IOSG 주간 브리프｜로봇 산업 상상: 자동화, 인공지능과 Web3의 융합 진화
구체적 지능의 여명, Web3 생산 관계 재구성을 위한 접점 탐색저자｜Jacob Zhao @IOSG
로봇 전경: 산업 자동화에서 인간형 지능까지
전통적인 로봇 산업 체인은 하향식의 완전한 계층 구조를 형성하였으며, 핵심 부품---중간 제어 시스템---전체 기계 제조---응용 통합의 네 가지 주요 단계로 구성됩니다. 핵심 부품(제어기, 서보, 감속기, 센서, 배터리 등)의 기술 장벽이 가장 높으며, 전체 기계 성능과 비용 하한을 결정합니다; 제어 시스템은 로봇의 "두뇌와 소뇌"로, 의사 결정 계획과 운동 제어를 담당합니다; 전체 기계 제조는 공급망 통합 능력을 반영합니다. 시스템 통합 및 응용은 상업화의 깊이를 결정하며 새로운 가치의 핵심이 되고 있습니다.
응용 장면과 형태에 따라, 전 세계 로봇은 "산업 자동화 → 장면 지능화 → 일반 지능화"의 경로를 따라 진화하고 있으며, 다섯 가지 주요 유형을 형성하고 있습니다: 산업 로봇, 이동 로봇, 서비스 로봇, 특수 로봇 및 인간형 로봇. 산업 로봇 (Industrial Robots) 현재 유일하게 완전하게 성숙한 분야로, 용접, 조립, 도장 및 운반 등 제조 단계에서 널리 사용됩니다. 산업은 표준화된 공급망 체계를 형성하였으며, 총 이익률이 안정적이고 ROI가 명확합니다. 그 중 협동 로봇(Cobots) 하위 분류는 인간과 기계의 협업, 경량화 및 손쉬운 배치를 강조하며, 가장 빠르게 성장하고 있습니다.
대표 기업: ABB, 후나코(Fanuc), 야스카와 전기(Yaskawa), 쿠카(KUKA), 유니버설 로봇, 제카, 아오보. 이동 로봇 (Mobile Robots) AGV(자동 유도 차량)와 AMR(자율 이동 로봇)을 포함하며, 물류 창고, 전자상거래 배송 및 제조 운송에서 대규모로 배치되어 B2B 부문에서 가장 성숙한 품목이 되었습니다.
대표 기업: 아마존 로보틱스, 지지카(Geek+), 쾌창(Quicktron), 로커스 로보틱스. 서비스 로봇 (Service Robots) 청소, 외식, 호텔 및 교육 등 산업을 대상으로 하며, 소비자 부문에서 가장 빠르게 성장하는 분야입니다. 청소 제품은 소비자 전자 제품 논리에 진입하였고, 의료 및 상업 배송은 상업화를 가속화하고 있습니다. 또한 더 일반적인 작업형 로봇(예: Dyna의 이중 팔 시스템)이 등장하고 있으며, 이는 특정 작업형 제품보다 더 유연하지만 인간형 로봇의 일반성에는 아직 도달하지 못했습니다.
대표 기업: 코워스, 스톤 테크놀로지, 푸두 테크놀로지, 칭랑 지능, 아이로봇, Dyna 등. 특수 로봇 주로 의료, 군사, 건축, 해양 및 항공우주 등 장면에 서비스를 제공하며, 시장 규모는 제한적이지만 이익률이 높고 장벽이 강합니다. 정부 및 기업 주문에 의존하며, 수직 세분화 성장 단계에 있습니다. 전형적인 프로젝트로는 직관 외과, Boston Dynamics, ANYbotics, NASA Valkyrie 등이 있습니다. 인간형 로봇 (Humanoid Robots) 미래의 "일반 노동력 플랫폼"으로 간주됩니다.
대표 기업: 테슬라(Optimus), 피규어 AI(Figure 01), 생츄어리 AI(Phoenix), 애질리티 로보틱스(Digit), 앱트로닉(Apollo), 1X 로보틱스, 뉴라 로보틱스, 유니트리(Unitree), 유비텍(UBTECH), 지원 로봇 등. 인간형 로봇은 현재 가장 주목받는 최전선 방향으로, 그 핵심 가치는 인간형 구조가 기존 사회 공간에 적합하다는 점에서 "일반 노동력 플랫폼"으로 가는 핵심 형태로 간주됩니다. 극한의 효율성을 추구하는 산업 로봇과는 달리, 인간형 로봇은 일반 적응성과 작업 전이 능력을 강조하며, 환경을 개조하지 않고도 공장, 가정 및 공공 공간에 진입할 수 있습니다.
