IOSG｜로봇 산업에 대한 전망: 자동화, 인공지능 및 Web3의 융합 진화
저자: Jacob Zhao @IOSG
로봇 전경: 산업 자동화에서 휴머노이드 지능까지
전통적인 로봇 산업 체인은 하위에서 상위로 완전한 계층 구조를 형성하며, 핵심 부품—중간 제어 시스템—완제품 제조—응용 통합의 네 가지 주요 분야를 포함한다. 핵심 부품(컨트롤러, 서보, 감속기, 센서, 배터리 등)은 가장 높은 기술 장벽을 가지며, 완제품 성능과 비용 하한선을 결정한다. 제어 시스템은 로봇의 "뇌와 소뇌"로서 의사결정 및 운동 제어를 담당한다. 완제품 제조는 공급망 통합 능력을 반영한다. 시스템 통합과 응용은 상용화 깊이를 결정하며 새로운 가치 중심이 되고 있다.
응용 시나리오와 형태에 따라 글로벌 로봇은 "산업 자동화 → 시나리오 지능화 → 범용 지능화" 경로를 따라 진화하고 있으며, 다섯 가지 주요 유형으로 나뉜다: 산업 로봇, 모바일 로봇, 서비스 로봇, 특수 로봇, 그리고 휴머노이드 로봇.
#산업 로봇 (Industrial Robots)
현재 유일하게 완전히 성숙한 분야로, 용접, 조립, 도장, 물류 등의 제조 과정에 광범위하게 사용된다. 이 업계는 표준화된 공급망 체계를 형성했으며, 매출 총이익률이 안정적이고 ROI가 명확하다. 그 중 협업 로봇(Cobots)은 인간-로봇 공동 작업과 경량화, 쉬운 배치를 강조하며 가장 빠르게 성장하고 있다.
주요 기업: ABB, 파낙(Fanuc), 안산전기(Yaskawa), 쿠카(KUKA), Universal Robots, 절카(Jaka), 어보(Aubo).
#모바일 로봇 (Mobile Robots)
AGV(자동 유도 차량)와 AMR(자율 이동 로봇)을 포함하며, 물류 창고, 전자상거래 배송 및 제조 운송 분야에서 대규모로 적용되어 B2B 시장에서 가장 성숙한 카테고리가 되었다.
주요 기업: Amazon Robotics, 지지아(Geek+), 퀵트론(Quicktron), Locus Robotics.
#서비스 로봇 (Service Robots)
청소, 외식, 호텔, 교육 산업을 대상으로 하며, 소비자 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야이다. 청소 제품은 이미 소비자 전자 제품 논리에 진입했으며, 의료 및 상업용 배송이 상용화를 가속화하고 있다. 또한 보다 범용적인 조작형 로봇들이 등장하고 있다(예: Dyna의 양팔 시스템)—특정 작업 중심 제품보다 유연하나, 아직 휴머노이드 로봇 수준의 범용성에는 미치지 못한다.
주요 기업: 에코버스(Ecovacs), 스톤 테크놀로지(Stone Technology), 프라임 테크놀로지(Pudu Tech), 청랑 스마트(Qinglang Smart), iRobot, Dyna 등.
#특수 로봇 (Specialty Robots)
주로 의료, 군사, 건설, 해양, 항공우주 분야에 사용되며, 시장 규모는 제한적이지만 수익률과 장벽이 높고 정부 및 기업 주문에 의존하는 경우가 많으며, 수직 세분화 성장 단계에 있다. 대표 사례로는 인튜이티브 서지컬(Intuitive Surgical), 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics), ANYbotics, NASA 발키리(Valkyrie) 등이 있다.
#휴머노이드 로봇 (Humanoid Robots)
미래의 "범용 노동력 플랫폼"으로 간주된다.
주요 기업: Tesla(Optimus), Figure AI(Figure 01), Sanctuary AI (Phoenix), Agility Robotics(Digit), Apptronik (Apollo), 1X Robotics, Neura Robotics, 유닛리(Unitree), 유피션(UBTECH), 지원 로봇(Zhiyuan Robotics) 등.
휴머노이드 로봇은 현재 가장 주목받는 최첨단 방향이며, 그 핵심 가치는 기존 사회 공간에 적합한 인간 형태 구조에 있다. 이는 "범용 노동력 플랫폼"으로 가는 핵심 형태로 여겨진다. 극도의 효율성을 추구하는 산업 로봇과 달리, 휴머노이드 로봇은 범용 적응성과 작업 이전 능력을 강조하여 환경 개조 없이 공장, 가정, 공공 공간에 진입할 수 있다.
현재 대부분의 휴머노이드 로봇은 기술 데모 단계에 머물러 있으며, 주로 동적 균형, 보행 및 조작 능력을 검증하고 있다. 일부 프로젝트는 고도로 통제된 공장 환경에서 소규모 배치를 시작하고 있음(Figure × BMW, Agility Digit)하며, 2026년부터 더 많은 업체들(예: 1X)이 초기 배포에 진입할 것으로 예상되지만, 이 역시 "좁은 시나리오, 단일 작업"의 제한된 응용일 뿐, 진정한 의미의 범용 노동력 실현은 아니다. 전반적으로 볼 때, 대규모 상용화까지는 몇 년이 더 필요하다. 핵심 병목 요소로는 다중 자유도 조정 및 실시간 동적 균형 문제, 배터리 에너지 밀도와 구동 효율성에 따른 에너지 소비 및 지속 시간 문제, 개방 환경에서 불안정하고 일반화하기 어려운 인식-판단 체계, 데이터 부족(범용 전략 학습 지원 불가), 형태 간 이전 미해결, 그리고 하드웨어 공급망과 비용 곡선(특히 중국 외 지역)이 현실적인 장벽을 이루며, 대규모 저비용 배치의 실현 난이도를 더욱 높이고 있다.
