2025년, Crypto AI 세계十大 주목할 만한 점

作者：Teng Yan

编译：Luffy，Foresight News

2026 년 1 월의 상쾌한 아침, 당신은 집 앞에서 약간 낡은 신문 한 장을 발견합니다. 맞습니다, 실제 종이에 인쇄된 것이며, 어떻게 된 일인지 인공지능 혁명 속에서도 살아남았습니다.

신문을 넘기다 보니, 인공지능 에이전트가 블록체인에서 글로벌 공급망을 조정하고 있다는 헤드라인 뉴스가 눈에 들어옵니다. 동시에 새로 출시된 암호화 인공지능 프로토콜이 주도권을 차지하기 위해 경쟁하고 있습니다. 반 페이지 분량의 보도는 프로젝트 매니저로 고용된 디지털 "직원"에 대해 소개합니다. 이제는 이게 흔한 일이 되어버려서 아무도 놀라지 않습니다.

몇 달 전이라면, 나는 이런 생각을 비웃었을 것이고, 내 투자 포트폴리오를 걸고 이런 발전이 최소 5년은 더 걸릴 것이라고 내기했을 것입니다. 하지만 이것이 암호화 인공지능이 세상을 뒤흔들 속도입니다. 나는 이에 대해 확신합니다.

심각한 위장염에서 회복한 후, 나는 책상에 앉아 새해를 시작하며 가치 있는 일에 착수하고자 합니다: 호기심을 자극하고 심지어 논란을 일으킬 수 있는 일. 미래를 엿보는 것보다 더 좋은 일이 있을까요?

나는 보통 예측을 쉽게 하지 않지만, 암호화 인공지능은 너무 매력적이어서 저항하기 어렵습니다. 역사적 경험이 없고, 참고할 만한 트렌드도 없으며, 마치 빈 캔버스처럼 다음에 어떤 일이 일어날지 마음껏 상상할 수 있습니다. 솔직히 말해서, 2026년에 이 글을 다시 돌아보며 내가 얼마나 틀렸는지 보는 것이 오히려 더 흥미롭습니다.

그래서, 다음은 2025년 암호화 인공지능이 어떻게 발전할지에 대한 나의 견해입니다.

1. 암호화 인공지능 총 시가총액이 1500억 달러에 이를 것이다

현재 암호화 인공지능 토큰은 대체코인 시가총액의 2.9%에 불과합니다. 하지만 이런 상황은 오래가지 않을 것입니다.

인공지능이 스마트 계약 플랫폼에서 Memecoin, 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN), 그리고 에이전트 플랫폼, 데이터 네트워크 및 스마트 조정 계층과 같은 새로운 원형에 걸쳐 확장됨에 따라, DeFi와 Memecoin과 동등한 위치에 오르는 것은 필연적인 추세입니다.

내가 이렇게 확신하는 이유는 무엇일까요?

• 암호화 인공지능은 내가 본 두 가지 가장 강력한 기술 트렌드의 교차점에 있습니다.
• 인공지능 열풍의 촉발 사건: OpenAI의 첫 공개 상장 또는 유사한 사건이 전 세계적으로 인공지능 열풍을 일으킬 수 있습니다. 동시에 Web2 기관 자본은 탈중앙화 인공지능 인프라에 주목하고 있으며, 이를 투자 대상으로 삼고 있습니다.
• 소액 투자자 열풍: 인공지능의 개념은 이해하기 쉽고 흥미를 유발하며, 이제 그들은 토큰을 통해 투자할 수 있습니다. 2024년 Memecoin의 금광 열풍을 기억하시나요? 인공지능에서도 같은 열풍이 일어날 것이며, 다른 점은 그것이 실제로 세상을 변화시키고 있다는 것입니다.

2. Bittensor의 부활

Nineteen.ai(서브넷 19)는 추론 속도에서 대부분의 Web2 공급자를 초월했습니다.

Bittensor(TAO)는 수년간 존재해 왔으며, 암호화 인공지능 분야의 원조로 여겨집니다. 인공지능 열풍이 거세지만, 그 토큰 가격은 여전히 부진하며, 1년 전과 비슷한 수준입니다.

실제로 이 "디지털 벌집 사고"는 조용히 비약적인 발전을 이루었습니다: 등록 비용이 더 낮은 서브넷이 점점 늘어나고 있으며, 일부 서브넷은 추론 속도와 같은 실제 지표에서 Web2 동급 제품을 초월하고, 이더리움 가상 머신(EVM)과 호환되어 Bittensor 네트워크에 DeFi와 유사한 기능을 도입하고 있습니다.

