로봇 산업에서 자동화, AI 및 Web3의 융합적 진화

작성자: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao

본 독립 연구 보고서는 IOSG Ventures 의 지원을 받았습니다 . 저자는 Hans (RoboCup Asia-Pacific), Nichanan Kesonpat (1kx), Robert Koschig (1kx), Amanda Young (Collab+Currency) 에게 감사드립니다. 귀중한 의견을 주신 Jonathan Victor (Ansa Research), Lex Sokolin (Generative Ventures), Jay Yu (Pantera Capital), Jeffrey Hu (Hashkey Capital)께 감사드립니다. 또한 OpenMind , BitRobot , peaq , Auki Labs, XMAQUINA , GAIB, Vader, Gradient, Tashi Network , CodecFlow 의 기여자분들께 도 건설적인 피드백을 제공해 드렸습니다. 객관성과 정확성을 보장하기 위해 최선을 다했지만, 일부 내용은 주관적인 해석을 반영할 수 있으므로, 독자 여러분께서는 내용을 비판적으로 읽어주시기 바랍니다.

I. 로봇공학: 산업 자동화에서 인간형 지능까지

전통적인 로봇 산업은 핵심 구성 요소 , 제어 시스템 , 완전한 기계 , 시스템 통합 및 애플리케이션의 4가지 주요 계층으로 구성된 수직 통합 가치 사슬을 개발했습니다.

• 핵심 구성 요소 (컨트롤러, 서보, 감속기, 센서, 배터리 등)는 가장 높은 기술적 장벽을 가지고 있으며, 성능 한계와 비용 한계를 모두 정의합니다.
• 제어 시스템은 로봇의 "두뇌와 소뇌" 역할을 하며, 의사 결정과 동작 계획을 담당합니다.
• 완벽한 기계 제조는 복잡한 공급망을 통합하는 능력을 반영합니다.
• 시스템 통합과 애플리케이션 개발은 상용화의 깊이를 결정하며 가치 창출의 핵심 원천이 되고 있습니다.

전 세계적으로 로봇공학은 산업 자동화 → 시나리오별 지능 → 일반 용도 지능의 명확한 궤적을 따라 발전하고 있으며 , 산업용 로봇, 모바일 로봇, 서비스 로봇, 특수 용도 로봇, 인간형 로봇의 5가지 주요 범주를 형성합니다.

1. 산업용 로봇: 현재 유일하게 완전히 성숙된 분야인 산업용 로봇은 제조 라인 전반의 용접, 조립, 도장 및 핸들링 공정에 널리 활용되고 있습니다. 이 산업은 표준화된 공급망, 안정적인 마진, 그리고 명확하게 정의된 투자수익률(ROI)을 특징으로 합니다. 이 범주에는 안전한 인간-로봇 협업, 경량화된 작동, 그리고 신속한 배치를 위해 설계된 협동 로봇(코봇)이 있습니다.
   대표 기업 : ABB, Fanuc, Yaskawa, KUKA, Universal Robots, JAKA, AUBO
2. 모바일 로봇: AGV(무인 운반 차량) 와 AMR(자율 이동 로봇)을 포함하는 이 범주는 물류, 전자상거래 처리, 공장 운송 분야에서 널리 채택되고 있으며, B2B 애플리케이션 분야에서 가장 성숙한 분야입니다.
   대표 기업: Amazon Robotics, Geek+, Quicktron, Locus Robotics.
3. 서비스 로봇: 청소, 식품 서비스, 교육 등 소비자 및 상업 분야를 대상으로 하며, 소비자 측면에서 가장 빠르게 성장하는 분야입니다. 청소 로봇은 이제 가전제품의 논리를 따르고 있으며, 의료 및 배달 로봇은 빠르게 상용화되고 있습니다. 다이나(Dyna)와 같은 양팔 로봇과 같이 보다 일반적인 매니퓰레이터의 새로운 흐름이 나타나고 있습니다. 특정 작업에 특화된 제품보다는 유연하지만 휴머노이드 로봇만큼 범용적이지는 않습니다. 대표적인 기업으로는 에코백스(Ecovacs), 로보락(Roborock), 푸두 로보틱스(Pudu Robotics), 키논 로보틱스(KEENON Robotics), 아이로봇(iRobot), 다이나(Dyna)가 있습니다.
4. 특수 목적 로봇: 의료, 군사, 건설, 해양, 항공우주 등 위험도가 높거나 틈새 시장에 적용하기 위해 설계된 이 로봇은 진입 장벽이 높고 수익성이 높은 소규모 시장을 대상으로 하며, 일반적으로 정부나 기업과의 계약에 의존합니다.
   대표 기업: Intuitive Surgical, Boston Dynamics, ANYbotics, NASA Valkyrie, Honeybee Robotics
5. 인간형 로봇: 미래의 "보편적 노동 플랫폼" 으로 여겨지는 인간형 로봇은 체현된 지능의 최전선에서 가장 많은 주목을 받고 있습니다.
   대표 기업: 테슬라(Optimus), 피겨 AI(Figure 01), 생츄어리 AI(Phoenix), 어질리티 로보틱스(Digit), 앱트로닉(Apollo), 1X 로보틱스, 뉴라 로보틱스, 유니트리, 유비텍, 아기봇

휴머노이드 로봇의 핵심 가치는 인간과 유사한 형태에 있으며, 인프라 변경 없이 기존의 사회적, 물리적 환경에서 작동할 수 있다는 것입니다. 최고의 효율성을 추구하는 산업용 로봇과 달리, 휴머노이드 로봇은 일반적인 적응성과 작업 전환성을 중시하여 공장, 가정, 공공장소 등 다양한 장소에 원활하게 배치할 수 있습니다.

대부분의 휴머노이드 로봇은 동적 균형 , 이동 , 그리고 조작 능력 검증에 중점을 둔 기술 시연 단계 에 머물러 있습니다. 엄격한 통제를 받는 공장 환경 (예: Figure × BMW, Agility Digit)에서 제한적인 도입 사례가 나타나기 시작했고, 1X와 같은 추가 공급업체들이 2026년부터 조기 보급에 나설 것으로 예상되지만, 이러한 로봇들은 여전히 협소한 범위의 단일 작업 애플리케이션일 뿐, 진정한 범용 노동 통합은 아닙니다. 의미 있는 대규모 상용화는 아직 몇 년 더 걸릴 것입니다.

핵심 병목 현상은 여러 계층에 걸쳐 있습니다.

