AI 에이전트 외에도 구현된 로봇은 AI 시대의 또 다른 수직적 적용 분야입니다. 모건 스탠리는 한 보고서에서 2050년 글로벌 인간형 로봇 전체 시장 규모가 5조 달러를 돌파할 것으로 예측했습니다.
AI의 발전과 함께 로봇은 공장의 기계 팔에서 점진적으로 우리의 일상생활 동반자로 진화할 것이며, AI를 통해 인식과 이해력을 얻고 독립적인 의사결정 능력을 갖추게 될 것입니다. 문제는 오늘날의 로봇이 서로 대화할 수 없는 "벙어리" 무리와 같다는 점입니다. 각 제조업체는 자신만의 언어와 논리를 사용하며, 소프트웨어는 서로 호환되지 않고 지능을 공유할 수 없습니다. 이는 마치 샤오미 자동차와 테슬라 자동차를 구매했지만 도로 상황조차 함께 판단할 수 없고, 협업하여 작업을 완료할 수 없는 것과 같습니다.
OpenMind가 바꾸고자 하는 것은 바로 이러한 "각자도생"의 상황입니다. 그들은 로봇을 제조하지 않고, 대신 "로봇들이 같은 언어를 사용하고, 같은 규칙을 따르며, 함께 일을 완수할 수 있는" 협업 시스템을 구축하려 합니다. 비유하자면, iOS와 안드로이드가 스마트폰 애플리케이션의 폭발을 이끌었고, 이더리움이 암호화 세계에 공통된 기반을 제공했듯이, OpenMind는 전 세계 로봇을 위한 통합된 "운영 체제"와 "협업 네트워크"를 만들고자 합니다.
한 마디로, OpenMind는 로봇의 범용 운영 체제를 구축하고 있으며, 로봇이 단순히 감지하고 행동할 뿐만 아니라 탈중앙화 협업을 통해 어떤 환경에서든 안전하고 확장 가능하게 협력할 수 있도록 합니다.
이 개방형 기반을 떠받치는 주체들
OpenMind는 판테라(Pantera Capital)가 주도한 2,000만 달러의 시드 및 A 시리즈 투자를 완료했습니다. 더 중요한 것은 자본의 "폭과 상호보완성"이 거의 이 분야의 핵심 퍼즐 조각들을 모두 가져왔다는 점입니다: 한쪽은 서구 기술 및 금융 생태계의 장기적 힘 - Ribbit, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures - 그들은 암호화 및 AI 인프라의 패러다임 전환에 익숙하며, "지능체 경제 + 기계 인터넷"에 대한 모델, 네트워크 및 규정 준수 경험을 제공할 수 있습니다. 다른 한쪽은 동양의 산업 동력 - 선시아 차이나(Sequoia China)가 대표하는 공급망 및 제조 시스템 - 는 "시제품을 대량 생산 가능한 제품으로 만드는 것"이 의미하는 공정 및 비용 문턱을 잘 알고 있습니다. 두 힘의 결합으로 OpenMind는 단순히 자금을 확보한 것이 아니라 "실험실에서 생산라인까지, 소프트웨어에서 기본 제조까지"의 경로와 자원을 확보했습니다.
FABRIC: 탈중앙화된 인간-기계 협업 네트워크
단일 기계 지능이 충분히 강력하더라도, 서로 신뢰할 수 있는 전제 하에 협업하지 못한다면 로봇은 여전히 각자의 길을 걷게 됩니다. 현실의 분열은 세 가지 근본적인 문제에서 비롯됩니다: 신원과 위치를 표준화된 방식으로 증명할 수 없어 "나는 누구인지, 어디에 있는지, 무엇을 하고 있는지"를 외부에서 신뢰하기 어렵습니다. 기술과 데이터는 통제 가능한 권한 부여 경로가 부족해 다중 주체 간에 안전하게 공유하고 호출할 수 없습니다. 통제권과 책임 경계가 불분명하여 빈도, 범위, 그리고 피드백 조건을 사전에 약정하고 사후에 추적하기 어렵습니다. FABRIC은 이러한 통증점에 대해 시스템 수준의 해결책을 제시합니다: 탈중앙화 프로토콜을 사용하여 로봇과 운영자를 위한 검증 가능한 온체인 신원을 구축하고, 해당 신원을 중심으로 작업 게시 및 매칭, 엔드투엔드 암호화 통신, 실행 기록 및 자동 정산을 위한 통합 인프라를 제공하여 협업을 "임시 연결"에서 "증거에 기반한 제도"로 전환합니다.
