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DePAI: 로봇이 블록체인 지갑을 갖고 서로에게 비용을 지불하기 시작할 때

· 약 9 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

Bits라는 이름의 로봇 개가 배터리 잔량이 부족하다는 것을 감지했을 때, 녀석은 도움을 요청하며 짖거나 사람 운영자에게 알림을 보내지 않았습니다. 대신 가장 가까운 충전 스테이션을 찾아가 스스로 플러그를 꽂고 USDC로 전기 요금을 결제했습니다. 이 모든 과정에서 사람의 지시는 단 한 번도 없었습니다. 이것은 공상 과학 영화의 데모가 아니었습니다. 2026년 초 x402 프로토콜에서 실행된 OpenMind의 라이브 프로토타입이었습니다.

물리적 세계를 자율 기계 경제로 변화시키는 융합인 DePAI (Decentralized Physical AI, 탈중앙화 피지컬 AI)의 세계에 오신 것을 환영합니다.

왜 피지컬 AI에 블록체인이 필요한가​

젠슨 황(Jensen Huang)이 CES 2025 무대에 올라 "우리는 다음 물결인 피지컬 AI, 즉 지각하고 추론하고 계획하고 행동할 수 있는 AI의 시작점에 서 있다"라고 선언했을 때, 대부분의 사람들은 로봇에만 집중했습니다. 하지만 그의 비전에서 빠진 것, 즉 '조정 레이어(coordination layer)'를 주목한 사람은 거의 없었습니다.

완전 자율 로봇이 현실 세계에서 작동하기 위해 무엇이 필요한지 생각해 보십시오.

  • 충돌 없이 주행하기 위한 센티미터 단위의 정밀한 위치 추적
  • 제조사와 플랫폼을 불문하고 식별 가능한 범용 기계 ID (universal machine identity)
  • 밀리초 단위의 지연 시간 내에 의사결정을 내릴 수 있는 충분히 빠른 에지 컴퓨팅 (edge compute)
  • 사람의 승인 없이 전기, 데이터, 서비스 비용을 지불하기 위한 정산 레이어 (settlement layer)

클라우드 인프라만으로는 부족합니다. AWS는 2023년에만 27차례의 중대한 장애를 겪었습니다. 자율주행 차량은 1~5ms의 응답 시간이 필요하며, 수술 로봇은 밀리초 미만의 햅틱 피드백이 필요합니다. 중앙 집중식 명령 체계는 지연 시간과 신뢰성 측면에서 모두 실패하며, 수백만 대의 기계가 대규모로 경제 활동을 조정해야 할 때는 완전히 무너집니다.

이것이 바로 DePAI가 메우는 공백입니다. 그리고 지표들은 이것이 역사상 가장 큰 인프라 시장 중 하나가 될 수 있음을 시사합니다.

놀라운 시장 기회​

세계 경제 포럼(World Economic Forum)은 DePAI의 토대인 DePIN (탈중앙화 물리적 인프라 네트워크) 시장이 현재 약 300억~500억 달러에서 2028년까지 3.5조 달러 규모로 성장할 것으로 전망합니다. 모건 스탠리(Morgan Stanley)는 휴머노이드 로봇 하드웨어 시장만으로도 2050년까지 연간 4.7조 달러의 매출을 기록할 것이며, 10억 대 이상의 휴머노이드가 가동될 것으로 예상하고 있습니다.

이것은 막연한 투기적 기대가 아닙니다. 기저의 경제 원리는 명확합니다. 로봇에게는 블록체인이 이미 기본적으로 제공하고 있는 네 가지, 즉 신원 확인, 검증, 조정, 결제 정산이 필요합니다. 문제는 기계들이 서로 거래를 할 것인지가 아니라, 그들이 어떤 인프라 레이어를 사용하여 거래를 할 것인가입니다.

현재의 해답은 임시방편으로 모은 독점 시스템, 기업용 API, 중앙 집중식 청산 시스템입니다. DePAI는 더 나은 방법이 있다고 주장하며, 지금 바로 그 대안을 구축하고 있습니다.

3계층 DePAI 스택​

DePAI를 이해한다는 것은 그 아키텍처를 이해하는 것을 의미합니다. 피지컬 AI의 서로 다른 실패 모드를 해결하는 세 가지 뚜렷한 레이어가 존재합니다.

