DePIN이 이끌고, AI가 지원하다: 분산 물리 인공지능 DePAI 맵 개요

원문：Dylan Bane，Messari 분석가

출처：Dylan Bane X 계정

편집：Yuliya，PANews

인공지능이 빠르게 발전하는 오늘날, 분산형 물리 인공지능(DePAI)은 로봇과 물리 인공지능 인프라의 통제권을 위한 새로운 솔루션을 제공하고 있습니다. 현실 세계의 데이터 수집에서 분산형 물리 인프라(DePIN)에 기반한 스마트 로봇 운영에 이르기까지, DePAI의 발전은 꾸준히 진행되고 있습니다. 엔비디아 CEO 황仁勋이 예언한 바와 같이: "범용 로봇 분야의 ChatGPT 시대가 곧 다가옵니다."

기술 발전의 역사를 되돌아보면, 디지털 시대는 처음 하드웨어에서 시작하여 무형의 소프트웨어 분야로 확장되었습니다. 반면 인공지능 시대는 소프트웨어에서 시작하여 현재 물리적 세계라는 궁극적인 영역으로 진입하고 있습니다.

자율 물리 인공지능 에이전트가 운영하는 로봇, 스마트 자동차, 드론 및 로봇이 전통적인 노동력을 점차 대체하는 세상에서, 이러한 스마트 장치의 소유권 문제는 간과할 수 없는 사회적 이슈가 되었습니다. 중앙 집중식 참여자가 시장을 완전히 지배하기 전, DePAI는 Web3 기반의 물리 인공지능 시스템 구축을 위한 귀중한 기회를 제공합니다.

데이터 수집

현재 DePAI의 인프라는 빠르게 개선되고 있으며, 그 중 데이터 수집 분야가 가장 활발하게 나타나고 있습니다. 이 분야는 로봇의 물리 AI 에이전트에 필요한 현실 세계 데이터를 제공할 뿐만 아니라, 환경 내비게이션 및 작업 수행에 필요한 데이터 흐름을 실시간으로 전송할 수 있습니다.

그러나 고품질의 현실 세계 데이터를 확보하는 것은 여전히 물리 인공지능 발전의 주요 병목 현상입니다. 엔비디아의 Omniverse와 Cosmos가 시뮬레이션 환경을 통해 혁신적인 솔루션을 제공하고 있지만, 합성 데이터는 전체 생태계의 일부일 뿐이며, 원격 조작과 현실 세계의 비디오 데이터 또한 필수적입니다.

원격 조작

원격 조작 분야에서, Frodobots는 DePIN을 통해 전 세계적으로 경제형 배달 로봇을 배치하고 있습니다. 이러한 로봇은 운영 과정에서 인간의 현실 환경에서의 의사 결정 행동을 포착하여 고부가가치 데이터 세트를 생성할 뿐만 아니라, 자본 투입 부족 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

토큰 기반의 선순환 메커니즘을 통해 DePIN은 데이터 수집 장치와 로봇의 배치 과정을 가속화하고 있습니다. 판매 성과를 향상시키면서 자본 지출과 운영 비용을 줄이려는 로봇 기업에게 DePIN은 전통적인 모델에 비해 상당한 이점을 제공합니다.

비디오 데이터 응용

비디오 데이터 응용 분야에서 DePAI는 현실 세계의 비디오 데이터를 활용하여 물리 인공지능 시스템을 훈련하고 현실 세계에 대한 공간 인식을 구축할 수 있습니다. 이 중 Hivemapper와 NATIX Network는 독특한 비디오 데이터베이스를 통해 중요한 데이터 출처가 될 것으로 기대됩니다.

Pantera Capital의 주니어 파트너 Mason Nystrom이 지적한 바와 같이: "단일 데이터는 상업적 가치를 실현하기 어렵지만, 데이터가 집합되면 큰 가능성이 있습니다." IoTeX가 개발한 Quicksilver 플랫폼은 DePIN을 통해 데이터를 집합하면서 데이터 검증과 개인 정보 보호를 보장할 수 있습니다.

공간 지능 및 계산

공간 지능 및 계산 프로토콜 분야에서 업계는 DePIN과 DePAI를 통해 공간 조정 및 현실 세계 3D 가상 쌍둥이의 분산 관리 구현에 힘쓰고 있습니다. 예를 들어, Auki Network의 Posemesh 기술은 개인 정보 보호와 분산화를 보장하면서 실시간 공간 인식 기능을 실현하고 있습니다.

물리 인공지능 에이전트의 응용은 이미 성과를 보이고 있으며, SAM은 Frodobots의 글로벌 로봇 네트워크를 활용하여 지리적 위치 추론을 진행하고 있습니다. 앞으로 Quicksilver와 같은 프레임워크를 통해 인공지능 에이전트는 DePIN이 제공하는 실시간 데이터에 더 잘 접속할 수 있을 것입니다.

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