원제목: "제노의 디지털 트윈 이상과 DeSci 기술 민주화"

원저자: 에릭, 포사이트 뉴스

일주일 남짓 전, DeSci 플랫폼인 오라마 랩스(Orama Labs)는 오라마패드(OramaPad)의 첫 번째 프로젝트인 제노(Zeno)를 성공적으로 출시했습니다. 제노는 런치패드에 5억 개의 제노 토큰을 제공했는데, 이는 전체 공급량의 절반에 해당합니다. OramaPad는 참여를 위해 사용자에게 토큰 PYTHIA를 스테이킹하도록 요구했으며, 이 "오프닝 쇼"는 총 360만 달러의 PYTHIA 스테이킹을 유치했습니다.

Orama Labs는 과학 실험에 자금을 지원하고, 지적 재산을 검증하고, 데이터 사일로를 해체하고, 커뮤니티 거버넌스를 구현하여 기존 과학 연구에서 자금 및 자원 배분의 비효율성을 해결하고, 연구에서 상용화로 이어지는 경로를 확립하는 것을 목표로 합니다.

Orama Labs는 과학 실험에 자금을 지원하고, 지적 재산을 검증하고, 데이터 사일로를 해체하고, 커뮤니티 거버넌스를 구현하여 기존 과학 연구에서 자금 및 자원 배분의 비효율성을 해결하고, 연구에서 상용화로 이어지는 경로를 확립하는 것을 목표로 합니다.

OramaPad의 첫 번째 프로젝트가 채택되었습니다. 크라운 모델, 즉 이 프로젝트는 완전한 비즈니스 로직 시스템 및/또는 강력한 웹2 기술 개발 역량이 필요하며, 그 제품은 매우 실용적이어야 합니다. 오라마(Orama)는 이를 OCM(온보딩 커뮤니티 마켓)이라고 부릅니다. 단순한 밈 배포와 달리, 오라마는 성숙한 비즈니스 모델과 기술 역량을 갖춘 웹2 기업이나 팀을 위해 복제 가능한 온체인 전환 경로를 제공합니다. 이 프로젝트에 가장 먼저 뛰어든 제노(Zeno) 또한 매우 인상적입니다. 제노는 매우 야심 찬 프로젝트이기 때문에, 제노의 문서만 읽는다면 팀이 무엇을 달성하고자 하는지 완전히 이해하기 어려울 수 있습니다. 저는 팀과 소통한 후에야 이 사이버펑크 풍의 이야기의 전체적인 그림을 알게 되었습니다. 간단히 말해, 제노는 AI와 로봇을 위한 여러 겹의 가상 공간을 인간의 물리적 공간에 중첩시켜 인간을 포함한 모든 "지능형 에이전트"가 같은 공간에서 살 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 다음과 같은 상황을 상상해 보세요. 미래의 어느 오후, 당신은 발코니의 라운지 의자에 앉아 여유로운 시간을 즐기고 있습니다. 모든 가구와 가전제품에 연결된 AI 집사와 인간형 로봇이 집안일로 분주합니다. 갑자기 심심해져서 두 "형제"(인간)와 가상 농구 경기를 하고 싶어집니다. 그래서 VR/AR 안경을 착용합니다. 안경 속 세상에서 로봇은 인간처럼 보이고, 네트워크 안에서만 존재하는 AI 또한 인간의 모습을 취합니다. 로봇은 소파에 앉아 있고, AI는 바닥에 앉아 있습니다. 세 사람은 저녁 메뉴에 대해 이야기하며 가상 농구공을 돌립니다.이것이 제노의 궁극적인 비전입니다. 탄소 기반 지적 생명체와 실리콘 기반 지적 에이전트가 같은 물리적 공간에서 공존할 수 있도록 하는 것입니다. 많은 사람들은 사이버 공간을 영화 *레디 플레이어 원*에서 보여준 VR 경험처럼 순수한 가상 공간으로 상상합니다. 마치 새로운 세계로 들어가는 듯한 느낌입니다. 현재 AI와의 상호작용은 컴퓨터나 휴대폰 화면과 같은 평면 매체를 통해 이루어집니다. 제노는 이러한 가상 공간을 현실 세계로 직접 가져와 동일한 시공간에서 물리적 세계와 디지털 세계의 "중첩"을 구현하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 디지털 콘텐츠를 물리적 개체처럼 "실체화"하고, 인간, 로봇, AI가 현실 세계에서 자연스럽게 상호작용할 수 있도록 하여 가상 세계와 현실 세계가 동기화되고 인간과 기계가 조화롭게 공존하는 하이브리드 현실 생태계를 구축할 수 있습니다. 물론 우리가 보는 세상은 로봇과 AI가 보는 세상과 완전히 같지는 않을 수 있습니다. 예를 들어, 로봇이 불필요하게 서재로 들어오는 것을 원치 않는다면, 로봇이 보는 세계로 서재 문을 잠글 수 있습니다. 이 "잠금"을 "해제"해야만 로봇이 연구실에 들어갈 수 있습니다.