레이어 1: 지각 (Perception) — 데이터 수집 레이어​

통제된 독점 데이터 세트로 훈련된 로봇은 실제 현장에서 실패합니다. 젖은 바닥, 특이한 상자 모양, 프레임 안으로 뛰어드는 아이와 같은 '에지 케이스(edge cases)'가 정작 중요한 부분이지만, 단일 기업이 이를 충분히 포착할 수 있는 자원을 보유하기는 어렵습니다.

DePAI의 솔루션은 수백만 명의 기여자로부터 실제 세계의 데이터를 크라우드소싱하는 것입니다.

NATIX Network는 가장 설득력 있는 사례 중 하나를 구축했습니다. 이들의 Drive& 앱은 모든 스마트폰이나 대시캠을 매핑 노드로 변환합니다. 2026년 초까지 NATIX는 235,000명 이상의 활성 사용자를 확보했으며, 이들은 1억 4,600만 킬로미터의 도로를 매핑했고 디플레이션 메커니즘을 통해 1억 9,000만 달러 이상의 $NATIX 토큰을 소각했습니다. 또한 VX360을 통해 테슬라 대시캠과 직접 통합하고 있습니다.

GEODNET은 정밀 위치 추적이라는 다른 각도에서 접근합니다. 19,500개 이상의 RTK 기준국 네트워크는 센티미터 단위의 정밀 GPS를 제공하며, 이는 로봇과 자율주행 차량이 안정적으로 작동하는 데 필수적입니다. 멀티코인 캐피털(Multicoin Capital)은 2025년에 이 프로젝트에 800만 달러를 투자하며, 위치 데이터가 피지컬 AI에 있어 인터넷의 DNS와 같은 존재임을 인정했습니다.

Frodobots는 라스트 마일 배송 로봇을 위한 훈련 데이터 세트를 구축하고 있습니다. 대당 249~399달러인 Earth Rover 유닛은 사람이 조종하며 토큰을 보상으로 받고, 로봇은 사람의 행동을 통해 학습합니다. 이 회사는 2025년에 800만 달러를 유치하여 보도용 로봇 차량을 확장하고, 시뮬레이션 환경이 복제할 수 없는 무질서하고 가변적인 현실 세계를 포착하고 있습니다.

레이어 2: 연산 (Computation) — 에지 지능 레이어​

아무리 좋은 지각 데이터라도 충분히 빠른 컴퓨팅이 없으면 무용지물입니다. 찰나의 제동 결정을 내려야 하는 자율주행차는 AWS 데이터 센터를 거쳐 오는 왕복 시간을 기다릴 수 없습니다. 공장, 창고, 물류 허브 근처에 배치된 에지 컴퓨팅만이 유일하게 실행 가능한 아키텍처입니다.

Aethir는 이 유스케이스를 위한 선도적인 탈중앙화 GPU 네트워크로 부상했습니다. 이들의 인프라는 93개국 200개 이상의 위치에 걸쳐 435,000개 이상의 엔터프라이즈급 GPU를 보유하고 있으며, 4억 달러 규모의 연산 능력과 98.92%의 가동 시간을 자랑합니다. 이것은 단순한 '크립토 프로젝트'의 성능이 아니라, 탈중앙화된 소유 구조를 가진 엔터프라이즈급 클라우드 성능입니다.

분석가들은 2030년까지 모든 AI 기반 로봇의 절반 이상이 탈중앙화 GPU 네트워크에서 워크로드를 실행할 것으로 예상하며, 이는 전체 2,280억 달러 규모의 탈중앙화 GPU 시장 내에서 약 1,000억 달러의 시장 기회를 의미한다고 평가합니다.

역동적인 물리적 환경의 2,000만 시간 분량 비디오로 학습된 월드 파운데이션 모델인 NVIDIA의 Cosmos 플랫폼은 이 컴퓨팅 인프라 위에서 작동하는 AI 훈련 레이어를 제공합니다. 이러한 오픈 소스 모델을 통해 로봇 제조사는 처음부터 시작하지 않고도 공간 지능을 구축할 수 있습니다.

