AI 에이전트 외에도, 체현 로봇은 AI 시대의 또 다른 주요 수직 응용 분야입니다. 모건 스탠리는 보고서에서 2050년까지 글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 5조 달러를 넘어설 것으로 예상했습니다.

AI의 발전으로 로봇은 공장 로봇 팔에서 우리의 일상 생활의 동반자로 점차 진화하여 AI에 의존하여 인식과 이해력을 얻고, 심지어 독립적인 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다. 문제는 오늘날의 로봇들이 서로 소통할 수 없는 "멍청한" 로봇 집단에 가깝다는 것입니다. 각 제조업체는 자체적인 언어와 논리를 사용하고, 소프트웨어는 호환되지 않으며, 지능을 공유할 수 없습니다. 마치 샤오미와 테슬라를 함께 구매하는 것과 같지만, 도로 상황을 공동으로 판단할 수 없고, 작업을 완료하는 것은 더더욱 불가능합니다.

OpenMind는 이러한 "독립적인" 상황을 바꾸고자 합니다. 그들은 단순히 로봇을 만드는 것이 아닙니다. 로봇들이 같은 언어를 사용하고, 같은 규칙을 따르며, 함께 작업을 완료하는 협업 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, iOS와 안드로이드는 스마트 모바일 앱의 폭발적인 성장을 촉진했으며, 이더리움은 암호화폐 세계의 공통 기반을 제공했습니다. 오픈마인드(OpenMind)는 전 세계 로봇을 위한 통합 "운영 체제"와 "협업 네트워크"를 구축하는 것을 목표로 합니다. 간단히 말해, 오픈마인드는 로봇을 위한 범용 운영 체제를 구축하여 로봇이 감지하고 행동할 수 있을 뿐만 아니라, 분산형 협업을 통해 어떤 환경에서든 안전하고 대규모로 협업할 수 있도록 지원합니다. 이 오픈 재단을 지원하는 사람은 누구일까요? 오픈마인드는 판테라 캐피털(Pantera Capital)이 주도한 시드 및 시리즈 A 투자 라운드에서 2천만 달러를 유치했습니다. 더 중요한 것은, 자본의 폭넓고 상호 보완적인 특성이 이 경쟁의 거의 모든 핵심 요소들을 하나로 모았다는 점입니다. 한쪽에는 서구 기술 및 금융 생태계의 오랜 참여자들, 즉 Ribbit, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures가 있었습니다. 이들은 암호화 및 AI 인프라의 패러다임 전환에 익숙했고, "에이전트 경제 + 머신 인터넷"을 위한 모델, 네트워크, 그리고 컴플라이언스 경험을 제공할 수 있었습니다. 다른 한쪽에는 Sequoia China로 대표되는 공급망 및 제조 시스템이라는 동양의 산업적 모멘텀이 있었습니다. 이들은 프로토타입을 확장 가능한 제품으로 만드는 데 필요한 프로세스와 비용 장벽을 이해했습니다. 이 두 세력의 결합된 힘은 OpenMind의 자금 지원을 확보했을 뿐만 아니라, 실험실에서 생산 라인으로, 소프트웨어에서 기반 제조로 이동하는 데 필요한 경로와 자원도 확보했습니다.이러한 경로는 기존 자본 시장과도 일맥상통합니다. 2025년 6월, KraneShares가 글로벌 휴머노이드 및 체현 지능 지수 ETF(KOID)를 출시했을 때, 오픈마인드와 로보스토어가 공동 설계한 휴머노이드 로봇인 아이리스를 활용하여 나스닥 개장 종을 울렸고, 거래소 역사상 최초로 이 의식을 완수한 "로봇 게스트"가 되었습니다. 이는 기술 및 재무적 관점의 담론을 조율할 뿐만 아니라, 기계 자산의 가격 결정 및 결제 방식에 대한 공개적인 신호 역할을 합니다. 판테라 캐피털의 파트너 니할 마운더는 "지능형 기계가 개방형 환경에서 작동하려면 개방형 지능형 네트워크가 필요합니다. 오픈마인드는 리눅스가 소프트웨어에, 이더리움이 블록체인에 했던 역할을 로봇에 적용하고 있습니다."라고 말했습니다. 실험실에서 생산 라인까지, 오픈마인드의 설립자인 얀 립하르트는 스탠퍼드 대학교 부교수이자 버클리 대학교 전 교수입니다. 그는 오랫동안 데이터와 분산 시스템을 연구해 왔으며 학계와 공학 분야에서 풍부한 경험을 보유하고 있습니다. 그는 오픈 소스 재사용을 장려하고, 블랙박스를 감사 및 추적 가능한 메커니즘으로 대체하며, 학제적 접근을 통해 AI, 로봇 공학, 암호화를 통합할 것을 주장합니다. OpenMind의 핵심 팀은 OKX Ventures, Oxford Robotics Institute, Palantir, Databricks, Perplexity 등의 기관 출신으로, 로봇 제어, 인식 및 내비게이션, 다중 모드 및 LLM 스케줄링, 분산 시스템, 온체인 프로토콜 등의 핵심 분야를 다룹니다. 또한, 스탠퍼드 대학교 로봇공학과장 Steve Cousins, 옥스퍼드 블록체인 센터의 Bill Roscoe, 임페리얼 칼리지 보안 AI 교수 Alessio Lomuscio 등 학계 및 업계 전문가로 구성된 자문팀이 로봇의 안전성, 규정 준수 및 신뢰성을 보장합니다.

