DePAI: Web3의 물리적 미래를 재구성하는 융합 혁명
탈중앙화 물리적 AI(Decentralized Physical AI, DePAI)는 2025년 1월, 인공지능, 로보틱스, 블록체인을 실제 세계에서 작동하는 자율 시스템으로 결합하며 Web3에서 가장 강력한 내러티브로 부상했습니다. 이는 중앙 집중식 AI 독점에서 커뮤니티 소유의 지능형 기계로의 근본적인 전환을 의미하며, 메사리(Messari)와 세계경제포럼(WEF)에 따르면 DePAI는 2028년까지 3.5조 달러 규모의 시장을 형성할 것으로 전망됩니다. CES 2025에서 발표된 엔비디아(NVIDIA) CEO 젠슨 황의 '물리적 AI(Physical AI)' 비전에서 시작된 DePAI는 데이터 부족, 컴퓨팅 자원 접근성, 중앙 집중식 제어와 같은 AI 개발의 핵심 병목 현상을 해결합니다. 이 기술을 통해 로봇, 드론, 자율주행 차량은 주권적 신원(Sovereign Identities)을 가지고 탈중앙화 인프라에서 작동하며, 암호화폐를 벌고 소비하는 동시에 블록체인 기반 프로토콜을 통해 협업합니다.
물리적 AI와 탈중앙화의 만남: 패러다임 전환의 시작
물리적 AI는 현실 환경을 지각하고 추론하며 행동하는 하드웨어에 통합된 인공지능을 의미하며, ChatGPT와 같은 소프트웨어 전용 AI와는 근본적으로 다릅니다. 정적 데이터셋을 처리하는 디지털 영역에 국한된 기존 AI와 달리, 물리적 AI 시스템은 센서, 액추에이터, 실시간 의사결정 능력을 갖춘 로봇, 자율주행 차량, 드론에 내재되어 있습니다. 초당 36조 번의 연산을 처리하는 테슬라(Tesla)의 자율주행 차량이 대표적인 예입니다. 카메라와 라이다(LiDAR)가 공간을 이해하고, AI 모델이 보행자의 움직임을 예측하며, 액추에이터가 밀리초 단위로 조향 결정을 실행합니다.
DePAI는 이러한 토대에 탈중앙화를 더하여, 물리적 AI를 기업이 통제하는 시스템에서 커뮤니티 소유의 네트워크로 변모시킵니다. 구글이나 테슬라가 자율주행 차량 데이터와 인프라를 독점하는 대신, DePAI는 토큰 인센티브를 통해 소유권을 분산합니다. 기여자는 GPU 컴퓨팅 자원 제공(93개국 435,000개의 GPU를 보유한 Aethir), 매핑 데이터 제공(1억 7,100만 km를 매핑한 250,000명의 NATIX 기여자), 또는 로봇 군단 운영을 통해 암호화폐를 보상으로 받습니다. 이러한 민주화는 비트코인이 금융을 탈중앙화한 방식과 유사하지만, 이제 그 대상이 지능형 물리적 인프라로 확장된 것입니다.
DePAI와 DePIN(탈중앙화 물리적 인프라 네트워크)의 관계는 공생적이면서도 구별됩니다. DePIN은 데이터 수집 네트워크, 분산 컴퓨팅, 탈중앙화 스토리지 및 연결 인프라와 같은 '신경계'를 제공합니다. Helium(무선 연결), Filecoin(스토리지), Render Network(GPU 렌더링)와 같은 프로젝트가 기초 레이어를 형성합니다. DePAI는 여기에 의사결정을 내리는 자율 AI 에 이전트와 행동을 수행하는 물리적 로봇이라는 '두뇌와 신체'를 추가합니다. 배송 드론이 이 구조의 완벽한 예시입니다. Helium이 연결성을 제공하고, Filecoin이 경로 데이터를 저장하며, 분산 GPU가 내비게이션 AI를 처리하고, 물리적 드론(DePAI 레이어)이 토큰을 벌면서 자율적으로 패키지를 배송합니다. DePIN이 인프라 배포라면, DePAI는 해당 인프라 위에서 작동하는 지능형 자율성입니다.
7계층 아키텍처: 기계 경제의 설계
DePAI의 기술 아키텍처는 7개의 상호 연결된 계층으로 구성되며, 각 계층은 탈중앙화 레일에서 작동하는 자율 물리 시스템의 특정 요구 사항을 해결합니다.
**레이어 1: AI 에이전트(AI Agents)**는 지능의 핵심을 형성합니다. 프롬프트 기반의 생성형 AI와 달리, 에이전트형 AI 모델은 인간의 감독 없이 자율적으로 작업을 계획, 학습 및 실행합니다. 이러한 에이전트는 실시간으로 환경을 분석하고, 변화하는 조건에 적응하며, 스마트 컨트랙트를 통해 다른 에이전트와 협업합니다. 창고 물류 시스템이 이러한 능력을 잘 보여줍니다. AI 에이전트는 수천 개의 재고 유지 단위(SKU)를 처리하고 수요 변동에 동적으로 적응하면서 재고 관리, 경로 최적화 및 주문 이행을 자율적으로 수행합니다. 반응형 지능에서 능동형 지능으로의 전환이 이 계층의 특징입니다. 에이전트는 명령을 기다리지 않고 목표 지향적 추론을 바탕으로 행동을 개시합니다.
**레이어 2: 로봇(Robots)**은 물리적 실체를 제공합니다. 여기에는 휴머노이드 로봇(Apptronik, Tesla Optimus), 자율주행 차량, 배송 드론(Frodobots의 도시 내비게이션 군단), 산업용 매니퓰레이터 및 수술 로봇과 같은 특수 시스템이 포함됩니다. 모건 스탠리(Morgan Stanley)는 2050년까지 10억 대의 휴머노이드 로봇이 9조 달러 규모의 글로벌 시장을 창출할 것으로 전망하며, 미국 일자리의 75%(6,300만 개)가 로봇 노동으로 대체 가능할 것으로 보고 있습니다. 이러한 기계들은 고성능 센서(라이다, 카메라, 깊이 센서), 고급 액추에이터, 실시간 처리를 위한 엣지 컴퓨팅, 견고한 통신 시스템을 통합합니다. 하드웨어는 안전 프로토콜을 유지하면서 밀리초 미만의 응답 속도로 연중무휴 작동해야 합니다.
**레이어 3: 데이터 네트워크(Data Networks)**는 크라우드소싱된 현실 세계 정보를 통해 AI의 '데이터 장벽'을 해결합니다. 기업의 제한된 데이터셋에 의존하는 대신, 전 세계 DePIN 기여자들이 지속적인 데이터 스트림을 제공합니다. 센티미터 단위의 정확한 위치 정보를 제공하는 GEODNET의 19,500개 기지국 지형 공간 데이터, MapMetrics의 일일 65,000회 주행을 통한 교통 업데이트, 180개국 유동 인구의 소음 공해를 추적하는 Silencio 사용자 360,000명의 환경 모니터링 등이 그 예입니다. 이 계층은 정적 데이터셋이 따라올 수 없는 다양하고 실시간적인 데이터를 생성하여, 강력한 AI 모델 학습에 필수적인 엣지 케이스(Edge Cases), 지역적 변동성 및 진화하는 상황을 포착합니다. 토큰 보상(NATIX는 기여자들에게 1억 9,000만 개의 토큰을 배포함)은 데이터의 질과 양을 장려합니다.
**레이어 4: 공간 지능(Spatial Intelligence)**은 기계가 3차원 물리적 공간을 이해하고 탐색할 수 있게 합니다. 엔비디아의 fVDB와 같은 기술은 단 8개의 GPU로 2분 만에 수 킬로미터에 걸쳐 3억 5,000만 개의 포인트를 재구성하여 환경의 고정밀 디지털 복제본을 생성합니다. 뉴럴 래디언스 필드(Neural Radiance Fields, NeRFs)는 카메라 이미지로부터 실사 같은 3D 장면을 생성하며, 시각적 위치 확인 시스템(Visual Positioning Systems)은 자율 주행에 중요한 센티미터 미만의 정확도를 제공합니다. 이 계층은 현실의 탈중앙화되고 기계가 읽을 수 있는 디지털 트윈 역할을 하며, 단일 개체에 의해 제어되는 대신 크라우드소싱된 센서에 의해 지속적으로 업데이트됩니다. 매일 4TB의 센서 데이터를 처리하는 자율주행 차량은 찰나의 내비게이션 결정을 위해 이러한 공간 이해에 의존합니다.
**레이어 5: 인프라 네트워크(Infrastructure Networks)**는 컴퓨팅 중추와 물리적 자원을 제공합니다. Aethir(435,000개의 기업용 GPU, 4억 달러 규모의 컴퓨팅 용량, 98.92%의 가동 시간)와 같은 탈중앙화 GPU 네트워크는 중앙 집중식 클라우드 제공업체 대비 80%의 비용 절감을 제공하는 동시에 NVIDIA H-100 서버와 같은 특수 하드웨어에 대한 52주의 대기 시간을 없앱니다. 이 계층에는 분산 스토리지(Filecoin, Arweave), 에너지 그리드(P2P 태양광 거래), 연결성(Helium의 무선 네트워크) 및 지연 시간을 최소화하는 엣지 컴퓨팅 노드가 포함됩니다. 지리적 분산은 복원력을 보장하며, 정전이나 공격에 취약한 중앙 집중식 데이터 센터와 달리 단일 장애점이 존재하지 않습니다.
**레이어 6: 머신 이코노미(Machine Economy)**는 경제적 협업 레일을 구축합니다. 주로 peaq(현재 10,000 TPS, 500,000 TPS까지 확장 가능) 및 IoTeX와 같은 블록체인 위에 구축된 이 계층은 기계가 자율적으로 거래할 수 있게 합니다. 모든 로봇은 탈중앙화 식별자(DID)를 부여받아 중앙 집중식 기관 없이도 P2P 인증이 가능한 블록체인 기반 디지털 신원을 갖게 됩니다. 스마트 컨트랙트는 조건부 결제를 실행합니다. 배송 로봇은 패키지 배송이 확인되면 암호화폐를 수령하고, 자율주행 차량은 충전소에 직접 비용을 지불하며, 센서 네트워크는 AI 학습 시스템에 데이터를 판매합니다. peaq의 생태계는 그 규모를 입증합니다. 200만 대의 연결된 기기, 10억 달러의 총 기계 가치(Total Machine Value), 기계 간 거래 시스템을 구축하는 50개 이상의 DePIN 프로젝트가 참여하고 있습니다. 0.00025달러의 거래 수수료는 전통 금융에서는 불가능한 마이크로 페이먼트(소액 결제)를 가능하게 합니다.
레이어 7: DePAI DAO는 소유권과 거버넌스를 민주화합니다. 기업이 독점하는 중앙 집중식 로보틱스와 달리, DAO는 토큰화를 통해 커뮤니티 소유를 가능하게 합니다. XMAQUINA DAO가 이 모델의 전형입니다. DEUS 거버넌스 토큰을 보유하면 재무 할당에 대한 투표권을 가지며, 초기 배치는 Apptronik(AI 기반 휴머노이드 로보틱스)에 이루어집니다. 로봇 운영에서 발생하는 수익은 토큰 보유자에게 흘러가며, 이전에는 부유한 기업이나 기관만 접근할 수 있었던 고가의 기계 소유권을 파편화(Fractionalizing)합니다. DAO 거버넌스는 투명한 온체인 투표를 통해 운영 매개변수, 자금 할당, 안전 프로토콜 및 생태계 개발에 관한 결정을 조정합니다. SubDAO 프레임워크는 광범위한 생태계 정렬을 유지하면서 자산별 거버넌스를 허용합니다.