레이어 3: 조율 — 블록체인 정산 레이어​

이 지점이 DePAI가 기존 로보틱스와 가장 뚜렷하게 갈라지는 부분입니다. 조율 레이어는 기계가 경제적으로 자율성을 갖게 만드는 핵심 요소입니다.

peaq는 물리적 AI 인프라를 위해 구축된 레이어 1 블록체인인 "기계 경제 컴퓨터 (Machine Economy Computer)"로 자리매김했습니다. 2025년 9월에 출시된 로보틱스 SDK는 가장 널리 사용되는 로봇 운영 체제인 ROS2와 호환되므로, 기존 로봇들이 최소한의 마찰로 통합될 수 있음을 의미합니다. 2025년 3분기에는 최초의 휴머노이드 로봇이 peaq 기계 ID를 부여받았습니다. 2026년 초까지 이 네트워크는 22개 산업 분야에 걸쳐 60개 이상의 DePIN 프로젝트를 호스트했으며, 트랜잭션 규모는 전 분기 대비 500% 성장했습니다 (일일 트랜잭션 30,000건에서 150,000건으로 증가).

기계 ID 개념은 이 비전의 핵심입니다. peaq ID를 가진 로봇은 참여하는 모든 서비스에서 인증을 받고, 여러 플랫폼에 걸쳐 작업을 완료하며 (예를 들어, 도어대시와 월트 사이에서 아르바이트를 하는 배달 로봇), 급여를 관리하는 기업 중개자 없이 자신의 온체인 지갑으로 직접 대금을 받을 수 있습니다.

OpenMind는 운영 체제 레이어를 구축하고 있습니다. 이들의 OM1 플랫폼은 "로보틱스를 위한 안드로이드"로 설계되었습니다. 하드웨어에 비종속적이고 오픈 소스이며, 서로 다른 제조사의 로봇들이 지능을 공유하고 작업을 조율할 수 있게 합니다. 2026년 2월, OpenMind와 Circle은 x402 프로토콜을 사용하는 자율 로봇용 USDC 나노 결제를 발표했습니다. 이를 통해 가스비 없이 0.000001달러만큼 작은 단위의 거래가 가능해졌습니다. 이것이 바로 Bits 로봇 개가 자신의 전기료를 직접 지불할 수 있게 한 기술입니다.

Pantera Capital은 2025년 8월 OpenMind의 2,000만 달러 규모 라운드를 주도했으며, Coinbase Ventures, Digital Currency Group, Amber Group이 참여했습니다. 이는 기관 자본이 기계 경제 가설을 진지하게 받아들이고 있다는 신호입니다.

DePAI 대 DePIN: 서로 다른 개념​

흔히 혼동되는 점으로, DePAI와 DePIN은 자주 혼용되어 사용됩니다. 하지만 이들은 구분되어야 합니다.

DePIN은 인프라 레이어입니다. 즉, 데이터를 수집하고 연결성을 제공하는 파이프, 노드, 센서들입니다. DePAI는 그 위에 구축된 지능형 애플리케이션 레이어입니다. DePIN을 전력망으로, DePAI를 그 위에서 운행되는 전기차로 생각하면 쉽습니다.

결정적인 차이점은 주체성 (Agency)에 있습니다. DePIN 노드는 수동적입니다. 자원을 제공하고 토큰을 받습니다. 반면 DePAI 기계는 능동적입니다. 자율적으로 의사 결정을 내리고, 다른 기계와 조율하며, 서비스에 토큰을 지출하고, 지속적인 실세계 학습을 통해 자신의 행동을 최적화합니다.

NATIX는 이렇게 설명합니다. "전통적인 AI는 통제된 데이터 세트에 의존하는 반면, DePAI는 AI 적응력을 향상하기 위해 크라우드소싱된 실세계 기여를 활용합니다." NATIX 운전자는 지도 데이터를 기여합니다 (DePIN 행동). Frodobots Earth Rover는 인도를 자율적으로 주행하고, 경로 결정을 내리며, 최종적으로 자신의 영상을 처리하기 위해 컴퓨팅 타임 비용을 지불합니다 (DePAI 행동).

디지털과 물리적 세계의 융합​

DePAI 생태계에서 가장 흥미로운 발전은 디지털 에이전트 경제와 물리적 로봇 경제 사이에 구축되고 있는 가교입니다.

Virtuals Protocol은 디지털 에이전트 분야에서 명성을 쌓았습니다. 이들의 에이전트 조율 프로토콜 (ACP)은 자율 에이전트가 생성한 가치인 "aGDP" 4억 달러를 돌파했으며, 2025년 말까지 6억 달러의 x402 결제량을 처리했습니다. Google Cloud, AWS, Anthropic 모두 x402를 통합했습니다.

