이번 연 초에 데이빗 안더슨이 다시 다보스 포럼에서 한 연설에서 뮈스크가 그 긴장감 있는 예언을 다시 한번 강조했다 — 미래에는 지구 상의 로봇 수가 인류를 능가할 것이다.

명백히, AI와 로봇은 이미 전 세계적으로 유일한 두 가지 기술 주제로 자리 잡았다: 하나는 근접하는 AGI 임계점에 다가가고 있는 범용 인공지능이며, 다른 하나는 실험실을 벗어나 인류의 육체 노동을 완전히 인계하려는 로봇이다. 마찬가지로, AI 개념과 함께 올해 암호화폐 산업의 주요 레인은 본질적 지능도 포함한다. 다음은 주목할 만한 로봇 트랙 프로젝트들이다.

OpenMind

2025년 8월 4일, 공식 발표에 따르면 실리콘밸리에 본부를 둔 지능형 로봇 인프라 기업 OpenMind가 Pantera Capital이 주도하는 투자를 받아 2000만 달러의 자금 조달을 완료했다. Ribbit, 세콰이아 캐피털 중국, 코인베이스 벤처스, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures 및 Amber Group 등 다수의 기관 및 유명 천사 투자자가 참여했다.

OpenMind는 오픈 소스 소프트웨어를 개발하여 로봇의 사고, 학습 및 작업을 지원한다. 원조의 오픈 소스 AI 로봇 운영 체제 OM1은 디지털 및 물리 세계에서 AI 에이전트를 구성하고 배포할 수 있게 한다. 사용자는 AI 캐릭터를 만들어 클라우드에서 실행하거나 현실 세계의 물리적 로봇에서 실행할 수 있다.

간단히 말해, OpenMind가 OM1을 만들었는데, 이는 로봇에 "AI 두뇌"를 만드는 것과 같다. 이 "AI 두뇌"는 여러 AI 에이전트가 협력하여 작업할 수 있고, 여러 LLM과 상호 작용할 수 있으며, 여러 소스에서 데이터를 가져와 작업할 수 있다 (예: 사용자가 소셜 미디어에 게시하는 데 도움). OM1이 오픈 소스이기 때문에 하드웨어와 관련이 없는 안정성이 매우 높은 로봇 운영 체제인 것이다. 핸드폰의 안드로이드 시스템과 마찬가지이다.

또한 OpenMind에는 FABRIC라는 체인 상 로봇 신원 네트워크가 있으며, 인간과 로봇이 검증 가능한 신뢰 계층을 공유하도록 설계되었다. 인간은 여기에서 지도 공유, 로봇 행동 평가 및 개발 등을 통해 뱃지를 받을 수 있으며, 로봇의 경우 OM1 시스템을 장착한 각 로봇은 FABRIC 네트워크에 가입하여 고유한 검증 가능한 신분을 갖추게 되어 로봇의 명령, 작업 로그, 소유권 등과 같은 관련 행동을 블록체인 상에서 추적할 수 있게 된다.

2025년 12월, OpenMind는 스테이블코인 발행사 Circle과 함께 x402 프로토콜을 기반으로 한 로봇 자립 결제 시스템을 출시한다고 발표했습니다. 로봇 능력이 향상됨에 따라, 그들은 더 이상 작업을 수행하는 도구에 그치지 않고 자립적인 경제 주체 역할을 시작합니다. 그들은 컴퓨팅 파워, 데이터, 기술 심지어 다른 로봇이나 인간을 고용하여 복잡한 작업을 수행해야 합니다.

CodecFlow

CodecFlow는 클라우드, 엣지, 데스크탑 및 로봇 하드웨어에서 원활하게 실행되는 통합 플랫폼을 제공하며 동시에 인기 있는 API 및 전통 시스템을 지원합니다. 이 플랫폼은 다양한 로봇 센서 입력을 일반적인 형식으로 표준화하고, 비교적 복잡한 로봇 동작을 모듈화하여 개발팀이나 사용자가 로봇을 처음부터 설계할 필요 없이 로봇 간 감지, 의사 결정 및 제어가 네트워크를 통해 서로 상호 작용하도록 해줍니다. 이는 파편화되거나 특정 하드웨어에 종속된 단일 플랫폼보다는 네트워크를 통해 이루어진 상호 작용을 가능하게 합니다.