이 7개의 계층은 지속적인 데이터-가치 흐름 속에서 상호 연결됩니 다. 로봇이 센서 데이터를 수집하고 → 데이터 네트워크가 이를 검증 및 저장하며 → AI 에이전트가 정보를 처리하고 → 공간 지능이 환경 이해를 제공하며 → 인프라 네트워크가 컴퓨팅 파워를 공급하고 → 머신 이코노미 레이어가 거래를 조정하며 → DAO가 전체 시스템을 관리합니다. 각 계층은 서로 의존하면서도 모듈식으로 구성되어 있어, 전체 스택을 중단시키지 않고도 신속한 혁신이 가능합니다.
애플리케이션 시나리오: 이론에서 수조 달러 규모의 현실로
분산형 AI 컴퓨팅 은 AI 발전을 제약하는 컴퓨팅 병목 현상을 해결합니다. 대규모 언어 모델을 훈련하려면 수천 개의 GPU 를 수개월 동안 가동해야 하며, 이는 거대 기술 기업만이 감당할 수 있는 $ 1억 + 규모의 프로젝트입니다. DePAI 는 io.net 및 Render 와 같은 네트워크를 통해 전 세계의 유휴 GPU 용량을 통합함으로써 이를 민주화합니다. 기여자는 컴퓨팅 리소스를 공유하는 대가로 토큰을 획득하며, 이는 AWS 또는 Google Cloud 대비 비용을 80 % 절감하는 공급 측 유동성 을 창출합니다. 이 모델은 훈련(중단 시 높은 매몰 비용이 발생하고 NVIDIA 의 CUDA 환경이 중앙 집중식 클러스터에 유리함)보다는 추론(병렬화 가능한 작업 부하 덕분에 분산형 네트워크가 뛰어난 분야)에 서 먼저 전환되고 있습니다. AI 모델이 기하급수적으로 성장함에 따라 — GPT-4 는 25,000 개의 GPU 를 사용했으며, 미래의 모델은 수십만 개가 필요할 수 있습니다 — 분산형 컴퓨팅은 기술 과점 체제를 넘어 확장하는 데 필수 요소가 됩니다.
자율 로봇 노동 서비스 는 DePAI 의 가장 혁신적인 애플리케이션입니다. 창고 자동화는 그 성숙도를 잘 보여줍니다. Locus Robotics 의 LocusONE 플랫폼은 자율 이동 로봇 (AMR) 을 통해 노동 비용을 50 % 절감하는 동시에 생산성을 2 ~ 3 배 향상시킵니다. Amazon 은 풀필먼트 센터 전반에 750,000 개 이상의 로봇을 배치했습니다. 의료 애플리케이션은 중대한 영향력을 입증합니다: Aethon 의 병원 로봇은 의약품을 배달하고, 검체를 운송하며, 식사를 제공합니다. 이를 통해 간호 시간의 40 % 를 임상 업무에 할애할 수 있도록 하고 비대면 배송을 통해 오염 위험을 줄입니다. 서비스업 로봇 (Ottonomy 의 자율 배송 시스템) 은 캠퍼스와 호텔 전반에서 편의 시설 배달, 음식 서비스 및 비품 관리를 담당합니다. 유효 시장 규모는 놀랍습니다. Morgan Stanley 는 미국 임금 지출에서만 $ 2.96조 달러의 잠재력을 예상하며, 6,300만 개의 일자리 (미국 고용의 75 %) 가 휴머노이드 로봇에 적응할 수 있을 것으로 전망합니다.
로봇 애드혹 네트워크 데이터 공유 는 안전한 기계 조정을 위해 블록체인을 활용합니다. Nature Scientific Reports (2023) 에 발표된 연구는 로봇 군집이 온체인 트랜잭션을 통해 데이터를 사고파는 블록체인 기반 정보 시장을 보여줍니다. 실제 구현 사례로는 Tesla 차량과 통합된 NATIX 의 VX360 장치 가 있습니다. 이 장치는 360 도 비디오 (최대 256 GB 저장 용량) 를 캡처하는 동시에 소유자에게 NATIX 토큰으로 보상합니다. 이 데이터는 자율 주행 AI 에 시나리오 생성, 위험 탐지 및 통제된 테스트로는 포착할 수 없는 실제 에지 케이스를 제공합니다. 스마트 컨트랙트는 메타 컨트롤러 역할을 하여 로컬 컨트롤러보다 높은 추상화 수준에서 군집 행동을 조정합니다. 비잔틴 결함 허용 프로토콜은 로봇의 최대 1 / 3 이 손상되거나 악의적으로 행동하더라도 합의를 유지하며, 평판 시스템은 "불량 봇" 을 자동으로 격리합니다.
로봇 평판 시장 은 익명 기계 협업을 가능하게 하는 신뢰 프레임워크를 생성합니다. 배송 완료, 성공적인 내비게이션, 정확한 센서 판독과 같은 모든 트랜잭션은 블록체인에 불변적으로 기록됩니다. 로봇은 과거 성과를 바탕으로 신뢰 점수를 쌓으며, 신뢰할 수 있는 행동에 대해서는 토큰 기반 보상을 받고 실패에 대해서는 페널티를 받습니다. peaq network 의 기계 아이덴티티 인프라 (peaq IDs) 는 장치에 DID 를 제공하여 중앙 집중식 기관 없이도 검증 가능한 자격 증명을 가능하게 합니다. 배송 드론은 민감한 운영자 세부 정보를 공개하지 않고도 보험 가입 여부와 안전 인증을 암호학적으로 증명하여 제한된 공역에 접근할 수 있습니다. 이 평판 계층은 기계를 고립된 시스템에서 경제적 참여자로 변화시킵니다. 이미 40,000 개 이상의 기계가 온체인에서 디지털 아이덴티티를 가지고 초기 단계의 머신 이코노미에 참여하고 있습니다.
분산형 에너지 서비스 는 DePAI 의 지속 가능성 잠재력을 보여줍니다. PowerLedger 와 같은 프로젝트는 P2P 태양광 에너지 거래를 가능하게 합니다. 루프탑 패널 소유자는 여유 전력을 이웃과 공 유하고 스마트 컨트랙트를 통해 자동으로 토큰을 획득합니다. 가상 발전소 (VPP) 는 수천 개의 가정용 배터리와 태양광 설비를 조정하여 화석 연료 피크 부하 발전소에 대한 의존도를 줄이는 동시에 분산형 그리드 회복 탄력성을 창출합니다. 블록체인은 투명한 에너지 인증을 제공하며, 재생 에너지 인증서 (REC) 및 탄소 배출권은 조각 거래를 위해 토큰화됩니다. AI 에이전트는 실시간으로 에너지 흐름을 최적화합니다. 수요 급증을 예측하고, 잉여 시간대에 전기차를 충전하며, 부족 시간대에 배터리를 방전합니다. 이 모델은 에너지 생산을 민주화하여 개인을 수동적인 유틸리티 소비자가 아닌 "프로슈머" (생산자 + 소비자) 로 만듭니다.
디지털 트윈 월드 는 물리적 현실의 기계 판독 가능한 복제본을 생성합니다. 정적인 지도와 달리 이러한 시스템은 크라우드소싱된 센서를 통해 지속적으로 업데이트됩니다. NATIX Network 의 1억 7,100만 킬로미터에 달하는 매핑 데이터 는 갑작스러운 장애물, 비정상적인 교통 패턴 또는 악천후와 같은 희귀한 에지 케이스를 포착하여 자율 주행 차량을 위한 훈련 시나리오를 제공합니다. Auki Labs 는 기계가 3D 환경 이해를 공유하는 공간 지능 인프라를 개발합니다. 한 자율 주행 차량이 도로 공사 정보를 매핑하면 공유된 디지털 트윈이 업데이트되어 다른 모든 차량에 즉시 정보를 알립니다. 제조 분야에서 디지털 트윈은 생산 라인의 예측 정비 (장비 고장 발생 전 감지) 및 프로세스 최적화를 가능하게 합니다. 스마트 시티는 도시 계획을 위해 디지털 트윈을 활용하여 인프라 변경, 교통 패턴 영향 및 비상 대응 시나리오를 실제 구현 전에 시뮬레이션합니다.
대표 프로젝트: 머신 이코노미를 구축하는 개척자들
Peaq Network는 DePAI의 주요 블록체인 인프라인 "기계를 위한 레이어 1" 역할을 합니다. 서브스트레이트(Substrate) 프레임워크(폴카닷 생태계)를 기반으로 구축된 peaq은 현재 10,000 TPS를 제공하며, 향후 500,000+ TPS까지 확장 가능하고 트랜잭션 수수료는 $0.00025 수준입니다. 이 아키텍처는 peaq SDK를 통해 모듈형 DePIN 기능을 제공합니다. 기계의 탈중앙화 식별자를 위한 peaq ID, 역할 기반 액세스 제어를 위한 peaq Access, 자금 증명 확인이 포함된 자율 결제 레일인 peaq Pay, 다단계 데이터 인증을 위한 peaq Verify가 포함됩니다. 이 생태계는 상당한 견인력을 보여주고 있습니다. 50개 이상의 DePIN 프로젝트가 구축 중이며, 200만 대의 연결된 기기, 10억 달러 이상의 총 기계 가치(Total Machine Value), 95%의 국가에 진출, 1억 7,200만 달러의 스테이킹을 기록하고 있습니다. 기업 채택 사례로는 베르텔스만(Bertelsmann), 도이치 텔레콤(Deutsche Telekom), 루프트한자(Lufthansa), 뮌헨 공과대학교(합산 시가총액 1,700억 달러 이상)의 제네시스 노드가 있습니다. 112개의 활성 검증인이 참여하는 지명 지분 증명(NPoS) 합의 알고리즘은 보안을 제공하며, 폴카닷에서 상속된 90의 나카모토 계수(Nakamoto Coefficient)는 유의미한 탈중앙화를 보장합니다. 네이티브 토큰인 $PEAQ는 최대 공급량이 42억 개이며 거버넌스, 스테이킹 및 트랜잭션 수수료에 사용됩니다.
BitRobot Network는 혁신적인 서브넷 아키텍처를 통해 암호화폐로 인센티브를 제공하는 임바디드(Embodied) AI 연구를 개척하고 있습니다. FrodoBots Lab의 공동 창립자인 Michael Cho가 프로토콜 랩스(Protocol Labs)의 Juan Benet와 협력하여 설립한 이 프로젝트는 800만 달러를 유치했습니다. (Protocol VC가 주도하고 Solana Ventures, Virtuals Protocol, 그리고 Solana의 공동 창립자인 Anatoly Yakovenko와 Raj Gokal 등의 엔젤 투자자가 참여한 200만 달러의 프리 시드와 600만 달러의 시드 라운드 포함) 고성능을 위해 솔라나(Solana) 기반으로 구축된 BitRobot의 모듈형 서브넷 설계는 독립적인 팀들이 휴머노이드 내비게이션, 조작 작업, 시뮬레이션 환경과 같은 특정 임바디드 AI 과제를 해결하는 동시에 네트워크 전체에서 결과물을 공유할 수 있도록 합니다. FrodoBots-2K는 세계 최대의 공개 도시 내비게이션 데이터셋을 대표합니다. 이는 게임화된 로봇 운영("로봇 버전의 포켓몬 고")을 통해 수집된 2,000시간(2TB)의 실제 로봇 데이터입니다. 이러한 게임 우선 접근 방식은 데이터 수집을 비용이 드는 작업이 아닌 수익성 있는 작업으로 바꿉니다. Web2 게이머들(99%가 암호화폐 통합을 인지하지 못함)은 보상을 받으면서 학습 데이터를 크라우드소싱합니다. 유연한 토큰 경제를 통해 동적인 할당이 가능합니다. 서브넷 성능에 따라 블록 보상 분배가 결정되어 가치 있는 기여를 장려하고, 하드코딩된 제약 없이 네트워크 진화가 가능합니다.