향후 상용화 경로는 세 단계로 진행될 것으로 예상된다: 단기적으로는 데모 기반 서비스(Demo-as-a-Service) 중심으로 시범 운영과 보조금에 의존; 중기적으로는 로봇 기반 서비스(Robotics-as-a-Service, RaaS)로 진화하여 작업 및 기술 생태계를 구축; 장기적으로는 노동력 클라우드와 지능형 구독 서비스를 중심으로 가치 핵심을 하드웨어 제조에서 소프트웨어 및 서비스 네트워크로 이동시킨다. 전반적으로 휴머노이드 로봇은 데모에서 자기학습으로 전환하는 중요한 시기에 있으며, 제어, 비용, 알고리즘이라는 세 가지 장벽을 넘느냐가 진정한 구현 지능화를 실현할 수 있는지를 결정할 것이다.
AI × 로봇: 구현 지능 시대의 새벽
기존 자동화는 주로 사전 프로그래밍 및 라인 생산 방식 제어(예: 인식-계획-제어 DSOP 아키텍처)에 의존하여 구조화된 환경에서만 신뢰성 있게 작동할 수 있다. 그러나 현실 세계는 훨씬 더 복잡하고 변동성이 크며, 새로운 세대의 구현 지능(Embodied AI)은 다른 패러다임을 따른다. 대규모 모델과 통합 표현 학습을 통해 로봇이 다양한 시나리오에서 "이해-예측-행동" 능력을 갖추도록 한다. 구현 지능은 하드웨어(신체)+모델(두뇌)+환경(상호작용)의 동적 결합을 강조하며, 로봇은 운반체일 뿐 지능이 핵심이다.
생성형 AI(Generative AI)는 언어 세계의 지능으로, 기호와 의미 이해에 능하다. 반면 구현 지능(Embodied AI)은 현실 세계의 지능으로, 인식과 행동을 다룬다. 이 둘은 각각 "뇌"와 "몸"에 해당하며, AI 진화의 두 평행 주축을 나타낸다. 지능 수준 면에서 구현 지능은 생성형 AI보다 더 고차원이지만, 그 성숙도는 여전히 명백히 뒤처져 있다. LLM은 인터넷의 방대한 언어 자료에 의존하여 명확한 "데이터→컴퓨팅 파워→배포" 폐쇄 회로를 형성하지만, 로봇 지능은 제1자 시점, 다중 모달, 동작과 밀접하게 연결된 데이터—원격 조작 궤적, 제1자 시점 영상, 공간 맵, 조작 순서 등을 필요로 한다. 이러한 데이터는 본질적으로 존재하지 않으며, 실제 상호작용이나 고도 정밀 시뮬레이션을 통해 생성해야 하므로 훨씬 더 드물고 비싸다. 시뮬레이션 및 합성 데이터가 도움이 되긴 하지만, 여전히 실제 센서-운동 경험을 대체할 수 없다. 이것이 Tesla, Figure 등이 직접 원격 조작 데이터 공장을 설립해야 하는 이유이며, 동남아시아에 제3자 데이터 주석 공장이 등장하는 이유이기도 하다. 간단히 말해, LLM은 기존 데이터에서 학습하지만, 로봇은 물리 세계와의 상호작용을 통해 데이터를 "창조"해야 한다. 향후 5~10년 동안 이 둘은 Vision–Language–Action 모델과 Embodied Agent 아키텍처에서 심층적으로 융합될 것이며—LLM은 고차원 인지 및 계획을 담당하고, 로봇은 실제 세계 실행을 담당하여 데이터와 행동의 양방향 폐쇄 회로를 형성하며, AI를 "언어 지능"에서 진정한 범용 지능(AGI)으로 함께 추진할 것이다.
구현 지능의 핵심 기술 체계는 하위에서 상위로 이어지는 지능 스택으로 볼 수 있다: VLA(감각 융합), RL/IL/SSL(지능 학습), Sim2Real(현실 이전), World Model(인지 모델링), 다중 에이전트 협업 및 메모리 추론(Swarm & Reasoning). 여기서 VLA와 RL/IL/SSL은 구현 지능의 "엔진"으로, 상용화 및 상용화 가능성을 결정한다. Sim2Real과 World Model은 가상 훈련과 현실 실행을 연결하는 핵심 기술이며, 다중 에이전트 협업과 메모리 추론은 더 높은 수준의 집단 및 메타 인지 진화를 나타낸다.
감지 이해: 비전–언어–액션 모델(Vision–Language–Action)
VLA 모델은 시각(Vision)–언어(Language)–동작(Action) 세 채널을 통합함으로써 로봇이 인간 언어로부터 의도를 이해하고 이를 구체적인 조작 행동으로 전환할 수 있도록 한다. 실행 프로세스는 의미 분석, 목표 인식(시각 입력에서 목표 객체 위치 탐색), 경로 계획 및 동작 실행을 포함하여 "의미 이해-세계 인지-임무 수행"의 폐쇄 회로를 실현하며, 이는 구현 지능의 핵심 돌파구 중 하나이다. 현재 대표적인 프로젝트로 Google RT-X, Meta Ego-Exo, Figure Helix가 있으며, 각각 다중 모달 이해, 몰입형 인식, 언어 기반 제어 등의 선도적 방향을 보여준다.
현재 VLA는 초기 단계에 있으며, 네 가지 핵심 병목 현상에 직면해 있다:
-
의미 모호성 및 작업 일반화 약함: 모델이 모호하고 개방형 지시를 이해하기 어렵다;
-
시각과 동작 정렬 불안정: 인식 오차가 경로 계획 및 실행 과정에서 증폭된다;
-
다중 모달 데이터 부족 및 표준 불통일: 수집 및 주석 비용이 높아 규모화된 데이터 플라이휠 형성 어려움;
-
장시간 작업의 시간축 및 공간축 도전: 작업 범위가 길어지면 계획 및 기억 능력 부족, 공간 범위가 크면 모델이 "시야 밖" 사물을 추론해야 하며, 현재 VLA는 안정적인 월드 모델 및 공간 초월 추론 능력이 부족하다.