• 다중 자유도 조정 과 실시간 동적 균형은 여전히 어려운 과제입니다.
• 에너지와 내구성은 배터리 밀도와 액추에이터 효율성에 의해 제한됩니다.
• 인식-의사결정 파이프라인은 종종 개방된 환경에서 불안정해지고 일반화에 실패합니다.
• 상당한 데이터 격차로 인해 일반화된 정책의 훈련이 제한됩니다.
• 크로스 구현 전송은 아직 해결되지 않았습니다.
• 하드웨어 공급망과 비용 곡선 (특히 중국 외부)은 여전히 상당한 장벽으로 남아 있어 저비용으로 대규모로 배포하기 어렵게 만듭니다.

인간형 로봇의 상용화는 세 단계로 진행될 것입니다. 단기적으로는 시범 운영과 보조금 지원에 힘입어 서비스형 데모(Demo-as -a-Service), 중기적으로는 업무 및 기술 생태계가 형성됨에 따라 서비스형 로봇(RaaS) , 장기적으로는 하드웨어에서 소프트웨어 및 네트워크 서비스로 가치가 이동하는 노동 클라우드(Labor Cloud) 모델로 발전할 것입니다. 전반적으로 인간형 로봇은 시연에서 자가 학습으로 전환되는 중요한 전환기에 접어들고 있습니다. 산업이 제어, 비용, 지능이라는 얽히고설킨 장벽을 극복할 수 있을지 여부에 따라 체화된 지능이 진정한 확장 가능한 경제적 동력이 될 수 있을지가 결정될 것입니다.

II. AI × 로봇공학: 체현 지능 시대의 새벽

기존 자동화는 DSOP 패러다임(인지-계획-제어) 과 같은 사전 프로그래밍된 논리와 파이프라인 기반 제어 아키텍처에 크게 의존하며, 이러한 아키텍처는 구조화된 환경에서만 안정적으로 작동합니다. 그러나 현실 세계는 훨씬 더 복잡하고 예측 불가능합니다. 새로운 세대의 체현 AI(Embodied AI )는 완전히 다른 패러다임을 따릅니다. 대규모 모델과 통합 표현 학습을 활용하여 로봇이 여러 장면에서 이해, 예측 및 동작을 수행할 수 있도록 합니다. 체현 지능은 신체(하드웨어), 뇌(모델), 그리고 환경(상호작용) 의 역동적인 결합을 강조합니다. 로봇은 단지 이동 수단일 뿐이며, 지능이 진정한 핵심입니다.

생성적 AI는 기호 및 언어 세계 에서 지능을 나타냅니다. 즉, 언어와 의미론을 이해하는 데 탁월합니다. 이와 대조적으로, 체화된 AI는 물리적 세계 에서 지능을 나타냅니다. 즉, 지각과 행동을 숙달합니다. 이 둘은 AI 진화의 "두뇌" 와 "신체" 에 해당하며, 평행하지만 수렴하는 두 개의 경계를 형성합니다.

지능 계층 구조 관점에서 볼 때, 체화 AI는 생성 AI보다 고차원적인 역량이지만, 성숙도는 훨씬 뒤떨어져 있습니다. LLM은 풍부한 인터넷 규모의 데이터와 명확하게 정의된 "데이터 → 컴퓨팅 → 배포" 루프의 이점을 누리고 있습니다. 그러나 로봇 지능은 자기중심적이고 다중 모드이며 행동 기반 데이터 (원격 조작 궤적, 1인칭 비디오, 공간 지도, 조작 시퀀스 등)를 필요로 합니다. 이러한 데이터는 기본적으로 존재하지 않으며 실제 상호작용이나 고충실도 시뮬레이션을 통해 생성되어야 합니다. 이로 인해 데이터는 훨씬 희소하고 비용이 많이 들며 확장이 어렵습니다. 시뮬레이션 및 합성 데이터는 도움이 되지만 실제 감각운동 경험을 완전히 대체할 수는 없습니다. 이것이 테슬라나 피겨와 같은 기업들이 원격 조작 공장을 운영해야 하는 이유이며, 동남아시아(SEA)에 데이터 수집 농장이 등장한 이유입니다. 간단히 말해, LLM은 기존 데이터로부터 학습하는 반면, 로봇은 물리적 상호작용을 통해 스스로 데이터를 생성해야 합니다.

다음 5~10년 안에 두 가지 모두 비전-언어-행동(VLA) 모델 과 구현된 에이전트 아키텍처를 통해 깊이 융합될 것입니다. 즉, LLM은 고수준의 인지와 계획을 처리하는 반면 로봇은 실제 세계의 행동을 실행하여 데이터와 구현 사이에 양방향 루프를 형성하고, 이를 통해 AI는 언어 지능 에서 진정한 일반 지능(AGI) 으로 나아갈 것입니다.

구현된 지능의 핵심 기술 스택

구현된 AI는 다음으로 구성된 하향식 인텔리전스 스택 으로 개념화될 수 있습니다.
VLA(지각 융합) , RL/IL/SSL(학습) , Sim2Real(현실 전송) , World Model(인지 모델링) , Swarm & Reasoning(집단 지능 및 기억) .

지각 및 이해: 시각-언어-행동(VLA)

VLA 모델은 비전 , 언어 , 그리고 동작을 통합된 멀티모달 시스템으로 통합하여 로봇이 인간의 지시를 이해 하고 물리적 작업 으로 변환할 수 있도록 합니다. 실행 파이프라인에는 의미 분석 , 객체 감지 , 경로 계획 , 그리고 동작 실행이 포함되어 "의미 이해 → 세상 인식 → 작업 완료"의 전체 루프를 완성합니다. 대표적인 프로젝트로는 Google RT-X, Meta Ego-Exo, 그리고 Figure Helix가 있으며, 멀티모달 이해, 몰입형 지각, 그리고 언어 조건 제어 분야의 획기적인 발전을 보여줍니다.

VLA 시스템은 아직 초기 단계에 있으며 다음과 같은 4가지 근본적인 병목 현상에 직면해 있습니다.

