원문 제목: "업계 분석 | DePIN+AI, DePIN 로봇의 새로운 시대 서문을 쓰다"

원문 출처: DePINone Labs

요약

2분기 Grayscale의 주요 자산은 3개의 신규 프로젝트 자산으로, 그중 2개는 DePIN과 관련이 있습니다. Messari는 DePIN 트랙의 시장 가치가 500억 달러로 성장했다고 보고했습니다. 1분기 자금 조달 규모는 전년 대비 소폭 증가했지만, 프로젝트 수는 크게 감소하여 DePIN이 성숙 단계에 접어들었음을 시사합니다.

지난달 Messari와 FrodoBot Lab은 DePIN+AI가 구축하는 AI 시대의 로봇 패러다임 혁명에 대해 공동으로 논의했습니다. 핵심 관점은 구현된 지능형 AI의 개발이 알고리즘뿐만 아니라 하드웨어 업그레이드, 데이터 축적, 재정 지원, 그리고 인간의 참여에도 의존한다는 것입니다. 과거 로봇 산업의 발전은 높은 비용과 대기업의 독점으로 인해 혁신의 속도가 제한되었습니다.

DePIN 로봇 네트워크 구축은 분산형 네트워크의 힘을 빌려 로봇 데이터 수집, 컴퓨팅 리소스 및 자본 투자를 전 세계적으로 협력적으로 수행할 수 있음을 의미합니다. 이는 AI 훈련 및 하드웨어 최적화를 가속화할 뿐만 아니라 개발 문턱을 낮춰 더 많은 연구자, 기업가, 그리고 개별 사용자의 참여를 가능하게 합니다. 동시에 로봇 산업은 더 이상 소수의 거대 기술 기업에 의존하지 않고, 진정으로 개방적이고 지속 가능한 기술 생태계를 향해 나아가기 위해 글로벌 커뮤니티의 공동 추진을 통해 발전할 것으로 예상됩니다.

1. DePIN+AI, AI 시대의 로봇 패러다임 구축

2월 27일, Messari는 "분산형 물리 인공지능 구축"이라는 주제로 팟캐스트를 진행하며 FrodoBot Lab의 공동 창립자인 Michael Cho를 초대했습니다. 이 팟캐스트에서 Michael Cho는 로봇 공학 분야에서 DePIN+AI가 가진 기회와 과제에 대해 집중적으로 논의했습니다.

Messari 설립 직후, DePIN 로봇이라는 개념이 빠르게 대중화되었고, DePIN 로봇에 대한 논의가 활발하게 이어졌습니다.

이번 주 업계 분석에서는 이 트랙에 대한 분석과 논의를 중점적으로 다룰 예정입니다.

토론을 시작하기에 앞서, 인공지능 자체의 발전 과정을 살펴보겠습니다.

· 컴퓨팅 파워 부문에서 엔비디아의 분기 매출은 지난 3년간 5배로 증가했습니다.

· 대역폭 부문에서 북미의 데이터 센터 건설도 지난 3년간 5배로 증가했습니다.

· 에너지 부문에서 OKLO만 12.0GW가 필요하고 TerraPower는 4.0GW가 필요합니다.

· 데이터 부문에서 대기업은 매년 5억 달러 이상을 투자하여 AI 모델을 훈련하기 위한 도매 데이터를 구매합니다.

전 세계적인 경기 침체를 전제로, 향후 10년 또는 20년 동안 주요 기술 혁명 기술인 AI는 이 트랙의 모든 플레이어(컴퓨팅 파워, 에너지, 데이터)를 매년 수 배씩 가속화하는 성장률로 이끌고 있습니다.