이러한 문제들은 VLA의 시나리오 간 일반화 능력과 규모화 배치 과정을 공동으로 제한한다.
지능 학습: 자기지도 학습(SSL), 모방 학습(IL), 강화 학습(RL)
-
자기지도 학습(Self-Supervised Learning): 감각 데이터로부터 자동으로 의미적 특징을 추출하여 로봇이 "세계를 이해"하도록 한다. 마치 기계에게 관찰과 표현을 가르치는 것과 같다.
-
모방 학습(Imitation Learning): 인간 데모 또는 전문가 예시를 통해 기본 기술을 빠르게 습득한다. 마치 기계에게 사람이 하는 일을 배우게 하는 것과 같다.
-
강화 학습(Reinforcement Learning): "보상-벌칙" 메커니즘을 통해 로봇이 계속 시험하고 오류를 수정하며 행동 전략을 최적화한다. 마치 기계가 시행착오 속에서 성장하는 법을 배우는 것과 같다.
구현 지능(Embodied AI)에서 자기지도 학습(SSL)은 로봇이 감각 데이터를 통해 상태 변화와 물리 법칙을 예측함으로써 세계의 인과 구조를 이해하려는 목적을 가지고 있다. 강화 학습(RL)은 지능 형성의 핵심 엔진으로, 환경과의 상호작용 및 보상 신호 기반 시험착오 최적화를 통해 로봇이 보행, 집기, 장애물 회피 등의 복잡한 행동을 습득하도록 한다. 모방 학습(IL)은 인간 데모를 통해 이 과정을 가속화하여 로봇이 빠르게 행동 선험지식을 획득하도록 한다. 현재 주류 방향은 이 세 가지를 결합하여 계층적 학습 프레임워크를 구성하는 것이다: SSL은 표현 기반을 제공하고, IL은 인간 선험지식을 부여하며, RL은 전략 최적화를 추진하여 효율성과 안정성을 균형 잡고, 이해에서 행동으로 이어지는 구현 지능의 핵심 메커니즘을 공동으로 구성한다.
현실 이전: Sim2Real — 시뮬레이션에서 현실로의 전이
Sim2Real(Simulation to Reality)는 로봇이 가상 환경에서 훈련을 완료한 후 현실 세계로 이전시키는 방법이다. NVIDIA Isaac Sim 및 Omniverse, DeepMind MuJoCo와 같은 고정밀 시뮬레이션 환경을 통해 대규모 상호작용 데이터를 생성함으로써 훈련 비용과 하드웨어 마모를 크게 줄일 수 있다. 핵심은 "시뮬레이션-현실 간 격차"를 줄이는 것으로, 주요 방법은 다음과 같다:
-
도메인 무작위화(Domain Randomization): 시뮬레이션에서 조명, 마찰, 노이즈 등의 매개변수를 무작위로 조정하여 모델의 일반화 능력을 향상시킨다;
-
물리 일관성 보정: 실제 센서 데이터를 활용하여 시뮬레이션 엔진을 보정하고 물리적 사실성을 강화한다;
-
적응형 미세 조정(Adaptive Fine-tuning): 실제 환경에서 빠른 재훈련을 수행하여 안정적인 이전을 실현한다.
Sim2Real은 구현 지능 실현의 핵심 연결 고리로, AI 모델이 안전하고 저비용의 가상 세계에서 "인식-판단-제어" 폐쇄 회로를 학습할 수 있게 한다. Sim2Real은 시뮬레이션 훈련 측면에서는 이미 성숙했으나(NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo 등), 현실 이전은 여전히 Reality Gap, 고 컴퓨팅 파워 및 주석 비용, 개방 환경에서의 일반화 및 보안성 부족 등의 제약을 받고 있다. 그럼에도 불구하고 Simulation-as-a-Service(SimaaS)는 구현 지능 시대에 가장 가볍지만 전략적 가치가 매우 큰 인프라가 되고 있으며, 그 비즈니스 모델에는 플랫폼 구독(PaaS), 데이터 생성(DaaS), 보안 검증(VaaS)이 포함된다.
인지 모델링: World Model — 로봇의 "내면 세계"
월드 모델(World Model)은 구현 지능의 "내부 두뇌"로, 로봇이 내부에서 환경과 행동 결과를 시뮬레이션하여 예측과 추론을 가능하게 한다. 환경의 동적 규칙을 학습하여 예측 가능한 내부 표현을 구축함으로써, 지능체가 실행 전에 결과를 "시뮬레이션"할 수 있도록 하여 수동적 실행자에서 능동적 추론자로 진화한다. 대표 프로젝트로는 DeepMind Dreamer, Google Gemini + RT-2, Tesla FSD V12, NVIDIA WorldSim 등이 있다. 주요 기술 경로는 다음과 같다:
-
잠재 변수 모델링(Latent Dynamics Modeling): 고차원 감각 정보를 잠재 상태 공간으로 압축;
-
시계열 예측 상상 훈련(Imagination-based Planning): 모델 내에서 가상의 시험착오 및 경로 예측;
-
모델 기반 강화 학습(Model-based RL): 실제 환경을 월드 모델로 대체하여 훈련 비용을 낮춘다.
World Model은 구현 지능의 이론적 최전선에 있으며, 로봇을 "반응형"에서 "예측형" 지능으로 이끄는 핵심 경로이지만, 모델링 복잡성, 장기간 예측 불안정성, 통일된 표준 부족 등의 도전에 직면해 있다.
집단 지능 및 메모리 추론: 개인 행동에서 협업 인지로
다중 에이전트 협업(Multi-Agent Systems)과 메모리 추론(Memory & Reasoning)은 구현 지능이 "개별 지능"에서 "집단 지능"과 "인지 지능"으로 진화하는 두 가지 중요한 방향을 나타낸다. 이 둘은 지능 시스템의 협업 학습 및 장기 적응 능력을 공동으로 지원한다.