현재 대부분의 인간형 로봇은 여전히 기술 시연 단계에 있으며, 주로 동적 균형, 보행 및 조작 능력을 검증하고 있습니다. 일부 프로젝트는 고도로 통제된 공장 환경에서 소규모 배치를 시작하였으며(예: Figure × BMW, Agility Digit), 2026년부터 더 많은 제조업체(예: 1X)가 초기 배급에 진입할 것으로 예상되지만, 이들은 여전히 "좁은 장면, 단일 작업"의 제한된 응용일 뿐, 진정한 의미의 일반 노동력 실현은 아닙니다. 전반적으로 대규모 상업화까지는 수년이 더 필요합니다. 핵심 병목 현상으로는 다자유도 조정 및 실시간 동적 균형 등의 제어 문제; 배터리 에너지 밀도 및 구동 효율에 제한된 에너지 소비 및 지속 시간 문제; 개방 환경에서 불안정해지기 쉽고 일반화하기 어려운 인식---결정 경로; 상당한 데이터 격차(일반 전략 훈련을 지원하기 어려움); 형태 간 전이가 아직 해결되지 않음; 그리고 하드웨어 공급망 및 비용 곡선(특히 중국 외 지역) 등이 현실적인 장벽으로 남아 있어 대규모, 저비용 배치의 실현 난이도를 더욱 높이고 있습니다.
미래 상업화 경로는 세 가지 단계로 진행될 것으로 예상됩니다: 단기적으로는 Demo-as-a-Service에 중점을 두고, 시범 및 보조금에 의존; 중기적으로는 Robotics-as-a-Service (RaaS)로 발전하여 작업 및 기술 생태계를 구축; 장기적으로는 노동력 클라우드 및 스마트 구독 서비스를 핵심으로 하여 가치 중심을 하드웨어 제조에서 소프트웨어 및 서비스 네트워크로 전환하는 것입니다. 전반적으로 인간형 로봇은 시연에서 자가 학습으로의 중요한 전환기에 있으며, 제어, 비용 및 알고리즘의 삼중 장벽을 넘을 수 있을지가 그들의 진정한 구체적 지능 실현 여부를 결정할 것입니다.
AI × 로봇: 구체적 지능 시대의 여명
전통적인 자동화는 주로 사전 프로그래밍 및 조립 라인식 제어(예: 인식--계획--제어의 DSOP 구조)에 의존하여 구조화된 환경에서만 신뢰성 있게 작동합니다. 그러나 현실 세계는 더 복잡하고 변동성이 크며, 새로운 세대의 구체적 지능(Embodied AI)은 다른 패러다임을 따릅니다: 대규모 모델과 통합 표현 학습을 통해 로봇이 다양한 장면에서 "이해---예측---행동" 능력을 갖추도록 합니다. 구체적 지능은 신체(하드웨어) + 두뇌(모델) + 환경(상호작용)의 동적 결합을 강조하며, 로봇은 매개체이고 지능이 핵심입니다.
생성적 AI(Generative AI)는 언어 세계의 지능으로, 기호와 의미를 이해하는 데 능숙합니다; 구체적 지능(Embodied AI)은 현실 세계의 지능으로, 인식과 행동을 마스터합니다. 두 가지는 각각 "두뇌"와 "신체"에 해당하며, AI 진화의 두 개의 평행한 주선을 나타냅니다. 지능 수준에서 구체적 지능은 생성적 AI보다 더 높은 단계에 있지만, 그 성숙도는 여전히 현저히 뒤처져 있습니다. LLM은 인터넷의 방대한 말뭉치를 의존하여 명확한 "데이터 → 연산력 → 배포" 폐쇄 루프를 형성합니다; 반면 로봇 지능은 1인칭 시점, 다중 모달 및 동작 강한 결합 데이터가 필요합니다------원격 조작 경로, 1인칭 비디오, 공간 지도, 작업 시퀀스 등을 포함하여, 이러한 데이터는 자연적으로 존재하지 않으며, 실제 상호작용이나 고충실도 시뮬레이션을 통해 생성해야 하므로 더욱 희귀하고 비쌉니다. 비록 시뮬레이션 및 합성 데이터가 도움이 되지만, 여전히 실제 센서를 대체할 수는 없습니다---운동 경험, 이는 Tesla, Figure 등이 원격 조작 데이터 공장을 자체 구축해야 하는 이유이기도 하며, 동남아시아에서 제3자 데이터 주석 공장이 등장하는 이유이기도 합니다. 간단히 말해: LLM은 기존 데이터에서 학습하는 반면, 로봇은 물리적 세계와 상호작용하여 "데이터를 창출"해야 합니다. 향후 5--10년 동안, 두 가지는 Vision--Language--Action 모델 및 Embodied Agent 아키텍처에서 깊이 통합될 것입니다------LLM은 고차원 인식 및 계획을 담당하고, 로봇은 실제 세계에서 실행을 담당하여 데이터와 행동의 양방향 폐쇄 루프를 형성하여 AI가 "언어 지능"에서 진정한 일반 지능(AGI)으로 나아가도록 공동으로 추진할 것입니다.
