기계 경제의 부상: 웹3가 로봇을 도구에서 자율 시스템으로 이끄는 방식

소개

최근 몇 년 동안 로봇 산업은 기술적, 비즈니스적 패러다임 모두에서 두 가지 전환점을 맞이했습니다. 과거에는 로봇이 주로 기업의 백엔드 스케줄링에 의존하는 "도구"로 여겨졌고, 자율적인 협업이 불가능했으며 경제적 역량도 부족했습니다. 그러나 AI 에이전트, 온체인 결제(x402), 머신 경제와 같은 새로운 기술의 통합으로 로봇 생태계는 단일 차원의 하드웨어 경쟁에서 "인체-지능-결제-조직"으로 구성된 다층적이고 복잡한 시스템으로 진화하고 있습니다.

더욱 주목할 만한 점은 글로벌 자본 시장이 이러한 추세를 빠르게 반영하고 있다는 것입니다. 모건 스탠리는 휴머노이드 로봇 시장이 2050년까지 5조 달러에 이를 수 있으며, 공급망, 운영 및 유지보수, 서비스와 같은 관련 산업의 성장을 더욱 촉진할 것으로 예측합니다. 같은 해에 사용 중인 휴머노이드 로봇의 수는 10억 대를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이는 로봇이 산업 장비에서 벗어나 "대규모 사회 참여자"로 진정으로 나아가게 될 것임을 의미합니다. (1)

로봇 산업의 미래 발전 방향을 이해하기 위해 전체 생태계를 4단계 구조로 이해할 수 있습니다.

출처: 게이트 벤처스

첫 번째 계층은 물리적 계층입니다. 여기에는 로봇, 로봇 팔, 드론, 전기차 충전소와 같은 모든 실물 형태의 기기가 포함됩니다. 이러한 기기들은 걷기, 물건 잡기, 기계적 신뢰성, 비용 등 기본적인 이동 및 작동 능력을 갖추고 있습니다. 그러나 이 계층의 기계들은 아직 "경제적 능력"이 부족합니다. 즉, 충전, 결제, 서비스 구매와 같은 행위를 자율적으로 수행할 수 없습니다.

두 번째 계층은 제어 및 인식 계층입니다. 이 계층은 전통적인 로봇 사이버네틱스, SLAM, 인식 시스템, 음성 및 시각 인식부터 오늘날의 LLM+Agent, 그리고 ROS 및 OpenMind OS와 같은 추상적 계획 기능을 갖춘 로봇 운영 체제에 이르기까지 다양합니다. 이 계층을 통해 기계는 "작업을 이해하고, 보고, 실행"할 수 있지만, 결제, 계약, 신원 확인과 같은 경제 활동은 여전히 인간의 개입이 필요합니다.

세 번째 계층은 기계 경제 계층입니다. 진정한 변화는 바로 여기서 시작됩니다. 기계는 지갑, 디지털 신원, 평판 시스템(예: ERC-8004)을 보유하게 되며, x402, 온체인 정산, 온체인 콜백과 같은 메커니즘을 통해 컴퓨팅 파워, 데이터, 에너지, 통행권에 대한 비용을 직접 지불할 수 있습니다. 또한 자율적으로 결제를 수집하고, 자금을 관리하며, 작업 수행에 따른 성과 기반 지불을 시작할 수 있습니다. 이 계층은 로봇을 "기업 자산"에서 "경제 주체"로 변화시켜 시장 참여를 가능하게 합니다.

네 번째 계층은 기계 조정 계층입니다. 다수의 로봇이 자율적인 결제 및 신원 확인 기능을 갖추게 되면, 드론 군집, 청소 로봇 네트워크, 전기차 에너지 네트워크 등과 같은 로봇 군집 및 네트워크로 더욱 조직화될 수 있습니다. 이러한 로봇들은 자동으로 가격을 조정하고, 근무 일정을 계획하고, 작업 입찰에 참여하고, 수익을 공유하며, 심지어 DAO 형태의 자율 경제 주체를 형성할 수도 있습니다.

위의 4단계 구조를 통해 다음과 같은 사실을 알 수 있습니다.

미래의 로봇 생태계는 더 이상 단순한 하드웨어 혁명이 아니라 "물리적 + 지능적 + 재정적 + 조직적" 요소의 시스템적 재편이 될 것입니다.

이는 기계의 능력의 한계를 재정의할 뿐만 아니라 가치 창출 방식 자체를 새롭게 정의합니다. 로봇 기업, AI 개발자, 인프라 제공업체, 암호화폐 기반 결제 및 신원 확인 프로토콜 등 모든 주체가 새로운 로봇 경제에서 각자의 자리를 찾게 될 것입니다.

