오늘 우리는 Multicoin이 Geodnet Foundation으로부터 Geodnet Network의 네이티브 토큰인 GEOD를 8백만 달러 규모로 전략적으로 인수했다고 발표하게 되어 매우 기쁩니다.
Geodnet은 DePIN 경제를 활용하여 드론, 자율주행 차량, 그리고 앞으로 몇 년 안에 지구상에 보급될 수천만 대의 로봇을 위한 중요한 지역화 서비스를 지원하는 정밀 위치 네트워크입니다.
물리적 AI가 곧 도래합니다.
Blade Runner 2049에서 우리는 안드로이드가 경제와 사회에 공동 기여하는 자로서 인간 사이에서 살고 있는 세계의 비전을 보았습니다. 2025년, 우리의 로봇은 훨씬 덜 인간과 닮았지만, 특수 기계는 현대 생활의 모든 측면에 조용히 융합되었습니다.
언어 모델은 인텔리전스를 상품화하고, 새로운 창조적 능력을 발휘하고, 지식 작업을 변화시키고 있습니다. 그러나 AI는 단순히 텍스트, 이미지, 동영상에 관한 것이 아닙니다. AI의 진화는 실제 세계에서 일어나고 있으며, 로봇은 다음 도전 과제입니다.
AI 모델이 더욱 강력해짐에 따라 실제 환경에 대해 추론하고 상호 작용하는 능력은 급격히 확장될 것입니다. 이러한 변화는 자율 주행 자동차와 휴머노이드 로봇에서 드론, 산업 자동화에 이르기까지 전례 없는 지능과 자율성으로 운영하는 새로운 종류의 자율 시스템을 열어줄 것입니다.
이러한 로봇이 기능을 하려면 "나는 어디에 있는가?"라는 근본적인 질문에 대답해야 합니다.
현지화: 50억 달러의 문제
수천만 개의 자율 및 준자율 장치가 배포됨에 따라 모두 공간 인식이라는 동일한 과제에 직면해 있습니다. 배달을 실행하는 드론, 밀도가 높은 도시 환경을 탐색하는 자율 차량, 정밀 재배를 실행하는 농업 기계 모두 안전하고 효율적으로 작동하려면 센티미터 이하의 위치 정확도가 필요합니다.
이러한 수준의 정확도를 달성하기 위해 이러한 시스템은 여러 현지화 방법을 결합한 센서 융합에 의존합니다. LiDAR은 고해상도 깊이 매핑을 제공하지만, 안개나 비 속에서 작동이 어렵습니다(또한 무겁고, 배터리를 많이 소모하며, 비용이 많이 듭니다). RADAR는 견고한 거리 측정을 제공하지만, 세부 정밀도는 부족합니다. 비전 기반 SLAM은 실시간 매핑을 가능하게 하지만, 가시성이 낮은 환경에서는 성능이 저하됩니다. 이러한 각 접근 방식에는 한계가 있으며, 어떤 단일 시스템도 완벽하지 않습니다. 현지화 접근 방식의 세계에서, RTK(실시간 운동학) 기지국을 사용한 보정을 포함한 GNSS 기반 위치 지정은 가장 신뢰할 수 있는 입력 중 하나로 간주됩니다.
표준 GNSS 위치 지정은 대기 간섭과 다중 경로 오류로 인해 본질적으로 부정확하며, 5~10m의 편차를 초래합니다. RTK는 위성 신호를 알려진 위치와 비교하고 실시간으로 수정 데이터를 전송하는 고정 기지국을 사용하여 이 문제를 해결합니다. 이 방법은 센티미터 수준의 정확도를 달성하며, 이는 물리적 AI 애플리케이션을 위한 핵심 요소입니다. 대부분의 주요 로봇 및 자동화 기업은 RTK를 시스템에 통합합니다. 예를 들어, DJI는 고정밀 드론에, John Deere는 자율 주행 트랙터에, Tesla는 자율 차량에, Boston Dynamics는 산업 검사 로봇에 RTK를 적용합니다.
출처: GNSS Store
현재 RTK의 문제점 중 하나는 비용입니다. RTK 기지국을 구축하고 유지하는 것은 자본 집약적이며, 하드웨어, 사이트 획득, 유지 관리 등에 상당한 투자가 필요합니다. Trimble, Hexagon, Topcon과 같은 전통 공급자는 이러한 기지국을 직접 설정하고 고객에게 추적된 장치당 수천 달러를 청구하여 접근성과 배포 속도를 제한합니다. 적용 범위는 종종 수익성 있는 지역에 집중되어 있으며, 고정밀 포지셔닝을 아직 사용할 수 없는 곳에는 격차가 있습니다.
DePIN을 통해 비용 구조를 반전시키기
우리는 토큰 인센티브가 적용되고 기여자 소유 DePIN이 하드웨어 중심의 글로벌 네트워크의 비용 구조를 구조적으로 반전시키는 방법에 대해 광범위하게 글을 썼습니다. 세계 최대 규모의 정밀 포지셔닝 네트워크인 Geodnet은 이러한 원칙을 활용하여 독립 사업자가 RTK 기지국을 설치하고 교정 데이터를 제공하는 대가로 토큰 보상을 받을 수 있도록 인센티브를 제공하고 있습니다.
