원문 기사: Dylan Bane , Messari Analyst
편집자: Yuliya, PANews
오늘날 인공지능이 급속히 발전함에 따라, 분산형 물리적 인공지능(DePAI)은 로봇과 물리적 AI 인프라 제어를 위한 새로운 솔루션을 제공하고 있습니다. 실제 세계의 데이터 수집부터 분산형 물리적 인프라(DePIN)를 기반으로 한 지능형 로봇 운영까지, DePAI의 개발은 꾸준히 진행되고 있습니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 "일반 로봇공학에서 ChatGPT의 순간이 다가오고 있습니다." 라고 예측했습니다.
기술 개발의 역사를 돌이켜보면, 디지털 시대는 하드웨어로 시작하여 소프트웨어라는 무형의 분야로 확장되었습니다. 인공지능의 시대는 소프트웨어로 시작되어, 이제는 궁극적인 영역인 물리적 세계로 나아가고 있습니다.
기존 노동이 점차 로봇, 스마트 카, 드론, 자율적 물리 인공지능 에이전트가 운영하는 로봇으로 대체되는 세상에서, 이러한 스마트 기기의 소유는 무시할 수 없는 사회적 문제가 되었습니다. 중앙집중형 기업이 아직 시장을 완전히 장악하지 못한 시점에서 DePAI는 Web3를 기반으로 한 물리적 인공지능 시스템을 구축할 수 있는 희귀한 기회를 제공합니다.
데이터 수집
현재 DePAI의 인프라는 급속도로 개선되고 있으며, 데이터 수집이 가장 활발하게 이루어지고 있습니다 . 이 계층은 로봇의 물리적 AI 에이전트를 훈련하는 데 필요한 실제 데이터를 제공할 뿐만 아니라, 환경 탐색 및 작업 실행에 필요한 데이터 스트림을 실시간으로 전송합니다.
그러나 고품질의 실제 데이터를 얻는 것은 여전히 물리적 인공지능 개발을 제한하는 주요 병목 현상으로 남아 있습니다 . NVIDIA의 Omniverse와 Cosmos는 시뮬레이션 환경을 통해 혁신적인 솔루션을 제공하지만 합성 데이터는 생태계의 일부일 뿐입니다. 원격 조작과 실제 비디오 데이터도 필수적입니다.
원격 조작
원격 조작 분야에서 Frodobots는 DePIN을 통해 전 세계에 경제적인 배송 로봇을 배치하고 있습니다. 이러한 로봇은 운영 중에 실제 환경에서의 인간의 의사결정 행동을 포착하고 높은 가치의 데이터 세트를 생성할 뿐만 아니라 자본 투자 부족 문제를 효과적으로 해결할 수도 있습니다.
토큰 기반의 선순환 메커니즘을 통해 DePIN은 데이터 수집 장비와 로봇의 배치를 가속화하고 있습니다 . 매출을 늘리고 자본 지출과 운영 비용을 줄이려는 로봇 회사의 경우, DePIN은 기존 모델에 비해 상당한 이점을 제공합니다.
비디오 데이터 응용 프로그램
비디오 데이터 응용 프로그램의 경우, DePAI는 실제 비디오 데이터를 최대한 활용하여 물리적 인공 지능 시스템을 훈련하고 실제 세계의 공간적 인지를 구축할 수 있습니다. 그 중에서도 Hivemapper 와 NATIX Network는 각자의 고유한 비디오 데이터베이스를 바탕으로 중요한 데이터 소스가 될 것으로 기대됩니다.
Pantera Capital 주니어 파트너인 Mason Nystrom이 지적했듯이 "개별 데이터는 상업적 가치를 실현하기 어렵지만, 데이터 집계는 많은 것을 할 수 있습니다." IoTeX 가 개발한 Quicksilver 플랫폼은 데이터 검증 및 개인 정보 보호를 보장하면서 DePIN에서 데이터를 집계할 수 있습니다.
공간 지능 및 컴퓨팅
공간 지능 및 컴퓨팅 프로토콜 분야에서 업계는 DePIN과 DePAI를 통해 공간 조정과 실제 3D 가상 쌍둥이의 분산 관리를 달성하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, Auki Network 의 Posemesh 기술은 프라이버시와 분산성을 보장하는 동시에 실시간 공간 인식을 가능하게 합니다.
물리적 AI 에이전트를 적용한 사례는 이미 성공적인 결과를 보였습니다. 예를 들어 SAM 은 Frodobots의 글로벌 로봇 네트워크를 사용하여 지리적 위치 추론을 수행합니다. 앞으로 Quicksilver와 같은 프레임워크의 도움을 받아 AI 에이전트는 DePIN이 제공하는 실시간 데이터에 더 효과적으로 액세스할 수 있게 될 것입니다.
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