#다중 에이전트 협업(Swarm / Cooperative RL):
여러 지능체가 공유 환경에서 분산형 또는 협업형 강화 학습을 통해 공동 의사결정 및 작업 할당을 실현하는 것을 말한다. 이 분야는 탄탄한 연구 기반을 가지고 있으며, OpenAI Hide-and-Seek 실험은 다중 에이전트의 자발적 협업과 전략 출현을 보여주었고, DeepMind QMIX 및 MADDPG 알고리즘은 중앙 집중 훈련, 분산 실행의 협업 프레임워크를 제공한다. 이러한 방법은 창고 로봇 스케줄링, 점검 및 군집 제어 등의 시나리오에서 적용 검증을 거쳤다.
#메모리 및 추론(Memory & Reasoning)
지능체가 장기 기억, 상황 이해 및 인과 추론 능력을 갖추도록 하는데 초점을 맞추며, 다중 작업 이전 및 자기 계획 수립을 위한 핵심 방향이다. 대표적인 연구로는 DeepMind Gato(통합 감각-언어-제어 다중 작업 지능체), DeepMind Dreamer 시리즈(월드 모델 기반 상상 계획), 그리고 Voyager와 같은 개방형 구현 지능체가 있으며, 외부 메모리와 자기 진화를 통해 지속 학습을 실현한다. 이러한 시스템은 로봇이 "과거를 기억하고 미래를 추론"하는 능력을 갖추는 기반을 마련한다.
글로벌 구현 지능 산업 구조: 협력과 경쟁이 공존
글로벌 로봇 산업은 "협력 주도, 경쟁 심화"의 시기에 있다. 중국의 공급망 효율성, 미국의 AI 역량, 일본의 부품 정밀도, 유럽의 산업 표준이 함께 글로벌 로봇 산업의 장기 구조를 형성하고 있다.
-
미국은 DeepMind, OpenAI, NVIDIA와 같은 선도적인 AI 모델 및 소프트웨어 분야에서 리더십을 유지하고 있지만, 이 우위는 로봇 하드웨어로 확장되지 않았다. 중국 업체들은 반복 속도와 실제 시나리오 성능에서 더 큰 장점을 가지고 있다. 미국은 <칩법>(CHIPS Act)과 <인플레이션 감축법>(IRA)을 통해 산업의 국내 복귀를 추진하고 있다.
-
중국은 대규모 생산, 수직 통합 및 정책 주도를 바탕으로 부품, 자동화 공장 및 휴머노이드 로봇 분야에서 선도적 우위를 형성하였으며, 하드웨어 및 공급망 능력이 두드러진다. 유닛리(Unitree)와 유피션(UBTECH) 등은 이미 양산을 실현하고 있으며, 지능형 의사결정 계층으로 확장 중이다. 그러나 알고리즘 및 시뮬레이션 훈련 계층에서는 미국과 여전히 큰 격차가 있다.
-
일본은 고정밀 부품과 운동 제어 기술을 장기간 독점해왔으며, 산업 체계가 안정적이나, AI 모델 통합은 여전히 초기 단계이며, 혁신 속도는 비교적 안정적이다.
-
한국은 LG, NAVER Labs 등 기업의 주도 아래 소비자용 로봇 보급에 강점이 있으며, 성숙하고 강력한 서비스 로봇 생태계를 보유하고 있다.
-
유럽은 공학 체계와 안전 표준이 완비되어 있으며, 1X Robotics 등이 연구 개발 측면에서 활발하지만, 일부 제조 단계는 해외로 이전되었으며, 혁신 중심은 협업과 표준화 방향으로 편향되어 있다.
로봇 × AI × Web3: 서사적 비전과 현실적 경로
2025년, Web3 산업에서 로봇 및 AI와 융합하는 새로운 서사가 등장했다. Web3가 탈중앙화된 기계 경제의 기본 프로토콜로 간주되더라도, 다양한 수준에서의 결합 가치와 실현 가능성은 명백히 다르다:
-
하드웨어 제조 및 서비스 계층은 자본 집약적이며 데이터 폐쇄 회로가 약해, Web3는 현재 공급망 금융 또는 장비 리스 등의 주변 분야에서 보조 역할만 할 수 있다;
-
시뮬레이션 및 소프트웨어 생태계 계층과의 적합도가 높으며, 시뮬레이션 데이터 및 훈련 과제는 블록체인에 올라가 소유권을 확정할 수 있고, 에이전트 및 기술 모듈도 NFT 또는 에이전트 토큰을 통해 자산화될 수 있다;
-
플랫폼 계층에서는 탈중앙화된 노동력 및 협업 네트워크가 가장 큰 잠재력을 보여주고 있다—Web3는 정체성, 인센티브, 거버넌스 통합 메커니즘을 통해 점차 신뢰할 수 있는 "기계 노동력 시장"을 구축하며, 미래 기계 경제를 위한 제도적 틀을 마련할 수 있다.
장기 비전에서 보면, 협업 및 플랫폼 계층은 Web3와 로봇, AI의 융합에서 가장 가치 있는 방향이다. 로봇이 점차 감지, 언어, 학습 능력을 갖추면서 스스로 의사결정을 하고, 협업하며 경제적 가치를 창출하는 지능형 개체로 진화하고 있다. 이러한 "지능형 노동자"가 진정으로 경제 체계에 참여하려면 정체성, 신뢰, 인센티브, 거버넌스라는 네 가지 핵심 장벽을 넘어야 한다.
-
정체성 계층에서 기계는 소유권 확인 가능하고 추적 가능한 디지털 정체성을 가져야 한다. Machine DID를 통해 각 로봇, 센서, 드론은 블록체인 상에서 고유한 검증 가능한 "신분증"을 생성하고, 소유권, 행동 기록, 권한 범위를 바인딩하여 안전한 상호작용과 책임 구분을 실현할 수 있다.