AI 기반 운영자는 지각 및 실시간 추론을 통해 소프트웨어의 UI 변화 또는 로봇 환경 변화에 응답하여 전통적인 로봇 자동화 프로세스에서 사전 작성된 스크립트에 너무 의존했던 취약성을 해결합니다. 다시 말해, 화면 캡처, 카메라 이미지 또는 센서 데이터를 캡처한 다음 AI를 사용하여 이러한 외부 입력 데이터를 처리하여 관찰 결과 또는 명령을 다루고, 마지막으로 사용자 인터페이스 상호 작용을 통해 결정을 실행합니다.

Peaq

2025년 3월 27일, DePIN 레이어1 프로토콜인 Peaq가 1500만 달러의 투자유치를 완료했으며, Generative Ventures와 Borderless Capital이 선도했으며, Spartan Group, HV Capital, CMCC Global, Animoca Brands, Moonrock Capital, Fundamental Labs, TRGC, DWF Labs, Crit Ventures, Cogitent Ventures, NGC Ventures, Agnostic Fund, Altana Wealth 등이 투자했습니다.

DePIN을 주력으로 시작했지만 peaq는 작년 9월에 로봇 SDK를 출시하여 로봇이 자립 신원을 얻고 결제 및 수금, 데이터 유효성 검사, 체인 상의 네트워크 경제에 참여할 수 있게 했습니다. 이제 ROS2 시스템 호환 로봇은 모두 peaq 네트워크 경제에 참여하여 일반적인 표준을 사용하여 사람이나 다른 로봇과 거래할 수 있습니다.

또한, peaq는 작년 DualMint에서 "RoboFarm"이라는 로봇 RWA 프로젝트를 출시했습니다. 그들은 홍콩에 로봇 농장을 설립하여 농업 생산의 80%를 자동화했습니다. 재배된 상추, 시금치 및 양배추는 홍콩에서 판매됩니다. NFT 소유자의 연간 총 수익은 약 18%입니다.

Axis Robotics

Axis Robotics는 물리적 AI(Physical AI)를 갖춘 분산 확장 기반을 구축하는 데 주력하고 있습니다. 그들은 시뮬레이션 우선(Simulation First)이 기계 학습 데이터 부족과 모델 일반화의 병목 현상을 극복하는 최상의 방법이라고 믿습니다. 저렴하고 대규모로 데이터를 수집하고 고유한 데이터 강화 엔진을 결합하여 데이터의 품질, 풍부성 및 규모 측면에서 3중적인 돌파를 이루어냈습니다. 또한, 각 데이터 자산은 신뢰할 수 있는 체인상 원산지(On-chain Provenance)를 갖추어 일반적인 로봇 지능(RGI) 발전을 주도하는 핵심 연료 저장소를 형성했습니다.

Axis는 로봇 교육 데이터의 제공 방식을 혁신했습니다. 다른 "로봇 교육 데이터 입력/제공" 프로젝트 대부분은 사용자들을 동원하여 휴대전화, 스마트 안경 등을 통해 실제 환경에서 지정된 작업을 완료하는 동영상을 촬영하고 업로드하도록 하는 것입니다. 이렇게 데이터를 얻는 것은 비용이 적게 들지만, 비디오 수집의 물리적 현실성이 부족하고 심층 정보가 부족하여 3D 데이터의 지속성과 정확성을 보장할 수 없습니다.