로봇 산업이 지금 호황을 누리는 이유는 무엇일까요?

수십 년 동안 로봇 산업은 연구실, 전시 부스, 특정 산업 현장에 머물러 있었고, 진정한 대규모 상용화와 사회적 배치를 바로 코앞에서 바라만 보고 있었습니다. 그러나 2025년 이후, 이 단계를 넘어서기 시작했습니다. 자본 시장의 관점, 기술적 성숙도, 엔비디아 CEO 젠슨 황과 같은 업계 전문가들의 판단 등 모든 측면에서 동일한 신호가 나오고 있습니다.

"일반 로봇 공학 분야에서 ChatGPT의 시대가 곧 도래할 것입니다."

이 평가는 과장이 아니라 업계의 세 가지 주요 신호를 바탕으로 한 것입니다.

1. 컴퓨팅 능력, 모델링, 시뮬레이션, 인지 및 제어, 그리고 기타 기본적인 기능들이 모두 동시에 성숙해지고 있습니다.

2. 로봇 지능은 폐쇄적 제어에서 LLM/에이전트 기반의 개방적 의사 결정으로 진화하고 있습니다.

3. 독립형 기능에서 시스템형 기능으로의 도약: 로봇은 "능동적"인 존재에서 "협력적이고, 이해 기반이며, 경제적으로 효율적인" 존재로 변모할 것입니다.

황런쉰은 한 걸음 더 나아가 향후 5년 안에 휴머노이드 로봇이 널리 사용될 것이라고 예측했는데, 이는 2025년 자본 시장의 움직임과 산업 현장의 실제 적용 양상과 매우 일치하는 견해이다.

자본 관점에서 볼 때, 대규모 자금 조달은 "로봇 기술의 전환점"이 이미 시장에 반영되었음을 증명합니다.

2024년에서 2025년 사이 로봇 산업은 전례 없는 규모의 자금 조달을 경험했으며, 특히 2025년 한 해에만 여러 차례에 걸쳐 5억 달러 이상의 투자가 이루어졌습니다. 대표적인 예는 다음과 같습니다.

출처: 게이트 벤처스

자본은 로봇 산업이 투자 가치가 검증될 수 있는 단계에 도달했음을 분명히 했습니다.

이러한 자금 조달은 다음과 같은 특징을 공유합니다.

● 이는 "개념 자금 지원"이 아니라 생산 라인, 공급망, 일반 정보 및 상업적 배포에 중점을 둔 것입니다.

● 이는 개별 프로젝트들의 모음이 아니라, 하드웨어와 소프트웨어를 통합한 포괄적인 시스템이며, 풀스택 아키텍처와 로봇을 위한 전체 수명주기 서비스를 제공합니다.

자본이 수십억 달러를 아무렇게나 투자하는 것은 아닙니다. 이는 해당 산업의 성숙도를 확인하는 것입니다.

기술적 측면: 결정적인 돌파구는 동시에 발생합니다.

2025년 로봇 산업은 전례 없는 기술 융합을 목격하게 될 것입니다. 첫째, AI 에이전트와 대규모 언어 모델의 혁신은 로봇을 단순히 명령을 실행하는 "조작 가능한 기계"에서 언어를 이해하고, 작업을 세분화하며, 시각과 촉각을 모두 활용하여 추론할 수 있는 "이해 가능한 지능형 에이전트"로 변화시킬 것입니다. 둘째, 다중 모드 인식 및 차세대 제어 모델(예: RT-X 및 확산 정책)은 로봇에게 처음으로 일반 지능에 가까운 기본적인 능력을 부여할 것입니다.

출처: 엔비디아

동시에 시뮬레이션 및 전이 기술도 빠르게 발전하고 있습니다. Isaac이나 Rosie와 같은 고정밀 시뮬레이션 환경은 시뮬레이션과 현실 간의 격차를 크게 줄여 로봇이 가상 환경에서 매우 저렴한 비용으로 대규모 훈련을 완료하고 학습 내용을 실제 환경에 안정적으로 전이할 수 있도록 해줍니다. 이는 로봇의 느린 학습 속도, 값비싼 데이터 수집, 실제 환경에서의 높은 위험이라는 근본적인 병목 현상을 해결합니다.

하드웨어의 발전 또한 매우 중요합니다. 토크 모터, 관절 모듈, 센서와 같은 핵심 부품들은 공급망 규모 확대로 인해 지속적인 비용 절감을 경험했으며, 세계 로봇 공급망에서 중국의 급속한 성장은 산업 생산성 향상에 더욱 기여했습니다. 여러 기업들이 양산 계획을 발표하면서 로봇은 처음으로 "복제 및 확장이 가능한" 산업적 기반을 확보하게 되었습니다.