1. 의미적 모호성과 취약한 작업 일반화: 모델은 모호하거나 개방형 지침을 해석하는 데 어려움을 겪습니다.
2. 불안정한 시각-행동 정렬: 인식 오류는 계획 및 실행 중에 증폭됩니다.
3. 희소하고 표준화되지 않은 다중 모드 데이터: 데이터 수집 및 주석 처리 비용이 많이 들기 때문에 대규모 데이터 플라이휠을 구축하기 어렵습니다.
4. 시간적, 공간적 축에 걸친 긴 시야의 과제: 긴 시간적 시야는 계획과 기억에 부담을 주고, 넓은 공간적 시야는 지각 밖의 요소에 대한 추론을 요구합니다. 현재의 VLA는 제한된 세계 모델과 교차 공간 추론으로 인해 이러한 요소가 부족합니다.

이러한 문제는 VLA의 여러 시나리오에 대한 일반화를 제한하고, 대규모 실제 배포에 대한 준비성을 제한합니다.

학습 및 적응: SSL, IL 및 RL

• 자기 감독 학습(SSL): 로봇이 지각 데이터에서 직접 패턴과 물리 법칙을 추론할 수 있도록 하여 " 세상을 이해하는 방법"을 가르칩니다.
• 모방 학습(IL): 로봇이 인간이나 전문가의 시연을 따라 할 수 있도록 하여 " 인간처럼 행동 "하도록 돕습니다.
• 강화 학습(RL): 보상-처벌 피드백 루프를 사용하여 정책을 최적화하여 " 시행착오를 통해 학습 "하도록 돕습니다.

Embodied AI에서 이러한 패러다임은 계층화된 학습 시스템을 형성합니다. SSL은 표현 기반을 제공하고 IL은 인간의 사전 지식을 제공하며 RL은 정책 최적화를 추진합니다.
인식에서 행동으로 이어지는 학습 의 핵심 메커니즘을 공동으로 형성합니다.

Sim2Real: 시뮬레이션과 현실의 연결

시뮬레이션-현실(Sim2Real)을 통해 로봇은 현실 세계에 배치되기 전에 가상 환경에서 훈련할 수 있습니다. NVIDIA Isaac Sim , Omniverse , DeepMind MuJoCo 와 같은 플랫폼은 방대한 양의 합성 데이터를 생성하여 하드웨어 비용과 마모를 줄입니다.

목표는 다음을 통해 "현실 격차" 를 최소화하는 것입니다.

• 도메인 무작위화: 일반화를 개선하기 위해 조명, 마찰, 노이즈를 무작위로 변경합니다.
• 물리적 교정: 실제 센서 데이터를 사용하여 시뮬레이션 물리학을 현실감 있게 조정합니다.
• 적응형 미세 조정: 실제 환경에서의 안정성을 위한 신속한 현장 재교육.

Sim2Real은 구현된 AI 구축을 위한 핵심적인 역할을 합니다. 눈부신 발전에도 불구하고, 현실 격차 , 컴퓨팅 비용 , 그리고 실제 환경에서의 안전성 과 관련된 과제는 여전히 남아 있습니다. 그럼에도 불구하고, 서비스형 시뮬레이션(SimaaS) 은 PaaS(플랫폼 구독) , DaaS(데이터 생성) , VaaS(검증) 비즈니스 모델을 통해 구현된 AI 시대를 위한 가볍지만 전략적인 인프라로 부상하고 있습니다.

인지 모델링: 세계 모델 - 로봇의 "내면 세계"

월드 모델은 로봇의 내부 두뇌 역할을 하며, 로봇이 환경과 결과를 내부적으로 시뮬레이션하고, 행동하기 전에 예측하고 추론할 수 있도록 합니다. 환경 역학을 학습함으로써 예측적이고 선제적인 행동을 가능하게 합니다. 대표 프로젝트: DeepMind Dreamer, Google Gemini + RT-2, Tesla FSD V12, NVIDIA WorldSim.

핵심 기술은 다음과 같습니다.

• 잠재 동역학 모델링: 고차원 관찰 결과를 잠재 상태로 압축합니다.
• 상상력 기반 계획: 경로 예측을 위한 가상 시행착오.
• 모델 기반 강화 학습: 실제 실험을 내부 시뮬레이션으로 대체합니다.

세계 모델은 반응형 지능에서 예측형 지능으로 의 전환을 나타내지만, 모델 복잡성 , 장기적 안정성 , 표준화 측면 에서 과제가 여전히 남아 있습니다.

군집 지능 및 추론: 개인 인지에서 집단 인지로

다중 에이전트 협업 및 기억 추론 시스템은 개별 에이전트의 지능을 협력적이고 인지적인 집단으로 확장하는 차세대 기술입니다.

• 다중 에이전트 시스템(MAS): 협력적 강화학습 프레임워크(예: OpenAI Hide-and-Seek , DeepMind QMIX / MADDPG )를 통해 여러 로봇 간의 분산 협력을 지원합니다. 이러한 프레임워크는 물류, 검사 및 협력적 군집 제어에 효과적인 것으로 입증되었습니다.
• 기억 및 추론: 에이전트에게 장기 기억과 인과 관계 이해를 제공합니다. 이는 과제 간 일반화 및 자기 계획에 필수적입니다. 연구 사례로는 DeepMind의 Gato , Dreamer , Voyager 등이 있으며, 이를 통해 지속적인 학습과 "과거를 기억하고 미래를 시뮬레이션"할 수 있습니다.

이러한 구성 요소들이 합쳐져 집단 학습, 기억, 자기 진화가 가능한 로봇 의 기반을 마련합니다.

글로벌 구현 AI 환경: 협업과 경쟁

글로벌 로봇 산업은 협력 경쟁 의 시대로 접어들고 있습니다.

• 중국은 공급망 효율성, 제조, 그리고 수직적 통합 분야에서 선두를 달리고 있으며, 유니트리와 유비테크 같은 기업들은 이미 휴머노이드를 대량 생산하고 있습니다. 그러나 중국의 알고리즘 및 시뮬레이션 역량은 여전히 미국에 몇 년 뒤처져 있습니다.
• 미국은 최첨단 AI 모델과 소프트웨어(딥마인드, 오픈AI, 엔비디아)에서 우위를 점하고 있지만, 이러한 우위는 로봇 하드웨어 부문에서는 완전히 확장되지 않습니다. 로봇 하드웨어 부문에서는 중국 기업들이 종종 더 빠른 반복 작업과 더 뛰어난 실제 성능을 보여줍니다. 이러한 하드웨어 격차는 CHIPS 법과 IRA에 따른 미국의 산업 리쇼어링 노력을 부분적으로 설명합니다.
• 일본은 정밀 부품과 모션 제어 시스템 분야에서 여전히 세계적인 선두주자이지만, AI 기반 로봇 공학 분야에서의 발전은 여전히 보수적입니다.
• 한국은 LG, 네이버랩스 등이 주도하는 첨단 소비자 로봇 도입과 성숙한 서비스 로봇 생태계를 통해 차별화를 꾀하고 있습니다.
• 유럽은 강력한 엔지니어링 문화, 안전 기준, 연구 수준을 유지하고 있으며, 많은 제조업이 해외로 이전했지만 유럽은 협업 프레임워크와 로봇 표준화 측면에서 여전히 우수한 성과를 보이고 있습니다.