Axis는 이러한 골칫거리를 해결하기 위해 "시뮬레이션 모의실험"을 통해 대규모 다양한 시뮬레이션 시나리오(조명, 각도, 마찰, 동역학 등)를 통해 모델이 가상 환경에서도 요구사항을 충족하도록 합니다. Axis는 희귀한 실제 데이터와 대량의 합성 데이터를 결합하는 Hybrid Strategy(혼합 전략)를 채택했습니다. GPU 가속 메타데이터 증강 기술을 활용하여, 단일 시나리오의 조명, 재질, 물리적 특성에 대한 다양한 변화를 실현했습니다. 가상 환경은 고정적이거나 코딩으로 정의된 것이 아니라 유연하게 조정할 수 있습니다. 코드로 수많은 시나리오를 생성하여 로봇이 각 시나리오에서 더 엄격하고 포괄적인 도전에 직면하도록 합니다. 시나리오 생성 비용은 낮으며, 생성된 양은 막대한데, 많은 데이터를 수렴시켜 최적해에 근접하는 방식의 효과는 이미 Google, NVIDIA 등 여러 거대 기업들에 의해 일부 검증되었습니다.

Axis가 커뮤니티에 공개한 첫 번째 시뮬레이션 모의실험 로봇 교육 프로젝트 "Little Prince's Rose"가 이미 완료되었습니다. "Little Prince's Rose" 프로젝트에서 사용자는 웹 페이지를 통해 시뮬레이션 환경에서 로봇이 한 번의 물을 주는 작업을 성공적으로 수행하도록 하며, 사용자 작업의 수집 및 분석을 통해 이 로봇이 물을 주는 법을 배우게 합니다. 사용자는 웹 페이지를 통해 로봇을 원격으로 제어할 수 있으며, 비디오 업로드 수집 방식의 저비용과 낮은 문턱을 유지하고, 동시에 로봇에게 원천 3D 인식 VLA (Vision-Language-Action) 기본 모델을 구축하여 로봇이 비디오 데이터를 입력 받는 과정에서 부족한 3D 공간 사고 능력을 강화했습니다.

5일 만에 출시된 "작은 왕자의 장미" 프로젝트는 전 세계적으로 로봇 산업 배경이 없는 일반 사용자들이 재미있는 경험을 통해 전략 훈련에 사용할 수 있는 고품질의 트랙을 수만 개 제공했습니다. 이 데이터를 기반으로 Axis는 성공적으로 전략 모델을 훈련시키고 Franka 로봇 팔의 실제 재현을 완료했습니다. 이는 Axis가 "태스크 생성 -> 커뮤니티 수집 -> 데이터 증강 -> 모델 훈련 -> 실제 배포"의 풀스택 루프를 성공적으로 실행했음을 나타냅니다.

1시간의 실제 데이터는 1000시간의 훈련 데이터로 변환될 수 있으며, 이러한 효율성 레버리지는 로봇 모델의 일반화에 필요한 비용을 크게 낮추었습니다.

설날 베타 테스트 기간 동안, 똑같이 5일 동안, 로봇 산업 배경이 없는 1만 8000명의 참가자들이 Axis에서 27개의 새로운 임무를 완수하며 10만 개가 넘는 데이터 트랙을 제공했습니다. 테스트는 높은 임무 내 무작위성 지원을 성공적으로 이행했으며, 바퀴형 로봇, 이중 팔 로봇 등 다양한 형태의 자산과의 호환성을 검증했습니다.

Axis의 핵심 제품은 3월 말에 공식적으로 출시되며, 4월 말 또는 5월 초에는 Franka 로봇 팔을 기반으로 한 세계 최대 규모의 완전한 시뮬레이션 데이터 세트를 오픈 소스로 공개할 계획입니다. 동시에 Crypto-AI 출신의 로봇 트랙 프로젝트로, Axis는 이미 외부 산업의 상용화 및 실증을 탐색하고 있으며, 여러 세부 분야의 기준고객들을 중심으로 외부 산업의 상용화 및 실증을 가속화하기 위해 노력하고 있습니다. 자동화 솔루션을 위한 제조 환경을 협력사와 함께 활성화하고 있으며, 가상 자산 및 월드 모델 분야에서 IPO 예정의 채굴 기업과 협력 의제에 도달한 것도 확인됐으며, 가상 시뮬레이션 데이터 수집 및 모델 훈련 등의 주요 과제에서 많은 실제 매체 기업들과 깊은 파트너십을 구축했습니다. 이러한 것들은 Crypto 프로젝트의 드문 특성을 대변합니다.