OpenMind의 솔루션: 2계층 아키텍처, 단일 시스템

OpenMind는 로봇이 장치, 제조업체, 심지어 국경을 넘어 협업하고 정보를 교환할 수 있도록 하는 재사용 가능한 인프라를 구축했습니다.

장치 측면에서: 물리적 로봇을 위한 AI 기반 운영 체제인 OM1은 인식에서 실행까지 전체 체인을 닫아 모든 모양과 크기의 기계가 주변 환경을 이해하고 작업을 완료할 수 있도록 합니다.

네트워크 측면: 분산형 협업 네트워크인 FABRIC을 구축하여 신원, 작업 할당 및 통신 메커니즘을 제공하고, 로봇이 협업할 때 서로를 인식하고, 작업을 할당하고, 상태를 공유할 수 있도록 합니다.

이 "운영 체제 + 네트워크 계층" 조합을 통해 로봇은 독립적으로 행동할 수 있을 뿐만 아니라 통합된 협업 네트워크 내에서 서로 협력하여 프로세스를 조정하고 복잡한 작업을 공동으로 완료할 수 있습니다.

OM1: 물리적 세계를 위한 AI 기반 운영 체제

휴대폰에 앱을 실행하려면 iOS 또는 Android가 필요한 것처럼 로봇에도 AI 모델을 실행하고, 센서 데이터를 처리하고, 추론 결정을 내리고, 작업을 실행하기 위한 운영 체제가 필요합니다.

OM1은 이러한 목적을 위해 만들어졌습니다. 실제 로봇을 위한 AI 기반 운영 체제로, 다양한 환경에서 작업을 인지하고, 이해하고, 계획하고, 완료할 수 있도록 합니다. 기존의 폐쇄 루프 로봇 제어 시스템과 달리 OM1은 오픈 소스, 모듈식, 하드웨어 독립적입니다. 휴머노이드, 네 발 보행 로봇, 바퀴 달린 로봇, 로봇 팔 등 다양한 형태로 작동할 수 있습니다. OM1은 로봇 지능을 인식 → 기억 → 계획 → 행동의 네 가지 공통 단계로 나눕니다. OM1은 이 과정을 완전히 모듈화하고 통합 데이터 언어를 통해 연결하여 구성 가능하고 상호 교환 가능하며 검증 가능한 지능형 기능을 구축할 수 있도록 합니다. OM1 아키텍처

OM1 아키텍처

구체적으로 OM1의 7개 계층은 다음과 같습니다.

센서 계층은 카메라, LIDAR, 마이크, 배터리 상태, GPS 및 기타 다중 모드 입력 정보를 수집합니다.

AI + 월드 캡션 계층은 정보를 변환합니다. 다중 모드 모델은 시각적, 청각적, 상태를 자연어 설명(예: "누군가 손을 흔드는 것을 봅니다")으로 변환합니다.

자연어 데이터 버스는 정보를 전송합니다. 모든 인식은 타임스탬프가 찍힌 언어 조각으로 변환되어 여러 모듈 간에 전달됩니다.

데이터 퓨저(컨텍스트 퓨전 계층)는 정보를 결합합니다. 다중 소스 입력을 통합하여 의사 결정을 위한 완전한 컨텍스트(프롬프트)를 생성합니다.

다중 AI 계획/의사결정 계층은 의사 결정을 생성합니다. 여러 LLM이 컨텍스트를 읽고 이를 온체인 규칙과 결합하여 실행 계획을 생성합니다. NLDB 다운스트림 채널은 언어 중간 계층을 통해 의사 결정 결과를 하드웨어 실행 시스템으로 전송합니다. 하드웨어 추상화 계층은 조치를 취합니다. 언어 명령을 저수준 제어 명령(이동, 음성 방송, 트랜잭션 등)으로 변환하여 하드웨어 실행을 구동합니다.