Geodnet은 단일 운영자에서 분산 네트워크로 비용 부담을 이동시킴으로써, 전통 공급자에 비해 몇 분의 일 비용으로 프로덕션급 RTK 스테이션을 배포할 수 있습니다. 이는 네트워크 구축에 따르는 가장 큰 두 가지 비용인 토지와 인건비를 제거함으로써 가능합니다. 따라서 Geodnet은 기존 업체보다 적용 범위를 더 빠르게 확장하고, 중복성을 보장하며, 더 신뢰할 수 있는 GNSS 수정을 제공할 수 있습니다.
그 결과 전 세계에 분산된 네트워크는 동등한 서비스 품질로 유기적으로 확장하는 동시에 최종 사용자의 가격을 낮춰줍니다.
Geodnet은 작년에 공격적으로 확장하기 시작했습니다. 네트워크는 2022년 11월 1.4K 기지국에서 2024년 6월 7.8K 기지국으로 확장되었으며, 2025년 1월 기준으로 4,377개 도시와 142개 이상의 국가에 걸쳐 13K 이상의 기지국을 보유하고 있습니다.
출처: Dune Analytics
이 네트워크는 주소 지정이 가능한 GNSS 보정 시장의 60% 이상을 서비스할 수 있는 발자국으로 '임계치 규모'를 달성했습니다. 특히 네트워크는 매우 자본 효율적인 방식으로 이 공급을 획득했습니다. — 지난 3년 동안 총 토큰 중 11%에 불과한 것이 기여자에게 발행되었습니다.
출처: Geodnet Console
Geodnet은 이론뿐만 아니라 실제로 작동하는 DePIN 모델의 대표적인 예 중 하나입니다. Geodnet 스테이션은 구매 및 배포에 훨씬 저렴할 뿐만 아니라(즉, 700달러의 소비자 채굴자 대 12,000달러의 기업용 RTK 스테이션; 소비자 네트워크에서 더 밀도가 높은 배포를 하면 기업용 RTK 스테이션과 동일한 범위가 생성됨), 하드웨어 배포 비용을 줄인 직접적인 결과로 연간 가격은 훨씬 저렴합니다. Geodnet은 오늘날 지구상에서 가장 확장성이 뛰어나고 비용 경쟁력이 높은 포지셔닝 솔루션입니다.
Propeller, DroneDeploy, Quectel, USDA와 같은 고객을 위한 기업용 서비스 계약에서 창출된 약 300만 달러의 연간 온체인 수익을 기록하는 Geodnet은 현재 Decentralized Physical Infrastructure Networks (DePIN) 중 가장 빠르게 성장하는 수요측 수익 프로파일 중 하나입니다.
지구 관측 데이터 네트워크(GEODNET) 예상 연간 수익
Geodnet의 창립자인 Mike Horton과 초기 대화에서, 우리는 그에게 지구상에서 가장 저명한 자율 주행 차량, 드론, 농업 로봇 고객 중 일부만큼 큰 고객을 확보할 수 있는 방법을 물었습니다. 그의 대답은 항상 DePIN을 통해 가능해진 핵심 구조적 비용 차익거래라는 고유한 것이었습니다.
변곡점
향후 10년 동안 수천만 개의 로봇이 산업 전반에 배포되어 물류, 인프라, 자동화를 변화시킬 가능성이 높습니다. 드론은 전력선 및 파이프라인을 실시간으로 검사할 것입니다. 자율 주행 차량은 화물 운송 및 차량 호출 서비스를 개선할 것입니다. 창고는 목적별 기계를 사용하여 인간 노동력에 대한 의존도를 줄일 것입니다. 가정에는 일상적인 일을 돕는 휴머노이드 로봇이 있을 것입니다.
신뢰할 수 있는 위치 데이터가 없다면 이러한 로봇 중 어느 것도 작동할 수 없습니다. 자율 주행 자동차는 GPS만으로는 작동하지 않는 밀집 도시 지역을 탐색하기 위해 RTK 강화 GNSS가 필요할 것입니다. 드론은 충전 스테이션에 정확하게 착륙하기 위해 정확한 위치 파악이 필요합니다. 우리는 RTK 포지셔닝이 LiDAR, RADAR와 같은 다른 센서 형태를 보완할 뿐만 아니라 핵심 임무라고 믿습니다.
많은 로봇 기업은 비용이 많이 들고, 적용 범위가 제한적이며, 정확도가 일관되지 않는 레거시 GNSS 보정 서비스에 매년 수백만 달러를 지불합니다. 우리는 Geodnet이 오늘날의 고객들과 내일의 수천 명의 고객들을 위해 목적에 맞게 구축된, 보다 비용 효율적이고 높은 품질의 제품을 제공하고 있다고 믿습니다.
AI 기반 로봇의 폭발적인 증가에 대한 질문은 "만약"이 아니라 "언제"입니다. 로봇은 모두 어디에 있습니까? 그들은 빠르게 접근하고 있습니다. Geodnet을 사용하면 우리는 그 들이 어디에 있는지 정확히 알 수 있습니다.
/역전하는 인간과 에이전트의 관계
1997년 IBM의 딥 블루가 체스 경기에서 당시 세계 챔피언이었던 게리 카스파로프를 꺾자, 컴퓨터 체스 엔진이 곧 인간을 능가할 것이라는 사실이 분명해졌습니다.
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