-
신뢰 계층에서 핵심은 "기계 노동"을 검증 가능하고, 계량 가능하며, 가격 책정 가능하게 만드는 것이다. 스마트 계약, 오라클, 감사 메커니즘을 활용하고, 물리적 작업 증명(PoPW), 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE), 제로지식 증명(ZKP)을 결합하여 작업 실행 과정의 진실성과 추적 가능성을 보장하고, 기계 행동에 경제적 계산 가치를 부여할 수 있다.
-
인센티브 계층에서 Web3는 토큰 인센티브 체계, 계정 추상화, 상태 채널을 통해 기계 간 자동 정산 및 가치 이전을 실현한다. 로봇은 마이크로 페이먼트를 통해 컴퓨팅 파워 임대, 데이터 공유를 수행할 수 있으며, 스테이킹 및 페널티 메커니즘을 통해 작업 이행을 보장할 수 있다. 스마트 계약과 오라클을 활용하면 인공 조정 없이도 탈중앙화된 "기계 협업 시장"을 형성할 수 있다.
-
거버넌스 계층에서 기계가 장기 자율 능력을 갖추게 되면, Web3는 투명하고 프로그래밍 가능한 거버넌스 프레임워크를 제공한다: DAO를 통해 공동 의사결정 시스템 매개변수를 설정하고, 다중 서명 및 신용 메커니즘으로 보안과 질서를 유지한다. 장기적으로 이는 기계 사회를 "알고리즘 거버넌스" 단계로 이끌 것이다—인간은 목표와 경계를 설정하고, 기계 간에는 계약을 통해 인센티브와 균형을 유지한다.
Web3와 로봇 융합의 궁극적 비전: 분산형 로봇으로 구성된 "현실 세계 추론 엔진"—다양하고 복잡한 물리적 시나리오에서 지속적으로 모델 능력을 테스트하고 기준을 설정하는 평가 네트워크; 그리고 로봇 노동력 시장—로봇이 전 세계에서 검증 가능한 현실 작업을 수행하고, 블록체인 기반 정산을 통해 수익을 얻으며, 가치를 다시 컴퓨팅 파워 또는 하드웨어 업그레이드에 재투자한다.
현실적 경로 측면에서 보면, 구현 지능과 Web3의 결합은 여전히 초기 탐색 단계에 있으며, 탈중앙화된 기계 지능 경제는 더 많은 부분에서 서사 및 커뮤니티 주도 수준에 머물러 있다. 현실에서 실현 가능성이 있는 결합 방향은 주로 다음 세 가지 측면에서 나타난다:
(1) 데이터 대중화 및 소유권 확인—Web3는 블록체인 기반 인센티브 및 추적 메커니즘을 통해 기여자가 현실 세계 데이터를 업로드하도록 장려한다; (2) 글로벌 롱테일 참여—국경 간 소액 결제 및 마이크로 인센티브 메커니즘이 데이터 수집 및 배포 비용을 효과적으로 낮춘다; (3) 금융화 및 협업 혁신—DAO 모델은 로봇 자산화, 수익 증권화 및 기계 간 정산 메커니즘을 추진할 수 있다.
전반적으로 단기적으로는 주로 데이터 수집 및 인센티브 계층에 집중될 것이며, 중기적으로는 "스테이블코인 결제 + 롱테일 데이터 집합" 및 RaaS 자산화 및 정산 계층에서 돌파구를 만들 수 있을 것으로 기대된다. 장기적으로 휴머노이드 로봇이 대규모 보급되면, Web3는 기계 소유권, 수익 분배 및 거버넌스의 제도적 기반이 될 수 있으며, 진정한 탈중앙화 기계 경제 형성을 추진할 것이다.
Web3 로봇 생태계 지도 및 선별 사례
"검증 가능한 진전, 기술 공개 정도, 산업 관련도" 세 가지 기준에 따라 현재 Web3 × 로봇 대표 프로젝트들을 정리하고, 다섯 가지 계층 구조로 분류한다: 모델 지능 계층, 기계 경제 계층, 데이터 수집 계층, 감지 및 시뮬레이션 기반 계층, 로봇 자산 수익 계층. 객관성을 유지하기 위해 명백히 "핫이슈 타기"하거나 자료가 부족한 프로젝트는 제외하였다. 누락이 있으면 지적 바란다.
모델 지능 계층 (Model & Intelligence)
#Openmind - 로봇을 위한 안드로이드 구축 (https://openmind.org/)
OpenMind는 구현 지능(Embodied AI)과 로봇 제어를 위한 오픈소스 운영체제(Robot OS)로, 세계 최초의 탈중앙화 로봇 실행 환경 및 개발 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 한다. 프로젝트 핵심은 두 가지 구성 요소를 포함한다:
-
OM1: ROS2 위에 구축된 모듈형 오픈소스 AI 에이전트 런타임(AI Runtime Layer)으로, 감지, 계획, 동작 파이프라인을 조정하며 디지털 및 실물 로봇에 서비스한다;
-
FABRIC: 분산형 조정 계층(Fabric Coordination Layer)으로, 클라우드 컴퓨팅 파워, 모델, 현실 로봇을 연결하여 개발자가 통합된 환경에서 로봇을 제어하고 훈련할 수 있도록 한다.
OpenMind의 핵심은 LLM(대규모 언어 모델)과 로봇 세계 사이의 지능 중간층 역할을 하며, 언어 지능을 진정한 구현 지능(Embodied Intelligence)으로 전환하고, 이해(Language → Action)에서 정렬(Blockchain → Rules)까지의 지능 골격을 구축하는 것이다.
OpenMind의 다층 시스템은 완전한 협업 폐쇄 회로를 실현한다: 인간은 OpenMind 앱을 통해 피드백과 주석을 제공(RLHF 데이터), Fabric Network는 정체성 인증, 작업 할당, 정산 조정을 담당하며, OM1 로봇은 작업을 수행하고 블록체인 상의 "로봇 헌장"에 따라 행동 감사를 완료하고 지불한다. 이를 통해 인간 피드백 → 작업 협업 → 블록체인 정산의 탈중앙화된 기계 협업 네트워크를 실현한다.