이러한 지역적 강점이 합쳐져 글로벌 구현형 정보 산업의 장기적 균형을 형성하고 있습니다.

III. 로봇 × AI × Web3: 내러티브 비전 vs. 실제 경로

2025년, 웹 3(Web 3) 분야에서 로봇공학과 AI의 융합을 중심으로 새로운 서사가 등장했습니다. 웹 3는 종종 탈중앙화된 머신 경제의 기반 프로토콜로 여겨지지만, 그 진정한 통합 가치와 실현 가능성은 계층마다 현저히 다릅니다.

• 하드웨어 제조 및 서비스 계층: 자본 집약적이며 데이터 플라이휠이 약함. Web3는 현재 공급망 금융이나 장비 임대와 같은 예외적인 경우에서만 지원적인 역할을 할 수 있음.
• 시뮬레이션 및 소프트웨어 생태계: 호환성이 더 높아졌습니다. 시뮬레이션 데이터와 교육 작업을 속성 확인을 위해 체인에 올릴 수 있으며, 에이전트/스킬 모듈은 NFT 또는 에이전트 토큰을 통해 자산화할 수 있습니다.
• 플랫폼 계층: 분산화된 노동 및 협업 네트워크는 가장 큰 잠재력을 보여줍니다. Web3는 신원, 인센티브, 거버넌스를 통합하여 점진적으로 신뢰할 수 있는 "기계 노동 시장"을 구축하고 미래 기계 경제를 위한 제도적 토대를 마련할 수 있습니다.

장기적인 비전입니다. 오케스트레이션 및 플랫폼 계층은 Web3를 로봇 및 AI와 통합하는 데 가장 중요한 방향입니다. 로봇이 지각, 언어 및 학습 능력을 갖추면서 자율적으로 결정하고, 협업하며, 경제적 가치를 창출할 수 있는 지능형 행위자로 진화하고 있습니다. 이러한 "지능형 근로자"가 진정으로 경제에 참여하려면 정체성, 신뢰, 인센티브, 거버넌스라는 네 가지 핵심 장애물을 극복해야 합니다.

• 신원: 기계는 귀속 가능하고 추적 가능한 디지털 신원을 필요로 합니다. 기계 DID를 통해 각 로봇, 센서 또는 무인 항공기는 고유하고 검증 가능한 온체인 "신분증"을 발급할 수 있으며, 소유권, 활동 로그 및 권한 범위를 구속하여 안전한 상호작용과 책임 소재를 확보할 수 있습니다.
• 신뢰: "기계 노동"은 검증 가능하고, 측정 가능하며, 가격 책정이 가능해야 합니다. 스마트 계약 , 오라클 , 감사를 물리적 작업 증명(PoPW) , 신뢰 실행 환경(TEE) , 영지식 증명(ZKP) 과 결합하면 작업 실행의 신뢰성과 추적 가능성을 입증하여 기계 행동 회계에 가치를 부여할 수 있습니다.
• 인센티브: Web3는 토큰 인센티브 , 계정 추상화 , 상태 채널을 통해 머신 간 자동 결제 및 가치 흐름을 지원합니다. 로봇은 컴퓨팅 대여 및 데이터 공유를 위해 소액 결제를 사용할 수 있으며, 스테이킹/슬래싱을 통해 성능을 확보할 수 있습니다. 스마트 계약과 오라클은 최소한의 인력 투입으로 분산형 머신 조정 시장을 구축할 수 있습니다.
• 거버넌스: 기계가 장기적인 자율성을 확보함에 따라 Web3는 투명하고 프로그래밍 가능한 거버넌스를 제공합니다. DAO는 시스템 매개변수를 공동으로 결정하고, 다중 서명 과 평판은 안전과 질서를 유지합니다. 시간이 지남에 따라 이는 알고리즘 기반 거버넌스 로 전환됩니다. 즉, 인간이 목표와 경계를 설정하고, 계약은 기계 간 인센티브와 점검을 중재합니다.

Web3 × Robotics의 궁극적인 비전은 실제 세계 평가 네트워크 , 즉 다양하고 복잡한 환경에서 모델 성능을 지속적으로 테스트하고 벤치마킹하기 위한 "물리적 세계 추론 엔진" 역할을 하는 분산 로봇 함대와 전 세계적으로 검증 가능한 물리적 작업을 실행하고 체인상에서 수익을 정산하며 컴퓨팅이나 하드웨어 업그레이드에 가치를 재투자하는 로봇 인력입니다 .

오늘날 실용적인 방향입니다. 체화된 지능과 웹 3의 융합은 아직 초기 단계입니다. 분산형 머신-지능 경제는 대체로 내러티브와 커뮤니티 중심입니다. 단기적으로 실현 가능한 교차점은 다음 세 가지 영역에 집중되어 있습니다.

1. 데이터 크라우드소싱 및 속성 - 체인 내 인센티브와 추적성을 통해 기여자들이 실제 데이터를 업로드하도록 장려합니다.
2. 글로벌 롱테일 참여 - 국경 간 소액 결제와 소액 인센티브를 통해 데이터 수집 및 배포 비용이 절감됩니다.
3. 금융화 및 협력적 혁신 - DAO 구조는 로봇 자산화, 수익 토큰화, 기계 간 결제를 가능하게 할 수 있습니다.

전반적으로 로봇공학과 Web3의 통합은 단계적으로 진행될 것입니다. 단기적으로는 데이터 수집과 인센티브 메커니즘에 중점을 둘 것입니다. 중기적으로는 스테이블코인 기반 지불, 롱테일 데이터 집계, RaaS 모델의 자산화 및 결제 분야에서 획기적인 발전이 예상됩니다. 장기적으로는 휴머노이드가 확장됨에 따라 Web3가 기계 소유, 수익 분배 및 거버넌스를 위한 제도적 기반으로 발전하여 진정으로 분산화된 기계 경제를 실현할 수 있을 것입니다.