마지막으로, 신뢰성과 에너지 효율성의 향상으로 로봇은 상업용 애플리케이션에 필요한 최소 요구 사항을 진정으로 충족할 수 있게 되었습니다. 향상된 모터 제어, 이중화된 안전 시스템 및 실시간 운영 체제를 통해 로봇은 기업 수준의 환경에서 장기간 안정적으로 작동할 수 있습니다.

이러한 요인들 덕분에 로봇 산업은 처음으로 "실험실 시연 단계"에서 "대규모 실제 배포" 단계로 나아가는 데 필요한 모든 조건을 갖추게 되었습니다. 이것이 바로 지금 로봇 산업이 붐을 일으키고 있는 근본적인 이유입니다.

상용화: 시제품 제작부터 대량 생산, 그리고 실제 현장 배포까지

2025년은 로봇의 상용화 경로가 뚜렷하게 드러나기 시작한 첫 해이기도 했습니다. 앱트로닉, 피겨, 테슬라 옵티머스와 같은 선도 기업들이 잇따라 양산 계획을 발표하며 휴머노이드 로봇이 시제품 단계를 넘어 산업화 가능한 단계로 진입했음을 보여주었습니다. 동시에 많은 기업들이 창고 및 물류, 공장 자동화와 같이 수요가 높은 분야에서 시범 운영을 시작하여 실제 환경에서 로봇의 효율성과 신뢰성을 검증했습니다.

하드웨어 대량 생산 능력 향상에 따라 '서비스형 운영(OaaS)' 모델이 시장에서 검증되기 시작했습니다. 기업들은 높은 초기 구매 비용 부담 없이 로봇 서비스를 월 단위로 구독함으로써 투자 수익률(ROI)을 크게 향상시킬 수 있게 되었습니다. 이러한 OaaS 모델은 로봇의 대규모 적용을 이끄는 핵심 비즈니스 혁신으로 자리매김했습니다.

더 나아가, 업계는 수리 네트워크, 예비 부품 공급, 원격 모니터링 및 유지보수 플랫폼과 같은 인프라를 포함하여 이전에는 부족했던 서비스 시스템의 공백을 빠르게 메우고 있습니다. 이러한 기능들이 갖춰짐에 따라 로봇은 지속적인 운영과 폐쇄형 비즈니스 모델에 필요한 모든 조건을 갖추기 시작했습니다.

전반적으로 2025년은 로봇에 있어 중요한 이정표가 되는 해입니다. 로봇을 "만들 수 있을까"라는 질문에서 "판매하고, 사용하고, 감당할 수 있을까"라는 질문으로 전환되는 시점이며, 상용화 경로가 처음으로 지속 가능한 긍정적 순환을 보여줄 것으로 예상됩니다.

Web3 X 로봇 생태계

2025년 로봇 산업의 본격적인 성장이 예상되는 가운데, 블록체인 기술 또한 로봇 시스템에 여러 핵심 기능을 제공하며 그 안에서 확고한 입지를 다지고 있습니다. 블록체인 기술의 핵심 가치는 크게 세 가지 방향으로 요약할 수 있습니다. 첫째, 로봇 기술을 위한 데이터 수집, 둘째, 기기 간 협업 네트워크 구축, 셋째, 자율 기계의 시장 참여를 지원하는 기계 경제 네트워크 구축입니다.

탈중앙화와 토큰 인센티브의 결합은 로봇 훈련을 위한 새로운 데이터 소스를 제공하지만, 데이터 품질은 여전히 백엔드 데이터 엔진의 개선 여부에 달려 있습니다.

물리 기반 AI 모델 학습의 핵심 병목 현상은 실제 데이터의 규모, 장면 범위, 그리고 고품질 물리적 상호작용 데이터의 부족에 있습니다. DePIN/DePAI의 등장으로 Web3는 "누가 데이터를 제공하고, 어떻게 지속 가능한 방식으로 데이터를 제공하는가"라는 질문에 대한 새로운 해결책을 제시할 수 있게 되었습니다.

하지만 학술 연구 관점에서 볼 때, 분산형 데이터는 규모와 적용 범위 측면에서 잠재력이 있지만, 본질적으로 고품질 학습 데이터와 동일한 것은 아닙니다. 대규모 모델 학습에 진정으로 사용되기 위해서는 백엔드 데이터 엔진을 통해 데이터를 선별, 정제 및 편향 제어해야 합니다.

첫째, Web3는 "데이터 품질"을 직접적으로 보장하기보다는 "데이터 공급 역학" 문제를 다룹니다.

기존의 로봇 훈련 데이터는 주로 연구실, 소규모 차량군 또는 기업 내부에서 수집한 자료에 의존하는데, 이는 기하급수적으로 증가하는 수요에 대응하기에 충분하지 않습니다.