공간 앵커를 핵심으로 활용하기

인공지능과 같은 환경에서 생활하는 것은 매우 첨단 기술처럼 들리지만, 중요한 전제 조건이 있습니다. 바로 프로그래밍 가능성을 확보하기 위해 가상 세계에서 실제 세계의 모델을 구축해야 한다는 것입니다.

이를 위해서는 먼저 실제 세계 장면 데이터가 필요한데, 이는 지능형 주행 기술 기업을 포함한 많은 기업에서 현재 연구 중인 문제이기도 합니다. 지능형 주행을 예로 들어 보겠습니다. 도시 전체의 실제 지도 데이터가 있다면, 지능형 주행 AI는 다양한 상황에 대처하는 방법을 학습하기 위해 도로에서 차량을 따라갈 필요가 없습니다. 실험실에서 도로 주행 시나리오를 직접 시뮬레이션하여 지속적으로 진화할 수 있습니다.

위의 내용이 "공간 중첩"이라고 부르는 것은 아니지만, 실제 세계 모델을 구축하는 데 있어 중요한 응용 분야 중 하나입니다.

Zeno의 궁극적인 비전은 하룻밤 사이에 달성될 수 없습니다. 첫 번째 단계는 실제 세계 데이터 수집입니다. Zeno는 사용자가 일상 기기를 사용하여 공간 데이터를 입력할 수 있도록 하는 프로그램을 이미 출시했으며, 로봇과 안경 모두 지원합니다. 휴대폰과 관련하여, 팀은 Google의 ARCore가 충분히 성숙되어 있어 추가 개발이 필요하지 않으며, 사용자는 호환 모델을 참조하여 직접 사용할 수 있다고 밝혔습니다. 데이터 수집 후 공간을 구성하는 데 사용되는 알고리즘은 Zeno 팀에서 자체적으로 개발했습니다. 실제 세계와 가상 세계가 공존하는 환경을 구축하는 핵심은 공간 앵커를 중심으로 합니다. 기술적 관점에서 실제 세계는 직접 프로그래밍할 수 없습니다. 가상 세계와의 연결은 현실 세계의 앵커들을 연결하고 물리적 공간을 기반으로 가상 공간에 매핑함으로써 이루어집니다. 비유하자면, 로봇과 AI에게 현실 세계는 어둠 속의 바다와 같고, 이러한 앵커들은 실리콘 기반 지능을 위해 현실 세계의 모든 영역을 비추는 등대와 같습니다.Zeno의 "궁극적인 목표"를 향한 첫걸음은 풀스택 플랫폼 구축입니다. 스마트폰과 같은 일상적인 전자 기기 외에도, Zeno는 LiDAR, 360도 파노라마 카메라, 모바일 기기 또는 XR 헤드셋의 RGB 카메라와 같은 전문 장비를 활용하여 데이터를 수집합니다. Zeno 팀은 Zeno 플랫폼이 강력한 클라우드 기반 시각적 세계 모델 및 컴퓨팅 시스템을 갖추고, 넓은 지역(도시/전 세계)의 기가바이트급 원시 센서 데이터를 매일 처리하고 신속한 공간 쿼리를 위한 인덱싱을 수행할 수 있다고 밝혔습니다. 또한, 더 작은 지역(객실/앵커 영역)의 데이터도 병렬 처리하여 높은 처리량의 실시간 처리를 구현할 수 있습니다. 또한, 이 시스템은 고품질 및 타사 데이터를 통해 지속적으로 최적화하는 자가 학습 기능을 갖추고 있습니다. 향후 Zeno는 초당 수백 건의 공간 쿼리를 지원하여 정확한 6자유도(6-DOF) 위치 결정 결과, 공유 공간 앵커 포인트 생성, 신속한 3D 시각적 재구성, 실시간 의미론적 분할 및 기타 장면 이해 기능을 제공할 것입니다. 높은 확장성을 자랑하며 AR 게임, 내비게이션, 광고, 생산성 도구 등 다양한 시나리오에 폭넓게 적용될 수 있습니다. 검증된 공간 데이터와 이를 통해 구축된 공간 지능형 인프라 계층은 자율주행 경로 계획, 로봇을 위한 엔드투엔드 모델 데이터 학습, 검증 가능한 자동 실행 스마트 계약 생성, 공간 형태 기반 광고 배포 등 다양한 분산형 애플리케이션에서 활용될 수 있으며, 궁극적으로 공간 데이터 기반 의사 결정 및 상위 계층 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. Zeno의 배후에는 누가 있을까요? 일부 Web3 프로젝트의 모호한 비전과 달리 Zeno의 목표는 복잡해 보이지만 매우 실용적입니다. 프로젝트 문서에 기술 구현이 이처럼 자세히 설명되어 있는 이유는 팀원들이 이 분야에 오랫동안 깊이 관여해 왔기 때문입니다. Zeno 팀원들은 모두 DeepMirror(Chenjing Technology로도 알려짐) 출신입니다. Chenjing Technology에 대해 잘 모르시더라도 시가총액 70억 달러의 나스닥 상장 기업인 Pony.ai에 대해서는 들어보셨을 것입니다. 천징 테크놀로지의 CEO 해리 후는 이전에 포니닷에이아이의 COO/CFO를 역임했습니다. 제노의 CEO 이지 우는 구글 X의 초기 멤버로 구글 글래스, 구글 ARCore, 구글 렌즈, 구글 개발자 플랫폼 등의 제품 개발에 참여했습니다. 천징 테크놀로지에서 그는 전반적인 AI 아키텍처와 월드 모델 개발을 주도했습니다.