2025년, Virtuals는 물리적 로보틱스로 영역을 확장했습니다. 물리적 시스템을 제어하는 AI 에이전트를 통해 500,000건의 실세계 작업이 완료되었으며, SAM은 실세계 로봇을 제어하는 최초의 온체인 AI 에이전트가 되었습니다. 2026년 초까지 Virtuals는 OpenMind와 공식 파트너십을 맺고 자사의 에이전트 조율 프로토콜을 구체화된 AI (Embodied AI)로 연결했습니다.

그 결과로 나타난 프레임워크는 매우 중요합니다. 디지털 에이전트 경제와 물리적 로봇 경제는 별개의 두 생태계가 아닙니다. 이들은 공유된 결제 프로토콜 (x402, USDC 나노 결제), 공유된 신원 표준 (peaq ID, IoTeX 기계 ID), 그리고 공유된 조율 기본 단위 (스마트 컨트랙트, ACP)에 의해 하나로 통합되고 있습니다.

CoinDesk의 분석은 그 중요성을 잘 포착하고 있습니다. "지속적인 M2M 결제가 새로운 전력이라면, 이러한 미세 결제가 이루어질 레일인 블록체인은 새로운 전력망으로 간주되어야 합니다."

아직 구축 중인 과제들​

DePAI의 비전은 매력적이지만, 실행 측면의 과제도 그만큼 실질적입니다.

지연 시간 (Latency)은 여전히 난제입니다. 수술용 로봇이나 자율주행 차량에 필요한 5ms 미만의 추론 요구 사항은 분산형 네트워크가 여전히 구축 중인 에지 컴퓨팅 근접성을 요구합니다. Aethir의 98.92% 가동 시간은 인상적이지만, 대규모 확장을 위해서는 99.999%와 밀리초 단위의 지연 시간을 달성해야 합니다.

상호 운용성이 파편화되어 있습니다. peaq, IoTeX, OpenMind는 보완적인 인프라를 구축하고 있지만 항상 조율된 방식은 아닙니다. peaq ID, Aethir 컴퓨팅, NATIX 지도 데이터, OpenMind의 조율 레이어가 모두 필요한 로봇은 네 개의 서로 다른 생태계를 탐색해야 합니다.

하드웨어 비용이 채택 곡선을 만듭니다. NVIDIA H100 칩은 여전히 40,000달러를 상회합니다. 모건 스탠리는 가격이 약 150,000달러 (2028년)에서 50,000달러 (2050년)로 하락함에 따라, 2030년대 중반까지는 휴머노이드 채택이 더디다가 2030년대 후반에서 2040년대에 가속화될 것으로 전망합니다.

신뢰 및 책임 문제가 아직 해결되지 않았습니다. 자율 로봇이 피해를 입혔을 때 누구에게 책임이 있을까요? 기계 ID 소유자일까요? 프로토콜일까요? 제조사일까요? 블록체인은 투명성을 제공하지만, 법적 명확성까지 자동으로 제공하지는 않습니다.

인프라를 향한 베팅​

DePAI는 궁극적으로 인프라에 대한 베팅입니다. 물리적 AI가 수천 대의 로봇에서 수백만 대로 확장됨에 따라, 조정 계층(coordination layer)은 탈중앙화되고, 허가가 필요 없으며(permissionless), 경제적으로 결합 가능(economically composable)해야 할 것입니다. 그 대안인 모든 로봇 제조사가 독점적인 인프라를 운영하고, 모든 도시 플릿(fleet)이 개별적인 양자 협약을 맺으며, 모든 결제가 기업의 재무 부서를 통해 처리되는 방식은 단순히 확장성 문제를 해결할 수 없습니다.

초기 징후들은 이 논지를 뒷받침합니다. 로봇들은 이미 블록체인 지갑을 생성하고 있습니다. 기계들은 이미 서로의 서비스에 대해 비용을 지불하고 있습니다. 크라우드 소싱 네트워크를 통한 인지 데이터, 탈중앙화된 GPU 클라우드를 통한 추론, 그리고 머신 ID와 스마트 컨트랙트를 통한 정산으로 이어지는 3계층 스택은 대규모 생산 단계에 완전히 도달하지는 않았더라도 이미 기능적으로 작동하고 있습니다.

젠슨 황(Jensen Huang)은 범용 로봇 공학의 챗GPT 모먼트가 "거의 다 왔다"고 언급했습니다. 그 순간이 오면, 수백만 대의 자율 주행 기계를 조율하는 인프라 계층이 준비되어 있어야 합니다.

DePAI는 그 인프라가 바로 블록체인이 될 것이라는 점에 베팅하고 있습니다.

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