멀티코인: 물리 인공지능 시대에 GEOD가 필요한 이유

글: 멀티코인 캐피털 셰이온 센굽타, 0xjs@골든파이낸스 편집

오늘 멀티코인이 지오드넷 네트워크의 네이티브 토큰인 GEOD를 800만 달러에 인수하는 전략적 인수를 주도했다는 소식을 발표하게 되어 기쁩니다.

지오드넷 네트워크의 실체를 처음으로 보게 된 것은 이번이 처음입니다. p>지오드넷은 탈중앙화된 물리적 인프라 네트워크(DePIN) 경제 모델을 활용하여 드론, 자율주행차, 향후 전 세계적으로 확산될 수천만 대의 로봇을 위한 미션 크리티컬 위치추적 서비스를 제공하는 정밀 위치추적 네트워크입니다.

물리 인공지능(Physical AI)의 도래

블레이드 러너 2049에서는 바이오닉 휴먼이 인간과 함께 경제와 사회의 공동 구성원으로 살아가는 미래 세계를 보여줍니다. 2025년이 되면 로봇은 인간을 훨씬 덜 닮았지만, 다양한 특수 기계가 현대 생활의 모든 측면에 침투해 있습니다.

언어 모델은 지능을 상품화하여 새로운 창의성을 발휘하고 지식 기반 업무를 혁신하고 있습니다. 하지만 AI는 텍스트, 이미지, 동영상에만 국한된 것이 아닙니다. AI의 진화는 물리적 세계에서 일어나고 있으며, 로봇 공학은 그 다음 영역입니다.

AI 모델이 더욱 강력해짐에 따라 물리적 환경을 이해하고 상호 작용하는 능력이 크게 향상될 것입니다. 이러한 변화는 자율주행 자동차와 휴머노이드 로봇부터 드론과 산업 자동화 장비에 이르기까지 전례 없는 지능과 자율성으로 작동하는 새로운 유형의 자율 시스템을 탄생시킬 것입니다.

이러한 로봇이 제대로 작동하려면 "내가 어디에 있는가?"라는 기본적인 질문에 답할 수 있어야 합니다.

위치: 50억 달러 규모의 퍼즐

수천만 대의 자율 및 반자율 디바이스가 배포되면서 모두 공간 인식이라는 동일한 과제에 직면하게 됩니다. 배달 임무를 수행하는 드론, 밀집된 도시 환경에서 주행하는 자율주행차, 정밀 농작업을 수행하는 농기계 모두 안전하고 효율적으로 작동하려면 센티미터 미만의 위치 정확도가 필요합니다.

이러한 수준의 정확도를 달성하기 위해 이러한 시스템은 여러 위치 측정 방법을 결합하는 센서 융합 기술에 의존합니다.

레이저 레이더(LiDAR)는 고해상도 심도 맵을 제공하지만 안개가 끼거나 비가 오는 날씨에는 효율성이 떨어지고 무겁고 전력 소모가 많으며 비용이 많이 듭니다. 레이더(RADAR)는 안정적인 거리 측정을 제공하지만 세밀한 정확도가 부족합니다.

비전 기반 라이브 포지셔닝 및 지도 구축(비전 기반 SLAM)은 실시간 매핑이 가능하지만 가시성이 낮은 환경에서는 성능이 저하됩니다.

이러한 방법에는 각각 한계가 있으며 완벽한 시스템은 없습니다. 포지셔닝 방법의 영역에서는 실시간 운동학(RTK) 기지국을 사용하여 보정하는 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS) 포지셔닝이 가장 신뢰할 수 있는 입력 중 하나로 간주됩니다.

표준 GNSS 위치는 대기 간섭과 다중 경로 오류로 인해 본질적으로 부정확하며 최대 5~10미터의 편차가 발생하는데, RTK는 위성 신호를 알려진 위치와 비교하고 실시간 보정 데이터를 전송하는 고정 기지국을 사용하여 이 문제를 해결합니다. 이 방법은 센티미터 수준의 정확도를 달성할 수 있으며, 이는 물리적 AI 애플리케이션의 핵심적인 혁신입니다. 고정밀 드론의 DJI, 자율 주행 트랙터의 존 디어, 자율 주행 자동차의 테슬라, 산업용 검사 로봇의 보스턴 다이내믹스 등 대부분의 대형 로봇 및 자동화 회사에서 RTK를 시스템에 통합하고 있습니다.

이미지 출처: GNSS Store

현재 RTK의 문제 중 하나는 비용입니다. RTK 기지국을 구축하고 유지 관리하려면 자본 집약적이며 하드웨어, 부지 확보 및 유지 관리에 상당한 투자가 필요합니다. 트림블, 헥사곤, 탑콘과 같은 기존 공급업체는 이러한 기지국을 직접 구축하고 추적 장치당 수천 달러를 고객에게 청구하기 때문에 접근성과 배포 속도가 제한됩니다. 커버리지가 수익성이 높은 지역에 집중되는 경향이 있어 일부 지역에서는 고정밀 위치추적 서비스를 이용할 수 없습니다.