Zeno의 핵심 팀원으로는 MIT와 코넬 대학교에서 수학 박사 학위를 취득한 Chenjing Technology의 전 연구 과학자 Taoran Chen과, Chenjing Technology의 전 CFO이자 Fosun Group, JPMorgan Chase, Morgan Stanley의 임원을 역임한 Kevin Chen이 있습니다.

Zeno 팀에게 Web3 진출은 기술적 배경을 가진 Web2 팀의 과감한 시도에 가깝습니다. Zeno 팀은 ZENO 토큰을 공간 데이터를 제공하는 사용자와 Zeno가 구축한 인프라를 활용하여 도구, 애플리케이션, 게임을 개발하는 팀 또는 개인에게 인센티브를 제공하는 데 사용할 것이라고 밝혔습니다. 런치패드에서 배포되는 5억 개의 토큰 외에도, 팀은 3억 개의 토큰을 보유할 예정이며, 나머지 2억 개와 런치패드 이벤트에서 획득한 100 SOL은 Meteora 거래 쌍에 유동성을 추가하는 데 사용될 예정입니다.

Chenjing Technology에서 개발한 AR과 게임을 결합한 공간 애플리케이션, RealityGuard

Web3를 플랫폼으로 선택한 이유에 대해 Zeno는 공간 데이터 자체가 매우 분산화된 디지털 자산이며, 자연스럽게 Web3 환경에 적합하다고 답했습니다. Zeno가 직접 수집한 공간 데이터는 향후 자산화되어 ZENO 토큰을 화폐로 사용하는 거래를 통해 확장되어 생태계 내 ZENO의 유통량을 증가시킬 것입니다. 구매자는 당연히 공간 데이터가 필요한 기술 기업입니다. ZENO의 더 많은 적용 시나리오는 프로젝트가 진행됨에 따라 "추가적으로 탐색될 것"입니다.

Zeno를 통해 DeSci 플랫폼의 역할이 구체화되었다고 여겨집니다. 과학은 반드시 모호하고 어려운 순수 과학 분야일 필요는 없습니다. 샤오미와 같은 기술을 대중화하고 기술 가치 투자의 문턱을 낮추는 것 또한 DeSci의 중요한 가치 중 하나입니다.

Zeno를 통해 DeSci 플랫폼의 역할이 구체화되었다고 여겨집니다. 과학은 반드시 모호하고 어려운 순수 과학 분야일 필요는 없습니다. 샤오미와 같은 기술의 민주화와 기술 가치 투자의 문턱을 낮추는 것 역시 DeSci의 중요한 가치 중 하나입니다.

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