이렇게 빠른 속도로 발전하는 동안 AI에 대한 우려도 날이 갈수록 커지고 있습니다. 그 이유는 AI 컴퓨팅 파워(자동차 엔진과 유사), AI 빅모델(컨트롤러 및 프로세서와 유사), AI 에너지(석유 및 연료와 유사), AI 데이터(원자재와 유사)가 소수의 중앙화된 대기업에 의해 통제된다면, 미래 기술 시대는 소수의 대기업에 의해 완전히 통제될 수 있으며, 이는 절대적인 중앙집권화와 중앙집권화로 이어질 수 있기 때문입니다. 그때가 되면 우리는 정말로 가장 큰 판도라의 상자를 스스로 열 수도 있습니다.

이러한 중앙집권화 상황에 대한 우려 때문에 모두가 새로운 방향과 방향을 열렬히 논의하고 있습니다. 바로 DePIN+AI입니다. 그리고 DePIN ONE에서는 이를 DePAI, 즉 DePAI=DePIN+AI로 정의하고자 합니다.

DePAI는 AI가 더욱 탈중앙화되는 데 어떻게 도움이 될까요?

지난달 Michael과 함께 Messari 팟캐스트의 주요 내용을 분석하고 시작하겠습니다.

현재 AI에는 많은 어려움이 있습니다. 다양한 기능을 제공하지만, 모두 텍스트와 같은 피상적인 정보만 처리합니다. 이러한 정보는 차갑고 무감각하며, 심층적인 인식과 이해가 부족합니다.

DePIN 네트워크는 AI의 훌륭한 "오감"이자 "사지"가 될 수 있습니다.

"오감"은 AI가 현실 세계를 전방위적으로 인식하는 데 도움을 줍니다. 일부 개발자는 현재 ioID와 W3bstream을 사용하여 실제 기기를 블록체인에 연결하고, 영지식 증명을 통해 실제 활동을 검증하고 있습니다.

그리고 "사지"는 AI가 자신의 인식을 기반으로 정확한 판단을 내리고 그 판단을 실행하도록 도울 수 있으며, 이는 "훈련"->"모델링"->"자동화" 시스템을 잘 구현합니다.

1. DePIN은 AI 데이터를 더욱 현실적이고 다양하게 만듭니다.

대량의 인터넷 데이터로 학습된 "온라인" AI 모델과 달리, DePIN 장치는 AI가 현실 세계와 상호 작용하고 더욱 실시간적이고 실제적인 데이터를 얻을 수 있도록 지원합니다. 이 데이터로 훈련된 데이터를 통해서만 AI+로봇 및 기타 기기는 진정한 체현 지능을 개발할 수 있습니다.

DePIN은 아직 개발 초기 단계이기 때문에 전 세계적으로 이와 같은 대규모 기반이 없으며, 이 데이터를 수집하는 방법에 대한 합의도 없습니다.

향후 DePIN+AI가 수집할 데이터는 다음 세 가지 범주로 분류될 수 있다고 생각합니다.

· 첫 번째 범주는 인간 운영 데이터로, 인간이 로봇을 수동으로 제어할 때 생성되는 데이터입니다.이러한 데이터는 고품질이며 비디오 스트림과 액션 태그, 즉 인간이 무엇을 보고 그에 따라 어떻게 반응하는지를 포착할 수 있습니다. 이는 AI가 인간의 행동을 모방하도록 훈련하는 가장 효과적인 방법이지만, 비용과 노동력이 많이 든다는 단점이 있습니다.

· 두 번째 범주는 합성 데이터(시뮬레이션 데이터)로, 로봇이 복잡한 지형에서 움직이도록 훈련하는 데 유용하며, 울퉁불퉁한 지면을 걷도록 훈련하는 것과 같은 특수 분야에도 매우 유용합니다. 하지만 요리처럼 다양한 변화가 있는 일부 작업의 경우, 시뮬레이션 환경은 그다지 좋지 않습니다. 로봇에게 계란 프라이를 훈련하는 상황을 생각해 보세요. 팬 종류, 기름 온도, 실내 환경의 미세한 변화 등이 결과에 영향을 미치며, 가상 환경만으로는 모든 상황을 포괄하기 어렵습니다.