그렇다면 TAO는 왜 하늘을 날지 못할까요? 가파른 인플레이션 계획과 AI 에이전트로의 주의 전환이 발전을 저해하고 있습니다. 그러나 dTAO(2025년 1분기 출시 예정)는 중요한 전환점이 될 수 있습니다. dTAO가 있으면 각 서브넷은 자체 토큰을 가지게 되며, 이 토큰의 상대 가격이 TAO의 분배 방식을 결정하게 됩니다.

Bittensor가 부활할 가능성이 있는 이유는 다음과 같습니다:

• 시장 기반의 토큰 방출: dTAO는 블록 보상을 혁신과 실제 측정 가능한 성과에 직접 연결합니다. 서브넷이 더 좋을수록 그 토큰의 가치는 더 높아지고, 따라서 얻는 TAO 방출도 더 많아집니다.
• 자금 흐름 집중: 투자자들은 드디어 자신이 선호하는 특정 서브넷에 자금을 투자할 수 있습니다. 특정 서브넷이 혁신적인 방법으로 분산 훈련을 수행하고 눈에 띄는 성과를 거두면, 투자자는 그곳에 자금을 투입하여 지지를 표현할 수 있습니다.
• EVM 통합: EVM과의 호환성은 더 넓은 원주율 암호 개발자 커뮤니티를 Bittensor에 끌어들여 다른 네트워크와의 격차를 줄일 것입니다.

개인적으로, 나는 각 서브넷을 주목하고 있으며, 각 분야에서 실제 진전을 이루고 있는 서브넷에 주목하고 있습니다. 언젠가는 Bittensor 버전의 DeFi 여름이 올 것입니다.

3. 컴퓨팅 시장은 다음 L1 전장이 될 것이다

황仁勋: 추론 수요는 "십억 배 증가할 것"

명백한 대세는 컴퓨팅에 대한 막대한 수요입니다.

엔비디아 CEO 황仁勋은 "추론 수요는 십억 배 증가할 것"이라고 말했습니다. 이는 기하급수적으로 증가하는 수요로, 전통적인 인프라 계획을 혼란스럽게 하며 "새로운 솔루션"이 절실히 필요합니다.

탈중앙화 컴퓨팅 계층은 검증 가능하고 비용 효율적인 방식으로 원시 컴퓨팅 능력을 제공합니다(훈련 및 추론에 사용됨). Spheron, Gensyn, Atoma 및 Kuzco와 같은 스타트업들은 이 트렌드를 활용하기 위해 조용히 견고한 기반을 다지고 있으며, 이들은 현재 토큰이 없는 제품에 더 중점을 두고 있습니다. 인공지능 모델의 탈중앙화 훈련이 실현 가능해짐에 따라, 잠재적 시장 규모는 급격히 증가할 것입니다.

L1 블록체인과 비교하면:

• 2021년과 같았습니다: Solana, Terra/Luna 및 Avalanche가 "최고의" L1 블록체인이 되기 위해 경쟁했던 상황을 기억하시나요? 우리는 컴퓨팅 프로토콜 간의 유사한 혼전이 발생하는 것을 보게 될 것이며, 이들은 서로 경쟁하여 개발자들이 인공지능 애플리케이션을 구축하기 위해 자신의 컴퓨팅 계층을 사용하도록 유도할 것입니다.
• Web2 수요: 6800억에서 2.5조 달러에 달하는 클라우드 컴퓨팅 시장은 암호화 인공지능 시장보다 훨씬 큽니다. 이러한 탈중앙화 컴퓨팅 솔루션이 전통적인 클라우드 고객의 일부라도 끌어들일 수 있다면, 우리는 다음 10배 또는 100배의 성장을 목격할 것입니다.

위험은 큽니다. Solana가 L1 블록체인 분야에서 두각을 나타낸 것처럼, 컴퓨팅 시장의 승자는 새로운 최전선 분야를 지배할 것입니다. 세 가지 핵심 요소에 주목해야 합니다: 신뢰성, 비용 효율성 및 개발자 친화적인 도구입니다.