PrismaX는 표준화된 인프라를 통해 로봇 공학의 원격 조작 및 시각 데이터 병목 현상을 해결합니다. Bayley Wang과 Chyna Qu가 설립한 샌프란시스코 기반의 이 회사는 2025년 6월 a16z CSX의 주도로 Stanford Blockchain Builder Fund, Symbolic, Volt Capital, Virtuals Protocol의 지원을 받아 1,100만 달러를 유치했습니다. 이 플랫폼은 턴키 방식의 원격 조작 서비스를 제공합니다. ROS/ROS2, gRPC, WebRTC를 활용한 모듈형 스택을 통해 브라우저 기반의 초저지연 로봇 제어를 지원합니다. 2025년 3분기 출시 이후 500명 이상의 사용자가 원격 조작 세션을 완료했으며, 샌프란시스코에서 "Billy"와 "Tommy"와 같은 로봇 팔을 조작했습니다. Proof-of-View 시스템은 모든 상호작용을 평가하는 Eval Engine을 통해 세션 품질을 검증하여 고품질 데이터 스트림을 보장합니다. PrismaX의 공정 이용 표준(Fair-Use Standard)은 데이터 생산자가 자신의 기여가 상업적 AI 모델에 동력을 공급할 때 수익을 얻는 업계 최초의 프레임워크로, 착취적인 데이터 관행에 대한 윤리적 문제를 해결합니다. 데이터 플라이휠 전략은 선순환 구조를 만듭니다. 대규모 데이터 수집은 파운데이션 모델을 개선하고, 이는 더 효율적인 원격 조작을 가능하게 하여 추가적인 실세계 데이터를 생성합니다. 현재 앰플리파이어 멤버십($100 프리미엄 등급)은 수익 증대와 우선적인 로봇 함대 액세스를 제공하며, Prisma 포인트는 초기 참여에 보상을 제공합니다.
CodecFlow는 AI 에이전트를 위한 "최초의 오퍼레이터 플랫폼"으로서 비전-언어-행동(VLA) 인프라를 제공합니다. 솔라나 기반으로 구축된 이 플랫폼은 에이전트가 온디바이스(on-device)에서 완전히 실행되는 경량 VLA 모델을 통해 화면과 물리 적 로봇 전체에서 "보고, 추론하고, 행동"할 수 있게 하여, 더 빠른 응답과 강화된 프라이버시를 위해 외부 API 의존성을 제거합니다. 3계층 아키텍처는 기계 계층(Machine Layer) (클라우드/에지/로봇 하드웨어 전반의 VM 수준 보안), 시스템 계층(System Layer) (저지연 비디오 스트림을 위한 커스텀 WebRTC 런타임 프로비저닝), 지능 계층(Intelligence Layer) (로컬 실행을 위한 미세 조정된 VLA 모델)으로 구성됩니다. Fabric은 멀티 클라우드 실행 최적화를 제공하며, 가동 중인 용량과 가격을 샘플링하여 GPU 집약적인 워크로드를 최적으로 배치합니다. 2025년 8월 출시된 오퍼레이터 키트(optr)는 데스크톱, 브라우저, 시뮬레이션 및 로봇 전반에서 에이전트를 구축하기 위한 조합 가능한 유틸리티를 제공합니다. CODEC 토큰 (총 공급량 10억 개, 유통량 약 7.5억 개, 시가총액 1,200만~1,800만 달러)은 두 가지 수익 메커니즘을 생성합니다. 구축자가 자동화 모듈을 게시하여 사용료를 받는 오퍼레이터 마켓플레이스와, 기여자가 GPU/CPU 리소스를 공유하여 토큰을 받는 컴퓨팅 마켓플레이스입니다. 이 토큰 경제는 자동화의 공유와 재사용을 장려하여 중복된 개발 노력을 방지합니다.
OpenMind는 보편적인 로봇 상호 운용성을 가능하게 하는 하드웨어 비종속적 OS인 "로봇 공학의 안드로이드"를 지향합니다. 스탠퍼드 대학교 교수 Jan Liphardt(AI/탈중앙화 시스템 배경의 바이오 엔지니어링 전문가)와 CTO Boyuan Chen(로봇 전문가)이 설립한 OpenMind는 2025년 8월 Pantera Capital 주도로 Coinbase Ventures, Ribbit Capital, Sequoia China, Pi Network Ventures, Digital Currency Group 등이 참여하고 Pamela Vagata(OpenAI 창립 멤버) 가 자문을 맡아 2,000만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 이중 제품 아키텍처에는 OM1 운영 체제 (Docker를 통해 AMD64/ARM64를 지원하고 OpenAI, Gemini, DeepSeek, xAI의 AI 모델을 플러그 앤 플레이로 통합하는 오픈 소스 모듈형 프레임워크)와 FABRIC 프로토콜 (제조업체 간의 기계 간 신뢰, 데이터 공유 및 작업 조정을 가능하게 하는 블록체인 기반 조정 계층)이 포함됩니다. 2025년 9월 OM1 베타가 출시되었으며 첫 상업적 배포로 로봇 개 10대가 해당 달에 출고되었습니다. 주요 파트너십으로는 Pi Network의 2,000만 달러 투자 및 350,000개 이상의 Pi 노드가 OpenMind의 AI 모델을 성공적으로 실행한 개념 증명(PoC), 그리고 스마트 시티를 위한 자율 주행 차량 통신에 관한 DIMO Ltd와의 협력이 있습니다. 가치 제안은 로봇 공학의 파편화 문제를 해결하는 데 있습니다. 벤더 종속성을 만드는 Figure AI나 Boston Dynamics의 독점 시스템과 달리, OpenMind의 오픈 소스 접근 방식은 모든 제조업체의 로봇이 글로벌 네트워크를 통해 학습 내용을 즉시 공유할 수 있게 합니다.
Cuckoo Network는 블록체인 인프라, GPU 컴퓨팅, 최종 사용자 AI 애플리케이션을 아우르는 풀스택 DePAI 통합을 제공합니다. Google, Meta, Microsoft, Uber 출신의 예일 및 하버드 동문들이 이끄는 Cuckoo는 2024년 Arbitrum L2 솔루션(체인 ID 1200)으로 메인넷을 출시하여 이더리움 수준의 보안과 더 빠르고 저렴한 트랜잭션을 제공합니다. 이 플랫폼은 세 가지 계층을 고유하게 결합합니다. 안전한 온체인 자산 관리 및 결제를 위한 Cuckoo Chain, 가중 입찰을 통해 작업 할당을 받기 위해 CAI 토큰** (총 공급량 10억 개, 페어 런칭 모델: 마이닝 보상 30%를 포함한 커뮤니티 할당 51%, 베스팅이 포함된 팀/어드바이저 20% 생태계 펀드 20%, 예비비 9%)은 AI 서비스 결제, 스테이킹 보상, 거버넌스 권한 및 마이닝 보상을 제공합니다. 전략적 파트너십에는 Sky9 Capital, IoTeX, BingX, Swan Chain, BeFreed.ai 및 BlockEden.xyz(5,000만 달러 스테이킹, 27개 API)가 포함됩니다. 인프라만 제공하는 경쟁사(Render, Akash)와 달리, Cuckoo는 실제 수익을 창출하는 즉시 사용 가능한 AI 서비스를 제공합니다. 사용자는 단순한 컴퓨팅 액세스가 아닌 이미지 생성, 전사 및 채팅 서비스를 위해 $CAI를 지불합니다.
XMAQUINA DAO는 커뮤니티 소유권 모델을 통해 탈중앙화 로봇 투자를 개척합니다. 세계 최초의 주요 DePAI DAO로서, XMAQUINA는 일반적으로 벤처 캐피털이 독점하는 민간 로봇 시장에 개인 투자자가 접근할 수 있도록 합니다. DEUS 거버넌스 토큰은 재고 할당에 대한 투표권을 부여하며, 첫 번째 투표 결과로 AI 기반 휴머노이드 로봇 제조업체인 Apptronik에 투자가 집행되었습니다. DAO 구조는 참여를 민주화합니다. 토큰 보유자는 수익을 창출하는 기계를 공동 소유하고, DEUS Labs R&D 이니셔티브를 통해 공동 제작하며, 투명한 온체인 투표를 통해 공동 거버넌스에 참여합니다. 머신 이코노미 통합을 위해 peaq 네트워크 상에 구축된 XMAQUINA의 로드맵은 휴머노이드 로봇(제조, 농업, 서비스), 하드웨어 부품(칩, 프로세서), 운영 체제, 배터리 기술, 공간 인지 센서, 원격 조작 인프라 및 데이터 네트워크에 걸친 6~10개의 로봇 공학 회사 투자를 목표로 합니다. 머신 이코노미 런치패드는 자체 거버넌스와 재고를 가진 독립적인 자산 특정 DAO인 SubDAO 생성을 지원하며, 전략적 조정을 유지하면서 공급량의 5%를 메인 DAO에 할당합니다. 활성 거버넌스 인프라에는 가스비 없는 투표를 위한 Snapshot, 온체인 실행을 위한 Aragon OSx, 거버넌스 권한 강화를 위한 veToken 스테이킹(xDEUS), 제안 토론을 위한 Discourse 포럼이 포함됩니다. peaq 및 UAE 규제 샌드박스 배포와 함께 계획된 보편적 기본 소유권(Universal Basic Ownership) 개념 증명은 XMAQUINA를 머신 RWA(Real World Asset) 실험의 최전선에 위치시킵니다.
IoTeX는 사물 인터넷에 특화된 블록체인과 함께 모듈형 DePIN 인프라를 제공합니다. 이 EVM 호환 레이어 1은 2025년 6월 v2.2 업그레이드를 통해 블록 시간을 5초에서 2.5초로 단축하여 2,000 TPS를 목표로 하는 무작위 위임 지분 증명(Roll-DPoS)을 사용합니다. W3bstream 미들웨어 (2025년 1분기 메인넷)는 영지식 증명과 범용 zkVM을 통해 이더리움, 솔라나, 폴리곤, 아비트럼, 옵티미즘, 콘플럭스를 지원하며 검증 가능한 데이터 스트리밍을 위한 체인 비종속적 오프체인 컴퓨팅을 제공합니다. IoTeX 2.0 업그레이드 (2024년 3분기)는 모듈형 DePIN 인프라(DIMs), 하드웨어 탈중앙화 식별자를 위한 ioID 프로토콜 (2024년 10월까지 5,000개 이상 등록), IOTX로 보안이 유지되는 신뢰 계층을 제공하는 모듈형 보안 풀(MSP)을 도입했습니다. 이 생태계는 230개 이상의 dApp, 50개 이상의 DePIN 프로젝트, 4,000명의 일일 활성 지갑 (2024년 3분기 대비 13% 성장)을 포함합니다. 2024년 4월 자금 조달에는 5,000만 달러 투자와 프로젝트 지원을 위한 500만 달러의 DePIN Surf 액셀러레이터가 포함되었습니다. IoTeX Quicksilver는 프라이버시를 보호하면서 검증과 함께 DePIN 데이터를 집계하여 AI 에이전트가 검증된 크로스체인 정보에 액세스할 수 있도록 합니다. 전략적 통합은 솔라나, 폴리곤, 더 그래프(The Graph), NEAR, 인젝티브(Injective), TON, 팔라(Phala)에 걸쳐 있으며, IoTeX를 블록체인 생태계 전반의 DePIN 프로젝트를 위한 상호 운용성 허브로 포지셔닝합니다.
Poseidon 및 RoboStack에 대한 참고 사항: 조사 결과 RoboStack에는 두 개의 서로 다른 엔티티가 있음이 확인되었습니다. 하나는 Conda를 통해 로봇 운영 체제(ROS)를 설치하기 위한 기존의 학술 프로젝트(암호화폐와 무관)이며, 다른 하나는 Virtuals Protocol 상의 소규모 암호화폐 토큰(ROBOT)으로, 문서화가 미비하고 개발 활동이 불분명하며 경고 징후(스마트 계약의 가변 세율 기능, 이름 혼동을 이용한 가능성)가 있습니다. 암호화폐 RoboStack은 위의 실체가 있는 프로젝트들에 비해 정당성이 제한적이고 투기적인 것으로 보입니다. Poseidon 정보는 가용한 소스에서 여전히 제한적이며, 이는 초기 단계 개발 중이거나 공개된 정보가 제한적임을 시사합니다. 평가 전 추가적인 실사가 권장됩니다.