· 세 번째 범주는 비디오 학습으로, AI 모델이 현실 세계의 비디오를 관찰하여 학습하도록 하는 것입니다. 이 방법은 잠재력은 있지만, 지능에 필요한 실제 물리적 상호작용 피드백이 부족합니다.

이러한 데이터가 수집되고 지원된다면, AI의 구현된 지능형 서비스 역량은 확실히 크게 향상될 것입니다.

2. DePIN은 AI의 자본 효율성을 극대화하며, 특정 자본의 꼭두각시가 아닌 AI의 원천적인 분산화에 더욱 기여합니다.

컴퓨팅 파워에만 의존하는 기존 AI 모델과 달리, 지능형 로봇 기술을 구현하려면 현실 세계에 물리적 장치를 배치해야 합니다. 이는 막대한 자본 투자 문제를 야기합니다.

로봇 제작에는 많은 비용이 들며, 대규모 실험은 가장 부유한 기업만이 감당할 수 있습니다. 가장 효율적인 휴머노이드 로봇조차도 현재 수만 달러의 비용이 들기 때문에 대규모 대중화는 사실상 불가능합니다.

일반 로봇 AI는 하드웨어, 데이터, 평가의 어려움을 고려할 때 아직 대량 도입까지는 갈 길이 멉니다.

그러나 DePIN 기술의 도입은 모두에게 희망을 줍니다.

탈중앙화 네트워크의 규모와 조정은 자본 부담을 효과적으로 분산시킬 수 있기 때문에 소규모 창업팀이 이 기술을 개발하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 일반 로봇이 더욱 효율적이고 실제 인간에게 더 가까이 다가가기 위해서는 로봇 기술 개발이 소수의 대기업에 의해 통제되는 것이 아니라 분산되어야 합니다. 수천 대의 로봇 비용을 대기업에 의존하는 대신, 기여할 수 있는 개인들을 공유 네트워크에 배치하는 것이 더 좋습니다.

또한 DePIN은 데이터 수집 및 평가를 가속화합니다.

기업이 제한된 수의 로봇을 배치하여 데이터를 수집할 때까지 기다리는 대신, 분산형 네트워크는 더 큰 규모로 병렬로 실행 및 데이터를 수집할 수 있습니다.

예를 들어, 최근 아부다비에서 열린 AI 대 인간 로봇 경연 대회에서 DeepMind와 UT Austin과 같은 기관의 연구원들은 AI 모델을 인간 플레이어를 대상으로 테스트했습니다. 인간이 여전히 우세를 점했지만, 연구원들은 실제 로봇 상호작용에서 수집된 고유한 데이터 세트에 열광했습니다. 이는 로봇 공학의 다양한 구성 요소를 연결하는 하위 네트워크의 필요성을 간접적으로 입증합니다. 완전한 자율성이 장기적인 목표로 남아 있지만, DePIN 기술은 데이터 수집 및 훈련부터 실제 배포 및 검증까지 실질적인 가치를 입증했습니다.

한편, DePIN 네트워크는 AI 로봇이 더 높은 효율성과 더 낮은 비용으로 착륙할 수 있도록 돕고 있습니다.

구체적인 예로, FrodoBot Lab은 DePIN 프로젝트와 협력하여 NVIDIA H100 GPU 두 상자를 확보했습니다. 각 상자에는 H100 칩 8개의 컴퓨팅 파워가 포함되어 있어 연구원들이 로봇 배치에서 수집된 실제 데이터를 기반으로 AI 모델을 처리하고 최적화하는 데 필요한 컴퓨팅 파워를 제공합니다. 이러한 컴퓨팅 리소스가 없다면 아무리 귀중한 데이터 세트라도 완전히 활용할 수 없습니다. DePIN의 분산형 컴퓨팅 인프라에 대한 접근을 통해 Robotics Network는 전 세계 연구원들이 자본 집약적인 GPU 소유권에 구애받지 않고 모델을 학습하고 평가할 수 있도록 지원할 수 있습니다. DePIN이 데이터와 하드웨어 발전을 성공적으로 크라우드소싱할 수 있다면 로봇 공학의 미래는 예상보다 더 빨리 도래할 수 있습니다.