IV. Web3 로봇 환경 및 큐레이션된 사례

검증 가능한 진전, 기술적 개방성, 산업적 연관성 이라는 세 가지 기준을 바탕으로, 이 섹션에서는 Web3 × Robotics 의 교차점에 있는 대표적인 프로젝트들을 모델 및 지능 , 기계 경제 , 데이터 수집 , 인식 및 시뮬레이션 인프라 , 로봇 자산 및 수익(RobotFi/RWAiFi) 의 다섯 가지 계층으로 나누어 정리했습니다. 객관성을 유지하기 위해 과대광고에 치우치거나 충분히 문서화되지 않은 프로젝트는 제외했습니다. 누락된 부분이 있으면 지적해 주시기 바랍니다.

모델 및 인텔리전스 레이어

OpenMind — 로봇을 위한 안드로이드 구축( https://openmind.org/ )

OpenMind 는 구현된 AI 및 제어를 위한 오픈소스 로봇 OS 로, 로봇을 위한 최초의 분산형 런타임 및 개발 플랫폼 구축을 목표로 합니다. 두 가지 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.

• OM1: ROS2를 기반으로 구축된 모듈식 오픈소스 AI 에이전트 런타임 계층으로, 디지털 및 물리적 로봇 모두에 대한 인식, 계획 및 작업 파이프라인을 조율합니다.
• FABRIC: 클라우드 컴퓨팅, 모델, 실제 로봇을 연결하는 분산 조정 계층으로, 개발자가 통합된 환경에서 로봇을 제어/훈련할 수 있도록 합니다.

OpenMind는 LLM과 로봇 세계 사이의 지능형 미들웨어 역할을 합니다. 언어 지능을 체화된 지능으로 전환하고, 이해(언어 → 행동) 에서 정렬(블록체인 → 규칙) 까지의 발판을 제공합니다. OpenMind의 다층 시스템은 완전한 협업 루프를 형성합니다. 인간은 OpenMind 앱 (RLHF 데이터)을 통해 피드백/레이블을 제공하고, Fabric 네트워크는 신원 확인, 작업 할당 및 결제를 처리합니다. OM1 로봇은 작업을 실행하고 행동 감사 및 결제를 위한 온체인 "로봇 헌법"을 준수합니다. 이를 통해 인간 피드백 → 작업 협업 → 온체인 결제 의 분산화된 순환이 완성됩니다.

진행 상황 및 평가. OpenMind는 "기술적으로는 작동하나 상업적으로 검증되지 않은" 초기 단계에 있습니다. OM1 런타임은 GitHub에 오픈소스로 공개되어 있으며, 다중 모드 입력과 언어-행동 분석을 위한 NL 데이터 버스를 제공합니다. 독창적이지만 실험적인 단계입니다. 패브릭 과 온체인 결제는 현재 인터페이스 수준 설계 단계입니다. 생태계 연계에는 유니트리, 유비테크, 터틀봇, 그리고 교육/연구를 위한 대학(스탠퍼드, 옥스퍼드, 서울 로보틱스)이 포함되며, 아직 산업계 출시는 없습니다. 앱은 베타 버전이며, 인센티브/과제는 초기 단계입니다.

사업 모델: OM1(오픈소스) + Fabric(결제) + Skill Marketplace(인센티브). 아직 수익은 없으며, Pantera, Coinbase Ventures, DCG 등에서 약 2천만 달러의 초기 자금 조달에 의존하고 있습니다. 기술적으로는 야심 차지만, 긴 개발 경로와 하드웨어 의존성을 갖추고 있습니다. Fabric이 성공한다면 " 구현된 AI의 안드로이드 "가 될 수 있습니다.

CodecFlow — 로봇공학을 위한 실행 엔진( https://codecflow.ai )

CodecFlow 는 Solana 기반 로봇 공학을 위한 분산형 실행 계층으로 , AI 에이전트와 로봇 시스템을 위한 온디맨드 런타임 환경을 제공하여 각 에이전트에 " 인스턴트 머신 "을 제공합니다. 3가지 모듈:

• Fabric: 몇 초 만에 안전한 VM, GPU 컨테이너 또는 로봇 제어 노드를 시작하는 크로스 클라우드 및 DePIN 컴퓨팅 애그리게이터(Weaver + Shuttle + Gauge)입니다.
• optr SDK: 하드웨어 커넥터, 학습 알고리즘 및 블록체인 통합을 추상화하는 Python 프레임워크입니다. 데스크톱, 시뮬레이션 또는 실제 로봇을 제어하는 "운영자"를 생성할 수 있습니다.
• 토큰 인센티브: 오픈 소스 기여자를 위한 온체인 인센티브, 수익으로부터의 환매 및 시장을 위한 미래 경제

목표: 빌더에게 하드웨어 추상화, 미세 조정 도구, 클라우드 시뮬레이션 인프라, 온체인 경제를 제공하는 단일 실행 계층으로 분산된 로봇 생태계를 통합하여 로봇 및 데스크톱을 위한 수익 창출 운영자를 출시하고 확장할 수 있도록 합니다.

진행 상황 및 평가. Early Fabric(Go) 및 optr SDK (Python)가 출시되었습니다. 웹/CLI를 통해 분리된 컴퓨팅 인스턴스를 시작할 수 있으며, NRN, ChainLink, peaq와 통합됩니다. Operator Marketplace는 2025년 후반을 목표로 AI 개발자, 로봇 연구실, 자동화 운영자를 위한 서비스를 제공합니다.

기계 경제 계층

BitRobot — 세계 최초의 오픈 로봇 연구소 (https://bitrobot.ai)

FrodoBots Labs와 Protocol Labs가 공동으로 시작한, 구현형 AI 및 로봇공학을 위한 탈중앙화 연구 및 협업 네트워크입니다 . 비전: 서브넷 + 인센티브 + 검증 가능한 로봇 작업(VRW) 으로 구성된 개방형 아키텍처입니다.

• VRW: 각 로봇 작업의 실제 기여도를 정의하고 검증합니다.
• ENT(Embodied Node Token): 체인상 로봇 신원 및 경제적 책임.
• 서브넷: 연구, 컴퓨팅, 장치 및 운영자 전반에 걸쳐 지역 간 협업을 구성합니다.
• 상원 + 간달프 AI: 인센티브와 연구 할당을 위한 인간-AI 공동 거버넌스.

