로봇을 배치하고 있다. 이 로봇들은 작동 과정에서 현실 환경에서 인간이 의사결정을 하는 복잡성을 포착하며 고부가가치 데이터셋을 생성하고, 초기 자본 부족 문제를 효과적으로 해결한다.
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DePIN(탈중앙화 물리 인프라 네트워크)은 토큰 기반 피드백 루프를 통해 데이터 수집 센서와 로봇의 신속한 배치를 강력하게 지원한다.
판매 가속화와 자본 지출(CapEx), 운영 지출(OpEx) 절감을 원하는 로봇 기업들에게 있어, DePIN은 기존 방식보다 더 효율적이고 경제적인 솔루션을 제공한다.
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DePAI(탈중앙화 물리 AI)는 현실 세계 영상 데이터를 활용해 물리 AI 시스템을 훈련시키고 현실 세계에 대한 공유된 공간 이해를 구축할 수 있다.
예를 들어, @Hivemapper와 @NATIXNetwork는 훈련용 물리 AI 자산으로서 중요한 가치를 지닌 독특한 영상 데이터셋을 보유하고 있다.
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@masonnystrom이 말했듯이: "개별 사용자의 데이터는 화폐화하기 어렵지만, 집계하면 엄청난 가치를 창출할 수 있다."
DePIN 네트워크를 통해 다양한 장치와 노드로부터 현실 세계 데이터를 집계해 고부가가치 데이터셋을 생성할 수 있다.
@iotex_io의 Quicksilver 시스템은 이러한 데이터를 통합할 뿐만 아니라 데이터 검증과 개인정보 보호 문제를 처리함으로써 탈중앙화된 데이터 활용에 안전성을 제공한다.
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또한 공간 지능 및 컴퓨팅 프로토콜도 DePIN과 DePAI 기술을 활용해 공간 조정 및 현실 세계 3D 디지털 트윈의 탈중앙화 발전을 추진하고 있다.
예를 들어, @AukiNetwork의 Posemesh 기술은 개인정보를 보호하고 탈중앙화 상태를 유지하면서 실시간 공간 인식 능력을 실현하며 물리 AI에 강력한 지원을 제공한다.
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현재 물리 AI 에이전트의 초기 응용 사례들이 현실에 도입되고 있다.
예를 들어, @SamIsMoving은 Frodobots의 글로벌 배송 차량군을 활용해 데이터를 분석하고 위치 정보를 예측하고 있다.
앞으로 Quicksilver와 같은 프레임워크를 통해 AI 에이전트는 DePIN이 제공하는 데이터에 실시간으로 접속하여 더욱 복잡한 작업을 효율적으로 수행하고 물리 AI의 추가 발전을 이끌어낼 수 있을 것이다.
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물리 AI(Physical AI) 발전에 참여하고 싶다면 DAO(탈중앙화 자율조직)에 투자하는 것이 가장 직접적인 방법 중 하나일 수 있다.
@xmaquinaDAO는 플랫폼을 통해 회원들에게 기계 실물 자산(RWAs), DePIN 프로토콜(탈중앙화 물리 인프라 네트워크), 로봇 기업, 지적 재산권(IP) 등 물리 AI 자산에 접근할 수 있는 기회를 제공한다. 또한 이러한 투자는 내부 연구개발팀의 지원을 받아 기술과 시장에서의 선도적 위치를 보장받는다.
(전체 보고서 참고 여기)
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