Web3의 DePIN/DePAI 모델은 토큰 인센티브를 사용하여 일반 사용자, 장치 운영자 또는 원격 운영자가 데이터 제공자가 될 수 있도록 함으로써 데이터 소스의 규모와 다양성을 크게 향상시킵니다.

본 프로젝트에는 다음이 포함됩니다:

출처: 게이트 벤처스

● NATIX 네트워크: Drive & App 및 VX360을 통해 폭스바겐 차량을 모바일 데이터 노드로 전환하여 비디오, 지리 및 환경 데이터를 수집합니다.

● PrismaX: 원격 시장 제어를 통해 고품질 로봇 물리적 상호 작용 데이터(물건 잡기, 분류 및 이동)를 수집합니다.

● 비트로봇 네트워크: 로봇 노드가 검증 가능한 작업(VRT)을 수행하여 실제 작동, 내비게이션 및 협업 행동에 대한 데이터를 생성할 수 있도록 합니다.

이러한 프로젝트들은 웹3가 데이터 공급 측면을 효과적으로 확장하여 기존 시스템으로는 처리하기 어려운 실제 시나리오와 장기적인 상황을 보완할 수 있음을 보여줍니다.

하지만 학술 연구에 따르면 크라우드소싱/분산형 데이터는 "불충분한 정확도, 높은 노이즈, 큰 편향"과 같은 구조적 문제점을 흔히 안고 있습니다. 크라우드소싱 및 모바일 크라우드센싱에 대한 광범위한 학술 연구는 다음과 같은 점을 지적합니다.

1. 데이터 품질이 크게 변동하며, 노이즈와 형식 차이가 상당합니다.

장비, 운영 방식, 그리고 참여자들의 이해도 차이로 인해 일관성이 없는 데이터가 대량으로 발생할 수 있으며, 이러한 데이터를 탐지하고 걸러내는 작업이 필요합니다.

2. 구조적 편향은 널리 퍼져 있습니다.

참가자들은 특정 지역/집단에 집중되는 경향이 있어 표본 분포와 실제 분포 사이에 불일치가 발생합니다.

3. 크라우드소싱으로 수집된 원시 데이터는 모델 학습에 직접 사용할 수 없습니다.

자율 주행, 체화된 AI 및 로봇 공학에 관한 연구에서는 고품질 훈련 세트를 얻기 위해서는 "수집 후 즉시 사용"이 아니라 수집 → 품질 검토 → 중복 정렬 → 데이터 증강 → 롱테일 완성 → 레이블 일관성 수정과 같은 완전한 프로세스가 필요하다고 널리 강조하고 있습니다. (7)

따라서 Web3의 데이터 네트워크는 더 넓은 범위의 데이터 소스를 제공하지만, 이를 학습 데이터로 직접 사용할 수 있는지 여부는 백엔드 데이터 엔지니어링에 달려 있습니다.

DePIN의 진정한 가치는 물리적 AI를 위한 "지속적이고 확장 가능하며 비용 효율적인" 데이터 기반을 제공하는 데 있습니다.

Web3가 데이터 정밀도 문제를 즉시 해결했다고 말하기보다는, 다음과 같은 문제들을 해결했다고 말하는 것이 더 정확합니다.

● "장기간 데이터를 제공할 의향이 있는 사람은 누구입니까?"

● 더 많은 실제 기기가 연결되도록 장려하는 방법은 무엇일까요?

● 데이터 수집 모델을 중앙 집중식에서 지속 가능한 개방형 네트워크로 전환하려면 어떻게 해야 할까요?

즉, DePIN/DePAI는 데이터 규모와 적용 범위를 위한 기반을 제공하여 Web3를 물리적 AI 시대의 "데이터 소스 계층"에서 중요한 요소로 만들지만, 데이터 품질을 보장하는 유일한 요소는 아닙니다.

기기 간 협업 네트워크: 범용 운영체제는 로봇 협업을 위한 기본 통신 계층을 제공합니다.

로봇 산업은 현재 독립형 지능에서 그룹 협업으로 전환하고 있지만, 여전히 중요한 병목 현상이 남아 있습니다. 서로 다른 브랜드, 형태, 기술 스택을 가진 로봇들은 정보를 공유하거나 상호 운용할 수 없고, 통합된 통신 매체를 사용할 수 없습니다. 이로 인해 다중 로봇 협업은 제조업체가 구축한 폐쇄형 시스템에 의존할 수밖에 없으며, 이는 대규모 도입을 심각하게 제한합니다.