운영 형태에서 FABRIC은 "위치 지정, 연결, 디스패치"를 통합한 네트워크 평면으로 이해할 수 있습니다: 신원과 위치가 지속적으로 서명 및 검증되어 노드가 자연스럽게 "서로 볼 수 있고 신뢰할 수 있는" 인접 관계를 갖습니다. 포인트 투 포인트 채널은 필요에 따라 설정되는 암호화된 터널과 같아 공용 IP 및 복잡한 네트워크 설정 없이 원격 제어 및 모니터링이 가능합니다. 작업의 전 과정(게시부터 수락, 실행, 검증까지)이 표준화되어 정산 시 자동 분배 및 보증금 환불이 가능하며, 규정 준수 또는 보험 시나리오에서 "누가 언제 어디서 무엇을 완료했는지"를 재검토할 수 있습니다. 이를 바탕으로 전형적인 응용 프로그램이 자연스럽게 성장합니다: 기업은 지역을 넘어 원격으로 장비를 유지 관리할 수 있고, 도시는 청소, 순찰, 배송을 수량에 따라 호출 가능한 로봇 서비스로 만들 수 있으며, 차량 편대는 실시간으로 도로 상황과 장애물을 보고하여 공유 지도를 생성할 수 있고, 필요한 경우 근처의 로봇을 호출하여 3D 스캔, 건축 측량 또는 보험 증거를 수집할 수 있습니다.
신원, 작업, 정산이 동일한 네트워크에 의해 호스팅됨에 따라 협업의 경계가 사전에 명확히 작성되고, 실행의 사실이 사후에 검증되며, 기술 호출에 측정 가능한 비용과 수익이 발생합니다. 장기적으로 FABRIC은 기계 지능의 "애플리케이션 배포 계층"으로 진화할 것입니다: 기술은 전 세계적으로 프로그래밍 가능한 권한 조건에 따라 유통되며, 호출로 인해 생성된 데이터는 모델과 전략에 다시 반영되어 전체 협업 네트워크가 신뢰할 수 있는 제약 조건 하에서 지속적으로 자체 업그레이드됩니다.
Web3가 기계 사회에 "개방성"을 쓰고 있다
로봇 산업은 소수의 플랫폼에 빠르게 집중되고 있으며, 하드웨어, 알고리즘 및 네트워크가 폐쇄된 스택에 잠겨 있습니다. 탈중앙화의 가치는 어떤 브랜드, 어떤 지역의 로봇도 단일 플랫폼에 의존하지 않고 동일한 개방형 네트워크에서 협업하고, 기술을 교환하며 정산할 수 있도록 하는 데 있습니다. OpenMind는 온체인 인프라를 통해 이 질서를 코드화합니다: 각 로봇과 운영자는 고유한 온체인 신원(ERC-7777)을 가지며, 하드웨어 지문과 권한을 조회할 수 있습니다. 작업은 공개 규칙에 따라 게시, 입찰, 매칭되며, 실행 과정에서 시간과 위치가 포함된 암호화된 증명이 생성되어 온체인에 저장됩니다. 작업 완료 후 계약은 자동으로 분배, 보험 및 보증금을 정산하며, 결과를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 새로운 기술은 계약을 통해 호출 횟수와 적합한 장치를 설정하여 지적 재산권을 보호하면서 전 세계적으로 유통됩니다. 이를 통해 로봇 경제는 태생부터 독점 방지, 구성 가능, 감사 가능한 특성을 갖추게 되며, "개방성"이 기계 사회의 기본 프로토콜에 기록됩니다.
구현된 지능을 고립에서 벗어나게 하다
로봇은 전시장에서 일상으로 나아가고 있습니다: 병원에서 병실을 순찰하고, 캠퍼스에서 새로운 기술을 학습하며, 도시에서 순찰 및 모델링을 완료합니다. 진정한 어려움은 더 강력한 모터가 아니라 다른 출처의 기계들이 서로를 신뢰하고, 정보를 교환하며, 협력하는 것입니다. 규모를 확장하기 위해서는 기술 외에 배포와 공급이 더 중요합니다.
따라서 OpenMind의 현장 경로는 매개변수를 쌓는 대신 채널에서 시작합니다. RoboStore(미국에서 가장 큰 유통업체 중 하나)와 협력하여 OM1을 표준화된 교재 및 실험 키트로 만들어 미국 전역의 수천 개 대학에서 소프트웨어와 하드웨어의 통합 공급을 동시에 추진합니다. 교육 시스템은 가장 안정적인 수요측으로 간주될 수 있으며, 이 경로는 직접 OM1을 향후 몇 년간의 개발자 및 애플리케이션 증가에 접목시킵니다.
더 광범위한 사회적 배포를 위해 OpenMind는 투자자 생태계를 활용하여 "소프트웨어의 해외 진출 창구"를 플랫폼화합니다. Pi와 같은 거대한 암호화 생태계도 이 모델에 상상력을 더해주며, 점진적으로 "누군가 작성하고, 누군가 사용하며, 누군가 지불하는" 긍정적인 선순환을 형성합니다. 교육 채널이 안정적인 공급을 제공하고 플랫폼 배포가 규모의 수요를 가져오면서 OM1과 상위 애플리케이션은 복제 가능한 확장 궤적을 갖게 됩니다.
Web2 시대에 로봇은 대부분 단일 공급업체의 폐쇄된 스택에 갇혀 기능과 데이터의 플랫폼 간 이동이 어려웠습니다. 교재 표준과 배포 플랫폼이 연결되면 OpenMind는 개방성을 기본 설정으로 만듭니다: 동일한 시스템이 캠퍼스에 들어가고 산업으로 나아가며, 플랫폼 네트워크를 통해 지속적으로 확산되어 개방성을 규모 있는 현장 적용의 기본 시작점으로 만듭니다.
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