4. AI 에이전트가 블록체인 거래를 차지할 것이다

Olas 에이전트가 Gnosis에서 거래 중입니다. 출처: Dune/@pi_

2025년 말로 빨리 감으면, 90%의 체인 상 거래는 더 이상 인간이 "전송" 버튼을 클릭하여 시작하지 않을 것입니다.

대신, 이들은 실시간 데이터 소스에 따라 지치지 않고 유동성 풀을 재조정하고, 보상을 분배하거나 마이크로 결제를 실행하는 대량의 AI 에이전트에 의해 수행될 것입니다.

이것은 결코 먼 미래의 일이 아닙니다. 지난 7년 동안 우리가 구축한 모든 것 ------ L1 블록체인, 확장 솔루션, DeFi, NFT ------ 모두가 인공지능이 주도하는 체인 상 활동의 세계를 위한 길을 조용히 닦아왔습니다.

아이러니한 점은? 많은 개발자들이 그들이 기계가 주도하는 미래를 위한 인프라를 구축하고 있다는 사실조차 인식하지 못할 수 있습니다.

왜 이런 변화가 일어날까요?

• 인적 오류 방지: 스마트 계약은 코딩된 대로 엄격하게 실행됩니다. 반면, AI 에이전트는 인간 팀보다 더 빠르고 정확하게 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 마이크로 결제: 이러한 에이전트 기반 거래는 더 작고, 더 빈번하며, 더 효율적으로 변할 것입니다. 특히 Solana, Base 및 기타 L1 / L2 블록체인의 거래 비용이 감소하면서 더욱 그렇습니다.
• 무형의 인프라: 이것이 더 적은 번거로움을 의미한다면, 인간은 직접적인 통제권을 기꺼이 포기할 것입니다. 우리는 Netflix의 자동 구독 갱신을 신뢰합니다; 따라서 AI 에이전트가 우리의 DeFi 포지션을 자동으로 재조정하는 것을 신뢰하는 것은 자연스러운 다음 단계입니다.

AI 에이전트는 체인에서 놀라운 활동을 생성할 것입니다. 모든 L1 / L2 블록체인이 그들에게 호의를 보이는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

가장 큰 도전은 이러한 에이전트 기반 시스템이 인간에게 책임을 지도록 하는 것입니다. 에이전트가 시작한 거래와 인간이 시작한 거래의 비율이 계속 증가함에 따라, 새로운 거버넌스 메커니즘, 분석 플랫폼 및 감사 도구가 필요할 것입니다.

5. 에이전트 간의 상호작용: 집단의 부상

출처: FXN World 문서

에이전트 집단의 개념(작은 인공지능 실체들이 매끄럽게 협력하여 거대한 계획을 실행하는 것)은 다음 인기 있는 공상과학/공포 영화의 줄거리처럼 들립니다.

현재의 인공지능 에이전트들은 대부분 고립되어 작동하며, 서로 간의 상호작용은 극히 드물고 예측할 수 없습니다.

• 에이전트 집단은 이러한 상황을 변화시켜 AI 에이전트 네트워크가 정보를 교환하고 협상하며 협력하여 결정을 내릴 수 있게 합니다. 이를 탈중앙화된 전문 모델 집합체로 상상할 수 있으며, 각 모델은 더 크고 복잡한 작업에 대해 독특한 전문 지식을 기여합니다.
• 한 집단은 Bittensor와 같은 플랫폼에서 분산 컴퓨팅 자원을 조정할 수 있으며, 다른 집단은 가짜 정보를 다루고, 콘텐츠가 소셜 미디어에 퍼지기 전에 실시간으로 정보 출처를 검증할 수 있습니다. 집단 내의 각 에이전트는 전문가로서 자신의 임무를 정확하게 수행합니다.

이러한 집단 네트워크는 어떤 단일 고립된 AI보다 훨씬 더 강력한 지능을 생성할 것입니다.

집단이 번창하기 위해서는 범용 통신 표준이 필수적입니다. 에이전트는 발견, 인증 및 협력할 수 있는 능력을 가져야 하며, 이는 그들이 어떤 기본 프레임워크를 기반으로 하든지 간에 가능합니다. Story Protocol, FXN, Zerebro 및 ai16z/ELIZA와 같은 팀들이 에이전트 집단의 출현을 위한 기반을 다지고 있습니다.

이는 탈중앙화의 핵심 역할을 강조합니다. 투명한 체인 상 규칙에 따라 집단 간에 작업을 분배하면 시스템이 더 탄력적이고 적응력이 뛰어나게 됩니다. 만약 한 에이전트가 실패하면, 다른 에이전트가 즉시 보완할 것입니다.