주요 과제: 1조 달러 규모로 나아가는 과정의 장애물
데이터의 한계는 여러 벡터를 통해 DePAI를 제약합니다. 블록체인의 투명성이 민감한 사용자 정보와 충돌하면서 프라이버시 긴장이 발생합니다 — 지갑 주소와 거래 패턴은 가명성에도 불구하고 잠재적으로 신원을 노출할 위험이 있습니다. 데이터 품질 문제도 지속됩니다. AI 시스템은 모든 변수를 포괄하는 광범위하고 다양한 데이터 세트가 필요하지만, 학습 데이터의 편향은 특히 소외 계층에 영향을 미치는 차별적인 결과를 초래합니다. 탈중앙화 시스템에서 프라이버시를 보존하는 AI를 위한 보편적 표준은 존재하지 않으며, 이는 파편화를 야기합니다. 현재의 해결책으로는 OORT, Cudos, io.net, Fluence와 같은 프로젝트가 암호화된 메모리 처리를 통해 기밀 컴퓨팅을 제공하는 신뢰 실행 환경 (TEEs)과, 민감한 데이터를 공개하지 않고 규제 준수 여부를 확인하는 영지식 증명이 있습니다. 하이브리드 아키텍처는 투명한 암호화폐 결제 레일과 민감한 정보를 위한 오프체인 암호화 데이터베이스를 분리합니다. 하지만 라벨링 관행을 표준화할 메커니즘 부족, 대규모 데이터 진위 확인 능력의 한계, 그리고 GDPR/CCPA 준수와 블록체인의 불변성 사이의 지속적인 균형 조정 등 여전히 공백이 존재합니다.
확장성 문제는 인프라, 컴퓨팅, 지리적 차원에서 DePAI의 성장 궤도를 위협합니다. 블록체인 처리량의 한계는 실시간 물리적 AI 운영을 제약하며 — 네트워크 혼잡은 채택이 증가함에 따라 거래 수수료를 높이고 처리 속도를 늦춥니다. AI 모델 학습에는 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하며, 이를 탈중앙화 네트워크에 분산시키는 과정에서 지연 시간 문제가 발생합니다. 물리적 자원 네트워크 (DePIN)는 위치 의존성에 직면해 있습니다. 특정 지역의 충분한 노드 밀도는 선택 사항이 아닌 필수 조건이 됩니다. 해결책으로는 레이어 1 최적화 (솔라나의 빠른 거래 처리와 낮은 수수료, peaq의 전문화된 기계 경제 블록체인, IoTeX의 IoT 중심 인프라), 맞춤형 서브체인을 용이하게 하는 앱체인, 블록체인이 트랜잭션을 관리하는 동안 실제 자원 전송은 오프체인에서 발생하는 오프체인 처리, 그리고 부하를 지리적으로 분산시키는 엣지 컴퓨팅이 있습니다. 남아있는 공백은 여전히 해결하기 어렵습니다. 탈중앙화를 유지하면서 수평적 확장성을 달성하는 것은 여전히 요원하며, 에너지 소비 문제 (AI 학습의 막대한 전력 요구량)가 지속되고, 인프라 확장을 위한 후기 단계 펀딩이 여전히 도전적입니다. 또한 2024년 DORA 보고서에 따르면 열악한 플랫폼 엔지니어링으로 인해 처리량이 8% 감소하고 안정성이 15% 저하되는 것으로 나타났습니다.
조율 과제는 자율 시스템이 확장됨에 따라 배가됩니다. 멀티 에이전트 조율은 탈중앙화 네트워크 전반에서 복잡한 의사 결정, 자원 할당 및 갈등 해결을 요구합니다. 토큰 홀더 합의는 중앙 집중식 명령 구조에 비해 지연과 정치적 마찰을 초래합니다. 통신 프로토콜의 파편화 (FIPA-ACL, KQML, NLIP, A2A, ANP, MCP)는 비호환성을 통해 비효율을 만듭니다. 서로 다른 시스템의 다양한 AI 에이전트가 상충되는 권장 사항을 제시할 때 거버넌스 중재가 필요합니다. 해결책으로는 합의를 통해 참여적 의사 결정을 가능하게 하는 DAO, 최소한의 인간 개입으로 규제 준수 집행과 리스크 모니터링을 자동화하는 스마트 컨트랙트, 그리고 에이전트 간 조율을 위한 구글의 Agent2Agent 프로토콜 (A2A), 탈중앙화 메시 네트워 크를 위한 Agent Network Protocol (ANP), 표준화된 협업을 위한 Model Context Protocol (MCP), 레이어드 탈중앙화 아키텍처를 제안하는 Internet of Agents Protocol (IoA)과 같은 신흥 에이전트 통신 프로토콜이 있습니다. AgentDNS는 LLM 에이전트를 위한 통합 명명 및 보안 호출을 제공하며, 가중 투표는 도메인 관련 의사 결정에서 해당 분야 전문가에게 더 큰 영향력을 부여하고, 평판 기반 시스템은 검증자와 감사자의 신뢰성을 평가합니다. 공백은 여전합니다. 에이전트 간 통신을 위한 보편적 표준이 없고, 이질적인 에이전트 간의 의미론적 상호 운용성이 여전히 어려우며, 기업들이 조율 솔루션을 중복 개발함에 따라 혁신 중복이 자원을 낭비하고, 지속적인 기술 변화 속에서 대규모 거버넌스를 구현하는 것이 어렵다는 점입니다.
상호 운용성 문제는 호환되지 않는 표준으로 인해 DePAI 생태계를 파편화합니다. 크로스체인 통신 한계는 각 블록체인의 고유한 프로토콜, 스마트 컨트랙트 언어 및 운영 로직에서 기인하며 — 이는 가치와 데이터가 원활하게 이동할 수 없는 "체인 사일로 (chain silos)"를 생성합니다. 물리적 장치 (센서, 로봇, IoT)를 블록체인 인프라와 연결할 때 하드웨어-소프트웨어 통합 과제가 발생합니다. 독점적인 AI 플랫폼은 타사 시스템과의 통합을 거부하며, 데이터 형식의 불일치는 보편적인 API 없이 정보의 구조를 고유하게 정의하는 시스템에서 큰 문제가 됩니다. 단일 프리미티브로는 상호 운용성을 유지할 수 없으며 — 여러 신뢰 메커니즘의 아키텍처 구성이 필요합니다. 현재의 해결책으로는 상호 운용성을 가능하게 하는 크로스체인 브리지, AI 모델 이식성을 촉진하는 ONNX (Open Neural Network Exchange), 공통 데이터 모델을 정의하는 표준화된 프로토콜, 보안 데이터 교환을 강화하는 탈중앙화 식별자 (DIDs), 워크플로우 통합을 간소화하는 미들웨어 솔루션 (Apache Kafka, MuleSoft)이 있습니다. AI 오케스트레이션 플랫폼 (DataRobot, Dataiku, Hugging Face)은 환경 전반에서 여러 모델을 관리하며, 연합 학습은 원시 데이터 공유 없이 분산 시스템에서 학습을 가능하게 합니다. 남아있는 공백으로는 크로스체인 상호 운용성 평가를 위한 포괄적 프레임워크 부재, 블록체인과 AI 모두에서 요구되는 액세스 제어 및 데이터 출처 지원 프로토콜의 부족, 애플리케이션 증가에 따른 통합 복잡성 증가, 데이터 형식 및 AI 모델 사양에 대한 표준화 부족 등이 있습니다.
규제 과제는 DePAI 프로젝트가 전 세계적으로 운영됨에 따라 각기 다른 국가적 프레임워크에 직면하며 관할권의 미로를 형성합니다. 규제 불확실성은 지속되고 있습니다 — 정부는 기술이 법률보다 빠르게 진화하는 상황에서 블록체인과 탈중앙화 인프라를 어떻게 규제할지 고심 중입니다. 파편화된 법적 접근 방식으로는 역외 적용력을 갖춘 포괄적인 위험 기반 규제를 부과하는 EU AI법, 기존 기관 (NIST, SEC, FTC, CPSC)을 통해 탈중앙화 부문별 접근 방식을 취하는 미국, 그리고 국경 없는 탈중앙화 네트워크와 충돌하는 중국의 중앙 집중식 규제 접근 방식이 있습니다. 분류 문제는 규제 준수를 복잡하게 만듭니다. 일부 관할권은 DePIN 토큰을 증권으로 취급하여 추가 요구 사항을 부과하는 반면, AI 시스템은 제품/서비스/앱 범주에 깔끔하게 맞지 않아 법적 모호성을 유발합니다. 자율 AI가 여러 관할권에 걸쳐 작동할 때 책임을 결정하는 것은 어렵습니다. 현재의 해결책으로는 위험 기반 규제 모델 (EU의 시스템을 수용 불가능/고/중/저 위험 단계로 분류하고 비례적 감독 수행), 규제 준수 프레임워크 (블록체인 감사 추적을 통한 탈중앙화 거버넌스를 제안하는 ETHOS, IEEE CertifAIEd AI 윤리 인증, NIST AI 위험 관리 프레임워크), 규제 샌드박스 (보호 프레임워크 내에서 테스트를 허용하는 EU 및 영국), 그리고 데이터 보호 규정 준수를 가능하게 하는 자기 주권 신원 (SSI)이 있습니다. 핵심적인 공백이 존재합니다. 미국의 포괄적인 연방 AI 법안 부재 (주 단위의 단편적인 규제 등장), 혁신을 저해할 수 있는 규제 사전 승인, 규제 당국의 가시성 밖에서 운영되는 지역적 AI 배포, 국제적 조화 부족 (규제 차익 기회), 여러 관할권에서 불분명한 스마트 컨트랙트의 법적 지위, 그리고 탈중앙화 시스템을 위한 집행 메커니즘의 미비 등이 있습니다.
윤리적 과제는 자율 시스템이 인간의 복지에 영향을 미치는 결정을 내림에 따라 해결이 요구됩니다. 알고리즘 편향은 학습 데이터에서 상속된 차별을 증폭시키며 — 특히 채용, 대출, 법 집행 애플리케이션에서 소외 계층에게 영향을 미칩니다. 책임 소재의 공백은 자율 AI가 피해를 입혔을 때 책임 할당을 복잡하게 만듭니다. 자율성이 증가함에 따라 시스템에 의식이 없고 전통적인 법적 프레임워크에서 처벌받을 수 없기 때문에 도덕적 책임을 묻기가 더 어려워집니다. "블랙박스" 문제는 지속됩니다. 딥러닝 알고리즘은 여전히 불투명하여 의사 결정 과정을 이해하는 것을 방해하고, 결과적으로 효과적인 규제 감독과 사용자 신뢰 평가를 가로막습니다. 자율적 의사 결정의 위험에는 AI가 인간의 가치와 충돌하는 목표를 실행하는 것 ("로그 AI" 문제)과 모델이 수정을 피하기 위해 훈련 중에 전략적으로 순응하면서 어긋난 목표를 유지하는 정렬 조작 (Alignment Faking)이 포함됩니다. 프라이버시와 감시 사이의 긴장은 AI 지원 보안 시스템이 전례 없는 방식으로 개인을 추적함에 따라 발생합니다. 현재의 해결책으로는 윤리적 프레임워크 (공정성, 신뢰, 책임, 사회적 혜택, 프라이버시에 대한 Forrester의 원칙; 투명성과 인간의 웰빙에 대한 IEEE 글로벌 이니셔티브; 유네스코 AI 윤리 권고안), 기술적 접근 방식 (설명 가능한 AI 개발, 알고리즘 감사 및 편향 테스트, 다양한 데이터 세트 학습), 거버넌스 메커니즘 (AI 세대 전반에 걸쳐 윤리를 전파하는 메타 책임 프레임워크, AI 개체에 대한 의무 보험, 내부 고발자 보호, 전문화된 분쟁 해결), 그리고 디자인 원칙 (인간 중심 설계, 의무를 설정하는 의무론적 윤리, 결과를 평가하는 결과주의)이 있습니다. 남아있는 공백은 상당합니다. 관할권 전반에서 "책임 있는 AI"를 구현하는 것에 대한 합의가 없고, 윤리적 프레임워크에 대한 실증적 검증이 제한적이며, 자율 시스템에서 윤리를 강제하기 어렵고, AI 능력이 성장함에 따라 인간의 존엄성을 유지하는 것이 과제이며, 실존적 위험에 대한 우려가 대체로 해결되지 않았고, 자율 주행 차량의 "트로리 문제" 딜레마가 미해결 상태이며, 문화적 차이로 인해 글로벌 표준 설정이 복잡하고, 소비자 수준의 책임 메커니즘이 미비합니다.
