최근 X의 스레드에서 Solana 재단의 Amira Valliani는 Boston Dynamics나 Waymo 같은 기업의 고급 로봇들이 우리가 기대하는 만큼 널리 보급되지 않은 이유를 두고 논의를 촉발했습니다. Rishin Sharma와 함께 팀을 이룬 그녀는 로보틱스가 왜 아직 "ChatGPT 순간"을 맞지 못했는지에 대해 탐구했죠. 핵심은 데이터—정확히는 물리적 세계에 대한 데이터의 부재였습니다.

AI 발전을 팔로우해왔다면 ChatGPT 같은 대형 언어 모델들이 텍스트, 동영상, 오디오 등 수십 년간의 인터넷 콘텐츠로부터 긁어모은 막대한 디지털 데이터셋으로 학습되었음을 알 것입니다. 반면 로봇은 센서 판독값, 환경 상호작용, 예측 불가능한 상황 등 실제 세계의 데이터가 필요합니다. Amira가 지적했듯이 우리는 아직 물리적 데이터의 양과 품질 면에서 디지털 데이터와 같은 수준에 도달하지 못했습니다.

물리적 AI의 데이터 딜레마

물리 영역의 AI를 훈련시키는 일은 까다롭습니다. 로봇 내부 데이터(관절 위치, 힘 등)는 카메라 피드나 오디오 같은 외부 입력과 결합됩니다. 하지만 실제 세계는 복잡합니다. 갑작스런 기상 변화, 야생동물과의 조우, 도시의 장애물 같은 엣지 케이스는 공개 데이터셋에 잘 문서화되어 있지 않습니다. 현재 공개된 로보틱스 데이터는 약 5TB 수준에 머물러 있으며, 이는 디지털 AI에 사용되는 100TB+와 비교하면 미미합니다.

Tesla 같은 대형 플레이어들은 Optimus 로봇 훈련을 위해 빨래 개기 같은 작업을 시키며 시간당 $48를 지급하는 방식으로 데이터를 수집하고 있습니다. 효과적이지만 중앙집중적이고 비용이 큽니다. 바로 이 지점에서 DePIN이 등장합니다. DePIN은 분산화되고 인센티브가 부여되며 확장 가능한 블록체인 기반의 대안입니다.

DePIN이 전 세계 데이터 수집을 어떻게 동원하는가

DePIN은 암호화폐 인센티브를 활용해 전 세계 수백만 명으로부터 크라우드소싱 방식으로 데이터를 모읍니다. 한 회사의 노동력에 의존하는 대신, 이 네트워크는 고품질의 고유한 데이터를 업로드하는 기여자들에게 보상을 제공합니다. 검증자는 정확성을 확인해 자급자족형 생태계를 만듭니다.

이 접근법은 이미 여러 분야에서 파급 효과를 내고 있습니다:

• Autonomous Vehicles: Hivemapper, ROVR, NATIX 같은 프로젝트들이 전 세계 도로를 매핑하고 있습니다. 예컨대 NATIX는 라이드헤일링 대기업 Grab과 협력해 25만 명의 운전자로 1억 7천만 km를 커버했습니다.

• Drones and Precision Sensing: GEODNET과 Onocoy는 항공 데이터를, Raad Labs는 특수 센싱을 다룹니다.

• Humanoid Robots and Automation: Bitrobot, PrismaX, Reborn 같은 신생 기업들은 산업용 및 휴머노이드 애플리케이션을 위한 데이터셋을 구축하고 있습니다. Auki Labs와 OverTheReality 같은 곳은 공간 매핑을 위해 AR을 통합합니다.

심지어 게임 엔진도 참여하고 있는데, Shaga는 Grand Theft Auto 같은 게임의 시뮬레이션 환경을 사용해 자율주행 AI를 훈련시키고 있습니다.

앞에 놓인 거대한 기회

물리적 AI의 잠재 시장은 막대합니다. 전망치는 다음과 같습니다:

• 자율주행: 2035년까지 $3500억
• 드론 네트워크: 2035년까지 $830억
• 휴머노이드 로봇: 2035년까지 $380억, 2050년까지 최대 $5조 가능성
• 전체 물리적 AI: 2035년까지 $1000억–$6000억

DePIN은 이 공간을 민주화할 수 있으며, 독점적 사일로에서 벗어나 오픈하고 커뮤니티 주도의 모델로 전환할 가능성이 있습니다. Solana의 고속 블록체인 상에서는 이러한 네트워크가 인센티브와 검증에 필요한 트랜잭션 볼륨을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

도전과 현실적 기대

물론 모든 것이 순탄한 건 아닙니다. 시장 분열은 수요가 Tesla나 DeepMind 같은 몇몇 대형 구매자에게 집중되는 문제를 낳으며 계약 규모가 작을 수 있습니다. 많은 경우 시뮬레이션이 더 저렴하고 충분할 수도 있는데, 게임의 물리 엔진을 활용하면 비용을 크게 낮출 수 있습니다. 게다가 크라우드소싱된 데이터는 범용성과 특수성 사이에서 균형을 맞춰야 합니다—일반적인 업로드만으로는 틈새 응용 분야를 충족시키기 어려울 수 있습니다.

프라이버시 문제, 규제 장벽, 데이터 품질 보장은 지속적인 과제입니다. 하지만 Amira와 Rishin이 그들의 Solana 블로그 심층 분석에서 언급했듯, DePIN의 암호경제 모델이 로보틱스의 완전한 잠재력을 여는 열쇠가 될 수 있습니다.

이 스레드는 블록체인이 단순히 금융이나 밈(meme)에 관한 것이 아니라 실세계 AI 혁신을 가능하게 하고 있음을 보여줍니다. 블록체인 실무자라면 DePIN 프로젝트들을 주목하면 AI 및 로보틱스 테마와 연결된 다음 물결의 기회를, 특히 밈 토큰과 연계된 기회들을 미리 포착할 수 있을 것입니다. 이 분야의 진화에 계속 주목하세요!