제노의 디지털 트윈 이상과 DeSci의 기술 대중화

작성자: Eric, Foresight News

일주일 이상 전에 DeSci 플랫폼 Orama Labs는 OramaPad의 첫 번째 프로젝트 Zeno 토큰 출시를 성공적으로 완료했습니다. 이번 Zeno는 런치패드에 5억 개의 ZENO 토큰을 제공했으며, 이는 총 공급량의 절반을 차지합니다. OramaPad는 사용자가 PYTHIA 토큰을 스테이킹하여 참여하도록 요구하며, 이번 "오프닝 쇼"에는 총 360만 달러의 PYTHIA가 스테이킹되었습니다.

Orama Labs는 전통적인 과학 연구에서 자금 배분과 자원 배분의 비효율성을 해결하고자 하며, 이를 위해 과학 실험에 대한 자금 지원, 지식 재산권 검증, 데이터 고립 문제 해결 및 커뮤니티 거버넌스 구현을 통해 연구에서 상업화로 이어지는 경로를 구축했습니다.

OramaPad의 첫 번째 프로젝트는 Crown 모델을 채택했으며, 즉 프로젝트는 완벽한 비즈니스 논리 체계와/또는 강력한 Web2 분야 기술 개발 능력을 갖추어야 하며, 그 제품은 매우 실용적이어야 합니다. Orama는 이를 OCM(Onboarding Community Market)이라고 부릅니다. 단순한 밈 발행과는 달리 Orama는 본질적으로 성숙한 비즈니스 모델과 기술 능력을 갖춘 Web2 기업이나 팀에 복제 가능한 체인 상 전환 경로를 제공합니다. 첫 번째로 도전하는 Zeno 역시 만만치 않은 배경을 가지고 있습니다.

이해할 수 없는 문서의 하드코어 기술

Zeno는 매우 거대한 비전을 가진 프로젝트로, Zeno의 문서만 보면 팀이究竟 어떤 일을 하려는지 완전히 이해하기 어려울 수 있습니다. 필자는 팀과의 소통을 통해 이 사이버풍의 이야기를 전반적으로 이해하게 되었습니다:

간단히 말해, Zeno는 인간 생활의 물리적 공간에 AI와 로봇 등 지능체를 위한 다층 가상 공간을 겹쳐 놓아, 인간을 포함한 모든 "지능체"가 동일한 공간에서 생활할 수 있도록 하려 합니다.

이런 상황을 상상해 보세요: 미래의 어느 날 오후, 당신은 발코니의 라운지 의자에 앉아 여유로운 시간을 즐기고 있습니다. 집 안에는 모든 가구와 전자기기를 연결하는 AI 집사와 인간형 로봇이 집안일을 하고 있습니다. 갑자기 당신은 조금 지루해져서 집에 있는 다른 두 형제와 가상의 패스 게임을 하고 싶어집니다. 그래서 VR/AR 안경을 착용합니다. 안경 속 세계에서 로봇은 인간의 모습이고, 네트워크에만 존재하는 AI도 인간형으로 변신합니다. 로봇은 소파에 앉아 있고, AI는 바닥에 앉아 있으며, 당신과 두 형제는 가상의 농구공을 패스하며 저녁에 무엇을 먹을지 이야기합니다.

이것이 Zeno의 궁극적인 비전입니다. 탄소 기반 지능 생물과 실리콘 기반 지능체가 동일한 물리적 공간에서 함께 생활할 수 있도록 하는 것입니다.

우리가 상상하는 사이버 공간은 순수 가상의 공간일 수 있습니다. 예를 들어 영화 《레디 플레이어 원》에서 VR을 통해 새로운 세계에 들어가는 것과 같습니다. 현재 우리가 AI와 상호작용하는 것도 컴퓨터나 스마트폰 화면과 같은 평면 매체를 통해 이루어지고 있습니다. Zeno는 이러한 가상 공간을 현실 생활로 직접 옮겨와 물리적 세계와 디지털 세계가 "동일한 시공간에서의 중첩 상태"를 형성하게 하려 합니다. 디지털 콘텐츠가 물리적으로 존재하는 것처럼 "실제적으로 만질 수 있게" 하여 인간, 로봇, AI가 실제 장면에서 자연스럽게 상호작용할 수 있도록 하여, 가상과 현실이 공존하는 혼합 현실 생태계를 구축하는 것입니다.