최근 OpenMind로 대표되는 범용 로봇 운영 체제 계층(ROS 계층)의 등장으로 이 문제에 대한 새로운 해결책이 제시되었습니다. 이러한 시스템은 전통적인 의미의 "제어 소프트웨어"가 아니라 로봇 본체를 관통하는 지능형 운영 체제입니다. 모바일폰 업계의 안드로이드처럼 로봇 간의 통신, 인지, 이해 및 협업을 위한 공통 언어와 공통 인프라를 제공합니다. (8)

기존 아키텍처에서는 각 로봇 내의 센서, 컨트롤러 및 추론 모듈이 서로 분리되어 있어 장치 간에 의미 정보를 공유하는 것이 불가능했습니다. 그러나 범용 운영 체제 계층은 통합된 인식 인터페이스, 의사 결정 형식 및 작업 계획 방법을 통해 로봇이 처음으로 다음과 같은 정보를 획득할 수 있도록 합니다.

● 외부 세계에 대한 추상적 설명 (시각/청각/촉각 → 구조화된 의미 사건)

● 지시사항에 대한 통합적 이해 (자연어 → 행동 계획)

● 공유 가능한 멀티모달 상태 표현

이는 로봇의 기본 구조에 인지 계층을 추가하는 것과 같으며, 이를 통해 로봇은 이해하고, 표현하고, 학습할 수 있게 됩니다.

따라서 로봇은 더 이상 "고립된 액추에이터"가 아니라 통합된 의미론적 인터페이스를 갖추고 있어 대규모 기계 협업 네트워크에 통합될 수 있습니다.

또한, 범용 OS의 가장 큰 혁신은 "기계 간 호환성"에 있으며, 이를 통해 서로 다른 브랜드와 형태의 로봇들이 처음으로 "동일한 언어"를 사용할 수 있게 되었습니다. 다양한 로봇들이 동일한 OS를 통해 통합 데이터 버스와 제어 인터페이스에 접근할 수 있습니다.

출처: 오픈마인드

이러한 브랜드 간 상호 운용성 덕분에 업계는 처음으로 다음과 같은 사항들을 진정으로 논의할 수 있게 되었습니다.

● 다중 로봇 협업

● 업무 입찰 및 일정 관리

● 공유 센싱 / 공유 지도

● 우주를 아우르는 공동 임무

협업을 위해서는 "동일한 정보 형식을 이해하는 것"이 필수적이며, 범용 운영 체제는 이러한 기본 언어 문제를 해결하고 있습니다.

기기 간 협업 시스템에서 peaq는 또 다른 유형의 중요 인프라를 나타냅니다. 즉, 기계에 검증 가능한 신원, 경제적 인센티브 및 네트워크 수준 조정 기능을 제공하는 저수준 프로토콜 계층입니다. (9)

이는 "로봇이 세상을 어떻게 이해하는가"에 대한 것이 아니라, "로봇이 네트워크 내에서 개별적으로 협업에 참여하는 방법"에 대한 것입니다.

핵심 설계 요소는 다음과 같습니다.

1. 기계 식별

PeaQ는 로봇, 장치 및 센서를 위한 분산형 신원 등록 기능을 제공하여 다음과 같은 기능을 가능하게 합니다.

● 독립적인 주체로서 모든 네트워크에 접속할 수 있습니다.

● 신뢰할 수 있는 업무 배분 및 평판 시스템에 참여하세요

이는 기계가 "네트워크 노드"가 되기 위한 필수 조건입니다.

2. 자율적 경제 계정

출처: Peaq

이 로봇은 경제적 자율성을 부여받았습니다. 자체적으로 지원하는 스테이블코인 결제 및 자동 청구 로직을 통해 로봇은 사람의 개입 없이 자동으로 계정을 대조하고 결제를 처리할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

● 센서 데이터는 사용량에 따라 요금이 부과됩니다.

● 컴퓨팅 성능 및 모델 추론에 대한 사용량 기반 요금제

● 로봇이 서비스(취급, 배송, 검사)를 제공한 후 즉시 결제가 이루어집니다.

● 셀프 충전 및 임대 공간과 같은 인프라 접근성

또한 로봇은 조건부 결제를 사용할 수 있습니다.

● 작업 완료 → 자동 결제

● 결과가 목표에 미치지 못할 경우 → 자금은 자동으로 동결되거나 환불됩니다.

이로써 로봇 협업은 신뢰할 수 있고, 감사 가능하며, 자동으로 중재될 수 있게 되는데, 이는 대규모 상업적 배포에 있어 핵심적인 기능입니다.

더 나아가, 로봇이 현실 세계에서 서비스와 자원을 제공함으로써 발생하는 수익은 토큰화되어 블록체인에 매핑될 수 있으며, 이를 통해 로봇의 가치와 현금 흐름이 투명하고 추적 가능하며 거래 및 프로그래밍 가능한 형태로 표현되어 기계를 중심으로 하는 자산 표현 방식이 구축됩니다.