프로젝트 진행 상황 및 현실 평가
OpenMind는 "기술은 실행 가능하지만 상용화는 이루어지지 않은" 초기 단계에 있다. 핵심 시스템 OM1 Runtime은 GitHub에서 오픈소스화되어 여러 플랫폼에서 실행 가능하며, 다중 모달 입력을 지원하고 자연어 데이터 버스(NLDB)를 통해 언어에서 행동으로의 작업 이해를 실현하여 높은 독창성을 가지지만 여전히 실험 수준이며, Fabric 네트워크와 블록체인 정산은 인터페이스 계층 설계만 완료되었다.
생태계 측면에서 프로젝트는 Unitree, Ubtech, TurtleBot 등의 오픈 하드웨어 및 스탠포드, 옥스퍼드, 서울 로보틱스 등의 대학과 협력하여 주로 교육 및 연구 검증에 사용되고 있으며, 산업화 적용은 아직 없다. 앱은 테스트 버전이 출시되었지만, 인센티브 및 작업 기능은 여전히 초기 단계이다.
비즈니스 모델 측면에서 OpenMind는 OM1(오픈소스 시스템)+Fabric(정산 프로토콜)+Skill Marketplace(인센티브 계층)의 3단계 생태계를 구축하였으며, 현재 수익은 없고 약 2000만 달러의 초기 투자(Pantera, Coinbase Ventures, DCG)에 의존하고 있다. 전반적으로 기술은 앞서 있으나 상용화 및 생태계는 여전히 초기 단계이며, Fabric이 성공적으로 실현된다면 "구현 지능 시대의 안드로이드"가 될 가능성이 있지만, 주기는 길고 위험이 크며 하드웨어 의존도가 높다.
#CodecFlow - 로봇용 실행 엔진 (https://codecflow.ai)
CodecFlow는 Solana 네트워크 기반의 탈중앙화 실행 계층 프로토콜(Fabric)로, AI 에이전트 및 로봇 시스템에 필요한 실행 환경을 제공하여 모든 에이전트에게 "즉시 기계(Instant Machine)"를 부여하는 것을 목표로 한다. 프로젝트 핵심은 세 가지 모듈로 구성된다:
-
Fabric : 다중 클라우드 컴퓨팅 파워 집합 계층(Weaver + Shuttle + Gauge)으로, AI 작업을 위해 수초 내에 안전한 가상 머신, GPU 컨테이너 또는 로봇 제어 노드를 생성할 수 있다;
-
optr SDK: 에이전트 실행 프레임워크(Python 인터페이스)로, 데스크톱, 시뮬레이션 또는 실제 로봇을 조작할 수 있는 "Operator"를 생성한다;
-
토큰 인센티브: 블록체인 기반 인센티브 및 지불 계층으로, 컴퓨팅 제공자, 에이전트 개발자, 자동화 작업 사용자를 연결하여 탈중앙화된 컴퓨팅 파워 및 작업 시장을 형성한다.
CodecFlow의 핵심 목표는 "AI 및 로봇 운영자의 탈중앙화 실행 기반"을 구축하여 어떤 에이전트든 임의의 환경(Windows / Linux / ROS / MuJoCo / 로봇 컨트롤러)에서 안전하게 실행되도록 하여 컴퓨팅 파워 스케줄링(Fabric) → 시스템 환경(System Layer) → 감지 및 행동(VLA Operator)의 범용 실행 아키텍처를 실현하는 것이다.
프로젝트 진행 상황 및 현실 평가
Fabric 프레임워크(Go) 및 optr SDK(Python)의 초기 버전이 출시되었으며, 웹페이지 또는 명령행 환경에서 격리된 컴퓨팅 인스턴스를 시작할 수 있다. Operator 마켓플레이스는 2025년 말 출시 예정이며, AI 컴퓨팅 파워의 탈중앙화 실행 계층을 지향하며, 주요 대상은 AI 개발자, 로봇 연구팀, 자동화 운영 회사이다.
기계 경제 계층 (Machine Economy Layer)
#BitRobot - 세계 최초의 오픈 로봇 연구소 (https://bitrobot.ai)
BitRobot은 구현 지능(Embodied AI) 및 로봇 연구개발을 위한 탈중앙화 과학 연구 및 협업 네트워크(Open Robotics Lab)로, FrodoBots Labs와 Protocol Labs가 공동으로 설립하였다. 핵심 비전은 "서브넷(Subnets)+인센티브 메커니즘+검증 가능한 작업(VRW)"의 오픈 아키텍처를 통해 다음 기능을 실현하는 것이다:
-
VRW(Verifiable Robotic Work) 표준을 통해 각 로봇 작업의 실제 기여를 정의하고 검증한다;
-
ENT(Embodied Node Token)를 통해 로봇에 블록체인 상 정체성과 경제적 책임을 부여한다;
-
서브넷(Subnets)을 통해 과학 연구, 컴퓨팅 파워, 장비, 운영자의 지리적 경계를 초월한 협업을 조직한다;
-
Senate + Gandalf AI를 통해 "인간-기계 공동 거버넌스"의 인센티브 결정 및 과학 연구 거버넌스를 실현한다.
2025년 백서 발표 이후 BitRobot은 여러 서브넷(예: SN/01 ET Fugi, SN/05 SeeSaw by Virtuals Protocol)을 운영하며 탈중앙화 원격 조작 및 현실 시나리오 데이터 수집을 실현했으며, 전 세계 모델 개발 과학 연구 경연을 추진하기 위해 500만 달러의 Grand Challenges 기금을 출시했다.