3. DePIN은 AI 및 AI 구현 지능을 통해 더욱 효율적인 비즈니스 효율성을 달성하도록 지원합니다.

샘(밈 토큰을 사용하는 이동형 KOL 로봇)과 같은 AI 에이전트는 분산형 로봇 네트워크의 새로운 수익 모델을 보여줍니다. 샘은 자율적으로 여러 도시에서 24시간 연중무휴 라이브 스트리밍을 하며, 밈 토큰의 가치는 상승합니다. 이 모델은 DePIN 기반 지능형 로봇이 분산형 소유권과 토큰 인센티브를 통해 어떻게 재정적으로 자립할 수 있는지 보여줍니다. 미래에는 이러한 AI 에이전트가 토큰을 사용하여 인간 운영자에게 지원 비용을 지불하고, 추가 로봇 자산을 임대하거나, 실제 작업에 입찰하여 AI 개발과 DePIN 참여자 모두에게 이익이 되는 경제적 순환을 창출할 수도 있습니다.

기대 사항

구현된 지능형 AI의 개발은 알고리즘뿐만 아니라 하드웨어 업그레이드, 데이터 축적, 재정 지원, 그리고 인간의 참여에도 의존합니다.

과거 로봇 산업의 발전은 높은 비용과 대기업의 독점으로 인해 혁신의 속도가 제한되었습니다. DePIN 로봇 네트워크 구축은 분산형 네트워크의 힘을 빌려 로봇 데이터 수집, 컴퓨팅 리소스 및 자본 투자를 전 세계적으로 조율할 수 있음을 의미합니다. 이는 AI 훈련 및 하드웨어 최적화를 가속화할 뿐만 아니라 개발 문턱을 낮추고 더 많은 연구자, 기업가 및 개별 사용자의 참여를 가능하게 합니다.

또한 로봇 산업은 더 이상 소수의 기술 대기업에 의존하지 않고 글로벌 커뮤니티의 공동 주도로 진정으로 개방적이고 지속 가능한 기술 생태계로 나아갈 것으로 기대합니다.

2. DePIN 추적 데이터 및 관측치

1. DePIN의 전체 점유율은 1조 달러 규모의 AI 시장에서 0.1%에 불과합니다.

DePIN 프로젝트 수는 2022년 100개에서 2024년 1,170개로 증가했으며, 시장 규모는 50억 달러에서 500억 달러로 급등했습니다. 활성 노드 비율은 2%에서 50% 이상으로 증가했지만, DePIN의 전체 점유율은 1조 달러 규모의 AI 시장에서 0.1%에 불과합니다. 이 트랙은 100~1000배의 성장 잠재력을 가지고 있다고 해도 과언이 아닙니다.

2. DePIN의 투자 규모는 증가했지만, 투자 건수는 감소했습니다.

Messari 데이터에 따르면, DePIN의 투자 증가율은 전년 대비 변동이 없었습니다. 2025년 1분기에는 자금조달 규모는 크지만, 자금조달 건수는 적었습니다.

2024년 1분기: 62회 자금 조달, 1억 5,600만 달러.

2025년 1분기: 36회 자금 조달, 1억 5,900만 달러.

데이터에 따르면 신생 초기 단계 스타트업은 거의 없지만 성숙한 DePIN 프로젝트가 확장되고 있습니다.

현재 DePIN 분야에서 선도적인 프로젝트의 글로벌 점유율은 여전히 매우 적고 트랙의 절대 초기 단계에 있습니다.