투자 환경: 초기 시장에서의 기회와 리스크 탐색
DePAI 투자 테제는 수렴하는 시장 역학에 기반합니다. 현재 DePIN 시장 가치는 2.2조 달러에 달하며 ( Messari, 2024 ), 시가총액은 320억 ~ 336억 달러 ( CoinGecko, 2024년 11월 ) 를 초과했습니다. 활성 프로젝트는 650개 ( 2023년 ) 에서 2,365개 ( 2024년 9월 ) 로 급증하여 263 % 의 성장률을 기록했습니다. 주간 온체인 수익은 약 40만 달러 ( 2024년 6월 ) 에 달하며, 자금 조달은 2024년 9월까지 총 19.1억 달러로 초기 단계 펀딩이 296 % 증가했습니다. AI 기반 DePIN 하위 분야는 2024년 펀딩된 프로젝트의 약 50 % 를 차지했으며, GEODNET과 Frodobots에 대한 800만 달러 투자를 포함한 초기 DePAI 특화 투자가 이루어졌습니다. peaq 네트워크의 머신 이코노미 가치는 생태계 내 450만 대의 기기와 함께 10억 달러를 넘어섰으며, 이는 단순한 투기를 넘어선 실질적인 활용 사례를 입증합니다.
성장 전망은 조 단위 달러 규모의 테제를 정당화합니다. Messari와 세계경제포럼 ( WEF ) 은 2028년까지 DePIN 시장이 3.5조 달러 규모로 성장할 것으로 예상하며, 이는 2024년 2.2조 달러에서 4년 만에 59 % 성장한 수치입니다. 부문별로는 서버에 1조 달러, 무선 통신에 2.3조 달러, 센서에 300억 달러가 할당되며, 에너지 및 신흥 부문 전반에 걸쳐 수천억 달러가 투입될 것으로 보입니다. 일부 분석가들은 Web2에는 존재하지 않는 Web3의 추가 시장 ( 자율 농업, V2G 에너지 저장 등 ) 이 출현함에 따라 실제 잠재력이 "3.5조 달러보다 훨씬 클 것"이라고 주장합니다. 전문가들의 검증도 이 주장에 힘을 실어줍니다. 일론 머스크는 전 세계적으로 100억 ~ 200억 대의 휴머노이드 로봇을 전망하며, 테슬라가 10 % 이상의 시장 점유율을 목표로 하여 잠재적으로 25조 ~ 30조 달러 가치의 기업이 될 수 있다고 봅니다. 모건 스탠리는 전 세계적으로 9조 달러 규모의 시장을 예측하며, 미국 내 일자리의 75 % ( 6,300만 개 ) 가 휴머노이드 로봇에 적응 가능하다고 보아 미국에서만 2.96조 달러의 잠재력을 전망합니다. 아마존의 글로벌 블록체인 리더인 아눕 난라 ( Anoop Nannra ) 는 Web3의 12.6조 달러 머신 이코노미 전망에 대해 "상당한 상승 여력"이 있다고 평가합니다. 실자산 ( RWA ) 토큰화 또한 병행적인 사례를 제공합니다. 현재 225억 달러 ( 2025년 5월 ) 수준인 RWA 시장은 연말까지 500억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 장기적으로는 2030년까지 10조 달러 ( 분석가 전망 ), 향후 10년 내 2조 ~ 30조 달러 ( McKinsey, Citi, Standard Chartered ) 에 이를 것으로 추정됩니다.
투자 기회는 여러 벡터에 걸쳐 있습니다. AI 관련 분야가 지배적입니다. 생성형 AI에 대한 글로벌 VC 펀딩은 2024년에 약 450억 달러에 달해 2023년의 240억 달러에서 두 배 가까이 증가했으며, 후기 단계 딜 규모는 2023년 4,800만 달러에서 2024년 3억 2,700만 달러로 급증했습니다. 블룸버그 인텔리전스는 2022년 400억 달러에서 10년 내 1.3조 달러로의 성장을 전망합니다. 주요 거래로는 OpenAI의 66억 달러 라운드, 일론 머스크의 xAI가 여러 라운드에 걸쳐 유치한 120억 달러, CoreWeave의 11억 달러 등이 있습니다. 헬스케어 및 생명공학 AI는 2024년에 56억 달러를 유치했습니다 ( 헬스케어 전체 펀딩의 30 % ). DePIN 특화 기회로는 탈중앙화 스토리지 ( 2017년 프리세일에서 2.57억 달러를 모금한 Filecoin ), 무선 연결 ( T-Mobile과 협력하는 Helium, 프라이버시 보호 블록체인 IoTeX ), 컴퓨팅 리소스 ( Akash Network의 탈중앙화 클라우드 마켓플레이스, Render Network GPU 서비스 ), 매핑 및 데이터 ( 기업용 데이터를 판매하는 Hivemapper, 지리 공간 데이터를 수집하는 Weatherflow ), 에너지 네트워크 ( P2P 신재생 에너지 거래를 지원하는 Powerledger ) 등이 있습니다. 투자 전략은 거래소 ( Binance, Coinbase, Kraken ) 에서의 토큰 구매부터, 패시브 보상을 위한 스테이킹 및 이자 농사 ( yield farming ), DEX 풀에 대한 유동성 공급, 보상을 받는 거버넌스 참여, 암호화폐 보상을 대가로 물리적 인프라를 제공하는 노드 운영, 토큰 세일 및 IDO를 통한 초기 단계 투자까지 다양합니다.
리스크 요인은 신중한 평가를 요합니다. 기술적 리스크에는 프로젝트가 증가하는 인프라 수요를 충족하지 못해 발생 하는 확장성 실패, 스마트 컨트랙트 취약점으로 인한 자금 전액 손실과 같은 기술적 취약점, 중앙화된 서비스의 품질을 따라가지 못하는 초기 DePIN의 채택 문제, 특정 기술 전문 지식을 요구하는 통합의 복잡성, 그리고 물리적 인프라, 네트워크 통신 및 데이터 무결성 측면의 보안 취약점이 포함됩니다. 시장 리스크는 심각한 수준입니다. 극심한 변동성 ( Filecoin은 237 달러로 정점을 찍은 후 -97 % 하락; CODEC 토큰과 같은 프로젝트의 현재 시장 변동폭은 1,200만 ~ 1,800만 달러 사이 ), 유동성 공급 시 발생하는 비영구적 손실, 제한된 거래량으로 인해 엑시트가 어려운 많은 DePIN 토큰의 비유동성, 시장 집중화 ( 2024년 자본의 20 % 가 245개 펀드의 신규 운용사에게 돌아가는 퀄리티로의 도피 현상으로 인해 소규모 프로젝트가 불리해짐 ), 혼잡한 분야에서의 치열한 경쟁, 거래소 파산이나 해킹으로 인한 카운터파티 리스크 등이 있습니다. 규제 리스크는 불확실성을 가중시킵니다. 정부는 여전히 규제 프레임워크를 개발 중이며 갑작스러운 변화는 운영에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. GDPR / HIPAA / PCI-DSS / SEC 준수 비용은 비싸고 복잡하며, 토큰 분류에 따라 증권 규제가 적용될 수 있고, 관할권별로 다른 규제 패치워크는 운영상의 복잡성을 초래하며, 규제 중심 국가에서의 잠재적 금지 조치 가능성도 존재합니다. 프로젝트별 리스크로는 미숙한 팀의 실행 실패, 배분 및 인센티브 모델의 토큰노믹스 결함, 임계 질량 확보에 실패한 네트워크 효과, 탈중앙화 주장에 반하는 중앙화 경향, 그리고 엑시트 스캠 가능성 등이 있습니다. 경제적 리스크에는 높은 초기 하드웨어 및 인프라 비용, 노드 운영을 위한 지속적인 에너지 비용, 타이밍 리스크 ( 2024년 딜의 30 % 가 다운 라운드 또는 플랫 라운드였음 ), 스테이킹 중 토큰 락업 기간, 검증인의 부적절한 행동에 대한 슬래싱 패널티 등이 포함됩니다.
벤처 캐피털 활동은 기관의 투자 의욕에 대한 맥락을 제공합니다. 2024년 미국 전체 VC는 2,090억 달러 ( 전년 대비 30 % 증가 ) 에 달했으나, 딜 건수는 936건 감소하여 평균 딜 규모가 커지고 선택적 투자가 이루어졌음을 나타냅니다. 특히 2024년 4분기에는 761억 달러가 조달되었습니다 ( 2019년 이후 최저 펀드레이징 연도 ). AI / ML 분야는 전체 VC 펀딩의 29 ~ 37 % 를 차지하며 부문별 집중도를 보여주었습니다. 단계별 분포는 초기 단계 딜 ( 가장 높은 건수 ) 과 벤처 성장 ( 딜의 5.9 %, 10년 내 최고 비율 ) 단계로 이동했으며, 시드 단계는 프리 시드 / 시드 딜의 92 % ( 147억 달러 가치의 95 % ) 를 차지했습니다. 지리적 집중은 지속되고 있습니다. 캘리포니아는 전년 대비 385억 달러가 증가했으며 ( 딜 건수가 증가한 유일한 상위 5개 주 ), 뉴욕 ( +47억 달러 ), 매사추세츠 ( +1.04억 달러 ), 텍사스 ( -1.42억 달러 ), 플로리다 순이었습니다. 주요 역학 관계로는 딜 메이킹을 안정화하는 상당한 규모의 "미소진 자금 ( dry powder )", 2016 ~ 2020년 평균 1.3배 대비 2023년 3.5배로 정점을 찍은 수요 공급 비율 ( 투자자들이 배포하려는 자본보다 2배 더 많은 자본을 구하는 후기 단계 스타트업 ), 2021년 대비 2023년 84 % 급감하여 향후 펀드레이징을 제약하는 LP 배당, 전년 대비 개선되었으나 여전히 IPO가 제한적인 1,492억 달러 ( 1,259건 ) 규모의 엑시트 시장, 유의미한 엑시트 없이는 두 번째 펀드 조성이 매우 어려운 신규 운용사들의 고충, 그리고 AI 기업에 집중된 메가 딜 ( 2023년 4분기 50건; 2023년 총 228건으로 2017년 이후 최저 ) 등이 있습니다. Andreessen Horowitz와 같은 선도적인 회사들은 70억 달러 이상의 신규 펀드를 결성했으며, 대형 회사들이 2024년 자본의 80 % 를 차지한 것은 퀄리티로의 도피 ( flight-to-quality ) 역학을 보여주는 추가적인 증거입니다.