구체적 지능의 핵심 기술 체계는 하향식의 지능 스택으로 볼 수 있습니다: VLA(인식 융합), RL/IL/SSL(지능 학습), Sim2Real(현실 이전), World Model(인지 모델링), 그리고 다중 에이전트 협력 및 기억 추론(Swarm & Reasoning). 그 중 VLA와 RL/IL/SSL은 구체적 지능의 "엔진"으로, 그 실현 및 상업화를 결정합니다; Sim2Real과 World Model은 가상 훈련과 현실 실행을 연결하는 핵심 기술입니다; 다중 에이전트 협력 및 기억 추론은 더 높은 수준의 집단 및 메타 인지 진화를 나타냅니다.
인식 이해: 비전--언어--행동 모델(Vision--Language--Action)
VLA 모델은 비전(Vision)---언어(Language)---행동(Action) 세 가지 채널을 통합하여 로봇이 인간 언어에서 의도를 이해하고 이를 구체적인 작업 행동으로 전환할 수 있도록 합니다. 그 실행 과정은 의미 분석, 목표 인식(시각 입력에서 목표 물체를 위치 지정) 및 경로 계획과 동작 실행을 포함하여 "의미 이해---세계 인식---작업 완료"의 폐쇄 루프를 실현하며, 구체적 지능의 주요 돌파구 중 하나입니다. 현재 대표 프로젝트로는 Google RT-X, Meta Ego-Exo 및 Figure Helix가 있으며, 각각은 교차 모달 이해, 몰입형 인식 및 언어 기반 제어 등의 최전선 방향을 보여줍니다.
현재 VLA는 여전히 초기 단계에 있으며, 네 가지 핵심 병목 현상에 직면해 있습니다:
의미 모호성과 작업 일반화 약함: 모델이 모호하고 개방적인 지시를 이해하기 어려움;
비전과 동작 정렬 불안정: 인식 오류가 경로 계획 및 실행에서 확대됨;
다중 모달 데이터 부족 및 표준 불일치: 수집 및 주석 비용이 높아 대규모 데이터 플라이휠을 형성하기 어려움;
장기 작업의 시간 축 및 공간 축 도전: 작업 범위가 너무 길어 계획 및 기억 능력이 부족하며, 공간 범위가 너무 넓어 모델이 "시야 밖"의 사물을 추론해야 하므로 현재 VLA는 안정적인 세계 모델 및 공간 간 추론 능력이 부족합니다.
이러한 문제들은 VLA의 장면 간 일반화 능력 및 대규모 실현 과정을 제한하고 있습니다.
지능 학습: 자가 감독 학습(SSL), 모방 학습(IL) 및 강화 학습(RL)
자가 감독 학습(Self-Supervised Learning): 인식 데이터에서 자동으로 의미 특성을 추출하여 로봇이 "세상을 이해"하도록 합니다. 이는 기계가 관찰 및 표현을 배우도록 하는 것과 같습니다.
모방 학습(Imitation Learning): 인간의 시연이나 전문가의 예를 모방하여 기본 기술을 빠르게 습득합니다. 이는 기계가 인간처럼 일을 하는 법을 배우도록 하는 것과 같습니다.
강화 학습(Reinforcement Learning): "보상-처벌" 메커니즘을 통해 로봇이 지속적인 시행착오를 통해 동작 전략을 최적화합니다. 이는 기계가 시행착오를 통해 성장하도록 하는 것과 같습니다.