무선 전송 분야의 시장 점유율은 0.002%(선두 프로젝트 Helium), 컴퓨팅 분야의 시장 점유율은 0.03%(선두 프로젝트 Filecoin), 에너지 분야의 시장 점유율은 0.001%(선두 프로젝트 Daylight), 신원 인증 분야의 시장 점유율은 0.2%(선두 프로젝트 Worldcoin 및 Anymal).

AI 트랙의 에이전트 기반 인공지능 시장은 향후 10년간 2024년 5억 2천만 달러에서 2034년 1,966억 달러로 크게 성장할 것으로 예상되며, 연평균 성장률은 43.8%입니다.

3. Grayscale, RWA, DePIN 및 IP 토큰화에 초점을 맞춘 2분기 보고서 발표

Grayscale은 이번 주 RWA, DePIN 및 IP 토큰화에 초점을 맞춘 2025년 2분기 보고서를 발표하여 IP, SYRUP 및 GEOD라는 세 개의 새로운 토큰이 상위 20위에 추가되었고, Akash Network, Arweave 및 Jupiter는 제외되었습니다.

보고서에 따르면, Grayscale은 이번 분기에 실제 세계에서 블록체인 기술의 비투기적 응용 프로그램을 반영하는 토큰에 집중할 예정이며, 이는 RWA(실제 세계 자산), DePIN(탈중앙화된 물리적 인프라), IP(지식 재산 토큰화)의 세 가지 범주로 구분됩니다.

2025년 2분기 상위 20개 자산 목록에 추가된 Maple(SYRUP), Geodnet(GEOD), Story(IP)의 세 가지 자산 중 두 프로젝트가 DePIN 프로젝트입니다.

· Geodnet(GEOD):Geodnet은 실시간 위치 데이터를 수집하는 DePIN 프로젝트입니다. 세계 최대의 실시간 동적 위치(RTK) 공급업체인 Geodnet은 최대 1cm의 정확도를 갖춘 공간 데이터를 제공하여 농부와 같은 사용자에게 저렴한 솔루션을 제공합니다.

미래에 지오드넷(Geodnet)은 자율주행차와 로봇에 가치를 제공할 수 있습니다. 이 네트워크는 130개국 14,000대 이상의 기기로 확장되었으며, 연간 네트워크 수수료 수익은 지난 30일 동안 300만 달러 이상으로 증가했습니다(전년 대비 약 500% 증가). 지오드넷은 시가총액이 낮고 상장 거래소 수도 상위 20위권 내 다른 자산보다 적기 때문에 위험성이 더 높다고 볼 수 있습니다.

· 스토리 프로토콜(Story Protocol): 블록체인 기반 지식재산권 관리에 중점을 두고 있으며, 물리적 인프라보다는 탈중앙화 애플리케이션에 가깝기 때문에 DePIN(스토리 프로토콜) 분야에서는 소외될 수 있습니다. 스토리 프로토콜은 70조 달러 규모의 지식재산권(IP) 시장을 토큰화하고자 합니다.

AI 시대에는 독점 IP를 사용하여 AI 모델을 학습시켜 저작권 침해 소송과 대규모 소송으로 이어집니다. 뉴욕타임스와 OpenAI 간의 이전 소송 분쟁이 그 예입니다. Story는 IP를 체인에 통합함으로써 기업들이 AI 모델 학습에 IP를 활용할 수 있도록 지원하며, 개인은 누구나 투자, 거래, IP 로열티 획득이 가능합니다. Story는 이미 저스틴 비버와 방탄소년단의 노래를 체인에 통합했으며, 2월에는 IP 중심 블록체인과 토큰을 출시했습니다.

4. DePIN은 지난 30일 동안 수익 순위를 추적합니다.

지난 30일 동안 Solana에서 가장 높은 성과를 기록한 DePIN 프로젝트입니다.