BitRobot은 2025년 백서 발표 이후 여러 서브넷(예: SN/01 ET Fugi , Virtuals의 SN/05 SeeSaw )을 운영하여 분산형 원격 조작과 실제 데이터 수집을 가능하게 했으며, 모델 개발에 대한 글로벌 연구를 촉진하기 위해 500만 달러 규모의 Grand Challenges 기금을 출시했습니다.

peaq — 머신 이코노미 컴퓨터 (https://www.peaq.xyz/)

peaq 는 머신 이코노미(Machine Economy)를 위해 구축된 레이어 1 체인으로, 수백만 대의 로봇과 기기에 머신 ID, 지갑, 접근 제어 및 시간 동기화(Universal Machine Time)를 제공합니다. 로보틱스 SDK를 사용하면 개발자는 단 몇 줄의 코드만으로 "머신 이코노미에 적합한" 로봇을 제작할 수 있으며, 이를 통해 공급업체에 구애받지 않는 상호 운용성과 P2P(Peer-to-Peer) 상호 작용이 가능합니다.

이 네트워크는 이미 세계 최초의 토큰화된 로봇 농장과 60개 이상의 실제 기계 애플리케이션을 운영하고 있습니다. peaq의 토큰화 프레임워크는 로봇 기업들이 자본 집약적인 하드웨어에 대한 유동성을 확보하고 기존 B2B/B2C 구매자를 넘어 참여 범위를 확대할 수 있도록 지원합니다. 네트워크 수수료로 운영되는 프로토콜 수준의 인센티브 풀은 기계 온보딩을 보조하고 개발자들을 지원하여 로봇 프로젝트의 성장 동력을 제공합니다.

데이터 레이어

목적: 원격 조작(PrismaX, BitRobot Network) , 1인칭 및 모션 캡처(Mecka, BitRobot Network, Sapien, Vader, NRN) , 시뮬레이션/합성 파이프라인(BitRobot Network)을 통한 구체화된 훈련을 위해 희소하고 비용이 많이 드는 실제 데이터를 활용하여 확장 가능하고 일반화 가능한 훈련 코퍼스를 구축합니다.

참고: Web3가 Web2 거대 기업보다 더 나은 데이터를 생성하는 것은 아닙니다. Web3의 가치는 데이터 경제 재분배 에 있습니다. 스테이블코인 레일과 크라우드소싱을 통해 허가 없는 인센티브와 온체인 어트리뷰션을 통해 저비용 소액 결제, 출처 확인 및 자동 수익 공유가 가능합니다. 오픈 크라우드소싱은 여전히 품질 관리 및 구매자 수요 부족에 직면해 있습니다.

프리즈맥스( https://gateway.prismax.ai )

구현된 AI를 위한 분산형 원격 조작 및 데이터 경제 - 인간 작업자, 로봇 및 AI 모델이 체인상 인센티브를 통해 함께 진화하는 글로벌 로봇 노동 시장을 구축하는 것을 목표로 합니다.

• 원격조작 스택: 브라우저/VR UI + SDK는 실시간 제어 및 데이터 수집을 위해 글로벌 무기/서비스 로봇을 연결합니다.
• 평가 엔진: CLIP + DINOv2 + 광학 흐름 의미론적 점수를 사용하여 각 궤적을 평가하고 체인상에서 결제합니다.

루프 텔레옵스 → 데이터 수집 → 모델 학습 → 온체인 결제를 완료하여 인간의 노동력을 데이터 자산으로 전환합니다.

진행 상황 및 평가. 2025년 8월부터 테스트넷(gateway.prismax.ai)이 운영 중입니다. 사용자는 팔을 원격으로 조작하여 작업을 파악하고 훈련 데이터를 생성할 수 있습니다. 평가 엔진은 내부적으로 실행됩니다. 명확한 위치 선정과 높은 기술적 완성도를 갖추고 있으며, 구현된 시대의 분산형 노동 및 데이터 프로토콜 로서 강력한 후보이지만, 단기적인 규모 확장은 여전히 과제로 남아 있습니다.

비트로봇 네트워크( https://bitrobot.ai/ )

BitRobot Network 서브넷은 비디오, 원격 조작 및 시뮬레이션 전반에 걸쳐 데이터 수집을 지원합니다. SN/01 ET Fugi를 통해 사용자는 로봇을 원격으로 제어하여 작업을 완료하고, "실제 포켓몬 고 게임"에서 내비게이션 및 인식 데이터를 수집합니다. 이 게임을 통해 UC 버클리 RAIL과 구글 딥마인드에서 사용하는 최대 규모의 개방형 인간-로봇 내비게이션 데이터셋 중 하나인 FrodoBots-2K 가 개발되었습니다. SN/05 SeeSaw는 iPhone을 통해 실제 환경에서 자기중심적 비디오 데이터를 대규모로 크라우드소싱합니다. 발표된 다른 서브넷인 RoboCap과 Rayvo는 저비용 구현을 통한 자기중심적 비디오 데이터 수집에 중점을 둡니다.

메카 ( https://www.mecka.ai )

메카는 게임화된 모바일 캡처와 맞춤형 하드웨어 장비를 통해 자기중심적인 비디오, 동작 및 작업 시연을 크라우드소싱하여 구현된 AI 훈련을 위한 대규모 다중 모드 데이터 세트를 구축하는 로봇 데이터 회사입니다.

사피엔( https://www.sapien.io/ )

로봇 지능을 강화하기 위한 인간 동작 데이터를 제공하는 크라우드소싱 플랫폼입니다. Sapien은 웨어러블 기기와 모바일 앱을 통해 인간의 자세 및 상호작용 데이터를 수집하여 체화 모델을 학습시키고, 이를 통해 글로벌 동작 데이터 네트워크를 구축합니다.

베이더( https://www.vaderai.ai )

베이더는 사용자가 1인칭 시점으로 일상 활동을 녹화하고 $VADER를 획득하는 실제 MMO 게임인 EgoPlay를 통해 자기중심적인 비디오 및 작업 시연을 크라우드소싱합니다. ORN 파이프라인은 원시 시점 영상을 개인 정보가 보호되고 구조화된 데이터 세트로 변환하며, 액션 레이블과 의미적 내러티브가 풍부하게 포함되어 휴머노이드 정책 훈련에 최적화되어 있습니다.