구체적 지능(Embodied AI)에서 자가 감독 학습(SSL)은 로봇이 인식 데이터를 통해 상태 변화 및 물리 법칙을 예측하여 세계의 인과 구조를 이해하도록 하는 것을 목표로 합니다; 강화 학습(RL)은 지능 형성의 핵심 엔진으로, 환경과 상호작용하고 보상 신호에 기반한 시행착오 최적화를 통해 로봇이 걷기, 잡기, 장애물 회피 등의 복잡한 행동을 습득하도록 합니다; 모방 학습(IL)은 인간의 시연을 통해 이 과정을 가속화하여 로봇이 빠르게 행동 선험을 얻도록 합니다. 현재 주류 방향은 이 세 가지를 결합하여 계층화된 학습 프레임워크를 구축하는 것입니다: SSL이 표현 기초를 제공하고, IL이 인간 선험을 부여하며, RL이 전략 최적화를 추진하여 효율성과 안정성을 균형 있게 유지하며, 구체적 지능이 이해에서 행동으로 나아가는 핵심 메커니즘을 형성합니다.
현실 이전: Sim2Real ------ 시뮬레이션에서 현실로의 도약
Sim2Real(시뮬레이션에서 현실로)은 로봇이 가상 환경에서 훈련을 완료한 후 실제 세계로 이전하는 것입니다. 이는 고충실도 시뮬레이션 환경(예: NVIDIA Isaac Sim & Omniverse, DeepMind MuJoCo)을 통해 대규모 상호작용 데이터를 생성하여 훈련 비용 및 하드웨어 마모를 크게 줄입니다. 그 핵심은 "시뮬레이션 현실 간극"을 줄이는 것이며, 주요 방법은 다음과 같습니다:
도메인 무작위화(Domain Randomization): 시뮬레이션에서 조명, 마찰, 소음 등의 매개변수를 무작위로 조정하여 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다;
물리적 일관성 보정: 실제 센서 데이터를 활용하여 시뮬레이션 엔진을 보정하여 물리적 사실성을 강화합니다;
적응형 미세 조정(Adaptive Fine-tuning): 실제 환경에서 빠른 재훈련을 통해 안정적인 이전을 실현합니다.
Sim2Real은 구체적 지능 실현의 중심 단계로, AI 모델이 안전하고 저비용의 가상 세계에서 "인식---결정---제어"의 폐쇄 루프를 학습할 수 있도록 합니다. Sim2Real은 시뮬레이션 훈련에서 이미 성숙하였으나(예: NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo), 현실 이전은 여전히 Reality Gap, 높은 연산력 및 주석 비용, 개방 환경에서의 일반화 및 안전성 부족에 제한받고 있습니다. 그럼에도 불구하고, Simulation-as-a-Service(SimaaS)는 구체적 지능 시대의 가장 가벼우면서도 전략적 가치가 높은 인프라로 자리 잡고 있으며, 그 상업 모델은 플랫폼 구독(PaaS), 데이터 생성(DaaS) 및 안전 검증(VaaS)을 포함합니다.
인지 모델링: World Model ------ 로봇의 "내부 세계"
세계 모델(World Model)은 구체적 지능의 "내부 두뇌"로, 로봇이 내부에서 환경 및 행동 결과를 시뮬레이션하여 예측 및 추론을 가능하게 합니다. 이는 환경의 동적 규칙을 학습하여 예측 가능한 내부 표현을 구축하여, 지능체가 실행 전에 "결과를 미리 시연"할 수 있도록 하여 수동 실행자에서 능동 추론자로 진화하게 합니다. 대표 프로젝트로는 DeepMind Dreamer, Google Gemini + RT-2, Tesla FSD V12, NVIDIA WorldSim 등이 있습니다. 전형적인 기술 경로는 다음과 같습니다:
잠재 변수 모델링(Latent Dynamics Modeling): 고차원 인식을 잠재 상태 공간으로 압축합니다;
시계열 예측 상상 훈련(Imagination-based Planning): 모델 내에서 가상 시행착오 및 경로 예측을 수행합니다;
모델 기반 강화 학습(Model-based RL): 세계 모델을 실제 환경 대신 사용하여 훈련 비용을 줄입니다.
World Model은 구체적 지능의 이론적 최전선에 있으며, 로봇이 "반응형"에서 "예측형" 지능으로 나아가는 핵심 경로이지만, 여전히 모델링 복잡성, 장기 예측 불안정성 및 통일된 표준 부족 등의 도전에 직면해 있습니다.