GEODNET

드론, 로봇 등에 대한 센티미터급 위치정보 실시간 동적 위치데이터를 제공하는 탈중앙화 네트워크이며, 150여 개국에 2만 1000여 개의 활성 기지국을 갖고 있습니다. 작년에만 이 프로젝트의 수익은 700만 달러를 초과했으며, 분기별 성장 추세를 보여주고 있습니다.

이 프로젝트는 DePIN에 더 많이 속하지만, 로봇 기술이 현실 세계에서 보급되면 고정밀 실시간 위치 데이터에 대한 수요가 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 2025년 2월, Multicoin은 GEODNET 재단으로부터 800만 달러 상당의 $GEDO 토큰을 800만 달러에 인수하기 위해 선도했음을 밝혔습니다.

비트로봇

비트로봇 네트워크는 FrodoBots Lab과 Protocol Labs가 공동으로 개발한 것으로, 분산 로봇 작업과 협업을 실현하기 위해 설계되었습니다. 주요 구성 요소로는 로봇 작업을 정의하고 검증하는 검증 가능한 로봇 작업(VRW, 네트워크 보상의 양적 지표)、기기 소유권 및 네트워크 액세스를 위한 기기 노드 토큰(ENT, 시스템 내에서 로봇의 고유 식별자로서 NFT 형태로 존재) 및 작업 실행 작업 계층으로서의 서브넷(Bit로봇 네트워크의 가치를 창출하기 위한 자원 클러스터)이 있습니다.

2025년 2월 14일, FrodoBots Lab은 600만 달러의 시드 펀딩 라운드를 완료하여 총 자금 조달 규모는 800만 달러에 이르렀습니다.

FrodoBots Lab은 또한 머신을 판매하는데, Earth Rovers는 현실 세계의 마리오 카트와 같으며, 가격은 249달러이며, 플레이어들은 브라우저를 통해 자신의 로봇을 원격으로 조종하여 글로벌 보물 사냥 게임 ET Fugi에서 참가하며, 데이터는 연구자가 최신 AI 내비게이션 모델을 배포하고 테스트하는 데 사용됩니다. ET Fugi는 또한 비트로봇의 첫 번째 서브넷입니다.

또 다른 게임 로봇 Octo Arms도 미래에 출시될 예정이며, 플레이어들은 3D 짜맞추기 및 경주를 완료하기 위해 원격으로 기계 팔을 제어할 수 있습니다.

이 로봇 네트워크의 '서브넷' 개념은 상당히 추상적입니다. 간단히 말해, 전체 네트워크 생태계에 기여할 수 있는 모든 클러스터(또는 클러스터가 수행해야 하는 구체적인 프로젝트/이벤트)는 서브넷이며, 예를 들어 위에서 언급한 ET Fugi 게임뿐만 아니라 Virtuals가 출시한 SeeSaw 등이 있습니다.

시소

비트로봇의 5번째 서브넷인 SeeSaw는 지난해 10월 Virtuals에 의해 출시된 로봇 트레이닝 데이터 공유 애플리케이션입니다. SeeSaw에서 사용자는 자신의 일상 행동을 촬영하여 업로드하고 보상을 받기 위해 작업을 완료합니다. 이 글로벌 사용자들의 신발끈 묶기, 옷 접기 등의 일상 행동 비디오 데이터는 로봇 트레이닝에 사용될 것입니다.

아우키

아우키의 탈중앙화된 머신 감지 네트워크 Posmesh는 인간, 기기 및 AI를 연결하기 위한 것으로, 그 핵심은 DePIN(탈중앙화된 엔티티 네트워크) 아키텍처로, 로봇, AR 안경 등의 장치가 위치 및 센싱 데이터를 실시간으로 공유하고 물리적 세계에 대한 협력적인 공간 이해를 공동으로 구축할 수 있으며 로봇, AR 및 AI에게 공유 공간 뷰를 제공할 수 있습니다.

Posemesh 프로토콜을 기반으로 다양한 노드 역할이 설계되었습니다. 연산 노드는 연산 능력을 제공하며, 모션 노드(로봇 터미널)는 위치 정보와 센서 데이터를 업로드하며, 재구성 노드는 여기에 따라 3D 지도 모델을 생성하고 도메인 노드는 3D 공간을 관리합니다. 각 노드는 기여에 따라 $AUKI 토큰 보상을받으며, 자기 진화하는 컴퓨터 비전 네트워크를 구동합니다.