인공지능과 온체인 시스템이 성숙해짐에 따라, 궁극적인 목표는 기계가 자율적으로 수익을 창출하고, 지불하고, 대출하고, 투자하며, M2M 거래를 직접 수행하고, 자율적으로 조직되는 기계 경제 네트워크를 형성하고, DAO 형태로 협업과 거버넌스를 달성할 수 있도록 하는 것입니다.

3. 다중 기기 작업 조정

더 높은 차원에서, peaq는 기계 간의 조정 프레임워크를 제공하여 다음과 같은 기능을 가능하게 합니다.

● 공유 상태 및 이용 가능 정보

● 작업 입찰 및 매칭에 참여하세요

● 자원 스케줄링(컴퓨팅 성능, 이동성, 감지 기능)을 수행합니다.

이를 통해 로봇은 고립된 상태로 작동하는 대신 노드 네트워크처럼 협력할 수 있습니다. 언어와 인터페이스가 통합될 때 비로소 로봇은 폐쇄적인 생태계에 머무르지 않고 진정한 협업 네트워크에 참여할 수 있습니다.

OpenMind와 같은 기기 간 지능형 운영 체제는 로봇이 "세상을 이해하고 명령을 이해하는 방식"을 표준화하려는 시도이며, Peaq와 같은 Web3 조정 네트워크는 더 큰 네트워크 내에서 다양한 장치가 검증 가능하고 체계적인 협업 기능을 구현할 수 있도록 하는 방법을 모색합니다. 이는 통합된 통신 계층과 개방형 상호 운용 시스템을 향한 업계의 가속화된 발전을 반영하는 수많은 시도 중 일부에 불과합니다.

자율 기계의 시장 참여를 지원하는 기계 경제 네트워크

만약 기기 간 상호 운용 가능한 운영 체제가 "로봇의 통신 방식"이라는 문제를 해결하고, 조정된 네트워크가 "로봇의 협력 방식"이라는 문제를 해결한다면, 기계 경제 네트워크의 핵심은 로봇의 생산성을 지속 가능한 자본 흐름으로 전환하여 로봇이 스스로 운영 비용을 충당하고 폐쇄 루프를 형성할 수 있도록 하는 데 있다.

로봇 산업의 오랜 난제에서 중요한 결점은 바로 "자율적인 경제 능력"입니다. 기존 로봇은 미리 설정된 명령만 실행할 수 있을 뿐, 외부 자원을 독립적으로 할당하거나, 서비스 가격을 책정하거나, 비용을 정산할 수 없습니다. 복잡한 시나리오에 진입하게 되면 인간의 개입(회계, 승인, 일정 관리)에 의존해야 하므로 협업 효율성이 크게 저해되고 대규모 도입이 더욱 어려워집니다.

x402: 로봇에게 마땅히 주어져야 할 "경제적 실체 지위" 부여

출처: X@CPPP2443_

차세대 에이전트 결제 표준인 x402는 봇에게 있어 이러한 근본적인 공백을 메워줍니다. 봇은 HTTP 계층을 통해 직접 결제 요청을 시작하고 USDC와 같은 프로그래밍 가능한 스테이블코인을 사용하여 원자적 정산을 완료할 수 있습니다. 즉, 봇은 작업을 완료할 뿐만 아니라 해당 작업에 필요한 모든 리소스를 자율적으로 구매할 수 있습니다.

● 연산 능력 할당 (LLM 추론 / 제어 모델 추론)

● 현장 접근 및 장비 대여

● 다른 로봇을 위한 노동 서비스

로봇이 마치 경제 주체처럼 자율적으로 소비하고 생산할 수 있게 된 것은 이번이 처음이다.

최근 몇 년 동안 로봇 제조업체와 암호화 인프라 간의 협력 사례가 두드러지게 나타나면서 기계 경제 네트워크가 개념에서 현실로 나아가고 있음을 보여주고 있습니다.

OpenMind와 Circle의 협업: 봇을 위한 네이티브 스테이블코인 결제 지원 기능 구현

출처: 오픈마인드

OpenMind는 자사의 크로스 디바이스 로봇 OS를 Circle의 USDC와 통합하여 로봇이 작업 실행 체인에서 직접 스테이블코인을 사용하여 결제 및 정산을 완료할 수 있도록 했습니다.

이는 두 가지 획기적인 성과를 의미합니다.

1. 로봇의 작업 실행 체인은 백엔드 시스템에 더 이상 의존하지 않고 금융 결제 시스템과 기본적으로 통합될 수 있습니다.