물론 우리가 보는 세계와 로봇과 AI가 보는 세계는 완전히 같지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 당신은 로봇이 아무 이유 없이 당신의 서재로 들어오는 것을 원하지 않을 수 있습니다. 그러므로 로봇이 보는 세계에서 서재의 문을 잠글 수 있으며, 당신이 "이 잠금을 열어"야만 로봇이 서재에 들어갈 수 있는 권한을 가질 수 있습니다.

공간 앵커 포인트를 중심으로

인공지능과 같은 지능체와 같은 지붕 아래에서 사는 것은 매우 기술적인 느낌이 드는 일이지만, 이 일에는 큰 전제가 있습니다. 즉, 가상 세계에서 현실 세계의 모델을 구축해야만 프로그래머블성을 실현할 수 있습니다.

이를 위해서는 먼저 현실 세계의 실시간 데이터가 필요합니다. 이는 현재 자율주행 기술 회사들을 포함한 많은 기업들이 연구하고 있는 문제입니다. 예를 들어, 자율주행의 경우, 전체 도시의 실시간 지도 데이터가 있다면 자율주행 AI는 차량이 거리에서 돌아다니며 다양한 상황에 대처하는 법을 배우지 않고도 실험실에서 도로 주행 시나리오를 시뮬레이션하여 스스로 진화할 수 있습니다.

위의 내용은 우리가 말하는 "공간 중첩"과는 다르지만, 현실 세계 모델 구축의 중요한 응용 중 하나입니다. Zeno가 궁극적으로 달성하고자 하는 비전은 한 번에 도달할 수 없으며, 가장 먼저 해야 할 일은 현실 세계의 실시간 데이터를 수집하는 것입니다.

Zeno는 사용자가 자신의 일상 장비를 사용하여 공간 데이터를 입력할 수 있도록 하는 프로그램을 출시했습니다. 로봇과 안경 두 가지 장비를 지원합니다. 스마트폰의 경우, 팀은 구글의 ARCore가 이미 충분히 성숙하여 추가 개발이 필요 없다고 밝혔으며, 사용자는 호환 기종을 참고하여 직접 사용할 수 있습니다. 수집된 데이터는 공간 구축 알고리즘에 사용되며, 이는 Zeno 팀이 독자적으로 개발한 것입니다.

현실 세계와 가상 세계의 공존을 구축하는 핵심은 공간 앵커 포인트를 중심으로 전개됩니다. 기술적 구현의 관점에서 현실 세계는 직접 프로그래밍할 수 없으며, 가상 세계와의 연결은 현실 세계의 앵커 포인트를 연관시키고 물리적 공간을 기반으로 한 가상 공간을 매핑함으로써 이루어집니다. 비유하자면, 로봇과 AI에게 보여지는 세계는 밤의 바다와 같고, 이러한 앵커 포인트는 각각의 등대와 같아 실리콘 기반 지능이 보여지는 세계의 각 영역을 비추어 줍니다.

Zeno가 "궁극적인 목표"를 달성하기 위한 첫 번째 단계는 전체 스택 플랫폼을 구축하는 것입니다. 스마트폰과 같은 일상 전자 장비 외에도 레이저 레이더, 360도 파노라마 카메라 및 이동 장비 또는 XR 헤드셋의 RGB 카메라와 같은 전문 장비를 사용하여 데이터 수집을 진행합니다. 팀은 Zeno 플랫폼이 강력한 클라우드 기반 비주얼 세계 모델 및 계산 시스템을 갖추고 있어 매일 대규모 지역(도시급/전 세계 지역)의 GB 수준의 원시 센서 데이터를 처리하고 빠른 공간 쿼리를 위한 인덱스를 구축할 수 있다고 밝혔습니다. 또한 소규모 지역(방 수준/앵커 지역)의 데이터를 병렬 처리하여 높은 처리량의 즉각적인 처리를 실현할 수 있습니다.