NRN 에이전트( https://www.nrnagents.ai/ )

브라우저 기반 로봇 제어 및 시뮬레이션 경쟁을 통해 인간 시연을 크라우드소싱하는 게임화된 체화 강화학습(EMR) 데이터 플랫폼입니다. NRN은 스포츠와 유사한 과제를 확장 가능한 데이터 기본 요소로 사용하여 시뮬레이션에서 실제 정책으로의 전환을 위한 정책 학습을 위한 모방 학습 및 지속적 강화학습을 위한 롱테일 행동 궤적을 생성합니다.

구체화된 데이터 수집 - 프로젝트 비교

미들웨어 및 시뮬레이션

미들웨어 및 시뮬레이션 계층은 물리적 감지와 지능형 의사 결정 간의 중추를 형성하며, 위치 측정, 통신, 공간 매핑, 그리고 대규모 시뮬레이션을 포괄합니다. 이 분야는 아직 초기 단계입니다. 여러 프로젝트에서 고정밀 위치 추적, 공유 공간 컴퓨팅, 프로토콜 표준화, 그리고 분산 시뮬레이션을 연구하고 있지만, 아직 통합 표준이나 상호 운용 가능한 생태계는 구축되지 않았습니다.

미들웨어 및 공간 인프라

핵심 로봇 기능인 내비게이션, 위치 인식, 연결성, 공간 매핑 은 물리적 세계와 지능형 의사 결정을 연결하는 다리 역할을 합니다. 더 광범위한 DePIN 프로젝트(Silencio, WeatherXM, DIMO)에서 이제 "로보틱스"를 언급하고 있지만, 아래 프로젝트들은 구현된 AI와 가장 직접적으로 관련된 프로젝트들입니다.

• RoboStack — 클라우드 기반 로봇 운영 스택 ( https://robostack.io )
  ROS2 , DDS , 엣지 컴퓨팅을 통합한 클라우드 네이티브 로봇 OS 및 제어 스택입니다. RCP(로봇 제어 프로토콜) 는 클라우드 서비스처럼 로봇을 호출하고 조정할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
• GEODNET — 분산형 GNSS 네트워크 ( https://geodnet.com )
  센티미터급 RTK/GNSS를 제공하는 글로벌 분산형 위성 위치 추적 네트워크입니다. 분산형 기지국과 온체인 인센티브를 통해 드론, 자율주행, 로봇에 고정밀 위치 정보를 제공하며, 기계 경제의 지오인프라 계층(Geo-Infra Layer) 으로 자리매김합니다.
• Auki — 공간 컴퓨팅을 위한 Posemesh ( https://www.auki.com )
  크라우드소싱 센서와 컴퓨팅을 통해 공유 실시간 3D 지도를 생성하는 분산형 Posemesh 네트워크로, AR, 로봇 탐색, 다중 장치 협업을 가능하게 합니다. 이는 AR과 로봇 공학을 융합한 핵심 인프라입니다.
• Tashi Network — 로봇을 위한 실시간 메시 조정 ( https://tashi.network )
  30ms 미만의 합의, 저지연 센서 교환, 그리고 다중 로봇 상태 동기화를 지원하는 분산형 메시 네트워크입니다. MeshNet SDK는 실시간 구현형 AI를 위한 공유 SLAM, 군집 조정, 그리고 강력한 지도 업데이트를 지원합니다.
• Staex — 분산형 연결 및 원격 측정 ( https://www.staex.io )
  도이체 텔레콤 R&D의 분산형 연결 및 장치 관리 계층으로, 안전한 통신, 신뢰할 수 있는 원격 측정, 그리고 장치-클라우드 라우팅을 제공합니다. Staex는 로봇 함대가 운영자 간 안정적으로 데이터를 교환하고 상호 운용할 수 있도록 지원합니다.

분산 시뮬레이션 및 학습 시스템

Gradient — 오픈 인텔리전스를 향하여 （https://gradient.network/）

Gradient는 분산형 인프라에서 분산 학습, 추론, 검증 및 시뮬레이션을 지원하는 오픈 인텔리전스 구축에 전념하는 AI R&D 연구소입니다. 현재 기술 스택에는 Parallax (분산 추론), Echo (분산 강화 학습 및 다중 에이전트 학습), 그리고 Gradient Cloud (엔터프라이즈 AI 솔루션)가 포함되어 있습니다.

로봇공학 분야에서 Gradient는 Mirage를 개발하고 있습니다. Mirage는 일반화 가능한 세계 모델과 범용 정책을 구축하도록 설계된 분산 시뮬레이션 및 로봇 학습 플랫폼으로, 역동적인 상호작용 환경과 대규모 병렬 학습을 지원합니다. Mirage는 곧 자체 프레임워크와 모델을 출시할 예정이며, 개발팀은 NVIDIA 와 잠재적인 협력 방안을 논의해 왔습니다.

로봇 자산 및 수익(RobotFi/RWAiFi)

이 계층은 토큰화, 수익 분배, 분산형 거버넌스를 통해 로봇을 생산 도구 에서 금융화 가능한 자산 으로 전환하여 기계 경제의 금융 인프라를 형성합니다.

XmaquinaDAO — 물리적 AI DAO( https://www.xmaquina.io )

XMAQUINA는 선도적인 민간 휴머노이드 로봇 및 체화 AI 기업에 글로벌 유동성을 제공하는 탈중앙화 생태계로, 전통적으로 벤처캐피털(VC)만 참여했던 기회를 온체인으로 제공합니다. 토큰 DEUS 는 유동성 지수 및 거버넌스 자산 역할을 하며, 재무 자산 배분 및 생태계 성장을 조정합니다. DAO 포털과 머신 이코노미 런치패드는 커뮤니티가 토큰화된 머신 자산과 체계적인 온체인 참여를 통해 신생 물리 AI 벤처를 공동 소유하고 지원할 수 있도록 지원합니다.

GAIB - AI 인프라를 위한 경제 계층( https://gaib.ai/ )

GAIB는 GPU 및 로봇 과 같은 실제 AI 인프라를 위한 통합 경제 계층을 제공하여 분산된 자본을 생산적인 AI 인프라 자산에 연결하고 수익을 검증 가능하고 구성 가능하며 체인에 구현할 수 있도록 합니다.