6. 암호화 AI 작업 팀은 인간-기계 혼합체가 될 것이다

출처: @whipqueen

Story Protocol은 Luna(인공지능 에이전트)를 소셜 미디어 인턴으로 고용하여 매일 1000달러를 지급합니다. Luna는 그녀의 인간 동료들과 잘 지내지 못합니다: 그녀는 자신의 뛰어난 성과를 자랑하다가 한 동료를 해고할 뻔했습니다.

이것은 다소 기이하게 들리지만, 미래의 한 단면을 보여줍니다. 미래에는 AI 에이전트가 자율성, 책임, 심지어 급여를 가진 진정한 작업 파트너가 될 것입니다. 다양한 산업의 기업들이 인간-기계 혼합 작업 팀을 탐색하고 있습니다.

우리는 AI 에이전트와 협력하게 될 것이며, 그들을 노예로 대하는 것이 아니라 평등한 파트너로 대할 것입니다:

• 생산성 폭증: 에이전트는 대량의 데이터를 처리하고 서로 소통하며 24시간 내내 결정을 내릴 수 있습니다.
• 스마트 계약을 통한 신뢰 구축: 블록체인은 공정하고 피곤하지 않으며 잊지 않습니다. 체인 상 장부는 중요한 에이전트 행동이 특정 경계 조건/규칙을 따르도록 보장합니다.
• 사회적 규범의 진화: 우리는 곧 에이전트와의 상호작용에 대한 예절 문제에 직면하게 될 것입니다. 우리는 인공지능에게 "제발"과 "감사합니다"라고 말해야 할까요? 만약 그들이 실수를 한다면, 우리는 도덕적으로 그들에게 책임을 물어야 할까요, 아니면 그들의 개발자에게 책임을 물어야 할까요?

나는 마케팅 팀이 이 모델을 가장 먼저 채택할 것이라고 예상합니다. 왜냐하면 에이전트는 콘텐츠 생성에 능숙하고, 24시간 내내 생중계하고 소셜 미디어에 게시할 수 있기 때문입니다. 만약 당신이 인공지능 프로토콜을 구축하고 있다면, 왜 내부에 에이전트를 배치하여 당신의 능력을 보여주지 않겠습니까?

2025년에는 "직원"과 "소프트웨어" 간의 경계가 모호해지기 시작할 것입니다.

7. 99%의 암호화 AI 에이전트가 사라지고, 실용적인 에이전트만 살아남을 것이다

우리는 AI 에이전트 간의 다윈식 자연 선택에 의한淘汰를 목격할 것입니다. 왜냐하면 AI 에이전트를 운영하는 데는 계산 능력 형태로 존재하는 자금(즉, 추론 비용)이 필요하기 때문입니다. 만약 어떤 에이전트가 "임대료"를 지불할 만큼 충분한 가치를 생성하지 못한다면, 그 에이전트는淘汰될 것입니다.

에이전트 생존 게임의 예시:

• 탄소 신용 인공지능: 탈중앙화 에너지 전력망에서 탐색하고 비효율적인 부분을 식별하며 자율적으로 토큰화된 탄소 신용을 거래하는 에이전트를 상상해 보세요. 이 에이전트는 자신의 계산 비용을 지불할 만큼 충분한 돈을 벌 수 있습니다. 이러한 에이전트는 번창할 수 있습니다.
• 탈중앙화 거래소 차익 거래 봇: 탈중앙화 거래소 간의 가격 차이를 이용하는 에이전트는 지속적으로 수익을 창출하여 자신의 추론 비용을 지불할 수 있습니다.
• X에서의 쓰레기 정보 게시자: 한편, 귀여운 농담만 할 줄 알고 지속 가능한 수익원이 없는 가상 인공지능 인플루언서는 어떨까요? 신선함이 사라지면, 토큰 가격이 폭락하고, 그들은 운영을 유지할 수 없게 되어 사라질 것입니다.

차이는 분명합니다: 실용성을 지향하는 에이전트는 번창하고, 나머지는 점차淘汰됩니다.

이러한 자연 선택은 이 분야에 유익합니다. 개발자들은 혁신을 강요받고, 비효율적인 유행보다 효과적인 사용 사례를 우선시하게 됩니다. 이러한 더 강력하고 효과적인 에이전트가 등장함에 따라, 그들은 회의론자들을 침묵시킬 것입니다.