빠르게 시작하고 광범위하게 배포하세요

OM1은 "아이디어"를 "로봇 실행 가능 작업"으로 신속하게 변환하기 위해 즉시 사용 가능한 원스톱 개발 경로를 구축했습니다. 개발자는 자연어와 대규모 모델을 결합하여 목표와 제약 조건을 정의하고, 몇 달 동안 하드 코딩할 필요 없이 몇 시간 만에 재사용 가능한 기술 패키지를 생성합니다. 다중 모드 파이프라인은 LiDAR, 비전, 오디오를 기본적으로 연결하여 복잡한 센서 융합을 수동으로 수행할 필요가 없습니다. 모델 측은 GPT-4o, DeepSeek 및 주류 VLM에 사전 연결되어 있어 직접 음성 입출력이 가능합니다. 시스템 계층은 ROS2 및 Cyclone DDS와 완벽하게 호환되며, HAL 적응 계층을 통해 Unitree G1, Go2, Turtlebot 및 다양한 로봇 팔과 완벽하게 통합됩니다. 동시에 FABRIC의 ID, 작업 오케스트레이션 및 온체인 결제 인터페이스와 기본적으로 통합되어 로봇이 단독으로 실행하거나 글로벌 협업 네트워크에 참여할 수 있도록 지원하며, 사용량 기반 결제 및 감사 기능을 제공합니다. OM1은 이미 여러 시나리오에서 실제 검증을 완료했습니다.사족 플랫폼 Frenchie(Unitree Go2)는 2024년 USS Hornet Defense Technology Demonstration에서 복잡한 현장 임무를 성공적으로 수행했고, 휴머노이드 플랫폼 Iris(Unitree G1)는 EthDenver 2025의 Coinbase 부스에서 실시간 인간-기계 상호 작용을 시연했습니다.RoboStore의 교육 프로그램을 통해 OM1은 미국 전역의 대학 커리큘럼에 통합되어 동일한 개발 패러다임을 교육 및 연구로 확장했습니다.FABRIC: 분산형 인간-로봇 협업 네트워크 개별 로봇이 충분히 지능적이라 하더라도 신뢰할 수 있는 협업이 없으면 여전히 독립적으로 작동합니다.실제 세계의 단절은 세 가지 근본적인 문제에서 비롯됩니다.신원과 위치를 표준화할 수 없어 내가 누구인지, 어디에 있는지, 무엇을 하는지 외부에서 신뢰하기 어렵습니다.기술과 데이터에 제어 가능한 권한 부여 경로가 없어 여러 엔터티에서 안전하게 공유하고 액세스할 수 없습니다. 제어와 책임의 경계가 불분명하여 빈도, 범위, 피드백 조건을 미리 결정하고 이를 추적하는 것이 어렵습니다. FABRIC은 이러한 문제점에 대한 시스템 수준의 솔루션을 제공합니다. 바로 분산형 프로토콜을 사용하여 로봇과 운영자를 위한 검증 가능한 온체인 신원을 구축하는 것입니다. FABRIC은 이 신원을 활용하여 작업 게시 및 매칭, 종단 간 암호화된 통신, 실행 기록, 자동 결제를 위한 통합 인프라를 제공합니다. 이를 통해 협업은 "일시적인 연결"에서 "검증된 시스템"으로 전환됩니다.운영 측면에서 FABRIC은 "위치, 연결, 발송"을 통합하는 네트워크 평면으로 이해될 수 있습니다. 신원과 위치는 지속적으로 서명 및 검증되어 노드가 상호 가시적이고 신뢰할 수 있는 근접성을 유지하도록 합니다. 지점 간 채널은 온디맨드 암호화 터널 역할을 하여 공용 IP 주소나 복잡한 네트워크 구성 없이 원격 제어 및 모니터링을 가능하게 합니다. 게시부터 주문 접수, 실행, 승인에 이르는 전체 작업 프로세스는 표준화되고 기록되어 청산 과정에서 수익 분배 및 보증금 환불을 자동화하고, 규정 준수 또는 보험 시나리오에서 누가 무엇을 언제, 어디에서 완료했는지 확인할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 대표적인 응용 분야가 자연스럽게 생겨났습니다. 기업은 여러 지역에서 장비를 원격으로 작동 및 유지보수할 수 있고, 도시는 청소, 검사, 배송을 온디맨드 로봇 서비스로 전환할 수 있습니다. 차량은 도로 상황과 장애물을 실시간으로 보고하여 공유 지도를 생성할 수 있으며, 필요에 따라 3D 스캐닝, 건축 매핑 또는 보험 포렌식을 위해 로봇을 현장에 파견할 수 있습니다. 신원, 작업, 결제가 모두 동일한 네트워크에서 관리되므로 협업의 경계가 사전에 명확하게 정의되고, 실행 사실은 사후 검증되며, 스킬 호출에는 측정 가능한 비용과 이점이 있습니다. 장기적으로 FABRIC은 머신 인텔리전스의 "애플리케이션 배포 계층"으로 발전할 것입니다. 스킬은 프로그래밍 가능한 라이선스 조건과 함께 전 세계적으로 배포되고, 호출을 통해 생성된 데이터는 모델과 정책에 피드백되어 전체 협업 네트워크가 신뢰할 수 있는 제약 조건 하에서 지속적으로 자체 업그레이드될 수 있도록 합니다. Web3는 머신 사회에 "개방성"을 도입하고 있습니다. 로봇 산업은 하드웨어, 알고리즘, 네트워크가 폐쇄형 스택에 고정된 여러 플랫폼으로 빠르게 융합되고 있습니다. 탈중앙화의 가치는 브랜드와 위치에 관계없이 모든 로봇이 단일 플랫폼에 얽매이지 않고 동일한 개방형 네트워크에서 협업하고, 기술을 교환하고, 결제를 완료할 수 있도록 하는 데 있습니다. OpenMind는 온체인 인프라를 통해 이러한 질서를 체계화합니다. 각 로봇과 운영자는 추적 가능한 하드웨어 지문과 권한을 가진 고유한 온체인 신원(ERC-7777)을 갖습니다. 작업은 공개 규칙에 따라 게시, 입찰 및 매칭되며, 실행 프로세스는 시간과 위치가 포함된 암호화 증명을 생성하여 체인에 저장합니다. 작업 완료 시, 계약은 수익 배분, 보험 및 보증금을 자동으로 정산하며, 결과는 실시간으로 검증할 수 있습니다. 새로운 기술은 특정 호출 시간 및 호환 장치를 포함하는 계약을 통해 구성되므로 지적 재산권을 보호하면서 글로벌 배포가 가능합니다. 결과적으로 로봇 경제는 본질적으로 반독점적이고, 구성 가능하며, 감사 가능하며, 기계 사회의 기본 프로토콜에 "개방성"이 내장되어 있습니다.