로봇 공학의 경우, GAIB는 "로봇 토큰을 판매"하지 않습니다 . 대신, 로봇 장비 및 운영 계약(RaaS, 데이터 수집, 텔레옵스)을 온체인에서 금융화하여 실제 현금 흐름을 합성 가능한 온체인 수익 자산 으로 전환합니다. 이는 장비 자금 조달 (리스/담보), 운영 현금 흐름 (RaaS/데이터 서비스), 그리고 데이터 권리 수익 (라이선싱/계약)을 포괄하며, 로봇 자산과 그 수익을 측정, 가격 책정 및 거래 가능하게 만듭니다.

GAIB는 구조화된 위험 관리(초과 담보, 준비금, 보험)를 바탕으로 AID/sAID를 결제/수익률 관리 수단으로 활용합니다. 시간이 지남에 따라 DeFi 파생상품 및 유동성 시장과 통합되어 "로봇 자산"에서 "복합성 수익 자산"으로 이어지는 순환 고리를 완성합니다. 목표는 AI 시대의 지능 경제의 중추가 되는 것입니다.

V. 결론: 현재의 과제와 장기적인 기회

장기적인 관점에서, 로봇공학 × AI × Web3 의 융합은 탈중앙화된 머신 경제 ( DeRobot Economy )를 구축하여, 구현된 지능을 "단일 머신 자동화"에서 소유, 결제, 그리고 거버넌스가 가능한 네트워크 협업 으로 전환하는 것을 목표로 합니다. 핵심 논리는 "토큰 → 배포 → 데이터 → 가치 재분배" 라는 자기 강화적 순환 구조로, 이를 통해 로봇, 센서, 그리고 컴퓨팅 노드는 온체인 소유권을 획득하고, 거래하고, 수익을 공유합니다.

그럼에도 불구하고, 현재 단계에서 이 패러다임은 초기 단계의 탐색 단계 에 머물러 있으며, 안정적인 현금 흐름과 확장 가능한 상업적 플라이휠과는 거리가 멉니다. 많은 프로젝트가 내러티브 중심이며, 실제 적용은 제한적입니다. 로봇 제조 및 운영은 자본 집약적이기 때문에 토큰 인센티브만으로는 인프라 확장에 필요한 자금을 조달할 수 없습니다. 온체인 금융은 구성 가능하지만, 아직 실물 자산 위험 가격 책정 및 현금 흐름 실현 문제를 해결하지 못했습니다 . 간단히 말해, "자립형 머신 네트워크"는 여전히 이상적인 형태 이며, 그 비즈니스 모델은 실제 검증이 필요합니다.

• 모델 및 인텔리전스 계층. 이는 가장 가치 있는 장기적 방향입니다. OpenMind 로 대표되는 오픈소스 로봇 운영 체제는 폐쇄적인 생태계를 탈피하고 언어-행동 인터페이스를 통해 다중 로봇 간 협력을 통합하고자 합니다. 기술적 비전은 명확하고 체계적으로 완벽하지만, 엔지니어링 부담이 크고 검증 주기가 길며 업계 차원의 긍정적인 피드백이 아직 형성되지 않았습니다 .
• 기계 경제 계층. 아직 시판 전 단계입니다 . 실제 로봇 기반은 규모가 작고, DID 기반 신원과 인센티브 네트워크는 자체적으로 일관된 루프를 형성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 우리는 진정한 "기계 노동 경제"와는 거리가 멉니다. 구현된 시스템이 대규모로 구축된 후에야 온체인 신원, 결제 및 협업 네트워크의 경제적 효과가 명확해질 것입니다.
• 데이터 계층. 장벽이 상대적으로 낮으며, 이는 오늘날 상업적 실현 가능성에 가장 가깝 습니다. 체화된 데이터 수집은 시공간적 연속성 과 고정밀 동작 의미론을 요구하며, 이는 품질과 재사용성을 결정합니다. 크라우드스케일 과 데이터 신뢰성 의 균형을 맞추는 것이 핵심 과제입니다. PrismaX는 B-side 수요를 먼저 확보한 후 수집/검증 작업을 분산하여 부분적으로 복제 가능한 템플릿을 제공하지만, 생태계 규모와 데이터 시장이 성숙하는 데는 시간이 걸릴 것입니다.
• 미들웨어 및 시뮬레이션 계층. 아직 기술 검증 단계 에 있으며, 통합 표준이 없고 상호 운용성이 제한적입니다. 시뮬레이션 결과를 현실 세계에 적용하기 위해 표준화하기 어렵고 , Sim2Real의 효율성 도 여전히 제한적입니다.
• RobotFi/RWAiFi 계층. Web3의 역할은 주로 보조적인 역할을 합니다. 즉, 로봇 경제 자체를 재정의하기보다는 공급망 금융, 장비 임대 및 투자 거버넌스에서 투명성, 결제 및 자금 조달 효율성을 향상시키는 것입니다.

그럼에도 불구하고, 우리는 로봇공학 × AI × Web3 의 교차점이 차세대 지능형 경제 시스템의 시작점을 나타낸다고 믿습니다. 이는 단순히 기술 패러다임의 융합이 아니라 생산 관계를 재구성 할 수 있는 기회이기도 합니다. 기계가 정체성, 인센티브, 그리고 거버넌스를 갖추게 되면, 인간과 기계의 협업은 지역화된 자동화에서 네트워크화된 자율성 으로 진화할 수 있습니다. 단기적으로 이 영역은 여전히 내러티브와 실험 에 의해 주도되겠지만, 새롭게 부상하는 제도적 및 인센티브 프레임워크는 미래 기계 사회의 경제 질서를 위한 토대를 마련하고 있습니다. 장기적으로는 체화된 지능과 Web3의 결합이 가치 창출의 경계를 재정립하여 지능형 에이전트를 소유 가능하고 협력적이며 수익을 창출하는 경제 주체 로 격상시킬 것입니다.

면책 조항: 이 글은 AI 도구(ChatGPT-5 및 Deepseek)의 도움을 받았습니다. 저자는 교정 및 정확성 확보를 위해 노력했지만, 오류가 있을 수 있습니다. 암호화폐 시장은 프로젝트의 기본 원칙과 2차 시장 가격 변동 사이에 괴리가 발생하는 경우가 많습니다. 이 콘텐츠는 정보 종합 및 학술/연구 교류를 위한 목적으로만 제공 되며, 투자 조언 이나 토큰 매수 또는 매도 권유를 구성하지 않습니다 .

로봇 산업에서 자동화, AI, Web3의 융합적 진화는 원래 Medium의 IOSG Ventures 에 게재되었으며, 사람들은 이 스토리를 강조하고 응답함으로써 대화를 이어가고 있습니다.