집단 지능 및 기억 추론: 개별 행동에서 협동 인지로
다중 에이전트 협력(Multi-Agent Systems) 및 기억 추론(Memory & Reasoning)은 구체적 지능이 "개별 지능"에서 "집단 지능" 및 "인지 지능"으로 진화하는 두 가지 중요한 방향을 나타냅니다. 두 가지는 지능 시스템의 협력 학습 및 장기 적응 능력을 지원합니다. 다중 에이전트 협력(Swarm / Cooperative RL): 여러 지능체가 공유 환경에서 분산형 또는 협력형 강화 학습을 통해 협동 의사 결정 및 작업 분배를 실현하는 것을 의미합니다. 이 방향은 이미 탄탄한 연구 기반을 가지고 있으며, 예를 들어 OpenAI Hide-and-Seek 실험은 다중 에이전트의 자발적 협력 및 전략 출현을 보여주었고, DeepMind QMIX 및 MADDPG 알고리즘은 집중 훈련 및 분산 실행의 협력 프레임워크를 제공합니다. 이러한 방법은 창고 로봇 스케줄링, 점검 및 군집 제어 등의 장면에서 응용 검증을 받았습니다. 기억 및 추론(Memory & Reasoning): 지능체가 장기 기억, 상황 이해 및 인과 추론 능력을 갖추도록 하는 데 중점을 두며, 이는 작업 간 전이 및 자기 계획을 실현하는 핵심 방향입니다. 전형적인 연구로는 DeepMind Gato(통합 인식-언어-제어의 다중 작업 지능체) 및 DeepMind Dreamer 시리즈(세계 모델 기반의 상상식 계획), 그리고 Voyager와 같은 개방형 구체적 지능체가 있으며, 외부 기억 및 자기 진화를 통해 지속 학습을 실현합니다. 이러한 시스템은 로봇이 "과거를 기억하고 미래를 추론"하는 능력을 갖추도록 하는 기초를 마련합니다.
전 세계 구체적 지능 산업 구도: 협력과 경쟁의 공존
전 세계 로봇 산업은 "협력이 주도하고 경쟁이 심화되는" 시기에 있습니다. 중국의 공급망 효율성, 미국의 AI 능력, 일본의 부품 정밀도, 유럽의 산업 표준이 함께 전 세계 로봇 산업의 장기 구도를 형성하고 있습니다.
미국은 최전선 AI 모델 및 소프트웨어 분야(DeepMind, OpenAI, NVIDIA)에서 선두를 유지하고 있지만, 이 우위는 로봇 하드웨어로 확장되지 않았습니다. 중국 제조업체는 반복 속도와 실제 장면 성능에서 더 큰 장점을 가지고 있습니다. 미국은 《반도체 법안》(CHIPS Act) 및 《인플레이션 감축 법안》(IRA)을 통해 산업 회귀를 추진하고 있습니다.
중국은 대규모 제조, 수직 통합 및 정책 주도로 부품, 자동화 공장 및 인간형 로봇 분야에서 선두 우위를 형성하였으며, 하드웨어 및 공급망 능력이 두드러집니다. 유니트리 및 유비텍 등은 이미 대량 생산을 실현하였으며, 지능적 의사 결정 층으로 확장하고 있습니다. 그러나 알고리즘 및 시뮬레이션 훈련 층에서는 미국과 여전히 큰 차이가 있습니다.
일본은 오랜 기간 고정밀 부품 및 운동 제어 기술을 독점하고 있으며, 산업 체계가 견고하지만 AI 모델 융합은 여전히 초기 단계에 있으며, 혁신 속도가 다소 느립니다.
한국은 소비자 로봇 보급에서 두드러지며------LG, NAVER Labs 등의 기업이 선도하고 있으며, 성숙하고 강력한 서비스 로봇 생태계를 보유하고 있습니다.
유럽은 엔지니어링 시스템 및 안전 표준이 완비되어 있으며, 1X 로보틱스 등은 연구 개발에서 활발히 활동하고 있지만, 일부 제조 단계는 외부로 이전되었고, 혁신 중심은 협력 및 표준화 방향으로 기울어져 있습니다.