이 네트워크는 개인 정보 보호를 강조하며, 개인 공간을 단일 엔티티가 감시하는 것을 피하며, 동시에 제품 진열 최적화, 자산 추적, 전시회 내비게이션, 건축 장식 등과 같은 여러 응용 프로그램에 적용할 수 있습니다.

그들의 Cactus AI Space Computing 플랫폼은 이미 Toyota Material Handling 및 스웨덴 슈퍼마켓 Stora Coop과 긍정적인 시험을 시작했습니다.

XMAQUINA

소매 업체가 로봇 기업 투자에 참여할 수 있도록 하는 DAO입니다. 이 DAO는 토큰인 $DEUS를 일괄적으로 판매하여 1000만 달러를 모금했습니다. 현재,이 DAO는 경매로 re한 자금을 사용하여 Apptronik, Figure AI, Agility Robotics, 1X Tech, NEURA Robotics 및 Robotico의 6 개 로봇 분야 기업 주식을 구입했으며, 일부 투자는 이미 수익을 올리기 시작했으며, 일부 거래는 100%를 넘는 수익을 올렸습니다.

PrismaX

2025년 6월 17일, PrismaX가 a16z CSX, Volt Capital, Blockchain Builders Fund, Stanford Blockchain Accelerator 및 Virtuals를 포함한 투자자로부터 1100만 달러의 자금을 조달했다는 소식이 전해졌습니다.

PrismaX는 오퍼레이터를 연결하고 원격으로 로봇을 제어하여 실제 작업을 완료하고 가치있는 데이터를 수집할 수있는 열린 조정층을 구축했습니다. 오퍼레이터는 사용자에게 연결할 수 있으며 실제 서비스 (물류 및 광고와 같은)를 요청할 수도 있습니다.

PrismaX에는 또한 원격 조작 로봇을 위한 프로토콜이 있으며, 기업은 복잡한 작업을 수행할 수있는 경험이 풍부한 로봇 오퍼레이터를 찾을 수 있으며, 오퍼레이터는 신뢰도를 높이고 고수익 작업 기회를 얻기 위해 네트워크 토큰을 예치할 수 있습니다. 예치자는 예치량뿐만 아니라 작업 품질과도 관련된 수익을 얻으며, 노력의 효율성이 증가함에 따라 추가 보상을받습니다.

원격 작업으로 축적된 데이터는 로봇을 향상시키기 위해 사용되며, 이는 원격 작업자의 작업 효율성을 높이고, 궁극적으로 로봇의 높은 자율성 또는 완전한 자율성을 실현하게 될 것입니다.

NRN 에이전트

NRN은 AI Arena에서의 AI 에이전트 대전 실시간 훈련 체인 게임 AI Arena에서 발전해 나왔습니다. 2021년 10월 28일, 개발사인 ArenaX Labs는 Paradigm Capital이 주도하는 시드 투자라운드 500만 달러를 유치했음을 발표했고, Framework Venture Partners가 참여했습니다. 2024년 1월 9일, ArenaX Labs는 Framework Ventures가 선도하는 600만 달러의 신규 자금 조달을 완료했으며, SevenX Ventures, FunPlus/Xterio 및 Moore Strategic Ventures 등이 투자했습니다.

게임 분야에서의 풍부한 경험을 바탕으로 NRN은 브라우저 기반 경험을 제공하여 머신 데이터 수집을 게임으로 변환하였습니다. 사용자들은 브라우저를 통해 시뮬레이션 로봇을 직관적으로 제어할 수 있습니다. 게임 과정에서 사용자 조작으로 생성된 행동 데이터는 현실 세계 로봇 시스템을 훈련하는 데 사용됩니다.

현재 단계에서는 프로젝트가 로봇 팔(RME-1)에 초점을 맞추어 데이터 수집, 실시간 학습 및 적응성을 확인할 것입니다.

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