2. 로봇은 플랫폼과 브랜드를 넘나드는 환경에서 "국경 없는 결제"를 할 수 있습니다.

기계 간 협업에 있어서 이는 자율 경제로 나아가기 위한 기본적인 역량입니다.

Kite AI: 머신 경제를 위한 에이전트 기반 블록체인 토대 구축

출처: 카이트 AI

Kite AI는 기계 경제의 기본 구조를 더욱 발전시킵니다. 이는 온체인 신원, 구성 가능한 지갑, 자동화된 결제 및 정산 시스템을 갖춘 AI 에이전트를 위해 특별히 설계되었으며, 에이전트가 온체인에서 다양한 거래를 자율적으로 실행할 수 있도록 합니다. (10)

이는 로봇이 달성하고자 하는 자율적인 시장 참여와 매우 잘 부합하는 완벽한 "자율 에이전트 경제 운영 환경"을 제공합니다.

1. 에이전트/머신 신원 확인 계층(Kite Passport) : 각 AI 에이전트에 암호화된 신원 정보와 다계층 키 시스템을 발급합니다(향후 특정 로봇에도 매핑될 수 있음). 이를 통해 "누가 돈을 쓰는지"와 "누구를 대표하는지"를 정확하게 관리할 수 있으며, 언제든지 권한을 취소하고 책임을 물을 수 있습니다. 이는 에이전트를 독립적인 경제 주체로 간주하는 전제 조건입니다.

2. 스테이블코인 기본 지원 + x402 프리미티브 내장 : Kite는 USDC와 같은 스테이블코인을 기본 결제 자산으로 사용하여 체인 수준에서 x402 결제 표준을 통합합니다. 이를 통해 에이전트는 표준화된 의도 인증을 통해 송금, 수신 및 정산을 완료할 수 있습니다. 또한 빈번한 소액 거래 및 기계 간 결제 시나리오(1초 미만 확인 시간, 낮은 수수료 및 감사 가능성)에 최적화되어 있습니다.

3. 프로그래밍 가능한 제약 조건 및 거버넌스 : 온체인 정책을 통해 에이전트에 대한 지출 한도, 허용된 판매자/계약의 화이트리스트, 위험 관리 규칙 및 감사 추적을 설정할 수 있으므로 "기계용 지갑 개설"이 보안과 자율성 사이의 균형을 찾을 수 있습니다.

다시 말해, 오픈마인드의 운영체제가 로봇이 "세상을 이해하고 협업"할 수 있도록 해준다면, 카이트 AI의 블록체인 인프라는 로봇이 "경제 시스템 내에서 생존"할 수 있도록 해준다는 것입니다.

위의 기술들을 통해 기계 경제 네트워크는 "협력적 인센티브"와 "가치 순환 고리"를 구축하여 로봇이 단순히 "돈을 지불"하는 것뿐만 아니라, 더 중요하게는 다음과 같은 일을 할 수 있도록 합니다.

● 성과 기반 소득 (결과 중심 정산)

● 필요에 따라 자원을 구매합니다(자율적인 비용 구조).

● 온체인 평판(검증 가능한 성능)을 기반으로 시장 경쟁에 참여하세요

이는 로봇이 처음으로 완전한 경제적 인센티브 시스템에 참여할 수 있음을 의미합니다. 즉, 로봇은 일하고 → 돈을 벌고 → 돈을 쓰고 → 스스로 행동을 최적화할 수 있습니다.

요약하다

시야

위에서 언급한 세 가지 주요 방향을 살펴보면 로봇 산업에서 웹3의 역할이 점차 명확해지고 있습니다.

● 데이터 계층 : 대규모 다중 소스 데이터 수집을 위한 강력한 기능을 제공하고 장기적인 시나리오에 대한 적용 범위를 향상시킵니다.

● 협업 계층 : 기기 간 협업을 위한 통합된 ID, 상호 운용성 및 작업 관리 메커니즘을 도입합니다.

● 경제 계층 : 온체인 결제 및 검증 가능한 정산을 통해 로봇의 경제적 행동을 위한 프로그래밍 가능한 프레임워크를 제공합니다.

이러한 기능들은 종합적으로 미래의 기계 인터넷의 기반을 마련하여 로봇들이 더욱 개방적이고 검증 가능한 기술 환경에서 협업하고 작동할 수 있도록 합니다.

불확실성

2025년에 로봇 생태계가 전례 없는 도약을 이루었음에도 불구하고, "기술적으로 실현 가능한" 단계에서 "확장 가능하고 지속 가능한" 단계로의 전환은 여전히 불확실성으로 가득 차 있습니다. 이러한 불확실성은 단일 기술적 병목 현상에서 비롯되는 것이 아니라, 공학적, 경제적, 시장적, 제도적 요인들이 복합적으로 작용한 결과입니다.