#peaq – 사물 경제 (https://www.peaq.network)
peaq는 기계 경제를 위해 특별히 설계된 레이어-1 블록체인으로, 수백만 대의 로봇 및 장비에 기계 정체성, 블록체인 지갑, 접근 제어 및 나노초급 시간 동기화(Universal Machine Time) 등의 기본 기능을 제공한다. 그 로봇 SDK를 통해 개발자는 아주 적은 코드로 로봇을 "기계 경제 준비" 상태로 만들 수 있으며, 제조사 및 시스템 간 상호 운용성과 상호작용을 실현할 수 있다.
현재 peaq는 전 세계 최초의 토큰화 로봇 농장을 출시했으며, 60개 이상의 실제 기계 응용을 지원하고 있다. 그 토큰화 프레임워크는 로봇 회사가 자본 집약적인 하드웨어에 자금을 조달할 수 있도록 도와주며, 참여 방식을 기존 B2B/B2C에서 더 광범위한 커뮤니티 수준으로 확장한다. 네트워크 수수료로 주입되는 프로토콜 수준 인센티브 풀 덕분에 peaq는 새로운 장비 접속을 보조하고 개발자를 지원하여 로봇 및 물리적 AI 프로젝트의 가속화 확장을 위한 경제적 플라이휠을 형성할 수 있다.
데이터 수집 계층 (Data Layer)
구현 지능 훈련에서 희소하고 비싼 고품질 현실 세계 데이터 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 다양한 경로를 통해 인간-기계 상호작용 데이터를 수집하고 생성하며, 원격 조작(PrismaX, BitRobot Network), 제1자 시점 및 동작 캡처(Mecka, BitRobot Network, Sapien, Vader, NRN), 시뮬레이션 및 합성 데이터(BitRobot Network) 등을 포함하여 로봇 모델에 확장 가능하고 일반화 가능한 훈련 기반을 제공한다.
명확히 해야 할 것은 Web3가 "데이터 생산"에는 능하지 않다는 점이다—하드웨어, 알고리즘, 수집 효율 측면에서 Web2 거대 기업은 어떤 DePIN 프로젝트보다 훨씬 앞선다. 그 진정한 가치는 데이터 분배 및 인센티브 메커니즘을 재구성하는 데 있다. "스테이블코인 결제 네트워크 + 대중 참여 모델"에 기반하여, 허가 없는 인센티브 체계와 블록체인 상 소유권 확인 메커니즘을 통해 저비용 마이크로 결제, 기여 추적 및 자동 수익 분배를 실현한다. 그러나 개방형 대중 참여는 여전히 품질과 수요 폐쇄 회로 문제에 직면해 있다—데이터 품질이 불균형하며, 효과적인 검증과 안정적인 구매자가 부족하다.
#PrismaX (https://gateway.prismax.ai)
PrismaX는 구현 지능(Embodied AI)을 위한 탈중앙화 원격 조작 및 데이터 경제 네트워크로, "글로벌 로봇 노동력 시장"을 구축하여 인간 조작자, 로봇 장비, AI 모델이 블록체인 기반 인센티브 시스템을 통해 공동 진화하도록 하는 것을 목표로 한다. 프로젝트 핵심은 두 가지 구성 요소를 포함한다:
-
Teleoperation Stack—원격 조작 시스템(브라우저/VR 인터페이스 + SDK), 전 세계 로봇 팔 및 서비스 로봇을 연결하여 인간의 실시간 조작 및 데이터 수집을 실현;
-
Eval Engine—데이터 평가 및 검증 엔진(CLIP + DINOv2 + 광류 의미 평가), 각 조작 궤적에 대해 품질 평가를 생성하고 블록체인 기반 정산을 수행.
PrismaX는 탈중앙화 인센티브 메커니즘을 통해 인간 조작 행동을 기계 학습 데이터로 전환하며, 원격 조작 → 데이터 수집 → 모델 훈련 → 블록체인 정산의 완전한 폐쇄 회로를 구축하여 "인간 노동 즉 데이터 자산"의 순환 경제를 실현한다.
프로젝트 진행 상황 및 현실 평가
PrismaX는 2025년 8월 테스트 버전(gateway.prismax.ai)을 출시하여 사용자가 원격으로 로봇 팔을 조작하여 집기 실험을 수행하고 훈련 데이터를 생성할 수 있다. Eval Engine은 내부에서 운영 중이며, 전반적으로 PrismaX는 기술 실현도가 높고 포지셔닝이 명확하며, "인간 조작 × AI 모델 × 블록체인 정산"을 연결하는 핵심 중간 계층이다. 장기 잠재력은 "구현 지능 시대의 탈중앙화 노동 및 데이터 프로토콜"이 될 수 있으나, 단기적으로는 규모화 도전에 직면해 있다.
#BitRobot Network(https://bitrobot.ai/)
BitRobot Network는 서브넷을 통해 영상, 원격 조작, 시뮬레이션 등 다중 소스 데이터 수집을 실현한다. SN/01 ET Fugi는 사용자가 로봇을 원격 조작하여 작업을 완료하고 "현실 버전 포켓몬 고" 방식의 상호작용을 통해 항법 및 인식 데이터를 수집할 수 있도록 한다. 이 게임 방식은 현재 최대 규모의 인간-기계 항법 오픈소스 데이터셋 중 하나인 FrodoBots-2K 데이터셋의 탄생을 이끌었으며, UC 버클리 RAIL 및 Google DeepMind 등 기관에서 사용되고 있다. SN/05 SeeSaw(Virtual Protocol)는 아이폰을 이용해 실제 환경에서 제1자 시점 영상을 대규모로 대중 참여 수집한다. 기타 공개된 서브넷인 RoboCap 및 Rayvo는 저비용 실물 장비를 이용한 제1자 시점 영상 데이터 수집에 집중하고 있다.
#Mecka (https://www.mecka.ai)
Mecka는 게임화된 스마트폰 수집 및 맞춤형 하드웨어 장비를 통해 제1자 시점 영상, 인체 운동 데이터, 작업 데모를 대중 참여 방식으로 수집하는 로봇 데이터 회사로, 대규모 다중 모달 데이터셋 구축을 지원하며 구현 지능 모델 훈련에 사용된다.