고립에서 구현된 지능을 꺼내다

로봇은 부스에서 일상생활로 이동하고 있습니다. 병원 병동을 순찰하고, 캠퍼스에서 새로운 기술을 배우고, 도시에서 검사 및 모델링을 완료합니다. 진정한 과제는 더 강력한 엔진을 만드는 것이 아니라, 다양한 출처의 기계가 서로 신뢰하고, 정보를 공유하고, 협업하도록 하는 것입니다. 확장성을 확보하려면 기술뿐 아니라 배포와 공급이 매우 중요합니다. 따라서 OpenMind의 구현 전략은 단순히 사양을 쌓는 것이 아니라 채널 개발부터 시작되었습니다. 미국 내 Yushu의 최대 유통업체 중 하나인 RoboStore와 협력하여 OM1 교육 자료와 실험 키트를 표준화하는 동시에 전국 수천 개 대학에 하드웨어와 소프트웨어를 통합 공급하는 것을 추진했습니다. 교육 시스템은 가장 안정적인 수요를 제공하며, 이러한 연계를 통해 향후 몇 년간 개발자와 애플리케이션의 성장을 위한 OM1의 입지를 굳건히 할 수 있습니다.더 광범위한 사회적 유통을 촉진하기 위해 OpenMind는 자사의 투자 생태계를 활용하여 "소프트웨어 수출 플랫폼"을 플랫폼으로 전환합니다. Pi와 같은 대규모 암호화폐 생태계 또한 이 모델의 잠재력을 촉진하여 "누군가 작성하고, 누군가 사용하고, 누군가 비용을 지불한다"는 긍정적인 플라이휠을 점진적으로 형성했습니다. 교육 채널을 통한 안정적인 공급과 플랫폼 유통을 통한 대규모 수요 증가로 OM1과 그 상위 계층 애플리케이션은 복제 가능한 확장 궤적을 가지고 있습니다. 웹 2 시대에는 봇이 단일 공급업체가 소유한 폐쇄형 스택에 갇혀 있는 경우가 많았기 때문에 크로스 플랫폼 기능과 데이터 흐름이 어려웠습니다. OpenMind는 교과서 표준과 유통 플랫폼을 통합하여 개방성을 기본 설정으로 삼았습니다. 동일한 시스템이 학교에 도입된 후 산업계로 확산되고 플랫폼 네트워크를 통해 지속적으로 확산되면서, 개방성은 대규모 구현의 기본 출발점이 되었습니다.

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