아이오넷, 포토봇과 함께 탈중앙 AI 로보틱스 생태계 확장

AI 컴퓨트 네트워크 플랫폼 아이오넷과 로보틱스 게임 프로젝트 포토봇이 탈중앙화 AI 및 로보틱스 생태계 확장에 본격 나섭니다. 두 프로젝트는 지난 14일 열린 커뮤니티 AMA에서 데이터와 컴퓨팅 인프라를 결합한 파트너십의 진전을 공유했습니다.

포토봇은 현실 세계에서 로봇을 원격 조종하며 NFT 등 아이템을 수집하는 게임입니다. 사용자들이 조작한 로봇의 주행 데이터는 로보틱스 연구용으로 수집되며, UC버클리와 협업해 발표한 논문에서는 포토봇의 데이터셋이 기존 로보틱스 학습 데이터보다 25배 이상 크다고 밝혔습니다.

마이클 포토봇 창립자는 “수천 시간 분량의 데이터를 통해 세계 곳곳에서 수집된 비디오와 센서 정보를 바탕으로 대규모 AI 모델 학습이 가능해졌다”며 “이제는 페타바이트 규모의 데이터와 이를 처리할 컴퓨트가 필수다”라고 말했습니다. 그는 이어 “세계 각지에 분산된 로봇들이 생성하는 데이터를 실시간으로 분석하려면 낮은 지연과 빠른 추론이 가능한 분산 컴퓨트 인프라가 필요하다”고 강조했습니다.

아이오넷은 이러한 컴퓨트 수요를 탈중앙화된 방식으로 해결하고 있습니다. 아이오넷 관계자는 “포토봇이 수집한 데이터는 멀티모달 비디오, 로보틱스 센서 정보, GPS 위치 데이터, 오디오 등을 포함한다”며 “이처럼 방대한 데이터를 기반으로 대규모 AI 모델을 학습하려면 중앙 서버 기반이 아닌 분산된 컴퓨트 노드가 효과적”이라고 설명했습니다. 이어 “아이오넷은 전통적인 하이퍼스케일러 대비 최대 90% 저렴한 가격으로 GPU 자원을 공급하고 있다”고 덧붙였습니다.

아이오넷은 현재 GPU 중심의 컴퓨트 자원을 기반으로 추론 API, RAG 서비스 등을 확장 중입니다. 코파운더 바삼은 “IO 인텔리전스는 현재 수천 명의 사용자로부터 매달 수십만 건의 API 요청을 처리하고 있다”며 “곧 RAG를 연동한 멀티모달 AI 에이전트 워크플로우도 공개할 예정”이라고 밝혔습니다.

양사는 이번 협업을 통해 단순한 프로젝트 차원을 넘어, ‘빅 로봇’ 네트워크를 중심으로 다양한 로보틱스 실험과 인프라 공급을 확장할 계획입니다. 포토봇은 현재 SWAT 로봇 외에도 휴머노이드 로봇을 활용한 ‘궁극의 격투봇’ 등 새로운 데이터 수집 게임도 준비 중입니다.

아이오넷은 곧 미국 샌프란시스코 AI 개발자 컨퍼런스와 덴마크 코펜하겐 AI 컴퓨트 컨퍼런스, 싱가포르 수프리아 행사 등에 참석해 자사의 기술과 협업 사례를 소개할 예정입니다. 이번 파트너십을 통해 탈중앙화 AI 생태계는 더 많은 데이터, 더 빠른 추론, 더 많은 로보틱스 실험이 가능한 단계로 진입하고 있습니다.