경제적 타당성은 정말로 유효한가?

인지, 제어 및 지능 분야에서 획기적인 발전이 이루어졌음에도 불구하고, 로봇의 대규모 도입은 궁극적으로 실제 비즈니스 수요와 경제적 수익 창출 여부에 달려 있습니다. 현재 대부분의 휴머노이드 로봇과 범용 로봇은 여전히 시범 및 검증 단계에 머물러 있습니다. 기업들이 장기적으로 로봇 서비스에 비용을 지불할 의향이 있는지, 그리고 OaaS/RaaS 모델이 다양한 산업 분야에서 높은 투자 수익률(ROI)을 꾸준히 달성할 수 있는지에 대해서는 아직 충분한 장기 데이터가 부족합니다.

한편, 복잡하고 비정형적인 환경에서 로봇의 비용 효율성 이점은 아직 완전히 입증되지 않았습니다. 많은 시나리오에서 기존 자동화 방식이나 인간의 대안이 여전히 더 저렴하고 신뢰할 수 있습니다. 이는 기술적 실현 가능성이 곧 경제적 필요성으로 이어지는 것은 아니며, 상용화 속도의 불확실성이 전체 산업의 성장 속도에 직접적인 영향을 미친다는 것을 의미합니다.

엔지니어링 신뢰성과 운영 복잡성에 대한 시스템적 과제

로봇 산업이 직면한 가장 큰 실질적인 과제는 단순히 "작업을 완료할 수 있느냐"가 아니라, 장기적으로 안정적이고 비용 효율적으로 운영될 수 있느냐입니다. 대규모 도입 환경에서는 하드웨어 고장률, 유지보수 비용, 소프트웨어 업그레이드, 에너지 관리, 안전 및 책임 문제 등이 모두 급속도로 증폭되어 시스템적인 위험으로 이어질 수 있습니다.

OaaS 모델이 초기 자본 지출을 줄여준다고 하더라도, 운영, 보험, 책임, 규정 준수 등에 숨겨진 비용이 전반적인 비즈니스 모델을 약화시킬 수 있습니다. 신뢰성이 상용 애플리케이션에 필요한 최소 요구 사항을 충족하지 못한다면 로봇 네트워크와 기계 경제라는 비전을 실현하기 어려울 것입니다.

생태적 협력, 표준 수렴 및 제도적 적응

로봇 생태계는 운영 체제, 에이전트 프레임워크, 블록체인 프로토콜, 결제 표준 등 여러 측면에서 급속도로 발전하고 있지만, 여전히 파편화된 상태입니다. 기기 간, 제조사 간, 시스템 간 협업은 비용이 많이 들고, 보편적인 표준이 아직 완전히 정립되지 않아 생태계 파편화, 중복 개발, 효율성 손실로 이어질 가능성이 있습니다.

동시에 자율적인 의사결정 능력과 경제적 역량을 갖춘 로봇은 기존의 규제 및 법적 체계에 도전장을 내밀고 있습니다. 책임 소재, 지불 규정 준수, 데이터 및 보안 경계 등이 여전히 불분명한 상황입니다. 규제와 기준이 기술 발전 속도를 따라가지 못하면 기계 기반 경제 네트워크는 규정 준수 및 실행 측면에서 불확실성에 직면하게 될 것입니다.

전반적으로 로봇의 대규모 적용을 위한 여건이 점차 조성되고 있으며, 산업 현장에서 기계 경제 시스템의 기초가 모습을 드러내고 있다. 웹3 × 로봇 기술은 아직 초기 단계에 있지만, 주목할 만한 장기 발전 잠재력을 이미 보여주고 있다.

참고 자료

1. https://www.morganstanley.com/insights/articles/humanoid-robot-market-5-trillion-by-2050

2. https://techfundingnews.com/figure-ai-to-grab-1-5b-funding-at-39-5b-valuation-eyes-to-produce-100000-robots-what-about-competition/

3. https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-20/robotics-startup-physical-intelligence-valued-at-5-6-billion-in-new-funding

4. https://www.theinformation.com/articles/google-backed-apptronik-talks-raise-funding-5-billion-valuation

5. http://www.xinhuanet.com/tech/20250908/89cc1111e729403ca5af4a397ebd01ce/c.html

6. https://techcrunch.com/2025/09/12/we-are-entering-a-golden-age-of-robotics-startups-and-not-just-because-of-ai/

7. https://orbilu.uni.lu/bitstream/10993/39438/1/comst-preprint.pdf

8. https://docs.openmind.org/mintlify_splash

9. https://docs.peaq.xyz/home

10. https://gokite.ai/kite-whitepaper