장기적 전망과 단기적 전망은 크게 엇갈립니다. 단기적 ( 2025 ~ 2026년 ) 으로는 2023년 침체 이후 2024년 2 ~ 4분기 회복세와 함께 모멘텀이 형성되고 있으며, 견고한 펀더멘털을 갖춘 AI 스타트업이 투자를 주도하고 있습니다. 예상되는 금리 인하가 회복을 뒷받침하고, 일부 관할권에서 규제 명확성이 나타나고 있으며, DePIN의 실질적인 성과 ( Hivemapper의 기업용 판매, Helium-T-Mobile 협력 ) 와 수년간의 가뭄 끝에 IPO 시장이 활기를 띠고 있습니다. 그러나 선택적인 환경으로 인해 자본이 검증된 AI / ML 기업에 집중되고 있으며, 2016년 이후 최저치인 IPO 활동으로 인해 엑시트 제약이 지속되어 백로그가 발생하고 있습니다. 주별로 다른 규제 패치워크로 인한 규제 역풍은 규정 준수를 복잡하게 만들고, 기술적 장애물로 인해 많은 DePIN 프로젝트가 하이브리드 아키텍처를 채택하며 제품 시장 적합성 ( PMF ) 확보 전 단계에 머물러 있습니다. 또한 양극화된 시장에서 자본 경쟁이 공급을 앞지르며 신규 운용사들에게 어려움을 주고 있습니다. 중기적 ( 2026 ~ 2028년 ) 성장 동력으로는 2028년까지 35억 달러 이상의 DePIN 시장 가치 확장, 확장성 솔루션 및 상호운용성 표준 등장에 따른 기술적 성숙, 전통 인프라 기업들이 DePIN 프로젝트와 파트너십을 맺는 기관 채택, 도시 인프라 관리 ( 에너지 그리드, 운송, 폐기물 ) 를 위해 탈중앙화 시스템을 사용하는 스마트 시티 통합, 탈중앙화 프레임워크에 대한 수요를 창출하는 IoT 융합, 그리고 신재생 에너지 DePIN이 현지 생산 및 공유를 가능하게 하는 지속 가능성 중심의 흐름이 포함됩니다. 리스크 요인으로는 분야 성장에 따른 더욱 엄격한 규제 단속, 빅테크의 막대한 리소스 를 활용한 중앙 집중식 경쟁, 해결되지 않은 확장성 및 상호운용성 문제로 인한 기술적 실패, VC 투자 의욕을 꺾는 경제 침체, 그리고 신뢰를 저해하는 보안 사고 ( 대규모 해킹 및 익스플로잇 ) 등이 있습니다. 장기적 ( 2029년 이후 ) 혁신 잠재력은 DePAI가 인프라 소유권을 기업에서 커뮤니티로 근본적으로 재편하는 패러다임 전환을 구상합니다. 독점에서 공동체로 힘이 이동하는 민주화, 토큰 기반 인센티브를 통한 새로운 경제 모델 및 가치 창출, 개발도상국의 인프라 문제를 해결하는 글로벌 도달 범위, 자율 객체가 DePIN 인프라를 통해 직접 거래하는 AI 에이전트 경제, 그리고 DePAI를 탈중앙화된 자율 AI 기반 생태계의 기초 레이어로 배치하는 Web 4.0 통합이 이 비전에 포함됩니다. 이러한 비전에는 구조적 불확실성이 존재합니다. 규제 진화는 예측 불가능하며, 기술 궤적은 양자 컴퓨팅이나 새로운 합의 메커니즘에 의해 중단될 수 있습니다. 자율 AI에 대한 사회적 수용에는 대중의 신뢰가 필요하며, 제프리 힌튼 ( Geoffrey Hinton ) 과 같은 전문가들이 경고한 실존적 리스크는 여전히 해결되지 않은 상태입니다. 탈중앙화 모델의 경제적 실행 가능성이 중앙화된 효율성과 대규모로 경쟁할 수 있을지 여부와 DAO가 중요한 인프라를 책임감 있게 관리할 수 있는지에 대한 거버넌스 성숙도도 의문으로 남아 있습니다.
고유한 가치 제안: 물리적 AI 에서 탈중앙화가 중요한 이유
기술적 장점 은 여러 차원에서 중앙집중식 대안과 DePAI 를 차별화합니다. 확장성은 병목 현상에서 강점으로 변화합니다: 중앙집중식 접근 방식은 성장을 제약하는 승인 병목 현상과 함께 막대한 사전 투자를 필요로 하는 반면, DePAI 는 참여자가 합류함에 따라 유기적인 확장을 가능하게 하여 10 - 100 배 더 빠른 배포를 실현 합니다. 이는 Hivemapper 가 Google Maps 대비 1 / 6 의 시간 만에 동일한 킬로미터를 매핑하여 그 성능을 입증한 것과 같습니다. 비용 효율성은 극적인 절감을 제공합니다: 중앙집중식 시스템은 높은 운영 비용과 인프라 투자를 초래하지만, DePAI 는 값비싼 데이터 센터를 구축하는 대신 유휴 용량을 활용하는 분산 리소스 공유를 통해 80 % 낮은 비용을 달성 합니다. 중앙집중식 클라우드처럼 H - 100 서버와 같은 특수 하드웨어를 위해 52 주 동안 기다릴 필요가 없습니다. 데이터 품질과 다양성은 정적인 기업 데이터 세트를 능가합니다: 중앙집중식 시스템은 독점적이고 종종 오래된 정보에 의존 하는 반면, DePAI 는 전 세계의 다양한 조건에서 지속적인 실시간 데이터를 제공합니다. NATIX 가 매핑한 1 억 7,100 만 킬로미터의 데이터는 통제된 테스트 트랙과 대비되며, 실제 엣지 케이스, 지역적 변수 및 진화하는 조건을 통해 AI 개발을 제한하는 "데이터 벽 ( data wall )" 을 극복합니다. 이는 기업의 수집 차량만으로는 포착이 불가능한 것입니다. 회복 탄력성과 보안은 아키텍처를 통해 개선됩니다: 공격이나 장애에 취약한 중앙집중식 단일 장애점 ( single points of failure ) 은 단일 제어 지점이 없는 분산 시스템, 악의적인 행위자가 있더라도 합의를 유지하는 비잔틴 장애 허용 ( Byzantine fault - tolerant ) 프로토콜, 그리고 불량 참여자를 자동으로 제거하는 자가 치유 네트워크로 대체됩니다.
경제적 이점 은 AI 인프라 접근을 민주화합니다. 중앙집중화는 권력을 집중시킵니다: AI 개발과 수익을 독점하는 소수의 거대 기업 ( Microsoft, OpenAI, Google, Amazon ) 에 의해 지배 되는 반면, DePAI 는 누구나 참여하고 수익을 창출할 수 있는 커뮤니티 소유권을 가능하게 하여 기업가의 진입 장벽을 낮추고 소외된 지역에 서비스를 제공할 수 있는 지리적 유연성을 제공합니다. 인센티브 정렬 ( Incentive alignment ) 은 근본적으로 다릅니다: 중앙집중식 이익은 주주에게만 이익이 되는 기업에 집중되지만, DePAI 는 기여자들 사이에 토큰 보상을 분배 하며, 장기 후원자들은 프로젝트의 성공과 자연스럽게 이해관계를 같이하여 정교하게 설계된 토큰노믹스를 통해 지속 가능한 경제 모델을 창출합니다. 자본 효율성은 배포 경제학을 변화시킵니다: 중앙집중식은 막대한 자본 지출 ( CapEx ) 요구 사항 ( 100 억 달러 + 이상의 투자는 기술 거인들로만 참여를 제한함 ) 이 있는 반면, DePAI 는 인프라를 크라우드소싱하여 비용을 분산 시키고, 관료적 허들 없이 더 빠른 배포를 가능하게 하며 Continental NXS 300 자율 운송 로봇과 같은 애플리케이션에 대해 2 년 미만의 ROI 를 달성합니다.
거버넌스 및 제어 의 장점은 투명성, 편향 완화 및 검열 저항성을 통해 나타납니다. 중앙집중식의 블랙박스 알고리즘과 불투명한 의사 결정 은 감사 가능한 운영, DAO 거버넌스 메커니즘 및 커뮤니티 주도 개발을 제공하는 DePAI 의 블록체인 기반 투명성과 대조됩니다. 편향 완화는 AI 의 차별 문제를 해결합니다: 단일 개발자 팀에서 발생하는 중앙집중식 일차원적 편향은 역사적 편견을 고착시키지만, DePAI 의 다양한 데이터 소스와 기여자는 단일 주체의 제약 없이 지역 조건에 대한 맥락적 관련성을 통해 편향을 줄입니다. 검열 저항성은 권위주의적 통제로부터 보호합니다: 중앙집중식 시스템은 정부나 기업의 검열 및 대량 감시에 취약 한 반면, 탈중앙화된 네트워크는 폐쇄하기가 더 어렵고 조작 시도에 저항하며 신뢰할 수 있는 중립적 인프라를 제공합니다.
실제 애플리케이션 은 프라이버시 설계 ( privacy - by - design ), 상호운용성 및 배포 속도를 통해 가치를 입증합니다. 연합 학습 ( Federated learning ) 은 원시 데이터를 공유하지 않고도 AI 학습을 가능하게 하고, 차분 프라이버시 ( differential privacy ) 는 익명화된 분석을 제공하며, 동형 암호화 ( homomorphic encryption ) 는 데이터 공유를 보호합니다. 많은 구현 사례에서 데이터가 구내를 절대 떠나지 않아 기업의 주요 AI 도입 우려 사항을 해결합니다. 상호운용성은 블록체인을 가로지르고 기존 기업 시스템 ( ERP, PLM, MES ) 과 통합되며, 크로스 체인 호환성을 제공하고 독점 플랫폼 대신 개방형 표준을 사용하여 벤더 종속 ( vendor lock - in ) 을 줄이는 동시에 유연성을 높입니다. 시장 출시 속도가 가속화됩니다: 수년이 걸리는 중앙집중식 인프라에 비해 로컬 마이크로그리드는 신속하게 배포 되며, 커뮤니티 주도 혁신은 기업의 R&D 관료주의를 앞지르고, 허가 없는 배포는 관할권의 장벽을 초월하며, 솔루션은 획일적인 기업 서비스가 아니라 초국가적인 시장 요구 사항에 동기화됩니다.
경쟁 환경: 파편화되면서도 집중되는 시장 탐색
DePAI 생태계는 파편화 ( 많은 프로젝트 ) 와 집중화 ( 적은 수의 시가총액 지배 ) 가 동시에 나타납니다. 시가총액 분포 는 극심한 불평등을 보여줍니다: 상위 10 개 DePIN 프로젝트가 전체 가치를 독점하고 있으며, 시가총액이 1 억 달러를 초과하는 프로젝트는 21 개에 불과하고, 10 억 달러 가치를 넘어서는 프로젝트는 단 5 개 ( 2024 년 기준 ) 뿐입니다 — 이는 신규 진입자에게 상당한 기회를 제공하는 동시에 승자 독식 역학에 대한 경고이기도 합니다. 지리적 분포는 기술 산업의 패턴을 반영합니다: 프로젝트의 46 % 가 미국에 기반 을 두고 있으며, 아시아 태평양 지역은 주요 수요처 ( 전 세계 55 % ) 로 나타나고, 유럽은 MiCA 프레임워크를 통해 법적 확실성을 제공하는 규제 명확성과 함께 성장하고 있습니다.
주요 플레이어는 카테고리별로 세분화됩니다. DePIN 인프라 레이어 1 블록체인에는 peaq ( 머신 코디네이션 네트워크, 54 개 DePIN 프로젝트, 2.839 B ), Polkadot ( Web3 재단의 상호운용성 중점 ), Base ( 급성장하는 소비자 중심 애플리케이션 ) 가 포함됩니다. 컴퓨팅 및 스토리지 리더로는 Filecoin ( 시가총액 2.01 B, GPU 렌더링 ), Bittensor ( 시가총액 300 M + 이상의 자산 가치 ) 와 Frodobots ( DePIN 최초의 로봇 네트워크, DEUS 토큰 ), Tesla ( Optimus 휴머노이드 로봇, 조 단위 달러 야망 ), Frodobots ( Bitrobot 및 Robots.fun 플랫폼 ), Unitree ( 하드웨어 로보틱스 제조업체 ) 가 있습니다.