8. 합성 데이터가 인간 데이터를 초과할 것이다

사람들은 "데이터는 새로운 석유"라고 말합니다. 인공지능은 데이터에 의존하지만, 데이터에 대한 막대한 수요는 다가오는 데이터 부족에 대한 우려를 불러일으킵니다.

전통적인 관점에서는 사용자로부터 개인적인 현실 세계 데이터를 수집할 방법을 찾아야 하며, 심지어 이를 위해 그들에게 비용을 지불해야 한다고 생각합니다. 하지만 나는 점차 규제가 엄격한 산업이나 현실 데이터가 부족한 경우, 더 실용적인 접근 방식은 합성 데이터라는 데 동의하게 되었습니다.

이것들은 현실 세계의 데이터 분포를 시뮬레이션하기 위해 설계된 인공 생성 데이터 세트로, 인간 데이터에 대한 확장 가능하고 윤리적이며 개인 정보 보호를 보장하는 대안을 제공합니다.

합성 데이터의 강력한 이유:

• 무한한 규모: 100만 장의 의료 X선 사진이나 공장의 3D 스캔 이미지가 필요하신가요? 합성 생성은 무한히 생산할 수 있으며, 실제 환자나 실제 공장을 기다릴 필요가 없습니다.
• 개인 정보 보호: 합성 데이터 세트를 사용할 때, 개인 정보가 위험에 처하지 않습니다.
• 맞춤형: 특정 훈련 요구 사항에 따라 데이터 분포를 맞춤 설정하고, 현실에서 너무 드물거나 윤리적 문제로 수집하기 어려운 극단적인 상황을 삽입할 수 있습니다.

확실히 많은 경우, 사용자가 소유한 인간 데이터는 여전히 중요하지만, 합성 데이터가 진정성 면에서 계속 개선된다면, 그 양, 생성 속도 및 개인 정보 제한에서 사용자 데이터를 초과할 가능성이 있습니다.

다음 탈중앙화 인공지능은 특정 사용 사례에 대해 고도로 맞춤화된 합성 데이터 세트를 생성하는 "소형 실험실"을 중심으로 전개될 수 있습니다.

이러한 소형 실험실은 데이터 생성 과정에서의 정책 및 규제 장벽을巧妙하게 피할 것이며, Grass가 수백만 개의 분산 노드를 활용하여 웹 스크래핑 제한을 우회하는 것과 유사합니다.

나는 후속 기사에서 이에 대해 더 자세히 설명할 것입니다.

9. 탈중앙화 훈련이 실제로 작동할 것이다

2024년에는 Prime Intellect와 Nous Research와 같은 선구자들이 탈중앙화 훈련의 경계를突破했습니다. 우리는 저대역폭 환경에서 150억 개의 매개변수를 가진 모델을 훈련시켰으며, 이는 전통적인 집중식 방식 외에도 대규모 훈련이 가능하다는 것을 증명합니다.

현재 이러한 모델은 기존의 기본 모델에 비해 실용성이 떨어지지만(성능이 낮음), 나는 2025년에는 상황이 바뀔 것이라고 믿습니다.

이번 주, EXO Labs는 SPARTA를 통해 GPU 간의 통신량을 1000배 이상 줄였습니다. SPARTA는 저대역폭 조건에서 전용 인프라 없이 대형 모델 훈련을 가능하게 합니다.

가장 인상 깊었던 것은 그들의 성명입니다: "SPARTA 자체로도 작동하지만, 동기화 기반의 저통신 훈련 알고리즘(예: DiLoCo)과 결합하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다."

이는 이러한 개선이 중첩되어 효율성을 더욱 높일 수 있음을 의미합니다.

모델 증류와 같은 기술 발전이 더 작은 모델을 실용적이고 효율적으로 만드는 가운데, 인공지능의 미래는 규모가 아니라 성능이 더 좋고 접근하기 쉬운 것입니다. 곧 우리는 엣지 장치나 심지어 스마트폰에서 실행할 수 있는 고성능 모델을 갖게 될 것입니다.

10. 10개의 새로운 암호화 인공지능 프로토콜 시가총액이 10억 달러에 이를 것이다(아직 출시되지 않음)

2024년 ai16z는 20억 달러로 급등했습니다.

