물리적 AI가 다가오고 있습니다
Blade Runner 2049에서 우리는 인간과 공존하며 경제와 사회에 기여하는 안드로이드의 모습을 보았습니다. 2025년 우리의 로봇은 인간과 유사하지 않지만, 전문화된 기계가 조용히 현대 생활의 모든 부분에 스며들고 있습니다. 언어 모델은 지능을 상품화하여 새로운 창의적 능력을 열어 지식 작업을 변화시키고 있습니다. 그러나 AI는 텍스트, 이미지, 동영상에 국한되지 않습니다. AI의 진화는 물리적 세계에서 일어나고 있으며, 로봇이 다음 프론티어입니다. AI 모델이 더 강력해짐에 따라 물리적 환경을 이해하고 상호 작용할 수 있는 능력이 크게 확장될 것입니다. 이 변화는 자율주행 자동차, 휴머노이드 로봇, 드론, 산업 자동화 등 전례 없는 지능과 자율성을 갖춘 새로운 자율 시스템 클래스를 열어줄 것입니다. 이러한 로봇이 기능하려면 근본적인 질문에 답해야 합니다: 내가 어디에 있는가?위치 파악: 50억 달러 문제
수천만 대의 자율 및 반자율 장치가 배치됨에 따라 모두 동일한 과제에 직면합니다: 공간 인식. 배송을 실행하는 드론, 밀집 도시 환경을 탐색하는 자율주행 차량, 정밀 파종을 실행하는 농업 기계는 안전하고 효율적으로 기능하려면 센티미터 단위의 위치 정확도가 필요합니다. 이 수준의 정밀도를 달성하려면 이러한 시스템은 센서 융합, 즉 다양한 위치 파악 방법을 결합해야 합니다. LiDAR는 고해상도 깊이 매핑을 제공하지만 안개나 비에 취약합니다(또한 무겁고 배터리 소모가 크며 비싸다). RADAR는 거리 측정에 강력하지만 정밀도가 낮습니다. 비전 기반 SLAM은 실시간 매핑을 가능하게 하지만 가시성이 낮은 환경에서 저하됩니다. 이러한 접근 방식 각각에는 한계가 있으며 단일 시스템으로는 완벽하지 않습니다. 위치 파악 방법의 세계에서 GNSS 기반 위치 파악에 교정을 사용하는 것이 RTK(Real-Time Kinematics) 기준국을 통해 가장 신뢰할 수 있는 입력으로 간주됩니다. 표준 GNSS 위치 파악은 대기 간섭과 다중 경로 오류로 인해 본질적으로 부정확하여 5-10미터의 편차가 발생합니다. RTK는 고정 기준국을 사용하여 위성 신호를 알려진 위치와 비교하고 실시간 교정 데이터를 전송함으로써 이 문제를 해결합니다. 이 방법은 센티미터 수준의 정확도를 달성하며, 이는 물리적 AI 애플리케이션의 핵심 요소입니다. 대부분의 주요 로봇 및 자동화 기업이 자사 시스템에 RTK를 통합하고 있습니다: DJI의 고정밀 드론, John Deere의 자율주행 트랙터, Tesla의 자율주행 차량, Boston Dynamics의 산업 검사 로봇 등입니다. RTK의 문제점은 비용입니다. RTK 기준국을 구축하고 유지하는 것은 자본 집약적이며 하드웨어, 부지 확보, 유지 보수 등에 상당한 투자가 필요합니다. Trimble, Hexagon, Topcon 등 기존 공급업체는 이러한 기준국을 직접 설치하고 추적되는 각 장치당 수천 달러를 청구하여 접근성과 배포 속도를 제한합니다. 또한 수익성 있는 지역에 집중되어 있어 고정밀 위치 파악을 사용할 수 없는 공백이 있습니다.DePIN을 통한 비용 구조 역전