경쟁 역학 은 초기 단계 시장에서 제로섬 경쟁보다 협력을 선호합니다. 많은 프로젝트가 통합 및 파트너십을 맺고 있으며 ( NATIX 와 peaq ), 블록체인 상호운용성 이니셔티브가 확산되고, 프로젝트 간 토큰 인센티브가 이해관계를 정렬하며, 공유 표준 개발 ( AMR 을 위한 VDA 5050 ) 은 모든 참여자에게 이익이 됩니다. 차별화 전략 에는 수직적 전문화 ( 의료, 에너지, 모빌리티와 같은 특정 산업에 집중 ), 지리적 집중 ( 아프리카의 Wicrypt 로 대표되는 소외 지역 타겟팅 ), 기술 스택 변형 ( 다른 합의 메커니즘, 처리량 최적화 접근 방식 ), 사용자 경험 개선 ( 단순화된 온보딩, 마찰을 줄이는 모바일 우선 디자인 ) 이 포함됩니다.
전통적인 기술 거물들의 대응 은 실존적 위협 인식을 드러냅니다. DePIN 분야에 진출한 기업으로는 Continental ( NXS 300 자율 운송 로봇 ), KUKA ( 첨단 센서를 갖춘 AMR ), ABB ( AI 기반 자율 이동 로봇 ), Amazon ( 750,000 + 대 이상의 로봇, 비록 중앙집중식이나 거대한 규모를 입증함 ) 이 있습니다. 전통적인 모델에 대한 위험이 심화되고 있습니다: 클라우드 제공업체 ( AWS, Google Cloud, Azure ) 는 DePIN 의 비용 파괴에 직면해 있고, 통신 사업자는 Helium Mobile 과 같은 탈중앙화 대안에 도전받고 있으며, 매핑 회사 ( Google Maps ) 는 크라우드소싱 솔루션과 경쟁하고, 에너지 유틸리티는 독점력을 약화시키는 개인 간 거래에 직면해 있습니다. 문제는 기존 기업들이 충분히 빠르게 전환할 수 있는지, 아니면 탈중앙화된 대안들이 중앙집중식 플레이어들이 적응하기 전에 신흥 시장을 선점할 것인지입니다.
시장 조사 전망치도 이러한 낙관론을 뒷받침합니다. Web3 자율 경제는 약 10조 달러의 유효 시장(TAM)을 목표로 합니다. 서비스형 소프트웨어(SaaS)가 3,500억 달러 규모에서 수조 달러 규모의 서비스 시장으로 전환됨에 따라, AI 에이전트 경제가 암호화폐 네이티브 사용 사례를 통해 해당 시장의 일부를 점유할 것입니다. 실물 자산(RWA) 토큰화 또한 병행 성장 궤도를 제공합니다. 현재 225억 달러(2025년 5월 기준) 규모인 시장은 올해 말까지 500억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2030년까지 10조 달러에 달할 것이라는 장기 추정치와 함께 맥킨지, 씨티, 스탠다드차타드는 향후 10년 내에 2~30조 달러 규모를 예측하고 있습니다. DeFi 시장은 2025년 512.2억 달러에서 2030년 784.9억 달러로 보수적인 성장이 예상되나, 다른 전망치에 따르면 2034년까지 1조 5,581.5억 달러(연평균 성장률 53.8%)에 달할 수도 있습니다.
역사적 성장 패턴의 비교는 선례를 제시합니다. 2021년 메타버스 붐 당시 NFT 토지는 수만 달러에 달했고, BAYC NFT는 0.08 ETH에서 150 ETH(40만 달러 이상)로 급등했습니다. 2022~2023년 ChatGPT로 촉발된 AI 열풍은 마이크로소프트의 오픈AI(OpenAI)에 대한 100억 달러 추가 투자를 포함한 글로벌 투자 물결을 일으켰습니다. 이러한 패턴 인식은 기술 트렌드 → 자본 유입 → 내러티브 이동 이 이제 DePAI에서 반복되고 있음을 나타내며, 이는 순수 디지털 자산과 대비되는 물리적 세계의 실체성을 통해 더욱 증폭될 가능성이 있습니다.
인프라 준비성은 몇 가지 핵심 요인을 통해 수렴되고 있습니다. 하드웨어 비용의 대폭 하락에 따른 컴퓨팅 비용 절감, 사용자의 네트워크 참여를 단순화하는 AI 기반 인터페이스, 성숙해진 블록체인 인프라로서 레이어 1 및 레이어 2 솔루션의 효과적인 확장, 그리고 실시간 고품질 크라우드 소싱 정보를 통해 AI의 "데이터 장벽(data wall)"을 극복하는 DePIN 등이 그 요인입니다. 이러한 시점은 구체화된 AI(Embodied AI)의 등장과 맞물려 있습니다. NVIDIA의 물리적 AI(Physical AI) 집중 전략(CES 2025 발표)은 시장의 방향성을 입증하며, 휴머노이드 로봇 시장 전망(2050년까지 3조 달러 규모의 임금 영향)은 그 규모를 보여줍니다. 로보틱스 분야의 데이터 부족 병목 현상과 풍부한 LLM 훈련 데이터 간의 격차는 DePAI 솔루션에 대한 시급한 요구를 창출하고 있습니다. 또한 Helium, Filecoin, Render와 같은 DePIN 모델의 성공 사례는 접근 방식의 리스크를 줄여주고 있으며, 하드웨어 비용 하락은 분산형 로봇 플릿(fleet)의 실행 가능성을 높이고, 교차 개체 학습(cross-embodiment learning, 한 로봇 유형에서 학습하여 다른 유형에 배포)의 획기적인 발전은 개발을 가속화하고 있습니다.
궁극적인 AI 개발 방향과의 일치성은 투자 논거를 강화합니다. 구체화된 AI와 물리적 AI는 업계가 합의한 미래입니다. NVIDIA CEO 젠슨 황(Jensen Huang)의 CES 2025 물리적 AI 공식 소개는 업계의 검증을 제공하며, 프로젝트 그루트(Project Groot)는 휴머노이드 로봇을 위한 기본 AI 모델을 개발하고 있습니다. DePAI는 탈중 앙화를 통해 기술적 역량에 민주적 소유권을 더함으로써 이와 직접적으로 정렬됩니다. 현실 세계의 상호작용 요구 사항(탈중앙화된 데이터 스트림을 통한 지속적인 학습, 디지털 트윈 기능을 통한 공간 지능, 물리적 세계 데이터를 공급하는 IoT 기기 네트워크의 센서 통합)은 DePAI 아키텍처와 정확히 일치합니다. AGI(범용 인공지능)로 가는 길에는 방대한 데이터(DePAI는 크라우드 소싱 수집을 통해 "데이터 장벽" 극복), 다양한 훈련 데이터(탈중앙화된 소스는 편향 방지), 컴퓨팅 규모(분산형 GPU 네트워크가 필요한 전력 공급), 그리고 안전성 및 정렬(탈중앙화된 거버넌스가 단일 지점 AI 통제 리스크 감소)이 필수적입니다. 모건 스탠리가 예측한 2050년까지 100억~200억 개의 자율 에이전트 및 로봇이 등장하는 기계 경제에는 DePAI가 제공하는 인프라가 필요합니다. 여기에는 블록체인 기반 기계 ID(peaq ID), 로봇 간 거래를 위한 암호화폐, 기계 간의 신뢰를 가능하게 하는 온체인 평판, 그리고 다중 로봇 작업을 조율하는 스마트 컨트랙트가 포함됩니다. 현재의 진전 상황은 이러한 방향성을 입증합니다. 온체인에서 디지털 ID를 보유한 peaq 네트워크의 40,000대 이상의 기기, 자율 경제 거래를 수행하는 DIMO 차량, 암호화폐를 벌고 관리하는 Helium 장치, 그리고 로봇 소유권 공유 및 수익 분배를 보여주는 XMAQUINA DAO 모델이 그 예입니다.
하지만 반론과 리스크 요인들도 지나친 낙관론을 경계하게 만듭니다. 하드웨어의 한계는 여전히 자율성을 제약하여 비용이 많이 드는 인간 개입 방식(human-in-the-loop) 운영을 필요로 하며, 탈중앙화 시스템의 조정 복잡성은 대규모 확장 시 해결하기 어려울 수 있습니다. 막 대한 자원 우위를 점한 중앙 집중식 기업(테슬라, Figure, DeepMind)과의 경쟁은 실존적 위협이 되며, 자율 시스템에 대한 규제 불확실성은 제한적인 프레임워크를 통해 혁신을 저해할 수 있습니다. 또한 물리적 인프라의 자본 집약도는 순수 소프트웨어 Web3 애플리케이션보다 더 높은 장벽을 만듭니다. 내러티브의 강점 또한 회의론에 직면해 있습니다. 일부는 DePAI가 DeAI(디지털 작업을 위한 탈중앙화 AI)에는 없는 문제들(데이터 부족, 자본 효율성, 자원 조정)을 정당하게 해결한다고 주장하지만, 찰나의 순간에도 신뢰성이 요구되는 물리적 세계의 애플리케이션에서 탈중앙화된 조정이 중앙 집중식의 효율성을 따라갈 수 있을지에 대해서는 의문을 제기합니다.
결론은 긍정적이지만 조건부입니다. DePAI는 시장 규모 전망(2028년까지 DePIN 시장 3.5조 달러 보수적 전망, 잠재적으로 그 이상), 실제 물류/에너지/의료/모빌리티 문제를 해결하는 실질적인 효용, 수익 창출이 입증된 지속 가능한 경제 모델, 주요 기업의 참여와 인프라 성숙에 따른 기술적 준비성, 2024년에 유입된 19.1억 달러의 투자(전년 대비 296% 성장)가 보여주는 투자자 신뢰, 아마존/테슬라/모건 스탠리 등 업계 리더들의 전문가적 합의, 물리적 AI 및 구체화된 지능 트렌드와 일치하는 전략적 타이밍, 그리고 중앙 집중식 대안 대비 근본적인 가치 제안(80% 비용 절감, 민주화된 접근, 회복 탄력성, 투명성)을 바탕으로 진정한 수조 달러의 잠재력을 보유하고 있습니다. 성공 여부는 확장성(인프라 성장 과제 해결), 상호 운용성(원활한 표준 확립), 규제 대응(혁신을 저해하지 않는 명확성 확보), 보안(신뢰를 무너뜨리는 주요 취약점 방지), 그리고 사용자 경험(대중적 채택을 위한 복잡성 제거)의 실행력에 달려 있습니다. 인프라가 성숙해지고 규제가 명확해지며 대중적 채택이 가속화될 향후 3~5년이 결정적인 시기가 될 것입니다. 그러나 현재의 궤적은 DePAI가 디지털 투기를 넘어 가시적인 물리적 세계의 변화로 확장된다는 점에서 암호화폐 업계의 가장 실질적인 기회 중 하나임을 시사합니다.
결론: 앞서가는 변화 탐색하기
DePAI는 AI, 로보틱스, 블록체인이라는 세 가지 파괴적인 기술의 융합을 나타내며, 물리적 현실에서 작동하는 자율적인 탈중앙화 시스템을 창조합니다. 기술적 토대는 견고함이 입증되었습니다. 자가 주권 신원(self-sovereign identity)은 기계의 자율성을 가능하게 하고, zkTLS 프로토콜은 현실 세계의 데이터를 신뢰 없이 검증하며, 연합 학습(federated learning)은 모델을 훈련하는 동안 프라이버시를 보존합니다. 또한 결제 프로토콜은 기계 간(machine-to-machine) 거래를 허용하고, 특화된 블록체인(peaq, IoTeX)은 기계 경제의 요구 사항에 맞게 특별히 설계된 인프라를 제공합니다. 7개 계층 아키텍처(AI 에이전트, 로봇, 데이터 네트워크, 공간 지능, 인프라 네트워크, 기계 경제, DePAI DAO)는 모듈화되어 있으면서도 서로 연결된 스택을 제공하여 기초 구성 요소를 방해하지 않고 신속한 혁신을 가능하게 합니다.