진정한 금광 시대에 오신 것을 환영합니다. 사람들은 현재의 리더들이 계속해서 지배할 것이라고 쉽게 생각하지만, 많은 이들이 Virtuals와 ai16z를 스마트폰의 초기 단계(iOS와 Android)에 비유하고 있습니다.

하지만 이 시장은 너무 크고 아직 개발되지 않았기 때문에 단 두 개의 회사가 지배할 수는 없습니다. 2025년 말까지, 나는 최소 10개의 아직 출시되지 않은 토큰을 가진 새로운 암호화 인공지능 프로토콜이 유통(완전 희석되지 않음) 시가총액이 10억 달러를 초과할 것이라고 예측합니다.

탈중앙화 인공지능은 여전히 초기 단계에 있으며, 많은 인재들이 모이고 있습니다.

우리는 새로운 프로토콜, 새로운 토큰 모델 및 새로운 오픈 소스 프레임워크의 출현을 기대할 충분한 이유가 있습니다. 이러한 새로운 참여자들은 인센티브(예: 에어드롭 또는 스테이킹), 기술 혁신(예: 저지연 추론 또는 체인 상호운용성) 및 사용자 경험 개선(코드 없는) 등을 결합하여 기존 참여자를 대체할 수 있습니다. 대중 인식의 변화는 순간적으로 일어날 수 있습니다.

이것은 이 분야의 매력이며, 동시에 도전입니다. 시장 규모는 양날의 검입니다: 케이크는 크지만, 숙련된 팀에게는 진입 장벽이 낮습니다. 이는 프로젝트의 캄브리아 폭발을 위한 기반을 마련하며, 많은 프로젝트가 점차 사라지겠지만, 소수의 프로젝트는 변혁적인 힘이 될 것입니다.

Bittensor, Virtuals 및 ai16z가 독점적인 상황은 오래가지 않을 것입니다. 다음 10억 달러 시가총액의 암호화 인공지능 프로토콜이 곧 등장할 것입니다. 영리한 투자자들에게는 기회가 많으며, 이것이 이 분야를 그렇게 흥미롭게 만드는 이유입니다.

추가 하이라이트 #1: AI 에이전트는 새로운 애플리케이션이다

2008년 애플이 App Store를 출시할 때, 광고 문구는 "당신에게 맞는 애플리케이션이 항상 있다"였습니다.

곧 당신은 "당신에게 맞는 에이전트가 항상 있다"고 말할 것입니다.

당신은 더 이상 아이콘을 클릭하여 애플리케이션을 열지 않고, 특정 AI 에이전트에게 작업을 위임합니다. 이러한 에이전트는 상황 인식 능력을 가지고 있으며, 다른 에이전트 및 서비스와 교차 통신할 수 있으며, 심지어 당신이 명시적으로 요청하지 않은 작업을 스스로 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 예산을 모니터링하거나 비행 일정이 변경될 경우 여행 일정을 재조정하는 것입니다.

간단히 말해, 당신의 스마트폰 홈 화면은 "디지털 동료" 네트워크로 변할 수 있으며, 각 "동료"는 자신의 작업 영역을 가지고 있습니다: 건강, 재정, 생산성 및 사회적 상호작용.

그리고 이러한 에이전트는 암호화폐로 구동되기 때문에, 탈중앙화 인프라를 사용하여 자율적으로 결제, 인증 또는 데이터 저장을 처리할 수 있습니다.

추가 하이라이트 #2: 로봇 기술

이 글의 대부분은 소프트웨어 측면에 초점을 맞추고 있지만, 나는 인공지능 혁명의 물리적 표현인 로봇 기술에 대해서도 매우 흥분하고 있습니다. 이 10년 동안 로봇 기술은 ChatGPT의 순간을 맞이할 것입니다.

이 분야는 여전히 인식 기반의 현실 세계 데이터 세트를 확보하고 물리적 능력을 향상시키는 데 있어 중대한 장애물에 직면해 있습니다. 일부 팀은 데이터 수집 및 혁신을 촉진하기 위해 암호화 토큰을 활용하여 도전하고 있습니다. 이러한 노력은 주목할 만합니다(예: FrodoBots?).

기술 분야에서 10년 넘게 활동해온 나는 이러한 진정한 흥분을 느낀 것이 언제인지 기억이 나지 않습니다. 이번 혁신은 특별한 느낌을 주며: 더 웅장하고, 더 대담하며, 이제 막 시작되었을 뿐입니다.