우리는 영화에서 이와 같은 공상 과학 장면들을 보아왔습니다. 스타워즈의 R2-D2는 인간과 유창하게 대화하고, 도구를 자율적으로 사용하며, 해킹에도 능숙합니다. 트랜스포머의 트랜스포머들은 인간형 로봇이든 자율주행 자동차, 드론, 로봇 강아지로 변신하든 독립적으로 생각하고 유연하게 행동할 수 있습니다. 로봇이 인간과 상호작용하고, 로봇끼리 상호작용하고, 물리적 세계와 상호작용하는 이러한 장면들, 한때 우리를 놀라게 하고 동경하게 했던 장면들은 사실 올해 뜨거운 화두인 "물리적 AI"와 밀접한 관련이 있습니다.
올해 1월, 엔비디아 CEO 젠슨 황은 CES에서 인공지능(AI)을 로봇과 같은 실세계 물리적 AI에 적용하는 개념을 처음으로 공개적으로 제안하며 이를 AI 발전의 마지막 물결로 여겼습니다. 테슬라는 '시크릿 플랜 4장'을 발표하며 AI와 로봇 공학 분야로 개발 초점을 옮겨 AI를 물리적 세계에 대규모로 통합하는 것을 목표로 삼았습니다.
그렇다면 거대 기업들이 투자하고 있는 이 물리적 AI는 정확히 무엇일까요? 그리고 블록체인을 물리적 AI와 결합한 DePAI 는 무엇일까요? DePAI는 물리적 AI가 직면한 고질적인 문제들을 어떻게 해결할까요?
본 연구 보고서는 물리적 AI의 개념과 그에 내재된 과제들을 소개하는 것으로 시작하여, DePAI의 기술적 기반을 상세히 설명하고, 생태계를 심층적으로 분석하며, 응용 시나리오를 제시합니다. 또한 Auki, PrismaX, CodecFlow, Peaq, XMAQUINA와 같은 잘 알려진 DePAI 프로젝트들의 사례 연구를 제공합니다. 마지막으로, DePAI 머신 경제의 현재 과제와 한계를 파악하고 미래 전망을 제시합니다. 이 보고서를 통해 독자들은 DePAI 분야의 현황과 미래 잠재력에 대한 포괄적인 이해를 얻을 수 있을 것입니다.
저자: 펠릭스 , Web3Caff 리서치 연구원
표지: 사진 제공: Unsplash+, 타이포그래피: Web3Caff Research
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목차
- DePAI 소개
- 물리 AI
- 데파이
- DePAI와 DePIN 의 관계
- 기술적 기초
- SSI
- zkTLS 프로토콜
- 일체 포함
- 지불 계약
- 블록체인 기술
- DePAI의 7단계
- AI 에이전트
- 기계 인간
- 데이터 네트워크
- 공간 지능
- 인프라 네트워크
- 기계 경제성
- DePAI DAO
- DePAI 애플리케이션 시나리오
- 분산형 AI 컴퓨팅
- 자율 로봇 노동 서비스
- 로봇 자율 구성 네트워크 데이터 공유 서비스
- 로봇 평판 시장
- 분산형 에너지 서비스
- 디지털 트윈의 세계
- 대표 프로젝트
- 코덱플로우
- 오픈마인드
- 비트로봇 네트워크
- 프리즈마엑스
- 로보 스택
- 포스 에이돈
- 피스
- 엑스마퀴나
- 요약
- DePAI가 직면한 과제
- 데이터 제한 사항
- 확장성
- 조정 과제
- 상호 운용성
- 규제상의 어려움
- 윤리적 과제
- 시야
- 결론
- 핵심 포인트 구조도
- 참고 자료
DePAI 소개
물리 AI
(1) 개념의 등장
올해 1월 CES 컨퍼런스에서 엔비디아 CEO 젠슨 황은 세계 무대에서 처음으로 "물리적 AI"라는 개념을 제안했습니다. 그는 "물리적 AI"를 "인지 AI"(텍스트, 이미지, 소리를 이해할 수 있는 AI), "생성 AI"(이미지, 텍스트, 소리를 생성할 수 있는 AI), "에이전트 AI"(인지, 추론, 계획, 행동이 가능한 AI)에 이어 네 번째이자 마지막 AI 물결로 규정했습니다. 그는 AI가 중력, 마찰, 관성과 같은 물리 법칙을 이해할 뿐만 아니라 기하학적, 공간적 관계, 심지어 인과 관계까지 이해해야 한다고 강조했습니다.[1]
젠슨 황은 이번 컨퍼런스에서 물리적 AI 개념을 소개하는 것과 더불어 NVIDIA Cosmos, DRIVE Thor, 그리고 NVIDIA Isaac Groot의 새로운 버전 등 물리적 AI를 위한 세 가지 핵심 제품을 공개했습니다.
엔비디아 코스모스
NVIDIA Cosmos는 물리 기반 AI에 초점을 맞춘 세계 최초의 월드 파운데이션 모델 입니다. 이 모델은 2천만 시간 분량의 비디오 데이터를 사용하여 사람의 걷기, 손으로 물체를 조작하는 동작, 빠르게 움직이는 물체, 카메라 움직임과 같은 물리적 역학에 중점을 두고 학습되었습니다. Cosmos의 목표는 창의적인 콘텐츠를 생성하는 것이 아니라 AI가 실제 물리 세계를 이해하도록 가르치는 것입니다.
NVIDIA Cosmos의 물리 AI 분야에서의 역할은 다음과 같습니다.
- 합성 데이터 생성: 이 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다.
- 로봇 훈련: 코스모스 모델을 개선하고 이를 로봇 학습의 초기 모델로 활용합니다.
- 다양한 미래 물리적 시나리오를 생성합니다. 이는 영화 "닥터 스트레인지"에서 미래 시나리오를 시뮬레이션하는 방식과 유사합니다(예: 뒤틀린 도시, 접힌 거리, 역주행하는 자동차 등).
- 비디오 주석: 이 모델은 비디오에 정확하게 레이블을 추가할 수 있으며, 이러한 레이블은 멀티모달 대규모 언어 모델을 학습하는 데 사용할 수 있습니다.
드라이브 토르
DRIVE Thor는 차세대 프로세서입니다. Thor는 탁월한 성능을 자랑하며, 40W에서 130W까지 전력을 조절할 수 있는 기능을 통해 최대 2070조 TOPS(초당 연산 횟수)를 제공합니다( NVIDIA 공식 웹사이트 자료 기준). 현재 업계 표준인 Orin 프로세서(275 TOPS, 전력 구성 15W~60W)와 비교하면 20배 향상된 성능을 제공합니다. Thor는 20개의 고해상도 카메라, 레이더, LiDAR 센서 등 방대한 양의 센서 데이터를 처리하여 AI 추론에 필요한 토큰 으로 변환하고, 최종적으로 차량 경로 예측을 생성할 수 있습니다.
Thor는 자동차에만 사용되는 것이 아니라, 자율 이동 로봇 (AMR) 및 휴머노이드 로봇과 같은 다양한 응용 분야에 사용할 수 있는 범용 로봇 컴퓨터입니다.
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