로봇 × AI × Web3: 서사 비전과 현실 경로
2025년, Web3 산업은 로봇과 AI의 융합에 대한 새로운 서사를 등장시킬 것입니다. Web3는 탈중앙화된 기계 경제의 기본 프로토콜로 여겨지지만, 다양한 수준에서의 결합 가치와 실행 가능성은 여전히 뚜렷한 차이를 보입니다:
하드웨어 제조 및 서비스 층은 자본 집약적이며 데이터 폐쇄 루프가 약하여, Web3는 현재 공급망 금융이나 장비 임대와 같은 주변 단계에서 보조 역할만 할 수 있습니다;
시뮬레이션 및 소프트웨어 생태계 층의 적합성은 높으며, 시뮬레이션 데이터 및 훈련 작업은 블록체인에 등록하여 권리를 확보할 수 있으며, 지능체 및 기술 모듈도 NFT 또는 Agent Token을 통해 자산화할 수 있습니다;
플랫폼 층에서는 탈중앙화된 노동력 및 협력 네트워크가 최대 잠재력을 보여주고 있습니다------Web3는 신원, 인센티브 및 거버넌스 통합 메커니즘을 통해 신뢰할 수 있는 "기계 노동력 시장"을 점진적으로 구축하여 미래 기계 경제의 제도적 초석을 마련할 수 있습니다.
장기 비전에서 협력 및 플랫폼 층은 Web3와 로봇 및 AI의 융합에서 가장 가치 있는 방향입니다. 로봇이 점차 인식, 언어 및 학습 능력을 갖추게 됨에 따라, 이들은 자율적으로 의사 결정하고 협력하며 경제적 가치를 창출하는 지능적 개체로 진화하고 있습니다. 이러한 "지능적 노동자"가 경제 시스템에 진정으로 참여하기 위해서는 네 가지 신원, 신뢰, 인센티브 및 거버넌스의 핵심 장벽을 넘어야 합니다.
신원 층에서는 기계가 권리를 확인할 수 있고 추적 가능한 디지털 신원을 갖추어야 합니다. Machine DID를 통해 각 로봇, 센서 또는 드론은 블록체인에서 고유하게 검증 가능한 "신분증"을 생성하여 소유권, 행동 기록 및 권한 범위를 연결하여 안전한 상호작용 및 책임 정의를 실현할 수 있습니다.
신뢰 층에서는 "기계 노동"이 검증 가능하고 측정 가능하며 가격 책정이 가능하도록 하는 것이 핵심입니다. 스마트 계약, 오라클 및 감사 메커니즘을 활용하여 물리적 작업 증명(PoPW), 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE) 및 제로 지식 증명(ZKP)과 결합하여 작업 실행 과정의 진실성과 추적 가능성을 보장하여 기계 행동이 경제적 계산 가치를 갖도록 합니다.
인센티브 층에서는 Web3가 토큰 인센티브 시스템, 계좌 추상화 및 상태 채널을 통해 기계 간 자동 정산 및 가치 흐름을 실현합니다. 로봇은 마이크로 결제를 통해 연산력 임대, 데이터 공유를 수행하고, 스테이킹 및 처벌 메커니즘을 통해 작업 이행을 보장합니다; 스마트 계약 및 오라클을 통해 인력 조정 없이 탈중앙화된 "기계 협력 시장"을 형성할 수 있습니다.
거버넌스 층에서는 기계가 장기 자치 능력을 갖추게 되면, Web3는 투명하고 프로그래밍 가능한 거버넌스 프레임워크를 제공합니다: DAO 거버넌스를 통해 공동 결정 시스템 매개변수를 설정하고, 다중 서명 및 신뢰 메커니즘을 통해 안전과 질서를 유지합니다. 장기적으로 이는 기계 사회가 "알고리즘 거버넌스" 단계로 나아가는 것을 촉진할 것입니다------인간이 목표와 경계를 설정하고, 기계 간 계약으로 인센티브와 균형을 유지합니다.
Web3와 로봇 융합의 궁극적 비전: 실제 환경 평가 네트워크------분산 로봇으로 구성된 "현실 세계 추론 엔진"이 다양한 복잡한 물리적 장면에서 지속적으로 테스트하고 기준 모델 능력을 평가합니다; 그리고 로봇 노동력 시장------로봇이 전 세계에서 검증 가능한 현실 작업을 수행하고, 블록체인 정산을 통해 수익을 얻으며, 가치를 다시 연산력이나 하드웨어 업그레이드에 재투자합니다.