또한 이 시스템은 스스로 학습할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 고품질 데이터 및 제3자 데이터를 통해 지속적으로 최적화됩니다. 미래에는 초당 수백 번의 공간 쿼리를 지원하고, 정확한 6자유도(6-DOF) 위치 결과, 공유 공간 앵커 포인트 생성, 빠른 3D 비주얼 재구성, 즉각적인 의미 분할 및 기타 장면 이해 기능을 제공할 수 있습니다. 이는 높은 확장성을 가지며 AR 게임, 내비게이션, 광고 또는 생산성 도구 등 다양한 장면에 널리 적용될 수 있습니다.

검증된 공간 데이터 및 그로 구축된 공간 지능 기반 시설 계층은 다양한 탈중앙화 애플리케이션에서 호출될 수 있으며, 자율주행 경로 계획, 로봇의 엔드 투 엔드 모델 데이터 훈련, 검증 가능한 자동 실행 스마트 계약 생성, 공간 형태의 광고 배포 등을 통해 공간 데이터 기반 의사 결정을 실현하고 상위 애플리케이션으로 이어질 수 있습니다.

Zeno의 배후는 누구인가?

일부 Web3 프로젝트의 허황된 비전과 비교할 때, Zeno의 목표는 복잡하게 들리지만 매우 실질적입니다. 프로젝트 문서에서 기술 구현을 이렇게 자세히 설명할 수 있는 이유는 팀 구성원들이 이 분야에서 오랫동안 깊이 연구해왔기 때문입니다.

Zeno의 팀원들은 모두 DeepMirror, 즉 천경기술에서 왔습니다. 만약 천경기술에 익숙하지 않다면, 나스닥에 상장되어 시가총액이 70억 달러에 달하는 자율주행 기업 Pony.ai를 들어본 적이 있을 것입니다. 천경기술의 CEO인 Harry Hu는 원래 Pony.ai의 COO/CFO였습니다.

Zeno의 CEO Yizi Wu는 Google X의 초기 멤버 중 한 명으로, Google Glass, Google ARCore, Google Lens 및 구글 개발자 플랫폼 등의 제품 개발에 참여했습니다. 그는 천경기술에서 전체 AI 아키텍처와 월드 모델 개발을 이끌었습니다.

Zeno 핵심 팀원에는 천경기술의 연구 과학자로 재직했던 Taoran Chen과 MIT와 코넬 대학교에서 수학 박사 학위를 가진 Kevin Chen이 포함되어 있습니다. Kevin Chen은 천경기술의 CFO를 역임했으며, 포스코 그룹, 모건 스탠리 및 JP모건의 고위 임원으로도 활동했습니다.

Zeno 팀에게 Web3에 발을 들이는 것은 기술 출신의 Web2 팀의 대담한 시도와 같습니다. 팀은 ZENO 토큰이 공간 데이터를 제공하는 사용자와 Zeno를 기반으로 한 인프라 개발 도구, 애플리케이션, 게임 팀 또는 개인을 유도하는 데 사용될 것이라고 설명했습니다. 런치패드에서 배포된 5억 개의 토큰 외에도 팀은 3억 개를 보유하고 있으며, 나머지 2억 개는 런치패드 활동에서 얻은 100개의 SOL과 함께 Meteora에서 거래 쌍 유동성을 추가하는 데 사용됩니다.

천경기술이 개발한 AR과 게임이 결합된 공간 애플리케이션 RealityGuard

Zeno가 Web3를 선택한 이유에 대해 질문했을 때, Zeno는 공간 데이터 자체가 매우 탈중앙화된 디지털 자산이며, Web3 환경에 자연스럽게 적합하다고 밝혔습니다. Zeno가 수집한 공간 데이터는 미래에 자산화되어 ZENO 토큰을 화폐로 하는 거래를 통해 ZENO의 생태계 내에서 유통될 것입니다. 구매자는 자연스럽게 공간 데이터에 대한 수요가 있는 기술 회사가 될 것입니다. ZENO의 더 많은 응용 시나리오는 "프로젝트 진행에 따라 추가 탐색될 것"이라고 덧붙였습니다.

Zeno를 통해 DeSci 플랫폼의 역할이 구체화되었으며, 과학은 반드시 난해한 순수 이론 학문이 아닙니다. 샤오미와 같은 기술의 대중화는 과학 기술 가치 투자 장벽을 낮추는 중요한 가치 중 하나입니다.