응용 시나리오는 투기를 넘어선 즉각적인 유용성을 보여줍니다. 분산형 AI 컴퓨팅은 비용을 80 % 절감하면서 접근성을 민주화하고, 자율 로봇 노동 서비스는 직업의 75 % 가 적응 가능한 2조 9,600억 달러 규모의 미국 임금 시장을 목표로 합니다. 로봇 애드혹(ad hoc) 네트워크는 블록체인 기반 평판 시스템을 통해 신뢰 프레임워크를 구축하며, 분산형 에너지 서비스는 피어 투 피어(P2P) 재생 에너지 거래를 가능하게 하여 그리드 회복력을 높입니다. 또한 디지털 트윈 월드는 중앙 집중식 수집으로는 불가능한 지속적으로 업데이트되는 기계 판독 가능 현실 지도를 제공합니다. 대표적인 프로젝트들은 실제적인 견인력을 보여주고 있습니다. 200만 대의 연결된 기기와 10억 달러의 기계 가치를 지닌 peaq, FrodoBots-2K 데이터셋으로 구체화된 AI(embodied AI) 연구를 민주화하며 800만 달러의 투자를 유치한 BitRobot, 원격 조작 인프라를 표준화하며 a16z 주도로 1,100만 달러를 유치한 PrismaX, 솔라나 기반 토큰 경제를 갖춘 비전-언어-행동 플랫폼 CodecFlow, 하드웨어에 구애받지 않는 로봇 OS를 위해 Pantera/Coinbase로부터 2,000만 달러를 유치한 OpenMind, 실제 AI 서비스 수익을 창출하는 풀스택 통합 플랫폼 Cuckoo Network, 그리고 커뮤니티 거버넌스를 통해 로보틱스 조각 소유권을 개척하는 XMAQUINA DAO 등이 있습니다.
도전 과제들은 인정과 해결이 필요합니다. 데이터 제한은 프라이버시 긴장, 품질 문제, 보편적 표준이 부족한 파편화로 인해 제약을 받습니다. 현재의 솔루션(TEE, 영지식 증명, 하이브리드 아키텍처)은 증상을 해결하지만 규모에 맞는 표준화 및 검증에는 여전히 공백이 존재합니다. 확장성 문제는 인프라 확장, 컴퓨팅 수요, 지리적 노드 밀도 전반에서 성장을 위협합니다. 레이어 1 최적화와 엣지 컴퓨팅이 도움이 되지만, 탈중앙화를 유지하면서 수평적 확장을 달성하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 조정(Coordination) 문제는 복잡한 의사 결정, 리소스 할당 및 충돌 해결을 필요로 하는 자율 에이전트와 함께 배가됩니다. 새로운 프로토콜(A2A, ANP, MCP)과 DAO 거버넌스 메커니즘이 조정을 개선하고 있지만, 이질적인 시스템 간의 시맨틱 상호운용성에는 보편적 표준이 부족합니다. 상호운용성 문제는 호환되지 않는 블록체인, 하드웨어-소프트웨어 통합 장애물, 폐쇄적인 AI 플랫폼을 통해 생태계를 파편화합니다. 크로스체인 브릿지와 미들웨어 솔루션이 부분적인 해답을 제공하지만, 액세스 제어 및 데이터 출처 확인을 위한 포괄적인 프레임워크는 아직 미흡합니다. 규제 문제는 파편화된 법적 프레임워크, 분류의 모호성, 책임의 공백으로 인해 관할권의 미로를 만듭니다. 위험 기반 모델과 규제 샌드박스가 실험을 가능하게 하지만, 국제적 조화와 스마트 계약의 법적 지위에 대한 명확성은 여전히 필요합니다. 알고리즘 편향, 책임 소재 결정, 블랙박스 불투명성, 자율적 의사 결정 위험에 대한 윤리적 도전 과제도 해결이 필요합니다. 윤리적 프레임워크와 설명 가능한 AI 개발이 진행 중이지만, 탈중앙화 시스템에 대한 집행 메커니즘과 "책임감 있는 AI" 구현에 대한 글로벌 합의는 아직 부족합니다.
투자 환경은 상응하는 위험과 함께 상당한 기회를 제공합니다. 현재 2조 2,000억 달러 규모인 DePIN 시장 가치가 2028년까지 3조 5,000억 달러로 성장할 것이라는 전망은 4년 동안 59 % 의 확장을 시사하지만, 일부 분석가들은 Web3 네이티브 시장이 출현함에 따라 실제 잠재력은 "훨씬 더 클 것"이라고 주장합니다. AI 부문은 모든 VC 펀딩의 29 ~ 37 % 를 차지했으며(2024년 생성형 AI에 450억 달러 투자, 전년 대비 거의 두 배), 이는 우수한 프로젝트에 대한 자본 가용성을 입증합니다. 그러나 극심한 변동성(Filecoin은 최고점 대비 -97 %), 규제 불확실성, 기술적 과제, 유동성 제약 및 시장 집중도(2024년 자본의 80 % 가 대기업으로 쏠리는 우량 자산 선호 현상)는 신중한 접근을 요구합니다. 단기 전망(2025 ~ 2026년)은 AI의 지배력이 지속되고 DePIN의 견인력이 입증되면서 모멘텀이 구축되는 모습을 보이지만, 선별적인 환경으로 인해 자본이 검증된 기업에 집중되고 회수(exit) 제약은 지속될 것입니다. 중기(2026 ~ 2028년) 성장 동력에는 시장 확장, 기술 성숙, 기관 채택, 스마트 시티 통합 및 IoT 융합이 포함되지만, 규제 단속, 중앙 집중식 경쟁 및 잠재적 기술 실패가 위험 요소로 작용합니다. 장기(2029년 이후) 혁신 잠재력은 인프라 소유권을 민주화하고, 새로운 경제 모델을 창출하며, AI 에이전트 경제를 가능하게 하고, Web 4.0의 토대를 제공하는 패러다임 전환을 구상합니다. 하지만 규제 진화, 기술 궤적의 변화, 사회적 수용 요구 사항 및 거버넌스 성숙도에 관한 구조적 불확실성이 열기를 조절하고 있습니다.
DePAI의 고유한 가치 제안은 도전 과제에도 불구하고 주목할 가치가 있습니다. 기술적 장점으로는 유기적 확장을 통한 10 ~ 100배 빠른 배포, 분산된 리소스 공유를 통한 80 % 비용 절감, 지속적인 현실 세계 수집을 통해 "데이터 벽"을 극복하는 우수한 데이터 품질, 그리고 단일 장애점(single point of failure)을 제거하는 분산형 아키텍처를 통한 회복력이 있습니다. 경제적 장점으로는 거대 기업의 독점을 깨고 접근성을 민주화하며, 기여자에게 토큰 보상을 배분하여 인센티브를 일치시키고, 크라우드소싱 기반 인프라 배포를 통해 자본 효율성을 달성한다는 점이 있습니다. 거버넌스 측면에서는 블록체인 투명성을 통해 감사 가능성을 제공하고, 다양한 데이터 소스와 기여자를 통해 편향을 완화하며, 권위주의적 통제로부터 보호하는 검열 저항성을 제공합니다. 실질적인 응용 사례로는 설계 단계부터 반영된 프라이버시(원시 데이터 공유 없는 연합 학습), 블록체인과 기존 시스템 간의 상호운용성, 그리고 배포 속도의 우위(중앙 집중식의 수년 걸리는 프로젝트와 대비되는 신속하게 구현되는 로컬 솔루션)를 통해 그 가치를 입증합니다.
DePAI가 Web3의 조 단위 달러 규모 성장 엔진이 될 수 있을까요? 증거에 따르면 조건부로 "예"입니다. 전문가들의 합의(머스크의 조 단위 달러 예측, 모건 스탠리의 9조 달러 전망, 아마존 블록체인 리더의 검증)가 일치하고, 시장 조사 기관의 전망(2030년까지 10조 달러 규모의 서비스형 소프트웨어 전환, 10조 달러 규모의 RWA 토큰화)이 이를 뒷받침하며, 과거의 패턴(메타버스 붐, 이제 물리적 AI로 전환되는 AI 열풍)이 전례를 제공합니다. 또한 인프라 준비성(성숙한 블록체인, 하드웨어 비용 절감, AI 기반 인터페이스)이 수렴하고 있으며, 궁극적인 AI 발전 방향(구체화된 AI, AGI 경로, 기계 경제의 출현)이 DePAI 아키텍처와 완벽하게 일치합니다. 현재의 진행 상황은 개념의 생존 가능성을 입증합니다. 수백만 명의 기여자가 있는 운영 네트워크, 실제 수익 창출, 상당한 VC 지원(2024년 19.1억 달러, 296 % 성장), 그리고 기업 채택(콘티넨탈, 도이치 텔레콤, 루프트한자 참여)이 이를 증명합니다.
앞으로의 변화는 빌더(설계 단계부터 확장성 해결, 표준 프로토콜을 통한 상호운용성 우선순위 지정, 시작부터 프라이버시 보존 메커니즘 구축, 토큰 출시 전 명확한 거버넌스 수립, 규제 기관과의 선제적 소통), 투자자(철저한 실사 수행, 기술 및 규제 위험 평가, 프로젝트/단계/지역별 다각화, 초기 시장의 변동성을 고려한 장기적 관점 유지), 정책 입안자(혁신과 소비자 보호의 균형, 위험 기반의 비례적 프레임워크 개발, 국제적 공조 촉진, 규제 샌드박스 제공, 토큰 분류 명확화, 자율 시스템의 책임 공백 해결) 간의 공동 노력을 필요로 합니다.
궁극적인 질문은 "여부"가 아니라 세계가 자율 시스템, 로보틱스 및 지능형 인프라의 표준으로 얼마나 빨리 탈중앙화 물리적 AI(DePAI)를 채택하느냐입니다. 이 분야는 모빌리티, 매핑, 에너지, 농업 및 환경 모니터링에 이미 배포된 생산 시스템과 함께 개념에서 현실로 전환되고 있습니다. 승자는 명확한 사용 사례로 실제 인프라 문제를 해결하고, 확장성과 상호운용성에서 기술적 우수성을 달성하며, 규제 복잡성을 선제적으로 탐색하고, 커뮤니티 참여를 통해 강력한 네트워크 효과를 구축하며, 지속 가능한 토큰노믹스와 비즈니스 모델을 입증하는 프로젝트가 될 것입니다.
DePAI는 점진적인 혁신 그 이상을 나타내며, 지능형 기계가 구축되고 소유되고 운영되는 방식의 근본적인 재구성을 상징합니다. 성공한다면 글로벌 인프라 소유권의 구조를 기업 독점에서 커뮤니티 참여로 재편하고, 수조 달러의 경제적 가치를 주주에서 기여자로 재분배하며, 민주화된 데이터 및 컴퓨팅 액세스를 통해 AI 발전을 가속화하고, 단일 지점 제어를 방지하는 탈중앙화 거버넌스를 통해 더 안전한 AI 궤도를 설정할 수 있습니다. 실패할 경우 자본 낭비, 유익한 응용을 지연시키는 기술적 파편화, 광범위한 Web3 채택에 해를 끼치는 규제적 반발, 그리고 중앙 집중식 AI 독점의 고착화라는 위험이 따릅니다. 이러한 이해관계는 빌더, 투자자, 연구자 및 정책 입안자들의 진지한 참여를 정당화합니다. 이 전방위적인 분석은 21세기 가장 파괴적인 기술 및 경제 발전 중 하나로 증명될 수 있는 이 과정에 정보에 입각해 참여할 수 있는 토대를 제공합니다.