현실 경로에서 구체적 지능과 Web3의 결합은 여전히 초기 탐색 단계에 있으며, 탈중앙화된 기계 지능 경제체는 더 많은 서사 및 커뮤니티 주도 수준에 머물러 있습니다. 현실에서 실행 가능한 결합 방향은 주로 다음 세 가지에 나타납니다:
(1) 데이터 크라우드소싱 및 권리 확인------Web3는 블록체인 기반의 인센티브 및 추적 메커니즘을 통해 기여자가 실제 세계 데이터를 업로드하도록 장려합니다;
(2) 글로벌 롱테일 참여------국경 간 소액 결제 및 마이크로 인센티브 메커니즘은 데이터 수집 및 배포 비용을 효과적으로 낮춥니다;
(3) 금융화 및 협력 혁신------DAO 모델은 로봇 자산화, 수익 증명화 및 기계 간 정산 메커니즘을 촉진할 수 있습니다.
전반적으로 단기적으로는 데이터 수집 및 인센티브 층에 집중되고; 중기적으로는 "스테이블코인 결제 + 롱테일 데이터 집합" 및 RaaS 자산화 및 정산 층에서 돌파구를 마련할 것으로 기대됩니다; 장기적으로 인간형 로봇이 대규모로 보급되면, Web3는 기계 소유권, 수익 분배 및 거버넌스의 제도적 기반이 되어 진정한 탈중앙화된 기계 경제 형성을 촉진할 것입니다.
Web3 로봇 생태도 및 선정 사례
"검증 가능한 진전, 기술 공개도, 산업 관련도" 세 가지 기준을 바탕으로 현재 Web3 × Robotics의 대표적인 프로젝트를 정리하고, 다섯 개 층 구조로 분류합니다: 모델 지능 층, 기계 경제 층, 데이터 수집 층, 인식 및 시뮬레이션 기반 층, 로봇 자산 수익 층. 객관성을 유지하기 위해 명백히 "핫 이슈를 이용한" 또는 자료가 부족한 프로젝트는 제외하였습니다; 누락된 부분이 있다면 지적해 주시기 바랍니다.
모델 지능 층 (Model & Intelligence)
Openmind - 로봇을 위한 안드로이드 구축 (https://openmind.org/)
OpenMind는 구체적 지능(Embodied AI) 및 로봇 제어를 위한 오픈 소스 운영 체제(Robot OS)로, 전 세계 최초의 탈중앙화 로봇 운영 환경 및 개발 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 합니다. 프로젝트의 핵심은 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:
OM1: ROS2 위에 구축된 모듈화된 오픈 소스 AI 지능체 실행 환경(AI Runtime Layer)으로, 인식, 계획 및 동작 파이프라인을 조정하여 디지털 및 물리적 로봇에 서비스를 제공합니다;
FABRIC: 분산 조정 층(Fabric Coordination Layer)으로, 클라우드 연산력, 모델 및 실제 로봇을 연결하여 개발자가 통합된 환경에서 로봇을 제어하고 훈련할 수 있도록 합니다.
OpenMind의 핵심은 LLM(대형 언어 모델)과 로봇 세계 간의 지능 중간 층 역할을 하여 언어 지능이 진정한 구체적 지능(Embodied Intelligence)으로 전환되도록 하며, 이해(언어 → 행동)에서 정렬(블록체인 → 규칙)로의 지능적 뼈대를 구축합니다.
OpenMind 다층 시스템은 완전한 협력 폐쇄 루프를 실현합니다: 인간은 OpenMind 앱을 통해 피드백 및 주석(RLHF 데이터)을 제공하고, Fabric Network는 신원 확인, 작업 할당 및 정산 조정을 담당하며, OM1 로봇은 작업을 수행하고 블록체인상의 "로봇 헌법"에 따라 행동 감사 및 지불을 완료하여 인간 피드백 → 작업 협력 → 블록체인 정산의 탈중앙화 기계 협력 네트워크를 실현합니다.
프로젝트 진행 및 현실 평가
OpenMind는 "기술이 작동하지만 상업화되지 않은" 초기 단계에 있습니다. 핵심 시스템 OM1 Runtime은 GitHub에서 오픈 소스로 제공되며, 여러 플랫폼에서 실행 가능하고 다중 모달 입력을 지원하며, 자연어 데이터 버스를 통해 언어에서 행동으로의 작업 이해를 실현합니다. 높은 독창성을 가지고 있지만 여전히 실험적이며, Fabric 네트워크 및 블록체인 정산은 인터페이스 층 설계만 완료되었습니다.