5. 산업 이벤트 추적

글로벌 웹3 사용자 운영에 필수적인 온라인 네트워크 서비스인 Roam은 전 세계적으로 280만 개의 노드를 확보하여 기존 통신사 비용의 30%로 원활한 국경 간 로밍을 구현할 수 있게 되었습니다. Roam은 2025년 하반기에 유사한 인센티브 메커니즘을 출시할 계획이며, 분산 노드에서 수집된 시공간 데이터는 수직 분야의 AI 모델 학습을 위한 원동력이 될 것입니다. Phoenix는 TandemAI 및 Origin Quantum과 협력하여 AI와 분산형 물리 인프라의 통합을 촉진하고 있으며, 이를 통해 Phoenix는 DePIN-AI 분야에서 선도적인 입지를 확보하고 있습니다.

IoTeX는 토큰 보상 및 청구 프로세스를 포함하는 "Get Goated Season 2"를 출시했습니다. $IOTX 청구 기간은 3월 27일에 마감되었으며, 청구되지 않은 토큰은 IoTeX 금고에 저장됩니다. Geodnet, Uprock, Drop Wireless, Network3 등이 스폰서로 참여합니다. 청구 기간은 4월 7일부터 시작되며, 검토 기간은 3월 28일부터 31일까지이며, zkPass 인증을 사용합니다. 이러한 변화는 커뮤니티 참여를 촉진하고 더 많은 사용자가 IoTeX 생태계에 참여하도록 유도할 수 있습니다. Messari에서 발표한 Helium 4분기 보고서에 따르면, Helium의 네트워크 운영 데이터는 크게 증가했습니다. 운영자 데이터 오프로드는 전월 대비 555% 증가한 576TB, 모바일 핫스팟은 14% 증가한 24,800TB, 일일 모바일 유료 트래픽은 99% 증가하여 통신 업계에서 Helium이 가진 파괴적 잠재력을 입증했습니다.

동시에 Helium은 HIP 138 제안을 통해 $HNT를 유일한 토큰으로 통합하고, 경제 모델을 최적화했으며, Telefónica와의 파트너십을 통해 200만 명의 Movistar 사용자를 포함하는 멕시코 시장 진출을 발표했습니다. 또한, Helium은 Grayscale의 관심 상위 20개 토큰에 포함되었고, Coinbase의 COIN50 지수에도 포함되어 기관 투자자들의 관심을 받았습니다. 스마트 시티 애플리케이션 측면에서 Helium 네트워크는 미국에서 홍수 모니터링 및 산불 경보에 사용되었습니다. Helium은 DePIN(탈중앙화 물리적 인프라 네트워크) 모델을 통해 확장하여 Web3 통신 시장에서의 리더십을 공고히 하고 있습니다.

6. 자금 조달 정보

Filecoin의 최대 DeFi 프로토콜인 GLIF는 $GLF 거버넌스 토큰을 발행하고 총 공급량의 9.4%에 해당하는 9,400만 개의 토큰을 에어드랍했습니다. $GLF는 향후 로열티 보상과 같은 새로운 기능으로 확장될 예정입니다. GLIF는 Filecoin 생태계를 넘어 탈중앙화 물리 인프라 네트워크(DePIN)로 확장하고 있습니다. 현재 GLIF는 Filecoin에 1억 200만 달러 이상을 투자했으며, 향후 더 많은 DePIN 네트워크를 지원할 예정입니다.

탈중앙화 비즈니스 네트워크인 도민 네트워크(Domin Network)는 Animoca Brands, KuCoin Labs, Web3Labs.club, IBC Group Official, DWF Ventures, Presto, Outlier Ventures, KnightFury, ThreeDAO, Awakening Ventures, AB DAO로부터 전략적 투자를 유치했다고 발표했습니다. 도민 네트워크는 NFT 및 DePIN Rollup 기술을 사용하여 소프트웨어, 하드웨어 및 소비자 행동 데이터를 체인에 연결하는 탈중앙화 비즈니스 네트워크입니다. 사용자는 소비 데이터를 공유하여 암호화폐 보상을 받을 수 있습니다.

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