#Sapien (https://www.sapien.io/)
Sapien은 "인간 운동 데이터로 로봇 지능을 이끈다"는 핵심 개념의 대중 참여 플랫폼으로, 웨어러블 장비 및 모바일 앱을 통해 인체 동작, 자세, 상호작용 데이터를 수집하여 구현 지능 모델 훈련에 사용한다. 전 세계 최대의 인체 운동 데이터 네트워크 구축을 목표로 하며, 인간의 자연스러운 행동을 로봇 학습 및 일반화의 기반 데이터 소스로 삼는다.
#Vader(https://www.vaderai.ai)
Vader는 현실 세계 MMO 앱 EgoPlay를 통해 제1자 시점 영상과 작업 데모를 대중 참여 방식으로 수집하며, 사용자는 제1인칭 시점으로 일상 활동을 기록하고 $VADER 보상을 받는다. 그 ORN 데이터 파이프라인은 원시 제1자 시점 영상을 개인정보 처리된 구조화된 데이터셋으로 변환할 수 있으며, 동작 라벨 및 의미 설명을 포함하여 휴머노이드 로봇 전략 훈련에 직접 사용할 수 있다.
#NRN Agents(https://www.nrnagents.ai/)
게임화된 구현 RL 데이터 플랫폼으로, 브라우저 기반 로봇 제어 및 시뮬레이션 대회를 통해 인간 데모 데이터를 대중 참여 방식으로 수집한다. NRN은 "경쟁화"된 과제를 통해 롱테일 행동 궤적을 생성하여 모방 학습 및 지속 강화 학습에 사용하며, sim-to-real 전략 훈련을 지원하는 확장 가능한 데이터 원형을 제공한다.
#구현 지능 데이터 수집 계층 프로젝트 비교
감지 및 시뮬레이션 (Middleware & Simulation)
감지 및 시뮬레이션 계층은 로봇이 물리 세계와 지능적 의사결정을 연결하는 핵심 인프라—위치 탐색, 통신, 공간 모델링, 시뮬레이션 훈련 등 능력을 제공하며, 대규모 구현 지능 시스템을 위한 "중간 계층 골격"이다. 현재 이 분야는 여전히 초기 탐색 단계에 있으며, 각 프로젝트는 고정밀 위치 탐색, 공유 공간 컴퓨팅, 프로토콜 표준화, 분산형 시뮬레이션 등 다양한 방향에서 차별화된 포지셔닝을 형성하고 있으나, 통일된 표준이나 상호 운용 가능한 생태계는 아직 등장하지 않았다.
미들웨어 및 공간 인프라 (Middleware & Spatial Infra)
로봇의 핵심 능력—항법, 위치 탐색, 연결성, 공간 모델링—은 물리 세계와 지능적 의사결정을 연결하는 핵심 다리를 구성한다. 더 넓은 범위의 DePIN 프로젝트(Silencio, WeatherXM, DIMO)가 점차 "로봇"을 언급하기 시작했지만, 다음 프로젝트들이 구현 지능과 가장 직접적으로 관련되어 있다.
#RoboStack – 클라우드 네이티브 로봇 운영 스택 (https://robostack.io)
RoboStack는 클라우드 네이티브 로봇 미들웨어로, RCP(Robot Context Protocol)를 통해 로봇 작업의 실시간 스케줄링, 원격 제어, 플랫폼 간 상호 운용성을 실현하며, 클라우드 기반 시뮬레이션, 워크플로우 오케스트레이션, 에이전트 접속 기능을 제공한다.
#GEODNET – 탈중앙화 GNSS 네트워크 (https://geodnet.com)
GEODNET은 전 세계 탈중앙화 GNSS 네트워크로, 센티미터급 RTK 고정밀 위치 탐색을 제공한다. 분산형 기지국과 블록체인 기반 인센티브를 통해 드론, 자율주행, 로봇에 실시간 "지리 기준 계층"을 제공한다.
#Auki – Posemesh 공간 컴퓨팅 (https://www.auki.com)
Auki는 탈중앙화된 Posemesh 공간 컴퓨팅 네트워크를 구축하여, 대중 참여 센서 및 컴퓨팅 노드를 통해 실시간 3D 환경 지도를 생성하며, AR, 로봇 항법, 다중 장치 협업에 공유 공간 기준을 제공한다. 이는 가상 공간과 현실 시나리오를 연결하는 핵심 인프라로, AR × 로봇의 융합을 추진한다.
#Tashi Network – 로봇 실시간 메시 협업 네트워크(https://tashi.network)
탈중앙화 실시간 메시 네트워크로, 30ms 이하의 합의, 낮은 지연 센서 교환, 다중 로봇 상태 동기를 실현한다. 그 MeshNet SDK는 공유 SLAM, 군집 협업, 강력한 지도 업데이트를 지원하여 구현 AI에 고효율 실시간 협업 계층을 제공한다.
#Staex – 탈중앙화 연결 및 원격 측정 네트워크(https://www.staex.io)
독일 텔레콤 연구 부서에서 유래한 탈중앙화 연결 계층으로, 안전한 통신, 신뢰할 수 있는 원격 측정, 장비에서 클라우드까지의 라우팅 기능을 제공하여 로봇 플릿이 신뢰성 있게 데이터를 교환하고 서로 다른 운영자 간 협업할 수 있도록 한다.
시뮬레이션 및 훈련 시스템 (Distributed Simulation & Learning)
#Gradient - 오픈 인텔리전스를 향해 (https://gradient.network/)
Gradient는 "오픈 인텔리전스(Open Intelligence)"를 건설하는 AI 연구소로, 탈중앙화 인프라 기반의 분산 훈련, 추론, 검증, 시뮬레이션을
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
IOSG Ventures