디핀을 통한 비용 구조 혁신

토큰 인센티브 방식의 기여자 소유 디핀이 전 세계 하드웨어 집약적 네트워크의 비용 구조를 구조적으로 혁신하는 방법은 이미 자세히 설명했습니다. 세계 최대 정밀 측위 네트워크인 Geodnet은 이러한 원칙을 활용하여 독립 사업자가 RTK 기지국을 설치하고 보정 데이터를 제공하도록 인센티브를 부여하고 있습니다. 토큰 보상과 교환합니다.

지오드넷은 비용 부담을 단일 사업자에서 분산 네트워크로 전환함으로써 기존 공급업체보다 훨씬 적은 비용으로 생산 등급 RTK 기지국을 배포할 수 있으며, 특히 네트워크 구축에 가장 큰 두 가지 비용인 토지 및 인건비를 없앨 수 있습니다. 그 결과, 지오드넷은 기존 업체보다 더 빠르게 커버리지를 확장하고, 중복성을 보장하며, 더 안정적인 GNSS 보정을 제공할 수 있습니다.

그 결과 전 세계에 분산된 네트워크가 자연스럽게 확장되면서도 동일한 서비스 품질을 보장하고 동시에 최종 사용자의 사용 가격을 낮출 수 있습니다.

지오드넷은 작년부터 공격적으로 확장하고 있습니다. 네트워크 기지국 수는 2022년 11월 1,400개에서 2024년 6월 7,800개로 증가했으며, 2025년 1월 현재 142개국 4,377개 도시에 13,000개 이상의 기지국을 보유하고 있습니다.

이미지 출처: Dune Analytics

네트워크는 "임계 질량"에 도달했습니다. " 잠재적 GNSS 보정 시장의 60% 이상을 커버할 수 있는 커버리지에 도달했습니다. 특히 이 네트워크는 지난 3년간 총 토큰 발행량의 11%만 기여자에게 지급하는 등 뛰어난 자본 효율성으로 이러한 공급량을 확보했습니다.

이미지 출처: Geodnet 콘솔

지오드넷은 DePIN 모델을 실제로 성공적으로 적용할 수 있는 대표적인 예시입니다. 지오드넷 기지국은 구매 및 배포 비용이 훨씬 저렴할 뿐만 아니라(즉, 700달러의 소비자 등급 장치와 12,000달러의 엔터프라이즈 RTK 기지국, 소비자 등급 네트워크에 더 조밀하게 배치하면 엔터프라이즈 등급 RTK 기지국과 비슷한 커버리지를 달성할 수 있음) 하드웨어 배포 비용이 없기 때문에 연간 요금도 훨씬 저렴합니다. 의심할 여지 없이 Geodnet은 현재 세계에서 가장 확장성이 뛰어나고 비용 경쟁력이 뛰어난 위치추적 솔루션입니다.

현재 지오드넷의 연간 온체인 수익은 약 300만 달러이며, 이는 프로펠러, 드론디플로이, 시프트 커뮤니케이션(Quectel), 미국 농무부(USDA) 등의 고객들과 맺은 기업 수준의 서비스 계약에서 비롯된 것으로, 현재 지오드넷의 DePIN 프로그램의 수요 측면을 담당하고 있습니다. 가장 빠른 매출 성장을 보이고 있습니다.

지오드넷의 설립자 마이크 호튼(Mike Horton)과의 초기 대화에서 어떻게 자율주행차, 드론, 농업용 로봇 분야에서 세계에서 가장 유명한 고객들을 확보하게 되었는지 물어보았습니다. 그의 대답은 언제나 한결같았습니다. 바로 디핀이 제공하는 핵심적인 구조적 비용 이점 때문이었습니다.

전환점

향후 10년 동안 수천만 대의 로봇이 산업 전반에 배치되어 물류, 인프라 및 자동화의 지형을 바꿀 것입니다. 드론은 전력선과 파이프라인을 실시간으로 점검할 것입니다. 자율주행차는 화물 및 택시 서비스를 개선할 것입니다. 창고는 전용 기계를 통해 사람의 노동력에 덜 의존하게 될 것입니다. 가정에서는 일상적인 집안일을 도와주는 휴머노이드 로봇을 보게 될 것입니다.

이 모든 로봇은 신뢰할 수 있는 위치 데이터 없이는 작동할 수 없습니다. 자율주행차는 GPS만으로는 작동하지 않는 밀집된 도심 지역을 주행할 때 RTK로 강화된 GNSS가 필요하고, 드론은 충전소에 정확하게 착륙하기 위해 정밀한 위치 측정이 필요합니다. 우리는 RTK 포지셔닝이 LiDAR 및 RADAR와 같은 다른 센서 방식을 보완할 뿐만 아니라 매우 중요하다고 생각합니다.

많은 로봇 회사는 비용이 많이 들고 커버리지가 제한적이며 정확도가 일관되지 않은 기존 GNSS 보정 서비스에 매년 수백만 달러를 지출하고 있습니다. 지오드넷은 현재 이러한 고객에게 보다 비용 효율적이고 고품질의 제품을 제공하고 있으며, 앞으로 더 많은 고객에게 혜택을 제공할 수 있을 것으로 믿습니다.

AI 기반 로봇 공학 붐은 '언제' 일어날 것인가의 문제가 아니라 '언제' 일어날 것인가의 문제입니다. 로봇은 다 어디로 갔나요? 빠르게 다가오고 있습니다. 지오드넷을 사용하면 로봇이 어디에 있는지 정확히 알 수 있습니다.