생태계 측면에서, 프로젝트는 Unitree, Ubtech, TurtleBot 등 오픈 하드웨어 및 Stanford, Oxford, Seoul Robotics 등 대학과 협력하고 있으며, 주로 교육 및 연구 검증에 사용되고 있으며, 산업화된 실현은 없습니다. 앱은 테스트 버전이 출시되었지만, 인센티브 및 작업 기능은 여전히 초기 단계에 있습니다.
상업 모델 측면에서 OpenMind는 OM1(오픈 소스 시스템) + Fabric(정산 프로토콜) + Skill Marketplace(인센티브 층)의 세 가지 생태계를 구축하였으며, 현재 수익은 없고 약 2천만 달러의 초기 자금(팬테라, 코인베이스 벤처스, DCG)에 의존하고 있습니다. 전반적으로 기술은 앞서 있지만 상업화 및 생태계는 여전히 초기 단계에 있으며, Fabric이 성공적으로 실현된다면 "구체적 지능 시대의 안드로이드"가 될 가능성이 있지만, 주기가 길고 위험이 크며 하드웨어 의존도가 높습니다.
CodecFlow - 로봇을 위한 실행 엔진 (https://codecflow.ai)
CodecFlow는 Solana 네트워크 기반의 탈중앙화 실행 층 프로토콜(Fabric)로, AI 지능체 및 로봇 시스템에 주문형 실행 환경을 제공하여 모든 지능체가 "즉시 기계(Instant Machine)"를 갖도록 하는 것을 목표로 합니다. 프로젝트의 핵심은 세 가지 모듈로 구성됩니다:
Fabric: 크로스 클라우드 연산력 집합 층(Weaver + Shuttle + Gauge)으로, 몇 초 내에 AI 작업을 위한 안전한 가상 머신, GPU 컨테이너 또는 로봇 제어 노드를 생성합니다;
optr SDK: 지능체 실행 프레임워크(Python 인터페이스)로, 조작 가능한 데스크톱, 시뮬레이션 또는 실제 로봇의 "Operator"를 생성하는 데 사용됩니다;
토큰 인센티브: 블록체인 기반 인센티브 및 지불 층으로, 연산 제공자, 지능체 개발자 및 자동화 작업 사용자를 연결하여 탈중앙화된 연산력 및 작업 시장을 형성합니다.
CodecFlow의 핵심 목표는 "AI 및 로봇 운영자의 탈중앙화 실행 기반"을 구축하여 모든 지능체가 임의의 환경(Windows / Linux / ROS / MuJoCo / 로봇 제어기)에서 안전하게 실행될 수 있도록 하는 것입니다.
프로젝트 진행 및 현실 평가
초기 버전의 Fabric 프레임워크(Go) 및 optr SDK(Python)가 출시되었으며, 웹 또는 명령줄 환경에서 격리된 연산 인스턴스를 시작할 수 있습니다. Operator 시장은 2025년 말에 출시될 예정이며, AI 연산력의 탈중앙화 실행 층으로 자리 잡을 것입니다. 주요 서비스 대상은 AI 개발자, 로봇 연구 팀 및 자동화 운영 회사입니다.
기계 경제 층 (Machine Economy Layer)
BitRobot - 세계의 오픈 로봇 연구소 (https://bitrobot.ai)
BitRobot는 구체적 지능(Embodied AI) 및 로봇 연구 개발을 위한 탈중앙화 연구 및 협력 네트워크(Open Robotics Lab)로, FrodoBots Labs와 Protocol Labs가 공동으로 시작하였습니다. 그 핵심 비전은 "서브넷(Subnets) + 인센티브 메커니즘 + 검증 가능한 작업(VRW)"의 개방 구조를 통해, 핵심 역할은 다음과 같습니다:
VRW(Verifiable Robotic Work) 표준을 통해 각 로봇 작업의 실제 기여를 정의하고 검증합니다;
ENT(Embodied Node Token)를 통해 로봇에 블록체인 신원 및 경제적 책임을 부여합니다;
서브넷을 통해 연구, 연산, 장비 및 운영자의 지역 간 협력을 조직합니다;
Senate + Gandalf AI를 통해 "인간-기계 공동治理"의 인센티브 결정 및 연구 거버넌스를 실현합니다.
2025년 백서 발표 이후, BitRobot은 여러
위험 경고 위험 경고