우리는 토큰 인센티브 기반, 기여자 소유의 DePIN이 하드웨어 중심 글로벌 네트워크의 비용 구조를 구조적으로 역전시키는 방식에 대해 광범위하게 작성했습니다. 세계 최대 정밀 위치 네트워크인 Geodnet은 이러한 원칙을 활용하여 독립 운영자가 RTK 기준국을 설치하고 토큰 보상을 받는 대가로 교정 데이터를 제공하도록 유인하고 있습니다. 단일 운영자의 비용 부담을 분산된 네트워크로 전환함으로써 Geodnet은 기존 공급업체에 비해 RTK 스테이션을 훨씬 저렴한 비용으로 배포할 수 있습니다. 특히 네트워크 구축의 두 가지 가장 큰 비용인 토지와 인력을 제거할 수 있습니다. 따라서 Geodnet은 더 빠르게 범위를 확장하고 중복성을 보장하며 기존 업체보다 더 안정적인 GNSS 교정을 제공할 수 있습니다. 그 결과는 동등한 서비스 품질로 유기적으로 확장되는 글로벌 분산 네트워크이며, 동시에 최종 사용자의 가격을 낮출 수 있습니다. Geodnet은 지난해부터 공격적으로 확장되고 있습니다. 네트워크는 2022년 11월 1.4K개의 기준국에서 2024년 6월 7.8K개, 2025년 1월 현재 13K개 이상의 기준국으로 확장되었으며, 4,377개 도시와 142개국 이상에 걸쳐 있습니다. 네트워크는 "임계 규모"에 도달했으며, 주소 지정 가능한 GNSS 교정 시장의 60% 이상을 서비스할 수 있는 규모를 갖추었습니다. 특히 지난 3년 동안 기여자에게 발행된 토큰은 총 토큰의 11%에 불과하여 극도로 자본 효율적인 방식으로 이 공급을 확보했습니다. Geodnet은 DePIN 모델이 실제로 작동하는 대표적인 사례입니다. Geodnet 스테이션은 구매 및 배포 비용이 기존 엔터프라이즈 RTK 스테이션보다 1/10 수준이며, 연간 가격도 하드웨어 배포 비용 절감으로 인해 1/10 수준입니다. Geodnet은 오늘날 가장 확장 가능하고 비용 경쟁력 있는 위치 솔루션입니다. 연간 약 300만 달러의 온체인 수익(Propeller Aero, DroneDeploy, Quectel, USDA 등 엔터프라이즈 고객으로부터 발생)을 기록하며, DePIN 중에서도 가장 빠르게 성장하는 수요 기반 수익 프로필을 보유하고 있습니다. 향후 10년 동안 수천만 대의 로봇이 배치되어 물류, 인프라, 자동화를 변화시킬 것으로 예상됩니다. 드론은 송전선과 파이프라인을 실시간으로 점검할 것이며, 자율주행 차량은 화물 운송과 승차 공유 서비스를 개선할 것입니다. 창고는 전용 기계를 통해 인력 의존도를 줄일 것이며, 가정에는 일상 가사를 돕는 휴머노이드 로봇이 등장할 것입니다.신뢰할 수 있는 위치 데이터 없이는 이러한 로봇들이 작동할 수 없습니다. 자율 주행 자동차는 GPS만으로는 실패하는 밀집 도시 지역을 탐색하기 위해 RTK 강화 GNSS가 필요할 것입니다. 드론은 충전소에 정확하게 착륙하기 위해 정밀한 위치 파악이 필요할 것입니다. 우리는 RTK 위치 파악이 LiDAR와 RADAR와 같은 다른 센서 모드에 단순히 보완적인 것이 아니라 필수적이라고 믿습니다.
많은 로봇 회사들이 비싸고 범위가 제한적이며 정확성이 일관되지 않은 기존 GNSS 보정 서비스에 매년 수백만 달러를 지불하고 있습니다. 우리는 Geodnet이 오늘날 그러한 고객들과 내일의 수천 명의 고객들을 위해 더 비용 효율적이고 높은 품질의 제품을 제공하고 있다고 믿습니다.
AI 주도 로봇 기술의 폭발적인 성장은 '언제'의 문제일 뿐 '만약'의 문제가 아닙니다https://www.forbes.com/sites/johnkoetsier/2025/01/30/figure-plans-to-ship-100000-humanoid-robots-over-next-4-years/. 로봇들은 어디에 있을까요? 그들은 빠르게 다가오고 있습니다 - Geodnet과 함께 우리는 정확히 그들이 어디에 있는지 알 수 있을 것입니다.
